## EVALUASI KINERJA DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING UNTUK MENGIDENTIFIKASI MEKANIK TERBAIK
Siti Muryanah 1) , Ahmad Syauqi 2)
1,2 Teknik Informatika Fakultas Teknik, Universitas Islam Syekh-Yusuf Jalan Maulana Yusuf No. 10 Babakan Kota Tangerang
Email: siti.muryanah@unis.ac.idd
Article history
Received  13 Mar 2024 Revised   15 Mey 2024 Accepted 19 Jun 2024 Available online 31 Jul 2024
Keywords Decision Support Systems, Mechanical, Performance Evaluation, SAW

## Abstract
Performance evaluation is a performance appraisal either in quality or quantity according  to  the  jobdesk  owned  by  employees.  The  importance  of  performance evaluation  in  a  company  is  to  assess  the  productivity  or  results  of  employee performance  and  how  employees  contribute  to  developing  and  succeeding  the company  in  the  future.  Galuh  Motor  Group  is  a  company  that  continues  to develop  the  potential,  ability,  expertise  and  welfare  of  its  mechanics  through performance  evaluation  so  that  the  best  mechanics  are  obtained.  But  in  the process, there is still a tendency for subjective judgment from superiors. Some of the  criteria  used  include  attendance,  spare  part  sales,  service  value  sales,  the number  of  motorcycle  units  worked.  The  criteria  for  the  selection  of  the  best mechanic can be determined automatically with a decision support system. This system uses the SAW (Simple Additive Weighting) method which can recommend the  best  mechanic.  As  a  result,  all  mechanics  are  ranked  according  to  the  sum value  of  the  normalization matrix multiplication  with  the  criteria  weight  vector, where  before  each  criterion  is  given  an  importance  weight  and  matrix normalization of each alternative. In this simulation, the system can identify the best  mechanic  with  the  highest  preference  value  of  0.9701  by  A1.  With  the mechanical  performance  evaluation  system,  it  is  expected  to  be  able  to  provide recommendations for companies in determining the best mechanics according to their performance objectively.
Riwayat Diterima 13 Mar 2024.
Revisi     15 Mei 2024
Disetujui 19 Jun 2024 Terbit online 31 Jul 2024
Kata Kunci
Sistem Pendukung Keputusan ,
Mekanik, Evaluasi Kinerja,
SAW

## Abstrak
Evaluasi kinerja adalah penilaian kinerja baik secara kualitas atau kuantitas sesuai jobdesk  yang  dimiliki  oleh  karyawan.  Pentingnya  evaluasi  kinerja  dalam  suatu perusahaan  adalah  menilai  produktifitas  atau  hasil  kinerja  karyawan  serta bagaimana karyawan ikut berkontribusi dalam mengembangkan dan mensukseskan perusahaan  di  masa  depan.  Galuh  Motor  Group  adalah  perusahaan  yang  terus mengembangkan  potensi,  kemampuan,  keahlian  dan  kesejahteraan  mekaniknya melalui  evaluasi  kinerja  sehingga  diperoleh  mekanik  yang  terbaik.  Namun  dalam prosesnya,  masih  terdapat  kecenderungan  penilaian  secara  subjektif  dari  atasan. Beberapa  kriteria  yang  digunakan  antara  lain  absensi,  penjualan  sparepart, penjualan  nilai  jasa,  jumlah  unit  motor  yang  dikerjakan.  Kriteria  untuk  pemilihan mekanik  terbaik  dapat  ditentukan  secara  otomatis  dengan  sistem  pendukung keputusan.  Sistem  ini  mengunakan  metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting) yang  dapat  merekomendasikan  mekanik  yang  terbaik.  Hasilnya,  seluruh  mekanik dilakukan  perangkingan  sesuai  dengan  nilai  penjumlahan  dari  perkalian  matriks normalisasi  dengan  vector  bobot  kriteria,  dimana  sebelummya  masing-masing kriteria  diberikan  bobot  kepentingan  dan  normalisasi  matriks  dari  masing-masing alternatif.  Dalam  simulasi  ini  sistem  dapat  mengidentifikasikan  mekanik  terbaik dengan nilai preferensi paling tinggi  yaitu 0,9701 oleh A1. Dengan adanya sistem evaluasi  kinerja  mekanik,  diharapkan  mampu  memberikan  rekomendasi  bagi perusahaan dalam menentukan mekanik terbaik sesuai kinerjanya secara objektif.

## PENDAHULUAN
Pentingnya  evaluasi  kinerja  dalam suatu  perusahaan  adalah  menilai  kinerja karyawan  dan  bagaimana  karyawan  ikut berkontribusi  dalam  mengembangkan  dan mensukseskan  perusahaan  di  masa  depan. Adanya evaluasi kinerja membantu mengoptimalkan  pengelolaan  sumber  daya manusia  dalam  Perusahaan  (Prof.  Dr.  H.  M. Ma’ruf  Abdullah,  2014).  Hal  ini  berdampak baik untuk kedua belah pihak yaitu karyawan dan  perusahaan,  karyawan  akan  meningkat secara  kualitas,  perusahaan  akan  meningkat dalam kemajuaan.
Evaluasi  kinerja  karyawan  berfokus kepada  penilaian  karyawan  secara  kualitas atau kuantitas terhadap jobdesk yang dimiliki. Hasilnya, adanya umpan balik dari perusahaan sesuai dengan prestasi yang sudah dilakukan  oleh  karyawan.  Umpan  balik  ini dapat berupa reward sebagai bentuk apresiasi atas  kinerjanya(Silaen  et  al.,  2021).  Manfaat lain evaluasi kinerja adalah dapat mengetahui aspek  apa  saja  yang  perlu  ditingkatkan, mencegah  adanya  miskomunikasi.  Evaluasi kinerja  juga  dapat  sebagai  parameter  untuk mengadakan  pelatihan  dan  sebagai  bentuk seleksi alam.
Galuh  motor  group  adalah  bengkel AHASS  motor  sebagai  salah  satu  penyedia jasa  service  motor  dan  penjualan  sparepart motor Honda. Garda terdepan dalam melayani customer dengan segala kebutuhannya adalah mekanik,  baik  berkaitan  dengan  penjualan jasa  maupun  penjualan  sparepart  motor. Mekanik  dituntut  untuk  dapat  memberikan pelayanan  yang  terbaik  untuk  menjamin mutu, kehandalan dan efisiensi serta kepuasan pelanggan.  Oleh  karena  itu  Galuh  motor Group  yang  terletak  di  Colomodu,  Surakarta, Jawa Tengah melakukan evaluasi kinerja dari para mekanik
sehingga dapat
mengidentifikasikan  mekanik  yang  unggul dengan  4  kriteria  yaitu  absensi,  penjualan sparepart,  besarnya  penjualan  jasa  dan banyaknya  motor  yang  ditangani.  Pada  saat ini proses pemilihan mekanik untuk mengidentifikasikan  mekanik  yang  unggul, masih  terdapat  kecenderungan  penilaian secara subjektif dari atasan.  Salah satu upaya untuk  melakukan  penilaian  secara  objektif melalui sistem pendukung keputusan.
Metode SAW ( simple additive weighting )
dalam penggunaannya
mengunakan  penjumlahan  berbobot.  Masing- masing  rating  kinerja  dilakukan  pencarian penjumlahan  terbobot  dari  setiap  alternatif pada  semua  kriteria.  Metode  ini  memerlukan proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X) dalam suatu skala yang dibandingkan dengan semua  rating  alternatif  yang  ada.  Metode SAW  juga  harus  mempunyai  beberapa alternatif (A), berat ( Weight )  dan kriteria (C) yang  memiliki  bobot  ketentuan.  Metode  ini juga  mengenal  dua  kriteria  yaitu  kriteria benefit (semakin  tinggi  nilainya  semakin diharapkan  oleh  pengguna  atau user )  dan kriteria cost (semakin tinggi nilainya semakin tidak diharapkan oleh pengguna atau user)(Muslihudin & Hartini, 2017).
Beberapa penelitian sebelumnya mengenai sistem pendukung keputusan antara lain, penelitian oleh Yuda Irawan tahun 2020 dengan judul  “ Decision  Support  System  For Employee  Bonus  Determination  With  Web- Based  Simple  Additive  Weighting (SAW) Method In PT. Mayatama Solusindo” , penulis membangun  sistem  pendukung  keputusan dengan  metode  SAW  untuk  menentukan bonus karyawan di PT. Mayatama Solusindo. Hasil penelitian menunjukkan sistem pendukung  keputusan  ini  dapat  membantu pengurus  dalam  menentukan  bonus  para karyawan  secara  cepat  dan  efektif(Irawan, 2020).
Mohammad  Badrul  dan  Ranita  Gultom tahun  2023  dengan  judul  penelitian  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mekanik Terbaik Dengan Metode Analytical Hierarchy Process ”  penulis  menggunakan  metode  AHP dalam  penilaian  kinerja  karyawan  di  CV. Karya Indah Motor untuk  pemilihan mekanik terbaik.  Sistem  ini  menentukan  prioritas  dari masing-masing  kriteria  dengan  melakukan analisa  pairwise  comparison.  Kriteria  dalam penelitian  ini  adalah  disiplin,  loyalitas, standar  SOP,  kehadiran  dan  tanggung jawab(Badrul & Gultom, 2023).
Penelitian  lainnya  adalah Decision Support  System  For  Supplementary  Food Recipients  (PMT)  By  Using  The  Simple Additive  Weighting  (SAW)  Method oleh Maulisa Puspa tahun 2019. Penulis mengunakan  sistem  pendukung  keputusan dengan  metode  SAW  untuk  penerima makanan  tambahan  (PMT)  di  Desa  Kubah Sentang. Sistem dapat menampilkan rekomendasi calon penerima makanan
tambahan  sesuai  dengan  kriteria  dan  bobot preferensi  yang  ditentukan  oleh  kebutuhan sistem (Puspa, 2019).
Perbedaan  dari  penelitian  ini  dan penelitian  diatas  adalah  penggunaan  kriteria yang berbeda yang digunakan dalam penentuan  bobot  masing-masing  kriteria  dari setiap alternatif.

## METODE PENELITIAN
Tahapan  dalam  penelitian  ini  dimulai dengan pengumpulan data, identifikasi masalah  dan  solusinya,  menentukan  kriteria dan  bobot  kriteria,  rating  kecocokan  masing- masing alternatif pada setiap kriteria, normalisasi matriks dan preferensi. Gambar 1 menunjukkan tahapan dalam penelitian ini.
Penjelasan  dari  tahapan-tahapan  penelitian diatas adalah sebagai berikut :
a. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini melalui wawancara dengan kepala mekanik  di  Galuh  Motor  Group  dan literatur  review  melalui  artikel  jurnal  5 tahun terakhir.
b. Identifikasi masalah dan solusi Masalah  dalam  penelitian  ini  adalah masih  adanya  penilaian  subjektif  dari atasan  terkait  dengan  hasil  kinerja
mekanik  untuk  menentukan  mekanik terbaik.  Adapun  solusi  yang  dapat membantu  mengatasi  masalah  tersebut dengan  sistem  pendukung  keputusan metode  simple  additive  weighting  yang menghasilkan penilaian bersifat objektif.
c. Menentukan  kriteria-kriteria  (Ci)  dan bobot kriteria (Wi) dimana jumlah bobot kriteria  ∑Wi  =  1.  Semua  kriteria  diberi bobot dalam skala 1 sampai 5(Mahendra & Nugraha, 2020)(Jayawardani & Maryam, 2022)(Aulia Fitrul Hadi, Randy Permana, 2019), dimana :
1 = “sangat tidak penting”
2 = “tidak penting”
3 = “cukup penting”
4 = “penting”
5 = “sangat penting”
d. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria e. Normalisasi Matriks Normalisasi dilakukan berdasarkan jenis atribut (benefit atau cost) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R. f. Preferensi atau hasil akhir periode dari setiap proses perankingan, adalah penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif (Ai) sebagai solusi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penentuan mekanik terbaik dengan metode  SAW  dimulai  dengan  tahapan langkah sebagai berikut :
1. Menentukan Kriteria dan Bobot Kriteria Kriteria yang digunakan untuk mengidentifikasikan mekanik yang unggul adalah  absensi  (C1),  penjualan  sparepart (C2), besarnya penjualan jasa dan banyaknya motor yang ditangani.
Sedangkan  bobot  masing-masing  kriteria ditentukan  pakar  atau  dalam  hal  ini manager
Perusahaan. Tabel 1 mengambarkan  mengenai  kriteria  dan bobot kriteria. Tabel  1 Kriteria dan Bobot Kriteria Kode Kriteria Jenis Bobot Bobot Normal (W) Absensi C1 Benefit 3 0,2 Penjualan sparepart C2 Benefit 4 0,25
Pengumpulan Data Identifikasi masalah dan solusi Rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria Menentukan kriteria dan bobot kriteria Normalisasi Matrix Preferensi
Gambar  1. Tahapan dalam penelitian
Besarnya penjualan jasa C3 Benefit 5 0,3 Banyaknya motor yang ditangani C4 Benefit 4 0,25 Jumlah 16 1

## 2. Menentukan Rating Kecocokan Setiap

## Alternatif Pada Setiap Kriteria
Pada  langkah  ini  setiap  alternatif ditentukan  rating  kecocokan  pada  setiap
kriteria yang ada, sesuai dengan Tabel 2.
(Irawan,  2020;  Oktariany  et  al.,  2022; Puspa, 2019). Tabel  2 Rating Kecocokan Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria Nama Karyawan Kode Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 Alam A1 23 11 8 85 Alwy A2 22 8 6 83 Khomsa A3 18 5 4 70 Sugeng A4 25 6 1 90 Tito A5 22 7 6 85 Tri A6 22 10 8 84 Nilai Maks (Pembagi) 25 11 8 90
3. Normalisasi Matriks Normalisasi matriks dilakukan berdasarkan jenis kriteria, dikarenakan semua jenis  kriteria  dalam  tabel  1.  adalah  benefit maka  nilai  pembagi  adalah  nilai  maksimal dari masing-masing kriteria. Adapun rumusnya  adalah (Puspa,  2019)(Kusumantara et  al.,  2019;  Librado  et  al.,  2023;  Piasecki  & Roszkowska,  2019;  Shinta  Amelia,  2019; Zain & Purniawati, 2020) : (1) Dimana: Rii : Nilai ternormalisasi alternatif ke -i kriteria ke -j Xij :  Nilai  alternatif  ke  –i  pada kriteria ke -j Max{Xij} : Nilai maksimal pada alternatif ke –i kriteria ke -j Tabel  3 Normalisasi Matriks Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 23/25 11/11 8/8 85/90 A2 22/25 8/11 6/8 83/90 A3 18/25 5/11 4/8 70/90 A4 25/25 6/11 1/8 90/90 A5 22/25 7/11 6/8 85/90 A6 22/25 10/11 8/8 84/90
Pada  tabel  3.  menunjukkan  bahwa normalisasi  dilakukan  dengan  membagi  nilai alternatif dengan nilai maksimal dalam setiap kriteria.  Adapun  hasil  dari  normalisasi masing-masing  alternatif  dari  masing-masing kriteria terdapat dalam tabel 4. Tabel  4 Hasil Normalisasi Matriks Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 0,92 1 1 0,9444 A2 0,88 0,7273 0,75 0,9222 A3 0,72 0,4545 0,5 0,7778 A4 1 0,5455 0,125 1 A5 0,88 0,6364 0,75 0,9444 A6 0,88 0,9091 1 0,9333

## 4. Perangkingan
Langkah terakhir dalam metode SAW adalah perangkingan yaitu dengan penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi  R  dengan  vektor  bobot sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang dipilih  sebagai  alternatif  (Ai)  sebagai solusi.    Adapun  rumusnya  adalah(Serelia &  Adin  Saf,  2020;  Sry  Yunarti  &  Moeis, 2022; Suryadi et al., 2022) :
(2)
Dimana : Vi = Nilai akhir dari alternatif Wj = Bobot yang telah ditentukan rij = Normalisasi matriks
Hasil  penjumlahan  dari  perkalian matriks  ternormalisasi  R  dengan  vektor bobot  terdapat  pada  Tabel  5.  Hasil perangkingan  nilai  akhir  dari  masing- masing alternatif dijelaskan pada tabel 6.
Tabel  5 Nilai Akhir Dari Masing-Masing Alternatif
Vi = Wj.rij A1 (0,92*0,2) +(1*0,25)+(1*0,3)+(0,9444*0,25) = 0,9701 A2 (0,88*0,2)+(0,7273*0,25)+(0,75*0,3)+(0,9222*0,25) =0,8134 A3 (0,72*0,2)+(0,4545*0,25)+(0,5*0,3)+(0,7778*0,25)=0,6021 A4 (1*0,2)+(0,5455*0,25)+(0,125*0,3)+(1*0,25) = 0,6239 A5 (0,88*0,2)+(0,6364*0,25)+(0,75*0,3)+(0,9444*0,25)=0,7962 A6 (0,88*0,2)+(0,9091*0,25)+(1*0,3)+(0,9333*0,25)=0,9366 Tabel  6 Hasil Perangkingan Nilai Akhir (V) Ranking Alam 0,9701 1 Alwy 0,8134 3 Khomsa 0,6021 6 Sugeng 0,6239 5 Tito 0,7962 4 Tri 0,9366 2
Dari  tabel  6  menunjukkan  bahwa  Alam mendapatkan  rangking  1  atau  nilai  akhir paling  tinggi  dari  beberapa  mekanik  lainnya dan  diikuti  Tri,  Alwy,  Tito,  Sugeng  dan khomsa.

## Tampilan Antar Muka
Berikut  beberapa  tampilan  antar  muka dari
sistem pendukung keputusan mengunakan metode SAW untuk
mengidentifikasikan mekanik yang unggul :

## 1. Halaman Login
Pada tampilan ini, digunakan untuk login pengguna  dengan  mencantumkan  username dan  password  yang  sudah  didaftarkan,  sesuai dengan gambar 2 berikut.

## Gambar  2. Halaman Login

## 2. Halaman Kriteria dan Alternatif
Dalam  gambar  3  menunjukkan  menu untuk  menambahkan  kriteria  yang  akan digunakan  untuk  perhitungan  SAW  sekaligus bobot  dari  masing-masing  kriteria  serta dibawahnya  menu  alternatif  atau  nama-nama mekanik  yang  akan  dilakukan  evaluasi kinerjanya.
Gambar  3. Menu Kriteria dan Alternatif

## 3. Halaman Perhitungan Sistem Pendukung Keputusan dengan SAW
Pada  gambar  4,  Sistem  Pendukung Keputusan  dengan  SAW  akan  menghitung otomatis  setelah  kriteria  ditambahkan  beserta bobotnya  serta  penambahan  alternatif  atau nama  karyawan  beserta  nilai  masing-masing kriterianya.
Gambar 4 menunjukkan bahwa permasalahan  mengenai  evaluasi  kinerja
mekanik dapat diselesaikan dengan perhitungan metode simple additive weighting.

## Gambar  4. Halaman Perhitungan SAW

## 4. Tampilan Pelaporan hasil perhitungan SAW
Hasil  perhitungan  SAW  yang  dapat digunakan  sebagai  data  penunjang  untuk pengambilan  keputusan,  terdapat  dalam gambar 5.

## Gambar  5 Tampilan Hasil Perhitungan SAW

## PENGUJIAN
Pengujian  bertujuan  untuk  mendeteksi adanya suatu kesalahan dari suatu sistem atau perangkat  lunak  serta  menunjukkan  sejauh mana sistem dapat memenuhi fungsi sebagaimana  mestinya.  Pengujian  sistem  ini mengunakan Black  Box  Testing untuk pengujian dari sisi fungsionalitasnya.
Tabel  7 Pengujian dengan Black Box Testing Test Case Hasil yang diharapkan Kesimpulan Pengujian Menu Login dengan mengisi username dan password Username dan password yang dimasukkan berhasil login Valid Pengujian di menu kriteria yaitu dengan mengisi data kriteria yang akan digunakan dalam perhitungan SAW, dengan klik menu “Tambah” Data kriteria yang dimasukkan dapat tersimpan dan menjadi kriteria dalam perhitungan SAW Valid
Pengujian di menu alternatif, untuk menambahkan data alternatif atau nama karyawan dengan klik menu “Tambah” Data alternatif atau nama karyawan tersimpan dengan baik dan data tersebut sebagai data alternatif dalam perhitungan SAW Valid Pengujian menu perhitungan SPK SAW dengan klik menu “Tambah Perhitungan Baru” Dapat melakukan perhitungan SPK SAW sesuai dengan data kriteria dan alternatif yang sudah dimasukkan Valid
Tabel  7  menunjukan  pengujian  dari  sisi fungsionalitas  sistem  perhitungan  SAW  dan berjalan  sesuai  dengan  fungsinya  masing- masing.

## KESIMPULAN
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  bahwa evaluasi  kinerja  dengan  metode simple additive  weighting dapat  digunakan  untuk mengidentifikasikan  mekanik  yang  unggul
atau  terbaik  dengan  4  kriteria  yaitu  absensi, penjualan  sparepart,  penjualan  jasa  dan banyaknya  motor  yang  ditangani.  Sistem  ini dapat  menghasilkan  penilaian  yang  objektif karena  perhitungannya  otomatis  dilakukan oleh sistem dan dapat mengatasi permasalahan sebelumnya mengenai
penilaian  yang  masih  bersifat  subjektif  oleh atasan. S istem  dapat  mengidentifikasikan mekanik  terbaik  dengan  nilai  preferensi paling tinggi yaitu 0,9701 oleh A1.

## REFERENSI
Aulia  Fitrul  Hadi,  Randy  Permana,  H.  S.
(2019).  Decision  Support  System  in Determining Structural Position Mutations Using Simple Additive Weighting ( SAW ) Method. International Coference Computer Science and Engineering . https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1339/1/012015 Badrul,  M.,  &  Gultom,  R.  (2023). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mekanik Terbaik Dengan Metode Analytical  Hierarchy  Process . 7 ,  158–
171.
Irawan,  Y.  (2020).  Decision  Support  System for  Employee  Bonus  Determination With Web-Based Simple Additive Weighting (Saw) Method in Pt.
Mayatama Solusindo. Journal of Applied
Engineering  and  Technological  Science , 2 (1), 7–13. https://doi.org/10.37385/jaets.v2i1.162
Jayawardani,  W.  R.  K.,  &  Maryam,  M. (2022).  Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi  Penerima  Program  Keluarga
Harapan  dengan  Implementasi  Metode SAW  dan  Pembobotan  ROC. Emitor: Jurnal  Teknik  Elektro , 22 (2),  99–109. https://doi.org/10.23917/emitor.v22i2.18 411
Kusumantara, P. M., Kustyani, M., & Ayu, T. (2019). Pendukung Keputusan Pemilihan
Wedding Organizer Di. Teknika Engineering and Sains Journal , 3 (I), 19– 24.
Librado,  D.,  Prabawa,  T.,  &  Triyanto,  H.  A.
(2023).  Klasterisasi  Penerima  Bantuan Sosial  Menggunakan  Metode  Simple
Additive  Weighting. JIKO  (Jurnal Informatika  Dan  Komputer) , 7 (1),  30. https://doi.org/10.26798/jiko.v7i1.677
Mahendra,  G.  S.,  &  Nugraha,  P.  G.  S.  C. (2020).  Komparasi  Metode  AHP-SAW dan  AHP-WP  Pada  SPK  Penentuan  E- Commerce  Terbaik  di  Indonesia. Jurnal Sistem Dan Teknologi Informasi (Justin) ,
8 (4), 346. https://doi.org/10.26418/justin.v8i4.4261 1 Muryanah,  S.,  Maula,  I.,  &  Murniasih,  I. (2020).  Menyisipkan  Pesan  Rahasia Kedalam Gambar Dengan Metode Blowfish  dan  Least  Significant  Bit (LSB). JIKA  (Jurnal  Informatika) , 4 (3),
87–93.
Muslihudin,  M.,  &  Hartini,  D.  (2017).
Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Untuk Penerimaan  Beasiswa  Di  Sma  Pgri  1 Talang  Padang  Dengan  Model  Fuzzy Multiple Attribute Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting (Saw). Jurnal TAM (Technology Acceptance Model) , 4 (1), 34–40. http://www.ojs.stmikpringsewu.ac.id/ind ex.php/JurnalTam/article/view/35
Oktariany, T. R., Maryaningsih, & Sudarsono, A.  (2022).  Analisa  Metode  SAW  ,  WP Dan TOPSIS dalam Menentukan Pegawai Terbaik Dinas Tanaman Pangan
Hortikultura. Jurnal  Media  Computer Science , 1 (2), 267–272.
Piasecki,  K.,  &  Roszkowska,  E.  (2019). Simple  Additive  Weighting  Method Equipped  with  Fuzzy  Ranking  of Evaluated Alternatives .
Prof.  Dr.  H.  M.  Ma’ruf  Abdullah,  S.  M. (2014). Manajemen dan Evaluasi Kinerja Karyawan. In B. R. Hakim (Ed.), Aswaja Pressindo . Aswaja Pressindo. https://idr.uin- antasari.ac.id/5011/1/Manajemen dan
Evaluasi Kinerja.pdf
Puspa,  M.  (2019).  Decision  Support  System For  Supplementary  Food  Recipients (PMT)  By  Using  The  Simple  Additive Weighting  (SAW)  Method. Jurnal Teknik  Informatika  C.I.T , 11 (2),  37–44. www.medikom.iocspublisher.org/index.
php/JTI
Serelia,  E.  B.,  &  Adin  Saf,  M.  R.  (2020).
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Peminatan  Siswa  Dengan  Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting)  Pada  SMA  Negeri  Dharma
Pendidikan. Techno.Com , 19 (3),  227– 236. https://doi.org/10.33633/tc.v19i3.3498
Shinta  Amelia,  C.  P.  (2019).  Uji  Kinerja Metode  Weighted  Product  Dan  Simple Additive Weighting. Tehnik Informatika ,
7 (2), 1–10.
Silaen, N. R., Syamsuriansyah,
& Chaerunnisah, R. (2021). Kinerja Karyawan.  In Suparyanto  dan  Rosad
(2015 (Vol.  5,  Issue  3).  Widina  Bhakti Persada Bandung. https://repository.penerbitwidina.com/m edia/publications/344479-kinerja- karyawan-dab4c13a.pdf
Sry  Yunarti,  &  Moeis,  D.  (2022).  Analisis Metode  WP  dan  SAW  melalui  Uji
Sensitivitas  untuk  Penentuan  Penerima Diakonia. Insect (Informatics and Security):  Jurnal  Teknik  Informatika , 8 (1), 48–57. https://doi.org/10.33506/insect.v8i1.190 7
Suryadi,  S.,  Ritonga,  W.  A.,  Siagian,  T.  N.,
Marpaung,  M.  F.  R.,  Hariyanto,  H., Ritonga,  S.,  &  Ramadhana,  R.  S.  A. (2022). Uji
Sensitivitas Metode Pembobotan  ROC,  SWARA  Terhadap Kriteria  Karyawan  Terbaik  Dengan
Menggunakan  Metode  SAW. Journal  of
Information  System  Research  (JOSH) ,
3 (4), 532–540. https://doi.org/10.47065/josh.v3i4.1952
Zain,  A.  S.,  &  Purniawati,  R.  (2020).  Sistem
Pendukung Keputusan Penerimaan
Siswa  Baru  dengan  Metode  Simple Additive  Weighting. Sains,  Aplikasi,
Komputasi  Dan  Teknologi  Informasi , 2 (1), 18. https://doi.org/10.30872/jsakti.v2i1.2668