## JURNAL SIMADA JURNAL SIMADA

## Sistem  Informasi  & Manajemen Basis Data
91 - 103 104 - 113
114 - 123 124 - 134 135 - 149 150 - 159 160 - 175
176 - 181 Implementasi Data Mining Dengan Algoritma Berbasis Tree Untuk Klasifikasi Serangan Pada I (IDS) ntrusion Detection System Agus Navirgo, Ahmad Habibbullah management software technology data system software database system
Perancangan Sistem Informasi Projek Manajemen Menggunakan Metode Extreme (studi Kasus: Perusahaan Kontraktor) Programming Berbasis Desktop Hadi Sanjaya, Johannes Fernandes Andry
Rancang Bangun Sistem Informasi Kependudukan Desa Bangun Rejo  Berbasis E-government

## Nurjoko, Sushanty Saleh, Sifaul Khoiri
Sistem Informasi Terintegrasi Tugas Akhir/skripsi Berbasis Web (Studi Kasus: Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya) Hendra Kurniawan, Wicakso Bandung Bondowoso
Perancangan Model Arsitektur
Sistem Informasi Biro Administrasi Akademik
Enterprise dan Kemahasiswaan (BAAK) Menggunakan Kerangka Kerja The Open Group Architecture
Framework (TOGAF) Arifin Andi Abd Karim
Penerapan
(Studi Kasus: Spesialis Penyakit Jantung
Knowledge Management System
dan Spesialis Penyakit Dalam di RSUD Abdul Moeloek)
Sasiya Nadira, Rini Nurlistiani, Hendra Kurniawan, Agus Rahardi, Halimah
Optimasi Fungsi Keanggotaan Menggunakan Algoritma Genetika Untuk
Fuzzy Mamdani
Penentuan Penerima Beasiswa

## Emirza Wira Saputra
Pemberian Reward Terhadap Karyawan Terbaik Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Ferly Ardhy, Dwi Marisa Effendi

## Pelindung
Sriyanto, S.Kom., MM

## Pimpinan Redaksi
Dr. Suhendro Yusuf Irianto, M.Kom
Redaksi Pelaksana Fitria M.Kom Rio Kurniawan, M.Cs Yulmaini, S.Kom., M.Cs

## Editor Ahli (Mitra Bestari)
Dr. Arta Moro Sundjaja (Univeristas Bina Nusantara) DR. Deris Setiawan (Univetsitas Sriwijaya) DR. Hustinawaty (Universitas Gunadarma) Ramadiani, M.Kom., Ph.D (Universitas Mulawarman) DR. Syifaun Nasyah (UIN Sunan Kalijaga Yogyakarta)

## Editor Ahli
Dr. Suhendro Yusuf Irianto, M.Kom Dr. RZ. Abdul Aziz, ST., M.T Joko Triloka, M.T., Ph.D Dr (can) Sutedi, S.Kom., M.T.I

## Dewan Editor
Hendra Kurniawan, S.Kom., M.T.I Melda Agarina, S.Kom., M.T.I Sri Karnila, S.Kom., M.Kom Nurjoko, S.Kom., M.T.I
Editor/Layout Dwi Lianiko, S.Kom Febrian Eka Saputra, S.Kom

## Kesekretariatan
Dona Yuliawati, S.Kom., M.T.I Sushanty Saleh, S.Kom., M.T.I Arman Suryadi Karim, S.Kom., M.T.I

## Bendahara
Halimah, S.Kom., M.T.I Ochi Marshella F, S.Kom., M.T.I

## PENGANTAR REDAKSI
Puji  Syukur  kehadirat  allah  SWT,  atas  karunia  dan  rahmatnya  sehingga  Jurnal  Ilmiah  Sistem Informasi  dan  Manajemen  Basis  Data  (SIMADA)  Volume  02,  No.  02  bulan  Oktober  2019  dapat diterbitkan sesuai dengan periode yang telah ditetapkan.
Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Manajemen  Basis  Data  (SIMADA)  merupakan  Jurnal  yang  diterbitkan oleh Jurusan Sistem  Informasi  Institut  Informatika dan Bisnis (IIB) Darmajaya. Penerbitan jurnal ini sebagai wadah informasi berupa hasil penelitian, studi kepustakaan, gagasan, aplikasi teori dan kajian analisis kritis di bidang keilmuan Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data.
Pada  edisi  ini  terdapat  8  artikel  dimana  versi online dari  Jurnal  tersebut  dapat  dilihat  di jurnal.darmajaya.ac.id.  Kami  ucapkan  terima  kasih  banyak  kepada  semua  pihak  yang  telah memberikan kontribusi dalam volume jurnal ini. Pada kesempatan ini kami kembali mengundang dan memberikan  kesempatan  kepada  para peneliti, dibidang Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data untuk  kembali  mempercayai  jurnal  SIMADA  sebagai  wadah  bagi  para  peneliti  dalam mempublikasikan hasil penelitiannya dalam jurnal ini.
Akhir  kata  redaksi  berharap  agar  makalah  dalam  jurnal  ini  dapat  memberikan  kontribusi  dan sumbangsih  pemikiran  yang  bermanfaat  dalam  menjawab  tantangan  yang  dihadapi  khususnya  bagi perkembangan ilmu dan teknologi dalam bidang Sistem Informasi dan Manajemen Basis Data.

## Bandar Lampung, Oktober 2019

## Redaksi Jurnal Simada
Page |  176                        Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 2  No. 2 Oktober 2019 Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya

## Pemberian Reward Terhadap Karyawan Terbaik Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Ferly Ardhy 1 , Dwi Marisa Efendi 2 ,
1,2 STMIK Dian Cipta Cendikia Kotabumi
1 Ferly@dcc.ac.id
2 dwi.marisa@dcc.ac.id

## Abstract
Multi attribute decission making (MADM) model, one of them is to use the simple additive weighting (SAW) method. This research is useful for giving rewards to employees, This research needs some criteria, they are  Age values, education, psychological tests, interviews, work experience, and health the result of this calculation i with the highest value on alternative A5 with a value of 85 and A6 with a value of 72.5 .
Keywords : SAW; SPK; DSS; Health; Employes; Criteria

## Abstrak
Penerapan suatu model multi attribute decission making ( MADM), salah satunya adalah dengan menggunakan metode s imple additive weighting (SAW).Pada penelitian ini bertujuan untuk menentukan pemberian reward terhadap karyawan  dengan metode SAW,  dalam  penerapan    metode  ini  diperlukan  beberapa  kriteria  untuk  menunjang  suatu  sistem  pengambilan  keputusan diantaranya adalah nilai Usia , pendidikan, Psikotes, interview, pengalaman kerja,dan kesehatan. Berdasarkan perhitungan dengan metode simple additive weighting (SAW) maka Karyawan dengan nilai tertinggi adalah pada alternatif A5 dengan nilai 85 dan A6 dengan nilai 72,5.
Kata Kunci: SAW; DSS; SPK; Kesehatan; Karyawan; Kriteria

## 1. PENDAHULUAN
Topik  penelitian  tentang  pemeberian  reward  terhadap  karyawan  yang  memiliki  prestasi  yang  baik, artificial intelegence dan machine learning mempunyai metode untuk mengenali pola yang mempengaruhi pemberian reward terhadap  karyawan  serta  dapat  membantu  memecahkan  masalah  ini  (Triwahyuni,  2016).  Penelitian  yang  sama menggunakan  metode  SAW  (Mawarni,  2014)  Dalam  hal  ini  sekolah  membutuhkan  ukuran  untuk  menentukan kriteria bagi siswa yang menerima dana bantuan siswa miskin. Di setiap sekolah terdapat peluang untuk mendapatkan dana bantuan siswa miskin setiap tahunnya. Pemilihan Reward untuk karyawan (Triwahyuni, 2016) merupakan suatu proses  pekerjaan  yang  tidak  mudah,  yang  dalam  proses  pemilihannya  terdapat  banyak  kriteria  yang  harus dipertimbangkan. Ketetapan terhadap kriteria tersebut ditentukan oleh pihak perusahan dalam hal ini adalah bagian personalia, dan cara itupun sangat lama untuk mengetahui hasilnya di karenakan  terdapat unsur – unsur penilaian yang  dianggap  harus  bersifat  objektif.  Penelitian  ini  menggunakan  Simple  Additive  Weighting  (SAW),  dengan kriteria nilai Usia, Pendidikan, Psikotes, interview, Pengalaman Kerja, dan Kesehatan.
Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 2  No. 2 Oktober 2019                        Page |  177 Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya

## 2. KERANGKA TEORI

## 2.1. Sistem pengambilan Keputusan
Keputusan  merupakan  hasil  pemecahan  masalah  yang  harus  didasari  logika  dan  pertimbangan,  penetapan alternatif  terbaik,  harus mendekati tujuan yang telah ditetapkan dan memperhatikan hal-hal seperti logika, realitas, rasional,  dan  pragmatis.  Hal  ini  pernah  dilakukan  pada  penelitian  sebelumnya  untuk  menentukan  yang  layak mendapatkan dana bedah rumah (Efendi, 2019), sistem pengambilan keputusan dengan metode SAW juga digunakan untuk pemberian bantuan kepada siswa (Mawarni, 2014)

## 2.2. SAW (Simple Additive Weighting)
Metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan salah satu metode penyelesaian masalah.Yang sering juga dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan  berbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan terbobot  dari rating kinerja pada setiap alternatif dari semua atribut (Fishburn, 1967). Metode SAW  membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (x) ke suatu skala yang dapat di perbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
Berikut adalah langkah – langkah dalam penyelesaian dengan Metode SAW:
|𝑟 𝑖𝑗 | = {∬ 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑖𝑓𝑖𝑡)
𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎(𝑐𝑜𝑠𝑡)
Gambar 1 . Persamaan Konsep Dasar Metode SAW
Dimana : rij = Rating kinerja ternormalisasi
Max Xij = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Min Xij = Nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij = Baris dan kolom dari matriks benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik cost = jika nilai terkecil adalah terbaik
Dengan rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj;i = 1,2....m dan j = 1,2....n Nilai prefensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan pada gambar 2 berikut:
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
Gambar 2. Nilai Prefensi Alternarif
Keterangan :
Vi = Nilai prefensi wj = Bobot rangking rij = rating kinerja ternormalisasi
Page |  178                        Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 2  No. 2 Oktober 2019 Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Langkah penyelesaian Simple Additive Weighting (SAW) :
1. Menentukan kriteria–kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2. Menetukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap atribut.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  (Ci),  kemudian  melakukan  normalisasi  matriks berdasarkan persamaan  yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut  keuntungan  ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi.
4. Hasil akhir diperoleh dari proses perangkingan yaitupenjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.

## 3. METODOLOGI
Penelitian ini menggunakan metode wawancara, observasi , Studi pustaka yang mana di dalam nya menggunkan metode Metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk mneyelesaikan suatu sistem pengambilan keputusan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Data Indikator
Indikator adalah  variabel  yang  membantu kita dalam  mengukur perubahan perubahan  yang terjadi  baik secara langsung maupun secara tidak langsung. Indikator disini yaitu variabel  reward terhadap karyawn  , dan pada sistem yang  akan  dirancang  ada  berbagai  indikator  antara  lain: Usia,  pendidikan,  Psikotes,  interview,  pengalaman  kerja,  dan kesehatan.

## 4.2 Data Kriteria
Data kritria pada bagian ini berisi tentang kode nama , atribut dan bobot kriteria.Atribut sendiri pada metode SAW, memiliki  jenis  cost  dan  benifit,  cost  memiliki  arti  dimana  semakin  kecil  nlainya  maka  semakin  bagus,  sedangkan benifir memiliki arti bahwa semakin besar nlainya akan semakin bagus,  Berikut adalah tabel yang menggambarkan data kriteria dan bobot kriteria
Tabel 1. Data Kriteria Dan Bobot Kriteria Kode Kriteria Bobot Kriteria Nama Kriteria C1 15 USIA (MAX 35) C2 25 PENDIDIKAN TERAKHIR 30 70 C3 20 TES PESIKOTES 50-100 C4 15 INTERVIEW 50-100 C5 15 PENGALAMAN KERJA 1-dst C6 10 KRSEHATAN 30
4.3 Data Crips
Data Crips (nilai kriteria) yang berisi kode kriteira, keterangan, bobot. Crips bersifat optional yaitu sebagai pembatas dari nilai setiap kriteria
Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 2  No. 2 Oktober 2019                        Page |  179 Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya
Tabel 2. Data Crips Nilai Usia
Kode Kriteria Nama Kriteria Crips Nilai C1 Usia > 35 tahun 25 C1 Usia < 30 tahun 50 C1 Usia < 25 tahun 75 C1 Usia >19  tahun 100 Tabel 3. Data Crips Nilai Pendidikan Kode Kriteria Nama Kriteria Crips Nilai C2 Pendidikan SLTA 25 C2 Pendidikan D3 50 C2 Pendidikan S1 75 C2 Pendidikan S2 100 Tabel 3. Data Crips Nilai Psikotes Kode Kriteria Nama Kriteria Crips Nilai C3 Tes Pesikotes Benar 11-20 25 C3 Tes Psikotes Benar 21-30 50 C3 Tes Psikotes Benar 31-40 75 C3 Tes Psikotes Benar 41-50 100 Tabel 4. Data Crips Nilai Interview Kode Kriteria Nama Kriteria Crips Nilai C4 Interview Kurang 25 C4 Interview Cukup 50 C4 Interview Baik 75 C4 Interview Sangat Baik 100 Tabel 5. Data Crips Pengelaman Kerja Kode Kriteria Nama Kriteria Crips Nilai C5 Pengalaman Kerja < 1 tahun 25 C5 Pengalaman Kerja < 4 tahun 50 C5 Pengalaman Kerja < 6 tahun 75 C5 Pengalaman Kerja > 6 tahun 100 Tabel 6. Data Crips Kesehatan Kode Kriteria Nama Kriteria Crips Nilai C6 Kesehatan Penyakit Dalam 25 C6 Kesehatan Penyakit Keturunan 50 C6 Kesehatan Penyakit Luar 75 C6 Kesehatan Tidak Sakit 100 4.4 Data Nilai Alternatif dan Analisa
Page |  180                        Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 2  No. 2 Oktober 2019 Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya
Alternatif mencatat nilai setiap alternatif berdasarkan semua data kriteria. Berikut contoh nilai alternatif dan analisa dari calon penerima reawrd.
Tabel 7 . Data Nilai Alternatif dan Analisa NO NAMA C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 Yogas 50 25 50 50 75 100 A2 Desi 75 75 50 75 75 25 A3 Elin 100 75 25 25 25 50 A4 Munzir 100 75 75 50 75 100 A5 Febri 25 100 100 50 50 100 A6 Mardiani 75 75 100 100 25 100 A7 Diky 75 100 50 50 25 25 A8 Raka 75 25 50 25 25 75 A9 Hisci 50 25 25 50 75 75 A10 Adel 25 50 75 75 25 100 A11 AIK 75 50 75 50 100 100 A12 Febilia 75 75 75 25 50 100 A13 Karmila 75 50 50 50 25 100 A14 Reno 100 25 50 100 75 100 A15 Gimin 100 50 25 50 50 50

## 4.5 Tahap Normalisasi
Berikut ini adalah tahapan normalisasi untuk data alternatif reward terhadap karyawan
Tabel 8. Normalisasi Data C1 C2 C3 C4 C5 C6 TOTAL KET RANK 0.5 0.25 0.5 0.5 0.75 1 52.5 GAGAL 10 0.333333333 0.75 0.5 0.75 0.75 0.25 58.75 GAGAL 7 0.25 0.75 0.25 0.25 0.25 0.5 40 GAGAL 14 0.25 0.75 0.75 0.5 0.75 1 66.25 REKOMENDASI 4 1 1 1 0.5 0.5 1 85 DITERIMA 1 0.333333333 0.75 1 1 0.25 1 72.5 DITERIMA 2 0.333333333 1 0.5 0.5 0.25 0.25 53.75 GAGAL 9 0.333333333 0.25 0.5 0.25 0.25 0.75 36.25 GAGAL 15 0.5 0.25 0.25 0.5 0.75 0.75 45 GAGAL 12 1 0.5 0.75 0.75 0.25 1 67.5 REKOMENDASI 3 0.333333333 0.5 0.75 0.5 1 1 65 GAGAL 5 0.333333333 0.75 0.75 0.25 0.5 1 60 GAGAL 6 0.333333333 0.5 0.5 0.5 0.25 1 48.75 GAGAL 11 0.25 0.25 0.5 1 0.75 1 56.25 GAGAL 8 0.25 0.5 0.25 0.5 0.5 0.5 41.25 GAGAL 13
Jurnal Sistem Informasi & Manajemen Basis Data (SIMADA) Vol. 2  No. 2 Oktober 2019                        Page |  181 Jurusan Sistem Informasi Institut Informatika dan Bisnis Darmajaya

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  perhitungan  dengan  metode  SAW  yang  dilakukan    dalam  menentukan  pemberian  reward  terhadap karyawan diperoleh data terdapat dua orang yang layak menerima reward yaitu pada pada Alternatif ke A5 dan A6 dengan nilai 85 dan 72,5. Dalam penelitian selanjutnya di saran kan untuk menambahkan pencarian nilai error agar lebih maksimal kembali hasil yang diperoleh.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terimaksih  kepada  STMIK  DIAN  CIPTA  CENDIKAI  KOTABUMI  yang  sudah  mefasilitasi  dan  mendukung seluruh kegiatan Dosen.

## DAFTAR PUSTAKA
Fartindyyah, N., Subiyanto, S. 2014. Sistem Pendukung Keputusan Peminatan SMA menggunakan Metode  Weighted Product (WP). Jurnal Kependidikan: Penelitian Inovasi Pembelajaran, 44(2).
Efendi, D. M., Novita, N. 2019. Weight Product Dalam Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Bantuan Bedah Rumah. Jurnal Informasi dan Komputer, 7(1), 35-42.
Fishburn, P.C. 1967. Additive Utilities with Incomplete Product Set: Application to Priorities and Assignments.
Mawarni, R., & Badri, A. 2014. Implementasi Simple Additive Weighting (SAW) DalamPengambilan Keputusan Pemberian Bantuan Siswa Miskin Pada SDN 3 Rejo Asri–Lampung Tengah. Jurnal Informasi dan Komputer, 1(1), 1-12.
Saleh,  S.,  &  Widakdo,  D.  T.  2016.  Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Penentuan  Prestasi Kepengurusan Pada Organisasi Kemahasiswaan IBI Darmajaya Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting). Jurnal Teknologi Informasi Magister, 1 (01), 92-105.
Triwahyuni,  A.,  Septiawan,  M.  R.  2016.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Karyawan  Terbaik  Carrefour Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Jurnal Informatika, 15(1), 66-80.
Alamat :  Jalan Zainal Abidin  Pagar Alam No.93 Gedong Meneng, Bandar Lampung 35142 Telp. 0721-787214 Fax. 0721- 700261
email : simada@darmajaya.ac.id
Website : jurnal.darmajaya.ac.id
Diterbitkan :
LEMBAGA PENGEMBANGAN PEMBELAJARAN, PENELITIAN, DAN PENGABDIAN MASYARAKAT (LP4M) INSTITUT INFORMATIKA & BISNIS DARMAJAYA