## PERBANDINGAN METODE WEIGHTED PRODUCT DAN PROFILE MATCHING DALAM PROMOSI JABATAN KARYAWAN PT.XYZ
Allsela Meiriza 1 ,Pacu Putra 2 ,Putri Eka Sevtyuni 3 ,Rani Mardiah 4 , Riska Yunita 5 , Gusti Barata 6 , Apriansyah Putra 7 , Ari Wedhasmara 8 , Nabila Rizky Oktadini 9
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Sriwijaya, Indralaya 1,2,3,4,5,6,7
e-mail: * 1 allsela@unsri.ac.id , 2 pacuputra@unsri.ac.id , 3 putrieka.unsri@gmail.com,
4 09031181722074@student.unsri.ac.id, 5 09031381722141@student.unsri.ac.id,
6 gbarata00@gmail.com, 7 apriansyah@unsri.ac.id, 8 a.wedhasmara@gmail.com,
9 nabilarizky@unsri.ac.id
4

## Abstrak
Promosi  jabatan  merupakan  suatu  yang  penting  bagi  jenjang  karir  seorang  karyawan. Dengan  mendapatkan  promosi,  maka  karyawan  tersebut  dapat  mengembangkan  karirnya  dari posisi sebelumnya. Saat ini PT. XYZ belum mempunyai metode pendukung keputusan  yang tepat dalam  penentuan  promosi  jabatan  karyawan,  sehingga  menghasilkan  keputusan  subjektif,  oleh sebab  itu,  penelitian  ini  bertujuan  membantu  PT.  XYZ  dalam  menemukan  metode  pendukung keputusan yang tepat agar diperoleh keputusan yang objektif dengan melakukan perbandingan. Adapun  metode  yang  dibandingkan  yaitu  metode weighted  product dan profile  matching . Pengujian  menggunakan  pendekatan confusion  matrix .    Hasilnya  metode weighted  product memiliki nilai lebih tinggi dari metode profile matching dalam tingkat akurasi 95%, presisi 100%, dan recall 75%.
Kata kunci: Confusion Matrix, Weighted Product, Profile Matching.

## Abstract
Promotion is an important thing for an employee's career path. By getting a promotion, the employee can develop his career from his previous position. Currently PT. XYZ does not yet have  the  right  decision  support  method  in  determining  employee  promotions,  resulting  in  a subjective  decisions,  therefore,  this  study  aims  to  help  PT.  XYZ  in  finding  the  right  decision support method in order to obtain an objective decision by making comparisons. The methods that  are  compared  are  the  weighted  product  and  profile  matching  methods.  Testing  using  the confusion matrix approach. The result is that the weighted product method has a higher value than the profile matching method in terms of 95% accuracy,100%  precision, and 75% recall. Keywords: Confusion Matrix, Weighted Product, Profile Matching .
I

## PENDAHULUAN
Karyawan merupakan seorang pekerja yang melakukan kegiatan pekerjaan lalu  hasil  kerja  tersebut  diberikannya  ke tempat  pekerja  bekerja  dalam  memenuhi persyaratan
kerja sesuai dengan keahliannya  atau  pengalaman  kerjanya[1]. Pada  suatu  organisasi  atau  perusahaan karyawan  memiliki  jenjang  karir  sebagai pencapaian  karena  telah  bekerja  secara professional  dan  baik,  untuk  mencapai jenjang  karir  tersebut  diperlukan  promosi jabatan.  Promosi  jabatan  adalah  keadaan dimana  karyawan  berpindah    jabatan  ke jenjang  posisi  jabatan  yang  lebih  tinggi, ruang  lingkup  pekerjaan  lebih  besar  dan gaji  yang  telah  dipertimbangkan  oleh beberapa  kriteria  oleh  perusahaan[2]. Dalam melakukan promosi jabatan seharusnya  dilakukan  penilaian  secara objektif  dalam  menghindari  perselisihan antar karyawan.
PT.XYZ  ialah  perusahaan  yang bergerak  pada  bidang  industri  dimana dalam    promosi  jabatan  karyawan  masih menggunakan  penilaian  yang  terpisah antara  departemen dan manajemen sumber daya manusia dan masih manual, sehingga menghasilkan keputusan bersifat subjektif, yang  membuat  para  karyawan  merasakan ketidakadilan  terhadap  hasil  yang  telah ditetapkan.  Untuk  itu  diperlukan  sebuah tools yang  dapat  mempermudah  setiap departemen dan HRD dalam menghasilkan keputusan  yang  objektif  guna  mengurangi ketidakadilan yang dirasakan oleh karyawan,  namun  sebelum  dibuatkannya sistem  pendukung  keputusan  promosi jabatan  diperlukan  metode  yang  sesuai untuk  dapat  merekomendasikan  hasil dengan  tepat  dan  cepat  berdasarkan  hasil perangkingan. Banyaknya metode pendukung keputusan membuat sulit dalam menentukan  metode  yang  sesuai  untuk permasalahan  promosi  jabatan,  maka
dipilih metode Weighted Product (WP) dan profile matching .
Dipilihnya  WP  karena  menurut  [3] metode ini memiliki keunggulan antara lain fokus pada bobot-bobot nilai dalam kriteria dan  pemeringkatan  mudah  dilakukan. Sedangkan metode profile matching
memberikan  kebebasan  pengguna  dalam memberikan  persentase  pada  kriteria  yang diinginkan  sehingga  bisa  disesuaikan  oleh pengambil keputusan dan dapat mempercepat serta menyederhanakan
pengambilan  keputusan[4].  Berdasarkan penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan dengan  penilaian  karyawan  dan  promosi jabatan  bertujuan  untuk  memfasilitasi pengambilan  keputusan  dan  hasil  dari penelitian tersebut berupa rekomendasi yang menyediakan informasi dari kandidat peringkat  teratas  sampai  yang  terakhir [5][6]. Oleh karenanya tujuan dari penelitian ini yaitu membandingkan
metode weighted  product dan profile matching untuk promosi  jabatan  karyawan PT. XYZ agar diperoleh metode yang tepat menggunakan pendekatan confusion matrix .  Pada  dasarnya confusion  matrix sendiri digunakan sebagai pengukur kinerja suatu metode klasifikasi[7] . Hasil pengujian  menggunakan confusion  matrix akan diketahui seberapa akurat, presisi dan recall  dari  metode  yang  di  ujikan  dalam bentuk persentase.

## II TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Referensi Terdahulu Menurut  [8]  penggunaan profile matching dan ELECTRE dalam  pemberian rekomendasi  promosi  jabatan,  dengan berdasarkan  tingkah  laku,  pengetahuan umum, skill dasar  dan  kinerja.  Yang  belum dilakukan  pada  penelitian  sebelumnya adalah tidak menggunakan confusion matrix dalam  penentuan  metode,  maka  fokus penelitian disini hanya menggunakan
metode profile matching .
Vol. 7, No. 2, Desember 2022
Selanjutnya penelitian dari [9]
mengemukakan  bahwa  hasil  perbandingan metode  SAW  dan  WP  menggunakan hamming  distance yang  memperlihatkan perbedaan  yang  dekat  yaitu  78%  dan  80% didasarkan  pada  kuesioner  dari  beberapa responden.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka yang tidak dilakukan penelitian sebelumnya yaitu  tidak  menggunakan confusion  matrix di  penelitiannya,  sehingga  fokus  pada pengujian  terhadap  metode  WP  dan profile matching menggunakan confusion matrix. Kemudian penelitian dari [10]
menyatakan  bahwa  hasil  dari  pengujian metode profile  matching dan  TOPSIS menggunakan confusion matrix menyatakan bahwa  akurasi  TOPSIS  sebesar  80,96% sedangkan metode profile matching sebesar 92,5%. Maka berdasarkan referensi tersebut, maka  peneliti  menggunakan  hanya profile matching sebagai  pembanding  dengan metode WP sehingga  ini  menjadikan pembedanya.

## 2.2 Weighted Product
Metode  ini  mampu  menghasilkan rekomendasi  keputusan  lebih    objektif  dan tepat,  serta  efisien  dalam  melakukan perhitungan  karena  waktu  yang  diperlukan untuk menghasilkan rekomendasi keputusan lebih  singkat.  Adapun  tahapan  dalam metode Weighted Product untuk menentukan promosi jabatan
karyawan[11][12]  antara  lain:  penentuan kriteria- kriteria, mencocokkan rating setiap alternatif  dengan  setiap  kriteria,  penentuan bobot  dari  pengambil  keputusan  dari kriteria,  dan  melakukan  pengkalian  seluruh variabel  untuk  Ai  adalah  alternatif  ke-i dengan  bobot  pangkat  positif  sebagai variabel benefit dan negatif sebagai variabel biaya.
Preferensi dari alternatif yaitu:
1. Menentukan nilai bobot (W) 𝑊𝑗 = 𝑊𝑗 ∑ 𝑊𝑗 ............................... (1) 2. Selanjutnya tentukan Vektor S 𝑆 =   ∏ 𝑋𝑖𝑗𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 ..................... (2) 3. Kemudian yang terakhir yaitu menentukan nilai Vektor V 𝑉𝑗𝑛 = 𝑆𝑖 ∑ 𝑆𝑖 .............................(3) 2.3 Profile Matching Memiliki proses yang harus dibandingkan terlebih dahulu dengan standar  yang  ada  yang  dinamakan  proses gap,  semakin  kecil  nilai  pada  kesenjangan maka  kesempatan  agar  dikeromendasikan untuk di promosikan semakin besar [13].
Adapun tahapan dari profile matching antara lain: 1. Menetapkan kriteria,
2. Memetakan kesenjangan ( gap ), menggunakan: Gap =  Nilai  kriteria  –  Nilai  standar kompetensi  …………………………… (4)
3. Setelah  itu  memberikan  bobot  setiap
nilai kesenjangan ( gap )[14].
Tabel 1. Keterangan Bobot G ap Bobot Nilai Keterangan 0 6 Tidak ada selisih (kompetensi sesuai dengan yang dibutuhkan) 1 5,5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat/level -1 5 Kompetensi individu kekurangan 1 tingkat/level 2 4,5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat/level -2 4 Kompetensi individu kekurangan 2 tingkat/level 3 3,5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat/level -3 3 Kompetensi individu kekurangan 3 tingkat/level
Vol. 7, No. 2, Desember 2022
4 2,5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat/level -4 2 Kompetensi individu kekurangan 4 tingkat/level 5 1,5 Kompetensi individu kelebihan 5 tingkat/level -5 1 Kompetensi individu kekurangan 4 tingkat/level Sumber : [14] 4. Selanjutnya dihitung serta mengelompokkan  faktor  utama  dan kedua. Kemudian kelompokkan:
Core Factor:
NCF = ∑ NC ∑ IC ……………………...(5)
Secondary Factor :
NSF = ∑ NS ∑ IS ……………………..(6)
5. Kemudian hitung total nilai :
Dimana akan memberikan dampak dari
hasil  setiap  nilai.  Berikut  rumus  untuk memperoleh nilai total:
N= (𝑥)%NCF + (𝑥)%NSF ………...(7)
6. Terakhir  menghitung  hasil  akhir  dan
perankingan  didasarkan  pada  hasil perhitungan tertentu, dengan menggunakan: Ha= (x%)Nkp + (x%)Nki ………(8)

## 2.4 Confusion Matrix
Merupakan pemodelan klasifikasi dipergunakan  dalam  memperoleh  akurasi, presisi  dan recall yang  ditunjukkan  dalam satuan persen[15].
Tabel 2. Confusion  Matrix Kelas Prediksi 1 (+) 2 (-) Kelas Aktual Class 1 Aktual Positif True Positive False Negative Class 2 Aktual Negatif False Positive True Negative Sumber : [15] Rumus  perhitungan  akurasi,  presisi  dan recall: Akurasi = TP+TN TotalSampel 𝑥100% …...(9)
Presisi = TP TP+FP 𝑥100% ...............(10) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = TP TP+FN 𝑥100% .................(11)
Berdasarkan  penjelasan  sebelumnya kebaruan  dari  penelitian  ini  terletak  pada penggunaan  metode  yang  akan  digunakan untuk  perbandingan  berdasarkan  penelitian terdahulu  [8][9][16]  dan  pengujian  hasil metode menggunakan confusion matrix agar berbeda  dengan  penelitan  perbandingan metode sistem pendukung keputusan
sebelumnya [9][10][17] .

## III METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  peneltian  ini  menggunakan alur penelitian dibawah ini:

## Gambar 1
Alur Penelitian
Pada  gambar  1.  diatas  merupakan langkah  dalam  penelitian  yang  dilakukan. Pertama  perencanaan  merupakan  tahapan awal  yang  dilakukan  penulis  sebelum
melakukan penelitian, seperti merencanakan subjek,  objek  dan  kesesuaian  dengan permasalah  yang  akan  diberikan  solusi. Objek  penelitian  adalah  karyawan  pada PT.XYZ. Kedua mengumpulkan data dengan  cara  mewawancarai  pihak  terkait seperti    HRD  dan  karyawan  untuk mengetahui  permasalahan  ataupun  kendala mengenai  promosi  jabatan  karyawan  serta penentuan  kriteria  dan  bobot,  kemudian observasi,  dilakukan    dengan  melihat  dan mencermati tempat penelitian untuk mendapatkan  data  yang  dibutuhkan  yaitu data  karyawan,  dan  studi  pustaka  dengan mengumpulkan  data  yang  digunakan  dan dibutuhkan selama penelitian dengan menggunakan  referensi  jurnal,  buku,  dan internet  yang  yang  erat  kaitannya  dengan masalah promosi jabatan. Ketiga melakukan perhitungan  metode weighted  product dan profile  matching ,  kemudian  masing-masing hasil  dari  perangkingan  digunakan  dalam pengukuran  keakuratan,  ketepatan  dan pemanggilan  kembali.  Keempat  melakukan perhitungan dengan
menggunakan pendekatan confusion matrix . Kelima: Hasil merupakan  kesimpulan  dari  pengujian confusion  matrix yang  dilihat  dari  akurasi, presisi dan recall.

## IV HASIL DAN PEMBAHASAN
Penerapan  langkah  ketiga  yaitu melakukan  perhitungan  metode weighted product,  profile  matching dan  tahapan keempat  menggunakan confution  matrix untuk pengujian.
Perhitungan
metode weighted product ,  langkahnya  yaitu  menetapkan
kriteria ditentukan dari PT.XYZ:
Tabel 3. Data Kriteria No. Kriteria (Ci) Kategori Jenis Kriteria 1 Dapat Dipercaya Benefit Secondary 2 Kompeten Benefit Secondary 3 Harmonis Benefit Secondary 4 Loyal Benefit Secondary 5 Adaptif Benefit Secondary 6 Kolaboratif Benefit Secondary 7 Absensi Benefit Core 8 Produktivit as Benefit Core 9 Wawancara Benefit Secondary Sumber : Hasil Penelitian Selanjutnya  menentukan  alternatif, sumber dari PT.XYZ: Tabel 4. Data Alternatif Karyawan Kode Alternatif Nama A1 Khoerur Rochim A2 Dewi May Kurnia .. .. A20 Tria Widias Tuty Sumber : Hasil Penelitian Kemudian  penetuan  bobot  yang diperoleh dari PT.XYZ: Tabel 5. Bobot Preferensi Per Kriteria Kriteria (Cj) Keterangan Bobot C1. Dapat Dipercaya 16,67% C2. Kompeten 16,67% C3. Harmonis 16,67% C4. Loyal 16,67% C5. Adaptif 16,67% C6. Kolaboratif 16,67% C7. Absensi 30% C8. Produktivitas 50% C9. Wawancara 10% Sumber : Hasil Penelitian
Vol. 7, No. 2, Desember 2022
Pada  tahap  ini  dilakukan  perubahan bobot  yang  telah  ditentukan  dengan menggunakan persamaan (1) lalu mengalikan  semua  atribut  dari  biaya  dan keuntungan. ∑ 𝑊 = 1.000000000000000
Dari  perhitungan  didapat  hasil  perbaikan bobot  yang  nantinya  akan  dipergunakan dalam menghitung vektor S.
Tabel 6.
Perbaikan Bobot Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7  C8 C9 1 5 5 5 5 5 5 5 5 5 2 5 5 5 5 5 5 4 5 5 3 5 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 4 4 5 5 4 5 5 5 5 5 5 4 6 4 4 5 5 5 5 5 4 3 7 5 4 5 4 5 3 5 5 5 8 5 4 5 5 4 5 5 3 4 9 5 5 5 5 5 5 5 5 5 10 4 5 5 5 5 4 5 5 5 11 5 4 5 5 5 5 5 5 5 12 5 5 5 5 5 5 5 5 5 13 5 4 5 4 4 5 5 3 5 14 4 4 4 4 5 4 5 5 5 15 5 5 5 5 5 5 5 5 3 16 5 4 5 4 4 4 5 4 5 17 5 5 5 5 5 5 5 5 5 18 4 4 5 5 5 4 5 5 5 19 5 5 5 5 5 5 5 3 5 20 5 4 4 5 5 5 5 5 5 Sumber : Hasil Penelitian
Lalu  dilakukan  pengalian  kriteria  dan alternatif  dari  yang  telah  diperbaiki.  Untuk mencari  vektor  S  data  nilai  alternatif dipangkatkan dahulu kemudian dikali.
𝑆 1𝐾𝑜𝑚𝑝𝑒𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 = (5 0.9 )(5 0.9 )(5 0.9 )(5 0.9 )(5 0.9 )(5 0.9 ) = (1,15165 𝑥 1,15165 𝑥 …  𝑥 1,15165) = 2,332994944365900 𝑥 30% = 0,699898483309770
𝑆 1 = (5 0.16 )(5 0.26 )(5 0.05 ) = 2,143167953310320 ∑ 𝑆 1𝐾𝑜𝑚𝑝𝑒𝑡𝑒𝑛𝑠𝑖 +   𝑆 1 = 2,843066436620090
Untuk  alternatif  lainnya  dilakukan perhitungan yang sama.
Lagkah terakhir menentukan Vektor S yang merupakan hasil perangkingan.
Untuk  menentukan  peringkat  dari tiap-  tiap    jumlah  nilai  vektor  S  dibagi dengan  jumlah  keseluruhan  nilai  vector  S yang  ada  digunakan  nilai  Vektor  V  dengan rumus persamaan (3).
𝑉 1 = 2,843066436620090 54,684731935854600 = 0,051990132089429
Perhitungan  Vn,  dilakukan  dengan  rumus dan  perhitungan  yang  sama.Diperoleh  hasil
akhir  berupa  nilai  rangking  setiap  alternatif dari perhitungan vector V:
Tabel 7. Hasil Akhir Kode Nama Karyawan Vi Rank Alternat if 1 Khoerur Rochim 0.0519901 32089429 1 Alternat if 2 Dewi  May Kurnia 0.0519901 32089429 2 … … … .. Alternat if 15 Muhady Amdany 0.0451449 52008398 20 Sumber : Hasil Penelitian Perhitungan metode profile matching pada  langkah  awal  yaitu  penetapan  kriteria sama  seperti  pada  tabel  3,  selanjutnya dilakukan pemetaan gap antara nilai kriteria dengan nilai profil karyawan yang diharapkan  pada  sebuah  promosi  jabatan yang akan dilaksanakan Tabel 8. Pemetaan Gap Departeman Dan HRD Profil Yang Diharapkan C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 C 8 C 9 Departe men HRD Gap 3 3 3 3 3 3 5 4 2 (+) (-) (+) (-) Alternatif 1 2 2 2 2 2 2 0 1 3 12 0 4 0 Alternatif 2 2 2 2 2 2 2 0 0 3 12 0 3 0 ….. .. .. .. .. .. … .. .. .. .. .. .. .. Alternatif 20 2 1 1 2 2 2 0 1 3 10 0 4 0
Sumber : Hasil Penelitian
Kemudian diperoleh nilai bobot untuk masing-masing pegawai
Tabel 9. Perolehan Bobot Departemen dan HRD Bobot Nilai Gap Alternatif C1 C2 C3  C4 C5 C6  C8 C7 C9 1 4.5  4.5  4.5  4.5  4.5  4.5 6 5.5 3.5 2 4.5  4.5  4.5  4.5  4.5  4.5 6 6 3.5 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 20 4.5  5.5  5.5  4.5  4.5  4.5 6 5.5 3.5 Sumber : Hasil Penelitian

## Berikut ini adalah hasil perhitungannya
Tabel 10. Faktor Utama Dan Kedua Departemen serta HRD Alternatif NCF Departemen NSF Departemen NCF HRD NSFHRD 1 6.0000 4.5000 5.5000 3.5000 2 6.0000 4.5000 6.0000 3.5000 … … … … …
Sumber : Hasil Penelitian
Selanjutnya diperoleh nilai berikut: Tabel 11. Nilai Total Departemen Dan  HRD Alternatif Nilai Total Departemen Nilai Toal HRD Alternatif 1 5.5500 5.3000 Alternatif 2 5.5500 5.7500 … …. …. Alternatif 20 5.6500 5.3000 Sumber : Hasil Penelitian Hasil akhir perhitungan yaitu: Tabel 12. Hasil Akhir DD 70% N Departemen 30% N HRD Hasil Akhir 1 3.8850 1.5900 5.4750 2 3.1780 1.5900 4.7680 … … … … 20 2.3170 1.5900 3.9070 Sumber : Hasil Penelitian Dari  perhitungan  metode  Profile Matching hasil akhir alternatif A1 (Khoerur Rohim)  dengan  nilai  5.4750  mendapatkan nilai  tertinggi,  maka  dapat  di  prioritaskan karyawan tersebut. Selanjutnya dilakukan pengujian menggunakan  confusion  matrix  dari  hasil perangkingan Tabel 13. Metode Dengan Data Lapangan No Alternatif Perankingan Metode WP Perankingan Metode Profile Matching Perankingan Cara Manual 1 Khoerur Rochim 1 1 1 2 Muhammad Aqbar 13 3 13 3 Dedek Kurniawan 16 15 16 4 M. Ricki Alfajry 17 14 17 5 Ahmad Hadynata 8 8 8 6 Tria Widias Tuty 15 17 15 7 Edo Febriyan P 10 4 10 … …. .. .. .. 20 Ebim Nesty 6 7 6 Sumber : Hasil Penelitian Berikut  pengujian  metode  weighted product  dan  profile  matching:  Pengujian Weighted Product(WP)
Vol. 7, No. 2, Desember 2022
Tabel 14. Pengujian  Metode  Weighted Product Kelas Prediksi Dipromo sikan Tidak Dipromo sikan Kel as Akt ual Dipromo sikan 3 1 Tidak Dipromo sikan 0 16 Sumber : Hasil Penelitian
Pada  tabel  14  diatas  menjelaskan bahwa terdapat 3 orang yang dipromosikan, tidak sesuai dengan data hasil perangkingan weighted  product  yang  seharusnya  4  orang dan terdapat 16 orang yang tidak dipromosikan atau naik jabatan dan 1 orang termasuk dalam false negative. Akurasi = 3 + 16 20 𝑥100% = 95% Persisi = 3 3 + 0 𝑥100% = 100% 𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙  = 3 3 + 1 𝑥100% = 75%
Pengujian Metode Profile Matching : Dalam pengujian ini diperoleh  hanya 1  orang  yang  dipromosikan,  kemudian terdapat 2 orang pada termasuk dalam false negative dan  17  orang    yang  tidak dipromosikan.
Tabel 15. Pengujian  Metode  Profile Matching Kelas Prediksi Dipromos ikan Tidak Dipromos ikan Kela s Akt ual Dipromos ikan 1 2 Tidak Dipromos ikan 0 17 Sumber : Hasil Penelitian Akurasi = 1 + 17 20 𝑥100% = 90% Persisi = 1 1 + 0 𝑥100% = 100% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 1 1 + 2 𝑥100% = 33%
Perolehan nilai akurasi metode profile matching sebesar  90%  dikarenakan  hanya satu orang yang dipromosikan dari 20 orang karyawan yang dijadikan alternatif, selanjunya nilai presisi memiliki presentase 100%, selanjutnya nilai recall memiliki hasil
33% dikarenakan 2 orang memiliki ketidaksamaan  dengan  hasil  data  lapangan yang seharusnya
direkomendasikan.
Berdasarkan  hasil  perhitungan  akurasi diperoleh nilai 95% sebab 1 orang yang tidak dipromosikan, sedangkan presisi 100% serta recall 75%  dikarenakan  1  orang  yang memiliki  hasil  tidak  sama  dengan  keadaan sebenarnya dilapangan.
Maka penelitian ini memiliki keunikan  yaitu  penggunaan confusion matrik dalam menentukan metode
pendukung  keputusan  dan  penggunaan metode  yang  berbeda  dari  penelitian terdahulu  serta  penyelesaian  masalah  yang berbeda yaitu penentuan promosi karyawan
V KESIMPULAN
Berdasarkan perolehan hasil pengujian perbandingan dapat disimpulkan : 1. Dengan melakukan perbandingan antara  metode  pendukung  keputusan weighted product dan profile matching maka  dapat  diketahui  bahwa  metode WP yang tepat untuk digunakan dalam promosi jabatan karyawan di PT.XYZ.
2. Pengujian  hasil  metode  menggunakan confusion  matrix  nilai  uji  keakuratan sebesar  90%  untuk  metode  profile matching  sedangkan  WP  didapat  hasil akurasi sebesar 95%% dengan perolehan nilai akurasi tertinggi

## VI SARAN
Selanjutnya  menerapkan  metode  WP
kedalam  sistem  pendukung  keputusan promosi jabatan pada PT.XYZ

## VII DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  Safitri,  F.  T.  Waruwu,  and Mesran, “Berprestasi Dengan Menggunakan  Metode  Analytical Hieararchy  Process  (  Studi  Kasus : PT  .  Capella  Dinamik  Nusantara Takengon ),” Media Inform. Budidarma , vol. 1, no. 1, pp. 17–21, 2017.
[2] S.  Rahayu,  “Pengaruh  Promosi Jabatan  terhadap  Kinerja  Karyawan pada  PT.  Garuda  Metalindo,” J.
Kreat.    Pemasaran,  Sumberd.  Mns. dan Keuang. , vol. 5, no. 1, pp. 59–75,
2017.
[3] F.  Frieyadie,  “Penggunaan  Metode Profile  Matching  Untuk  Sistem Penunjang Keputusan Kenaikan Jabatan  Pada  Instansi  Pemerintah,” Paradig.  -  J.  Komput.  dan  Inform. , vol. 18, no. 2, pp. 75–80, 2016.
[4] I.  Ardhiyanto,  V.  Lusiana,  and  N.
Mariana,  “Implementasi  Metode  ( WP) Weighted Product Pada Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Karyawan  Terbaik  Di,” Proceeding SINTAK , vol. 3, pp. 101–105, 2019.
[5] I.  Fajarwati,  N.  S.  Fitriasari,  and  H. Siregar,  “Perbandingan  Metode Weighted  Product  (WP),  Weighted
Sum  Model  (WSM)  Dan  Multi Attribute  Utility  Theory  (MAUT)
Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Tenaga Kerja,” J.  Teor.
dan Apl. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 25–32, 2018.
[6] N.  Aminudin et  al. ,  “Weighted
Product  and  its  application  to measure  employee  performance,” Int. J. Eng. Technol. , vol. 7, no. 2.26
Special Issue  26, pp. 102–108, 2018. [7] R. P. A. Nugroho, Kusrini, and H. Al Fatta, “Analisis Perbandingan Metode  AHP  ,  TOPSIS  Dan  PT  . XYZ Comparative Analysis Of AHP ,  TOPSIS  And  AHP-  TOPSIS
Method  In  Initial  Selection  Stage  In PT . XYZ,” J. Voice Informatics , vol.
7, no. 2, pp. 67–78, 2018. [8] M. I. Nashrullah and F. R. , Gunawan Abdillah, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Rekomendasi Promosi Jabatan Menggunakan Metode Profile Matching Dan ELECTRE,” 2016, pp. 196–201.
[9] P.  M.  Kusumantara,  M.  Kustyani, and T. Ayu, “Pendukung Keputusan Pemilihan  Wedding  Organizer  Di
Surabaya,” vol. 3, pp. 19–24, 2019. [10] P.  B.  U.  Zul  Hisyam,  “Analisa perbandingan metode Profile Matching dan TOPSIS Dalam
Pemilihan  Ketua  OSIS,”  vol.  5,  pp. 60–66, 2019.
[11] S.  R.  Arifin  and  J.  C.  Mintamanis,
“Decision  Support  System  for Determining Thesis Supervisor using A Weighted Product (WP) Method,”
J. Online Inform. , vol. 3, no. 2, p. 80,
2019.
[12] S. Amelia, “Rancang Bangun Sistem
Penilaian Artikel Menggunakan
Metode  Weighted  Product  (Wp)  Pt
Pos  Indonesia  (Persero),” J.  Ilm.
Inform. , vol. 7, no. 02, p. 67, 2019.
[13] O.  Kartikasari  and  N.  Hidayat, “Implementasi Metode Profile Matching Dengan Weighted Product Pada Seleksi Staf Operator Komputer (  Studi  Kasus :  UPTD  Pendidikan
Kecamatan  Tambakboyo  Kabupaten Tuban Jawa Timur ),” vol. 1, no. 11,
2017. [14] D.  A.  Jakaria  and  E.  L.  Fazriani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Teladan Bagian
Pembina  Sentra  Dengan  Metode Pencocokan  Profil,” J.  Tek.  Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 31–40, 2017.
[15] B.  Firmanto,  H.  Soekotjo,  and  H. Suyono,  “Perbandingan  Kinerja Algoritma  Promethee  Dan  Topsis
Untuk  Pemilihan  Guru  Teladan,” J.
Penelit. Pendidik. IPA , vol. 2, no. 1,
2016.
[16] A. Y. Kungkung and R. H. Kiswanto,
“Analisa Perbandingan Metode
SAW , WP dan TOPSIS,” Konfrensi Nas. Sist. Inf. 2018 , pp. 8–9, 2018.
[17] E.  N.  Sejati  Purnomo,  S.  Widya Sihwi,  and  R.  Anggrainingsih, “Analisis Perbandingan Menggunakan Metode AHP, TOPSIS,  dan  AHP-TOPSIS  dalam Studi  Kasus  Sistem  Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Program  Akselerasi,” J.  Teknol.  Inf.
ITSmart , vol. 2, no. 1, p. 16, 2016.