## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 3, No 2, Oktober 2022 Hal 128-136 https://djournals.com/klik

## Penerapan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) Menggunakan Metode WASPAS Pada Penilaian Kinerja Karyawan Terbaik
Ari Syaripudin 1,* , Yasin Efendi 2 , Harriansyah 3
1 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pamulang, Banten, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Pendidikan, Program Studi Pendidikan Teknologi Informasi, Universitas Muhammadiyah Jakarta, Jakarta, Indonesia
3 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Teknologi Informasi NIIT, Jakarta, Indonesia Email: 1,* dosen00671@unpam.ac.id , 2 yasin.efendi@umj.ac.id , 3 harri@i-tech.ac.id Email Penulis Korespondensi: dosen00671@unpam.ac.id
Abstrak− Proses  penilaian  kinerja  karyawan  menjadi  bagian  penting  dalam  manajemen  sumber  daya,  karena  penilaian  kinerja karyawan dapat digunakan oleh pengambil keputusan dalam menentukan kebijakan. Penilaian karyawan biasanya menggunakan cara yang  konvensional  yaitu  ditentukan  berdasarkan  penilaian  presensi,  tanggung  jawab,  serta  komunikasi.  Sehingga  proses  penilaian tersebut masih dirasa kurang sesuai dan membutuhkan waktu yang lama dalam menentukan kinerja karyawan. Tujuan penelitian ini membuat  sistem  pendukung  keputusan  penilaian  kinerja  karyawan  terbaik  menggunakan  model  Multi-Criteria  Decision  Making (MCDM) dengan menggunakan metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS). Hasil penilaian kinerja karyawan dari hasil perhitungan karyawan dengan nama Hendri Oktavianto mendapatkan total nilai akhir sebesar 3,32352571 dan mendapatkan peringkat 1 karyawan terbaik, karyawan dengan nama Fenny Sari mendapatkan total nilai akhir sebesar 3,27544199 dan mendapatkan peringkat  2  karyawan  terbaik,  dan  karyawan  dengan  nama  Dara  Sagita  mendapatkan  total  nilai  akhir  sebesar  3,27102047  dan mendapatkan peringkat 3 karyawan terbaik.
Kata Kunci: Kinerja Karyawan; Multi-Criteria Decision Making; MCDM; Sistem Pendukung Keputusan; WASPAS
Abstract− The  process  of  evaluating  employee  performance  is  an  important  part  of  resource  management,  because  employee performance appraisal can be used by decision makers in determining policies. Evaluation of employees usually uses a conventional method, which is determined based on an assessment of attendance, responsibility, and communication. So that the assessment process is still considered inappropriate and requires a long time in determining employee performance. The purpose of this study is to create a decision support system for evaluating the best employee performance using the Multi-Criteria Decision Making (MCDM) model using  the  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment  (WASPAS)  method.  The  results  of  the  best  employee  performance assessment from the results of employee calculations with the name Hendri Oktavian get a final total value of 3.32352571 and get the 1st rank as the best employee, an employee with the name Fenny Sari gets a final total score of 3.27544199 and gets a rank 2 employee, and an employee with the name Dara Sagita got a total final score of 3.27102047 and was ranked 3rd best employee.
Keywords : Employee Performance; Multi-Criteria Decision Making; MCDM; Decision Support System; WASPAS

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan yang baik  merupakan sebuah gambaran kecil dari hasil kinerja yang baik dari para karyawan yang berada dalam ruang lingkup perusahaan tersebut. Kinerja karyawan yang baik merupakan sebuah gambaran dari capaian dalam pelaksanaan  tugas  serta  tanggung  jawab  dari  para  karyawan  yang  sesuai  dengan  visi,  misi,  serta  tujuan  organisasi perusahaan  dalam  mencapai  hasil  yang  diharapkan  oleh  perusahaan.  Proses  penilaian  kinerja  karyawan  menggunakan cara yang konvensional yaitu ditentukan berdasarkan penilaian berdasarkan presensi, tanggung jawab, serta komunikasi. Sehingga  proses  penilaian  tersebut  masih  dirasa  kurang  sesuai  dan  memerlukan  waktu  yang  lama  untuk  menentukan penilaian karyawan. Berdasarkan permasalahan tersebut diusulkan untuk menerapkan sebuah model sistem pendukung keputusan dalam menentukan kinerja karyawan terbaik [1].
Sistem pendukung keputusan merupakan penggambaran dari sistem informasi yang interaktif, fleksibel dan dapat dikembangan dalam proses penyediaan informasi yang berbasis alternatif keputusan serta hasil alternatif keputusan akan membantu pihak manajemen organisasi dalam mengatasi sebuah permasalahan yang belum diketahui hasilnya. Sistem pendukung keputusan dapat dikolaborasikan dengan program yang berbasis komputer sehingga dapat membuat sebuah keputusan secara cepat dan interaktif [2], [3]. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) merupakan  bagian  dari  sistem  informasi  yang  berbasiskan  pada  pengetahuan  yang  berguna  untuk  memberi  dukungan kepada decision maker mengambil sebuah keputusan [4]. SPK juga dapat diartikan sebagai sistem yang dapat menyajikan informasi, merekomendasikan serta memberi dukungan dalam mengambil keputusan untuk mendapatkan solusi optimal melalui  pola  yang  rasional  berdasarkan  data  dan  fakta  [5].  SPK  menyajikan  sebuah  model  yang  digunakan  untuk menyelesaikan permasalahan melalui penyelesaian secara matematis dan statistika [6]. DSS bertujuan untuk memberikan informasi, membimbing, merekomendasikan dan memberikan arahan kepada para pengambil keputusan alternatif terbaik untuk  menemukan  keputusan  terbaik,  dan  dapat  menggunakannya  dalam  menentukan  pilihan  yang  rasional  dengan didasari  oleh  data-data  serta  fakta-fakta  yang  ada  [7].  Tahapan  pengambilan  keputusan  dengan  SPK  dimulai  dari melakukan investigasi dan mempelajari situasi tertentu yang mengharuskan decision maker untuk menetapkan pilihannya [8].  Tahap  berikutnya  adalah  menyiapkan  perencanaan,  pengembangan,  serta  menganalisis  arah  tindakan  selanjutnya, termasuk  aktivitas  untuk  melakukan  identifikasi  masalah,  menyelesaikan  masalah,  dan  menguji  apakah  pemecahan masalah  layak  atau  tidak  [9].  Tahapan  selanjutnya  adalah  memilih  alternatif,  dimana decision  maker menetapkan pilihannya  serta  ditentukannya  solusi  yang  paling  baik  diantara  sejumlah  solusi  yang  ada,  agar  dapat  terwujud  suatu keputusan. Implementasi DSS akan menciptakan perangkat lunak yang interaktif, yang dapat mempermudah pengambil
Ari Syaripudin, Penerapan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) Menggunakan Metode WASPAS Pada Penilaian Kinerja Karyawan Terbaik
keputusan untuk memanfaatkan informasi yang dihasilkan dan model keputusan untuk memecahkan permasalahan yang bersifat semi terstruktur dan tidak terstruktur.
Pada pengembangan SPK dibutuhkan metode dalam penyelesaian permasalahan keputusan. Untuk menyelesaikan permasalahan  pengambilan  keputusan  dengan  melibatkan  sejumlah  alternatif  dari  beberapa  kriteria  dapat  diselesaikan dengan  pendekatan Multi-Criteria  Decision  Making (MCDM).  MCDM  merupakan  suatu  pendekatan  untuk  membuat keputusan dengan beberapa kriteria atau tujuan dengan membuat peringkat atau memilih diantara alternatif yang ada [10]. Metode  sistem  pendukung  keputusan  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini  adalah  Metode Weighted  Aggregated  Sum Product  Assessment atau  lebih  sering  dikenal  dengan  Metode  WASPAS.  WASPAS  merupakan  sebuah  metode  dalam sistem  pendukung  keputusan  yang  menggunakan  pendekatan Multi-Criteria  Decision  Making (MCDM)  [11],  [12]. Metode WASPAS salah satu metode yang digunakan untuk meminimalisir kecacatan dari sebuah hasil penentuan untuk mengetahui nilai yang paling tinggi dan nilai yang paling rendah [13]. Beberapa penelitian terdahulu mengenai penerapan pendekatan  WASPAS  pada  pengembangan  SPK  menghasilkan  sistem  yang  mampu  menghasilkan  alternatif  terbaik. Penelitian yang dilakukan oleh dalam menentukan jurusan untuk sekolah SMK, dimana metode ini memberikan informasi tentang jurusan terbaik yang akan dipilih oleh siswa yang akan melanjutkan pendidikan [13]. Penelitian selanjutnya dalam menentukan siswa terbaik berdasarkan 5 kriteria yang digunakan untuk diolah dan diterapkan, metode WASPAS mampu memberikan hasil secara akurat dalam menentukan siswa terbaik [14].
Tujuan  penelitian  ini  yaitu  membangun  sistem  pendukung  keputusan  untuk  penilaian  kinerja  karyawan  terbaik dengan pendekatan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) menggunakan metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS).  SPK  yang  dikembangkan  digunakan  untuk  memudahkan decision  maker dalam  menentukan keputusan  dengan  cepat  dan  tepat.  Metode  WASPAS  memiliki  kemampuan  dalam  menyelesaikan  permasalahan keputusan multi-criteria yang  mampu  mengurangi  kesalahan  dan  mengoptimalkan  dalam  memberikan  penilaian  dan menentukan nilai tertinggi dan terendah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode penelitian merupakan proses urutan pengerjaan yang dilakukan untuk mengumpulkan informasi dan data serta melakukan  analisa  dan  pemrosesan  terhadap  data  sehingga  mendapatkan  sebuah  hasil  analisa  dari  penelitian  yang dilakukan[15],  [16].  Untuk  memulai  penelitian  diperlukan  tahapan  penelitian  yang  tersusun  secara  terstruktur  untuk menyelesaikan  permasalahan  penelitian  yang  berisi  tentang  prosedur  dalam  melaksanakan  penelitian  [17].  Langkah- langkah yang dilakukan dalam penelitian ini disajikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Urutan Langkah Penelitian
Bedasarkan gambar diatas penjelasan tiap langkah-langkah yang dilakukan sebagai berikut.

## 2.1 Analisa Permasalahan
Tahapan  pertama  diawali  dengan  analisa  permasalahan  melalui  identifikasi  masalah  untuk  mengetahui  masalah  yang dihadapi  oleh  pengguna  dalam  penilaian  kinerja  karyawan.  Melalui  identifikasi  masalah  peneliti  dapat  fokus  pada penyelesaian masalah yang dihadapi oleh pengguna [18]. Tahapan ini melakukan diskusi dengan pihak HRD perusahaan tentang proses penilaian kinerja karyawan. Berdasarkan hasil diskusi belum ada semua pendekatan yang digunakan dalam penilaian kinerja karyawan. Dari hasil diskusi diusulkan untuk membuat sistem pendukung keputusan penilaian kinerja karyawan  terbaik  dengan  menerapkan  pendekatan Multi-Criteria  Decision  Making (MCDM)  menggunakan  metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS).

## 2.2 Analisa Kriteria
Tahapan ini menentukan kriteria-kriteria untuk memberikan nilai pada kinerja karyawan yang ditentukan oleh decision maker . Kriteria-kriteria tersebut disajikan pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Data Kriteria serta Bobot Kriteria Bobot Jenis Kehadiran 30% Cost Penampilan 15% Benefit Disiplin 15% Benefit Tanggung Jawab 20% Benefit
Ari Syaripudin, Penerapan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) Menggunakan Metode WASPAS Pada Penilaian Kinerja Karyawan Terbaik
Komunikasi 10% Benefit Sikap 10% Benefit
Selanjutnya menentukan nilai dari kriteria yang digunakan, nilai dari kriteria yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 2 berikut
Tabel 2. Data Nilai Keterangan Nilai Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup 3 Kurang 2 Sangat Kurang 1

## 2.3 Membuat Matriks Keputusan Untuk Penilaian Kinerja Karyawan
Tahapan  ini  membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  nilai  dari  kinerja  karyawan,  persamaan  matriks  keputusan digambarkan sebagai berikut.
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑥 11 ⋯ 𝑥 1𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 𝑚1 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)

## 2.4 Melakukan Normalisasi Matriks Keputusan
Tahapan normalisasi matriks keputusan digunakan berdasarkan persamaan normalisasi, hasil normalisasi matriks dapat dilihat pada persamaan (2) untuk jenis kriteria benefit , dan persamaan (3) untuk jenis kriteria cost.
𝑁 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑥𝑗 𝑚𝑎𝑥 (2)
𝑁 𝑖𝑗 = 𝑥𝑗 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 (3)

## 2.5 Menghitung Nilai Preferensi Berdasarkan Hasil Normalisasi Matriks
Tahapan menghitung nilai preferensi ini berdasarkan hasil  normalisasi matriks, persamaan menghitung nilai preferensi dapat dilihat pada persamaan berikut ini.
𝑄 1 = 0,5 ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 + 0,5 𝛱 𝑗=1 𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 (4)

## 2.6 Membuat Perangkingan
Tahapan ini melakukan perangkingan terhadap nilai akhir dari penilaian kinerja karyawan terbaik berdasarkan nilai paling tertinggi hingga nilai paling terendah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Metode WASPAS
Penilaian kinerja karyawan dalam penelitian ini menerapkan metode WASPAS, data yang digunakan dalam penelitian ini  merupakan  data  yang  didapat  dari  bagian  HRD  perusahaan  yang  akan  digunakan  dalam  proses  penilaian.  Data penilaian karyawan yang digunakan sebanyak 15 data, berikut ini data karyawan beserta hasil penilaiannya dapat dilihat dalam Tabel 1 dibawah ini.
Tabel 1. Data Karyawan NIP Karyawan Nama IDP-110 Hendri Oktavianto IDP-111 Fenny Sari IDP-112 Dara Sagita IDP-113 Fatimah IDP-114 Aprilia IDP-115 Ardiyatna IDP-116 Mustaqim IDP-117 Fahreza IDP-118 Surya Saputra IDP-119 Budi Pratama IDP-120 Kurnia Putri
Ari Syaripudin, Penerapan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) Menggunakan Metode WASPAS Pada Penilaian Kinerja Karyawan Terbaik
IDP-121 Noviansyah IDP-122 Riski Kurniawan IDP-123 Anisa Putri IDP-124 Fitri Andriyani
Dari data karyawan diatas diberikan penilaian berdasarkan 6 kriteria yang digunakan. Hasil penilaian karyawan terhadap masing-masing kriteria yang ada dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Hasil Penilaian Karyawan
NIP : IDP-110 Nama : Hendri Oktavianto Kehadiran Sangat Baik Penampilan Sangat Baik Disiplin Baik Tanggung Jawab Cukup Komunikasi Kurang Sikap Cukup NIP : IDP-111 Nama : Fenny Sari Kehadiran Baik Penampilan Sangat Baik Disiplin Baik Tanggung Jawab Sangat Baik Komunikasi Cukup Sikap Kurang NIP : IDP-112 Nama : Dara Sagita Kehadiran Cukup Penampilan Baik Disiplin Kurang Tanggung Jawab Baik Komunikasi Baik Sikap Baik NIP : IDP-113 Nama : Fatimah Kehadiran Sangat Baik Penampilan Cukup Disiplin Baik Tanggung Jawab Cukup Komunikasi Cukup Sikap Cukup NIP : IDP-114 Nama : Aprilia Kehadiran Baik Penampilan Cukup Disiplin Cukup Tanggung Jawab Cukup Komunikasi Cukup Sikap Cukup NIP : IDP-115 Nama : Ardiyatna Kehadiran Cukup Penampilan Baik Disiplin Cukup Tanggung Jawab Kurang Komunikasi Baik Sikap Kurang NIP : IDP-116 Nama : Mustaqim Kehadiran Baik Penampilan Baik Disiplin Baik Tanggung Jawab Baik Komunikasi Baik Sikap Cukup NIP : IDP-117 Nama : Fahreza Kehadiran Baik Penampilan Baik Disiplin Cukup
Ari Syaripudin, Penerapan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) Menggunakan Metode WASPAS Pada Penilaian

## Kinerja Karyawan Terbaik
Tanggung Jawab Sangat Baik Komunikasi Sangat Baik Sikap Kurang NIP : IDP-118 Nama : Surya Saputra Kehadiran Sangat Baik Penampilan Baik Disiplin Kurang Tanggung Jawab Baik Komunikasi Sangat Baik Sikap Kurang NIP : IDP-119 Nama : Budi Pratama Kehadiran Sangat Baik Penampilan Sangat Baik Disiplin Baik Tanggung Jawab Cukup Komunikasi Sangat Baik Sikap Cukup NIP : IDP-120 Nama : Kurnia Putri Kehadiran Cukup Penampilan Cukup Disiplin Sangat Baik Tanggung Jawab Cukup Komunikasi Baik Sikap Sangat Baik NIP : IDP-121 Nama : Noviansyah Kehadiran Baik Penampilan Baik Disiplin Sangat Baik Tanggung Jawab Kurang Komunikasi Cukup Sikap Baik NIP : IDP-122 Nama : Riski Kurniawan Kehadiran Baik Penampilan Cukup Disiplin Baik Tanggung Jawab Baik Komunikasi Sangat Baik Sikap Cukup NIP : IDP-123 Nama : Anisa Putri Kehadiran Sangat Baik Penampilan Baik Disiplin Cukup Tanggung Jawab Cukup Komunikasi Baik Sikap Cukup NIP : IDP-124 Nama : Fitri Andriyani Kehadiran Baik Penampilan Sangat Baik Disiplin Cukup Tanggung Jawab Cukup Komunikasi Baik Sikap Cukup
Data hasil penilaian karyawan dibuat dalam bentuk skala likert dengan menggunakan 5 skala jawaban, selanjutnya dari jawaban diubah menjadi nilai berupa angka seperti berikut
Tabel 3. Data Penilaian Karyawan
NIP Kehadiran  Penampilan  Disiplin  Tanggung Jawab  Komunikasi  Sikap IDP-110  5 5 4 3 2 3 IDP-111  4 5 4 5 3 2 IDP-112  3 4 2 4 4 4 IDP-113  5 3 4 3 3 3
Ari Syaripudin, Penerapan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) Menggunakan Metode WASPAS Pada Penilaian Kinerja Karyawan Terbaik
IDP-114  4 3 3 3 3 3 IDP-115  3 4 3 2 4 2 IDP-116  4 4 4 4 4 3 IDP-117  4 4 3 5 5 2 IDP-118  5 4 2 4 5 2 IDP-119  5 5 4 3 5 3 IDP-120  3 3 5 3 4 5 IDP-121  4 4 5 2 3 4 IDP-122  4 3 4 4 5 3 IDP-123  5 4 3 3 4 3 IDP-124  4 5 3 3 4 3
Setelah  mendapakan  nilai  masing-masing  kriteria  untuk  setiap  karyawan,  selanjutnya  melakukan  perhitungan dengan  menggunakan  metode  WASPAS.  Tahapan  penyelesaian  masalah  dalam  penilaian  kinerja  karyawan  terbaik menggunakan metode WASPAS adalah sebagai berikut.

## a. Membuat Matriks Keputusan Untuk Penilaian Kinerja Karyawan
Tahapan ini mengubah data penilaian kinerja karyawan menjadi sebuah matriks keputusan. Matriks keputusan (1) kinerja karyawan dapat dilihat berikut ini.
𝑋 = [ 5 5 4 4 5 4 3 4 2 3 2 3 5 3 2 4 4 4 5 3 4 4 3 3 3 4 3 3 3 3 3 3 3 2 4 2 4 4 4 4 4 3 5 4 2 4 4 3 5 5 2 4 5 2 5 5 4 3 3 5 4 4 5 3 5 3 3 4 5 2 3 4 4 3 4 5 4 3 4 5 3 4 5 3 3 4 3 3 4 3]

## b. Melakukan Normalisasi Matriks Keputusan
Tahapan  ini  melakukan  normalisasi  terhadap  matriks  keputusan  dari  masing-masing  kolom.  Hasil  normalisasi matriks untuk kriteria kehadiran menggunakan (2), sedangkan untuk untuk kriteria lainnya menggunakan (3), keputusan kinerja karyawan dapat dilihat berikut ini untuk data karyawan dengan IDP-110.
𝑥 11 = 3 5 = 0,6 𝑥 12 = 5 5 = 1 𝑥 13 = 4 5 = 0,8 𝑥 14 = 3 5 = 0,6 𝑥 15 = 2 5 = 0,4 𝑥 16 = 3 5 = 0,6
Hasil keseluruhan normalisasi data karyawan dapat dilihat pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Data Penilaian Karyawan
NIP Kehadiran  Penampilan  Disiplin  Tanggung Jawab  Komunikasi  Sikap IDP-110  0,6 1 0,8 0,6 0,4 0,6 IDP-111  0,75 1 0,8 1 0,6 0,4 IDP-112  1 0,8 0,4 0,8 0,8 0,8 IDP-113  0,6 0,6 0,8 0,6 0,6 0,6 IDP-114  0,75 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 IDP-115  1 0,8 0,6 0,4 0,8 0,4 IDP-116  0,75 0,8 0,8 0,8 0,8 0,6 IDP-117  0,75 0,8 0,6 1 1 0,4 IDP-118  0,6 0,8 0,4 0,8 1 0,4 IDP-119  0,6 1 0,8 0,6 1 0,6 IDP-120  1 0,6 1 0,6 0,8 1 IDP-121  0,75 0,8 1 0,4 0,6 0,8 IDP-122  0,75 0,6 0,8 0,8 1 0,6 IDP-123  0,6 0,8 0,6 0,6 0,8 0,6 IDP-124  0,75 1 0,6 0,6 0,8 0,6
Ari Syaripudin, Penerapan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) Menggunakan Metode WASPAS Pada Penilaian

## Kinerja Karyawan Terbaik
c. Menghitung Nilai Preferensi Berdasarkan Hasil Normalisasi Matriks
Tahapan  selanjutnya  melakukan  perhitungan  nilai  preferensi  (4)  masing-masing  alternatif  kinerja  karyawan. Perhitungan nilai preferensi kinerja karyawan dapat dilihat berikut ini untuk data karyawan dengan IDP-110.
𝑄 1 = 0,5∑((0,6 × 0,3) + (1 × 0,15) + (0,8 × 0,15) + (0,6 × 0,2) + (0,4 × 0,1) + (0,6 × 0,1)) +0,5 𝛱((0,6^0,3) + (1^0,15) + (0,8^0,15) + (0,6^0,2) + (0,4^0,1) + (0,6^0,1)) 𝑄 1 = 3,13026192
Hasil keseluruhan nilai preferensi data karyawan dapat dilihat pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Data Penilaian Karyawan NIP Total IDP-110 3,13026192 IDP-111 3,27102047 IDP-112 3,27544199 IDP-113 3,09225936 IDP-114 3,10903602 IDP-115 3,16312508 IDP-116 3,25048256 IDP-117 3,24903947 IDP-118 3,11268959 IDP-119 3,20404015 IDP-120 3,32352571 IDP-121 3,18004169 IDP-122 3,23609406 IDP-123 3,11612564 IDP-124 3,19978319

## d. Membuat Perangkingan Berdasarkan Nilai Preferensi
Tahapan  terakhir  membuat  perangkingan  dari  masing-masing  alternatif  kinerja  karyawan.  Hasil  perangkingan kinerja karyawan dapat dilihat pada Tabel 6 berikut ini.
Tabel 6. Data Rangking Penilaian Kinerja Karyawan NIP Nama Total Rangking IDP-120 Hendri Oktavianto 3,32352571 1 IDP-112 Fenny Sari 3,27544199 2 IDP-111 Dara Sagita 3,27102047 3 IDP-116 Fatimah 3,25048256 4 IDP-117 Aprilia 3,24903947 5 IDP-122 Ardiyatna 3,23609406 6 IDP-119 Mustaqim 3,20404015 7 IDP-124 Fahreza 3,19978319 8 IDP-121 Surya Saputra 3,18004169 9 IDP-115 Budi Pratama 3,16312508 10 IDP-110 Kurnia Putri 3,13026192 11 IDP-123 Noviansyah 3,11612564 12 IDP-118 Riski Kurniawan 3,11268959 13 IDP-114 Anisa Putri 3,10903602 14 IDP-113 Fitri Andriyani 3,09225936 15

## 3.2 Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  halaman dashboard memuat  informasi  tentang  menu  yang  tersedia  dalam  aplikasi  antara  lain halaman  kriteria,  halaman  alternatif,  halaman  nilai,  halaman  perhitungan  WASPAS,  halaman user ,  dan logout . Implementasi fitur dashboard terlihat pada Gambar 2.
Ari Syaripudin, Penerapan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) Menggunakan Metode WASPAS Pada Penilaian

## Kinerja Karyawan Terbaik
Gambar 2. Halaman Dashboard
User pada  sistem  dapat  mengelola  data  kriteria,  alternatif  dan  nilai  alternatif  sebelum  dilakukan  perhitungan WASPAS. Tampilan untuk menu kriteria terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Halaman Kriteria
Setelah  data  kriteria,  alternatif  dan  nilai  alternatif  telah  diinputkan  selanjutnya user dapat  melakukan  proses perhitungan WASPAS. Pada menu Perhitungan WASPAS akan ditampilkan proses perhitungan dan hasil perangkingan menggunakan metode WASPAS. Tampilan perangkingan hasil perhitungan  metode WASPAS tersaji pada Gambar 4.

## Gambar 4. Halaman Rangking

## 4. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  telah  melakukan  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  penilaian  kinerja  karyawan  terbaik menggunakan metode WASPAS yang mampu memberikan sebuah rekomendasi keputusan dalam menentukan karyawan

## Ari Syaripudin, Penerapan Multi-Criteria Decision Making (MCDM) Menggunakan Metode WASPAS Pada Penilaian
terbaik  berdasarkan penilaian kinerja. Hasil penilaian kinerja karyawan dari hasil perhitungan karyawan dengan nama Hendri  Oktavianto mendapatkan total  nilai  akhir sebesar 3,32352571 dan mendapatkan peringkat 1 karyawan terbaik, karyawan  dengan  nama  Fenny  Sari  mendapatkan  total  nilai  akhir  sebesar  3,27544199  dan  mendapatkan  peringkat  2 karyawan  terbaik,  dan  karyawan  dengan  nama  Dara  Sagita  mendapatkan  total  nilai  akhir  sebesar  3,27102047  dan mendapatkan peringkat 3 karyawan terbaik.

## REFERENCES
[1] T. Ardiansah and D. Hidayatullah, “Penerapan Metode Waterfall Pada Aplikasi Reservasi Lapangan Futsal Berbasis Web,”  J. Inf. Technol. Softw. Eng. Comput. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 6–13, 2023.
[2] M. N. D. Satria, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Staff Administrasi Menggunakan Metode VIKOR,” J. Artif. Intell. Technol. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 39–49, 2023.
[3] F. S. Amalia, “Application of SAW Method in Decision Support System for Determination of Exemplary Students,”  J. Inf. Technol. Softw. Eng. Comput. Sci., vol. 1, no. 1, pp. 14–21, 2023.
[4] T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Yayasan Kita Menulis, 2020.
[5] R. I. Borman, M. Mayangsari, and M. Muslihudin, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi Perumahan Di Pringsewu Selatan Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making,” JTKSI (Jurnal Teknol. Komput. dan Sist. Informasi), vol. 01, no. 01, pp. 5–9, 2018, doi: 10.56327/jtksi.v1i1.874.
[6] R. I. Borman, D. A. Megawaty, and A. Attohiroh, “Implementasi Metode TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Biji Kopi Robusta Yang Bernilai Mutu Ekspor (Studi Kasus: PT. Indo Cafco Fajar Bulan Lampung),” Fountain Informatics J., vol. 5, no. 1, pp. 14–20, 2020, doi: 10.21111/fij.v5i1.3828.
[7] T. Tundo and D. Kurniawan, “Implementation of the Weighted Aggregated Sum Product Assesment Method in Determining the Best Rice for Serabi Cake Making,” IJID Int. J. Informatics Dev., vol. 8, no. 1, pp. 40–46, 2019.
[8] T. P. Y. TPY and D. N. Putri, “Penerapan Metode Profile Matching Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Pada CV. Karya Alam,” J. Ilmu Komput., vol. 10, no. 2, pp. 73–77, 2021.
[9] S. Setiawansyah, A. T. Priandika, B. Ulum, A. D. Putra, and D. A. Megawaty, “UMKM Class Determination Support System Using Profile Matching,” Bull. Informatics Data Sci., vol. 1, no. 2, pp. 46–54, 2022.
[10]  S. Sutrisno and P. Puryani, “Development of Multi-Criteria Decision Making Model In Packed Beverage Industry Using Global Criterion Method,” OPSI, vol. 14, no. 2, pp. 197–207, 2021.
[11]  R. Kumar, A. Bhattacherjee, A. D. Singh, S. Singh, and C. I. Pruncu, “Selection of portable hard disk drive based upon weighted aggregated sum product assessment method: A case of Indian market,” Meas. Control, vol. 53, no. 7–8, pp. 1218–1230, 2020.
[12]  A. R. Mishra, P. Rani, and R. S. Prajapati, “Multi-criteria weighted aggregated sum product assessment method for sustainable biomass crop selection problem using single-valued neutrosophic sets,” Appl. Soft Comput., vol. 113, p. 108038, 2021.
[13]  M. Sianturi, J. Tarigan, N. P. Rizanti, and A. D. Cahyadi, “Sistem Pengambilan Keputusan Pemilihan Jurusan Terbaik Pada SMK Menerapkan  Metode  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment  (WASPAS),”  in  Seminar  Nasional  Sains  dan  Teknologi Informasi (SENSASI), 2018, vol. 1, no. 1.
[14]  H. Murtina, “Weight Aggregated Sum Product Assesment dalam Penentuan Siswa Terbaik,” Inf. Manag. Educ. Prof., vol. 4, no. 2, pp. 113–122, 2020.
[15]  S.  Maryana  and  D.  Suhartini,  “Implementasi  Certainty  Factor  Untuk  Diagnosa  Penyakit  Sapi,”  Chain  J.  Comput.  Technol. Comput. Eng. Informatics, vol. 1, no. 1, pp. 14–20, 2023.
[16]  S. A. Widiana, S. Sintaro, R. Arundaa, E. Alfonsius, and D. Lapihu, “Aplikasi Penjualan Baju Berbasis Web (E-Commerce) dengan Formulasi Penyusunan Kode,” J. Inf. Technol. Softw. Eng. Comput. Sci., vol. 1, no. 1 SE-Articles, pp. 35–43, Jan. 2023, doi: 10.58602/itsecs.v1i1.11.
[17]  N. Y. Arifin et al., Analisa Perancangan Sistem Informasi. Batam: Cendikia Mulia Mandiri, 2021.
[18]  I.  Ahmad,  A.  T.  Prastowo,  E.  Suwarni,  and  R.  I.  Borman,  “Pengembangan  Aplikasi  Online  Delivery  Sebagai  Upaya  Untuk Membantu Peningkatan Pendapatan,” JMM (Jurnal Masy. Mandiri), vol. 5, no. 6, pp. 4–12, 2021.