## PERBANDINGAN PENERAPAN METODE TOPSIS DAN WEIGHTED PRODUCT (WP) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN GAJI KARYAWAN DI PT BUNGA RAYA BIMA NTB

## M. Adil Zayushan
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia adil.zayushan@yahoo.co.id

## ABSTRAK
Dalam  menentukan  penggajian  pegawai,  PT  Bunga  Raya  melalukan  dengan  cara  membagikan  gaji karyawan    berdasarkan  jabatan  atau  posisi  serta  berdasarkan  jumlah  kehadiran.  Sehingga  di  perlukan  sebuah sistem  yang  baru  yang  dapat  mendukung  dan  mempermudah  dalam  proses  penyeleksian  untuk  meningkatkan kualitas keputusan dalam menentukan gaji karyawan.
Sistem  baru  yang  dimaksud  tersebut  adalah  sistem  pendukung  keputusan  yang  merupakan  suatu seperangakat   yang  mampu  memecahkan  masalah  secara  efektif  dan  efisian,  yang  bertujuan  untuk  membantu pengambilan  keputusan  memilih  berbagai  alternatif,  keputusan  merupakan  hasil  pengolahan  informasi  yang diperoleh  atau  tersedia  dengan  menggunakan  model  pengambilan  keputusan.  Pada  sistem  ini  pergunakan metode  TOPSIS sebagai  salah  satu  metode  yang  bisa  membantu  proses  pengambilan  keputusan  yang  optimal untuk  menyelesaikan  masalah  keputusan  secara  praktis.  Sebagai  pembanding  digunakan  metode Weighted Product (WP). Metode ini mengevaluasi beberapa alternatif terhadap sekumpulan atribut atau  kriteria, dimana setiap  atribut  saling  tidak  bergantung  satu  dengan  yang  lainnya.  Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan ini, diharapkan dapat membantu pengerjaan serta mempercepat proses perhitungan gaji karyawan karena proses ini dilakukan secara otomatis serta meminimalisir kesalahan dan mempermudah dalam perhitungan gaji.
Dari hasil pengujian fungsional yang dilakukan pada beberapa browser berbeda yaitu Chrome , Firefox , dan Internet Explorer , diperoleh bahwa semua fungsi yang terdapat dalam aplikasi 100% dapat berjalan dengan baik serta  dari  hasil  pengujian  aplikasi  pada  10  pengguna  didapatkan  bahwa,  7  menyatakan  system  mudah  untuk digunakan, 5 menyatakan desain aplikasi (user interface) sudah menarik atau sesuai, 7 menyatakan menu pada aplikasi  sudah  lengkap  dan  8  menyatakan  fungsi  pada  system  berjalan  dengan  baik  dan  sesuai.  Dan  hasil perbandingan  menunjukkan  bahwa  terdapat  perbedaan  nilai  pada  masing-masing  variabel  perbandingan  yang dilakukan  pada  kedua  metode  tersebut,  diantaranya  jumlah  proses,  jumlah  iterasi  yang  terjadi  selama  proses perhitungan metode dan estimasi waktu yang dibutuhkan keseluruhan proses.
Kata Kunci : Penentuan Penggajian, Sistem Pendukung Keputusan, Topsis, Weighted Product (WP).

## 1. PENDAHULUAN
PT  Bunga  Raya  merupakan  perusahaan  yang mengerjakan  pemecehan  dan  pengolahan  batu  di daerah  Madapangga  Kabupaten  Bima.  PT  Bunga Raya  ini  lahir  untuk  menjawab  kebutuhan  NTB terhadap  adanya  kontraktor-kontraktor  sipil  yang berkualitas untuk membangun infastruktur di Provinsi NTB.
Dalam  menentukan  penggajian  pegawai,  PT Bunga Raya melalukan dengan cara membagikan gaji karyawan    berdasarkan  jabatan  atau  posisi  serta berdasarkan  jumlah  kehadiran.  Sehingga  di  perlukan sebuah  sistem  yang baru  yang dapat  mendukung dan mempermudah  serta  mempercepat  dalam  proses penyeleksian  untuk  meningkatkan kualitas keputusan dalam  menentukan  gaji  karyawan.  Sistem  baru  yang dimaksud tersebut adalah sistem pendukung keputusan  yang  merupakan  suatu  seperangakat   yang mampu  memecahkan  masalah  secara  efektif  dan efisian, yang bertujuan untuk membantu pengambilan keputusan  memilih  berbagai  alternatif,  keputusan
merupakan hasil pengolahan informasi yang diperoleh  atau  tersedia  dengan  menggunakan  model pengambilan  keputusan.  Pada  sistem  ini  pergunakan metode TOPSIS ( Technicque for Older Preference by Simialirity  to  Ideal  Solution) sebagai  salah  satu metode  yang  bisa  membantu  proses  pengambilan keputusan  yang  optimal  untuk  menyelesaikan masalah keputusan secara praktis. Sebagai pembanding  digunakan  metode Weighted  Product (WP).  Metode  ini  mengevaluasi  beberapa  alternatif terhadap  sekumpulan  atribut  atau  kriteria,  dimana setiap  atribut  saling  tidak  bergantung  satu  dengan yang  lainnya.  Penelitian  ini  membandingkan  kedua metode  ini  untuk  mengetahui  apakah  sama  atau tidaknya  hasil  yang  diberikan  oleh  kedua  metode tersebut,  serta  menganalisis  perbandingan  kedua metode  tersebut  dalam  kasus  sistem  pendukung keputusan penentuan gaji karyawan.
Dengan adanya sistem pendukung keputusan ini, diharapkan  dapat membantu  pengerjaan  serta mempercepat  proses  perhitungan  gaji  karyawan
karena  proses  ini  dilakukan  secara  otomatis  serta meminimalisir  kesalahan  dan  mempermudah  dalam perhitungan gaji.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
Secara  umum  Sistem  Pendukung  Keputusan adalah  sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan kemampuan,  baik  kemampuan  pemecahan  masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah  semi  terstruktur.  Sedangkan  secara  khusus, Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sebuah  sistem yang  mendukung  kerja  seorang  manager  maupun sekelompok  manager  dalam  memecahkan  masalah semi-terstruktur  dengan  cara  memberikan  informasi ataupun usulan menuju pada keputusan tertentu. [2]
Definisi  mengenai sistem pendukung keputusan (SPK) yang ideal yaitu : [5] a. SPK adalah sebuah sistem berbasis sistem berbasis komputer dengan antar muka antara mesin dan penggunaanya.
b. SPK ditujukan untuk membantu pembua keputusan dalam menyelesaikan suatu masalah.
c. SPK mampu memberi alternatif solusi bagi suatu masalah.
d. SPK menggunakan data, basisdata dan analis.

## 2.2 Metode TOPSIS
TOPSIS  adalah  salah  satu  metode  yang  bisa membantu  proses  pengambilan  keputusan  yang optimal  untuk  menyelesaikan  masalah  keputusan secara  praktis.  Hal  ini  disebabkan  karena  konsepnya sederhana  dan  mudah  dipahami,  komputasinnya efisien  dan  memiliki  kemampuan  untuk  mengukur kinerja  relatif  dari  alternatif-alternatif  keputusan dalam bentuk matematis sederhana. [3]
Secara  umum,  prosedur  TOPSIS  mengikuti langkah-langkah sebagai berikut : a. Menentukan
matriks
keputusan yang ternormalisasi.
(1)
b. Menghitung  matriks  keputusan  ternormalisasi yang terbobot.
(2) (3) (4)
c. Menghitung  matriks  solusi  ideal  positif  dan matriks solusi ideal negatif.
d. Menghitung  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif dengan  matriks  solusi  ideal  positif  dan  matriks solusi ideal negatif.
` (5) (6)
e. Menghitung  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif.
(7)

## 2.3 Metode Weighted Product (WP)
Weighted  Product  (WP)  merupakan  salah  satu metode  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah  Multi  Attribute  Decision  Making  (MADM). Metode  Weighted  Product  (WP)  menggunakan perkalian untuk menghubungkan nilai atribut (kriteria),  dimana  nilai  setiap  atribut  (kriteria)  harus dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  atribut  (kriteria) yang bersangkutan.[4]
Metode  Weighted  Product  memeprlukan  proses normalisasi  karena  metode  ini  mengalikan  hasil penilaian  setiap  atribut.  Hasil  perkalian  tersebut belum  bermakna  jika  belum  dibandingkan  (dibagi) dengan  nilai  standart.  Bobot  untuk  atribut  manfaat berfungsi  sebagai  pangkat  positif  dalam  proses perkalian,  sementara  bobot  biaya  berfungsi  sebagai pangkat negatif.[1]
Preferensi  untuk  alternatif  S i diberikan  sebagia berikut :
(8) Dimana adalah pangkat nilai positif untuk atribut keuntungan dan bernilai negatif untuk atribut biaya.
Preferensi relatif dari setiap alternatif diberikan sebagai :
(9)
3. METODE PENELITIAN
3.1 Blok diagram
Blok  diagram  adalah  diagram  dari  sistem  di mana  bagian  utama  atau  fungsi  yang  diwakili  oleh blok yang dihubungkan dengan garis yang menunjukkan hubungan dari blok. Blok diagram dari program yang akan dibuat seperti pada Gambar 3.1

## Gambar 3.1 Blok diagram sistem
3.2 Struktur Menu
Struktur menu merupakan  struktur yang menampilkan  menu  apa  saja  yang  terdapat  di  dalam aplikasi. Dapat dilihat pada Gambar 3.2
Gambar 3.2 Struktur menu

## 3.3 Flowchart Metode TOPSIS
Gambar 3.5 Metode TOPSIS
Sistem dimulai dengan mengisi kriteria. Kemudian data yang telah diisikan dilanjutkan proses perhitungan  TOPSIS.  Setelah  proses  perhitungan selesai  maka  akan  muncul  informasi  nilai  hasil perhitungan TOPSIS ( Technique For Order Prefences By Similarity To Ideal Solution ). Kemudian jika  ingin  mengulang  program,  maka  harus  kembali
mengisi  pertanyaan  dari  kriteria  utama,  jika  tidak maka program selesai.

## 3.4 Flowchart metode Weighted Product (WP)

## Gambar 3.6 metode WP
3.5 Data Flow Diagram (DFD) Level 0 Dibawah  ini  akan  dijelaskan  tentang  DFD level 0  yang  menggambarkan  arus  data  secara  utama  dari aplikasi  pendukung  keputusan  penentuan  gaji karyawan  di  PT  Bunga  Raya  menggunakan  metode TOPSIS  dan  Weughted  Product  (WP),  seperti  pada Gambar 3.7
Gambar 3.7 DFD Level 0

## 3.6 Data Flow Diagram Level 1
Dibawah  ini  akan  dijelaskan  tentang DFD  level 1  yang  menggambarkan  arus  data  secara  detail  dari keseluruhan DFD  level 0  pada  aplikasi  pendukung keputusan  penentuan  gaji  karyawan  di  PT  Bunga Raya  menggunakan  metode  TOPSIS  dan  Weughted Product (WP), seperti pada Gambar 3.8

## Gambar 3.8 DFD Level 1

## 3.7 Data Flow Diagram Level 2
Dibawah  ini  akan  dijelaskan  tentang DFD  level
2  yang  menggambarkan  arus  data  secara  lebih  detail dari  keseluruhan DFD  level 1  pada  aplikasi pendukung keputusan penentuan gaji karyawan di PT Bunga  Raya  menggunakan  metode  TOPSIS  dan Weughted Product (WP), seperti pada Gambar 3.9

## Gambar 3.9 DFD Level 2

## 3.8 Perhitugan Sistem Pendukung Keputusan
Tabel 3.1 Tabel Kriteria No Kriteria Bobot 1. Posisi 5 2. Kehadiran 4 3. Kemampuan 3 4. Jumalh Lembur 3
Keterangan Bobot Nilai Kriteria : 1 = Tidak Penting 2 = Kurang Penting 3 = Penting
4 = Lumayan Penting 5 = Sangat Penting

## 3.9 Perhitungan TOPSIS
Sample  yang  digunakan  dalam  penentuan penggajian  dengan  metode  TOPSIS  menggunakan menggunakan 7 alternatif dan 4 kriteria.
1. Menentuka  nilai  relatif  terhadap  masing- masing alternatif
Tabel 3.2 Nilai Relatif Alternatif Alternatif Kriteria (C) C 1 C 2 C 3 C 4 A1 5 30 70 15 A2 5 30 72 12
A3 5 0 65 10 A4 7 30 82 17 A5 4 30 60 20 A6 5 30 75 18 A7 3 30 85 25
2. Menentukan matrik keputusan ternormalisasi
a. Untuk nilai kriteria Posisi C 1 = = 13,191 R 11 = = = 0,379 R 21 = = = 0,379 R 31 = = = 0,379 R 41 = = = 0,531 R 51 = = = 0,303 R 61 = = = 0,379 R 71 = = = 0,227
b. Untuk nilai kriteria kehadiran C 2 = = 73,485 R 12 = = = 0,408 R 22 = = = 0,408 R 32 = = = 0
R 42 = = = 0,408 R 52 = = = 0,408 R 62 = = = 0,408 R 72 = = = 0,408
c. Untuk nilai kriteria kemampuan
C 3 = = 193,605 R 13 = = = 0,362
R 23 = = = 0,362
R 33 = = = 0,336
R 43 = = = 0,424
R 53 = = = 0,310 R 63 = = = 0,387
R 73 = = = 0,439
d. Untuk nilai kriteria jumlah lembur C 4 = = 45,902 R 14 = = = 0,327
R 24 = = = 0,261
R 34 = = = 0,218
R 44 = = = 0,370
R 54 = = = 0,436
R 64 = = = 0,392
R 74 = = = 0,545
Sehingga memperoleh tabel normalisasi seperti pada Tabel 3.8.
Table 3.3 Tabel normalisasi C 1 C 2 C 3 C 4 0,379 0,408 0,362 0,327 0,379 0,408 0,362 0,261 0,379 0 0,336 0,218 0,531 0,408 0,424 0,370 0,303 0,408 0,310 0,436 0,379 0,408 0,387 0,392 0,227 0,408 0,439 0,545
3. Menentukan  matriks  keputusan  normalisasi terbobot.
Tabel 3.4 Tabel perhitungan normalisasi terbobot
C 1 C 2 C 3 C 4 0,379 * 5 0,408 * 4 0,362 * 3 0,327 * 3 0,379 * 5 0,408 * 4 0,362 * 3 0,261 * 3 0,379 * 5 0    * 4 0,336 * 3 0,218 * 3 0,531 * 5 0,408 * 4 0,424 * 3 0,370 * 3 0,303 * 5 0,408 * 4 0,310 * 3 0,436 * 3 0,379 * 5 0,408 * 4 0,387 * 3 0,392 * 3 0,227 * 5 0,408 * 4 0,439 * 3 0,545 * 3 Tabel 3.5 Tabel hasil normalisasi terbobot C 1 C 2 C 3 C 4 1,895 1,632 1,086 0,981 1,895 1,632 1,086 0,783 1,895 0 1,008 0,654 2,655 1,632 1,272 1,110 1,515 1,632 0,930 1,308 1,895 1,632 1,161 1,176 1,135 1,632 1,317 1,635
4. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan matriks solusi ideal negatif
a. Ideal Positif
Y 1 = max {1,895; 1,895; 1,895; 2,655; 1,515; 1,895; 1,135} = 2,655 Y 2 = max {1,632; 1,632;        0; 1,632; 1,632; 1,632; 1,632} = 1,632 Y 3 = max {1,086; 1,086; 1,008; 1,272; 0,930;
1,161; 1,317} = 1,317
Y 4 = max {0,981; 0,783; 0,654; 1,110; 1,308;
1,176; 1,635} = 1,635
b. Ideal Negatif Y 1 = max {1,895; 1,895; 1,895; 2,655; 1,515; 1,895; 1,135} = 2,655
Y 2 = max {1,632; 1,632;        0; 1,632; 1,632;
1,632; 1,632} = 1,632 Y 3 = max {1,086; 1,086; 1,008; 1,272; 0,930; 1,161; 1,317} = 1,317
Y 4 = max {0,981; 0,783; 0,654; 1,110; 1,308; 1,176; 1,635} = 1,635
5. Menentukan  jarak  antara  setiap  nilai  alternatif dengan  matriks solusi ideal positif dan  matriks solusi ideal negatif.
a. Ideal Positif
D 1 + = = 1,029
D 2 + =
= 1,165 D 3 + = = 2,073
D 4 + = = 0,572
D 5 + = = 1,248
D 6 + = = 0,902
D 7 + = = 1,459
b. Ideal Negatif
D 1 + = = 1,029
D 2 + = = 1,165
D 3 + = = 2,073
D 4 + = = 0,572
D 5 + = = 1,248
D 6 + = = 0,902
D 7 + = = 1,459
6. Mencari  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif V 1 = = 0,641 V 2 = = 0,609 V 3 = = 0,269
V 4 = = 1,331
V 5 = = 0,590
V 6 = = 0,677
V 7 =
= 0,571
Dari  perhitungan  diatas  maka  akan  diurutkan berdasarkan nilai masing – masing peserta. Nilai yang paling tinggi lebih layak untuk diterima, digambarkan pada tabel 3.11.
Table 3.6 Tabel hasil perhitungan
Rangking Alternatif Nilai 1 A4 1,331 2 A6 0,677 3 A1 0,641 4 A2 0,609 5 A5 0,590 6 A7 0,571 7 A3 0,269

## 3.10 Perhitungan Weight Product (WP)
Sample  yang  digunakan  dalam  penentuan penggajian  dengan  metode  TOPSIS  menggunakan menggunakan 7 alternatif dan 4 kriteria.
Menentuka  nilai  relatif  terhadap  masing-masing alternatif.
Tabel 3.7 Nilai Relatif Alternatif
Alternatif Kriteria (C) C 1 C 2 C 3 C 4 A1 5 30 70 15
A2 5 30 72 12
A3 5 0 65 10
A4 7 30 82 17
A5 4 30 60 20 A6 5 30 75 18 A7 3 30 85 25
Sebelumnya  dilakukan  perbaikan  bobot  terlebih  dahulu seperti :
W 1 = = 0,333
W 2 = = 0,267
W 3 = = 0,2
W 4 = = 0,2
Kemudian vektor S dapat dihitung sebagai berikut:
S 1 = (5 0,333 )  (30 0,267 )  (70 0,2 )  (15 0,2 ) = 17,041 S 2 = (5 0,333 )  (30 0,267 )  (72 0,2 )  (12 0,2 ) = 16,388
S 3 = (5 0,333 )  (  0 0,267 )  (65 0,2 )  (10 0,2 ) = 0
S 4 = (7 0,333 )  (30 0,267 )  (82 0,2 )  (17 0,2 ) = 20,166 S 5 = (4 0,333 )  (30 0,267 )  (60 0,2 )  (20 0,2 ) = 16,255 S 6 = (5 0,333 )  (30 0,267 )  (75 0,2 )  (18 0,2 ) = 17,917 S 7 = (3 0,333 )  (30 0,267 )  (85 0,2 )  (25 0,2 ) = 16,548
Nilai  vektor  V  yang  akan  digunakan  untuk  perankingan dapat dihitung sebagai berikut: V 1 = = 0,163 V 2 = = 0,157 V 3 = = 0 V 4 = = 0,193 V 5 = = 0,156 V 6 = = 0,172 V 7 = = 0,159 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Implementasi Hasil Tahap implementasi merupakan proses perubahan  analisis  dan  perancangan  yang  telah disusun sebelumnya menjadi suatu aplikasi yang siap untuk dijalankan.
1. Tampilan Awal
Gambar 4.1 Tampilan Awal
2. Tampilan Input Data Alternatif
Gambar 4.2 Tampilan Alternatif
3. Tampilan Input Data Kriteria
Gambar 4.3 Tampilan Kriteria
4. Tampilan Proses Perhitungan TOPSIS
Gambar 4.4 Tampilan proses perhitungan Topsis
Gamabr 4.5 Tampilan  hasil perengkingan pada
TOPSIS
Tampilan  Proses  Perhitungan  Weighted
Product
Gambar 4.6 Tampilan proses perhitungan Weighted
Product
Gambar 4.7  Tampilan hasil perengkingan pada WP
7. Tampilan memasukan data baru karyawan
Gambar 4.8 Tampilan memasukkan data
8. Tampilan pemberian bobot pada kriteria
Gambar 4.9 Tampilan kelola bobot
9. Tampilan Report
Gambar 4.10 Tampilan Report data aletrnatif
Gambar 4.11 Tampilan Report Perhitungan TOPSIS
Gambar 4.12 Tampilan Report Perhitungan Weighted Product
Gambar 4.13 Tampilan Report Hasil Perbandingan

## 4.2 Pengujian fungsional sistem
Pengujian  fungsional  sistem  dilakukan  untuk menguji  fitur-fitur  yang  ada  pada  sistem  pendukung keputusan  penentuan  gaji  karyawan  di  PT  Bunga Raya.  Hasil  pengujian  fungsional  sistem  ditunjukan dalam Tabel 4.1.
Tabel 4.1 Hasil pengujian fungsional system NoNIo Fungsi yang diuji Hasil Berjalan Tidak berjalan 1 Input data Alternatif  - 2 Input nilai kriteria  - 3 Proses metode TOPSIS  - 4 Proses metode WP  - 4 Laporan data Alternatif  - 5 Laporan data kriteria  - 6 Laporan hasil seleksi  -
Berdasarkan    hasil  pungujian  fungsional  yang telah  dilakukan  mendapatkan  hasil  bahwa  semua halaman,  tombol  dan  laporan  pada  aplikasi  sistem pendukung keputusan penentuan gaji karyawan di PT Bunga  Raya  yang  dibuat  telah  berhasil  dan  berjalan dengan sempurna.

## 4.3 Pengujian web browser
Pada  tahapan  pengujian  aplikasi  bagian web ini dilakukan  dengan  menggunakan  beberapa  web browser.  Dimana  pengujian  ini  dilakukan  untuk mengetahui  tingkat  keberhasilan  dalam  bagian web . Dan  berikut  adalah  tabel  hasil  pengujian  dari pembuatan  aplikasi  menggunakan  beberapa  web browser yang ditunjukan pada Tabel 4.2 dibawah ini.
Tabel 4.2 Hasil pengujian pada beberapa web
browser Proses Web Browser IE  MF  GC Tampilan aplikasi B B B Proses login B B B Proses input data alternatif B B B Proses input kriteria B B B Proses sistem pendukung keputusan B B B Keterangan
IE :Internet Explorer MF : Mozilla Firefox
GC : Google Chrome B : Berhasil G : Gagal Pada hasil pengujian aplikasi dengan menggunakan  3  web  browser yang  berbeda,  semua tampilan  dan  fungsi  aplikasi  dapat  berjalan  100% pada  3  web  browser  yaitu Internet  Explorer,  Mozila Firefox, Google Chrome.

## 4.4 Pengujian Sistem Perhitugan
Pengujian  sistem  perhitungan  ini  dilakukan dengan  2  (dua)  cara  yaitu  dengan  membandingkan hasil  akhir  perhitungan  manual  dengan  perhitungan sistem  dimana  hasil  perbandingan  tersebut  akan mengetahui  seberapa  besar  selisih  perhitungannya,
kedua  membandingkan  hasil  akhir  antara  kedua metode yang ada dalam sistem.
Tabel 4.3 Hasil Perhitungan TOPSIS Presentasi Eror
Alternatif Hasil Perhitungan Manual Hasil Perhitungan Sistem Selisih Perhitungan A1 0.641 0.76154697527522 0,12 A2 0.609 0.7112074634036 0,102 A3 0.269 0.11901806570671 0,15 A4 1,331 0.95050173450333 0,381 A5 0.590 0.67624557594467 0,086 A6 0.677 0.81538450620017 0,138 A7 0.571 0.62169221529634 0,05 Jumlah Rata-rata Selisih 0.147 Pada hasil perhitungan diatas penulis menggunakan 7 data sampel dari  data karyawan yang dihitung  menggunakan  metode Technique For Order Prefences  By  Similarity  To  Ideal  Solution  (TOPSIS) , diperoleh  jumlah  nilai  rata-rata  selisih  perhitungan 0.147 seperti pada Tabel 4.3 di atas.

## Tabel 4.4 Hasil Perhitungan Weughted Product
Presentasi Eror Alternatif Hasil Perhitungan Manual Hasil Perhitungan Sistem Selisih Perhitungan A1 0.163 0.16335018582311 0 A2 0.157 0.1571030156407 0 A3 0 0 0 A4 0,193 0.19339430144553 0 A5 0.156 0.15574520495321 0,001 A6 0.172 0.17177047900366 0,001 A7 0.159 0.15863681313379 0,001 Jumlah Rata-rata Selisih 0.0004 Pada hasil perhitungan diatas penulis menggunakan 7 data sampel dari  data karyawan yang dihitung  menggunakan  metode Weighted  Product (WP) ,  diperoleh  jumlah  nilai  rata-rata  selisih perhitungan 0.0004 seperti pada Tabel 4.4 di atas.
Tabel 4.5 Perbandingan TOPSIS dengan Weughted Product
Perc ob. Ke Jumlah Alternatif Jumlah Proses Jumlah Iterasi Estimasi Waktu WP TOP SIS WP TOP SIS WP TOPSI S 1 7 orang 3 6 22 63 1.045 sec 1.069 sec 2 8 orang 3 6 24 72 1.043 sec 1.072 sec 3 9 orang 3 6 26 81 1.052 sec 1.056 sec 4 10 orang 3 6 28 90 1.056 sec 1.078 sec 5 11 orang 3 6 30 99 1.055 sec 1.072 sec
Pada hasil perhitungan diatas penulis menggunakan  5  sampel  percobaan  dengan  jumlah data yang berbeda. Perbandingan diatas menunjukkan bahwa jumlah proses dan jumlah iterasi proses  pada  metode  TOPSIS  lebih  banyak  dari  pada
jumlah proses dan iterasi pada metode WP. Selain itu rata-rata  estimasi  waktu  yang  dibutuhkan  dalam proses  mengolah  perhitungan  metode  TOPSIS  lebih lama dari metode WP.
1. Pengujian Aplikasi TOPSIS dan WP secara user Pengujian user dilakukan  untuk  mengetahui unjuk kerja dari aplikasi sistem pendukung keputusan penentuan  gaji  karyawan  di  PT  Bunga  Raya menggunakan  metode  TOPSIS  yang  sudah  dibuat dengan memberikan kuisioner kepada  user kemudian memberikan  penilaian.  Hasil  dari  pengujian user ditunjukan pada Tabel 4.6.

## 4.5 Pengujian User

## Tabel 4.6 Pengujian user
No Pertanyaan Penilaian Baik Cukup Kurang 1 Apakah aplikasi yang dibangun mudah di gunakan ?
7 3 0 2 Bagaimana tampilan sistem pendukung keputusan penentuan gaji karyawan di PT Bunga Raya Bima? 5 3 2 3 Apakah menu pada sistem sudah lengkap? 7 3 0 4 Apakah sistem sudah berjalan dengan baik? 8 2 0 Jumlah 27 11 2
Pada hasil pengunjian kuisioner kepada 10 user atau  responden    berdasarkan  pada  kemudahan  dalam pengoperasian  aplikasi,  tampilan  SPK,  serta  apakah sistem  sudah  berjalan  dengan  baiik  mendapatkan hasil 27 mengatakan Baik, 11 mengatakan Cukup dan 2 mengatakan Kurang.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Setelah merancang dan mengaplikasikan perangkat  lunak  Sistem  Pendukung  Keputusan dengan metode TOPSIS dan Weighted Product (WP) berbasis  web,  maka  dapat  diambil  kesimpulan diantaranya :
1. Dari  hasil  pengujian  fungsional  yang  dilakukan pada  beberapa  browser  berbeda  yaitu  Chrome, Firefox, dan Internet Explorer, diperoleh bahwa semua  fungsi  yang  terdapat  dalam  aplikasi 100% dapat berjalan dengan baik.
2. Dari  hasil  pengujian  aplikasi  pada 10 pengguna didapatkan bahwa, 7 menyatakan system mudah untuk  digunakan,  5  menyatakan  desain  aplikasi
(user  interface)  sudah  menarik  atau  sesuai,  7 menyatakan  menu  pada  aplikasi  sudah  lengkap dan  8  menyatakan  fungsi  pada  system  berjalan dengan baik dan sesuai.
3. Hasil perbandingan menunjukkan bahwa terdapat  perbedaan  nilai  pada  masing-masing variabel  perbandingan  yang  dilakukan  pada kedua  metode  tersebut,  diantaranya  jumlah proses, jumlah iterasi yang terjadi selama proses perhitungan  metode  dan  estimasi  waktu  yang dibutuhkan keseluruhan proses.

## 5.2. Saran
Adapun  saran-saran  yang  diperlukan  untuk menindaklanjuti  penelitian  dan  perbaikan  untuk kedepannya adalah sebagai berikut :
1. Menambahkan style agar tampilan aplikasi tidak berantakan saat diakses melalui handphone.
2. Menambahkan  fitur  penambahan  kriteria  agar kriteria dapat ditambah maupun dikurangi sesuai kebutuhan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Alfita, R., 2011. Perancangan Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Prioritas Produk Unggulan Daerah Menggunakan Metode Weighted Product (WP). Universitas Trunojoyo Madura.
[2] Faqih,  H.,  2014.  Implementasi  DSS  Dengan Metode  SAW  Untuk  Menentukan  Prioritas Pekerjaan  Operasi  Dan  Pemeliharaan  Sistem Irigasi Dpu Kabupaten Tegal. Bianglala Informatika  Vol  .  II  No  1  Maret  2014.  AMIK BSI Tegal.
[3] Fitriana,  A.,  N.,  Herliana  dan  Handaru.  2015. Sistem Pendukung Keputusan
Untuk
Menentukan  Prestasi  Akademik  Siswa  dengan Metode  TOPSIS.  Citec  Journal,  Vol.  2,  No.  2, Februari  2015  –  April  2015.  STIKOM  Poltek Cirebon.
[4] Sianturi,  I.  S.,  2013.  Sistem  Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Pemilihan Jurusan  Siswa  Dengan  Menggunakan  Metode Weighted  Product  (Studi  Kasus:  SMA  Swasta HKBP Doloksanggul). Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI). STMIK Budidarma Medan.
[5] Sihotang, F., 2013. Sistem Pendukung Keputusan  Penerima  Beasiswa  Dengan  Metode TOPSIS  (Studi  Kasus  :  SMA  Negeri  1 Parlilitan).  Pelita  Informatika  Budi  Darma, Volume : V, Nomor: 3, Desember 2013. STMIK Budi Darma Medan.