KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 3, Desember 2023, Hal 1758-1766 DOI 10.30865/klik.v4i3.1348 https://djournals.com/klik

## Implementasi Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment Untuk Menentukan Mandor Panen Kelapa Sawit
Gellysa Urva * , Welly Desriyati
Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Dumai, Dumai, Indonesia Email: 1,* gellysa.urva@gmail.com, 2 wellydesriyati@gmail.com Email Penulis Korespondensi: gellysa.urva@gmail.com
Abstrak− Kelapa sawit adalah salah satu komoditas pertanian yang memiliki peran penting dalam industri minyak kelapa sawit. Untuk memaksimalkan  produksi  minyak  kelapa  sawit,  diperlukan  manajemen  yang  efisien,  termasuk  pemilihan  mandor  panen  yang berkualitas. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) dalam menentukan mandor panen kelapa sawit yang paling sesuai. Metode WASPAS digunakan dalam penelitian ini karena mampu mengintegrasikan sejumlah kriteria yang relevan untuk mengevaluasi kualitas seorang mandor panen. Kriteria-kriteria tersebut seperti pendidikan,  usia,  pengalaman,  pengetahuan,  kedisiplinan,  kepemimpinan,  serta  loyalitas.  Implementasi  metode  WASPAS  mampu memberikan  hasil  perangkingan  yang  relevan  dengan  kriteria-kriteria  yang  ditentukan.  Sehingga  membuat  pengguna  memiliki gambaran  yang  lebih  lengkap  dan  obyektif  terkait  penentuan  calon  mandor  panen  kelapa  sawit.  Hal  ini  membantu  menghindari keputusan yang terlalu subjektif dan dapat membuat keputusan yang lebih informasional dan tepat.Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Metode WASPAS dapat digunakan efektif untuk menentukan mandor panen yang paling sesuai. Nilai tertinggi yang diperoleh dalam  perangkingan  seleksi  mandor  panen  kelapa  sawit  yaitu  0.863.  Implementasi  metode  WASPAS  yang  digunakan  dapat menentukan  mandor  panen  yang  memiliki  kualifikasi  terbaik  sesuai  dengan  kebutuhan  pengguna  di  perusahaan.  Hal  ini  dapat meningkatkan  produktivitas  dan  efisiensi  panen  kelapa  sawit,  serta  berdampak  positif  pada  industri  minyak  kelapa  sawit  secara keseluruhan.
Kata Kunci: Mandor Panen; Kelapa Sawit; Metode WASPAS; Kriteria
Abstract− Palm oil is an agricultural commodity that has an important role in the palm oil industry. To maximize palm oil production, efficient  management  is  needed,  including  selecting  qualified  harvest  foremen.  This  research  aims  to  implement  the  Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) method in determining the most suitable oil palm harvest foreman. The WASPAS method was used in this research because it is able to integrate a number of relevant criteria to evaluate the quality of a harvest foreman. These criteria include education, age, experience, knowledge, discipline, leadership and loyalty. The implementation of the WASPAS method is able to provide ranking results that are relevant to the specified criteria. So that users have a more complete and objective picture regarding the determination of prospective oil palm harvest foremen. This helps avoid decisions that are too subjective and can make more informed and appropriate decisions. The results of this research show that the WASPAS method can be used effectively to determine  the  most  suitable harvest  foreman.  The highest  score  obtained in the  ranking of  oil  palm  harvest  foreman  selection  was 0.863. Implementation of the WASPAS method used can determine the harvest foreman who has the best qualifications according to the needs of users in the company. This can increase the productivity and efficiency of palm oil harvests, as well as have a positive impact on the palm oil industry as a whole.
Keywords : Harvest Foreman; Palm Oil; WASPAS Method; Criteria

## 1. PENDAHULUAN
Kelapa  sawit  adalah  salah  satu  tanaman  perkebunan  yang memiliki  peran  penting  dalam  industri  pertanian  Indonesia. Produk-produk  yang  dihasilkan  dari  kelapa  sawit,  seperti  minyak  kelapa  sawit,  memiliki  peranan  vital  dalam  pasar global[1].  PT  Putra  Kencana  Agro  merupakan  salah  satu  perusahaan  perkebunan  swasta  yang  ada  di  Indonesia. Manajemen yang efisien dalam perkebunan kelapa sawit menjadi kunci keberhasilan dalam memenuhi kebutuhan industri dan meningkatkan kesejahteraan pekerja[2]. Perusahaan senantiasa berkembang dan mempunyai area perkebunan yang semakin luas tentunya, dimana setiap area membutuhkan tim pemanen yang lebih banyak lagi. Dengan bertambahnya jumlah pemanen, tentu membutuhkan mandor panen yang bertugas sebagai pengawas lapangan yang terkait langsung dengan pemanen dan proses pemanen yang ada dilapangan. Para pemanen yang sudah bertugas memiliki kesempatan untuk  mendapatkan  posisi  satu  tingkat  diatasnya  sebagai  mandor  panen.    Salah  satu  aspek  kunci  dalam  manajemen perkebunan kelapa sawit adalah pemilihan mandor panen yang kompeten. Mandor panen memiliki peran sentral dalam mengawasi  proses  panen,  mengatur  tenaga  kerja,  dan  memastikan  produktivitas  perkebunan.  Mutu  pengawasan  dan pemahaman seorang mandor panen memiliki pengaruh besar terhadap kualitas panen yang dihasilkan.  Oleh karena itu, pemilihan mandor panen yang tepat sangat penting untuk mencapai hasil panen yang optimal. Data para pemanen yang banyak  serta  penyimpanan  data  yang  masih  bersifat  konvensional  tentu  menjadi  faktor  yang  menghambat  dalam penseleksian mandor panen.
Teknik pengambilan  sebuah keputusan  membutuhkan  sebuah  sistem  yang dapat  mengolah  informasi-informasi yang ada berdasarkan kriteria-kriteria yang dibutuhkan[3]. Hasil yang diperoleh dari sebuah  sistem pendukung keputusan harus mampu menjawab permasalahan secara terstruktur di perusahaan ataupun organisasi[4]. Penyelesaian permasalahan melalui  pemanfaatan  data  dan  model  tertentu  untuk  menjadi  sebuah  sistem  informasi  yang  menjadi  dasar  dalam pengambilan sebuah keputusan merupakan defenisi dari sistem pendukung keputusan[5]. Sistem Pendukung Keputusan yang dimplementasikan diharapkan dapat lebih efisien dan efektif dalam proses penentuan mandor panen kelapa sawit. Berbagai  alternatif  yang  ada  dalam  prosesnya  membutuhkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  mampu mendapatkan solusi yang paling tepat serta objektifs dalam menyelesaikan suatu permasalahan[6]. Optimalisasi sebuah
Gellysa Urva, Implementasi Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment Untuk Menentukan Mandor Panen Kelapa Sawit
keputusan  haruslah  berdasarkan  pendekatan  logis    serta  kriteria-kriteria  yang  sesuai  dan  tepat  sasaran[7].  Sistem pendukung keputusan sebagai tools teruntuk para pemangku kepentingan di sebuah perusahaan maupun organisasi guna mengambil keputusan yang dapat meningkatkan kapabilitas pengambil keputusan, akan tetapi bukan menjadi pengganti peran dalam menilai[8].
Metode  WASPAS  ( Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesment )  merupakan  salah  satu  metode  dalam pengambilan  keputusan  multikriteria  yang  digunakan  untuk  mengambil  keputusan  berdasarkan  berbagai  kriteria  atau faktor yang relevan[9]. Metode ini sering digunakan dalam konteks analisis keputusan untuk memilih alternatif terbaik dari  sejumlah  pilihan  yang  tersedia[10].  Metode  WASPAS  termasuk  dalam  kategori  pendekatan  agregatif  dalam pengambilan  keputusan  multikriteria[11].  Pada  metode  WASPAS  semua  kriteria  yang  relevan  diintegrasikan  atau dijumlahkan dengan bobot tertentu untuk menghasilkan nilai total atau skor untuk setiap alternatif[12]. Metode WASPAS memungkinkan pengambilan keputusan berdasarkan preferensi yang dinyatakan melalui bobot kriteria. Dengan kata lain, preferensi pemilik keputusan tercermin dalam bobot kriteria yang diberikan[13]. Metode WASPAS memiliki kelebihan dan kelemahan. Kelebihan dari metode ini meliputi kemudahan implementasi, fleksibilitas dalam menyesuaikan bobot kriteria,  dan  kemampuan  untuk  menangani  banyak  alternatif[14].  Namun,  kekurangan  mencakup  kelemahan  dalam menangani  ketidakpastian  dan  kriteria  yang  tidak  memenuhi  syarat  dengan  baik[15].  Persoalan  terkait  seleksi membutuhkan sebuah metode yang mampu menentukan alternatif terbaik dalam mendukung sebuah keputusan, metode WASPAS    merupakan  salah  satu  metode  yang  memiliki  kemampuan  tersebut[16].  Metode  WASPAS  mampu mengevaluasi serta menentukan rangking dari beberapa alternatif yang ada[17]. Metode ini membantu pihak perusahaan dalam membuat keputusan dengan lebih adil dan merata. Proses pemilihan pun menjadi lebih efesien dan efektif[18]. Melalui  metode  WASPAS  kualitas  sebuah  keputusan dalam  penyeleksian  menjadi  lebih  baik[19].    Metode  WASPAS dapat digunakan dalam berbagai bidang, termasuk bisnis, teknik, lingkungan, dan pengambilan keputusan pemerintah. Penting  untuk  memahami bahwa  metode  ini  mengasumsikan  bahwa  preferensi  dan  bobot  kriteria  adalah  tetap  selama seluruh proses pengambilan keputusan, dan itulah yang menjadi salah satu kunci keberhasilannya[20].
Dalam  beberapa  tahun  terakhir,  metode-metode  pengambilan  keputusan  berbasis  data  telah  menjadi  semakin relevan dalam berbagai bidang, termasuk pertanian. Salah satu metode yang menarik perhatian adalah Metode Weighted Aggregated  Sum  Product  Assessment (WASPAS),  yang  merupakan  pendekatan  yang  memungkinkan  penilaian  yang komprehensif  dan  sistematis  terhadap  kriteria-kriteria  yang  relevan  dalam  pemilihan  mandor  panen.  Artikel  ini  akan membahas implementasi Metode WASPAS dalam konteks pemilihan mandor panen kelapa sawit. Pada artikel ini akan menjelaskan langkah-langkah yang diperlukan untuk mengaplikasikan metode ini, termasuk identifikasi kriteria-kriteria yang relevan, penentuan bobot kriteria, dan perhitungan nilai total untuk setiap calon mandor panen. Selain itu, artikel ini juga membahas manfaat yang dapat diperoleh dari penggunaan metode ini, seperti peningkatan akurasi dalam pemilihan mandor  panen  dan  peningkatan  produktivitas  perkebunan  kelapa  sawit.  Dengan  implementasi  Metode  WASPAS, diharapkan  pemilihan  mandor  panen  kelapa  sawit  dapat  dilakukan  dengan  lebih  efisien  dan  objektif,  serta  mampu meningkatkan  hasil  panen  dan  kesejahteraan  para  pemanen  di  lingkungan  perusahaan  khusunya.  Artikel  ini  akan memberikan wawasan yang berguna bagi para pemangku kepentingan di industri kelapa sawit, peneliti pertanian, dan siapa saja yang tertarik dalam penggunaan pendekatan berbasis data untuk meningkatkan manajemen perkebunan kelapa sawit.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Alur Penelitian
Alur penelitian yang penulis lakukan dapat diuraikan sebagai berikut :
a. Identifikasi Masalah
Sebagai tahap awal pada penelitian ini bermula dengan explore informasi yang terkait dengan kebutuhan user di PT Putra Kencana Agro. Berbagai cara dilakukan untuk mendapatkan informasi seperti melaksanakan wawancara serta observasi  langsung  untuk  mengetahui  permasalahan  terkait  yang  ada  di  Perusahaan.  Selanjutnya  mengevaluasi  hasil berdasarkan wawancara serta observasi yang dilakukan, sehingga menemukan permasalahan yang kemudian dirumuskan dan  mencoba  untuk  mendapatkan  solusi  serta  jawaban  atas  permasalahan  yang  ada.    Mengidentifikasi  masalah  atau permasalahan  yang  ingin  dipecahkan  dalam  konteks  pemilihan  mandor  panen  kelapa  sawit.  Seperti  permasalahan pemilihan mandor yang paling kompeten atau efektif dalam mengelola panen kelapa sawit.
b. Studi Literatur
Tahapan  berikutnya, explore berbagai  sumber  referensi  terkait  yang  disesuaikan  dengan  identifikasi  masalah sebagai penunjang landasan teori secara ilmiah seperti penelitian terdahulu, buku serta jurnal ilmiah  yang terkait. Penulis juga mengumpulkan informasi tentang faktor-faktor yang memengaruhi kinerja mandor dalam perkebunan kelapa sawit serta aspek-aspek yang relevan dengan kelapa sawit.
c. Analisis Data
Pada tahapan ini, menentukan variabel-variabel yang akan digunakan dalam penelitian ini, seperti produktivitas, kualitas kerja, kepatuhan terhadap prosedur kerja, dan lain sebagainya. Selanjutnya pengumpulan data tentang kinerja mandor kelapa sawit. Data ini dapat meliputi hasil panen, kualitas buah kelapa sawit, kehadiran, dan sebagainya.
Gellysa Urva, Implementasi Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment Untuk Menentukan Mandor Panen Kelapa Sawit
d. Implementasi Metode WASPAS
Penelitian ini mengimplementasikan metode WASPAS akan membantu meningkatkan efisiensi dan produktivitas perkebunan kelapa sawit dengan cara menilai dan  meningkatkan kinerja para mandor, yang memainkan peran penting dalam manajemen perkebunan. Memastikan untuk mengikuti etika penelitian dan peraturan yang berlaku selama seluruh proses penelitian.
e. Hasil Seleksi
Setelah melakukan pengelolaan data menggunakan metode WASPAS, kemudian menghasilkan alternatif mandor panen kelapa sawit yang didapat dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Selanjutnya,  memberikan rekomendasi untuk pemilihan mandor panen kelapa sawit berdasarkan metode WASPAS yang diimplementasikan. Setelah memahami hasil dan perangkingan, tahapan berikutnya pengambilan keputusan final untuk memilih mandor panen kelapa sawit yang sesuai dengan kriteria  yang telah ditetapkan.
Uraian penjelasan alur penelitian tersebut digambarkan pada gambar 1 berikut ini:

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.2 Metode WASPAS
Metode  WASPAS  adalah  salah  satu  teknik  dalam  pengambilan  keputusan  multikriteria  yang  digunakan  untuk mengevaluasi dan memilih alternatif berdasarkan sejumlah kriteria tertentu[21]. Metode WASPAS ialah kombinasi dari dua metode yaitu Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP)[22]. Penjelasan tahapan-tahapan proses perhitungan menggunakan metode WASPAS diuraikan sebagai berikut :
a.   Identifikasi Alternatif
Pada  tahapan  ini  menentukan  calon-calon  mandor  panen  kelapa  sawit  yang  akan  dievaluasi.  Tentunya  harus memiliki daftar lengkap calon mandor yang akan dinilai.
b.   Identifikasi Kriteria
Pada  tahapan  ini  menentukan  kriteria  yang  akan  digunakan  untuk  mengevaluasi  calon  mandor  panen.  Hal  ini mencakup faktor-faktor seperti pendidikan, usia, pengalaman, pengetahuan, kedisiplinan, kepemimpinan, loyalitas.
c.   Normalisasi Kriteria
Tahapan ini melakukan normalisasi pada setiap kriteria. Normalisasi dilakukan untuk memastikan bahwa semua kriteria memiliki tingkat bobot yang sama.
Menentukan matriks persamaan :
𝐴 = [ 𝐴 11 𝐴 12 𝐴 1𝑛 . . . 𝐴 𝑚1 𝐴 𝑚1 𝐴 𝑚𝑛 ] (1)
Persamaan untuk kriteria benefit :
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑖 𝑋𝑖𝑗
(2)
Sedangkan  persamaan  untuk  kriteria cost :
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛𝑖 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 (3)
d.   Hitung nilai Alternatif ( 𝑄 𝑖 ) dengan rumus:
Identifikasi Masalah
Studi Literatur Analisis Data Metode WASPAS Hasil Seleksi/Perangkingan
Gellysa Urva, Implementasi Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment Untuk Menentukan Mandor Panen Kelapa Sawit
𝑄 𝑖 = 0.5 ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑊 𝑗 + 0.5 ∏ (𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ) 𝑊 𝑗 (4)
Keterangan : i = Kriteria Benefit atau Cost 𝑋 𝑖𝑗 = Nilai atribut yang dimiliki masing-masing kriteria
𝑄 𝑖 = Nilai Hasil Perhitungan ke i 0.5 = Nilai Ketetapan Max i ( 𝑋 𝑖𝑗 ) = Nilai terbesar dari kriteria Min i ( 𝑋 𝑖𝑗 ) = Nilai terkecil dari kriteria
W = Bobot Kriteria

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Calon mandor panen kelapa sawit diambil dari data pemanen yang sudah divalidasi oleh tim perusahaan dan disesuaikan dengan kebutuhan pengguna.   Terdapat 7 kriteria yang sudah ditentukan, dapat dilihat pada Tabel 1 berikut ini :
Tabel 1. Data Kriteria No  Kode (C) Kriteria Bobot Kriteria  Tipe Kriteria 1 C1 Pendidikan Terakhir 10% Benefit 2 C2 Usia 10% Cost 3 C3 Pengalaman Kerja 15% Benefit 4 C4 Pengetahuan 20% Benefit 5 C5 Kedisiplinan 15% Benefit 6 C6 Kepemimpinan 15% Benefit 7 C7 Loyalitas 15% Benefit
Setelah  menentukan  kriteria,  bobot  masing-masing  kriteria  dan  tipe  kriteria,  langkah  berikutnya  menentukan konversi nilai bobot dari masing-masing sub kriteria. Konversi nilai bobot dari sub kriteria dapat dilihat pada Tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Nilai Bobot Sub Kriteria No  Kriteria Sub Kriteria Nilai 1 Pendidikan Terakhir   SMA/SMK 1 DIII/S1 2 2 Usia < 30 Tahun 1 31 – 35 Tahun 2 > 35 Tahun 3 3 Pengalaman Kerja 0 – 2 Tahun 1 3 – 5 Tahun 2 >5 Tahun 3 4 Pengetahuan Cukup Baik 1 Baik 2 Sangat Baik 3 5 Kedisiplinan Cukup Disiplin  1 Disiplin 2 Sangat Disiplin  3 6 Kepemimpinan Kurang Bagus 1 Cukup Bagus 2 Bagus 3 Sangat Bagus 4 7 Loyalitas Cukup Loyal 1 Loyal 2 Sangat Loyal 3
Tahapan selanjutnya, pada Tabel 3 berikut dilampirkan hasil data calon mandor panen kelapa sawit yang telah dikonversi:
Tabel 3. Data Calon Mandor Panen No Nama C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7
1 Anggianto Situmorang 3 3 1 1 1 4 3 2 Yoga Tunias 3 2 2 1 1 3 2 3 Safriadi Sibutar 2 1 2 1 1 4 2

## Gellysa Urva, Implementasi Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment Untuk Menentukan Mandor Panen
Langkah  berikutnya  menentukan  nilai  dari  matriks  keputusan,  dapat  dilihat  matriks  keputusan  dari  data  calon mandor panen kelapa sawit berikut ini :
𝑿 = [ 3 3 1 1 1 4 3 3 2 2 1 1 3 2 2 1 2 1 1 4 2 3 2 2 1 1 3 3 3 3 2 1 1 3 2 3 3 2 1 2 3 3 3 3 1 2 2 3 2 3 3 2 3 2 4 3 3 2 2 1 2 4 3 2 3 1 3 3 3 3 2 3 1 2 3 4 2 2 3 2 2 2 4 2 3 3 2 2 2 3 3 3 2 3 2 1 3 2 3 3 2 3 3 4 3]
Langkah selanjutnya yaitu menghitung nilai matriks normalisasi dari matriks keputusan diatas. Namun terlebih dahulu harus mengetahui nilai maksimum untuk kriteria benefit dan minimum untuk kriteria cost dari setiap kriteria yang ada di matriks keputusan.
𝑀𝑎𝑥 1 = 3, 𝑀𝑖𝑛 2 = 1, 𝑀𝑎𝑥 3 = 3, 𝑀𝑎𝑥 4 = 3, 𝑀𝑎𝑥 5 = 3, 𝑀𝑎𝑥 6 = 4, 𝑀𝑎𝑥 7 =3
Setelah  mengetahui  nilai  maksimum  dan  minimum  dari  kriteria  yang  ada  pada  matriks  keputusan, langkah selanjutnya menghitung nilai matriks normalisasi dengan rumus yang sudah dijelaskan sebelumnya. Hasil nilai matriks normalisasi dapat dilihat dibawah ini.
𝑿 = [ 1 0.33 0.33 0.33 0.33 1 1 1 0.5 0.67 0.33 0.33 0.75 0.67 0.67 1 0.67 0.33 0.33 1 0.67 1 0.5 0.67 0.33 0.33 0.75 1 1 0.33 0.67 0.33 0.33 0.75 0.67 1 0.33 0.67 0.33 0.67 0.75 1 1 0.33 0.33 0.67 0.67 0.75 0.67 1 0.33 0.67 1 0.67 1 1 1 0.5 0.67 0.33 0.67 1 1 0.67 0.33 0.33 1 1 0.75 1 0.67 0.33 0.33 0.67 1 1 0.67 0.67 0.33 0.67 0.67 0.67 1 0.67 1 0.33 0.67 0.67 0.67 0.75 1 1 0.5 1 0.67 0.33 0.75 0.67
1 0.33 0.67
1
1 1
1 ]
Langkah  berikutnya,  menghitung  nilai  preferensi  dari  nilai  matriks  normalisasi  dengan  rumus  yang  sudah dipaparkan sebelumnya.
Q 1 = 0.5 ∑((1 ∗ 0.1) + (0.33 ∗ 0.1) + (0.33 ∗ 0.15) + (0.33 ∗ 0.2) + (0.33 ∗ 0.15) + (1 ∗ 0.15))
+ (1 ∗ 0.15) +  0.5  ∏(1 0.1 ∗ 0.33 0.1 ∗ 0.33 0.15 ∗ 0.33 0.2 ∗ 0.33 0.15 ∗ 1 0.15 ∗ 1 0.15 )
4 Arfendi 3 2 2 1 1 3 3 5 Baharum 3 3 2 1 1 3 2 6 Delon Bintang Dzaki 3 3 2 1 2 3 3 7 Dandi Dharmawan 3 3 1 2 2 3 2 8 Dudih 3 3 2 3 2 4 3 9 Peter Humoan 3 2 2 1 2 4 3 10 Hamizar 2 3 1 3 3 3 3 11 Sukamto 2 3 1 2 3 4 2 12 Sugiyanto 2 3 2 2 2 4 2 13 Nukman Litungga 3 3 2 2 2 3 3 14 Sumo Febrian 3 2 3 2 1 3 2 15 Bagus Dwiantoro 3 3 2 3 3 4 3
Gellysa Urva, Implementasi Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment Untuk Menentukan Mandor Panen Kelapa Sawit
= (0.5 * 0.598) + (0.5 * 0.514) = 0.556
Perhitungan  dilakukan dengan  cara  yang  sama  untuk    mendapatkan    nilai  preferensi  selanjutnya.  Adapun  nilai akhir prefensi dapat dilihat pada Tabel 4 berikut ini :
Tabel 4. Nilai Preferensi No Calon Mandor Kriteria Bobot Nilai Kriteria WSM WPM Nilai Preferensi 1 Anggianto Situmorang C1 0.1 1 0.1 1.000 0.556 C2 0.1 0.33 0.033 0.895 C3 0.15 0.33 0.0495 0.847 C4 0.2 0.33 0.066 0.801 C5 0.15 0.33 0.0495 0.847 C6 0.15 1 0.15 1.000 C7 0.15 1 0.15 1.000 2 Yoga Tunias C1 0.1 1 0.1 1 0.558 C2 0.1 0.5 0.05 0.933033 C3 0.15 0.67 0.1005 0.9416971 C4 0.2 0.33 0.066 0.8011296 C5 0.15 0.33 0.0495 0.8467927 C6 0.15 0.75 0.1125 0.9577655 C7 0.15 0.67 0.1005 0.9416971 3 Safriadi Sibutar C1 0.1 0.67 0.067 0.9607436 0.606 C2 0.1 1 0.1 1 C3 0.15 0.67 0.1005 0.941697 C4 0.2 0.33 0.066 0.80113 C5 0.15 0.33 0.0495 0.846793 C6 0.15 1 0.15 1 C7 0.15 0.67 0.1005 0.941697 4 Arfendi C1 0.1 1 0.1 1 0.600 C2 0.1 0.5 0.05 0.933033 C3 0.15 0.67 0.1005 0.941697 C4 0.2 0.33 0.066 0.80113 C5 0.15 0.33 0.0495 0.846793 C6 0.15 0.75 0.1125 0.957766 C7 0.15 1 0.15 1 5 Baharum C1 0.1 1 0.1 1 0.539 C2 0.1 0.33 0.033 0.8950584 C3 0.15 0.67 0.1005 0.9416971 C4 0.2 0.33 0.066 0.8011296 C5 0.15 0.33 0.0495 0.8467927 C6 0.15 0.75 0.1125 0.9577655 C7 0.15 0.67 0.1005 0.9416971 6 Delon Bintang Dzaki C1 0.1 1 0.1 1 0.636 C2 0.1 0.33 0.033 0.8950584 C3 0.15 0.67 0.1005 0.9416971 C4 0.2 0.33 0.066 0.8011296 C5 0.15 0.67 0.1005 0.9416971 C6 0.15 0.75 0.1125 0.9577655 C7 0.15 1 0.15 1 7 Dandi Dharmawan C1 0.1 1 0.1 1 0.612 C2 0.1 0.33 0.033 0.8950584 C3 0.15 0.33 0.0495 0.8467927 C4 0.2 0.67 0.134 0.9230282 C5 0.15 0.67 0.1005 0.9416971 C6 0.15 0.75 0.1125 0.9577655 C7 0.15 0.67 0.1005 0.9416971 8 Dudih C1 0.1 1 0.1 1 0.814 C2 0.1 0.33 0.033 0.8950584 C3 0.15 0.67 0.1005 0.9416971 C4 0.2 1 0.2 1 C5 0.15 0.67 0.1005 0.9416971
Gellysa Urva, Implementasi Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment Untuk Menentukan Mandor Panen Kelapa Sawit
C6 0.15 1 0.15 1 C7 0.15 1 0.15 1 9 Peter Humoan C1 0.1 1 0.1 1 0.690 C2 0.1 0.5 0.05 0.933033 C3 0.15 0.67 0.1005 0.9416971 C4 0.2 0.33 0.066 0.8011296 C5 0.15 0.67 0.1005 0.9416971 C6 0.15 1 0.15 1 C7 0.15 1 0.15 1 10 Hamizar C1 0.1 0.67 0.067 0.9607436 0.730 C2 0.1 0.33 0.033 0.8950584 C3 0.15 0.33 0.0495 0.8467927 C4 0.2 1 0.2 1 C5 0.15 1 0.15 1 C6 0.15 0.75 0.1125 0.9577655 C7 0.15 1 0.15 1 11 Sukamto C1 0.1 0.67 0.067 0.9607436 0.658 C2 0.1 0.33 0.033 0.8950584 C3 0.15 0.33 0.0495 0.8467927 C4 0.2 0.67 0.134 0.9230282 C5 0.15 1 0.15 1 C6 0.15 1 0.15 1 C7 0.15 0.67 0.1005 0.9416971 12 Sugiyanto C1 0.1 0.67 0.067 0.9607436 0.674 C2 0.1 0.33 0.033 0.8950584 C3 0.15 0.67 0.1005 0.9416971 C4 0.2 0.67 0.134 0.9230282 C5 0.15 0.67 0.1005 0.9416971 C6 0.15 1 0.15 1 C7 0.15 0.67 0.1005 0.9416971 13 Nukman Litungga C1 0.1 1 0.1 1 0.716 C2 0.1 0.33 0.033 0.8950584 C3 0.15 0.67 0.1005 0.9416971 C4 0.2 0.67 0.134 0.9230282 C5 0.15 0.67 0.1005 0.9416971 C6 0.15 0.75 0.1125 0.9577655 C7 0.15 1 0.15 1 14 Sumo Febrian C1 0.1 1 0.1 1 0.677 C2 0.1 0.5 0.05 0.933033 C3 0.15 1 0.15 1 C4 0.2 0.67 0.134 0.9230282 C5 0.15 0.33 0.0495 0.8467927 C6 0.15 0.75 0.1125 0.9577655 C7 0.15 0.67 0.1005 0.9416971 15 Bagus Dwiantoro C1 0.1 1 0.1 1 0.863 C2 0.1 0.33 0.033 0.8950584 C3 0.15 0.67 0.1005 0.9416971 C4 0.2 1 0.2 1 C5 0.15 1 0.15 1 C6 0.15 1 0.15 1 C7 0.15 1 0.15 1
Berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  nilai  preferensi  yang  didapat,  langkah  berikutnya  merangking  nilai  yang didapatkan  oleh  masing-masing  calon  mandor panen kelawa  sawit.  Namun  ada  nilai  ambang yang  menjadi ketentuan penilaian untuk kelayakan calon mandor panen kelapa sawit. Jika nilai yang didapat oleh calon mandor kurang dari 0.5 maka  proses seleksi tidak bisa dilanjutkan atau calon mandor tidak layakdirekomendasikan. Perangkingan calon mandor panen kelapa sawit dapat dilihat pada Tabel 5 berikut ini:
Tabel 5. Hasil Perangkingan Ranking Nama Nilai 1 Bagus Dwiantoro 0.863 2 Dudih 0.814
Gellysa Urva, Implementasi Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment Untuk Menentukan Mandor Panen Kelapa Sawit
3 Hamizar 0.730 4 Nukman Litungga 0.716 5 Peter Humoan 0.690 6 Sumo Febrian 0.677 7 Sugiyanto 0.674 8 Sukamto 0.658 9 Delon Bintang Dzaki 0.636 10 Dandi Dharmawan 0.612 11 Safriadi Sibutar 0.606 12 Arfendi 0.600 13 Yoga Tunias 0.558 14 Anggianto Situmorang 0.556 15 Baharum 0.539
Berdasarkan  hasil  akhir  dari  proses  seleksi  calon  mandor  panen  kelapa  sawit  dengan  menggunakan  metode WASPAS dapat dilihat semau calon mandor panen memiliki kemampuan yang layak untuk menjadi mandor panen kelapa sawit. Nilai tertinggi diperoleh oleh Bagus Dwiantoro dengan skor 0.863. Proses seleksi yang menghasilkan rangking ini menjadi  pedoman  yang  dapat  membantu  para  pengguna  dalam  menentukan  mandor  panen  kelapa  sawit.  Akan  tetapi keputusan akhir tetap menjadi hak mutlak dari pengguna di perusahaan.

## 4. KESIMPULAN
Impementasi metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment untuk pemilihan mandor panen kelapa sawit dapat menjadi  alat  yang  berguna  dalam  pemilihan  mandor  panen  kelapa  sawit,  terutama  jika  digunakan  dengan  bijak,  serta mempertimbangkan dengan cermat kriteria, bobot, dan konteks yang relevan. Penentuan bobot pada setiap kriteria yang relevan  dalam  pemilihan  mandor  panen  dapat  menyesuaikan  penilaian  sesuai  dengan  preferensi  dan  kepentingan pengguna. Kemampuan metode WASPAS memproses banyak kriteria secara simultan, sehingga menciptakan gambaran yang lebih lengkap dan obyektif tentang calon mandor panen kelapa sawit. Ini membantu menghindari keputusan yang terlalu subjektif dan dapat membuat keputusan  yang lebih informasional dan tepat. Implementasi metode WASPAS ini dapat membantu meningkatkan kualitas manajemen kebun kelapa sawit dan hasil panen yang lebih baik.

## REFERENCES
[1] G. N. Yücenur and A. Ipekçi, “SWARA / WASPAS methods for a marine current energy plant location selection problem,” vol. 163, 2021.
[2] U. Kumar, S. Jeet, D. Kumar, M. Kumar, and K. Kumari, “Materials Today : Proceedings Optimization of industrial coatings tribological parameters by studying its application on mechanical components using Taguchi coupled WASPAS method,” Mater. Today Proc. , vol. 50, pp. 1405–1412, 2022.
[3] G. Urva and W. Desriyati, “Seleksi Penerima Bantuan Pangan Istimewa Menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique,” vol. 7, no. April, pp. 898–909, 2023.
[4] H. Geranian and M. Nakhaei, “Application of multivariate decision - making algorithms in the mineral potential mapping ; Case study : West Basiran , South Khorasan Province,” vol. 1, no. 1, pp. 13–21, 2023.
[5] J.  W.  Soetjipto,  E.  Hidayah,  A.  L.  Dewi,  and  W.  Y.  Widiarti,  “AN  APPROACH  FOR  IRRIGATION  NETWORK REHABILITATION,” vol. 25, no. 110, pp. 49–58, 2023.
[6] H.  Kamali,  M.  Mehrpooya,  S.  Hamed,  and  M.  Reza,  “Thermally  regenerative  electrochemical  refrigerators decision-making process and multi-objective optimization,” Energy Convers. Manag. , vol. 252, no. July 2021, p. 115060, 2022.
[7] M. Rahman, A. B. M. M. Bari, S. Mithun, and A. Taghipour, “Resources , Conservation & Recycling Advances Sustainable supplier selection in the textile dyeing industry :  An integrated multi-criteria decision analytics approach,” Resour.  Conserv. Recycl. Adv. , vol. 15, no. September, p. 200117, 2022.
[8] C. Wang, N. Nguyen, and T. Dang, “A Two-Stage Multiple Criteria Decision Making for Site Selection of Solar Photovoltaic ( PV ) Power Plant : A Case Study in Taiwan,” 2021.
[9] C. N. Rao and M. Sujatha, “A CONSENSUS-BASED FERMATEAN FUZZY WASPAS METHODOLOGY FOR SELECTION OF HEALTHCARE,” vol. 6, no. 2, pp. 600–619, 2023.
[10]  F. Barbara, M. Ângelo, and L. Moreira, “ScienceDirect ScienceDirect Interactive Internet-based Tool Proposal for the WASPAS method : a contribution for decision-making process Interactive Internet-based Proposal for the WASPAS method : a contribution for decision-making process,” Procedia Comput. Sci. , vol. 221, pp. 200–207, 2023.
[11]  N.  K.  Daulay,  B.  Intan,  and  M.  Irvai,  “Comparison  of  the  WASPAS  and  MOORA  Methods  in  Providing  Single  Tuition Scholarships,” vol. 5, no. 1, pp. 84–94, 2021.
[12]  A.  F.  Ahmed,  “Evaluation  Of  Dynamic  Mechanical  Properties  Of  Composites  Using  The  Weighted  Aggregate  Product Assessment ( WASPAS ),” vol. 11, no. 4, pp. 742–747, 2023.
[13]  V.  J.  Pandurang,  “Contemporaneity of  Language  and  Literature  in  the  Robotized  Millennium  Evaluating  Teachers  In  Higher Education Using WASPAS Method,” vol. 3, no. 2, pp. 46–52, 2021.
[14]  S. Kumar, G. Vaid, S. Kaur, R. Kumar, and M. Singh, “Materials Today : Proceedings Application of multi-criteria decision- making theory with VIKOR-WASPAS-Entropy methods : A case study of silent Genset,” Mater. Today Proc. , vol. 50, pp. 2416– 2423, 2022.
[15]  R. De Janeiro, “Use of the WASPAS Method to Select Suitable Helicopters for,” 2023.

## Gellysa Urva, Implementasi Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment Untuk Menentukan Mandor Panen
[16]  M.  Deveci,  R.  Krishankumar,  and  R.  T.  Deveci,  “Prioritization  of  healthcare  systems  during  pandemics  using  Cronbach  ’  s measure based fuzzy WASPAS approach,” Ann. Oper. Res. , vol. 328, no. 1, pp. 279–307, 2023.
[17]  M. R. Amit, “Selection of E-Waste Mitigation Strategies using Weighted Aggregated Sum Product Assessment ( WASPAS ) method,” vol. 1, no. 2, pp. 99–105, 2021.
[18]  A.  Petrovas,  R.  Bausys,  and  E.  K.  Zavadskas,  “CCC  Publications  Gestalt  Principles  Governed  Fitness  Function  for  Genetic Pythagorean Neutrosophic WASPAS Game Scene Generation,” 2023.
[19]  A. Perec and A. Radomska-zalas, “ScienceDirect ScienceDirect WASPAS Optimization in Advanced Manufacturing WASPAS Optimization in Advanced Manufacturing,” Procedia Comput. Sci. , vol. 207, pp. 1193–1200, 2022.
[20]  A. Baykasoğlu and İ. Gölcük, “Revisiting ranking accuracy within WASPAS method,” Kybernetes , vol. 49, no. 3, pp. 885–895, Jan. 2020.
[21]  D. Kumar, B. Sahu, D. Kumar, A. Barua, and S. Jeet, “Materials Today : Proceedings Application of progressive hybrid RSM- WASPAS-grey  wolf  method  for  parametric  optimization  of  dissimilar  metal  welded  joints  in  FSSW  process,” Mater.  Today Proc. , vol. 50, pp. 766–772, 2022.
[22]  M. Deveci, I. Gokasar, D. Pamucar, D. M. Coffman, and E. Papadonikolaki, “Safe E-scooter operation alternative prioritization using a q-rung orthopair Fuzzy Einstein based WASPAS approach,” J. Clean. Prod. , vol. 347, no. January, p. 131239, 2022.