## Pemilihan Pegawai Berprestasi Pada Kantor Pegawai Badan Daerah Dengan Menggunakan Metode SAW
Hanne Lore Br Siagian 1 , Irfan Sudahri Damanik 2 , Dedi Suhendro 3 1,2 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia
3 AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara 1 hanneloresiagian1995@gmail.com, 2 irfansudahri@gmail.com,
3 dedi.su@amiktunasbangsa.ac.id

## Abstract
Management    of human  resources  (HR)  from  an office  do  a  lot  in  improving  dedication and performance. However, in reality Simple Additive Weigthing (SAW) are  carried still not optimal  in the  implementation of the selection  of out standing employees this study aims to  determine the assessment process and the selection of out standing employees the system use the method   Simple Additive Weigthing (SAW) by using the ctriteria  that have been used, namely work Ethincs, Absenteenism, Discipline, Cooperation and Responsible
Keywords: Decision    support    system,    outstanding  employess,  Simple    Additive Weigthing (SAW)

## Abstrak
Pengelola  sumber  daya  manusia  (SDM)  dari  suatu  kantor  banyak  dalam  meningkatkan dedikasi  dan  kinerja.  Namun  pada  kenyataan  Simple  Additive  Weigthing  (SAW)  masih belum  pelaksana  pemilihan  pegawai  berprestasi,  Hal  ini  disebabkan  karena  belum tersediakan  yang  dapat  memproses    pemilihan  pegawai  berprestasi.  penelitan  bertujuan untuk  mengetahui  prosedur.  pernilaian  dan    pemilihan    pegawai  berprestasi  seta  untuk menghasilkan  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan    pegawai  berprestasi  berdasarkan kebutuhan    pegawai  berprestasi  tersebut,  dalam  pemilihan    pegawai  berprestasi  sistem menggunakan  Simple  Additive  Weigthing  (SAW)    dengan  menggunakan  kriteria- kriteriayang sudah  digunakan Simple Additive  Weigthing   (SAW)  tersebut yaitu Etika, Displin, Absensi, Kerjasama dan Tanggungjawab.
Kata  Kunci: Sistem  Pendukung  Keputusan,  pegawai  berprestasi  Simple  Additive Weigthing  (SAW)

## 1. Pendahuluan
Pemilihan  pegawai  merupakan  sebuah  perkembangan  sangat  penti ng  untuk bentuk  keberhasilan  suatu  kerja  pemilihan  pegawai  yang  berkualitas  dapat  dilihat dengan  banyaknya  instansi  baik  pemerintah.  Melakukan  Pemilihan  Pegawai Berprestasi  merupakan  salah  satu  untuk  penilaian  perangkingan  yang  telah ditetapkan.  Dalam  melakukan  pemilihan  pegawai  berprestasi  dikantor  Badan Pengelola  Keuangan  Daerah.  diperlukan  suatu  metode Simple  Additive  Weigthing (SAW).  yang dapat  membantu dalam menentukan pegawai berprestasi.  Oleh  karena itu  diperlukan  sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  penghasil  informasi  yang ditunjukan  pada  suatu  masalah    tertentu  yang  harus  dipecahkan  oleh  pegawai  dan membantu  pegawai  dalam  pengambilan  keputusan  merupakan  bagian  yang  tidak dipisahkan dari totalitas sistem organisasi keseluruhan. permasalahan ter sebut dapat diperbaiki  dengan  membangun  sistem  pendukung  keputusan  untuk  pemilihan pegawai  berprestasi  pada  kantor  pegawai  badan  daerah  dengan  menggunakan metode Simple Additive Weigthing (SAW).
Metode Simple Additive  Weigthing (SAW). menggunakan  metode  yang  memiliki kelebihan dibandingkan dengan metode pengambilan keputusan lainya. Pengambilan suatu  keputusan  dengan  banyak  kriteria  memerlukan  suatu  cara  penangan  khusus terutama  bila  pengambilan  suatu  model  sebelum  keputusan  diambil.  Semakin banyak jumlah pegawai  berprestasi maka keanekaragaman pegawai  juga   kompleks sehingga  sangat  sulit  memilih  pegawai  berprestasi  dan  sulitnya  menentukan prioritas.  Pemilihan  pegawai  berprestasi  dilakukan  berdasarkan  kriteria  yang  terdiri dari:  disiplin,  hasil  kinerja,  kemampuan  dirikomunikasi,  kerja  sama.  Dalam penelitian ini dapat menganalisa adanya kendala  atau permasalahan dalam  perkerja sehingga  terbentuknya  suatu  penelitian  dalam  pemilihan  pegawai  berprestasi  di kantor Badan Pengelola Keuangan Daerah.
Penelitian  terkait  adalah  perkembangan  teknologi  membuat  data  sangat dibutuhkan  metode  penjumlahan  dilakukan  untuk  ditentukan  dengan  mengambil keputusan terutama dalam beberapa dibutuhkan suatu pemilihan pegawai berprestasi yang  akan  membantu  menyelesaikan  masalah    yang  terjadi  didalam  lapangan  untuk meluruskan masalah dan mengatasi  beberapa perkembangan  kondisi membutuhkan sebuah  keputusan  dapat  sehingga  dalam  menjalankan  dalam  tugasnya  dalam mengembangkan sistem ini digunakan metode Simple Additive Weigthing (SAW) . Berdasarkan  hal  tersebut  untuk  membantu  penentuan  dalam  penilaian perangkinan  berprestasi  kerja  pegawai  tersebut  maka  dibutuhkan  sebuah  pemilihan pegawai  yang  dapat  memberikan  hasil  yang  sesuai  dalam  meningkatkan  pegawai lapangan  dengan  kriteria  ditentukan  untuk  mencapai    tujuan  diatas  maka  penelitian ini menggunakan Simple Additive Weigthing (SAW) atau juga dikenal dengan istilah penjumlahan  terbobot,  metode Simple  Additive  Weigthing membutuhkan    proses yang dapat dibandingkan semua rating alternatif yang ada. dengan adanya penelitian secara  objektif  maka  diharapkan  akan  memberikan  tenaga  kerja  kepada  seluruh pegawai untuk  memberikan berprestasi kepada instasi.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  rangkian  cara  terstruktur  atau    Sistematis yang  digunakan  oleh    peneliti  mendapatkan    jawaban,  atau    kapabilitas      para pengambil  keputusan  namun  tidak  untuk  memperluas  kapabilitas      para  pengambil keputusan,  namun tidak  untuk memperluas pernnilaian para pengambilan  keputusan Setelah tahu percobaan penelitian  merupakan suatu pendekatan menggunakan suatu pendekatan penyelesaian masalah dengan metodologi mendukung keputusan. Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  menggunakan.  Beberapa  metode  menggunakan  data, memberikan antarmuka pengguna yang mudah dan dapat menggabungkan pemikiran pengambilan  Keputusan  sebagai  tambahan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) biasanya  menggunakan  berbagai  model  dan  dibangun  oleh  suatu    proses  interaktif dan  iterative,  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)    dapat  digunakan  oleh  pengguna tunggal pada satu PC atau biasa menjadi berbasis Web untuk digunakan oleh ban yak orang pada beberapa lokasi”[1].
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  hampir  sama  dengan  sistem  informasi manajemen  tradisional  karena  keduanya  tergantung  pada  basis  data  sebagai  sumber data.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  menekankan  pada  fungsi  pendukung pembuatan  keputusan  diseluruh  tahapan  -  tahapannya,  sebagai  pendamping keputusan  aktual  yang  masih  dibuat  oleh  wewenang  ekse kutif  sebagai  pembuat keputusan”[2].
2.2. Metode Simple Additive Weighting (SAW) Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dijadikan  contoh  perhitungan  yang dipilih  paling  bagus  karena  metode  ini  bisa  menemukan  alternatif  disetiap atributnya. Kemudian di tahapan selanjutnya dibuat perangkingan yang akan memilh
alternatif  terbaik. Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)  bisa  diartikan  Sebagai sistem  penjumlahan  yang  berbobot  [3].  Kelebihan  dari  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  ini bisa menemukan nilai bobot untuk masing  - masing alternatif, setelah  itu  dilakukan  proses  perangkingan  untuk  menemukan  alternatif  terbaik  dari sebagian  alternatif.  Penilaian  akan  lebih  tepat  karena  didasarkan  pada  nilai  kriteria dan  bobot  prefrensi  yang  telah  ditentukan.  Dalam  perhitungan  dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  tersebut  dibutuhkan  proses  normalisasi  dari  data asli  atau  mentah  ke  skala,  yang  selanjutnya  dibandingkan  pada  semua  rating  setiap alternatif[4][5].
{ (1)
Keterangan : R ij : Nilai rating kinerja ternormalisasi X ij : Nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria X ij :  Nilai terbesar dari setiap kriteria Max i x ij Min j X ij : Nilai terkecil dari setiap kriteria
X ij Benefit :  jika nilai terbesar adalah terbaik Cost :  jika nilai terkecil adalah terbaik
Dimana  R ij adalah  rating  kinerja  ternomalisasi  dari  alternative  A,  pada  atribut  C i’ i= 1,2,…,m  dan  j  =  1,2….,n  Nilai  prefensi  untuk  setiap  alternative  (v i )  diberikan sebagai berikut:
Vi = ∑ n j = 1 w j r ij (2)
Keterangan :
V i = Rangking untuk setiap altenatif W j = Nilai bobot dari setiap kriteria R ij = Nilai ranting kerja ternormalisasi Nilai V i yang lebih besar menunjukan bahwa alternatif A i lebih terpilih dari metode Simple Additive Weighting (SAW) dapat dituliskan sebagai berikut : a. Menentukan kriteria dari : X 1 - X n
b. Menentukan  rating  kecocokan  alternatif  dari  setiap  kriteria  dan  dinyatakan dalam bentuk matriks.
c. Memberikan bobot kerja kriteria (W i )
d. Menentukan  nilai  normalisasi  dan  bobot  atribut  berdasarkan  terhadap  matriks X.
e. Menghasilkan nilai matriks yang dinormalisasi (R)
f. Menentukan proses perangkingan dengan matriks R dan W i .
g. Nilai dan rangking terbesar adalah calon karyawan terbaik

## 2.3. Pengaruh Kelusuhan Uang Terhadap Inflasi
Pegawai  berprestasi  adalah  suatu  proses  yang  melibatkan  pegawai.  dimana pegawai  menilai  kemajuan  yang  telah  dicapai  pegawai  kearah  sasaran  yang  telah ditentukan  dalam  perencanaan  kinerja  dan  untuk  menyimpulkan  apa  yang  berjalan baik sepanjang periode  yang  sedang dikaji  ulang dan  apa pula yang berjalan  kurang baik.  karyawan  adalah  hasil  dari  proses  pekerjaan  tertentu  secara  berencana  pada waktu dan tempat dari karyawan serta organisasi bersangkutan menurut  [6].

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data  penelitian  yang  digunakan  diperoleh  langsung  dari  kantor  Badan  Pegawai Daerah.  Data  yang  digunakan  terdiri  dari  5  alternatif  dan  5  kriteria.  Sebelum  data
diolah data  yang ada diubah terlebih dahulu  kedalam bentuk  numerik sesuai dengan bobot  dan  ketentuan  yang  ada  dari  setiap  kriteria.  Berikut  adalah  data  yang  telah dikonversi:
Tabel 1. Data Penelitian Alternatif Nama Pegawai Etika Disiplin  Absensi Kerja Sama Tanggung Jawab A1 Asli S 75 78 79 77 89 A2 Edi 80 87 92 88 70 A3 Merry 93 90 95 94 93 A4 Wiwik 82 78 87 71 89 A5 Egi 77 72 88 81 79
Setelah  melakukan  analisa  data,  dan  menetapkan  kriteria  berdasarkan  alternative yang  telah  ditentukan.  Selanjutnya  menentukan  bobot  referensi Rating kecocokan setiap  alternative  pada  setiap  kriteria  dan  pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan teknik  pembobotan    dengan  cara  sederhana  dengan  memberikan  nilai  secara langsung  pada  masing-masing  kriteria  berdasarkan  persentasi  nilai  keseluruhan bobot kriteria adalah 100%.
Menghitung  R ij dengan  formula  normalisasi  sehingga  mendapat  matrik ternormaisasi  sesuai  dengan  formula  1.  Selanjutnya  dibawah  ini  merupakan  proses normalisasi dengan menghitung nilai masing masing kriteria.
a. Normalisasi Kriteria Etika
R 11 = {              } 1
R 21 = {              } 0.938
R 31 = {              }
R 41 = {              } 0,915
R 51 = {              }
0.974
Dari hasil perhitungan diatas matriks R ternormalisasi adalah sebagai berikut:

## R=
{ }
Dibawah  ini  merupakan  perkalian  bobot  normalisasi  dan  penjumlahan  hasil  dari perkalian untuk mendapatkan nilai akhir alternatif dan nilai akhir perankingan.
∑
V 1 = (0,3 * 1)+(0,2 * 0.867)+(0,1 * 0,832)+(0,3 * 0,922)+(0,1 * 0,957)
= 0,3 + 0,173 + 0,083 + 0,277 + 0,096 = 0,9288 V 2 = (0,3 * 0,938)+(0,2 * 0,967)+(0,1 * 0,968)+(0,3 * 0,807)+(0,1 * 0,753)
= 0,281 + 0,193 + 0,097 + 0,242+ 0,075 = 0,8887 V 3 =(0,3 * 0,806)+(0,2 * 1)+(0,1 * 1)+(0,3 * 0,755)+(0,1 * 0,1) = 0,242 + 0,2 + 0,1 + 0,227 + 0,1 = 0,8685 V 4 = (0,3 * 0,915)+(0,2 * 0.867)+(0,1 * 0,916)+(0,3 * 1)+(0,1 * 0,957) = 0,274 + 0,173 + 0,092 + 0,3 + 0,096 = 0,935 V 5 = (0,3 * 0,974)+(0,2 * 0,8)+(0,1 * 926)+(0,3 * 0,877)+(0,1 * 0,849)
= 0,292 + 0,160 + 0,093 + 0,263 + 0,085 = 0,8927
Dari perkalian matriks W*R diatas maka hasil perkalian seperti gambar tabel 3.6 dibawah ini :
Tabel 2. Hasil Perkalian Matriks W*R Alternatif Hasil Normalisasi Setiap Kriteria Hasil Matriks W*R C1 C2 C3 C4 C5 Asli S 0,3 0,173 0,083 0,277 0,096 0,9288 Edi 0,281 0,193 0,097 0,242 0,075 0,8887 Merry 0,242 0,2 0,1 0,227 0,1 0,8685 Wiwik 0,274 0,173 0,092 0,300 0,096 0,935 Egi 0,292 0,160 0,093 0,263 0,085 0,8927
Hasil  perkalian  matriks  W*R  sehingga  diperoleh  perangkingan  yaitu  :  V 1 = 0,9288; V 2 =  0,8887;    V 3 =  0,8685;    V 4 =  0,935;    dan  V 5 =  0,8927.  Nilai  tertinggi ada  pada  V 1 ,  dengan  demikian  alternatif    Wiwik  sebagai  alternatif  yang  terpilih sebagai alternatif terbaik. Selengkapnya dapat dilihat pada tabel berkut
Tabel 3. Ranking No Nama Mahasiswa Nilai Peringkat 1. Wiwik [A004] 0,935 1 2. Asli S [A001] 0,9288  2 3. Egi [A005] 0,8927  3 4. Edi [A002] 0,8887  4 5. Merry [A003] 0,8685  5
Pada penelitian  ini digunakan  system berbasis  web dalam proses pengujian data. Berikut  adalah  hasil  pengujian  data  menggunakan  system  berbasis  web.  Tampilan hasil perhitungan Algoritma SAW dapat dilihat pada gambar  1 berikut.
Gambar 1. Tampilan Hasil Perhitungan Akhir Algoritma SAW
Berikut  adalah  hasil  yang  diperoleh  menggunakan  komputerisasi  dengan  aplikasi berbasis web.
Tabel 4. Perhitungan Algoritma Menggunakan Komputerisasi
No  Nama Mahasiswa Nilai Peringkat 1. Wiwik [A004] 0,935 1 2. Asli S [A001] 0,9288 2 3. Egi [A005] 0,8927 3 4. Edi [A002] 0,8887 4 5. Merry [A003] 0,8685 5
Pengujian  perhitungan  manual  yang  diimplementasikan  kedalam  bentuk komputerisasi  bertujuan  untuk  melihat  kesesuian  hasil  yang  diperoleh  antara perhitungan  secara  manual  maupun  secara  komputerisasi.  Jika  hasil  yang  diperoleh menggunakan  komputerisasi  sesuai  dengan  perhitungan  manual,  maka  kedepannya sistem  yang  dibangun  mampu  beroperasi  di  instansi  terkait  guna  membantu  proses penentuan pegawai berprestasi pada badan pegawai daerah.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan,  yakni  menerapkan  metode Simple  Additive Weighting (SAW). dalam sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK)  untuk menentukan pegawai berprestasi yang akan dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil perkalian yang diperoleh dari matriks W*R dalam perangkingan yaitu : V 1 = 0,9288; V 2 = 0,8887;  V 3 = 0,8685;  V 4 = 0,935;  dan V 5 = 0,8927. Nilai tertinggi ada  pada  V 1 ,  dengan  demikian  alternatif    Wiwik  sebagai  alternatif  yang  terpilih sebagai alternatif terbaik.
2. Pemilihan  Pegawai  Berprestasi  Pada  Kantor  Pegawai  Badan  Daerah  Dengan Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW) baik  perhitungan  secara manual  maupun  secara  komputerisasi  menunjukkan  hasil  yang  sama,  yaitu alternatif A 4 merupakan alternatif terbaik.
3. Menghitung  R ij dengan  formula  normalisasi  sehingga  mendapat  matrik ternormaisasi.

## Daftar Pustaka
[1] T.  Widodo  Nuri  Guntur  Perdana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian Beasiswa  Menggunakan  Metode  Saw,” Univ.  Panca  Marga  Probolinggo ,  Vol. 2016, No. November, Pp. 1–8, 2016.
[2] T.  Imandasari  And  A.  P.  Windarto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam Merekomendasikan  Unit  Terbaik  Di  Pdam  Tirta  Lihou  Menggunakan  Metode Promethee,” J.  Teknol.  Dan  Sist.  Komput. ,  Vol.  5,  No.  4,  P.  159,  2017,  Doi: 10.14710/Jtsiskom.5.4.2017.159-165.
[3] S.  Pendukung Et  Al. ,  “Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  Pada Perusahaan  Tugas  Akhir  Fakultas  Ilmu  Komputer  ,  Universitas  Dian  Nuswantoro Semarang  Tugas  Akhir  Fakultas  Ilmu  Komputer  ,  Universitas  Dian  Nuswantoro Semarang,” Pp. 1–9, 2014.
[4] R.  Rahman  And  V.  Julianto,  “Aplikasi  Pemilihan  Pintu  Pagar  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  Method  (  Saw  )  (  Studi  Kasus  Cv  Berkat Utama ),” Vol. 1, 2015.
[5] Frieyadie,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weight  (Saw)  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan,” J. Pilar Nusa Mandiri , Vol. 7, No. 1, Pp. 37–45, 2016.
[6] S. Budiwati And I. Shinuranti, “Jurnal Tata Kelola Pendidikan Pengaruh Motivasi Berprestasi Terhadap Produktivitas Kerja Pegawai Negeri Sipil ( Pns ),” 2005.