Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 18- 24                                                                                E ISSN : 2722-2713

## IMPLEMENTASI METODE WEIGHTED PRODUCT UNTUK PEMBERIAN BONUS KARYAWAN
Dayat Subekti 1) , Arief Ikhwan Wicaksono 2) , Agung Permana Mukti 3) , Dimas Rully Azzuhry 4) 1,3,4 Informatika, Fakultas Teknik dan Teknologi Industri, Universitas Jenderal Achmad Yani, Yogyakarta
2 Teknolofi Informasi, Fakultas Teknik dan Teknologi Industri, Universitas Jenderal Achmad Yani, Yogyakarta Co Responden Email: dayat.subekti@gmail.com
Article history Received   21 Aug 2023 Revised    20 Sep 2023 Accepted  14 Dec 2023 Available online 27 Jan 2024

## Keywords
Weighted Product Employee Python Mysql
Waterfall

## Abstract
Giving bonuses to workers is an accomplishment that goes above and beyond the goal;  it  can  raise  productivity  levels  across  the  board  for  those  involved. Employees  frequently  complain  to  business  owners  about  differences  in  bonus calculations; these inaccuracies are frequently the result of incomplete data that was used to calculate and record data. The goal of this research is to apply the weighted product method algorithm to the decision support system for employee bonus distribution in order to promptly solve difficulties that arise. The MYSQL database, Django Framework, and Python programming language were used in the construction of the system. The weighted product method and the waterfall method are the two approaches used by the research road. The weighted product approach is used to determine bonuses, while the waterfall method is used for the phases of system development that include analysis, design, implementation, and testing.  The  study's  findings  will  assist  the  finance  department  and  business owners in organising data using preset criteria and performing calculations using the weighted product method to make employee bonus decisions easier.
Riwayat
Diterima 21 Agu 2023
Revisi 20 Seo 2023
Disetujui 14 Des 2023 Terbit 27 Jan 2024

## Kata Kunci
Weighted Product
Karyawan Python Mysql
Waterfall

## Abstrak
Bonus karyawan dianggap sebagai pencapaian yang dikerjakan dengan baik dan pencapaian  target;  oleh  karena  itu,  pemilik  bisnis  sering  menerima  keluhan  dari karyawan karena ketidaksesuaian dalam menentukan pemberian bonus; selain itu, kesalahan  dalam  perhitungan  dan  pencatatan  data  yang  diperoleh  sering  terjadi karena  data  yang  diterima  masih  sangat  mentah.  Dalam  sistem  pendukung keputusan pemberian bonus karyawan, algoritma metode berat produk digunakan untuk menyelesaikan masalah yang terjadi secara cepat. Sistem ini menggunakan bahasa pemrograman PYTHON, Framework Django, dan database MYSQL. Jalan penelitian  menggunakan  2  metode  yaitu  metode  waterfall  dan  metode  weighted product.  Metode  waterfall  untuk  tahapan  pengembangan  sistem  yang  terdiri  dari analisis, desain, implementasi, dan pengujian sedangkan metode weighted product untuk perhitungan pemberian bonus. Hasil penelitian akan membantu pemilik usaha dan bagian keuangan mencatat data secara terstruktur sesuai dengan kriteria dan perhitungan yang sudah ditentukan.
PENDAHULUAN Teknologi di Indonesia semakin berkembang  dengan  pesat,  bahkan  semua industri  telah  mengikuti  kemajuan  teknologi, mulai  dengan  memasarkan  produk  melalui social  media  dan  menggunakan  aplikasi  e- commerce.  Komputer  selalu  memiliki  banyak kegunaan,  salah  satunya  adalah  membuat proses  pengolahan  data  lebih  mudah,  yang memungkinkan  penyelesaian  tugas  dengan
cepat dan efektif (Sianipar et al., 2020). Untuk mendorong  penjualan  untuk  meningkatkan kinerja mereka, perusahaan memberikan bonus kepada  penjualan.  Penjual  yang  berprestasi hanya  dapat  mendapatkan  bonus,  sehingga mendorong  penjualan  untuk  menunjukkan kinerja  yang  baik  dan  berprestasi,  yang meningkatkan kinerja dan loyalitas (Agustina et al., 2021)(Harapan & Bandung, 2019).
Agar tetap kompetitif, perusahaan membutuhkan  karyawan  yang  berkualitas tinggi.  Di  sisi  lain,  karyawan  memerlukan umpan balik atas kinerja mereka untuk menjadi dasar  untuk  tindakan  yang  akan  datang(Putri Astari et al., 2018).
Usaha  kuliner  Pakdhe  Pri  adalah  toko aneka  makanan  ringan  dan  kue  kering  yang berlokasi di Jalan Belimbing 3 No.47 Perumnas 1 Kranji Bekasi Barat. Sistem yang terkomputerisasi  di  industri  kuliner  akan membantu  bisnis  untuk  bersaing  lebih  baik  di era  pasar  global  saat  ini.  Sistem  Pendukung Keputusan  adalah  suatu  sitem  informasi manajemen  yang  membantu  mereka  membuat keputusan  tentang  masalah  semi-struktural. Tujuannya adalah untuk mendorong karyawan untuk  meningkatkan  prestasi  kerjanya(Silvi Lestari,  2023).  Pemakai  dapat  menggunakan berbagai alternatif  yang  dibuat  oleh  sistem  ini (Yudistira  &  Sari,  2020).  Sistem  Pendukung Keputusan  adalah  suatu  proses  pendekatan untuk  pemilihan  alternatif  dalam  pengambilan keputusan  untuk  pemecahan  masalah  pada suatu  perusahaan  atau  organisasi  dengan menggunakan metode-metode yang ada dalam sistem pendukung keputusan(Yudistira & Sari, 2020)(Editioi  Efraim  Turban  Jay  Aronson  & Liang, 2005)(Turban, 2005).
Berbagai  pihak,  terutama  perusahaan, menggunakan  sistem  pendukung  keputusan untuk  memastikan  bisnis  perusahaan  tetap berjalan di masa depan. Bonus didasarkan pada standar yang
ditentukan
oleh perusahaan.(Wahyuni  et  al.,  2021)(Marwati  et al.,  2022).  Sistem  pendukung  keputusan  tidak berfungsi sebagai alat pengambilan keputusan; sebaliknya,  mereka  membantu  pengambil keputusan  dengan  melengkapi  mereka  dengan informasi  yang  relevan  dari  data  yang  telah diolah  untuk  membuat  keputusan  tentang suatum masalah dengan lebih cepat dan akurat (Dedi Candro Parulian Sinaga et al., 2020). Keputusan  untuk  memberikan  bonus kepada  karyawan  toko  aneka  makanan  ringan dan  kue  kering  Pakdhe  Pri  dibuat  dengan menggunakan  sistem  pendukung  keputusan dalam penelitian ini. Salah satu metode dalam kategori  Decision  Making  Fuzzy  Multiple Attribute (FMADM) adalah Weighted Product Method,  yang  menghubungkan  rating  atribut pada setiap
kriteria
melalui
perkalian(Muslihudin et al., 2018).
Metode SAW menjumlahkan bobot dati nilai kinerja setiap alternatif pada semua atribut, tetapi metode Weight Product (WA) menghubungkan nilai atribut dengan perkalian, di mana nilai setiap atribut harus dipangkatkan dengan  bobot  atribut  yang  bersangkutan(Gani et al., 2019). Metode Weighted Product  sangat tepat untuk menentukan pemberian bonus pada karyawan  karena  hasil  dari  metode  ini mengurutkan  peringkat  ataupun  perangkingan yang  dapat  membantu  dengan  cepat  dalam menentukan pemberian bonus, bahkan metode ini  juga  metode  yang  sederhana  dan  relatif singkat dibandingkan metode lain.
Bonus  karyawan  dianggap  sebagai pencapaian  yang  dikerjakan  dengan  baik  dan pencapaian  target.  Memberikan  bonus  kepada karyawan  dapat  meningkatkan  kinerja  setiap karyawan dan memungkinkan penilaian kinerja SDM  untuk  meningkatkan  kualitas  dan kepuasan  karyawan  sehingga  mereka  dapat bekerja lebih baik(Noor Kamala Sari, 2020).
Perusahaan  memberikan  bonus  kepada karyawan  sebagai  bentuk  penghargaan  untuk meningkatkan semangat mereka untuk bekerja, loyalitas  mereka  terhadap  perusahaan,  dan kesejahteraan mereka secara keseluruhan(Magdalena & Prihatini, 2021).
Dalam  perhitungan  pemberian  bonus masih  menggunakan  Microsoft  Excel  dalam menilai karyawan sehingga apabila salah dalam mengimputkan  data  menyebabkab  duplikasi pada data yang menyebabkan kesalahan dalam perekapan data.

## METODE PENELITIAN
Bahan penelitian terdiri dari sistem operasi Windows, bahasa pemrograman Python, framework  Django,  basis  data  MYSQL,  dan wawancara  dan  penelitian  literatur.  Jalan penelitian  menggunakan  dua  metode:  metode Waterfall  dan  metode  Weighted  Product Metode  Waterfall  berfungsi  untuk  tahapan pengembangan sistem yang mencakup analisis, desain,  implementasi,  dan  pengujian.  Metode produk  berat  berfungsi  untuk  perhitungan bonus..  Sedangkan  untuk  alur  proses  bisnis dapat dilihat gambar 1.

## Gambar 1.  Proses bisnis pembuatan apliksi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  berbasis  web  ini  menggunakan template  bootstrap  dan  menggunakan  bahasa pemrograman web Python, Framework Django, dan  MySQL  sebagai  databasenya.  Algoritma pengukuran  produk  adalah  algoritma  yang dapat  digunakan  untuk  menganalisis  atau menghitung produk terbaik dengan menggunakan  kriteria  yang  tepat  untuk menentukan  produk  terbaik.  Parameter  yang digunakan termasuk jumlah penjualan,
ketersediaan  pasar,  daya  saing,  spesifikasi kekhasan,  dan  ketersediaan  bahan  baku(Kiki Ammarta, 2018).
Algoritma yang digunakan untuk menghitung  hasilnya  adalah  algoritma  yang dikenal sebagai algoritma pengukuran produk. Sistem ini memiliki dua pengguna: admin dan pemilik  (pemilik).  Admin  memiliki  hak  akses penuh  ke  sistem,  yang  memungkinkannya untuk mengontrol sepenuhnya. Pemilik
(pemilik) hanya dapat melihat hasil laporan dan mengelola data kriteria. Dengan adanya sistem pendukung keputusan pemberian bonus karyawan ini akan lebih  memudahkan  untuk  memilih  karyawan yang  mendapatkan  bonus  sesuai  yang  mereka capai.  Sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat mempermudah  setiap  proses  pemberian  bonus karena prosesnya tidak lagi menggunakan excel yang  begitu  rumit  menghitung  secara  manual pada setiap karyawan yang bekerja karena akan menghabiskan  banyak  waktu  dalam  proses pemberian bonus dan gaji.
Berikut  adalah  langkah-langkah  dalam proses  perhitungan  menggunakan  metode Weighted Product:
1. Menentukan Kriteria Dalam  analisis  data  ini,  lima  kriteria digunakan weighted product meliputi: absensi, kedisiplinan, tujuan, waktu kerja, dan perilaku. Tabel  1  menunjukkan  bobot  yang  sudah ditentukan untuk masing-masing kriteria. Tabel 1. Data Kriteria Kriteria Bobot Absensi 3 Kedisiplinan 5 Target 4 Lama Bekerja 5 Perilaku 4
Pada  tabel  data  kriteria  yang  sudah ditentukan memiliki subkriteria yang berfungsi untuk membantu pemberian nilai pada masing- masing  kriteria  untuk  mendukung  data karyawan.  Adapun  tabel  sub  kriteria  adalah sebagai berikut:
Tabel 2. Sub Kriteria Absensi Sub kriteria Absensi Nilai 1 – 10 Kehadiran 35 11 – 17 Kehadiran 60 18 – 26 Kehadiran 100 Tabel 3. Sub kriteria Kedisiplinan Sub kriteria Kedisiplinan Nilai Sangat Buruk 20 Buruk 40 Cukup Baik 60 Baik 80 Sangat Baik 100 Tabel 4. Sub kriteria Target Sub kriteria Target Nilai Sangat kurang dari target 30 Kurang dari target 60 Sesuai target 80 Melebihi Target 100 Tabel 5. Sub Kriteria Lama Bekerja Sub kriteria Lama Bekerja Nilai 1 bulan s / d 1 tahun 20
≥ 1 tahun s / d 2 tahun 40 ≥ 2 tahun 60 ≥ 4 tahun 80 ≥ 5 tahun 100
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 18- 24                                                                                E ISSN : 2722-2713
Tabel 6. Sub Kriteria Lama Perilaku Sub kriteria Perilaku Nilai Buruk 25 Cukup Baik 50 Baik 75 Sangat Baik 100

## 2. Menentukan nilai rating kecocokan.
Rating  kecocokan  diperoleh  dari  data karyawan  yang  telah  diubah  menjadi  angka berdasarkan  kriteria.  Tabel  7  data  penilaian karyawan  menggunakan  5  data  karyawan sebagai  contoh  untuk  menentukan  nilai  rating kecocokan saat ini.
Tabel 7. Data Penilaian Karyawan Nama Karya wan Abse nsi Kedisipli nan Targ et Lama Beke rja Perila ku Afrizal 100 80 50 60 80 Aldi 86 75 100 100 80 Ravi 76 60 60 30 90 Vicky 90 90 90 30 75 Wardi 100 85 100 30 80

## 3. Normalisasi atau perbaikan bobot
Pada tabel.1 Data Kriteria dimana didalam
tabel  tersebut  ada  nilai  bobot  yang  sudah ditentukan,  nilai  bobot  kriteria  yang  sudah ditentukan  akan  dijumlahkan  terlebih  dahulu sebelum  akan  dinormalisasikan  dengan  cara ditambahkan  dari  setiap  nilai  bobot  pada kriteria, seperti dibawah ini:
Vektor bobot = [3+5+4+5+4] = 21
Bobot  yang  telah  dijumlahkan  kemudian  akan di normalisasikan sesuai rumus
Berikut  perhitungan  untuk  menormalisasikan bobot: Absensi = 3 3+5+4+5+4 = 0,142857143 Kedisiplinan = 5 3+5+4+5+4 = 0,238095238 Target = 4 3+5+4+5+4 = 0,19047619 Lama bekerja  = 5 3+5+4+5+4 = 0,238095238 Perilaku = 4 3+5+4+5+4 = 0,19047619 4. Menghitung  nilai  preferensi  alternatif vector S Setelah nilai bobot telah
dinormalisasikan,  kita  perlu  mencari  nilai
vektor  S  dari  nilai  alternatif  yang  telah ditentukan,  dipangkatkan  dengan  nilai  bobot yang telah dinormalisasikan. Selanjutnya, hasil dari setiap atribut dikalikan untuk menghasilkan  nilai  vektor  S,  menggunakan formula sebagai berikut :
Dibawah  ini  akan  dijelaskan  perhitungan  nilai vektor S, sebagai berikut:
S afrizal = (100 0,142857143 ) (80 0,238095238 ) (60 0,19047619 ) (50 0,238095238 ) (80 0,19047619 ) = 70,51913 S aldi = (86 0,142857143 ) (75 0,238095238 ) (100 0,19047619 ) (100 0,238095238 ) (80 0, 19047619 ) = 87,58632 S ravi = (76 0,142857143 ) (60 0,238095238 ) (30 0,19047619 ) (60 0,238095238 ) (90 0,19047619 ) = 56,844007 S vicky = (90 0,142857143 ) (90 0,238095238 ) (30 0,19047619 ) (90 0,238095238 ) (875 0,19047619 ) = 66,920637 S wardi = (100 0,142857143 ) (85 0,238095238 ) (100 0,19047619 ) (30 0,238095238 ) (80 0,19047619 )
= 69,22150
5. Menghitung  nilai  preferensi  alternatif vector V
Nilai  vektor  S  untuk  setiap  fitur  telah ditemukan. Langkah berikutnya adalah menemukan  nilai  vektor  V,  yang  diambil  dari nilai  vektor  S  untuk  setiap  fitur,  kemudian dibagi  dengan  jumlah  nilai  vektor  S  secara keseluruhan.  Rumus  yang  digunakan  untuk menghitung nilai prerefensi adalah :
Berikut  ini  perhitungan  untuk  mencari  nilai vektor V: S afrizal = 70,51913 70,51913+87,58632+56,844007+66,920637+69,22150 = 0,200857 S aldi = 87,58632 70,51913+87,58632+56,844007+66,920637+69,22150 = 0,249469 S ravi =
56,844007 70,51913+87,58632+56,844007+66,920637+69,22150
= 0,161906
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 18- 24                                                                                E ISSN : 2722-2713
S vicky =
66,920637
70,51913+87,58632+56,844007+66,920637+69,22150 = 0,190607 S wardi = 69,22150 70,51913+87,58632+56,844007+66,920637+69,22150
= 0,197161 Tabel 8. Hasil Akhir Perhitungan Nama Karyawan S i V i Afrizal 70,51913 0,200857 Aldi 87,58632 0,249469 Ravi 56,844007 0,161906 Vicky 66,920637 0,190607 Wardi 69,22150 0,197161
Pada  tabel  8.  hasil  akhir  perhitungan  bisa diketahui  bahwa  karyawan  yang  mendapatkan bonus yang pertama yaitu Aldi, kedua Afrizal, ketiga Wardi, keempat Vicky dan yang terakhir Ravi.

## IMPLEMENTASI DESAIN INTERFACE
a. Halaman Login
Pada  halaman  login  ini,  sistem  akan menampilkan form untuk mengisikan username dan password yang sudah dimasukkan, dan jika login  berhasil,  halaman  dashboard  akan ditampilkan.  Tampilannya  dapat  dilihat  pada gambar 2.
Gambar 2. Halaman Login
b. Halaman Data Karyawan
Pada  halaman  ini  menampilkan  data  tabel karyawan  yang  telah  diinputkan,  di  data karyawan  ini  juga  ada  bagian  pekerjaan  dan nomor  telepon  untuk  memudahkan  pencarian data dan dihalaman ini juga bisa menambahkan data,  mengedit  data  dan  menghapus  data karyawan, dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Halaman Data Karyawan
c. Halaman Kriteria Pada halaman ini menampilkan tabel data kriteria,  simbol  dan  bobot  kriteria  yang  telah diinputkan  dan  dihalaman  ini  bisa  mengedit kriteria  dan  nilai  bobot  tersebut,  dapat  dilihat pada gambar 4. Halaman Data Kriteria
Gambar 4. Halaman Data Kriteria
d. Halaman Penilaian SPK Penerima Bonus Halaman ini menampilkan tabel penilaian karyawan  yang  dimasukkan  berdasarkan  nilai kriteria untuk masing-masing karyawan. Admin  juga  dapat  menambah,  mengubah,  dan menghapus  data  di  halaman  ini.  Dapat  dilihat pada  gambar  5.  Halaman  Penilaian  Spk pemberian bonus.
Gambar 5. Halaman Penilaian Spk pemberian bonus

## PENGUJIAN SISTEM
Pengujian sistem ini menggunakan blackbox testing dengan jenis functional testing berfokus  pada  pengujian  dengan  cara  menguji setiap  fitur  dengan  lebih  spesifik  agar pengembang  sistem  dapat  mengetahui  apakah
Tangerang, Januari 2024, Vol 8 No.1, pp 18- 24                                                                                E ISSN : 2722-2713
program yang dibuat telah memenuhi persyaratan fungsional sistem atau tidak. Tabel 9. Pengujian Fungsi Login Fungsi Skenario Hasil yang diharapkan Keteran gan Login Memasukan username  dan password Berhasil  masuk sistem Berhasil Login Memasukan username  dan password Gagal login karena salah password atau username Berhasil Logout Mengklik Logout Berhasil akan keluar dari sistem dan kembali ke tampilan login Berhasil Tabel 10. Pengujian Fungsi Login Fungsi Skenario Hasil yang diharapka n Keteranga n Data Karyawan Mengklik menu data karyawan Tampilkan data karyawan Berhasil Input data karyawan Mengklik input data karyawan untuk tambah data baru Berhasil data ditambahka n Berhasil Edit data karyawan Mengklik edit data karyawan untuk mengedit data lama yang ingin diubah Berhasil data diubah Berhasil Hapus data karyawan Mengklik hapus data karyawan maka data karyawan akan terhapus Berhasil data dihapus Berhasil Tabel 11. Pengujian Data Kriteria Fungsi Skenario Hasil yang diharapka n Keterang an Data Kriteria Mengklik menu data kriteria karyawan Tampilkan data kriteria Berhasil Edit data kriteria Mengklik edit data kriteria untuk mengedit data lama yang ingin diubah Berhasil data diubah Berhasil

## Tabel 12. Pengujian Funsi Penilaian Karyawan
Fungsi Skenario Hasil yang diharapkan Keterangan Penilaian Spk weighted product Mengklik menu Spk weighted product Menampilkan halaman penilaian Spk weighted product Berhasil
Edit nilai Spk weighted product Mengklik edit  data nilai karyawan Berhasil  nilai teredit Berhasil

## KESIMPULAN
Untuk  mendukung  keputusan  tentang pemberian
bonus karyawan, sistem menggunakan  metode  perhitungan  weighted product  dengan  data  yang  dikumpulkan  dari standar  yang  dibuat,  seperti  lama  bekerja, absensi,  kedisiplinan,  target  dan  perilaku berhasil  dibuat  dengan  aplikasi  berbasis  web. Kelebihan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk kasus  dan  obyek  penelitian  sudah  tepat  dan menghasilkan  luaran  sesuai  yang  diharapkan dari owner .  Hasil  dari  perhitungan  metode dihasilkan  karywan  diambil  3  terbesar  dengan data  sebagai  berikut;  nama  Aldi  dengan  skore 88,61%, wardoyo skore 73,0, dan Afrizal skore 72,3.  Sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat menghasilkan bonus karyawan dengan cepat.

## REFERENSI
Agustina,  N.,  Sutinah,  E.,  Akuntansi,  S.  I., Informasi, S., Dan Informatika, T., Bina, U.,  &  Informatika,  S.  (2021).  Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons  Atribusi  4.0  Internasional. Metode Weighted Product Untuk
Pendukung Keputusan Pemberian Bonus. Journal  of  Information  System,  Applied,
Management,  Accounting  and  Research , 5 (4), 1014–1024. https://doi.org/10.52362/jisamar.v5i4.606
Dedi Candro Parulian Sinaga, B. S. P. M., Dedi Candro,  Sinaga,  P.,  Sianipar,  B.,  & Marpaung,  P.  (2020).  Pemilihan  Calon Manager dengan Metode Profile
Matching (Dedi Candro Parulian Sinaga) |643  Berprestasi  Menggunakan  Metode Profile  Matching  Pada  CV.  Glofacia Oceanic.  In Jurnal  Sains  Komputer  &
Informatika (J-SAKTI (Vol. 4, Issue 2).
Editioi  Efraim  Turban  Jay  Aronson,  S.  E.,  & Liang,  T.-P.  (2005). Decision  ’astern Cconomy  1edition  Support  Systems  and Intelligent Systems .
Gani, A., Harsa Kridalaksana, A., & Arifin, Z. (2019). Analisa  Perbandingan  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Dan Weight  Product  (WP)  Dalam  Pemilihan
Kamera Mirrorless . 14 (2). https://doi.org/10.30872/jim.v14i2.1282 Harapan,  S.,  &  Bandung,  J.  (2019).  Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penyeleksian Konsumen Terbaik Dengan Menggunakan Metode Weighted Product (Wp).  In Jurnal  FIKI:  Vol.  IX (Issue  1). http://jurnal.unnur.ac.id/index.php/jurnalf iki
Herdiansah, A., Sugiyani, Y., Fitriawati, N., &
Cholid,  H.  N.  (2023).  Sistem  Informasi Akademik  Penilaian  Hasil  Kegiatan Belajar  Mengajar  Sekolah  Menengah Pertama. JIKA (Jurnal Informatika) , 7 (3), 364–370. https://doi.org/10.31000/jika.v7i3.8838
Kiki  Ammarta.  (2018). Sistem  Informasi
Penjualan  Produk  Unggulan  Kabupaten Lumajang dengan Fitur Pemilihan Produk Unggulan Menggunakan Algoritma Weighted Product (WP) .
Magdalena,  M.,  &  Prihatini,  F.  (2021). Implementasi  Metode  Weighted  Product (WP) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bonus Karyawan . 8 (4), 2158– 2170. http://jurnal.mdp.ac.id
Marwati, S., Desi, R., Wulandari, T., Marsella, L.,  &  Hartanti,  D.  (2022). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penerima Bonus  karyawan Di“RJ Mart” Menggunakan Metode  Weighted  Product (WP) . Muslihudin, M., Fitri Andriyanti, R., Mukodimah,  S.,  Sistem  Informasi,  P.,  & Pringsewu Lampung, S. (2018).
Implementasi  Metode  Weighted  Product Menentukan  Beasiswa  Bidik  Misi  Stmik Pringsewu (Vol. 4, Issue 2).
Noor  Kamala  Sari.  (2020).  Implementasi Metode  Weigthed  Product  Pada  Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Penilaian
Kinerja Karyawan Pt. Jamkrida. In Jurnal Teknologi Informasi (Vol. 14, Issue 1).
Putri Astari, A., Komarudin, R., Informasi, S., Nusa Mandiri Jakarta, S., Damai No, J., & Jati  Barat  Jakarta  Selatan,  W.  (2018). Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Karyawan Terbaik Dengan Metode Fuzzy Tahani (Vol. 6, Issue 2).
Sianipar,  B.,  Candro  Parulian  Sinaga,  D.,
Rekayasa Komputer Jaringan, T., Rekaya
Komputer Jaringan, T., & Pelita
Nusantara,  S.  (2020). JISICOM  (Journal of  Information  System,  Informatics  and Computing) . http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index. php/jisicomTelp.+62-21-3905050,
Silvi  Lestari.  (2023). Sistem  Pendukung Keputusan  Pembagian  Bonus  Tahunan Karyawan( Study Kasus Bengkel Berkah) . Sya’bana, N. A., Herdiansah, A., Faridi, F., &
Pujangkoro, T. (2023). Sistem Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Makanan  Kucing Menggunakan Metode Analitical Hierarchy Process. JIKA (Jurnal Informatika) , 7 (4), 472–478. https://doi.org/10.31000/jika.v7i4.9600
Turban,  E.  D.  P.  A.  J.  E.  T.-P.  L.  (2005).
Turban, Efraim; Dwi Prabantini;
Aronson,  Jay  E.;  Ting-Peng,  Liang. (2005).  Desision  support  systems  and intelligent  systems :  (sistem  pendukung keputusan  dan  sistem  cerdas)  /  Efraim Turban,  Jay  E.  Aronson,  Ting-Peng Liang ; diterjemahkan oleh Dwi Prabantini. Yogyakarta :: And .
Yudistira, A. C., & Sari, Y. S. (2020). Sistem Pendukung  Keputusan  Menggunakan Metode Weighted Product untuk
Pemilihan  Karyawan  Terbaik  UMKM ZainToppas. Jurnal  Sisfokom  (Sistem Informasi Dan Komputer) , 9 (2), 229–235. https://doi.org/10.32736/sisfokom.v9i2.8 70