## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 1, No 5, April 2021 Hal 210-217 https://djournals.com/klik

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Barista Dengan Menggunakan Metode DEMATEL Dan WASPAS (Studi Kasus : Coffee Corner Medan )

## Yatatema Kristian Gulo
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: Kristianshangdidehizi@gmail.com
Abstrak− Saat  ini  di  coffee  corner  medan  tentunya  banyak  calon  barista  yang  dimana  memiliki  latar  belakang  yang  berbeda misalnya,  ada  yang  sudah  mengetahui  jenis-jenis  kopi  dan  cara  pembuatanya  tentunya  calon  barista  tersebut  sudah  layak  menjadi calon barista. Dalam proses pemilihan calon barista di coffee corner medan masih melakukan pemilihan secara intuisi atau perasaan dan  sistem  penilainya  masih  belum  terkomputerisasi.  Oleh  karena  itu  untuk  memudahkan  pemilihanya  dapat  menggunkan  metode Dematel  dan  Waspas  yang  sudah  terkomputerisai    untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik.  Metode  Dematel  digunakan  untuk menentukan  keterkaitan  yang  terjadi  antara  kritertia  evalusasi  kinerja  yang  digunakan.  Metode  dematel  menjadi  salah  satu  metode yang  terbaik  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  dan  menganalisa  kariteria  yang  dominan  pada  suatu  sistem.  Metode  waspa adalah Mencari prioritas pemilhan lokasi yang paling sesuai dengan pembobotan.didalam penerapan metode waspas kombinasi dua unsur yang dikenal sebagai MCDM Mapproaches,WMM dan model produk berat(WPM) dan awalnya memerlukan normalisai linier dari  elemen  hasil.  Walaupun  tidak  menjamin  keefisiensinya,  namun  dengan  menggunakan  metode  ini  dapat  membantu  pengambil keputusan dalam pengambilan keputusan dengan lebih akurat dalam pemilihan calon barsta di coffee corner medan.
Kata Kunci: SPK, Pemilihan, Barista, Dematel, Waspas.
Abstract− Currently, at the Coffee Corner Medan, of course there are many prospective baristas who have different backgrounds, for example, someone who already knows the types of coffee and how to make it, of course the prospective barista is worthy of being a potential barista. In the process of selecting prospective baristas at the coffee corner of Medan, they are still selecting intuitively or feeling  and  the  judging  system  is  still  not  computerized.  Therefore,  to  make  it  easier  to  choose,  you  can  use  the  computerized Dematel  and  Waspas  methods  to  get  better  results.  The  Dematel  method  is  used  to  determine  the  relationship  between  the performance evaluation criteria used. The dematel method is one of the best methods that can be used to determine and analyze the dominant characteristics of a system. The waspa method is to find the priority of selecting the location that best fits the weighting. In the  application  of  the two-element  combination  waspas  method  known  as  MCDM Mapproaches, WMM  and heavy  product  model (WPM)  and  initially  requires  linear  normalization  of  the  yield  elements.  Although  it  does  not  guarantee  its  efficiency,  using  this method  can  help  decision  makers  in  making  decisions  more  accurately  in  selecting  candidates  for  barsta  in  the  coffee  corner  of Medan.
Keywords : SPK, Election, Barista, Dematel, Waspas.

## 1. PENDAHULUAN
Coffee  Corner  Merupakan Coffee house yang  lebih  menekankan pada produk  kopi  local terbaik  dari  tanah  indonesia. Dengan  segmentasi  pasar  kelas  menengah  dan  anak  muda yang  aktif dan  dinamis,  para karyawan  khususnyadi  posisi Barista Coffee Corner dipilih  di  berbagai  Universitas  dan  jurusan  dan menjadikanya  sebagai  satu-satunya  perusahaan yang  dikelola  oleh  mahasiswa.  Dalam  perekrutan  calon  barista  yang  akan  diadakan  setiap  5  bulan  sekali  hal  ini menyebabkan Coffee Corner harus mengambil langkah tegas untuk mengatasi masalah yang ada. Dengan adanya sistem pendukung keputusan pemilihan calon barista dapat membantu proses pemilihan calon barista berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan oleh coffee Corner Medan. Dalam  pemilihan  calon barista  di coffee  Corner masih  bersifat  manualisasi  tanpa  adanya  peranan  suatu  sistem komputerisasi, seringnya terjadi kesalahan dalam pemilihan calon barista di Coffee Corner yaitu kesalahan perhitungan kriteria-kriteria  yang  kemungkinan  menimbulkan  kesalahah  pahaman  terhadap  para  calon  Barista  serta  adanya  unsur subjektif  suka  atau  tidak  suka  yang  tidak  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan  dalam  pemilihan  calon barista.  Untuk  mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan  calon  barista  di Coffee  Corner yaitu  dengan menggunakan sistem pendukung keputusan. Salah satunya metode yang digunakan untuk sistem pendukung keputusan adalah Metode Dematel (Decision-Making Trial And Evaluation Laboratory) dan Metode Waspas (Weight Aggregated Sum Product Assesment).
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  Sebagai  alat  bantu  bagi  para  pengambil  keputusan  untuk  memperluas kapasitas  para  pengambil  keputusan,  namun  tidak  untuk  menggantikan  penilaian  para  pengambil  keputusan (Turban,Aronso  dan  Liang)  [1].    Menurut  Alter  sistem  pendukung  keputusan  adalah  Sistem  informasi  interaktif  yang menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan  memanipulasi  data  [2].  Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem informasi  yang  berbasis  Komputer  yang  fleksibel,  interaktif  dan  dapat  diadaptasi,  yang  dikembangkan  untuk mendukung  solusi  untuk  masalah  manajemen  spesifik  yang  tidak  terstruktur.  Sistem  pendukung  keputusan
menggunakan data, memberikan antarmuka pengguna yang mudah dan dapat menggabungkan pemikiran pengambilan keputusan.
Menurut  Penelitian  terdahulu  Metode Dematel adalah  Singkatan  dari  ( Decision-making  trial  and  evaluation laboratory ) adalah Metode dematel dapat digunakan untuk menentukan keterkaitan yang terjadi antar kriteria evaluasi kinerja supplier . Metode dematel juga dapat digunakan untuk menemukan dan menganalisa kriteria yang dominan pada suatu sistem (Tzeng et al .) [3]. kemudian dikembangkan oleh (The science and Human affairs program of The Battelle) Metode Dematel adalah untuk mencari dan penyelesaian permasalahan yang rumit dan saling berkaitan satu sama lain dengan  konsep  dasar  mengukur  tingkat  pengaruh  suatu  objek  dengan  objek  lainya.  Metode Dematel telah  berhasil diaplikasikan  diberbagai  bidang  penelitan  dengan  tujuan  untuk  menyederhanakan  masalah  rumit  dan mentransformasikan  sistem  yang  kompleks  menjadimhubungan  sebab  akibat  yang  terstruktur.  Karena  itu  Metode Dematel cocok untuk mengetahui faktor utama penyebab organisasi mengadopsi model teknologi cloud . Menurut penelitian terdahulu Metode WASPA S adalah metode yang mencari prioritas pilihan lokasi yang paling sesuai dengan menggunakan cara pembobotan [4]. Penggunaan metode ini merupakan kombinasi dari dua sumber yang dikenal  dengan  WMM,  MCDMapproaches  dan  model  produk  berat  (WPM)  pada  awalnya  memerlukan  normalisasi linier  dari  elemen  hasil.  Menggunakan  metode  WASPAS,  kriteria  kombinasi  paling  tertinggi  dicari  berdasarkan  dua kriteria  paling  tertinggi.  Kriteria  pertama  yang  optimal,  kriteria  rata  rata  keberhasilan  sama  dengan  metode  WSM. Pendekatan ini merupakan yang populer dan digunakan MCDM untuk pengambilan keputusan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  atau  DSS  (Decision  Support  System)  adalah  Sistem  berbasis  komputer  yang  fleksibel, interaktif, dan dapat diadaptasi, yang dikembangkan untuk mendukung solusi untuk manajemen yang tidak terstruktur. Sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  data,  memberikan  antarmuka  pengguna  yang  mudah,  dan  dapat menggabungkan  pemikiran  dalam  pengambilan  keputusan  Sistem  pendukung  keputusan  dibangun  untuk  mendukung solusi atas suatu masalah untuk mengevaluasi suatu masalah[5].

## 2.2 Barista
Menurut  Cambridge  Dictionary  Barista  adalah  profesi  meracik  kopi  dengan  berbagai  teknik  dan  alat  tidak  hanya semata-mata menyeduh kopi dengan begitu saja dan menyiramkan air panas untuk menghasilkan minuman kopi. Secara etimologi  barista  berasal  dari  bahasa  “Italia”  yang  berarti  bartender,  yang  menyajikan  segala  macam  jenis  minuman bukan hanya bagian  kopi saja[6].

## 2.3 Metode DEMATEL
Metode  Dematel (  Decision  Trial  And  Evaluation  Laboratory) digunakan  untuk  menentukan  keterkaitan  yang  terjadi antar  kriteria  evaluasi  kinerja  yang  digunakan.  Metode  dematel  menjadi  salah  satu  metode  yang  terbaik  yang  dapat digunakan  untuk  menentukan  hubungan Cause  And  effect Antar  faktor,  Metode  dematel  juga  dapat  digunakan  untuk menentukan dan menganalisa kriteria yang dominan pada suatu sistem [3] Langkah-langkah Metode Dematel Sebagai berikut a. Menentukan intensistas hubungan relasi antara faktor (sakala Evaluasi)
b. Membuat direct-relation matriks (matrix hubungan langsung) . Dalam Matrix X ij merupakan dampak dari akibat yang ditumbulkan i kepad j .
Sedangkan garis diagonal utama matrix ditetapkan 0.
X = [ 0 … … 𝑋𝑛1 𝑋21 0 … 𝑋2𝑛 … … 0 …
𝑋𝑛1 𝑋𝑛2 … 0 ] (1)

## c. Melakukan normalisasi Direct-relation matrix
Mariks  hubungan  langsung X, kemudian  dilakukan  normaliasi  menjadi  matriks Z dengan  persamaan  (2)  dan  (3). Matrix diagonal utama tetap menjadi 0 dan jumlah dari masing-masing baris dan kolom maksimum adalah 1.
Z = k X
(2)
K = 𝑚𝑖𝑛 [ 1 max 𝑖 Σ 𝑛 𝑗 =1 X𝑖𝑗
, 1 max 𝑖 Σ 𝑛 𝑗=1 X𝑖𝑗 ] , , J = 1, 2,…..,n
(3)
d. Direct and indirect relation matrix
Matrix Z yang telah dibuat kemudian dibangun dalam hubungan matrix
langsung  dan  tidak  langsung  (T)
dengan persamaan 3.
T = Z ( I – X ) -1 , , I = Matriks identitas
(4)
e. Menghitung total baris dan kolom
Setelah membuat matriks T, kemudian menghitung total baris (D i ) dan total   kolom  (R j )  dengan  persamaan  (5)  dan (6).
D i = [ Σ 𝑛 𝑗  = 1 X𝑖𝑗 ] (1 =  1, 2, …..,n) (5)
R i = [ Σ 𝑛 𝑗  = 1 X𝑖𝑗 ] (1 =  1, 2, …..,n) (6)
f. Membangun model kasual dematel berbentuk diagram ( diagraph ).
Beberapa variabel dari nilai (D-R) positif mempunyai pengaruh yang lebih   besar  dari  pada  variabel  lainnya  dan diasumsikan  sebagai  prioritas  utama,  bisa  disebut dispatcher, sedangkan  variabel  dengan  nilai  (D-R)  negatif menerima pengaruh yang lebih besar dan diasumsikan sebagai prioritas terakhir, biasa disebut receiver. Untuk nilai (D+R) mengindikasikan hubungan antara variabel
sehingga  apabila  variabel  dengan  nilai  (D+R)
lebih besar berarti memiliki hubungan lebih besar. Grafik dapat diperoleh dengan menentukan nilai threolshod.

## 2.4 Metode WASPAS
Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) adalah Mencari prioritas pilihan lokasi yang paling sesuai  dengan  menggunakan  pembobotan.  Penerapan  metode  WASPAS,  yang  merupakan  kombinasi  unik  dua  sumur dikenal  sebagai  MCDMapproaches,  WMM  dan  model  produk  berat  (WPM)  pada  awalnya  memerlukan  normalisasi linier  dari  elemen  hasil. Dengan metode  WASPAS,  kriteria  kombinasi  optimum  dicari  berdasarkan  dua  kriteria optimum.  Kriteria  pertama  yang optimal,  kriteria  keberhasilan  rata-rata  tertimbang  sama  dengan  metode  WSM.  Ini adalah  pendekatan  yang  populer  dan  diadopsi  untuk  MCDM  untuk  mengevaluasi  beberapa  alternatif  dalam  beberapa kriteria keputusan.
Berikut langkah-langkah Metode Waspas adalah Sebagai berikut: a. Menentukan normalisasi matriks dalam pengambilan keputusan
X= [ 𝑋11 𝑋22 … . 𝑋1 𝑛
𝑋21 𝑋22 … . 𝑋1 𝑛 … .
… . … . … . 𝑋𝑚 1 𝑋𝑚 2 … . 𝑋𝑚 3 ] (1)
Jika nilai maximal dan minimal telah ditentukan maka persamaan sebagai berikut: kriteria benefit:
𝑋𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑖 𝑋𝑖𝑗 (2) kriteria biaya/cost: 𝑋𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 (3)
b. Menghitung nilai normalisasi matriks dan bobot Waspas dalam pengambilan keputusan.
Q = 0,5 Σ 𝑛 𝑗 = 1 𝑥 ̅ 𝑖𝑗 𝑤𝑗 + 0,5Π 𝑗 = 1 ( 𝑥 ̅ 𝑖 𝑖𝑗 ) 𝑤𝑗 (4)
Keterangan: i  = Kriteria keuntungan (Benefit) i= Kriteria Cost(Biaya) X ij = Nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max i (X ij ) = Nilai terbesar dari setiap kriteria Min i (X ij ) =  Nilai terkecil dari setiap kriteria Benefit = Jika nilai terbesar adalah terbaik Cost = Jika nilai terkecil adalah terbaik Dimana: Q = Nilai dari Q ke I X ij w = Perkalian nilai X ij dengan bobot (W) 0.5 = Ketetapan Alternatif yang terbaik merupakan alternative yang memiliki Q tertinggi

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  yang  sedang  berjalan  saat  ini  dalam  proses  pemilihan  Calon  Barista,  dilakukan  hanya  berdasarkan  kriteria- kriteria  tertentu  dan  dimana  dalam  proses  pemilihan  calon barista  masih  kurang  transparant  sehingga  hasil  yang  akan didapatkan  kurang  maksimal.  Agar  proses  pemilihannya  berjalan  dengan  lancar  maka,  dibutuhkan  sebuah  sistem
pendukung keputusan dalam pemilihan calon barista yang akan dilakukan  di Coffee Corner Medan. Dalam kumpulan data  kriteria  dalam  pemilihan  calon  barista  berisi  pendidikan,  tinggi  badan,  kejujuran,  pengalaman  dan  kemampuan. Maka, dibuat dalam sebuah sistem untuk pengambilan keputusan dan adanya kriteria, supaya tidak terjadi kesalahan dan sesuai dengan aturan persyaratan yang telah ditetapkan dalam pengambilan keputusan.
Untuk  permasalahan  yang  terjadi  diatas  maka  penulis  mencoba  untuk  merancang  sebuah  aplikasi  sistem pendukung  keputusann  yang  dapat  membantu  proses  pemilihan  calon  barista  di  coffee  corner  Medan  sehingga mendapatkan  hasil  yang  efektif  dan  efisien.  Dalam  pemilihan  para  calon  barista  di  Coffee  corner  dimana  dengan menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan    Metode Dematel  (Decision  Trial  And  Evaluation Laboratory) untuk proses  pencarian nilai bobot  dan Metode Waspas (Weighted Aggregated Sum Product Assessmen) digunakan untuk proses perangkingan. Dalam proses Metode Dematel memerlukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan sebagai bahan pertimbangan. Adapun  kriteria-kriteria yang menjadi bahan perhitungan dan pertimbangan dapat dilihat pada table dibawah ini.
Tabel 1. Kriteria-Kriteria Kriteria  Keterangan K1 Kemampuan Meracik Kopi K2 Mengenal kopi dan seluk beluknya K3 Kemampuan Mengecap Rasa K4 Pengalaman Bekerja K5 Menguasai Penggunaan Seperangkat Alat Mesin Kopi dan Aksesorisnya
Dari  kriteria  yang  telah  ditentukan  dan  rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif  yang  ada  pada  kriteria  yang  telah ditentukan untuk mendapatkan variabel dari setiap kriteria harus dibuat kedalam bentuk grafik untuk lebih jelas dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Tabel 2. Nilai Bobot Kriteria Keterangan Persen (%) K1 Kemampuan Meracik Kopi 25% K2 Mengenal kopi dan seluk beluknya 15% K3 Kemampuan Mengecap Rasa 15% K4 Pengalaman Bekerja 30% K5 Menguasai Penggunaan Seperangkat Alat Mesin Kopi dan Aksesorisnya 15%
Dari Masing-masing kriteria tersebut akan ditentukan bobotnya. Pada bobot terdiri dari 5 bilangan Fuzzy yaitu, Sangat Buruk (SB), Buruk(B), Cukup(C), Baik(B), Sangat Baik (SB) Seperti terlihat pada gambar dibawah ini
SB B C B SB 1 2 3 4
5

## Gambar 1. Grafik Fuzzy
Penulis membuat kemudahan dengan menyetarakan kedalam bilangan bulat yang terdapat pada table di bawah ini :
Tabel 3. Nilai Bobot kriteria sesuai Bilangan Fuzzy Bilangan Fuzzy Nilai Sangat Buruk(SB) 1 Buruk(B) 2 Cukup(C) 3 Baik(B) 4 Sangat Baik(SB) 5
Berdasarkan  Kriteria  dan  rating  kecocokan  setiap  alternative  pada  setiap  kriteria  yang  telah  ditentukan,  selanjutnya penjabaran  bobot  dari  setiap  kriteria  yang  telah  dikonfersikan  dengan  bilangan Fuzzy .  Berikut  penjabaran  Bobot  dari setiap kriteria:

## Keterangan :
• SB = Sangat Buruk
• B = Buruk
• C = Cukup
• B = Baik
• SB = Sangat Baik
a. Kemampuan Meracik Kopi
Parameter penilaian dalam pemilihan Calon Barista di Coffee Corner Medan yaitu dilihat dari Kemampuan Meracik kopi yang sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan.
Tabel 4. Kriteria Kemampuan Meracik Kopi Bilangan Fuzzy Fuzzy Range Sangat Buruk 1 <50 Buruk 2 51-60 Cukup 3 61-69 Baik 4 70-89 Sangat Baik 5 >=90
b. Mengenal Kopi dan Seluk Beluknya
Dalam kriteria ini  memiliki kemampuan dalam melayani pelangggan serta mampu mengetahui dan mengenal jenis- jenis kopi dan seluk beluknya.
Tabel 5. Kriteria Mengenal Kopi dan Seluk Beluknya Bilangan Fuzzy Nilai Range Sangat Buruk 1 <50 Buruk 2 51-60 Cukup 3 61-69 Baik 4 70-89 Sangat Baik 5 >=90
c. Kemampuan Mengecap Rasa
Dalam  Kriteria  ini  diwajibkan  memiliki  dedikasi  kemampuan  dalam  Mengecap  setiap  rasa  yang  diracik  dan mementingkan pelanggan selama melaksanakan pekerjaan supaya orang disekeliling kita dapat mempercayai kita.
Tabel 6. Kriteria Mengecap Rasa Fuzzy Nilai Range Sangat Buruk 1 <50 Buruk 2 51-60 Cukup 3 61-69 Baik 4 70-89 Sangat Baik 5 >=90
d. Pengalaman Bekerja Dalam  Kriteria  ini  memiliki  tingkat  kepentingan  yang  terdapat  dalam  pemilihan  calon  barista  dalam  segi  latar belakang pengalaman pekerjaan.
Tabel 7. Kriteria Pengalaman Bekerja Fuzzy Nilai Range Sangat Buruk 1 <50 Buruk 2 51-60 Cukup 3 61-69 Baik 4 70-89 Sangat Baik 5 >=90
e.   Menguasai Penggunaan Seperangkat Alat Mesin Kopi dan Aksesorisnya
Kriteria  ini  diwajibkan  memiliki  kemampuan  menguasai  cara  penggunaan  setiap  perangkat  pada  alat  mesin  dalam meracik kopi dan berbagai jenis aksesorisnya .
Tabel 8. Kriteria Menguasai Penggunaan Seperangkat Alat Mesin Kopi dan Aksesorisnya.
Fuzzy Nilai Range Sangat buruk 1 <50 Buruk 2 51-60 Cukup 3 61-69 Baik 4 70-89 Sangat baik 5 >=90
Nilai alternatif merupakan nilai yang sudah ditentukan untuk setiap  alternatif yang sebelumnya ditampilkan table nilai alternatif untuk setiap kriteria. Tampilan Tabel sebagia berikut.
Tabel 9. Nilai Alternatif
No Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 1 Benny 90 85 70 80 65 2 Robby 80 65 50 75 80 3 M. Ikhwan 75 90 85 60 50 4 Refor 50 75 65 80 55 5 Sity Kholizah 60 85 60 75 85 Tabel 10. Rating Kecocokan Alternatif dan Kriteria No K1 K2 K3 K4 K5 A1 5 4 4 4 3 A2 4 3 1 4 4 A3 4 5 4 2 1 A4 2 4 3 4 2 A5 2 4 2 4 4
a. Menentukan intensistas hubungan relasi antara faktor ( Skala Evaluasi ) Dalam tahap ini dilakukan penilaian terhadap intensistas hubungan relasi antar faktor untuk menentukan dampak dan efektivitas relasi.
Tabel 11. Hubungan Relasi Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 A1 5 4 4 4 3 A2 4 3 1 4 4 A3 4 5 4 2 1 A4 2 4 3 4 2 A5 2 4 2 4 4
b.  Membuat Direct-Relation Matriks (Matriks Hubungan Langsung) Tabel 12. Direct-Relation Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 A1 0.5 0.4 0.4 0.4 0.3 A2 0.4 0.3 0.1 0.4 0.4 A3 0.4 0.5 0.4 0.2 0.1 A4 0.2 0.4 0.3 0.4 0.2 A5 0.2 0.4 0.2 0.4 0.4
c.  Tahap Selanjutnya Melakukan Normalisasi Matriks Direct-relation K = 𝑚𝑖𝑛 [ 1 max 𝑖 Σ 𝑛 𝑗 =1 X𝑖𝑗
, 1 max 𝑖 Σ 𝑛 𝑗=1 X𝑖𝑗 ] , , J = 1, 2,…..,n … …:
X 11 = 0.2 1 0.5 = 0.4 X2 1 = 0.3 1 0.5 = 0.6 X1 2 = 0.2 1 0.5 = 0.4 X 22 = 0.4 1 0.5 = 0.8
Tabel 13. Hasil Normalisasi Direct And Relation Matriks Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 A1 0.4 0.6 0.25 0.5 0.25 A2 0.4 0.8 0.5 1 0.5 A3 0.8 0.8 0.75 1 0.75 A4 0.8 0.8 1 1 1 A5 1 0.8 1 1 1 ∑ Kolom 3.4 3.8 3.5 4.5 3.5
d.   Selanjutnya  adalah  mencari  nilai  Kolom  dengan  cara  menghitung  setiap  kolom  dan  dibagi  dengan  jumlah  kolom, sehingga memperoleh hasil Bobot yang   dinormalisasikan
C1 = 0.4 3.4 = 0.1176
C2 = 0.4 3.4 = 0.1176
C3 = 0.8 3.4 = 0.2352 C4  = 0.8 3.4 =0.2352
C5  = 1 3.4 = 0.2941
Tabel 14. Table Matriks Hasil Kolom yang dinormalisasikan
Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 A1 0.1176 0.1578 0.0714 0.1111 0.0714 A2 0.1176 0.2105 0.1428 0.2222 0.1428 A3 0.2352 0.2105 0.2142 0.2222 0.2142 A4 0.2352 0.2105 0.2857 0.2222 0.2857 A5 0.2941 0.2105 0.2857 0.2222 0.2857
e.   Mencari Nilai baris dengan cara melakukan penjumlahan pada hasil Matriks  Kolom yang sudah ternormalisasi C1 = 0.1176 + 0.1578 + 0.0714 + 0.1111 + 0.0714 = 0.5293 s/d C5 = 0.2941 + 0.2105 + 0.2857 + 0.2222 + 0.2857 = 1.2982 Selanjutnya untuk mencari nilai Bobot Kriteria, dilakukan perhitungan dengan cara melukan pembagian Nilai baris dengan jumlah Kolom kriteria diatas, dengan cara sebagai berikut:
C1 = 0.5293 5 = 0.1058
C2 = 0.8359 5 = 0.1671
C3 = 1.0963 5 = 0.2192
C4 = 1.2393 5 = 0.2478
C5 = 1.2982 5 = 0.2596
Tabel 15. Matriks Perbandingan yang sudah Ternormalisasi K1 K2 K3 K4 K5 Baris Vektor A1 0.1176 0.1578 0.0714 0.1111 0.0714 0.5293 0.1058 A2 0.1176 0.2105 0.1428 0.2222 0.1428 0.8359 0.1671 A3 0.2352 0.2105 0.2142 0.2222 0.2142 1.0963 0.2192 A4 0.2352 0.2105 0.2857 0.2222 0.2857 1.2393 0.2478 A5 0.2941 0.2105 0.2857 0.2222 0.2857 1.2982 0.2596
Maka Hasil perhitungan diatas dengan Menggunakan Metode Dematel diperoleh hasil Bobot kriteria sebagai berikut:
Tabel 16. Nilai bobot Kriteria Kriteria Bobot C1 0.1058 C2 0.1671 C3 0.2192 C4 0.2478 C5 0.2596
Bobot  kriteria  diperoleh  dari  prioritas  setiap  kriteria  yang  dihasilkan  pada  langkah  penentuan  bobot  kriteria    dengan menggunakan metode Dematel. Setelah penentuan bobot kriteria dengan Metode Dematel. Maka, Selanjutnya dilakukan perangkingan Alternatif dengan Metode Waspas untuk mencari proses perangkingan Calon Barista. a. Langkah pertama yang akan dilakukan adalah membuat Matriks Keputusan.
[ 5 4 4 4 3
4 3 1 4 4 4 5 4 2 1 2 4 3 4 2 2 4 2 4 4]
b. Langkah selanjutnya Melakukan Normalisasi keputusan Matriks X dengan menggunakan Rumus sebagai Berikut: 𝑋𝑖𝑗 = [ 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 ]
X 1= 5+4+4+4+3 A 11 = 5/5= 1 A 21= 4/5= 0.8 A 31= 4/5= 0.8
A 41= 4/5= 0.8 A 51= 3/6= 0.6 Dari hasil perhitungan normalisasi matriks X diatas diperoleh matriks X ij
X ij =
[ 1 1 0.8 0.5 0.5 0.8 0.75 1 1 1 0.8
1 0.8 0.75 0.5 0.8
1 0.4 1 1
0.6 1 0.2 0.5 1 ]
c. Langkah selanjutnya Menghitung nilai QI dengan cara mengalikan  terhadap bobot dari Setiap Kriteria, dapat dilihat dengan mengunakan rumus dibawah ini:
Q   = 0,5 Σ 𝑛 𝑗 = 1 𝑥 ̅ 𝑖𝑗 𝑤𝑗 +0,5Π 𝑗 = 1 ( 𝑥 ̅ 𝑖 𝑖𝑗 ) 𝑤𝑗 ...
W  = [0.25; 0.15; 0.15; 0.30; 0.15] Q1 = (0.5∑ (0.25 x 1) + (0.15 x 0.8) + (0.15  x 0.8) + (0.30 x 0.8) + (0.15 x 0.6)) = (0.5)∑ (0.25 + 0.12 + 0.12 + 0.24 + 0.09) = (0.5) ∑ (0.82) = 0.5 x 0.82 = 0.41 d. Selanjutnya menentukan nilai alternative dari hasil perhitungan perangkingan dapat dilihat pada table dibawah ini
Tabel 18. Hasil Perangkingan Alternatif Hasil Peringkat A1 0.41 2 A2 0.48 1 A3 0.31 3 A4 0.377 4 A5 0.3975 5
Terlihat pada table diatas bahwa A2 yang nilai paling tertinggi yang akan dijadikan sebagai Barista. Karena  memiliki Rangking terbaik dibandingkan dengan Alternative yang lainya.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang telah dilakukan oleh penulis dapat mengambil sebuah kesimpulan dari hasil proses penelitian atau  dengan  isi  penelitian  itu  sendiri.  Dalam  proses  pengambilan  keputusan  untuk  pemilihan  calon  barista  di  Coffee Corner  Medan  telah  menggunakan  Sistem  Komputerisasi  namun,  dalam  penerapan  Teknologi  Informasi  tidak  semua dipergunakan  terutama  pada pemilihan  Calon  Barista  di  Coffee  Corner  Medan  yang  masih  bersifat  manualisasi  tanpa adanya sebuah sistem komputeriasi. Serta implementasi Metode Dematel dan Waspas dalam pemilihan calon barista di coffee  corner  Medan  tetap  memiliki  sebuah  kelemahan  dimana  tidak  bisa  digunakan  penilaian  jika  para  calon  barista tidak lebih dari satu orang.

## REFERENCES
[1] Dwi Citra Hartini “ Sistem pendukung keputusan pemilihan hotel dikota   Palembang dengan menggunakan metode SAW” jurnal sistem  informasi (JSI), Vol, 5, No 1, April, 2013, No, ISSN Print 2085-1588, ISSN online 2355-4614
[2] Harold Situmorang “ Sitem Pendukung keputusan pemilihan calon
olimpiade sains tingkat kabupaten langkat pada madrasah aliyah negeri  (MAN) 2 Tanjung pura dengan  menggunakan metode SAW” Jurnal   Times,Vol IV No 2: 24-30, 2015 ISSN : 2337-3601
[3] Yosta Yoserizal1, Moses L. Singgih “ Intergrasi metode dematel (Decision Making Trial And Evaluation Laboratory) Dan ANP( Analytic Network Proses ) dalam mengevaluasi kinerja supplier di PT. XYZ “ Prosiding seminar Nasional Manajemen Teknologi Manajemen  XV” Program study MMT-ITS Surabaya 4 Februari 2012 ISBN : 978-602- 97491-4-4
[4] Wiwin Widiasih “ Identifikasi hubungan keterkaitan antar resiko pada implementasi konsep Lean Manufacturing dengan metode Dematel” Simposium Nasional Rapi XVI – 2017 FT UMS ISSN 1412 – 9612
[5] Edward R Siagian, Citra napitupulu, Noni Ciptania Lase, Pebri Safitri”   Sistem   pendukung keputusan pemilihan mobil keluarga terbaik dengan menerapkan metode Waspas” Seminar nasional Sains  & Teknologi   Informasi (SENSASI) 2018 ISBN: 978- 602- 25720-0-4
[6] Ermatita “ Analisa dan Perancangan sistem informasi perpustakaan” Jurnal Seminar informasi (JSI), VOL,8 No. 1, April 2016 ISSN Print: 2085-1588, ISSN Online: 2355-4614