Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1377
Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Aparatur Sipil Negara Terbaik Pada Dinas Pengelolaan Sumber Daya Air Unit Pelaksana Teknis Dinas dengan Metode Simple Additive Weighting
Sumarno 1 , Indra Gunawan 1 , Heru Satria Tambunan 2
1 Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2 Sistem Informasi, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1 sumarno@amiktunasbangsa.ac.id, 2 indra@amiktunasbangsa.ac.id, 3 heru@amiktunasbangsa.ac.id
Abstrak– Dinas Pengelolaan Sumber Daya Air mempunyai tugas pokok menyelenggarakan sebagian urusan pemerintahan kabupaten di bidang pengelolaan sumber daya air berdasarkan asas otonomi yang menjadi kewenangan, tugas dekonsentrasi dan  pembantuan  serta  tugas  lain  sesuai  dengan  kebijakan  yang  ditetapkan  oleh  Bupati  berdasarkan  peraturan  perundang- undangan  yang  berlaku.  Penilaian  kinerja  yang  dilakukan  di  instansi  ini  ditujukan  untuk  Aparatur  Sipil  Negara.    proses penilaian  dilakukan  untuk  pengukuran  dan  perbaikan kinerja Aparatur Sipil Negara  sehingga  dapat  mendorong  pegawai- pegawai  tersebut  untuk  bekerja  lebih  baik  lagi. Dari  hasil  penilaian  atasan  dapat ditentukan  pegawai  terbaik  atau promosi  jabatan.  Proses  penilaian  kinerja yang dilakukan  oleh  dinas  kebudayaan  dan  pariwisata masih dilakukan  secara manual, sehingga  perhitungan  kinerja  cenderung subyektif  dan  membutuhkan  waktu  yang tergolong lama. Oleh karena itu agar proses penilaian kinerja pegawai menjadi lebih obyektif  dan  praktis,  sebaiknya  dilakukan  secara  komputerisasi  dengan mengembangkan  suatu  aplikasi  yang  mengimplementasikan  metode-metode  yang tepat. Subjektifitas  ini  dapat  diatasi dengan  sistem pendukung  keputusan  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting(SAW) berdasarkan  kriteria-kriteria penilaian  yang  ada. Hasil  akhir penelitian  adalah ranking nilai  pegawai  yang  dapat  menjadi  pertimbangan  bagi pengambil keputusan dalam  penentuan  promosi  jabatan  sekaligus  menjadi penyemangat bagi karyawan untuk bekerja lebih baik dan produktif.
Kata Kunci: Penilaian Kinerja, Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting (SAW)
Abstrack– The Water Resources Management Agency has the main duty to organize some district government affairs in the field of water resources management based on the principle of autonomy which becomes the authority, deconcentration and assistance  duty  and  other  tasks  in  accordance  with  the  policy  stipulated  by  the  Regent  based  on  the  applicable  laws  and regulations. The performance appraisal undertaken in this agency is intended for the Civil State Apparatus. the assessment process is carried out for measuring and improving the performance of the State Civil Apparatus so as to encourage these employees to work better. From the assessment of the superior can be determined the best employee or promotion position. The performance  appraisal  process  conducted by the  culture  and tourism  office is still  done  manually,  so the  performance calculation tends to be subjective and takes a long time. Therefore, in order that the process of appraising employee performance becomes more objective and practical, it should be done computerized by developing an application that implements the right methods. This subjectivity can be overcome with decision support system using Simple Additive Weighting (SAW) method based on existing assessment criteria. The end result of research is the rank of employee value that can be a consideration for decision makers in the determination of promotions as well as an encouragement for employees to work better and productive.
Keywords: Performance Appraisal, Decision Support System, Simple Additive Weighting (SAW)

## 1. PENDAHULUAN
Aparatur  Sipil  Negara  yang  selanjutnya  disingkat  ASN  adalah  profesi  bagi  pegawai  negeri  sipil  dan  pegawai pemerintah dengan perjanjian kerja yang bekerja pada instansi pemerintah. Pegawai Aparatur Sipil Negara yang selanjutnya disebut  Pegawai  ASN adalah pegawai negeri sipil  dan pegawai  pemerintah dengan perjanjian kerja yang  diangkat  oleh  pejabat  pembina  kepegawaian  dan  diserahi  tugas  dalam  suatu  jabatan  pemerintahan  atau diserahi tugas negara lainnya dan digaji berdasarkan peraturan perundang-undangan. Pegawai Negeri Sipil yang selanjutnya  disingkat  PNS  adalah  warga  negara  Indonesia  yang  memenuhi  syarat  tertentu,  diangkat  sebagai Pegawai ASN secara tetap oleh pejabat pembina kepegawaian untuk menduduki jabatan pemerintahan. (Undang- Undang Nomor 5 Tahun 2014 tentang Aparatur Sipil Negara)
Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  merupakan  salah  satu  faktor  yang  sangat  penting  dari  jalannya  suatu organisasi atau perusahaan. Pengelolaan yang baik dari pegawai ini akan sangat mempengaruhi aspek keberhasilan kerja.  Jika  pegawai  dapat  diorganisir  dengan  baik,  diharapkan  organisasi  atau  perusahaan  dapat  menjalankan semua proses usaha dengan baik pula. Penilaian kinerja  merupakan  cara  untuk mengetahui  kemampuan  dari setiap  pegawai  di  suatu perusahaan maupun instansi, penilaian kinerja dilakukan untuk mendapatkan data-data yang valid mengenai kompentensi  pegawai sebagai bahan pertimbangan bagi atasan dalam pengembangan karir dan pemberian reward kepada pegawai tersebut.
Masalah subyektifitas dalam penilaian kinerja pegawai  merupakan hal yang hampir tidak  bisa dihindari. Penilaian secara kuantitatif sering dianggap mengecewakan karena sulitnya mengukur parameter-parameter yang ada. Di lain pihak manajemen dan pegawai membutuhkan proses penilaian kinerja yang rutin dan cepat sehingga dapat memberikan umpan balik dan perbaikan yang cepat di lingkungan kerja.
Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1377
Upaya penentuan secara objektif kenaikan jabatan pegawai ini akan sangat bermanfaat untuk memotivasi pegawai  supaya  dapat  bekerja  dengan  baik.  Upaya  untuk  penentuan  kenaikan  jabatan  pegawai  ini  terdiri  dari sejumlah  kriteria  yang  perlu  untuk  dipertimbangkan  dengan  adanya  sejumlah  alternatif  pegawai.  Untuk penyelesaian  permasalahan  ini  dapat  dilakukan  dengan  merancang  suatu  aplikasi  yang  menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW) . Pengisian bobot kriteria akan dilakukan oleh pihak atasan pegawai. Sedangkan pengisian bobot tiap alternatif untuk masing-masing kriteria dapat dilakukan oleh Ka. UPTD 07 Tanah Jawa.
Masalah  evaluasi kerja, perencanaan karir atau promosi jabatan dalam pegawai negeri penting dilakukan karena  berkaitan  dengan  prestasi  yang  dicapai  oleh  setiap  pegawai.  Dengan  melakukan  proses  penilaian,  maka prestasi yang dicapai setiap pegawai dengan nilai baik sekali, baik, cukup, atau kurang bisa diketahui.
Proses evaluasi kinerja pegawai untuk promosi jabatan, khususnya dalam proses pengelolaan data penilaian Dinas Pengelolaan Sumber Daya Air (PSDA) Unit Pelaksana Teknis Dinas (UPTD) 07 Tanah Jawa Kabupaten Simalungun  merupakan penilaian yang kurang akurat  dikarenakan penumpukan dokumen dan  berkas penilaian kinerja  pegawai  didalam  arsip  yang  tidak  terstruktur.  Bagian  Personalia  atau  HRD  ( Human  Resource Departement) harus  mengecek  ulang  dan  mengumpulkan  data-data  pegawai  sesuai  dengan  kriteria  yang dibutuhkan. Sehingga, proses pengambilan keputusan mengenai promosi jabatan membutuhkan waktu yang cukup lama.
Proses  penilaian  yang  lengkap  harus  menunggu  dalam  jangka  waktu  yang  tak  tentu  dikarenakan  data penilaian yang selalu berpindah tangan antara pihak kepala seksi dan kepala bagian terkait, serta kepala cabang. Penilaian masih berdasarkan ingatan, hal ini menyebabkan pihak penilai terkait merasa kesulitan ketika melihat data  pegawai  yang  dominan  dalam  kinerjanya.  Sehingga,  terkadang  ada  pegawai  yang  mendapatkan  promosi jabatan  hanya  melihat  pada  kriteria  pertama  saja,  tetapi  pegawai  tersebut  belum  tentu  unggul  pada  beberapa kriteria-kriteria lain. Namun, terkadang ada juga pegawai yang tidak lulus pada kriteria pertama, tetapi Ia dilihat dari kelebihan-kelebihan pada kriteria-kriteria selanjutnya. Serangkaian kriteria yang berurutan tersebut bertujuan untuk mengurangi subjektifitas proses pengambilan keputusan akibat banyaknya alternatif.
Untuk itu agar dapat meningkatkan kualitas kinerja pegawai negeri khususnya pegawai yang baik dan dapat menunjang kemajuan negara khususnya di Dinas Pengelolaan Sumber Daya Air (PSDA) Unit Pelaksana Teknis Dinas  (UPTD)  07  Tanah  Jawa  Kabupaten  Simalungun,  maka  dipandang  perlu  dilakukannya  perbaikan  sebuah sistem atau pengelolaanya dengan baik dan terarah, agar dapat mengevaluasi kinerja-kinerja pegawai yang dapat dipromosikan  pada  jabatan-jabatan  tertentu  khususnya  untuk  Unit  Pelaksana  Teknis  Dinas  (UPTD)  07    Tanah Jawa Kabupaten Simalungun.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Konsep-konsep mengenai sistem pendukung keputusan atau Decision Support System diungkapkan  pertama  kali oleh  Scott  Morton  pada  awal  1970  dengan  istilah " Management  Decision  System ". Management  Decision System merupakan    suatu  sistem    berbasis    komputer    yang    membantu    mengambil    keputusan    dengan memanfaatkan  data  dan  model  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  tidak  terstruktur. (Turban, 2005).

## 2.2 Algoritma
Algoritma    merupakan    langkah-langkah    penyelesaian    masalah    dalam    bentuk    kalimat  dengan  jumlah  kata terbatas tetapi tersusun secara logis dan sistematis. Algoritma juga merupakan  suatu  prosedur  yang  jelas  untuk menyelesaikan  suatu  persoalan  dengan menggunakan langkah-langkah tertentu dan terbatas jumlahnya.  Ciri- ciri  Algoritma  ini  saya  berpandangan  sesuai  dengan  pendapat  seorang ahli dibidang  teknologi  dan  sains yaitu  Donald  E.  Knuth  yang  menyatakan  bahwa ada beberapa ciri algoritma, yaitu:
1. Algoritma  mempunyai  awal  dan  akhir,  suatu  algoritma  harus  berhenti  setelah mengerjakan  serangkaian tugas.  Dengan  kata  lain,  suatu  algoritma  memiliki langkah yang terbatas.
2. Setiap    langkah    harus    didefinisikan    dengan    tepat    sehingga    tidak    memiliki    arti  ganda,  tidak membingungkan (not ambigous).
3. Memiliki masukan ( input ) atau kondisi awal.
4. Memiliki keluaran ( output ) atau kondisi akhir.
5. Algoritma  harus  efektif,  bila  diikuti  benar-benar  maka  akan  menyelesaikan persoalan.

## 2.3 Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Methods (FMADMM)
Fuzzy    Multiple    Attribute    Decision    Making    Methods adalah    sekumpulan    algoritma  pemilihan    untuk menentukan  sebuah  keputusan,  algoritma  SAW merupakan sub bagian pada kesatuan ini.

## 2.3.1 Metode Algoritma Simple Additive Weighting (SAW)
Algoritma  SAW  sering  juga  dikenal  dengan  istilah  algoritma  penjumlahan  terbobot.  Konsep    dasar    algoritma SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.
Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1377
Algoritma  SAW  membutuhkan proses normalisasi  matriks keputusan ke suatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
Terdapat    beberapa    langkah    dalam    menggunakan    algoritma    SAW    untuk  memecahkan    masalah, langkah-langkah  perhitungan  dengan  algoritma  SAW  adalah sebagai berikut : 1. Mendefinisikan masalah dan menentukan tujuan, kriteria, dan alternatif  yang  dibutuhkan.
2. Memberikan nilai bobot (Wj) pada tiap kriteria (Cj).
3. Memberikan  nilai  setiap  alternatif  (Ai)  pada  setiap  kriteria  (Cj)  yang  sudah ditentukan, dimana nilai i= 1, 2, 3, ..., m, dan j= 1, 2, 3, ..., n.
4. Melakukan    normalisasi    matriks   dengan   cara  menghitung    nilai    rating   kinerja ternormalisasi  (rij)  dari alternatif  (Ai)  pada  atribut  (Cj)  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut keuntungan ataupun biaya).
Jika j adalah atribut keuntungan ( benefit ) :
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 max 𝑥 𝑖𝑗 (1)
Jika j adalah atribut biaya ( cost ) :
𝑟 𝑖𝑗 = min 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 (2)
Keterangan : r ij : nilai rating kinerja ternormalisasi x ij
: nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria
max x ij : nilai terbesar dari setiap kriteria min x ij : nilai terkecil dari setiap kriteria Benefit : jika nilai terbesar adalah terbaik cost : jika nilai terkecil adalah terbaik
5. Hasil akhir diperoleh dari proses perangkingan,  yaitu hasil penjumlahan  dari perkalian  matriks  ternormalisasi (r ij )  dengan  nilai  bobot  (Wj)  sehingga diperoleh semua nilai untuk setiap alternatif (Ai), dan nilai alternatif terbesar adalah  yang  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  dan  digunakan  sebagai  solusi. Untuk mengetahui nilai dan rangking  setiap alternatif (Vi) adalah dengan cara sebagai berikut:
Vi = ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑟 𝑖𝑗
(3) Keterangan : Vi : nilai untuk setiap alternatif Wj : nilai bobot dari setiap kriteria r ij : nilai rating kinerja ternormalisasi

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam menyelesaikan kasus pada penelitian ini, yaitu: Merekomendasikan pegawai yang terbaik, berikut di bawah ini didapat kriteria-kriteria yang digunakan untuk melakukan penilaian pegawai.
Kriteria:
K1 = Kesetiaan K5 = Kejujuran K2 = Prestasi Kerja K6 = Kerjasama K3 = Tanggung jawab K7 = Prakarsa K4 = Ketaatan
Untuk  menyelesaikan  pengambilan  keputusan  berdasarkan  perhitungan  algoritma Simple  Additive Weighting (SAW ), hal pertama yang dilakukan adalah Menentukan nilai  kriteria Cj  pada suatu  set  alternatif Ai. Beserta  bobot  preferensi  (Wj)  setiap  kriteria  Cj,  berikut  kriteria-kriteria  yang  dibutuhkan  dalam  pengambilan keputusan merekomendasikan pegawai terbaik dapat dilihat pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan Bobot K1 Kesetiaan 20 % = 0,20 K2 Prestasi Kerja 15 % = 0,15 K3 Tanggung Jawab 15 % = 0,15
Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1377
Standart nilai algoritma SAW dapat dilihat pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Standart Nilai Algoritma SAW Nilai  Parameter Nilai Keterangan 1 0-20 Sangat Rendah 2 21-40 Rendah 3 41-60 Cukup 4 61-80 Tinggi 5 81-100 Sangat Tinggi
Berikut adalah tabel data  pegawai  di  Dinas Pengelolaan Sumber Daya Air (PSDA) Unit Pelaksana Teknis Dinas (UPTD) 07 Tanah Jawa Kabupaten Simalungun yang telah terdata dapat dilihat pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Hasil Seleksi Data Pegawai pada Algoritma SAW Alternatif Nip Nama (K1) (K2) (K3) (K4) (K5) (K6) (K7) P1 19840404 201001 1 009 Rizal 91 77 78 77 78 77 78 P2 19691222 200701 1 006 Abon Siringo-ringo 89 78 77 60 77 78 40 P3 19670716 200701 1 007 Musliman 80 60 60 80 81 60 60 P4 19740117 200701 1 004 Misnan 80 60 77 81 40 60 60 P5 1966111 200801 1 001 Edy Muliono 80 60 40 80 81 81 75
Berikut adalah tabel nilai setelah dikonversi berdasarkan alternatif dan kriteria yang telah terdata. Hasil konversi dapat dilihat pada tabel 4 berikut:
Tabel 4. Nilai Setelah Dikonversi pada Algoritma SAW Alternatif Nip Nama (K1) (K2) (K3) (K4) (K5) (K6) (K7) P1 19840404 201001 1 009 Rizal 5 4 4 4 4 4 4 P2 19691222 200701 1 006 Abon Siringo-ringo 5 4 4 3 4 4 2 P3 19670716 200701 1 007 Musliman 4 3 3 4 5 3 3 P4 19740117 200701 1 004 Misnan 4 3 4 5 2 3 3 P5 1966111 200801 1 001 Edy Muliono 4 3 2 4 5 5 4
Setelah  bobot  alternatif  telah  disesuaikan  dengan  nilai  kecocokan  maka  masuk  ketahap  normalisasi  sebagai berikut:
r ij = 𝑥𝑖𝑗 max 𝑥𝑖𝑗 ;       dimana jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
Untuk normalisasi 1 : R11 = 5 max(5;5;4;4;4) = 5 5 = 1
R12 = 5 max(5;5;4;4;4) = 5 5 = 1
R13 = 4 max(5;5;4;4;4) = 4 5 = 0,8
R14 = 4 max(5;5;4;4;4) = 4 5 = 0,8
R15 = 4 max(5;5;4;4;4) = 4 5 = 0,8
Untuk normalisasi 2 : R21 = 4 max(4;4;3;3;3) = 4 4 = 1
R22 = 4 max(4;4;3;3;3) = 4 4 = 1
R23 = 3 max(4;4;3;3;3) = 3 4 = 0,75
R24 = 3 max(4;4;3;3;3) = 3 4 = 0,75
R25 = 3 max(4;4;3;3;3) = 3 4 = 0,75
Untuk normalisasi 3: R31 = 4 max(4;4;3;4;2) = 4 4 = 1
K4 Ketaatan 10 % = 0,10 K5 Kejujuran 15 % = 0,15 K6 Kerjasama 10 % = 0,10 K7 Prakarsa 15 % = 0,15
Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1377
R32 = 4 max(4;4;3;4;2) = 4 4 = 1
R33 = 3 max(4;4;3;4;2) = 3 4 = 0,75
R34 = 4 max(4;4;3;4;2) = 4 4 = 1
R35 = 2 max(4;4;3;4;2) = 2 4 = 0,5
Untuk normalisasi 4: R41 = 4 max(4;3;4;5;4) = 4 5 = 0,8
R42 = 3 max(4;3;4;5;4) = 3 5 = 0,6
R43 = 4 max(4;3;4;5;4) = 4 5 = 0,8
R44 = 5 max(4;3;4;5;4) = 5 5 = 1
R45 = 4 max(4;3;4;5;4) = 4 5 = 0,8
Untuk normalisasi 5: R51 = 4 max(4;4;5;2;5) = 4 5 = 0,8
R52 = 4 max(4;4;5;2;5) = 4 5 = 0,8
R53 = 5 max(4;4;5;2;5) = 5 5 = 1
R54 = 2 max(4;4;5;2;5) = 2 5 = 0,4
R55 = 5 max(4;4;5;2;5) = 5 5 = 1
Untuk normalisasi 6 : Untuk normalisasi 7: R61 = 4 max(4;4;3;3;5) = 4 5 = 0,8 R71 = 4 max(4;2;3;3;4) = 4 4 = 1 R62 = 4 max(4;4;3;3;5) = 4 5 = 0,8 R72 = 2 max(4;2;3;3;4) = 2 4 = 0,5 R63 = 3 max(4;4;3;3;5) = 3 5 = 0,6 R73 = 3 max(4;2;3;3;4) = 3 4 = 0,75
R64 = 3 max(4;4;3;3;5) = 3 5 = 0,6 R74 = 3 max(4;2;3;3;4) = 3 4 = 0,75
R65 = 5
max(4;4;3;3;5) = 5 5 = 1 R75 = 4 max(4;2;3;3;4) = 4 4 = 1
Proses  perhitungan  normalisasi  dilakukan  hingga  normalisasi ke 7 sehingga didapatkan hasil normalisasi seperti tertera pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Normalisasi dengan Algoritma SAW Alternatif  K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 P1 1 1 1 0,8 0,8 0,8 1 P2 1 1 1 0,6 0,8 0,8 0,5 P3 0,8 0,75 0,75 0,8 1 0,6 0,75 P4 0,8 0,75 1 1 0,4 0,6 0,75 P5 0,8 0,75 0,5 0,8 1 1 1
Setelah didapat hasil dari normalisasi, maka selanjutnya akan dibuat perkalian matriks ( preferensi ) untuk mendapatkan perangkingan dari semua alternatif.
Diketahui bobot nilai:
W = 0,20 ; 0,15 ; 0,15 ; 0,10 ; 0,15; 0,10 ; 0,15 P1 ; V1 V1= (1 * 0,20 ) + (1 * 0,15) + (1 * 0,15) + (0,8 * 0,10) + (0,8 * 0,15) + (0,8 * 0,10) + (1*0,15) = 0,2 + 0,15 + 0,15 + 0,08+ 0,12 + 0,08 + 0,15 = 0,93 P2 ; V2 V2= (1 * 0,20 ) + (1 * 0,15) + (1 * 0,15) + (0,6 * 0,10) + (0,8 * 0,15) + (0,8 * 0,10) + (0,5*0,15) = 0,2 + 0,15 + 0,15 + 0,06+ 0,12 + 0,08 + 0,075 = 0,835
Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1377
P3 ; V3 V3= (0,8 * 0,20 ) + (0,75 * 0,15) + (0,75 * 0,15) + (0,8 * 0,10) + (1 * 0,15) + (0,6*0,10) + (0,75*0,15) = 0,16 + 0,1125 + 0,1125 + 0,08+ 0,15+0,06+0,1125
= 0,7875
P4 ; V4 V4= (0,8 * 0,20 ) + (0,75 * 0,15) + (1 * 0,15) + (1 * 0,10) + (0,4 * 0,15) + (0,6 * 0,10) + (0,75*0,15) = 0,16 + 0,1125 + 0,15 + 0,10+ 0,06+0,06+0,1125 = 0,755 P5 ; V5 V5= (0,8 * 0,20 ) + (0,75 * 0,15) + (0,5 * 0,15) + (0,8 * 0,10) + (1 * 0,15) + (1 * 0,10) + (1*0,15) = 0,16 + 0,1125 + 0,075 + 0,08+ 0,15+0,1+0,15 = 0,8275
Proses  perhitungan  dan  perkalian  matriks  W  *  R  dan  penjumlahan  hasil    perkaliandilakukan    hingga alternatif ke V5 sehingga didapatkan hasilnya  seperti  tertera  pada Tabel 6
Tabel 6 Tabel Penjumlahan Hasil Perkalian W * R pada Algoritma SAW
Alternatif V P1 0,93 P2 0,835 P3 0,7875 P4 0,755 P5 0,8275
Dari tabel tersebut yang berupa hasil akhir perhitungan dan perkalian matriks, dapat disimpulkan bahwa yang  memiliki  nilai  tertinggi  adalah:  Alternatif  (P1)  dengan  nilai  0,93.  Maka,  P1  atas  nama  Rizal  ditetapkan sebagai  Pegawai  yang  terbaik  di    Dinas  Pengelolaan  Sumber  Daya  Air  (PSDA)  Unit  Pelaksana  Teknis  Dinas (UPTD)  07 Tanah  Jawa  Kabupaten  Simalungun berdasarkan  perhitungan  algoritma Simple  Additive  Weighting (SAW)

## 4. IMPLEMENTASI
Dalam  implementasi  sistem  akan  dibahas  mengenai  tampilan  akhir  antarmuka  sistem  yang  disesuaikan  dengan perancangan sistem yang telah dibuat sebelumnya.

## A. Tampilan Form Login.
Tampilan  ini  muncul  pada  saat  pertama  sekali  program  dijalankan.  Halaman  ini  menampilkan  form  login. Tampilan login dapat dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Form Login
Untuk bisa menjalankan aplikasi, terlebih dahulu pengguna harus memasukkan username dan password kedalam sistem.  username  dan  password  harus  sesuai  dengan  data  yang  ada  didatabase  sistem.  Jika  pengguna  salah memasukkan username dan password, maka akan muncul pesan kesalahan error pada sistem.
Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1377

## B. Tampilan Form Utama
Form ini menampilkan menu – menu yang ada pada form utama admin. Tampilan form ini dapat dilihat seperti pada Gambar 2 dibawah ini :

## Gambar 2. Form Menu Utama
C. Tampilan Form Nilai Preferensi
Form ini ditujukan untuk menyimpan data Nilai Preferensi. Tampilan form Nilai Preferensi dapat dilihat seperti pada gambar 3 dibawah ini :

## Gambar 3. Tampilan Form Nilai Preferensi

## D. Tampilan Form Data Kriteria
Form ini ditujukan untuk menyimpan data kriteria. Tampilan form data kriteria dapat dilihat seperti pada gambar 4 dibawah ini :

## Gambar 4. Tampilan Form Kriteria

## E. Tampilan Alternatif
Form  ini  ditujukan  untuk  menyimpan  data  Alternatif. Tampilan  form  data  Alternatif  dapat  dilihat  seperti  pada gambar 5 berikut ini :
Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1377

## F. Tampilan Form Ranking
Form ini ditujukan untuk menyimpan data Ranking. Tampilan form data Ranking dapat dilihat seperti pada gambar 6 dibawah ini :

## Gambar 6. Tampilan Form Ranking

## G. Tampilan Seleksi Alternatif
Tampilan form ini menampilkan hasil keseluruhan dari proses Simple Additive Weighting (SAW). Pada form ini tidak ada proses penginputan data. Proses ini akan melakukan perhitungan otomatis sesuai dengan nilai kriteria dan  bobot  yang  dimasukkan  oleh  pengguna.  Form  ini  menampilkan  beberapa  perhitungan  otomatis  seperti perhitungan nilai normalisasi, nilai normalisasi terbobot dan nilai preferensi (skor terakhir). Sebelum melakukan proses perhitungan, pengguna akan disajikan pilihan data periode pencetakan sebelum melakukan pencetakan dan proses perhitungan data. Tampilan form seleksi alternatif dapat dilihat pada gambar 7 dan 8 berikut:
Gambar 7. Tampilan Form Seleksi Alternatif untuk Nilai Awal
Volume 1, No. 1, September 2019 ISSN 2685-998X (Media Online) DOI: 10.30865/json.v1i1.1377

## H. Hasil Penilaian Sistem
Dari hasil perhitungan yang dilakukan oleh sistem, didapat pada gambar 9 dibawah ini:
Gambar 9. Tampilan Hasil Penilaian Sistem

## 5. KESIMPULAN
Sistem Pendukung Keputusan dalam Menentukan Aparatur Sipil Negara (ASN) Terbaik pada Dinas Pengelolaan Sumber Daya Air (PSDA) Unit Pelaksana Teknis Dinas (UPTD) 07  Tanah Jawa Kabupaten Simalungun dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) yang telah diselesaikan ini, dapat diambil beberapa kesimpulan antara lain :
1. Proses  Pengambilan  Keputusan  dalam  Menentukan  Aparatur  Sipil  Negara  (ASN)  Terbaik  pada  Dinas Pengelolaan  Sumber  Daya  Air  (PSDA)  Unit  Pelaksana  Teknis  Dinas  (UPTD)  07    Tanah  Jawa  Kabupaten Simalungun  Dengan Metode Simple Additive Weighting  (SAW) meliputi beberapa kriteria yaitu  kesetiaan, prestasi kerja, tanggung jawab, ketaatan, kejujuran, kerjasama dan prakasa.
2. Sistem ini bertujuan untuk membantu dalam melakukan penilaian kinerja, melihat kinerja Pegawai terbaik dan laporan Pegawai yang memiliki kinerja terbaik.
3. Perhitungan  pada  sistem  untuk  melakukan  penyeleksian  menggunakan  metode SAW ( Simple Additive Weighting ).
4. Tahap – tahap proses pengembangan sistem dalam penelitian ini adalah identifikasi masalah, analisis sistem, perancangan, pengujian dan implementasi.
5. Hasil  dari  perhitungan  sistem  merupakan  perangkingan  nilai  tertinggi  ke  rendah dan  nilai  tertinggi merupakan  hasil  untuk  memperoleh  Pegawai  yang  memiliki kinerja terbaik.
6. Sistem  yang  dibangun  hanya  sebagai  alat  bantu  untuk  memberikan  informasi kepada pimpinan sebagai bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan.

## REFERENCES
[1]    Bentley, Lonnie D dan Whitten, Jeffrey L. 2007.  Systems Analysis and Design for the Global Enterprise, 7 th Edition, International Edition. McGrawHill, New York.
[2]     Davis,  Ralp  C  dalam  Hasan.  (2004).  Pokok-pokok  Materi  Teori  Pengambilan Keputusan. Jakarta: Ghalia Indonesia.
[3]     Ladjamuddin, Al-Bahra. 2006. Analisis dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta : Graha Ilmu.
[4]   Turban,  Efraim,  Jay  E.  Aronson  dan  Ting-Peng  Liam.  2005.  Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems. Yogyakarta : Penerbit Andi.
[5]    Umar, Daihani dan Dadan. 2001. Komputerisasi Pengambilan Keputusan. PT Elex Media Komputindo : Jakarta
[6]    Undang-Undang Nomor 5 Tahun 2014 tentang Aparatur Sipil Negara
[7] S. H. Sahir, R. Rosmawati, and K. Minan, “Simple Additive Weighting Method to Determining Employee Salary Increase Rate,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[8] D. C. Hartini, E. L. Ruskan, and A. Ibrahim, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Hotel Di Kota Palembang Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 546–565, 2013.
[9] R.  T.  Utami,  D.  Andreswari,  and  Y.  Setiawan,  “Implementasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dengan pembobotan  Rank  Order  Centroid(ROC)  Dalam  Pengambilan  Keputusan  Untuk  Seleksu  Jasa  Leasing  Mobil,” J. Rekursif , vol. 4, no. 2, pp. 209–221, 2016.
[10]  Khairul;, M. Simaremare, A. Putera, and U. Siahaan, “Decision Support System in Selecting The Appropriate Laptop Using Simple Additive Weighting,” Int. J. Recent TRENDS Eng. Res. , vol. 2, no. 12, pp. 215–222, 2016.