## PENERAPAN METODE SAW DALAM SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN KARYAWAN CALL CENTER TERBAIK STUDI KASUS : PT. EDI INDONESIA DIVISI CALL CENTER
Herlin Yoga Dwi Saputri 1) , Ady Widjaja 2)
1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : herlinyogads @gmail.com 1) , ady.widjaja @budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Penelitian   ini   membahas   mengenai   penerapan   metode  Simple  Additive   Weighting  dalam   sistem   penunjang keputusan untuk penentuan call center terbaik pada divisi call center PT. EDI Indonesia. Penentuan call center terbaik diperlukan supaya dapat memberikan motivasi call center untuk meningkatkan kinerja. Masalah yang terjadi saat penentuan call center terbaik adalah belum adanya perangkingan, penilaian kinerja call center memiliki hasil akhir yang sama, kesulitan melakukan rekap hasil penilaian agen dan pengolahan data sehingga mengakibatkan proses pemilihan agen Call center kurang maksimal  dan membutuhkan waktu lama, belum adanya   informasi   dan   apresiasi   kepada   call   center   yang   kinerjanya   bagus,   serta   belum   adanya   informasi pemberian   peringatan   kepada   agen   call   center   yang   kinerjanya   menurun.   Oleh   sebab   itu,   pada   sistem penunjang   keputusan   ini   menerapkan   metode  Simple   Additive   Weighting(SAW)   untuk   membantu   proses penentuan karyawan call center terbaik sesuai  kriteria yang telah ditetapkan oleh kepala departemen call center. Hasil dari sistem penunjang keputusan ini adalah memberikan informasi mengenai hasil perangkingan dari hasil penilaian dan peringkat 3 terbaik dan 3 terendah dalam bentuk penghargaan, bonus, peringatan. Karyawan call center terbaik memiliki nilai akhir tertinggi dibandingkan lainnya. Sistem penunjang keputusan ini dibuat menggunakan database MySQL dan bahasa pemrograman PHP.
Kata kunci: Sistem Penunjang Keputusan, Simple Additive Weighting (SAW), Penentuan Karyawan Terbaik.

## 1. PENDAHULUAN
Menjaga dan meningkatkan kualitas karyawan merupakan salah satu upaya yang bisa di lakukan untuk meningkatkan kesuksesan perusahan. Supaya kualitas   para   karyawan   terjaga   dan   meningkat, perusahaan   perlu   melakukan   penilaian   terhadap kinerja   karyawan.   PT   EDI   Indonesia   merupakan perusahaan   yang   bergerak   dibidang   penyedia   jasa salah   satunya   jasa Call   Center .  Dalam   memenuhi kebutuhan setiap pelanggannya, PT EDI Indonesia menyediakan pelayanan Call Center 7x24 jam dan mempunyai   21   agen Call   Center .   Untuk meningkatkan  semangat,  motivasi   dan  mutu  kerja, PT. EDI Indonesia melakukan penilaian setiap bulan terhadap para agen Call  Center untuk mengetahui agen terbaik yang nanti akan menambah nilai dari agen tersebut untuk meningkatkan jenjang karir serta penambahan   upah variable. Permasalahan   yang terjadi pada PT.EDI Indonesia yaitu saat ini dalam penilaian   agen Call   Center ,   Kepala   Departemen Call Center belum melakukan perangkingan untuk para agen Call Center karena belum menggunakan metode   untuk   membantu   dalam   menentukan karyawan   terbaik.   Dan   pada   saat   proses   penilaian terdapat hasil penilaian akhir yang sama antar agen , sehingga   mempersulit   Kepala   Departemen Call Center dalam menentukan rangking bagi agen Call Center .   maka   dibutuhkan   pembangunan   sistem
penunjang keputusan penentuan Agen Call Center terbaik   pada   PT.   EDI   Indonesia.   Metode   yang digunakan   dalam   sistem   penunjang   keputusan   ini Simple   Additive   Weighting (SAW).   Alasan menggunakan   metode   SAW   karena   dapat menentukan   nilai   bobot   pada   setiap   kriteria kemudian dilakukan perangkingan berdasarkan nilai terbesar sehingga Kepala Departemen Call Center dapat   mengetahui   peringkat   tiga   terbaik   dan   tiga terendah,   serta   dapat   mempermudah   dalam memutuskan pemilihan agen terbaik.

## 2. STUDI LITERATUR
2.1. Sistem Penunjang Keputusan( Decision Support System ) “Sistem   pendukung   keputusan   merupakan suatu   pendekatan   untuk   mendukung   pengambilan keputusan”.   Sistem   pendukung   keputusan menggunakan   data,   memberikan   antarmuka pengguna yang mudah, dan dapat menggabungkan pemikiran pengambilan keputusan[3] Menurut Turban, komponen Sistem Penunjang Keputusan   dapat   dibangun   dari   subsistem   berikut ini[3] :
a. Subsistem   Manajemen   Data   (Data Management Subsystem)
b. Subsistem   Manajemen   Model   ( Model Management Subsystem )
c. Subsistem   Antarmuka   Pengguna   ( User Interface Subsystem )
d. Subsistem   Manajemen   Pengetahuan (Knowledge Management Subsystem)

## 2.2. Fase-fase Proses Pengambilan Keputusan
Menurut   Simon   dalam   Valentino,   yaitu Intelligence, Design, dan Choie merupakan 3 dase dalam   proses   pengambilan   keputusan. Kemudian Simon  menambahkan Implementation sebagai  fase ke   empat.   Dari   ke   4   fase   tersebut   memiliki karakteristik   paling   kuat   serta   lengkap   untuk menunjang pengambilan keputusan.[4]

## 2.3. Tujuan, Kelebihan, dan Kekurangan Sistem Penunjang Keputusan
Sistem   penunjang   keputusan   memiliki   tujuan untuk   meningkatkan   kemampuan   memberikan alternatif   keputusan   dan   membantu   dalam merumuskan   masalah   yang   dihadapi   bagi   para pelaku pengambil keputusan. Dengan menggunakan Sitem   Penunjang   Keputusan   ini   para   pelaku pengambil   keputusan   dapat   menghemat   waktu, tenaga serta biaya. Dapat disimpulkan bahwa sistem penunjang keputusan dapat memberikan efektivitas dan efisiensi dalam proses pengambilan keputusan. Meskipun   demikian,   peningkatan   efektivitas   dari pengambilan   keputusan   lebih   ditekankan   daripada tingkat efisiensinya.[3]

## 2.4. Arsitektur Sistem Penunjang Keputusan
Berikut beberapa hal yang harus diperhatikan dalam   membuat   arsitektur   Sistem   Penunjang Keputusan :
a. Keputusan startegis, takris, dan operasional.
b. Keputusan tidak terstruktur, semi terstruktur, dan terstruktur.
c. Semua tingakatan manajemen dan staf yang memiliki knowledge di perusahaan.
Semua jabatan fungsional  utama, produk dan jalur bisnis dan jabatan geografis suatu perusahaan.
[4]
2.5. UML( Unified Modeling Language )
UML   adalah   bahasa   yang   digunakan   untuk menspesifikasi,   memvisualisasi,   membangun   dan mendokumentasikan artifacts (bagian dari informasi yang   digunakan   atau   dihasilkan   oleh   proses pembuatan perangkat lunak, artifact tersebut dapat berupa model, deskripsi atau perangkat lunak) dari sistem   perangkat   lunak,   seperti   pada   pemodelan bisnis   dan   sistem   non   perangkat   lunak   lainnya. Selain   itu   UML   adalah   bahasa   pemodelan   yang menggunakan konsep orientasi object. UML dibuat oleh   Grady   Booch   ,   James   Rumbaugh   ,   dan   Ivar
Jacobson di bawah bendera Rational Software Corp. UML   menyediakan   notasi-notasi   yang   membantu memodelkan   sistem   dari   berbagai   perspektif. UMLtidak   hanya   digunakan   dalam   pemodelan perangkat lunak.
Bagian utama dari UML adalah view , diagram , model element , dan general mechanism .[1]
2.6. Metode Simple Additive Weighting (SAW) Konsep   dasar   metode   SAW   adalah   mencari hasil   terbobot   dari   setiap   kriteria   pada   setiap alternatif pada semua atribut.[2] Proses normalisasi matriks   keputusan(X)   ke   skala   yang   dapat dibandingkan   dengan   semua   alternatif   merupakan hal yang dibutuhkan pada perhitungan metode SAW. Atribut keuntungan(benefit) adalah j, jika j adalah atribut biaya (cost). Dengan r ij adalah rating kinerja ternotmalisasi dari alternatif Ai pada atribut C j ; I = 1,
2, …, m dan j = 1, 2, …, n.
Langkah   penyelesaian   menggunakan   metode SAW :
a. Menentukan kriteria yang dijadikan acuan pengambilan keputusan.
b. Menentukan   kriteria-kriteria   yang   akan dijadikan   acuan   dalam   pengambilan keputusan, yaitu C j .
c. Menentukan   nilai   bobot   dari   masing- masing kriteria seperti tabel 1

## Tabel 1. Menentukan Nilai Bobot
Kriteria Bobot C1 60% C2 13.3% C3 13.3% C4 13.3% 100%
d. Menentukan   rating   kecocokan   setiap alternatif pada setiap kriteria.
e. Membuat   matriks   keputusan   berdasarkan kriteria   (Ci),   lalu   menghitung   matriks normalisasi   berdasarkan   persamaan   yang disesuaikan   dengan   jenis   atribut   (atribut keuntungan maupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
f. Memberikan   nilai   prefensi   untuk   setiap alternatif   (Vi):   Hasil   akhir   diperoleh   dari proses   perangkingan   yaitu   penjumlahan dari   perkalian   matriks   ternormalisasi   R dengan vector bobot   sehingga   diperoleh nilai terbesan yang dipilih sebagai alternatif terbaik   (Ai)   sebagai   solusi.   Berikut merupakan   rumus   dari   metode Simple Additive Weighting (SAW).
(1)
3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Pengumpulan data Pada   penelitian   ini   penulis   melakukan observasi,  wawancara, analisa dokumen, dan  studi pustaka untuk mengumpulkan data.
a. Observasi
Penulis melakukan pengamatan langsung -/+ 3 bulan   di   PT.   EDI   Indonesia   dengan   tujuan   untuk mengumpulkan data yang diperlukan dalam proses penentuan Call   Center terbaik   pada   PT.   EDI Indonesia sebagai data masukan penelitian ini.
b. Wawancara
Metode   ini   dilakukan   penulis   untuk mengumpulkan   data   dengan   cara   bertatap   muka dengan   mengajukan   beberapa   pertanyaan   yang berhubungan dengan penentuan Call center terbaik yang   dilakukan   oleh   Kepala   Departemen Call Center . Dari hasil wawancara penulis mendapatkan dokumen   yang   digunakan   untuk   pengembangan sistem penunjang keputusan penentuan Call Center terbaik. c. Analisa dokumen Penulis   melakukan   analisa   dokumen   yang didapatkan   dari   observasi   dan   wawancara   dengan Kepala Departemen Call Center PT.EDI Indonesia agar di peroleh informasi yang sesuai dengan sistem penunjang keputusan penentuan Call Center terbaik.
d. Studi pustaka
Studi pustaka merupakan metode pengumpulan data   yang   dilakukan   dengan   membaca   dan mengumpulkan dokumen-dokumen sebagai refrensi, seperti   buku,   artikel,   jurnal,   dan   literatur-literatur tugas   akhir   yang   berhubungan   dengan   objek penelitian.   Studi   pustaka   ini   dilakukan   penulis dengan membaca jurnal atau e-book serta referensi lain   yang   berkaitan   dengan   teori   penentuan Call Center terbaik, teori Sistem Penunjang Keputusan, dan Simple Additive Weighting (SAW).

## 3.2. Instrumentasi
Penulis   menggunakan   teknik   wawancara sebagai   instrumentasi   untuk   penelitian   ini. Wawancara dilakukan oleh Kepala Departemen Call Center pada saat pengambilan keputusan di PT. EDI Indonesia   untuk   memperoleh   informasi   tentang bagaimana   penentuan   Call   Center   terbaik   yang dilakukan oleh PT. EDI Indonesia.

## 3.3. Teknik Analisis Data
Pada   penelitian   ini   penulis   menggunakan analisis   deskriptif,   yaitu   metode Simple   Additive
Weighting (SAW).   Analisis   deskriptif   dilakukan untuk   menyajikan   rangkuman   yang   diperoleh   dari hasil   survey.   Metode
Simple   Additive Weighting (SAW)   digunakan   untuk   menghasilkan perangkingan yang diurutkan dari nilai terbesar ke nilai terkecil supaya Kadep Call Center mengetahui hasil   3   teratas   dan   3   terendah.   Kedua   metode tersebut   digunakan   sebagai   intrumen   untuk menentukan agent Call Center yang terpilih menjadi agent terbaik di PT. EDI Indonesia.

## 3.4. Komponen Decision Support System
Aplikasi Deicision Support System yang dibuat oleh penulis terdiri dari beberapa subsystem , yaitu Data Management Subsystem , Model Management Subsystem ,   dan User   Interface   Subsystem .   Dari beberapa   subsystem   tersebut   dapat   digambarkan seperti gambar 1:
a. Subsistem   Manajemen   Data   ( Data Management Subsystem )
Dalam   Subsistem   Manajemen   Data menyediakan data. Data internal dalam aplikasi ini   adalah   data   kriteria-kriteria   yang   sudah dirumuskan   oleh   Kepala   Departemen   Call Center dari hasil wawancara.
b. Subsistem   Manajemen   Model   ( Model Management Subsystem )
Dalam   membuat   sistem   penunjang keputusan   ini   menggunakan   bahasa pemrograman   Hipertext   Prepocessor   (PHP) dengan   tools   menggunakan   aplikasi   Sublime, dan   database   menggunakan   MySql   sebagai tools.
c. Subsistem   Antarmuka   Pengguna   ( User Interface Subsystem )
Pengguna   dapat   berkomunikasi   dan memerintahkan   Sistem   Penunjang   Keputusan melalui   subsistem   ini.   Pengguna   ( user ) dianggap sebagai bagian dari sistem ini. User Interface yang diberikan pada sistem ini adalah input   data   call   center,   penilaian   kinerja   call center,   kriteria   yang   menentukan   proses penilaian   kinerja   call   center,   target   yang dihasilkan   dari   kriteria   sampai   laporan   call center yang terpilih menjadi agent call center terbaik di PT. EDI Indonesia.
Gambar 1. Komponen Decision Support System
4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Analisa Masalah
Gambar 2 merupakan diagram fishbone untuk menganalisa  masalah pada pengambilan  keputusan penentuan call center terbaik.

## 4.2. Proses Bisnis
Proses pemilihan Call Center terbaik pada PT.
EDI  Indonesia  dilakukan   setiap   bulan  oleh  Kadep Call   Center .   Proses   penilaian   dimulai   dari   setiap bulannya agen Call Center mengumpulkan absensi kepada   Kadep,   yang   nantinya   akan   direkap   oleh Kadep. Kadep juga mengambil data call dan service desk untuk merekap selama satu bulan. Setelah itu Kadep mengisi form penialaian bulanan yang diisi sesuai   hasil   dari   rekapan   data   dan   penilaian   agen Call   Center .   Pada   formulir   tersebut   terdapat   6 kriteria   yaitu   kualitas   kerja,   kecepatan   kerja, kecepatan   belajar,   kerjasama,   disiplin,   inisiatif dengan skala penilaian 1 sampai dengan 5. Setelah selesai   mengisi   penilaian   setiap   agen Call   Center Kadep  akan  menghitung hasil  akhir  dari  penilaian tersebut. Setelah itu hasil penilaian akan diserahkan ke HRD untuk menghitung upah variable dari hasil penilaian   tersebut   yang   mana   upah   tersebut   akan turun   bersama   gaji   setiap   bulannya.   Proses   bisnis pemilihan call   center terbaik   digambarkan   dalam activity diagram dalam gambar 3.
4.3. Model Keputusan Simple Additive Weighting (SAW) Model Simple   Additive   Weighting (SAW) digunakan  untuk menghitung akhir  alternatif  yaitu menentukan Call   Center terbaik.   Hasil   yang dikeluarkan adalah urutan dari nilai tertinggi sebagai peringkat   pertama   dan   terkecil   sebagai   peringkat terakhir. Alternatif yang dimaksud adalah agen Call Center PT.EDI Indonesia. Kriteria yang digunakan dalam penentuan Call Center terbaik memiliki nilai keuntungan   ( benefit ).   Dalam   kasus   ini,   kriteria dibagi   menjadi   6   (enam),   yaitu   kualitas   kerja, kecepatan   kerja,   kecepatan   belajar,   kerjasama, disiplin,   dan   inisiatif.   Setiap   kriteria   mempunyai bobot yang telah ditentukan oleh Kadep Call Center , yang   kemudian   diproses   dengan   matriks   antar alternative   dengan   kriteria   menggunakan   metode Simple   Additive   Weighting (SAW)   kemudian   akan menghasilkan   keputusan Call   Center terbaik   pada PT.  EDI  Indonesia.  Pada  tabel   2 merupakan  tabel atribut bobot kriteria.

## Tabel 2. Atribut Bobot Kriteria
Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot KRT01 Kualitas kerja 25% KRT02 Kecepatan kerja 10% KRT03 Kecepatan belajar 12% KRT04 Kerjasama 15% KRT05 Disiplin 20% KRT06 Inisiatif 18%

## 4.4. Pengolahan Data
Berdasarkan   data agent   Call   Center pada PT.EDI Indonesia diambil 6 (enam) agent sebagai contoh dalam pemilihan Call Center terbaik dengan menggunakan   metode Simple   Additive   Weighting (SAW).   Dimana   data   merupakan   dari   hasil   rekap nilai, dari setiap kriteria yang kemudian dilakukan perhitungan nilai  rata-rata untuk setiap agent Call Center maka didapatkan data seperti tabel 3:
Tabel 3. Data Alternatif per Kriteria
Langkah   pertama   menghitung   normalisasi matriks   untuk   menghitung   nilai   masing   masing kriteria berdasarkan nilai benefit dan cost . Sebagai contoh pada perhitungan di bawah ini :
Pemilihan Call Center Terbaik Belum tepat Proses Metode Manusia Belum adanya perangkingan dari hasil penilaian Belum menggunakan metode yang tepat Sulit menentukan agent cc terbaik Terdapat hasil akhir yang sama Proses perangkingan dan pengolahan data belum maksimal Menggunakan MS. Excel Belum adanya sistem penunjang keputusan agent cc terbaik
Gambar 2. Diagram Fishbone
Kadep CC Agen CC Melakukan rekap absensi selama 1 bulan Memberikan absensi 1 bulan Melakukan rekap call 1 bulan Melakukan rekap data service desk Mengisi form penilaian kinerja bulanan Menyerahkan form penilaian kinerja ke HRD Menerima form penilaian HRD
Gambar 3. Activity Diagram Proses Bisnis
Hasil dari perhitungan tersebut dibuat matriks normalisasi seperti tabel 4 di :
Tabel 4. Nilai Matriks Normalisasi
Nilai   R   sudah   didapatkan,   selanjutnya melakukan perhitungan untuk mencari nilai terbesar sebagai peringkat pertama. Di bawah ini merupakan rumus   dari   metode Simple   Additive   Weighting (SAW).
V i = Rank untuk setiap alternative w j = Nilai bobot dari setiap kriteria
r ij = Nilai Rating Kinerja ternormalisasi (2) Jadi,
Setelah   didapatkan   nilai   akhir   yang   terbesar diperoleh Oky Dwi Irawan yaitu dengan nilai 1.
4.5. Model Data
a. ERD ( Entity Relationship Diagram )
Gambar   4   merupakan Entity   Relationship Diagram yang menjelaskan data yang berelasi yang berelasi  pada  aplikasi  sistem  penunjang  keputusan penentuan karyawan call center terbaik.
b. LRS ( Logical Record Structure )
Gambar   5   merupakan Logical   Record Structure .

## 4.6. Usecase Diagram
Gambar 6 merupakan use case diagram master.
Gambar 7 merupakan use case diagram proses .
Gambar   8   merupakan use   case   diagram laporan . meraih tb_penghargaan tb_karyawan dapat tb_bonus terima tb_sp tb_rel_karyaw an tb_kriteria 1 m 1 m 1 m n m tb_crips 1 m kode_bonus tahun_bonus bulan_bonus tgl_bonus ket_bonus jumlah_bonus kode_sp tahun_sp bulan_sp tgl_sp ket_sp kode_karyawan * kode_karyawan nama_karyawan email keterangan * kode_penghargaan tahun_penghargaan bulan_penghargaan tgl_penghargaan ket_penghargaan * kode_karyawan * kode_kriteria * kode_crips tahun_rel_karyawan bulan_rel_karyawan * kode_kriteria nama_kriteria atribut bobot * kode_crips kode_kriteria keterangan nilai * kode_karyawan * kode_karyawan * kode_karyawan punya tb_admin user pass
Gambar 4. ERD (Entity Relationship Diagram)
kode_karyawan kode_karyawan kode_karyawan kode_karyawan kode_kriteria tb_bonus PK kode_bonus tahun_bonus bulan_bonus tgl_bonus ket_bonus jumlah_bonus tb_karyawan PK kode_karyawan nama_karyawan email keterangan tb_sp PK kode_sp tahun_sp bulan_sp tgl_sp ket_sp tb_penghargaan PK kode_penghargaan tahun_penghargaan bulan_penghargaan tgl_penghargaan ket_penghargaan tb_rel_karyawan PK ID kode_crips tahun_rel_karyawan bulan_rel_karyawan tb_kriteria PK kode_kriteria nama_kriteria atribut bobot tb_crips PK kode_crips FK1 kode_kriteria keterangan nilai tb_admin user pass Gambar 5. LRS (Logical Record Structure) Kepala Departemen CC Entry Data Agen Call Center Entry Data Kriteria Entry Nilai Sub Kriteria Gambar 6. Use Case Diagram Master Kepala Departemen CC Proses Pembuatan Surat Teguran Proses Perhitungan Keputusan Proses Penilaian Agent Call Center Proses Pemberian Bonus Proses Pemberian Penghargaan Gambar 7. Use Case Diagram Proses
4.7. Rancangan Layar
Gambar 9 merupakan Rancangan Layar Data Karyawan.
Gambar 10 merupakan Rancangan Layar Form Input Data Karyawan.
Gambar 11 merupakan Rancangan Layar Data
Penilaian Karyawan.
Gambar 12 merupakan Rancangan Layar Form Data Karyawan.
Gambar 13 merupakan Rancangan Layar Pilih Periode Proses Perhitungan.
Gambar   14   merupakan   Rancangan   Layar Tampil Proses Perhitungan.
Gambar 15 merupakan Rancangan Layar Pilih Periode Cetak Surat Peringatan.
Kepala Departemen CC Cetak Laporan Surat Peringatan Laporan Surat Penghargaan Laporan Surat Pemberian Bonus Laporan Keseluruhan Nilai Rangking Gambar 8. Use Case Diagram Laporan Gambar 9. Rancangan Layar Data Karyawan
Gambar 10. Rancangan Layar Form Input Data Karyawan
Gambar 11. Rancangan Layar Data Penilaian Karyawan
Gambar 12. Rancangan Layar Form Penilaian Karyawan Call Center
Gambar 13. Rancangan Layar Pilih Periode Proses Perhitungan
Gambar 14. Rancangan Layar Tampil Proses Perhitungan
Gambar 15. Rancangan Layar Pilih Periode Cetak Surat Peringatan
Gambar 16 merupakan Rancangan Layar Cetak Surat Peringatan.

## 4.8. Hasil Penelitian
Berdasarkan perhitungan menggunakan metode SAW dan contoh kasus penentuan call center terbaik pada   PT   EDI   Indonesia   dalam   periode   bulan September   2018,   maka   terpilihlah   Tiara   Rahma sebagai karyawan terbaik dengan peringkat tertinggi dengan nilai 1. Seperti gambar 17.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan   penerlitian   yang   dilakukan   pada departemen call   center PT.   EDI   Indonesia,   maka dapat disimpulkan seperti berikut : a. Dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW)   dapat   membantu   Kepala Departemen Call Center mengetahui hasil akhir penilaian dalam menentukan call center terbaik jika terdapat nilai akhir yang sama.
b. Dengan   adanya   sistem   penunjang   keputusan menggunakan   metode Simple   Additive Weighting (SAW)   ini,   kepala   departemen   call center   dapat   mengetahui   hasil   perangkingan dan mengetahui hasil peringkat 3 terbaik dan 3 terendah.
c. Dengan   adanya   sistem   penunjang   keputusan menggunakan   metode Simple   Additive Weighting (SAW) ini, call center yang memiliki kinerja   bagus   dapat   mengetahui   mengenai informasi penghargaan dan apresiasi.
d. Dengan   adanya   sistem   penunjang   keputusan menggunakan   metode Simple   Additive Weighting (SAW) ini, call center yang memiliki
kinerja   menurun   dapat   mengetahui   mengenai informasi   pemberian   peringatan   dari   hasil penilaian.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Dennis, A., Wixom, B. H., & Roth, R. M. System Analysis   and   Design .   2012,   Retrieved   from http://www.wiley.com/college/dennis [2] Kusumadewi,   S.. Fuzzy   Multi   Attribute   Decision Making   (FUZZY   MADM) .   Edisi   Pertama   Cetakan Pertama. Graha Ilmu. Yogyakarta.2006
[3] Turban,   Efraim.,   Linda   Volonino. Information Technology   for   Management ,   7th   Edition.   John Wiley & Sons, Amerika.2010
[4] Valentino, Robby Sulaiman. SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN   PENILAIAN   KINERJA   GURU MENGGUNAKAN   METODE Simple   Additive Weighting (SAW)   STUDI   KASUS   :   GURU   SMK LETRIS INDONESIA 2. 2018
Gambar 16. Rancangan Layar Cetak Surat Peringatan
Gambar 17. Hasil Perhitungan