## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 2, No 2, Oktober 2021 Hal 60-68 https://djournals.com/klik

## Pemilihan Canvaser Terbaik Menggunakan Metode Analitical Network Process Di Indosat Ooredoo
Ina Syafitri 1, Harly Okprana 2 , Ilham Syahputra Saragih 3
Program Studi Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: Inasyafitri616@gmail.com
Abstrak−Sales Canvasser merupakan salah satu profesi yang menjadi ujung tombak perusahaan dalam memperkenalkan produknya agar dikenal dan diketahui manfaatnya oleh masyarakat, sekaligus lead prospek bagi sebuah perusahaan memenuhi target penjualan yang  telah  ditetapkan.  Agar Sales  Canvasser secara  kontinu  termotivasi  untuk  dapat  memenuhi  target  penjualan  yang  ditetapkan perusahaan, perlu diberikan apresiasi dalam bentuk reward atas capaian yang telah diperoleh. Agar penentuan reward dapat dilakukan dengan objektif dan tepat sasaran, diperlukan adanya sistem pendukung keputusan yang membantu manajemen Indosat Ooredo Kota Pemantangsiantar  dalam  menentukan  Sales  Canvasser  terbaik.  Mengingat  apabila  penilaian  Sales  Canvasser  tidak  dapat  dilakukan secara  tepat,  justru  akan  membentuk  stigma  terhadap  manajemen  dan  semangat  dan  motivasi Sales  Canvasser justru  malah menurun.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kriteria-kriteria yang paling berpengaruh dalam penetuan Sales Canvasser terbaik. Bobot  dan  prioritas  kriteria  yang  diuji  dengan Metode  Analytical  Network  Process  (ANP) juga  dimaksudkan  untuk  memunculkan hubungan timbal balik yang saling berpengaruh antar kriteriamaupun diluar kriteria untuk memprioritaskan alternatif.
Kata Kunci : sistem pendukung keputusan, Metode Analytical Network Process (ANP), Sales Canvasser terbaik
Abstract − Sales sales are one of the professions that spearhead the company in introducing its products to be known for and benefit to the public, as well as lead the prospects for a company meeting its established sales goals. In order for continuous sales conditions to be motivated to meet the company's established target of sales, appreciation should be given in reward for gains. In order for the reward to be conducted with objective and targeted objectives, it is necessary for a decision support system that helps indosat ooredo city of stabilizers to determine which sales are the best. In view of the fact that sales restructurization will not be done properly, it will create a stigma on both the management and the spirit and motivation of sales and retail sales. The research aims to identify the most influential criteria for best sales suppressors. The weight and priority of the criteria tested by the analytical network process (anp) are also intended to generate intermutual relationships between those criteria beyond the criteria for prioritizing alternatives.
Keywords: Decision-Making Systems, Analytical Network Process (ANP), Best Sales Practicers

## 1. PENDAHULUAN
Keberlangsungan operasional sebuah perusahaan yang mengambil profit dari penjualan barang atau produk tergantung kepada jumlah produk yang laku atau terjual dipasaran. Untuk memaksimalkan jumlah produk yang terjual, manajemen perusahaan  biasanya  membentuk  sebuah  divisi  yang  dikenal  dengan  sales  atau  marketing,  dimana  divisi  ini bertanggungjawab untuk memperkenalkan produknya agar dikenal dan diketahui manfaatnya oleh masyarakat, sekaligus lead  prospek  bagi  sebuah  perusahaan  memenuhi  target  penjualan  yang  telah  ditetapkan.  Agar  sebuah  produk  dapat langsung dikenal oleh calon pelanggan, sebuah perusahaan akan menugaskan sales untuk melakukan kunjungan langsung ke target prospek (calon penlanggan) untuk melakukan penjualan. Dengan cara kerja seperti ini, interaksi antara sales dan pelanggan  atau  calon  pelanggan  akan  lebih  interaktif  dan  menumbuhkan  kesan  seorang  pelanggan  akan  merasa  lebih dihargai. Sales yang melakukan kegiatan ini disebut sebagai sales canvasser . Seorang sales canvasser akan berinteraksi secara  pribadi,  sehingga  pelanggan  tau  siapa yang  dapat membantu  ketika  mereka  membutuhkannya. Sales  canvasser juga memiliki tugas untuk mengambil pesanan, menerima pesanan, hingga menerima pembayaran dari pelanggan. Akan tetapi  ada  beberapa  perusahaan  yang  membedakan  hal  tersebut  berdasarkan  tugas  dan  fungsinya.  Seorang canvasser adalah  profesi  yang masih  menjanjikan  dan  merupakan  profesi  yang  masih  sangat  dibutuhkan perusahaan. Canvasser harus memiliki sikap yang tidak mudah menyerah, fokus pada tujuan, mudah bergaul dengan banyak orang dan mudah beradaptasi dengan lingkungan sekitar. Hal ini dikarenakan kebanyakan pekerjaan canvasser lebih banyak dilapangan dan  bertemu  dengan  banyak  orang  untuk  tetap  dapat  memenuhi  target  penjualan  yang  telah  ditetapkan  perusahaan. Berfokus pada jumlah penjualan produk dengan metode canvassing masih menjadi metode yang paling sering digunakan perusahaan untuk mendapatkan konsumen.
Mengingat pentingya peran canvasser, sebuah perusahaan juga harus memperhatikan canvasser-canvasser yang memiliki  kinerja  baik  agar  dapat  tetap  menjaga  dan  mempertahankan  target  penjualan.  Sebagai  bentuk  apresiasi  atau penghargaan perusahaan terhadap canvasser agar tetap termotivasi, perusahaan akan memberikan reward berupa bonus atau  tunjangan  terhadap canvasser yang  mencapai  target  penjualan.  Pemberian  reward,  kadangkala  seperti  pedang bermata dua. Sebab, jika pemberian reward kepada canvasser tidak dilakukan penilaian secara tepat dan objektif, akan terjadi kecemburuan kepada canvasser lain, yang justru dapat merusak motivasi dan semangat kerja. Hal ini merupakan hal-hal yang harus dihindari oleh perusahaan mengingat pentingnya peran seorang canvasser terhadap target penjualan yang telah ditetapkan oleh perusahaan. Dalam ANP, kriteria yang menjadi parameter ditentukan tingkat kepentingan dan rasio konsistensinya pada setiap alternatif untuk calon canvasser terbaik. Selanjutnya dinormalisasi dan dikalikan dengan matriks  perbandingan  berpasangan  antar  kriteria.  Dan  pada  proses  yang  terakhir,  selanjutnya  dilakukan  perangkingan dimana  nilai  total  tertinggi  adalah  alternatif  yang  terbaik.  Penelitian  ini  akan  menghasilkan  sebuah  keputusan  semi terstruktur yang diperoleh dari proses metode ANP sehingga akan diperoleh keputusan canvasser terbaik sesuai dengan hasil perangkingan.
Dari  pengolahan  hasil  seleksi  dengan  metode  ANP  berbantuan  software  Super  Decisions,  diperoleh  peringkat terbaik dalam seleksi tersebut Kelebihan metode ANP berbantuan software Super Decisions ini terletak pada kecepatan dan  keakuratan  hasil  perhitungannya[1].  Berdasarkan  pembahasan  yang  sudah  di  jabarkan  di  bab  sebelumnya  dalam menghadapi penyebab terjadinya kecelakaan kerja yang terjadi di perusahaan. PT XYZ dapat menerapkan metode ANP dalam melakukan sistem manajemen K3 dan Perlunya dilakukan analisis lebih lanjuta dalam oenilitan berikutnya dengan mengunakan metode Fuzzy ANP[2]. Berdasarkan pengujian dan analisis terhadap aplikasi pencarian kos menggunakan metode  ANP  yang  telah  dilakukan,  telah  berhasil  dibuat  sistem  pendukung  keputusan  pencarian  tempat  kos  dengan menggunakan  metode  ANP. Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  adalah  PHP  dengan 2  level  yaitu  admin  dan  user, admin berbasis web sedangkan user berbasis android. Data kos bersifat dinamis yang berarti dapat ditambah dan dikurang total  kosnya  sesuai  kebutuhan[3].  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa  Berprestasi  dengan  menggunakan metode  ANP  dan  TOPSIS  ini  diharapkan  dapat  membantu  sekolah  dalam  memilih  siswa  berprestasi  secara  tepat  dan efisien. Siswa berprestasi yang dipilih disini adalah siswa yang dinilai berdasarkan ketiga kriteria penilaian yang saat ini digunakan dalam kurikulum tiga belas yaitu pengetahuan, keterampilan, dan sikap[4]. Penggunaan metode ANP ini sangat dipengaruhi  dari  data  history  yang  ada,  ketepatan  dan  konsistensi  pelaporan  data  yang  benar  memengaruhi  terhadap keputusan-keputusan yang dihasilkan, sehingga sangat disarankan agar pelaporan data seakurat mungkin[5]. Berdasarkan perancangan  pengukuran  kinerja  dengan  metode  Integrated  Performance  Measurement  (IPMS)  didapatkan  21  Key Performance Indicator yang telah tervalidasi dan dilakukan pembobotan menggunakan Analytic Network Process (ANP). Sehingga, berdasarkan bobot global KPI B21 yang merupakan atau produktivitas pekerja dalamproses produksi, dengan kriteria meningkatkan produktivitas para pekerja pada aspek proses[6].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Lokasi  penelitian  dalam  kegiatan  penelitian  ini  telah  ditetapkan  sehingga  objek  dan  tujuan  mempermudah  untuk dilakukannya penelitian. Data diperoleh dari Indosat Ooredo Kota Pematangsiantar. Rancangan pada penelitian ini adalah sebagai berikut.
Mulai Studi Literatur Identifikasi Masalah Observasi Lapangan Pengumpulan Data Pengolahan dan Analisa Data Kesimpulan Laporan Selesai
Gambar  1.  menjelaskan  rancangan  penelitian  yang  dilakukan  untuk  penentuan  sales  canvasser  terbaik  menggunakan metode ANP.

## 2.2 Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  proses  pengambilan  data  dilakukan  dengan  dua  metode,  yakni  metode  FGD  ( Forum  Group Discussion ) dan pengisian kuesioner. FGD dilakukan untuk mengumpulkan seluruh responden yang memiliki wewenang di  Indosat  Ooredo  Kota  Pematangsiantar,  sekaligus  untuk  melakukan  konsolidasi  dan  menyamakan  persepsi  atas kuesioner yang akan diisi kemudian. Salah satu tahap paling penting dalam dalam proes ini adalah  penentuan kriteria, dimana aspek-aspek yang penting dapat digunakan dalam perhitungan.  Dari model kriteria yang dibuat akan diketahui hubungan interdependensi dari masing-masing kriteria, sehingga gambaran struktur model kriteria dapat diperoleh. Dalam penelitian ini, proses pengambilan data akan dilakukan dengan dua metode, yakni interview metode FGD ( Forum Group Discussion ) dan pengisian kuesioner.
Undangan dan Penjadwalan Forum Group Discussion Peneliti Subjek Penelitian Mulai Pembuatan Kuesioner dari hasil FGD Interview dengan para Expertise untuk mengetahui kriteria dan subkriteria yang digunakan.
Pengisian kuesioner oleh expertise Pengolahan Data Interview Instrumen Penelitian Kuesioner Laptop Observasi
Pengamatan Objek dan Lokasi Penelitian Mengetahui masalah dan sumber data yang dibutuhkan untuk penelitian
Penentuan Keputusan berdasarkan Pengolahan Data Selesai
Gambar 2. Alur Instrumen Penelitian

## 2.3 Diagram Aktifitas Kerja Penelitian
Aktifitas  kerja  penelitian  merupakan  langkah  yang  saling  berhubungan,  dimana  variabel  satu  dengan  lainnya  bisa terkoneksi dan diilustrasikan secara detail dan sistematis. Alur dan pedoman tahapan dalam melakukan penelitian dari awal sampai dalam penyusunan laporan penelitian secara runut dan terperinci dapat dilihat pada Gambar 3 berikut ini.

## 2.4 Pemodelan Metode
Konstruksi model ANP dalam bentuk hierarki jaringan disusun berdasarkan acuan teoritis dan empiris dari presepsi dan pandangan penilaian oleh ahli atau pakar. Data hasil penilaian kemudian dikumpulkan dan diinput melalui software super decision untuk  diproses  sehingga  menghasilkan  output  berbentuk  supermatriks.    Pemodelan  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada Gambar 4 berikut:
Menentukan Tujuan Kriteria dan Sub Kriteria
Melakukan Perhitungan Perbandingan Berpasangan Melakukan Perhitungan Normalisasi, Pembobotan
Menghitung Eigen Value ( l ) Eigen Value Maksimum ( l max ) Menghitung Consistency Index (CI) dan Consistensi Ratio (CR) CR =<0.1 Ya Tidak Pembobotan Tiap Objek Normalisasi Limit Matriks Menyususn Limiting Matriks Menyusun Supermatriks ANP Membuat Matriks keputusan ternormalisasi & terbobot Menentukan Solusi Ideal Positif dan Negatif Menghitung Preferensi sertiap Sales Canvasser Perankingan Sales Canvasser Terbaik Selesai TOPSIS
Gambar 4. Pemodelan Metode Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari  hasil  FGD  yang  telah  dilakukan  pada  proses  sebelumnya,  ditemukan  bahwa  expertise  yang  memiliki  wewenang dalam  memberikan  penilaian  terhadap  kinerja canvasser adalah  manajer  sales  marketing  dan  supervisi  lapangan  dan manajer Human Resources Department (HRD). Pemilihan tiga pemangku kepentingan ini didasarkan atas keterkaitannya
terhadap pengambilan keputusan yang diambil oleh manajemen perusahaan. Dengan demikian data responden kuesioner yang disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Daftar Responden No Nama Jabatan Lama Bekerja 1 Bambang Cahyo Kumolo Manager Sales & Marketing 6 tahun 2 Hendra Afrialdi Supervisor Lapagan 4 Tahun 3 Siska Utami Manager HRD 5 Tahun
Dari  hasil  yang  diperoleh  pada  proses  FGD,  identifikasi  kriteria  dan  subkriteria  yang  penting  bagi  perusahaan  dalam penilaian canvasser adalah regulasi yang telah berjalan dalam perusahaan dan expertise yang memiliki pengetahuan serta pengalaman dalam penilaian untuk penilaian.

## 3.1. Membuat Matriks Keputusan
Untuk melakukan penilaian dan perankingan setiap alternatif yang dibuat guna mendapatkan alternatif yang sesuai dan terbaik  bagi  perusahaan,  digunakan  metode  TOPSIS.  Metode  TOPSIS  dipilih  karena  merupakan  metode  yang  paling sesuai dalam menetukan perankingan alternatif. Langkah awal dari metode TOPSIS adalah membuat matriks keputusan.
Tabel 2. Matriks Keputusan A B C D E F G H Bobot 0,1974 0,1421 0,1286 0,1628 0,1502 0,1207 0,0790 0,0192 AO1 0,0376 0,0452 0,00 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 AO2 0,0376 0,0356 0,04 0,04 0,04 0,02 0,03 0,02 AO3 0,0434 0,0178 0,04 0,04 0,04 0,03 0,04 0,03 AO4 0,0385 0,0274 0,03 0,02 0,04 0,04 0,03 0,04 AO5 0,0258 0,0504 0,03 0,04 0,03 0,03 0,03 0,02 AO6 0,0385 0,0178 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,04 AO7 0,0317 0,02 0,04 0,03 0,03 0,04 0,02 0,02 AO8 0,0158 0,04 0,04 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 AO9 0,0376 0,02 0,04 0,04 0,04 0,03 0,03 0,04 AO10 0,0335 0,0304 0,03 0,04 0,04 0,04 0,04 0,03 AO11 0,0335 0,0452 0,04 0,03 0,04 0,04 0,04 0,04 AO12 0,0335 0,0378 0,03 0,03 0,03 0,04 0,02 0,04 AO13 0,0376 0,0452 0,02 0,03 0,03 0,04 0,03 0,04 AO14 0,0285 0,0126 0,03 0,03 0,03 0,04 0,03 0,03 AO15 0,0167 0,0356 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 AO16 0,0434 0,0356 0,03 0,04 0,03 0,04 0,03 0,04 AO17 0,0376 0,0252 0,04 0,05 0,04 0,04 0,05 0,05 AO18 0,0434 0,0304 0,05 0,04 0,04 0,03 0,04 0,04 AO19 0,0376 0,0504 0,05 0,02 0,03 0,03 0,03 0,04 AO20 0,0385 0,023 0,05 0,04 0,05 0,03 0,04 0,04 AO21 0,0434 0,023 0,03 0,03 0,03 0,04 0,03 0,02 AO22 0,0226 0,04 0,02 0,04 0,03 0,03 0,04 0,02 AO23 0,0335 0,0378 0,03 0,03 0,03 0,04 0,03 0,05 AO24 0,0434 0,0452 0,03 0,04 0,02 0,03 0,04 0,03 AO25 0,0285 0,0378 0,03 0,04 0,03 0,02 0,03 0,03 AO26 0,0167 0,0504 0,04 0,02 0,03 0,03 0,03 0,04 AO27 0,0317 0,0274 0,04 0,04 0,04 0,03 0,04 0,04 AO28 0,0317 0,0356 0,03 0,03 0,04 0,03 0,03 0,03 AO29 0,0208 0,02 0,03 0,03 0,03 0,04 0,03 0,02 AO30 0,0376 0,0378 0,04 0,03 0,02 0,02 0,03 0,03 SUM 1 1 1 1 1 1 1 1

## 3.2. Matriks Keputusan Ternormalisasi
Langkah  berikutnya  adalah  menentukan  matriks  keputusan  ternormalisasi.  Setiap  nilai  alternatif  dari  masing-masing subkriteria dilakukan pengolahan data, sehingga mendapatkan hasil seperti di dalam tabel 3.
Tabel 3. Matriks Keputusan Ternormalisasi
Bobot 0,1974 0,1421 0,1286 0,1628 0,1502 0,1207 0,0790 0,0192 AO1 0,0014 0,0020 0,0000 0,0007 0,0009 0,0009 0,0012 0,0006 AO2 0,0014 0,0013 0,0015 0,0018 0,0015 0,0006 0,0008 0,0004 AO3 0,0019 0,0003 0,0020 0,0014 0,0017 0,0009 0,0016 0,0011 AO4 0,0015 0,0007 0,0010 0,0006 0,0017 0,0020 0,0010 0,0015 AO5 0,0007 0,0025 0,0006 0,0016 0,0012 0,0011 0,0008 0,0004 AO6 0,0015 0,0003 0,0008 0,0008 0,0010 0,0011 0,0008 0,0020 AO7 0,0010 0,0004 0,0018 0,0010 0,0008 0,0012 0,0005 0,0004
Bobot 0,1974 0,1421 0,1286 0,1628 0,1502 0,1207 0,0790 0,0192 AO8 0,0003 0,0016 0,0016 0,0007 0,0008 0,0010 0,0012 0,0008 AO9 0,0014 0,0004 0,0020 0,0015 0,0013 0,0010 0,0006 0,0020 AO10 0,0011 0,0009 0,0011 0,0017 0,0017 0,0014 0,0019 0,0009 AO11 0,0011 0,0020 0,0018 0,0011 0,0019 0,0017 0,0018 0,0018 AO12 0,0011 0,0014 0,0009 0,0007 0,0007 0,0013 0,0005 0,0013 SUM 0,0014 0,0020 0,0003 0,0011 0,0012 0,0013 0,0009 0,0020 AO14 0,0008 0,0002 0,0007 0,0009 0,0012 0,0013 0,0011 0,0006 AO15 0,0003 0,0013 0,0007 0,0011 0,0008 0,0007 0,0011 0,0008 AO16 0,0019 0,0013 0,0009 0,0013 0,0007 0,0014 0,0009 0,0013 AO17 0,0014 0,0006 0,0016 0,0023 0,0019 0,0015 0,0020 0,0028 AO18 0,0019 0,0009 0,0025 0,0013 0,0017 0,0011 0,0018 0,0018 AO19 0,0014 0,0025 0,0028 0,0006 0,0008 0,0010 0,0011 0,0013 AO20 0,0015 0,0005 0,0027 0,0015 0,0021 0,0010 0,0014 0,0020 AO21 0,0019 0,0005 0,0008 0,0007 0,0010 0,0017 0,0011 0,0003 AO22 0,0005 0,0016 0,0004 0,0012 0,0009 0,0010 0,0013 0,0004 AO23 0,0011 0,0014 0,0008 0,0012 0,0007 0,0018 0,0010 0,0026 AO24 0,0019 0,0020 0,0006 0,0013 0,0006 0,0008 0,0015 0,0009 AO25 0,0008 0,0014 0,0007 0,0015 0,0012 0,0004 0,0012 0,0009 AO26 0,0003 0,0025 0,0018 0,0006 0,0007 0,0010 0,0009 0,0013 AO27 0,0010 0,0007 0,0016 0,0017 0,0015 0,0009 0,0018 0,0013 AO28 0,0010 0,0013 0,0009 0,0008 0,0013 0,0010 0,0010 0,0010 AO29 0,0004 0,0004 0,0006 0,0008 0,0009 0,0014 0,0007 0,0004 AO30 0,0014 0,0014 0,0016 0,0010 0,0004 0,0006 0,0009 0,0011
Untuk melakukan normalisasi kita harus mengkuadratkan setiap elemen matriks pada Tabel 3 menggunakan persamaan Dimana : 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗
√∑ 𝑚 𝑖=1𝑥2𝑖𝑗 (1)
Misal untuk cell A-A01bernilai 0,0376 dikuadratkan menjadi 0,00141376.
Total  didapat dengan menjumlahkan setiap baris pada setiap kriteria. Misal total kolom A didapat dari 0,0014 = 0,0014
+ 0,0019 + 0,0015 + 0,0007 + 0,0015 + 0,0010 + 0,0003 + 0,0014 + 0,0011 + 0,0011 0,0011 + 0,0014 + 0,0008 + 0,0003 + 0,0019 + 0,0014 + 0,0019 + 0,0014 + 0,0015 + 0,0019 0,0005 + 0,0011 + 0,0019 + 0,0008 + 0,0003 + 0,0010 + 0,0010
+ 0,0004 + 0,0014 =  0,035287801
Setelah mendapat total, tinggal menormalisasikan dengan cara membagi setiap elemen matriks Tabel 3 dengan akar (sqrt) dari total baris yang bersesuaian.

## 3.3. Matriks Normalisasi Terbobot
Setelah didapatkan matriks keputusan yang ternormalisasi, maka langkah berikutnya yang dilakukan dilakukan adalah pembobotan pada masing-masing item, bobot dari masing masing subkriteria dikalikan dengan setiap nilai alternatif dari asing-masing subkriteria. Normalisasi terbobot didapat dari persamaan 2.8 pada bab 2, yaitu perkalian matriks pada tabel 4.14 (normalisasi) dengan bobot.
Misal A01 dikalikan dengan bobot = 0,0014 x 0,1974 = 0,00028
Tabel 4. Matriks Normalisasi Terbobot
AO1 A
B
C
D
E F G H AO2 0,00005 0,00005 0,00000 0,00002 0,00002 0,00002 0,00002 0,00000 AO3 0,00005 0,00003 0,00003 0,00005 0,00004 0,00001 0,00001 0,00000 AO4 0,00006 0,00001 0,00004 0,00004 0,00004 0,00002 0,00002 0,00000 AO5 0,00005 0,00002 0,00002 0,00001 0,00004 0,00004 0,00001 0,00000 AO6 0,00002 0,00006 0,00001 0,00004 0,00003 0,00002 0,00001 0,00000 AO7 0,00005 0,00001 0,00002 0,00002 0,00003 0,00002 0,00001 0,00001 AO8 0,00003 0,00001 0,00004 0,00003 0,00002 0,00002 0,00001 0,00000 AO9 0,00001 0,00004 0,00003 0,00002 0,00002 0,00002 0,00002 0,00000 AO10 0,00005 0,00001 0,00004 0,00004 0,00003 0,00002 0,00001 0,00001 AO11 0,00004 0,00002 0,00002 0,00005 0,00004 0,00003 0,00002 0,00000 AO12 0,00004 0,00005 0,00004 0,00003 0,00005 0,00003 0,00002 0,00001 SUM 0,00004 0,00003 0,00002 0,00002 0,00002 0,00003 0,00001 0,00000 AO14 0,00005 0,00005 0,00001 0,00003 0,00003 0,00003 0,00001 0,00001 AO15 0,00003 0,00000 0,00002 0,00002 0,00003 0,00003 0,00001 0,00000 AO16 0,00001 0,00003 0,00002 0,00003 0,00002 0,00001 0,00001 0,00000 AO17 0,00006 0,00003 0,00002 0,00004 0,00002 0,00003 0,00001 0,00000 AO18 0,00005 0,00001 0,00003 0,00006 0,00005 0,00003 0,00003 0,00001 AO19 0,00006 0,00002 0,00005 0,00004 0,00004 0,00002 0,00002 0,00001 AO20 0,00005 0,00006 0,00006 0,00002 0,00002 0,00002 0,00001 0,00000 AO21 0,00005 0,00001 0,00006 0,00004 0,00005 0,00002 0,00002 0,00001 AO22 0,00006 0,00001 0,00002 0,00002 0,00003 0,00003 0,00001 0,00000 AO23 0,00002 0,00004 0,00001 0,00003 0,00002 0,00002 0,00002 0,00000 AO24 0,00004 0,00003 0,00002 0,00003 0,00002 0,00004 0,00001 0,00001 AO25 0,00006 0,00005 0,00001 0,00004 0,00001 0,00002 0,00002 0,00000
AO26 0,00003 0,00003 0,00002 0,00004 0,00003 0,00001 0,00002 0,00000 AO27 0,00001 0,00006 0,00004 0,00002 0,00002 0,00002 0,00001 0,00000 AO28 0,00003 0,00002 0,00003 0,00005 0,00004 0,00002 0,00002 0,00000 AO29 0,00003 0,00003 0,00002 0,00002 0,00003 0,00002 0,00001 0,00000 AO30 0,00001 0,00001 0,00001 0,00002 0,00002 0,00003 0,00001 0,00000 SUM 0,00005 0,00003 0,00003 0,00003 0,00001 0,00001 0,00001 0,00000

## 3.4. Matriks Sulusi Ideal
Matriks solusi ideal didapat berdasarkan normalisasi terbobot dan atribut kriteria. Dalam menentukan solusi ideal positif (+), setiap nilai alternatif pada sebuah subkriteria dicari bobot maksimum dengan tanda nilai tertinggi. Sedangkan dalam menentukan solusi ideal negatif (+) adalah dengan cara memilih nilai bobot terkecil dalam setiap alternatif pada sebuah subkriteria. Matriks sulusi ideal didapat berdasarkan normalisasi terbobot dan atribut kriteria (cost atau benefit). Solusi ideal  positif  diambil  nilai  maksimal  dari  normalisasi  terbobot  jika  atribut  kriteria  benefit,  jika  cost  diambil  nilai minimalnya. Sebaliknya solusi ideal positif diambil nilai minimal dari normalisasi terbobot jika atribut kriteria benefit, jika cost diambil maksimalnya.
Positif => (mak|benefit), (min|cost) Negatif => (min|benefit), (mak|cost) Hasil dari langkah ke-4 ini, ditunjukan pada tabel 5 seperti berikut:

## Tabel 5. Matriks Solusi Ideal
Positif 0,00006 0,00006 0,00006 0,00006 0,00005 0,00004 0,00003 0,00001 Negatif 0,00001 0,00000 0,00000 0,00001 0,00001 0,00001 0,00001 0,00000
Untuk  mencari  total  dan  perangkingan  dilakukan  pencarian  jarak  solusi  ideal  positif  dan  negatif  yang  didapat  dari pengolahan  tabel  4  (matriks  normalisasi  terbobot) dan  tabel  5  (matriks  solusi  ideal).  Caranya  adalah  mengkuadratkan selisih setiap elemen matriks normalisasi terbobot dengan matriks solusi ideal, kemudian menjumlahkan setiap alternatif, lalu setelah itu diakarkan.
Contoh : A01  Positif    =  Akar  dari  [(0,00005+0,00006)] 2 ]  +  [(0,00005+0,00006] 2 +  [(00000+0,00006] 2 +  [(00002+0,00006] 2 + [(00002+0,00006] 2 + [(00002+0,00006] 2 + [(00000+0,00006] 2
= 0,0005 A01  Negatif    =  Akar  dari  [(0,00005+0,00006)] 2 ]  -  [(0,00005+0,00006] 2 -  [(00000+0,00006] 2 -  [(00002+0,00006] 2 - [(00002+0,00006] 2 - [(00002+0,00006] 2 - [(00000+0,00006] 2 = 0,0004

## 3.5. Hasil Perankingan
Alternatif  yang  terbaik  adalah  yang  memiliki  preferensi  terbesar  dengan  nilai  preferensi.  Preferensi  didapat  dari pembagian ideal negatif dibagi dengan penjumlahan ideal posisif dan negatif.
Contoh : Preferensi A01 = 0,0004 / (0,0005 + 0,0004) = 0,4232 Dalam melakukan perankingan digunakan seperti yang dijelaskan padas persamaan 2.13 pada bab 2.
𝑉 𝑖 + = 𝐷 𝑖 + 𝐷 𝑖 𝑖 + 𝐷 𝑖 − , 0 ≤ 𝑉𝐶 𝑖 + ≤ 1,
Presentase terbesar adalah prioritas alternatif yang terbaik. Dalam menentukan presentase, cara yang digunakan adalah nilai kedekatan alternatif dari solusi ideal dibagi dengan total nilai kedekatan alternatif dari solusi ideal dan dikalikan 100%.
Contoh menghitung: Persentase pada A01 = 0,4232 / 13,8474 = 3,06% Hasil total perankingan dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Total dan Perankingan (+) (-) Preferensi % Ranking AO1 0,0005 0,0004 0,4232 3,06% 20 AO2 0,0004 0,0004 0,5470 3,95% 7 AO3 0,0004 0,0005 0,5564 4,02% 6 AO4 0,0004 0,0004 0,4656 3,36% 15 AO5 0,0004 0,0004 0,4901 3,54% 13 AO6 0,0005 0,0003 0,3665 2,65% 26 AO7 0,0005 0,0003 0,3869 2,79% 23 AO8 0,0005 0,0003 0,3753 2,71% 25 AO9 0,0004 0,0004 0,5033 3,63% 10 AO10 0,0004 0,0004 0,5136 3,71% 8 AO11 0,0003 0,0005 0,6520 4,71% 1 AO12 0,0005 0,0003 0,3782 2,73% 24 SUM 0,0004 0,0004 0,4855 3,51% 14 AO14 0,0006 0,0002 0,2876 2,08% 29 AO15 0,0006 0,0002 0,2953 2,13% 28
(+) (-) Preferensi % Ranking AO16 0,0004 0,0004 0,4996 3,61% 11 AO17 0,0003 0,0005 0,5992 4,33% 4 AO18 0,0003 0,0005 0,6453 4,66% 2 AO19 0,0004 0,0006 0,5983 4,32% 5 AO20 0,0003 0,0005 0,6108 4,41% 3 AO21 0,0005 0,0004 0,4473 3,23% 18 AO22 0,0005 0,0003 0,3509 2,53% 27 AO23 0,0005 0,0003 0,4353 3,14% 19 AO24 0,0004 0,0005 0,5128 3,70% 9 AO25 0,0005 0,0003 0,4002 2,89% 21 AO26 0,0005 0,0004 0,4533 3,27% 16 AO27 0,0004 0,0004 0,4971 3,59% 12 AO28 0,0005 0,0003 0,3906 2,82% 22 AO29 0,0006 0,0002 0,2293 1,66% 30 AO30 0,0005 0,0004 0,4507 3,25% 17
Hasil dari perankingan ditahap terakhir yang ditunjukan pada tabel 4.17 dengan alternatif A011 sebagai prioritas karena mendapatkan ranking 1, dan alternatif AO18 sebagai ranking 2, dan alternatif AO20 sebagai alternatif ketiga.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil langkah demi langkah percobaan yang telah dilakukan, maka penulis menarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:
a. Mengingat ada banyak canvasser yang akan dinilai, maka penilaian tidak dapat dilakukan dengam menggunakan perbandingan  berpasangan,  melainkan model  rating .  Kelemahan  pada  metode  ini  adalah karena banyaknya pertanyaan, sehingga responden cenderung bingung dan jenuh dalam mengisi kuesioner.
b. Hasil penjualan memiliki persentase terbesar, yakni 20%, diikuti oleh performa kerja canvasser 16%, dan seterusnya. Hasil yang diperoleh menunjukkan rangkuman bobot subkriteria diurutkan dari bobot global terbesar yang terkecil.
Sehingga dapat  diambil  kesimpulan bahwa jumlah  sales revenue per  kategori  produk,  jumlah hadir  kerja  selama sebulan, dan komunikasi adalah prioritas utama perusahaan dalam menentukan canvasser terbaik.
c. Dikarenakan  banyaknya  alternatif,  sehingga  kurang  memungkinkan  menggunakan  metode  perbadingan berpasangan, sebab akan membingungkan responden dan menimbulkan rasa jenuh. Untuk itu, untuk perankingan menggunakan metode TOPSIS. Merujuk pada hasil penelitian pada tabel 4.17, alternatif 11 berada pada peringkat pertama dengan persentase 4,71%,  kemudian  alternatif 18  berada  diperingkat ke - 2 dengan persentase 4,66%, alternatif ke - 20  menempati  peringkat  ke-3  dengan  persentase  4,4  %.  Sedangkan ranking terakhir  ditempati  oleh alternatif 29 dengan presentase terkecil yakni 1,66%.

## REFERENCES
[1] Riyanto, “Mengolah Hasil Personnel Assessment Test Dengan Metode Analytic Network Process ( Anp ),” J. Wacana Kinerja , vol. 14, no. 2, pp. 189–212, 2011, [Online]. Available: http://103.85.61.66/ojs/index.php/jwk/article/view/287.
[2] F. A. Fitri, G. Harta, and N. Nur, “Riisiko Kecelakaan Kerja Dengan Metode Anp Di Pt Xyz,” vol. 02, no. 2, pp. 44–50, 2020.
[3] M. Abdillah, I. Ilhamsyah, and R. Hidayati, “Penerapan Metode Analytic Network Process (ANP) Berbasis Android Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Tempat Kos,” J. Coding, Rekayasa Sist. Komput. Untan , vol. 6, no. 3, pp. 12–22, 2018.
[4] A. A. . P. Ardyanti, N. Purnama, and N. L. Nyajentari, “Sistem Pendukung Keputusan Siswa Berprestasi SMA Dwijendra Denpasar dengan Metode ANP & Topsis,” J. Inf. , vol. 2, no. 2, 2017, doi: 10.25139/ojsinf.v2i2.313.
[5] H. H. Azwir, “Pemilihan Supplier Menggunakan Metode Analytic Network Process Di Pt United Tractors Pandu Engineering,” J. Tek. Ind. , vol. 18, no. 2, p. 103, 2017, doi: 10.22219/jtiumm.vol18.no2.103-112.
[6] I. Nurdiansah, S. M. Afraah, and ..., “Integrasi Metode IPMS dan ANP dalam Pengukuran Kinerja Perusahaan (Studi Kasus: CV Ekasari),” J. Tek. … , vol. 10, no. 2, pp. 130–137, 2020, [Online]. Available: https://trijurnal.lemlit.trisakti.ac.id/tekin/article/view/8397.