## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SAW PADA PT. PEGADAIAN
Ikmah 1) , Almas Adlil Wafi 2) , Ely Purnawati 3) , Fryda Fatmayati 4)
1), 2) Sistem Informasi Universitas Amikom Yogyakarta
3) Teknologi Informasi Universitas Amikom Purwokerto
4) Manajemen Transportasi Udara Sekolah Tinggi Kedirgantaraan email: ikmahdarwan01@amikom.ac.id 1) , almas.0170@students.amikom.ac.id 2) , elypurnawati@amikom.ac.id 3) , fryda.fatmayati@sttkd.ac.id 4)

## Abstraksi
Pemilihan Karyawan pada PT. Pegadaian menggunakan cara konvensional yaitu penilaian dilakukan oleh Kepala Cabang  yang  menilai  karyawan  menggunakan  selembar  form,  sehingga  proses  penilaian  tersebut  sangat  lama karena  diperlukan  banyak  form  untuk  menilai  lebih  dari  satu  karyawan.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut, penelitian  ini  dilakukan  untuk  memilih  karyawan  terbaik  dengan  membangun  Sistem  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Data  kriteria  yaitu  Pelaksanaan  5R,  Pelaksanaan  Sharing  dan  E-learning, Pelaksanaan Morning Briefing masing-masing sebesar 5%; Pakaian, Kedisiplinan, Kerajinan, Kerjasama, Inisiatif, Ketrampilan Kerja, Product Knowledge masing-masing sebesar 15%; Perilaku sebesar 15%. Hasil dari penelitian ini  menunjukkan  Sistem  dapat  merekomendasikan  3  karyawan  terbaik  dari 10  karyawan  yang dinilai  oleh  PT Pegadaian  yaitu  peringkat  pertama  untuk  karyawan  4  nilai  0.9616,  peringkat  kedua  untuk  karyawan  10  nilai 0.95269 dan peringkat ketiga untuk karyawan 8 nilainya 0.94917.
Kata Kunci :
Pemilihan Karyawan Terbaik, Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting

## Abstract
Selection of Employees at PT. Pegadaian uses the conventional method, namely the assessment is carried out by the Head of the Branch who evaluates employees using a form, so the assessment process is very long because many forms are needed to assess more than one employee. Based on these problems, this research was conducted to select the best employees by building a system using the Simple Additive Weighting (SAW) method. The criteria data  the  implementation  of  5R,  the  implementation  of  sharing  and  e-learning,  the  implementation  of  morning briefings each of 5%; Clothing, Discipline, Crafts, Collaboration, Initiative, Work Skills, Product Knowledge each of 15%; Behavior by 15%. The results of this study indicate that the system can recommend the 3 best employees out of 10 employees assessed by PT Pegadaian, namely the first rank for 4 employees with a value of 0.9616, the second rank for 10 employees with a value of 0.95269 and the third rank for 8 employees with a value of 0.94917.

## Keywords :
Selection of the Best Employees, Decision Support System, Simple Additive Weighting

## 1. Pendahuluan
Proses  pemilihan  Karyawan  terbaik  pada  PT Pegadaian dilakukan oleh Kepala Cabang setiap satu (1) bulan sekali. Kepala Cabang melakukan penilaian menggunakan selembar form penilaian untuk menilai satu  Karyawan  sehingga  untuk  menilai  Karyawan dalam satu cabang dibutuhkan beberapa lembar form. Kemudian,  Kepala  Cabang  juga  harus  menghitung sendiri  nilai  yang  ada  pada  form  penilaian.  Proses penilaian  seperti  ini  dirasa  terlalu  memakan  waktu dan rumit. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) tidak
dapat menggantikan fungsi pengambil keputusan [1]. Penelitian  [2]  menggunakan  5  kriteria  yang menghasilkan rekomendasi karyawan terbaik Wandi Kariadi  nilai  0,93  di  bengkel  PT.  Kujang  Sakti Anugrah.  Penelitian  [3]  menghasilkan  komparasi perhitungan  manual  dan  metode  SAW.  Pemilihan marketplace terbaik dengan membandingkan metode AHP dan SAW [4]. Hasil perangkingan [7] diperoleh V6 menjadi alternative terbaik [5].
Pengguna dapat menyesuaikan crips dan nilai bobot dari masing-masing kriteria [6]. Metode ROC untuk pencarian  bobot  yang  diterapkan  dengan  SAW
seleksi calon penerima bantuan siswa miskin [7]. Uji coba sebanyak 20 data alternative diperoleh akurasi metode SAW 45% dan metode topsis 60% [8]. Hasil dari  penelitian  [9]  diperoleh  metode  SAW merekomendasikan  10  santri.  Implementasi  SPK menggunakan  metode User  Acceptance  test (UAT) diperoleh  nilai  rata-rata  sebesar  82,5%  [10].  Dari perhitungan  yang  telah  dilakukan,  hasil  dari  tempat wisata  terbaik  di  kendal  adalah  Tirto  Arum  Baru dengan preferensi nilai 0,766[11].
Sistem dapat merekomendasikan penerima makanan tambahan dengan hasil kriteria dan bobot preferensi berdasarkan  kebutuhan  sistem  [12].  Penggabungan Metode  SAW  dari  kriteria  dan  hasil  penilaian menggunakan Borda [13].
Penelitian ini untuk membangun  Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Karyawan  yang  dapat merekomendasika karyawan terbaik di PT pegadaian menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW). Batasan masalah pada penelitian ini kriteria dan  bobot  dari  PT  Pegadaian,  Perancangan berdasarkan sistem lama di PT Pegadaian, Pengguna sistem adalah Admin Pusat, Admin Cabang, Kepala Pusat  dan  Kepala  Cabang,  Sistem  dibuat  untuk  PT Pegadaian dalam satu wilayah, Pemilihan Karyawan terbaik dilakukan per cabang bukan keseluruhan PT pegadaian.

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  yang  dilakukan  seperti  pada Gambar 1.

## Gambar 1. Alur Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data
Dilakukan  dengan  metode  studi  literatur  peneliti mengumpulkan bahan berupa data dan materi dengan mempelajari buku, artikel, karya ilmiah dan sumber internet serta wawancara ke PT. Pegadaian.

## 2.3 Analisis Data Kriteria
Data yang digunakan berupa 11 kriteria beserta bobot dari  PT.  Pegadaian.  Pada  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  terdapat  2  jenis  kriteria  yaitu benefit dan cost .  Berdasarkan  pengertian  tersebut,
ditentukanlah  jenis  setiap  kriteria  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 1.
TABEL 1. D ETAIL K RITERIA No Nama Kriteria Jenis Bobot Keterangan 1 Pelaksanaan 5R Benefit 5% Semakin banyak seorang  Karyawan melaksanakan  5R, maka semakin baik pula Karyawannya. 2 Pelaksanaan Sharing  dan E-learning Benefit 5% Semakin banyak seorang  Karyawan melaksanakan Sharing dan E- learning , maka semakin  baik  pula Karyawan itu. 3 Pelaksanaan Morning Briefing Benefit 5% Semakin banyak seorang Karyawan melaksanakan Morning Briefing , maka semakin baik pula Karyawannya. 4 Perilaku Benefit 15% Semakin baik perilaku seorang Karyawan,  maka semakin  baik  pula Karyawannya. 5 Pakaian Benefit 10% Semakin rapi pakaian seorang Karyawan,  maka semakin  baik  pula Karyawan tersebut. 6 Kedisiplinan Benefit 10 %    Semakin  disiplin seorang Karyawan, maka semakin baik pula Karyawannya. 7 Kerajinan Benefit 10% Semakin rajin seorang Karyawan, maka semakin baik pula Karyawannya. 8 Kerja Sama Benefit 10% Semakin baik kerja sama seorang Karyawan,  maka semakin  baik  pula Karyawan tersebut. 9 Inisiatif Benefit 10% Semakin baik inisiatif seorang Karyawan,  maka semakin  baik  pula Karyawannya 10  Ketrampilan Kerja Benefit 10% Semakin baik ketrampilan  kerja seorang Karyawan, maka semakin baik pula Karyawannya. 11 Product Knowledge Benefit 10% Semakin baik Product Knowledge seorang Karyawan,  maka semakin  baik  pula Karyawannya.

## 2.4 Metode Simple Additive Weighting
Konsep  dasar  metode  ini  adalah  mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut [11].
1. Rumus perhitungan normalisasi
(1)
Keterangan: -Jika j adalah atribut keuntungan ( benefit ) -Jika j adalah atribut biaya ( cost ) -rij = rating kerja ternormalisasi. -Maxi = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom -Mini = nilai minimum dari setiap baris dan kolom -Xij = baris dan kolom dari matriks Di mana (rij) adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif  (Ai).  pada  atribut  (Cj)  i=  1,2…,m  dan  j= 1,2…,n.

## 2. Rumus preferensi alternatiof
(2)
Keterangan: - Vi = nilai akhir dari alternatif.
- Wi = bobot yang telah ditentukan.
- rij = normalisasi matriks Nilai  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif lebih terpilih.

## 2.5 Metode Perancangan
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah Software Development Life Cycle (SDLC) waterfall yang terdapat pada Gambar 2 berikut[11].

## Gambar 2. Tahapan Metode Waterfall

## 2.6 Metode Pengujian
Metode pengujian dilakukan dengan membandingkan perhitungan  metode  oleh  sistem  dan  perhitungan  di Microsoft Excel. Jika hasil dari perhitungan keduanya berbeda,  maka  penerapan  metodenya  gagal, sedangkan jika hasil dari perhitungan keduanya sama, maka penerapan metode pada sistem telah sukses.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Implementasi Metode SAW
1. Alur Perhitungan SAW
Alur  Perhitungan  Metode  SAW  menggunakan sampel  3  kriteria  dan  3  alternatif  dengan 3  tahapan yaitu:
a. Nilai Kriteria
Pemberian nilai kriteria harus memperhatikan rentang nilai  yang  dimiliki  kriteria  tersebut  terdapat  pada Tabel 2.
TABEL 2. N ILAI K RITERIA Alternatif Kriteria a Kriteria b Kriteria c Karyawan 1 50 65 44 Karyawan 2 82 25 96 Karyawan 3 77 43 60
Dari tabel di atas dihasilkan matriks X :

## b. Nilai Normalisasi
Dari  matriks  X  di  atas  dilakukan  normalisasi menggunakan rumus:
(3)
Alternatif 1 (benefit)
𝑅 1 1 = 50 max (50;82;77) = 50 82 = 0.609 𝑅 1 2 = 82 max (50;82;77) = 82 82 = 1 𝑅 1 3 = 77 max (50;82;77) = 77 82 = 0.939 Alternatif 2 (benefit) 𝑅 2 1 = 65 max (65;25;43) = 65 65 = 1 𝑅 2 2 = 25 max (65;25;43) = 25 65 = 0.384 𝑅 2 3 = 43 max (65;25;43) = 43 65 = 0.661 Alternatif 3 (benefit) 𝑅 3 1 =
44
max(44;96;60)
= 44 96 = 0.458 𝑅 3 1 = 96 max(44;96;60)
= 96 96 = 1 𝑅 3 1 = 60 max(44;96;60)
= 60 96 = 0.625
Matriks normalisasi :
R= { 0.609 1 0.458 1 0.384 1
0.939 0.661 0.625 }

## c. Nilai Rangking
Dari  perhitungan  normalisasi  di  atas,  dilakukan perhitungan untuk mencari nilai rangking menggunakan rumus :
V1= (0.609 * 0.25) + (1 * 0.25) + (0.458 * 0.5) = 0.6312 V2= (1 * 0.25) + (0.384 * 0.25) + (1*0.5) = 0.846 V3=(0.939 * 0.25) + (0.661 * 0.25) + (0.625 * 0.5) = 0.7125
Dari  perhitungan  di  atas  didapatlah  hasil  rangking alternatif seperti yang ditunjukkan pada Tabel 3.
TABEL 3. N ILAI R ANKING No Alternatif Nilai Rangking 1 Karyawan 2 0.846 2 Karyawan 3 0.712 3 Karyawan 1 0.631
Dapat dilihat bahwa alternatif 2 mendapat rangking 1 dengan nilai 0,846, alternatif 3 mendapat rangking 2 dengan nilai 0.712 dan alternatif 1 mendapat rangking 3 dengan nilai 0.631. dari hasil tersebut, alternatif 2 yang mendapat posisi teratas dapat direkomendasikan menjadi Karyawan terbaik.

## 3.2 Entity Relationship Diagram
Menentukan  entitas  yang  dibutuhkan  oleh  sistem merupakan hal pertama yang perlu dilakukan dalam membuat Entity  Relationship  Diagram .  Sistem Pendukung  Keputusan  ini  memiliki  4  entitas,  yaitu entitas kriteria, karyawan, kantor dan penilaian. Dari keempat entitas tersebut dibuatlah ERD pada Gambar 3.

## Gambar 3. ERD

## 3.3 Alur Proses Penilaian
Proses penilaian pada setiap tahapan dilakukan oleh pengguna yang berbeda sebagai berikut.
1. Admin pusat  memasukkan seluruh data  kriteria yang  akan  menjadi  acuan  bagi  kantor  cabang dalam melakukan penilaian.
2. Pada  tahap  ini  Admin  Cabang  hanya  perlu memasukkan  data  karyawan  dan  tidak  perlu memasukkan  data  kriteria  karena  data  kriteria telah  dimasukkan  otomatis  ketika  melakukan pendaftaran kantor.
3. Tahap  ini  merupakan  tahap  di  mana  kepala cabang melakukan penilaian terhadap karyawan yang ada serta melihat hasil dari penilaian yang telah dilakukan.
4. Pada tahap ini Kepala Kantor Pusat dapat melihat laporan penilaian dari setiap cabang.

## 3.4 Tampilan Sistem
1. Halaman Home
Halaman  home  akan  terlihat  oleh  Kepala  Cabang setelah melakukan login terdapat pada Gambar 4.

## Gambar 4. Halaman Home

## 2. Halaman Daftar Penilaian
Menampilkan daftar penilaian yang telah dilakukan. Selain  itu  terdapat  filter  untuk  memilih  periode riwayat penilaian yang akan dilihat. Dari halaman ini pengguna juga bisa melakukan penilaian baru dengan menekan tombol penilaian baru pada Gambar 5.

## Gambar 5. Halaman Daftar Penilaian

## 3. Halaman Tambah Penilaian
Digunakan  oleh  Kepala  pusat  dan  cabang  untuk melakukan penilaian baru.  Untuk tanggal penilaian dan  jam  wajib  untuk  diisi  karena  nantinya  akan digunakan sebagai penanda penilaian. Jika pengguna belum dapat menyelesaikan seluruh penilaian, maka pengguna  dapat  menyimpan  terlebih  dahulu  dan melanjutkannya  di  kemudian  hari  terdapat  pada Gambar 6.

## Gambar 6. Halaman Tambah Penilaian

## 4. Halaman Detail Penilaian
Digunakan  oleh  Kepala  pusat  dan  cabang  untuk melihat detail penilaian yang terdiri dari detail nilai kriteria,  detail  nilai  normalisasi  dan  detail  nilai rangking.  Halaman  ini  juga  terdapat  tombol  untuk mengubah  data  kriteria  atau  melanjutkan  penilaian kriteria  yang  masih  belum  terselesaikan.  Pada halaman ini terdapat fitur tombol print yang berfungsi untuk  mencetak  laporan  penilaian  dan  fitur  filter jumlah  data  yang  ingin  ditampilkan.  Hasil pengimplementasian  halaman  ini  ditunjukkan  pada Gambar 7 berikut.

## Gambar 7. Halaman Detail Penilaian

## 5. Hasil Pengujian Perbandingan Perhitungan Excel dan Sistem
Perbandingan ini bertujuan untuk mengecek apakah hasil perhitungan telah sesuai dengan rumus yang ada. Hasil perhitungan Excel terdapat pada gambar 8 dan 9 berikut.
Gambar 8. Data Nilai Kriteria Excel

## Gambar 9. Hasil Perhitungan Excel
Hasil  perhitungan  sistem  ditunjukkan  pada  Gambar 10  dan  11  detail  penilaian  dengan  hasil  sebagai berikut.

## Gambar 10. Data Nilai Kriteria Sistem

## Gambar 11. Hasil Perhitungan Sistem
Dari  kedua  perhitungan  tersebut  dilakukan pembandingan  seperti  yang  ditunjukkan  tabel  4 berikut.
TABEL 4. H ASIL P ERBANDINGAN M ANUAL DAN S ISTEM No Nama Karyawan Hasil Excel Hasil Sistem Hasil 1 karyawan 4 0.9616850 0.9616850 sama 2 karyawan 10 0.9526927 0.9526927 sama 3 karyawan 8 0.9491757 0.9491757 sama 4 karyawan 9 0.9367830 0.9367830 sama 5 karyawan 11 0.9361627 0.9361627 sama 6 karyawan 7 0.9323439 0.9323439 sama 7 karyawan 5 0.9273274 0.9273274 sama 8 karyawan 3 0.9222548 0.9222548 sama 9 karyawan 6 0.9126379 0.9126379 sama 10 karyawan 2 0.9123119 0.9123119 sama
Dari  hasil  perhitungan  tersebut  4  karyawan  teratas dapat  menjadi  rekomendasi  dalam  pemilihan karyawan terbaik dengan hasil yaitu karyawan 4 pada peringkat pertama dengan nilai 0.9616, karyawan 10 pada  peringkat  kedua  dengan  nilai  0.9526  dan karyawan  8  pada  peringkat  ketiga  dengan  nilai 0.94917.

## 4.        Kesimpulan
Penelitian  yang  dilakukan  menghasilkan  sebuah sistem pendukung keputusan yang merekomendasi 3 karyawan terbaik dari 10 karyawan yang dinilai oleh PT Pegadaian. Peringkat pertama direkomendasikan untuk karyawan 4 nilai 0.96, peringkat kedua untuk karyawan  10  nilai  0.95  dan  peringkat  ketiga  untuk karyawan 8 nilai 0.94.

## Daftar Pustaka
[1]. W.  Setyaningsih,  “ Konsep  Sistem  Pendukung Keputusan ,” 2015.
[2]. N.  Y.  Fadilah,  S.  Juanita,  and  P.  Larasati,  “Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Karyawan dengan Multi Kriteria menggunakan Metode AHP dan SAW,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, p. 158, Apr. 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.43233.
[3]. A.  Apriliyani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Beasiswa  dengan  Metode  SAW,” J. Teknol. Inf. , vol. XIV, no. 1, 2019.
[4]. K. Mega, P. Handyani, H. P. Agustin, V. Febriyanti, and  A.  Rifai,  “ Perbandingan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  Dan  Simple  Additive  Weighting Dalam  Pemilihan  Marketplace  Terbaik ,” J.  Tek. Inform. dan Multimed. , vol. 2, no. 2, pp. 12 – 21, 2022, [Online]. Available: http://journal.politeknik- pratama.ac.id/index.php/JTIM, page12.
[5]. J. Aprilia  and  Y.  N.  Dewi,  “ Sistem  Penunjang Keputusan Pemilihan Barang Terlaris Dengan Metode Simple Additive Weighting (Saw) Pada Toko Distro Lengge Jakarta ,” J. Siliwangi Seri Sains dan Teknol. , vol. 8, no. 1, p. 2022, 2022.
[6]. A. Purwansyah and G. Syahputr a, “Sistem Pendukung
Keputusan Untuk Menentukan Professional Housekeeper Pada Departement Housekeeping Divisi Roomboy  Di  CV.  Echo  Tirta  Hotel  (E  Hotel) Menggunakan Metode WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assesment) STMIK Triguna Dharma  **  Program  Studi  Manajemen  Informatika, STMIK  Triguna  Dharma  ***  Program  Studi  Sistem Informasi,  STMIK  Triguna  Dharma,” J.  CyberTech , vol. 2, no. 2, pp. 323 – 335, 2019, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/.
[7]. F. Aditiya, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon  Peserta  Cerdas  Cermat  Tingkat  SMA Menerapkan  Metode  ROC  dan  WP,” J.  Ris.  Tek.
Inform. dan Data Sci. , vol. 1, no. 1, 2022, [Online]. Available: https://ejurnal.pdsi.or.id/index.php/jurtidas/index.
[8]. D. A. Wigasari and J. S. Wibowo, “ Decision Support System  For  Determining  Customer  Feasibility  To Grant Credit On Saving And Loan Cooperatives Using Comparisons  Of  Topsis  And  Saw  Method ,” J.  Tek. Inform. , vol. 3, no. 5, pp. 1231 – 1238, Oct. 2022, doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.5.369.
[9]. R.  N.  Syabaniah,  A.  Wibowo,  E.  Marsusanti,  N. Purwati,  and  R.  Riniawati,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima  Beasiswa Tahfidz Menggunakan Metode SAW,” J. Teknol. dan Ilmu Komput. Prima , vol. 5, no. 1, 2022.
[10]. W. E. Sari, M. B, and S. Rani, “Perbandingan Metode SAW dan Topsis pada Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Beasiswa,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 10, no. 1, pp. 52 – 58, Feb. 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i1.1027.
[11]. A.  A.  Nurdin,  S.  Jamilah,  and  R.  I.  Mustaib, “ Penerapan  Metode  K-Means  Clustering  Untuk Menentukan Status Negara ,” Din. Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 25 – 32, 2022.
[12]. M.  Puspa,  “Decision  Support  System  For Supplementary  Food  Recipients  (  PMT  )  By  Using The  Simple  Additive  Weighting  (  SAW  )  Method,” Jurna; Tek. Inform. C.I.T , vol. 11, no. 2, pp. 37 – 44,
2019.
[13]. A.  I.  J.  Nisa,  R.  Prawiro,  and  N.  Trisna,  “Analisis Hybrid  DSS  untuk  Menentukan  Lokasi  Wisata Terbaik,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  238 – 246,  2021,  doi:
10.29207/resti.v5i2.2915.