INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 3 Nomor 4 Tahun 2023 Page 8882-8894 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Penerapan Metode Weighted Product (WP) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik
Ririn Violina 1 ✉ , Yuhandri Yunus 2 , Gunadi Widi Nurcahyo 3
Program Studi Magister Teknik Informatika, Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang Email : ririnviolina2200@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Penerapan  teknologi  digital  telah  menjadi  kunci  utama  dalam  mencapai  keunggulan  kompetitif  di berbagai  industri,  termasuk  bisnis  dan  organisasi.  Teknologi  ini  memungkinkan  perusahaan  untuk memantau  penjualan,  memberikan  rekomendasi  bisnis  yang  lebih  baik,  serta  mendukung pengambilan  keputusan  yang  efektif.  Kinerja  karyawan  yang  berkualitas  tinggi  dan  loyal  juga berdampak  signifikan  pada  keseluruhan  kinerja  perusahaan.  Namun,  perusahaan  sering  kesulitan dalam menyeleksi karyawan terbaik karena jumlah karyawan yang besar. Penelitian ini menjelaskan proses  pemilihan  karyawan  terbaik  di  Nestle  Agency  Team  Pekanbaru,  sebagai  panduan  bagi pengambil kebijakan dalam menilai kinerja karyawan. Penelitian ini menerapkan metode Weighted Product dalam seleksi, menggunakan 13 kriteria penilaian terhadap 20 karyawan pada Q2 tahun 2023. Hasilnya mengidentifikasi karyawan 2 sebagai yang terbaik dengan nilai tertinggi 0,0579. Selain itu, penelitian ini menghasilkan sistem pendukung keputusan berbasis web yang menerapkan metode Weighted  Product,  membantu  perusahaan  dalam  pemilihan  karyawan  terbaik  di  masa  depan  dan meningkatkan efisiensi pemilihan.
Kata kunci: karyawan, SPK, WP, kinerja, pemilihan.
Abstract
The application of digital technology has become a key factor in achieving competitive advantages across various industries, including businesses and organizations. This technology enables companies to monitor sales, provide better business recommendations, and support effective decision-making. The high-quality and loyal performance of employees also significantly impacts the overall company performance. However, companies often face challenges in selecting the best employees due to a large workforce. This research explains the process of selecting the best employees at Nestle Agency Team  Pekanbaru,  serving  as  a  guide  for  policymakers  in  assessing  employee  performance.  The research applies the Weighted Product method in the selection process, using 13 assessment criteria for 20 employees in Q2 of 2023. The results identify employee 2 as the best performer with the highest score of 0.0579. Additionally, this research produces a web-based decision support system that applies the Weighted Product method, assisting the company in selecting the best employees in the future and improving the selection process's efficiency.
Keywords: employees, DSS, WP, performance, selection.

## PENDAHULUAN
Sistem Informasi Manajemen (SIM) secara esensial dapat dikatakan suatu alat yang didesain untuk mengolah informasi yang diperlukan oleh manajer dalam sebuah organisasi. Dengan kemampuannya mengumpulkan, mengolah, dan menyajikan data, SIM mendukung proses  pengambilan  keputusan,  perencanaan,  serta  pengawasan,  semuanya  bertujuan untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  efektivitas  tugas  manajerial.  Secara  umum,  Sistem Informasi dapat membantu para manajer memahami banyak operasi bisnis serta masalah kinerja (Power, 2002).
Perkembangan teknologi kini berkembang pesat dalam berbagai bidang, termasuk implementasi teknologi dalam kehidupan sehari-hari, termasuk dunia bisnis dan organisasi. Teknologi digital, mencakup informasi, komputasi, komunikasi, dan konektivitas, menjadi faktor  kunci  untuk  mencapai  keunggulan  kompetitif  yang  berkelanjutan  dalam  berbagai industri. Penggunaan teknologi juga memberikan manfaat seperti pemantauan penjualan, rekomendasi bisnis, dan pengambilan keputusan yang lebih baik (Agnesti & Hanifah, 2022; Martínez -Caro dkk., 2020)
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sistem komputer yang berguna dalam mengidentifikasi,  menyelesaikan  masalah,  mengambil  keputusan,  dan  memberikan penilaian dengan tujuan menemukan solusi terbaik  (Baczkiewicz dkk., 2021). Teknik Data Fuzzy  digunakan  untuk  mewakili  nilai-nilai  yang  kompleks  dalam  matematika, memungkinkan representasi nilai seperti Salah, Benar, Tinggi, dan Rendah (Aggarwal dkk., 2021).
Multi Attribute Decision Making (MADM) digunakan untuk pengambilan keputusan dengan  banyak  atribut.  MADM  membantu  mengurutkan  alternatif  berdasarkan  evaluasi atribut (Liu dkk., 2021). Langkah awal MADM adalah membuat matriks keputusan, di mana setiap baris mewakili alternatif dan setiap kolom mewakili atribut (Bhatia & Sinha, 2022). Pendekatan dalam MADM meliputi Analytical Hierarchy Process (AHP), Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), dan Weighted Product (WP) yang umum digunakan dalam mengatasi masalah MADM .
Metode Weighted Product (WP) merupakan salah satu teknik yang diterapkan dalam rangka  menyelesaikan  permasalahan  dalam  domain  Sistem  Pendukung  Keputusan. Pendekatan ini bertujuan untuk menilai berbagai opsi alternatif berdasarkan sekelompok kriteria, di mana tiap kriteria memiliki hubungan yang independen satu sama lain (Gultom dkk., 2023).
Beberapa penelitian terkait telah dilakukan dalam bidang ini. Penelitian dilakukan oleh  Sugiarto  dkk.  (2020)  menerapkan  Weighted  Product  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan untuk bonus pegawai (Sugiarto dkk., 2020). Rahman dkk. (2020) menggunakan Weighted Product untuk seleksi penerima zakat (Rahman dkk., 2020). Goswami dkk. (2020) menggabungkan AHP dan Weighted Product untuk pemilihan laptop (Goswami dkk., 2020). Penelitian oleh  Agustina, dkk. (2021) membahas tentang penggunaan metode Weighted Product  dalam  mendukung  keputusan  pemberian  bonus  (Agustina  &  Sutinah,  2021). Sementara  itu,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Chairul  Rizal,  dkk.  (2021)  fokus  pada penerapan  metode  Weighted  Product  (WP)  dalam  rekomendasi  keputusan  pemilihan manager penjualan (Rizal dkk., 2021). Natanael, dkk. (2021) melakukan penelitian tentang penerapan metode Weighted Product dalam sistem pendukung keputusan untuk memilih anggota terbaik di Naposo (Natanael & Kusumaningsih, 2021). Pada tahun 2022, Putra, dkk. mengadakan penelitian mengenai penilaian kinerja guru di SMK Informatika Bina Generasi dengan menggunakan Electronic-Based Rating Scale dan metode Weighted Product untuk menentukan  guru  dengan  kinerja  terbaik  (Putra  dkk.,  2022).  Chinnasami  dkk.  (2022) menerapkan  Weighted  Product  dalam  Evaluasi  Dampak  Lingkungan  (Chinnasami  dkk., 2022).  Nuraisana  dkk.  (2022))  mengevaluasi  kinerja  petugas  pemadam  kebakaran menggunakan Weighted Product (Nuraisana dkk., 2022). Seran dkk. (2023) menggunakan Weighted Product dalam Sistem Pendukung Keputusan penjurusan siswa (Seran dkk., 2023). Pada tahun 2023, Kurnia, dkk. melakukan penelitian tentang sistem pendukung keputusan pemilihan pestisida terbaik di UD. Pupuk Jasa Tani menggunakan metode Weighted Product (Kurnia  dkk.,  2023).  Penelitian-penelitian  ini  memberikan  wawasan  tentang  penerapan Weighted Product dalam berbagai konteks keputusan.
Berdasarkan latar belakang yang telah dijelaskan di atas, penelitian ini mengajukan pertanyaan mengenai bagaimana penerapan metode Weighted Product (WP) dalam proses seleksi karyawan terbaik serta bagaimana metode tersebut dapat diimplementasikan dalam perancangan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk tujuan pemilihan karyawan terbaik. Selanjutnya, tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk menganalisis bagaimana metode Weighted Product (WP) dapat diterapkan dalam konteks pemilihan karyawan terbaik dan merancang Sistem Pendukung Keputusan yang menggunakan metode Weighted Product (WP) untuk mendukung proses pengambilan keputusan dalam pemilihan karyawan terbaik. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan manfaat yang bermanfaat bagi berbagai pihak. Pimpinan Nestle Agency Team Pekanbaru diharapkan dapat merasakan manfaatnya dengan kemudahan  dalam  mengambil  keputusan  terkait  pemilihan  karyawan  terbaik.  Selain  itu, penelitian  ini  juga  dapat  berfungsi  sebagai  referensi  bagi  penelitian  masa  depan  yang memerlukan  informasi  tentang  penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  menggunakan metode Weighted Product (WP).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  yang  dilakukan  pada  Nestle  Agency  Team  Pekanbaru  bertujuan  untuk mengatasi permasalahan dalam pemilihan karyawan terbaik. Dalam rangka mencapai tujuan tersebut,  penelitian  ini  fokus  pada  pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan menggunakan metode Weighted Product. Tujuan penelitian ini adalah mengatasi masalah seleksi karyawan terbaik dengan merumuskan tujuan yang tegas, yang akan membimbing usaha untuk menemukan solusi efektif.
Tahap  awal  penelitian  melibatkan  studi  literatur  untuk  memahami  konsep  Sistem Pendukung  Keputusan  dan  metode  Weighted  Product.  Selanjutnya,  data  dikumpulkan melalui berbagai metode, termasuk penelitian lapangan, penelitian pustaka, dan penelitian laboratorium. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) membantu pengambilan keputusan di organisasi  dengan  memberikan  informasi  terstruktur  melalui  metode  matematika  atau statistika. Ini menghasilkan rekomendasi yang efektif untuk pengambilan keputusan yang lebih baik, menjadikannya alat berharga dalam proses tersebut (Sarwandi dkk., 2023).
Metode Weighted Product (WP) adalah pilihan umum untuk pengambilan keputusan karena  efisiensi  perhitungannya. Metode  ini mengalikan nilai-nilai kriteria dengan  bobot yang telah ditentukan sebelumnya, memastikan pengaruh setiap kriteria  dihitung  secara akurat  (Efendi  &  Amalia,  2022;  Rizal  dkk.,  2021).  Berikut  tahapan  penyelesaian  metode Weighted Product:
1) Mengidentifikasi kriteria yg relevan.
2) Menentukan rating kecocokan untuk setiap alternatif.
3) Menentukan bobot preferensi ( 𝑤 ) untuk setiap kriteria.
𝑤 𝑗 = 𝑤 𝑗 ∑ 𝑤 𝑗 (1)
4) Menentukan nilai preferensi vektor 𝑆 .
𝑆 𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)

## 5) Menentukan nilai preferensi vektor 𝑉 .
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ 𝑋 𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
Di mana 𝑆 dianalogikan sebagai vektor preferensi alternatif, 𝑉 dianalogikan sebagai vektor preferensi  akhir, 𝑋 adalah  nilai  kriteria, 𝑖 adalah  alternatif, 𝑗 adalah  kriteria, 𝑛 adalah banyaknya kriteria, 𝑤 adalah bobot kriteria,  dan ∑ 𝑤 𝑗 adalah  jumlah  dari  seluruh  bobot, dengan 𝑤 𝑗 dipangkatkan negatif untuk atribut biaya dan dipangkatkan positif untuk atribut keuntungan.
Setelah  analisis  data,  langkah  selanjutnya  adalah  perancangan  sistem  dengan mempertimbangkan  semua  informasi,  kriteria,  bobot,  dan  atribut  yang  relevan. Implementasi sistem dilakukan dengan menggunakan perangkat keras dan perangkat lunak tertentu.  Pada  tahap  pengujian  hasil,  langkah-langkah  identifikasi  data  karyawan, perhitungan  manual,  pengujian  sistem,  perbandingan  hasil,  serta  verifikasi  dan  validasi dilakukan  untuk  memastikan  konsistensi  dan  keakuratan  prosedur  perhitungan.  Dengan demikian,  penelitian  ini  diharapkan  dapat  memberikan  solusi  efektif  dalam  pemilihan karyawan terbaik di Nestle Agency Team Pekanbaru.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisa dan Perancangan
Analisa  merupakan  langkah  awal  untuk  memahami  situasi  sebelum  pengambilan keputusan,  sedangkan  perancangan  adalah  langkah  menghasilkan  rincian  sistem  dari analisis, membentuk solusi yang jelas.  Analisa membantu  memecahkan masalah dengan pemahaman yang mendalam sebelum solusi dirancang dan diterapkan.
B. Data
Penelitian ini menggunakan data kinerja 20 karyawan dari Nestle Agency Team di Pekanbaru pada kuartal kedua tahun 2023 sebagai sampel representatif untuk menerapkan metode Weighted Product. Data ini akan membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih  informasional  dalam  pemilihan  karyawan  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditetapkan sebelumnya.
Tabel 1. Data Kriteria No Kriteria Bobot Jenis Kode 1 Product Knowlegde 1 Keuntungan K1 2 Administrasi 1 Keuntungan K2 3 Ontime Reporting 1 Keuntungan K3 4 Komunikasi  &  Koordinasi  (Team  & Dist) 1 Keuntungan K4 5 Komunikasi  &  Koordinasi  (Nestle Team) 1 Keuntungan K5 6 Inisiatif 1 Keuntungan K6 7 Negosiasi 1 Keuntungan K7 8 Kepemimpinan/Leadership 1 Keuntungan K8 9 Integritas 1 Keuntungan K9 10 Problem Solving 1 Keuntungan K10 11 Stabilitas Emosi 1 Keuntungan K11 12 Fast Responses 1 Keuntungan K12 13 Motivasi Prestasi 1 Keuntungan K13
Setiap kriteria akan dievaluasi sesuai dengan panduan yang telah dirancang sebelumnya, untuk memastikan bahwa penilaian dilakukan secara konsisten dan obyektif. Data penilaian kriteria tersebut dapat ditemukan dalam Tabel 3.2.
Tabel 2. Data Penilaian Kriteria No. Keterangan Nilai 1 Baik Sekali 5 2 Baik 4 3 Cukup 3 4 Kurang 2 5 Kurang Sekali 1
Adapun  data  alternatif  yang  telah  di  konversi  berdasarkan  data  penilaian  kriteria menjadi matriks keputusan seperti pada Tabel 3.3 berikut:
Tabel 3. Matriks Keputusan
N o . K o d e
K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 K 6 K 7 K 8 K 9 K 1 0 K 1 1 K 1 2 K 1 3 1 A 1 4 3 4 4 4 4 5 4 4 3 4 4 4 2 A 2 4 4 5 4 4 4 4 4 5 4 4 4 4 3 A 3 4 3 4 4 4 4 5 4 4 4 4 4 4 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 2 0 A 2
0
3 3 4 3 3 5 4 3 4 3 4 3 4
Setelah mendapatkan matriks evaluasi kriteria dan alternatif, langkah selanjutnya adalah menetapkan  bobot  preferensi  untuk  setiap  kriteria.  Proses  perhitungan  bobot  ( w )  ini dilakukan  dengan  memanfaatkan  data  kriteria  dan  bobot  dari  Tabel  3.1  menggunakan Persamaan 1.
1. Product Knowledge (K1):
w 1 = 1 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 = 1 13 = 0,0769

## 2. Administrasi (K2):
w 2 = 1 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 = 1 13 = 0,0769

## 3. Ontime Reporting (K3):
w 3 = 1 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 = 1 13 = 0,0769
Proses  perhitungan  akan  dilakukan  untuk  seluruh  kriteria  yaitu  hingga  kriteria  Motivasi Prestasi.  Setelah  menentukan  bobot  preferensi  kriteria,  langkah  berikutnya  adalah menghitung preferensi relatif alternatif. Ini melibatkan pengolahan data kinerja karyawan dalam matriks evaluasi. Proses ini dilakukan menggunakan Persamaan 2.
1. Karyawan 1 (A1):
S 1 = (4 (0,0769) )(3 (0,0769) )(4 (0,0769) )(4 (0,0769) )(4 (0,0769) )(4 (0,0769) )(5 (0,0769) )
(4 (0,0769) )(4 (0,0769) )(3 (0,0769) )(4 (0,0769) )(4 (0,0769) )(4 (0,0769) ) = 3,8931
2. Karyawan 2 (A2):
S 2 = (4 (0,0769) )(4 (0,0769) )(5 (0,0769) )(4 (0,0769) )(4 (0,0769) )(4 (0,0769) )(4 (0,0769) )
(4 (0,0769) )(5 (0,0769) )(4 (0,0769) )(4 (0,0769) )(4 (0,0769) )(4 (0,0769) ) = 4,1,397
3. Karyawan 3 (A3):
S 3 = (4 (0,0769) )(3 (0,0769) )(4 (0,0769) )(4 (0,0769) )(4 (0,0769) )(4 (0,0769) )(5 (0,0769) ) (4 (0,0769) )(4 (0,0769) )(4 (0,0769) )(4 (0,0769) )(4 (0,0769) )(4 (0,0769) ) = 3,9802
Proses perhitungan akan dilakukan untuk  seluruh alternatif yaitu hingga alternatif Karyawan 20.
Tabel 2. Nilai Vektor S No Kode Alternatif Nilai Vektor 𝐒 1 A1 Karyawan 1 3,8931 2 A2 Karyawan 2 4,1397 3 A3 Karyawan 3 3,9802 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 20 A20 Karyawan 20 3,4853
Langkah berikutnya adalah menghitung nilai preferensi akhir ( V ) untuk setiap alternatif. Ini melibatkan pengolahan nilai preferensi relatif ( S ) dari Tabel 2 menggunakan Persamaan 3. 1. Karyawan 1 (A1):
V 1 = 3,8931 3,8931 + 4,1397 + 3,9802 + 4,0000 + 2,6481 + 4,0000 + 3,7431 + 3,0000 + 3,0671 + 3,7245 + 3,4993 + 3,7431 + 3,6430 + 2,5644 +
3,7431 + 3,4506 + 3,6102 + 3,6364 + 3,9802 + 3,4853 = 0,0544

## 2. Karyawan 2 (A2):
V 2 = 4,1397 3,8931 + 4,1397 + 3,9802 + 4,0000 + 2,6481 + 4,0000 + 3,7431 + 3,0000 + 3,0671 + 3,7245 + 3,4993 + 3,7431 + 3,6430 + 2,5644 +
3,7431 + 3,4506 + 3,6102 + 3,6364 + 3,9802 + 3,4853 = 0,0579

## 3. Karyawan 3 (A3):
V 1 =
4,000 3,8931 + 4,1397 + 3,9802 + 4,0000 + 2,6481 + 4,0000 + 3,7431 + 3,0000 + 3,0671 + 3,7245 + 3,4993 + 3,7431 + 3,6430 + 2,5644 +
3,7431 + 3,4506 + 3,6102 + 3,6364 + 3,9802 + 3,4853 = 0,0556
Proses perhitungan akan dilakukan untuk seluruh  alternatif yaitu hingga alternatif Karyawan 20.
Tabel 3.Nilai Vektor V No Kode Alternatif Nilai Vektor 𝐕 1 A1 Karyawan 1 0,0544 2 A2 Karyawan 2 0,0579 3 A3 Karyawan 3 0,0556 ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ 20 A20 Karyawan 20 0,0487
Setelah  proses  perhitungan  preferensi  akhir  dengan  metode  Weighted  Product selesai, langkah selanjutnya adalah melanjutkan ke tahap perangkingan alternatif.
Tabel 3. Hasil Perankingan Kode Alternatif Nilai Vektor 𝐕 Ranking Keterangan A2 Karyawan 2 0,0579 1 Terbaik A4 Karyawan 4 0,0559 2 Baik A6 Karyawan 6 0,0559 2 Baik ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ ⁝ A14 Karyawan 14 0,0358 20 Baik
Berdasarkan Tabel 4, hasil perangkingan alternatif menunjukkan bahwa Alternatif A2 memiliki nilai tertinggi (0,0579), sedangkan Alternatif A14 memiliki nilai terendah (0,0358). Dari  analisis  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  Karyawan  2  merupakan  yang  memiliki kinerja terbaik di Nestle Agency Team Pekanbaru selama kuartal kedua tahun 2023.

## C. Implementasi Sistem
Sistem Pendukung Keputusan berbasis web menggunakan metode Weighted Product dikembangkan pada penelitian ini. Perancangan ini menggunakan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Adapun tampilan sistem yang telah dirancang adalah sebagai berikut:
1. Halaman Login
Pada halaman  login ini, pengguna akan menginputkan email dan passwordnya agar dapat masuk dan mengakses aplikasi tersebut.
Gambar 1. Halaman Login

## 2. Halaman Alternatif
Pada  halaman  alternatif  akan  ditampilkan  alternatif-alternatif  yang  pada  penelitian  ini merupakan karyawan dari Nestle Agency Team Pekanbaru. Data tersebut kemudian dapat ditambah dan diubah pada halaman ini.
Gambar 2. Halaman Alternatif
3. Halaman Hasil Perhitungan dan Perangkingan
Halaman  ini  bertujuan  untuk  menampilkan  hasil  perhitungan  menggunakan  metode Weighted Product beserta hasil perankingan sehingga dapat diambil keputusan karyawan terbaik pada periode penilaian tertentu.
Gambar 3 Halaman Hasil Perhitungan dan Perankingan

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian mengenai pemilihan karyawan terbaik di Nestle Agency Team Pekanbaru,  kesimpulan dapat  diambil  dari hasil perangkingan  alternatif yang didasarkan pada perhitungan nilai vektor V, sebagaimana tertera dalam Tabel 4.8. Data yang terungkap dari tabel tersebut mengungkapkan bahwa satu alternatif berhasil mendominasi dengan nilai tertinggi, yaitu alternatif A2, yang memiliki nilai vektor V sebesar 0,0579. Sebaliknya, alternatif dengan nilai terendah adalah A14, dengan nilai vektor V sebesar 0,0358.
Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, dapat disimpulkan bahwa Karyawan 2, yang merupakan bagian dari Nestle  Agency Team Pekanbaru, telah berhasil mencapai kinerja terbaik  selama  periode  penilaian  kuartal  kedua  (Q2)  tahun  2023.  Melalui  perhitungan komprehensif dengan metode Weighted Product, Karyawan 2 terbukti telah menunjukkan prestasi  yang  luar  biasa  dan  konsisten  dalam  menjalankan  tugasnya.  Dengan  demikian, Karyawan  2  diakui  sebagai  anggota  tim  yang  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam mewujudkan tujuan dan performa tim, serta keseluruhan organisasi. Temuan ini memiliki implikasi penting bagi manajemen dan pimpinan Nestle Agency Team Pekanbaru dalam merumuskan  keputusan  terkait  penghargaan,  pengembangan,  dan  strategi  peningkatan kinerja karyawan di masa yang akan datang.

## DAFTAR PUSTAKA
Aggarwal, L., Goswami, P., & Sachdeva, S. (2021). Multi-criterion Intelligent Decision Support
system for COVID-19. Applied Soft Computing, 101.
https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.107056
Agnesti,  T.,  &  Hanifah,  P.  (2022).  Rekomendasi  Produk  Menggunakan  Algoritma  Apriori (Studi  Kasus:  Viera  Oleh-Oleh). Proceeding  Applied  Business  and  Engineering Conference.
Agustina,  N.,  &  Sutinah,  E.  (2021).  METODE  WEIGHTED  PRODUCT  UNTUK  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMBERIAN  BONUS. Journal  of  Information  System,  Applied, Management,
Accounting and Research, 5(4), 1014 – 1024. https://doi.org/10.52362/jisamar.v5i4.606
Baczkiewicz,  A.,  Kizielewicz,  B.,  Shekhovtsov,  A.,  Watróbski,  J.,  &  Sałabun,  W.  (2021).
Methodical  aspects  of  mcdm  based  e-commerce  recommender  system. Journal  of Theoretical  and  Applied  Electronic  Commerce  Research,  16(6),  2192 – 2229. https://doi.org/10.3390/jtaer16060122
Bhatia,  D.,  &  Sinha,  S.  K.  (2022).  Selection  of  Handloom  Fabrics  Based  on  Thermo- Physiological  Characteristics  Using  Multi  -  Attributes  Decision  Making  Algorithm.
Journal of Natural Fibers, 19(13), 6015 – 6030. https://doi.org/10.1080/15440478.2021.1904475
Chinnasami,  s,  Mani,  M.,  &  Manickam,  R.  (2022).  Analytics  of  Environmental  Impact Assessment (EIA) using WPM Method. Environmental Science and Engineering, 1(2),
66 – 73. https://doi.org/10.46632/ese/1/2/3
Efendi, Z., & Amalia, A. (2022). APPLICATION OF THE WEIGHTED PRODUCT (WP) METHOD IN  DOCTOR  PERFORMANCE  ASSESSMENT. JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Informasi), 9(1), 117 – 124. https://doi.org/10.33330/jurteksi.v9i1.1961
Goswami, S. S., Behera, D. K., & Mitra, D. S. (2020). A Comprehensive Study of Weighted Product Model for Selecting the Best Laptop Model Available In The Market. Brazilian Journal of Operations & Production Management,
17(2), 1 – 18. https://doi.org/10.14488/bjopm.2020.017
Gultom, A., Kristanto, T., Pernando, Y., Kuswanto, J., & Putra, N. (2023). Penerapan Metode Weighted Product dalam Penyeleksian Supervisor Terbaik. Bulletin of Informatics and Data Science, 2(1). https://ejurnal.pdsi.or.id/index.php/bids/index
Kurnia, H., Ariandi, V., & Jamhur, A. I. (2023). Decicion Suport System Pemilihan Pestisida Terbaik Pada UD. Pupuk Jasa Tani Menggunakan Metode Weighted Product. Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, 5(1), 1 – 6. https://doi.org/10.47233/jteksis.v5i1.659
Liu, Y., Tang, H., Liang, H., Zhang, H., Li, C. C., & Dong, Y. (2021). Ranking range models under incomplete attribute weight information in the selected six MADM methods. Expert Systems, 38(5). https://doi.org/10.1111/exsy.12696
Martínez -Caro, E., Cegarra-Navarro, J. G., & Alfonso-Ruiz, F. J. (2020). Digital technologies and  firm  performance:  The  role  of  digital  organisational  culture. Technological Forecasting and Social Change, 154. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2020.119962
Natanael, M. H., & Kusumaningsih, D. (2021). PENERAPAN METODE WEIGHTED PRODUCT PADA  SISTEM  PENUNJANG  KEPUTUSAN  UNTUK  PEMILIHAN  ANGGOTA  TERBAIK NAPOSO. Technologia, 12(1).
Nuraisana,  Apriani,  W.,  Astari  Permadi,  D.,  &  Khairunisa.  (2022).  PENERAPAN  METODE WEIGHT  PRODUCT  DALAM  MENENTUKAN  KINERJA  PETUGAS  DAMKAR  TERBAIK PADA  DINAS  PEMADAM  KEBAKARAN  DAN  PENYELAMATAN  KABUPATEN  DELI SERDANG. Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  Prima,  5(2).
https://doi.org/https://doi.org/10.34012/jurnalsisteminformasidanilmukomputer.v5i2. 2467
Power, D. J. (2002). Decision Support Systems: Concepts and Resources for Managers.
Putra, S. D., Borman, R. I., & Arifin, G. H. (2022). Assessment of Teacher Performance in SMK Informatika Bina Generasi using Electronic-Based Rating Scale and Weighted Product Methods  to  Determine  the  Best  Teacher  Performance. International  Journal  of Informatics,
Economics, Management and Science, 1(1), 55. https://doi.org/10.52362/ijiems.v1i1.693
Rahman, R. A., Utami, M. C., & Fetrina, E. (2020). Weighted Product dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Mustahik. Applied Information Systems and Management (AISM), 3.
Rizal,  C.,  Siregar,  S.  R.,  Supiyandi,  Armasari,  S.,  &  Karim,  A.  (2021).  Penerapan  Metode Weighted  Product  (WP)  Dalam  Keputusan  Rekomendasi  Pemilihan  Manager Penjualan. Building  of  Informatics,  Technology  and  Science  (BITS),  3(3),  312 – 316. https://doi.org/10.47065/bits.v3i3.1094
Sarwandi,  Sianturi,  L.  T.,  Hasibuan,  N.  A.,  Sudipa,  I.  G.  I.,  Syahrizal,  M.,  Alwendi,  Mesran, Muqimuddin, Meilani, B. D., Ginanta, N. L. W. S. R., & Israwan, L. M. F. (2023). Sistem Pendukung Keputusan. CV. Graha Mitra Edukasi.
Seran, F. A. R., Kelen, Y. P., & Nababan, D. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Jurusan Menggunakan Metode Weighted Product. Tekno Kompak, 17(1), 147 – 159.
Sugiarto, A., Rizky, R., Mira Yunita, A., & Hakim, Z. (2020). Metode Weighted Product Pada Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Bonus  Pegawai  Pada  CV  Bejo  Perkasa. Bianglala Informatika, 8(2).