## Model Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Pada
Bank X Dengan Simple Additive Weighting
Ghofar Taufik 1 , Ahmad Zarkasi 2 , Melan Susanti 3 , Suhar Janti 4
1,4 Universitas Bina Sarana Informatika Jalan. Kramat Raya No.98, Jakarta Pusat, Indonesia e-mail: 1 ghofar.gft@bsi.ac.id , 4 suharjanti.shj@bsi.ac.id
2,3 Universitas Nusa Mandiri Jalan. Jatiwaringin Raya No.2, Jakarta Timur, Indonesia e-mail: 2 zaky_bsb@yahoo.co.id , 3 melan.msu@nusamandiri.ac.id ,
Abstrak - Untuk sistem pendukung keputusan, model menggunakan metode simple additive weighting (SAW). Dalam  melakukan  evaluasi  terhadap  pegawai  terbaik  Bank  X  akan  dilakukan  beberapa  evaluasi  berdasarkan kriteria  yang  digunakan  sebagai  bahan  evaluasi.  Dalam  evaluasi  ini,  karyawan  dibandingkan  satu  sama  lain untuk memberikan nilai output yang valid antara setiap karyawan. Oleh karena itu, para pengelola Bank X dapat menggunakannya  sebagai  alat  pengambilan  keputusan  yang  efektif  dan  efisien,  serta  dapat  membantu  para pengelola Bank X untuk menentukan pemilihan pegawai terbaik melalui evaluasi. Hasil dari penelitian ini adalah suatu  model  sistem  pendukung  keputusan  yang  memilih  pegawai  terbaik  melalui  metode  simple  additive weighting  (SAW)  yang  memberikan  informasi  dengan  cara  mengevaluasi  pegawai  terbaik.  Memilih  karyawan terbaik  di  sebuah  perusahaan  memang  tidak  mudah.  Karena  karyawan  merupakan  salah  satu  aset  penting perusahaan, maka harus ada kriteria yang dijadikan parameter evaluasi dalam pemilihan karyawan terbaik. Bank X  memiliki  beberapa  kriteria  penilaian  pegawai  terbaik  yaitu  penampilan,  kehandalan,  rasa  tanggung  jawab, wawasan dan empati terhadap produk Bank X.

## Kata Kunci: Simple Additive Weighting
Abstract - For  decision  support  systems,  the  model  uses  the  simple  additive  weighting  (SAW)  method.  In evaluating the best employees of Bank X, several evaluations will be carried out based on the criteria used  as evaluation material. In this evaluation, employees are compared with each other to provide a valid output value between  each  employee.  Therefore,  the  managers  of  Bank  X  can  use  it  as  an  effective  and  efficient  decision- making tool, and can assist the managers of Bank X in determining the selection of the best employees through evaluation. The result of this research is a decision support system model that selects the best employees through the  simple  additive  weighting  (SAW)  method  which  provides  information  by  evaluating  the  best  employees. Choosing the best employees in a company is not easy. Because employees are one of the important assets of the company, there must be criteria that are used as evaluation parameters in selecting the best employees. Bank X has  several  criteria  for  the  best  employee  assessment,  namely  appearance,  reliability,  sense  of  responsibility, insight and empathy for Bank X products.
Keyword: Simple Additive Weighting

## Pendahuluan
Kualitas sumber daya manusia (SDM) merupakan  salah  satu  komponen  kunci  daya  saing perusahaan.  Dua  perusahaan  yang  bergerak  di bidang  jasa  keuangan  perbankan  dan  perusahaan publik lainnya. Kunci sukses perusahaan bergantung pada  sumber  daya  manusia  yang  profesional  dan berkualitas.  Hal  terpenting  dalam  pengelolaan sumber  daya  manusia  perusahaan  adalah  mengelola karyawan dengan kemampuan yang baik. Pemilihan karyawan  terbaik  secara  berkala  merupakan  salah satu  penghargaan  yang  diberikan  oleh  perusahaan
untuk  memotivasi  karyawan  dalam  meningkatkan kinerja dan loyalitas kepada perusahaan. (Riyanto & Haryanti, 2017).
Menurut  Firdaus,  Abdillah,  &  Renaldi  dalam (Hertyana,  2018)  “Salah  satu  aset  terpenting perusahaan dalam usahanya mempertahankan kelangsungan  hidup,  berkembang,  kemampuan untuk  bersaing  serta  mendapatkan  laba  adalah karyawan”
Selain  itu  perusahaan  memiliki  asset  lain  seperti modal,  persediaan  barang,  bangunan,  mesin, peralatan  kantor  dan  lainnya,  namun  hanya
karyawan lah yang dapat bernapas, berpikir, merasa, dan  berperilaku  sebagai  manusia.  Keunikan  ini  jika disertakan didalamnya berupa kualitas yang baik dan dilibatkan  dalam  aktifitas  usaha  akan  memberikan sumbang sih bagi kemajuan perusahaan. Hal ini sulit didapat  perusahaan  dalam  memperoleh  karyawan yang  baik  dan  berkualitas  untuk  mengisi  jabatan yang dibutuhkan. (Idam et al., 2019)
Bank  X  merupakan  perusahaan  yang  bergerak dibidang  jasa  keuangan  perbankan  berdasarkan prinsip syariah yang ada di Indonesia dengan jumlah karyawan  yang  cukup  banyak  terbagi  dalam beberapa  divisi  atau  unit  kerja  yang  ada.  Pemilihan karyawan  terbaik  yang  tergabung  dalam  unit  kerja front liner ( teller dan customer service ) diantaranya menjadi  penunjang  terciptanya  kualitas  kerja karyawan.  Dengan  banyaknya teller dan customer service yang ada, serta kemampuan yang dimilikinya tidak  jauh  berbeda  antar  karyawan  pada  divisi tersebut,  penilaian  kinerja  karyawan  berdasarkan faktor  yang  relatif  seimbang  akan  memakan  waktu lama  dan  hasil  yang  didapat  menjadi  kurang  tepat bahkan tidak tepat, oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan karyawan front liner terbaik.
Menurut  Kusrini  dalam  (Haryani  &  Fitriani, 2019)  Penilaian  kinerja  karyawan  merupakan kegiatan      yang      pada      umumnya      sudah      rutin dilakukan    oleh    perusahaan    untuk    mengetahui karyawan  berprestasi  lalu  memberikan  penghargaan terhadapnya.  Untuk  itu  perlu  adanya  faktor-faktor seperti        integritas,  disiplin,  prestasi  kerja  dan lainnya.
Perusahaan membutuhkan suatu sistem pendukung  keputusan  dalam  penentuan  karyawan terbaik  dikarenakan  terkadang  sulit  mengambil keputusan,  terutama  jika  beberapa  karyawan memiliki  kemampuan  yang  hampir  sama  sehingga penentuan  karyawan  terbaik  sulit  diputuskan (Triwahyuni et al., 2015)
Pada  penelitian  ini  akan  membahas  satu  kasus yakni  mencari  pemecahan  masalah  menggunakan metode Simple Additive Weighting untuk  membantu mengambil  keputusan  pemilihan  karyawan  front liner  terbaik  di  Bank  X.  Metode  ini  menggunakan proses  skor  terurut  yang  penilaian  akan  lebih  tepat karena  didasarkan  pada  perhitungan  nilai  kriteria serta  bobot  penilaian  yang  sudah  ditentukan, sehingga  hasil  yang  didapat  lebih  akurat  terhadap sebuah penilaian kinerja.

## Metode Penelitian

## A.  Tahapan Penelitian
Untuk mendapatkan metode penelitian yang aplikatif,  diperlukan  tahap  penelitian  meliputi tahapan  melakukan  penelitian  dari  awal  sampai akhir.  Sehingga  penelitian  dapat  dilakukan  secara tepat sasaran dan lebih mudah menganalisis masalah yang ada.
Metode  SAW  digunakan  untuk  memahami  dan mempelajari sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik Bank X.
Tahapannya adalah sebagai berikut:
1. Survey Literatur
Tahapan ini peneliti mengumpulkan literatur dan informasi terkait permasalahan yang ada.
2. Identifikasi Masalah
Menentukan  permasalahan  yang  akan  dibahas terkait  dengan  sistem  pendukung  keputusan pemilihan karyawan terbaik Bank X berdasarkan literatur  dan  informasi  dengan  menggunakan metode Simple Total Weighted (SAW).
3. Studi Pustaka
Mengambil  referensi  teori  yang  erat  kaitannya dengan  sistem  pendukung  keputusan  dan Simple Additive  Weighting  (SAW) dari  buku-buku maupun jurnal penelitian lain.
4. Menentukan Kriteria dan Sumber Data Pada  tahap  ini  peneliti  menentukan  kriteria- kriteria  yang  ditentukan  perusahaan  dalam pemilihan karyawan terbaik pada Bank X dengan metode Simple Additive Weighting diantaranya  kehandalan,  bertanggung  jawab, wawasan  akan  produk  Bank  X,  penampilan  dan empati.  Kemudian  berdasarkan  populasi,  sampel dan cara pengambilan sampel dalam menentukan data-data yang dibutuhkan.
5. Observasi Lapangan
Secara  langsung  datang  ke  kantor  pusat  Bank  X dan  meminta  izin  kepada  pihak  SDM  dan  divisi pelayanan terkait penelitian yang dilakukan.
6. Mengumpulkan Data
Melakukan  kolektif  data-data  dan  wawancara kepada pihak yang berwenang pada Bank X.
7. Analisis Data
Menganalisa  dan  mengolah  data  kuesioner  yang didapatkan,  serta  menentukan  bobot-bobot  dan melakukan  perhitungan  dengan  metode SAW berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan.
8. Menarik Kesimpulan
Menarik  suatu  kesimpulan  berdasarkan  analisis data-data  yang  di  bahas  dan  diperiksa  apakah kesimpulan  sesuai  dengan  maksud  serta  tujuan dari penelitian. Penyampaian saran dari
kesimpulan  yang  didapat  dan  digunakan  sebagai masukan bagi perusahaan untuk dimanfaatkan di masa datang.

## B. Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan terbagi menjadi 2 cara, yaitu :
1.  Dengan  melakukan  pengamatan  langsung, wawancara,  dan  kolektif  kuesioner  sebagai data primer yang dibutuhkan.
2. Data sekunder berasal dari kajian,
pengumpulan
dan
identifikasi serta pengolahan  data  tertulis  dari  penelitan  yang sudah ada dan serupa.

## C. Populasi dan Sampel
Pengambilan sampel dalam populasi ini menggunakan  metode purposive  sampling yaitu teknik penentuan sampel dengan pertimbangan yagn
sudah ditentukan (Sugiyono, 2015). Bank X saat ini memiliki  47  teller  dan  32  customer  service,  peneliti mengambil    karyawan  12  teller  dan  8  cutomer service  yang  berada  dibawah  kewenangan  Manajer Operasi  dan  Pelayanan  KPO  untuk  mempermudah pengumpulan data yang diperlukan.

## D. Simple Additive Weigthing
Istilah  penjumlahan  terbobot  sudah  sering  dikenal sebagai  metode  SAW.  Konsep  dasar  metode  SAW adalah  mencari  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut  dari  rating  kinerja  dari  segi  penjumlahan terbobot.  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (x)  ke  suatu  skala yang  dapat  dibandingkan  dengan  semua  skala alternatif  yang  ada  (Ismanto  &  Effendi,  2017). Kemampuan  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari sejumlah alternatif berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan  dimiliki  metode  SAW  ini.  Sifat  dari kriteria-kriteria  tersebut  dinamis  dan  nilai  setiap bobotnya  dapat  diubah  sesuai  kebutuhan  pengguna (Suryana et al., 2017)

## E. Sistem Pendukung Keputusan
Menurut  Singkil  dalam  (Chan  &  Hasibuan,  2017) Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sekumpulan elemen  yang  saling  berhubungan  untuk  membentuk suatu  kesatuan  dalam  proses  pemilihan  berbagai alternatif  tindakan  sebagai  solusi  permasalahan secara efektif dan efisien.

## Hasil dan Pembahasan
Dalam  sistem  pendukung  keputusan,  terdapat  tiga hal  penting  yang  harus  ditentukan  yaitu  goal, kriteria,  dan  alternatif.  Dalam  pemilihan  karyawan front liner terbaik dengan metode SAW, goal/tujuan yang  ingin  diperoleh  yaitu    karyawan  front  liner terbaik.  Kriteria  yang  digunakan  dalam  pemilihan berjumlah 5, yaitu tangible, reliability, responsiveness,  assurance,  empathy .  Sedangkan alternatif  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu 20 alternatif, yaitu :
1. Ayu Rahayu
2. Laras Nurdini
3. Widya
4. Yazid Kautsar
5. Cahya Maulina
6. Chinthea Wedyanita
7. Dheanda Satura
8. Flidynagustary
9. Redhika 10. Silfina
11. Fatimah Azzarah 12. Witri
13. Riki Hidayat 14. Ajeng Rizkita Rahmawati
15. Cahya Maulina
16. Siti Aminah
17. Dede mauludin
18. Nadiah Rahmawati
19. Ema Amalia
20. Devi Mega Santica
1. Penentuan Kriteria-kriteria Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Dalam pengambilan keputusan, ada beberapa obyek yang dibahas antara lain goal, kriteria, dan alternatif. Beberapa  kriteria  yang  dibutuhkan  untuk  mengukur dan  menilai  teller  dan  customer  service  yang  akan terpilih  menjadi  karyawan  fron  liner  terbaik,  antara lain:
1. Tangible (W1)
2. Reliability (W2)
3. Responsiveness (W3)
4. Assurance (W4)
5. Empathy (W5)
Skala penilaian yang dipakai adalah skala 1-4, angka 1  berupa  angka  terendah  dan  4  berupa  angka tertinggi ditampilkan dalam tabel berikut:
Tabel 1. Penilaian Kriteria Range penilaian yang diberikan oleh penilai Maka nilai mutu perilaku tersebut 90 s/d 100 % salah satu perilaku standar yang dinilai harus dipraktekan 4 80 s/d 90 % salah satu perilaku standar yang dinilai harus dipraktekan 3 70 s/d 80 % salah satu perilaku standar yang dinilai harus dipraktekan 2 <70 % salah satu perilaku standar yang dinilai harus dipraktekan 1
Karena  setiap  nilai  yang  diberikan  pada  setiap alternatif  di  setiap  kriteria  merupakan  nilai kecocokan  (nilai  terbesar  adalah  terbaik),  maka semua  kriteria  yang  diberikan  diasumsikan  sebagai
kriteria keuntungan, bobot preferensi yang diberikan yakni:
1. W1: Tangible (15%) sebesar 0,15
2. W2: Reliability (30%) sebesar 0,3
3. W3: Responsiveness (15%) sebesar 0,15
4. W4: Assurance (20%) sebesar 0,2
5. W5: Empathy (20%) sebesar 0,2

## 2. Nilai Kriteria Pada Setiap Alternatif
Selanjutnya  menyusun  tabel  kecocokan  kriteria pada setiap alternatif berdasarkan data kuesioner yang telah diterima mengenai teller dan customer service, sebagai berikut:
Tabel 2 . Kecocokan Kriteria Pada Setiap Alternatif
Alternatif Kriteria W1 W2 W3 W4 W5 Ayu Rahayu 4 3,63 3,5 3,75 3,5 Laras Nurdini 3,5 3,5 3,5 3,25 3,5 Widya 3,5 3,63 3,5 3,25 3,5 Yazid Kautsar 3,5 3,5 3,5 3 3,25 Cahya Maulina 4 3,63 3,5 3 3,5 Chinthea Wedyanita 3 3,5 3,5 3,25 3,5 Dheanda Satura 3,5 3,5 3,5 3,5 3,5 Flidynagustary 4 3,5 3,5 3,25 3,5 Redhika 4 3,63 3,5 3,25 3,5 Silfina 3,5 3,5 3,5 3,25 3 Fatimah Azzarah 3,5 3,56 3,5 3,25 3,25 Witri 4 3,5 3,5 3,25 3,25 Riki Hidayat 4 3,63 4 3,25 3,75 Ajeng Rizkita Rahmawati 3,5 3,5 4 3,5 3,5 Cahya Maulina 4 3,38 3,5 3 3,25 Siti Aminah 3,5 3,63 4 3,25 3,25 Dede Mauludin 4 3,81 3,5 3,5 3,5 Nadiah Rahmawati 3,5 3,56 3,5 3,25 3,25 Ema Amalia 4 3,81 3,5 4 3,75 Devi Mega Santica 3,5 3,63 3,25 3,25 3,25
3. Membuat Matriks Keputusan Nilai  pada  tabel  2,  kemudian  dibuat  ke dalam bentuk matriks sebagai berikut:
(
4 3.63 3.5 3.75 3.5 3.5 3.5 3.5 3.25 3.5 3.5 3.63 3.5 3.25 3.5
3.5 3.5 3.5 3 3.25 4 3.63 3.5 3 3.5 3 3.5 3.5 3.25 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5 3.5
4 3.5 3.5 3.25 3.5 4 3.63 3.5 3.25 3.5 3.5 3.5 3.5 3.25 3 3.5 3.56 3.5 3.25 3.25 4 3.5 3.5 3.25 3.25 4 3.63 4 3.25 3.75 3.5 3.5 4 3.5 3.5 4 3.38 3.5 3 3.25 3.5 3.63 4 3.25 3.25 4 3.81 3.5 3.5 3.5 3.5 3.56 3.5 3.25 3.25 4 3.81 3.5 4 3.75 3.5 3.63 3.25 3.25 3.25) 4. Normalisasi Matriks Normalisasi matriks keputusan dibuat kesuatu skala  yang  diperbandingkan  dengan semua  alternative  (Giovani  et  al.,  2020). Nilai R ditentukan dengan rumus:
𝑹𝑖𝑗 = 𝑿𝑖𝑗 𝑴𝑨𝑿(𝑿𝑖𝑗) a. Untuk kriteria Tangible (W1) Max(Xij)
=
MAX{4;3,5;3,5;3,5;4;3;3,5;4;4;3 ,5;3,5;4;4;3,5;4;3,5;4;3,5;4;3,5} = 4 𝑹𝟏𝟏= 𝟒 𝑴𝑨𝑿{𝟒;…;𝟑,𝟓} = 𝟒 𝟒 = 𝟏 𝑹𝟐𝟏=
𝟑,𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟒;…;𝟑,𝟓} = 𝟑, 𝟓 𝟒 = 𝟎, 𝟖𝟕 𝑹𝟑𝟏= 𝟑,𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟒;…;𝟑,𝟓} = 𝟑, 𝟓
𝟒 = 𝟎, 𝟖𝟕 𝑹𝟒𝟏= 𝟑,𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟒;…;𝟑,𝟓} = 𝟑, 𝟓 𝟒 = 𝟎, 𝟖𝟕
𝑹𝟓𝟏= 𝟒 𝑴𝑨𝑿{𝟒;…;𝟑,𝟓} = 𝟒 𝟒 = 𝟏
𝑹𝟔𝟏= 𝟑 𝑴𝑨𝑿{𝟒;…;𝟑,𝟓} = 𝟑 𝟒 = 𝟎, 𝟕𝟓
𝑹𝟕𝟏= 𝟑,𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟒;…;𝟑,𝟓} = 𝟑, 𝟓 𝟒 = 𝟎, 𝟖𝟕
𝑹𝟏𝟑𝟏= 𝟒 𝑴𝑨𝑿{𝟒;…;𝟑,𝟓} = 𝟒 𝟒 = 𝟏
𝑹𝟏𝟗𝟏= 𝟒 𝑴𝑨𝑿{𝟒;…;𝟑,𝟓} = 𝟒 𝟒 = 𝟏 𝑹𝟐𝟎𝟏= 𝟑,𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟒;…;𝟑,𝟓} = 𝟑, 𝟓 𝟒 = 𝟎, 𝟖𝟕 b. Untuk kriteria Reliability Max(Xij) = MAX {3,63;3,5;3,63;3,5;3,63;3, 5;3,5;3,5;3,63;3,5;3,56;3,5;3,63;3,5;3,38;3,63;3,81;3 ,56;3,81;3,6} = 3,81 𝑹𝟏𝟐= 𝟑,𝟔𝟑 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟔𝟑;…;𝟑,𝟔𝟑} = 𝟑, 𝟔𝟑 𝟑, 𝟖𝟏 = 𝟎, 𝟗𝟓
𝑹𝟐𝟐= 𝟑,𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟔𝟑;…;𝟑,𝟔𝟑} = 𝟑, 𝟓 𝟑, 𝟖𝟏 = 𝟎, 𝟗𝟏
𝑹𝟑𝟐= 𝟑,𝟒𝟑 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟔𝟑;…;𝟑,𝟔𝟑} = 𝟑, 𝟒𝟑 𝟑, 𝟖𝟏 = 𝟎, 𝟖𝟔
𝑹𝟗𝟐= 𝟑,𝟔𝟑 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟔𝟑;…;𝟑,𝟔𝟑} = 𝟑, 𝟔𝟑 𝟑, 𝟖𝟏 = 𝟎, 𝟗𝟓
𝑹𝟏𝟑𝟐= 𝟑,𝟔𝟑 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟔𝟑;…;𝟑,𝟔𝟑} = 𝟑, 𝟔𝟑 𝟑, 𝟖𝟏 = 𝟎, 𝟗𝟓
𝑹𝟏𝟒𝟐= 𝟑,𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟔𝟑;…;𝟑,𝟔𝟑} = 𝟑, 𝟓 𝟑, 𝟖𝟏 = 𝟎, 𝟗𝟏
𝑹𝟏𝟓𝟐= 𝟑,𝟑𝟖 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟔𝟑;…;𝟑,𝟔𝟑} = 𝟑, 𝟑𝟖 𝟑, 𝟖𝟏 = 𝟎, 𝟖𝟖
𝑹𝟏𝟖𝟐= 𝟑,𝟓𝟔 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟔𝟑;…;𝟑,𝟔𝟑} = 𝟑, 𝟓𝟔 𝟑, 𝟖𝟏 = 𝟎, 𝟗𝟑
𝑹𝟏𝟗𝟐= 𝟑,𝟖𝟏 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟔𝟑;…;𝟑,𝟔𝟑} = 𝟑, 𝟖𝟏 𝟑, 𝟖𝟏 = 𝟏 𝑹𝟐𝟎𝟐=
𝟑,𝟔𝟑 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟔𝟑;…;𝟑,𝟔𝟑} = 𝟑, 𝟔𝟑 𝟑, 𝟖𝟏 = 𝟎, 𝟗𝟓
c. Untuk kriteria Responsiveness
Max(Xij) = MAX {3,5;3,5;3,5;3,5;3,5;3,5;3,5;3,5;3,5;3,5;3,5;3,5;4;4;3, 5;4;3,5;3,5;3,5;3,25} = 4
𝑹𝟏𝟑= 𝟑,𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟓 𝟒 = 𝟎, 𝟖𝟕 𝑹𝟐𝟑= 𝟑,𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟓 𝟒 = 𝟎, 𝟖𝟕 𝑹𝟖𝟑= 𝟑,𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟓 𝟒 = 𝟎, 𝟖𝟕 𝑹𝟗𝟑= 𝟑,𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟓 𝟒 = 𝟎, 𝟖𝟕 𝑹𝟏𝟐𝟑= 𝟑,𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟓 𝟒 = 𝟎, 𝟖𝟕 𝑹𝟏𝟑𝟑= 𝟒 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟒 𝟒 = 𝟏 𝑹𝟏𝟓𝟑= 𝟑,𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟓 𝟒 = 𝟎, 𝟖𝟕 𝑹𝟏𝟔𝟑= 𝟒 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟒 𝟒 = 𝟏 𝑹𝟏𝟗𝟑= 𝟑,𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟓 𝟒 = 𝟎, 𝟖𝟕 𝑹𝟐𝟎𝟑= 𝟑,𝟐𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟐𝟓 𝟒 = 𝟎, 𝟖𝟏
d. Untuk kriteria Assurance Max(Xij) = MAX { 3,75;3,25;3,25;3;3;3,25;3,5;3,25;3,25;3,25;3,25;3,25 ;3,25;3,5;3;3,25;3,5;3,25;4;3,25} = 4
𝑹𝟏𝟒= 𝟑,𝟕𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟕𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟕𝟓 𝟒 = 𝟎, 𝟗𝟑 𝑹𝟐𝟒= 𝟑,𝟐𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟕𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟐𝟓 𝟒 = 𝟎, 𝟖𝟏 𝑹𝟕𝟒= 𝟑,𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟕𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟓 𝟒 = 𝟎, 𝟖𝟕𝟓 𝑹𝟗𝟒= 𝟑,𝟐𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟕𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟐𝟓 𝟒 = 𝟎, 𝟖𝟏
𝑹𝟏𝟎𝟒= 𝟑,𝟐𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟕𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟐𝟓 𝟒 = 𝟎, 𝟖𝟏
𝑹𝟏𝟓𝟒= 𝟑 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟕𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑 𝟒 = 𝟎, 𝟕𝟓
𝑹𝟏𝟔𝟒= 𝟑,𝟐𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟕𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟐𝟓 𝟒 = 𝟎, 𝟖𝟏
𝑹𝟏𝟖𝟒= 𝟑,𝟐𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟕𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟐𝟓 𝟒 = 𝟎, 𝟖𝟏
𝑹𝟏𝟗𝟒= 𝟒 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟕𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟒 𝟒 = 𝟎, 𝟖𝟏
𝑹𝟐𝟎𝟒= 𝟑,𝟐𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟕𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟐𝟓 𝟒 = 𝟎, 𝟖𝟏

## e. Untuk kriteria Empathy
Max(Xij) = MAX { 3,5;3,5;3,5;3,25;3,5;3,5;3,5;3,5; 3,5;3;3,25;3,25;3,75;3,5;3,25;3,25;3,5;3,25;3,75;3,2
5} = 3,75
𝑹𝟏𝟓= 𝟑,𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟓
𝟑, 𝟕𝟓 = 𝟎, 𝟗𝟑 𝑹𝟑𝟓= 𝟑,𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟓
𝟑, 𝟕𝟓 = 𝟎, 𝟗𝟑 𝑹𝟒𝟓=
𝟑,𝟐𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟐𝟓
𝟑, 𝟕𝟓 = 𝟎, 𝟖𝟔 𝑹𝟗𝟓= 𝟑,𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟓
𝟑, 𝟕𝟓 = 𝟎, 𝟗𝟑
𝑹𝟏𝟎𝟓= 𝟑 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑 𝟑, 𝟕𝟓 = 𝟎, 𝟖
𝑹𝟏𝟏𝟓= 𝟑,𝟐𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟐𝟓 𝟑, 𝟕𝟓 = 𝟎, 𝟖𝟔
𝑹𝟏𝟑𝟓= 𝟑,𝟕𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟕𝟓 𝟑, 𝟕𝟓 = 𝟏
𝑹𝟏𝟕𝟓= 𝟑,𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟓 𝟑, 𝟕𝟓 = 𝟎, 𝟗𝟑
𝑹𝟏𝟗𝟓= 𝟑,𝟕𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟕𝟓 𝟑, 𝟕𝟓 = 𝟏
𝑹𝟐𝟎𝟓= 𝟑,𝟐𝟓 𝑴𝑨𝑿{𝟑,𝟓;…;𝟑,𝟐𝟓} = 𝟑, 𝟐𝟓 𝟑, 𝟕𝟓 = 𝟎, 𝟖𝟔
Hasil  dari  normalisasi  matriks  terlihat  pada tabel 3 berikut ini :

## Tabel 3. Normalisasi Matriks
Hasil dari Normalisasi Matriks R R W1 W2 W3 W4 W5 r1 1 0,953 0,875 0,9375 0,933 r2 0,875 0,919 0,875 0,8125 0,933 r3 0,875 0,953 0,875 0,8125 0,933 r4 0,875 0,919 0,875 0,75 0,867 r5 1 0,953 0,875 0,75 0,933 r6 0,75 0,919 0,875 0,8125 0,933 r7 0,875 0,919 0,875 0,875 0,933 r8 1 0,919 0,875 0,8125 0,933 r9 1 0,953 0,875 0,8125 0,933 r10 0,875 0,919 0,875 0,8125 0,800 r11 0,875 0,934 0,875 0,8125 0,867 r12 1 0,919 0,875 0,8125 0,867 r13 1 0,953 1 0,8125 1,000 r14 0,875 0,919 1 0,875 0,933 r15 1 0,887 0,875 0,75 0,867 r16 0,875 0,953 1 0,8125 0,867 r17 1 1,000 0,875 0,875 0,933 r18 0,875 0,934 0,875 0,8125 0,867 r19 1 1,000 0,875 1 1,000 r20 0,875 0,953 0,812 5 0,8125 0,867

## 5. Menentukan Ranking
Nilai  dari  masing-masing  karyawan  yang  akan menjadi karyawan terbaik dicari dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑣 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
Menentukan nilai V1 sampai V20 sebagai berikut:
V1= (0,15*1) + (0,3*0,95) + (0,15*0,87)+ (0,2*0,93) + (0,2*0,93) = 0,937
V2=(0,15*0,87)+(0,3*0,19)+(0,15*0,87) + (0,2*0,81)+(0,2*0,93) = 0,882
V3=(0,15*0,87)+(0,3*0,95)+(0,15*0,87)+ (0,2*0,81)+(0,2*0,93) = 0,894
V4=(0,15*0,87)+(0,3*0,91)+(0,15*0,87) + (0,2*0,75)+(0,2*0,86) = 0,856
V5=(0,15*1)+(0,3*0,95)+(0,15*0,87) + (0,2*0,75)+(0,2*0,93) = 0,901
V6=(0,15*0,75)+(0,3*0,91)+(0,15*0,87) + (0,2*0,81)+(0,2*0,93) = 0,864
V7=(0,15*0,81)+(0,3*0,191)+(0,15*0,87) +
(0,2*0,87)+(0,2*0,93) = 0,864
V8=(0,15*1)+(0,3*0,91)+(0,15*0,87) +
(0,2*0,81)+(0,2*0,93) = 0,852 V9=(0,15*1)+(0,3*0,95)+(0,15*0,87) + (0,2*0,81)+(0,2*0,93) = 0,9135 V10=(0,15*0,87)+(0,3*0,91)+(0,15*0,87) +
(0,2*0,81)+(0,2*0,8) = 0,856
V11=(0,15*0,87)+(0,3*0,93)+(0,15*0,87)+
(0,2*0,81)+(0,2*0,86) = 0,874
V12=(0,15*1)+(0,3*0,91)+(0,15*0,87) +
(0,2*0,81)+(0,2*0,86) = 0,8875
V13=(0,15*1)+(0,3*0,95)+(0,15*1) +
(0,2*0,81)+(0,2*1) = 0,947
V14=(0,15*0,87)+(0,3*0,91)+(0,15*1) +
(0,2*0,87)+(0,2*0,93) = 0,9135
V15=(0,15*1)+(0,3*0,88)+(0,15*0,87) + (0,2*0,75)+(0,2*0,86) = 0,8665 V16=(0,15*0,87)+(0,3*0,95)+(0,15*1) + (0,2*0,81)+(0,2*0,86) = 0,8995 V17=(0,15*1)+(0,3*1)+(0,15*0,87) + (0,2*0,87)+(0,2*0,93) = 0,9405 V18=(0,15*0,87)+(0,3*0,93)+(0,15*0,87) + (0,2*0,81)+(0,2*0,88) = 0,874 V19=(0,15*1)+(0,3*1)+(0,15*0,87)+(0,2*1)+(0,2*1
) = 0,9805
V20=(0,15*0,87)+(0,3*0,95)+(0,15*0,81)+ (0,2*0,81)+(0,2*0,86) = 0,871
Berdasarkan hasil perhitungan nilai V, bahwa semua karyawan  memiliki  kesempatan  menjadi  karyawan terbaik,  selanjutnya  membuat  tabel  penentuan ranking dapat dilihat pada tabel 4:
Tabel 4. Penentuan Ranking HASIL PERANKINGAN NO NAMA PERSENTASE RANKING 1 Ema Amalia 98.05% 1 2 Riki Hidayat 94.70% 2 3 Dede Mauludin 94.05% 3 4 Ayu Rahayu 93.75% 4 5 Ajeng Rizkita Rahmawati 91.35% 5 6 Redhika 91.35% 6 7 Cahya Maulina 90.15% 7 8 Flidynagustary 90.15% 8 9 Siti Aminah 89.95% 9 10 Dheanda Satura 89.40% 10 11 Widya 89.40% 11 12 Witri 88.75% 12 13 Laras Nurdini 88.20% 13 14 Fatimah Azzarah 87.40% 14 15 Nadiah Rahmawati 87.40% 15 16 Devi Mega Santica 87.10% 16 17 Cahya Maulina 86.65% 17 18 Chinthea Wedyanita 86.40% 18 19 Silfina 85.60% 19 20 Yazid Kautsar 85.60% 20
Berdasarkan  pemilihan  karyawan  front  liner  terbaik dengan  metode  SAW,  maka  Ema  Amalia  dengan persentase sebesar 98,05% yang layak mendapatkan predikat sebagai karyawan terbaik.

## Simpulan
Berdasarkan  hasil  pembahasan  dan  perhitungan didapatkan hasil simpulan sebagai berikut : 1. Penilaian karyawan terbaik dengan metode SAW menjadi alternatif solusi masalah dalam pemilihan  karyawan  front  liner  terbaik  yang dilakukan oleh Bank X.
2. Terpilihnya seorang karyawan front liner terbaik yaitu Ema Amalia sebanyak 98,05%  yang hanya berbeda 3.35% dari Riki Hidayat yang berada di peringkat  kedua  dengan  persentase  nilai  sebesar 94,70%.  Diperoleh  dari  perhitungan  dengan menggunakan  SAW  dengan  bobot  tertentu berdasarkan kriteria reliability, tangible, assurance, responsiveness dan empathy.
Dengan  demikian,  perusahaan  Bank  X  sudah  dapat menentukan  karyawan  terbaik  dalam  periode tertentu  dengan  menggunakan  metode  (SAW) Simple Additive Weighting.

## Referensi
Chan,  A.  S.,  &  Hasibuan,  R.  I.  (2017).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan Berprestasi  Pada  PT.  Fast  Food  Indonesia Cabang Batam Dengan Menggunakan Metode Analytica  Hierarchy  Process. SATIN  -  Sains Dan Teknologi Informasi , 3 (1), 34.
https://doi.org/10.33372/stn.v3i1.197
Giovani,  A.  P.,  Haryanti,  T.,  &  Kurniawati,  L.
(2020). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Dengan Metode Simple Additive  Weighting  (  SAW  ). SATIN  -  Sains Dan  Teknologi  Informasi , 06 (01),  1–9. https://doi.org/https://doi.org/10.33372/stn.v6i 1.611
Haryani,  &  Fitriani,  D.  (2019).  Sistem  Pendukung
Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Pada Collection Pt.Panin Bank Menggunakan
Metode  Profile  Matching. Jurnal  Mantik Penusa , 3 (1), 1–8. http://e-
jurnal.pelitanusantara.ac.id/index.php/mantik/a rticle/view/521
Hertyana,  H.  (2018).  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PENENTUAN  KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE TOPSIS. Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  Dan Teknologi Komputer , 4 (1), 43–48. http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/jit
k/article/view/317/278
Idam,  F.,  Junaidi,  A.,  &  Handayani,  P.  (2019).
Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan Metode  Profile  Matching  Pada  PT.  Surindo Murni  Agung. Jurnal  Infortech , 1 (1),  21–27. https://doi.org/10.31294/infortech.v1i1.6985
Ismanto,  E.,  &  Effendi,  N.  (2017).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW). SATIN  -  Sains  Dan  Teknologi
Informasi , 3 (1), 1. https://doi.org/10.33372/stn.v3i1.208
Riyanto,  E.  A.,  &  Haryanti,  T.  (2017).  SISTEM
PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN TELLER  POOLING  TERBAIK  PADA  PT. BCA  Tbk.  DENGAN  METODE  SAW (Simple  Additive  Weighting). Jurnal  Pilar Nusa Mandiri , 13 (1), 128–135. https://doi.org/https://doi.org/10.33480/pilar.v
13i1.156
Sugiyono.  (2015). Metode  Penelitian  Pendidikan Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif  dan  R&D . Alfabeta.
Suryana, A., Yulianto, E., & Pratama, K. D. (2017).
Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian  Prestasi  Pegawai  Menggunakan Metode  Saw,  Ahp,  Dan  Topsis. Jurnal  Ilmiah Teknologi  Informasi  Terapan , 3 (2),  130–139. https://doi.org/https://doi.org/10.33197/jitter.v ol3.iss2.2017.129 Triwahyuni,  A.,  Septiawan,  M.  R.,  Rizal,  R.,  & Marsusilianti,  M.  (2015).  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Karyawan  Terbaik Carrefour  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting (Saw). Jurnal Informatika Darmajaya , 15 (1), 66–80.