## Journal of Information System Research (JOSH)

## Sistem Penunjang Keputusan Dalam Pemilihan Pegawai Penerima Promosi Jabatan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting dan Weighted Product
Herwis Gultom * , Muhamad Hari Isnanto
Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Pamulang, Tangerang Selatan Jl. Raya Puspitek, Buaran, Kec. Pamulang, Kota Tangerang Selatan, Banten, Indonesia Email: 1,* dosen02535@unpam.ac.id, 2 muhamadhari13@gmail.com Email Penulis Korespondensi: dosen02535@unpam.ac.id Submitted: 10/01/2024; Accepted: 25/01/2024; Published: 27/01/2024
Abstrak −Sumber  daya  manusia  merupakan  individu  produktif  yang  bekerja  sebagai  penggerak  suatu  organisasi  yang dibutuhkan untuk berlangsungnya kegiatan operasional di dalamnya. PT. Citra Baru Perkasa merupakan sebuah perusahaan swasta yang mengelola sumber daya manusia maka tidak jarang sering terjadi masalah dalam pengelolaannya, Dalam hal ini untuk menilai pegawai   yang berhak penerima  promosi jabatan pada PT. Citra Baru Perkasa yang dilakukan setiap 1 tahun sekali, ada beberapa permasalahan yang terjadi dalam proses penilaian dan pemilihan pegawai penerima promosi jabatan, yaitu pada saat proses penilaian pegawai promosi jabatan yang dilakukan oleh manager masih menggunakan kertas kuesioner dan dalam proses perhitungan penilaian hanya ditentukan dari  rata – rata nilai pada setiap kriteria, hal ini membuat perhitungan tampak tidak tepat dan kurang akurat. Berdasarkan permasalahan yang ada, didapatkan sebuah solusi yaitu dengan membangun sebuah sistem penunjang keputusan dengan menggunakan dua metode yaitu Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP), Tujuan dibangunnya sistem ini yaitu untuk membantu mengurangi kesalahan serta mempermudah dalam proses penilaian. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa salah satu pegawai PT. Citra Baru Perkasa berhak mendapatkan promosi jabatan.  Hal  ini  didasarkan  pada  hasil  perhitungan  menggunakan  kedua  metode  yaitu  pegawai  bernama  Kurniasari  yang memiliki nilai 1 dengan menggunakan metode SAW dan 0,210 dengan metode WP.
Kata Kunci: Sistem Penunjang Keputusan; Simple Additive Weighting; Weighted Product; PHP; MySQL
Abstract −Human resources are productive individuals who work as drivers of an organization needed for operational activities in it. PT. Citra Baru Perkasa is a private company that manages human resources, so it is not uncommon for problems to occur in its management, in this case to assess employees who receive promotions at PT. Citra Baru Perkasa which is carried out every 1 year, there are several problems that occur in the process of assessing and selecting employees receiving promotions, namely when the assessment process of promoted employees carried out by managers still uses questionnaire paper and in the process of calculating the assessment is only determined from the average value on each criterion, this makes the calculation look  inaccurate  and  less  accurate.  Based  on  the  existing  problems,  a  solution  was  obtained  by  building  a  decision  support system using two methods, namely Simple Additive Weighting (SAW) and Weighted Product (WP), The purpose of building this  system  is  to  help  reduce  errors  and  simplify  the  assessment  process.  The  results  of  this  study  showed  that  one  of  the employees of PT. Citra Baru Perkasa is eligible for promotion. This is based on the calculation results using both methods, namely an employee named Kurniasari who has a value of 1 using the SAW method and 0.210 with the WP method.
Keywords : Decision Support System; Simple Additive Weighting; Weighted Product; PHP; MySQL

## 1. PENDAHULUAN
Sumber daya manusia (SDM) adalah individu produktif yang bekerja sebagai penggerak suatu organisasi, yang memiliki fungsi sebagai aset sangat penting dalam pencapaian tujuan sehingga harus dilatih dan dikembangkan kemampuannya. Sumber Daya Manusia (SDM) adalah salah satu faktor yang sangat penting bahkan tidak dapat dilepaskan  dari  sebuah  organisasi,  baik  institusi  maupun  perusahaan[1].  SDM  juga  merupakan  kunci  yang menentukan  perkembangan  perusahaan.  Pada  hakikatnya,  SDM  berupa  manusia  yang  dipekerjakan  di  sebuah organisasi sebagai penggerak, pemikir dan perencana untuk mencapai tujuan organisasi itu .
PT.  Citra  Baru  Perkasa  merupakan  perusahaan  perdagangan  umum  dan  kimia,  perusahaan  ini  telah mendistribusikan  produk  kimia  di  pasar  yang  berbeda  seperti  industri  mobil,  kertas,  tekstil,  sepatu,  kimia, elektronik dan elektrik, dan lain sebagainya. Dalam hal untuk mempromosikan jabatan pegawainya, PT. Citra Baru Perkasa  selalu  memberikan  penilaian  terhadap  pegawainya  dalam  jangka  waktu  1  tahun  sekali.  Pegawai  yang memiliki  hasil  nilai  tertinggi  itulah  yang  berhak  mendapatkan  promosi  jabatan.  Berdasarkan  hasil  wawancara kepada pihak manager, untuk pemilihan pegawai penerima promosi jabatan di PT. Citra Baru Perkasa memiliki beberapa kriteria diantaranya adalah Absent, Loyalitas, Sikap, Kerja Sama dan Keterlambatan, bobot dari kelima kriteria tersebut adalah 0.5, 0.1, 0.1, 0.1, 0,2. Kemudian jumlah pegawai yang terdapat pada PT. Citra Baru Perkasa adalah 30 pegawai, dalam penelitian ini data yang digunakan yaitu 5 data pegawai yang dijadikan alternatif untuk sampel perhitungan.
Dalam hal ini untuk menilai pegawai penerima promosi jabatan pada PT. Citra Baru Perkasa yang dilakukan setiap  1  tahun  sekali,  ada  beberapa  permasalahan  yang  terjadi  dalam  proses  penilaian  dan  pemilihan  pegawai penerima promosi jabatan, yaitu pada saat proses penilaian pegawai promosi jabatan yang dilakukan oleh manager masih  menggunakan  kertas  kuesioner  yang  diberikan  oleh  Human  Resource  Department  (HRD).  Hal  itu  dapat menyebabkan hal yang tidak diinginkan yaitu kesalahan dalam penulisan dan kurang akurat.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 603−613 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4801
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem  penghasil  informasi  yang  ditujukan  untuk  membantu manajemen dalam memecahkan masalah yang dihadapin[2], [3], [4]. Ada beberapa metode yang biasa digunakan dalam  sitem  penunjang  Keputusan  seperti  SAW  yang  sering  dikenal  dengan  metode  penjumlahan  terbobot, kelebihan  metode  SAW  dapat  melakukan  penilaian  secara  lebih  tepat,  berdasarkan  nilai  kriteria  dan  bobot preferensi yang sudah ditentukan[5], [6], [7]. Lalu ada metode Weighted product adalah himpunan berhingga dari alternatif keputusan yang mampu memberikan solusi optimal dalam sistem pemeringkatan menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut[8], [9], [10].
Penelitian  terdahulu  dilakukan  oleh  Rizki  Safitri  dkk  (2020)  dengan  judul  Model  Promosi  Pemilihan Jabatan Manajer Menggunakan Metode Weighted Product pada Bank Indonesia Provinsi Sumatera Selatan, system yang  dibangun    dapat  membantu  dengan  efektif  dalam  memberikan  rekomendasi  jabatan  manager  dan  tidak memakan  waktu  lama.    Penelitian  oleh  Reno  Supardi  &  Aji  Sudarsono(2023)  dengan  judul  Penerapan  Metode Weighted Product (WP)Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Pada PT. Agrodehasen Bengkulu, berdasarkan hasil pengujian menyimpulkan bahwa penelitianya dapat mempermuda dalam pemilihan karyawan terbaik[11]. Penelitian M  Arif  &  Anisa dengan judul  Penerapan Metode Simple Additive Weighting (Saw)  Dalam  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Sebagai  Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Pangkat  Dan  Jabatan, menyimpulkan  bahwa  metode  SAW  dapat  digunakan  sebagai  penunjang  keputusan  data  dalam  mengambil keputusan untuk kenaikan pangkat[12]. Penlitian oleh Harmayani & Reza Harahap (2022), Perbandingan Metode WP dan SAW dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Tingkat Keberhasilan Guru Mengajar di Tingkat  SMK,  menyimpulkan  Keakuratan  dari  metode  SAW  mencapai  nilai  90%  dikarenakan  terdapat  proses normalisasi dari  nilai asli alternative.  Sedangkan  untuk  metode WP hanya  menggunakan pembobotan terhadap alternative  yang  ada[13].  Penelitian  Qoshwie  Fuady  dkk  (2022),  Analisis  Perbandingan  Metode  WP  dan  SAW Pada Sistem Pendukung Keputusan Persediaan Merek Sepatu Pada 45 Second Shoes, menyimpulkan metode SAW lebih efektif dibandingkan dengan metode WP dikarenakan perhitunganya lebih mudah dan hasil lebih tinggi[14].
Dengan permasalahan dan berdasarkan pengalaman peneliti sebelumnya untuk dapat mengatasi masalah yang terjadi didapatkan solusi yaitu dengan menerapkan sistem penunjang keputusan dengan menggunakan dua metode  yakni  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dan  Weighted  Product  (WP)[15],  tujuan  dipilihnya  kedua metode  tersebut  yaitu  untuk  dapat  dikomparasi  antara  satu  sama  lain  agar  dapat  menemukan  hasil  terbaik  dari perbandingan  kedua  metode  tersebut.  Sistem  penunjang  keputusan  dipilih  karena  bermanfaat  dalam  membantu mengambil  sebuah  keputusan,  sehingga  dapat  mengambil  keputusan  yang  tepat  serta  mengurangi  terjadinya kesalahan pada saat melakukan perhitungan dan penilaian.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan  Penelitian
Tahapan  penetian  adalah  langkah-lahkah  dalam  proses  penyelesaian  suatu  hal  yang  merupakan  uraian  dan pernyataan yang berhubungan dengan konsep yang ingin diteliti untuk mencapai target atau tujuan[16]. Langkah yang dilakukan diawali dengan mengidentifikasi malah, merumuskan masalah secara terperinci dan jelas untuk memastikan tujuan. Tahapan ini dilakukan untuk membantu peneliti dalam memastikan penelitian yang dilakukan terarah sehingga tahapan ini bisa memberi kontribusi pengetahuan dan pemahaman tentang hal yang diteliti[17], [18]. Tahapan penelitian yang dilakukan bisa dilihat pada gambar 1 berikut:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini peneliti melakukan metode pengumpulan data sebagai berikut: 1 Wawancara
Wawancara  dilakukan  untuk  mengetahui  masalah  yang  dialami  dan  mengumpulkan  kriteria  –  kriteria  yang diperlukan. Dalam kegiatan ini diajukan pertanyaan lisan dalam usaha untuk melengkapi data – data
2 Studi Pustaka
Mencari  referensi  yang  relevan  terkait  dengan  permasalahan  yang  diteliti  dan  menelusuri  berbagai  sumber tulisan yang pernah diteliti sebelumnya.

## 2.3 Analisis Data
Keseluruhan data  yang telah  dikumpulkan akan  melalui proses analisa untuk  mendapatkan poin  - poin penting yang dibutuhkan untuk mendapatkan beberapa hal yaitu, Alternatif, Kriteria dan Pembobotan Kriteris.

## 2.4 Pengolahan Data
Tahap  ini  adalah  tahap  akhir  untuk  pengolahan  data  yang  telah  di  dapat  unuk  menentukan  alternative  terbaik, dengan dua metode yaitu metode Simple Additive Weighting (SAW) dan metode Weighted Product  (WP).

## Journal of Information System Research (JOSH)
1. Langkah  –  Langkah  Pengolahan  Data  Metode  Simple  Additive  Weighting.  Adapun  langkah-langkah penyelesaian dalam menggunakannya adalah sebagai berikut:
a. Menentukan alternatif, Ai.
b. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan,yaitu Cj.
c. Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
d. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria.
W = [W1, W2, W3, …, WJ] (1)
e. Membuat tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
f. Membuat matrik keputusan (X) yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Nilai X setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan, di mana, i = 1, 2, …m dan j = 1, 2, …n.
X =   [ X11 X12   … Xj . .           .     .
. .           .     . Xi1 Xi2      … Xij ] (2)
g. Melakukan normalisasi matriks keputusan dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif Ai pada kriteria Cj.
rij =
{
Xij Max Xij i jika j adalah atribut keuntungan (Benefit) Min Xij i Xij
(3) Keterangan:
rij = nilai rating kinerja ternormalisasi Xij = nilai atribut yang dimiliki setiap kriteria Max X ij = nilai terbesar dari setiap kriteria Min 𝑋 𝑖𝑗 = nilai terkecil dari setiap kriteria Benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik Cost = jika nilai terkecil adalah terbaik Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i = 1, 2, …, m dan j = 1, 2, …, n.
h. Hasil dari nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) membentuk matriks ternormalisasi (R)
i. Hasil  akhir  nilai  preferensi  (Vi)  diperoleh  dari  penjumlahan  dari  perkalian  elemen  baris  matriks ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) yang bersesuaian elemen kolom matrik (W).
𝑉𝑖 =   ∑ 𝑤𝑗𝑟𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
(4)
Keterangan:
𝑉𝑖 = rangking untuk setiap alternatif 𝑤𝑗 = nilai bobot dari setiap kriteria
𝑟𝑖𝑗 = nilai rating kinerja ternormalisasi
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.”[15][5], [19].
2. Langkah Penggunaan dan Penyelesaian Metode Weighted Product. “Adapun langkah dalam penggunaan dan penyelesaian metode ini adalah sebagai berikut:
a. Menentukan kriteria – kriteria
Yaitu kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci dan sifat dari masing – masing kriteria.
b. Menentukan rating kecocokan
Yaitu rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria, dan buat matriks keputusan.
c. Melakukan normalisasi bobot
Bobot Ternormalisasi  =  Bobot  setiap  kriteria  /  penjumlahan  semua  bobot  kriteria.  Nilai  dari  total  bobot harus memenuhi persamaan:
∑ 𝑊 𝑗 = 1 𝑛 𝑗=1
(5)
d. Menentukan nilai vektor S
Dengan cara mengalikan seluruh kriteria bagi sebuah alternatif dengan bobot sebagai pangkat positif untuk kriteria benefit dan bobot berfungsi sebagai pangkat negatif pada kriteria cost. Rumus untuk menghitung nilai preferensi untuk alternatif Ai, diberikan sebagai berikut:
jika j adalah atribut biaya ( Cost )

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 603−613 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4801
𝑆 𝑖 = ∏ 𝑥 𝑖𝑗 𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1 , 𝑖 = 1, 2, … , 𝑚 (6)
Keterangan:
S: menyatakan preferensi alternatif yang dianalogikan sebagai vektor S x: menyatakan nilai kriteria W: menyatakan bobot kriteria i: menyatakan alternatif j: menyatakan kriteria
n: menyatakan banyaknya kriteria
e. Menentukan nilai vektor V
Yaitu  nilai  yang  akan  digunakan  untuk  perangkingan.  Nilai  preferensi  relatif  dari  setiap  alternatif  dapat dihitung dengan rumus:
𝑉𝑖 = ∏ 𝑥𝑖𝑗 𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑥𝑗) 𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1 ; i = 1, 2, …, m (7)
Keterangan:
V: menyatakan preferensi alternatif yang dianalogikan sebagai vektor x: menyatakan nilai kriteria W: menyatakan bobot kriteria i: menyatakan alternatif j: menyatakan kriteria
n: menyatakan banyaknya kriteria
f. Merangking nilai vektor V
Sekaligus membuat kesimpulan sebagai tahap akhir.”[10], [15], [20], [21].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Kriteria
Dari hasil wawancara dengan pihak manager terdapat kriteria yang digunakan untuk menentukan pegawai yang mendapat kenaikan jabatan yaitu seperti tabel 1  berikut:
Tabel 1. Kriteria
Kriteria Keterangan Atribut C1 C2 C3 C4 C5 Absent Loyalitas Sikap Kerja Sama Keterlambatan Cost Benefit Benefit Benefit
Cost
Dari  masing  –  masing  kriteria  tersebut  dapat  ditentukan  nilai  bobotnya,  pada  pembobotan  terdiri  dari  5 bilangan, yaitu Tidak Bagus (E), Kurang (D2), Biasa (C), Bagus (B), dan Bagus Sekali (E) seperti ditabel 2 berikut:
Tabel 2. Pembobotan Kriteria Keterangan Nilai Bobot Tidak Bagus Kurang Biasa Bagus Bagus Sekali 1 2 3 4 5
a. Nilai Bobot Absent (C1)
Untuk nilai bobot absensi kehadiran (C1), dilihat berdasarkan jumlah absen dan pembobotanya seperti tabel 3 berikut ini:
Tabel 3. Nilai Bobot Absent Absent Keterangan Nilai Bobot 0 1 – 3 4 – 6 7 – 9 Tidak Bagus (E) Kurang (D) Biasa (C) Bagus (B) 1 2 3 4

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 603−613 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4801
Absent Keterangan Nilai Bobot >= 10 Bagus Sekali (A) 5
b. Nilai Bobot Loyalitas (C2)
Untuk nilai bobot Loyalitas dilihat dari lama bekerja atau pengabdian, seperti pada tabel 4 berikut ini :
Tabel 4. Nilai Bobot Loyalitas Lama Kerja Keterangan Nilai Bobot 1 Tahun 2 – 4 Tahun 5 – 9 Tahun 10 – 14 Tahun >= 15 Tahun Tidak Bagus (E) Kurang (D) Biasa (C) Bagus (B) Bagus Sekali (A) 1 2 3 4 5
c. Nilai Bobot Sikap (C3)
Untuk nilai bobot  kriteria sikap dilihat dari sikap yang sudah diberi point maks 10 pint, seperti pada tabel 5 berikut ini :
Tabel 5. Nilai Bobot Sikap Sikap Keterangan Nilai Bobot 0 – 2 Point 3 – 4 Point 5 – 6 Point 7 – 8 Point 9 – 10 Point Tidak Bagus (E) Kurang (D) Biasa (C) Bagus (B) Bagus Sekali (A) 1 2 3 4 5
d. Nilai Bobot Kerja Sama (C4)
Untuk nilai bobot kriteria kerja sama dilihat dari sikap dan keberhasilan dalam kerjasama yang sudah diberi point maks 10 pint, seperti pada tabel 6 berikut ini :
Tabel 6. Nilai Bobot Kerja Sama Kerja Sama Keterangan Nilai Bobot 0 – 2 Point 3 – 4 Point 5 – 6 Point 7 – 8 Point 9 – 10 Point Tidak Bagus (E) Kurang (D) Biasa (C) Bagus (B) Bagus Sekali (A) 1 2 3 4 5
e. Nilai Bobot Keterlambatan (C5)
Untuk nilai bobot kriteria keterlambatan dilihat dari jumlah kerterlambatan, seperti pada tabel 7 berikut ini :
Tabel 7. Nilai Bobot Keterlambatan Keterlambatan Keterangan Nilai Bobot 0 – 7 8 – 14 15 – 21 22 – 28 >= 30 Tidak Bagus (E) Kurang (D) Biasa (C) Bagus (B) Bagus Sekali (A) 1 2 3 4 5

## 3.2 Bobot Kriteria
Setelah menentukan kriteria, selanjutnya adalah menentukan bobot dari setiap kriteria, berikut adalah bobot dari masing – masing kriteria:
Tabel 8. Bobot Kriteria Kode Kriteria Kriteria Bobot C1 C2 C3 C4 C5 Absent Loyalitas Sikap Kerja sama Keterlambatan 0,5 0,1 0,1 0,1 0,2

## Journal of Information System Research (JOSH)

## 3.3 Data Alternatif
Pada  penelitian  ini  data  alternatif  yang  didapat  yaitu  dengan  melakukan  wawancara  terhadap  pihak  manager. Berikut adalah data alternatif tersebut:
Tabel 9. Data Alternatif Kode Nama Absent  Loyalitas  Sikap  Kerja Sama  Keterlambatan A1 A2 A3 A4 A5 Jonathan Gultom Iwan Kurniawan Kurniasari Tri Rahayu Susi Purba 1 1 3 2 1 8 12 23 22 5 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 10 0 0 0 0

## 3.4 Nilai Rating Kecocokan
Setelah menentukan data alternatif, tahap selanjutnya adalah menentukan nilai rating kecocokan. Berikut adalah tabel nilai rating kecocokan tersebut :

## Tabel 10. Nilai Rating Kecocokan
Kode  C1  C2  C3  C4  C5 A1 A2 A3 A4 A5 2 2 2 2 2 3 4 5 5 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 1 1 1 1

## 3.5 Matriks Keputusan
Setelah menentukan nilai rating kecocokan kemudian dibentuklah matriks keputusan yaitu sebagai berikut:
𝑥 =
[ 2 2 2 2 2 3 4 5 5 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 2 1 1 1 1]

## 3.6 Normalisasi
Kemudian  melakukan  normalisasi  dengan  cara  jika  atribut  adalah  benefit  maka  nilai  atribut  dari  setiap  kriteria dibagi dengan nilai terbesar dari setiap kriteria. Sedangkan jika atribut cost maka nilai terkecil dari setiap kriteria dibagi dengan nilai dari setiap kriteria. Berikut adalah hasil normalisasi tersebut: a. Normalisasi Kriteria Absent
𝑟11 = 𝑀𝑖𝑛{2;2;2;2;2} 2 = 2 2 = 1 𝑟12 = 𝑀𝑖𝑛{2;2;2;2;2} 2 = 2 2 = 1 𝑟13 = 𝑀𝑖𝑛{2;2;2;2;2} 2 = 2 2 = 1 𝑟14 = 𝑀𝑖𝑛{2;2;2;2;2} 2 = 2 2 = 1
𝑟15 = 𝑀𝑖𝑛{2;2;2;2;2} 2 = 2 2 = 1
b. Normalisasi Kriteria Loyalitas
𝑟21 = 3 𝑀𝑎𝑥{3;4;5;5;3} = 3 5 = 0,6
𝑟22 = 4 𝑀𝑎𝑥{3;4;5;5;3} = 4 5 = 0,8
𝑟23 = 5 𝑀𝑎𝑥{3;4;5;5;3} = 5 5 = 1 𝑟24 = 5 𝑀𝑎𝑥{3;4;5;5;3} = 5 5 = 0,4 𝑟25 = 3 𝑀𝑎𝑥{3;4;5;5;3} = 3 5 = 0,6
c. Normalisasi Kriteria Sikap
𝑟31 = 4 𝑀𝑎𝑥{4;4;4;4;4} = 4 4 = 1 𝑟32 = 4 𝑀𝑎𝑥{4;4;4;4;4} = 4 4 = 1 𝑟33 = 4 𝑀𝑎𝑥{4;4;4;4;4} = 4 4 = 1

## Journal of Information System Research (JOSH)
𝑟34 = 4 𝑀𝑎𝑥{4;4;4;4;4} = 4 4 = 1 𝑟35 = 4 𝑀𝑎𝑥{4;4;4;4;4} = 4 4 = 1
d. Normalisasi Kriteria Kerja Sama
𝑟41 = 4 𝑀𝑎𝑥{4;4;4;4;4} = 4 4 = 1 𝑟42 = 4 𝑀𝑎𝑥{4;4;4;4;4} = 4 4 = 1 𝑟43 = 4 𝑀𝑎𝑥{4;4;4;4;4} = 4 4 = 1 𝑟44 = 4 𝑀𝑎𝑥{4;4;4;4;4} = 4 4 = 1 𝑟45 = 4 𝑀𝑎𝑥{4;4;4;4;4} = 4 4 = 1
e. Normalisasi Kriteria Keterlambatan
𝑟51 = 𝑀𝑖𝑛{2;1;1;1;1} 2 = 1 2 = 0,5
𝑟52 = 𝑀𝑖𝑛{2;1;1;1;1} 1 = 1 1 = 1 𝑟53 = 𝑀𝑖𝑛{2;1;1;1;1} 1 = 1 1 = 1 𝑟54 = 𝑀𝑖𝑛{2;1;1;1;1} 1 = 1 1 = 1 𝑟55 = 𝑀𝑖𝑛{2;1;1;1;1} 1 = 1 1 = 1

## 3.7 Matriks Ternormalisasi (r)
Maka dari hasil perhitungan matriks keputusan (x) didapatkan matriks ternormalisasi (r) yaitu sebagai berikut:
𝑟 =
[
1 1 1
1 1 0,6 0,8 1 1 0,6 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0,5 1 1 1
1 ]

## 3.8 Perangkingan (V)
Setelah  melakukan  normalisasi  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  perangkingan,  Dalam  menentukan perangkingan (V) ada beberapa proses penjumlahan dari hasil perkalian matriks ternormalisasi dengan nilai bobot. Dari  hasil  perhitungan  tersebut  kemudian  dijadikan  peringkat.  Alternatif  yang  memiliki  nilai  tertinggi  akan dijadikan rekomendasi dalam mengambil keputusan. Berikut adalah hasil dari perangkingan menggunakan metode Simple Additive Weighting:
V1 = (0,5 x 1) + (0,1 x 0,6) + (0,1 x 1) + (0,1 x 1) + (0,2 x 0,5)
V1 = 0,5 + 0,06 + 0,1 + 0,1 + 0,1 = 0,86
V2 = (0,5 x 1) + (0,1 x 0,8) + (0,1 x 1) + (0,1 x 1) + (0,2 x 1)
V2 = 0,5 + 0,08 + 0,1 + 0,1 + 0,2 = 0,98 V3 = (0,5 x 1) + (0,1 x 1) + (0,1 x 1) + (0,1 x 1) + (0,2 x 1) V3 = 0,5 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,2 = 1 V4 = (0,5 x 1) + (0,1 x 1) + (0,1 x 1) + (0,1 x 1) + (0,2 x 1) V4 = 0,5 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,2 = 1 V5 = (0,5 x 1) + (0,1 x 0,6) + (0,1 x 1) + (0,1 x 1) + (0,2 x 1)
V5 = 0,5 + 0,06 + 0,1 + 0,1 + 0,2 = 0,96
Tabel 11. Perangkingan Metode Simple Additive Weighting Kode Nama Hasil Peringkat A3 A4 A2 A5 A1 Kurniasari Tri Rahayu Iwan Kurniawan Susi Purba Jonathan Gultom 1 1 0,98 0,96 0,86 1 2 3 4
5
Dari  hasil  tabel  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  alternatif  dengan  kode  A3  (Kurniasari)  dengan  hasil  1 dengan peringkat 1 adalah pegawai yang berhak mendapatkan promosi jabatan.

## 3.9 Metode Weighted Product
Selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  menggunakan  metode  Weighted  Product,  Langkah  pertama  adalah dengan melakukan perbaikan bobot.

## Journal of Information System Research (JOSH)
W1 = 0,5 0,5+0,1+0,1+0,1+0,2 = 0,5 1 = 0,5
W2 = 0,1 0,5+0,1+0,1+0,1+0,2 = 0,1
1 = 0,1
W3 = 0,1 0,5+0,1+0,1+0,1+0,2 = 0,1 1 = 0,1
W4 = 0,1 0,5+0,1+0,1+0,1+0,2 = 0,1
1 = 0,1
W5 = 0,2 0,5+0,1+0,1+0,1+0,2 = 0,2 1 = 0,2

## 3.9.1 Menghitung Nilai Vektor S
Kemudian  setelah  menentukan  perbaikan  bobot,  langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  vektor  s  dengan memangkatkan dengan total keseluruhan bobot untuk masing – masing kriteria.
S1 = (2-0,5) (30,1) (40,1) (40,1) (2-0,2) = 0,71 x 1,12 x 1,15 x 1,15 x 0,87 = 0,91 S2 = (2-0,3) (40,1) (40,1) (40,1) (1-0,2) = 0,71 x 1,15 x 1,15 x 1,15 x 1 = 1,07 S3 = (2-0,3) (50,1) (40,1) (40,1) (1-0,2) = 0,71 x 1,17 x 1,15 x 1,15 x 1 = 1,10 S4 = (2-0,3) (50,1) (40,1) (40,1) (1-0,2) = 0,71 x 1,17 x 1,15 x 1,15 x 1 = 1,10 S5 = (2-0,3) (30,1) (40,1) (40,1) (1-0,2) = 0,71 x 1,12 x 1,15 x 1,15 x 1 = 1,04

## 3.9.2 Menghitung Nilai Vektor V
Setelah  melakukan  perhitungan  nilai  vektor  s  Langkah  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  vektor  v  dengan membagi vektor s dengan total nilai vektor s.
V1 = 0,91 5,22 = 0,174
V2 = 1,07 5,22 = 0,206
V3 = 1,10 5,22 = 0,210
V4 = 1,10 5,22 = 0,210
V5 = 1,04 5,22 = 0,200

## 3.9.3 Perangkingan
Lalu langkah selanjutnya adalah membuat tabel perangkingan dari hasil perhitungan nilai vector sebelumnya.
Tabel 12. Perangkingan Metode Weighted Product Kode Nama Hasil Peringkat A3 A4 A2 A5 A1 Kurniasari Tri Rahayu Iwan Kurniawan Susi Purba Jonathan Gultom 0,210 0,210 0,206 0,200 0,174 1 2 3 4 5
Dari hasil tabel  12 dapat disimpulkan bahwa alternatif dengan kode A3 (Kurniasari) dengan hasil 0,210 dengan peringkat 1 adalah pegawai yang berhak mendapatkan promosi jabatan.

## 3.10 Implentasi
Implementasi  merupakan  tahapan  menerapkan  perangkat  lunak  yang  telah  siap  untuk  dioperasikan  dengan sepenuhnya secara rinci.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 603−613 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4801
Dari gambar 1 dapat dijelaskan bahwa sebelum masuk ke halaman utama user harus mengisi username dan password.
Gambar 2. Halaman Data Alternatif
Dari gambar 2 dapat dijelaskan bahwa ketika user telah masuk kedalam aplikasi user dapat melihat menu – menu  dan user dapat menambahkan data alternatif.
Gambar 3. Halaman Analisa SAW
Dari gambar 3 dapat dijelaskan bahwa user dapat melihat hasil Analisa perhitungan menggunakan metode SAW.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 603−613 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4801
Dari gambar 4 dapat dijelaskan bahwa user dapat melihat hasil Analisa perhitungan menggunakan metode WP.
Gambar 5. Halaman Laporan
Dari gambar 5 dapat dijelaskan bahwa user dapat melihat laporan hasil analisa dan mencetak laporan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  terdapat  pegawai  yang  mendapatkan  promosi  jabatan  yaitu  pegawai  bernama Kurniasari yang mendapatkan nilai 1 dengan menggunakan metode  Simple Additive Weighting dan nilai 0,210 dengan menggunakan metode Weighted Product.

## REFERENCES
[1]  A.  Lazuardy,  D.  Resviani,  R.  Destriyawan,  and  T.  Mandaleo,  “PERANCANGAN  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PROMOSI JABATAN STUDI KASUS PT PROGRESS DIECAST,” JTS, vol. 1, no. 1., 2022
[2]  S. Pendukung  Keputusan Penilaian  Kinerja  Karyawan  Menggunakan Pembobotan  Ahp  Dan  Moora  and  Y. Primadasa, “Decision Support System Of Employee Performance Assessment Using Ahp And Moora Weighting),”  Cogito Smart Journal |, vol. 5, no. 2, 2019.
[3]  H. Kurniawan, W. Apriliah, I. Kurniawan, and D. Firmansyah, “Penerapan Metode Waterfall Dalam Perancangan Sistem Informasi Penggajian Pada SMK Bina Karya Karawang,”  Jurnal  Interkom:  Jurnal  Publikasi Ilmiah Bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi, vol. 14, no. 4, pp. 13–23, Jan. 2020, doi: 10.35969/interkom.v14i4.58.
[4]  A. Karim, F. Latifah, * Program, S. Informatika, and F. T. Informasi, “Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional,” Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research, vol. 7, no. 2, pp. 244–254, 2023, doi: 10.52362/jisamar.v7i2.1060.
[5]  D. Zakaria and S. Mulyati, “APLIKASI SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN  KARYAWAN TERBAIK PADA  PT.  MITRA  SINERGI  ADHITAMA   DENGAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING (SAW)  BERBASIS DESKTOP,” SKANIKA VOLUME , vol. 1, pp. 611–617, 2018.
[6]  M.  Rizkiandana,  E.  Schaduw,  and  H.  Kuswara,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENGANGKATAN JABATAN UNIT HEAD DENGAN METODE  SAW DI PT FIFGROUP CABANG BEKASI 2,” ournal Speed – Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi, vol. 14, no. 4, pp. 131–136, 2022.
[7]  R.  Sri  Hayati,  “PROMOSI  JABATAN  TERHADAP  KINERJA  PEGAWAI  MENGGUNAKAN  METODE  SIMPLE ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW)  POSITION  PROMOTION  ON  EMPLOYEE  PERFORMANCE  USING  THE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) METHOD,” 2021.
[8]  S. Rizki Safithri, A. Bardadi, and M. Adrezo, Model Promosi Pemilihan Jabatan Manajer Menggunakan Metode Weighted Product (WP) ( Studi Kasus: Bank Indonesia Provinsi Sumatera Selatan), vol. 1. 2020.
[9]  D.  Kurniawati,  M.  Arhami,  and  J.  B.  Teknologi  Informasi  dan  Komputer  Politeknik  Negeri  Lhokseumawe  Jln, “Penggunaan Metode Weighted Product Pada Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pembelian Rumah di  Kota Lhokseumawe,” Jurnal Teknologi Rekayasa Informasi dan Komputer, vol. 3, no. 1, 2019.
[10] J. Fajar Eka and D. Priharsari, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Persediaan Bahan Produksi dengan menggunakan Metode Weighted Product berbasis Android (Studi Kasus: Burger Moe),” 2022. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id [11] R. Supardi and A. S. Sono, “Penerapan Metode Weighted Product (WP) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Pada PT. Agrodehasen Bengkulu,” Penerapan Metode Weighted Product (WP) Jl. Meranti Raya No. 32 Kota Bengkulu, vol. 19, no. 1, p. 341139, 2023.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[12] M.  Arif  Suryawan,  “PENERAPAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW)  DALAM  PENILAIAN KINERJA KARYAWAN SEBAGAI PENDUKUNG KEPUTUSAN KENAIKAN PANGKAT DAN JABATAN,” Jurnal Informatika, vol. 8, no. 1, 2019, [Online]. Available: http://ejournal.unidayan.ac.id/index.php/JIU
[13] H.  Harmayani  and  R.  A.  Harahap,  “Perbandingan  Metode  WP  dan  SAW  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk Menentukan  Tingkat  Keberhasilan  Guru  Mengajar  di  Tingkat  SMK,”  JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 2, p. 923, Apr. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i2.3571.
[14] Q. Fuady and Y. Fitri Annisah Lubis, “Analisis Perbandingan Metode WP dan SAW Pada Sistem Pendukung Keputusan Persediaan Merek Sepatu Pada 45 Second Shoes,” Online, 2022.
[15] P. Poningsih et al., Sistem pendukung keputusan: Penerapan dan 10 contoh studi kasus. Yayasan Kita Menulis, 2020.
[16] A. Kurniawan, “Perancangan Aplikasi E-Voting pada Pemilihan Ketua Osis Berbasis Mobile,” Jurnal Ilmiah Informatika dan Ilmu Komputer (JIMA-ILKOM), vol. 2, no. 1, pp. 26–31, Mar. 2023, doi: 10.58602/jima-ilkom.v2i1.15.
[17] A. Thyo Priandika, B. Ulum, A. Dwi Putra, and D. Ayu Megawaty, “UMKM Class Determination Support System Using Profile  Matching,”  Bulletin  of  Informatics  and  Data  Science,  vol.  1,  no.  2,  2022,  [Online].  Available: https://ejurnal.pdsi.or.id/index.php/bids/index
[18] Z. A. Mulkan, I. R. Setiawan, and F. Frazna, “Penerapan Algoritma Dijkstra dengan metode SAW dan Haversine Pada Pencarian  Rute  Terdekat  Menemukan  Titik  Pemberhentian  Angkot  Kota  Sukabumi,”  Journal  of  Information  System Research (JOSH), vol. 4, no. 4, pp. 1205–1218, Jul. 2023, doi: 10.47065/josh.v4i4.3661.
[19] R.  Sri  Hayati,  “PROMOSI  JABATAN  TERHADAP  KINERJA  PEGAWAI  MENGGUNAKAN  METODE  SIMPLE ADDITIVE  WEIGHTING  (SAW)  POSITION  PROMOTION  ON  EMPLOYEE  PERFORMANCE  USING  THE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) METHOD,” 2021.
[20] M. H. Rosyid, I. Maulana, F. N. Iman, S. Hidayat, and P. Rosyani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone Android Menggunakan Metode Weighted Product (WP),” 2022.
[21] T.  Pramita  Sihaloho,  S.  P  Sipayung,  and  W.  Tarigan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan   Karyawan  Terbaik Dengan Metode Weighted  Product (WP) Pada CV. Neosoft Art Medan,” Jurnal Minfo Polga, vol. 11, pp. 1–8, 2022.