TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 2, Juli 2021, Hal 92-97 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik dengan Pendekatan Metode Weighted Product di Kopi Wangsa

## Ridwan Sudrajat, Indra Muchamad Fajar, Eko Setia Budi
Teknik dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Email: 1 ridwansudrajat25@gmail.com, 2 indraf543@gmail.com, 2 eko.etb@nusamandiri.ac.id
Abstrak −Karyawan  terbaik  dan  berkualitas  merupakan  aset  perusahaan  yang  akan  membuat  perusahaan  berkembang  dengan pesat.  Pemilihan  karyawan  terbaik  merupakan  suatu  aspek  yang  sangat  penting  pada  perusahaan  maka  akan  berpengaruh  pada tingkat  produktifitas  karyawan  sehingga  menjadikan  karyawan  yang  memiliki  produktifitas  serta  menghasilkan  pemimpin perusahaan  yang  memiliki  integritas  yang  baik.  Berdasarkan  permasalahan  diatas,  penulis  merancang  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  pemilihan  karyawan  terbaik  dengan  metode Weighted  Product untuk  pengambilan  keputusan  berdasarkan besarnya nilai preferensi yang dihitung berdasarkan pada nilai variable yang dipangkatkan dengan bobotnya. Dimana rating harus dipangkatkan  terlebih  dahulu  dengan  bobot  atribut  yang  bersangkutan,  proses  ini  sama  halnya  dengan  normalisasi.  Adanya metode Weighted Product di Kopi Wangsa agar mendapatkan karyawan terbaik yang sesuai dengan penilaian yang dilakukan.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan; Weighted Product ; Karyawan
Abstract −The best and quality employees are company assets that will make the company grow rapidly. The selection of the best employees is a very important aspect of the company, it will affect the level of employee productivity so as to make employees who have productivity and produce company leaders who have good integrity. Based on the problems above, the authors design a Decision Support System (DSS) for selecting the best employees with the Weighted Product method for decision making based on the magnitude of the preference value which is calculated based on the variable value raised to the power of its weight. Where the rating must be raised first with the weight of the attribute concered, this process is the same as normalization. The existence of the Weighted Product method at Kopi Wangsa in order to get the best employees in accordance with the assessment made.
Keywords : Decision Support System; Weighted Product; Employee

## 1. PENDAHULUAN
Setiap karyawan mempunyai kriteria dan riwayat kerjanya masing-masing, kriteria dan riwayat kerja tersebut yang akan  menjadi  calon  pendukung  proses  berkembangnya  suatu  perusahaan.  Sebuah  perusahaan  akan  menempatkan karyawan dalam menjalani proses bisnis yang akan dijalani kedepannya.
Karyawan terbaik dan berkualitas merupakan aset perusahaan yang akan   membuat perusahaan berkembang dengan  pesat.  Kinerja  karyawan  cukup  berpengaruh    dalam  keuntungan  yang  di  dapat  oleh  suatu  perusahaan tersebut.
Salah  satu  cara  yang  digunakan  yaitu  dalam  menentukan  karyawan  terbaik.  Pemilihan  karyawan  terbaik merupakan  suatu  aspek  yang  sangat  penting  pada  perusahaan  maka  akan  berpengaruh  pada  tingkat  produktivitas karyawan  sehingga  mejadikan  karyawan  yang  memiliki  produktivitas  serta  menghasilkan  pemimpin  perusahaan yang memiliki integritas yang baik [1].
Didalam sebuah perusahaan, karyawan merupakan salah satu aset terpenting yang dimiliki oleh perusahaan dalam  usahanya  mempertahankan  kelangsungan  hidup,  berkembang,  berkemampuan  untuk  bersaing  dan mendapatkan laba [2].
Berdasarkan  permasalahan  di  atas,  penulis  merancang  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  pemilihan karyawan  terbaik  dengan  menggunakan  metode Weighted  Product adalah  metode  untuk  pengambilan  keputusan berdasarkan  besarnya  nilai  preferensi  yang  dihitung  berdasarkan  pada  nilai  variable  yang  digunakan  yang dipangkatkan dengan bobotnya [3]–[5].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Metode Weighted Product
Dalam penelitian penentuan karyawan terbaik di Kopi Wangsa penulis menggunakan Sistem Pendukung Keputusan dengan metode Weighted Product. Metode Weighted Product adalah salah satu metode pengembilan keputusan yang efisien  dalam  perhitungan  dan  tidak  memakan  banyak  waktu  untuk  menyelesaikan  permasalahan  dengan menggunakan  perkalian  antara  nilai  kriteria  yang  telah  ditentikan,  dimana  tiap  nilai  kriteria  harus  dipangkatkan terlebih  dahulu  dengan  bobot  kriteria  yang  telah  ditetapkan  diawal.  Langkah-langkah  penyelesaian  Weight Product[6], [7], yaitu:
a. Menentukan Kriteria-kriteria
Kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci dan sifat dari masing-masing kriteria. b. Menentukan rating kecocokan Yaitu rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria, dan buat matriks keputusan. c. Melakukan normalisasi bobot
Bobot Ternormalisasi = Bobot setiap kriteria/penjumlahan semua bobot kriteria. Nilai dari total bobot harus memenuhi persamaan:
𝑊ⱼ = 𝑊_𝐼𝑛𝑖𝑡ⱼ ∑ 𝑛 ⱼ=1 𝑊_𝐼𝑛𝑖𝑡ⱼ
(1)
d. Menentukan nilai vektor S
𝑆ᵢ = 𝛱 𝑗=1 𝑛 𝜒ᵢⱼᵂʲ, 𝑖 = 1,2, … , 𝑚 (2)
S : Preferensi alternatif dianologikan sebagai vektor S X : Nilai kriteria W : Bobot kriteria/subkriteria i : Alternatif j : Kriteria n : Banyaknya kriteria e. Menentukan nilai Vektor V Yaitu nilai untuk mencari perangkingan. Nilai preferensi dari setiap alternatif dapat dihitung dengan rumus :
𝑉ᵢ 𝛱𝑗=1 𝑛 𝜒ᵢⱼᵂʲ
𝛱𝑗=1 𝑛 (𝜒ⱼ)ᵂʲ ; 𝑖 = 1,2, . . , 𝑚
(3)
V : Preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor V X : Nilai Kriteria W   : Bobot kriteria/subkriteria i : Alternatif j : Kriteria n : Banyaknya kriteria * : Banyaknya kriteria yang telah dinilai pada vektor S
Dimana ∑wj = 1... wj adalah pangkat bernilai positif untuk atribut keuntungan, dan bernilai negatif untuk atribut biaya.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Tahapan  kegiatan  penelitian  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan Metode Weighted Produc Di Kopi Wangsa terurai sebagai berikut:
Gambar 1 . Tahapan Kegiatan
Dari gambar 1 di atas, dapat dijelaskan tahapan tersebut sebagai berikut: a. Persiapan
Pada  tahapan  persiapan  yang  dilakukan  untuk  menentukan  judul  penelitian  mengenai  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik di Kopi Wangsa.
b. Identifikasi Masalah
Pada  tahapan  ini  dilakukan  identifikasi  masalah  yang  ada  pada  objek  penelitian  di  Kopi  Wangsa,  untuk memecahkan suatu maslaah yang berkaitan dengan pemilihan karyawan terbaik c. Tujuan Penelitian
Pada tahapan tujuan penelitian dilakukan untuk pengamatan mengenai proses karyawan terbaik di Kopi Wangsa sesuai  dengan  penelitian  ini. Hal  ini  dilakukan  agar hasil  yang  di  dapat  untuk  memudahkan  perusahaan  dalam memilih karyawan terbaik.
d. Tinjauan Pustaka
Pada  tahapan  tinjauan  Pustaka  penulis  mencari  referensi  yang  berkaitan  dengan  judul  penelitian  yang  akan dilakukan oleh peneliti.
e. Pertanyaan dan Wawancara
Pada tahapan wawancara penulis melakukan tanya jawab dengan  manager Kopi Wangsa yang dilakukan secara daring melalui zoom meeting.
f. Pembuatan Kuesioner
Pada tahapan kuesioner dilakukan untuk mendapatkan hasil karakteristik responden dalam pemilihan karyawan terbaik.
g. Pengumpulan dan Pengolahan Data
Pada  tahapan  pengumpulan  dan  pengolahan  data  yang  sudah  diberikan  dari  manager  Kopi  Wangsa  kepada penulis sebagai data olahan yang akan dijelaskan pada penelitian.
h. Menganalisis Data
Pada tahapan menganalisis data bertujuan untuk menjelaskan informasi yang berguna, agar data tersebut dapat menjadi  lebih akuran dalam pengambilan keputusan.
i. Menarik Kesimpulan
Pada tahapan yang dilakukan dalam menarik kesimpulan untuk memudahkan Kopi Wangsa mencari Karyawan terbaik dan untuk menjadikan sebuah laporan penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahapan  ini  yang  akan  dilakukan  pada  pengunaan  metode  Weighted  Product  dalam  menentukan  pemilihan karyawan  terbaik  adalah  memberikan  nilai  pada  setiap  kriteria  yang  sudah  ditentukan  dan  dari  masing  –  masing kriteria tersebut akan ditentukan bobotnya. Hal ini dilakukan agar memudahkan perhitungan nilai relatif bobot awal.

## 3.1 Kuesioner
Kuesioner  yang  telah  disebarkan  kepada  25  responden  pada  karyawan  di  lingkungan  perusahaan.  Penyebaran kuesioner  dilakukan  secara  online  yang  dimulai  pada  bulan  juli  2021.  Dalam  mencari  karyawan  terbaik  maka diambil jawaban responden tentang apakah anda setuju perusahaan melakukan pemilihan karyawan terbaik. Dengan jawaban responden yang buatkan kedalam tabel berikut:
Tabel 1. Hasil Kuesioner No  Apakah  anda  setuju  perusahaan  melakukan  pemilihan  karyawan terbaik? Nilai 1 Ya 96% 2 Tidak 4% Jumlah 100%

## 3.2 Penetapan Alternatif dan Kriteria
Untuk  menentukan  perhitungan  metode  Weighted  Product  yang  dilakukan  pertama  adalah  memasukan  data alternatif yang menjabarkan data nama karyawan pada Kopi Wangsa seperti pada tabel di bawah ini:
Tabel 2. Alternatif No. Code Alternatif 1 R1 Evan ewaldo 2 R2 Andin trasa 3 R3 Emir alvari 4 R4 Muhammad raihan farid 5 R5 Fachry dwi nanda 6 R6 Nadira Haydee nanda 7 R7 Rendi 8 R8 Misbah 9 R9 Agus 10 R10 Salsa
Pada  tabel  2  menjelaskan  tentang  data  karyawan  Kopi  Wangsa  yang  aktif  bekerja.  Hasil  dari  data  tersebut diberikan  oleh  pihak  Kopi  Wangsa  dari  hasil  pengumpulan  data  wawancara.  Merupakan  kriteria  –  kriteria  dalam melakukan  proses  perhitungan  sehingga  akan  dapat  alternatif  karyawan  yang  terbaik.  Cara  yang  dilakukan  dalam menentukan  kriteria  karyawan  dengan  menentukan  kriteria  karyawan  dan  bobot  kriteria  seperti  yang  tertera  pada tabel dibawah ini:
Tabel 3. Kriteria Karyawan Kode Nama Kriteria Kategori C1 Kedisiplinan Benefit C2 Perilaku Benefit C3 Kerjasama Tim Benefit C4 Keterampilan Benefit C5 Loyalitas Benefit
Dari tabel 3 kriteria karyawan diatas telah ditentukan oleh pihak Kopi Wangsa sebagai acuan penilaian setiap karyawan Kopi Wangsa.
Tabel 4. Kriteria Karyawan Bobot Keterangan 1 Sangat Utama 2 Utama 3 Sangat Menarik 4 Cukup Menarik 5 Menarik
Tabel 4 menyatakan nilai bobot pada setiap keriteria mengikuti nilai kriteria karyawan dengan berurutan.
Tabel 5. Kriteria Karyawan Kriteria Bobot Jenis Kode Kedisiplinan 30 Benefit C1 Perilaku 25 Benefit C2 Kerjasama Tim 20 Benefit C3 keterampilan 15 Benefit C4 Loyalitas 10 Benefit C5 Jumlah 100
Pada  tabel  5  kriteria  diatas  menjelaskan  bahwa  setiap  kriteria  memiliki  nilai  bobot  masing  –  masing,  jenis dan  kode  sebagai  mana  yang  telah  diberikan  oleh  pihak  penaggung  jawab  Kopi  Wangsa.  Pada  kriteria  yang memiliki nilai bobot yang berbeda akan dijumlahkan sehingga menjadi nilai total bobot yang diperoleh menjadi 100.
Tabel 6. Perhitungan Nilai Relatif Bobot Awal Bobot Kriteria ∑ wj C1 C2 C3 C4 C5 Bobot Keinginan 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 1
Pada  tabel  6  adalah  menentukan  perhitungan  nilai  relatif  ini  untuk  menyederhanakan  perhitungan  dengan cara  penjumlahan  nilai  bobot  dibagi  jumlah  total  kriteria  dan  nilai  bobot  keinginan  dijumlahkan  maka  akan menghasilkan nilai ∑  wj 1.
Kode C1 ( Kedisiplinan )
30 30+25+20+15+10 = 0,3 Kode C2 ( Perilaku ) 25 30+25+20+15+10 = 0,25 Kode C3 ( Kerjasama Tim ) 20 30+25+20+15+10 = 0,2 Kode C4 ( Keterampilan ) 15 30+25+20+15+10 = 0,15 Kode C5 ( Loyalitas ) 10 30+25+20+15+10 = 0,1
Jika dijumlahkan nilai C1 + C2 + C3 + C4 + C5 = 0,3 + 0,25 + 0,2 + 0,15 + 0,1 maka hasilnya akan = 1 .
Setelah berhasil menentukan nilai ∑ wj maka perlu mentukan matriks perbandingan yang diperoleh dari data alternatif seperti pada tabel berikut.
Tabel 7. Perhitungan Nilai Relatif Bobot Awal
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 R1 4 3 3 5 3 R2 5 4 3 3 5 R3 3 4 3 3 3 R4 4 5 3 4 4 R5 4 5 3 4 3 R6 4 4 5 4 3 R7 3 4 3 5 5 R8 4 4 4 3 5 R9 4 3 5 3 5 R10 4 3 5 5 3
Tabel 7 menjelaskan Penentuan Matriks Perbandingan yang diperoleh dari data alternatif dan juga pada bobot kriteria sehingga menghasilkan perbandian pada setiap alternatif.
Potensi hasil yang diperoleh dari nilai perhitungan vektor S dan vektor V menetukan hasil nilai ranking dari setiap nilai alternatif seperti yang tertera pada tabel berikut.
Tabel 8. Penentuan Nilai Vektor S Alternatif S R1 3.530857481 R2 3.954535137 R3 3.223709795 R4 3.993004018 R5 3.879769044 R6 4.063947794 R7 3.662841501 R8 3.917510617 R9 3.812040452 R10 3.910658909 Jumlah 37.94887475
Pada tabel 8 Penentuan Nilai Vektor S diperoleh dari perpangkatan serta perkalian pada setiap nilai alternatif dengan masing – masing nilai kriteria sehingga menghasilkan nilai Vektor S pada setiap alternatif, dan nilai masing – masing alternatif di jumlahkan sehingga mengasilkan total jumlah nilai Vektor S adalah 37.94887475.
R6 = ( 4 𝑥 2 0,3 )   ∗ ( 4 𝑥 2 0,25 ) ∗ ( 5 𝑥 2 0,2 ) ∗ ( 4 𝑥 2 0,15 ) ∗ ( 3 𝑥 2 0,1 )
Maka nilai yang diperoleh R6 dari Vector S adalah = 4.063947794.
Melakukan Perhitungan Nilai Preferensi Relatif (Vektor V)

## Tabel 9. Penentuan Nilai Vektor V
Pada  tabel  9  Penentuan  Nilai  Vektor  V  dihasilkan  dari  penjumlahan  nilai  alternatif  vektor  S  dengan  nilai Jumlah vektor S sehingga menghasilkan rata – rata nilai vektor V dan nilai vector V harus menghasilkan nilai 1 pada saat  alternatif  vektor  V  dijumlahkan.  Jika  hasil  dari  nilai  vektor  V  lebih    atau  kurang  dari  nilai  1  maka  besar kemungkinan terjadi kesalahan penjumlahan pada nilai vektor sebelumnya.
R6 = 4.063947794 37.94887475
⁄ = hasil dari R6 dibagi dengan nilai jumlah Vector S adalah 0.107090074. Alternatif V R1 0.093042482 R2 0.104206914 R3 0.084948758 R4 0.105220617 R5 0.102236735 R6 0.107090074 R7 0.096520425 R8 0.103231272 R9 0.100452002 R10 0.103050721 1
TIN: Terapan Informatika Nusantara Vol 2, No 2, Juli 2021, Hal 92-97 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Tabel 10. Penentuan Ranking
Alternatif V Rangking R1 0.093042482 9 R2 0.104206914 3 R3 0.084948758 10 R4 0.105220617 2 R5 0.102236735 6 R6 0.107090074 1 R7 0.096520425 8 R8 0.103231272 4 R9 0.100452002 7 R10 0.103050721 5
Pada  tabel  10  Penentuan  Rangking  di  peroleh  dari  hasil  akhir  Vektor  V  dengan  menjumlahkan  setiap alternatif vektor V dengan nilai vektor V yang  menghasilkan setiap alternatif memiliki rangking dengan alternativ R6 Nadira Haydee Nanda yang memiliki rangking pertama.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulakan bahwa dalam pemilihan karyawan terbaik di Kopi Wangsa dengan menggunakan  metode  Weighted  Product  dapat  memudahkan  mencari  hasil  karyawan  terbaik  yang  diinginkan dengan  mudah,  akurat dan  cepat  tanpa  unsur  subjektif.  Dalam  pemilihan  karyawan  terbaik  di  Kopi  Wangsa  dapat disimpulkan  bahwa  karyawan  bernama  Nadira  Haydee  nanda  terpilih  sebagai  karyawan  terbaik  di  Kopi  Wangsa dengan  nilai  yang  sudah  didapat  melalui  perhitungan  yaitu  0.107090074.  Meskipun  pemilihan  karyawan  terbaik dengan metode Weighted Produt ini mampu memberikan hasil yang baik, namum untuk penelitian lebih lanjut harus lebih baik lagi dari penelitian ini.

## REFERENCES
[1] T. Imandasari and A. P. Windarto, “Sistem Pendukung Keputusan dalam Merekomendasikan Unit Terbaik di PDAM Tirta Lihou Menggunakan Metode Promethee,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 5, no. 4, p. 159, 2017.
[2] A. Kurniawan and R. R. Santika, “Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Perusahaan Investasi Emas,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 5, no. 2, p. 167, 2020.
[3] E.  W.  Fridayanthie,  N.  Khoirurrizky,  and  T.  Santoso,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 22, no. 1, pp. 41–46, 2020.
[4] D.  Nofriansyah, Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan .  Yogyakarta:  CV.Budi Utama, 2017.
[5] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[6] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[7] Basri,  “METODE  WEIGHTD  PRODUCT  (WP)  DALAM  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENERIMAAN BEASISWA PRESTASI,” J. INSYPRO (Information Syst. Process. , 2017.