## ANALISIS PERBANDINGAN MENGGUNKAN METODE TOPSIS DAN WASPAS DALAM PENENTUAN KARYAWAN TELADAN
Sri Wahyuni, Rizki Muliono*, Nurul Khairina, Muhathir Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknik Universitas Medan Area, Medan, Indonesia rizkimuliono@staff.uma.ac.id

## ABSTRAK
CV. Multisindo Karya selaku industri konsultan teknologi data pada cara penentuan karyawan teladan saat ini  masih  menggunakan  cara  pemantauan  langsung.  Namun,  proses  ini  dinilai  belum  efektif  dan  belum  bisa mengakomodir  terhadap  hal-hal  lain  yang  harusnya  mendukung  penilaian  karyawan  sehingga  memungkinkan terjadinya  kesalahan  dalam  penilaian  dan  memperlambat  proses  penentuan  karyawan  teladan  acuan  sedang memakai  cara  kalkulasi  sebagai  buku  petunjuk,  cara  ini  pastinya  menghabiskan  durasi  cukup  lama.  Proses penilaian  dengan  menggunakan  beberapa  kriteria  yang  digunakan  yaitu,  kriteria  dalam  penilaian  karyawan seperti disiplin kerja, tanggung  jawab, komunikasi dan kerjasama, pemahaman dan penguasaan pekerjaan, dan inisiatif.  Dengan  memakai  metode  Technique  for  order  Performance  by  Similarity  to  Ideal  Solution,  serta metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesment  penulis  merancang  suatu  aplikasi  yang  dapat melaksanakan  cara  penentuan  karyawan  teladan  dengan  hasil  yang  dapat  dibanding  antara  kedua  tata  cara. Bersumber  pada  hasil  kalkulasi  dari  tata  cara  TOPSIS  memberikan  hasil  Ira  Astriani  Saragih  dengan  angka TOPSIS  0,  748,  Serta  menggunakan  tata  cara  WASPAS  memberikan  hasil  Ira  Astriani  Saragih  dengan  angka WASPAS 0,960. Dan tingkat akurasi yang didapat metode TOPSIS ialah 49,67% dan WASPAS ialah 50,33%.
Kata kunci: TOPSIS, WASPAS, Karyawan Teladan, DSS.

## 1. PENDAHULUAN
CV.  Multisindo  karya ialah salah  satu perusahaan  Konsultan  teknologi  di  medan  tahun 2016.  Awal  berdirinya,  CV.  Multisindo  Karya memusatkan  diri  selaku  industri  konsultan  teknologi data,  yang  beranjak  di  aspek  pengembangan  aplikasi ataupun  sistem  data  enterprise  berbentuk  mobile, desktop  ataupun  juga  web.  Karyawan  pada  CV. Multisindo  Karya adalah aset perusahaan  yang wajib dikelola dengan  baik. Perusahaan dapat  maju dengan kerjasama  antara  tenaga  kerja  yang  sama-sama mendukung.  Maka  guna  menambah  daya  produksi industri,  hingga  kualitas  karyawan  di  dalam  industri serta  wajib  dicermati,  baik  dari  aspek  efektifitas karyawan  dalam  bertugas  ataupun  penilaian  yang wajib  dicoba  guna  penilaian  ke  depan.  Penilaian  di suatu  perusahaan  adalah  tahap  penilaian  kerja  yang mempertinggi  kualitas  pekerjaan.  Karyawan  juga memiliki  peranan  penting  mempertinggi  kualitas pekerjaan  bagi  kelangsungan  kegiatan  perusahaan didalamnya,  yang  diinginkan  oleh  suatu  perusahaan merupakan  para  pekerja  mempunyai  standart  mutu buat  mengukur  keberhasilan  pada  instansi  atau perusahaan  yang ada. Namun sebenarnya perusahaan masih belum maksimal untuk melaksanakan pemilihan  karyawan  teladan  yang  didukung  dengan sistem  yang  maksimal  dikarenakan  sistem  yang  bisa memproses  evaluasi  output  kinerja  karyawan  & menaruh  rekomendasi  pada  pemilihan  karyawan teladan,  maka  pemilihan  karyawan  teladan  kini  telah diperlukan [1].
Pada  penelitian  terdahulu  metode  TOPSIS memberikan  solusi  keputusan  berdasarkan  rangking
komulatif,  dimana  nilai  yang  merupakan  preferensi dari  alternatif  yang  terbesar  ialah  alternatif  terbaik dari  data  yang  ada  dan  merupakan  alternatif  yang terpilih,  sedangkan  alternatif  dengan  nilai  optimis terendah  ialah  yang  terburuk  dari  data  yang  ada, sehingga  sistem  pendukung  keputusan  dengan menggunakan  metode  TOPSIS  bisa  membuat informasi  atau  laporan  yang  cepat  dan  dapat menghasilkan  sebuah  hasil  yang  tepat  sasaran  [1]. Penerapan  SPK  (Sistem  Pendukung  Keputusan) menggunakan  metode  WASPAS  ini  cenderung  lebih unggul lantaran bisa menemukan opsi terbaik dengan cara  mengevaIuasi  beberapa  aIternatif.  Salah  satu penelitian  yg  dilakukan  oleh  Goldman  pada menentukan  karyawan  teladan,  menyatakan  bahwa penggunaan metode WASPAS dalam sistem pendukung  keputusan  bisa  membantu  manajerial pada  menerima kandidat yang  berkompeten sehingga hasil output yang didapatkan lebih akurat [2].
Metode WASPAS ini berdasarkan dalam konsep dimana  cara  lain  terpilih  yang  tidak  hanya  memiliki jarak  terpendek  dari  solusi  ideal  positif,  namun  juga memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif konsep  ini  banyak  digunakan  pada  konsep  MCDM untuk  menyelesaikan  masalah  keputusan  secara praktis, hal ini dikarenakan konsepnya sederhana dan mudah  dipahami  komputasinya  dan  dapat  dikatakan cukup  efisien,  dan  memiliki  kemampuan  untuk mengukur  kinerja  relatif  dari  alternatif  –  alternatif keputusan  dalam  pada  bentuk  matematis  yang sederhana”  [3].  Metode  WASPAS  dipakai  buat memecahkan  aneka  macam  kasus  misalnya  pada pembuatan  keputusan,  penilaian  alternatif,  evaluasi
dan  seterusnya  [4].  Metode  TOPSIS  merupakan sebuah  metode  multi  kriteria  yang  dipakai  buat mengidentifikasi  solusi  berdasarkan  himpunan  cara lain  berdasarkan  minimalisasi  simultan  berdasarkan jarak  titik  ideal  &  memaksimalkan  jeda  berdasarkan titik  terendah  [5].  Dengan  adanya  perbedaan  metode TOPSIS  serta  metode  WASPAS,  hasil  yang  didapat pula  hendak  berbeda-  beda.  Tata  cara  ini  sudah  bisa memilah  pengganti  terbaik  dari  beberapa  pengganti, dalam  perihal  ini  berarti  pengganti  itu  penuhi ketentuan determinasi pegawai acuan bersumber pada patokan  yang  didetetapkan.  Dengan  ini  perlunya membandingkan  tata  cara  agar  memastikan  tata  cara mana  yang  lebih  cocok  untuk  digunakan  dalam  riset permasalahan  penentuan  karyawan  teladan  pada  CV. Multisindo Karya. Dengan dilakukannya perbandingan metode TOPSIS dan metode WASPAS dapat membantu  keakuratan  perbandingan  dengan menggunakan Sistem pendukung keputusan/Decision Support  System  (DSS)  secara  generik  didefenisikan menjadi  sebuah  sistem  yang  sanggup  menaruh kemampuan pemecahan suatu masalah juga kemampuan  pengkomunikasian  buat  suatu  masalah semi  terstruktur.  Dengan  penerapan  kedua  metode diatas  agar  mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat, kesimpulan  dari  hasil  perhitungan  masing-masing metode untuk setiap alternatif yaitu nilai yang relevan dari  setiap  luaran  hasil  perhitungan  pada  kedua metode yang digunakan [6].
Berdasarkan  latar  belakang  diatas  penulis mengangkat tajuk skripsi yakni “Analisis Perbandingan  Menggunakan  Metode  TOPSIS  dan WASPAS  dalam  Penentuan  Karyawan  Teladan  pada CV.  Multisindo  Karya”  yang  bertujuan  untuk mengetahui kecocokan antara kedua metode tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Muljadi Sistem pendukung keputusan yang dapat menentukan karyawan  terbaik  pada  PT.  Mun  Hean  Indonesia berdasarkan kriteria  kedisiplinan,  hasil  kerja, pengetahuan,  sikap  dan  kerjasama  menggunakan metode TOPSIS. Telah dilakukan uji coba menggunakan  sampel  data  karyawan  lalu  sistem berhasil  mengelola  data tersebut  kurang  dari  1  detik. Dari  data  yang  dimasukkan  terpilihlah  1  orang karyawan terbaik PT. Mun Hean Indonesia yaitu A08 menggunakan nilai preferensi sebanyak 0,6911 [1]. Pada  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Handayani dalam  pemilihan  karyawan  terbaik  menggunakan metode  WASPAS  dengan  kriteria-kriteria  yang menjadi bahan pertimbangan. Bahwa A1 mempunyai nilai  Qi  tertinggi,  dengan  demikian  A1  adalah alternatif  yang  akan  direkomendasikan  sebagai karyawan  terbaik [7]. Pada Penelitian  yang  lain  hasil perhitungan  berdasarkan poin kepentingan dan  bobot prioritas  maka  didapati  rekomendai  smartphone terbaik  yaitu  degan  menggunakan  brand  Oppo  A5S dengan  nilai  preferensi  1  [8].Pada  Penelitian  lain Alternatif  nilai  yang  digunakan  seperti  pada  tabel  di
tampilkan  pada  bentuk  perangkingan  menurut rangking  terbesar  ke  terkecil,  hanya  saja  dalam penelitian  ini  justru  rangking  terbesar  merupakan nilai  terkecil  menggunakan  perolehan  nilai  terkecil yakni  0.75  dan  karyawan  menggunakan  nilai  ini berpeluang  buat  pada  PHK  [9].  Pada  Penelitian bahwa  lama  kerja  tidak  berpengaruh  besar  terhadap perhitungan  dosen  berprestasi  akan  tetapi  kriteria penelitian sangat berpengaruh besar terhadap penghitungan  dosen  berprestasi  walaupun  bobotnya lebih  mini  berdasarkan  kriteria  pengajaran.  Hasil akhir  ini  bisa  dipakai  menjadi  rekomendasi  pada pembuatan keputusan terkait penentuan dosen terbaik menggunakan kinerja selama 1 tahun [10].

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  bagian  ini  dijelaskan  mengenai  Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution  dengan  singkatan  (TOPSIS)  memakai prinsip  ialah  pengganti  terseleksi  wajib  memiliki jarak  terdekat  dari  pemecahan  sempurna  positif  serta terjauh  dari  pemecahan  sempurna  [11].  Tahapan dalam Metode TOPSIS:
1. Membuat matriks ketetapan yang ternormalisasi
2. Mengalikan  nilai  dengan  angka  tiap  ciri Perkalian  dicoba  guna  membuat  matrik  Y, didetetapkan dengan
ranking bobot
ternormalisasi ( yij) hingga seterusnya: 𝑦𝑖𝑗 = 𝑤𝑖𝑟𝑖
3. Memilah  jarak  antara  angka  tiap  pengganti dengan  matriks  pemecahan  sempurna  positif serta  negatif,  jarak  antara  pengganti  Ai  serta pemecahan sempurna positif .
4. Rumus  mencari  jarak  antara  alternatif  Ai  dan solusi ideal negative.
5. Menentapkan  jumlah  angka  preferensi  tiap pengganti  angka  buat  tiap  pengganti  (Vi) sebagai berikut:
Metode WASPAS ialah prosedur yang mengurangi kesalahan- kesalahan maupun memaksimalkan dalam penilaian ataupun penyortiran  poin  paling  tinggi  serta  terendah.
Keakuratan pengambilan keputusan perlu ditambahkan  metode Weighted  Aggregated  Sum Product Assesment (WASPAS) [12].
1. Menentukan matriks keputusan normalisasi.
2. Menghitung Nilai Qi Rumus  yang  digunakan  dalam  menghitung  Qi adalah Sebagai berikut :
Pada metode TOPSIS dan WASPAS terdapat kriteria yang  dapat    menentukan  karyawan  teladan.  Adapun beberapa kriteria dan bobot yang digunakan adalah: 1. Disiplin Kerja Tabel 1.  Bobot Kriteria Disiplin Kerja
No Nilai Bobot 1 ≥ 80 5
2 ≥ 70 4 3 ≥  60 3 4 ≥ 50 2
5 < 50 1 2. Tanggung Jawab Tabel 2.  Bobot Kriteria Tanggung Jawab No Nilai Bobot 1 ≥  80 5 2 ≥ 70 4
3 ≥ 60 3 4 ≥  50 2 5 < 50 1 3. Komunikasi dan Kerjasama Tabel 3.  Bobot Kriteria Komunikasi dan Kerjasama No Nilai Bobot 1 ≥ 80 5 2 ≥ 70 4 3 ≥  60 3 4 ≥  50 2
5 < 50 1
4. Pemahaman dan Penguasaan Pekerjaan Tabel 4. Bobot Kriteria Pemahaman dan Penguasaan Pekerjaan No Nilai Bobot 1 ≥  80 5 2 ≥  70 4 3 ≥ 60 3 4 ≥  50 2
5 < 50 1 5. Inisiatif Tabel 5. Bobot Kriteria Inisiatif No Nilai Bobot 1 ≥ 80 5 2 ≥ 70 4 3 ≥ 60 3
4 ≥  50 2
5 < 50 1
Tabel 6. Keterangan Nilai Bobot No Nilai Bobot Keterangan 1 ≥ 80 5 80-100 (Sangat Baik) 2 ≥ 70 4 70-79 (Baik) 3 ≥ 60 3 60-69 (Cukup) 4 ≥  50 2 50-59 (Buruk) 5 < 50 1 0-49 (Sangat Buruk) Tabel 7.  Nilai Bobot Kriteria No Keterangan Nilai Normalisasi K1 Disiplin Kerja 80 80/387,5 = 0.21 K2 Tanggung Jawab 75 75/387,5 = 0.19 K3 Komunikasi dan Kerjasama 77.5 77,5/387,5 = 0.20 K4 Pemahaman dan Penguasaan Pekerjaan 80 80/387,5 = 0.21 K5 Inisiatif 75 75/387,5 = 0.19 Total 387,5
Tabel 8. Sampel Data Menggambarkan alternatif (m) dan kriteria (n) ke dalam suatu matriks.
# Nama Karyawan K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 1 Ayu A. Siagian 3 4 5 3 4 2 Lando Basana Marpaung 5 3 4 5 3 3 Eka Rahmadani Ritonga 4 5 4 5 4 4 Manatap Simanungkalit 3 5 3 4 5 5 Herprida Pardosi 3 3 3 5 5 6 Kory Katrin Simanjuntak 4 5 5 5 3 7 Sri Rezeki Sihombing 5 3 3 4 5 8 Kristina Fitry Sitanggang 5 3 3 4 3 9 Vin Vinela Simbolon 5 4 5 4 3 10 Ira Astriani Saragih 4 4 5 3 5 11 Ajuanda Sitorus 5 3 4 5 5 12 Andhika Exaudi Sitorus 4 4 5 3 5
Membuat  matriks  R  yaitu  matriks  keputusan ternormalisasi setiap normalisasi dari nilai rij.
𝒓 𝒊𝒋 = 𝒙𝒊𝒋 √∑ 𝒙𝒊𝒋 𝟐 𝒎 𝒊=𝒋 𝑋1 = √ 3 2 + 5 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2 + 5 2 + 5 + 4 2 + 5 2 + 4 2 𝑋1 = 14,70 𝑟 11 = 3 14,70 = 0,20 𝑟 21 = 5 14,70 = 0,34 𝑟 31 = 4 14,70 = 0,27 𝑟 41 = 3 14,70 = 0,20 𝑟 51 = 3 14,70 = 0,20
𝑟 61 = 4 14,70 = 0,27
𝑟 71 = 5 14,70 = 0,34
𝑟 81 = 5 14,70 = 0,34
𝑟 91 = 5 14,70 = 0,34
𝑟 101 = 4 14,70 = 0,27
𝑟 111 = 5 14,70 = 0,34
𝑟 121 = 4 14,70 = 0,27
Proses normalisasi dilakukan untuk masing- masing alternatif sehingga didapat  hasil matriks keputusan yang ternormalisasi. Seperti terlihat berikut ini.
R=
0,20 0,29 0,35 0,20 0,27 0,34 0,22 0,28 0,34 0,20 0,27 0,37 0,28 0,34 0,27 0,20 0,37 0,21 0,27 0,34 0,20 0,22 0,21 0,34 0,34 0,27 0,37 0,35 0,34 0,20 0,34 0,22 0,21 0,27 0,34 0,34 0,22 0,21 0,27 0,20 0,34 0,29 0,35 0,27 0,20 0,27 0,29 0,35 0,20 0,34 0,34 0,22 0,28 0,34 0,34 0,27 0,29 0,35 0,20 0,34
1. Membuat  pembobotan  pada  matriks  yang  telah dinormalisasi  Setelah  dinormalisasi,  setiap  kolom pada matriks R dikalikan dengan bobot (wj) Y = 0,042 0,057 0,069 0,042 0,052 0,070 0,043 0,055 0,070 0,039 0,056 0,071 0,055 0,070 0,052 0,042 0,071 0,042 0,056 0,066 0,042 0,043 0,042 0,070 0,066 0,056 0,071 0,069 0,070 0,039 0,070 0,043 0,042 0,056 0,066 0,070 0,043 0,042 0,056 0,039 0,070 0,057 0,069 0,056 0,039 0,056 0,057 0,069 0,042 0,066 0,070 0,043 0,055 0,070 0,066 0,056 0,057 0,069 0,042 0,066
2. Menentukan  nilai  solusi  ideal  positif  dan  solusi ideal  negatif.  Solusi  ideal  dinotasikan  A + , sedangkan  solusi  ideal  negatif  dinotasikan  A - . Nilai  solusi  ideal  A + dinyatakan  dengan    nilai maximum  dan  nilai  solusi  ideal  A - dinyakatan dengan nilai minimum untuk kriteria Benefit. sedangkan untuk kriteria cost berlaku sebaliknya. A1+  = max(0,042;0,070;0,056;0,042;0,042;0,056;0,070;0, 070;0,070;0,056;0,070;0,056)  =  0,070  (benefit), dst. A2+ = max(0,057;0,043;0,071;0,071;0,043;0,071;0,043;0, 043;0,057;0,057;0,043;0,057) =  0,071 (benefit) A3+ = max(0,069;0,055;0,055;0,042;0,042;0,069;0,042;0, 042;0,069;0,069;0,055;0,069) = 0,069 (benefit)
A4+ = min(0,042;0,070;0,070;0,056;0,070;0,070;0,056;0, 056;0,056;0,042;0,070;0,042) = 0,042 (benefit) A5+ = max(0,052;0,039;0,052;0,066;0,066;0,039;0,066;0, 039;0,039;0,066;0,066;0,066) = 0,066 (benefit) A1-  = max(0,042;0,070;0,056;0,042;0,042;0,056;0,070;0, 070;0,070;0,056;0,070;0,056) = 0,042 (benefit) A2- = max(0,057;0,043;0,071;0,071;0,043;0,071;0,043;0, 043;0,057;0,057;0,043;0,057) =  0,043 (benefit) A3- =
max(0,069;0,055;0,055;0,042;0,042;0,069;0,042;0,
042;0,069;0,069;0,055;0,069) = 0,042 (benefit) A4- =
min(0,042;0,070;0,070;0,056;0,070;0,070;0,056;0,
056;0,056;0,042;0,070;0,042) = 0,070 (benefit) A5- = max(0,052;0,039;0,052;0,066;0,066;0,039;0,066;0, 039;0,039;0,066;0,066;0,066) = 0,039 (benefit).
Hingga ditemukan nilai A A+ = { 0,070;0,071;0,069;0,042;0,066} A- = { 0,042;0,043;0,042;0,070;0,039}
Kemudian  menghitung separation  measure S+ dan separation measure S-
𝑺𝒊 + = √∑ (𝒚 𝒊𝒋 + − 𝒚 𝒊𝒋 ) 𝟐 𝒏 𝒊=𝟏 𝑺𝟏 + = √ (𝟎, 𝟎𝟒𝟐 − 𝟎, 𝟎𝟕𝟎) 𝟐 + (𝟎, 𝟎𝟓𝟕 − 𝟎, 𝟎𝟕𝟏) 𝟐
+(𝟎, 𝟎𝟔𝟗 − 𝟎, 𝟎𝟔𝟗) 𝟐 + (𝟎, 𝟎𝟒𝟐 − 𝟎, 𝟎𝟒𝟐) 𝟐 +(𝟎, 𝟎𝟓𝟐 − 𝟎, 𝟎𝟔𝟔) 𝟐
= 𝟎, 𝟎𝟑𝟒 dan seterusnya.
Selanjutya Penghitungan nilai Qi:
Nilai Q 1 : Nilai Q 1 = 0,5 ( (0.6*0,21) + (0.8*0,19) + (1*0,20) + (1*0,21) + (0,8*0,19) ) +  0,5 ( (0,6 0,21 ) x (0,8 0,19 ) x (1 0,20 ) x (1 0,21 ) x (0,8 0,19 ) ) =  0,4200 + 0,4586  = 0,8786 Nilai Q 2 = 0,5 ( (1*0,21) + (0,6*0,19) + (0,8*0,20) + (0,6*0,21) + (0,6*0,19) ) + 0,5 ( (1 0,21 ) x (0,6 0,19 ) x
(0,8 0,20 ) x (0,6 0,21 ) x (0,6 0,19 ) ) =  0,3613 + 0,4103 = 0,7716 , dst. Hingga ditemukan hasil rangking kedua metode berdasarkan nilai Qi :
Tabel 9. Rangking Nilai Qi No Nama Karyawan Qi Rank 1 (P0010) Ira Astriani Saragih 0,960 1 2 (P0012) Andhika Exaudi Sitorus 0,960 1 3 (P0011) Ajuanda Sitorus 0,900 3 4 (P0007) Sri Rezeki Sihombing 0,895 4 5 (P0004) Manatap Simanungkalit 0,893 5 6 (P0001) Ayu A. Siagian 0,879 6 7 (P0003) Eka Rahmadani Ritonga 0,857 7 8 (P0005) Herprida Pardosi 0,839 8 9 (P0009) Vin Vinela Simbolon 0,826 9 10 (P0006) Kory Katrin Simanjuntak 0,810 10 11 (P0002) Lando Basana Marpaung 0,772 11 12 (P0008) Kristina Fitry Sitanggang 0,767 12
masing  –  masing  metode  dimana  hasil  dengan  nilai tertingi mendapat penghargaan atau reward karyawan terbaik.  Dimana  dari  kedua  metode  itu  didapati  2 karyawan  yang  memilki  nilai  tertinggi  dari  masing  - masing  metode yaitu dengan atas nama :  (P0010) Ira Astriani  Saragih  dan  (P0012)  Andhika  Exaudi Sitorus.
Adapun diagram konteks pada penelitian  ini dapat  dilihat  pada  gambar  dibawah  ini:  Hasil Perbandingan Metode TOPSIS dan WASPAS.
Gambar 1. Diagram konteks
Gambar 1 merupakan Diagram  Konteks  yang menggambarkan  perbandingan  algoritma  TOPSIS
dan  WASPAS  dalam  penentuan  karyawan  teladan pada CV.
Data  Flow  Diagram  (DFD)  Proses  diagram  konteks ataupun  dapat  dikatakan  dengan  diagram  tingkat  0 yang  akan  dipecahkan  lagi  ke  dalam  DFD  tingkat  1, seperti  yang  terdapat  pada  gambar  sebagai  berikut dalam menentukan karyawan teladan :
Gambar 3. Entity Relationship Diagram

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  yang  dibahas  dalam  menetukan  karyawan teladan  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  & WASPAS  ialah  dengan  menggunakan  5  kriteria dimana  yang  pertama  menentukan  bobot  kriteria disiplin  kerja,  tanggug  jawab,  komunikasi  dan kerjasama,  pemahaman  dan  penguasaan  pekerjaan, inisiatif,  serta  melakukan  perhitungan  metode TOPSIS  &  WASPAS,  dan  melakukan  pengujian metode TOPSIS & WASPAS.

## 4.1. Tampilan login system
Dalam penelitian Analisis Perbandingan Menggunakan Metode TOPSIS dan WASPAS dalam Studi  Kasus  Decision  Adapun  ERD  (Entity  Relation Diagram)  yang penulis gunakan dalam Perbandingan dan  Analisis  Metode  WASPAS  dan  TOPSIS  dalam Support  System  Penentuan  Karyawan  Teladan  pada CV Multisindo Karya. sebelum aplikasi di operasikan terlebih  dahulu  melakukan  login  sistem  yang memiliki satu tombol login dan dua inputan data yaitu inputan username dan password.
Gambar 4. login system
4.2. Tampilan Dashboard Pada  tampilan dashboard di  sistem  pendukung keputusan  ini  memiliki  beberapa  fitur  yaitu  data, proses, dan laporan.
Gambar 5. Dashboard
4.3. Tampilan  Menu  Data  Karyawan  Didalam menu data terdapat data
karyawan, dapat dilihat pada gambar dibawah ini:

## Gambar 6. Menu Data Karyawan

## 4.4. Tampilan Menu Data Kriteria
Di  dalam  menu  data  terdapat  data  kriterai  ,data kriteria dapat dilihat pada gambar  dibawah ini :

## 4.5. Tampilan Menu Data Penilaian
Fitur data Penilaian adalah fitur yang digunakan untuk  menginputkan  data  Penilaian  yang  diuji cobakan menggunakan metode TOPSIS dan WASPAS, dapat  dilihat pada gambar dibawah ini.

## Gambar 8. Menu Data Penilaian

## 4.6. Hasil  perangkingan  metode  TOPSIS  dan WASPAS
Pada  halaman  perhitungan  metode  TOPSIS  di perlihatkan  beberapa  tampilan  perhitungan  seperti nilai  bobot  kriteria, data penelitian, rating kecocokan bobot,  tahap  awal,  tahap  kedua,  tahap  ketiga,  tahap tempat  serta tahap  kelima, dapat dilihat pada gambar dibawah ini :
Gambar 9. Tampilan  Perangkingan        Metode TOPSIS dan WASPAS
4.7. PEMBAHASAN
a.   Pengujian I
Pada  penelitian  yang  telah  saya  lakukan  dengan menggunakan  metode  TOPSIS  dan  WASPAS, dapat  disimpulkan  bahwa  didapati  2  karyawan terbaik  yaitu  Ira  Astriani  Saragih  dengan  hasil TOPSIS  (0,748),  dan  Andhiks  Exaudi  Sitorus dengan hasil WASPAS (0,960).
b.   Pengujian II
Pada  pengujian  kedua  ini  dilakukan  4  kali pengujian  yaitu  menguji  data  dengan  kelipatan tiga  dimana  setiap  penginputan  nilai,  nilai  yang dimasukkan  berbeda-beda,  Uji  I  memasukkan sebanyak  5  data  karyawan,  Uji  II  memasukkan sebanyak  15  data  karyawan,  Uji  III  memasukan sebanyak  45  data  karyawan,  dan  Uji  ke  IV memasukkan  sebanyak  135  data  karyawan. Pengujian  kedua  ini  dilakukan  untuk  melihat performasi / kecepatan algoritma mana yang lebih
cocok  dan  untuk  mengukur  apakah  semakin banyak  data  yang  diuji,  memerlukan  waktu  yang semakin  banyak  ,maka  dari  itu  untuk  mengetahui beberapa waktu yang dibutuhkan dalam pengujian kedua  ini,  yang  terdiri  dari  empat  kali  pengujian dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 10. Pengujian Kaaryawan dari Segi Waktu
No Percobaan TOPSIS WASPAS 1 5 Karyawan 0,013 milidetik 0,012 milidetik 2 15 Karyawan 0,018 milidetik 0,023 milidetik 3 45 Karyawan 0,014 milidetik 0,018 milidetik 4 135 Karyawan 0,031 milidetik 0,029 milidetik

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  perhitungan  metode  TOPSIS,  WASPAS metode  WASPAS  lah  yang  memiliki  hampir  nilai sedikit  lebih  tinggi  dibandingkan  metode  TOPSIS. Jadi  dapat  disimpulkan  bahwasannya  yang  memiliki tingkat  kecocokan  leboh  besar  yaitu  metode WASPAS.  Dengan  membandingkan  antara  metode TOPSIS dan WASPAS didapatkan karyawan teladan yaitu  Ira  Astriani  Saragih  dengan  hasil  TOPSIS (0,748),  dan  Andhika  Exaudi  Sitorus  dengan  hasil WASPAS  (0,960).Tingkat  kecocokan  yang  didapat metode  TOPSIS  ialah  49,67%  dan  WASPAS  ialah 50,33%.  Dari  hasil  perhitungan  dan  persentasi  yang didapatkan  dari  kedua  metode  tersebut,  dapat disimpulkan  bahwasanya  meotde  WASPAS  sedikit lebih  unggul  dari  metode  TOPSIS.  Selisih  yang didapat  dari  kedua  metode  tersebut  hanya  sebesar 0,66%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   A.  Muljadi,  A.  Khumaidi  dan  N.  L.  Chusna, “Implementasi Metode  TOPSIS  Untuk Menentukan Karyawan Terbaik Berbasis Web Pada  PT  .  Mun  Hean  Indonesia,” Jurnal Ilmiah  Merpati, vol.  8,  no.  2,  p.  101–112, 2020.
[2]   I. Goldman  dan  M.  Pabari,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Perpanjangan  Kontrak Karyawan  Menggunakan  Metode  Technique For  Order  Preference  By  Similarity  To  Ideal Solution  (Topsis)  (Studi  Kasus  :  Unit Government  &  Enterprise  Service  Pt.  Telkom Witel Sumsel,” 2021.
[3]   I.  Muzakkir,  “Penerapan  Metode  Topsis Untuk Sistem Pendukung Keputusan
Penentuan  Keluarga  Miskin  Pada  Desa  Panca
Karsa II,” ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 9, no. 3, p. 274–281, 2017.
[4]   S.  Sugiarti,  D.  K.  Nahulae,  T.  E.  Panggabean dan  M.  Sianturi,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Kebijakan  Strategi Promosi  Kampus  Dengan  Metode  Weighted
Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS),” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 5, no. 2, p. 103–108, 2018.
[5]   A.  A.  Chamid,  “Penerapan  Metode  Topsis Untuk Menentukan Prioritas Kondisi Rumah,” Simetris  :  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  Dan Ilmu Komputer, p. 537, 2016.
[6]   S.  Aulia,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk  Penerima  Bantuan  Beras  Miskin Menggunakan  Metode  Topsis,” Djtechno: Jurnal  Teknologi  Informasi, vol.  1,  no.  2,  p.
52–57, 2020.
[7]   M. Handayani, N. Marpaung dan S. Anggraini,  “Implementasi  Metode  Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS)  Dalam  Pemilihan  Karyawan Terbaik Berbasis Sistem Pendukung Keputusan,” dalam Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science
(SENARIS) , 2019.
[8]   F.  Lie  dan  T.  T.  &  Suryosuseno,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Laptop Menggunakan Metode Topsis,” CAHAYAtech, vol. 7, no. 2, 2019.
[9]   N.  K.  Daulay,  “Penerapan  Metode  Waspas Untuk  Efektifitas  Pengambilan  Keputusan Pemutusan  Hubungan  Kerja,” Jurnal  Sistem Komputer Dan Informatika (JSON), vol. 2, no. 2, p. 196–201, 2021.
[10]  G.  Wibisono,  A.  Amrulloh  dan  E.  Ujianto, “Penerapan  Metode  Topsis  Dalam  Penentuan Dosen  Terbaik,” ILKOM  Jurnal  Ilmiah, vol. 11, no. 2, p. 102–109, 2019.
[11]  R.  Arum  Safitri  dan  D.  &  Agus  Diartono, “Penerapan  Metode  Topsis  Pada  Penentuan Bonus Di Pt. Semarang Garment,” 2020.
[12]  A.  P.  Gusman,  R.  R.  Linostu  dan  S. Surmayanti,  “Implementasi  Metode  Waspas Untuk  Menentukan  Ikan  Teri  Asin  Kering Berkualita  Terbaik,” JOISIE  (Journal  Of Information Systems And Informatics Engineering), vol. 4, no. 1, 2020.