Implementasi Metode Weighted Product Untuk Seleksi Calon Instruktur Pada LKP Mandiri Computer
Neny Mulyani 1 , Yessica Siagian 2 1,2 STMIK ROYAL, Kisaran - Indonesia Email: neni.muliani@gmail.com

## Abstract
LKP  Mandiri  in  selecting  prospective  instructors  still  uses  the  assessment  system manually  so  that  all  data  selection  of  new  instructor  candidates  does  not  have  a  fixed weight,  is  still subjective  and  often  occurs  errors  in  the  calculation  process  and takes  a relatively  long  time  in  calculating  the  value  of  the  alternative.  For  that  in  this  research applied weighted product (WP) method in determining new instructor candidates because the  weighted  product  (WP)  method  is  a  method of  completion  by using  multiplication  to connect  the  attribute  rating,  where  the  rating  must  be  raised first  with  the  weight  of the attribute in question, this process is the same as the normalization process. With the WP (Weighted Product) method implemented into the decision support system in LKP Mandiri facilitates calculation in making decisions to get prospective instructors.
Keywords : Decision Support System, Weighted Product (WP), Prospective instructor.

## Abstrak
LKP  Mandiri  dalam  melakukan  seleksi  calon  instruktur  masih  menggunakan  sistem penilaian  secara  manual  sehingga  semua  data  seleksi  calon  instruktur  baru  tidak memiliki  bobot  yang  tetap,  masih  bersifat  subjektif  dan  sering  terjadi  kesalahan  dalam proses  perhitungan  serta  memerlukan  waktu  yang  relatif  lama  dalam  menghitung  nilai dari  alternative  tersebut.  Untuk  itu  dalam  penelitian  ini  diterapkan  metode  weighted product  (WP)  dalam  penentuan  calon  instruktur  baru  karena  metode  weighted  product (WP) adalah metode penyelesaian dengan menggunakan perkalian untuk menghubungkan  rating  atribut,  dimana  rating  harus  dipangkatkan  terlebih  dahulu dengan  bobot  atribut  yang  bersangkutan,  proses  ini  halnya  sama  dengan  proses normalisasi.  Dengan  adanya  metode  WP  (Weighted  Product)  yang  diimplementasikan kedalam  system  pendukung  keputusan  di LKP  Mandiri memudahkan  perhitungan dalam mengambil keputusan untuk mendapatkan calon instruktur.
Kata  Kunci  : Sistem  Pendukung  Keputusan,  Weighted  Product  (WP),  Calon instruktur.

## 1. Pendahuluan
Lembaga Kursus dan Pelatihan adalah salah satu bentuk satuan Pendidikan Nonformal yang  diselenggarakan  bagi  masyarakat  yang  memerlukan  bekal  pengetahuan, keterampilan,  kecakapan  hidup,  dan  sikap  untuk  mengembangkan  diri,  mengembangkan profesi,  bekerja,  usaha  mandiri  dan  juga  memiliki  peran  dan  tanggung  jawab  untuk melaksanakan  pendidikan  yang  bermutu.  Undang-Undang  Nomor  20  Tahun  2003  Pasal 26 ayat (5) dijelaskan bahwa kursus dan pelatihan adalah bentuk pendidikan berkelanjutan untuk  mengembangkan  kemampuan  peserta  didik  dengan  penekanan  pada  penguasaan keterampilan, standar kompetensi, pengembangan sikap kewirausahaan serta pengembangan  kepribadian  profesional.  Seiring  dengan  berjalannya  waktu,  Lembaga Kursus dan Pelatihan (LKP) mulai berkembang dan banyak  diminati. Hal ini juga terjadi pada LKP Mandiri  yang terletak di jalan Besar Sei Silau Timur – Buntu Pane, Kabupaten Asahan.  Lembaga  kursus  ini  merupakan  lembaga  kursus  komputer  dengan  paket pembelajaran  komputer  dasar, microsoft  office dan  desain  grafis.  Lembaga  kursus   ini
memiliki banyak siswa dari jenjang SLTA/Sederajat yaitu mulai dari SMA dan juga SMK yang sedang  melakukan Praktek Kerja Lapangan (PKL) dan juga jenjang SLTP/sederajat yang  akan  melakukan  UNBK.  Ada  juga  sebagian  masyarakat  yang  berminat  belajar komputer untuk kebutuhan pekerjaannya.
Melihat  banyaknya  siswa  dari  tahun  ke  tahun  pada  LKP  Mandiri  maka  kebutuhan akan instruktur sebagai tenaga pengajar juga semakin bertambah. Selama ini seleksi untuk calon  instruktur  dilakukan  dengan  cara  cek  berkas  dan  penilaian  hasil  tes  berdasarkan kriteria yang sudah di tentukan oleh pemilik LKP Mandiri. Pada tahun 2019 ada 15 orang yang  ingin  bergabung  menjadi  instruktur  pada  LKP  Mandiri,  sedangkan  yang  diterima hanya 1 orang saja. Perekrutan calon instruktur tersebut dilakukan dengan tes wawancara dan  tes  skill.  Kriteria  dari  tes  wawancara  adalah  penampilan,  etika,  kemampuan komunikasi.  Sedangkan  kriteria  dari  tes  skill  adalah    penguasaan    materi,  karakter, disiplin,  tanggung  jawab.  Proses  perekrutan  calon  instruktur  yang  dilakukan membutuhkan  waktu  yang  lama.  Selain  itu,  sistem  seleksi  calon  instruktur  tersebut menimbulkan unsur penilaian yang subjektif. Kesalahan dalam memilih instruktur sangat besar  dampaknya  bagi  LKP  Mandiri  karena  berpengaruh  langsung  pada  kualitas  alumni siswa yang kursus di LKP Mandiri. Untuk menghindari kegagalan tersebut maka perlunya dibangun  suatu  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode Weighted  Product (WP) sebagai  solusi  alternatif  pilihan,  sehingga  dapat  berjalan  efektif  dan  mengurangi terjadinya  penilaian  secara  subyektif.  Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  bagian dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  termasuk  sistem  berbasis  pengetahuan  atau manajemen  pengetahuan  yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan,  dapat juga  dikatan  sebagai  sistem  yang  mengelola  data  menjadi  informasi  untuk  mengambil keputusan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  sangat  dibutuhkan  oleh  tim  seleksi  karena mempunyai  kemampuan  untuk  memecahkan  masalah  yang multiobjective dan multicriteria yang akan menyeleksi alternatif terbaik [1].
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  membangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  dapat membantu pemilihan perekrutan calon instruktur  dengan menggunakan metode Weighted Product .  Metode Weighted  Product adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk penyelesaian  sistem  pengambilan  keputusan  dengan  mempertimbangkan  kriteria  dan bobot.  Metode Weighted  Product menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan  rating atribut,  dimana  rating  setiap  atribut  harus  dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  atribut  yang bersangkutan [2].
Beberapa  penelitian  terkait  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  telah  dikembangkan menggunakan  Metode Weighted  Product diantaranya  adalah  Sistem  Pendukung Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Karyawan  dengan  Metode Weighted  Product .  Hasilnya adalah  penerapan  metode Weighting  Product pada  sistem  penerimaan  karyawan  terbukti lebih  baik.  Dengan  menerapkan  metode Weighting  Product ,  PT  Gajah  Tunggal  Tbk mempunyai bobot yang tetap pada sistem penerimaan karyawannya. Dengan menerapkan metode Weighting  Product memudahkan  perusahaan  mendapatkan  calon  karyawan  yang memenuhi standar dan berkompeten[3].

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  suatu  sistem  informasi  spesifik  yang  ditujukan untuk  membantu  manajemen  dalam  mengambil  keputusan  yang  berkaitan  dengan persoalan  yang  bersifat  semi  terstruktur  (hukum  sebab-akibat  dari  adanya  suatu  variabel belum  pasti/bukan  suatu  rutinitas).  Sistem  ini  mampu  menghasilkan  berbagai  alternatif yang secara interaktif dapat digunakan oleh pemakai [4].
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  berbasis  komputer  interaktif  yang membantu  pengguna  dalam  penilaian  dan  pemilihan.  Sistem  tidak  hanya  menyediakan penyimpanan  dan  pengambilan  data  tapi  juga  meningkatkan  akses  informasi  tradisional
dengan dukungan untuk pembuatan model pengambilan keputusan dan penalaran berbasis model [4].
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  interaktif,  berbasis  sistem  komputer,  yang membantu  pengguna  dalam  kegiatan  menentukan  dan  memilih.  Tersedia  penyimpanan data  dan  retrieval,  tetapi  meningkatkan  akses  informasi  tradisional  dan  fungsi pengambilan dengan dukungan pembangunan model dan model berbasis penalaran [5].

## 2.2. Metode Weighted Product
Weighted  Product (WP)  adalah  keputusan  analisis  multi-kriteria  yang  populer  dan merupakan  metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria.  Seperti  semua  metode FMADM, Weighted  Product (WP)  adalah  himpunan  berhingga  dari  alternatif  keputusan yang  dijelaskan  dalam  istilah  beberapa  kriteria  keputusan[1].  Metode Weighted  Product menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap atribut harus  dipangkatkan  terlebih  dahulu  dengan  bobot  atribut  yang  bersangkutan.  Proses  ini sama halnya dengan proses  normalisasi. Pembobotan metode Weighted Product dihitung berdasarkan tingkat kepentingan. Tingkat kepentingan metode Weghted Product, yaitu :
a) Sangat Tidak Penting
b) Tidak Penting
c) Cukup Penting
d) Penting
e) Sangat Penting
Proses normalisasi bobot kriteria (W), ΣW = 1 adalah :
∑ (1)
Keterangan : : Bobot atribut
∑ : Penjumlahan bobot atribut
Preferensi untuk alternatif diberikan:
∏
(2)
Keterangan : Si = Hasil normalisasi keputusan pada alternatif ke– i : Rating Alternatif per atribut
: Bobot atribut Alternatif
∏ : Perkalian rating alternatif per atribut dari j = 1 – n
Pada  alternatif  ini  dimana  ∑Wj  =  1.  Wj  adalah  pangkat  bernilai  positif  untuk  atribut keuntungan, dan bernilai negatif
untuk atribut
biaya.
Preferensi relatif dari setiap alternatif (V), diberikan :
(3)
Keterangan: Vi = Hasil preferensi alternatif ke – i
Xij = Rating alternatif per atribut
Wj = Bobot atribut ∏ : Perkalian rating alternatif per atribut
∏ ( ) : Perjumlahan hasil perkalian rating alternatif per atribut

## 3. Hasil dan Pembahasan
Analisa kebutuhan input yaitu data – data calon instruktur baru yang sudah memenuhi kelengkapan  berkas  kemudian  dimasukan  ke  dalam  sistem  untuk  di  proses  pengambilan keputusan  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  ditetapkan  oleh  pihak  LKP  Mandiri  antara lain :
Tabel 1. Data Kriteria No  Kriteria yang dinilai Kode kriteria 1. Penampilan C1 2. Etika C2 3. Kemampuan komunikasi  C3 4. Karakter C4 5. Penguasaan materi C5 6. Disiplin C6 7. Tanggung jawab C7 Tabel 2. Data Penelitian Alt Kode  Calon Instruktur Kriteria (C) C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7 A1 A001  Adinda Ragil 89 56 65 76 89 89 78 A2 A002  Afrizal Ramdani 98 89 98 67 80 89 87 A3 A003  Agun Setiawan 80 82 78 80 85 78 80 A4 A004  Agung Budi 65 76 97 67 87 78 87 A5 A005  Agus Martina 87 95 77 87 97 87 90 A6 A006  Ahmad Rizky 90 76 86 76 78 90 76 A7 A007  Alda Inka Pratiwi 60 85 65 90 90 56 78 A8 A008  Aldi Nurhamzah 70 77 97 90 98 78 98 A9 A009  Andy Syahputra 90 91 90 89 95 78 67 A10  A010  Anggi Mei Sarah 76 80 80 98 87 76 97 A11  A011  Annisa Panjaitan 65 89 57 80 90 76 92 A12  A012  Aqmarina 67 80 98 76 67 78 89 A13  A013  Arjuna 95 97 87 89 77 90 63 A14  A014  Citra Khairunnisa   89 90 78 68 65 87 90 A15  A015  Daniel Rizky 81 77 80 78 80 80 80
Data  keluaran  yang  dihasilkan  adalah  sebuah  alternatif  yang  memiliki  nilai tertinggi  dibandingkan  nilai  alternatif  yang  lain.  Hasil  keluaran  diambil  dari  nilai alternatif  tertinggi  ke  alternatif  terendah.  Hasil  akhirnya  akan  ditampilkan  oleh program berasal dari nilai setiap kriteria, karena dalam setiap kriteria memiliki nilai yang berbeda-beda.  Alternatif  yang  dimaksud adalah  calon  instruktur. Adapun  yang menjadi  bobot  awal  setiap  kriteria  adalah  W=(3,4,5,4,5,4,,4)  akan  diperbaiki sehingga total bobot ∑ , dengan cara sebagai berikut :
Kemudian vektor preferensi alternatif (S) di hitung berdasarkan persamaan:
∏ dengan i = 1,2,...,...,m sebagai berikut : ( )   ( )   ( )   ( )   ( )   ( )     ( ) ( )   ( )   ( )   ( )   ( )   ( )     ( )
Perhitungan  dilakukan  seterusnya  sampai  dengan  S 15, sehingga  didapat  hasil normalisasinya sebagai berikut :
Tabel 3. Nilai preferensi alternatif S i Nilai S j S 1 75,98816 S 2 86,01570 S 3 80,48154 S 4 80,22004 S 5 88,27216 S 6 81,23418 S 7 74,34328 S 8 87,52269 S 9 85,51320 S 10 84,66284 S 11 77,42560 S 12 79,22045 S 13 84,12081 S 14 79,40295 S 15 79,40392
Untuk  melakukan  perhitungan  vektor  preferensi  relatif  setiap  alternatif  (V)  sebagai berikut :
(    )
(    )
Perhitungan  dilakukan  seterusnya  sampai  dengan  V 15, sehingga  didapat  hasil  vektor  V sebagai berikut :
Tabel 4. Nilai preferensi relatif setiap alternatif (V) Vi Kode Nama Calon Instruktur Nilai Vi V 1 A001  Adinda Ragil Saputri 0,00983 V 2 A002  Afrizal Ramdani 0,01113 V 3 A003  Agun Setiawan 0,01041 V 4 A004  Agung Budi Prihatna 0,01038 V 5 A005  Agus Martina Sinaga 0,01142 V 6 A006  Ahmad Rizky Nainggolan  0,01051 V 7 A007  Alda Inka Pratiwi 0,00962 V 8 A008  Aldi Nurhamzah 0,01132 V 9 A009  Andy Syahputra 0,01106 V 10 A010  Anggi Mei Sarah 0,01095 V 11 A011  Annisa Panjaitan 0,01002 V 12 A012  Aqmarina Rasyiiqah 0,01025 V 13 A013  Arjuna 0,01088
V 14 A014  Citra Khairunnisa Siagian  0,01027 V 15 A015  Daniel Rizky Tanjung 0,01027
Dari  perhitungan  diperoleh  nilai  preferensi  relatif  pada  setiap  alternatif  untuk  V i berdasarkan calon instruktur yang memiliki nilai tertinggi dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Alternatif Nilai Tertinggi V i Kode  Nama Calon Instruktur  Nilai V j Diterima
V 5 A005  Agus Martina Sinaga 0,01142  Diterima
Penerapan  Metode Weighted  Product (WP)  dalam  seleksi  calon  instruktur  baik perhitungan  secara  manual  maupun  secara  komputerisasi  menunjukkan  hasil  yang  sama, yaitu  alternatif  A005  merupakan  alternatif  yang  diterima.  Berikut  adalah  tampilan  input data penilaian dan hasil yang diperoleh menggunakan aplikasi yang dibangun.
Gambar 1. Tampilan Input Data Penilaian
Gambar 2. Tampilan Hasil Perhitungan Metode WP
Pengujian perhitungan manual yang diimplementasikan kedalam bentuk komputerisasi bertujuan untuk melihat kesesuian hasil yang diperoleh antara perhitungan secara manual maupun  secara  komputerisasi.  Hasil  yang  diperoleh  menggunakan  komputerisasi  sesuai dengan  perhitungan  manual,  sistem  yang  dibangun  mampu  membantu  proses  penentuan seleksi calon instruktur.

## 4. Kesimpulan
Kesimpulan yang didapat dari penelitian ini adalah:
a) Penerapan  Metode  WP  Dalam  seleksi  calon  isntruktur  dapat  menjadi  pertimbangan pengambil  keputusan  ( decision  maker )  dalam  Pengambil  keputusan  calon  instruktur yang diterima.
b) Penelitian  ini  menggunakan  7  kriteria  yaitu  Penampilan,  Etika,  Kemampuan komunikasi, Karakter, Penguasaan materi, Disiplin, Tanggung jawab.
c) Hasil  seleksi  calon  isntruktur  dillakukan  secara  objektif  berdasarkan  perankingan dari metode WP berdasarkan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan.
d) Berdasarkan hasil perhitungan manual dan sistem, diperoleh hasil perangkingan yang sama yaitu A65 dan A05 merupakan calon instruktur yang diterima.

## Daftar Pustaka
[1] Bengnga, A., & Pakaya, N. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Peserta Kapal  Pemuda  Nusantara  dengan  Menggunakan  Metode  Weighted  Product (Wp). ILKOM Jurnal Ilmiah , 9 (3), 331-337.
[2]   Nurjannah,  N.,  Arifin,  Z.,  &  Khairina,  D. M.  (2015). Sistem  Pendukung  Keputusan Pembelian  Sepeda  Motor  Dengan  Metode  Weighted  Product. J.  Inform. Mulawarman , 10 (2), 2-6.
[3]   Fajarianto,  O.,  Iqbal,  M.,  &  Cahya,  J.  T.  (2017).  Sistem  Penunjang  Keputusan Seleksi  Penerimaan  Karyawan  Dengan  Metode  Weighted  Product. Jurnal  Sisfotek Global , 7 (1).
[4]  Ariyanto,  F.,  &  Muslihudin,  M.  (2017).  Sistem  pendukung  keputusan  menentukan Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK)  unggulan  di  wilayah  lampung  tengah menggunakan metode topsis. Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) , 5 , 1-7.
[5]   Widaningsih,  S.  (2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Dosen Pembimbing  Kerja  Praktek  Dengan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  Model Rating. Media Jurnal Informatika , 7 (1).