## PENERAPAN METODE SAW UNTUK MENENTUKAN KARYAWAN TERBAIK PADA TOKO QUINROS
Helena Bheni Mane, Friden Elefri Neno, Mitra Permata Ayu Teknik Informatika Komputer, STIMIKOM Stella Maris Sumba Jalan Karya Kasih No 5 Tambolaka helenabmane@gmail.com

## ABSTRAK
Untuk meningkatkan pelayanan dalam penggunaan jasa kerja, karyawan toko pada Quenross  memberikan penilain  kinerja  yang  ditetapkan  oleh  pemilik  toko  untuk  setiap  karyawan,  Namun  saat  ini  toko  quenross mengalami kendala terkait penilaian kinerja karena penilaiannya masih menggunakan cara konvensional sehingga meneyebabkan pemilik toko kesulitan dalam memberikan penilaian terhadap karyawan sebagai bahan evaluasi. Penelitian ini membuat suatu sistem yang dapat memberikan solusi terhadap permasalahan tersebut. Sistem yang dirancang pada penelitian tersebut merupakan  media untuk  membantu pemilik toko evaluasi kinerja karyawan toko  quenross  dalam  pengambilan  keputusan.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk menentukan karyawan  terbaik  adalah  metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  dengan  kriteria  yang  digunakan  adalah pengalaman  kerja,  ketertiban,  kedisiplinan,  lama  kerja  dan  prestasi  dari  hasil  penelitian  menentukan  bahwa karyawan terbaik adalah rido dengan nilai 0,709.
Kata Kunci : Karyawan, toko, terbaik, SAW

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  suatu sistem  terkomputerisasi  yang  dirancang  untuk meningkatkan efektivitas dalam pengambilan keputusan  guna  menyelesaikan  permasalahan  yang bersifat  semi  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur sehingga  dalam  proses  pengambilan  keputusan  dapat dilakukan dengan lebih berkualitas[1][2].
Kemajuan  suatu  perusahaan  berpengaruh  pada kualitas karyawan yang dapat membantu berlangsungnya  suatu  pekerjaan,  dimana  setiap karyawan  mengetahui  tugas  pokok  masing-masing yang bekerja tanpa menunggu diperintah,dalam setiap pekerjaan  yang  dilakukan  oleh  karyawan  yang dipentingkan  oleh  pemilik  toko  adalah  loyalitas, pemilik toko  kepada karyawan  quenross setiap tahun memberikan  penghargaan  berupa  bonus  tambahan yang  dilihat  dari  kriteria pengalaman  kerja, ketertiban,kedisiplinan, lama kerja dan prestasi kerja, tujuan diberikan bonus tambahan adalah untuk mampu bertanggungjawab  terdahap  tugas  pokok  dalam bekerja.
Berdasarkan permasalahan yang telah ditemukan pada  penelitian  ini  adalah  menentukan  karyawan terbaik  pada  toko  quenross  masih  dilakukan  secara manual sehingga tidak subyektif yang mengakibatkan ketidakakuratan  dalam  menentukan  siapa  karyawan yang  diberikan  penghargaan  berupa  bonus  tambahan tahunan.
Menjawab  permasalahan  yang  telah  ditemukan untuk menentukan karyawan terbaik adalah menerapkan metode SAW (( Simple Additive Weighting )  untuk  melakukan  perhitungan  yang  akan menghasilkan nilai perangkingan dari nilai bobot yang akan  dijumlahkan  dari  rating  kinerja  untuk  semua atribute  pada  setiap  alternatif.  [3]  akan  diaplikasikan ke  sistem  pendukung  keputusan  untuk  memudahkan seleksi karyawan terbaik oleh toko quenros.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Berikut beberapa penelitian yang menjadi bahan acuan dalam penelitian ini:
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Victor  Marudut Mulia  Siregar,dkk,  penelitian  dengan  judul  Sistem pendukung  keputusan  penentuan  pelanggan  terbaik Menggunakan  metode Weighted  Product, hasil penelitian  adalah  menerapkan  sistem  pendukung keputusan  berbasis  web  dengan  kriteria  yang digunakan adalah jumlah belanja, metode pembayaran,  lamanya  langganan,  status  pembayaran, dan  total  kunjungan  dengan  nilai  vektor Pd_Pphn dengan  nilai  vektor  V  0,085,  alternatif  terbaik  kedua GPIB  Maranatha  dengan  nilai  vektor  V  0,080,  dan alternatif  terbaik  ketiga  SPTI_Ib_Mrni  dengan  nilai vektor V 0,077[4]
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Ela  Nurelasar, dkk,  penelitian  dengan  judul  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan Terbaik dengan  Metode  TOPSIS  hasil  penelitian  adalah menentukankriteria yang digunakan adalah arga(H), Lokasi(L),  Fasilitas  Umum(FU),  Perijinan(P),  dan Desain  Rumah(DR)  dengan  3  sampel  perumahan yahng  dugunakan  sebagai  sanpai  dan  hasil  nilai preferensi 0,6456[5]
Penelitian yang dilakukan oleh Rendra Gustriansyah, etl, penelitian dengan judul Performance Evaluation of Contract Employees Using the  Best-Worst  and  Simple  Additive  Weighting Methods ,  hasil  penelitian  adalah  mengembangkan sistem untuk mengevaluasi kinerja karyawan kontrak dengan mengintegrasikan Terbaik-Terburuk (BW) dan Berat Aditif Sederhana metode (SAW) [6]
Penelitian  yang  dilakuakn  oleh  Nur  Kumala Dewi,  etc,  penelitian  dengan  judul Decision  Support System For Head Of Warehouse Selection
Recommendation  Using  Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  Method, hasil  penelitian  adalah penerapan algoritma  AHP  ( Analitycal  Hierachy  Process )  untuk pemilihan kepala gudang [7].

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  untuk sistem  informasi  yang  interaktif  membantu  dalam pengambilan  keputusan  dalam  sistuasi  yang  semi terstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur  [8], Sistem  pendukung  keputusan  dapat  digunakan  untuk menentukan karyawan terbaik dengan memilih metode SAW ( Simple Additive Weighting) untuk mempermudah  pemilik  toko  dalam  menentukan karyawan terbaik.
2.2. Metode SAW ( Simple Additive Weighting ) Metode  SAW  (Simple Additive  Weighting) metode  untuk  menentukan  bobot  setiap  atribut  dan nilai alternatif diperoleh dari menjumlahkan hasil nilai perkalian  antara  rating  atribute  dan  menghasilkan perangkingan.  Metode  SAW  ( Simple  Additive Weighting) sering  dikenal  dengan  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  setiap  altrenatif  pada semua  alternatifyang  akan  menghasilkan  normalisasi matriks  keputusan  yang  dapat  dibandingkan  dengan semua  rating  yang  ada  [9].  Langkah-langkah  dalam pentelesain metode SAW (( Simple Additive
Weighting)
a. Menentukan Kriteria
b. Menentukan nilai masing-masing kriteria
c. Pembobotan nilai setiap kriteria
d. Normalisasi matriks Cost dan Benefit
e. Normalisasi
f. Perangkingan

## Rumus Normalisasi
𝑋𝑖𝑗
𝑀𝑎𝑥𝑋𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 rij= 𝑀𝑖𝑛𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 Keterangan Rumus: Rij : nilai rating kinerja ternormalisasi
Xij : nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Maxxij : nilai terbesar dari setiap kriteria
Minxij : nilai terkecil dari setiap kriteria benefit : jika nilai terbesar adalah terbaik kriteria cost   : jika nilai terkecil adalah terbaik kriteria
Dimana  rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi dari  alternatif  Ai  pada  atribut  Cj;  i=1,2,...,m  dan j=1,2,...,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) dengan rumus sebagai berikut:
𝑉𝑖 = ∑ 𝑊𝑗𝑟𝑖𝑗 𝑛
𝑗=1
Keterangan Rumus: Vi = rangking untuk setiap alternatif wj = nilai bobot dari setiap kriteria rij = nilai rating kinerja ternormalisasi
Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih

## 3. METODE PENELITIAN
Tahap  penelitian  merupakan  cara  ilmiah  yang digunakan untuk memperoleh data yang sesuai dengan tujuan  penelitian  [10][11].  Tahapan  penelitian  dapat dilihat pada gambar 2 .
Perencanaan Penelitian Studi Literatur Analisa Data Dengan Metode SAW Menentukan Kriteria Menentukan Rating Kecocokan Menentukan Matrix Keputusan Perangkingan
Deskripsi Hasil

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Tahapan  ini  penulis  melakukan  wawancara kepada ketua pemilik toko terkait dengan data pada  seleksi  karyawan  terbaik  yang  akan dijadikan  sebagai  alternatif  dalam  seleksi karyawan terbaik
b. Tahap  ini  penulis  menelusuri  artikel-artikel yang sudah ada sebelumnya dan mempelajarinya  serta  membacanya  beberapa buku  yang  berkaitan dengan  seleksi karyawan dengan  metode  SAW  ( Simple  Additive Weighting )
c. Tahapan ini penulis memilih sampel data yang yang  digunakan  dalam  melakukan  penelitian ini  dan  kriteria  yang  dilakukan  dalam  seleksi karyawan terbaik dengan metode SAW( Simple Additive Weighting ).Penulis melakukan pengujian  data  dengan  terhadap  alternatif  dan kriteria  yang  digunakan  untuk  memperoleh hasil  perangkingan  dari  nilai  yang  terbesar  ke nilai terkecil.
d. Analisa  Data  dengan  metode  SAW  ( Simple Additive Weighting)
Metode  SAW  (Simple Additive  Weighting) diharuskan  untuk  menentukan  bobot  setiap atribut  Skor  total  untuk  sebuah  alternatif diperoleh  dengan  menjumlahkan  seluruh  hasil perkalian antara rating yang dapat
dibandingkan  lintas  atribut)  bobot  dan  tiap atribut.  Rating  tiap  atribut  telah  melewati proses  normalisasi  sebelumnya.  Metode  SAW dikenal  sebagai  istilah  penjumlahan  terbobot. Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif yang ada
e. Tahapan  ini  menentukan  hasil  resume  seleksi karyawan yang akan dijadikan alternatif terbaik
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Hasil Penelitian
Pada pembahasan ini akan dijelaskan hasil yang dicapai  dalam  penerapan  metode  SAW  ( Simple Additive  Weighting) hingga  data  yang  diproses. Data digunakan sebagai kriteria dalam proses perhitungan. Data yang diproses adalah sebagai berikut:
a. Tabel Pembobotan Kriteria
Pembobotan  kriteria  diberikan  nilai  bobot  pada setiap  kriteria  oleh  pengambil  keputusan  yang merupakan  tingkat  kepentingan  terhadap  setiap kriteria.
Tabel 1. Pembobotan Kriteria Kriteria Bobot Pengalaman Kerja Benefit Ketertiban Benefit Kedisiplinan Benefit Lama Kerja Cost Prestasi Cost b. Nilai Masing-Masing Kriteria Pengisian nilai dari masing-masing kriteria, nilai berdasarkan data yang diperoleh, pengisian pembobotan dari 0-1.
Tabel 2. Nilai Masing-Masing Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Ika 0,5 0,2 0,7 0,8 1 Rido 0,3 0,2 0,5 0,3 0,8 Santi 0,2 1 0,5 0,9 0,7 Fani 1 0.7 0,4 0,7 0,5 Nikson 0,3 0,2 1 0,5 0,6 Sindi 0,7 0,5 0,4 1 0,3 Lena 0,2 0,9 0,4 0,2 0,5 Clara 0,5 0,3 0,6 0,4 0,3 c. Pembobotan Kriteria Pembobotan  kriteria  adalah  pembobotan  nilai tiap-tiap kriteria Tabel 3. Pembobotan Kriteria Kriteria Bobot C1 0,3 C2 0,2 C3 0,2 C4 0,15
C5 0,15 Total 1
d. Normalisasi Matrix(r)
Tabel Normalisasi Matrix Kreteria Benefit, yaitu C1,C2,C3 Kriteria C1 𝑟11 = 0,5 𝑀𝑎𝑥{0,5; 0,3; 0,2; 1; 0,3; 0,7; 0,2; 0,5} = 0,5 1 = 0,5 𝑟21 = 0,3
𝑀𝑎𝑥{0,5; 0,3; 0,2; 1; 0,3; 0,7; 0,2; 0,5} = 0,3 1 = 0,3 𝑟31 = 0,2
𝑀𝑎𝑥{0,5; 0,3; 0,2; 1; 0,3; 0,7; 0,2; 0,5} = 0,2 1 = 0,2 𝑟41 = 1
𝑀𝑎𝑥{0,5; 0,3; 0,2; 1; 0,3; 0,7; 0,2; 0,5} = 1 1 = 1 𝑟51 = 0,3 𝑀𝑎𝑥{0,5; 0,3; 0,2; 1; 0,3; 0,7; 0,2; 0,5} = 0,3 1 = 0,3 𝑟61 = 0,7 𝑀𝑎𝑥{0,5; 0,3; 0,2; 1; 0,3; 0,7; 0,2; 0,5} = 0,7 1 = 0,7 𝑟71 = 0,2
𝑀𝑎𝑥{0,5; 0,3; 0,2; 1; 0,3; 0,7; 0,2; 0,5} = 0,2 1 = 0,2 𝑟81 = 0,5 𝑀𝑎𝑥{0,5; 0,3; 0,2; 1; 0,3; 0,7; 0,2; 0,5} = 0,5 1 = 0,5 Kriteria C2 𝑟12 = 0,2 𝑀𝑎𝑥{0,2; 0,2; 1; 0,7; 0,2; 0,5; 0,9; 0,3} = 0,2 1 = 0,2 𝑟22 = 0,2 𝑀𝑎𝑥{0,2; 0,2; 1; 0,7; 0,2; 0,5; 0,9; 0,3} = 0,2 1 = 0,2 𝑟32 = 1 𝑀𝑎𝑥{0,2; 0,2; 1; 0,7; 0,2; 0,5; 0,9; 0,3} = 1 1 = 1
𝑟42 = 0,7 𝑀𝑎𝑥{0,2; 0,2; 1; 0,7; 0,2; 0,5; 0,9; 0,3} = 0,7 1 = 0,7 𝑟52 = 0,2 𝑀𝑎𝑥{0,2; 0,2; 1; 0,7; 0,2; 0,5; 0,9; 0,3} = 0,2 1 = 0,2 𝑟62 = 0,5 𝑀𝑎𝑥{0,2; 0,2; 1; 0,7; 0,2; 0,5; 0,9; 0,3} = 0,5 1 = 0,5
𝑟72 = 0,9 𝑀𝑎𝑥{0,2; 0,2; 1; 0,7; 0,2; 0,5; 0,9; 0,3} = 0,9 1 = 0,9 𝑟82 = 0,3 𝑀𝑎𝑥{0,2; 0,2; 1; 0,7; 0,2; 0,5; 0,9; 0,3} = 0,3 1 = 0,3
Kriteria C3 𝑟13 = 0,7 𝑀𝑎𝑥{0,7; 0,5; 0,5; 0.4; 1; 0,4; 0,4; 0,6} = 0,7 1
= 0,7
𝑟23 = 0,5
𝑀𝑎𝑥{0,7; 0,5; 0,5; 0.4; 1; 0,4; 0,4; 0,6} = 0,5
1 = 0,5 𝑟33 = 0,5
𝑀𝑎𝑥{0,7; 0,5; 0,5; 0.4; 1; 0,4; 0,4; 0,6} = 0,5 1
= 0,5
𝑟43 = 0,4
𝑀𝑎𝑥{0,7; 0,5; 0,5; 0.4; 1; 0,4; 0,4; 0,6} = 0,4 1
= 0,4 𝑟53 = 1
𝑀𝑎𝑥{0,7; 0,5; 0,5; 0.4; 1; 0,4; 0,4; 0,6} = 1 1 = 1 𝑟63 = 0,4
𝑀𝑎𝑥{0,7; 0,5; 0,5; 0.4; 1; 0,4; 0,4; 0,6} = 0,4 1
= 0,4
𝑟73 = 0,4 𝑀𝑎𝑥{0,7; 0,5; 0,5; 0.4; 1; 0,4; 0,4; 0,6} = 0,4 1
= 0,4
𝑟83 = 0,6 𝑀𝑎𝑥{0,7; 0,5; 0,5; 0.4; 1; 0,4; 0,4; 0,6} = 0,6 1 = 0,6
Kriteria Cost (C4,C5)
Kriteria C4 𝑟14 = 𝑚𝑖𝑛{0,8;0,3;0,9;0,7;0,5;1;0,2;0,4} 0,8 = 0,2 0,8 = 0,2 5
𝑟24 = 𝑚𝑖𝑛{0,8; 0,3; 0,9; 0,7; 0,5; 1; 0,2; 0,4} 0,3 = 0,2 0,3 = 0,66
𝑟34 = 𝑚𝑖𝑛{0,8; 0,3; 0,9; 0,7; 0,5; 1; 0,2; 0,4} 0,9 = 0,2 0,9 = 0,22 𝑟44 = 𝑚𝑖𝑛{0,8; 0,3; 0,9; 0,7; 0,5; 1; 0,2; 0,4} 0,7 = 0,2 0,7 = 0,285 𝑟54 = 𝑚𝑖𝑛{0,8; 0,3; 0,9; 0,7; 0,5; 1; 0,2; 0,4} 0,7 = 0,2 0,5 = 0,4
𝑟64 = 𝑚𝑖𝑛{0,8; 0,3; 0,9; 0,7; 0,5; 1; 0,2; 0,4} 0,7 = 0,2 1 = 0,2 𝑟74 = 𝑚𝑖𝑛{0,8; 0,3; 0,9; 0,7; 0,5; 1; 0,2; 0,4} 0,2 = 0,2 0,2 = 1 𝑟84 = 𝑚𝑖𝑛{0,8; 0,3; 0,9; 0,7; 0,5; 1; 0,2; 0,4} 0,2 = 0,2 0,4 = 0,5
Kriteria C5
𝑟15 = 𝑚𝑖𝑛{1; 0,8; 0,7; 0,5; 0,6; 0,3; 0,5; 0,3} 1 = 0,3 1 = 0,3 𝑟25 = 𝑚𝑖𝑛{1; 0,8; 0,7; 0,5; 0,6; 0,3; 0,5; 0,3} 0,8 = 0,3 0,8 = 0,375 𝑟35 = 𝑚𝑖𝑛{1; 0,8; 0,7; 0,5; 0,6; 0,3; 0,5; 0,3} 0,7 = 0,3 0,7 = 0,428 𝑟45 = 𝑚𝑖𝑛{1; 0,8; 0,7; 0,5; 0,6; 0,3; 0,5; 0,3} 0,5 = 0,3 0,5 = 0,6 𝑟55 = 𝑚𝑖𝑛{1; 0,8; 0,7; 0,5; 0,6; 0,3; 0,5; 0,3} 0,6 = 0,3 0,6 = 0,5 𝑟65 = 𝑚𝑖𝑛{1; 0,8; 0,7; 0,5; 0,6; 0,3; 0,5; 0,3} 0,3 = 0,3 0,3 = 1 𝑟75 = 𝑚𝑖𝑛{1; 0,8; 0,7; 0,5; 0,6; 0,3; 0,5; 0,3} 0,5 = 0,3 0,5 = 0,6 𝑟85 = 𝑚𝑖𝑛{1; 0,8; 0,7; 0,5; 0,6; 0,3; 0,5; 0,3} 0,3 = 0,3 0,3 = 1
e. Normalisasi
Normalisasi adalah hasil perhitungan dari kriteria
C1-C5 Tabel 4. Normalisasi CI C2 C3 C4 C5 0,5 0,2 0,7 0,325 0,3 0,3 0,2 0,5 0,66 0,375 0,2 1 0,5 0,22 0,428 1 0,7 0,4 0,285 0,6 0,3 0,2 1 0,14 0,5 0,7 0,5 0,4 0,2 1 0,2 0,9 0,4 1 0,6 0,5 0,3 0.6 0,5 1
Proses  Perangkingan  dengan  menggunakan bobot yang telah diberikan oleh pengambil keputusan . W=[0,3 0,2 0,2 0,15  0,15]
Hasil  yang  diperoleh  adalah  sebagai  berikut berdasarkan proses perangkingan sesuai dengan bobot yang digunakan :
𝑉 1 = (0,3)(0,5)+(0,2)(0,2)+(0,2)(0,2)+(0,15)(0,325)+ (0,15)(0,3)=0,32375 𝑉 2 = (0,3(0,3)+(0,2)(0,2)+(0,2)(0,5)+(0,15)(0,66)+(0 ,15)(0,375)=0,709 𝑉 3 = (0,3(0,2)+(0,2)(1)+(0,2)(0,5)+(0,15)(0,22)+(0,1 5)(0,428)=0,457 𝑉 4 = (0,3(1)+(0,2)(0,7)+(0,2)(0,4)+(0,15)(0,285)+(0, 15)(0,6)=0,652
𝑉 5 = (0,3(0,3)+(0,2)(0,2)+(0,2)(1)+(0,15)(0,14)+(0,1 5)(0,5)=0,42 𝑉 6 = (0,3(0,7)+(0,2)(0,5)+(0,2)(0,4)+(0,15)(0,2)+(0,
15)(1)=0,5 𝑉 7 = (0,3(0,2)+(0,2)(0,9)+(0,2)(0,4)+(0,15)(1)+(0,15
)(0,6)=0,5
𝑉 8 = (0,3(0,5)+(0,2)(0,3)+(0,2)(0,6)+(0,15)(0,5)+(0, 15)(1)=0,55
Nilai terbesar akan diurutkan dari 𝑉 1 - 𝑉 8 𝑉 2 = (0,3(0,3)+(0,2)(0,2)+(0,2)(0,5)+(0,15)(0,66)+(0 ,15)(0,375)=0,709 𝑉 4 = (0,3(1)+(0,2)(0,7)+(0,2)(0,4)+(0,15)(0,285)+(0, 15)(0,6)=0,652
𝑉 8 = (0,3(0,5)+(0,2)(0,3)+(0,2)(0,6)+(0,15)(0,5)+(0, 15)(1)=0,55 𝑉 6 = (0,3(0,7)+(0,2)(0,5)+(0,2)(0,4)+(0,15)(0,2)+(0,
15)(1)=0,5 𝑉 7 = (0,3(0,2)+(0,2)(0,9)+(0,2)(0,4)+(0,15)(1)+(0,15 )(0,6)=0,5 𝑉 3 = (0,3(0,2)+(0,2)(1)+(0,2)(0,5)+(0,15)(0,22)+(0,1 5)(0,428)=0,457
𝑉 5 = (0,3(0,3)+(0,2)(0,2)+(0,2)(1)+(0,15)(0,14)+(0,1 5)(0,5)=0,42 𝑉 1 = (0,3)(0,5)+(0,2)(0,2)+(0,2)(0,2)+(0,15)(0,325)+ (0,15)(0,3)=0,32375
4.2. Pembahasan 4.2.1. Tampilan form input Admin
Halamn login adalah halaman awal yang tampil untuk  admin  melakukan  akses  ke  sistem  pendukung keputusan  Karyawan  terbaik.  Tampilan  form  input admin seperti gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Form Input Admin

## 4.2.2. Form Input Data Karyawan
Form Input Data Karyawan untuk menginput data karyawan. Tampilan form input data karyawan seperti gambar 3
Gambar 3. Form Input Data Karyawan

## 4.2.3. Form Input Data Kriteria
Form Input data kriteria untuk menginput data kriteria karyawan. . Tampilan form input data kriteria seperti gambar 4
Gambar 4. Form Input Data Kriteria

## 4.2.4. Form Input Klasifikasi Karyawan
Form Input Data klasifikasi untuk menginput nilai setiap  kriteria.  Tampilan  form  input  klasifikasi karyawan seperti gambar 5.
Gambar 5. Data Klasifikasi Karyawan

## 4.2.5. Hasil Analisa
Hasil analisa data karyawan terbaik adalah akan dimulai  dari  nilai  bobot  setiap  kriteria  dan  akan dilakukan nilai normalisasi berdasarkan bobot kriteria dan dilakukan nilai perangkingan. Hasil analisa seperti gambar 6.
4.3. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  untuk  menguji  sistem  apakah sistem  yang  dibangun  sesuai  dengan  kebutuhan  dan
sistem berjalan dengan normal atau tidak normal. Hasil pengujian seperti tabel 5.
Tabel 5. Pengujian Sistem No Fungsi Output Hasil 1 Penguinput Data Admin User Name dan Password dapat ditampilkan sesuai dengan inputan dan tersimpan di database Sesuai 2 Penginputan Data Karyawan Data Tersimpan di Database Sesuai 3 Penginputan Data Kriteria Data Tersimpan didatabase Sesuai 4 Penginputan Data Klasifikasi Data Tersimpan didatabase Sesuai 5 Proses Analisa Hasil Hasil analisa sesuai dengan data Karyawan, sesuai dengan bobot kriteria, data nilai klasifikasi Sesuai

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dengan  penerapam  metode  SAW  ( Simple Additive  Weighting )  dalam  sistem  pendukung keputusan  untuk  menentukan  karyawan  terbaik  pada toko quenross mampu memberikan hasil yang optimal berdasarkan kriteria dan pembobotan yang ditentukan, dan  nilai  pembobotan  sangat  berpengaruh  dalam menentukan  hasil  akhir,  Hasil  penelitan  dapat menentukan karyawan serta terbaik sesuai kemampuan setiap karyawan.dengan Penelitian selanjutnya  adalah  pengembangan  dengan  metode yang  lain  untuk  membandingkan  hasil  yang  lebih maksimal

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Nurul Aisyah, d. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pemilihan Manajer Terbaik Menggunakan Metode AHP (Analytic Hierarchy Process). Jurnal Esensi Infokom,Vol 5 No. 2 Oktober , 7-13.
[2] Zulfi  Azhar,  d.  (2022).  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  E-Commerce  Terbaik Menggunakan  Metode  MOOSRA. JURNAL MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA,Volume 6,  Nomor  4,  Oktober,ISSN  2614-5278  (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online),Available
Online at
https://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/mib , 2346-2351.
[3] Mega Fidia Penta, d. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan  Metode  SAW  pada  PT.  Kujang Sakti  Anugrah. JSAI,  Volume  2  Nomor  3, November,SSN: 2614-3062; E-ISSN: 2614-3054 , 185-192.
[4] Victor Marudut Mulia Sirega, d. (2021). SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN PELANGGAN  TERBAIK  MENGGUNAKAN METODE  WEIGHTED  PRODUCT. Jurnal TEKINKOM,  Volume  4,  Nomor  2  Desember,E-
ISSN: 2621-3079,ISSN: 2621-1556 , 239-244.
[5] Ela  Nurelasar,  d.  (2020).  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Perumahan Terbaik dengan  Metode  TOPSIS. Jurnal  Sistem  dan Teknologi  Informasi,p-ISSN  :  2460-3562  /  e- ISSN : 2620-8989,DOI:
10.26418/justin.v8i4.41036,Vol.  08,  No.  4, Oktober , 317-321.
[6] Rendra  Gustriansyah,  e.  (2021).  Performance Evaluation  of  Contract  Employees  Using  the Best-Worst  and  Simple  Additive  Weighting Methods. JUITA:  Jurnal  Informatika  e-ISSN: 2579-8901; Vol. 9, No. 2, November , 219-227.
[7] Nur  Kumala  Dewi,  e.  (2021).  DECISION SUPPORT SYSTEM FOR HEAD OF
WAREHOUSE SELECTION RECOMMENDATION  USING  ANALYTIC HIERARCHY  PROCESS  (AHP)  METHOD.
The  International  Conference  of  Universitas Pekalongan , 43-50.
[8] Kusrini.  (2007). Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi.
[9] Bancin,  O.  S.  (2022).  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Kinerja Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weight. MAROSTEK,urnal Teknik,
Komputer,
Agroteknologi dan Sains,P-ISSN (2830-2427) & E-ISSN (2830-2419),Vol. 1, No. 1, Juni , 1-9.
[10] Ade Surahaman, d. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Gaji Karyawan Dengan Metode Topsis Berbasis Web. JTKSI, Vol.02 No.03 September,ISSN : 2620-3022 , 82-87.
[11] Ade Surahman, d. (2021). Perbandingan Kualitas 3D  Objek  Tugu  Budaya  Saibatin  Berdasarkan Posisi Gambar Fotogrametri Jarak Dekat. Jurnal Nasional Informatika danTeknologi Jaringan,ISSN (Print) 2540-7597,ISSN (Online) 2540-7600 , 297-301.