Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 496-503
Penerapan Metode Weighted Product Untuk Penerima Insentif Karyawan
Romzi Rahman 1 *, Gunadi Widi Nurcahyo 2 , Yuhandri 3 1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Putra Indonesia “YPTK”, Padang, Indonesia
E-mail: romzirahman01@gmail.com 1 , gunadiwidi@yahoo.co.id 2 , yuhandriyunus@gmail.com 3

## Abstract
The  development  of  science  from  time  to  time  has  succeeded in  bringing  humans into an era of information technology. Organizations need to change the way they manage and develop  human  resources  in  the  face  of  technological  change.  Stakeholders  need  to evaluate  employee  performance  periodically  so  that  it  can  become  a  reference  for determining  employee  incentives.  Partial  incentives  will  have  a  positive  effect  on psychological  empowerment  which  will  then  also  have  a  positive  effect  on  employee performance.  This  research  aims  to  build  a  Decision  Support  System  in  determining employee  incentive  recipients.  The  method  used in  this  research is  the  weighted  product method.  This  method  has  six  stages,  namely  the  alternative  value  of  each  criterion,  the alternative  value  of  each  criterion  after  weighting,  determining  the  preference  weight  of the criteria, calculating the preference value of Vector S, calculating the value of Vector V,  and  ranking  results.  The  processed  dataset  comes  from  Institut  Teknologi  dan  Bisnis Haji  Agus  Salim  Bukittinggi.  The  dataset  consists  of  14  employee  data  with  their respective criteria values. The results of this research can determine employee incentive recipients with an accuracy rate of 86%. Therefore, this research can be a reference for stakeholders to determine recipients of employee incentives in a certain period.
Keywords: Decision Support System;  Weighted Product;  employees; incentives; PHP Mysql

## Abstrak
Perkembangan ilmu pengetahuan dari masa ke masa berhasil membawa manusia pada sebuah  era  teknologi  informasi.  Organisasi  perlu  mengubah  cara  mengelola  dan mengembangkan  sumber  daya  manusia  dalam  menghadapi  perubahan  teknologi. Pemangku  kepentingan  perlu  mengevaluasi  kinerja  karyawan  secara  berkala  sehingga dapat menjadi rujukan untuk menentukan insentif karyawan. Insentif secara parsial akan berpengaruh positif terhadap pemberdayaan psikologi yang kemudian akan berpengaruh positif pula terhadap kinerja karyawan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun Sistem Pendukung  Keputusan  dalam  menentukan  penerima  insentif  karyawan.  Metode  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  weighted  product.  Metode  ini  memiliki enam  tahapan  yaitu  nilai  alternatif  setiap  kriteria,  nilai  alternatif  setiap  kriteria  setelah pembobotan, menentukan bobot preferensi kriteria, menghitung nilai preferensi Vektor S, menghitung nilai Vektor V, dan hasil perangkingan. Dataset yang diolah bersumber dari Institut Teknologi dan Bisnis Haji Agus Salim Bukittinggi. Dataset terdiri dari 14 orang data  karyawan  dengan  nilai  kriteria  masing-masing.  Hasil  penelitian  ini  dapat menentukan  penerima  insentif  karyawan  dengan  tingkat  akurasi  86%.  Oleh  karena  itu, penelitian  ini  dapat  menjadi  acuan  bagi  pemangku  kepentingan  untuk  menentukan penerima insentif karyawan dalam periode tertentu.
Kata  Kunci: Sistem  Pendukung  Keputusan;  Weighted  Product;  karyawan;  insentif; PHP Mysql

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 496-503

## 1. Pendahuluan
Perkembangan  ilmu pengetahuan dari masa ke masa berhasil membawa manusia pada sebuah  era  yang  canggih,  yakni  era  teknologi  informasi.    Sebuah  organisasi  perlu mengubah cara mengelola dan mengembangkan sumber daya manusia dalam menghadap i perubahan teknologi  agar tetap relevan  dan berkinerja tinggi.
Peter  Drucker  di  dalam  [1],  berpendapat  bahwa  sumber  daya  manusia  adalah  sumbe r daya  yang  paling  berharga,  unik  dalam  semuanya,  dapat  mendorong  pengembangan sumber  daya  manusia  adalah  salah  satu  status  tertinggi  dan  mempunyai  potens i pengembangan  yang  luar  biasa.    Menurut  Akilah  dan  Rahman  [2]  sumber  daya  manusia merupakan  bagian  penting  dalam  organisasi  karena  mampu  menciptakan  efisiensi, efektivitas,  dan  produktivitas  untuk  mencapai  tujuan-tujuan  yang  diinginkan.  Operasi perusahaan  dapat  ditingkatkan  dan  dikembangkan  dengan  cepat  didukung  oleh  sumber daya manusia  yang berkualitas.
Menurut Sutrisno, et al . [3] kinerja sumber daya manusia yang tersedia dalam sebuah perusahaan  sangat  menentukan  kualitas  dan  kuantitas  produk  atau  jasa.    Manajemen kinerja  menciptakan  kondisi  yang  menguntungkan  bagi  pengelolaan  perusahaan  dan pembangunan berkelanjutan  [4].  Oleh karena  itu Purnamasari dan Fajria  [5] berpendapat bawa  pemangku  kepentingan  perlu  mengevaluasi  kinerja  karyawan  secara  berkala sehingga  dapat menjadi  rujukan untuk  menentukan insentif  karyawan.
Insentif secara parsial akan berpengaruh positif terhadap pemberdayaan psikologi yan g kemudian  akan  berpengaruh  positif  pula  terhadap  kinerja  karyawan  [6].  Seoran g karyawan  yang  menerima  insentif  akan  melahirkan  motivasi  kerja  yang  tinggi  dan  akan mengeluarkan segenap kemampuan yang ia miliki  [7].  Selain  itu pengambilan keputusan dalam  pemilihan  calon  penerima  insentif  harus  memperhatikan  aspek  dan  kriteria  sesua i standar yang ditentukan  oleh instansi  atau perusahaan.
Menurut  Wang  [8]  analisis  keputusan  adalah  proses  memilih  solusi  terbaik  dar i beberapa  alternatif  untuk  memecahkan  masalah  yang  mungkin  timbul  dalam  tahap perancangan dan konstruksi sistem saat  ini atau di  masa depan. Interaksi dan kontradiks i antara  berbagai  tujuan  dalam  permasalahan  pengambilan  keputusan  seringkali menyulitkan  pengambil  keputusan untuk mengambil  keputusan dengan  mudah.
Bagaimana  menemukan  alat  pendukung  keputusan  yang  sesuai  untuk  memaham i esensi  masalah  dan  membuat  keputusan  yang  masuk  akal  dan  benar  dalam  luasnya informasi  adalah  masalah  yang  diikuti  secara  ketat  oleh  pengambil  keputusan  di  semua tingkatan  [9].    Perancangan  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan  memerlukan  metode pengambilan keputusan yang tepat  dan sesuai dengan permasalahan yang sedang terjadi. Menurut  Li  [10]  pengambilan  keputusan  melibatkan  identifikasi  teori  dan  metode  yang sesuai  akan  memungkinkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  menghasilkan  pilihan yang  paling  optimal.    Untuk  mengoptimalkan  kinerja,  Sistem  Pendukung  Keputusan dalam penelitian  ini  menggunakan  pendekatan dengan metode Weighted Product. Sistem  Pendukung  Keputusan  menggunakan  metode Weighted  Product telah  banyak diterapkan dalam penyelesaian masalah.  Penelitian terdahulu yang menggunakan metode tersebut  seperti  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  penentuan  pelanggan  terbaik  oleh Siregar, et al . [11], pemberian kredit koperasi  oleh  Supiyandi, et al . [12], dan penentuan jurusan oleh Seran, et al . [13]. Penelitian tersebut membuktikan bahwa metode Weighted Product dapat  membantu  menyelesaikan  masalah  pengambilan  keputusan,  tetapi  belum ada yang membahas tentang  penentuan penerima insentif  bagi  karyawan.
Proses  penentuan  penerima  insentif  di  Institut  Teknologi  dan  Bisnis  Haji  Agus  Salim Bukittinggi dinilai masih kurang tepat sasaran.  Hal ini disebabkan oleh beberapa faktor di antaranya  perhitungan  yang  kurang  matang,  human  error,  dan  subjektivitas  dari  penilai. Penerapan  metode Weighted  Product untuk  menentukan  penerima  insentif  karyawan diharapkan  dapat  membantu  pihak  Institut  Teknologi  dan  Bisnis  Haji  Agus  Salim Bukittinggi  untuk  mendapatkan  hasil  keputusan  penerima  insentif  karyawan  dengan akurasi  yang baik.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 496-503
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk menentukan  penerima  insentif  karyawan  menggunakan  metode Weighted  Product agar mengurangi  tingkat  subjektivitas  yang  mungkin  ada  dalam  proses  pengambilan keputusan. Selain itu perlu mengembangkan antarmuka pengguna yang intuitif dan mudah dipahami  sehingga  pengguna  non-teknis  dapat dengan mudah berinteraksi  dengan sistem.

## 2. Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  serangkaian  tata  cara  yang  digunakan  dalam mendapatkan  pengetahuan  ilmiah  atau  ilmu  untuk  menc apai  tujuan  dalam  suatu penelitian. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Weighted Product . Adapun penelitian  ini menggunakan data karyawan di Institut Teknologi dan Bisnis Haj i Agus  Salim  Bukittinggi  sebanyak  14  orang.  Tahapan  penyelesa ian  dengan  metode Weighted  Product dapat dilihat  pada Gambar  1 berikut.
Gambar  2. Tahapan Metode Weighted Product (WP)

## 2.1. Nilai Alternatif  Setiap Kriteria
Data  karyawan  dengan  masing-masing  kriteria  digunakan  sebagai  data  awal  pada perhitungan  penentuan  insentif  karyawan  menggunakan  metode Weighted  Product . Data tersebut  mencakup  nilai  karyawan  berdasarkan  kriteria  nilai  kinerja,  kriteria  kehadiran, dan  kriteria  masa  kerja.  Kriteria  nilai  kinerja  telah  diubah  menjadi  angka  karena merupakan  rata-rata  dari  nilai  triwulan  selama  satu  tahun.  Kriteria  kehadiran  diambil berdasarkan  jumlah  kehadiran  karyawan  selama  satu  tahun  yang  telah  dirangkum  dar i absensi elektronik. Kriteria masa kerja merujuk kepada surat keputusan yang menyatakan tanggal  masa tugas karyawan tersebut setelah  diangkat  menjadi karyawan tetap.

## 2.2. Nilai Alternatif  Setiap Kriteria  Setelah Pembobotan
Masing-masing alternatif dapat ditentukan nilai bobotnya pada setiap kriteria yang ada. Nilai  kriteria  dari  masing-masing  alternatif  dapat  dilakukan  pembobotan  sehingga memberikan  nilai  yang  setara  dengan  nilai  sebenarnya.  Data  yang  telah  dilakukan pembobotan  atau  normalisasi  berdasarkan  nilai  yang  sebenarnya  dapat  pada  tahap selanjutnya  dalam proses perhitungan  metode Weighted Product.

## 2.3. Menentukan Bobot Preferensi  Kriteria
Kriteria-kriteria  yang  telah  diberikan  nilai  bobot  dilakukan  perbaikan  bobot  atau normalisasi  berdasarkan persamaan berikut:

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 496-503
(1)
Melakukan  normalisasi  atau  perbaikan  bobot  untuk menghasilkan nilai Wj = 1, d i mana j  = 1,2,….., n adalah  banyak  alternatif  dan ∑  Wj adalah  jumlah  keseluruhan  nila i bobot.

## 2.4. Menghitung Nilai Preferensi  Vektor S
Berdasarkan nilai alternatif pada setiap kriteria dilakukan perhitungan vektor S dengan menggunakan  persamaan berikut.
(2)
Menentukan  nilai  vektor  S  dengan  cara  mengalikan  seluruh  kriteria  dengan  alternatif hasil normalisasi atau perbaikan bobot yang berpangkat positif untuk kriteria keuntungan ( benefit )  dan  yang  berpangkat  negatif  untuk  kriteria  biaya  ( cost ).  Di  mana  S  merupakan preferensi  kriteria,  x merupakan nilai  kriteria  dan n merupakan banyaknya kriteria.

## 2.5. Menghitung Nilai Vektor V
Berdasarkan total nilai Vektor S dapat dilakukan perhitungan untuk mencari  Vektor  V. Perhitungan  vektor V dilakukan  berdasarkan persamaan berikut.
(3)
Menentukan  nilai  vektor  V  di  mana  vektor  V  merupakan  preferensi  alternatif  yan g akan  digunakan  untuk  perangkingan  dari  masing-masing  jumlah  nilai  vektor  S  dengan jumlah seluruh  nilai  Vektor  S.

## 2.6. Hasil Perangkingan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  vektor  V  maka  dapat  diketahui  peringkat  masing- masing  alternatif.  Nilai  vektor  V  yang  bervariasi  dapat  dijadikan  sebagai  acuan  untuk mengurutkan  bersadarkan  besaran  nilai.  Ditemukan  karyawan  dengan  nilai  tertinggi hingga  terendah  yang  akan  digunakan  untuk  menetapkan  jumlah  insentif  yang  diterima karyawan tersebut.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penerapan  metode Weighted  Product dalam  menentukan  penerima  insentif  memilik i beberapa  tahapan  proses  untuk  mendapatkan  peringkat  dari  hasil  penilaian  alternatif. Tahapan  pertama  mengumpulkan  data  karyawan  berupa  nama,  informasi  data  kriteria berupa  nilai  kinerja,  kehadiran,  dan  masa  kerja.  Kemudian  melakukan  proses  analisis dengan  metode  Weighted  Product  dan  mengubah  input  data  kriteria  menjadi  nilai  ratin g kecocokan sehingga  menghasilkan  alternatif  berdasarkan peringkatnya.

## 3.1. Nilai Alternatif  Setiap Kriteria
Data  karyawan  dengan  masing-masing  kriteria  digunakan  sebagai  data  awal  pada perhitungan  penentuan  insentif  karyawan  menggunakan  metode Weighted  Product . Rangkuman  data karyawan dapat dilihat  pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1. Nilai  Alternatif  Setiap Kriteria No.  Alternatif Kriteria K1 K2 K3 1. A1 8.5  291 hari  8 Tahun  6 Bulan 2. A2 8 291 hari  8 Tahun  3 Bulan

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
No.  Alternatif Kriteria K1 K2 K3 3. A3 8.5  289 hari  3 Tahun  1 Bulan 4. A4 8 289 hari  7 Tahun  1 Bulan 5. A5 8 287 hari  5 Tahun  3 Bulan 6. A6 8 286 hari  6 Tahun  2 Bulan 7. A7 7.5  289 hari  2 Tahun  2 Bulan 8. A8 7.5  288 hari  1 Tahun  5 Bulan 9. A9 7.5  288 hari  3 Tahun  6 Bulan 10. A10 8 284 hari  5 Tahun  5 Bulan 11. A11 6.5  290 hari  1 Tahun  5 Bulan 12. A12 8 282 hari  3 Tahun  1 Bulan 13. A13 7.5  283 hari  5 Tahun  5 Bulan 14. A14 7 286 hari  3 Tahun  1 Bulan
Tabel  1  menampilkan  nilai  karyawan  berdasarkan  kriteria  nilai  kinerja,  kriteria kehadiran,  dan  kriteria  masa  kerja.  Kriteria  nilai  kinerja  telah  diubah  menjadi  angka karena  merupakan  rata-rata  dari  nilai  triwulan  selama  satu  tahun.  Selain  kriteria  nila i kinerja, nilai karyawan tersebut belum ditransformasikan ke dalam nilai bobot dan masih berbentuk data mentah.

## 3.2. Nilai Alternatif  Setiap Kriteria  Setelah Pembobotan
Masing-masing alternatif dapat ditentukan nilai bobotnya pada setiap kriteria yang ada. Nilai  hasil  pembobotan  setiap  kriteria  dari  masing-masing  alternatif  dapat  dilihat  pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Nilai  Alternatif  Setiap Kriteria  Setelah Pembobotan
No.  Alternatif  K1  K2  K3 1. A1 8.5 10 2 2. A2 8 10 2 3. A3 8.5 8 1 4. A4 8 8 2 5. A5 8 6 2 6. A6 8 5 2 7. A7 7.5 8 1 8. A8 7.5 7 1 9. A9 7.5 7 1 10. A10 8 3 2 11. A11 6.5 9 1 12. A12 8 1 1 13. A13 7.5 2 2 14. A14 7 5 1
Tabel  2  menunjukkan  data  alternatif  yang  telah  dinormalisasikan  berdasarkan  kriteria yang  ada.  Setiap  alternatif  menghasilkan  nilai  kriteria  nilai  kinerja,  nilai  kehadiran,  dan nilai  masa kerja dalam bentuk angka.

## 3.3. Menentukan Bobot Preferensi  Kriteria
Nilai bobot preferensi dilakukan dengan normalisasi atau perbaikan bobot berdasarkan persamaan  (1).  Adapun  jumlah  keseluruhan  nilai  bobot  adalah
=  15+2+1  =  18.
Berikut  perhitungan  bobot preferensi  pada setiap kriteria.
K1 = = 0.8333

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 496-503
K2 = = 0.1111
K2 = = 0.0556
Nilai  bobot  preferensi  masing-masing  kriteria  akan  digunakan  pada  tahap  berikutnya sebagai  pemangkatan  dalam  menghitung  nilai  preferensi  vektor  S.  Adapun  nilai  bobot masing-masing  kriteria  dapat dilihat  pada Tabel 3 berikut.

## 3.4. Menghitung Nilai Preferensi  Vektor S
Berdasarkan nilai alternatif pada setiap kriteria dilakukan perhitungan vektor S dengan menggunakan  persamaan  (2).  Berhubung  kriteria  yang  digunakan  termasuk  ke  dalam kategori benefit , maka bobot yang dipangkatkan bernilai positif. Pada proses perhitungan vektor S diambil  3 (tiga)  data karyawan sebagai  sampel  seperti dijelaskan  sebagai  berikut:
1. (A1) ( )*( )*( ) 5.9500 x 1.2915 x 1.0393 7.9864 2. (A2) ( )*( )*( ) 5.6569 x 1.2915 x 1.0393 7.5929 3. (A3) ( )*( )*( ) 5.9500 x 1.2599 x 1.0000 7.4965

## 3.5. Menghitung Nilai Vektor V
Berdasarkan  total  nilai  Vektor  S  dapat  dilakukan  perhitungan  untuk  mencari Vektor  V.  Perhitungan  vektor  V  dilakukan  berdasarkan  persamaan  (3).  Proses perhitungan  vektor  V  juga  diambil  tiga  data  karyawan  sebagai  sampel  seperti dijelaskan sebagai berikut.
1. (A1)
2. (A2)
3. (A3)

## 3.6. Hasil Perangkingan
Berdasarkan  hasil  perhitungan vektor  V  dapat diketahui peringkat  masing-masing alternatif.  Ditemukan  karyawan  dengan  nilai  tertinggi  hingga  terendah  yang disajikan pada T abel 3 berikut.
Tabel 3. Peringkat  Karyawan
No.  Alternatif  Nilai Vektor S  Nilai Vektor V  Peringkat 1. A1 7.9864 0.0839 1 2. A2 7.5929 0.0798 2 3. A3 7.4965 0.0788 3 4. A4 7.4070 0.0778 4

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 496-503
No.  Alternatif  Nilai Vektor S  Nilai Vektor V  Peringkat 5. A5 7.1740 0.0754 5 6. A6 7.0301 0.0739 6 7. A7 6.7540 0.0710 7 8. A8 6.6545 0.0699 8 9. A9 6.6545 0.0699 9 10. A10 6.6422 0.0698 10 11. A11 6.0737 0.0638 11 12. A14 5.6569 0.0594 12 13. A13 6.0171 0.0632 13 14. A12 6.0522 0.0636 14
Hasil  perangkingan  karyawan  akan  digunakan  untuk  menetapkan  karyawan  yang berhak  menerima  insentif.  Karyawan  yang  menempati  posisi  tiga  besar  berhak mendapatkan  insentif  sesuai  dengan  besaran  yang  telah  ditentukan.  Pemberian insentif  tahunan  atau  hadiah  tahunan  di  ITB  HAS  Bukittinggi  melibatkan  semua karyawan  dengan  mengambil  persentase  dari  jumlah  pendapatan  karyawan  setiap tahunnya.  Sebagian  kecil  dana  hadiah  tahunan  tersebut  dikeluar kan  untuk memberikan insentif kepada karyawan yang termasuk ke dalam peringkat tiga besar. Insentif  tersebut  menjadi  tambahan  pendapatan  bagi  karyawan  berprestasi  setiap tahunnya.  Hal  itu  menjadi  motivasi  bagi  karyawan  IT B  HAS  Bukittinggi  untuk selalu menjaga dan meningkatkan kinerja setiap harinya.

## 3.7. Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan  data  14  orang  karyawan  sebagai  calon  penerima insentif  karyawan.  Selanjutnya  dilakukan  perbandingan  antara  hasil  pemberian insentif secara manual  dengan hasil penelit ian yang  diperoleh menggunakan metode Wei ghted Product . Adapun hasil perbandingan dapat dilihat pada T abel 4 berikut.
Tabel 4. Peringkat  Karyawan Nama Alternatif  Peringkat Real Peringkat  Metode WP  Hasil Perbandingan
Karyawan 1 Peringkat  1 Peringkat  1 Hasil  Sama Karyawan 2 Peringkat  2 Peringkat  2 Hasil  Sama Karyawan 3 Peringkat  3 Peringkat  3 Hasil  Sama Karyawan 4 Peringkat  4 Peringkat  4 Hasil  Sama Karyawan 5 Peringkat  5 Peringkat  5 Hasil  Sama Karyawan 6 Peringkat  6 Peringkat  6 Hasil  Sama Karyawan 7 Peringkat  7 Peringkat  7 Hasil  Sama Karyawan 8 Peringkat  8 Peringkat  8 Hasil  Sama Karyawan 9 Peringkat  9 Peringkat  9 Hasil  Sama Karyawan 10 Peringkat  10 Peringkat  10 Hasil  Sama Karyawan 11 Peringkat  11 Peringkat  11 Hasil  Sama Karyawan 12 Peringkat  12 Peringkat  14 Hasil  Beda Karyawan 13 Peringkat  13 Peringkat  13 Hasil  Sama Karyawan 14 Peringkat  14 Peringkat  12 Hasil  Beda
Data  dari  14  orang  penerima  insentif  karyawan  terdapat  dua  data  yang  hasilnya berbeda  menggunakan  metode Weighted  Product dengan  nilai  akurasi  sebesar  86%.  Hal ini  membuktikan  keefektifan  metode  ini  dalam  konteks  penilaian  karyawan  di  Institut Teknologi  dan Bisnis  Haji  Agus  Salim  Bukittinggi.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan  Sistem Informasi (Komputer  & Manajemen)
Terakreditasi Nomor  204/E/KPT/2022  | Vol. 5, No. 2, April (2024),  pp. 496-503

## 4. Kesimpulan
Penelitian  ini  sukses  menghasilkan  sebuah  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan berbasis PHP dan database MySql untuk menentukan penerima  insentif karyawan di ITB HAS  Bukittinggi.  Implementasi  metode Weighted  Product dalam  sistem  efektif  dalam menentukan  penerima  insentif,  dengan  akurasi  pengujian  sebesar  86%  berdasarkan perbandingan  dengan  hasil  data real .  Selain  itu  pencapaian  signifikan  lainnya  adalah pengembangan  antarmuka  pengguna  yang  intuitif  dan  mudah  dipahami,  dirancang  untuk memudahkan interaksi  pengguna  non-teknis  dengan sistem.

## Daftar Pustaka
[1] J.  Wang,  W.  Bai,  and  Y.  Liu,  “Optimization  for  the  Human  Resources Management  Strategy  of  the  IoT  Industry  Based  on  AHP,” Comput.  Intell. Neurosci. , vol. 2022, no. 2, pp. 1–10, 2022, doi:  10.1155/2022/3514285.
[2] F.  Akilah  and  D.  Rahman,  “Telaah  Fungsional  Konsepsi  Insentif  Terhadap Kepuasan Kerja Pegawai,”  vol. 10, no. 2, pp. 187–196, 2020.
[3] Sutrisno,  M.  M.  Amalia,  K.  Mere,  A.  Bakar,  and  N.  D.  C.  Arta,  “Dampak Pemberian  Motivasi  Dan  Insentif  Terhadap  Kinerja  Pegawai  Pada  Perusahaan Rintisan:  Literature  Review,” vol. 4, no. 2, pp. 1871–1881, 2023.
[4] D. Xu, T. Tu, and X. Xiao, “Talking about the Innovative Application of Big Data in  Enterprise  Human  Resources  Performance  Management,” Math.  Probl.  Eng. , vol. 2022, pp. 1–12, 2022, doi:  10.1155/2022/4047508.
[5] I.  Purnamasari  and  M.  Fajria,  “Identifikasi  Karyawan  Terbaik  dengan  Sistem Pendukung Keputusan Metode Weighted  Product,” vol. 11, no. 1, pp. 1–8, 2022.
[6] M.  Akib,  N.  Mirosea,  and  L.  Angga,  “Dampak  Umpan  Balik  dan  Insentif Terhadap Kinerja Auditor  Internal Pemerintah,” vol. 6, no. 1, pp. 42–52, 2021.
[7] D.  A.  Nani  and  C.  A.  Vinahapsari,  “Efektivitas  Penerapan  Sistem  Insentif  Bagi Manajer Dan Karyawan,” J. Bisnis Darmajaya , vol. 6, no. 1, pp. 44–54, 2020.
[8] L. Wang, “Intelligent Decision Support System of Emergency Language Based on Fog Computing,”  vol. 1, pp. 1–11, 2023.
[9] L.  Cao,  “Design  and  Optimization  of  a  Decision  Support  System  for  Sports Training Based on Data Mining Technology,” Sci. Program. , vol. 2022, pp. 1–12, 2022, doi:  10.1155/2022/1846345.
[10] Q. Li, Y. Dong, R. G. Cao, L. Li, and Z. Bin Chen, “A Decision Support System for  Optimal  Building  Cold  Source  Selection,” Shock  Vib. ,  vol.  2022,  pp.  1–13, 2022, doi:  10.1155/2022/5605477.
[11] V.  M.  M.  Siregar,  S.  Sonang,  and  E.  Damanik,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Pelanggan  Terbaik  Menggunakan  Metode  Weighted  Product,” J.  Tek. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 2, p. 239, 2021, doi:  10.37600/tekinkom.v4i2.392.
[12] Supiyandi,  R.  Nasrul  Fuad,  E.  Hariyanto,  and  S.  Larasati,  “Sistem  Pendukun g Keputusan Pemberian Kredit Koperasi Menggunakan Metode Weighted Product,”
J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  4,  pp.  1132–1139,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i4.2367.
[13] F.  A.  R.  Seran,  Y.  P.  K.  Kelen,  and  D.  Nababan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Jurusan  Menggunakan  Metode  Weighted  Product,” J.  Tekno  Kompak , vol. 17, no. 1, pp. 147–159, 2020.
.