## Implementation of Analytical Hierarchy Process (AHP) and
Simple Additive Weighting (SAW) Methods in Decision Support Systems for Employee Performance Assessment at the Komite Olahraga Nasional Indonesia (KONI) DKI Jakarta
1 Muhammad Dzakky Imaduddin Ikhwani, 2 Anita Diana, 3 Wendi Usino , 4 Humisar Hasugian 1,2,3,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Email: anita.diana@budiluhur.ac.id

## Abstract
This study describes the performance evaluation of top staff members of DKI Jakarta Komite Olahraga Nasional Indonesiasai (KONI). Evaluation of the best employees is important for facilitating system- based objective decisions for selecting the best employees. If you hire the wrong people, the selection thinking of the organization will not be objective, so it will not be a hiring mistake. Issues encountered include  lack  of  evaluation  criteria  for  each  employee,  no  existing  employee  evaluation  process,  no employee  evaluation  process,  no  data  report,  no  employee  evaluation  and  ranking  report  for  each employee, etc. there is. Criteria used include attendance, quotas, tardiness and working hours. Since the criteria need to be weighted, the Analytical Hierarchy Process (AHP) method is used. Use Method Simple Additive Weighting (SAW) to determine employee rankings for each criterion. The purpose of this study was to create a DSS with criteria and criteria to weight employee ratings and appraisals so that they could be assessed in more detail to review and share performance. reporting the results of employee  evaluations. Under  Employee  Final  Results  (Ranking),  you  can  see  the  ranking  of  each existing employee.
Keywords: Decision Support System (DSS), Employee Performance Assessment, AHP,SAW.

## 1. INTRODUCTION
Dunia  bisnis  saat  ini  sangat  membutuhkan  kedisiplinan  karyawan  agar  proses  kerja  beroperasi sesuai dengan jadwal yang telah ditentukan. Masalah umum dalam bisnis adalah banyak karyawan yang sering terlambat masuk kerja. Hal ini menimbulkan ketidakdisiplinan di kalangan karyawan, sehingga perusahaan terkadang harus mendorong karyawan yang disiplin untuk bekerja lebih keras lagi. Komite Olahraga  Nasional  Indonesia  (KONI)  merupakan  satu-satunya  badan  yang  memiliki  wewenang  dan tanggung jawab untuk pengelolaan, pembinaan, pengembangan dan koordinasi semua prestasi olahraga seluruh  anggota  Indonesia.  Misi  utama  KONI  adalah  merencanakan,  mengkoordinasikan  dan melaksanakan  pembinaan  serta  meningkatkan  efisiensi  atlet,  wasit,  pelatih  dan  manajer, mentransformasikan  prestasi  olahraga  nasional  menjadi  prestasi  internasional  serta  memperkokoh persatuan dan kesatuan bangsa. Komitmen untuk meningkatkan harkat dan martabat bangsa Indonesia. Komite Olahraga Nasional Indonesia (KONI) DKI Jakarta masih belum memiliki kinerja pegawai, hal ini  menjadi  kendala  bagi  pengelola  untuk  tidak  mengetahui  kinerja  pegawai. Karena  belum  ada evaluasi,  maka  belum  ada  sistem  dan  metode  yang  tepat  yang  dapat  memberikan  kinerja  karyawan secara  otomatis  untuk  memudahkan  evaluasi.  Komite  Olahraga  Nasional  Indonesia  (KONI)  DKI
Jakarta memiliki 52 pegawai. Oleh karena itu, Sistem Pendukung Keputusan (SPK) diperlukan untuk mengevaluasi kinerja karyawan dan mengidentifikasi karyawan yang berkinerja terbaik.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk merancang SPK dengan kriteria dan pembobotan kriteria dan evaluasi pegawai agar pegawai dapat dievaluasi lebih akurat, membuat laporan evaluasi pegawai agar dapat melihat setiap pekerjaan. Karyawan dan bagikan hasil akhir (peringkat) karyawan sehingga mereka dapat melihat peringkat setiap karyawan saat ini.
Dari penelitian sebelunya [1], Tertulis bahwa karyawan dipilih untuk penelitian berdasarkan enam kriteria  utama,  yaitu  orientasi  layanan,  kepemimpinan,  kerja  tim,  disiplin,  komitmen  dan  kejujuran. Berdasarkan  hasil  penelitian,  aplikasi  ini  dapat  melakukan  pengolahan  data  dengan  menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan membantu mengambil keputusan untuk mengevaluasi kinerja pegawai kantoran di wilayah Dumai Barat.
Dari  penelitian  lain  [2]  konsep  sistem  pendukung  keputusan  evaluasi  kinerja  karyawan menggunakan metode SAW, AHP dan TOPIS. Bank BJB menggunakan kriteria kinerja pribadi, kredit kerja  dan  partisipasi.  Perilaku,  pencapaian  tujuan  karir,  masa  kerja,  pendidikan,  evaluasi  pekerjaan, penampilan  dan  hasil  wawancara  kerja.  Identifikasi  karyawan  terbaik.  Hasilnya,  sistem  dapat merekomendasikan pegawai terbaik di Bank BJB sesuai dengan kriteria yang ditentukan.
Dalam  penelitian  [3],  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  seleksi  karyawan yang baik dengan metode SAW dan AHP dapat memudahkan pemilihan karyawan terbaik berdasarkan evaluasi sistem sebelumnya dan keputusan manual. Dari perhitungan AHP dan SAW, perhitungan AHP lebih cocok sebagai studi kasus untuk mengevaluasi kinerja pegawai yang berkinerja tinggi.
Pada  penelitian  yang  telah  dibuat  [4]  menjelaskan  bahwa  sistem  pengambilan  keputusan  ini dirancang  untuk  membantu  manajemen  membuat  keputusan  tentang  pemilihan  karyawan  terbaik. Pembobotan didasarkan pada hasil perbandingan, dimana metode AHP dapat membantu estimasi lebih optimal. Evaluasi penempatan karyawan dengan metode SAW dapat membantu menemukan karyawan yang  terbaik.  Perbandingan  kriteria  atas  dasar  ini  menunjukkan  bahwa  kriteria  akuntabilitas  dapat berdampak signifikan pada penilaian berbasis bobot:
0,56716 dan kandidat kuat adalah bottom Irva:
0,98085.  Dan  proses  Didukung  oleh  sistem,  membuat  pemrosesan  data  lebih  cepat  dan mempercepat proses pengambilan keputusan.
Dalam  penelitian  yang  disebarluaskan  [5]  menjelaskan  bahwa  tujuan  dari  sistem  keputusan  ini adalah  untuk  mendukung  tim  evaluasi  (manajer  dan  asisten  manajer)  dalam  mengolah  data  untuk memilih karyawan terbaik. Jika Anda menyiapkan sistem penilaian karyawan, ini dapat membantu tim penilaian dengan entri data. Kriteria yang ditetapkan dalam memilih Karyawan terbaik adalah disiplin, tanggung  jawab,  kerja  sama  dan  disiplin,  dan  bobot  masing-masing  kriteria  ditentukan.  Gunakan metode proses hierarki analitik (AHP). Kriteria bobot objek menghasilkan disiplin dengan nilai vektor
0,1188,  kerja  sama  dengan  nilai  vektor  0,2167,  komitmen  dengan  nilai  vektor  eigen  0,5817,  dan kehadiran dengan nilai vektor eigen 0,0828. Sistem pendukung keputusan menggunakan metode SAW untuk  menghitung  peringkat  karyawan  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan. Kriteria  ini membantu  tim  evaluasi  menentukan  karyawan  mana  yang  merupakan  calon  karyawan  terbaik. Berdasarkan hasil studi kasus terbaik di Kampung Utama Cipulir diketahui bahwa seorang karyawan bernama Prabu Darmo Kesumo meraih predikat Best Outgoing Employee dengan skor 0,9854.
Dalam penelitian [6], dituliskan bahwa Hasil kriteria pemilihan karyawan terbaik dari PT. Karunia jurusan  Bengkel  Kujang  Sakti  adalah  tanggung  jawab,  efisiensi  kerja,  disiplin,  efisiensi  kerja  dan kerjasama. Karyawan terbaik dipilih dengan metode simple additive weighting (SAW), dan dari hasil seleksi,  16  (Wandi  Kariadi)  dengan  skor  0,93  menjadi  karyawan  terbaik.  Alih-alih  memilih  Wandi Kariad sebagai pekerja PT terbaik, kami menggunakan metode simple additive weighting (SAW) untuk melakukan perhitungan manual untuk memilih pekerja terbaik. Kujang Sakti Anugrah di area bengkel.
Pada penelitian [7] dapat disimpulkan bahwa aplikasi ini dapat melakukan pengolahan data dengan menggunakan Analytic Hierarchy Process (AHP). Aplikasi ini bertujuan untuk mendukung keputusan terkait  evaluasi  kinerja  pegawai  Kantor  Kecamatan  Länti-Dumai.  Tujuan  dari  hasil  analisis  evaluasi Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  adalah  untuk  memotivasi  pegawai  dalam  meningkatkan  kinerja pegawai.

## 2. METHODS

## 2.1 Pengumpulan Data
Tahap pengumpulan data penelitian ini mencakup wawancara  dan kuesioner. Wawancara adalah proses pengumpulan informasi untuk kepentingan penelitian melalui tanya jawab dan komunikasi tatap muka antara penanya atau pewawancara dengan responden atau responden dengan menggunakan alat yang disebut pedoman wawancara  [8]. Wawancara adalah polemik sirat-sirat dua anak di mana bukti dan  imaji  dipertukarkan  menyeberangi  musyawarah  kepada  menambahkan  pelajaran  dekat  masukan tertentu  [9].  Wawancara  adalah  percakapan  di  mana  informasi  dikumpulkan  dari  satu  orang  atau sekelompok  orang  tentang  berbagai  masalah.  Informasi  yang  dikumpulkan  meliputi  latar  belakang, pengalaman, pendapat, keinginan, dan kenalan responden [10].
Instrumentasi  penelitian  ini  menggunakan  teknik  wawancara  dengan  Sekjen  Komite  Olahraga Nasional  Indonesia  (KONI)  DKI  Jakarta  dan  menggunakan  kuesioner.  Dalam  wawancara  diperoleh informasi  tentang  proses  seleksi  kinerja  pegawai  terbaik  KONI  DKI  Jakarta  dan  ditetapkan  kriteria penilaian  kinerja  pegawai. Sedangkan  kuesioner  memudahkan  untuk  mendapatkan  informasi perbandingan  antara  kriteria  dan  data  evaluasi  karyawan.  Informasi  evaluasi  pegawai  merupakan informasi rangkuman yang diperoleh dari KONI, dan untuk informasi lainnya dilakukan pengumpulan data melalui kuesioner.
Pada penelitian kali ini, sebagai alat untuk menentukan proses pemilihan kinerja karyawan terbaik pada  KONI  DKI  Jakarta,  digunakan  teknik  analisis  data  berupa  metode  AHP  dan  SAW  yang menentukan  bobot  kriteria  dengan  menggunakan  metode  AHP.  Sedangkan  metode  SAW  digunakan untuk mengklasifikasikan individu karyawan.

## 2.2 Sistem Penunjang Keputusan (SPK)
SPK  adalah  sistem  interaktif  yang  mendukung  pengambilan  keputusan  dengan  mengambil keputusan berdasarkan hasil pengolahan informasi, data dan model desain dalam proses pengambilan keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  adalah  kombinasi  dari  sumber  data  individual  yang komponennya  meningkatkan  kualitas  pengambilan  keputusan.  Sebuah  sistem  pendukung  keputusan juga  sistem  informasi  komputer  untuk  mengelola  keputusan  yang  berkaitan  dengan  masalah  semi- terstruktur [11].

## 2.3 Perancangan Sistem
Dr.  Kaoru  Ishikawa  dari  Jepang  mengembangkan  metode  analisis  unik  yang  dikenal  sebagai analisis  tulang  ikan  atau  analisis  kausal.  Analisis  ini  merupakan  analisis  berbasis  konstruk  yang menitikberatkan pada proses penentuan ada atau tidaknya suatu populasi, kelompok atau kesenjangan tertentu. Analisis ini disebut analisis tulang ikan karena tulang ikan dalam diagramnya adalah ikan-ikan yang  kepala  (sebagai  pengaruh)  dan  tubuhnya  (sebagai  kerangka  dan  tulang  belakang)  bertindak sebagai agen dari proses temporal tertentu. [12]
Unified Modeling Languag e (UML) adalah gabungan diagram yang sudah memuat standar untuk pembuatan perangkat lunak berorientasi objek [13]. Use case diagram adalah diagram yang perlu Anda buat saat merancang perangkat lunak berorientasi objek pertama Anda. Diagram kelas dibuat setelah diagram use case pertama kali dibuat. Diagram dimaksudkan untuk menggambarkan hubungan antara objek dengan objek lainnya sehingga membentuk suatu sistem aplikasi.

## 2.4 Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
AHP  merupakan  contoh  keputusan  yg  dikembangkan  sang  Thomas  L.  Saty.  Model  pendukung keputusan ini adalah perkara yg kompleks menggunakan multi faktor atau kriteria pada suatu hirarki. Sebuah  metode  yang  menggunakan  hirarki  fungsional  dengan  persepsi  manusia  sebagai  titik  awal utama. Metode ini dikembangkan oleh  Thomas L.  Ini dikembangkan oleh  Saaty pada tahun 1970-an dan  sejak  saat  itu  telah  dipelajari  dan  disempurnakan  untuk  membantu  AHP  menghasilkan  sebuah keputusan dari masalah yang kompleks.  Thomas L. Saaty menjabarkan, metode AHP berguna untuk mendukung pengambilan keputusan dan untuk memeriksa konsistensi :
a) Membuat struktur hirarki dimana level pertama adalah tujuan, level kedua adalah kriteria, dan level ketiga adalah orang.
b) Kemudian,  proses  menghitung  bobot prioritas  dengan  membuat  matriks  perbandingan  untuk setiap kriteria/subkriteria, menjumlahkan setiap baris (Σ-baris) dari kolom kriteria atau matriks perbandingan subkriteria dan menghitung setiap kolom. baris, lalu dengan nomor pembagian dalam matriks perbandingan.
c) Memeriksa konsistensi matriks benchmark/subkriteria. Jika rasio konsistensi (CR) lebih besar dari  0,1,  hasilnya  harus  diverifikasi.  Nilai  0  sendiri  merupakan  nilai  terkecil  dan  paling konsisten, sehingga nilainya tidak pernah negatif, tetapi nilai negatif berarti terjadi kesalahan dalam proses perhitungan.
Tahapan untuk pengecekan konsistensi:
a) Temukan λmaks dengan cara
i. Carilah  rata-rata  dari  setiap  kriteria/subkriteria,  yaitu.  Σ-baris  dibagi  dengan  bobot masing-masing kriteria/subkriteria yang ada.
ii. Gunakan persamaan untuk mencari rata-rata semua kriteria/subkondisi.
𝑊𝑖 = 1 𝑛 Σj ai … … … … … (1)
Keterangan:
Wi = Bobot target pertama menurut vektor bobot. n = jumlah matriks perbandingan kriteria.
b) Carilah nilai Consistency Index (CI) dari persamaan:  :
𝐶𝐼 = (λmaks – n) / ( 𝑛 – 1) … … … … … (2)
Keterangan:
CI = indeks konsistensi λmax = nilai karakteristik maksimum n = jumlah matriks perbandingan kriteria
c) Formula untuk menentukan rasio konsistensi (CR):  :
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 / 𝑅𝐼 … … … …………. … (3)
Keterangan:
CR = rasio konsistensi CI = indeks konsistensi RI = indeks acak
d) Menghitung nilai total kriteria pegawai pegawai secara hitung dengan rumus  :
𝑉𝑖 = 𝛴𝑗 𝑊𝑗 𝑋𝑖𝑗 … ……… … … … (4)
Keterangan:
Vi = total nilai karyawan dari kriteria terpilih
Wj = bobot prioritas
Xij = nilai karyawan yang dipilih oleh kriteria i = pekerja utama; j = kriteria
e) Lakukan perhitungan klasifikasi AHP:
i. Untuk setiap target i, buat matriks perbandingan berpasangan A untuk m karyawan  . ii. ii.  Carilah  vektor  bobot  dari  setiap  Ai,  yang  merupakan  bobot  relatif  dari  setiap karyawan ke-j dalam target Sij.
iii. Hitung nilai total sebagai berikut:
𝑆𝑗 = 𝛴𝑖 ( 𝑆𝑖𝑗 )( 𝑊𝑖 )… ……….. … … … (5)
iv. Identifikasi karyawan dengan nilai tertinggi .

## 2.5 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  SAW  disebut  sebagai  metode  evaluasi  terbobot.  Perancangan  metode  SAW  harus menentukan  bobot  evaluasi  kinerja  secara  keseluruhan  untuk  setiap  pemilihan  fitur.  Metode  SAW mengharuskan  matriks  keputusan  (X)  dinormalisasi  pada  skala  yang  mencakup  semua  klasifikasi pekerja yang tersedia.
R ij = { x ij Max i x ij , jika j adalah keuntungan (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
Min i x ij x ij ,    jika j adalah biaya (𝑐𝑜𝑠𝑡)
… ……….. … … … (6)
Keterangan:
R_ij: Nilai kinerja setiap karyawan x_ij: Nilai kinerja dari setiap peringkat max_ij: Nilai maksimum kriteria min_ij: Nilai minimum kriteria
Di mana Rij adalah peringkat karyawan  Ai yang dinormalisasi untuk atribut Cj; i = 1,2,...,m dan j = 1,2,...,n.
Nilai utilitas (Vi) dari setiap karyawan diberikan sebagai berikut  :
Vi = ∑ (W j R ij ) n j=1 … ……….. … … … (7)
Keterangan:
Vi: Nilai terakhir karyawan wj: Bobot yang telah ditentukan rij: Normalisasi matriks
Nilai Vi yang lebih besar menunjukkan bahwa karyawan lebih disukai oleh Ai.
Langkah-langkah menggunakan metode SAW:
1) Tentukan standar yang akan digunakan, mis. B. sebagai subjek mengumpulkan  penjelasan.
2)  Menentukan perkiraan penerapan setiap pekerja terhadap setiap standar.
3) Membuat matriks pernyataan akur  pakai standar nanti menormalkan matriks tercantum akur pakai  penyejajaran  rumpun  tanda  pengenal  standar  (tanda  pengenal  maslahat  atau  tanda pengenal biaya) kepada merebut matriks R ternormalisasi.
4)  Hasil  pengaruh  tersua  berpunca  muslihat  sortasi.  Dengan  celotehan  lain,  koefisien  matriks ternormalisasi R ditambahkan ke vektor beban kepada mengidas ideal maksimum seumpama pencetus terbaik.

## 3. RESULTS AND DISCUSSION

## 3.1 Tahapan Penelitian
Langkah-langkah terstruktur diperlukan dalam penelitian supaya tujuan penelitian bisa tercapai menggunakan baik dan sesuai dengan yang diharapkan. Tahapan penelitian ini menjadi acuan dalam melakukan penelitian. Bagian ini menjelaskan langkah-langkah penelitian yang akan dilakukan. Mari kita  mulai  rumusan  masalah  untuk  Proses  Seleksi  Prestasi  Terbaik  di  KONI  DKI  Jakarta  Indonesia (KONI) dengan melakukan proses identifikasi masalah melalui penelitian lapangan dan studi literatur. Penelitian lapangan dilakukan melalui kunjungan ke Sekjen KONI DKI Jakarta, dilanjutkan dengan kajian literatur yaitu. H. Temukan studi kasus penting dengan masalah yang sama tetapi metode yang berbeda.  Aplikasi  dimulai  di  koran. Langkah  selanjutnya  adalah  mengumpulkan  informasi  dari kuesioner dan dokumen yang diberikan oleh Sekjen Komite Olahraga Nasional Indonesia (KONI) DKI Jakarta.  Setelah  tahap  pengumpulan  data,  dilakukan  analisis  data,  setelah  itu  dilanjutkan  tahap perancangan model, dimana model AHP dan SAW diuji dalam penelitian ini, metode ini digunakan dalam pembobotan masing-masing kriteria dan dalam penempatan kolaborator. Kemudian merancang sistem berdasarkan model desain yang dibuat. Pada tahap akhir, dibuat laporan hasil penelitian. Berikut adalah langkah-langkah penelitian yang diuraikan pada Gambar 1.

## Gambar  1. Tahapan Penelitian

## 3.2 Analisa Masalah
Dalam  menganalisis  proses  pengambilan  keputusan  dalam  evaluasi  kinerja  pegawai  KONI (Komite Olahraga Nasional Indonesia) DKI Jakarta, penulis menggunakan diagram tulang ikan untuk menganalisis  permasalahan  tersebut.  Pada  Faktor  Proses,  masalah  ada  pada  kesulitan  dalam mengetahui  nilai  kinerja  karyawan  terbaik.  Dikarenakan  tidak  ada  penilaian  kinerja  karyawan. Kesulitan dalam penilaian masih sulit dilakukan. Dikarenakan tidak ada sistem terkomputerisasi dan metode  yang  digunakan  untuk  penilaian  kinerja  karyawan.  Analisa  masalah  ini  dapat  terlihat  pada gambar 2.
Gambar  2. Fishbone Diagram

## 3.3 Penentuan Kriteria dan Alternatif
Diwawancarai  Sekjen  KONI  DKI  Jakarta  (Sekjen)  diperoleh  kriteria  yang  ditetapkan  untuk menyeleksi  kinerja  pegawai  terbaik.  Berdasarkan  hasil  interview  atau  wawancara  dapat  disimpulkan bahwa saat ini Komite Olahraga Nasional Indonesia (KONI) DKI Jakarta, Sekjen sebagai pengambil keputusan. Dari hasil wawancara atau interview pula, dapat disimpulkan ada 5 kriteria yang dipilih pada Komite Olahraga Nasional Indonesia (KONI) DKI Jakarta dalam kinerja karyawan terbaik, ditentukan
Kehadiran, Tugas, Terlambat, Lembur dan, Jam Kerja. Semakin banyak kehadiran yang ada, semakin disukai.  Untuk  kriteria  Tugas  ,  Lembur  ,  &  Jam  Kerja,  juga  semakin  banyak  yang  dilakukan  akan semakin bagus. Sedangkan untuk kriteria Terlambat, semakin sedikit karayawan melakukan terlambat kehadiran akan semakin di sukai.
Data  alternatif  berasal  dari  karyawan  atau  pegawai  yang  ada  di  Komiter  Olahraga  Nasional Indonesia (KONI) DKI Jakarta pada tahun 2022.  Pegawai KONI DKI Jakarta dievaluasi berdasarkan kriteria  yang  telah  ditentukan.  Dalam  penelitian  ini,  tanggal  alternatif  diambil  oleh  staf  Komite Olahraga  Nasional  Indonesia  (KONI)  DKI  Jakarta  pada  bulan  November  hingga  Desember  2022, dimana  terdapat  52  staf  sebagai  tanggal  alternatif.  Lihat  struktur  hierarki  pada  Gambar  3  untuk informasi lebih lanjut.

## Gambar 3 Struktur Hierarki

## 3.4 Pengolahan Data dengan AHP
Kuesioner banding kriteria yang telah diisi dan disepakati Sekjen KONI DKI Jakarta, menilai tingkat perbandingan antara kriteria sebagai berikut: :
a. Kehadiran dua (2) kali lebih penting daripada tugas
b. Terlambat lima (5) kali lebih penting daripada hadir
c. Kehadiran dua(2) kali lebih penting daripada Lembur
d. Kehadiran dua(2) kali lebih penting daripada Jam kerja
e. Terlambat lima (5) kali lebih penting daripada tugas
f. Tugas satu (1) kali lebih penting dari Lembur
g. Tugas dua(2) kali lebih penting daripada Jam Kerja
h. Terlambat lima (5) kali lebih penting daripada Lembur
i. Terlambat lima (5) kali lebih penting daripada Jam Kerja
j. Jam Kerja satu (1) kali lebih penting daripada Lembur
Tabel matriks yang diperoleh berdasarkan nilai perbandingan  kepentingan antar kriteria yang diperoleh dari kuesioner disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Kepentingan Antar Kriteria Kriteria Kehadiran  Tugas  Terlambat  Lembur  Jam Kerja Kehadiran 1,000 2,000 0,200 2,000 2,000 Tugas 0,500 1,000 0,200 1,000 2,000 Terlambat 5,000 5,000 1,000 5,000 5,000 Lembur 0,500 1,000 0,200 1,000 1,000 Jam Kerja 0,500 0,500 0,200 1,000 1,000
Tahapan selanjutnya adalah untuk menentukan setiap kriteria dengan metode AHP, sebagai berikut: Langkah 1: Mengonversi matriks menjadi bilangan desimal
⌊ 1,000   2,000   0,200   2,000   2,000 0,500   1,000   0,200   1,000   2,000 5,000   5,000   1,000   5,000   5,000 0,500   1,000   0,200   1,000   1,000 0,500   0,500   0,200   1,000   1,000 ⌋
Langkah 2: Mengkalikan matriks dengan matriks (dirinya) sendiri
⌊ 1,000   2,000   0,200   2,000   2,000 0,500   1,000   0,200   1,000   2,000 5,000   5,000   1,000   5,000   5,000 0,500   1,000   0,200   1,000   1,000 0,500   0,500   0,200   1,000   1,000 ⌋ 𝑋 ⌊ 1,000   2,000   0,200   2,000   2,000 0,500   1,000   0,200   1,000   2,000 5,000   5,000   1,000   5,000   5,000 0,500   1,000   0,200   1,000   1,000 0,500   0,500   0,200   1,000   1,000 ⌋
Langkah 3: Hasil dari koefisien matriks
⌊ 5,000      8,000    1,600     9,000     11,000 3,500     5,000    1,100      6,000     7,000 17,500   27,500   5,000   30,000   30,000 3,000     4,500     0,800     4,500     5,000 2,750     4,000     0,800     4,500     5,000 ⌋
Langkah 4: Menjumlahkan setiap baris dari matriks yang dinormalisasi dengan perkalian matriks dan membagi  jumlah  baris  dalam  setiap  matriks  dengan  jumlah  total  baris  menghasilkan  vektor eigen. eigenvector .
⌊ 34,600 22,600
110,000 18,400 17,050 + 202,650⌋ → ⌊ 34,600 : 202,650 22,600 : 202,650 110,000 18,400 17,050 : : : 202,650 202,650 202,650⌋ = ⌊ 0,171 0,112 0,543 0,091 0,084 +
1,000⌋
Langkah  5:  Ketika  perhitungan  bobot  kriteria  dilakukan  dengan  metode  AHP,  maka  diperoleh  nilai karakteristik dari masing-masing  kriteria  yang kemudian menjadi bobot dari masing-masing kriteria, sesuai Tabel 2.
Tabel 2. Nilai bobot kriteria Kode Kriteria  Nama Kriteria  Nilai Bobot  Nilai bobot (Presentase) K1 Kehadiran 0,171 17% K2 Tugas 0,112 11% K3 Terlambat 0,543 54%
K4 Lembur 0,091 9% K5 Jam Kerja 0,084 8%
Jadi, hasil perhitungan AHP peringkat kriteria terpenting adalah Terlambat dengan nilai 0,543.

## 3.5 Pengujian Metode AHP
Untuk menguji metode  AHP dilakukan perhitungan Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR). Adapun tahapannya sebagai berikut:
Langkah 1: Perkalian setiap kolom kriteria dengan eigenvector
Tabel 1 . Perkalian Matriks Kriteria dengan Eigenvector
Kriteria Kehadiran  Tugas  Terlambat  Terlambat  Jam Kerja
X Eigenvector = Hasil Kehadiran  1,000 2,000 0,200 2,000 2,000 0,171 0,8522 Tugas 0,500 1,000 0,200 1,000 2,000 0,112 0,5645 Terlambat  5,000 5,000 1,000 5,000 5,000 0,543 2,8288 Lembur 0,500 1,000 0,200 1,000 1,000 0,091 0,4804 Jam Kerja 0,500 0,500 0,200 1,000 1,000 0,084 0,4246
Langkah 2: Pembagian hasil dengan bobot eigenvector ⌊ 0,8522 𝑥 0,171 0,5645 𝑥 0,112 2,8288 0,4804 0,4246 𝑥 𝑥 𝑥 0,543 0,091 0,084⌋ = ⌊ 4,9913 5,0619 5,2114 5,2908 5,0469⌋
Maka lambda maxnya adalah:
= (4,9913 + 5,0619 + 5,2114 + 5,2908 + 5,0469)/5 = 5,1205
Langkah 3: Perhitungan konsistensi sebagai pengujian metode AHP dilakukan dengan menghitung nilai Consistency Index (CI)
𝐶𝐼 = ℷ max − 𝑛 𝑛 − 1 = (5,1205 − 5 ) 5 − 1 = 0,0301
Langkah 4: Menghitung Consistency Ratio (CR)
𝐶𝑅 = CI 𝑅𝐼 = 0,0301 1,12 = 0,0269
Penilaian  komparatif  dianggap  konsisten  ketika  nilai  CR  0,1  atau  10%  atau  kurang.  Perhitungan  ini memberikan  CR  sebesar  0,0269,  sehingga  evaluasi  komparatif  kriteria  pemilihan  karyawan  terbaik konsisten dan tidak harus dihitung ulang.

## 3.6 Pengolahan Data dengan SAW
Dalam  metode  SAW  diperlukan  nilai  bobot  kriteria  untuk  melakukan  perhitungan.  Pada penelitian ini nilai bobot kriteria didasarkan pada perhitungan AHP yang dilakukan yaitu yang diperoleh
dari Tabel 2 nilai bobot kriteria. Pada penelitian ini diambil 5 sampel data pegawai seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Data Karyawan Penelitian No Nama Karyawan 1 Dzili Hilmani 2 Rohmat Hidayatulloh 3 Sanusi 4 Dede Rohin 5

## KR Maulana
Untuk  penilaian  karyawan  berdasarkan  kriteria  Kehadiran  ,  Disiplin  ,  Tugas  didapatkan  dari data Rekapitulasi HRD yang ada di KONI DKI Jakarta. Berikut adalah tabel informasi nilai pegawai menurut kriteria yang terlihat pada Tabel 5.
Tabel 5.  Data Penilaian Karyawan per Kriteria
No  Nama Karyawan Kriteria Kehadiran Tugas Terlambat Terlambat Jam Kerja 1 Dzili Hilmani 21 14 9 0 152 2 Rohmat Hidayatulloh 21 16 21 7 144 3 Sanusi 16 17 2 36 123 4 Dede Rohin 19 15 1 56 149 5 KR Maulana 16 6 12 12 120
Pada penelitian ini, kriteria yang digunakan dalam metode SAW, perlu ditentukan atribut dari kriteria tersebut. Apakah termasuk Benefit (nilai semakin besar, semakin disukai) atau Cost (nilai semakin kecil, semakin disukai). Karakteristik kriteria disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Atribut Kriteria No Kriteria Atribut 1 Kehadiran Benefit 2 Tugas Benefit 3 Terlambat Cost 4 Lembur Benefit 5 Jam Kerja Benefit
Dalam perhitungan metode SAW ini, akan diambil 5 sampel karyawan sebagai contoh dalam perhitungan.  Hasil  lengkap  dengan  52  karyawan,  akan  disertakan  pada  perhitungan  akhir  dan  di kesimpulan.  Langkah  pertama  yang  dilakukan  dalam  penghitungan  metode  SAW  adalah  melakukan normalisasi  nilai  karyawan  ke  matriks  dengan  menghitung  setiap  kriteria  dengan  menggunakan
persamaan pada rumus (6) diatas. Hasil perhitungan untuk 5 sampel karyawan tersebut sesuai dengan Tabel 7.
Tabel 7. Tabel Normalisasi No.  Nama Karyawan Kehadiran Tugas Terlambat Terlambat Jam Kerja 1. Dzili Hilmani 1,0000 0,8235  0,1111 0,0000 1,0000 2. Rohmat Hidayatulloh  1,0000 0,9412  0,0476 0,1250 0,9474 3. Sanusi 0,7619 1,0000  0,5000 0,6429 0,8092 4. Dede Rohin 0,9048 0,8824  1,0000 1,0000 0,9803 5. KR Maulana 0,7619 0,3529  0,0833 0,2143 0,7895
Langkah berikutnya adalah perangkingan alternatif karyawan. Matriks normalisasi yang telah dihitung diatas, lalu dihitung per kriteria untuk mendapatkan hasil penilaian karyawan terbaik, dengan menggunakan  nilai  bobot  kriteria  yang  telah  dicari  sebelumnya  dengan  metode  AHP  (tabel  2). Perhitungan dengan menggunakan  persamaan pada rumus  (7) di atas.  Hasil perhitungan ditunjukkan pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Metode SAW berdasarkan Ranking
No. Nama Karyawan Total Ranking 1. Dede Rohin 0,9699 1 2. Sanusi 0,6403 2 3. Dzili Hilmani 0,4076 3 4. Rohmat Hidayatulloh  0,3932 4 5. KR Maulana 0,3009 5
Menurut perhitungan metode SAW diatas, Dede Rohin mendapatkan perolehan nilai tertinggi dengan angka 0,9699 maka dari itu Dede Rohin adalah Karyawan berkinerja terbaik.
Dari hasil penelitian yang dilakukan Komite Olahraga  Nasional (KONI) DKI Jakarta dengan adanya  52  karyawan  yang  akan  dinilai  dengan  kriteria  yang  ada,  setelah  memasukan  nilai  kriteria masing – masing karyawan akan keluar hasil ranking karyawan terbaik, yaitu perolehan nilai tertinggi dengan angka 0,9579 adalah Dede Rohin adalah rekomendasi Karyawan terbaik.

## 3. 7. Perancangan Sistem
Model  basis  data  ini  dirancang  untuk  pengembangan  sistem  pendukung  keputusan. Perancangan model database ditunjukkan dalam bentuk class diagram pada Gambar 4.

## Gambar 4 . Class Diagram
SPK yang akan dihasilkan, dibuat menggunakan rancangan UML, salah satunya adalah dengan Use Case Diagram. Di bawah ini adalah diagram use case untuk proses dan laporan. Pada bagian proses Gambar 5 terdapat benchmark kriteria yang menangani pembobotan kriteria, kemudian pemasukan nilai alternatif, dan proses alternatif. Kemudian pada gambar 6, akan terlihat use case diagram Proses untuk cetak  hasil  keputusan.  Lalu  pada  hambar  7,  terlihat  use  case  diagram  cetak  laporan  hasil  peringkat pemilihan, cetak laporan peniliaian alternatif, dan cetak hasil keputusan.
Gambar 5 . Use Case Diagram proses
Gambar 6 . Use Case Diagram proses cetak keputusan

## 3. 8. Hasil Tampilan Layar
Berikut screenshot dari  SPK  yang  telah  dibuat  yaitu  form  proses  perhitungan  kriteria perbandingan kriteria AHP yang ditunjukkan pada Gambar 8.

## Gambar 8. Form Proses Hitung Kriteria
Berikut screenshot dari SPK yang sudah selesai, yaitu. form perhitungan alternatif metode atau karyawan dengan menggunakan metode SAW, ditunjukkan pada Gambar 9.
Gambar 2. Proses Penghitungan Alternatif
Berikut ini adalah tampilan cetak Hasil Peringkat dari SPK yang dibuat, yaitu Hasil Peringkat Pemilihan Karyawan Terbaik pada gambar 6.
Gambar 3.  Hasil Peringkat Pemilihan Karyawan Terbaik

## 4. CONCLUSION
Pada  KONI  DKI  Jakarta  diperoleh  beberapa  kesimpulan  dari  penelitian  sistem  pendukung keputusan  yang  menggunakan Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple  Additive  Weighting (SAW) untuk memilih karyawan terbaik,  yang dapat membantu menentukan  SPK karyawan terbaik. Menentukan kriteria dan nilai bobot dari setiap kriteria yang digunakan sebagai acuan evaluasi untuk mendapatkan nilai yang lebih aman dan akurat. SPK Karyawan Terbaik dapat membantu menghitung peringkat  karyawan  terbaik  untuk  meminimalkan  variabel  yang  tidak  tergantung  pada  data  sehingga bisa  mendapatkan  rekomendasi  karyawan  terbaik  berdasarkan  sistem  dan  data.  Berdasarkan  hasil penetilitian yang menggunakan data Komite Olahraga Nasional  Indonesia (KONI) DKI Jakarta Pada bulan  November  2022  –  Desember  2022,  dengan  jumlah  karyawan  52  Karyawan.  Dengan menggunakan perhitungan sama seperti sebelumnya, diperoleh hasil bahwa 1 Karyawan dengan nilai tertinggi  menjadi  karyawan  yang  terpilih  menjadi  rekomendasi  karyawan  terbaik.  Perolehan  nilai tertinggi dengan angka 0,9579 adalah Dede Rohin adalah rekomendasi Karyawan terbaik.

## REFERENCES
[1] H. Nurrahmi dan B. Misbahuddin, “Perbandingan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dan  AHP  (Analytic  Hierarchy  Process)  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Karyawan Terbaik,” Sainstech J. Penelit. dan Pengkaj. Sains dan Teknol. , vol. 29, no. 1, hal. 65–69, 2019, doi: 10.37277/stch.v29i1.322.
[2] A.  Suryana,  E.  Yulianto,  dan  K.  D.  Pratama,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian  Prestasi  Pegawai  Menggunakan  Metode  SAW,  AHP,  Dan  Topsis,” J.  Ilm.  Teknol. Infomasi Terap. , vol. 3, no. 2, hal. 130–139, 2017, doi: 10.33197/jitter.vol3.iss2.2017.129.
[3] R. Hidayat dan U. Darussalam, “Perbandingan Metode Saw Dan AHP Pada Sistem Pendukung
Keputusan Web Based Seleksi Karyawan Terbaik,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 7, no. 1, hal. 209–223, 2022, doi: 10.29100/jipi.v7i1.2627.
[4] R.  F.  Pradana  dan  J.  Sutrisno,  “Penerapan  Metode  Analytical  Hierachy  Process  (AHP)  Dan Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Dalam  Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Pegawai Terbaik Pada Unit Pengelola Graha Raya Studi Kasus Perusahaan Properti,” IDEALIS  Indones. J. Inf. Syst. , vol. 3, no. 1, hal. 504–510, 2020, doi: 10.36080/idealis.v3i1.2301.
[5] D. H. Irawati, “Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process ( Ahp ) Dan Simple Additive Weighting ( Saw ),” hal. 336–343, 2019.
[6] M.  F.  Penta,  F.  B.  Siahaan,  dan  S.  H.  Sukamana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  SAW  pada  PT.  Kujang  Sakti  Anugrah,” JSAI (Journal Sci. Appl. Informatics) , vol. 2, no. 3, hal. 185–192, 2019, doi: 10.36085/jsai.v2i3.410.
[7] M.  Hardianti,  R.  Hidayatullah,  F.  Pratiwi,  dan  A.  Hadiansa,  “Sistem  Penunjang  Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” I N F O R M a T I K a , vol. 9, no. 2, hal. 70, 2017, doi: 10.36723/juri.v9i2.107.
[8] M. Nazir, Metode Penelitian Edisi ke 9 . Ghalia Indonesia. Bogor, 2014.
[9] M. Hasan et al. , Metode Penelitian Kualitatif . Penerbit Tahta Media Group, 2022.
[10] Sumanto, Metodologi Penelitian: Pendekatan Kuantitatif . Penerbit Andi, 2020.
[11] M.  Angeline  dan  F.  Astuti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik Menggunakan Metode Profile Matching,” J. SMART , vol. 2, no. 2, hal. 45–51, 2018.
[12] A. Ratih dan K. Khotimah, “ANALISIS FISHBONE Impartiality Management at LSP BATAN with Fishbone Analysis Approach,” 2021.
[13] Fitri Ayu and Nia Permatasari, “perancangan sistem informasi pengolahan data PKL pada divisi humas PT pegadaian,” J. Infra tech , vol. 2, no. 2, hal. 12–26, 2018.