## Implementasi  Metode  SAW  dengan  Pembobotan  ROC  dalam Menentukan Teknisi Terbaik pada PT. KAS
Yur Andika Prasetyo 1,* , Harunur Rosyid 2 , Putri Aisyiyah Rakhma Devi 3
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Gresik, Indonesia
1 yurandika.prasetyo@gmail.com; 2 harun.umgresik@gmail.com; 3 deviaisyiyah@umg.ac.id * corresponding author

## INFO ARTIKEL ABSTRAK
Sejarah Artikel Diterima: 15 November 2022 Direvisi: 21 Desember 2022 Diterbitkan: 29 Desember 2022 Salah  satu  penunjang  kelancaran  kegiatan  produksi  perusahaan  adalah kondisi  mesin  yang  harus  selalu  siap  pakai,  oleh  karena  itu  diperlukan perawatan  dan  perbaikan  yang  baik  dari  teknisi.  Untuk  meningkatkan kualitas serta kinerja dari teknisi, perusahaan memberikan apresiasi pada teknisi  yang terbaik  pada setiap bulan. Namun  dalam proses penentuan teknisi terbaik masih belum terstruktur dan sistematis sehingga keputusan yang dihasilkan cenderung masih bersifat subjektif. Teknologi informasi, seperti  SPK  bisa  digunakan  untuk  membantu  perusahaan  dalam  proses penentuan sebuah keputusan. Metode yang dipakai yaitu metode SAW, metode ini dipilih karena bisa memilih nilai bobot menurut setiap atribut, lalu  selanjutnya  proses  pemeringkatan  alternatif.  Penelitian  ini memberikan  perangkingan  terhadap  alternatif  dimana  nilai  alternatif tertinggi berhak mendapatkan reward . Hasil pengujian akurasi penentuan teknisi  terbaik  dengan  metode  SAW  adalah  100%.  Dapat  disimpulkan bahwa  menggunakan  metode  SAW  dalam  menentukan  teknisi  terbaik dapat membantu dalam membuat keputusan secara objektif, dan akurat.

## Kata Kunci
Rank Order Centroid
Simple Additive Weighting Sistem Pendukung Keputusan Teknisi

## PENDAHULUAN
Sumber  daya  manusia  dalam  suatu  organisasi  perusahaan  merupakan  hal  terpenting yang  mendukung  perusahaan  untuk  menjadi  yang  terdepan  dalam  bidangnya.  Dalam menjaga  kualitas  sumber  daya  manusia  memerlukan  sistem  kontrol  evaluasi  dan penghargaan untuk memastikan bahwa karyawan bertanggung jawab penuh atas pekerjaan sesuai dengan tanggung jawab pekerjaannya[1]. PT. Karunia Alam Segar yang bergerak di bidang produksi makanan dan minuman memiliki lebih dari 10.000 karyawan yang sebagian diantaranya merupakan pegawai teknisi. Salah satu penunjang kelancaran kegiatan produksi dalam  perusahaan  adalah  kondisi  mesin  yang  harus  selalu  siap  pakai,  oleh  karena  itu diperlukan perawatan dan perbaikan yang baik oleh teknisi. Untuk meningkatkan kualitas serta kinerja dari teknisi, perusahaan memberikan apresiasi pada teknisi yang terbaik pada setiap  bulannya . Penilaian  kinerja  teknisi  dilakukan  oleh  masing-masing  kepala  bagian ( foreman ) dan dilaporkan kepada manager . Namun dalam proses penentuan teknisi terbaik masih belum terstruktur dan sistematis sehingga keputusan yang dihasilkan cenderung masih bersifat  subjektif.  Dengan  banyaknya  jumlah  teknisi  pada  PT.  KAS,  hal  ini  menyulitkan pihak perusahaan dalam proses menentukan teknisi terbaik.
Teknologi  informasi,  seperti  SPK,  bisa  digunakan  dalam  menyediakan  solusi  bagi perusahaan  yang  mendukung  proses  pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  teknisi terbaik.  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dipilih  karena  keunggulannya dibandingkan dengan model pengambilan keputusan lainnya terletak pada kemampuannya dalam membuat penilaian yang lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang telah ditentukan sebelumnya. Proses pemeringkatan juga memungkinkan SAW untuk
memilih  alternatif  terbaik  dari  rentang  alternatif  yang  tersedia  setelah  menentukan  bobot masing-masing  atribut[2].  Oleh  karena  itu,  diharapkan  dapat  secara  objektif  menentukan teknisi yang paling baik dengan membuat keputusan yang tepat tanpa menghabiskan terlalu banyak waktu dalam proses pengambilan keputusan. Pada penelitian sebelumnya, dengan judul penelitian “Penerapan Kombinasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Rank Order  Centroid (ROC)  dalam  Keputusan  Pemberian  Kredit”  mendapatkan  kesimpulan bahwa penerapan sistem pendukung keputusan (SPK) dalam penilaian pemberian kredit bagi calon nasabah yang mengajukan kredit dapat menghasilkan keputusan baik dan terbebas dari penilaian  subjektifitas  manager  [3].  Kedua,  penilitian  dengan  judul “Higher  education selection  using  simple  additive  weighting” mendapatkan  kesimpulan  bahwa  Penerapan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  mampu  memberikan  rekomendasi  kepada pengguna  dalam  bentuk  Perguruan  Tinggi  berdasarkan  kriteria  dan  bobot  yang  telah ditentukan  [4].  Berdasarkan  hal  tersebut  diatas  dan  beberapa  penelitian  sebelumnya  yang menerapkan metode SAW dalam proses pengambilan keputusan di berbagai bidang, maka penulis tertarik untuk  menggunakan metode SAW untuk menentukan teknisi terbaik pada PT. Karunia Alam Segar. Metode SAW digunakan untuk perangkingan data alternatif berupa teknisi yang diharapkan dapat membantu dalam pengambilan keputusan untuk menentukan teknisi terbaik.

## METODE

## Teknik Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  alternatif  20  teknisi  yang  terdapat  dalam  departement noodle 3 di PT. KAS. Data kinerja teknisi didapat dari pekerjaan dibulan September 2022. Satu teknisi terbaik akan dipilih untuk diberikan reward . Adapun kriteria yang digunakan dalam  proses  menentukan  teknisi  terbaik  yang  digunakan  dalam  perusahaan  meliputi: presensi, disiplin, job desk , time repair , team work , menyampaikan ide, dan surat peringatan.

## Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  sering  juga  dikenal  istilah  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut (Fishburn, 1967) (MacCrimmon, 1968) [5]. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke skala yang  dapat  dibandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang  tersedia  [6][7].  Metode  ini adalah metode yang paling dikenal dan paling banyak digunakan untuk menangani situasi Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM).  MADM  sendiri  merupakan  teknik  untuk menemukan opsi terbaik dari sejumlah besar opsi berdasarkan kriteria tertentu[5] [7][8]. Tahapan perhitungan metode SAW adalah sebagai berikut:
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ai [6]
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria [6]
3. Pemberian bobot (W) pada setiap kriteria
4. Membuat  matriks  keputusan  ( X )  dari  tabel  rating  kecocokan  (setiap alternative ( Ai ) dan setiap kriteria ( Cj ))[8], ditunjukkan pada Persamaan (1)
Vol. 4, No. 3, Desember 2022, Halaman 316-326
𝑋 =
[ 𝑋 11 ⋯ 𝑋 12 ⋯ 𝑋 1𝑗 ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑋 21 ⋯ 𝑋 22 ⋯ 𝑋 2𝑗 ⋮ ⋱ ⋮ ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑋 𝑖1 ⋯ 𝑋 𝑖2 ⋯ 𝑋 𝑖𝑗 ] (1)
5. Proses  normalisasi,  dengan  cara  menghitung  nilai  rating  kinerja ternormalisasi  ( Rij )  dari  alternatif  ( Ai )  pada  kriteria  ( Cj ). Rij merupakan rating kinerja ternormalisasi dari alternatif ( Ai ), Max adalah nilai maksimum dari setiap baris dan kolom, Min adalah nilai minimum dari setiap baris dan kolom, sedangkan xij merupakan baris dan kolom dari matriks [9] Untuk kriteria benefit menggunakan Persamaan (2) :
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 (2)
Untuk kriteria cost menggunakan Persamaan (3) :
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 (3)
Hasil perhitungan menjadi matrik ternormalisasi ( R )
6. Hasil  preferensi  ( Vi ),  didapat  dari  hasil  jumlah  perkalian  baris  matriks ternormalisasi  ( R )  dengan  bobot  preferensi  ( W ). Vi merupakan  rangking untuk setiap alternatif, Wj adalah nilai bobot dari setiap kriteria, sedangkan Rij merupakan nilai rating kinerja ternormalisasi
𝑉𝑖 = ∑ 𝑊𝑗. 𝑅𝑖𝑗 𝑛 𝑗−1 (4)
Nilai terbesar ( Vi ) akan dipilih sebagai alternatif terbaik [9]

## Metode Rank Order Centroid (ROC)
Rank Order Centroid (ROC) adalah metode yang berfokus pada kriteria prioritas [10]. Dalam  hal  ini,  kriteria  1  memiliki  prioritas  tertinggi  dibandingkan  kriteria  2,  kriteria  2 memiliki  prioritas  tertinggi  dibandingkan  kriteria  3,  dan  langkah  yang  sama  dilanjutkan hingga kriteria prioritas terendah [11]. Pada Persamaan (5), Wm merupakan Bobot kriteria, m adalah jumlah kriteria, sedangkan i merupakan kriteria.
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 1=1 (5)

## Diagram Alir (Flowcart) Sistem
Proses diawali dengan menentukan kriteria dan bobotnya. Langkah berikutnya foreman memasukkan  nilai  kinerja  pada  data  alternatif,  kemudian  dilakukan  perhitungan  metode SAW  yang  akan  menghasilkan  nilai  preferensi.  Semakin  tinggi  nilai  preferensi  maka semakin baik kinerja alternatif tersebut.
Gambar 1. Flowchart SPK Metode SAW
Berdasarkan  Gambar  1,  bobot  kriteria  telah  ditentukan  sesuai  keputusan  pihak perusahaan  dimana  nilai  bobot  tersebut  harus  berjumlah  sama  dengan  1  (satu).  Langkah berikutnya  adalah  memasukkan  nilai  kinerja  dari  masing  masing  alternatif.  Nilai  kinerja didapat dari hasil aktivitas pekerjaan teknisi yang telah dicatat oleh foreman .

## Pengujian Akurasi Sistem
Pengujian  akurasi  sistem  dilakukan  dengan  mencocokan  hasil  teknisi  terbaik  yang terpilih  pada  perhitungan  perusahaan  dengan  perhitungan  metode  SAW  pada  setiap bulannya dalam kurun waktu 12 bulan. Pengujian akurasi sistem ini memiliki tujuan untuk menguji  tingkat  akurasi  dari  metode  SAW  pada  penentuan  teknisi  terbaik[12].  Rumus penentuan akurasi menggunakan Persamaan (6).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑢𝑒 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 100% (6)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Di  bawah  ini  adalah  deskripsi  temuan  dan  hasil  analisis  penentuan  teknisi  terbaik menggunakan  metode  SAW.  Terdapat  enam  tahapan  yaitu  1.  Menentukan  kriteria,  2. Menentukan  nilai  setiap  alternatif,  3.  Menentukan  bobot  kriteria,  4.  Membuat  matriks keputusan, 5. Normalisasi matriks keputusan, dan 6. Pemeringkatan.

## Menentukan Kriteria, Bobot dan Alternatif
Data yang didapat dari sistem ini berasal dari hasil riset penulis pada perusahaan. Berikut adalah kriteria yang digunakan oleh perusahaan sebagai acuan pemilihan teknisi terbaik yang ditampilkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Kriteria Kode Kriteria Atribut C1 Presensi Benefit C2 Disiplin Benefit
Vol. 4, No. 3, Desember 2022, Halaman 316-326 C3 Job Desk Benefit C4 Time Repair Benefit C5 Team Work Benefit C6 Menyampaikan Ide Benefit C7 Surat Peringatan Cost
Data penilaian yang digunakan manager untuk menentukan teknisi terbaik tersaji pada Tabel 2 dan Tabel 3.
Tabel 2. Data Penilaian Benefit Keterangan Sangat Baik Baik Cukup Baik  Kurang Baik  Tidak Baik Nilai 5 4 3 2 1 Tabel 3. Data Penilaian Cost Keterangan Tidak Pernah Pernah Nilai 1 2
Kemudian untuk penentuan nilai bobot penulis menerapkan  pembobotan menggunakan metode ROC. Bobot kriteria menggunakan perhitungan metode ROC dengan menggunakan Persamaan (5).
𝑊 1 1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,370 𝑊 2 0 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,227 𝑊 3 0 +  0 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,156 𝑊 4 0 +  0 + 0 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,109 𝑊 5 0 +  0 + 0 + 0 + 1 5 + 1 6 + 1 7 7 = 0,073 𝑊 6 0 +  0 + 0 + 0 + 0 + 1 6 + 1 7 7 = 0,044 𝑊 7
0 +  0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 7 7 = 0,020
Nilai pembobotan kriteria tersaji pada Tabel 4.

## Tabel 4. Bobot Kriteria
Keterangan C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Nilai 0,370 0,227 0,156 0,109 0,073 0,044 0,020
Data pengujian yang dipergunakan adalah data teknisi yang ada pada departement noodle PT. KAS. Masing – masing alternatif memiliki nilai yang diperoleh dari  kinerja pekerjaan setiap teknisi yang telah dicatat oleh foreman pada bulan September 2022.
Tabel 5. Data Pengujian
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 5 4 4 4 3 4 1 A2 3 3 4 3 4 5 1 A3 5 4 4 5 5 5 1 A4 3 3 4 3 4 4 2 A5 3 5 5 5 3 4 2 A6 4 3 3 4 5 3 1 A7 2 2 3 3 3 3 2 A8 3 4 4 4 4 2 1 A9 5 4 4 5 5 4 1 A10 2 1 3 5 1 2 2 A11 4 3 2 2 3 3 2 A12 2 4 4 4 4 2 1 A13 5 4 1 2 2 4 1 A14 4 3 2 3 4 5 2 A15 1 3 5 2 5 3 2 A16 4 1 4 5 5 2 2 A17 5 5 4 3 3 5 2 A18 2 3 2 1 4 5 2 A19 3 4 1 1 4 4 2 A20 2 4 2 4 4 5 2

## Perhitungan Perusahaan
Jumlah data yang digunakan adalah sejumlah 20 data yang nantinya akan dibandingkan dengan perhitungan menggunakan metode SAW. Data pengujian didapat pada data penilaian kinerja  teknisi  pada  bulan  September  2022.  Mengacu  pada  Tabel  5,  selanjutnya  pada perhitungan  perusahaan  dimana  data  pengujian  akan  dihitung  dengan  dijumlahkan  sesuai pada nilai Tabel 2 dan Tabel 3 dan hasil pemeringkatan ditampilkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Pemeringkatan Perusahaan Alternatif Hasil Peringkat A1 23 4 A2 21 7 A3 27 1 A4 19 12 A5 23 5 A6 21 6 A7 14 19 A8 20 8 A9 26 2 A10 12 20
A11 15 17 A12 19 13 A13 17 15 A14 19 10 A15 17 14 A16 19 9 A17 23 3 A18 15 18 A19 15 16 A20 19 11
Pada  Tabel  6  mendapatkan  hasil  bahwa  perhitungan  perusahaan  data  pengujian memperoleh hasil alternatif A3 sebagai alternatif terbaiknya.

## Perhitungan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Tahapan  implementasi  metode Simple  Additive  Weighting dalam  penentuan  teknisi terbaik, untuk mendapatkan nilai preferensi dari masing-masing alternatif, sebagai berikut:
1. Merujuk pada Persamaan (1), yaitu membuat matriks keputusan. Matriks keputusan yang dihasilkan adalah sebagai berikut:
5 4 4 4 3 4 1 3 3 4 3 4 5 1 5 4 4 5 5 5 1 3 3 4 3 4 4 2 3 5 5 5 3 4 2 4 3 3 4 5 3 1 2 2 3 3 3 3 2 3 4 4 4 4 2 1 5 4 4 5 5 4 1 2 1 3 5 1 2 2 4 3 2 2 3 3 2 2 4 4 4 4 2 1 5 4 1 2 2 4 1 4 3 2 3 4 5 2 1 3 5 2 5 3 2 4 1 4 5 5 2 2 5 5 4 3 3 5 2 2 3 2 1 4 5 2 3 4 1 1 4 4 2 2 4 2 4 4 5 2
2. Melakukan normaliasi matriks keputusan. Untuk kriteria C1 sampai dengan kriteria C6  menggunakan  Persamaan  (2)  karena  kriteria  benefit  dan  Persamaan  (3)  untuk kriteria C7 karena kriteria cost.
R 11 = 5 max (5,3,5,3,3,4,2,3,5,2,4,2,5,4,1,4,5,2,3,2) = 5 5 = 1
R 12 = 4 max (5,3,5,3,3,4,2,3,5,2,4,2,5,4,1,4,5,2,3,2) = 4 5 = 0,8
R 13 = 4
max (5,3,5,3,3,4,2,3,5,2,4,2,5,4,1,4,5,2,3,2) = 4 5 = 0,8
R 14 = 4 max (5,3,5,3,3,4,2,3,5,2,4,2,5,4,1,4,5,2,3,2) = 4 5 = 0,8
R 15 = 3 max (5,3,5,3,3,4,2,3,5,2,4,2,5,4,1,4,5,2,3,2) = 3 5 = 0,6
R 16 = 4 max (5,3,5,3,3,4,2,3,5,2,4,2,5,4,1,4,5,2,3,2) = 4 5 = 0,8
R 17 = min (1,1,1,2,2,1,2,1,1,2,2,1,1,2,2,2,2,2,2,2) 1 = 1 1 = 1
Dari perhitungan normalisasi matriks, hasil yang diperoleh dari matrik ternormalisasi yaitu sebagai berikut:
1 0,8 0,8 0,8 0,6 0,8 1 0,6 0,6 0,8 0,6 0,8 1 1 1 0,8 0,8 1 1 1 1 0,6 0,6 0,8 0,6 0,8 0,8 0,5 0,6 1 1 1 0,6 0,8 0,5 0,8 0,6 0,6 0,8 1 0,6 1 0,4 0,4 0,6 0,6 0,6 0,6 0,5 0,6 0,8 0,8 0,8 0,8 0,4 1 1 0,8 0,8 1 1 0,8 1 0,4 0,2 0,6 1 0,2 0,4 0,5 0,8 0,6 0,4 0,4 0,6 0,6 0,5 0,4 0,8 0,8 0,8 0,8 0,4 1 1 0,8 0,2 0,4 0,4 0,8 1 0,8 0,6 0,4 0,6 0,8 1 0,5 0,2 0,6 1 0,4 1 0,6 0,5 0,8 0,2 0,8 1 1 0,4 0,5 1 1 0,8 0,6 0,6 1 0,5 0,4 0,6 0,4 0,2 0,8 1 0,5 0,6 0,8 0,2 0,2 0,8 0,8 0,5 0,4 0,8 0,4 0,8 0,8 1 0,5
3. Menghitung nilai preferensi ( Vi ), menggunakan Persamaan (5) pada perhitungan.
A1  =  (0,370x1)  +  (0,227x0,8)  +  (0,156x0,8)  +  (0,109x0,8)  +  (0,073x0,6)  + (0,044x0,8) + (0,020x1) = 0,37 + 0,18 + 0,12 + 0,09 + 0,04 + 0,04 + 0,02 = 0,86
Perhitungan dilakukan sampai dengan A20. Hasil nilai preferensi dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Nilai Preferensi Alternatif Kriteria Nilai Preferensi Rank C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 0,37  0,18  0,12 0,09 0,04  0,04  0,02 0,86 4 A2 0,22  0,14  0,12 0,07 0,06  0,04  0,02 0,67 11 A3 0,37  0,18  0,12 0,11 0,07  0,04  0,02 0,92 1 A4 0,22  0,14  0,12 0,07 0,06  0,04  0,01 0,65 12 A5 0,22  0,23  0,16 0,11 0,04  0,04  0,01 0,80 5 A6 0,30  0,14  0,09 0,09 0,07  0,03  0,02 0,73 6 A7 0,15  0,09  0,09 0,07 0,04  0,03  0,01 0,48 19 A8 0,22  0,18  0,12 0,09 0,06  0,02  0,02 0,71 7 A9 0,37  0,18  0,12 0,11 0,07  0,04  0,02 0,91 2 A10 0,15  0,05  0,09  0,011  0,01  0,02  0,01 0,44 20 A11 0,30  0,14  0,06 0,04 0,04  0,03  0,01 0,62 14 A12 0,15  0,18  0,12 0,09 0,06  0.02  0,02 0,64 13 A13 0,37  0,18  0,03 0,04 0,03  0,04  0,02 0,71 8 A14 0,30  0,14  0,06 0,07 0,06  0,04  0,01 0,67 10 A15 0,07  0,14  0,16 0,04 0,07  0,03  0,01 0,52 17 A16 0,30  0,05  0,12 0,11 0,07  0,02  0,01 0,68 9 A17 0,37  0,23  0,12 0,07 0,04  0,04  0,01 0,89 3 A18 0,15  0,14  0,06 0,02 0,06  0,04  0,01 0,48 18 A19 0,22  0,18  0,03 0,02 0,06  0,04  0,01 0,56 16 A20 0,15  0,18  0,06 0,09 0,06  0,04  0,01 0,59 15
Pada  Tabel  7 mendapatkan  hasil  bahwa perhitungan  data  pengujian  menggunakan metode SAW memperoleh hasil alternatif A3 sebagai alternatif terbaiknya.
Berikut  hasil  perbandingan  antara  perhitungan  perusahaan  dengan  perhitungan menggunakan metode SAW yang tersaji pada tabel berikut.
Tabel 8. Data Perbandingan Perangkingan Alternatif Perangkingan Perusahaan Perangkingan Metode SAW A1 4 4 A2 7 11 A3 1 1 A4 12 12 A5 5 5 A6 6 6 A7 19 19 A8 8 7 A9 2 2 A10 20 20 A11 17 14 A12 13 13 A13 15 8
A14 10 10 A15 14 17 A16 9 9 A17 3 3 A18 18 18 A19 16 16 A20 11 15
Pada Tabel 8, hasil perbandingan perangkingan 20 data alternatif antara perhitungan metode  SAW  dengan  perhitungan  perusahaan  memiliki  tingkat  kesamaan  sebesar 70% dengan alternatif terbaik yang sama yaitu pada A3 sebagai alternatif terbaiknya.

## Pengujian Akurasi Sistem
Pengujian sistem dilakukan dengan mencocokan hasil teknisi terbaik yang terpilih dari perhitungan perusahaan dan perhitungan dengan metode SAW dalam kurun waktu 12 bulan terakhir. Pada tabel di bawah menunjukkan hasil  pengujian akurasi dari hasil data teknisi yang terpilih.
Tabel 9. Data Pengujian Akurasi Sistem Bulan Hasil Perangkingan Perusahaan Hasil Perangkingan Metode SAW Alternatif Alternatif November 2021 A6 A6 Desember 2021 A1 A1 Januari 2022 A4 A4 Februari 2022 A3 A3 Maret 2022 A13 A13 April 2022 A10 A10 Mei 2022 A3 A3 Juni 2022 A7 A7 Juli 2022 A3 A3 Agustus 2022 A7 A7 Sepember 2022 A3 A3 Oktober 2022 A5 A5
Berdasarkan  pada  Tabel  9,  kemudian  dilakukan  perhitungan  tingkat  akurasi  dengan Persamaan (6).
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 =

## 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑟𝑢𝑒
𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ 𝑑𝑎𝑡𝑎 𝑥 100% = 12 12 𝑥 100% = 100%
Pada hasil perhitungan tersebut mendapatkan kesimpulan bahwa perhitungan menggunakan metode  SAW  terhadap  perhitungan  perusahaan  memperoleh  tingkat  akurasi  keputusan sebesar 100%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan metode SAW dalam menentukan teknisi terbaik di PT. Karunia Alam Segar dapat membantu menentukan  hasil  keputusan  yang  objektif  dan akurat,  terbukti  dengan  diperolehnya  hasil
Vol. 4, No. 3, Desember 2022, Halaman 316-326
alternatif  terbaik  yang  sama  antara  perhitungan  perusahaan  dengan  perhitungan  metode SAW.

## REFERENSI
[1] E.  Ovelina  Rebeka  Simanjuntak,  S.  Edi  Furwanto,  and  S.  Daya  Manusia,  “ANALISIS  PERAN SUMBER  DAYA  MANUSIA  DALAM  MENINGKATKAN  KUALITAS  KARYAWAN  DI DEPARTEMEN  PROCUREMENT  WAREHOUSE  PT.  SEMEN  BATURAJA  SMBR  Learning Development c SM Procurement Warehouse.”
[2] R. Agustriani and L. Utari, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting Untuk Merekomendasikan Penentuan Supplier Bahan Baku Kertas,” Jurnal Ilmiah Teknologi-Informasi dan Sains (TeknoIS) , vol. 9, pp. 43–52, 2019.
[3] S.  Silvilestari,  “Penerapan  Kombinasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dan  Rank  Order Centroid  (ROC)  dalam  Keputusan  Pemberian  Kredit,” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 3, no. 4, p. 371, Oct. 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1509.
[4] N.  Aminudin et  al. ,  “Higher  education  selection  using  simple  additive  weighting,” International Journal of Engineering and Technology(UAE) , vol. 7, no. 2.27 Special Issue  27, pp. 211–217, 2018, doi: 10.14419/ijet.v7i2.27.11731.
[5] F.  A.  Sianturi  and  M.  Sitorus,  “KOMBINASI  METODESIMPLEADDITIVEWEIGHTING (SAW)DENGANALGORITMA  NEAREST  NEIGHBOR  UNTUK  REKRUITMEN  KARYAWAN 1),” Jurnal Mantik Penusa , vol. 3, no. Desember, pp. 38–45, 2019.
[6] A.  Setiadi et  al. ,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting(SAW)  Untuk  Pemilihan  Siswa Terbaik,” 2018.
[7] A.  Zumarniansyah,  R.  Ardianto,  Y.  Alkhalifi,  and  Q.  N.  Azizah,  “Penerapan  Sistem  Pendukung Keputusan Penilaian Karyawan Terbaik Dengan Metode Simple Additive Weighting”.
[8] T. Panggabean, M. Mesran, and Y. F. Manalu, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer Menggunakan Pembobotan Rank Order Centroid,” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA  BUDIDARMA ,  vol.  5,  no.  4,  p.  1667,  Oct.  2021,  doi: 10.30865/mib.v5i4.3146.
[9] A. A. Suryanto, R. Gernowo, and A. Widodo, Seminar Nasional Inovasi Teknologi IMPLEMENTASI METODE  MULTI  ATTRIBBUTE  DECISION  MAKING  (MADM)  DAN  SIMPLE  ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI BEASISWA BANTUAN BIAYA PENDIDIKAN .
[10] G.  Atala  Panharesi,  I.  Gita  Anugrah,  K.  Kunci,  W.  Penyelesaian  Skripsi,  and  W.  Naïve  Bayes, “MENGGUNAKAN METODE WEIGHTED NAÏVE BAYES (STUDI KASUS: PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH GRESIK),” INDEXIA: Informatic and Computational Intelligent Journal , vol. 4, no. 1, pp. 33–46, 2022.
[11] T.  Mohd  Diansyah,  “Prosiding  Seminar  Nasional  Riset  Information  Implemententasi  Metode  Rank Order  Centroid  (ROC)  dan  Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA)  dalam  Penilaian Kinerja Dosen Komputer Menerapkan (Studi Kasus: STMIK Budi Darma),” 2019.
[12] T. Annisaa, I. G. Anugrah, and P. A. R. Devi, “Sistem Pendukung Keputusan dalam Pemilihan Subkon Jasa Kontruksi dengan Metode WASPAS,” ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics , vol. 4, no. 1, pp. 67–76, Apr. 2022, doi: 10.28926/ilkomnika.v4i1.450.