JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 9 No. 1 Bulan April 2021                                                                                                                   p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## Implementasi Metode Naïve Bayes Untuk Menentukan Pegawai
Terbaik Di Universitas Mathla’ul Anwar Banten
Neli Nailul Wardah 1 , Ayu Mira Yunita 2 , Agung Sugiarto 3 , Robby Rizky 4
1,2,3,4 Sistem Informasi,Fakultas Teknologi dan Informatika, Universitas M atla’ul Anwar Banten. Jalan Raya Labuan km 23 Pandeglang, 4221
*robby_bae87@yahoo.com

## Abstrak
Permasalahan  yang  terjadi  pada  suatu  instansi  atau  lembaga  perkantoran  yaitu  tidak adilnya terkait menentukan pegawai terbaik. faktor lainya yaitu banyak naik pangkat bukan melalui kualitas atau prestasi pegawai tersebut melainkan dengan kedekatan emosional atau kekeluargaan nepotisme. Permasalahan klasik seperti ini harus segera diselesaikan,dikarnakan sulitnya menentukan kualitas pegawai yang baik, dengan perekrutan karyawan yang asal-asalan menjadikan kualitas pegawai yang sangat buruk sekali dan tidak professional.untuk  membantu  perusahaan  agar  dapat  berkembang  dengan  baik  perlunya SDM  yang  mumpuni  yang  dapat  membantu  perkembangan  perusahaan  tersebut,  maka  dari itu  di  butuhkan  sistem  yang  dapat  menentukan  kulaitas  pegawai  terbaik.tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  menentukan  pegawai  terbaik  dengan  cara  klasifikasi  dengan menggunakan  metode  naïve  bayes.metode  naive  bayes  merupakan  metode  klasifikasi  yang diyakini  dapat  menentukan  karyawan  terbaik  dengan  cara  klasifikasi.  Hasil  dari  penelitian ini yaitu dapat menentukan karyawan terbaik, dan mengurangi tingkat nepotisme. Dan hasil penelitian  ini  dapat  menentukan  calon  pegawai  baru,  jika  perekrutan  karyawan  dilakukan dengan  baik  maka  kualitas  karyawan  yang  diharapkan  oleh  perusahaan  dapat  dirasakan dengan  berkembangknya  perusahaan  nanti  yang  akan  di  jalankan.  Dengan  adanya perekrutan  seperti  ini  tidak  menutup  kemungkinan  perusahaan  yang  akan  di  jalankan  akan maju dengan pesatnya, dikarnakan akan meningkatkan kualitas karyawan tersebut dan akan bekerja  secara  professional  dan  akan  bekerja  dengan  hati,  dengan  adanya  sistem  ini memudahkan para HRD untuk rekrumen pegawai dapat di lakukan dengan mudah dan lebih professional. Maka sistem ini membantu para HRD dalam merekrut  calon pegawai, baik di dalam  lingkungan  universitas  atau  lingkungan  perusahaan  yang  ada  untuk  menciptakan karyawan yang unggul dan lebih professional di dalam bidangnya .
Kata kunci :  Implementasi, Naive Bayes, Pegawai Terbaik, Universitas M athla’ul Anwar Banten

## A. Pendahuluan
Permasalahan  yang  terjadi  di Universitas  Mathla’ul Anwar  Banten  yaitu  sulitnya menentukan  karyawan  terbaik,  permasalahan  tersebut  hingga  kini  belum  terpecahkan dikarnakan  tingginya  unsure  nepotisme  yang  ada  di  universitas  matlaulanwar  banten. Banyaknya  rotasi  pegawai  yang  dilakukan  suatu  lembaga  perusahaan,banyak  menuai konflik  yang  terjadi.  Konflik  yang  dimaksud  yaitu  salingnya  pegawai  dikarnakan menginginkan  suatu  posisi  yang  ada  pada  jabatan  tersebut.Dengan  demikian  membauat
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 9 No. 1 Bulan April 2021                                                                                                                   p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
suatu lingkungan yang sangat tidak kondusif terkait rivalitas tersebut (Anis A, dkk. 2018). Maka dari itu permasalahan tersebut dapat di selesaikan dengan menggunakan pendekatan naive bayes (Nurkhallam. 2019).
Persaingan  yang  terjadi  dikalangan  pegawai  yaitu  berupa  saingan  politis,  dimana saingan  ini  berupa  kedekatan  dengan  pimpinan  yang  nantinya  akan  menunjuk  suatu pegawai untuk mengisi posisi yang diinginkan tersebut. Dengan cara ini sangat tidak efektif dikarnakan  dengan  cara  politis  ini  kelayakan  pegawai  dalam  menentukan  kualitas  tidak teruji, dan kemampuan dalam mengemban jabatan tersebut tidak dapat dilakukan dengan jeli karna hanya di sukai oleh pimpinan like or dislike (Nurkhallam. 2019).
maka  dari  itu  beberapa  persen  perusahaan  memiliki  karyawan  yang  kurang  baik dikarnakan sistem rekrutmen yang kurang optimal. Rekrutmen yang kurang optimal akan berdampak  pada  suatu  perusahaan  maju  atau  dapat  berkembang  nya  suatu  perusahaan tersebut,maka  dari  itu  tak  heran  ketika  banya  perusaahaan  yang  tutup  dan  gulung  tikar dikarnakan  SDM  yang  ada  kurang  mumpuni  dan  kurang  baik  (Pauziah.  2017)  (Rizky  & Hakim. 2020).
Karyawan  yang  layak  untuk  naik  jabatan  yaitu  karyawan  yang  sudah  lolos  uji kelayakan  rekrument  melalui    standard  yang  sudah  ditetapkan,dan  tahapan  tahapan tersebut  dapat  menentukan  karyawan  terbaik  dengan  mendapatkanya  karyawan  terbaik maka karyawan tersebut layak untuk mendapatkan promosi jabatan dan mutasi ke bagian yang lebih baik lagi (Karyawan, dkk. 2020) (Yunita, dkk. 2020).
Jika  setiap  perusahaan  menerapkan  hal  ini  maka  perusahaan  tersebut  diyakini  akan berkembang dengan baik dan perusahaan pun tidak menutup kemungkinan akan maju dan berkembang  dan  dapat  bersaing  dengan  perusahaan  yang  lainya  dengan  media  pegawai yang baik dan mumpuni pada bidang nya(Nugroho, dkk. 2020) (Rizky, dkk. 2020).
Algoritma naïve bayes diyakini dapat seleksi kegiatan seleksi pegawai terbaik tersebut, dan  dapat  dilakukannya  proses  klasifikasi  yang  baik  dan  memunculkan  hasil  yang baik(Bayu Setyaji, dkk. 2006).
Univ ersitas  Mathla’ul  Anwar  B anten  salah  satu  universitas  terbesar  dikabupaten Pandeglang  yang  memiliki  jumlah  karyawan  yang  sangat  banyak  yang  membutuhkan sebuah  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  karyawan  terbaik,  agar universitas dapat berkembang dengan baik dan pesat (Asra. 2019) (Rizky, dkk. 2020).
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 9 No. 1 Bulan April 2021                                                                                                                   p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## B. Metode

## 1. Peninjauan Lapangan (Observasi)
Metode  ini  dilakukan  dengan  cara  mengamati  secara  langsung  mengenai  objek  dari penelitian yang sedang kita lakukan. Pengamatan yang sudah peneliti lakukan yaitu berupa pengamatan  mengenai  kegiatan-kegiatan  atau  aktivitas  yang  telah  dan  sedang  dilakukan berkaitan dengan Sistem Pakar ini.  Observasi ini  juga berguna untuk melengkapi  catatan- catatan yang telah diperoleh dari hasil wawancara.
2. Wawancara ( Interview )
Metode  dalam  pengumpulan  data  ini  peneliti  mengadakan  wawancara  langsung  dengan para  pimpinan  atau  bagian  umum  yang  berada  di  Universitas  Mathlaul  Anwar  Banten sebagai  pihak  yang  berkaitan  tentang  sistem    ini,  dan  juga  untuk  mendapatkan  data-data dan informasi yang dibutuhkan.
3. Kepustakaan
Teknik  yang  terakhir  yakni  dengan  cara  mempelajari,  meneliti,  serta  menelaah  berbagai literatur  dari  beragam  sumber  mulai  dari  buku-buku,  jurnal  ilmiah,  situs  internet  dan media-media lainnya yang berkaitan dengan penelitian yang dilakukan.

## A. Metode Pengembangan
Penelitian  ini  menggunakan  metode waterfall atau sequential  linear yang  pertama  kali dikembangkan oleh Winston Royce pada tahun 1970. Metode tersebut memiliki pendekatan yang  sistematis  dengan  menerapkan  daur  hidup  dalam  pengembangan  sistem  perangkat lunaknya (Maliki and Dangkua 2019).
Tahapan  metode  pengembangan  sistem waterfall akan  ditunjukkan  pada  gambar  1  di bawah ini:
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 9 No. 1 Bulan April 2021                                                                                                                   p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
B. Metode  Naïve  Bayes  merupakan  metode  penggolongan  berdasarkan  propabilitas sederhana  dan  dirancang  untuk  dipergunakan  dengan  asumsi  bahwa  antar  satu  kelas dengan kelas yang lain tidak saling tergantung (Zulkifli. 2017)

## C. Hasil dan Pembahasan
Proses untuk menentukan pegawai terbaik harus melalui beberapa perhitungan naive bayes yang sangat baik dan nantinya akan diterapkan pada sebuah sistem .
Tabel 1. Bobot Pegawai nama Jenis kelamin kehadiran kinerja atitude bobot keterangan Andrianto pria bagus bagus bagus 0,8 Tepat waktu Eva sutihat wanita bagus sedang sedang 0,6 Tepat waktu Deni pria sedang bagus bagus 0,5 Tepat waktu H.Sanusi pria bagus sedang bagus 0,4 Tepat waktu Masitoh wanita bagus sedang bagus 0,4 Tepat waktu Ewin wanita bagus bagus sedang 0,5 Tepat waktu Suryanah wanita sedang bagus sedang 0,5 Terlambat Ifat hanifah wanita bagus sedang sedang 0,4 Terlambat Heri julanto pria bagus bagus sedang 0,5 Tepat waktu Yati rohayati wanita Bagus bagus bagus 0,5 Terlambat Yana wanita bagus bagus bagus 0,4 terlambat Herlina wanita Sedang sedang sedang 0,5 Terlambat Wawat wanita bagus sedang sedang 0,6 Terlambat Gigin pria bagus bagus sedang 0,5 Terlambat Rukman pria sedang bagus bagus 0,6 Tepat waktu

## Menghitung probabilitas pegawai
1. Seperti dadu berapa kali kemunculan (Tepat Waktu) pada total data
7 item Total record pada label/class 15 item P|C = “Tepat Waktu”
= 7/15 = 0,4
P|C = “Terlambat” = 8/15 = 0,5
=0,4 * 0,5 = 0,2
Hitung kehadiran (Bagus) dengan keterangan (Tepat Waktu) Bagus|Tepat Waktu   = 4/7 =0,5
Bagus|Terlambat = 0/8 = 0 = 1/16 = 0,0625 = 0,5 * 0,0625 = 0,03125
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 9 No. 1 Bulan April 2021                                                                                                                   p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
Hitung kehadiran (Sedang) dengan keterangan (Tepat Waktu)
Bagus|Tepat Waktu  = 3/7 = 0,4
Bagus|Terlambat
= 3/8 = 0,375
= 0,4 * 0,375 =0,15
Hitung kehadiran (Buruk) dengan keterangan (Tepat Waktu)
Bagus|Tepat Waktu  = 0/7 = 0 Bagus|Terlambat = 5/8 = 0,625
= 1/14 = 0,0714 = 0,0714 * 0,625 = 0,044625
Hitung kinerja (Bagus) dengan keterangan (Tepat Waktu) Sedang|Tepat Waktu = 3/7 = 0,4
Sedang|Terlambat  = 1/8 = 0,125 = 0,4 * 0,125 = 0,05 Hitung kinerja (Sedang) dengan keterangan (Tepat Waktu) Sedang|Tepat Waktu = 4/7 = 0,5 Sedang|Terlambat  = 6/8 = 0,75 = 0,5 * 0,75 = 0,375
Hitung kinerja (Buruk) dengan keterangan (Tepat Waktu) Sedang|Tepat Waktu = 0/7 = 0 Sedang|Terlambat  = 1/8 = 0,125 = 1/14 = 0,0714 = 0,0714 * 0,125 = 0,008925
Hitung Prestasi (Bagus) dengan keterangan (Tepat Waktu)
Bagus|Tepat Waktu  = 5/7 = 0,7
Bagus|Terlambat
= 2/8 = 0,25
= 0,7 * 0,25 = 0,175
Hitung Prestasi (Sedang) dengan keterangan (Tepat Waktu)
Sedang|Tepat Waktu = 2/7 = 0,2 Sedang|Terlambat  = 6/8 = 0,75 = 0,2 * 0,75 = 0,15
Hitung prestasi (Buruk) dengan keterangan (Tepat Waktu)
Buruk|Tepat Waktu  = 0/7 = 0
Buruk|Terlambat = 0/8 = 0
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 9 No. 1 Bulan April 2021                                                                                                                   p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
= 1/14 = 0,0714 = 1/16 = 0,0625 = 0,0714 * 0,0625 =                 0,0044625
Hitung kehadiran (Bagus) dengan keterangan (Tepat Waktu) Bagus|Tepat Waktu  = 4/7 = 0,5
Bagus|Terlmabat
= 0/8 = 0
= 1/16 = 0,0625 = 0,5 * 0,0625 = 0,03125
Hitung kehadiran (Sedang) dengan keterangan (Tepat Waktu) Sedang|Tepat Waktu = 3/7 = 0,4 Sedang|Terlambat  = 3/8 = 0,375 = 0,4 * 0,375 = 0,15
Hitung kehadiran (Buruk) dengan keterangan (Tepat Waktu) Buruk|Tepat Waktu  = 0/7 = 0
Buruk|Terlambat = 5/8 = 0,625
= 1/14 = 0,0714
= 0,0714 * 0,625 = 0,046625
Hitung kinerja (Bagus) dengan keterangan (Tepat Waktu)
Bagus|Tepat Waktu  = 3/7 = 0,4
Bagus|Terlambat
= 1/8 = 0,125
= 0,4 * 0,125 = 0,05
Hitung kinerja (Sedang) dengan keterangan (Tepat Waktu)
Sedang|Tepat Waktu = 4/7 = 0,5 Sedang|Terlambat  = 6/8 = 0,75 = 0,5 * 0,75 = 0,375

## a. Menghitung Hasil Akhir Dari Perhitungan Naive Bayes
P=(Bobotpegawai)*(Bobotnilai)=(Hasil perkalian)/(Total)
= 0,2 * 0,2 = 0,04
= 0,04/0,3798 = 0,1053
P=(Bobotpegawai)*(Bobotnilai)=(Hasil perkalian)/(Total) = 0,03125 * 0,03125 = 0,001
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 9 No. 1 Bulan April 2021                                                                                                                   p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
= 0,001/0,3798 = 0,0026
P=(Bobotpegawai)*(Bobotnilai)=(Hasil  perkalian)/(Total) = 0,15 * 0,15 = 0,225. = 0,225/0,3798 = 0,0592 P=(Bobotpegawai)*(Bobotnilai)=(Hasil perkalian)/(Total) = 0,044625 * 0,044625 = 0,002 = 0,002/0,3798 = 0,0052 P=(Bobotpegawai)*(Bobotnilai)=(Hasil perkalian)/(Total) = 0,05 * 0,05 = 0,0025 = 0,0025/0,3798 = 0,0066 P=(Bobotpegawai)*(Bobotnilai)=(Hasil perkalian)/(Total) = 0,375 * 0,375 = 0,1406 = 0,1406/0,3798 = 0,3703 P=(Bobotpegawai)*(Bobotnilai)=(Hasil perkalian)/(Total) = 0,008925 * 0,008925 = 0,0001 = 0,0001/0,3798 = 0,0002 P=(Bobotpegawai)*(Bobotnilai)=(Hasil perkalian)/(Total) = 0,175 * 0,175 = 0,0306 = 0,0306/0,3798 = 0,0806 P=(Bobotpegawai)*(Bobotnilai)=(Hasil perkalian)/(Total) = 0,15 * 0,15 = 0,0225 = 0,225/0,3798 = 0,0592 P=(Bobotpegawai)*(Bobotnilai)=(Hasil perkalian)/(Total) = 0,0044625 * 0,0044625 = 0 = 0,/0,3798 = 0,0001 P=(Bobotpegawai)*(Bobotnilai)=(Hasil perkalian)/(Total) = 0,3 * 0,3 = 0,09 = 0,09/0,3798 = 0,237 P=(Bobotpegawai)*(Bobotnilai)=(Hasil perkalian)/(Total) = 0,03125 * 0,03125 = 0,001 = 0,001/0,3798 = 0,0026 P=(Bobotpegawai)*(Bobotnilai)=(Hasil perkalian)/(Total) = 0,15 * 0,15 = 0,0225
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 9 No. 1 Bulan April 2021                                                                                                                   p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
= 0,0225/0,3798 = 0,0592
P=(Bobotpegawai)*(Bobotnilai)=(Hasil perkalian)/(Total) = 0,044625 * 0,044625 = 0,002 = 0,002/0,3798 = 0,0052 P=(Bobotpegawai)*(Bobotnilai)=(Hasil perkalian)/(Total) = 0,05 * 0,05 = 0,0025 = 0,0025/0,3798 = 0,0066

## Gambar 2. Halaman Daftar Pegawai
Berdasarkan gambar 2, menunjukan nama nama pegawai sebagai data awal yang nantinya akan di olah, dan nama nama tersebut yang akan di kompetisikan untuk mencari karyawan terbaik dari penilaian dari beberapa kriteria.
Gambar 3. Hasil Perhitungan Mencari Bobot
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 9 No. 1 Bulan April 2021                                                                                                                   p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang
Gambar 3 menunjukan hasil dari kriteria kehadiran, kinerja, attitude dan pemberian bobot untuk perhitungan dengan algoritma naive bayes agar perhitungan mendapatkan hasil yang maksimal.

## Gambar 4. Hasil Akhir Perhitungan Naive Bayes
Gambar 4 menunjukan hasil  dari  perhitungan naïve bayes dengan menggabungkan bobot dan  kriteria  perhitungan  yang  akhirnya  mendapatkan  sebuah  nilai  hasil  yang  nantinya sebagai  rujukan  untuk  menentukan  karyawan  terbaik  di  Universitas  Mathlaul ’ anwar Banten.

## D. Kesimpulan
Berdasarkan  permasalahan  yang  ada  yaitu  sulitnya  menentukan  karyawan  terbaik  di Universitas  Mathlaul ’ anwar  Banten,  maka  terjawablah  dengan  adanya  sistem  ini,  dengan cara  menentukan  beberapa  kriteria  dan  pemberian  bobot  yang  nantinya  di  olah  oleh algoritma  naive  bayes  yang  memberikan  hasil  penilaian  untuk  rujukan  sebagai  karyawan terbaik.  adanya  sistem  dengan  algoritma  naïve  bayes  akan  mempermudah  dalam  seleksi pegawai dan mempermudah HRD yang betugas, maka dari itu kesimpulan pada penelitian ini  terselesaikan  permasalahan  klasik  yang  selama  ini  menjadi  permasalahan  utama  dan belum terpecahkan dan dapat digunakan pada Universitas untuk merekrut calon karyawan.
JUTIS (Jurnal Teknik Informatika Unis) Vol. 9 No. 1 Bulan April 2021                                                                                                                   p-ISSN: 2252-5351 Program Studi Teknik Informatika – Fakultas Teknik
e-ISSN: 2656-0860
Universitas Islam Syekh-Yusuf Tangerang

## Daftar Pustaka
Algoritma, C, K- nn D A N Naïve, and Bayes Berbasis. 2019. “Komparasi Analisis Penerimaan Karyawan Menggunakan.” (November): 519– 25. Anis A Trisnani1, Dede U Anwar1, Wulan Ramadhani1, Monica M Manurung2, Andysah P
U Siahaan3. 2018. “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Berprestasi Menerapkan Metode Vise Kriterijumska Optimizajica I Kompromisno Resenje (VIKOR).” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer) Vol. 5 No.(2): 85 – 90. https://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/jurikom/article/download/608/577.
Asra, Taufik. 2019. “Komparasi Algoritma C4.5, K -NN Dan Naïve Bayes Dalam Penerimaan Karyawan Menggunakan PSO  Pada PT. XYZ.” Indonesian Journal on Software Engineering (IJSE) 5(2): 71 – 79.
Karyawan, Kinerja, Pada Pt, and Pelita Wira. 2020. “Analisis Dan Penerapan Algoritma Naive Bayes Untuk Evaluasi.” 2(1): 53– 68.
Maliki, Ona, and Fandi Dangkua. 2019. “Sistem Pakar Tipe Perumahan Menggunak an Metode Forward Chaining.” Jurnal Informatika Upgris 4(2): 150 – 57. Nugroho, Agung, and Agus Safarudin. 2020. “SIGMA - Jurnal Teknologi Pelita Bangsa SIGMA - Jurnal Teknologi Pelita Bangsa.” 10(September): 150– 54.
Nurkhallam, Ifran. 2019. “Penerapan Algor itma Weighted Product Untuk Penentuan Pegawai Terbaik Badan LITBANG.” : 53– 59.
Pauziah, Ulfa. 2017. “Analisis Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode
Algoritma Naive Bayes (Studi Kasus PT. XYZ).” Prosiding Diskusi Panel Pendidikan “Menjadi Guru Pembelajar” 1(1): 94 – 102.
Rizky, Robby, Taufik Hidayat, Asep Hardianto, and Zaenal Hakim. 2020. “Penerapa Metode Fuzzy Sugeno Untuk Pengukuran Keakuratan Jarak Pada Pintu Otomatis Di CV Bejo Perkasa.” 05: 33– 42.
Rizky, Robby, Mohammad Ridwan, and Zaenal Hakim. 2020. “Implementasi Metode Forward Chaining Untuk Diagnosa Penyakit Covid 19 Di Rsud Berkah Pandeglang Banten.” Jurnal Teknologi Informasi 4(1): 1 – 4. Yunita , Ayu Mira et al. 2020. “Water Level Measurements at the Cikupa Pandeglang Bantendam Using Fuzzy Sugenowith Microcontroler- Based Ultrasonik Sensor.” Journal of Physics: Conference Series 1477(5). Nurkhallam, I. (2019). Penerapan Algoritma Weighted Product untuk Penentuan Pegawai Terbaik Badan LITBANG . 53 – 59.
Rizky, R. R., & Hakim, Z. H. (2020). Sistem Pakar Menentukan Penyakit Hipertensi Pada Ibu Hamil Di RSUD Adjidarmo Rangkasbitung Provinsi Banten. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer) , 9 (1), 30. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v9i1.781 Zulkifli, S. (2017). Decision Support System Pemberian Bonus Tahunan Pada Karyawan Berdasarkan Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Study Kasus : Stmik Pringsewu). Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) , 7 (0), 67 – 73. http://ojs.stmikpringsewu.ac.id/index.php/JurnalTam/article/view/74/74