Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jakarta Jl. Cempaka Putih Tengah 27 Jakarta Pusat, Indonesia 10510 T. 62 21 4256024, 4244016 ext 207 E. jurnal.justit@ftumj.ac.id H. https://jurnal.umj.ac.id

## SISTEM PENILAIAN KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Rully Mujiastuti 1 , Nur Komariyah 2 , Muhammad Hasbi 3
Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Jakarta
rully.mujiastuti@ftumj.ac.id 1

## Abstrak
Sistem penilaian kinerja karyawan adalah sebuah sistem yang digunakan untuk menilai kinerja terbaik para karyawannya. Perusahaan melakukan penilaian kinerja terbaik terhadap karyawan untuk mengevaluasi, memotivasi, memverifikasi dan meningkatkan kinerjanya. Hasil kinerja ini menjadi alat  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  seperti  promosi,  pemberhentian, mutasi, pemberian bonus atau memberikan umpan balik bagi karyawan. Penilaian dalam penelitian  yang  telah  dilakukan  menggunakan  5  kriteria  :  Kehadiran,  Sikap/Etika,  Kerajinan, Kualitas dan Kuantitas dengan menggunakan metode Simple Additive Weigthing (SAW).  Konsep dasar metode simple additive weighting adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW dapat membantu pengambilan keputusan untuk menghasilkan nilai terbesar sebagai alternatif yang terbaik. Pada penelitian ini dilakukan pengujian  terhadap  75  data  responden.  Dari  perhitungan  pengujian  didapatkan  akurasi  data sejumlah 100%, yaitu banyak data yang sesuai dibagi dengan banyak data yang diuji dikalikan 100%
Kata kunci : Perangkingan, Kinerja, Metode SAW

## Abstract
The employee performance appraisal system is a system used to assess the best performance of its employees. The company evaluates the best performance for employees to evaluate, motivate, verify  and  improve  their  performance.  These  performance  results  are  a  tool  to  assist  decision making  such  as  promotions,  stops,  transfers,  bonuses  or  provide  feedback  to  employees.  The assessment in the research that has been carried out uses 5 criteria: Attendance, Attitude / Ethics, Crafts,  Quality  and  Quantity  using  the  Simple  Additive  Weigthing  (SAW)  method.  The  basic concept of the simple additive weighting method is to find a weighted sum of performance ratings on each alternative on all attributes. The SAW method can help decision making to produce the greatest  value  as  the  best  alternative.  In  this  research,  75  respondents  were  tested.  From  the calculation of the test, the data accuracy is 100%, which is a lot of suitable data divided by a lot of data tested multiplied by 100%
Keywords : Ranking, Performance, SAW method
.

## PENDAHULUAN
Penilaian  prestasi  kerja  (kinerja) karyawan  merupakan  salah  satu  alat  yang digunakan  untuk  mengevaluasi  pekerjaan,
memotivasi serta menverifikasi bahwa masing -  masing  individu  karyawan  memenuhi standar kinerja yang telah ditetapkan. Sistem penilaian  kinerja  ini    menjadi  salah  satu  alat
untuk  menilai  keberhasilan  perusahaan, membantu  pengambilan  keputusan  dalam melakukan  promosi,  pemberhentian,  mutasi serta memberikan umpan balik bagi karyawan mengenai bagaimana atasan menilai mereka.
Setiap  perusahaan  memiliki  standar penilaian kinerjanya
masing-masing. Penilaian  dilakukan  dengan  kriteria  yang ditetapkan.  Dalam  penelitian  ini,  terdapat  5 faktor  yang  mempengaruhi  penilaian  kinerja karyawan  terbaik.  Adapun  kriteria  tersebut adalah sebagai berikut :1). Kehadiran  harian seperti  izin,  alpha,  sakit  dan  mangkir,    2). Kriteria sikap/etika dapat dinilai berdasarkan surat  peringatan  yang  diterima  oleh karyawan,3). Kriteria Kerajinan (kedisiplinan waktu) dapat dinilai
berdasarkan keterlambatan  jam  masuk  dan  pulang  kerja lebih  awal  dari  jam  yang  telah  ditentukan berdasarkan hasil rekapitulasi mesin absen, 4). Kualitas kerja, berupa keandalan, inisiatif dan, kreatifitas dalam bekerja, 5.) Kuantitas kerja, ialah  hasil  kerja  target  pekerjaan  karyawan pada masing-masing divisi.
Metode yang digunakan dalam mendapatkan  kinerja  karyawan  terbaik melalui  metode Simple  Additive  Weighting (SAW). Metode  ini,  dikenal  dengan  metode penjumlahan  berbobot.  Penilaian  dilakukan dengan 5 kriteria di atas melalui perhitungan dengan  menggunakan  metode  SAW  untuk menghasilkan nilai terbesar yang akan terpilih sebagai alternatif yang terbaik.

## METODOLOGI PENELITIAN
Adapun  langkah  yang  dilakukan  pada metode penelitian adalah sebagai berikut :
a. Pengumpulan data
Data  penelitian  diperoleh  melalui studi  literatur  dan  observasi.  Data  yang dikumpulkan  adalah  data  kriteria,  data  bobot dan data crips. (Andinata, 2014). Data kriteria adalah datayang diperoleh dari beberapa divisi berupa  :  Kehadiran,  Sikap/Etika,  Kerajinan, Kualitas  dan  Kuantitas  kerja.  Data  bobot adalah  data  pembobotan  kriteria  penilaian kinerja karyawan yang dijadikan acuan dalam perangkingan  penilain  kinerja  karyawan dengan  jumlah  bobot  100.  Data  crips  adalah
data  yang  bersifat  pembatas  dari  nilai  setiap kriteria
b. Analisis data Analisis  data  menjadi  tahap  lanjutan setelah  data  selesai  dikumpulkan.  Analisis dilakukan  terhadap  masalah  yang  ditemukan dari  prosedur  yang  berjalan.  Prosedur  yang berjalan dalam melakukan penilaian karyawan berdasarkan  dari  dua  sumber  yaitu  sumber rekapitulasi perhitungan abesensi dan penilaian langsung dari atasan yang levelnya lebih tinggi dari karyawan tersebut.
c. Pengolahan data Pengolahan  data  dilakukan  dengan menggunakan  menggunakan metode  Simple Additive  Weigthing (SAW).    Konsep  dasar metode simple  additive  weighting adalah mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut.
d. Pengujian
Pengujian  dilakukan  untuk  melihat besar akurasi dalam menilai kinerja karyawan.

## LANDASAN TEORI
A. Metode Simple  Additive  Weigthing (SAW) Menurut  (KUS06)  dalam  (Susilowati,
2018), Simple  Additive  Weighting (SAW) merupakan  metode  penjumlahan  terbobot. Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap  alternatif  disemua  kriteria.  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dilakukan dengan melalui beberapa tahapan, yaitu :
1. Menentukan kriteria dan alternatif Data  kriteria  adalah  data  yang  diperlukan dalam  pengambilan  keputusan  pemilihan kinerja karyawan terbaik.
2. Memberikan  bobot  preferensi  setiap kriteria
3. Membuat normalisasi matriks keputusan
4. Membuat  Hasil  akhir  nilai  preferensi (perankingan)

## B. Kinerja
Menurut  (Mangkunegara,  2014)  Kinerja merupakan kesediaan seseorang atau
kelompok  orang  untuk  melakukan  kegiatan atau  menyempurnakannya  sesuai  dengan
tanggungjawabnya  dengan  hasil  seperti  yang diharapkan, melalui perbandingan antara hasil kerja yang secara nyata dengan standar kerja yang ditetapkan.
Kinerja dipengaruhi oleh faktor kemampuan  dan  motivasi.  Untuk  menilai kinerja  dapat  dilakukan  dengan  beberapa metode,  yaitu rating  scale , critical  incidents, essay,  work  standart,  rangking,  forced distribution, dan Behaviourally  Anchored Rating Scales (BARS)

## C. Sistem Penunjang Keputusan
Menurut  (Nofriansyah,  2014)  Sistem pendukung  keputusan  adalah  sistem  berbasis komputer  yang  terdiri  dari  tiga  komponen yang  saling  berinteraksi,  sistem  bahasa (mekanisme  untuk  memberikan  komunikasi antara  pengguna  dan  komponen  sistem pendukung keputusan lain), sistem pengetahuan ( respositori pengetahuan domain masalah  yang  ada  pada  sistem  pendukung keputusan  atau  sebagai  data  atau  sebagai prosedur),  dan  sistem  pemrosesan  masalah satu atau lebih kapabilitas manipulasi masalah umum  yang  diperlukan  untuk  pengambilan keputusan).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Metode Simple  Additive  Weigthing (SAW)  digunakan  untuk  membantu  dalam menentukan  penilaian  kinerja  karyawan. Langkahnya  adalah  dengan  membandingkan setiap  alternatif  terhadap  kriteria  tertentu. Pada  perhitungan  metode  SAW  dilakukan dengan melalui beberapa tahapan, yaitu :
a. Menentukan data kriteria,data bobot, data crips dan data awal,
b. Menghitung data hasil alternatif,
c. Melakukan normalisasi
d. Melakukan perangkingan.
Langkah  di  atas  dapat  dilihat  lebih  lanjut sebagai berikut:

## A. Menentukan  data  kriteria,  data  crips dan data awal

## 1. Data Kriteria dan Data Bobot
Data  kriteria  yang  diperlukan  dalam pengambilan  keputusan  pemilihan  kinerja terbaik.  Pada  data  kriteria  terdapat  atribut benefit dan cost. benefit ialah jika pada kriteria yang  mempunyai  nilai  besar  sebagai  nilai terbaik,  sedangkan cost adalah  jika  nilai terkecil  merupakan  penilaian  terbaik.  Dapat dilihat  kriteria  dalam  penilaian  kinerja  pada tabel 1.
Tabel 1 Data Kriteria Kriteria Kode  Keterangan Kehadiran C1 Benefit Sikap / Etika C2 Benefit Kedisiplinan Waktu C3 Cost Kualitas C4 Benefit Kuantitas C5 Benefit
Kriteria  pada  Penilaian  kinerja  karyawan  ini meliputi :
a. Kriteria Kehadiran Diperoleh melalui perhitungan rekapitulasi mesin  absen (fingerprint) harian  seperti izin, alpha, sakit dan mangkir.
b. Kriteria Sikap/Etika Diperoleh  berdasarkan  surat  peringatan
(SP)/sanksi yang diterima oleh karyawan.
c.  Kriteria Kedisipilinan Waktu
Kedisiplinan waktu dapat dinilai
berdasarkan  ketidak  disiplinan  karyawan pada ketentuan jam masuk (terlambat) dan pulang kerja lebih awal dari jam yang telah ditentukan  berdasarkan  hasil  rekapitulasi mesin absen.
d. Kriteria Kualitas Kerja
Diperoleh berdasarkan keandalan, inisiatif dan  kreatifitas  dalam  bekerja.  Pada penilaian  langsung  diberikan  oleh  atasan pada setiap divisi seperti pada tabel 3.2
e.  Kriteria Kuantitas Kerja
Diperoleh berdasarkan hasil kerja karyawan  tersebut  dengan  target-target pekerjaan yang telah ditentukan pada tiap- tiap  divisi  dan  diberikan  nilai  langsung oleh masing – masing manager pada setiap divisi seperti pada tabel 2

## Tabel 2 Tabel Parameter Penilaian Kualitas dan
Kuantitas Penilaian Nilai
Baik 90 - 100 Cukup 80 - 90 Kurang 70 - 80
Data  bobot  pada  kriteria  penilaian  kinerja karyawan  dengan  jumlah  bobot  100  menjadi acuan  dalam  perangkingan  penilain  kinerja karyawan seperti pada tabel 4.3 berkut ini:
Tabel 3 Nilai Bobot Kode Kriteria Kriteria Bobot C1 Kehadiran 25 C2 Sikap / Etika 20 C3 Kedisiplinan Waktu 25 C4 Kualitas 15 C5 Kuantitas 15
Pada pembobotan kriteria di atas terdapat dua kriteria  yang  lebih  besar  dari  pada  kriteria yang  lain,  yaitu  kehadiran  dan  kedisiplinan waktu.  Karena  pada  kriteria  tersebut  yang diutamakan dalam penilaian kinerja terbaik.

## 2. Data Crips
Pada  tabel  4.4  dibawah  dapat  dilihat terdapat  tabel Crips yang  bersifat  pembatas dari nilai setiap kriteria. Setiap crips memiliki bobot  masing-masing    yang  akan  diproses dalam perhitungan SAW.
Tabel  4 Data Crips. Kriteria Crips Nilai Kehadiran <=70% 1 Kehadiran >70% dan <=80% 2 Kehadiran >80% dan <=90% 3 Kehadiran >90% dan 100% 4 Sikap/Etika SP3 1 Sikap/Etika SP2 2 Sikap/Etika SP1 3 Sikap/Etika Tidak Ada SP 4
Kedisiplinan waktu <=20% 1 Kedisiplinan waktu >20% dan <=45% 2 Kedisiplinan waktu >45% dan <=65% 3 Kedisiplinan waktu >65% 4 Kualitas Kurang 1 Kualitas Cukup 2 Kualitas Baik 3 Kualitas Sangat Baik 4 Kuantitas Kurang 1 Kuantitas Cukup 2 Kuantitas Baik 3 Kuantitas Sangat Baik 4
Nilai yang digunakan pada perhitungan SAW merupakan  nilai  yang  telah  di  tentukan melalui nilai crips
Berikut ini adalah data awal yang digunakan dalam perhitungan SAW. Data diperoleh dari pihak  Divisi Human  Capital (HC)  yang merupakan data hasil rekapitulasi tahun 2018 seperti pada tabel 4.5
Tabel 5 Data Awal Na ma C1 C2 C3 C4 C5 UH  92,91 % T. SP 50% Cuk up Baik AS  91,17 % T. SP 32.5 % Baik  Baik PN  91,17 % T. SP 31% Baik  Cuk up MPS  94,17 % T. SP 22% Baik  Baik DY  87,58 % T. SP 50,25 % Baik  Baik RA  87,91 % SP 2 70% Baik  Cuk up AV U 88,75 % T. SP 68,75 % Cuk up Baik SD  95,41 % SP 1 61% Cuk up Baik SR 89,58 SP 55,50 Baik  Cuk
% 1 % up HY  97,08 % T. SP 30% Baik  Baik

## B. Menghitung Data Hasil Alternatif
Pada  tahap  ini  mengubah  nilai  pada alternatif  sesuai  bobot  pada  data  crips, sehingga diperoleh data seperti table 6.
Tabel 6 Hasil Alternatif Nama C1 C2 C3 C4 C5 UH 4 4 3 2 3 AS 4 4 2 3 3 PN 4 4 2 3 2
MPS 4 4 2 3 3 DY 3 4 3 3 3 RA 3 2 4 3 2 AVU 3 4 4 2 3 SD 4 3 3 2 3 SR 3 3 3 3 2 HY 4 4 2 3 3

## C. Melakukan Normalisasi
Untuk  kriteria  C1  karena  benefit,  maka dicari  max  (4,4,4,4,3,3,3,4,3,4)  =  4. Didapatkan :
k 1 = 4 𝑀𝑎𝑥 (4,4,4,4,3,3,3,4,3,4) = 4 4 = 1
k 2 = 4 𝑀𝑎𝑥 (4,4,4,4,3,3,3,4,3,4) = 4 4 = 1 k 3 = 4 𝑀𝑎𝑥 (4,4,4,4,3,3,3,4,3,4) = 4 4 = 1
k 4 = 4 𝑀𝑎𝑥 (4,4,4,4,3,3,3,4,3,4) = 4 4 = 1 k 5 = 3 𝑀𝑎𝑥 (4,4,4,4,3,3,3,4,3,4) = 3 4 = 0,75 k 6 = 3 𝑀𝑎𝑥 (4,4,4,4,3,3,3,4,3,4) = 3 4 = 0,75
k 7 = 3 𝑀𝑎𝑥 (4,4,4,4,3,3,3,4,3,4) = 3 4 = 0,75
k 8 = 4 𝑀𝑎𝑥 (4,4,4,4,3,3,3,4,3,4) = 4 4 = 1
k 9 = 3 𝑀𝑎𝑥 (4,4,4,4,3,3,3,4,3,4) = 3 4 = 0,75
k 10 = 4 𝑀𝑎𝑥 (4,4,4,4,3,3,3,4,3,4) = 4 4 = 1
Untuk kriteria C2 karena benefit, maka dicari max (4,4,4,4,4,2,4,3,3,4) = 4 Didapatkan :
k 1 = 4 𝑚𝑎𝑥 (4,4,4,4,4,2,4,3,3,4) = 4 4 = 1
k 2 = 4 𝑚𝑎𝑥 (4,4,4,4,4,2,4,3,3,4) = 4 4 = 1
k 3= 4 𝑚𝑎𝑥 (4,4,4,4,4,2,4,3,3,4) = 4 4 = 1
k 4 = 4 𝑚𝑎𝑥 (4,4,4,4,4,2,4,3,3,4) = 4 4 = 1
k 5 = 4 𝑚𝑎𝑥 (4,4,4,4,4,2,4,3,3,4) = 4 4 = 1
k 6 = 2 𝑚𝑎𝑥 (4,4,4,4,4,2,4,3,3,4) = 2 4 = 0,5
k7 = 4 𝑚𝑎𝑥 (4,4,4,4,4,2,4,3,3,4) = 4 4 = 1
k8 = 3 𝑚𝑎𝑥 (4,4,4,4,4,2,4,3,3,4) = 3 4 = 0,75 k9 = 3 𝑚𝑎𝑥 (4,4,4,4,4,2,4,3,3,4) = 3 4 = 0,75 k10 = 4 𝑚𝑎𝑥 (4,4,4,4,4,2,4,3,3,4) = 4 4 = 1
Untuk  kriteria  C3  karena Cost ,  maka  dicari Min  (3,2,2,2,3,4,4,3,3,2) = 2. Didapatkan :
k 1 = 𝑀𝑖𝑛  (3,2,2,2,3,4,4,3,3,2) 3 = 2 3 = 0.67 k 2 = 𝑀𝑖𝑛  (3,2,2,2,3,4,4,3,3,2) 2 = 2 2 = 1
k 3 = 𝑀𝑖𝑛  (3,2,2,2,3,4,4,3,3,2) 2 = 2 2 = 1
k 4 = 𝑀𝑖𝑛  (3,2,2,2,3,4,4,3,3,2) 2 = 2 2 = 1 k 5 = 𝑀𝑖𝑛  (3,2,2,2,3,4,4,3,3,2) 3 = 2 3 = 0.67
k6 = 𝑀𝑖𝑛  (3,2,2,2,3,4,4,3,3,2) 4 = 2 4 = 0.5
k 7 = 𝑀𝑖𝑛  (3,2,2,2,3,4,4,3,3,2) 4 = 2 4 = 0.5 k 8 = 𝑀𝑖𝑛  (3,2,2,2,3,4,4,3,3,2) 3 = 2 3 = 0.67 k 9 = 𝑀𝑖𝑛  (3,2,2,2,3,4,4,3,3,2) 3 = 2 3 = 0.67 k 10 = 𝑀𝑖𝑛  (3,2,2,2,3,4,4,3,3,2) 2 = 2 2 = 1
Untuk kriteria C4 karena benefit, maka dicari Max (2,3,3,3,3,3,2,3,2,3) = 3. Didapatkan :
k 1 = 2 𝑀𝑎𝑥 (2,3,3,3,3,1,4,2,4,3) = 2 3 = 0,67 k 2 = 3 𝑀𝑎𝑥 (2,3,3,3,3,1,4,2,4,3) = 3 3 = 1
k 3 = 3 𝑀𝑎𝑥 (2,3,3,3,3,1,4,2,4,3) = 3 3 = 1
k 4 = 3 𝑀𝑎𝑥 (2,3,3,3,3,1,4,2,4,3) = 3 3 = 1
k 5 = 3 𝑀𝑎𝑥 (2,3,3,3,3,1,4,2,4,3) = 3 3 = 1
k 6 = 3 𝑀𝑎𝑥 (2,3,3,3,3,1,4,2,4,3) = 3 3 = 1
k 7 = 2 𝑀𝑎𝑥 (2,3,3,3,3,1,4,2,4,3) = 2 3 = 0.67
k 8 = 3 𝑀𝑎𝑥 (2,3,3,3,3,1,4,2,4,3) = 3 3 = 1 k 9 = 2 𝑀𝑎𝑥 (2,3,3,3,3,3,2,2,3,3) = 2
3 = 0.67 k 10 = 3
𝑀𝑎𝑥 (2,3,3,3,3,1,4,2,4,3) = 3 3 = 1
Untuk kriteria C5 karena benefit, maka dicari max (3,3,2,3,3,2,3,3,2,3) = 3 Didapatkan :
k 1 = 3 𝑚𝑎𝑥 (3,3,2,3,3,2,3,3,2,3) = 3 3 = 1 k 2 = 3 𝑚𝑎𝑥 (3,3,2,3,3,2,3,3,2,3) = 3 3 = 1 k 3 = 2 𝑚𝑎𝑥 (3,3,2,3,3,2,3,3,2,3) = 2 3 = 0,67
k 4 = 3 𝑚𝑎𝑥 (3,3,2,3,3,2,3,3,2,3) = 3 3 = 1 k 5 = 3 𝑚𝑎𝑥 (3,3,2,3,3,2,3,3,2,3) = 3 3 = 1
k 6 = 2 𝑚𝑎𝑥 (3,3,2,3,3,2,3,3,2,3) = 2 3 = 0,67 k 7 = 3 𝑚𝑎𝑥 (3,3,2,3,3,2,3,3,2,3) = 3 3 = 1 k 8 = 3 𝑚𝑎𝑥 (3,3,2,3,3,2,3,3,2,3) = 3 3 = 1 k 9= 2 𝑚𝑎𝑥 (3,3,2,3,3,2,3,3,2,3) = 2 3 = 0,67
k 10 = 3 𝑚𝑎𝑥 (3,3,2,3,3,2,3,3,2,3) = 3 3 = 1
Hasilnya pada tahap normalisasi dapat dilihat pada tabel 7 berikut ini :
Tabel 7 Hasil Normalisasi Nama  C1 C2 C3 C4 C5 UH 1 1 0,67  0,67 1 AS 1 1 1 1 1 PN 1 1 1 1 0,67 MPS 1 1 1 1 1 DY 0,75 1 0,67 1 1 RA 0,75  0,5 0,5 1 0,67 AVU 0,75 1 0,5  0,67 1 SD 1 0,75  0,67 1 1 SR 0,75  0,75  0,67 1 0,67 HY 1 1 1 1 1

## D. Melakukan Perankingan.
Rumus pada perangkingan SAW
Keterangan : 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.
Pada  tahap  perangkingan,  dilakukan perkalian    bobot  kriteria  dengan  setiap  baris matriks  nilai  normalisasi  pada  tahap sebelumnya  :
k 1=(1*25)+(1*20)+(0,67*25)+(0.67*15)+(1* 15) = 86,80 k 2 = (1*25)+(1*20)+(1*25)+(1*15)+(1*15) = 100 k 3 = (1*25)+(1*20)+(1*25)+(1*15)+(0,67*15) = 95,05 k 4 = (1*25)+(1*20)+(1*25)+(100*15)+(1*15) = 100 k 5 =(0,75*25)+(1*20)+(0,67*25)+(1*15)+(1*15 )
= 85,50
k 6=(0,75*25)+(0,5*20)+(0,5*25)+(1*15)+(0, 67*15)  = 66,3 k 7 =(0,75*25)+(1*20)+(0,5*25)+(0,67*15)+(1* 15) = 76,3 k 8 =(1*25)+(0,75*20)+(0,67*25)+(0.67*15)+(1 *15) = 81,80 k 9 = (0,75*25)+(0,75*20)+(0,67*25)+(1*15)+(0,6 7*15) = 75,55 k10 = (1*25)+(1*20)+(1*25)+(1*15)+(1*15) = 100 Hasil perangkingan dapat dilihat pada tabel 8 Tabel 8 Hasil Perangkingan Nam a C1 C2 C3 C4 C5 Total Ran k AS 1 1 1 1 1 100 1 MPS 1 1 0,67 0,67 1 100 2 AS 1 1 1 1 1 100 2 HY 1 1 1 1 0,67 100 3 PN 1 1 1 1 1 95,05 4 UH 0,75 1 0,67 1 1 86,80 5 DY 0,75 0,5 0,5 1 0,67 85,50 6 SD 0,75 1 0,5 0,67 1 81,80 7 AVU 1 0,75 0,67 1 1 76,3 8
SR 0,75 0,75 0,67 1 0,67 75,55 9 RA 1 1 1 1 1 66,3 10
Dari  tabel  hasil  perangkingan  di  atas didapatkan  hasil  ranking  penilaian  kinerja mulai  urutan  ke-1,  hingga  ke-10  adalah sebagai berikut : AS, MPS, HY, PN, UH, DY, SD, AVU, SR dan RA

## Uji Coba
Pengujian  metode  dilakukan  untuk mengetahui seberapa besar akurasi Simple Additieve  Weighting (SAW)  dalam menentukan karyawan terbaik.
a. Validasi Data Uji Simple Additive
Weighting (SAW) Pengujian  dilakukan  pada  perhitungan manual  dibandingkan  dengan output pada aplikasi sistem penunjang keputusan Penilaian kinerja dapat dilihat pada tabel 4.9.
Tabel 9 Data Pengujian Na ma C1 C2 C3 C4 C5
UH 92,91 % TSP 50 % Cukup  Baik AS 91,17 % TSP 32. 5% Baik Baik PN 91,17 % TSP 31 % Baik Cukup MP S 94,17 % TSP 22 % Baik Baik DY 87,58 % TSP 50, 25 % Baik Baik
RA 87,91 % SP2 70 % Baik Cukup
AV U 88,75 % TSP 68, 75 % Cukup  Baik SD 95,41 % SP1 61 % Cukup  Baik SR 89,58 % SP1 55, 50 % Baik Cukup HY 97,08 % TSP 30 % Baik Baik Tabel 10 Validasi Uji coba Perbandingan Nilai Alternatif Karya wan Metode Kiteria Ket C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 UH Manual 4 4 4 3 2 Sesua i Aplikasi 4 4 4 3 2 AS Manual 4 4 4 2 3 Sesua i Aplikasi 4 4 4 2 3
PN
Manual 4 4 4 2 3 Sesua i Aplikasi 4 4 4 2 3 MPS Manual 4 4 4 2 3 Sesua i Aplikasi 4 4 4 2 3 DY
Manual 3 3 4 3 3 Sesua i Aplikasi 3 3 4 3 3 RA Manual 3 3 2 4 3 Sesua i Aplikasi 3 3 2 4 3 AVU
Manual 3 3 4 4 2 Sesua i Aplikasi 3 3 4 4 2 SD
Manual 4 4 3 3 2 Sesua i Aplikasi 4 4 3 3 2 SR Manual 3 3 3 3 3
Sesua i Aplikasi 3 3 3 3 3
HY Manual 4 4 4 2 3
Sesua i Aplikasi 4 4 4 2 3
Validasi uji coba nilai alternative, telah sesuai pada perhitungan manual dan aplikasi
Tabel 11 Validasi Uji coba Hasil Normalisasi
Kary awan Metod e Kriteria Ket C1  C1  C2  C3  C4
UH Manu al 1 1 0,6 7 0,6 7 1 Sesua i Aplik asi 1 1 0,6 7 0,6 7 1 AS Manu al 1 1 1 1 1 Sesua i Aplik asi 1 1 1 1 1
PN Manu al 1 1 1 1 0,6
7 Sesua i Aplik asi 1 1 1 1 0,6 7
MPS Manu al 1 1 1 1 1 Sesua i Aplik asi 1 1 1 1 1
DY Manu al 0,7 5 1 0,6 7 1 1
Sesua i Aplik asi 0,7 5 1 0,6 7 1 1 RA Manu al 0,7 5 0,5  0,5 1 0,6 7 Sesua i Aplik asi 0,7 5 0,5  0,5 1 0,6 7
AVU Manu al 0,7 5 1 0,5  0,6 7 1 Sesua i Aplik asi 0,7 5 1 0,5  0,6 7 1
SD Manu al 1 0,7 5 0,6 7 1 1
Sesua i Aplik asi 1 0,7 5 0,6 7 1 1 SR Manu al 0,7 5 0,7 5 0,6 7 0,6 7 0,6
7 Sesua i Aplik asi 0,7 5 0,7 5 0,6 7 0,6 7 0,6 7 HY Manu al 1 1 1 1 1
Sesua i Aplik asi 1 1 1 1 1
Validasi  Uji  Coba  Hasil  Normalisasi,  telah sesuai pada perhitungan manual dan aplikasi

## Tabel 12 Validasi Uji Coba Perangkingan Manual
Karyawan Total Rank UH 86,80 4 AS 100 1 PN 95,05 5 MPS 100 2 DY 85,50 8 RA 66,3 10 AVU 76,3 6 SD 81,80 7
SR 75,55 9 HY 100 3

## Tabel 13. Validasi Uji Coba Perangkingan Pada Aplikasi
Karyawan  Total  Rank UH 86,80 4 AS 100 1 PN 95,05 5 MPS 100 2 DY 85,50 8 RA 66,3 10 AVU 76,3 6 SD 81,80 7 SR 75,55 9 HY 100 3
Pada hasil perbandingan perangkingan manual dan  aplikasi,  dapat  dilihat  bahwa  hasil  pada keduanya sesuai.
Akurasi = 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑠𝑒𝑠𝑢𝑎𝑖 𝐵𝑎𝑛𝑦𝑎𝑘 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑢𝑗𝑖 𝑥100%
Akurasi = 75 75 𝑥100%
Akurasi = 100%

## KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan di atas, maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut  :
1. Simple  Additive  Weighting (SAW) dapat  diterapkan  untuk  mengatur penilaian  kinerja  dengan  kriteria Kehadiran,  sikap/etika,  Kedisiplinan waktu,  Kualitas  Kerja  dan  Kuantitas Kerja.
2. Pada  hasil  uji  coba  penilaian  kinerja, kriteria  yang  telah  ditentukan  akan menghasilkan  angka  perangkingan penilaian kinerja karyawan.
3. Akurasi  perhitungan  metode Simple Additive  Weighting (SAW)  yang diimplementasikan dalam aplikasi sistem penunjang keputusan penilaian kinerja  karyawan  berbasis  Web,
dibandingkan dengan  Perhitungan
Manual mencapai nilai 100%,

## DAFTAR PUSTAKA
Andinata, D. (2014, 02 10). Retrieved 12 09, 2018,
[Online] diakses dari
https://dikutandi.wordpress.com/2014/02/ 10/contoh-kasus-dan-penerapan-metode- saw-simple-additive-weighting Mangkunegara,  A.P.  (2014).  Manajemen Sumber  Daya  Manusia  Perusahaan,  PT. Rosda Karya Offset.67. Nofriansyah,  Dicky  (2014).  Konsep  Data Mining  VS  Sistem  Informasi  Keputusan.
Yogyakarta : Deepublish Susilowati, Emi (2018). Implementasi Metode Simple Additive Weighting Untuk Perkembangan  Anak  Pada  Pendidikan Anak  Usia  Dini  (PAUD)TQ.  Bunayya  di
Kelurahan  Penggilingan  Jakarta  Timur.
Jurnal IKRA-ITH INFORMATIKA, Vol.2/No.2/Juli 2018. [Online] diakses dari http://journals.upi- yai.ac.id/index.php/ikraith- informatika/issue/view/17