## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 64−78 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4359

## Perbandingan Metode TOPSIS dan WASPAS Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Jabatan Manager
Juanda Hakim Lubis 1 , Mesran 2,*
1 Prodi Teknik Informatika, Universitas Medan Area, Deli Serdang Jl. H. Agus Salim Siregar, Kenangan Baru, Kec. Medan Tembung, Kabupaten Deli Serdang, Sumatera Utara, Indonesia
2 Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan Jl. Sisingamangaraja No.338, Siti Rejo I, Kec. Medan Kota, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 juandahakim@gmail.com, 2,* mesran.skom.mkom@gmail.com Email Penulis Korespondensi: mesran.skom.mkom@gmail.com Submitted: 04/10/2023; Accepted: 18/10/2023; Published: 23/10/2023
Abstrak− Penilaian  kinerja  dan  pengangkatan  jabatan  manajerial  merupakan  aspek  krusial  dalam  pengelolaan  organisasi modern.  Dalam  menghadapi  kompleksitas  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  keputusan  ini,  sistem  pendukung  keputusan (SPK) menjadi alat yang penting untuk membantu mengambil keputusan yang tepat. Dalam penelitian ini, penulis melakukan perbandingan antara dua metode populer dalam SPK, yaitu Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dan Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS), untuk mendukung proses pengangkatan jabatan manager.  Metode  TOPSIS  mengandalkan  konsep  jarak  geometris  untuk  menentukan  peringkat  alternatif  berdasarkan kedekatan dengan solusi ideal positif dan negatif. Di sisi lain, metode WASPAS memberikan bobot pada setiap kriteria dan menghitung  hasil  agregat  untuk  masing-masing  alternatif,  sehingga  menghasilkan  peringkat  berdasarkan  skor  tertinggi. Penelitian  ini  melibatkan  dataset  berisi  kriteria  evaluasi  kinerja  calon  manager  yang  beragam  dan  kompleks.  Hasil eksperimen  menunjukkan  bahwa  kedua  metode  memiliki  kelebihan  dan  kelemahan  masing-masing  dalam  menghasilkan peringkat alternatif. Metode TOPSIS memberikan solusi yang lebih stabil dan konsisten dalam menangani variasi sensitivitas terhadap perubahan bobot kriteria, sementara metode WASPAS cenderung lebih adaptif terhadap skenario di mana preferensi relatif antar kriteria berbeda-beda. Dalam konteks pengangkatan jabatan manager, pemilihan metode SPK yang sesuai dengan karakteristik  organisasi  dan  preferensi  pengambil  keputusan  menjadi  faktor  penentu.  Kedua  metode  ini  dapat  memberikan panduan  yang  berharga  bagi  para  pengambil  keputusan  dalam  menyeleksi  kandidat  yang  paling  cocok  untuk  posisi manajerial.  Oleh  karena  itu,  pemahaman  mendalam  tentang  perbedaan  dan  implikasi  praktis  dari  metode  TOPSIS  dan WASPAS sangat penting dalam konteks pengambilan keputusan yang cerdas dan efisien. Adapun Hasil perbandingan antara metode TOPSIS Dan WASPAS menunjukkan bahwa Hasil keduanya memiliki rank tertinggi yang sama yaitu pada alternatif 9 atas nama Muhammad Faisal.
Kata Kunci : Perbandingan; Pengangkatan Manager; SPK; TOPSIS; WASPAS
Abstract− Performance  appraisal  and  appointment  of  managerial  positions  are  crucial  aspects  of  modern  organizational management. In dealing with the complexity of the factors that influence this decision, a decision support system (DSS) is an important tool to help make the right decision. In this study, the authors made a comparison between two popular methods in SPK, namely the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) and Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS), to support the process of appointing a manager's position. The TOPSIS method relies on the concept of geometric distances to rank alternatives based on proximity to positive and negative ideal solutions. On the other hand, the WASPAS method assigns weight to each criterion and calculates the aggregate results for each alternative, resulting in a ranking based on the highest score. This study involved a dataset containing diverse and complex performance evaluation criteria for prospective managers. The experimental results show that both methods have their own strengths and weaknesses in  generating  alternative  rankings.  The  TOPSIS  method  provides  a  more  stable  and  consistent  solution  in  dealing  with variations  in  sensitivity  to  changes  in  criteria  weights,  while  the WASPAS  method  tends  to  be  more  adaptive  to  scenarios where the relative preferences between criteria differ. In the context of appointing a manager, choosing the DSS method that is appropriate to the characteristics of the organization and the preferences of decision makers is a determining factor. Both of these  methods  can  provide  valuable  guidance  to  decision  makers  in  selecting  the  most  suitable  candidates  for  managerial positions. Therefore,  an  in-depth  understanding  of  the  differences  and  practical  implications  of  the TOPSIS  and WASPAS methods is essential in the context of intelligent and efficient decision making. The results of the comparison between the TOPSIS and WASPAS methods show that the results of both have the same highest rank, namely in alternative 9 in the name of Muhammad Faisal.
Keywords: Comparison; Appointment of Managers; DSS; TOPSIS Method; WASPAS Method

## 1. PENDAHULUAN
Manager  adalah  individu  yang  memegang  peran  kunci  dalam  mengelola  dan  mengarahkan  berbagai  aspek operasional dan strategis dalam suatu organisasi atau bisnis. Sebagai pemimpin tingkat menengah dalam hierarki organisasi,  seorang  manager  bertanggung  jawab  untuk  merencanakan,  mengkoordinasikan,  melaksanakan,  dan mengawasi aktivitas yang mendukung pencapaian tujuan organisasi [1].
Dalam  era  bisnis  yang  terus  berkembang,  pengambilan  keputusan  yang  tepat  dan  efisien  dalam pengangkatan  jabatan  manajerial  menjadi  hal  yang  sangat  krusial.  Keberhasilan  suatu  organisasi  sangat bergantung  pada  kemampuan  manajemen  dalam  memilih  kandidat  yang  sesuai  untuk  posisi-posisi  kunci  ini. Namun, proses ini sering kali kompleks karena melibatkan berbagai faktor dan kriteria yang perlu dinilai dengan cermat. Oleh sebab itu, Sistem Pendukung Keputusan (SPK) muncul sebagai solusi yang potensial, membantu

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 64−78 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4359
para  pengambil  keputusan  dalam  menganalisis  data  dan  informasi  untuk  menghasilkan  keputusan  yang  lebih informatif  dan  terukur. Permasalahan  utama  yang  dihadapi  dalam  pengangkatan  jabatan  manager  adalah bagaimana merumuskan keputusan  yang berdasarkan pada kriteria-kriteria yang beragam dan terkadang saling bertentangan.  Penilaian  terhadap  kompetensi,  pengalaman,  keterampilan  interpersonal,  dan  sejumlah  aspek lainnya menjadi sangat penting. Oleh karena itu,
Penelitian  ini  akan  menggambarkan  bagaimana  metode-metode  SPK  dapat  digunakan  untuk  mengatasi tantangan ini. Metode TOPSIS berfokus pada perbandingan kedekatan alternatif dengan solusi ideal, sementara metode  WASPAS  menitikberatkan  pada  agregasi  bobot  kriteria  untuk  menghasilkan  peringkat.  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  suatu  sistem  komputer  atau  model  matematis  yang  dirancang  untuk membantu  pengambil  keputusan  dalam  mengatasi  masalah  kompleks  dengan  memberikan  dukungan  analisis, pemrosesan  data,  dan  informasi  yang  relevan.  Dalam  konteks  pengangkatan  jabatan  manager,  SPK  dapat membantu  dalam  proses  seleksi  kandidat  dengan  menganalisis  data  seperti  pengalaman  kerja,  kualifikasi pendidikan, keterampilan, serta karakteristik pribadi. SPK akan memproses data ini dan menghasilkan peringkat atau  rekomendasi  terkait  kandidat  yang  paling  cocok  untuk  jabatan  manajerial  yang  tersedia.  Metode  yang digunakan  dalam  SPK  dapat  bervariasi,  termasuk  metode-metode  matematis  seperti  analisis  multicriteria, analisis  statistik,  atau  pendekatan  berbasis  pengetahuan.  Di  dalam  lingkup  penelitian  ini,  perbandingan  antara metode Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dan Weighted Aggregated Sum  Product  Assessment  (WASPAS)  dalam  SPK  untuk  pengangkatan  jabatan  manager  merupakan  contoh konkret penerapan SPK dalam situasi tertentu [2]-[3]-[4].
Metode  TOPSIS  Merupakan  salah  satu  metode  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang digunakan  untuk  melakukan  pemilihan  alternatif  berdasarkan  kedekatan  atau  kesamaan  dengan  solusi  ideal. Metode ini melibatkan sejumlah alternatif yang dievaluasi berdasarkan kriteria tertentu. Dalam analisis TOPSIS, setiap  alternatif  diukur  seberapa  dekatnya  dengan  solusi  ideal  positif  dan  seberapa  jauhnya  dari  solusi  ideal negatif  dalam  ruang  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Perhitungan  ini  menghasilkan  skor  relatif  untuk  setiap alternatif, dan alternatif dengan skor tertinggi dianggap sebagai alternatif terbaik. Sedangkan Metode WASPAS merupakan  metode  lain  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  digunakan  untuk  pemilihan  alternatif berdasarkan  perhitungan  agregat  bobot  dari  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Dalam  analisis  WASPAS,  setiap kriteria  diberi  bobot  berdasarkan  tingkat  pentingnya,  dan  setiap  alternatif  dinilai  berdasarkan  kriteria  tersebut. Metode ini melibatkan perhitungan produk dari skor kriteria dan bobot  yang sesuai, diikuti oleh agregasi hasil produk-produk tersebut. Alternatif dengan hasil agregat tertinggi dianggap sebagai alternatif terbaik berdasarkan kriteria yang diberikan. Kedua metode ini digunakan dalam konteks SPK untuk membantu pengambil keputusan dalam memilih alternatif terbaik dari sejumlah opsi yang ada.
Dalam penyelesaian penelitian ini, penulis melakukan Literatur Review dengan melakukan pengamatan terhadap beberapa penelitian terdahulu. Adapun Penelitian Terdahulu tersebut adalah yang terbit pada tahun 2022 oleh  Muhammad  Riskiandana  Dkk  yang  membahas  tentang  SPK  pengangkatan  Jabatan  Unit  Head  Dengan metode  SAW  di  PT  FIT  Group.  Dalam  penelitian  tersebut  menyimpulkan  bahwa  “Dalam  menyeleksi  untuk pengangkatan  jabatan  dengan  metode  Simple  Additve  Weighting  (SAW)  dapat  menjadi  solusi  dalam pengangkatan jabatan yang dlakukan oleh PT FIFGROUP [5].
Selanjutnya  Penelitian  terdahulu  yang  di  terbitkan  pada  tahun  2022  oleh  Haida  Dafitri  Dkk  yang membahas  tentang  analisis  perbandingan  metode  TOPSIS  dan  WASPAS  dalam  Sistem  pendukung  keputusan Pemilihan  Guru.  Pada  penelitian  tersebut  memberi  kesimpulan  bahwa  “Berdasarkan  analisa  dan  pembahasan yang telah dijelaskan, maka dapat disimpulkan bahwa hasil perbandingan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam pemilihan guru terbaik dengan menggunakan metode TOPSIS dan metode WASPAS yaitu proses analisis data  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  dan  metode  WASPAS  sehingga  diperoleh  hasil keputusan dengan hasil yang sama yaitu Akhir Parsaulian Hasibuan dengan hasil terbaik yang direkomendasikan sebagai  Guru  Terbaik  Pada  SD  Negeri  No.111210  Aek  Batang  Paya  dan  setelah  melakukan  perbandingan terhadap  metode  TOPSIS  dan  metode  WASPAS  maka  berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dapat  disimpulkan bahwa metode WASPAS jauh lebih efektif karna dapat menghasilkan nilai  yang lebih cepat dan mudah dalam melakukan pemilihan Guru Terbaik Pada SD Negeri No.111210 Aek Batang Paya [6].
Selanjutnya  Penelitian  Terkait  pada  tahun  2022  oleh  Rima  Tamara  Aldisa  yang  membahas  tentang Analisis  perbandingan  Metode  ROC-WASPAS  Dan  Entropy-WASPAS  dalam  pemberian  Reward  kinerja Pegawai  Hotel.  Dalam  penelitian  tersebut  memuat  kesimpulan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  dalam keputusan  pemberian  reward  menggunakan  ROC-WASPAS  dan  metode  Entropy-WASPAS  memberikan  hasil pemeringkatan  yang  sama,  dengan  peringkat  pertama  dipegang  oleh  pegawai  A5  atas  nama  MOCI  Hasil kombinasi menggunakan metode ROC WASPAS menghasilkan alternatif terbaik dengan nilai 2.958, sedangkan kombinasi menggunakan metode Entropy WASPAS menghasilkan nilai 2.968 pada alternatif yang sama yaitu A5 [7].
Selanjutnya penelitian terkait yang terbit pada tahun 2022 yang diteliti oleh Sri Wahyuni yang membahas tentang Analisis perbandingan metode WASPAS dan Topsis dalam penentuan Karyawan Teladan. Pada penelitian tersebut  menyimpulkan  bahwa  “Dengan  membandingkan  antara  metode  TOPSIS  dan  WASPAS  didapatkan karyawan teladan  yaitu  Ira Astriani  Saragih  dengan hasil TOPSIS (0,748),dan Andhika Exaudi  Sitorus dengan hasil  WASPAS    (0,960).  Tingkat  kecocokan  yang  didapat  metode  TOPSIS  ialah  49,67%  dan  WASPAS  ialah

## Journal of Information System Research (JOSH)
50,33%. Dari hasil perhitungan dan persentasi yang didapatkan dari kedua metode tersebut, dapat disimpulkan bahwasanya meotde WASPAS sedikit lebih unggul dari metode TOPSIS. Selisih yang didapat dari kedua metode tersebut hanya sebesar 0,66% [8].
Melalui  penelitian  ini,  diharapkan  akan  diperoleh  pemahaman  yang  lebih  baik  tentang  kelebihan  dan kelemahan masing-masing metode dalam menghadapi permasalahan pengangkatan jabatan manager. Hasil dari penelitian ini dapat memberikan panduan yang lebih baik bagi praktisi dan pengambil keputusan dalam memilih metode SPK yang sesuai dengan tujuan dan karakteristik organisasi mereka. Selain itu, penelitian ini juga dapat memberikan  sumbangan  bagi  pengembangan  metode  SPK  yang  lebih  adaptif  dan  akurat  dalam  mengatasi permasalahan serupa di masa mendatang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Kerja Penelitian
Berikut gambar 1 merupakan tahapan dari penelitian yang penulis lakukan.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Adapun Penjelasan Untuk gambar 1 diatas adalah :
a. Identifikasi Masalah
Peneliti  Mengamati  situasi,  proses,  atau  lingkungan  yang  ada  untuk  mengidentifikasi  tanda-tanda  adanya masalah. Pengamatan ini dapat mencakup pengamatan langsung, analisis data, atau pengumpulan informasi.
b. Pengumpulan Data
Peneliti Mengumpulkan data dan informasi yang relevan tentang masalah yang dihadapi. Ini bisa melibatkan wawancara, survei, pengumpulan data statistik, atau analisis dokumen.
c. Studi Literatur
Peneliti  meninjau  dan  menganalisis  literatur  atau  sumber-sumber  yang  relevan  dan  terkait  dengan  topik penelitian atau kajian tertentu.
d. Penerapan Metode
Dalam penelitian ini, peneliti melakukan perbandingan antara metode TOPSIS dan Metode WASPAS
e. Kesimpulan
Peneliti merangkum singkat dan ringkas dari poin-poin penting atau hasil yang diperoleh dari suatu kajian, penelitian, atau argumen.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  suatu  sistem  yang  dirancang  untuk  membantu  para  pengambil keputusan  dalam  menganalisis  masalah  kompleks  dan  memilih  alternatif  solusi  yang  paling  sesuai  [9]-[10]. Tujuannya  adalah  untuk  memberikan  dukungan  berdasarkan  data,  informasi,  dan  metode  analisis,  sehingga membantu  pengambil  keputusan  dalam  memahami  konsekuensi  dari  setiap  pilihan  yang  tersedia.  SPK memberikan  alat  bantu  yang  efektif  dalam  mengurangi  tingkat  ketidakpastian  dan  meningkatkan  kualitas keputusan [11]-[13]. SPK beroperasi dengan menggabungkan berbagai teknik komputasi, statistik, analisis data,
Mulai Identifikasi Masalah
Pengumpulan Data
Studi Literatur
Penerapan metode Technique for Others Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
1. Mencari Matriks ternormalisasi R 2. Menghitung matriks Y
3. Mencari solusi ideal positif dan solusi ideal negative Menghitung nilai preferensi benefit 4. Mencari jarak terpendek dan jarak terjauh antara alternatif A i matriks  Y  dengan  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal negative
5. Menghitung Preferensi
Metode WASPAS : 1. Membentuk matriks awal 2. Normalisasi matriks awal
3. Menghitung nilai Qi
Penerapan Metode Kesimpulan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 64−78 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4359
dan  pemodelan  matematis.  Dengan  memanfaatkan  data  yang  tersedia,  SPK  dapat  membantu  pengambil keputusan dalam memformulasikan masalah, mengidentifikasi kriteria penting, memberikan bobot pada kriteria tersebut, serta memproses informasi untuk menghasilkan rekomendasi atau peringkat alternatif solusi [14]-[15].

## 2.3 Metode TOPSIS
Metode  TOPSIS  (Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution)  adalah  salah  satu pendekatan  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  digunakan  untuk  memilih  alternatif  terbaik  dari sejumlah opsi berdasarkan kedekatan dengan solusi ideal [16]-[17]-[18]. Metode ini memberikan kerangka kerja yang  sistematis  untuk  membandingkan  dan  menilai  alternatif  berdasarkan  seberapa  baik  mereka  mendekati konsep solusi yang diinginkan atau ideal [19]-[20]. Berikut Langkah Penyelesaian metode TOPSIS :
1) Membentuk Matriks Normalisasi R
r ij = x ij √∑ x ij 2 m i=1 (1)
2) Melakukan perhitungan untuk matrik Y
y ij =   w i r ij (2)
3) Melakukan perhitungan untuk mencari solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
A + = (y 1 + ,   y 2 + , …  y n + ) (3)
𝐴 − = (𝑦 1 − ,   𝑦 2 − , …  𝑦 𝑛 − ) (4)
4) Melakukan  perhitungan  untuk  menentukan  jarak  terpendek  dan  jarak  jauh  antara  alternatif A I matriks  Y dengan solusi ideal positif dan solusi ideal negative.
𝐷 𝑖 + =   √∑ (𝑦 1 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=𝑖 (5)
𝐷 𝑖 − =   √∑ (𝑦 1 + − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=𝑖 (6)
5) Melakukan perhitungan untuk mencari Nilai Preferensi
𝑉 1 = 𝐷 1 − 𝐷 1 − +𝐷 1 + (7)

## 2.4 Metode WASPAS
Metode WASPAS (Weighted Aggregated Sum  Product Assessment) adalah pendekatan  yang digunakan dalam Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  untuk  memilih  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  opsi  berdasarkan perhitungan  bobot  dari  kriteria  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  [21]-[22]-[23].  Metode  ini  memberikan kerangka  kerja  yang  sistematis  untuk  menilai  dan  membandingkan  alternatif  berdasarkan  jumlah  terbobot  dari kriteria yang relevan [24]-. Adapun Langkah proses perhitunga menerapkan metode WASPAS , yaitu : 1. Membentuk Matriks Keputusan X
𝑥 = [ 𝑥 11 𝑥 12 .     𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 21 .      𝑥 2𝑛 .        .       .         . 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚1 .    𝑥 𝑚𝑛 ] (8)
2. Melakukan perhitungan normalisasi matrik X
Kriteria bersifat Benefit
𝑥 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑋 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 (9)
Kriteria bersifat Cost
𝑥 𝑖𝑗 = 𝑚𝑎𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 (10)

## 3. Melakukan Perhitungan nilai Qi
𝑄𝑖 = 0.5  ∑ 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 + 0.5  ∏ 𝑥𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑛 𝑗=1 (11)

## 2.5 Manager
Manager  adalah  individu  yang  memiliki  tanggung  jawab  untuk  mengelola,  mengawasi,  dan  mengkoordinasi berbagai  aspek  operasional,  sumber  daya,  dan  aktivitas  dalam  suatu  organisasi  atau  unit  kerja.  Peran  seorang

## Journal of Information System Research (JOSH)
manager  meliputi  perencanaan,  pengorganisasian,  pengendalian,  serta  pengambilan  keputusan  untuk  mencapai tujuan  dan  visi  organisasi  secara  efisien  dan  efektif.  Manajer  berada  di  berbagai  tingkatan  hierarki  dalam organisasi,  seperti  manajer  tingkat  atas  (seperti  direktur  eksekutif  atau  CEO),  manajer  menengah  (seperti manajer  departemen),  dan  manajer  tingkat  bawah  (seperti  supervisor  tim).  Masing-masing  tingkatan  memiliki tanggung  jawab  yang  berbeda  dalam  hal  pengambilan  keputusan  strategis,  pengawasan  operasional,  serta komunikasi antara berbagai tingkatan manajemen.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Pada  Penelitian  ini,  alternatif  yang  digunakan  sebanyak  10  data  calon  manager  yang  akan  di  seleksi.  Data alternatif tersebut dapat dilihat pada tabel 1 sebagai berikut :
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif Nama Alternatif A.1 Andy Handoko A.2 Joko Priyatno A.3 Muhammad Amaluddin A.4 Rayhan Putro A.5 Yudi Hardiyan A.6 Riski Sanjaya A.7 Feri Ansari A.8 Riko A.9 Muhammad Faisal A.10 Muhammad Ali

## 3.2 Penetapan Kriteria
Pada  penelitian  ini,  kriteria  yang  digunakan  sebanyak  5  data.  Dan  nilai  bobot  setiap  kriteria  di  dapatkan  dari perhitungan menggunakan ROC . Dapat dilihat pada tabel 2 berikut ini :
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Nama Kriteria Bobot  Keterangan C.1 Pendidikan 0.456 Benefit C.2 Pengalaman Kerja 0.256 Benefit C.3 Kepemimpinan 0.156 Benefit C.4 Pemahaman Strategis 0.090 Benefit C.5 Kemampuan Komunikasi  0.040 Benefit Keterangan kriteria :
a. Pendidikan : Latar belakang pendidikan yang relevan dengan bidang pekerjaan atau industri.
b. Pengalaman Kerja : Pengalaman kerja yang memadai di bidang terkait, dengan tingkat tanggung jawab yang semakin meningkat seiring waktu dan Pengalaman dalam manajemen proyek atau tim yang sukses.
c. Kepemimpinan : Kemampuan untuk memimpin, menginspirasi, dan memotivasi tim kerja.
d. Pemahaman  Strategis  :  Kemampuan  untuk  melihat  gambaran  besar  dan  berkontribusi  dalam  pengambilan keputusan strategis.
e. Kemampuan Komunikasi : Kemampuan komunikasi verbal dan tulisan yang baik untuk berinteraksi dengan anggota tim, rekan kerja, dan pihak eksternal.
Setelah  ditentukan  kriteria  yang  akan  digunakan  pada  penelitian,  selanjutnya    melakukan  pembobotan terhadap tiap-tiap kriteria seperti yang terlihat pada tabel 3 dan tabel 4 berikut ini.
Tabel 3. Keterangan Bobot Kepentingan setiap atribut/kriteria C1 Kriteria Status Kriteria Keterangan Nilai Pendidikan (C1)  S2 S1 Sangat Baik Baik 3 2 Tabel 4. Keterangan Bobot Kepentingan setiap atribut/kriteria C2,C3,C4,C5 Kriteria Keterangan Nilai C2,C3,C4,C5 Sangat Baik Baik Cukup Baik 4 3 2

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 64−78 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4359
Kriteria Keterangan Nilai Kurang Baik 1
Selanjutnya  melakukan  penilaian  terhadap  alternatif  berdasarkan  nilai-nilai  bobot  kepentingan  setiap kriteria. Dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini :
Tabel 5. Penilaian terhadap Data Alternatif dan Kriteria Nama Alternatif C1 (Pendidikan) C2 (Pengalaman Kerja) C3 (Kepemimpinan) C4 (Pemahaman Strategis) C5 (Kemampuan Komunikasi) Andy Handoko Sangat Baik 6 Tahun Baik Sangat Baik Sangat Baik Joko Priyatno Sangat Baik 5 Tahun Baik Cukup Baik Sangat Baik Muhammad Amaluddin Sangat Baik 5 Tahun Sangat Baik Baik Sangat Baik Rayhan Putro Baik 5 Tahun Sangat Baik Baik Baik Yudi Hardiyan Baik 5 Tahun Baik Sangat Baik Sangat Baik Riski Sanjaya Sangat Baik 5 Tahun Sangat Baik Cukup Baik Baik Feri Ansari Baik 4 Tahun Baik Baik Sangat Baik Riko Sangat Baik 4 Tahun Sangat Baik Baik Baik Muhammad Faisal Sangat Baik 6 Tahun Sangat Baik Baik Baik Muhammad Ali Sangat Baik 5 Tahun Baik Baik Sangat Baik
Tabel 5 selanjutnya merupakan penentuan data rating kecocokan berdasarkan data penilaian alternatif :
Tabel 5. Data Rating Kecocokan Nama Alternatif C1 (Pendidikan) C2 (Pengalaman Kerja) C3 (Kepemimpinan) C4 (Pemahaman Strategis) C5 (Kemampuan Komunikasi) Andy Handoko 3 6 3 4 4 Joko Priyatno 3 5 3 2 4 Muhammad Amaluddin 3 5 4 3 4 Rayhan Putro 2 5 4 3 3 Yudi Hardiyan 2 5 3 4 4 Riski Sanjaya 3 5 4 2 3 Feri Ansari 2 4 3 3 4 Riko 3 4 4 3 3 Muhammad Faisal 3 6 4 3 3 Muhammad Ali 3 5 3 3 4

## 3.3 Penerapan Metode TOPSIS
Langkah 1 : Membentuk Matriks Normalisasi R: |𝑅 1 | = √3 2 + 3 2 + 3 2 + 2 2 + 2 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 = 8,660 𝑅 11 = 3 8,660 = 0,346
𝑅 12 = 3 8,660 = 0,346
𝑅 13 = 3 8,660 = 0,346
𝑅 14 = 2 8,660 = 0,231
𝑅 15 = 2 8,660 = 0,231
𝑅 16 = 1 8,660 = 0,346
𝑅 17 = 2 8,660 = 0,231
𝑅 18 = 1 8,660 = 0,346

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 64−78 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4359
𝑅 19 = 1 8,660 = 0,346
𝑅 110 = 1 8,660 = 0,346
|𝑅 2 | = √6 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 + 6 2 + 5 2 =  15,937 𝑅 21 = 6 15,937 = 0,376
𝑅 22 = 5 15,937 = 0,314 𝑅 23 = 5 15,937 = 0,314
𝑅 24 = 5 15,937 = 0,314
𝑅 25 = 5 15,937 = 0,314
𝑅 26 = 5 15,937 = 0,314
𝑅 27 = 4 15,937 = 0,251
𝑅 28 = 4 15,937 = 0,251 𝑅 29 = 6 15,937 = 0,376
𝑅 210 = 5 15,937 = 0,314
|𝑅 3 | = √3 2 + 3 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 + 4 2 + 3 2 + 4 2 + 4 + 3 =  11,180
𝑅 31 = 3 11,180 = 0,268
𝑅 32 = 3 11,180 = 0,268
𝑅 33 = 4 11,180 = 0,358 𝑅 34 = 4 11,180 = 0,358
𝑅 35 = 3 11,180 = 0,268
𝑅 36 = 4 11,180 = 0,358
𝑅 37 = 3 11,180 = 0,268
𝑅 38 = 4 11,180 = 0,358
𝑅 39 = 4 11,180 = 0,358
𝑅 310 = 3 11,180 = 0,268
|𝑅 4 | = √4 2 + 2 + 3 + 3 2 + 4 2 + 2 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 = 9,695 𝑅 41 = 4 9,695 = 0,413
𝑅 42 = 2 9,695 = 0,206
𝑅 43 = 3 9,695 = 0,309
𝑅 44 = 3 9,695 = 0,413
𝑅 45 = 4 9,695 = 0,206
𝑅 46 = 2 9,695 = 0,309
𝑅 47 = 3 9,695 = 0,309
𝑅 48 = 3 9,695 = 0,309
𝑅 49 = 3 9,695 = 0,309
𝑅 410 = 3 9,695 = 0,309
|𝑅 5 | = √4 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 + 4 2 + 3 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 + 3 2 = 11,489 𝑅 51 = 4 11,489 = 0,348
𝑅 52 = 4 11,489 = 0,348
𝑅 53 = 4 11,489 = 0,348
𝑅 54 = 3 11,489 = 0,261
𝑅 55 = 4 11,489 = 0,348

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 64−78 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4359
𝑅 56 = 3 11,489 = 0,261
𝑅 57 = 4 11,489 = 0,348
𝑅 58 = 3 11,489 = 0,261
𝑅 59 = 3 11,489 = 0,261
𝑅 510 = 3 11,489 = 0,348
Berdasarkan perhitungan diatas, selanjutnya membentuk matriks keputusan sebagai berikut:
𝑅 = [ 0,346 0,376 0,268 0,413 0.348 0,346 0,314 0,268 0,206 0.348 0,346 0,314 0,358 0,309 0.348 0,231 0,314 0,358 0,309 0.261 0,231 0,314 0,268 0,413 0.348 0,346 0,314 0,358 0,206 0.261 0.231 0,251 0,268 0,309 0.348 0,346 0,251 0,358 0,309 0,261 0,346 0,376 0,358 0,309 0,261 0,346 0,314 0,268 0,309 0,348]
Langkah 2: Menghitung Matriks Y: 𝑦 11 = (0.456) (0,346) = 0,158 𝑦 12 = (0.256) (0,376) = 0,096 𝑦 13 = (0.156) (0,268) = 0,042 𝑦 14 = (0.090) (0,413) = 0,037 𝑦 15 = (0.040) (0,348) = 0,014
𝑦 21 = (0.456) (0,346) = 0,158 𝑦 22 = (0.256) (0,314) = 0,080 𝑦 23 = (0.156) (0,268) = 0,042 𝑦 24 = (0.090) (0,206) = 0,019 𝑦 25 = (0.040) (0,348) = 0,014 𝑦 31 = (0.456) (0,346) = 0,158 𝑦 32 = (0.256) (0,314) = 0,080 𝑦 33 = (0.156) (0,358) = 0,056 𝑦 34 = (0.090) (0,309) = 0,028 𝑦 35 = (0.040) (0,348) = 0,014 𝑦 41 = (0.456) (0,312) = 0,105 𝑦 42 = (0.256) (0,286) = 0,080 𝑦 43 = (0.156) (0,469) = 0,056 𝑦 44 = (0.090) (0,359) = 0,028 𝑦 45 = (0.040) (0,457) = 0,010 𝑦 51 = (0.456) (0,231) = 0,105 𝑦 52 = (0.256) (0,314) = 0,080 𝑦 53 = (0.156) (0,268) = 0,042 𝑦 54 = (0.090) (0,413) = 0,037 𝑦 55 = (0.040) (0,348) = 0,014 𝑦 61 = (0.456) (0,346) = 0,158 𝑦 62 = (0.256) (0,314) = 0,080 𝑦 63 = (0.156) (0,358) = 0,056 𝑦 64 = (0.090) (0,206) = 0,019 𝑦 65 = (0.040) (0,261) = 0,010 𝑦 71 = (0.456) (0,231) = 0,105 𝑦 72 = (0.256) (0,251) = 0,064 𝑦 73 = (0.156) (0,268) = 0,042 𝑦 74 = (0.090) (0,309) = 0,028 𝑦 75 = (0.040) (0,348) = 0,014 𝑦 81 = (0.456) (0,346) = 0,158 𝑦 82 = (0.256) (0,251) = 0,064 𝑦 83 = (0.156) (0,358) = 0,056 𝑦 84 = (0.090) (0,309) = 0,028

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 64−78 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4359
𝑦 85 = (0.040) (0,261) = 0,010 𝑦 91 = (0.456) (0,346) = 0,158 𝑦 92 = (0.256) (0,376) = 0,096 𝑦 93 = (0.156) (0,358) = 0,056 𝑦 94 = (0.090) (0,309) = 0,028 𝑦 95 = (0.040) (0,261) = 0,010 𝑦 101 = (0.456) (0,346) = 0,158 𝑦 102 = (0.256) (0,314) = 0,080 𝑦 103 = (0.156) (0,268) = 0,042 𝑦 104 = (0.090) (0,309) = 0,028 𝑦 105 = (0.040) (0,348) = 0,014
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan, selanjutnya dibentuk matriks keputusan sebagai berikut:
Y= [ 0,158 0,096 0,042 0,037 0,014 0,158 0,080 0,042 0,019 0,014 0,158 0,080 0,056 0,028 0,014 0,105 0,080 0,056 0,028 0,010 0,105 0,080 0,042 0,037 0,014 0,158 0,080 0,056 0,019 0,010 0,105 0,064 0,042 0,028 0,014 0,158 0,064 0,056 0,028 0,010 0,158 0,096 0,056 0,028 0,010 0,158 0,080 0,042 0,028 0,014]
Langkah 3 : Menentukan nilai solusi ideal positif dan negatif Solusi ideal positif :
𝑦 1 + = 𝑚𝑎𝑥 {0,158; 0,158; 0,158; 0,105; 0,105; 0,158; 0,105; 0,158; 0,158; 0,158 } = 0,158 𝑦 2 + = 𝑚𝑎𝑥 {0,096; 0,080; 0,080; 0,080; 0,080; 0,080; 0,064; 0,064; 0,096; 0,080 } = 0,096 𝑦 3 + = 𝑚𝑎𝑥 {0,042; 0,042; 0,056; 0,056; 0,042; 0,056; 0,042; 0,056; 0,056; 0,042 } = 0,056 𝑦 4 + = 𝑚𝑎𝑥 {0,037; 0,019; 0,028; 0,028; 0,037; 0,019; 0,028; 0,028; 0,028; 0,028 } = 0,037 𝑦 5 + = 𝑚𝑎𝑥 {0,014; 0,014; 0,014; 0,010; 0,014; 0,010; 0,014; 0,010; 0,010; 0,014 } = 0,014 Solusi ideal negatif :
𝑦 1 − = 𝑚𝑖𝑛 {0,158; 0,158; 0,158; 0,105; 0,105; 0,158; 0,105; 0,158; 0,158; 0,158 } = 0,105 𝑦 2 − = 𝑚𝑖𝑛 {0,096; 0,080; 0,080; 0,080; 0,080; 0,080; 0,064; 0,064; 0,096; 0,080 } = 0,064 𝑦 3 − = 𝑚𝑖𝑛 {0,042; 0,042; 0,056; 0,056; 0,042; 0,056; 0,042; 0,056; 0,056; 0,042 } = 0,042 𝑦 4 − = 𝑚𝑖𝑛 {0,037; 0,019; 0,028; 0,028; 0,037; 0,019; 0,028; 0,028; 0,028; 0,028 } = 0,019 𝑦 5 − = 𝑚𝑖𝑛 {0,014; 0,014; 0,014; 0,010; 0,014; 0,010; 0,014; 0,010; 0,010; 0,014 } = 0,010
Tahapan 4 : menentukan jarak terpendek dengan solusi ideal positif dan negatif Jarak terpendek untuk solusi ideal positif 𝐷 1 + =
√(0,158 − 0,158) + (0,096 − 0,096) + (0,042 − 0,056) + (0,037 − 0,037 ) + (0,014 − 0,014) = 0,014 𝐷 2 + = √(0,158 − 0,158) + (0,080 − 0,096) + (0,042 − 0,056) + (0,019 − 0,037 ) + (0,014 − 0,014) = 0,028 𝐷 3 + =
√(0,158 − 0,158) + (0,080 − 0,096) + (0,056 − 0,056) + (0,028 − 0,037 ) + (0,014 − 0,014) = 0,019 𝐷 4 + =
√(0,105 − 0,158) + (0,080 − 0,096) + (0,056 − 0,056) + (0,028 − 0,037 ) + (0,010 − 0,014) = 0,056 𝐷 5 + =
√(0,105 − 0,158) + (0,080 − 0,096) + (0,042 − 0,056) + (0,037 − 0,037 ) + (0.014 − 0,014) = 0,057 𝐷 6 + = √(0,158 − 0,158) + (0,080 − 0,096) + (0,056 − 0,056) + (0,019 − 0,037) + (0.010 − 0,014) = 0,025 𝐷 7 +
= √(0,105 − 0,158) + (0,064 − 0,096) + (0,042 − 0,056) + (0,028 − 0,037 ) + (0.014 − 0,014) = 0,064 𝐷 8 + = √(0,158 − 0,158) + (0,064 − 0,096) + (0,056 − 0,056) + (0,028 − 0,037 ) + (0.010 − 0,014) = 0,034 𝐷 9 + = √(0,158 − 0,158) + (0,096 − 0,096) + (0,056 − 0,056) + (0,028 − 0,037 ) + (0.010 − 0,014) = 0,010

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 64−78 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4359
𝐷 10 + =
√(0,158 − 0,158) + (0,080 − 0,096) + (0,042 − 0,056) + (0,028 − 0,037) + (0.014 − 0,014) = 0,023 Jarak terpendek untuk solusi ideal negatif
𝐷 1 − = √(0,158 − 0,105) + (0,096 − 0,064) + (0,042 − 0,042) + (0,037 − 0,037 ) + (0,014 − 0,014) =  0,065 𝐷 2 − =
√(0,158 − 0,105) + (0,080 − 0,064) + (0,042 − 0,042) + (0,019 − 0,037 ) + (0,014 − 0,014) = 0,055 𝐷 3 − =
√(0,158 − 0,105) + (0,080 − 0,064) + (0,056 − 0,042) + (0,028 − 0,037 ) + (0,014 − 0,014) = 0,058 𝐷 4 − =
√(0,105 − 0,105) + (0,080 − 0,064) + (0,056 − 0,042) + (0,028 − 0,037 ) + (0,010 − 0,014) = 0,023 𝐷 5 − =
√(0,105 − 0,105) + (0,080 − 0,064) + (0,042 − 0,042) + (0,037 − 0,037 ) + (0.014 − 0,014) = 0,025 𝐷 6 − =
√(0,158 − 0,105) + (0,080 − 0,064) + (0,056 − 0,042) + (0,019 − 0,037) + (0.010 − 0,014) = 0,057 𝐷 7 − =
√(0,105 − 0,105) + (0,064 − 0,064) + (0,042 − 0,042) + (0,028 − 0,037 ) + (0.014 − 0,014) = 0,010 𝐷 8 − =
√(0,158 − 0,105) + (0,064 − 0,064) + (0,056 − 0,056) + (0,028 − 0,037 ) + (0.010 − 0,014) = 0,055 𝐷 9 − = √(0,158 − 0,105) + (0,096 − 0,064) + (0,056 − 0,056) + (0,028 − 0,037 ) + (0.010 − 0,014) = 0,064 𝐷 10 − = √(0,158 − 0,105) + (0,080 − 0,064) + (0,042 − 0,056) + (0,028 − 0,037) + (0.014 − 0,014) = 0,056
Langkah 5 : Penentuan Nilai Preferensi untuk setiap alternatif 𝑉 1 = 0.065 0.065+0,014 = 0,822
𝑉 2 = 0,055 0,055+0,028 = 0,661
𝑉 3 = 0,058 0,058+0,019 = 0,757
𝑉 4 = 0,023 0,023+0,056 = 0,293
𝑉 5 = 0,025 0,025+0,057 = 0,304
𝑉 6 = 0,057 0,057+0,025 = 0,696
𝑉 7 = 0,010 0,010+0,064 = 0,134
𝑉 8 = 0,055 0,055+0,034 = 0,622
𝑉 9 = 0,064 0,064+0,010 = 0,866
𝑉 10 = 0,056
0,056+0,023 = 0,707
Setelah  melakukan  perhitungan  dengan  menerapkan  metode  TOPSIS,  maka  didapatkan  hasil  rank tertinggi diantara 10 alternatif, yaitu Didapatkan oleh Alternatif 9 dengan nilai 0,866. Selengkapnya dapat dilihat pada tabel 6 berikut.
Tabel 6. Hasil Akhir Implementasi Metode WASPAS
Alternatif Nama Nilai Rank A1 Andy Handoko 0,822 2 A2 Joko Priyatno 0,661 6 A3 Muhammad Amaluddin  0,757 3 A4 Rayhan Putro 0,293 9 A5 Yudi Hardiyan 0,304 8 A6 Riski Sanjaya 0,696 5 A7 Feri Ansari 0,134 10 A8 Riko 0,622 7 A9 Muhammad Faisal 0,866 1 A10 Muhammad Ali 0,707 4 3.4 Penerapan Metode WASPAS

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 64−78 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4359
Metode  WASPAS  adalah  metode  dalam  analisis  sistem  pendukung  keputusan  yang  digunakan  untuk  memilih alternatif terbaik dari beberapa opsi yang tersedia. WASPAS adalah singkatan dari "Weighted Aggregated Sum Product  Assessment".  Metode  ini  menggabungkan  konsep  penilaian  berbobot  (weighted)  dan  penjumlahan berbobot dari hasil perkalian (aggregated sum product) untuk menghitung skor relatif dari setiap alternatif  dan akhirnya menentukan alternatif yang paling sesuai. Berikut langkah perhitungan metode WASPAS: a. Membentuk Matriks Keputusan
X ij = [ 3 6 3 4 4 3 5 3 2 4
3 5 4 3 4
2 5 4 3 3
2 5 3 4 4 3 5 4 2 3
2 4 3 3 4
3 4 4 3 3
3 6 4 3 3
3 5 3 3 4]
b. Melakukan Normalisasi terhadap Matriks X ij
Kriteria 1 (C1)
𝑅 11 = 3 3 = 1,000
𝑅 21 = 3 3 = 1,000 𝑅 31 = 3 3 = 1,000
𝑅 41 = 2 3 = 0,667
𝑅 51 = 2 3 = 0,667
𝑅 61 = 3 3 = 1,000
𝑅 71 = 2 3 = 0,667
𝑅 81 = 3 3 = 1,000
𝑅 91 = 3 3 = 1,000
𝑅 101 = 3 3 = 1,000 Kriteria 2 (C2)
𝑅 12 = 6 6 = 1,000
𝑅 22 = 5 6 = 0,833
𝑅 32 = 5 6 = 0,833
𝑅 42 = 5 6 = 0,833
𝑅 52 = 5 6 = 0,833
𝑅 62 = 5 6 = 0,833
𝑅 72 = 4 6 = 0,667
𝑅 82 = 4 6 = 0,667
𝑅 92 = 6 6 = 1,000
𝑅 102 = 5 6 = 0,833 Kriteria 3 (C3) 𝑅 13 = 3 4 = 0,750
𝑅 23 = 3 4 = 0,750
𝑅 33 = 4 4 = 1,000
𝑅 43 = 4 4 = 1,000
𝑅 53 = 3 4 = 0,750
𝑅 63 = 4 4 = 1,000
𝑅 73 = 3 4 = 0,750
𝑅 83 = 4 4 = 1,000

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 64−78 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4359
𝑅 93 = 4 4 = 1,000
𝑅 103 = 3 4 = 0,750 Kriteria 4 (C4) 𝑅 14 = 4 4 = 1,000 𝑅 24 = 2 4 = 0,500 𝑅 34 = 3 4 = 0,750 𝑅 44 = 3 4 = 0,750 𝑅 54 = 4 4 = 1,000 𝑅 64 = 2 4 = 0,500 𝑅 74 = 3 4 = 0,750 𝑅 84 = 3 4 = 0,750 𝑅 94 = 3 4 = 0,750
𝑅 104 = 3 4 = 0,750
Kriteria 5 (C5)
𝑅 15 = 4 4 = 1,000 𝑅 25 = 4 4 = 1,000
𝑅 35 = 4 4 = 1,000 𝑅 45 = 3 4 = 0,750
𝑅 55 = 4 4 = 1,000
𝑅 65 = 3 4 = 0,750
𝑅 75 = 4 4 = 1,000
𝑅 85 = 3 4 = 0,750
𝑅 95 = 3 4 = 0,750
𝑅 105 = 4 4 = 1,000
Setelah  dilakukan  perhitungan,  maka  dapat  dihasilkan  tebel  matriks  ternormalisasi.  Data  tersebut  dapat dilihat pada tabel 7 sebagai berikut :
Tabel 7. Data Nilai Matriks yang ternormalisasi Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Andy Handoko 1,000  1,000  0,750  1,000  1,000 Joko Priyatno 1,000  0,833  0,750  0,500  1,000 Muhammad Amaluddin  1,000  0,833  1,000  0,750  1,000 Rayhan Putro 0,667  0,833  1,000  0,750  0,750 Yudi Hardiyan 0,667  0,833  0,750  1,000  1,000 Riski Sanjaya 1,000  0,833  1,000  0,500  0,750 Feri Ansari 0,667  0,667  0,750  0,750  1,000 Riko 1,000  0,667  1,000  0,750  0,750 Muhammad Faisal 1,000  1,000  1,000  0,750  0,750 Muhammad Ali 1,000  0,833  0,750  0,750  1,000 c. Melakukan Perhitungan nilai Qi
𝑄 1 = 0.5 ∑((1,000 ∗ 0.456) + (1,000 ∗ 0.256) + (0.750 ∗ 0.156) + (1,000 ∗ 0.090) + (1,000 ∗ 0.040)) +
0.5 ∏((1,000 0.456 ) ∗ (1,000 0.256 ) ∗ (0.750 0.156 ) ∗ (1,000 0.090 ) ∗ (1,000 0.040 ))
= 0.5 ∑(0,959) + 0.5 ∏(0,956) = 0,958 𝑄 2 = 0.5 ∑((1,000 ∗ 0.456) + (1,833 ∗ 0.256) + (0.750 ∗ 0.156) + (0,500 ∗ 0.090) + (1,000 ∗ 0.040)) +
0.5 ∏((1,000 0.456 ) ∗ (1,833 0.256 ) ∗ (0.750 0.156 ) ∗ (0,500 0.090 ) ∗ (1,000 0.040 ))
= 0.5 ∑(0,871) + 0.5 ∏(0,857) = 0,864

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 64−78 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4359
𝑄 3 = 0.5 ∑((1,000 ∗ 0.456) + (0,833 ∗ 0.256) + (1,000 ∗ 0.156) + (0,750 ∗ 0.090) + (1,000 ∗ 0.040)) + 0.5 ∏((1,000 0.456 ) ∗ (0,833 0.256 ) ∗ (1,000 0.156 ) ∗ (0,750 0.090 ) ∗ (1,000 0.040 )) = 0.5 ∑(0,930) + 0.5 ∏(0,933) = 0,931 𝑄 4 = 0.5 ∑((0,667 ∗ 0.456) + (1,833 ∗ 0.256) + (1,000 ∗ 0.156) + (0,750 ∗ 0.090) + (0,750 ∗ 0.040)) +
0.5 ∏((0,667 0.456 ) ∗ (1,833 0.256 ) ∗ (1,000 0.156 ) ∗ (0,750 0.090 ) ∗ (0,750 0.040 )) = 0.5 ∑(0,771) + 0.5 ∏(0,764) = 0,768 𝑄 5 = 0.5 ∑((0,667 ∗ 0.456) + (1,833 ∗ 0.256) + (0,750 ∗ 0.156) + (1,000 ∗ 0.090) + (1,000 ∗ 0.040)) +
0.5 ∏((0,667 0.456 ) ∗ (1,833 0.256 ) ∗ (0,750 0.156 ) ∗ (1,000 0.090 ) ∗ (1,000 0.040 )) = 0.5 ∑(0,764) + 0.5 ∏(0,758) = 0,761 𝑄 6 = 0.5 ∑((1,000 ∗ 0.456) + (0,833 ∗ 0.256) + (1,000 ∗ 0.156) + (0,500 ∗ 0.090) + (0,750 ∗ 0.040)) + 0.5 ∑((1,000 0.456 ) ∗ (0,833 0.256 ) ∗ (1,000 0.156 ) ∗ (0,500 0.090 ) ∗ (0,750 0.040 )) = 0.5 ∑(0,900) + 0.5 ∏(0,886) = 0,893 𝑄 7 = 0.5 ∑((0,667 ∗ 0.456) + (0,667 ∗ 0.256) + (0,750 ∗ 0.156) + (0,750 ∗ 0.090) + (1,000 ∗ 0.040)) +
0.5 ∏((0,667 0.456 ) ∗ (0,667 0.256 ) ∗ (0,750 0.156 ) ∗ (0,750 0.090 ) ∗ (1,000 0.040 )) = 0.5 ∑(0,699) + 0.5 ∏(0,698) = 0,699 𝑄 8 = 0.5 ∑((1,000 ∗ 0.456) + (0,667 ∗ 0.256) + (1,000 ∗ 0.156) + (0,750 ∗ 0.090) + (0,750 ∗ 0.040)) + 0.5 ∏((1,000 0.456 ) ∗ (0,667 0.256 ) ∗ (1,000 0.156 ) ∗ (0,750 0.090 ) ∗ (0,750 0.040 )) = 0.5 ∑(0,880) + 0.5 ∏(0,868) = 0,874 𝑄 9 = 0.5 ∑((1,000 ∗ 0.456) + (1,000 ∗ 0.256) + (1,000 ∗ 0.156) + (0,750 ∗ 0.090) + (0,750 ∗ 0.040)) +
0.5 ∏((1,000 0.456 ) ∗ (1,000 0.256 ) ∗ (1,000 0.156 ) ∗ (0,750 0.090 ) ∗ (0,750 0.040 )) = 0.5 ∑(0,966) + 0.5 ∏(0,963) = 0,964 𝑄 10 = 0.5 ∑((1,000 ∗ 0.456) + (0,833 ∗ 0.256) + (0,075 ∗ 0.156) + (0,750 ∗ 0.090) + (1,000 ∗ 0.040)) +
0.5 ∏((1,000 0.456 ) ∗ (0,833 0.256 ) ∗ (0,075 0.156 ) ∗ (0,750 0.090 ) ∗ (1,000 0.040 )) = 0.5 ∑(0,894) + 0.5 ∏(0,889) =  0,892 Berdasarkan  perhitungan  langkah  pencarian  nilai  Qi,  maka  dibentuk  tabel  hasil  akhir  Implementasi metode WASPAS, dapat dilihat pada tabel 8 sebagai berikut :
Tabel 8. Hasil Akhir Implementasi Metode WASPAS
Alternatif Nama Nilai Rank A1 Andy Handoko 0,958 2 A2 Joko Priyatno 0,864 7 A3 Muhammad Amaluddin  0,931 3 A4 Rayhan Putro 0,768 8 A5 Yudi Hardiyan 0,761 9 A6 Riski Sanjaya 0,893 4 A7 Feri Ansari 0,699 10 A8 Riko 0,874 6 A9 Muhammad Faisal 0,964 1 A10 Muhammad Ali 0,892 5

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 64−78 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4359
Dari hasil Perhitungan yang sudah dilakukan terhadap 10 alternatif dengan menerapkan Metode WASPAS menghasilkan alternatif dengan rank tertinggi atas nama Muhammad Faisal memperoleh nilai 0,964.

## 3.5 Perbandingan Metode TOPSIS dan WASPAS
Metode  TOPSIS  (Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution)  dan  metode  WASPAS (Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment)  adalah  dua  metode  yang  digunakan  dalam  pengambilan keputusan  multi-kriteria.  Meskipun  keduanya  memiliki  tujuan  yang  serupa,  yaitu  membantu  dalam  memilih alternatif  terbaik  dari  beberapa  pilihan  berdasarkan  kriteria  tertentu,  keduanya  memiliki  pendekatan  yang berbeda dalam melakukan perbandingan. Berikut Tabel 9 merupakan perbandingan antara metode TOPSIS dan WASPAS :
Tabel 9. Hasil Akhir Implementasi Metode WASPAS
Alternatif Nama Nilai TOPSIS  Rank  Nilai WASPAS  Rank A1 Andy Handoko 0,822 2 0,958 2 A2 Joko Priyatno 0,661 6 0,864 7 A3 Muhammad Amaluddin 0,757 3 0,931 3 A4 Rayhan Putro 0,293 9 0,768 8 A5 Yudi Hardiyan 0,304 8 0,761 9 A6 Riski Sanjaya 0,696 5 0,893 4 A7 Feri Ansari 0,134 10 0,699 10 A8 Riko 0,622 7 0,874 6 A9 Muhammad Faisal 0,866 1 0,964 1 A10 Muhammad Ali 0,707 4 0,892 5

## 4. KESIMPULAN
Dalam  studi  perbandingan  antara  metode  TOPSIS  dan  WASPAS  dalam  konteks  penggunaannya  pada  sistem pendukung  keputusan  pengangkatan  jabatan  manager. Kedua  metode  dapat  diimplementasikan  dalam  sistem pendukung keputusan dengan bantuan teknologi dan perangkat lunak. Pemilihan metode harus didasarkan pada karakteristik  data,  tujuan  pengambilan  keputusan,  dan  tingkat  kompleksitas  yang  terlibat. pemilihan  antara TOPSIS  dan  WASPAS  dalam  sistem  pendukung  keputusan  pengangkatan  jabatan  manager  tergantung  pada kebutuhan  spesifik  organisasi,  tingkat  kompleksitas  kriteria,  preferensi  dalam  pengaturan  bobot,  dan  aspek sensitivitas  metode  terhadap  perubahan  data.  Memahami  karakteristik  masing-masing  metode  adalah  langkah penting dalam memastikan keputusan yang baik dan akurat. Adapun Hasil perbandingan antara metode TOPSIS Dan WASPAS  menunjukkan bahwa Hasil  keduanya  memiliki rank tertinggi  yang sama  yaitu pada alternatif 9 atas nama Muhammad Faisal.

## REFERENCES
[1]  C. Rizal, S. R. Siregar, S. Supiyandi, S. Armasari, and A. Karim, “Penerapan Metode Weighted Product (WP) Dalam Keputusan Rekomendasi Pemilihan Manager Penjualan,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 3, no. 3, pp. 312–316, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1094.
[2]  V.  Amalia,  “Jurnal  Bina  Komputer,”  J.  Bina  Komput.,  vol.  1,  no.  2,  pp.  122–132,  2019,  [Online].  Available: http://eprints.binadarma.ac.id/11058/.
[3]  T. Prihatin, “Perbandingan Metode TOPSIS Dan SAW Dalam Penentuan Guru Berprestasi,” J. Tek. Komput. AMIK BSI, vol. 5, no. 1, pp. 29–34, 2019.
[4]  P. Fitriani and T. S. Alasi, Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode WASPAS, COPRAS dan EDAS: Menentukan Judul Skripsi Mahasiswa. Yayasan Kita Menulis, 2020.
[5]  S.  Saleh  and  D.  Yulawati,  “Penerapan  Metode  Saw  (Simple  Additeve  Wieght)  dalam  Penentuan  Konsumen  Kredit Kendaraan Bermotor (Studi Kasus Fif Group),” Expert J. Manaj. Sist. Inf. dan Teknol., vol. 9, no. 1, 2019.
[6]  H. Dafitri, N. Wulan, and H. Ritonga, “Analisis Perbandingan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Menggunakan Metode TOPSIS dan WASPAS,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 5, p. 1313, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.4816.
[7]  R.  T.  Aldisa,  “Analisis  Perbandingan  Metode  ROC-WASPAS  dan  Entropy-WASPAS  dalam  Keputusan  Pemberian Reward  Kinerja  Pegawai  Hotel,”  Build.  Informatics,  Technol.  Sci.,  vol.  4,  no.  3,  pp.  1212–1223,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i3.2562.
[8]  R.  Bangun,  S.  Peringatan,  and  E.  P.  Telaumbanua,  “INDOOR  BERBASIS  ARDUINO  UNO  SKRIPSI  OLEH : FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS MEDAN AREA MEDAN SKRIPSI Diajukan sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh  Gelar  Sarjana  di  Fakultas  Teknik  Universitas  Medan  Area  Oleh :  ERWIN  PERDAMAIAN TELAUMBANUA,” 2022.
[9]  M.  C.  Fadila,  “PERANCANGAN  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  KARYAWAN  BARU DENGAN METODE SAW (STUDI KASUS DI UNIT IT HELPDESK PT. KERETA API  INDONESIA).” Program Studi Sistem Informasi S1 Fakultas Teknik Universitas Widyatama, 2019.
[10]  P.  Moengin,  A.  Syachrany,  D.  Kemalasari,  and  F.  Puspitasari,  “Sistem  Informasi  untuk  Perbaikan  Kinerja  dalam

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 64−78 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4359
Manajemen Keselamatan Transportasi Kereta Api (Studi Kasus di PT. Kereta Api Indonesia),” J. Tek. Ind., vol. 11, no. 2, pp. 173–185, 2021.
[11]  T.  S.  Sinaga  and  R.  Hidayat,  “Pengaruh  motivasi  dan  kompensasi  terhadap  kinerja  karyawan  pada  PT.  Kereta  Api Indonesia,” J. Ilman J. Ilmu Manaj., vol. 8, no. 1, pp. 15–22, 2020.
[12]  R.  Marbun  and  I.  Gunawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Perankingan  Data  Konsumen  Penumpang  Kereta  Api Dengan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  Di  PT.  KAI,”  Juripol  (Jurnal  Institusi  Politek.  Ganesha Medan), vol. 2, no. 1, pp. 15–25, 2019.
[13]  S.  M.  Sinurat,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  MASINIS  TERBAIK  DI  PT.  KERETA  API  INDONESIA (PERSERO)  MEDAN  SUMATERA  UTARA  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  AHP  (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS),” Pelita Inform. Inf. dan Inform., vol. 7, no. 4, pp. 466–472, 2019.
[14]  A. Syachrani, “Sistem pendukung keputusan untuk penilaian kinerja sebagai dasar perbaikan kinerja dalam manajemen keselamatan transportasi kereta api di PT. Kereta Api Indonesia (Persero),” SKRIPSI-2020, 2021.
[15]  A.  Heryati,  “Hubungan  antara  pendidikan  dan  pelatihan  (diklat)  K3  dan  pemberian  kompensasi  terhadap  kinerja karyawan PT. Kereta Api Indonesia (Persero) Devisi Regional III Palembang,” J. Ilm. Ekon. Glob. Masa Kini, vol. 9, no. 1, pp. 71–76, 2018.
[16]  Y. Kurnia, A. S. Sitio, and A. S. Sinaga,  “Penilaian Kinerja Guru Menggunakan Metode Topsis,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics), vol. 1, no. 3, pp. 70–75, 2018.
[17]  N. Palasara and T. Baidawi, “Penerapan Metode Topsis Pada Peningkatan Kinerja Karyawan,” 2018.
[18]  J.  Hutagalung,  “Application  of  the  AHP-TOPSIS  Method  to  Determine  the  Feasibility  of  Fund  Loans  Penerapan Metode AHP TOPSIS untuk Menentukan Kelayakan Pinjaman Dana,” J. Pekommas, vol. 6, no. 1, pp. 1–11, 2021.
[19]  S. Sukamto, Y. Andriyani, and K. Wahyuni, “Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Topsis,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. 7, no. 3, pp. 333–340, 2021.
[20]  A.  Elia,  A.  Fadilah,  M.  Fitriani,  and  P.  Suryani,  “Perbandingan  Metode  SMART,  SMARTER  dan  TOPSIS  dalam Pemilihan  Lokasi  Toko  Serba  Murah  Pulau  Kijang:  Comparison  of  SMART,  SMARTER  AND  TOPSIS  Methods  in Selection Location of Serba Murah Store Pulau Kijang,” Malcom Indones. J. Mach. Learn. Comput. Sci., vol. 1, no. 2, pp. 170–176, 2021.
[21]  S.  Sunardi,  R.  Umar,  and  D.  S.  Nasution,  “Analisis  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Menggunakan  Metode  WASPAS,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 3, pp. 697–704, 2022.
[22]  J. Hutagalung, A. F. Boy, and D. Nofriansyah, “Pemilihan Komandan Komando Distrik Militer Menggunakan Metode WASPAS,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 3, no. 4, pp. 420–429, 2022.
[23]  S.  Damanik  and  D.  P.  Utomo,  “Implementasi  Metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  Dan  Waspas  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[24]  D.  Asdini,  M.  Khairat,  and  D.  P.  Utomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Manajer  di  PT.  Pos Indonesia dengan Metode WASPAS,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 9, no. 1, pp. 41–47, 2022.