SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TELLER POOLING TERBAIK PADA PT. BCA Tbk. DENGAN METODE SAW (Simple Additive Weighting)
Eko Arif Riyanto 1 , Tuti Haryanti 2 Program Studi Manajemen Informatika AMIK BSI Karawang Jl. Banten  No.1, Telp.(0267) 8454893, Karangparawitan, Karawang ekoarifr1306@nusamandiri.ac.id , tuti@nusamandiri.ac.id
Abstract  —  Human  resource  management  in  a company  greatly  affect  many  aspects,  and  as  a determinant  of  the  success  of  the  company, whether it’s on banking company or not. One of the important  process  in  a  human  resource management  in  a  banking  company  such  as  PT BCA  Tbk.  is  a  selection  of  the  best  teller  pooling that  can  spur  the  spirit  of  teller  pooling  to improving  the  performance  and  dedication  of work. However, wtih the number of employees who have  a  capabilities  that  are  not  much  different from  one  another,  sometimes  the  result  of  the assesment  of  each  employee  is relativity  balanced causing difficulty for a boss to determine the right teller pooling as a best teller pooling. Therefore, Decision Support System is very needed to  give  a  recommendation  in  making  decision  for the selection of the best teller pooling.One of them is  by  using  Simple  Additive  Weighting  Methode (SAW). SAW is a decision support method that uses a  weighting  summation  techniques  to  obtain  the best  result  of  consideration  based  by  alternatives. From  the  calculation  reference  to  the  criteria  of tangible,  reliabilty,  responsiveness,  assurance, empathy that give result the best teller pooling by an  effective  calculation  using  Simple  Additive Weighting Methode.
Intisari  —  Pengelolaan  SDM  dalam  suatu perusahaan  sangat mempengaruhi banyak aspek dan  penentu  keberhasilan  kerja  dari  perusahaan tersebut,  baik  perusahaan  perbankan  maupun non  perbankan.  Salah  satu  proses  yang  sangat penting dalam manajemen sumber daya manusia di  sebuah  perusahaan  perbankan  pada  PT.  Bank Central Asia Tbk. Biro SPC adalah pemilihan teller pooling  terbaik  yang  dapat  memacu  semangat teller  pooling  dalam  meningkatkan  dedikasi  dan kinerjanya.  Namun  dengan  banyaknya  teller pooling  yang  memiliki  kemampuan  yang  tidak jauh  berbeda  antara  yang  satu  dengan  lainnya, terkadang  hasil  penilaian  setiap  teller  pooling relatif seimbang sehingga menimbulkan kesulitan seorang atasan dalam menentukan teller pooling yang tepat sebagai teller pooling terbaik. Oleh  karena  itu,  diperlukan  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  yang  dapat  membantu
memberikan  rekomendasi  dalam  pengambilan keputusan untuk pemilihan teller pooling terbaik. Salah  satunya  yaitu  dengan  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW).  Metode  SAW merupakan  suatu  metode  pendukung  keputusan yang menggunakan teknik penjumlahan terbobot untuk memperoleh hasil pertimbangan alternatif terbaik.  Dari  perhitungan  dengan  acuan  kriteria penampilan,  kehandalan,  bertanggung  jawab, wawasan  produk,  dan  empati  maka  terpilihlah seorang  teller  pooling  terbaik  yang  diperoleh melalui  proses  perhitungan  dengan  efektif  dan tepat  menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting.
Kata  Kunci  :  Pemilihan  Teller,  Simple  Additive Weighting (SAW), Sistem Pendukung Keputusan.

## PENDAHULUAN
Kualitas  sumber  daya  manusia  adalah salah  satu  komponen  kunci  dalam  daya  saing sebuah  perusahaan.  Baik  perusahaan  perbankan maupun perusahaan non perbankan. Sukses yang dicapai  selamanya  bergantung  pada  SDM  yang profesional  dan  berkualitas  tinggi.  Salah  satu yang  terpenting  dalam  manajemen  sumber  daya manusia  (SDM)  di  suatu  perusahan  adalah pemilihan  karyawan  terbaik  secara  periodik dengan  mendapatkan  reward  yang  dapat memacu semangat karyawan dalam meningkatkan dedikasi dan kinerjanya.
Suatu  instansi  terutama  perbankan  dalam hal  ini  yaitu  PT.  Bank  Central  Asia  Tbk.  yang diklaim  sebagai  bank  swasta  terbesar  di Indonesia  merupakan  salah  satu  perusahaan dengan  jumlah  pegawai  yang  cukup  banyak. Pemilihan  teller  pooling  terbaik  menjadi  salah satu  penunjang  utama  demi  terciptanya  prestasi dari teller pooling yang dimiliki oleh Bank Central Asia  Biro  SPC  dalam  meningkatkan  kinerja  dan dedikasi  terhadap  perusahaan.  Dengan  memiliki kinerja  dan  dedikasi  yang  tinggi  terhadap perusahaan, sehingga akan menunjang perusahaan  untuk  meraih  kesuksesan.  Dengan banyaknya  teller  pooling  yang  ada  dan  memiliki kemampuan yang tidak jauh berbeda antara satu
dengan  yang  lain,  penilaian  kinerja  karyawan berdasarkan  kriteria  yang  relatif  seimbang  akan memerlukan  waktu  yang  lama  dan  hasil  yang didapatkan menjadi kurang tepat. Oleh karena itu maka  dibutuhkan  suatu  sistem  pendukung keputusan  dalam  penentuan  teller  pooling terbaik.
Pada  penulisan  ini  akan  diangkat  suatu kasus  yaitu  mencari  solusi  terbaik  untuk membantu  mengambil  keputusan  pemilihan teller  pooling  terbaik  di  PT  Bank  Central  Asia Tbk.  menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting.  Alasan  penulis  menggunakan  metode ini  karena  metode  ini  menggunakan  proses perangkingan,  yang  diharapkan  penilaian  akan lebih  tepat  karena  didasarkan  pada  perhitungan nilai  kriteria  dan  bobot  yang  sudah  ditentukan, sehingga  mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat terhadap sebuah penilaian kinerja

## BAHAN DAN METODE
Sistem Pendukung Keputusan Menurut  Kusrini  (2007:11)  “sistem merupakan  kumpulan  elemen  yang  saling berkaitan  yang  bertanggung  jawab  memproses masukan (input) sehingga menghasilkan keluaran (output)”.  Menurut  Kusrini  (2007:7)  “keputusan merupakan  kegiatan  memilih  suatu  strategi  atau tindakan  dalam  pemecahan  masalah  tersebut”. Tindakan memilih strategi atau aksi yang diyakini manajer  akan  memberikan  solusi  terbaik  atas sesuatu  itu  disebut  pengambilan  keputusan. Tujuan  dari  keputusan  adalah  untuk  mencapai target atau aksi tertentu yang harus dilakukan. Kriteria atau ciri-ciri dari keputusan adalah:
1. banyak pilihan/alternatif
2. ada kendala atau syarat
3. mengikuti  suatu  pola/model  tingkah  laku, baik  yang  terstruktur  maupun  tidak terstruktur
4. banyak input/variabel
5. ada faktor risiko
6. dibutuhkan  kecepatan,  ketepatan,  dan keakuratan.
Menurut  Alter  dalam  Kusrini  (2007:15) Sistem  Pendukung  Keputusan  atau  DSS merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang  semiterstruktur  dan  situasi  yang  tidak terstruktur, di mana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. Tujuan dari DSS menurut Turban dalam Kusrini (2007:16) adalah:
1. Membantu  manajer  dalam  pengambilan keputusan atas masalah semi terstruktur.
2. Memberikan  dukungan  atas  pertimbangan manajer  dan  bukannya  dimaksudkan  untuk menggantikan fungsi manajer.
3. Meningkatkan  efektivitas  keputusan  yang diambil  manajer  lebih  daripada  perbaikan efisiensinya. 4. Kecepatan komputasi. Komputer memungkinkan  para  pengambil  keputusan untuk  melakukan  banyak  komputasi  secara cepat dengan biaya yang rendah.
5. Peningkatan  produktivitas.  Membangun satu  kelompok  pengambil  keputusan, terutama  para  pakar,  bisa  sangat  mahal. Pendukung terkomputerisasi bisa mengurangi ukuran kelompok dan memungkinkan  para  anggotanya  untuk berada  di  berbagai  lokasi  yang  berbeda- beda  (menghemat  biaya  perjalanan). Produktivitas juga bisa ditingkatkan menggunakan  peralatan    optimalisasi  yang menentukan cara terbaik untuk menjalankan sebuah bisnis. 6. Dukungan kualitas. Komputer bisa meningkatkan  kualitas  keputusan  yang dibuat. Sebagai contoh, semakin banyak data yang  diakses,  makin  banyak  juga  alternatif yang bisa dievaluasi. Dengan komputer, para pengambil  keputusan  bisa  melakukan simulasi yang kompleks, memeriksa banyak skenario  yang  memungkinkan,  dan  menilai berbagai  pengaruh  secara  cepat  dan ekonomis.  Semua  kapabilitas  tersebut mengarah  kepada  keputusan  yang  lebih baik.
7. Berdaya saing. Manajemen dan pemberdayaan  sumber  daya  perusahaan. Tekanan  persaingan  menyebabkan  tugas pengambilan  keputusan  menjadi  sulit. Teknologi  pengambilan  keputusan  bisa menciptakan pemberdayaan yang signifikan dengan  cara  memperbolehkan  seseorang untuk membuat keputusan yang baik secara cepat,  bahkan  jika  mereka  memiliki pengetahuan yang kurang.
8. Mengatasi  keterbatasan  kognitif  dalam pemrosesan  dan  penyimpanan.  Menurut Simon  dalam  Kusrini  (2007:17),  otak manusia memiliki kemampuan yang terbatas  untuk  memproses  dan  menyimpan informasi. Orang-orang kadang sulit mengingat  dan  menggunakan  sebuah informasi  dengan  cara  yang  bebas  dari kesalahan.

## Simple Additive Weighting
Menurut  Fishburn  dan  MacCrimon  dalam Kusumadewi (2006:74) “metode SAW sering juga dikenal  istilah  metode  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 ada.
Gambar 1. Rumus Metode SAW Dimana  rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi dari  altenatif  Ai  pada  atribut  Cϳ;  i=1,2,...,m  dan j=1,2,...,n.  Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif
(Vi)  diberikan  sebagai: .
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Metode Penelitian
A. Observasi
Metode  ini  diterapkan  dengan  mendatangi obyek  perusahaan,  yaitu  PT.  Bank  Central Asia Tbk. Biro SPC untuk mendapatkan data- data yang diperlukan.
B. Wawancara
Pengumpulan  data  secara  wawancara adalah usaha untuk mengumpulkan informasi  dengan  mengajukan  sejumlah pertanyaan  secara  lisan.  Dalam  hal  ini, penulis  melakukan  wawancara  kepada kepala bagian teller pooling.
C. Studi Pustaka
Pengumpulan  data  dengan  cara  penulis melakukan  studi  kepustkaan  melalui membaca  buku-buku  referensi,  jurnal penelitian  sejenis  yang  dapat  mendukung penulisan skripsi ini, yaitu yang menjelaskan tentang  Sistem  Penunjang  Keputusan dengan  menggunakan  metode  Simple Additive Weighting (SAW).
D. Kuesioner
Pengumpulan  data  dengan  cara  penulis mengumpulkan  kuesioner  yang  telah  diisi oleh  narasumber  yang  bertujuan  untuk mendapatkan  data  yang  akan  digunakan dalam  penerapan  metode  Simple  Additive Weighting (SAW).

## Penelitian Terkait
Penelitian lain yang pernah dilakukan oleh peneliti sebelumnya, antara lain :
Maulana  (2012)  dalam  jurnalnya  yang berjudul  Penilaian  Kinerja  Karyawan  di  Ifun  Jaya Textile  Dengan  Metode  Fuzzy  Simple  Additive Weighted  menjelaskan  bahwa  metode  ini  dipilih karena metode ini menentukan nilai bobot untuk setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan proses  perangkingan  yang  akan  menyeleksi alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  yang berhak  mendapatkan  reward.  Kesimpulan  dari penellitian  ini  adalah  penilaian  prestasi  kerja karyawan  kontrak  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Simple  Additive  Weighting  sudah  berjalan dengan baik dan dapat menghasilkan analisis dan informasi  yang  akurat  dan  cepat  dibandingkan perhitungan  manual  sehinggan  Ifun  Jaya  Textile dapat  mempergunakannya  sebagai  alat  bantu untuk pengambilan keputusan.
Anto  dkk  (2015)  dalam  jurnalnya  yang berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja  Karyawan  Menggunakan  Metode  SAW (Simple  Additive  Weighting)  di  Universitas Muhammadiyah  Purwokerto  (Decision  Support System  Of  Human  Resources  Performance Assessment Using SAW (Simple Additive Weighting)
Method in University of Muhammadiyah Purwokerto)  menjelaskan  bahwa  metode  SAW memiliki  kelebihan  dibandingkan  dengan  model pendukung  keputusan  lainnya  yaitu  pada kemampuannya  untuk  melakukan  penilaian secara  lebih  tepat  karena  didasarkan  pada  nilai kriteria yang sudah ditentukan.
Triwahyuni  dkk  (2015)  dalam  jurnalnya yang  berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Carrefour Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)  menjelaskan  bahwa  metode  ini  dipilih karena metode ini merupakan metode pembilangan  terbobot  atau  metode  yang memberikan  kriteria-kriteria  tertentu  yang memiliki bobot nilai masing-masing sehingga dari hasil penjumlahan bobot tersebut akan diperoleh hasil  yang  menjadi  keputusan  akhir  yang  akan lebih  mempermudah  proses  pengolahan  data penentuan karyawan dan mempermudah manager  untuk  mengevaluasi  nilai  yang  diajukan karyawan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses Perhitungan Untuk melakukan pengambilan keputusan, ada  beberapa  obyek  yang  akan  dibahas diantaranya  goal,  kriteria,  dan  alternatif. Alternatif  dalam  penelitian  ini  30  teller  pooling yang telah memasuki tahap mahir. Berikut adalah beberapa  kriteria  yang  dibutuhkan  untuk
mengukur  dan  menilai  teller  pooling  yang  akan terpilih  menjadi  teller  pooling  terbaik,  antara lain:
1. Tangible
a. Menerapkan  standar  busana,  wajah, rambut,  tangan,  dan  aksesoris  secara konsisten selama jam kerja.
b. Menjaga  kebersihan  dan  kerapihan counter  dan  alat  kerja  secara  konsisten selama jam kerja.
2. Reliability
a. Memeriksa  kebenaran  pengisian  data atau slip atau transaksi secara akurat.
b. Memeriksa tanda tangan nasabah  secara akurat.
c. Memeriksa ID nasabah secara akurat.
d. Memverifikasi  warkat  berharga  secara akurat.
e. Memeriksa  uang  rupiah  secara  akurat (mampu mendeteksi uang palsu).
f. Menangani uang palsu secara prosedur.
g. Mengatur  uang  tunai  secara  rapi,  cepat, dan akurat.
h. Mengamankan uang tunai secara prosedur.
i. Mem-posting  transaksi  secara  mandiri, cepat, dan akurat.
j. Mengamankan  user–ID  dan  password sesuai prosedur.
k. Melakukan proses balancing teller secara mandiri dan akurat.
l. Mampu  melakukan  proses  balancing teller  dan  menemukan  penyebab  selisih jika ada selisih.
m. Menghitung  konversi  mata  uang  untuk transaksi valas dengan tepat.
3. Responsiveness
a. Hadir  tepat  waktu  (lima  menit  sebelum jam layanan sudah siap di counter).
b. Merespon keluhan nasabah dengan cepat dan  proaktif  menawarkan  bantuan kepada nasabah.
4. Assurance
a. Menampilkan  kesan  profesional  kepada nasabah secara konsisten.
b. Menjelaskan  ketentuan  umum  produk jasa BCA kepada nasabah dengan tepat.
c. Menjelaskan  ketentuan  umum  produk dana BCA kepada nasabah dengan tepat.
d. Menjelaskan  fasilitas-fasilitas  produk dana BCA kepada nasabah dengan tepat.
e. Menjelaskan  ketentuan  umum  fasilitas produk  dana  BCA  kepada  nasabah dengan tepat.
f. Menjelaskan  ketentuan  umum  fasilitas produk  kredit  BCA  kepada  nasabah dengan tepat.
g. Mampu  memberikan  informasi  cara mengisi  formulir  transaksi  bank  yang benar.
h. Menginformasikan informasi umum tentang operasional dan pemasaran BCA (misal: lokasi ATM, jam layanan, program khusus  BCA)  kepada  nasabah  dengan tepat.
5. Empathy a. Menghargai  semua  nasabah  tanpa diskriminasi (ditampakkan melalui gesture  atau  gerak  tubuh  dan  ekspresi wajah yang positif). b. Menyampaikan informasi secara sistematis  dengan  bahasa  yang  mudah dipahami.
c. Bersikap  sabar  dan  sopan  dalam menghadapi  keluhan  nasabah  dan berusaha    untuk  memecahkan  masalah nasabah.
d. Bersikap  tenang  atau  tidak  panik  dalam menangani masalah yang timbul mendadak, mampu menyampaikan masalah  beserta  alternatif  solusinya secara efektif. Bobot preferensi yang diberikan sebagai berikut: 1. W1 = Tangible (15%) = 0,15 2. W2 = Reliability (30%) = 0,3 3. W3 = Responsiveness (15%) = 0,15 4. W4 = Assurance (20%) = 0,2 5. W5 = Empathy (20%) = 0,2 Tabel 1. Penilaian Kriteria Jika Dalam Satu Periode Penilaian, penilai mendapati peserta.. Maka nilai untuk perilaku tersebut... 90 s/d 100 % mempraktekkan salah satu perilaku standar yang dinilai 4 80 s/d 90 % mempraktekkan salah satu perilaku standar yang dinilai 3 70 s/d 80 % mempraktekkan salah satu perilaku standar yang dinilai 2 <70 % mempraktekkan salah satu perilaku standar yang dinilai 1
Tabel 2. Kecocokan Kriteria Pada Alternatif Alternatif Kriteria Tangible Reliability Responsiveness Assurance Empathy Dhela Rahma Danti S 3,25 3,48 3,37 3,21 3,37 Olivia Deviyanti 3 3,52 3,75 3,34 3,56 Dwi Juliyanti 3,5 3,43 3,75 3,31 3,18 Chairunisa 3,12 3,42 3,37 3,4 3,37 Allan Septiawan 3 3,34 3,87 3,1 3,25 Risto Risnauli P 3,31 3,23 3,87 3,31 3,43 Romadiyanto 3,25 3,5 3,12 3,43 3,68 Zamal Mustofa 3,37 3,33 3,37 3,28 3,5 Ema Rahmayanti 3,62 3,52 3,37 3,31 3,43 Ayu Raprillia 3,75 3,9 3,5 4 3,8 Dewi Puspitasari 3,37 3,42 3,37 3,4 3,43 Nungki Kusuma D 2,87 3,17 3,75 3,25 3,5 Ollyvia 3,25 3,48 3,75 3,26 3,56 Siti Nurlaila 3,37 3,53 3,75 3,62 3,5 Cilvia Rosalina 3,75 3,61 3,62 3,31 3,5 Ririn Yuniar Tri S 3,37 3,4 3,87 3,4 3,34 Maya Sri Lestari 3,25 3,38 3,25 3,37 3,44 Putri Dwi Novitasari 3,37 3,42 3,5 3,37 3,37 Retorika Bertanila 3,5 3,34 3,37 3,18 3,18 Mudiah Muntari 3,12 3,09 3,06 3,07 3,06 Azka Abshar H 3,18 3,01 3 3,09 3,09 Eka Novita S 3,12 3,13 3 3,12 3,31 Siska Dwi Anggraeni 3,5 3,51 3,25 3,25 3,37 Yoga Lesmana 3,75 3,36 3,62 3,12 3,43 Riana Putri Ekawati 3,25 3,4 3,75 3,21 3,12 Dian Pertiwi 3,25 3,08 3,25 3,1 3,21 Dian Pranita 3,12 3,13 3,06 3,1 3,15 Dede Meri M 3,5 3,12 3,12 3,18 3,46 Al Jumatri 3,25 3,42 3,5 3,31 3,38 Liana Agustin 4 3,95 4 3,65 3,5 Setelah  melakukan  pencocokan  kriteria  pada setiap  alternatif,  lalu  mencari  normalisasi matriks dengan menggunakan rumus 𝑹𝑖𝑗 = 𝑿𝑖𝑗 𝑴𝑨𝑿(𝑿𝑖𝑗) …………  (1)
Tabel 3. Normalisasi Matriks Hasil Normalisasi Matriks R R Tangible(1) Reliability(2)  Responsiveness(3)  Assurance(4)  Empathy(5) r1 0,81 0,88 0,84 0,80 0,88 r2 0,75 0,89 0,93 0,83 0,93 r3 0,87 0,86 0,93 0,82 0,83 r4 0,78 0,86 0,84 0,85 0,88 r5 0,75 0,84 0,96 0,77 0,85 r6 0,82 0,81 0,96 0,82 0,90 r7 0,81 0,88 0,78 0,85 0,96 r8 0,84 0,84 0,84 0,82 0,92 r9 0,90 0,89 0,84 0,82 0,90 r10 0,93 0,98 0,87 1 1 r11 0,84 0,86 0,84 0,85 0,90 r12 0,71 0,80 0,93 0,81 0,92 r13 0,81 0,88 0,93 0,81 0,93 r14 0,84 0,89 0,93 0,90 0,92 r15 0,93 0,91 0,90 0,82 0,92 r16 0,84 0,86 0,96 0,85 0,87 r17 0,81 0,85 0,81 0,84 0,90 r18 0,84 0,86 0,87 0,84 0,88 r19 0,87 0,84 0,84 0,79 0,83 r20 0,78 0,78 0,76 0,76 0,80 r21 0,79 0,76 0,75 0,77 0,81 r22 0,78 0,79 0,75 0,78 0,87 r23 0,87 0,88 0,81 0,81 0,88 r24 0,93 0,85 0,90 0,78 0,90 r25 0,81 0,86 0,93 0,80 0,82 r26 0,81 0,77 0,81 0,77 0,84 r27 0,78 0,79 0,76 0,77 0,82 r28 0,87 0,78 0,78 0,79 0,91 r29 0,81 0,86 0,87 0,82 0,88 r30 1 1 1 0,91 0,92
Setelah  mendapat  hasil  dari  normalisasi matriks r, lalu melakukan perhitungan penentuan ranking teller pooling terbaik Untuk mencari nilai dari masing-masing teller pooling yang ada, yang akan menjadi teller pooling terbaik yaitu dengan
menggunakan  rumus  metode  Simple  Additive Weighting  yang  merupakan  hasil  penjumlahan dari  perkalian  antara  bobot  dikalikan  dengan nilai  matriks  r  yang  diperoleh  pada  masing masing alternatif.

## Tabel 4. Hasil Penilaian Teller Pooling Terbaik
ALTERNATIF KRITERIA Hasil Persentase Tangible  Reliability  Responsiveness  Assurance Empathy 0,15 0,3 0,15 0,2 0,2 Dhela Rahma Danti S 0,1215 0,264 0,126 0,16 0,176 0,8475 84,75% Olivia Deviyanti 0,1125 0,267 0,1395 0,166 0,186 0,871 87,10% Dwi Juliyanti 0,1305 0,258 0,1395 0,164 0,166 0,858 85,80% Chairunisa 0,117 0,258 0,126 0,17 0,176 0,847 84,70% Allan Septiawan 0,1125 0,252 0,144 0,154 0,17 0,8325 83,25% Risto Risnauli P 0,123 0,243 0,144 0,164 0,18 0,854 85,40% Romadiyanto 0,1215 0,264 0,117 0,17 0,192 0,8645 86,45% Zamal Mustofa 0,126 0,252 0,126 0,164 0,184 0,852 85,20% Ema Rahmayanti 0,135 0,267 0,126 0,164 0,18 0,872 87,20% Ayu Raprillia 0,1395 0,294 0,1305 0,2 0,2 0,964 96,40% Dewi Puspitasari 0,126 0,258 0,126 0,17 0,18 0,86 86,00% Nungki Kusuma D 0,1065 0,24 0,1395 0,162 0,184 0,832 83,20% Ollyvia 0,1215 0,264 0,1395 0,162 0,186 0,873 87,30% Siti Nurlaila 0,126 0,267 0,1395 0,18 0,184 0,8965 89,65% Cilvia Rosalina 0,1395 0,273 0,135 0,164 0,184 0,8955 89,55% Ririn Yuniar Tri S 0,126 0,258 0,144 0,17 0,174 0,872 87,20% Maya Sri Lestari 0,1215 0,255 0,1215 0,168 0,18 0,846 84,60% Putri Dwi Novitasari 0,126 0,258 0,1305 0,168 0,176 0,8585 85,85% Retorika Bertanila 0,1305 0,252 0,126 0,158 0,166 0,8325 83,25% Mudiah Muntari 0,117 0,234 0,114 0,152 0,16 0,777 77,70% Azka Abshar H 0,1185 0,228 0,1125 0,154 0,162 0,775 77,50% Eka Novita S 0,117 0,237 0,1125 0,156 0,174 0,7965 79,65% Siska Dwi Anggraeni 0,1305 0,264 0,1215 0,162 0,176 0,854 85,40% Yoga Lesmana 0,1395 0,255 0,135 0,156 0,18 0,8655 86,55% Riana Putri Ekawati 0,1215 0,258 0,1395 0,16 0,164 0,843 84,30% Dian Pertiwi 0,1215 0,231 0,1215 0,154 0,168 0,796 79,60% Dian Pranita 0,117 0,237 0,114 0,154 0,164 0,786 78,60% Dede Meri M 0,1305 0,234 0,117 0,158 0,182 0,8215 82,15% Al Jumatri 0,1215 0,258 0,1305 0,164 0,176 0,85 85,00% Liana Agustin 0,15 0,3 0,15 0,182 0,184 0,966 96,60%
Dari  hasil  perhitungan  tersebut, maka  terpilihlah teller  pooling  terbaik yaitu  Liana  Agustin dengan persentase 96,6 %.

## KESIMPULAN
Berdasarkan maksud dan tujuan penelitian,  pengolahan  data  dan  analisa  yang telah  dilakukan  oleh  penulis,  maka  dapat  ditarik kesimpulan adalah sebagai berikut:
1. Penilaian  teller  pooling  terbaik  dengan metode  Simple  Additive  Weighting  dapat menjadi  alternatif  solusi  dalam  pemilihan teller  pooling  terbaik  yang  dilakukan  oleh koordinator pooling PT BCA Tbk.
2. Dari hasil perhitungan dengan menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting, dengan bobot tertentu berdasarkan  kriteria  tangible,  reliability, responsiveness,  assurance,  empathy  maka terpilihlah  seorang  teller  pooling  terbaik yaitu Liana Agustin.
3. Dari hasil perhitungan dengan menggunakan  metode  Simple  Additive
Weighting,  teller  pooling  yang  bernama Liana Agustin mendapatkan persentase nilai sebesar  96,6%  yang  hanya  berbeda  0,2% dari teller pooling Ayu Raprillia yang berada di  peringkat  kedua  dengan  persentase  nilai sebesar 96,4%.
Dengan  demikian,  dengan  metode  Simple Additive  Weighting  dapat  membantu  dalam menentukan  teller  pooling  terbaik  dengan  lebih tepat  berdasarkan  kemampuan  yang  tidak  jauh berbeda  antara  satu  teller  pooling  dengan  teller pooling lainnya.

## REFERENSI
Anto,  Ades  Galih,  Hindayati  Mustafidah,  Aman Suyadi. 2015. Sistem Pendukung Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan Menggunakan  Metode  SAW  (Simple Additive Weighting) di Universitas Muhammadiyah  Purwokerto  (Decision
Support  System  Of  Human  Resources Performance  Assessment  Using  SAW (Simple  Additive  Weighting)  Method  in University  of  Muhammadiyah  Purwokerto). ISSN : 2086-9398. Purwokerto : JUITA Vol. III,  No.  4  November  2015  :  193-200.
Diambil dari:http://juita.ump.ac.id/index.php/juita /article/view/99/80.jurnal
informatika anto. (16 April 2016)
Hamidi.  2007.  Metode  Penelitian  dan  Teori Komunikasi. Malang : UMM Press.
Kusrini.  2007.  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan.  Yogyakarta  : Penerbit Andi.
Kusumadewi,  Sri,  Sri  Hartati,  Agus  Harjoko,  dan Retantyo  Wardoyo.  2006.  Fuzzy  Multi- Attribute Decision Making (FUZZY MADM). Yogyakarta : Graha Ilmu.
Maulana,  Much.  Rifqi.  2012.  Penilaian  Kinerja Karyawan  di  Ifun  Jaya  Textile  Dengan Metode  Fuzzy  Simple  Additive  Weighted. Pekalongan  :  Jurnal  Ilmiah  IC  Tech  Vol.  X, No.  1  Januari  2012  :  1-12.  Diambil  dari  : https://scholar.google.co.id/scholar?hl=en &q=Penilaian+kinerja+karyawan+di+ifun+ jaya+textile+dengan+metode+Fuzzy+Simp le+Additive+Weighted&btnG=.  (16  April 2016)
Sugiyono.  2009.  Metode  Penelitian  Kuantitatif, Kualitatif,  dan  R&D.  Bandung  :  Penerbit Alfabeta.
Triwahyuni,  Atin,  M.  Reza  Septiawan,  Rizal, Marsusilianti.  2015.  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Karyawan  Terbaik Carrefour  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW).  Palembang  :
Jurnal Informatika Vol. 15 No. 1 Juni 2015 : 66-80. Diambil Dari : https://www.darmajaya.ac.id/index.php/J urnalInformatika/article/view/534/pdf.
Triwahyuni. (16 April 2016)

## BIODATA PENULIS
Eko  Arif  Riyanto,  Jakarta,13 Juni  1993.  Tahun  2016  lulus dari  Program  Strata  Satu  (S1) Program Studi Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri.
Tuti Haryanti, M.Kom, Jakarta 11  April  1984.  Tahun  2007 lulus  dari  Program  Strata  Satu (S1)  Program  Studi  Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri. Tahun  2010  lulus  Program Strata  Dua  (S2).  Program  Studi Ilmu  Komputer  STMIK  Nusa Mandiri.