Diterima 10 Juni 2016, Direvisi 17 Juni 2016, Diterima untuk publikasi 15 Juli 2016
Perbandingan Metode Smart Dan Simple Additive Weighting (Saw) Dalam Menentukan Karyawan Tetap Berbasis Web
1 Hendri Priatna, 2 Dedih, 3 Jajang Mulyana
1, 2, 3 Teknik Informatika
Teknik Informatika, STMIK Kharisma Karawang, Jl Pangkal Perjuangan Km 1 By Pass, Karawang 41361 Email: 1 hendri.priatna14@gmail.com, 2 dedih@stmik-kharisma.ac.id,
3 za2nk@yahoo.com
Abstrak. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  proses  dalam  menentukan karyawan tetap dengan menggunakan metode SMART ((Simple Multi – Attribute Rating Technique) dan SAW (Simple Additive Weighting) serta untuk mengetahui perbandingan  metode SMART dan SAW ,  dan  untuk  mengetahui  bagaiman merancang  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  dua metode  yaitu  metode SMART dan SAW .  Analisa  masalah  dalam  penelitian  ini adalah  pada  karyawan  yang  masa  kontraknya  akan  berakhir  setelah  dua  tahun. Kepala  bagian  produksi  akan  melakukan  evaluasi  terhadap  nilai  kinerja Karyawan  dengan  aspek  penilain  berupa  pengetahuan  pekerjaan,  keterampiln, sikap kerja, test tulis dan test wawancara. Pada analisa masalah ini, penulis akan menguraikan  bagaimana  proses  dalam  menentukan  karyawan  tetap  dengan metode SMART dan SAW serta  mengetahui  bagaimana  perbandingan  metode SMART dan SAW .  Perancangan  aplikas  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP , Apache sebagai web  server dan MySQL sebagai DBMS ( Database Management  System) .  Pengembangan  sistem  ini  mengunakan SDLC  Waterfall (Satzinger, 2010).
Kata  kunci: karyawan  tetap,sistem  penunjang  keputusan,  metode  SMART,  metode SAW.

## 1 Pendahuluan
Pada Sistem Penunjang Keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan  pemanipulasian  data.  Sistem  itu digunakan untuk pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi  yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak  seorang  pun  tahu  secara  pasti bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat  [1].  Sistem  pendukung  keputusan sangat  berguna  untuk  membantu  seseorang  dalam  mengambil  keputusan  yang akurat  dan  tepat  sasaran.  Konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  / Decision  Support  Sistem  (DSS) pertama  kali  diungkapkan  pada  awal  tahun 1970-an  oleh  Michael  S.  Scott  Morton  dengan    istilah Management    Decision

## Hendri Priatna, Dedih, Jajang Mulyanas
Sistem .  Sistem  tersebut  adalah  suatu  sistem  yang  berbasis  komputer  yang ditujukan  untuk    membantu  pengambil  keputusan  dengan  memanfaatkan  data dan  model  tertentu  untuk  memecahkan  berbagai  persoalan  yang  tidak terstruktur. Dalam pembuatan sistem   pendukung   keputusan   tersebut   bisa dibangun dengan beberapa metode, diantaranya metode Simple Multi – Attribute Rating  Technique ( SMART )  dan Simple  Additive  Weighting ( SAW ) . Metode SMART merupakan  metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  yang dikembangkan oleh [2] pada tahun 1977. Teknik pengambilan keputusan multi kriteria  ini  didasarkan  pada  teori  bahwa  setiap  alternatif  terdiri  dari  sejumlah kriteria  yang  memiliki  nilai  –  nilai  dan  setiap  kriteria  memiliki  bobot  yang menggambarkan  seberapa  penting  ia  dibandingkan  dengan  kriteria  lain. Pembobotan  ini  digunakan  untuk  menilai  setiap  alternatif  agar  diperoleh alternatif  terbaik.  Metode SAW sering    juga    dikenal    istilah  metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternative  yang  ada  [3]. Berdasarkan penelitian sebelumnya, metode dalam system penunjang keputusan ini  dapat  diterapkan  diberbagai  aspek  kehidupan  sahari-hari,  diantaranya  di Masyarakat  umum  sebagai  penunjang  keputusan  untuk  menentukan  keluarga miskin [4], di Perguruan tinggi sebagai penunjang keputusan untuk menentukan mahasiswa berpestasi [5] dan di perusahaan sebagai penujang keputusan untuk menentukan  karyawan  tetap  [6].  Salah  satunya  dapat  diterapkan  di  PT  GS Electech Indoneia.
PT GS Electech Indonesia adalah  sebuah perusahaan yang bergerak di bidang automotif  dengan  hasil  produksinya  berupa  wairing  harness  yang  berfungsi sebagai  konektifitas   listrik  pada  motor  dam  mobil.  PT  GS  Electech  Indonesia merupakan anak perusahaan dari PT GS ElectechJepang yang berada di propinsi Nagoya–Jepang.  Perusahaan  yang  berada  di  kawasan  industry  MM2100 Cikarang  Barat–Bekasi  ini  telah  berdiri  sejak  tahun  2010.  Seiring  dengan perkembangannya,  PT  GS  Electech  Indonesia  telah  menjadi  salah  satu perusahaan yang memiliki banyak customer , sehingga membutuhkan karyawan yang  banyak  untuk  memenuhi  target  produksinya.  Karyawan  PT  GS  Electech Indonesia  terdiri  dari  karyawan  kontrak  dan  karyawan  tetap.  Karyawan  tetap menurut  kamus  lengkap  ekonomi  2003  adalah  Orang  yang  bekerja  pada  suatu organisasi  /  perusahaan  dimana  orang  tersebut  diangkat  oleh  perusahaan  dan tidak tergantung pada jangka waktu tertentu [7]. Untuk menjadi karyawan tetap di PT GS Electech Indonesia, seorang karyawan harus melalui beberapa tahap, yaitu  diantaranya  harus  melewati  masa  kerja  kontrak  satu  dan  kontrak  dua. Setelah itu akan dilakukan evaluasi terhadap kinerja karyawan tersebut sebagai acuan  kepala  bagian  Produksi  dalam  menentukan  karyawan  tetap.  Untuk membantu  kepala  bagian  Departement  Produksi  agar  lebih  mudah  dalam

## Perbandingan  Metode  Smart  Dan  Simple  Additive  Weighting
(Saw) Dalam Menentukan Karyawan Tetap Berbasis Web 55
menentukan  karyawan  tetap,  maka  dibutuhkan  suatu  sistem  yang  dapat membantu  dalam  mengambil  keputusan  tersebut.  Berdasarkan  penjelasan  di atas,  maka  akan  dilakukan  sebuah  penelitian  untuk  membuat  sebuah  sistem perbandingan  antara  dua  metode,  yaitu  metode SMART dan  metode SAW . Penelitian  ini  saya  beri  judul  “Perbandingan  Metode SMART DAN Simple Additive Weighting (SAW) dalam Menentukan Karyawan Tetap Berbasis WEB . Pengembangan  sistem  tersebut  menggunakan metode waterfall [8].

## 2 Metode Penelitian
Metode      penelitian      yang      digunakan      dalam  membangun  sistem  adalah metode SDLC waterfall, yaitu suatu metodologi pengembangan perangkat lunak yang  mengusulkan  pendekatan  kepada  perangkat  lunak  sistematik  dan sekuensial  yang  mulai  pada Project  planning  phase,  Analysis  phase,  Design phase, Iplementation phase, dan Support Phase [8].

## Gambar 1 SDLC Waterfall menurut [7]

## 2.1 Project Planning Phase
1. Identifikasi masalah Menentukan masalah-masalah yang timbul dalam mengambil keputusan untuk menentukan karyawan tetap
2. Pengumpulan data Melakukan  studi  literatur  melalui  jurnal-jurnal  penelitian  dan melakukan proses wawancara dengan kepala bagian produksi.
3. Menganalisis teori Menganaisis  sistem  penunjang  keputusan  dalam  menentuan  karyawan tetap
4. Pembuatan jadwal

## Hendri Priatna, Dedih, Jajang Mulyanas
Membuat jadwal dan target penelitian.
5. Mencari solusi
6. Menentukan  perbandingan  metode SMART dan  metode SAW dalam menentukan karyawan tetap berbasis WEB.
7. Mendefinisikan kebutuhan Menentukan tools yang  dibutuhkan  baik hardware maupun software untuk membangun aplikasi
2.2 Analysis Phase
Berikut adalah sistem yang berjalan untuk menentukan karyawan tetap.
Gambar 2 Sistem yang berjalan
Kemudian dianalisis terhadap metode SMART dan SAW.
Perbandingan  Metode  Smart  Dan  Simple  Additive  Weighting (Saw) Dalam Menentukan Karyawan Tetap Berbasis Web 57
1. Analysis teori
a. Metode SMART
Gambar 3 Alur Metode SMART
b. Metode SAW

## Hendri Priatna, Dedih, Jajang Mulyanas
Gambar 4 Alur Metode SAW 2. Analysis System
Selain  tahapan  diatas,  juga  akan  mempelajari  sistem  yang  ada  dan menganalisis  bidang  masalah  dengan  menggunakan Object  Oriented Analysis ( OOA ).  Hasil  dari  tahapan  ini  adalah  tujuan  perbaikan  sistem terhadap  masalah  serta  manfaat  yang  akan  diperoleh.  Tahapan  analisis meliputi :
a. System activities ( Actor Description and Use Case Description , Use Diagram, Scenario Use Case )
b. Class  diagram ( class  definition, class relation )
c. Object interaction ( sequence diagram )
d. Object behavior ( activity diagram ).
3. Design Phase
Dalam  tahapan  ini  desain  yang  dilakukan  oleh  peneliti  adalah pendesainan berbasis Object Oriented Design (OOD) terdiri dari:
a. Desain basisdata
b. Desain proses
c. Desain antar muka
4. Implementation Phase
Tahapan        implementasi        merupakan        tahap  pembuatan  program termasuk  penulisan  kode  program,  pengetesan  program  secara  terus menerus  untuk  mencari  kesalahan  yang  terjadi  pada  program  yang  di
Perbandingan  Metode  Smart  Dan  Simple  Additive  Weighting (Saw) Dalam Menentukan Karyawan Tetap Berbasis Web 59
buat,  kemudian  meletakan  sistem  untuk  di  operasikan.  Penulisan  kode program dilakukan dengan teknik Object Oriented Programming (OOP) secara    modular    sehingga    akan mempermudah dalam memodifikasi kode  yang  sudah  ada.  Pada  Tahapan  ini  dilakukan  beberapa  tahapan, antara lain:
a. Instalasi sistem Menjelaskan tahapan tahapan dilakukannya proses instalasi aplikasi.
b. Pengujian terhadap sistem Pengujian sistem dilakukan dengan dua tahap, yaitu pengujian white box dan black  box .  Pengujian white  box dilakukan  pada syntax dan logika.  Sedangkan  pengujian black  box dilakukan  untuk  menguji apakah setiap fungsi di dalam program dapat berjalan dengan benar.

## 5. Support Phase
Setelah  sistem  yang  penulis  bangun  selesai,  langkah      terakhir      yang dilakukan      adalah  memperbaiki  dan  meningkatkan  sistem  secara berkala.  Dalam  fase  program  ini  juga  dilakukan  uji  kelayakan  sistem yang dibuat seperti input, interface,   proses,   output serta   melakukan pembaruan   dan   memelihara sistem setelah dijalankan.
3 Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Project Planning Phase
1. Identifikasi masalah Aplikasi  sistem  penunjang  keputusan  dalam  menentukan  karyawan tetap dengan menggunakan metode SMART dan SAW .
2. Pengumpulan data
Data  nilai  kenerja  karyawan  setelah  dilakukan  penghitungan  dengan metode SMART dan SAW.
3. Menganalisis teori Peunggunaan metode SMART dan SAW dalam menemukan karyawan
tetap.
4. Pembuatan jadwal Jadwa  pengenalan  aplikasi  sistem  penunjang  keputusan  dalam menentukan karyawan tetap
5. Mencari solusi Dapat  mempermudah  kepala  bagian  produksi  dalam  menentukan karyawan tetap
6. Mendefinisikan kebutuhan

## Hendri Priatna, Dedih, Jajang Mulyanas
Linux  Ubuntu  10.04  32  bit,  Dia  Diagram, Libre  Office 3.2.0, geany , Apache , dan MySQL .
3.2 Analysis Phase
a. Analysis Teori
Berikut adalah alur analysis sistem yang berjalan. Tahapan A
1. Karyawan Baru menghasilkan data Karyawan dengan keterangan staus Kontrak.
2. Kontrak 1 menghasilakan nilai evaluasi kinerja Karyawan kontrak 1
Tahapan B
1. Kontrak 2 mengasilkan nili evaluasi kinerja Karyawan Kontrak 2
2. Karyawan  Tetap  menghasilkan  data  Karyawan  dengan  keterangan status Tetap.
Kemudian  akan  dilakukan  perhitungan  metode SMART dan SAW. Berikut adalah langkah-langkah untuk menghitung metode SMART dan SAW.

## 1. Metode SMART
Tahapan A
a. Menentukan kriteria dan bobot
Tabel 1 Kriteria (Ci)  dan Bobot (Wj)
Perbandingan  Metode  Smart  Dan  Simple  Additive  Weighting (Saw) Dalam Menentukan Karyawan Tetap Berbasis Web 61
b. Menentukan sub kriteria dan nilai
Tabel 2 Sub Kriteria Pengetahuan Pekerjaan (C1)
Tabel 3 Sub Kriteria Keterampilan (C2)
Tabel 4 Sub Kriteria Sikap Kerja (C3)
Tabel 5 Sub Krtieria Test Tulis (C4)
Tabel 6 Sub Kriteria Test Wawancara (C5)

## Hendri Priatna, Dedih, Jajang Mulyanas
c. Menentukan Standar Nilai Keputusan Untuk  menentukan  standar  nilai  Keputusan, lakukan perhitungan dengan rumus sebagai berikut:
𝑆𝑀𝐴𝑅𝑇 = ∑ Wj .  MaxUij 𝑘 𝑛𝑗=  𝑖 (1)
dimana:
Wj adalah nilai pembobotan kriteria ke-j dari k kriteria. Uij adalah nilai maksimal utility alternatif i pada kriteria j.
Sehingga  diperoleh  nilai  maksimalnya  adalah  3.40,  sehingga  untuk menentukannya digunakan rumus sebagai berikut:

## 𝑆𝑀𝐴𝑅𝑇 = 85
100 𝑥 3.40 = 0.29
Tabel 7 Standar Nilai Keputusan Metode SMART
d. Menentukan Nilai Utility Misal digunakan 3 alternatif dengan nilai sebagai berikut:

## Tabel 8 Penilaian Karyawan
Perbandingan  Metode  Smart  Dan  Simple  Additive  Weighting (Saw) Dalam Menentukan Karyawan Tetap Berbasis Web 63
Tahapan B
a. Kalikan nilai utility dengan bobot kriteria.
Digunakan rumus sebagai berikut:
𝑆𝑀𝐴𝑅𝑇 = ∑ Wj .  Uij 𝑘
𝑛𝑗=  𝑖 (2)
dimana:
1) Wj adalah nilai pembobotan kriteria ke-j dari k kriteria.
2) Uij adalah nilai utility alternative i pada kriteria j.
3) Pemilihan  keputusan  adalah  mengidentifikasi  mana  dari  n alternatif yang mempunyai nilai fungsi terbesar.
4) Nilai  fungsi  ini  juga  dapat  digunakan  untuk  meranking  n alternatif
Tabel 9 Evaluasi Kriteria Alvi Tabel 10 Evaluasi Kriteria Ade Tabel 11 Evaluasi Kriteria Shinta b. Preferensi Tiap Alternatif
Berikut  ini  adalah  hasil  dari  perhitungan  dengan  menggunakan
metode SMART .

## Perbandingan  Metode  Smart  Dan  Simple  Additive  Weighting (Saw) Dalam Menentukan Karyawan Tetap Berbasis Web
Tabel 12 Kesimpulan Evaluasi Nilai Pada Masing-Masing Kriteria
Tabel 13 Hasil Keputusan Metode SMART
Dari  range  nilai  di  atas  terlihat  bahwa  hasil  penilaian  Shinta  lebih tinggi  dari  pada  Alvi  dan  Ade,  sehingga  dapat  dinyatakan  Binta adalah Alternatif yang terpilih untuk menjadi karyawan tetap.

## 2. Metode SAW
Tahapan A
1. Menentukan kriteria dan bobot
Tabel 14 Kriteria (Ci) dan Bobot (Wj)

## 2. Menentukan sub kriteria dan nilai
Tabel 15 Sub kriteria dan nilai (C1)
Tabel 16 Sub kriteria keterampilan (C2)
Tabel 17 Sub kriteria sikap kerja (C3)
Tabel 18 Sub kriteria test tulis (C4)
Tabel 19 Sub kriteria test wawancara
Perbandingan  Metode  Smart  Dan  Simple  Additive  Weighting (Saw) Dalam Menentukan Karyawan Tetap Berbasis Web 67
3. Menentukan standar nilai keputusan
Untuk  menentukan  standar  nilai  keputusan  pada  metode SAW ,  terlebih dulu menentukan matriks normalisasi nilai maksimal.
𝑀𝑎𝑥 (𝑋𝑖𝑗) = 𝑀𝑎𝑥 (𝑋𝑖𝑗)
𝑀𝑎𝑥 (𝑋𝑖𝑗) ∗ 𝑊𝑗 (3)
dimana:
1) MaxXij adalah nilai maksimal pada kritera ke-i
2) Wj adalah bobot normalisasi pada kriteria ke-i
Sehingga  diperoleh  nilai  maksimalnya  adalah  1,  sehingga  untuk menentukannya digunakan rumus sebagai berikut

## 𝑆𝑀𝐴𝑅𝑇 = 85
100 𝑥 3.40 = 0.29
Tabel 20 Standar nilai keputusan metode SAW
4. Menentukan rating kecocokan dari setiap alternatif Untuk nilai pada metode SAW , gunakan nilai yang sama dengan metode SMART .
Tabel 21 Penilaian karyawan
5. Pembentukan matriks keputusan

## 68 Hendri Priatna, Dedih, Jajang Mulyanas
Untuk  Kriteria  (C2)  dan  (C3)  harus  dilakukan  penjumlahan  terlebih dahulu.   Dengan  cara ((C2.1)+(C2.2))/2 begitupun dengan (C3). Berikut adalah Nilai yang diperoleh masing-masing alternatif.
Tabel 22 Nilai masing-masing alternatif
Maka pembentukan matrik keputusan berdasarkan data penilaian di atas adalah sebagai berikut:
𝑋 =   [ 3 1.5 3.5 2 3 3.5 3 3 3 3 2 2 3 3 3 ]
6. Pembentukan matriks keputusan Untuk Menghitung normalisasi Martiks Keputusan dari setiap alternatif digunakan rumus sebagai berikut :
𝑟𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑖 𝑋𝑖𝑗 (4) Keterangan: rij = nilai rating kinerja ternormalisasi Xij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria MaxXij = nilai terbesar dari setiap kriteria Maka diperoleh:
Perbandingan  Metode  Smart  Dan  Simple  Additive  Weighting (Saw) Dalam Menentukan Karyawan Tetap Berbasis Web 69
Kemudian hasil normalisasi dibuat dalam matriks normalisasi:
𝑋 =   [ 1 0.5 1 0.67 1 0.71 1 1 0.86 1 0.67 0.67 1 1 1 ]

## Tahapan B
1) Kalikan matriks normalisasi dengan bobot kriteria
Selanjutnya,    proses    perangkingan    dengan menggunakan bobot yang  telah  ditentukan  oleh  pengambil  keputusan  dengan      dibuat perkalian  matriks  W  *  R  dan  penjumlahan  hasil  perkalian  untuk memperoleh    alternatif    terbaik    dengan  melakukan  perangkingan nilai terbesar sebagai berikut :
Diketahui W = [0,25 0,30 0,30 0,10 0,05]
Pencarian  perankingan  atau  nilai  terbaik  dengan  memasukan  setiap kriteria yang diberikan dengan menggunakan rumus : Vi= Σ Maka hasil perankingan adalah sebagai berikut:
V1(Alvi) = (0.25*1) + (0.30*0.5) + (0.30*1)+(0.10*1) + (0.05*0.67) = 0.83 V2(Ade) = (0.25*0.67) + (0.30*0.1) + (0.30*0.71)+ (0.10*0.67) + (0.05*1) = 0.80 V3(Shinta)   = (0.25*1) + (0.30*1) + (0.30*0.86) + (0.10*1) + (0.05*1) = 0,94 A1 = Alvi; A2 = Ade; A3 = Shinta;
2) Prefensi tiap alternatif Tabel 23 Hasil keputusan dengan metode SAW
Maka  dapat  disimpulkan  V3(Shinta)  adalah  kandidat  (Alternatif) yang terpilih untuk menjadi Karyawan Tetap.
3. Perbandingan Proses Metode SMART dan SAW
70 Hendri Priatna, Dedih, Jajang Mulyanas

## Perbandingan  Metode  Smart  Dan  Simple  Additive  Weighting (Saw) Dalam Menentukan Karyawan Tetap Berbasis Web
Untuk  mengetahui  perbandingan  nilai  metode  SMART  dan  SAW, digunakan rumus seperti berikut:
𝐴 (𝐶𝑖) = 𝐶𝑖 (𝑆𝑀𝐴𝑅𝑇) − 𝐶𝑖 (𝑆𝐴𝑊) (5) Dimana: A (Ci) = Alternatif dengan kriterai ke-i Ci (SMART)   = Hasil kriteria ke-i metode SMART Ci (SAW) = Hasil kriteria ke-i metode SAW A11 = 0.75-0.25 = 0.50 A31 = 0.75-0.25 = 0.50 A12 = 0.45-0.15 = 0.30 A32 = 0.90-0.30 = 0.60 A13 =1.05-0.30 = 0.75 A33 = 0.90-0.26 = 0.64 A14 = 0.30-0.10 = 0.20 A34 = 0.30-0.10 = 0.20 A35 = 0.15-0.05 = 0.10 A15 = 0.10-0.03 = 0.07 A21 = 0.50-0.17 = 0.33
A22 = 0.90-0.30 = 0.60 A23 = 0.75-0.26 = 0.49 A24 = 0.20-0.07 = 0.13 A25 = 0.15-0.05 = 0.10

## Hendri Priatna, Dedih, Jajang Mulyanas
Gambar 5 Grafik Perbandingan Nilai
Dari hasil diatas,  terlihat  bahwa antara Ci pada Metode SMART dan Ci pada Metode SAW  rentang jaraknya adalah 0.07 – 0.75. Untuk menentukan perbandingan Keputusan metode SMART dan SAW digunakan rumus sebagai berikut:
𝐴𝑖 (𝑆𝑀𝐴𝑅𝑇) = 𝑆𝑁𝐾 − 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 ( 6 ) Dimana : Ai = Alternatif (Kandidat) SNK = Standar Nilai Keputusan
Nilai = Nilai yang dperoleh  masing-masing alternatif. A(Alvi) = 2.89 – 2.65 = 0.24 A(Ade) = 2.89 – 2.50 = 0.39 𝐴𝑖 (𝑆𝐴𝑊) = 𝑆𝑁𝐾 − 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 ( 7 )
Dimana :
Ai       = Alternatif (Kandidat) SNK   = Standar Nilai Keputusan Nilai  = Nilai yang dperoleh masing-masing alternatif. A(Alvi) = 0.85 – 0.83 = 0.02 A(Ade) = 0.85 – 0.80 = 0.05

## Perbandingan  Metode  Smart  Dan  Simple  Additive  Weighting (Saw) Dalam Menentukan Karyawan Tetap Berbasis Web

## Gambar 6 Grafik Perbandingan Keputusan
Yang  dihitung  adalah  Alternatif  yang  tidak  terpilih,  karna  untuk mengetahui  perbandingan  jarak  antara  Nilai  dengan  Standar  Nilai Keputusan. Dari hasil diatas, terlihat  bahwa hasil metode  SAW  lebih mendekati standar nilai keputusan yang telah ditentukan.
b. Analysis System
Diagram UseCase berfungsi  untuk  mendefinisikan  elemen  fungsi-fungsi  yang dibutuhkan pada perangkat lunak yang akan dibuat.
1) System activities ( UseCase Diagram )

## Hendri Priatna, Dedih, Jajang Mulyanas
2) Class Diagram ( Class Relation )
Gambar 8 Class Relation
3) Object Interaction ( sequence diagram )
Gambar 9 Sequence diagram simpan nilai

## Perbandingan  Metode  Smart  Dan  Simple  Additive  Weighting (Saw) Dalam Menentukan Karyawan Tetap Berbasis Web
Gambar 10 Sequence diagram lihat hasil metode SMART
Gambar 11 Sequen diagram lihat hasil metode SAW
4) Object behavior ( activity diagram )
Gambar 12 Activity simpan nilai
Gambar 13 Activity menampilkan hasil metode SMART

## Perbandingan  Metode  Smart  Dan  Simple  Additive  Weighting (Saw) Dalam Menentukan Karyawan Tetap Berbasis Web

## Gambar 14 Activity menampilkan hasil metode SAW

## 3.3 Design Phase
Di  dalam  tahap  desain,  digunakan  Object  Oriented  Design  (OOD). Berikut adalah rancangan desain yang akan dibangun.
1) Desain
Proses
Gambar 15 Desain Proses
Perbandingan  Metode  Smart  Dan  Simple  Additive  Weighting (Saw) Dalam Menentukan Karyawan Tetap Berbasis Web 79
2) Desain Antarmuka
Berikut ini adalah rancangan desain antarmuka sistem:
Gambar 16 Desain Halaman Login
Gambar 17 Desain Halaman Utama

## Hendri Priatna, Dedih, Jajang Mulyanas
Berikut adalah gambar dari sistem yang telah dibuat.
Gambar 18 Halaman Login
Gambar 19 Halaman Utama Sistem
Perbandingan  Metode  Smart  Dan  Simple  Additive  Weighting (Saw) Dalam Menentukan Karyawan Tetap Berbasis Web 81

## 4. Perbandingan Proses Metode SMART dan SAW
Gambar 20 Hasil Perhitungan Metode SMART

## Gambar 21 Hasil Perhitungan Metode SAW
5. Hasil Analisa Dari hasil diatas, diperoleh analisa sebagai berikut:
a. Hasil  pada  metode  SMART  dan  SAW  sama-sama  menghasilkan keputusan  yang  sama,  yaitu  ada  lima  orang  yang  di  Rekomendasi  dan tujuh orang Tidak Rekomendasi.
b. Hasil  pada  metode  SMART  daan  SAW  adalah  berupa      perankingan, dimana   hasilnya diurutkan berdasarkan total nilai yang terbesar sampai yang terkecil.
c. Apabila  Kepala  Bagian  Produksi  hanya  menginginkan    empat    orang saja    untuk  menjadi Karyawan  tetap,  maka  pengambilan  keputusannya adalah  dengan  mengambil  data  yang  teratas  yaitu  Eka,  Rini,  Desy  dan Elly.

## Hendri Priatna, Dedih, Jajang Mulyanas
d. Apabila  ada  total  nilai  yang  sama,  seperti  Eka  dan  Rini,  sedangkan Kepala  Bagian  Produksi  hanya  menginginkan  satu  saja  yang  akan menjadi  Karyawan  tetap,  maka  keputusaan  ada  pada  kepada  Kepala Bagian Produksi.
e. Apabila terdapat hasil yang berbeda antara metode SMART dan SAW, maka yang diambil adalah hasil keputusan metode SAW.

## 3.4 Implementation Phase
1. Pengujian Whitebox
Whitebox  testing merupakan    pengujian    yang  memperhitungkan mekanisme internal sistem atau komponenen. Whitebox testing menguji jalur  perhitungan  internal  untuk  mengidentifikasi  bug  dengan menyelidiki kebenaran struktur kode [9].
a. Flowgraph
1) Metode SMART
Gambar 22 Flowgraph Metode SMART
2) Metode SAW
Gambar 23 Flowgraph Metode SAW
Perbandingan  Metode  Smart  Dan  Simple  Additive  Weighting (Saw) Dalam Menentukan Karyawan Tetap Berbasis Web 83
b. Cyclomatic Complexity
Perhitungan  ini  digunakan  untuk  menentukan  jumlah Independent
Path yang akan ditelusuri.
1) Metode SMART a) V(G) = R = 1 b) V(G) = E – N + 2 = 8 – 9 + 2 = 1 c) V(G) = P + 1 = 0 + 1 = 1 2) Metode SAW
a) V(G) = R = 1 b) V(G) = E – N + 2 = 12 – 13 + 2 = 1 c) V(G) = P + 1 = 0 + 1 = 1 Keterangan : V(G) = Jumlah maksimal Independent Path R = Jumlah region dari alur program E = Jumlah edge atau garis penghubung dari alur program N = Jumlah node atau simpul dari alur program P = Jumlah decision atau pencabangan dari alur program
c. Independent Path
Berikut adalah hasil dari penelusuran Independent Path 1) Metode SMART Tabel 24 Hasil Penelusuran Independent Path No Path Deskripsi 1 1-2-3-4-5-6-7-8-9 Proses perhitungan metode SMART

## 2) Metode SAW
Tabel 25 Hasil Penelusuran Independent Path No Path Deskripsi 1 1-2-3-4-5-6-7-8-9-10-11-12-13 Proses perhitungan metode SAW

## 84 Hendri Priatna, Dedih, Jajang Mulyanas

## 3.5 Support Phase
Aktifitas  yang  dilakukan  dalam  tahapan  ini  adalah maintenance  system untuk memperbaiki kesalahan/bug, enhance system dengan menambah fitur-fitur yang sekiranya diperlukan di masa yang akan datang.

## 4 Simpulan dan Saran
Berdasarkan  hasil  analisis dan  pembahasan,  maka  penulis  menarik  kesimpulan sebagai berikut:

## 4.1 Kesimpulan
1) Dengan  memasukan  nilai  yang  diperoleh  setiap  Karyawan  kedalam sistem, secara otomatis sistem akan menampilkan nama Karyawan yang di  Rekomendasi  dan  Tidak  Rekomendasi,  sehingga  memudahkan Kepala Bagian Produksi dalam mengambil keputusan.
2) Konsep    dasar    dari    perhitungan  metode  SMART  adalah  nilai  dakali dengan bobot, dimana   hasil   akhirnya   adalah   berupa perankingan dari nilai terbesar sampai nilai yang terkecil.
3) Nilai akhir pada metode SAW diperoleh dari matrik normalisasi dakali dengan  bobot,  dimana  matrik  normalisasi  ini  deproleh  dari  nilai  pada masing-masing  alternatif  pada  kriteria  ke-i  dibagi  dengan  nilai maksimal pada kiteria ke-i.
4) Perbandingan  metode  SMART  dan  SAW  terletak  pada  proes perhitungannya,  dimana  pada  metode  SAW  membutuhkan  matrik normalisasi sedangkan di metode SMART tidak ada.

## 4.2 Saran
1) Berdasarkan hasil kesimpulan diatas, maka sistem penunjang keputusan ini  dapat  dikembangkan  kembali.  Sistem  Penunjang  Keputusan  ini dapat dimasukan kedalam sistem data Karyawan.
2) Sistem  ini  dapat  dikembangkan  dengam  menggunakan  metode  yang lain  diantaranya, PROMETHEE , TOPSIS , AHP dan  metode  lainnya sesuai dengan kebutuhan.
5 Referensi
[1] Kusrini.  2007. Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan . Yogyakarta: Andi.
[2] Edward,  W.  1977.  How  to  Use  multiatribut  utility            measurement

## Perbandingan  Metode  Smart  Dan  Simple  Additive  Weighting (Saw) Dalam Menentukan Karyawan Tetap Berbasis Web
85
for      social decisionmaking.   IEEE   Transaction   on Systems, Man, and Cybernetics SMC-7:5, 326-340
[3] Kusumadewi,  Sri.,rtati,  S.,  Harjoko,  A.,  Wardoyo,  R.  2006. Fuzzy
Multi-Attribute  Decision    Making (FUZZY    MADM).  Yogyakarta:
Graha Ilmu, Yogyakarta.
[4] Rini  dan  Soyusiawaty  Dewi.  2014.  Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi  Penerimaan  Beras  Uuntuk  Keluarga  Miskin  Dengan  Metode
Simple  Additive  Weighting.  Volume  2  Nomor  2,  Juni  2014,  e-ISSN: 2338-5197. [5] Turnip.  2014.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan      Mahasiswa Terbaik      Untuk  Memeperoleh  Mahasiswa  Terbaik  Dengan  Metode
Simple  Additive  Weighting.  Volume  :  VIII,  Nomor:  3,  Desember 2014 ISSN : 2301 2301-9425. [6] Hartoyo, 2013. Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Status Karyawan Kontrak Sales Promotion Girls Menjadi Karyawan Tetap Dengan Metode Simple Additive Weighting, Volume IX, No 3, Agustus 2013, ISSN : 2301-9425.
[7] Antoni  K,  Ahmad.  2003.  Kamus  Lengkap  Ekonomi.  Jakarta:  Gita Media Press.
[8] Satzinger,  dkk  2010. System  Analysis  and  Design  in  a  Changing World , Fourth Edition, Thomson Course Technology, Cananda.
[9] Galin, Daniel. 2004,  Software Quality Assurance, Pearson Education limited, England. Pearson Education.