## PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA PROSES PENILAIAN KINERJA KARYAWAN
Rizal Rachman STMIK Nusa Mandiri Jakarta rizalkhaizuran@gmail.com
Abstrak - Faktor penilaian dari penilaian kinerja, pencapaian target dan juga kedisiplinan kerja (kehadiran karyawan) mendapat  kendala  dalam  memutuskan  karyawan  yang  akan  diprioritaskan  untuk  mendapatkan  kenaikan  jabatan. Kendala yang dihadapi oleh kepala bagian adalah dikarenakan belum menggunakan metode yang dapat menangani permasalahan  prioritas  dengan  banyak  kriteria.  Selain  itu,  sering  kali  kepala  bagian  kesulitan  memilih  karyawan terbaik dikarenakan banyaknya  karyawan yang dinilai.  Hambatan-hambatan sering terjadi dalam proses penilaian kinerja karyawan adalah  belum adanya sosialisasi tentang prosedur kerja, banyak karyawan yang kurang mengerti tentang  deskripsi  kerjanya,  adanya  unsur  senang  atau  tidak  senang masing-masing  atasan  kepada  masing-masing bawahannya, kebijakan pimpinan kurang objektif, dan banyak lagi peraturan proses penilaian kinerja karyawan belum adanya keterbukaan, masih menggunakan perasaan dan sepihak sesuai keinginan masing-masing atasan. Maka dari itu, yang dibutuhkan dalam perusahaan itu adalah sebuah metode pengambilan keputusan yang dapat memberikan hasil yang terbaik sesuai harapan karyawan dan pimpinan. Metode yang cocok dalam menentukan penilaian kinerja karyawan adalah menggunakan Simple Additive Weighting (SAW).. Hasil dari penelitian ini adalah hasil penilaian karyawan sangat akurat dari pada yang manual dan juga memudahkan kepala bagian dalam membuat laporan hasil kinerja karyawan. Sehingga, dalam proses penilaian kinerja karyawan dapat adanya peningkatan etos kerja kepada semua karyawan baik karyawan operasional, karyawan staf dan karyawan pengambil kebijakan.
Kata kunci : Penilaian Karyawan, Sistem Penunjang Keputusan, Simple Additive Weighting (SAW)
Abstract - The  assessment  factors  of  performance  appraisal,  achievement  of  targets  and  also  work  discipline (employee attendance) get constraints in deciding which employees will be prioritized to get promotions. The obstacle faced by the section head is because it has not used a method that can handle priority problems with many criteria. In addition, often the head of the difficulty department chooses the best employee because of the large number of employees assessed. Constraints often occur in the process of evaluating employee performance are the absence of socialization about work procedures, many employees who do not understand about the job description, there are elements of pleasure or dislike of each boss to each of them, less objective leadership policies, and many again, the rules for assessing employee performance have not been open, still using feelings and unilaterally according to the wishes of each boss. Therefore, what is needed in the company is a method of decision making that can provide the best  results  according  to  the  expectations  of  employees  and  leaders.  The  method  that  is  suitable  in  determining employee performance appraisal is using Simple Additive Weighting (SAW). The results of this study are the results of the employee's assessment is very accurate than the manual and also makes it easier for the head of the department to report employee performance results. Thus, in the process of evaluating employee performance there can be an increase in work ethic to all employees both operational employees, staff employees and policy-making employees.
Keywords : E mployee Assessment , Decision Support Systems , Simple Additive Weighting ( SAW )

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  elemen  dalam  perusahaan  yang  sangat penting  adalah  Sumber  Daya  Manusia  (SDM). Pengelolaan  SDM  dari  suatu  perusahaan  sangat mempengaruhi  banyak  aspek  penentu  keberhasilan kerja  dari  perusahaan  tersebut.  Jika  SDM  dapat diorganisir dengan baik maka diharapkan perusahaan dapat  menjalankan  semua  proses  usahanya  dengan baik (Kansil, 2008).
PT.Asia  Penta  Garment  merupakan  salah  satu perusahaan yang bergerak di bidang garmen. Dalam melaksanakan operasional perusahaan, PT.Asia Penta Garmen memberikan penghargaan kepada karyawan dengan memilih karyawan terbaik untuk mendapatkan kenaikan jabatan. Hal ini dimaksudkan untuk  meningkatkan  semangat  karyawan  dalam bekerja,  terutama  dalam  memberikan  kemampuan
terbaiknya diantara-Nya mulai dari pengetahuan dan keterampilan yang di miliki,  disiplin kerja  dan juga loyalitas  bagi  perusahaan  sehingga  bisa  membuat perusahaan ini semakin baik dan maju, juga mampu bersaing dengan perusahaan garmen lainnya (Arifin, 2017).
Untuk  meningkatkan  semangat  karyawan  dalam bekerja,  terutama  dalam  memberikan  kemampuan terbaiknya diantara-Nya mulai dari pengetahuan dan keterampilan yang di miliki,  disiplin kerja  dan juga loyalitas  bagi  perusahaan  sehingga  bisa  membuat perusahaan ini semakin baik dan maju, juga mampu bersaing  dengan  perusahaan  lainnya.  Bertambahnya karyawan membuat semakin banyak juga keanekaragaman  karyawan,  juga  semakin  kompleks sehingga  sangat  sulit  untuk  memilih  karyawan terbaik.  Pemilihan  karyawan  terbaik  dilakukan
berdasarkan  beberapa  faktor  penilaian.  Faktor penilaian  tersebut  terdiri  dari  penilaian  kinerja, pencapaian target dan juga kedisiplinan kerja. Hal ini menjadi sebuah kekurangan untuk menentukan tepat atau  tidaknya  seseorang  terpilih  sebagai  karyawan terbaik untuk mendapatkan kenaikan jabatan. Dengan permasalahan  tersebut  maka,  perlu  adanya  solusi yang dapat menangani hal tersebut, dengan membuat suatu sistem pendukung keputusan (Siagian, 2014).
Berdasarkan  masalah  yang  sudah  dipaparkan sebelumnya  ada  beberapa  perencanaan  untuk menyelesaikan hambatan tersebut antara lain:
1. Bagaimana  kepala  bagian  personalia  dapat menghasilkan  laporan  proses  penilaian  kinerja karyawan  dengan  cepat  dan  akurat  berdasarkan rekomendasi  sistem  perangkat  lunak  yang dibuat?
2. Bagaimana  cara  mendefinisikan  metode  SAW untuk  menyelesaikan  masalah  pemilihan karyawan terbaik untuk kenaikan jabatan.
Tujuan dari pembuatan penelitian ini antara lain :
1. Menghasilkan  informasi  yang  akurat  tanpa memikirkan  proses  perhitungan  dengan  data yang  sangat  banyak  dalam  proses  pengambilan keputusan.
2. Membangun aplikasi sistem penunjang keputusan  untuk  memproses  data  penilaian kinerja  karyawan  untuk  digunakan  oleh  bagian staf  dan kepala personalia.

## 2. KAJIAN  PUSTAKA  DAN  PERUMUSAN HIPOTESIS
Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK) Decision Support  Sistem (DSS)  adalah  sebuah  sistem  yang mampu  memberikan  kemampuan  pemecahan masalah  maupun  kemampuan  pengkomunikasian untuk  masalah  dengan  kondisi  semi  terstruktur  dan tak  terstruktur. Decision  Suport  Sistem (DSS)  lebih ditujukan  untuk  mendukung  manajemen  dalam melakukan  pekerjaan  yang  bersifat  analitis  dalam situasi  yang  kurang  terstruktur  dan  dengan  kriteria yang  kurang  jelas. Decision  Suport  Sistem (DSS) tidak dimaksudkan untuk mengotomatiskan pengambilan keputusan, tetapi memberikan perangkat interaktif yang memungkinkan pengambilan  keputusan  untuk  melakukan  berbagai analisis  menggunakan  model-model  yang  tersedia (Kusrini, 2008).
Metode simple additive weighting merupakan metode penjumlahan  terbobot  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah multiple  attribute  decision making .  Konsep  dasar  metode  ini  adalah  mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif  dari  semua  atribut  (Arifin,  2017).  Metode simple  additive  weighting dapat  membantu  dalam
pengambilan keputusan suatu kasus dengan hasil nilai terbesar  yang  akan  terpilih  sebagai  alternatif  yang terbaik, metode  ini lebih efisien karena  waktu yang dibutuhkan dalam perhitungan lebih singkat (Pahlevi, 2010).
Metode simple additive weighting mengenal adanya dua kriteria atribut yaitu kriteria keuntungan ( benefit ) dan  kriteria  biaya  ( cost ),  perbedaan  mendasar  dari kedua  kriteria  ini  adalah  dalam  pemilihan  kriteria ketika mengambil keputusan. Metode simple additive weighting mempunyai kelebihan berupa berkemampuan  untuk  melakukan  penilaian  secara lebih tepat karena berdasarkan pada nilai kriteria dan bobot  preferensi  yang  sudah  ditentukan  dan  dapat memilih  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif yang ada, selain itu karena adanya proses peningkatan setelah  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut (Kusumadewi, 2008).
Hasil  penelitian  terdahulu  yaitu  (Hartoyo,  2013) menyatakan  bahwa  Menunjukkan  manfaat  dalam penghitungan hasil penentuan karyawan kontrak SPG menjadi  karyawan  tetap  dengan  menggunakan aplikasi  sistem  penunjang  keputusan,  penelitian selanjutnya  (Silalahi,  2013)  mengemukakan  bahwa menunjukkan pemanfaatan Simple Additive Weighting (SAW),  dapat  membantu  pekerjaan  tim penyeleksi  karyawan  unggulan  melalui  proses pembobotan  multi  kriteria  dan  seleksi  dengan  hasil cepat  dan  cermat,  (Jasril,  2013)  menyatakan menunjukkan  pemanfaatan  F-AHP  dapat  membantu penyeleksian  karyawan  sesuai  untuk  ditempatkan pada  suatu  jabatan  tertentu,  berdasarkan  hasil pengujian dihasilkan data yang sama antara pengujian melalui aplikasi dan pengujian melalui cara manual, serta  (Subawa,  2015)  menyatakan  SPK  pemilihan pegawai  terbaik  di  PT  Tirta  Mumbul  Jaya  Abadi Singaraja menghasilkan data yang akurat dan cepat. Metode SAW digunakan sebagai metode dalam proses perhitungan memberikan rekomendasi terbaik.

## 3. METODE PENELITIAN
Langkah  -  langkah  dalam  menyelesaikan  sebuah kasus  dengan  metode simple  additive  weighting adalah sebagai berikut:
1. Menentukan alternatif (Ai).
2. Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan acuan pengambilan keputusan (Cj).
3. Memberikan nilai peringkat kecocokan pada alternatif pada setiap kriteria.
4. Menentukan bobot tingkat kepentingan (Wj).
5. Membuat  tabel  tingkat  peringkat  kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
6. Membentuk  hasil  dari  setiap  alternatif  dan kriteria  dibuatkan  rumus  matriks  keputusan (X) dari peringkatan kemiripan.
X = [ 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 1𝑛 𝑋 21 𝑋 22 𝑋 2𝑛
𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 𝑋 𝑚𝑛 ] (1)
7. Membuat  rumus  hitungan  normalisasi  (rij) dari matriks-matriks keputusan (X).
r ij = { 𝑋𝑖𝑗
𝑚𝑎𝑥 𝑖  𝑋𝑖𝑗 𝑚𝑖𝑛 𝑖  𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 (2)
8. Menghasilkan  Nilai  (R)  atau  matriks  ter- normalisasi dari hitungan normalisasi (rij) .
R = [ 𝑅 11 𝑅 12 𝑅 1𝑗 𝑅 21 𝑅 22 𝑅 2𝑗 𝑅 𝑖1 𝑅 𝑖2 𝑅 𝑖𝑗 ] (3)
9. Hasil akhir nilai preferensi (Vi) diperoleh dari penjumlahan  dari  perkalian  elemen  baris matriks  ternormalisasi  (R)  degan  bobot preferensi  (W)  yang    sesuai  elemen  kolom matriks (W).
10. Menghasilkan nilai Vi menunjukkan indikasi nilai Ai adalah kriteria yang tepat.
𝑉𝑖 = ∑ 𝑤 𝑛 𝑗=1 𝑗 𝑟 𝑖 𝑗 (4)

## 4. ANALISIS DAN PERANCANGAN
Dalam  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  ini, dibutuhkan  kriteria-kriteria  yang  diperlukan  pada proses  perhitungan  nilai  kinerja  karyawan  dalam sistem  ini,  kriteria  yang  akan  digunakan  ditentukan dengan  2  kriteria  utama  yaitu  Sikap  ( Attitude )  dan Kinerja (Performance). Dimana kriteria yang akan di gunakan,  dapat  di  sesuaikan  dengan  kebutuhan  dan dapat di atur oleh pihak perusahaan jika diperlukan.
Adapun tabel kriteria-kriteria yang digunakan untuk saat ini adalah sebagai berikut:
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu  K(i).  Dalam  hal  ini  kriteria-kriteria tersebut di wakili oleh nilai dari aspek penilaian ditunjukkan pada tabel 1 dan 2.
Tabel 1. Tabel Pembobotan
N o Ko de Kriteria Bob ot Kete r- Ang an 1 K1 Inisiatif 5 Cost 2 K2 Kepatuhan 5 Cost
3 K3 Pengetahuan dan Keterampilan 5 Cost 4 K4 Komunikasi dan Kerjasama 15 Bene fit 5 K5 Kepemimpinan 5 Cost 6 K6 Tanggung Jawab 10 Cost 7 K7 Hasil Pekerjaan 15 Bene fit 8 K8 Disiplin Kerja 5 Cost 9 K9 Pemecahan Masalah 15 Bene fit 1 0 K10  Loyalitas 5 Cost 1 1 K11  Absensi 15 Bene fit Tabel 2. Struktur Tabel Kriteria
Al
ter nat if
Kriteria
K 1 K 2 K 3 K 4 K 5 K 6 K 7 K 8 K 9 K 1 0 K 1 1 A1  2  1  2  2  4  5  2  3  4  1  1

## A2  3  5  4  1  2  3  4  5  2  1  1
A3  1  3  1  2  3  4  5  2  1  2  2
2. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternative yang ada.

## 2  1  2  2  4  5  2  3  4  1  1
X 3  5  4  1  2  3  4  5  2  1  1
1  3  1  2  3  4  5  2  1  2  2
3. Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut :
Keterangan :
r(ij) = rating kinerja ter normalisasi dari alternative Ai(i=,2,…,m).
Max(i)   =  nilai  maksimum  dari  setiap  baris  dan kolom.
Min(i)   = nilai minium dari setiap baris dan kolom. X(ij) = baris dan kolom dari matriks.
Perhitungan  normalisasi  dari  matriks  keputusan  (X) adalah sebagai berikut :
a. Untuk normalisasi  nilai,  jika factor kriteria cost ,  maka  digunakan    rumusan  Rij  =
Min[Xij]  /  sij,  maka  nilai-nilai  normalisasi cost menjadi :
R11 = Min [2;3;1]/2 = 1/2 = 0.50 R21 = Min [2;3;1]/3 = 1/3 = 0.33
R31 = Min [2;3;1]/1 = 1/1 = 1.00 R12 = Min [1;5;3]/1 = 1/1 = 1.00 R22 = Min [1;5;3]/5 = 1/5 = 0.20 R32 = Min [1;5;3]/3 = 1/3 = 0.33 R13 = Min [2;4;1]/2 = 1/2 = 0.50 R23 = Min [2;4;1]/4 = 1/4 = 0.25
R33 = Min [2;4;1]/1 = 1/1 = 1.00
R15 = Min [4;2;3]/4 = 2/4 = 0.50
R25 = Min [4;2;3]/2 = 2/2 = 1.00
R35 = Min [4;2;3]/3 = 2/3 = 0.67
R16 = Min [5;3;4]/5 = 3/5 = 0.60 R26 = Min [5;3;4]/3 = 3/3 = 1.00 R36 = Min [5;3;4]/4 = 3/4 = 0.67
R18 = Min [3;5;2]/3 = 2/3 = 0.67
R28 = Min [3;5;2]/5 = 2/5 = 0.40 R38 = Min [3;5;2]/2 = 2/2 = 1.00
R110 = Min [1;1;2]/1 = 1/1 = 1.00
R210 = Min [1;1;2]/1 = 1/1 = 1.00
R310=  Min [1;1;2]/2 = 1/2 = 0.50
b. Untuk normalisasi nilai, jika faktor Benefit, maka  digunakan  rumusan  :  Rij  =  Xij/ Max[Xij],  maka  nilai-nilai  normalisasi
Benefit menjadi :
R14 = 2/Max [2;1;2] = 2/2 = 1.00
R24 = 1/Max [2;1;2] = 1/2 = 0.50 R34 = 2/Max [2;1;2] = 2/2 = 1.00 R17 = 2/Max [2;4;5] = 2/5 = 0.40 R27 = 4/Max [2;4;5] = 4/5 = 0.80 R37 = 5/Max [2;4;5] = 5/5 = 1.00 R19 = 4/Max [4;2;1] = 4/4 = 1.00 R29 = 2/Max [4;2;1] = 2/4 = 0.50 R39 = 1/Max [4;2;1] = 1/4 = 0.25
R111 = 1/Max [1;1;2] = 1/2 = 0.50 R211 = 1/Max [1;1;2] = 1/2 = 0.50 R311 = 2/Max [1;1;2] = 2/2 = 1.00
r ij = 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 Jika j adalah atribut biaya (cost ) 𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 Jika j adalah atribut
keuntungan ( benefit )
Kemudian hasil normalisasi dibuat dalam matriks normalisasi:
R =
Maka  dapat  diambil  perankingan  dengan  mencari nilai preferensi (Vi) sebagai berikut:
V1 = (0.50x5) + (1.00x5) + (0.50x5) + (1.00x15)  +  (0.50x5)  +  (0.60x10)  +
(0.40x15) + (0.67x5) + (1.00x15) + (1.00x5)
+ (0.50x15) = 70.35 V2 =  (0.33x5)  +  (0.20x5)  +  (0.25x5)  + (0.50x15)  +  (1.00x5)  +  (1.00x10)  + (0.80x15) + (0.40x5) + (0.50x15) + (1.00x5) + (0.50x15) = 60.40 V3 =  (1.00x5)  +  (0.30x5)  +  (1.00x5)  + (1.00x15)  +  (0.67x5)  +  (0.67x10)  + (1.00x15) + (1.00x5) + (0.25x15) + (0.50x5) + (1.00x15) = 78.75
Dari perankingan diatas, maka didapatkan:
V1 =70.35 V2 = 60.40 V3=78.75
UML ( Unified Modeling Language )

## Diagram Use Case

## Activity Diagram
Gambar 2. Activity Diagram User Halaman Kelola Penilaian
Gambar 3. Diagram Entity Relationship
0.50  1.00  0.50  1.00  0.50  0.60  0.40  0.67  1.00  1.00  0.50 0.33  0.20  0.25  0.50  1.00  1.00  0.80  0.40  0.50  1.00  0.50
1.00  0.30  1.00  1.00  0.67  0.67  1.00  1.00  0.25  0.50  1.00
Gambar 4. Logical Relationship Structure (LRS)

## Implementasi :
1. Input Biodata Karyawan:
Gambar 5. Input Biodata Karyawan
2. Aspek Penilaian Gambar 6. Aspek Penilaian
3. Uraian Penilaian
Gambar 7. Uraian Penilaian

## 4. Laporan Penilaian Kinerja Karyawan
Dari hasil perhitungan sistem didapatkan perbandingan  yang  sama  antara  hasil  perhitungan manual dan perhitungan sistem yaitu V1=70.35 atau 70,35% , V2=60.40 atau 60,40% dan V3=78.75 atau 78,75%  ,  menurut  tabel simple  additive  weighting menandakan  bahwa  nilai  kebenaran  mendekati hampir pasti karena diatas 60%. Hal ini menunjukkan
bahwa  pengaruh  penerapan  metode simple  additive weighting dapat  memberikan  kontribusi  kepada kepala  bagian  untuk  dapat  menentukan  penilaian karyawannya, sehingga pengukuran bisa mendapatkan  hasil  yang  akurat  sesuai  yang diharapkan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Dalam  penulisan  ini  sistem  pengambilan  keputusan yang terdapat di PT.Asia Penta Garment melakukan pengolahan  data  masih  manual  dan  lama  serta  data yang dihasilkan kurang akurat, maka dari itu dibuat sistem  penunjang  keputusan  berbasis  desktop, menghasilkan kesimpulan yaitu:
1. Dengan menerapkan sistem informasi penunjang  keputusan  berbasis  desktop  dapat menghasilkan laporan dengan akurat dan cepat.
2. Meningkatkan  akurasi  dalam  perolehan  hasil penilaian karyawan.
3. Memudahkan  kepala  bagian  dalam  membuat laporan hasil kinerja karyawan
Saran – saran
Dengan  adanya  uraian  diatas  maka  ada  saran-saran yang  memungkinkan  bermanfaat  agar  dapat membantu  pada  proses  penilaian.  Sehingga  dapat bekerja  sangat  optimal,  adapun  saran-saran  dari penulis antara lain :
1. Ke depannya diharapkan menggunakan pemrograman berbasis Web .
2. Ke  depannya  diharapkan  dengan  laporan  yang lebih detail per periode.
3. Ke depannya tampilan program lebih menarik.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Arifin.  (2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Rumah  Tinggal  Di  Perumahan Menggunakan  Metode  SAW. Prosiding Seminar  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi

## Informasi.
Hartoyo.  (2013).  Sistem  Penunjang  Keputusan Menentukan  Status  Karyawan  Kontrak Sales  Promotion  Girls  Weighting. Jurnal Pelita Informatika Budi Darma Medan, Vol IV No. 3 , 59-64. Jasril.  (2013).  Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK) Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode  Fuzzy  AHP  (F-AHP). Seminar Nasional  Teknologi  Informasi,  ISSN  1907- 5022. Pekanbaru.
Kansil.  (2008). Hukum  Perusahaan  Indonesia. Jakarta: PT. Pradnya Paramita. Kusrini.  (2008). Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi. Kusumadewi. (2008). Fuzzy Multi-Attribut Decision Making  (FUZZY  MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu.
Pahlevi.  (2010). Membuat  Aplikasi  Rental  Movie dengan  Visual  Basic  6.0. Jakarta:  Elex Media Komputiondo.
Siagian. (2014). Manajemen Sumber Daya Manusia. Jakarta: Bumi Aksara.
Silalahi.  (2013).  Sistem  Penunjang  Keputusan Kenaikan  Jabatan  dengan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  studi  kasus  :
Gapeksindo Medan. Jurnal Pelita Informatika Budi Darma, Vol. V No. 1, ISSN
: 2301- 9425 , 15-20.
Subawa.  (2015).  Pengembangan  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Pegawai  Terbaik Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW). Jurnal  Pendidikan Teknik Informatika, Vol. 4 No. 5, Universitas Pendidikan Ganesha Singaraja Bali .