## Komparasi  Penerapan  Metode  Simple Additive Weighting Dengan Weighted Product  Dalam Seleksi Trainer
(Studi Kasus : PT. Chandra Asri Petrochemical Tbk.)
Wahyuddin 1 , Subandi Wahyudi 2 ,Ahmad Kautsar 3 1,2,3 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Serang Raya
1 wahyu.unsera@gmail.com *, 2 subandiwahyudi@gmail.com , 3 akautsar@gmail.com

## Abstract
PT Chandra Asri Petrochemical Tbk (CAP) is the largest Polypropylene producer in Indonesia and was founded in 1984. For the sustainability of the company's operations, PT CAP constantly updates, both in the field of information technology and the capabilities of human resources within the company. Improving the ability of human resources in the field of information technology and aspects of information technology training (IT Training) is important to ensure that skilled human resources are ready to answer challenges in the use of information technology. In ensuring that trainers are selected to train human resources to be reliable and competitive, appropriate and accurate decisions are needed. The Simple Additive Weighting (SAW) and Weighted Product (WP) methods are methods that can be used in the decision-making process. The comparison of the two methods can help maximize the trainer selection decision-making process. The results of the implementation of the two methods are the same ranking order, the first rank in both methods is  achieved  by  the  third  alternative.  The  final  result  obtained  from  the  ranking  process  using  the  SAW (Simple Additive Weightingmethod)obtained the largest value as the best alternative with a value of 0.85. The final result obtained from the ranking process using the WP (methodWeighted Product)obtained the largest value as the best alternative with a value of 0.2308.
Keywords: comparison, SAW, WP, trainer, selection.

## Abstrak
PT Chandra Asri Petrochemical Tbk (CAP) merupakan perusahaan produsen Polypropylene terbesar di Indonesia dan didirikan pada tahun 1984. Untuk keberlangsungan jalannya perusahaan, PT CAP  senantiasa melakukan update , baik di  bidang  teknologi  informasi  maupun  kemampuan  sumber  daya  manusia  yang  ada  di  lingkungan  perusahaan. Peningkatan kemampuan sumber daya manusia di bidang teknologi informasi dan aspek pelatihan teknologi informasi ( IT Training ) menjadi hal yang penting untuk memastikan bahwa sumber daya manusia yang terampil siap menjawab tantangan  dalam  pemanfaatan  teknologi  informasi.  Dalam  memastikan  trainer  terpilih  untuk  melatih  sumber  daya manusia agar handal dan berdaya saing, diperlukan keputusan yang tepat dan akurat. Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) merupakan metode yang dapat digunakan dalam proses pengambilan keputusan. Komparasi kedua metode tersebut dapat membantu memaksimalkan proses pengambilan keputusan pemilihan trainer. Hasil  implementasi  kedua  metode  tersebut  adalah  urutan  perangkingan  yang  sama,  peringkat  pertama  pada  kedua metode diraih oleh alternatif ketiga. Hasil akhir yang diperoleh dari proses perangkingan dengan metode SAW ( Simple Additive Weighting )  memperoleh nilai terbesar sebagai alternatif terbaik dengan nilai sebesar 0,85. Hasil akhir yang diperoleh dari proses perangkingan menggunakan metode WP ( Weighted Product ) memperoleh nilai terbesar sebagai alternatif terbaik dengan nilai sebesar 0,2308.
Kata Kunci: komparasi, SAW, WP, seleksi, trainer.

## 1. Pendahuluan
PT Chandra Asri Petrochemical Tbk (CAP) merupakan perusahaan  hasil  merger  antara  PT  Tri  Polyta Indonesia Tbk (TPI) dan PT Chandra Asri (CA) pada 1 Januari 2011. TPI merupakan produsen Polypropylene terbesar  di Indonesia  dan  didirikan  pada  tahun  1984. CA  merupakan  produsen  produk  Olefins  dan Polyethylene serta didirikan pada tahun 1989.
Setelah  merger,  PT  Chandra  Asri  Petrochemical  Tbk (CAP) menjadi perusahaan publik petrokimia terbesar di Indonesia. Saat ini, CAP dimiliki oleh dua pemegang saham utama, Barito Pacific Group dan SCG Chemicals Co.,  Ltd.  (SCG),  anak  perusahaan  dari  SCG Group, Thailand.
CAP  merupakan  perusahaan  petrokimia  terbesar  dan terintegrasi  di  Indonesia  yang  mengoperasikan  satu satunya Naphtha  Cracker  berukuran  skala  dunia  di Indonesia.  Setelah  selesainya  proyek  multi-years ekspansi Naphtha  Cracker  pada  Desember  2015, sekarang  CAP  mampu  meningkatkan  produksi tahunannya  hingga  43% yang  terdiri  atas  produksi Ethylene sebesar 860KTA, Propylene sebesar 470KTA,  Py-Gas  sebesar  400KTA,  dan Mixed  C4 sebesar 315KTA.
Lokasi  pabrik  yang  strategis  di  Ciwandan,  Cilegon, provinsi  Banten,  memberi  kemudahan  akses  bagi pelanggan utama  kami.  Untuk  lebih  memanfaatkan keuntungan geografis kami, kami mengoperasikan pipa distribusi  yang membentang  sepanjang  45  km  dari kompleks  petrokimia  dan  terhubung  langsung  dengan pelanggan di area sekitar.
Untuk keberlangsungan jalannya perusahaan, PT CAP senantiasa melakukan update , baik di bidang teknologi informasi  maupun  kemampuan  sumber  daya  manusia yang ada di lingkungan perusahaan. Dalam penerapan teknologi  informasi  (TI),  selain  aspek  teknologi  dan proses  bisnis  perlu  diperhatikan  juga  aspek  sumber daya manusia sebagai pelaksana proses dan pengguna teknologi  tersebut.  Tanpa  dukungan  sumber  daya manusia  yang  handal  dan  terampil,  maka  teknologi informasi  tidak  dapat  digunakan  secara  optimal  yang pada gilirannya tujuan penggunaan teknologi informasi untuk  pencapaian  tujuan  bisnis  perusahaan  akan  sulit dicapai dengan baik.
Untuk  meningkatkan  kemampuan  sumber  daya manusia di bidang teknologi informasi, aspek pelatihan teknologi  informasi  (IT  Training)  menjadi  hal  yang penting untuk memastikan bahwa sumber daya manusia yang  terampil  siap  menjawab  tantangan  dalam pemanfaatan teknologi informasi.
IT Training juga merupakan salah satu hal yang penting dalam  tata  kelola  teknologi  informasi  untuk memastikan  bahwa  investasi  TI  yang  dilakukan, misalnya  pengembangan  sistem  aplikasi  yang  baru memang digunakan, karena tanpa pelatihan penggunaan  sistem  aplikasi  tersebut  maka  pengguna
mustahil  kita  harapkan  dapat  memanfaatkan  sistem aplikasi tersebut.
Selain tahap
awal pada saat setelah pengembangan/pengadaan sistem aplikasi/infrastruktur baru/proses bisnis yang baru (sebagai bagian dari siklus pengembangan  sistem  TI)  IT  Training  penting  juga dilakukan secara  periodik.  Hal  ini  penting  untuk dilakukan  antara  lain  untuk  penyegaran  wawasan  dan juga pengembangan ( updating ) terhadap wawasan yang sudah  dimiliki  mengingat  pengetahuan  dan  wawasan teknologi informasi selalu berkembang.
Beberapa penelitian yang menggunakan metode Simple Additive  Weighting diantaranya  dilakukan  oleh Ermin[1], Agustina Heryati[2], Falentino Sembiring[3] dan  Nalsa  Cintya[4].  Sedangkan  beberapa  penelitian yang  menggunakan Weighted  Product dilakukan  oleh Ardi  Cahyadi[5],  Devy  Kurniawati[6]  dan  Shinta Amelia[7].

## 2. Metode Penelitian
Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah data kuantitatif,  yaitu  data  yang  berbasis  pada  perhitungan angka dan statistia. Selain data kuantitatif, peneliti juga menggunakan  data  kualitatif  berdasarkan  data deskriptif. Data kualitatif  digunakan untuk memahami suatu fenomena secara mendalam berdasarkan landasan teori yang ada sebagai panduan agar penelitian menjadi lebih  fokus.  Metode  yang  digunakan  dalam  seleksi trainer  ini  adalah  dengan  mengkomparasikan  metode SAW (Simple  Additive  Weighting) dengan Weighted Product  (WP) .  Penelitian  tentang  komparasi  ini  juga merujuk  pada  beberapa  penelitian  tentang  komparasi yang  menggunakan  metode  SAW (Simple  Additive Weighting) dan Weighted  Product  (WP) .  Beberapa penelitian  tersebut  diantaranya  telah  dilakukan  oleh Dedi Suprayogi[8], Nardiono[9], Prisa Marga[10] dan Deni Ahmad Jakaria[11].
2.1. Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  adalah  sebagai berikut :
Gambar 1. Tahapan Penelitian Perencanaan Studi Literatur Pengumpulan Data Analisa Hasil Perancangan
2.2. Lokasi Penelitian
Penelitian dilakukan di PT. Chandra Asri Petrochemical  Tbk,  beralamatkan  di  Jl.  Raya  Anyer Km.  123  Ciwandan,  Cilegon  –  Banten  42447.  PT.
Chandra Asri Petrochemical Tbk merupakan perusahaan petrokimia terbesar di Indonesia.
2.3. Rancangan Penelitian
Rancangan  dalam  penelitian  ini  dimulai  dari  rumusan masalah,  kemudian  berdasarkan  rumusan  masalah tersebut dilakukan studi pustaka yang berkaitan dengan permasalahan  tersebut,  yaitu  materi-materi  yang mempelajari  tentang  sistem  pendukung  keputusan, khususnya  materi  yang  membahas  tentang  metode Simple  Additive  Weighting dan Weighted  Product . Setelah memahami metode Simple Additive Weighting dan Weighted Product , selanjutnya dilakukan pengumpulan.  Berikutnya  dilakukan  analisis  data menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting dan Weighted  Product .  Dari  hasil  analisis  data  dengan menggunakan dua metode tersebut, kemudian dilakukan  komparasi  terhadap  metode  tersebut. Selanjutnya  membuat  rancangan  penelitian  untuk memudahkan  proses  dan  melihat  hasil  perbandingan berdasarkan kedua metode tersebut.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Beberaapa  alternatif  disajikan  dalam  pengambilan keputusan ini untuk memberikan keleluasaan pengambil keputusan.  Penentuan  trainer  sebagai  alternatif  terdiri dari “Prasetiya Mulya”, “Dale Carnegie”, “Algoritma - Data”, “Native Interprise” dan “Patrari Jaya Utama”.
Kriteria dalam pemilihan alternatif terdiri dari : biaya, pengalaman trainer, sertifikasi perusahaan dan fasilitas. Biaya merupakan  pengeluaran  yang  dilakukan  oleh perusahaan untuk aktivitas kegiatan training perusahaan. Pengalaman  trainer dibuktikan  dengan sertifikat  keahlian  yang  dimiliki  oleh  trainer,  untuk memastikan kompetensi trainer yang telah didapatkan melalui  pembelajaran,  pelatihan,  maupun  pengalaman kerja. Sertifikasi diberikan oleh komunitas atau asosiasi profesi  yang  bisa  mengetahui  dengan  pasti  suatu kompetensi profesional pada bidang tertentu.
Sertifikasi  perusahaan  untuk  membuktikan  bahwa perusahaan tersebut sudah mampu menerapkan sistem manajemen mutu serta sudah terjamin kredibilitasnya. Dimana  dalam  hal  ini  kredibilitas  yang  dimaksud adalah  perusahaan  sudah  dapat  melakukan  kendali proses  serta  prosedur sehingga  jika  terjadi  masalah  di dalam  perusahaan  dapat  segera  diatas  dengan  cepat. Fasilitas  sangat  diperlukan  untuk  mempermudah terjadinya transfer pengetahuan/keahlian dari trainer ke peserta training. Kriteria biaya bersifat Cost , sementara kriteria  Pengalaman,  Sertifikasi  dan  Fasilitas  bersifat Benefit .  Tingkat  kepentingan  (bobot)  setiap  kriteria, juga dinilai dengan 1 sampai 5, yaitu:
1. =  Sangat rendah,
2. =  Rendah,
3. =  Cukup,
4. =  Tinggi,
5. =  Sangat Tinggi.
3.1. Penerapan Metode Simple Additive Weighting
Terdapat beberapa langkah untuk  menerapkan metode
Simple Additive Weighting . Langkah-langkah penyelesaian  masalah  dengan  menggunakan  metode SAW  ( Simple  Additive  Weighting )    adalah  sebagai berikut :
Langkah  pertama  adalah  menentukan  alternatif,  yaitu A i. Beberaapa  alternatif  disajikan  dalam  pengambilan keputusan  ini  untuk  memberikan  keleluasaan  kepada para  pengambil  keputusan  di  perusahaan  tersebut. Terdapat  lima  trainer  yang  akan  diputuskan  dalam seleksi  pemilihan  trainer.  Penentuan  trainer  sebagai alternatif  terdiri  dari  “Prasetiya  Mulya”,  “Dale Carnegie”, “Algoritma-Data”, “Native Interprise” dan “Patrari Jaya Utama”.
Langkah  yang  kedua  adalah  menentukan  kriteria- kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan,  yaitu  C i .  Terdapat  empat  kriteria,  yaitu  : biaya, pengalaman, sertifikasi dan fasilitas.
Tabel 1. Kriteria
Kriteria(Ci) Nama Kriteria C1 Biaya C2 Pengalaman C3 Sertifikasi C4 Fasilitas
Langkah yang ketiga adalah dengan memberikan nilai bobot  pada  setiap  kriteria  dan  bobot  preferensi  atau tingkat  kepentingan  (Wj)  setiap  kriteria.  Bobot  dari masing-masing kriteria tersebut ditentukan berdasarkan hasil  rapat  tingkat  pimpinan  di  perusahaan  tersebut. Hasil  rapat  pimpinan  menentukan  bobot  dari  masing- masing kriteria adalah sebagai berikut :
Tabel 2. Bobot Kriteria Kriteria(Ci) Nama Kriteria Bobot C1 Biaya 30% C2 Pengalaman 20% C3 Sertifikasi 20% C4 Fasilitas 30%
Langkah  yang  keempat  adalah  membuat  tabel  rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
Tabel 3. Alternatif & Bobot Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Prasetiya Mulya 1,5 5 3 3 Dale Carnegie 2 3 2 5 Algoritma-Data 1,7 4 3 5 Native Interprise 3 6 4 4 Patrari Jaya Utama 2 2 1 5
Langkah kelima membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria.
(1)
Merupakan  sebuah  keuntungan  apabila  nilai  terbesar dari j adalah terbaik, dan menjadi biaya apabila apabila nilai terkecil dari j adalah yang terbaik.
Tabel 4. Matrik Berdasarkan Kriteria
Alternatif Bobot Setiap Kriteria 0,30 0,20 0,20 0,30 Prasetiya Mulya 1,00 0,83 0,75 0,60 Dale Carnegie 0,75 0,50 0,50 1,00 Algoritma-Data 0,88 0,67 0,75 1,00 Native Interprise 0,50 1,00 1,00 0,80 Patrari Jaya Utama 0,75 0,33 0,25 1,00
Langkah yang keenam melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis kriteria,  (kriteria  keuntungan  ataupun  kriteria  biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
(2)
Tabel 5. Pemilihan Alternatif
Alternatif Bobot Setiap Kriteria 0,30 0,20 0,20 0,30 100% Prasetiya Mulya 1,00 0,83 0,75 0,60 0,80 Dale Carnegie 0,75 0,50 0,50 1,00 0,73 Algoritma- Data 0,88 0,67 0,75 1,00 0,85 Native Interprise 0,50 1,00 1,00 0,80 0,79 Patrari  Jaya Utama 0,75 0,33 0,25 1,00 0,64
Hasil  akhir  yang  diperoleh  dari  proses  perangkingan tersebut “Algoritma-Data”  memperoleh nilai terbesar sebagai alternatif terbaik sebagai solusi dari pemilihan Trainer  menggunakan  metode  SAW  ( Simple  Additive Weighting ) dengan nilai sebesar 0,85.
3. 2 . Penerapan Metode Weighted Product
Langkah-langkah  penyelesaian  menggunakan  metode Weighted Product adalah sebagai berikut :
Pertama dengan menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan,  yaitu C i .
Tabel 6. Kriteria Kriteria(Ci) Nama Kriteria C1 Biaya C2 Pengalaman C3 Sertifikasi C4 Fasilitas
Langkah  yang  kedua  adalah  dengan  membuat  tabel rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria.
Tabel 7. Alternatif & Bobot Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Prasetiya Mulya 1,5 5 3 3 Dale Carnegie 2 3 2 5 Algoritma-Data 1,7 4 3 5 Native Interprise 3 6 4 4 Patrari Jaya Utama 2 2 1 5
Langkah  yang  ketiga  adalah  dengan  melakukan normalisasi bobot, W = (3, 2, 3, 3) sehingga didapatkan tabel berikut :
Tabel 8. Bobot W1 W2 W3 W4 3 2 2 3 0,30 0,20 0,20 0,30
Langkah  keempat  adalah  menentukan  nilai  vektor  S. Preferensi  untuk  alternatif  Ai  diberikan  seperti  pada persamaan berikut :
Tabel 9. Nilai Vektor S Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 S Prasetiya Mulya 0,8855 1,3797 1,2457 1,3904 2,1161 Dale Carnegie 0,8123 1,2457 1,1487 1,6207 1,8837 Algoritma -Data 0,8528 1,3195 1,2457 1,6207 2,2719 Native Interprise 0,7192 1,4310 1,3195 1,5157 2,0584 Patrari Jaya Utama 0,8123 1,1487 1,0000 1,6207 1,5121
Langkah  kelima  adalah  menentukan  nilai  vektor  V. Preferensi relatif dari setiap alternatif diberikan sebagai berikut:
(4) Tabel 10. Nilai Vektor V Alternatif S V Prasetiya Mulya 2,1161 0,2150 Dale Carnegie 1,8837 0,1914 Algoritma-Data 2,2719 0,2308 Native Interprise 2,0584 0,2091 Patrari Jaya Utama 1,5121 0,1536 Jumlah 9,8422
Hasil  akhir  yang  diperoleh  dari  proses  perangkingan tersebut  “Algoritma-Data”  memperoleh  nilai  terbesar sebagai alternatif terbaik sebagai solusi dari pemilihan Trainer menggunakan metode WP ( Weighted Product ) dengan nilai sebesar 0,2308.

## 4.   Kesimpulan
Dalam  komparasi  penerapan  metode Simple  Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) didalam pemilihan trainer, melibatkan 5 data alternatif trainer, 4 kriteria  yang  masing-masing  kriteria  mempunyai bobot.  Bobot  masing-masing  kriteria  sebagai  bahan penilaian terhadap trainer ditentukan oleh  departemen pengembangan sumber daya manusia.
Dari  implementasi  kedua  metode  tersebut  didapatkan hasil  urutan  perangkingan  yang  sama,  peringkat pertama pada kedua metode diraih oleh alternatif ketiga yaitu  “Algoritma-Data”.  Hasil  akhir  yang  diperoleh dari proses perangkingan dengan metode SAW ( Simple Additive Weighting )  memperoleh nilai terbesar sebagai alternatif terbaik dengan nilai sebesar 0,85. Hasil akhir yang diperoleh dari proses perangkingan menggunakan metode  WP  ( Weighted  Product )  memperoleh  nilai terbesar sebagai alternatif terbaik dengan nilai sebesar 0,2308.  Komparasi  dari  dua  metode  tersebut menunjukkan  bahwa  metode  metode  SAW  ( Simple Additive  Weighting )  menghasilkan  nilai  lebih  tinggi yaitu  sebesar  0,85  dibandingkan  dengan  metode  WP ( Weighted  Product )  sebesar  0,2308  sehingga  metode SAW  merupakan  metode  yang  terbaik  dalam  seleksi trainer tersebut.

## Ucapan Terimakasih
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  yang  sebesar- besarnya  kepada  tim  dari  departemen  Information  & Technology PT. Chandra Asri Petrochemical Tbk, atas kesempatan yang telah diberikan kepada penulis untuk melakukan  kegiatan  penelitian.  Penulis  mengucapkan terima kasih yang tak terhingga kepada Bapak dan Ibu Dosen  serta  pihak  akademik  Universitas  Serang  Raya yang  telah  banyak  membantu  penulis  dalam  proses penelitian  ini.  Penulis  juga  mengucapkan  terimakasih kepada tim editorial  dan peer reviewer jurnal fasilkom Universitas Muhammadiyah Riau..

## Daftar Rujukan
[1]  E.  Ermin,  S.  Sunardi,  and  A.  Fadil,  “Metode  Simple
Additive Weighting Pada Penentuan Penerimaan
Karyawan,” Format  J. Ilm. Tek. Inform. , vol. 8, no. 2, p. 125, 2020, doi: 10.22441/format.2019.v8.i2.005.
[2]  P.  Agustina  Heryati,  A.  Taqwa  Martadinata,  Rezki SyahputraMetode,  S.  Additive,  and  W.  Saw,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerimaan  Dosen,” Penerapan  Metod.  SAW  pada  spk  penentuan  penerimaan dosen baru , vol. 6, no. 1, pp. 80–90, 2021.
[3]  F.  Sembiring,  M.  T.  Fauzi,  S.  Khalifah,  A.  K.  Khotimah, and  Y.  Rubiati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima Bantuan Covid 19 menggunakan Metode Simple Additive Weighting  (SAW)  (Studi  Kasus :  Desa  Sundawenang),”
Explor. Sist. Inf. dan Telemat. , vol. 11, no. 2, p. 97, 2020, doi: 10.36448/jsit.v11i2.1563.
[4]  N.  C.  Resti,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Lokasi  untuk  Cabang  Baru  Toko  Pakan  UD.
Indo Multi Fish,” Intensif , vol. 1, no. 2, p. 102, 2017, doi:
10.29407/intensif.v1i2.839.
[5]  A.  C.  Yudistira  and  Y.  S.  Sari,  “Sistem  Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Weighted Product untuk Pemilihan  Karyawan  Terbaik  UMKM  ZainToppas,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 9, no. 2, pp. 229– 235, 2020, doi: 10.32736/sisfokom.v9i2.870.
[6]  D.  Kurniawati,  M.  Arhami,  and  H.  Husaini,  “Penggunaan Metode  Weighted  Product  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Rekomendasi  Pembelian  Rumah  di  Kota Lhokseumawe.,” J. Teknol. Rekayasa … , vol. 3, no. 1, pp. 43–50, 2019.
[7]  S.  Amelia,  “Rancang  Bangun  Sistem  Penilaian  Artikel Menggunakan  Metode  Weighted  Product  (Wp)  Pt  Pos Indonesia (Persero),” J. Ilm. Inform. , vol. 7, no. 02, p. 67, 2019, doi: 10.33884/jif.v7i02.1311.
[8]  D.  Suprayogi  and  H.  Mustafidah,  “Komparasi  Metode
Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP)  pada  Penentuan  Kelayakan  Pemberian  Kredit Elektronik,” Sainteks ,  vol.  18,  no.  1,  p.  51,  2021,  doi: 10.30595/sainteks.v18i1.10565.
[9]  N.  Nardiono,  “Komparasi  Metode  Simple  Additive Weightin  (SAW)  dan  Metode  Weighted  Product  (WP) dalam  Menentukan  Karyawan  Terbaik  (Studi  Kasus:  PT. Matrixnet Global Indonesia),” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 2, no. 1, p. 25, 2017, doi: 10.32493/informatika.v2i1.1502. [10] P. M. Kusumantara, M. Kustyani, and T. Ayu, “Pendukung Keputusan  Pemilihan  Wedding  Organizer  Di,” Tek.  Eng. Sains J. , vol. 3, no. I, pp. 19–24, 2019.
[11] D.  A.  Jakaria  and  S.  Nurhayati,  “Analisis  Perbandingan Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting  (Saw)  Dengan  Weighted Product  (Wp)  Dalam  Pemberian  Pinjaman,” Jumantaka , vol.  02,  no.  1,  p.  1,  2018,  [Online].  Available: http://jurnal.stmik- dci.ac.id/index.php/jumantaka/article/view/364.