ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 1 − 5 https://hostjournals.com/bulletincsr

## Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Kepala Bengkel Terbaik Menggunakan Metode AHP dan WSM

## Ramadina Pertiwi, Natalia Silalahi, Fince Tinus Waruwu
Program Studi Teknik Informatika Universitas Budi Darma Medan, Indonesia Email: ramadinapertiwi1@gmail.com
Abstrak− Pemilihan Kepala Bengkel memerlukan sistem berbasis komputer interaktif yang membantu para pengambil keputusan untuk menggunakan data dan berbagai model dalam memecahkan masalah-masalah yang terstruktur. Salah satu Pemilihan Kepala Bengkel tersebut adalah Sistem Pendukung Keputusan. Sistem Pendukun Keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan dan yang pemanipulasi data. Ada banyak metode yang digunakan dalam mengambil keputusan dalam setiap data yang  penting  baik  berupa  jumlah  unit  pertahun,  jumalah  jasa  pertahun,  jumlah  penjualan sparepart pertahun,  masa  kerja  dan kedisplinan salah satunya adalah metode AHP da WSM. AHP merupakan sebuah hierarki funsional dangan input persepsi manusia, WSM  merupakan  model  umu,  telah  digunakan  untuk  aplikasi  yang  berbeda  seperti  robotika,  procesor,  dan  lai-lain.  Metode  AHP digunakan  untuk  mencari  kriteria  pemilihan  kepala  bengkel  terbaik  dan  metode  WSM  digunakan  untuk  mencari  hasil  akhir  dari pemilihan kepala bengkel. Hasil penelitian menunjukkan kepala bengkel terbaik akan mendapatkan reward berupa jalan-jalan ke luar negri bersama keluarga. Dengan demikian, hasil sistem yang dirancang akan membantu pihak Perusahaan dalam melakukan proses penyeleksian terhadap kepala bengkel terbaik. akan tetapi perhitungannya hanya menghasilkan nilai terbesar yang akan terpilih sebagai alternatif yang terbaik.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; WSM ; AHP ; Kepala Bengkel
Abstract −The selection of workshop heads requires an interactive computer-based system that helps decision makers to use data and various models in solving structured problems. One of the selections for the Head of the Workshop is the Decision  Support  System.  Decision  Support  System  is  an  interactive  information  system  that  provides  information, modeling and manipulating data. There are many methods used in making decisions in every important data in the form of the number of units per year, the number of services per year, the number of sales of spare parts per year, years of service and discipline, one of which is the AHP and WSM method. AHP is a functional hierarchy with human perceptual input, WSM is a general model, it has been used for different applications such as robotics, processors, and others. The AHP method is used to find the criteria for selecting the best workshop head and the WSM method is used to find the final result of the selection of the workshop head. The results show that the best workshop heads will get rewards in the form  of  traveling  abroad  with  their  families.  Thus,  the  results  of  the  designed  system  will  assist  the  Company  in conducting the selection process for the best workshop heads. however, the calculation only produces the largest value which will be selected as the best alternative.
Keywords : Decision Support System; WSM; AHP; Head of the Workshop

## 1. PENDAHULUAN
PT. Dwi Karya Swadaya adalah salah satu perusahaan yang bergerak dalam bidang penjualan dan perbaikan sepeda motor Honda.  Perusahaan  ini  memiliki  bengkel  resmi  Honda  yang  dinamakan Ahass .  Bengkel  tersebut  berperan  dalam melakukan  perawatan  dan  perbaikan  pada  sepeda  motor  Honda.  Selain  itu  pada  PT.  Dwi  Karya  Swadaya  juga menyediakan dan menjual sparepart yang dibutuhkan oleh konsumen yang memiliki sepeda motor Honda. Dalam kegiatan operasional bengkel Ahass selalu menjaga tingkat layanan yang memuaskan terhadap konsumen. Salah satu cara untuk meningkatkan pelayanan terbaik adalah dengan pemilihan kepala bengkel terbaik. Kepala bengkel adalah seseorang yang di tunjuk oleh pemilik perusahaan untuk memimpin dan menjalankan suatu operasinonal Ahass yang tugasnya bertanggung jawab dalam kegiatan yang ada di bengkel Ahass seperti pelayanan, perbaikan, dan memantau kegiatan  yang  ada  dalam  bengekel Ahass tersebut . Salah  satu  kunci  untuk  peningkatan  kinerja  dalam  memberikan pelayanan  kepada  konsumen  adalah  dengan  cara  memberikan  motivasi  melalui  pemberian reward atau  bonus  yaitu berlibur bersama keluarga keluar negri pada kepala bengkel terbaik sulit dilakukan, dengan ditentukannya kepala bengkel terbaik  juga  dapat  dijadikan  acuan  dalam  membentuk  motivasi  dan  minat  kerja  kepala  bengkel  pada  PT.  Dwi  Karya Swadaya semakin bertambah, karena pada sebelumnya pemberian reward atau  bonus kepala bengkel  hanya dilakukan dengan cara manual dan belum terkomputerisai.
Untuk mengatasi masalah di atas maka diperlukan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk membantu dalam mengambil  keputusan  dalam  menentukan  kepala  bengkel  terbaik  pada  PT.  Dwi  Karya  Swadaya.  Sistem  pendukung keputusan  merupakan  sistem  yang  berbasis  komputer  interaktif,  yang  membantu  para  pengambil  keputusan  untuk menggunakan data dan berbagai model untuk memecahkan masalah-masalah yang tidak terstruktur.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 1 − 5 https://hostjournals.com/bulletincsr
Sistem pendukung keputusan ( Decision Support System) mulai di kembangakan pada tahun 1960-an, tetapi istilah system pendukung  keputusan  itu  sendiri  baru  muncul  pada  tahun  1971,  yang  diciptakan  oleh  G.Anthony Gorry  dan  Michael S.Scoot. Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi  interaktif Yng menyediakan informasi, pemodelan dan  yang  pemanipulasi  data.  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu  mengambil  keputusan  dalam  situasi  yang  semi terstruktur dan tak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat[1], [2].

## 2.2 Kepala Bengkel
Kepala  bengkel  adalah  jabatan  pimpinan  yang  bertanggung  jawab  pada  bengkel  dalam  membantu  jalan  nya  suatu operasional  bengkel  yang  kerjanya  ditentukan  oleh  pemilik  perusahaan.  Kepala  bengkel  terbaik  tidak  harus  memiliki pendidikan yang tinggi melainkan memiliki kemampuan dan peforma dalam menjalankan bengkel. Pemberian apresiasi patut diberikan kepada kepala bengkel yang dianggap melakukan pekerjaan secara benar dan sesuai aturan. Pemberian predikat kepala bengkel terbaik merupakan contoh bentuk apresiasi kepada kepala bengkel terbaik.

## 2.3 Metode Analiticy Hierarcy  Process (AHP)
Analiticy  Hierarcy  Process (AHP)  adalah  sebuah  hierarki  fungsional  dengan  input  utamnya  adalah  persepsi  manusia. Keberadaan hierarki  memungkinkan dipecahnya masalah kompleks atau tidak terstruktur dalam sub-sub masalah, lalu menyusunnya menjadi suatu bentuk hierarki. AHP memiliki banyak keunggulan dalam menjelaskan proses pengambilan keputusan.  Salah  satunya  adalah  dapat  digambarkan  secara  grafis  sehingga  mudah  dipahami  oleh  semua  pihak  yang terlibat dalam pengambilan keputusan[3]–[5].

## 2.4 Metode Weight Sum Model
Metode WSM adalah model umum, telah digunakan untuk aplikasi yang berbeda seperti robotika, processor, dan lain- lain. Ini adalah metode yang sering digunakan pada permasalahan dimensi tunggal[6], [7]. Jika terdapat m alternatif dan n kriteria Berikut ini adalah algoritma penyelesaian metode Weigth Sum Model (WSM) yaitu sebagai berikut: 1. Langkah 1:
Mengidentifikasi terlebih dahulu dari keriteria dan Alternatif yang digunakan dalam penyelesian masalah.
2. Langkah 2:
Menhitung nilai WSM-score. Adapun rumus yang digunakan dalam metode ini yaitu :
Ai WSM-score = ∑ w j xij 𝑛 𝑗=1 ……….....(1) 3. Langkah 3:
Melakukan perangkingan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
PT. Dwi Karya Swadaya memiliki permasalahan dalam menentukan kepala bengkel terbaik yang dijadikan pertimbangan dalam  pemberian  reward  atau  bonus  yaitu  berlibur  bersama  keluarga  keluar  negri  pada  kepala  bengkel  terbaik  sulit dilakukan,  dengan  ditentukannya  kepala  bengkel  terbaik  juga  dapat  dijadikan  acuan  dalam  membentuk  motivasi  dan minat kerja kepala bengkel pada PT. Dwi Karya Swadaya semakin bertambah, karena pada sebelumnya pemberian reward atau bonus kepala bengkel hanya dilakukan dengan cara manual dan belum terkomputerisasi.
Diperlukan beberapa kriteria, Antara lain : jumlah unit pertahun, jumlah jasa pertahun, jumlah penjualan sparepart pertahun, masa kerja, dan kedisiplinan yang dikerjakan oleh kepala bengkel.

## 3.1 Penilaian Setiap Alternatif
Setelah selesai melakukan inisialisasi terhadap data kriteria maka tahap selanjutnya adalah melakukan penilaian terhadap setiap alternatif yaitu penilaian yang dilakukan berdasarkan data yang telah didapatkan dari PT. Dwi Karya Swadaya. Data penilaian dari setiap alternatif dapat dilihat pada tabel 1 berikut ini
Tabel 1. Data No Nama Kepala Bengkel Jumlah Unit Pertahun (C1) Jumlah Jasa Pertahun (C2) Jumlah Penjualan Sparepart Pertahun (C3) Masa Kerja(Tahun) (C4) Kedisip linan (C5) 1. Abadi Purba 8172 530.400.000 750.950.450 4 Tahun 90 2. Dedi Syahputra 7200 312.000.000 521.320.540 1,3 Tahun 90 3. Ridho Odir 8376 460.680.000 513.500.700 3 Tahun 95 4. Anggada Kurniasih 5088 228.960.000 123.455.000 4 Tahun 95 5. Amal Santoso 7404 407.220.000 300.278.000 3 Tahun 85 6. Jaka Dian Wardana 7890 526.680.000 424.300.788 3,9 Tahun 95 7. Syamsul Bahri 3864 193.200.000 98.430.000 2,1 Tahun 90
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 1 − 5 https://hostjournals.com/bulletincsr
C1 C4, C5 C2, C3
Tabel 2. Data Alternatif dan Nilai Alternatif Bentuk Nilai
No Nama Kepalabengkel Jumlah Unit Pertahun (C1) Jumlah Jasapertahun (C2) Jumlahpenjual ansparepartper tahun (C3) Masa Kerja (C4) Kedisipli nan (C5) 1. Abadi Purba 5 5 5 5 3 2. Dedi Syahputra 5 3 5 1 3 3. Ridho Odir 5 4 5 4 4 4. Anggada Kurniasih 2 2 1 5 4 Tabel 3. Data Alternatif dan Nilai Alternatif Bentuk Nilai (Lanjutan) No Nama kepalabengkel Jumlah unit pertahun (c1) Jumlah jasapertahun (c2) Jumlahpenjual an sparepart pertahun (c3) Masa kerja (c4) Kedisiplinan (c5) 5 Amal santoso 4 4 3 4 2 6. Jaka dian wardana 4 5 4 4 4 7. Syamsul bahri 1 1 1 3 3

## 3.2 Perhitungan Metode AHP
Dalam penelitian ini metode AHP digunakan untuk menentukan nilai bobot kriteria yang nantinya akan digunakan dalam pencarian nilai akhir menggunakan metode WSM. Berikut perhitungan metode AHP :
1. Menentukan  skala  prioritas  dari  setiap  kriteria.  Dalam  hal  ini  berdasarkan  evaluasi  PT.  Dwi  Karya  Swadaya  :  C1 (Jumlah  Unit)  merupakan  prioritas  utama,  kemudian  C2  (Jumlah  Pendapatan  Jasa)  dan  C3  (Jumlah  Pendapatan Sparepart)  merupakan  prioritas  kedua   serta  C4  (Masa  Kerja)  dan  C5  (Kedisiplinan)  merupakan  prioritas  terakhir, maka masalah diatas dapat didekomposikan kedalam tangga prioritas seperti gambar di bawah ini :
Gambar 1. Tangga Prioritas Kriteria
Tabel 4. Matriks Perbandingan Berpasangan C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 5/3 5/3 5/1 5/1 C2 3/5 1 1 3/1 3/1 C3 3/5 1 1 3/1 3/1 C4 1/5 1/3 1/3 1 1 C5 1/5 1/3 1/3 1 1 Tabel 5. Normalisasi Matriks Perbandingan Berpasangan C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 1,666 1,666 5 5 C2 0,6 1 1 3 3 C3 0,6 1 1 3 3 C4 0,2 0,333 0,333 1 1 C5 0,2 0,333 0,333 1 1 Jumlah 2,6 4,332 4,332 13 13 Tabel 6. Matriks Perbandingan Berpasangan C1 C2 C3 C4 C5 C1 1/2,6 1,666/4,332 1,666/4,332 5/13 5/13 C2 0,6/2,6 1/4,332 1/4,332 3/13 3/13 C3 0,6/2,6 1/4,332 1/4,332 3/13 3/13 C4 0,2/2,6 0,333/4,332 0,333/4,332 1/13 1/13 C5 0,2/2,6 0,333/4,332 0,333/4,332 1/13 1/13
Berikut ini adalah nilai hasil matriks perbandingan yaitu sebagai berikut :
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 1 − 5 https://hostjournals.com/bulletincsr
0,3846  0,3845 0,3845 0,3846 0,3846 0,2307  0,2308 0,2308 0,2307 0,2307 0,2307  0,2308 0,2308 0,2307 0,2307 0,0769  0,0768 0,0768 0,0769 0,0769 0,0769  0,0768 0,0768 0,0769 0,0769 C1 = (0,3846 + 0,3845 + 0,3845 + 0,3846 + 0,3846) =   1,9228 / 5 = 0,38456 C2 =  (0,2307 + 0,2308 + 0,2308  + 0,2307 + 0,2307) =  1,1537 / 5 = 0,23074 C3 =  (0,2307 + 0,2308 + 0,2308  + 0,2307 + 0,2307) =   1,1537/ 5 = 0,23074 C4 =  (0,0769 + 0,0768 + 0,0768 + 0,0769 + 0,0769) =   0,3843/ 5
= 0,07686
C5
=  (0,0769 + 0,0768 + 0,0768 + 0,0769 + 0,0769) =   0,3843/ 5 = 0,07686 Maka nilai bobot kriteria (Wj) = (0,38456 ; 0,23074 ; 0,23074 ; 0,07686 ; 0,07686)

## 3.3 Perhitungan Metode WSM
Berikut ini merupakan perhitungan dari metode WSM :
Tabel 7. Nilai bobot kriteria No Nama Kriteria Nilai Bobot (Wj) 1 Jumlah Unit 0,38456 2 Jumlah Pendapatan Jasa 0,23074 3 Jumlah Pendapatan Sparepart 0,23074 4 Masa Kerja 0,07686 5 Kedisiplinan 0,07686 Tabel 8 Data Alternatif dan Nilai Alternatif Bentuk Nilai No Nama Kepalabengkel (C1) (C2) (C3) (C4) (C5) 1. Abadi Purba 5 5 5 5 3 2. Dedi Syahputra 5 3 5 1 3 3. Ridho Odir 5 4 5 4 4 4. Anggada Kurniasih 2 2 1 5 4 5. Amal Santoso 4 4 3 4 2 6. Jaka Dian Wardana 4 5 4 4 4 7. Syamsul Bahri 1 1 1 3 3
Menghitung nilai WSM Score dari masing-masing alternatif nilai : 1. ABADI PURBA (Alternatif 1) = (0,3846 * 5) + (0,23074 * 5) + (0,23074 * 5) + (0,07686 * 5) + (0,07686 * 3)
= 1,9228 + 1,1537 + 1,1537 + 0,3843+ 0,23058
= 4,84508
2. DEDI SYAHPUTRA (Alternatif 2)
= (0,3846 * 5) + (0,23074 * 3) + (0,23074 * 5) + (0,07686 * 1) + (0,07686 * 3)
= 1,9228 + 0,69222 + 1,1537 + 0,07686 + 0,23058
= 4,07616
3. RIDHO ODIR (Alternatif 3)
= (0,3846 * 5) + (0,23074 * 4) + (0,23074 * 5) + (0,07686 * 4) + (0,07686 * 4)
= 1,9228 + 0,92296 + 1,1537 + 0,30744 + 0,30744
= 4,61434
4. ANGGADA KURNIASIH (Alternatif 4)
= (0,3846 * 2) + (0,23074 * 2) + (0,23074 * 1) + (0,07686 * 5) + (0,07686 * 4) = 0,76912 + 0,46148 + 0,23074 + 0,3843 + 0,30744 = 2,15308 5. AMAL SANTOSO (Alternatif 5) = (0,3846 * 4) + (0,23074 * 4) + (0,23074 * 3) + (0,07686 * 4) + (0,07686 * 2)
ISSN 2774-3659 (Media Online) Vol 2, No 1, Desember 2021 Hal 1 − 5 https://hostjournals.com/bulletincsr
= 1,53824 + 0,92296 + 0,69222 + 0,30744 + 0,15372 = 3,61458
6. JAKA DIAN WARDANA (Alternatif 6)
= (0,3846 * 4) + (0,23074 * 5) + (0,23074 * 4) + (0,07686 * 4) + (0,07686 * 4)
= 1,53824 + 1,1537 + 0,9226 + 0,30744 + 0,30744
= 4,22978 7. Syamsul Bahri (Alternatif 7)
= (0,3846 * 1) + (0,23074 * 1) + (0,23074 * 1) + (0,07686 * 3) + (0,07686 * 3) =0,38456 + 0,23074 + 0,23074 + 0,23058 +0,23058 = 1,3072 8. Perangkingan
Adapun acuan dalam perangkingan ini adalah berdasarkan nilai  tertinggi  (Max) yang dijadikan rangking  tertinggi. Berdasarkan hasil perhitungan dengan metode AHP dan WSM di atas maka diketahui Abadi Purba merupakan kepala bengkel terbaik PT. Dwi Karya Swadaya Dengan Nilai 4,84508 berikut bisa dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 8. Hasil Perangkingan No  Nama Mekanik Nilai Peringkat 1 Abadi Purba 4,84508 Peringkat 1 2 Ridho Odir 4,61434 Peringkat 2 3 Jaka Dian Wardana 4,22978 Peringkat 3 4 Dedi Syahputra 4,07616 Peringkat 4 5 Amal Santoso 3,61458 Peringkat 5 6 Anggada Kurniasih 2,15308 Peringkat 6 7 Syamsul Bahri 1,3072 Peringkat 7

## 4. KESIMPULAN
Hasil dari penelitian dapat disimpulkan dengan penerapan Sistem Pendukung Keputusan dengan metode AHP dan WSM dalam  menentukan  Kepala  bengkel  terbaik  dilakukan  dengan  menganalisis  data  kriteria  yang  kemudian  diolah  sesuai dengan algoritma AHP dan WSM, sehingga mendapatkan hasil dan kesimpulan dalam penentuan kepala bengkel terbaik. Masalah yang ada pada PT. Dwi Karya Swadaya adalah sulitnya menentukan kepala bengkel terbaik terbaik yang akan mendapatkan sebuah reward atau bonus berlibur bersama keluarga ke luar negeri, maka dari masalah tersebut bisa diatasi dengan menerapkan metode AHP dan WSM dengan cara menentukan nilai bobot kriteria menggunakan metode AHP dan melakukan  penilaian  dengan  metode  WSM  kemudian  dilakukan  perangkingan.  Dalam  merancang  dan  membangun aplikasi sistem pendukung keputusan menentukan kepala bengkel terbaik pada PT. Dwi Karya Swadaya dilakukan dengan cara menerapkan konsep-konsep flowchart, UML ( Unified Modelling Language) dan Dekstop Programming didalamnya, yang mana Flowchart dan UML tersebut merupakan gambaran arsitektur dari program yang dibuat.

## REFERENCES
[1] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[2] J. E. and L. T. P. Turban, A. Efraim, Decision Support System and Intelegence Systems , 7th ed. Jogjakarta: Penerbit Andi, 2015.
[3] S. R. Abdul Rojak and A. Rifai, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process dalam Memilih Bahan Bakar Minyak untuk Kendaraan Roda Dua,” J. Kaji. Ilm. , vol. 18, no. 1, pp. 1–8, 2018.
[4] K.  Safitri,  F.  T.  Waruwu,  and  M.  Mesran,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  KARYAWAN BERPRESTASI  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE    ANALYTICAL  HIEARARCHY  PROCESS  (Studi  Kasus : PT.Capella Dinamik Nusantara Takengon),” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 1, Feb. 2017.
[5] Z. Azhar and J. Hutahaean, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process Dalam Pemilihan Tempat Cafe di Kisaran,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 2, no. 2, 2020.
[6] S. Solikhun, “Perbandingan Metode Weighted Product Dan Weighted Sum Model Dalam Pemilihan Perguruan Swasta Terbaik Jurusan Komputer,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 4, no. 1, p. 70, 2017.
[7] D.  Handoko,  M.  Mesran,  S.  D.  Nasution,  Y.  Yuhandri,  and  H.  Nurdiyanto,  “Application  Of  Weight  Sum  Model  (WSM)  In Determining Special Allocation Funds Recipients,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 31–35, 2017.