## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 312 − 316 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1094

## Penerapan Metode Weighted Product (WP) Dalam Keputusan Rekomendasi Pemilihan Manager Penjualan
Chairul Rizal 1 , Saidi Ramadan Siregar 2,* Supiyandi 3 , Selly Armasari 2 , Abdul Karim 2
1 Prodi Sistem Komputer, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia
2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia
3 Prodi Teknologi Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia Email: 1 napsterzal@gmail.com, 2 saidiramadan89@gmail.com, 3 supiyandi.mkom@gmail.com, 4 selly.armasari@gmail.com,
5 abdkarim6@gmail.com Penulis Email Korespondensi: saidiramadan89@gmail.com Submitted: 20/12/2021 ; Accepted: 28/12/2021 ; Published : 31/12/2021
Abstrak− Karyawan  terbaik  merupakan  aset  yang  sangat  penting  bagi  perusahaan,  karena  itu  perusahaan  penjualan  membutuhkan sistem yang dapat memilih karyawan terbaik secara objektif dan optimal agar tepat dalam memilih karyawan terbaiknya yang akan berdampak pada kemajuan perusahaan. Untuk dapat memecahkan permasalahan penulis melakukan penelitian dengan menggunakan Sistem  Pendukung Keputusan  menggunakan  metode Weighted  Product (WP).  Metode WP  merupakan  bagian dari Multiple  Atribut Decision Making (MADM) yaitu didalam perhitungannya diperlukan proses normalisasi. Metode ini secara detail menghitung kepada bobot nilai  dari  setiap  kriteria.  Hasil  akhir  dari  penelitian  menunjukan  alternatif  ke  10  (A10)  dengan  Nilai  Preferensi  0,1120  yang terpilih menjadi karyawan terbaik yang direkomendasikan dalam pemilihan manager penjualan.
Kata Kunci : Weighted Product ; SPK; Karyawan Terbaik; Rekomendasi
Abstract −The best employees are very important assets for the company, because of that sales companies need a system that can choose the best employees objectively and optimally so that they are right in choosing the best employees who will have an impact on the progress of the company. To be able to solve the problem the author conducted research using a Decision Support System using the Weighted Product (WP) method. The WP method is part of the Multiple Attribute Decision Making (MADM), which requires a normalization process to be calculated. This method in detail calculates the weight of the value of each criterion. The final result of the  research  shows  that  the  10th  alternative  (A10)  with  a  Preference  Value  of  0.1120  was  chosen  to  be  the  best  employee recommended in the selection of sales manager.
Keywords : Weighted Product; DSS; The Best Employee; Recommendation

## 1. PENDAHULUAN
Suatu  perusahaan  atau  instansi  selalu  membutuhkan  peranan  sumber  daya  manusia  (SDM)  yang  bekerja  di  dalamnya. Kualitas sumber daya manusia merupakan salah  satu  faktor yang diperlukan untuk  meningkatkan produktifitas kinerja suatu  perusahaan.  Karyawan  terbaik  dan  berkualitas  yang  dimiliki  oleh  perusahaan  akan  mampu  di  berikan  suatu penghargaan  berupa  reward  ataupun  kenaikan jabatan  untuk  posisi  tertentu  pada  perusahaan.  Disamping  itu  karyawan terbaik  juga  merupakan  suatu  aset  perusahaan  yang  akan  membuat  perusahaan  dapat  berkembang  dengan  pesat.  Oleh karena perusahan membutuhkan karyawan yang memiliki kemampun yang handal serta berkualitas, salah satunya adalah dengan cara dengan melakukan pemilihan karyawan terbaik.
Dalam  menentukan  karyawan  terbaik,  perusahaan  sangat  perlu  melakukan  proses  penilaian  terhadap  kinerja karyawan  dengan  menetapkan  kriteria-kriteria  yang  dapat  dikatagorikan  sebagai  karyawan  terbaik  seperti,  prestasi karyawan,  keahlian  karyawan,  kinerja  karyawan,  kedisiplinan,  dan  kerjasama  tim  saat  bekerja.  Pemilihan  karyawan terbaik  dilakukan  secara  periodik  akan  tetapi  belum  optimal  dalam  pelaksanaannya,  Biasanya  suatu  perusahaan mendapati beberapa kendala dalam memutuskan karyawan yang akan diprioritaskan, dikarenakan banyaknya karyawan yang akan dinilai. Hal ini menjadi sebuah kekurangan untuk  menentukan tepat atau tidaknya seseorang terpilih sebagai karyawan  terbaik.  Maka  dari  itu  diperlukan  sistem  yang  mampu  menyelesaikan  permasalahan  tersebut  yaitu  sistem pendukung keputusan (SPK).
Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu sistem informasi berbasis komputer yang digunakan untuk membantu dalam  pengambilan  keputusan  dengan  memanfaatkan  data  dan  model  tertentu  untuk  memecahkan suatu  permasalahan yang  tidak  terstruktur  [1]–[4].  Beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  yaitu  WP ( Weighted Product) , SAW, TOPSIS, WASPAS, MOORA[5]–[9].
Saat ini banyak penelitian yang telah dilakukan terkait dengan pemilihan karyawan terbaik dengan menggunakan metode Weighted  Product .  EB  Sambani  pada  tahun  2016  melakukan  penelitian  dengan  judul  Sistem  Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Karyawan Plaza Asia. Pada penelitiannya menghasilkan sistem yang dapat membantu dan mempermudah  dalam  menentukan  kenaikan  jabatan  karyawan  secara  objektif[10].  Pada  tahun  yang  sama  H.R.  Hatta melakukan  penelitian  terkait  metode  WP  digunakan  untuk  memilih  lokasi  tanah  pemakaman  bagi umat  muslim.  Hasil yang  dihasilkan  dalam  penelitiannya  berupa  lokasi  lahan  dengan  ditampilkan  visualisasi  dari  google  maps[11]. Penelitian lain dilakukan pada tahun 2017 oleh M. Jalil berupa Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Kepada

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 312 − 316 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1094
BMT  Mu’amalah  Sejahtera  Kediri.  Output  yang  dihasilkan  dapat  membantu  Pimpinan  BMT  Muamalah  dalam menentukan calon debitur yang layak menerima kredit[12]. Penelitian berikutnya dilakukan oleh Syahfitri dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop Berbasis Web. Dibuat berupa Website dengan menerapkan metode WP. Hasil yang diberikan oleh sistem dalam penelitiannya berupa saran pembelian laptop  dan tingkat akurasi  keberhasilan sistem sebesar 100%[13].
Metode Weighted  Product merupakan  suatu  metode  dengan  menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan terlebih dahulu dengan bobot yang bersagkutan, proses ini sama halnya dengan proses normalisasi.
Berdasarkan pembahasan di atas, maka penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan menerapkan metode Weighted  Product (WP)  dalam  memberikan  keputusan  rekomendasi  calon  manager  penjualan.  Hasil  penelitian  ini diharapkan mampu memberikan kontribusi kepada perusahaan dalam menentukan karyawan terbaik yang sifatnya lebih objektif dalam penilainnya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Karyawan
Karyawan  adalah  seorang  pekerja  yang  berkerja  untuk  perusahaan  yang  menjadi  aset  utama  perusahaan  yang  akan menjadi  perencana  dan  pelaku  aktif  dari  aktifitas  organisasi  dan  akan  mendapatkan  kompensasi  serta  jaminan  [14]. Karyawan  terbaik  yaitu  karyawan  yang  memiliki  kemampuan  bekerja  dengan  baik  dan  optimal.  Karyawan  yang berkualitas  juga  memiliki  kecerdasan  dan  rasa  tanggung  jawab  yang  tinggi  untuk  mendapatkan  hasil  terbaik  dalam bekerja.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK),  adalah  sistem  berbasis  komputer  yang  fleksibel,  interaktif  dan  dapat  diadaptasi untuk  mendukung  suatu  solusi  dalam  memecahkan  masalah  manajemen  sfesifik  yang  tidak  terstruktur.  Dengan menggunakan data, memberikan antar muka pengguna yang relatif mudah dan dapat menggabungkan pemikiran dalam pengambilan keputusan [15]–[18].

## 2.3 Metode Weighted Product (WP)
Metode Weighted  Product (WP)  merupakan  metode  dalam  pengambilan  keputusan  yang  efisien  dalam  proses perhitungannya, metode ini banyak digunakan dalam menyelesaikan permasalahan dikarenakan waktu yang dibutuhkan lebih  singkat  dan  efektif,  dengan  menggunakan  perkalian  antar  nilai  kriteria  yang  telah  ditentukan,  dimana  nilai  dari setiap  kriteria  harus  dipangkatkan  terlebih  dahulu  dengan  bobot  kriteria  yang  telah  ditetpkan  diawal.  Proses  ini  sama dengan  proses  normalisasi  [19]–[21].  Dalam  proses  perhitungannya,  metode Weighted  Product memiliki  3  langkah dalam penyelesaiannya, yaitu: 1. Membentuk matrik keputusan 2. Menghitung Vektor (Si)
3. Menghitung Preferensi (Vi)
Pada metode WP alternatif terbaik merupakan alternatif dengan nilai tertinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  penulis  akan  menganalisa  beberapa  alternatif  yang  dipilih  sebagai  karyawan  terbaik  sebagai rekomendasi  calon  manager  penjualan  pada  perusahaan,  untuk  menghasilkan  informasi  yang  efektif  penulis mengumpulkan  data-data  yaitu  data  atribut,  bobot  kepentingan  tiap  atribut  beserta  data  alternatif  untuk  penyelesaian dalam sistem pendukung keputusan  yang dibuat meggunakan metode Weighted Product . Hasil akhir dari penelitian ini adalah  sebuah  alternatif  yang  memiliki  nilai  tertinggi  yang  akan  terpilih  menjadi  karyawan  terbaik  dan  dapat  di rekomendasikan sebagai calon manager penjualan.

## 3.1 Penetapan Kriteria dan Alternatif
Berikut pada tabel 1, terdapat 5 (lima) kriteria yang digunakan dalam melakukan penilaian
Tabel 1. Kriteria yang digunakan Kriteria Bobot Prestasi Karyawan (C 1 ) 30% Skill (C 2 ) 20%

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 312 − 316 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1094
Kinerja Karyawan (C 3 ) 15% Masa Kerja (C 4 ) 10% Kedisiplinan (C 5 ) 15% Kerja Sama Tim (C 6 ) 10%
Pada tabel  2 berikut terdapat  10 (sepuluh) orang karyawan yang menjadi  kandidat (alternatif) yang akan dipilih sebagai karyawan terbaik. Berikut tabel dari rating kecocokan antara alternatif dan kriteria.
Tabel 2. Nilai Alternatif di Setiap Kriteria Alternatif Kriteria/Tingkat C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 Jefry (A 1 ) Sangat Baik Baik Sangat baik 6 Tahun Cukup Baik Baik Imam (A 2 ) Baik Baik Cukup Baik 4 Tahun Sangat baik Sangat Baik Naura (A 3 ) Cukup Baik Sangat Baik Baik 7 Tahun Baik Sangat Baik Dion (A 4 ) Cukup Baik Baik Baik 6 Tahun Sangat Baik Baik Siska (A 5 ) Baik Cukup Baik Sangat Baik 3 Tahun Baik Cukup Baik Dinda (A 6 ) Baik Cukup Baik Baik 5 Tahun Sangat Baik Baik Yoga (A 7 ) Sangat Baik Baik Sangat Baik 7 Tahun Baik Cukup Baik Raisa (A 8 ) Cukup Baik Baik Cukup Baik 6 Tahun Cukup Baik Sangat Baik Andre (A 9 ) Baik Cukup Baik Baik 8 Tahun Baik Baik Nico (A 10 ) Sangat Baik Sangat Baik Baik 7 Tahun Baik Cukup Baik
Karena  kriteria  C 1 ,  C 2 ,  C 3 ,  C 5 dan  C 6 merupakan  kriteria  linguistik,  maka  harus  dibobotkan  terlebih  dahulu. Penentuan bobot dari setiap kriterianya yaitu:
Tabel 3. Pembobotan untuk C1,C2,C3,C5 dan C6 Keterangan Nilai Bobot Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup Baik 3 Kurang baik 2 Buruk 1

## 3.2 Penerapan Metode WP
Berikut  di  bawah  ini  merupakan  tahapan  dalam  penerapan  metode  WP  dalam  pemilihan  karyawan  calon  manager penjualan pada perusahaan.
Tahapan  pertama ,  membentuk  matrik  keputusan  yang  di  ambil  dari  tabel  1  yang  terlebih  dahulu  nilai  rating  untuk kriteria C1, C2, C3, C5 dan C6 di bobotkan menggunakan tabel 3.
5 4 5
6 3 4 4 4 3 4 5 5 3 5 4 7 4 5 3 4 4 6 5 4 4 3 5 3 4 3 4 3 4 5 5 4 5 4 5 7 4 3 3 4 3 6 3 5 4 3 4 8 4 4 5 5 4 7 4 3
Tahapan kedua , menghitung nilai vektor dengan menggunakan persamaan berikut ini.
𝑆𝑖 = ∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 (1)
Untuk menghitung  nilai  vektor S yaitu dengan cara nilai dari  setiap kriteria dipangkatkan dengan bobot  kriteria yang bersangkutan lalu dikalikan seperti terlihat pada persamaan 1 di atas.
𝑆1   =   (5 0,3 )(4 0,2 )(5 0,15 )(6 0,1 )(3 0,15 )(4 0,1 )   =  4,4110

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 312 − 316 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1094
𝑆2   =   (4 0,3 )(4 0,2 )(3 0,15 )(4 0,1 )(5 0,15 )(5 0,1 )   =  4,0508
𝑆3   =   (3 0,3 )(5 0,2 )(4 0,15 )(7 0,1 )(4 0,15 )(5 0,1 )   =  4,1491 𝑆4   =   (3 0,3 )(4 0,2 )(4 0,15 )(6 0,1 )(5 0,15 )(4 0,1 )   =  3,9511 𝑆5   =   (4 0,3 )(3 0,2 )(5 0,15 )(3 0,1 )(4 0,15 )(3 0,1 )   =  3,6865 𝑆6   =   (4 0,3 )(3 0,2 )(4 0,15 )(5 0,1 )(5 0,15 )(4 0,1 )   =  3,9930 𝑆7   =   (5 0,3 )(4 0,2 )(5 0,15 )(7 0,1 )(4 0,15 )(3 0,1 )   =  4,5444 𝑆8   =   (3 0,3 )(4 0,2 )(3 0,15 )(6 0,1 )(3 0,15 )(5 0,1 )   =  3,5842 𝑆9   =   (4 0,3 )(3 0,2 )(4 0,15 )(8 0,1 )(4 0,15 )(4 0,1 )   =  4,0474
𝑆10 =   (5 0,3 )(5 0,2 )(4 0,15 )(7 0,1 )(4 0,15 )(3 0,1 )   =  4,5954
Tahapan terakhir , menghitung nilai preferensi (Vi) dengan menggunakan persamaan ke 2 seperti terlihat di bawah ini.
𝑉𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑋 𝑖𝑗 ∗ ) 𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Untuk menghitung nilai preferensi ( 𝑉 𝑖 ) yaitu dengan melakukan pembagian vektor S, Hasil nilai vektor S dibagi dengan seluruh total nilai vektor S. Nilai 𝑉 𝑖 terbesar adalah alternative yang terpilih. Berikut cara penyelesaiannya:
𝑉1 = 4,4110 41,0129 = 0,1075 𝑉2 = 4,0508 41,0129 = 0,0988 𝑉3 = 4,1491 41,0129 = 0,1012 𝑉4 = 3,9511 41,0129 = 0,0963 𝑉5 = 3,6865 41,0129 = 0,0899 𝑉6 = 3,9930 41,0129 = 0,0973 𝑉7 = 4,5444 41,0129 = 0,1108 𝑉8 = 3,5842 41,0129 = 0,0874 𝑉9 = 4,0474 41,0129 = 0,0987 𝑉10 = 4,5954

## 41,0129 = 0,1120
Dari semua proses penyelesaian yang dilakukan didapatkan hasil akhir:
Tabel 4 . Hasil Perhitungan Akhir Alternatif Nama Vi Peringkat A1 Jefry 0,1075 3 A2 Imam 0,0988 5 A3 Naura 0,1012 4 A4 Dion 0,0963 8 A5 Siska 0,0899 9 A6 Dinda 0,0973 7 A7 Yoga 0,1108 2 A8 Raisa 0,0874 10

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, December 2021, Page 312 − 316 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1094
Alternatif Nama Vi Peringkat A9 Andre 0.0987 6 A10 Nico 0,1120 1
Dari  hasil perangkingan pada tabel  di  atas dapat  terlihat  bahwa  nilai  preferensi  terbesar terdapat  pada  alternatif A10  dengan  nilai  preferensi  0,1120,  jadi  dapat  disimpulkan  bahwa  karyawan  yang  bernama  Nico  yang  layak  untuk menjadi Karyawan yang direkomendasikan sebagai calon manager penjualan pada perusahaan.

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  dan  pembahasan  yang  telah  di  uraikan  di  atas  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan dengan  menggunakan  metode Weighted  Product ini  dapat  diterapkan  dengan  seefektif  mungkin  dan  mampu memberikan  hasil  berupa  peringkat  dari  karyawan  terbaik.  Karyawan  yang  memiliki  peringkat  terbaik  merupakan dengan  nilai  yang  tertinggi  yang  nantinya  dapat  di  rekomendasikan  sebagai  calon  manager  penjualan  di  perusahaan. Hasil penelitian diharapkan dapat memberi keputusan yang lebih objektif dalam pemberian rekomendasi calon manager penjualan perusahaan.

## REFERENCES
[1] M. Anas, D. Azizi, I. Ukkas, and S. Qomariah, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN INTERNAL PART ORDER  MENGGUNAKAN  METODE  SIMPLE  MULTI  ATTRIBUTE  RATING  TECHTIQUE  (  SMART  )  PADA  PT  . TRINITY AUTO,” pp. 2–7, 2007.
[2] J. E. and L. T. P. Turban, A. Efraim, Decision Support System and Intelegence Systems , 7th ed. Jogjakarta: Penerbit Andi, 2015.
[3] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[4] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[5] N.  K.  Daulay,  B.  Intan,  and  M.  Irvai,  “Comparison  of  the  WASPAS  and  MOORA  Methods  in  Providing  Single  Tuition Scholarships,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 84–94, 2021.
[6] N.  K.  Daulay,  “Penerapan  Metode  Waspas  Untuk  Efektifitas  Pengambilan  Keputusan  Pemutusan  Hubungan  Kerja,” J.  Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, pp. 196–201, 2021.
[7] Mesran,  E.  P.  Sumantri,  Supriyanto,  S.  H.  Sahir,  and N.  K.  Daulay,  “Implementation of  Technique  for  Order  Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) in Recommendations for New Position in Companies,” Int. J. Inf. Syst. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 661–669, 2021.
[8] I. J. T. Situmeang, S. Hummairoh, S. M. Harahap, and Mesran, “Application of SAW ( Simple Additive Weighting ) for the Selection of Campus Ambassadors,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 21–28, 2021.
[9] R.  Y.  Simanullang,  Melisa,  and  Mesran,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penerima  Bantuan  Covid-19  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting (SAW),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 2–9, 2021.
[10]  E. B. Sambani, Y. H. Agustin, and R. Marlina, “Sistem Pendukung keputusan Kenaikan Jabatan Karyawan Plaza Asia Dengan Menggunakan Metode Weighted Product,” CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal) , vol. 8, no. 2, p. 121, 2016.
[11]  H. R. Hatta, M. Rizaldi, and D. M. Khairina, “Penerapan Penerapan Metode Weighted Product Untuk Pemilihan Lokasi Lahan Baru Pemakaman Muslim Dengan Visualisasi Google Maps,” vol. 02, no. 03, pp. 85–94, 2016.
[12]  M. Muchtar, “Spk pemberian kredit menggunakan metode wp (weighted product) pada bmt mu’amalah sejahtera kendari,” no. July, 2019.
[13]  N. A. Syafitri and A. P. Dewi, “Penerapan Metode Weighted Product Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop Berbasis Web,” semanTIK , vol. 2, no. 1, pp. 169–176, 2016.
[14]  S. Mallu, “Sistem pendukung keputusan penentuan karyawan kontrak menjadi karyawan tetap menggunakan metode topsis,” J. Ilm. Teknol. dan Inf. Terap. , vol. 1, no. 2, pp. 36–42, 2015.
[15]  Abdul Khadir, “Sistem Pendukung Keputusan,” Sist. Pendukung Keputusan , pp. 5–22, 2014.
[16]  D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[17]  D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[18]  S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  and  Retantyo  Wardoyo, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY  MADM) . 2006.
[19]  A. Hafiz and M. Ma’mur, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Dengan Pendekatan Weighted Product,” Cendikia , vol. 15, no. 2, pp. 23–28, 2018.
[20]  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.
[21]  A. Setyawan, F. Y. Arini, and I. Akhlis, “Comparative Analysis of Simple Additive Weighting Method and Weighted Product Method to New Employee Recruitment Decision Support System (DSS) at PT. Warta Media Nusantara,” Sci.  J.  Informatics , vol. 4, no. 1, pp. 34–42, 2017.