## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5170
Analisis Metode WASPAS Dalam Pemilihan Pimpinan Perusahaan
Badrul Anwar 1 , M. Giatman 2 , Hasan Maksum 2 , Asyahri Hadi Nasyuha 3,*
1 Mahasiswa Doktoral, Pendidikan Teknologi Kejuruan, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Padang, Padang, Indonesia
2 Pendidikan Teknologi Kejuruan, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Padang, Padang, Indonesia
1,3 Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: 1 badrul.anwar@yahoo.com, 2 giatman@ft.unp.ac.id, 3 hasan@ft.unp.ac.id, 4,* asyahrihadi@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rina_widyasari@uinsu.ac.id
Abstrak− Pimpinan  perusahaan  merupakan  sosok  yang  penting  dalam  sebuah  usaha.  Dalam  melakukan  pemilihan  seorang pemimpin  dibutuhkan  kriteria  yang  mencerminkan  seorang  pemimpin  yang  baik.  Beberapa  perusahaan  masih  belum menggunakan sistem dalam memilih pimpinan, bahkan masih bersifat nepotisme, dalam hal ini pimpinan yang dipilih memiliki hubungan saudara dengan pemilik perusahaan. Sistem pendukung keputusan merupakan sebuah sistem yang dapat membantu dalam melakukan pengambilan keutusan. Sistem pendukung keputusan sangat efektif dalam memberikan keputusan terhadap sebuah masalah, karena sistem ini memiliki alternatif dari permasalahan dan kriteria yang sesuai dengan permasalahan yang terjadi. Metode WASPAS dalam sistem pendukung keputusan memberikan solusi yang tepat untuk memilih calon pemimpin dengan  kriteria  yang  sesuai  karena  metode  WASPAS  merupakan  kombinasi  unik  dari  pendekatan  MCDM  (Multi  Criteria Decision Making) yang diketahui yaitu model jumlah tertimbang WSM (Weighted sum model) dan model produk tertimbang WPM  (Weighted  Product  Method)  pada  awalnya  membutuhkan  normalisasi  linier  dari  elemen  matriks  keputusan  dengan menggunakan  dua  persamaan.  Dari  hasil  perhitungan  Qi  dengan  menggunakan  metode  WASPAS,  dari  6  alternatif  yang dihitung dalam pemilihan pimpinan perusahaan mendapatkan hasil terbaik dengan nilai tertinggi yaitu 2,3732.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; WASPAS; Pimpinan Perusahaan
Abstract− The head of the company is an important figure in a business. In selecting a leader, criteria are needed that reflect a good leader. Some companies still do not use the system in selecting leaders, and even this is still nepotism, in this case the selected leaders  are  related to the owner of  the  company.  A  decision  support system is  a  system  that can  assist  in  making decisions. Decision support systems are very effective in providing decisions on a problem, because this system has alternative problems and criteria according to the problems that occur. The WASPAS method in a decision support system provides the right solution for selecting prospective leaders with appropriate criteria because the WASPAS method is a unique combination of the known MCDM (Multi Criteria Decision Making) approach, namely the WSM (Weighted sum model) and the WPM weighted product model. (Weighted Product Method) initially requires linear normalization of the elements of the decision matrix by using two equations. From the results of Qi calculations using the WASPAS method, of the 6 alternatives calculated in the selection of company leaders, the best results are obtained with the highest score, namely 2.3732.
Keywords : Android Decision Support System; WASPAS; Company Leader

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan memiliki organisasi yang berfungsi menjadi motor penggerak perusahaan tersebut, di mana organisasi terdiri dari sekelompok karyawan  dengan bidang nya masing-masing. Terbentuknya  organisasi  bertujuan untuk dapat mencapai visi/misi yang diinginkan perusahaan. Dengan target kinerja perusahaan yang sangat mengesankan berlaku  kondisi  yang  harus  disesuaikan  dengan  organisasi  pada  perusahaan,  yaitu  organisasi  yang  mampu membentuk sumber daya manusia sebagai penggerak organisasi.
Salah  satu  elemen  terpenting  dalam  sebuah  perusahaan  adalah  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)[1]. Pengelolaan  Sumber  Daya  Manusia  dari  suatu  perusahaan  sangat  mempengaruhi  banyak  aspek  penentu keberhasilan  kerja  dari  perusahaan  tersebut.  Manajemen  sumber  daya  manusia  perusahaan  memiliki  dampak dalam banyak hal. Dalam hal ini, sumber daya manusia adalah karyawan yang bekerja di perusahaan. Pemilihan pimpinan terbaik dilakukan dengan memilih alternatif pimpinan yang memenuhi persyaratan berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan oleh perusahaan. Selama ini pemilihan pimpinan pada perusahaan masih dilakukan secara manual,  dan  memiliki  unsur  nepotisme  sehingga  terkadang  dalam  pengambilan  keputusan  tidak  tepat  sasaran karena  banyaknya  kriteria  yang  tidak  terpenuhi  serta  tidak  jelasnya  pembobotan  nilai  yang  mebuat  penilaian menjadi  tidak  objektif.  Setiap  calon  pemimpin  memiliki  kenginginan  untuk  membangun  dan  mengembangkan perusahaan yang mereka pimpin agar dapat tumbuh dan terus berkembang menjadi lebih baik. Seorang pemimpin sangat  tergantung  dari  kemampuannya  untuk  membangun  orang-orang  di  sekitarnya.  Selama  ini  pengelolaan penilaian  kinerja  terhadap  pemilihan  calon  pemimpin  masih  dilakukan  secara  manual.  Data  kinerja  terhadap pegawai  digunakan  untuk  menentukan  kelayakan  kenaikan  pangkat/jabatan  menjadi  pimpinan,  belum  adanya database  yang  bisa  menampung  data  serta  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  untuk  menghasilkan  laporan penilaian  mengakibatkan  kurang  maksimalnya  proses  penilaian.  Untuk  menghadapi  masalah  tersebut,  maka diperlukan suatu sistem yang dapat mengelola berbagai informasi yang terkait dengan penilaian kinerja terhadap pemilihan pegawai terbaik secara efektif dan efisien.
Untuk mendapatkan ciri-ciri pemimpin yang baik dan sukses dibutuhkan beberapa karakteristik antara lain dewasa, memiliki integritas yang baik, memiliki keinginan untuk memimpin, memiliki tingkat kepercayaan diri yang tinggi, cerdas, memiliki inisiatif yang besar, dan memiliki karakter yang baik[2]. Teori ini menekankan pada perilaku seseorang yang membuatnya dianggap sebagai pemimpin yang baik. Perilaku yang baik dapat disebabkan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5170
oleh sifat-sifat alam yang baik. agar tingkah lakunya bisa menjadi contoh yang banyak diikuti pengikutnya Seorang pemimpin yang baik memiliki visi  dan tujuan untuk masa depan.  Mereka memiliki ide yang jelas dan menarik tentang masa depan. Ke mana tujuan mereka, apa yang akan mereka lakukan untuk sampai ke tempat itu. Tidak hanya  itu,  mereka  juga  memiliki  rencana  yang  bagus.  Lain  halnya  dengan  manajer.  Karena  manajer  biasanya “hanya”  melaksanakan  pekerjaan  sesuai  dengan  apa  yang  telah  disiapkan  oleh  pemimpin.  Sedangkan  seorang pemimpin dapat membuat perencanaan yang baik dan menugaskan bawahannya secara sistematis dengan visi yang dimilikinya. Untuk  memilih  pimpinan  terbaik  maka  diperlukan  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat memperhitungkan segala kriteria yang mendukung pengambilan keputusan guna membantu mempermudah proses pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan  pimpinan  terbaik.  Karyawan  yang  terpilih  menjadi  pimpinan tentunyaakan  layak  memimpin  sebuah  perusahaan  karena  keberhasilan  yang  telah  dicapainya  selama  ini  saat belum menjadi seorang pimpinan. Hal ini bertujuan membantu perusahaan dalam memilih pimpinan secara idealis dan dapat menghidari calon pimpinan dengan cara nepotisme atau hubungan keluarga.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  sebagai  sebuah  sistem  yang  dimaksudkan  untuk  mendukung  para pengambil  keputusan manajerial dalam situasi  keputusan semi terstruktur[3]. SPK dimaksudkan untuk  menjadi alat bantu bagi para pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas mereka, namun tidak untuk menggantikan penilaian mereka. SPK ditujukan untuk  keputusan keputusan yang memerlukan penilaian atau pada keputusan- keputusan  yang sama  sekali tidak dapat  didukung oleh algoritma. Termasuk sistem berbasis pengetahuan yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi, perusahaan, atau lembaga pendidikan. Dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah kompleks. Sistem ini memeliki fasilitas untuk menghasilkan berbagai alternatif yang secara interaktif digunakan oleh pemakai. Dengan dibangunnya sebuah sistem pendukung keputusan yang terkomputerisasi, maka subjektifitas  dalam  pengambilan  keputusan  dapat  dikurangi  dan  diganti  dengan  pelaksanaan  seluruh  kriteria, sehingga peserta yang terbaik yang akan terpilih.
Sistem  pendukung  keputusan  dapat  didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang  dimaksudkan  untuk mendukung  para  pengambil  keputusan  manajerial  dalam  situasi  keputusan  tidakterstruktur.  SPK  dimaksudkan untuk menjadi alat bantu bagi para pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas mereka, namun tidak untuk menggantikan  penilaian  mereka.  Selain  itu  juga  sistem  pendukung  keputusan  ditujukan  untuk  keputusan  yang memerlukan  penilaian  atau  pada  keputusan  keputusan  seperti  pada  penelitian  dalam  pemilihan  kepada Laboraturium[4].  Metode  WASPAS  merupakan  kombinasi  unik  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.  dengan menggunakan metode WASPAS dan menggunakan beberapa kriteria-kriteria dan dapat diterapkan kedalam sistem berbasis komputer, hal ini juga dapat dilihat pada penelitian [5] dalam pemilihan dosen komputer terbaik. Pada penelitian lain juga dapat terlihat [6] dalam memilih ketua danru terbaik. Metode WASPAS yang efektif tentang masalah  yang  kompleks  dengan  menyederhanakan  dan  mempercepat  proses  pengambilan  keputusan  dengan menyelesaikan masalah menjadi bagian-bagiannya, mengatur bagian atau variable. Metode WASPAS merupakan metode gabungan dari Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP)[7].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) pertama kali diperkenalkan oleh Scott Morton pada awal tahun 1970- an  yang  mendefinisikan  SPK  sebagai  sistem  berbasis  komputer  interaktif,  yang  membantu  para  pengambil keputusan untuk menggunakan data dan berbagai model untuk memecahkan masalah-masalah tidak terstruktur. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, permodelan dan  pemanipulasian[8],[9].  Sistem  ini  digunakan untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  semi terstruktur dan tidak terstruktur[10],[11].
Cara kerja sistem ini meliputi setiap langkah dalam pengambilan masalah, memilih data yang sesuai dan menentukan  pendekatan  yang  digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  untuk  memecahkan  masalah. Sistem  pendukung  keputusan  adalah  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  dipakai  untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. Dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah data menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi terstruktur yang spesifik.  Dengan  adanya  sistem  tersebut  akan  sangat  membantu  dalam  memberikan  rekomendasi  atau pertimbangan  serta  mengurangi  tingkat  kesalahan  dalam  pengambilan  keputusan  di  perusahaan  atau  organisasi melalui data perangkingan dari hasil yang telah diolah.
Dari beberapa definisi Sistem Pendukung Keputusan di atas, dapat disimpulkan bahwa, Sistem Pendukung Keputusan bukan merupakan sebuah alat pengambil keputusan, melainkan merupakan sistem informasi dari data yang telah diolah dengan relevan dan diperlukan untuk membuat keputusan tentang suatu masalah dengan lebih cepat  dan akurat[12],[13]. Sehingga sistem ini tidak dimaksudkan untuk  menggantikan pengambilan keputusan dalam proses pengambilan keputusan[14].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5170

## 2.2 Weighted Aggregated Sum Product Assessment  (WASPAS)
Metode WASPAS  merupakan kombinasi  unik  dari  pendekatan MCDM (Multi  Criteria Decision  Making) yang diketahui  yaitu  model  jumlah  tertimbang  WSM  (Weighted  sum  model)  dan  model  produk  tertimbang  WPM (Weighted Product Method) pada awalnya membutuhkan normalisasi linier dari elemen matriks keputusan dengan menggunakan dua persamaan[15]. Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment  (WASPAS) bagian sebuah  kerangka  untuk  mengambil  keputusan  dengan  efektif  atas  persoalan       yang  kompleks  dengan menyederhanakan  dan  mempercepat  proses  pengambil  keputusan  dengan  memecahkan  persoalan  tersebut kedalam bagian-bagiannya, menata bagian atau variabel ini dalam suatu susunan hirarki, memberi nilai numerik pada  pertimbangan  subjektif  tentang  pentingnya  tiap  variabel  dan  mensinstesis  berbagai  pertimbangan pertimbangan  ini  untuk  menetapkan  variabel  dan  mensintesis  mana  yang  memiliki  prioritas  paling  tinggi  dan bertindak  untuk  mempengaruhi  hasil  pada  situasi  tersebut.  Metode  WASPAS  ini  membantu  memecahkan persoalan  yang  kompleks  dengan  menstruktur[16],[17].  Berikut  merupakan langkah-langkah kerja dari metode WASPAS yaitu[18]: 1. Mempersiapkan Sebuah Matriks
[ x 11 x 12……..x 1n x 21 x 22……..x 2n …  …       … . . x m1 x m2……..x 1m ] (1)
Dimana m adalah jumlah alternatif kandidat, n adalah jumlah kriteria evaluasi dan xij adalah kinerja alternatif sehubungan dengan kriteria j.
2. Membuat normalisasi matriks dalam pengambilan keputusan[19].
X = [ 𝑥 11 𝑥 12… 𝑥 1 𝑛𝑥 12 𝑥 22… 𝑥 2 𝑛 … 𝑥𝑚 1 𝑥𝑚 2… 𝑥 3 𝑛 ] (2)
Jika nilai maksimal dan minimal ditentukan maka persamaan menjadi sebagai berikut: a. Jika kriteria benefit maka:
𝑋𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗𝑀𝑎𝑥𝑖𝑋𝑖𝑗 (3)
b. Jika kriteria cost maka:
𝑋𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗𝑀𝑖𝑛𝑖𝑋𝑖𝑗 (4)
3. Menghitung nilai normalisasi matriks dan bobot WASPAS dalam pengambilan keputusan.
Qi =0.5 Σ 𝑋𝑖𝑗 . 𝑊𝑗 +0.5Π( 𝑋𝑖𝑗 ) 𝑤𝑗 𝑗 =1 𝑛𝑗 =1 (5)
Keterangan : 0.5 adalah ketetapan 𝑄𝑖 = Nilai dari 𝑄 ke 𝑖 𝑋𝑖𝑗𝑊 = Perkalian nilai 𝑋𝑖𝑗 dengan bobot 𝑤 Benefit = Jika nilai terbesar adalah terbaik Cost = Jika nilai terkecil adalah terbaik Alternatif yang terbaik merupakan alternatif yang memiliki Qi dengan nilai tertinggi.
Selain analisis pendekatan metode, penelitian ini juga menerapkan metode penelitian berupa Reserch and Development  yang  dapat  dipergunakan  dalam  melakukan  pemilihan  pimpinan  terbaik.  Disamping  itu  terdapat kerangka kerja yang harus dilakukan untuk menyelesaikan penelitian ini, berikut daftar kerangka kerja yang harus diikuti.
a. Analisis Permasalahan b. Inisialisasi Data Alternatif dan Kriteria
c. Penerapan Metode
d. Hasil dan Perangkingan
Adapun tahapan penelitian dengan menggunakan metode WASPAS dapat dilihat pada gambar 1 sebagai berikut:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5170

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Masalah
Dalam penilaian calon pemimpin digunakan beberapa jenis data diantaranya yaitu data alternatif, dan data kriteria. Dalam  sistem  pendukung  keputusan  ini  harus  ditetapkan  kriteria-kriteria  yang  digunakan  sebagai  acuan  untuk penilaian dalam proses pengujian. Kriteria-kriteria tersebut dapat dilihat pada tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1. Kriteria-Kriteria
No  Kode Nama Kriteria Nilai Bobot (W)  Keterangan 1 K1 Tanggung Jawab 0.35 Benefit 2 K2 Profesionalitas 0.30 Benefit 3 K3 Durasi 0.20 Benefit 4 K4 Kreatifitas 0.15 Benefit
Berikut di bawah ini aturan pembobotan nilai kriteria pada setiap data kriteria diatas: 1. Kriteria Tanggung Jawab
Kriteria pertama merupakan kriteria yang dilihat dari Tanggung Jawab dalam melaksanakan tugas/pekerjaan sehari-hari. Berikut tabel 2 di bawah ini untuk penjelasan kriteria Tanggung Jawab.
Tabel 2. Bobot Kriteria Tanggung Jawab No  Skala Kriteria  Bobot 1 Baik 3 2 Cukup Baik 2 3 Kurang Baik 1
2. Kriteria Profesionalitas
Kriteria kedua merupakan kriteria yang dilihat dari segi Profesionalitas dalam melaksanakan tugas/pekerjaan sehari-hari. Berikut tabel 3 di bawah ini untuk penjelasan kriteria Profesionalitas.
Tabel 3. Bobot Kriteria Profesionalitas No  Skala Kriteria  Bobot 1 Baik 3 2 Cukup Baik 2 3 Kurang Baik 1
3. Kriteria Durasi
Kriteria ketiga merupakan kriteria yang dilihat dari segi durasi dalam melaksanakan tugas/pekerjaan sehari- hari. Berikut tabel 4 di bawah ini penjelasan kriteria Durasi.
Tabel 4. Bobot Kriteria Durasi No Skala Kriteria Bobot 1 Pekerjaan selesai tepat waktu 3 2 Pekerjaan selesai terkadang terlambat 2 3 Pekerjaan selesai sering terlambat 1
4. Kriteria Kreatifitas
Kriteria  keempat  merupakan  kriteria  yang  dilihat  dari  segi  kreatifitas  dalam  melaksanakan  tugas/pekerjaan sehari-hari.  Contohnya  ketika  menghadapi  masalah  dalam  pekerjaannya,  maka  dituntut  akal  dan  kreatifitas dalam menyelesaikan permasalahan tersebut. Berikut tabel 5 untuk penjelasan kriteria Kratifitas.
Tabel 5. Bobot Kriteria Kreatifitas No Skala Kriteria Bobot 1 Kreatif 3 2 Cukup Kreatif 2 3 Tidak Memiliki Kreatifitas 1
Berikut tabel 6 di bawah ini untuk data alternatif calon pemimpin yang akan dipilih dengan analisis metode WASPAS
Tabel 6. Data Calon Pemimpin No Nama Staff Tanggung Jawab Profesio nalitas Durasi Pekerjaan Kreatifitas 1 Isma Husna Lubis Cukup Baik Cukup Baik Pekerjaan selesai terkadang terlambat Cukup Kreatif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5170
No Nama Staff Tanggung Jawab Profesio nalitas Durasi Pekerjaan Kreatifitas 2 Henny Ramadhani Baik Baik Pekerjaan selesai sering terlambat Kreatif 3 Pranoto Baik Baik Pekerjaan selesai terkadang terlambat Cukup Kreatif 4 Salmiah Hasibuan Cukup Baik Cukup Baik Pekerjaan selesai terkadang terlambat Cukup Kreatif 5 Segar Surya Hartono Kurang Baik Kurang Baik Pekerjaan selesai tepat waktu Tidak Memiliki Kreatifitas 6 Rostati Kurang Baik Cukup Baik Pekerjaan selesai tepat waktu Tidak Memiliki Kreatifitas
Algoritma WASPAS dalam sistem pendukung keputusan calon pemimpin dapat dijabarkan pada tabel 7 sebagai berikut.
Tabel 7. Nilai Kriteria Alternatif No Nama Staff K1  K2  K3  K4 1 Isma Husna Lubis 2 2 2 2 2 Henny Ramadhani 3 3 1 3 3 Pranoto 3 3 2 2 4 Salmiah Hasibuan 2 2 2 2
5 Segar Surya Hartono 1 1 3 1 6 Rostati 1 2 3 1 Nilai Max 3 3 3 3
Setelah mengetahui nilai alternatif pada setiap kriteria, selanjutnya merubah nilai kriteria menjadi matriks keputusan. Berikut ini adalah nilai matriks keputusannya.
X = 2  2  2  2 3  3  1  3
3  3  2  2
2  2  2  2
1  1  3  1
1  2  3  1
3  3  3  3
Setelah terbentuk matriks keputusan x, selanjutnya melakukan normalisasi. Berikut ini adalah normalisasi data tersebut dengan menggunakan persamaan di bawah ini.
X ij = X ij MaxX ij
Kriteria Tanggung Jawab (K1) : X 11 = 2 / 3 = 0,6667 X 12 = 3 / 3 = 1 X 13 = 3 / 3 = 1 X 14 = 2 / 3 = 0,6667 X 15 = 1 / 3 = 0,3333 X 16 = 1 / 3 = 0,3333 Kriteria Profesionalitas (K2) : X 21 = 2 / 3 = 0,6667 X 22 = 3 / 3 = 1 X 23 = 3 / 3 = 1 X 24 = 2 / 3 = 0,6667 X 25 = 1 / 3 = 0,3333 X 26 = 2 / 3 = 0,6667 Kriteria Durasi (K3) : X 31 = 2 / 3 = 0,6667 X 32 = 1 / 3 = 0,3333 X 33 = 2 / 3 = 0,6667 X 34 = 2 / 3 = 0,6667 X 35 = 3 / 3 = 1 X 36 = 3 / 3 = 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5170
Kriteria Kreatifitas (K4) : X 41 = 2 / 3 = 0,6667 X 42 = 3 / 3 = 1 X 43 = 2 / 3 = 0,6667 X 44 = 2 / 3 = 0,6667 X 45 = 1 / 3 = 0,3333 X 46 = 1/ 3 = 0,3333
Berdasarkan perhitungan di atas, berikut ini adalah matriks keputusan ternormalisasi yaitu sebagai berikut:
X = 0,6667 0,6667 0,6667 1 1 0,3333 1 1 1 0,6667 0,6667 0,6667 0,6667 0,6667 0,6667 0,3333 0,3333 1 0,3333 0,3333 0,6667 1 0,3333
Langkah selanjutnya yaitu menghitung preferensi (Qi) dengan menggunakan persamaan di bawah ini. Q 1 = 0,5 ∑ ((0,6667*0.35)+(0,6667*0.30)+(0,6667*0.20)+( 0,6667*0.15)) + 0,5∏((0,6667^0,35)+(0,6667^0,30) +(0,6667^0,20)+(0,6667^0,15)) = (0,5*0,6667) + (0,5*3,6163) = 0,3333 + 1,808 = 2,1415 Q 2 = 0,5 ∑ ((1*0.35)+( 1 *0.30)+( 0,3333*0.20)+( 1*0.15)) + 0,5∏((1^0,35)+( 1^0,30) +(0,3333^0,20)+ (1^0,15)) = (0,5* 0,7667) + (0,5*3,6808) = 0,3833+1,840 = 2,2237 Q 3 = 0,5 ∑ ((0,6667*0.35)+( 1*0.30)+( 1*0.20)+( 0,6667*0.15)) + 0,5∏((0,6667^0,35)+(1^0,30) +(1^0,20)+(0,6667^0,15)) = (0,5*0,8333) + (0,5*3,8087) = 0,4417 + 1,932 = 2,3732 Q 4 = 0,5 ∑ ((0,6667*0.35)+( 0,6667*0.30)+( 0,6667*0.20)+( 0,6667*0.15)) + 0,5∏((0,6667^0,35)+( 0,6667^0,30) +(0,6667^0,20)+(0,6667^0,15)) = (0,5*0,6667) + (0,5*3,6163) = 0,3333 + 1,808 = 2,1415 Q 5 = 0,5 ∑ ((1*0.35)+( 0,3333*0.30)+( 0,3333*0.20)+( 0,3333*0.15)) + 0,5∏((1^0,35)+( 0,3333^0,30) +(0,3333^0,20)+(0,3333^0,15)) = (0,5*0,5667) + (0,5*3,3700) = 0,2333 + 1,624 = 1,8574 Q 6 = 0,5 ∑ ((1*0.35)+( 0,3333*0.30)+( 0,6667*0.20)+( 0,3333*0.15)) + 0,5∏((1^0,35)+( 0,3333^0,30) +(0,6667^0,20)+(0,3333^0,15)) = (0,5*0,6663) + (0,5*3,4894) = 0,2833 + 1,707 = 1,9905 Selanjutnya yang terakhir yaitu melakukan pengambilan keputusan. Berdasarkan perhitungan di atas, maka berikut ini adalah hasil perhitungan setiap alternatif.
Tabel 8. Hasil Analisis WASPAS Alternatif Nilai Akhir  Keputusan Pranoto 2,3732 Rangking 1 Henny Ramadhani 2,3347 Rangking 2 Isma Husna Lubis 2,1415 Rangking 3 Salmiah Hasibuan 2,1415 Rangking 4 Rostati 1,9905 Rangking 5 Segar Surya Hartono 1,8574 Rangking 6
Pada  tabel  8.  di  atas  dapat  dilihat  alternatif  A03  dengan  nama  Pranoto  dapat  usulkan  sebagai  calon pemimpin  karena  mendapatkan  nilai  tertinggi  yaitu  2,3732.  Dan  Henny  Ramadhani  sebagai  alternatif  dengan terbaik kedua dengan nilai 2,3347 dapat diusulkan sebagai calon wakil pempimpin.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5170

## 4. KESIMPULAN
Pemilihan  pemimpin  dilakukan  dengan  menggunakan  4  kriteria  dan  6  alternatif  yang  dihitung  dengan menggunakan  metode  WASPAS.  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment  (WASPAS) merupakan  bagian sebuah  keilmuan yang  digunakan  untuk mengambil keputusan dengan efektif atas persoalan yang kompleks dengan menyederhanakan dan mempercepat proses pengambil keputusan. Dari hasil perhitungan yang dilakukan dengan metode tersebut maka dapat diketahui alternatif A03 dengan nama Pranoto dapat usulkan sebagai calon pemimpin karena mendapatkan nilai tertinggi yaitu 2,3732. Dan Henny Ramadhani sebagai alternatif dengan terbaik kedua dengan nilai 2,3347 dapat diusulkan sebagai calon wakil pempimpin.

## REFERENCES
[1] A. Sunarto, “Pengembangan Sumber Daya Manusia dengan Berbasis Inovasi untuk Menghadapi Revolusi Industri 4.0,” J. Ilm. MEA (Manajemen, Ekon. Akuntansi), vol. 4, no. 2, pp. 397–407, 2020.
[2] D.  K.  Ainia,  “‘Merdeka  Belajar  dalam  Pandangan  Ki  Hadjar  Dewantara  dan  Relevansinya  Bagi  Pengembangan Pendidikan Karakter,’” J. Filsafat Indones., vol. 3, no. 3, pp. 95–101, 2020.
[3] A. Zulfandi, D. Anggara, and L. Handayani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Komisaris Kelas Menggunakan Metode Waspas ( Studi Kasus : TI-M1501 STMIK Budi Darma Medan ),” pp. 546–551, 2018.
[4] M. Handayani and N. Marpaung, “Implementasi Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (Waspas) Dalam Pemilihan Kepala Laboratorium,” Semin. Nas. R. 2018 ISSN 2622-9986 STMIK R. R. ISSN 2622-6510 , vol. 9986, no. September, pp. 253 – 258, 2018.
[5] R. Tari and F. Harefa, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Dosen Komputer Terbaik dengan Menerapkan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” pp. 558–563, 2019.
[6] S. W. Sari and B. Purba, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Ketua Danru Terbaik Menggunakan Metode ARAS,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains SAINTEKS 2019, pp. 291–300, 2019.
[7] M.  Marsono,  A.  F.  Boy,  and  D.  Saripurna,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan  Tingkat  Kepuasan Pelanggan Terhadap Pelayanan di Toko Indomaret Menggunakan Metode Fuzzy Associative Memory (FAM),” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD), vol. 3, no. 1, p. 78, Jan. 2020, doi: 10.53513/jsk.v3i1.198.
[8] A. H. Nasyuha, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Pemberian Pinjaman Modal dengan Metode Multi Attribute Utility Theory,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 3, no. 2, Apr. 2019, doi: 10.30865/mib.v3i2.1093.
[9] A. Fadilla, A. H. Nasyuha, and V. W. Sari, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Juru Masak ( Koki ) Menggunakan Metode  Complex  Proportional  Assesment  (  COPRAS  ),”  vol.  9,  no.  2,  pp.  316–327,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i2.3920.
[10]  S. Mardayatmi, S. Defit, and G. W. Nurcahyo, “Sistem Pendukung Keputusan bagi Penerima Bantuan Komite Sekolah Menggunakan Metode Topsis,” J. Sistim Inf. dan Teknol., vol. 3, pp. 132–139, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i3.143.
[11]  M. A. Hasmi, M. Mesran, and B. Nadeak, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Instruktur Fitness Menerapkan Metode Additive Ratio Assessment (Aras) (Studi Kasus : Vizta Gym Medan),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 2, no. 1, pp. 121–129, 2018, doi: 10.30865/komik.v2i1.918.
[12]  P. Informatika et al., “Manusia Dengan Menerapkan Metode Simple Additive Weighting ( Saw ),” no. April, pp. 87–91, 2015.
[13]  A. H. Nasyuha, H. Winata, B. Andika, P. Studi, and S. Informasi, “Analisa perbandingan metode wp dan mfep dalam pemilihan merk pakaian terbaik,” 2017.
[14]  M. Sianturi, J. Tarigan, N. P. Rizanti, and A. D. Cahyadi, “Sistem Pengambilan Keputusan Pemilihan Jurusan Terbaik Pada Kuliah Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” Sensasi, vol. 10, no. 20, pp. 160–164, 2018.
[15]  V. Amalia, D. Syamsuar, and L. Atika, “Komparasi Metode Wp Saw Dan Waspas Dalam Penentuan Penerima Beasiswa Pmdk,” J. Bina Komput., vol. 1, no. 2, pp. 122–132, 2019, doi: 10.33557/binakomputer.v1i2.452.
[16]  V. Amalia, “Jurnal Bina Komputer,” J. Bina Komput., vol. 1, no. 2, pp. 122–132, 2019.
[17]  S. M. Panjaitan, S. O. Manik, and A. Fau, “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menerapkan Metode WASPAS Untuk Menentukan Guru Bidang Kesiswaan,” pp. 614–619, 2019.
[18]  Safrizal,  V.  M.  Sitorus,  and  D.  Napitupulu,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pengangkatan  Guru  Tetap  Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment ( WASPAS ),” vol. 2, no. 2, pp. 10–15, 2018.
[19]  S. Barus, V. M. Sitorus, D. Napitupulu, M. Mesran, and S. Supiyandi, “Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru  Tetap  Menerapkan  Metode  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment  (WASPAS),”  J.  Media  Inform. Budidarma, vol. 2, no. 2, pp. 130–134, 2018, doi: 10.30865/mib.v2i2.594.