Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Ramadhani, Resvi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Education

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
OPTIMALISASI BONUS TAHUNAN PEGAWAI DENGAN MENGGUNAKAN METODE WEIGHT PRODUCT (WP) Susanto, Erliyan Redy; Ramadhani, Resvi
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 10, No 1 (2025)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v10i1.5567

Abstract

Manajemen sumber daya manusia (SDM) memegang peranan penting dalam perkembangan perusahaan di era bisnis yang kompetitif. Tujuan dari penelitian ini adalah mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (DSS) yang menggunakan metode Weighted Product (WP) untuk menentukan bonus tahunan bagi pegawai PT PLN Lampung Barat secara objektif dan transparan. SPK ini bertujuan untuk memberikan panduan yang lebih baik dalam penentuan bonus, dengan tujuan meningkatkan keadilan, transparansi, dan efisiensi dalam manajemen SDM. Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner kepada bagian HRD PT PLN Lampung Barat untuk mendukung pengembangan SPK. Kriteria yang ditetapkan langsung oleh bagian HRD PT PLN Lampung Barat, yaitu absensi, profesionalitas, kebersihan, kreativitas, kerjasama, tanggung jawab, penampilan, dan tata krama. Hasil implementasi menunjukkan penentuan bonus tahunan yang lebih akurat dan efisien. Dalam penelitian ini berhasil menerapkan metode WP dalam pengambilan keputusan bonus tahunan dengan peringkat tertinggi.Implementasi penelitian ini melibatkan lebih banyak kriteria daripada penelitian sebelumnya, dengan mempertimbangkan 8 kriteria yang berbeda. Metode ini memungkinkan analisis yang komprehensif terhadap berbagai aspek kinerja pegawai, yang kemudian digunakan untuk menilai bonus secara objektif dan transparan
Co-Authors Susanto, Erliyan Redy