http://jurnal.bsi.ac.id/index.php/paradigma/issue/archive
Naskah diterima: 10 Januari 2022, direvisi: 10 Maret 2022, disetujui: 11 Maret 2022

## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Produk Otomasi Paling Diminati Dengan Metode Multi Factor Evaluation Process
Laila Ersa 1 , Ibnu Satria Fajar Al Afif 2* , Syarif Hidayatulloh 3
1 Universitas Nusa Mandiri e-mail: lailaersaa@gmail.com
2 Universitas Nusa Mandiri
e-mail: ibnusatriafa@gmail.com
3 Universitas Nusa Mandiri e-mail: syarif.sfl@nusamandiri.ac.id
Abstrak  - Produk  merupakan  barang  atau  jasa  yang  diperdagangkan  untuk  memenuhi  kebutuhan.  Banyaknya produk  yang  dijual  pada  PT  Autonics  Indonesia  menyebabkan  kesulitan  bagi  perusahaan  dalam  menentukan produk  paling  diminati.  Sistem  penyediaan  produk  yang  berjalan  saat  ini  masih  menggunakan  sistem  manual dengan  Microsoft  Excel  dan  belum  adanya  suatu  sistem  pendukung  keputusan  untuk  penentuan  produk  paling diminati dengan metode yang tepat sehingga keputusan yang diambil menjadi kurang akurat, efektif dan efisien. Metode  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini  adalah  metode Multi  Factor  Evaluation  Process (MFEP)  yang bertujuan untuk menerapkan sistem pendukung keputusan untuk membantu perusahaan dalam penentuan produk paling diminati, mempermudah pengambilan keputusan agar lebih akurat, efektif dan efisien. Pada penelitian ini menggunakan 5 (lima) faktor untuk menentukan produk paling diminati yaitu: harga, tipe, kualitas, persediaan dan garansi.  Hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini  adalah  perangkingan  produk  otomasi  paling  diminati  yang diurutkan  dari  nilai  Total  Bobot  Evaluasi  (TBE)  tertinggi  hingga  terendah.  Berdasarkan  perhitungan  yang dilakukan dengan metode Multi Factor Evaluation Process (MFEP) maka didapatkan 5 (lima) alternatif dengan nilai  Total  Bobot  Evaluasi  (TBE)  tertinggi  antara  lain: Fiber  Optic  Sensors dengan  nilai  4,90, Control  Switch dengan nilai 4,75, Digital Panel Meters dengan nilai sebesar 4,60, Temperature Controllers dengan nilai 4,35 dan Timers dengan nilai sebesar 4,30 yang akan menjadi solusi untuk mempermudah dalam penentuan produk paling diminati pada PT Autonics Indonesia.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Multi Factor Evaluation Process , Produk Otomasi.
Abstract  -  Products are goods  or  services that are traded to  fulfill needs.  Many  products  sold  at PT Autonics Indonesia make it difficult for the company to determine which products are most interested. The current product supply  system  still  uses  a  manual  system  with Microsoft  Excel and  there  is  no  decision  support  system  for determining  the  most  interested  product  with  the  proper  method  so  that  the  decisions  taken  are  less  accurate, effective and efficient. The method proposed in this research is Multi Factor Evaluation Process (MFEP) method with  the  purpose  to  apply  a  decision  support  system  to  assist  the  company  in  determining  the  most  interested products,  make  the  decision  easier,  more  accurate,  effective.  In  this  research,  5  (five)  factors  were  used  to determine the most interested products, that is: price, type, quality, inventory and warranty. The results acquired in this research are ranking of the most interested automation products sorted from the highest to lowest from Total Evaluation Weight (TEW) value. Based on the calculations performed by Multi Factor Evaluation Process (MFEP)  method,  5  (five)  alternatives  were  obtained  with  the  highest  Total  Evaluation  Weight  (TEW)  value, including: Fiber Optic Sensors with a value of 4.90, Control Switch with a value of 4.75, Digital Panel Meters with a value of 4.60, Temperature Controllers with a value of 4.35 and Timers with a value of 4.30 which will be a solution to simplify the determination of the most interested products at PT Autonics Indonesia .
Keywords : Decision Support System, Multi Factor Evaluation Process, Automation Products.

## PENDAHULUAN
Sistem  otomasi  menurut  (Suryapranatha,  2021) banyak  dipertimbangkan  oleh  perusahaan  untuk
mengurangi  kesalahan  produksi  serta  meningkatkan efisiensi  dan  efektifitas  proses  industri.  Menurut (Firmansyah, 2019) dengan meningkatnya kebutuhan akan  proses  otomatisasi  membuat  perusahaan
manufaktur  yang  memproduksi  peralatan  kontrol otomasi menjadi sangat berkembang dan memproduksi  berbagai  produk  untuk  memenuhi kebutuhan  perusahaan-perusahaan  yang  ada  di Indonesia.  Produk  adalah  sesuatu  yang  dipasarkan untuk digunakan sehingga dapat memenuhi kebutuhan.  Sedangkan  menurut  (Saleh  et  al.,  2021) sistem  otomasi  dideskripsikan  sebagai  mekanika yang terpadu, sistem kelistrikan dan sistem komputer yang  digunakan  oleh  industri  untuk  meningkatkan ketepatan dan daya produksi, yang dapat memajukan kuantitas dan kualitas produk. Oleh karena itu produk otomasi dapat memberikan manfaat seperti meningkatkan  kecepatan  produksi,  mengontrol kualitas  menjadi  lebih  baik,  mengurangi  biaya perusahaan serta meningkatkan keamanan.
PT  Autonics  Indonesia  merupakan  salah  satu perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  penyedia solusi otomasi,  produk  yang  dijual  pada  perusahaan ini  meliputi  berbagai  macam  sensor,  pengendali, perangkat  gerak,  peralatan pengukur,  sistem penandaan  laser,  peralatan  koneksi  dan  lainnya. Dalam  menjalankan  proses  bisnisnya,  perusahaan dapat mengurangi kerugian dan memperoleh banyak keuntungan  jika  mengetahui  produk  paling  diminati oleh  pelanggan  sebagai  acuan  untuk  penyediaan produk. Namun perusahaan mempunyai permasalahan  yaitu  banyaknya  produk  yang  dijual sehingga  sulit  menentukan  produk  paling  diminati karena selama ini dalam pengolahan data penyediaan produk  masih  menggunakan  sistem  manual  dengan Microsoft Excel dan untuk penentuan produk paling diminati  belum  memiliki  suatu  sistem  pendukung keputusan  dengan  metode  yang  tepat  sehingga keputusan  yang  diambil  menjadi  kurang  akurat, efektif dan efisien. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat menentukan produk  paling  diminati  dengan  metode Muti  Factor Evaluation Process (MFEP).
Menurut (Yanto, 2021) untuk memecahkan permasalahan yang ada pada perusahaan, diperlukan analisa  untuk  menentukan  produk  paling  diminati oleh pelanggan dengan sistem pendukung keputusan. Sedangkan  menurut  (Widayati  Putri  et  al.,  2021) Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  digunakan sebagai solusi berupa aplikasi dari suatu sistem yang berguna  dalam  pengambilan  keputusan.  Salah  satu metode  dalam  sistem  pendukung  keputusan  adalah Multi  Factor  Evaluation  Process (MFEP),  dalam metode  ini  pengambilan  keputusan  didasarkan  pada pertimbangan objektif dan subjektif mengenai faktor- faktor  yang  dianggap  penting.  Pertimbangan  yang dimaksud dalam bentuk sistem pembobotan ( weighting  system )  untuk  multi  faktor  terkait  dan dianggap penting. Dengan diterapkannya metode ini, diharapkan  dapat  menghasilkan  perangkingan  yang sesuai  dan  prediksi  yang  lebih  tepat.  Dalam pengambilan  keputusan  yang  berdampak  strategis,
maka  disarankan  untuk  menggunakan  pendekatan kuantitatif  seperti Multi  Factor  Evaluation  Process , yang  mana  dalam  metode  ini  alternatif  tertinggi merupakan solusi terbaik (Budihartanti et al., 2021).
Menurut  penjelasan  dari  (Yanti  et  al.,  2020)  sistem pendukung  keputusan  membantu  mengevaluasi produk yang ada, menilai kriteria dan bobot nilai yang berguna untuk memudahkan pengambilan keputusan sehingga  diperoleh  produk  yang  paling  laris. Berdasarkan penjelasan menurut (Asnal et al., 2020) Multi Factor Evaluation Process (MFEP) memberikan pertimbangan berbentuk sistem pembobotan  atau  multi  faktor  yang  bersangkutan. Pertimbangan ini berupa pertimbangan subjektif dan objektif terhadap faktor-faktor yang berarti.
Penelitian  sebelumnya  dengan  judul  Penerapan Algoritma  MFEP  Dalam  Merekomendasikan  Mode Hijab  Terbaik Dikalangan  Remaja oleh (Aningke et al., 2018) dengan banyaknya permasalahan remaja di Kota Pematang Siantar dalam penentuan mode hijab maka  dilaksanakan  penelitian  tentang  mode  hijab yang sesuai untuk remaja. Tujuan dari penelitian ini mengembangkan sistem pendukung keputusan untuk menentukan mode hijab terbaik pada kalangan remaja menggunakan  metode Multi  Factor  Evaluation Process (MFEP), alternatif yang digunakan adalah 3 mode hijab dan 7 kriteria yaitu harga, bahan, ukuran, motif, kualitas, warna dan bentuk wajah. Dari sistem pendukung  keputusan  yang  telah  diterapkan  remaja dapat  menentukan  mode  hijab  terbaik  yang  sesuai untuk  pemakaian  sehari-hari  dengan  objektif  dan hasil  dari  sistem  tersebut  adalah  mode  hijab  terbaik yang sesuai untuk remaja yaitu persegi empat.
Dengan adanya sistem pendukung keputusan dengan metode Multi  Factor  Evaluation  Process (MFEP) pada  PT  Autonics  Indonesia  dapat  menjadi  solusi untuk mempermudah dalam penentuan produk paling diminati serta keputusan yang diambil menjadi lebih akurat,  efektif  dan  efisien.  Faktor  yang  digunakan pada  penelitian  ini  yaitu:  harga,  tipe,  kualitas, persediaan dan garansi.
Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan sistem pendukung  keputusan  dengan  metode Multi  Factor Evaluation  Process (MFEP)  untuk  membantu perusahaan dalam penentuan produk paling diminati dan  mempermudah  pengambilan  keputusan  agar lebih akurat, efektif dan efisien.
Sistem pendukung keputusan diartikan oleh (Qomariah  &  Rangan,  2020)  adalah  sebagai  suatu sistem  yang  dapat  menunjang  suatu  pengambilan keputusan.  Pengambilan  keputusan  bersumber  pada faktor-faktor tertentu dari logika dan lain-lain. Sistem pengambilan  keputusan  berbasis  komputer  dapat mendukung suatu pengambilan keputusan berdasarkan  model.  Sistem  Pendukung  Keputusan
(SPK)  menurut  (Afrisawati  &  Irianto,  2019)  dapat didefinisikan  sebagai  pengembangan  dari  sistem informasi manajemen terkomputerisasi yang dirancang  sehingga  menghasilkan  sifat  yang interaktif  kepada  penggunanya  dengan  tujuan membantu integrasi pada beberapa komponen seperti prosedur,  kebijakan,  analisis,  pengalaman  dan wawasan  manajer  untuk  membuat  suatu  keputusan yang lebih baik.
Tujuan sistem pendukung keputusan yang dijelaskan menurut  (Poningsih  &  Dkk,  2020)  dapat  dilihat sebagai berikut:
1.  Memudahkan  manajer  membuat  keputusan mengenai masalah semi terstruktur.
2.  Memberikan  bantuan  berupa  rekomendasi  untuk manajer dan tidak dimaksudkan untuk menggantikan peran manajer.
3.  Meningkatkan efektivitas keputusan manajer.
4.  Memudahkan kecepatan dan ketepatan komputasi bagi  pengambil  keputusan  dengan  biaya  yang lebih sedikit.
5.  Meningkatkan produktivitas staf pendukung.
6.  Mendukung  kualitas  dari  keputusan  yang  telah dilakukan.
7.  Menghasilkan  daya  saing  yang  berarti  dengan membuat  suatu  keputusan  yang  tepat  dan  cepat walaupun pengambil keputusan belum mempunyai pengetahuan yang cukup.
8.  Mengendalikan  kemampuan  manusia  dalam pemrosesan  dan  penyimpanan  informasi  yang terbatas dengan cara yang bebas dari kesalahan
Produk  yang  didefinisikan  oleh  (Firmansyah,  2019) merupakan  barang  atau  jasa  yang  diperdagangkan. Pada  bidang  pemasaran,  produk  merupakan  segala sesuatu yang  dapat  dipasarkan  dan dapat  memenuhi suatu  kebutuhan.  Otomasi  menurut  (Prakoso  et  al., 2017)  adalah  pemakaian  teknologi  elektronik  yang dijalankan  secara  otomatis  dan  berfungsi  untuk memudahkan kinerja tugas atau aktivitas manusia.
Metode Multi  Factor  Evaluation  Process (MFEP) yang  dijelaskan  oleh  (Nata  &  Apridonal,  2020) merupakan salah satu metode multi faktor yang dapat melaksanakan  proses  analisis  dengan  elemen  besar. Metode Multi  Factor  Evaluation  Process (MFEP) adalah salah satu metode yang paling terkenal dalam sistem  pendukung  keputusan  dikarenakan  memiliki proses  yang  mudah  dan  cepat.  Dalam  metode  ini suatu  faktor  atau  elemen  dilakukan  penilaian  secara kuantitatif  untuk  menentukan  pengaruhnya,  dengan mempertimbangkan  subjektivitas  dan  intuitif  dari pilihan-pilihan  alternatif.  Menurut  (Silalahi  & Simanullang, 2018) Multi Factor Evaluation Process (MFEP)  merupakan  metode  kuantitatif  yang menggunakan sistem pembobotan. Dalam pengambilan  keputusan  multi  faktor,  dilakukan secara  subjektif  dan  intuitif  dengan  meninjau beberapa faktor yang memiliki pengaruh besar pada
pilihan  alternatif.  Dalam  keputusan  yang  bersifat strategis,  pendekatan  kuantitatif  dengan  metode  ini lebih disarankan.
Adapun  langkah-langkah  pada  metode  ini  yang dijelaskan oleh (Latif et al., 2018) adalah:
1.  Menentukan  faktor-faktor  yang  berhubungan dengan  permasalahan  yang  ada  beserta  dengan bobot  faktornya  yang  mana  total  bobot  faktor harus sama dengan 1 ( ∑ pembobotan = 1).
2.  Mengisi nilai faktor-faktor yang telah ditentukan berdasarkan data evaluasi.
3.  Melakukan perhitungan untuk mendapatkan total Nilai Bobot Evaluasi (NBE).
4.  Melakukan perhitungan untuk mendapatkan nilai Total Bobot Evaluasi (TBE).
5.  Setelah  mendapatkan  nilai  total  bobot  evaluasi maka  akan  dilakukan  perangkingan  untuk memperoleh keputusan.
Rumus yang digunakan untuk melakukan perhitungan  Nilai  Bobot  Evaluasi  (NBE)  pada metode ini yaitu:
NBE = NBF * NEF (1) Keterangan: NBE = Nilai Bobot Evaluasi NBF = Nilai Bobot Faktor NEF = Nilai Evaluasi Faktor
Dan  rumus  untuk  menghitung  nilai  Total  Bobot Evaluasi (TBE) adalah:
TBE = NBE1 + NBE2 + NBE3 + … NBEn (2) Keterangan: TBE = Total Bobot Evaluasi NBE = Nilai Bobot Evaluasi .
SPSS  menurut  (Gunawan,  2018)  merupakan singkatan  dari Statistical  Package  for  the  Social Sciences berupa  aplikasi  komputer  untuk  mengolah dan menganalisis suatu data statistik, saat ini karena semakin  terkenalnya  SPSS  maka  dapat  diterapkan pada seluruh bidang.
Penelitian  terkait  yang  telah  dilakukan  sebelumnya dengan  judul  Penerapan  Metode Multi  Factor Evaluation  Process Dalam  Rekomendasi  Maskapai Penerbangan  yang  ditulis  oleh  (Budihartanti  et  al., 2021),  yang  memiliki  permasalahan  yaitu  PT.  Jata Karunia  Indonesia  memiliki  jumlah  penjualan  yang tinggi,  sehingga staff  ticketing perlu  menyediakan pelayanan  yang  cepat  dan  akurat  dalam  melayani konsumen. Pada penelitian ini menggunakan metode Multi  Factor  Evaluation  Process (MFEP)  yang berbeda dengan penelitian sebelumnya yaitu metode TOPSIS  dan Weighted  Product .  Kriteria  yang digunakan untuk menentukan maskapai terbaik pada penelitian  ini  yaitu  fasilitas,  pelayanan  dan kenyamanan,  ketepatan  waktu  penerbangan, refund , riwayat  kecelakaan  dan  harga.  Hasil  dari  penelitian ini  didapatkan  rekomendasi  mengenai  3  maskapai terbaik  yaitu  Garuda  Indonesia  dengan  nilai  4.264,
Emirates  dengan  nilai  4.085  dan  Qantas  Airways dengan nilai 4,05.
Dan  pada  penelitian  lainnya  yang  berjudul  SPK Pemilihan  Film  Kartun  Layak  Tonton  Untuk  Anak- Anak  Menggunakan  Metode  MFEP  ( Multi  Factor Evaluation Process ) yang ditulis oleh (Widayati Putri et al.,  2021) dengan permasalahan banyaknya  video yang  tidak  layak  untuk  ditonton  oleh  anak-anak karena banyak memuat unsur kekerasan, sex atau hal- hal  negatif  lainnya  yang  dapat  merusak  anak-anak yang  belum  dapat  memahami  hal  baik  dan  buruk. Dari  permasalahan  yang  ada  maka  diperlukan  suatu sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode Multi  Factor  Evaluation  Process dalam  pemilihan film kartun yang bermanfaat untuk membantu orang tua dalam memilih kartun yang layak untuk ditonton. Kriteria yang digunakan antara lain tidak mengandung  unsur  kekerasan,  bersifat  kreatif, bersifat  mendidik,  menghibur  dan  tidak  ada  unsur pornografi.  Hasil  yang  diperoleh  pada  penelitian  ini berupa perangkingan film kartun yaitu ranking 1 My little  pony  dengan  nilai  4,5,  ranking  2  Shaun  The Sheep dengan nilai 4,2, ranking 3 Nusa dengan nilai 4,2, ranking 4 The Amazing World of Gumball 4,2, ranking 5 Adventure Time dengan nilai 4,2, dengan demikian maka film My Little Pony lah yang menjadi film terfavorit pilihan orang tua.

## METODOLOGI PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu dengan  metode Multi  Factor  Evaluation  Process (MFEP),  dimana  metode  ini  merupakan  metode kuantitatif dengan sistem pembobotan dan metode ini sangat  dianjurkan  untuk  keputusan  yang  sifatnya strategis.  Pada  metode  ini  menurut  (Diana,  2018), pengambil  keputusan  akan  mempertimbangkan faktor-faktor  yang  memiliki  pengaruh  utama  pada alternatif  yang  dipilih  secara  subjektif  dan  intuitif. Faktor-faktor  utama  pada  metode  ini  memiliki  arti yang sama dengan kriteria dalam sistem pengambilan keputusan multi kriteria. Dalam metode Multi Factor Evaluation  Process (MFEP)  semua  kriteria  yang menjadi  faktor  utama  untuk  pertimbangan  diberi bobot  yang  tepat  dan  setiap  alternatif  diberi  nilai terhadap faktor-faktor yang ada, lalu setiap alternatif yang berhubungan dengan faktor-faktor pertimbangan  akan  dievaluasi.  Berdasarkan  faktor- faktor  utama  yang  telah  ditentukan  maka  alternatif dengan  nilai  evaluasi  tertinggi  merupakan  solusi terbaik.
Penerapan  metode Multi  Factor  Evaluation Process dalam penelitian ini yaitu dengan menentukan faktor- faktor  yang  berhubungan  dalam  pengambilan keputusan  yang  terdiri  dari  harga,  tipe,  kualitas, persediaan  dan  garansi.  Setelah  faktor  ditetapkan maka  masing-masing  faktor  diberikan  bobot  faktor
sesuai  dengan  tingkat  kepentingannya  dimana  total dari  bobot  faktor  sama  dengan  1.  Langkah selanjutnya  yaitu  mengisi  nilai  faktor  berdasarkan data  evaluasi  yang  didapatkan  dari  kuesioner  yang disebarkan ke 100 orang pelanggan pada PT Autonics Indonesia,  lalu  menghitung  nilai  bobot  evaluasi dengan  cara  mengalikan  antara  nilai  bobot  faktor dengan  nilai  evaluasi  faktor,  kemudian  melakukan penjumlahan  pada  nilai  bobot  evaluasi  untuk memperoleh total bobot evaluasi. Setelah mendapatkan  nilai  total  bobot  evaluasi  maka dilakukan  perangkingan  pada  10  produk  yang  telah ditentukan dimana 5 produk dengan nilai total bobot evaluasi tertinggi merupakan solusi untuk mempermudah  penentuan  produk  otomasi  paling diminati pada PT Autonics Indonesia.
Pada  tahapan  penelitian  ini  mencakup  langkah- langkah  pelaksanaan  dari  awal  hingga  akhir penelitian,  tahapan  yang  dilakukan  adalah  sebagai berikut:
Sumber: (Ersa et al., 2021)

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Tahapan-tahapan  penelitian  yang  dilakukan  dapat diuraikan secara rinci sebagai berikut:
1. Studi Pendahuluan Pada  tahapan  ini  peneliti  melakukan  observasi mengenai  sistem  penyediaan  produk  yang berjalan  saat  ini  yang  berhubungan  dengan penentuan  produk  paling  diminati  pada  PT Autonics  Indonesia.  Sistem  penyediaan  produk yang  berjalan  saat  ini  dimulai  dari  staf sales planner menerima PO  management  chart dari manajer sales planner yang masih menggunakan Microsoft  Excel, PO  management  chart berisi mengenai data penjualan pertahun, data stok, data produk  yang  statusnya  masih  dalam  perjalanan serta data produk yang sedang diproduksi. Untuk melakukan pemesanan produk acuannya berdasarkan  persediaan  produk  saat  ini  serta minimal dan maksimal produk perbulan. Setelah PO  management  chart selesai  diolah,  maka  staf sales  planner memasukkan  data  pemesanan produk yang terdiri dari kode produk, harga serta jumlah  produk  yang  dikirim  ke  dalam  sistem
Oracle. Setelah data pemesanan produk dikirimkan, maka akan diproses oleh kantor pusat PT Autonics yang berada di Korea Selatan.
2. Identifikasi Masalah Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  identifikasi mengenai  permasalahan  yang  terkait  dalam penentuan  produk  otomasi  paling  diminati  pada PT  Autonics  Indonesia.  Berdasarkan  observasi yang  telah  dilakukan  ditemukan  permasalahan yaitu  masih  belum  adanya  suatu  sistem  yang digunakan untuk melakukan perhitungan penentuan  produk  paling  diminati  berdasarkan metode  yang  tepat  sehingga  keputusan  yang diambil  menjadi  kurang  akurat,  efektif  dan efisien.
3. Pengumpulan Data Pada  tahap  ini  peneliti  akan  melakukan pengumpulan data untuk memecahkan permasalahan yang ada. Data yang dikumpulkan berupa  data sales  performance  product bulanan dalam satu tahun terakhir, data persediaan barang harian dalam satu tahun terakhir dan data pricelist produk.  Adapun  tahapan  dalam  pengumpulan data yang dilakukan dengan observasi, wawancara, studi pustaka dan kuesioner.
4. Tahapan Analisa Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  analisa  dan menentukan  hasil  dari  pembahasan  masalah dengan  menggunakan  metode Multi  Factor Evaluation Process (MFEP). Pembahasan masalah  berisi  tahap  perhitungan  data  dengan menggunakan  metode  tersebut.  Aplikasi  yang dipakai untuk perhitungan data pada penelitian ini adalah  Microsoft  Excel.  Hasil  dari  pemecahan masalah  berupa  perangkingan  produk  otomasi yang  mana  perhitungannya  juga  menggunakan aplikasi SPSS sebagai pendukung hasil perangkingan  dari  Microsoft  Excel.  Hasil  dari penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  solusi untuk memudahkan perusahaan dalam penentuan produk  otomasi  paling  diminati  agar  keputusan yang  diambil  menjadi  lebih  akurat,  efektif  dan efisien.
5. Kesimpulan dan Saran Pada tahap ini peneliti akan melakukan penarikan kesimpulan dari hasil pengolahan data dan analisa yang  dilakukan  serta  saran  yang  dapat  dijadikan sebagai usulan dalam penentuan produk otomasi paling  diminati  agar  lebih  akurat,  efektif  dan efisien.
Dalam penelitian ini menggunakan teknik pengumpulan data yang digunakan sebagai berikut:
1. Observasi Dalam  hal  ini  peneliti  melakukan  pengamatan secara  langsung  pada  PT  Autonics  Indonesia  di bagian sales  planning yang  bertujuan  untuk memperoleh data dan informasi yang dibutuhkan.
2. Wawancara
Peneliti  melakukan  tanya  jawab  secara  langsung kepada  Ibu  Dhia  Fatihah  selaku sales  planner untuk memperoleh data dan informasi yang akurat mengenai  pengolahan  data  produk  yang  terjadi dalam  perusahaan  dan  permasalahan  mengenai pengolahan data penyediaan produk.
3. Studi Pustaka Peneliti  melakukan  studi  pustaka  dengan mempelajari buku, jurnal dan situs internet yang berkaitan  dengan  pokok  pembahasan  untuk melengkapi  teori  pendukung  dalam  penulisan skripsi ini.
4. Kuesioner Kuesioner  dilakukan  dengan  cara  menyebarkan pertanyaan  kepada  100  pelanggan  pada  PT Autonics  Indonesia  mengenai  penentuan  produk otomasi paling diminati berdasarkan faktor-faktor yang telah ditentukan.
Dalam  proses  analisis  data  menggunakan  metode Multi  Factor  Evaluation  Process (MFEP)  ini, diperlukan penentuan mengenai populasi dan sampel penelitian. Populasi dalam penelitian ini yaitu produk otomasi yang terdiri dari 56 produk yang bersumber dari produk yang terjual dalam rentang waktu tahun 2020  sampai  dengan  tahun  2021.  Metode  yang digunakan untuk menetapkan sampel pada penelitian ini  adalah  dengan  metode purposive  sampling. Purposive  sampling merupakan  teknik  untuk menentukan  sampel  berdasarkan  pertimbangan tertentu (Sugiyono, 2017). Sampel pada penelitian ini yaitu  10  produk  yang  terdiri  dari Temperature Controllers,  Control  Switch,  Proximity  Sensors, Digital Panel Meters, SMPS, Photoelectric Sensors, Fiber  Optic  Sensors,  Temperature  Sensors,  Timers dan  HMI  yang  ditentukan  berdasarkan  kuantitas penjualan produk tertinggi dari 56 produk yang telah terjual selama tahun 2020 sampai dengan tahun 2021 berdasarkan data sales performance product pada PT Autonics Indonesia.
Untuk menganalisis produk otomasi paling diminati faktor-faktor yang ditentukan adalah sebagai berikut:

## Tabel 1. Faktor dan Bobot Faktor
Faktor Bobot Faktor Harga 0,30 Tipe 0,25 Kualitas 0,20 Persediaan 0,15 Garansi 0,10 Total 1,00 Sumber: (Ersa et al., 2021)
Faktor-faktor  yang  digunakan  dalam  penentuan produk  otomasi  paling  diminati  pada  PT  Autonics Indonesia antara lain:
1. Harga Harga  merupakan  faktor  paling  penting  yang dipilih  dalam  penentuan  produk  otomasi  paling
diminati  karena  pelanggan  akan  mengambil keputusan  untuk  melakukan  pembelian  produk berdasarkan  kesesuaian  harga  dengan  kualitas produk  yang  dibeli  serta  potongan  harga  yang didapat jika membeli dengan jumlah tertentu.
2. Tipe Tipe  adalah  salah  satu  faktor  dalam  penentuan produk  paling  diminati.  Tipe  produk  akan menentukan  produk  yang  paling  diminati  oleh pelanggan  karena  pelanggan  akan  melakukan pembelian  berdasarkan  kesesuaian  tipe  yang dijual  dengan  kebutuhan  sistem  otomasi  yang diperlukan.
3. Kualitas Kualitas  merupakan  faktor  yang  berperan  dalam penentuan produk paling diminati oleh pelanggan karena  menunjukkan  kemampuan  suatu  produk untuk  melaksanakan  fungsinya  yang  meliputi kesesuaian  barang  dengan  spesifikasi  yang  telah ditetapkan, daya  tahan keandalan, desain produk serta  kemudahan  operasi  yang  akan  menentukan keputusan  pelanggan  terhadap  pembelian  suatu produk.
4. Persediaan Persediaan produk juga  merupakan faktor dalam penentuan  produk  paling  diminati.  Persediaan produk akan mempengaruhi keputusan pelanggan untuk membeli suatu produk karena meliputi ada atau tidak adanya suatu produk yang akan dibeli.
5. Garansi Garansi  merupakan  salah  satu  faktor  yang  juga berperan  dalam  penentuan  produk  paling diminati. Garansi yang diberikan oleh perusahaan akan  menentukan  kepuasan  pelanggan  karena memiliki  fungsi  utama  untuk  mengurangi kerugian  sebagai  pengurangan  resiko  setelah pelanggan membeli suatu produk.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil yang dicapai pada penelitian ini adalah sistem pendukung  keputusan  mengenai  penentuan  produk otomasi paling diminati dengan melakukan pengujian menggunakan  metode Multi  Factor  Evaluation Process (MFEP).  Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan perhitungan  untuk  menentukan  produk  paling diminati  pada  PT  Autonics  Indonesia.  Data didapatkan  berdasarkan  hasil  kuesioner  yang disebarkan ke 100 orang pelanggan yang menggunakan produk Autonics.

## 1. Data Alternatif
Alternatif yang digunakan pada penelitian ini adalah 10 produk  berdasarkan  kuantitas  penjualan  tertinggi dalam  rentang  waktu  tahun  2020  sampai  dengan tahun  2021  pada  PT  Autonics  Indonesia.  Berikut merupakan  data  alternatif  yang  dipakai  untuk penentuan  produk  paling  diminati  adalah  sebagai berikut:

## Tabel 2. Alternatif
Kode Alternatif Nama Alternatif A1 Temperature Controllers A2 Control Switch A3 Proximity Sensors A4 Digital Panel Meters A5 SMPS A6 Photoelectric Sensors A7 Fiber Optic Sensors A8 Temperature Sensors A9 Timers A10 HMI Sumber: (Autonics Indonesia, 2021)

## 2. Faktor dan Bobot Faktor
Pada proses perhitungan dilakukan penentuan faktor dan  bobot  faktor  sesuai  dengan  tingkat  kebutuhan faktor  yang  telah  ditentukan  oleh  pihak  perusahaan dimana  total  dari  bobot  faktor  adalah  1.  Faktor  dan bobot  faktor  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut:

## Tabel 3. Faktor dan Bobot Faktor
Kode Faktor Faktor Bobot Faktor K1 Harga 0,30 K2 Tipe 0,25 K3 Kualitas 0,20 K4 Persediaan 0,15 K5 Garansi 0,10 Total 1,00 Sumber: (Ersa et al., 2021)

## 3. Skala Likert
Skala likert merupakan skala pengukuran yang akan digunakan pada penelitian ini untuk mengisi nilai dari setiap faktor yang ditetapkan. Bentuk penyajian dari skala likert dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 4. Skala Likert Skala Kategori 1 Tidak Setuju 2 Kurang Setuju 3 Cukup 4 Setuju 5 Sangat Setuju Sumber: (Ersa et al., 2021)

## 4. Pengisian Nilai Evaluasi Faktor
Berikut ini merupakan hasil pengisian nilai evaluasi dari 5 faktor yang telah ditentukan berdasarkan nilai rata-rata  data  evaluasi  dari  kuesioner  yang  telah disebarkan kepada 100 pelanggan pada PT Autonics Indonesia  terhadap  10  alternatif  dengan  skala penilaian yaitu antara 1 sampai dengan 5. Untuk hasil evaluasi  faktor  yang  telah  diisi  dapat  dilihat  pada tabel berikut:
Kode Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 A1 5 4 5 3 4 A2 5 5 5 4 4 A3 4 4 5 3 3 A4 5 4 5 4 5 A5 4 3 4 3 3 A6 4 5 5 2 3 A7 5 5 5 5 4 A8 4 4 5 4 4 A9 5 3 4 5 5 A10 4 4 4 5 5 Sumber: (Ersa et al., 2021)

## 5. Perhitungan Nilai Bobot Evaluasi
Untuk menghitung Nilai Bobot Evaluasi (NBE) pada metode Multi  Factor  Evaluation  Process (MFEP) dapat dilakukan dengan cara mengalikan antara Nilai Bobot  Faktor  (NBF)  dengan  Nilai  Evaluasi  Faktor (NEF) yang dapat dijabarkan dengan rumus sebagai berikut:
NBE = NBF * NEF Setelah  mendapatkan  Nilai  Bobot  Evaluasi  (NBE) pada masing-masing faktor maka dilakukan penjumlahan  pada  seluruh  Nilai  Bobot  Evaluasi (NBE)  untuk  memperoleh  Total  Bobot  Evaluasi (TBE) dengan rumus yaitu:
TBE = NBE1 + NBE2 + NBE3 + … NBEn
Perhitungan  untuk  mencari  Nilai  Bobot  Evaluasi (NBE)  dan  Total  Bobot  Evaluasi  (TBE)  yang  telah dilakukan  menggunakan  Microsoft  Excel  hasilnya dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 6. Nilai Bobot Evaluasi Temperatures Control
Kode Faktor Nama Faktor NBF NEF NBE K1 Harga 0,30 5 1,50 K2 Tipe 0,25 4 1,00 K3 Kualitas 0,20 5 1,00 K4 Persediaan 0,15 3 0,45 K5 Garansi 0,10 4 0,40 TBE Temperatures Control 4,35 Sumber: (Ersa et al., 2021) Tabel 7. Nilai Bobot Evaluasi Control Switch Kode Faktor Nama Faktor NBF NEF NBE K1 Harga 0,30 5 1,50 K2 Tipe 0,25 5 1,25 K3 Kualitas 0,20 5 1,00 K4 Persediaan 0,15 4 0,60 K5 Garansi 0,10 4 0,40 TBE Control Switch 4,75 Sumber: (Ersa et al., 2021) Tabel 8. Nilai Bobot Evaluasi Proximity Sensors Kode Faktor Nama Faktor NBF NEF NBE
K1 Harga 0,30 4 1,20 K2 Tipe 0,25 4 1,00 K3 Kualitas 0,20 5 1,00 K4 Persediaan 0,15 3 0,45 K5 Garansi 0,10 3 0,30 TBE Proximity Sensors 3,95 Sumber: (Ersa et al., 2021) Tabel 9. Nilai Bobot Evaluasi Digital Panel Meters Kode Faktor Nama Faktor NBF NEF NBE K1 Harga 0,30 5 1,50 K2 Tipe 0,25 4 1,00 K3 Kualitas 0,20 5 1,00 K4 Persediaan 0,15 4 0,60 K5 Garansi 0,10 5 0,50 TBE Digital Panel Meters 4,60 Sumber: (Ersa et al., 2021) Tabel 10. Nilai Bobot Evaluasi SMPS Kode Faktor Nama Faktor NBF NEF NBE K1 Harga 0,30 4 1,20 K2 Tipe 0,25 3 0,75 K3 Kualitas 0,20 4 0,80 K4 Persediaan 0,15 3 0,45 K5 Garansi 0,10 3 0,30 TBE SMPS 3,50 Sumber: (Ersa et al., 2021) Tabel 11. Nilai Bobot Evaluasi Photoelectric Sensors Kode Faktor Nama Faktor NBF NEF NBE K1 Harga 0,30 4 1,20 K2 Tipe 0,25 5 1,25 K3 Kualitas 0,20 5 1,00 K4 Persediaan 0,15 2 0,30 K5 Garansi 0,10 3 0,30 TBE Photoelectric Sensors 4,05 Sumber: (Ersa et al., 2021) Tabel 12. Nilai Bobot Evaluasi Fiber Optic Sensors Kode Faktor Nama Faktor NBF NEF NBE K1 Harga 0,30 5 1,50 K2 Tipe 0,25 5 1,25 K3 Kualitas 0,20 5 1,00 K4 Persediaan 0,15 5 0,75 K5 Garansi 0,10 4 0,40 TBE Fiber Optic Sensors 4,90 Sumber: (Ersa et al., 2021) Tabel 13. Nilai Bobot Evaluasi Temperature Sensors Kode Faktor Nama Faktor NBF NEF NBE K1 Harga 0,30 4 1,20
K2 Tipe 0,25 4 1,00 K3 Kualitas 0,20 5 1,00 K4 Persediaan 0,15 4 0,60 K5 Garansi 0,10 4 0,40 TBE Temperature Sensors 4,20 Sumber: (Ersa et al., 2021) Tabel 14. Nilai Bobot Evaluasi Timers Kode Faktor Nama Faktor NBF NEF NBE K1 Harga 0,30 5 1,50 K2 Tipe 0,25 3 0,75 K3 Kualitas 0,20 4 0,80 K4 Persediaan 0,15 5 0,75 K5 Garansi 0,10 5 0,50 TBE Timers 4,30 Sumber: (Ersa et al., 2021) Tabel 15. Nilai Bobot Evaluasi HMI Kode Faktor Nama Faktor NBF NEF NBE K1 Harga 0,30 4 1,20 K2 Tipe 0,25 4 1,00 K3 Kualitas 0,20 4 0,80 K4 Persediaan 0,15 5 0,75 K5 Garansi 0,10 5 0,50 TBE HMI 4,25 Sumber: (Ersa et al., 2021)

## 6. Hasil Perangkingan
Proses  selanjutnya  untuk  melakukan  perangkingan peneliti  menggunakan  Aplikasi Statistical  Package for  the  Social  Sciences (SPSS)  sebagai  pendukung hasil perhitungan perangkingan dari Microsoft Excel, pada  setiap  alternatif  yang  telah  diurutkan berdasarkan  nilai  Total  Bobot  Evaluasi  (TBE)  dari nilai  tertinggi  hingga  terendah  agar  memperoleh alternatif  terbaik  untuk  pengambilan  keputusan mengenai  produk  otomasi  paling  diminati.  Untuk hasil  perangkingan  menggunakan  Microsoft  Excel dapat dilihat pada tabel berikut:

## Tabel 16. Hasil Perangkingan dari Microsoft Excel
Kode Nama Alternatif Nilai TBE Perangkingan A7 Fiber Optic Sensors 4,90 1 A2 Control Switch 4,75 2 A4 Digital Panel Meters 4,60 3 A1 Temperature Controllers 4,35 4 A9 Timers 4,30 5 A10 HMI 4,25 6 A8 Temperature Sensors 4,20 7 A6 Photoelectric Sensors 4,05 8
A3 Proximity Sensors 3,95 9 A5 SMPS 3,50 10 Sumber: (Ersa et al., 2021)
Dan hasil perangkingan menggunakan Aplikasi SPSS
dapat dilihat pada gambar dibawah ini: Sumber: (Ersa et al., 2021) Gambar 2. Hasil Perangkingan dari SPSS
Berdasarkan hasil perangkingan dari Microsoft Excel dan Aplikasi SPSS menunjukkan hasil perangkingan yang  sama,  dari  hasil  perangkingan  tersebut ditentukan  5  dari  10  alternatif  dengan  nilai  Total Bobot  Evaluasi  (TBE)  tertinggi  yang  akan  menjadi solusi terbaik untuk penentuan produk otomasi paling diminati yaitu Fiber Optic Sensors dengan nilai 4,90 yang berada pada peringkat pertama, peringkat kedua adalah Control  Switch dengan  nilai  4,75,  peringkat ketiga  adalah Digital  Panel  Meters dengan  nilai sebesar 4,60, peringkat keempat adalah Temperature Controllers dengan  nilai  4,35  dan  peringkat  kelima yaitu Timers dengan nilai sebesar 4,30.

## 7. Potensi Hasil
Penelitian ini  dilakukan  untuk memudahkan perusahaan dalam penentuan produk  otomasi  paling diminati dimana hasil akhirnya berupa perangkingan produk. Manfaat dari penelitian ini antara lain:
1. Aspek Sosial Manfaat  hasil  penelitian  terhadap  aspek  sosial khususnya  bagi  pelanggan  yaitu  pelanggan  akan merasa  puas  karena  ketersediaan  produk  akan tercukupi  sehingga  pelanggan  terhindar  dari indent produk  pada  saat  melakukan  pemesanan produk.
2. Aspek Ekonomi Manfaat  hasil  penelitian  dalam  aspek  ekonomi khususnya bagi perusahaan yaitu dapat meningkatkan  keuntungan  dan  mengurangi kerugian,  memberikan  rekomendasi  kepada perusahaan mengenai sistem pendukung keputusan  yang  dapat  memudahkan  perusahaan dalam  menentukan  produk  paling  diminati  serta keputusan  yang  diambil  menjadi  lebih  akurat, efektif dan efisien.
3. Aspek Pendidikan Adapun  manfaat  hasil  penelitian  pada  aspek pendidikan  khususnya  bagi  Perguruan  Tinggi adalah  menghasilkan  suatu  ilmu  atau  hasil penelitian  yang  dapat  diimplementasikan  dalam pembelajaran  dan  menjadi  referensi  untuk penelitian selanjutnya yang akan menyempurnakan penelitian sebelumnya.

## KESIMPULAN
1. Kesimpulan
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti, maka dapat diambil kesimpulan yaitu dengan adanya sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode Multi Factor Evaluation Process (MFEP) perusahaan akan mengetahui  produk  mana  yang  paling  diminati  oleh pelanggan dengan suatu sistem dan metode yang tepat berdasarkan faktor-faktor yang telah ditentukan yaitu harga, tipe, kualitas, persediaan dan garansi. Dengan metode Multi  Factor  Evaluation  Process (MFEP) akan  membantu  pengambilan  keputusan  mengenai produk paling diminati agar lebih akurat, efektif dan efisien  karena  proses  perhitungan  yang  digunakan pada  metode  ini  mudah  dan  cepat.  Hasil  penelitian dengan  metode Multi  Factor  Evaluation  Process (MFEP)  ini  yaitu  berupa  perangkingan  produk otomasi  yang  juga  dihitung  menggunakan  Aplikasi SPSS  sebagai  pendukung perhitungan  perangkingan dari  Microsoft  Excel,  dari  hasil  perhitungan  kedua aplikasi  tersebut  menunjukkan  hasil  perangkingan yang  sama,  berdasarkan  nilai  Total  Bobot  Evaluasi (TBE)  tertinggi  hingga  terendah  maka  ditetapkan  5 produk  dengan  nilai  tertinggi  sebagai  solusi  dalam penentuan produk paling  diminati  yaitu Fiber Optic Sensors dengan  nilai  4,90, Control  Switch dengan nilai 4,75, Digital Panel Meters dengan nilai sebesar 4,60, Temperature Controllers dengan nilai 4,35 dan Timers dengan nilai sebesar 4,3.

## 2. Saran
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  peneliti memberikan saran yang diharapkan dapat bermanfaat dalam pengembangan penelitian yaitu dengan adanya penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  acuan  bagi manajemen  perusahaan  dalam  penentuan  produk paling diminati agar pengelolaan penyediaan produk menjadi lebih akurat, efektif dan efisien. Diharapkan pada  penelitian  selanjutnya  adanya  pengembangan pada  sistem  pendukung  keputusan  berupa  aplikasi berbasis  web  agar  dalam  pemrosesan  datanya menjadi  lebih  cepat.  Pengembangan  dengan  metode lain juga dapat dilakukan pada penelitian selanjutnya agar  mendapatkan  hasil  yang  lebih  baik  dari penelitian saat ini. Dalam penelitian ini, alternatif dan faktor-faktor  yang  digunakan  masih  terbatas  maka untuk  penelitian  selanjutnya  disarankan  melakukan penambahan alternatif dan faktor yang lebih banyak
sehingga keakuratan data pada penelitian selanjutnya menjadi lebih baik.

## REFERENSI
Afrisawati, A., & Irianto, I. (2019). Pemilihan Bibit Ternak  Sapi  Potong  Melalui  Kombinasi Metode  Ahp  Dan  Metode  Mfep. JURTEKSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi) , 6 (1),
43–50. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i1.392
Aningke, T., Pradana, Y., Facharaini, N. I., Gukguk,
M. R., & Perdana, A. (2018).
Merekomendasikan  Mode  Hijab  Terbaik.
Jurnal Informatika , 18 (1), 1–8.
Asnal, H., Efendi, M., Arita Fitri, T., & Anam, M. K.
(2020). Sistem Pendukung Keputusan Penunjukan  Supplier  Pengadaan  Perangkat Kesehatan Pada Instalasi Farmasi RSUD Arifin Achmad Pekanbaru Dengan Metode Multifactor Evaluation Process. SATIN - Sains Dan  Teknologi  Informasi , 6 (1),  98–105. https://doi.org/10.33372/stn.v6i1.618
Autonics. (2021). PT AUTONICS INDONESIA . Budihartanti,  C.,  Dewi,  Y.  N.,  &  Purnamasari,  I. (2021).  Penerapan  Metode  Multi  Factor Evaluation  Process  Dalam  Rekomendasi Maskapai Penerbangan. Journal of Information System, Informatics and Computing , 5 (1), 16– 25. https://doi.org/10.52362/jisicom.v5i1.466
Diana.  (2018).  Metode  Dan  Aplikasi  Sistem
Pendukung Keputusan. In Deepublish . Deepublish. https://play.google.com/books/reader?id=nJSE DwAAQBAJ&pg=GBS.PA98 Ersa, L., Afif, I. S. F. Al, & Hidayatulloh, S. (2021).
LAPORAN AKHIR PENELITIAN 2021 . Firmansyah, M. A. (2019). Buku Pemasaran Produk dan Merek. In CV. Penerbit Qiara Media (Issue August). CV. PENERBIT QIARA MEDIA. Gunawan,  C.  (2018). Mahir  Menguasai  SPSS . Deepublish. https://www.google.co.id/books/edition/Mahir _Menguasai_SPSS/dIiNDwAAQBAJ?hl=id& gbpv=1&dq=spss&printsec=frontcover
Latif, L. A., Jamil, M., & H I Abbas, S. (2018). Buku
Ajar: Sistem Pendukung  Keputusan Teori dan Implementasi . Deepublish.
https://www.google.co.id/books/edition/Buku_ Ajar_Sistem_Pendukung_Keputusan_Teo/TeB jDwAAQBAJ?hl=id&gbpv=0
Nata, A., & Apridonal, Y. (2020). Kombinasi Metode Ahp  Dan  Mfep  Dalam  Upaya  Meningkatkan Kualitas  Penerima  Bantuan  Siswa  Miskin. JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem Informasi) , 6 (2), 179–186. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v6i2.597
Poningsih,  &  Dkk.  (2020). SISTEM  PENDUKUNG
KEPUTUSAN  Penerapan  &  10  contoh  Studi
Kasus (T. L. Janner Simarmata (ed.)). Yayasan Kita Menulis. https://www.google.co.id/books/edition/Sistem _Pendukung_Keputusan_Penerapan_dan/- lvjDwAAQBAJ?hl=id&gbpv=0
Prakoso,  G.,  Kertahadi,  &  Susilo,  H.  (2017).
PENGARUH PENERAPAN OTOMASI PERPUSTAKAAN TERHADAP KUALITAS LAYANAN DAN KINERJA DI PERPUSTAKAAN  UMUM  (Studi  pada Kantor Perpustakaan dan Dokumentasi Pemerintah  Kota  Batu). Admnistrasi  Bisnis ,
50 (6), 144–150.
Qomariah, S., & Rangan, A. Y. (2020). Perbandingan Metode  Saw  Dan  Mfep  Sistem  Pendukung Keputusan  Penyeleksian  Atlet  Pencak  Silat. Just  TI  (Jurnal  Sains  Terapan  Teknologi
Informasi) , 12 (1), 8–12. https://doi.org/10.46964/justti.v12i1.175
Saleh, A. R., Warouw,  D. M. D.,  &  Runtuwene, A.
(2021). PERAN SISTEM OTOMASI DALAM
MENINGKATKAN  PELAYANAN  PADA
PENGGUNA PERPUSTAKAAN DAN KEARSIPAN KOTA TIDORE KEPULAUAN
|  Saleh  |  ACTA  DIURNA  KOMUNIKASI. ACTA DIURNA KOMUNIKASI , 3 , 1–6.
Silalahi, A. P., & Simanullang, H. G. (2018). Metode Multifactor Evaluation Process ( Mfep ) Untuk Rekomendasi Jurusan Pada Sekolah. Methoda ,
8 (1), 84–91.
Sugiyono.  (2017). Metode  Penelitian  Kuantitatif, Kualitatif,  dan  R&D (C.  Alfabeta  (ed.)).  CV. Alfabeta.
Suryapranatha, D. (2021). PERBANDINGAN DUA PRODUK  DIGITAL  CONTROL  SYSTEM. Jurnal Industry Xplore , 6 (1), 48–56.
Widayati Putri, S., Arifia, A., & Muqtadir, A. (2021).
SPK  PEMILIHAN  FILM  KARTUN  LAYAK TONTON UNTUK ANAK-ANAK MENGGUNAKAN METODE MFEP ( MULTI FACTOR EVALUATION PROCESS ). CURTINA: Computer Science or Informatic
Journal , 2 (1), 16–26.
Yanti, Y., Safitri, D. A., & Alamsyah, R. A. (2020). Pemilihan Cemilan Khas Sampit Terlaris Pada Kedai  24  Dengan  Metode  AHP  (Analytic Hierarchy  Process). Walisongo  Journal  of Information Technology , 2 (1), 41–48.
https://doi.org/10.21580/wjit.2020.2.1.4676
Yanto,  M.  (2021).  Sistem  Penunjang  Keputusan Dengan  Menggunakan  Metode  AHP  Dalam Seleksi  Produk. Jurnal  Teknologi  Dan Informasi Bisnis , 3 (1), 167–174.

## PROFIL PENULIS
Laila  Ersa ,  lahir  di  Jakarta  21  Juli  1997,  lulus Diploma Tiga (D3) Program Studi Sistem Informasi Akuntansi  pada  tahun  2019  di  Universitas  Bina Sarana  Informatika  Jakarta.  Saat  ini  penulis  sedang menempuh  pendidikan  Strata  Satu  (S1)  Program Studi Sistem Informasi di Universitas Nusa Mandiri Jakarta. Saat ini bekerja sebagai Staf Quotation pada PT Autonics Indonesia.
Ibnu Satria Fajar Al Afif , lahir di Jakarta 17 April 1996, lulus Diploma Tiga (D3) Program Studi Sistem Informasi Akuntansi pada tahun 2019 di Universitas Bina  Sarana  Informatika.  Saat  ini  penulis  sedang menempuh  pendidikan  Strata  Satu  (S1)  Program Studi Sistem Informasi di Universitas Nusa Mandiri Jakarta. Mempunyai pengalaman bekerja sebagai Staf Ticketing selama 6 tahun dan Staf Helpdesk selama 6 bulan.
Syarif Hidayatulloh, M. Kom , lahir di Jakarta, 3 Juli 1988,  lulus  dari  Program  Strata  Satu  (S1)  Program Studi Teknik Informatika pada tahun 2014 di Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri  dan  lulus  dari  Program  Magister  (S2)  pada tahun  2016  di  Sekolah  Tinggi  Manajemen Informatika  dan  Komputer  Nusa  Mandiri.  Saat  ini bekerja sebagai Staf Pengajar (Dosen) di Universitas Nusa Mandiri.