©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)

## J-INTECH (Journal of Information and Technology)
Terakreditasi Kemendikbud SK No. 204/E/KPT/2022 E-ISSN: 2580-720X || P-ISSN: 2303-1425
Kombinasi Metode Rank Reciprocal dan Composite Performance Index Untuk Sistem Pendukung Keputusan Promosi Jabatan
Dedy Alamsyah 1* , Arief Herdiansah 2 , Hamid Wijaya 3 , Hengki Rusdianto 4
1,2,4 Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Tangerang, Jl. Perintis Kemerdekaan I No.33, Babakan, Cikokol, Kec. Tangerang, Kota Tangerang, Banten, 15118, Indonesia
3 Ilmu Komputer, Universitas Sembilanbelas November Kolaka, Jl. Pemuda No.339, Tahoa, Kec. Kolaka, Kabupaten Kolaka, Sulawesi Tenggara 93561, Indonesia
*Email Korespondensi: dedy.alamsyah@umt.ac.id

## Abstrak
Dalam konteks globalisasi dan persaingan bisnis yang ketat, promosi jabatan merupakan aspek strategis yang esensial bagi kelangsungan hidup dan pertumbuhan organisasi. Keputusan promosi yang objektif dan merata tidak  hanya  meningkatkan  motivasi  karyawan  tetapi  juga  memaksimalkan  potensi  sumber  daya  manusia, meningkatkan  produktivitas  organisasi.  Namun,  penilaian  kelayakan  kandidat  untuk  promosi  seringkali dihadapkan  pada  tantangan  evaluasi  kriteria  yang  kompleks  dan  subjektif.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk promosi jabatan yang mempermudah pengambil keputusan menentukan pilihan yang objektif dan efisien dengan menggabungkan metode Rank Reciprocal (RR) dan Composite Performance Index (CPI). Metode RR mengurangi bias penilaian subjektif dengan memberikan bobot  terbalik  berdasarkan  peringkat  kriteria,  sedangkan  CPI  mengintegrasikan  berbagai  dimensi  kinerja menjadi  satu  indeks  komprehensif,  memungkinkan  evaluasi  holistik  dari  setiap  kandidat.  Output  hasil perhitungan SPK yang diperoleh secara manual dalam studi kasus sesuai dengan output sistem, menunjukkan keabsahan perhitungan sistem. Disamping  itu, hasil pengujian menggunakan pendekatan black-box testing juga memperlihatkan kemampuan sistem dalam menjalankan fungsinya dengan baik. Kata  Kunci: Composite  Performance  Index;  Promosi  Jabatan;  Rank  Reciprocal;  Sistem  Pendukung Keputusan;

## Abstract
In the context of globalization and intense business competition, job promotion represents a strategic aspect essential for the survival and growth of organizations. Objective and equitable promotion decisions not only enhance  employee  motivation  but  also  maximize  the  potential  of  human  resources,  thereby  improving organizational  productivity.  However,  assessing  the  suitability  of  candidates  for  promotion  often  faces challenges  in  evaluating complex and subjective criteria. This research aims to develop a Decision  Support System (DSS) for job promotion, facilitating decision-makers in determining objective and efficient choices by integrating the Rank Reciprocal (RR) and Composite Performance Index (CPI) methods. The RR method reduces subjective assessment biases by assigning inverted  weights based on  criteria rankings, while CPI integrates various performance dimensions into a comprehensive index, enabling a holistic evaluation of each candidate. The  manually  obtained  output  of  the  DSS  calculation  in  the  case  study  aligns  with  the  system's  output, indicating  the  validity  of  the  system's  calculation.  Additionally,  testing  results  using  the  black-box  testing approach demonstrate the system's capability to function effectively.
Keywords:  Composite  Performance  Index;  Decision  Support  System;  Position  Promotion;  Rank Reciprocal;
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 24

## 1. Pendahuluan
Dalam era globalisasi dan persaingan bisnis yang semakin ketat, efisiensi dan efektivitas dalam pengambilan keputusan menjadi faktor kunci yang menentukan kelangsungan hidup dan pertumbuhan suatu organisasi. Salah satu keputusan strategis yang memiliki dampak signifikan terhadap performa organisasi adalah promosi jabatan  (Haryadi  et  al.,  2022).  Proses  promosi  yang  objektif  dan  merata  dapat  meningkatkan  motivasi karyawan,  memaksimalkan  potensi  sumber  daya  manusia,  dan  pada  akhirnya  meningkatkan  produktivitas organisasi (Halim & Satria, 2022). Namun, tantangan muncul ketika organisasi harus menilai sejumlah kriteria yang kompleks dan sering kali subjektif dalam menentukan kelayakan kandidat untuk promosi. Pendekatan tradisional yang sering kali didasarkan pada penilaian subjektif dan preferensi  pribadi dapat menimbulkan bias dan ketidakadilan, merugikan baik individu maupun organisasi secara keseluruhan. Selain itu, penilaian promosi  jabatan  secara  manual  cenderung  memakan  waktu  dan  sumber  daya  yang  signifikan  karena memerlukan  analisis  yang  mendalam  terhadap  setiap  karyawan.  Oleh  karena  itu,  pengembangan  sistem pendukung keputusan untuk promosi  jabatan menjadi  sangat penting. Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) mampu memfasilitasi pengambilan keputusan yang rumit dan beragam dengan mempermudah analisis data dan memberikan rekomendasi yang objektif (Prasetyo et al., 2021).
Penelitian  sebelumnya  terkait  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  telah  dilakukan  oleh  beberapa peneliti dengan menggunakan metode yang beragam. Penelitian pertama, mengenai pembangunan SPK untuk promosi  kenaikan  jabatan  melalui  penerapan  metode  AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process )  (Sugiartawan  & Suprihanto,  2020).  Metode  ini  menggunakan  pendekatan  hierarkis  untuk  menilai  alternatif  dengan memperhitungkan hubungan hierarkis antara kriteria dan sub-kriteria yang relevan. Penelitian berikutnya, mengenai implementasi metode SMART ( Simple Multi-Attribute Rating Technique ) untuk menentukan pegawai yang naik jabatan (Putra & Cholil, 2022). Pendekatan SMART dapat mengelompokkan dan menilai alternatif berdasarkan atribut-atribut yang telah ditetapkan sebelumnya. Terdapat juga penelitian yang menggunakan metode Profile  Matching untuk  penentuan  promosi  jabatan  (Sari  &  Kurniawati,  2022).  Pada  penelitian  ini, metode Profile Matching membandingkan profil kandidat dengan profil ideal yang telah ditetapkan, kemudian memberikan skor berdasarkan kesesuaian antara kandidat dan profil ideal tersebut. Selanjutnya, penelitian mengenai  pengembangan  SPK  untuk  merekomendasikan  promosi  jabatan  struktural  dengan  metode  SAW ( Simple Additive  Weighting )  (Jaya et al., 2023). Metode  SAW menggunakan pendekatan penjumlahan bobot untuk setiap kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya untuk menghasilkan skor total untuk setiap alternatif.
Dari penelitian sebelumnya, pendekatan yang  digunakan belum  mengakomodir  penilaian yang holistik dan komprehensif terhadap alternatif yang dievaluasi. Selain itu, tidak terdapat teknik khusus dalam menentukan bobot yang mempermudah pengambil keputusan dalam menentukan tingkat kepentingan kriteria. Sehingga, pada  penelitian  ini  fokus  pada  penyelesaian  penilaian  alternatif  dan  penentuan  bobot  kriteria  yang mempermudah  pengambil  keputusan.  Untuk  itu  pada  penelitian  ini  mengkombinasikan  metode Rank Reciprocal (RR)  dan Composite  Performance  Index (CPI).  Bobot  kriteria  memberikan  arah  dan  signifikansi relatif terhadap faktor-faktor yang dipertimbangkan dalam mengevaluasi alternatif (Wulandari et al., 2023). Metode Rank Reciprocal dipilih  karena kemampuannya  dalam mengurangi  bias yang mungkin muncul  dari penilaian subjektif, dengan memberikan bobot terbalik berdasarkan peringkat yang diberikan untuk setiap kriteria (Nugroho et al., 2023). Ini memastikan bahwa setiap kriteria dinilai secara adil tanpa dipengaruhi oleh skala  atau  preferensi  subjektif.  Sementara  itu,  CPI  dipilih  karena  keunggulannya  dalam  mengintegrasikan berbagai  dimensi  kinerja  menjadi  satu  indeks  komprehensif,  memungkinkan  evaluasi  holistik  dari  setiap kandidat  (Rumandan,  2022).  Dengan  mempertimbangkan  bobot  yang  ditetapkan  untuk  setiap  kriteria,  CPI memberikan pandangan yang lebih terstruktur dan kuantitatif mengenai kinerja keseluruhan.
Tujuan penelitian ini adalah untuk menerapkan metode Rank Reciprocal (RR) dan Composite Performance Index (CPI)  dalam  menentukan  karyawan  yang  promosi  jabatan  dengan  akurat  dan  sesuai  dengan  kebutuhan. Dengan  menerapkan  kedua  metode  ini,  penelitian  ini  memberikan  kontribusi  signifikan  terhadap pengembangan SPK promosi jabatan yang lebih objektif dan efisien. Sistem yang dihasilkan akan menggunakan teknologi website untuk meningkatkan aksesibilitas dan kemudahan penggunaan, menyediakan rekomendasi
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
pemeringkatan alternatif secara transparan dan konsisten, sehingga mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat dan efektif bagi manajemen. Kontribusi ini tidak hanya relevan bagi peningkatan praktik manajerial tetapi  juga  memperkaya  literatur  akademis  terkait  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan  dalam manajemen sumber daya manusia.

## 2. Metode Penelitian
Metode penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini mencakup tahapan-tahapan yang sistematis dan terstruktur  untuk  mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  untuk  promosi  jabatan.  Tahapan- tahapan tersebut divisualisasikan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan Gambar 1 mengenai langkah-langkah dari metode penelitian yang dilakukan dijelaskan seara terperinci sebagai berikut. Pada tahap ini data-data yang dibutuhkan dalam penyelesaian keputusan penentuan promosi jabatan. Data-data yang dibutuhkan yaitu data kriteria dan alternatif. Tujuan utama dari menetapkan kriteria adalah untuk menetapkan faktor-faktor atau standar yang akan menjadi dasar untuk mengevaluasi berbagai alternatif  yang  tersedia  (Borman  et  al.,  2020).  Kriteria  tersebut  haruslah  relevan,  dapat  diukur,  dan  dapat dibandingkan  agar  memungkinkan  perbandingan  yang  objektif  antara  alternatif  yang  ada.  Kriteria  yang dipertimbangkan  dalam  studi  kasus  ini  diperoleh  melalui  proses  wawancara  dengan  para  pimpinan perusahaan dan bagian yang bertanggung jawab untuk menentukan promosi jabatan bagi karyawan. Berikut ini  kriteria  yang  digunakan:  Pencapaian  Target,  Keterampilan  Interpersonal,  Kompetensi  Teknis, Kepemimpinan,  Inisiatif,  dan  Pengalaman  Kerja.  Indikator  untuk  masing-masing  kriteria  ditentukan  oleh pengambil keputusan dengan kriteria sebagai berikut: Penilaian untuk setiap opsi diberikan skala nilai dari 1 hingga 5, di mana angka 1 menunjukkan "Sangat tidak baik," 2 menunjukkan "Tidak baik," 3 menunjukkan "Cukup  baik,"  4  menunjukkan  "Baik,"  dan  5  menunjukkan  "Sangat  baik".  Sedangkan  untuk  data  alternatif didapatkan dari data karyawan yang akan dilakukan penilaian untuk promosi jabatan.
Pengumpulan Data Identifikasi Permasalahan dan Kebutuhan Mencari Bobot Kriteria Dengan Rank Reciprocal Menentukan Keputusan Menggunakan
Composite Performance Index (CPI)
Membangun Sistem Pendukung Keputusan Pengujian Sistem Pendukung
Keputusan
Tahapan  identifikasi  permasalahan  dilakukan  untuk  mengetahui  permasalahan  yang  akan  diselesaikan (Borman & Wati, 2020). Pada tahap ini, fokus utama adalah untuk memahami secara mendalam tantangan dan kebutuhan yang ada dalam proses promosi jabatan. Identifikasi permasalahan dilakukan dengan menganalisis berbagai aspek dari proses promosi jabatan, termasuk proses penilaian kinerja karyawan, kebijakan promosi yang telah ada, serta hambatan atau kendala yang mungkin muncul selama proses tersebut. Selain itu, tahap ini  juga  melibatkan  pengumpulan  informasi  tentang  harapan  dan  kebutuhan  dari  berbagai  pemangku kepentingan, seperti manajer SDM, pimpinan perusahaan, dan karyawan yang berpotensi dipromosikan.
Metode Rank Reciprocal adalah sebuah teknik pengambilan keputusan yang menggunakan prinsip pemberian skor berdasarkan peringkat terbalik ( reciprocal ) dari suatu  kriteria  (Erkamim  et al., 2024). Dalam konteks pengambilan  keputusan,  metode  ini  umumnya  digunakan  untuk  menilai  sejumlah  alternatif  atau  opsi berdasarkan berbagai kriteria yang telah ditetapkan. Ide utama dari metode ini adalah untuk mengurangi bias yang mungkin timbul akibat perbedaan skala atau bobot antara berbagai kriteria (Fatmayati et al., 2023).
Prinsip dasar dari metode Rank Reciprocal adalah mengubah peringkat (rank) dari setiap alternatif pada setiap kriteria  menjadi  nilai reciprocal .  Nilai reciprocal dari  sebuah  angka  adalah  1  dibagi  dengan  angka  tersebut (1/x).  Dengan  kata  lain,  alternatif  yang  mendapat  peringkat  pertama  ( rank 1)  pada  suatu  kriteria  akan mendapat  skor  tertinggi  untuk  kriteria  tersebut,  sedangkan  alternatif  dengan  peringkat  terendah  akan mendapat skor terendah. Untuk menghitung pembobotan melalui implementasi metode Rank Reciprocal , dapat dilakukan melalui penerapan persamaan (1).
𝑤 𝑗 = 1 𝑗 ⁄ ∑ 1 𝑘 ⁄ 𝑛 𝑘=1 (1)
dimana 𝑤 𝑗 mengacu pada nilai bobot kriterianya, 𝑗 memperlihatkan pada peringkat kriteria, dan 𝑘 merupakan urutan pemeringkatannya.
Metode Composite Performance Index (CPI) adalah suatu pendekatan dalam sistem pendukung keputusan yang bertujuan  untuk  mengintegrasikan  berbagai  indikator  penilaian  menjadi  sebuah  indeks  komposit  yang mencerminkan performa keseluruhan dari suatu entitas (Nugraheni et al., 2023). CPI memungkinkan decision- maker untuk mengevaluasi dan membandingkan kinerja berdasarkan kriteria yang beragam dan multidimensi, dengan mengurangi kompleksitas menjadi sebuah skor tunggal yang representatif (Bahrin et al., 2022).
Metode  CPI  menggabungkan  skor  dari  berbagai  kriteria  dengan  memberikan  bobot  pada  masing-masing kriteria  tersebut,  yang  mencerminkan  pentingnya  setiap  kriteria  terhadap  keseluruhan  kinerja  (Santoso  & Armanto,  2020).  Pada  metode  CPI,  nilai  kinerja  untuk  setiap  kriteria  dihitung  atau  dinilai  untuk  setiap alternatif, dan kemudian nilai-nilai ini diintegrasikan menjadi indeks komposit dengan mempertimbangkan bobot yang telah ditetapkan (Astiti et al., 2023). Langkah-langkah dalam menentukan keputusan menggunakan pendekatan CPI dijelaskan sebagai berikut:
1. Identifikasi tren dari setiap kriteria yang digunakan, di mana kriteria dapat memiliki tren positif atau tren negatif. Kriteria dengan tren positif berfokus pada pencapaian nilai tertinggi, sementara kriteria dengan tren negatif berusaha untuk mencapai nilai yang terendah.
2. Nilai  minimum  dari  setiap  kriteria  dengan  tren  positif  akan  diubah  menjadi  seratus,  sementara  nilai lainnya akan diubah proporsional dengan peningkatan yang lebih tinggi.
3. Sebaliknya, nilai minimum dari setiap kriteria dengan tren negatif akan diubah menjadi seratus, tetapi nilai lainnya akan disesuaikan dengan proporsi yang lebih rendah.
4. Penentuan nilai indeks alternatif dilakukan dengan mengalikan nilai dari setiap kriteria dengan bobotnya masing-masing, kemudian menjumlahkan hasilnya.
5. Selanjutnya, indeks gabungan akan dihitung dengan menjumlahkan hasil dari setiap atribut pada masing- masing alternatif.
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
Berdasarkan  langkah-langkah  tersebut,  maka  untuk  mendapatkan  alternatif  terbaik  melalui  metode  CPI tersebut, untuk persamaan yang digunakan dalam setiap tahapnya yaitu persamaan (2), (3), (4), dan (5).
𝐴 𝑖𝑗 = (𝑥 𝑖𝑗 (𝑚𝑖𝑛)/𝑥 𝑖𝑗 (𝑚𝑖𝑛)) × 100 (2) 𝐴 (𝑖+1.𝑗) = (𝑥 (𝑖+1.𝑗) (𝑚𝑖𝑛)/𝑥 𝑖𝑗 (𝑚𝑖𝑛)) × 100 (3)
𝐼 𝑖𝑗 = 𝐴 𝑖𝑗 × 𝑃 𝑗 (4)
𝐼 𝑖 = ∑ 𝐼 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (5) dimana 𝐴 𝑖𝑗 memperlihatkan  nilai  opsi 𝑖 pada  kriteria 𝑗 , 𝑥 𝑖𝑗 (𝑚𝑖𝑛) mengacu  pada nilai  opsi 𝑖 di  kriteria  awal pada opsi minimal pada 𝑗 , 𝐴 (𝑖+1.𝑗) menjelaskan nilai opsi berikutnya pada kriteria 𝑗 , 𝑥 (𝑖+1.𝑗) menunjukkan nilai opsi berikutnya pada kriteria awal dalam 𝑗 , 𝑃 𝑗 mengacu pada nilai bobot kriterianya, 𝐼 𝑖𝑗 memperlihatkan nilai index masing-masing opsi, dan 𝐼 𝑖 merujuk pada nilai Indeks gabungan setiap opsi.
Tahapan ini mengacu pada proses implementasi atau pembuatan kode, di mana model yang telah direncanakan diwujudkan  menjadi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  berfungsi.  Proses  pembuatan  kode  ini melibatkan penggunaan bahasa pemrograman untuk menerjemahkan logika dan algoritma ke dalam bentuk yang dapat dieksekusi oleh komputer (Ahmad et al., 2020). Dalam konteks penelitian ini, SPK dikembangkan dalam bentuk situs web dengan menggunakan Komodo IDE sebagai editor kode, dan MySQL sebagai sistem manajemen  basis  data  untuk  menyimpan  data  yang  diperlukan.  Proses  pengkodean  ini  penting  untuk mengubah desain sistem menjadi bentuk yang dapat dijalankan dan digunakan secara efektif oleh pengguna.
Tahap  pengujian  merupakan  langkah  penting  dalam  mengevaluasi  model  atau  sistem  yang  telah dikembangkan terkait kehandalan dan kinerja sebelum diimplementasikan secara menyeluruh. Tujuan utama dari tahap ini adalah untuk menguji fungsi-fungsi kunci dari sistem, memvalidasi hasil output yang dihasilkan, serta mengevaluasi kinerja sistem dalam berbagai skenario atau situasi yang mungkin terjadi (Fernando et al., 2022). Salah satu teknik yang umum digunakan dalam uji perangkat lunak adalah black-box testing . Black-box testing ialah  teknik  di  mana  sistem  diuji  tanpa  memperhatikan  struktur  internal  atau  implementasinya (Kusuma et al., 2023). Teknik ini membantu memastikan bahwa sistem berfungsi dengan benar dan memenuhi kebutuhan pengguna tanpa harus mengetahui detail implementasi internal dari sistem tersebut.

## 3. Hasil
Untuk menyelesaikan studi kasus dalam menentukan karyawan yang layak dipromosikan, langkah awalnya adalah  menetapkan  bobot  untuk  setiap  kriteria.  Hal  ini  dilakukan  karena  setiap  kriteria  memiliki  tingkat kepentingan yang berbeda bagi pengambil keputusan. Untuk mempermudah proses penentuan bobot kriteria, digunakan pendekatan Rank Reciprocal (RR). Pendekatan ini melibatkan perangkingan kriteria berdasarkan tingkat kepentingannya dengan memberikan peringkat tertinggi kepada kriteria yang dianggap paling penting oleh  pengambil  keputusan.  Dalam  metode  ini,  pengambil  keputusan  diminta  untuk  memberikan  peringkat relatif  pada  setiap  kriteria  berdasarkan  tingkat  kepentingannya.  Dengan  demikian,  pengambil  keputusan hanya  perlu  menetapkan  urutan  prioritas  untuk  setiap  kriteria.  Pengambil  keputusan  memberikan  urutan prioritas, dimana kriteria yang dinilai paling prioritas maka diberikan nilai 1, dan untuk kriteria selanjutnya diberikan nilai 2 dan seterusnya sesuai dengan tingkat prioritas yang dinilai oleh pengambil keputusan. Dalam konteks studi kasus ini, urutan peringkat prioritas kriteria yang telah ditentukan disajikan dalam Tabel 1.
Tabel 1. Urutan Prioritas Untuk Setiap Kriteria Kode Kriteria Kriteria Tren Kriteria Peringkat Prioritas C1 Pencapaian Target Positif 1 C2 Keterampilan Interpersonal Positif 2 C3 Kompetensi Teknis Positif 3 C4 Kepemimpinan Positif 4 C5 Inisiatif Positif 5
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 28
C6 Pengalaman Kerja Positif 6
Tabel 1 menampilkan urutan prioritas dari setiap kriteria yang dipertimbangkan. Selanjutnya, berdasarkan urutan prioritas tersebut, bobotnya ditentukan menggunakan teknik Rank Reciprocal (RR) melalui persamaan (1). Berikut adalah langkah-langkah perhitungan yang digunakan untuk mendapatkan nilai bobot:
𝑤 1 = 1 1 ⁄ (1 1 ⁄ ) + (1 2 ⁄ ) + (1 3 ⁄ ) + (1 4 ⁄ ) + (1 5 ⁄ ) + (1 6 ⁄ ) = 0.4380
𝑤 2 = 1 2 ⁄ (1 1 ⁄ ) + (1 2 ⁄ ) + (1 3 ⁄ ) + (1 4 ⁄ ) + (1 5 ⁄ ) + (1 6 ⁄ ) = 0.2190
𝑤 3 = 1 3 ⁄ (1 1 ⁄ ) + (1 2 ⁄ ) + (1 3 ⁄ ) + (1 4 ⁄ ) + (1 5 ⁄ ) + (1 6 ⁄ ) = 0.1460
𝑤 4 = 1 4 ⁄ (1 1 ⁄ ) + (1 2 ⁄ ) + (1 3 ⁄ ) + (1 4 ⁄ ) + (1 5 ⁄ ) + (1 6 ⁄ ) = 0.1095
𝑤 5 = 1 5 ⁄ (1 1 ⁄ ) + (1 2 ⁄ ) + (1 3 ⁄ ) + (1 4 ⁄ ) + (1 5 ⁄ ) + (1 6 ⁄ ) = 0.0876
𝑤 6 = 1 6 ⁄ (1 1 ⁄ ) + (1 2 ⁄ ) + (1 3 ⁄ ) + (1 4 ⁄ ) + (1 5 ⁄ ) + (1 6 ⁄ ) = 0.0876
Berdasarkan  pertimbangan  nilai  yang  telah  dihitung  untuk  bobot  masing-masing  kriteria  menggunakan pendekatan RR, nilai-nilai tersebut kemudian dimasukkan ke dalam Tabel 2.
Tabel 2. Nilai Bobot Berdasarkan Perhitungan Rank Reciprocal Kode Kriteria Kriteria Tren Kriteria Nilai Bobot C1 Pencapaian Target Positif 0.4082 C2 Keterampilan Interpersonal Positif 0.2041 C3 Kompetensi Teknis Positif 0.1361 C4 Kepemimpinan Positif 0.1020 C5 Inisiatif Positif 0.0816 C6 Pengalaman Kerja Positif 0.0680
Tabel 2 menampilkan bobot-bobot yang dihasilkan dari pendekatan RR, yang selanjutnya digunakan untuk menentukan alternatif terbaik. Langkah selanjutnya adalah menilai setiap pilihan yang  akan dipilih. Sebagai contoh dalam kasus ini, terdapat 5 (lima) karyawan yang dipertimbangkan untuk direkomendasikan promosi jabatan, yaitu Saipul Rizal, Agus Witanto, Deny Sukmara, Imam Mustaqim, dan Yuda Hartanto. Penilaian untuk setiap  opsi  diberikan  skala  nilai  dari  1  hingga  5,  di  mana  angka  1  menunjukkan  "Sangat  tidak  baik,"  2 menunjukkan "Tidak baik," 3 menunjukkan "Cukup baik," 4 menunjukkan "Baik," dan 5 menunjukkan "Sangat baik". Setelah itu, pengambil keputusan akan memberikan penilaian terhadap setiap opsi berdasarkan kriteria yang ada. Dengan menggunakan skala nilai tersebut, nilai untuk setiap alternatif tercantum dalam Tabel 2.
Tabel 3. Pemberian Penilaian Untuk Setiap Alternatif Kode Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 Saipul Rizal 4 3 5 4 4 4 A2 Agus Witanto 3 4 5 3 4 4 A3 Deny Sukmara 4 4 3 5 3 3
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
A4 Imam Mustaqim 5 4 4 5 4 4 A5 Yuda Hartanto 3 4 4 5 5 4
Dalam  Tabel  3,  menyajikan  penilaian  pada  setiap  opsi  yang  akan  dicari  solusi  terbaiknya  menggunakan pendekatan Composite Performance Index (CPI). Untuk mendapatkan alternatif, terlebih dahulu dicari nilai nilai transformasi ( 𝐴 𝑖𝑗 ) dan nilai indeks alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ) untuk setiap kriteria. Untuk kriteria Pencapaian Target (C1), setiap  alternatifnya  mendapatkan  nilai  yaitu {4; 3; 4; 5; 3} .  Dari  nilai-nilai  tersebut  nilai  minimal  yaitu {3}. Bobot  kriteria  hasil  perhitungan  pendekatan  RR  untuk  kriteria  Pencapaian  Target  (C1)  adalah  0,4082. Proses perhitungan nilai transformasi ( 𝐴 𝑖𝑗 ) dan nilai indeks alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ) untuk kriteria Pencapaian Target (C1) ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Nilai Transformasi ( 𝐴 𝑖𝑗 ) dan Nilai Indeks Alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ) Untuk Kriteria Pencapaian Target (C1) Kode Alternatif Nama Alternatif Nilai Alternatif Nilai Transformasi ( 𝑨 𝒊𝒋 ) Nilai Indeks Alternatif ( 𝑰 𝒊𝒋 ) A1 Saipul Rizal 4 ( 4 3 ) × 100 = 133,33 133,33 × 0.4082 = 54.43 A2 Agus Witanto 3 ( 3 3 ) × 100 = 100 100 × 0.4082 = 40.82 A3 Deny Sukmara 4 ( 4 3 ) × 100 = 133,33 133,33 × 0.4082 = 54.43 A4 Imam Mustaqim 5 ( 5 3 ) × 100 = 166.67 166,67 × 0.4082 = 68.03 A5 Yuda Hartanto 3 ( 3 3 ) × 100 = 100 100 × 0.4082 = 40.82
Untuk kriteria Keterampilan Interpersonal (C2), setiap alternatifnya mendapatkan nilai yaitu {3; 4; 4; 4; 4} . Dari nilai-nilai tersebut nilai minimal yaitu {3}. Bobot kriteria hasil perhitungan pendekatan Rank Reciprocal (RR) untuk kriteria  Pencapaian Target  (C2) adalah  0,2041.  Proses perhitungan  nilai transformasi  ( 𝐴 𝑖𝑗 )  dan nilai indeks alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ) untuk kriteria Keterampilan Interpersonal (C2) disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Nilai Transformasi ( 𝐴 𝑖𝑗 ) dan Nilai Indeks Alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ) Untuk Kriteria Keterampilan Interpersonal (C2)
Kode Alternatif Nama Alternatif Nilai Alternatif Nilai Transformasi ( 𝑨 𝒊𝒋 ) Nilai Indeks Alternatif ( 𝑰 𝒊𝒋 ) A1 Saipul Rizal 3 ( 3 3 ) × 100 = 100 100 × 0,2041 = 20,41 A2 Agus Witanto
4 ( 4 3 ) × 100 = 133,33 133,33 × 0,2041 = 27,21 A3 Deny Sukmara 4 ( 4 3 ) × 100 = 133,33 133,33 × 0,2041 = 27,21 A4 Imam Mustaqim 4 ( 4 3 ) × 100 = 133,33 133,33 × 0,2041 = 27,21 A5 Yuda Hartanto 4 ( 4 3 ) × 100 = 133,33 133,33 × 0,2041 = 27,21
Untuk kriteria Kompetensi Teknis (C3), setiap alternatifnya mendapatkan nilai yaitu {5; 5; 3; 4; 4} . Dari nilai- nilai tersebut nilai minimal yaitu {3}. Bobot kriteria hasil perhitungan pendekatan Rank Reciprocal (RR) untuk kriteria Kompetensi Teknis (C3) adalah 0,1361. Proses perhitungan nilai transformasi ( 𝐴 𝑖𝑗 ) dan nilai indeks alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ) untuk kriteria Kompetensi Teknis (C3) tersaji dalam Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Nilai Transformasi ( 𝐴 𝑖𝑗 ) Dan Nilai Indeks Alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ) Untuk Kriteria Kompetensi Teknis (C3)
Kode Alternatif Nama Alternatif Nilai Alternatif Nilai Transformasi ( 𝑨 𝒊𝒋 )
Nilai Indeks Alternatif ( 𝑰 𝒊𝒋 ) A1 Saipul Rizal 5 ( 5 3 ) × 100 = 166,67 166,67 × 0,1361 = 22,68
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 30
A2 Agus Witanto 5 ( 5 3 ) × 100 = 166,67 166,67 × 0,1361 = 22,68 A3 Deny Sukmara 3 ( 3 3 ) × 100 = 100 100 × 0,1361 = 13,61 A4 Imam Mustaqim 4 ( 4 3 ) × 100 = 133.33 133,33 × 0,1361 = 18.15 A5 Yuda Hartanto 4 ( 4 3 ) × 100 = 133,33 133,33 × 0,1361 = 18.15
Untuk kriteria Kepemimpinan (C4), setiap alternatifnya mendapatkan nilai yaitu {4; 3; 5; 5; 5} . Dari nilai-nilai tersebut  nilai  minimal  yaitu {3}. Bobot  kriteria  hasil  perhitungan  pendekatan Rank  Reciprocal (RR)  untuk kriteria  Kepemimpinan  (C4)  adalah  0,1020.  Proses  perhitungan  nilai  transformasi  ( 𝐴 𝑖𝑗 )  dan nilai  indeks alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ) untuk kriteria Kepemimpinan (C4) ditampilkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Nilai Transformasi ( 𝐴 𝑖𝑗 ) dan Nilai Indeks Alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ) Untuk Kriteria Kepemimpinan (C4)
Kode Alternatif Nama Alternatif Nilai Alternatif Nilai Transformasi ( 𝑨 𝒊𝒋 )
Nilai Indeks Alternatif ( 𝑰 𝒊𝒋 ) A1 Saipul Rizal 4 ( 4 3 ) × 100 = 133,33 133,33 × 0,1020 = 13,60 A2 Agus Witanto 3 ( 3 3 ) × 100 = 100 100 × 0,1020 = 10,20 A3 Deny Sukmara 5 ( 5 3 ) × 100 = 133,33 166,67 × 0,1020 = 17,00 A4 Imam Mustaqim 5 ( 5 3 ) × 100 = 166.67 166,67 × 0,1020 = 17,00 A5 Yuda Hartanto 5 ( 5 3 ) × 100 = 100 166,67 × 0,1020 = 17,00
Untuk kriteria Inisiatif (C5), setiap alternatifnya mendapatkan nilai yaitu {4; 4; 3; 4; 5} . Dari nilai-nilai tersebut nilai minimal yaitu {3}. Bobot kriteria hasil perhitungan pendekatan Rank Reciprocal (RR) untuk Inisiatif (C5) adalah 0,0816. Proses perhitungan nilai transformasi ( 𝐴 𝑖𝑗 ) dan nilai indeks alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ) untuk kriteria Inisiatif (C5) ditampilkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Nilai Transformasi ( 𝐴 𝑖𝑗 ) dan Nilai Indeks Alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ) Untuk Kriteria Inisiatif (C5)
Kode Alternatif Nama Alternatif Nilai Alternatif Nilai Transformasi ( 𝑨 𝒊𝒋 )
Nilai Indeks Alternatif ( 𝑰 𝒊𝒋 ) A1 Saipul Rizal 4 ( 4 3 ) × 100 = 133,33 133,33 × 0,0816 = 10,88 A2 Agus Witanto 4 ( 4 3 ) × 100 = 133,33 133,33 × 0,0816 = 10,88 A3 Deny Sukmara 3 ( 3 3 ) × 100 = 100 100 × 0,0816 = 8,16 A4 Imam Mustaqim 4 ( 4 3 ) × 100 = 133,33 133,33 × 0,0816 = 10.88 A5 Yuda Hartanto 5 ( 5 3 ) × 100 = 166.67 166,67 × 0,0816 = 13,60
Untuk kriteria Pengalaman Kerja (C6), setiap alternatifnya mendapatkan nilai yaitu {4; 4; 3; 4; 4} . Dari nilai- nilai tersebut nilai minimal yaitu {3}. Bobot kriteria hasil perhitungan pendekatan Rank Reciprocal (RR) untuk kriteria Pengalaman Kerja  (C6) adalah 0,0680.  Proses perhitungan nilai transformasi ( 𝐴 𝑖𝑗 ) dan nilai indeks alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ) untuk kriteria Pengalaman Kerja (C6) ditampilkan pada Tabel 9.
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
Tabel 9. Hasil Nilai Transformasi ( 𝐴 𝑖𝑗 ) dan Nilai Indeks Alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ) Untuk Kriteria Pengalaman Kerja (C6) Kode Alternatif Nama Alternatif Nilai Alternatif Nilai Transformasi ( 𝑨 𝒊𝒋 ) Nilai Indeks Alternatif ( 𝑰 𝒊𝒋 ) A1 Saipul Rizal 4 ( 4 3 ) × 100 = 133,33 133,33 × 0,0680 = 9,07 A2 Agus Witanto 4 ( 4 3 ) × 100 = 133,33 166,67 × 0,0680 = 9,07 A3 Deny Sukmara 3 ( 3 3 ) × 100 = 100 166,67 × 0,0680 = 6,80 A4 Imam Mustaqim 4 ( 4 3 ) × 100 = 133,33 166,67 × 0,0680 = 9,07 A5 Yuda Hartanto 4 ( 4 3 ) × 100 = 133,33 166,67 × 0,0680 = 9,07
Setelah nilai indeks alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ) untuk setiap kriteria telah dihitung, langkah selanjutnya adalah menghitung nilai indeks gabungan ( 𝐼 𝑖𝑗 ) . Proses ini melibatkan penjumlahan dari semua nilai indeks  alternatif ( 𝐼 𝑖𝑗 ) untuk setiap alternatif menggunakan persamaan (4). Proses perhitungan ini dapat dilihat sebagai berikut:
𝐼 1 = 54.43 + 20.41 + 22.68 + 13.60 + 10.88 + 9.07 = 131.07
𝐼 2 = 40.82 + 27.21 + 22.68 + 10.20 + 10.88 + 9.07 = 120.86
𝐼 3 = 54.43 + 27.21 + 13.61 + 17.00 + 8.16 + 6.80 = 127.21
𝐼 4 = 68.03 + 27.21 + 18.15 + 17.00 + 10.88 + 9.07 = 150.34
𝐼 5 = 40.82 + 27.21 + 18.15 + 17.00 + 13.60 + 9.07 = 125.85
Opsi terbaik adalah yang memiliki nilai indeks gabungan ( 𝐼 𝑖𝑗 ) tertinggi. Selanjutnya, nilai indeks gabungan ( 𝐼 𝑖𝑗 ) dari  masing-masing  alternatif  yang  diperoleh  akan  diurutkan  menjadi  pemeringkatan  alternatif  dari  nilai tertinggi hingga terendah, seperti yang terlihat dalam Tabel 10.
Tabel 10. Pemeringkatan Nilai Indeks Gabungan ( 𝐼 𝑖 ) Kode Alternatif Alternatif Nilai Indeks Gabungan Ranking A4 Imam Mustaqim 150.34 1 A1 Saipul Rizal 131.07 2 A3 Deny Sukmara 127.21 3 A5 Yuda Hartanto 125.85 4 A2 Agus Witanto 120.86 5
Berdasarkan  informasi  dalam  Tabel  10,  nilai  indeks  gabungan  dari  peringkat  1  hingga  peringkat  5  adalah sebagai berikut: Imam Mustaqim (A4) memperoleh skor 150.34; Saipul Rizal (A1) memperoleh skor 131.07; Deny Sukmara (A3) memperoleh skor 127.21; Yuda Hartanto (A5) memperoleh skor 125.85; Agus Witanto (A2) memperoleh skor 120.86. Oleh karena itu, dalam studi kasus ini opsi terbaik adalah Imam Mustaqim (A4).
Langkah berikutnya adalah mengimplementasikan hasil analisis yang telah dilakukan ke dalam bentuk Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  melalui  tahap  pengkodean.  Dalam  konteks  penelitian  ini,  SPK  dikembangkan berbasis website dengan menggunakan code editor seperti Komodo IDE dan MySQL untuk penyimpanan data. SPK yang dirancang untuk menentukan karyawan yang layak untuk promosi jabatan memiliki fitur-fitur utama yang mencakup pengelolaan data kriteria dan alternatif, evaluasi alternatif menggunakan metode CPI, serta penyajian alternatif terbaik melalui proses perangkingan. Pengguna dari sistem ini akan diarahkan ke halaman
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/) 32
login untuk mengakses SPK. Setelah berhasil login, pengguna akan diarahkan ke halaman menu utama yang berisi fitur-fitur yang tersedia. Antarmuka dashboard SPK ini diperlihatkan pada Gambar 2.

## Gambar 2. Dashboard SPK Promosi Jabatan
Terlihat pada Gambar 1 yang merupakan dashboard dari menu utama SPK untuk menentukan promosi jabatan yang berisi fitur utama sistem. Untuk menentukan keputusan promosi jabatan, pengguna pertama-tama akan melakukan  manajemen  data  kriteria.  Pada  fitur  tersebut,  pengguna  diberi  aksesibilitas  untuk  menambah, menghapus, atau mengubah data kriteria. Tampilan fitur menambah data kriteria terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Fitur Mengelola Data Kriteria

## 4. Pembahasan
Setelah  data  kriteria  dikelola,  pengguna  kemudian  akan  melakukan  manajemen  data  alternatif  dan memberikan penilaian pada setiap alternatif. Setelah semua data yang diperlukan telah dimasukkan, pengguna
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
dapat  melanjutkan  proses  pengambilan  keputusan  melalui  fitur  perhitungan  metode  CPI. Output dari perhitungan CPI yang dihasilkan oleh sistem direpresentasikan dalam Gambar 4.

## Gambar 4. Output Hasil Perhitungan CPI
Pada Gambar 4 menampilkan output dari hasil perhitungan metode CPI untuk studi kasus pemilihan karyawan yang akan dipromosikan. Output dari Sistem Pendukung Keputusan (SPK) tersebut menampilkan nilai indeks gabungan dari peringkat 1 hingga peringkat 5, yang meliputi: Imam Mustaqim (A4) dengan skor 150.34; Saipul Rizal  (A1)  dengan  skor  131.07;  Deny  Sukmara  (A3)  dengan  skor  127.21;  Yuda  Hartanto  (A5)  dengan  skor 125.85; Agus Witanto (A2) dengan skor 120.86. Kesesuaian hasil output dari SPK dengan perhitungan manual menunjukkan validitas dari sistem tersebut.
Proses  dilanjutkan  dengan  melakukan  pengujian  terhadap  SPK  yang  sudah  dikembangkan.  Tahapan  ini bertujuan untuk menguji fungsi-fungsi utama sistem, memvalidasi output yang dihasilkan, serta mengevaluasi kinerja sistem dalam berbagai skenario atau kondisi. Pendekatan yang digunakan yaitu black box testing . Black box  testing ,  di  mana  sistem  diuji  tanpa  memperhatikan  struktur  internal  atau  implementasinya.  Pengujian dilakukan  dengan  memasukkan input ke  dalam  sistem  dan  memeriksa output yang  dihasilkan  untuk memastikan bahwa sistem beroperasi sesuai dengan spesifikasi yang telah ditentukan. Uji dengan teknik black box testing setiap fungsi dari sistem disajikan pada Tabel 11.

## Tabel 11. Hasil Uji Untuk Masing-Masing Fungsionalitas
No Fungsionalitas Uji Fungsi Yang Diharapkan Hasil 1 Menu Login Pengguna  bisa  masuk  ke  dalam  sistem  dengan  menggunakan input nama pengguna serta kata sandi. Valid 2 Menu Utama Sistem memiliki kemampuan untuk menampilkan menu utama atau dashboard, juga berbagai fitur sistem. Valid 3 Data Kriteria Sistem  bisa  mengatur  data  kriteria  dengan  melakukan penambahan, pengubahan, serta penghapusan. Valid 4 Data Alternatif Sistem  dapat  memanajemen  data  alternatif,  termasuk menambah, mengubah, dan menghapusnya. Valid
No Fungsionalitas Uji Fungsi Yang Diharapkan Hasil 5 Nilai Alternatif Sistem  memiliki  kapabilitas  dalam  mengatur  nilai  alternatif, termasuk  menambah,  mengubah,  dan  menghapus  data  nilai alternatif. Valid 6 Perhitungan CPI Sistem bisa memperlihatkan proses perhitungan metode CPI. Valid 7 Hasil Perengkingan Hasil peringkat alternatif berdasarkan perhitungan metode CPI dapat dilihat dalam sistem. Valid 8 Data Pengguna Sistem  memiliki  kemampuan  untuk  mengelola  data  pengguna, seperti menambah, mengubah, dan menghapus data pengguna. Valid
Hasil pengujian yang terdokumentasi dalam Tabel 11 menunjukkan bahwa semua fitur telah berjalan sesuai dengan ekspektasi yang telah ditetapkan, dengan status "Valid" untuk setiap kasus uji. Hal ini mengindikasikan bahwa sistem telah beroperasi secara mulus dan memenuhi fungsi-fungsi yang telah ditetapkan sebelumnya.

## 5. Kesimpulan dan Saran
Dalam  penelitian  ini,  telah  diterapkan  pendekatan  kombinasi  metode Rank  Reciprocal (RR)  dan Composite Performance Index (CPI) untuk Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam menentukan karyawan yang layak untuk promosi jabatan. Pendekatan RR membantu dalam mendapatkan bobot kriteria dengan membalikkan peringkat  kriteria,  sedangkan Composite  Performance  Index (CPI)  mengintegrasikan  berbagai  aspek  kinerja menjadi  indeks  tunggal  yang  mencerminkan  performa  keseluruhan.  SPK  yang  dikembangkan  memiliki fungsionalitas  utama  seperti  pengelolaan  data  kriteria  dan  alternatif,  memberikan  penilaian  alternatif, melakukan perhitungan metode CPI secara otomatis, dan menampilkan hasil alternatif terbaik dalam bentuk peringkat.  Hasil  perhitungan  SPK  yang  dicapai  secara  manual  pada  studi  kasus  menunjukkan  kesesuaian dengan output sistem, menandakan kevalidan perhitungan sistem. Pengujian dengan pendekatan black-box testing juga menunjukkan bahwa sistem mampu beroperasi dengan baik. Namun, untuk penelitian mendatang, beberapa  saran  perbaikan  dapat  dipertimbangkan.  Penentuan  peringkat  kriteria  dalam  pendekatan  RR mungkin terpengaruh oleh subjektivitas pengambil keputusan, sehingga mempertimbangkan penggabungan algoritma  logika  fuzzy  dapat  meningkatkan  objektivitas  penilaian.  Selain  itu,  disarankan  untuk  melakukan pengujian  yang  menyelidiki  kinerja  metode  yang  digunakan  untuk  memastikan  bahwa  keputusan  yang dihasilkan memiliki kualitas dan akurasi yang baik.

## Referensi
Ahmad,  I.,  Borman,  R.  I.,  Fakhrurozi,  J.,  &  Caksana,  G.  G.  (2020).  Software  Development  Dengan  Extreme Programming  (XP)  Pada  Aplikasi  Deteksi  Kemiripan  Judul  Skripsi  Berbasis  Android. Jurnal  Invotek Polbeng - Seri Informatika , 5 (2), 297–307.
Astiti, N. M., Ulandari, N. W. A., & Putra, I. P. W. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Pupuk Menggunakan  Metode  Composite  Performance  Index  Berbasis  Website. Seminar  Nasional  CORISINDO , 255–260.
Bahrin, B., Betrisandi, B., & Diange, M. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Prestasi Miskin Dengan Metode Composite Performance Index (CPI). Jurnal Nasional Komputasi Dan Teknologi Informasi , 5 (1), 1–13.
Borman, R. I., Megawaty, D. A., & Attohiroh, A. (2020). Implementasi Metode TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Biji Kopi Robusta yang Bernilai Mutu Ekspor (Studi Kasus: PT. Indo Cafco Fajar Bulan Lampung). Fountain of Informatics Journal , 5 (1), 14–20. https://doi.org/10.21111/fij.v5i1.3828 Borman, R. I., & Wati, M. (2020). Penerapan Data Maining Dalam Klasifikasi Data Anggota Kopdit Sejahtera Bandarlampung Dengan Algoritma Naï ve Bayes. Jurnal Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer , 9 (1), 25–34.
Erkamim, M., Handayani, N., Heriyani, N., & Soares, T. G. (2024). Decision Support System Using a Combination of  COPRAS  and  Rank  Reciprocal  Approaches  to  Select  Accounting  Software. Jurnal  Media  Informatika Budidarma , 8 (1), 584–593. https://doi.org/10.30865/mib.v8i1.7111
©2024 J-Intech. Published by LPPM STIKI Malang
This is an open access article under the CC BY SA license. (https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/)
Fatmayati, F., Soares, T. G., Tonggiroh, M., & Alexander, A. D. (2023). Implementation of a Combination of Rank Reciprocal and Additive Ratio Assessment Approaches for 3D Printer Selection. Bulletin of Informatics and Data Science , 2 (2), 115–124. https://doi.org/10.61944/bids.v2i2.83
Fernando,  Y.,  Napianto,  R.,  &  Borman,  R.  I.  (2022).  Implementasi  Algoritma  Dempster-Shafer  Theory  Pada Sistem  Pakar  Diagnosa  Penyakit  Psikologis  Gangguan  Kontrol  Impuls. Insearch:  Information  System Research Journal , 2 (2), 46–54.
Halim, A., & Satria, S. (2022). Pengaruh Promosi Jabatan dan Tunjangan Kinerja Terhadap Produktivitas Kerja Pejabat  Pengawas  Pada  Sekretariat  Daerah  Kabupaten  Mamuju  The  Effect  of  Position  Promotion  and Performance Allowances on the Work Productivity of Supervisory Officials at the Regi. Forecasting: Jurnal Ilmiah Ilmu Manajemen , 1 (2), 28–40.
Haryadi, R. N., Sunarsi, D., Erlangga, H., Nurjaya, N., & Wijandar, A. (2022). Pengaruh Promosi Jabatan Terhadap Kinerja  Karyawan  pada  PT.  Beringin  Life  di  Jakarta. MAMEN  (Jurnal  Manajemen) , 1 (1),  41–48. https://doi.org/10.55123/mamen.v1i1.13
Jaya, S. M., Triono, W., & Nazar, Moh. S. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pengembangan Karir dan Promosi Jabatan Struktural dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Remik: Riset Dan E-Jurnal Manajemen Informatika Komputer , 7 (1), 537–545.
Kusuma, A. P., Rahmat, M. F., & Rofiq, A. A. (2023). Analisis Pengujian Sistem Pengiriman Barang Menggunakan Black Box Testing. J-INTECH (Journal OfInformation and Technology) , 11 (2), 287–293.
Nugraheni,  M.,  Fatmayati,  F.,  Nuraini,  R.,  &  Prayitno,  M.  H.  (2023).  Multiple-Criteria  Decision  Analysis Menggunakan  Composite  Performance  Index  Pada  Sistem  Pemilihan  IP  Camera. JOISIE  Journal  Of Information System And Informatics Engineering , 7 (1), 44–54.
Nugroho, N., Fatmayati, F., Alexander, A. D., & Tonggiroh, M. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Wi-Fi Extender dengan Pendekatan Complex Proportional Assessment dan Rank Reciprocal. Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON) , 5 (2), 278–288. https://doi.org/10.30865/json.v5i2.6984
Prasetyo, E. T., Prastiningtyas, D. A., Kartikasari, M., Informatika, T., Informatika, M., & Kartikasari, M. (2021). Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pondok  Pesantren  Tahfizhul  Qur’An  Terbaik  Di  Malang Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Process Dan Promethee. J-Intech : Journal Of Information and Technology , 9 (2), 47–54.
Putra,  R.  D.,  &  Cholil,  W.  (2022).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Pegawai  Untuk  Kenaikan Jabatan Menggunakan Metode Simple Attribute Rating Technique (SMART) Berbasis Web Pada PT. Bumi Daya Plaza Cabang Palembang. Jurnal Ilmiah Betrik , 13 (02), 229–235.
Rumandan, R. J. (2022). Implementasi Composite Performance Index (CPI) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mitra Pengiriman Barang. KLIK: Kajian Ilmiah Informatika Dan Komputer , 3 (1), 17–25.
Santoso,  B.,  &  Armanto,  A.  (2020).  Penerapan  Metode  Composite  Performance  Index  (CPI)  Dalam  Proses Penentuan Penerima Bantuan Program Bedah Rumah Bagi Keluarga Miskin Dikota Lubuklinggau. Jurnal Ilmiah Betrik , 11 (02), 74–82.
Sari, M., & Kurniawati, I. (2022). Analisa Dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Promosi Jabatan  Pada  PT.  XYZ  Menggunakan  Metode  Profile  Matching. Innovation  in  Research  of  Informatics (INNOVATICS) , 4 (2), 35–41.
Sugiartawan,  P.,  &  Suprihanto,  D.  (2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Promosi  Kenaikan  Jabatan  dengan Fuzzy  AHP  di  STMIK  STIKOM  Indonesia. Jurnal  Sistem  Informasi  Dan  Komputer  Terapan  Indonesia (JSIKTI) , 2 (5), 41–50. https://doi.org/10.22146/jsikti.3011
Wulandari, N., Hadiana, N. I., Mesran, M., Borman, R. I., & Windarto, A. P. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa  Penerima Bantuan Uang  Kuliah  Tunggal Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Journal of Decision Support System Research , 1 (1), 1–8.