## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 168 − 177 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5360

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Terbaik Menggunakan Kombinasi Metode Pembobotan MEREC dan Simple Additive Weighting
Iryanto Chandra 1,* , Sitna Hajar Hadad 2
1 Fakultas Adab dan Ilmu Budaya, Ilmu perpustakaan, UIN Sunan Kalijaga, Yogyakarta, Indonesia
2 Teknik Komputer, Akademi Ilmu Komputer, Ternate, Indonesia Email: 1,* iryanto.chandra@uin-suka.ac.id, 2 sitna.hajar00@gmail.com Email Penulis Korespondensi: iryanto.chandra@uin-suka.ac.id Submitted: 17/06/2024 ; Accepted: 25/06/2024 ; Published : 26/06/2024
Abstrak− Pemilihan pegawai terbaik merupakan ajang yang bertujuan untuk mengapresiasi dan mengakui kinerja luar biasa dari karyawan dalam sebuah perusahaan. Pelaksanaan pemilihan pegawai terbaik tidak tanpa tantangan dan masalah, salah satu masalah utama adalah risiko subjektivitas dalam proses penilaian, yang dapat menimbulkan ketidakpuasan di antara karyawan lain jika mereka merasa penilaian tidak adil atau transparan. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengembangkan sebuah SPK yang dapat membantu dalam pemilihan pegawai terbaik dengan menggunakan kombinasi metode MEREC dan SAW, pendekatan MEREC untuk  mengelola  dan  mengevaluasi  kriteria  penting  dalam  pemilihan  pegawai,  serta  mengintegrasikan  SAW  sebagai  metode matematis untuk  memberikan  bobot dan perangkingan kandidat berdasarkan  kriteria  yang telah  ditetapkan.  Rekomendasi hasil pemilihan  pegawai  terbaik  pertama  dengan  nilai  akhir  SAW  yaitu  0,8345  didapatkan  oleh  Kandidat  8,  pegawai  terbaik  kedua dengan nilai akhir SAW yaitu 0,8253 didapatkan oleh Kandidat 6, dan pegawai terbaik ketiga dengan nilai akhir SAW yaitu 0,8068 didapatkan oleh Kandidat 3.
Kata Kunci: Kandidat; Kombinasi; Metode MEREC; Metode SAW; Pegawai Terbaik
Abstract− The selection of the best employees is an event that aims to appreciate and recognize the extraordinary performance of employees in a company. The implementation of the selection of the best employees is not without challenges and problems, one of the main problems is the risk of subjectivity in the assessment process, which can cause dissatisfaction among other employees if they feel that the assessment is unfair or transparent. The purpose of this study is to develop an SPK that can help in the selection of  the  best  employees  by  using  a  combination  of  MEREC  and  SAW  methods,  a  MEREC  approach  to  manage  and  evaluate important criteria in employee selection, and integrate SAW as a mathematical method to provide weight and ranking candidates based on predetermined criteria. The recommendation for the results of the selection of the first best employee with a final SAW score  of  0.8345  was  obtained  by  Candidate  8,  the  second  best  employee  with  a  final  SAW  score  of  0.8253  was  obtained  by Candidate 6, and the third best employee with a final SAW score of 0.8068 was obtained by Candidate 3.
Keywords : Candidate; Combination; MEREC Method; SAW method; Best Employee

## 1. PENDAHULUAN
Pemilihan pegawai terbaik merupakan ajang yang bertujuan untuk mengapresiasi dan mengakui kinerja luar biasa dari karyawan dalam sebuah perusahaan. Proses seleksi biasanya melibatkan evaluasi menyeluruh terhadap berbagai aspek seperti  produktivitas,  inisiatif,  kerja  sama  tim,  dan  kepatuhan  terhadap  nilai-nilai  perusahaan.  Dengan  adanya penghargaan ini, diharapkan dapat  memotivasi  seluruh karyawan untuk  terus meningkatkan kualitas kerja mereka, sekaligus menciptakan lingkungan kerja yang lebih positif dan kompetitif. Selain itu, pemilihan pegawai terbaik juga berfungsi sebagai bentuk penghargaan nyata atas kontribusi signifikan yang telah diberikan, yang pada akhirnya dapat meningkatkan loyalitas dan kepuasan karyawan terhadap perusahaan. Implementasi pemilihan pegawai terbaik yang transparan dan adil dapat menjadi alat strategis bagi manajemen untuk mengidentifikasi dan membina talenta terbaik, serta  memperkuat  budaya  kerja  yang  berfokus  pada  pencapaian  dan  kolaborasi.  Pelaksanaan  pemilihan  pegawai terbaik  tidak  tanpa  tantangan  dan  masalah,  salah  satu  masalah  utama  adalah  risiko  subjektivitas  dalam  proses penilaian, yang dapat menimbulkan ketidakpuasan di antara karyawan lain jika mereka merasa penilaian tidak adil atau transparan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  untuk  pemilihan  pegawai  terbaik  adalah  alat  yang  dirancang  untuk membantu  perusahaan  dalam  proses  evaluasi  karyawan  secara  objektif  dan  sistematis.  SPK  ini  memanfaatkan berbagai  kriteria  yang  telah  ditetapkan,  dengan  menggunakan  metode  analitis  dan  algoritma  untuk  memberikan penilaian yang akurat[1], [2]. Melalui SPK, data kinerja karyawan dikumpulkan dan dianalisis secara komprehensif, sehingga  mengurangi  risiko  subjektivitas  dan  bias  dalam  penilaian.  Selain  itu,  SPK  juga  dapat  meningkatkan transparansi dan akuntabilitas proses pemilihan, karena semua keputusan didasarkan pada data yang jelas dan terukur. Penggunaan SPK dalam pemilihan pegawai terbaik tidak hanya membantu mengidentifikasi karyawan yang benar- benar unggul, tetapi juga meningkatkan kepercayaan dan kepuasan karyawan terhadap hasil penilaian yang dilakukan. Penggunaan SPK dalam pemilihan pegawai terbaik memiliki sejumlah kelebihan yang signifikan. SPK meningkatkan objektivitas  penilaian  dengan  menggunakan  data  kuantitatif  dan  metode  analitis,  sehingga  mengurangi  risiko subjektivitas dan bias yang mungkin terjadi jika penilaian dilakukan secara manual[3]–[5]. SPK dapat memproses dan menganalisis  data  kinerja  karyawan  dengan  cepat  dan  akurat,  menghemat  waktu  dan  usaha  yang  diperlukan dibandingkan dengan metode konvensional. Transparansi  proses penilaian meningkat  karena setiap langkah dalam pengambilan  keputusan  didasarkan  pada  data  yang  jelas  dan  dapat  dipertanggungjawabkan,  yang  pada  gilirannya

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 168 − 177 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5360
meningkatkan kepercayaan karyawan terhadap hasil penilaian. SPK memungkinkan penerapan kriteria penilaian yang konsisten  dan  komprehensif,  memastikan  bahwa  semua  aspek  kinerja  karyawan  dievaluasi  secara  adil  dan menyeluruh[6]–[8]. Penggunaan SPK dapat membantu manajemen mengidentifikasi area yang memerlukan perbaikan atau pengembangan lebih lanjut, sehingga dapat merancang program pelatihan yang lebih efektif dan strategis untuk meningkatkan kualitas karyawan secara keseluruhan.
Penggunaan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dalam  SPK  untuk  pemilihan  pegawai  terbaik memungkinkan  perusahaan  untuk  melakukan  penilaian  kinerja  karyawan  secara  lebih  objektif,  transparan,  dan efisien[9]–[11].  Metode  SAW  mengintegrasikan  berbagai  kriteria  penilaian  yang  relevan,  seperti  produktivitas, inisiatif, kerja sama tim, dan kepatuhan terhadap nilai-nilai perusahaan, dengan memberikan bobot pada setiap kriteria sesuai dengan tingkat kepentingannya. Setelah itu, nilai kinerja setiap karyawan dinormalisasi dan dikalikan dengan bobot  kriteria,  kemudian  dijumlahkan  untuk  mendapatkan  skor  akhir.  Proses  ini  membantu  memastikan  bahwa penilaian dilakukan secara adil dan menyeluruh, mengurangi risiko subjektivitas, dan memungkinkan perbandingan yang lebih akurat antar karyawan[12]–[14]. Dengan metode SAW, perusahaan dapat mengidentifikasi karyawan yang benar-benar unggul berdasarkan data yang jelas dan terukur, sehingga hasil penilaian dapat dipertanggungjawabkan dan  diterima  oleh  seluruh  karyawan.  Meskipun  metode  SAW  memiliki  banyak  keunggulan,  ada  juga  beberapa kelemahan  yang  perlu  diperhatikan  dalam  penggunaannya  yaitu  penentuan  bobot  untuk  setiap  kriteria  sering  kali bersifat subjektif, tergantung pada persepsi dan prioritas manajemen. Jika bobot tidak ditentukan secara tepat, hasil penilaian bisa menjadi tidak akurat. Untuk mengatasi permasalahan SAW dalam penetapan bobot kriteria digunakan metode pembobotan yaitu Method based on the removal effects of criteria (MEREC). Method  based  on  the  removal  effects  of  criteria (MEREC)  adalah  sebuah  pendekatan  yang  mengutamakan proses  kritis  dalam  mengevaluasi  informasi  dan  mengambil  keputusan[15]–[17].  Metode  ini  melibatkan  langkah- langkah  sistematis  seperti  identifikasi  kriteria  penting,  penghapusan  opsi  yang  tidak  memenuhi  kriteria,  evaluasi terhadap  opsi  yang  tersisa,  dan  pemilihan  opsi  terbaik  berdasarkan  pertimbangan  yang  jelas  dan  terdokumentasi. Dengan fokus pada penghapusan berdasarkan kriteria, MEREC membantu pengguna untuk memahami implikasi dari setiap  pilihan  dan  meningkatkan  kejelasan  dalam  pengambilan  keputusan  yang  berbasis  data.  Metode  ini  cocok digunakan dalam berbagai konteks, mulai dari pengambilan keputusan individu hingga proses pengambilan keputusan yang  lebih  kompleks  di  tingkat  organisasi.  Kelebihan  metode  MEREC  meliputi  pendekatan  yang  sistematis  dan terstruktur dalam pengambilan keputusan[18]. Dengan mengutamakan penghapusan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, metode ini membantu pengguna untuk lebih jelas dalam mengevaluasi opsi yang tersedia. Hal ini tidak hanya  memastikan  bahwa  keputusan  didasarkan  pada  pertimbangan  yang  matang  dan  terdokumentasi,  tetapi  juga mengurangi risiko pengambilan keputusan yang impulsif atau tidak berdasar. Metode MEREC mendorong pengguna untuk lebih memahami implikasi dari setiap pilihan yang dipertimbangkan, sehingga mempromosikan pemikiran kritis dan refleksi yang mendalam. Dengan menggunakan proses ini, baik individu maupun organisasi dapat meningkatkan efisiensi dalam mengelola informasi dan mengambil keputusan yang lebih tepat dan terinformasi secara menyeluruh.
Penelitian dari Astuti (2024) tentang seleksi pegawai menggunakan metode SAW untuk memastikan penilaian yang dilakukan perusahaan terhadap kompetensi dan kualitas pegawai telah sesuai dengan kebutuhan yang ada, hasil dari  sistem ini memberikan pilihan yang  berguna bagi  Divisi  Sumber Daya Manusia dalam menentukan karyawan terbaik di perusahaan[19]. Penelitian dari Arisandi (2024) tentang sistem pendukung keputusan pemilihan personel lapangan terbaik  berbasis web dengan menggunakan metode TOPSIS yang dapat  memudahkan PT Hutama Buana Internusa  dalam  mengambil  keputusan  mengenai  pemilihan  karyawan  lapangan  terbaik[20].  Penelitian  dari Rahmayana (2024) tentang penerapan metode SAW dan rank order centroid dapat memberikan penilaian yang lebih akurat karena berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sehingga dapat membantu manajemen dalam memberikan penilaian terhadap pegawai yang mempunyai kinerja luar biasa[21]. Penelitian dari Mawinar (2023) tentang sistem pendukung  keputusan  pemilihan  pegawai  honorer  terbaik  menggunakan  metode  VIKOR  (visekriterijumsko kompromisno  rangiranje)  merekomendasikan  Pegawai  Honorer  5  sebagai  calon  Pegawai  Honorer  5  dengan  nilai indeks  VIKOR  sebesar  0,045  dan  mendapatkan  peringkat  1[22].  Hasil  literatur  review  yang  dilakukan  terdapat perbedaan  dengan  penelitian  yang  dilakukan  yaitu  dalam  penelitian  ini  menerapkan  metode  MEREC  untuk menentukan bobot kriteria, sehiangga menghasilkan bobot secara objektif.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  sebuah  SPK  yang  dapat  membantu  dalam  pemilihan pegawai  terbaik  dengan  menggunakan  kombinasi  metode  pembobotan  MEREC  dan  SAW,  pendekatan  metode pembobotan  MEREC  untuk  mengelola  dan  mengevaluasi  kriteria  penting  dalam  pemilihan  pegawai,  serta mengintegrasikan SAW sebagai metode matematis untuk memberikan bobot dan perangkingan kandidat berdasarkan kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Tujuan  utama  adalah  menghasilkan  sebuah  sistem  yang  dapat  meningkatkan objektivitas, kejelasan, dan transparansi dalam proses seleksi pegawai, sehingga mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat dan terinformasi secara efisien. Dengan penerapan kombinasi metode pembobotan MEREC dan SAW dapat  meningkatkan  efektivitas  penilaian  kinerja  dalam  memilih  pegawai  terbaik,  serta  menganalisis  dampaknya terhadap motivasi dan produktivitas pegawai di perusahaan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Kerangka Penelitian

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 168 − 177 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5360
Kerangka  penelitian  dirancang  untuk  mengembangkan  dan  mengimplementasikan  SPK  yang  menggunakan kombinasi metode MEREC serta SAW dalam pemilihan pegawai terbaik. Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan objektivitas dan keefektifan proses seleksi pegawai dengan memanfaatkan pendekatan MEREC untuk mengelola dan mengevaluasi  kriteria  yang  relevan,  serta  menggunakan  SAW  untuk  memberikan  bobot  pada  kriteria  dan merangkingkan kandidat. Kerangka penelitian dalam pemilihan pegawai terbaik ditampilkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Kerangka  penelitian  gambar  1  mempunyai  empat  tahapan  yang  dilakukan  dalam  mengatasi  masalah  dalam penelitian ini, Langkah tersebut dimulai dari pengumpulan kebutuhan, penggunaan metode MEREC dalam penentuan bobot kriteria, penerapan metode SAW dalam penilaian pegawai terbaik, dan rekomendasi pegawai terbaik dari hasil penerapan metode MEREC dan SAW.

## 2.2 Pengumpulan Kebutuhan
Pengumpulan  kebutuhan  dalam  konteks  penelitian  ini  akan  berfokus  pada  memahami  kebutuhan  dari  berbagai pemangku  kepentingan  terkait  dengan  SPK  untuk  pemilihan  pegawai  terbaik.  Langkah  pertama  adalah mengidentifikasi kriteria yang penting dalam proses seleksi pegawai. SLangkah selanjutnya yaitu pengumpulan data penilaian pegawai yang sudah ada atau metode seleksi konvensional yang digunakan saat ini. Dengan mengumpulkan kebutuhan ini secara komprehensif, diharapkan SPK yang dikembangkan dapat  memenuhi  ekspektasi, mendukung pengambilan keputusan yang lebih baik, dan memberikan nilai tambah yang signifikan dalam proses seleksi pegawai.

## 2.3 Metode MEREC
Method  based  on  the  removal  effects  of  criteria (MEREC)  adalah  pendekatan  yang  digunakan  dalam  konteks pengambilan keputusan dan penyelesaian masalah, yang berfokus pada penghapusan secara sistematis terhadap opsi berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya[23],  [24].  MEREC  sangat  berguna  dalam  skenario pengambilan  keputusan  yang  kompleks  di  mana  terdapat  banyak  opsi  bersaing  dan  kriteria  yang  harus dipertimbangkan. Metode ini memastikan pendekatan yang terstruktur dan sistematis dalam pengambilan keputusan, yang  mengarah  pada  pilihan  yang  lebih  informasional  dan  objektif  berdasarkan  kebutuhan  dan  prioritas  yang ditetapkan  oleh  kriteria  yang  ada.  Matriks  keputusan  merupakan  tahapan  pertama  dalam  metode  MEREC  dibuat dengan menggunakan persamaan (1).
𝑋 = [ 𝑥 11 ⋯ 𝑥 1𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 𝑚1 ⋯ 𝑥 𝑚𝑛 ] (1)
Tahapan selanjutnya dalam metode MEREC yaitu menghitung nilai normalisasi matriks dengan menggunakan persamaan (2)
𝑟 𝑖𝑗 = { min 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ; 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑐𝑜𝑠𝑡
𝑥 𝑖𝑗 max 𝑥 𝑖𝑗 ; 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡
(2)
Tahapan selanjutnya dalam metode MEREC yaitu  menghitung  nilai  kinerja alternatif dengan menggunakan persamaan (3)
𝑃 𝑖 = ln [1 + ( 1 𝑛 ∑ |ln(𝑟 𝑖𝑗 )| 𝑗 )] (3)
Tahapan  selanjutnya  dalam  metode  MEREC  yaitu  menghitung  nilai  kinerja  alternatif  pada  penghapusan kriteria dengan menggunakan persamaan (4)
𝑃 𝑖𝑗 = ln [1 + ( 1 𝑛 ∑ |ln(𝑟 𝑖𝑗 )| 𝑘,𝑘≠𝑗 )] (4)
Tahapan selanjutnya dalam metode MEREC yaitu menghitung nilai evaluasi efek penghapusan kriteria dengan menggunakan persamaan (5)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 168 − 177 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5360
𝐸 𝑗 = ∑|𝑃 𝑖𝑗 − 𝑃 𝑖 | (5)
Tahapan  terakhir  dalam  metode  MEREC  yaitu  menghitung  nilai  bobot  kriteria  dengan  menggunakan persamaan (6)
𝑤 𝑗 = 𝐸 𝑗 ∑ 𝐸 𝑗 (6)
MEREC sangat berguna dalam skenario pengambilan keputusan yang kompleks di mana terdapat banyak opsi bersaing dan kriteria yang harus dipertimbangkan. Metode ini memastikan pendekatan yang terstruktur dan sistematis dalam  pengambilan  keputusan,  yang  mengarah  pada  pilihan  yang  lebih  informasional  dan  objektif  berdasarkan kebutuhan dan prioritas yang ditetapkan oleh kriteria yang ada.

## 2.4 Metode SAW
Metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah salah satu teknik yang digunakan dalam pengambilan keputusan multi-kriteria[25], [26]. Metode ini mengacu pada proses penilaian dan perankingan beberapa alternatif berdasarkan penjumlahan  dari  nilai-nilai  relatif  terhadap  setiap  kriteria  yang  relevan.  Matriks  keputusan  merupakan  tahapan pertama dalam metode SAW dibuat dengan menggunakan persamaan (1). Tahapan selanjutnya dalam metode SAW yaitu  menghitung  nilai  normalisasi  matriks  dengan  menggunakan  persamaan  (2).  Tahapan  terakhir  dalam  metode SAW yaitu menghitung nilai akhir alternatif dengan menggunakan persamaan (7).
𝑉 1 = ∑ 𝑟 𝑖𝑗 ∗ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 (7)
Metode SAW adalah metode yang relatif sederhana dan mudah dipahami, ini memungkinkan pengguna untuk dengan cepat mengimplementasikan dan mengerti cara kerjanya tanpa memerlukan latar belakang matematis atau teknis yang kompleks.  SAW  menyediakan  pendekatan  yang  transparan  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Dengan  bobot kriteria yang didefinisikan dengan jelas dan penilaian yang terstruktur terhadap setiap alternatif, metode ini membantu mengurangi bias subjektif dan mempromosikan keputusan yang lebih objektif.

## 2.5 Rekomendasi Pegawai Terbaik
Rekomendasi pegawai terbaik melibatkan proses sistematis untuk menilai dan memilih kandidat yang paling sesuai dengan kebutuhan dan persyaratan suatu posisi atau tanggung jawab di dalam organisasi. Rekomendasi akhir diberikan berdasarkan  hasil  evaluasi  yang  mendalam,  dengan  mempertimbangkan  kemampuan,  kompetensi,  dan  potensi kandidat  untuk  berkontribusi  secara  positif  terhadap  tujuan  dan  nilai-nilai  organisasi.  Dengan  pendekatan  ini, organisasi dapat memastikan pengambilan keputusan yang informasional dan objektif dalam memilih pegawai terbaik yang akan mendukung pertumbuhan dan keberhasilan jangka panjang mereka.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
SPK  untuk  pemilihan  pegawai  terbaik  yang  menggunakan  kombinasi  metode  MEREC  dan  SAW  bertujuan  untuk meningkatkan objektivitas dan efisiensi dalam proses seleksi. Metode MEREC digunakan untuk mengidentifikasi dan mengeliminasi opsi pegawai berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, seperti kualifikasi pendidikan, pengalaman kerja,  dan  keterampilan  yang  relevan.  Proses  ini membantu  menyaring  pilihan  menjadi  yang  paling  sesuai  dengan standar yang diinginkan. Sementara itu, SAW memberikan kerangka kerja matematis untuk memberikan bobot pada setiap  kriteria  dan  merangkingkan  kandidat  berdasarkan  skor  yang  dihasilkan.  Integrasi  kedua  metode  ini memungkinkan  pengambil  keputusan  untuk  mengambil  keputusan  yang  lebih  terinformasi  dan  tepat  waktu, memastikan bahwa seleksi pegawai didasarkan pada analisis yang komprehensif dan terukur. Dengan adopsi SPK ini, diharapkan  organisasi  dapat  meningkatkan  efisiensi  dalam  proses  seleksi  dan  memperoleh  pegawai  yang  dapat memberikan kontribusi maksimal terhadap tujuan strategis perusahaan.

## 3.1 Pengumpulan Kebutuhan
Pengumpulan  kebutuhan  kriteria  dan  data  penilaian  pegawai  merupakan  tahap  krusial  dalam  membangun  sistem evaluasi yang efektif. Proses ini dimulai dengan identifikasi kriteria yang relevan serta data penilaian pegawai. Data ini tidak hanya membantu menilai kesesuaian kandidat dengan kriteria yang ditetapkan, tetapi juga memastikan bahwa proses  seleksi  berjalan  sesuai  dengan  standar  yang  diharapkan  dan  dapat  memberikan  kontribusi  positif  terhadap kesuksesan  organisasi  dalam  jangka  panjang.  Data  penilaian  terhadap  kinerja  pegawai  yang  akan  dipilih  menjadi pegawai terbaik pada tabel 1.
Tabel 1. Data Penilaian Terhadap Kinerja Pegawai Nama Kualitas Kerja Disiplin  Kerjasama Tanggung Jawab Kreativitas Kompetensi Kandidat 1 5 4 3 4 3 4 Kandidat 2 4 4 4 4 3 5 Kandidat 3 3 3 5 5 4 4

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 168 − 177 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5360
Kandidat 4 4 3 3 5 4 3 Kandidat 5 3 3 4 4 3 4 Kandidat 6 5 3 5 4 5 3 Kandidat 7 4 4 5 5 3 2 Kandidat 8 4 5 4 4 4 4 Kandidat 9 3 4 4 3 4 3 Kandidat 10 4 3 3 4 3 4 Kandidat 11 5 4 2 5 4 4 Kandidat 12 3 3 4 3 5 5
Data  penilaian  kinerja  pegawai  ini  didapat  dari  bagian  HRD  dalam  melakukan  penilaian  terhadap  kinerja pegawai yang ada dalam setiap periode. Data penilaian kinerja ini merupakan hasil penilaian yang dilakukan setiap periode oleh bagian HRD, setiap pegawai akan dinilai dengan rentang nilai 1-5 yaitu Sangat Buruk (1), Buruk (2), Cukup (3), Baik  (4), dan Sangat  Baik  (5). Range penilaian ini merupakan ketetapan perusahaan dalam  melakukan penilaian kinerja terhadap karyawan yang ada.

## 3.2 Penerapan Metode MEREC Dalam Penentuan Bobot Kriteria
Penerapan  metode  MEREC  dalam  penentuan  bobot  kriteria  melibatkan  serangkaian  langkah  sistematis  untuk menyesuaikan  dan  menetapkan  tingkat  kepentingan  relatif  dari  setiap  kriteria  yang  digunakan  dalam  pengambilan keputusan. Metode  ini mengidentifikasi  kriteria utama yang relevan untuk  evaluasi, seperti kualifikasi  pendidikan, pengalaman  kerja,  atau  kemampuan  teknis  yang  dibutuhkan.  Kemudian,  proses  penghapusan  dimulai  dengan mengeliminasi  kandidat  atau  opsi  yang  tidak  memenuhi  satu  atau  lebih  kriteria  ini  secara  berurutan.  Dampak  dari penghapusan setiap kriteria dievaluasi untuk menentukan bobot relatifnya dalam konteks pengambilan keputusan yang lebih luas. Langkah ini memungkinkan untuk menilai kontribusi masing-masing kriteria terhadap hasil akhir evaluasi secara  lebih  terperinci.  Dengan  menggunakan  Metode  MEREC,  pengambil  keputusan  dapat  mengembangkan pemahaman yang lebih baik tentang signifikansi setiap kriteria dalam konteks spesifik mereka, memastikan bahwa bobot yang diberikan mencerminkan kepentingan dan prioritas yang akurat dalam proses evaluasi. Matriks keputusan merupakan tahapan pertama dalam metode MEREC dibuat dengan menggunakan persamaan (1).
𝑋 = [ 5 4 3 4 4 4 3 3 5 4 3 3 3 3 4 5 3 5 4 3 4 4 3 5 5 4 4 5 4 3 4 3 4 4 4 3 4 4 5 4 5 4 3 4 4 4 3 3
5 4 2 3 3 5
5 3 2 4 4 4 3 4 3 4 3 4 5 4 4 3 5 5]
Tahapan selanjutnya dalam metode MEREC yaitu menghitung nilai normalisasi matriks dengan menggunakan persamaan (2)
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 max 𝑥 𝑖𝑗 = 5 5 = 1
Hasil keseluruhan perhitungan nilai normalisasi matriks dalam metode MEREC dalam tabel 2.
Tabel 2. Normalisasi Data Penilaian Terhadap Kinerja Pegawai
Nama Kualitas Kerja Disiplin  Kerjasama Tanggung Jawab Kreativitas Kompetensi Kandidat 1 1 0,8 0,6 0,8 0,6 0,8 Kandidat 2 0,8 0,8 0,8 0,8 0,6 1 Kandidat 3 0,6 0,6 1 1 0,8 0,8 Kandidat 4 0,8 0,6 0,6 1 0,8 0,6 Kandidat 5 0,6 0,6 0,8 0,8 0,6 0,8 Kandidat 6 1 0,6 1 0,8 1 0,6 Kandidat 7 0,8 0,8 1 1 0,6 0,4 Kandidat 8 0,8 1 0,8 0,8 0,8 0,8 Kandidat 9 0,6 0,8 0,8 0,6 0,8 0,6 Kandidat 10 0,8 0,6 0,6 0,8 0,6 0,8 Kandidat 11 1 0,8 0,4 1 0,8 0,8 Kandidat 12 0,6 0,6 0,8 0,6 1 1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 168 − 177 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5360
Tahapan selanjutnya dalam metode MEREC yaitu menghitung  nilai  kinerja alternatif dengan menggunakan persamaan (3)
𝑃 𝑖 = ln [1 + ( 1 12 ∑ |ln(𝑟 11,16 )| 𝑗 )] = ln [1 + ( 1 12 ∗ 1,6911)] = 0,2483
Hasil keseluruhan perhitungan nilai kinerja alternatif dalam metode MEREC dalam tabel 3.
Tabel 3. Nilai Kinerja Alternatif Nama Nilai Kinerja Alternatif Kandidat 1 0,2483 Kandidat 2 0,2102 Kandidat 3 0,2189 Kandidat 4 0,2850 Kandidat 5 0,3126 Kandidat 6 0,1885 Kandidat 7 0,2717 Kandidat 8 0,1705 Kandidat 9 0,3126 Kandidat 10 0,3126 Kandidat 11 0,2345 Kandidat 12 0,2567
Tahapan  selanjutnya  dalam  metode  MEREC  yaitu  menghitung  nilai  kinerja  alternatif  pada  penghapusan kriteria dengan menggunakan persamaan (4)
𝑃 11 = ln [1 + ( 1 6 ∑ |ln(𝑟 11 )| 𝑘,𝑘≠𝑗 )] = ln [1 + ( 1 6 ∗ 0)] = 0,2483
Hasil keseluruhan perhitungan nilai kinerja alternatif pada penghapusan kriteria dalam metode MEREC dalam tabel 4.
Tabel 4. Nilai Kinerja Alternatif pada Penghapusan Kriteria Nama Kualitas Kerja Disiplin  Kerjasama Tanggung Jawab Kreativitas Kompetensi Kandidat 1 0,2483 0,2189 0,1796 0,2189 0,1796 0,2189 Kandidat 2 0,1796 0,1796 0,1796 0,1796 0,1387 0,2102 Kandidat 3 0,1480 0,1480 0,2189 0,2189 0,1885 0,1885 Kandidat 4 0,2567 0,2189 0,2189 0,2850 0,2567 0,2189 Kandidat 5 0,2483 0,2483 0,2850 0,2850 0,2483 0,2850 Kandidat 6 0,1885 0,1154 0,1885 0,1572 0,1885 0,1154 Kandidat 7 0,2430 0,2430 0,2717 0,2717 0,2047 0,1480 Kandidat 8 0,1387 0,1705 0,1387 0,1387 0,1387 0,1387 Kandidat 9 0,2483 0,2850 0,2850 0,2483 0,2850 0,2483 Kandidat 10 0,2850 0,2483 0,2483 0,2850 0,2483 0,2850 Kandidat 11 0,2345 0,2047 0,1058 0,2345 0,2047 0,2047 Kandidat 12 0,1885 0,1885 0,2275 0,1885 0,2567 0,2567
Tahapan selanjutnya dalam metode MEREC yaitu menghitung nilai evaluasi efek penghapusan kriteria dengan menggunakan persamaan (5)
𝐸 11 =|𝑃 11 − 𝑃 1 | =|0,2483 − 0,2483| = 0
Hasil keseluruhan perhitungan nilai evaluasi efek penghapusan kriteria dalam metode MEREC dalam tabel 5.
Tabel 5. Nilai Evaluasi Efek Penghapusan Kriteria
Nama Kualitas Kerja Disiplin  Kerjasama Tanggung Jawab Kreativitas Kompetensi Kandidat 1 0 0,0294 0,0687 0,0294 0,0687 0,0294 Kandidat 2 0,0687 0,0687 0,0687 0,0687 0,1096 0,0381 Kandidat 3 0,1003 0,1003 0,0294 0,0294 0,0598 0,0598 Kandidat 4 0,0084 0,0294 0,0294 0,0367 0,0084 0,0294 Kandidat 5 0 0 0,0367 0,0367 0 0,0367 Kandidat 6 0,0598 0,1329 0,0598 0,0911 0,0598 0,1329 Kandidat 7 0,0053 0,0053 0,0234 0,0234 0,0437 0,1003 Kandidat 8 0,1096 0,0778 0,1096 0,1096 0,1096 0,1096 Kandidat 9 0 0,0367 0,0367 0 0,0367 0

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 168 − 177 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5360
Kandidat 10 0,0367 0 0 0,0367 0 0,0367 Kandidat 11 0,0138 0,0437 0,1425 0,0138 0,0437 0,0437 Kandidat 12 0,0598 0,0598 0,0208 0,0598 0,0084 0,0084 ∑ 𝑬 𝒊 0,46239 0,58403 0,62597 0,53546 0,54825 0,62505
Tahapan  terakhir  dalam  metode  MEREC  yaitu  menghitung  nilai  bobot  kriteria  dengan  menggunakan persamaan (6)
𝑤 1 = 𝐸 2 ∑ 𝐸 1;6 = 0,46239 3,38115 = 0,1368
𝑤 2 = 𝐸 2 ∑ 𝐸 1;6 = 0,58403 3,38115 = 0,1727
𝑤 3 = 𝐸 3 ∑ 𝐸 1;6 = 0,62579 3,38115 = 0,1851 𝑤 4 = 𝐸 4 ∑ 𝐸 1;6 = 0,53546 3,38115 = 0,1584 𝑤 5 = 𝐸 5 ∑ 𝐸 1;6 = 0,58425 3,38115 = 0,1621
𝑤 6 = 𝐸 6 ∑ 𝐸 1;6 = 0,62505 3,38115 = 0,1849
Hasil  bobot  akhir  menggunakan  metode  MEREC  merupakan  hasil  akhir  dalam  penentuan  bobot  kriteria pemilihan pegawai terbaik secara objektif berdasarkan data penilaian yang telah dilakukan.

## 3.3 Metode SAW Dalam Penilaian Pegawai Terbaik
Metode SAW digunakan secara luas dalam penilaian pegawai terbaik untuk memberikan pendekatan yang sistematis dan  terukur.  Metode  SAW  memberikan  kerangka  kerja  yang  jelas  dan  matematis  dalam  pengambilan  keputusan, memungkinkan pengambil  keputusan untuk mengevaluasi  kandidat secara obyektif berdasarkan kriteria yang telah ditentukan  sebelumnya.  Metode  ini  membantu  organisasi  untuk  membuat  keputusan  yang  lebih  informasional  dan tepat  dalam  memilih  pegawai  yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan  dan  tujuan  perusahaan.  Matriks  keputusan merupakan tahapan pertama dalam metode SAW dibuat dengan menggunakan persamaan (1).
𝑋 = [ 5 4 3 4 4 4 3 3 5 4 3 3 3 3 4 5 3 5 4 3 4 4 3 5 5 4 4 5 4 3 4 3 4 4 4 3 4 4 5 4 5 4 3 4 4 4 3 3 5 4 2 3 3 5
5 3 2 4 4 4 3 4 3 4 3 4 5 4 4 3 5 5]
Tahapan selanjutnya dalam metode  SAW  yaitu menghitung nilai  normalisasi  matriks dengan menggunakan persamaan (2)
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 max 𝑥 𝑖𝑗 = 5 5 = 1
Hasil keseluruhan perhitungan nilai normalisasi matriks dalam metode SAW dalam tabel 6.
Tabel 6. Nilai Normalisasi Matriks SAW
Nama Kualitas Kerja Disiplin  Kerjasama Tanggung Jawab Kreativitas Kompetensi Kandidat 1 1 0,8 0,6 0,8 0,6 0,8 Kandidat 2 0,8 0,8 0,8 0,8 0,6 1 Kandidat 3 0,6 0,6 1 1 0,8 0,8 Kandidat 4 0,8 0,6 0,6 1 0,8 0,6 Kandidat 5 0,6 0,6 0,8 0,8 0,6 0,8 Kandidat 6 1 0,6 1 0,8 1 0,6

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 168 − 177 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5360
Kandidat 7 0,8 0,8 1 1 0,6 0,4 Kandidat 8 0,8 1 0,8 0,8 0,8 0,8 Kandidat 9 0,6 0,8 0,8 0,6 0,8 0,6 Kandidat 10 0,8 0,6 0,6 0,8 0,6 0,8 Kandidat 11 1 0,8 0,4 1 0,8 0,8 Kandidat 12 0,6 0,6 0,8 0,6 1 1
Tahapan terakhir dalam metode SAW yaitu menghitung nilai akhir alternatif dengan menggunakan persamaan (7).
𝑉 1 =(𝑟 11 ∗ 𝑤 1 ) + (𝑟 21 ∗ 𝑤 2 ) + (𝑟 31 ∗ 𝑤 3 ) + (𝑟 41 ∗ 𝑤 4 ) + (𝑟 51 ∗ 𝑤 5 ) + (𝑟 61 ∗ 𝑤 6 ) 𝑉 1 =(1 ∗ 0,1368) + (0,8 ∗ 0,1727) + (0,6 ∗ 0,1851) + (0,8 ∗ 0,1584) + (0,6 ∗ 0,1621) + (0,8 ∗ 0,1849) 𝑉 1 = 0,7579
Hasil keseluruhan perhitungan nilai akhir alternatif dalam metode SAW dalam tabel 7.
Tabel 7. Nilai Akhir Alternatif Metode SAW Nama Nilai Akhir SAW Kandidat 1 0,7579 Kandidat 2 0,8045 Kandidat 3 0,8068 Kandidat 4 0,7231 Kandidat 5 0,7057 Kandidat 6 0,8253 Kandidat 7 0,7623 Kandidat 8 0,8345 Kandidat 9 0,7040 Kandidat 10 0,6960 Kandidat 11 0,7850 Kandidat 12 0,7758
Hasil nilai akhir tabel 1 merupakan hasil akhir dari metode SAW dalam penilaian pegawai terbaik, dan hasil penilaian tersebut akan digunakan dalam perangkingan pemilihan pegawai terbaik.

## 3.4 Rekomendasi Pegawai Terbaik
Rekomendasi pegawai terbaik berdasarkan penilaian hasil kinerja melibatkan evaluasi mendalam terhadap pencapaian dan kontribusi kandidat selama periode kerja tertentu. Dengan mempertimbangkan data dan analisis ini, rekomendasi pegawai terbaik dapat dibuat dengan memprioritaskan kandidat yang tidak hanya memiliki kinerja yang unggul tetapi juga memiliki potensi untuk berkembang dan memberikan nilai tambah yang signifikan bagi organisasi di masa depan. Gambar 2 merupakan hasil perangkingan pegawai terbaik dengan menerapkan kombinasi metode MEREC dan SAW.

## Gambar 2. Rekomendasi Perangkingan Pegawai Terbaik
Hasil rekomendasi pegawai terbaik menunjukkan hasil pegawai terbaik pertama dengan nilai akhir SAW yaitu 0,8345  didapatkan  oleh  Kandidat  8,  pegawai  terbaik  kedua  dengan  nilai  akhir  SAW  yaitu  0,8253 didapatkan  oleh Kandidat 6, dan pegawai terbaik ketiga dengan nilai akhir SAW yaitu 0,8068 didapatkan oleh Kandidat 3.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 168 − 177 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5360

## 4. KESIMPULAN
Pemilihan pegawai terbaik dengan menggunakan kombinasi metode MEREC dan SAW, pendekatan MEREC untuk mengelola dan mengevaluasi kriteria penting dalam pemilihan pegawai, serta mengintegrasikan SAW sebagai metode matematis untuk  memberikan bobot  dan perangkingan kandidat berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan. Tujuan utama adalah menghasilkan sebuah sistem yang dapat meningkatkan objektivitas, kejelasan, dan transparansi dalam proses seleksi pegawai, sehingga mendukung pengambilan keputusan yang lebih tepat dan terinformasi secara efisien. Kombinasi metode MEREC dan SAW bertujuan untuk meningkatkan objektivitas dan efisiensi dalam proses seleksi. Metode MEREC digunakan untuk mengidentifikasi dan mengeliminasi opsi pegawai berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, seperti kualifikasi  pendidikan, pengalaman kerja, dan keterampilan yang relevan. Proses ini membantu menyaring  pilihan  menjadi  yang  paling  sesuai  dengan  standar  yang  diinginkan.  Sementara  itu,  SAW  memberikan kerangka kerja matematis untuk memberikan bobot pada setiap kriteria dan merangkingkan kandidat berdasarkan skor yang dihasilkan. Integrasi kedua metode ini memungkinkan pengambil keputusan untuk mengambil keputusan yang lebih terinformasi dan tepat waktu, memastikan bahwa seleksi pegawai didasarkan pada analisis yang komprehensif dan terukur. Hasil rekomendasi pegawai terbaik menunjukkan hasil pegawai terbaik pertama dengan nilai akhir SAW yaitu 0,8345 didapatkan oleh Kandidat 8,  pegawai  terbaik  kedua dengan nilai akhir SAW yaitu 0,8253 didapatkan oleh  Kandidat  6,  dan  pegawai  terbaik  ketiga  dengan  nilai  akhir  SAW  yaitu  0,8068  didapatkan  oleh  Kandidat  3. Rekomendasi akhir diberikan berdasarkan hasil evaluasi yang mendalam, dengan mempertimbangkan kemampuan, kompetensi, dan potensi kandidat untuk berkontribusi secara positif terhadap tujuan dan nilai-nilai organisasi.

## REFERENCES
[1] A. Pramuditya, D. Darwis, and S. Setiawansyah, “Kombinasi Logarithmic Percentage Change-Driven Objective Weighting dan Complex Proportional Assessment Dalam Penentuan Supplier Perlengkapan Olahraga,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 5, no. 3, pp. 660–669, 2024, doi: 10.47065/josyc.v5i3.5160.
[2] S. Setiawansyah, Y. Rahmanto, A. A. Aldino, A. Yudhistira, P. Palupiningsih, and A. Sulistiyawati, “Hybrid Logarithmic Percentage Change-Driven Objective Weighting and Grey Relational Analysis Method in Employee Contract Renewal,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 4, no. 12, pp. 758–768, 2024, doi: 10.47065/tin.v4i12.5121.
[3] A. R. Mishra, P. Rani, F. Cavallaro, I. M. Hezam, and J. Lakshmi, “An Integrated Intuitionistic Fuzzy Closeness Coefficient- Based OCRA Method for Sustainable Urban Transportation Options Selection,” Axioms , vol. 12, no. 2, p. 144, Jan. 2023, doi: 10.3390/axioms12020144.
[4] Setiawansyah, S. Sintaro, and A. A. Aldino, “MCDM Using Multi-Attribute Utility Theory and PIPRECIA in Customer Loan Eligibility  Recommendations,” J.  Informatics,  Electr.  Electron.  Eng. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  212–220,  Dec.  2023,  doi: 10.47065/jieee.v3i2.1628.
[5] H. Sulistiani, Setiawansyah, P. Palupiningsih, F. Hamidy, P. L. Sari, and Y. Khairunnisa, “Employee Performance Evaluation Using  Multi-Attribute Utility Theory  (MAUT) with  PIPRECIA-S Weighting:  A  Case  Study  in  Education  Institution,” in 2023 International Conference on Informatics, Multimedia, Cyber and Informations System (ICIMCIS) , 2023, pp. 369–373. doi: 10.1109/ICIMCIS60089.2023.10349017.
[6] Setiawansyah, A. A. Aldino, P. Palupiningsih, G. F. Laxmi, E. D. Mega, and I. Septiana, “Determining Best Graduates Using TOPSIS  with  Surrogate  Weighting  Procedures  Approach,”  in 2023  International  Conference  on  Networking,  Electrical Engineering,
Computer Science, and Technology (IConNECT) , 2023, pp. 60–64. doi:
10.1109/IConNECT56593.2023.10327119.
[7] C. Meske and E. Bunde, “Design principles for user interfaces in AI-Based decision support systems: The case of explainable hate speech detection,” Inf. Syst. Front. , vol. 25, no. 2, pp. 743–773, 2023.
[8] Y.  Yun,  D.  Ma,  and  M.  Yang,  “Human–computer  interaction-based  decision  support  system  with  applications  in  data mining,” Futur. Gener. Comput. Syst. , vol. 114, pp. 285–289, 2021, doi: https://doi.org/10.1016/j.future.2020.07.048.
[9] J.  D.  Manik,  A.  R.  Samosir,  and  M.  Mesran,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  dalam  Penerimaan  Siswa Magang Pada Universitas Budi Darma,” sudo J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 51–59, Jun. 2022, doi: 10.56211/sudo.v1i2.14.
[10]  V.  Sihombing,  V.  M.  M.  Siregar,  W.  S.  Tampubolon,  M.  Jannah,  and  A.  Hakim,  “Implementation  of  simple  additive weighting algorithm in decision support system,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 2021, vol. 1088, no. 1, p. 12014.
[11]  C.  Z.  Radulescu  and  M.  Radulescu,  “A  Hybrid  Group  Multi-Criteria  Approach  Based  on  SAW,  TOPSIS,  VIKOR,  and COPRAS  Methods  for  Complex  IoT  Selection  Problems,” Electronics ,  vol.  13,  no.  4,  p.  789,  Feb.  2024,  doi: 10.3390/electronics13040789.
[12]  S.  Setiawansyah,  A.  Surahman,  A.  T.  Priandika,  and  S.  Sintaro, Penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  pada  Sistem Informasi . Bandar Lampung: CV Keranjang Teknologi Media, 2023. [Online]. Available: https://buku.techcartpress.com/detailebook?id=1/penerapan-sistem-pendukung-keputusan-pada-sistem- informasi/setiawansyah-ade-surahman-adhie-thyo-priandika-sanriomi-sintaro
[13]  I. Đalić, Ž. Stević, C. Karamasa, and A. Puška, “A novel integrated fuzzy PIPRECIA–interval rough SAW model: Green supplier selection,” Decis. Mak. Appl. Manag. Eng. , vol. 3, no. 1, pp. 126–145, 2020.
[14]  R.  M.  N.  Halim,  A.  H.  Mirza,  and  F.  Ahmad,  “Penerapan  Metode  SAW  pada  Sistem  Informasi  Penerimaan Guru  SMP Quraniah Palembang,” Teknomatika , vol. 11, no. 02, pp. 153–162, 2021.
[15]  A. R. Mishra, D. K. Tripathi, F. Cavallaro, P. Rani, S. K. Nigam, and A. Mardani, “Assessment of Battery Energy Storage Systems Using the Intuitionistic Fuzzy Removal Effects of Criteria and the Measurement of Alternatives and Ranking Based on Compromise Solution Method,” Energies , vol. 15, no. 20, p. 7782, Oct. 2022, doi: 10.3390/en15207782.
[16]  M.  Keshavarz-Ghorabaee,  M.  Amiri,  E.  K.  Zavadskas,  Z.  Turskis,  and  J.  Antucheviciene,  “Determination  of  Objective Weights Using a New Method Based on the Removal Effects of Criteria (MEREC),” Symmetry (Basel). , vol. 13, no. 4, p.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 6, No 1, Juni 2024 Page: 168 − 177 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v6i1.5360
525, Mar. 2021, doi: 10.3390/sym13040525.
[17]  T. Van Dua, D. Van Duc, N. C. Bao, and D. D. Trung, “Integration of objective weighting methods for criteria and MCDM methods:  application  in  material  selection,” EUREKA  Phys.  Eng. ,  no.  2,  pp.  131–148,  Mar.  2024,  doi:  10.21303/2461- 4262.2024.003171.
[18]  M. Keshavarz-Ghorabaee, “Assessment of distribution center locations using a multi-expert subjective–objective decision- making approach,” Sci. Rep. , vol. 11, no. 1, p. 19461, Sep. 2021, doi: 10.1038/s41598-021-98698-y.
[19]  R. W. Astuti and A. Rohman, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Mentukan Karyawan Terbaik Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW): Decision Support System for Determining the Best Employees Using the Simple Additive Weighting (SAW) Method,” Technomedia J. , vol. 9, no. 1 Juni, pp. 17–28, 2024.
[20]  D. Arisandi and D. Pratama, “Model Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Lapangan Terbaik Menggunakan Metode TOPSIS,” Progresif J. Ilm. Komput. , vol. 20, no. 1, 2024.
[21]  E. Rahmayana, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Rank Order Centroid Dalam Analisis Kinerja Pegawai Honorer,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 4, no. 5, pp. 494–501, 2024.
[22]  F. S. Mawinar, R. D. Gunawan, and A. T. Priandika, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Honorer Terbaik Menggunakan Metode Visekriterijumsko Kompromisno Rangiranje,” J. Data Sci. Inf. Syst. , vol. 1, no. 4, pp. 182–191, 2023.
[23]  M. S. Saidin, L. S. Lee, S. M. Marjugi, M. Z. Ahmad, and H.-V. Seow, “Fuzzy Method Based on the Removal Effects of Criteria (MEREC) for Determining Objective Weights in Multi-Criteria Decision-Making Problems,” Mathematics , vol. 11, no. 6, p. 1544, 2023.
[24]  G. Shanmugasundar, G. Sapkota, R. Čep, and K. Kalita, “Application of MEREC in multi-criteria selection of optimal spray- painting robot,” Processes , vol. 10, no. 6, p. 1172, 2022.
[25]  Juanda, S. Hartuti, and R. Agustina, “Effect of microwave heating on sensory quality assessment of butterfly pea (Clitoria ternatea L.) flower using simple additive weighting,” IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. , vol. 1290, no. 1, p. 012020, Jan. 2024, doi: 10.1088/1755-1315/1290/1/012020.
[26]  N. A. Mohamad, N. H. M. Desa, and M. M. Kasim, “Poverty index development by using rank order centroid and simple additive weighting method,” in AIP Conference Proceedings , 2023, vol. 2896, no. 1.