JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
KOMPARASI METODE AHP DAN SAW DALAM PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK PADA PT. PESTRAP MITRA SUKSES
Nurbayati 1 , Cahyani Budihartanti 2
1 Program Studi Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri Jakarta
e-mail: beyo9896@gmail.com
2 Program Studi Sistem Informasi
STMIK Nusa Mandiri Jakarta Nusa Mandiri.ac.id e-mail: cahyani.cbh@nusamandiri.ac.id

## ABSTRAK
Karyawan  memiliki  peran  yang  sangat  penting,  dalam  menentukan  keberhasilan  dan  kesuksesan  bagi  sebuah perusahaan. Namun Kendala pada PT. Perstrap Mitra Sukses yang merupakan sebuah perusahaan yang bergerak didalam bidang jasa pembasmi hama, masih belum optimal dalam pemilihan karyawan terbaik. Oleh karena itu untuk  mempertahankan  karyawan  yang  kompeten  perusahaan  belum  memiliki  metode  dalam  pengambilan keputusan untuk menentukan karyawan terbaik. Untuk mendapatkan hasil yang sesuai dengan kebutuhan, yaitu dengan  membuat  sistem  pengambilan  keputusan  pemilihan  karyawan  terbaik  dengan  menggunakan  metode Analytical  Hierarcy  Process (AHP)  merupakan  pemilihan  penunjang  keputusan  dalam  pembobotan  kriteria, bobot  dari  setiap  kriteria  bukan ditentukan  dari  awal  tetapi ditentukan  menggunakan rumus  berdasarkan  skala prioritas  (tingkat  kepentingan)  sedangkan  metode Simple Additive  Weighting (SAW)  merupakan  metode  yang diterapkan  dalam  penilaian  kinerja  dimana  kriteria  yang  digunakan  dalam  penilaian  yaitu  kualitas  kerja, ketrampilan  kerja,  disiplin  kerja,  tanggung  jawab  dan  kerjasama.  Sistem  penunjang  keputusan  ini  merupakan alat bantu yang dapat memberikan solusi dalam membantu menentukan karyawan terbaik secara komputerisasi agar lebih efisen dan efektif. Hasil penelitian membuktikan bahwa aplikasi ini mampu membantu admin dalam penilaian pemilihan proses karyawan terbaik dengan menggunakan metode Analytical Hierarcy Process (AHP) dan metode Simple Additive Weighting (SAW).
Kata  kunci: Karyawan  Terbaik,  Sistem  Penunjang  Keputusan, Analytical  Hierarcy  Process (AHP), Simple Additive Weighting (SAW)
Abstract: Employees have a very important role, in determining success and success for a company. However, constraints on  PT.  Perstrap  Mitra  Sukses  which is  a  company engaged  in the  pest-repellent  services,  still  not optimal in the selection of the best employees. Therefore to maintain competent employees of the company has not yet had a method in decision making to determine the best employees. To get a result that suits your needs, by creating the best employee selection decision system using the method of Analytical Hierarcy Process (AHP) is the choice of supporting the decision in weighting criteria, the weight of each criterion is not determined from the beginning but determined using a formula based on the priority scale (level of importance) while the method of Simple Additive Weighting (SAW) is applied, job skills, work discipline, responsibilities and cooperation. This decision-making  system  is  a  tool  that  can  provide  solutions  to  help  determine  the  best  employees  are computerized to be more efisen and effective. The results proved that this application is able to assist admins in the assessment of the selection of the best employee processes using the method of Analytical Hierarcy Process (AHP) and Simple Additive Weighting (SAW) method.
Keywords: Best  employee,  Decision  Support  system,  Analytical  Hierarcy  Process  (AHP),  Simple  Additive Weighting (SAW)
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)

## I. PENDAHULUAN
Dalam  sebuah  perusahaan  tenaga  kerja  atau karyawan  mempunyai  peranan  yang  sangat  penting, karena  merupakan  salah  satu  faktor  yang  bisa menentukan  keberhasilan  dan  kesuksesan  dalam sebuah  perusahaan.  Karyawan  merupakan  aset terpenting  dalam  sebuah  perusahaan,  karena  tanpa karyawan  perusahaan  tidak  akan  bertahan  lama  dan akan mengalami kemunduran [1].
Untuk mendapatkan karyawan yang berkualitas  dan  kompeten  bagian  sumber  daya manusia  (SDM),  harus  benar-benar  melakukan tugasnya dengan baik dengan memilih dan menyaring karyawan sesuai dengan kebutuhan.
Banyak cara yang dilakukan oleh perusahaan untuk  mempertahankan  karyawan  yang  kompeten yaitu  dengan  cara  pemberian reward .  Pemberian reward dimaksudkan agar karyawan dapat termotivasi dan bekerja dengan lebih baik.
Dalam pemberian reward memerlukan beberapa  proses,  yaitu  dengan  cara  melakukan penilaian terhadap kinerja karyawan. Dalam melakukan  penilaian  kinerja  karyawan  tidak  jarang penilaian  dilakukan  secara  subyektif  baik  yang dilakukan  oleh  pihak  perusahaan  maupun  pihak  yang diberikan  kewenangan  dalam  melakukan  penilaian, penilaian secara subyektif dapat terjadi karena adanya suatu hubungan antara karyawan dengan pihak penilai. Penilaian  yang  dilakukan  secara  subyektif  tentunya dapat menjadi masalah, karena hasil akhir tidak sesuai dengan  harapan  dan  kebutuhan.  Penilaian  yang bersifat  subyektif  juga  dapat  berdampak  buruk  bagi perusahaan dan menjadi salah satu faktor kemunduran sebuah perusahaan.
PT. Pestrap Mitra Sukses, merupakan sebuah perusahaan  yang  bergerak  didalam  bidang  jasa pembasmi  hama dan  telah memiliki banyak pelanggan,  banyak  karyawan  serta  teknisi  yang  ikut berperan  dalam  mengembangkan  perusahaan  ini.  PT. Pestrap  Mitra  Sukses  belum  memiliki  metode  dalam pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  karyawan terbaik,  untuk  menentukan  karyawan  terbaik  masih dilakukan dengan cara konvensional, dimana penilaian lebih  cenderung  kepada  penilaian  secara  subyektif sehingga  tidak  efektif.  Penilaian  pemilihan  karyawan terbaik  dilakukan  dengan  tujuan  dapat  memberikan reward kepada  karyawan.  Sehingga  karyawan  dapat lebih  termotivasi  dalam  melaksanakan  pekerjaannya dan  dapat  bekerja  lebih  baik  lagi.  Karena  dengan
memiliki  karyawan  yang  kompeten  tentunya  akan sangat menguntungkan bagi perusahaan.
Untuk mendapatkan hasil yang sesuai dengan kebutuhan,  maka  penilaian  kinerja  karyawan  harus dilakukan dengan cara membandingkan sasaran (hasil kerjanya)  dengan  persyaratan  deskripsi  pekerjaan yaitu  standar  pekerjaan  yang  telah  ditetapkan  selama periode tertentu [2].
Banyak metode  yang dapat diterapkan dalam pengambilan  keputusan  yang  dilakukan  dalam penilaian  kinerja  karyawan  agar  hasil  dapat  sesuai dengan  kebutuhan.  Pengambilan  keputusan  harus dilakukan secara sistematis, dengan cara mengumpulkan  fakta-fakta,  kemudian  ada  penentuan yang  matang  dari  alternatif  yang  dihadapi,  dan selanjutnya  mengambil  tindakan  yang  menurut perhitungan merupakan tindakan yang paling tepat [3, pp.  2].  Pada  penelitian  ini,  penulis  bermaksud menerapkan  metode Analytical  Hierarcy  Process (AHP) dan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode Analytical  Hierarcy  Process (AHP) memiliki keunikan karena dalam pembobotan kriteria, bobot  dari  setiap  kriteria  bukan  ditentukan  dari  awal tetapi  ditentukan  menggunakan  rumus  berdasarkan skala  prioritas  (tingkat  kepentingan)  [4,  pp.  57]. Sedangkan metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah  metode  penjumlahan  bobot  dari  kinerja  setiap objek-objek  yang  berbeda  dan  memiliki  kesempatan yang  sama  pada  semua  kriteria,  metode  SAW memerlukan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  ke suatu  skala  yang  dapat  dibandingkan  dengan  semua alternatif yang ada [3, pp. 136].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Munthe  dan RMS  pada  tahun  2018  [5],  menjelaskan  bahwa pemberian  julukan  karyawan  terbaik  dilakukan  untuk memacu karyawan untuk berlomba-lomba memberikan pelayanan yang terbaik kepada pelanggan.  Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  diterapkan  dengan  menentukan  4  (empat) kriteria yaitu attitude , absensi, kinerja dan masa kerja. Metode  AHP  diterapkan  denan  menentukan  tingkat prioritas kepentingan  setiap kriteria dalam penentuan karyawan  terbaik.  Hasil  akhir  penelitian  diperoleh karyawan  bernama  Sri  Rahayu  terpilih  menjadi karyawan terbaik dengan nilai 0.419 atau 41.9%.
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh Darmawan  dan  Purwaningsih  pada  tahun  2019  [6], penelitian  dilakukan  untuk  mengevaluasi  kinerja karyawan  yang  merupakan  upaya  suatu  perusahaan untuk meningkatkan sumber daya manusia, pemberian reward kepada  karyawan  dengan  tujuan  untuk
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
memotivasi  karyawan  agar  bekerja  secara  maksimal. Metode  yang diterapkan dalam penilaian kinerja yaitu dengan    metode Simple  Additive  Weighting (SAW), dimana kriteria yang digunakan dalam penilaian yaitu kualitas  kerja,  ketrampilan  kerja,  disiplin  kerja, tanggung  jawab  dan  kerjasama.  Hasil  penilaian  dari kriteria tersebut makan akan diperoleh data ternormalisasi  (R),  dalam  hitungan  proses  hasil  akhir dengan  perkalian  normalisasi  (R)  dengan  bobot  nilai dan  dijumlahkan  sehingga  diperoleh nilai terbaik  dari hasil  perangkingan  yang  terpilih  sebagai  alternatif terbaik.  Hasil  pengolahan  data  menggunakan  SAW terpilih  sebagai  karyawan terbaik  di  divisi supporting staff dengan skor 0.880.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut,  maka peneliti  mencoba  menerapkan  metode Analitycal Hierarcy  Process (AHP)  dan Simple  Additive Weigthing (SAW)  dalam  melakukan  penilaian pemilihan  karyawan  terbaik  pada  PT.  Pestrap  Mitra Sukses.

## II.       METODE PENELITIAN
Metode  pengumpulan  data  digunakan  untuk mendapatkan  data-data,  fakta  dan  informasi  yang menunjang penelitian skripsi ini. Metode pengumpulan  data  yang  digunakan  dalam    penelitian ini adalah sebagai berikut :
a. Observasi
Dalam  penulisan  skripsi  ini  penulis  melakukan pengamatan  secara  langsung  hal-hal  yang  berkaitan dengan  proses  penentuan  karyawan  terbaik  di  PT. Pestrap Mitra Sukses. Dengan melakukan pengamatan penulis  dapat  mengetahui  permasalahan  yang  ada pada PT. Pestrap Mitra Sukses.
b. Wawancara
Wawancara  adalah    proses  pengumpulan  data  kepada manajer  dengan  mengajukan  beberapa  pertanyaan- pertanyaan  secara  langsung  yang  akan  membantu dalam  pengambilan  keputusan  pada  penelitian  ini. Teknik  wawancara  ini  dilakukan  dengan  melakukan wawancara  ( interview) dengan  narasumber,  yaitu Bapak  Rinaldy  selaku  Manajer  Pemasaran  di  PT. Pestrap  Mitra  Sukses  yang  mengetahui  tentang kriteria-kriteria untuk menentukan pemilihan  pegawai terbaik  di PT. Pestrap Mitra Sukses.
c. Studi Pustaka
Kegiatan  ini  dilakukan  dengan  cara  mengumpulkan summber  referensi  sebagai  acuan  seperti  buku,  jurnal
dan  artikel-artikel  atau  referensi-referensi  yang  ada terkait dengan penelitian.
menggunakan  font  antara  ukuran  8-11pt  untuk  Tabel dan Gambar.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Perhitungan  dengan  metode  AHP  ( Analytical Hierarchy Process)
Dalam membangun sistem pendukung keputusan  ini  berdasarkan  penilaian  karyawan  yang diberikan  manager  pada  PT.  Pestrap  Mitra  Sukses. Dimana  dalam  penilaian  ini  setiap  karyawan  dinilai berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. PT. Pestrap Mitra Sukses telah menentukan beberapa kriteria yaitu kehadiran/absensi, performa kerja, jadwal pest control, dan  berdasarkan  kriteria  yang  ada  maka  akan dilakukan perbandingan berpasangan ( pairwise comparison )  antara  kriteria.  Sehingga  akan  diperoleh nilai  untuk  masing-masing  kriteria.  Dalam  proses perhitungan  ini  menggunakan  Microsoft  Excel  2013, dan  diambil  5  sampel  alternatif  kemudian  akan dilakukan perbandigan berpasangan (pairwise comparison) antara  alternatif  dengan  kriteria  masing- masing  yang  akan  dilakukan  dengan  metode  AHP ( Analytical  Hierarchy  Process) .  Hasil  akhir  akan  di dapat  perangkingan  untuk  karyawan  pada  PT.Pestrap Mitra Sukses.
3.1.1  Matriks perbandingan
berpasangan
( pairwise comparison)
Pada  tahap  ini  membuat  perbandingan elemen secara berpasangan sesuai dengan kriteria dan altermatif  yang telah  ditentukan. maka   didapat  tabel matriks  perbandingan  antar  kriteria  dan  matriks perbandingan antar alternatif.
1. Matriks Perbandingan berpasangan kriteria Pada Tabel 1, ditampilkan matriks perbandingan berpasangan kriteria.
Tabel 1. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria
Matriks perbandingan Kriteria Kriteria Kehadira n/absensi Performa kerja Jadwal pest control Kehadiran/ absensi 1 4 4 Performa kerja 0.25 1 2
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Jadwal pest control 0.25 0.50 1 Jumlah 1.50 5.50 7 Sumber : Olah Data (2020) 2. Matriks  perbandingan  berpasangan  alternatif kehadiran
Pada Tabel 2, ditampilkan matriks perbandingan berpasangan alternatif kahadiran.
Tabel 2. Matriks Perbandingan Berpasangan Alternatif
Kehadiran Matriks Perbandingan Alternatif Kehadiran Toto Untung Wahyu Maman Asep Toto 1 0.2 2 3 2 Untung 5 1
3 6 2 Wahyu 0.5 0.3333 1 2 0.3333 Maman 0.3333 0.1666 0.5 1 0.3333 Asep 0.5 0.5 3 3 1 Jumlah 7.3333 2.2 9.5 15 5.6666 Sumber : Olah Data (2020) Untung 0.25 1 0.3333 0.5 2 Wahyu 0.25 3 1 2 2 Maman 0.25 2 0.5 1 0.5 Asep 0.25 0.25 0.5 2 1 Jumlah 2 10.25 6.3333 9.5 9.5 Sumber: Olah Data (2020)
3. Matriks perbandingan berpasangan alternatif performa kerja Pada Tabel 3 ditampilkan matriks perbandingan berpasangan alternatif performa kerja
Tabel 3. Matriks Perbandingan Berpasangan Alternatif Performa Kerja Matriks perbandingan alternatif Performa Kerja Toto Untung Wahyu Maman Asep Toto 1 4 4 4 4 Untung 0.25 1 0.3333 0.5 2 Wahyu 0.25 3 1 2 2 Maman 0.25 2 0.5 1 0.5 Asep 0.25 0.25 0.5 2 1 Jumlah 2 10.25 6.3333 9.5 9.5 Sumber: Olah Data (2020) 4. Matriks perbandingan berpasangan alternatif
Jadwal pest control Pada Tabel 4, ditampilkan Matriks perbandingan  berpasangan  alternatif  Jadwal pest control
Tabel 4. Matriks Perbandingan Berpasangan Alternatif Jadwal Pest Control Matriks perbandingan alternatif Jadwal Pest Control Toto Untung Wahyu Maman Asep Toto 1 0.3333 2 3 2 Untung 3 1
3 5 3 Wahyu 0.5 0.3333 1 4 0.3333 Maman 0.3333 0.2 0.25 1 0.5 Asep 0.5 0.3333 3 2 1 Jumlah 5.3333 2.2 9.25 15 6.8333 Sumber : Olah Data (2020)

## 3.1.2 Sintesis
Pada  proses  sintesis  ini  dengan  cara menjumlahkan    nilai-nilai    dari    setiap    kolom    pada tabel    matriks  perbandingan  berpasangan.  Membagi setiap  nilai  dari  kolom  dengan  jumlah  kolom  yang bersangkutan    untuk    memperoleh  normalisasi matriks.  Selanjutnya  menjumlahkan    nilai-nilai    dari setiap    baris    dan    membaginya    dengan  jumlah elemen  untuk  mendapatkan  nilai  rata-rata.
Tabel 5. Proses Sintesis Antar Kriteria
Kriteria Kehadiran/ absensi Performa kerja Jadwal pest control jumlah Rata-rata Kehadiran/ absensi 0.66666 0.72727 0.571428 1.96536 0.65512 Performa kerja 0.16666 0.18181 0.28571 0.63419 0.21139 Jadwal pest control 0.16666 0.09090 0.14285 0.40043 0.13347 jumlah 1.00 Sumber : Olah Data (2020)
Berdasarkan Tabel 5, maka didapat nilai rata- rata masing-masing kriteria kehadiran/absensi bernilai 0.65512  ,  performa  kerja  bernilai  0.21139  dan  untuk jadwal  pest  control  bernilai  0.13347  .  Dari  hasil perhitungan  tersebut  di  dapat  kriteria  yang  memiliki tingatan terpenting yaitu kehadiran/absensi selanjutnya  performa  kerja  dan  terakhir  jadwal  pest control.
Tabel 6. Proses Sintesis Kriteria Antara Alternatif

## Kehadiran
Kehadiran Toto Untung Wahyu Maman Asep jumlah Rata- rata Toto 0.1363 0.0909 0.2105 0.2 0.3529 0.9907 0.1981 Untung 0.6818 0.4545 0.3157 0.4 0.3529 2.2050 0.4410 Wahyu 0.0681 0.1515 0.1052 0.1333 0.0588 0.5171 0.1034 Maman 0.0454 0.0757 0.0526 0.0666 0.0588 0.2993 0.0598 Asep 0.0681 0.2272 0.3157 0.2 0.1764 0.9877 0.1975 jumlah 1
Sumber : Olah Data (2020)
Berdasarkan  tabel  diatas  maka  didapat  nilai rata-rata  masing-masing  alternatif  terhadap  kriteria kehadiran/absensi untuk Toto bernilai 0.1981, Untung bernilai  0.4410,  Wahyu  bernilai  0.1034,  Maman bernilai 0,0598 sedangkan untuk Asep bernilai 0.1975
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
.  Dari  hasil  perhitungan  tersebut  di  dapat  nilai  yang memiliki  tingkatan  terpenting  atau  tertinggi  yaitu Untung.
Tabel 7. Proses Sintesis Kriteria Antara Alternatif
Perfrorma Kerja Performa kerja Toto Untung Wahyu Maman Asep Jumlah Rata-Rata Toto 0.5 0.3902 0.6315 0.4210 0.4210 2.3639 0.4727 Untung 0.125 0.0975 0.0526 0.0526 0.2105 0.5383 0.1076 Wahyu 0.125 0.2926 0.1578 0.2105 0.2105 0.9966 0.1993 Maman 0.125 0.1951 0.0789 0.1052 0.0526 0.5569 0.1113 Asep 0.125 0.0243 0.0789 0.2105 0.1052 0.5441 0.1088 jumlah 1
Sumber : Olah Data (2020)
Berdasarkan tabel diatas maka didapat nilai rata-rata  masing-masing  alternatif  terhadap  kriteria performa  kerja  untuk  Toto  bernilai  0.4727,  Untung bernilai  0.1076,  Wahyu  bernilai  0.1993,  Maman bernilai 0,1113 sedangkan untuk Asep bernilai 0.1088 .  Dari  hasil  perhitungan  tersebut  di  dapat  nilai  yang memiliki  tingkatan  terpenting  atau  tertinggi  yaitu Toto.
Tabel 8. Proses Sintesis Kriteria Antara Alternatif Jadwal Pest Control
Jadwal Pest Control Toto Untung Wahyu Maman Asep Jumla h Rata- Rata Toto 0.1875 0.1515 0.2162 0.2 0.2926 1.047 9 0.209 5 Untung 0.5625 0.4545 0.3243 0.3333 0.4390 2.113 7 0.422 7 Wahyu 0.9375 0.1515 0.1081 0.2666 0.0487 0.668 8 0.133
7 Maman 0.0625 0.0909 0.0270 0.0666 0.0731 0.320 2 0.064
0 Asep 0.0937 0.1515 0.3243 0.1333 0.1463 0.849 2 0.169 8 Jumlah
1
Sumber : Olah Data (2020)
Berdasarkan tabel diatas maka didapat nilai rata-rata  masing-masing  alternatif  terhadap  kriteria jadwal  pest  control  untuk  Toto  bernilai  0.2095  , Untung  bernilai  0.4227,  Wahyu  bernilai  0.1337, Maman bernilai 0,0640 sedangkan untuk Asep bernilai 0.1698 . Dari hasil perhitungan tersebut di dapat nilai yang memiliki tingkatan terpenting atau tertinggi yaitu Untung.
3.1.3  Menetukan  nilai  CI (Consistency  Index) dan CR (Consistency Random)
Penilaian    terhadap  perbandingan    dianggap konsisten dengan ketentuan jika nilai CR (Consistency  Random) tidak  lebih  dari  0,1  sehingga penilaian    perbandingan    kriteria    penentuan karyawan  terbaik    sudah    konsisten.  Sebelum menentukan  nilai  CI  dan  CR  harus  terlebih  dahalu menentukan nilai Lamda max.
a. Menentukan nilai CI dan CR antar kriteria
λmax  =   (1.50 ∗ 0.655122655)
+ (5.50 ∗ 0.211399711) + (7
∗ 0.133477633
= 3.07972583
𝐶𝐼 = (𝜆maks − n)
n − 1
= (3.07972584 − 3) 3 − 1 = 0.039862915 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0.039862915 1.12

## = 0.068729164
Berdasarkan perhitungan di atas didapat nilai untuk  CR  sebesar  0.068729164  maka  penilaian perbandingan dianggap kosisten karena CR tidak lebih dari 0.1.
b. Menentukan  nilai  CI  dan  CR    alternatif kehadiran/absensi
λmax  = (7.3333333 ∗ 0.198148) + (2.2 ∗ 0.4410189) + (9.5 ∗ 0.1034234) + (15 ∗ 0.0598668) + (5.666667 ∗ 0.1975429)
= 5.423261 𝐶𝐼 = (𝜆maks − n) n − 1 = (5.423261 − 3) 3 − 1
= 0.1058153
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0.1058153 1.12
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)

## = 0.0944779
Berdasarkan perhitungan di atas didapat nilai untuk CR sebersar 0.0944 maka penilaian perbandingan dianggap kosisten karena CR tidak lebih dari 0.1.
c. Menentukan nilai CI dan CR performa kerja
λmax = (2 ∗ 0,4727856) + (10,25 ∗ 0,1076701) + (6,3333 ∗ 0,1993261 + (9,5 ∗ 0,1113928) + (9,5 ∗ 0,1088254)
= 5,4036612) 𝐶𝐼 = (𝜆maks − n) n − 1
= (5.4036612 − 3 3 − 1 =  0.1009153
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = (0.1009153) 1.12

## = 0.0901029
Berdasarkan perhitungan di atas didapat nilai untuk CR sebersar 0.0901 maka penilaian perbandingan dianggap kosisten karena CR tidak lebih dari 0.1.
d. Menentukan nilai CI dan CR jadwal pest control
λmax = (5,33333 ∗ 0,2095829) + (2,2 ∗ 4227455) + (9,25 ∗ 0,1337641) + (15 ∗ 0,0640547) + (6,8333 ∗ 0,1698529 ) =  5,4066148 𝐶𝐼 = (𝜆maks − n) n − 1 = (5.4066148 − 3 3 − 1
= 0.1016537
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼
= 0.1016537
1.12

## = 0.0907622
Berdasarkan perhitungan  di atas didapat nilai untuk CR sebesar 0.0907 maka penilaian perbandingan dianggap kosisten karena CR tidak lebih dari 0.1.

## 3.1.4 Proses Perangkingan
Dari    seluruh    proses    tahapan    diatas, selanjutnya    proses    perankingan  adalah  dengan  cara mengalikan  nilai  rata-rata  kategori  dengan  nilai  rata- rata  alternatif  terhadap  kategori  maka  akan  di  dapat nilai pada tabel berikut ini:
Tabel 9. Proses Perangkingan Alternatif Jumlah Rangking Toto 0.2577 2 Untung 0.3681 1 Wahyu 0.1277 4 Maman 0.0713 5 Asep 0.1750 3 Jumlah 1 Sumber : Olah Data (2020)
Berdasarkan  tabel  diatas  alternatif  yang memiliki  tingkatan  terpenting  yaitu  Untung  dengan nilai  0,3681,  selanjutnya  Toto  dengan  nilai  0,2577, Asep bernilai 0,1750, Wahyu dengan nilai 0,1277 dan posisi terakhir yaitu Maman degan nilai 0,0713.
3.2 Perhitungan  Dengan  Metode  SAW  ( Simple Additive Weighting)

## 3.2.1 Pembobotan pada kriteria
Pada  proses  ini  dilakukan  pembobotan  dari masing-masing kriteria yang telah ditentukan, terdapat tiga  kriteria  diantaranya  kehadiaran  atau  absensi, performa  kerja  dan  jadwal  pest  control  berikut  nila bobot  dari  masing  masing  kriteria  yang  telah  penulis susun dalam tabel sebagai berikut:
a. Pembobotan pada kriteria
Pembobotan untuk kriteria dapat dilihat pada Tabel 10
Tabel 10. Pembobotan Kehadiran atau Absensi
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed) Kriteria Kategori Bobot Kehadiran/ Absensi Benefit 0.6551 Performa Kerja Benefit 0.2113 Jadwal Pest Control Benefit 0.13347 Sumber : Olah Data (2020) b. Kehadiran atau Absensi
Pembobotan untuk kategori kehadiran atau absensi dapat dilihat pada Tabel 11
Tabel 11. Pembobotan Kehadiran atau Absensi Kriteria Range  Bobot Kehadiran/Absensi 25-26 1 23-24 0.9 21-22 0.8 19-20 0.7 17-18 0.6 Sumber : Olah Data (2020) c. Performa Kerja
Pembobotan untuk kategori performa kerja dapat dilihat pada Tabel 12 Tabel 12. Pembobotan Performa Kerja Kriteria Range Bobot Performa Kerja 100 1 90 0.9 80 0.8 70 0.7 60 0.6 Sumber : Olah Data (2020)
d. Jadwal Pest Control Pembobotan untuk kategori jadwal pest control dapat dilihat pada Tabel 13 Tabel 13. Pembobotan Performa Kerja Kriteria Range Bobot Jadwal Pest Control 25-26 1 23-24 0.9 21-22 0.8 19-20 0.7 17-18 0.6 Sumber : Olah Data (2020)

## 3.2.2 Mentukan Nilai Matriks Normalisasi
Berdasarkan Kriteria
Dalam menentukan karyawan terbaik  penulis mengambil  5(lima)  karyawan  sebagai  contoh  untuk penerapannya  dengan  menggunakan  metode  SAW (Simple  Additive  Weight) .  Sebelum  menentukan  nilai matriks normalisasi,  terlebih dahulu menentukan nilai alternatif  terhadap  kriteria  selanjutnya  menentukan rating  kecocokan.  Setiap  alternatif  diberi  nilai terhadap  katergori  dengan  bobot  yang  berbeda  antar alternatif  dapat dilihat  pada tabel  IV.14  yang  terdapat lima alternatif dan tiga kriteria. Selanjutnya menentukan rating kecocokan dapat dilihat pada tabel IV.15 dimana pada tabel ini nilai antar masing-masing alternatif di sesuaikan dengan pembobotan yang telah ditentukan.
a. Menentukan Nilai Alternatif Terhadap Kriteria
Tabel 14. Nilai Alternatif Terhadap Kriteria
No Alternative Kehadiran/ Absensi Performa Kerja Jadwal Pest Control 1 Toto 23-24 80 23-24 2 Untung 25-26 90 25-26 3 Wahyu 21-22 70 21-22 4 Maman 19-20 80 19-20 5 Asep 23-24 70 23-24 Sumber : Olah Data (2020)
b. Menentukan Rating Kecocokan
Pada  proses  menentukan  rating  kecocokan maka  nilai  dari  masing-masing  alternatif  pada  Tabel 14  disesuaikan  dengan    pembobotan  dari  setiap kriteria yang telah ditentukan, maka rating kecocokan dapat dilihat pada Tabel 15.
Tabel 15. Rating Kecocokan
No Alternative Kehadiran/ Absensi Performa Kerja Jadwal Pest Control 1 Toto 0.9 0.8 0.9 2 Untung 1 0.8 1 3 Wahyu 0.8 0.7 0.8 4 Maman 0.7 0.8 0.7 5 Asep 0.9 0.7 0.9 Sumber : Olah Data (2020)
c. Menentukan Matriks Normalisasi
Pada  tahap  matriks  normalisasi  harus menghitung berdasarkan atribut yang telah ditentukan, untuk kasus ini penulis telah menentukan atribut yang digunakaan yaitu keuntungan atau benefit dimana nilai terbesar  adalah  nilai  yang  terbaik.  Berikut  hasil perhitung dengan rumus sebagai berikut:
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020 e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
𝑟𝑖𝑗
{ [ 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑖 𝑥𝑖𝑗
min 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 ] }
Keterangan   =  Jika  j  adalah  atribut  keuntungan (benefit) =  Jika j adalah atribut biaya (cost)
Matriks Normalisasi Untuk Baris Ke 1-5 Pada
Kolom Ke-1 Kriteria Kehadiran 𝑟11 = 0,9 max(0.9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,9 1 = 0,9 𝑟21 = 1 max (0,9 1,0,8,0,7,0,9) = 1 1 = 1
𝑟31 = 1 max (0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,8 1 = 0,8 𝑟41 = 0,7 max(0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,7 1 = 0,7 𝑟51 = 0,9 max(0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,9 1 = 0,9
Matriks Normalisasi Untuk Baris Ke 1-5 Pada
Kolom Ke-1 Kriteria Kehadiran 𝑟11 = 9 max (0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,9 1 = 0,9 𝑟21 = 1 max (0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 1 1 = 1
𝑟31 = 1 max (0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,8 1 = 0,8
𝑟41 = 0,7 max(0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,7 1 = 0,7 𝑟51 = 0,9 max(0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,9 1 = 0,9
Matriks Normalisasi Untuk Baris Ke   15.Pada
Kolom Ke-1 Kriteria Kehadiran 𝑟11 = 0,9 max(0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,9 1 = 0,9
𝑟21 = 1 𝑚𝑎𝑥 (0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 1 1 = 1
𝑟31 = 0,8 𝑚𝑎𝑥 (0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,8 1 = 0,8
𝑟41 = 0,7 max(0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,7 1 = 0,7
𝑟51 = 0,9 max(0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,9 1 = 0,9 Matriks Normalisasi Untuk Baris Ke 1-5 Pada Kolom Ke-1 Kriteria Kehadiran 𝑟11 = 0,9 max(0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,9 1 = 0,9
𝑟21 = 1 max(0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 1 1 = 1 𝑟31 = 0,8 max (0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,8 1 = 0,8 𝑟41 = 0,7 max( 0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,7 1 = 0,7
𝑟51 = 0,9 max(0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,9 1 = 0,9 Matriks Normalisasi Untuk Baris Ke 1-5 Pada Kolom Ke-1 Kriteria Kehadiran 𝑟11 = 0,9 max(0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,9 1 = 0,9
𝑟21 = 1 max(0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 1 1 = 1 𝑟31 = 0,8 max(0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,8 1 = 0,8 𝑟41 = 0,7 max(0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,7 1 = 0,7
𝑟51 = 0,9 max(0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,9 1 = 0,9
Matriks Normalisasi Untuk Baris Ke 1-5 Pada Kolom Ke-2 Kriteria Performa Kerja 𝑟12 = 0,8 max(0,8,0,8,0,7,0,8,07) = 0,8 0,8 = 1 𝑟22 = 0,8 max(0,8,0,8,0,7,0,8,07) = 0,8 0,8 = 1
𝑟32 = 0,7 max(0,8,0,8,0,7,0,8,07) = 0,7 0,8 = 0,875 𝑟42 = 0,8 max(0,8,0,8,0,7,0,8,07) = 0,8 0,8 = 1 𝑟52 =
0,7 max(0,8,0,8,0,7,0,8,07) = 0,7 0,8 = 0,875
Matriks Normalisasi Untuk Baris Ke 1-5 Pada Kolom Ke-2 Kriteriaa Performa Kerja
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
𝒓12 = 0,8 max(0,8,0,8,0,7,0,8,07) = 0,8 0,8 = 1 𝑟22 = 0,8 max(0,8,0,8,0,7,0,8,07) = 0,8 0,8 = 1
𝑟32 = 0,7 max(0,8,0,8,0,7,0,8,07) = 0,7 0,8 = 0,875
𝑟42 = 0,8 max(0,8,0,8,0,7,0,8,07) = 0,8 0,8 = 1
𝑟52 = 0,7 max(0,8,0,8,0,7,0,8,07) = 0,7 0,8 = 0,875 Matriks Normalisasi Untuk Baris Ke 1-5 Pada Kolom Ke-3 Jadwal Pest Control 𝑟13 = 0,9 max (0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,9 1 = 0,9
𝑟23 = 1 max (0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 1 1 = 1 𝑟33 = 0,8 max (0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,8 1 = 0,8 𝑟43 = 0,7 max (0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,7 1 = 0,7
𝑟53 = 0,9 max (0,9,1,0,8,0,7,0,9) = 0,9
1 = 0,9
Dari  penyelesaian  perhitungan  di  atas,  proses selanjutnya  menggabungakannya  kembali  kedalam bentuk matriks,dapat dilihat pada Tabel 16.
Tabel. 16. Normalisasi Matriks
N o Alternati f Kehadir an/Absensi Perfor ma Kerja Jadwal Pest Control 1 Toto 0.9 1 0.9 2 Untung 1 1 1 3 Wahyu 0.8 0.875 0.8 4 Maman 0.7 1 0.7 5 Asep 0.9 0.875 0.9 Sumber: Olah Data (2020)

## 3.2.3 Menghitung nilai bobot preferensi pada setiap alternative
Pada  tahap  ini  adalah  tahapan  terakhir  dari metode SAW ( Simple Additive Weight). Dimana akan diproleh  perangkingan  dengan  cara mengalikan  bobot kriteria (w) dengan hasil matrik normalisasi (r),  maka akan  diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai karyawan  terbaik  pada  PT.  Pestrap  Mitra  Sukses. Berikut perhitungannya:
𝑣1 = (0,9 ∗ 0,655122655) + (1 ∗ 0,211399711) + (0,9 ∗ 0,133477633) = 0,9211399702
𝑣2 = (0,1 ∗ 0,655122655) + (1 ∗ 0,211399711) + (1 ∗ 0,133477633)
= 0,999999999
𝑣3 = (0,8 ∗ 0,655122655) + (0,875 ∗ 0,211399711) + (0,8 ∗ 0,133477633) = 0,815854973525
𝑣4 = (0,7 ∗ 0,655122655) + (1 ∗ 0,211399711)
+ (0,7 ∗ 0,133477633) = 0,763419091
𝑣5 = (0,9 ∗ 0,655122655) + (0,875 ∗ 0,211399711) + (0,9 ∗ 0,133477633) = 0,894715001825
Dari  peritungan  diatas  dengan  menggunakan metode  SAW (  Simple  Additive  Weight) maka  dapat disimpullkan  bahwa  nilai  terbesar  atau  karyawan terbaik  diperoleh  oleh  V2  yaitu  Untung  dengan  nilai 0.999999999

## 4.3 Hasil Pembahasan
Dari  hasil  ahir  perhitungan  optimasi,  dapat diambil  kesimpulan  bahwa  alternatife  yang  bernama untung  dengan  nilai  optimasi  dengan  metode  AHP sebesar  0,3681  dan  metode  SAW  sebesar  0,9999 merupakan  nilai  optimasi  terbesar,  yang  menunjukan alternatife  terpilih,  sedangkan  nilai  optimasi  terendah adalah  yang  bernama  maman  dengan  optimasi menggunakan  metode  AHP  sebesar  0,0713  dan metode SAW sebesar 0,7634. Hasil perhitungan diatas dengan  menggunakan  metode  AHP  dan  SAW ditampilkan dalam bentuk grafik dibawah ini
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online)
p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
Sumber : Olah Data (2020) Gambar 1. Grafik Perangkingan
Dari hasil yang didapat , maka dapat diambil kesimpulan  bahwa  metode  AHP  dan  SAW  dapat digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan karyawan terbaik  pada  PT.Pestrap  Mitra  Sukses  yang berari  H1  diterima  dan  H0  ditolak.pengaruh  terhadap perhitungan  dari  kriteria  dan  alternatif  menggunakan metode  AHP  dan  SAW dalam menentukan karyawan terbaik di tahun 2020. Sedangkan, hipotesa H0 ditolak dengan  dugaan  tidak  terdapat  perbedaan  antara perhitungan  manual  dengan  perhitungan  algoritma AHP dan SAW pada data perhitungan dari kriteria dan alternatif menggunakan metode AHP dan SAW dalam menentukan karyawan terbaik di tahun 2020, hipotesa tersebut  tidak  sesuai dengan  yang  telah  diperkirakaan terhadap  hasil  yang  telah  didapatkan  dari  pengolahan dengan metode AHP dan SAW.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisa  yang  telah  dilakukan pada penelitian pada bab-bab sebelumnya, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem  pendukung  keputusan  yang  dirancang mampu menentukan tingkat prioritas kepentingan  setiap  kriteria  dalam  penentuan karyawan terbaik pada PT. Pestrap Mitra Sukses.
2. Berdasarkan  proses  perhitungan  dengan  metode AHP  dan  SAW,  telah  menghasilkan  keputusan dalam  melakukan  pemilihan  karyawan  terbaik guna mempermudah manager untuk menentukan hasil akhir.
3. Dalam  penerapan  metode Analitycal  Hieararcy Proces (SAW) dan Simple  Additive  Wheigting (SAW)  pada  PT.  Pestrap  Mitra  Sukses  harus memenuhi  empat  kriteria  yang  diproses  yaitu, data kehadiran, jadwal teknisi/karyawan
melakukan pest  control ,  performa  kerja.  Maka dengan melakukan perhitungan berhasil
menentukan  karyawan  terbaik  sesuai  dengan kriteria  dan  bobot  yang  ditentukan  semula sebelum perhitungan.

## 4.2 Saran
Dari  hasil  uraian  penelitian  yang  telah dilakukan,  maka  saran  yang  dapat  diajukan  peneliti sebagai berikut:
1. Penelitian  selanjutnya  yang  mungkin  dapat kembangkan  adalah  menambah  kriteria-kriteria dalam  penentu  keputusan  karyawan  terbaik  pada sebuah  instansi  tertutama  pada  PT.  Pestrap  Mitra Sukses  ini dalam  divisi  jadwal  Pest  control.  Kami tidak  membatasi  jumlah  kriteria  yang  ada kedepannya,  karena  hal  tersebut  bisa  bertambah ataupun  mengalami  pengurangan  atau  perubahan lain.  Projek  menarik lainya  adalah  dapat mencoba menggabungkan metode-metode lain selain metode  AHP  dan  SAW  dalam  penentu  keputusan karyawan  terbaik  berdasarkan  kebutuhan  dan kebijakan  yang  ditetapkan  pada  PT.Pestrap  Mitra Sukses.
2. Penilaian  dilakukan  secara  berkala  agar  diperoleh informasi  kinerja  karyawan  yang  berkelanjutan dan  dapat  digunakan  untuk  peningkatan  kualitas sumber  daya  manusia  serta  sebagai  acuan  untuk karyawan agar bekerja lebih giat guna memberikan hasil  kinerja  yang  bagus  dan  berkualitas  bagi perusahaan PT. Pestrap Mitra Sukses.

## REFERENASI
Disusun  dan  diberi  nomor  urut  berdasarkan urutan  kutipan.  Penulisan  pustaka:  nama  penulis (tanpa  gelar),  tahun,  judul,  penerbit,  dan  kota penerbit.  Berikut  adalah  contoh  penulisan  daftar pustak/referensi:
[1] C.  Budihartanti,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Dalam  Penilaian  Karyawan Dengan  Menerapkan  Metode  Simple
Additive  Weighting (SAW),” J.  Inf.  Syst. Applied, Manag. Account. Res.
“JISAMAR,” vol. 3, no. 3, pp. 1–10, 2019 [2]  Frieyadie,  “Metode  AHP  Sebagai  Penunjang Keputusan Untuk Penilaian Kinerja Kerja Karyawan  SPBU,” J.  TECHNO ,  vol.  15, no. 1, pp. 63–68, 2018.
JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisicom Telp.+62-21-3905050,
e-mail: jisicom@stmikjayakarta.ac.id , jisicom2017@gmail.com
Vol.4 No.2  Desember  2020
e-ISSN : 2597-3673 (Online) p-ISSN : 2579-5201 (Printed)
[3]  Heny  pratiwi, buku  ajar  sistem  pendukung keputusan . 2016.
[4]  D.  Nofriansyah  and  S.  Defit, Multi  Criteria Decision Making (MCDM) Metode
AHP,” JISka ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  119–125,
2018, doi: 10.33558/piksel.v6i2.1507.
[5]      R.  M.  Munthe  and  A.  S.  RMS,  “Sistem
Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Dengan Metode AHP,” JISka ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  119–125, 2018, doi: 10.33558/piksel.v6i2.1507.
[6]  Julinda  Maya  Paramudita,  Verdi  Yasin (2019)  “Perancangan  aplikasi  sistem penyewaan  alat  berat  (studi  kasus:  PT. Jaya  Alam  Sarana  Jakarta)”.  Journal  of
Information System, Applied, Management,  Accounting  and  Research. e-ISSN:  2598-8719,   p-ISSN:  2598-8700, Vol.3, No.1 (2019) http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.p hp/jisamar/article/view/73 [7]  A.  Darmawan and  E.  Purwaningsih,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja
Karyawan Dengan Metode Simple
Additive  Weighting  Pada  PT.  Anggada Perkasa Teknik,” Informatics Educ. Prof. , vol.  4,  no.  1,  pp.  23–32,  2019,  doi: 10.30591/jpit.v4i1.1034.
[8] A. A. Chamid dan B. Surarso, “Implementasi Metode  AHP  dan  Promethee  untuk Pemilihan  Supplier,”  Jurnal  Sistem Informasi Bisnis, vol. 2, 2015.