SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN MANAGER SERVICE PADA PT.TUNAS TOYOTA CABANG DEWI SARTIKA MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) BERBASIS WEB
Abdul Jalil 1) , Ady Widjaja 2)
Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260
E-mail : Jaliltoyota@gmail.com 1) , ady_w168@yahoo.co.id 2)

## Abstrak
PT.  Tunas  Ridean  Tbk  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  memiliki  bidang  usaha  penyediaan  berbagai macam  kendaraan  yang  ada  di  seluruh  Indonesia.  Perusahaan  Tunas  Ridean  saat  ini  berlokasi  di  wilayah Jakarta  tepatnya  di  jakarta  timur.  Untuk  meningkatkan  pemasukan  atau  pendapatan  dari  service  diperlukan seseorang yang mengerti akan service kendaraan. Pemilihan Manager Service pada PT. Tunas Toyota Cabang Dewi Sartika selama ini dilakukan dengan menunjuk langsung seseorang yang dianggap memiliki performa dan kinerja  yang  bagus  dalam  hal  service  oleh  Kepala  Cabang.  Sehingga  terkadang  terjadi  kesalahan  dalam memilih  seseorang  Manager  Service  sehingga  mempengaruhi  pendapatan  dalam  hal  service.  Melihat permasalahan  tersebut,  maka  penulis  ingin  membantu  permasalahan  dengan  cara  menggunakan  salah  satu algoritma  sistem  penunjang  keputusan  yaitu  algoritma  Weighted  Product.sehingga  hasil  dari  penelitian  ini adalah  sebuah  aplikasi  yang  menghasilkan  bentuk  keluaran  berupa  perangkingan  dari  masing-masing  calon manager service.
Kata kunci : manager service, weigted product, SPK.

## 1. PENDAHULUAN
PT.  Tunas  Ridean  Tbk  merupakan  salah  satu perusahaan yang memiliki bidang usaha penyediaan berbagai  macam  kendaraan  yang  ada  di  seluruh Indonesia.  Perusahaan  Tunas  Ridean  saat  ini berlokasi  di  wilayah  Jakarta  tepatnya  di  jakarta timur.  Perusahaan  berdiri  pada  tahun  1967 perusahaan  ini  memiliki  jaringan  di  Asia,  Inggris, Eropa  dan  Amerika.  Sejak  saat  itu,  perusahaan mencatatkan  sahamnya  di  Bursa  Efek  Indonesia. Salah  satu  divisi  seperti  yang  telah  dijelaskan diatas,  adalah  Tunas  Toyota  yang  merupakan  anak perusahaan  PT.  Tunas  Ridean  Tbk  group.  Nama anak perusahaan tersebut adalah PT. Tunas Toyota Cabang  Dewi  Sartika  yang  beralamat  di  Jl.  Dewi Sartika No. 145, cawang, Jakarta Timur. Pemasukan  pada  PT.  Tunas  Toyota  Cabang  Dewi Sartika paling besar berasal dari Service kendaraan pelanggan.  Untuk  meningkatkan  pemasukan  atau pendapatan  dari  service  diperlukan  seseorang  yang mengerti  akan  service  kendaraan.  Pemilihan Manager  Service  pada  PT.  Tunas  Toyota  Cabang Dewi  Sartika  selama  ini  dilakukan  dengan menunjuk  langsung  seseorang  yang  dianggap memiliki  performa  dan  kinerja  yang  bagus  dalam hal  service  oleh  Kepala  Cabang.  Sehingga terkadang terjadi kesalahan dalam memilih seseorang  Manager  Service  yang  mempengaruhi pendapatan  dalam  hal  service. Penilaian  selama  ini sudah  menggunakan  skala  A  –  B  yang  mewakili nilai 1-100. Namun pada penelitian ini mengusulkan  penilaian  langsung  yang  bernilai sangat  baik  sampai  dengan  sangat  kurang.  Karena kepala  cabang  ingin  melihat  apakah  kinerja  calon
manager  service  tersebut  sangat  baik  atau  sangat buruk.  Tanpa  perlu  melihat  range  nilai.  Melihat permasalahan tersebut, maka penulis ingin membantu permasalahan dengan cara memanfaatkan  algoritma  dalam  menghasilkan sebuah  keputusan.  Algoritma  yang  digunakan adalah  Weighted Product (WP). Algoritma tersebut diimplementasikan  menjadi  sebuah  aplikasi  yang dapat membantu kepala cabang dalam memutuskan siapa  Manager  Service  yang  terpilih.    Seperti penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  [1], dengan  judul  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Dosen Terbaik Dengan Metode Weighted  Product  (WP)  Pada  Stmik  Royal,  yang meneliti tentang penilaian dosen terbaik menggunakan  kriteria  sebanyak  10  buah.  hasil penelitian berupa aplikasi yang mampu menghasilkan  perangkingan  pada  tiap-tiap  dosen. Penelitian  serupa  juga  dilakukan  oleh  Teuku Mufizar  dengan  judul  Implementasi  Metode Weighted  Product  (WP)  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan Seleksi Calon Karyawan BPJS Kesehatan  Tasikmalaya  [2].  meneliti  tentang perekrutan karyawan menggunakan kriteria sebanyak  8  buah,  hasil  penelitian  berupa  aplikasi yang  mampu  menghasilkan  perangkingan  tiap-tiap pelamar.
Sistem  Pendukung  Keputusan  atau  SPK adalah  sebuah    metode  pendekatan  yang  dapat dipergunakan dalam mendukung sebuah pembuatan keputusan [3].
a. Komponent SPK
Adapun  komponen  dari  Sistem  Pendukung Keputusan atau SPK menurut [3] yaitu  seperti pada gambar 1:
Gambar 1. Komponent dari SPK
Algoritma  atau  Metode Weighted  Product (WP) yaitu  sebuah  bentuk  himpunan  yang  diambil  dari sebuah atau beberapa alternatif dari keputusan [4]. Adapun Langkah-langkah dalam algoritma Weighted Product yaitu :
1. Menetapkan  terlebih  dahulu  Alternatif  (Ai) yang  hendak  dipergunakan  pada  penelitian  ini adalah pegawai.
2. Menetapkan    Kriteria  (C)  yang  hendak dipergunakan pada saat pengambilan keputusan.
3. Menetapkan  sebuah  nilai  berdasarkan  tingkat kepentingan  pada  sebuah  kriteria  (nilai  yang distandart untuk menjadi Manager Service)
4. Menetapkan  nilai  dari  bobot  (W)  yang  akan hendak dipergunakan.
5. Menetapkan  baris  nilai  pada  tiap-tiap  alternatif pada masing-masing kriteria.
6. Menetapkan  baris  nilai  setiap  kategori  pada tiap-tiap  kriteria  yang  hendak  dipergunakan. Kategori  bernilai  Cost  maka  pangkat  akan dinegatifkan  namun  bernilai  Benefit  maka pangkat akan dipositifkan.
7. Menetapkan sebuah nilai pembobotan (Σ 𝑤 =1).
8. Menghitung  besarnya  nilai  dari  sebuah  Vektor S.
9. Menghitung  besarnya  nilai  dari  sebuah  Vektor V.  pada  nilai  Vektor  V  yang  paling  besarlah yang akan dipilih.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  itu  merupakan  cara  ilmiah agar  bisa  memperoleh  dan  bisa  mengumpulkan data-data dengan fungsi dan tujuan tertentu. Dalam penelitian ini untuk mengumpulkan data, informasi, dan materi yang relevan dengan permasalahan yang dibahas pada PT. Tunas Ridean Tbk, yaitu:
a. Pengamatan Aktivitas  ini  dilakukan  untuk  melengkapi dengan pedoman pengamatan. Format yang disusun berisi  item-item  tentang  kejadian  atau tingkah  laku yang digambarkan akan terjadi. Setelah itu, peneliti memberikan  tanda  cek  ( )  pada  kolom  yang dikehendaki pada format tersebut.
b. Wawancara Merupakan percakapan  antara  dua  orang  atau lebih  dan  berlangsung  antara  narasumber  dan pewawancara. Disini penulis mewawancarai Kepala Cabang  perihal pemilihan  Manager  Service. Wawancara menjadi salah satu cara mendapatkan informasi bahan berita dalam pengembangan sistem penunjang keputusan pemilihan Manager Service. c. Analisis Dokumen
Menjelaskan  tentang  aliran  sistem  yang sedang berjalan  berupa  pola  aliran  informasi  yang  terjadi didalamnya  melalui  dokumen,  laporan,  sistem, proses atau prosedur yang terjadi pada sistem  yang berjalan.
d. Studi Pustaka Adalah  kegiatan  untuk menghimpun  informasi yang  relevan  dengan  topik  atau  masalah  yang menjadi  obyek  penelitian.  Informasi  tersebut  dapat diperoleh  dari  buku-buku,  karya  ilmiah,  tesis, disertasi, ensiklopedia, internet, dan sumber-sumber lain.
e. Kuesioner
Bertujuan  untuk  menilai  seberapa  baik karyawan telah  melaksanakan  pekerjaannya  dan apa yang harus mereka lakukan untuk menjadi lebih baik  dimasa  mendatang.  Ini  dilaksanakan  dengan merujuk  pada  isi  pekerjaan  yang  mereka  lakukan dan apa  yang  mereka  harapkan  untuk  mencapai setiap aspek dari pekerjaan mereka.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
1) Analisis Permasalahan
Analisis  dari  Permasalahan  Penelitian  ini adalah  Fishbone  Diagram,  yaitu  diagram  sebab akibat dari sebuah permasalahan [5].  Permasalahan tersebut  diletakan  di  depan  dan  akibat  dari permasalahan  tersebut  terletak  dibelakang  dapat dilihat pada gambar 6.
Proses Manusia Metode Hasil perhitungan tidak akurat belum ada sistem yang mempermudah  bagian  penilian untuk mengolah data Perhitungan masih dilakukan manual Belum menggunakan metode dalam perhitungan nilai pegawai Salah memilih Manager Service Adanya perhitungan yang sama antar Pegawai Perhitungan dan pengolahan data sering terjadi kesalahan waktu  proses  pengolahan  data  pada setiap kriteria menjadi lama Kesulitan dalam mencari  Manager Service
Gambar 6. Fishbone Diagram
Permasalahan  pada  penelitian:  Proses  perhitungan serta  proses  pengolahan  data  pada  masing-masing calon  manager  service  terjadi  kesalahan  serta membutuhkan  waktu  yang  lama  sehingga  menjadi tidak  efektif  dan  efesien.  Pada  People,  hasil perhitungan  dari  Pemilihan  Manager  Service seringkali  mengalami  kesalahan  sehingga  pegawai yang  terpilih  bukanlah  Manager  Service  yang terbaik,  dan  belum  adanya  sistem  yang  melakukan proses  perhitungan  Pemilihan  Manager  Service, perhitungan  masih  dilakukan  manual  dan  belum menggunakan metode dalam perhitungan Pemilihan Manager Service.

## 2) Proses Perhitungan Metode atau Algoritma Weighted Product
Pada  saat  penelitian  ini  dilakukan,  keseluruhan kriteria  yang  dipergunakan  beratribut  benefit  yaitu sebuah nilai yang semakin besar maka nilai tersebut bagus dan  berpeluang terpilih,  untuk penilaian dari masing-masing calon manager service menggunakan  skala  1  sampai  dengan  5.  Pada Contoh  perhitungan  akan  memakai  data    5  orang calon  manager  service  yang  nantinya  akan  dipilih sebagai Manager Service.
Adapun kriteria  yang dipergunakan  pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Tabel Kriteria Berdasarkan Periode
Setelah  masing-masing calon manager service mengikuti  serangkaian  test  maka  didapatkan  data penilaian sebagai berikut:
Tabel 4. Tabel Penilaian Dari Tiap-Tiap Pegawai
Pada  saat  pemberian  seluruh  nilai  menggunakan skala penilaian 1 sampai dengan 5 = Nilai Sangat Baik 4 = Nilai Baik
3 = Nilai Cukup
2 = Nilai Buruk
1 = Nilai Sangat Buruk

## 3) Proses Pembobotan Algoritma
Setelah  penilaian  telah  dilakukan  maka  tahap selanjutnya  yaitu  melakukan  perhitungan  nilai pembobotan dengan rumus yaitu:
W = ( 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5 )
W  adalah  Nilai  standar  yang  akan  dicari  (nilai minimal  dari  masing-masing  alternatif  yang  harus dipenuhi  oleh  calon  manager  service).  Sedangkan W j merupakan  W  index  nilai  ke  j.  sehingga  untuk W1  yaitu  5,  W2  yaitu  5  dan  selanjutnya.  dan  Σ 𝑊 𝑗 adalah  jumlah dari  nilai  W  yaitu  5,  5, 5, 5,  5,  5, 5. Sehingga nilai untuk penilaian bobot W1 menjadi

## 4) Menghitung Nilai Vektor S
Setelah  hasil  nilai  normalisasi  dari  bobot didapatkan,  maka  langkah  berikutnya  adalah menghitung Vektor S dengan rumus:
S  :  adalah  nilai  dari  preferensi  masing-masing alternatif   (Vektor S)
X  : yaitu nilai dari kriteria yang digunakan
W : nilai bobot pada tiap-tiap kriteria
i    : nilai dari masing-masing alternatif j    : nilai sebuah kriteria yang digunakan
n   : jumlah dari setiap kriteria yang digunakan Sehingga  didapatkan  perhitungan  dari  Vektor S adalah sebagai berikut :
S 1 = (4 0,1429 ) x (4 0,1429 ) x (5 0,1429 ) x (3 0,1429 ) x (3 0,1429 ) x (5 0,1429 ) x       (3 0,1429 )    = 3.7688
S 2 = (5 0,1429 ) x (4 0,1429 ) x (4 0,1429 ) x (4 0,1429 ) x (5 0,1429 ) x (5 0,1429 ) x       (4 0,1429 )    = 4.4014
S 3 = (3 0,1429 ) x (5 0,1429 ) x (3 0,1429 ) x (4 0,1429 ) x (3 0,1429 ) x (4 0,1429 ) x       (3 0,1429 )    = 3.5036
S 4 = (3 0,1429 ) x (3 0,1429 ) x (4 0,1429 ) x (3 0,1429 ) x (3 0,1429 ) x (4 0,1429 ) x       (4 0,1429 )    = 3.3936 S 5 = (4 0,1429 ) x (5 0,1429 ) x (2 0,1429 ) x (5 0,1429 ) x (4 0,1429 ) x (4 0,1429 ) x       (4 0,1429 )    = 3.8614

## 5) Menghitung Nilai Vektor V
Setelah  nilai  dari  vektor  S  didapatkan  maka tahap  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  vektor  V yang  berfungsi  untuk  mendapatkan  nilai  akhir  dari masing-masin  alternatif.  Rumus  yang  digunakan untuk mencari nilai vektor V yaitu :
Penjelasan : 𝑉 1 = Nilai dari Preferensi masing-masing alternatif x = Nilai pada kriteria w = Nilai Bobot pada tiap kriteria i = Alternatif yang akan dipilih j = Kriteria penilaian
n= jumlah kriteria penilaian
Perhitungan  pada      Vector  V  adalah  sebagai berikut:
1) Tahap Perangkingan Setelah  diketahui    nilai  atau    hasil  pada  tiap-tiap alternatif  calon  manager  service,  maka  didapatkan data sebagai berikut:
Sehingga  didapatkan  pegawai  yang  terpilih  atau layak menjadi Manager Service adalah Urip dengan perolehan nilai yaitu 0,2325.

## 3.1 Bentuk Rancangan Basis Data
Pada  sebuah  rancangan  basis  data  berfungsi sebagai  penyimpanan  data-data  dari  aplikasi  yang hendak  dipergunakan.  untuk  memilih  Manager Service:
a. Name Files        : Kriteria
Primary Key      : kd_kriteria Bentuk Struktur :
Tabel 1. Tabel Dari Kriteria Yang Hendak Dipergunakan
b. Name Files    : Pegawai
Primary Key : kd_Pegawai Bentuk Struktur :

## Tabel 2. Tabel Pegawai

## 6) Rancangan Aplikasi
Bentuk  dari  Rancangan  aplikasi  akan berfungsi dalam membuat rancangan tampilan atau mockup  dari  aplikasi  atau  sistem    yang  hendak dibuat .
a. Rancangan Menu Utama Aplikasi

## Gambar 2. Rancangan Menu utama Aplikasi
Pada  gambar  2  yaitu  rancangan  menu  utama berfungsi  dalam  menampilkan  seluruh    menu  pada saat  hendak  menghitung  nilai  dari  masing-masing calon  Manager  Service,  seperti  pada  menu  master data  yang  berisi  pegawai  dan  kriteria,  Nilai pegawai,  pada  menu  perhitugan  berfungsi  untuk membuat perhitungan berdasarkan algoritma Weighted  Product  sampai  dengan  laporan  pegawai terpilih dan laporan keseluruhan nilai .
b. Menu Penilaian Tiap-Tiap Pegawai
Gambar 3. Menu Entry Penilaian Tiap-Tiap Pegawai
Pada  gambar  3  Pada  saat  hendak  mengisi  nilai masing-masing  pegawai  terlebih  dahulu  kita  Pilih sebuah periode penilaian, periode tersebut merupakan  tahun  dari  penilaian.  sehingga  akan tampil seluruh data dari pegawai yang akan dientry, jika  hendak  menyimpan  maka  tekan  tombol  ubah pada kolom aksi.

## c. Perhitungan dari Algoritma Weigted Product

## Gambar 4. Proses Algoritma WP
Untuk  memproses  keseluruhan  nilai  menggunakan algoritma Weigted  Product seperti  yang  terlihat pada gambar 4  maka pilih  menu perhitungan  maka akan  tampil  langkah  demi  langkah  pada  saat pemrosesan, pada saat proses perhitungan juga akan tampil perangkingan  beserta grafik nilai dari  setiap calon manager service.
d. Rancangan Menu laporan Pegawai  terpilih.
Gambar 5. Rancangan Menu Laporan Pegawai  Terpilih

## 4.  KESIMPULAN
Setelah mengamati, mempelajari dan membuat rangkuman  dari  permasalahan  pada  penelitian tersebut,  maka  kesimpulan  yang  dapat  diuraikan yaitu :
a.  Dengan terbentuknya sistem penunjang keputusan  (SPK)  pemilihan    Manager  Service maka diharapkan dapat meningkatkan pendapatan service.
b.  Dengan  adanya  fitur  laporan  pegawai  terpilih maka  kepala  cabang  dapat  mempertimbangkan pegawai yang terpilih
c.  Dengan  adanya  fitur  perhitungan    maka  kepala cabang  dapat  melihat  nilai  dari  masing-masing calon  Manager  Service,  sehingga  kesalahan dalam memutuskan siapa Manager Service yang terpilih dapat diminimalisir.
d.   berdasarkan  metode  weighted  product  yang diimplementasikan  kedalam  aplikasi  maka didapatkan  hasil terbesar adalah 0,2325 dengan nama pegawai urip.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Marpaung,  Nasrun,  Handayani,  Masitah,  and Yesputra,  Rolly.  ”Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Dosen  Terbaik    Dengan  Metode Weighted  Product  (WP)  Pada  STMIK  Royal”.
Seminar  Nasional  Royal  (SENAR)  2018, 3 September 2018 , pp. 1–6.
[2] Hidayat,  Cepi  Rahmat, Mufizar, Teuku,  and Ramdani,  Muhammad  Dadan, ”Implementasi
Metode  Weighted  Product  (WP)  Pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Seleksi  Calon  Karyawan BPJS Kesehatan Tasikmalaya”, Konferensi Nasional  Sistem  Informasi  2018 ,  8-9  Maret  2018,
pp. 530-541
[3] Turban,  Efraim,  Jay  E  Aronson  and  Ting  Peng Liang,  ” Decision  Support  Systems  and  Intelligent Systems ”.  7th  Edition.  New  Jersey:  Prentice-Hall, 2005.
[4] Ningrum.  Wahyu  Retno ,  “Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  Merekomendasikan  TV  Layar Datar  Menggunakan  Metode  Weighted  Product (WP)”, Artikel  Ilmiah ,  Universitas  Kristen  Satya Wacana, 2012.
[5] Purba,  ” Diagram  Fishbone  dari  Ishikawa,  Kaoru. Teknik  Penuntun  Pengendalian  Mutu ”,  Jakarta: Mediyatama Sarana Perkasa, 2008.