## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3758

## Presensi Online Menggunakan Global Positioning System untuk Penilaian Kinerja Pegawai Berdasarkan Metode Simple Additive Weighting
Syaiful Amrial Khoir 1* , Anton Yudhana 2 , Sunardi 2
1 Program Studi Magister Informatika, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia
2 Program Studi Teknik Elektro, Universitas Ahmad Dahlan, Yogyakarta, Indonesia Email: 1 Syaiful1807048001@wabmail.uad.ac.id, 2 eyudhana@ee.uad.ac.id, 3 sunardi@mti.uad.ac.id Email Penulis Korespondensi: 1 Syaiful1807048001@wabmail.uad.ac.id
Abstrak -Koperasi Simpan Pinjam dan Pembiayaan Syariah (KSPPS) BMT Insan Mandiri adalah lembaga keuangan syariah yang  berbadan  hukum  koperasi  di  Provinsi  Jawa  Tengah.  Insan  Mandiri  memiliki  beberapa  cabang  di  Jawa  Tengah  dan memiliki  karyawan  lebih  dari  50  orang.  Insan  Mandiri  menggunakan  presensi  manual  untuk  mencatat  kehadiran  dan kepulangan  karyawan.  Penggunaan  presensi  manual  yang  saat  ini  diterapkan  dinilai  kurang  efektif  karena  mudah  untuk dipalsukan dan menyulitkan dalam proses perhitungan presensi dan pembuatan laporan presensi. Penelitian ini merancang dan membuat aplikasi presensi berbasis Android untuk mempermudah proses presensi dan pembuatan laporan presensi melalui aplikasi  website.  Aplikasi  presensi  dibangun  dengan  dua  aplikasi.  Aplikasi  pertama  dibuat  dengan  website  dengan  bahasa pemrograman PHP yang digunakan untuk melakukan input data pegawai, data jam kerja yang berlaku, dan membuat laporan presensi beserta hasil analisis tingkat kinerja pegawai. Aplikasi kedua berbasis Android yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman Java untuk melakukan presensi. Aplikasi ini mengirimkan data presensi ke server berupa jam kehadiran atau kepulangan  pegawai  serta  lokasi  pegawai  saat  melakukan  presensi  berupa  data  koordinat  lokasi  yang  diambil  dari  Global Positioning System (GPS) smartphone yang digunakan oleh pegawai.   Penelitian ini dilakukan dengan menerapkan algoritma Simple Additive Weighting yang dijalankan pada aplikasi website. Algoritma ini menghitung dengan metode penjumlahan berbobot  melalui  normalisasi  matrik  dari  semua  rating  alternatif  yang  dikirim  oleh  aplikasi  Android.  Dari  penelitian  yang dilakukan dapat membantu perusahaan dalam menentukan tingkat kinerja pegawai. Selanjutnya sistem yang dikembangkan disebut dengan Sistem Presensi dan Penilaian Kinerja (SPPK). Pengujian terhadap aplikasi SPPK menggunakan metode SAW yang  selesai  dibangun  diperoleh  akurasi  60,1%  data  valid  dan  39,9%  data  non  valid  atau  tidak  akurat.  Nilai  akurasi  yang diperolih rendah karena muncul beberapa alternatif yang memiliki nilai sama sehingga menyebabkan urutan alternatif menjadi berbeda. Aplikasi SPPK dapat berjalan secara online, mobile Android dan website dapat terintegrasi untuk melakukan penilaian kinerja pegawai, serta mampu mempermudah proses mencatat kehadiran dan kepulangan pegawai. Berdasarkan black box test didapatkan  aplikasi  website  dan  Android  100%  berjalan  sesuai  harapan  dan  tidak  ditemukan  kesalahan  dalam  proses pengembangan software. Berdasar hasil beta test diperoleh 80,3% responden setuju dengan fungsionalitas sistem aplikasi dan sisanya masih ragu-ragu.
Kata kunci: SAW; Presensi; Android; Website; GPS
Abstrak -Cooperative for Savings and Loans and Sharia Financing BMT Insan Mandiri is a sharia financial institution that is a cooperative in Central Java Province. Insan Mandiri has several branches in Central Java with more than 50 employee. Insan Mandiri uses manual attendance to record attendance and return of employees. The use of manual attendance currently being implemented feels ineffective because it is easy to fake and makes it difficult to calculate attendance and prepare attendance reports.This research aim to designing and creating an Android-based presence application to simplify the attendance process and making attendance reports through the website application. The attendance application is made with two applications. The first application is made with a website with the PHP programming language which are used to input employee data, applicable working hours, and create attendance reports along with the results of the analysis of employee performance levels. The second application is an Android-based built using the Java programming language with the functions as a tool for presence. This application will send attendance data to the server in the form of attendance hours or returns and the location of the employee makes a presence in the form of location coordinate data taken from the smartphone Global Positioning System (GPS) used by employees.  This  research  was  conducted by  applying the  Simple Additive Weighting  algorithm which  is  run on  a website application. This algorithm will calculate the sum with the weighted addition method by normalizing the matrix of all alternative ratings sent by the Android application. From the research conducted, it can assist the company in determining the level of employee performance. Furthermore, the system developed is called the presence and performance appraisal system. Testing the attendance application and performance assessment using the SAW method which was completed, obtained accuracy of 60.1% valid data and 39.9% non valid. The accuracy value obtained is low because there are several alternatives that have the same value, causing the alternative order to be different. The system application can run online, Android mobile and the website can be integrated to evaluate employee performance, and can simplify the process of recording employee attendance and return. Based on the black box test, the website and Android applications were 100% running as expected and no errors were found in the software development process. Based on the results of the beta test, 80.3% of respondents agree with the functionality of the application system and the rest are still unsure.
Keywords: SAW; Attendance; Android; Website; GPS

## 1. PENDAHULUAN
Koperasi Simpan Pinjam dan Pembiayaan Syariah (KSPPS) BMT Insan Mandiri adalah lembaga keuangan syariah yang berbadan hukum koperasi di Provinsi Jawa Tengah. Saat ini Insan Mandiri memiliki beberapa cabang di Jawa Tengah dengan karyawan lebih dari 50 orang. Saat ini Insan Mandiri menggunakan presensi manual untuk mencatat kehadiran serta kepulangan karyawan  kemudian menggunakan Excel  untuk menghitung atau menentukan tingkat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3758
kinerja pegawainya. Penggunaan presensi manual dan penentuan tingkat kinerja pegawai secara manual yang saat ini  diterapkan  dirasa  tidak  efektif  karena  mudah  untuk  dipalsukan  dan  menyulitkan  dalam  proses  perhitungan presensi dan penentuan tingkat kinerja. Penelitian ini bertujuan untuk menyelesaikan permasalahan yang ada dengan membuat  aplikasi  presensi online menggunakan Android yang  dapat  terhubung  dengan  sistem  penentuan  tingkat kinerja pegawai.
Tujuan  dari  digabungkannya  dua  sistem  tersebut  adalah  untuk  mempermudah  karyawan  Insan  Mandiri melakukan presensi dan mempermudah bidang kepegawaian menentukan tingkat kinerja pegawainya. Pegawai dapat melakukan  presensi  secara online menggunakan  aplikasi  presensi  yang  di instal pada smartphone .  Data  presensi pegawai dikirim kepada server untuk disimpan dan diolah. Bidang kepegawaian harus melakukan input data pegawai kedalam  sistem  penentuan  tingkat  kinerja  pegawai  yang  berbentuk website meliputi  data  loyalitas,  kedisiplinan, tanggung jawab, pendidikan, masa kerja, dan hukuman. Sistem secara mandiri  akan melakukan perhitungan data presensi  dan  data  yang  telah  di- input oleh  bidang  kepegawaian  untuk  memperoleh  hasil  tingkat  kinerja  pegawai Insan Mandiri.
Beberapa  penelitian  terkait  diuraikan  berikut.  [1] Membangun aplikasi  presensi  tenaga  pemasaran menggunakan metode location based service (LBS) berbasis Android di PT. Unichem Candi Indonesia. Aplikasi tersebut memanfaatkan fitur Global Positioning System (GPS) yang mampu mencatat kepulangan dan kehadiran karyawan.  Sedangkan  dari  segi web, aplikasi  tersebut  mampu  melakukan monitoring  lokasi  karyawan,  mampu melakukan manajemen data karyawan berupa jabatan, data pribadi karyawan, rule presensi, area kantor karyawan, dan mencetak laporan presensi. [2] Penelitian yang berjudul “ Ubiquitous Learning Environment Using Android Mobile Application ”. Penelitian ini bertujuan untuk memperkenalkan penggunaan lingkungan e-learning berbasis Android untuk beradaptasi dengan gaya belajar dari peserta didik abad ke-21. Sistem ini memberikan pembelajaran e-learning modern dengan memanfaatkan aplikasi mobile berbasis Android.
[3]  Penelitiannya  yang  berjudul  “Perancangan  Sistem  Presensi  Kehadiran  Perkuliahan  Dengan Menggunakan Radio Frequency Identification (RFID)”. Penelitian ini bertujuan untuk meminimalisir kesalahan yang  ada  di  lingkungan  perkuliahan  yang  berhubungan  dengan  masalah  presensi  sehingga  dibuatlah  sistem presensi  menggunakan  RFID  karena  sangat  efektif  dan  efisien.[4]  Penelitian  dengan  judul  “Analisis  Empiris Perbandingan  Kinerja  Metode Hashing  Progressive  Overflow dan Linear Quotient Dalam  Studi  Pembuatan Aplikasi Dekstop Administrasi  Kepegawaian”. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jumlah memori  yang digunakan  oleh Progressive  Overflow dan Linear Quotient dalam  menyiapkan database dengan  membangun aplikasi untuk administrasi kepegawaian berbasis desktop.
[5]  Penelitian  dengan  judul  “Sistem  Presensi  Mahasiswa  dengan Fingerprint Berbasis Website ”. Sistem presensi fingerprint bertujuan untuk menyingkat waktu pada saat proses pengambilan presensi. Selain itu, sistem akan mengurangi tingkat kecurangan mahasiswa terkait kehadiran mahasiswa. Dalam sistem ini, mahasiswa hanya akan  diminta  untuk  mengunggah  gambar  sidik  jarinya  untuk  menandai  kehadiran.  Pengembangan  sistem  ini menggunakan metode waterfall yang melibatkan integrasi dari berbagai teknologi open source berbasis website seperti MySQL, PHP, dan Apache Web Server . Pada sistem ini dosen dapat mengetahui berbagai informasi terkait kehadiran mahasiswa. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa sistem ini dapat menyingkat waktu pada saat melakukan proses pengambilan presensi. Selain itu, mahasiswa juga tidak dapat lagi untuk melakukan kecurangan terkait kehadiran mahasiswa.[6] Menerangkan pada penelitian yang berjudul “Sistem Informasi Presensi Berbasis Web untuk Kegiatan Konferensi”. Penelitian tentang sistem presensi berbasis Web dengan menggunakan Barcode yang  dapat  digunakan  untuk  setiap  kegiatan  konferensi.  Pengembangan  sistem  presensi  menggunakan  metode spiral yang  memungkinkan  pengembangan  sistem  secara  sistematis  dan  interaktif  untuk  setiap  fiturnya.  Hasil penelitian  ini  adalah  sistem  presensi  yang  dapat  digunakan  untuk  mengambil  presensi  di  setiap  sesi  presentasi dalam kegiatan konferensi. Sistem juga dapat menampilkan laporan kehadiran untuk setiap sesi presentasi dan sesi presentasi yang paling diminati.
[7] Penelitian yang berjudul “Implementasi Algoritma Pencocokan Pola untuk Format Dokumen Portabel ” menerangkan  penerapan  algoritma  untuk  mencocokan  dokumen  untuk  mencegah  pencurian  karya  ilmiah  atau kekayaan intelektual orang lain. Penelitian tersebut menggunakan algoritma Rabin-Karp untuk menganalisis suatu dokumen dengan dokumen lainnya. [8] Penelitian yang berjudul “Perbandingan Segmentasi pada Citra Asli dan Citra Kompresi Wavelet untuk Identifikasi Telur” bertujuan untuk mengidentifikasi citra telur. Pada penelitian ini akan membandingkan citra asli dengan citra kompresi wavelet .
[9] Penelitian yang berjudul “Ekstraksi Ciri Citra Batik Berdasarkan Tekstur Menggunakan Metode Gray Level Co Occurrence Matrix ” menerangkan bahwa penelitian tersebut bertujuan untuk melakukan pendataan batik yang  ada  di  Pekalongan  dengan  teknik  komputer menggunakan  metode  pengenalan  pola  batik  dengan  langkah membuat ekstraksi ciri batik kemudian hasil dari ekstraksi digunakan untuk mengklasifikasi batik Pekalongan.
[10] Makalah yang berjudul “ Taxonomy of Decision Support System Based on Software and Calculation Method ” menerangkan bahwa pengambilan keputusan sering dilakukan oleh manusia dalam banyak kegiatan, baik kegiatan dalam rumah tangga maupun kegiatan dalam pekerjaan. Pengambilan keputusan banyak menggunakan kriteria yang berbeda beda guna mendukung proses yang akan dijalankan.
[11] Makalah yang berjudul “ Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone dengan Menerapkan Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)”  menerangkan  bahwa  dengan  menerapkan  metode  SAW  pada

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3758
pemilihan smartphone dan menggunakan pendekatan yang berorientasi kepada objek dan berbagai diagram dapat mengefektifkan waktu pelanggan toko dalam melakukan pemilihan smartphone yang sesuai.
[12] Makalah  yang  berjudul  “Implementasi  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dengan  Proses Fuzzifikasi dalam Penilaian Kinerja Dosen” menerangkan bahwa dengan dibuatnya aplikasi penilain kinerja dosen dengan  menerapkan  metode  SAW  mampu  memberikan  rekomendasi  serta  pertimbangan  dan  mengurangi kesalahan  dalam  melakukan  rekrutmen  dosen  pada  perguruan  tinggi  dengan  data  yang  telah  diolah  sehingga menghasilkan perangkingan.
[13] Makalah yang berjudul “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Lokasi  untuk  Cabang  Baru  Toko  Pakan  UD.  Indo  Multi  Fish”  menerangkan  bahwa penerapan  metode  SAW  dapat  menjadi  alternatif    SPK  dalam  suatu  masalah.  Metode  SAW  yang  diterapkan mampu memberi kontribusi positif, yaitu keuntungan secara maksimal pada tempat penelitian.
[14]  Penelitian  yang  berjudul  “Penerapan  Metode Simple  Additive  Weight (SAW)  dalam  Sistem Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan” menyatakan bahwa SAW dapat diterapkan untuk beberapa hal diantaranya untuk alternatif pimpinan dalam menentukan kenaikan jabatan pegawai sesuai dengan kriteria yang ditetapkan perusahaan, melakukan penilaian kriteria pemilihan karyawan, menentukan kenaikan jabatan karyawan sesuai dengan kriteria dan kebutuhan perusahaan secara cepat.
[15]  Makalah  yang  berjudul  “Penerapan  Sistem  Presensi Mobile dengan  Menggunakan  Sensor  GPS“ menjelaskan  bahwa  sistem  presensi  menggunakan  pengenalan  sidik  jari  dapat  dengan  mudah  mengalami kegagalan serta rumit dalam proses konfigurasi pada awal penggunaannya. Sistem presensi mobile menggunakan Global Positioning System mampu menjadi alternatif pengganti presensi menggunakan sidik jari.
[16] Penelitian yang berjudul “ Sistem Pendukung keputusn Menggunakan Metode Simple Additive Weight (SAW) untuk Menentukan Karyawan Terbaik Pada Deler Motor Berbasis Web ” menyatakan bahwa sumber daya manusia  adalah  salah  satu  penentu  keberhasilan  kerja  perusahaan,  sistem  pendukung  keputusan  berbasis web menggunakan metode SAW terbukti dapat membantu perusahaan dalam menentukan karyawan terbaik sehingga meningkatkan dediksi dan semangat kerja pegawai.
[17] Makalah yang berjudul “ Penerapan Metode SAW ( Simple Additive Weight) Dalam Sistem Pendukung Keputusan  Untuk  Menentukan  Penerima  Beasiswa”  menjelaskan  bahwa  perkembangan  teknologi  menjadi motivasi bagi suatu perusahaan untuk mengembangkan pelayanan dan pengelolaan data pada perusahaan tersebut. Pelayanan dan pengelolaan data secara manual dianggap sulit dan rawan akan kehilangan data penting.
Berdasarkan permasalahan dan latar belakang yang diuraikan diatas, penelitian ini melakukan pemanfaatan presensi online menggunakan Global  Positioning System (GPS)  untuk  menentukan  tingkat  kinerja  pegawai menggunakan  metode  SAW.  Presensi online menggunakan  GPS  dipilih  karena  mampu  mempermudah  proses presensi  dengan  media smartphone  Android dan  mampu  mendeteksi  lokasi  pegawai  saat  melakukan  presensi sehingga  pegawai  tidak  dapat  melakukan  presensi  di  luar  lokasi  yang  telah  ditentukan  oleh  perusahaan.  SAW digunakan pada penelitian ini karena mampu melakukan penilaian lebih akurat dengan proses pengambilan nilai berdasarkan pada nilai bobot preferensi yang telah ditentukan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1  Objek Penelitian
Penelitian  di  Insan  Mandiri  dilakukan  dengan  membangun  sistem  presensi online berbasis smartphone dengan operating system Android yang dapat terhubung dengan basis data sistem pendukung keputusan yang berfungsi untuk menentukan tingkat kinerja pegawai berbasis web. Penelitian ini dilakukan pada kantor pusat Insan Mandiri dengan mengumpulkan data yang diperlukan dengan cara observasi, wawancara, dan pengumpulan data pegawai serta  data  peraturan  perusahaan  yang  diperlukan  untuk  menerapkan  SAW  yang  nantinya  menghasilkan rekomendasi karyawan terbaik bagi pimpinan perusahaan.

## 2.2  Perancangan Sistem
Proses pada sistem dimulai dengan proses input data, yang kedua proses data mining, dan ketiga adalah evaluasi. Proses input data  terdiri  dari  dua  bagian,  yaitu input data  melalui web dan input data  melalui smartphone . pengolahan data  mining metode  SAW  menghasilkan  peringkat  tertinggi  hingga  terendah.  Hasil  tersebut  akan menjadi  usulan  alternatif  bagi  pimpinan  perusahaan  dalam  mengambil  keputusan.  Guna  mempermudah  proses implementasi maka disusun flowchart proses implementasi seperti pada Gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3758
Gambar 1. Flowchart proses implementasi
Penelitian yang dilakukan menggunakan data yang diperoleh dari observasi, wawancara terhadap pimpinan perusahaan, dan studi kasus yang ada di lapangan. Semua data yang telah dikumpulkan kemudian dilakukan proses analisis guna mendapatkan informasi yang cocok dengan penelitian yang sedang dilakukan. Analisis awal yang dilakukan adalah mengelompokkan setiap data serta informasi yang didapat menjadi dua kelompok utama, yaitu kelompok data primer dan kelompok data sekunder.
Kelompok  data  primer  merupakan  data  utama  yang  diperoleh  dari  objek  penelitian  yaitu  KSPPS  BMT  Insan Mandiri. Beberapa data utama/data primer yang didapatkan serta digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Cara perusahan dalam melakukan penilaian terhadap kinerja pegawai.
2. Parameter  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat  kinerja  pegawai,  yaitu  loyalitas,  kedisiplinan, profesionalisme, akhlak dan kepribadian, serta tanggung jawab.
3. Informasi mengenai nilai dari setiap pembobotan kriteria yang menjadi dasar dalam proses penilaian kinerja karyawan.
4. Data karyawan kantor pusat KSPPS BMT Insan Mandiri.
5. Beberapa data lain yang dapat mendukung penelitian yang sedang dilakukan.
Data sekunder merupakan data tingkat  kedua atau biasa disebut  dengan data pendukung. Data sekunder didapatkan dari luar objek utama penelitian, yaitu dengan mempelajari pustaka dari jurnal serta karya tulis lain seperti makalah dan berbagai buku serta dari internet .
Penelitian  ini  diimplementasikan  dengan  membuat  alur  kerja  sistem  yang  dituangkan  dalam  bentuk flowchart. Tahap pembangunan sistem yang dilakukan adalah dengan membuat sistem yang memiliki  tampilan ringan dan mudah untuk dipahami dan digunakan oleh user atau biasa disebut dengan user friendly , baik user yang berperan sebagai admin yang menggunakan aplikasi web maupun user sebagai pegawai yang melakukan presensi menggunakan aplikasi mobile Android.
SAW  merupakan  algoritma  berbasis  komputer  untuk  melakukan  perhitungan  pada  alternatif  dari  semua atribut yang sudah ada dan alternatif tersebut telah memiliki bobot atau nilai. Cara ini juga memerlukan proses untuk  menormalisasikan  matrik  keputusan  (X)  kepada  suatu  titik  yang  mampu  untuk  dilakukan  perbandingan kepada alternatif yang ada.

## 2.3 Perancangan Use Case Diagram

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3758
Use  case  diagram pada  Gambar  2  menunjukkan  sistem  presensi  dan  penilaian  kinerja  (SPPK)  tersebut dapat di akses dari dua sisi, yaitu sisi pertama aplikasi SPPK yang berbasis web dapat diakses oleh admin. Admin bertugas untuk menginput data termasuk mendaftarkan pegawai baru agar dapat melakukan presensi dari aplikasi Android ,  kemudian  mengedit  data  dan  melakukan  perawatan  terhadap  data  serta  mengambil  laporan  dari  hasil pengolahan data. Sisi  kedua adalah aplikasi  SPPK yang berbasis Android dapat diakses oleh pegawai. Pegawai dapat menggunakan sistem namun hanya terbatas pada menu presensi dan menu histori presensi. Menu presensi merupakan menu yang digunakan pegawai untuk melakukan presensi kehadiran maupun kepulangan, sedangkan menu history presensi untuk melihat laporan presensi selama 1 bulan terakhir.

## 3.4 Pengujian Sistem
Tahap terakhir dalam pembuatan sistem yaitu pengujian terhadap sistem yang telah dibangun. Pengujian sistem dilakukan  secara  menyeluruh,  dilakukan  pengujian  terhadap  sistem  sejauh  mana  penerapan  metode  algoritma SAW dapat diterapkan dan apakah implementasi sistem SPPK dapat menghasilkan peringkat kinerja yang sesuai dengan  harapan  perusahaan.  Tahapan  yang  dilakukan  yaitu  menyusun  data  yang  diperlukan  oleh  SAW  dalam implementasi, diantaranya adalah data alternatif, data kriteria, data nilai bobot, serta formula perhitungan.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis yang disajikan dari penelitian pengembangan sistem di Insan Mandiri adalah sebagai berikut:
1. Data  utama  atau  data  primer  yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini  dalah  data  kedisiplinan  pegawai  yang diperoleh dari  proses presensi  pegawai  melalui aplikasi  presensi  berbasis Android. Data presensi dikirim dan diolah pada aplikasi website. Hasil pengolahan presensi menjadi salah satu acuan dalam penilaian kedisiplinan karyawan oleh perusahaan yang dilakukan oleh manajer HRD. Data utama lain diperoleh dari data kriteria yang dimasukkan oleh admin ke dalam website. Kriteria dan bobot pada masing  masing  kriteria  dapat  dilihat  pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Kriteria Nama Kriteria Bobot Preferensi (W) Loyalitas (C1) 15% Kedisiplinan (C2) 30% Profesional (C3) 20% Akhlak & Kepribadian (C4) 15% Tanggung Jawab (C5) 20%
2. Sistem memerlukan beberapa aplikasi dan halaman. Sistem memerlukan aplikasi Android dengan halaman login, presensi, dan rekap presensi. Selain aplikasi Android , sistem juga memerlukan aplikasi website dengan halaman presensi dan halaman penilaian kinerja.
3. Analisis  pada  sistem  menggunakan  metode  SAW.  Data  yang   dianalisis  pada  sistem  ini  adalah  data  presensi pegawai dan data kriteria yang ditentukan oleh perusahaan sebagai parameter dalam penilaian kinerja karyawan.

## 3.1 Penentuan Nilai pada Setiap Rating
Langkah ini memberikan nilai pada setiap alternatif. Nilai kriteria C1 hingga C5 diperoleh dari manajemen Insan Mandiri  pada  Februari  tahun  2021  dengan  melakukan  penilaian  terhadap  pegawai  melalui  sistem website pada SPPK. Manajemen perusahaan dalam memberikan nilai pada kriteria kedisplinan pegawai (C2) mengacu pada hasil presensi  yang  telah  dilakukan  pegawai.  Presensi  oleh  pegawai  dilakukan  menggunakan  sistem  presensi  berbasis Android yang didukung dengan fitur GPS untuk menentukan lokasi presensi.  Hasil penilaian perusahaan kepada seluruh pegawai dapat dilihat seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Bobot pada Setiap Kriteria dan Alternatif
Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5 P1 5 5 4 5 5 P2 5 4 4 5 5 P3 5 4 4 5 5 P4 4 4 3 4 5 P5 4 4 4 5 4 P6 5 4 3 4 3 P7 4 3 3 4 3 P8 4 4 3 5 4 P9 5 4 4 4 4
P10 5 4 4 4 5

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3758
Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5 P11 3 3 3 4 4 P12 5 5 5 5 5 P13 4 3 3 5 4 P14 3 3 3 4 3 P15 4 4 3 4 4 P16 5 4 4 5 5 P17 5 4 4 4 4 P18 4 3 3 4 3 P19 3 4 3 4 4 P20 4 4 4 4 4
P21 4 4 4 4 4
P22 5 4 4 4 4
P23 3 4 3 4 3
Perusahaan dalam menentukan nilai kedisiplinan karyawan memperhatikan dan mempertimbangkan laporan presensi yang telah dilakukan oleh karyawan. Laporan tersebut berada pada aplikasi website dan berbentuk diagram lingkaran seperti pada Gambar 3.
Gambar 3. Laporan Presensi

## 3.2 Pencarian Matriks Keputusan dan Normalisasi
Proses berikutnya setelah menentukan nilai kriteria dari setiap alternatif adalah menentukan matrik keputusan dan normalisasi matrik keputusan dan normalisasi yang diperoleh menggunakan persamaan berikut.
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑀𝑖𝑛𝑖 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 𝐴𝑝𝑎𝑏𝑖𝑙𝑎 𝐽 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝐶𝑜𝑠𝑡 2 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑖 𝑋𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝐽 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 1 R ij = Nilai rating kinerja ternormalisasi X ij = Nilai atribut yang dimiliki Max i x ij = Nilai terbesar dari setiap kriteria Min i Xij = Nilai terkecil dari setiap kriteria Benefit = Jika nilai terbesar adalah terbaik Cost = Jika nilai terkecil adalah terbaik
Langkah ini menentukan matrik keputusan yang diambil dari Tabel 2. Nilai didapat dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑀𝑖𝑛𝑖 𝑋𝑖𝑗
𝑋𝑖𝑗 𝐴𝑝𝑎𝑏𝑖𝑙𝑎 𝐽 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝐶𝑜𝑠𝑡 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑖 𝑋𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝐽 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡
Semua  atribut  bernilai benefit sehingga  penerapan  persamaan  adalah  nilai  atribut  yang  dimiliki  dibagi dengan nilai tertinggi dari setiap kriteria seperti berikut ini.
Rij = 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑖 𝑋𝑖𝑗 = Nilai atribut yang dimiliki Nilai terbesar dari setiap kriteria = 5 5 = 1
Matriks yang diperoleh setelah dilakukan perhitungan adalah seperti dalam Tabel 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3758
Tabel 3. Hasil Matrik Keputusan dan Normalisasi 1 1 0,8 1 1 1 0,8 0,8 1 1 1 0,8 0,8 1 1 0,8 0,8 0,6 0,8 1 0,8 0,8 0,8 1 0,8 1 0,8 0,6 0,8 0,6 0,8 0,6 0,6 0,8 0,6 0,8 0,8 0,6 1 0,8 1 0,8 0,8 0,8 0,8 1 0,8 0,8 0,8 1 0,6 0,6 0,6 0,8 0,8 1 1 1 1 1 0,8 0,6 0,6 1 0,8 0,6 0,6 0,6 0,8 0,6 0,8 0,8 0,6 0,8 0,8 1 0,8 0,8 1 1 1 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8 0,6 0,6 0,8 0,6 0,6 0,8 0,6 0,8 0,8 0.8 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8 0,8 1 0,8 0,8 0,8 0,8 0,6 0,8 0,6 0,8 0,6

## 3.3 Penentuan Peringkat
Setelah mendapatkan nilai matriks keputusan dan normalisasi untuk setiap alternatif pada setiap kriteria, kemudian melakukan perankingan pada nilai yang telah didapatkan dengan SAW. Hasil perankingan diperoleh dengan nilai kriteria P1 – P23 pada Tabel 4 dikali dengan nilai bobot pada Tabel 4. sehingga diperolih nilai total seperti pada Table 4. Contoh penerapan pada alternatif P1 adalah seperti berikut ini.
P1 = (1 * 0,15) + (1 * 0,30) + (0,8 * 0,20) + (1 * 0,15) + (1 * 0,20) = 0,96
Nilai 1; 1; 0,8;1; dan 1 adalah nilai matriks keputusan dan normalisasi dari alternatif P1. Nilai 0,15; 0,30; 0,20; 0,15; dan 0,20 adalah nilai bobot dari masing masing kriteria sehingga jika dilakukan hal yang sama pada seluruh alternatif akan diperoleh hasil seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Perankingan
Kritria Total Bobot  0,15  0,3  0,2  0,15  0,2 Pegawai C1 C2  C3 C4 C5 P1 1 1 0,8 1 1 0,96 P2 1 0,8  0,8 1 1 0,9 P3 1 0,8  0,8 1 1 0,9 P4 0,8 0,8  0,6 0,8 1 0,8 P5 0,8 0,8  0,8 1 0,8 0.83 P6 1 0,8  0,6 0,8 0,6 0.75 P7 0,8 0,6  0,6 0,8 0,6 0,66 P8 0,8 0,8  0,6 1 0,8 0,79 P9 1 0,8  0,8 0,8 0,8 0,83 P10 1 0,8  0,8 0,8 1 0,87 P11 0,6 0,6  0,6 0,8 0,8 0,67 P12 1 1 1 1 1 1 P13 0,8 0,6  0,6 1 0,8 0,73 P14 0,6 0,6  0,6 0,8 0,6 0,63 P15 0,8 0,8  0,6 0,8 0,8 0,76 P16 1 0,8  0,8 1 1 0,9 P17 1 0,8  0,8 0,8 0,8 0,83 P18 0,8 0,6  0,6 0,8 0,6 0,66 P19 0,6 0,8  0,6 0,8 0,8 0,73 P20 0.8 0,8  0,8 0,8 0,8 0,8

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3758
Kritria Total Bobot  0,15  0,3  0,2  0,15  0,2 Pegawai C1 C2  C3 C4 C5 P21 0,8 0,8  0,8 0,8 0,8 0,8 P22 1 0,8  0,8 0,8 0,8 0,83 P23 0,6 0,8  0,6 0,8 0,6 0,69
Setelah dilakukan perankingan maka alternatif yang memperoleh nilai total tertinggi merupakan pegawai yang terbaik. Agar hasil peringkat pegawai berdasarkan metode SAW lebih mudah dipahami maka data yang telah diperoleh diurutkan berdasarkan nili hasil tertinggi seperti pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil peringkat pegawai Pegawai  Peringkat  Hasil P12 1 1 P1 2 0,96 P2 3 0,9 P3 3 0,9 P16 3 0,9 P10 4 0,87 P22 5 0,83 P17 5 0,83 P9 5 0,83 P5 5 0,83 P21 6 0,8 P20 6 0,8 P4 6 0,8 P8 7 0,79 P15 8 0,76 P6 9 0,75 P13 10 0,73 P19 10 0,73 P23 11 0,69 P11 12 0,67 P7 13 0,66 P18 13 0,66 P14 14 0,63

## 3.4 Hasil pada Aplikasi
Analisis  yang  dapat  disajikan  dari  penelitian  yang  dilakukan  dengan  melakukan  pengembangan  sistem  SPPK (Sistem Presensi dan Penilaian Kinerja) pada KSPPS BMT Insan Mandiri adalah sebagai berikut:
1. Data utama atau data primer yang diperlukan dalam penelitian ini adalah data kedisiplinan yang diperoleh dari presensi pegawai melalui aplikasi presensi berbasis Android , kemudian data presensi diolah pada website . Data utama lain diperoleh dari data kriteria yang dimasukkan oleh admin kedalam website, seperti data tanggung jawab pegawai, loyalitas, data profesionalisme, dan data akhlak serta kepribadian.
2. Sistem  SPPK  memerlukan  beberapa  aplikasi  dan  halaman.  Sistem  memerlukan  aplikasi Android dengan halaman login, halaman  presensi,  serta  halaman  rekap  presensi.  Selain  aplikasi Android ,  sistem  juga memerlukan aplikasi website dengan halaman presensi dan halaman penilaian kinerja.
3. Analisis  pada  sistem  SPPK  menggunakan  metode  SAW.  Data  yang    dianalisis  pada  sistem  ini  adalah  data presensi pegawai dan data kriteria yang ditentukan oleh perusahaan sebagai parameter dalam penilaian kinerja karyawan.
4. Sistem SPPK yang telah diimplementasikan pada KSPPS BMT Insan Mandiri dapat mengunakan GPS guna menentukan lokasi presensi bagi pegawai dan  metode SAW untuk melakukan perhitungan untuk menentukan tingkat kinerja pegawai yang didukung dengan hasil presensi yang telah dilakukan oleh pegawai.
3.4.1 Aplikasi Website
Aplikasi website digunakan untuk mengolah data input yang dilakukan oleh admin . Aplikasi website juga dapat digunakan  untuk  mengolah  data  yang  masuk  melalui  aplikasi Android .  Pengolahan  data  penilaian  kinerja dilakukan dengan SAW. Aplikasi website dikembangkan menggunakan bahasa pemrograman PHP, HTML, serta CMS  untuk  membuat  tampilan website lebih  menarik. Database yang  digunakan  pada  aplikasi website ialah MySQL. Aplikasi website ini memiliki beberapa halaman  diantaranya halaman ranking kinerja pegawai  seperti pada Gambar 4.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3758
Gambar 4. Halaman ranking kinerja pegawai
Halaman ranking kinerja pegawai seperti Gambar 4, halaman ini dibuat khusus untuk admin dalam melihat hasil akhir pengolahan data peringkat kinerja pegawai menggunakan SAW. Admin tidak hanya bisa melihat hasil akhir, namun admin juga bisa melakukan export hasil penilaian kinerja pegawai kedalam bentuk document Excel atau dalam bentuk document PDF seperti pada Gambar 5.
Gambar 5. Hasil export penilaian kinerja

## 3.4.2 Aplikasi Android
Aplikasi Android dibuat  khusus  bagi  pegawai  yang  difungsikan  sebagai  alat  untuk  melakukan  presensi  dan memantau  laporan  presensi  oleh  pegawai.  Aplikasi Android memiliki  beberapa  halaman  diantaranya  halaman login ,  halaman home ,  halaman  presensi,  halaman  data  lokasi,  dan  halaman  data  riwayat.  Halaman  presensi merupakan halaman yang digunakan pegawai untuk melakukan presensi seperti pada Gambar 6.
a) di area yang diijinkan
b) di area yang tidak diijinkan
Gambar 6. Halaman presensi
Halaman  presensi  berfungsi  untuk  melakukan  presensi  masuk  dan  presensi  kepulangan  pegawai.  Setiap pegawai  dibatasi  hanya  dapat  melakukan  presensi  kehadiran  serta  kepulangan  sekali  dalam  satu  hari.  Setelah karyawan berhasil melakukan presensi melalui aplikasi maka data presensi dikirimkan ke server untuk disimpan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3758

## 4.  KESIMPULAN
Penelitian yang telah dilakukan menghasilkan sistem presensi dan penilaian kinerja pegawai menggunakan metode SAW  pada  Insan  Mandiri  telah  berhasil  dibangun  dan  dapat  membantu  perusahaan  dalam  menentukan  tingkat kinerja  pegawai  serta  mempermudah  proses  presensi  pegawai  pada  perusahaan  tersebut.Penelitian  berhasil menerapkan sistem penilaian kinerja pegawai menggunakan metode SAW yang terhubung secara langsung dengan sistem presensi online menggunakan GPS sehingga mempermudah pegawai dalam melakukan presensi kehadiran dan kepulangan serta  mempermudah bidang kepegawaian dalam membuat laporan presensi  pegawai  dan laporan kinerja pegawai.

## REFERENCES
[1] N. H. Hutagaol, H. Kurniawan, and F. Chahyadi, “Aplikasi Absensi Tenaga Marketing Menggunakan Location Based Service (LBS) Berbasis Android,” 2014.
[2] A. Husain, A. H. A. Prastian, and A. Ramadhan, “Perancangan Sistem Absensi Online Menggunakan Android Guna Mempercepat Proses Kehadiran Karyawan Pada PT. Sintech Berkah Abadi,” Technomedia J. , vol. 2, no. 1, pp. 105–116, 2017, doi: 10.33050/tmj.v2i1.319.
[3] E. B. Setiawan and B. Kurniawan, “Perancangan Sistem Absensi Kehadiran Perkuliahan dengan Menggunakan Radio Frequency Identification ( RFId ),” CoreIT,Vol.1,No.2, Desember 2015 , vol. 1, no. 2, pp. 44–49, 2015, doi: 10.1186/1756- 3305-3-27.
[4] E. Prianto, “Analisis Empiris Perbandingan Kinerja Metode Hashing Progressive Overflow Dan Linear Quotient Dalam Studi  Pembuatan  Aplikasi  Dekstop  Administrasi  Kepegawaian,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  8,  no.  3,  pp.  174–181,  2016,  doi: 10.33096/ilkom.v8i3.66.174-181.
[5] E. Wijayanto, “Sistem Presensi Mahasiswa Dengan Fingerprint,” Naskah Pubilkasi Univ. Muhammadiyah Surakarta , 2017.
[6] R.  Rotikan,  “Sistem  Informasi  Absensi  Berbasis  Web  Untuk  Kegiatan  Konferensi  Web-Based  Information  System Attendance  to  Activity  Conferences,” J.  Ilm.  Sisfotenika ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  46–55,  2016,  doi: http://dx.doi.org/10.30700/jst.v6i1.104.
[7] A.  Yudhana,  A.  D.  Djayati,  and  Sunardi,  “Sistem  Deteksi  Plagiarisme  Dokumen  Karya  Ilmiah  dengan  Algoritma Pencocokan Pola,” Jurti , vol. 1, no. 2. pp. 178–187, 2017.
[8] A. Yudhana, Sunardi, and S. Saifullah, “Kompresi Wavelet Untuk Identifikasi Telur,” Ilk. J. Ilm. , vol. 8, no. Desember, pp. 190–196, 2016.
[9] A.  Surya,  Abdul  Fadlil,  “Ekstraksi  Fitur  Citra  Songket  Berdasarkan  Tekstur  Menggunakan  Metode  Gray  Level  Co- occurrence Matrix (GLCM),” J. Infomedia , vol. 3, no. 2, pp. 64–68, 2018, doi: 10.30811/jim.v3i2.715.
[10]  R. Umar, Sunardi, and Y. Fitriana, “Taxonomy of Decision Support System Based on Software and Calculation Method,” Int. J. Innov. Sci. Res. Technol. , vol. 2, no. 9, pp. 206–211, 2017.
[11]  H. Harsiti and H. Aprianti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone dengan Menerapkan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 4, pp. 19–24, 2017, doi: 10.30656/jsii.v4i0.372.
[12]  F. Sonata, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting (Saw) dengan Proses Fuzzifikasi dalam Penilaian Kinerja Dosen,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 5, no. 2, pp. 71–80, 2016.
[13]  N.  C.  Resti,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Lokasi  untuk  Cabang  Baru  Toko  Pakan  UD.  Indo  Multi  Fish,” Intensif ,  vol.  1,  no.  2,  p.  102,  2017,  doi: 10.29407/intensif.v1i2.839.
[14]  F. Frieyadie, “Penerapan Metode Simple Additive Weight (Saw) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 12, no. 1, pp. 37–45, 2016, doi: 10.33480/pilar.v12i1.257.
[15]  E. Mulyadi, A. Trihariprasetya, and I. G. Wiryawan, “Penerapan Sistem Presensi Mobile Dengan Menggunakan Sensor Gps  (Klinik  Pratama  X  Di  Jember),” J.  Nas.  Pendidik.  Tek.  Inform. ,  vol.  9,  no.  1,  p.  11,  2020,  doi: 10.23887/janapati.v9i1.23174.
[16]  B.  Efiriyanto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Untuk Menentukan Karyawan Terbaik Pada Dealer Motor Berbasis Web,” SKripsi Fak. Komun. dan Inform. UMS , pp. 1–13, 2016.
[17]  R. P. et al Subagio, “Penerapan Metode SAW ( Simple Additive Weighting ) dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan  Penerima  Beasiswa  Application  of  SAW  (  Simple  Additive  Weighting  )  Method  in  System  Decision Supporters to Determine Scholarship Recipients,” STMIK Catur Insa. Cendika , pp. 61–68, 2016.