DOI: 10.52362/jisamar.v6i4.886 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
The best employee selection decision support system using simple additive weighting method in warehouse PT. Global Jet Commerce
Yusuf pascal Ramadhan 1 , Rasiban 2
Program Srudi Teknik Informatika Sekolah Tinggi Ilmu Komputer Cipta Karya Informatika pascalyusuf0@gmail.com, rasiban.stikom@yahoo.com
Received: June 18, 2022 . Revised: August 30, 2022 . Accepted: September 08, 2022 . Issue Period: Vol.6 No.4 (2022), Pp.714-722
Abstrak – PT.  Global Jet Commerce merupakan salah satu perusahaan dibidang E-Commerce yang mempunyai karyawan kurang lebih 500 orang. Jet Commerce sendiri  memiliki  permasalah  dalam  menentukan  karyawan  terbaik  yang  akan diberikan  bonus  yang  biasa  nya  diberikan  setiap  1  tahun  sekali.  Penentuan karyawan  terbaik  di  Jet  Commerce  selama  ini  masih  dilakukan  dengan  prosedur baku yang berarti kurang efisien, cepat dan akurat seperti salah satunya penilaian masih dilakukan secara manual serta indikator penilaian yang masih berdasarkan faktor kedekatan. Selama ini proses seleksi karyawan terbaik dilakukan pemilihan dari kriteria yang sudah ditentukan hasil pemilihan tersebut dibandingkan dengan karyawan  yang satu dengan lainnya untuk menentukan karyawan terbaik. Akibat semakin  banyak  karyawan,  maka  semakin  lama  proses  seleksi  karyawan  dalam hal membandingkan nilai kriteria karyawan. Dalam hal ini model yang digunakan untuk  membangun  sebuah  sistem  penunjang  keputusan  adalah  Simple  Additive Weighting.  Metode  SAW  digunakan  karena  metode  ini  memiliki  keunggulan diantaranya  mudah  di  mengerti,  lebih  fleksibel,  dapat  melakukan  pembelajaran berdasarkan  pengetahuan  dan  pengalaman  manusia  dalam  memecahkan  suatu masalah.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Penilaian kinerja karyawan, Simple Additive Weighting (SAW)
Abstract  – PT  .  Global Jet  Commerce  is  one  of  the  companies  in  the  field  of  E- Commerce  which  has  approximately  500  employees.  Jet  Commerce  itself  has problems in determining the best employees who will be given bonuses which are usually given once a year. Determination of the best employees at Jet Commerce so far is still done with standard procedures, which means it is less efficient, fast and  accurate,  such  as  one  of  the  assessments  is  still  done  manually  and assessment  indicators  are  still  based  on  proximity  factors.  So  far,  the  selection process  for  the  best  employees  is  done  by  selecting  the  criteria  that  have  been
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
determined.  The  results  of  the  selection  are  compared  with  one  another  to determine  the  best  employees.  As  a  result,  the  more  employees,  the  longer  the employee  selection  process  in  terms  of  comparing  employee  criteria  values.  In this  case  the  model  used  to  build  a  decision  support  system  is  Simple  Additive Weighting. The SAW method is used because this method has advantages such as easy  to  understand,  more  flexible,  can  solve  complex  problems  and  carry  out learning based on human knowledge and experience in solving a problem.
Keywords: Decision Support System, Employee Performance Assessment, Simple Additive Weighting (SAW)

## 1. Pendahuluan
PT.  Global  Jet  Commerce  merupakan  salah  satu  perusahaan  dibidang  E-Commerce  yang mempunyai karyawan kurang lebih 500 orang. Jet Commerce sendiri memiliki permasalah dalam menentukan  karyawan  terbaik  yang  akan  diberikan  bonus  yang  biasa  nya  diberikan  setiap  1 tahun sekali. Penentuan karyawan terbaik di Jet Commerce selama ini masih dilakukan dengan prosedur baku yang berarti kurang efisien, cepat dan akurat seperti salah satunya penilaian masih dilakukan  secara  manual  serta  indikator  penilaian  yang  masih  berdasarkan  faktor  kedekatan. Selama  ini  proses  seleksi  karyawan  terbaik  dilakukan  pemilihan  dari  kriteria  yang  sudah ditentukan  hasil  pemilihan  tersebut  dibandingkan  dengan  karyawan  yang  satu  dengan  lainnya untuk  menentukan  karyawan  terbaik.  Akibat  semakin  banyak  karyawan,  maka  semakin  lama proses seleksi karyawan dalam hal membandingkan nilai kriteria karyawan.
Dalam menentukan karyawan terbaik diperlukan sistem program yang bisa mempermudah dalam proses pemilihan karyawan terbaik di Jet Commerce. Tanggung jawab seorang HRD di Jet Commerce  ini  adalah  meningkatkan  kinerja  serta  semangat  para  karyawannya.  Hal  ini  dinilai sangat  berpengaruh  dalam  membangun  citra  sebuah  perusahaan  dimata  pelanggannya  dalam memberikan pelayanan yang maksimal agar customer yang membeli suatu produk akan kembali di lain waktu.
Untuk  terus  membangun  semangat  serta  meningkatkan  kinerja  karyawan,  manajer memerlukan suatu pemicu supaya tujuan tersebut tercapai. Dalam pencapaian tujuan itu manajer memberikan bonus pada karyawan  yang  paling baik kinerjanya.  Seringkali terjadi kebingungan dalam mementukan siapakah karyawan yang layak menerima bonus pada periode kali ini seperti yang  telah  dipaparkan  diatas.    Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  salah  satu  solusi  yang dirasa  mampu  menangani  permasalahan yang  ada  di  Jet  Commerce  tersebut.  Adapun  beberapa metode  yang  dapat  digunakan  untuk mendukung  pengambilan  keputusan.  Salah  satunya  adalah metode  Metode  Simple  Additive  Weighting.  Metode  Simple  Additive  Weighting  sering  juga dikenal  sebagai  metode  penjumlahan  terbobot  dengan  konsep  dasar  mencari  penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.
Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Menurut Eniyati (2011), metode SAW  sesuai  untuk  proses  pengambilan  keputusan  karena  dapat  menentukan  nilai  bobot  untuk
DOI: 10.52362/jisamar.v6i4.886 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan yang akan menyeleksi aternatif terbaik.  Wibowo  (2010)  menyatakan  bahwa  total  perubahan  nilai  yang  dihasilkan  oleh  metode SAW  lebih  banyak  sehingga  metode  SAW  sangat  relevan  untuk  menyelesaikan  masalah pengambilan keputusan.

## 2. Metode Penelitian
Pada tahap penelitian ini digambarkan pada gambar 1 yang ada sebagai berikut:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Metode  Simple  Additive  Weighting  sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar dari Simple Additive Weighting  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif pada  semua  atribut.  Metode  Simple  Additive  Weighting  membutuhkan  proses  normalisasi matriks  keputusan  (X)  kesuatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif  yang  ada.  Adapun  langkah  penyelesaian  suatu  masalah  menggunakan  metode Simple Additive Weighting yaitu :
1. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan  yaitu Cj.
2. Memberikan nilai bobot untuk kriteria sebagai W.
3. Memberikan nilai rating kecocokan alternatif pada setiap kriteria.
4. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Cj), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperolah matriks ternormalisasi R. Jika j adalah atribut keuntungan (benefit) J Jika j adalah atribut biaya (cost) Keterangan :
Rij =Nilai rating kinerja ternormalisasi.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Xij = Nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria. Max Xij = Nilai terbesar dari setiap kriteria. Min Xij = Nilai terkecil dari setiap kriteria. Benefit = Jika nilai terbesar adalah terbaik.
5. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu  penjumlahan  dan  perkalian matriks ternormalisasi
R dengan vector bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternative yang baik (Ai) sebagai solusi.
Keterangan : Vi = Rangking untuk setiap alternatif Wj = Nilai bobot dari setiap kriteria. Rij = Nilai rating kinerja ternormalisasi.

## 3. Pembahasan dan Hasil
Metode Simple Additive Weighting (SAW) ini untuk melakukan perhitungannya diperlukan kriteria-kriteria dan bobot agar nanti didapat nilai  yang terbaik. Dalam hal ini manajer  mengisi kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan  yaitu  tanggung  jawab,  sikap  kerja,  kedisiplinan,  prestasi kerja  dan  kerjasama.  Lima  kriteria  ini  dijadikan  sebagai  dasar  didalam  menentukan  karyawan terbaik  oleh  manajer.  Langkah-langkah  untuk  menentukan  karyawan  terbaik  menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).
A. Menentukan kriteria dan bobot untuk menjadi acuan dalam pengambilan keputusan yaitu Cj. Nilai untuk masing-masing kriteria dibagi menjadi 4 bilangan, yaitu: C1 = Kualitas kerja
: 0 - 100 C2 = Ketelitian kerja : 0 - 100 C3 = Inisiatif : 0 - 100 C4 = Profesionalisme   : 0 - 100 C5 = Tanggung Jawab   : 0 - 100 C6 = Perilaku
: 0 - 100
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Gambar 1 terbobot
B. Data  alternatif  calon  karyawan  terbaik  PT.Global  Jet  commerce  yang  akan digunakan dalam perhitungan
Gambar 2 data alternatif
Selanjutnya  membuat  matriks  keputusan (X)  yang  dibentuk  dari  rating  tabel  kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Gambar 3 normalisasi
Selanjutnya  melakukan  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  menjadi  matriks ternormalisasi (R) dengan cara nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria (Xij) dibagi dengan nilai terbesar dari setiap kriteria (Max Xij).
a)
Kriteria Kualitas Kerja Ca11 = 69 = 69 = 0,7841 Max {69;40;87;88;69} 88 Ca12 = 40 = 40 = 0,4545 Max {69;40;87;88;69} 88 Ca13 = 87 = 87 = 0,9886 Max {69;40;87;88;69} 88 Ca14 = 88 = 88 = 1 Max {69;40;87;88;69} 88 Ca15 = 69 = 69 = 0,7841 Max {69;40;87;88;69} 88 b) Kriteria Ketelitian Kerja Ca21 = 77 = 77 = 0,8556 Max {77;78;58;67;90} 90 Ca22 = 78 = 78 = 0,8667 Max {77;78;58;67;90} 90 Ca23 = 58 = 58 = 0,6444 Max {77;78;58;67;90} 90 Ca24 = 67 = 67 = 0,7444 Max {77;78;58;67;90} 90 Ca25 = 90 = 90 = 1 Max {77;78;58;67;90} 90 a) Kriteria Tanggung Jawab Ca31 = 87 = 87 = 0,956 Max {87;55;91;85;66} 91 Ca32 = 55 = 55 = 0,6044
DOI: 10.52362/jisamar.v6i4.886 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com
e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022 Max {87;55;91;85;66} 91 Ca33 = 91 = 91 = 1 Max {87;55;91;85;66} 91 Ca34 = 85 = 85 = 0,9341 Max {87;55;91;85;66} 91 Ca35 = 66 = 66 = 0,7253 Max {87;55;91;85;66} 91 b) Kriteria Profesionalisme Ca41 = 97 = 97 = 1 Max {97;89;86;92;44} 97 Ca42 = 89 = 89 = 0,9175 Max {97;89;86;92;44} 97 Ca43 = 86 = 86 = 0,8866 Max {97;89;86;92;44} 97 Ca44 = 92 = 92 = 0,9485 Max {97;89;86;92;44} 97 Ca45 = 44 = 44 = 0,4536 Max {97;89;86;92;44} 97 a) Kriteria Inisiatif Ca51 = 67 = 67 = 0,6837 Max {67;98;79;90;44} 98 Ca52 = 98 = 98 = 1 Max {67;98;79;90;44} 98 Ca53 = 79 = 79 = 0,8061 Max {67;98;79;90;44} 98 Ca54 = 90 = 90 = 0,9184 Max {67;98;79;90;44} 98 Ca55 = 44 = 44 = 0,449 Max {67;98;79;90;44} 98 b) Kriteria Perilaku Ca61 = 32 = 32 = 0,381 Max {32;78;84;58;76} 84 Ca62 = 78 = 78 = 0,9286 Max {32;78;84;58;76} 84 Ca63 = 84 = 84 = 1 Max {32;78;84;58;76} 84 Ca64 = 58 = 58 = 0,6905 Max {32;78;84;58;76} 84
DOI: 10.52362/jisamar.v6i4.886 Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional .
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
Ca65 = 76 = 76 = 0,9048 Max {32;78;84;58;76} 84
D. Dari  hasil  perhitungan  diatas  maka  didapatkan  matriks  ternormalisasi  R  sebagai berikut :
Dari hasil perhitungan dengan metode SAW dihasilkan alternatif perangkingan
IV.  Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian, maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Kriteria  yang  dihasilkan  untuk  pemilihan  karyawan  terbaik  pada  PT.  Global  Jet Commerce adalah tanggung jawab, prestasi kerja, kedisiplinan, prestasi kerja dan kerjasama.
2. Metode yang digunakan dalam pemilihan karyawan terbaik adalah metode Simple Additive  Wighting  (SAW)  dan  hasil  dari  perangkingan  terpilih  alternatif  (sinta) dengan nilai 0,8929 sebagai karyawan terbaik.
Referensi
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 6 No.4,   November  2022
1
1. Ade  Winarni  1,  Diana  2.  "SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN KRYAWAN  TELADAN  DENGAN  MENGGUNAKKAN  METODE  SAW  STUDI KASUS  YAYASAN  BUMI  MAITRI  PANGKAL  PINANG." BANGKIT  INDONESIA , 2018: 1-10.
2. Ades  Galih  Anto,  Hindayati  Mustafidah,  Aman  Suyadi.  "Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode SAW." JTRISTE , 2015: 193-200.
3. Badaruddin,  Muliati.  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan Menerapkan  Kombinasi  Metode  Simple  Additive  Weighting." JURNAL  media informatika , 2019: vol.3 no.4.
4. Hadi  Sucipto  1,  Kusrini  2,Hanif  Alfatta  3.  "SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PENERIMAAN SISWA BARU DAN PENJURUSAN PADA SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN(SMK)." Jurnal Ekonomi Dan Teknik Informatika , 2017: Vol.5 No.2.
5. Hery  Nurmawan,  Yulita  Fatma  Andriani  ,  Kusrini  Kusrini.  "SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  KARYAWAN  BERPRESTASI  PADA  PT.  ABC  DENGAN  METODE SAW." Jurnal informa , 2019: Vol 5 No 1.
6. Yunita  Fauzia  Achmad,  Ravie  Kurnia  Laday,  Dannish  Apriza  Purwa  Kusuma. "PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE (SAW) PADA PENILAIAN KINERJA KARYAWAN DI PT CIRILL INDONESIA." Jurnal WICIDA , 2021: Vol. 25 no 1.
7. Klasifikasi adalah Pengelompokan, Kenali Contohnya - Hot Liputan6, https://hot.liputan6.com/read/4725225/klasifikasi-adalah-pengelompokan-kenali- contohnya.