Hermawaty and Meliana and Santoso, Purwadi Budi (2023) SISTEM REKOMENDASI PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK DENGAN METHODE WEIGHT PRODUCT BERBASIS WEBSITE. ISU TEKNOLOGI STT MANDALA, 18 (1). pp. 82-99. ISSN 2599-1930
![[thumbnail of 307-Article Text-511-1-10-20230919.pdf.crdownload]](/style/images/fileicons/text.png)
307-Article Text-511-1-10-20230919.pdf.crdownload
Download (1MB)
Abstract
Sistem rekomendasi pemilihan karyawan sangat dibutuhkan dalam memilih karyawan terbaik di sebuah perusahaan. Pada dasarnya, tujuan seleksi dengan penerimaankaryawan untuk mendapatkan orang tepat untuk suatu jabatan tertentu, sehingga orang tersebut mampu bekerja secara optimal dan dapat bertahan di organisasi yang cukup lama. Tujuannya menerapkan metode Weighted Product, menghasilkan rancangan sistem keputusan karyawan terbaik, dan mengimplementasikan menggunakan bahasa pemrograman PHP. Penelitian ini menggunakan metode Weighted Product dalam sistemrekomendasi dan metode waterfall dalam pengembangan sistemnya, dalam pengumpulandata dilakukan wawancara, observasi secara langsung dan library research. Berdasarkananalisis yang dilakukan hasil dari penelitian ini menunjukkan metode Weighted Product memudahkan perusahaan untuk melakukan pemilihan karyawan terbaik dan didapatkan perhitungan yang jelas, mempermudah perusahaan memilih karyawan terbaik, dan perhitungannya sudah terkomputerisasi sehingga mendapatkan hasil pemilihan karyawanterbaik yang lebih akurat. Adapun saran dari penelitian ini adalah mampu membantu perusahaan dalam memilih karyawan terbaik, memperhatikan kekurangan dan kelemahan sistem agar dapat dikembangkan menjadi sistem yang utuh dan dikembangkan untuk melihat lebih rinci pada pertimbangan hasil rangking karyawan terbaik.
Item Type: | Article |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | Weighted Product, Waterfall, PHP, Sistem Pendukung Keputusan. |
Subjects: | T Technology > T Technology (General) |
Divisions: | Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science |
Depositing User: | Unnamed user with email [email protected] |
Date Deposited: | 21 Feb 2024 08:52 |
Last Modified: | 21 Feb 2024 08:52 |
URI: | https://repository.itesa.ac.id/id/eprint/181 |