## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 649 − 662 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2049

## Implementation of the SAW Method in the Decision Support System for Giving Rewards for Honorary Employees
Fikri Akbar Sitompul 1,* , Fauriatun Helmiah 2 , Rohminatin 3
1 Program Studi Sistem Komputer, STMIK, ROYAL, Kisaran, Indonesia
2 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK, ROYAL, Kisaran, Indonesia
3 Program Studi Sistem Informasi, STMIK, ROYAL, Kisaran, Indonesia Email: 1,* fikriakbar030201@gmail.com, 2 fauriatunh@gmail.com, 3 rohminatin2019@gmail.com Email Penulis Korespondensi: fikriakbar030201@gmail.com Submitted: 05/08/2022 ; Accepted: 18/08/2022 ; Published : 30/09/2022
Abstrak− Pemberian reward kepada pegawai merupakan salah satu cara untuk meningkatkan semangat kerja serta meningkatkan kinerja bagi pegawai yang berprestasi. Pada Badan Pengelola Keuangan dan Aset Kab. Asahan dalam memilih pegawai terbaik, beban kerja tidak  dapat dijadikan acuan satu-satunya untuk pemberian reward tersebut. Namun ada beberapa kriteria yang turut dipertimbangkan dalam pemberian reward. Sehingga dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan untuk membantu pemilihan pegawai  terbaik  tersebut.  Pegawai  honorer  yang  berada  pada  instansi  pemerintahan  memiliki  persentase  10%  dari  jumlah keseluruhan pegawai yang terdaftar. Setiap tahunnya, pegawai honorer melakukan perbaharuan surat kontrak untuk melanjutkan pekerjaannya. Hal ini menjadi dasar dalam pemberian  reward ataupun bonus sehingga para pegawai honorer terpacu untuk bekerja dan  memberikan  hasil  yang  terbaik  dalam  mengemban  dan  membantu  tugas  para  PNS  di  lingkungan  pemerintahan.  Dan  bagi pegawai honorer yang  mendapatkan  reward  akan  di  data  ulang  sehingga  BPKAD  akan  lebih  mudah dalam proses  peemberian reward dalam bentuk bonus atau tambahan gaji mereka. Proses pemberian reward ini sebelumnya dilaksanakan dengan cara manual yaitu hanya berdasarkan satu kriteria saja yaitu hanya dari kehadiran Hal ini membuat sulitnya mengambil keputusan terhadap pegawai honorer terbaik yang berhak mendapatkan reward. Proses pertimbangan seperti ini dianggap kurang efektif dikarenakan adanya perbedaan beban kerja setiap pegawai honorer yang berbeda-beda.  Untuk mengatasi permasalahan yang ada, dibutuhkan suatu sistem berupa sistem pendukung keputusan. Diharapkan penelitian ini  nantinya dapat menentukan tiga pegawai terbaik yang berhak mendapatkan reward yang sesuai dengan kriteria kinerja dengan menghitung setiap bobot kriteria yang telah ditetapkan.
Kata Kunci: Reward; Pegawai Honorer; Metode SAW; XAMPP; Sublime Text 3
Abstract− Giving rewards to employees is one way to increase morale and improve the performance of employees who excel. At the District Financial and Asset Management Agency. Asahan in choosing the best employees, workload cannot be used as the only reference to present the prize. However, there are several criteria that are also considered in presenting rewards. So we need a decision support system to help the selection of the best employees. honorary employees who are in the agency have a percentage of 10% of the number of registered employees. Every year, temporary employees renew the contract letter for work work. This is the basis for offering rewards or bonuses so that honorary employees are motivated to work and give the best results in carry ing out and assisting civil servants in the government environment. And for honorary employees who get rewards, they will be re- dataed so that BPKAD will find it easier to give rewards in the form of bonuses or additional salaries. The process of giving  this reward was previously carried out manually, which is based on only one criterion, namely only from this experience making it difficult  to  make  decisions on  the  best  honorary  employees  who  are  entitled  to  receive  rewards.  This  consideration  process  is considered ineffective because of the different workloads of each honorary employee. To overcome the existing problems, we need a system in the form of a decision support system. It is hoped that this research will be able to determine the three best employees who are entitled to rewards in accordance with the performance criteria by calculating each weight of the criteria that have been set.
Keywords: Award; Honorary Employee; SAW Method; XAMPP; Sublime Text 3

## 1. PENDAHULUAN
Pada  suatu    instansi  pemerintahan,    terdapat    tujuan  untuk  mengelola  adminstrasi  keuangan  yang  akun  table  dan transparan.  Untuk  mewujudkan  hal  tersebut,  maka  para  pegawai  yang  berada  di  dalam  Instansi  Pemerintahan diharapkan mampu bekerja dengan maksimal sehingga diharapkan mampu berkontribusi dalam pencapaian visi dan misi  baik pada pemerintahan kota, maupun kabupaten. Pegawai yang  berada  pada instansi pemerintahan  terbagi menjadi dua  jenis  yaitu, Pegawai Negeri Sipil (PNS) dan Pegawai Kontrak Waktu Tertentu (PKWT) atau biasanya disebut Pegawai Honorer.
Pemberian reward kepada  pegawai  merupakan  salah  satu  cara  untuk  meningkatkan  semangat  kerja  serta meningkatkan kinerja bagi pegawai yang berprestasi. Pada Badan Pengelola Keuangan dan Aset Kab. Asahan dalam memilih  pegawai  terbaik, beban kerja tidak  dapat  dijadikan acuan satu-satunya untuk  pemberian reward tersebut. Namun ada beberapa kriteria yang turut dipertimbangkan dalam pemberian reward . Sehingga dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan untuk membantu pemilihan pegawai terbaik tersebut.
Berikut beberapa penelitian yang relevan dengan skripsi ini Menurut penelitian yang dilakukan oleh Jeperson Hutahaean dan Muliati Badaruddin Dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sekolah SMK Swasta Penerima Dana Bantuan Menerapkan Metode Simple Additive Weighting (SAW) ” Adapun hasil dari penelitian tersebut adalah kandidat yang memiliki nilai tertinggi yang merupakan sekolah SMK penerima dana bantuan beasiswa pada kandidat A13 dan urutan tertinggi selanjutnya, metode ini menggunakan perangkingan tertinggi sebagai petunjuk dari sistem kepada siapa dan alternatif mana yang akan dipilih untuk menentukan suatu keputusan secara sistematis [14].

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 649 − 662 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2049
Menurut penelitian yang dilakukan oleh Rully Mujiastuti, Nur Komariyah dan Muhammad Hasbi Dengan judul “Sistem Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) ” Adapun hasil dari penelitian  tersebut  adalah  untuk  mengatur  penilaian  kinerja  dengan  kriteria  Kehadiran,  sikap/etika,  Kedisiplinan waktu, Kualitas Kerja dan Kuantitas Kerja. Pada hasil uji coba penilaian kinerja, kriteria yang telah ditentukan akan menghasilkan  angka  perangkingan  penilaian  kinerja  karyawan.  Akurasi  perhitungan  metode Simple  Additive Weighting  (SAW) yang  diimplementasikan  dalam aplikasi  sistem  penunjang  keputusan  penilaian  kinerja  karyawan berbasis Web, dibandingkan dengan Perhitungan Manual mencapai nilai 100%, [23].
Menurut penelitian yang dilakukan oleh Petrus Sokibi dan Apriyanto Noer Setiawan Dengan judul “Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan  PT  Harjamukti  Jaya  Mandiri  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting ” Adapun hasil dari penelitian tersebut adalah dapat memberikan informasi mengenai kriteria apa saja yang di pakai dalam menilai kinerja karyawan, berapa bobot nilai yang dipakai untuk penilaian kinerja karyawan dan  menampilkan  hasil  dari  penilaian  kinerja  karyawan.  Metode Simple  Additive  Weighting dituangkan  diaplikasi dengan bentuk penilaian kinerja karyawan [24].
Menurut penelitian yang dilakukan oleh Asep Sujarwadi dan Dodo Zaenal Abidin Dengan judul “Perancangan Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) Dalam  Penentuan  Tunjangan Kinerja  Pegawai  Pada  Kepolisian  Resort  Kota  (POLRESTA)  Jambi.”  Adapun  hasil  dari  penelitian  tersebut  adalah dapat  menentukan  besaran  tunjangan  kinerja  setiap  pegawai  negeri  pada  Polri  khususnya  di  lingkungan  Polresta Jambi. Sistem akan menghasilkan informasi tentang tunjangan kinerja diberikan kepada Pegawai di lingkungan Polri yang bekerja secara penuh dengan memperhitungkan kinerja pegawai berdasarkan hasil penilaian kinerja [25].
Menurut  penelitian yang dilakukan oleh Julianto Simatupang Dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik  Menggunakan Metode SAW Studi Kasus Amik  Mahaputra Riau” Adapun hasil dari penelitian tersebut adalah dapat digunakan sebagai aplikasi sistem Pendukung Keputusan yang mampu memberikan alternatif dalam menentukan karyawan terbaik dengan metode SAW (Simple Additive Weighting) dapat mengolah 37 data karyawan dan diperoleh hasil karyawan terbaik dengan kriteria yang telah di tentukan oleh manajemen AMIK Mahaputra Riau [12].
Pegawai honorer yang berada pada instansi pemerintahan memiliki persentase 10% dari jumlah keseluruhan pegawai yang terdaftar. Setiap tahunnya, pegawai honorer melakukan perbaharuan surat kontrak untuk melanjutkan pekerjaannya. Sehingga diharapkan pegawai honorer mampu menunjukkan kontribusi dalam  bekerja.  Hal ini menjadi dasar dalam pemberian reward ataupun bonus sehingga para pegawai honorer terpacu untuk bekerja dan memberikan hasil  yang  terbaik  dalam  mengembangkan  dan  membantu  tugas  para  PNS  di  lingkungan  pemerintahan.  Proses pemberian reward ini sebelumnya dilaksanakan dengan cara manual yaitu hanya berdasarkan satu kriteria saja yaitu hanya dari kehadiran. Hal ini membuat sulitnya mengambil keputusan terhadap pegawai honorer terbaik yang berhak mendapatkan reward . Proses pertimbangan seperti ini dianggap kurang efektif dikarenakan adanya perbedaan beban kerja setiap pegawai honorer yang berbeda-beda.  Untuk mengatasi permasalahan yang ada, dibutuhkan suatu sistem berupa sistem pendukung keputusan (SPK).
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sebuah  sistem  yang  dimaksudkan  untuk  mendukung  para pengambil keputusan manajerial dalam situasi keputusan semi terstruktur. Sistem pendukung keputusan dimaksudkan untuk menjadi alat bantu bagi para pengambil keputusan untuk memperluas kapabilitas seorang manajer, namun tidak untuk  menggantikan  penilaian  seoarng  manajer  atau  pengambil  keputusan  [1].  Agar  informasi  yang  dihasilkan menjadi  subjektif, SPK  membutuhkan  metode-metode  dalam  pengolahan  datanya  seperti  metode Simple  Additive Weighting  (SAW), Weighted  Product (WP),  MOORA, TOPSIS, WASPAS, ELECTRE, EXPROM II, PROMETHEE [2].  Metode Simple Additive Weighting  (SAW) atau dikenal dengan metode penjumlahan terbobot merupakan metode yang memiliki konsep dasar yaitu nilai  ternormalisasi kriteria untuk alternatif harus dikalikan dengan bobot kriteria . Kemudian alternatif yang memiliki nilai tertinggi dipilih sebagai alternatif yang lebih disukai.
Penerapan SPK telah banyak dilakukan untuk penyelesaian masalah, seperti yang dilakukan oleh Sahir pada tahun 2017 dkk dalam penelitiannya terhadap  penerapan SAW  dalam menyeleksi pemberian insentif pegawai mampu memberikan  dukungan  keputusan  yang  cukup  baik  kepada  pimpinan  [3].  Simanullang  dkk  pada  tahun  2021 menerapkan metode SAW dalam penyeleksian pemberian bantuan Covid-19. Hasil penelitian menyatakan alternatif ke 2 merupakan alternatif dengan nilai yang tertinggi sehingga di nyatakan sebagai alternatif yang terbaik [4]. Pada penelitian berikutnya, Ramadhan dkk (2021) melakukan penelitian terhadap  pemilihan siswa-siswi yang berprestasi. Hasil penelitian  mampu menentukan bahwa alternatif ke 12  dengan nilai 0.4830 merupakan alternatif yang terbaik [5].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Kerangka Penelitian
Kerangka  kerja  penelitian  ini  merupakan  langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  dalam  penyelesaian  masalah  yang akan dibahas. Adapun kerangka kerja yang penulis lakukan dapat dilihat dari gambar dibawah ini :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 649 − 662 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2049
Gambar 1. Kerangka Penelitian
Berdasarkan kerangka penelitian yang telah digambarkan diatas, maka dapat diuraikan pembahasan masing- masing tahap dalam penelitian yaitu:
1. Identifikasi Masalah
a. Sulitnya pihak Badan Pengelola Keuangan Dan Aset Daerah (BPKAD) Kabupaten Asahan dalam Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer.
b. Membutuhkan waktu yang lama dalam Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer yang dilakukan oleh Badan Pengelola Keuangan Dan Aset Daerah (BPKAD) Kabupaten Asahan.
2. Studi Literatur Studi literatur yang dilakukan oleh penulis yaitu dengan melakukan pencarian terhadap berbagai sumber tertulis, baik  berupa  buku-buku,  arsip,  majalah,  artikel,  dan  jurnal,  atau  dokumen-dokumen  yang  relevan  dengan permasalahan yang dikaji. Sehingga informasi  yang didapat  dari  studi kepustakaan ini dijadikan rujukan untuk memperkuat argumentasi-argumentasi yang ada.
3. Pengumpulan Data
Data yang dikumpulan dari berbagai sumber yang ada. Pengumpulan data pada penelitian ini dilakukan dengan tiga metode, yaitu wawancara, pengamatan secara langsung dan studi kepustakaan. Digunakan untuk mengambil kesimpulan dalam suatu penelitian.
4. Perancangan Sistem
Perancangan sistem adalah sebuah kegiatan merancang dan menentukan cara mengolah sistem informasi dari hasil analisa  sistem  sehingga  dapat  memenuhi  kebutuhan  dari  pengguna  termasuk  diantaranya  perancangan user interface , data dan aktivitas proses serta Perancangan model menggunakan flowmap untuk menggambarkan alir kerja system dan UML ( unified  modeling  language )  yaitu  dengan  membuat use  casediagram,  class  diagram, activity diagram dan sequence diagram .
5. Pembangunan dan Pengujian Sistem
Pembangunan sistem merupakan bentuk perubahan organisasi yang direncanakan. Pada tahapan ini akan dilakukan instalasi software untuk  mendukung implementasi  atau pengujian pada penelitian ini. software yang digunakan adalah PHP,  Sublime  text  3,  Database  MySQL. Tahap Pengujian  sistem  dimulai  dengan melakukan input data kedalam aplikasi dengan menggunakan black box .
6. Hasil dan Kesimpulan
Hasil pada tahapan ini mengenai penerapan sistem yang akan dilakukan jika sistem disetujui termasuk program yang telah dibuat pada tahap perancangan sistem dan juga uji coba sistem agar siap untuk dioperasikan. kesimpulan mengenai semua tahapan yang dilalui serta saran yang berkenaan dengan hasil yang telah dicapai.

## 2.2 Metode Penelitian
Metode  penelitian  merupakan  suatu  cara  atau  jalan  untuk  memeperoleh  kembali  pemecahan  terhadap  segala permasalahan. Didalam penelitian dikenal adanya beberapa macam teori untuk menerapkan salah satu metode yang relevan terhadap permasalahan tertentu, mengingat bahwa tidak setiap permasalahan dikaitkan dengan kemampuan sipeneliti,  biaya  dan  lokasi  dapat  diselesaikan  dengan  sembarang  metode  penelitian.  Adapun  metode  penelitian kualitatif adalah metode yang lebih menekankan pada aspek pemahaman secara mendalam terhadap suatu masalah dari  pada  melihat  permasalah  untuk  penelitian  generalisasi.  Metode  penelitian  ini  lebih  suka  menggunakan  teknik analisis mendalam (in-depth analysis) , yaitu mengkaji masalah secara kasus perkasus karena metode kualitatif yakin bahwa sifat  suatu  masalah  satu  akan berbeda dengan sifat  dari  masalah lainnya. Tujuan dari metodelogi ini bukan suatu  generalisasi  tetapi  pemahaman  secara  mendalam  terhadap  suatu  masalah.  Penelitian  kualitatif  berfungsi memberi kategori substantif dan hipotesis penelitian kualitatif.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 649 − 662 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2049

## 2.3 Teknik Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data dalam penulisan penelitian ini dilakukan dengan tiga cara yaitu interview, observation , dan studi pustaka. Teknik pengumpulan data tersebut dapat diuraikan sebagai berikut:
1. Penelitian Lapangan ( Field Research )
Adapun penelitian yang dilakukan oleh peneliti dalam pengumpulan data untuk Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer sebagai berikut: a. Wawancara ( Interview )
Wawancara  dilakukan  untuk  mengumpulkan  data  primer  dengan  jalan  mewawancarai  sumbernya  dengan mengajukan beberapa pertanyaan yang berkaitan dengan Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer di Badan Pengelola Keuangan Dan Aset Daerah (BPKAD) Kabupaten Asahan.
b. Observasi
Dalam  penelitian  ini,  peneliti  melakukan  pengamatan  langsung  terhadap  objek  penelitian  yang  berkaitan dengan  penerima  rewad  bagi  pegawai  Honorer  di  Badan  Pengelola  Keuangan  Dan  Aset  Daerah  (BPKAD) Kabupaten Asahan.
c. Dokumentasi
Dokumentasi  adalah  pengambilan  data  yang  diperoleh  melalui  data  penerima  rewad  bagi  pegawai  honorer  di Badan Pengelola Keuangan Dan Aset Daerah (BPKAD) Kabupaten Asahan.
2. Penelitian Kepustakaan ( Library Research )
Library Research dilakukan dengan cara mengumpulkan data dari beberapa buku-buku jurnal-jurnal atau bahkan juga dari bahan kuliah yang memuat sejumlah teori yang berhubungan dengan penelitian atau penulisan skripsi.

## 2.4 Keputusan
Keputusan  adalah  penentuan  suatu  pilihan.  ada  yang  menyatakan  keputusan  sebagai  pilihan  tentang  suatu  bagian tindakan atau di sebut course of action [8]. Keputusan adalah suatu pilihan dari strategi tindakan atau di sebut s trategy for  action .  Melengkapi  pendapat  para  ahli  di  atas,  menambahkan  kata  alternatif  dalam  definisinya  [8].  Keputusan adalah pilihan di antara alternatif-alternatif. Definisi ini mengandung tiga pengertian, yaitu adalah pilihan atas dasar logika atau pertimbangan, ada beberapa alternatif yang harus dipilih dari salah satu yang terbaik, dan ada tujuan yang ingin dicapai dan keputusan itu makin mendekatkan pada tujuan tersebut[8]. Dari pengertian-pengertian di atas dapat ditarik  suatu  kesimpulan  bahwa  keputusan    merupakan  suatu  pemecahan  masalah  yang  dilakukan  melalui  satu pemilihan dari beberapa alternatif.

## 2.5  Multiple Attribute Decision Making (MADM)
Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM)  adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  mencari  alternatif optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria-kriteria  tertentu.  Inti  dari Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM)  adalah  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut/kriteria,  yang  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses perankingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif  yang  sudah  diberikan.  Pada  dasarnya,  ada  3  (tiga)  pendekatan  untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif dan pendekatan integrasi antara subyektif & obyektif. Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan. Pada pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan  berdasarkan  subyektifitas  dari  para  pengambil  keputusan,  sehingga  beberapa  faktor  dalam  proses perankingan alternatif bisa ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis  sehingga  mengabaikan  subyektifitas  dari  pengambil  keputusan.    Ada  beberapa  metode  yang  dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah MADM antara lain[13]:
1. Simple Additive Weighting (SAW) 2. Weighted Product (WP)
3. Electre
4. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
5. Analytic Hierarchy Process (AHP)

## 2.6 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan salah satu metode dalam metode pengambilan keputusan yang paling sederhana dalam langkah penyelesaian metodenya, SAW ( Simple Additive Weighting ) hanya melakukan proses normalisasi  dengan  memiliki  matrik  dimana  dilihat  dari  kolom  dan  baris  dilakukan  penarikan  nilai  tertinggi  atau disebut  dengan  nilai  maksimal  dan  penarik  nilai  terendah  dalam  suatu  baris  yang  disebut  dengan  nilai  minimum, lakukan normlisasi nilai jika nilai benefit atau termasuk kriteria benefit maka dilakukan setiap nilai baris dibagi dengan nilai tertinggi yang dimiliki oleh baris, dan jika merupakan nilai kriteria berupa cost nilai terendah dari baris dibagi dengan nilai baris[14].
Algoritma  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) adalah  salah  satu  algoritma  yang  digunakan  untuk pengambilan keputusan. Algoritma metode Simple Additive Weighting (SAW) juga dikenal dengan algoritma dengan metode penjumlahan berbobot. Metode ini membutuhkan proses normalisasi matrix keputusan (x) ke suatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Konsep dasar metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah mencari  penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua kriteria. Metode Simple

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 649 − 662 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2049
Additive  Weighting  (SAW) membutuhkan  proses  normalisasi  matrik  keputusan  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Metode Simple Additive Weighting (SAW) mengenal adanya 2 (dua) atribut yaitu kriteria keuntungan ( benefit ) dan kriteria biaya ( cost ). Perbedaan mendasar dari kedua kriteria iniadalah  dalam  pemilihan  kriteria  ketika  mengambil  keputusan  [15].  Langkah-langkah  Metode Simple  Additive Weighting (SAW)
Langkah penyelesaian SAW diberikan persamaan sebagai berikut:
𝑟 𝑖𝑗 =   { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝐽 𝑖𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝐽 𝐼𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑎𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝐶𝑜𝑠𝑡)
(1)
Dengan Rij adalah ranting kinerja ternomalisasi dari alternative Ai pada atribut Cj; I =1,2,….m dan j =1,2,….n Nilai preferensi untuk setiap alternative (Vi) diberikan sebagai:
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Vi = nilai rangking untuk setiap alternatif Wj = nilai bobot dari setiap kriteria rij = rating kinerja ternormalisasi
Nilai Vi yang lebih besar mengindifikasikan bahwa alternative Ai lebih terpilih. Langkah penyelesaian Simple Additive Weighting (SAW) : a. Menentukan Alternatif, yaitu Ai
b. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
c. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
d. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  (Ci),  kemudian  melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut  keutungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga  diperoleh matriks ternormalisasi r.
e. Hasil akhir diperoleh dari hasil perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vector bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.

## 2.7 Hipotesis
Hipotesis adalah dugaan yang mungkin benar atau juga mungkin salah. Hipotesis akan ditolak jika salah atau palsu dan akan diterima jika fakta-fakta membenarkannya. Hipotesis dalam penelitian ini adalah dengan merancang aplikasi sistem  pendukung  keputusan  Pemberian Reward Bagi  Pegawai  Honorer  Di  Badan  Pengelola  Keuangan  Dan  Aset Daerah (BPKAD) Kabupaten Asahan berbasis web menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) membantu menyelesaikan masalah dalam  Pemberian Reward Bagi  Pegawai  Honorer di  Badan Pengelola Keuangan Dan Aset Daerah (BPKAD) Kabupaten Asahan berdasarkan kriteria-kriteria.

## 3. PEMBAHASAN DAN HASIL

## 3.1 Penerapan Metode SAW
Kebutuhan data dalam sistem pendukung keputusan Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer. Akuisisi pengetahuan merupakan suatu proses untuk mengumpulkan data pengetahuan akan suatu masalah (wawancara dari Sekertaris, dari buku,  jurnal  dari  internet  dan  lain  sebagainya).  Berikut  ini  Data  yang  digunakan  dalam  Pemberian Reward Bagi Pegawai  Honorer  di  Badan  Pengelola  Keuangan  Dan  Aset  Daerah  (BPKAD)  Kabupaten  Asahan.  Kriteria  yang diperlukan untuk Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer: a. Kehadiran
b. Sikap
c. Kedisiplinan
d. Tanggungjawab
e. Penyelesaian tugas
Dari masing-masing kriteria tersebut, maka akan ditentukan rumus mencari nilai kriteria:
Tabel 1. Nilai Bobot Definisi Nilai Tidak Baik 1 Kurang Baik 2 Sedang 3 Baik 4 Sangat Baik 5

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 649 − 662 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2049
Pembobotan  Kehadiran,  Sikap,  Kedisiplinan,  Tanggungjawab  dan  Penyelesaian  tugas  telah  disetujui  oleh Sekertaris  Badan  Pengelola  Keuangan  Dan  Aset  Daerah  (BPKAD)  Kabupaten  Asahan.  Berikut  adalah  tabel  4.2 pembobotan kriteria:
Tabel 2. Pembobotan Kriteria Kehadiran Kriteria Skala Nilai Kehadiran > 96 % 5 80  - 95 % 4 70 -79 % 3 50 -  69 % 2 < 50 % 1 Tabel 3. Pembobotan Kriteria Sikap Kriteria Skala Nilai Sikap Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup Baik 3 Kurang Baik 2 Tidak Baik 1 Tabel 4. Pembobotan Kriteria Kedisiplinan Kriteria Skala Nilai Kedisiplinan Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup 3 Kurang 2 Tidak Baik 1 Tabel 5. Pembobotan Kriteria Tanggungjawab Kriteria Skala Nilai Tanggungjawab Sangat bertanggungjawab 5 bertanggungjawab 4 Kurang bertanggungjawab 3 Tidak bertanggungjawab 2 Tabel 6. Pembobotan Kriteria Penyelesaian Tugas Kriteria Skala Nilai Penyelesaian Tugas Sangat Profesional 5 Profesional 4 Sedang 3 Kurang Profesional 2 Tidak Profesional 1
a. Setelah mengetahui data Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer,  selanjutnya  memberi  bobot  kriteria  untuk masing-masing  data  Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer.  Berikut  adalah  tabel   7. nilai bobot  kriteria setiap Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer:
Tabel 7. Nilai Bobot Kriteria Setiap Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer No Nama Pegawai Kriteria C1  C2  C3  C4  C5 1 M. Yusuf Butar-butar 2 2 3 2 5 2
Nani Susanti 2 3 3 2 5 3 Moh. Arif Effemdi 4 3 3 3 4 4 Tri Eva Yanti 5 4 2 2 3
5 Irma Yanti Butar-butar 4 4 3 4 4
6 Thivani Amanda Tanjung  5 5 5 4 4 7 Nurhayati 4 2 2 4 3 8 Lisa Maya Sari 4 2 2 3 3 9 Dinda Kholifah 5 4 3 2 2 10 Tri Agung Anugerah 3 4 3 3 4 11 M. Hasan Asyari 3 3 4 3 2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 649 − 662 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2049
No Nama Pegawai Kriteria C1  C2  C3  C4  C5 12 Anggi Fandhie Akmad 4 2 4 4 3
b. Perhitungan Dengan Menggunakan Metode SAW
Kriteria    C1,  C2,  C3,  C4,  C5,  merupakan  kriteria  keuntungan.  Pengambil  keputusan  memberikan  bobot berdasarkan tingkat kepentingan masing-masing kriteria yang dibutuhkan adalah sebagai berikut:
W = (4, 3, 4, 3, 3)
Langkah selanjutnya adalah dengan melakukan normalisasi matriks X untuk menghitung nilai masing-masing kriteria.
a. Normalisasi
Fungsi  dari  normalisasi  adalah  untuk  menghitung rating kinerja  ternormalisasi  dari  alternatif  diatas  dengan menggunakan. Maka, akan didapat nilai sebagai berikut:
(1 + 𝑥) 𝑛 = 1 + 𝑛𝑥 1! + 𝑛(𝑛 − 1)𝑥 2
2! + ⋯
Setelah mendapatkan hasil, maka akan dapat dilihat nilai normalisasi (R) pada tabel di bawah ini:
Tabel 8. Normalisasi Dari Setiap Alternatif Pada Setiap Kriteria
No  Nama Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 1 A1 0.40  0.40  0.60  0.50  1.00 2 A2 0.40  0.60  0.60  0.50  1.00 3 A3 0.80  0.60  0.60  0.75  0.80 4 A4 1.00  0.80  0.40  0.50  0.60 5 A5 0.80  0.80  0.60  1.00  0.80 6 A6 1.00  1.00  1.00  1.00  0.80 7 A7 0.80  0.40  0.40  1.00  0.60 8 A8 0.80  0.40  0.40  0.75  0.60 9 A9 1.00  0.80  0.60  0.50  0.40 10 A10 0.60  0.80  0.60  0.75  0.80 11 A11 0.60  0.60  0.80  0.75  0.40 12 A12 0.80  0.40  0.80  1.00  0.60
b. Preferensi (Vi)
Fungsi  dari  preferensi  adalah  untuk  mencari  nilai  terProfesional.  Selanjutnya  akan  dibuat  perkalian  antara matriks W*R dengan menggunakan rumus:

## 𝑉𝑖 = ∑ 𝑊𝑖𝑅𝑖𝑗
𝑛

## 𝑖=1
Nilai  terProfesional  dari  perkalian  tersebut  untuk  memperoleh  alternatif  penerima  dengan  melakukan perangkingan nilai terbesar. Maka didapat hasil sebagai berikut:
(1 + 𝑥) 𝑛 = 1 + 𝑛𝑥 1! + 𝑛(𝑛 − 1)𝑥 2 2! + ⋯
Tabel 9. Hasil Peringkat Alternatif Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer Alternatif Hasil Rangking M. Yusuf Butar-butar 0,570588  12 Nani Susanti 0,605882  10 Moh. Arif Effemdi 0,708824  4 Tri Eva Yanti 0,664706  7 Irma Yanti Butar-butar 0,788235  2 Thivani Amanda Tanjung  0,964706  1 Nurhayati 0,635294  9 Lisa Maya Sari 0,591176  11 Dinda Kholifah 0,676471  6 Tri Agung Anugerah 0,697059  5 M. Hasan Asyari 0,638235  8 Anggi Fandhie Akmad 0,729412  3

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 649 − 662 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2049
Adapun data yang menerima bantuan sekitar kurang lebih 13 Pegawai di Badan Pengelola Keuangan Dan Aset Daerah  (BPKAD)  Kabupaten  Asahan,  untuk  itu  peneliti  mengambil  sampel  (alternatif),  dari  13  pegawai  tersebut diseleksi menjadi 3 pg, maka dapat diperoleh dari perhitungan preferensi alternatif Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer di atas, maka keputusan untuk pemilihan dari alternatif yaitu dipilih dari nilai tertinggi, maka yang terpilih sebagai Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer adalah pegawai atasnama  Thivani Amanda Tanjung,  yang layak direkomendasi sebagai pegawai terbaik dalam memberikan pelayanan masyarakat.

## 3.2 Implementasi
Pada form login ini user harus memasukkan nama dan password terlebih dahulu, kemudian klik tombol login .

## Gambar 2. Form Login
Form menu  utama  ini  berisikan  menu-menu  dan  sub  menu  yang  terdapat  pada  sistem  admin  yang  telah dirancang sebelumnya, user dapat memilih menu-menu yang disediakan oleh sistem yang telah dibuat.
Gambar 3. Form Menu Utama
Form input data alternatif merupakan penginputan, pengeditan, pembatalan dan penghapusan data alternatif Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer.
Gambar 4. Form Data Alternatif

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 649 − 662 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2049
Gambar 5. Form Input Data Alternatif
Form data Kriteria merupakan pengimputan, pengeditan, pembatalan dan penghapusan data Kriteria.
Gambar 6. Form Data Kriteria
Form input data Kriteria merupakan pengimputan, pengeditan, pembatalan dan penghapusan data Kriteria.
Gambar 7. Form Input Data Kriteria
Form perhitungan SAW merupakan tampilan hasil dari nilai krteria dan alternatif.
Form hasil perhitungan Metode SAW merupakan tampilan hasil dari nilai krteria dan alternatif.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 649 − 662 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2049
Gambar 9. Form Hasil Perhitungan Metode SAW

## 3.3 Pengujian Black Box
Setelah proses implementasi sistem selesai, dihasilkan sebuah program yang siap digunakan. Sebelum itu diperlukan pengujian untuk menguji kemampuan dari program. Tujuan utama dari tahapan ini adalah untuk memastikan bahwa elemen dari sistem telah berfungsi sesuai dengan yang diharapkan. Apabila sistem yang telah dibuat masih dianggap kurang  layak,  maka  harus  dilakukan  perbaikan  agar  sistem  yang  dibuat  lengkap  dan  akurat.  Sistem  yang  telah diperbaiki itu, akan diuji kembali sampai sistem itu lengkap dan akurat, serta dengan layak untuk digunakan. Adapun pengujian yang dilakukan adalah sebagai berikut:
Dalam  hal  pengimplementasian  sistem  pendukung  keputusan  Pemberian Reward Bagi  Pegawai  Honorer, pengujian program menggunakan metode pengujian black box yang berfokus  pada persyaratan fungsionalitas pada suatu program yang dibuat.
Tabel 10. Rencana Pengujian Kelas Uji Detail Pengujian Jenis Pengujian Pengujian login Verifikasi data login admin dan pasien, dengan memasukan username dan password agar dapat mengaktifkan semua tombol pada halaman utama sistem pedukung keputusan. Black Box Pengujian input seleksi baru, alternatif dan kriteria. Proses sistem pedukung keputusan Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer,  sekaligus  proses  simpan, edit, hapus,  batal  dan  cari  untuk data alternatif dan kriteria metode SAW Black Box Pengujian tampil data, seleksi baru, alternatif dan kriteria. Menampilkan hasil input tampil seleksi baru, alternatif dan kriteria. Black Box
Pengujian input data tambah user
Proses  data  tambah user sekaligus  proses  simpan, edit, hapus,  dan batal.
Black Box Pengujian tampil data tambah user Menampilkan hasil input tampil data tambah user. Black Box Pengujian proses spk Merupakan  proses  sistem  pendukung  keputusan  Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer sekaligus proses ya, tidak, go action , dan close .
Black Box Pengujian logout Proses logout dari halaman utama sistem pendukung keputusan. Black Box

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 649 − 662 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2049
Pengujian login ini  dilakukan  dengan  menggunakan  validasi  terhadap  data username , password akses  yang dimasukan, apabila data masukan valid maka login sukses tetapi apabila data masukan tidak valid maka login gagal. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 11. Pengujian Login Admin
Kasus dan Hasil Uji Login Admin (Data Normal) Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Klik tombol login pada halaman utama
Dapat masuk ke halaman login dan melakukan pengisian
username dan password . Proses masuk ke login sesuai dengan yang diharapkan. [√] Diterima [  ] Ditolak Klik tombol Login User : Password : Dapat mengaktifkan semua menu pada halaman menu utama sistem pendukung keputusan Pemberian
Reward Bagi Pegawai Honorer
User dan password akses sesuai dengan hak akses, dan mengaktifkan semua menu pada halaman utama sistem pendukung keputusan. [√] Diterima [  ] Ditolak Klik tombol Logout Dapat keluar dari halaman utama sistem pendukung keputusan Proses logout sesuai dengan yang diharapkan. [√] Diterima [  ] Ditolak Kasus dan Hasil Uji Login Admin (Data Belum Lengkap) Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Klik tombol Login User : pengguna Password : Tidak dapat mengaktifkan semua menu pada halaman menu utama sistem pendukung keputusan
Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer. User dan password akses tidak sesuai dengan hak akses, dan tidak dapat mengaktifkan semua menu  pada halaman utama sistem pendukung keputusan Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer.
[√] Diterima [  ] Ditolak Kasus dan Hasil Uji Login Admin (Data Salah) Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Klik tombol Login User : pengguna Password : admin Tidak dapat mengaktifkan semua menu pada halaman menu utama sistem pendukung keputusan
Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer User dan password akses tidak sesuai dengan hak akses, dan tidak dapat mengaktifkan semua menu  pada halaman utama sistem pendukung keputusan
Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer
[√] Diterima [  ] Ditolak
Pengujian  ini  adalah  pengujian  dengan  memasukan  sejumlah  data  alternatif  ke  dalam database ,  dengan beberapa validasi . Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 12. Pengujian Data Alternatif Kasus dan Hasil Uji Data Alternatif (Data Normal) Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Klik tombol Input data alternatif di menu utama SPK Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer Dapat  masuk  ke  halaman input data sistem pendukung keputusan Pemberian Reward Bagi  Pegawai Honorer Tombol input data alternatif  sesuai  dengan yang diharapkan. [√] Diterima [  ] Ditolak Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Klik tombol Simpan Data  alternatif  yang  telah  di input kan pada kolom input alternatif tersimpan di database dan tampil pada data alternatif. Tombol  simpan  sesuai dengan yang diharapkan. [√] Diterima [  ] Ditolak Klik tombol Batal Data  alternatif  yang  telah  di input kan pada kolom input telah dibatalkan Tombol batal sesuai dengan yang diharapkan. [√] Diterima [  ] Ditolak Klik tombol edit alternatif Menampilkan form edit data alternatif
Tombol edit sesuai dengan yang diharapkan. [√] Diterima [  ] Ditolak Klik tombol hapus Data  alternatif  yang  dipilih  berhasil  di hapus dari database. Tombol hapus sesuai dengan yang diharapkan. [√] Diterima [  ] Ditolak

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 649 − 662 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2049
Kasus dan Hasil Uji Data Alternatif (Data Normal) Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Input data  pada textbox cari data alternatif
Data yang telah di input kan pada textbox cari  data  alternatif  akan  berhasil  dicari pada data alternatif . Proses cari data alternatif  sesuai dengan yang diharapkan. [√] Diterima [  ] Ditolak Kasus dan Hasil Uji Data Alternatif (Data Belum Lengkap) Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Klik tombol Simpan Data alternatif yang telah di input kan
pada kolom input dapat tersimpan di database . Tombol  simpan  tidak sesuai dengan yang diharapkan. [√] Diterima [  ] Ditolak Klik tombol Batal Data  alternatif  yang  telah  di input kan pada  kolom input tidak  berhasil dikosongkan Tombol batal tidak sesuai dengan yang diharapkan [√] Diterima [  ] Ditolak Klik tombol hapus Data  alternatif  yang  dipilih  tidak berhasil di hapus dari database. Tombol hapus tidak sesuai dengan yang diharapkan. [√] Diterima [  ] Ditolak
Pengujian ini adalah pengujian dengan memasukan sejumlah data kriteria ke dalam database , dengan beberapa validasi . Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 13. Pengujian Data Kriteria Kasus dan Hasil Uji Data Kriteria (Data Normal) Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Klik tombol Input data kriteria di menu utama diagnosa alternatif penerimaan calon siswa baru
Dapat  masuk  ke  halaman input data kriteria  sistem  pendukung  keputusan Pemberian Reward Bagi  Pegawai Honorer Tombol input data kriteria sesuai dengan yang diharapkan. [√] Diterima [  ] Ditolak Klik tombol Simpan Data  kriteria  yang  telah  di input kan pada kolom input kriteria tersimpan di database dan tampil pada data kriteria. Tombol  simpan  sesuai dengan yang diharapkan. [√] Diterima [  ] Ditolak Klik tombol Batal Data  kriteria  yang  telah  di input kan pada kolom input telah dibatalkan Tombol batal sesuai dengan yang diharapkan. [√] Diterima [  ] Ditolak Klik tombol edit kriteria Menampilkan form edit data kriteria.
Tombol edit sesuai dengan yang diharapkan. [√] Diterima [  ] Ditolak Klik tombol hapus Data  kriteria  yang  dipilih  berhasil  di hapus dari database. Tombol hapus sesuai dengan yang diharapkan. [√] Diterima [  ] Ditolak Input data  pada textbox cari data kriteria
Data  yang  telah  di input kan  pada textbox cari  data  kriteria  akan  berhasil dicari pada data kriteria . Proses cari data kriteria sesuai dengan yang diharapkan. [√] Diterima [  ] Ditolak Kasus dan Hasil Uji Data Kriteria (Data Belum Lengkap) Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Klik tombol Simpan Data kriteria yang telah di input kan pada kolom input dapat tersimpan di database . Tombol  simpan  tidak sesuai dengan yang diharapkan. [√] Diterima [  ] Ditolak Data Masukan Yang Diharapkan Pengamatan Kesimpulan Klik tombol Batal Data  kriteria  yang  telah  di input kan pada  kolom input tidak  berhasil dikosongkan Tombol batal tidak sesuai dengan yang diharapkan [√] Diterima [  ] Ditolak Klik tombol hapus Data kriteria yang dipilih tidak berhasil di hapus dari database. Tombol hapus tidak sesuai dengan yang diharapkan. [√] Diterima [  ] Ditolak

## 3.4 Hasil
Berdasarkan  hasil  pengujian  sistem  perhitungan  metode  SAW  dengan  perhitungan  manual  yang  dilakukan  Badan Pengelola  Keuangan  Dan  Aset  Daerah  (BPKAD)  Kabupaten  Asahan  dilakukan  dengan  menggunakan  aplikasi microsoft excel , maka didapatkan hasil akhir yang mendekati sama. maka didapatkan hasil akhir yang mendekati sama.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 649 − 662 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2049
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  Pemberian Reward Bagi  Pegawai  Honorer  menggunakan  metode SAW ini memberikan hasil yaitu metode dengan perhitungan yang diawali pemberian bobot pada tiap-tiap kriteria yang sudah ditentukan Badan Pengelola Keuangan Dan Aset Daerah (BPKAD) Kabupaten Asahan diproses dengan menggunakan metode SAW untuk mendapatkan hasil perbandingan. Dari hasil implementasi dijelaskan bahwa sistem pendukung keputusan  Pemberian Reward Bagi  Pegawai  Honorer  merupakan  sistem  yang  memberikan  kemudahan  dalam menyelesaikan masalah Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer pada Badan Pengelola Keuangan Dan Aset Daerah (BPKAD) Kabupaten Asahan berdasarkan kriteria-kriteria yang ada dengan mudah dan cepat diperoleh sesuai dengan hasil yang diharapkan oleh Badan Pengelola Keuangan Dan Aset Daerah (BPKAD) Kabupaten Asahan.

## 4. KESIMPULAN
Dari    uraian  bab  sebelumnya,  ada  beberapa  hal  yang  bisa  dicermati  pada  sistem  pendukung  keputusan  Pemberian Reward Bagi  Pegawai  Honorer  pada  Badan  Pengelola  Keuangan  Dan  Aset  Daerah  (BPKAD)  Kabupaten  Asahan menggunakan metode SAW yaitu sebagai  berikut:  Sistem pendukung keputusan Pemberian Reward Bagi  Pegawai Honorer  dapat  membantu  Badan  Pengelola  Keuangan  Dan  Aset  Daerah  (BPKAD)  Kabupaten  Asahan  dengan menggunakan  metode  SAW . Membantu  menyeleksi  menganalisa  kinerja  pegawai  dalam  memberikan  pelayanan masyarakat di Badan Pengelola Keuangan Dan Aset Daerah (BPKAD) Kabupaten Asahan yang dipilih berdasarkan kriteria dan penilian alternatif. Membantu Badan Pengelola Keuangan Dan Aset Daerah (BPKAD) Kabupaten Asahan untuk  Pemberian Reward Bagi  Pegawai  Honorer.  Sistem  ini  dibuat  dinamis  sehingga  jika  ada  perubahan  atau penambahan  terhadap  sistem  pendukung  keputusan  Pemberian Reward Bagi  Pegawai  Honorer  dapat  dilakukan dengan mudah.

## REFERENCES
[1] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Yayasan Kita Menulis, 2020.
[2] A. T. Hidayat, N. K. Daulay, and Mesran, “Penerapan Metode Multi-Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA) dalam Pemilihan Wiraniaga Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 1, no. 4, pp. 367–372, 2020.
[3] S. H. Sahir, R. Rosmawati, and K. Minan, “Simple Additive Weighting Method to Determining Employee Salary Increase Rate,” Ijsrst , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[4] F. Sembiring, M. T. Fauzi, S. Khalifah, A. K. Khotimah, and Y. Rubiati, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Bantuan Covid 19 menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus : Desa Sundawenang),” Explor. Sist. Inf. dan Telemat. , vol. 11, no. 2, p. 97, 2020, doi: 10.36448/jsit.v11i2.1563.
[5] M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, and ..., “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa- Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. … , vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021, [Online]. Available: https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin/article/view/655.
[6] D.  Nofriansyah  and  S.  Defit, Multi  Criteria  Decision Making  (MCDM) pada Sistem  Pendukung  Keputusan . Deepublish, 2017.
[7] J. Hutahaean, KONSEP SISTEM INFORMASI . Yogyakarta: Deepublish, 2015.
[8] W. Setiyaningsih, Konsep Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[9] A.  Adil  and  M.  Yunus,  “REKOMENDASI  PEMILIHAN  PERGURUAN  TINGGI  MENGGUNAKAN  SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  (SPK)  DENGAN  ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS  (AHP),” J.  Bumigora  Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 22–31, 2019.
[10]  L. A. Latif, M. Jamil, and S. H. I. Abbas, Buku Ajar: Sistem Pendukung Keputusan Teori dan Implementasi . Deepublish, 2018.
[11]  K. Fatmawati, A. P. Windarto, and M. R. Lubis, “Analisa SPK Dengan Metode AHP Dalam Menentukan Faktor Konsumen Dalam Melakukan Kredit Barang,” Konf. Nas. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. I, pp. 314–321, 2017.
[12]  J.  Simatupang,  “Sistem  pendukung  keputusan  penentuan  karyawan  terbaik  menggunakan  metode  saw  studi  kasus  amik mahaputra riau,” Intra-Tech , vol. 2, no. 1, pp. 74–82, 2018, [Online]. Available:
https://www.journal.amikmahaputra.ac.id/index.php/JIT/article/view/27.
[13]  R.  Ishak,  “Jurnal  Ilmiah  ILKOM  Volume  8  Nomor  3  (  Desember  2016  )  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PEMILIHAN PENYULUH LAPANGAN KELUARGA Copyright © 2016 -- Jurnal Ilmiah ILKOM -- All rights reserved . Jurnal Ilmiah ILKOM Volume 8 Nomor 3 ( Desember 2016 ),” vol. 8, no. Desember, pp. 160–166, 2016.
[14]  J. Hutahaean and M. Badaruddin, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sekolah SMK Swasta Penerima Dana Bantuan Menerapkan  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) ,” J.  Media  Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  2,  p.  466,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i2.2109.
[15]  Y. K. Sari, D. Kartini, and M. Muliadi, “Implementasi Algoritma Saw(Simple Additive Weighting) Dempster Shafer Pada Diagnosa Awal Postpartum Depression,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 3, no. 1, p. 1, 2018, doi: 10.24114/cess.v3i1.8332.
[16]  R. Dora, “Analisa Peran Tenaga Honorer Terhadap Efektivitas Tugas Aparatur Sipil Negara,” J. Adm. Polit. dan Sos. , vol. 1, no. 1, pp. 9–18, 2020, doi: 10.46730/japs.v1i1.2.
[17]  I. Tanjung, “Perancangan Sistem Informasi Rekam Medis Terpadu Dalam Upaya,” J. Intra-Tech , vol. 1, no. 1, pp. 43–54, 2017.
[18]  Suendri,  “Implementasi  Diagram  UML  (Unified  Modelling  Language)  Pada  Perancangan  Sistem  Informasi  Remunerasi Dosen Dengan Database Oracle (Studi Kasus: UIN Sumatera Utara Medan),” J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 1–9, 2018, [Online]. Available: http://jurnal.uinsu.ac.id/index.php/algoritma/article/download/3148/1871.
[19]  K.  RAHAYU,  “SISTEM  INFORMASI  GEOGRAFIS  UNTUK  CLUSTERING  PERSEBARAN  KASUS  RABIES DENGAN  MENGGUNAKAN  ALGORITMA¬  K-MEANSPADA  DINAS  KESEHATAN  KOTA  PALEMBANG.”

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 2, September 2022 Page: 649 − 662 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i2.2049
POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA, 2019.
[20]  F.  Ayu  and  N.  Permatasari,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Pengolahan  Data  PKL  (Praktek  Kerja  Lapangan)  Di  Devisi Humas Pada PT Pegadaian,” J. Intra Tech , vol. 2, no. 2, pp. 12–26, 2018.
[21]  R.  S.  Oktarini,  “SISTEM  INFORMASI  PERDAGANGAN  PADA  DINAS  PERDAGANGAN  PROVINSI  SUMATERA SELATAN.” POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA, 2018.
[22]  M. NURDIN, “SISTEM INFORMASI PENDAFTARAN MAHASISWA BARU DI POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA STUDI KASUS PENDAFTARAN DAN PEMBAYARAN.” POLITEKNIK NEGERI SRIWIJAYA, 2019.
[23]  R. Mujiastuti, N. Komariyah, and M. Hasbi, “Sistem Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” J.  Sist.  Informasi,  Teknol.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  9,  no.  2,  pp.  133–141,  2017,  [Online].  Available: https://jurnal.umj.ac.id.
[24]  P.  S.  Sukanto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Pt  Harjamukti  Jaya  Mandiri  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 5, no. 1, pp. 109–118, 2018, doi: 10.35957/jatisi.v5i1.121.
[25]  A.  Sujarwadi  and  D.  Z.  Abidin,  “Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan  dengan  Metode Simple Additive  Weighting (SAW) Dalam Penentuan Tunjangan Kinerja Pegawai Pada Kepolisian Resort Kota (POLRESTA) Jambi,” J. Manaj. Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 54–66, 2016.