## 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.v4i4.2293

## Implementasi Metode Simple Additive Weighting Pada Aplikasi Penentukan Karyawan Terbaik
Wowon Priatna 1 , Joniwarta 1 , Rinaldi Tunnisia 2,*
1 Teknik Informatika, Universitas Bhayangkara Jakarta Raya, Bekasi, Indonesia
2 Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa, Cikarang, Indonesia Email: 1 wowon.priatna@dsn.ubharajaya.ac.id, 2 joniwarta@dsn.ubharajaya.ac.id, 3,* rinaldi.tunnisia@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rinaldi.tunnisia@gmail.com
Abstrak− Pemilihan karyawan terbaik adalah aspek penting dari manajemen kinerja karyawan dalam suatu perusahaan karena menghasilkan informasi yang berguna untuk keputusan administrasi karyawan seperti promosi, penghargaan, dan keputusan lainnya. Melakukan pemilihan karyawan terbaik tidak hanya memilih dan menentukan karyawan yang tepat, tetapi juga penting bagi  manajer  untuk  merencanakan  kebijakan  yang  matang  dalam  memotivasi  dan  mengembangkan  karyawan  potensial. Masalah dengan memilih karyawan terbaik pada instansi perusahaan adalah pengambilan keputusan sulit yang dilakukan oleh manajer dalam menentukan siapa karyawan terbaik yang benar-benar layak karena waktu yang terbatas dan jumlah karyawan dan  pekerjaan  yang  harus  dilakukan  oleh  manajer  sehingga  pelaksanaan  karyawan  terbaik  hanya  dipilih  oleh  manajer  dan Penilaian  kriteria  diabaikan  yang  menyebabkan  hasil  penilaian  menjadi  subyektif.  Salah  satu  metode  yang  dibangun  untuk menyelesaikan  masalah  dalam  penutuan  keputusan  karyawan  terbaik  dilakukan  dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) yang kemudian dilakukan perangkingan untuk alternatif terbaik berupa skor penilaian karyawan. Dalam penelitian ini untuk  implementasi  SAW  menggunakan  5  kriteria  untuk  menentukan  karyawan  terbaik  adalah  skill,  kepribadian,  insiatif, absensi dan loyalitas. Hasil perhitungan dari  implementasi metode SAW digunakan sebagai acuan untuk merancang aplikasi penentuan karyawan terbaik. Perancangan system menggunakan Unified Modeling Language (UML) dan membangun aplikasi dengan pemograman PHP dan database MYSQL.
Kata Kunci: Penentuan Karyawan Terbaik, Simple Additive Weighting, PHP, UML, SAW, MYSQL
Abstract− Election of the best employees is an important aspect of employee performance management in a company because it produces useful information for employee administrative decisions such as promotions, awards, and other decisions. Making the best employee selection not only selects and determines the right employees, but it is also important for managers to plan mature policies in motivating and developing potential employees. The problem with choosing the best employees in company agencies  is the  difficult  decision making  by managers in  determining  who the  best employees  are  really  worthy  because  of limited time and the number of employees and work that must be done by managers so that the best employee implementation is only chosen by the manager and assessment. The criteria are ignored which causes the assessment results to be subjective. One  of  the  methods  built  to  solve  problems  in  the  best  employee  decision  making  is  done  by  using  the  Simple  Additive Weighting  (SAW) method,  which  is then  ranked  for  the  best  alternative in the form  of  employee  assessment scores.  In  this study,  the  implementation  of  SAW  used  5  criteria  to  determine  the  best  employees,  namely  skills,  personality,  initiative, attendance  and  loyalty.  The  calculation  results  from  the  implementation  of  the  SAW  method  are  used  as  a  reference  for designing the best employee determination application. The system design uses the Unified Modeling Language (UML) and builds applications with PHP programming and MySQL databases.
Keywords : Best Employee Determination, Simple Additive Weighting, PHP, UML, SAW, MYSQL

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan karyawan terbaik merupakan aspek yang cukup penting dalam manejemen kinerja. Pemilihan karyawan terbaik akan menghasilkan informasi yang valid dan berguna untuk keputusan administratif karyawan seperti  promosi,  pelatihan, mutasi, termasuk sistem reward dan keputusan-keputusan lain. Selain itu, penghargaan bagi karyawan ini dimaksudkan pula untuk mendorong pegawai yang terpilih untuk tetap berprestasi dan sekaligus memacu prestasi pegawai lain.
Permasalahan  yang  muncul  pada  ketidaktepatan  penilai  dalam  memberikan  penilaian  kepada  karyawan Karena yang dinilai adalah subjektifitas masing-masing karyawan. Sehingga penilaian yang diberikan masih tidak pasti (bersifat fuzzy = kabur atau tidak jelas). Adanya ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada karyawan berdampak pada hasil keputusan yang diberikan kurang tepat.
Banyak  instansi  perusahan  dalam  pemilihan  karyawan  terbaik  masih  manual,  dan  sering  terjadi ketidaktepatan  pada  penilai  dalam  memberikan  nilai.  Selain  itu  Sering  terjadinya  subjektifitas penilaian  karena penilai yang kurang independen, Kurang efisien waktu karena dalam menilai masih ditulis dalam form penilaian dan dijumlah satu persatu menggunakan kalkulator serta Banyaknya karyawan yang dinilai sehingga pada sistem yang  berjalan  saat  ini  masih  kurang  efisien.  Untuk  menunjang  sistem  keputusan  salah  satunya  dengan menggunakan Model Fuzzy Multipple Attribute Decision Making (FMADM) . Ada beberapa metode yang dapat digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  FMADM,  salah  satu  metodenya  adalah Simple  Additive  Weighting (SAW). Aplikasi  ini  diharapkan  dapat  membantu  perusahaan  dalam  mengukur  kinerja  karyawan,  sehingga perusahaan dapat berkembang dengan pesat sesuai visi dan misi perusahaan tersebut.
Sistem pendukung keputusan (SPK) atau decision support system (DSS) adalah suatu sistem yang berkerja secara  otomatis  yang  bertujuan  membantu  para  user  untuk mengoptimalkan  data  yang  ada  untuk memilih atau menentukan suatu masalah yang timbul karena banyaknya faktor-faktor yang mempengaruhi pemilihan keputusan

## 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.v4i4.2293
yang  sesuai  dan  cocok  dengan  kriteria  yang  diinginkan.    SPK  dirancang  untuk  mendukung  seluruh  tahap pengambilan  keputusan  mulai  dari  mengidentifikasi  masalah,  memilih  data  yang  relevan  dan  menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan, sampai mengevaluasi pemilihan alternative [1].
Pada Penelitian [2] melakukan penilaian kinerja karyawan menggunakan Simple Additive Weighting (SAW) dengan kriteria kualitas kerja, disiplin, kerja sama, loyalitas dan teguran menghasilkan  karyawan yang memiliki nilai dibawah 0.7 merupakan karyawan yang memiliki kinerja yang Kurang Baik, di antara atau sama dengan 0.7 dan dibawah 0.8 memiliki nilai Cukup Baik dan yang diatas atau sama dengan 0.8 memiliki kinerja yang Sangat Baik.
Pada penelitian [3] menilai kinerja Penilaian Kinerja Pegawai Universitas Narotama menggunakan Simple Additive Weighting (SAW) dengan kriteria yang digunakan adalah komitmen, kepengurusan, kerjasama dan hasil kerja  diperoleh  hasil  yaitu  karyawan  berkinerja  tinggi  sebanyak  4  karyawan,  dengan  kinerja  7  karyawan  dan dengan  kinerja  cukup  sebanyak  9  orang  karyawan.  Sedangkan  [4]  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting untuk menilai kinerja Karyawan PT Harjamukti Jaya Mandiri kedisiplinan kerja, pendidikan terakhir, pengalaman kerja, kerjasama dan keaktifan diperoleh hasil karyawan terbaik dengan nilai 0.9625.
Beberapa  penelitian  lain  juga    menggunakan  Metode  SAW  karena  metode  ini  menentukan  bobot  dan kriteria  seperti  penelitian  yang  telah  dilakukan  [5]  merancang  sistem  pendukung  keputusan  untuk  melakukan penilaian guru terbaik menggunakan metode SAW berdasarkan kriteria kedisipilan, prakarsa, prestasi, tanggung jawab  dan  menjaga  nama  baik  setelah  dilakukan  perhitungan  maka  didapatkan  nilai  preferensi  tertinggi  yang dijadikan sebagai keputusan memilih guru terbaik. Sedangkan penelitian [6] menggunakan metode Fuzzy Multi Attribute  Decision  Making (FMADM)  dan  Simple  Additive  Weighting  (SAW  untuk  menentukan  penerima beasiswa  dengan  menggunakan  kriteria  berdasarkan  nilai  IPK,  penghasilan  orang  tua,  semester,  jumlah tanggungan, pekerjaan, status beasiswa dimana hasil akhir akan dihitung nilai preferensi (Vi) tertinggi dari masing- masing alternative, nilai tertinggi dijadikan prioritas pertama sebagai penerima beasiswa.
Tujuan  penelitan  ini  adalah  untuk  melengkapi  penelitian  sebelumnya  untuk  penilaian  karyawan  dengan implementasi  metode Simple  Additive  Weighting dengan  menentukan  kriteria-kriteria  berdasarkan  penilaian kinerja  karyawan  yang  dipakai  dalam  suatu  instansi  perusahaan.  Kemudian  hasil  yang  didapat  dari  hasil perhitungan  metode Simple  Additive  Weighting digunakan  sebagai  acuan  untuk  merancang  aplikasi  penilaian kinerja menggunakan pemograman PHP dan database MYSQL.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi penelitian adalah cara sistematis untuk menyelesaikan masalah, bagaimana penelitian harus dilakukan oleh  peneliti  dalam  mendeskripsikan,  menjelaskan  dan  memprediksi  fenomena  penelitian  serta  studi  tentang metode-metode dengan mana pengetahuan diperoleh dengan tujuan untuk memberikan rencana kerja penelitian [7]. Tahapan dalam  Penelitian ini dapat dijelaskakan 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.v4i4.2293
Dari penjelasan tahapan metodologi penelitian dapat dilihat di bawah ini:

## 1. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah diambil berdasarkan pokok permasalahan yang ada pada latar belakang penelitian

## 2. Teknik Pengumpulan data
Teknik pengumpulan  data melalui observasi  langsung di CV. Dedy Putra Salju yang beralamat di Jl. Cilemah Abang  Blok  I-2  No  12  Desa  Jayamukti  Kec.  Cikarang  Pusat  Kab.  Bekasi  kemudian  melakukan  wawancara Direktur/ Pimpinan untuk mendapatkan yang dibutuhkan untuk penelitian ini.

## 3. Analisis Data
Teknik analisa data merupakan salah satu langkah yang paling   menentukan   dari   sebuah   penelitian,   karena analisa data berfungsi  untuk  menyimpulkan hasil  dari penelitian.   Pada   tahap   ini   dilakukan   penganalisaan kriteria dan data penilian karyawan terbaik yang berjalan pada perusahaan atau instansi bersangkutan.

## 4. Implementasi Simple Additive Weighting
Data yang didapatkan dianalis sesuai dengan Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut.  Penelitian  [8]    Metode SAW untuk menyelesaikan permasalahan dalam Klasifikasi Data pada Sistem Penjurusan dimana Informasi awal yang dibutuhkan pada data latih adalah nilai standar preferensi yang diambil dari rata-rata terbaik pada preferensi tiap alternatif kelompok data peserta didik baru tahun sebelumnya, yang dianggap saat ini memiliki riwayat hasil akademik sangat baik. Kelompok yang memiliki kriteria hasil akademik sangat baik yang dimaksud merupakan kelompok peserta didik yang  memiliki  nilai  di  atas  rata-rata  pada  jurusan  alternatif.  Pengukuran  selektifitas  metode SAW dalam memberikan  rekomendasi  diukur  dengan  membandingkan  hasilnya  terhadap  rekomendasi  awal  sekolah  dan rekomendasi metode SAW . Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM ) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah  alternative dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan nilai bobot  untuk  setiap atribut, kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perangkingan  yang  akan menyeleksi  alternatif yang sudah [8][9][10]. Tahapan metode SAW adalah [11]. a. Membuat matrik keputusan R berukuran m x n, dimana alternatif yang dipilih dan n = kriteria.
b. Memberikan nilai X setiap alternatif (i) pada setiap kriteria (j) yang sudah ditentukan, dimana, i = 1, 2,…m dan j = 1,2,…n pada matrik keputusan R.
x 11 x 12 x 13 …  x 1n x 21 x 22 x 23 …  x 2n x 31 x 32 x 33 …  x 3n …  …  …  … x 4n x m1 x m2 x m3 … x m4
c. Memberikan  nilai  bobot  preferensi  (W)  oleh  pengambil  keputusan  untuk  masing  masing  kriteria  yang  sudah ditentukan.
d. Melakukan normalisasi matrik keputusan R dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij ) dari alternatif pada atribut Cj.

## 𝑟𝑖𝑗 = {
𝑋𝑖𝑗
𝑀𝑎𝑥 𝑥𝑖 𝑋𝑖𝑗 jika j adalah atribut keutungan(benefit)
𝑚𝑖𝑛𝑖 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝐴𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 ( 𝐶𝑜𝑠𝑡 ) (2)
e. Hasil dari rating kerja ternormalisasi ( r ij ) membentuk matrik ternormalisasi (Z).
r 11 r 12 x 13 …  r 1n r 21 r 22 x 23 …  r 2n r 31 r 32 x 33 …  r 3n …  …  …  …r 4n r m1 r m2 x m3 …r m4
f. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V)  dengan  cara  menjumlahkan  hasil  kali  antara  matrik ternormalisasi (Z) dengan nilai bobot preferensi (W).
(1)
(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.v4i4.2293
∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
Berikut adalah tahapan-tahapan dalam penerapan SAW [12]. 1. Pembobotan
Untuk  menentukan  pegawai  berprestasi  tahap  pertama  yang  dilakukan  adalah  dengan  menentukan  kriteria penilaian dan bobot dari masing-masing kriteria.
2. Menentukan  nilai  matrix  adalah  Membuat  matrik  keputusan  R  berukuran  m  x  n  yang  didapat  dari  hasil pembobotan
3. Menentukan  matrix  keputusan  Skor  yang  sudah  diinput  selanjutnya  dilakukan  perhitungan  normalisasi  (R) dengan menggunakan formula yang sesuai dengan jenis atribut kriteria.
4. Perhitungan  preferensi  (V1)  bisa  dilakukan  apabila  proses  normalisasi  telah  selesai  dan  sudah  diketahui hasilnya. Setelah itu semua hasil normalisasi dimasukan ke dalam rumus Preferensi (Vi).

## 5. Perancangan Aplikasi
Setelah melakukan implementasi SAW, selanjutnya pada tahap    ini  untuk  merancang    Aplikasi   dimana .untuk perancangan  system menggunakan use  case  diagram,  Class diagram yang merupakan   bagian   dari Unified Modeling   language(UML) dan merancang interface dari aplikasi[13].

## 6. Implementasi Aplikasi
Setelah tahap perancangan aplikasi  selesai dilanjutkan dengan membuat aplikasi berdasarkan hasil perancangan aplikasi dimana Bahasa pemograman menggunakan php dan penyimpanan data menggunakan database mysql.

## 7. Pengujian Aplikasi
Pengujian sistem merupakan tahap akhir dari perancangan sebuah aplikasi. Pada proses ini langkah yang dilakukan berfokus pada logika internal perangkat lunak, yaitu memastikan bahwa semua pernyataan sudah diuji. Pengujian ini dilakukan dengan membuat kuesioner yang diberikan kepada sejumlah responden yang telah ditunjuk untuk mengetahui  pendapat  user terhadap  sistem  yang telah  dibangun.  Kuesioner  ini terdiri  dari  2  aspek,  yaitu  aspek fungsionalitas sistem dan aspek antarmuka sistem.

## 2.2 Populasi dan sample
Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas: objek/subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulannya [7]. Sedangkan sample adalah Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut[7], dikarenakan populasi  kecil  maka  seluruh  populasi  dijadikan  sampel[14].  Populasi  penelitiannya  adalah  subyek  yang berhubungan pengguna aplikasi sistem keputusan penilaian prestasi karyawan .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Implementasi Metode Simple Additive Weighting
Dalam  menentukan  karyawan  terbaik  diperlukan  beberapa  kriteria  yang  disimbolkan  dengan  Ci.  Penentuan Kriteria dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Tabel Ketentuan Kriteria Kode Kriteria (Ci) Ketentuan Kriteria C1 Skill C2 Kepribadian C3 Inisiatif C4 Absensi C5 Loyalitas
kriteria berdasarkan nilai bobot yang telah ditentukan ke dalam bilangan fuzzy . Rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria adalah sebagai berikut.
a. Sangat Rendah = 1 b. Rendah =2 c. Cukup =3 d. Tinggi = 4 e. Sangat Tinggi=5
(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.v4i4.2293
Nilai  setiap  alternatif  Ai  pada  setiap  kriteria  yang  sudah  ditentukan.  Nilai  tersebut  diperoleh  berdasarkan  nilai crisp: i = 1, 2, … m dan j = 1, 2, ……., n.
Setelah memdapatkan kriteria kemudian memberikan nilai bobot atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria. bobot kriteria Dalam menentukan karyawan terbaik menggunakan SAW diperlukan. Dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Bobot Kriteria Kode Kriteria Bobot (w) Keterangan C1 Skill 0.3 (30%) Benefit C2 Kepribadian 0.2 (20%) Benefit C3 Inisiatif 0.15 (15%) Benefit C4 Absensi 0.15 (15%) Benefit C5 Loyalitas 0.2 (20%) Benefit Total 1
Menentukan nilai matrix dimana Skor nilai matriks diperoleh dari hasil perhitungan masing-masing kriteria. Perhitungan  ini  dasar  untuk  menentukan  nilai  normalisasi  (R)  dan  nilai  preferensi  (Vi).  input  nilai  matriks  dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Input Nilai Matrix Kriteria Nama Karyawan A1 A2 A3 A4 A5 Skill 75 80 70 90 80 Kepribadian 70 70 80 85 90 Inisiatif 80 80 90 75 85 Absensi 70 80 90 80 90 Loyalitas 85 85 90 80 85
Nilai skor di input pada tabel diatas pada tiap-tiap kriteria C1, C2, C3, C4, C5 sudah dalam bentuk nilai matriks awal. Contoh nilai matrix awal dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Contoh Nilai Matrix Awal Kriteria Nama Karyawan C1 C2 C3 C4 C5 A1 75 70 80 70 85 A2 80 70 80 80 85 A3 70 80 90 90 90 A4 90 85 75 80 80 A5 80 90 85 90 85
Menentukan Matriks R (Normalisasi) didapat dari skor yang sudah diinput selanjutnya dilakukan perhitungan normalisasi (R) dengan menggunakan formula yang sesuai dengan jenis atribut kriteria penilaian, karena pada kasus ini semua kriteria atribut bersifat benefit maka digunakan formula (2). Hasil dari matrix R normalisasi dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Normalisasi Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.83 0.77 0.88 0.77 0.94 A2 0.88 0.77 0.88 0.88 0.94 A3 0.77 0.88 1 1 1 A4 1 0.94 0.83 0.88 0.88 A5 0.88 1 0.94 1 0.94
Setelah itu  semua  hasil normalisasi dimasukan  ke dalam rumus  Preferensi  (Vi) yaitu  dengan  formula  (4)  sebagai dengan  ketentuan  bobot  (W)  =  [0.3  0.2  0.15  0.15  0.2].  Untuk  mendapatkan  preferensi  (Vi),  maka  setiap  kolom alternatif  ternormalisasi  dikalikan  dengan  bobot  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Hasil  perhitungan  ditunjukan pada tabel 6.
Tabel 6. Input Nilai Matrix Alternatif Nilai Preferensi V 5 = A5 0.943 V 4 = A4 0.9205

## 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.v4i4.2293
Alternatif Nilai Preferensi V 3 = A3 0.907 V 2 = A2 0.87 V 1 = A1 0.8385
Dan setelah itu dilakukan perankingan sehingga didapatkan hasil pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perangkingan Alternatif Nilai Preferensi Ranking V 5 = A5 0.943 1 V 4 = A4 0.9205 2 V 3 = A3 0.907 3 V 2 = A2 0.87 4 V 1 = A1 0.8385 5
Dari  hasil  perhitungan  preferensi  yang  telah  diranking  maka  hasilnya  adalah  V5  atau  A5  memiliki  nilai tertinggi, dan hasil ini bisa digunakan sebagai acuan dalam penentuan karyawan terbaik.

## 3.2 Perancangan Aplikasi
Perancangan Sistem menggunakan pemodelan UML (Unified Modeling Language) . Untuk memodelkan  interaksi aktor  dan  sistem  digunakan use  case .  Sedangkan  class  diagram  menggambarkan  struktur  sistem  dari  segi pendefinisian  kelas-kelas  yang  akan  dibuat  untuk  membangun  system  system  pendukung  keputusan  menentukan karyawan terbaik. Gambar use case dan class diagram dapat dilihat pada gambar 2 dan 3.

## Gambar 2. Use Case Diagram
Use case pada gambar 1 ada memodelkan aplikasi untuk menentukan karyawan terbaik dimana terdapat 3 aktor yaitu  admin  sebagai  yang  administrasi  aplikasi.  Manajer  melakukan  penilaian  terhadap  karyawan  yang selanjutnya notifasi akan diterima oleh direktur yang menerima laporan penilaian karyawan .

## 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.v4i4.2293
Class  diagram pada  gambar  3  menjelaskan  struktur  kelas  sistem  yang  akan  dibuat  dimana  pada  class penilaian untuk melakukan penilaian karyawan menmbutuhkan nilai class kriteria untuk penentuan nilai kriteria, untuk mengambil data karyawan diambil dari class t_pegawai, untuk memasukan matrik nilai dapat diambil dari class t_matrik, untuk pengaturan terdapat di class t_setting dan untuk input user di class t_user.

## 3.3 Hasil Perancangan Aplikasi
Berikut  adalah  gambar-gambar  dari  tampilan  aplikasi  sistem  pendukung  keputsusan  penentuan  penentuan karyawan terbaik.

## 1. Halaman Tampilan Utama
Halaman ini adalah halaman ketika pengguna sukses melakukan login maka akan tampil menu utama. Halaman utama dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. Tampilan Halaman Utama
2. Halaman Data Karyawan
Halaman ini berfungsi untuk input, update, delete data karyawan yang akan dinilai. Halaman data karyawan dapat dilihat pada gambar 5.

## Gambar 5. Data Karyawan
3. Halaman Data Kriteria
Halaman  krteria  ini  berfungsi  untuk  menentukan  kriteria  dan  bobot  masing-masing  kriteria  penilaian.  Halam kriteria dapat dilihat pada gambar 6.

## 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.v4i4.2293
4. Halaman Penilaian
Halaman  penilaian  digunakan  untuk  menginput  nilai  karyawan  pada  masing-masing  kriteria.  Pada  halaman penilaian  ini  terdapat  form  data  penilaian  dan  form  add/edit  penilaian.  Halaman  penilaian  dapat  dilihat  pada gambar 7.
Gambar 7. Halaman Penilaian
5. Halaman Hasil Penilaian
Halaman  hasil penilaian ini menampilkan Hasil penilaian metode SAW mulai dari nilai awal, matrik normalisasi hingga nilai akhir skor SAW. Halaman hasil penilaian dapat dilihat pada gambar 8.

## Gambar 8. Halaman Hasil Penilian

## 3.3 Pengujian Aplikasi
Pengujian sistem merupakan tahap akhir  untuk menguji dan memastikan bahwa aplikasi sudah berjalan dengan baik. Pengujian sistem dilakukan berdasarkan objek penelitian langsung yaitu pengujian kepada karyawan CV. Dedy Putra untuk mengetahui sejauh mana kualitas sistem, apakah sudah sesuai atau belum. Pada penelitian ini jumlah  responden  yang  dipakai  sebanyak  10  orang.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  membuat  kuesioner  yang diberikan kepada sejumlah responden yang telah ditunjuk untuk mengetahui pendapat user terhadap sistem yang telah dibangun. Kuesioner ini terdiri dari 2 aspek, yaitu aspek fungsionalitas sistem dan aspek antarmuka sistem.

## 1. Pengujian Fungsionalitas Sstem
Merupakan pengujian yang berorientasi pada fungsi- fungsi yang terdapat pada sistem, dimana setiap fungsi yang ada, dilakukan pemeriksaan apakah sudah berjalan sesuai fungsinya atau belum. Adapun hasil dari pengujian ini dapat  dilihat  pada  Tabel  8.  Pada Tabel  8  terlihat bahwa  dari 10  orang  responden  semuanya  menyatakan  setuju terhadap pernyataan 1. Ini artinya secara fungsional, sistem dapat diterima dan berhasil dibangun.
Tabel 8. Hasil Pengujian Fungsionalitas Sistem No Pertanyaan Ya Tidak 1 Proses Login dan Logout berjalan baik 10 - 2 Sistem dapat menampilkan menu-menu yang ada tanpa error 10 - 3 Tombol - tombol yang ada dalam sistem berjalan sesuai fungsinya 10 -

## 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.v4i4.2293
No Pertanyaan Ya Tidak 4 Sistem mampu merekap data penilaian dengan baik 10 - 5 Sistem mampu menentukan alur Penilaian dengan optimal 10 -

## 2. Pengujian Antar Muka Sistem
Pengujian antarmuka sistem merupakan pengujian yang digunakan untuk mengetahui respon user terhadap sistem yang telah dibuat. Adapun hasil pengujian  antar muka sistem pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Pengujian Antar Muka Sistem No Pertanyaan SS S CS  TS  STS 1 Sistem memiliki konten yang baik 7 3 - - - 2 Kejelasan perintah yang digunakan 6 4 - - - 3 Sistem menampilkan pesan berhasil jika memasukkan data yang benar 6 4 - - - 4 Sistem menampilkan pesan salah jika memasukkan data yang salah - 10 - - - 5 waktu reload sistem relatif cepat 5 5 - - - 6 Kesesuaian proporsi warna dan kesesuaian huruf 5 5 - - - Total 29  31 - - - Keterangan: SS : Sangat Setuju S : Setuju CS : Cukup Setuju TS   : Tidak Setuju STS   : Sangat Tidak Setuju
Dari Tabel  9  tersebut  hasil dapat dimasukkan  kedalam      skala Likert .  Skala Likert digunakan      untuk menghitung   persentase   dari   masing-masing   kategori pertanyaan.   Maka dari hasil perhitungan kuisioner didapatkan  29  suara  kategori  sangat  setuju  (48.3%)  dan  19  suara  kategori  setuju  (51.7%).  Dengan  demikian antarmuka sistem yang ada secara keseluruhan tergolong cukup baik sehingga sistem dapat diterima .

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dan  pembahasan  yang  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  ini  bertujuan untuk membantu dalam melakukan penilaian kinerja dan menentukan karyawan terbaik. Perhitungan pada sistem ini untuk menyeleksi nilai terbaik menggunakan metode simple additive weighting. Hasil dari perhitungan sistem merupakan  perangkingan  nilai  tertinggi  ke terendah  dan  nilai tinggi merupakan  arternatif terbaik  untuk  dipilih sebagai karyawan terbaik yang selanjutnya  sebagai acuan untuk merancang aplikasi sistem penentuan karyawan terbaik.

## REFERENCES
[1] T. Prihatin, “Perbandingan Metode TOPSIS Dan SAW Dalam Penentuan Guru Berprestasi,” J. Tek. Komput. AMIK BSI, vol. V, no. 1, pp. 29–34, 2019.
[2] M.  Badaruddin, “Sistem Pendukung Keputusan  Penilaian Kinerja Karyawan  Menerapkan Kombinasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan Rank Order Centroid (ROC),” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 4, pp. 366- 370, 2019.
[3] H.  Subagyo,  A.  Ariani,  H.  Qoriani,  and  G.  Widodo,  “Decision  Supporting  System  Employee  Performance  Appraisal Narotama University with Simple Additive Weighting Method (SAW),” Proc. Int. Conf. Green Technol. , vol. 8, no. 1, pp. 273–277, 2017.
[4] P. S. Sukanto, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Pt Harjamukti Jaya Mandiri Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 109–118, 2018.
[5] R. S. Hutasoit, A. P. Windarto, D. Hartama, and S. Solikhun, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Pada Smk Maria Goretti Pematangsiantar Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw),” Jurasik (Jurnal Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 56-63, 2018.
[6] C. Surya, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Penerima Beasiswa Menggunakan Fuzzy Multi Attribut Decision Making (FMADM) dan Simple Additive Weighting (SAW),” J. Rekayasa Elektr. , vol. 11, no. 4, pp. 149–156, 2015.
[7] Sugiyono, Metode Penelitian Pendidikan Pendekatan Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung: Alfabeta, 2014.
[8] A. G. Anto, H. Mustafidah, and A. Suyadi, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode SAW (Simple  Additive Weighting)  di  Universitas Muhammadiyah  Purwokerto,” Pros.  Senat. 2015  Fak.  Tek. Univ. Muhammadiyah Purwokerto , vol. 3, no. 4, pp. 193–200, 2015.

## 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.v4i4.2293
[9] Z.  Zhang  and  K.  Virrantaus,  “International  Journal  of  Geographical  A  fuzzy  multiple-attribute  decision-  making modelling for vulnerability analysis on the basis of population information for disaster management,” Int. J. Geogr. Inf. Sci. , vol. Vol. 28, N, no. September, pp. 1922–1939, 2014.
[10] 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, pp. 104–109, 2018.
[11] S. Kusumadewi, H. Purnomo, Aplikasi Logika Fuzzy. Yogyakarta: Graha Ilmu, 2010.
[12] W. Priatna, A. Nugroho, Nurjeli, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penentuan Dosen Favorit Menggunakan Simple Additive Weighting (SAW),” J. Ris. Sist. Inf. Dan Tek. Inform. , no. 4, pp. 181–190, 2019.
[13] W. Priatna and Suryadi, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Lokasi Dalam Perluasan Usaha Kafe menggunakan Analytical Hierarchy Process,” J. RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 3, no. 3, pp. 511–517, 2019.
[14] D. Anggraini, S. A. Putri, and L. A. Utami, “Implementasi Algoritma Apriori Dalam Menentukan Penjualan Mobil Yang Paling Diminati Pada Honda Permata Serpong,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 4, no. April, pp. 302–308, 2020.