## Penerapan Algoritma Fuzzy Simple Additive Weighting untuk Pemeringkatan Kinerja Pegawai
Yani Parti Astuti 1) , Sheryn Aulia Miyanthi 2) , Egia Rosi Subhiyakto 3)
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Dian Nuswantoro
1) yanipartiastuti@dsn.dinus.ac.id, 2) 111201811405@mhs.dinus.ac.id, 3) egia@dsn.dinus.ac.id

## Abstrak
PDAM Tirta Giri Nata merupakan salah satu cabang perusahaan daerah air minum yang berada di Kota Cirebon. Pengelolaan data kenaikan gaji berkala di PDAM ini dilakukan berdasarkan dari data absensi. Namun proses pengolahan dan pemilahan data menjadi sulit dikarenakan jumlah pegawai yang banyak dan masih menggunakan metode manual. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  nilai  akurasi  sistem  yang  dibangun  untuk memudahkan  proses  pengolahan  dan  pemilahan  data  pegawai  yang  telah  memenuhi syarat.  Pengelolaan  data  pegawai  dengan  menormalisasi  data  kemudian  memasukkan nilai  masing-masing  kriteria  menggunakan  metode  Fuzzy  Simple  Additive  Weighting, sehingga  muncul  nilai  preferensi  yang  dapat  digunakan  untuk  pendataan  peringkat pegawai yang telah memenuhi syarat. Terdapat beberapa kiriteria yang digunakan yakni presentase absen, kinerja pegawai, golongan, pangkat, dan status. Pegawai dengan kode A1 merupakan pegawai yang mendapatkan nilai preferensi tertinggi, yaitu berada pada angka  1.  Sistem  telah  dibangun  dengan  menerapkan  metode  F-SAW  dengan  tingkat keakuratan sistem yang dibangun sebesar 93,33%.
Kata kunci : PDAM, Fuzzy, Simple Additive Weighting, Preferensi

## Abstract
PDAM  Tirta  Giri  Nata  is  a  branch  of  a  regional  drinking  water  company  located  in Cirebon City. The data management of periodic salary increases in PDAM is carried out based on attendance data. However, the processing and sorting data becomes difficult due to the large number of employees and still using manual methods. This study aims to obtain the value of the system’s accuracy built to facilitate the processing and sorting employee data that has met the requirements. Management of employee data by normalizing the data and then entering the value of each criterion using the Fuzzy Simple Additive Weighting method so that a preference value appears that can be used to collect data on the ranking of  employees  who  have  met  the  requirements.  Several  criteria  are  used,  namely  the percentage  of  absence,  employee  performance,  class,  rank,  and  status.  Employees  with code A1 get the highest preference value, which is at number 1. The system has been built by applying the F-SAW method with a system accuracy level of 93.33%.
Keywords  : PDAM, Fuzzy, Simple Additive Weighting, Preferences

## 1 P ENDAHULUAN
Perusahaan  Umum  Daerah  Air  Minum  "Tirta  Giri  Nata"  Kota  Cirebon  adalah  Badan Usaha Milik Daerah (BUMD) yang tupoksinya memberikan pelayanan dalam penyediaan air minum  untuk  masyarakat  kota Cirebon dan sekitarnya, yang telah berdiri sejak tahun 1958. Sistem  penggajian  Perumda  Air  Minium  Kota  Cirebon  berbentuk  sebuah  daftar/tabel  yang terstruktur dan bersifat tetap sesuai pangkat dan golongannya, yang hanya dapat berubah ketika Presiden RI menaikan gaji PNS/ASN.
Salah  satu  kesulitan  yang  dialami  oleh  Perumda  Air  Minum  Kota  Cirebon  dalam pengelolaan  Kenaikan  Gaji  Berkala  adalah  belum  memiliki  suatu  sistem  aplikasi  yang memudahkan  Bagian  Kepegawaian  untuk  memonitor  kapan  dan  sudah  memenuhi  syarat seorang  pegawai  untuk  menerima  hak  kenaikan  gaji  berkalanya,  yang  selama  ini  masih dilakukan secara manual. Karena untuk menaikkan gaji berkala ada beberapa syarat/faktor yang harus terpenuhi oleh seorang pegawai, seperti tingkat kinerja, tingkat kehadiran (absensi) dan lainnya. Untuk itu, dalam penelitian ini akan dibuat sistem berbasis web yang dapat digunakan oleh  Bagian  Kepegawaian  PDAM  Tirta  Giri  Nata  Kota  Cirebon.  Banyak  metode  yang  bisa digunakan pada sistem tersebut, salah satunya adalah metode Fuzzy Simple Additive Weighting (F-SAW). Penggunaan metode F-SAW dinilai efektif untuk mengurutkan pegawai yang sudah memenuhi  kriteria  untuk  mendapatkan  kenaikan  gaji  berkala,  dikarenakan  perhitungannya simple dan membantu bagian Kepegawaian dalam membuat keputusan tentang kenaikan gaji berkala.  Keuntungan  menggunakan  metode  ini  adalah  kemampuan  untuk  mendefinisikan kriteria yang terpenuhi dan kemudahan dalam pembobotan kriteria.
Beberapa  penelitian  terkait  dengan  penggunaan  metode  diantaranya  adalah  [1]  yang mengkombinasikan logika fuzzy dengan SAW mengenai rekomendasi jurusan pada perguruan tinggi. Kemudian pada penelitian [2] yang digunakan untuk rekomendasi pencarian kos terbaik. Sedangkan  pada  penelitian  [3]  digunakan  untuk  rekomendasi  penerimaan  karyawan  baru. Selain  itu  beberapa  penelitian  juga  membahas  dan  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting yakni [4] untuk pemilihan ketua OSIS, untuk pendukung keputusan promosi jabatan [5],  untuk  pendukung  keputusan  penerimaan  siswa  baru  [6],  untuk  pendukung  keputusan kenaikan jabatan [7] dan digunakan untuk rekomendasi penerima bantuan social covid [8].

## 2 T INJAUAN P USTAKA

## 2.1 F UZZY L OGIC (L OGIKA F UZZY )
Logika fuzzy berasal dari tahun 1965 dan tidak hanya terkait dengan bidang pengetahuan saat  ini,  seperti  Teori  Kontrol  dan  Ilmu  Komputer,  tetapi  juga  untuk  bidang  pengetahuan tradisional,  seperti:  seperti  Filsafat  dan  Linguistik.  Seperti  logika  lainnya,  logika  fuzzy berkaitan dengan argumentasi, tetapi tidak seperti modalitas lain, yang berfokus pada penalaran matematika  yang  tajam,  ini  berkaitan  dengan  penalaran  akal  sehat;  yaitu  dengan  penalaran perkiraan.
Kelebihan    logika  fuzzy  adalah  dapat  menangani  penalaran  linguistik,  sehingga    tidak memerlukan persamaan matematis untuk pengendalian objek. Sebagai contoh penerapan logika fuzzy  dalam  kehidupan  sehari-hari,  diantaranya  adalah  untuk  sistem  kecerdasan  buatan  [9],
sistem  pengambilan  keputusan  penerima  beasiswa  [10]  dan  untuk  menentukan  jurusan  bagi siswa SMK [11].

## 2.2 S IMPLE A DDITIVE W EIGHTING (SAW)
Algoritma Simple  Additive  Weighting (SAW)  sering  disebut  sebagai  algoritma penjumlahan berberat. Ide utama dalam algoritma SAW adalah kinerja evaluasi tiap alternatif dengan menggunakan penjumlahan berberat untuk setiap kriteria. Algoritma ini membutuhkan proses normalisasi dengan menghitung matriks keputusan (X) dengan skala yang sama untuk semua alternatif yang tersedia.
Tahapan-tahapan dari algoritma SAW yaitu :
1) Penetapan  Kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan manufaktur.
2) Menampilkan setiap peringkat alternatif untuk setiap kriteria.
3) Melakukan normalisasi setelah penyusunan matriks keputusan menurut kriteria.
4) Hasil  akhir  dari  proses  pemeringkatan  adalah  jumlah  matriks.  Nilai  tertinggi  akan dipilih sebagai alternatif terbaik.
Rumus-rumus Algoritma SAW :
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥(𝑋 𝑖𝑗 ) 𝑀𝑖𝑛(𝑋 𝑖𝑗 )
𝑋 𝑖𝑗 r ij : Nilai matriks keputusan masing-masing kriteria
(1) 𝑉 𝑖 = ∑ 𝑗=1 𝑛 𝑤 𝑗 . 𝑟 𝑖𝑗
V i : Total nilai dari setiap alternatif (2)
Kelebihan dari algoritma SAW yaitu :
1) Termasuk  penggunaan  cara  termudah  untuk  menentukan  nilai  berat  pada  setiap kriteria yang diteliti.
2) Penilaian akan lebih tepat karena nilai kriteria dan berat alternatif sudah ditentukan. Beberapa  penelitian  perbandingan  algoritma  yang  membandingkan  SAW  dengan algoritma Weighted Product (WP) [12], [13]. Sedangkan dalam   [14] membandingkan metode SAW dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP).

## 2.3 F UZZY S IMPLE A DDITIVE W EIGHTING (F-SAW)
Algoritma  Fuzzy  SAW  sering  disebut  juga  dengan  algoritma  penjumlahan  berberat. Dismilaritas  primer  antara  F-SAW  dan  SAW  adalah  ketika  prosedur  determinasi  nilai referensinya. SAW menerapkan nilai konstan dan F-SAW mengubah nilai menjadi bilangan fuzzy.
Secara  umum,  proses  F-SAW  terdiri  dari  tahapan-tahapan  berikut  yang  juga  dilakukan dalam penelitian [15], [16].
1) Buat  matriks  keputusan (kriteria dan  alternatif) untuk  seluruh kriteria yang nilainya berwujud angka fuzzy.
2) Mengklasifikasikan  nilai  setiap  kriteria  dengan  membuat  fungsi  keanggotaan  fuzzy untuk mendapatkan nilai untuk setiap kriteria. Fungsi keanggotaan fuzzy berdasarkan TFN.
3) Hitung  rerata  jumlah  fuzzy,  nilai  defuzzyfikasi,  dan  berat  normalisasi  untuk  tiap kriteria.
Kelebihan  dari  penggunaan  algoritma  ini  terletak  pada  kemampuannya  untuk menentukan  kriteria  yang  terjadi  pada  pengumpulan  data  dan  untuk  memberikan  nilai terberat dari masing-masing kriteria.
Rumus-rumus penerapan algoritma F-SAW adalah sebagai berikut.
𝜀 = 𝑎 + 𝑏 + 𝑐
3 𝜀 : Nilai defuzzyfikasi a : Nilai fuzzy terkecil b : Nilai tengah fuzzy c : Nilai fuzzy terbesar (3)
𝑊 𝑖 = 𝑒 1 ∑ 𝑖=1 𝑒 𝑛 W i = Bobot tiap kriteria
(4)

## 3 M ETODE P ENELITIAN
Alur proses penelitian diawali dari uraian analisis data, kemudian proses preprocessing data. Setelah tahap preprocessing, dilanjutkan dengan mengubah data menjadi bilangan fuzzy sesuai bobot dan kriteria yang telah ditentukan, kemudian data tersebut diubah menjadi matriks keputusan dan dihitung menggunakan rumus Simple Additive Weighting . Proses terakhir adalah menghitung nilai preferensi dan mengurutkan sample data dari terbesar ke terkecil.
1) Pre-Processing
Melakukan seleksi data dengan memilih himpunan data yang nantinya akan digunakan untuk penelitian
2) Normalisasi Data
Normalisasi data dilakukan untuk mengubah data non-numerik menjadi data berbentuk bilangan fuzzy dan sudah ditentukan nilainya oleh perusahaan.
3) Algoritma Fuzzy Simple Additive Weighting
Fuzzy  Simple  Additive  Weighting (F-SAW)  adalah  unifikasi  dari  algoritma  SAW  dan logika matematika fuzzy. Konsep himpunan fuzzy dipakai dengan tujuan merepresentasikan masalah  ambiguitas.  Bilangan  fuzzy  memiliki  himpunan  bilangan  fuzzy  dari  0  sampai  1. Metode FSAW mengenal adanya 2 (dua) atribut, yaitu atribut keuntungan (benefit) dan atribut biaya (cost).
Cara menghitung keseluruhan alternatif untuk setiap kriteria menggunakan metode Fuzzy SAW adalah sebagai berikut.
1) Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  decision-making,  dengan menggunakan symbol Cj.
2) Memberikan nilai setiap alternatif Ai pada setiap kriteria yang sudah ditentukan, dimana nilai tersebut berdasarkan nilai crisp; i=1,2,…m dan j=1,2…n
3) Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria kemudian memodelkan ke dalam bilangan fuzzy
4) Menentukan berat preferensi (W) setiap kriteria.
5) Membuat matriks keputusan (X) yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥(𝑋 𝑖𝑗 ) (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑀𝑖𝑛(𝑋 𝑖𝑗 ) 𝑋 𝑖𝑗 (𝑐𝑜𝑠𝑡) (1)
6) Melakukan normalisasi matriks keputusan dengan cara menghitung nilai preferensi dari alternatif A pada kriteria C.
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑗=1 𝑛 𝑤 𝑗 . 𝑟 𝑖𝑗 (2)

## 4 H ASIL DAN P EMBAHASAN
Proses menghitung nilai alternatif dengan algoritma Fuzzy Simple Additive Weighthing memberikan  kemudahan  dalam  menentukan  pemilihan  lokasi  sesuai  dengan  kriteria  yang diinginkan oleh pengguna. Jika metode ini diterapkan, maka prosesnya adalah sebagai berikut:
Tabel 1 menunjukan berat preferensi (W) tiap kriteria yang terdiri dari 5 kriteria. Terdapat 5  kriteria  yang  digunakan  yakni  presentase  absen,  kinerja  pegawai,  golongan,  pangkat  dan status.
Tabel 1 Berat Preferensi (W) tiap Kriteria Kriteria Berat (W) C1 = Persentase Absensi 45% C2 = Kinerja Pegawai 30% C3 = Golongan 10% C4 = Pangkat 10% C5 = Status 5%
Tabel  2  menunjukkan  daftar  nilai  pada  setiap  kriteria  prosentase  absensi,  kriteria prosentase  absen  dibagi  menjadi  5,  yakni  90  sampai  100  dengan  nilai  sangat  tinggi,  80-89 dengan nilai tinggi, 75 sampai 79 dengan nilai cukup, 30 sampai 74 dengan nilai rendah dan 0 sampai 29 dengan nilai sangat rendah.
Tabel 2 Daftar Nilai Kriteria C1 Persentase Absensi (C1) Nilai Keterangan 90-100 1 Sangat Tinggi 80-89 0,75 Tinggi 75-79 0,5 Cukup 30-74 0,25 Rendah 0-29 0,1 Sangat Rendah
Tabel 3 menunjukkan daftar nilai pada kriteria kinerja pegawai, dimana kinerja pegawai dinilai  dengan  kriteria  sangat  baik  akan  mendapatkan  nilai  sangat  tinggi,  kriteria  baik  akan mendapatkan nilai tinggi, kriteria cukup dengan nilai cukup, kriteria buruk dengan nilai rendah, dan kriteria sangat buruk dengan nilai sangat rendah.
Tabel 3 Daftar Nilai Kriteria C2 Kinerja Pegawai (C2) Nilai Keterangan Sangat baik 1 Sangat Tinggi Baik 0,75 Tinggi Cukup 0,5 Cukup Buruk 0,25 Rendah Sangat buruk 0,1 Sangat Rendah
Tabel 4 menunjukkan daftar nilai pada kriteria golongan, dimana golongan S1 mendapat nilai sangat tinggi, golongan C dengan nilai tinggi, golongan B dan A dengan nilai cukup, dan tidak memiliki golongan memiliki nilai rendah.
Tabel 4 Daftar Nilai Kriteria C3 Golongan (C3) Nilai Keterangan D1 1 Sangat Tinggi C 0,75 Tinggi B dan A 0,5 Cukup Tidak memiliki 0,1 Rendah
Tabel  5  menunjukkan  daftar  nilai  pada  kriteria  pangkat,  dengan  rincian  pangkat  staf madya mendapat nilai sangat tinggi, staf memiliki nilai tinggi, pelaksana memiliki nilai cukup, pegawai dasar memiliki nilai rendah, dan tidak memiliki pangkat dengan nilai sangat rendah.
Tabel 5 Daftar Nilai Kriteria C4 Pangkat (C4) Nilai Keterangan Staf Madya 1 Sangat Tinggi Staf 0,75 Tinggi Pelaksana 0,5 Cukup Pegawai Dasar 0,25 Rendah Tidak memiliki pangkat 0,1 Sangat Rendah
Tabel  6  menunjukkan  daftar  nilai  pada  kriteria  status,  dengan  pegawai  tetap  akan mendapatkan nilai sangat tinggi, pegawai honor tetap dengan nilai tinggi, dan pegawai kontrak mendapat nilai cukup.
Tabel 6 Daftar Nilai Kriteria C5 Status (C5) Nilai Keterangan Pegawai Tetap 1 Sangat Tinggi Honor Tetap 0,75 Tinggi Kontrak 0,5 Cukup
Terdapat  196  record  data  pegawai  yang  mendapat  kenaikan  gaji  berkala.  Tabel  7 menunjukkan daftar nama pegawai serta penilaian kriterianya.

## Tabel 7 Data Alternatif
No Nama Presentase Absensi (%) Kinerja Pegawai Golongan Pangkat Status 1 Carolina 91 Sangat Baik D1 Staf Madya Tetap 2 Mulyadi 92 Baik - - Kontrak 3 Fery 86 Baik D1 Staf Madya Tetap 4 Nedi 88 Sangat Baik D1 Staf Madya Tetap 5 Sofwan 92 Baik D1 Staf Madya Tetap … … … … … … … 192 Firman 91 Sangat Baik B1 Pelaksana Muda Tetap 193 Watno 92 Sangat Baik C1 Staf Muda Tetap 194  Amin T. 84 Baik B4 Pelaksana 1 Tetap 195 Niki 86 Baik B4 Pelaksana 1 Tetap 196 Nelly 91 Baik C2 Staf Muda 1 Tetap
Menormalisasikan data dengan cara menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria kemudian memodelkan ke dalam bilangan fuzzy. Dalam gambar 1 menunjukkan halaman aplikasi untuk matriks keputusan dan ternormalisasi, sedangkan Tabel 8 menunjukkan data yang sudah ternormalisasi.
Tabel 8 Data Ternormalisasi Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 Carolina 1 1 1 1 1 A2 Mulyadi 1 0,75  0,1 0,1 0,5 A3 Fery 0,75  0,75 1 1 1 A4 Nedi 0,75 1 1 1 1 A5 Sofwan 1 0,75 1 1 1 A191 Bagus 1 1 0,5 0,5 1 A192 Firman 1 1 0,5 0,5 1 A193 Watno 1 1 0,75  0,75 1 A194  Amin T.  0,75  0,75  0,5 0,5 1 A195 Niki 0,75  0,75  0,5 0,5 1 A196 Nelly 1 0,75  0,75  0,75 1

## Gambar 1 Halaman aplikasi matriks keputusan dan ternormalisasi
Menghitung  matriks  keputusan  dengan  menggunakan  rumus  atribut  benefit, dikarenakan seluruh kriteria bersifat benefit. Pada gambar 2 menunjukkan perhitungan matriks keputusan (X).
𝑟 = [ 1 1 1 1 1 1 0,75 0 0 0,5 0,75 0,75 1 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 1 0,75 0,75 0,5 0,5 1 1 1 0,5 0,5 1 1 1 0,5 0,5 1 0,75 1 0,5 0,5 1 1 1 0,5 0,5 1 1 0,75 0,75 0,75 1 1 0,75 0,75 0,75 1 1 1 0,75 0,75 1 1 1 0,75 0,75 1 1 0,75 0,75 0,75 1 0,75 0,75 0,1 0,1 0,5 1 0,75 0,1 0,1 0,5 1 1 0,1 0,1 0,75 1 0,75 0,1 0,1 0,75 1 1 0,1 0,1 0,75 1 1 0,1 0,1 0,5 0,75 0,75 0,1 0,1 0,75 1 0,75 0,1 0,1 0,75 0,75 0,75 0,5 0,5 1 1 1 0,5 0,5 1 1 1 0,5 0,5 1 1 1 0,75 0,75 1 0,75 0,75 0,5 0,5 1 0,75 0,75 0,5 0,5 1 1 0,75 0,75 0,75 1 ]
Gambar 2 Perhitungan Matriks Keputusan (X)
Menghitung  nilai  preferensi  tiap  alternatif  serta  mengurutkan  data  dari  terbesar  ke terkecil. Gambar 3 menunjukkan tabel nilai preferensi. Sedangkan tabel 9 menunjukkan hasil akhir perhitungan beserta rankingnya.
Tabel 9 Hasil Akhir Alternatif Kriteria Nilai Preferensi (P) Rank C1 C2 C3 C4 C5 A1 Carolina 1 1 1 1 1 1 1 A13 Anggia 1 1 0,75  0,75 1 0,95 2 A14 Septianto 1 1 0,75  0,75 1 0,95 3 A27 Watno 1 1 0,75  0,75 1 0,95 4 A5 Sofwan 1 0,75 1 1 1 0,925 5 A8 Mulyadi 1 1 0,5 0,5 1 0,9 6 A10 Deni 1 1 0,5 0,5 1 0,9 7 A7 Cintia 1 1 0,5 0,5 1 0,9 8 A26 Firman 1 1 0,5 0,5 1 0,9 9 A25 Bagus 1 1 0,5 0,5 1 0,9 10 A4 Nedi 0,75 1 1 1 1 0,8875 11 A12 Fanny 1 0,75 0,75  0,75 1 0,875 12 A15 Imaniar 1 0,75 0,75  0,75 1 0,875 13 A11 Saipul 1 0,75 0,75  0,75 1 0,875 14 A30 Nelly 1 0,75 0,75  0,75 1 0,875 15 A3 Fery 0,75  0,75 1 1 1 0,8125 16 A18 Dede 1 1 0,1 0,1 0,75 0,8075 17 A20 Sukamoto 1 1 0,1 0,1 0,75 0,8075 18 A21 Aripin 1 1 0,1 0,1 0,5 0,795 19 A9 Hengki 0,75 1 0,5 0,5 1 0,7875 20 A23 Suminta 1 0,75 0,1 0,1 0,75 0,7325 21 A19 Budiarto 1 0,75 0,1 0,1 0,75 0,7325 22 A2 Mulyadi S. 1 0,75 0,1 0,1 0,5 0,72 23 A17 Harish 1 0,75 0,1 0,1 0,5 0,72 24 A6 Rudi 0,75  0,75 0,5 0,5 1 0,7125 25 A29 Niki 0,75  0,75 0,5 0,5 1 0,7125 26 A24 Rury 0,75  0,75 0,5 0,5 1 0,7125 27 A28 Amin T. 0,75  0,75 0,5 0,5 1 0,7125 28 A22 Kamisa 0,75  0,75 0,1 0,1 0,75 0,62 29 A16 Kaesar 0,75  0,75 0,1 0,1 0,5 0,6075 30
Selanjutnya melakukan pengujian berdasarkan system-based dan perhitungan manual menggunakan excel. Tabel 10 menunjukkan hasil pengujian alternative berbasis sistem dan perhitungan manual.
Tabel 10 Hasil Pengujian Alternatif Berbasis Sistem Perhitungan Manual Nilai Preferensi (P)  Rank  Nilai Preferensi (P)  Rank A1 Carolina 1 1 1 1 A2  Mulyadi S. 0,72 23 0,72 25 A3 Fery 0,8125 16 0,8125 17 A4 Nedi 0,8875 11 0,8875 11 A5 Sofwan 0,925 5 0,925 5 A6 Rudi 0,7125 25 0,7125 27 A7 Cintia 0,9 8 0,9 8 A8 Mulyadi 0,9 6 0,9 6 A9 Hengki 0,7875 20 0,7875 22 A10 Deni 0,9 7 0,9 7 A11 Saipul 0,875 14 0,875 14 A12 Fanny 0,875 12 0,875 12 A13 Anggia 0,95 2 0,95 2 A14 Septianto 0,95 3 0,95 3 A15 Imaniar 0,875 13 0,875 13 A16 Kaesar 0,6075 30 0,81 18 A17 Harish 0,72 24 0,72 26 A18 Dede 0,8075 17 0,8075 19 A19 Budiarto 0,7325 22 0,7325 24 A20  Sukamoto 0,8075 18 0,8075 20 A21 Aripin 0,795 19 0,795 21 A22 Kamisa 0,62 29 0,826666667 16 A23 Suminta 0,7325 21 0,7325 23 A24 Rury 0,7125 27 0,7125 29 A25 Bagus 0,9 10 0,9 10 A26 Firman 0,9 9 0,9 9 A27 Watno 0,95 4 0,95 4 A28 Amin T. 0,7125 28 0,7125 30 A29 Niki 0,7125 26 0,7125 28 A30 Nelly 0,875 15 0,875 15
Berdasarkan tabel  10 didapatkan bahwa 28 nilai preferensi yang sama dan 2 nilai yang berbeda  antara  sistem  dengan  perhitungan  manual.  Berikut  merupakan  hasil  akurasi  yang didapat dari tabel 10 di atas.
𝑇𝑒𝑠 𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 28 30 × 100% =  93,33%

## Gambar 3. Tabel Nilai Preferensi

## 5 K ESIMPULAN
Dibangunnya sistem pendukung keputusan untuk membantu PDAM Tirta Giri Nata Kota Cirebon dalam menentukan siapa saja pegawai yang sudah sesuai untuk mendapatkan kenaikan gaji berkala dengan lima kriteria yakni persentase absensi, kinerja pegawai, pangkat, golongan, dan  status.  Kriteria  yang  ditentukan  akan  dikonversikan  ke  dalam  bilangan  fuzzy,  sehingga mempermudah  untuk  menghitung  dan  membuat  kesimpulan.  Alternatif  A1  merupakan alternatif yang menduduki peringkat pertama dalam daftar nilai preferensi, dimana alternatif tersebut memiliki nilai terbesar dibandingkan dengan alternatif yang lain. Sistem telah berhasil dibangun dengan menerapkan logika Fuzzy Simple Additive Weighting dengan tingkat akurasi yang  dihasilkan  oleh  sistem  menyentuh  angka  93,33%  dan  memiliki  error  6,67%,  dimana dinilai layak untuk dijadikan pendukung keputusan.

## D AFTAR P USTAKA
[1] D.  Kurniawan,  “Kombinasi  Logika  Fuzzy  Dan  Metode  Simple  Additive  Weighted (SAW) Untuk Membantu Merekomendasikan Jurusan Pada Perguruan Tinggi,” J. Tek. Inform. Unis , vol. 7, no. 2, pp. 115 – 121, 2020, doi: 10.33592/jutis.v7i2.392.
[2] B. N. Aini,  I. B. K. Widiartha, and R. Afwani,  “Implementasi  Metode  Logika Fuzzy Simple  Additive  Weighting  (Saw)  Dalam  Pencarian  Rumah  Kos  Terbaik  Di  Sekitar Universitas Mataram Berbasis Website,” J. Comput. Sci. Informatics Eng. , vol. 1, no. 1, p. 41, 2018, doi: 10.29303/jcosine.v1i1.71.
[3] W.  Verina,  Y.  Andrian,  and  I.  F.  Rahmad,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Saw  Untuk Penerimaan Pegawai Baru (Studi Kasus : Stmik Potensi Utama),” Sisfotenika , vol. 5, no. 1, pp. 60 – 70, 2015, [Online]. Available: http://sisfotenika.stmikpontianak.ac.id/index.php/ST/article/view/23.
[4] A.  Supriyatna  and  D.  Ekaputra,  “Metode  Fuzzy  Simple  Additive  Weighting  (  Saw  ) Dalam Pemilihan Ke tua Osis,” J. PETIR , vol. 10, no. 1, pp. 71 – 76, 2017.
[5] F.  Frieyadie,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weight  (Saw)  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 12, no.
1, pp. 37 – 45, 2016, doi: 10.33480/pilar.v12i1.257.
[6] A. Abdillah, “Sistem  Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Baru Dengan Metode Simple Additive Weigthing ( Saw ) Di Sman 1 Cikakak Kab . Sukabumi,” SISMATIK (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform. , pp. 124 – 131, 2021.
[7] R.  Rachman,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw)  Untuk  Penilaian Karyawan Pada Kenaikan Jabatan,” J. Tekno Insentif , vol. 12, no. 2, pp. 21 – 27, 2019, doi: 10.36787/jti.v12i2.71.
[8] F.  Sembiring,  M.  T.  Fauzi,  S.  Khalifah,  A.  K.  Khotimah,  and  Y .  Rubiati,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Covid  19  menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus : Desa Sundawenang),” Explor. Sist. Inf. dan Telemat. , vol. 11, no. 2, p. 97, 2020, doi: 10.36448/jsit.v11i2.1563.
[9] H. Nasut ion, “Implementasi Logika Fuzzy pada Sistem Kecerdasan Buatan,” ELKHA J.
Tek.  Elektro ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  4 – 8,  2020,  [Online].  Available: https://jurnal.untan.ac.id/index.php/Elkha/article/view/512%0Ahttp://download.garuda. kemdikbud.go.id/article.php?article=1559615&val=2337&title=Implementasi  Logika Fuzzy pada Sistem Kecerdasan Buatan.
[10] S.  Komariyah,  R.  M.  Yunus,  and  S.  F.  Rodiansyah,  “Logika  Fuzzy  Dalam  Sistem Pengambilan Keputusan Penerimaan Beasiswa,” Proceeding Stima 2.0 , p. 62, 2016.
[11]  M.  D.  Ir awan  and  H.  Herviana,  “Implementasi  Logika  Fuzzy  Dalam  Menentukan Jurusan Bagi Siswa Baru Sekolah Menengah Kejuruan (Smk) Negeri 1 Air Putih,” J. Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 129, 2019, doi: 10.36294/jurti.v2i2.427.
[12] I. Anggraeni, “Analisis Perbandi ngan Metode SAW Dan Weight Product pada Pemilihan Calon  Ketua  Badan  Eksekutif  Mahasiswa  (BEM)  Universitas  Pakuan,” J.  Komput. Terap. , vol. 3, no. 2, pp. 203 – 212, 2017, [Online]. Available: http://jurnal.pcr.ac.id.
[13]  A. P. Manullang, A. Prahutama, and R. Santoso, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting  (Saw)  Dan  Weighted  Product  (Wp)  Dalam  Sistem  Penunjang  Pemilihan Laptop  Terfavorit  Menggunakan  Gui  Matlab,” J.  Gaussian ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  11 – 22, 2018, doi: 10.14710/j.gauss.v7i1.26631.
[14]  S.  -  and  B .  Harpad,  “Komparasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw)  Dan Analytical Hierarcy Process (Ahp) Untuk Pemilihan Staf Laboratorium Komputer Stmik Widya Cipta Dharma Samarinda,” J. Penelit. Komun. Dan Opini Publik , vol. 22, no. 1, 2018, doi: 10.33299/jpkop.22.1.1322.
[15] D.  Mulyadi,  “Penerapan  Metode  Fuzzy  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  untuk Menentukan Peningkatan Hasil Belajar Siswa Paling Baik,” Teknois  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains , vol. 11, no. 1, pp. 1 – 10, 2021, doi: 10.36350/jbs.v11i1.95.
[16]  A. Sanusi, “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Fuzzy SAW Untuk Penilaian Kinerja Dosen Politeknik Harapan Bersama Tegal,” Skripsi, Fak. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 1, pp. 1 – 6, 2015.