Journal Homepage : http://jurnal.sar.ac.id/index.php/satin

## Implementasi Metode Simple Additive Weighting  Dalam Penentuan Perawat Terbaik
Sri Siswanti 1 , Setiyowati 2 , Retno Dwi Andari 3
1 STMIK Sinar Nusantara Surakarta, syswanty@sinus.ac.id, JL. KH. Samanhudi 84-86, Surakarta, Indonesia 2 STMIK Sinar Nusantara Surakarta, setiyowati@sinus.ac.id, JL. KH. Samanhudi 84-86, Surakarta, Indonesia
3 STMIK Sinar Nusantara Surakarta, 15400057.retno@sinus.ac.id,  JL. KH. Samanhudi 84-86, Surakarta, Indonesia
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : September 07, 2022 :  Oktober 07, 2022 :  Desember 09, 2022 Guna  meningkatkan  kualitas  kinerja  perawat,  pimpinan
Klinik  membuat  suatu  program  pemilihan  perawat  terbaik dengan  memberikan  reward  berupa  penambahan  gaji  bagi perawat  terbaik.  Program  seleksi  perawat  terbaik  ini dilaksanakan  setiap  akhir  tahun.  Pada  sistem  lama  proses seleksi saat ini menggunakan satu kriteria yaitu berdasarkan kedisiplinan  dan  mengabaikan  kriteria  lain.  Hal  ini menyebabkan  ketidakpuasan  bagi  para  perawat.  Untuk mengatasi  permasalahan  tersebut  dibutuhkan  suatu  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  perawat  terbaik  dengan Metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Tujuan  dari Penelitian  ini  adalah  mengembangkan  sistem  pendukung keputusan  untuk  pemilihan  perawat  terbaik  dengan menggunakan  kriteria  kinerja,  kedisiplinan,  pendidikan, sikap.  Menggunakan  metode  SAW  karena  metode  tersebut mampu  menentukan  alternative  terbaik  dan  dapat melakukan proses perangkingan. Pengumpulan data melalui wawancara,  observasi,  dan  studi  pustaka.  Pengembangan sistem  menggunakan  Model  Waterfall,  perancangan sistem menggunakan pendekatan terstruktur, bahasa pemrograman dengan  PHP,  sedangkan  untuk  pengambilan  keputusan menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting .  Hasil penelitian  berupa  aplikasi  penunjang  keputusan  pemilihan perawat  terbaik  dengan  metode  SAW  dan  berdasarkan pengujian  validitas  terhadap  sistem  aplikasi  ini  memiliki akurasi 80%.

## Kata Kunci :
Sistem Pendukung Keputusan
Simple Additive Weighting Waterfall Perawat Terbaik

## Abstract
In order to improve the quality of nurse performance, the clinic leadership made a program to select the best nurses by providing rewards in the form of additional salaries for the best nurses. This best nurse selection program is carried out at the end of each year. In the old system the current selection process  uses  one  criterion,  namely  based  on  discipline  and  ignoring  other  criteria.  This  caused
dissatisfaction  for  the  nurses.  To  overcome  this  problem,  a  support  system  for  the  best  nurse selection  decision  is  needed  with  the Simple  Additive  Weighting (SAW)  Method.  The  purpose  of this  research  is  to  develop  a  decision  support  system  for  the  selection  of  the  best  nurses  using criteria for performance, discipline, education, attitude. Using SAW) Method because the method is able  to  determine  the  best  alternative  and  can  carry  out  the  process  of  raising.  Data  collection through  interviews,  observations,  and  literature  studies.  System  development  using  the  Waterfall Model,  system  design  using  a  structured  approach,  programming  language  with  PHP,  while  for decision making  using  the Simple  Additive  Weighting Method.  The results  of the  study  are  in the form  of  an  application  to support  the  decision  to  select the  best  nurse  with  the SAW  method  and based on validity testing of this application system has an accuracy of 80%.

## 1. Pendahuluan
Klinik  “BY”  merupakan  sebuah  klinik umum  non  inap  yang  berletak  di  daerah Gondangrejo.  Dalam  meningkatkan  kualitas kinerja  perawat  maka  Pimpinan  Klink membuat  suatu  program  pemilihan  perawat terbaik  dengan  memberikan  reward  yaitu Penambahan  gaji  perawat  sebesat  Rp. 500.000  bagi  perawat  terbaik.  Program seleksi  perawat  terbaik  ini  dilaksanakan setiap  akhir  tahun.  Pada  sistem  lama  proses seleksi hanya menggunakan satu kriteria saja yaitu  berdasarkan  kedisiplinan  saja  dan mengabaikan  kriteria  yang  lain.  Hal  ini menyebabkan  ketidak  adilan  dalam  proses seleksi  karena  mengabaikan  kriteria  yang lain.
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK) adalah  sistem  interaktif  berbasis  komputer yang membantu pengguna membuat keputusan dan keputusan. (Syam & Rabidin, 2019).  SPK  juga  merupakan  suatu  sistem yang  berbasis  komputer  yang  membantu mengambil  keputusan.  (Hardy  et  al.,  2021) dan  biasanya  dibangun  untuk  mendukung solusi  atau  suatu  masalah  atau  untuk mengevaluasi  suatu  peluang.  (Purba,  2020). SPK  bukanlah  alat  pengambilan  keputusan, tetapi  sistem  yang  membantu  pembuat keputusan  menggunakan  informasi  dari  data yang  diproses  dan  diinginkan  yang  relevan untuk  membuat  keputusan  yang  lebih  cepat dan lebih akurat tentang masalah.(Syafi’ie et al., 2019).
Guna membantu pimpinan klinik dalam pengambilan  keputusan  pemilihan  perawat terbaik,  maka  perlu  apliaksi  penunjang pengambilan
keputusan
dengan menggunakan metode SAW ( Simple Additive Weighting ).
Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja  Perawat  Metode  SAW  mampu menentukan  perawat  terbaik  RS.  “CA” berdasarkan  banyak  kriteria  tertentu,  karena Metode  SAW  sering  juga  dikenal  dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap  alternative  pada  semua  attribute. (Hardy  et  al.,  2021),  (Hermanto  &  Izzah, 2018), metode SAW juga mampu menyeleksi alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif. (Waziana  et  al.,  2018)  dan  metode  SAW mampu meminimalisir nilai preferensi alternatif yang sama (Berlilana et al., 2018).
Aplikasi  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  karyawan  berprestasi  dengan metode Simple  Additive  Weighting (SAW) sangat  tepat  digunakan  untuk  mendukung pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan duta  kampus  karena  kriteria  yang  digunakan memiliki  bobot  untuk  masing-masing  atribut dan  pada  hasil  akhir  proses  pemeringkatan untuk  masing-masing  alternatif.  (Situmeang et  al.,  2021),  metode  SAW  juga  dapat memberikan  alternatif  penentuan  bagi  para pengambil  keputusan  untuk  menentukan siswa  mana  yang  dapat  menerima  bantuan Kartu  Jakarta  Pintar  (KJP)  (Klara  et  al.,
2021),  memberikan  hasil  akan  lebih  akurat dan  tidak  adanya  lagi  kecurangan  dalam ajang pemilihan dokter terbaik (Purba, 2020), memudahkan  pemilihan  pegawai  berprestasi berdasarkan  evaluasi  kinerja  (Toresa  et  al., 2022).
Berdasarkan  referensi  dari  penelitian terdahulu  tersebut  maka  dalam  menentukan perawat  terbaik  menerapkan  banyak  kriteria yaitu kinerja, kedisiplinan, jenjang pendidikan dan sikap.

## 2. Metode Penelitian
2.1. Metode Pengumpulan Data Pengumpulan  data  dilakukan  dengan wawancara dengan pihak yang berkompeten,
observasi yaitu dengan melakukan pengamatan  langsung  tentang  penentuan 0perawat  terbaik,  dan  studi  pustaka  yaitu Mengumpulkan  referensi  baik  dari  buku, artikel,  jurnal,  makalah,  maupun  situs internet.
2.2 Metode Pengembangan Sistem Metode pengembangan sistem ini menggunakan  Model Waterfall .  Adapun tahapan dari model waterfall sebagai berikut:
1. Tahap Analisa Sistem Tahap analisa sistem ini adalah melakukan  Analisa  permasalahan,  Analisa Kebutuhan  Sistem  dan  Analisa  pada  konsep alur sistem, serta penerapan metode SAW.
2. Tahap Desain
Desain sistem dengan pendekatan
terstruktur  yang  terdiri  dari  Desain Contex Diagram (CD), Hierarki  Input  Process Output (HIPO) dan Diagram  Arus  Data (DAD),  desain  database,  ERD,  Desain  Input dan  output  yang  terdiri  Desain  Input  Data Perawat,  Desain  Input  Kriteria  dan  Desain Input  Bobot  Kriteria,  Laporan,  Desain teknologi.
3. Tahap  Implementasi  ke  dalam  bahasa pemrograman
Tahap  ini  adalah  mengimplementasikan
Metode Simple  Additive  Weighting kedalam
Bahasa  Pemrograman  Program  PHP  dengan menggunakan Database MySQL. Metode
SAW membutuhkan proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  kesuatu skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua rating alternatif yang ada. (Giovani et al., 2020).
Rumus  metode  SAW  menentukan benefit dan cost dapat dilihat pada formula 1.
r ij =
Keterangan : - r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi - x ij =  nilai  atribut  yang  dimiliki  dari  setiap kriteria
- Max ij = nilai terbesar dari setiap kriteria
- Min ij = nilai terkecil dari setiap kriteria - Benefit
=  jika  nilai  terbesar  adalah
yang terbaik - Cost = jika nilai terkecil yang terbaik
- Dimana r ij adalah rating kinerja ternormalisasi  dari  alternatif  Ai  pada atribut  Cj;  i=1,2…m  dan  j=1,2,..n.  Nilai preferensi untuk  setiap  alternatif  (V i ) diberikan seperti pada formula 2.
V i = W j r ij
Keterangan :
- V i = ranking untuk setiap alternatif
- W j = nilai bobot dari setiap kriteria
- r ij = nilai rating kinerja yang ternormalisasi
- Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan  bahwa alternatif A i lebih terpilih diantara alternatif lainnya.
4. Pengujian Sistem
Pengujian sistem menggunakan uji fungsionalitas menggunakan  uji Black  Box untuk  memastikan  bahwa  aplikasi  berfungsi dengan baik.
Jika j adalah atribut keuntungan ( benefit ) Jika j adalah atribut biaya ( cost )
……………(2)

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1  Perhitungan Metode SAW
1. Menentukan Kriteria dan Bobot
Pada metode SAW terdapat kriteria dan bobot  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan proses  seleksi  perawat  terbaik  dapat  dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1 Kriteria Penilaian
Kode Kriteria Katerangan Bobot K1 Kinerja Benefit 10 K2 Kedisiplinan Benefit 8 K3 Pendidikan Benefit 6 K4 Sikap Benefit 4
Kriteria  kinerja  perawat  diberi  seperti pada Tabel 2.

## Tabel 2 Konversi Nilai Kinerja
No Kinerja Nilai 1. Sangat Bagus 10 2. Bagus 8 3. Cukup Bagus 6 4. Kurang Bagus 4
Pada  kriteria  kedisiplinan  diukur berdasarkan jumlah kehadiran, serta kedisiplinan dalam menjalankan tugas keperawatan.  Jumlah  kehadiran  tidak  perlu dilakukan konversi.
Pada  kriteria  pendidikan  perawat  diberi bobot  6  artinya  cukup  tinggi  karena  nilai pendidikan  perawat  merupakan  nilai  cukup penting dalam menentukan jenjang pendidikan  dari  perawat  tersebut,  Adapun konversi nilainuya ditunjukan pada Tabel 3.
Tabel 3. Konversi Nilai Pendidikan
No Pendidikan Nilai 1 S1 10 2 D3 8 3 D1 6 4 SMA 4
Pada  kriteria  sikap  perawat  diberi  bobot 4  artinya  cukup  karena  nilai  sikap  perawat merupakan  nilai  cukup  penting  dalam menentukan kepribadian dari perawat
tersebut, Adapun konversi nilainya ditunjukan pada Tabel 4 Tabel 4. Konversi Nilai Sikap No Sikap Nilai 1 Sangat Baik 10 2 Baik 8 3 Cukup Baik 6 4 Kurang Baik 4

## 2. Nilai Konversi Kriteria
Guna menentukan nilai konversi kriteria menggunakan  data  calon  perawat  terbaik pada  Tabel  5.  Nama  calon  perawat  terbaik menggunakan  A1  sampai  A10,  sedang kriteria menggunakan K1 sampai K4.
Tabel 5. Data Calon Perawat Terbaik
No Nama K1 K2 K3 K4 1 A1 Sangat Bagus 245 Hari SMA Kurang Baik 2 A2 Kurang Bagus 278 Hari D3 Baik 3 A3 Cukup Bagus 286 Hari D1 Cukup Baik 4 A4 Bagus 256 Hari D1 Sangat Baik 5 A5 Kurang Bagus 280 Hari D3 Kurang Baik 6 A6 Bagus 283 Hari SMA Baik 7 A7 Kurang Bagus 273 Hari S1 Kurang Baik 8 A8 Sangat Bagus 269 Hari D3 Cukup Baik 9 A9 Bagus 281 Hari D1 Baik 10 A10 Cukup Bagus 264 Hari D3 Sangat Baik
Berdasarkan  data  calon  perawat  terbaik diatas  kemudian  data  tersebut  dikonversi kedalam  bilangan  number,  pada  masing- masing kriteria tertentu seperti pada Tabel  6.

## Tabel 6. Nilai konversi kriteria
No  Nama K1 K2 K3 K4 1 A1 10 245 4 4 2 A2 4 278 8 8 3 A3 6 286 6 6 4 A4 8 256 6 10
No  Nama K1 K2 K3 K4 5 A5 4 280 8 4 6 A6 8 283 4 10 7 A7 4 273 10 4 8 A8 10 269 8 6 9 A9 8 281 6 8 10 A10 6 264 8 10 3. Perhitungan Normalisasi. Perhitungan normalisasi menggunakan formula  1.  Hasil  perhitungan  normalisasi seperti pada Tabel 7.
Tabel 7. Proses Perhitungan Normalisasi No Nama K1 K2 K3 K4 1 A1 10/10=1 245/286=0,86 4/10=0,4 4/10=0,4 2 A2 4/10=0,4 278/286=0,97 8/10=0,8 8/10=0,8 3 A3 6/10=0,6 286/286=1 6/10=0,6 6/10=0,6 4 A4 8/10=0,8 256/286=0,9 6/10=0,6 10/10=1 5 A5 4/10=0,4 280/286=0,98 8/10=0,8 4/10=0,4 6 A6 8/10=0,8 283/286=0,99 4/10=0,4 10/10=1 7 A7 4/10=0,4 273/286=0,95 10/10=1 4/10=0,4 8 A8 10/10=1 269/286=0,94 8/10=0,8 6/10=0,6 9 A9 8/10=0,8 281/286=0,98 6/10=0,6 8/10=0,8 10 A10 6/10=0,6 264/286=0,92 8/10=0,8 10/10=1
4. Pembobotan Kriteria.
Setelah proses normalisasi selesai dilakukan  kemudian  masuk  tahap  pada perhitungan pembobobotan yakni nilai normaisasi  x  bobot  kriteria,  hal  ini  dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Proses Perhitungan Pembobotan Kriteria
No  Nama  K1 (10) K2 (8) K3 (6) K4 (4) 1 A1 1*10=10 0,86*8=6,88 0,4*6=2,4 0,4*4=1,6 2 A2 0,4*10=4 0,97*8=7,76 0,8*6=4,8 0,8*4=3,2 3 A3 0,6*10=6 1*8=8 0,6*6=3,6 0,6*4=2,4 4 A4 0,8*10=8 0,9*8=7,2 0,6*6=3,6 1*4=4 5 A5 0,4*10=4 0,98*8=7,84 0,8*6=4,8 0,4*4=1,6 6 A6 0,8*10=8 0,99*8=7,92 0,4*6=2,4 1*4=4 7 A7 0,4*10=4 0,95*8=7,6 1*6=6 0,4*4=1,6 8 A8 1*10=10 0,94*8=7,52 0,8*6=4,8 0,6*4=2,4 9 A9 0,8*10=8 0,98*8=7,84 0,6*6=3,6 0,8*4=3,2 10 A10 0,6*10=6 0,92*8=7,36 0,8*6=4,8 1*4=4

## 5. Perangkingan.
Setelah  proses  perhitungan  pembobotan kriteria  telah  selesai  dilakukan  kemudian dilanjutkan pada proses akhir yakni perangkingan  untuk  parawat  terbaik  dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 17. Perangkingan Hasil Seleksi No Nama Hasil Akhir Ranking 1 A1 20,88 6 2 A2 19,76 8 3 A3 20,00 7 4 A4 22,80 2 5 A5 18,24 10 6 A6 22,32 4 7 A7 19,20 9 8 A8 24,72 1 9 A9 22,64 3 10 A10 22,16 5
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan Metode  SAW  maka  diperoleh  hasil  akhir tertinggi  adalah 24,72 yakni A8 .  Maka berdasarkan  hasil  tersebut  A8  layak  untuk ditetapkan sebagai perawat terbaik

## 3.2  Perancangan Sistem
1. Contex Diagram
Contex  Diagram untuk  sistem  penunjang keputusan pemilihan perawat terbaik.
Adapun  model Context  Diagram dapat
dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1 Context Diagram
2. HIPO
Hierarki  Input  Process  Output (HIPO) digunakan untuk level menyediakan penjelasan  yang  jelas  dari  input  yang  harus digunakan  dan  output  yang  harus  dihasilkan oleh  masing-masing  fungsi  pada  tiap-tiap tingkatan dari diagram-diagram HIPO.
Adapun  gambar  HIPO  Sistem  Penunjang Keputusan  Pemilihan  Perawat  Terbaik  dapat dilihat pada Gambar 2.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perawat Terbaik Input Proses Output 0.0 2.0 1.0 Data Perawat 1.1 Top Level Level 0 Level 1 Data Kriteria 1.2 Data Bobot 1.3 3.0 Proses Seleksi 2.1 Laporan Data Perawat 3.1 Laporan Seleksi Keseluruhan Laporan Seleksi Terpilih 3.2 3.3 Gambar 2. HIPO
3. Diagram Arus Data
Diagram  Arus  Data (DAD)  adalah  suatu diagram  yang  menggunakan  notasi-notasi untuk menggambarkan arus dari data sistem, yang penggunaannya sangat membantu untuk memahami  sistem  secara  logika,  terstruktur dan  jelas.  DAD  yang menggambarkan  aliran dari  data  ke  sistem,  DAD  membantu  untuk memahami  sistem  secara  logika,  terstruktur dan jelas. Gambar 3 merupakan DAD level 0
untuk Sistem Penunjang Keputusan
Pemilihan Perawat Terbaik.
Admin Input 1 a Perawat b Data Anggota Proses 2 Output 3 Data Perawat Data Perawat Data Perawat Pimpinan c Data Bobot Data Bobot Data Kinerja Data Kinerja Data Kedisiplinan bobot kinerja perawat Data Pendidikan kedisiplinan pendidikan sikap Data Sikap Data Sikap Data Pendidikan Data Kedisiplinan Data Seleksi Data Hasil Seleksi Data Perawat Data Perawat Data Hasil Seleksi Data_Seleksi Data_Hasil_Seleksi Data Seleksi Laporan Data Perawat Laporan Seleksi Keseluruhan Laporan Seleksi Terpilih Laporan Data Perawat Laporan Seleksi Keseluruhan Laporan Seleksi Terpilih Laporan Seleksi Keseluruhan Laporan Seleksi Terpilih

## Gambar 3 DAD Level 0

## 4. ERD (Entity Relation Diagram)
Entity  Relationship  Diagram  merupakan abstrak  dan  konseptual  representasi  data. ERD  pada  Sistem  Penunjang  Keputusan Pemilihan  Perawat  Terbaik  dapat  dilihat  di Gambar 4.
Perawat nama tanggal_lahir alamat id_kinerja id_kedisiplinan Id_sikap nilai kinerja id_kenerja konversi nilai kedisiplinan id_kedisiplinan konversi nilai sikap Id_sikap konversi kinerja N kedisiplinan sikap 1 id_perawat N N memiliki memiliki memiliki 1 1 jenis_kelamin pendidikan Id_pendidikan pendidikan konversi nilai memiliki N 1 id_pendidikan

## Gambar 4 ERD (Entity Relationship Diagram)
Penjelasan ERD sebagai berikut:
a). Pada relasi antar entitas diatas, terdapat 5 entitas  yang    dapat  melakukan  relasi seperti : entitas perawat, kinerja, kedisiplinan, pendidikan dan sikap. karena  memiliki  pryamary  key  id  yang sesuai.
*  Entitas  :  objek-objek  yg  memiliki karakteristik yang sama.
b).  Pada  entitas  perawat  terdapat  Atribut yang  memiliki  Primary  key  yang  dapat melakukan relasi. Atribut tersebut seperti : id_perawat, id_kinerja, id_kedisiplinan, pendidikn dan id_sikap.
c).  Pada  entitas  perawat  ada  Primary  key  = id_perawat,  lalu  entitas  kinerja,  ada Primary  key  =  id_kinerja,  lalu  entitias kedisiplinan ada Primary key = id_kedisiplinan,  lalu  entitias  pendidikan ada  Primary  key  =  id_pendidikan,  lalu entitias  sikap  ada  Primary  key  = id_sikap.
d).  Kemudian  pada  entitias  perawat,  juga terdapat atribut Primary key yang sama, sehingga  bisa  berhubungan/relasi  many to one
3.3 Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  merupakan  proses pembuatan sistem berupa perancangan aplikasi SPK Pemilihan Perawat Terbaik.
1. Login Aplikasi
Dalam  menggunakan  Aplikasi  SPK Pemilihan  Perawat  terbaik  ini  dimulai dari  login  Aplikasi  seperti  ditunjukan pada Gambar 5.

## Gambar 5 Login Aplikasi
2. Input data perawat
Tampilan  input  data  yang  digunakan untuk  menginput  data  perawat  dapat dilihat pada Gambar 6

## Gambar 6 Form Input Data Perawat
3. Tampilan Setting Bobot Kriteria Tampilan form bobot  Kriteria digunakan untuk  menentukan  nilai  bobot  dari  masing- masing  kriteria.  Berikut  ini  adalah  tampilan bobot kriteria pada aplikasi dapat dilihat pada Gambar 7.

## Gambar 7 Form Bobot Kriteria

## 4. Tampilan Kriteria Kinerja
Pada  setting  tampilan  menu  kriteria kinerja dapat dilihat pada gambar 8

## Gambar 8 Form Kriteria Kinerja

## 5. Tampilan Kriteria Pendidikan
Pada  setting  tampilan  menu  kriteria pendidikan dapat dilihat pada Gambar 9

## Gambar 9 Form Kriteria Pendidikan

## 6. Tampilan Kriteria Sikap
Pada setting tampilan menu kriteria sikap dapat dilihat pada Gambar 10.

## Gambar 10 Form Kriteria Sikap

## 7. Proses Pemilihan
Dalam  melakukan  proses  pemilihan  perawat terbaik,  maka  user  cukup  mengklik  Proses Seleksi,  lalu  pilih  Proses  Seleksi  Terpilih maka  akan  tampil  seperti  ditunjukan  pada Gambar 11.

## Gambar 11 Form Hasil Seleksi

## 8. Laporan Seleksi
Hasil  dari  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  perawat  terbaik  berupa  3  laporan yaitu  laporan  data  perawat,  laporan  hasil seleksi keseluruhan dan laporan hasil seleksi terpilih.
a. Laporan Data Perawat Adapun data perawat dari sistem ini dapat dilihat pada Gambar 12.

## Gambar 12 Laporan Data Perawat
b. Laporan Hasil Seleksi Keseluruhan Adapun  hasil  seleksi  keseluruhan  dari sistem  ini  dapat  dilihat  pada  Gambar 13.

## Gambar 13 Laporan Data Perawat
c. Laporan Hasil Seleksi Terpilih
Adapun  hasil  seleksi  terpilih  dari sistem  ini  dapat  dilihat  pada  gambar 14

## Gambar 14 Laporan Data Perawat
3.4  Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  2 tahap uji yaitu uji fungsionalitas yaitu dengan black box dan uji validitas.
Uji fungsional dilakukan pada form login admin,  input  data  admin,  data  perawat,  data kriteria,  data  kinerja,  kedisplinan,  sikap, pendidikan dan bobot dengan hasil pengujian diterima.
Uji  validitas  adalah  membadingkan antara hasil perhitungan manual dengan hasil komputerisasi. berikut ini perhitungan manual Metode SAW  :
Berdasarkan  Formula  2  tersebut  maka
Proses  Perhitungan  Metode  SAW  adalah sebagai berikut :
1. Menentukan Data Perawat
Langkah  awal  yang  harus  dipersiapkan adalah  mengumpulkan  data  perawat (menggunakan  inisial  A1  sampai  A10) yang  akan  dilakukan  proses  pemilihan perawat terbaik seperti pada Tabel 6.

## Tabel 6. Data Perawat
No Alter- natif Kinerja Ke- disiplinan Jenjang Pendidikan Sikap K1 K2 K3 K4 1 A 1 Sangat Bagus 245 Hari SMA Kurang Baik 2 A 2 Kurang Bagus 278 Hari D3 Baik 3 A 3 Cukup Bagus 286 Hari D1 Cukup Baik 4 A 4 Bagus 256 Hari D1 Sangat Baik 5 A 5 Kurang Bagus 280 Hari D3 Kurang Baik 6 A 6 Bagus 283 Hari SMA Baik 7 A 7 Kurang Bagus 273 Hari S1 Kurang Baik 8 A 8 Sangat Bagus 269 Hari D3 Cukup Baik 9 A 9 Bagus 281 Hari D1 Baik 10 A 10 Cukup Bagus 264 Hari D3 Sangat Baik 2. Konversi Nilai
Setelah  data  perawat  terkumpul  maka agar dapat dilakukan
proses perhitungan,  perlu  dilakukan  konversi nilai, sesuai dengan kriteria, seperti pada Tabel 7.
Tabel 7. Data Nilai Konversi No Alternatif Kriteria K 1 K 2 K 3 K 4 1 A 1 10 245 4 4 2 A 2 4 278 8 8 3 A 3 6 286 6 6 4 A 4 8 256 6 10 5 A 5 4 280 8 4 6 A 6 8 283 4 10 7 A 7 4 273 10 4 8 A 8 10 269 8 6 9 A 9 8 281 6 8 10 A 10 6 264 8 10

## 3. Menentukan Kategori Bobot Kriteria
Adapun besar pembobotan kriteria dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Pembobotan Kriteria Kriteria Bobot (K1) Kinerja 10 (K2) Kedisiplinan 8 (K3) Jenjang Pendidikan 6 (K4) Sikap 4

## 4. Menghitung Normalisasi
Dalam  perhitungan  Normalisasi  ini menampilkan  satu  proses  perhitungan yang  digunakan  sebagai  contoh  dalam perhitungan.  Tabel  9  adalah  Proses Normalisai pada perhitungan SAW.

## Tabel 9. Proses Normalisasi
No Nama Kinerja Kedisiplinan Jenjang Pendidikan Sikap K1 K2 K3 K4 1 A 1 10/10=1 245/286=0,86 4/10=0,4 4/10=0,4 2 A 2 4/10=0,4 278/286=0,97 8/10=0,8 8/10=0,8 3 A 3 6/10=0,6 286/286=1 6/10=0,6 6/10=0,6 4 A 4 8/10=0,8 256/286=0,9 6/10=0,6 10/10=1 5 A 5 4/10=0,4 280/286=0,98 8/10=0,8 4/10=0,4 6 A 6 8/10=0,8 283/286=0,99 4/10=0,4 10/10=1 7 A 7 4/10=0,4 273/286=0,95 10/10=1 4/10=0,4 8 A 8 10/10=1 269/286=0,94 8/10=0,8 6/10=0,6 9 A 9 8/10=0,8 281/286=0,98 6/10=0,6 8/10=0,8 10 A 10 6/10=0,6 264/286=0,92 8/10=0,8 10/10=1

## 5. Melakukan Pembobotan
Proses  pembobotan  dapat  dilakukan dengan  mengkalikan  nilai  normalisasi dengan  nilai  bobot  kriteira.  Proses pembobotan dapat dilihat pada Tabel 10.

## Tabel 10. Proses Pembobotan
No Nama K1 (10) K2 (8) K3 (6) K4 (4) 1 A 1 1*10=10 0,86*8=6,9 0,4*6=2,4 0,4*4=1,6 2 A 2 0,4*10=4 0,97*8=7,8 0,8*6=4,8 0,8*4=3,2 3 A 3 0,6*10=6 1*8=8 0,6*6=3,6 0,6*4=2,4 4 A 4 0,8*10=8 0,9*8=7,2 0,6*6=3,6 1*4=4 5 A 5 0,4*10=4 0,98*8=7,9 0,8*6=4,8 0,4*4=1,6 6 A 6 0,8*10=8 0,99*8=7,9 0,4*6=2,4 1*4=4 7 A 7 0,4*10=4 0,95*8=7,6 1*6=6 0,4*4=1,6 8 A 8 1*10=10 0,94*8=7,5 0,8*6=4,8 0,6*4=2,4 9 A 9 0,8*10=8 0,98*8=7,8 0,6*6=3,6 0,8*4=3,2 10 A 10 0,6*10=6 0,92*8=7,4 0,8*6=4,8 1*4=4

## 6. Melakukan Perangkingan
Proses  perangkingan  dengan  melakukan shorting nilai tertinggi dari hasil pembobotan, sehingga akan terlihat alternatif terbaik  atau  perawat  terbaik.  Adapun  proses perangkingand dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Proses Perangkingan
No Nama K1 K2 K3  K4 Hasil Akhir Rank- ing 1 A 1 10 6,9 2,4  1,6 20,88 6 2 A 2 4 7,8 4,8  3,2 19,76 8 3 A 3 6 8,0 3,6  2,4 20,00 7 4 A 4 8 7,2 3,6 4 22,80 2 5 A 5 4 7,8 4,8  1,6 18,24 10 6 A 6 8 7,9 2,4 4 22,32 4 7 A 7 4 7,6 6 1,6 19,20 9 8 A 8 10 7,5 4,8  2,4 24,72 1 9 A 9 8 7,8 3,6  3,2 22,64 3 10 A 10 6 7,4 4,8 4 22,16 5
Berdasarkan proses perangkingan diatas, maka  diperoleh  hasil  tertinggi  yaitu  A8 dengan  hasil  :  24,72.  Sehingga  A8  layak untuk  ditetapkan  sebagai  perawat  terbaik karena  mendapatkan  nilai  tertinggi  dengan sistem di program aplikasi yang menerapkan seluruh kriteria.
Hasil perhitungan manual dengan menggunakan metode SAW maka
dibandingan dengan hasil di program aplikasi yang  lolos  sebagai  perawat  terbaik  dapat dilihat pada Gambar 15

## Gambar 15 Data Hasil Seleksi di Program
Berdasarkan  hasil  perhitungan  system dengan  perhitungan  dengan  metode  SAW maka diperolah hasil yang sama. Maka dapat dinyatakan  sistem  deprogram  telah  valid. Berdasarkan hasil perbandiangan uji validitas diatas kemudian dilanjutkan uji perbandingan antara sistem baru program aplikasi dibandingkan  dengan  hasil  sistem  lama sebagai berikut :

## Pada Sistem Lama
Hasil  Seleksi  pada  sistem  lama  berdasarkan nilai kedisiplinan tertinggi hanya berdasarkan satu kriteria, maka diperoleh perawat terbaik. Rekap  hasil  sistem  lama  seperti  pada  Tabel 12.
Tabel 12 Rekap Sistem Lama No  Nama Kedisplinan 1 A3 286 hari 2 A6 273 Hari 3 A9 256 Hari 4 A5 278 Hari 5 A2 283 Hari 6 A7 269 Hari 7 A8 264 Hari 8 A10 245 Hari 9 A4 280 Hari 10 A3 281 Hari

## Pada Sistem Baru
Hasil  Seleksi  pada  sistem  baru  dengan program  aplikasi  yang  dilengkapi  dengan algoritma  Metode  SAW  ( Simple  Additive Weighting ) yang mampu menerapkan banyak kriteria  sehingga  diperoleh  pilihan  perawat terbaik adalah Anisah

## Gambar 16 Data Hasil Seleksi Sistem Baru
Sedangkan  A3  berada  di  urutan  ke  3, sehingga terjadi selisih 2 angka Hal ini dapat diperoleh tingkat akurasi yakni 10  – 2 = 8 x 10  data  x  100%  =  80%.  Berdasarkan  hasil perbandingan  antara  sistem  baru  dengan sistem  lama  maka  diperoleh  bahwa  sistem baru lebih baik karena memiliki akurasi 80% dibandingan  dengan  sistem  lama.  Adanya sistem baru dengan menggunakan
perhitungan algoritma Metode Simple Additive  Weighting telah  mampu  melakukan sistem  pendukung  keputusan  pemilihan perawat  terbaik  dengan  menerapkan  seluruh kriteria yang telah ditentukan,

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dapat diambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Terciptanya  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  perawat  terbaik menggunakan  metode  SAW    yang mampu  menentukan  perawat  terbaik bedasarkan  kriteria  seperti  kinerja, kedisiplinan,  pendidikan  dan  sikap sehingga menghasilkan alternatif perawat terbaik.
2. Pengujian  sistem  yang  dilakukan  pada uji  fungsionalitas  terlihat  hasil  yang menunjukan  data  diterima  atau  sukses dan pada uji validitas telah menunjukan hasil  yang  valid  yaitu  cocok  atau  sama antara hasil perhitungan manual
(algoritma) dan hasil perhitungan diprogram. 3. Berdasarkan  pengujian  validitas  yaitu hasil  pengujian  sistem  baru  dengan sistem  lama  menjukan  bahwa  sistem baru lebih baik kerena memiliki akurasi 80%.

## 5. Referensi
Berlilana, B., Prayoga, F. D., & Utomo, F. S. (2018).  Implementasi  Simple  Additive Weighting  dan  Weighted  Product  pada
Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk Rekomendasi Penerima Beras Sejahtera. Jurnal  Teknologi  Informasi Dan Ilmu Komputer , 5 (4), 419. https://doi.org/10.25126/jtiik.20185476 8
Hardy,  M.,  Sihombing,  H.,  &  Saragih,  S.
(2021).  Sistem  pendukung  keputusan penilaian kinerja perawat menggunakan metode saw (simple additive weighting) (studi  kasus:  rs.columbia  asia). Journal of Information Technology and Accounting , IV (2), 2614–448. http://jurnal.uimedan.ac.id/index.php/JI TA/ Hermanto,  &  Izzah,  N.  (2018).  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor Dengan Metode Simple Additive
Weighting  (SAW). Matematika  Dan Pembelajaran , 6 (2), 184. https://doi.org/10.33477/mp.v6i2.669
Klara,  F.,  Haryanti,  T.,  &  Kurniawati,  L.
(2021).  Penerapan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  dalam Penentuan Calon Penerima KJP.
SATIN-Sains  Dan  Teknologi  Informasi , 7 (01),
70–79.
https://doi.org/10.33372/stn.v7i1.701
Purba,  S.  R.  (2020).  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Dokter Terbaik di Dinas  Kesehatan  Kab.  Simalungun Menggunakan  Metode  MABAC. Pelita Informatika : Informasi Dan Informatika , 9 (2), 129–135.
Situmeang, I. J. T., Hummairoh, S., Harahap, S.  M.,  &  Mesran.  (2021).  Application of  SAW  (Simple  Additive  Weighting)
for the Selection of Campus Ambassadors. International  Journal  of
Informatics  and  Computer  Science) ,
5 (1),
21–28. https://doi.org/10.30865/ijics.v5i1.2847
Syafi’ie,  M.,  Tursina,  T.,  &  Yulianti,  Y.
(2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Daerah Prioritas Penanganan
Stunting  pada  Balita  Menggunakan Metode  TOPSIS  (Studi  Kasus :  Kota Pontianak). Jurnal Sistem Dan Teknologi  Informasi  (JUSTIN) , 7 (1),
33.
https://doi.org/10.26418/justin.v7i1.278 15 Syam,  S.,  &  Rabidin,  M.  (2019).  Metode Simple  Additive  Weighting  dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Berprestasi (Studi Kasus :  PT.  Indomarco  Prismatama
cabang  Tangerang  1). Unistek , 6 (1),
14–18. https://doi.org/10.33592/unistek.v6i1.16
8
Toresa, D., Zamsuri, A., Yunefri, Y., & Sari,
N.  (2022).  Penerapan  Metode  Saw Dalam  Pemilihan  Pegawai  Berprestasi Berdasarkan  Evaluasi  Kinerja  Berbasis Kepada  Sistem  Pendukung  Keputusan. SATIN –  Sains  Dan  Teknologi Informasi , 8 (1), 92–105. https://doi.org/10.33372/stn.v8i1.770
Waziana,  W.,  Irviani,  R.,  Oktaviani,  I.,
Satria, F., Kurniawan, D., & Maseleno, A.  (2018).  Fuzzy  Simple  Additive Weighting for Determination of Recipients  Breeding  Farm  Program. International  Journal  of  Pure  and Applied  Mathematics , 118 (7  Special Issue).