Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  Pemilihan  Subkon  Jasa Kontruksi dengan n Metode e WASPAS
Tulus Annisaa 1,* , Indra Gita Anugrah 2 , Putri Aisyiyah Rakhma Devi 3
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Gresik, Indonesia
1 annisaa.tulus12@gmail.com; 2 indragitaanugrah@umg.ac.id; 3 deviaisyiyah@umg.ac.id
*corresponding author

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel Diterima: 30 Maret 2022 Direvisi: 12 April 2022 Diterbitkan: 30 April 2022 Pengambilan keputusan secara subyektif dapat  menimbulkan kesalahan dalam  pemilihan  subkon.  Pada  pemilihan  subkon,  perusahaan sering kali  mengalami  kesulitan  dalam  menentukan  subkon  yang  akan diberikan order dikarenakan  banyaknya  subkon  yang  menawarkan produk material dan  jasa. Hasil pekerjaan proyek tidak akan bagus  bila subkon  tidak  dapat  memenuhi  kriteria  yang  telah  ditentukan  seperti material  yang  berkualitas,  harga  penawaran  yang  murah  atau pengiriman  yang  tepat  waktu. Pada  penelitian n ini i ,  penulis  membangun suatu u sistem m penunjang  keputusan n yang  bisa  digunakan  sebagai  acuan dalam  pemilihan  subkon.  Metode  yang g digunakan  pada a penelitian adalah x metode x x WASPAS x ( weighted x aggregated x sum x product x assessment x ). Metode  WASPAS C cocok  dengan C penelitian  ini  karena metode  tersebut  dapat  melakukan  perangkingan z berdasarkan z atribut z dengan z bobot z yang berbeda za , sehingga z hasil yang di dapat lebih optimal. Penelitian  ini  memberikan  rekomendasi  3  alternatif  dengan  nilai tertinggi  untuk  diberikan  pekerjaan  proyek.  Hasil  evaluasi  dari implementasi  sistem  pendukung g keputusan  pemilihan  subkon  dengan metode  WASPAS  yaitu  80%.  Dapat  disimpulkan  bahwa a dalam pemilihan  subkon  jasa  kontruksi  dengan  metode  WASPAS  dapat membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan secara objektif.
Kata Kunci Sistem Pendukung Keputusan, Weighted Aggregated  Sum Product Assessment ,
WASPAS, Pemilihan subkon

## PENDAHULUAN
CV. Harmoni Raya merupakan badan usaha berpengalaman mengerjakan proyek nasional. Meskipun  masih  berskala  menengah,  CV.  Harmoni  Raya  memiliki  kualifikasi  mengerjakan proyek kontruksi pengaspalan, paving, bangunan, dan proyek dengan subkualifikasi lainnya di Jawa Timur. Dalam suatu perusahaan jasa kontruksi, pemilihan kerjasama dalam memberikan order barang  atau  jasa  merupakan  hal  yang  cukup  penting.  Ketepatan  dalam  memilih subkontraktor  dapat  mempengaruhi  tingkat  kualitas  pekerjaan  suatu  perusahaan.  Setiap perusahaan  berharap  dapat  memilih  pemasok  berdasarkan  kriteria  yang  diinginkan  [1]. Berbagai  macam  tipe  proyek  yang  dikerjakan  tentu  dipengaruhi  oleh  pengalaman  kerja perusahaan  dalam  melaksanakan  proyek  pekerjaan,  dengan  memberikan  yang  terbaik  dan berfokus  pada  tepat  atau  tidaknya  waktu  yang  telah  ditetapkan  dalam  penyelesaian  proyek pekerjaan  dengan  kualitas  tinggi  [2].  Banyaknya  subkon  yang  menawarkan  produk  material dan jasa, CV. Harmoni Raya   mengalami  kesulitan dalam memilih subkon dengan kriteria – kriteria  yang ditentukan. Hasil pekerjaan proyek tidak akan bagus bila subkon tidak mampu menghasilkan material yang berkualitas, harga penawaran yang tinggi, atau pengiriman yang tidak tepat waktu [2]. Kriteria yang diperlukan dalam memilih subkon tidak hanya dilihat dari harga penawaran, dan juga kualitas material. Perlu kriteria lainnya seperti kualitas pekerjaan, sertifikat keahlian, ketepatan delivery , dan track record tiap subkon.
Vol. 4, No. 1, April 2022, Halaman 67-76
Dalam  proses  pemilihan  subkon  pada  jasa  kontruksi  yang  tidak  mudah  dan terkadang g menjadi  hal  rumit,  dibutuhkan  sistem  pendukung g keputusan  dalam  pemilihan subkon  karena  banyaknya  standart  kriteria  perusahaan  dan  alternatif  yang  digunakan  dalam pemilihan  subkon  [3].  Berbagai  metode  dapat  diterapkan  pada  suatu  sistem  pendukung keputusan,  salah  satunya  dengan  menggunakan  metode  WASPAS.  Metode e WASPAS merupakan metode e yang bisa mengecilkan atau mengoptimalkan pemilihan nilai tertinggi dan terendah  serta  dapat  diterapkan  dalam  pengambilan  keputusan  dengan  berbagai  kriteria  [4]. Pada penelitian sebelumnya, terdapat objek yang berbeda namun menggunakan metode yang sama yaitu Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru Tetap. Penelitian tersebut untuk menghasilkan  pemilihan  keputusan  pengangkatan  guru  tetap.  Hasil  dari  perhitungan menggunakan  metode  WASPAS,  bahwa 𝐴 2 merupakan  alternatif  terbaik  dengan  hasil  nilai 1,702  dan  memiliki  prioritas  tinggi  yang  terpilih  untuk  dijadikan  sebagai  guru  tetap  [5]. Kedua, penelitian dengan judul “ Applications of WASPAS Method in Manufacturing Decision Making” , bahwa metode WASPAS dapat memberikan perangkingan yang hampir akurat dari alternatif  kandidat [6].  Metode  WASPAS  dipilih  pada  penelitian  ini  karena  metode  tersebut dapat  melakukan  perangkingan  berdasarkan  atribut  dengan  bobot  yang  berbeda,  sehingga diharapkan hasil yang di dapat lebih optimal.

## METODE

## Teknik Pengumpulan Data
Penelitian ini menggunakan data 5 proyek pekerjaan satu tahun terakhir pada CV.Harmoni Raya. Satu proyek pekerjaan akan dipilih 3 subkon yang akan terpilih untuk diberikan order . Kegiatan  penawaran  perlu  dilakukan  untuk  proses  seleksi,  serta  menunjuk  perusahaan manakah  yang  paling  pantas  dan  layak  untuk  mengerjakan  atau  diberikan order pada  suatu proyek  pekerjaan  [7].  Kriteria  yang  digunakan  perusahaan  dalam  memilih  subkon  yaitu kualitas pekerjaan, kualitas material, harga penawaran, sertifikat keahlian, ketepatan delivery , dan track record.

## Metode WASPAS S
Metode e WASPAS (Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesment) merupakan metode e yang  bisa  memecahkan  prioritas n menggunakan  opsi  yang n sesuai i dengan  cara pembobotan [8][9]. Metode e WASPAS adalah metode dengan kombinasi unik dari WSM dan metode WPM [10]. Tujuan dari metode ini adalah m memilih alternatif  terbaik yang berpatok pada  bobot a kriteria  [11].  Adapun  langkah–langkah  penyelesaian n masalah  menggunakan metode e WASPAS, sebagai b berikut :
1. Mempersiapkan matriks keputusan yang ditunjukkan oleh Persamaan (1). n
𝑥 𝑖𝑗 =   [ 𝑥11 𝑥12 … 𝑥1 𝑛
𝑥21 𝑥22 … 𝑥2 𝑛 … … … … 𝑥 𝑚 1 𝑥 𝑚 2 … 𝑥 𝑚 𝑛 ] (1)
Tahap  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah  mempersiapkan  alternatif  kandidat. Dimana a m  merupakan  total  alternatif,  n  merupakan  total  kriteria  evaluasi,  serta 𝑥 𝑖𝑗 merupakan kinerja alternatif sehubungan n dengan kriteria j [12].
2. Membuat normalisasi matriks 𝑥 𝑖𝑗 sehingga bisa menghasilkan 𝑥 𝑖𝑗 ∗
Tahap normalisasi disesuaikan dengan jenis tiap kriteria yang merupakan kriteria cost atau benefit [9].
a. Untuk kriteria benefit pada Persamaan (2) .
𝑥 𝑖𝑗 ∗ = 𝑥 𝑖𝑗 max 𝑥 𝑖𝑗 (2)
b. Untuk kriteria cost pada Persamaan (3) .
𝑥 𝑖𝑗 ∗ = min 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 (3)
3. Menjumlah nilai normalisasi matriks s dan bobot pada pengambilan keputusan.
Tahap  selanjutnya  mengoptimalkan n atribut  dengan  mengalikan  pada  bobot  tiap kriteria [12], sebagaimana Persamaan (4).
𝑄𝑖 = 0,5  ∑ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑛 𝑗=1 𝑤 𝑗 + 0,5  ∏ 𝑥 𝑖𝑗 ∗ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 (4)
Alternatif terpilih adalah alternatif f yang memiliki n nilai Q tertinggi i [12].

## Diagram Alir (Flowchart) Sistem
Proses sistem pendukung keputusan pemilihan subkon jasa kontruksi dengan metode WASPAS ditunjukkan pada diagram alir (flowchart) pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alir (flowchart) Sistem
Berdasarkan  Gambar  1,  proses  pemilihan  subkon  dimulai  dari  admin  menginputkan kualifikasi  subkon.  Setelah  itu  validasi  penilaian  subkon  oleh  manager  dan  dilakukan perhitungan  pemilihan  subkon  dengan  metode  WASPAS.  Selanjutnya  admin  membuat  list rekomendasi  pemilihan  subkon  terpilih  dan  laporan  yang  selanjutnya  diberikan  kepada manager.

## Evaluasi Sistem
Setelah  dilakukan  penentuan  subkon  terpilih,  perlu  dilakukan  sebuah  evaluasi  sistem. Evaluasi  sistem  ini  memiliki  tujuan  untuk  menguji  tingkat  akurasi  dari  metode  WASPAS
Vol. 4, No. 1, April 2022, Halaman 67-76
pada  penentuan  subkon  jasa  kontruksi.  Rumus  penentuan  akurasi  dapat  dihitung menggunakan Persamaan (5).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 100% (5)
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  mencocokan  subkon  yang  terpilih  pada  data  5  proyek pekerjaan CV. Harmoni Raya dan subkon yang terpilih dari data uji.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Salah h satu u kendala a pada a proses  pemilihan  subkon  yaitu  dikarenakan  banyaknya subkon yang menawarkan produk material dan jasa. Pemilihan kriteria sangat penting dalam proses  pengambilan  keputusan  [13].  Maka  dari  itu  untuk  menentukan  pemilihan  subkon perusahaan  perlu  melakukan  proses  pendataan  untuk  dapat  memutuskan  kriteria  –  kriteria dengan  nilai  bobot  yang  wajib  dipenuhi  oleh  subkon  guna  dilakukan  perhitungan, sehingga a dapat diperoleh hasil alternatif terbaik.
Menentukan Kriteria, Bobot t dan Alternatif f Dari permasalahan tersebut, penulis s merancang sistem m pendukung g keputusan dalam m pemilihan subkon menggunakan metode WASPAS.  Adapun kriteria yang  digunakan perusahaan  dalam  pemilihan  subkon  yaitu  Kualitas  pekerjaan  (C1),  Pengalaman  (C2), Delivery (C3),  Kualitas  material  (C4),  Harga  Penawaran  (C5),  Sertifikat  Keahlian  (C6). Berikut merupakan data alternatif pemilihan subkon.
Tabel 1 Alternatif f pemilihan No Alternatif f Kriteria a C1 1 C2 1 C3 1 C4 1 C5 1 C6 1 1. PT. Polimer Emulsindo (A1) Cukup p 10 thn n 5 hr r Sangat Baik k Murah h Ahli utama a 2. PT. Merak Indo (A2) Sangat Baik k 11 thn n 3 hr r Baik k Cukup Murah h Ahli utama a 3. PT. Tripalindo (A3) Baik k 8 thn n 7 hr r Baik k Murah h Ahli Madya a 4. PT. Genta Mitra Sinergi (A4) Baik k 3 thn n 3 hr r Cukup p Murah h Ahli Madya a 5. PT. Lisa Concrete (A5) Sangat Baik k 18 thn n 1 hr r Baik k Cukup Murah h Ahli utama a 6. PT. Rorica Jaya abadi (A6) Cukup p 20 thn n 1 hr r Cukup p Cukup Murah h Ahli utama a 7. PT. Bumindo Sakti (A7) Sangat Baik k 7 thn n 7 hr r Baik k Cukup Murah h Ahli utama a 8. PT. Izza Sarana Karsa (A8) Baik k 5 thn n 3 hr r Baik k Cukup Murah h Ahli Madya a 9. PT. Gigantara Sukses Mandiri (A9) Baik k 5 thn n 5 hr r Baik k Mahal l Ahli utama a 10. PT. Mitra Jaya Aspalindo (A10) Cukup p 5 thn n 8 hr r Cukup p Mahal l Ahli Madya a 11. PT. Karya Jaya Pertiwi (A11) Cukup p 5 thn n 9 hr r Cukup p Cukup Mahal l Ahli Madya a 12. PT. Marga Maju Mapan (A12) Cukup p 4 thn n 7 hr r Cukup p Cukup Mahal l Ahli Muda a
13. PT. Surya Mandiri Aspal Baik k 3 thn n 5 hr r Cukup p Cukup Ahli
(A13) Mahal l Muda a 14. PT. Lakar Jaya (A14) Cukup p 5 thn n 12 hr r Cukup p Mahal l Ahli Madya a 15 PT. Buntarah Megah (A15) Cukup p 5 thn n 5 hr r Baik k Mahal l Ahli
Madya a
Selanjutnya  untuk  penentuan  nilai  bobot  penulis  menerapkan  sesuai  dengan  kualifikasi  dari perusahaan sebagaimana Tabel 2.
Tabel 2 Kriteria dan bobot T Kriteria a Bobot t Jenis s C1 1 0 0.20 Benefit t C2 2 0 0.10 Benefit t C3 3 0 0.20 Benefit t C4 4 0 0.20 Benefit t C5 5 0 0.20 Benefit t C6 6 0 0.10 Benefit t
Setelah mengetahui alternatif penentuan, kemudian yaitu menentukan nilai kuantitatif kriteria pada tiap alternatif. Bobot kriteria ditentukan menggunakan pendekatan yang diusulkan [14]. Kriteria yang digunakan yaitu sebagai berikut:
• Kualitas  pekerjaan  (C1),  Kualitas  material  (C4)  dalam  hal  ini  dilihat  dari  hasil pekerjaan sebelumnya dan kualitas dari material yang digunakan tiap subkon. Adapun rating penilaian pada Tabel 3.
Tabel 3 Pembobotan untuk C1, C4 Keterangan Bobot t Sangat Baik k 5 Baik k 4 Cukup p 3 Buruk 2 Sangat Buruk k 1
• Pengalaman  (C2)  atau track  record adalah  pengalaman  pekerjaan  tiap  subkon  di bidang kontruksi. Adapun rating penilaian pada Tabel 4.
Tabel 4 Pembobotan n untuk C2 Lama Tahun Keterangan Bobot 1 – 3 tahun Buruk 2 4 – 7 tahun Cukup 3 >= 10 tahun Baik 5
• Delivery (C3)  atau  waktu  pengiriman  dalam  hal  ini  yaitu  cepat  atau  lambatnya pengiriman material oleh subkon. Adapun rating penilaian pada Tabel 5.
Tabel 5 Pembobotan untuk C3 Lama Delivery Keterangan Bobot 1 – 4 hari Baik 5 5 – 7 hari Cukup 3 >7 hari Buruk 2
Vol. 4, No. 1, April 2022, Halaman 67-76
• Harga Penawaran (C5) dalam hal ini yaitu mahal atau murahnya barang atau jasa yang ditawarkan subkon. Adapun rating penilaian pada tabel 6.
Tabel 6 Pembobotan untuk C5 Keterangan Bobot Mahal l 2 2 Cukup Mahal l 3 3 Cukup Murah h 4 4 Murah h 5 5
• Sertifikat  Keahlian  (C6)  yaitu  jenis  sertifikat  yang  dimiliki  oleh  subkon.  Adapun rating penilaian pada Tabel 7.
Tabel 7 Pembobotan untuk C6 Jenis SKA Keterangan Bobot Ahli Muda Cukup 2 Ahli Madya Baik 3 Ahli Utama Sangat Baik 5
Jika  sudah  ditentukan  nilai  kuantitatif  tiap  kriteria,  selanjutnya  adalah  membuat  tabel  rating kecocokan terhadap tiap alternatif dan n kriteria seperti Tabel 8:

## Tabel 8 Rating kecocokan alternatif
No o Alternatif f Kriteria a C1 1 C2 2 C3 3 C4 4 C5 5 C6 6 1 1 PT. Polimer Emulsindo (A1) 3 a 5 3 3 5 5 5 2 2 PT. Merak Indo (A2) 5 5 3 3 4 4 5 3 3 PT. Tripalindo (A3) 4 4 5 3 3 4 4 5 3 4 4 PT. Genta Mitra Sinergi (A4) 4 2 5 5 3 5 5 3 5 5 PT. Lisa Concrete (A5) 5 5 5 5 5 4 4 5 5 6 6 PT. Rorica Jaya abadi (A6) 3 3 5 5 5 3 4 5 5 7 PT. Bumindo Sakti (A7) 5 3 3 4 4 5 8 PT. Izza Sarana Karsa (A8) 4 3 5 4 4 3 9 PT. Gigantara Sukses Mandiri (A9) 4 3 3 4 2 5 10 PT. Mitra Jaya Aspalindo (A10) 3 3 2 3 2 3 11 PT. Karya Jaya Pertiwi (A11) 3 3 2 3 3 3 12 PT. Marga Maju Mapan (A12) 3 3 3 3 3 2 13 PT. Surya Mandiri Aspal (A13) 4 2 3 3 3 2 14 PT. Lakar Jaya (A14) 3 3 2 3 2 3 15 PT. Buntarah Megah (A15) 3 3 3 4 2 3

## Penerapan Metode WASPAS
Tahap  penerapan  metode  WASPAS  dalam  pemilihan  subkon  jasa  kontruksi sehingga a menghasilkan  alternatif  terbaik  yang  dapat  dipilih  dan  direkomendasikan  untuk diberikan order , sebagai b berikut:
1. Menyiapkan matriks keputusan. . Matriks s keputusan n berikut t adalah data yang didapat dari Tabel 8, berikut ini adalah rating kecocokan setelah dilakukan pembobotan.
𝑅 𝑖𝑗 = [ 3 5 3 5 5 5
5 5 3 4 4 5
4 5 3 4 5 3 4 2 5 3 5 3 5 5 5 4 4 5 3 5 5 3 4 5 5 3 3 4 4 5 4 3 5 4 4 3 4 3 3 4 2 5 3 3 2 3 2 3 3 3 2 3 3 3
3 3 3 3 3 2 4 2 3 3 3 2 3 3 2 3 2 3 3 3 3 4 2 3]
Pada matrik keputusan diatas, maka diambil nilai maksimum/minimum sesuai dengan jenis tiap kriteria. Maks / Min [5; 5; 5; 5; 5]
2. Melakukan  normalisasi  matriks.  Untuk  kriteria  C1  (Kualitas  pekerjaan)  jenis  kriteria benefit menggunakan Persamaan (2).
𝑥 1,1 ∗ =   3 5 = 0,6 ⁄ 𝑥 2,1 ∗ =   5 5 = 1 ⁄ 𝑥 3,1 ∗ =   4 5 = 0,8 ⁄ 𝑥 4,1 ∗ =   4 5 = 0,8 ⁄ 𝑥 5,1 ∗ =   5 5 = 1 ⁄ 𝑥 6,1 ∗ =   3 5 = 0,6 ⁄ 𝑥 7,1 ∗ =   5 5 =  1 ⁄ 𝑥 8,1 ∗ =   4 5 = 0,8 ⁄ 𝑥 9,1 ∗ =   4 5 = 0,8 ⁄ 𝑥 10,1 ∗ =   3 5 =  0,6 ⁄ 𝑥 11,1 ∗ =   3 5 = ⁄ 0,6 𝑥 12,1 ∗ =   3 5 = 0,6 ⁄ 𝑥 13,1 ∗ =   4 5 = 0,8 ⁄ 𝑥 14,1 ∗ =   3 5 =  0,6 ⁄ 𝑥 15,1 ∗ =   3 5 = 0,6 ⁄
Dan seterusnya sampai dengan kriteria C6 (Sertifikat keahlian). Hasil yang diperoleh dari matrik ternormalisasi ( 𝑥 𝑖𝑗 ∗ ) yaitu sebagai berikut:
Vol. 4, No. 1, April 2022, Halaman 67-76
𝑥 𝑖𝑗 ∗ = [ 0,6 1 0,6 1 1 1 1 1 0,6 0,8 0,8 1 0,8 1 0,8 0,8 1 0,6 0,8 0,4 1 0,6 1 0,6 1 1 1 0,8 0,8 1 0,6 1 1 0,6 0,8 1 1 0,8 0,6 0,8 0,8 1 0,8 0,6 1 0,8 0,8 0,6 0,8 0,6 0,6 0,8 0,4 1 0,6 0,6 0,4 0,6 0,4 0,6 0,6 0,6 0,4 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,6 0,4 0,8 0,4 0,6 0,6 0,6 0,4 0,6 0,6 0,4 0,6 0,4 0,6 0,6 0,6 0,6 0,8 0,4 0,6]

## 3. Menghitung nilai (Qi), digunakan Persamaan (4) pada perhitungan.
𝑄1 = 0,5 ((0,6 ∗ 0,25) + (1 ∗ 0,25) + (0,6 ∗ 0,25) + (1 ∗ 0,25) + (1 ∗ 0,25)
+ (1 ∗ 0,25)) + 0,5 ((0,6 0,25 ∗ 1 0,25 ∗ 0,6 0,25 ∗ 1 0,25 ∗ 1 0,25 ∗ 1 0,25 ) = 0,5 (0,15 + 0,2 + 0,09 + 0,1 + 0,2 + 0,1) + 0,5 (0,880 ∗ 1 ∗  0,93 ∗ 1 ∗ 1 ∗ 1) = 0,42 + 0.40756 = 0.8276
Perhitungan  dilakukan  sampai  dengan  (Q15).  Menurut  hasil  dari  perhitungan preferensi, maka diperoleh hasil perankingan alternatif,pada Tabel  9.
Tabel 9 Perankingan Alternatif Hasil Peringkat PT. Lisa Concrete 0.92 1 PT. Tripalindo 0.84 2 PT. Merak Indo 0.8329 3 PT. Polimer Emulsindo 0.8276 4 PT. Bumindo Sakti 0.81378 5 PT. Izza Sarana Karsa 0.7948 6 PT. Rorica Jaya Abadi 0.7898 7 PT. Genta Mitra Sinergi 0.76432 8 PT. Gigantara Sukses Mandiri 0.66664 9 PT. Surya Mandiri Aspal 0.59302 10 PT. Marga Maju Mapan 0.59302 11 PT. Buntarah Megah 0.57808 12 PT. Karya Jaya Pertiwi 0.55663 13 PT. Mitra Jaya Aspalindo 0.51508 14 PT. Lakar Jaya 0.51508 15
Dari  Tabel  9  perankingan  dari  data  uji  sesuai  dengan  langkah  –  langkah  metode WASPAS adalah digunakan 3 nilai tertinggi sebagai alternatif yang paling tepat untuk dijadikan  rekomendasi.  Kemudian  didapatkan  hasil  rekomendasi  tiga  subkon  terpilih untuk diberikan order adalah PT. Lisa Concrete, PT. Tripalindo, dan PT. Merak Indo.

## Hasil evaluasi
Dari data subkon pada 5 proyek pekerjaan CV. Harmoni Raya yang digunakan, serta hasil subkon data uji yang telah terpilih pada tahap sebelumnya, maka evaluasi dapat dilihat pada Tabel 10.
Tabel 10 Hasil Evaluasi No. Proyek Pekerjaan Subkon Terpilih Subkon Data Uji Terpilih Keterangan 1. Rehabilitasi Jalan Sumber - Kedanyang PT. Tripalindo PT. Tripalindo True e PT. Lisa Concrete PT. Lisa Concrete True e PT. Merak Indo PT. Merak Indo True e 2. Rehabilitasi Jalan Lowayu - Petiyin PT. Lisa Concrete PT. Lisa Concrete True e PT. Merak Indo PT. Merak Indo True e PT. Tripalindo PT. Tripalindo True e 3. Rehabilitasi Jalan Sidoharjo - Randegan PT. Merak Indo PT. Merak Indo True e PT. Calvary Abadi PT. Lisa Concrete False e PT. Tripalindo PT. Tripalindo True e 4. Pemeliharaan Rutin Jalan Gulomantung PT. Calvary Abadi PT. Lisa Concrete False e PT. Tripalindo PT. Tripalindo True e PT. Merak Indo PT. Merak Indo True e 5. Rehabilitasi Jalan Mojopuro PT. Bumindo Sakti PT. Tripalindo False e PT. Merak Indo PT. Merak Indo True e PT.  Lisa Concrete PT. Lisa Concrete True e
Berdasarkan  Tabel  10  diatas,  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  tingkat  akurasi  dengan Persamaan (5) sebagai berikut:
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖  = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 100% = 12 15 𝑥 100% = 80%
Hasil  perhitungan  tersebut  menunjukkan  bahwa  dalam  pemilihan  subkon  jasa  kontruksi dengan menggunakan metode WASPAS memiliki tingkat akurasi sebesar 80%.

## KESIMPULAN
Menurut  pembahasan  yang  sudah  diuraikan,  bisa  ditarik  kesimpulan  bahwa  dalam pemilihan  subkon  dengan  menggunakan  metode  WASPAS  ( Weighted  Aggregated  Sum Product  Assessment )  bisa a memudahkan  perusahaan  saat  memutuskan  untuk k memilih  satu dan lebih dari  jumlah alternatif yang harus s dipilih untuk kemudian diberikan order berdasar pada  kriteria  yang  sudah  ditetapkan  sebagai  bahan  pertimbangan  dengan  tingkat  akurasi sebesar  80%.  Dari  hasil  penelitian  ini  memberikan n rekomendasi  pada  3  alternatif yang g memiliki  nilai  tertinggi  yaitu  PT.  Lisa  Concrete,  PT.  Tripalindo,  dan  PT.  Merak  Indo sebagai subkon yang terpilih.

## REFERENSI
[1] S. Damanik and D. P. Utomo, “Implementasi Metode ROC (Rank Order Centroid) Dan Waspas Dalam Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kerjasama  Vendor,” …  Teknol. Inf.  dan  … ,  vol.  4,  pp.  242– 248, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2690.
[2] rani  irma  handayani  and    yuni  darmianti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Dengan Metode  Analytical  Hierarchy  Process  Pada  Pt.  Cipta  Nuansa  Prima  Tangerang,” J.  Techno  Nusa
Vol. 4, No. 1, April 2022, Halaman 67-76
Mandiri , vol. 14, no. 2,
pp. 103–110, 2017, [Online]. Available: http://ejournal.nusamandiri.ac.id/ejurnal/index.php/techno/article/view/519
[3] A.  Y.  Pradipta  and  A.  Diana,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Supplier  pada  Apotek  dengan Metode AHP dan SAW (Studi Kasus Apotek XYZ),” Sisfotek , vol. 3584, pp. 107–114, 2017.
[4] F.  D.  Simamora,  L.  R.  Zebua,  and  H.  S.  Simorangkir,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Mekanik  Terbaik  Menerapkan  Metode  WASPAS,” Semin.  Nas.  Sains  Teknol.  Inf. ,  no.  1970,  pp.  496– 500, 2018.
[5] S.  Barus,  V.  M.  Sitorus,  D.  Napitupulu,  M.  Mesran,  and  S.  Supiyandi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pengangkatan  Guru  Tetap  Menerapkan  Metode  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment (WASPAS),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 2, no. 2, pp. 10–15, 2018, doi: 10.30865/mib.v2i2.594.
[6] S.  Chakraborty  and  E.  K.  Zavadskas,  “Applications  of  WASPAS  Method  in  Manufacturing  Decision Making,” vol. 25, no. 1, pp. 1–20, 2014.
[7] Mesran, Suginam, and S. Hildayani,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Kelayakan Peserta Lelang Tender Pemerintah Menerapkan Promethee Ii,” J. Teknovasi , vol. 06, no. 1, pp. 17–24, 2019.
[8] T.  H.  B.  Aviani  and  A.  T.  Hidayat,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Pemberian  Uang  Kuliah Tunggal Menerapkan Metode WASPAS,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 102–109, 2020, doi: 10.30865/json.v2i1.2482.
[9] M.  Handayani  and  N.  Marpaung,  “Implementasi  Metode  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assesment (Waspas) Dalam Pemilihan Kepala Laboratorium,” Semin. Nas. R. 2018 ISSN 2622-9986 STMIK R. R. ISSN 2622-6510 , vol. 9986, no. September, pp. 253 – 258, 2018.
[10] M.  S.  R.  K,  “DECISION-MAKING  IN  A  MANUFACTURING  SYSTEM  BASED  ON  MADM METHODS,” vol. 107, no. 3, pp. 104–107, 2017.
[11] S.  Sugiarti,  D.  K.  Nahulae,  T.  E.  Panggabean,  and  M.  Sianturi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Kebijakan  Strategi  Promosi  Kampus  Dengan  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product Assesment (WASPAS),” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 5, no. 2, pp. 103–108, 2018, [Online]. Available: http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom%7CPage%7C103
[12] R. Khalida, B. Bangun, M. Mesran, and N. Oktari, “Penerapan Metode ROC dan Weighted Aggregated Sum  Product  Assesment  (WASPAS)  dalam  Penerimaan  Asisten  Perkebunan,” J.  Media  Inform. Budidarma , vol. 5, no. 3, p. 937, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3092.
[13] M.  Andryan,  W.  Saputra,  M.  N.  Aslam,  M.  Ridha,  and  M.  A.  Yaqin,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Untuk Menentukan Manajer Proyek Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Ilk. J. Comput. Sci. Appl. Informatics E , vol. 3, no. 3, pp. 373–386, 2021, doi: 10.28926/ilkomnika.v3i3.386.
[14] D. Karaba, “AN EXTENSION OF THE WASPAS METHOD FOR DECISION-MAKING PROBLEMS WITH INTUITIONISTIC FUZZY NUMBERS : A CASE OF WEBSITE EVALUATION,” vol. 1, no. 1, pp. 29–39, 2018.