## Analisis Perbandingan Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode SAW dan WP Dalam Penilaian Kinerja Tenaga Kontrak
Yusril Yusuf * , Lukman Bachtiar
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Sampit, Indonesia Email: 1* yusrilyf01@gmail.com, 2 lukman.bachtiar@gmail.com Email Penulis Korespondensi: yusrilyf01@gmail.com Submitted: 04/07/2022 ; Accepted: 14/08/2022 ; Published: 30/09/2022
Abstrak –Pegawai  pada  kantor  Sekretariat  Daerah  Kabupaten  Kotawaringin  Timur  dibagi  menjadi  2  yaitu  Pegawai  Tetap (Pegawai  Negeri  Sipil)  dan  Pegawai  Kontrak  (Tenaga  Kontrak).  Tenaga  Kontrak  adalah  pegawai  yang  memiliki  status kepegawaian  tidak  tetap,  sehingga  perlu  dilakukan  evaluasi  mengenai  kualitas  kinerjanya  untuk  menentukan  keberlanjutan perpanjangan kontrak. Adapaun 6 kriteria penilaian yang dijadikan sebagai acuan penilaian dalam penilaian kinerja tenaga kontrak yaitu Sasaran Kinerja Individu, Orientasi Pelayanan, Integritas, Komitmen, Disiplin, dan Kerjasama. Penilaian kinerja tenaga kontrak di SETDA Kotim sudah terkomputerisasi, namun masih belum adanya metode yang diterapkan dalam penilaian kinerja tenaga kontrak, sehingga menyebabkan penilaian kinerja tenaga kontrak menjadi tidak terstruktur. Dari permasalahan tersebut,  diperlukan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  untuk  dapat  membantu  proses  penilaian  kinerja  tenaga  kontrak. Peneliti melakukan analisis perbandingan antara metode SAW dan metode WP, yang diharapkan dapat menentukan metode yang  tepat  untuk  diterapkan  dalam  penilaian  kinerja  tenaga  kontrak,  serta  dapat  membantu  bagian  kepegawaian  dalam memproses  penilaian  kinerja  tenaga  kontrak.  Berdasarkan  hasil  akhir  perhitungan,  metode  SAW  dan  metode  WP  dapat diterapkan dalam penilaian kinerja tenga kontrak dan menghasilkan urutan perangkingan yang sama yaitu alternatif tenaga kontrak bernama A2 = Akmad Rosidi sebagai alternatif terbaik, diikuti alternatif terbaik lainnya A5,  A1, A3, dan A4. Dari hasil perbandingan menggunakan metode MSE ( Mean Squared Error ), metode Weighted Product (WP) menghasilkan nilai deviasi lebih tinggi dibandingkan metode Simple Addative Weighting (SAW), dengan perbandingan nilai deviasi yaitu metode WP = 228679,4811, sedangkan metode SAW = 227926,7694. Jadi, metode Weighted Product (WP) dapat direkomendasikan dalam penilaian kinerja tenaga kontrak di Sekretariat Daerah Kabupaten Kotawaringin Timur.
Kata Kunci: Penilaian Kinerja; Tenaga Kontrak; SPK; Simple Addative Weighting (SAW); Weighted Product (WP)
Abstract– Employees at the Regional Secretariat office of East Kotawaringin Regency are divided into 2, namely Permanent Employees (Civil Employees) and Contract Employees (Contract Workers). Contract workers are employees who have non- permanent employment status, so it is necessary to evaluate the quality of their performance to determine the sustainability of the contract extension. There are 6 assessment criteria that are used as a reference for assessing the performance of contract workers, namely Individual Performance Targets, Service Orientation, Integrity, Commitment, Discipline, and Cooperation. The performance appraisal of contract workers at SETDA Kotim has been computerized, but there is still no method applied to the performance appraisal of contract workers, causing the performance appraisal of contract workers to be unstructured. From these problems, a decision support system is needed to be able to assist the process of assessing the performance of contract workers. The researcher conducted a comparative analysis between the SAW method and the WP method, which is expected  to  determine  the  right  method  to be  applied  in  the  performance  appraisal  of  contract  workers,  and  can  assist  the personnel department in processing the performance appraisal of contract workers. Based on the final calculation results, the SAW  method  and the WP  method  can be  applied in  assessing  the  performance of  contract  workers  and produce  the  same ranking order, namely the alternative contract worker named A2 = Akmad Rosidi as the best alternative, followed by the other best alternatives A5, A1, A3, and A4. From the comparison results using the MSE (Mean Squared Error) method, the Weighted Product  (WP)  method  produces  a  higher  deviation  value  than  the  Simple  Addative  Weighting  (SAW)  method,  with  a comparison of the deviation values, namely the WP method = 228679.4811, while the SAW method = 227926, 7694. So, the Weighted  Product  (WP)  method  can  be  recommended  in  assessing  the  performance  of  contract  workers  at  the  Regional Secretariat of East Kotawaringin Regency.
Keywords : Performance Assessment; Contract worker; SPK; Simple Addative Weighting (SAW); Weighted Products (WP)

## 1. PENDAHULUAN
Dalam instansi pemerintahan atau perusahaan seorang pemimpin akan membuat keputusan dalam memecahkan permasalahan yang dihadapi oleh organisasi dibawah pimpinannya, maupun yang berhubungan dengan perusahaan atau  pegawainya[1].  Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sebuah  algoritma  yang  mempermudah  dan  dapat membantu pengambil keputusan dalam menentukan pilihan. Keputusan yang dibuat berdasarkan beberapa kriteria penilaian, maupun itu sudah ditetapkan atau belum ditetapkan. Selain itu, sistem pendukung keputusan juga dapat membantu mencari alternatif terbaik dari beberapa alternatif untuk dipilih sebagai alternatif terbaik dalam bentuk perangkingan[2].
Pada  kantor  Sekretariat  Daerah  Kabupaten  Kotawaringin  Timur  pegawai  dibedakan  menjadi  dua  yaitu pegawai  tetap  (Pegawai  Negeri  Sipil)  dan  tidak  tetap  (Pegawai  Kontrak/Tenaga  Kontrak).  Tenaga  Kontrak (TeKon) yang merupakan pegawai yang status kepegawaiannya masih tidak tetap dan harus mendapatkan evaluasi mengenai kualitas kinerjanya pada setiap tahunnya untuk menentukan keberlanjutan perpanjangan kontrak kerja. Di  Sekretariat  Daerah  Kabupaten  Kotawaringin  Timur  tenaga  kontrak  perlu  dilakukan  penilaian  kinerja  untuk mengetahui tingkat kualitas tenaga kerja kontrak pada instansi tersebut, dan penilaian dilakukan setiap tahun pada bulan  November  atau  Desember.  Alasan  dilakukan  penilaian  terhadap  kinerja  Tenaga  Kontrak  yaitu  bertujuan
untuk  mengukur  kualitas  kinerja  Tenaga  Kontrak  berdasarkan  kriteria  penilaian  yang  sudah  ditetapkan  sebagai pedoman  penilaian,  sehingga  dapat  diketahui  pegawai  yang  memiliki  kinerja  terbaik/kompenten  untuk diberlakukan  perpanjang kontrak sedangkan Tenaga Kontrak dengan  kinerja yang sebaliknya atau kinerja tidak kompeten  maka  kontraknya  tidak  dapat  diperpanjang[3].  Adapaun  beberapa  unsur  kriteria  yang  dinilai  yaitu sasaran  kinerja  individu,  orientasi  pelayanan,  integritas,  komitmen,  disiplin,  dan  kerjasama.  Saat  ini, melakuan penilaian kinerja pada tenaga kontrak sudah menggunakan bantuan komputer, tetapi penggunnaanya masih belum maksimal,  karena  belum  adanya  metode  yang  mendukung  proses  penilaian.  Sehingga  menyebabkan  proses penilaian  kinerja  tenaga  kontrak  tidak  terstruktur  dan  terperinci.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  suatu  metode pendukung keputusan untuk mendukung proses penilaian kinerja tenaga kontrak berdasarkan kriteria yang sudah ditetapkan oleh intansi untuk memperbaiki kualitas dalam penilaian kinerja tenaga kontrak pada Kantor Sekretariat Daerah Kabupaten Kotawaringin Timur.
Dari  permasalahan    tersebut,  Adapun  metode  yang  akan  digunakan  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  atau Decision  Support  Sistem (DSS)  yaitu  metode SAW ( Simple  Additive  Weighting )  dan  Metode WP ( Weighted  Product ).  Alasan  menggunakan  metode  SAW  dan  WP,  karena  kedua  metode  tersebut  mempunyai konsep  yang  sederhana  dan  mudah  dipahami,  serta  memiliki  keampuan  untuk  mengukur  kinerja  dari  setiap alternatif secara matematis dengan melakukan penjumlahan terbobot untuk semua attribut pada setiap alternatif[4]. Maka  dari  itu,    dilakukan  perbandingan  antara  metode SAW ( Simple  Additive  Weighting )  dan WP ( Weighted Product ) untuk  menentukan metode yang tepat  agar dapat  diterapkan dalam penilaian kinerja Tenaga Kontrak, sehingga  dapat  menghasilkan  alternatif  dalam  bentuk  perangkingan  yang  lebih  seimbang  dan  menghasilkan perhitungan  yang  lebih  baik.  SAW  dan  WP  mempunyai  kelebihan  dan  kekurangan  masing-masing  yaitu  SAW dapat  menghasilkan  perangkingan  yang  lebih  mudah  dipahami  dan  sederhana  dibandingkan  WP,  serta  metode SAW melakukan normalisasi matriks keputusan pada seluruh alternatif[5]. Sedangkan metode WP, mempunyai kelebihan melakukan pembobotan kriteria untuk perbaikan bobot kriteria, dan untuk metode SAW tidak dilakukan perbaikan bobot pada kriteria[6].
Penelitian  terdahulu  yang  menjadi  referensi  penulis  dalam  melakukan  penelitian  diantaranya  penelitian yang dilakukan oleh Aries Agitia dkk 2020, menemukan hasil bahwa metode Simple Addative Weighting (SAW) dapat  digunakan  dalam  penilaian  kinerja  pegawai  pada  Universitas  XYZ[7].  Selanjutnya,  penelitian  yang dilakukan  oleh  Irfan  Ardhiyanto  dkk  2019,  menyatakan  bahwa  implementasi  metode Weighted  Product (WP) dapat membantu dalam penilaian kinerja karyawan terbaik di pandaran hotel Semarang[8]. Lalu, penelitian yang dilakukan oleh Evi Dewi Sri Mulyani dkk 2019, menyatakan bahwa metode Simple Addative Weighting (SAW) dan Weighted  Product (WP)  dapat  membantu  memberikan  rekomendasi  dalam  menentukan  pemberian pinjaman[9].  Selanjutnya,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Irma  Anggraeni  2017,  menyatakan  bahwa  metode Simple Addative Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) dapat membantu dalam pemilihan ketua BEM di Universitas Pakuan[10]. Penelitian yang dilakukan oleh Avina Ulfa Aulia dkk 2018, menyatakan bahwa metode Simple  Addative  Weighting (SAW)  dan Weighted  Product (WP)  dapat  membantu  pengambil  keputusan  untuk mempercepat dalam pemilihan guru teladan di MI MA; ARIF 1 AJIBARANG WETAN[11].
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  dengan  melakukan  perbandingan  antara  metode SAW ( Simple  Addative Weighting ) dan WP ( Weighted Product ) dalam penilaian kinerja tenaga kontrak, diharapkan dapat  menemukan metode  yang  tepat  untuk  membantu  proses  penilaian  kinerja  tenaga  kontrak  antara  kedua  metode  tersebut  dan diharapkan juga dapat membantu bagian pengelola kepegawaian dalam proses penilaian kinerja tenaga kontrak di Kantor Sekretariat Daerah Kabupaten Kotawaringin Timur.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  Adapun  beberapa  tahapan  yang  dilakukan  dalam  menyelesaikan  penelitian,  mulai  dari pengumpulan data, analisis data, hingga penarikan kesimpulan dan saran. Tahapan-tahapan tersebut dapat dilihat pada gambar berikut:
Pengumpulan Data Analisis/ Pengolahan Data
Si mpl e Addative Weight ing Weighted Product Menentukan Al ternatif (Ai) Menentukan rat ing kecocokan
setiap Alternati f (Ai) Menentukan Kr iter ia dan Bobot (Ci) Melakukan perbaikan bobot/
Normalisasi bobot
Melakukan Nor mal isasi Matriks Hasil Normalisasi Ni lai Pr efer ensi  Alter nati f Menghitung Vektor S Menghitung Vektor V Jumlah Nilai Vektor S (Preferensi Ai) Perbandingan  Hasil Metode SAW dan WP Kesimpul an dan Saran
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.1 Tahapan Penelitian
Salah satu aspek penting pada penelitian ialah pengumpulan data, selain mempermudah saat penelitian, data yang diperoleh  juga lebih  akurat  dan  mengurangi  kesalahan  saat  pengolahan  data.  Peneliti  memperoleh data  dengan melakukan pengamatan secara langsung di Kantor Sekretariat Daerah Kabupaten Kotawaringin Timur khususnya bagian kepegawaian untuk mengetahui gambaran mengenai proses penilaian kinerja Tenaga Kontrak. Selain itu, Peneliti  mengumpulkan  data  dengan  melakukan  wawancara  langsung  Kepada  Pengelola  Kepegawaian,  terkait dengan penilaian kinerja tenaga kontrak di SETDA Kotim, sehingga data yang diperoleh berasal dari sumber yang akurat  dan  dapat  dipertanggungjawabkan.  Serta  melakukan  studi  literatur,  yaitu  mempelajari  teori-teori  yang berhubungan dengan  penelitian.  Setelah data  yang  diperlukan sudah diperoleh akan dilakukan pengolahan data menggunakan  metode  Simple  Addative  Weighting  (SAW)  dan  Weighted  Product  (WP),  lalu  hasil  dari  kedua metode  tersebut  akan  dilakukan  perbandingan  untuk  menentukan  metode  yang  tepat  untuk  diterapkan  dalam penilaian  kinerja  tenaga  kontrak  di  Kantor  SETDA  Kotim.  Selanjutnya  tahapan  terakhir  ialah  penarikan kesimpulan  berdasarkan  hasil  akhir  penelitian,  serta  memberikan  saran  untuk  pengembangan  penelitian selanjutnya.  Berikut  adalah  penjelasan  mengenai  metode  SAW  dan  metode  WP  serta  tahapan  perhitungan  dari masing-masing metode.

## 2.2 Metode Analisis Data
Pada  tahap  analisis  ini  data  pada  penelitian  akan  dilakukan  pengolahan  data  menggunakan  2  metode  sistem pendukung  keputusan  yaitu Simple  Addative  Weighting (SAW)  dan Weighted  Product (WP),  berikut  adalah pengertian dan tahapan penyelesaian masing-masing metode :

## 2.2.1 Metode Simple Addative Weighting (SAW)
Metode SAW adalah salah satu algoritma sistem pendukung keputusan yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria yang yang sudah ditetapkan[12]. Konsep dasar dari metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot, dari rating kiinerja pada setiap alternatif pada semua atribut[13]. Adapun langkah-langkah  penyelesaian  metode Simple  Addative  Weighting (SAW)  yang  digunakan  dalam  penilainan kinerja tenaga kontrak yaitu sebagai berikut[14]:
1. Menentukan Kriteria (Ci) dan Bobot (W), sebagai pedoman penilaian
2. Memasukan nilai/rating dari seluruh alternatif pada setiap kriteria. Dan,
3. Melakukan Normalisasi Matriks, dengan persamaan :
r ij =   { x ij Maxx ij Jika j atribut keuntungan (𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
Minx ij x ij Jika j adalah atribut Biaya (𝐶𝑜𝑠𝑡)
(1) Keterangan :
r ij = rating ternormlisasi
Maxx ij
= nilai tertinggi alternatif dalam satu kolom dan baris atribut Minx ij = nilai terendah alternatif dalam satu kolom dan baris atribut
x ij
= baris dan kolom atribut
4. Preferensi  Alternatif,  memperoleh  hasil  perangkingan  dengan  mengalikan  hasil  normalisasi  dengan  nilai bobot (W), lalu dijumlahkan dengan persamaan sebagai berikut :
V i =   ∑ w j r ij n j=1 (2)
Keterangan : V i = Nilai hasil akhir perhitungan w j = Bobot kriteria yang sudah ditetapkan r ij = Hasil normalsasi Hasil preferensi dari perhitungan nilai Vi merupakan hasil akhir perangkingan alternatif dari metode SAW, Hasil  Nilai akhir (V i )  yang paling tinggi akan menjadi alternatif  (A i ) dengan nilai  yang  terbaik, diperoleh melalui penjumlahan dari perkalian normalisasi matriks dengan bobot sehingga diperoleh alternatif terbaik dengan nilai teretinggi.

## 2.2.2 Metode Weighted Product (WP)
WP ( Weight  Product )  adalah  salah  satu  metode  penunjang  keputusan  menggunakan  perkalian  untuk menghubungkan nilai kriteria, yang memiliki konsep melakukan pemangkatan kepada setiap nilai atribut alternatif dengan bobot kriteria yang sudahditetapkan dan sudah ternormalisasi bobot[15].
Metode  Weighted  Product  menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan  rating  atribut,  dimana  rating setiap atribut harus dilakukan pemangkatan terlebih dahulu dengan bobot yang bersangkutan. Untuk pemangkatan akan  bernilai  positif  jika  kriteria  jenis benefit (Keuntungan),  sedangkan  untuk  kriteria  jenis cost (Biaya)  nilai pangkat akan dijadikan negative[16].
Adapun langkah-langkah penyelesaian metode Simple Addative Weighting (SAW) yang digunakan dalam penilainan kinerja tenaga kontrak yaitu sebagai berikut [16]:
1. Perbaikan bobot atau pembobotan kriteria, nilai bobot  akan dibagi dengan seluruh jumlah dari nilai bobot dapat dihitung dengan persamaan berikut :
W 𝑗 = 𝑊 𝑗 ∑ 𝑊 𝑗 (3)
Keterangan : W j = Nilai Bobot ∑ wj = Nilai jumlah seluruh bobot
2. Persamaan untuk menghitung Vektor S, melakukan perkalian pada nilai kriteria dengan masing-masing bobot kriteria yang sudah diperbaiki, berikut rumusnya:
𝑆 𝑖 =   ∏ 𝑗 𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑤 𝑗 (4)
Keterangan :
S : Preferensi alternatif X : Nilai dari Kriteria w : Bobot dari Kriteria i = Alternatif
j =  Kriteria
n = Banyaknya kriteria wj adalah pangkat akan bernilai positif jika kriteria keuntungan( benefit ) dan bernilai negative untuk kriteria biaya( cost ).
3. Perangkingan dengan menghitung Vektor Vi, dengan persamaan sebagai berikut :
𝑉 𝑖 = 𝑆 𝑖 ∑ 𝑖=1 𝑛 𝑆 𝑖 (5)
Keterangan : S = Preferrensi Alternative X = Nilai dari Kriteria W = Bobot dari Kriteria Hasil rekomendasi dengan nilai tertinggi akan terpilih sebagai alternatif A i terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini,  merupakan  tahap  analisis  penilaian  kinerja  tenaga  kontrak  menggunakan  sistem  pendukung keputusan dengan metode Simple Addative Weigting (SAW) dan Weigted Product (WP). Berikut tahapan dan hasil perhitungan antara metode SAW dan WP :

## 3.1 Metode Simple Addative Weighting (SAW)
Pada tahap ini perhitungan menggunakan metode SAW mempunyai 3 tahap, yaitu sebagai berikut: a. Tahap pertama, menentukan kriteria (Ci) dan bobot (W), sebagai pedoman penilaian. Kriteria dan bobot yang digunakan  dalam  penilaian  kinerja  tenaga  kontrak,  berdasarkan  hasil  wawancara  dengan  Pengelola Kepegawaian Sekretariat Daerah Kab. Kotim, yaitu sebagai berkut :
Tabel 1. Kriteria dan bobot
No Nama Bobot Persentase  Bobot Bobot (w) Jenis Bobot 1 Sasaran Kinerja Individu = C1 60% 0,60 Benefit 2 Orientasi Pelayanan = C2 8% 0,08 Benefit 3 Integritas = C3 8% 0,08 Benefit 4 Komitmen = C4 8% 0,08 Benefit 5 Disiplin = C5 8% 0,08 Benefit 6 Kerjasama = C6 8% 0,08 Benefit
Terdapat 6 kriteria (Ci) yang dijadikan sebagai pedoman penialaian dalam penilaian kinerja tenaga kontrak, seluruh kriteria tersebut jenisnya adalah keuntungan ( benefit ). Dan berikut adalah 5 sampel data alternatif atau tenaga kontrak yang akan dilakukan penilaian :
Tabel 2. Kode dan Nama Alternatif No Kode Alternatif Nama Alternatif 1 A1 Akhmad Wahyudi
No Kode Alternatif Nama Alternatif 2 A2 Akhmad Rosidi 3 A3 Kaspul 4 A4 Andi Hidayat 5 A5 Dessy
b. Tahap kedua, setelah menentukan kriteria (Ci) dan bobot (w), akan dilakukan normalisasi matriks. Berikut adalah alternatif atau tenaga kontrak yang akan dinilai kinerjanya dengan nilai atribut nya masing-masing:
Tabel 3. Data Alternatif No Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 1 A1 80 80 81 78 79 80 2 A2 81 80 79 80 80 79 3 A3 80 79 78 78 80 81 4 A4 79 81 77 80 80 80 5 A5 80 80 81 80 81 80 Normalisasi C1 : r 1,1 = 80 max  {80;81;80;79;80} = 80 81 =0,9876
r 2,1 = 81 max  {80;81;80;79;80} = 90 81 =1 r 3,1 = 80 max  {80;81;80;79;80} = 80 81 =0,9876 r 4,1 = 79 max  {80;81;80;79;80} = 90 81 =0,9753
r 5,1 = 80 max  {80;81;80;79;80} = 90 81 =0,9876
Normalisasi C2 : r 1,2 = 80 max  {80;80;79;81;80} = 80 81 =0,9876 r 2,2 = 80 max  {80;80;79;81;80} = 80 81 =0,9876 r 3,2 = 79 max  {80;80;79;81;80} = 79 81 =0,9753 r 4,2 = 81 max  {80;80;79;81;80} = 81 81 =1 r 5,2 = 80 max  {80;80;79;81;80} = 80 81 =0,9876 Normalisasi C3 : r 1,3 = 81 max  {81;79;78;77;81} = 81 81 =1 r 2,3 = 79 max  {81;79;78;77;81} = 79 81 =0,9753 r 3,3 = 78 max  {81;79;78;77;81} = 78 81 =0,9629 r 4,3 = 77 max  {81;79;78;77;81} = 77 81 =0,9506
r 5,3 = 81 max  {81;79;78;77;81} = 81 81 =1
Normalisasi C4 : r 1,4 = 78 max  {78;80;78;80;80} = 78 80 =0,975
r 2,4 = 80 max  {78;80;78;80;80} = 80 80 =1 r 3,4 = 78 max  {78;80;78;80;80} = 78 80 =0,975
r 4,4 = 80 max  {78;80;78;80;80} = 80 80 =1 r 5,4 = 80 max  {78;80;78;80;80} = 80 80 =1 Normalisasi C5: r 1,5 = 79 max  {79;80;80;80;81} = 79 81 =0,9753
r 2,5 = 80 max  {79;80;80;80;81} = 80 81 =0,9876 r 3,5 = 80 max  {79;80;80;80;81} = 80 81 =0,9876 r 4,5 = 80 max  {79;80;80;80;81} = 80 81 =0,9876 r 5,5 = 81 max  {79;80;80;80;81} = 81 81 =1 Normalisasi C6: r 1,6 = 80 max  {80;79;81;80;80} = 80 81 =0,9876
r 2,6 = 79 max  {80;79;81;80;80} = 79 81 =0,9753
r 3,6 = 81 max  {80;79;81;80;80} = 81 81 =1 r 4,6 = 80 max  {80;79;81;80;80} = 80 81 =0,9876 r 5,6 = 80 max  {80;79;81;80;80} = 80 81 =0,9876 Hasil normalisasi matriks : 𝑅 = { 0,9876 1
0,9876 0,9876 0,9876 0,9753 1 0,9753 0,9629 0,9753 1 0,9506 0,9876 0,9876 1 0,975 1 0,975 0,975 0,987 0,987 0,9876 0,9753 1 1 0,987 0,9876 1 1 0,9876 }
c. Tahap  ketiga,  setelah  dilakukan  normalisasi  matriks,  yaitu  menghitung  nilai  Vi  untuk  menemukan  hasil perangkingan  dimana  nilai  ternormalisasi  (R)  dikali  dengan  bobot  kriteria  yang  sudah  ditetapkan  W  = {0,60;0,08;0,08;0,08;0,08;0,08}, berikut penyelesaiannya:
Penyelesaian :
V1  = (0,60)(0,987)+(0,08)(0,9876)+(0,08)(1)+(0,08)(0.975)+(0,08)(0,9753)+(0,08)(0.9876)
=  0,9896 V2  = (0,60)(1)+(0,08)(0,9876)+(0,08)(0,9753)+(0,08)(1)+(0,08)(0,9876)+(0,08)(0.9753) = 0,9941
V3  = (0,60)(0,9876)+(0,08)(0,9753)+(0,08)(0,9629)+(0,08)(0,975)+(0,08)(0,9876)+(0,08)(1)
= 0,9847 V4  = (0,60)(0,9753)+(0,08)(1)+(0,08)(0,9506)+(0,08)(1)+(0,08)(0,9876)+(0,08)(0,9876) = 0,9793 V5  = (0,60)(0,9876)+(0,08)(0,9876)+(0,08)(1)+(0,08)(1)+(0,08)(1)+(0,08)(0,9876) = 0,9906
Dari hasil perhitungan Preferensi Alternatif nilai Vi, dapat disimpulkan hasil perangkingan mulai dari nilai tertinggi  hingga  nilai  terendah,  berikut  adalah  rekapitulasi  perangkingan  dari  metode Simple  Addative Weighting (SAW) pada table berikut :
Tabel 4. Hasil perangkingan metode SAW Nama Alternatif Kode Alternatif Nilai Rangking Akhmad Rosidi A2 0,9941 1 Dessy A5 0,9906 2 Akhmad Wahyudi A1 0,9896 3 Kaspul A3 0,9847 4 Andi Hidayat A4 0,9793 5

## 3.2 Metode Weighted Product (WP)
Pada  tahap  ini  perhitungan  menggunakan  metode  WP,  adapun  tahapan  penyelesaian  metode  WP  yaitu  sebagai berikut :
a. Melakukan perbaikan bobot kriteria, bobot yang sudah ditentukan akan dilakukan perbaikan bobot. Bobot awal W = (0,60;0,08;0,08;0,08:0,08;0,08) akan dilakukan perbaikan dengan permsamaan rumus untuk melakukan perbaikan bobot:
W j = W j ∑ W j (3)
W 1 = 0,60 0,60+0,08+0,08+0,08+0,08+0,08 =0,60 W 2 = 8 0,60+0,08+0,08+0,08+0,08+0,08 =0,08
W 3 = 8 0,60+0,08+0,08+0,08+0,08+0,08 =0,08
W 4 = 8 0,60+0,08+0,08+0,08+0,08+0,08 =0,08
W 5 = 8 0,60+0,08+0,08+0,08+0,08+0,08 =0,08 W 6 = 8 0,60+0,08+0,08+0,08+0,08+0,08 =0,08
b. Menghitung Vektor Si, nilai masing-masing  pada atribut alternatif akan dipangkatkan dengan bobot kriteria yang sudah diperbaiki yaitu w = [0,60;0,08;0,08;0,08;0,08;0,08]. Adapaun persamaan rumus yang digunakan untuk menghitung dan menemukan nilai Vektor Si yaitu sebagai berikut:
Si= ∏ j n x ij w j (4)
S 1 = ( 80 0,60 )( 80 0,08 )( 81 0,08 )( 78 0,08 )( 79 0,08 )( 80 0,08 ) = ( 13,862 )( 1,419 )( 1,421 )( 1,416 )( 1,418 )( 1,419 ) =79,837
S 2 = ( 81 0,60 )( 80 0,08 )( 79 0,08 )( 80 0,08 )( 80 0,08 )( 79 0,08 ) = ( 13,966 )( 1,419 )( 1,418 )( 1,419 )( 1,419 )( 1,418 ) =80,436
S 3 = ( 80 0,60 )( 79 0,08 )( 78 0,08 )( 78 0,08 )( 80 0,08 )( 81 0,08 ) = ( 13,862 )( 1,418 )( 1,421 )( 1,416 )( 1,419 )( 1,421 ) =79,675
S 4 = ( 79 0,60 )( 81 0,08 )( 77 0,08 )( 80 0,08 )( 80 0,08 )( 80 0,08 ) = ( 13,758 )( 1,421 )( 1,415 )( 1,419 )( 1,419 )( 1,419 ) =79,234 S 5 = ( 80 0,60 )( 80 0,08 )( 81 0,08 )( 80 0,08 )( 81 0,08 )( 80 0,08 ) = ( 13,862 )( 1,419 )( 1,421 )( 1,419 )( 1,421 )( 1,419 ) =80,159
c. Menghitung Vektor Vi , Adapun persamaan rumus yang digunakan untuk menentukan Vektor Vi yaitu sebagai berikut:
Vi= S i ∑ i=1 n S i (5)
V 1 = 79,837 399,343 =0,19992 V 2 = 80,436 399,343 =0,20142 V 3 = 79,675 399,343 =0,19951 V 4 = 79,234 399,343 =0,19841 V 5 = 80,159 399,343 =0,20072
Dari hasil perhitungan Preferensi Alternatif nilai Vektor Vi, dapat disimpulkan hasil perangkingan mulai dari nilai tertinggi hingga nilai terendah, hasil rekapitulasi perangkingan dari metode Weighted Product (WP) dapat dilihat pada table berikut :
Tabel 5. Hasil Perangkingan Metode WP Nama Alternatif Kode Alternatif Nilai Rangking Akhmad Rosidi A2 0,20142 1 Dessy A5 0,20072 2 Akhmad Wahyudi A1 0,19992 3
Nama Alternatif Kode Alternatif Nilai Rangking Kaspul A3 0,19951 4 Andi Hidayat A4 0,19841 5

## 3.3 Racangan Use Case Diagram
Use  Case  Diagram  adalah  pemodelan  yang  digunakan  untuk  menggambarkan  fungsionalitas  suatu  sistem.  Use Case Diagram digunakan untuk menjelasakan fungsi yang terdapat didalam sistem dan actor yang terlibat dalam penggunaan suatu sistem[17].
Pada  Use  Case  ini  terdapat  2  aktor  yaitu  Admin  dan  Kepala  Bagian.  Admin  diharuskan  melakukan  login terlebih dahulu, untuk dapat mengakses semua menu diantaranya, mengelola data pegawai/alternatif, mengelola kriteria, mengelola nilai pegawai, mengelola data user melihat hitungan metode SAW dan metode WP, dan melihat hasil perangkingan  lalu logout. Sedangkan actor Kepala Bagian memiliki akses yang lebih terbatas, melakukan login terlebih dahulu untuk mengakses menu pada sistem yaitu hanya dapat melihat menu hitungan metode SAW dan metode WP, dan melihat hasil perangkingan  lalu  logout. Use Case Diagram  dapat dilihat pada Gambar 2 . berikut :
Gambar 2. Use Case Digram Admin dan Kepala Bagian

## 3.4 Implementasi Perhitungan Pada Sistem
a. Tampilan Log In
Pada Halaman ini Admin dapat melakukan Log In untuk mengakses sistem penilaian kinerja tenaga kontrak, dapat dilihat pada Gambar 3 .
b. Tampilan Kelola Data Alternatif/Pegawai
Pada Halaman ini  Admin  dapat mengelola data alternatif yaitu tambah data, edit dan hapus. Dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Kelola Data Alternatif
c. Tampilan Kelola Bobot Kriteria
Pada Halaman ini Admin dapat mengelola kriteria yaitu tambah data, edit dan hapus. Dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Kelola Bobot Kriteria
d. Tampilan Kelola Nilai Alternatif
Pada Halaman ini Admin dapat memasukan dan mengubah nilai alternatif. Dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Kelola Nilai Alternatif
e. Tampilan Data Alternatif Kriteria
Halaman ini menampilkan data Alternatif dan nilai kriteria masing-masing alternatif. Dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Data Alternatif dan Kriteria

## f. Tampilan Hitungan SAW dan Hasil Perangkingan
Menampilkan Proses perhitungan metode SAW mulai dari Normalisasi Matriks hingga Hasil Perangkingan. Dapat dilihat pada Gambar 8 , Gambar 9 , dan Gambar 10 .
Gambar 8. Normalisasi
Gambar 9. Hasil Perangkingan SAW
Gambar 10. Perangkingan

## g. Tampilan Hitungan WP dan Hasil Perangkingan
Menampilkan  Proses  perhitungan  metode  WP  mulai  dari  perbaikan  bobot  hingga  Hasil  Perangkingan.  Dapat dilihat pada Gambar 11 , Gambar 12 , dan Gambar 13 .
Gambar 12. Menghitung Vektor S
Gambar 13. Hasil Perangkingan WP
g. Tampilan Cetak Hasil Penilaian
Hasil cetak nominatif dari metode SAW dan metode WP. Dapat dilihat pada Gambar 14.
Gambar 14. Laporan Penilaian

## h. Tampilan Kelola Data User
Pada halaman ini Admin dapat mengelola data user yaitu menambahkan user, edit user, dan hapus. Dapat dilihat pada Gambar 15.

## 3.5 Perbandingan Hasil Ananlisis Metode SAW dan Metode WP
Setelah diketahui hasil akhir perhitungan metode SAW dan metode WP, selajutnya dilakukan perbandingan untuk menentukan metode yang tepat dalam penilaian kinerja tenaga kontrak dengan menggunakan metode MSE ( Mean Squared Error ). Menurut Windari (2017), MSE ( Mean Squared Error ) merupakan sebuah metode yang digunakan untuk  mengevaluasi  metode  peramalan,  masing-masing  kesalahan  atau  sisa  dikuadratkan[18].  Pendekatan  ini mengatur  kesalahan  peramalan  yang  besar  karena  kesalahn-kesalahan  itu  dikuadratkan.  Berikut  adalah  rumus persamaan yang digunakan dalam menghitung MSE :
MSE= ∑ (At-Ft) 2 n t=1 n (6)
Keterangan : At = Nilai actual perminttaan Ft
= Nilai hasil peramalan n = Banyaknya data
Berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan  deviasi  MSE,  diperoleh  hasil  perhitungan  perbandingan antara metode SAW dan WP, dapat dilihat pada table berikut ini :
Tabel 6. Perbandingan Deviasi Metode SAW dan Metode WP No Metode Deviasi 1 Simple Addative Weighting (SAW) 227926,7694 2 Weighted Product (WP) 228679,4811 Max Deviasi 228679,4811
Dapat dilihat dari Tabel 6. diatas, nilai deviasi metode WP lebih tinggi dibandingkan metode SAW. Nilai deviasi metode SAW yaitu 227926,7694, sedangkan metode WP 228679,4811. Dapat disimpulkan bahwa, Metode dengan nilai deviasi tertinggi adalah metode terbaik dan dapat direkomendasikan untuk membantu dalam proses penilaian  kinerja  tenaga  kontrak  di  Sekretariat  Daerah  Kabupaten  Kotawaringin  Timur  yaitu  metode Weighted Product (WP).

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisis  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  membandingkan  metode  Simple  Addative Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP), dalam Penilaian Kinerja Tenaga Kontrak di Kantor Sekretariat Daerah  Kabupaten  Kotawaring  Timur,  diperoleh  kesimpulan  bahwa  Sistem  Pedukung  Keputusan  dengan menggunakan  metode Simple Addative Weighting (SAW)  dan Weighted Product (WP)  dapat  diterapkan  dalam Penilaian Kinerja Tenaga Kontrak di Sekretariat Daerah Kabupaten Kotawaringin Timur, menggunakan kriteria dan  bobot  yang  sudah  ditetapkan.  Selain  itu,  Perbandingan  perangkingan  yang  dihasilkan  dari  metode Simple Addative Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP), menghasilkan urutan perangkingan alternatif atau tenaga kontrak yang sama yaitu pertama alternatif A2 = Akhmad Rosidi, Kedua A5 = Dessy, Ketiga A1 Ahmad Wahyudi, Keempat A3 = Kaspul, dan Kelima A4 = Andi Hidayat. Berdasarkan hasil perbandingan menggunakan metode MSE ( Mean Squared Error ), metode Weighted Product (WP) menghasilkan nilai deviasi lebih tinggi dibandingkan metode Simple Addative Weighting (SAW), dengan perbandingan nilai deviasi yaitu metode WP = 228679,4811, sedangkan  metode  SAW  =  227926,7694.  Dari  hasil  perbandingan  MSE  tersebut,  metode  dengan  nilai  deviasi tertinggi adalah metode terbaik dan memiliki keakuratan lebih baik. Jadi, metode Weighted Product (WP) lebih direkomendasikan dalam penilaian kinerja tenaga kontrak di Sekretariat Daerah Kabupaten Kotawaringin Timur. Saran  penelitian  selanjutnya,  dapat  menambahkan  lebih  banyak  alternatif  untuk  memperoleh  hasil  yang  lebih optimal.  Metode SAW dan WP dapat diterapkan dalam bidang lainnya dengan  menggabungkan metode Simple Addative  Weighting (SAW)  dan  metode Weighted  Product (WP)  untuk  hasil  yang  lebih  baik,  atau  melakukan perbandingan dengan metode Sistem Pendukung Keputusan lainnya.

## REFERENCES
[1] V. A. Aria, “Gaya Kepemimpinan Dalam Pengambilan Keputusan Terhadap Sebuah Organisasi”, J. Chem. Inf. Model. , vol 53, no 9, bll 1689–1699, 2013.
[2] A. M. Vinka, N. Michele, F. T. Industri, en F. Seni, “TEMATIK - Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi Vol. 8, No. 1 JUNI 2021”, vol 8, no 1, bll 1–13, 2021.
[3] M. Hamim, “Pemerintah Kabupaten Kotawaringin Timur Sosialisasikan Peraturan Bupati Tentang Tenaga Kontrak”, Borneo News . https://www.borneonews.co.id/berita/115849-pemkab-kotim-sosialisasikan-perbup-tenaga-kontrak.
[4] D. A. Trianggana, I. Kanedi, en B. Oktavia, “PERBANDINGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN WEIGHTED PRODUCT”, vol 18, no 1, bll 94–98, 2022.
[5] L. Utari en R. Agustriani, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting Untuk Merekomendasikan Penentuan Supplier Bahan Baku Kertas”, Teknois  J. Ilm. Teknol. Inf. dan Sains , vol 9, no 1, bll 43–52, 2019, doi: 10.36350/jbs.v9i1.3.
[6] F.  Mahardika,  U.  Ummiyati,  en  M.  Martanto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  WP  (Weight
Product) Pemilihan Minat Jurusan”, J. ICT  Inf. Commun. Technol. , vol 16, no 2, bll 53–57, 2017, doi: 10.36054/jict- ikmi.v16i2.23.
[7] A.  Agetia,  G.  Hendra,  L.  H.  L,  en  Hariyanti,  “Penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Pegawai Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Universitas XYZ”, J. Ilmu Komput. Indones. , vol 5, no 1, bll 6–12, 2020.
[8] I. Ardhiyanto, V. Lusiana, en N. Mariana, “Implementasi  Metode ( Wp ) Weighted Product Pada Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Karyawan Terbaik Di”, Proceeding SINTAK , vol 3, bll 101–105, 2019.
[9] E.  D.  Sri  Mulyani,  “Analisis  Perbandingan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  SAW  Dengan  WP Dalam Pemberian Pinjaman”, CogITo Smart J. , vol 5, no 2, bl 239, 2019, doi: 10.31154/cogito.v5i2.151.239-251.
[10]  I. Anggraeni, “Analisis Perbandingan Metode SAW Dan Weight Product pada Pemilihan Calon Ketua Badan Eksekutif Mahasiswa  (BEM)  Universitas  Pakuan”, J.  Komput.  Terap. ,  vol  3,  no  2,  bll  203–212,  2017,  [Online].  Available  at: http://jurnal.pcr.ac.id.
[11]  A. U. Aulia, D. Supriyadi, en R. D. Ramadhani, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting ( Saw ) Dan Weighted Product ( Wp ) Dalam Pemilihan Guru Teladan ( Studi Kasus: MI MA’ARIF NU 1 AJIBARANG WETAN)”, Pros. SENDI_U , bll 259–264, 2018.
[12]  Asep Syaputra, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Kurang Mampu Dengan Metode Simple Additive Weighting  (Saw)”, J.  Ilm.  Bin.  STMIK  Bina  Nusant.  Jaya  Lubuklinggau ,  vol  1,  no  2,  bll  50–55,  2019,  doi: 10.52303/jb.v1i2.14.
[13]  F. Dwi, J. Sofalina, en A. Mansur, “Sistem Informas Penilaian Kinerja Sales Lapangan dengan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) dan 360 o ”, vol 3, bll 333–340, 2022, doi: 10.30865/json.v3i3.3951.
[14]  M. A. Sembiring en M. F. larasati Sibuea, “Penerapan Metode Saw Untuk Pemberian Beasiswa Mahasiswa Berprestasi”, J. Sci. Soc. Res. , vol 4307, no February, bll 12–15, 2019.
[15]  H. Mariono Rajagukguk en F. Masya, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Menggunakan Metode Weighted Product Berbasis Web (Studi Kasus : FIFGROUP Bekasi)”, J. Ilm. Fak. Ilmu Komput. , vol 8, no 2, bll 68–77, 2019.
[16]  M. Jalil, Abdul; Ningrum, Ika; Muchtar, “Spk pemberian kredit menggunakan metode”, semanTIK , vol 3, no 1, bll 173– 180, 2017.
[17]  R. P. Sari en E. Rasimin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kategori Skripsi Bagi Mahasiswa Sistem Informasi”, J. Sist. Komput. dan Inform. , vol 2, no 3, bl 339, 2021, doi: 10.30865/json.v2i3.3035.
[18]  R. A. Sugianto, R. Roslina, en Z. Situmorang, “Kombinasi Metode Simple Additive Weigthing dan Weigthed Product Untuk Seleksi Proposal Program Kreatifitas Mahasiswa”, J. Media Inform. Budidarma , vol 5, no 2, bl 564, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2929.