JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 209 – 223

## PERBANDINGAN METODE SAW DAN AHP PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN WEB BASED SELEKSI KARYAWAN TERBAIK
Rizki Hidayat 1) , Ucuk Darussalam 2)
1), 2) Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta e-mail: rizkyhidayat884@gmail.com 1 ) , ucuk.darusalam@gmail.com 2 )

## ABSTRAK
Karyawan merupakan aset perusahaan yang paling penting, tanpa peran serta karyawan kegiatan tidak dapat terwujud. Karyawan bersungguh sungguh dalam menentukan rencana dan tujuan yang harus diraih. Maka dari itu, PT. Unibless Indo Multi  secara  berkala  menyeleksi  karyawan  terbaik  guna  meningkatkan  semangat  kinerja  dan  dedikasi  karyawan  terhadap perusahaan.  Pemilihan  pegawai  tersebut  akan  dilakukan  secara  komputerisasi,  sehingga  sangat  diperlukan  suatu  sistem ketika mempertimbangkan semua kriteria yang mendukung untuk menentukan pegawai yang terbaik. Untuk mendukung sistem pengambilan  keputusan  tersebut,  diperlukan  suatu  metode  pengambilan  keputusan.  Karyawan  PT  memilih  metode  yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan adalah metode SAW dan AHP. Metode SAW sering disebut juga metode pen- jumlahan  berbobot.  Pada  saat  yang  sama,  Analytical  Hierarchy  Process  adalah  proses  pengambilan  keputusan  yang menemukan solusi terbaik dengan menguraikan masalah kompleks menjadi bentuk yang lebih sederhana dan mengintegrasi- kan berbagai faktor yang terlibat dalam masalah pengambilan keputusan. Berdasarkan hasil yang diperoleh pada penelitian ini dengan menggunakan metode SAW di peringkat pertama didapatkan oleh Sylvie Selyn Sembiring dengan bobot 0,83, se- dangkan pada metode AHP diperoleh Kabar Sembiring dengan nilai 0,0836151

## Kata Kunci: Karyawan, Sistem Pendukung Keputusan, SAW, AHP

## ABSTRACT
Employees are the company's most important asset, without the role of employees activities cannot be realized. Employees are serious in determining the plans and goals that must be achieved. Therefore, PT. Unibless Indo Multi periodically selects the best employees to increase the spirit of performance and employee dedication to the company. The selection of employees will be done computerized, so it is necessary for a system when considering all the criteria that support to determine the best employees. To support the decision-making system, a decision-making method is needed. PT employees choose the methods used in the decision support system are SAW and AHP methods. The SAW method is often called the weighted summation method. At the same time, the Analytical Hierarchy Process is a decision-making process that finds the best solution by out- lining complex problems into a more complex form. Based on the results processed in this study with the use of saw method in the first rank obtained by Sylvie Selyn Sembiring with a weight of 0,83, while in the AHP method obtained Sembiring News with a value of 0,0834196
Keywords: Employee, Decision Support System, SAW, AHP

## I. P ENDAHULUAN
T. Unibless Indo Multi merupakan perusahaan Jakarta yang beroperasi di dunia IT yang resmi berdiri pada 4 Agustus 2010. PT. Unibless Indo Multi untuk meningkatkan semangat dalam kinerja karyawan nya serta pengabdian  pada  perusahaan  maka  dilakukan  pemilihan  karyawan  terbaik  secara  berkala.  Pemilihan karyawan ini akan dilakukan secara terkomputerisasi, jadi dibutuhkan sebuah sistem yang bisa mempertimbangkan semua  kriteria  yang  mendukung  penentuan  keputusan  untuk  menunjang  seleksi  karyawan  terbaik.  Untuk mendukung  sistem  pengambilan  keputusan  tersebut,  diperlukan  suatu  metode  pengambilan  keputusan.  Metode yang akan digunakan dalam sistem PT untuk memilih karyawan PT. Unibless Indo Multi ialah SAW dan AHP . SAW dipilih untuk dapat menyelesaikan masalah dengan pembobotan semua standar dan alternatif yang menghasilkan nilai referensi yang benar. Pada saat yang sama, metode AHP dapat memecahkan masalah multi-standar yang rumit dalam  struktur  hierarki.  melalui  metode  ini  berharap  nilai  yang  dihasilkan  lebih  tepat,  Dikarenakan  pada  nilai standar  yang  telah  ditetapkan,  maka  siapa  yang  mendapatkan  hasil  yang  lebih  tepat  untuk  menjadi  karyawan terbaik.  Manfaat  dari  penelitian  ini  adalah  agar  karyawan  dapat  meningkatkan  kinerja  nya  dan  memudahkan perusahaan  dalam  menyeleksi  karyawan  terbaik.  Penelitian  ini  mengacu  pada  referensi  dua  puluh  satu,  yang membedakan  dengan  penelitian  sebelumnya  terdapat  pada  banyaknya  alternatif.  Penelitian  sebelumnya  hanya menggunakan 5 alternatif, sedangkan penelitian sekarang menggunakan 14 alternatif.
P

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 209 – 223
Berdasarkan  penelitian  terdahulu  tentang  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Per Triwulan  PT.  Cahaya  Fajar  Kaltim  PLTU  Embalut  Tanjung  Batu  Menggunakan  Metode SIMPLE  ADDITIVE WEIGHTING ” menjelaskan bahwa metode SAW digunakan dalam menyelesaika nilai tertinggi pada hasil evaluasi karyawan[1].  Penelitian  lainnya  dengan  judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Karyawan  Terbaik Menggunakan  Metode SAW Studi  Kasus  AMIK  MAHAPUTRA  RIAU”  menjelaskan  bahwa  hasil  pengujian dengan perhitungan manual dan sistem aplikasi pendukung keputusan menghasilkan hasil yang sama untuk data pengujian yang sama. Kesimpulan nya sistem ini dapat digunakan sebagai aplikasi pendukung rujukan pegawai terbaik[2]. Penelitian yang berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode AHP DAN TOPSIS” Menjelaskan sistem ini melakukan perhitungan lebih cepat, karena dengan sampel 300  orang  berhasil  di  proses  dalam  waktu  0,951  detik[3].  Penelitian  lain  dengan  judul  “Perancangan  Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Prestasi Pegawai Menggunakan Metode SAW, AHP Dan TOPSIS” menjelaskan ketiga metode ini bermanfaat untuk membuat keputusan yang tepat tentang pilihan karyawan dan meminimalkan subjektivitas. Selanjutnya, keputusan yang diambil saat ini dapat digunakan sebagai referensi untuk pengambilan keputusan  di  masa  depan  untuk  meningkatkan  objektivitas[4].  Penelitan  yang  lain  dengan  judul  “Kolaborasi Metode SAW Dan AHP Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Asisten Laboratorium” menjelaskan konsep SAW dan AHP yang dirancang untuk mengumpamakan nilai asisten lab yang satu dengan yang lain, hal ini memudahkan  untuk  mengetahui  kinerja  asisten  lab  dan  membuat  keputusan  yang  dibutuhkan  oleh  pengambil keputusan[5].  Penelitian  lain  dengan  judul  “Perbandingan  Penggunaan  Metode SAW Dan AHP Untuk  Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Baru” dari sini disimpulkan metode AHP dan SAW memiliki efikasi dan relevansi yang sama. Namun, dalam kasus ini, kami menerapkan dua metode tergantung pada jumlah data yang diproses. Jika data yang akan di proses dalam jumlah banyak sebaiknya gunakan metode SAW dan data yang diinput sedikit  lebih  baik  gunakan  metode AHP [6].  Penelitian  yang  lain  dengan  judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Mobil Bekas Dengan Metode AHP Dan SAW Pada Nava Sukses Motor” dapat disimpulkan Metode yang digunakan  memungkinkan  memilih  mobil  sesuai  dengan  kriteria.  Pada  akhir  percobaan  menggunakan  uji  rasio konsistensi dalam seleksi kendaraan bekas didapatkan nilai CR sejumlah 0,024 yang lebih kecil dari 0,10 untuk menentukan  kriteria  evaluasi  yang  konsisten[7].  Pada  penelitian  sebelumnya  dengan  judul  “Penerapan  Metode AHP Dan SAW Untuk Penentuan Kenaikan Jabatan Karyawan” maka dapat disimpulkan metode AHP dan SAW dapat memberikan rekomendasi pengembangan karyawan berdasarkan kebutuhan dan  kriteria yang  ditentukan[8]. Pada  penelitian  yang  lain  dengan  judul  “Perbandingan  Metode SAW  (Simple  Additive  Weighting) Dan AHP (Analytic Hierarchy Process) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik” dapat disimpulkan Penerapan yang dilakukan bukan hanya aplikasi metode SAW untuk mengetahui dimana perbedaan dan persamaan perbandingan antara metode AHP dan metode SAW saat mengidentifikasi karyawan terbaik[9]. Penelitian yang lain dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy  Process pada  SMA  1  Barunawati”  kesimpulan  tentang  penilaian  kinerja  guru  dengan  menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) , penilaian subjektif dapat dikurangi[10]. Penelitian yang lain dengan judul  “Penerapan  Metode Analytical  Hierarchy  Process Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Mahasiswa  Berprestasi”  disimpulkan  bahwa Analytical  Hierarchy  Process dapat  digunakan  sebagai  alat  untuk mengidentifikasi  mahasiswa  yang  unggul  dengan  adanya  data  kuantitatif  dan  tingkat  validitas  konsistensi hierarki[11]. Pada penelitian sebelumnya dengan judul “Pemilihan Jasa Pengiriman Terbaik Menggunakan Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)”  dapat  disimpulkan  Pemilihan  kriteria  dan  penentuan  kriteria  atribut  untuk menentukan layanan pengiriman terbaik, mempengaruhi hasil perhitungan pada metode SAW[12]. Pada penelitian berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Rumah Tinggal Di Perumahan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus: Kota Samarinda)” disimpulkan Sistem pendukung keputusan pemilihan rumah tinggal untuk memberikan rekomendasi kepada calon pembeli rumah berdasarkan sistem dan data yang di input  oleh  administrator[13].  Pada  penelitian  lain  dengan  judul  “Penentuan  Karyawan  Lembur  Dengan  Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)”  disimpulkan  metode  AHP  dapat  memecahkan  masalah  yang  kompleks melalui pendekatan sistematis dan integrasi deduktif[14]. Pada penelitian sebelumnya dengan judul “Rancangan Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Televisi  Berlangganan  Menerapkan  Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)”  menyimpulkan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  merupakan  metode  yang  dapat  menyelesaikan mengenai pengumpulan keputusan multi-kriteria[15].

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 209 – 223
TABEL I PERBANDINGAN PENELITIAN TERDAHULU Nama Penulis Referensi Penelitian Tahun Persamaan Penelitian Perbedaan Penelitian Penelitian Terdahulu Rencana Penelitian Endang Lestari Referensi Kelima 2017 - Menggunakan 2 metode yaitu SAW dan AHP -  Menentukan  Karyawan terbaik -  Menggunakan  5 Alternatif -  Menggunakan  19 Variabel - Menggunakan 14 Alter- natif -  Menggunakan  10  Vari- abel
Arista Qiyamul- laily,  Silvia  Nan- dasari,  dan  Yusuf Amrozi Referensi Keenam 2020 - Menggunakan 2 metode yaitu, SAW dan AHP -  Menentukan  pen- erimaan karyawan baru -  Menggunakan  7 variabel -  Menentukan  karyawan terbaik -  Menggunakan  10  Vari- abel Irawan Setiadi Referensi Ketujuh 2019 - Menggunakan 2 metode yaitu, SAW dan AHP - Penilaian pada mo- bil bekas -  Menggunakan  4 Variabel -  Menggunakan  5 Alternatif - Penilaian terhadap kinerja karyawan -  Menggunakan  10  Vari- abel - Menggunakan 14 Alter- natif Agnia  Eva  Mun- thafa  dan  Husni Mubarok Referensi Kesebelas 2017 -  Menggunakan  metode AHP -Tidak menggunakan metode SAW
-  Penilaian  maha- siswa berprestasi
-  Menggunakan  4
Variabel -  Menggunakan  4 Alternatif - Menggunakan 2 metode yaitu, AHP dan SAW
- Penilaian karyawan ter- baik -  Menggunakan  10  Vari-
abel - Menggunakan 14 Alter- natif Nia Oktaviani, Nita  Merlina,  dan Nurmalasari Referensi Keduabelas 2020 -  Menggunakan  metode SAW -Tidak Menggunakan metode AHP - Penilaian Jasa Pengiriman terbaik -  Menggunakan  6 Variabel -  Menggunakan  4 Alternatif - Menggunakan 2 metode yaitu, SAW dan AHP
- Penialian karyawan ter- baik -  Menggunakan  10  Vari- abel - Menggunakan 14 Alter- natif
Penelitian yang dilakukan pada referensi kelima, dengan judul “Kolaborasi Metode SAW Dan AHP Untuk Sistem Pen- dukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Asisten  Laboratorium”.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  tersebut  adalah SAW dan AHP dengan memakai 5 Alternatif dan 19 Variabel. Hasil penelitian ini Adanya sistem dengan konsep SAW dan AHP untuk dilakukan  perbandingan nilai sesama asisten lab, lalu dilakukan perhitungan selisih supaya data benar-benar pantas dengan perbandingan yang diharapkan.
Penelitian  yang  dilakukan  pada  referensi  keenam,  dengan  judul  “Perbandingan  Penggunaan  Metode  SAW  Dan  AHP Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Baru”.  Dalam  penelitian  terkait  metode  yang  dipakai  ialah metode SAW dan AHP serta menggunakan 7 Variabel. Hasil dari pembahasan ini  memiliki 3 metode dalam melakukan pencarian karyawan terbaru yaitu, metode lama (Micrososft Excel), SAW, dan AHP. Dua metode aplikasi ini hampir sama dalam mencari kriteria dan penilaian menjadi bobot prioritas. Namun, metode SAW yang lebih efisien dan sesuai dengan Microsoft Excel.
Penelitian yang dilakukan pada referensi ketujuh, dengan judul “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Bekas Dengan Metode AHP Dan SAW Pada Nava Sukses Motor”. Metode penelitian ini menggunakan metode  SAW  dan  AHP dengan  menggunakan  4  Variabel  dan  5  Alternatif.  Hasil  pembahasan  ini  dinyatakan  konsisten,  dikarenakan  kurang  dari 0,10.
Penelitian yang dilakukan pada referensi kesebelas, dengan judul “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process  Da lam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Mahasiswa  Ber-prestasi”.  Penelitian  terkait  memakai  metode  AHP dengan menggunakan 4 Variabel dan 4 Alternatif. Hasil pembahasan ini metode AHP dapat digunakan sebagai alat untuk mengidentifikasi mahasiswa yang unggul dengan adanya data kuantitatif dan tingkat validitas konsistensi hierarki.
Penelitian yang dilakukan pada referensi keduabelas, dengan judul “Pemilihan Jasa Pengiriman Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)”. Metode SAW yang digunakan dalam penelitian ini memakai 6 Variabel dan 4  Alternatif.  Hasil  penelitian  ini  ialah  pemilihan  dan  penentuan  kriteria  untuk  menentukan  layanan  pengiriman  terbaik mempengaruhi hasil perhitungan metode SAW.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 209 – 223

## II. METODE PENELITIAN

## A. Metode Simple Additive Weighting
Metode SAW disebut dengan metode penilaian berbobot. Rancangan dari metode SAW ialah menentukan bobot total  evaluasi  kinerja  setiap  pemilihan  seluruh  atribut[16].  Metode SAW membutuhkan  normalisasi  matriks keputusan (X) dinormalisasi ke skala yang bisa dipertimbangkan pada semua evaluasi alternatif yang tersedia.
𝑟𝑖𝑗 =
{ 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡𝑒 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡𝑒 (𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛) 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 ; 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡𝑒 𝑐𝑜𝑠𝑡 (𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎) }
Keterangan: r ij : Nilai rating kinerja dari tiap alternatif x ij : Nilai kinerja dari setiap rating max ij : Nilai terbesar dari kriteria min ij : Nilai terkecil dari kriteria Dimana r ij adalah evaluasi yang dinormalisasi dari alternatif Ai untuk atribut Cj; i= 1,2,…,m dan j= 1,2,….,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai berikut:
𝑉𝑖 = ∑ 𝑊𝑗 𝑟𝑖𝑗 𝑛
𝑗=1
Keterangan: Vi: Nilai akhir dari alternatif wj: Bobot yang telah ditentukan rij: Normalisasi matriks Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. Langkah-langkah untuk menggunakan metode SAW:
1) Menentukan kriteria yang akan digunakan sebagai kriteria pengambilan keputusan.
2) Menentukan evaluasi pelaksanaan setiap alternatif dari setiap standar.
3) Membuat matriks keputusan sesuai kriteria, kemudian normalkan matriks tersebut menurut persamaan yang disesuaikan untuk jenis atribut (atribut keuntungan atau atribut biaya) untuk mendapatkan matriks R yang dinormalisasi.
4) Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  pengurutan.  Artinya,  perkalian  matriks  yang  dinormalisasi  R ditambahkan ke vektor pembobot untuk memilih nilai maksimum sebagai alternatif terbaik[17].

## B. Metode Analytical Hierarchy Process
Metode yang menggunakan hierarki fungsional, yang input utamanya adalah persepsi manusia[18]. Metode ini disempurnakan sama Thomas L. Saaty pada tahun 1970-an, kemudian diteliti dan dikembangkan lebih lanjut se- hingga AHP dapat membantu dalam membuat keputusan yang kompleks[19]. Seperti yang dijelaskan Thomas L. Saaty,  metode  AHP  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dan  langkah-langkah  memeriksa  kon- sistensi seperti dengan cara berikut
1) Buat struktur hierarki yang terdiri dari berikut ini:
a. Tingkat pertama adalah tujuan.
b. Tingkat kedua adalah kriteria.
c. Tingkat ketiga adalah alternatif.
2) Proses penghitungan bobot prioritas suatu kriteria. Itu adalah:
a. Membuat matriks perbandingan untuk setiap kriteria/subkriteria.
b. Tambahkan setiap baris (Σ baris) ke kolom dalam matriks perbandingan kriteria atau subkriteria.
c. Tambahkan setiap kolom ke baris, kemudian bagi dengan jumlah matriks perbandingan.
3) Periksa konsistensi matriks perbandingan kriteria/subkriteria. Jika rasio konsistensi (CR) kurang dari 0,1 (<), matriks perbandingan dinyatakan konsisten. Jika, nilai CR lebih dari 0,1 (>), maka pengamatan perlu diperbaiki. Nilai 0 sendiri merupakan nilai yang paling rendah dan bisa dikatakan paling konsisten, jadi nilai  nya  tidak  boleh  negatif,  walaupun  bernilai  negatif  berarti  ada  kesalahan  dan  proses  penghi- tungannya.
Langkah-langkah untuk memeriksa konsistensi:
1) Temukan λmaks sebagai berikut:

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 209 – 223
a. Carilah rata-rata dari masing-masing kriteria/subkriteria yaitu Σ baris dibagi bobot masing-masing kriteria/subkriteria yang ada.
b. Gunakan persamaan untuk mencari nilai rata-rata semua kriteria/subkriteria.
𝑊𝑖 = 1 𝑛 Σj ai … … … … … (1)
Keterangan:
Wi = Bobot target pertama dari vektor bobot. n = Jumlah matriks perbandingan kriteria.
2) Cari nilai Consistency Index (CI) , dalam persamaan:
𝐶𝐼 = λmaks − n 𝑛 − 1 … … … … … (2)
Keterangan:
CI = Consistency Index λmaks = eigen value maksimum
n = Jumlah matriks perbandingan suatu kriteria
3) Rumus untuk mencari Consistency Ratio (CR):

## 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 … … … … … (3)
Keterangan: CR = Consistency Ratio
CI = Consistency Index RI = Random Index
4) Hitung nilai total alternatif alternatif kriteria dengan menghitung menggunakan Analytic Hierarchy Pro- cess (AHP) seperti dijelaskan di bawah ini.
𝑉𝑖 = 𝛴𝑗 𝑊𝑗 𝑋𝑖𝑗 … … … … … (4)
Keterangan:
Vi = Nilai keseluruhan dari alternatif pilihan suatu kriteria Wj = Bobot Prioritas Xij = Nilai alternatif pilhan suatu kriteria i = Alternatif pilihan
j = Kriteria
5) Lakukan perhitungan peringkat pada AHP menggunakan langkah-langkah berikut:
a. Untuk setiap tujuan i, tetapkan matriks perbandingan berpasangan A, untuk m alternatif.
b. Temukan vektor bobot untuk setiap Ai, yang merupakan bobot relative dari setiap alternatif ke j pada tujuan ke-i Sij.
c. Hitung nilai totalnya sebagai berikut:
𝑆𝑗 = 𝛴𝑖(𝑆𝑖𝑗)(𝑊𝑖) … … … … … (5)
d. Tentukan alternatif dengan nilai maksimal[20].

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Implementasi Sistem SAW
Hasil implementasi dari perancangan antarmuka sistem pendukung keputusan ditampilkan dalam bentuk gambar aplikasi.

## 1) Tampilan Login
Tampilan login adalah tampilan pertama yang masuk ke sistem. Jika username dan password dimasukkan dengan benar, sistem akan mengarahkan ke tampilan home. Jika memasukkan username dan password yang salah, sistem akan tetap berada di tampilan login.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 209 – 223

## 2) Tampilan Home
Pada tampilan home adalah tampilan untuk setiap menu yang terdapat pada sistem yang membantu untuk melakukan proses proses perhitungan.

## Gambar 2. Tampilan Home SAW

## 3) Tampilan Menu Karyawan
Pada tampilan karyawan adalah nama nama karyawan untuk melakukan seleksi karyawan terbaik. Jumlah karyawan da- lam penyeleksian sebanyak 14 karyawan.

## Gambar 3. Tampilan Karyawan SAW

## 4) Tampilan Menu Kriteria
Pada tampilan kriteria merupakan penilaian  yang digunakan sebagai skala untuk menentukan karyawan terbaik, ada 10 kriteria penilaian, masing-masing kriteria diberi bobot.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 209 – 223

## 5) Tampilan Input Penilaian
Pada tampilan input penilaian merupakan menu untuk memasukkan nilai karyawan berdasarkan kriteria yang ditentukan. Nilai yang ditampilkan disesuaikan dengan bobot masing-masing kriteria.

## Gambar 5. Tampilan Input Penilaian SAW

## 6) Tampilan Perhitungan SAW
Pada tampilan perhitungan SAW merupakan menu untuk melakukan proses perhitungan nilai. Proses perhitungan dimulai dengan matriks awal, matriks ternormalisasi, dan pengambilan keputusan maksimum hingga minimum, dan melalui be- berapa langkah.
Gambar 6. Tampilan perhitungan SAW

## B. Implementasi Sistem AHP

## 1) Tampilan Home AHP
Pada tampilan home, menampilkan menu-menu pada sistem dan penjelasan mengenai apa itu metode AHP.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 209 – 223

## 2) Tampilan Kriteria AHP
Pada tampilan kriteria, terdapat nama-nama kriteria beserta button edit dan delete.
Gambar 8. Tampilan Kriteria AHP

## 3) Tampilan Alternatif AHP
Pada tampilan alternatif, menampilkan nama alternatif yang akan mengikuti seleksi karyawan terbaik.
Gambar 9. Tampilan Alternatif AHP

## 4) Tampilan Perbandingan Kriteria
Pada tampilan perbandingan kriteria, menampilkan nilai-nilai perbandingan antar kriteria.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 209 – 223

## 5) Tampilan Input Penilaian AHP
Pada tampilan input penilaian, terdapat kolom untuk melakukan nilai perbandingan sesama alternatif.
Gambar 11. Tampilan Input Penilaian AHP

## 6) Tampilan Perhitungan AHP
Pada tampilan perhitungan, menampilkan hasil perhitungan setelah melakukan perbandingan alternatif pada setiap kriteria
Gambar 12. Tampilan Perhitungan AHP

## C. Perhitungan Metode Simple Additive Weighting
Untuk membuat keputusan, beberapa objek akan dibahas, termasuk kriteria dan alternatif. Alternatif penelitian ini adalah 14 karyawan yang memasuki tahap lanjut. Berikut beberapa kriteria yang digunakan untuk mengukur dan mengevaluasi siapa yang akan dipilih sebagai karyawan terbaik, seperti pada tabel 1 dan 2.
Pada tabel 2, menampilkan data menggunakan metode saw dengan 10 kriteria beserta bobot dan atribute nya.
TABEL II DATA KRITERIA Kriteria Bobot Kejujuran 20% Kinerja 16% Komunikasi 14% Kehadiran 12% Kreativitas 10% Penampilan 9% Kedisiplinan 8% Kerja Sama 6% Keramahan 3% Loyaitas 2%

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 209 – 223
Selanjutnya pada tabel 3, menampilkan data nama karyawan dengan jumlah 14 alternatif.
TABEL III DATA ALTERNATIF Alternatif Nama Karyawan A1 Eka Lestari A2 Fajar Ari Priyatin A3 Prayudi Kurniawan A4 Cucun Mayasari
A5
A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 A14
Indra Effendi Kabar Sembiring Sylvie Selyn Sembiring Nathasia A. Br. B Estu Ardiyanto Nuansa Bening Ikwan Wahyudi Rizki Hidayat Muhammad Hilmy Samuel Agustinus Pasaribu
Langkah pertama, melakukan proses normalisasi dengan menghitung setiap nilai dari setiap kriteria, kriteria yang digunakan  benefite.  Alternatif  yang  dapat  digunakan  sebagai  acuan  untuk  perhitungan  manual  adalah  Eka Lestari, alternatif selanjutnya adalah melakukan perhitungan pada sistem yang telah selesai.
r 11 = 4/MAX{4,2,4,3,3,4,4,4,4,3,3,4,3,4} = 4/4 = 1 r 12 = 2/MAX{2,3,3,4,4,3,4,4,3,3,3,2,4,3} = 2/4 = 0,5
r 13 = 3/MAX{3,4,3,2,3,4,3,3,4,4,3,2,4,3} = 3/4 = 0,75
r 14 = 4/MAX{4,1,3,2,2,3,3,3,2,3,2,3,3,3} = 4/4 = 1
r 15 = 1/MAX{1,2,4,2,3,3,3,2,3,4,3,2,2,3} = 1/4 = 0,25
r 16 = 3/MAX{3,3,4,4,2,2,3,3,3,3,3,2,2,2} = 3/4 = 0,75
r 17 = 2/MAX{2,4,2,3,2,3,2,3,2,2,3,3,2,2} = 2/4 = 0,5
r 18 = 3/MAX{3,3,3,2,3,2,3,3,2,4,4,3,3,3} = 3/4 = 0,75
r 19 = 3/MAX{3,3,3,4,3,3,3,3,2,2,3,3,3,3} = 3/4 = 0,75 r 20 = 2/MAX{2,4,1,3,3,4,4,3,3,2,2,2,2,4} = 2/4 = 0,5
Setelah  pencocokan  bobot  pada  setiap  kriteria,  Selanjutnya  gunakan  rumus  untuk  melakukan  perhitungan normalisasi matriks 𝑅𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝐴𝑋(𝑋𝑖𝑗) … … … (1) hasil perhitungan normalisasi matriks terlihat dibawah ini.
𝑅 = [ 1 0,5 0,75 1 0,25 0,75 0,5 0,75 0,75 0,5 0,5 0,75 1 0,25 0,5 0,75 1 0,75 0,75 1
1 0,75 0,75 0,75 1 1 0,5 0,75 0,75 0,25
0,75 1 0,5 0,5 0,5 1 0,75 0,5 1 0,75
0,75 1 0,75 0,5 0,75 0,5 0,5 0,75 0,75 0,75 1 0,75 1 0,75 0,75 0,5 0,75 0,5 0,75 1 1 1 0,75 0,75 0,75 0,75 0,5 0,75 0,75 1 1 1 0,75 0,75 0,5 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 1 0,75 1 0,5 0,75 0,75 0,5 0,5 0,5 0,75 0,75 0,75 1 0,75 1 0,75 0,5 1 0,5 0,5 0,75 0,5 0,75 0,5 0,75 0,75 0,75 1 0,75 0,5 1 0,75 0,5 0,75 0,5 0,5 0,75 0,75 0,75 0,5 0,75 0,75 1 0,75 0,5 0,5 0,5 0,75 0,75 0,5 1 1 0,75 0,75 0,75 0,5 0,5 0,75 0,75 1 ]
Setelah menormalkan matriks r untuk mendapatkan hasil, melakukan perhitungan untuk menentukan peringkat karyawan  terbaik,  dan  temukan  nilai  setiap  karyawan  yang  ada  menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting. Banyaknya perkalian dikalikan nilai matriks r yang diperoleh dari setiap alternatif.
V1 = (0,2*1) + (0,16*0,5) + (0,14*0,75) + (0,12*1) + (0,1*0,25) + (0,09*0,75) + (0,08*0,5) + (0,06*0,75) + (0,03*0,75) + (0,02*0,5) = 0,72 V2 = (0,2*0,5) + (0,16*0,75) + (0,14*1) + (0,12*0,25) + (0,1*0,5) + (0,09*0,75) + (0,08*1) + (0,06*0,75) + (0,03*0,75) + (0,02*1) = 0,68 V3 = (0,2*1) + (0,16*0,75) + (0,14*0,75) + (0,12*0,75) + (0,1*1) + (0,09*1) + (0,08*0,5) + (0,06*0,75) + (0,03*0,75 ) + (0,02*0,25) = 0,82 V4 = (0,2*0,75) + (0,16*1) + (0,14*0,5) + (0,12*0,5) + (0,1*0,5) + (0,09*1) + (0,08*0,75) + (0,06*0,5) + (0,03*1) + (0,02*0,75) = 0,72 V5 = (0,2*0,75) + (0,16*1) + (0,14*0,75) + (0,12*0,5) + (0,1*0,75) + (0,09*0,5) + (0,08*0,5) + (0,06*0,75) + (0,03*0,75) + (0 ,02*0,75) = 0,72 V6 = (0,2*1) + (0,16*0,75) + (0,14*1) + (0,12*0,75) + (0,1*0,75) + (0,09*0,5) + (0,08*0,75) + (0,06*0,5) + (0,03*0,75) + (0,02*1) = 0,8 V7 = (0,2*1) + (0,16*1) + (0,14*0,75) + (0,12*0,75) + (0,1*0,75) + (0,09*0,75) + (0,08*0,5) + (0,06*0,75) + (0,03*0,75) + (0,02*1) = 0,83 V8 = (0,2*1) + (0,16*1) + (0,14*0,75) + (0,12*0,75) + (0,1*0,5) + (0,09*0,75) + (0,08*0,75) + (0,06*0,75) + (0,03*0,75) + (0,02*0,75) = 0,82 V9 = (0,2*1) + (0,16*0,75) + (0,14*1) + (0,12*0,5) + (0,1*0,75) + (0,09*0,75) + (0,08*0,5) + (0,06*0,5) + (0,03*0,5) + (0,02*0,75) = 0,76 V10 = (0,2*0,75) + (0,16*0,75) + (0,14*1) + (0,12*0,75) + (0,1*1) + (0,09*0,75) + (0,08*0,5) + (0,06*1) + (0,03*0,5) + (0,02*0,5) = 0,79 V11 = (0,2*0,75) + (0,16*0,5) + (0,14*0,75) + (0,12*0,5) + (0,1*0,75) + (0,09*0,75) + (0,08*0,75) + (0,06*1) + (0,03*0,75) + (0,02*0,5) = 0,69 V12 = (0,2*1) + (0,16*0,75) + (0,14*0,5) + (0,12*0,75) + (0,1*0,5) + (0,09*0,5) + (0,08*0,75) + (0,06*0,75) + (0,03*0,75) + (0,02*0,5) = 0,71 V13 = (0,2*0,75) + (0,16*0,75) + (0,14*1) + (0,12*0,75) + (0,1*0,5) + (0,09*0,5) + (0,08*0,5) + (0,06*0,75) + (0,03*0,75) + (0,02*0,5) = 0,71 V14 = (0,2*1) + (0,16*1) + (0,14*0,75) + (0,12*0,75) + (0,1*0,75) + (0,09*0,5) + (0,08*0,5) + (0,06*0,75) + (0,03*0,75) + (0,02*1) = 0,8

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 209 – 223
Setelah melakukan perhitungan, maka memperoleh hasil perankingan menggunakan metode SAW yang dimana Sylvie Selyn Sembiring menjadi karyawan terbaik dengan jumlah bobot (0,83), diikuti dengan Nathasia A. Br. B (0,82), Prayudi Kurniawan (0,82), Kabar Sembiring (0,8) dan Samuel Agustinus Pasaribu (0,8).

## D. Perhitungan Metode Analytical Hierarchy Process
Hasil pembahasan ialah metode AHP digunakan untuk mengetahui tingkat kinerja karyawan yang memenuhi standar. Sistem keluaran berupa perankingan berdasarkan hasil evaluasi karyawan.
1) Melakukan Matriks Perbandingan Berpasangan
Nilai diambil dan dimasukkan dalam tabel, dan kolom referensi menerima nilai berdasarkan per- bandingan skala, Seperti yang terlihat pada tabel 4.
TABEL IV PERBANDINGAN MATRIK BERPASANGAN Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K1 1 2 2 3 4 4 5 6 7 7 K2 0,5 1 2 2 3 4 4 5 6 7 K3 0,5 0,5 1 2 2 3 4 4 5 6 K4 0,33333 0,5 0,5 1 2 2 3 4 4 5 K5 0,25 0,33333 0,5 0,5 1 2 2 3 4 4 K6 0,25 0,25 0,33333 0,5 0,5 1 2 2 3 4 K7 0,2 0,25 0,25 0,33333 0,5 0,5 1 2 2 3 K8 0,16667 0,2 0,25 0,25 0,33333 0,5 0,5 1 2 2 K9 0,14286 0,16667 0,2 0,25 0,25 0,33333 0,5 0,5 1 2 K10 0,14286 0,14286 0,16667 0,2 0,25 0,25 0,33333 0,5 0,5 1 Jumlah 3,48571 5,34286 7,2 10,03333 13,83333 17,58333 22,33333 28 34,5 41
2) Matriks Perbandingan Berpasangan Yang Dinormalisasi
Pada saat menentukan nilai matriks perbandingan berpasangan ternormalisasi digunakan rumus, berikut:
𝑎𝑗𝑘 = 𝑎𝑗𝑘 ∑ 𝑎𝑗𝑘 𝑚 𝑙=1
Hasil dari semua perbandingan matriks perbandingan berpasangan ternormalisasi, seperti tampilan pada tabel 5.
TABEL V PERBANDINGAN BERPASANGAN NORMALISASI Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K1 0,28689 0,37433 0,27778 0,299 0,28916 0,22749 0,22388 0,21429 0,2029 0,17073 K2 0,14344 0,18717 0,27778 0,19934 0,21687 0,22749 0,1791 0,17857 0,17391 0,17073 K3 0,14344 0,09538 0,13889 0,19934 0,14458 0,17062 0,1791 0,14286 0,14493 0,14634 K4 0,09563 0,09538 0,06944 0,09967 0,14458 0,11374 0,13433 0,14286 0,11594 0,12195 K5 0,07172 0,06239 0,06944 0,04983 0,07229 0,11374 0.08955 0,10714 0,11594 0,09756 K6 0,07172 0,04679 0,0463 0,04983 0,03614 0,05687 0,08955 0,07143 0,08696 0,09756 K7 0,05738 0,04679 0,03472 0,03322 0,03614 0.02844 0,04478 0,07143 0,05797 0,07317 K8 0,04781 0,03743 0,03472 0,02492 0,0241 0,02844 0,02239 0,03571 0,05797 0,04878 K9 0,04098 0,03119 0,02778 0,02492 0,01807 0,01896 0,02239 0,01786 0,02899 0,04878 K10 0,04098 0,02674 0,02315 0,01993 0,01807 0,01422 0,01493 0,01786 0,01449 0,02439 3) Melakukan Penghitungan Bobot Kriteria
Untuk menentukan bobot kriteria, penghitungan nya menggunakan rumus sebagai berikut:
𝑊𝑖 = 1

## 𝑛 𝛴𝑗 𝑎𝑖
Hasil dari penghitungan bobot setiap kriteria ditampilkan dibawah ini.
K1= 0,28689 + 0,37433 + 0,27778 + 0,299 + 0,28916 + 0,22749 + 0,22388 + 0,21429 + 0,2029 + 0,17073 = 2,5664 / 10 = 0,25664 K2= 0,14344 + 0,18717 + 0,27778 + 0,19934 + 0,21687 + 0,22749 + 0,1791 + 0,17857 + 0,17391 + 0,17073 = 1,9544 / 10 = 0,19544 K3= 0,14344 + 0,09538 + 0,13889 + 0,19934 + 0,14458 + 0,17062 + 0,1791 + 0,14286 + 0,14493 + 0,14634 = 1,50367 / 10 = 0,15037 K4= 0,09563 + 0,09538 + 0,06944 + 0,09967 + 0,14458 + 0,11374 + 0,13433 + 0,14286 + 0,11594 + 0,12195 = 1,13172 / 10 = 0,11317 K5= 0,07172 + 0,06239 + 0,06944 + 0,04983 + 0,07229 + 0,11374 + 0.08955 + 0,10714 + 0,11594 + 0,09756 = 0,84962 / 10 = 0,08496 K6= 0,07172 + 0,04679 + 0,0463 + 0,04983 + 0,03614 + 0,05687 + 0,08955 + 0,07143 + 0,08696 + 0,09756 = 0,65316 / 10 = 0,06532 K7= 0,05738 + 0,04679 + 0,03472 + 0,03322 + 0,03614 + 0.02844 + 0,04478 + 0,07143 + 0,05797 + 0,07317 = 0,48404 / 10 = 0,0484 K8= 0,04781 + 0,03743 + 0,03472 + 0,02492 + 0,0241 + 0,02844 + 0,02239 + 0,03571 + 0,05797 + 0,04878 = 0,36227 / 10 = 0,03623 K9= 0,04098 + 0,03119 + 0,02778 + 0,02492 + 0,01807 + 0,01896 + 0,02239 + 0,01786 + 0,02899 + 0,04878 = 0,27991 / 10 = 0,027991 K10= 0,04098 + 0,02674 + 0,02315 + 0,01993 + 0,01807 + 0,01422 + 0,01493 + 0,01786 + 0,01449 + 0,02439 = 0,21476 / 10 = 0,02148
Principe Eigen Vector (λ maks) = 10,42231 Consistency Index = 0,04692 Consistency Ratio = 3,15%

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 209 – 223

## 4) Melakukan Perhitungan Alternatif
Menghitung alternatif sama dengan menghitung kriteria, hanya diperoleh nilai akhir dari alternatif dengan cara membagi bobot kriteria dengan banyak nya kriteria (n = 14) x skor yang diperoleh dari hasil normal- isasi. Alternatif yang digunakan sebagai contoh dalam perhitungan alternatif adalah kejujuran, seperti yang terlihat pada tabel 6.
TABEL VI ALTERNATIF KEJUJURAN Krite- ria A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 A14 A1 1 3 2 2 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 A2 0,3333 3 1 0,5 0,5 0,3333 3 0,3333 3 0,3333 3 0,3333 3 0,3333 3 0,5 0,5 0,33 333 0,5 0,33 333 A3 0,5 2 1 1 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 1 1 0,5 1 0,5 A4 0,5 2 1 1 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 1 1 0,5 1 0,5 A5 1 3 2 2 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 A6 1 3 2 2 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 A7 1 3 2 2 1 1 1
1 1 2 2 1 2 1 A8 1 3 2 2 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 A9 1 3 2 2 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 A10 0,5 2 1 1 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 1 1 0,5 1 0,5 A11 0,5 2 1 1 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 1 1 0,5 1 0,5 A12 1 3 2 2 1 1 1
1 1 2 2 1 2 1 A13 0,5 2 1 1 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 1 1 0,5 1 0,5 A14 1 3 2 2 1 1 1 1 1 2 2 1 2 1 Jumla h 10,833 33 35,000 02 21, 5 21, 5 10,833 33 10,833 33 10,833 33 10,833 33 10,833 33 21,5 21,5 10,8 3333 21,5 10,8 3333
Setelah  melakukan  perbandingan  pada  alternatif  kejujuran,  berikut  nya  melakukan  perhitungan  dengan nilai matriks yang sudah di normalisasi.
A1= 0,09231 + 0,08571 + 0,09302 + 0,09302 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09302 + 0,09302 + 0,09231 + 0,09302 +
0,09231 = 1,28929 / 14 = 0,09209 A2= 0,03077 + 0,02857 + 0,02326 + 0,02326 + 0,03077 + 0,03077 + 0,03077 + 0,03077 + 0,03077 + 0,02326 + 0,02326 + 0,03077 + 0,02326 + 0,03077 = 0,391 / 14 = 0,02793 A3= 0,04615 + 0,05714 + 0,04651 + 0,04651 + 0,04615 + 0,04615 + 0,04615 + 0,04615 + 0,04615 + 0,04651 + 0,04651 + 0,04615 + 0,04651 + 0,04615 = 0,65893 /14 = 0,04707 A4= 0,04615 + 0,05714 + 0,04651 + 0,04651 + 0,04615 + 0,04615 + 0,04615 + 0,04615 + 0,04615 + 0,04651 + 0,04651 + 0,04615 + 0,04651 + 0,04615 = 0,65893 / 14 = 0,04707 A5= 0,09231 + 0,08571 + 0,09302 + 0,09302 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09302 + 0,09302 + 0,09231 + 0,09302 + 0,09231 = 1,28929 / 14 = 0,09209 A6= 0,09231 + 0,08571 + 0,09302 + 0,09302 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09302 + 0,09302 + 0,09231 + 0,09302 + 0,09231 = 1,28929 / 14 = 0,09209 A7= 0,09231 + 0,08571 + 0,09302 + 0,09302 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09302 + 0,09302 + 0,09231 + 0,09302 + 0,09231 = 1,28929 / 14 = 0,09209 A8= 0,09231 + 0,08571 + 0,09302 + 0,09302 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09302 + 0,09302 + 0,09231 + 0,09302 + 0,09231 = 1,28929 / 14 = 0,09209 A9= 0,09231 + 0,08571 + 0,09302 + 0,09302 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09302 + 0,09302 + 0,09231 + 0,09302 + 0,09231 = 1,28929 / 14 = 0,09209 A10= 0,04615 + 0,05714 + 0,04651 + 0,04651 + 0,04615 + 0,04615 + 0,04615 + 0,04615 + 0,04615 + 0,04651 + 0,04651 + 0,04615 + 0,04651 + 0,04615 = 0,65893 / 14 = 0,04707 A11= 0,04615 + 0,05714 + 0,04651 + 0,04651 + 0,04615 + 0,04615 + 0,04615 + 0,04615 + 0,04615 + 0,04651 + 0,04651 + 0,04615 + 0,04651 + 0,04615 = 0,65893 / 14 = 0.04707 A12= 0,09231 + 0,08571 + 0,09302 + 0,09302 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09302 + 0,09302 + 0,09231 + 0,09302 + 0,09231 = 1,28929 / 14 = 0,09209 A13= 0,04615 + 0,05714 + 0,04651 + 0,04651 + 0,04615 + 0,04615 + 0,04615 + 0,04615 + 0,04615 + 0,04651 + 0,04651 + 0,04615 + 0,04651 + 0.04615 = 0,65893 / 14 = 0,04707 A14= 0,09231 + 0,08571 + 0,09302 + 0,09302 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09231 + 0,09302 + 0,09302 + 0,09231 + 0,09302
+ 0,09231 = 1,28929 / 14 = 0.09209 Principe Eigen Vector (λ maks) = 14,0185 Consistency Index = 0,00142 Consistency Ratio = 0,09%
5) Hasil Perhitungan Alternatif
Hasil perhitungan ini didapatkan dengan cara membandingkan antara alternatif dengan yang lainnya. Jika sudah membandingkan maka total setiap alternatif dibagi dengan banyak nya alternatif, hasil dari perhi- tungan ini seperti pada tampilan tabel 7.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 209 – 223

## TABEL VII
HASIL PERHITUNGAN ALTERNATIF Kese- luruh an Prior- ity Vec- tor A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A12 A13 A14 K1 0,256 64 0,092 09 0,027 93 0,047 07 0,047 07 0,092 09 0,092 09 0,092 09 0,092 09 0,092 09 0,047 07 0,047 07 0,092 09 0,047 07 0,092 09 K2 0,195 44 0,031 3 0,056 29 0,107 97 0,107 97 0,056 29 0,066 33 0,107 97 0,107 97 0,056 29 0,056 29 0,031 3 0,056 29 0,056 29 0,101 47 K3 0,150 37 0,056 52 0,108 36 0,031 51 0,056 52 0,054 14 0,108 36 0,056 52 0,056 52 0,108 36 0,108 36 0,056 52 0,033 44 0,108 36 0,056 52 K4 0,113 17 0,143 65 0,068 09 0,042 41 0,042 41 0,080 41 0,080 41 0,080 41 0,080 41 0,042 41 0,080 41 0,038 51 0,073 49 0,073 49 0,073 49 K5 0,084 96 0,025 42 0,042 14 0,042 14 0,098 33 0,139 68 0,079 37 0,079 37 0,042 14 0,079 37 0,129 02 0,079 37 0,042 14 0,042 14 0,079 37 K6 0,065 32 0,075 38 0,075 38 0,135 25 0,039 35 0,135 25 0,075 06 0,069 26 0,069 26 0,069 26 0,069 26 0,069 26 0,039 35 0,039 35 0,039 35 K7 0,048 4 0,046 92 0,155 52 0,091 91 0,046 92 0,046 92 0,080 92 0,064 06 0,091 91 0,046 92 0,046 92 0,085 96 0,085 96 0,054 57 0,054 57 K8 0,036 23 0,069 18 0,081 08 0,036 04 0,069 18 0,069 18 0,056 13 0,069 18 0,069 18 0,036 04 0,129 89 0,121 65 0,064 42 0,064 42 0,064 42 K9 0,027 99 0,071 69 0,071 69 0,138 09 0,071 69 0,071 69 0,071 69 0,071 69 0,071 69 0,036 67 0,036 67 0,071 69 0,071 69 0,071 69 0,071 69 K10 0,021 48 0,078 09 0,121 43 0,072 54 0,072 54 0,119 88 0,094 02 0,091 16 0,054 7 0,051 84 0,036 66 0,034 01 0,034 01 0,034 01 0,105 11 Total 0,070 05 0,065 75 0,066 31 0,065 75 0,081 94 0,083 62 0,083 17 0,080 58 0,072 71 0,072 75 0,053 63 0,063 36 0,061 55 0,078 84
Setelah  melakukan  dari  awal  hingga  akhir  hasil  perhitungan,  dan  dengan  penetapan  kriteria  yang  telah ditentukan sebagai pendukung. Hasil ranking menggunakan metode AHP, seperti pada tampilan tabel 7. Pada  peringkat  pertama  didapatkan  oleh  Kabar  Sembiring  dengan  nilai  0,0836151  diikuti  Sylvie  Selyn Sembiring  (0,0831736),  Prayudi  Kurniawan  (0,0819368),  Nathasia  A.  Br.B  (0,0805757),  dan  Samuel Agustinus Pasaribu (0,0788352).

## E. Perbandingan Metode SAW dengan AHP
Setelah melakukan perhitungan dengan kedua metode tersebut hasil yang diberikan sangat berbeda. Yang di- mana, jika menggunakan metode SAW peringkat pertama didapatkan Sylvie Selyn Sembiring dengan bobot (0,83). Sedangkan, pada metode AHP ranking pertama diperoleh Kabar Sembiring dengan nilai (0,0836151). Hasil perbandingan dengan kedua metode tersebut dapat dilihat pada tabel 4.
TABEL IV HASIL PERBANDINGAN METODE SAW DAN AHP No. Nama Karyawan SAW AHP 1 Eka Lestari 9 8 2 Fajar Ari Priyatin 14 12 3 Prayudi Kurniawan 3 3 4 Cucun Mayasari 8 10 5 Indra Effendi 10 11 6 Kabar Sembiring 4 1 7 Sylvie Selyn Sembiring 1 2 8 Nathasia A. Br. B 2 4 9 Estu Ardiyanto 7 7 10 Nuansa Bening 6 6 11 Ikwan Wahyudi 13 14 12 Rizki Hidayat 12 9 13 Muhammad Hilmy 11 13 14 Samuel Agustinus Pasaribu 5 5
Setelah mengetahui hasil peringkat, maka akan melakukan perbandingan pada proses penghitungan [21], dapat dilihat pada tabel 5.
TABEL V PERBANDINGAN PROSES PENGHITUNGAN Mengenai Metode SAW Metode AHP Kecepatan proses penghitungan 4 langkah langkah 9 langkah langkah Kematangan mengenai data Normalisasi nilai - Uji konsistensi - Normalisasi nilai - Pairwise comparison Proses perhitungan yang mudah dipahami Rumus penghitungan sedikit Rumus nya banyak dan sulit dipahami

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 209 – 223
Implementasi dalam penilaian kinerja Cocok untuk perusahaan yang menetapkan krite- ria  dan  bobot  skala  penilaian  dan  mempriori- taskan implementasi yang mudah. Sangat  cocok  untuk  perusahaan  yang  menguta- makan  keakuratan  hasil  perhitungan  tanpa menentukan standar bobot atau skala evaluasi Pembobotan kriteria Sudah  ada  (standar  yang  ditetapkan  perusahaan selain proses perhitungan SAW) Nilai  yang  ditentukan  oleh  proses  perhitungan juga  didasarkan  pada  perbandingan  nilai  refer- ensi Pengaruh  jumlah  kriteria  dalam  proses  penghi- tungan Kurang  berpengaruh  karena  tidak  ada  perhi- tungan  untuk  menentukan  bobot  kriteria  dan tidak  ada  pengecekan  konsistensi  dalam  proses perhitungan SAW. Jumlah kriteria (n) digunakan untuk menghitung bobot kriteria dan memeriksa integritas hierarki, sehingga jumlah kriteria memiliki pengaruh yang besar terhadap AHP. Keakuratan hasil Hasil  yang  didapat  kurang  akurat  dibandingkan AHP. Hasil  yang  didapat  lebih  akurat  dibandingkan dengan SAW.

## F. Hasil Pengujian Sistem
TABEL VI HASIL PENGUJIAN Hasil Yang Diharapkan Hasil Pengujian Berhasil melakukan login, lanjut ke menu utama SAW Berhasil Jika gagal melakukan login, kembali ke tampilan login SAW Pengujian Web Based Metode SAW Berhasil •
Pada menu karyawan SAW, dapat melakukan tambah data, edit dan hapus karyawan
• Pada menu kriteria SAW, menampilkan data, edit, sub kriteria, edit sub kriteria
• Pada menu input penilaian SAW, dapat menambahkan nilai bo- bot untuk pilihan alternatif
• Pada  menu  alternatif  SAW,  menampilkan hasil  dari data input penilaian
• Pada  menu  Perhitungan  SAW  menampilkan  perhitungan Matriks  Awal,  Bobot  Awal,  Normalisasi  Bobot,  Matriks  Nor- malisasi, hasil ranking, dan button cetak
• Pada menu user SAW, terdapat nama yang bisa mengakses web based, menambahkan, edit, dan hapus data
• Pada menu logout SAW, kembali ke tampilan login
Pengujian Web Based Metode AHP Berhasil
• Pada tampilan dashboard AHP, menampilkan penjelasan tentang metode ahp
• Pada  tampilan  kriteria  AHP,  menampilkan  nama  kriteria  dan bisa tambah data, edit data, dan hapus data
• Pada  tampilan  alternatif  AHP,  menampilkan  nama  alternatif, melakukan tambah, edit, dan hapus data
• Pada menu tampilan perbandingan  kriteria  AHP,  mengisi nilai perbandingan lalu klik submit
• Setelah mengklik submit selanjutnya menampilkan matriks per- bandingan berpasangan, matriks nilai kriteria, lalu klik lanjut
• Pada menu kejujuran AHP, mengisi nilai perbandigan selanjut- nya klik submit dan lanjut
• Pada menu kinerja AHP, isi nilai perbandingan, klik submit dan lanjut
• Pada menu komunikasi AHP, mengisi nilai perbandingan, klik submit dan lanjut
• Pada menu kehadiran AHP, isi nilai perbandingan, klik submit dan lanjut
• Pada  menu  kreativitas  AHP,  mengisi  nilai  perbandingan,  klik submit dan lanjut
• Pada  menu  penampilan  AHP,  isi  nilai  perbandingan,  lalu  klik submit dan lanjut
• Pada menu kedisiplinan AHP, mengisi nilai perbandingan, klik submit dan lanjut
• Pada menu kerja sama AHP, isi nilai perbandingan, lalu klik sub- mit dan lanjut
• Pada  menu  keramahan  AHP,  mengisi  nilai  perbandingan,  klik submit dan lanjut
• Pada menu loyalitas AHP, isi nilai perbandingan lalu klik submit dan lanjut
• Pada menu hasil, menampilkan hasil perhitungan dan hasil rank- ing
Hasil pada tabel 6, menunjukkan bahwa pengujian ini berpusat pada pengecekan usability dari fitur-fitur yang telah   dirancang  pada  web  based.  Dengan  menggunakan  metode  ini,  Kita  dapat  mengetahui  apakah  aplikasi fungsional berjalan normal dan berjalan seperti yang diharapkan.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 209 – 223

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian ini, sistem pendukung keputusan berbasis web menggunakan kedua metode, yaitu metode SAW dan AHP berhasil dibuat sesuai dengan kriteria nilai pembobotan sebagai dasar seleksi karyawan terbaik.  Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  kedua  metode  tersebut  dapat  menghasilkan  skor  akurat. Terdapat perbedaan dalam peringkat pada seleksi karyawan terbaik, jika menggunakan metode SAW peringkat pertama diraih oleh Sylvie Selyn Sembiring dengan bobot (0,83). Sedangkan, pada metode AHP diperoleh Kabar Sembiring  dengan  nilai  (0,836151).  Perbedaan  peringkat  yang  dihasilkan  kedua  metode  tersebut  disebabkan langkah langkah proses penghitungan dan kematangan mengenai data. Berdasarkan hasil perbandingan kedua metode, disarankan menggunakan metode AHP pada saat menyeleksi karyawan terbaik,  dikarenakan kecepatan proses  perhitungan  dan  kematangan  mengenai  data jadi lebih  akurat  dibandingkan  metode  SAW.  Saran  pada penelitian Ini, jika mengolah data dalam jumlah besar disarankan menggunakan menggunakan metode SAW. Sedangkan, data dalam jumlah sedikit menggunakan metode AHP. Karena, jumlah kriteria proses penghitungan kurang berpengaruh karena tidak ada perhitungan untuk menentukan bobot kriteria dan tidak ada pengecekan konsistensi.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Murdianto, Handri, D. M. Khairina, dan H. R. Hatta, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Per Triwulan PT. Cahaya Fajar Kaltim PLTU Embalut Tanjung Batu Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi ,
Vol. 1, No. 1, 2540- 7902, September, 2016.
[2] Simatupang, Julianto, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode SAW Studi Kasus AMIK Mahaputra Riau,” Jurnal Intra-Tech , Vol. 2, No. 1, 2549-0222, April, 2018.
[3] Firdaus, Indra Herman, G. Abdillah, dan F. Renaldi, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode AHP Dan TOPSIS,” Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi , 2089-9815, Maret, 2016.
[4] Suryana, Ase, E. Yulianto, dan K. D. Pratama, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Prestasi Pegawai Menggunakan  Metode SAW, AHP Dan TOPSIS,” JITTER (Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan) , Vol. 3, No. 2, April, 2017 .
[5] Lestari, Endang, “Kolaborasi Metode SAW Dan AHP Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Asisten Laboratorium,” JSI (Jurnal Sistem Informasi) , Vol. 9, No. 1, 2355-4614, April, 2017.
[6] Qiyamullaily, Arista, S. Nandasari, dan Y. Amrozi, “Perbandingan Penggunaan Metode SAW Dan AHP Untuk Sistem Pendukung Keputusan Pen- erimaan Karyawan Baru,” Teknika: Engineering and Sains Journal , Vol. 4, No. 1, 7-12, 2579-5422, Juni, 2020.
[7] Setiadi, Irawan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Bekas Dengan Metode  AHP Dan SAW Pada Nava Sukses Motor,” Jurnal  String (Satuan Tulsan Riset dan Inovasi Teknologi) , Vol. 3, No. 3, 2549-2837, April, 2019.
[8] Permatasari, Diah, D. Sartika, dan Suryati, “Penerapan Metode AHP Dan SAW Untuk Penentuan Kenaikan Jabatan Karyawan,” Jurnal Teknik Informat- ika dan Sistem Informasi, Vol. 5, No. 1, Hal. 60-73, 2407-4322, September, 2018.
[9] Nurrahmi, Herly, dan B. Misbahuddin, “Perbandingan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dan AHP (Analytic Hierarchy Process) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik,” Sainstech , Vol. 29, No. 1, Januari, 2019.
[10] Rohman, Fathur, dan H. M. Oktaviani, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Pada SMA 1 Barunawati,” Journal Speed – Sentra Penelitian Engineering dan Edukasi , Vol. 12, No. 3, Juli, 2020.
[11] Eva Munthafa, Agnia, dan H. Mubarok, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Mahasiswa Berprestasi,” Jurnal Siliwangi Seri Sains dan Teknologi , Vol. 3, No. 2, 2477-3891, 2017.
[12] Okatviani, Nia, N. Merlina, dan Nurmalasari, “Pemilihan Jasa Pengiriman Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi , Vol. 6, No. 4, 2460-3562, Oktober, 2020.
[13] Reza Ardianto, Tomy, Z. Arifin, dan D. M. Khairina, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Rumah Tinggal Di Perumahan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus: Kota Samarinda),” Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Vol. 2, No. 1, 2540-
7902, Maret, 2017.
[14] Sindar RMS, Anita, dan J. Purba, “Penentuan Karyawan Lembur Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” Jurnal Inkofar, Vol. 1, No. 2, 2615-3645, Desember, 2018.
[15] Irfan  S,  Muhammad,  Mesran,  D.  Siregar,  dan  Suginam,  “Rancangan  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Televisi  Berlangganan  Menerapkan  Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” Media Informatika Budidarma , Vol. 1, No. 2 Hal. 42-48, 2548-8368, Juni, 2017.
[16] Arif Riyanto, Eko, dan T. Haryanti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Teller Pooling Terbaik pada PT. BCA Tbk. Dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” Jurnal Pilar Nusa Mandiri , Vol. 13, No. 1, 1978-1946, Maret, 2017.
[17] Arifin, Nofri yudi, “Penentuan Warga Penerima Jamkesmas Pada Nagari Sicincin Dengan Metode Simple Additive Weighting,” Jurnal Kreatif Industri, Vol. 2, No. 2, 2597-8950, Agusutus, 2018.
[18] Taufiq As’Arie, Mochammd, M. Wati, dan B. Cahyono, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Finalis Dalam Pemilihan Duta Wisata Menggunakan Metode AHP Dan TOPSIS (Studi Kasus: Asosiasi Duta Wisata Kab. Kutai Kartanegara),” Jurti (Jurnal Teknologi Informasi), Vol. 3, No. 2, 2579-8790, Desember, 2019.
[19] Halim Hasugian, Abdul, dan H. Cipta, “Analisa Dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pasangan Hidup Menurut Budaya Karo Dengan Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP),” Jurnal Ilmu Komputer dan Informatika , Vol. 2, No. 1, 2598-6341, April, 2018.
[20] Hasan, Patmawati, E. Utami, dan A. “Nasiri, Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Metode AHP di STIMIK Sepuluh Nopember Jayapura,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , Vol. 4, No. 3, 2443-2210, Desember, 2018.
[21] Fakhrun Shiddieq, Diqy, dan E. Septyan, “Analisis Perbandingan Metode AHP Dan SAW Dalam Penilaian Kinerja Karyawan (Studi Kasus Di PT. Grafindo Media Pratama Bandung),” Jurnal LPKIA, Vol. 10, No. 2, Desember, 2017.