## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 3, Januari 2021 Hal 195-200 https://djournals.com/resolusi

## Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai Terbaik dengan Metode Simple Additive Waighting (SAW)
Ferdiansyah Laia,  Fricles A sianturi
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, STMIK Pelita Nusantara, Medan, Indonesia Email: 1 Ferdiansyahlaia53@gmail.com , 2 sianturifricles@gmail.com
Abstrak− Sistem pendukung keputusan memiliki beberapa metode dalam menyelesaikan sebuah masalah, salah satunya yaitu metode Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Hasil  sistem  ini  hanya  digunakan  pada  kasus  sistem  pendukung  keputusan  penilaian  kinerja pegawai  dan  tidak  dapat  digunakan  pada  Perusahaan  lainnya  karena  dalam  pengambilan  sebuah  keputusan  pada  perusahaan mempunyai  cara  yang  berbeda-beda.  Sistem  ini dapat  digunakan  sebagai  alat  bantu  untuk  menentukan  kelayakan  dalam  penilaian kinerja  pegawai  pada  PT.  Gamma  Enginnering.  Sistem  yang  dibangun  adalah  berbasis  web  dengan  menggunakan  PHP  dengan database MySQL.
Kata Kunci: Kinerja Pegawai; Simple Additive Weighting (SAW); Sistem  Pengambilan Keputusan
Abstract− Decision  support  systems  have  several  methods  for  solving  a  problem,  one of  which  is the  Simple  Additive  Weighting (SAW) method. The results of this system are only used in the case of a decision support system for employee performance appraisal and cannot be used in other companies because the decision making process at the company has different ways. This system can be used as a tool to determine the feasibility of assessing employee performance at PT. Gamma Enginnering. The system built is w eb- based using PHP with MySQL database.
Keywords : Employee Performance; Simple Additive Weighting (SAW); Decision Making System

## 1. PENDAHULUAN
Adanya  sumber  daya  manusia  yang  berkualitas  merupakan  salah  satu  faktor  pendukung  yang  sangat  penting  dalam perkembangan  suatu  perusahaan.  Dengan  adanya  sumber  daya  manusia  yang  berkualitas  akan  membuat  suatu perusahaan  menjadi  meningkat  dalam operasionalnya, berkembang secara pesat  dan menjadi  terkenal. Oleh karena itu diperlukan  manajemen  sumber  daya  manusia  di  suatu  perusahaan  dengan  pemilihan  pegawai    terbaik  untuk  memacu semangat  kerja  pegawai    dalam  meningkatkan  operasional,  dedikasi  dan  kinerjanya  di  perusahaan  tersebut  sehingga menjadi lebih baik, lebih maju dan berkembang. Kualitas dan semangat kerja yang diberikan pegawai dapat membantu keberlangsungan  kemajuan  suatu  perusahaan.  Untuk  mendukung  semangat  pegawai    dalam  bekerja,  perusahaan menerapkan  pemberian  penghargaan  kepada  pegawai  terbaik.  Penghargaan  yang  diberikan  dapat  berupa  penambahan gaji atau kenaikan jabatan.
PT.  Gamma  Engineering  Consultant  adalah  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  jasa  konsultan  dimana perusahaan  ini  memberikan  layanan  jasa  konsultan  dalam  bidang  perencanaan  wilayah  dan  kota.  PT.  Gamma Engineering didirikan berdasarkan Surat Akte Notaris oleh Sundari Siregar, SH No. 75 pada Tanggal 26 Agustus 1992, Akte  Perubahan  oleh  Muhammad  Indra,  SH,  SpN  No.    16  Tanggal  06  Februari  2014.  Sebagai  perusahaan  jasa konsultansi  PT.  Gamma  Engineering  Consultant  terdaftar  sebagai  anggota  Ikatan  Nasional  Konsultant  Indonesia (INKINDO). Seiring berkembangnya waktu PT. Gamma Engineering ingin merekrut pegawai terbaik untuk diposisikan sebagai  sekretaris.  Untuk  menetukan  pegawai  tersebut  diperlukan  kriteria-kriteria  tertentu  seperti  pengetahuan, produktifitas kerja, tanggung jawab, kedisiplinan kerja, dan kejujuran. Tetapi, ada pun menjadi persoalan di PT. Gamma Engineering  karena  sistem  pemilihannya  masih  bersifat  manual.  Oleh  sebab  itu  peneliti  ingin  merancang  sebuah aplikasi  sistem pendukung keputusan agar mempermudah dalam pemilihan kinerja pegawai terbaik.
Menurut  Fitriah  (2018)  dengan  penelitian  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai  Terbaik,  pada dasarnya  Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  perkembangan  lebih  lanjut  dari  Sistem  Informasi  Manajemen terkomputerisasi  yang  dirancang  sedemikian  rupa  sehingga  bersifat  interaktif  dengan  pemakainya  dan  Sistem Pendukung  Keputusan  juga  merupakan  suatu  sistem  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  berbagai  masalah  yang bersifat menajerial atau organisasi perusahaan.
Pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  Penilaian  Kinerja  Pegawai  Terbaik  di  PT.  Gamma  Engineering Consultant  sangat  diperlukan  karena  dapat  memudahkan  dalam  menentukan  Kinerja  Pegawai  terbaik  sesuai  dengan kriteria  yang  dibutuhkan.  Sistem  pendukung  keputusan  memiliki  beberapa  metode  dalam  menyelesaikan  sebuah masalah,  salah  satunya  yaitu  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Menurut  Harold  Situmorang  (2015) menerangkan bahwa konsep dasar metode Simple Additive Weighting adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.
Dalam PT. Gamma Engineering Consultant tersebut memiliki banyak karyawan dan memiliki bagian pekerjaan masing-masing.  Dalam  sebuah  instalasi  pastinya  harus  memiliki  Kinerja  pegawai  terbaik  agar  terciptanya  kerja  sama dan terkontrolnya semua pekerjaan dengan baik. Namun dalam setiap Penilaian Kinerja Pegawai Terbaik di PT. Gamma Engineering  Consultant  pada umumnya masih  belum  efektif karena setiap kali pemilihan Kinerja pegawai  terbaik  PT. Gamma Engineering Consultant pastinya yang dipilih yaitu orang yang terdekat dengan manajemen, orang yang pandai mengambil  hati  manajemen,  dan  orang  yang  suka  mengadu  keburukan  pekerjaan  orang  lain.  Kinerja  pegawai  terbaik yang  saat  ini  kurang  bertanggung  jawab  dengan  segala  sesuatu  yang  terjadi  di  dalam  PT.  Gamma  Engineering

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 3, Januari 2021 Hal 195-200 https://djournals.com/resolusi
Consultant.  Maka  dari  itu,  setiap  kali  pemilihan  Kinerja  pegawai  terbaik  PT.  Gamma  Engineering  Consultant  belum sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan sehingga belum layak untuk menduduki posisi sebagai seorang Kinerja pegawai terbaik, dan di PT. Gamma Engineering Consultant juga masih menggunakan sistem manual dalam pemilihan Kinerja Pegawai  terbaik  sehingga  mempengaruhi  organisasi  kinerja  dalam  mencapai  tujuan.  Oleh  karna  itu,  penulis ingin melakukan sebuah penelitian untuk membantu PT. Gamma Engineering dalam mengatasi permasalahan tersebut. Berdasarkan latar belakang tersebut peneliti memutuskan untuk mengambil judul yaitu, (“Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai Terbaik dengan Metode Simple Additive Waighting (SAW)”.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Dalam penelitian ini, digunakan metode Simple Additive Weight (SAW), dimana metode ini merupakan metode penjumlahan  terbobot,  yang  nilai  terbesarnya  merupakan  nilai  aternatif  terbaik  dalam  metode  SAW.  Sebuah  kriteria penilaian  bisa  ditentukan  sendiri  sesuai  dengan  kebutuhan  perusahaan.  Serta  menurut  Jazari  Ibnu,  metode  SAW  bisa membantu  dalam  pengembangan  sebuah  keputusan  suatu  kasus,  akan  tetapi  perhitungannya  menggunakan  metode SAW hanya bisa menghasilkan nilai terbesar yang akan terpilih sebagai alternatif terbaik[4].
Metode SAW biasanya dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Yang memiliki konsep dasar untuk mencari  nilai  dari  penjumlahan  terbobot  sebuah  ranting  kinerja  pada  alternatif  di  semua  atribut.  Dan  metode  SAW memerlukan  suatu  proses  sebuah  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  dalam  suatu  skala  yang  bisa  diperbandingkan dengan  semua  ranting  alternatif  yang  telah  ada.  Serta  metode  SAW  memiliki  dua  atribut  yaitu  keuntung(benefit)  dan biaya (cost)[5]–[9].
Adapun proses tahapan dari penelitian dapat dijabarkan dalam bentuk flowchart, sebagai berikut:
Mulai Masukan Data dari semua kriteria pada semua Bobot Kriteria Membuat Matriks Keputusan Perbaikan bobot Kriteria Menormalisasi kan matriks keputusan Menghitung hasil perkalian dari nilai matriks ternomalisasi dengan bobot kriteria Menghitung nilai perangkingan Mengurutkan nilai    dari rangking tertinggi hingga keranting  terendah

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 3, Januari 2021 Hal 195-200 https://djournals.com/resolusi
Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  bisa  kita  kategorikan  sebagai  salah  satu  metode  Fuzzy  Multi- Atribute  Decission  Making  (FMADM)  dan  merupakan  suatu  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  sistem  pendukung keputusan dan bisa mengatasi permasalahan yang melibatkan banyak atribut[10]. Berikut ini langkah-langkah perhitungan untuk menyelesaikan kasus dengan menggunakan metode SAW : 1.  Menentukan kriteria apa saja yang dijadikan acuan dalam
2.  Menentukan aternatif yang ingin digunakan
3.  Membuat matriks keputusan
4.  Menormalisasikan matriks keputusan menggunakan persamaan berikut.
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) (1)
Keterangan:
Rij  = sebagai Nilai rating kinerja ternormalisai. Xij  = sebagai Nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria. Max Xij = sebagai Nilai terbesar dari setiap kriteria. Min Xij  = b sebagai Nilai terkecil dari setiap kriteria. Benefit = Jika nilai terbesar maka nilai terbaik. Cost  = Jika nilai terkecil maka nilai terbaik.
5.  Menghitung preferensi dengan cara melakukan perkalian dari matriks ternormalisasi dengan bobot kriteria Vi = ∑ 𝑊𝑗𝑟𝑖𝑗 𝑛 𝑗 =1                                                                                                                               (2) Keterangan : Vi  = sebagai Ranking untuk setiap alternatif. Wj = Nilai bobot dari setiap kriteria. Rij= Nilai rating kinerja ternormalisasi. Nilai  perangkingan  untuk  setiap  alternatif  merupakan  hasil  akhir  dari  perhitungan  metode  SAW.  Dimana  semakin tinggi nilai perangkingannya, maka alternatif tersebut merupakan alternatif terbaik dalam pegambilan keputusan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Berikut  paparan  dari  hasil  penelitian  tentang  analisis  sistem  pendukung  keputusan  pada  penilaian  kinerja  pegawai terbaik dengan metode Simple Additive Weight (SAW).
Dari Penelitian yang dilakukan peneliti maka langkah-langkah penyelesaian yang dilakukan adalah sebagai berikut: a. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
b. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
c. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria(Ci),  kemudian  melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
d. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perangkingan  yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi  R  dengan vector bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.
Tabel 1. Kriteria Kode Kriteria Atribut Bobot K01 Masa kerja Benefit 55 K02 Kecerdasan Benefit 30 K03 Tanggung jawab Cost 15
Tabel 1, menunjukkan kriteria yang digunakan untuk penilaian kinerja pegawai terbaik Pada setiap kriteria akan diberikan pembobotan yang telah ditentukan. Adapun subkriteria yang dibutuhkan sebagai berikut:
Tabel 2. Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Crips Nilai Ko1 Masa Kerja Baru < 5 5 Cukup 5-10  Thn 15 Sedang 10-15 Thn 25 Lama > 15 Thn 55 K02 Kecerdasan Kurang 20 Cukup 30 Cerdas 50 K03 Tanggung Jawab Rendah 5 Cukup 20 Baik 30

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 3, Januari 2021 Hal 195-200 https://djournals.com/resolusi
Kriteria Keterangan Crips Nilai Exclent 45
Tabel  2,  Pada  masing-masing  kriteria  tersebut  akan  ditentukan  bobot  untuk  masing-masing  kriteria  memiliki jumlah yang berbeda. Berikut adalah tabel bobot untuk masing-masing kriteria.
Tabel 3. Data nilai Pegawai NIK Nama Nilai (K01) (K02) (K03) GRM00001 Ferdi Baru<5 Thn Cerdas Baik GRM00002 Reza Cukup 5-10 Thn Kurang Biak GRM00003 Nia Sedang 10-15 Thn Cukup Cukup
Tabel 3, adalah merupakan sejumlah pegawai di PT. Gamma Engineering Consultant, hanya diambil tiga orang sebagai  sebagai  contoh  untuk  penerapan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dalam  penilaia  pegawai  terbaik. Nilai dari setiap Pegawai tersebut dapat dilihat pada tabel berikut:
Berdasarkan  langkah-langkah  penilaian  kinerja  pegawai  terbaik  dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW), maka dilakukan sebagai berikut:
Tabel 4. Nilai Masa Kerja Pegawai Crips Nilai Ferdi Baru<5 Thn 5 Reza Cukup 5-10 Thn 15 Nia Sedang 10-15 25
Tabel 4, adalah Memberikan nilai setiap alternatif (Ai) pada setiap ktiteria (Cj) yang sudah ditentukan. Nilai Masa Kerja.
Tabel 5. Nilai Kecerdasan Pegawai Crips Nilai Ferdi Cerdas 50 Reza Kurang 20 Nia Cukup 30
Tabel 5, Berisikan tentang Nilai Kecerdasan yang telah di tentukan.
Tabel 6. Nilai Tanggung Jawab Pegawai Crips Nilai Ferdi Baik 30 Reza Baik 30 Nia Cukup 20
Tabel 6, Berisikan tentang  Nilai Tanggung Jawab yang telah di tetapkan.
Tabel 7. Rating Kecocokan Dari Setiap  Alternatif. Alternatif Kriteria K01 K02 K03 Ferdi 5 50 30 Reza 15 20 30 Nia 25 30 20
Tabel 7, Berisikan tentang  menunjukkan rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
Matriks keputusan berdasarkan kriteria dapat dilihat berdasarkan tabel rating kecocokan alternatif maka diubah kedalam matriks keputusan X yaitu seperti berikut:
X= { 5 50      30
15 20 30 25 30 20 }
Menormalisasikan matriks X menjadi matriks 𝑟 𝑖𝑗 . Tahapan normaliasisi untuk kriteria dapat dilihat seperti berikut ini: a. Untuk masa kerja (K01)
𝑟1,2 5 𝑀𝑎𝑥{25} = 5 25 = 0.2

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 3, Januari 2021 Hal 195-200 https://djournals.com/resolusi
𝑟2,2 15 𝑀𝑎𝑥{25} = 15 25 = 0.6 𝑟3,2 25 𝑀𝑎𝑥{25} = 25 25 = 1
b. Untuk Kriteria Kecerdasan (K02)
𝑟1,3 50 𝑀𝑎𝑥{50} = 50 50 = 1 𝑟2,3 20 𝑀𝑎𝑥{50} = 20 50 = 0.4 𝑟3,3 30 𝑀𝑎𝑥{50} = 30 50 = 0.6
c. Untuk Kriteria Tanggug Jawab (K03)
𝑟1,4 𝑀𝑖𝑛{20}
30 = 20 30 0.6667 𝑟2,4 𝑀𝑖𝑛{20} 30 = 20 30 0.6667 𝑟3,4 𝑀𝑖𝑛{20} 20 = 20 20 1
Dari  perhitungan  diatas  didapat  nilai  matriks  normalisasi.  Nilai  tersebut  akan  dibuat  kedalam  matriks normalisasi. Berikut ini merupakan hasil perhitungan matriks normalisasi:
X =
0.2 1 0.6667
0.6 0.4 0.6667
1 0.6 1
Tabel 8. Nilai Terbaik Metode SAW
No  Nilai Kategori 1 80 – 100 Terbaik 2 1 – 79 Kurang Baik
Tabel  8,  Berisikan  tentang  Keterangan  Nilai  Kelayakan  Metode  SAW.  Selanjutnya  menghitung  preferensi.  Nilai  W merupakan nilai yang sudah ditentukan yaitu Vektor bobot :
W = [  55;  30; 15]
Perhitungannya adalah sebagai berikut ini : V1
=  (55x0.2) + (30x1) + (15x0.66667)      =  11+ 30+ 10  =  51 V2 = (55x0.6)+(30x0.4)+(15x0.6) = 33+12+10     =  55 V3 = (55x1)+(30x0.6)+(15x1) = 55+18+15     =  88
Dari hasil perkalian matriks W * R yang didapat, maka didapat hasil akhir  nilai keputusan yaitu sebagai berikut:
Tabel 9. Nilai Hasil Perangkingan Alternatif Hasil Perangkingan Kategori Ferdi 51 Kurang baik Reza 55 Kurang baik Nia 88 Terbaik
Tabel  9,  Berisikan  tentang  nilai  hasil  perangkingan. Setelah  melakukan  proses  perangkingan,  maka  diantara  V1,  V2 , dan  V3  yang  mendapatkan  nilai  terbesar  yaitu  V3,  karena  terlihat  pada  tabel  batasan  nilai  hasil    bahwa  nilai  akhir

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 1, No 3, Januari 2021 Hal 195-200 https://djournals.com/resolusi
perhitungan metode SAW yang  harus mencapai 80 sehingga kandidat yang terpilih yaitu V3 Nia yang memiliki nilai perhitungan akhir lebih dari 80 yaitu 88. Adapun Tampilan halaman hasil dari perhitungan yang sudah dilakukan. Data yang ditampilkan dari poin yang tertinggi ke poin terendah. Pegawai dengan poin nilaia tertinggi akan menjadi pegawai terbaik.

## Gambar 2. Tampilan hasil

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan peneliti, maka dapat disimpulkan beberapa hal yaitu sebagai berikut:
1.  Dengan adanya sistem pendukung keputusan untuk penilaian kinerja pegawai pada PT. Gamma Enggineering akan membantu manajemen dalam pemilihan kinerja pegawai terbaik.
2.  Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  ini  membuktikan  bahwa  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) berhasil diimplementasikan kedalam sistem dan telah dibuktikan pada saat pengujian penelitian.
3.   Perhitungan nilai bobot yang berbeda dan menghasilkan keputusan yang berbeda.

## REFERENCES
[1]    Fitriah (2018) Journal Of Informasion System. 2 (2), 105-114. Ditemukenali 01 Juni 2018, dari http://www.ejournal [2]    Harold Situmorang, Langkah-Langah Dalam Menyelesaikan Metode SAW (TIMES IV).2015
[3]    A.  Setiadi,  Y.  Yunita,  and  A.  R.  Ningsih,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting(SAW)  Untuk  Pemilihan  Siswa Terbaik,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 7, no. 2, p. 104, 2018.
[4]      Frieyadie,  “Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Promosi,”  Metod.  yang digunakan  dalam  menentukan promosi  Promosi ini Simple  Addit.  Weight  (SAW).  Di  mana  Metod.  ini  adalah  Metod.  penghitungan  tertimbang  atau  Metod.  yang  menyediakan Kriter. tertentu yang berbobot sehingga setiap nilai jumlah dari bobot dari has, no. 1, pp. 37–45, 2016.
[5]    A.  B.  P.  F.  A.  S.  Anang  Aris  Widodo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemilihan  Karyawan  Dengan  Metode  Simple Additive Weighting Di Pt. Herba Penawar Alwahida Indonesia,” J I M P - J. Inform. Merdeka Pasuruan, vol. 1, no. 2, pp. 57– 80, 2016.
[6]    T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[7]      Khairul;,  M.  Simaremare,  A.  Putera,  and  U.  Siahaan,  “Decision  Support  System in  Selecting The Appropriate  Laptop  Using Simple Additive Weighting,” Int. J. Recent TRENDS Eng. Res., vol. 2, no. 12, pp. 215–222, 2016.
[8]   R. Rahim, “Study Approach of Simple Additive Weighting For Decision Support System,” 2017.
[9]   S.  H.  Sahir,  R.  Rosmawati,  and  K.  Minan,  “Simple  Additive  Weighting  Method  to  Determining  Employee  Salary  Increase Rate,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol., vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[10]  H.  W.  A.  Prayogo,  L.  Muflikhah,  and  S.  H.  Wijoyo,  “Implementasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (  SAW  )  Untuk Penentuan Penerima Zakat,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. Univ. Brawijaya, vol. 2, no. 11, pp. 5877–5883, 2018.