## PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PREMIER BANKING MANAGER TERBAIK

## STUDI KASUS : BANK OCBC NISP CABANG METRO PONDOK INDAH
Mochammad Jordie 1) , Safrina Amini S.Kom., M.T.I 2)
1 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : 1411502055@student.budiluhur.ac.id1 ) , safrina.amini@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Bank OCBC NISP Cabang Metro Pondok Indah merupakan perusahaan yang bergerak di bidang jasa keuangan perbankan. Dengan  banyaknya  karyawan  yang  bekerja  pada  Bank  OCBC  NISP,  sang  pengambil  keputusan seringkali mengalami kesulitan untuk memilih pegawai atau Premier Banking Manager yang terbaik. Oleh karena itu  dibutuhkan  suatu  sistem  penunjang  keputusan  untuk  membantu  mengatasi  permasalahan  diatas.  Dalam penelitian ini, penulis menggunakan metode SAW dalam sistem pendukung keputusan, bahasa pemrograman yang digunakan  adalah  Java  berbasis  desktop  dan  database  menggunakan  MySQL.  Dengan  adanya  sistem  ini diharapkan  dapat  mempermudah  pengguna  atau  sang  pengambil  keputusan  untuk  memilih  Premier  Banking Manager terbaik.
Kata kunci: Pengambilan Keputusan, Sistem Penunjang Keputusan, Metode SAW
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi yang  semakin  pesat  di  era  modern  ini,  telah menciptakan  persaingan  antar  perusahaan  menjadi semakin  berat. Sehingga  menuntut  manajemen  yang cepat  dalam  memperoleh  informasi  yang  berguna bagi perusahaan tersebut.
Pemilihan  Premier  Banking  Manager  terbaik pada Bank OCBC NISP cabang Metro Pondok Indah masih  dilakukan  dengan  cara  memilih  tanpa  adanya data  yang  dapat  direpresentasikan  dalam  bentuk angka  yang  menunjukkan  nilai  keseluruhan  dari beberapa  kriteria.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  suatu sistem penunjang keputusan yang dapat mempermudah  untuk  mengambil  suatu  keputusan untuk memilih Premier Banking Manager terbaik.
Pada  penulisan  Tugas  Akhir  ini  penulis menggunakan  metode  SAW  atau Simple  Additive Weighting yang  merupakan  salah  satu  metode  yang digunakan  dalam  sistem  penunjang  keputusan. Kriteria yang digunakan oleh penulis pada sistem ini telah ditentukan oleh pihak instansi antara lain, nilai QTD (Quarter To Date) dan nilai Akhir Tahun.
Dengan  digunakannya  sistem  ini  diharapkan mempermudah  atau  membantu  pihak  manajemen dalam memilih Premier Banking Manager terbaik.

## 1.2. Permasalahan
Berdasarkan latar belakang di atas, maka dapat disimpulkan perumusan masalahnya yaitu bagaimana membuat  suatu  sistem  penunjang  keputusan  dengan metode Simple  Additive  Weighting untuk  pemilihan Premier Banking Manager terbaik pada Bank OCBC
NISP  cabang  Metro  Pondok  Indah  berbasis  Java desktop.

## 1.3. Tujuan
Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu,  untuk menerapkan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  pada  Sistem  Penunjang  Keputusan  ini, sehingga  memudahkan  pengambil  keputusan  pada pemilihan Premier Banking Manager terbaik.

## 1.4. Batasan Permasalahan
Agar  pembahasan  masalah  penelitian  tidak terlalu  meluas  dari  judul  Tugas  Akhir  ini,  maka dilakukan pembatasan masalah antara lain penggunaan metode Simple Additive Weighting untuk mengambil  keputusan,  bahasa  pemrograman  yang digunakan berupa java, dan atribut kriteria yang dapat digunakan yaitu hanya atribut benefit .

## 2. LANDASAN TEORI
2.1. Pengertian Sistem Penunjang Keputusan
Menurut Berutu [1] sistem penunjang keputusan atau Decision  Support  System merupakan  sistem interaktif yang menyediakan informasi dan pemodelan  data.  Sistem  ini  digunakan  untuk membantu  dalam  pengambilan  keputusan,  dimana tidak ada seorang pun  yang  mengetahui  secara pasti bagaimana  dan  keputusan  apa  yang  seharusnya diambil.  Sistem  penunjang  keputusan  merupakan sistem  yang  memenuhi  kebutuhan  informasi  yang tidak memadai untuk membuat suatu keputusan.
Menurut  Sagala  [2] Decision  Support  System juga  dapat  didefinisikan  sebagai  sistem  komputer yang mampu memberikan kemampuan baik
kemampuan
pemecahan masalah maupun kemampuan  pengkomunikasian  untuk  masalah  semi terstruktur. Secara khusus, DSS didefinisikan sebagai sebuah  sistem  yang  mendukung  kerja  seorang manager  maupun  sekelompok  manager  dalam memecahkan  masalah  semi  terstruktur  dengan  cara memberikan  informasi  ataupun  usulan  menuju  pada keputusan tertentu.

## 2.2. Karakteristik Sistem Penunjang Keputusan
Menurut Bastiah [3] Sistem Penunjang
Keputusan  memiliki  beberapa  karakteristik,  antara lain :
1) Interaktif Sistem  penunjang  keputusan  memiliki  user interface  yang  interaktif,  sehingga  user  dapat mengakses  data  secara  cepat  dan  mendapatkan informasi yang dibutuhkan.
2) Fleksibel
Sistem penunjang keputusan memiliki karakteristik  fleksibel,  dikarenakan  sistem  ini  dapat menampung banyak variable masukan dan memberikan  keluaran  yang  menyajikan  alternatif- alternatif keputusan kepada pemakai.
3) Data Kualitas
Sistem penunjang keputusan memiliki kemampuan  untuk  menerima  data  kualitas  yang dikuantitaskan  atau  diubah  menjadi  angka,  yang sifatnya  subyektif  dari  pemakainya,  sehingga pemakai  yang  berbeda  memungkinkan  memiliki penilaian  yang  berbeda.  Contoh  data  kualitas  yang dikuantitaskan  yaitu  penilaian  terhadap  kecantikan bersifat  kualitas,  sehingga  jika  dikuantitaskan  maka akan diberikan bobot nilai seperti 80 atau 90.
4) Prosedur Pakar
Sistem  penunjang  keputusan  memiliki  suatu prosedur  yang  dirancang  berdasarkan  rumusan formal  atau  berupa  prosedur  kepakaran  seseorang atau  kelompok  dalam  menyelesaikan  suatu  bidang masalah dengan fenomena tertentu.

## 2.3. Tujuan Sistem Penunjang Keputusan
Menurut  Yulianti  [4]  tujuan  dari  Decision Support System (DSS) antara lain :
1) Membantu  manajemen  dalam  pengambilan keputusan atas masalah semiterstruktur.
2) Memberikan  dukungan  atas  pertimbangan manajer  dan  bukannya  dimaksudkan  untuk menggantikan fungsi manajer.
3) Peningkatan produktivitas.
4) Meningkatkan  efektifitas  keputusan  yang diambi  manajer  lebih  dari  pada  perbaikan efisiensinya.
5) Kecepatan  komputasi,  dikarenakan  komputer memungkinkan  para  pengambil  keputusan untuk  melakukan  banyak  komputasi  secara cepat dengan biaya yang rendah.
2.4. Simple Additive Weighting (SAW) Menurut Jayanti [5] Simple Additive Weighting (SAW)  adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan pada  sistem  penunjang  keputusan  yang  sering digunakan. Pemilihan kriteria untuk kasus yang akan diselesaikan  dengan  bantuan  SPK  memerlukan pengetahuan terhadap masalah yang dihadapi. Jumlah kriteria  yang diambil untuk dianalisa tidak  memiliki ketentuan yang pasti, namun semakin banyak variasi kriteria yang dipilih maka semakin bagus hasil yang akan didapatkan.
Menurut  Rinaldi  [6]  Metode  Simple  Additive Weighting merupakan metode penjumlahan terbobot. Konsep  dasar  dari  metode  ini  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  pada  setiap alternatif  pada  semua  kriteria.  Metode  SAW membutuhkan proses normalisasi  matriks keputusan ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua rating alternatif yang ada.
Metode SAW  mengenal adanya 2  atribut  yaitu kriteria keuntungan (benefit) dan kriteria biaya (cost). Perbedaan  mendasar  dari  kedua  kriteria  ini  adalah tergantung dalam kriteria ketika mengambil keputusan.  Termasuk  kriteria  keuntungan  jika  nilai kriteria makin tinggi, maka akan semakin bagus dan termasuk  kriteria  biaya  jika  nilai  kriteria  makin tinggi, makan akan semakin buruk. Contoh nilai IPK mahasiswa  termasuk  kriteria  benefit  dan  masa  studi mahasiswa termasuk kriteria cost.
Benefit :
Max(xij) xij rij  …………………….(1) Cost :
xij Min(xij) rij  ………………………..(2)
Keterangan : Rij : Rating kinerja ternormalisasi Max : Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Min : Nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij : Baris dan kolom dari matriks, dimana rij adalah rating  kinerja  ternormalisasi  dari  alternatif  Ai  pada atribut/kriteria Cj; i = 1,2,....,m dan j = 1,2,....,n
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi) diberikan sebagai :
   n j Wjrij 1 vi …………………(3)
Keterangan : Vi : Nilai akhir alternatif Wj : Bobot yang telah ditentukan Rij : Rating kinerja ternormalisasi
Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan alternatif mana yang akan dipilih
Secara  lengkap  uraian  langkah-langkahnya adalah sebagai berikut :
Penerapan  metode  simple  additive  weighting  dalam  sistem  pendukung  keputusan pemilihan premier banking manager terbaik Studi Kasus : Bank Ocbc Nisp Cabang Metro Pondok Indah
a) Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan yaitu Cj.
b) Menentukan  nilai  bobot  dari  masing-masing kriteria (Wj).
c) Membuat  matriks  keputusan berdasarkan kriteria  (Cj),  kemudian  melakukan  normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  Benefit  atau Cost  sehingga  diperoleh  matriks  normalisasi (R).
d) Memberikan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif  dengan  menggunakan  persamaan diatas, dimana hasil akhir tersebut diperoleh dari penjumlahan dari perkalian matriks
ternormalisasi  (R)  dengan  vector  bobot sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang  akan dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  (Ai)  sebagai solusi.

## 3. METODE PENELITIAN
Adapun metode pengembangan dalam pembuatan aplikasi ini sebagai berikut :
a. Studi Literatur
Memperoleh informasi dengan mengumpulkan, mempelajari, dan membaca berbagai referensi mulai dari jurnal, internet, buku dan sumber lainnya terkait dengan sistem penunjang keputusan.
b. Wawancara
Mengumpulkan  informasi  yang  diperlukan melalui wawancara pada orang yang bersangkutan di Bank OCBC NISP cabang Metro Pondok Indah.
c. Analisis Data
Menganalisis algoritma SAW (Simple Additive Weighting), serta teknik-teknik terkait.
d. Perancangan Aplikasi Merancang aplikasi untuk
mengimplementasikan  algoritma  SAW  (Simple Additive  Weighting)  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman Java.
e. Pengujian
Melakukan  pengujian  terhadap  aplikasi  yang telah  dirancang  serta  menyimpulkan  hasil  dari pengujian.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengumpulan Kriteria
Berikut adalah tabel kriteria yang berguna untuk menampung data-data kriteria yang digunakan untuk seleksi Premier Banking Manager terbaik.
Tabel 1 Tabel Kriteria Kriteria Keterangan C1 QTD C2 NAT
Tabel 2 Tabel Pembobotan Kriteria Kriteria Bobot QTD 0.35 NAT 0.65 Tabel 3 Tabel Komponen Kriteria QTD Komponen Target Bobot FBI 60 JT 40% NTB 2 CIF 10% CASA 0.9 M 20% TD Growth 3 M 10% NTP 5 NTP 10% SCR 5000 Point 10%
Keterangan :
Pada  QTD,  terdapat  beberapa  komponen  di dalamnya yang berguna untuk mendapatkan nilainya. Komponen-komponen  ini  sesuai  dengan  yang  telah ditentukan  pada  Bank  OCBC  NISP  cabang  Metro Pondok Indah.
1) FBI ( Fee Base Income ) memiliki target yaitu 60 juta dan bobot 40%, dimana untuk mendapatkan FBI pihak bank akan mengambil sebanyak 30% dari  rekening  nasabah  jika  nasabah  membeli produk bank.
2) NTB  (New  To  Bank)  memiliki  target  2  CIF (Customer  Index  File)  dan  bobot  10%, merupakan  istilah  lain  untuk  nasabah  baru terhadap Bank OCBC NISP.
3) CASA  (Current  Account  Saving  Account) memiliki  target  0.9  Milliar  dan  bobot  20%, dimana  CASA  merupakan  nasabah  yang memasukkan  uang  dari  rekening  bank  lain  ke dalam  rekening  Bank  OCBC  NISP  dan sebaliknya.  Sehingga  seberapa  banyak  yang dimasukkan  ke  dalam  rekening  Bank  OCBC NISP akan ditambah dan yang dikeluarkan dari rekening  Bank  OCBC  akan  dikurang,  dan akumulasinya akan masuk ke dalam CASA.
4) TD  Growth  (Time  Deposit  Growth)  memiliki target  3  Milliar  dan  bobot  10%,  dimana  TD Growth  merupakan  nasabah  yang  memiliki deposito  dan  seiring  waktu  deposito  tersebut akan bertambah, dan pertambahan tersebut akan dihitung sebagai TD Growth.
5) NTP (New To Product) memiliki target 5 NTP dan  bobot  10%,  dimana  NTP  merupakan nasabah yang membeli produk bank yang belum dimilikinya  misalkan  nasabah  hanya  memiliki tabungan  dan  ingin  membeli  deposito  baru  di
Bank  OCBC  NISP,  maka  hal  tersebut  akan dihitung sebagai 1 NTP.
6) SCR (Succesfull Cross Referral) memiliki target 5000  Point  dan  bobot  10%,  dimana  SCR  ini merupakan  pegawai  bank  yang  berhasil merekomendasikan produk bank kepada
nasabah. Tabel 4 Tabel Pembobotan Sub Kriteria QTD Score (%) Nilai <=70% 1 (Kurang Sekali) >70% - <=90%
2 (Kurang)
>90% - <=100% 3 (Baik)
>100% - <=120%
4 (Baik Sekali)
>120% - <=150% 5 (Istimewa)
>150% 6 (Istimewa Sekali) Tabel 5 Tabel Pembobotan Sub Kriteria NAT Score (%) Nilai <=70% 1 >70% -
<=90% 2
>90% - <=100% 3
>100% - <=120% 4
>120% 5
Keterangan :
Masing-masing  kriteria  memiliki  sub  kriteria, bobot  nilai sub kriteria, dan data kriteria  ini diambil sesuai  dengan  persyaratan  yang  ada  pada  Bank OCBC NISP cabang Metro Pondok Indah.
1) QTD (Quarter To Date)
Pada kriteria QTD memiliki sub kriteria sebagai berikut :
a) Score <=70%, memiliki bobot nilai 1
b) Score >70% - <=90%, memiliki bobot nilai 2
c) Score >90% - <=100%, memiliki bobot nilai 3
d) Score >100% - <=120%, memiliki bobot nilai 4
e) Score >120% - <=150%, memiliki bobot nilai 5
f) Score >150%, memiliki bobot nilai 6
2) NAT (Nilai Akhir Tahun)
Pada kriteria NAT memiliki sub kriteria sebagai berikut :
a) Score <=70%, memiliki bobot nilai 1
b) Score >70% - <=90%, memiliki bobot nilai 2 c) Score >90% - <=100%, memiliki bobot nilai 3
d) Score >100% - <=120%, memiliki bobot nilai 4
e) Score >120%, memiliki bobot nilai 6

## 4.2. Pembobotan Kriteria
Tabel 6 Tabel Contoh Pembobotan Kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 K0001 2.000 3.000 K0002 4.000 4.000 K0003 1.000 1.000 K0004 5.000 5.000 Keterangan : K0001 = Dinda C1 = QTD (Benefit) K0002 = Jordie C2 = NAT (Benefit) K0003 = Juki
K0004 = Joko

## 4.3. Matriks Keputusan
Berikut  adalah  contoh  tabel  matriks  keputusan yang  berguna untuk membuat matriks perkalian dan menormalisasikan data yang dipilih pada pembobotan kriteria.
𝑋 =   ( 2.000    3.000 4.000    4.000 1.000    1.000 5.000    5.000 )
Untuk  normalisasi  nilai,  jika  faktor  kriteria benefit digunakan rumusan Rij = Xij (max(Xij))
Maka  nilai-nilai  normalisasi  untuk  kriteria benefit menjadi :
R11  =  2.000  /  max  (2.000;  4.000;  1.000;  5.000)  = 2.000/5.000 = 0.40 R21  =  4.000  /  max  (2.000;  4.000;  1.000;  5.000)  = 4.000/5.000 = 0.80 R31=  1.000  /  max  (2.000;  4.000;  1.000;  5.000)  = 1.000/5.000 = 0.20 R41=  5.000  /  max  (2.000;  4.000;  1.000;  5.000)  = 5.000/5.000 = 1.00
R12  =  3.000  /  max  (3.000;  4.000;  1.000;  5.000)  = 3.000/5.000 = 0.60 R22  =  4.000  /  max  (3.000;  4.000;  1.000;  5.000)  = 4.000/5.000 = 0.80 R32=  1.000  /  max  (3.000;  4.000;  1.000;  5.000)  = 1.000/5.000 = 0.20 R42=  5.000  /  max  (3.000;  4.000;  1.000;  5.000)  =
5.000/5.000 = 1.00
𝑋 =   ( 0.40    0.60 0.80    0.80 0.20    0.20 1.00    1.00 )

## 4.4. Proses Perangkingan
Berikut  ini  adalah  proses  perangkingan  dari hasil normalisasi data pembobotan kriteria :
Penerapan  metode  simple  additive  weighting  dalam  sistem  pendukung  keputusan pemilihan premier banking manager terbaik Studi Kasus : Bank Ocbc Nisp Cabang Metro Pondok Indah
V1 = (0.40 x 0.35) + (0.60 x 0.65) = 0.53 V2 = (0.80 x 0.35) + (0.80 x 0.65) = 0.80 V3 = (0.20 x 0.35) + (0.20 x 0.65) = 0.20 V4 = (1.00 x 0.35) + (1.00 x 0.65) = 1.00
V1 = 0.53 (3 = DINDA) V2 = 0.80 (2 = JORDIE) V3 = 0.20 (4 = JUKI) V4 = 1.00 (1 = JOKO)
Jadi,  Premier  Banking  Manager  terbaik  pada Bank  OCBC  NISP  cabang  Metro  Pondok  Indah adalah JOKO dengan nilai = 1.00.

## 4.5. Implementasi
1) Tampilan Layar Form Utama
Tampilan  layar  dari  Form  Utama  dapat  dilihat pada Gambar berikut. Setelah menjalankan program, user  akan  membuka  Form  Utama.  User  dapat membuka beberapa form seperti form pegawai, form kriteria QTD, form quarter, form periode, form bulan, form  input  nilai/  form  nilai,  form  input  PBM/  form PBM, form peringkat, dan form panduan.

## Gambar 1 Tampilan Layar Form Utama

## 2) Tampilan Layar Form Nilai
Pada  form  ini  user  diminta  untuk  memilih  Id PBM,  memilih  kode  bulan,  menginput  nilai  asli terlebih dahulu sebelum memilih Id Kriteria sehingga Nilai  yang  akan  disimpan  ke  dalam  database  akan muncul,  sedangkan  Id  Nilai  sudah  diisi  oleh autonumber.  Setelah  user  selesai  menginput,  maka user akan mengklik button simpan untuk menyimpannya  ke  dalam  table  nilai,  button  batal untuk membatalkan inputan user, dan button kembali jika  user  ingin  kembali  ke  form  utama.  Tampilan layar untuk form nilai seperti gambar dibawah ini.

## Gambar 2 Tampilan Layar Form Nilai

## 3) Tampilan Layar Form PBM
Pada  form  ini  user  diminta  untuk  memilih  Id PBM,  memilih  Nomor  induk,  dan  memilih  Kode periode.  Setelah  user  selesai,  maka  user  akan mengklik  button  masukkan  data  untuk  memanggil nilai-nilai  yang  sudah  ada  di  dalam  table  nilai  dan menampilkannya  pada  textbox  Januari  hingga desember.  Setelah  itu  user  akan  mengklik  hitung quarter  untuk  mendapatkan  nilai  Q1-Q4,  kemudian user  akan  mengklik  hitung  QTD  dan  hitung  NAT untuk  mendapatkan  nilainya  masing-masing  dan terakhir  user  akan  mengklik  button  skor  untuk mendapatkan  skor  sesuai  nilai  yang  dihasilkan. Setelah  didapatkan  skornya,  maka  user  akan mengklik  button  simpan  untuk  menyimpannya  ke dalam  table  pbm,  button  batal  untuk  membatalkan inputan  user,  dan  button  kembali  jika  user  ingin kembali  ke  form  utama.  Tampilan  layar  untuk  form pbm seperti gambar dibawah ini.

## Gambar 3 Tampilan Layar Form PBM

## 4) Tampilan Layar Form Peringkat
Pada  menu  ini  user  akan  mengetahui  nilai keseluruhan  yang  didapatkan  oleh  pegawai  setelah
Penerapan  metode  simple  additive  weighting  dalam  sistem  pendukung  keputusan pemilihan premier banking manager terbaik Studi Kasus : Bank Ocbc Nisp Cabang Metro Pondok Indah
melewati  proses  simple  additive  weighting,  yang dimulai dari proses normalisasi yang terjadi jika user mengklik button normalisasi dan proses perangkingan yang terjadi jika user mengklik button tentukan  peringkat.  Tampilan  layar  untuk  form peringkat seperti gambar dibawah ini.
Gambar 4 Tampilan Layar Form Peringkat (Sesudah Button Normalisasi di klik)

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1. KESIMPULAN
Berdasarkan  perancangan,  pembuatan,  dan serangkaian  uji  coba  program  dari  aplikasi  sistem penunjang  keputusan  ini  serta  analisa  permasalahan pada  Bank  OCBC  NISP,  maka  dapat  diambil beberapa kesimpulan yaitu sebagai berikut :
a. Metode  SAW  dapat  diterapkan  pada  sistem penunjang  keputusan  untuk  pemilihan  Premier Banking  Manager  terbaik  pada  Bank  OCBC NISP cabang Metro Pondok Indah.
b. Aplikasi ini dapat digunakan untuk menentukan Premier  Banking  Manager  terbaik  dengan adanya proses penentuan peringkat.
c. Dengan  digunakannya  aplikasi  ini,  pekerjaan sang  pengambil  keputusan  dalam  penentuan Premier  Banking  Manager  terbaik  akan dipermudah.

## 5.2. SARAN
Selain membuat beberapa kesimpulan, ada pula saran-saran yang mungkin bisa dijadikan pertimbangan  dalam  pengembangan  sistem,  antara lain : a. Diharapkan  kriteria  dengan  atribut  cost  dapat ditambahkan pada sistem ini, sehingga penentuan peringkat bisa lebih terperinci.
b. Diharapkan  aplikasi  ini  dapat  dikembangkan dalam  bentuk  web,  sehingga  mudah  untuk diakses.
c. Rancangan  form  untuk  menentukan  peringkat dan  untuk  memasukkan  nilai  perbulannya diharapkan  dapat  dikembangkan  lagi  sehingga lebih menarik dan lebih interaktif.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1]  Berutu,  Edianto.,  2015, Sistem  Pendukung  Keputusan Pengangkatan  Karyawan  Tetap  dengan  Metode Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  pada  PT. Perkebunan Lembah Bhakti Propinsi NAD Kab. Aceh Singkil , Medan, Pelita Informatika Budi Darma Vol: IX, Nomor: 3 April, ISSN : 2301 – 9425.
[2]    Sagala,  Arlita.,  2013, Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Jabatan  dengan  Metode  Fuzzy  Multi- Criteria  Decision  Making ( Studi  Kasus  :  Dinas
Pertanian Pemerintahan Provinsi Sumatera Utara ), Medan,  Pelita  Informatika  Budi  Darma  Vol:  V,
Nomor 1 November, ISSN : 2301 – 9425. [3]  Bastiah.,  2013, Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk Menentukan Pembelian Rumah dengan Menggunakan  Metode  Fuzzy  C-Means  (FCM) Clustering ,  Medan,  Pelita  Informatika  Budi  Darma Vol: V, Nomor: 1 November, ISSN : 2301 – 9425.
[4]  Yulianti,  Liza.,  Sari,  Herlina  Latipa.  dan  Hayadi,  B Herawan.,  2012, Sistem  Pendukung  Keputusan Peserta KB Teladan di BKKBN Bengkulu Menggunakan  Pemrograman  Visual  Basic  6.0 , Bengkulu,  Jurnal  Media  Infotama  Vol.  8,  No.  2 September, ISSN : 1858 – 2680.
[5] Jayanti, Eltri., 2015, Penerapan Metode Simple Additive Weighting  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Perekrutan Karyawan (Studi Kasus : PT.Perkebunan Nusantara  III  Medan) ,  Medan,  Pelita  Informatika Budi  Darma  Vol:  V,  Nomor:  1  November,  ISSN  : 2301 – 9425.
[6] Rinaldi, M.Arfan., 2013, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Trainer  (Staf  Pengajar)  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting ( SAW) ( Studi Kasus  :  Primagama  English  Johor ),  Medan,  Pelita Informatika  Budi  Darma  Vol:  V,  Nomor:  1 November, ISSN : 2301 – 9425.