Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis
Rahmawati Desi Tri Wulandari
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mechanical Engineering Physics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis

 1 
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PENERIMA BONUS KARYAWAN DI RJ MART MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED PRODUCT (WP) Sofa Marwati; Rahmawati Desi Tri Wulandari; Lucky Marsella; Dwi Hartanti
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (205.557 KB)

Abstract

Sebagai kompensasi dari kerja yang sudahdilakuakn oleh seorang karyawan, perusahaan memberikanupah atau gaji pokok. Disamping gaji pokok, setiap perusahaanseringkali memberikan bonus. Pemberian bonus didasarkanseleksi karyawan dengan berpedoman pada kriteria-kriteriatertentu yang ditentukan oleh masing-masing perusahaan.Salah satu seleksi yang bisa digunakan adalah denganmenggunakan sistem pendukung keputusan. Decision SupportSystems (DSS) atau sistem pendukung keputusan adalah suatusistem yang ditujukan untuk mendukung manajemenpengambilan keputusan. Metode Weighted Product merupakanbagian dari konsep Multi-Attibut Decision Making (MADM)dimana diperlukan normalisasi pada perhitungannya. Denganmenggunakan metode Weighted Product, diharapkan dapat menyelesaikan masalah pemilihan penerima bonus karyawanperusahaan. Dengan kriteria-kriteria pemilihannya adalahabsen, perilaku, kedisiplinan, kerjasama tim, dan kinerjaadapun kriteria tersebut sudah di tentukan oleh perusahaan.Dari hasil pembahasan menunjukkan pemanfaatan WeightedProduct sebagai model sistem pendukung keputusan pemilihanpenerima bonus karyawan dapat membantu manager dalammenentukan karyawan yang berhak direkomendasikanmendapat bonus dengan proses pembobotan multikriteria danseleksi dengan lebih cepat, cermat dan lebih efektif setiapbulannya
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Penerima Bonus Karyawan Di “RJ Mart” Menggunakan Metode Weighted Product (WP) Sofa Marwati; Rahmawati Desi Tri Wulandari; Lucky Marsella; Dwi Hartanti
Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis Prosiding Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Bisnis (SENATIB) 2022
Publisher : Fakultas Ilmu Komputer Universitas Duta Bangsa Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (370.541 KB)

Abstract

Sebagai kompensasi dari kerja yang sudahdilakuakn oleh seorang karyawan, perusahaan memberikanupah atau gaji pokok. Disamping gaji pokok, setiap perusahaanseringkali memberikan bonus. Pemberian bonus didasarkanseleksi karyawan dengan berpedoman pada kriteria-kriteriatertentu yang ditentukan oleh masing-masing perusahaan. Salahsatu seleksi yang bisa digunakan adalah dengan menggunakansistem pendukung keputusan. Decision Support Systems (DSS)atau sistem pendukung keputusan adalah suatu sistem yangditujukan untuk mendukung manajemen pengambilan keputusan. Metode Weighted Product merupakan bagian dari konsep Multi-Attibut Decision Making (MADM) dimana diperlukan normalisasi pada perhitungannya. Dengan menggunakanmetode Weighted Product, diharapkan dapat menyelesaikanmasalah pemilihan penerima bonus karyawan perusahaan.Dengan kriteria-kriteria pemilihannya adalah absen, perilaku,kedisiplinan, kerjasama tim, dan kinerja adapun kriteriatersebut sudah di tentukan oleh perusahaan. Dari hasilpembahasan menunjukkan pemanfaatan Weighted Productsebagai model sistem pendukung keputusan pemilihan penerimabonus karyawan dapat membantu manager dalam menentukankaryawan yang berhak direkomendasikan mendapat bonusdengan proses pembobotan multikriteria dan seleksi denganlebih cepat, cermat dan lebih efektif setiap bulannya.
Co-Authors Dwi Hartanti Lucky Marsella Sofa Marwati