## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 249-259 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.336

## Perancangan Aplikasi Rekomendasi Jenis Kandidat Web Programmer Menggunakan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment
Herman 1,* , Didik 2 , Andy 2
1 Sistem Informasi, STMIK TIME, Medan, Indonesia
2 Teknik Informatika, STMIK TIME, Medan, Indonesia Email: 1,* hrman.ang@yahoo.com, 2 didikaryanto@gmail.com, 3 andy@dizytech.co.id Email Penulis Korespondensi: hrman.ang@yahoo.com
Abstrak− Berkat  perkembangan  teknologi  di  era  digital  ini,  software  berbasis  web  menjadi  populer  dan  banyak  digunakan  dalam berbagai bidang kehidupan. Untuk merancang web yang berkualitas dan bagus diperlukan web developer yang andal dalam melakukan tugas sesuai dengan keahlian mereka masing-masing. Web developer sendiri terbagi menjadi tiga jenis yaitu front-end, back-end, dan full-stack  developer.  Permasalahan  yang  dijumpai  adalah  sulitnya  merekomendasikan  jenis  kandidat  web  developer  dengan perhitungan dan analisis kemampuan kandidat secara manual. Ketidaktelitian dalam proses perhitungan akan mempengaruhi hasil dari penilaian  dalam  perekomendasian  tersebut.  Oleh  sebab  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  sebuah  aplikasi  yang  dapat menyelesaikan masalah perhitungan dan penilaian jenis kandidat web developer dengan menggunakan metode Weighted Aggregated Sum  Product  Assessment  (WASPAS).  Metode  WASPAS  dipilih  karena  kemampuannya  dalam  menggabungkan  kriteria-kriteria penilaian yang beragam dan memberikan hasil yang lebih akurat serta objektif. Aplikasi yang dirancang diharapkan dapat membantu perusahaan  dalam  mengidentifikasi  kandidat  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  mereka,  mengurangi  kesalahan  dalam  proses seleksi, dan  meningkatkan efisiensi serta efektivitas rekrutmen. Dengan demikian, perusahaan dapat lebih mudah menemukan  web developer yang tepat dan berkualitas tinggi, sesuai dengan keahlian yang dibutuhkan untuk proyek mereka.
Kata Kunci: Web Developer; Rekomendasi; WASPAS
Abstract− Thanks to the development of technology in this digital era,  web-based software has become popular and widely used in various fields of life. In order to design a good quality web, a reliable web developer is needed to perform tasks according  to their respective expertise. Web developers themselves are divided into three types, namely front-end, back-end, and full-stack developers. The problem encountered is the difficulty of recommending the type of web developer candidate by manually calculating and analyzing the candidate's ability. Inaccuracy in the calculation process will affect the results of the assessment in the recommendation. Therefore, this research aims to build an application that can solve the problem of calculating and assessing the type of web developer candidate using the Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) method. The WASPAS method was chosen because of its ability to combine various assessment criteria and provide more accurate and objective results. The designed application is expected to assist companies in identifying candidates that best suit their needs, reduce errors in the selection process, and increase the efficiency and effectiveness of recruitment. Thus, companies can more easily find the right and high-quality web developers, according to the expertise needed for their projects.
Keywords : Web Developer; Recommendation; WASPAS

## 1. PENDAHULUAN
Saat ini merupakan era digital di mana kegiatan dan aktivitas manusia telah terintegrasi dengan teknologi dan perangkat lunak. Dalam perkembangannya, software berbasis web menjadi sangat populer dan banyak digunakan masyarakat dalam berbagai  bidang  kehidupan,  seperti  pendidikan,  kesehatan,  bisnis,  dan  hiburan[1].  Popularitas  ini  didorong  oleh kemampuan aplikasi  web untuk diakses dari  mana saja dan kapan saja, kemudahan penggunaannya,  serta  fleksibilitas dalam pengembangan dan pembaruan fitur[2]. Untuk merancang web yang bagus dan memenuhi kebutuhan pengguna, diperlukan web programmer yang andal dan berkualitas.
Seorang web programmer bertanggung jawab atas pengembangan, pengujian, dan pemeliharaan aplikasi web[3]. Programmer  merupakan  sebuah  profesi  yang  bertanggung  jawab  terhadap  pengembangan  aplikasi  atau  sistem informasi[4]. Dalam konteks pengembangan web, web programmer dibagi menjadi tiga kategori utama, yaitu  front-end developer, back-end developer, dan full-stack developer[5]. Front-end developer bertanggung jawab atas tampilan dan interaksi pengguna pada sebuah situs web. Mereka menggunakan teknologi seperti HTML, CSS, dan JavaScript untuk memastikan bahwa pengguna  memiliki pengalaman  yang intuitif dan  menarik.  Back-end developer, di sisi lain, fokus pada logika bisnis, database, dan server. Mereka bekerja dengan bahasa pemrograman seperti Python, Ruby, PHP, dan framework  seperti  Django  atau  Laravel  untuk  memastikan  bahwa  aplikasi  web  berfungsi  dengan  baik  dan  dapat diandalkan. Full-stack developer adalah kombinasi dari kedua peran tersebut; mereka memiliki keahlian baik di front-end maupun back-end, memungkinkan mereka untuk mengelola dan mengembangkan aplikasi web secara menyeluruh[6].
Dalam  merekomendasikan  jenis  kandidat  web  developer,  perlu  pertimbangan  terhadap  berbagai  faktor  yang mempengaruhi  kesesuaian  seorang  kandidat  dengan  kategori  web  developer  itu  sendiri.  Proses  ini  tidak  hanya memerlukan  evaluasi  terhadap  keterampilan  teknis  kandidat,  tetapi  juga  aspek-aspek  lain  seperti  pengalaman  kerja, kemampuan  problem-solving,  kreativitas,  dan  kemampuan  bekerja  dalam  tim.  Perhitungan  dan  analisis  kemampuan kandidat secara manual memerlukan waktu yang lama dan dapat menjadi sangat kompleks. Selain itu, proses penilaian kandidat  bisa  menjadi  kurang  akurat  dikarenakan  ketidaktelitian  dalam  perhitungannya.  Ketidaktelitian  ini  dapat disebabkan oleh faktor manusia seperti kelelahan, bias subyektif, atau kesalahan dalam memasukkan data. Ketidaktelitian

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 249-259 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.336
dalam proses perhitungan akan mempengaruhi hasil penilaian dalam merekomendasikan jenis kandidat web programmer, yang pada gilirannya dapat berdampak negatif pada keberhasilan proyek pengembangan web.
Untuk  mengatasi  masalah  ini,  diperlukan  suatu  metode  yang  dapat  membantu  dalam  proses  penilaian  dan rekomendasi kandidat web developer dengan lebih cepat, akurat, dan objektif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini  adalah  metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment  (WASPAS).  WASPAS  adalah  metode  yang  dapat mengurangi  kesalahan-kesalahan  atau  mengoptimalkan  dalam  penaksiran  untuk  pemilihan  nilai  tertinggi  dan terendah[7][8]. Metode ini menggabungkan dua pendekatan, yaitu Weighted Sum Model (WSM) dan Weighted Product Model  (WPM),  yang  memungkinkan  penilaian  lebih  komprehensif  dan  akurat  terhadap  alternatif  yang  ada.  Dengan menggunakan pembobotan yang tepat, WASPAS mampu mengintegrasikan berbagai kriteria penilaian dan memberikan hasil yang lebih objektif[9][10].
Metode WASPAS digunakan untuk menemukan alternatif pilihan yang sesuai dengan yang dibutuhkan dengan menggunakan  pembobotan.  Prosesnya  dimulai  dengan  menentukan  kriteria-kriteria  penilaian  yang  relevan,  seperti keahlian teknis, pengalaman kerja, kemampuan berkomunikasi, dan lain sebagainya. Selanjutnya, setiap kriteria diberikan bobot sesuai dengan tingkat kepentingannya. Bobot ini mencerminkan prioritas yang diberikan oleh perusahaan atau tim rekrutmen terhadap masing-masing kriteria. Setelah itu, nilai setiap kandidat untuk masing-masing kriteria dihitung dan digabungkan menggunakan pendekatan WASPAS, menghasilkan peringkat akhir yang menunjukkan kandidat mana yang paling sesuai dengan kebutuhan[11].
Dengan  adanya  penentuan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut  dan  perangkingan  alternatif  terbaik,  penilaian  akan menjadi  lebih  tepat  sesuai  dengan  nilai  kriteria  pada  bobot  preferensi.  Penggunaan  metode  WASPAS  dalam  proses penilaian  dan  rekomendasi  kandidat  web  developer  diharapkan  dapat  mengurangi  ketidakakuratan  dan  meningkatkan efisiensi proses seleksi. Aplikasi yang dibangun berdasarkan metode ini akan memungkinkan perusahaan untuk dengan cepat mengidentifikasi kandidat yang paling sesuai dengan kebutuhan mereka, menghemat waktu dan sumber daya yang diperlukan untuk proses rekrutmen, serta meningkatkan kualitas hasil seleksi.
Untuk memperkuat dasar teori dan metodologi dalam penelitian ini, penting untuk meninjau berbagai penelitian sejenis  atau  terkait  yang  telah  dilakukan  sebelumnya.  Penelitian  sebelumnya  yang  berkaitan  dengan  topik  ini menunjukkan  berbagai  aplikasi  metode  WASPAS  dalam  pengambilan  keputusan  di  berbagai  bidang.  Sebagai  contoh, Illiah  Cholilah  dan  timnya  pada  Februari  2020  mengadakan  penelitian  berjudul  "Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam Menentukan Pembukaan Cabang Roti John Menggunakan Metode WASPAS." Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa metode  WASPAS  berhasil  menentukan  lokasi  pembukaan  cabang  di  Jl.  Letda  Sujono  dengan  nilai  tertinggi  0,8719 berdasarkan  kriteria  yang  ditetapkan[12].  Kemudian,  pada  Maret  2022,  Muhammad  Jundullah  Tarigan  dan  rekan- rekannya  menggunakan  metode  WASPAS  untuk  menentukan  jurusan  siswa  di  SMKN  8  Medan.  Penelitian  mereka menemukan bahwa siswa dengan  nilai di atas 2,20 memenuhi  syarat untuk  masuk jurusan tata boga, sementara siswa dengan nilai di bawah 2,19 tidak lulus. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode WASPAS bisa digunakan untuk menilai dan menentukan penjurusan siswa secara akurat sesuai kriteria yang ditetapkan, memberikan dasar keputusan yang lebih rasional[13].  Pada  Oktober  2021,  Indri  Susilawati  dan  Pristiwanto  melakukan  penelitian  berjudul  "Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Pekerja  Buruh  Harian  Lepas  dengan  Menggunakan  Metode  WASPAS."  Hasilnya  menunjukkan bahwa  alternatif  A2  atas  nama  Sobirin  memperoleh  nilai  tertinggi  sebesar  0,88.  Mereka  merancang  aplikasi  sistem pendukung keputusan dengan menggunakan bahasa pemrograman, yang membantu perusahaan dalam memilih pekerja buruh  harian  lepas  secara  efektif  dan  efisien[14].  Terakhir,  pada  November  2022,  Hany  Maria  Valentine  dan  timnya meneliti  "Penerapan  Metode  ROC  dan  TOPSIS  dalam  Keputusan  Penerima  Program  Keluarga  Harapan."  Mereka menyimpulkan bahwa metode ROC dan TOPSIS bisa digunakan untuk menentukan bobot nilai dan peringkat alternatif terbaik  berdasarkan  kriteria  seperti  kepemilikan  kartu  miskin,  pekerjaan,  penghasilan,  jumlah  tanggungan,  dan  status kepemilikan rumah. Hasil akhir menunjukkan bahwa alternatif A2 atas nama Joko Sutirno dengan nilai 1.0000 menjadi penerima program keluarga harapan, mempermudah proses seleksi penerima PKH secara efektif dan efisien[15].
Berdasarkan uraian di atas,  maka penulis tertarik untuk  merancang sebuah aplikasi  yang menggunakan  metode WASPAS  untuk  merekomendasikan  jenis  kandidat  web  programmer.  Aplikasi  ini  akan  membantu  perusahaan  dalam mengoptimalkan  proses  seleksi  dan  memastikan  bahwa  mereka  mendapatkan  kandidat  terbaik  yang  sesuai  dengan kebutuhan spesifik  mereka. Dengan demikian, penelitian ini diharapkan dapat  memberikan kontribusi positif terhadap efisiensi dan efektivitas proses rekrutmen web developer di era digital yang terus berkembang pesat ini.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang dipakai dalam penulisan skripsi ini adalah Systems Development Life Cycle (SDLC) Waterfall, yaitu dimulai dari analisis kebutuhan, perancangan sistem, koding, dan yang terakhir yaitu pengujian program.

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 249-259 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.336
Gambar 1. Gambar Metodologi Waterfall
Model ini adalah pendekatan klasik dalam pengembangan perangkat lunak yang terdiri dari beberapa tahap yang dilaksanakan secara berurutan. Berikut penjelasan dari setiap tahapan penelitian pada gambar 1: 1. Analisis Kebutuhan Sistem
Tahap pertama adalah analisis kebutuhan sistem, di mana dilakukan pengumpulan dan analisis terhadap kebutuhan pengguna  dan  sistem  yang  akan  dikembangkan.  Kegiatan  utama  pada  tahap  ini  meliputi  identifikasi  kebutuhan, dokumentasi kebutuhan, dan validasi kebutuhan untuk memastikan bahwa kebutuhan yang telah diidentifikasi sesuai dengan harapan pengguna dan dapat direalisasikan secara teknis.
2. Perancangan Sistem
Pada tahap ini, arsitektur sistem dan desain detail dibuat untuk memenuhi kebutuhan yang telah ditentukan. Kegiatan utama meliputi perancangan arsitektur sistem, desain antarmuka pengguna (UI), desain basis data, dan dokumentasi desain. Ini bertujuan untuk memberikan panduan yang rinci bagi tahap pengembangan selanjutnya.
3. Koding
Pada tahap ini, desain yang telah dibuat diubah menjadi kode program yang dapat dieksekusi. Kegiatan utama meliputi penulisan  kode program, pengembangan  modul secara terpisah sesuai dengan desain, dan integrasi  modul  menjadi satu kesatuan sistem yang utuh.
4. Pengujian Program
Tahap terakhir adalah pengujian program, di mana sistem yang telah dikembangkan diuji untuk memastikan bahwa semua kebutuhan telah terpenuhi dan tidak ada kesalahan (bug) dalam kode program.

## 2.2 Web Programmer
Seorang web programmer bertanggung jawab atas pengembangan, pengujian, dan pemeliharaan aplikasi web. Menurut Adi  Supriyatna,  profesi  programmer  bertugas  untuk  mengembangkan  aplikasi  atau  sistem  informasi[16].  Dalam pengembangan web, web programmer terbagi menjadi tiga kategori utama: front-end developer, back-end developer, dan full-stack developer. Front-end developer bertanggung jawab atas tampilan dan interaksi pengguna di sebuah situs web, menggunakan teknologi seperti HTML, CSS, dan JavaScript untuk memastikan pengalaman pengguna yang intuitif dan menarik[5].

## 2.3 Metode WASPAS
Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesment  (WASPAS)  merupakan  metode  yang  mampu  meminimalkan kesalahan-kesalahan  atau  memaksimalkan  dalam  penilaian  untuk  penentuan  nilai  tertinggi  dan  terendah[17].  Metode WASPAS  merupakan  metode  gabungan  dari  Weighted  Sum  Model  (WSM)  dan  Weighted  Product  Model  (WPM). Dengan  begitu,  kepentingan  setiap  atribut  hanya  ditetapkan,  dan  kemudian  pilihan  lain  dievaluasi  dan didahulukan[18][19].  Langkah-langkah  penyelesaian  masalah  menggunakan  metode  WASPAS  adalah  sebagai berikut[20]:
1. Membuat matriks keputusan Setelah ada nilai kriteria (C), nilai bobot pada kriteria (W) dan nilai alternatif (A). berikutnya menyusun tabel matriks keputusan.
X = [ x 11 x 12 ⋯ x 1n x 21 x 22 ⋯ x 2n ⋮
⋮ ⋱ ⋮ x m1 x m2 ⋯ x mn ] (1)
Keterangan : m = alternatif n = kriteria 2. Melakukan normalisasi matriks Kriteria Benefit:
x̅ ij = xij Maxi xij
(2)
Kriteria Cost:

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 249-259 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.336
x̅ ij = Mini xij xij (3)
Keterangan : x̅ ij = nilai performa dari alternatif terhadap kriteria j
Max i = nilai terbesar alternatif Min i = nilai terkecil alternatif 3. Menghitung nilai Qi
Q i = 0,5 ∑ x ij w + 0,5 ∏ (x ij ) wj n j=1 n j=1
(4)
Keterangan : x ij w
= perkalian nilai x ij dengan bobot (w)
(x ij ) wj = nilai x ij dipangkat dengan bobot (w) 0,5 = nilai ketetapan rumus Qi = nilai dari Q ke i

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Metode WASPAS
Metode WASPAS adalah metode yang dipakai penulis dalam melakukan rekomendasi jenis kandidat  web programmer berdasarkan  perolehan  nilai  tertinggi  kategori  jenis  web  developer.  Dalam  permasalahan  ini  terdapat  3  kategori  web developer, 14 kriteria, dan bobotnya dapat dilihat pada tabel 1 sampai dengan tabel 5 berikut:
Tabel 1. Nilai Prioritas Kategori Nama kategori Nilai Prioritas Front End Developer 43,71% Back End Developer 24,83% Full Stack Developer 31,46%
Tabel 1 menunjukkan nilai prioritas untuk tiga kategori pekerjaan dalam pengembangan perangkat lunak. Front End  Developer  memiliki  prioritas  tertinggi  (43,71%),  menunjukkan  fokus  utama  pada  pengembangan  antarmuka pengguna. Full Stack Developer berada di posisi tengah (31,46%), mencerminkan kebutuhan signifikan untuk keahlian di  kedua  sisi  pengembangan.  Back  End  Developer  memiliki  prioritas  terendah  (24,83%),  menunjukkan  bahwa pengembangan sisi server dan logika bisnis saat ini kurang diutamakan dibandingkan dengan pengembangan antarmuka pengguna.
Tabel 2. Nilai Bobot Semua Kriteria Kriteria Keterangan Jenis Bobot Front End Developer Back End Developer Full Stack Developer C1 Analisis Algoritma Sistem dan Problem Solving Benefit 0,1392 0,1076 0,0814 C2 Komunikasi Benefit 0,326 0,2521 0,1906 C3 Kerja Sama Benefit 0,1172 0,0878 0,0664 C4 Penguasaan Framework Bootstrap Benefit 0,0696 0,0406 C5 Pengetahuan Desain User Interface Web Benefit 0,1392 0,0814 C6 Penguasaan Bahasa Pemrograman HTML Benefit 0,0696 0,0407 C7 Penguasaan Bahasa Pemrograman CSS Benefit 0,0696 0,0407 C8 Penguasaan Bahasa Pemrograman Javascript Benefit 0,0696 0,0407 C9 Pemahaman CRUD Database MYSQL Benefit - 0,1331 0,1006 C10 Penguasaan Bahasa Pemrograman PHP Benefit - 0,0595 0,045 C11 Penguasaan Bahasa Pemrograman Java Benefit - 0,0595 0,045 C12 Penguasaan Bahasa Pemrograman Python Benefit - 0,0567 0,0428 C13 Penguasaan Bahasa Pemrograman Ruby Benefit - 0,0567 0,0428 C14 Pemahaman REST API Benefit - 0,187 0,1413
Tabel 2 menunjukkan nilai bobot untuk berbagai kriteria yang digunakan dalam menilai tiga jenis pekerjaan dalam pengembangan perangkat lunak: Front End Developer, Back End Developer, dan Full Stack Developer. Kriteria seperti komunikasi dan kerja sama memiliki bobot tertinggi untuk Front End Developer, menekankan pentingnya interaksi dan kolaborasi dalam peran ini. Sementara itu, Back End Developer diberi bobot lebih tinggi pada kriteria pemahaman REST

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 249-259 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.336
API dan berbagai bahasa pemrograman, menunjukkan fokus pada aspek teknis backend. Full Stack Developer memiliki bobot  yang  lebih  seimbang  di  berbagai  kriteria,  mencerminkan  kebutuhan  akan  keahlian  di  kedua  sisi  pengembangan front end dan back end.
Tabel 3. Nilai Penyesuaian Sub Bobot Kriteria Kriteria Nilai Benar  Nilai Penyesuaian Sub Bobot C1, C9, dan C14 0-2 1 (Tidak Memahami) 3-4 2 (Kurang Memahami) 5-6 3 (Cukup Memahami) 7-8 4 (Memahami) C2 dan C3 0-4 1 (Tidak Bagus) 5-8 2 (Kurang Bagus) 9-12 3 (Cukup Bagus) 13-16 4 (Bagus) C4, C5, C6, C7, C8, C10, C11, C12, C13 0-2 1 (Tidak Menguasai) 3-4 2 (Kurang Menguasai) 5-6 3 (Cukup Menguasai) 7-8 4 (Menguasai)
1. Deklarasi matriks atau tabel keputusan
Berikut merupakan data alternatif untuk perhitungan nilai WASPAS
Tabel 4. Sampel Nilai Google Form Alternatif Uji Coba
Nama (A) C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8  C9  C10  C11  C12  C13  C14 Ranu Febiyanto 0 14 15 5 5 4 4 2 2 3 4 1 2 2 Luthfan Hazmi Aufar 5 14 12 3 8 6 6 3 2 2 2 2 1 4 Felicia 4 13 10 2 5 4 5 4 1 5 2 3 6 3 Hugo 4 13 16 4 5 2 4 5 6 4 2 4 4 4 Michelle Wijaya 7 11 16 8 8 7 8 8 8 8 7 5 5 8 Migel 2 6 9 5 6 3 2 5 3 3 2 3 4 3 Aria 2 11 9 3 4 1 4 4 5 3 4 1 2 2 Erma 2 10 8 1 2 0 2 4 3 3 1 3 3 2 Emem 3 8 9 2 2 4 1 1 5 1 3 0 3 2 Feisal Adam 4 13 15 1 2 3 4 0 1 1 1 3 0 3 Fanny 4 11 16 4 8 3 4 4 3 1 3 3 2 3 Angel Veronika 2 6 10 4 5 3 6 2 2 1 2 1 1 5 Daniel Angelo 3 14 12 1 5 3 2 3 2 3 3 4 2 2 Ari 5 15 16 4 4 2 0 4 4 2 5 3 3 2 Jessica Salim 5 13 15 2 4 3 3 3 1 3 3 4 2 2 Wahyudi 4 5 9 7 7 7 6 7 6 6 7 2 4 1 Vincent Tandrico 6 15 16 3 4 3 3 2 3 1 1 1 2 4 Mike 2 15 13 2 6 1 3 3 5 4 6 3 2 4 Halim Budiman 1 8 12 2 4 2 4 1 1 3 2 2 1 1 Junaidi 4 10 14 4 1 2
3 3 2 3 2 0 2 4
2. Penyesuaian Sub Bobot Penyesuaian sub bobot dilakukan dengan mengacu kepada tabel 5 sesuai dengan jumlah benar alternatif.
Tabel 5. Nilai Penyesuaian Sub Bobot Alternatif Nama (A) C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8  C9  C10  C11  C12  C13  C14 Ranu Febiyanto 1 4 4 3 3 2 2
1 1 2 2 1 1 1 Luthfan Hazmi Aufar 3 4 3 2 4 3 3 2 1 1 1 1 1 2 Felicia 2 4 3 1 3 2 3 2 1 3 1 2 3 2 Hugo 2 4 4 2 3 1
2 3 3 2 1 2 2 2 Michelle Wijaya 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 3 4 Migel 1 2 3 3 3 2
1 3 2 2 1 2 2 2 Aria 1 3 3 2 2 1
2 2 3 2 2 1 1 1 Erma 1 3 2 1 1 1
1 2 2 2 1 2 2 1 Emem 2 2 3 1 1 2 1 1 3 1 2 1 2 1 Feisal Adam 2 4 4 1 1 2 2 1 1 1 1 2 1 2 Fanny 2 3 4 2 4 2 2 2 2 1 2 2 1 2 Angel Veronika 1 2 3 2 3 2 3 1 1 1 1 1 1 3

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 249-259 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.336
Nama (A) C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8  C9  C10  C11  C12  C13  C14 Daniel Angelo 2 4 3 1 3 2 1 2 1 2 2 2 1 1 Ari 3 4 4 2 2 1 1 2 2 1 3 2 2 1 Jessica Salim 3 4 4 1 2 2 2 2 1 2 2 2 1 1 Wahyudi 2 2 3 4 4 4 3 4 3 3 4 1 2 1 Vincent Tandrico 3 4 4 1 2 2 2 1 2 1 1 1 1 2 Mike 1 4 4 1 3 1 2 2 3 2 3 2 1 2 Halim Budiman 1 2 3 1 2 1 2 1 1 2 1 1 1 1 Junaidi 1 3 4 2 1 1 2 2 1 2 1 1 1 2
3. Normalisasi
Normalisasi dilakukan dengan menggunakan persamaan (2) dan persamaan (3) sesuai dengan atribut kriteria. Contoh Sampel Perhitungan Ranu Febiyanto kriteria C1 – C3: C1 = 1/4 = 0,25 C2 = 4/4 = 1 C3 = 4/4 = 1
Tabel 6. Nilai Normalisasi Alternatif Nama (A) C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10  C11  C12  C13  C14 Ranu Febiyanto 0.25 1 1 0.75 0.75 0.5 0.5 0.25 0.25 0.5 0.5 0.33 0.33 0.25 Luthfan Hazmi Aufar 0.75 1 0.75 0.5 1 0.75 0.75 0.5 0.25 0.25 0.25 0.33 0.33 0.5 Felicia 0.5 1 0.75 0.25 0.75 0.5 0.75 0.5 0.25 0.75 0.25 0.67 1 0.5 Hugo 0.5 1 1 0.5 0.75 0.25 0.5 0.75 0.75 0.5 0.25 0.67 0.67 0.5 Michelle Wijaya 1 0.75 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Migel 0.25 0.5 0.75 0.75 0.75 0.5 0.25 0.75 0.5 0.5 0.25 0.67 0.67 0.5 Aria 0.25 0.75 0.75 0.5 0.5 0.25 0.5 0.5 0.75 0.5 0.5 0.33 0.33 0.25 Erma 0.25 0.75 0.5 0.25 0.25 0.25 0.25 0.5 0.5 0.5 0.25 0.67 0.67 0.25 Emem 0.5 0.5 0.75 0.25 0.25 0.5 0.25 0.25 0.75 0.25 0.5 0.33 0.67 0.25 Feisal Adam 0.5 1 1 0.25 0.25 0.5 0.5 0.25 0.25 0.25 0.25 0.67 0.33 0.5 Fanny 0.5 0.75 1 0.5 1 0.5 0.5 0.5 0.5 0.25 0.5 0.67 0.33 0.5 Angel Veronika 0.25 0.5 0.75 0.5 0.75 0.5 0.75 0.25 0.25 0.25 0.25 0.33 0.33 0.75 Daniel Angelo 0.5 1 0.75 0.25 0.75 0.5 0.25 0.5 0.25 0.5 0.5 0.67 0.33 0.25 Ari 0.75 1 1 0.5 0.5 0.25 0.25 0.5 0.5 0.25 0.75 0.67 0.67 0.25 Jessica Salim 0.75 1 1 0.25 0.5 0.5 0.5 0.5 0.25 0.5 0.5 0.67 0.33 0.25 Wahyudi 0.5 0.5 0.75 1 1 1 0.75 1 0.75 0.75 1 0.33 0.67 0.25 Vincent Tandrico 0.75 1 1 0.25 0.5 0.5 0.5 0.25 0.5 0.25 0.25 0.33 0.33 0.5 Mike 0.25 1 1 0.25 0.75 0.25 0.5 0.5 0.75 0.5 0.75 0.67 0.33 0.5 Halim Budiman 0.25 0.5 0.75 0.25 0.5 0.25 0.5 0.25 0.25 0.5 0.25 0.33 0.33 0.25 Junaidi 0.25 0.75 1 0.5 0.25 0.25 0.5 0.5 0.25 0.5 0.25 0.33 0.33 0.5
4. Perhitungan Nilai WSM
Perhitungan nilai WSM dilakukan dengan menggunakan persamaan (4). Contoh Sampel perhitungan Ranu Febiyanto kategori Front, Back, dan Full Stack developer.
Front End Developer = (0,25 ∗ 0,1392) + (1 ∗ 0,326) + (1 ∗ 0,1172) + (0,75 ∗ 0,0696) + (0,75 ∗ 0,1392) + (0,5 ∗ 0,0696) + (0,5 ∗ 0,0696) + (0,25 ∗ 0,0696) = 0,722 Back End Developer   = (0,25 ∗ 0,1076) + (1 ∗ 0,2521) + (1 ∗ 0,0878) + (0,25 ∗ 0,1331) + (0,5 ∗ 0,0595) + (0,5 ∗ 0,0595) + (0,33 ∗ 0,0567) + (0,33 ∗ 0,0567) + (0,25 ∗ 0,187) = 0,544 Full Stack Developer = (0,25 ∗ 0,0814) + (1 ∗ 0,1906) + (1 ∗ 0,0664) + (0,75 ∗ 0,0406) + (0,75 ∗ 0,0814) + (0,5 ∗ 0,0407) + (0,5 ∗ 0,0407) + (0,25 ∗ 0,0407) + (0,25 ∗ 0,1006) + (0,5 ∗ 0,045) + (0,5 ∗ 0,045) + (0,33 ∗ 0,0428) + (0,33 ∗ 0,0428) + (0,25 ∗ 0,1413) = 0,554 Tabel 7. Nilai WSM Alternatif Nama (A) Front End Developer  Back End Developer  Full Stack Developer Ranu Febiyanto 0,722 0,544 0,554 Luthfan Hazmi Aufar 0,832 0,593 0,631 Felicia 0,727 0,653 0,636 Hugo 0,756 0,707 0,677 Michelle Wijaya 0,919 0,937 0,952 Migel 0,547 0,499 0,530 Aria 0,559 0,526 0,509

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 249-259 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.336
Nama (A) Front End Developer  Back End Developer  Full Stack Developer Erma 0,460 0,493 0,444 Emem 0,442 0,494 0,444 Feisal Adam 0,652 0,607 0,540 Fanny 0,710 0,592 0,610 Angel Veronika 0,529 0,46 0,490 Daniel Angelo 0,692 0,568 0,551 Ari 0,722 0,669 0,607 Jessica Salim 0,739 0,617 0,578 Wahyudi 0,721 0,553 0,652 Vincent Tandrico 0,722 0,648 0,592 Mike 0,687 0,691 0,645 Halim Budiman 0,442 0,381 0,380 Junaidi 0,553 0,513 0,479
5. Perhitungan Nilai WPM
Perhitungan nilai WPM dilakukan dengan menggunakan persamaan (5). Contoh Sampel perhitungan Ranu Febiyanto kategori Front, Back, dan Full Stack developer.
Front End Developer = (0,25 0,1392 ) ∗ (1 0,326 ) ∗ (1 0,1172 ) ∗ (0,75 0,0696 ) ∗ (0,75 0,1392 ) ∗ (0,5 0,0696 ) ∗ (0,5 0,0696 ) ∗ (0,25 0,0696 ) = 0,64 Back End Developer  = (0,25 0,1076 ) ∗ (1 0,2521 ) ∗ (1 0,0878 ) ∗ (0,25 0,1331 ) ∗ (0,5 0,0595 ) ∗ (0,5 0,0595 ) ∗
(0,33 0,0567 ) ∗ (0,33 0,0567 ) ∗ (0,25 0,187 ) = 0,449
Full Stack Developer = (0,25 0,0814 ) ∗ (1 0,1906 ) ∗ (1 0,0664 ) ∗ (0,75 0,0406 ) ∗ (0,75 0,0814 ) ∗ (0,5 0,0407 ) ∗ (0,5 0,0407 ) ∗ (0,25 0,0407 ) ∗ (0,25 0,1006 ) ∗ (0,5 0,045 ) ∗ (0,5 0,045 ) ∗ (0,33 0,0428 ) ∗ (0,33 0,0428 ) ∗ (0,25 0,1413 ) = 0,471
Tabel 8. Nilai WPM Alternatif Nama (A) Front End Developer  Back End Developer  Full Stack Developer Ranu Febiyanto 0,64 0,449 0,471 Luthfan Hazmi Aufar 0,81 0,517 0,561 Felicia 0,682 0,585 0,575 Hugo 0,705 0,662 0,632 Michelle Wijaya 0,91 0,93 0,947 Migel 0,508 0,477 0,501 Aria 0,518 0,472 0,465 Erma 0,407 0,448 0,399 Emem 0,412 0,458 0,406 Feisal Adam 0,561 0,528 0,465 Fanny 0,682 0,561 0,577 Angel Veronika 0,494 0,416 0,444 Daniel Angelo 0,631 0,491 0,482 Ari 0,653 0,59 0,535 Jessica Salim 0,685 0,526 0,505 Wahyudi 0,686 0,509 0,594 Vincent Tandrico 0,653 0,581 0,53 Mike 0,593 0,631 0,582 Halim Budiman 0,412 0,353 0,353 Junaidi 0,486 0,457 0,429
6. Perhitungan WASPAS dan rekomendasi sistem
Contoh Sampel perhitungan Ranu Febiyanto kategori Front, Back, dan Full Stack developer. Front End Developer = (0,5  ∗  0,722) + (0,5  ∗  0,64) = 0,68 Back End Developer = (0,5  ∗  0,544) + (0,5  ∗  0,449) = 0,497 Full Stack Developer = (0,5  ∗  0,554) + (0,5  ∗  0,471) = 0,512
Tabel 9. Nilai WASPAS dan Rekomendasi Sistem Nama (A) Front End Developer Back End Developer Full Stack Developer Rekomendasi sistem Ranu Febiyanto 0,681 0,497 0,512 Front End Developer Luthfan Hazmi Aufar 0,821 0,555 0,596 Front End Developer Felicia 0,704 0,619 0,605 Front End Developer

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 249-259 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.336
Nama (A) Front End Developer Back End Developer Full Stack Developer Rekomendasi sistem Hugo 0,731 0,685 0,654 Front End Developer Michelle Wijaya 0,914 0,934 0,949 Full Stack Developer Migel 0,527 0,488 0,515 Front End Developer Aria 0,538 0,499 0,487 Front End Developer Erma 0,433 0,471 0,422 Back End Developer Emem 0,427 0,476 0,425 Back End Developer Feisal Adam 0,606 0,567 0,503 Front End Developer Fanny 0,696 0,577 0,594 Front End Developer Angel Veronika 0,512 0,438 0,467 Front End Developer Daniel Angelo 0,662 0,529 0,517 Front End Developer Ari 0,687 0,629 0,571 Front End Developer Jessica Salim 0,712 0,571 0,542 Front End Developer Wahyudi 0,704 0,531 0,623 Front End Developer Vincent Tandrico 0,687 0,615 0,561 Front End Developer Mike 0,640 0,661 0,613 Back End Developer Halim Budiman 0,427 0,367 0,366 Front End Developer Junaidi 0,520 0,485 0,454 Front End Developer

## 3.2 Perhitungan Google Score dan Rekomendasi
Selanjutnya  akan  dihitung  nilai  benar  dari  form  google  dan  mengambil  rekomendasi  berdasarkan  nilai  tertinggi  dari sebuah kategori.
Tabel 10. Total Perhitungan Google Score Nama (A) Front End Developer Back End Developer Full Stack Developer Rekomendasi Persentase Kategori Tertinggi Ranu Febiyanto 49/80 = 61,2 % 43/88 = 48,8% 63/128 = 49,2% Front End Developer Luthfan Hazmi Aufar 57/80 = 71,2% 44/88 = 50% 70/128 = 54,6% Front End Developer Felicia 47/80 = 58,7% 47/88 = 53,4% 67/128 = 52,3% Front End Developer Hugo 53/80 = 66,2% 57/88 = 64,7% 77/128 = 60,1% Front End Developer Michelle Wijaya 73/80 = 91,2% 75/88 = 85,2% 114/128 = 89% Front End Developer Migel 38/80 = 47,5% 35/88 = 39,7% 56/128 = 43,7% Front End Developer Aria 38/80 = 47,5% 39/88 = 44,3% 55/128 = 42,9% Front End Developer Erma 29/80 = 36,2% 35/88 = 39,7% 44/128 = 34,3% Back End Developer Emem 30/80 = 37,5% 34/88 = 38,6% 44/128 = 34,3% Back End Developer Feisal Adam 42/80 = 52,5% 41/88 = 46,5% 51/128 = 39,8% Front End Developer Fanny 54/80 = 67,5% 46/88 = 52,2% 69/128 = 53,9% Front End Developer Angel Veronika 38/80 = 47,5% 30/88 = 34% 50/128 = 39% Front End Developer Daniel Angelo 43/80 = 53,7% 45/88 = 51,1% 59/128 = 46% Front End Developer Ari 50/80 = 62,5% 55/88 = 62,5% 69/128 = 53,9% Front End Developer Jessica Salim 48/80 = 60% 48/88 = 54,5% 63/128 = 49,2% Front End Developer Wahyudi 52/80 = 65% 44/88 = 50% 78/128 = 60,9% Front End Developer Vincent Tandrico 52/80 = 65% 49/88 = 55,6% 64/128 = 50% Front End Developer Mike 45/80 = 56,2% 54/88 = 61,3% 69/128 = 53,9% Back End Developer Halim Budiman 34/80 = 42,5% 31/88 = 35,2% 44/128 = 34,3% Front End Developer Junaidi 41/80 = 51,2% 41/88 = 46,5% 54/128 = 42,1% Front End Developer

## 3.3 Perbandingan Perhitungan WASPAS dengan Google Score
Dari tabel 9 dan tabel  10 didapatkan sebanyak 19 dari 20 alternatif  yang direkomendasi sesuai  hasil rekomendasinya, dimana hanya terdapat 1 alternatif yang berbeda, yaitu A5 (Michelle Wijaya) dengan perbedaan nilai rekomendasi sistem front end developer dan full stack developer sebesar 2,2% lebih unggul di kategori front end developer pada analisis data google  score.  Namun,  data  diatas  juga  telah  memperlihatkan  sebesar  95%  dari  total  20  data  uji  coba  telah  memiliki rekomendasi sistem yang sesuai dengan metode WASPAS.

## 3.4 Perhitungan Tingkat Kesesuaian Responden
Perhitungan tingkat kesesuaian dilakukan untuk menganalisis kesesuaian responden terhadap metode WASPAS. Berikut merupakan rumus yang digunakan untuk menghitung tingkat kesesuaian yaitu: [10]

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 249-259 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.336
Tki =  100 −
Xi Data FMADM (100%)
Keterangan: Tki merupakan tingkat kesesuaian responden Xi merupakan jumlah hasil akhir Data FMADM merupakan jumlah data responden Tingkat kesesuaian diukur berdasarkan hasil persentase akhir, dengan mengacu pada tabel berikut:
Tabel 11. Proses Tingkat Kesesuaian Persentase Tingkat Kesesuaian Kategori 31% - 45% Tidak memuaskan 46% - 60% Kurang memuaskan 61% - 75% Cukup 76% - 85% Memuaskan 86% - 100% Sangat memuaskan
Perhitungan dilakukan dengan menggunakan persamaan untuk mendapatkan nilai Tki masing – masing kategori.
Persentase Tki front end developer = 100 − Total Nilai WASPAS
Jumlah Data = 100 − 12,629 20 = 100 − 0,63145 = 99,3686%
Persentase Tki back end developer = 100 − Total Nilai WASPAS
Jumlah Data
= 100 − 11,194 20 = 100 − 0,5597 = 99,4403% Persentase Tki full stack developer = 100 − Total Nilai WASPAS
Jumlah Data
= 100 − 10,976 20 = 100 − 0,5488 = 99,4512%
Berdasarkan  perhitungan  tingkat  kesesuaian  di  atas,  maka  didapatkan  bahwa  nilai  persentase  kesesuaian  dari metode WASPAS dalam rekomendasi jenis kandidat web programmer adalah sebesar 99,3686% untuk kategori front end developer,  99,4403%  untuk  kategori  back  end  developer,  dan  99,4512%  untuk  kategori  full  stack  developer  dengan masing – masing kategori penilaian sangat memuaskan.

## 3.5 Analisis Waktu Eksekusi Perhitungan
Waktu eksekusi perhitungan akan dilihat pada hasil network log pada google chrome melalui menu inspect untuk melihat banyaknya waktu yang digunakan situs dalam menampilkan hasil dari perhitungan metode WASPAS. Berikut merupakan hasil tangkapan layar dari network log google chrome.

## Gambar 2. Hasil Tangkapan Layar Network Log Google Chrome
Gambar 2 menampilkan hasil tangkapan layar dari Network Log di Google Chrome. Dari gambar 2 tersebut terlihat bahwa proses eksekusi yang dilakukan sistem dalam melakukan perhitungan metode WASPAS hanya memerlukan waktu kisaran 320 ms sampai 817 ms untuk selesai melakukan eksekusi program, dimana waktu yang diperlukan hanya kurang dari 1 detik. Hal ini memperlihatkan bahwa sistem mampu melakukan perhitungan dengan cepat.

## 3.6 Tampilan Rancangan
Berikut merupakan beberapa tampilan rancangan masukan dan keluaran:

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 249-259 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.336
Gambar 3 menampilkan gambar dari halaman login pada penelitian ini. Halaman login merupakan antarmuka yang disediakan oleh sebuah sistem atau aplikasi untuk pengguna agar dapat memasukkan informasi identifikasi  pengguna, seperti nama pengguna dan kata sandi. Halaman ini merupakan titik masuk ke dalam sistem yang memerlukan otentikasi pengguna sebelum mereka dapat mengakses fitur-fitur yang terbatas.

## Gambar 4. Halaman Sidebar Administrator
Gambar 4 menampilkan halaman sidebar administrator. Sidebar administrator merupakan komponen antarmuka yang  memberikan  akses  ke  berbagai  fitur  dalam  sistem  administrasi.  Di  dalamnya,  terdapat  serangkaian  menu  yang memfasilitasi  tindakan  administratif  yang  diperlukan  untuk  mengelola  sistem.  Menu  "Beranda"  menyajikan  ringkasan informasi  penting.  "Data  User"  digunakan  untuk  mengelola  akun  pengguna,  termasuk  pembuatan,  pengeditan,  atau penghapusan, serta penentuan peran dan izin akses. "Data Kriteria" memberikan akses ke fitur untuk mengelola kriteria evaluasi  yang  digunakan  dalam  proses  penilaian.  Sementara  itu,  "Data  Sub  Kriteria"  berfungsi  untuk  penyesuaian terhadap sub kriteria yang terkait dengan kriteria tertentu. "Data Alternatif" menyediakan fasilitas untuk mengelola data alternatif atau opsi yang akan dievaluasi atau dibandingkan. "Data Kategori" digunakan untuk pengelolaan kategori atau kelompok  yang  digunakan  untuk  mengorganisir  data.  "Data  Penilaian"  memberikan  akses  ke  fitur  untuk  melakukan evaluasi terhadap data alternatif berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Sementara "Data Perhitungan" menyajikan hasil perhitungan atau analisis yang telah dilakukan dalam sistem. Terakhir, "Logout" digunakan untuk keluar dari sesi akses pengguna.

## Gambar 5. Halaman Hasil Perhitungan dan Rekomendasi Sistem
Gambar 5 menggambarkan Halaman Hasil Perhitungan dan Rekomendasi Sistem yang berisi informasi penting tentang  setiap  alternatif.  Setiap  entri  mencakup  nama  alternatif  beserta  nilai  yang  terkait  dengan  kategori  front-end developer, full-stack developer, dan back-end developer. Hal ini memungkinkan pengguna untuk melihat secara langsung penilaian yang diberikan kepada setiap alternatif berdasarkan aspek-aspek kunci dalam pengembangan web. Selain itu, halaman  ini  juga  memberikan  rekomendasi  sistem  untuk  setiap  alternatif  berdasarkan  penilaian  yang  telah  dilakukan. Dengan demikian, pengguna dapat dengan mudah melihat dan memahami perbandingan antara alternatif-alternatif yang tersedia serta rekomendasi sistem yang diberikan untuk masing-masing alternatif tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Berikut  merupakan  kesimpulan  dari  penelitian  di  atas.  Dengan  adanya  aplikasi  ini,  maka  akan  memudahkan  pihak pengguna dalam merekomendasikan jenis kandidat web programmer sesuai kebutuhan masing – masing. Dengan metode WASPAS, aplikasi dapat  melakukan perhitungan secara cepat dengan  waktu eksekusi 320 ms  sampai dengan 817 ms

## BULLETIN OF COMPUTER SCIENCE RESEARCH
ISSN 2774-3639 (Media Online) Vol 4, No 2, Februari 2024 | Hal 249-259 https://hostjournals.com/bulletincsr DOI: 10.47065/bulletincsr.v4i2.336
oleh  sistem.  Dengan  adanya  penentuan  bobot  variabel  pada  sub  kriteria  tiap  kriteria,  mampu  memberikan  penilaian rekomendasi dengan ketepatan sebesar 95% terhadap 20 sampel uji coba dan kesesuaian responden terhadap sistem di atas 99% pada masing – masing kategori front, back, dan full stack developer.

## REFERENCES
[1] H. Handayani, K. U. Faizah, A. Mutiara Ayulya, M. F. Rozan, D. Wulan, and M. L. Hamzah, “PERANCANGAN SISTEM INFORMASI  INVENTORY  BARANG  BERBASIS  WEB  MENGGUNAKAN  METODE  AGILE  SOFTWARE DEVELOPMENT  DESIGNING  A  WEB-BASED  INVENTORY  INFORMATION  SYSTEM  USING  THE  AGILE SOFTWARE DEVELOPMENT METHOD,” Jurnal Testing dan Implementasi Sistem Informasi, vol. 1, no. 1, pp. 29–40, 2023.
[2] N.  Negari  and  T.  Eryando,  “Analisis  Penerimaan  Sistem  Informasi  Pencatatan  dan  Pelaporan  Kasus  COVID-19  (Aplikasi Silacak  Versi  1.2.5)  Menggunakan  Technology  Acceptance  Model  (TAM)  di  UPT  Puskesmas  Cipadung  Kota  Bandung,” Bikfokes, p. 1, 2021.
[3] H. Irman Santoso, “Seleksi Penerimaan Programmer Menggunakan Simple Multi Attribute Rating Technique Method (SMART Method) dan Rank Order Centroid,” Journal of Information Technology, Software Engineering and Computer Science (ITSECS, vol. 2, no. 1, 2024, doi: 10.58602/itsecs.v2i1.95.
[4] J.  Maulindar  and  D.  Aprimavista  Cahyani,  “ANALISIS  FAKTOR-FAKTOR  YANG  MEMPENGARUHI  MINAT MAHASISWA UNTUK MENJADI PROGRAMMER,” Jurnal Informa: Jurnal Penelitian Dan Pengabdian Masyarakat, vol. 5, no. 2, pp. 14–17, 2019.
[5] I. Rosyadi, F. Adi Artanto, S. Elisa Rahmawati, and J. P. H. Tri Buwono, “Decision Tree Dalam Analisis Keputusan Pembelian Program Pada Perkumpulan Penggiat Programmer Indonesia,” Jurnal Fasilkom, vol. 12, no. 3, pp. 141–144, 2022.
[6] S. Mufti Prasetiyo, M. Ivan Prayogi Nugroho, R. Lima Putri, and O. Fauzi, “Pembahasan Mengenai Front-End Web Developer dalam Ruang Lingkup Web Development,” BULLET: Jurnal Multidisiplin Ilmu, vol. 01, no. 6, pp. 1015–2020, 2022, [Online]. Available: https://journal.mediapublikasi.id/index.php/bullet
[7] D.  M.  Pagan  and  M.  Syahrizal,  “Penerapan  WASPAS  Dalam  Mendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa  Mahasiswa Berprestasi,” TIN: Terapan Informatika Nusantara, vol. 1, no. 1, pp. 8–13, 2020.
[8] N.  K.  Daulay,  “Penerapan  Metode  Waspas  Untuk  Efektifitas  Pengambilan  Keputusan Pemutusan  Hubungan  Kerja,”  Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 2, no. 2, pp. 196–201, 2021.
[9] J. H. Lubis and M. Mesran, “Perbandingan Metode TOPSIS dan WASPAS Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Jabatan  Manager,”  Journal  of  Information  System  Research  (JOSH),  vol.  5,  no.  1,  pp.  64–78,  Oct.  2023,  doi: 10.47065/josh.v5i1.4359.
[10]  J. H. Lubis and M. Mesran, “Perbandingan Metode TOPSIS dan WASPAS Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Jabatan Manager,” Journal of Information System Research (JOSH), vol. 5, no. 1, pp. 64–78, 2023.
[11]  H.  Dafitri,  N.  Wulan,  and  H.  Ritonga,  “Analisis  Perbandingan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik Menggunakan Metode TOPSIS dan WASPAS,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 5, pp. 1313–1321, 2022.
[12]  I. Cholilah and D. Suherdi, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Pembukaan Cabang Roti John Menggunakan Metode WASPAS,” Jurnal CyberTech, vol. 3, no. 2, pp. 331–343, 2020, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[13]  M.  J.  Tarigan,  M.  Z. Siambaton,  and  T.  Haramaini,  “Implementasi  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment (WASPAS)  Dalam  Menentukan  Jurusan  Siswa  Pada  SMKN  8  Medan,”  Jurnal  Minfo  Polgan,  vol.  10,  no.  1,  2022,  doi: 10.33395/jmp.v10i1.10964.
[14]  I. Susilawati and Pristiwanto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pekerja Buruh Harian Lepas Dengan Menggunakan Metode Waspas (Studi Kasus : PT.Socfin Indonesia),” Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 5, no. 1, 2021, doi: 10.30865/komik.v5i1.3737.
[15]  H.  M.  Valentine,  S.  Ramos,  F.  Nugroho,  and  M.  Mesran,  “Penerapan  Metode  ROC-TOPSIS  dalam  Keputusan  Penerima Program Keluarga Harapan,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 4, no. 1, pp. 203–211, Dec. 2022, doi: 10.47065/josyc.v4i1.2541.
[16]  R.  Fahlevi,  N.  Ajeng  Rachmayani,  and  F.  Adi  Artanto,  “RANCANG  BANGUN  APLIKASI  PENDUKUNG  KEPUTUSAN KEPUASAN  KONSUMEN  PADA  PERKUMPULAN  PENGGIAT  PROGRAMMER  INDONESIA,”  Jurnal  Surya Informatika, vol. 2, no. 1, pp. 7–9, 2021, [Online]. Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/jtk
[17]  S.  Damanik  and  D.  P.  Utomo,  “Implementasi  Metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  Dan  Waspas  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[18]  K. A. Chandra and S. Hansun, “Sistem Rekomendasi Pemilihan Laptop dengan Metode WASPAS,”  Jurnal ECOTIPE, vol. 6, no. 2, pp. 76–81, 2019, doi: 10.33019/ecotipe.v5i2.xxx.
[19]  T.  Hasanah,  B.  Aviani,  and  A.  Toyib  Hidayat,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Pemberian  Uang  Kuliah  Tunggal Menerapkan Metode WASPAS,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) Hal, vol. 2, no. 1, pp. 102–109, 2020, doi: 10.30865/json.v2i1.2482.
[20]  M. B. K. Nasution, K. Kusmanto, A. Karim, and S. Esabella, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Ketua Program Studi Menerapkan Metode WASPAS dengan Pembobotan ROC,”  Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 1, pp. 130–136, 2022.