## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Rank Order Centroid Dalam Analisis Kinerja Pegawai Honorer

## Emellika Rahmayana
Prodi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Gunadarma, Jakarta, Indonesia Email: emellika_r@staff.gunadarma.ac.id
Email Penulis Korespondensi: emellika_r@staff.gunadarma.ac.id
Abstrak −Kinerja pegawai merupakan hasil kerja yang telah dicapai seorang pegawai berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Agar kinerja pegawai bisa mencapai performa terbaik, pimpinan dalam perusahaan atau intansi biasanya melakukan penilaian kinerja yang dilakukan  dengan  menilai  kinerja  masing-masing  pegawai  dalam  mencapai  target  kerja  yang  telah  dilakukan.  Namun  penilaian dilakukan oleh pimpinan pada umumnya hanya dengan memberikan nilai secara langsung berdasarkan kegitan pengamatan langsung dari pimpinan. Untuk membantu pimpinan dalam melakukan penilaian pegawai berprestasi metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Simple  Additive  Weighting (SAW). Dengan  metode tersebut penilaian melakukan dengan mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif. Setelah penilaian kinerja selesai dilakukan, maka selanjutnya pimpinan memberikan reward  kepada  pegawai  yang  memiliki  nilai  kinerja  terbaik.  Dengan  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  ini diharapkan memberikan penilaian yang lebih akurat karena didasari adanya kriteria yang telah ditentukan dapat membantu manajemen memberikan penilaian untuk karyawan yang memiliki kinerja berprestasi. Didapatkan hasil ranking penilaian kinerja pegawai honorer mulai urutan ke-1, hingga ke-11 adalah Desnila aryani, Rosdhiana. S, M. Azhari palungun, Bambang indrawijaya, Amri lubis, Wandani Batubara, Selamet priyadi, Didi susanto, Azhari, Fitriani harahap, Robi syahad N, SE.
Kata Kunci : Kinerja Pegawai; Honorer; Metode SAW; ROC; SPK
Abstract −Employee performance is the result of work that has been achieved by an employee based on predetermined criteria. In order for employee performance to achieve its best, leaders in companies or agencies usually conduct performance appraisals,  which are carried out by assessing the performance of each employee in achieving the work targets that have been set. However, the assessment is carried out by the leader in general only by giving a direct value based on the direct observation activities of the leader. To assist leaders in assessing outstanding employees, the method used in this research is the Simple Additive Weighting (SAW) method. With this  method,  the  assessment  is  done  by  finding  the  sum  of  the  weights  of  the  performance  rating  on  each  alternative.  After  the performance assessment is completed, the next leader gives rewards to employees who have the best performance scores. By using the Simple Additive Weighting (SAW) method, it is expected to provide a more accurate assessment because it is based on predetermined criteria that can help management provide an assessment for employees who have outstanding performance. The results of the ranking of  honorary  employee  performance  appraisals  from  the  1st  to  the  11th  are  Desnila  Aryani,  Rosdhiana.  S.,  M.  Azhari  Palungun, Bambang Indrawijaya, Amri Lubis, Wandani Batubara, Selamet Priyadi, Didi Susanto, Azhari, Fitriani Harahap, Robi Syahad N., and SE.
Keywords: Employee Performance; Honorer; SAW Method; ROC; DSS

## 1. PENDAHULUAN
Kinerja  pegawai  merupakan  evaluasi  atas  kemampuan  pegawai  dalam  melaksanakan  tugas-tugasnya  secara  tepat, memastikan  bahwa  pelaksanaannya  sesuai  dengan  rencana  yang  telah  ditetapkan,  sehingga  memberikan  hasil  yang memuaskan  dan  kondusif  untuk  mencapai  kinerja  pegawai  yang  terpuji.  Peningkatan  kinerja  pegawai  membutuhkan sumber daya manusia (SDM) yang berkualitas yang mampu melaksanakan tugas-tugas pemerintahan selaras dengan tugas yang diberikan. Setiap anggota organisasi diamanatkan untuk memberikan kontribusi positif melalui keteladanan kinerja, karena  menyadari  bahwa  keberhasilan  organisasi  bergantung  pada  kinerja  kolektif  tenaga  kerjanya.  Kinerja,  pada dasarnya, menandakan sejauh mana karyawan secara efisien dan efektif memenuhi persyaratan pekerjaan. Secara praktis, kinerja  karyawan  adalah  perbandingan  antara  hasil  kerja  nyata  dengan  standar  kerja  organisasi.  Robbins  (2008)  lebih lanjut mengkarakterisasi kinerja sebagai pencapaian yang diwujudkan oleh karyawan dalam peran mereka, yang diukur berdasarkan kriteria spesifik yang melekat pada fungsi pekerjaan mereka. Dari berbagai perspektif mengenai kinerja yang telah dipaparkan sebelumnya, dapat disimpulkan bahwa kinerja merangkum hasil dari upaya karyawan, yang mencakup aspek  kualitatif  dan  kuantitatif  dalam  memenuhi  tugasnya.  Tanggung  jawab  tersebut  diselaraskan  dengan  peran  yang diberikan oleh organisasi. Hasil kerja tersebut kemudian dievaluasi berdasarkan kriteria atau standar yang ditetapkan oleh organisasi, yang mencerminkan harapan yang ditetapkan untuk kinerja karyawan dalam kerangka kerja organisasi[1]–[4].
Tantangan terkait kinerja di antara karyawan biasanya dibentuk oleh berbagai faktor. Peningkatan kinerja menjadi sangat penting untuk mencapai tujuan organisasi yang sesuai dengan misi. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengevaluasi  kinerja  pegawai  di  lingkungan  Kecamatan  Sitirejo  II  dan  Medan  Amplas.  Selanjutnya,  akan  dilakukan eksplorasi  terhadap  beberapa faktor  penentu  yang  mempengaruhi  kinerja  pegawai,  yang  meliputi  faktor  eksternal  dan internal.  Faktor  eksternal  berasal  dari  lingkungan  kerja  organisasi,  yang  meliputi  aspek-aspek  seperti  fasilitas  kerja, struktur  organisasi,  dan  hubungan  interpersonal  di  antara  rekan  kerja.  Di  sisi  lain,  faktor  internal  berasal  dari  aspek perilaku,  yang  meliputi sifat-sifat seperti kemampuan kerja, motivasi, dan disiplin. Temuan awal atau hasil pra-survei menunjukkan bahwa ada beberapa masalah yang mungkin terjadi di Kecamatan Sitirejo II dan Medan Amplas. Untuk mengatasi tantangan ini, para peneliti menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK).

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  membuat  pemecahan  masalah  menjadi  sistematis  dan  secara  optimal menggunakan  nilai  maksimum,  minimum dan optimum  yang didapat dari pengumpulan  data alternatif  yang diberikan oleh  masyarakat.  Didalam  penerapan  SPK  tersebut  menggunakan  metode-metode  perangking  darihasil  yang didapatmenjadilebihefektif,  sepertimetodeSimple  Additive  Weighting  (SAW),  Weighted  Product  (WP),  TOPSIS, ELECTRE.  MetodeSimple  Additive  Weighting  (SAW)  merupakan  metode  yang  tepat  untuk  digunakan  dalam pengambilan keputusan dengan menggunakan penjumlahan terbobot. Metode SAW membutuhkan normalisasasi matriks kesuatu data dari kinerja pegawai honorer dan dibandingkan dengan alternative yang sudah ditentukan[5]–[9].
Beberapa  penelitian  terdahulu  menyelesaikan  permasalahan  dengan  menggunakan  metode  Simple  Additive weighting (SAW). Penelitian yang dilakukan oleh Sakinah dkk tahun 2023 membahas penerapan SAW dalam pemilihan laptop menghasilkan rekomendasi laptop yang sesuai untuk mahasiswa informatika[10]. Penelitian yang dilakukan oleh Jayawardani  dan  Maryam  tahun  2022  membahas  penerapan  SAW  dan  ROC  dalam  menyeleksi  penerima  program keluarga harapan menghasilkan bahwa metode SAW memiliki sensitivitas lebih besar yaitu 14.1%[11]. Penelitian yang dilakukan oleh Hutahaean dkk tahun 2022 membahas penerapan SAW dan ROC dalam pemilihan supervisor karyawan menghasilkan kandidat nilai tertinggi dengan niali 85%[12].  Penelitian yang dilakukan oleh Panggabean dkk tahun 2021 membahas  penerapan  SAW  dan  ROC  dalam  menyeleksi  penerima  reward  untuk  pegawai  honorer  menghasilkan  3 pegawai dengan nilai tertinggi mendapatkan reward[13].
Berdasarkan  pembahasan  diatas,  maka  penulis  tertarik  untuk  melakukan  penelitian  pada  kelurahan  Sitirejo  II kecamatan Medan Amplas dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW), yang nantinya diharapkan dapat memberikan manfaat untuk lebih mengefektifkan hasil dalam analisa kinerja pegawai honorer.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Metode SAW (Simple Additive Weighting)
Metode yang dikenal sebagai Simple Additive Weighting (SAW),  juga disebut sebagai metode penjumlahan terbobot, beroperasi berdasarkan prinsip dasar untuk menentukan penjumlahan terbobot dari peringkat kinerja yang diberikan pada setiap  alternatif  di  semua  atribut.  Metode  ini  melibatkan  prosedur  normalisasi  untuk  matriks  keputusan  (X),  yang memungkinkannya untuk distandarisasi dan diperbandingkan dengan semua peringkat alternatif yang ada. Sering dikenal sebagai  metode  penjumlahan  terbobot,  SAW  sangat  lazim  dan  diterapkan  secara  ekstensif  dalam  konteks  skenario Multiple Attribute Decision Making (MADM). MADM berfungsi sebagai metodologi yang digunakan untuk menentukan alternatif yang paling optimal dari sekumpulan alternatif berdasarkan kriteria tertentu. Dalam metode SAW, pengambil keputusan  memainkan  peran  penting  dalam  memberikan  bobot  pada  setiap  atribut.  Skor  kumulatif  untuk  alternatif dihitung dengan menjumlahkan hasil penjumlahan peringkat (yang dapat dibandingkan antar atribut) dan bobot masing- masing. Sangat penting bahwa peringkat atribut, setelah proses normalisasi matriks sebelumnya, bebas dari dimensi[14]– [17]. Langkah-langkah prosedural yang terlibat dalam mengimplementasikan metode Simple Additive Weighting (SAW) meliputi[18]:
1. Menentukan kriteria dan alternatif Data kriteria adalah data yang diperlukan dalam pengambilan keputusan pemilihan kinerja karyawan terbaik.
2. Memberikan bobot preferensi setiap kriteria
3. Membuat normalisasi matriks keputusan
4. Membuat Hasil akhir nilai preferensi (perankingan).

## 2.2. SistemPendukung Keputusan
Konsep sistem pendukung keputusan (DSS) dapat dikaitkan dengan Michael Scott Morton pada tahun 1970, yang pada awalnya  dikenal  sebagai  sistem  keputusan  manajemen.  Kerangka  kerja  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK),  identik dengan Sistem Pendukung Keputusan, dicirikan oleh sistem berbasis komputer interaktif yang dirancang untuk membantu pengambilan keputusan dengan memanfaatkan data dan model untuk mengatasi masalah yang tidak terstruktur dan semi- terstruktur.  Pada  kontinum  pengambilan  keputusan,  pemrosesan  data  dan  informasi  dilakukan  untuk  menghasilkan beragam alternatif keputusan. Tujuan Sistem Pendukung Keputusan (SPK), sebagai aplikasi sistem informasi, terutama terletak  pada  perannya  sebagai  alat  manajerial  untuk  pengambilan  keputusan.  Sistem  ini  tidak  dimaksudkan  untuk menggantikan  fungsi  pengambil  keputusan,  melainkan  untuk  membantu  mereka  dalam  memenuhi  tanggung  jawab mereka. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dibuat untuk menghasilkan spektrum alternatif yang disajikan kepada para pengambil  keputusan,  sehingga  memberikan  kontribusi  terhadap  peningkatan  efektivitas  dan  efisiensi  manajerial, khususnya  dalam  ranah  pengambilan  keputusan.  Selain  itu,  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  menggabungkan kemampuan komputer untuk menawarkan layanan interaktif kepada pengguna sambil memproses atau memanipulasi data secara  bersamaan  melalui  model  atau  aturan  yang  tidak  terstruktur  untuk  menghasilkan  alternatif  keputusan situasional[19]–[23].

## 2.3. Pegawai Honorer
Tenaga  kontrak,  yang  juga  disebut  sebagai  tenaga  honorer,  adalah  seseorang  yang  diangkat  oleh  Pejabat  Pembina Kepegawaian  (PPK)  atau  pejabat  pemerintah  lainnya  untuk  melaksanakan  tugas  tertentu  di  lingkungan  instansi pemerintah, yang gajinya dibiayai dari APBN dan APBD (Peraturan Presiden No. 48 Tahun 2005, Pasal 1). Proses seleksi

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
pengangkatan tenaga honorer melibatkan penilaian kriteria administratif yang meliputi disiplin, integritas, kesehatan, dan kompetensi. Di sisi lain, PPPK adalah warga negara Indonesia yang memenuhi syarat tertentu dan dipekerjakan melalui perjanjian kerja untuk jangka waktu tertentu dalam rangka melaksanakan tugas pemerintahan (Undang-Undang Nomor 5 Tahun 2014, Pasal 1). Perekrutan PPPK dilakukan melalui proses seleksi yang tidak bias, dengan mempertimbangkan kompetensi, kualifikasi, persyaratan jabatan, dan kriteria penting lainnya.[24]–[28].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode Simple Additive Weigthing (SAW) digunakan untuk membantu dalam menentukan penilaian kinerja  pegawai honorer. Langkahnya adalah dengan membandingkan setiap alternatif terhadap kriteria tertentu.

## 3.1 Penerapan Metode SAW
Data kriteria yang diperlukan dalam pengambilan keputusan pemilihan kinerja terbaik. Pada data kriteria terdapat atribut benefit dan cost. Benefit ialah jika pada kriteria yang mempunyai nilai besar sebagai nilai terbaik, sedangkan cost adalah jika nilai terkecil merupakan penilaian terbaik. Dapat dilihat kriteria dalam penilaian kinerja pada tabel 1.
Tabel 1. Data Kriteria Kriteria Kode  Keterangan Kehadiran C1 Benefit Sikap / Etika C2 Benefit Kedisiplinan Waktu C3 Cost Kualitas C4 Benefit Kuantitas C5 Benefit
Kriteria pada Penilaian kinerja karyawan ini meliputi:
1. Kriteria  Kehadiran  Diperoleh  melalui  perhitungan  rekapitulasi  mesin  absen  (fingerprint)harian  seperti  izin,  alpha, sakit dan mangkir.
2. Kriteria Sikap/Etika Diperoleh berdasarkan surat peringatan  (SP)/sanksi yang diterima oleh karyawan.
3. Kriteria  Kedisipilinan  Waktu  Kedisiplinan  waktu  dapat  dinilai  berdasarkan  ketidak  disiplinan  karyawan  pada ketentuan  jam  masuk  (terlambat)  dan  pulang  kerja  lebih  awal  dari  jam  yang  telah  ditentukan  berdasarkan  hasil rekapitulasi mesin absen.
4. Kriteria  Kualitas  Kerja  Diperoleh  berdasarkan  keandalan,  inisiatif    dan  kreatifitas  dalam  bekerja.  Pada  penilaian langsung diberikan oleh atasan pada setiap divisi seperti pada tabel 2.
5. Kriteria  Kuantitas  Kerja  Diperoleh  berdasarkan  hasil  kerja  karyawan  tersebut  dengan  target-target  pekerjaan  yang telah ditentukan pada tiap-tiap divisi dan diberikan nilai langsung oleh masing –masing manager pada setiap divisi seperti pada tabel 2
Tabel 2 . Tabel Parameter Penilaian Kualitas dan Kuantitas Penilaian Nilai Baik 90 - 100 Cukup 80 – 90 Kurang 70 - 80
Data bobot pada kriteria penilaian kinerja karyawan dengan jumlah bobot 100 menjadi acuan dalam perangkingan penilain kinerja karyawan sepertipada tabel 3 berkut ini:
Tabel 3 . nilai Bobot Kode Kriteria Kriteria Bobot C1 Kehadiran 25 C2 Sikap / Etika 20 C3 Kedisiplinan Waktu 25 C4 Kualitas 15 C5 Kuantitas 15
Pada pembobotan kriteria di atas terdapat dua kriteria yang lebih besar dari pada kriteria yang lain, yaitu kehadiran dan  kedisiplinan  waktu.  Karena  pada  kriteria  tersebut  yang  diutamakan  dalam  penilaian  kinerja  terbaik.  Pada  tabel  4 dibawah dapat dilihat terdapat tabel Crips yang bersifat pembatas dari nilai setiap kriteria. Setiap crips memiliki bobot masing-masing yang akan diproses dalam perhitungan SAW.
Tabel 4 . Data Crips.
Kriteria Crips Nilai Kehadiran <=70% 1

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 5, Mei 2024 Hal 494−501 https://djournals.com/resolusi
Kriteria Crips Nilai Kehadiran >70% dan <=80% 2 Kehadiran >80% dan <=90% 3 Kehadiran >90% dan 100% 4 Sikap/Etika SP3 1 Sikap/Etika SP2 2 Sikap/Etika SP1 3 Sikap/Etika Tidak Ada SP 4 Kedisiplinan waktu <=20% 1 Kedisiplinan waktu >20% dan <=45% 2 Kedisiplinan waktu >45% dan <=65% 3 Kedisiplinan waktu >65% 4 Kualitas Kurang 1 Kualitas Cukup 2 Kualitas Baik 3 Kualitas Sangat Baik 4 Kuantitas Kurang 1 Kuantitas Cukup 2 Kuantitas Baik 3 Kuantitas Sangat Baik 4
Nilai yang digunakan pada perhitungan SAW merupakan nilai yang telah di tentukan melalui nilai crips. Berikut ini adalah data awal  yang digunakan dalam perhitungan SAW. Data diperoleh dari pihak Divisi Human  Capital (HC) yang merupakan data hasil rekapitulasi tahun 2018 seperti pada tabel 5.
Tabel 5. Data Awal Nama C1 C2 C3 C4 C5 Wandani Batubara 92,91 %  T.SP 50 % Cukup Baik Rosdhiana . S 91,17 %  T.SP 32.5 % Baik Baik Amri lubis 91,17 %  T.SP 31 % Baik Cukup M. Azhari palungun 94,17 %  T.SP 22 % Baik Baik Selamet priyadi 87,58 %  T.SP  50.25 % Baik Baik Robi syahad N, SE 87,91 %  SP 2 70 % Baik Cukup Azhari 88,75 %  T.SP  68,25 %  Cukup Baik Didi susanto 95,41 %  SP 1 61 % Cukup Baik Fitriani harahap 89,58 SP 1  55,50 % Baik Cukup Bambang indrawijaya  97,08 %  T.SP 30% Baik Baik Desnila aryani 97,08 %  T.SP 70 % Baik Baik
Pada tahap menghitung data hasil alternatif dengan mengubah nilai pada alternatif sesuai bobot pada data crips, sehingga diperoleh data seperti tabel 6.
Tabel 6. Rating KecocokanAlternatif
Nama C1 C2 C3 C4 C5 Wandani Batubara 4 4 3 2 3 Rosdhiana . S 4 4 2 3 3 Amri lubis 4 4 2 3 2
M. Azhari palungun 4
4 2 3 3 Selamet priyadi
3
4 3
3 3 Robi syahad N, SE 3
2 4 3 2 Azhari 3 4 4 2
3
Didi susanto
4
3 3 2 3 Fitriani harahap
3
3 3 3 2 Bambang indrawijaya  4 4 2 3 3 Desnila aryani 4 4 4 3 3

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Selanjutnya melakukan normaslisasi untuk kriteria C1 karena benefit, maka dicari max (4,4,4,4,3,3,3,4,3,4,4) = 4 didapatkan :
𝑅 1 = 4
𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,3,3,3,4,3,4,4} = 4 4 =1
𝑅 2 =
4 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,3,3,3,4,3,4,4} = 4 4 =1
𝑅 3 = 4
𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,3,3,3,4,3,4,4} = 4 4 =1
𝑅 4 = 4
𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,3,3,3,4,3,4,4} = 4 4 =1
𝑅 5 = 3
𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,3,3,3,4,3,4,4} = 3 4 =0,75
𝑅 6 =
3 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,3,3,3,4,3,4,4} = 3 4 =0,75
𝑅 7 =
3 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,3,3,3,4,3,4,4} = 3 4 =0,75
𝑅 8 = 4 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,3,3,3,4,3,4,4} = 4 4 =1
𝑅 9 = 3
𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,3,3,3,4,3,4,4} = 3 4 =0,75
𝑅 10 =
4 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,3,3,3,4,3,4,4} = 4 4 =1
𝑅 11 = 4
𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,3,3,3,4,3,4,4} = 4 4 =1
Untuk kriteria C2 karena benefit, maka dicari max (4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4) = 4 didapatkan :
𝑅 1 =
4 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 4 4 =1
𝑅 2 = 4
𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 4 4 =1
𝑅 3 = 4 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 4 4 =1
𝑅 4 = 4 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 4 4 =1
𝑅 5 = 4 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 4 4 =1
𝑅 6 =
2 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 2 4 =0,5
𝑅 7 =
4 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 4 4 =1
𝑅 8 = 3 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 3 4 =0,75
𝑅 9 = 3 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 3 4 =0,75
𝑅 10 =
4 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 4 4 =1
𝑅 11 = 4 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 4 4 =1
Untuk kriteria C3  karena  Cost, maka dicari min (3,2,2,2,3,4,4,3,3,2,4) = 2 didapatkan : 𝑅 1 =
3 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 3 2 =0,67
𝑅 2 = 2
𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 2 2 =1
𝑅 3 =
2 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 2 2 =1
𝑅 4 =
2 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 2 2 =1
𝑅 5 = 3 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 3 2 =0,67
𝑅 6 = 4 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 4 2 =2
𝑅 7 = 4 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 4 2 =2
𝑅 8 = 3 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 3 2 =0,67
𝑅 9 = 3 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 3 2 =0,67
𝑅 10 = 2 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 2 2 =1
𝑅 11 = 4 𝑀𝑎𝑥{4,4,4,4,4,2,4,3,3,4,4} = 4 2 =2

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Untuk kriteria C4  karena  Benefit, maka dicari max (2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3) = 3 didapatkan :
𝑅 1 = 2
𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 2 3 =0,67
𝑅 2 = 3 𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 3 3 =1
𝑅 3 =
3 𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 3 3 =1
𝑅 4 =
3 𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 3 3 =1
𝑅 5 = 3
𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 3 3 =1
𝑅 6 = 3
𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 3 3 =1
𝑅 7 = 2
𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 2 3 =0,67
𝑅 8 =
2 𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 2 3 =0,67
𝑅 9 =
3 𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 3 3 =1
𝑅 10 = 3
𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 3 3 =1
𝑅 11 = 3
𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 3 3 =1
Untuk kriteria C5  karena  Benefit, maka dicari max (3,3,2,3,3,2,3,3,2,3,3) = 3 didapatkan : 𝑅 1 =
3 𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 3 3 =1
𝑅 2 = 3
𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 3 3 =1
𝑅 3 = 2
𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 2 3 =0,67
𝑅 4 =
3 𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 3 3 =1
𝑅 5 =
3 𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 3 3 =1
𝑅 6 = 2 𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 2 3 =0,67
𝑅 7 =
3 𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 3 3 =1
𝑅 8 = 3 𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 3 3 =1
𝑅 9 = 2 𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 2 3 =0,67
𝑅 10 = 3 𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 3 3 =1
𝑅 11 = 3 𝑀𝑎𝑥{2,3,3,3,3,3,2,2,3,3,3} = 3 3 =1
Hasilnya pada tahap normalisasi dapat dilihat pada tabel 7 berikut ini :
Tabel 7. Hasil Normalisasi
Nama C1 C2 C3 C4 C5 Wandani Batubara 1 1 0,67 0,67 1 Rosdhiana . S 1 1 1 1 1 Amri lubis 1 1 1 1 0,67 M. Azhari palungun 1 1 1 1 1 Selamet priyadi 0,75 1 0,67 1 1 Robi syahad N, SE 0,75 0,5 2 1 0,67 Azhari 0,75 1 2 0,67 1 Didi susanto 1 0,75 0,67 0,67 1 Fitriani harahap 0,75 0,75 0,67 1 0,67 Bambang indrawijaya 1 1 1 1 1 Desnila aryani 1 1 2 1 1
Selanjutnya melakukan perangkingan nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. Pada  tahap  perangkingan,  dilakukan  perkalian  bobot  kriteria  dengan  setiap  baris  matriks  nilai  normalisasi  pada  tahap sebelumnya:
𝑉 1 = {(1x25)+(1x20)+(0,67x25)+(0,67x15)+(1x15)}= 86,80 𝑉 2 = {(1x25)+(1x20)+(1x25)+(1x15)+(1x15)}= 100

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 5, Mei 2024 Hal 494−501 https://djournals.com/resolusi
𝑉 3 = {(1x25)+(1x20)+(1x25)+(1x15)+(0,67x15)}= 95,05 𝑉 4 = {(1x25)+(1x20)+(1x25)+(1x15)+(1x15)}= 100 𝑉 5 = {(0,75x25)+(1x20)+(0,67x25)+(1x15)+(1x15)}= 85,50
𝑉 6 = {(0,75x25)+(0,5x20)+(2x25)+(1x15)+(0,67x15)}= 66,3 𝑉 7 = {(0,75x25)+(1x20)+(2x25)+(0,67x15)+(1x15)}= 76,3 𝑉 8 = {(1x25)+(0,75x20)+(0,67x25)+(0,67x15)+(1x15)}= 81,80 𝑉 9 = {(0,75x25)+(0,75x20)+(0,67x25)+(1x15)+(0,67x15)}= 75,55 𝑉 10 = {(1x25)+(1x20)+(1x25)+(1x15)+(1x15)}= 100 𝑉 11 = {(1x25)+(1x20)+(2x25)+(1x15)+(1x15)}= 125 Hasil perangkingan dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8 . Hasil Perangkingan Nama C1 C2 C3 C4 C5 Total Ranking Desnila aryani 1 1 2 1 1 125 1 Rosdhiana . S 1 1 1 1 1 100 2 M. Azhari palungun 1 1 1 1 1 100 3 Bambang indrawijaya 1 1 1 1 1 100 4 Amri lubis 1 1 1 1 0,67 95,05 5 Wandani Batubara 1 1 0,67 0,67 1 86,80 6 Selamet priyadi 0,75 1 0,67 1 1 85,50 7 Didi susanto 1 0,75 0,67 0,67 1 81,80 8 Azhari 0,75 1 2 0,67 1 76,3 9 Fitriani harahap 0,75 0,75 0,67 1 0,67 75,55 10 Robi syahad N, SE 0,75 0,5 2 1 0,67 66,3 11
Dari tabel 8 hasil perangkingan di atas didapatkan hasil ranking penilaian kinerja pegawai honorer mulai urutan ke-1, hingga ke-11 adalah sebagai berikut: Desnila Aryani, Rosdhiana. S, M. Azhari palungun, Bambang indrawijaya, Amri lubis, Wandani Batubara, Selamet priyadi, Didi susanto, Azhari, Fitriani harahap, Robi syahad N, SE.

## 4. KESIMPULAN
Dari pembahasan di atas, dapat disimpulkan bahwa metode Simple Additive Weighting (SAW) dapat digunakan untuk melakukan penilaian kinerja berdasarkan kriteria-kriteria seperti kehadiran, sikap/etika, disiplin waktu, kualitas kerja, dan kuantitas kerja. Hasil uji coba penilaian kinerja dengan menggunakan kriteria-kriteria yang telah ditentukan menghasilkan angka  perangkingan  kinerja  karyawan.  Hasil  peringkat,  mulai  dari  peringkat  1  sampai  dengan  peringkat  11,  untuk penilaian kinerja karyawan honorer adalah sebagai berikut: Desnila Aryani, Rosdhiana. S, M. Azhari palungun, Bambang indrawijaya, Amri lubis, Wandani Batubara, Selamet priyadi, Didi susanto, Azhari, Fitriani harahap, Robi syahad N, SE.

## REFERENCES
[1] D. Marlius and L. M. Sari, “Pengaruh Budaya Organisasi Dan Rotasi Pekerjaan Terhadap Kinerja Pegawai Pada Dinas Sosial Provinsi Sumatera Barat,” J. Valuasi J. Ilm. Ilmu Manaj. Dan Kewirausahaan, vol. 3, no. 1, pp. 462–477, 2023.
[2] E. Retnowati, D. Darmawan, A. R. Putra, R. S. Putra, and F. Issalillah, “Pengaruh Modal Psikologis, Kualitas Kehidupan Kerja, dan Kepemimpinan terhadap Kinerja Pegawai,” J. Baruna Horiz., vol. 6, no. 1, pp. 31–38, 2023.
[3] M.  T.  Anggara,  S.  E.  Larasati  Ahluwalia,  and  S.  E.  Emi  Suwarni,  “Penerapan  Disiplin  Kerja  Dalam  Meningkatkan  Kinerja Pegawai Pada PT Sucofindo Bandar Lampung,” J. Strateg. Manag. Account. Through Res. Technol., vol. 2, no. 2, pp. 47–57, 2023.
[4] H. Amelia and K. Setyawati, “Analisis Peningkatan Kinerja Pegawai Negeri Sipil pada Kelurahan Bidara Cina Kota Administrasi Jakarta Timur,” PANDITA Interdiscip. J. Public Aff., vol. 6, no. 2, pp. 181–195, 2023.
[5] A.  Rizka,  R.  M.  Sari,  L.  Ulandari,  and  D.  Pratiwi,  “MONOGRAF  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW) UNTUK PERINGKAT NILAI,” Penerbit Tahta Media, 2023.
[6] I. F. Adam, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN PEGAWAI BARU MENGGUNAKAN METODE SAW PADA PT KERETA API INDONESIA,” LEDGER J. Inform. Inf. Technol., vol. 2, no. 3, pp. 127–135, 2023.
[7] N. Imania, J. Salat, R. Rizki, and Z. Razi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Skincare Untuk Wajah Sensitif di Klinik Kecantikan La Beautee Care Blok Sawah Dengan Menggunakan Metode Topsis dan Metode Saw Berbasis Web,” J. Real Ris., vol. 5, no. 1, pp. 219–226, 2023.
[8] H.  Wijaya,  “Sistem  Informasi  Perekrutan  Anggota  Organisasi  Persaudaraan  Muda  Mudi  Buddhis  Wihara  Amitabha Menggunakan Metode SAW.” Prodi Sistem Informasi, 2023.
[9] B. Susetyo, M. A. Muttaqien, and F. S. F. Kusumah, “Pemeringkatan UMKM Di Kawasan Kabupaten Bogor Dengan Metode SAW Berbasis WEBGIS,” J. Tek. Mesin, Ind. Elektro dan Inform., vol. 2, no. 1, pp. 69–80, 2023.
[10]  P.  Sakinah,  N.  Hayati,  and  A.  E.  Syaputra,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Laptop  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting,” J. Sistim Inf. dan Teknol., pp. 130–138, 2023.
[11]  W. R. K. Jayawardani and M. Maryam, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Program Keluarga Harapan dengan Implementasi Metode SAW dan Pembobotan ROC,” Emit. J. Tek. Elektro, vol. 22, no. 2, 2022.
[12]  J.  Hutahaean,  N.  Mulyani,  Z.  Azhar,  and  A.  K.  Nasution,  “System  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supervisor  Karyawan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Dengan Menggunakan Metode Roc-saw,” vol. 9, no. 3, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i3.4137.
[13]  T.  Panggabean  and  Y.  F.  Manalu,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (  SAW  )  dalam  Pemberian  Reward  Bagi Pegawai Honorer Menggunakan Pembobotan Rank Order Centroid,” vol. 5, pp. 1667–1673, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3146.
[14]  I. Y. Pasa, N. W. A. Prasetya, and R. H. Maharrani, “Analisis Perbandingan Metode SAW, WP, dan TOPSIS Untuk Optimasi Sistem Pendukung Keputusan Proses Seleksi Beasiswa Lazizmu,” INTEK J. Inform. dan Teknol. Inf., vol. 6, no. 1, pp. 65–76, 2023.
[15]  A. D. Astuti, K. F. Ramdhania, and D. Yusuf, “Penerapan Metode SAW untuk Pemilihan Siswa Terbaik pada SMPN 266 Jakarta Berbasis Web,” J. Inform. Inf. Secur., vol. 4, no. 1, pp. 49–64, 2023.
[16]  A. Derina and P. D. Mardika, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Siswa Berprestasi Dengan Metode SAW Pada SDN 02 Ciganjur,” JRKT (Jurnal Rekayasa Komputasi Ter., vol. 3, no. 01, pp. 1–6, 2023.
[17]  A.  Rona,  G.  K.  Pati,  and  E.  D. Ege,  “Agustinus  Rona1  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Supplier Pembelian  Barang Dengan  Menggunakan  Metode  SAW:  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Pembelian  Barang  Dengan Menggunakan Metode SAW,” J. Ilmu Komput. dan Sist. Inf., vol. 6, no. 3, pp. 148–153, 2023.
[18]  S. M. Latifah and D. A. Diartono, “Analisis Perbandingan Metode Fuzzy Logic Dan Metode SAW Dalam Pemilihan Keluarga Penerima Bantuan Sosial,” J. Inform. J. Pengemb. IT, vol. 8, no. 3, pp. 193–198, 2023.
[19]  Mesran  and  D.  P.  Indini,  “Analisis  Dalam  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Content  Creator  Mahasiswa  Terbaik  Menerapkan Metode EDAS dan ROC,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 4, pp. 912–921, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.4093.
[20]  R.  T.  Aldisa,  “Penerapan  Metode  MABAC  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Aplikasi  Pemesanan  Hotel Terbaik,” J. Inf. Syst. Res., vol. 4, no. 1, pp. 191–201, 2022, doi: 10.47065/josh.v4i1.2415.
[21]  B. Anwar, W. Simatupang, M. Muskhir, D. Irfan, and A. H. Nasyuha, “Kombinasi Penerapan Metode WASPAS dan Rank Order Centroid (ROC) dalam Keputusan Pemilihan Teknologi Kamera Ponsel Terbaik,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 1431–1437, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2655.
[22]  A. Iskandar, “Penyeleksian Penerimaan Teleservice Representative dengan Penerapan Metode ARAS dan Pembobotan ROC,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer), vol. 10, no. 2, pp. 548–557, 2023.
[23]  M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Implementasi Metode MAUT dalam Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Stock Keeper Restoran dengan Pembobotan Rank Order Centroid,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 3, pp. 1422–1430, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2656.
[24]  K. Munthe, T. R. A. Syahputra, A. A. Pasuli, and M. A. Hasibuan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Honorer Kelurahan Medan Sinembah Menerapkan Metode ROC dan MOORA,” vol. 1, no. 1, 2022.
[25]  A. P. U. Siahaan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Honorer Kelurahan Babura dengan Metode MFEP,” vol. 4, pp. 567–573, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2107.
[26]  N.  P.  Siburian  and  L.  Sahriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai  Honorer  Kelurahan  Menerapkan  Metode MOORA,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 3, no. 10, pp. 395–404, 2023.
[27]  F.  S.  Mawinar,  R.  D.  Gunawan,  and  A.  T.  Priandika,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai  Honorer  Terbaik Menggunakan Metode Visekriterijumsko Kompromisno Rangiranje,” J. Data Sci. Inf. Syst., vol. 1, no. 4, pp. 182–191, 2023.
[28]  A. P. Maharani and E. Mujiasih, “Hubungan Antara Persepsi Terhadap Kompensasi Gaji Pokok Dengan Work Engagement Pada Pegawai Honorer,” J. Empati, vol. 7, no. 2, pp. 510–521, 2020.