## PENGANTAR REDAKSI
Puji syukur dipanjatkan kehadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas karunia dan limpahan rahmatNYA jualah Jurnal  Informatika  dan  komputer  (InfoKom)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini  dapat terwujud.Jurnal  Informatika  dan  Komputer  (InfoKom)  yang  terbit  dua  (2)  kali  dalam  setahun  ini merupakan  suatu  wadah  untuk  penyebar  luasan  hasil-hasil  penelitian,  studi  pustaka,  karya  ilmiah yangberkaitan  dengan  Informatika  dan  Komputer  khususnya  bagi  dosen-dosen  STMIK  Dian  Cipta Cendikia Kotabumi serta umumnya para cendikiawan, praktisi, peneliti ilmu Informatika dan Komputer.
Harapan,  dengan  diterbitkannya  Jurnal  Informatika  dan  Komputer  (InfoKom)  ini  sebagai  salah  satu bentuk  sumbangan  pemikiran  dalam  pengembangan  ilmu  informatika  dan  komputer  yang  berkaitan dengan  kajian-kajian  di  bidang  tekhnologi  Informatik,  Komunikasi  Data  dan  Jaringan  Komputer, perancangan dan Rekayasa Perangkat Lunak, serta ilmu-ilmu yang terkait dengan bidang Informatika dan Komputer lainnya.
Berkenaan  dengan  harapan  tersebut,  kepada  para  peneliti,  dosen  dan  praktisi  yang  memiliki  hasil-hasil penelitian,  kajian  pustaka,  karya  ilmiah  dalam  bidang  tersebut  diatas,  dengan  bangga  redaksi  Jurnal Informatika dan  Komputer (JIK)  menerima  naskah ringkasan untuk dimuat pada  jurnal Informatika dan Komputer (InfoKom) STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi dengan berpedoman pada penulisan naskah jurnal sebagaimana dilampirkan pada halaman belakang (Bagian kulit dalam) buku jurnal ini.
Mutu dari suatu jurnal ilmiah tidak hanya ditentukan oleh para pengelolanya saja, tetapi para penulis dan pembaca  jualah  yang  mempunyai  peranan  besar  dalam  meningkatkan  mutu  jurnal  Informatika  dan Komputer  ini.  Merujuk  pada  realita  ini  kamu  sangat  mengharapkan  peran  aktif  dari  peneliti  untuk bersama-sama menjaga dan memelihara keberlangsungan dari jurnal Informatika dan Komputer STMIK Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi  ini.  Yang  juga  tidak  kalah  pentingnya  dari  partisipasi  tersebut  diatas, adalah  saran  dan  kritik  yang  membangun  dari  pembaca  yang  budiman  agar  kiranya  dapat  disampaikan langsung  kepada  redaksi  JIK.  Saran  dan  kritik  yang  membangun  akan  dijadikan  masukan  dan pertimbangan yang sangat berarti guna peningkatan mutu dan kualitas Jurnal Informatika dan Komputer STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Tak lupa diucapkan terima kasih yang tak terhingga atas perhatian dan kerjasama dari semua pihak yang tak  dapat  disebutkan  satu  persatu  hingga  dapat  diterbitkan  nya  Jurnal  Informatika  dan  Komputer (InfoKom)  STMIK  Dian  Cipta  Cendikia  Kotabumi.  Semoga  apa  yang  telah  diperbuat  untuk  kebaikan akan menjadi amal ibadah, amin.
Kotabumi, 25 April 2020
Dewan Redaksi

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER
Volume 8 Nomor 1 April 2020
Jurnal  Informasi  dan  Komputer  merupakan  Sarana  informasi  ilmu pengetahuan,  Tekhnologi  dan  Komunikasi  yang  berupa  hasil  penelitian, tulisan  ilmiah,  Ataupun    studi  pustaka.  Jurnal  ini  terbit  dua  kali  setahun pada  bulan  April  dan  Oktober.  Berisi  hasil  penelitian  ilmiah  di  bidang informatika  yang  bertujuan  untuk  menghubungkan  adanya  kesenjangan antar  kemajuan  teknologi  dan  hasil  penelitian.  Jurnal  ini  di  terbitkan pertama kali pada tahun 2013.
Penanggung Jawab: Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi
Pembina: Ketua STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Ketua Lembaga Penelitian STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi
Pimpinan Redaksi Dwi Marisa Efendi,.S.Kom.,M.Ti
Redaksi pelaksana Rustam,.S.Kom,.M.Ti (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) Nurmayanti M.Kom (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) Sukatmi,.S.Kom., M.Kom (AMIK DCC Bandar Lampung) Sampurna Dadi Riskiono,M.Kom (Universitas Teknokrat Indonesia) Ifo Wahyu Pratama,S.Kom.,M.Ti(AMIK MASTER Lampung)
Mitra Bestari Merri Parida.,M.Kom (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) Amarudin,S.Kom.,M.Eng (Universitas Teknokrat Indonesia) Didi Susianto.,S.T.,M.Kom (AMIK DCC Bandar  Lampung) Alhibarsyah.,S.T.,M.Kom (Stmik Tunas Bangsa Bandar Lampung) Kemal Farouq Mauladi .,S.Kom.,M.Kom (Universitas Islam Lamongan) Agus Setiawan S.Pd.,M.Eng (Universitas Muhammadiyah Lamongan)
Penerbit : STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi Bekerja Sama Dengan LPPM STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi.
Alamat Redaksi/Penerbit: Jl. Negara No. 3 Candimas Kotabumi Lampung Utara No Telpon/Fax 0724 23003 Email : lppm-stmik@dcc.ac.id

## JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER VOL. 8 NO. 1 THN. 2020

## DAFTAR ISI

## Halaman
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lahan Kopi Terbaik Dengan Metode Ahp (Analytic Hierarchy Process)
Sidik Rahmatullah, Rendy Abdurahman (AMIKKOM Jogja,
STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) .............................................................................  01-07
Rancang Bangun Sistem Informasi Pada Program Pembangunan Pemberdayaan Masyarakat Desa( P3md ) Berbasis Web Mobile
Ferly Ardhy, Firmansyah, Sidik Rahmatullah,(IIB Darma Jaya Bandar Lampung STMIK  Dian Cipta Cendikia Kotabumi, AMIKKOM Jogja) ..............................................  08-12
Sistem Informasi Pengolahan Data Alumni Sekolah  Menengah Atas (Sma) Merri Parida, Nindiya Ova Rahmawati (AMIKKOM Jogja, STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) ................................................................................  13-22
SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PUSKESMAS BESERTA SARANA DAN PRASARANA BERBASIS WEB MOBILE Nurmayanti, Windy Dwi Bahari (AMIKOM Jogja, STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) ............................................................................  23-32
Rancang Bangun Sistem Informasi Konseling Untuk Sekolah Menengah Kejuruan (Smk) Berbasis Website
Aliy Hafiz1, Galih Rakasiwi, Ifo Wahyu Pratama, Agus Komarudin, Bambang Suparapto, Fathurrahman Kurniawan Ikhsan (AMIK Dian Cipta Cendikia Bandar Lampung, Universitas Nahdhatul Ulama Lampung, AMIK Dian Cipta Cendikia Pringsewu, Universitas Mitra Indonesia, Lampung) .............................................................................  33-40
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Driver Terbaik Menggunakan Metode Weight Product (Wp)
Dina Lorenza, Pitrawati (STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi
AMIK Dian Cipta Cendikia) ...............................................................................................  41-49
Rancang Bangun Sistem Informasi Pembayaran Mahasiswa
Darsin (Universitas Megou pak Tulang Bawang) ................................................................  50-54
Sistem Informasi Geografis Bengkel Motor Honda Resmi Bandar Lampung Sukatmi, Nuraini (AMIK  Dian Cipta Cendikia Bandar Lampung) ......................................  55-59
Sistem Pakar Diagnosa Penyakit Kulit Wajah Dengan Metode Certainty Factor Pada Klinik Skin Rachel
Dwi Marisa Efendi, Putri Yulita Sari (IIB Darmajaya Bandar Lampung,
STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi) ............................................................................  60-69
Sistem Informasi  Monitoring Siswa Pada Mts Al-Islamiah Bunut Kabupaten Pesawaran Yuli Syafitri 2 , Reni Astika 1 , Septian Hernando 3 AMIK Dian Cipta Cendikia .......................  70-74
Aplikasi Kamus Bahasa Jepang  Berbasis Mobile Android Rustam 2, A Yanda Febry Pangestu 2 Sistem Informasi, Teknologi Komputer 1 , IIB Darmajaya Bandar Lampung 2 STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi  .............................................................  75-80
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 8 no:1.2020                                                                       P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN DRIVER TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHT PRODUCT (WP)
Dina Lorenza 1 , Pitrawati 2
STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi AMIK Dian Cipta Cendikia, Bandar Lampung E-mail : dinalorenza285@gmail.com 1 , pitrawati@dcc.ac.id 2

## ABSTRAK
Driver  merupakan  bagian  terpenting  dalam  perusahaan  jasa  expedisi  angkutan.  Adanya  driver  terbaik yang  berkualitas  merupakan  salah  satu  faktor  pendukung  yang  sangat  penting  dalam  perkembangan perusahaan.  Salah  satu  metode  yang  baik  dalam  menentukan  driver  terbaik  yaitu  menggunakan  metode weight  product.  Metode  weight  product  adalah  metode  pengambilan  keputusan  menggunakan  perkalian untuk  menghubungkan  nilai kriteria,  yang dimana nilai untuk setiap kriteria  harus dipangkatkan dengan bobot kriteria yang bersangkutan. Sistem pendukung keputusan ini merupakan salah satu alat yang dapat membantu pengambilan keputusan dalam penentuan driver terbaik secara komputerisasi agar lebih efektif dan  efisien.  Dari  perhitungan  menggunakan  metode  weight  product  dapat  diketahui  driver  yang  terbaik dari alternatif yang ada pada sebuah perusahaan. Hasil penelitian menunjukkan metode Weighted Product dalam sistem Pendukung Keputusan (SPK) sangat baik dalam memberikan rekomendasi dalam penentuan driver terbaik guna meningkatkan kinerja karyawan sedangakan hasil analisa yang dilakukan bagian HRD maka  didapatkan  penilaian  berdasarkan  perangkingan.  Perangkingan  tertinggi  diperoleh  oleh Anton Fatoni dengan nilai vektor sebesar 0.06436 dan berhak mendapatkan bonus dari Perusahaan.
Kata kunci : Sistem pendukung keputusan, Driver, Weight Product
Drivers are the most important part in a freight forwarding service company. The existence of the  best  quality  drivers  is  one  of  the  supporting  factors  that  are  very  important  in  the development  of  the  company.  One  good  method  of  determining  the  best  driver  is  to  use  the weight  product  method.  Weight  product  method  is  a  method  of  decision  making  using multiplication  to  link  the  value  of  criteria,  where  the  value  for  each  criterion  must  be  raised with the weight of the criteria in question. This decision support system is one tool that can help decision making in determining the best computerized driver to be more effective and efficient. From  calculations  using  the  weight  product  method,  it  can  be  seen  the  best  driver  from  the alternatives  that  exist  in  a  company.  The  results  showed  the  Weighted  Product  method  in  the Decision  Support  system  (SPK)  was  very  good  in  providing  recommendations  in  determining the best driver to improve employee performance while the results of the analysis conducted by the HRD section obtained ratings based on ranking. The highest ranking is obtained by Anton Fatoni with a vector value of 0.06436 and is entitled to get a bonus from the Company
Keywords: Decision Support System, Driver, Weight Product.

## 1. PENDAHULUAN
Driver merupakan bagian terpenting dalam perusahaan  jasa  expedisi  angkutan.  Adanya  driver terbaik  yang  berkualitas  merupakan  salah  satu faktor uta ma  yang  sangat  penting  dalam  perkembangan perusahaan. Dengan adanya driver yang berkualitas  akan  membuat  perusahaan  jasa
angkutan  expedisi  menjadi  organisasi  yang  maju. Oleh  karena  itu,  diperlukan  manajemen  driver dengan  pemilihan  driver  terbaik  untuk  memacu semangat  kerja  driver  dalam meningkatkan operasional,  dedikasi  dan  kinerjanya  sehingga menjadi  lebih  baik,  lebih  maju  dan  lebih berkembang.
Namun  kendala  yang  dihadapi  sebuah  perusahaan penyelenggara jasa angkutan pada umumnya, masih belum  optimal  pemilihan  driver  terbaik  dimana penilaian  terhadap  driver  terbaik  masih  manual, penentuan  driver  terbaik  ditentukan  oleh  seorang pimpinan  dianggap  tidak  efektif  dan  efisien  dalam pelaksanaan pemilihan driver terbaik, dan tanggung jawab  dalam  pekerjaan  driver  tersebut  belum maksimal  sehingga  tidak  terstruktur,  hal  ini disebabkan  karena  belum  tersedianya  lagi  media yang  memproses  penilaian  driver  terbaik  yang efektif.
Berdasarkan  masalah  tersebut,  maka  penulis mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan pemilihan pemilihan driver terbaik dengan membuat  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan penentuan  driver  terbaik  dengan  menggunakan metode Weight Product .
Adapun  tujuan  dari  penulisan  ini  adalah  sebagai berikut :
1. Untuk menghasilkan rancangan Sistem
Pendukung  Keputusan  untuk  menentukan driver  terbaik  berdasarkan  metode Weight
Product .
2. Menerapkan  Metode weight  product sebagai salah satu metode pemecahan masalah
3. Dapat  membantu  Pimpinan  dalam  proses menentukan driver terbaik.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1  Metode Penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  adalah  deskriptif. Penelitian  deskriptif  adalah  survei,  metode  survei merupakan  penyelidikan  yang  diadakan  untuk memperoleh  fakta-fakta  dari  gejala-gejala  yang  ada dan  mencari  keterangan-keterangan  secara  faktual baik  tentang  institusi  sosial,  ekonomi,  atau  politik dari  suatu  kelompok  maupun  suatu  daerah  (Nazir, 2014).

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) pertama  kali  diungkapkan  pada  awal  tahun  1970-an oleh  Michael  S.  Scott  Morton  dengan  istilah
Management  Decision  System .  Sistem  tersebut adalah  suatu  sistem  yang  berbasis  komputer  yang ditunjukan  untuk  membantu  pengambil  keputusan dengan  memanfaatkan  data  dan  model  tertentu untuk  memecahkan  berbagai  persoalan  yang  tidak terstruktur
Menurut  Turban,  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  merupakan  sistem  informasi  yang  berbasis komputer  yang  fleksibel,  interaktif  dan  dapat diadaptasi,  yang  dikembangkan  untuk  mendukung solusi  untuk  masalah  manajemen  spesifik  yang tidak  terstruktur.  Sistem  Pendukung  Keputusan menggunakan data, memberikan antarmuka pengguna  yang  mudah  dan  dapat  menggabungkan pemikiran pengambilan
Menurut  Tuban,  Sistem  Pendukung  Keputusan atau Decision Support System (DSS) sebuah sistem yang  digunakan  sebagai  alat  bantu  menyelesaikan masalah  untuk  membantu  mengambil  keputusan (manajer)  dalam  menentukan  keputusan,  tetapi tidak  untuk  menggantikan  kapasitas  manager, hanya memberikan pertimbangan.
Dari  berbagai  definisi  diatas  dapat  dikatakan bahwa  sistem  pendukung  keputusan  merupakan sistem  yang  mampu  memberikan  penilaian terhadap  alternatif  guna  untuk  membantu  para manajer dalam pengambilan keputusan.
2.3 Metode Weighted Product (WP)
Menurut Ningrum Weighted Product (WP)  adalah keputusan analisis  multi-kriteria  yang populer dan merupakan  metode  pengambilan  keputusan  multi- kriteria. Weighted Product (WP) adalah himpunan berhingga dari alternatif keputusan yang dijelaskan dalam istilah beberapa kriteria keputusan.
Metode  analisis  data  yang  digunakan  mengacu pada metode Weighted Product. Metode Weighted Product adalah  salah  satu  metode  pengambilan keputusan  yang  lebih  efisien  dan  waktu  yang dibutuhkan  dalam  perhitungan  lebih  singkat  dan digunakan  untuk  menyelesaikan  suatu  masalah dengan menggunakan perkalian untuk menghubungkan  nilai  kriteria,  yang  dimana  nilai untuk  setiap  kriteria  harus  dipangkatkan  dulu dengan  bobot  kriteria  yang  bersangkutan.  Proses ini sama seperti proses normalisasi.
Pemilihan  metode Weighted  Product (WP) didasarkan  juga  atas  kemampuannya  dalam memberikan solusi optimal dalam system pemeringkatan.  Pemilihan metode  ini juga didasarkan atas kompleksitas komputasi yang tidak terlalu  sulit  sehingga  waktu  yang  dibutuhkan dalam menghasilkan perhitungan relatif singkat.
Berikut  adalah  ciri  khas  perhitungan  metode Weighted Product (WP) :
a. Metode Weighted Product (WP) menggunakan perkalian untuk
menghubungkan  rating  atribut,  dimana  rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan.
b. Proses  ini  sama  halnya  dengan  proses normalisasi.
c. Preferensi untuk alternatif A i diberikan sebagai berikut :
1. Penentuan nilai bobot W
𝑊 𝑗 = 𝑊 𝑗 ∑ 𝑊 𝑗 W j adalah  pangkat  bernilai  positif  untuk atribut  keuntungan,  dan  pankat  bernilai negative untuk atribut biaya.
2. Penentuan nilai bobot S
𝑆 𝑖 =   ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗 = 1 Dimana 𝑆 i adalah  Hasil  normalisasi keputusan  pada  alternatif  ke-i, 𝑋 ij adalah Rating  Alternatif  per  artibut, i adalah alternatif, j adalah atribut, dan ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 adalah Perkalian rating alternative per atribut dari j = 1 – n, Pada alternatif ini dimana Σ 𝑊 j = 1.
3. Penentuan nilai bobot V
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ 𝑋 𝑖𝑗 ∗  𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1
Dimana, 𝑉 i merupakan  hasil  preferensi alternatif ke –  i  dan ∏ 𝑋 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=1 𝑊 𝑗 merupakan perjumlahan hasil perkalian rating alternatif per atribut.
Sederhananya seperti :
𝑉 1 = 𝑆 1 𝑆 1 +  𝑆 2 +  𝑆 3
Keterangan : S = Preferensi alternative, dianalogikan sebagai vector S.
V = Preferensi alternative, dianalogikan sebagai vector V.
X = Nilai Kriteria
W = Bobot criteria i = Alternatif j = Kriteria n = Banyaknya Kriteria
Pada  metode  yang  digunakan  ada  kriteria  dan
bobot yang dibutuhkan untuk menentukan Driver Terbaik. Adapun kriterianya sebagai berikut:
C1 = Kedisplinan C2 = Kerjasama Team C3 = Prilaku C4 = Skill C5 = Ritase Perbulan C6 = Masa Kerja Menentukan  pembobotan  nilai  dalam  hal  ini berarti  nilai  pada  setiap  aspek  penilaian  kriteria akan dikategorikan  menjadi  bobot tertentu. Pada tahap  ini  dari  masing-masing  kriteria  tersebut akan ditentukan bobot-bobotnya.

## 2.4 Teknik Pengumpulan Data
Teknik  Pengumpulan  Data  yang  digunakan  dalam penelitian ini sebagai berikut :
a. Wawancara
b. Pengamatan/Observasi
c. Studi Kepustakaan
2.5 Metode Pengembangan Sistem
2.5.1 Extreme Programming (XP) Menurut R.S.  Pressman  Extreme  Programming (XP) merupakan salah satu metode pengembangan  sistem  yang  berorientasi  objek. Paradigma  pembangunan  mencakup  seperangkat aturan dan praktik yang terjadi dalam kontekskerangka empat kegiatan yaitu: perencanaan,  desain,  coding,  dan  pengujian. Keempat aktivitas inilah yang akan menghasilkan  sebuah  perangkat lunakyang didasari dengan konsep model Extreme Programming 2.5.2 Tahapan Extreme Programming (XP) Gambar dibawah ini selain memberikan kesimpulan  bagaimana  penggunaan Extreme Programming ,  akan  dijelaskan  mengenai  empat konteks  tersebut  secara  lebih  detail.  Berikut adalah  tahapan-tahapan  dalam  kerangka  kerja Extreme Programming .
Tahapan-tahapan  dari Extreme  Programming terdiri  dari planning seperti  memahami  kriteria pengguna dan perencanaan pengembangan, designing seperti  perancangan prototype dan tampilan, coding termasuk  pengintegrasian,  dan yang  terakhir  adalah testing .Langkah-langkah pengembangan  dalam  extreme  programming adalah sebagai berikut:
1. Planning
Dalam  tahap  ini  dikumpulkan  kebutuhan  awal user atau dalam XP  disebut user stories. Hal  ini
dibutuhkan  agar  pengembang  mengerti  bisnis konten, kebutuhan output sistem, dan  fitur utama dari software yang  dikembangkan.  Tahapan  ini untuk menganalisa kebutuhan dari sistem tersebut untuk  dapat  digunakan  sesuai  dengan user requirement atau user stories di  bidang penilaian kinerja driver.
2. Analisis
Dalam  pembuatan  sistem  yang  menggunakan metode  XP  (Extreme  Programming),  pada  tahap analisis  dilakukan  pengumpulan  kebutuhan  awal user.  Kebutuhan  awal  user  adalah  membangun sistem  yang  dapat  melakukan  perhitungan penentuan  driver  terbaik  dengan  menggunakan metode  WP( Weight  Product )  serta  memberikan informasi factor kriteria.

## 2.6 Kriteria Penilaian
Pada  Tahap  ini  perlu  dilakukan  pembuatan struktur  kreteria  dan  pembobotan yang dibutuhkan  untuk  melakukan  penilaian  untuk menentukan  Driver  terbaik.  Adapun  struktur kreteria  dalam  penentuan  driver  terbaik  adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Kriteria Driver Terbaik Kode Nama Kreteria Katagori C1 Kedisiplinan Benefit C2 Kerjasama Team Benefit C3 Perilaku Benefit C4 Skill Benefit C5 Ritase Perbulan Benefit C6 Masa Kerja Benefit
Menentukan  pembobotan  nilai  dalam  hal  ini berarti  nilai  pada  setiap  aspek  penilaian  kriteria akan  dikategorikan  menjadi  bobot  tertentu.  Pada tahap  ini  dari  masing-masing  kriteria  tersebut akan ditentukan bobot-bobotnya.
Tabel 2. Bobot Kreteria Kode Bobot C1 20% C2 15% C3 20% C4 15% C5 20% C6 10%
Pada  Tabel  2.  menyatakan  nilai  bobot  setiap kreteria  yang  sudah  ada  ditentukan  oleh  pihak perusahaan dalam hal ini adalah Pimpinan.
Dari  masing-masing  kriteria  pada  tabel  di  atas akan  ditentukan  bobot-bobot  masing-masing kriteria.  Bobot  terdiri  dari  lima  bilangan fuzzy
yaitu sangat rendah (SR), rendah (R), sedang (S), tinggi (T), sangat tinggi (ST) seperti terlihat pada gambar berikut :
Gambar 2. Bobot Fuzzy
Berdasarkan gambar 2.
Bilangan Fuzzy dikonversikan  ke  bilangan  crisp seperti pada tabel dibawah ini :
Tabel 3. Bilangan crisp No Bobot Fuzzy Bilangan Crips 1 Sangat Kurang (SK) 1 2 Kurang (K) 2 3 Cukup (C) 3 4 Baik (B) 4 5 Sangat Baik (SB) 5

## 2.7 Design
Pada  proses  design  dilakukan  pada  proses  alur kerja  system,  tahap-tahap  pengerjaan  system  dan tahap-tahap  berjalannya  system  dengan  baik  serta user  interface .  Design  proses  alur  kerja  dan user interface akan  disajikan  menggunakan  alat pengembangan  system  seperti Use  Case , Activity Diagram dan Class Diagram .
2.8 Use Case Diagram use case merupakan suatu penggambaran  hak  akses  yang  dilakukan  oleh aktor terhadap sistem yang dirancang.
SB B C K SK Keterangan : SK   = Sangat Kurang K = Kurang
C = Cukup
B     = Baik SB   = Sangat Baik

## Gambar 3. Use Case
2.9 Class Diagram

## Gambar 4. Class Diagram
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Hasil
1. Menu Login Halaman  Login  menampilkan  halaman  login yang  ada  dalam  program  berupa  login pengguna
Gambar 5. Menu Login
2. Menu Home Halaman  Home menampilkan  gambaran
umum  program  yang  ada  dalam  program berupa laporan dalam bentuk grafik
Gambar 6. Menu Home
3. Menu Tambah Data Nilai. Menu  ini  memungkinkan  penginputan  nilai
preferensi  berdasarkan  hasil  di  lapangan  dan berdasarkan preferensi  masing masing
Gambar 7. Menu Tambah Nilia Preferensi.
4. Menu Tambah Data Kriteria Menu  ini  di  siapkan  jika  ada  penambahan kriteria  pada  system  jika  di  perlukan  oleh pengguna.
Gambar 8. Menu Tambah Data Kriteria
5. Menu Tambah Bobot Menu  ini  memungkinkan  user  melakukan
penambahan  bobot  pada  masing  masing kriteria.
Gambar 9. Menu Tambah Bobot
6. Menu Data Alternatif Menu  ini  adalah  menu  untuk  menambahkan kemungkinan alternatif  yang  muncul untuk di tambahkan
Gambar 10. Menu Data Alternatif
7. Menu Tambah Penilaian Alternatif. Menu  ini  memungkinkan  penginputan  nilai berdasarkan hasil di lapangan dan berdasarkan kriteria masing masing.
Gambar 11. Menu Tambah Penilaian Alternatif.
8. Menu Laporan PDF Menu ini memungkinkan menampilkan laporan  nilai  berdasarkan  hasil  di  lapangan dan berdasarkan criteria masing masing dalam bentuk pdf di komputer
Gambar 12. Menu Laporan PDF
Dalam  pembuatan  sistem  yang  menggunakan metode  XP  (Extreme  Programming),  pada  tahap analisis  dilakukan  pengumpulan  kebutuhan  awal user.  Kebutuhan  awal  user  adalah  membangun sistem  yang  dapat  melakukan  perhitungan penentuan  driver  terbaik  dengan  menggunakan metode  WP  ( Weight  Product )  serta  memberikan informasi factor kriteria.

## 3.2 Pembahasan
3.2.1 Perhitungan Metode WP
Penilaian Alternatif per Kreteria Tabel 4. Penilaian Alternatif per Kreteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 Anton Fatoni 97 100 91 100 100 60 Kusna 97 80 89 80 100  100 Dedi Irawan 73 80 86 93 80 60 Edy Suryadi 80 92 74 93 80 40 Andi Irawan 63 48 57 67 60 60 Beki 37 64 57 27 40 100 Hartato 83 96 77 93 80 60 Jalaludin 80 68 57 33 40 100 Ahmad Sofyan 60 56 54 73 40 20 Poniran 93 92 91 100 80 60 Ipung Sumari 87 88 77 80 60 20 Jaya 80 56 57 67 60 100 Sunardi 93 100 91 73 80 100 Marhani 73 88 74 80 80 100 Edi Suminar 37 32 57 20 40 100 Alwi Yunus 63 56 49 73 60 100
Febriansya h 77 88 83 100 60 80
Komarudin 83 60 77 73 80 60 Nurohim 93 76 89 73 100 60
Evan W 97 96 80 80 60 60

## 3.2.2 Penilaian Bobot Kriteria
Tabel 5. Bobot Kriteria Kriteria Bobot Kediplinan 20% Kerjasama Team 15% Perilaku 20% Skill 15% Retase Per Bulan 20% Masa Kerja 10%
1. Perhitungan Perbaikan Bobot Kriteria dengan persamaan sebagai berikut :
𝑊 𝑗 = 𝑊 𝑗 ∑ 𝑊 𝑗
𝑊 1 = 0,20 0,20 + 0,15 + 0,20 + 0,15 + 0,20 + 0,10 = 0,20 𝑊 2 = 0,15 0,20 + 0,15 + 0,20 + 0,15 + 0,20 + 0,10 = 0,15 𝑊 3 =
0,20 0,20 + 0,15 + 0,20 + 0,15 + 0,20 + 0,10 = 0,20 𝑊 4 = 0,15 0,20 + 0,15 + 0,20 + 0,15 + 0,20 + 0,10 = 0,15 𝑊 5 = 0,20
0,20 + 0,15 + 0,20 + 0,15 + 0,20 + 0,10
= 0,20
𝑊 6 =
0,10 0,20 + 0,15 + 0,20 + 0,15 + 0,20 + 0,10 = 0,10
2. Menghitung  vektor S .  langkah  ini  sama  seperti proses normalisasi, dengan persamaan berikut:
A 1 (Anton Fatoni) = (97 0,20 ) (100 0,15 ) (91 0,20 )
(100 0,15 ) (100 0,20 ) (60 0,10 )
S 1 = 2,49663 x 1,99526 x 2,46495 x 1,99526 x 2,51189 x 1,50597
= 92,67823
A 2 (Kusna) = (97 0,20 ) (80 0,15 ) (89 0,20 ) (80 0,15 ) (100 0,20 ) (100 0,10 )
S 2 = 2,49663 x 1,92958 x 2,45402 x 1,92958
x 2,51189 x 1,58489
= 90,81537
A 3 (Dedi Irawan) = (73 0,20 ) (80 0,15 ) (86 0,20 )
(93 0,15 ) (80 0,20 ) (60 0,10 ) S 3 = 2,35866 x 1,92958 x 2,43725 x 1,97366 x 2,40225 x 1,50597 = 79,20149
A 4 (Edy Suryadi) = (80 0,20 ) (92 0,15 ) (74 0,20 ) (93 0,15 ) (80 0,20 ) (40 0,10 ) S 4 = 2,40225 x 1,97046 x 2,36508 x 1,97366 x 2,40225 x 1,44613 = 76,75894
A 5 (Andi Irawan) = (63 0,20 ) (48 0,15 ) (57 0,20 ) (67 0,15 ) (60 0,20 ) (60 0,10 ) S 5 = 2,29017 x 1,78725 x 2,24479 x 1,87893 x 2,26793 x 1,50597 = 58,96385
A 6 (Beki) = (37 0,20 ) (64 0,15 ) (57 0,20 ) (27 0,15 ) (40 0,20 ) (100 0,10 ) S 6 = 2,29017 x 1,78725 x 2,24479 x 1,87893 x 2,26793 x 1,50597 = 58,96385
A 7 (Hartato) = (83 0,20 ) (96 0,15 ) (77 0,20 ) (93 0,15 )
(80 0,20 ) (60 0,10 ) S 7 = 2,42000 x 1,98308 x 2,38396 x 1,97366 x 2,40225 x 1,50597 = 81,68833
A 8 (Jalaludin) = (80 0,20 ) (68 0,15 ) (57 0,20 ) (33 0,15 ) (40 0,20 ) (100 0,10 ) S 8 = 2,40225 x 1,88311 x 2,24479 x 1,68957 x 2,09128 x 1,58489 = 56,86675
A 9 (Ahmad Sofyan) = (60 0,20 ) (56 0,15 ) (54 0,20 ) (73 0,15 ) (40 0,20 ) (20 0,10 ) S 9 = 2,26793 x 1,82906 x 2,22064 x 1,90326 x 2,09128 x 1,34928 = 49,47099
A 10 (Poniran) = (93 0,20 ) (92 0,15 ) (91 0,20 )
(100 0,15 ) (80 0,20 ) (60 0,10 ) S 10 = 2,47569 x 1,97046 x 2,46495 x 1,99526 x 2,40225 x 1,50597 = 86,79729
A 11 (Ipung Sumari) = (87 0,20 ) (88 0,15 ) (77 0,20 )
(80 0,15 ) (60 0,20 ) (20 0,10 ) S 11 = 2,44289 x 1,95737 x 2,38396 x 1,92958 x 2,26793 x 1,34928 = 67,30869 A 12 (Jaya) = (80 0,20 ) (56 0,15 ) (57 0,20 ) (67 0,15 ) (60 0,20 ) (100 0,10 )
S 12 = 2,40225 x 1,82906 x 2,24479 x 1,87893 x 2,26793 x 1,58489
= 66,61356 A 13 (Sunardi) = (93 0,20 ) (100 0,15 ) (91 0,20 ) (73 0,15 ) (80 0,20 ) (100 0,10 )
S 13 = 2,47569 x 1,99526 x 2,46495 x 1,90326 x 2,40225 x 1,58489 = 88,23102 A 14 (Marhani) = (73 0,20 ) (80 0,15 ) (86 0,20 ) (93 0,15 ) (80 0,20 ) (60 0,10 )
S 14 = 2,35866 x 1,95737 x 2,36508 x 1,92958 x 2,40225 x 1,58489
= 80,21670 A 15 (Edi Suminar) = (37 0,20 ) (32 0,15 ) (57 0,20 ) (20 0,15 ) (40 0,20 ) (100 0,10 ) S 15 = 2,05892 x 1,68179 x 2,24479 x 1,56731 x 2,09128 x 1,58489 = 40,37888 A 16 (Alwi Yunus) = (63 0,20 ) (56 0,15 ) (49 0,20 ) (73 0,15 ) (60 0,20 ) (100 0,10 )
S 16 = 2,29017 x 1,82906 x 2,17791 x 1,90326 x 2,26793 x 1,58489 = 62,41144 A 17 (Febriansyah) = (77 0,20 ) (88 0,15 ) (83 0,20 ) (100 0,15 ) (60 0,20 ) (80 0,10 ) S 17 = 2,38396 x 1,95737 x 2,42000 x 1,99526 x 2,26793 x 1,54992
= 79,20004 A 18 (Komarudin) = (83 0,20 ) (60 0,15 ) (77 0,20 ) (73 0,15 ) (80 0,20 ) (60 0,10 ) S 18 = 2,42000 x 1,84809 x 2,38396 x 1,90326 x 2,40225 x 1,50597
= 73,41216 A 19 (Nurohim) = (93 0,20 ) (76 0,15 ) (89 0,20 ) (73 0,15 ) (100 0,20 ) (60 0,10 ) S 19 = 2,47569 x 1,91479 x 2,45402 x 1,90326 x 2,51189 x 1,50597
= 83,75489
A 20 (Evan W) = (97 0,20 ) (96 0,15 ) (80 0,20 ) (80 0,15 ) (60 0,20 ) (60 0,10 ) S 20 = 2,49663 x 1,98308 x 2,40225 x 1,92958 x 2,26793 x 1,50597
= 78,38300
3. Menghitung  vektor  V,  atau  preferensi  relatif dari  setiap  alternatif,  untuk  perangkingan dengan persamaan berikut:
𝑉 1 =
𝑆1
𝑆1 + 𝑆2 + 𝑆3 + 𝑆4 + 𝑆5 + 𝑆6 V1 (Anton Fatoni) = 92,67823 1440,01774 = 0,06436 V2 (Kusna) = 90,81537 1440,01774 = 0,06307 V3 (Dedi Irawan) = 79,20149 1440,01774 = 0,05500 V4 (Edy Suryadi) = 76,75894 1440,01774 = 0,05330 V5 (Andi Irawan) = 58,96385 1440,01774 = 0,04095 V6 (Beki) = 46,86611 1440,01774 = 0,03255 V7 (Hartato) = 81,68833 1440,01774 = 0,05673 V8 (Jalaludin) = 56,86675 1440,01774 = 0,03949 V9 (Ahmad Sofyan) = 49,47099 1440,01774 = 0,03435 V10 (Poniran) = 86,79729 1440,01774 = 0,06028 V11 (Ipung Sumari) = 67,30869 1440,01774 = 0,04674 V12 (Jaya) = 66,61356 1440,01774 = 0,04626 V13 (Sunardi) = 88,23102 1440,01774 = 0,06127 V14 (Marhani) = 80,21670 1440,01774 = 0,05571 V15 (Edi Suminar) = 40,37888 1440,01774
= 0,02804 V16 (Alwi Yunus) = 62,41144 1440,01774 = 0,04334 V17 (Febriansyah) = 79,20004 1440,01774 = 0,05500 V18 (Komaruudin) = 73,41216 1440,01774 = 0,05098 V19 (Nurohim) = 83,75489 1440,01774 = 0,05816 V20 (Evan W) = 78,38300 1440,01774 = 0,05443 Tabel 6. Perhitungan Metode WP Perhitungan Metode WP Rangking Nama Driver Nilai V V1 Anton Fatoni 0,06436 V2 Kusna 0,06307 V3 Dedi Irawan 0,05500 V4 Edy Suryadi 0,05330 V5 Andi Irawan 0,04095 V6 Beki 0,03255 V7 Hartato 0,05673 V8 Jalaludin 0,03949 V9 Ahmad Sofyan 0,03435 V10 Poniran 0,06028 V11 Ipung Sumari 0,04674 V12 Jaya 0,04626 V13 Sunardi 0,06127 V14 Marhani 0,05571 V15 Edi Suminar 0,02804 V16 Alwi Yunus 0,04334 V17 Febriansyah 0,05500 V18 Komarudin 0,05098 V19 Nurohim 0,05816 V20 Evan W 0,05443
Tabel  berikut  merupakan  hasil  ranking  driver terbaik  dengan  metode  weight  product.  Driver yang  memiliki  nilai  preferensi  tertinggi  atau rangking  1  adalah  Anton  Fatoni  dengan  nilai akhir  0,06436  dan  karyawan  yang  memiliki  nilai preferensi  terendah  atau  rangking  20  adalah  Edi Suminar  dengan nilai akhir 0,02804.

## 4. KESIMPULAN
Hasil  penelitian  menunjukkan  metode Weighted
Product dalam  sistem  Pendukung  Keputusan (SPK) sangat baik dalam memberikan rekomendasi  dalam  penentuan  driver  terbaik guna meningkatkan kinerja karyawan. Perpaduan SPK tentunya membutuhkan preferensi  khusus  pada  kasus  dan  tujuan  yang ingin dicapai. Dalam pengembangan sistem SPK, penentuan  keputusan  tetaplah  berada  dalam wilayah Pimpinan sehingga fungsionalitas sistem yang  dibangun  haruslah  memberikan  otoritas seorang pimpinan dalam memberikan
keputusan,  sebagaimana  aplikasi  yang  dirancang dalam  SPK  ini,  HRD  sebagai  penentu  jumlah kuota  yang  ditentukan.  Dengan  pengembangan SPK  pemberian  penilaian  driver  ini  dapat menjadi  alat  bantu  bagi  pengambil  kebijakan dalam  penilaian  driver  terbaik,  selain  itu  juga dapat  menentukan  driver  yang  layak  menerima bonus.
Hasil  analisa  yang  dilakukan  bagian  HRD  maka didapatkan  penilaian  berdasarkan  perangkingan. Perangkingan  tertinggi  diperoleh  oleh  Anton Fatoni  dengan  nilai  vektor  sebesar 0.06436  dan berhak mendapatkan bonus dari Perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Turban  dkk ,  Decision  Support  System  and
Intelligent System (Sistem Pendukung  Keputusan  dan  Sistem Cerdas) , Andi, Yogyakarta, 2011.
[2] Lestari,  S. Penerapan  Metode  Weighted Product  Model  Untuk  Seleksi  Calon Karyawan.  Jurnal  Sistem  Informas i, 5(1), 2014.
[3] Ningrum,. Metode  Weighted  product  (WP) . Andi: Yogyakarta, 2012.
[4] Moh.  Nazir,  2014. Metodologi  Penelitian, Ghalia Indonesia, Bogor
[5] Sambani,  E.B.,  Agustin,  Y.H.,  &  Marlina,  R. Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan  Jabatan  Karyawan  Plaza Asia  Dengan  Menggunakan  Metode Weighted  Product .  CSRID  Journal,
8(2), 121-130, 2016.
[6] R.S.  Pressman, Software  Engineering  :  a practitioner’s  approach  (Rekayasa Perangkat Lunak: Pendekatan seorang praktisi), McGraw-Hill, New York, 2010.