## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK DENGAN METODE SAW PADA PT TARGET MAKMUR SENTOSA
Taufik Mustofa 1) , Juliyanto Prasetyo 2) , Didik Beni Santoso 3) , Yusnia Budiarti 4)
123 Program Studi Sistem Informasi Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jl. Jatiwaringin No.2 Cipinang Melayu, Jakarta Timur
4 Program Studi Informatika Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jl. Jatiwaringin No.2 Cipinang Melayu, Jakarta Timur
Co Responden Email: taufikmustofa5@gmail.com
Article history Received   15 Sep 2022
Revised     11 Nov 2022
Accepted  25 Nov 2022 Available online 15 Feb 2023 Keywords DSS, Simple Additive Weighting,
Employee, Decision Making

## Abstract
The quality of human resources is a major factor in determining the success of the company. By having excellent human resources, the company can run its business very smoothly and in accordance with the objectives of the company. PT Target Makmur Sentosa is one of the companies in Jakarta which is engaged in the field. To  build  the  performance  of  employees  so  that  they  have  excellent  quality,  PT Target Makmur Sentosa makes decisions that aim to determine the best employees using  the  SAW  method.  In  this  study,  an  assessment  system  was  made  for employees using the saw method and entering the value of the weight of criteria such as attendance, discipline, cooperation and responsibility. Based on the results of the assessment that has been carried out using the  saw method system, Lulik Kurnia  was  chosen  as  the  best  employee  by  having  an  average  value  of  each criterion such as attendance, discipline, responsibility and cooperation which gets a weight value of 5 and obtains the final ranking result. of 1. With the creation of this system, it is hoped that employee assessments are not carried out manually but only enter the value of the criteria and the assessment is carried out automatically from the system.
Riwayat Diterima  15 Sep 2022
Revisi      11 Nov 2022 Disetujui  25 Nov 2022 Terbit online 15 Feb 2023
Kata Kunci SPK,
Simple Additive Weighting , Karyawan, Pengambilan Keputusan

## Abstrak
Kualitas  dari  sumber  daya  manusia  merupakan  faktor  utama  dalam  menentukan keberhasilan perusahaan. Dengan memiliki sumber daya manusia yang sangat baik, maka  perusahaan  dapat  menjalankan  bisnisnya  dengan  sangat  lancar  serta  sesuai dengan tujuan dari perusahaan. PT Target Makmur Sentosa merupakan salah satu perusahaan  yang  ada  dijakarta  yang  bergerak  dalam  bidang.  Untuk  membangun kinerja dari para karyawan agar memiliki kualitas yang sangat baik, maka PT Target Makmur  Sentosa  melakukan  pengambilan  keputusan  yang  bertujuan  untuk menentukan karyawan terbaik dengan menggunakan metode SAW. Pada penelitian ini dibuatlah sistem penilaian kepada karyawan dengan menggunakan metode saw dan memasukan nilai dari bobot kriteria seperti kehadiran, kedisiplinan, kerja sama dan tanggung jawab. Berdasarkan hasil dari penilaian yang sudah dilakukan dengan sistem metode saw, maka terpilihlah Lulik Kurnia sebagai karyawan terbaik dengan memiliki rata-rata nilai dari masing - masing kriteria seperti kehadiran, kedisiplinan, tanggung jawab dan kerjasama yang mendapatkan nilai bobot 5 serta memperoleh hasil nilai akhir rangking sebesar 1.  Dengan dibuatnya sistem ini, diharapkan agar penilaian karyawan tidak dilakukan secara manual melainkan hanya memasukkan nilai dari kriteria dan penilaian dilakukan secara otomatis dari sistemnya.

## PENDAHULUAN
Sumber  daya  manusia  sangatlah  penting dalam berbagai macam aspek untuk menentukan  keberhasilan  pada  perusahaan, keberhasilan  perusahaan  tidak  luput  pada peran  pentingnya  karyawan.  Maka  dari  itu perusahaan  harus  memberikan  yang  terbaik
untuk  karyawannya  agar  menjadi  semangat dalam bekerja. Karena tanpa karyawan, dapat dipastikan  bahwa  kesinambungan  perusahaan tidak akan bertahan lama dan akan mengalami kemunduran  (Studi  et  al.,  2019).  Pekerjaan yang  diinginkan  oleh  perusahaan  kepada karyawannya,  harus  memiliki  standar  untuk
dapat mengukur kinerja karyawan. Maka dari itu  diperlukan  sebuah  proses  evaluasi  kinerja karyawan agar dapat mengembangkan kemampuannya dalam bekerja untuk menjadi lebih  bagus  dari  sebelumnya.  Oleh  sebab  itu, diperlukan  sebuah  informasi  yang  lebih  tepat dan  cepat  untuk  mencapai  kinerja  karyawan yang sesuai, sehingga proses yang dibutuhkan harus  otomatis  serta  dapat  menggunakan sebuah  teknologi  informasi.  Maka  dari  itu, kebutuhan  akan  sistem  berbasis  komputer sangat dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan informasi.
Proses pemilihan karyawan dilakukan agar dapat  mengatahui  kinerja  karyawan  terbaik dalam  pekerjaannya.  Dalam  menentukan karyawan  yang  terbaik,  pada  PT  Target Makmur  Sentosa  memiliki  kriteria  dalam penilaiannya  seperti  kehadiran,  kedisiplinan, tanggung jawab serta kerja sama dalam team. Guna  menyadari  bahwa  ini  diperlukan  untuk memberikan  bonus  maupun  apresiasi  pada pekerja agar dapat dijadikan sebagai semangat dalam  bekerjanya  serta  pekerjaan  yang dilakukan sangat baik(Cv et al., 2021). Maka sistem  informasi  sangat  dibutuhkan  untuk dapat  membantu  pihak  perusahaan  agar nantinya  mudah  dalam  membuat  keputusan yang tepat dan layak menjadi karyawan terbaik di  PT  Target  Makmur  Sentosa  yang  sesuai dengan kriteria – kriteria tertentu.
Untuk  mengatasi  permasalahan  ini  perlu adanya pembaharuan sistem penilaian kinerja karyawan,  salah  satunya  adalah  dengan  cara menerapkan sistem keputusannya. Tujuan dari pembuatan  sistem  tersebut  nantinya  dapat digunakan  untuk  mengambil  keputusan  agar suatu  permasalahan  bisa  dilakukan  dengan pengambilan  keputusan  yang  tepat,  dalam melakukan  penyelesaian  masalah  diperlukan sebuah  proses  pengumpulan  data  yang nantinya akan menjadi sebuah informasi yang sesuai  dan  ditambah  dengan  beberapa  faktor untuk dapat mempertimbangkan dalam menentukan keputusan.
Metode yang digunakan untuk mengambil keputusan  harus  sesuai  serta  tepat  dalam memilih  karyawan  terbaik,  maka  dari  itu penggunaan metode simple additive weighting sangat dianjurkan dalam memulai pada proses pengambilan  keputusannya.  Konsep  dasar metode simple  additive  weighting untuk mengetahui nilai dari hasil perhitungan bobot
pada  setiap  peringkat  kinerja  dari  alternatif didalam seluruh atribut (Nurlaela et al., 2021).
Berdasarkan  permasalahan  yang  sudah dijelaskan,  maka  dapat  diambil  kesimpulan untuk membuat sebuah rancangan sistem yang memudahkan  dalam  pemilihan  karyawan terbaik  dengan  metode Simple  Additive Weighting pada PT Target Makmur Sentosa).

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam penulisan,  memiliki  beberapa  langkah  dalam pembuatannya, diantaranya sebagai berikut :
1. Tahapan Penelitian
Agar pelaksanaan  pada proses penelitian ini  berjalan  dengan  lancar,  maka  diperlukan tahapan penelitian yang sudah dilakukan.

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
Berikut  ini  penjelasan  dari  beberapa langkah pada penelitian.
A. Identifikasi Masalah Indentifikasi  masalah  merupakan  sebuah langkah  yang  harus  dilakukan  untuk mencari  permasalahan  yang  nantinya dapat digunakan untuk melakukan penelitian.  Penelitian  dilakukan  dengan melakukan  pemilihan  karyawan  terbaik pada PT. Target Makmur Sentosa dengan menggunakan  sistem  sederhana  untuk memudahkan dalam penilaian.

## B. Pengumpulan Data
Selanjutnya dilakukan pengumpulan data untuk  melakukan  pengembangan  yang nantinya dapat meliputi beberapa analisa serta memperoleh informasi(Rosanaya & Fitrayati, 2021), maka
penulis menggunakan hasil dari rekap data untuk menentukan  karyawan  yang  nantinya akan dijadikan penelitian dan melakukan kuesioner  kepada  para  manager  serta kepala divisi untuk menentukan penilaian dari masing-masing kriteria pada karyawan ditempat meraka bekerja. Dari hasil  data  kuesioner  akan  digunakan untuk  penilaian  terhadapat  karyawan yang  nantinya  akan  dapat  memilih  siapa yang  berhak  menjadi  karyawan  yang terbaik.
C. Data Primer Kemudian  dalam  pengumpulan  data menggunakan  jenis  data  primer  yang digunakan dari hasil kuesioner.
D. Data Sekunder
Selanjutnya menggunakan jenis pengumpulan data sekunder yang digunakan untuk mendapatkan informasi nama karyawan dari laporan kehadiran.
E. Pengolahan  Data  Menggunakan  Metode SAW Pengelolaan  data  yang  dilakukan  dalam penelitian ini menggunakan metode yang terdapat  di  sistem  pendukung  keputusan yaitu  metode  simple  additive  weitghting untuk menentukan karyawan yang terbaik.
F. Analisa dan Interprestasi Hasil Untuk  analisa  dan  imprestasi  hasil dilakukan untuk mendapatkan hasil yang sesuai dengan pengelolaan data sebelumnya  serta  dilakukan  perhitungan melalui aplikasi untuk menyesuaikannya.
G. Kesimpulan Untuk  kesimpulan  yang  dapat  diambil dari hasil penelitian yang sudah dilakukan oleh penulis,
berdasarkan hasil pengolahan  data  yang  menggunakan metode  simple  additive  weighting  ini berupa perhitungan secara otomatis yang dihasilkan  dari  metode  penelitian  yang sudah dibuat sebelumnya.
H. Saran Saran  yang  dapat  disampaikan  pada tahapan  penelitian  ini,  berkaitan  dengan proses  yang  dijalankan  dari  objek
penelitian dengan mengembangkan sebuah  sistem  penilaian  secara  otomatis yang dapat dipergunakan untuk mempercepat dalam penilaian karyawan.

## 2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan merupakan suatu  sistem  informasi  yang  akan  dirancang untuk  membantu  memecahkan  masalah  pada situasi  yang  semi  terstruktur  dan  tidak terstruktur  untuk  menganalisis  sejumlah informasi  dengan  cepat(Asdini  et  al.,  2022). Selain itu juga mempunyai dorongan keputusan yang lebih cepat sesuai dengan data yang objektif, bukan berdasarkan dari kriteria yang subjektif(Andreas et al., 2021).
Sistem pendukung keputusan mempunyai tujuan untuk memberikan bimbingan, informasi,  memprediksi  dan  mengarahkan pada pemakai sebuah informasi yang nantinya dapat membuat keputusan yang bagus. Selain itu,  sistem  pendukung  keputusan  ialah implementasi  dari  beberapa  teori  dalam pengambilan  keputusan  yang  nantinya  akan diperkenalkan dari dua ilmu yaitu riset operasi maupun  ilmu  manajemen,  perbedaannya terjadi  pada  masa  lalu,  untuk  memilih  suatu penyelesaian  dari  permasalahan  yang  akan dihadapi,  penilaian  iterasi  dibuat  dengan perhitungan  manual,  kini  komputer  telah menawarkan kemampuan dalam penyeselesaian  sebuah  masalah  dalam  waktu yang singkat(Soffan Maulana Akbar, 2022).
3. Metode SAW
Metode Simple additive weighting (SAW) merupakan suatu metode yang sangat dikenal maupun  sering  digunakan  dalam  menangani beberapa  kondisi Multiple  Criteria  Decision Making (Gulo  et  al.,  2022).  Metode  Simple additive weighting (SAW) memerlukan suatu cara  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke skala  yang  nantinya  akan  diperoleh  serta membandingkan  melalui  semua  peringkat yang ada(Setiadi et al., 2018).
Konsep  dari  metode  simple  additive weighting  ialah  memilih  jumlah  bobot  pada semua  alternatif  yang  ada  menggunakan peringkat  kinerja.  Langkah-langkah  untuk memilih  metode  simple  additive  weighting, diantaranya(Nurlela et al., 2019):
A. Tentukan  suatu  kriteria  yang  nantinya akan  menjadikan  suatu  acuan  dalam pengambilan keputusan seperti Ci.
B. Tentukan peringkat kesesuian dengan semua alternatif dari kriteria yang ditentukan.
C. Membuat sebuah matriks dalam keputusan  yang  didasarkan  oleh  kriteria (Ci),  selanjutnya  menampilkan  matriks berdasarkan  dari  hasil  yang  disesuaikan dengan  persamaan  kepada  jenis  atribut, maka  dari  itu  dapat  diperoleh  dengan matriks untuk menomalisasi R.
D. Hasil  terakhir  yang  ditemukan  pada prosedur  perankingan  adalah  melakukan suatu  perhitungan  atas  perkalian  matriks yang ternomalisasi R dengan faktor yang terbobot  sehingga  nantinya  akan  dipilih dengan  nilai  yang  terbesar  untuk mendapatkan hasil alternatif terbaik (Ai) yaitu solusi.

## 4. Analisa Data
Untuk  melakukan  penelitian  diperlukan analisis data yang nantinya untuk menentukan karyawan  terbaik  pada  PT  Target  Makmur Sentosa,  dalam  memilih  karyawan  yang terbaik  dilakukan  dengan  menggunakan beberapa kriteria seperti :
A. Kehadiran Untuk  kriteria  dalam  kehadiran,  penulis menggunakan  data  laporan  absensi  yang ada di perusahaan agar terlihat jelas untuk melakukan penilain yang nanti dilakukan serta  kuesioner  yang  diisi  oleh  para manager dan kepala divisi.
B. Kedisiplinan
Selanjutnya  untuk  kedispilinan  dari masing-masing karyawan,
penulis melakukan  wawancara  terhadap  kepala divisi  dan  manajer  yang  mengatahui informasi  karyawan  serta  melakukan pertanyaan  yang  dilakukan  melalui kuesioner.
C. Tanggung Jawab Kriteria  selanjutnya  tanggung  jawab, untuk  kriteria  ini  sama  dengan  kriteria sebelumnya bahwa informasi yang didapatkan langsung dari pihak yang ada di  perusahaan  seperti  kepala  divisi  dan manajer sesuai dengan divisi diperusahaan  serta  pengumpulan  data untuk  penilaian  dilakukan  oleh  manager dan kepala divisi melalui kuesioner.
D. Kerja Sama Kriteria terakhir adalah kerja sama, dalam penentuan kriteria ini masih mendapatkan
informasi dari pihak terkait dan informasi data melalui pengisian kuesioner

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1. Penilaian Metode SAW
Untuk melakukan penilaian pada metode saw  dilakukan  dengan  mengguanakan  suatu cara  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke skala  yang  nantinya  akan  diperoleh  serta membandingkan  melalui  semua  peringkat yang  ada  (Setiadi  et  al.,  2018).  Selanjutnya beberapa  cara  dalam  melakukan  perhitungan dengan metode SAW adalah :
A. Tentukan  kriteria  terlebih  dahulu,  yang nantinya  dapat  dijadikan  sebagai  bahan utama  dalam  melakukan  pengambilan keputusan seperti Ci.

## Tabel 1 Nama Kriteria
Kriteria Keterangan C1 Kehadiran C2 Kedisiplinan C3 Tanggung Jawab C4 Kerja Sama

## B. Tentukan  semua  data  alternatif  (Ai)  dari kriteria yang ditentukan.

## Tabel 2 Data Alternatif
No Nama Karyawan Alternatif Ai 1 Aprilia Tri Utami A1 2 Danar Wahyu Murdoko A2 3 Styawati A3 4 Dedi Nur Setiawan A4 5 Ananda Irfan Ikhsanudin A5 6 Lulik Kurnia A6 7 Nurdin Arif A7 8 Fajar Rohmadi A8 9 Razkya Putri Ayunda A9 10 Rosiyanti Ningsih A10 11 Sabela Kurnia Sari A11 12 Putri Agustin A12 13 Mega Handayani A13 14 Cecep Agus Suryana A14 15 Tunggul Pribadi A15 16 Mahesa Sanjaya A16 17 Abian Aksa Putra A17 18 Handayani Putri Larasati A18 19 Andini Sholeha A19 20 Widodo Rahayu A20 21 Agung Budi Pamungkas A21
22 Ikhwan Syarif A22 23 Dwi Candra Saputra A23 24 Tri Hartanto B. A24 25 Desti Anggaraini A25 26 Rohmati A26 27 Dwi Irfan Ardiyanto A27 28 Muhammad Al Ghifari A28 29 Sifa Ayu Lestari A29 30 Puspita Sari A30 31 Septiana Putri A31
C. Membuat  bilangan  fuzzy  yang  akan digunakan sebagai bahan perhitungan.

## Tabel 3 Bilangan Fuzzy
No Range Keterangan Bobot (Nilai) 1 10-50 Sangat Rendah 1 2 51-60 Rendah 2 3 61-75 Sedang 3 4 76-90 Baik 4 5 91-100 Sangat Baik 5
D. Menentukan nilai bobot preferensi (Wi). Tabel 4 Nilai bobot preferensi Kriteria (Ci) Range (%) Bobot (Wi) C1 35 0,35 C2 25 0,25 C3 25 0,25 C4 15 0,15
E. Menentukan nilai alternatif karyawan. Tabel 5 Nilai Alternatif Ai Kriteria (C1) (C2) (C3) (C4) A1 80 90 80 80 A2 80 90 90 95 A3 100 90 95 80 A4 100 90 95 90 A5 80 90 70 85 A6 100 90 95 95 A7 80 90 80 95 A8 95 90 90 90 A9 80 90 100 95 A10 95 90 90 80 A11 100 90 90 95 A12 80 90 80 100 A13 80 90 70 95 A14 95 90 90 100 A15 95 90 70 100 A16 80 90 90 80 A17
95 90 80 80 A18 80 90 90 80 A19 95 90 80 80
A20 100 90 80 100 A21 80 90 90 80 A22 95 90 90 80 A23 100 90 80 80 A24 95 90 80 100 A25 100 90 80 100 A26 100 90 80 100 A27 95 90 70 100 A28 100 90 90 80 A29 95 90 80 100 A30 100 90 80 100 A31 100 90 90 80
F. Menentukan rating kecocokan. Tabel 6 Nilai rating kecocokan Ai Kriteria (C1) (C2) (C3) (C4) A1 4 4 4 4 A2 4 4 4 5 A3 5 4 5 4 A4 5 4 5 4 A5 4 4 3 4 A6 5 4 5 5
A7 4 4 4 5 A8 5 4 4 4 A9 4 4 5 5 A10 5 4 4 4 A11 5 4 4 5 A12 4 4 4 5 A13 4 4 3 5 A14 5 4 4 5 A15 5 4 3 5 A16 4 4 4 4 A17 5 4 4 4
A18 4 4 4 4 A19 5 4 4 4 A20 5 4 4 5 A21 4 4 4 4 A22 5 4 4 4 A23 5 4 4 4 A24 5 4 4 5 A25 5 4 4 5 A26 5 4 4 5 A27 5 4 3 5 A28 5 4 4 4 A29 5 4 4 5 A30 5 4 4 5 A31 5 4 4 4
G. Melakukan  perhitungan  untuk  mencari nilai  normalisasi  dengan  menggunakan rumus.
𝑅 = 𝑋𝑖 𝑀𝑎𝑥,𝑋𝑖 Keterangan : R = Nilai normalisasi. Xi = Nilai rating kecocokan.
Max.Xi =  Nilai  maksimal  dari  rating kecocokan.
Tabel 7 Nilai normalisasi Ai Kriteria (C1) (C2) (C3) (C4) A1 0,8 1 0,8 0,8 A2 0,8 1 0,8 1 A3 1 1 1 0,8 A4 1 1 1 0,8 A5 0,8 1 0,6 0,8 A6 1 1 1 1 A7 0,8 1 0,8 1 A8 1 1 0,8 0,8 A9 0,8 1 1 1 A10 1 1 0,8 0,8 A11 1 1 0,8 1 A12 0,8 1 0,8 1 A13 0,8 1 0,6 1 A14 1 1 0,8 1 A15 1 1 0,6 1 A16 0,8 1 0,8 0,8 A17 1 1 0,8 0,8 A18 0,8 1 0,8 0,8 A19 1 1 0,8 0,8 A20 1 1 0,8 1 A21 0,8 1 0,8 0,8 A22 1 1 0,8 0,8 A23 1 1 0,8 0,8 A24 1 1 0,8 1 A25 1 1 0,8 1 A26 1 1 0,8 1 A27 1 1 0,6 1 A28 1 1 0,8 0,8 A29 1 1 0,8 1 A30 1 1 0,8 1 A31 1 1 0,8 0,8
H. Selanjutnya  menghitung  nilai  rangking dengan menggunakan rumus.
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑖 ∗ 𝑅 𝑖 𝑛 𝑖=1 Keterangan : V i =  Hasil  nilai  akhir  dari  semua alternatif W i = Nilai pada bobot semua kriteria R i = Nilai normalisasi
I. Setelah  mendapatkan  hasil,  selanjutnya mengurutkan hasil penilaian dengan nilai tertinggi sampai terendah.
Tabel 8 Hasil penilaian Nama Karyawan Ai Vi Lulik Kurnia A6 1 Styawati A3 0,97 Dedi Nur Setiawan A4 0,97
Sabela Kurnia Sari A11 0,95 Cecep Agus Suryana A14 0,95 Widodo Rahayu A20 0,95 Tri Hartanto B. A24 0,95 Desti Anggaraini A25 0,95 Rohmati A26 0,95 Sifa Ayu Lestari A29 0,95 Puspita Sari A30 0,95 Razkya Putri Ayunda A9 0,93 Fajar Rohmadi A8 0,92 Rosiyanti Ningsih A10 0,92 Abian Aksa Putra A17 0,92 Andini Sholeha A19 0,92 Ikhwan Syarif A22 0,92 Dwi Candra Saputra A23 0,92 Muhammad Al Ghifari A28 0,92 Septiana Putri A31 0,92 Tunggul Pribadi A15 0,9 Dwi Irfan Ardiyanto A27 0,9 Danar Wahyu Murdoko A2 0,88 Nurdin Arif A7 0,88 Putri Agustin A12 0,88 Aprilia Tri Utami A1 0,85 Mahesa Sanjaya A16 0,85 Handayani Putri Larasati A18 0,85 Agung Budi Pamungkas A21 0,85 Mega Handayani A13 0,83 Ananda Irfan Ikhsanudin A5 0,8

## 2. Perancangan Sistem UML
Untuk  melakukan  pembuatan  sistem dibutuhkan rancangan uml agar sistem tersebut sesuai dengan kebutuhan.
A. Use Case Diagram Usecase ialah  sebuah  pemodelan  untuk pembuatan  sistem  promosi  yang  akan dibuat  (Fitriana,  2020).  Selain  itu Use case  diagram merupakan  gambaran  dari sebuah  hubungan  antara  aktor  kepada sistem. Beberapa bagian yang terdapat di use  case  diagram adalah actor,  include, extend dan  sebagainya  (Khairul  et  al.,
2022).

## Gambar 2 Use Case
B. Activity Diagram
Activity merupakan sebuah diagram yang dapat  memilih  apa  saja  yang  nantinya beraktifitas antara aktor dan sistem untuk menghasilkan informasi (Customer et al., 2022). Selain itu Activity dapat digambarkan  dengan  suatu  alir  aktivitas pada sistem yang akan nantinya dirancang (Chandra et al., 2020).

## Gambar 3 Activity Penilaian Karyawan

## 3. Perancangan Basis Data
Pada  pembuatan  rancangan  basis  data dibutuhkannya  sebuah  proses  diantaranya adalah:

## A. ERD
ERD  adalah  suatu  hubungan  antar pemodelan  yang  berisikan  beberapa komponen dari kumpulan entitas dengan kumpulan relasi yang dapat disempurnakan  dengan  berbagai  macam atribut,  serta  nantinya  digunakan  untuk menyatukan  sebuah  entity  dan  nantinya digunakan  untuk primary  key dari beberapa  entity  yang  ada  (Dalimunthe, 2022).

## Gambar 4 Entity Relationalship Diagram

## B. LRS
LRS  merupakan  sebuah  struktur  dari beberapa record yang dapat diketahui dari beberapa  tabel  yang  dibentuk  pada  hasil antara  himpunan  entitas  (Ramadhani  et al., 2020).

## Gambar 5 Logical Record Struckture
4. Implementasi
Menampilkan hasil pada tampilan aplikasi  penilaian  karyawan  dengan  metode saw.
A. Tampilan login
Pada  gambar  6,  menampilkan  halaman login  untuk  para  user  seperti  admin  dan
manager  perdivisi.  Terlebih  dahulu masukkan username dan password untuk dapat  masuk  ke  halaman  utama  dari sistem  ini.  Untuk  user  admin  nantinya akan  mengelola  data  divisi  yang  ada diperusahaan, selanjutnya mengelola user manager  untuk  mendapatkan  hak  akses, kemudian mengelola data karyawan yang nantinya akan disesuaikan dengan masing-masing  divisi  dan  yang  terakhir memasukkan nilai bobot kriteria.

## Gambar 6 Tampilan login user
B. Tampilan halaman utama Pada  gambar  7,  menampilkan  halaman utama pada user admin dengan informasi jumlah data karyawan, data kriteria, data pengguna untuk manager dan profile dari perusahaan.

## Gambar 7 Tampilan halaman utama admin
Selanjutnya untuk gambar
8, menampilkan  halaman  utama  untuk  user manager,  tampilan  sama  dengan  user admin,  yang  membedakan  dari  tampilan menu dan manager hanya dapat melakukan penilaian untuk karyawannya.
Gambar 8 Tampilan halaman utama manager
C. Tampilan bobot kriteria Pada  gambar  9,  menampilkan  halaman data kriteria yang nantinya akan digunakan  untuk  melakukan  penilaian dari  bobot  kriteria  yang  sudah  sesuai dengan  keputusan  perusahaan  dan  nilai yang  sudah  dimasukkan  oleh  admin, nantinya akan digunakan sebagai perhitungan dari penilaian kepada karyawan.

## Gambar 9 Tampilan bobot kriteria

## D. Tampilan input data rangking
Pada  gambar  10,  menampilkan  halaman input  data  yang  dilakukan  oleh  manager dengan  menambahkan  nilai  dari  setiap karyawan sesuai dengan kriterianya.

## Gambar 10 Tampilan penilaian karyawan

## E. Tampilan hasil nilai kriteria
Pada  gambar  11,  Menampilkan  hasil perhitungan  dari  metode  saw  dari  nilai yang sebelumnya sudah dimasukkan oleh manager.  Hasil  yang  didapatkan  akan terlihat karyawan manakah yang mendapatkan nilai
terbaik dari
keseluruhan
kriteria
yang ada diperusahaan  untuk  menjadi  karyawan yang terbaik.
Gambar 11 Tampilan hasil perhitungan metode saw

## KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  yang dilakukan  dengan  menggunakan  perhitungan metode  saw,  maka  terpilihlah  Lulik  Kurnia sebagai  karyawan  terbaik  dengan  memiliki rata-rata  nilai  dari  masing  -  masing  kriteria adalah  5  serta  mendapatkan  hasil  nilai  akhir rangking sebesar 1. Penilaian yang dilakukan pada  penilitian  ini,  menggunakan  sistem pendukung keputusan
yang
dapat memudahkan  serta  mempercepat  proses penilaian karyawan.

## SARAN
Pada  penelitian  ini  sistem  yang  dibuat hanya  untuk  menilai  karyawan  dari  masing- masing  divisi  dan  belum  ditambahkan  fitur informasi  keseluruhan  nilai  dari  semua  divisi kepada user admin.

## REFERENSI
Andreas, A., Elisabet, Y. A., Ahmad, K., Adi,
P.  N.,  Agus,  S.,  Sucipto,  Andino,  M.,
Panji,  A.  P.,  Suryono,  &  Satria,  A. (2021). sistem pendukung keputusan (p. 198).
Asdini,  D.,  Khairat,  M.,  &  Utomo,  D.  P. (2022).  Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian  Kinerja  Manajer  di  PT  .  Pos Indonesia  dengan  Metode  WASPAS.
JURIKOM  (Jurnal  Riset  Komputer) , 9 (1), 41–47.
Akbar, S. M., Anugrah, G. I.,. (2022). Sistem
Pendukung Keputusan Pemilihan Tempat Kos untuk Mahasiswa di Gresik dengan Metode SAW (Simple Additive
Weighting). Jurnal  Ilmiah  Indonesia ,
7 (2), 2761-2769.
Budihartanti  ,  Cahyani.  (2019).  Sistem Pendukung  Keputusan  dalam  Penilaian
Karyawan  dengan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  ISSN : 2598-8719  (Online)  ISSN :  2598-8700 (Printed). Journal of Information System, Apllied, Management, Accounting and Research , 3 (3), 1–9.
Chandra,  K.  B.,  Firstian,  B.,  Fikri,  M.,  &
Rosyani, P. (2020). Keluarga Mahasiswa Tegal (Kmt) Ciputat Berbasis  Web. Jurnal  Kreativitas Mahasiswa Informatika , 1 , 126–132.
Utomo,  A.  R.  &  Purba,  R.  C.  (2022).  Jurnal
Rekayasa Informasi , Implementation of Customer  Relationship  Management (CRM)  on  Web-based  Urban  Traffic Stores. Jurnal  Rekayasa  Informasi ,
11 (1), 48–57.
Sukiakhy,  K.M .  (2021).  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik  pada  CV  EL  GROLRY menggunakan  Metode  SAW. Jurnal Geuthèë: Penelitian Multidisiplin , 04 (03), 160–168.
Dalimunthe, A. L. (2022). Sistem Informasi E- Learning  Di  SMA  Negeri  1  Rantau Selatan  Berbasis  Web. Braz  Dent  J. , 33 (1), 1–12.
Fitriana,  G.  F.  (2020).  Pengujian  Aplikasi
Pengenalan Tulisan Tangan Menggunakan  Model  Behaviour  Use Case. Jurnal  Teknik  Informatika  Dan
Sistem  Informasi , 7 (2),  2407–4322. http://jurnal.mdp.ac.id
Gulo,  F.,  Sianturi,  F.  A.,  &  Nusantara,  S.  P.
(2022).  Analisa  Perbandingan  Metode SAW  Dengan  Ahp  Dalama  Pelihan Supervisor  Pada  The  Batik  Hotel. Saintek  (Jurnal  Sains  Dan  Teknologi) ,
3 (2), 43–50.
Khairul,  A.,  Gusman,  D., &  Adeswastoto,  H.
(2022).  Web-Based  Waste  Reporting
Application
Analysis in Dinas
Lingkungan Hidup Kabupaten Kampar. Journal  of  Engineering  Science  and Technology Management , 1 (2), 1–9.
Nurlaela,  L.,  Suprapto,  &  Usanto.  (2021).
Sistem Pendukung Keputusan Pemeringkatan  Siswa  Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting). Jurnal Electro Dan
Informatika  Swadharma  (JEIS) , 01 (2), 19–25.
Nurlela,  S.,  Akmaludin,  A.,  Hadianti,  S.,  & Yusuf, L. (2019). Penyeleksian Jurusan Terfavorit  Pada  Smk  Sirajul  Falah Dengan Metode Saw. Jurnal Pilar Nusa
Mandiri , 15 (1), 1–6. https://doi.org/10.33480/pilar.v15i1.1
Ramadhani, F. D., Rahman, K. K. A., Rafi, M.
Y., Salamah, U., & Rosyani, P. (2020). Perancangan Sistem Informasi Penjadwalan Mata Kuliah Menggunakan Algoritma Genetika Berbasis  Web. Jurnal  Kreativitas
Mahasiswa Informatika , 1 , 133–142.
Rosanaya,  S.  L.,  &  Fitrayati,  D.  (2021). Pengembangan  Media  Pembelajaran Berbasis  Video  Animasi  pada  Materi Jurnal  Penyesuaian  Perusahaan  Jasa. Edukatif : Jurnal Ilmu Pendidikan , 3 (5), 2258–2267. Setiadi,  A.,  Yunita,  Y.,  &  Ningsih,  A.  R. (2018).  Penerapan  Metode  Simple Additive Weighting(SAW) Untuk Pemilihan Siswa Terbaik. Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi Dan Komputer) , 7 (2), 104–109.