## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PELANGGAN TERBAIK INDIHOME CUSTOMER GATHERING MENGGUNAKAN METODE WP (STUDI KASUS: PT. TELKOM WITEL PAPUA)
(DECISION SUPPORT SYSTEM FOR SELECTING THE BEST CUSTOMER INDIHOME CUSTOMER GATHERING USING THE WP METHOD (CASE STUDY: PT. TELKOM WITEL PAPUA))
Patmawati Hasan 1) , Heru Sutejo 2)
Universitas Sepuluh Nopember Papua
Jl. Ardipura Raya No.22B, Ardipura, Distrik Jayapura Selatan, Kota Jayapura, Papua 99222 e-mail: patmawatihasan@gmail.com 1) , heru.sutejo03@gmail.com 2)

## ABSTRAK
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  merancang  sebuah  sistem  yang  dapat  melakukan  seleksi  pelanggan  serta menentukan peringkat pelanggan terbaik untuk mendapatkan  reward dan undangan sebagai tamu dalam acara Indihome  Customer  Gathering  di  PT.  Telkom  Indonesia  Witel  Papua  setiap  tahun.  Menurut  Data  yang dikumpulkan berisi  pelanggan  Indihome  di  Kota  Jayapura pada  Agustus  2021  terdapat  13.038  data  pelanggan diolah,  dengan 8  diambil  sebagai  sampel.  Metode  pengembangan  sistem  yang digunakan  dengan Metode  RAD (Rapid Application Development) yang terdiri dari 4 tahap: yang pertama Requirements  Planning Phase, User Design Phase, Construction Phase, dan Cutover Phase. Sistem dirancang menggunakan metode berbasis objek UML (Unified Modeling Language), termasuk Use Case Diagram, Class Diagram, dan Sequence Diagram. Sistem Pendukung  Keputusan  kemudian  diuji  pada  8  sampel  data  pelanggan  menggunakan  metode  Blackbox  testing, untuk membandingkan hasil pengujian manual dan sistem guna memastikan kevalidan hasilnya. Hasil penelitian ini adalah sebuah sistem pendukung keputusan yang menggunakan Metode  Weighted Product untuk seleksi dan peringkat  pelanggan  terbaik. Dari 8  sampel data  pelanggan,  3  peringkat  teratas  ditetapkan  sebagai pelanggan terbaik.  Undangan  kemudian  dikirimkan  melalui  email  kepada  pelanggan  untuk  menghadiri  acara  Indihome Customer Gathering. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa Bimbo Thalib menduduki peringkat pertama dengan nilai  0.1929,  Alfa  RieuWPassa  di  peringkat  kedua  dengan  nilai  0.173,  dan  Minggu  Roben  di  peringkat  ketiga dengan  nilai  0.168.  Sistem  ini  diharapkan  dapat  membantu  karyawan  dalam  seleksi  pelanggan,  memberikan undangan kepada pelanggan terbaik, serta meningkatkan efektivitas acara.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Seleksi Pelanggan, Metode Weighted Product.

## ABSTRACT
This research aims to design a system capable of customer selection and determining the best customer rankings to  receive  rewards  and  invitations  as  guests  to  the  annual  Indihome  Customer  Gathering  event  at  PT.  Telkom Indonesia Witel Papua. According to the data collected, which includes Indihome customers in Kota Jayapura in August 2021, there were 13,038 customer data processed, with 8 taken as samples. The system development method utilized is RAD (Rapid Application Development), consisting of four phases: Requirements Planning Phase, User Design  Phase,  Construction  Phase,  and  Cutover  Phase.  The  system  is  designed  using  the  object-based  UML (Unified Modeling Language) method, including Use Case Diagrams, Class Diagrams, and Sequence Diagrams. The Decision Support System was then tested on 8 sample customer data using Blackbox testing method, to compare manual testing results with the system to ensure validity. The result of this research is a decision support system using the Weighted Product Method for customer selection and ranking. From the 8 sample customer data, the top 3 rankings are designated as the best customers. Invitations are then sent via email to the customers to attend the Indihome Customer Gathering event. The calculation results show that Bimbo Thalib ranks first with a score of 0.1929, Alfa RieuWPassa ranks second with a score of 0.173, and Minggu Roben ranks third with a score of 0.168. This system is expected to assist employees in customer selection, provide invitations to the best customers, and improve the effectiveness of the event.
Keywords: Decision Support System, Customer Selection, Weighted Product Method.

## I. P ENDAHULUAN
alam industri layanan internet yang semakin ketat,  pertumbuhan  industri  telekomunikasi
menjadi  ajang  persaingan  untuk  meningkatkan pelayanan  berkualitas  [1].  Citra  positif  dan  kuat menjadi  pondasi  penting  untuk  membangun kepercayaan  konsumen  terhadap  produk  dan  jasa
D
Hasan dan Sutejo — Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pelanggan Terbaik Indihome Customer Gathering Menggunakan Metode Wp (Studi Kasus: PT. Telkom Witel Papua)
[2,3]. Sebagai perusahaan telekomunikasi pertama di Indonesia, PT. Telkom Indonesia berkomitmen membangun  loyalitas  pelanggan,  menginginkan kesetiaan  mereka  terhadap  produk  yang  telah digunakan  [4].  Kualitas  pelayanan  yang  prima diharapkan  memberikan  dampak  positif  kepada setiap pelanggan. Pemberian penghargaan menjadi alternatif  yang  signifikan,  menciptakan  rasa dihargai  dan  penting  bagi  pelanggan,  sehingga dapat  membentuk  loyalitas  yang  kokoh  terhadap perusahaan  [5].  Saat  ini,  terdapat  sekitar  13.038 pelanggan aktif Indihome di Kota Jayapura. Proses pemilihan pelanggan terbaik untuk diundang dalam acara  masih  dilakukan  secara  manual.  Data  yang tersimpan  diambil  dan  dipindahkan  ke  file  Excel, kemudian  difilter  satu  per  satu,  dimulai  dari pemilihan kecepatan, waktu ketepatan pembayaran, dan periode tahun aktif. Setelah hasil pengecekan  ditemukan,  koordinasi  dilakukan dengan  General  Manager untuk  persetujuan,  dan undangan kemudian dikirimkan kepada pelanggan. Mengingat  jumlah  data  yang  cukup  besar, penanganan manual menjadi tidak efisien [6]. Oleh karena  itu,  diperlukan  sistem  yang  canggih  agar perhitungan dapat dilakukan secara lebih tepat dan akurat.  Dalam  konteks  ini,  diambil  sampel sebanyak  8  data  pelanggan  untuk  menentukan  3 peringkat terbaik.
Penelitian  ini  bermaksud  mengembangkan sistem  yang  mampu  mengidentifikasi  pelanggan terbaik,  yang  kemudian  akan  mendapatkan penghargaan dan undangan untuk acara Indihome Customer  Gathering secara  terstruktur.  Sistem yang  direncanakan  adalah  sistem  pendukung keputusan  yang  memanfaatkan  teknik Weighted Product  (WP) .  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  adalah  sebuah  sistem  yang  berbasis  model yang  terdiri  dari  prosedur-prosedur  dalam pemrosesan data dan pertimbangannya, dirancang untuk  membantu  manajer  dalam  pengambilan keputusan  [7,8].  Untuk  mencapai  tujuan  tersebut, sistem harus memiliki sifat yang sederhana, mudah dikontrol, mudah beradaptasi, lengkap dalam hal- hal  penting,  dan  mampu  berkomunikasi.  Metode Weighted  Product  (WP) ,  yang  digunakan  dalam penelitian ini, merupakan salah satu metode dalam pengambilan  keputusan  yang  memungkinkan pengambilan keputusan yang lebih cepat dan tepat sesuai  dengan  kriteria  yang  diinginkan  atau minimal  mendekati  kriteria  yang  diinginkan [9,10,11].  Hasil  alternatif  yang  dihasilkan diharapkan  dapat  memberikan  daftar  referensi
kepada  pembuat  keputusan  sebelum  mereka mengambil keputusan akhir [12].
Dengan melihat permasalahan di atas, dibutuhkan  pengembangan  Sebuah  sistem  yang membantu  dalam  memilih  pelanggan  untuk  acara Indihome Customer  Gathering di  PT.  Telkom Witel  Papua,  menggunakan  pendekatan Weighted Product .  Sistem  ini  dianggap  perlu  sebagai perangkat  lunak  bantu  yang  dapat  membantu perusahaan  dalam  menyeleksi  pelanggan  secara optimal  dan  akurat.  Kriteria  seleksi  melibatkan aspek-aspek  seperti  kecepatan  internet  yang digunakan,  tanggal  pembayaran,  dan  tahun  aktif pelanggan.
Diharapkan bahwa sistem yang dibangun mampu memberikan  ketepatan  dalam  proses  seleksi pelanggan  untuk  keperluan  acara  Indihome Customer  Gathering ,  sesuai  dengan  perhitungan bobot  dari  kriteria  yang  telah  ditetapkan sebelumnya.  Sistem  yang  dibangun  diharapkan mampu  menjadi  alat  yang  efektif  dalam mendukung pengambilan keputusan terkait seleksi pelanggan, meningkatkan efisiensi, dan memberikan hasil yang optimal.

## II. STUDI PUSTAKA
Dalam  penggunaan  Metode Weighted  Product (WP) sebagai  pendukung  keputusan,  kriteria menjadi elemen kunci dalam peringkat pelanggan terbaik.  Kriteria  tersebut  disusun  berdasarkan Standard  Operating  Procedure  (SOP) yang  telah ditetapkan  oleh  manajemen  PT.  Asia  Raya Foundry. Kelima kriteria yang menjadi pertimbangan dalam menentukan peringkat Pelanggan  yang  dianggap  terbaik  adalah  yang memiliki jumlah invoice tinggi, pembayaran yang lancar,  potensi  untuk  melakukan  pemesanan kembali, frekuensi keluhan yang rendah, dan jenis pelanggan  tertentu.  Proses  penilaian  dilakukan dengan langkah-langkah tertentu. Pertama, inputkan bobot yang diinginkan dalam rentang 1-5, kemudian hitung dengan mengklik proses. Setelah itu, perbaiki bobot yang diperlukan dan klik tombol hitung. Hasil perhitungan meliputi tabel perhitungan,  grafik  metode WP ,  dan  nilai preferensi  tertinggi.  Pada  akhirnya,  akan  muncul keterangan mengenai pelanggan terbaik [13].
Dalam konteks penelitian di CV. Harapan Jaya, ditemukan kesulitan dalam menentukan konsumen terbaik  dengan  kriteria  dan  bobot  yang  diberikan oleh  perusahaan.  Metode Weighted  Product menjadi  solusi  efisien  dalam  pengambilan
keputusan  pemilihan  konsumen  terbaik,  di  mana nilai  terbesar  yang  memenuhi  kriteria  yang  telah ditetapkan akan terpilih  sebagai  alternatif  terbaik. Metode  ini  dianggap  lebih  efisien  karena memerlukan waktu perhitungan yang lebih singkat [14].
Sebuah  studi  kasus  di  PT.  Paramita  Banindo mengimplementasikan Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Mekanik Terbaik
menggunakan Metode Weighted Product. Hasil uji menunjukkan bahwa metode ini berhasil memberikan saran keputusan yang tepat dan akurat sebesar  100%,  sesuai  dengan  uji  hitung  manual. Oleh  karena  itu,  metode WP dianggap  dapat memberikan  keputusan  objektif  dan  kebijakan yang tepat [15].
Dari perspektif teoritis, Weighted Product (WP) merupakan  cara  atau  metode  yang  dikategorikan sebagai  metode Multiple  Attribute  Decision Making (MADM) . MADM memungkinkan pengambilan keputusan dengan melibatkan banyak kriteria,  menghasilkan  penilaian  subjektif  secara matematis.  Metode WP menggunakan  teknik perkalian  untuk  menghubungkan  ranting  kriteria, di  mana  setiap  bobot  kriteria  harus  dipangkatkan terlebih dahulu [16].
Dalam perhitungan WP , langkah-langkah mencakup menghitung matriks keputusan dari nilai setiap  kriteria,  menghitung  nilai  preferensi  untuk alternatif dari matriks keputusan, menghitung nilai vektor  untuk  perangkingan,  dan  membuat perangkingan alternatif berdasarkan nilai tertinggi [17].
Berdasarkan  tinjauan  beberapa  penelitian  yang mengaplikasikan Metode Weighted Product (WP) , penulis  bermaksud  melakukan  penelitian  seleksi pelanggan  dengan  menggunakan  metode WP . Keputusan ini diambil karena metode WP memiliki sejumlah  kelebihan,  antara  lain  konsep  yang sederhana dalam menentukan pembobotan terhadap  kriteria  dengan  nilai  yang  hampir  sama. Metode  ini  dianggap  cocok  untuk  menyelesaikan masalah penentuan atau seleksi pelanggan melalui peringkat di lingkungan PT. Telkom Witel Papua. Dengan  demikian,  diharapkan  penelitian  ini mampu memberikan kontribusi positif serta solusi efektif  dalam  konteks  pengambilan  keputusan terkait seleksi pelanggan.

## III. METODE PENELITIAN
Proses penelitian dilakukan dengan melakukan  analisis  kebutuhan  sistem,  desain sistem,  konstruksi  sistem  dan testing ,  berikut
gambar 1 merupakan langkah didalam menyelesaikan penelitian ini.
ANALISIS KEBUTUHAN DESAIN SISTEM KONSTRUKSI SISTEM

## TESTING

## Gambar 1. Metode Penelitian
Proses analisis kebutuhan dilakukan pada di PT. Telkom  Witel  Papua.  Untuk  mendapatkan  data kebutuhan  sistem  dilakukan  dengan  wawancara dan  observasi.  Wawancara  dilakukan  dengan narasumber  yaitu Team  Leader Plasa  Telkom Jayapura  yaitu  bapak  rachmat  noer  kurniawan, S.M,  yang  mengharapkan  adanya  suatu  aplikasi sistem pendukung keputusan yang dapat melakukan  seleksi  pelanggan  dan  memilih pelanggan terbaik.
Sedangkan  proses  observasi  dilakukan  untuk mengumpulkan informasi melalui proses pengamatan,  dari  proses  pengamatan  didapatkan bahwa  karyawan  mengumpulkan  data  pelanggan dan menyeleksi secara manual untuk menentukan karyawan terbaik.
Melalui tahap wawancara dan observasi, penulis meyakini  dengan  adanya  sistem  pendukung keputusan  pelanggan  terbaik,  karyawan  menjadi mudah  dalam  mengerjakan  tugasnya  dan  sistem dapat  benar-benar  memilih  pelanggan  terbaik secara tepat sasaran.
Pada  langkah  desain  sistem,  sistem  yang dibangun  memiliki  beberapa actor dan  deskripsi fungsi  dari actor tersebut  didalam  sistem,  berikut ini  tabel  1  yang  berisi actor dan  deskripsi fungsinya.
Tabel 1. Actor dan deskripsi funsi.
No Aktor Deskripsi 1 Admin/Karyawan Bertugas  untuk  melakukan  operasi pengelolaan  data  pelanggan  yang akan diproses oleh sistem 2 General Manager Memiliki  hak  akses  untuk  melihat ranking
Sedangkan  untuk  menggambarkan  sistem  yang akan  dibangun  dapat  menggunakan  sequence diagram yang dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini.
Hasan dan Sutejo — Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pelanggan Terbaik Indihome Customer Gathering Menggunakan Metode Wp (Studi Kasus: PT. Telkom Witel Papua)
Gambar 2. Sequence diagram
Dalam  tahap  konstruksi  sistem,  sistem dibangun berbasis web menggunakan HTML, PHP dan CSS serta database menggunakan MySQL. Pada  tahap testing ,  proses testing akan dilakukan dengan menggunakan metode blackbox [18], test dengan  menguji  sistem  yang  dibangun apakah  sistem  tersebut  berhasil  menampilkan output yang diinginkan. Dimana yang diuji adalah proses login sistem, menampilkan halaman utama, menampilkan kriteria menampilkan data pelanggan dan melakukan seleksi.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem dibangun menggunakan HTML, PHP, CSS  serta database Mysql  [19,20].  Untuk  dapat masuk  kedalam  sistem  pengguna  diharuskan melalui proses login , apabila proses login berhasil pengguna  akan  diarahkan  ke  halaman  utama. Berikut ini gambar 3 yaitu tampilan halaman utama dari sistem yang dibangun.

## Gambar 3. Halaman Utama Sistem
Beberapa  kriteria  yang  digunakan  untuk menghitung ranking pada  sistem  penunjang keputusan  dapat  dilihat  pada  gambar  halaman kriteria  pada  sistem  yang  dibangun,  berikut  ini gambar  4  kriteria  yang  digunakan  untuk menghitung ranking pelanggan terbaik.

## Gambar 4. Halaman Kriteria
Data  pelanggan  yang  memiliki  format  excel, dapat  diimport  kedalam  sistem  dan  hasilnya  akan dapat dilihat pada halaman data pelanggan, berikut ini  gambar  5  merupakan  halaman  data  pelanggan yang diimport dari excel.

## Gambar 5. Halaman Data Pelanggan
Setelah  data  pelanggan  diimport  kedalam sistem,  sistem  dapat  menghitung ranking yang dapat mengurutkan pelanggan berdasarkan perhitungan, berikut ini gambar 6 yang menampilkan halaman hasil seleksi pelanggan.

## Gambar 6. Halaman Seleksi
Proses seleksi dilakukan dengan menggunakan metode Weighted Product yang memiliki beberapa langkah,  yaitu  proses  penentuan  kriteria,  kriteria dapat dilihat pada tabel 2 berikut ini.
Tabel 2. Kriteria pelanggan terbaik.
Kriteria Nama Kriteria Bobot keterangan C1 Kecepatan Internet 5 Semakin  tinggi  paket internet pelanggan maka nilai akan semakin besar
C2 Tanggal Pembayaran 1 Ketepatan waktu pelanggan dalam membayar tagihan
C3 Periode tahun aktif 3 Lama pelanggan dalam berlangganan layanan. Langkah selanjutnya
adalah melakukan normalisasi  dengan  menggunakan  rumus  1 dibawah ini.
W ij =wi / ∑wj (1)
W ij =  Bobot ternormalisasi untuk setiap kriteria pada suatu alternatif.
Wi     =  Bobot asli untuk suatu kriteria. ∑wj  = Jumlah  dari  seluruh  bobot  asli  untuk semua kriteria.
Berikut hasil normalisasi dari setiap kriteria.
W1 = 5/5+1+3 = 0.5555555555555556 W2 = 1/5+1+3 = 0.1111111111111111 W3 = 3/5+1+3 = 0.3333333333333333
Selanjutnya adalah menghitung nilai vector S dapat menggunakan rumus 2 berikut.
Sn=(k1 w1 )( k2 w2 )(k2 w3 ) (2)
Sn    =Nilai vector S -n k1 w1 =Nilai Kriteria 1 diapangkatkan dengan w1 k2 w2 =Nilai Kriteria 2 diapangkatkan dengan w2 k3 w3 =Nilai Kriteria 3 diapangkatkan dengan w3 setelah  didapatkan  nilai vector S  maka  langkah selanjutnya adalah menghitung vector menggunakan rumus 3 dibawah ini.
Vn=(Sn)/∑(Sn) (2)
Vn = Nilai vector -n Sn = Nilai vector S –n
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  proses pe ranking an dengan melihat nilai vector tertinggi, berikut  ini  tabel  3  contoh alternative yang digunakan sebagai sample perhitungan.
Tabel 3. Sample alternatif.
No alternatif Nama Kriteria C1 C2 C3 1 Vivian Aryanti 1 5 4 2
Minggu Roben 4 3 2 3 Ruli Ario Wibowo 1 3 3 4
Alfa RieuWPassa 3 5 3
5 Bimbo Thalib 5 1 3 6 Nelce M. Manemi 1 3 4 7 Aperes Ayorbaba 1 3 2
8 Alexandra Ivona 2 5 1
Dari tabel 3 diatas di daptkan nilai vector S sebagai berikut:
S1=(1 0.5556 )(5 0.1111 )(4 0.3333 )= 1.8982
S2=(4 0.5556 )(3 0.1111 )(2 0.3333 )= 3.0749
S3=(1 0.5556 )(3 0.1111 )(3 0.3333 )= 1.6295 S4=(3 0.5556 )(5 0.1111 )(3 0.3333 )= 3.1752 S5=(5 0.5556 )(1 0.1111 )(3 0.3333 )= 3.5266 S6=(1 0.5556 )(3 0.1111 )(4 0.3333 )= 1.7935 S7=(1 0.5556 )(3 0.1111 )(2 0.3333 )= 1.4235 S8=(2 0.5556 )(5 0.1111 )(1 0.3333 )= 1.7575
Sedangkan  untuk  nilai Vector dari  setiap alternative adalah  nilai  S  /  dengan  ∑(S)  maka sebagai berikut:
V1=1.89823509 / 18.27998661=0.1038479392
V2=3.07492536 / 18.27998661=0.1682218728
V3=1.62949822 / 18.27998661=0.08914598248 V4=3.17520022 / 18.27998661=0.1737076725 V5=3.52660718 / 18.27998661=0.1929323138 V6=1.79349486 / 18.27998661=0.09811784965 V7=1.42349781 / 18.27998661=0.07787618867
V8=1.75752787 / 18.27998661=0.09615018094
Hasil perhitungan tersebut apabila di ranking nkan maka akan menjadi seperti dibawah ini.
V5=3.52660718 / 18.27998661=0.1929323138
V4=3.17520022 / 18.27998661=0.1737076725 V2=3.07492536 / 18.27998661=0.1682218728
V1=1.89823509 / 18.27998661=0.1038479392
V6=1.79349486 / 18.27998661=0.09811784965
Hasan dan Sutejo — Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pelanggan Terbaik Indihome Customer Gathering Menggunakan Metode Wp (Studi Kasus: PT. Telkom Witel Papua)
V8=1.75752787 / 18.27998661=0.09615018094
V3=1.62949822 / 18.27998661=0.08914598248

## V7=1.42349781 / 18.27998661=0.07787618867
Berdasarkan ranking tersebut  maka  Bimo  Thalib Memiliki  nilai  tertinggi  dan  Apares  Ayorbaba mendapatkan  nilai  terendah.  Sistem  yang  dibangun telah  berhasil  melakukan  perhitungan ranking sesuai dengan perhitungan manual yang dilakukan.
Hasil  uji blackbox yang  dilakukan  dengan  menguji beberapa  proses,  berikut  ini  tabel  4  yang  merupakan hasil dari pengujian blackbox test .
Tabel 4. Hasil uji blackbox test . Deskripsi Skenario Uji Hasil yang diharapkan Hasil uji Login Mengisi  username dan password yang sesuai Berhasil login dan menampilkan halaman utama Valid Halaman Utama Menampilkan halaman utama yan  berisi  data pelanggan dan jumlah seleksi
Menampilkan jumlah
pelanggan dan hasil seleksi yang pernah di proses dalam sistem
Valid Halaman Kriteria Menampilkan daftar kriteria Menampilkan nilai bobot masing- masing kriteria Valid Import  data pelanggan Dapat  melakukan import data Berhasil Meng-import dan tampilkan
Valid
Seleksi Dapat menghitung ranking berdasarkan  nilai kriteria
Perhitungan berhasil dan ditampilkan
Valid

## V. K ESIMPULAN
Kesimpulan  dari  hasil  penelitian  ini mencakup  beberapa  poin  penting.  Pertama, berdasarkan  pada  sampel  8  pelanggan  yang diseleksi, didapatkan 3 peringkat utama pelanggan terbaik  yang  berhak  mendapatkan reward dan menjadi  tamu  undangan  dalam event Indihome Customer  Gathering .  Bimbo  Thalib  menduduki peringkat pertama dengan nilai 0.1929, diikuti oleh Alfa  Rieu WP assa  dengan  nilai  0.173  sebagai peringkat kedua, dan Minggu Roben dengan nilai 0.168 sebagai peringkat ketiga.
Kedua, sistem telah berhasil menampilkan data pelanggan dari file Excel, dan pengguna dapat memberikan  nilai  bobot  kriteria  sesuai  dengan permintaan  perusahaan.  Sistem  ini  membantu dalam  proses  perhitungan  dan  memberikan
presentase peringkat kepada pengguna. Selain itu, sistem  dapat  memberikan  laporan  sesuai  dengan riwayat periode event .
Adapun saran untuk pengembangan sistem ini  di  masa  mendatang  meliputi  perluasan  lokasi domisili  pelanggan  agar  tidak  terbatas  pada pelanggan  di  Kota  Jayapura  saja.  Selain  itu,  pada sistem  aplikasi  dapat  ditambahkan  menu  untuk menambahkan  data  kriteria  baru,  mengantisipasi kemungkinan  adanya  kriteria  baru  di  masa mendatang.  Untuk  penelitian  selanjutnya,  bisa dilakukan  pengembangan  dengan  metode  lain seperti  metode  TOPSIS,  SAW,  atau  metode analisis  lainnya.  Pemberian  kuisioner  juga  bisa dipertimbangkan untuk meningkatkan akurasi hasil penelitian.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terimakasih  yang  sebesar  besarnya  kepada narasumber  dari  penelitian  ini yaitu Team Leader dari PT.  Telkom  Witel  Papua  yaitu  bapak Rachmat  Noer Kurniawan, S.M beserta tim, yang telah membantu dalam proses penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. Arianto and E. P. Sari, “Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan, Perceived Value, Dan Perceived Switching Cost Terhadap Loyalitas Pelanggan PT.Telkomsel, Tbk Cabang  Bengkulu,”  EKOMBIS  REVIEW:  Jurnal
Ilmiah Ekonomi dan Bisnis, vol. 11, no. 1, pp. 237–244, Jan. 2023, doi: https://doi.org/10.37676/ekombis.v11i1.2907 .
[2] A. Z. Putra and L. Sulistyawati, “Pengaruh Citra Merek, Kualitas  Produk,  Kepuasan  Konsumen  Terhadap Loyalitas  Konsumen  Pada  Produk  Sepatu  Converse,” SEIKO : Journal of Management & Business, vol. 6, no.
1, pp. 930–941, Apr. 2023,
doi: https://doi.org/10.37531/sejaman.v6i1.4213 .
[3] S.  Lase,  “Urgensi  Layanan  Quick  Response  Guna Mengatasi  Komplain  Pelanggan  dalam  Meningkatkan Kepercayaan Konsumen pada PT. JNE Express Cabang Gunungsitoli,”  Innovative:  Journal  Of  Social  Science Research, vol. 3, no. 5, pp. 4152–4160, Oct. 2023, doi: https://doi.org/10.31004/innovative.v3i5.5300.
[4] L. L. Sani, “STRATEGI

## RELATIONSHIP
MARKETING  YANG  DILAKUKAN  SEGMEN GOVERNMENT PT TELKOM WITEL YOGYAKARTA  DALAM  MEMPERTAHANKAN LOYALITAS  PELANGGAN,”  dspace.uii.ac.id,  Nov. 20, 2023.
https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/45981 (accessed Jan. 20, 2024).
[5] F. Sudirjo, T. Purwati, W. Widyastuti, Y. U. Budiman, and  M.  Manuhutu,  “Analisis  Dampak  Strategi Pemasaran  Digital  dalam  Meningkatkan  Loyalitas Pelanggan:  Perspektif  Industri  E-commerce,”  Jurnal
Pendidikan Tambusai, vol. 7, no. 2, pp. 7524–7532, Jun. 2023, doi: https://doi.org/10.31004/jptam.v7i2.7422.
[6] H.  Inaku,  B.  Umar,  and  Y.  Baturapa,  “TINJAUAN
PENERAPAN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN DI  RUMAH  SAKIT  UMUM  DAERAH  (RSUD) BUMI PANUA KABUPATEN POHUWATO TAHUN 2023,”  BAKTARA  JOURNAL  OF  HEALTH INFORMATION,  vol.  3,  no.  2,  2023,  Accessed:  Jan. 20, 2024. [Online]. Available: http://www.jurnal.stikes- baktara.ac.id/index.php/bjhi/article/view/126
[7] Nanang Suciyono,S.Kom, M.Kom and Nono Sudarsono, M.Kom,  “SISTEM  PENUNJANG  KEPUTUSAN PEMILIHAN  PERSONIL  TERBAIK  JURUSAN JAWA DIPO BUDIMAN MENGGUNAKAN
METODE WEIGHTED PRODUCT,” SISITI : Seminar
Ilmiah Sistem Informasi dan Teknologi Informasi, vol. 12,  no.  2,  pp.  33–45,  2023,  Accessed:  Jan.  20,  2024.
[Online].
Available: https://www.ejurnal.dipanegara.ac.id/index.php/sisiti/a rticle/view/1325
[8] B.  S.  Gurmilang,  A.  Juarna,  and  D.  Dharmayanti, “Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Vendor Dalam Supply  Chain  Menggunakan Metode Weighted Product Di  PT.  Nagasena  Sinar  Jaya,”  Cakrawala Repositori IMWI, vol. 6, no. 4, pp. 853–868, Jul. 2023, doi: https://doi.org/10.52851/cakrawala.v6i4.423.
[9] Y.  Sazaki,  R.  Efendi,  and  M.  I.  Jambak,  “Analisis Komparatif  Metode Weighted  Product  (WP) dan Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),”  Jurnal Pendidikan  Sains  dan  Komputer,  vol.  3,  no.  02,  pp.
205–215, Dec. 2023, doi:
https://doi.org/10.47709/jpsk.v3i02.3347.
[10] D.  A.  Putri,  A.  H.  Ikhlas,  and  A.  Iskandar,  “Analisis Perbandingan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) dengan Pembobotan  Rank  Order  Centroid  (ROC)  dalam Pemilihan  Mahasiswa  Terbaik,”  KLIK:  Kajian  Ilmiah
Informatika  dan  Komputer,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1692–
1701, Dec. 2023, doi: https://doi.org/10.30865/klik.v4i3.1449.
[11] M.  I.  Siregar,  “Penerapan Weighted  Product Dalam Sistem Pendukung Keputusan Guru Terbaik Pada SMK Swasta  Citra  Harapan,”  Jurnal  Komputer  Teknologi Informasi dan Sistem Informasi (JUKTISI), vol. 1, no. 3,  pp.  130–137,  Feb.  2023,  Accessed:  Jan.  20,  2024. [Online].
Available:
http://ejurnal.lkpkaryaprima.id/index.php/juktisi/article /view/31
[12] Kanim,  Tukiyat,  and  M.  Handayani,  “ANALISIS PERBANDINGAN  METODE  TECHNIQUE  FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION,  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING DAN WEIGHTED  PRODUCT DALAM  SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  GURU TERBAIK,” JSiI (Jurnal Sistem Informasi), vol. 10, no. 1, pp. 33–40, Mar. 2023, doi: https://doi.org/10.30656/jsii.v10i1.6134 .
[13] Y.  Perwira,  “Penentuan  Peringkat  Pelanggan  Terbaik dengan  Metode Weighted  Product (Studi  Kasus  di PT.Asia Raya Foundry): Penentuan Peringkat Pelanggan  Terbaik  dengan  Metode Weighted  Product
(Studi  Kasus  di  PT.Asia  Raya  Foundry),”  Jurnal Mantik,  vol.  3,  no.  1,  pp.  138–147,  May  2019,
Accessed:  Jan.  20,  2024.  [Online].  Available: https://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/articl e/view/84
[14] Susanti Susanti, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENYELEKSIAN KONSUMEN TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT  (WP) ,”  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi, vol. 9, no. 1, 2019, doi: https://doi.org/10.56244/fiki.v9i1.341 .
[15] K.  Ma’mur  and  B.  Maulina,  “Sistem  Penunjang Keputusan  Pemilihan  Mekanik  Terbaik  Menggunakan Metode Weighted  Product pada  PT.  Paramita Banindo,”  Journal  of  Artificial  Intelligence  and Innovative  Applications  (JOAIIA),  vol.  1,  no.  4,  pp. 169–176, Dec. 2020, Accessed: Jan. 20, 2024. [Online]. Available: https://openjournal.unpam.ac.id/index.php/JOAIIA/arti cle/view/7809
[16] Satia  Suhada,  Taufik  Hidayatulloh,  and  Siti  Fatimah, “Penerapan  Fuzzy MADM Model Weighted  Product dalam Pengambilan Keputusan Kelayakan Penerimaan Kredit Di BPR Nusamba Sukaraja,” Jurnal Informatika: Juita,  vol.  6,  no.  1,  pp.  61–61,  May  2018,  doi: https://doi.org/10.30595/juita.v6i1.2517.
[17] Veradilla  Amalia,  Dedy  Syamsuar,  and  L.  Atika, “KOMPARASI METODE WP SAW  DAN  WASPAS DALAM  PENENTUAN  PENERIMA  BEASISWA PMDK,” Jurnal Bina Komputer, vol. 1, no. 2, pp. 122–
132, Jul. 2019, doi: https://doi.org/10.33557/binakomputer.v1i2.452 .
[18] E.  Lito, Sertina  Yaruyap,  P.  Hasan,  and  N.  S.  Irjanto, “SISTEM  INFORMASI  PELAYANAN  SURAT MENYURAT  DAN  DISPOSISI  PADA  KANTOR KAMPUNG YUWANAIN,” BULLETIN OF NETWORK  ENGINEER  AND  INFORMATICS,  vol. 1, no. 2, pp. 78–78, Oct. 2023, doi: https://doi.org/10.59688/bufnets.v1i2.17.
[19] S.  Fernandez,  C.  Prihantoro,  and  A.  K.  Hidayah, “Implementasi Weighted  Product Pada  Pemilihan Dosen Terbaik di Universitas Muhammadiyah Bengkulu,”  Pseudocode,  vol.  8,  no.  2,  pp.  126–133, Nov. 2021, doi:
https://doi.org/10.33369/pseudocode.8.2.126-133.
[20] R.  Adiputra  and  B.  Mulyawan,  “PEMBUATAN PROGRAM  APLIKASI  SISTEM  PENDUKUNG
KEPUTUSAN  PEMILIHAN  VENDOR  ERP  PADA PT SINAR JAYA ABADI DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED
PRODUCT,”  Jurnal  Ilmu  Komputer  dan  Sistem Informasi, vol. 6, no. 2, pp. 181–181, Nov. 2018, doi: https://doi.org/10.24912/jiksi.v6i2.2651.