Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika Vol. 4 No. 1, Juni, 2020, Hal. 141-150 DOI: 10.29408/edumatic.v4i1.2163

## AHP dan WP: Metode dalam Membangun Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Karyawan Terbaik
Ahmad Gilang Ramadhan 1 , Reva Ragam Santika 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Luhur email: ahmadgilang847@gmail.com 1 , reva.ragam@budiluhur.ac.id 2

## (Received: 28 Mei 2020/ Accepted: 13 Juni 2020 / Published Online: 20 Juni 2020)

## Abstrak
Pemilihan  karyawan  terbaik  merupakan  penghargaan  yang  diberikan  oleh  perusahaan  kepada karyawan  yang  dapat  mendorong  semua    karyawan    agar  dapat  meningkatkan  kinerjanya.  Namun untuk  penilaian  biasanya  masih  dilakukan  secara  subyektif  dan  manual,  dan  sedikitnya  sistem pendukung  dalam  mengambil  keputusan  menjadi  masalah  ini  dapat  menjadi  masalah.  Penelitian  ini bertujuan untuk  membangun sistem pendukung keputusan  dalam pemilihan karyawan terbaik  sesuai dengan  persyaratan  yang  sudah  ditentukan  oleh  perusahaan  dengan  menggunakan  model  Prototype. Sementara  itu,  metode  yang  digunakan  untuk  menguji  konsistensi  dan  akurasi  sistem  ini menggunakan Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Weighted  Product (WP).  Dalam  memilih karyawan terbaik terdapat beberapa kriteria yang menjadi penilaian, yaitu: Pengetahuan, Kemampuan, Sikap, Absensi, dan Kerjasama, serta jumlah subjek penelitian ini terdiri dari 5 orang.   Hasil temuan kami menunjukkan bahwa tingkat kesalahan akurasi sistem ini adalah di bawah 10% dan nilai index konsistensinya  benar,  sehingga  dapat  digunakan    dengan  jumlah  relative  bobot  awal    =  1.  Setelah dilakukan ujicoba atau testing, hasil yang diperoleh adalah semua komponen atau modul pada sistem ini sudah berhasil dan layak digunakan sebagaimana mestinya.
Kata kunci: Analytical Hierarchy Process , Sistem Pendukung Keputusan, Weighted Product

## Abstract
The best employee selection is an award given by the company to employees who can encourage all employees  to  improve  their  performance.  However,  for  the  assessment  is  usually  still  done subjectively and manually, and at least the support system in making decisions into this problem can be a problem. This study aims to build a decision support system in the selection of the best employees in  accordance  to  the  requirements  specified  by  the  company  by  using  the  Prototype  model. Meanwhile, the method applies to test the consistency and accuracy of this system use the Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  and  Weighted  Product  (WP).  In  selecting  the  best  employees,  there  are several  criteria  to  be  assessed,  namely:  Knowledge, Ability,  Attitude,  Attendance,  and  Cooperation, as well as the number of subjects of this study consisting of five people. Our findings show that the accuracy  rate  of  this  system  is  below  10%,  and  the  consistency  index  value  is  correct,  so  it  can  be used with a relative number of initial weights = 1. After testing or testing, the results obtained are all components or modules in this system already successfully and properly used as it should be.
Keywords: Analytical Hierarchy Process, Decision Support System, Weighted Product

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  pada  era  sekarang  yang  biasa  disebut  era  globalisasi  akan sangat  berpengaruh  kepada  perkembangan  di  masyarakat  ataupun  instansi.  Penggunaan komputer  sebagai  alat  bantu  tidak  diragukan.komputer  sebagai  media  penerima  data, pengolahan  data  dan  penyimpanan  data.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dibuat  untuk mendukung  setiap  tahapan  pengambilan  keputusan  ,mulai  dari  mengidentifikasi  atau menganalisa  masalah,  menentukan  data  yang  relevan,  dan  menggunakan  pendekatan  yang
digunakan dalam proses pengambilan contohnya dalam hal memberikan hasil atau keputusan (Amiruddin, Nuryani, & Faturrohmah, 2018).
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sistem  menyediakan  informasi,  pemodelan  dan manipulasi data (Safitri & Tinus Waruwu, 2017). SPK membantu pengambil keputusan untuk menggunakan data dan  model untuk  menyelesaikan masalah  yang tidak terstruktur (Juliana, Jasmir, & Jusia, 2017). SPK adalah sistem terkomputerisasi  yang memberikan bantuan bagi pembuat  keputusan  untuk  membuat  keputusan  yang  berpengetahuan  luas  (Fashoto, Amaonwu,  &  Afolorunsho,  2018).  SPK  juga  dianggap  sebagai  proses  evaluasi  tercepat, terukur  dan  konsisten  dalam  pengambilan  keputusan,  selain  itu  juga  dapat  dipertanggung jawabkan  (Listyaningsih  &  Utami,  2018),  serta  dapat  menghasilkan  berbagai  alternatif keputusan  keputusan  yang  membantu  manajemen  dalam  menangani  berbagai  masalah terstruktur  atau  tidak  terstruktur  menggunakan  data  dan  model  (Listyaningsih  &  Utami, 2018).
Berdasarkan  hal  tersebut  sistem  SPK  ini  merupakan  sebuah  alternatif  solusi  atau alternatif  tindakan  dari  sejumlah  alternatif  dan  tindakan  untuk  membantu  pengambilan keputusan  di  suatu  organisasi  atau  perusahaan,  sehingga  keputusan  tersebut  dapat diselesaikan  secara  efektif  dan  efisien . Penentuan  karyawan  terbaik  dilakukan  tidak  hanya dengan  cara  penunjukan  langsung  oleh  pimpinan  atau  manajer,  tetapi  perusahaan  harus melakukan  penilaian  kinerja  yang  sudah  dilakukan  oleh  karyawannya  dalam  jangka  waktu tertentu,  dan  tentunya  akan  ada  sebuah reward atas  keberhasilan  yang  telah  dicapai  oleh karyawannya.
Masalah yang dihadapi beberapa perusahaan saat ini ialah penilaian terhadap karyawan yang  masih  kurang  efektif  dan  efisien  dikarenakan  penilaian  yang  bersifat  subjektif,  dalam pengolahan  data  masih  bersifat  manual  dengan  menggunakan  aplikasi  Microsoft  Excel dengan  data  penilaian  karyawan  yang  diperoleh  dari  setiap  divisi.  Karena  banyak  nya  data karyawan  yang  dinilai,  bisa  saja  mengalami  kemungkinan  kesalahan  dalam  melakukan penginputan  data  karyawan  sehingga  data  yang  akan  diproses  menjadi  tidak  konsisten, disamping  itu  juga  dalam  pengolahan  data  nya  masih  mengalami  kesulitan  dalam mengoperasikan rumus dan logika yang tentunya hal ini akan mengakibatkan hasil penilaian kinerja karyawan menjadi tidak valid, hal ini tentunya akan menyulitkan dalam menentukan kelayakan seorang karyawan untuk dikukuhkan sebagai karyawan terbaik Disamping itu juga belum  adanya  transparasi  dalam  penilaian  karyawan  terbaik  serta  masih  memiliki kecenderungan  hasil  penilaian  karyawan  terbaik  masih  dilakukan  secara  sepihak,  hal  ini tentunya akan memberi dampak negatif bagi kinerja perusahaan.
Mengatasi  permasalahan  tersebut  perlunya  dibangun  sebuah  sistem  yang  dapat membuat  keputusan  yang  akurat  dan  tepat  memilih  dan  menilai  karyawan  terbaik,  yakni sistem  pendukung  keputusan.  Sejumlah  peneliti  telah  menerapkan  sistem  ini  atau  bahkan mengembangkannya  untuk  mengatasi  permasalahan-permasalahan  megenai  tindakan  atau keputusan  yang  diambil  (Hassan  &  Subasi,  2017;  Kukar,  Vračar,  Košir,  Pevec,  &  Bosnić, 2019; Malmir, Amini, & Chang, 2017; Sharma & Virmani, 2017; Sugiyarti et al., 2018)
Sistem SPK dibangun dengan menggunakan beberapa metode atau bahkan model yang trend saat ini adalah metode Analytical Hierarchy Proses (AHP) dan Weighted Product (WP). Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  merupakan  suatu  metode  tentang  pengukuran  yang dipakai  untuk  menentukan  skala  rasio  dengan  melakukan  perbandingan  berpasangan  setiap faktor.  Perbandingan  berpasangan  dapat  dientukan  melalui  intuisi(Perasaan),  pengukuran aktual  maupun  pengukuran  relatif,  derajat  kepentingan,  tingkat  kesukaan,  pengalaman maupun  fakta  seseorang,  yang  merupakan  skala  dasar  yang  memperlihatkan  kekuatan  dan preferensi relatif (Hasanudin & Marli, 2018). Sedangkan Weighted Product (WP) ialah suatu metode keputusan yang terstruktur. Metode ini meliputi proses penilaian kinerja yang dimulai dari  pembobotan  criteria  untuk  mengetahui  bobot  masing-masing  untuk  menyelesaikan
masalah Multi  Attribute  Decision  Making (MADM)  (Masri,  2016).  WP  menggunakan perkalian  untuk  menghubungkan  rating  atribut,dimana  rating  setiap  atribut  harus dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  atribut  yang  bersangkutan  proses  ini  sama  dengan  proses normalisasi.
Sejumlah  peneliti  telah  mengembangkan  sistem  ini  dengan  menerapkan  metode  AHP dalam mengambil keputusan terkait dengan permalahan yang ada diberbagai bisang masing- masing  diantaranya  (Ghavami,  2019;  Mabkhot,  Amri,  Darmoul,  Al-Samhan,  &  Elkosantini, 2020;  Mishra,  Jaiswal,  Nema,  Chandola,  &  Chouksey,  2019;  Turón,  Aguarón,  Escobar,  & Moreno-Jiménez,  2019),  sementara  yang  menerapkan  metode  WP  diantaranya  (Arifin  & Mintamanis, 2019; Fujita & Cimr, 2019; Jahani, 2019; Pereboom, Mulder, Verweij, van der Hoeven, & Becker, 2019).
Berdasarkan  hal  tersebut  di  atas,  sejumlah  peneliti  telah  menerapkan  metode  WP  dan AHP  dalam  membangun  sistem  SPK  pada  bidang  yang  berbeda-beda.  Pada  penelitian  ini berfokus  untuk  mengembangkan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  memilih  karyawan terbaik  dengan  dengan  mengkombinasikan  kedua  metode  tersebut  yakni  metode  WP  dan AHP. Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot kriteria setiap pengguna, sedangkan metode WP digunakan untuk perangkingan alternative-alternatif berupa data karyawan  yang diharapkan  dapat  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  mendapatkan  informasi,  yang bertujuan untuk menentukan performa kinerja karyawan terbaik.

## METODE
Model  yang  digunakan  dalam  mengembangkan  sistem  SPK  pemilihan  karyawan terbaik  adalah  menggunakan  prototype,  sesuai  dengan  mekanisme  model  prototype,  dibagi menjadi  3  tahapan  dalam  pembuatannya:  1)  Pengumpulan  informasi  ialah  mengumpulkan suatu informasi dari suatu perusahaan mengenai tentang kebutuhan pada sistem apa saja yang diinginkan dan juga mencari tahu tentang sistem yang sedang berjalan sebelumnya agar dapat diketahui permasalah yang terdapat pada perusahaan, 2) Merancang dan membuat prototype, dilakukan  perancangan  menggunakan  beberapa  model  berorientasi  objek  dengan menggunakan  tools  UML  serta  metode  WP  dan    AHP.  Selain  itu,  membuat  Prototype berbasis  web  yang  akan  diberikan  kepada  perusahaan,  3)  Uji  Coba,  pada  tahap  uji  coba penelitian  ini  menggunakan black-box testing agar  dapat  dihasilkan  mengenai  kekurangan dan kebutuhan, serta mendengarkan keluhan dari perusahaan jika masi ada kekurangan dalam sistem  tersebut.  Menurut  (Jan,  Shah,  Johar,  Shah,  &  Khan,  2016) black-box  testing ialah teknik pengujian yang berfokus pada fungsional dari sistem.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Pengumpulan informasi
Perusahaan  dalam  penelitian  dalam  melakukan  kegiatan  perusahaan  terdapat  ratusan orang  karyawan  dengan  berbagai  divisi.  Perusahaan  setiap  2  bulan  sekali  melakukan pemilihan karyawan terbaik untuk mendorong semua karyawan sehingga memberikan kinerja terbaik.    sistem  pemilihan  karyawan  terbaik  pada  perusahaan  yang  sebelumnya  masih menggunakan  prosedur  konvensional  akan  diganti  dengan  sistem  pendukung  keputusan dengan metode AHP dan WP. maka dilakukan penentuan kriteria berdasarkan diskusi dengan pihak perusahaan ditentukan 5 kriteria  yakni: pengetahuan, kemampuan, absensi, sikap, dan kerja sama seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Karyawan Alternatif Nama Kriteria Karyawan 1 Pengetahuan Karyawan 2 Kemampuan Karyawan 3 Absensi Karyawan 4 Sikap Karyawan 5 Kerjasama

## Merancang dan Membuat Prototype
Use  Case  Diagram model  UML  yang  digunakan  untuk  menunjukkan use  case dan relationship mereka  dengan  pengguna  secara  grafis.  Bagian  dasar  dari  sebuah  use  case diagram  adalah  terdiri  dari  sebuah connecting  line,  actor, automation  boundary, dan <<includes>> relationship (Arab, Bourhnane, & Kafou, 2018) yang terlihat pada gambar 1. Pada gambar tersebut adalah proses penggunaan sistem dari masing-masing actor pengguna, seperti admin, pegawai, dan manager

## Gambar 1.Diagram Use Case System
Perancangan  umum  sistem  SPK  pemilihan  karyawan  terbaik  yang  akan  dibangun  ini meliputi  masukan  berupa  data  karyawan  dan  data  penilaian  karyawan  yang  dijadikan  data alternatif  meliputi  tahapan-tahapan  serta  proses  dari  metode AHP dan  metode  WP.  Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot kriteria dan uji konsistensi. Pada gambar 1 terlihat bahwa jumlah bobot kriteria mencapai 37.0000, sedangkan hasil uji konsistensi mendapatkan nilai  rata-rata  43.58  (lihat  gambar  2).  Selanjutnya  dilakukan  rasio  konsistensi  untuk memperoleh  tingkat  kesalahan  kinerja  dari  sistem  ini.  Pada  tabel  2  didapatkan  nilai kesalahannya  dimana  CR  ≤  0,10,  yakni  CR  =  -1,0188.  Setelah  setiap  kriteria  dilakukan penilaian bobot, selanjutnya Alternatif yang terdiri dari 5 karyawan juga dilakukan penilaian. Penilaian  ini    berdasarkan  setiap  kriteria  sudah  ditentukan,  dan  hasil  yang  diperoleh  adalah alternatif pada karyawan 1 memperoleh nilai paling tinggi yakni 0.5190 (lihat gambar 4).
Gambar 2. Hasil Matriks berpasangan pengitungan bobot kriteria
Gambar 3. Hasil Rasio Konsistensi
Tabel 2. Hasil IR,CI,CR Kriteria Nilai N(Kriteria) 5 Lamda Maks 0,4358 IR 1,12 CI -1,1411 CR -1,0188

## Gambar 4. Hasil akhir Pembobotan
Selanjutnya,  setelah  dilakukan  pembobotan,  tahapan  perangkingan  dilakukan menggunakan metode WP. Dimana hasil ini menunjukkan bahwa nilai dari hasil pengitungan nilai  relative bobot  awal  yaitu :  Pengetahuan =0,399082745  , Kemampuan =  0,399082745  , Absensi  =  0,08758577  , Sikap =  0,08758577  , Kerjasama  =  0,026662969  dan jika dijumlah mendapatkan  hasil  nilai  relative  bobot  awal  (wj  )=  1.  Berdasarkan  hasil  tersebut,  Nampak bahwa karyawan 1  yang paling tinggi nilainya dan memeperoleh peringkat atau rangking 1. Hasil ini dapat dilihat pada tabel 3 dan 4.
Tabel 3. Nilai Relative Bobot Awal Bobot/ kriteria Nilai Bobot Prioritas Pengetahuan 0,399082745 Kemampuan 0,399082745
Absensi 0,08758577 Sikap 0,08758577 Kerjasama 0,026662969 Σ wj 1 Tabel 4. Hasil Akhir perangkingan Alternatif Nilai Rangking Karyawan 1 0,516231986 1 Karyawan 2 0,239714645 2 Karyawan 3 0,139750386 3 Karyawan 4 0,074003102 4 Karyawan 5 0,030299879 5

## Implementasi Sistem
Setelah  dilakukan  analisis  menggunakan  metode  WP  dan  AHP,  sistem  ini  disajikan dalam  bentuk  web  menggunakan  Bahasa  PHP,  HTML,  dan  MySql  sebagai  teknologi database  yang  digunakan.  Hasil  interface  sistem  SPK  ini  terdiri  dari  menu:  Home,  Kriteria, Skala Dasar AHP,  Nilai Awal, Perbandingan, dan  Laporan. Halaman utama pada sistem ini adalah  memberikan  gambaran  atau  grafik  hasil  dari  analisa  yang  telah  dilakukan  untuk memilih karyawan yang terbaik (lihat gambar 5). Sementara itu, pada gambar 6 menunjukkan bahwa  hasil  perhitungan  dari  penerapan  sistem  ini  yang  terdiri  dari  nilai  dan  perangkingan dari karyawan yang dijadikan sebagai subjek penelitian.
Gambar 5. Halaman Utama
Gambar 6. Usulan

## Hasil Uji
Pada  tahap  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  kekurangan  dari  sistem  yang  telah dibangun.  Pada  fase  penelitian  ini  menggunakan  metode Black-box untuk  pengujian  sistem pada  tahap  akhir. Black-box login  user  ialah  berfungsi  untuk  menjelesakan  proses  button login  atasan,manajer ataupun  kepegawaian  pada  tampilan login  pada sistem, seperti tabel  6. Sementara  itu  hasil  uji  pada  halaman  utama  adalah  semua  tombol  interfacenya  berfungsi dengan baik (lihat tabel 7).
Tabel 6.Pengujian Blackbox login No Scenario pengujian Hasil Uji yang diharapkan Hasil 1 Mengkosongkan user dan password lalu klik login Sistem menolak akses untuk login , maka akan menampilkan pesan “Maaf user/password tidak sesuai”  2 Mengisi user dan password
yang tidak terdaftar dengan isi data base lalu klik tombol login Sistem menolak akses untuk login , maka akan menampilkan pesan “Maaf user/password tidak sesuai”  3 Mengisi user name dan password sesuai dengan data base Sistem menerima akses untuk login , maka akan masuk ke menu home  Tabel 7. Pengujian Halaman Utama No Skenario Penguji Hasil Uji yang Diharapkan Hasil 1 Menu Home Dapat di klik maka akan masuk Halaman home  2 Button Print chart Dapat di klik maka bisa Mendownload grafik pada halaman home  3 Menu Kriteria Dapat di klik maka akan masuk ke form kriteria  4 Menu Skala Dasar AHP Dapat di klik maka akan masuk ke form penilaian skala  5 Menu Nilai Awal Dapat di klik maka akan masuk ke form data alternative  6 Menu Perbandingan Dapat di klik maka akan masuk ke form perbandingan kriteria dan alternative  7 Menu Laporan Dapat di klik maka akan masuk ke form hasil akhir dan usulan  8 Menu Karyawan Dapat di klik maka akan masuk ke form data karyawan 

## Pembahasan
Berdasarkan hasil yang di dapat, dalam membangun sistem SPK ini  menggunakan alat bantu  UML  ( Unified  Modelling  Language )  dalam  bentuk use  case diagram  untuk menggambarkan berbagai fungsi dari sistem. Use case menggambarkan terdapat 3 actor pada sistem  yaitu  :  Atasan,  Manajer,  dan  kepegawaian.  Di  dalam  sistem  terdapat  8  Menu  utama yaitu  menu  home,  menu  kriteria,  menu  skala  dasar  AHP,  menu  nilai  awal,  menu perbandingan, Menu laporan, dan menu karyawan. Selanjutnya, penelitian ini menghasilkan sebuah  prototype  sistem  pendukung  keputusan,  dengan  penjelasan  umum  sebagai  berikut  : 1)Masukan/(Input), Sistem ini terdiri dari masukan berupa data karyawan dan data penilaian
karyawan  dimana  data  karyawan  tersebut  dijadikan  sebagai  data  alternatif.  2)  Sistem  yang akan dibangun pada tahap proses terdiri dari  proses penentuan bobot kriteria yang dilakukan dengan  menggunakan  metode  AHP.  Hasil  yang  diperoleh  adalah  nilai  konsistensi  data menghasilkan CR = -1,0188 yang berarti hasil CR ≤ 0,10. Jika CR ≥ 0.10 berarti hasil tidak konsisten  saat  menetapkan  skala  perbandingan  sepasang  kriteria,  dan  peroses  perhitungan harus diulang  kembali  sampai hasil data konsisten  (Padmowati, 2009), Sehingga nilai index konsistensinya benar. Hasil ini sejalan dengan penelitian yang telah dilakukan oleh (Ghavami, 2019; Listyaningsih & Utami, 2018; Mabkhot et al., 2020; Mishra et al., 2019; Turón et al., 2019) bahwa sistem yang dikembangkan sudah konsisten dan sesuai dengan kebutuhan.
Selanjutnya, untuk membuktikan perangkingan mempunyai tingkat akurasi yang tinggi maka dilakukan kembali uji prioritas dengan menggunakan metode WP dengan menentukan nilai  relatif  bobot  awal  Pengetahuan  0,399082745,  Kemampuan  0,399082745,  Absensi 0,08758577, Sikap 0,08758577 dan Kerjasama 0,026662969 yang jika di jumlah = 1. Hal ini menunjukkan bahwa sistem ini memberikan rekomendasi karyawan terbaik untuk perusahaan, sehingga  proses  pemilihan  dapat  berlangsung  secara  objektif  sesuai  dengan  kriteria  dan penilaian  alternatif  yang  telah  ditentukan  oleh  pihak  perusahaan.  Hal  ini  sejalan  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  (Arifin  &  Mintamanis,  2019;  Fujita  &  Cimr,  2019;  Jahani, 2019;  Pereboom  et  al.,  2019)  dimana  penelitian  mereka  menunjukkan  bahwa  proses pemilihan secara objektif sudah sesuai dengan kriteria dan penilaian alternative pada sistem tersebut.
Hasil pengujian black-box yang telah dilakukan menunjuukan bahwa secara fungsional mengeluarkan  hasil  yang  sesuai  dengan  yang  diharapkan,  Pada  pengujian  halaman  login, semua  tugas  skenario  seperti  mengosongkan  dan  mengisi  user  dan  password  sudah  berhasil dan  sudah  sesuai  apa  yang  diharapkan,  selanjutnya,  pada  pengujian  halaman  utama,  tombol menu home, button print char, menu keriteria, menu skala dasar, menu skala dasar ahp, menu nilai awal, menu perbandingan, dan menu laporan berdasarkan skerenario uji, sudah behasil semuanya,  yang  artinya  bahwa  hasil  pengujian  ini  sudah  sesuai  berdasarkan  apa  yang diharapkan dan sudah bisa digunakan sebagaimana mestinya.

## SIMPULAN
Sistem  SPK dalam memilih karyawan terbaik ini yang dianalisis menggunakan metode AHP  dan  WP  memiliki  tingkat  konsistensi  kesalahan  ( error )  kurang  dari  10%,  dan pembobotan  sudah  tepat.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  sistem  SPK  ini  dalam  memilih karyawa  terbaik  bisa  dikatan  sudah  tepat  dan  konsisten.  Selain  itu,  berdasarkan  hasil  uji sistem  menggunakan black  box ,  semua  tombol  pada  interface  sistem  SPK  ini  berfungsi dengan  baik.  Sehingga  dapat  dikatan  bahwa  sistem  SPK  ini  sudah  akurat  dalam  memilih karyawan  terbaik,  dan  bisa  digunakan  sebagaimana  mestinya,  serta  dapat    berjalan  sesuai dengan kebutuhannya.

## REFERENSI
Amiruddin,  D.,  Nuryani,  E.,  &  Faturrohmah,  H.  (2018).  Rancangan  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  Pengangkatan  Karyawan  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  Pada  PT.  Ultra  Prima  Plast-Flexible  Packaging. Jurnal Sistem Informasi Dan Informatika , 1 (01), 1–18.
Arab, I., Bourhnane, S., & Kafou, F. (2018). Unifying modeling language-merise integration approach for software design. International Journal of Advanced Computer Science and Applications , 9 (4), 6–12. https://doi.org/10.14569/IJACSA.2018.090402
Arifin, S. R., & Mintamanis, J. C. (2019). Decision Support System for Determining Thesis Supervisor  using  A  Weighted  Product  (WP)  Method. Jurnal  Online  Informatika , 3 (2), 80–85.
Fashoto,  S.  G.,  Amaonwu,  O.,  &  Afolorunsho,  A.  (2018).  Development  of  A  Decision Support  System  on  Employee  Performance  Appraisal  using  AHP  Model. JOIV: International Journal on Informatics Visualization , 2 (4), 262–267.
Fujita,  H.,  &  Cimr,  D.  (2019).  Decision  support  system  for  arrhythmia  prediction  using convolutional  neural  network  structure  without  preprocessing. Applied  Intelligence , 49 (9), 3383–3391.
Ghavami, S. M. (2019). Multi-criteria spatial decision support system for identifying strategic roads  in  disaster  situations. International  Journal  of  Critical  Infrastructure  Protection , 24 , 23–36.
Hassan, A. R., & Subasi, A. (2017). A decision support system for automated identification of sleep stages from single-channel EEG signals. Knowledge-Based Systems , 128 , 115– 124.
Jahani, A. (2019). Sycamore failure hazard classification model (SFHCM): an environmental decision  support  system  (EDSS)  in  urban  green  spaces. International  Journal  of Environmental Science and Technology , 16 (2), 955–964.
Jan, S. R., Shah, S. T. U., Johar, Z. U., Shah, Y., & Khan, F. (2016). An innovative approach to investigate various software testing techniques and strategies. International Journal of Scientific Research in Science, Engineering and Technology , 2 (2), 682–689.
Juliana, J., Jasmir, J., & Jusia, P. A. (2017). Decision Support System for Supplier Selection using  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  Method. Scientific  Journal  of  Informatics , 4 (2), 158–168.
Kukar,  M.,  Vračar,  P.,  Košir,  D.,  Pevec,  D.,  &  Bosnić,  Z.  (2019).  AgroDSS:  A  decision support system  for agriculture and farming. Computers and Electronics in  Agriculture , 161 , 260–271.
Listyaningsih,  V.,  &  Utami,  E.  (2018).  Decision  Support  System  Performance-Based Evaluation  of  Village  Government  using  AHP  and  TOPSIS  Methods:  Secang  Sub- disrtict  of  Magelang  Regency  as  a  case  study. International  Journal  of  Intelligent Systems and Applications , 4 (18–28).
Mabkhot, M. M., Amri, S. K., Darmoul, S., Al-Samhan, A. M., & Elkosantini, S. (2020). An ontology-based  multi-criteria  decision  support  system  to  reconfigure  manufacturing systems. IISE Transactions , 52 (1), 18–42. Malmir, B., Amini, M., & Chang, S. I. (2017). A medical decision support system for disease diagnosis under uncertainty. Expert Systems with Applications , 88 , 95–108.
Masri, M. (2016). Penentuan Karyawan Terbaik Dengan Metode Simple Additive Weighting (PDAM Tirta Silaupiasa). JET (Journal of Electrical Technology) , 1 (1), 36–41. Mishra,  C.  D.,  Jaiswal,  R.  K.,  Nema,  A.  K.,  Chandola,  V.  K.,  &  Chouksey,  A.  (2019). Priority Assessment of Sub-watershed Based on Optimum Number of Parameters Using Fuzzy-AHP Decision Support System in the Environment of RS and GIS. Journal of the Indian Society of Remote Sensing , 47 (4), 603–617.
Muhaimin  Hasanudin,  &  Yansen  Marli,  B.  H.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  ( Studi  Kasus  Pada  Pt  .  Bando  Indonesia  ). Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  Dan Multimedia 2018 , 6 (3), 91–96.
Padmowati,  R.  de  L.  E.  (2009).  Pengukuran  Index  Konsistensi  Dalam  Proses  Pengambilan Keputusan  Menggunakan  Metode  Ahp. Seminar  Nasional  Informatika  Yogyakarta , (semnasIF), 80–84.
Pereboom,  M.,  Mulder,  I.  J.,  Verweij,  S.  L.,  van  der  Hoeven,  R.  T.  M.,  &  Becker,  M.  L. (2019).  A  clinical  decision  support  system  to  improve  adequate  dosing  of  gentamicin and vancomycin. International Journal of Medical Informatics , 124 , 1–5.
Safitri, K., & Tinus Waruwu, F. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan
Berprestasi  Dengan  Menggunakan  Metode  Analytical  Hieararchy  Process  (Studi Kasus : PT.Capella Dinamik Nusantara Takengon) . 1 (1), 12–16.
Sharma, K., & Virmani, J. (2017). A decision support system for classification of normal and medical  renal  disease  using  ultrasound  images:  a  decision  support  system  for  medical renal  diseases. International  Journal  of  Ambient  Computing  and  Intelligence  (IJACI) , 8 (2), 52–69.
Sugiyarti,  E.,  Jasmi,  K.  A.,  Basiron,  B.,  Huda,  M.,  Shankar,  K.,  &  Maseleno,  A.  (2018). Decision  support  system  of  scholarship  grantee  selection  using  data  mining. International Journal of Pure and Applied Mathematics , 119 (15), 2239–2249.
Turón,  A.,  Aguarón,  J.,  Escobar,  M.  T.,  &  Moreno-Jiménez,  J.  M.  (2019).  A  Decision Support  System  and  Visualisation  Tools  for  AHP-GDM. International  Journal  of Decision Support System Technology (IJDSST) , 11 (1), 1–19.