## PENERAPAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE
ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA UNIVERSITAS XYZ
Aries Agetia 1 , Gede Hendra 2 , Luciana Hendrika L 3 , Hariyanti 4
1,2,3 Program Studi Magister Ilmu Komputer, Universitas Pendidikan Ganesha, Singaraja, Bali, Indonesia
Email : a ariesagetia@gmail.com, b hendrakusuma475@gmail.com, c lucianahendrika7@gmail.com d yant8271@gmail.com

## ABSTRAK
Artikel ini dilatarbelakangi oleh penilaian kinerja karyawan (tenaga kependidikan) yang ada di Universitas XYZ d alam upaya untuk penentuan perpanjangan kontrak karyawan bagi karyawan kontrak  dan  kenaikan  jabatan  untuk  karyawan  tetap.  Melalui  kajian  ini,  diharapkan  penentuan perpanjangan  kontrak  karyawan  dan  kenaikan  jabatan  untuk  karyawan  tetap  dapat  dilakukan dengan  optimal  dengan  melibatkan  unsur  sikap  dan  perilaku  serta  disiplin  karyawan  (tenaga kependidikan).  Sehingga  submasalah  penelitian  ini  adalah  bagaimanakah  penentuan perpanjangan kontrak karyawan dan kenaikan jabatan untuk karyawan.
Metode yang digunakan adalah Simple Additive  Weighting dengan bentuk penelitian  kualitatif. Sumber data dalam penelitian ini adalah didapat dari Universitas  XYZ pada bagian SDM yang akan  dilakukan  proses  penilaian  untuk  prestasi  kinerja  karyawan.  Data  dalam  penelitian  ini adalah  data  Pegawai  di  Universitas  XYZ.  Data  nilai  sikap  dan  perilaku  serta  disipilin  akan diklasifikasikan menjadi sangat baik, baik, atau sedang.
Kata  Kunci  : Simple  Additive  Weighting,  clustering,  kualitatif,  klasifikasi,  sikap,  perilaku, disiplin.

## ABSTRACT
This  article  is  motivated  by  an  assessment  of  employee  performance  (education  personnel)  at XYZ  University  in  an  effort  to  determine  the  extension  of  employee  contracts  for  contract employees and promotions for permanent employees. Through this study, it is expected that the determination  of  employee  contract  extension  and  promotion  for permanent  employees  can be carried  out  optimally  by  involving  elements  of  attitude  and  behavior  and  employee  discipline (education  staff).  So  the  sub  problem  of  this  research  is  how  the  determination  of  employee contract extension and promotion for employees.
The method used is Simple Additive Weighting with qualitative research forms. The data source in this study was obtained from XYZ University in the HR department which will be assessed for employee  performance.  The  data  in  this  study  are  employee  data  at  XYZ  University.  Data  on attitude and behavior values and discipline will be classified as very good, good, or moderate .
Keywords: Simple Additive Weighting, clustering, qualitative, classification, attitude, behavior, discipline.

## I. PENDAHULUAN
Sumber  daya  manusia  merupakan sebuah  aset  penting  dalam  suksesnya sebuah  bisnis  karena  tanpa  adanya  sumber daya manusia yang memadai serta memiliki kompetensi  yang  baik  organisasi  tidak dapat  memberikan  pelayanan  yang  baik kepada  para  konsumen  serta  tidak  dapat bersaing secara maksimal dengan kompetitor lainnya[1].
Sehingga  salah  satu  hal  penting dalam  meningkatkan  sumber  daya  manusia adalah  melalui  penilaian  kinerja  karyawan. Tentu saja penilaian ini akan menjadi salah satu  tolak  ukur  dalam  melihat  performa karyawan yang memiliki prestasi kerja yang baik.  Penilaian  ini  juga  berfungsi  untuk melihat  apakah  para  karyawan  sudah bekerja  sesuai  dengan  standar  perusahaan yang  sudah  ditetapkan  atau  belum  untuk menentukan  keputusan  dan  perencanaan kebijakan selanjutnya dalam upaya mencapai tujuan organisasi[2].
Proses  penilaian  karyawan  tidak dapat  ditentukan  hanya  melalui  opini namun  harus  dilakukan  perhitungan  yang memiliki  tingkat  kesulitan  sendiri  serta memerlukan  adanya  pertimbangan  dalam menentukan  kriteria  yang  sesuai.  Melalui penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan (DSS)    dapat  memberikan  penilaian terstruktur serta terperinci dalam menentukan kriteria karyawan yang berprestasi[3].  Dengan  adanya  penentuan penilaian  kinerja  karyawan  menggunakan sistem pendukung keputusan dapat membantu manajemen SDM dalam Universitas XYZ untuk memberikan penilaian  kinerja  yang  sesuai  dengan prestasi  yang  dimiliki  tidak  lagi  melalui melalui  opini  atasan  dan  teman  sejawat. Serta  penentuan  perpanjangan  kontrak karyawan  dan  kenaikan  jabatan  untuk karyawan  tetap  tidak  lagi  hanya  diukur melalui  sasaran  kerja  pegawai  (SKP) melainkan  juga  menggunakan  aspek  sikap dan  perilaku  juga  kedisiplinan  karyawan dalam bekerja [4].
Berdasarkan  permasalahan  tersebut, pada penelitian ini dikembangkan penilaian kinerja  karyawan  berdasarkan  SKP,  sikap dan perilaku, kedisiplinan. Penilaian dilakukan  dengan  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  yang  merupakan  metode
yang digunakan untuk melakukan penilaian berbobot  dimana  metode  ini  mencari penjumlahan  sesuai  dengan  rating  kinerja yang  memiliki  bobot  pada  tiap  alternatif  di semua atribut [5].

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN (SPK) Sistem pendukung keputusan merupakan  sebuah  sistem  yang  memiliki tujuan untuk membantu manajemen didalam pengambilan  keputusan  yang tidak teratur  dimana  masalahnya  tidak  jelas  dan solusinya  belum  ada  [6].    Ada  beberapa tahapan  yang  harus  dilakukan  didalam pengambilan keputusan yaitu [7] : 1. Tahapan Pemahaman
Merupakan proses analisa dan pencarian ruang  lingkup  permasalahan.  Dalam tahap  ini  data  yang  dimiliki  akan  mulai diolah  serta  dilakukan  pengujian  untuk mengetahui detail masalah.
2. Tahapan Rancangan
Dalam  tahap  ini  merupakan  tahap pengembangan dari masalah yang didapat  serta  mencari  solusi  yang terbaik.  Tahap  ini  merupakan  realisasi dari  masalah  yang  nyata  kemudian dibuat  lebih  sederhana  agar  mudah dimengerti  serta  dilakukan  validasi  dan verifikkasi  untuk  mengetahui  model perancangan yang sesuai.
3. Tahapan Pemilihan Tahap  ini  akan  dilakukan  pemilihan untuk  mencari  berbagai  solusi  terbaik yang  telah  diketahui  pada  proses perancangan  untuk  dapat  menentukan kriteria  yang  sesuai  dengan  tujuan  yang ingin dicapai.
4. Tahap Implementasi Tahapan  ini  merupakan  tahapan  dimana semua rancangan yang telah dibuat akan diterapkan pada tahap ini serta melakukan  pemilihan  solusi  yang  telah ditentukan pada tahap pemilihan.

## 2.2 KRITERIA SISTEM
PENDUKUNG KEPUTUSAN (SPK) Dalam sistem pendukung keputusan  ada  beberapa  kriteria  yang harus diperhatikan untuk dapat
membantu dalam mendukung pengambilan  keputusan.  Dibawah  ini adalah  beberapa  kriteria  tersebut  yaitu
[7] :
1. Interaktif
Dalam  sistem  pendukung  keputusan biasanya  memiliki  tampilan  yang mudah  digunakan  sehingga  para pengguna  dapat  melakukan  akses dengan cepat dan memperoleh
informasi yang dibutuhkan.
2.  Fleksibel Sistem pendukung keputusan terdapat banyak  variable  berupa  variable masukan  yang  dapat  berfungsi  untuk mengolah  dan  memberikan  hasil keluaran  berupa  alternatif  keputusan bagi pengguna.
3. Data Kualitas Sistem pendukung keputusan mempunyai kemampuan dalam
menerima  kualitas  berupa  data  yang memiliki  kuantitas  bersifat  subyektif dari  pengguna  sebagai  masukan dalam pengolahan data.
4. Prosedur Pakar Sistem pendukung keputusan memiliki suatu prosedur yang direncanakan  sesuai  dengan  proses pakar  dalam  hal  ini  bisa  seseorang maupun kelompok dalam menyelesaikan bidang masalah dengan masalah tertentu.
2.3 Metode SAW ( Simple Additive
Weighting ) Metode  SAW  atau  lebih  dikenal dengan Simple Additive Weighting
merupakan  sebuah  metode  penjumlahan terbobot.  Konsep  metode  ini  adalah mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternative  pada  semua atribut.  Metode  SAW  ini  menggunakan proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X) ke dalam suatu skala yang dapat dibandingkan  dengan  semua  rating  yang ada [8] [9]. Adapun langkah langkah dalam penyelesaian sebuah masalah dengan metode SAW yaitu :  Menentukan kriteria yang akan digunakan sebagai acuan dalam
pengambilan keputusan yaitu Ci.
 Memberikan  nilai  bobot  untuk  masing
masing kriteria  yaitu W.
 menentukan nilai rating kecocokan pada tiap alternative.  Membuat matriks keputusan berdasarkan  kriteria  (Ci),  kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut keuntungan  ataupun  atribut  biaya) sehingga diperoleh matriks ternomalisasi R. 
Keterangan: R ij :  Rating kinerja yang sudah
dinormalisasi
Max i :  Nilai maksimum dari setiap baris dan Min i :  Nilai minimum dari setiap baris dan kolom
X ij :  Baris dan kolom dari matriks
5.  Hasil  akhir  di  peroleh  dari  proses perangkingan yaitu penjumlahan dan perkalian  matrik  ternormalisasi  R  dengan vector  bobot  sehingga  diperoleh  nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif yang terbaik (Ai) sebagai solusi.
Dimana: Vi  : Nilai Akhir Alternatif Wi  : Bobot yang telah ditentukan Rij  : Normalisasi matriks Nilai V yang lebih besar, mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

## III. METODE PENELITIAN
3.1. Alur Dan Metode SAW
Metode  SAW  memiliki  alur  proses seperti berikut ini:

## Gambar 1. Alur Metode SAW

## 3.2. Sumber Data
Didalam  penelitian  sumber  data didapat  dari  Universitas  XYZ  pada  bagian
HRD yang akan dilakukan proses penilaian untuk prestasi kinerja karyawan. Tabel 1. Dataset Penilaian Prestasi Kerja No Kode Pegawai Nilai SKP Nilai Perilaku Nilai Disiplin 1 P001 85,39 87,50 87,06 2 P002 88,88 87,50 87,33 3 P003 87,00 87,50 86,78 4 P004 87,84 86,11 85,44 5 P005 86,65 87,50 87,11 6 P006 86,23 86,11 87,06 7 P007 86,91 87,50 87,06 8 P008 87,46 87,50 87,33 9 P009 89,82 87,50 87,33 10 P010 87,14 87,50 87,06 11 P011 87,00 87,50 86,78 12 P012 87,07 87,50 87,11 13 P013 86,79 84,72 85,22 14 P014 87,63 87,50 87,06 15 P015 87,33 87,50 87,33 16 P016 87,59 88,89 87,33 17 P017 87,02 87,50 87,06 18 P018 87,62 87,50 87,06 19 P019 88,31 87,50 87,78 20 P020 88,31 86,11 86,83 21 P021 88,64 90,28 90,00 22 P022 87,69 87,50 87,33 23 P023 87,61 87,50 87,33 24 P024 87,33 87,50 87,33 25 P025 87,33 87,50 87,33 26 P026 86,80 86,11 86,78
27 P027 87,49 87,50 87,33 28 P028 87,66 87,50 87,33 29 P029 87,33 87,50 87,33 30 P030 87,00 86,11 86,78 31 P031 87,33 87,50 87,33 32 P032 84,25 87,50 87,33 33 P033 86,63 87,50 87,33 34 P034 88,01 87,50 87,33 35 P035 87,39 87,50 87,33 36 P036 87,33 87,50 87,33 37 P037 87,33 87,50 87,33 38 P038 87,77 87,50 87,33 39 P039 87,34 87,50 87,33 40 P040 87,34 69,44 69,33 41 P041 87,74 86,11 85,94 42 P042 88,33 87,50 87,33 43 P043 87,67 87,50 87,33 44 P044 88,38 87,50 87,33 45 P045 87,50 87,50 87,56 46 P046 87,78 86,11 86,50 47 P047 87,02 87,50 86,78 48 P048 88,09 87,50 87,33 49 P049 86,22 84,72 86,00 50 P050 88,24 87,50 87,06 Keterangan : a. Kode  Pegawai  :  Kode  pegawai yang memiliki penilaian
b. Nilai  SKP  :  Nilai  Sasaran  Kerja Pegawai
c. Nilai  Perilaku  :  Nilai  perilaku Pegawai
d. Nilai  Disiplin  :  Nilai  Disiplin Pekerjaan dari pegawai.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Pengolahan Data Penelitian sistem pendukung keputusan  menggunakan  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  memerlukan beberapa  kriteria.  Kriteria  yang  diperlukan yaitu:
Tabel 2. Ketentuan Kriteria Kriteria (C) Keterangan Cost/Benefit C1 Nilai SKP Benefit C2 Nilai Perilaku Benefit C3 Nilai Disiplin Benefit Adapun nilai-nilai dari setiap kriteria adalah sebagai berikut ini.
Tabel 3. Bobot Kriteria Kriteria (C) Bobot (W) Nilai SKP 1,5 Nilai Perilaku 0,5 Nilai Disiplin 1
Menghitung  matriks  ternormalisasi  (R) untuk berdasarkan cost dan benefit. Berikut ini  hasil perhitungan matriks  ternormalisasi
(R):
Tabel 4. Matriks Ternormalisasi (R) P001 0,9506791 0,969206912  0,967333333 P002 0,9895346 0,969206912  0,970333333 P003 0,9686039 0,969206912  0,964222222 P004 0,9779559 0,953810368  0,949333333 P005 0,9647072 0,969206912  0,967888889 P006 0,9600312 0,953810368  0,967333333 P007 0,9676019 0,969206912  0,967333333 P008 0,9737252 0,969206912  0,970333333 P009 1 0,969206912  0,970333333 P010 0,9701625 0,969206912  0,967333333 P011 0,9686039 0,969206912  0,964222222 P012 0,9693832 0,969206912  0,967888889 P013 0,9662659 0,938413824  0,946888889 P014 0,9756179 0,969206912  0,967333333 P015 0,9722779 0,969206912  0,970333333 P016 0,9751726 0,984603456  0,970333333 P017 0,9688265 0,969206912  0,967333333 P018 0,9755066 0,969206912  0,967333333 P019 0,9831886 0,969206912  0,975333333 P020 0,9831886 0,953810368  0,964777778 P021 0,9868626 1 1 P022 0,9762859 0,969206912  0,970333333 P023 0,9753952 0,969206912  0,970333333 P024 0,9722779 0,969206912  0,970333333 P025 0,9722779 0,969206912  0,970333333 P026 0,9663772 0,953810368  0,964222222 P027 0,9740592 0,969206912  0,970333333 P028 0,9759519 0,969206912  0,970333333 P029 0,9722779 0,969206912  0,970333333 P030 0,9686039 0,953810368  0,964222222 P031 0,9722779 0,969206912  0,970333333 P032 0,9379871 0,969206912  0,970333333 P033 0,9644845 0,969206912  0,970333333 P034 0,9798486 0,969206912  0,970333333 P035 0,9729459 0,969206912  0,970333333
P036 0,9722779 0,969206912  0,970333333 P037  0,9722779  0,969206912  0,970333333 P038  0,9771766  0,969206912  0,970333333
P039  0,9723892  0,969206912  0,970333333 P040  0,9723892  0,769162605  0,770333333 P041  0,9768426  0,953810368  0,954888889 P042  0,9834113  0,969206912  0,970333333 P043  0,9760632  0,969206912  0,970333333 P044  0,9839679  0,969206912  0,970333333 P045  0,9741706  0,969206912  0,972888889 P046  0,9772879  0,953810368  0,961111111 P047  0,9688265  0,969206912  0,964222222 P048  0,9807393  0,969206912  0,970333333 P049  0,9599198  0,938413824  0,955555556 P050  0,9824093  0,969206912  0,967333333
Selanjutnya akan menghitung perkalian  matriks  ternormalisasi  R  dengan vektor bobot W untuk memperoleh alternatif terbaik dengan melakukan perangkingan nilai terbesar sebagai berikut: Tabel 5. Hasil Akhir dan Hasil Perankingan Alternatif Hasil Ranking P018 268,100 1 P016 265,810 2 P009 264,400 3 P008 263,995 4 P026 263,650 5 P030 263,575 6 P049 263,215 7 P040 263,170 8 P023 263,160 9 P046 263,095 10 P011 262,735 11 P035 262,615 12 P004 262,585 13 P031 262,570 14 P006 262,560 15 P039 262,495 16 P014 262,350 17 P029 262,315 18 P050 262,270 19 P028 262,255 20 P027 262,240 21 P007 262,165 22 P033 262,090 23 P045 262,075 24
P015 262,075 24 P024 262,075 24 P036 262,075 24 P010 262,075 24 P047 262,075 24 P003 262,075 24 P034 261,520 31 P022 261,465 32 P020 261,340 33 P001 261,225 34 P048 261,175 35 P013 261,060 36 P002 261,030 37 P038 261,030 37 P017 261,025 39 P044 260,835 40 P041 260,605 41 P037 260,335 42 P019 260,255 43 P025 260,035 44 P042 259,460 45 P021 258,895 46 P043 257,765 47 P032 257,690 48 P012 257,455 49 P005 235,060 50 Nilai tertinggi adalah 268,100. Dengan  demikian  diperoleh  P018  sebagai pegawai dengan kinerja terbaik di Universitas XYZ.

## V. HASIL DAN PEMBAHASAN
5.1. Kesimpulan Berdasarkan  hasil  diatas  penggunaan sistem  pendukung  keputusan  dapat membantu perusahaan dalam membuat keputusan untuk memberikan  penilaian  untuk  kinerja karyawan menggunakan metode SAW.  Penilaian  berdasarkan  kriteria nilai  SKP,  perilaku  dan  disiplin didapatkan  hasil  bahwa  pegawai dengan  kode  P018  memiliki  nilai tertinggi  268,100  sebagai  pegawai dengan kinerja terbaik.

## REFERENSI
[1] S. N. Evita, W. O. Z. Muizu, and R. T. W. Atmojo, “Penilaian Kinerja
Karyawan Dengan Menggunakan Metode Behaviorally Anchor Rating Scale dan Management By Objectives (Sudi kasus pada PT Qwords Company International),”
Pekbis J. , vol. 9, no. 1, pp. 18–32,
2017. [2] Suprihati, “Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kinerja Karyawan Perusahaan Sari Jati Di Sragen,” vol. 12, no. 01, pp. 93–112,
2014.
[3] B. Setya et al. , “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja
Karyawan Pt Harjamukti Jaya Mandiri Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist.
Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 109–
118, 2018.
[4] D. Ardiada, P. A. Ariawan, and M.
Sudarma, “Evaluation of Supporting
Work Quality Using K-Means Algorithm,” vol. 3, no. 1, pp. 52–55, 2018. [5] F. Frieyadie, “Penerapan Metode Simple Additive Weight (Saw) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan
Jabatan,” Pilar Nusa Mandiri , vol. 12, no. 1, pp. 37–45, 2016. [6] K. Karlina and M. Muslihudin, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Staf Kantor Bupati Pringsewu Menggunakan Fuzzy
Multiple Attiribute Decision Making,” J. Teknoinfo , vol. 12, no.
2, p. 76, 2018.
[7] S. Abadi and F. Latifah, “Decision Support System Penilaian Kinerja
Karyawan Pada Perusahaan Menggunakan Metode Simple
Additive Weighting,” J. TAM (Technology Accept. Model. , vol. 6, pp. 37–43, 2016.
[8] M. M. Frindo, “SISTEM
PENUNJANG KEPUTUSAN
DALAM EVALUASI KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN
METODE SAW PADA PT . SIERAD PRODUCE,” Inform.
Univ. PAMULANG , vol. 3, pp. 13– 19, 2018.
[9] A. T. U. Sya’bana, “Sistem
Pendukung Keputusan Penilaian Calon Supervisor Pada PT.Petnesia Resindo Dengan Metode Simple Additive Weighting (Saw),” J. Sist. Inf. , vol. 3, pp. 29–34, 2016.