## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol. 9 No. 1, pp. 69-75
SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA PT. LIEBRA PERMANA JAKARTA
Vanny Novianny 1 , Heriyanto, S.Kom,M.Kom 2
1,2 Program Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Nusa Mandiri Email: Vanny.noviianny@gmail.com , heriyanto.hio@nusamandiri.ac.id

## ABSTRACT
The employee performance appraisal process is a complex process and requires careful consideration. Employee performance appraisal at PT. Liebra Permana Jakarta is carried out by looking at several criteria  such as the value of Attendance, Performance, Discipline, and Initiative. However, the system at PT. Liebra Permana Jakarta is  still  manual,  therefore  the  authors  are  trying  to  create  a  Decision  Support  System  program  in  evaluating employee  performance  using  the  website-based  PHP  and  MySQL  programming  languages.  This  system  has  a better advantage when compared to manual calculations. The method used in assessing employee performance is by using the Simple Additive Weighted (SAW). The results of this study apart from the DSS application website are  calculations  using  the  Simple  Additive  Weighted  method,  with  reference  to  the  criteria  for  Absence, Performance, Discipline and Initiative, normalization and ranking, the best  employee with the highest  score is Felicia.

## Keywords: DSS, Employee Performance, Simple Additive Weighting, Website

## ABSTRAK
Abstrak— Proses penilaian kinerja karyawan merupakan proses yang rumit dan memerlukan pertimbangan yang cermat. Penilaian kinerja karyawan pada PT. Liebra Permana Jakarta dilakukan dengan melihat beberapa kriteria seperti  nilai  Absensi,  Kinerja,  Disiplin,  dan  Inisiatif.  Akan  tetapi  sistem  di  PT.  Liebra  Permana  Jakarta  masih bersifat manual, oleh sebab itu penulis berusaha membuat sebuah program Sistem Penunjang Keputusan dalam penilaian kinerja karyawan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dan MySQL berbasis website. Sistem ini  memilikiki  keunggulan  lebih  baik  jika  dibandingkan  dengan  perhitungan  manual.  Metode  yang  digunakan dalam melakukan penilaian kinerja karyawan adalah dengan menggunakan Simple Additive Weighted (SAW). Hasil dari penelitian ini selain berupa website aplikasi SPK adalah perhitungan dengan metode Simple Additive Weighted,  dengan  acuan  kriteria  Absensi,  Kinerja,  Disiplin  dan  Inisiatif,  normalisasi  dan  perangkingan  maka terpilihlah seorang karyawan terbaik dengan nilai tertinggi yaitu Felicia.
Kata Kunci: SPK, Kinerja Karyawan, Simple Additive Weighting, Website
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 16-02-2023
Tanggal revisi : 20-02-2023
Tanggal terbit : 20-02-2023
DOI :
https://doi.org/10.31949/infotech.v9i1.4649
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author

## 1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Pengaturan  sumber  daya  manusia  pada  sebuah perusahaan berpengaruh  terhadap banyaknya  aspek penentu keberhasilan kerja dari perusahaan tersebut. Contoh  satu  yang  terpenting  dalam  manajemen untuk  memacu  kinerja  karyawan  adalah  melalui pemilihan  karyawan  terbaik  sehingga  dapat mendorong  semangat  dedikasi  dan  kinerjanya terhadap perusahaan tersebut.

## 1.2. Tinjuan Pustaka
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  satu metode untuk pengambilan keputusan multi-atribut. Ini  digunakan  untuk  menentukan  alternatif  terbaik dari  banyak  alternatif.  Simple  Additive  Weighting juga  disebut  dengan  istilah  metode  penjumlahan yang  terbobot.  Konsep  dasar  metode  Simple Additive  Weighting  adalah  mencari  penjumlahan terbobot  dari  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada semua  atribut.  (I.  Y.  Beti,  “Sistem  Pendukung
Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik
Menggunakan  Simple  Additive  Weighting,”  Ilk.  J. Ilm.,  vol.  11,  no.  3,  pp.  252–259,  2019,  doi: 10.33096/ilkom.v11i3.480.252-259.)
1.3. Metodologi Penelitian
Tahapan  penelitian  berisi  tahap-tahap  pelaksanaan dari  awal  hingga  akhir,  adapun  tahapan-nya  adalah sebagai berikut:
1. Mengidentifikasi Masalah Mengindentifikasi  masalah  dilakukan  untuk mencari  tahu  apa  masalah  yang  penulis  hadapi dalam  melakukan  penelitian  penilaian  kinerja karyawan di PT. Liebra Permana Jakarta.
2. Perumusan Masalah Langkah  selanjutnya  melibatkan  perumusan pertanyaan  dan  tujuan  penelitian  yang  muncul dari objek penelitian. Rumusan masalah diambil dari  analisis  peneliti  selama  studi  lapangan  dan data  yang  diperoleh  dari  wawancara  dengan bagian  HRD  PT.  Liebra  Permana  menangkap data  untuk  semua  staf  FCA  (Finance,  Control, and Accounting). Hasil rumusan masalah ini juga dijadikan  sebagai  sasaran  penelitian  yang dilakukan.
3.  Pengumpulan Data dan Pengolahan Data
Pada  tingkat  ketiga,  data  yang  diperlukan dikumpulkan sebagai bahan baku untuk memecahkan  masalah  yang  dirumuskan  pada tingkat  kedua.  Setelah  data  terkumpul,  maka dilakukan pengolahan data yang digunakan pada tahap  analisis.  Proses  analisis  memerlukan pemeriksaan data yang tersedia dengan menggunakan metode SAW.
4.  Analisis Pada  tahap  ini,  hasil  pembahasan  masalah dianalisis  dan  dikategorikan  menggunakan metode  pembobotan  sederhana.  Tahap  ini melibatkan penghitungan data yang ada menggunakan  rumus  yang  valid  untuk  metode Simple  Additive  Weights.  Masing-masing tahapan  dideskripsikan  secara  maksimal  sesuai
dengan  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam metode  pembobotan  berbobot  sederhana.  Dari hasil  pengolahan  data  tahap  sebelumnya digunakan  sebagai  bahan  analisis  lebih  lanjut untuk pemecahan masalah.
5.   Kesimpulan Pada  tahap  ini  peneliti  menarik  kesimpulan tentang hasil penelitian yang dilakukan berdasarkan  hasil  pengolahan  data  dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting.  Kesimpulan  ini  berupa  pernyataan yang disarikan dari perhitungan metode survey.
6.   Saran Tindak lanjut  dari  hasil pernyataan kesimpulan, peneliti  merumuskan  saran-  saran  berkaitan dengan  proses  yang  berjalan  pada  objek penelitian  sebuah  saran  sangat  berarti  bagi penulis untuk mengembangkan skripsi ini untuk lebih baik dan berkembang agar bisa dipergunakan di masa mendatang.

## 2. PEMBAHASAN
Beberapa  langkah  dalam  melakukan  perhitungan dalam menentukan karyawan terbaik  menggunakan mentode Simple Additive Weighting (SAW) penulis meminta  data  karyawan  pada  PT.  Liebra  Permana Jakarta  untuk  penelitian  ini,  guna  menilai  kinerja karyawan,  langkah  pertama  menentukan  data Altenatif yaitu Ai. Berikut adalah data altenatif yang akan  digunakan  dalam  perhitungan  analisis  ini. Jumlah sampel pada penelitian adalah 20 karyawan. Tabel 1. Nilai Alternatif Kinerja Karyawan
Dalam  proses  ini  dilakukan  perhitungan  dengan menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW) menentukan data altenatif setelah itu dengan cara  membuat  nilai  kocokan  dari  setiap  alternative pada  setiap  kriteria  bila  nilai  sudah  didapatkan selanjutnya  menentukan  nilai  bobot  yang  akan digunakan  dalam  perhitungan  nantinya.  Jika  nilai dan  bobot  sudah  didapatkan  selanjutnya  dilakukan perhitungan nilai dengan cara mencari nilai terbesar pada setiap nilai yang ada dan dibagi atas nilai-nilai yang  sudah  didapatkan  tersebut  nilai  yang  sudah dibagiakan  di  rangkingkan,  hasil  nilai  yang  sudah dibagi tersebut akan dikali dengan bobot yang sudah ada,  selanjutnya  akan  menghasilkan  perangkingan yang nantinya akan menjadi nilai hasil akhirnya.
Berikut  merupakan  kriteria  yang  dibutuhkan  untuk pengambilan  keputusan  sebagai  langkah  kedua setelah  menentukan  data  altenatif,  berdasarkan persyaratan  penilaian  kinerja  karyawan  adapun kriteria  yang  telah  ditentukan  yaitu  Absensi  (K1), Kinerja  (K2),  Disiplin  (K3),  Inisiatif  (K4), Pengetahuan  Pekerjaan  (K5),  Pencapaian  Target (K6) dan Kualitas Pekerjaan (K7).
1. Menentukan  masing-masing  setiap  kriteria- kriteria  yang  akan  di  jadikan  acuan  keputusan. Berikut adalah tabel kriteria penilaian:
Tabel 2. Kriteria
2.  Selanjutnya  memberikan  nilai  bobot  untuk masing-masing kriteria bobot ini sudah ditentukan  oleh  pihak  perusahaan,  di  mana sebesar  berapa  persen  pihak  perusahaan memberikan nilai ke setiap kriteria.
a. Kriteria Absensi
Nilai  dan  Bobot  untuk  kriteria  absensi  ditunjukan pada tabel berikut ini:
Tabel 3. Kriteria Absensi
b. Kriteria Kinerja
Nilai  dan  Bobot  untuk  kriteria  kinerja  ditunjukan pada tabel berikut ini:
Tabel 4. Kriteria Kinerja
c. Kriteria Disiplin
Nilai  dan  Bobot  untuk  kriteria  disiplin  ditunjukan pada tabel berikut ini:
Tabel 5. Kriteria Disiplin
d. Kriteria Inisiatif
Nilai  dan  Bobot  untuk  kriteria  inisiatif  ditunjukan pada tabel berikut ini:
Tabel 6. Kriteria Inisiatif
e. Kriteria Pengetahuan Pekerjaan
Nilai  dan  Bobot  untuk  kriteria  pengetahuan pekerjaan ditunjukan pada tabel berikut ini:
Tabel 7. Kriteria Pengetahuan Pekerjaan
f. Kriteria Pencapaian Target
Nilai  dan  Bobot  untuk  kriteria  pencapaian  target ditunjukan pada tabel berikut ini:
Tabel 8. Kriteria Pencapaian Target
g. Kriteria Kualitas Pekerjaan
Nilai  dan  Bobot  untuk  kriteria  kualitas  pekerjaan ditunjukan pada tabel berikut ini:
Tabel 9. Kriteria Kualitas Pekerjaan
Berdasarkan keterangan di atas berikut adalah tabel urutan  bobot  kriteria  beserta  gambar  diagram  pie chart-nya.
Tabel 10. Urutan Bobot Kriteria
Gambar 2. Diagram Pie Chart Bobot Kriteria
3.  Berdasarkan  data  hasil  kinerja  karyawan,  maka rating kecocokan dari data altenatif dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 11. Rating Kecocokan
4.  Setelah  nilai  rating  altenatif  pada  setiap  kriteria ditentukan  dengan  langkah  ke  empat  yaitu dengan  cara  membuat  matriks  keputusan  (X) yang  dibentuk  dari  tabel  rating  kecocokan  dari setiap altenatif pada setiap kriteria, nilai X setiap alternatif  (Ai)  pada  setiap  kriteria  yang  sudah ditentukan.
Setelah  membuat  matriks  keputusan  (X)  penulis menghitung  normalisasi  matriks,  menggunakan rumus  Rii  =  (Xij/max/Xij),  jika  dilihat  dari  kolom K1,  K2,  K3,  dan  K4  nilai  maksimalnya  adalah  5  , maka  tiap  baris  kolom  K1,  K2,  K3,  dan  K4  dibagi dengan    nilai  maksimal  yang  ada  pada  kolom  nilai tersebut.
5.  Kemudian  dari  hasil  normalisasi  di  atas  dibuat dalam  matriks  ternomalisasi  (Rij)  membentuk matriks ternomalisasi (R) Sebagai berikut:
6.  Langkah  terakhir  adalah  menghitung  nilai masing-masing  Alternatif  dengan  mengkalikan nilai setiap kolom kriteria dengan bobot kriteria dan menjumlahkan hasil perkalian tersebut untuk dibuat  perangkingan  dan  untuk  memilih alternatif  terbaik,  dengan  memasukan  setiap kriteria  dan  nilai  bobot  yang  digunakan  dalam perankingan ini yaitu :
W{0.2 0.16 0.14 0.12 0.1 0.11 0.17} maka  proses  perangkingan  adalah  sebagai berikut dengan rumus:
n
vi=∑ wj* rij i=1
Keterangan:
Vi = Rangking untuk setiap alternatif
Wj = Nilai bobot dari setiap kriteria Rij= Nilai rating kinerja ternormalisasi
7.  Nilai  Perhitungan  perankingan  untuk  setiap altenative dengan nila Vi dapat di lihat pada tabel berikut:
Tabel 11. Hasil Perangkingan
Gambar 3. Hasil Perangkingan
Berdasarkan  tabel  di  atas  disimpulkan  bahwa karyawan  terbaik  yang  terpilih  adalah  dengan memenuhi  segala  syarat  kriteria  yang  sudah ditentukan  pada  PT.  Liebra  Permana  dengan perolehan  nilai  yang  tertinggi  yaitu  Felicia mendapatkan  ranking  ke  1  dengan  total  skor  0.936 atau sama dengan 93.6%.
Berikut  adalah  tampilan  serta  langkah-langkah dalam mengimplementasikan program tersebut:
1. Tampilan Halaman Master Data Kriteria Pada  halaman  ini  kita  masukkan  beberapa kriteria  yang  digunakan  pada  penilaian  kinerja karyawan  PT.  Liebra  Permana  Jakarta  yaitu antara lain absensi, kinerja, disiplin dan inisiatif. Berikut  adalah  contoh  tampilan  setelah  berhasil input kriteria.

## Sumber: Hasil Penelitian (2022)
Gambar IV.11 Tampilan Halaman Master Data
Kriteria
Untuk  menambah  kriteria  cukup  dengan menekan  tombol  “Tambah  Data.”  Kemudian masukkan  informasi  mengenai  nama  kriteria, bobot serta tipe nya. Lalu klik tombol “Simpan”
untuk menyimpan data.
Sumber: Hasil Penelitian (2022)
Gambar  IV.12  Tampilan  Halaman  Tambah Kriteria
2.  Tampilan Halaman Data Karyawan Pada  halaman  ini  menampilkan  data  semua karyawan  PT.  Liebra  Permana  Jakarta.  Berikut adalah contoh tampilan beberapa karyawan yang telah di-input.
Sumber:Hasil Penelitian (2022)
Gambar IV.13 Tampilan Halaman Data Karyawan
3.  Tampilan Halaman Pembobotan Alternatif Pada  halaman  ini  menampilkan  seluruh  data karyawan  (alternatif)  yang  telah  diberi  bobot. Berikut  adalah  tampilan  contoh  beberapa  data karyawan  (alternatif)  yang  telah  diberi  nilai bobot.

## Sumber: Hasil Penelitian (2022)
Gambar IV.15 Tampilan Halaman Pembobotan
Alternatif
Untuk  memberikan  nilai  bobot  caranya  cukup dengan  tekan  tombol  “Tambah  Data.”  Berikut adalah tampilan halaman tambah data nilai bobot alternatif.
0 0,5 1

## Hasil Perangkingan
Hasil Perangkingan
Sumber: Hasil Penelitian (2022)
Gambar IV.16 Tampilan Halaman Tambah Nilai
Bobot Alternatif
4.  Tampilan Halaman Perhitungan
Pada  menu  ini  terdiri  dari  4  tampilan  yaitu pembobotan, normalisasi, penentuan, dan perangkingan.  Berikut  adalah  tampilan  masing- masing halaman.
Sumber: Hasil Penelitian (2022) Gambar IV.17 Tampilan Halaman Perhitungan
Pembobotan
Sumber: Hasil Penelitian (2022) Gambar IV.18 Tampilan Halaman Perhitungan
Normalisasi
Sumber: Hasil Penelitian (2022)
Gambar IV.19 Tampilan Halaman Perhitungan Proses Penentuan
Sumber: Hasil Penelitian (2022) Gambar IV.20 Tampilan Halaman Perhitungan Perangkingan
Berdasarkan nilai hasil dari aplikasi yang telah penulis bangun dan dibandingkan dengan hasil perhitungan  secara  manual  didapatkan  hasil yang  serupa  dengan  nilai  yang  tertinggi  yaitu Felicia dengan jumlah skor 93,6.

## 3. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  karyawan  terbaik  pada  PT.  Liebra Permana  Jakarta  dengan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting,  maka  penulis  menarik kesimpulan sebagai berikut:
1.    Dengan  adanya  penelitian  ini  didapatkan beberapa  kriteria-kriteria  dalam  penilaian  kinerja karyawan  PT.  Liebra  Permana  Jakarta  sebagai indikator penilaian, antara lain yaitu absensi, kinerja, disiplin  dan  inisiatif,  pengetahuan  pekerjaan, pencapaian target, dan kualitas pekerjaan.
2. Proses  penentuan  karyawan  terbaik  yang dilakukan  melalui  perhitungan  dengan  metode Simple Additive Weigthing (SAW) dimulai dengan pemberian  nilai  pada  setiap  kriteria,  pembobotan, rating  kecocokan,  normalisasi,  dan  perangkingan sehingga  menghasilkan  nilai  dari  masing-masing kriteria.  Setelah  dilakukan  perhitungan  secara manual dengan metode Simple Additive Weighting yang  terpilih  sebagai  karyawan  terbaik  yang memiliki  nilai  tertinggi  di  PT.  Liebra  Permana Jakarta adalah Felicia dengan total skor 93.6.
3.  Selain menggunakan proses perhitungan manual, penulis berhasil membuat program sederhana sistem pendukung  keputusan  dalam  penilaian  kinerja karyawan  PT.  Liebra  Permana  Jakarta  dengan menggunakan metode perhitungan Simple Additive Weighthing  (SAW)  dan  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  serta  database  MySql  secara sederhana.  Dari  hasil  perhitungan  yang  diperoleh pada  program  tersebut  ternyata  menunjukkan  hasil yang  sama  dengan  perhitungan  manual.  Program tersebut  juga  menunjukkan  bahwa  Felicia  adalah karyawan terbaik dengan skor total penilaian 93.6.

## PUSTAKA
Tri  Susilowati,  Sucipto,  Nungsiyati,  Tomi  Adi Kartika,  and  Nur  Zaman,  “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada  AMRI  Supermarket  Banjar  Jaya Untuk  Pemilihan  Karyawan  Terbaik,” Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Telematika, Volume  10,  Nomor  2,  Oktober  2019,  pp. 107–115, 2019.
I. Y. Beti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Simple Additive  Weighting,”  Ilk.  J. Ilm.,  vol.  11, no. 3, pp. 252–259, 2019, doi: 10.33096/ilkom.v11i3.480.252-259. S. Nurlela, A. Akmaludin, S. Hadianti, and L. Yusuf, “Penyeleksian Jurusan Terfavorit Pada Smk Sirajul Falah Dengan Metode Saw,” J. Pilar
Nusa Mandiri, vol. 15, no. 1, pp. 1–6, 2019, doi: 10.33480/pilar.v15i1.1. F.  Agustini  et  al.,  “Penerapan  Metode  Simple Additive Weighting ( Saw ) Dengan Model Fuzzy  Model  Atribute  Decision  Making  ( Fmadm ),” J. Techno, vol. 16, no. 1, pp. 21– 28, 2019. Kusrini,  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Andi, 2017.
S.  A.  D.  Roikan,  Pengantar  Metode  Penelitian
Kuantitatif,  Jakarta  Timur:  Prenadamedia Group, 2019. Betty  Rahayu,  Aslichah,  and  Fian  Nurul  Hidayat, “Pengaruh  Motivasi  dan  Disiplin  Kerja Terhadap  Kinerja  Karyawan  PT.  Union Metal,” Jurnal Ilmiah Wahana Pendidikan, September  2022,  8  (15),  107-116  vol.  16, no. 1, pp. 107–116, 2022.
E. L. Ruskan, A. Ibrahim, and D. C. Hartini, “Sistem
Pendukung Keputusan Pemilihan Hotel Di Kota  Palembang  Dengan  Metode  Simple Additive  Weighting  (Saw),”  J.  Sist.  Inf.,
vol. 5, no. 1, pp. 546–565, 2018.
Rangga  Pratama  Yudha,  and  Syafrianto,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Dalam  Pemilihan Karyawan  Terbaik  Pada  PT.  Indra  Jaya Swastika  Cabang  Semarang  Dengan Metode  Simple  Additive  Weighting,” Jurnal  Teknika  (Jurnal  Fakultas  Teknik Universitas Islam Lamongan) Volume 14, No.2, Tahun 2022, pp. 125–132, 2022. Sukamto,  R.  A.,  dan  Shalahudin,  M,  Rekayasa
Perangkat LunakTerstruktur Dan Berorientasi Objek, Bandung: Informatika Bandung, 2014. Darsin and Desi Triyana, “Sistem Penilaian Kinerja Karyawan Dengan Menggunakan Metode
Simple  Additive  Weighting  (SAW),”
JURNAL INFORMASI DAN KOMPUTER,  Volume  9  Nomor  1  April 2021  , pp. 79–87, 2021.
R. Rosidin and Y. Ramdhani, “Implementasi Metode Simple  Additive  Weighting  (  SAW  ) Dalam Penilaian Kinerja Karyawan Pada LPK Pelita Massa Berbasis Web,” vol. 1, no. 5, pp. 1114–1122, 2022.
N.  S.  Arisantoso,  Ahmad  Fatih  and  M.  Sanwasih, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja  Karyawan  Dengan  Algoritma Simple  Additive  Weighting  (SAW),” JURIKOM,  Vol. 8 No. 4, Agustus 2021, pp. 135–140, 2021, doi: 10.30865/jurikom.v8i4.3600.
H.  Darmadi,  Metode  Penelitian  Pendidikan  dan Sosial, Bandung: Alfabeta, 2013.
Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D, Bandung : Alphabet, 2019.