Volume 2, Nomor 1, September 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i1.2455

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Marketing Terbaik di PT. Alfa Scorph Menggunakan Metode COPRAS

## Alwali Daini Udda Siregar, Nelly Astuti Hasibuan, Fadlina
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: walisiregar123@gmail.com Submitted: 02/09/2020 ; Accepted: 27/09/2020 ; Published: 30/09/2020
Abstrak– Dari berbagai fungsi yang ada dalam suatu perusahaan yang bergerak dalam dunia  bisnis, fungsi pemasaran atau marketing function merupakan salah satu fungsi yang amat vital dan strategis bagi perusahaan yang bersangkutan. Pesatnya perkembangan dunia bisnis yang disertai dengan semakin ketatnya persaingan usaha, justru semakin memantapkan kedudukan aspek pemasaran pada kedudukan yang vital dan strategis tersebut, Sales merupakan pekerjaan yang paling banyak dibutuhkan perusahaan,  10  spesialisasi  tersebut,  total  lowongan  untuk  sales  adalah  19%,  disusul  financial  dan  bangkir  sebesar  18%, sementara IT/komunikasi dengan jumlah 13%. Lowongan pekerjaan sebagai sales banyak tersedia, tetapi sepi peminat, karena itu  perusahaan  sulit  mencari  karyawan  bagian  penjualan  Metode  COPRAS  mengasumsikan  ketergantungan  langsung  dan proporsional dari tingkat signifikansi dan utilitas dari alternatif yang ada dengan adanya kriteria yang saling bertentangan. Ini memperhitungkan kinerja alternatif sehubungan dengan kriteria yang berbeda dan juga bobot kriteria yang sesuai. Metode ini memilih  keputusan  terbaik  mengingat  solusi  ideal  dan  ideal-terburuk.  Metode  COPRAS  yang  digunakan  di  sini  untuk pengambilan  keputusan  di  lingkungan  manufaktur  mengadopsi  peringkat  prosedur  enam  tahap dan  mengevaluasi  alternatif dalam hal tingkat  kepentingan  dan kegunaannya.  Metode  COPRAS  memiliki  kemampuan  untuk  memperhitungkan  kriteria positif (menguntungkan) dan negatif (tidak menguntungkan), yang dapat dinilai secara terpisah dalam proses evaluasi. Fitur terpenting yang membuat metode COPRAS lebih unggul dari metode lainnya adalah dapat digunakan untuk menghitung tingkat utilitas alternatif yang menunjukkan sejauh mana alternatif yang diambil untuk perbandingan
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Sales, Marketing, COPRAS
Abstract– Of  the  various  functions  that  exist  in  a  company  engaged  in  the  business  world,  the  function  of  marketing  or marketing functions is a very vital and strategic function for the company concerned. The rapid development of the business world,  accompanied  by  increasingly  intense  business  competition,  has  actually  strengthened  the  position  of  the  marketing aspect of this vital and strategic position, Sales are the jobs most needed by the company, these 10 specialties, total vacancies for sales are 19%, followed by financial default by 18%, while IT / communication amounts to 13%. Job vacancies as sales are widely  available,  but  lack  of  interest,  therefore  companies  find  it  difficult  to  find  employees  in  the  sales  department  The COPRAS method assumes a direct and proportional dependence on the level of significance and utility of the alternatives in the presence of conflicting criteria. This takes into account the performance of alternatives with respect to different criteria and also the weight of the appropriate criteria. This method chooses the best decision considering the ideal and ideal solution  - worst. The COPRAS method used here for decision making in the manufacturing environment adopts a six-stage procedure ranking and evaluates alternatives in terms of their level of importance and usefulness. The COPRAS method has the ability to take into account positive (favorable) and negative (unfavorable) criteria, which can be assessed separately in the evaluation process. The most important feature that makes the COPRAS method superior to other methods is that it can be used to calculate the level of alternative utility that shows the extent to which alternatives are taken for comparison
Keywords : Decision Support Systems, Sales, Marketing, COPRAS.

## 1. PENDAHULUAN
Sales ialah pekerja yang menjual dan mempromosikan produk PT Alfa Scorpii Kotapinang  kepada masyarakat yang ada di sekeliling, agar produk yang mau di jual tersebut dapat diketahui dan dipahami oleh calon konsumen dan disitu sales marketing menjelaskan tentang produk sepeda motor kepada konsumen supaya calon konsumen yang mau membeli sepeda motor tahu tentang produk yang diinginkan dan syarat yang dipersiapkan baik dibeli secara cash atau pun credit. Dan disini juga  sales mempunyai target yang ditentukan oleh perusahaan PT Alfa Scorpii kotapinang untuk bisa dikejar dan digapai oleh setiap sales marketing, dan apabila ada sales marketing yang  dapat  mengejar  target  maka  perusahaan  PT Alfa  Scorpii  kotapinang  akan  memberikan  bonus  dan  komisi tambahan dan lain-lain.
PT Alfa Scorpii ialah perusahaan yang menjual produk sepeda motor yang bermesin Yamaha, dan didalam perusahaan  tersebut  ada  pekerja  karyawan  dan  sales  marketing  yang  menjalankan  tugasnya    masing-masing. Diperusahaan PT Alfa Scorpii kotapinang penekanannya terhadap setiap karyawan atau pun sales marketing ialah fokus pada penjualan sepeda motor Yamaha, dan disini juga sales marketing mempunyai beban yang tidak sama seperti  karyawan  tetap  di  PT  Alfa  Scorpii,  misal  karyawan  tetap  mempunyai  gaji  tiap  bulan  sedangkan  sales marketing  belum  ada  gaji  tetap  yang  diberikan  perusahaan,  oleh  karna  itu  disini  perusahaan    PT  Alfa  Scorpii kotapinang akan memberikan pembelajaran atau pun tranning agar sales marketing tahu maksud dan tujuannya. PT  Alfa  Scorpii  kotapinang  akan  menentukan  atau  memilih  sales  marketing  terbaik  apabila  memenuhi  kriteria yang sudah dituliskan oleh kepala perusahaan PT Alfa Scorpii kotapinang sebanyak 6 buah yaitu keahlian, kualitas kerja,  disiplin,  kehadiran,  penjualan  dan  kejujuran,  ini  penilaian  yang  dituliskan  oleh  kepala  atau  menejer perusahaan dan ditentukan oleh koordinator sales supaya sales marketing dapat menjalankan dengan baik sesuai aturannya  agar  mereka  yang  memenuhi  kriteria  yang  diatas  akan  diberikan  tunjangan  berupa Reward dari
Volume 2, Nomor 1, September 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i1.2455
perusahaan setiap bulan, akumulasi pencapaian selama 1 tahun sales mendapatkan undian Tour luar negri dan juga sales marketing akan di kontrak dan mempunyai gaji pokok sesuai UMK tiap bulan, PT Alfa Scorpii Kotapinang juga mempunyai prosedur dan aturan yang harus dijaga dan dijalankan supaya komitmen dalam penjualan dapat berjalan dengan maksimal.
Sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem yang berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambilan  keputusan  dengan  memanfaatkan  data  dan  model  tertentu  untuk  memecahkan  berbagai  persoalan yang tidak terstruktur. Sistem ini adalah salah satu cara yang tepat untuk berbagai kalangan dalam memilih sesuatu. Sering  kali manusia tidak puas dengan apa yang  dipilihnya sehingga ada rasa penyesalan, setelah  memilihnya. Sistem  pendukung  keputusan  sangat  penting  dalam  pribadi  kita  masing-masing.  Sistem  pendukiung  keputusan juga  merupakan  sistem  dibawah  kontrol  seseorang  atau  banyak  pengambil  keputusan  yang  dapat  membantu aktivitas  pembuatan  keputusan  dengan  jalan  menyediakan  alat  bantu  dan  pengambilan  keputusan  agar keputusan yang diambil bisa didapat dengan efektif dan efesien[1].
Pada  penerapannya  sistem  ini  menggunakan  metode  untuk  melakukan  analisis  pengambilan  suatu keputusan, seperti Complex Proportional Assessment (Copras), Weighted Sum Model (WSM), Weighted Product Model (WPM), Visekriterijumska  Optimizacija  I  Kompromisno  Resenje (Vikor), Analytic  Hierarchy  Process (AHP), Elimination and Choice Translation Reality (ELECTRE)[2]–[4]. Pada penelitian sebelumnya yang dilakukan di Dinas Pertanian dalam jurnal “ Implementation of Complex Proportional Assessment Method in the Selection of Mango Seeds”, bahwa metode COPRAS  dapat  membantu dan mengembangkan jurnal  tersebut[5]. Untuk itu penulis berniat membuat  metode COPRAS  dalam  penelitian skripsi  saya  dalam  pemilihan  sales  marketing  terbaik  di  PT.  ALFA  SCORPII.  Karena  metode  copras  dapat meanenatukan jumlah pemilihan sales marketing terbaik berdasarkan kriteria-kriteria di PT SCORPII.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support System (DSS) biasanya dibangun untuk mendukung solusi atas  suatu  masalah  atau  untuk  suatu  peluang.  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  digunakan  dalam pengambilan keputusan. Aplikasi sistem pendukung keputusan menggunakan CBIS ( Computer Based Information System )  yang fleksibel ,    interaktif,  dan  dapat  diadaptasi,    yang  dikembangkan  untuk  mendukung  solusi  atas masalah manajemen spesifikasi yang tidak terstruktur[6], [7].
Sistem pendukung keputusan merupakan sebagai sistem berbasis komputer yang terdiri dari tiga komponen yang  saling  berinteraksi,  sistem  bahasa  (mekanisme  untuk  memberikan  komunikasi  antara  pengguna  dan komponen sistem pendukung keputusan lain), sistem pengetahuan (respositori pengetahuan doamin masalah yang ada pada sistem pendukung keputusan atau sebagai data atau sebagai prosedur), dan sistem pemprosesan masalah (hubungan antara dua komponen lainnya, terdiri dari  satu  atau lebih kapasitas manipulasi  masalah umum yang diperlukan  untuk  pengambilan  keputusan.  SPK    bertujuan    untuk    menyediakan  informasi,  membimbing, memberikan  prediksi  serta  mengarahkan  kepada  pengguna  informasi  agar  dapat  melakukan  pengambilan keputusan dengan lebih baik[8], [9].

## 2.2 Metode Complex Proportional Assessment (COPRAS)
Metode COPRAS mengasumsikan ketergantungan langsung dan proporsional dari tingkat signifikansi dan utilitas dari alternatif yang ada dengan adanya kriteria yang saling bertentangan. Ini memperhitungkan kinerja alternatif sehubungan  dengan  kriteria  yang  berbeda  dan  juga  bobot  kriteria  yang  sesuai.  Metode  ini  memilih  keputusan terbaik mengingat solusi ideal dan ideal-terburuk. Metode COPRAS yang digunakan di sini untuk pengambilan keputusan  di  lingkungan  manufaktur  mengadopsi  peringkat  prosedur  enam  tahap  dan  mengevaluasi  alternatif dalam  hal  tingkat  kepentingan  dan  kegunaannya.  Metode  COPRAS  memiliki  kemampuan  untuk memperhitungkan kriteria positif (menguntungkan) dan negatif (tidak menguntungkan), yang dapat dinilai secara terpisah dalam proses evaluasi. Fitur terpenting yang membuat metode COPRAS lebih unggul dari metode lainnya adalah dapat digunakan untuk menghitung tingkat utilitas alternatif yang menunjukkan sejauh mana alternatif yang diambil untuk perbandingan[10]–[12].
Langkah-langkah metode COPRAS [5] sebagai berikut: Langkah  1:  Menormalkan  matriks  keputusan  dengan  menggunakan  prosedur  normalisasi  linier.  Tujuan normalisasi  adalah  untuk  mendapatkan  nilai  berdimensi  dari  kriteria  yang  berbeda  sehingga  semuanya  dapat dibandingkan.
Langkah 2: Tentukan matriks keputusan normalisasi tertimbang, D. D= [𝑦 𝑖𝑗 ] 𝑥𝑚𝑛 = 𝑟 𝑖𝑗 x 𝑤 𝑗 (i=1, 2,…,m; j = 1,2,…,n)  ............................................................................  (1)
Jumlah nilai normalisasi tertimbang tak berdimensi dari masing-masing kriteria selalu sama dengan bobot kriteria tersebut.
∑ y ij m i=1 = w j ..................................................................................................................................  (2)
Volume 2, Nomor 1, September 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i1.2455
Dengan  demikian,  dapat  dikatakan  bahwa  bobot, 𝑤 𝑗 dari 𝑗 𝑡ℎ kriteria  tersebut  didistribusikan  secara proporsional di antara semua alternatif sesuai dengan nilai normalisasi tertimbang, 𝑦 𝑖𝑗 .
Langkah 3: Jumlah nilai normalisasi tertimbang dihitung untuk atribut menguntungkan dan tidak menguntungkan dengan menggunakan persamaan berikut:
S +i = ∑ y +ij n j=1 ...............................................................................................................................  (3)
S −i = ∑ y −ij n j=1 ...............................................................................................................................  (4) Dimana 𝑦 +𝑖𝑗 dan 𝑦 −𝑖𝑗 adalah  nilai  normalisasi  tertimbang  untuk  atribut  yang  menguntungkan  dan  tidak menguntungkan. Semakin besar nilai 𝑆 +𝑖 , semakin baik alternatifnya; Dan semakin rendah nilai 𝑆 −𝑖 , semakin baik alternatifnya.  Nilai 𝑆 +𝑖 dan 𝑆 −𝑖 mengungkapkan  tingkat  tujuan  yang  dicapai  oleh  masing-masing  alternatif. Bagaimanapun,  jumlah  ' pluses' 𝑆 +𝑖 dan  ' minus ' 𝑆 −𝑖 dari  alternatif  selalu  sama  dengan  jumlah  bobot  untuk  atribut menguntungkan dan tidak menguntungkan seperti yang diungkapkan oleh persamaan berikut.
S + = ∑ S +i m i=1 = ∑ ∑ y +ij n j=1 m i=1 .....................................................................................................  (5) S − = ∑ S −i m i=1 = ∑ ∑ y −ij n j=1 m i=1 ......................................................................................................  (6)
Langkah 4: Tentukan signifikansi alternatif berdasarkan penentuan alternatif positif alternatif 𝑆 +𝑖 dan negatif 𝑆 −𝑖 . Langkah 5: Tentukan signifikansi atau prioritas relatif ( 𝑄 𝑖 ) dari alternatifnya.
𝑄 𝑖 =   𝑆 +𝑖 + 𝑆 − min ∑ 𝑆−𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑆 − 𝑖 ∑ (𝑆−𝑚𝑖𝑛/𝑆−𝑖)
𝑚 𝑖=1
(i=1,2,…,m)  .....................................................................................  (7)
Dimana 𝑆 −𝑚𝑖𝑛 adalah nilai minimum 𝑆 −𝑖 . Semakin besar nilai 𝑄 𝑖 , semakin tinggi prioritas alternatif. Nilai signifikansi  relatif  suatu  alternatif  menunjukkan  tingkat  kepuasan  yang  dicapai  oleh  alternatif  itu.  Alternatif dengan nilai signifikansi relatif tertinggi ( 𝑄 𝑚𝑎𝑥 ) adalah pilihan terbaik di antara alternatif kandidat. Langkah 6:  Hitung  utilitas kuantitatif  ( 𝑈 𝑖 )  untuk 𝑖 𝑡ℎ alternatif lain. Tingkat utilitas alternatif yang mengarah ke peringkat lengkap dari  alternatif kandidat ditentukan dengan membandingkan prioritas semua alternatif dengan yang paling efisien dan dapat dinyatakan sebagai berikut:
𝑈 𝑖 = [ 𝑄 𝑖 𝑄 𝑚𝑎𝑥 ]x 100% ..........................................................................................................................  (8)
Dimana 𝑄 𝑚𝑎𝑥 adalah nilai signifikansi relatif maksimum. Nilai utilitas ini berkisar antara 0% sampai 100%. Dengan  demikian,  pendekatan  ini  memungkinkan  untuk  mengevaluasi  ketergantungan  langsung  dan proporsional  terhadap  tingkat  kepentingan  dan  utilitas  dari  alternatif  yang  dipertimbangkan  dalam  masalah pengambilan keputusan yang memiliki banyak kriteria, bobot dan nilai kinerja alternatif sehubungan dengan semua kriteria  mengikuti  dua  langkah.  Pada  awalnya,  timbal  balik  setiap  kriteria  sehubungan  dengan  semua  alternatif diambil sebagai berikut:
𝑋 𝑖𝑗 ∗ = 1 𝑋 𝑖𝑗 ..........................................................................................................................................  (9)
Pada langkah kedua, nilai yang dinormalisasi dihitung:
R =[ 𝑟 𝑖𝑗 ] 𝑚𝑥𝑛 = 𝑋 𝑖𝑗 ∗ ∑ 𝑋 𝑖𝑗 ∗ 𝑚 𝑖=1 ......................................................................................................................  (10)
Langkah 2: Tentukan matriks keputusan normalisasi tertimbang, D, dengan menggunakan (1). Langkah ini mirip dengan metode COPRAS.
Langkah 3: tentukan fungsi optimalitas ( 𝑆 𝑖 ) untuk 𝑖 𝑡ℎ alternatifnya.
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑦 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ..................................................................................................................................  (11) Semakin tinggi nilai 𝑆 𝑖 semakin baik alternatifnya. Fungsi optimalitas 𝑆 𝑖 memiliki hubungan langsung dan proporsional dengan nilai pada matriks keputusan dan kriteria bobot.
Langkah 4: Hitung derajat utilitas ( 𝑈 𝑖 ) untuk setiap alternatif.
Hal ini ditentukan oleh perbandingan varian dengan yang paling efisien ( 𝑈 𝑖 ) diberikan sebagai berikut: 𝑈 𝑖 = 𝑆 𝑖 𝑆 0 .............................................................................................................................................  (12)
Nilai utilitas dari kisaran alternatif dari 0% sampai 100%. Alternatif dengan nilai utilitas tertinggi (U_max) adalah pilihan terbaik di antara alternatif kandidat.

## 2.3 Sales
Sales merupakan pekerjaan yang paling banyak dibutuhkan perusahaan, 10 spesialisasi tersebut, total lowongan untuk sales adalah 19%, disusul financial dan bangkir sebesar 18%, sementara IT/komunikasi dengan jumlah 13%. Lowongan  pekerjaan  sebagai  sales  banyak  tersedia,  tetapi  sepi  peminat,  karena  itu  perusahaan  sulit  mencari karyawan bagian penjualan. Hal  ini disebabkan oleh image sales adalah kejar target, gaji tidak tetap, stressnya tinggi, dan sebagainya. Padahal pekerjaan sales merupakan pekerjaan yang paling cepat naik jabatan dan bagus untuk lulusan baru. Hal ini berbeda dengan di luar negeri, profesi sales adalah pekerjaan bergengsi  dan banyak diminati. Fenomena para fresh graduate yang kurang meminati profesi  sales terjadi karena sebagian masyarakat masih berpandangan bahwa profesi sales cenderung negative. Terjadi generalisasi oleh masyarakat yang mungkin pernah  mendapat  pengalaman  kurang  menyenangkan  saat  berinteraksi  dengan  sales.  Akhirnya  sales  sering dikonotasikan sebagai pengganggu kenyamanan. Stigma ini yang menjadi salah satu sebab kurangnya minat dan rasa bangga seorang fresh graduate terhadap profesi sales.
Volume 2, Nomor 1, September 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i1.2455

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analisa  masalah  merupakan  suatu  proses  penguraian  suatu  masalah  yang  utuh  kedalam  bagian-bagian komponennya yang dimaksud untuk mengidentifikasi dan mengevaluasi permasalahan serta hambatan yang terjadi sehingga dapat  untuk memperbaikanya. Setelah melakukan penelitian langsung ke PT. Alfa Scorpii kotapinang tentang  program  pemilihan  sales  marketing  terbaik,  seleksi  kepada  calon  sales  marketing  terbaik  masih  belum terlaksana dengan baik dan tepat karena sistem yang digunakan tidak menggunakan kriteria-kriteria yg ada.
Dalam pelaksanaan untuk mendapatkan sales marketing terbaik harus memenuhi beberapa kriteria-kriteria yang  ada.  Kriteria-kriteria  tersebut  diantaranya,  absensi,  penjualan,  pengetahuan,  disiplin.  Kriteria diatas  dapat membantu perusahaan PT. Alfa Scorpii kotapinang dalam pemilihan sales marketing terbaik
Adapun  solusi  dari  permasalahan  diatas  untuk  membuat  sistem  pendukung  keputusan  dalam  pemilihan sales marketing terbaik. Maka penulis menggunakan metode COPRAS untuk dapat menyelesaikan permaslahan dalam  menentukan  sales  marketing  terbaik  berdasarkan  kriteria-kriteria  dan  bobot  yang  sudah  ditentukan  oleh perusahaan  PT.  Alfa  Scorpii  kotapinang,  sistem  ini  diharapkan  dapat  membantu  dan  memudahkan  dalam pemilihan sales marketing terbaik
Data  sangat  penting  dalam  sistem  pendukung  keputusan.  Berikut  adalah  data  sales  marketing  yang mengikuti seleksi pemilihan sales marketing terbaik, yang menjadi alternatif untuk dijadikan perhitungan dengan mengambil  sampel  beberapa  salestersebut.  Berikut  ini  merupakan  daftar  datasales  marketing  yang  mengikuti seleksi:
Tabel 1. Daftar nama sales marketing yang mengikuti seleksi No Nama Sales Marketing 1 Alfatah Nalkhoir siregar 2 Aj ahmad ilmuan 3 Almijanuh rahma 4 Heriansyah 5 Nurul 6 Alwin 7 Aisyah 8 Dimas
9 Dimas syaputra
Dalam Proses metode COPRAS memerlukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan bahan perhitungan dan pertimbangan. Adapun kriteria-kriteria yang menjadi bahan perhitungan dan pertimbangan.
Tabel 2. Kriteria Kriteria Keterangan C1 Absensi C2 Penjualan C3 Pengetahuan C4 Disiplin
Dari  masing-masing  kriteria  tersebut  akan  ditentukan  bobot-bobotnya.  Setiap  kriteria  pada  bobot  akan diberikan nilai sebagai berikut:
Tabel 3. Nilai Bobot Kriteria Bilangan Bulat Keterangan 0-20 Sangat Buruk 21-40 Buruk 41-60 Cukup 61-80 Bagus 81-100 Sangat Bagus
Metode Complex Proportional Assessment (COPRAS) merupakan salah satu dari berbagai metode yang mampu dalam  mengambil  keputusan  ( decicion ).  Metode  COPRAS  dapat  menyelesaikan  banyak  alternatif  walaupun sedikit  kriteria  yang  dilibatkan.  Maka  metode  COPRAS  sangat  sesuai  untuk  mengambil  keputusan  untuk pemilihan Sales Marketing. Beberapa alternatif yang dijadikan sebagai  contoh  perhitungan di  dalam  pemilihan Sales Marketing seperti berikut:
Tabel 4. Alternatif Untuk Kriteria Alternatif Keterangan A1 Alfatah Nalkhoir siregar A2 Dimas A3 Aj ahmad ilmuan
Volume 2, Nomor 1, September 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i1.2455
Alternatif Keterangan A4 Aisyah A5 Alwin
Berikut tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada kriteria yang sudah ditentukan.
Tabel 5. Rating Kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria
Alternatif Nilai Kriteria Selama 1 bulan C1 (Absensi) C2(Penjualan) C3(Pengetahuan) C4(Disiplin) A1 90 90 70 60 A2 80 90 88 80 A3 90 80 60 80 A4 80 90 81 90 A5 90 80 77 90 Tabel 6. Penyederhanaan Rating Kecocokan Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 5 5 4 3 A2 4 5 5 4 A3 5 4 3 4 A4 4 5 5 5 A5 5 4 4 5
Tabel. 7 menunjukkan rating kecocokan dari setiap alternatif disetiap kriteria. Nilai terbesar adalah nilai terbaik,  maka  semua  kriteria  yang  diberikan  diasumsikan  sebagai  kriteria  keuntungan.  Pengambilan  keputusan memberikan bobot preferensi sebagai berikut:
Tabel 7. Bobot w Keterangan Bobot W Absensi 0.20% Penjualan 0.20% Pengetahuan 0.10% Disiplin 0.50%
Sehinggga W = (0.20, 0.20, 0.10, 0.50)
Untuk  menyelesaikan  masalah  diatas  dengan  metode  COPRAS  akan  dilakukan  sesuai  dengan  langkah- langkah yang telah dijelaskan.
1. Membuat matriks keputusan.
𝑋 = [ 5 4 5 5 5 4 4 5 3 3 4 4 4   5   5   5 5   4   4   5]
23 22 22 20
2. Normalisasi matriks X
C1 = (5 + 4 + 5 + 4 + 5)= 23
𝐴 11 = 5 ∶ 23 = 0.21
𝐴 21 = 4 ∶ 23 = 0.17 𝐴 31 = 5 ∶ 23 = 0.21 𝐴 41 = 4 ∶ 23 = 0.17 𝐴 51 = 5 ∶ 23 = 0.21 C2 = (5 + 5 + 4 + 5 + 4)= 22 𝐴 12 = 5 ∶ 22 = 0.22 𝐴 22 = 5 ∶ 22 = 0.22 𝐴 32 = 4 ∶ 22 = 0.13 𝐴 42 = 5 ∶ 22 = 0.22 𝐴 52 = 4 ∶ 22 = 0.22 C3 = (4 + 5 + 3 + 5 + 4)= 22 𝐴 13 = 4 ∶ 22 = 0.18 𝐴 23 = 5 ∶ 22 = 0.22 𝐴 33 = 3 ∶ 22 = 0.18
Volume 2, Nomor 1, September 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i1.2455
𝐴 43 = 5 ∶ 22 = 0.22 𝐴 53 = 4 ∶ 22 = 0.18 C4 = (3 + 4 + 3 + 5 + 5)= 20 𝐴 14 = 3 ∶ 23 = 0.15 𝐴 24 = 4 ∶ 23 = 0.2 𝐴 34 = 3 ∶ 23 = 0.15 𝐴 44 = 5 ∶ 23 = 0.25 𝐴 54 = 5 ∶ 23 = 0.25 Dari perhitungan diatas diperoleh mariks X ij
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 0.21 0.22 0.18 0.15 0.17 0.22 0.22 0.2 0.21 0.13 0.18 0.15 0.17 0.22 0.22 0.25 0.21 0.18 0.18 0.25]
3. Menentukan matriks pengambilan keputusan tertimbang yang dinormalisasi = 𝑋 𝑖𝑗 * 𝑊 𝑗 𝐴 11 = 0.21 ∗ 20 = 4.2 𝐴 21 = 0.17 ∗ 20 = 3.4 𝐴 31 = 0.21 ∗ 20 = 4.2 𝐴 41 = 0.17 ∗ 20 = 3.4 𝐴 51 = 0.21 ∗ 20 = 4.2
𝐴 12 = 0.22 ∗ 20 = 4.4 𝐴 22 = 0.12 ∗ 20 = 4.4 𝐴 32 = 0.13 ∗ 20 = 2.6 𝐴 42 = 0.22 ∗ 20 = 4.4 𝐴 52 = 0.18 ∗ 20 = 3.6 𝐴 13 = 0.18 ∗ 10 = 1.8 𝐴 23 = 0.22 ∗ 10 = 2.2 𝐴 33 = 0.18 ∗ 10 = 1.8
𝐴 43 = 0.22 ∗ 10 = 2.2
𝐴 53 = 0.18 ∗ 10 = 1.8
𝐴 14 = 0.15 ∗ 50 = 7.5 𝐴 24 = 0.2  ∗ 50 = 10
𝐴 34 = 0.15 ∗ 50 = 7.5 𝐴 44 = 0.25 ∗ 50 = 12.5 𝐴 54 = 0.25 ∗ 50 = 12.5
Dari perhitungan diatas diperoleh mariks D ij
𝐷 𝑖𝑗 = [ 4.2 4.4 1.8 7.5 3.4 4.4 2.2 10 4.2 2.6 1.8 7.5 3.4 4.4 2.2 12.5 4.2 3.6 1.8 12.5 𝑀𝑎𝑥 𝑀𝑎𝑥 𝑀𝑖𝑛 𝑀𝑎𝑥]
4. Perhitungan  memaksimalkan  dan  meminimalkan  indeks  untuk  masing-masing  alternatif.  Perhitungan memaksimalkan S+ (C1 + C2 + C4) 𝐴1 = 4.2 + 4.4 + 7.5 = 16.1
𝐴2 = 3.4 + 4.4 + 10 = 17.8 𝐴3 = 4.2 + 2.6 + 7.5 = 14.3 𝐴4 = 3.4 + 4.4 + 12.5 = 20.3 𝐴5 = 4.2 + 3.6 + 12.5 = 20.3 Perhitungan meminimalkan S- (C3) 𝐴1 = 1.8 𝐴2 = 2.2 𝐴3 = 1.8 𝐴4 = 2.2 𝐴5 = 1.8
5. Perhitungan bobot relatif tiap alternatif
Tabel 8. Perhitungan bobot relative tiap alternatif 1/ S- i S- * total dari 1/ S- i 0.55 4.59 0.45 5.61 0.55 4.59 0.45 5.61 0.55 4.59 Total 2.55
6. Tentukan urutan perioritas alternatif. (Total S-) / (S- + total dari 1/S- i) + (S+) Qi = 18.23
Volume 2, Nomor 1, September 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v2i1.2455
19.54 16.43
22.04 22.43 Max Qi = 22.43 7. Perhitungan Performance Indeks (Pi) nilai untuk masing-masing alternatif. (Qi / Max Qi) * 100 Pi = 81.27 87.11 73.25 0.98 100
Tabel 9. Hasil perhitungan outrangking masing-masing alternatif Alternatif Pi Rangking Nama A5 100 1 Alwin A2 87.11 2 Dimas A1 81.27 3 Alfatah Nalkhoir siregar A3 73.25 4 Aj Ahmad ilmuan A4 0.98 5 Asyah
Dari perhitungan alternatif diatas maka A5 yaitu Sales Marketing Alwain terpilih Sales Marketing terbaik.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari implementasi dan pengujian Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Pohon Mangga Menerapkan Metode Complex Proportional Assessment (COPRAS), maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Sistem  dapat  menyelesaikan  permasalahan  dengan  baik  dalam  pemilihan  bibit  pohon  mangga  dengan mengimplementasikan  Metode Complex  Proportional  Assessment (COPRAS)  karena  langkah-langkah penyelesaiannya cukup sederhana.
2. Dengan  menggunakan  sistem  ini  pengguna  dapat  lebih  efektif  dan  efisien  dalam  menentukan  bibit  pohon mangga terbaik.
3. Hasil yang diperoleh dari perhitungan sistem ini hanya sebagai alat bantu bagi pengguna untuk menyelesaikan permasalahan Pemilihan Bibit Pohon Mangga terbaik.

## REFERENCES
[1] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[2] Solikhun,  “Perbandingan  Metode  Weighted  Product  dan  Weighted  Sum  Model  dalam  Pemilihan  Perguruan  Swasta Terbaik Jurusan Komputer,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 4, no. 1, p. 70, 2017.
[3] D. Handoko, M. Mesran, S. D. Nasution, Y. Yuhandri, and H. Nurdiyanto, “Application Of Weight Sum Model (WSM) In Determining Special Allocation Funds Recipients,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 31–35, 2017.
[4] P. A. Primanda, E. Santoso, and T. Afirianto, “Pemilihan Kost di Sekitar Universitas Brawijaya menggunakan Metode Analitycal  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Simple  Additive  Weighting  (SAW),” J.  Pengemb.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. , vol. 2, no. 2548–964X, 2018.
[5] Mesran, P. Ramadhani, A. Nasution, D. Siregar, Fadlina, and A. P. U. Siahaan, “Implementation of Complex Proportional Assessment Method in the Selection of Mango Seeds,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 7, pp. 397–402, 2017.
[6] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[7] E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[8] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY MADM) . 2006.
[9] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[10]  Esra;  and  AyĢegül,  “AIR  CONDITIONER  SELECTION  PROBLEM  WITH  COPRAS  AND  ARAS  METHODS,” Manas J. Soc. Stud. , vol. 5, no. 2, 2016.
[11]  V. Podvezko, “The Comparative Analysis of MCDA Methods SAW and COPRAS,” Inz. Ekon. Econ. , vol. 22, no. 2, pp. 134–146, 2011.
[12]  E. Y. Ress., “Performance Evaluation Of Research Assistants By Copras Method,” Eur. Sci. J. , pp. 102–109, 2016.