## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 136 - 144 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1399 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode WASPAS
Raheliya Br Ginting 1 , Dewi Yohana Br Ginting 2 , Dito Putro Utomo 3,*
1 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Sains dan Teknologi, Institut Teknologi dan Bisnis Indonesia, Medan, Indonesia
2 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Sains dan Teknologi, Institut Teknologi dan Bisnis Indonesia, Medan, Indonesia
3 Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1 raheliyabrginting@gmail.com, 2 dewiginting052@gmail.com, 3,* ditoputro12@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ditoputro12@gmail.com
Abstrak- Sumber daya  manusia ataupun karyawan di dalam  suatu organisasi perusahaan  merupakan hal yang sangat penting untuk mendukung  kemajuan  dan  kualitas  perusahaan  dalam  mencapai  tujuan.  Terdapatnya  karyawan  dengan  kinerja  yang  baik  pada perusahaan bukan semerta berasal dari karyawan itu sendiri tetapi juga harus terdapat peran dari pada perusahaan tersebut. Pemberian reward  kepada  karyawan  merupakan  salah  satu  faktor  yang  dapat  dilakukan  sebagai  dasar  pemberian  motivasi  kepada  karyawan. Penilaian  kinerja  merupakan  proses  pengukuran hasil dari  kerja  yang  diberikan  oleh  karyawan,  dimana  penilaian  tersebut  nantinya akan  memberkan  hasil  siapa  karyawan  terbaik  yang  memiliki  kinerja  paling  baik  untuk  mendapatkan  reward  dari  perusahaan. Permasalahan  yang  sering  terjadi,  pemilihan  karyawan  terbaik  ataupun penilaian  terhadap  kinerja karyawan  dilakukan  berdasarkan dengan faktor – faktor subjektif,  dimana hal ini tentu saja merugikan bagi karyawan lainnya dan juga berdampak bagi perusahaan. Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sebuah  proses  yang  merupakan  bagian  dari  pada  sistem  informasi.  Dimana  pada sistem  pendukung  keputusan  akan  membantu  dalam  proses  penyelesaian  pengolahan  data  yang  bersifat  semi  terstruktur.  Metode Weight  Agregate  Sum  Product  Assesment  (WASPAS)  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  pengambilan keputusan yang memiliki atribut ataupun kriteria yang banyak ataupun biasa juga disebut dengan MCDM  (Multi Criteria Decision Making). Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode WASPAS yang dapat memberikan hasil alternatif terbaik yaitu alternatif A6 dengan nama “ Tian “ dengan nilai Qi = 0.9815 yang terpilih sebagai karyawan terbaik.
Kata Kunci: Pemilihan; Karyawan Terbaik; Sistem Pendukung Keputusan; Metode WASPAS
Abstract- Human  resources  or  employees  in  a  company  organization  are  very  important  to  support  the  progress  and  quality  of  the company  in  achieving  its  goals.  Having  employees  with  good  performance  in  a  company  does  not  just  come  from  the  employees themselves but there must also be a role from the company. Providing rewards to employees is one factor that can be used as a basis for providing motivation to employees. Performance appraisal is a process of measuring the results of work provided by employees, where  this  assessment  will  later  provide  results  on  who  the  best  employees  have  the  best  performance  to  get  rewards  from  the company.  The  problem  that  often  occurs  is  that  selecting  the  best  employees  or  evaluating  employee  performance  is  based  on subjective  factors,  which  of  course  is  detrimental  to  other  employees  and  also  has  an  impact  on  the  company.  Decision  Support System  (DSS)  is  a  process  that  is  part  of  the  information  system.  Where  the  decision  support  system  will  assist  in  the  process  of completing semi-structured data processing. The Weight  Aggregate Sum Product Assessment (WASPAS)  method is a method that can be used in making decisions that have many attributes or criteria or is also known as MCDM (Multi Criteria Decision Making). The method used in this research is the WASPAS method which can provide the best alternative results, namely alternative A6 with the name "Tian" with a Qi value = 0.9815 which was selected as the best employee.
Keywords: Election; The best employee; Decision Support Systems; WASPAS method

## 1. PENDAHULUAN
Sumber  daya  manusia  ataupun  karyawan  di  dalam  suatu  organisasi  perusahaan  merupakan  hal  yang  sangat  penting untuk  mendukung  kemajuan  dan  kualitas  perusahaan  dalam  mencapai  tujuan.  Dimana  sumber  daya  manusia  bertugas untuk  membantu  dalam  menjalankan  proses  bisnis  yang  dilakukan  pada  perusahaan.  Dengan  adanya  peran  dari karyawan  dapat  memastikan  bahwasannya  proses  bisnis  yang  dijalankan  sudah  sesuai  dengan  tujuan  ataupun  harapan yang  diinginkan  oleh  perusahaan.  Maka  dari  itu,  setiap  perusahaan  sudah  seharusnya  memiliki  dari  karyawan  yang memiliki kinerja yang baik dan berdedikasi tinggi pada perusahaan[1].
Terdapatnya karyawan dengan kinerja yang baik pada perusahaan bukan semerta berasal dari karyawan itu sendiri tetapi juga harus terdapat peran dari pada perusahaan tersebut. Dalam hal ini, perusahaan harus memberikan motivasi kepada karyawan  untuk  dapat  mengeluarkan  kemampuan  maksimal  hingga  mendapatkan  kinerja  yang  baik  demi keberlangsungan  proses  bisnis  yang  terdapat  pada  perusahaan.  Motivasi  yang  dilakukan  dalam  meningkatkan  kinerja karyawan adalah dengan pemberian reward kepada karyawan[2].
Pemberian  reward  kepada  karyawan  merupakan  salah  satu  faktor  yang  dapat  dilakukan  sebagai  dasar  pemberian motivasi  kepada  karyawan.  Dimana  dengan  adanya  reward  tersebut  diharapkan  karyawan  untuk  memberikan  kinerja yang  baik  pada  perusahaan.  Pemberian  reward  yang  dilakukan  perusahaan  kepada  karyawan  dapat  dilakukan berdasarkan  hasil  kinerja  yang  diberikan  oleh  karyawan,  maka  dari  itu  dalam  proses  pemberian  reward  kepada karyawan dapat dilakukan berdasarkan dengan penilaian kinerja[3].
Penilaian  kinerja  merupakan  proses  pengukuran  hasil  dari  kerja  yang  diberikan  oleh  karyawan,  dimana  penilaian tersebut nantinya akan memberkan hasil siapa karyawan terbaik yang memiliki kinerja paling baik untuk  mendapatkan reward  dari  perusahaan.  Pada  umumnya  penilaian  kinerja  dilakukan  berdasarkan  dengan  penilan  yang  sesuai  dengan fakta atau apa yang diberikan oleh karyawan pada perusahaan[4].

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 136 - 144 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1399 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Permasalahan yang sering terjadi, pemilihan karyawan terbaik ataupun penilaian terhadap kinerja karyawan dilakukan berdasarkan  dengan  faktor  –  faktor  subjektif,  dimana  hal  ini  tentu  saja  merugikan  bagi  karyawan  lainnya  dan  juga berdampak bagi perusahaan. Dimana tujuan dari pemberian reward adalah sebagai pemberian motivasi, namun dengan buruknya sistem yang berlangsung menyebabkan karyawan menjadi tidak termotivasi untuk memberikan kinerja yang baik. Maka dari itu, permasalahan ini harus segera diselesaikan agar kiranya dapat membantu dalam proses penentuan karyawan  terbaik  berdasarkan  dengan  fakta  yang  terjadi  dilapangan.  Proses  penyelesaian  permasalahan  dapat diselesaikan dengan menggunakan peran dari pada sistem pendukung keputusan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sebuah  proses  yang  merupakan  bagian  dari  pada  sistem  informasi. Dimana  pada  sistem  pendukung  keputusan  akan  membantu  dalam  proses  penyelesaian  pengolahan  data  yang  bersifat semi  terstruktur.  Pada  data  yang  semi  terstruktur  akan  tersusun  data  berdasarkan  dengan  banyaknya  atribut  dan  juga alternatif dari kumpulan data. Pada sistem pendukung  keputusan  sendiri  nantinya akan  membantu dalam  memberikan rekomendasi  berdasarkan  dengan  proses  perankingan[5]–[7].  Dimana  hasil  perankingan  yang  terdapat  pada  sistem pendukung  keputusan  berdasarkan  dengan  pengolahan  data  menggunakan  beberapa  metode  pendukung.  Salah  satu metode yang dapat digunakan yaitu metode WASPAS.
Metode  Weight  Agregate  Sum  Product  Assesment  (WASPAS)  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan dalam pengambilan keputusan  yang  memiliki atribut ataupun kriteria  yang banyak ataupun biasa juga disebut dengan MCDM    (Multi  Criteria  Decision  Making).  Metode  WASPAS  melakukan  proses  berdasarkan  dengan  peringkat  dan pemilihan  berdasarkan  dengan  sekumpulan  alternatif  kriteria  yang  saling  bertentangan  antara  satu  dan  lainnya  untuk mendapatkan  hasil  perankingan.  Proses  perangkingan  pada  metode  WASPAS  berdasarkan  dengan  nilai  solusi  ideal positif yang didapatkan, dimana nilai yang paling ideal nantinya akan direkomendasikan sebagai yang terpilih[8]–[10]. Dalam  mendukung  terlaksananya  penelitian  dengan  baik,  maka  kiranya  diperlukan  beberapa  penelitian  terdahulu sebagai  referensi  seperti  yang  dilakukan  oleh  Badrul  Anwar,  dkk  pada  tahun  2023  dengan  judul  penelitian  Analisis Metode  WASPAS  Dalam  Pemilihan  Pimpinan  Perusahaan  dimana  pada  penelitian  yang  dilakukan  didapatkan  hasil bahwasannya dengan menggunakan metode WASPAS dapat membantu dalam menentukan pimpinan perusahaan dari 6 alternatif yang dipilih didapatkan alternatif dengan nilai Qi tertinggi sebesar 2,3732[11].
Penelitian lainnya yang dilakukan oleh Temi Ardiansah pada tahun 2024 dengan judul penelitian yang dilakukan Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode WASPAS dalam Pemilihan Calon Ketua Komite Sekolah, dari penelitian yang  telah  dilakukan  didapatkan  hasil  bahwa  penerapan  metode  waspas  dapat  menenutkan  alternatif  yang  terpilis sebagai  ketua  komite  sekolah  dimana  hasil  untuk  ketua  komite  sekolah  diperoleh  oleh  Suparno  dengan  nilai  akhir sebesar 2,8683[12].
Pada  tahun  2023  lainnya  juga  dilakukan  penelitian  oleh  Sitti  Nur  Alam,  dkk  dengan  judul  penelitian  yang  dilakukan Penerapan  Metode  WASPAS  dalam  Pemilihan  Handphone  Gaming  Terbaik  dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan didapatkan hasil bahwa dengan  mengimplementasikan  metode WASPAS  maka diperoleh nilai sebesar 2.9710 sebagai alternatif A2 sebagai merek HP Gaming terbaik dengan merek Infix Zero 20[13].
Penelitian  terakhir  yang  digunakan  sebagai  referensi  pada penelitian  yang  dilakukan  oleh  Imam  Purwanto  pada  tahun 2023  dengan  judul  penelitian  Analisa  Penerapan  Metode  WASPAS  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja Checker Terbaik Pada Kereta Api dimana didapatkan hasil penelitian bahwasannya Dari hasil Perhitungan yang telah dilakukan dari 7 alternatif data Checker dengan menggunakan Metode WASPAS menghasilkan alternatif terbaik yaitu  alternatif  kelima  dengan  nama  Riski  Sudrajat  memperoleh  nilai  tertinggi  yaitu  0,939.  Oleh  sebab  itu  alternatif kelima terpilih sebagai Checker dengan kinerja terbaik pada Kereta Api[14].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan gambaran alur proses yang dilalui pada penelitian, dimana pada tahapan penelitian dapat terlihat tahapan awal yang dilalui pada penelitian hingga tahapan akhir dari penelitian. Tahapan Penelitian terdapat pada gambar 1 berikut ini:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 136 - 144 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1399 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Berdasarkan gambar 1 diatas dapat dijelaskan sebagai berikut: 1. Identifikasi Masalah Tahap  ini  adalah  cara penulis  untuk  memperkirakan  dan  menjabarkan  permasalahan  yang  terjadi  dalam  pemilihan karyawan terbaik.
2. Studi Kepustakaan
Tahap  ini  merupakan  tahapan  dimana  penulis  melakukan  pemahaman  objek  yang  diteliti  atau  membaca  beberapa sumber yang bisa dijadikan sebagai panduan dan referensi seperti, buku, e-book, jurnal dan sumber lainnya.
3. Mengumpulkan Data (Studi Lapangan)
Tahap ini adalah untuk mengumpulkan data apa saja yang diperlukan dalam penelitian dan membangun sistem yaitu observasi  dan  wawancara.  Mengumpulkan  data  ini  berguna  untuk  mempermudah  penulis  dalam  melakukan penelitian.
a. Observasi Observasi yaitu pengamatan yang langsung dilakukan ke lapangan atau lokasi penelitian.
b. Wawancara
Tidak hanya melakukan pengamatan, namun penulis juga melakukan wawancara kepada pihak perusahaan untuk memperoleh data yang dibutuhkan dalam melakukan penelitian.
4. Analisa dan Penerapan Metode WASPAS
Tahap  ini  yaitu  penulis  menyajikan  data  alternatif,  data  kriteria  dan  juga  data  bobot  kriteria.  Kemudian  penulis melakukan  perhitungan  menggunakan  metode  WASPAS  agar  menghasilkan  alteratif  terbaik  yang  diurutkan  mulai hasil tertinggi hingga hasil terendah.
5. Pengambilan Kesimpulan
Tahap ini adalah tahap ini untuk menarik kesimpulan penelitian dalam pemilihan karyawan terbaik pada perusahaan

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem pendukung keputusan adalah sistem yang digunakan untuk menyelesaikan masalah dan bertukar informasi antara  sistem  dan  pengguna  untuk  menyelesaikan  masalah  terstruktur  atau  tidak  terstruktur  tertentu.  Definisi  lainnya adalah  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  yang  menghubungkan  komputer  dan  informasi  dengan pengguna sebagai pengambil keputusan. Kumpulan data atau model yang dapat bekerja sama untuk mencapai hasil dan tujuan bersama[15]–[17].

## 2.3 Karyawan Terbaik
Karyawan  Terbaik  ialah  karyawan  yang  memiliki  kualitas  kerja  yang  paling  baik  dan  memberikan  hasil  yang sangat memuaskan terhadap perusahaan. Karyawan terbaik ini layak untuk diberikan penghargaan oleh perusahaan agar tetap menjaga bahkan meningkatkan kualitas kerjanya[18]–[20].

## 2.4 Metode Weight Agregate Sum Product Assesment (WASPAS)
Metode WASPAS adalah metode yang dapat mengurangi kesalahan atau mengoptimalkan dalam penaksiran untuk pemilihan nilai tertinggi dan terendah[21]–[24]. Langkah-langkah penyelesaian metode WASPAS ialah sebagai berikut: a. Menyiapkan Matriks Keputusan.
X =
[ 𝑋1 1 𝑋1 2 𝑋2 1 𝑋2 2 ⋯ 𝑋1 𝑛 ⋯ 𝑋2 𝑛 ⋯ ⋯ 𝑋𝑚 1 𝑋𝑚 2 ⋯ ⋯ ⋯ 𝑋𝑚 𝑛 ] ................................................................................................................................... (1)

## b. Menghitung Normalisasi Terhadap Matriks Keputusan
Kriteria Benefit:
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑅 𝑀𝑎𝑥𝑖 𝑅𝑖𝑗 ...................................................................................................................................................... (2)
Kriteria Cost:
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛 𝑅𝑖𝑗
𝑅𝑖𝑗
...................................................................................................................................................... (3)
c. Menghitung Nilai Qi
𝑄 𝑖 = 0.5 ∑ =   1𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 𝑤 𝑗 + 0.5 ∏ 𝑗 = 1(𝑅 𝑖𝑗 ) 𝑤𝑗 ...................................................................................... (4)

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 136 - 144 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1399 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  pembahasan  ini,  maka  akan  dibahas  penelitian  pemilihan  karyawan  terbaik  dengan  metode  WASPAS.  Langkah pertama yang dilakukan untuk memulai perhitungan adalah menentukan alternatif, bobot dan kriteria.

## 3.1 Alternatif
Alternatif  merupakan  nilai  yang  sudah  ditetapkan  pada  alternatif  sebelumnya.  Yang  dimana  hanya  diambil sebanyak 10 alternatif karyawan sebagai bahan perhitungan.
Tabel 1. Data Alternatif No Nama Karyawan 1 Juniko (A1) 2 Bobby (A2) 3 Rudi (A3) 4 Reza (A4) 5 Parto (A5) 6 Tian (A6) 7 Andri (A7) 8 Harry (A8) 9 Martin (A9) 10 Seto (A10)

## 3.2 Bobot Nilai Kriteria
Pada proses pemilihan karyawan terbaik  menggunakan  metode WASPAS diperlukan 5 (lima) kriteria untuk dijadikan untuk bahan penilaian. Setiap kriteria mempunyai nilai bobot yang dihasilkan dengan menggunakan metode Rank Order Centroid  (ROC).  Keuntungan  dari  pembobotan  ROC  adalah  pengambil  keputusan  dapat  menentukan  urutan  prioritas, mulai dari urutan pertama, dan seterusnya. Berikut ini adalah pembobotan ROC menggunakan 5 (lima) kriteria:
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1
5 5 = 0.457
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1
5 5 = 0.257
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0.157
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 5 = 0.090
𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1 5 5 = 0.040
Berdasarkan pembobotan ROC di atas maka dapat disajikan pada tabel kriteria dan bobot pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Kriteria dan Bobot Kriteria Keterangan Bobot Jenis Kriteria C1 Kedisiplinan 0.457 Benefit C2 Tanggung Jawab 0.257 Benefit C3 Kerjasama 0.157 Benefit C4 Loyalitas 0.090 Benefit C5 Sikap 0.040 Benefit
Pada tabel 2 akan diberikan makna dari masing-masing kriteria, yaitu:
1. Kedisiplinan ialah rasa ketaatan dan kepatuhan seseorang terhadap nilai-nilai yang dipercaya dan menjadi tanggung jawabnya.
2.   Tanggung Jawab ialah kesadaran seseorang dalam melaksanakan kewajiban dan tugasnya.
3.   Kerjasama ialah kegiatan atau usaha yang dilakukan oleh beberapa orang untuk mencapai tujuan bersama.
4.   Loyalitas ialah tekad dan kesanggupan seseorang dalam menaati, melaksanakan dan mengamalkan sesuatu dengan penuh kesadaran.
5.   Sikap ialah tingkah laku seseorang yang ditunjukkan dalam melakukan interaksi dengan orang lain.
Berdasarkan dari tabel 1 dan 2 diatas akan disajikan tabel alternatif kriteria yang terdapat pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Alternatif Kriteria No Nama Karyawan Kedisiplinan (C1) Tanggung Jawab (C2) Kerjasama (C3) Loyalitas (C4) Sikap (C5) 1 Juniko (A1) Baik Cukup Baik Sangat Baik Cukup Baik Baik 2 Bobby (A2) Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik Sangat Baik

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 136 - 144 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1399 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
No Nama Karyawan Kedisiplinan (C1) Tanggung Jawab (C2) Kerjasama (C3) Loyalitas (C4) Sikap (C5) 3 Rudi (A3) Cukup Baik Cukup Baik Baik Cukup Baik Cukup Baik 4 Reza (A4) Cukup Baik Baik Cukup Baik Cukup Baik Baik 5 Parto (A5) Baik Sangat Baik Baik Sangat Baik Baik 6 Tian (A6) Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Baik Sangat Baik 7 Andri (A7) Baik Baik Baik Baik Sangat Baik 8 Harry (A8) Cukup Baik Cukup Baik Cukup Baik Cukup Baik Cukup Baik 9 Martin (A9) Sangat Baik Cukup Baik Baik Baik Baik 10 Seto (A10) Baik Baik Baik Cukup Baik Cukup Baik
Pada tabel 3 di atas terdapat sejumlah data linguistik yang akan diberikan bobot nilai pada tabel 4 berikut:
Tabel 4. Bobot Nilai Kriteria Kriteria Keterangan Nilai C1, C2, C3, C4 dan C5 Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup Baik 3 Kurang Baik 2 Sangat Kurang Baik 1
Setelah  diberikan  bobot  nilai  pada  tabel  4,  selanjutnya  membuat  tabel  rating  kecocokan  alternatif  pada  setiap  kriteria yang terdapat pada tabel 5 berikut:
Tabel 5. Rating Kecocokan Alternatif Pada Setiap Kriteria Alternatif Kedisiplinan (C1) Tanggung Jawab (C2) Kerjasama (C3) Loyalitas (C4) Sikap (C5) A1 4 3 5 3 4 A2 5 4 4 5 5 A3 3 3 4 3 3 A4 3 4 3 3 4 A5 4 5 4 5 4 A6 5 5 5 4 5 A7 4 4 4 4 5 A8 3 3 3 3 3 A9 5 3 4 4 4 A10 4 4 4 3 3

## 3.3 Penerapan Metode WASPAS
Untuk  menyelesaikan  masalah  di  atas  menggunakan  metode  WASPAS  dengan  langkah-langkah  yang  sudah dijelaskan sebelumnya. Berikut langkah-langkah memecahkan masalah dengan menggunakan metode WASPAS: 1. Menyiapkan Matriks Keputusan
𝑋 =
[ 4 3 5 5 4 4 3 3 4 3 4 5 5 3 3 3 4 3 4 5 4 5 5 5 3 4 5 4 4 5 4 4 4 3 3 3 5 3 4 4 5 3 3 4 4 4 4 4 3 3] 2. Menghitung Normalisasi Terhadap Matriks Keputusan C1
𝑅 1,1 = 4 5 =  0.8
𝑅 2,1 = 5 5 = 1 𝑅 3,1 = 3 5 = 0.6 𝑅 4,1 = 3 5 = 0.6
𝑅 5,1 = 4 5 = 0.8

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 136 - 144 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1399 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
𝑅 6,1 = 5 5 = 1 𝑅 7,1 = 4 5 = 0.8 𝑅 8,1 = 3 5 = 0.6
𝑅 9,1 = 5 5 = 1 𝑅 10,1 = 4 5 = 0.8 𝐶 2 𝑅 1,2 = 3 5 = 0.6 𝑅 2,2 = 4 5 = 0.8 𝑅 3,2 = 3 5 = 0.6 𝑅 4,2 = 4 5 = 0.8
𝑅 5,2 = 5 5 = 1
𝑅 6,2 = 5 5 = 1
𝑅 7,2 = 4 5 = 0.8
𝑅 8,2 = 3 5 = 0.6 𝑅 9,2 = 3 5 = 0.6
𝑅 10,2 = 4 5 = 0.8 𝐶 3 𝑅 1,3 = 5 5 = 1 𝑅 2,3 = 4 5 = 0.8
𝑅 3,3 = 4 5 = 0.8 𝑅 4,3 = 3 5 = 0.6 𝑅 5,3 = 4 5 = 0.8
𝑅 6,3 = 5 5 = 1 𝑅 7,3 = 4 5 = 0.8 𝑅 8,3 = 3 5 = 0.6 𝑅 9,3 = 4 5 = 0.8
𝑅 10,3 = 4 5 = 0.8 𝐶 4 𝑅 1,4 = 3 5 = 0.6
𝑅 2,4 = 5 5 = 1 𝑅 3,4 = 3 5 = 0.6 𝑅 4,4 = 3 5 = 0.6
𝑅 5,4 = 5 5 = 1 𝑅 6,4 = 4 5 = 0.8 𝑅 7,4 = 4 5 = 0.8 𝑅 8,4 = 3 5 = 0.6 𝑅 9,4 = 4 5 = 0.8
𝑅 10,4 = 3 5 = 0.6 𝐶 5 𝑅 1,5 = 4 5 = 0.8
𝑅 2,5 = 5 5 = 1 𝑅 3,5 = 3 5 = 0.6
𝑅 4,5 = 4 5 = 0.8

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 136 - 144 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1399 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
𝑅 5,5 = 4 5 = 0.8
𝑅 6,5 = 5 5 = 1
𝑅 7,5 = 5 5 = 1
𝑅 8,5 = 3 5 = 0.6 𝑅 9,5 = 4 5 = 0.8
𝑅 10,5 = 3 5 = 0.6
Dari perhitungan di atas diperoleh matriks ternormalisasi sebagai berikut:
𝑅 𝑖𝑗 ∗ = [ 0.8 0.6 1 1 0.8 0.8 0.6 0.6 0.8 0.6 0.8 1 1 0.6 0.6 0.6 0.8 0.6 0.8 1 0.8
1 1 1 0.6 0.8
1 0.8 0.8 1 0.8 0.8 0.8 0.6 0.6 0.6 1 0.6 0.8 0.8 1 0.6 0.6
0.8 0.8 0.8 0.8 0.80.6 0.6] 3. Menghitung Nilai Qi
𝑄 1 = 0.5 ∑(( 0.8 ∗ 0.457) + (0.6 ∗ 0.257) + (1 ∗ 0.157) + (0.6 ∗ 0.090) + (0.8 ∗ 0.040) + 0.5 ∏( 0.8 0.457 ∗ 0.6 0.257 ∗ 1 0.157 ∗
0.6 0.090 ∗ 0.8 0.040 ) = 0.5(0.7628) + 0.5(0.7496) = 0.3814 + 0.3748 = 0.7562 𝑄 2 = 0.5 ∑(( 1 ∗ 0.457) + (0.8 ∗ 0.257) + (0.8 ∗ 0.157) + (1 ∗ 0.090) + (1 ∗ 0.040) + 0.5 ∏( 1 0.457 ∗ 0.8 0.257 ∗ 0.8 0.157 ∗ 1 0.090 ∗ 1 0.040 ) = 0.5(0.9182) + 0.5(0.6652) = 0.4591 + 0.3326 = 0.7917 𝑄 3 = 0.5 ∑(( 0.6 ∗ 0.457) + (0.6 ∗ 0.257) + (0.8 ∗ 0.157) + (0.6 ∗ 0.090) + (0.6 ∗ 0.040) + 0.5 ∏( 0.6 0.457 ∗ 0.6 0.257 ∗ 0.8 0.157 ∗
0.6 0.090 ∗ 0.6 0.040 ) = 0.5(0.632) + 0.5(0.6274) = 0.316 + 0.3137 = 0.6297 𝑄 4 = 0.5 ∑(( 0.6 ∗ 0.457) + (0.8 ∗ 0.257) + (0.6 ∗ 0.157) + (0.6 ∗ 0.090) + (0.8 ∗ 0.040) + 0.5 ∏( 0.6 0.457 ∗ 0.8 0.257 ∗ 0.6 0.157 ∗
0.6 0.090 ∗ 0.8 0.040 ) = 0.5(0.66) + 0.5(0.6532) = 0.33 + 0.3266 = 0.6566 𝑄 5 = 0.5 ∑(( 0.8 ∗ 0.457) + (1 ∗ 0.257) + (0.8 ∗ 0.157) + (1 ∗ 0.090) + (0.8 ∗ 0.040) + 0.5 ∏( 0.8 0.457 ∗ 1 0.257 ∗ 0.8 0.157 ∗ 1 0.090 ∗
0.8 0.040 ) = 0.5(0.8702) + 0.5(0.8642) = 0.4351 + 0.4321 = 0.8672 𝑄 6 = 0.5 ∑(( 1 ∗ 0.457) + (1 ∗ 0.257) + (1 ∗ 0.157) + (0.8 ∗ 0.090) + (1 ∗ 0.040) + 0.5 ∏( 1 0.457 ∗ 1 0.257 ∗ 1 0.157 ∗ 0.8 0.090 ∗ 1 0.040 ) = 0.5(0.983) + 0.5(0.9801) = 0.4915 + 0.49 = 0.9815 𝑄 7 = 0.5 ∑(( 0.8 ∗ 0.457) + (0.8 ∗ 0.257) + (0.8 ∗ 0.157) + (0.8 ∗ 0.090) + (1 ∗ 0.040) + 0.5 ∏( 0.8 0.457 ∗ 0.8 0.257 ∗ 0.8 0.157 ∗
0.8 0.090 ∗ 1 0.040 ) = 0.5(0.8088) + 0.5(0.807) = 0.4044 + 0.4035 = 0.8079 𝑄 8 = 0.5 ∑(( 0.6 ∗ 0.457) + (0.6 ∗ 0.257) + (0.6 ∗ 0.157) + (0.6 ∗ 0.090) + (0.6 ∗ 0.040) + 0.5 ∏( 0.6 0.457 ∗ 0.6 0.257 ∗ 0.6 0.157 ∗
0.6 0.090 ∗ 0.6 0.040 ) = 0.5(0.6006) + 0.5(0.5997) = 0.3003 + 0.2998 = 0.6001 𝑄 9 = 0.5 ∑(( 1 ∗ 0.457) + (0.6 ∗ 0.257) + (0.8 ∗ 0.157) + (0.8 ∗ 0.090) + (0.8 ∗ 0.040) + 0.5 ∏( 1 0.457 ∗ 0.6 0.257 ∗ 0.8 0.157 ∗ 0.8 0.090 ∗ 0.8 0.040 ) = 0.5(0.8408) + 0.5(0.8226) = 0.4204 + 0.4113 = 0.8317 𝑄 10 = 0.5 ∑(( 0.8 ∗ 0.457) + (0.8 ∗ 0.257) + (0.8 ∗ 0.157) + (0.6 ∗ 0.090) + (0.6 ∗ 0.040) + 0.5 ∏( 0.8 0.457 ∗ 0.8 0.257 ∗ 0.8 0.157 ∗
0.6 0.090 ∗ 0.6 0.040 ) = 0.5(0.7748) + 0.5(0.7705)

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 136 - 144 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1399 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
= 0.3874 + 0.3852 = 0.7726
Berdasarkan  perhitungan  diperoleh  hasil  perhitungan  menggunakan  metode  WASPAS  yang  disajikan  pada tabel 6 berikut:
Tabel 6. Hasil Perhitungan Metode WASPAS Alternatif Keterangan Nilai Qi A1 Juniko 0.7562 A2 Bobby 0.7917 A3 Rudi 0.6297 A4 Reza 0.6566 A5 Parto 0.8672 A6 Tian 0.9815 A7 Andri 0.8079 A8 Harry 0.6001 A9 Martin 0.8317 A10 Seto 0.7726
Dari tabel 6 diatas akan diurutkan untuk perangkingan alternatif mulai tertinggi hingga terendah yang disajikan pada tabel 7 berikut:
Tabel 7. Perangkingan Alternatif Alternatif Keterangan Nilai Qi Rangking A6 Tian 0.9815 1 A5 Parto 0.8672 2 A9 Martin 0.8317 3 A7 Andri 0.8079 4 A2 Bobby 0.7917 5 A10 Seto 0.7726 6 A1 Juniko 0.7562 7 A4 Reza 0.6566 8 A3 Rudi 0.6297 9 A8 Harry 0.6001 10
Dari tabel perangkingan alternatif di atas maka diperoleh hasil alternatif terbaik yaitu alternatif A6 dengan nama “ Tian “ dengan nilai Qi = 0.9815 yang terpilih sebagai karyawan terbaik pada perusahaan

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  tentang  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  karyawan  terbaik  pada  perusahaan menggunakan  metode  WASPAS  dapat  ditarik  kesimpulan  penelitian  ini  menggunakan  10  alternatif  karyawan  dan  5 kriteria  yang  dipakai  untuk  proses  perhitungan  metode  WASPAS.  Hasil  perhitungan  metode  WASPAS  memperoleh hasil  alternatif  terbaik  yaitu  alternatif  A6  dengan  nama  “  Tian  “  dengan  nilai  Qi  =  0.9815  yang  terpilih  sebagai karyawan  terbaik  pada  Perusahaan.  Penulis  berterimakasih  kepada  segala  pihak  yang  turut  membantu  dalam menyelesaikan  penelitian  ini  dan  penulis  juga  berharap  penelitian  ini  dapat  bermanfaat  bagi  para  pembaca  dan  dapat membantu  peneliti  berikutnya  yang  akan  membahas  penelitian  tentang  pemilihan  karyawan  terbaik  maupun  tentang metode WASPAS yang telah dikerjakan.

## REFERENCES
[1] Z.  Niqotaini,  “Penerapan  Dan  Perbandingan  Metode  Ahp  Dan  Topsis  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Karyawan Terbaik,” Technol.  J. Ilm. , vol. 14, no. 2, p. 140, 2023, doi: 10.31602/tji.v14i2.10280.
[2] I.  Ramadhan  and  D.  Cahya  Putri  Buani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Berdasarkan  Kinerja Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” EVOLUSI  J. Sains dan Manaj. , vol. 11, no. 1, pp. 22–30, 2023, doi: 10.31294/evolusi.v11i1.14966.
[3] Ikmah,  A.  A.  Wafi,  E.  Pernawati,  and  F.  Fatmayati,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SAW PADA PT. PEGADAIAN,” Inf. Syst. J. , vol. 6, no. 1, pp. 33–38, 2023.
[4] Y. Setiawan and M. Rachmadi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik PT. Berkat Alam Sukses Dengan Metode TOPSIS,” vol. 4, no. 1, pp. 21–29, 2023.
[5] S.  Dewi  and  Wahyudin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy Process (Ahp) Pada Ukm Queen Plastic,” JTIK (Jurnal Tek. Inform. Kaputama) , vol. 8, no. 1, pp. 102–110, 2024, doi: 10.59697/jtik.v8i1.458.
[6] T. Mustofa, J. Prasetyo, D. B. Santoso, and Y. Budiarti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Dengan Metode Saw Pada Pt Target Makmur Sentosa,” JIKA (Jurnal Inform. , vol. 7, no. 1, p. 19, 2023, doi: 10.31000/jika.v7i1.6899.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 5, No 2, Juni 2024, Hal. 136 - 144 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/bit.v5i2.1399 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[7] R.  Supardi  and  A.  Sudarsono,  “Penerapan  Metode  Weighted  Product  (WP)  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Karyawan  Terbaik  Pada  PT.  Agrodehasen  Bengkulu,” J.  Media  Infotama ,  vol.  19,  no.  1,  pp.  141–147,  2023,  doi: 10.37676/jmi.v19i1.3505.
[8] Guntur  Maha  Putra,  A.  Muhazir,  and  S.  Syukri,  “Pemilihan  Penerima  Bantuan  Hunian  Rumah  Susun  Kota  Tanjungbalai Dengan Metode WASPAS,” J. Comput. Sci. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 11–17, 2024, doi: 10.59435/jocstec.v2i1.209.
[9] F.  W.  B.  Kaban  and  W.  Verina,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Warga  Penerima  BLT  Menggunakan  Metode WASPAS Pada Kantor Desa Pematang Johar,” J. JUREKSI (Jurnal Rekayasa Sist. , vol. 2, no. 2, 2024.
[10]  R.  Al-adawiyah,  D.  Ritonga,  and  M.  Syahrizal,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Customer  Service  Terbaik Menggunakan Metode WASPAS ( Weight Aggregated Sum Product Assesment ),” J. Decis. Support Syst. Res. , vol. 1, no. 2, pp. 77–84, 2024.
[11]  B.  Anwar,  M.  Giatman,  H.  Maksum,  and  A.  H.  Nasyuha,  “Analisis  Metode  WASPAS  Dalam  Pemilihan  Pimpinan Perusahaan,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 7, no. 1, pp. 138–144, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i1.5170.
[12]  T.  Ardiansah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  WASPAS  dalam  Pemilihan  Calon  Ketua  Komite Sekolah,” J. Data Sci. Inf. Syst. , vol. 2, no. 1, pp. 50–58, 2024, [Online]. Available: https://doi.org/10.58602/dimis.v2i2.118.
[13]  S.  N.  Alam,  H.  Haipon,  S.  Ningtyas,  S.  Saludin,  and  K.  Kraugusteeliana,  “Penerapan  Metode  WASPAS  dalam  Pemilihan Handphone Gaming Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 2, pp. 405–411, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i2.3087.
[14]  Imam  Purwanto,  “Analisa  Penerapan  Metode  WASPAS  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Checker Terbaik Pada Kereta Api,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 3, no. 6, pp. 392–399, 2023, doi: 10.47065/bulletincsr.v3i6.287.
[15]  S. Damanik and J. S. S. Lase, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Produk Unggulan Daerah Menggunakan Metode ROC dan WASPAS,” pp. 604–608, 2019.
[16]  M.  Handayani,  N.  Marpaung,  and  S.  Anggraini,  “Implementasi  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesment  ( WASPAS  )  Dalam  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Berbasis  Sistem  Pendukung  Keputusan,”  no.  September,  pp.  1098–1106, 2019.
[17]  S.  M.  Panjaitan,  S.  O.  Manik,  and  A.  Fau,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Menerapkan  Metode  WASPAS  Untuk Menentukan Guru Bidang Kesiswaan,” pp. 614–619, 2019.
[18]  Y.  M.  Simbolon,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Staf  Karyawan  Terbaik  Pada  Rumah  Sakit  dengan  Menggunakan  Metode WASPAS,” vol. 3, no. 6, pp. 246–252, 2022, doi: 10.47065/tin.v3i6.4119.
[19]  A. Hadriani, S. Hermizan, and F. Prasetiyo, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan karyawan Terbaik Pada PT. Sarimelati Kencana Jakarta Dengan Metode Profile Matching,” vol. II, no. 1, 2023.
[20]  I.  Saputra  and  R.  N.  Siregar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Karyawan  Terbaik  CV.  Aurelia  Weida Prima  Medan Dengan Metode Maut,” vol. 3, no. 1, 2022.
[21]  K.  W.  Zebua,  W.  R.  Maya,  and  F.  Sonata,  “Penerapan  Metode  WASPAS  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja Karyawan,” vol. 1, no. September, 2022.
[22]  A.  Aditiya  and  Gunawansyah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Perawat  Baru  Di  PT.  Medika  Antapani  dengan Pembobotan ROC dan Metode WASPAS,” vol. 6, no. 2, pp. 149–158, 2022.
[23]  H.  Dafitri,  N.  Wulan,  and  H.  Ritonga,  “Analisis  Perbandingan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik Menggunakan Metode TOPSIS dan WASPAS,” vol. 9, no. 5, pp. 1313–1321, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4816.
[24]  V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  SEPEDA  MOTOR  BEKAS MENGGUNAKAN METODE WASPAS,” vol. 5, pp. 263–270, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i2.393.