## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kepala Biro Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
(SAW)
Hamidah [1]* , Okkita Rizan [2] , Delpiah Wahyuningsih [3] , Laurentinus [4]
Sistem Informasi [1,2], Teknik Informatika [3,4] , Fakultas Teknologi Informasi, ISB Atma Luhur Jln. Jend Sudirman Kel. Selindung, Kec. Gabek, Kota Pangkalpinang Pangkalpinang, Indonesia
hamidah@atmaluhur.ac.id [1], orizan@atmaluhur.ac.id [2], delphibabel@atmaluhur.ac.id [3] laurentinus@atmaluhur.ac.id [4]
Abstrak — Biro  merupakan  bagian  dari  sebuah  instansi  baik pemerintah  maupun  swasta  yang  mengurus  suatu  pekerjaan. Setiap instansi pemerintah maupun swasta mempunyai beberapa biro.  Masing-masing  biro  akan  menangani  pekerjaan  yang berbeda-beda.  Setiap  biro  dipimpin  oleh  seorang  kepala  biro dengan  beberapa  staf  dibawahnya  sehingga  keberhasilan  suatu biro  menjadi  tanggung  jawab  kepala  biro.  Untuk  itu, permasalahan yang sering terjadi baik pada instansi pemerintah maupun swasta adalah masih  kesulitan  menentukan kepala biro yang  layak  menjabat  amanah  tersebut.  Dengan  banyaknya sumber  daya  manusia  pada  suatu  instansi,  maka  instansi  akan kesulitan  memilih  kepala  biro.  Untuk  mengatasi  permasalahan diatas,  maka  kami  berusaha  membantu  pihak  instansi  dalam mengambil  keputusan  secara  tepat  dan  cepat  dengan  cara menyiapkan  sistem  pendukung  keputusan  sehingga  dapat membantu  pihak  instansi.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  metode SAW  (Simple  Additive  Weighting). Berdasarkan  Hasil  penelitian,  maka  diperoleh  skor  0,975  oleh kandidat  V4,  skor  0,925  oleh  kandidat  V1,  skor  0,8625  oleh kandidat  V2  dan  skor  0,8375  oleh  kandidat  V3  sehingga  yang terpilih  menjadi  kepala  biro  adalah  kandidat  yang  memperoleh skor tertinggi yaitu V4.
Keywords— Simple Additive Weighting, Biro, Kriteria
Abstrak —Bureau is part of an agency, both government and private, that takes care of a job. Every government and the private agency have several bureaus. Each bureau will handle a different job. Each bureau is led by a bureau chief with several staff under him  so  that  the  success  of  a  bureau  is  the  responsibility  of  the bureau  chief.  For  this  reason,  the  problem  that  often  occurs  in both government and private institutions is that it is still difficult to determine the appropriate bureau head to serve in the mandate. With so many human resources in an agency, it will be difficult for the  agency  to  choose  a  bureau  head.  To  overcome  the  above problems,  we  are  trying  to  help  the  agency  in  making  decisions appropriately and quickly by setting up a decision support system so that it can help the agency. The method used in this study is the SAW (Simple Additive Weighting) method. Based on the results of the study, a score of 0.975 by candidate V4 was obtained, a score of 0.925 by candidate V1, a score of 0.8625 by candidate V2 and a
score  of  0.8375  by  candidate  V3  so  that  the  candidate  who  was selected to become the head of the bureau was the candidate who obtained the highest score, namely V4.
Kata Kunci— Simple Additive Weighting, Offices, Criteria

## I. I NTRODUCTION
Salah  satu  komponen  dalam  instansi  yang  sangat  penting adalah Sumber Daya Manusia (SDM). Pengelolaan SDM pada instansi  menjadi  aspek  dalam  menentukan  keberhasilan  kerja pada  instansi  tersebut.  Apabila  SDM  baik,  maka  otomatis bagian  akan  baik  pula.  Biro  atau  yang  sering  disebut  bagian. Biro merupakan bagian yang mengurus suatu pekerjaan teknis penyelenggaraan sistem di instansi. Setiap biro akan dipimpin oleh  seorang  kepala  biro.  Keberhasilan  setiap  Biro  menjadi tanggung  jawab  setiap  kepala  biro.  Semua  pekerjaan  akan dimonitor langsung oleh kepala biro sehingga kepala biro dan staf  harus  mampu  bekerjasama  dalam  menyelesaikan  semua pekerjaan.  Dengan  adanya  komunikasi  yang  baik,  maka  akan menciptakan  suasana  bagian  akan  lebih  harmonis  dan terkendali.  Untuk  itu,  diperlukan  kepala  biro  yang  supel  dan mampu merangkul, mengayomi serta mengawasi para stafnya.
Sumber  daya  manusia  merupakan  salah  satu  faktor penunjang  untuk  meningkatkan  produktivitas  kinerja  suatu instansi.  Oleh  karena  itu,  sumber  daya  manusia  yang berkompetensi  tinggi  akan  mendukung  kinerja  yang  akan menentukan prestasi yang dicapai setiap bagian. Hal ini dapat menjadi pertimbangan instansi dalam menentukan kepala biro setiap bagian.
Adapun penelitian ini menggunakan metode SAW ( Simple Additive Weighting ). Simple Additive Weighting (SAW) adalah salah  satu  Metode Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM)  yang  mampu  menyelesaikan  masalah multiple attribute  decision  making dengan  cara  membobotkan  semua kriteria  dan  alternatif  yang  menghasilkan  nilai  referensi  yang tepat[1].  Kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam  hal  ini  alternatif  yang  dimaksud  adalah  yang  berhak diterima sebagai kepala biro baru berdasarkan kriteria-kriteria
yang  ditentukan.  Dengan  proses  perangkingan  tersebut, diharapkan penilaian  akan  lebih tepat karena didasarkan pada nilai  kriteria  dan  bobot  yang  sudah  ditentukan  sehingga  akan mendapatkan hasil yang lebih akurat terhadap siapa yang akan diterima menjadi kepala biro baru di suatu perusahaan
Dalam mencapai hal tersebut diperlukan Sistem Pendukung Keputusan  atau Decision  Support  System  (DSS). DSS menyediakan  fasilitas  untuk  melakukan  analisis  sehingga proses  pengambilan  keputusan  yang  dilakukan  oleh  pelaku bisnis  bisa  menjadi  lebih  berkualitas.  Analisis  tersebut didasarkan  pada  keadaan  bisnis  yang  sedang  berjalan  yang digabungkan  dengan  data-data  dari  luar  perusahaan  dan  data privat dari pendukung keputusan [2].
Dalam  pemilihan  kepala  biro,  perusahaan  harus  mencari calon kepala  bagian  yang berkualitas dan  memiliki komitmen yang  tinggi  dengan  mempunyai  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan  supaya  tercapainya  tujuan  yang  diinginkan  oleh perusahaan.
Penelitian  ini  mempunyai  tujuan  untuk  menyelesaikan permasalahan  diatas  dengan  cara  menyiapkan  sistem pendukung  keputusan  yang  baik  agar  pimpinan  dapat  segera mengambil  keputusan  secara  cepat.  Untuk  itu,  kami  berniat akan  membantu  berbagai  macam  pihak  khususnya  top management dalam pengambilan keputusan sehingga kegiatan biro  pada  instansi  akan  dapat  berjalan  dengan  lancar  tanpa hambatan apapun. Diharapkan sistem pendukung ini nanti akan dapat  bekerja  dengan  baik  sehingga  dapat  menjadi  salah  satu solusi dalam pengambilan keputusan.

## II. LITERATUR REVIEW
Penelitian  ini  akan  mengacu  pada  berbagai  referensi  baik dari  artikel  jurnal  nasional,  prosiding  nasional,  buku  maupun prosiding  internasional.  Adapun  referensi  yang  diambil  dapat dilihat dibawah ini :
Penelitian yang dilakukan oleh sumarno dkk yang berjudul "Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  Menentukan  Pemilihan Posisi  Kepala  Unit  (Kanit)  PPA  dengan  Metode  Weight Product"  menjelaskan  bahwa  hasil  penelitian  dengan  skor tertinggi  0,314  dengan  nama  sample  B.  Adapun  kriteria  yang diambil kepemimpinan, paham UU, kesatuan, kepedulian, sikap, tanggungjawab,  pangkat  serta  wawasan.  Hasil  penelitian tersebut sudah dapat memberikan keluaran berupa kepala kanit PPA yang terpilih sebagai rekomendasi[3]. Pada penelitian  ini menggunakan  metode  SAW  dalam  pemilihan  kepala  biro dengan  kriteria  tanggungjawab,  pendidikan  terakhir,  jenjang kepangkatan, kedisiplinan, komunikasi dan masa kerja.
Penelitian  dilakukan  oleh  Hamidah  dkk,  yang  berjudul “Penerapan  Metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  dalam pemilihan dosen favorit berbasis web” menjelaskan bahwa hasil penelitian  dengan  nilai  17  diperoleh  oleh  sample  V1  sebagai nilai tertinggi dan nilai 13,01 diperoleh sample V2 sebagai nilai terendah.  Penelitian  ini  menggunakan  beberapa  kriteria  yaitu penilaian  mahasiswa,  JJA,  penelitian,  PKM,  dan  disiplin[4]. Pada  penelitian  ini  menggunakan  kriteria  tanggungjawab, pendidikan  terakhir,  jenjang  kepangkatan,  kedisiplinan, komunikasi dan masa kerja
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Shinta  Siti  Sundari  dkk dengan  judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan
Pegawai Baru Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW )” menjelaskan bahwa Nilai terbesar ada pada V1 sehingga alternatif  A1  (Pelamar  Pertama)  adalah  alternatif  yang  terpilih sebagai alternatif terbaik dan nilai terkecil pada V2 alternatif A2 sebagai  pelamar  kedua  yang  tidak  terpilih  dalam  penerimaan pegawai  baru[5].  Pada  penelitian  ini  ditambahkan  kriteria kedisiplinan dan jenjang kepangkatan.
Penelitian oleh Rafdani dkk dengan judul Sistem Pendukung Keputusan  Seleksi  Pemilihan  Kepala  Bagian  Perum  Damri Surabaya"  menjelaskan bahwa dalam pemilihan kepala  bagian menggunakan  metode  MFEP  dengan  kriteria  yang  digunakan yaitu  kedisiplinan,  keaktifan,  masa  kerja,  prestasi  dan pendidikan  dan  kandidat  yang  diambil  ada  4 orang.  Dari  hasil perhitungan lengkap proses Mfep, maka didapatkan hasil akhir dengan skor 10 sebagai alternatif mandor terbaik dan hasil akhir dengan skor 7,1 sebagai alternatif mandor dengan nilai terendah. kesimpulannya  yang  terpilih  sebagai  mandor  adalah  alternatif dengan  nilai  tertinggi[6].  Pada  penelitian  ini  menggunakan metode SAW dengan mengambil 6 kriteria.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yasni  dkk  dengan  judul “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Baru PT. PLN  (Persero)  Kantor  Pusat  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting (SAW) yang menjelaskan bahwa penelitian ini  menggunakan  sistem  pendukung  cision  model Multiple Attribute  Decision  Making  (MADM) dengan  metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan kriteria Disiplin (C1), Masa pengalaman informal/formal (C2), Ketaatan dalam melaksanakan tugas ( C3), Keterampilan (C4), Kepemimpinan (C5),  Keterampilan  (C6),  diperoleh  (C7),  Moral  dan  perilaku (C8),  Kerjasama  (C9),  Kreativitas  dan  inovasi  (C10). Berdasarkan  hasil  dari  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan pegawai  yang  lulus  seleksi  secara  terurut  sesuai  perankingan terpilihnya  menjadi  alternatif  terbaik  pelamar  yang  berhak diterima[7].  Pada  penelitain  ini  menggunakan  kriteria kedisiplinan saja.
Penelitian  yang dilakukan oleh Okkita Rizan dkk berjudul “ SAW Method in Supporting the Process of Admission of New Junior High School Students ” yang menjelaskan bahwa metode yang digunakan dalam penelitian tersebut adalah SAW ( Simple Additive  Weighting )  dengan  kriteria  yang  diambil  Bahasa Indonesia, nilai matematika, nilai IPA, jumlah sertifikat lomba tingkat  kabupaten,  sertifikat  lomba  tingkat  provinsi,  sertifikat lomba  tingkat  nasional  dan  zonasi.  Hasil  penelitian  dari  4 sampel siswa yang diambil terdapat 1 siswa yang memiliki nilai tertinggi yaitu siswa C dengan nilai 0,8 dan siswa dengan nilai 0,8  nilai  terendah  adalah  siswa  A  dengan  nilai  0,35[8].  Pada penelitian  ini  menggunakan  kriteria  yang  berbeda  yaitu tanggungjawab,  pendidikan  terakhir,  jenjang  kepangkatan, kedisiplinan, komunikasi dan masa kerja
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fitri  dkk  dengan  judul “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekrutmen  Pegawai  Btm Amanah  Bangunrejo  Menggunakan  Metode Simple  Additive Weighting  (SAW )”  menjelaskan  bahwa penelitian  ini  meneliti tentang  rekrutmen  pegawai  dengan  sistem  pendukung keputusan model Multiple Attribute Decision Making (MADM) dengan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW )  dengan beberapa  kriteria  Kategori  Jasmani  (C1),  Kepribadian  (C2),
Pengalaman  Kerja  (C3),  Usia  (C4),  Pendidikan  (C5),  dan Agama  (C6)  dan  terdapat  5  sample  yang  digunakan.  Hasil penelitian dari hasil proses perhitungan bahwa V1= 0.89 yang merupakan  calon  karyawan  bernama  Andin  mendapat  nilai sangat  tinggi  sedangkan  V2=  0.84  yang  merupakan  calon karyawan  bernama  bintang  mendapat  nilai  rendah  dan  yang mendapat nilai sangat rendah yaitu V5 = 0.79 yang merupakan calon  karyawan  bernama  Doni[9].    Pada  penelitian  ini  hanya kriteria pendidikan yang sama.
Penelitian yang dilakukan oleh Gunawan dkk dengan judul “Pemilihan  Kandidat  Kepala  Divisi  Yayasan  Airlangga Balikpapan  dengan  Metode  Topsis”  menjelaskan  bahwa penelitian  ini  menggunakan  metode  Topsis  dengan  kejelasan program,  relavansi  hasil  dengan  kegiatan  strategi,  realisasi target, efektifitas dan komunikasi, tingkat keyakinan terhadap program kerja, kerjasama serta logikal thingking. Hasil proses perhitungan sebagai alternatif kandidat yang terpilih yaitu NK2 dengan  nilai  0,9026  sebagai  nilai  tertinggi  dan  NK1  dengan nilai 0,4686 sebagai nilai terendah. Kepala Divisi yang terpilih dengan  skor  nilai  tertinggi[10].  Pada  penelitian  ini menggunakan metode SAW.
Penelitian yang dilakukan oleh Abdullah dkk dengan judul "Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Kepala  Bagian Distribusi  Pada  PDAM  Tirtauli  Pematangsiantar  dengan Menggunakan  Metode  SAW"  menyimpulkan  bahwa  untuk menentukan  kepala  distribusi  dengan  memiliki  kualifikasi terbaik secara objektif dan sistematis. kriteria yang digunakan tanggung  jawab,  dorongan  prestasi,  kedisiplinan,  komunikatif dan  masa  kerja.  Dari  sample  5  calon  yang  telah direkomendasikan,  maka  diperoleh  urutan  alternatifnya  ialah B5/V5  =Darwin.S  Harahap,  B2/V2  =  Maryono,  B3/V3 =Jackson Hutajulu, B4/V4 =Rahmad Sihombing, dan B1/V1 = Budi Noprenda Nasution. Kandidat dengan nilai tertinggi yang terpilih  menjadi  kepala  distribusi[11].  Pada  penelitian  ini menggunakan  4  sample  dan  6  kriteria  tanggungjawab, pendidikan  terakhir,  jenjang  kepangkatan,  kedisiplinan, komunikasi dan masa kerja.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  okkita  dkk  yang  berjudul “Pemilihan Calon  Ketua Badan Eksekutif  Mahasiswa dengan Menerapkan  FMADM  ( Fuzzy  Multiple  Attribute  Decisioan Making )”  dengan  menerangkan  bahwa  ada  4  kriteria  yaitu prestasi non akademik, visi dan misi, prestasi dan LDK dalam memilih ketua BEM. Hasil penelitian dengan 4 kandidat calon ketua Badan Eksekutif Mahasiswa (BEM) yang telah diurutkan berdasarkan nilai vector V terbesar adalah : Bayu dengan nilai V8  =  0.98,  Ade  Tri  Nia  Putri  dengan  nilai  V10=  0.79, Indah Rizky  Septiani  dengan  nilai  V6  =  0.715  dan  Endang  Yosfika Utami dengan nilai V4= 0.6975. Berdasarkan hasil penelitian, maka  didapat  ketua  BEM  yang  terpilih  dengan  nilai terbesar[12].  Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  SAW dengan kriteria yang berbeda.
III. RESEARCH METHOD Metode  SAW  adalah  metode  penjumlahan  bobot.  Konsep metode SAW dengan mencari semua atribut dengan melakukan penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif[13].  Penggunaan  metode  SAW  dikarenakan  metode ini  dapat  menentukan  alternatif  pilihan  yang  terbaik  sehingga
membantu dalam mengambil keputusan secara cepat dan tepat. Proses  normalisasi  matrik  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Berikut  formula  dalam  melakukan  normalisasi  dalam  metode SAW:
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 __________ 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 𝑖 𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑖 __________ 𝑋 𝑖𝑗  Keterangan :
𝑟𝑖𝑗 = Nilai rating kerja ternormalisasi
𝑋𝑖𝑗 = Nilai atribut yang dimiliki setiap alternatif 𝑀𝑎𝑥𝑖 = Nilai terbesar 𝑀𝑖𝑛𝑖 = Nilai terkecil
Benefit = Jika nilai terbesar B dalah terbaik Cost = Jika nilai terkecil B dalah terbaik Dimana 𝑟𝑖𝑗 adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif 𝐵𝑖 pada atribut 𝐶𝑗 ; i = 1, 2, m dan j = 1, 2, .., n.
Nilai prefensi untuk setiap alternatif ( 𝑉𝑖 diberikan sebagai:
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Keterangan :
𝑉𝑖𝑗 = Rangking untuk setiap alternatif 𝑊𝑗 = Nilai bobot dari setiap kriteria 𝑟𝑖𝑗 = Nilai rating kerja ternormalisasi Nilai 𝑉𝑖 yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif 𝐵𝑖 lebih terpilih.
Berikut  tahap-tahap  dalam  metode  SAW  ( Simple  Additive Weighting )  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  dimulai  dari memasukkan  data  alternatif,  menentukan  bobot  dan  kriteria, membuat matriks keputusan, melakukan pemeringkatan matriks keputusan  dengan  bobot  kriteria  sampai  membuat  preferensi setiap kriteria yang dapat dilihat pada gambar 1 seperti dibawah ini :
j atribut benefit J atribut cost (1)
Mulai
Memasukkan data dari tiap kriteria pada tiap alternatif Bobot Kriteria Buat matriks keputusan Perbaikan bobot kriteria Pemangkatan matriks keputusan terhadap bobot kriteria Preferensi tiap alternatif Selesai Gambar .1. Tahapan Metode SAW
Berikut  algoritma  yang  dipakai  dalam  menyelesaikan masalah :
1. Memberikan nilai setiap alternatif pada setiap kriteria yang sudah ditentukan
2. Memberikan nilai bobot
3. Melakukan  normalisasi  matriks  dengan  cara  menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi dari alternatif berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut.
4. Melakukan  proses  perangkingan  dengan  cara  mengalikan matriks normalisasi dengan nilai bobot.
5. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  dengan cara menjumlahkan perkalian antara nilai bobot dan matriks normalisasi.

## IV. RESULT AND DISCUSSION

## A. Pemecahan Masalah Metode SAW
Penelitian ini peneliti akan melakukan proses penyeleksian kepala  biro  dengan  menggunakan  metode  SAW  ( Simple Additive  Weighting ).  Dalam  pemilihan  kepala  biro,  peneliti sudah  menentukan  kriteria-kriteria  dan  bobot  yang  sudah disepakati oleh pihak top management. Kriteria dan bobot yang sudah ditentukan akan dijadikan dasar dalam perhitungan untuk menghasilkan  alternatif  terbaik.  Penentuan  kriteria  dan  bobot diambil dari  data kriteria  salah satu  perusahaan  yang  menjadi sample dalam penyusunan penelitian ini yang sudah ditentukan oleh top manajemen  perusahaan. Dari data tersebut  dibuatkan penjabaran kriteria masing-masing.

## B. Kriteria dan Bobot
Adapun  kriteria-kriteria  yang  ditentukan  beserta  bobotnya adalah sebagai berikut :
TABEL 1. KRITERIA Kriteria Keterangan Bobot C 1 Tanggung Jawab 30% C 2 Pendidikan Terakhir 20% C 3 Jenjang Kepangkatan 15% C 4 Kedisiplinan 15% C 5 Komunikasi 10% C6 Masa Kerja 10%
Berdasarkan masing-masing kriteria diatas akan ditentukan bobotnya.  Data  bobot  dapat  dilihat  pada  tabel  dibawah  ini  :
TABEL 2. BOBOT Keterangan Bobot
Sangat Tinggi 1 Tinggi 0,75 Sedang 0,50 Rendah 0,25 Sangat Rendah 0

## C. Perhitungan Metode SAW
Dalam perhitungan metode SAW, akan dilakukan langkah- langkah sebagai berikut :
1. Memberikan  nilai  setiap  alternatif  dari  setiap  kriteria yang sudah ditentukan
a. Tanggung Jawab
Adapun bobot yang ditentukan untuk untuk kriteria tanggung jawab dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
TABEL 3. BOBOT TANGGUNG JAWAB
Keterangan Bobot Sangat Baik 1 Baik 0,75 Cukup 0,50 Kurang 0,25 Sangat Kurang 0

## b. Pendidikan Terakhir
Adapun bobot yang ditentukan untuk untuk kriteria pendidikan terakhir dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
TABEL 4. BOBOT PENDIDIKAN TERAKHIR Keterangan Bobot S2
1 S1 0,75
SMA 0,50
SMP
0,25
SD 0

## c. Jenjang Kepangkatan
Adapun bobot yang ditentukan untuk untuk kriteria jenjang kepangkatan dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
TABEL 5. BOBOT JENJANG KEPANGKATAN
Keterangan Bobot Guru Besar 1 Lektor Kepala 0,75 Lektor 300 0,50 Lektor 200 0,25 Asisten Ahli 0
d. Kedisiplinan
Adapun bobot yang ditentukan untuk untuk kriteria kedisiplinan dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
TABEL 6. BOBOT KEDISIPLINAN Keterangan Bobot Sangat Baik 1 Baik 0,75 Cukup 0,50 Kurang 0,25 Sangat Kurang 0

## e. Komunikasi
Adapun bobot yang ditentukan untuk untuk kriteria komunikasi dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
TABEL 7. BOBOT KOMUNIKASI
Keterangan Bobot
Sangat Baik 1 Baik 0,75 Cukup 0,50 Kurang 0,25 Sangat Kurang 0

## f. Masa Kerja
Adapun bobot yang ditentukan untuk untuk kriteria masa kerja dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
TABEL 8. BOBOT MASA KERJA Keterangan Bobot < 2Tahun 0 2 – 4 Tahun 0,25 5 – 10 Tahun 0,50 10 – 15 Tahun 0,75 >15 Tahun 1
Terdapat  4  orang  sample  yang  akan  mengikuti  pemilihan kepala  biro pada penelitian  ini  berdasarkan nilai  kriteria  yang sudah  ditentukan.  Tetapi  dari  4  kandidat  yang  akan  dipilih menjadi kepala biro hanya satu orang. Berikut 4 orang kandidat (alternatif) yaitu sebagai berikut:
a. Kandidat 1 (Alternative 1/A1)
b. Kandidat 2 (Alternative 2/A2)
c. Kandidat 3 (Alternative 3/A3)
d. Kandidat 4 (Alternative 4/A4)
Berdasarkan nilai bobot per alternatif, maka dibuatkan tabel rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria kemudian  disesuaikan  dengan  nilai  pembobotan  sehingga diperoleh hasil sebagai berikut:
TABEL 9. RATING KECOCOKAN DARI SETIAP ALTERNATIF PADA SETIAP
KRITERIA Alternative Criteria
C1 C2 C3 C4
C5 C6
Kandidat 1 (A1) Baik S2 L300 Sangat Baik Sangat Baik >15 Kandidat 2 Sangat S2 L200 Baik Sangat 10-15
(A2) Baik Baik Kandidat 3 (A3)
Sangat Baik S2 L200 Baik Baik 10-15 Kandidat 4 (A4) Sangat Baik S2 L300 Sangat Baik Baik >15
Dari  data  rating  kecocokan  diatas,  maka  kemudian menentukan  nilai  matrix  X.  adapaun  matrik  X  dapat  dilihat dibawah ini :
C1 C2      C3 C4          C5 C6 0,75   1        0,50       1            1           1 X =    1        1 0,25     0,75         1         0,75 1        1        0,25     0,75       0,75      0,75 1        1        0,50       1          0,75         1
2. Menormalisasikan Matrik X menjadi Matrik R
Dari data hasil penentuan nilai matrik X, maka kemudian menentukan  nilai  matrix  R.  adapaun  matrik  R  dapat  dihitung menggunakan  rumus  dibawah  ini  dan  hasilnya  dapat  dilihat dibawah ini :
rij = 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 (𝑥𝑖𝑗) 
Kemudian  membuat  matriks  normalisasi  didapatkan  hasil normalisasi dibuat dalam matrik dibawah ini :
0,75   1       1         1         1       1 R =    1        1 0,5     0,75     1       0,75 1        1       0,5      0,75   0,75   0,75 1 1        1        1        0,75    1

## 3. Memberikan Nilai Bobot (W)
Setelah  menentukan  nilai  matrik  R,  maka  langkah selanjutnya  menentukan  nilai  bobot  setiap  perangkingan. Adapun nilai bobot perankingan dapat dilihat dibawah ini :
Weight Vector (W) = {0,30   0,20   0,15   0,15   0,10   1,10}
4. Melakukan Proses Perangkingan
Proses  selanjutnya  adalah  membuat  peringkat  alternatif (Vi). Untuk mendapatkan proses pemeringkatan, yaitu dengan mengalikan  vektor  bobot  (W)  dengan  matriks  ternormalisasi (R).  Hasil  yang  diperoleh  dari  perkalian  vektor  bobot  dengan matriks  ternormalisasi  (R)  dihitung  dengan  menggunakan rumus sebagai berikut:
Vi = ∑𝑊𝑗. 𝑅𝑖𝑗 (4)
Berdasarkan  hasil perhitungan peringkat setiap alternatif diatas,  maka  diperoleh  nilai  masing-masing  kandidat  yang dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
TABEL 10. HASIL PERANGKINGAN ALTERNATIF OPTIONAL ALTERNATIVE S KOR Kandidat 1 (V1) 0,925 Kandidat 2 (V2) 0,8625 Kandidat 3 (V3) 0,8375 Kandidat 4 (V4) 0,975
Dari  tabel  jumlah  skor  diatas,  maka  dapat  dilihat  bahwa antara V1 sampai dengan V4 dan berikut adalah hasil rangking dari  kandidat/  alternatif  sebagai  Kepala  Bagian  Biro  adalah sebagai berikut:
TABEL 11. HASIL PERANGKINGAN ALTERNATIF
OPTIONAL ALTERNATIVE
VALUE RATING Kandidat 4 (V4) 0,975 1 Kandidat 1 (V1) 0,925 2 Kandidat 2 (V2) 0,8625 3 Kandidat 3 (V3) 0,8375 4

## V. CONCLUSION
Berdasarkan  hasil  penelitian  maka  dapat  disimpulkan bahwa  metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  dapat memberikan  hasil  pemilihan  kepala  biro  dengan  cara menghitung nilai preferensi (Vi) tertinggi pada masing-masing kandidat  atau  alternatif.  Dari  sample  yang  telah  disedikan, maka  diperolah  calon  kandidat  terpilih.  Nilai  tertinggi  akan dijadikan  prioritas  pertama  sebagai  kepala  biro.  Dari  Hasil penelitian  yang  telah  dilakukan,  maka  diperoleh  skor  dari urutan  setiap  alternatif  yaitu  kandidat  4/V4,  kandidat  1/V1, kandidat 2/V2 dan kandidat 3/V3.

## R EFERENCES
[1] S.  H.  Kusumadewi,  “Fuzzy  Multi-Attribute  Decision Making  (Fuzzy  MADM),” Graha  Ilmu  Yogyakarta , 2006.
[2] Kusrini,  “Konsep  Dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan,” Penerbit Andi . 2007.
[3] S. M. Sumarno and J. M. Harahap, “Sistem Pendukung Keputusan  Dalam  Menentukan  Pemilihan  Posisi Kepala  Unit  (Kanit)  Ppa  Dengan  Metode  Weight Product,” JUST IT  J. Sist. Informasi, Teknol. Inf. dan Komput. ,  vol.  11,  no.  1,  p.  37,  2020,  doi: 10.24853/justit.11.1.37-44.
[4] O. Rizan, “Penerapan Metode SAW ( Simple Additive Weighting  )  dalam  Pemilihan  Dosen  Favorit  Berbasis Web,” pp. 8–9, 2018.
[5] S. S. Sundari and Y. F. Taufik, “Pegawai Baru Dengan Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  ( Saw ),” Sisfotenika , vol. Vol. 4, No, pp. 140–151, 2014.
[6] R.  M.  Hariyanto  and  Maslihah,  “Sistem  Pendukung
Keputusan  Seleksi  Pemilihan  Kepala  Bagian  Perum Damri Surabaya,” Melek IT Inf. Technol. J. , vol. 3, no.
2, pp. 35–40, 2017.
[7] Y. Djamain, “Sistem Pendukung Keputusan
Penerimaan  Pegawai  Baru  Pt.Pln  (Persero)  Kantor Pusat  Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw),” J. Tek. Inform. , vol. 8, no. 1, pp. 39– 47, 2015, doi: 10.15408/jti.v8i1.1935.
[8] Hamidah, O. Rizan, D. Wahyuningsih, H. A. Pradana, and  S.  Ramadella,  “SAW  Method  in  Supporting  the Process  of  Admission  of  New  Junior  High  School Students,” 2020 8th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag.
CITSM 2020 , 2020, doi: 10.1109/CITSM50537.2020.9268874.
[9] F.  Saraswati  and  Y.  Fitrian,  “BTM  AMANAH BANGUNREJO MENGGUNAKAN METODE SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (  SAW  ),”  pp. 211–219.
[10] T.  Informatika  and  M.  Topsis,  “Candidate  Election Head Division,” 2018.
[11] A. Ahmad, S. R. Andani, P. Studi, M. Informatika, and S. P. Keputusan, “METODE SAW,” vol. 2, 2018.
[12] Hamidah and O. Rizan, “Pemilihan Calon Ketua Badan Eksekutif  Mahasiswa  Dengan  Menerapkan  FMADM (Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making),” Telematika , vol. 10, no. 1, pp. 75–90, 2017, [Online]. Available: http://ejournal.amikompurwokerto.ac.id/index.php/tele matika/article/view/488.
[13] H. Hengki, O. Rizan, B. Isnanto, H. Hamidah, and ..., “Optimasi  Pemilihan  Model  Pembelajaran  Berbasis SCL  Menggunakan  Saw  Method  Pada  Perguruan Tinggi XYZ,” Jutis (Jurnal Tek. … ,  vol. 7, no. 1, pp. 22–28, 2020, [Online]. Available: http://ejournal.unis.ac.id/index.php/jutis/article/view/1 43.
[14] Martono,  “Perancangan  Aplikasi  Human  Resource Information System (HRIS) Berbasis Java,” J. V-Tech (Vision Technol. , 2019.
[15] D.  Pibriana,  “Penggunaan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  dalam  Pengambilan  Keputusan Rekrutmen  Karyawan  Pada  PT.  ABC,” Techno.Com , vol. 19, no. 1, pp. 45–55, 2020, doi: 10.33633/tc.v19i1.2771.