Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.4.251 Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 993-1005 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF THE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) METHOD IN THE SELECTION OF THE BEST EMPLOYEESAT PT. SAWITA INTER PERKASA
Yeremia Margaretta Aritonang*¹, Zulfi Azhar 2 , Mardalius³
1,2,3 Program Studi Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Managemen Informatika dan Komputer (STMIK) Royal Kisaran, Indonesia
Email:¹ yeremiamargarettaartg@gmail.com , ² zulfiazhar.mkom@gmail.com , ³ mardalius@royal.ac.id
(Naskah masuk: 24 Maret 2022, Revisi: 31 Maret 2022, diterbitkan: 20 Agustus 2022)

## Abstract
PT.SawitaInter  Perkasa  is  a  private  companyengaged  in  oilpalmand  operating  in  2007.  The  company  has obstacles  in  selecting  the  best  employees  in  the  process  ofentering  data  written  and  the  result  soft  hehead  of section meeting. The purposeo fthis study wasto assist the admin in selecting the best employees using the Simple Additive Weighting Method. The research method used in this study is a qualitative research method, namely by finding information about the company and the problems that exist in the company and collecting data after that enter  into  research  using  employee  data  processing.  The  result  of  this  research  is  a  program  that  providesan alternative  way  of  processing  and  inputting  the  best  employee  selection  data.  This  study  concluded  that  the application  of  the  simpl  eadditive  weighting  method  can  help  carry  out  the  process  of  selecting  the  best employees effectively and also helps the company to accelerate the processof selecting the best employee sat PT. Sawita Inter Perkasa.
Keywords : best employees, SAW, selecting

## PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK DI PT. SAWITA INTER PERKASA

## Abstrak
PT  Sawita  Inter  Perkasa  adalah  perusahaan  swasta  yang  bergerak  dibidang  kelapa  sawit  dan  berorperasi  pada tahun 2007. Perusahaan memiliki hambatan dalam pemilihan karyawan terbaik dalam proses memasukkan data yang  dilakukakan  secara  tertulis  dan  hasil  rapat  kepala  bagian.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu admin  dalam  memilih  karyawan  terbaik  dengan  menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting .  Metode penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode  penelitian  kualitatif  yaitu  dengan  cara  mencari informasi tentang perusahaan dan masalah yang ada pada perusahaan tersebut serta mengumpulkan data setelah itu  masuk  kedalam  penelitian  yang  menggunakan  pengolahan  data  karyawan.  Hasil  dari  penelitian  ini  ialah sebuah  program  yang  memberikan  jalan  alternatif  pada  proses  mengolah  dan  penginputan  data  pemilihan karyawan  terbaik.  Penelitian  ini  memberikan  kesimpulan  bahwa  penerapan  metode simple  additive  weighting dapat  membantu  menjalankan  proses  pemilihan  karyawan  terbaik  secara  efektif  dan  juga  membantu  pihak perusahaan untuk mempercepat proses pemilihan karyawan terbaik di PT. Sawita Inter Perkasa.
Kata kunci : karyawan terbaik, pemilihan, SAW

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  berbasis  teknologi  komputer  memiliki peran  bagi  setiap  perusahaan  untuk  mengolah  data pada  perusahaan  tersebut.  Salah  satu  peran  penting teknologi ialah pengaturan berkas kerja, menganalisa,  dan  bagi  yang  menguasai  komputer serta  berkompeten  dalam  proses  pengolahan  data dengan akurat.
Pemanfaatan  sistem  juga  memiliki  peran  bagi perusahaan  yang  mana  dengan  adanya  sistem tersebut  perusahaan  akan  menjadi  lebih  terbantu dalam proses peng input an data.
Selaras dengan ekspansi luas lahan perkebunan kelapa  sawit  yang  terus  meningkat,  maka  industri pengolah  tandan  buah  segar  (TBS)  dan  industri minyak  sawit  di  Indonesia  cenderung  mengalami peningkatan  sejak  satu  dekade  terakhir.  Jumlah produksi  perkebunan  sawit  di  Indonesia  pada  tahun

## 994 Jurnal Teknik Informatika(JUTIF) , Vol. 3, No. 4, Agustus 2022, hlm. 993-1005
2016  adalah  33,23  juta  ton,  yang  dihasilkan  dari 11,91  juta Ha luas  total  areal  perkebunan  kelapa sawit  secara  nasional.  Secara  proporsional,  54,64 persen  kebun  sawit  nasional  diusahakan  oleh perusahaan besar swasta (PBS)[1].
PT  Sawita  Inter  Perkasa  adalah  salah  satu  dari sekian  banyak  perusahaan  kelapa  sawit  yang  ada  di wilayah  Sumatera  Utara.  PT  Sawita  Inter  Perkasa berlokasi  Sionggang,  Dusun  1,  Kecamatan  Buntu Pane,  Kabupaten  Asahan-Sumatera  Utara.  Dari pengalaman  yang  ada,  PT  Sawita  Inter  Perkasa masih  menggunakan  evaluasi  manual,  sehingga masih  terdapat  kesalahan  seperti  nama  dan  data lainnya  dalam  proses    data.  Proses  pemilihan karyawan  terbaik  juga  didasarkan  pada  pertemuan masing-masing  kepala  bagian  dan  penilaian  kinerja yang telah dilakukan.
PT Sawita Inter Perkasa juga dibantu oleh pada karyawan  yang  memiliki  potensi  baik  secara akademis  yang  dimana  bagian  ini  adalah  sebagai administrasi  maupun non -akademis  yang  terdapat pada bagian pengolahan minyak dan buah.
PT  Sawita  Inter  Perkasa  melakukan  pemilihan karyawan  terbaik  yang  nanti  dari  hasil  penilaian yang  terbaik  dari  setiap  pekerjaan  yang  telah dilakukan.  Proses  pemilihan  karyawan  ini  masih terjadi  kesalahpahaman  dari  kriteria  seperti  absensi (tidak  pernah  mangkir),  hasil  kerja  (memberikan hasil kerja yang maksimal), kedisiplinan, tanggungjawab, komunikasi.
Proses  dari  pemilihan  karyawan  terbaik melibatkan  semua  karyawan  yang  bekerja  didalam perusahaan  tersebut.  Proses  ini  juga  memiliki beberapa  tahapan  penilaian  yang  cukup  lama dikarenakan akan melihat hasil dari penilaian atasan ataupun  kepala  bagian  yang  dilakukan  oleh  setiap karyawan  .  Pada  saat  proses  juga  terjadi  kesalahan penginputan  data  dan  nilai  karyawan.  Sistem Pendukung Keputusan menjadi salah satu alternative penyelesaian masalah tersebut.
Penggunaan metode Simple Additive Weighting dilakukan  pada  penelitian  ini  yang  mana  untuk mempermudah  pada  proses  penilaian  hasil  kerja yang telah dilakukan oleh karyawan. Simple additive weighting juga  memiliki  nilai  bobot  yang  akan membantu merekap nilai pada data setiap karyawan.
Hasil  dari  penyajian  ini  berupa  suatu  sistem yang  mampu  melihat  setiap  nilai  kriteria  yang dimiliki  oleh  setiap  karyawan  guna  memberikan keputusan  yang  tepat  dalam  proses  pemilihan karyawan terbaik di PT. Sawita Inter Perkas a

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode  penelitian  kualitatif yaitu  dengan  cara  mencari  informasi  tentang perusahaan  dan  masalah  yang  ada  pada  perusahaan tersebut serta mengumpulkan data setelah itu masuk kedalam  penelitian  yang  menggunakan  pengolahan data  karyawan,  seperti  penelitian  ini  penyaji
menerapkan  pemrograman web untuk  merancang sebuah  sistem  informasi.  Untuk  dapat  mewujudkan metode  dalam  penyajian  didapat  pokok  bahasan penyajian adalah sebagai berikut.
a. Studi kepustakaan Mempelajari berbagai referensi yang berhubungan  dengan  masalah  yang  akan dibahas oleh penyaji.
b. Analisa Mempelajari masalah yang ada untuk dianalisis dan diterapkan
c. Perancangan
Melakukan  perancangan web dan  aplikasi sebagai interface penerapan yang telah dianalisa pada tahap sebelumnya.
d. Implementasi Mengimplementasikan  metode  yang  telah dianalisa dengan menggunakan bahasa pemrograman
yang telah
ditentukan sebelumnya dalam perancangan system ini.
Tahapan  implementasi  yang  penyaji  lakukan terhadap perancangan perangkat lunakyaitu:
a. Melakukan implementasi desain web .
b. Melakukan coding program.
c. Melakukan pengujian system
e. Kesimpulan dan Saran Membuat  kesimpulan  dan  saran  dari  penyaji yang telah dilakukan.

## 2.1 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Simple  Additive  Weighting  (SAW) merupakan salah  satu  algoritma  dalam system pendukung keputusan.  Algoritma  SAW  sering  juga  dikenal dengan  istilah  metode  penjumlahan  terbobot. Disebut  dengan  istilah  tersebut,  dikarenakan  pada dasarnya  SAW  akan  melakukan  penjumlahan terbobot untuk semua attribut pada setiap alternatif[2].  Tujuan  akhirnya,  supaya  SAW  bias membandingkan alternative secara  lebih  seimbang dan menghasilkan perhitungan yang lebih baik.
Pada SAW dikenal beberapa istilah sebagaiberikut.
a. Kriteria
Kriteria merupakan ukuran yang akan dijadikan dasar untuk penilaian
b. Alternatif Alternatif  merupakan  objek  /  orang  yang  akan dipilih atau diurutkan.
c. Attribut
Attribut  merupakan  nilai  dari  setiap  kriteria pada setiap alternatif.
d. Data Crips
Data Crips merupakan  data  yang  digunakan untuk  mengelompokkan  nilai  dari  setiap attribut .  Data crips sifatnya  opsional  boleh  ada atau boleh tidak. Kalau ada maka attribute akan dinormalisasikan  menggunakan  data crips , kalau  tidak  maka attribute akan  langsung dihitung.
Perhitungan  SAW  dapatdilihatbedasarkanpersamaan (1).
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
(1)
Keterangan V i : rangking untuk setiap alternatif W j : nilai bobot dari setiap kriteria R ij : nilai rating kinerja ternormalisasi

## 2.2. Xampp
Xampp merupakan  singkatan  dari  X  (empat system operasi apapun), Apache, MySQL, PHP , dan Perl.  XAMPP adalah  toolyang  menyediakan  paket perangkat lunak dalam satu buah paket. Dalam paket XAMPP sudah  terdapat Apache  (web  server), MySQL  (database), PHP  (server  side  scripting), Perl,  FTP  server,  PhpMyAdmin dan  berbagai pustaka bantu lainnya[3].

## 2.3. Website
Website adalah  kumpulan  dari  halaman- halaman  situs,  yang  biasanya  terangkum  dalam sebuah domain atau subdomain ,  yang  tempatnya berada  di  dalam World  Wide  Web (WWW)  di Internet[4].
2.4. Karyawan
Pemilihan karyawan terbaik merupakan suatu  aspek  yang  sangat  penting  pada  perusahaan maka  akan  berpengaruh  pada  tingkat  produktivitas karyawan  sehingga  menjadikan  karyawan  yang memiliki produktivitas serta menghasilkan pemimpin perusahaan yang memiliki integritas[5].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode Simple Additive Weighting dibutuhkan untuk  perhitungan  kriteria  yang  didapatkan  oleh setiap  karyawan  dengan  bobot  masing-masing[6]. Yang  mana  kriteria  meliputi  absensi,  hasil  kerja, kedisiplinan, tanggungjawab dan komunikasi.

## 3.1 Unified Modeling Language (UML)
Suatu  metode  dalam  pemodelan  secara  visual yang  digunakan  sebagai  sarana  perancangan  system berorientasi objek[7].

## 3.2 Use Case Diagram
Use  Case  Diagram merupakan  model  yang digunakan
pada perangkat lunak untuk menggambarkan sekumpulan use case dan actor dan hubungan  antara  keduanya[8].  Tampilan  pada Use Case  Diagram Pemilihan  Karyawan  Terbaik  dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar1. Use Case Diagram Pemilihan Karyawan Terbaik 3.3 Class Diagram Class
Diagram
untuk
system ini menggambarkan  struktur  dan  hubungan  antarkelas. Tampilan pada Class Diagram Pemilihan Karyawan Terbaik dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Class Diagram Sistem Pendukung Keputusan

## 3.4 Sequence Diagram
Sequence  Diagram  menunjukkan  alur  dari sistem  pada  setiap  fungsionalitas[9].  Tampilan  pada sequence  diagram  login dapat  dilihat  pada  Gambar 3.
Gambar 3. Sequence Diagram Login
Tampilan  pada sequencediagram tambah  data alternatif dapat dilihat pada Gambar 4
.
Gambar 4. Sequence Diagram Tambah Data Alternatif
Tampilan  pada sequence  diagram edit  data alternatif dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar  5. Sequence Diagram Edit Data Alternatif
Tampilan  pada sequence  diagram hapus  data Alternatif dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Sequence Diagram Hapus Data Alternatif
Tampilan pada Sequence Diagram Penilaian  dapat  dilihat  pada  Gambar  7.Sequence Diagram Penilaian
Gambar 7. Sequence Diagram Penilaian
Tampilan  pada  sequenceDiagramPerangkingan dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8.  Sequence Diagram Perangkingan
Tampilan  pada Sequence  Diagram  Logout dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Sequence Diagram Logout
3.5 Activity Diagram Activity  diagram menggambarkan  berbagai aliran  aktivitas  dalam  sistem  yang  sedang  di rancang,  bagaimana  masing-masing  aliran  berawal, decision yang
mungkin terjadi dan bagaimana  mereka  berakhir[10]. Activity  diagram pada  penelitian  ini  dibuat  beberapa  fungsi,  yaitu Login ,  data  alternatif,  penilaian,  perangkingan,  dan
Yeremia Margaretta Aritonang, dkk, Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) … 997
log out . Pada fungsi login , maka admin akan diminta memasukan username dan password . Activity diagram  login dapat  dilihat  pada  Gambar  10.  Pada fungsi  data  alternatif,  terdapat  fungsi  untuk menginput  data admin maupun  mengubahnya. Setelah  data  disini,  kemudian  terjadi  proses penilaian  dan  perangkingan  masing-masing  pada fungsi  penilaian  dan  perangkingan.  Setelah  mengisi data, admin dapat  keluar  dari  sistem  melalui  fungsi logout. Activity diagram data alternatif dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Activity Diagram Login
Activity  diagram data  alternative  dapat  dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Activity Diagram Data Alternatif
Activity  diagram penilaian  dapat  dilihat  pada Gambar 12.
Gambar 12.Activity Diagram Penilaian
Activity  diagram perangkingan  dapat  dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13.Activity Diagram Perangkingan
Activity  diagramlog  out dapat  dilihat  pada Gambar 14.
Gambar14. Activity Diagram Logout
3.6 Diagram Arus Data
3.6.1 Diagram Konteks
Diagram  konteks  adalah  diagram  yang  terdiri dari suatu proses dan menggambarkan ruang lingkup suatu  sistem[11].  Diagram  konteks  pada system ini dapat dilihat pada Gambar 15.
Gambar 15. Diagram Konteks Sistem Pendukung Keputusan
3.6.2 Data  Flow  Diagram  SistemPendukung
Keputusan Data  Flow  Diagram merupakan  gambaran suatu system yang  telah  ada  atau  system  baru  yang dikembangkan secara
logika
tanpa mempertimbangkan  lingkungan  fisik  dimana  data tersebut  mengalir [ 5 ]. Data  Flow  Diagram pada system ini dapat dilihat pada Gambar 16.
Gambar 16. Data Flow Diagram Sistem Pendukung Keputusan
3.6.3 Blok Diagram Sistem Pendukung Keputusan
Data  Flow  Diagram pada  system  ini  dilihat pada Gambar 17.
Gambar 17. Blok Diagram Sistem Pendukung Keputusan

## 3.6.4 Kriteria dan Bobot
Metode Simple  Additive  Weighting sering juga  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  dari Simple  Additive Weighting adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut[12]. Pemilihan karyawanterbaik di PT Sawita Inter  Perkasa.  Nilai  bobot  pada  setiap  kriteria terdapat pada Tabel 1. Kriteria Pemilihan Karyawan Terbaik
Tabel 1.Kriteria Pemilihan Karyawan Terbaik Kriteria Keterangan Bobot C1 Absensi 0.25 C2 Hasil Kerja 0.15 C3 Kedisiplinan 0.2 C4 Tanggung Jawab 0.25 C5 Komunikasi 0.15 Nilai  kriteria  pada  absensi  dapat  dilihat  pada
Tabel 2.Kriteria Absensi
Tabel 2.KriteriaAbsensi Absensi Nilai Absensi Rendah 0 – 40 Cukup 41 – 60 Tinggi 61 – 80 Sangat Tinggi  81 – 100
Nilai  kriteriahasil  kerja  dapat  dilihat  pada Tabel 3.
Tabel 3.Kriteria Hasil Kerja Hasil Kerja Nilai Hasil Kerja Rendah 0 – 40 Cukup 41 – 60 Tinggi 61 – 80 Sangat Tinggi 81 - 100
Untuk  nilai  kriteria  pada  kedisiplinan  dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4.Kriteria Kedisiplinan Kedisiplinan Nilai Kedisiplinan Rendah 0 – 40 Cukup 41 – 60 Tinggi 61 – 80 Sangat Tinggi 81 – 100
Nilai  kriteria  pada  tanggungjawab  dapat  dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5.Kriteria Tanggung Jawab Tanggung Jawab Nilai Tanggung Jawab Rendah 0 – 40 Cukup 41 – 60 Tinggi 61 – 80 Sangat Tinggi 81 – 100
Nilai  kriteria  pada  komunikasi  dapat  dilihat pada Tabel 6.
Tabel  6. Kriteria Komunikasi Komunikasi Nilai Komunikasi Rendah 0 – 40 Cukup 41 – 60 Tinggi 61 – 80 Sangat Tinggi 81 - 100
Berikut  ini  adalah  table  alternatif  yang digunakan  pada  pemilihan  karyawan  terbaik  di  PT Sawita Inter Perkasa pada Tabel 7.
Tabel 7. Tabel Alternatif
Ket Alternatif A1 Asrul Azmi Hasibuan A2 HeriKlanaSitorus A3 ArinaFitrianiSaragih A4 Erwin Syahputra A5 Hariadi A6 Johan Saputra A7 Wahyu Lubis A8 Hendra Sibuea A9 Hendra Malik A10 SaipulBahriSitorus
Se telah  mendapatkan  nilai  R  dan  nilai Maksimal  dari  setiap  kriteria  maka  berikutya  kita dapat  melaksanakan  proses  normalisasi  setiap kriteria,  kita  bagikan  dengan  nilai  maksimal  dari masing-masing  kriteria  yang  sudah  ditentukan dengan  normalisasi.  Nilai  yang  didapatkan  pada setiap  alternatif  dari  hasil  rumus  normalisasi[13]. Kriteria absensi dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8.  Kriteria Absensi R1 85/maks(92) = 0,92 R6 69/maks(92) = 0,75 R2 70/maks(92) = 0,76 R7 86/maks(92) = 0,93 R3 80/maks(92) = 0,86 R8 73/maks(92) = 0,79 R4 90/maks(92) = 0,97 R9 82/maks(92) = 0,89 R5 78/maks(92) = 0,84 R10 92/maks(92) = 1
Untuk melihat nilai yang didapatkan pada setiap alternatif bagian hasil kerja dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Kriteria Hasil Kerja R1 70/maks(92) = 0,76 R6 74/maks(92) = 0,80 R2 83/maks(92) = 0,90 R7 80/maks(92) = 0,86 R3 83/maks(92) = 0,90 R8 81/maks(92) = 0,88 R4 75/maks(92) = 0,81 R9 79/maks(92) = 0,85 R5 70/maks(92) = 0,76 R10 83/maks(92) = 0,90
Untuk  melihat  nilai  yang  didapatkan  pada setiap  alternatif  bagian  kedisiplinan  dilihat  pada Tabel 10.
Tabel 10. Tabel Kedisiplinan R1 80/maks(92) = 0,86 R6 75/maks(92) = 0,81 R2 75/maks(92) = 0,81 R7 75/maks(92) = 0,81 R3 75/maks(92) = 0,81 R8 82/maks(92) = 0,89 R4 80/maks(92) = 0,86 R9 80/maks(92) = 0,86 R5 75/maks(92) = 0,81 R10 77/maks(92) = 0,83
Untuk  melihat  nilai  yang  didapatkan  pada setiap  alternatif  bagian  tanggung  jawab  dilihat  pada Tabel 11.
Tabel 11. Tabel Tanggung jawab R1 77/maks(95) = 0,81 R6 60/maks(95) = 0,63 R2 70/maks(95) = 0,73 R7 70/maks(95) = 0,73 R3 75/maks(95) = 0,78 R8 65/maks(95) = 0,68 R4 60/maks(95) = 0,63 R9 71/maks(95) = 0,74 R5 70/maks(95) = 0,73 R10 75/maks(95) = 0,78
Untuk  melihat  nilai  yang  didapatkan  pada setiap  alternatif  bagian  komunikasi  dilihat  pada Tabel 12.
Tabel 12. Tabel Komunikasi R1 80/maks(90) = 0,88 R6 78/maks(90) = 0,86 R2 80/maks(90) = 0,88 R7 87/maks(90) = 0,96 R3 70/maks(90) = 0,77 R8 78/maks(90) = 0,86 R4 80/maks(90) = 0,88 R9 70/maks(90) = 0,77 R5 78/maks(90) = 0,86 R10 85/maks(90) = 0,94
Berikutialahtabelhasilmatriksnilai (R) yang sudahternomalisasipada Tabel 13.
Tabel  13.  Matriks Nilai Normalisasi
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 R1 0,92 0,76 0,86 0,81 0,88 R2 0,76 0,90 0,81 0,73 0,88 R3 0,86 0,90 0,81 0,78 0,77 R4 0,97 0,81 0,86 0,63 0,88 R5 0,84 0,76 0,81 0,73 0,86 R6 0,75 0,80 0,81 0,63 0,86 R7 0,93 0,86 0,81 0,73 0,96 R8 0,79 0,88 0,89 0,68 0,86 R9 0,89 0,85 0,86 0,74 0,77 R10 1 0,90 0,83 0,78 0,94
Menghitung  nilai  dari  perkalian  bobot  yang sudah  ditentukan  dengan  hasil  normalisasi  dilihat pada Tabel 14.
Tabel 14. Tabel Perkalian Bobot
Ket C1 C2 C3 C4 C5 V1 0,23 0,114 0,172 0,2025 0,132 V2 0,19 0,135 0,162 0,1825 0,132 V3 0,215 0,135 0,162 0,195 0,1155 V4 0,2425 0,1215 0,172 0,1575 0,132 V5 0,21 0,114 0,162 0,1825 0,129
V6 0,1875 0,12 0,162 0,1575 0,129 V7 0,2325 0,129 0,162 0,1825 0,144 V8 0,1975 0,132 0,178 0,17 0,129 V9 0,2225 0,1275 0,172 0,185 0,1155 V10 0,25 0,225 0,166 0,195 0,141
Berdasarkan  hasil  perangkingan  diatas  maka dapat dilihat pada Tabel 15.
Tabel 15. Hasil Perangkingan Secara Manual V1 Asrul Azmi Hasibuan 0,8505 V2 Heri Klana Sitorus 0,8015 V3 Arina Fitriani Saragih 0,8225 V4 Erwin Syahputra 0,8255 V5 Hariadi 0,7975 V6 Johan Saputra 0,756 V7 Wahyu Lubis 0,85 V8 Hendra Sibuea 0,8065 V9 Hendra Malik 0,8225 V10 Saipul Bahri Sitorus 0,977
Dari  hasil  perangkingan  diatas  maka  dapat ditentukan  karyawan  yang  berhak  mendapatkan reward dari  hasil  nilai  terbesar.  Nilai  terbesar  ialah dengan nama Saipul Bahri Sitorus pada vektor V126 dengan memperoleh nilai perangkingan senilai0,977. Alur Proses Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan  Terbaik  dapat  dilihat  pada  Gambar  18. Flowchart dapat  dilihat  pada  Gambar  19  yang menunjukan alir yang terdapat pada program sistem secara  logika  dimana  fungsi  nya  juga  ialah  sebagai alat bantu komunikasi dan alat dokumentasi.
Gambar 18. Alur Proses Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik
Gambar 19. Flowchart Sistem Pendukung Keputusan Bagan alir ini digunakan untuk menggambarkan  alur  suatu  program  menjadi  lebih sederhana  sehingga  program  tersebut  dapat  lebih mengerti[14].

## 3.6.5 Perancangan Basis Data dan AntarMuka
Entity Relationship  Diagram dapat  dilihat pada Gambar 20.
Mulai Login Username &Password T Pilihan Menu Input data karyawan SPK Simpan Data Selesai Y User
Gambar 20. Entity Relationship Diagram
Perancangan  Antar  Muka  ( User  Interface ) adalah salah satu jenis perancangan yang digunakan untuk  mendeskripsikan  gambaran  antarmuka[15]. Perancangan  antarmuka  digunakan  pada  pembuatan aplikasi  maupun  program  yang  mana  perancangan ini  dibuat  untuk  pemilihan  karyawan  terbaik  di  PT Sawita Inter Perkasa.
Perancangan struktur menu administrator pada struktur  data  dari  perancangan  system  pendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik di PT Sawita Inter  Perkasa  dengan  menggunakan  metode simple additive  weighting .  Perancangan  Struktur Menu Administrator dapat dilihat pada Gambar 21.
Gambar 21.Struktur Menu Administrator
Desain halaman login dari  sistem  pendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik di PT. Sawita Inter Perkasa dapat dilihat pada Gambar 22.

## Gambar 22.Desain Halaman Login
Perancangan  halaman  utama  terdiri  dari  empat bagian, di bagian atas yaitu header , dibagian bawah header terdapat content yang  dimana  ialah  tempat bagian  menu  utama,  selanjutnya  disamping  kiri content terdapat sidebar dan  yang  terakhir  ialah footer merupakan  tampilan  pada  menu  utama tersebut.
Pada  halaman  menu  utama  juga  menampilkan lima  menu  utama  seperti home ,  data  alternatif, penilaian, rangking ,  bobot, logout. Desain  halaman utama dapat dilihat pada Gambar 23.
Tampilan  Data  Alternatif  merupakan  tempat untuk  menginput  data  karyawan.  Tampilan  data alternatif dapat dilihat pada Gambar 24.

## Gambar 24. Desain Halaman Data Alternatif
Tampilan  Halaman  Tambah  Data  Alternatif merupakan  tempat  untuk  menginput  data  karyawan baru  yang  telah  dijadikan  data  alternatif.  Tampilan data alternatif dapat dilihat pada Gambar 25.
Gambar 25. Desain Halaman Tambah Data Alternatif
Tampilan  Penilaian  Alternatif  merupakan  tempat untuk menginput nilai karyawan. Tampilan penilaian alternatif dapat dilihat pada Gambar 26.

## Gambar 26. Desain Halaman PenilaianAlternatif
TampilanPerangkinganmerupakantempathasild ari proses, halamanperangkingan juga terdapat table normalisasi dan table rangking yaitu hasil pemilihan karyawan terbaik. Tampilan halaman penilaian maka dapat dilihat pada Gambar 27.

## Gambar 27. Desain Halaman Rangking
Laporan  merupakan  tempat  hasil  akhir  untuk mengetahui  karyawan  terbaik  di  PT  Sawita  Inter Perkasa.  Desain  laporan  dapat  dilihat  pada  Gambar 27.

## Gambar 28. Desain Laporan
Tampilan Bobot merupakan tempat nilai bobot setiap  kriteria  yang  telah  ditentukan  jurnal.  Desain halaman bobot dapat dilihat pada Gambar 29.

## Gambar 29. Desain Halaman Bobot
Sistem  Pendukung  Keputusan  di  PT  Sawita Inter Perkasa dibuat dengan menggunakan salah satu bahasa  pemprograman web yaitu PHP  (Hypertext prepocessor) .  Bahasa  pemprograman  ini  dipakai agar  system  pendukung  keputusan  di  PT.  Sawita Inter Perkasa bias diimplementasikan dan digunakan pada perusahaan.
Hasil  pengujian  ini  merupakan  hasil  tampilan program  yang  telah  selesai  dirancang  oleh  penyaji. Berikut  merupakan  tampilan  program  system pendukung  keputusan  pemilihan  karyawan  terbaik menggunakan  metode Simple  additive  weighting. Tampilan Login dan Home masing-masing  dapat dilihat pada Gambar 30 dan Gambar 31.
Gambar 30. Tampilan Login Gambar 31. Tampilan Home
Tampilan  data  Alternatif dapat  dilihat  pada Gambar 32.
Gambar 32. Tampilan Data Alternatif
Tampilan tambah data Alternatif dapat dilihat pada Gambar 33
Tampilan penilaian alternatif dapat dilihat pada Gambar 34.
Gambar 34.TampilanPenilaianAlternatif
Tampilan  Normalisasi  dapat  dilihat  pada Gambar 35.

## Gambar 35. Tampilan Normalisasi
Tampilan  rangking  dapat  dilihat  pada  Gambar 36.

## Gambar 36. Tampilan Rangking
Tampilan  cetak  rangking  dapat  dilihat  pada Gambar 37.
Gambar 37. Tampilan Cetak Rangking
Tampilan  Data  Bobot  dapat  dilihat  pada Gambar 38.
Tampilan  Hasil  Logout  dapat  dilihat  pada Gambar 39.
Gambar 39. Tampilan Logout Hasil perangkingan secara sistem menggunakan  metode simple  additive  weighting , maka  Ade  Kartika  menjadi  peringkat  pertama dengan skor 0,928.
Dari hasil perbandingan diatas cara perhitungan manual  dengan  menggunakan  metode  simple additive  weighting,  yang  mana  terpilihnya  Saipul Bahri Sitorus pada vektor V126 dengan memperoleh nilai  perangkingan  senilai  0,977  sedangkan  dengan nama  ade  kartika  memperoleh  skor  0,928  dalam metode simple additive weighting .

## 4. KESIMPULAN
Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa :
1. Simple  additive  weighting dapat  menjadi jalan  alternatif  pada  proses  pemilihan karyawan terbaik yang mulanya menggunakan metode secara manual menjadi secara terkomputerisasi . 2. Simple additive weighting dapat menjalankan  proses  pemilihan  karyawan terbaik  secara  efektif  dan  membantu  pihak perusahaan  untuk  mempercepat  proses pemilihan  karyawan  terbaik  di  PT.  Sawita
Inter Perkasa. Menggunakan kriteria-
kriteria  sebagai  berikut  :  absensi,  hasil kerja,  kedisplinan,  tanggung  jawab  dan komunikasi    dalam  menentukan  karyawan yang terbaik.
3. Dalam menerapkan Metode Simple Additive
Weighting  (SAW) ,  dengan  menggunakan beberapa  kriteria  dan  alternatif  sesuai dengan  kebutuhan  pada    PT  Sawita  Inter Perkasa  selanjutnya  dengan  melakukan normalisasi  dan  perhitungan  bobot  dengan menghasilkan  nilai  hasil  perangkingan untuk karyawan yang terbaik .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]        B.  Erlangga  and  Y.  A.  Elisabet,  “Terbaik  Di Wisata Talang Indah Dengan Metode Simple Additive  Weighting (SAW)  (Studi  Kasus : Kabupaten Pringsewu) Wisata Talang Indah 2  .  Untuk  dapat  menjalankan  proses  3  . Mempermudah  manajer  Wisata  Talang Indah  dalam  penilaian  karyawan,”  pp.  96– 102.
[2] A.  Sahi,  “Aplikasi  Test  Potensi  Akademik
Seleksi Saringan Masuk Lp3I Berbasis Web Online Menggunakan Framework Codeigniter,” Tematik ,  vol.  7,  no.  1,  pp. 120–129, 2020, doi: 10.38204/tematik.v7i1.386. [3] Nirsal, Rusmala, and Syafriadi, “Desain Dan Implementasi Sistem Pembelajaran Berbasis E-Learning Pada Sekolah Menengah Pertama  Negeri  1  Pakue  Tengah,” J.  Ilm.
d’Computare ,  vol.  10,  pp.  30–37,  2020, [Online]. Available: http://www.elsevier.com/locate/scp.
[4] Y. Trimarsiah and M. Arafat, “Analisis Dan
Perancangan Website Sebagai Sarana Informasi Pada Lembaga Bahasa Kewirausahaan Dan Komputer Akmi Baturaja,” J.  Ilm.  MATRIK ,  vol.  19,  no.  1, pp. 1–10, 2017.
[5] W.  Hadiwiyono  and  I.  M.  Lina,  “Sistem
Pendukung  Keputusan  Karyawan  Terbaik Dengan  Metode  SAW  Di  PT.  Fins Catering,” JRKT (Jurnal Rekayasa
Komputasi Ter. , vol. 1, no. 04, pp. 271–278,
2021, doi: 10.30998/jrkt.v1i04.6161.
[6] J. Informatika, A. Febriani, S. Infomasi, and T. Informatika, “I n f o r m a t i k a,” vol. 12, no. 1, pp. 39–50, 2020.
[7] Y.  Yulisman  and  R.  Wahyuni,  “Sistem
Pendukung  Keputusan  Penentuan  Bonus Karyawan  Dengan  Metode  SAW  Pada  PT.
Delima  Makmur  Aceh  Singkil,” JTIM    J.
Teknol. Inf. dan Multimed. , vol. 3, no. 2, pp. 78–90, 2021, doi: 10.35746/jtim.v3i2.154.
[8] A. Kurniawan and R. R. Santika, “Pemilihan Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  pada
Perusahaan  Investasi  Emas,” J.  Inform. Univ. Pamulang , vol. 5, no. 2, p. 167, 2020, doi: 10.32493/informatika.v5i2.5265.
[9] A.  Ahmad  and  Y.  I.  Kurniawan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai Terbaik  Menggunakan  Simple  Additive Weighting,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 101–108, 2020, doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.14.
[10] S.  Kurniawan,  T.  Bayu,  “Perancangan Sistem  Aplikasi  Pemesanan  Makanan  dan
Minuman  Pada  Cafetaria  NO  Caffe  di
TAnjung  Balai  Karimun  Menggunakan
Bahasa Pemrograman PHP dan My.SQL,” J.
Chem. Inf. Model. , vol. 53, no. 9, pp. 1689– 1699, 2020.
[11] V.  Sihombing,  “Aplikasi  Simade  (Sistem Informasi Manajemen Desa) Dalam
Meningkatkan  Pelayanan  Administrasi  Di Kepenghuluan  Bakti  Makmur  Kecamatan
Bagan  Sinembah  Kab.  Rokan  Hilir  Riau,” Sistemasi ,  vol.  7,  no.  3,  p.  292,  2018,  doi:
10.32520/stmsi.v7i3.384.
[12] M.  F.  Penta,  F.  B.  Siahaan,  and  S.  H. Sukamana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan
Metode  SAW  pada  PT.  Kujang  Sakti
Anugrah,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  185–192,
2019, doi: 10.36085/jsai.v2i3.410. [13] B. Poernomo, “Sistem
Pendukung
Keputusan  Penerimaan  Karyawan  Baru  Di Departemen  Kehakiman  Timor  -  Leste Dengan  Menggunakan  Metode  SAW,” J. POSITIF , vol. 3, no. 1, pp. 10–19, 2017.
[14] H.  Hertyana,  “Sistem  pendukung  keputusan penentuan  karyawan  terbaik  menggunakan metode  saw  studi  kasus  amik  mahaputra riau,” Intra-Tech ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  74–82, 2018, [Online]. Available: https://www.journal.amikmahaputra.ac.id/in dex.php/JIT/article/view/27.
[15] E. R. Subhiyakto and Y. P. Astuti, “Aplikasi Pembelajaran  Class  Diagram  Berbasis  Web Untuk  Pendidikan  Rekayasa  Perangkat Lunak,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu  Komput. ,  vol.  11,  no.  1,  pp.  143–150, 2020, doi: 10.24176/simet.v11i1.3787.