## Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penilaian Kinerja Karyawan Terbaik dengan Algoritma Simple Additive Weighting (SAW)
Arisantoso 1,* , Nanang Sadikin 1 , Ahmad Fatih 2 , Mochamad Sanwasih 3
1 Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Informasi NIIT, Jakarta Selatan, Indonesia
2 Teknik Informatika, Universitas Islam As-Syafi'iyah, Bekasi, Indonesia
3 Sistem Informatika, Universitas Binaniaga Indonesia, Bogor, Indonesia Email: 1,* arisantoso@i-tech.ac.id, 2 nanang_sadikin@yahoo.com, 3 fatih.fst@uia.ac.id, 4 mochamadsanwasih11@gmail.com Email Penulis Korespondensi: arisantoso@i-tech.ac.id
Submitted 13-06-2021 ; Accepted 25-07-2021 ; Published 30-08-2021
Abstrak
Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan sistem pendukung keputusan pemilihan (SPK) karyawan terbaik menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Kelebihan metode pembobotan aditif sederhana dibandingkan model keputusan lainnya adalah SAW dapat memilih alternatif terbaik di antara beberapa alternatif, juga memungkinkan estimasi yang lebih akurat karena didasarkan pada kriteria  dan  bobot  preferensi  yang  telah  ditentukan.  Sistem  pendukung  keputusan  untuk  penilaian  prestasi  kinerja  karyawan  terbaik dirancang  dengan  menggunakan  pendekatan  berorientasi  objek  yaitu  menggunakan usecase  diagram .  Sehingga  mempermudah  dalam melakukan perancangan sistem yang dibuat, serta diimplementasikan dengan menggunakan Bahasa pemrograman PHP dengan database MySql sehingga  proses  perhitungan  dapat  tersimpan  secara  komputerisasi  dengan  menggunakan database .  Hasil  pengujian  sistem menggunakan blackbox testing mendapatkan hasil 100% sesuai dengan pengujian fungsionalitas sistem, dan hasil pengujian Technology Acceptence  Model mendapatkan  hasil  85,41%  maka Technology  Acceptence  Model prototype Sangat  Baik  untuk  sistem  pendukung keputusan untuk pemilihan karyawan terbaik.
Kata Kunci: SPK; Simple Additive Weighting ; Karyawan; Blackbox Testing ; Technology Acceptence Model

## Abstract
The goal of this study is to implement the best employee selection decision support system (DSS) using simple additive weighting (SAW) methods. The advantage of a simple additive weighting method over other decision models is that SAW can choose the best alternative among several alternatives, also allowing for more accurate estimation because it is based on predetermined criteria and preference weights. The decision support system for the best performance performance assessment of employees is designed using an object-oriented approach that usecase diagrams. So that it makes it easier to design the system created, and implemented by using the PHP programming language with MySql database so that the calculation process can be stored computerized using the database. System testing results using blackbox testing get 100% results in accordance with system functionality testing, and Technology Acceptence Model test results get 85.41% results then Technology Acceptence Model prototype Is Excellent for decision support systems for the selection of the best employees.
Keywords : DSS; Simple Additive Weighting; Employee; Blackbox Testing; Technology Acceptence Model

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  informasi  merupakan  kegiatan  pengumpulan,  pengolahan,  pengelolaan,  penyimpanan,  peneyebaran  dan pemanfaatan suatu informasi. Selain menyangkut perangkat keras ( hardware ) dan perangkat lunak ( software ), teknologi ini juga  memperhatikan  kepentingan  manusia  dalam  pemanfaatannya.  Oleh  karena  itu  pemanfaatan  teknologi  informasi sangatlah  dibutuhkan,  teknologi  informasi  yang  salah  satu contohnya komputer  dapat  membantu  mempercepat pekerjaan yang sedang dikerjakan, dengan menggunakan komputer akan lebih akurat dan konsisten dalam melakukan perhitungan [1]. Evaluasi kinerja adalah kegiatan untuk mengevaluasi dan mengevaluasi kinerja dan keterampilan, dan untuk mengkonfirmasi pertumbuhan    karyawan  [2].  Kegiatan    ini    perlu  dilakukan  oleh  setiap  perusahaan  dalam  rangka  evaluasi  kinerja  dan peningkatan  produktivitas  karyawan.  Penilaian  kinerja  harus  dilakukan  secara  konsisten  sehingga  perusahaan  dapat mengetahui kemajuan kinerja setiap karyawan. Kegagalan dalam melakukan hal tersebut dapat menurunkan produktivitas karyawan yang tentunya dapat berdampak negatif bagi perusahaan. Proses evaluasi kinerja berikut didasarkan pada kriteria kinerja. Digunakan untuk membandingkan kinerja dengan standar yang ditetapkan oleh perusahaan. Hasil perbandingan ini memberikan  gambaran  kepada  perusahaan  tentang  produktivitas  dan  produktivitas  karyawannya.  Perbandingan  kriteria kinerja  ini  memberikan  indikasi  yang  jelas  apakah  karyawan  melakukan  pekerjaannya  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah ditentukan sebelumnya. Namun, standar kinerja ini harus spesifik, realistis, terukur, dan mudah dipahami. Jika perusahaan menggunakan standar yang terlalu tinggi, akan sulit bagi karyawan Anda, dan juga Anda, untuk memenuhi standar tersebut.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  suatu  pendekatan  atau  metodelogi  untuk  mendukung  keputusan. SPK  menggunakan  CBIS  ( Computer  Based  Information  System )  yang  fleksibel  [3],  interaktif  dan dapat  diadaptasi,  yang dikembangkan untuk mendukung solusi untuk masalah manajemen spesifik yang tidak terstruktur. SPK menggunakan data, memberikan  antarmuka  pengguna  yang  mudah  dan  dapat  menggabungkan  pemikiran  pengambil  keputusan  [4].  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision  Support  System (DSS)  adalah  sebuah  sistem  yang  mampu  memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur [5][6]. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [7]. Simple Additive Weighing (SAW) merupakan salah satu algoritma dari sistem pendukung keputusan. Algoritma SAW sering disebut sebagai  metode  penjumlahan  berbobot,  SAW  melakukan  penjumlahan  berbobot  dari  semua  atribut  dari  setiap  alternatif.
Tujuan  utamanya  adalah  untuk  memungkinkan  SAW  membandingkan  alternatif  dengan  cara  yang  lebih  seimbang  dan menghasilkan perhitungan yang lebih akurat [8].
Penelitian terkait dengan metode SAW yaitu konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari peringkat kinerja untuk setiap alternatif pada semua atribut [9]. Hasil perhitungan ini memberikan informasi yang bermanfaat bagi masyarakat sebagai alternatif dalam memilih e-commerce dalam melakukan transaksi selain mempertimbangkan harga dan  ketersediaan  barang  [10].  Sistem  pendukung  keputusan  dapat  diartikan  sebagai  sistem  informasi  interaktif  yang menyediakan  informasi,  pemodelan  dan  manipulasi  data.  Untuk  mengatasi  kriteria  yang  majemuk  pada  pengambilan keputusan maka pada penelitian ini menggunakan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE). MPE dapat mengurangi bias yang mungkin terjadi dalam analisis, karena nilai skor yang dihasilkan mengambarkan urutan prioritas yang menjadi besar sehingga  urutan  prioritas  alternatif  keputusan  menjadi  lebih  nyata.  Pada  penelitian  ini  menghasilkan  sistem  pendukung keputusan untuk menetukan penerima beasiswa siswa berprestasi dengan kriteria prestasi, kedisiplinan, kehadiran dengan menerapkan metode MPE [11].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengimplementasikan  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  karyawan  terbaik menggunakan  metode simple  additive  weighting (SAW).  Kelebihan  metode  pembobotan  aditif  sederhana  dibandingkan model keputusan lainnya adalah SAW dapat memilih alternatif terbaik di antara beberapa alternatif, juga memungkinkan estimasi yang lebih akurat karena didasarkan pada kriteria dan bobot preferensi yang telah ditentukan. Hal ini dikarenakan adanya  proses  rangking  setelah  menentukan  bobot  untuk  masing-masing  atribut  yang  ada.  Dengan  pemilihan  karyawan terbaik menggunakan metode simple additive weighting (SAW) dapat dilakukan dengan cepat dan proses penilaian dapat dilakukan dengan akurat berdasarkan kriteria yang digunakan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode simple w additive weighting merupakan salah b satu metode dari Multi D Attribute Decision Making . Metode ini juga biasa m dikenal dengan sebutan metode m penjumlahan terbobot. Konsep dasar dari metode g SAW adalah dengan mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternative pada b semua atribut. Setiap metode yang  digunakan  terdapat  kelebihan  dan  kekurangan  dari  metode  tersebut,  adapun  kelebihan  dari  metode simple  additive weighting antara  lain  menentukan  nilai  bobot  dari  setiapbatributekemudian  dilanjutkan  dengan  melakukan  proses perankingan yang diseleksi dari alternative terbaik dari beberapa alternative. Penilaian akan lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dari bobot preferensi yang telah ditentukan. Adanya perhitungan normalisasi matriks sesuai dengan nilai atribut (antara benefit dan cost ).
Kerangka  pemikiran  merupakan  gambaran  besar  penulis  dalam  melakukan  penelitian,  dapat  dilihat  pada  gambar dibawah ini
Gambar 1. Kerangka Penelitian

## 1) Planning
Melakukan  perencanaan  untuk  mendapatkan  informasi  tentang  permasalahan  yang  terjadi  dalam  penentuan  karyawan terbaik. Selanjutnya dari permasalahan tersebut menentukan opportunity yaitu perlu adanya aplikasi yang dapat digunakan untuk membantu pihak Universitas XYZ dalm penentuan karyawan terbaik. Tahapan selanjutnya menggunakan pendekatan sistem pendukung keputusan untuk mengatasi permasalahan tersebut.
2) Design
Tahapan  berikutnya  adalah  perancangan  dimana  pada  tahapan  ini  dilakukan  kegiatan  pemodelan  yang  dimulai  dari pemodelan sistem [12]. Tahapan design yaitu membuat sebuah rancangan sistem informasi akuntansi dengan menggunakan permodelan berorientasi objek yaitu merancang Usecase Diagram.

## 3) Coding
Pengkodean  merupakan  penerapan  cara  kerja  sistem  berdasarkan  hasil  analisa  dan  juga  perancangan  yang  telah  dibuat sebelumnya ke dalam suatu bahasa pemrogram tertentu untuk kemudian menjadi sebuah aplikasi [13]. Tahapan coding yaitu membuat aplikasi berbasis web dengan bahasa pemrograman menggunakan PHP dan Database MySql . 4) Testing Tahapan test yaitu membuat pengujian terhadap aplikasi yang sudah dibuat dengan menggunakan Blackbox Testing untuk menguji fungsionalitas sistem dan ISO 25010.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Aplikasi  implementasi  sistem  pendukung  keputusan  dalam  penilaian  prestasi  kinerja  karyawan  terbaik  dengan  algoritma simple additive weighting (SAW), berikut merupakan hasil pengembangan aplikasinya.

## 3.1 Software Development
Perancangan sistem adalah sebagian gambaran, perencanaan dan pembuatan sketsa atau pengaturan dari beberapa elemen yang  terpisah  kedalam  satu  kesatuan  yang  utuh  dan  berfungsi  dengan  baik.  Perancangan  sistem  dalam  penelitian  ini menggunakan  pendekatan  berorientasi  objek. Usecase diagram merupakan  model  diagram  UML  yang  digunakan  untuk menggambarkan requirement fungsional yang diharapkan dari sebuah sistem [14]. Usecase diagram adalah diagram usecase yang digunakan untuk menggambarkan secara ringkas siapa yang menggunakan sistem dan apa saja yang bisa dilakukannya [15]. Usecase diagram penilaian prestasi kinerja karyawan terbaik pada gambar 2. berikut ini

## Gambar 2. Usecase Diagram
Usecase diagram diatas mempunya 2 aktor yaitu admin dan  auditor. Aktor admin dapat melakukan usecase login, usecase mengelola data karyawan, usecase mengelola data kriteria, usecase mengelola data sub kriteria, usecase mengelola data auditor, usecase mengelola data penilaian, usecase view data penilaian, serta usecase logout . Sedangkan aktor auditor dapat melakukan usecase login, usecase input penilaian, serta usecase logout .

## 3.2 Software Implementation
Implementasi sistem pendukung keputusan untuk pemilihan karyawan terbaik ini mempunyai menu yaitu login , dashboard , data kriteria, data sub kriteria, data auditor, data aspek kriteria, data sub kriteria, data penilaian, data rangking penilaian, dan cetak laporan. Sebelum menggunakan sistem admin harus terlebih dahulu melakukan login. Setelah pengguna berhasil login maka  akan  tampil  halaman  utama.  Gambar  3  merupakan  tampilan  menu  utama  sistem  pendukung  keputusan  yang dikembangkan.
Gambar 3. Implementasi Halaman Menu Utama
Selanjutnya, adamin dapat mengelola data auditor, data karyawan dan kriteria. Admin dapat mengelola data auditor, dimana admin dapat menambah dan menghapus data auditor. Selain itu admin dapat mengelola data karyawan, dimana admin dapat menambah dan menghapus data karyawan. Gambar 4 berikut ini adalah tampilan mengelola data karyawan.
Gambar 4. Implementasi Halaman Data Kriteria
Kemudian admin dapat mengelola kriteria, dimana pada halaman ini admin dapat menambahkan kriteria termasuk bobot kriteri yang ditentukan oleh pengambil keputusan. Halaman data kriteria dapat dilihat pada Gambar 5 berikut ini .
Gambar 5. Implementasi Halaman Data Kriteria
Implementasi halaman input penilaian adalah tampilan ketika pengguna memilih menu data input penilaian. Halaman data input penilaian untuk memasukan data penilaian terhadap karyawan yang tersimpan dalam database. Setelah itu, admin
dapat  melihat view rangking  SAW,  yang  digunakan  untuk  menyimimpan  hasil  penilaian  data  karyawan  serta  akan menghitung dengan metode simple additive weighting dalam sistem pendukung keputusan.
Gambar 6. Implementasi Halaman Rangking SAW
Hasil perbandingan antara perhitungan manual dengan menggunakan aplikasi web yang dibuat pada metode simple additive weighting yang digunakan mendapatkan hasil, yaitu
Tabel 1. Perbandingan Perhitungan Nama Karyawan Perhitungan Manual Perhitungan Menggunakan Program Aplikasi Web Joko 1,74 1,74000000 Budi 1,48 1,48000000 Irma 1,39 1,39000000
Dari hasil perhitungan manual dan program aplikasi web menggunakan metode simple additive weighting diatas tidak ada perbedaan selisih, serta untuk perangkingan pemilihan karyawan terbaik tidak berubah antara perhitungan manual dan program aplikasi web yang dibuat.

## 3.3 Software Measurement
Hasil pengujian black box untuk mengetahui kesesuaian fungsi pada sistem pendukung keputusan untuk pemilihan karyawan terbaik yang dibuat. Berikut ini adalah hasil dari pengujian black box testing yang terdapat pada sistem pendukung keputusan untuk pemilihan karyawan terbaik yaitu
Tabel 2. Hasil Rekapitulasi Pengujian Black Box Testing Kriteria Pengujian Jumlah Jawaban Sesuai Tidak Sesuai Halaman Login 2 0 Halaman Data Karyawan 4 0 Halaman Data Aspek Kriteria 4 0 Halaman Data Sub Kriteria 4 0 Halaman Data Auditor 4 0 Halaman Data Penilaian 4 0 Halaman Tambah Penilaian 4 0 Halaman Cetak Laporan 2 0 Total Jawaban 28 0
Berdasarkan  hasil  rekapitulasi  8  kriteria  pengujian  yang  telah  dilakukan  didapatkan  hasil  jumlah  jawaban  dari responden yaitu mempunyai nilai 100% sesuai dengan pengujian fungsionalitas sistem menggunakan blackbox testing . Berdasarkan hasil pengujian diperoleh dari kuisioner, hasil rekapitulasi pengujian penerimaan teknologi berdasarkan 2 kriteria penerimaan teknologi dari prototype dengan model TAM.
Tabel 3. Tabel Kesimpulan Pengujian Penerimaan Teknologi
No Aspek / Kriteria Skor Aktual Skor Ideal % Skor Total Kriteria 1 Persepsi Kegunaan ( Perceived Usefullnes ) 431 480 89,79 Sangat Baik
No Aspek / Kriteria Skor Aktual Skor Ideal % Skor Total Kriteria 2 Persepsi Kemudahan Penggunaan ( Perceived Easy of Use) 389 480 81,04 Sangat Baik Total 820 960 85,41 Sangat Baik
Berdasarkan hasil pengolahan data tanggapan responden sebanyak 16 responden berdasarkan 2 kriteria Model TAM maka  didapatkan  hasil  Persepsi  Kegunaan  ( Perceived  Usefullness )  sebesar  89,79%,  Persepsi  Kemudahan  Penggunaan ( Perceived Easy of Use) sebesar 81,04%. Dari keseluruhan kriteria Model TAM untuk penerimaan teknologi hasilnya Baik sebesar 85,41%.

## 4. KESIMPULAN
Sistem pendukung keputusan untuk penilaian prestasi kinerja karyawan terbaik dirancang dengan menggunakan pendekatan berorientasi  objek  yaitu  menggunakan usecase  diagram .  Sehingga  mempermudah  dalam  melakukan  perancangan  sistem yang dibuat, serta diimplementasikan dengan menggunakan Bahasa pemrograman PHP dengan database MySql sehingga proses  perhitungan  dapat  tersimpan  secara  komputerisasi  dengan  menggunakan database .  Hasil  pengujian  sistem menggunakan blackbox testing mendapatkan hasil 100% sesuai dengan pengujian fungsionalitas sistem, dan hasil pengujian Technology Acceptence Model mendapatkan hasil 85,41% maka Technology Acceptence Model prototype Sangat Baik untuk sistem  pendukung  keputusan  untuk  pemilihan  karyawan  terbaik.  Hasil  perbandingan  antara  perhitungan  manual  dengan menggunakan aplikasi web yang dibuat pada metode simple additive weighting yang digunakan mendapatkan hasil, yaitu Joko dengan nilai perhitungan manual yaitu 1,74 dan nilai perhitungan menggunakan web yaitu 1,74000000, Budi dengan nilai  perhitungan  manual  yaitu  1,48  dan  nilai  perhitungan  menggunakan  web  yaitu  1,48000000,  Irma  dengan  nilai perhitungan manual yaitu 1,39 dan nilai perhitungan menggunakan web yaitu 1,39000000. Dari hasil perhitungan manual dan program aplikasi web menggunakan metode simple additive weighting diatas tidak ada perbedaan selisih, serta untuk perangkingan pemilihan karyawan terbaik tidak berubah antara perhitungan manual dan program aplikasi web yang dibuat.

## REFERENCES
[1] I.  Ahmad,  R.  I.  Borman,  J. Fakhrurozi,  and  G.  G.  Caksana,  “Software  Development  Dengan  Extreme  Programming  (XP)  Pada Aplikasi Deteksi Kemiripan Judul Skripsi Berbasis Android,” J. Invotek Polbeng - Seri Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 297–307, 2020.
[2] T.  Aryati  and  L.  Pangaribuan,  “Analisis  Pengaruh  Implementasi  E-Procurement  Dan  Kompetensi  Pegawai  Terhadap  Kinerja Pengadaan,” J. Penelit. dan Karya Ilm. Lemb. Penelit. Univ. Trisakti , vol. 4, no. 1, p. 19, 2019.
[3] D. P. Tarigan, A. Wantoro, and Setiawansyah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Mobil Dengan Fuzzy Tsukamoto (Studi KasuS: PT CLIPAN FINANCE),” TELEFORTECH J. Telemat. Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, 2020.
[4] A. Aris Widodo and M. Misdram, “Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Menggunakan Metode Profile Matching,” J. Mnemon. , vol. 2, no. 2, pp. 18–23, 2019.
[5] H. Hermanto and N. Izzah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Mat. Dan Pembelajaran , vol. 6, no. 2, p. 184, 2018.
[6] R. I. Borman, D. A. Megawaty, and A. Attohiroh, “Implementasi Metode TOPSIS Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Biji Kopi Robusta Yang Bernilai Mutu Ekspor ( Studi Kasus : PT . Indo Cafco Fajar Bulan Lampung ),” Fountain Informatics J. , vol. 5, no. 1, pp. 14–20, 2020.
[7] N. Shodik, N. Neneng, and I. Ahmad, “Sistem Rekomendasi Pemilihan Smartphone Snapdragon 636 Menggunakan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART),” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 7, no. 3, pp. 219–228, 2018.
[8] R. I. Borman, M. Mayangsari, and M. Muslihudin, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Lokasi Perumahan Di Pringsewu Selatan Menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making,” Jtksi , vol. 01, no. 01, pp. 5–9, 2018.
[9] N. C. Resti, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Lokasi untuk Cabang Baru Toko Pakan UD. Indo Multi Fish,” Intensif , vol. 1, no. 2, p. 102, 2017.
[10]  R.  Rusliyawati,  D.  Damayanti,  and  S.  N.  Prawira,  “IMPLEMENTASI  METODE  SAW  DALAM  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  PEMILIHAN  MODEL  SOCIAL  CUSTOMER  RELATIONSHIP  MANAGEMENT,” Edutic-Scientific  J. Informatics Educ. , vol. 7, no. 1, 2020.
[11]  R. I. Borman and H. Fauzi, “Penerapan Metode Perbandingan Eksponensial (MPE) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Siswa Berprestasi Pada SMK XYZ,” CESS J. Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 17–22, 2018.
[12]  R. D. Gunawan, R. Napianto, R. I. Borman, and I. Hanifah, “Penerapan Pengembangan Sistem Extreme Programming Pada Aplikasi Pencarian Dokter Spesialis di Bandar lampung Berbasis Android,” J. Format , vol. 8, no. 2, pp. 148–157, 2019.
[13]  M. Melinda, R. I. Borman, and E. R. Susanto, “Rancang Bangun Sistem Informasi Publik Berbasis Web (Studi Kasus : Desa Durian Kecamatan Padang Cermin Kabupaten Pesawaran),” J. Tekno Kompak , vol. 11, no. 1, p. 1, 2018.
[14]  T. Monica and R. I. Borman, “Implementasi Konsep Media Sosial Dalam Sistem Informasi Kegiatan Kesiswaan (Studi Kasus : SMK XYZ),” J. Tekno Kompak , vol. 11, no. 2, pp. 33–37, 2017.
[15]  R. I. Borman, A. T. Priandika, and A. R. Edison, “Implementasi Metode Pengembangan Sistem Extreme Programming (XP) pada Aplikasi Investasi Peternakan,” JUSTIN (Jurnal Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 8, no. 3, pp. 272–277, 2020.