## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN PELANGGAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT
Victor Marudut Mulia Siregar 1)* , Sahat Sonang S 2) , Erikson Damanik 3)
1,2 Teknik Komputer, Politeknik Bisnis Indonesia email: victor.siregar2@gmail.com , sahatsonangstg@gmail.com
3 Komputerisasi Akuntansi, Politeknik Bisnis Indonesia email: damanik.1969@gmail.com

## Abstract
This study aims to overcome the problem of selecting the best customer at Pematangsiantar Subur Graphic Printing. For the smooth running of the printing business, Subur Graphics maintains good relations with consumers by giving rewards to the best customers. In determining the best customer for graphic fertile printing, it is still done manually. To help overcome the problem of selecting the best customer, a decision support system is designed. Web-based decision support system built using the Weighted Product method. This  decision  support  system  uses  criteria  consisting  of  total  shopping,  payment  method,  length  of subscription, payment status and total visits. The result of this research is a web-based decision support system with an output consisting of recommendations for the three best customers, namely the first best alternative Pd_Pphn with a vector value of V 0.085, the second best alternative GPIB Maranatha with a vector value of V 0.080, and the third best alternative SPTI_Ib_Mrni with a vector value of V 0.077. With a  decision  support system for  determining the  best  customer  using  the  weighted product  method,  Subur Graphic Printing can easily select the best customer.
Keywords : DSS, Weighted Product, Customer, Web

## 1. PENDAHULUAN
Percetakan  Subur  Grafika  merupakan salah  satu  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang jasa  Printing  dan  Penjualan  ATK,  seperti Undangan,  Spanduk,  X-Banner,  Baliho,  Kartu Nama,  Id  Card,  Stiker,  Kalender,  Buku  dan cetakan  lainnya.  Demi  kelancaran  usaha, percetakan  Subur  Grafika  menjalin  hubungan baik  dengan  konsumen.  Hubungan  baik  dengan konsumen  merupakan  salah  satu  kunci  untuk dapat  mengembangkan  perusahaan  lebih  besar lagi.  Salah  satu  hal  yang  dilakukan  untuk menjalin  hubungan  baik  dengan  konsumen adalah  memberikan  reward  atau  penghargaan kepada  pelanggan  terbaik  dengan  memberikan penghargaan    maupun  dalam  bentuk  potongan harga kepada pelanggan yang setia mempercayakan urusan percetakan kepada Subur Grafika.
Berdasarkan observasi, proses pemilihan serta rekomendasi pelanggan terbaik di
Percetakan Subur Grafika masih dilakukan secara manual  dan  secara  acak  tanpa  menggunakan bantunan  sistem.  Pemilihan  yang  dilakukan secara  manual  dan  acak  ini  tidak  efektif  karena proses seleksi itu sendiri telah menyita waktu dan mengakibatkan  kurangnya  tingkat  keakuratan siapa saja pelanggan yang akan diberi reward.
Untuk mengatasi permasalahan pemilihan  pelanggan  terbaik  pada  Percetakan Subur  Grafika,  digunakan  bantuan  tekonologi komputer  yakni  menggunakann  pendekatan sistem  pendukung  keputusan.  Saat  ini,  peran teknologi  berbasis  komputer  telah  banyak dilibatkan sebagai pendukung dalam menyelesaikan  masalah  ataupun  pekerjaan  di berbagai  bidang  [1]–[8],  [9]–[15],  [16],  [17], termasuk  dalam  pengambilan  keputusan  [18]– [24].    Sistem  Pendukung  Keputusan  yang dirancang  untuk  dipakai  dalam  mendukung pengambilan keputusan di perusahaan percetakan Subur Grafika adalah Metode Weighted Product
yang merupakan metode pengambilan keputusan multi-kriteria [25]. Sistem pendukung keputusan dengan  Metode  Weighted  Product  ini  dibangun dengan berbasis web bertujuan untuk memudahkan  pemilihan  pelanggan  terbaik  oleh perusahaan.

## 2. METODE PENELITIAN
Rancangan  kegiatan  yang  dilakukan dalam merancang Sistem Pendukung Keputusan di perusahaan percetakan Subur Grafika disajikan pada gambar 1 yang dimulai dengan mengidentifikasi masalah dan dilanjutkan dengan mengumpulkan  data-data  yang  dibutuhkan  dari percetakan Subur Grafika. Teknik pengumpulan data  dilakukan  dengan  cara  observasi  dan wawancara.  Material  data  yang  dikumpulkan terdiri dari total belanja (C1), metode pembayaran  (C2),  lama  berlanggan  (C3),  status pembayaran  (C4),  total  kujungan  (C5)  seperti data yang disajikan pada tabel 1 dan bobot untuk setiap  kriteria  adalah  (0,3;  0,2;  0,2;  0,2;  0,1). Selanjutnya dilakukan pengolahan data menggunakan metode Weighted Product. Tahap selanjutnya dilakukan perancangan dan implementasi sistem serta pengujian sistem.
Gambar 1. Tahapan Penelitian Tabel 1. Data Alternatif Pelanggan
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 PTPN 4 LARAS 5 3 2 1 1 GPIB Maranatha 3 3 4 1 5 Kavling Harmony 4 2 2 1 5 Kilang Padi Family 5 3 2 1 2 KSP Serambi Dana 1 3 1 1 3 Pang_Bndr_Mnk 2 2 4 1 5 YPKB 2 3 4 1 4 Pangulu_TJPS 2 3 2 1 3 Bpk_Jnl_Sna Advokat 1 1 10 2 5 Pd_Kart_Psrb 2 3 8 1 2 Seafood_001 2 1 3 2 3 Bpk_Nggl 1 1 6 2 5 Rhm_Salon_Prpt 2 2 2 1 4 SPTI_Ib_Mrni 2 1 10 2 4 Pd_Pphn 2 3 10 1 5

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk mendapat rekomendasi pelanggan terbaik,  selanjutnya  dilakukan  pengolahan  data dengan menggunakan metode Weighted Product. Tahap yang dilakukan antaralain:
Lakukan pencarian nilai Vektor S setiap kriteria dari alternatif dengan rumus untuk setiap kriteria sebagai berikut :
S 1 = (5 0,3 )(3 0,2 )(2 0,2 )(1 0,2 )(1 0,2 )   = 2,319
S 2 = (3 0,3 )(3 0,2 )(4 0,2 )(1 0,2 )(5 0,1 )   = 2,685
S 3 = (4 0,3 )(2 0,2 )(2 0,2 )(1 0,2 )(5 0,1 )   = 2,349
S 4 = (5 0,3 )(3 0,2 )(2 0,2 )(1 0,2 )(2 0,1 )   = 2,486
S 5 = (1 0,3 )(3 0,2 )(1 0,2 )(1 0,2 )(3 0,1 )   = 1,390
S 6 = (1 0,3 )(3 0,2 )(1 0,2 )(1 0,2 )(3 0,1 )   = 2,192
S 7 = (2 0,3 )(3 0,2 )(4 0,2 )(1 0,2 )(4 0,1 )   = 2,325
S 8 = (2 0,3 )(3 0,2 )(2 0,2 )(1 0,2 )(3 0,1 )   = 1,966 S 9 = (1 0,3 )(1 0,2 )(10 0,2 )(2 0,2 )(5 0,1 )   = 2,138 S 10 = (2 0,3 )(3 0,2 )(8 0,2 )(1 0,2 )(2 0,1 )   = 2,491 S 11 = (2 0,3 )(1 0,2 )(3 0,2 )(2 0,2 )(3 0,1 )   = 1,966 S 12 = (1 0,3 )(1 0,2 )(6 0,2 )(2 0,2 )(5 0,1 )   = 1,931 S 13 = (2 0,3 )(2 0,2 )(2 0,2 )(1 0,2 )(4 0,1 )   = 1,866 S 14 = (2 0,3 )(1 0,2 )(10 0,2 )(2 0,2 )(4 0,1 )  = 2,575 S 15 = (2 0,1 )(3 0,2 )(10 0,2 )(1 0,2 )(5 0,1 )  = 2,855
Dan dilanjutkan dengan menghitung nilai Vektor V setiap kriteria sebagai berikut :

## Vektor V Untuk (PTPN 4 LARAS)
V 1 = 2,319 2,319+2,685+2,349+2,486+1,390+2,192+2,325,1,966+2,138+2,491+1,966+2,138+2,491+1,966+1,931+1,866+2,575+2,855 =   0,069

## Vektor V Untuk (GPIB Maranatha)
V 2 = 2,685 2,319+2,685+2,349+2,486+1,390+2,192+2,325,1,966+2,138+2,491+1,966+2,138+2,491+1,966+1,931+1,866+2,575+2,855 =  0,080

## Vektor V Untuk (Kavling Harmony)
V 3 = 2,349 2,319+2,685+2,349+2,486+1,390+2,192+2,325,1,966+2,138+2,491+1,966+2,138+2,491+1,966+1,931+1,866+2,575+2,855 =  0,070

## Vektor V Untuk (Kilang Padi Family)
V 4 = 2,4856 2,319+2,685+2,349+2,486+1,390+2,192+2,325,1,966+2,138+2,491+1,966+2,138+2,491+1,966+1,931+1,866+2,575+2,855 = 0,074

## Vektor V Untuk (KSP Serambi Dana)
V 5 = 1,390 2,319+2,685+2,349+2,486+1,390+2,192+2,325,1,966+2,138+2,491+1,966+2,138+2,491+1,966+1,931+1,866+2,575+2,855 = 0,041

## Vektor V Untuk (Pang_Bndr_Mnk)
V 6 = 2,191 2,319+2,685+2,349+2,486+1,390+2,192+2,325,1,966+2,138+2,491+1,966+2,138+2,491+1,966+1,931+1,866+2,575+2,855 = 0,065

## Vektor V Untuk (YPKB)
V 7 = 2,324 2,319+2,685+2,349+2,486+1,390+2,192+2,325,1,966+2,138+2,491+1,966+2,138+2,491+1,966+1,931+1,866+2,575+2,855 =  0,069

## Vektor V Untuk (Pangulu_TJPS)
V 8 = 1,966 2,319+2,685+2,349+2,486+1,390+2,192+2,325,1,966+2,138+2,491+1,966+2,138+2,491+1,966+1,931+1,866+2,575+2,855 =  0,059

## Vektor V Untuk (Bpk_Jnl_Sna Advokat)
V 9 = 1,966 2,319+2,685+2,349+2,486+1,390+2,192+2,325,1,966+2,138+2,491+1,966+2,138+2,491+1,966+1,931+1,866+2,575+2,855 =  0,064

## Vektor V Untuk (Pdt. Kartono)
V 10 = 1,620 2,319+2,685+2,349+2,486+1,390+2,192+2,325,1,966+2,138+2,491+1,966+2,138+2,491+1,966+1,931+1,866+2,575+2,855 = 0,074

## Vektor V Untuk (Seafood_001)
V 11 = 2,491 2,319+2,685+2,349+2,486+1,390+2,192+2,325,1,966+2,138+2,491+1,966+2,138+2,491+1,966+1,931+1,866+2,575+2,855 = 0,059

## Vektor V Untuk (Bpk_Nggl)
V 12 = 1,490 2,319+2,685+2,349+2,486+1,390+2,192+2,325,1,966+2,138+2,491+1,966+2,138+2,491+1,966+1,931+1,866+2,575+2,855 = 0,058

## Vektor V Untuk (Rhm_Salon_Prpt)
V 13 = 1,866 2,319+2,685+2,349+2,486+1,390+2,192+2,325,1,966+2,138+2,491+1,966+2,138+2,491+1,966+1,931+1,866+2,575+2,855 = 0,056

## Vektor V Untuk (SPTI_Ib_Mrni)
V 14 = 1,951 2,319+2,685+2,349+2,486+1,390+2,192+2,325,1,966+2,138+2,491+1,966+2,138+2,491+1,966+1,931+1,866+2,575+2,855 = 0,077

## Vektor V Untuk (Pd_Pphn)
V 15 = 2,852 2,319+2,685+2,349+2,486+1,390+2,192+2,325,1,966+2,138+2,491+1,966+2,138+2,491+1,966+1,931+1,866+2,575+2,855 = 0,085
Berdasarkan  hasil  perhitungan  V  diatas diperoleh  hasil  perankingan  dari  nilai  terbesar hingga nilai terkecil dan diperoleh nilai terbesar yang  menjadi  alternatif  terbaik.  Berikut  pada Tabel  2  disajikan  hasil  perangkingan  pelanggan terbaik di Percetakan Subur Grafika.

## Table 2 Hasil dan Nilai Perangkingan
No  Alternatif Hasil 1 Pd_Pphn 0,085 2 GPIB Maranatha 0,080 3 Kilang Padi Family   0,074
4 Pd_Kart_Psrb 0,074 5 Kavling Harmony 0,070 6 PTPN 4 Laras 0,069 7 YPKB 0,069 8 Pang_Bndr_Mnk 0,065 9 Pangulu_TJPS 0,059 10 SPTI_Ib_Mrni 0,058 11 Rhm_Salon_Prpt 0,056 12 Bpk_Jnl_Sna 0,048 13 Bpk_Nggl 0,044 14 Seafood_001 0,044 15 KSP Serambi Dana   0,041

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  sistem pendukung  keputusan  penentuan  pelanggan terbaik di Percetakan Subur Grafika Pematangsiantar  dapat  diambil  kesimpulan bahwa  dengan  menggunakan  metode  Weighted Product  pemilihan  pelanggan  terbaik  dapat dilakukan  dengan  cepat  dan  memperoleh  hasil rekomendasi  pelanggan  yang  akurat.  Kriteria dalam pengambilan keputusan pemilihan pelanggan terbaik menggunakan metode Wighted Product ini  terdiri  dari  lima  kriteria  yaitu  total belanja,  metode  pembayaran,  lama  berlanggan, status  pembayaran,  dan  total  kunjungan.  Sistem Pendukung  Keputusan  yang  diterapkan  dengan menggunakan  metode Wighted  Product ini terbukti mampu mempermudah dalam
pengambilan  keputusan  pemilihan  pelanggan terbaik.
.
5. REFERENSI [1] P. D. P. Adi and A. Kitagawa, “Quality of Service and power consumption optimization on the IEEE 802.15.4 pulse sensor node based on Internet of Things,”
Int.  J.  Adv.  Comput.  Sci.  Appl. ,  2019,
[Online]. Available:
http://www.scopus.com/inward/record.ur
l?eid=2-s2.0-
85066760495&partnerID=MN8TOARS.
[2] P.  Adi,  D.  Prasetya,  A.  Setiawan,  N. Nachrowie, and R. Arifuddin, “Design Of Tsunami  Detector  Based  Sort  Message Service  Using  Arduino  and  SIM900A  to GSM/GPRS  Module,” Proc.  Proc.  2nd Int. Conf. Adv. Sci. Innov. ICASI 2019, 18 July,  Banda  Aceh,  Indones. ,  2019,  doi: 10.4108/eai.18-7-2019.2288588.
[3] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara, Implementation of artificial neural network  to  assesment  the  lecturer  ‘  s performance . 2018.
[4] P. Dani Prasetyo Adi and A. Kitagawa, “A performance of radio frequency and signal strength of LoRa with BME280 sensor,”
TELKOMNIKA (Telecommunication
Comput. Electron. Control. , vol. 18, no. 2, p. 649, Apr. 2020, doi: 10.12928/telkomnika.v18i2.14843.
[5] S.  Sirait et  al. ,  “Selection  of  the  Best Administrative Staff Using Elimination Et Choix Traduisant La Realite (ELECTRE) Method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1933, no.  1,  p.  012068,  Jun.  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012068.
[6] V.  Sihombing et  al. ,  “Additive  Ratio
Assessment (ARAS) Method for Selecting English Course Branch Locations,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1933,
no.  1,  p.  012070,  Jun.  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012070.
[7] P.  D.  P.  Adi et  al. ,  “A  Study  of Programmable  System  on  Chip  (PSoC)
Technology  for  Engineering  Education,”
J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1899,  no.  1,  p. 012163,  May  2021,  doi:  10.1088/1742- 6596/1899/1/012163.
[8] P.  D.  P.  Adi et  al. ,  “A  Performance
Evaluation of ZigBee Mesh Communication on the Internet of Things
(IoT),”  in 2021  3rd  East  Indonesia Conference on Computer and Information
Technology  (EIConCIT) ,  Apr.  2021,  pp.
7–13, doi: 10.1109/EIConCIT50028.2021.9431875. [9] Fricles  Ariwisanto  Sianturi,  “Analisa metode teorema bayes dalam mendiagnosa  keguguran  pada  ibu  hamil berdasarkan jenis makanan,” Tek. Inf. dan
Komput. ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  87–92,  2019,
[Online]. Available: http://jurnal.murnisadar.ac.id/index.php/ Tekinkom/article/view/78.
[10] J. Simatupang and S. Sianturi, “PERANCANGAN SISTEM INFORMASI  PEMESANAN  TIKET BUS PADA PO. HANDOYO BERBASIS ONLINE,” J. Intra Tech , vol.
3, no. 2, pp. 11–25, 2019.
[11] V. M. M. Siregar, M. R. Tampubolon, E. P.  S.  Parapat,  E.  I.  Malau,  and  D.  S. Hutagalung, “Decision support system for selection  technique  using  MOORA method,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol.  1088,  no.  1,  p.  012022,  Feb.  2021, doi: 10.1088/1757-899X/1088/1/012022.
[12] V.  Sihombing  and  G.  J.  Yanris, “PENERAPAN  APLIKASI  DALAM
MENGOLAH  ASET  DESA  (STUDI KASUS: KEPENGHULUAN SRI
KAYANGAN),” J.  Mantik  Penusa ,  vol. 4, no. 1, pp. 12–15, 2020.
[13] W. Purba, S. Tamba, and J. Saragih, “The effect  of  mining  data  k-means  clustering toward  students  profile  model  drop  out
potential,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1007, no. 1, p. 12049, 2018, [Online]. Available: http://stacks.iop.org/1742- 6596/1007/i=1/a=012049.
[14] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Sistem  Informasi  Front  Office  Untuk Peningkatan Pelayanan Pelanggan Dalam Reservasi Kamar Hotel,” J. Tek. Inf. dan Komput. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  77–82,  2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.279.
[15] V.  Sihombing,  V.  M.  M.  Siregar,  W.  S. Tampubolon,  M.  Jannah,  Risdalina,  and A.  Hakim,  “Implementation  of  simple additive  weighting  algorithm  in  decision support  system,” IOP  Conf.  Ser.  Mater. Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 012014, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757- 899X/1088/1/012014.
[16] Siharningsih, V. Sihombing, and Masrizal, “Sistem Informasi Administrasi Data  Siswa  Berbasis  Web  Pada  SMK Swasta  Pembangunan  Bagan  Batu,” TEKINKOM ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  70–77, 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.229.
[17] M.  Fauzi,  Masrizal,  and  V.  Sihombing, “Sistem Informasi IT-Helpdesk Universitas Labuhanbatu Berbasis Web,” Jurteksi ,  vol.  VII,  no.  3,  pp.  259–266,
2021.
[18] J.  Simatupang,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Karyawan  Terbaik Menggunakan  Metode  Saw  Studi  Kasus Amik  Mahaputra  Riau,” J.  Intra-Tech , vol. 2, no. 1, pp. 73–82, 2018.
[19] A.  T.  Purba,  “Sistem  Pendukung Keputusan Dalam Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Analytical
Hierarchy  Process (AHP),” J.  Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[20] S. Aisyah and W. Purba, “Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Karyawan  Menggunakan  Metode  Profile Matching,” J. Mahajana Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 16–20, 2019.
[21] S.  Sumaizar,  K.  Sinaga,  E.  D.  Siringo- ringo, and V. M. M. Siregar,

## “Determining Goods Delivery Priority for
Transportation Service Companies Using SAW  Method,” J.  Comput.  Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 3, no.
2,  pp.  256–262,  Nov.  2021,  doi: 10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[22] S. H. Musti, D. Irmayani, and G. J. Yanris, “ANALYSIS  OF  THE  ELECTRE
METHOD  IN  DECISION  SUPPORT SYSTEMS FOR DETERMINING AREAS OF EXPERTISE FOR,”
Infokum , vol. 9, no. 2, pp. 184–190, 2021.
[23] T.  Purnamasari,  M.  Nasution,  and  G.  J. Yaris, “Analisis Minat Belajar Mahasiswa Pada Masa Perkuliahan Online Menggunakan  Rougt  Set,” JURTEKSI
(Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol.
VII,  no.  3,  pp.  251–258,  2021,  [Online]. Available: https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j urteksi/article/view/1062.
[24] S. P. Tamba, P. Wulandari, M. Hutabarat, M. Christina, and A. Oktavia, “PENGGUNAAN  METODE  TOPSIS (TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE  BY  SIMILARITY  TO IDEAL SOLUTION) UNTUK MENENTUKAN KUALITAS BIJI KOPI TERBAIK  BERBASIS  ANDROID,” J.
Mantik  Penusa ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 73–81,
2019.
[25] A. T. Purba and V. M. M. Siregar, “Sistem Penyeleksi  Mahasiswa  Baru  Berbasis Web  Menggunakan  Metode  Weighted Product,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 3, no. 1, p. 1, 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.117.