## JURNAL TEKNIK INFORMATIKA
Halaman Jurnal: http://jurnal.stmik-dci.ac.id/index.php/jutekin/ Halaman LPPM STMIK DCI : http://lppm.stmik-dci.ac.id/

## UJI KINERJA METODE WEIGHTED PRODUCT DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PROSES PENENTUAN ARTIKEL MEDIA INFORMASI INTERNAL DI PT POS
INDONESIA (PERSERO)
Shinta Amelia 1 , Cahyo Prianto 2
Teknik Informatika, Politeknik Pos Indonesia Email : shinta.amelia216@gmail.com 1 , cahyoprianto@poltekpos.ac.id 2

## ABSTRAK
PT Pos  Indonesia adalah  sebuah  badan  usaha  milik  negara  yang  bergerak  dibidang layanan pos. Pada PT Pos Indonesia, salah satu kegiatan yang dilakukan adalah lomba artikel yang  diadakan  setiap  tiga  bulan  sekali.  Dalam  melakukan  proses  penilaian  pada  PT  Pos Indonesia saat ini masih dilakukan secara manual. Cara ini dirasa kurang efektif dan efisien untuk menentukan proses perangkingan untuk setiap artikel yang diajukan. Oleh sebab itu, dibutuhkanlah sebuah sistem yang bisa menentukan pemenang dari kegiatan lomba artikel ini dengan menggunakan kriteria yang telah ditentukan.
Untuk membangun sistem aplikasi ini, digunakan dua metode sebagai perbandingan, yaitu  metode  Weighted  Product  dan  Simple  Additive  Weighting  serta  pengujian menggunakan  uji  sensitivitas  untuk  melihat  metode  mana  yang  lebih  efektif  digunakan untuk  proses  perhitungan  penentuan  pemenang  artikel  terbaik.  Kriteria  yang  digunakan adalah sistematika penulisan, measurable, applicable, relevant, dan timeline.
Hasil dari penerapan metode ini adalah, metode SAW lebih unggul daripada metode WP, dengan perubahan SAW sebesar 2.47% sedangkan WP sebesar 0.01%.
Kata Kunci: Weighted, Product, Artikel, Uji, Kinerja, Persero.

## I. PENDAHULUAN
PT  Pos  Indonesia  adalah  salah  satu badan usaha milik negara yang bergerak di bidang pelayanan pos, jasa keuangan, jasa logistik  dan  e-  bisnis  dengan  jangkauan operasi hampir di seluruh Indonesia [1]. PT. Pos Indonesia (PERSERO) merupakan Badan Usaha  Milik  Negara  yang  berusaha mempertahankan kepercayaan dan pelayanan  baik  terhadap  pemerintah maupun masyarakat sebagai pengguna jasa pos.  Sesuai  visi  dan  misi  PT  Pos  Indonesia
(PERSERO)  adalah  senantiasa  menjadi penyedia  sarana  komunikasi  kelas  dunia yang  peduli  terhadap  lingkungan,  dikelola oleh sumber daya manusia yang profesional sehingga  mampu  memberikan  pelayanan yang terbaik bagi masyarakat serta tumbuh dan  berkembang  sesuai  dengan  konsep bisnis  yang  sehat[2].Lomba  menulis  artikel adalah  lomba  yang  diselenggarakan  setiap tiga  bulan  sekali  di  Pos  Indonesia.  Peserta lomba  sendiri  adalah  karyawan  pos  yang ada  di  setiap  regional  yang  bersedia
berpartisipasi untuk mengikuti acara lomba artikel yang diadakan oleh PT Pos Indonesia. Secara  umum,  permasalahan  yang  terjadi pada penilaian artikel masih belum optimal, banyak  kendala  yang  terjadi  dalam penilaian  artikel,  seperti  kesalahan  dalam penginputan nilai, dan dalam perangkingan artikel masih menggunakan rumus sederhana  di  excel  dan  belum  ada  system yang membantu penilaian tersebut.
Maka  dari  itu  diterapkan  metode pengambilan keputusan berbasis komputer yang  mengolah  data  artikel  untuk mendapatkan  keputusan  sesuai  dengan yang  diharapkan.  Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sebuah sistem yang  mampu  memberikan  kemampuan pemecahan  masalah.  Sistem  Pendukung Keputusan ini digunakan untuk membantu dalam  pengambilan  keputusan.  Dalam Sistem  Pendukung  Keputusan,  ada  banyak metode yang digunakan, akan tetapi, dalam pengujian metode mana yang paling tepat digunakan  untuk  memecahkan  persoalan yang  terjadi  [5].  Metode  yang  akan digunakan  adalah  metode  Weighted Product  dan  Simple  Additive  Weighting. Sistem  yang dibangun juga akan  dilakukan uji  sensitivitas,  dimana  uji  sensitivitas digunakan  untuk  memudahkan  dalam memilih  metode  mana  yang  paling  tepat dan  uji  sensitivitas  juga  akan  memberikan sebuah solusi yang tepat untuk menyelesaikan kasus
multi-attribute dengan menggunakan metode yang sesuai [5].

## II. LANDASAN TEORI

## 2.1. Penilaian Artikel
Penilaian artikel adalah suatu proses untuk  mengambil  keputusan  dengan menggunakan  informasi  yang  diperoleh. Pada  penelitian  ini,  penilaian  dilakukan bertujuan  untuk  melakukan  perangkingan terhadap artikel yang masuk untuk nantinya
diperoleh  pemenang  dari  lomba  yang diadakan  tiap  tiga  bulan  sekali  oleh  Pos Indonesia.

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan adalah suatu pendekatan sistematis pada hakekat suatu  masalah,  pengumpulan  fakta-fakta penentu  yang  matang  dari  alternatif  yang dihadapi  dan  pengambilan  tindakan  yang paling tepat. Sistem pendukung keputusan adalah  suatu  sistem  berbasis  komputer yang  menghasilkan  berbagai  alternatif keputusan  untuk  membantu  manajemen dalam  menangani  berbagai  permasalahan yang  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur dengan menggunakan data dan model [6].

## 2.3. Weighted Product
Dalam  pembuatan  aplikasi  ini, digunakan  metode  Weighted  product.
Penerapan  metode  Weighted  Product digunakan  dalam  aplikasi  ini  adalah  untuk menentukan perangkingan
pada perlombaan  artikel  yang  diadakan  oleh  PT Pos  Indonesia,  dengan  kriteria-kriteria penilaian yang telah ditentukan oleh PT Pos Indonesia sendiri. Weighted product adalah keputusan  analisis  multi-kriteria  yang populer dan merupakan metode pengambilan keputusan multi-kriteria.
Pemilihan metode Weighted product (WP) didasarkan juga atas kemampuannya dalam memberikan  solusi  optimal  dalam  sistem pemeringkatan.  Pemilihan  metode  ini  juga didasarkan  pada  kompleksitas  komputasi yang tidak terlalu sulit sehingga waktu yang dibutuhkan dalam menghasilkan
perhitungan  relative  singkat  [7].  Metode
Weighted  product  juga  telah  banyak digunakan  sebagai  referensi  dalam  sistem pemeringkatan  dan  sistem  penunjang keputusan. Weighted Product menggunakan  teknik  perkalian  untuk menghubungkan  rating  atribut,  dimana
rating  tiap  atribut  harus  dipangkatkan terlebih dahulu dengan bobot atribut yang bersangkutan  atau  bisa  disebut  sebagai proses normalisasi [8].
Langkah-langkah dalam penyelesaian masalah  menggunakan  metode  Weighted Product adalah :
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan.
2. Perbaikan Bobot Dengan menggunakan persamaan
Rumus ini berguna untuk melakukan normalisasi  atau  perbaikan  bobot  dan menentukan  kategori  dari  masing-masing kriteria  yang  termasuk  dalam  kriteria benefit atau cost.
3. Menentukan Vektor S Dengan Menggunakan persamaan 4. Menentukan Vektor V Dengan menggunakan persamaan

## 2.4. Simple Additive Weighting
Simple  Additive  Weighting  adalah metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja pada setiap alternatif pada semua kriteria. Metode SAW mempunyai dua atribut yaitu kriteria  keuntungan  (benefit)  dan  kriteria biaya (cost).

## 2.5. Uji Sensitivitas
Uji  Sensitivitas  adalah  proses  untuk menghasilkan perbandingan antara metode Multiple Attribute Decision Making (MADM).  Berikut  langkah-langkah  yang dilakukan :
1. Menentukan semua bobot kriteria.
2. Mengubah bobot salah satu kriteria,
sedangkan bobot yang lain tetap.
3. Melakukan normalisasi nilai bobot.
4. Menerapkan  setiap  bobot  kriteria yang  telah  dibentuk  pada  metode yang diterapkan.
5. Menghitung  persentase  perubahan rangking  dengan  membandingkan perubahan rangking metode dengan nilai bobot yang sama. III. ANALISIS SISTEM 3.1. Analisis Sistem yang Berjalan 3.1.1. Analisis  Prosedur  yang  Sedang Berjalan Tahapan  yang  diperlukan  dalam pembuatan suatu program yaitu menganalisa sistem yang telah ada, dimana analisa sistem merupakan proses mempelajari  suatu  sistem  dengan  cara menguraikan  sistem  tersebut  kedalam elemen yang membentuknya.
Gambar 3.1 Flowmap sistem yang sedang berjalan
3.2. Analisis Data Masukan
a. Data Artikel Tabel 3.1 Data Artikel Alternatif Nama Judul Artikel A1 PA 1 Strategi pencapaian target perusahaan tahun 2019 A2 PA 2 Combo  Package Strategy
A3
PA 3
5 Strategi pencapaian target  di  awal tahun 2019 A4 PA 4 Sun  Tzu  dalam strategi pencapaian pendapatan perusahaan  PT Pos  Indonesia tahun 2019 A5 PA 5 Strategi pencapaian target perusahaan tahun 2019 A6 PA 6 Trisula Bisnis PT
Pos Indonesia di Tahun 2019 A7 PA 7 Pengoptimalan karyawan milenial sebagai personal brander A8 PA 8 Strategi optimalisasi o- ranger dalam upaya pencapaian target
perusahaan
2019 A9 PA 9 PT Pos Indonesia
Dream V1.0 A10 PA 10 Strategi  model sinergi pos indonesia dengan  badan usaha  melalui pola  kemitraan untuk percepatan pertumbuhan usaha
A11 PA 11 Model  Sinergi BUMN Untuk Kemajuan  Pos Indonesia : Optimalkan Potensi di Bidang Kurir, Logistik, Warehouse dan Jasa Keuangan
A12
PA 12 Karena Pelanggan Adalah Manusia,  Maka Manusiakanlah A13 PA 13 Perangko Barcode A14 PA 14
Strategi pengelolaan  IT untuk mendukung bisnis perusahaan A15 PA 15 Peran  budaya, hukum dan kepemimpinan untuk mencapai kesejahteraan Bersama
A16 PA 16 Spiritual Leadership di lingkungan kantor pos probolinggo dalam upaya menghambat decline reminttance service A17 PA 17 Be  a  Spiritual leader A18 PA 18 Mengenal  dan Memahami Spiritual Leadership A19 PA 19 Spiritual Leadership Pendukung
Kemajuan Perusahaan
A20 PA 20
Pengaruh kualitas pelayanan terhadap kepuasan pelanggan di bagian customer service  PT  Pos Indonesia Jakarta Barat
b. Data Kriteria Tabel 3.2 bobot kriteria No  Kriteria Bobot Kriteria 1 Sesuai ketentuan umum yang berlaku 10% 2 Sesuai dengan tema yang ditetapkan 25% 3 Dapat diimplementasikan dalam pekerjaan 25% 4 Dapat diukur bila ditetapkan 20% 5 Jangka waktunya maksimal 1 tahun bila diterapkan 20% 3.3. Perhitungan  Dengan  Menggunakan Metode Weighted Product Langkah-langkah : 3.1.1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan.
3.1.2. Normalisasi atau Perbaikan Bobot Nilai  bobot  yang  telah  didapatkan akan dilakukan normalisasi agar mempermudah dalam perhitungan. a. W sesuai dengan ketentuan yang berlaku =
10
10+25+25+20+20 = 10 100 = 0.1
b. W sesuai dengan tema yang ditetapkan = 25
10+25+25+20+20 = 25 100 = 0.25 c. W dapat diimplementasikan dalam pekerjaan =
25 10+25+25+20+20 = 25 100 = 0.25
d. W dapat diukur bila ditetapkan = 20 10+25+25+20+20 = 25 100 = 0.2 e. W jangka waktunya maksimal 1 tahun bila diterapkan = 20 10+25+25+20+20 = 25 100 = 0.2

## 3.1.3. Menentukan Vektor S
Berikut perhitungannya :
a. S PA1 =
(67.2 0.1 )(75.1 0.25 )(69.5 0.25 )(66.5 0.20 )(74 .4 0.20 ) = 71.0 b. S PA2 = (76.8 0.1 )(79.1 0.25 )(73.3 0.25 )(72.5 0.20 )(78 .1 0.20 ) = 75.8 c. S PA3
=
(71.5 0.1 )(75.3 0.25 )(79 0.25 )(78.6 0.20 )(78 0.2 0 ) = 77.03
d. S PA4
=
(88.1 0.1 )(82.7 0.25 )(82 0.25 )(86.3 0.20 )(88 0.2 0 ) = 84.5 e. S PA5 = (84.4 0.1 )(86.5 0.25 )(86.3 0.25 )(86.5 0.20 )(88
.4 0.20 ) = 86.8

## 3.1.5. Menghitung Vektor V
Setelah  mendapatkan  nilai  dari
vektor
S, selanjutnya menentukan
perangkingan  alternatif  dengan  cara membagi  nilai  V  (nilai vektor yang digunakan untuk perangkingan) bagi setiap alternatif dengan nilai total dari semua nilai alternative vector S.
a. V PA1 = 71.0 1678.384 = 0.042303
b. V PA2 = 75.8
1678.384 = 0.045212
c. V PA3 = 77.03 1678.384 = 0.045899
d. V PA4 = 84.54 1678.384 = 0.050370
e. V PA5 = 86.8 1678.384 = 0.051754

## 3.2. Perhitungan  Dengan  Menggunakan Simple Additive Weighting
Berdasarkan  langkah-langkah  untuk menentukan artikel terbaik dengan menggunakan  Metode  SAW,  maka  yang harus  dilakukan  memberikan  nilai  setiap alternatif  pada  setiap  kriteria  yang  sudah ditentukan.
3.2.1. Menentukan  rating  kecocokan  dari setiap alternatif pada kriteria
Tabel 3.3 Rating kecocokan R11 0.763888889 R21 0.873737374 R31 0.813131313 R41 0.967171717
R51 0.982323232 R61 0.960858586 R71 0.983585859 R81 0.949494949 R91 0.965909091 R101 0.945707071
3.2.2. Hasil akhir nilai preferensi (Vi) Tabel 3.4

## Tabel nilai akhir
Alternatif Nama Akhir A1 PA 1 0.793668 A2 PA 2 0.847921 A3 PA 3 0.860581 A4 PA 4 0.944572 A5 PA 5 0.970056 A6 PA 6 0.952933 A7 PA 7 0.938108 A8 PA 8 0.945353 A9 PA 9 0.968892 A10 PA 10 0.969939 3.3. Uji  Sensitivitas  Metode  Weighted Product dan Simple Additive Weighting Hasil akhir dari metode WP dan SAW sebelum dilakukan uji sensitivitas : Tabel 3.5 Hasil akhir wp dan saw ALTERNATIF WP SAW A1 0.042303 0.793668 A2 0.045212 0.847921 A3 0.045899 0.860581
A4 0.05037 0.944572 A5 0.051754 0.970056 A6 0.050838 0.952933 A7 0.050047 0.938108 A8 0.050434 0.945353 A9 0.051687 0.968892 A10 0.051736 0.969939 A11 0.052642 0.986671 A12 0.051369 0.96281 A13 0.051058 0.95722 A14 0.050931 0.954734 A15 0.051032 0.956742 A16 0.051062 0.957274 A17 0.05006 0.938297 A18 0.049419 0.926754 A19 0.050696 0.950231 A20 0.051451 0.964513 MAX 0.052642 0.986671
Diujikan  dengan  menaikan  bobot kriteria sebesar 0.5. Bobot (w) = (0.7, 0.25, 0,25.  0.2,  0.2)  (nilai  W  pada  kriteria  1 dinaikan 0.5). Dari Hasil Uji sensitifitas pada kriteria  pertama,  maka  menghasilkan  data perbandingan sebagai berikut :
Tabel 3.6
Hasil wp dan saw menaikan bobot ALTERNATIF WP SAW A1 0.0382433 1.175612 A2 0.0437135 1.284789
A3 0.0428107 1.267146 A4 0.0512379 1.428158 A5 0.0530566 1.461217 A6 0.0515453 1.433362 A7 0.0513398 1.429901 A8 0.0508317 1.4201 A9 0.0525435 1.451846 A10 0.0520400 1.442793 A11 0.0544501 1.486671 A12 0.0520146 1.441976 A13 0.0522418 1.446488 A14 0.0509217 1.421906 A15 0.0507812 1.419495 A16 0.0503587 1.411819 A17 0.0504888 1.413676 A18 0.0489069 1.384456 A19 0.0507895 1.419296 A20 0.0516843 1.436104 MAX 0.054450 1.486671 PERUBAHAN 0.001808 0.500000 Jumlah Persentase perubahan rangking  menggunakan  metode  WP  dan SAW dalam artikel terbaik adalah : Tabel 3.7 Hasil persentase perubahan ranking Alternative WP SAW K1+0.5 0.001808 0.500000 K2+0.5 0.001880 0.500000 K3+0.5 0.001426 0.490775 K4+0.5 0.001098 0.493116
K5+0.5 0.000469 0.485093 Jumlah 0.00668 2.46898 IV. PERANCANGAN SISTEM

## 4.1. Analisis Sistem yang Akan Dibangun
Gambar 4.1

## Flowmap sistem yang akan dibangun
4.2. Perancangan UML
4.2.1. Use Case Diagram Use  case  diagram  menggambarkan alur sistem secara ringkas dan menggambarkan  kebutuhan  fungsionalitas yang  diharapkan  oleh  sebuah  sistem. Berikut use case diagram yang digunakan :
Gambar 4.2
Use case diagram
a. Class Diagram
Berikut adalah class diagram nya.
Gambar 4.2 class diagram
V. IMPLEMENTASI 5.1. Implementasi Program 5.1.1. Perangkat  Keras  (Hardware)  dan Perangkat  Lunak  (Software)  yang Digunakan 1. Perangkat Keras Adapun  perangkat  keras  (hardware) yang digunakan saat pembuatan aplikasi ini adalah : Tabel 5.1 Hardware No Nama Perangkat Spesifikasi 1 Memory 4 GB 2 Processor Intel  core  i5- 5200U  CPU  @ 2.20 GHz 3 System Type 64-bit  Operating System, x64- Based Processor

## 2. Perangkat Lunak
Kebutuhan  perangkat  lunak  yang digunakan  dalam  pembuatan  sistem aplikasi ini adalah :
Table 5.2 Software No  Tools/Software Fungsi 1 Windows 10 Sistem Operasi 2 MySQL Server Basis Data 3 StarUML Pembuatan Diagram UML 4 PDF Document 5 Google Chrome Browser 6 Sublime Text Text Editor 5.2. Implementasi Program
Berikut adalah implementasi program 1. Form Login
Gambar 5.1 Login
2. Form Admin Gambar 5.2 Form admin
3. Form Kelola User
Gambar 5.3 kelola user
4. Form Kelola Kriteria Gambar 5.6

## Kelola kriteria

## VI. KESIMPULAN
Dengan  metode  yang  digunakan, dapat diambil kesimpulan : 1. Perhitungan dalam melakukan penilaian  artikel  dan  penentuan artikel  terbaik  dengan  kriteria  yang ada  lebih  terstruktur  dan  mudah dalam pengimplementasian. 2. Melakukan penilaian dan perbandingan  metode weighted product dan simple additive weighting untuk menentukan metode  mana  yang  paling  optimal digunakan  dalam  penilaian  artikel. Untuk  mendapatkan  hasil  akurasi, digunakan  uji  sensitivitas,  dan didapatkan hasil bahwa metode SAW lebih  unggul  dari  pada  metode  WP dengan akurasi 2.46898 %, sedangkan WP sebesar 0.00668 % .

## DAFTAR PUSTAKA
I.  A.    S.  Sajangbati,  “MOTIVASI,  DISIPLIN, DAN  KEPUASAN  PENGARUHNYA TERHADAP  KINERJA  PEGAWAI  PT. POS INDONESIA (PERSERO) CABANG BITUNG”.  Jurnal  EMBA.  Vol.1  No.4. pp. 667-678, 2013.
P.  Tunjungsari,  “Pengaruh  stres  kerja terhadap  kepuasan  kerja  karyawan pada kantor pusat pt.  pos indonesia (persero) bandung,” Jurnal Universitas Komputer Indonesia, vol. 1, no. 1, pp. 1-14, 2011.
D.  A.  Z.  A.  A.  Y.  M.  Ali  Fauzi,  “Term Weighting Berbasis Indeks Buku dan Kelas  untuk  Perangkingan  Dokumen Berbahasa  Arab,” Lontar  Komputer: Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi,
vol. 5, no. 2, pp. 435-442, 2013.
T. H. Eko Arif Riyanto, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TELLER POOLING TERBAIK PADA PT. BCA Tbk. DENGAN METODE  SAW  (Simple  Additive Weighting),” Jurnal  Pilar  Nusa Mandiri, vol. 13, no. 1, pp. 128-135, 2017. N.  H.  Donny  Fernando,  “Uji  Sensitivitas Metode Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Lokasi  Penyebaran  Media  Promosi,” Jurnal Sistem Informasi, vol. 5, no. 2, pp. 51-57, 2018.
S. Eniyati, “Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa dengan Metode  SAW  (Simple  Additive Weighting),” Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK, vol. 16, no. 2, pp. 171-177, 2011.

## L.  L.  Trinugi  Wira  Harjant,  “RANCANG
BANGUN  SISTEM  REKOMENDASI
BIRO  TRAVEL  PADA  FITUR  CUSTOM
TRIP  UNTUK  APLIKASI  TRAVEL VAITHME MENGGUNAKAN ALGORITMA  WEIGHTED  PRODUCT BERBASIS  ANDROID,” PROSIDING SEMNASTEK, vol.  1,  no.  1,  pp.  704-
714, 2019.
Z.  A.  M.  K.  Nency  Nurjannah,  “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN SEPEDA MOTOR DENGAN METODE WEIGHTED PRODUCT,” Jurnal Informatika Mulawarman, vol. 10, no. 2, pp. 20- 24, 2015. D. A. Fatkhurrochman, “ANALISIS PERBANDINGAN  METODE  TOPSIS DAN  SAW  DALAM  PENENTUAN PENERIMA BANTUAN PEMBANGUNAN RUMAH MASYARAKAT  KURANG  MAMPU,” SEMNASTEKNOMEDIA  ONLINE, vol. 6, no. 1, pp. 2-8, 2018.