## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2926

## Analisis Decision Support System Perbandingan Metode Smarter dan Saw Dalam Menentukan Pemilihan Staff Pegawai Terbaik Laboratorium Komputer
Nandri Marsan Sitinjak 1 , Muhammad Zarlis 2 , Roslina 3
1 Fakultas Teknik dan Ilmu komputer, Prodi Magister Ilmu Komputer, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia 2 Universitas Sumatera Utara, Medan, Indonesia
3 Politeknik Negeri Medan, Medan, Indonesia Email: 1,* naandrimarsan@gmail.com, 2 muhammadzarlis@gmail.com, 3 roslinanich@gmail.com Email Penulis Korespondensi: naandrimarsan@gmail.com
Abstrak− Staff  pegawai  terbaik  akan  membuat  suatu  pihak  instansi  menjadi  meningkat  dalam  operasionalnya  dan  dapat berkembang secara pesat. Namun kendala pada pihak suatu instansi, sangat masih belum optimal dalam pelaksanaan pemilihan staff pergawai terbaik. Oleh karena itu diperlukan manajemen sumber daya manusia  disuatu instansi dengan pemilihan staff pegawai terbaik untuk memacu semangat kerja staff pegawai dalam meningkatkan opersional, dedikasi dan kinerjanya pada suatu  instansi  tersebut,  sehingga  menjadi  lebih  baik  yaitu  dengan  dengan  membuat  suatu  Decision  Support  System  dalam pemilihan staff pegawai terbaik dengan menggunakan metode perbandingan metode Smarter dan Saw. Metode Smarter dan Saw adalah metode pengambilan keputusan menggunakan perkalian untuk menghubungkan nilai kriteria, yang dimana nilai untuk setiap kriteria harus dihitung terlebih dahulu dengan bobot setiap kriteria yang bersangkutan. Dengan memanfaatkan kelebihan dan kekurangan masing-masing metode perbandiingan ini mampu menghasilkan akurasi senilai 79,5 untuk metode Smarter, 93 untuk akurasi menggunakan SAW. Sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode perbandingan ini dapat membantu mempermuah proses pemilihan pegawai terbaik dan memberikan alternatif pilihan hasil perangkingan.
Kata Kunci: Decision Support System, Staff Pegawai, Smarter, Saw.
Abstract− The best employees will make an agency to increase in its operations and can develop rapidly. However, relations on the part of an agency are still not optimal in selecting the best staff. Therefore, human resource management is needed in an agency with the selection of the best employee staff to spur staff morale in improving operations, dedication and performance in an agency, so that it becomes better, namely by creating a Decision Support System in selecting the best staff employees by using the Smarter and Saw method comparison method. The Smarter and Saw method is a decision-making method using multiplication to determine the value of a criterion, where the value for each criterion must be determined in advance with the weight  of  each  criterion  concerned.  By  utilizing the  advantages  and disadvantages  of  each  method, the  comparison of  this method  is  able  to  give  a  value  of  79.5  for  the  Smarter  method,  93  for  using  SAW.  Decision  support  systems  using  this comparison method can assist in the selection of the best employees and provide an alternative choice of ranking results.
Keywords : Decision Support System; Staff; Smarter; SAW

## 1. PENDAHULUAN
Staff pegawai yang berkualitas merupakan salah satu faktor pendukung yang sangat penting dalam perkembangan suatu pihak instansi. Dengan adanya staff pegawai yang berkualitas akan membuat suatu pihak instansi menjadi meningkat  dalam  operasionalnya,  berkembang  secara  cepat  dan  menjadi  terkenal.  Oleh  karena  itu  diperlukan manajemen  sumber  daya  manusia  disuatu  pihak  instansi  dengan  pemilihan  staff  pegawai  yang  terbaik  untuk memacu  semangat  kerja  staff  pegawai  dalam  meningkatkan  operasionalnya,  dedikasi  dan  kinerjanya  disuatu instansi tersebut sehingga menjadi lebih maju dan berkembang [1]
Namun kendala pada pihak suatu instansi, masih belum optimal yaitu masih dengan sistem manual dalam penilaian  staff  pegawai  terbaik  dahulunya,  sehingga  saat  ini  sudah  tidak  ada  yang  memproses  pemilihan  staff pegawai  laboratorium  terbaik,  karena  tidak  efektif  dan  efisien  dalam  pelaksanaa  pelaksanaan  pemilihan  staff pegawai  terbaik,  dan  tanggung  jawab  dalam  pekerjaan  staff  pegawai  tersebut  belum  maksimal,  sehingga  tidak terstruktur,  hal  ini  disebabkan  karena  saat  ini  belum  tersedianya  lagi  media  yang  memproses  penilaian  staff pegawai terbaik yang efektif dan efisien [2]
Beberapa penelitian terdahulu yang sudah dilakukan menggunakan metode Smarter dan SAW antara lain :
1. “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai  Terbaik  PT  Pegadaian  Jakarta  Dengan  Metode  Simple Additive Weighting”. Dalam proses penentuan ranking pegawai yang dilakukan melalui perhitungan dengan metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dimulai  dengan  pemberian  nilai  kriteria,  pembobotan,  rating kecocokan,  normalisasi,  dan  perankingan.  Sehingga  menghasilkan  nilai  dari  masing  –  masing  kriteria. Berdasarkan hasil analisis perhitungan dengan nilai tertinggi dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting  untuk  menentukan  pegawai  terbaik  dipilih  pegawai  dengan  NIP  P.86106681  sebagai  pegawai terbaik.  Untuk  peneltian  selanjutnya  dibutuhkan  suatu  aplikasi  sehingga  proses  pengambilan  keputusan menjadi lebih cepat dan efisien [3]
2. “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai  Teladan  Menggunakan  Metode  SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING) Berbasis Web Di Dinas Penanaman Modal  DAN Pelayanan  Terpadu Satu Pintu Kabupaten Kebumen”. Pemilihan Pegawai Teladan yang masih berjalan secara menual dan belum adanya metode yang dijadikan dasar dalam perhitungan nilai – nilai yang didapat oleh pegawai. Perhitungan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2926
nilai yang masih manual dan membutuhkan waktu yang lama dalam proses perhitungan mengakibatkan ketidak efisiennan waktu [4]
3. “Implementasi Metode Simple Multy Attribute Rating Technique Exploiting Ranks (Smarter) Dan Forward Chaining  Pada  Penentuan  Posisi  Karyawan  Baru  PT.  Langgeng  Buana  Jaya,  Gresik”.  Penentuan  posisi karyawan  baru  di  PT  Langgeng  Buana  Jaya  dengan  menggunakan  metode  manual  menyebabkan  ketidak sesuaian skill dan lingkungan kerja karyawan. Hal itu dibuktikan dengan penelitian dari 10 sample karyawan baru hanya 4 posisi yang sesuai dengan kemampuan karyawan dan terdapat 2 karyawan yang tidak layak tapi dapat diterima, kombinasi metode SMARTER dan Forward Chaining dapat menjadi solusi penentuan posisi karyawan  sekaligus  menilai  kelayakan  karyawan.  Kekurangan  dari  penelitian  ini  adalah  perlu  diterapkan dengan  data  yang  lebih  besar  dan  kategori  yang  lebih  banyak  dan  variatif  untuk  menguji  kombinasi  kedua metode ini [5]
4. “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Dosen  Berprestasi  Menggunakan  Metode  SMARTER  Pada Universitas Budi Darma”. Sistem pendukung keputusan merupakan sebuah sistem yang tepat digunakan untuk melakukan pemilihan dosen berprestasi pada Universitas Budi Darma. Dengan menggunakan sebuah sistem pendukung  keputusan  kiranya  mendapatkan  tolak  ukur  yang  valid  bagi  Pimpinan  Universitas  Budi  Darma. Pada  penelitian  ini  dilakukan  pemilihan  dosen  berprestasi  dengan  menggunakan  metode  SMARTER  yang dimana pada SMARTER pembobotan pada kriteria dan subkriteria dilakukan dengan menggunakan metode ROC [6]
Berdasarkan  masalah  tersebut,  hal  ini  melahirkan  suatu  decision  support  system  salah  satu  seleksi  yang dapat  digunakan  untuk  pemilihan  staff  pegawai  terbaik.  Decision  Support  System  dapat  digambarkan  sebagai sistem yang berkemampuan untuk mendukung analisi data, dan pemodelan keputusan, berorientasi keputusan dan orientasi perencanaan masa depan. Metode yang digunakan adalah metode perbandingan  SMARTER dan SAW dalam menentukan staff pegawai terbaik, perhitungan kedua metode tersbut akan dibandingkan mana metode yang lebih efektif dan efisien.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  pengumpulan  data  dan  informasi  pada  tahap  ini  dilakukan  untuk  mengetahui mengenai sistem yang diteliti. Metode yang digunakan penulis untuk pengumpulan data adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Tahapan Metodologi Penelitian
Penulis melakukan pengumpulan data-data yang berkaitan dengan penelitian penulis. Pengumpulan data yang dilakukan diantaranya :
1. Studi literatur
Penulisan ini dimulai dengan studi kepustakaan, yaitu dengan mengumpulkan bahan-bahan referensi dari jurnal untuk pembuatan aplikasinya.
2. Observasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2926
Pada  bagian  ini  dilakukan  proses  pengamatan  terhadap  penentuan  dosen  terbaik.  Hal-hal  yang  termasuk kedalam kegiatan observasi ini antara lain adalah mengambil kriteria yang dibutuhkan dalam penelitian serta melakukan  analisa  dalam  melakukan  penentuan  dosen  terbaik,  berdasarkan  pilihan  kebutuhan  manajemen untuk mendukung tercapainya tujuan penelitian.
2.1 Decision Support System (Sistem Pendukung Keputusan)
Decision Support System merupakan serangkaian prosedur yang saling berhubungan dalam melaksanakan suatu pekerjaan tertentu. Sistem ini beridiri dari unsur yang dapat dikenal, saling melengkapi, tujuan, dan sasaran. Suatu sistem dapat terdiri dari beberapa subsistem dan subsistem dapat pula terdiri dari beberapa subsistem [7].

## 2.2 Karyawan
Karyawan merupakan salah satu  sumber daya yang digunakan sebagai  alat penggerak dalam memajukan suatu perusahaan. Kinerja karyawan cukup berpengaruh dalam keuntungan yang didapat oleh perusahaan tersbut. Untuk memacu  kinerja  karyawan,  maka  suatu  perusahaan  melakukan  pemilihan  karyawan  terbaik  setiap  periodenya dengan memberikan bonus ataupun kenaikan gaji pada setiap karyawan yang terpilih [8] .

## 2.3 Metode SAW
Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi keputusan kesan (x) kesuatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [9].

## 2.4 Metode Smarter
Metode Smarter (Simple Multi-Atrribute Rating Technique Exploiting Ranks) merupakan modifikasi dari metode SMART (Simple Multi Atrribute Rating Technique), dimana kedua metode ini digunakan untuk menentukan bobot dari setiap kriteria dalam suatu pengambilan keputusan. Bobot setiap kriteria menentukan tingkat kepentingan dari kriteria tersebut. Rumus Metode SMARTER secara umum [10]. Bobot W didapat dari:
( ) ( ) ..... 1 1 1 .... 1 1 ) 1 ( 1 1 k k W n U W k k R − = =  −  
(1)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Pemilihan Karyawan Terbaik
Sebagai langkah awal yang dilakukan dalam studi kasus tersebut adalah untuk mengetahui gambaran permasalahan dalam pemilihan staff pegawai terbaik dengan melakukan analisa perbandingan dua metode permasalahan yang dapat memberikan solusi sesuai dengan permasalahan yang ada.

## 3.2 Penerapan Metode SMARTER
Berikut  akan  dijelaskan  contoh  kasus  sederhana  dengan  penyelesaian  menggunakan  metode  SMARTER  untuk pemilihan pegawai staff laboratorium.
1. Merumuskan masalah yaitu pemilihan staff pegawai laboratorium
2. Menentukan kriteria yang digunakan dalam pemilihan staff pegawai laboratorium.
3. Menentukan alternatif personel yang layak untuk masuk ke tahap perhitungan (i). Contoh sampel 5 orang.
4. Menentukan peringkat untuk masing-masing kriteria.
Kriteria yang dibutuhkan adalah kriteria-kriteria yang baik sesuai dengan standar. Dibawah ini merupakan tabel kriteria yang akan diteliti untuk menentukan pemilihan staff pegawai laboratorium, yaitu:
Tabel 1. Peringkat Setiap Kriteria No Kriteria 1 Keahlian 2 Disiplin 3 Kepribadian 4 Kerja Team 5 Komunikasi 6 Penampilan 7 Sikap
5. Memberikan bobot berdasarkan kriteria paling penting dan kriteria paling tidak penting. Kriteria paling penting disetkan dengan bobot 100 dan kriteria paling tidak aman disetkan dengan nilai 10 [11].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2926
6. Memberikan bobot kepada setiap alternatif berdasarkan setiap kriteria. Bobot alternatif dalam skala 0-100. Nol sebagai nilai minimum dan 100 sebagai nilai maksimum.
Tabel 2. Data rating kecocokan alternatif terhadap setiap kriteria
No Nama Keahlian Kedisiplinan Kepribadian Kerja Team Komunikasi Penaampilan Sikap 1 Staff A 70 70 90 75 80 85 80 2 Staff B 65 70 80 85 90 85 80 3 Staff C 68 75 85 80 75 70 90 4 Staff D 75 80 78 75 70 70 80 5. Staff E 75 85 75 70 70 75 75
7. Menentukan Nilai Kriteria
Pada penelitian ini, penulis menggunakan 7(tujuh) kriteria, yaitu Keahlian, Kedisiplinan, Kepribadian, Kerja Team, Komunikasi, Penampilan, dan Sikap.
a. Keahlian
Tabel 3 . Tabel Kriteria Keahlian Keahlian Nilai Bobot Rendah 20-40 Cukup 41-60 20% Tinggi 61-80 Sangat Tinggi 81-100
b. Kedisplinan Tabel 4. Tabel Kriteria Kedisiplinan Keahlian Nilai Bobot Rendah 20-40 Cukup 41-60 10% Tinggi 61-80 Sangat Tinggi 81-100
c. Kepribadian Tabel 5 . Tabel Kriteria Kepribadian Keahlian Nilai Bobot Rendah 20-40 Cukup 41-60 10% Tinggi 61-80 Sangat Tinggi 81-100
d. Kerja Team Tabel 6 . Tabel Kriteria Kerja Team Keahlian Nilai Bobot Rendah 20-40 Cukup 41-60 20% Tinggi 61-80 Sangat Tinggi 81-100
e. Komunikasi Tabel 7. Tabel Kriteria Komunikasi Keahlian Nilai Bobot Rendah 20-40 Cukup 41-60 20% Tinggi 61-80 Sangat Tinggi 81-100
f. Penampilan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2926
Tabel 8. Tabel Kriteria Penampilan Keahlian Nilai Bobot Rendah 20-40 Cukup 41-60 10% Tinggi 61-80 Sangat Tinggi 81-100
g. Sikap Tabel 9. Tabel Kriteria Sikap Keahlian Nilai Bobot Rendah 20-40 Cukup 41-60 10% Tinggi 61-80 Sangat Tinggi 81-100
8. Nilai Normalisasi
Pada penelitian ini, penulis menggunakan  7 (tujuh) kriteria, yaitu  Keahlian, Kedisiplinan, Kepribadian, Kerja Team, Komunikasi, Penampilan, dan Sikap untuk tabel normalisasi dapat dilihat sebagai berikut:
Tabel 10. Tabel Normalisasi Kriteria Nilai Bobot Keahlian 20% 0.2 Kedisplinan 10% 0.1 Kepribadian 10% 0.1 Kerja Team 20% 0.2 Komunikasi 20% 0.2 Penampilan 10% 0.1 Sikap 10% 0.1 Jumlah 100% 10 9. Menentukan Nilai Akhir Metode SMARTER:
) ( ) ( : 1 1 1 1 1 a u w a u Rumus m j  = = (2)
Pencarian Nilai Akhir Dari Kriteria:
1. Staff A
= (70*0.2) + (70*0.1) + (90*0.1) + (75*0.2) + (80*0.2) + (85*0.1) + (80*0.1) = 14 + 7 + 9 + 15 + 16 + 8.5 + 8 = 77.5 2. Staff B
= (65*0.2) + (70*0.1) + (80*0.1) + (85*0.2) + (90*0.2) + (85*0.1) + (80*0.1) = 13 + 7 + 8 + 17 + 18 + 8.5 + 8 = 79.5 3. Staff C
= (68*0.2) + (75*0.1) + (85*0.1) + (80*0.2) + (75*0.2) + (70*0.1) + (90*0.1) = 13.6 + 7.5 + 8.5 + 16 + 15 + 7 + 9 = 76.6 4. Staff D
= (75*0.2) + (80*0.1) + (78*0.1) + (75*0.2) + (70*0.2) + (70*0.1) + (80*0.1) = 15 + 8 + 7.8 + 15 + 14 + 7 + 8 = 74.8 5. Staff E
= (75*0.2) + (85*0.1) + (75*0.1) + (70*0.2) + (70*0.2) + (75*0.1) + (75*0.1) = 15 + 8.5 + 7.5 + 14 + 14 + 7.5 + 7.5 = 74
Tabel 11. Tabel Hasil Perhitungan Nama Karyawan Nilai Peringkat Staff B 79.5 1 Staff A 77.5 2

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2926
Nama Karyawan Nilai Peringkat Staff C 76.6 3 Staff D 74.8 4 Staff E 74 5
Maka disimpulkan perhitungan diatas nilai rangking tertinggi yaitu Staff B dengan nilai rata-rata 79,5.

## 3.3 Penerapan Metode SAW
Pemilihan  staff  pegawai  berikut  perhitungan  manual  berdasarkan  contoh  kasus.  Diambil  5  sampel  calon  staff pegawai dengan data sebagai berikut:
1. Sampel Nilai Calon Staff Pegawai
Untuk data rating kecocokan dari alternatif dan kriteria di ambil dari tabel 2 di atas.
2. Matriks Keputusan dari tabel rating
Kecocokan  dari  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria.  Pengambilan  keputusan  memberikan  nilai  alternatif, berdasarkan  tingkat  kepentingan  masing-masing  kriteria  yang  dibutuhkan  sebagai  berikut:  Vektor  bobot
  10 , 10 , 20 , 20 , 10 , 10 , 20 = w membuat matriks keputusan X, dibuat dari tabel 2 [12].
3. Selanjutnya melakukan normalisasi matriks keputusan X menjadi matriks ternormalisasi R dengan cara nilai atribut yang dimiliki  dari setiap kriteria Xij dibagi dengan nilai terbesar dari steiap kriteria Max Xij. Dengan cara  menghitung  niali  rating  penilaian  staff  ternormalisasi  Rij,  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan dengan jenis kriteria. Untuk semua kriteria ini menggunakan kriteria keuntungan (benefit) [13] a. Staff A
88 . 0 90 80 ) 75 , 80 , 90 , 80 , 80 max( 80 ) 37 , 27 , 17 max( 17 17 17 1 85 85 ) 75 , 70 , 70 , 85 , 85 max( 85 ) 36 , 26 , 16 max( 16 16 16 88 . 0 90 80 ) 70 , 70 , 75 , 90 , 80 max( 80 ) 35 , 25 , 15 max( 15 15 15 88 . 0 85 75 ) 70 , 75 , 80 , 85 , 75 max( 75 ) 34 , 24 , 14 max( 14 14 14 1 90 90 ) 75 , 78 , 85 , 80 , 90 max( 90 ) 33 , 23 , 13 max( 13 13 13 82 . 0 85 70 ) 85 , 80 , 75 , 70 , 70 max( 70 ) 32 , 22 , 12 max( 12 12 12 93 . 0 75 70 ) 75 , 75 , 68 , 65 , 70 max( 70 ) 31 , 21 , 11 max( 11 11 11 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = x x x x x R x x x x x R x x x x x R x x x x x R x x x x x R x x x x x R x x x x x R b. Staff B                 = 75 75 70 70 75 85 75 80 70 70 90 70 75 80 85 90 80 85 80 75 78 80 75 80 85 75 68 85 80 70 65 75 90 70 70 X

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2926
c. Staff C
1 90 90 ) 75 , 80 , 90 , 80 , 80 max( 90 ) 37 , 27 , 17 max( 17 17 17 82 . 0 85 70 ) 75 , 70 , 70 , 85 , 85 max( 70 ) 36 , 26 , 16 max( 16 16 16 83 . 0 90 75 ) 70 , 70 , 75 , 90 , 80 max( 75 ) 35 , 25 , 15 max( 15 15 15 94 . 0 85 80 ) 70 , 75 , 80 , 85 , 75 max( 80 ) 34 , 24 , 14 max( 14 14 14 94 . 0 90 85 ) 75 , 78 , 85 , 80 , 90 max( 85 ) 33 , 23 , 13 max( 13 13 13 88 . 0 85 75 ) 85 , 80 , 75 , 70 , 70 max( 75 ) 32 , 22 , 12 max( 12 12 12 90 . 0 75 68 ) 75 , 75 , 68 , 65 , 70 max( 68 ) 31 , 21 , 11 max( 11 11 11 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = x x x x x R x x x x x R x x x x x R x x x x x R x x x x x R x x x x x R x x x x x R d. Staff D 88 . 0 90 80 ) 75 , 80 , 90 , 80 , 80 max( 80 ) 37 , 27 , 17 max( 17 17 17 82 . 0 85 70 ) 75 , 70 , 70 , 85 , 85 max( 70 ) 36 , 26 , 16 max( 16 16 16 77 . 0 90 70 ) 70 , 70 , 75 , 90 , 80 max( 70 ) 35 , 25 , 15 max( 15 15 15 88 . 0 85 75 ) 70 , 75 , 80 , 85 , 75 max( 75 ) 34 , 24 , 14 max( 14 14 14 86 . 0 90 78 ) 75 , 78 , 85 , 80 , 90 max( 78 ) 33 , 23 , 13 max( 13 13 13 94 . 0 85 80 ) 85 , 80 , 75 , 70 , 70 max( 80 ) 32 , 22 , 12 max( 12 12 12 1 75 75 ) 75 , 75 , 68 , 65 , 70 max( 75 ) 31 , 21 , 11 max( 11 11 11 = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = x x x x x R x x x x x R x x x x x R x x x x x R x x x x x R x x x x x R x x x x x R e. Staff E

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2926
4. Matriks ternomalisasi
Hasil dari rating kinerja ternormalisasi akan membentuk matriks ternormalisasi.[14]
                = 83 . 0 88 . 0 77 . 0 82 . 0 83 . 0 00 . 1 00 . 1 88 . 0 82 . 0 77 . 0 00 . 1 82 . 0 83 . 0 88 . 0 00 . 1 00 . 1 88 . 0 00 . 1 88 . 0 88 . 0 86 . 0 94 . 0 00 . 1 94 . 0 94 . 0 88 . 0 90 . 0 00 . 1 88 . 0 82 . 0 86 . 0 88 . 0 00 . 1 82 . 0 93 . 0 R 5. Nilai Preferensi
Dalam  nilai  preferensi  didapat  dari  setiap  alternatif  (Vi)  dijumlahkan  dengan  hasil  kasli  antara  matriks ternormalisasi  (R) dengan nilai  bobot (W). Nilai preferensi  dari setiap alternatif calon  staff pegawai  terbaik adalah sebagai berikut::[15]
  10 , 10 , 20 , 20 , 10 , 10 , 20 =
w Staff A = V1= (0.93*20) + (0.82*10) + (1.00*10) + (0.88*20) + (0.88*20) + (1.00*10) + (0.88*10) = 90.8 Staff B = V2= (0.86*20) + (0.82*10) + (0.88*10) + (1.00*20) + (1.00*20) + (1.00*10) + (0.88*10) = 93
Staff C = V3= (0.90*20) + (0.88*10) + (0.94*10) + (0.94*20) + (0.83*20) + (0.82*10) + (1.00*10) = 89.8
Staff D = V4= (1.00*20) + (0.94*10) + (0.86*10) + (0.88*20) + (0.77*20) + (0.82*10) + (0.88*10) = 88 Staff E = V5= (1.00*20) + (1.00*10) + (0.83*10) + (0.82*20) + (0.77*20) + (0.88*10) + (0.83*10) = 87.2 Tabel 12. Tabel Hasil Perhitungan Nama Karyawan Nilai Peringkat Staff B 93 1 Staff A 90.8 2 Staff C 89.8 3 Staff D 88 4 Staff E 87.2 5
Nilai terpilih ada pada V1,V2, dan V3 adalah rekomendasi alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik. Jika pemilihan 3 staff, satu yang terpilih adalah V2 saja, data disiapkan berdasarkan pada kebutuhan sistem.

## 4. KESIMPULAN
Setelah menyelesaikan penelitian, maka dapat  diambil  beberapa kesimpulan dan saran sebagai  berikut:  Metode SMARTER  dan  SAW  adalah  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  pengambilan  Decision  Support  System pemilihan staff pegawai laboratorium terbaik. Penentuan rangking pada metode SMARTER dan SAW berdasarkan nilai terbesar sebagai alternatif terbaik. Perangkingan menggunakan metode SMARTER dan SAW pada pemilihan staff  pegawai  terbaik  laboratorium  menghasilkan  urutan  yang  sama.  Perangkingkan  metode  SAW  lebih  teliti dibanding SMARTER karena perhitungan alternatif terbaik didapat pada nilai min Xij dan nilai max Rij.

## REFERENCES
[1] A.  P.  Windarto,  “Penilaian  Prestasi  Kerja  Karyawan  PTPN  III  Pematangsiantar  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW),” Jurasik  (Jurnal  Ris.  Sist.  Inf.  dan  Tek.  Inform. ,  vol.  2,  no.  1,  p.  84,  2017,  doi:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i2.2926
10.30645/jurasik.v2i1.22.
[2] R.  D.  Kusmiyanti  and  Mustakim,  “Analisis  Sensitivitas  Metode  Simple  Multi  Attribute  Rating Technique  Terhadap Pembobotan Analytic Hierarchy Process,” Semin. Nas. Teknol. Informasi, Komun. dan Ind. , no. November, pp. 127–137, 2016.
[3] F.  Fahrozi  and  M.  Ula,  “UNTUK  TANAMAN  PANGAN  MENGGUNAKAN  METODE  SMARTER  DAN  SAW Decision Support System for Appropriate Soil Type for Food Plant using SMARTER and SAW Method,” 2020.
[4] R. Fauzan, Y. Indrasary, and N. Muthia, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi di POLIBAN dengan Metode SAW Berbasis Web,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 2, p. 79, 2018, doi: 10.15575/join.v2i2.101.
[5] R. Helilintar, W. W. Winarno, and H. Al Fatta, “Penerapan Metode SAW dan Fuzzy Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 3, no. 2, p. 89, 2016, doi: 10.24076/citec.2016v3i2.68.
[6] A.  S.  Putra,  D.  R.  Aryanti,  and  I.  Hartati,  “Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  sebagai  Sistem  Pendukung Keputusan Guru Berprestasi ( Studi Kasus : SMK Global Surya),” Pros. Semin. Nas. Darmajaya , vol. 1, no. 1, pp. 85– 97, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.darmajaya.ac.id/index.php/PSND/article/view/1233/763.
[7] P. Metode, S. A. W. Dan, and M. A. Mude, “Pada Kasus Umkm,” vol. 8, no. Agustus, pp. 76–81, 2016.
[8] A. Arga et al. , “Implementation of the Topsis Algorithm and Eucs Method for Employee Performance Rating System on the Laboran Fakultas,” vol. 7, no. 6, pp. 1137–1146, 2020, doi: 10.25126/jtiik.202072353.
[9] A. Rizkiyanto and I. G. Anugrah, “Implementasi Metode Simple Multy Attribute Rating Technique Exploiting Ranks (Smarter) Dan Forward Chaining Pada Penentuan Posisi Karyawan Baru PT. Langgeng Buana Jaya, Gresik,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 149, 2019, doi: 10.32672/jnkti.v2i2.1565.
[10]  A. Waluyo and N. Fais Irfandi, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Teladan Menggunakan Metode Saw (Simple Additive W  eighting)  Berbasis  Web  Di  Dinas  Penanaman  Modal  Dan  Pelayanan  Terpadu  Satu Pintu Kabupaten Kebumen,” J. E-Komtek , vol. 3, no. 2, pp. 71–86, 2019, doi: 10.37339/e-komtek.v3i2.132.
[11]  N. Silalahi, P. Studi, and T. Informatika, “Bulletin of Information Technology ( BIT ) Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi Menggunakan Metode SMARTER Pada Universitas Budi Darma,” vol. 1, no. 1, pp. 50– 57, 2020.
[12]  C.  R.  Hidayat,  T.  Mufizar,  and  M.  D.  Ramdani,  “Implementasi  Metode  Weighted  Product  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan Seleksi Calon Karyawan Bpjs Kesehatan Tasikmalaya,” Konf. Nas. Sist. Inf. 2018 , no. September, pp. 530– 541, 2018.
[13]  S. Abadi and F. Latifah, “Decision Support System Penilaian Kinerja Karyawan Pada Perusahaan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” J. TAM (Technology Accept. Model. , vol. 6, pp. 37–43, 2016.
[14]  A.  Fitriah  and  E.  Irfiani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai  Terbaik  PT  Pegadaian  Jakarta  Dengan Metode  Simple  Additive  Weighting,” Inf.  Syst.  Educ.  Prof. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  105–114,  2018,  [Online].  Available: http://ejournal-binainsani.ac.id/index.php/ISBI/article/view/747.
[15]  E. G. Wahyuni and A. T. Anggoro, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai dengan Metode TOPSIS,” Sains Teknol. dan Ind. , vol. 14, no. 2, pp. 108–116, 2017, [Online]. Available: http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/sitekin/article/view/3907/pdf.