Achmad, Y.F., Laday, R.K. and Kusuma, D.A.P. (2021) “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada Penilaian
Kinerja Karyawan di PT Cirill Indonesia” Sebatik, 25(1).
Submitted:  2020/12/02 Accepted:  2021/01/06 Published:  2021/06/01

## PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA PENILAIAN KINERJA KARYAWAN DI PT CIRILL INDONESIA
Yunita Fauzia Achmad 1) , Ravie Kurnia Laday 2) , dan Dannish Apriza Purwa Kusuma 3)
1,3 Sistem Informasi, Ilmu Komputer, Universitas Esa Unggul
2 Teknik Informatika, FTIKV, Insitut Sains dan Teknologi Al-Kamal
1,3 Jl. Arjuna Utara No 9 Kebon Jeruk, Jakarta, 11510
2 Jl. Al –Kamal Raya No. 2 Kebon Jeruk, Jakarta, 11520 E-mail : yunita@esaunggul.ac.id 1) , ravie.ifista@gmail.com 2) , dannishapriza@gmail.com 3)

## ABSTRAK
Sumber  daya  manusia  (SDM)  merupakan  bagian  yang  paling  penting  di  dalam  sebuah  perusahaan,  kinerja  karyawan menentukan  keberhasilan  pada  perusahaan,  semakin  baik  kinerja  karyawan  maka  semakin  besar  keuntungan  yang didapatkan  oleh  perusahaan.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  membantu  pihak  perusahaan  terutama  bagian  HRD dalam  melakukan  penilaian  kinerja  karyawan  secara  terstruktur,  tidak  bersifat  subjektif  dan  akurat.  Metode  penelitian  ini yang digunakan terdiri dari dua yaitu metode pengambilan data dan metode perhitungan data penilaian kinerja karyawan. Metode pengambilan data terdiri dari teknik wawancara untuk mendapatkan kriteria – kriteria perhitungan data, sedangkan Metode  perhitungan  data  yang  digunakan  adalah  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  yang  merupakan  salah  satu metode sistem pendukung keputusan yang banyak diterapkan di beberapa kasus sistem pendukung keputusan dan kriteria yang digunakan terdiri dari Kehadiran, kerja sama, komitmen, kepemimpinan, ketepatan target kerja, dan sikap atau etika. Kriteria yang digunakan ini didapat dari hasil wawancara penelitian kepada pihak perusahaan, dan referensi dari beberapa jurnal  terkait.  Metode  SAW  memiliki  beberapa  tahapan  yang  harus  dilakukan,  diantaranya  adalah  menghitung  data alternatif  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  diambil  sampel  data  alternatif  sebanyak  10  sampel  dengan  sistem  random sampling,  tahap  kedua  setelah  mendapatkan  data  alternatif  dilakukan  normalisasi  data  alternatif  berdasarkan  kriteria, setelah hasil normalisasi di dapat, tahapan selanjutnya adalah perhitungan  pemeringkatan dari setiap data alternatif dan di dapatlah  nilai  tertinggi  sampai  terendah  dari  perhitungan  metode  SAW.  Hasil  dari  implementasi  penelitian  ini  adalah metode  SAW  telah  berhasil  melakukan  pemeringkatan  dari  data  alternatif  penilaian  kinerja  karyawan  berdasarkan  nilai tertinggi yang di dapat dari perhitungan metode SAW.
Kata Kunci: Sumber Daya Manusia , Sistem Pendukung Keputusan, Metode Simple Additive Weighting, Kinerja Karyawan

## 1. PENDAHULUAN
PT Cirill Indonesia adalah perusahaan yang bergerak di  produksi  air  minum  kemasan  dengan  nama  Cirill.  PT Cirill  Indonesia  memiliki  150  karyawan  dan  memiliki  8 bagian.  Kualitas  sumber  daya  manusia  merupakan  salah satu faktor penunjang dalam meningkatkan produktivitas kinerja  dari  suatu  perusahaan  (Anto,  Mustafidah  and Suyadi,  2015).  Penilaian  kinerja  karyawan  merupakan salah  satu  alat  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi pekerjaan  masing  –  masing  individu  karyawan  pada setiap bagian untuk memenuhi standar kinerja yang telah ditetapkan oleh perusahaan (Hardianti dkk. , 2017)
Saat  ini  penilaian  kinerja  karyawan  yang  dilakukan masih  menggunakan  prosedur  yang  berjalan  yaitu, melihat rekapitulasi perhitungan kehadiran dan penilaian langsung  dari  manager  pada  setiap  bagian  kepada karyawan,  dengan  sistem  seperti  ini  menimbulkan beberapa  masalah  diantaranya  menghasilkan  penilaian yang  subjektif  dan  terjadi  tidak  akurat  nya  dari  hasil perhitungan  kinerja  karyawan.  Mengakibatkan  penilaian kinerja  karyawan  tidak  lagi  objek  melainkan  subjektif,
sehingga  menimbulkan  ketidakadilan  dalam  penilaian kinerja karyawan.
Berdasarkan permasalahan yang ada, maka dibutuhkan  sebuah  perhitungan  yang  akurat  dalam melakukan  perhitungan  kinerja  karyawan.  Salah  satu metode  perhitungan  yang  banyak  digunakan  adalah metode SAW ( simple additive weighting ).
Metode  SAW  merupakan  salah  satu  metode  sistem pendukung  keputusan  yang  dapat  menyelesaikan masalah  penyeleksian  dalam  sistem  pengambilan keputusan  multi  proses. Simple  Additive  weighting merupakan  metode  penjumlahan  bobot  (Waskito,  Setya and  Daryanto,  2018).  Sistem  pendukung  keputusan adalah  suatu  sistem  informasi  berbasis  komputer  yang mengombinasikan  antara  model  dan  data  untuk menyediakan  dukungan  kepada  pengambil  keputusan dalam  memecahkan  sebuah  masalah  (Achmad  dan Ladayy 2018) (Sharda, Delen and Turban, 2019).
Penggunaan  metode  SAW  dalam  penelitian  sistem pendukung keputusan telah banyak dilakukan diantaranya  pada  penelitian  (Masri,  2016)  yang menggunakan  4  kriteria  yaitu  kualitas  kerja,  disiplin
kerja,  semangat  kerja,  dan  kerja  sama.  Kemudian penelitian  (Sukanto,  2018)  penelitian  ini  dengan menggunakan  5  kriteria  yaitu  kedisiplinan  kerja, pendidikan  terakhir,  pengalaman  kerja,  kerja  sama,  dan keaktifan. Pada penelitian (Anto, Mustafidah and Suyadi, 2015) kriteria yang digunakan terdiri dari 4 kriteria yaitu kehadiran, pendidikan, pengembangan diri, dan penunjang.  Terdapat  juga  pada  penelitian  (Loekito dkk. , 2020) yang menggunakan 3 kriteria yaitu sikap, perilaku dan disiplin. Penelitian lain yang terkait adalah penelitian (Warmayudha and Komarudin, 2017) yang menggunakan 7 kriteria pada penilaian kinerja karyawan. Dapat  dilihat  bahwa  setiap  penelitian  sistem  pendukung keputusan  dalam  penilaian  karyawan  menggunakan kriteria  yang  bervariasi  dalam  pengukurannya.  Tetapi pada  penelitian  tersebut  belum  ada  yang  menggunakan kriteria  komitmen,  kepemimpinan  dan  ketepatan  target kerja.
Berdasarkan  wawancara  yang  dilakukan  peneliti kepada  pihak  manajemen  di  PT  Cirill  Indonesia  bahwa kriteria  tersebut  merupakan  kriteria  yang  penting  dalam penilaian  karyawan,  maka  pada  penelitian  ini  kriteria yang  digunakan  untuk  mengukur  penilaian  karyawan bersumber  dari  internal  dan  eksternal  yaitu  dari  internal perusahaan  yang  terdiri  dari  komitmen,  kepemimpinan, dan ketepatan kerja, sedangkan kriteria yang berasal dari eksternal  yaitu  penelitian  –  penelitian  terkait  adalah absensi, kerja sama, dan sikap / etika.

## 2. RUANG LINGKUP
Dalam penelitian ini permasalahan mencakup:
1. Cakupan Permasalahan Permasalahan yang ada adalah belum adanya sistem pendukung  keputusan  yang  dikembangkan  pada  PT Cirill  Indonesia  untuk  melakukan  penilaian  kinerja karyawan
2. Batasan Penelitian Penelitian  ini  hanya  membahas  tentang  perhitungan metode SAW dalam  melakukan penilaian  karyawan dan  melakukan  pemeringkatan  nilai  karyawan  dari yang terkecil hingga terbesar
3. Rencana Hasil yang didapat Hasil  yang  didapat  adalah  sebuah  perhitungan penilaian  kinerja  karyawan  pada  sistem  pendukung keputusan  menggunakan  metode  SAW  yang  dapat membantu  pihak  manajemen  PT  Cirill  Indonesia dalam  hal  penilaian  kinerja  karyawan  secara otomatis  dan  membantu  pihak  manajemen  dalam mengambil keputusan karyawan terbaik.

## 3. BAHAN DAN METODE
Berikut  ini  adalah  bahan  dan  metode  yang  terkait pada penelitian ini, diantaranya adalah :

## 3.1 Metode Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  yang  digunakan  pada penelitian ini adalah :
1. Wawancara Tahapan wawancara ini dilakukan untuk mengetahui masalah yang ada, dengan mengajukan beberapa pertanyaan  lisan  pada  pihak  terkait  untuk mendapatkan  data  –  data  yang  dibutuhkan  oleh peneliti.  Wawancara  ini  dilakukan  pada  bagian HRD  dan  pada  setiap  bagian  yang  terkait  dengan sistem pendukung keputusan kinerja karyawan
2. Observasi Peneliti  melakukan  observasi  untuk  melihat  secara langsung  cara  kerja  setiap  bagian  dan  melihat metode yang dilakukan dalam penilaian pada setiap karyawan.

## 3.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sebuah  sistem yang  mampu  memberikan  kemampuan  pemecahan masalah  dengan  kondisi  semi  terstruktur,  dimana  tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan harus dibuat.  Sistem  pendukung  keputusan  ditujukan  untuk mendukung  manajemen  dalam  melakukan  pekerjaan yang  bersifat  analitis  dalam  situasi  yang  kurang terstruktur dan  kinerja yang kurang jelas (Sharda, Delen and Turban, 2019).
3.3 Metode SAW ( Simple Additive Weighting ) Metode SAW merupakan metode yang sudah dikenal dan  banyak  digunakan  dalam  menghadapi  situasi MADM  ( multiple  attribute  decision  making ).  MADM adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu (Masri, 2016). Metode SAW merupakan metode penjumlah bobot dari rating kinerja pada setiap alternatif dari  semua  kriteria  (Mujiastuti,  Komariyah  and  Hasbi, 2017).  Gambar  1  menunjukkan  bahwa  metode  SAW memiliki beberapa tahapan.
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts or use them for any other lawful purpose. This article is made available under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. SEBATIK is a journal of the STMIK Widya Cipta Dharma

## Gambar 1. Metode Simple Additive Weighting
1. Menentukan kriteria (Ci) dan data alternatif (Ai)
Kriteria di sini diambil dari hasil pengumpulan data dengan menggunakan
wawancara dan
menghasilkan  6  kriteria,  yaitu  Kehadiran,  Kerja sama,  Komitmen,  Kepemimpinan,  ketepatan  target Kerja, Sikap / Etika.
2. Memberikan bobot (W) pada setiap kriteria Setiap  kriteria  diberikan  bobot  penilaian  yang mencapai 100.
3. Melakukan normalisasi (R) matriks keputusan Normalisasi  dalam  perhitungan  penilaian  kinerja karyawan,  menggunakan  rumus  (1)  dari  (Loekito dkk. , 2020).
Keterangan (1) r ij = rating kinerja ter normalisasi
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 Pada  rumus  (1)  r ij adalah  rating  kinerja  ter normalisasi  dari  alternatif  Ai  pada  atribut  Cj;  i  = 1,2, …, m sedangkan j = 1, 2, …, n.
4. Melakukan pemeringkatan (Vi) Untuk  melakukan  pemeringkatan,  rumus  (2)  yang digunakan adalah sebagai berikut :
Keterangan (2) V i = nilai akhir dari alternatif W j = bobot yang telah ditentukan R ij = normalisasi matriks
Pada  rumus  (2)  nilai  Vi  yang  lebih  besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
5. Hasil dari pemeringkatan Hasil  dari  pemeringkatan  merupakan  tahapan terakhir  dalam  proses  sistem  pendukung  keputusan penilaian kinerja karyawan.

## 4. PEMBAHASAN
Langkah  –  langkah  pada  metode  penelitian  dapat dilihat lebih lanjut sebagai berikut :
1. Menentukan data kriteria dan bobot kriteria Data  kriteria  yang  digunakan  dalam  pengambilan keputusan  penilaian  kinerja  karyawan  terdiri  dari  6 kriteria  yang  didapat  dari  hasil  wawancara,  seperti  yang terlihat pada tabel 1.
Tabel 1. Data Kriteria Kode Kriteria Keterangan C1 Kehadiran Benefit C2 Kerja sama Benefit C3 Komitmen Benefit C4 Kepemimpinan Benefit C5 Ketepatan Target Kerja Benefit C6 Sikap / Etika Benefit
Kriteria  pada  penilaian  kinerja  karyawan  ini, meliputi:
1. Kriteria Kehadiran Kriteria  ini  didapatkan  berdasarkan  perhitungan rekapitulasi kehadiran karyawan
2. Kriteria Kerja sama Kriteria  ini  didapatkan  berdasarkan  penyelesaian pekerjaan yang dikerjakan secara tim
3. Kriteria Komitmen Kriteria ini didapatkan berdasarkan  sikap tanggung jawab karyawan dalam menyelesaikan pekerjaan
4. Kriteria Kepemimpinan Kriteria  ini  didapatkan  berdasarkan  penilaian  dari sifat  seorang  kepala  regu  dan  masing  –  masing karyawan
5. Kriteria Ketepatan target Kerja Kriteria  ini  didapatkan  berdasarkan  hasil  kerja karyawan  dengan  ketepatan  target  pekerjaan  yang telah  ditentukan  pada  setiap  bagian  dan  diberikan nilai langsung oleh masing – masing manager pada setiap bagian.
(1)
(2) Mulai Menentukan Kriteria dan data Alternatif
Memberikan Bobot pada Setiap Kriteria
Konversi nilai pada
data alternatif Melakukan Normaliasi Data
Melakukan Perhitungan Perangkingan
Selesai
6. Kriteria Sikap / Etika Kriteria  ini  didapat  dari  sikap  atau  etika  karyawan kepada rekan kerja atau kepada atasan
Pada  tabel  2,  merupakan  daftar  batas  data  dan konversi  nilai  pada  setiap  kriteria  yang  digunakan  pada penelitian ini.

## Tabel 2. Data Konversi Nilai Kriteria Kehadiran
Kriteria Batas Nilai Kehadiran < = 70% 1 >70% dan <=80% 2 >80% dan <=90% 3 >90% dan 100% 4 Kerja sama Tidak baik 1 Cukup baik 2 Baik 3 Sangat baik 4 Komitmen Tidak baik 1 Cukup baik 2 Baik 3 Sangat baik 4 Kepemimpinan Tidak baik 1 Cukup baik 2 Baik 3 Sangat baik 4 Ketepatan Target Kerja Tidak baik 1 Cukup baik 2 Baik 3 Sangat baik 4 Sikap / Etika SP3 1 SP2 2 SP1 3 Tidak ada SP 4
2. Memberikan bobot pada setiap kriteria Langkah  selanjutnya  adalah  pemberian  bobot  pada
Setiap  kriteria.  Dapat  dilihat  pada  tabel  3  bahwa setiap  kriteria  diberi  bobot  sesuai  dengan  tingkat kepentingannya total bobot yang digunakan mencapai 100.
Tabel 3. Data Bobot pada Setiap Kriteria Kode Kriteria Bobot C1 Absensi 20 C2 Kerja sama 20 C3 Komitmen 15 C4 Kepemimpinan 20 C5 Ketepatan Target Kerja 15 C6 Sikap / Etika 10
Pengumpulan data awal pada penelitian ini adalah hal yang  penting.  Data  awal  ini  diperoleh  dari  pihak perusahaan  yang  berupa  sampel  karyawan  yang berjumlah  10  beserta  nilai  dari  setiap  kriteria  yang digunakan  dalam  hal  penilaian  karyawan  dan  data  awal dapat dilihat pada tabel 4.

## Tabel 4. Data Awal
Data C1 C2 C3 C4 C5 C6 RP 85% CK SB B TB TB NH 70% SB B SB CK CK PT 65% CK B SB B SB HK 80% CK SB B B B DS 85% CK B B SB SB IF 70% B SB B B B CP 75% B SB B B CK YE 60% TB B B CK B EP 80% TB B B SB CK NH 80% B SB B CK B
Langkah  selanjutnya  adalah  mengubah  nilai  pada data  awal  pada  tabel  4  ke  dalam  data  alternatif  dengan melihat  nilai  konversi  pada  setiap  kriteria  dapat  dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Data Alternatif Data C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 3 2 4 3 1 1 A2 1 4 3 4 2 2 A3 1 2 3 4 3 4 A4 3 2 4 3 3 3 A5 3 2 3 3 4 4 A6 1 3 4 3 3 3 A7 2 3 4 3 3 2 A8 1 1 3 3 2 3 A9 2 1 3 3 4 2 A10 2 3 4 3 2 3
3. Normalisasi Data
Untuk  kriteria  C1  karena  benefit  maka  dicari  adalah nilai  max  dari  (3,1,1,3,3,1,2,1,2,2)  adalah  3  didapatkan normalisasi berikut:
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts or use them for any other lawful purpose. This article is made available under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. SEBATIK is a journal of the STMIK Widya Cipta Dharma
Untuk  kriteria  C2  karena  benefit  maka  dicari  adalah nilai  max  dari  (2,4,2,2,2,3,3,1,1,3)  adalah  4,  didapatkan normalisasi berikut:
Untuk  kriteria  C3  karena  benefit  maka  dicari  adalah nilai  max  dari  (4,3,3,4,3,4,4,3,3,4)  adalah  4,  didapatkan normalisasi:
Untuk  kriteria  C4  karena  benefit  maka  dicari  adalah nilai  max  dari  (3,4,4,3,3,3,3,3,3,3)  adalah  4,  didapatkan normalisasi:
Untuk  kriteria  C5  karena  benefit  maka  dicari  adalah nilai  max  dari  (1,2,3,3,4,3,3,2,4,2)  adalah  4,  didapatkan normalisasi:
Untuk  kriteria  C6  karena  benefit  maka  dicari  adalah nilai  max  dari  (1,2,4,3,4,3,2,3,2,3)  adalah  4,  didapatkan normalisasi:
Tahapan  selanjutnya  adalah  normalisasi  data,  dapat dilihat pada tabel 6 semua nilai alternatif di normalisasi.
Tabel 6. Data Normalisasi Data C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 1 0,5 1 0,75 0,25 0,25 A2 0,33 1 0,75 1 0,5 0,5 A3 0,33 0,5 0,75 1 0,75 1 A4 1 0,5 1 0,75 0,75 0,75 A5 0,33 0,5 0,75 0.75 1 1 A6 0,33 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 A7 0,67 0,75 1 0,75 0,75 0,5 A8 0,33 0,25 0,75 0,75 0,5 0,75 A9 0,67 0,25 0,75 0,75 1 0,5 A10 0,67 0,75 1 0,75 0,5 0,75 4. Pemeringkatan Dalam melakukan Pemeringkatan, dilakukan
perkalian  pada  bobot  kriteria  dengan  setiap  hasil  dari normalisasi, berikut perhitungan penentuan pemeringkatan pada setiap alternatif:
A1 = (1* 20) + (0,5 * 20) + (1 * 15) + (0,75 * 20) + (0,25 * 15) + (0,25 * 10) = 66,25
A2 = (0,33 * 20) + ( 1* 20) + (0,75 * 15) + (1 * 20) + (0,5 * 15) + (0,5 * 10) = 70,35
A3 = (0,33* 20) + (0,5 * 20) + (0,75 * 15) + (1 * 20) + (0,75 * 15) + (1 * 10) = 69,1
A4 = (1* 20) + (0,5 * 20) + (1 * 15) + (0,75 * 20) + (0,75 * 15) + (0,75 * 10) = 78,75
A5 = (0,33* 20) + (0,5 * 20) + (0,75 * 15) + (0,33 * 20) + (1 * 15) + (1 * 10) = 59,45
A6 = (0,33* 20) + (0,75 * 20) + (0,75 * 15) + (0,75 * 20)
+ (0,75 * 15) + (0,75 * 10) = 66,6
A7 = (0,67* 20) + (0,75 * 20) + (1 * 15) + (0,75 * 20) +
(0,75 * 15) + (0,5 * 10) = 74,65
A8 = (0,33* 20) + (0,25 * 20) + (0,75 * 15) + (0,75 * 20)
+ (0,5 * 15) + (0,75 * 10) = 52,85
A9 = (0,67* 20) + (0,25 * 20) + (0,75 * 15) + (0,75 * 20)
+ (1 * 15) + (0,5 * 10) = 64,65
A10 = (0,67* 20) + (0,75 * 20) + (1 * 15) + (0,75 * 20) +
(0,5 * 15) + (0,75 * 10) = 73,4
Hasil  Pemeringkatan  dilakukan  pada  penelitian  ini. Tabel  7  dapat  dilihat  bahwa  metode  SAW  berhasil melakukan  pemeringkatan  dalam  penilaian  kinerja karyawan dan cepat menghasilkan nilainya dan diperoleh nilai  tertinggi  adalah  78.75  dan  diperoleh  nilai  terendah adalah 52,85.
Tabel 7. Data Hasil Pemeringkatan Data Alternatif Nilai Peringkat A4 78,75 1 A7 74,65 2 A10 73,4 3 A2 70,35 4 A3 69,1 5 A6 66,6 6 A1 66,25 7 A9 64,65 8 A5 59,45 9 A8 52,85 10
Berdasarkan  data  hasil  pemeringkatan  yang  telah  di dapat  pada  tabel  7,  maka  berdasarkan  data  awal  pada tabel  4,  nama–nama  karyawan  yang  dijadikan  data alternatif  didapatkan  peringkat  1  sampai  10  yaitu  HK, CP, DH, NH, PT, IF, RP, EP, DS, YE.

## 5. KESIMPULAN
Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  bahwa  metode  SAW telah  berhasil  melakukan  pemeringkatan  data  penilaian kinerja  karyawan.  Dimana  didapat  nilai  tertinggi  pada perhitungan  nilai adalah 78,75 dan nilai terendah adalah 52,85,  dengan  nilai  tersebut  dapat  dijadikan  sebagai penentuan dalam pengambilan keputusan untuk karyawan  terbaik  dan  karyawan  yang  mendapatkan perbaikan kinerja.
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts or use them for any other lawful purpose. This article is made available under a Creative Commons Attribution 4.0 International License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. SEBATIK is a journal of the STMIK Widya Cipta Dharma

## 6. SARAN
Saran  dari  penelitian  ini  adalah,  dapat  dilanjutkan dengan  membuat  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan berbasis  web  agar  dapat  mempermudah  HRD  dalam melakukan  penilaian  kinerja  karyawan  dan  semua karyawan juga dapat melihat nilai yang diperoleh secara transparan.  Penelitian  selanjutnya  dapat  dilakukan perbandingan  antara  metode  SAW  dengan  metode  lain untuk mendapatkan hasil yang lebih maksimal lagi dalam proses pemeringkatan.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Achmad,  Y.  F.,  &  Laday,  R.  K.  2018.  Sistem Pendukung  Keputusan  dalam  Penentuan  Lulusan Terbaik  menggunakan  Metode  Weighted  Product (Studi  Kasus:  Institut  Sains  dan  Teknologi  Al- Kamal  Jakarta).  In Seminar  Nasional  Teknologi Informasi dan Komunikasi (SEMNASTIK) (Vol. 1, No. 1, pp. 196-202). .
Anto,  A.  G.,  Mustafidah,  H.  dan  Suyadi,  A.  2015. „Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja
Karyawan  Menggunakan  Metode  SAW  (simple additive weighting) di Universitas
Muhammadiyah  Purwokerto‟, JUITA ,  III(4),  pp. 193–200.
Hardianti, M., Hidayatullah, R., Pratiwi, F., & Hadiansa, A. (2017). Sistem Penunjang Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp). Informatika , 9 (2), 70-77.
Loekito,  L.  H.  2020.  Penerapan  Sistem  Pendukung
Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai Menggunakan Metode Simple Additive
Weighting  (SAW)  pada  universitas  XYZ. Jurnal ilmu komputer indonesia , 5 (1), 6-12.
Masri,  M.  2016  „Penentuan  Karyawan  Terbaik  Dengan Metode  Simple  Additive  Weighting  (PDAM Tirta  Silaupiasa)‟, JET  (Journal  of  Electrical Technology) ,  1(1),  pp.  36–41.  Available  at: https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/jet/article/view /187.
Mujiastuti, R., 2017 „Sistem Penilaian Kinerja Karyawan
Menggunakan Metode Simple Additive Weighting  (SAW)‟, Jurnal  Sistem  Informasi, Teknologi  Informasi  dan  Komputer ,  9(2),  pp. 133–141.
Ramesh.  Delen  Sharda  (Dursun.  Turban,  Efraim.). 2020. Analytics,  Data  Science,  &  Artificial Intelligence:  Systems  For  Decision  Support, Global Edition . Pearson Education Limited. Sukanto,  P.  S.  (2018)  „Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian  Kinerja  Karyawan  Pt  Harjamukti  Jaya Mandiri  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting‟, JATISI  (Jurnal  Teknik  Informatika dan  Sistem  Informasi) ,  5(1),  pp.  109–118.  doi: 10.35957/jatisi.v5i1.121.
Warmayudha,  I.  P.  E.  and  Komarudin.  2017.  „Penilaian Kinerja Karyawan Di Itenas Dengan Menggunakan  Metode  Saw  Berbasis  Website‟, Repository  Nusamandiri ,  13(2),  pp.  106–111. Available
at: https://repository.nusamandiri.ac.id/index.php/re po/viewitem/6315.
Waskito,  R.  R.,  Setya,  B.  and  Daryanto.  2018.  „Sistem Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting  Pada  Ptpn  Xii Perkebunan Malangsari‟, 10, pp. 497–504.