## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK  MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
STUDI KASUS : PT. GADING MURNI CABANG JAKARTA
Muzdalifah 1) , Safitri Juanita 2)
Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : mzdlfh@gmail.com 1) , safitri.juanita@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Penelitian  ini  membahas  pengambilan  keputusan  pemilihan  pegawai  terbaik  pada  PT.  Gading  Murni Cabang Jakarta. Dalam menentukan pegawai terbaik ada beberapa masalah yaitu kriteria yang sudah ditentukan belum adanya pembobotan. Wakil Kepala Cabang sulit menentukan kandidat pegawai terbaik dan perlu  waktu lama  dalam  pengumpulan  data.  Penelitian  ini  dibuat  untuk  menghasilkan  sistem  penunjang  keputusan,  yang diharapkan dapat membantu dalam pemilihan pegawai terbaik. Metode AHP digunakan untuk penentuan bobot kriteria dimana masing-masing kriteria dibandingkan dengan kriteria lainnya dan metode SAW digunakan untuk menentukan pegawai terbaik dengan menghasilkan perankingan alternatif. Sistem ini dibuat dengan basis data MySQL dan bahasa pemrograman PHP. Hasil penelitian ini bertujuan untuk mempermudah dalam pengolahan data pemilihan pegawai terbaik. Adapun kriteria yang ditetapkan pada proses pemilihan pegawai terbaik yaitu Disiplin  (0,1188),  Kerjasama  (0,2167),  Tanggung  Jawab  (0,5817),  Kehadiran  (0,0828).  Hasil  perhitungan Consistency Ratio  sebesar 0,0614. Penilaian  perbandingan  dikatakan konsisten jika nilai  CR tidak lebih besar dari 0,10. Sehingga tidak perlu dilakukan perhitungan ulang karena sudah konsisten. SPK ini memakai metode SAW sebagai proses perhitungan perangkingan pegawai sesuai dengan kriteria yang  sudah ditetapkan sehingga dapat mempermudah  wakil kepala cabang untuk mengetahui pegawai yang menjadi kandidat pegawai terbaik.. Lalu hasil dari studi kasus dalam penentuan pegawai terbaik Mita dengan nilai 0,9854.
Kata Kunci: SPK, AHP , SAW , Pemilihan Pegawai Terbaik.

## 1. PENDAHULUAN
PT.  Gading  Murni  bergerak  dalam  bidang suplier alat tulis kantor yang sudah berdiri sejak 1989. PT.  Gading  Murni  adalah  perusahaan  terbesar  dan tertua di Indonesia dalam penjualan peralatan kantor yang terdiri dari retail , grosir dan supllier alat kantor.
Selama  lebih  dari  tiga  dekade,  PT.  Gading Murni  memperkuat  bisnisnya  dalam  4  kategori produk  yaitu  : stationery,  office  equipment,  office automation  dan  office  technology .  Di  Indonesia  PT. Gading Murni melayani lebih dari 5.000 perusahaan dan end user yang meliputi 4 faktor yaitu perusahaan, pendidikan, pemerintahan dan lembaga non pro.
Dengan kebutuhan pesanan yang cukup banyak dan  kebutuhan  waktu  yang  relatif  lebih  cepat  di perlukan SDM yang baik dan cekatan sebagai sarana penunjang dalam setiap transaksi. Pegawai merupakan adalah komponen penting yang harus ada di  setiap  perusahaan,  karena  adanya  pegawai  dapat memajukan  suatu  perusahaan.  Meskipun  menjadi salah  satu  faktor  terpenting,  namun  porsi  kerja  dari masing-masing pegawai berbeda dalam mengerjakan tugasnya, maka dari itu dibutuhkan penilaian kinerja pegawai sebagai mentoring dan peningkatan kualitas kerja  yang  di  harap  mampu  memberikan  motifasi lebih  terhadap  para  pegawai  yang  ada  pada  PT. Gading  Murni  Cabang  Jakarta.  Hal  ini  bertujuan untuk  meningkatkan  kinerja  para  pegawai  dan menambah semangat dalam bekerja guna meningkatkan loyalitas pegawai pada perusahaan dan
meningkatkan  pelayanan  terbaik  kepada  para konsumen.  Maka  dibuatlah  “Penerapan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Sistem Penunjang Keputusan  Pemilihan  Pegawai  Terbaik  Pada  PT. Gading Murni Cabang Jakarta”.
Dari  beberapa  penelitian  terdahulu  dapat diterapkan  pada  berbagai  bidang  permasalahan, diantaranya:  “Penentuan  Karyawan  Terbaik  dengan Metode  Simpke  Additive  Weighting  (PDAM  Tirta Silaupiasa)” [1] , dengan kriteria antara lain; Kualitas Kerja,  Kedisiplinan,  Semangat  Kerja,  Kerjasama. Dan karyawan yang terbaik adalah nisa dengan nilai 1,36.  Penelitian  selanjutnya  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Karyawan  Terbaik  Pada Collection  Pt.  Panin  Bank  Menggunakan  Metode Profile Matching” [2] , memiliki kriteria antara lain; Performance , Productivity , Absence .  Dan  karyawan terbaik  adalah  Erick  Yusmin  Tatuhey  dengan  nilai 4,5.
Pengertian  sistem  informasi  [3]  adalah  suatu sistem  didalam  organisasi  yang  mempertemukan kebutuhan pengelolaan transaksi harian, mendukung operasi, bersifat manajerial dan kegiatan strategi dari suatu organisai dan menyediakan pihak luar tertentu dengan  laporan-laporan  yang  dibutuhkan.  Dapat diartikan  bahwa  sistem  informasi  adalah  set  elemen yang  saling  berhubungan  atau  komponen  yang mengumpulkan  ( input ),  memanipulasi  ( processing )
serta  menyebarkan  ( output )  data  informasi  dan memberikan reaksi (mekanisme umpan balik).
Sistem  Pendukung  Keputusan  [4]  merupakan suatu  sistem  yang  interaktif,  yang  membantu pengambil  keputusan  melalui  penggunaan  data  dan model-  model  keputusan  untuk  memecahkan masalah- masalah yang sifatnya semi terstruktur dan tidak terstruktur.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Metode Pengumpulan Data
Penulis menggunakan metode Prototype dalam mengumpulkan  informasi,  materi  dan  data  yang relevan  dengan  permasalahan  yang  dibahas    pada Gambar 1.

## Gambar 1. Metode Penelitian

## 2.2. Komponen Sistem Penunjang Keputusan
Aplikasi Decision  Support  System  (DSS) atau Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK)  dibuat  oleh penulis  terdiri  dari  beberapa  subsistem,  yaitu Subsistem  Manajemen  Data,  Subsistem  Manajemen Model,  dan  Subsistem  Antarmuka  Pengguna.  Dari beberapa subsistem tersebut dapat digambarkan pada gambar 2 di bawah ini:

## Gambar 2. Komponen SPK
2.3. Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)
Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) dikembangkan awal tahun 1970-an oleh Dr. Thomas L.  Saaty  dalam  [5],  seorang  ahli  matematika Universitas  Pittsburg.  AHP  didesain  menangkap persepsi  orang  secara  rasional  yang  berhubungan sangat  erat  dengan  permasalahan  tertentu  melalui prosedur yang didesain untuk sampai pada suatu skala preferensi  di  antara  berbagai  set  alternatif.  Analisis ini  ditunjukan  untuk  membuat  suatu  model permasalahan  yang  tidak  mempunyai  struktur, biasanya  ditetapkan  untuk  memecahkan  masalah
yang terukur (kuantitatif), masalah yang memerlukan pendapat  (judgement)  maupun  pada  situasi  yang kompleks atau tidak terkerangka, pada situasi dimana data statistik sangat minim atau tidak ada sama sekali dan  hanya  bersifat  kualitatif  yang  didasari  oleh persepsi,  pengalaman  ataupun  intuisi,  Sistem penunjang  keputusan  bertujuan  untuk  menyediakan informasi,  membimbing,  memberikan  prediksi  serta mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan  pengambilan  keputusan  dengan  lebih baik .
Thomas  L.  Saaty  mengembangkan  metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menguraikan  masalah  multifaktor  yang  kompleks menjadi sebuah hirarki yang sangat cocok menggunakan  model  pendukung  keputusan.  Sebuah pembuktian  telah  dilakukan  oleh  Saaty  bahwa matriks berordo n dari indeks konsistensi memperoleh rumus  :
𝐶𝐼 = 𝜆 max – 𝑛 𝑛 −1
Menurut  [6]  ,  parameter  yang  menggunakan pemeriksaan  perbandingan  berpasangan  merupakan consistency  ratio yang  telah  dilakukan  dengan konsekuen atau tidak.Rumus CR adalah :
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼
Oarkridge  laboratory mengeluarkan  nilai Random Index (RI) yang berada pada tabel 1
Tabel 1 Nilai Random Index (RI) N 1 2 3
4 5 6 7 8 RI 0,00 0,00 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 N 9 10 11 12 13 14 15
RI 2,45 1,49 1,51 1,48 1,56 1,58 1,59 2.4. Metode Simple Additive Weighting (SAW) Metode SAW  (Simple  Additive  Weighting) menurut  [1]  adalah  metode  yang  sudah  dikenal  dan banyak  digunakan  orang  dalam  menghadapi  situasi MADM  (Multiple  Atribute  Decission  Making). MADM (Multiple Atribute Decission Making) adalah metode  yang  digunakan  dalam  mencari  alternatif optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria tertentu,  MADM  terbagi  dari  tiga  pendekatan  yaitu mencari nilai bobot atribut, pendekatan subjektif dan objektif  serta  pengintegrasiannya.  Metode  ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut.
Dari  penelitian  sebelumnya  menyebutkan bahwa  Metode  SAW  dikenal  dengan  istilah penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja disetiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang
ada  [1].  Berikut  adalah  rumus  (gambar  2.1)    untuk mencari matriks normalisasi  yang  digunakan  untuk mencari  perhitungan  bobot  dari  setiap  alternatif  dan atribut keuntungan atau biaya.

## Gambar 2. 1 Rumus Matriks
Menurut  [7]  Metode  SAW  memiliki  2  (dua)  atribut yaitu kriteria keuntungan (benefit) dan kriteria biaya (Cost). Perbedaan mendasar kedua kriteria ini adalah dalam pemilihan kriteria ketika mengambil keputusan.
1. Dikatakan kriteria keuntungan bila xij memberikan keuntungan  bagi  pengambil  keputusan,  sebaliknya kriteria  biaya  apabila  xij  menimbulkan  biaya  bagi pengambil keputusan.
2. Apabila berupa kriteria keuntungan maka nilai xij dibagi  dengan  Max  i  (xij)  dari  setiap  kolom, sedangkan kriteria biaya, nilai Min i (xij) dari setiap kolom dibagi dengan xij.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisa Masalah
Hasil Analisa masalah pada penentuan pegawai terbaik, penulis menemukan dua masalah utama yaitu terletak  pada  proses  dan  manusia seperti  yang digambarkan dalam fishbone pada gambar 3.

## Gambar 3. Fishbone
Berdasarkan  hasil  dari  identifikasi  dan  analisa masalah  sistem  berjalan,  maka  dibuatlah  tabel korelasi  masalah  dan  solusi  yang  di  sajikan  pada Tabel 2 Korelasi masalah dan Solusi
Tabel 2 Korelasi masalah dan Solusi No Masalah Solusi 1 Manager sulit melakukan proses penilaian kinerja karena proses rekap hasil evaluasi kinerja pegawai Untuk mempemudah proses pengimputan data yang diperlukan dalam pemilihan
pegawai terbaik maka dibuatlah sistem, lalu
hanya berupa pencatatan kertas sehingga proses pengolahan data memerlukan waktu yang lama. dibuatkan database agar data-data  dapat tersimpan yang memudahkan tim penilai untuk memproses data. 2 Belum adanya rekap penilaian kinerja pegawai secara terkomputerisasi dikarenakan masih menggunakan pencatatan tangan dan mudah hilang. 3 Dari hasil penilaian akhir belum adanya perangkingan sehingga wakil kepala cabang kesulitan memutuskan yang berhak menjadi pegawai terbaik. Dibuatkan sistem yang dapat melakukan sortir nilai pegawai berdasarkan nilai tertinggi, sehingga memudahkan tim penilai dalam memutuskan yang berhak menjadi pegawai terbaik. 4 Belum adanya metode dalam penerapan penilaian pegawai sehingga sulit untuk menentukan pegawai terbaik. Penggunaan Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menentukan bobot di setiap kriteria dan Simple Additive Weighting (SAW) yang dapat menghasilkan ranking nilai alternatif.

## 3.2. Proses Bisnis
PT.  Gading  Murni  Cabang  Jakarta  melakukan penilaian  kinerja  pegawai  setiap  tahun.  Pada  sistem usulan  untuk  pemilihan  pegawai  terbaik,  dimulai dengan  pengentrian  data  pegawai  oleh  admin. Selanjutnya  wakil  kepala  cabang  mengentri  data jabatan, divisi dan kriteria. Selanjutnya Wakil Kepala Cabang melakukan entri perbandingan kriteria. Lalu di hitung dengan metode yang sudah di tentukan hasil perhitungan tersebut dirangkingkan sehingga didapatlah alternatif terbaik entri matriks normalisasi, entri keputusan pegawai terbaik dan cetak keputusan pegawai  terbaik.  selanjutnya  Wakil  Kepala  Cabang mengadakan  rapat  untuk  pemberitahuan  penilaian kinerja pegawai. Kemudian akan diumukan keputusan  pegawai  terbaik  dengan  memperhatikan pertimbangan dari berbagai aspek penilaian. activity diagram terdapat pada gambar 4 di bawah ini.
Gambar 4. Activity diagram pengambilan keputusan
3.3. Model Keputusan dengan Analytical
Hierarchy Process (AHP)
Bobot dihitung menggunakan metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) dikembangkan awal  tahun  1970-an  dalam  [5]  oleh  Dr.  Thomas  L. Saaty, seorang ahli matematika Universitas Pittsburg. Analisis  ini ditunjukan untuk membuat suatu model permasalahan  yang  tidak  mempunyai  struktur, biasanya  ditetapkan  untuk  memecahkan  masalah yang  terukur  (kuantitatif),  yang  memerlukan pendapat (judgement) maupun  pada  situasi  yang kompleks atau tidak terkerangka, pada situasi dimana data statistik sangat minim atau tidak ada sama sekali dan  hanya  bersifat  kualitatif  yang  didasari  oleh persepsi,  pengalaman  ataupun  intuisi,  Tujuan  dari sistem  penunjang  keputusan  untuk  membimbing menyediakan  informasi,  memberikan  prediksi  serta mengarahkan kepada pengguna informasi agar dapat melakukan  pengambilan  keputusan  dengan  lebih baik.  Beberapa  teknik  pengambilan  keputusan  atau optimasi Multivariate yang di gunakan dalam analisis kebijaksanaan.
Pada hakekatnya AHP merupakan suatu  model pengambil  keputusan  yang  komprehensif  dengan memperhitungkan hal-hal yang bersifat kualitatif dan kuantitatif.  Dalam  pengambilan  keputusan  dengan AHP dasarnya  untuk  menutupi  kekurangan  dari model-model sebelumnya. AHP juga memungkinkan ke  struktur  suatu  sistem  dan  lingkungan  kedalam komponen  saling berinteraksi  dan  kemudian menyatukan mereka dengan mengukur dan mengatur dampak  dari  komponen  kesalahan  sistem.  Struktur hirarki dapat dilihat pada gambar 5 di bawah ini.

## Gambar 5. Struktur hirarki
3.4. Perbandingan Kepentingan Antar Kriteria Setelah mengajukan kuesioner kepada responden  maka didapat matriks perbandingan antar kriteria yang ada pada tabel berikut:
Tabel 3 Matriks Perbandingan Kriteria Kriteria Disipli n Kerjasam a Tanggun g Jawab Absens i Disiplin 1 1/3 ¼ 2 Kerjasama 3 1 ¼ 2 Tanggung Jawab 4 4 1 6 Absensi ½ ½ 1/6 1 3.5. Pengujian  Metode Analytical  Hierarchy Process (AHP)
1). Langkah 1
Nilai  bilangan  decimal  dikalikan  dari  setiap matriks kriteria dengan eigenvector .
2). Langkah 2 Hitung Consistency vector dengan menentukan nilai rata-rata yaitu membagi hasil dari perhitungan sebelumnya  dengan  hasil  eigenvector  iterasi  ke  2 (Weighted Sum Vector).
3). Langkah 3
Hitung  nilai  rata-rata Consistency vector seperti pada gambar 2.2.
4). Langkah 4
Menghitung  nilai Consistency  Index  (CI) dengan  menggunakan  rumus  seperti  pada gambar 2.3.
Gambar 2. 3 Rumus CI
5). Langkah 5 Pada  Gambar  2.4  merupakan cara menghitung Consistency Ratio (CR),
dibutuhkan nilai Random Index (RI) . Untuk n = 4, maka nilai RI adalah 0,90.
Gambar 2. 4 Rumus CR Didapatlah  nilai CR sebesar  0,0614  dari  hasil perhitungan.  Penilaian  perbandingan  dikatakan konsisten  jika  nilai CR tidak  lebih  besar  dari  0,10. Sehingga  penilaian  perbandingan  kriteria  pegawai terbaik  di  PT.  Gading  Murni  Cabang  Jakarta  tidak perlu dihitung ulang karena sudah konsisten .

## 3.6. Model  Keputusan  Dengan  Simple  Additive
Weighting (SAW)
Untuk  menghitung  nilai  ahkir  alternatif digunakanlah  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) untuk menentukan pegawai terbaik pada PT.  Gading  Murni  cabang  Jakarta.  Nantinya  akan dihasilkan  keluaran  yaitu  urutan  nilai  alternatif  dari nilai yang tertinggi hingga alternatif nilai terendah.
a. Bobot Kriteria
Tabel    di  bawah  ini  merupakan  kriteria  yang dibutuhkan PT. Gading Murni Cabang Jakarta untuk memilih  pegawai  terbaik.  Berdasarkan  perhitungan kriteria dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) serta  hasil  perhitungan  bobot  kriteria  yang telah  konsisten  dan  ditetapkan.  Total  bobot,  jika dijumlahkan tidak boleh lebih dari 100% dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4 Bobot Kriteria Kode Kirteria Nama Kriteria Kategori Bobot Kriteria 1 Disiplin Benefit 12% Kriteria 2 Kerjasama Benefit 21% Kriteria 3 Tanggung Jawab Benefit 59% Kriteria 4 Absensi Benefit 8% Total 100%
b. Matriks Normalisasi
Sebelum  mendapatkan  matriks  normalisasi, harus  diketahui  masing-masing  nilai  alternatif  yang didapat dari penjumlahan nilai kriteria yang disajikan pada Tabel 5.

## Tabel 5 Matriks Normalisai
Altern atif Kriteria Disiplin Kerjasama Tanggung Jawab Absensi Roseli nda 7,25 7,25 7,75 24,83 Hani 7,25 8,25 8 25,5 Mita 6,75 8,75 9 24,83 Rifa 7,5 7 8 25,67
Cara  untuk  melakukan  normalisasi  menjadi matriks r  hitung  nilai  masing-masing  kriteria, menghitung  berdasarkan  kriteria  keuntungan  atau kriteria biaya dengan persamaan sebagai berikut :
c. Hasil Nilai Alternatif
Kemudian  matriks  normalisasi  yang  sudah didapatkan  per  kriteria  sebelumnya  dihitung  untuk mendapatkan  alternatif  yang  terbaik.  Tabel  nilai alternatif disajikan pada tabel 6.

## Tabel 6 Nilai Alternatif
1) Roselinda
=  {(0,9667  x  0,1188)  +  (0,8286  x  0,2167)  + (0,8611 x 0,5817) + (0,9673 x 0,0828)}
= {(0,1148 + 0,1796 + 0,5009 + 0, 0761)}
= 0,8754
2) Hani
=  {(0,9667  x  0,1188)  +  (0,9423  x  0,2167)  + (0,8889 x 0,5817) + (0,9934 x 0,0828)}
= {(0,1148 + 0,2042 + 0,5171 + 0,0823)} = 0,9184
3) Mita
=  {(0,9000  x  0,1188)  +  (1,0000  x  0,2167)  + (1,000 x 0,5817) + (0,9673 x 0,0828)} = {(0,1069 + 0,2167 + 0,5817 + 0,0801)} = 0,9854
4) Rifa
=  {(1,0000  x  0,1188)  +  (0,8000  x  0,2167)  + (0,8889 x 0,5817) + (1,0000 x 0,0828)} = {(0,1188 + 0,1734 + 0,5170 + 0,0828)} = 0,8920
Setelah  melakukan  perhitungan  maka  dapat disimpulkan bahwa Mita Divisi Nota adalah pegawai terbaik  dengan  nilai  0,9854  tetapi  pada  akhirnya keputusan  tetap  ditentukan  oleh  Wakil  Kepala Cabang PT. Gading Murni Cabang Jakarta.

## 3.7. Model Sistem
Pada  gambar  6  ini  menggambarkan  Use  Case Diagram  Package  Etri  yang  terdiri  dari  entri  data divisi, entri data jabatan, entri data pegawai, entri data kriteria, entri data priode dan entri data absensi.

## Gambar 6 : Use Case Diagram Package Entri
Pada  gambar  7  menggambarkan  Use  Case Diagram Package Proses yang terdiri dari entri hasil keputusan  pegawai  terbaik,  entri  perbandingan kriteria, entri nilai alternatif, entri matriks normalisasi dan cetak hasil keputusan pegawai terbaik.
Gambar 7 : Use Case Diagram Package Proses
Pada  gambar  8  menggambarkan  Use  Case Diagram Package Laporan yang terdiri dari dari cetak laporan  hasil  keputusan,  cetak  laporan  rangking pegawai, cetak laporan absensi dan laporan evaluasi pegawai
Gambar 8 : Use Case Diagram Package Laporan 3.8. Model Data
Class  Diagram adalah  gambaran  dari  struktur database yang  digunakan,  diperoleh  dari  hasil wawancara,  observasi,  dan  pengamatan  dokumen pada PT. Gading Murni Cabang Jakarta. Berikut hasil analisa class diagram (lihat gambar 9):
Gambar 9 : Class Diagram
3.9. Implementasi Program
a. Tampilan layar Form Login
Sebelum  masuki  menu  utama,  harus  melalui Form Login, untuk keamanan data. Dan hanya admin yang  dapat  mengakses.  Berikut  disajikan  pada gambar 10.
Gambar 10 : Rancangan Layar Form Log In
b. Tampilan layar Menu Utama
Menampilkan  semua  menu  yang  ada  pada sistem. Berikut disajikan pada gambar 11.
Gambar 11 : Tampilan Layar Menu Utama
c. Tampilan layar Entri Data Pegawai
Pada  menu  entri  pilih  submenu  entri  data pegawai  yang  digunakan  untuk  memasukkan informasi  data  pegawai.  Berikut  ditampilkan  pada gambar 12.
Gambar 12 : Tampilan layar Entri Data Pegawai
d. Tampilan Layar Entri Perbandingan Kriteria Pada menu proses pilih submenu perbandingan, pada  tab  ini  masing-masing  kriteria  dibandingkan satu  sama  lain.  Tersedia  juga option  button yang menjadi  alternatif  perbandingan  kriteria,  yang disajikan pada gambar 13 di bawah ini.
Gambar 13 : Rancangan Layar Entri Perbandingan Kriteria
e. Tampilan Layar Matriks Normalisasi
Pada  menu  proses  pilih  submenu  matriks normalisasi yang akan menampilkan nilai matriks per divisi, yang ada pada gambar 14 di bawah ini.
Gambar 14: Rancangan Layar Matriks Normalisasi
f. Tampilan Layar Cetak Laporan Pilih menu laporan, laporan ini akan menampilkan laporan-laporan, dari Laporan Evaluasi,  Laporan  Rangking,  Laporan  Pegawai Terbaik hingga Laporan Absensi Kehadiran.
1) Tampilan Layar Laporan Evaluasi
Berikut  ini  adalah  tampilan  layar  evaluasi  (lihat gambar 15).

## Gambar 15. Tampilan Layar Evaluasi
2) Tampilan Layar Laporan Ranking
Berikut  ini  adalah  tampilan  layar  ranking  (lihat gambar 16).
Gambar 16. Tampilan Layar Ranking
3) Tampilan Layar Laporan Pegawai Terbaik
Berikut ini adalah tampilan layar Pegawai Terbaik (lihat gambar 17).
Gambar 17. Tampilan Layar Laporan Pegawai
Terbaik
4) Tampilan Layar Laporan Absensi Kehadiran
Berikut ini adalah tampilan layar Pegawai Terbaik (lihat gambar 18). Gambar 18 : Tampilan Layar Laporan Absensi Kehadiran

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan yang didapat berdasarkan penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  PT.  Gading Murni Cabang Jakarta adalah sebagai berikut:
a. Pegawai  merupakan  komponen  penting    yang harus  ada  diperusahaan,  maka  dari  itu  Wakil Kepala  Cabang  membutuhkan  sistem  penunjang keuputusan  untu  penilaian  kinerja  pegawai sebagai monitoring.
b. Sistem  Penunjang  Keputusan  ini  menggunakan metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) sebagai proses perhitungan perangkingan pegawai  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah ditetapkan sebelumnya sehingga dapat mempermudah  Wakil  Kepala  Cabang  untuk meningkatkan kinerja pegawai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Masri,  “Penentuan  Karyawan  Terbaik Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting (PDAM  Tirta  Silaupiasa),” JET  (Journal Electr.  Technol. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  36–41, 2016.
[2] Haryani and D. Fitriani, “Sistem Pendukung
Keputusan  Penentuan  Karyawan  Terbaik Pada Collection Pt . Panin Bank Menggunakan Metode Profile  Matching,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[3] J. Hutahaean, Konsep Sistem Informasi , vol. 3, no. 1. 2014.
[4] Faisal  and  S.  D.  H.  Permana,  “Sistem Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Sekolah Menengah  Kejuruan  Teknik  Komputer  Dan Jaringan Yang Terfavorit Dengan
Menggunakan Multi-Criteria Decision Making,” urnal  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu
Komput. , vol. 2, no. 1, pp. 11–19, 2015.
[5] A.  Sasongko,  I.  F.  Astuti,  and  S.  Maharani, “Pemilihan Karyawan Baru Dengan Metode AHP (Analytic Hierarchy Process),” Inform.
Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 12,
no. 2, p. 88, 2017.
[6] Marimin and N. Maghfiroh, “Aplikasi Teknik Pengambilan  Keputusan  dalam  Manajemen Rantai Pasok,” no. January, 2011.
[7] A. Amborowati, “Sistem Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Berprestasi Berdasarkan  Kinerja  (Studi  Kasus  Pada STMIK Amikom Yogyakarta),” Semin. Nas. Apl.  Teknol.  Inf. ,  vol.  2007,  no.  Snati,  pp. 1907–5022, 2007.