## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1312−1322 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5211

## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Baru Menggunakan Kombinasi Metode Analytical Hierarchy Process dan Weighted Product
Tariq Roja Abdullah, Miftahurrahma Rosyda *
Fakultas Teknologi Industri, Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta Jl. Ringroad Selatan, Kragilan, Tamanan, Kec. Banguntapan, Kabupaten Bantul, Daerah Istimewa Yogyakarta, Indonesia Email: 1 toriqra12@gmail.com, 2,* miftahurrahma.rosyda@tif.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: miftahurrahma.rosyda@tif.uad.ac.id Submitted: 22/05/2024; Accepted: 31/07/2024; Published: 31/07/2024
Abstrak −Karyawan  merupakan  aset  penting  bagi  perusahaan.  Rekrutmen  secara  selektif  dilakukan  guna  mendapatkan karyawan berkualitas. Rekrutmen pada startup “Kenapa Creative” masih mengalami kendala, jumlah pendaftar mencapai 179 orang  menyebabkan  staf  perusahaan  mengalami  kesulitan  untuk  memberikan  hasil  yang  obyektif  dan  tepat.  Dengan pengelolaan  data  secara  manual  sukar  untuk  mendapatkan  hasil  maksimal.  Dengan  demikian,  sistem  pendukung  keputusan (SPK) dirancang untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Tujuan penelitian ini membuat SPK penerimaan karyawan, serta memberikan manfaat berupa kemudahan bagi manager startup untuk menentukan keputusan dalam rekrutmen. Diawali dengan pengumpulan  data  terkait  rekrutmen  melalui  metode  wawancara  serta  literatur.  Perancangan  sistem  dimulai  dari  diagram activity  hingga  aplikasi  dengan  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  untuk  mengurutkan  prioritas  kriteria  dan subkriteria,  metode  Weighted  Product  (WP)  digunakan  untuk  perangkingan  alternatif.  AHP  dinilai  dapat  menguraikan permasalahan yang kompleks menggunakan hirarki sehingga suatu permasalahan menjadi lebih terstruktur dan sistematis. WP dinilai memiliki kompleksitas  yang sederhana, sehingga waktu komputasi menjadi lebih cepat dan permasalahan rekrutmen yang mengharuskan seleksi cepat dapat diatasi. Pengujian SPK menggunakan metode Black Box, Usability, validitas SPK, dan Expert Judgement. Hasil penelitian berupa SPK rekrutmen karyawan. Sistem bisa memberikan hasil perangkingan karyawan yang lolos seleksi. Fitur – fitur sistem bekerja sesuai dengan pengujian black box. Pengujian SUS menghasilkan skor 78,5 dari sisi pendaftar dan 84,5 dari sisi admin, dari skor yang diperoleh menunjukan bahwa sistem menempati kategori Acceptable. Pengujian validitas SPK menghasilkan persentase sebesar 80% dari perbandingan antara perhitungan manual dengan sistem. Pengujian  Expert  Judgement  memberikan  hasil  dimana  sistem  menghasilkan  perangkingan  alternatif  yang  sesuai  dengan pandangan ahli.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Penerimaan karyawan; AHP; WP; Startup
Abstract −Employees  are  valuable  to  a  company,  so  hiring  the  right  ones  is  crucial.  However,  "Kenapa  Creative"  startup struggles with recruiting, as 179 applicants overwhelm their staff. Manual data management makes it hard to get the best results. To tackle this, a Decision Support System (DSS) is developed. The goal of this research is to create an employee recruitment DSS to help startup managers  make hiring decisions more easily. It begins with collecting recruitment-related data through interviews  and  literature  review.  System  design  starts  from  activity  diagrams  to  application  with  the  Analytical  Hierarchy Process (AHP) method for prioritizing criteria and sub-criteria, while the Weighted Product (WP) method is used for alternative ranking. AHP is considered capable of decomposing complex problems using hierarchies, making a problem more structured and systematic. WP is deemed to have simple complexity, making computation time faster and addressing recruitment problems requiring quick selection. DSS testing uses Black Box, Usability, SPK validity, and Expert Judgment methods. The research results in an employee recruitment DSS. The system can obtain the best candidate to be accepted.  The system features work according  to  black  box  testing.  SUS  testing  yields  scores  of  78.5  from  the  applicant  side  and  84.5  from  the  admin  side, categorizing the system as Acceptable. SPK validity testing results in an 80% percentage from the comparison between manual calculations and the system. Expert Judgment testing shows that the system produces alternative rankings consistent with expert views.
Keywords : Decision Support System; Recruitement; AHP; WP; Startup

## 1. PENDAHULUAN
Seiring berjalannya waktu, perusahaan dapat berkembang dengan cepat atau secara bertahap. Perkembangan ini memunculkan kebutuhan akan karyawan baru yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan yang berkembang [1]. Karyawan adalah suatu SDM (Sumber Daya Manusia) yang berperan sebagai aset utama dalam sebuah perusahaan yang mana memiliki peran penting dalam keberlangsungan dan kesuksesan aktivitas operasional. Selain karyawan, perusahaan memiliki berbagai sumber daya lainnya seperti properti, dana, dan informasi. Namun hal tersebut tidak mampu menjamin hasil yang optimal jika tidak didukung oleh kemampuan karyawan yang mumpuni [2]. Guna melengkapi SDM suatu perusahaan, maka dibutuhkan aktivitas yang dapat menentukan calon karyawan yang dapat memenuhi kebutuhan perusahaan yang selanjutnya disebut sebagai perekrutan.
Perekrutan karyawan baru merupakan suatu langkah awal yang menentukan nasib suatu perusahaan di masa yang  akan  datang,  apabila  perekrutan  dilakukan  secara  tepat  dan  tertata  maka  suatu  perusahaan  akan  memiliki sumber daya manusia yang efektif dalam memenuhi kebutuhan perusahaan. Oleh sebab itu perekrutan menjadi hal penting yang tidak bisa dilakukan secara bebas dan harus melalui proses penentuan yang logis. Proses penentuan yang baik akan memperimbangkan berbagai macam aspek yang diperlukan oleh suatu perusahaan, salah satunya adalah  pengukuran  tingkat  kompetensi  calon  karyawan  yang  tentunya  sangat  sulit  apabila  perhitungannya

## Journal of Information System Research (JOSH)
dilakukan secara manual. Disamping dengan teknik yang tidak efisien, proses perhitungan dengan cara manual dapat menimbulkan kemungkinan terjadinya beberapa kesalahan dikarenakan jumlah data yang cukup banyak .
Dalam kasus ini startup “Kenapa Creative” ditentukan sebagai objek penelitian. Startup “Kenapa Creative” merupakan  suatu  perusahan  yang  bergerak  pada  bidang  pemasaran  dan  branding  strategy.  Pada  kasus kesehariannya  startup  “Kenapa  Creative”  melayani  jasa  digital  marketing  seperti  desain  grafis,  fotografi  dan videografi yang berkaitan dengan solusi pemasaran suatu produk. Pada wawancara yang telah dilakukan bersama CEO startup “Kenapa Creative”, dijelaskan bahwa pembukaan seleksi karyawan baru diadakan ketika perusahaan sedang  membutuhkan  posisi  baru,  posisi  yang  dibuka  pada  penerimaan  karyawan  terakhir  kali  adalah  content creator dan desain grafis. Seleksi karyawan baru tersebut diadakan setiap 3 kali setahun dan memiliki jangka waktu seleksi  selama  2  minggu  hingga  tahap  pengumuman.  Adapun  tahapan  –  tahapan  dalam  seleksi  karyawan  baru melalui  4  tahap  proses,  yang  pertama  adalah  pengumpulan  berkas  ke  perusahaan,  kemudian  dilanjut  dengan challenge  yang  disediakan  oleh  penguji,  challenge  tersebut  merupakan  suatu  ujian  tahap  pertama  yang  berupa tantangan  untuk  menyelesaikan  suatu  permasalahan  tertentu.  Tahapan  yang  ke-3  adalah  interview  yang  mana terdapat 6 penguji diantaranya 2 orang HR, 2 orang chief dan 2 orang director. Tahapan yang terakhir merupakan tahap  penilaian  hasil  seleksi  karyawan  baru  dan  diakhiri  dengan  pengumuman  hasil  penyaringan.  Dalam perekrutan  terakhir  tercatat  sekitar  179  pendaftar  yang  telah  mendaftarkan  diri  pada  perusahaan,  akibat  jumlah pendaftar yang cukup banyak staf perusahaan mengalami kesulitan dalam kegiatan rekrutmen tersebut, kesulitan dialami ketika manajemen data pendaftar dalam jumlah yang banyak dilakukan secara manual dan mengharuskan waktu penyelesaian yang cepat. Dengan demikian, diperlukan suatu Sistem Pendukung Keputusan yang mampu membantu kegiatan rekrutmen agar kegiatan tersebut dapat terlaksana secara efisien, efektif, dan selektif dalam memilih karyawan baru [3].
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  suatu  sistem  informasi  yang  dioperasikan  menggunakan komputer  yang  dapat  menyediakan  berbagai  informasi  yang  interaktif  bagi  manajer  dan  praktisi  bisnis  saat kegiatan penentuan keputusan berlangsung. SPK dibangun dengan suatu makna yakni untuk mencapai tujuan dari seorang  yang  hendak  membuat  keputusan.  Secara  spesifik  tujuan  SPK  adalah  menjadi  “second  opinion”  atau “information  sources”  yang  mana  kedua  hal  tersebut  menjadi  bahan  pertimbangan  seorang  manajer  sebelum menentukan suatu keputusan [4].
Pada  penelitian  lain  tentang  SPK  seleksi  penerimaan  karyawan  yang  menggunakan  metode  AHP  dan pembobotan  Fuzzy,  penelitian  tersebut  membahas  mengenai  permasalahan  pada  penyeleksian  calon  karyawan yang mana pada saat itu jumlah pendaftar mencapai jumlah 270 orang sedangkan setiap PT memiliki batas kuota karyawan  dan  harus  sesuai  dengan  bidang  yang  dibutuhkan.  Pada  penelitian  tersebut  tidak  dijelaskan  secara spesifik  mengenai  kekurangan  dan  kelebihan  dari  metode  AHP  dan  Fuzzy,  melainkan  pada  penelitian  tersebut dijelaskan  bahwa  hasil  perangkingan  atau  pengambilan  keputusan  dilakukan  dengan  mengaplikasikan  metode AHP,  dengan  menggunakan  gabungan  metode  AHP  dengan  himpunan  Fuzzy  mampu  memberikan  hasil pembobotan  yang  lebih  objektif.  Penelitian  tersebut  menghasilkan  tingkat  akurasi  sistem  sebesar  94.06%  yang mana  pembobotan  kriteria  dilakukan  dengan  menggunakan  perhitungan  Fuzzy  Weighted  Product  dan  untuk perangkingan seleksi karyawan menggunakan perhitungan AHP [5].
Pada penelitian lain yang berkaitan dengan penilaian karyawan terbaik menggunakan metode AHP dan WP dijelaskan  bahwa  dalam  penelitian  tersebut  memiliki  permasalahan  tentang  penilaian  karyawan  yang  masih subjektif  dan  dalam  pelaksanaannya  masih  menggunakan  metode  kontemporer  dengan  menggunakan  software Microsoft  Excel  dengan  data  penilaian  karyawan  yang  didapat  dari  setiap  divisi.  Hasil  dari  penelitian  tersebut menunjukan bahwa uji perangkingan dengan menggunakan metode WP menghasilkan akurasi yang tinggi dimana penentuan  nilai  relatif  bobot  awal  Pengetahuan  0,399082745,  Kemampuan  0,399082745,  Absensi  0,08758577, Sikap 0,08758577 dan Kerjasama 0,026662969 yang jika dijumlah = 1. Hal tersebut menunjukan bahwa sistem yang telah dikembangkan dapat memberikan rekomendasi karyawan terbaik [6].
Tujuan  yang akan dicapai pada penelitian ini adalah  membuat sistem pendukung  keputusan penerimaan karyawan  baru  pada  startup  “Kenapa  Creative”  dengan  menggunakan  kombinasi  metode  AHP  –  WP.  AHP digunakan  pada  penelitian  ini  karena  dinilai  dapat  menguraikan  suatu  permasalahan  yang  kompleks  dengan menggunakan hirarki sehingga suatu permasalahan akan menjadi lebih terstruktur dan sistematis, disamping hal tersebut metode AHP juga memperhatikan tingkat validitas hingga batas toleransi inkonsistensi dari perbandingan kriteria  yang  ditentukan.  AHP  juga  dinilai  dapat  melakukan  perbandingan  antar  atribut  kriteria  secara  grafis sehingga  mudah dipahami [7]. Metode WP akan digunakan pada penelitian ini  untuk  melakukan perangkingan alternatif  –  alternatif  yang  berkaitan  dengan  seleksi  karyawan  baru.  WP  digunakan  pada  penelitian  ini  karena memiliki  kompleksitas  yang  sederhana  sehingga  waktu  komputasi  akan  menjadi  lebih  cepat,  sehingga permasalahan terkait dengan seleksi karyawan yang mengharuskan kerja seleksi cepat dapat diatasi [8].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Berdasarkan gambar 1, maka untuk tahapan – tahapan penelitian dapat dijelaskan sebagai berikut : 1. Pendefinisian Masalah

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1312−1322 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5211
Masalah yang dihadapi pihak “Kenapa Creative” pada saat ini adalah sulitnya mengelola rekrutmen yang dapat melebihi 100 pendaftar pada setiap periodenya. Selain itu, cara yang digunakan masih manual tanpa  bantuan sistem yang terintegrasi dan menuntut hasil seleksi yang lebih cepat.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
2. Pengumpulan Data
Pada tahap pengumpulan data, metode yang akan digunakan dalam adalah wawancara dan studi literatur. Data hasil wawancara yang diperoleh dari pihak “Kenapa Creative” berfungsi sebagai data pendukung penelitian yang mana data tersebut berbentuk dokumen data seleksi pendaftar serta data spesifik terkait dengan kriteria seleksi.
3. Analisis Kebutuhan Sistem
Pada tahap ini kebutuhan sistem didefinisikan guna menentukan proses yang dapat dilakukan, adapun untuk analisis kebutuhan sistem dijabarkan sebagai berikut.
a. Analisis Input
Dalam  sistem  pendukung  keputusan  yang  dirancang,  input  yang  dilakukan  adalah  input  data  kriteria, subkriteria, dan rekrutmen yang dapat dilakukan oleh admin. Data kriteria yang diinputkan berupa poin penilaian  yang  ditentukan  oleh  pihak  manajemen,  adapun  untuk  penginputan  kriteria  dilakukan  pada halaman input kriteria. Data subkriteria yang diinputkan berupa sub poin penilaian yang juga ditentukan oleh pihak manajemen dan penginputan data subkriteria dilakukan pada halaman input subkriteria. Adapun penginputan  data  rekrutmen,  data  yang  diinputkan  berupa  informasi  rekrutmen  yang  dapat  diikuti  oleh pendaftar dan penginputan data dilakukan pada halaman input data rekrutmen. Kemudian pendaftar yang mengikuti  suatu  rekrutmen  dapat  menjadi  alternatif  yang  memiliki  peran  penting  dalam  proses pengambilan  keputusan,  apabila  admin  telah  menambahkan  data  rekrutmen  maka  pendaftar  dapat mengikuti rekrutmen tersebut dan pendaftar dapat memenuhi kriteria – kriteria yang ditentukan sebelum pendaftar diproses sebagai suatu alternatif dalam proses pengambilan keputusan.
b. Analisis Proses
Pada analisis proses terdapat beberapa aktivitas yang dapat dilakukan diantara adalah pembobotan kriteria, subkriteria,  dan  alternatif.  Proses  pembobotan  kriteria  dilakukan  dengan  melakukan  perbandingan berpasangan berdasarkan  metode AHP, kemudian dari hasil perbandingan berpasangan dilanjut dengan proses  perhitungan  dengan  metode  AHP  sehingga  menghasilkan  bobot  –  bobot  kriteria.  Proses pembobotan subkriteria juga  dilakukan dengan  menggunakan perbandingan berpasangan sesuai dengan kaidah metode AHP, apabila perbandingan berpasangan telah dilakukan maka proses perhitungan dengan metode  AHP  dapat  dilakukan  sehingga  menghasilkan  bobot  –  bobot  subkriteria  [9][10].  Adapun pembobotan alternatif dilakukan dengan cara memberikan penilaian pada setiap alternatif yang ada sesuai dengan masing – masing kriteria yang terdapat pada suatu rekruitmen, setelah alternatif diberikan penilaian maka  pembobotan  alternatif  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  WP  sebagai  metode perhitungannya.
c. Analisis Output
Output yang dihasilkan oleh sistem berupa hasil perangkingan alternatif berdasarkan penilaian terhadap setiap kriteria yang terdapat pada suatu rekrutmen. Perangkingan yang dihasilkan memberikan urutan dari alternatif yang paling unggul hingga pada alternatif dengan skor perangkingan terendah, sehingga hasil perangkingan  tersebut  dapat  dijadikan  sumber  referensi  bagi  pihak  manajemen  dalam  menentukan karyawan baru yang akan diterima oleh perusahaan.
4. Perancangan Sistem Pendukung Keputusan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1312−1322 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5211
SPK penerimaan karyawan baru pada startup “Kenapa Creative”  menggunakan  metode gabungan  AHP dan WP. Dalam penelitian ini metode AHP digunakan sebagai teknik perhitungan bobot kriteria serta subkriteria dan metode WP digunakan sebagai teknik perangkingan alternatif pendaftar posisi baru pada startup “Kenapa Creative”. Pada tahapan perancangan sistem pendukung keputusan ini akan dijelaskan beberapa perancangan yang  dilakukan  diantaranya  adalah  perancangan  tahapan  SPK,  basis  pengetahuan  SPK,  struktur  tabel,  serta desain interface sistem.
5. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  menggunakan  4  metode  diantaranya  adalah  Black  box,  System  Usability  Scale  (SUS), validitas SPK dan Expert Judgement.
a. Black  box  merupakan  metode  pengujian  sistem  berdasarkan  fungsinya  tanpa  perlu  pemeriksaan  kode program, bertujuan untuk memastikan kinerja sistem sesuai ekspektasi. Metode ini mudah diterapkan pada sistem  pendukung  keputusan,  hanya  membutuhkan  spesifikasi  minimum  dan  maksimum  data  yang diinginkan [11] [12].
b. SUS pertama kali dirumuskan oleh Brooke, adalah alat survei cepat dan umum untuk mengukur kegunaan produk atau layanan. Terdiri dari 10 pernyataan dengan  skala penilaian 5 poin,  memudahkan penilaian kesetujuan  responden.  Skor  akhirnya  berkisar  0-100,  di  mana  skor  yang  lebih  tinggi  menunjukkan kegunaan  yang lebih baik [13] [14]. Skor pengujian SUS akan dihitung  setelah pengumpulan data dari masing – masing responden dilakukan. Terdapat beberapa pedoman dalam melaksanakan penghitungan skor SUS, yang pertama adalah setiap skor yang dihasilkan dari pertanyaan yang bernomor ganjil akan dikurangi dengan 1. Kemudian setiap pertanyaan yang bernomor genap akan mengurangi nilai 5 dengan skor yang telah didapat dari setiap pengguna. Terakhir skor SUS akan dihasilkan dari penjumlahan skor setiap pertanyaan dan dikalikan dengan nilai 2,5. Aturan – aturan tersebut diberlakukan untuk 1 responden dan untuk menghasilkan skor SUS pengujian sistem didapatkan dengan cara mengulang perhitungan skor SUS sebanyak jumlah responden dengan aturan – aturan tersebut, kemudian skor sus dari setiap responden akan dijumlahkan dan dibagi dengan jumlah responden . Pengujian SUS bertujuan untuk mengevaluasi seberapa  efektif  dan  efisien  suatu  sistem,  serta  mendapatkan  tanggapan  positif  dari  pengguna.  Adapun untuk penilaian skor pada pengujian SUS ini menggunakan skala nilai dari 0 hingga 100.
c. Pengujian validitas merupakan suatu pengujian yang memiliki tujuan untuk mengetahui tingkat kesesuaian hasil  perhitungan  manual  dengan  perhitungan  yang  sudah  dilakukan  secara  terkomputerisasi,  hal  yang dimaksud  terkomputerisasi  disini  yakni  suatu  sistem  yang  sudah  berbasis  program  aplikasi terkomputerisasi  [15].  Adapun  untuk  mengukur  tingkat  validitas  SPK  dapat  menggunakan  cara perhitungan  hasil false dan true  yang dihasilkan oleh  sistem,  false pada hal ini  merupakan hasil  sistem berbeda  dengan  perhitungan  yang  dilakukan  secara  manual  dan  true  merupakan  hasil  sistem  memiliki kesamaan dengan perhitungan manual.
d. Expert Judgement  merupakan evaluasi  yang  mengandalkan penilaian para ahli. Hasilnya diperoleh dari pengetahuan yang dimiliki oleh tim proyek atau ketua tim yang ahli di bidang tertentu [16].

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah platform informasi yang berfokus pada pemrosesan transaksi sistemik. SPK  berinteraksi  dengan  komponen-komponen  lain  dari  sistem  informasi  untuk  mendukung  pengambilan keputusan, memfasilitasi tindakan manajerial, dan meningkatkan pengetahuan di Perusahaan[17].

## 2.3 Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Weighted Product (WP)
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  terdapat  2  jenis  metode  SPK  yakni  AHP  dan  WP.  Metode  AHP merupakan  suatu  kerangka  perhitungan  yang  memanfaatkan  perbandingan  berpasangan  dan  bergantung  pada evaluasi para ahli untuk memperoleh urutan prioritas yang terukur [18]. Dalam rangka untuk mengambil keputusan secara terstruktur guna menetapkan prioritas, langkah-langkah berikut ini dapat dipaparkan sebagai tahapan yang akan diuraikan [19].
1. Menemukan suatu masalah dan tentukan informasi yang telah didapat.
2. Merancang  hierarki  keputusan  dari  atas  dimulai  dengan  tujuan  yang  akan  dicapai,  kemudian  sasaran  dalam perspektif yang luas, dilanjut dengan kriteria hingga tingkatan terendah yakni rangkaian alternatif.
3. Membentuk  sebuah  matriks  perbandingan  berpasangan.  Setiap  unsur  dalam  hierarki  yang  lebih  tinggi dimanfaatkan untuk membandingkan unsur-unsur yang terletak di bawahnya.
4. Melakukan pengukuran konsistensi.
5. Melakukan kalkulasi terhadap nilai consistency index (CI) dengan memanfaatkan persamaan 1.
CI = (λ maks−n) n−1 (1)
Dengan n merupakan jumlah elemen yang ada.
6. Melakukan perhitungan Consistency Ratio (CR) menggunakan persamaan 2.
CR = CI RC

## Journal of Information System Research (JOSH)
Dengan CI = Consistency Index, RC =  Random Consistency 7. Melakukan pemeriksaan konsistensi hirarki dengan tabel 1.
Tabel 1. Random Consistency Ukuran Matriks RC 1, 2 0.0000 3 0.5245 4 0.8815 5 1.1086 6 1.2479 7 1.3417 8 1.4056 9 1.4499 10 1.4854
Setelah  perhitungan  bobot  kriteria  dengan  metode  AHP  selesai,  perhitungan  perangkingan  dilanjutkan dengan  metode  WP.  Metode  WP  merupakan  suatu  pendekatan  yang  digunakan  dalam  rangka  menyelesaikan permasalahan Pengambilan Keputusan Multi Atribut (MADM). Metode WP memanfaatkan pendekatan perkalian guna  mengaitkan  penilaian  pada  setiap  atribut,  dimana  nilai  penilaian  untuk  masing-masing  atribut  akan dipangkatkan dengan bobot yang bersangkutan [20]. Dalam konteks penyelesaian permasalahan dengan penerapan metode WP, langkah-langkah yang dijalankan adalah sebagai berikut [21]. 1. Normalisasi (perbaikan bobot)
Wj = wj ∑wj (3)
Dimana : Wj = Bobot yang telah ditentukan. Normalisasi dilakukan guna menghasilkan nilai Wj = 1 dimana j = 1, 2, ….., n merupakan jumlah alternatif dan ∑Wj merupakan jumlah keseluruhan nilai bobot.
2. Menentukan Nilai Vektor (S)
Si =   ∏ Xij Wj n j=1 , dengan i = 1,2,3, … , n (4)
Dimana  S  merupakan  alternatif  yang  dianalogikan  sebagai  vektor.  X  merupakan  input  dari  alternatif  dari kriteria. W merupakan bobot kriteria, i = merupakan alternatif dan J = merupakan jumlah kriteria. Menentukan nilai vektor (S) dengan cara mengalikan seluruh kriteria dengan alternatif hasil normalisasi yang berpangkat positif untuk kriteria keuntungan (benefit) dan yang berpangkat negatif untuk kriteria biaya (cost). Dimana (S) merupakan preferensi kriteria, (X) merupakan nilai kriteria dan (n) merupakan jumlah kriteria.
3. Menentukan Nilai Vektor (V)
Vi = Si S1+S2+S3… Sn , dengan i = 1,2,3, … , n (5)
Tahapan ini  merupakan  penentuan nilai vektor (V) yang mana  vektor (V) merupakan suatu  nilai  yang akan digunakan untuk perangkingan alternatif dan hasil vektor v merupakan hasil normalisasi dari masing – masing nilai vektor (s) dibagi dengan jumlah seluruh nilai vektor (S). Tahapan SPK dengan menerapkan metode AHP dan WP ditunjukan pada gambar 3.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1312−1322 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5211

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Hasil Pengumpulan Data
Data  yang  dikumpulkan  guna  menunjang  penelitian  ini  adalah  kriteria  pendaftar  serta  tahapan  proses  dalam pelaksanaan  seleksi  calon  karyawan  baru.  Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  adalah  dengan  cara wawancara  langsung  bersama  Chief  dari  startup  “Kenapa  Creative”.  Hasil  dari  pengumpulan  data  yang  telah dilakukan yakni didapatkan data kriteria serta alternatif yang digunakan pada rekrutmen terbaru khususnya pada divisi Account Executive. Berikut pada tabel 2 merupakan data alternatif yang didapat.
Tabel 2. Alternatif Nama Jenis Kelamin Domisili Usia Brenda Karen Perempuan DIY, permanently 20 Kristina Putri Arfiani Perempuan DIY, temporary 24 Oktava Anggara Laki-laki Luar DIY 22 Aliyah Zuhria Andra Susilowati Perempuan DIY, temporary 21 Rosehasna Aurellia Putri Wirastomo Perempuan Luar DIY 22 Akmal Laki-laki Luar DIY 23 Adinda Sabrina Aufa Perempuan Luar DIY 20
Adapun  untuk  kriteria  dan  subkriteria  yang  digunakan  pada  rekrutmen  terbaru  khususnya  pada  divisi Account Executive ditunjukan pada tabel 3.
Tabel 3. Kriteria dan Subkriteria Prioritas Kriteria Subkriteria Keterangan 1 Wawancara A Range nilai dari (100-81) B Range nilai dari (80-61) C Range nilai dari (60-41) D Range nilai dari (40-21) E Range nilai dari (20-0) 2 Portofolio A Range nilai dari (100-81) B Range nilai dari (80-61) C Range nilai dari (60-41) D Range nilai dari (40-21) E Range nilai dari (20-0) 3 CV A Range nilai dari (100-81) B Range nilai dari (80-61) C Range nilai dari (60-41) D Range nilai dari (40-21) E Range nilai dari (20-0) 4 Experience A Range nilai dari (100-81) B Range nilai dari (80-61) C Range nilai dari (60-41) D Range nilai dari (40-21) E Range nilai dari (20-0) 5 Domisili DIY, Permanent Pendaftar tinggal tetap di Jogja DIY, Temporary Pendaftar tinggal sementara di Jogja Luar DIY Pendaftar tinggal di luar kota Jogja 6 Pendidikan A Range nilai dari (100-81) B Range nilai dari (80-61) C Range nilai dari (60-41) D Range nilai dari (40-21) E Range nilai dari (20-0) 7 Umur 20 sampai 21 Usia pendaftar mulai dari 20 hingga 21 22 sampai 23 Usia pendaftar mulai dari 22 hingga 23 24 sampai 25 Usia pendaftar mulai dari 24 hingga 25
Pada tabel 3 tersebut setiap kriteria memiliki intensitas kepentingan yang berbeda sehingga dari kriteria – kriteria  tersebut  terdapat  kriteria  yang  paling  diprioritaskan  hingga  kriteria  dengan  prioritas  terendah.  Berikut merupakan contoh penjabaran intensitas kepentingan kriteria.
a. “Wawancara” mendekati cukup penting dibandingkan dengan “portofolio”.
b. “Wawancara” cukup penting dibandingkan dengan “CV”.
c. “Wawancara” mendekati lebih penting dibandingkan dengan “experience”.

## Journal of Information System Research (JOSH)
d. “portofolio” mendekati cukup penting dibandingkan dengan “CV”.
e. “portofolio” cukup penting dibandingkan dengan “experience”.
f. “portofolio” mendekati lebih penting dibandingkan dengan “domisili”.
g. “CV” mendekati cukup penting dibandingkan dengan “experience”.
h. “CV” cukup penting dibandingkan dengan “domisili”.
i. “CV” mendekati lebih penting dibandingkan dengan “pendidikan”.
j. “CV” lebih penting dibandingkan dengan “umur”.
Kemudian untuk intensitas kepentingan subkriteria pada kriteria wawancara, portofolio, CV, experience, pendidikan dapat dijabarkan sebagai berikut. a. “A” mendekati cukup penting dibandingkan dengan “B”.
b. “A” cukup penting dibandingkan dengan “C”.
c. “A” mendekati lebih penting dibandingkan dengan “D”.
d. “A” lebih penting dibandingkan dengan “E”.
Adapun untuk Intensitas kepentingan subkriteria pada kriteria domisili dijabarkan sebagai berikut.
a. “DIY, Permanent” mendekati cukup penting dibandingkan dengan “DIY, Temporary”.
b. “DIY, Permanent” cukup penting dibandingkan dengan “Luar DIY”.
c. “DIY, Temporary” mendekati cukup penting dibandingkan dengan “Luar DIY”.
Kemudian untuk intensitas kepentingan subkriteria pada kriteria umur dijabarkan sebagai berikut.
a. “20 sampai 21” mendekati cukup penting dibandingkan dengan “22 sampai 23”.
b. “20 sampai 21” cukup penting dibandingkan dengan “24 sampai 25”.
c. “22 sampai 23” mendekati cukup penting dibandingkan dengan “24 sampai 25”.

## 3.2 Alur Keputusan
Tujuan  dirancangnya  alur  keputusan  adalah  untuk  memberi  kejelasan  terkait  dengan  proses  dari  pengambilan keputusan dengan metode Analytical Hierarchy Process dan Weighted Product pada sistem pendukung keputusan ini. Rancangan alur keputusan dilampirkan pada gambar 3.
Berdasarkan gambar 4 maka alur keputusan setelah sub-kriteria dimasukkan dapat dijelaskan sebagai berikut :
a. Input nilai perbandingan berpasangan antara subkriteria
Pada  proses  ini  pengambil  keputusan  akan  menentukan  urutan  prioritas  subkriteria  dengan  cara  melakukan perbandingan berpasangan, setiap subkriteria akan diberikan nilai bobot yang sesuai dengan skala AHP.
b. Mengkalkulasi prioritas subkriteria dengan metode AHP
Pada  proses  ini  sistem  akan  mengkalkulasi  prioritas  subkriteria  yang  telah  diberikan  bobot,  sehingga  pada proses selanjutnya subkriteria sudah memiliki besaran nilai sesuai dengan prioritasnya.
c. Penilaian alternatif
Pada  proses  ini  pengambil  keputusan  akan  menyesuaikan  nilai  setiap  kriteria  yang  diberikan  kepada  setiap alternatif  guna  memberikan  bobot  tertentu,  penilaian  pada  setiap  kriteria  disesuaikan  dengan  menggunakan subkriteria yang terkait pada masing – masing kriterianya.
d. Melakukan penilaian alternatif dengan metode WP
Pada  proses  ini  alternatif  yang  telah  diberikan  bobot  kriteria  akan  dilakukan  perhitungan  prioritas  dengan menggunakan metode WP, sehingga dapat menghasilkan perangkingan alternatif.
e. Menampilkan hasil perangkingan alternative
Pada  proses  ini  sistem  akan  menampilkan  hasil  perangkingan  alternatif  yang  telah  dikalkulasi  pada  proses sebelumnya, sehingga pengambil keputusan dapat menentukan alternatif yang akan dipilih.

## Journal of Information System Research (JOSH)

## 3.3 Pembahasan

## 3.3.1 Menentukan Kriteria dan Bobot Kriteria
Langkah  awal  untuk  melakukan  perhitungan  bobot  kriteria  adalah  menentukan  kriteria  yang  akan  digunakan. Dalam seleksi yang diselenggarakan oleh pihak “Kenapa Creative”, kriteria yang digunakan dapat berbeda – beda sesuai  dengan  posisi  yang  ada.  Pada  posisi  Account  Executive  kriteria  yang  digunakan  diantaranya  adalah wawancara,  portofolio,  curriculum  vitae  (CV),  experience,  domisili,  pendidikan,  umur.  Adapun  perbandingan berpasangan kriteria dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Keterangan Kriteria Kriteria Keterangan K1 Wawancara K2 Portofolio K3 CV K4 Experience K5 Domisili K6 Pendidikan K7 Umur Tabel 5. Perbandingan Berpasangan Kriteria Dengan AHP Kriteria K1 K2 K3
K4 K5 K6 K7 K1 1 2 3 4 5
6 7 K2 0,500 1 2 3
4 5 6 K3 0,333 0,500 1 2 3 4 5 K4 0,250 0,333 0,500 1 2 3 4 K5 0,200 0,250 0,333 0,500 1 2 3 K6 0,167 0,200 0,250 0,333 0,500 1 2 K7 0,143 0,167 0,200 0,250 0,333 0,500 1 Jumlah 2,593 4,450 7,283 11,083 15,833 21,500 28
Tabel 5 merupakan perbandingan berpasangan antar kriteria yang dilakukan menggunakan metode AHP, setiap kriteria yang ada diberikan bobot perbandingan dengan 1 dan lainnya.
Tabel 6. Perhitungan Bobot Kriteria Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 Bobot K1 0,386 0,449 0,412 0,361 0,316 0,279 0,250 0,350 K2 0,193 0,225 0,275 0,271 0,253 0,233 0,214 0,237 K3 0,129 0,112 0,137 0,180 0,189 0,186 0,179 0,159 K4 0,096 0,075 0,069 0,090 0,126 0,140 0,143 0,106 K5 0,077 0,056 0,046 0,045 0,063 0,093 0,107 0,070 K6 0,064 0,045 0,034 0,030 0,032 0,047 0,071 0,046 K7 0,055 0,037 0,027 0,023 0,021 0,023 0,036 0,032
Tabel 6 merupakan proses lanjutan dari tabel 5 yang mana pada tahap ini pembobotan kriteria dilakukan dengan cara membagi nilai perbandingan berpasangan antar kriteria dengan jumlah yang ada pada setiap kolomnya atau  juga  dapat  disebut  dengan  tahap  normalisasi,  kemudian  bobot  dihasilkan  dari  pembagian  total  nilai normalisasi setiap baris dengan jumlah kriteria yang ada.
Setelah bobot setiap kriteria ditemukan, maka tahap selanjutnya adalah pengukuran tingkat konsistensi atau pencarian  nilai  CR.  Tujuan  pengukuran  tingkat  konsistensi  adalah  guna  mengukur  seberapa  konsisten perbandingan yang telah dilakukan sehingga solusi yang dihasilkan oleh metode AHP menjadi optimal [21]. Untuk mencari  nilai  CR,  terlebih  dahulu  mencari  nilai  CI  yang  dapat  dilihat  pada  persamaan  (1).  Berikut  merupakan tahapan pencarian nilai CR.
Tabel 7 . Perhitungan Weighted Sum Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 Weighted Sum K1 0,350 0,475 0,477 0,422 0,348 0,277 0,223 2,572 K2 0,175 0,237 0,318 0,317 0,279 0,231 0,191 1,747 K3 0,117 0,119 0,159 0,211 0,209 0,185 0,159 1,158 K4 0,088 0,079 0,079 0,106 0,139 0,138 0,127 0,757 K5 0,070 0,059 0,053 0,053 0,070 0,092 0,095 0,493 K6 0,058 0,047 0,040 0,035 0,035 0,046 0,064 0,325 K7 0,050 0,040 0,032 0,026 0,023 0,023 0,032 0,226

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1312−1322 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5211
Pada  tabel  7  nilai  weighted  sum  dilakukan  perhitungan  dengan  cara  mengalikan  nilai  perbandingan berpasangan  dengan  bobot  yang  sudah  ditemukan.  Selanjutnya  adalah  mencari  nilai  eigen  value  yang  akan ditunjukan sebagai berikut.
Tabel 8. Perhitungan Nilai Eigen Value Weighted Sum Bobot Rasio 2,572 0,350 7,341 1,747 0,237 7,359 1,158 0,159 7,286 0,757 0,106 7,169 0,493 0,070 7,073 0,325 0,046 7,049 0,226 0,032 7,105 λmax 7,197
Pada tabel 8 ditemukan nilai eigen value sebesar 7,197. Kemudian nilai eigen value tersebut akan diproses kembali menggunakan persamaan (1) untuk mencari nilai CI.
𝐂𝐈 = 𝟕,𝟏𝟗𝟕−𝟕 𝟕−𝟏 = 𝟎, 𝟎𝟑𝟐
Setelah  nilai  CI  ditemukan  maka  untuk  mencari  nilai  CR  adalah  membagi  nilai  CI  dengan  Random Consistency (RC) sesuai dengan jumlah kriteria yang ada, nilai RC dapat dilihat pada tabel 1.
𝐂𝐑 = 𝟎,𝟎𝟑𝟐 𝟏,𝟑𝟒𝟏𝟕 = 𝟎, 𝟎𝟐𝟒
Pengukuran  tingkat  konsistensi  telah  dilakukan  dan  menghasilkan  nilai  CR  sebesar  0,024  dimana  CR  < 0,10. Dengan nilai CR yang berada dibawah batas konsistensi maka perbandingan yang telah dilakukan dianggap sudah konsisten dan dapat dilanjutkan ke tahap selanjutnya.

## 3.3.2 Menentukan Subkriteria dan Bobot Subkriteria
Subkriteria digunakan untuk memberikan penilaian di setiap kriterianya kepada alternatif  – alternatif yang ada. Pada tabel 9 merupakan subkriteria dan bobot yang dimiliki oleh setiap kriterianya. Untuk melakukan pembobotan subkriteria  menggunakan  cara  yang  sama  seperti  pembobotan  kriteria  yang  telah  dilakukan  sebelumnya, pembobotan  subkriteria  akan  menggunakan  metode  AHP.  Pembobotan  dimulai  dari  tahap  perbandingan berpasangan,  kemudian  dilanjut  pada  tahap  normalisasi  matriks    dan  hingga  pada  tahap  pengukuran  tingkat konsistensi.
Tabel 9. Subkriteria Kriteria Subkriteria Bobot K1,K2,K3,K4,K6 A 0,416 B 0,262 C 0,161 D 0,099 E 0,062 K5 DIY, Permanent 0,539 DIY, Temporary 0,297 Luar DIY 0,164 K7 20 sampai 21 0,539 22 sampai 23 0,297 24 sampai 25 0,164

## 3.4 Perangkingan Alternatif
Pada  tahap  ini  alternatif  akan  dilakukan  perangkingan  guna  mencari  alternatif  prioritas  sebagai  solusi  dari pengambilan  keputusan  yang  dilakukan,  perangkingan  alternatif  menggunakan  metode  WP  sebagai  metode perhitungannya. Berikut pada tabel 10 merupakan 7 data yang diuji.
Tabel 10. Data Uji Alternatif Alternatif Keterangan A1 Brenda Karen (Brenda) A2 Kristina Putri Arfiani (Keke) A3 Oktava Anggara (Okta) A4 Aliyah Zuhria Andra (Andra) A5 Rosehasna Aurellia (Rose)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 4, Juli 2024, pp 1312−1322 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i4.5211
Alternatif Keterangan A6 Akmal A7
Adinda Sabrina (Adinda)
Kemudian alternatif – alternatif tersebut diberikan penilaian terhadap kriteria yang ada. Berikut pada tabel 11 merupakan penilaian masing – masing alternatif terhadap kriteria.
Tabel 11. Penilaian Alternatif Terhadap Kriteria
Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 A1 0,416 0,416 0,262 0,262 0,539 0,416 0,539 A2 0,416 0,416 0,262 0,262 0,297 0,262 0,164 A3 0,262 0,262 0,262 0,262 0,164 0,262 0,297 A4 0,262 0,262 0,262 0,262 0,297 0,416 0,539 A5 0,262 0,262 0,262 0,262 0,164 0,416 0,297 A6 0,161 0,262 0,262 0,262 0,164 0,416 0,297 A7 0,161 0,262 0,262 0,262 0,164 0,262 0,539
Setelah setiap alternatif diberikan penilaian pada masing – masing kriteria yang ada, maka perangkingan alternatif  sudah  dapat  dilakukan.  Perangkingan  alternatif  menggunakan  metode  WP,  dimulai  dari menormalisasikan bobot setiap kriteria yang ada.
W1 = 0,350 0,350+0,237+0,159+0,106+0,070+0,046+0,032 = 0,350
Setelah  bobot  –  bobot  kriteria  dinormalisasikan,  selanjutnya  perhitungan  vektor  S  dilakukan  dengan menggunakan persamaan (4).
S1 = (0,416 0,350 ) ∗   (0,416 0,237 ) ∗ (0,262 0,159 ) ∗ (0,262 0,106 ) ∗ (0,539 0,070 ) ∗ (0,416 0,046 ) ∗ (0,539 0,032 ) = 0,378
Setelah nilai – nilai vektor s ditemukan, maka perhitungan vektor v dapat dilakukan dengan menggunakan persamaan 5.
V1 = 0,378 0,378+0,342+0,254+0,276+0,260+0,219+0,219+0,107+0,098+0,093 = 0,168
Dari hasil perhitungan vektor v yang telah dilakukan, maka hasil dari perhitungan tersebut sudah dapat dirangkingkan sesuai dengan besaran nilai vektor v yang dihasilkan. Berikut merupakan tabel 13 perangkingan alternatif.
Tabel 12. Hasil Perangkingan Alternatif Alternatif Skor Rangking Keterangan A1 0,168 1 Diterima A2 0,152 2 Ditolak A3 0,113 5 Ditolak A4 0,123 3 Ditolak A5 0,116 4 Ditolak A6 0,098 6 Ditolak A7 0,097 7 Ditolak

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari penelitian yang telah dilakukan dalam hal sistem pendukung keputusan penerimaan karyawan baru dengan  kombinasi  metode AHP dan WP, dapat ditarik kesimpulan  yang  mana diantaranya adalah sebagai berikut.  SPK  penerimaan  karyawan  baru  yang  telah  dirancang  dapat  membantu  proses  seleksi  calon  karyawan dengan  efisien  dan  tetap  memberikan  hasil  yang  optimal  sesuai  dengan  keputusan  pengambil  keputusan. Pembobotan  kriteria  dan  sub-kriteria  dilakukan  dengan  metode  AHP  sesuai  dengan  posisi  yang  akan  dilamar. Perhirungan  perangkingan  dengan  metode  WP  dapat  memberikan  data  calon  karyawan  mulai  dari  nilia  yang tertinggi  hingga  terendah.  Berdasarkan  pengujian  validitas  yang  telah  dilakukan,  metode  AHP-WP  dapat diterapkan pada sistem dengan persentase validitas sebesar 80%. Berdasarkan pengujian expert judgement yang telah dilakukan, sistem pendukung keputusan yang telah dibangun dapat memberikan hasil yang sesuai dengan pandangan ahli. Perhitungan manual SPK bisa memberikan perangkingan karyawan, dengan hasil 1 yang diterima di antara 7 karyawan yang mendaftar.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih disampaikan kepada CV “Kenapa Kreatif” yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.

## Journal of Information System Research (JOSH)

## REFERENCES
[1] F. Syarief et al., Manajemen sumber daya manusia. Penerbit Widina, 2022.
[2] Y.  Yulistia,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Pegawai  Menggunakan  Metode  AHP  (Analytical  Hierarchy Process) Hotel RC Di Palembang,” J. Teknol. Sist. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 65–72, 2020.
[3] Y. W. S. Putra and M. T. Prayitno, “Penerapan Metode Analytcal Hierarchy Process Pada Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan PT. SDN,” Creat. Inf. Technol. J., vol. 8, no. 1, pp. 43–53, 2021.
[4] R. Rachman, “Penerapan Metode Ahp Untuk Menentukan Kualitas Pakaian Jadi Di Industri Garment,” J. Inform., vol. 6, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[5] A. Apriani, I. G. D. S. Dharma, M. Mayadi, and N. G. A. Dasriani, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Karyawan dengan Metode AHP dan Pembobotan Fuzzy,” J. Bumigora Inf. Technol., vol. 4, no. 1, pp. 59–72, 2022.
[6] A. G. Ramadhan and R. R. Santika, “AHP dan WP: Metode dalam Membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Karyawan Terbaik". Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika, 4 (1), 141--150.” 2020.
[7] U.  Habibah  and  M.  Rosyda,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Langsung  Tunai  Dana  Desa  di Pekandangan Menggunakan Metode AHP-TOPSIS,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 6, no. 1, pp. 404–413, 2022.
[8] R. N. Hakim and M. Hamka, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Pembiayaan Akad Qordh Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process dan Weighted Product,” Techno (Jurnal Fak. Tek. Univ. Muhammadiyah Purwokerto), vol. 22, no. 1, pp. 1–12, 2021.
[9] I.  Ramadhan  and  D.  C. P.  Buani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Berdasarkan  Kinerja Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” EVOLUSI J. Sains dan Manaj., vol. 11, no. 1, 2023.
[10]  K. Sitompul, M. Jannah, A. A. Nababan, and J. Hamunangan, “Sistem Pendukung Keputusan dalam Penentuan Siswa Teladan Menggunakan Metode AHP Pada SMA Harapan Bangsa Tanjung Morawa,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf., vol. 6, no. 2, pp. 77–86, 2023.
[11]  Y. Cani, H. Hannie, and A. Ridha, “Pengujian Black Box Testing Pada Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa di  SMK  Tarbiyatul  Ulum  Karawang,”  J.  Ilm.  Wahana  Pendidik.,  vol.  9,  no.  9,  pp.  754–760,  May  2023,  doi: 10.5281/zenodo.8084698.
[12]  H. A. Septilia, P. Parjito, and S. Styawati, “Sistem pendukung keputusan pemberian dana bantuan menggunakan metode ahp,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 2, pp. 34–41, 2020.
[13]  M.  Chautie,  M.  Sanjaya,  E.  Lestari,  and  B.  W.  Putra,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru Terbaik Dengan Pendekatan User Centered Design,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis, vol. 5, no. 2, pp. 132–140, 2023, doi: 10.47233/jteksis.v5i2.792.
[14]  R. A. N. Putri, A. A. Supianto, and W. Purnomo, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Dosen Pembimbing Skripsi menggunakan Algoritme Winnowing-Weighted Product,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 3, no. 9, pp. 9132–9138, 2019.
[15]  M.  Muqorobin,  A.  Apriliyani,  and  K.  Kusrini,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  dengan  Metode SAW,” Respati, vol. 14, no. 1, 2019.
[16]  I. R. Saputra and Y. Yamasari, “Algoritma MADM pada Sistem Pendukung Keputusan untuk Peminjam Ruang Rapat Berbasis Website,” J. Informatics Comput. Sci., pp. 30–38, 2024.
[17]  P. Purwantoro and Y. Umaidah, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS PADA PT. CRESYN INDONESIA,” JISAMAR (Journal Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res., vol. 3, no. 4, pp. 10–18, 2019.
[18]  H. Hozairi, A. N. Qomar, H. Hoiriyah, and A. Wafi, “Penerapan Metode Hybrid AHP-TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Program Studi Terbaik Di Universitas Islam Madura,” BINA Insa. ICT J., vol. 9, no. 2, pp. 93– 101, 2023.
[19]  M. B. Ryando, A. R. Mariana, and R. A. Hakim, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sepeda Motor Second Terbaik di Kelas Matic 150cc Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS,” Acad. J. Comput. Sci. Res, vol. 5, no. 1, p. 47, 2023.
[20]  N. F. Armin, N. Hidayat, and  A. A. Soebroto, “Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)-Weighted Product  (WP)  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Rekomendasi  Pelanggan  Terbaik  berbasis  Website  (Studi Kasus: PT. Pelabuhan Indonesia IV (Persero) Makassar),” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput., vol. 6, no. 6, pp. 2949–2959, 2022.
[21]  F.  Seran,  Y. P.  K.  Kelen,  and  D.  Nababan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Jurusan  Menggunakan  Metode Weighted Product,” J. Tekno Kompak, vol. 17, no. 1, pp. 147–159, 2023.