Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012

## Rekrutmen Petugas Pendataan Registrasi Sosial Ekonomi Dengan Metode Multi Factor Evaluation Process
Deni Apriadi* 1 , Alfiarini 2 1,2 Prodi Sistem Informasi STMIK Bina Nusantara Jaya Lubuklinggau e-mail: * 1 denidrv@gmail.com , 2a alfiarini3@gmail.com

## Abstrak
Pada  tahun  2022  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  melaksanakan  kegiatan  pendataan Registrasi Sosial Ekonomi, dimana pengumpulan data seluruh penduduk Indonesia yang terdiri atas  profil,  kondisi  sosial,  ekonomi  dan  tingkatan  kesejahteraan.  Kegiatan  yang  dilakukan merupakan  salah  satu  upaya  pemerintah  untuk  membangun  satu  basis  data  kependudukan tunggal. Pelaksanaan kegiatan sensus yang baik dapat digunakan pemerintah dalam mengambil kebijakan  dalam  pembangunan.  Salah  satu  keberhasilan  dalam  kegiatan  Regsosek  ditentukan dari  metode  yang  digunakan  dalam  rekrutmen.  Untuk  mendukung  proses  rekrutmen  petugas Regsosek  diperlukan  sistem  yang  terkomputerisasi.  Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan salah satu sistem yang dapat digunakan dalam untuk melakukan rekrutmen Petugas Regsosek. Dengan adanya sistem pendukung keputusan, kriteria-kriteria yang sudah ditentukan oleh BPS dapat  diolah  dengan  baik  sehingga  menghasilkan  keputusan  terbaik  yang  sesuai  dengan kebutuhan.  Banyak  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan,  salah satunya yaitu Metode Multi Factor Evaluation Process (MFEP). Metode ini dalam penilaiannya dapat dilakukan secara objektif dan intuitif untuk faktor yang di anggap penting. Pada metode MFEP  setiap  kriteria  diberi  bobot  sesuai  dengan  tingkat  kepentingan,  Dalam  penelitian  ini kriteria  yang  digunakan  seleksi  administrasi,  pre  test,  wawancara,  pendidikan,  umur  dan kesehatan.  Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  yang  menggunakan  metode  MFEP, dapat membantu BPS menghasilkan solusi keputusan dalam pemilihan petugas Regsosek terbaik berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan.
Kata kunci — Rekrutmen, Pendataan, Regsosek.

## Abstract
In 2022, the Central Statistics Agency (BPS) will carry out data collection activities for Socio-Economic  Registration,  where  data  collection  for  the  entire  population  of  Indonesia consists  of  profiles,  social  conditions,  economy  and  welfare  levels.  This  activity  is  one  of  the government's efforts to build a single population database. The implementation of good census activities can be used by the government in making policies in development. One of the successes in  Regsosek  activities  is  determined  by  the  methods  used  in  recruitment.  To  support  the recruitment  process  for  Regsosek  officers,  a  computerized  system  is  needed.  Decision  Support System  is  one  of  the  systems  that  can  be  used  to  recruit  Regsosek  Officers.  With  the  decision support system, the criteria that have been determined by BPS can be processed properly so as to  produce  best  decision  that  suit  the  needs.  There  are  many  methods  that  can  be  used  in  a Decision Support System, one of which is the MFEP method. This method in its assessment can be done objectively and intuitively for factors that are considered important. In the Multi Factor Evaluation Process (MFEP) method, each criterion is given a weight according to the level of importance.  In  this  study  the  criteria  used  were  administrative  selection,  pretest,  interview, education, age and health. With a decision support system that uses  the MFEP method, it can help  BPS  produce  decision  solutions  in  selecting  the  best  Regsosek  officers  based  on predetermined criteria.
Keywords — Recruitment, Data Collection, Regsosek
3776

## 1. PENDAHULUAN
Badan Pusat Statistik (BPS) berperan dalam penyediaan data statistik nasional maupun internasional,  untuk  menghasilkan  statistik  yang  mempunyai  kebenaran  akurat  dan menggambarkan  keadaan  yang  sebenarnya,  dalam  rangka  mendukung  Indonesia  Maju.  Pada tahun  2022  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  melaksanakan  kegiatan  pendataan  Registrasi  Sosial Ekonomi, dimana pengumpulan data seluruh penduduk Indonesia yang terdiri atas profil, kondisi sosial,  ekonomi  dan  tingkatan  kesejahteraan.  Kegiatan  yang  dilakukan  merupakan  salah  satu upaya  pemerintah  untuk  membangun  satu  basis  data  kependudukan  tungal.  Dengan memanfaatkan basis data kependudukan tunggal yang terintegrasi dengan seluruh instasi, dapat meminimalkan  data  ganda,  dan  seluruh  program  pemerintah  yang  berhungan  dengan  data kependudukan  menjadi  lebih  efektik  dan  efisien.  Pelaksanaan  kegiatan  sensus  yang  baik  dapat digunakan  pemerintah  dalam  mengambil  kebijakan  dalam  pembangunan  [1].  Salah  satu keberhasilan dalam kegiatan Regsosek ditentukan dari metode yang digunakan dalam rekrutmen [2]. Rekrutmen dilakukan untuk menyediakan sumber daya manusia yang sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan oleh organisasi [3].
Untuk  mendukung  proses  rekrutmen  petugas  Regsosek  diperlukan  sistem  yang terkomputerisasi  [4].  Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  salah  satu  sistem  yang  dapat digunakan  dalam  untuk  melakukan  rekrutmen  Petugas  Regsosek  [5].  Dengan  adanya  sistem pendukung keputusan, kriteria-kriteria yang sudah ditentukan oleh BPS dapat diolah dengan baik sehingga menghasilkan alternatif yang sesuai dengan kebutuhan [6].
Banyak  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan,  salah satunya  yaitu  Metode  Multi  Factor  Evaluation  Process  (MFEP)  [7].  Metode  Multi  Factor Evaluation Process (MFEP) dalam penilaiannya dapat dilakukan secara objektif dan intuitif untuk faktor  yang  penting  [8].  Pada  metode  Multi  Factor  Evaluation  Process  (MFEP)  setiap  kriteria diberi bobot sesuai dengan tingkat kepentingan [9]. Dalam penelitian ini kriteria yang digunakan seleksi administrasi, pretest, wawancara, pendidikan, umur dan kesehatan. Dengan adanya sistem pendukung  keputusan  yang  menggunakan  metode  MFEP,  dapat  membantu  BPS  menghasilkan petugas Regsosek sesuai yang handal sesuai dengan kebutuhan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi yang  dibutuhkan  sehingga  tujuan  dari  penelitian  ini  tercapai,  adapun  metode  yang  digunakan yaitu :
2.1.1 Studi Literatur
Pada tahapan ini penulis melakukan  pengumpulan bahan penelitian baik dari buku, jurnal dan internet yang berhubungan dengan judul dan metode yang digunakan.
2.2.2 Wawancara
Yaitu  melakukan  wawancara  langsung  dengan      bagian  kepegawaian  yang  berwenang langsung  dalam  proses  rekrutmen  petugas  Regrosek.  Mulai  dari  prosedur  rekrutmen, kriteria, penetapan bobot setiap kriteria sampai dengan proses penetapan hasil akhir dari rekrutmen.
2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan yang semi terstruktur dengan bantuan seperangkat alat komputer [10]. Sistem pendukung keputusan mampu memanipulasi data dan  menyediakan  infromasi  yang  dapat  membantu  pengambil  kebijakan  dalam  mengambil keputusan [11].
3777

## 2.3. Metode Multi Factor Evaluation Process (MFEP)
Metode  ini  melakukan  perhitungan  faktor  dan  kriteria  yang  sudah  ditentukan,  setiap faktor memiliki nilai yang akan mempengaruhi dalam pengambilan keputusan [12].

## 2.4. Kerangka Kerja Penelitian
Gambar 1 Kerangka Kerja Penelitian
Adapun penjelasan dari gambar 1 kerangka kerja penelitian yaitu :
a. Menganalisis  dan  mengidentifikasi  masalah  yang  ada  pada  proses  rekrutmen  petugas regsosek dan mempelajari literatur yang berhubungan dengan judul penelitian
b. Melakukan pengumpulan data, yaitu dengan melakukan wawancara langsung dengan bagian kepegawaian BPS yang bertanggung jawab langsung terhadap proses rekrutmen.
c. Setelah  data  di  dapat  dilakukan  analisis  data  mana  saja  yang  akan  digunakan  dalam penyelesaian masalah.
d. Selanjutnya yaitu melakukan perancangan model Use Case, Aktivity diagram, perancangan form input dan output.
e. Melakukan perhitungan dengan menggunakan metode MFEP.
f. Tahap selanjutnya yaitu pembuatan SPK dengan menggunakan Bahasa pemrograman Visual Basic dengan database MySql.
g. Hasil akhir dari SPK yaitu alternatif/petugas yang lulus dalam proses rekrutmen.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Alternatif dan Kriteria
Untuk alternatif sampel yang diambil yaitu Kelurahan Srikaton Kabupaten Musi Rawas dapat di lihat pada tabel 1 dan 2.
Tabel 1 Alternatif No Alternatif 1 Ery Aryandi (C1) 2 Welda Reni Pertiwi (C2) 3 Tyar Ardiansyah (C3) 4 Wenny Nurfajri (C4) 5 Firdaus (C5) 6 Jaka Sulaeman (C6)
3778
7 R.Rendy Danank Nugroho (C7) 8 Rega Tri Agustian (C8) 9 Algifari Ramadhani (C9) 10 Riki Aji Pambudi (C10) 11 Rina Wulandari (C11) 12 Sasti Deli Putri (C12) 13 Febri Kamseno (C13) Tabel 2 Kriteria No Kriteria 1 Seleksi Administrasi (K1) 2 Pre Test (K2) 3 Wawancara (K3) 4 Pendidikan (K4)
5 Umur (K5)
6 Kesehatan (K6)

## 3.2. Perhitungan MFEP
3.2.1 Pemberian bobot pada setiap faktor/kriteria, total nilai akhir apabila dijumlahkan harus bernilai 1. Adapun bobot yang sudah ditentukan ada pada tabel 3.
Tabel 3 Bobot Faktor No Faktor/Kriteria Bobot (%) 1 Seleksi Administrasi (K1) 0.2 2 Pre Test (K2) 0.25 3 Wawancara (K3) 0.25 4 Pendidikan (K4) 0.1 5 Umur (K5) 0.1 6 Kesehatan (K6) 0.1 Jumlah 1 3.2.2 Pemberian nilai faktor untuk setiap alternatif, dimana nilai yang di masukkan berdasarkan penilaian dari setiap calon petugas pendataan Regsosek. Seperti pada tabel 4. Tabel 4 Nilai Faktor Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8  C9  C10  C11  C12  C13 Seleksi Administrasi (K1) 8 7 7 9
9 8 8 9 9 9 6 8 9 Pre Test (K2) 6 7 7 8
7 6 6 8 8 9 6 8 7 Wawancara (K3) 7 6 6 8
8 7 6 7 7 7 6 8 9 Pendidikan (K4) 8 7 8 8
7 7 7 8 8 7 7 8 8 Umur (K5) 6 7 8 8
8 7 7 8 8 8 6 7 8 Kesehatan (K6) 7 8 7 8
8 7 7 8 7 7 7 8 7
3779
Nilai  setiap  alternatif    berdasarkan  kriteria  didapat  dari  penilaian  yang  dilakukan  oleh panitia rekrutmen, adapun skala nilai yang diberikan antara 1 – 10.
3.2.3 Proses Bobot Evaluasi Seleksi Administrasi Pada proses ini Rumus yang digunakan sebagai berikut :
WE = FW x E (1)
WE merupakan  nilai bobot evaluasi, FW yaitu nilai bobot faktor sedangkan E adalah nilai faktor alternatif.
WC1 = 0.2*8= 1.60 WC2 = 0.2*7 = 1.40 WC3 = 0.2*7 = 1.40 WC4 = 0.2*9 = 1.80 WC5 = 0.2*9 = 1.80 WC6 = 0.2*8 = 1.60 WC7 = 0.2*8 = 1.60 WC8 = 0.2*9 = 1.80 WC9 = 0.2*9 = 1.80 WC10  = 0.2*9 = 1.80 WC11  = 0.2*6 = 1.20 WC12  = 0.2*8 = 1.60 WC13  = 0.2*9 = 1.80
3.3.4 Proses Bobot Evaluasi Pre Test WC1 = 0.25*6= 1.50 WC2 = 0.25*7 = 1.75 WC3 = 0.25*7 = 1.75 WC4 = 0.25*8 = 2.0 WC5 = 0.25*7 = 1.75 WC6 = 0.25*6 = 1.50 WC7 = 0.25*6 = 1.50 WC8 = 0.25*8 = 2.0 WC9 = 0.25*8 = 2.0 WC10  = 0.25*9 = 2.25 WC11  = 0.25*6 = 1.50 WC12  = 0.25*8 = 2.0 WC13  = 0.25*7 = 1.75
3.2.5   Proses Bobot Evaluasi Wawancara WC1 = 0.25*7 = 1.75 WC2 = 0.25*6 = 1.50 WC3 = 0.25*6 = 1.50 WC4 = 0.25*8 = 2.0 WC5 = 0.25*8 = 2.0 WC6 = 0.25*7 = 1.75 WC7 = 0.25*6 = 1.50 WC8 = 0.25*7 = 1.75 WC9 = 0.25*7 = 1.75 WC10  = 0.25*7 = 1.75 WC11  = 0.25*6 = 1.50 WC12  = 0.25*8 = 2.0 WC13  = 0.25*9 = 2.25
3780 3.2.6 Proses Bobot Evaluasi Pendidikan
WC1 = 0.1*8 = 0.80 WC2 = 0.1*7 = 0.70 WC3 = 0.1*8 = 0.80 WC4 = 0.1*8 = 0.80 WC5 = 0.1*7 = 0.70 WC6 = 0.1*7 = 0.70 WC7 = 0.1*7 = 0.70 WC8 = 0.1*8 = 0.80 WC9 = 0.1*8 = 0.80 WC10  = 0.1*7 = 0.70 WC11  = 0.1*7 = 0.70 WC12  = 0.1*8 = 0.80 WC13  = 0.1*8 = 0.80
3.2.7 Proses Bobot Evaluasi Umur WC1 = 0.1*6 = 0.60 WC2 = 0.1*7 = 0.70 WC3 = 0.1*8 = 0.80 WC4 = 0.1*8 = 0.80 WC5 = 0.1*8 = 0.80 WC6 = 0.1*7 = 0.70 WC7 = 0.1*7 = 0.70 WC8 = 0.1*8 = 0.80 WC9 = 0.1*8 = 0.80 WC10  = 0.1*8 = 0.80 WC11  = 0.1*6 = 0.60 WC12  = 0.1*7 = 0.70 WC13  = 0.1*8 = 0.80 3.2.8 Kesehatan WC1 = 0.1*7 = 0.70
WC2 = 0.1*8 = 0.80 WC3 = 0.1*7 = 0.70 WC4 = 0.1*8 = 0.80 WC5 = 0.1*8 = 0.80 WC6 = 0.1*7 = 0.70 WC7 = 0.1*7 = 0.70 WC8 = 0.1*8 = 0.80 WC9 = 0.1*7 = 0.70 WC10  = 0.1*7 = 0.70 WC11  = 0.1*7 = 0.70 WC12  = 0.1*8 = 0.80 WC13  = 0.1*7 = 0.70
Setelah  proses  perhitungan  terhadap  semua  kriteria  sudah  dilaksanakan  maka  akan mendapatkan hasil seperti pada tabel 5.
Tabel 5 Nilai Faktor Evaluasi Faktor/Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10  C11  C12  C13 Seleksi Administrasi 1.60 1.40 1.40 1.80 1.80 1.60 1.60 1.80 1.80 1.80 1.20 1.60 1.80
◼
3781 Pre Test 1.50   1.75   1.75   2.00   1.75   1.50   1.50   2.00   2.00   2.25   1.50   2.00   1.75 Wawancara 1.75   1.50   1.50   2.00   2.00   1.75   1.50   1.75   1.75   1.75   1.50   2.00   2.25 Pendidikan 0.80   0.70   0.80   0.80   0.70   0.70   0.70   0.80   0.80   0.70   0.70   0.80   0.80 Umur 0.60   0.70   0.80   0.80   0.80   0.70   0.70   0.80   0.80   0.80   0.60   0.70   0.80 Kesehatan 0.70   0.80   0.70   0.80   0.80   0.70   0.70   0.80   0.70   0.70   0.70   0.80   0.70 3.2.9 Setelah  nilai  faktor  evaluasi  didapat,  maka  langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan penjumlahan dari masing-masing nilai yang ada pada tabel 5 diatas dengan menggunakan rumus:
(2)
∑WC1 = 1.60+1.50+1.75+0.80+0.60+0.70 = 6.95 ∑WC2 = 1.40+1.75+1.50+0.70+0.70+0.80 = 6.85
∑WC3 = 1.40+1.75+1.5 0+0.80+0.80+0.70 = 6.95 ∑WC4 = 1.80+2.00+2.00+0.80+.0.80+0.80= 8.20 ∑WC5 = 1.80+1.75+2.00+0.70+0.80+0.80= 7.85 ∑WC6 = 1.60+1.50+1.75+0.70+0.70+0.70= 6.95
∑WC7 = 1.60+1.50+.1.50+0.70+0.70+0.70= 6.70 ∑WC8 = 1.80+2.00+1.75+0.80+0.80+0.80= 7.95 ∑WC9 = 1.80+2.00+1.75+0.80+0.80+0.70= 7.85 ∑WC10= 1.80+2.25+1.75+0.70+0.80+0.70 = 8.00 ∑WC11= 1.20+1.50+1.50+0.70+0.60+0.70 = 6.20 ∑WC12= 1.60+2;00+2.00+0.80+0.70+0.80 = 7.90 ∑WC13= 1.80+1.75+2.25+0.80+0.80+0.70 = 8.10
Setelah dilakukan proses perhitungan dari penjumlahan nilai faktor evaluasi, maka didapatlah nilai akhir seperti yang ada pada tabel 6.
Tabel 6 Penjumlahan Nilai Faktor Evaluasi Faktor/Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10  C11  C12  C13 Seleksi Administrasi 1.60 1.40 1.40 1.80 1.80 1.60 1.60 1.80 1.80 1.80 1.20 1.60 1.80 Pre Test 1.50   1.75   1.75   2.00   1.75   1.50   1.50   2.00   2.00   2.25   1.50   2.00   1.75 Wawancara 1.75   1.50   1.50   2.00   2.00   1.75   1.50   1.75   1.75   1.75   1.50   2.00   2.25 Pendidikan 0.80   0.70   0.80   0.80   0.70   0.70   0.70   0.80   0.80   0.70   0.70   0.80   0.80 Umur 0.60   0.70   0.80   0.80   0.80   0.70   0.70   0.80   0.80   0.80   0.60   0.70   0.80 Kesehatan 0.70   0.80   0.70   0.80   0.80   0.70   0.70   0.80   0.70   0.70   0.70   0.80   0.70 T o t a l 6.95   6.85   6.95   8.20   7.85   6.95   6.70   7.95   7.85   8.00   6.20   7.90   8.10
Setelah  dilakukan  proses  perhitungan  dengan  menggunakan  Metode  Multi  Factor Evaluation Process (MFEP), maka yang dinyatakan lulus menjadi petugas pendataan Registrasi Sosial Ekonomi (Regsosek) dari data sampel untuk Kelurahan Srikaton Kabupaten Musi Rawas, berdasarkan  hasil  wawancara  bahwa  setiap  desa  atau  kelurahan  ada  7  orang  petugas  yang dibutuhkan. Adapun 7 orang tersebut yaitu Wenny Nurfajri 8.20, Febri Kamseno 8.10, Riki Aji Pambudi 8.0,  Rega Tri Agustian 7.95, Sasti Deli Putri 7.9, Firdaus 7.85 dan Algifari Ramadhani 7.85. Hasil keseluruhan dapat dilihat  pada tabel 7.
3782 Tabel 7 Hasil Akhir Perhitungan MFEP Alternatif Nilai   Rank Wenny Nurfajri 8.20 1 Febri Kamseno 8.10 2 Riki Aji Pambudi 8.00 3 Rega Tri Agustian 7.95 4 Sasti Deli Putri 7.90 5 Firdaus 7.85 6 Algifari Ramadhani 7.85 7 Ery Aryandi 6.95 8 Tyar Ardiansyah 6.95 9 Jaka Sulaeman 6.95 10 Welda Reni Pertiwi 6.85 11 R.Rendy Danank Nugroho 6.70 12 Rina Wulandari 6.20 13

## 3.3. Perancangan Use Case Diagram
Pada tahap ini perancangan model  use case, dimana diagram ini untuk mengetahui fungsi apa saja yang ada didalam sebuah aplikasi dan siapa saja yang berhak menggunakan fungsi-fungsi itu,  pada  diagram  ini  ada  dua  aktor  yaitu  admin  dan  kepala  BPS.  Sedangkan  fungsi-fungsinya yaitu data user, data kriteria, data alternatif, data bobot, penilaian dan laporan. Secara detail use case diagram dapat dilihat pada gambar 2:
3783 3.5. Hasil 3.5.1 Tampilan Form Input Kriteria
Form ini digunakan untuk memasukkan data, ubah data, hapus data dan cari data kriteria.
Gambar 3 Form Input Kriteria
3.5.2 Tampilam Form Input Alternatif
Form  ini  digunakan  untuk  memasukkan  data,  ubah  data,  hapus  data  dan  cari  data Alternatif.
3784
3.5.3 Tampilan Output Nilai Faktor Evaluasi
Gambar ini merupakan hasil proses MFEP untuk mencari nilai faktor evaluasi.
Gambar 5 Outputt Nilai Faktor Evaluasi
3.5.4 Tampilan Output Hasil Akhir Perhitungan Metode MFEP
Gambar  ini  merupakan  hasil  akhir  proses  proses  perhitungan  dengan  menggunakan metode MFEP.
Gambar 6 Output Hasil Akhir Perhitungan Metode MFEP
3785

## 4. KESIMPULAN
Implementasi  metode  Multi  Factor  Evaluation  Process  (MFEP)  Untuk  Rekrutmen Petugas Pendataan Registrasi Sosial Ekonomi, merupakan salah satu alternatif solusi yang dapat digunakan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  dalam  rektutmen  petugas  pendataan  registrasi sosial ekonomi. Berdasarkan hasil perhitungan manual metode MFEP dan Aplikasi yang dibuat menghasilkan  rekomendasi  yang  sama  yaitu  tujuh  orang  yang  akan  direkrut  menjadi  petugas pendataan registrasi sosial ekonomi berdasarkan hasil perangkingan tertinggi.

## 5. SARAN
Adapun  saran  untuk  penelitian  selanjutnya  yaitu  dengan  melakukan komparasi  metode sehingga  mendapatkan  metode  yang  terbaik  dan  tepat,  dan  pembuatan  aplikasi  yang  berbasis android sehingga penggunaannya bisa dimana saja dan kapan saja

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Yumhi,  “Implementasi  Rekrutmen  di  BPS  Kabupaten  Lebak  (Studi  Kasus  Rekrutmen Tenaga Sensus),” Asia Pacific J. Manag. Stud. , vol. 7, no. 3, pp. 86–87, 2020.
[2] J.  Noor,  E.  Baenuri,  Soleh,  and  J.  A.  Sutisna,  “Praktik  Rekruitmen  dan  SeleksiI:  Studi Kasus Mitra Sensus Badan Pusat Statistik,” J. Manaj. , vol. 17, no. 2, pp. 115–129, 2020.
[3] A.  Pratama  and  Ismarmiaty,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Perekrutan  Karyawan  PT. Cakra  Mobilindo  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting,” MATRIK    J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 20, no. 1, pp. 117–128, 2020, doi: 10.30812/matrik.v20i1.827.
[4] D.  Apriadi  and  Afiarini,  “Penerapan  Metode  MFEP  dalam  Perlombaan  Hatinya  PKK Kabupaten Musi Rawas,” Cogito Smart J. , vol. 8, no. 1, pp. 122–133, 2022.
[5] H.  Asnal,  Agustin,  A.  T.  Fitri,  and  K.  M.  Anam,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penunjukan Supplier Pengadaan Perangkat Kesehatan Pada Instalasi Farmasi RSUD Arifin Achmad Pekanbaru Dengan Metode Multifactor Evaluation Process,” SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 98–105, 2020, doi: 10.33372/stn.v6i1.618.
[6] A. P. Giovani, T. Haryanti, and L. Kurniawati, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada SMP Islam Al-Azhar 6 Jakapermai Bekasi,” SATIN – Sains dan Teknol. Inf. , vol. 6, no. 1, pp. 70–79, 2020.
[7] D.  T.  Savra,  Nabiila,  I.  Ramadhani,  A.  Syahroni,  and  P.  H.  Noprita,  “Implementasi Algoritma Multi Factor Evaluation Process ( MFEP ) untuk Penentuan Calon Peserta Didik Baru pada Yayasan Baabussalam,” MALCOM Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci. J. , vol. 2, no. 2, pp. 53–60, 2022.
[8] I. Fikri, K. I. Siregar, and N. Nehe, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Eco Office Award Pada Dinas Lingkungan Hidup Kabupaten Asahan Dengan Metode MFEP,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  384–394,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i2.1851.
3786
[9] B. H. Siregar, F. Helmiah, and W. M. Kifti, “Implementasi Metode Multi Factor Evaluation Process  (  MFEP  )  Pada  Sistem  Penilaian  Kinerja  Kelurahan  di  Kecamatan,” Build. Informatics,  Technol.  Sci.  (BITS ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  28–37,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i1.1479.
[10]  D. Apriadi and R. Kuswandhie, “Sistem Pendukukung Keputusan Penentuan Jurusan Pada Sma Bina Satria,” JUSIM (Jurnal Sist. Inf. Musirawas) , vol. 5, no. 02, pp. 87–95, 2020, doi: 10.32767/jusim.v5i02.970.
[11]  F. Ramadona and Usman, “Kombinasi  Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp) Dan Metode Simple Additive Weighting (Saw) Pada Penilaian Kinerja Dosen,” J. Perangkat Lunak , vol. 3, no. 2, pp. 38–50, 2021, doi: 10.32520/jupel.v3i2.1616.
[12]  Afrisawati and Irianto, “Pemilihan Bibit Ternak Sapi Potong Melalui Kombinasi Metode Ahp Dan Metode Mfep,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. VI, no. 1, pp. 43–50, 2019.