## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 1, No 4, Februari 2021 Hal 136-142 https://djournals.com/klik

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Jabatan Sebagai Kepala Human Resources Department (HRD) Menerapkan Metode WASPAS

## Aldi Muharsyah
Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: aldimuharsyah.am@gmail.com
Asbrak- Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  (termasuk  sistem  berbasis pengetahuan  (manajemen  pengetahuan))  yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau perusahaan. Sistem pendukung keputusan memberikan suatu keputusan yang bersifat semiterstruktur, dimana tidak seorangpun tahu secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat.  Pemilihan  jabatan  sebagai  staf  Human  Resources  Department  (HRD)  pada Deptstore SOGO selalu melalui beberapa tahap seleksi sebelum ditetapkan sebagai staf Human Resources Department (HRD) pada Deptstore SOGO. Ada beberapa kriteria yang harus dimiliki setiap staf  Human Resources Department (HRD) sebagai syarat untuk memperoleh  kelayakan jabatan. Untuk mendapatkan kelayakan jabatan sebagai staf Human Resources Department (HRD) maka pihak Deptstore SOGO membutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Pada penelitian ini penulis menerapkan Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) sebagai metode yang akan diterapkan didalam aplikasi sistem pendukung keputusan. WASPAS merupakan metode pengambilan keputusan untuk mengevaluasi alternatif lain yang berpotensi berdasarkan setiap kriteria yang sesuai.
Kata Kunci: SPK, Jabatan, HRD, Metode Waspass, Sogo Depstore.
Abstract- Decision Support System (SPK) is part of a computer-based information system (including knowledge-based system) that is used to support decision making in organizations or companies. The support  system takes semi-structured decisions, where no one knows for sure how the decision was made. The selection of positions as staff of the Department of Human Resources (HRD) at the SOGO Department always holds several selections before being appointed as the staff of the Department of Human Resources (HRD) at the SOGO Department. There are several criteria that must be possessed by every staff of the Department of Human Resources (HR) as  a  condition  for  accepting  eligibility  for  position.  In  order  to  obtain  a  position  as  a  staff  member  of  the  Department  of  Human Resources (HRD), the SOGO Deptstore requires a decision support system. In this study the authors apply the Weighted Aggregate Product Rating (WASPAS) as a method to be applied in the decision support system application. WASPAS is a method of decision making to choose other proposed alternatives based on appropriate criteria.
Keywords: SPK,Position, HRD, Waspass Method, Sogo Depstore..

## 1. PENDAHULUAN
Sogo adalah salah satu jenis usaha retail yang terdiri dari department store yang berada di kota Medan dan mempunyai pusat cabang di Osaka Jepang yang memiliki toko-toko di berbagai lokasi dan beberapa negara. Sogo Indonesia bernaung dibawah  PT.  Panen  Lestari  Internusa.  Setiap  perusahan  membutuhkan  efisien  dan  efektifitas  waktu  di  dalam  setiap kegiatan operasionalnya, tidak terkecuali dalam pemilihan jabatan sebagai kepala Human Resources Department (HRD) pada depstore sogo Medan . Dalam Pengambilan keputusan untuk menentukan apakah calon kepala Human Resources Department (HRD) dapat diterima atau tidak didasari beberapa kriteria yang di tetapkan oleh manager home , manager meanswear ,  dan ladieswear .  Setiap  kegiatan  proses  pemilihan  jabatan  sebagai  kepala Human  Resources  Department (HRD)  banyak  sekali  terdapat  permasalahan  pada  depstore  sogo  Medan.  Hal  ini  dapat  diketahui  bahwa  kemampuan manusia sangat terbatas, maka setiap kegiatan proses pemilihan kepala Human Resources Department (HRD) terdapat permasalahan antara lain terlalu banyak jumlah pelamar, sehingga perusahaan kesulitan dalam menentukan mana calon kepala Human  Resources  Department (HRD)  yang  mempunyai  kemampuan  ataupun  kompetensi  dibidang  yang dibutuhkan. Dalam proses pencarian atau pemilihan kepala Human Resources Department (HRD) data yang diperoleh dari  hasil  pemilihan  masih  menggunakan  cara  manual  yang  sangat  membutuhkan  waktu  dan  tenaga  bagi manager perusahaan. Untuk menghindari terjadinya kesalahan pengambilan keputusan yang dihasilkan diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat membantu manager home , manager meanswear , dan ladieswear dalam memilih colon kepala Human Resources Department (HRD) yang akan diterima.
Penulis menerapkan metode Waspas berdasarkan penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Paulus Simanjuntak dan  rekan  –  rekan  lainnya  yang  berjudul  “Penentuan  Kayu  Terbaik  Untuk  Bahan  Gitar  Dengan  Metode  Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)” Metode Waspas merupakan kombinasi dari pendekatan MCDM yang diketahui  yaitu  model  jumlah  tertimbang  (Weighted  sum  model/WSM)  dan  model  produk  tertimbang  (WPM)  pada awalnya  membutuhkan  normalisasi  linier  dari  elemen  matriks  keputusan  dengan  menggunakan  dua  persamaan[1]. Penelitian  yang  lain  yang  dilakukan  oleh  Sri  Sugiarti  dan  rekan  –  rekan  lainnya  yang  berjudul  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Kebijakan  Strategi  Promosi  Kampus  Dengan  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product Assessment (WASPAS) “, Waspas merupakan metode pengambilan keputusan yang memiliki kemapuan mencari solusi ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif  dalam  memecahkan  permasalahan  yang  ada[2].  Dengan  ini  penulis  menyipulkan bahwa  metode  waspas  merupakan  kombinasi  dari  pendekatan  MCDM  yang  memiliki  kemapuan  mencari  solusi  ideal positif  dan  solusi  ideal  negatif  dalam  memecahkan  permasalahan  yang  ada.  Metode  ini  diterapkan  untuk  berbagai keperluan  dalam  mengatasi  masalah  yang  dihadapi.  Dalam  sistem  pendukung  keputusan  perusahaan  akan  didapatkan calon kepala Human Resources Department (HRD) yang sesuai dengan kriteria tenaga kerja yang dibutuhkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  ssitem  informasi  interaktif yang  menyediakan  informasi, pemodelan,  dan pemanipulasian data. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semi terstruktur dan  situasi  yang  tidak  tersetruktur[1].  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  bagian  tidak  terpisahkan  dari  totalitas sistem organisasi keseluruhan. Suatu sistem mencakup sistem fisik, sistem keputusan dan sistem informasi.

## 2.2 Pemilihan HRD (Human Resources Department)
Kegiatan  yang  masih  berkaitan  dengan  perencanaan  SDM  adalah  pemilihan  atau  pengadaan  tenaga  kerja.  Setelah organisasi atau perusahaan menetapkan karakteristik atau ciri-ciri pemilihan tenaga kerja seorang HRD yang diperlukan serta  jumlahnya  masing-masing.  Pemilihan  HRD  adalah  suatu  peroses  untuk  mendapatkan  seseorang  yang  mampu bertanggungjawab  penuh  dalam  pengelolaan  dan  penggalian  kemampuan  dari  setiap  tenaga  kerja  yang  ada,  serta mengembangkan  potensi  para  tenaga  kerja  dan  memberikan  harapan  yang  baik  pada  perusahaan.  Proses  pemilihan dimulai dari mencari dan menarik karyawan serta pelamar yang mampu melakukan pekerjaan seorang HRD[3].

## 2.3 Metode WASPAS
Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS)” merupakan kombinasi dari pendekatan MCDM yang diketahui yaitu model jumlah tertimbang (Weighted sum model/WSM) dan model produk tertimbang (WPM) pada awalnya membutuhkan normalisasi linier dari elemen matriks keputusan dengan menggunakan dua persamaan. Metode WASPAS  digunakan  untuk  memecahkan  berbagai  masalah  seperti  di  pembuatan  keputusan,  evaluasi  alternatif  dan seterusnya. Waspas merupakan pengambilan keputusan yang memiliki kemapuan mencari solusi ideal positif dan solusi ideal negatif dalam memecahkan permasalahan yang ada.
Berikut merupakan langkah-langkah kerja dari metode WASPAS[3][4] yaitu:
a. Mempersiapkan sebuah matriks:
X =
[ 𝑥 11 𝑥 12 …  𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 22 … 𝑥 2𝑛 …       ….        … 𝑥 𝑚1 1  𝑥 𝑚2 𝑥 𝑚𝑛 ] b. Menormalisasikan niai 𝑅 𝑖𝑗 dengan rumus sebai berikut :
Benefiicial Criteria
𝑅 𝑖𝑗= 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑋𝑖𝑋𝑖𝑗
(1)
Non Beneficial Criteria
𝑅 𝑖𝑗= 𝑀𝑖𝑛𝑖 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗
(2)
c.
Menghitung nilai Alternatif (Qi) dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑄 𝑖=0.5 ∑ 𝑅 𝑖𝑗𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1 + 0.5  ∏ (𝑅𝑖𝑗) 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
Nilai Qi yang terbaik merupakan nilai yang tertinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengenalan terhadap diri calon kepala HRD yang sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan perushaan merupakan hal sangat penting dalam prosedur penerimaan calon kepala HRD. Proses pengenalan diri calon kepala HRD dapat ditentukan dari faktor kepribadian personal yang meliputi penampilan diri ( apperance ), sifat ( character ), sikap atau perilaku ( atitude ), pola  pikir  ( mindset )  dan  kemampuan  berkomunikasi  ( comunication  skill ).  Faktor  yang  dapat  menentukan  pengenalan calon  kepala  HRD  adalah  kesiapan  diri  calon  kepala  HRD  dalam  menghadapi  dunia  kerja,  dapat  ditentukan  melalui wawasan terhadap dunia kerja dan keterampilan tambahan sesuai dengan tuntutan dunia kerja yang akan dihadapinya.
Umumnya pemilihan calon kepala HRD yang dibutuhkan untuk menjalankan tugas-tugas sebagai kepala HRD dengan  ketentuan  persyaratan  pendidikan  minimal  S1  segala  jenis  jurusan,  Umur,  IPK  terakhir  min  3,00,  memiliki pengalaman kerja minimal 2 tahun dan mengikuti wawancara atau interview serta psikotest. Dari analisis tersebut, maka untuk menghindari pengambilan keputusan yang berdasarkan intuisi (subjektif) akan dirancang sebuah sistem yang dapat membantu  memberikan  rekomendasi/mendukung  dalam  menentukan  calon  kepala  HRD  yang  tepat  dengan  bantuan metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS).
Sistem  pendukung  keputusan dengan  menerapkan  metode Waspas  merupakan  suatu  aplikasi  di  rancang  untuk membantu Manager Utama dalam mengambil keputusan untuk menentukan kepala HRD yang tepat dengan merangking alternatif. Hasil perangkingan dijadikan sebagai referensi untuk memilih solusi yang tepat dan sesuai.
Dalam  metode  Waspas,  diperlukan  dalam  penentuan  kriteria  yang  akan  dijadikan  bahan  perhitungan  dan pertimbangan. Adapun kriteria yang harus dipenuhi dalam pemilihan jabatan sebagai kepala HRD adalah:
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan C1 Nilai IPK C2 Usia C3 Pengalaman Kerja C4 Psikotest C5 Wawancara C6 Disiplin Sumber : Sogo Medan, 2018 Tabel 2. Data Calon Kepala HRD Nama Calon Kepala HRD C1 C2 C3 C4 C5 C6 Ridwan Hasim 3,56 30 Tahun 2 Tahun 79 85 80 Said Gunawan 3,45 35 Tahun 3 Tahun 80 70 85 Harlia Kesuma 3,00 32 Tahun 2 Tahun 85 75 75 Sri Wati 2,85 36 Tahun 3 Tahun 80 80 80 Faisal Abdiansyah 3,25 38Tahun 4 Tahun 87 80 85
Sumber : Sogo Medan, 2018
Masing-masing kriteria tersebut akan ditentukan bobot-bobotnya. Pada bobot terdiri dari lima bilangan Fuzzy , yaitu sangat buruk (SBR), buruk (BR), cuku(C), baik (B), dan sangat baik (SB) seperti terlihat pada gambar 1.
1            SBR           BR C B SB µ(w) 0 0 10 20 30 40 50
Gambar 1. Bilangan Fuzzy Untuk Bobot
Dari gambar diatas, bilangan-bilangan Fuzzy dapat dikonversikan ke bilangan crisp. Untuk lebih jelas data bobot dibentuk dalam tabel 3. berikut :
Tabel 3. Bobot Bilangan fuzzy Nilai Sangat Buruk (SBR) 10 Buruk (BR) 20 Cukup (C) 30 Baik (B) 40 Sangat Baik (SB) 50
Pembobotan untuk tiap-tiap kriteria ditentukan dari tingkat kepentingan dari masing-masing kriteria. Tingkat kepentingan tertinggi  terdapat  pada  kriteria  nilai  IPK  dan  kriteria  usia,  kemudian  kriteria  pengalaman  kerja,  kriteria  psikotest  dan kriteria  wawancara  serta  kriteria  disiplin  memiliki  tingkat  kepentingan  yang  kedua  dan  setara.  Berdasarkan  dari  nilai bobot  terhadap kepentingan  dari  masing-masing  kriteria   maka  bobot  awal  untuk  setiap kriteria  (C1  –  C6)  dari  setiap alternatif dapat dilihat pada tabel 4. berikut ini.
Tabel 4. Menentukan Kriteria Nilai IPK Nilai IPK Bilangan fuzzy Nilai 3,46– 3,56 Sangat Baik 50 3,26 – 3,45 Baik 40 3,01– 3,25 Cukup 30 2,86 – 3,00 Buruk 20 2,80 – 2,85 Sangat Buruk 10 Keterangan
SBR       = Sangat Buruk BR         = Buruk C          = Cukup B          = Baik SB        = Sangat Baik
Tabel 5. Menentukan Kriteria Umur
Usia Bilangan fuzzy Nilai 27 -   30 Tahun Sangat Baik 50 31 -   32 Tahun Baik 40 33 - 35 Tahun Cukup 30 36 - 37Tahun Buruk 20 38 - 40 Tahun Sangat Buruk 10 Tabel 6. Menentukan Kriteria Pengalaman Kerja Pengalaman Kerja Bilangan fuzzy Nilai 4 – 5 Tahun Sangat Baik 50 3 – 3,5 Tahun Baik 40 2 – 2,5 Tahun Cukup 30 1 – 1,5 Tahun Buruk 20 0-9  Bulan Sangat Buruk 10 Tabel 7. Menentukan Kriteria Nilai Psikotest Psikotest Bilangan fuzzy Nilai 85 – 100 Sangat Baik 50 75 – 80 Baik 40 65 – 70 Cukup 30 55 – 60 Buruk 20 20 – 50 Sangat Buruk 10 Tabel 8. Menentukan Kriteria Nilai Wawancara Nilai Wawancara Bilangan fuzzy Nilai 80 – 100 Sangat Baik 50 75 – 79 Baik 40 65 – 70 Cukup 30 55 – 60 Buruk 20 20 – 50 Sangat Buruk 10 Tabel 9. Menentukan Kriteria Nilai Disiplin Nilai Disiplin Bilangan fuzzy Nilai 81 -100 Sangat Baik 50 76 – 80 Baik 40 71 – 75 Cukup 30 66 – 70 Buruk 20 60 – 65 Sangat Buruk 10 Tabel 10. Nilai Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Bobot (%) Jenis C 1 Nilai IPK 40 Benefit C 2 Usia 30 Benefit C 3 Pengalaman Kerja 30 Benefit C 4 Psikotest 25 Benefit C 5 Wawancara 20 Benefit C 6 Disiplin 15 Cost Tabel 11. Rating Kecocokan dari Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 50 50 30 79 85 80 A2 40 30 40 80 70 85 A3 20 40 30 85 75 75 A4 10 20 40 80 80 80 A5 30 10 50 87 80 85 Max 50 50 50 87 85 - Min - - - - - 75
W 0,4 0,3 0,3 0,25 0,2 0,15

## 3.1 Pembahsan Dengan Metode Waspas
Metode  Waspas  merupakan  salah  satu  metode  yang  didasarkan  pada  perangkingan  dan  pemilihan  dari  sekumpulan alternatif  yang  ada,  dapat  digunakan  untuk  merangking  banyak  kriteria  baik  itu  kualitatif  maupun  kuantitatif.  Dalam proses  evaluasi  dan  pemilihan,  akan  didasarkan  pada  kriteria-kriteria  yang  telah  ditetapkan  oleh  perusahaan  terhadap alternatif-alternatif yang ada. Maka dari itu, metode Waspas sangat sesuai untuk mengambil keputusan dalam penentuan pemilihan kepala HRD baru.
Langkah-langkah menghitung nilai kriteria dengan metode Waspas: a.  Membuat Matriks Keputusan
X =
[
50 50 40 30 30 79 40 80 85 80 70 85 20 40
10 20 30 10 30 85 40 80 50 87 75 75 80 80
80 85] Max = 50 50 50 87 85 −
Min = − − − − − 75 b.   Menormalisasikan nilai R ij 1. Beneficial Kriteria untuk C1 𝑅 𝑖𝑗= 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑋𝑖𝑋𝑖𝑗
X 11 (A1) = 50 50 = 1
X 12 (A2 = 40 50 = 0,8 2. Beneficial Kriteria untuk C2
X 21 (A1) = 50 50 = 1
X 22 (A2) = 30 50 = 0,6 3. Beneficial Kriteria untuk C3
X 31 (A1) = 30 50 = 0,6
X 32 (A2) = 40 50 = 0,8
4. Beneficial Kriteria untuk C4
X 41 (A1) = 79 87 = 0,908
X 42 (A2) = 80 87 = 0,919
5. Beneficial Kriteria untuk C5
X 51 (A1) = 85 85 = 1
X 52 (A2) = 70 85 = 0,823 f.  Non Beneficial Kriteria untuk C6 𝑅 𝑖𝑗= 𝑀𝑖𝑛𝑖 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 X 61 (A1) = 75 80 = 0,937
X 62 (A2) = 75 85 = 0,882
Dari Hasil perhitungan di atas maka didapat matriks ternormalisasi ( X ij ) sebagai berikut :
X ij = [ 1
1 0,8 0,6 0,6 0,908 0,8 0,919 1 0,937 0,823 0,882 0,4 0,8 0,2 0,4 0,6 0,2 0,6 0,977 0,8 0,919 1 1 0,882 1 0,941 0,937 0,941 0,882]
Dengan langkah-langkah perhitungan diatas maka didapatkan data normalisasi semua sampel, berikut disajikan tabel data normalisasi semua sampel (normalisasi matriks).
Tabel 12. Normalisasi Matriks
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 1 1 0,6 0,908 1 0,937 A2 0,8 0,6 0,8 0,919 0,823 0,882
A3 0,4 0,8 0,6 0,977 0,882 1 A4 0,2 0,4 0,8 0,919 0,941 0,937 A5 0,6 0,2 1 1 0,941 0,882
c.  Menghitung nilai Q i untuk mnetukan rangking tertinggi. Berikut penjumlahan 𝑄 𝑖=0.5 ∑ 𝑅𝑖𝑗𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 + 0.5  ∏ (𝑅𝑖𝑗)𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 :
Q 1 = 0,5∑ (1*0,4) + (1*0,3) + (0,6*0,3) + (0.908*0,25 ) + (1*0,2) +
(0,937*0,15) + 0,5∏ (1 0,4 *1 0,3 *0,6 0,3 *0,908 0,25 *1 0,2 *0,937 0,15 )
=  0,5∑ 1,447 + 0,5∏ 0,828 =  0,723 + 0,414 = 1,137 Q 2 = 0,5∑ (0,8*0,4) + (0,6*0,3 ) + (0,8*0,3) + (0.919*0,25) + ( 0,823*0,2) +
(0,882*0,15) + 0,5∏ (0,8 0,4 *0,6 0,3 *0,8 0,3 *0,919 0,25 *0,823 0,2 *0,882 0,15 ) =  0,5∑ 1,266 + 0,5∏ 0,678 =  0,633 + 0,339 = 0,972 Q 3 = 0,5∑ (0,4*0,4) + (0,8*0,3 ) + (0,6*0,3) + (0.977*0,25) + ( 0,882*0,2) +
(1*0,15) + 0,5∏ (0,4 0,4 *0,8 0,3 *0,6 0,3 *0,977 0,25 *0,882 0,2 *1 0,15 )
=  0,5∑ 1,138 + 0,5∏ 0,531 =  0,569 + 0,265 = 0,834 Q 4 = 0,5∑ (0,2*0,4) + (0,4*0,3 ) + (0,8*0,3) + (0.919*0,25) + ( 0,941*0,2) +
(0,937*0,15) + 0,5∏ (0,2 0,4 *0,4 0,3 *0,8 0,3 *0,919 0,25 *0,941 0,2 *0,937 0,15 ) =  0,5∑ 0,998 + 0,5∏ 0,357 =  0,499 + 0,178 = 0,667 Q 5 = 0,5∑ (0,6*0,4) + (0,2*0,3 ) + (1*0,3) + (1*0,25) + ( 0,941*0,2) +
(0,882*0,15) + 0,5∏ (0,6 0,4 *0,2 0,3 *1 0,3 *1 0,25 *0,941 0,2 *0,882 0,15 ) =  0,5∑ 1,170 + 0,5∏ 2,585 =  0,585+ 1,292 = 1,877
Tabel 13. Perangkingan Alternatif Nilai Q Peringkat A5 1,877 1 A1 1,137 2 A2 0,972 3 A3 0,834 4 A4 0,667 5
Dari tabel diatas diperoleh data bahwa  alternatif ( A5) yaitu Faisal Abdiansyah, yang memiliki nilai peringkat Waspas tertinggi yaitu 1,887 , sehingga  dalam penelitian ini Faisal Abdiansyah (A5) terpilih sebagai kepala HRD yang menempati peringkat pertama dalam perangkingan menggunakan metode Waspas.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dari  penelitian  yang  penulis  lakukan  mengenai  implementasi  Metode  Weighted  Aggregated  Sum Product  Assessment  (WASPAS)  untuk  proses  pendukung  keputusan  pemilihan  kepala  Human  Resources  Department (HRD) (Studi Kasus: Depstore Sogo Medan) , penulis dapat mengambil kesimpulan dengan adanya penelitian ini maka pihak  perusahaan  akan  lebih mudah mengambil  keputusan  untuk  pemilihan  jabatan  sebagai  kepala  Human  Resources Department (HRD) baru karena aplikasi ini lebih mudah dan penyimpanan data yang akurat. Serta penerapan metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) cukup mudah digunakan sebagai cara untuk penentuan calon kepala Human Resources Department (HRD) karena langkah-langkah penyelesaiannya cukup sederhana.

## REFERENCES
[1] P. Simanjuntak, N. Kurniasih, and J. Simarmata, “Penentuan Kayu Terbaik Untuk Bahan Gitar Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment ( WASPAS ),” vol. 5, no. 1, pp. 36–42, 2018.
[2] S. Sugiarti, D. K. Nahulae, T. E. Panggabean, and M. Sianturi, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kebijakan Strategi Promosi Kampus Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” vol. 5, no. 2, pp. 103–108, 2018.
[3] M. K. Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[4] T. Sutabri, Konsep Sistem Informasi . Yogyakarta: Andi, 2012.
[5] “Human Resource Development ),” pp. 1–11.
[6] Adi Nugroho, Analisa Dan Perancangan Sistem Informasi Dengan Metodologi Berorientasi Objek . Informatika Bandung, 2005.
[7] R. A. S. M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak . 2016.
[8] R.H.SIANIPAR, Pemograman Visual Basic.Net 2014 . 2009.
[9] A. Kadir, Pengenalan Algoritma . 2013.
[10]  M. . Primananda Arif Aditya, S.Si, Dasar-Dasar Pemrograman Database Desktop dengan Visual Basic.Net 2008 . 2013.
[11]  H. A. M. dan W. Solution, Microsoft Access 2010 untuk Pemula . 2010.