Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Karyawan Terbaik Dengan Metode Weighted Product Di PT Morich Indo Fashion

Authors

  • Dian Rahmania Hidayati Universitas Ngudi Waluyo
  • Kustiyono Universitas Ngudi Waluyo

Keywords:

Sistem Pendukung Keputusan, Rekrutmen Karyawan Terbaik, Metode Weighted Product

Abstract

Karyawan terbaik merupakan salah satu asset Perusahaan yang mapu membuat Perusahaan berkembang. PT Morich Indo Fashion belum memiliki standarisasi SDA dalam menentukan karyawan terbaik. Sistem yang dirancang untung menghasilkan informasi dapat membantu Perusahaan untuk menilai kinerja karyawan dengan menggunakan data dan model dalam memecahkan masalah dengan menggunakan metode Weighted Product (WP). Konsep yang digunakan metode ini ialah dengan pembobotan rating suatu variable penilai Sistem Pendukung keputusan ini menggunakan 5 kriteria penilaian yaitu absensi karyawan, kemampuan karyawan kejujuran, Kerjasama tim dan tanggung jawab. Metode ini menghasilkan rekomendasi karyawan terbaik dengan nilai WP yang paling tinggi

References

Marwati, S., Wulandari, R. D. T., Marsella, L., & Hartanti, D. (2022, June). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penerima Bonus Karyawan Di “RJ Mart” Menggunakan Metode Weighted Product (WP). In Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (pp. 381-389).

Fahlevi, M. R., Putri, D. R. D., & Utami, R. (2021). PENERAPAN METODE WEIGHT PRODUCT DALAM PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK PADA RAZ HOTEL MEDAN. CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal), 13(3a), 115-124.

Yudistira, A. C., & Sari, Y. S. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Weighted Product untuk Pemilihan Karyawan Terbaik UMKM ZainToppas. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), 9(2), 229-235.

Suheri, R., & Mulyani, A. (2023). Penerapan Metode Weighted Product Untuk Pemilihan Karyawan Terbaik Di Pt. Anugrah Abadi Baru. JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research), 7(1), 85-193.

Karim, A., & Latifah, F. (2023). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENENTUAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT. JISAMAR (Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research), 7(2), 244-254.

Purwanto, E., Januardi, R., & Pratama, R. A. (2020). PENERAPAN METODE WEIGHTED PRODUCT UNTUK PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI PADA PT SATWIKA PERMAI INDAH. Akrab Juara: Jurnal Ilmu-ilmu Sosial, 5(3), 238-247.

Alberto, M., & Widjaja, A. (2019). PENERAPAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) DALAM SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN KARYAWAN TERBAIK PADA KEMENTERIAN PERTAHANAN SATUAN KERJA BADAN SARANA PERTAHANAN. IDEALIS: InDonEsiA journaL Information System, 2(4), 143-146.

Saraswati, S. D. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Dengan Pendekatan Weighted Product (Studi Kasus Pada PT Republika Media Mandiri Jakarta). JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), 6(5), 470-476.

Sianipar, D., & Hendri, H. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product Pada PT. Steadfast Marine, Pontianak. Computer Science (CO-SCIENCE), 3(1), 33-41.

Fazry, M. C., Helmiah, F., & Sudarmin, S. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Pegawai Teladan Menerapkan Metode Weighted Product (WP). Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 4(2), 847-855.

Purnamasari, I., & Fajria, M. Identifikasi Karyawan Terbaik dengan Sistem Pendukung Keputusan Metode Weighted Product.

Published

2024-06-14

How to Cite

Hidayati, D. R. ., & Kustiyono, K. (2024). Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Karyawan Terbaik Dengan Metode Weighted Product Di PT Morich Indo Fashion. MEANS (Media Informasi Analisa Dan Sistem), 9(1), 15–19. Retrieved from https://ejournal.ust.ac.id/index.php/Jurnal_Means/article/view/3713

Issue

Section

Daftar Artikel

Most read articles by the same author(s)

Obs.: This plugin requires at least one statistics/report plugin to be enabled. If your statistics plugins provide more than one metric then please also select a main metric on the admin's site settings page and/or on the journal manager's settings pages.