## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Penerapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) dalam Pemilihan Kasir Swalayan Terbaik
Yeni Setiani * , Witari Aryunani
Fakultas Ilmu Komputer & Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Gunadarma, Depok, Indonesia Email: 1,* yeni_setiani@staff.gunadarma.ac.id, 2 witari_aryunani@staff.gunadarma.ac.id Email Penulis Korespondensi: yeni_setiani@staff.gunadarma.ac.id
Abstrak− Di sebuah swalayan, penjaga kasir atau security kasir memiliki peran penting dalam menjaga keamanan dan kenyamanan area  kasir.  Sebagai  perusahaan  retail,  perusahaan  memberikan  penghargaan  setiap  bulan  kepada  divisi  kasir  sebagai  motivasi  bagi mereka. Namun, masalah muncul dalam penilaian kinerja karena terlalu subjektif dan dapat dipengaruhi oleh opini pribadi. Oleh karena itu,  penulis  melakukan  penelitian  untuk  membuat  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  yang  dapat  membantu  dalam  memilih  kasir terbaik dengan kriteria penampilan, pelayanan, disiplin, kejujuran, dan tanggung jawab. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment  (WASPAS),  yang  dapat  menyelesaikan  masalah  kompleks  secara  efektif dengan  mempercepat  proses  pengambilan  keputusan.  Metode  WASPAS,  masalah  di  kelompokkan  berdasarkan  kriteria  dan  bobot sehingga dapat dihitung nilai dari tiap kriteria. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Rozi (A4) adalah alternatif terbaik dengan nilai 0,452 dan layak dijadikan sebagai kasir terbaik pada swalayan.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Seleksi; Pemilihan Kasir Terbaik; Metode WASPAS
Abstrak− In a supermarket, cashier guards or cashier security have an important role in maintaining the security and comfort of the cashier area. As a retail company, the company gives awards every month to the cashier division as a motivation for them. However, problems arise in performance appraisal because it is too subjective and can be influenced by personal opinion. Therefore, the authors conducted research to create a decision support system (DSS) that can assist in selecting the best cashier with the criteria of appearance, service, discipline, honesty, and responsibility. The method used in this research is Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS), which can solve complex problems effectively by speeding up the decision-making process. With the WASPAS method, problems are grouped based on criteria and weight so that the value of each criterion can be calculated. The results showed that Rozi (A4) was the best alternative with a value of 0.452 and deserved to be the best cashier at a supermarket.
Kata Kunci: Decision Support System; Selection; Best Cashier Selection; WASPAS method

## 1. PENDAHULUAN
Penjaga  kasir,  yang  juga  disebut  sebagai  security  kasir,  merupakan  seorang  karyawan  yang  bertanggung  jawab  untuk menjaga keamanan dan kenyamanan di area kasir di suatu toko atau perusahaan. Fokus utama dari penjaga kasir adalah memastikan  transaksi  di  kasir  berjalan  dengan  aman  dan  lancar  tanpa  adanya  tindakan  kecurangan  seperti  pencurian, penggelapan, atau penipuan. Selain itu, penjaga kasir juga harus memonitor lingkungan di sekitar area kasir dan menjaga keamanannya dari tindakan kriminal atau perilaku yang merugikan toko atau perusahaan. Selain itu, penjaga kasir juga diharapkan mampu menangani konflik atau situasi yang tidak diinginkan di sekitar area kasir, seperti perkelahian atau keluhan  pelanggan.  Dalam  menjalankan  tugasnya,  penjaga  kasir  harus  mampu  bersikap  ramah  dan  sopan  dalam berinteraksi dengan pelanggan dan rekan kerjanya[1]–[4].
Dalam  melaksanakan  operasional  swalayan,  swalayan  memberikan  penghargaan  kepada  divisi  kasir  setiap bulannya. Hal ini dimaksudkan untuk meningkatkan semangat divisi kasir dalam bekerja untuk melayani konsumen. Tim penilai yang terdiri dari Store Manager, Asisten Store Manager, dan Supervisor Cashier bertanggung jawab dalam menilai dan  memilih  kasir  terbaik  dengan  mempertimbangkan  kriteria  dan  subkriteria  yang  telah  ditentukan  oleh  perusahaan. Swalayan memilih kasir terbaik dengan kriteria yang meliputi Penampilan, Pelayanan, Disiplin, Kejujuran dan Tanggung jawab. Permasalahan muncul pada ketidaktepatan tim penilai dalam memberikan penilaian kepada karyawan karena yang dinilai adalah subjektifitas masing-masing karyawan. dengan tanggung jawab yang diberikan kepadanya. Sehingga dalam penilaian dibutuhkan sistem pendukung keputusan (SPK) agar hasil penilaian menjadi lebih objektif.
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah sistem teknologi  yang  menyediakan  informasi  yang  berbasis solusi untuk membantu pengambilan keputusan, baik pada situasi semi-terstruktur maupun terstruktur. Dalam situasi di mana tidak ada yang tahu pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat, SPK dapat menggunakan berbagai metode, termasuk WASPAS, WP, OCRA, TOPSIS, Promethee, dan lain-lain, untuk menghasilkan keputusan yang tepat[5]–[7]. Dalam hal ini, penulis  menggunakan  metode WASPAS  (Weighted Aggregated Sum Product  Assessmet)  untuk menentukan kasir terbaik  pada  suatu  swalayan.  Metode  WASPAS  dapat  menyelesaikan  masalah  kompleks  secara  efektif  dengan mempercepat proses pengambilan keputusan. Dalam  metode WASPAS,  masalah di kelompokkan  berdasarkan kriteria dan bobot, sehingga dapat dihitung nilai dari tiap kriteria[8]–[10]. Penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Asyahril dkk tahun 2023 menganalisis pemilihan pimpinan perusahaan dengan metode WASPAS menghasilkan alternatif terbaik dengan nilai 2.3732 sebagai rangking 1 yaitu Pranoto[11].
Penelitian yang dilakukan oleh Dito dkk tahun 2022 membahas metode WASPAS dalam penilaian kinerja manajer mendapati bahwa seluruh manajer dianggap layak[12]. Penelitian yang dilakukan oleh Annisa dkk tahun 2022 membahas penerapan  metode  WASPAS  dalam  pemilihan  subkon  jasa  kontruksi  mendapatkan  3  alternatif  yang  memiliki  nilai tertinggi sebagai rekomendasi[13]. Penelitian yang dilakukan oleh Sunardi dkk tahun 2022 membahas metode WASPAS

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
dalam  penilaian  kinerja  karyawan  menghasilkan  alternatif  A1  sebgai  karyawan  terbaik  dengan  nilai  terbasar  yaitu 1.8208[14].
Diharapkan  dalam  penelitian  metode  WASPAS  mampu  memberikan  solusi  yang  terbaik  dan  dianggap  efektif dalam  mengevaluasi  kriteria  dan  sub-kriteria  serta  diharapkan  dapat  menghasilkan  hasil  yang  akurat  dan  tepat  dalam memilih Kasir Terbaik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah  sebuah  sistem  informasi  interaktif  yang  digunakan  untuk  memberikan informasi  yang spesifik guna  menyelesaikan  masalah tertentu dalam  bidang  manajemen. SPK mampu  beroperasi pada setiap kriteria masalah yang ada, terstruktur atau tidak terstruktur. SPK sendiri merupakan bagian dari sistem informasi berbasis komputer yang digunakan untuk mengambil keputuszzan di berbagai instansi perusahaan. SPK berperan penting dalam bidang pengetahuan dan manajemen pengetahuan[15]–[20].

## 2.2 Kasir
Dalam bisnis retail atau swalayan, kasir atau kassa adalah seseorang yang bertugas untuk menerima dan membayarkan uang  saat  pembelian  produk  atau  jasa  serta  memberikan  kembalian  kepada  konsumen.  Selain  itu,  istilah  "kassa"  juga merujuk pada tempat di mana kasir bekerja. Dalam konteks ini, kasir bertanggung jawab untuk memberikan pelayanan dengan  baik  dan  memastikan  transaksi  keuangan  berjalan  lancar,  sehingga  konsumen  puas  dengan  layanan  yang diberikan[21]–[24].

## 2.3 Metode WASPAS
Metode  WASPAS  merupakan  salah  satu  pendekatan  yang  bisa  mengurangi  kesalahan  dalam  mengevaluasi  alternatif untuk memilih nilai terbaik dan terburuk. Metode WASPAS digunakan untuk mengevaluasi alternatif. Metode ini relatif baru, sehingga penelitian dilakukan untuk memastikan keakuratannya dalam penerapannya[25]–[28]. Proses perhitungan untuk menerapkan metode WASPAS meliputi langkah-langkah berikut[29]–[33]: 1. Buat sebuah matrix keputusan
x =   [ x11 x12 . x1n x21 x22 . x2n . . . . xm1 xm2 . xmn ] (1)

## 2. Melakukan normalisasi
Kriteria Benefit xij = xij maXixij (2) Kriteria Cost xij = maXijxij xij (3)

## 3. Menghitung nilai Qi
Qi = 0,5  ∑ x ij w + 0,5  ∏ x ij wj n j n j=1 (4)
Alternatif terbaik yaitu alternatif dengan nilai Qi tertinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  menentukan seleksi kasir terbaik, diperlukan sistem  yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan  yang tepat. Ada beberapa kriteria yang harus dipenuhi untuk memilih kasir terbaik dengan bobot yang tinggi dan berkualitas, maka dibutuhkan suatu sistem pemilihan menggunakan metode WASPAS untuk meningkatkan kinerja perusahaan dari segi  penampilan,  pelayanan,  tanggung  jawab,  disiplin,  dan  kejujuran.  Tabel  1  dapat  dijadikan  acuan  untuk  melihat kriteria-kriteria yang harus dipenuhi dalam menentukan kasir terbaik.
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Penampilan 20% Benefit C2 Pelayanan 22% Benefit C3 Disiplin 20% Benefit C4 Kejujuran 20% Benefit

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Kriteria Keterangan Bobot Jenis C5 Tanggung jawab 18% Benefit
Dan yang menjadi alternatif kasir menggunakan 7 orang sebagai sampel, yaitu:
A1 = Ayu A2
= Putri A3 = Angga A4 = Rozi A5 = Andre A6 = Ilham A7 = Yuni Berikut tabel dari data dari setiap alternatif dan kriteria.
Tabel 2. Nilai Alternatif di Setiap Kriteria Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 Ayu (A1) Baik Cukup Baik Sangat Baik Kurang Putri (A2) Sangat Baik Baik Cukup Baik Cukup Angga (A3) Baik Cukup Sangat Baik Baik Kurang Rozi (A4) Cukup Baik Baik Sangat Baik Baik Andre (A5) Baik Sangat Baik Cukup Baik Baik Ilham (A6) Sangat Baik Baik Kurang Baik Cukup Yuni (A7) Baik Baik Sangat Baik Cukup Baik
Agar dapat menentukan agar dapat menentukan kriteria Penampilan C1, Pelayanan C2, Disiplin C3, Kejujuran C4, Tanggung jawab C5, Maka diperlukan pembobotan dengan menyesuaikan dengan tabel 2.
Tabel 3. Pembobotan Kriteria Nilai Bobot Sangat baik 5 Baik 4 Cukup 3 Kurang 2 Buruk 1
Dari tabel tersebut maka dapat dihasilka tabel rating kecocokan dalam dari data kasir seperti yang pada tabel 2.
Tabel 4. Alternatif Rating Kecocokan
Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5 A1
4 3 4 5 2 A2 5 4 3 4 3 A3 4 3 5 4 2 A4 3 4 4 5 4 A5 4 5 3 4 4 A6 5 4 2 4 3 A7 4 4 5 3 4
Memasuki tahapan pengujian metode WASPAS dalam menghasilkan keputusan, mengikuti tahapan yang ada pada, yaitu:
1. Membuat Matriks Keputusan
𝑥 =
[ 80 70 80 90 60 90 80 70 80 70
80 70 90 80 70 70 80 80 90 80 80 90 70 80 80 90 80 60 80 70 80 80 90 70 80]
2. Normalisasi Matriks X
Perhitungan kriteria C1 A1.1 = 80 : 90 = 0,89 A2.1 = 90 : 90 = 1 A3.1 = 80 : 90 = 0,89

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
A4.1 = 70 : 90 = 0,78 A5.1 = 80 : 90 = 0,89 A6.1 = 90 : 90 = 1 A7.1 = 80 : 90 = 0,89 Perhitungan kriteria C2 A1.2 = 70 : 90 = 0,78 A2.2 = 80 : 90 = 0,89 A3.2 = 70 : 90 = 0,78 A4.2 = 80 : 90 = 0,89 A5.2 = 90 : 90 = 1 A6.2 = 80 : 90 = 0,89 A7.2 = 80 : 90 = 0,89 Perhitungan kriteria C3 A1.3 = 80 : 90 = 0,89 A2.3 = 70 : 90 = 0,78 A3.3 = 90 : 90 = 1 A4.3 = 80 : 90 = 0,89 A5.3 = 70 : 90 = 0,78 A6.3 = 60 : 90 = 0,67 A7.3 = 90 : 90 = 1 Perhitungan kriteria C4 A1.4 = 90 : 90 = 1 A2.4 = 80 : 90 = 0,89 A3.4 = 80 : 90 = 0,89 A4.4 = 90 : 90 = 1 A5.4 = 80 : 90 = 0,89 A6.4 = 80 : 90 = 0,89 A7.4 = 70 : 90 = 0,78 Perhitungan kriteria C5 A1.5 = 60 : 80 = 0,75 A2.5 = 70 : 80 = 0,875 A3.5 = 70 : 80 = 0,875 A4.5 = 80 : 80 = 1 A5.5 = 80 : 80 = 1 A6.5 = 70 : 80 = 0,875 A7.5 = 80 : 80 =1 Hasil Normalisassi Matriks “X” Maka Di Peroleh Xij Sebagai Berikut :
𝑥 =
[ 0,89 1 0,89 0,78 0,89 1 0,89 0,78 0,89 0,78 0,89 1 0,89 0,89 0,89 0,78 1 0,89 0,78 0,67 1 1 0,89 0,89 1 0,89 0,89 0,78 0,75 0,875 0,875 1 1 0,875 1 ]
3. Menghitung nilai Qi Q1       = (0,5) Σ(0,89 x 0,2) + (0,78 x 0,22) + (0,89 x 0.2) + (1 x 0,2) + (0,75 x 0,18)
= (0,5)Σ(0.178) + (0,1716) + (0,178) + (0,2) + (0,135)
= (0,5) Σ 0,8626 = (0,5) x 0,8626 = 0,4313 S1       = (0,5)Π (0,89) 0,2 x (0,78) 0,22 x (0,89) 0,2 x (1) 0,2 x (0,75) 0,18
= (0,5)Π 0,976 x 0,946 x 0,976 x 1 x 0,949 = (0,5)Π 0,855 = (0,5) x 0,855 = 0,4275 Q2       = (0,5) Σ(1 x 0,2) + (0,89 x 0,22) + (0,78 x 0.2) + (0,89 x 0,2) + (0,875 x 0,18) = (0,5)Σ(1) + (0,1958) + (0,156) + (0,178) + (0,1575) = (0,5) Σ 1,6873 = (0,5) x 1,6873 = 0,8436 S2       = (0,5)Π (1) 0,2 x (0,89) 0,22 x (0,78) 0,2 x (0,89) 0,2 x (0,875) 0,18
= (0,5)Π 1  x 0,974 x 0,951 x 0,976 x  0,973 = (0,5)Π 0.879

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
= (0,5) x 0,879 = 0,4395 Q3       = (0,5) Σ(0,89 x 0,2) + (0,78 x 0,22) + (1 x 0.2) + (0,89 x 0,2) + (0,875 x 0,18) = (0,5)Σ(0.178) + (0,1716) + (1) + (0,178) + (0,1575) = (0,5) Σ 1,6851 = (0,5) x 1,6851 = 0,8425 S3       = (0,5)Π (0,89) 0,2 x (0,78) 0,22 x (1) 0,2 x (0,89) 0,2 x (0,875) 0,18
= (0,5)Π 0,976 x 0,946 x 1  x 0,976 x 0,973 = (0,5)Π 0,876 = (0,5) x 0,876 = 0,438 Q4       = (0,5) Σ(0,78 x 0,2) + (0,89 x 0,22) + (0,89 x 0.2) + (1 x 0,2) + (1 x 0,18) = (0,5)Σ(0,156) + (0,1958) + (0,178) + (0,2) + (0,18) = (0,5) Σ 0,9118 = (0,5) x 0,9118 = 0,4559 S4       = (0,5)Π (0,78) 0,2 x (0,89) 0,22 x (0,89) 0,2 x (1) 0,2 x (1) 0,18
= (0,5)Π 0,951 x 0,974 x 0,976 x 1 x 1 = (0,5)Π 0,904 = (0,5) x 0,904 = 0,452 Q5       = (0,5) Σ(0,89 x 0,2) + (1 x 0,22) + (0,78 x 0.2) + (0,89 x 0,2) + (1 x 0,18) = (0,5)Σ(0,976) + (1) + (0,156) + (0,178) + (1) = (0,5) Σ 3,169 = (0,5) x 3,169 = 1,584 S5       = (0,5)Π (0,89) 0,2 x (1) 0,22 x (0,78) 0,2 x (0,89) 0,2 x (1) 0,18 = (0,5)Π 0,976 x 1 x 0,951 x 0,976 x  1 = (0,5)Π 0.891 = (0,5) x 0,891 = 0,445 Q6       = (0,5) Σ(1 x 0,2) + (0,89 x 0,22) + (0,67 x 0.2) + (0,89 x 0,2) + (0,875 x 0,18) = (0,5)Σ(1) + (0,1958) + (0,134) + (0,178) + (0,1575) = (0,5) Σ 1,665 = (0,5) x 1,665 = 0,8325 S6       = (0,5)Π (1) 0,2 x (0,89) 0,22 x (0,67) 0,2 x (0,89) 0,2 x (0,875) 0,18 = (0,5)Π 1  x 0,974 x 0,923 x 0,976 x  0,973 = (0,5)Π 0,853 = (0,5) x 0,853 = 0,4265 Q7       = (0,5) Σ(0,89 x 0,2) + (0,89 x 0,22) + (1 x 0.2) + (0,78 x 0,2) + (1 x 0,18) = (0,5)Σ(0.178) + (0,1958) + (1) + (0,178) + (1) = (0,5) Σ 2,551 = (0,5) x 2,551 = 1,275 S7       = (0,5)Π (0,89) 0,2 x (0,89) 0,22 x (1) 0,2 x (0,78) 0,2 x (1) 0,18
= (0,5)Π 0,976 x 0,974 x 1  x 0,951 x 1 = (0,5)Π 0,905 = (0,5) x 0,905 = 0,4525 Kemudian menentukan nilai Alternatif tertinggi:
Tabel 5. Hasil Ranking
Alternatif Hasil Rangking A1 0,4275 6 A2 0,4395 4 A3 0,438 5 A4 0,452 1 A5 0,445 3

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Alternatif Hasil Rangking A6 0,4265 7 A7 0,4525 2
Pada tabel diatas Rozi (A4) dengan nilai 0,452 dinyatakan sebagai prioritas untuk dijadikan sebagai kasir terbaik karena memiliki nilai tertinggi setelah di analisis dengan metode WASPAS.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  menggunakan  metode  WASPAS  untuk pemilihan kasir terbaik guna meningkatkan kinerja yang efektif merupakan proses yang efektif di sebuah instansi asalkan kriteria yang digunakan lengkap. Setelah metode WASPAS diaplikasikan, didapatkan alternatif terbaik yaitu Rozi (A4) dengan nilai 0,452 yang memiliki prioritas paling tinggi untuk dipilih sebagai kasir terbaik. Dengan menggunakan metode WASPAS, penilaian berdasarkan kriteria dan subkriteria dapat dilakukan secara akurat dan tepat, sehingga diharapkan dapat menghasilkan hasil yang optimal dalam proses seleksi Kasir Terbaik pada swalayan.

## REFERENCES
[1] R. Ambarwati and I. M. Alriani, “Pengaruh Lingkungan Kerja, Motivasi Kerja Dan Disiplin Kerja Terhadap Kinerja Karyawan Bagian Kasir Pada Pasar Swalayan Ada Siliwangi Semarang,” DHARMA Ekon., vol. 27, no. 51, 2020.
[2] D.  W.  Rachmawati,  “TRANNING  KASIR  DALAM  RANGKA  PENGEMBANGAN  SKILL  SISWA  SMK  DI  BIDANG PERBANKAN DAN KEUANGAN,” J. Pengabdi. dan Pengemb. Masy., vol. 2, no. 2, pp. 289–298, 2019.
[3] R.  Atina  Maghfiroh  and  M.  A.  Suharjianto,  “Jahiliyyah  Dalam  Al-Quran  Menurut  Penafsiran  Ibnu  Kasir.”  Universitas Muhammadiyah Surakarta, 2021.
[4] M. Siddik and S. Samsir, “Rancang Bangun Sistem Informasi Pos (Point of Sale) Untuk Kasir Menggunakan Konsep Bahasa Pemrograman Orientasi Objek,” JOISIE (Journal Inf. Syst. Informatics Eng., vol. 4, no. 1, pp. 43–48, 2020.
[5] S. A. Amanatulloh and S. Wibisono, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian BLT Desa Sidaharja Dengan Metode WASPAS,” Elkom J. Elektron. dan Komput., vol. 15, no. 1, pp. 171–179, 2022.
[6] S. N. Alam, “Sistem Pengambilan Keputusan Pemberian Kredit Pemilikan Rumah Menerapkan WASPAS,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 6, pp. 2165–2171, 2022.
[7] T.  S.  M.  Jannah,  A.  Muhazir,  and  S.  Kusnasari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemutusan  Hubungan  Kerja  Menggunakan Metode WASPAS,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 4, pp. 439–448, 2022.
[8] S. Kurniati and B. Triandi, “Penentuan Penerima Bantuan KIP Berbasis Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Waspas,” Inf. Syst. Data Sci., vol. 1, no. 2, pp. 21–29, 2023.
[9] S. Safrizal, L. Tanti, D. Adhar, and J. Iriani, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemilihan Imam Shalat Mesjid Menggunakan Metode Waspas Dan Smart,” INFOSYS (INFORMATION Syst. J., vol. 7, no. 2, pp. 224–236, 2023.
[10]  F. Amir, P. P. S. Saputra, S. Lutfi, N. L. W. S. R. Ginantra, and I. T. Maulana, “Penerapan Metode Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) dalam Pemilihan Supplier,” J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 3, no. 1, pp. 18–23, 2023.
[11]  B. Anwar, M. Giatman, H. Maksum, and A. H. Nasyuha, “Analisis Metode WASPAS Dalam Pemilihan Pimpinan Perusahaan,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 1, pp. 138–144, 2023.
[12]  D. Asdini, M. Khairat, and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Manajer di PT . Pos Indonesia dengan Metode WASPAS,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 1, pp. 41–47, 2022.
[13]  T. Annisaa, I. G. Anugrah, and P. A. R. Devi, “Sistem Pendukung Keputusan dalam Pemilihan Subkon Jasa Kontruksi dengann Metodee WASPAS,” Ilk. J. Comput. Sci. Appl. Informatics, vol. 4, no. 1, pp. 67–76, 2022.
[14]  Sunardi, R.  Umar, and D. S.  Nasution, “Analisis Penilaian  Kinerja  Karyawan Menggunakan Metode  WASPAS,”  JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 3, pp. 0–7, 2022.
[15]  D. P. Indini, K. Khairunnisa, N. D. Puspa, T. A. Siregar, and M. Mesran, “Penerapan Metode OCRA dalam Menentukan Media Pembelajaran Online Terbaik di Masa Pandemi Covid-19 dengan Pembobotan ROC,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 3, no. 2, pp. 60–66, 2021.
[16]  S. Hutagalung, D. S. Gea, D. P. Indini, and Mesran, “Penerapan Metode MOORA Dalam Pemilihan Bimbingan Belajar Terbaik,” J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[17]  M. Syahputra, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Pemilihan Superisor Di Cafe Coup D ’ Etat J . City Menerapkan Metode ARAS,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 6, no. 1, pp. 500–511, 2022.
[18]  Sarwandi et al., Sistem Pendukung Keputusan, 1st ed. Medan: CV Graha Mitra Edukasi, 2023.
[19]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[20]  R. B. I. N. M Mesran, Syefudin, Sarif Surorejo, Muhammad Syahrizal, Aang Alim Murtopo, Zaenul Arif, Nugroho Adhi Santoso, Wresti Andriani, Soeb Aripin, Gunawan, Pengantar Teknologi Informasi. CV. Graha Mitra Edukasi, 2023.
[21]  S.  Soesanto,  T.  Tatyana,  and  A.  Anggraeni,  “STRATEGI  PROTEKSI  TRANSAKSI  KASIR  PADA  CENTRAL  FASHION STORE CABANG CIKUPA KABUPATEN TANGERANG,” Remit. J. Akunt. Keuang. DAN Perbank., vol. 3, no. 1, pp. 38– 44, 2022.
[22]  A.  S.  Nadeak,  “Implementasi  Ahp  Dan  Moosra  Pemilihan  Kasir  Terbaik  (Studi  Kasus:  Suzuya  Departement  Store),”  Pelita Inform. Inf. dan …, vol. 9, pp. 189–196, 2021.
[23]  M. Y. Adianwar, D. Y. RL, E. H. Susanto, and F. Alfiyan, “SISTEM INFORMASI KASIR BERBASIS WORDPRESS DI CAFE BOOT CAMP,” Jikom J. Inform. dan Komput., vol. 10, no. 2, pp. 47–56, 2020.
[24]  E. B. P. Manurung and H. Simangunsong, “PENERAPAN APLIKASI KASIR BERBASIS ADROID PADA TOKO ANEKA SNACK DAN CEMILAN UD. IBU IDA MEDAN,” Comput. Technol. Inf. Syst., vol. 6, no. 2, pp. 36–42, 2022.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
[25]  I.  Gultom,  S.  N.  Arief,  and  D.  Saripurna,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Racun  Hama  Terbaik  Dengan  Metode WASPAS,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 2, no. 2, pp. 324–332, 2023.
[26]  S. Supiya, M. Syahrizal, and S. Sarwandi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Dengan Menerapkan Metode WASPAS Dan Pembobotan Menggunakan Metode ROC Pada Sekolah Menengah Pertama (SMP),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 6, no. 1, pp. 216–224, 2023.
[27]  K. Kraugusteeliana, S. N. Alam, B. Triwahyono, M. B. Wibisono, and F. Fatmayati, “Analisis Penerapan Metode WASPAS dan MOORA dalam Kelayakan Pengangkatan Karyawan Tetap,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 1, pp. 74–81, 2023.
[28]  S. Syam, A. Waworuntu, A. Ayuningtyas, R. Harun, and L. Nadjamuddin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Tablet PC Menggunakan Metode WASPAS dan MOORA,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 4, pp. 1854–1863, 2023.
[29]  F. Mahdi, Faisal, D. P. Indini, and Mesran, “Penerapan Metode WASPAS dan ROC ( Rank Order Centroid ) dalam Pengangkatan Karyawan Kontrak,” Bull. Comput. Sci. Res., vol. 3, no. 2, pp. 197–202, 2023.
[30]  M. Mesran and N. K. Daulay, “Implementation of Simple Additive Weighting (SAW) and Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) Methods in Selection of Young Lecturers with Achievements,”  IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol., vol. 5, no. 1, p. 84, 2021.
[31]  N.  K.  Daulay,  B.  Intan,  and  M.  Irvai,  “Comparison  of  the  WASPAS  and  MOORA  Methods  in  Providing  Single  Tuition Scholarships,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 84–94, 2021.
[32]  N.  K.  Daulay,  “Penerapan  Metode  Waspas  Untuk  Efektifitas  Pengambilan  Keputusan  Pemutusan  Hubungan  Kerja,”  J.  Sist. Komput. dan Inform., vol. 2, no. 2, pp. 196–201, 2021.
[33]  S.  M.  Harahap,  I.  J.  T.  Situmeang,  S.  Hummairoh,  and  Mesran,  “Implementation  of  Weighted  Aggregated  Sum  Product Assessment (WASPAS) in Determining the Best Graduates,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 5, no. 1, pp. 44–51, 2021.