## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PENENTUAN JABATAN KAPOLRES DI JAJARAN KEPOLISIAN DAERAH SUMATERA UTARA (POLDA SUMUT)DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW)
Jijon Raphita Sagala 1 , Guntur Syahputra 2
1 Teknik Informatika
2 Manajemen Informatika STMIK Pelita Nusantara Medan Jl. Iskandar Mudan No 1 Medan, Sumatera Utara, 20154
Indonesia
sisagala@gmail.com 1 , guntur_capt@yahoo.co.id 2
Abstrak
Jabatan di kepolisian dalam fungsi jabatan, dimulai setelah organisasi melaksanakan kegiatan penarikan dan seleksi, yaitu pada saat seorang calon anggota Kepolisian dinyatakan diterima dan siap untuk ditempatkan pada jabatan atau unit kerja yang sesuai dengan satuan pendidikan. Namun ternyata permasalahannya tidak sesederhana  itu,  karena  justru  keberhasilan  dari  keseluruhan  program  pemilihan  jabatan  terletak  pada ketepatan  dalam  menempatkan  personil  yang  bersangkutan.  Proses  penempatan  merupakan  suatu  proses yang sangat menentukan dalam mendapatkan jabatan yang kompeten yang dibutuhkan, karena penempatan yang  tepat  akan  dapat  membantu  perusahaan  atau  instansi  dalam  mencapai  tujuan  yang  diharapkan. Dengan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dapat  membantu  pihak  pengambil  keputusan  dalam memilih calon Kapolres yang benar-benar sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan oleh instansi kepolisian. Sehingga  dengan  sistem  ini  Polda  Sumut  dapat  meminimalisasi  kesalahan  yang  diakibatkan  oleh kinerja Personil Kepolisian, yaitu dengan cara menempatkan personil  pada posisi atau bidang yang sesuai dengan kemampuannya.
Kata Kunci : Simple Additive Weighting (SAW) , Kapolres, Sistem Pendukung Keputusan
Abstract
Office in policing in the functions of Office, started after  the Organization carry out the withdrawal and selection,  that  is,  at the  moment  a  prospective  member of  the police  force  was declared acceptable  and ready to be placed on the Office or work unit in accordance with the educational unit.But it turns out that the problem is not that simple, because it is precisely the success of the overall program of the election office is located on the accuracy in placing personnel concerned.The placement process is a process that is crucial  in  getting  the  competent  Office  is  required,  because  the  proper  placement  will  be  able  to  help companies or agencies in achieving the expected objectives. With the method of Simple Additive Weighting (SAW) can assist decision makers in selecting prospective Kapolres who really fit the criteria required by police  agencies.So  with  this  system  of  North  Sumatra  Police  can  minimize  errors  caused  by  the performance  of  the  Police  Personnel,  that  is,  by  the  way  puts  personnel  at  the  position  or  field  in accordance with its ability.
Keywords: Simple Additive Weighting (SAW), Kapolres, Decision Support System

## I. PENDAHULUAN
Kepolisian Daerah Sumatera Utara merupakan  salah  satu  instansi  pemerintahan  di Medan yang bergerak dalam bidang pelayaanan,
perlindungan  dan  pengayoman  masyarakat. Dimana  selama  ini  pada  proses  penempatan jabatan hanya dilihat dari hasil tes dan beberapa persyaratan  dasar  lainnya.  Sebagian  besar personil  mengalami  kesulitan  beradaptasi dengan  tugas-tugas  yang  harus  dilaksanakan karena  tidak  memiliki  latar  belakang pengetahuan  yang  sesuai  dengan  posisi  yang ditempatinya. Jika dibiarkan terus menerus, hal
ini  akan  berdampak  negatif  pada  pelayanan keamanan  yang  diberikan  dan  menghambat kemajuan  Kepolisian  Daerah  Sumatera  Utara. Oleh  karena  itu,  pihak  Polda  Sumut  mencari solusi  agar  dapat  meminimalisasi  kesalahan yang  diakibatkan  oleh  kinerja  Personil Kepolisian,  yaitu  dengan  cara  menempatkan personil    pada  posisi  atau  bidang  yang  sesuai dengan kemampuannya.
Untuk  menentukan  jabatan  dilingkungan kepolisian telah diatur dalam Peraturan Kapolri No 17 Tahun 2010 dibentuk sebuah badan yang diberi  nama  Badan  Pertimbangan  Jabatan  dan

## Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing
e-ISSN 2655-9102, Volume 1, No. 1, January 2019, pp 19-23
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------------------------------------------
kepangangkatan  (Baperjakat)  untuk  Tingkat
Pusat,  Tingkat  Satuan  Induk  Organisasi  dan Tingkat Wilayah. Memahami  Sistem  Pendukung  Keputusan dan  penggunaannya  sebagai  sistem  yang menunjang  dan  mendukung  keputusan  dan komputer  guna  mengetahui  bidang  fungsi masing-masing.  Tujuan  pembetukan  Sistem Pendukung  Keputusan  yang  efektif  adalah memanfaatkan  keunggulan  kedua  unsur,  yaitu manusia  dan  perangkat  elektronik.  Terlalu banyak menggunakan komputer akan mengahasilkan  pemecahan  yang  bersifat  yang tidak  fleksibel,  dan  keputusan  yang  dangkal. Sedangkan terlalu banyak pertimbangan dari sisi manusia  akan  memunculkan  reaksi  yang lamban,  pemanfaatan  data  yang  serba  terbatas, dan  kelambanan  dalam  mengkaji  alternative yang  relevan.  Oleh  karena  itulah  diperlukan sebuah  pendekatan  atau  metode  yang  dapat menyatukan unsur manusia dan perangkat keras atau  elektronik  dalam  suatu  sistem  pendukung keputusan  untuk  mengambil  sebuah  keputusan yang paling sesuai.
Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  akan dibuat  menggunakan  metode  yang digunakan dalam     menghadapi        situasi        Multiple Decision  Making(MADM) yaitu metode SAW (Simple  Additive  Weighting)  Konsep  Dasar metode  ini    adalah    mencari    penjumlahan bobot    dari    rating    kinerja    pada    setiap alternative  pada semua atribut.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Pengertian Kapolda dan Kapolres
Kepolisian  Daerah  (Polda)  merupakan satuan  pelaksana  utama  Kewilayahan  yang berada  di  bawah  Kapolri.  Polda  bertugas menyelenggarakan  tugas  Polri  padatingkat kewilayahan  tingkat  I  seperti  Provinsi atau Daerah Istimewa. Polda merupakan perpanjangan  tanganlang  sungdari  MabesPolri. Polda dipimpin oleh Kepala Kepolisian Negara Republik  Indonesia  Daerah  (Kapolda),  yang bertanggungjawabkepadaKapolri. KapoldadibantuolehWakilKapolda
(Wakapolda).  Polda  membawahi  Kepolisian Negara Republik Indonesia Resor (Polres). Kepolisian  Resor  (disingkat  Polres)  adalah struktur  komando  Kepolisian Republik Indonesia di daerah  kabupaten/kota. Kepolisian
Resor  di  wilayah  perkotaan  biasa  disebut "Kepolisian Resor Kota" (Polresta). "Kepolisian Resor  Kota  Besar"  (Polrestabes)  biasanya digunakan  untuk  ibu  kota  provinsi.  Kepolisian Resor dikepalai oleh seorang Kepala Kepolisian Resor  (Kapolres),  Kepolisian  Resort  Kota dikepalai oleh  seorang Kepala KepolisianResor
Kota  (Kapolresta)  dan  Kepolisian  Resor  Kota Besar dikepalai oleh seorang Kepala Kepolisian Resort  Kota  Besar  (Kapolrestabes).  Polres memiliki satuan tugas kepolisian yang lengkap, layaknya  Polda,  dan  dipimpin  oleh  seorang Komisaris  Besar  Polisi  (Kombes)  (untuk Polrestabes)  atau  Ajun  Komisaris  BesarPolisi (AKBP) (untuk Polres/Polresta).

## B.
Administrasi Kewilayahan Polisi Pembagian  administrasi  kewilayahan  Polisi dari tingkat paling rendah yaitu: 1. POLSEK: Kepolisian Sektor, membawahkan  1  Kecamatan,  dipimpin oleh  polisi  berpangkat  AKP  (Ajun Komisaris  Polisi),  (Kompol  untuk  Polda Jaya) 2. POLRES: Kepolisian Resor, membawahkan  1  Kabupaten,  dipimpin oleh  polisi  berpangkat  AKBP  (Ajun Komisaris  Besar  Polisi)  dan  Kompol (Komisaris Polisi) 3. POLWIL:  Kepolisian  Wilayah,  biasanya membawahkan  beberapa  kabupaten/kota sekaligus, dipimpin oleh polisi berpangkat KOMBES (Komisaris Besar). 4. POLDA: Kepolisian Daerah, membawahkan  1  propinsi,  dipimpin  oleh polisi  berpangkat  Brigjen  (Brigadir Jenderal)/Irjen  (Inspektur  Jenderal),  (Irjen biasanya untuk daerah stategis) 5. Mabes  POLRI:  Markas  Besar  Kepolisian Republik Indonesia, membawahkan seluruh daerah di Indonesia, dipimpin oleh KAPOLRI berpangkat Jenderal Polisi.

## C. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer termasuk  sistem  berbasis  pengetahuan  atau manajemen  pengetahuan  yang  dipakai  untuk mendukung  pengambilan  keputusan  dalam suatu  organisasi  atau  perusahaan.  Dapat  juga dikatakan  sebagai  sistem  komputer  yang mengolah  data  menjadi  informasi  untuk mengambil  keputusan  dari  masalah  semi terstruktur yang spesifik. [2]-[5]-[7]

## D.
Metode Simple Additive Weighting Metode SAW sering dikenal dengan istilah metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar metode SAW ( Simple Additive Weighting) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada  semua  atribut.  Metode  SAW  dapat membantu dalam pengambilan keputusan suatu kasus,  akan  tetapi  perhitungan  dengan menggunakan  metode  SAW  ini  hanya  yang

## Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing
e-ISSN 2655-9102, Volume 1, No. 1, January 2019, pp 19-23
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------------------------------------------
menghasilkan  nilai  terbesar  yang  akan  terpilih sebagai  alternatif  yang  terbaik.  Perhitungan akan sesuai dengan metode ini apabila alternatif yang  terpilih  memenuhi  kriteria  yang  telah ditentukan.  Metode  SAW  ini  lebih  efisien karena  waktu  yang  dibutuhkan  dalam perhitungan  lebih  singkat.  Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.[6]-[1]
Formula  untuk  melakukan  normalisasi  tersebut adalah sebagai berikut:
Dimana :
R ij = Rating kinerja ternormalisasi Max ij =  Nilai  maksimum  dari setiap  baris  dan kolom Min ij =  Nilai  minimum  dari  setiap  baris  dan kolom
X ij = Baris dan kolom dari matriks Dengan  r ij adalah  rating  kinerja  ternormalisasi dari alternatif A i pada atribut C j ; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n.
Nilai  V i yang  lebih  besar    mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih. Dimana : V i = Nilai akhir dari alternatif W i = Bobot yang telah ditentukan R ij = Normalisasi matriks

## E. Pengertian PHP
PHP  Pertama  kali  ditemukan  pada  1995 oleh  seorang  Software  Developer  bernama Rasmus Lerdrof. Ide awal PHP adalah ketika itu Radmus  ingin  mengetahui  jumlah  pengunjung yang  membaca  resume  onlinenya.  script  yang dikembangkan  baru  dapat  melakukan  dua pekerjaan, yakni merekam informasi visitor, dan menampilkan  jumlah  pengunjung  dari  suatu website.  Dan  sampai  sekarang  kedua  tugas tersebut  masih  tetap  populer  digunakan  oleh dunia web saat ini. Kemudian, dari situ banyak orang  di  milis  mendiskusikan  script  buatan Rasmus Lerdrof, hingga akhirnya rasmus mulai membuat  sebuah  tool/script,  bernama  Personal Home Page (PHP).[3]
PHP  adalah  sebuah  bahasa  pemrograman berbasis  web  yang  mempunyai  banyak keunggulan  dibandingkan  dengan  bahasa pemrograman berbasis web yang lain.

## F. Pengertian MySQL
MySQL  adalah    sendiri  merupakan  suatu jalan untuk dapat menyimpan berbagai informas dengan  membaginya  berdasarkan  kategori- kategori  tertentu.  Dimana  informasi-informasi tersebut  saling  berkaitan,  satu  dengan  yang lainnya. MySQL  bersifat  RDBMS  (Relational Database  Management  System)  RDBMS memungkinkan seorang admin dapat menyimpan  banyak  informasi  ke  dalam  table- table,  dimana  table-table  tersebut  saling berkaitan  satu  sama  lain.  Keuntungan  RDBMS sendiri  adalah  kita  dapat  memecah  database kedalam  table-table  yang  berbeda.  setiap  table memiliki informasi yang berkaitan dengan table yang lainnya.[3]

## III.METODE PENELITIAN
A. Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  dilaksanakan  di  Medan, Sumatera  Utara,  dikarenakan  saat  ini  termasuk wilayah  administrasi  Kepolisian  terbesar  di Indonesia.  Polda  Sumu  terklarifikasi  sebagai Polda  tipe  A,  sehingga  seorang  Kapolda  yang menjabat  haruslah  perwira  tinggi  (Pati) berpangkat  Irjen  (Inspektur  Jenderal).  Wilayah hukum Polda Sumut terdiri dari Kabupaten Kota Madya  yang  dijabat  oleh  Kapolresta  dan wilayah  Kabupaten  Daerah  Tingkat  II  (Dati  II) yang dijabat oleh Kapolres. Polresta dan Polres di jajaran Polda Sumut terdiri dari :
1. Polres Belawan 2. Pores Tanah Karo 3. Polres Langkat 4. Polresta Binjai 5. Polresta Gunung Sitoli 6. Polres Nias
7. Polres Nias Selatan 8. Polres Nias Barat 9. Polres Nias Utara
10. Polres Mandailing Natal
11. Polresta Sibolga
12. Polres Tapanuli Tengah
13. Polres Tapanuli Selatan
14. Polres Tapanuli Utara
15. Polres Padang Lawas
16. Polres Padang Lawas Utara
17. Polresta Tebing Tinggi
18. Polres Batubara
19. Polres Humbang Hasundutan
20. Polres Dairi
21. Polres Samosir

## Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing
e-ISSN 2655-9102, Volume 1, No. 1, January 2019, pp 19-23
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------------------------------------------
22. Polres Toba Samosir 23. Polres Deli Serdang
24. Polres Serdang Bedagai 25. Polresta Tanjungbalai 26. Polres Labuhan Batu 27. Polres Labuhan Batu Utara
28. Polres Labuhan Batu Selatan
29. Polresta Pematang Siantar
30. Polres Simalungun
31. Polres Pakpak Bharat
32. Polresta Padang Sidimpuan
33. Polres Asahan
B. Jenis Dan Sumber Data Data  yang  digunakan  untuk  menyusun penelitian  dalam  pemilihan  calon  Kapolres  ini adalah  data  sekunder  yang  dipublikasikan  oleh Karo  SDM  (Kepala  Biro  SDM)  Polda  Sumut dan  Instansi  Pemerintah  terkait  lainnya.  Data publikasi  Karo  SDM  Polda  Sumut  terutama adalah  data  daftar  Perwira  Menengah  (Pamen) pada jajaran Polda Sumut.

## C. Teknik Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini  teknik  pengumpulan data  yang  penulis  gunakan  adalah  teknik dokumentasi    dan  wawancara  yaitu  berupa pengumpulan  data  dengan  mengajukan pertanyaan  langsung  kepada  seorang  ahli  atau yang  berwenang  dalam  suatu  masalah  dan berupa  buku-buku  yang  memuat  data-data tentang struktur Kepolisian Republik Indonesia.

## D. Pemilihan Jabatan Kapolres
Kepolisian  Resort  yang  selanjutnya disingkat  Polres  adalah  pelaksana  tugas  dan wewenang Polri di wilayah kabupaten/kota yang berada  di bawah  Kapolda”.  Polres  bertugas menyelenggarakan  tugas  pokok  Polri  dalam memelihara keamanan dan ketertiban masyarakat, menegakkan hukum, serta memberikan  perlindungan,  pengayoman,  dan pelayanan kepada masyarakat dan melaksanakan  tugas-tugas  Polri  lainnya  dalam daerah  hukum  Polres,  sesuai dengan ketentuan peraturan  perundang-undangan  (Perkap  No.23 Tahun  2010  tentang  Susunan  Organisasi  dan Tata  Kerja  pada  Tingkat  Polres  dan  Polsek). Polres  mempunyai  pimpinan,  dalam  Pasal  8 Peraturan  Kepala  Kepolisian  R.I.  Nomor  23 Tahun  2010  tentang  Susunan  Organisasi  dan Tata Kerja pada Tingkat Kepolisian Resort dan Kepolisian  Sektor  dijelaskan  mengenai  unsur pimpinan Polres. Adapun bunyi pasal persebut, adalah  sebagai  berikut:  Unsur  pimpinan sebagaimana dimaksud Kapolres dan Wakpolres.Untuk pemilihan Kapolres dilakukan oleh  Mabes  Polri  atas  rekomendasi dan  seleksi
yang  di  lakukan  di  Kepala  polisi  Daerah Sumatera Utara (Kapolda Sumut). Kriteria-kriteria  yang  digunakan  dalam pemilihan  calon  Kapolres  adalah  sebagai berikut:
Tabel 1.Criteria Kode Criteria C1 Perwira Polri berpangkat Kompol dan AKBP C2 Memiliki Masa Dinas Perwira (MDP) C3 Memiliki  Masa  Dinas  Dalam  Pangkat (MDDP) Kompol C4 Jenjang Pendidikan C5 Usia C6 Kesehatan Fisik dan Mental E. Analisa Model Penilaian Penentuan Jabatan Kapolres Berdasarkan faktor-faktor yang dipertimbangkan  dalam  penempatan  personil, maka  ditetapkan  criteria  -criteria    yang  dinilai dalam  proses  penilaian  penentuan  jabatan Kapolres.  Adapun  model  penilaian  penentuan jabatan  Kapolres  ditunjukkan  pada  tabel-tabel berikut ini
Tabel 2. Model Penilaian Pangka t No Criteria  Penilaian Skor Bobot (%) 1. Pangkat: AKBP 100 30 Kompol 80 Tabel 3. Model Penilaian Memiliki Masa Dinas Perwira (MDP ) No Criteria  Penilaian Skor Bobot (%) 2. Memiliki  Masa  Dinas Perwira (MDP): >=20 Tahun 100 20 >=17 Tahun 80 >=15 Tahun 60 >=13 Tahun 40 Tabel 4. Model Penilaian Memiliki Masa Dinas Dalam Pangkat (MDDP) Kompol No Criteria  Penilaian Skor Bobot (%) 3. Memiliki  Masa  Dinas Dalam  Pangkat  (MDDP) Kompol: >=6 Tahun 100 20 >=4 Tahun 80 >=2 Tahun 60 Tabel 5. Model Penilaian Jenjang Pendidikan No Criteria  Penilaian Skor Bobot (%) 4. Jenjang Pendidikan: Doktor (S3) 100 10 Magister (S2) 80

## Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------------------------------------------
Strata 1 (S1) 60 Tabel 6. Model Penilaian Usia No Criteria  Penilaian Skor Bobot (%) 5.  Usia: >=45 100 10 >=40 80 >=35 60 Tabel 7 Model Penilaian Kesehatan Fisik dan Mental No Criteria  Penilaian Skor Bobot (%) 6. Kesehatan Fisik dan Mental: Sangat sehat
100
10 Sehat 80 Cukup sehat 60 Kurang sehat 40 None (Kosong) 20 F. Penerapan  metode Simple  Additive Weight (SAW)
Markas  Besar  Kepolisian  Negara  Republik Indonesia  (Mabes  Polri)  atas  rekomendasi Kepolisian  Daerah  Sumatera  Utara  (Kapolda Sumut) melakukan pergantian jabatan Kapolres. Untuk  menentukan  jabatan  Kapolres  tersebut ditentukan  beberapa  criteria  penilaian,  antara lain sebagai berikut:
a. Pangkat  :  Ajun  Komisaris  Besar  Polisi (AKBP),  Komisaris  Polisi  (Kompol, masing-masing bobot nilai sudah ditunjukkan pada tabel diatas. b. Memiliki  Masa  Dinas  Perwira  (MDP) Minimal 13 Tahun
c. Memiliki  Masa  Dinas  Dalam  Pangkat (MDDP) Kompol Minimal 2 Tahun d. Jenjang Pendidikan: Doktor (S3), Magister (S2) Dan Sarjana(S1) e. Usia : >= 45 Tahun, >=40 Tahun dan >=35 Tahun f. Kesehatan Fisik dan Mental : Sangat sehat, sehat, cukup sehat, kurang sehat dan None (kosong).
Alternatif  dari  personil  yang  menjadi  kandidat bakal calon Kapolres adalah sebanyak 6 (enam) orang yaitu sebagai berikut:
Tabel 8. Alternative Kode Alternative Nama A1 Siti Marlina A2 Edward E. Tumanggor A3 Estomihi Situmorang A4 Herison Manullang A5 Josmer Samsuardi Manurung A6 Mariana Sari
- Bobot untuk setiap criteria  adalah sebagai berikut : [30%, 20%, 20%, 10%,10%,10%] - Masukkan  alternatif/calon  Kapolres  dan Bobot  Penilaian  Criteria    pada  tabel.
Ditunjukkan pada tabel dibawah ini: Tabel 9. Bobot Nilai Setiap Alternative Nama/ Alternative Criteria  Penilaian C1  C2  C3  C4  C3  C4 Siti Marlina 78 67 89 47 89 47 Edward E. Tumanggor 87 50 88 80 88 80 Estomohi Situmorang 80 76 84 50 84 50 Herison Manullang 76 77 79 60 79 60 Josmer S. Manurung 80 89 80 85 86 88 Mariana Sari 75 80 77 82 81 86 - Perhitungan metode SAW sebagai berikut: 1. Normalisasi menggunakan formula dibawah ini: Nilai maksimal setiap criteria  : C1 = 87 C2 = 89 C3 = 89 C4 = 85 C5 = 89 C6 = 88 2. Membuat  matriks  untuk  normalisasi sebagai berikut: C1 C2 C3 C4 C3 C4 A1 78/87 67/89 89/89 47/85 89/89 47/88 A2 87/87 50/89 88/89 80/85 88/89 80/88 A3 80/87 76/89 84/89 50/85 84/89 50/88 A4 76/87 77/89 79/89 60/85 79/89 60/88 A5 80/87 89/89 80/89 85/85 86/89 88/88 A6 75/87 80/89 77/89 82/85 81/89 86/88 3. Hasil dari normalisasi adalah sebagai berikut: C1 C2 C3 C4 C3 C4 A1 0,90 0,75 1,00 0,55 1,00 0,53 A2 1,00 0,56 0,99 0,94 0,99 0,91 A3 0,92 0,85 0,94 0,59 0,94 0,57 A4 0,87 0,87 0,89 0,71 0,89 0,68 A5 0,92 1,00 0,90 1,00 0,97 1,00 A6 0,86 0,90 0,87 0,96 0,91 0,98 Nilai bobot criteria  ( W ): Criteria Bobot

## Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------------------------------------------
C1 30% C2 20% C3 20% C4 10% C5 10% C6 10% Jumlah 100% Nilai bobot criteria  = [30, 20, 20, 10, 10, 10] V=W * R
Dimana : V = Perfernsi; W = Bobot criteria ; R = Matriks hasil normalisasi
A1 = (0.3 * 0.90) + (0.20 * 0.75) + (0.20 * 1.00) + (0.1  *  0.55)  + (0.1  *  1.00)  + (0.1*0.53) = 0,83 A2 = (0.3 * 1.00) + (0.20 * 0.56) + (0.20 * 0.99) + (0.1  *  0.94)  + (0.1  *  0.99)  +  (0.1  * 0.91) = 0,89 A3 = (0.3 * 0.92) + (0.20 * 0.85) + (0.20 * 0.94) + (0.1  *  0.59)  + (0.1  *  0.94)  +  (0.1  * 0.57) = 0,85 A4 = (0.3 * 0.87) + (0.20 * 0.87) + (0.20 * 0.89) + (0.1  *  0.71)  + (0.1  *  0.89)  +  (0.1  * 0.68) = 0,84 A5 = (0.3 * 0.92) + (0.20 * 1.00) + (0.20 * 0.90) + (0.1  *  1.00)  + (0.1  *  0.97)  +  (0.1  * 1.00) = 0,95 A6 = (0.3 * 0.86) + (0.20 * 0.90) + (0.20 * 0.87) + (0.1  *  0.96)  + (0.1  *  0.91)  +  (0.1  * 0.98) = 0,90 Tabel 10. Hasil Perankingan Al ter Na tiv e Criteria  penilaian Ha sil Ra nk C1 C2 C3 C4 C3 C4 A1 0,27 0,15 0,20 0,06 0,10 0,05 0,8 3 6 A2 0,30 0,11 0,20 0,09 0,10 0,09 0,8 9 3 A3 0,28 0,17 0,19 0,06 0,09 0,06 0,8 5 4 A4 0,26 0,17 0,18 0,07 0,09 0,07 0,8 4 5 A5 0,28 0,20 0,18 0,10 0,10 0,10 0,9 5 1 A6 0,26 0,18 0,17 0,10 0,09 0,10 0,9 0 2
Maka  dari  hasil  perhitungan  perfernsi  dapat ditentukan  siapa  yang  akan  menjadi  calon Kapolres yaitu dengan nilai tertinggi ( 0,95 ) atas nama Josmer S. Manurung.
IV. IMPLEMENTASI DAN PENGUJIAN

## A. Implementasi
Setelah sistem dianalisis dan didesain secara rinci,  maka  akan  menuju  tahap  implementasi.
Implementasi  merupakan  tahap  meletakkan sistem  sehingga  siap  untuk  dioperasikan. Implementasi  bertujan  untuk  mengkonfirmasi modul-modul  perancangan,  sehingga  pengguna dapat memberikan masukan kepada pembangunan sistem. B. Implementasi Antarmuka Sistem
1. Implementasi Halaman Login
Form login digunakan untuk masuk kedalam aplikasi atau operasi selanjutnya. Apabila login admin  berhasil,  maka  akan  masuk  kedalam halaman utama, tetapi apabila login admin tidak berhasil  maka  akan  ada  peringatan  dengan menampilkan  pesan  bahwa  login  admin  gagal atau username dan password salah.
Gambar1. Halaman Login Admin
2. Implementasi Halaman Dashboard
Halaman  dashboard  digunakan  untuk menampilkan  halaman  induk  dari  sistem  yang didalamnya  terdapat  integrasi  antar  halaman yang  terhubung  kedalam  halaman  dashboard. Halaman  dashboard  ini  juga  berfungsi  untuk mengontrol semua halaman web.
Gambar 2 . Halaman Dashboard
3. Implementasi Halaman Hasil Uji SPK Halaman hasil uji SPK ini digunakan untuk menampilkan hasil proses uji nilai criteria  dari calon  Kapolres.  Halaman  ini  menampilkan nama  calon  Kapolres,  nilai  masing-masing criteria  beserta  nilai  akhir  dari  metode  SAW. Implementasi  halaman  hasil  uji  SPK  dapat dilihat pada gambar dibawah ini:

## Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------------------------------------------
Gambar 3. Halaman Hasil Uji SPK

## C. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  akan  mengamati  semua aktifitas  input,  proses  dan  output  sistem  dalam bentuk  data/modul/halaman  yang  diamati,  hasil yang diharapkan dan hasil pengujian.

## 1. Pengujian Halaman Login
Hasil  pengujian  terhadap  halaman  login admin dapat dilihat pada tabel 11 berikut ini:
Tabel 11. Pengujian Halaman Login Admin N o Data Yang Diuji Hasil  Yang Diharapka n Hasil Pengujia n Keteranga n 1 Input usernam e dan passwor d Data diterima dengan menekan tombol login Sesuai Dapat masuk  ke halaman utama sistem

## 2. Pengujian Halaman Alternative
Hasil  pengujian  terhadap  halaman  input alternative  dapat  dilihat  pada  tabel  12  berikut ini:
Tabel 12. Pengujian Halaman Input Alternative
N o Data Yang Diuji Hasil  Yang Diharapkan Hasil Penguji an Keterangan
1 Halaman input alternati ve Setelah alternative calon diinput maka  akan disimpan kedalam tabel  calon dengan menekan tombol “Save” Sesuai Data  calon Kapolres langsung tersimpan kedalam database 2 Halaman  Setelah Sesuai Alternative
N o Data Yang Diuji Hasil  Yang Diharapkan Hasil Penguji an Keterangan proses alternati ve calon alternative calon diinput maka  akan diproses selanjutnya untuk memperoleh nilai masing- masing criteria . calon Kapolres akan  dikirim kehalaman proses  untuk memperoleh nilai masing- masing  dari criteria pendukung dari  calon Kapolres 3 Halaman hapus alternati ve calon Sistem  akan menghapus data  calon Kapolres dengan meng-klik link “Delete” Sesuai Alternative calon Kapolres akan dihapus  dari database berdasarkan field  kunci yaitu  Kode Alternatif 4 Halaman batal alternati ve calon Sistem  akan mengosongk an  masing- masing objek  dalam form  dengan menekan tombol “Reset” Sesuai Alternative calon Kapolres akan dibatalkan dan mengosongk an  isi  dari masing- masing objek didalam form

## 3. Pengujian Halaman Criteria
Hasil  pengujian  terhadap  halaman  input criteria  dapat dilihat pada tabel 13 berikut ini:
Tabel 13 Pengujian Halaman Input Criteria N o Data Yang Diuji Hasil  Yang Diharapkan Hasil Pengujia n Keterangan 1 Halama n  input criteria Setelah criteria diinput  maka criteria  akan disimpan kedalam database dengan menekan tombol “save” Sesuai Data  criteria langsung tersimpan kedalam database 2 Halama n proses biodata calon Setelah biodata calon diinput  maka akan diproses selanjutnya untuk memperoleh nilai  masing- masing Sesuai Biodata calon Kapolres akan  dikirim kehalaman proses  untuk memperoleh nilai  masing- masing  dari criteria
Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing e-ISSN 2655-9102, Volume 1, No. 1, January 2019, pp 19-23
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------------------------------------------
N o Data Yang Diuji Hasil  Yang Diharapkan Hasil Pengujia n Keterangan criteria . pendukung dari calon Kapolres 3 Halama n hapus biodata calon Sistem  akan menghapus data  calon Kapolres dengan meng-klik link “Delete” Sesuai Biodata calon Kapolres akan  dihapus dari database berdasarkan field  kunci yaitu  Kode Criteria 4 Halama n  batal biodata calon Sistem  akan mengosongk an  masing- masing objek dalam  form dengan menekan tombol “Reset” Sesuai Biodata calon Kapolres akan dibatalkan dan mengosongk an  isi  dari masing- masing objek didalam form

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  dan  evaluasi yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  maka  dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Diperlukan  instalasi  aplikasi  untuk  setiap perangkat  yang  akan  digunakan  untuk proses penentuan jabatan Kapolres.
2. Aplikasi  yang  dibangun  dapat  menerapkan metode Simple Additive Weight (SAW).
Aplikasi yang dibangun bisa sebagai tahap awal untuk  menentukan  keputusan  dalam  penentuan jabatan Kapolres.

## VI. REFERENSI
[1]  Fasillah,  Suffi,  Sindy;  Hindarto.  Penerapan Metode Simple Additive Weighting (Saw) Dalam Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Produk Penjualan  (Studi  kasus  :  Rumah  Tas  Cantik Pandaan).Teknik Informatika.,Universitas Muhammadiyah Sidoarjo [2]  Kusumadewi,  Sri:  Hartati,  Sri;  Harjoko,  Agus; Wardoyo, Retantyo. 2006, Fuzzy Multi-Attribute Decisopn  Making  (Fuzzy  MADM).Yogyakarta  : Graha Ilmu.
[3]  M.  Rudiyanto  2011,  Aplikasi  Web  dengan  PHP dan MySQL. Yogyakarta : Andi
[4]  Nasution,  Nurin,  Ardian.  2013,  Penerapan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique Untuk  Penentuan  Bintang  Nararia  Bhayangkara (Studi Kasus : Kepolisian Daerah Riau).Fakultas Sains  Dan  Teknologi.,Universitas  Islam  Negeri Sultan Syarif Kasim
[5]  Pratamaputraa,  Adhitya,  Nur  Angga;  Hidayahb,
Nur  Aeni  dan  Waspodoc,  Bayu.  2010.  Sistem Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Jabatan  dengan Model  AHP  pada  Biro  Kepegawaian  di Sekretariat  Negara  Republik  Indonesia.  Fakultas Sains  dan  Teknologi.,  Universitas  Islam  Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta
[6]  Sujarwadi,  Asep;  Abidin,  Zaenal,  Dodo.  2016,
Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting (Saw)  Dalam  Penentuan  Tunjangan  Kinerja Pegawai  Pada  Kepolisian  Resort  Kota  (Polresta) Jambi.  Program  Studi  Magister  Sistem Informasi.,Stikom Dinamika Bangsa, Jambi
[7]  Turban, Aronson, Liang. 2005. Decission Support System  and  Intelligent  Systems,  Yogyakarta  : Andi.

## Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing
-------------------------------------------------- -------------------------------------------------- -------------------------------------------------