Vol. 17  No. 1 (2020) 23 - 30 ISSN Media Elektronik: 2685-127X
Diterima Redaksi : 08-04-2020 | Selesai Revisi : 19-04-2020 | Diterbitkan Online : 20-04-2020

## JURNAL BIT (Budi Luhur Information Technology)

## Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Karyawan Terbaik
Menggunakan Metode AHP Dan SAW
Celina Pertiwi 1) , Anita Diana *) 1)*) Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260
E-mail : celinapertiwi03@gmail.com 1) , anita.diana@budiluhur.ac.id *)

## Abstract
Employee assessment is intended to reward the best employee for consideration of promotion. The problem is the unavailability  of  the  weighting  of  criteria,  no  ranking  process  of  the  best  employee  ratings,  and  there  is  no application of a decision support system for the assessment. To solve this problem, the writer tries to apply the Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  and  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method  with  criteria,  namely responsibility,  communication  skills,  initiative,  attendance,  working  age,  and  attitude.  AHP  method  is  used  to determine the criteria weights, and SAW method is used to determine the best employees by generating alternative ranking. The existence of this research is expected to gain weight criteria, produce alternative ranking for the best employee, and implement the decision support system application for the assessment. This system also provides information on the results of assessments in determining the best employees, and simplify the appraisal process. Reports  produced  in  this  system  are  letters  of  decision  results,  reports  on  the  results  of  employee  valuation decisions, and employee ranking reports. From the results of the User Acceptance Test questionnaire, it can be concluded, that 87,5%  user strongly agrees with the decision support system application and the application of this method.
Keywords: decision support system, best employee selection, AHP, SAW

## Abstrak
Penilaian karyawan  dimaksudkan  untuk  memberikan penghargaan kepada  karyawan terbaik berupa pertimbangan  kenaikan jabatan. Masalah yang dihadapi adalah belum tersedianya bobot kriteria yang digunakan, belum adanya proses perangkingan dari penilaian karyawan terbaik, dan belum ada aplikasi sistem pendukung keputusan dalam penilaian karyawan terbaik. Untuk mengatasi masalah tersebut, penulis mencoba menerapkan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) dengan  kriteria-kriteria  yang  telah  disetujui  yaitu  tanggung  jawab,  kemampuan  komunikasi,  inisiatif, kehadiran, working age , dan sikap . Metode AHP digunakan untuk penentuan bobot kriteria, dan metode SAW digunakan untuk menentukan karyawan terbaik dengan menghasilkan ranking alternatif. Dengan adanya penelitian ini diharapkan mendapatkan bobot  kriteria,  menghasilkan  ranking  alternative  untuk  pemilihan  karyawan  terbaik,  dan  mengimplementasi  aplikasi  sistem pendukung  keputusan  dalam  penilaian  karyawan  terbaik.  Sistem  ini  menghasilkan  informasi  pada  hasil  penilaian  dalam penentuan karyawan terbaik, dan mempermudah proses penilaian karyawan. Laporan yang dihasilkan dalam sistem ini adalah surat  hasil  keputusan,  laporan  hasil  keputusan  penilaian  karyawan,  dan  laporan  perangkingan  karyawan.  Dari  hasil User Acceptance Test , dapat disimpulkan bahwa pengguna sangat setuju dengan aplikasi sistem pendukung keputusan dan penerapan metode ini. Ini terbukti dari nilai 87,5% Sangat Setuju dari kuesioner User Acceptance Test .
Kata kunci: Sistem pendukung keputusan, karyawan terbaik, AHP, SAW.

## 1. Pendahuluan
Setiap  tahunnya  perusahaan  mengadakan  rapat kerja  guna  membahas  hal-hal  yang  berhubungan dengan  pelaksanaan  tugas, planning kerja  selanjutnya dan diadakan pemilihan karyawan untuk mendapatkan penghargaan  sebagai  karyawan  terbaik,  berupa pertimbangan kenaikan jabatan. Pemberian penghargaan tersebut dimaksud untuk dapat
meningkatkan semangat karyawan dalam melaksanakan tugas dan tanggung jawabnya. Penelitian ini  mengambil  tempat  riset  pada  sebuah  perusahaan yang bergerak di bidang lubrikasi yang berlokasi di Jl. Ciputat  Raya,  Kebayoran  Lama,  Jakarta  Selatan. Pemilihan karyawan terbaik dilakukan oleh tim penilai, yaitu  Manager  HRD.  Karyawan  yang  akan  dipilih
ditentukan  berdasarkan  kriteria  dan  nilai  bobot  yang sudah  ditetapkan,  yaitu  nilai  tanggung  jawab,  nilai kemampuan komunikasi, nilai inisiatif, nilai kehadiran, dan nilai working age , serta nilai sikap.
Permasalahan  yang  dialami  pada  perusahaan  ini antara  lain  belum  adanya  pembobotan  kriteria  untuk pemilihan  karyawan  terbaik,  serta  belum  adanya metode  dan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan dalam  pemilihan  karyawan  terbaik.  Masalah  lain adalah  kesulitan  dalam  proses  perhitungan  dan pengolahan  data  yang  masih  terpisah-pisah,  sehingga mengakibatkan  proses  pemilihan  karyawan  terbaik kurang  maksimal.  Selain  itu,  masalah  yang  dihadapi adalah  belum  adanya  pengukuran  untuk  penerimaan user dengan diterapkannya metode dan sistem aplikasi SPK  (Sistem  pendukung  keputusan).  Pengukuran  ini biasanya  menggunakan  kuesioner User  Acceptance Test .
Masalah tersebut dapat diatasi
dengan menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) dengan kriteria-kriteria  yang  telah  disetujui  yaitu,  tanggung jawab,  nilai  kemampuan  komunikasi,  nilai  inisiatif, nilai kehadiran, dan nilai working age , serta nilai sikap.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  bobot kriteria,  menghasilkan  ranking  alternatif  untuk pemilihan  karyawan  terbaik,  dan  mengimplementasi metode  AHP  dan  SAW  dalam  aplikasi  sistem pendukung  keputusan  dalam  penilaian  karyawan terbaik  untuk  mempermudah  proses  perhitungan  dan menyatukan  pengolahan  data,  sehingga  proses pemilihan  karyawan  terbaik  menjadi  lebih  maksimal. Aplikasi  SPK  dibuat  dengan  metode  AHP  untuk menghasilkan  bobot  kriteria, dan  metode  SAW  untuk menghasilkan  ranking  alternatif  terbaik.  Untuk pengembangan  sistemnya,  digunakan  metode  UML dengan  Use  Case  diagram,  perancangan  basis  data dengan ERD, dan fishbone .
Aplikasi  sistem  ini  akan  memberikan  informasi pada  hasil  penilaian  dalam  penentuan  karyawan terbaik, dan mempermudah proses penilaian karyawan. Laporan yang dihasilkan dalam sistem ini adalah surat hasil  keputusan,  laporan  hasil  keputusan  penilaian karyawan, dan laporan perangkingan karyawan.
Penelitian sebelumnya mengenai metode AHP dan SAW digunakan dalam menentukan karyawan terbaik. Metode  Simple  SAW  dan  AHP  lah  yang  paling mendominasi dan banyak digunakan dibanding metode lainnya. Metode SAW lebih banyak digunakan karena proses  perhitungannya  lebih  mudah  dipahami,  cepat juga  simple  dibandingkan  metode  AHP.  Sedangkan AHP lebih unggul dalam keakuratan data, karena nilai bobot kriteria tidaklah sembarang ditentukan, melainkan dihasilkan berdasarkan perhitungan  [1].
Penelitian  yang  lain  mengenai  perbandingan metode saw dan ahp pada sistem pendukung keputusan
pemilihan  karyawan  terbaik,  mengemukakan  bahwa pemilihan karyawan terbaik bertujuan untuk mengetahui  tingkat  kinerja  karyawan  dan  untuk memacu  semangat  karyawan  dalam  meningkatkan dedikasi  dan  kinerjanya  SPK  yang  dilakukan  dengan membandingkan  beberapa  kriteria  dan  beberapa alternatif  dapat  menggunakan  metode  SAW  dan metode AHP. Dengan adanya aplikasi  ini, diharapkan agar lebih mudah dan tepat sasaran didalam pemilihan karyawan terbaik [2].
Penelitian  lainnya  mengenai  pengembangan  spk penerimaan siswa baru di SMA Negeri 1 seririt dengan metode SAW dan metode AHP, menyatakan hasil dari penelitian  ini  yaitu  berupa  suatu  aplikasi  sitem pendukung keputusan penerimaan siswa baru di SMA N  1  Seririt.  Dimana  sistem  ini  akan  menbantu  pihak sekolah dalam melakukan proses penyeleksian dengan cara  mengitung  nilai-nilai  siswa  berdasarkan  kriteria- kriteria siswa itu sendiri [3].
Use  Case  Diagram menunjukkan  fungsionalitas suatu  sistem  atau  kelas  dan  bagaimana  sistem  ini berinteraksi  dengan  dunia  luar,  misalnya  menyusun sebuah  daftar  layanan  kesehatan. Use  case  diagram dapat digunakan untuk memperoleh kebutuhan sistem dan  memahami  bagaimana  sistem  seharusnya  bekerja [4].
Diagram tulang ikan atau fishbone diagram adalah salah  satu  metode  /  tool  di  dalam  meningkatkan kualitas. Sering  juga diagram ini disebut juga dengan diagram Sebab-akibat  atau  cause  effect Diagram . Penemunya adalah seorang  ilmuan  jepang pada tahun 60-an. Bernama Dr. Kaoru Ishikawa. Sehingga  sering disebut dengan diagram Ishikawa [5].
Diagram  ini  dibuat  sederhana  seperti  bentuk  ikan, dibagian  kepalanya  berisi  masalah  yang  sedang dihadapi dan di setiap ruas tulangnya mewakili aspek- aspek penyebab yang menimbulkan masalah tersebut.”
[6]
Dalam  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan, proses pengambilan keputusan harus melalui beberapa proses [7].
Sistem  pendukung  keputusan adalah  sistem  yang digunakan pengambil  keputusan  organisasi  dengan memanfaatkan  teknologi  yang  ada  sebagai  proses pemilihan  alternatif  terbaik  dari  beberapa  alternatif secara  sistematis  untuk  ditindak  lanjuti  (digunakan) sebagai suatu cara pemecahan masalah [8].
AHP  adalah  dapat  melakukan  analisis  secara simultan  dan  terintegrasi  antara  parameter-parameter yang kualitatif atau bahkan yang kuantitatif. Peralatan utama dari model ini adalah sebuah hirarki fungsional dengan  input  utamanya  persepsi  manusia.  Suatu masalah  yang  kompleks  dan  tidak  terstruktur  dipecah kedalam  kelompok-kelompoknya  dan  kelompok- kelompok tersebut menjadi suatu bentuk hirarki. [9].
AHP  adalah  teknik  pengambilan  keputusan ( decision  making )  yang  memasukkan  kriteria  ganda, baik  yang  bersifat  nyata,  tidak  nyata,  kuantitatif maupun kualitatif, dan  juga  memperhitungkan adanya konflik maupun perbedaan [10].
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  istilah  metode penjumahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut  [11].
Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang ada [12]
Berdasarkan  uraian  permasalahan  dan  penelitian sebelumnya,  maka  perlu  dibangun  sebuah  SPK  untuk dapat  menilai  kinerja  karyawan  terbaik  dengan  2 metode  yaitu  AHP  digunakan  untuk  penentuan  bobot kriteria dan metode SAW digunakan untuk menentukan karyawan  terbaik  dengan  menghasilkan  ranking alternatif.  SPK  ini  akan  mempermudah  proses perhitungan  penilaian,  sehingga  proses  pemilihan karyawan terbaik menjadi lebih baik dan lebih efektif.

## 2. Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini,  menggunakan  beberapa langkah  penelitian  untuk  mencapai  tujuan  penelitian. Dimulai dengan melakukan wawancara, lalu observasi(pengamatan),  kemudian  analisa  dokumen, studi pustaka, dan instrumentasi. Wawancara ( interview )  dilakukan  dengan  pimpinan  perusahaan, guna  memperoleh  informasi  dalam  proses  karyawan terbaik  pada  perusahaan.  Dari  wawancara  juga didapatkan dokumen-dokumen yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan. Lalu dilakukan  observasi  dengan  datang  langsung  ke perusahaan  agar  dapat  melakukan  pengamatan. Observasi merupakan cara mengumpulkan data melalui pengamatan  dengan  melakukan  penglihatan  secara langsung  untuk  mengetahui  dokumen-dokumen  serta ha-  hal  yang  berkaitan  dengan  sistem  yang  dibuat. Setelah  itu,  dilakukan  analisa  dokumen dari dokuemn yang  telah  didapatkan.  analisa  dokumen  dengan menganalisa dokumen-dokumen yang digunakan pada proses  yang  sedang  berjalan  seperti  dokumen  data karyawan  dengan  masa  kerja  minimal  10  tahun, dokumen penilaian dan dokumen keputusan penilaian. Kemudian  penulis  melakukan  studi  Pustaka,  dengan cara  membaca  buku-buku,  internet  atau e-book yang berkaitan  dengan  teori  penilaian  kinerja,  teori  SPK, teori  AHP,  teori  SAW,  teori  UML  dan  teori-teori lainnya  yang  berkaitan  dengan  pembuatan  sistem pendukung keputusan ini.
2.1 Analisa Masalah ( Fishbone Diagram)
Dalam menganalisa masalah pada penilaian kinerja karyawan,  penulis  menggunakan  Fishbone  Diagram yang disajikan pada gambar 1.
Sulit mengambil Keputusan untuk Penilaian kinerja karyawan Physical Evidence tidak adanya backup data transaksi Semua arsip masih disimpan dalam bentuk kertas Process sulit menentukan peringkat karyawan yang terbaik Pihak perusahaan belum memiliki metode perangkingan untuk menentukan guru terbaik People Proses penilaian karyawan hanya dilakukan oleh Pimpinan perusahaan Terkadang mengalami Kesalahan pencatatan karena manual proses pemilihan karyawan terbaik kurang maksimal Pihak perusahaan kesulitan dalam proses perhitungan dan pengolahan data yang masih terpisah-pisah
Gambar 1.  Fishbone Diagram

## 2.2 Analisa Data
Pada  penelitian  ini  telah  digunakan  teknik wawancara  sebagai  instrumentasi  dan  kuesioner  yang disajikan  dalam  penerapan  metode  AHP  dan  SAW. Wawancara  dan  penyebaran  kuesioner  dilakukan kepada manager sebagai  user  atau  pengguna  yang menentukan  pemilihan  karyawan  terbaik.  Hal  ini sejalan dengan prinsip pada SPK, bahwa pengambilan data dilakukan oleh Decision Maker .
Teknik analisa data yang digunakan pada penelitian ini  mengunakan  analisis  deskriptif,  metode  AHP, metode  SAW.  Analisis  deskriptif  dilakukan  dengan menyajikan rangkuman yang diperoleh dari hasil survei atau kuesioner. Metode AHP digunakan untuk mencari bobot  kriteria,  dan  metode  SAW menentukan perankingan  karyawan  yang  diurutkan  dari  nilai terbesar  ke  nilai  terkecil  agar  dapat  diperoleh  hasil untuk mengetahui karyawan terbaik.

## 2.3 Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  ini  menggunakan  UML ( Unified  Modelling  Language )  dengan  Use  case diagram,  perancangan  basis  data  ERD  ( Entity Relationship Diagram) , dan fishbone diagram.
Aplikasi  SPK  pemilihan  karyawan  terbaik  yang dibangun,  merupakan  sebuah  sistem  aplikasi  yang berbasis  web.  Dan  membutuhkan  sebuah database (basis  data)  didalamnya.  Pemodelan  basis  data  dalam penelitian ini menggunakan ERD ( Entity Relationship Diagram). Dan  untuk  merancang  kebutuhan system , menggunakan UML dengan Use Case Diagram .
ERD untuk menggambarkan model suatu database berdasarkan objek-objek dan memodelkan struktur dan hubungan data menggunakan notasi dan simbol. ERD yang  dibuat  untuk  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  karyawan  terbaik,  dapat  di  sajikan  pada gambar 2.

## Gambar 2. Entity Relationship Diagram
Use  case  diagram dapat  digunakan  untuk memperoleh  kebutuhan  sistem  dan  memahami bagaimana  sistem  seharusnya  bekerja. Use  Case diagram proses dapat  dilihat pada gambar  3. Dan use case diagram laporan dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 3. Use Case Diagram Proses

## Gambar 4. Use Case Diagram Laporan
Rancangan Layar SPK pemilihan karyawan terbaik yang berbasis web, sebagai berikut:
1) Rancangan Layar Entri nilai perbandingan kriteria
Pada form nilai  perbandingan  kriteria  disajikan pada gambar 5.
Gambar 5. Nilai Perbandingan Kriteria 2) Rancangan Layar Hasil Keputusan Karyawan Terbaik
Pada form hasil  keputusan  karyawan  terbaik disajikan pada gambar 6.

## Formulasi Perhitungan Metode AHP :
1) Menormalkan  data,  Dengan  membagi  nilai  dari setiap elemen didalam matriks yang berpasangan dengan nilai total dari setiap kolom.
2) Menghitung  nilai eigen  vector dan  menguji konsistensinya. 3) Menghitung eigen vector dari setiap perbandingan. 4) Menguji konsistensi hierarki.
Menghitung Consistent  Index dengan  persamaan (1).
𝑪𝒊 = 𝝀 𝒎𝒂𝒌𝒔−𝒏 𝒏−𝟏 (1)
Menghitung consistency  ratio dengan  persamaan (2).
𝑪𝑹 = 𝑪𝒊 𝑹𝒊 (2) Keterangan : Ci : Indeks Konsisten ( Consistent Index ) n : Banyak kriteria atau subkriteria Ri : Random Index CR : Consistency Ratio
Beberapa  langkah  dalam  penyelesaian  metode SAW:
1) Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Cj
2) Menentukan  nilai  bobot  dari  masing-masing kriteria.
3) Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setia kriteria
4) Menentukan Matriks keputusan berdasarkan kriteria  (Cj),  kemudian  melakukan  normalisasi matriks  berdsarkan  persamaan  yang  diseusaikan dengan  jenis  atribut  sehingga  diperoleh  matriks ternormalisasi R.
5) Memberikan  nilai  prefensi  untuk  setiap  alternatif (Vi)
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛
𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ,    𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (3)
𝑉𝑖 = ∑(𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 ) 𝑛 𝑗=1 (4)
Keterangan : Vi = Rank untuk setiap alternatif Wj = Nilai Bobot dari setiap kriteria Rij = Nilai kinerja ternormalisasi
Hasil  akhir  diperoleh  dari  peroses  perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi  R  dengan  vector  bobot  sehingga diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagi  alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.
Langkah  terakhir  adalah  teknik  instrumentasi dilakukan dengan cara mendokumentasikan wawancara  dan  menyebarkan  kuesioner  kepada Decision Maker .
3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Perhitungan dengan metode AHP
Penetapan  kriteria  diperoleh  dari  SK  kriteria  yang ada di peroleh dari hasil wawancara terhadap pimpinan perusahaan.  Gambar  7  menunjukan  struktur  hirarki permasalahan  yang  ingin  diteliti  yaitu  pemilihan karyawan terbaik berdasarkan beberapa kriteria.
Gambar 7. Struktur hirarki pemilihan karyawan terbaik
Goal atau tujuan dari hirarki pada gambar 5 adalah Sistem pendukung keputusan penilaian karyawan pada PT.  Intecs  Teknitama  Industri.  Perusahaan  ini  telah menentukan  untuk  menggunakan  beberapa  kriteria, yaitu  tanggung  jawab,  kemampuan  komunikasi, inisiatif,  kehadiran,  dan  working  age.  Berdasarkan kriteria  yang  ada  maka  akan  dilakukan  perbandingan berpasangan (pairwise  comparison) antara  elemen- elemennya.  Sehingga  akan  diperoleh  nilai  untuk masing-masing kriteria. Data alternatif berasal dari data karyawan  dan  penilaian  karyawan  yang  akan  dipilih berdasarkan beberapa kriteria. Dalam proses perhitungan ini, diambil 5 sampel alternatif. Kemudian akan  dilakukan  perhitungan  antara  alternatif  dengan kriteria  masing-masing  yang  akan  dilakukan  dengan metode AHP.
Berdasarkan  perbandingan  antar  kriteria  yang didapat  dari  kuisoner  yang  telah  diajukan  kepada pengambil  keputusan,  maka  didapat  tabel  matriks perbandingan antar kriteria yang tersaji pada Tabel 1.

## Tabel 1. Matriks Perbandingan Kepentingan Antar Kriteria
Kriteria Tanggung Jawab Kemampuan Komunikasi Inisiatif Kehadiran Working Age Sikap Tanggung Jawab 1 3 2 2 3 5 Kemampuan Komunikasi 1/3 1 2 3 2 3 Inisiatif 1/2 1/2 1 3 3 2 Kehadiran 1/2 1/3 1/3 1 2 3 Working Age 1/3 1/2 1/3 1/2 1 2 Sikap 1/5 1/3 1/2 1/3 1/2 1
Langkah-langkah dalam menentukan bobot masing-masing  kriteria  dengan  model  AHP adalah sebagai berikut:
1) Langkah 1
Menjabarkan  matriks  diatas  ke  dalam  bentuk decimal yang tersaji pada Table 2.

## Tabel 2. Matriks Perbandingan Dalam bentuk desimal
1,000 3,000 2,000 2,000 3,000 5,000 0,333 1,000 2,000 3,000 2,000 3,000 0,500 0,500 1,000 3,000 3,000 2,000 0,500 0,333 0,333 1,000 2,000 3,000 0,333 0,500 0,333 0,500 1,000 2,000 0,200 0,333 0,500 0,333 0,500 1,000 2) Langkah 2
Mengalikan  matriks  dengan  dirinya  sendiri  dapat dilihat pada gambar 8
Gambar 8: perkalian matriks dengan dirinya sendiri
3) Langkah 3 Hasil dari perkalian matriks, tersaji pada Tabel 3.

## Tabel 3. Matriks Perbandingan Hasil Perkalian Matriks
5,998 10,831 14,165 22,165 24,500 35,000 4,432 5,997 7,831 14,665 18,499 24,665 4,066 5,665 5,998 10,666 15,500 23,000 2,543 4,332 4,498 5,997 8,665 14,165 1,649 2,998 3,499 4,831 5,998 9,331 1,094 1,877 2,343 3,815 4,432 5,998
4) Langkah 4 Jumlahkan  setiap  baris  matrik  normalisasi  dari perkalian  matriks  dan  membagi  setiap  jumlah  baris pada  matriks  dengan  total  baris  akan  menghasilkan eigenvector . Hal ini dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 7: Eigenvector Bobot Kriteria
5) Langkah 5 Hasil bobot kriteria
a. Tanggung Jawab = 0,330 b. Kemampuan Komunikasi = 0,223 c. Inisiatif = 0,190 d. Kehadiran = 0,118 e. Working age = 0,083 f. Sikap = 0,057 6) Langkah 6
Mengalikan  nilai  bilangan  decimal  dari  setiap matriks. Hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perkalian eigenvector Kriteria Hasil Perkalian Eigenvector Tanggung Jawab 2,149 Kemampuan Komunikasi 1,404 Inisiatif 1,184 Kehadiran 0,758 Working Age 0,541 Sikap 0,373 7) Langkah 7
Menghitung consistency  vector dengan  jalan menentukan nilai rata-rata dengan weighted sum vector terlihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Pembagian eigenvector
Hasil Kali Eigen Eigenvector Hasil Bagi Eigen 2,149 : 0,330 = 6,512 1,404 : 0,223 = 6,296 1,184 : 0,190 = 6,232 0,758 : 0,118 = 6,424 0,541 : 0,083 = 6,518 0,373 : 0,057 = 6,544 8) Langkah 8
Menghitung nilai rata-rata dari consistency vector
π = 6,512 + 6,296 + 6,232 + 6,424 + 6,518 + 6,544 6 = 6,421
9) Langkah 9
Menghitung  nilai consistency  index dengan persamaan (1):
CI = 6,421 – 6
6−1 = 0,084
10) Langkah 10
Menghitung consistency  ratio dengan  persamaan (2) , dibutuhkan  nilai  RI  yaitu Random  Index yang didapat dari tabel Oarkridge CR = CI/CR . Untuk n = 6, maka nilai RI adalah 1,24.
CR = 0,084
1,240 = 0,068
Dari  hasil  perhitungan  maka  diperoleh  CR  yaitu terbesar  0,068.  Penilaian  perbandingan  dianggap konsisten jika nilai CR tidak lebih dari 0,100 sehingga penilaian  perbandingan  kriteria  penentuan  karyawan terbaik  sudah  konsisten  dan  tidak  perlu  dilakukan penghitungan ulang.

## 3.2 Perhitungan dengan Metode SAW
Metode  SAW  digunakan  untuk  menghitung  nilai akhir  alternatif  yaitu  untuk  menentukan  karyawan terbaik. Hasil yang nantinya ditampilkan adalah urutan nilai alternatif dari nilai yang tertinggi hingga alternatif dengan  nilai  terendah.  Berdasarkan  perhitungan  antar kriteria  menggunakan  metode  AHP,  telah  konsisten dan telah ditentukan. Total bobot tidak boleh lebih dari 100 % seperti Tabel 6.

## Tabel 6. Tabel Bobot Kriteria
Kriteria Bobot Kategori Tanggung Jawab 0,330 Benefit Kemampuan Komunikasi 0,223 Benefit Inisiatif 0,190 Benefit Kehadiran 0,118 Benefit Working Age 0,083 Benefit Sikap 0,057 Benefit Berdasarkan banyaknya karyawan pada perusahaan,  maka  diambil  5  (lima)  karyawan  sebagai contoh  untuk  penerapan  dengan  metode  SAW  dalam penentuan karyawan terbaik. Dimana data  merupakan hasil inputan nilai dari setiap kriteria yang terlihat pada table 7.

## Tabel 7. Tabel Nilai Alternatif per Kriteria
Alternatif Kriteria Tanggung Jawab Kemampuan Komunikasi Inisiatif Kehadiran Working Age Sikap Khirzan 97 60 70 90 85 90 Widodo 97 80 90 80 90 90 Yudi
96 60 85 65 80 80
Edi
96 60 85 80 85 85 Ega
95 60 80
75 70 80
Lalu dilakukan  normalisasi  menjadi  matriks untuk menghitung  nilai  masing-masing  kriteria,  menghitung berdasarkan  kriteria  keuntungan  atau  kriteria  biaya dengan  persamaan  (3).  Berikut  adalah  perhitungan salah satu kriteria sehingga diperoleh nilai dari masing- masing alternatif:
Perhitungan Kriteria Nilai Tanggung Jawab
R 11 97 max(97,97,96,96,95) = 97 97 = 1
R 21 97 max(97,97,96,96,95) = 97 97 = 1
R 31 96 max(97,97,96,96,95) = 96 97 = 0,990 R 41 96
max(97,97,96,96,95) = 96 97 = 0,990 R 51
95 max(97,97,96,96,95) = 95 97 = 0,979
Kemudian matriks normalisasi yang  sudah didapatkan  per  kriteria  sebelumnya  dihitung  untuk mendapatkan alternatif yang terbaik, seperti table 8.
Tabel 8. Tabel Nilai Matriks Normalisasi
Alternatif Kriteria Tanggung Jawab Kemampuan Komunikasi Inisiatif Kehadiran Working Age Sikap Khirzan 1 0,750 0,778 1 0,944 1 Widodo 1 1 1 0,889 1 1 Yudi 0,990 0,750 0,944 0,722 0,889 0,889 Edi 0,990 0,750 0,944 0,889 0,944 0,944 Ega 0,979 0,750 0,889 0,833 0,778 0,889 Bobot 0,330 0,223 0,190 0,118 0,083 0,057
Setelah nilai R didapat, langkah selanjutnya adalah proses  nilai  preferensi  untuk  setiap  karyawan  dengan persamaan (4)
a. Khirzan
=   {(1 x 0,330) + (0,750 x 0,223) + (0,778 x 0,190) + (1 x 0,118) + (0,944 x 0,083) + (1 x 0,057)}
= (0,330 + 0,167 + 0,148 + 0,118 + 0,078 + 0,057)
= 0,898
b. Widodo =   {(1 x 0,330) + (1 x 0,223) + (1 x 0,190) + (0,889 x 0,118) + (1 x 0,083) + (1 x 0,057)}
= (0,330 + 0,223 + 0,190 + 0,105 + 0,083 + 0,057) = 0,988
c. Yudi =   {(0,990  x  0,330)  +  (0,750  x  0,223)  +  (0,944  x 0,190)  +  (0,722  x  0,118)  +  (0,889  x  0,083)  + (0,889 x 0,057)}
= (0,327 + 0,167 + 0,179 + 0,085 + 0,074 + 0,051)
= 0,883
d. Edi =   {(0,990  x  0,330)  +  (0,750  x  0,223)  +  (0,944  x 0,190)  +  (0,889  x  0,118)  +  (0,944  x  0,083)  + (0,944 x 0,057)}
= (0,327 + 0,167 + 0,179 + 0,105 + 0,078 + 0,054)
= 0,910
e. Ega =   {(0,979  x  0,330)  +  (0,750  x  0,223)  +  (0,889  x 0,190)  +  (0,833  x  0,118)  +  (0,778  x  0,083)  + (0,889 x 0,057)}
= (0,323 + 0,167 + 0,169 + 0,098 + 0,065 + 0,051) = 0,873 Dari perhitungan diatas didapatkan hasil perangkingan sebagai berikut
Ranking 1:  Widodo (0,988) Ranking 2:  Edi (0,910) Ranking 3:  Khirzan(0,898)
Ranking 4:  Yudi     (0,883) Ranking 5:  Ega      (0,873)
Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  terbesar diperoleh  oleh Widodo sebagai  alternatif  terbaik dengan nilai 0,988.
3.3 Pengujian Penelitian
Pengujian  yang  dilakukan  oleh  peneliti,  dilakukan melalui  penyebaran  kuesioner  feedback berupa  User Acceptance  Test yang  diisi  oleh Decision  Maker , sebagai user pengguna  sistem  dari  SPK  yang digunakan,  yang  dalam  penelitian  ini  adalah  seorang Manager  bagian  HRD.  Hal  ini  sejalan  dengan  prinsip pada SPK yaitu yang menggunakan aplikasi SPK atau memberikan  penilaian,  adalah  seorang Decision Maker .  Dalam  kuesionernya  terdapat  8  pertanyaan yang  berkaitan  dengan  penerimaan user terhadap aplikasi SPK. Dari 8 pertanyaan, 7 pertanyaan dijawab dengan  hasil  sangat  setuju,  sehingga  menghasilkan nilai 87,5%. Hasil ini menyatakan bahwa aplikasi SPK dapat  dioperasikan  dengan  mudah  dan  efektif,
memudahkan  user,  memberikan  informasi  karyawan terpilih/terbaik dengan jelas bagi user, proses input data pemilihan sudah berjalan dengan baik, proses transaksi perhitungan  sudah  tepat,  media  penyimpanan  data dengan  database  membantu  perusahaan  dalam  hal mengelola  data,  mampu  menjadi  solusi  bagi  decision maker. Sedangkan 1 pertanyaan dijawab dengan  hasil setuju,  sehingga  menghasilkan  nilai  12,5%  yang menyatakan  bahwa  proses  perhitungan  transaksi kriteria dan alternatif pada aplikasi SPK sudah tepat.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  analisa  yang  telah  dilakukan,  maka peneliti  dapat  menarik  kesimpulan  yaitu  dengan dibuatnya  SPK  ini  telah  menghasilkan  bobot  kriteria dan ranking alternatif, sehingga memudahkan pemilihan karyawan
terbaik.
Dengan mengimplementasi  metode  AHP  dan  SAW  dalam aplikasi  SPK  penilaian  karyawan  terbaik,  maka  telah mempermudah  proses  perhitungan  dan  menyatukan pengolahan  data,  mempercepat  dan  mengantisipasi hasil  perhitungan  penilaian  kinerja  karyawan  yang sering  salah  sehingga  proses  pemilihan  karyawan terbaik  menjadi  lebih  maksimal.    Berdasarkan  hasil pengujian user  acceptance  test melalui  kuesioner, disimpulkan  bahwa  Decision  Maker  87,5%.  sangat setuju  dengan  diterapkannya  metode  dan  sistem aplikasi SPK tersebut.
Saran untuk penelitian berikutnya adalah ketelitian dalam  penginputan  nilai  perlu  ditingkatkan,  dan  pada penelitian selanjutnya perlu dicoba dengan metode lain.

## Daftar Pustaka
[1] Shiddieq,  D.F.,  Septyan,  E.  ,  2017.  Analisis Perbandingan  Metode  AHP  Dan  SAW  Dalam Penilaian  Kinerja  Karyawan  (Studi  Kasus  Di  PT. Grafindo  Media  Pratama  Bandung), Jurnal  LPKIA , Vol. 10, No. 2..
[2] Nurrahmi,  H.,  Misbahuddin,  B.,  2019.  Perbandingan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dan AHP (Analytic Hierarchy Process) Pada Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik, Sainstech , Vol. 29, No. 1, No. ISSN : 1410 - 7104..
[3] Putra,  P.A.S.,  Wirawan,  I.M.A.,  Sunarya,  I.M.G., 2016.  Pengembangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Siswa  Baru  Di  SMA  Negeri  1  Seririt Dengan  Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP), Kumpulan  Artikel  Mahasiswa  Pendidikan  Teknik Informatika (KARMAPATI) , Vol. 5, No. 1, No. ISSN 2252-9063.
[4] Syafitri,  Y.,  2016.  Pemodelan  Perangkat  Lunak Berbasis  UML  Untuk  Pengembangan  Sistem Pemasaran  Akbar  Entertainment  Natar  Lampung Selatan, Jurnal Cendikia , Vol. 14, No. 1, No.  ISSN : 0216-9436.
[5] Saputro,  A.,  2014.  Analisa  Proses  Bisnis  Dengan Menggunakan  Metode  Fishbone  Diagram  Pada  PT. Tirta  Kurnia  Jasatama  Semarang,  Program  Studi
Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Semarang.
[6] Rahmawan,  A.,  2013. Studentpreneur  Guidebook Cetakan Pertama , Jakarta: GagasMedia.
[7] Turban, E. ,e. al, 2005. Decision Support Systems and Intelligent Systems 7th ed , Yogyakarta: Andi.
[8] Borman,  R.I.,  Helmi,  F.,  2018.  Penerapan  Metode Perbandingan  Eksponensial  (MPE)  Dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa  Siswa Berprestasi  Pada  SMK  XYZ, Journal  of  Computer Engineering,  System  and Science ,  Vol.  3,  No.  1,  no.
ISSN : 2502-7131, p. 17–22.
[9] Saaty, T. L., 2003. The Analytical Process (AHP) for Decision Making and the Analytical Network Process (ANP)  for  Decision  Making  with  dependence  and
Feedback, Creative Decisions Foundation.
[10] Suwandi, A., 2015. Pengambilan Keputusan Pemilihan  Perumahan  Menengah  Dan  Sederhana  Di Kabupaten  Sumenep  Dengan  Analytical  Hierarchy Process, EXTRAPOLASI  Jurnal  Teknik  Sipil  Untag
Surabaya , Vol. 8 No. 2, No. ISSN: 1693-8259, pp. 169
- 176.
[11] Supriyanti,  W.,  2014.  Rancang  Bangun  Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Beasiswa dengan Metode SAW, CitecJournal , Vol.1 No.1, No. ISSN: 2534-5771.
[12] Fishburn, P. C., 1967. A  Problem based Selection of Multi  Attribute  Decision  Making  Methods ,  New Jersey: Blackwell Publishing..