## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PROMOSI KENAIKAN JABATAN PADA PT. PURNA BAJA HARSCO MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Haris Triono Sigit 1 , Aji Sujai 2
1 Program Studi Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Serang Raya 2 Program Studi Informatika Fakultas Teknologi Informasi Universitas Serang Raya Jln.Raya Cilegon Serang KM. 5 Taman Drangong Serang, banten
1haris.t.sigit@gmail.com

## 2ajisujai@gmail.com
Abstrak - Setiap  karyawan  yang  bekerja  di  perusahaan  memiliki  peluang  mendapatkan  promosi  kenaikan  jabatan.  Penilaian karyawan  dilakukan  oleh  bagian  HRD  dengan menetapkan  beberapa  kriteria  penilaian  untuk  menyeleksi  para  karyawan  yang layak mendapatkan promosi. Demikian pula pada PT. Purna Baja Harsco, pihak HRD menggunakan angket untuk menentukan peringkat  karyawan  dengan  beberapa  kriteria  penilaian  yaitu  kualitas  hasil  kerja,  kuantitas  hasil  kerja,  pengetahuan  tentang pekerjaan, tanggung jawab, kerjasama, jaringan kerja, inisiatif, disiplin kerja, integritas dan kepedulian terhadap safety. Dengan adanya keragaman kriteria penilaian tersebut, proses perangkingan karyawan menjadi lebih kompleks sehingga mempengaruhi tingkat  akurasi  hasil  penilaian.  Permasalahan  perangkingan  karyawan  ini  dapat  diatasi  dengan  menggunakan  metode Simple Additive  Weighting.  Penilaian  menggunakan  metode  ini  memberikan  hasil  yang  lebih  objektif  sehingga  dapat  membantu manajemen dalam menentukan karyawan yang layak mendapatkan promosi kenaikan jabatan di perusahaan.
Kata Kunci : Promosi Kenaikan Jabatan, Penilaian Kinerja, Simple Additive Weighting.

## I. PENDAHULUAN
PT.  PURNA  BAJA  HARSCO adalah  perusahaan  yang bergerak  di  bidang  pembuatan  baja,  berusaha  mengelola sumber  daya  manusia  yang  ada  agar  dapat  meningkatkan kinerja  perusahaan.  Karyawan  adalah  SDM  perusahaan yang  perlu  ditingkatkan  potensi  dan  semangat  kerjanya dengan pemberian motivasi dan penghargaan.
Salah satu cara perusahaan meningkatkan motivasi kerja setiap  karyawan  adalah  dengan  memberikan  penghargaan berupa  peningkatan  jenjang  karir  bagi  karyawan  yang berprestasi.  Sistem  penilaian  prestasi  karyawan  yang  akan mendapatkan  promosi  kenaikan  jabatan  ditentukan  oleh bagian  HRD  dengan  menetapkan  beberapa  kriteria penilaian.
Ada 10 Kriteria yang ditetapkan oleh bagian HRD yaitu :  kualitas  hasil  kerja,  kuantitas  hasil  kerja,  pengetahuan tentang  pekerjaan,  tanggung  jawab,  kerjasama, jaringan kerja,  inisiatif,  disiplin  kerja,  integritas  dan  kepedulian terhadap safety. Apabila perusahaan membutuhkan karyawan  untuk  mengisi  posisi  jabatan  tertentu,  maka bagian HRD melakukan penghitungan dan penilaian kinerja karyawan  untuk  menyeleksi  karyawan  mana  yang  cocok menempati posisi jabatan tersebut.
Dengan  menggunakan  sistem  penghitungan  yang  ada saat  ini,  bagian  HRD  membutuhkan  waktu  untuk menentukan  karyawan  yang  layak  mendapatkan  promosi. Dengan  kriteria  yang  beragam  tidak  mudah  menentukan hasil  yang  tepat  karena  setiap  karyawan  memiliki  nilai tinggi pada kriteria tertentu tetapi belum tentu memiliki nilai tinggi  pada  kriteria  yang  lainnya.  Begitu  pula  dengan
kriteria  penilaian,  setiap  kriteria  tersebut  memiliki  prioritas penilaian yang berbeda.
Dengan  adanya  kompleksitas  pada  penghitungan perangkingan  karyawan,  maka  perlu  dibangun  suatu  sistem Sistem  Penunjang  Keputusan  yang  dapat  membantu  bagian HRD  untuk  menentukan  secara  objektif  karyawan  mana yang  layak  mendapat  promosi  kenaikan  jabatan.  Pada penelitian  ini,  metode  yang  digunakan  adalah  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) yang  terbukti  dapat menghasilkan  rangking  karyawan  secara  akurat.  Dengan demikian  sistem  tersebut  diharapkan  dapat  memberikan hasil  penilaian  kenaikan  jabatan  yang  lebih objektif  serta membantu  penghitungan  nilai  kenaikan  jabatan  yang  tepat dan akurat berdasarkan kompetensi yang dimiliki karyawan.

## 1.1. Sistem
Sistem    adalah    suatu    jaringan    kerja    dari  prosedur- prosedur        yang        saling        berhubungan,        berkumpul bersama-sama  untuk  melakukan  suatu  kegiatan  atau menyelesaikan suatu sasaran tertentu [1]. Sistem juga dapat dikatakan  sebagai kumpulan-kumpulan  dari  komponen- komponen  yang  memiliki  unsur  keterkaitan  antara  satu dengan lainnya[2]. Pendapat lain mengatakan bahwa secara sederhana  sistem  dapat  diartikan  sebagai suatu kumpulan atau  himpunan    dari    unsur    atau    variabel-variabel  yang saling  terorganisasi,  saling  berinteraksi,  dan  saling bergantung sama lain. [3].

## 1.2. Sistem Penunjang Keputusan
Sistem  Penunjang  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.  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  [4]. Sprague  dan  Watson mendefinisikan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) sebagai sistem yang memiliki lima karakteristik utama yaitu [5] :
a. Sistem yang berbasis komputer.
b. Dipergunakan untuk membantu para pengambil keputusan
c. Untuk  memecahkan  masalah-masalah  rumit  yang mustahil dilakukan dengan kalkulasi manual
d. Melalui cara simulasi yang interaktif
e. Dimana  data  dan  model  analisis  sebaai  komponen utama.
Pada  dasarnya  SPK  dirancang  untuk  mendukung  seluruh tahap pengambilan keputusan mulai  dari  mengidentifikasi masalah, memilih  data yang  relevan, menentukan pendekatan  yang  digunakan  dalam proses  pengambilan keputusan, sampai mengevaluasi pemilihan alternatif [6]. Tujuan dari Sistem Pendukung Keputusan [7], adalah :
1. Membantu  manager  dalam  mengambil  keputusan  atas masalah semi terstruktur.
2. Memberikan  atas  pertimbangan  manajer  dan  bukannya dimaksudkan untuk menggantikan peran manajer.
3. Meningkatkan  efektifitas  keputusan  yang  diambil manajer lebih daripada perbaikan efisiensinya.
4. Kecepatan  komputasi.  Komputer  memungkinkan  para pengambil keputusan untuk melakukan banyak komputasi secara cepat dengan biaya rendah.
5. Peningkatan  produktivitas.membangun  satu  kelompok pengambil  keputusan,  terutama  para  pakar,  bisasangat mahal.  Pendukung  terkomputerisasi  bisa  mengurangi ukuran  ukuran  kelompok  dan  memungkinkan  para anggotanya  untuk  berada  di  berbagai  lokasi  yang berbeda-beda (menghemat biaya).
6. Dukungan  kualitas.  Komputer  bisa  meningkatkan kualitas keputusan yang dibuat.
7. Berdaya saing.
8. Mengatasi  keterbatasan  kognitif  dalam  pemrosesan kognitif dalam pemrosesan dan penyimpanan.
Terdapat  sepuluh  karakteristik  dasar  SPK  yang  efektif  [8], yaitu:
1. Mendukung  proses  pengambilan  keputusan,  menitik beratkan pada management by perception.
2. Adanya  interface  manusia/mesin  diana manusia  (user) tetap mengontrol proses pengambilan keputusan.
3. Mendukung  pengambilan  keputusan  untuk  membahas masalah – masalah terstruktur, semi terstruktur, dan tidak terstruktur.
4. Menggunakan  model – model  matematis  dan  statistik yang sesuai.
5. Memiliki kapabilitas dialog untuk mendapatkan informasi sesuai dengan kebutuhan model interaktif.
6. Output ditujukan untuk personil organisasi dalam semua tingkatan.
7. Memiliki subsistem – subsistem yang terintegrasi sedemikian  rupa  sehingga  dapat  berfungsi  sebagai  satu kesatuan.
8. Membutuhkan  struktur  data  komprehensif  yang  dapat melayani  kebutuhan  informasi  seluruh  tingkatan manajemen.
9. Pendekatan  easy  to  use.  Ciri  suatu  SPK  yang  efektif adalah kemudahannya untuk digunakan, dan memungkinkan keleluasaan pemakai untuk memilih atau
mengembangkan  pendekatan – pendekatan  baru  dalam membahas masalah yang dihadapi.
10. Kemampuan  sistem  beradaptasi  dengan  cepat,  dimana pengambil  keputusan  dapat  menghadapi  masalah – masalah baru, pada saat yang sama dapat menanganinya dengan  cara  mengadaptasi  sistem  terhadap  kondisi perubahan yang terjadi.

## 1.3. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  sebagai  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  alternatif  yang  ada [9].  Penghitungan  metode  SAW dapat digambarkan sebagai berikut :
Keterangan : Rij : Rating kinerja ternormalisasi
Maxi : Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Mini : Nilai minimum  dari setiap baris dan kolom
Xij : Baris dan kolom dari matriks
Dimana r ij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai  pada  atribut  Ci  =1,2,...,m dan  j  =  1,2,...,m.  Nilai preferensi alternatif (Vi) diberikan sebagai :
Keterangan : Vi         : Nilai Akhir Alternatif Wi        : Bobot yang telah ditentukan Rij        : Normalisasi matriks
Nilai V yang lebih besar, mengindikasikan bahwa alternatif Ai  lebih  terpilih.  Langkah-langkah  penyelesaiannya  adalah [10]:
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan dalam mengambilan keputusan, yaitu (Ci):
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada setiap kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  (Ci), kemudian  melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga  diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses perankingan  yaitu penjumlahan  dari  perkalian      matriks    ternormalisasi    R dengan   vector   bobot  sehingga diperoleh nilai terbesar yang    dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  (Ai)  sebagai solusi.

## 1.4. Unified Modelling Language (UML)
UML merupakan standar bahasa yang banyak digunakan di dunia  industri  untuk  mendefinisikan requirement,  membuat analisis  dan  desain,  serta  menggambarkan  arsitektur  dalam pemrograman berorientasi objek[10].
UML mempunyai 9 diagram, yaitu;
1. Diagram Use Case
2. Diagram Class
3. Diagram Package
4. Diagram Sequence
5. Diagram Collaboration
6. Diagram StateChart
7. Diagram Activity
8. Diagram Deployment
Pendapat  lain  mengatakan  bahwa UML  (Unified  Modeling Language)  adalah  bahasa  pemodelan  untuk  sistem  atau perangkat  lunak  yang  berparadigma  (berorientasi objek). Pemodelan  (modeling)  sesungguhnya  digunakan  untuk penyederhanaan permasalahan-permasalahan yang kompleks sedemikian rupa sehingga lebih  mudah dipelajari dan dipahami[11].

## II. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  penelitian  ini,  tahapan  yang  dilakukan  seperti  terlihat  pada bagan di bawah ini :

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## a. Analisa Kebutuhan Sistem
Analisa merupakan langkah pemahaman persoalan sebelum mengambil  tindakan  atau  keputusan  penyelesaian  hasil utama.
Analisa  sistem  pada  penelitian  ini  bertujuan  untuk merumuskan  suatu  permasalahan  yang  terjadi  dan mengidentifikasi  kebutuhan  sistem  yang  diharapkan, sehingga dapat diusulkan perbaikan. Analisa yang dilakukan terdiri  dari  analisa  data,  analisa  proses,  analisa  keluaran, analisa  kebutuhan hardware dan software serta  analisa pengguna  sistem.  Selanjutnya  dilakukan  penghitungan
dengan metode
Simple Additive Weighting untuk menentukan karyawan yang layak mendapatkan promosi.

## i. Analisa Data
Dari hasil pengamatan pada objek penelitian diperoleh data untuk kebutuhan proses analisa sistem yang sedang berjalan. Tahap  pertama  analisa  adalah  melakukan  analisa  pada  data yang  telah  dikumpulkan.  Pada  penelitian  ini yang  menjadi data  masukan  adalah data  karyawan,  data  kriteria penilaian dan data  hasil  penilaian  (quiz).  Data  keluaran  dari  hasil pengolahan data berupa data perangkingan dan laporan hasil penilaian.  Dari  hasil  data  masukan  akan dilakukan perangkingan  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting.
ii. Analisa Proses
Prosedur  yang  ditetapkan  untuk  proses  pengolahan  data pada sistem terdiri dari tahapan-tahapan sebagai berikut : a. Pengumpulan data karyawan
Staf  HRD  mengumpulkan  data  karyawan  yang dibutuhkan beserta berkas-berkas yang berkaitan dengan karyawan  yang  berkaitan seperti  ijasah,  CV  dan  lain- lain.
b. Olah data kriteria
Pada  tahap  ini  ditentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan dasar  penilaian  kinerja  karyawan.  Kriteria-kriteria  yang telah  ditetapkan  oleh  manajemen  terdiri  dari  10  macam kriteria  yaitu  kualitas  hasil  kerja,  kuantitas  hasil  kerja, pengetahuan  tentang  pekerjaan,  tanggung  jawab, kerjasama,  jaringan  kerja,  inisiatif,  disiplin  kerja, integritas dan kepedulian terhadap safety.
c. Olah data quiz
Dari  hasil  quiz  yang  telah  dikumpulkan,  staf  HRD selanjutnya memilah-milah  data  dan  membuat  rekap penilaian berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan.
d. Olah data hasil perangkingan
Dengan menggunakan data kriteria dan rekap hasil quiz, selanjutnya  dilakukan  perangkingan  nilai  kinerja karyawan.  Setiap  karyawan  dinilai  berdasarkan  kriteria yang  telah  ditetapkan  dan  setiap  kriteria  memiliki prioritas penilaian. Hasil yang tertinggi dinyatakan layak untuk mendapatkan promosi.
e. Pembuatan laporan
Hasil  penilaian  kinerja  karyawan  untuk  kebutuhan promosi direkap dalam bentuk laporan hasil perangkingan.  Laporan  ini  diserahkan  kepada  bagian manajemen untuk dievaluasi sebagai dasar pengambilan keputusan manajemen untuk menetapkan karyawan yang dipromosikan.

## iii. Analisa Pengguna
Qualifikasi  pengguna  sistem  adalah  pengguna  yang mengerti  cara  mengoperasikan  komputer,  minimalnya mampu  mengoperasikan  sistem  operasi Windows dan aplikasi Microsoft Office. Dari hasil analisa, dapat diketahui bahwa pengguna sistem terdiri dari 2 macam operator, yaitu :
a. HRD,  dengan  karakteristik  sebagai  berikut  :  memiliki hak  akses  terhadap  semua  menu  program,  mempunyai kemampuan  dasar  dibidang  komputer  dan  dapat mengoperasikan sistem operasi Microsoft Windows.
b. Manager,  dengan  karakteristik  sebagai  berikut  : memiliki  hak  akses  terhadap  sebagian  menu  program yang  sifatnya  hanya  membaca  hasil  proses  dan  tidak dapat  melakukan  input  data  pada  sistem  (seperti misalnya  menu  laporan  dan  hasil  perangkingan), mempunyai  kemampuan  dasar  dibidang  komputer  dan dapat mengoperasikan sistem operasi Microsoft Windows.

## iv. Analisa Kebutuhan Hardware dan Software
Spesifikasi  yang  dibutuhkan  untuk  membangun  sistem kenaikan jabatan seperti terlihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 1. Spesifikasi Perangkat Keras
No Hardawre Spesifikasi Jumla h 1 Komputer Core i3
Processor 2,6,
Ram 3 Gb, Hardisk 320, Monitor LCD, Keyboard, Mouse 2 2 Printer Canon Ip 2770 1 Tabel 2. Spesifikasi Perangkat Lunak No Kebutuhan Spesifikasi 1 Sistem operasi Windows 7 2 Aplikasi Powerbuilder SQL Server

## b. Penghitungan SAW
Proses  penilaian  pada  sistem  penentuan  kenaikan  jabatan atau  promosi  ini  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW) dengan tahapan sebagai berikut :

## i. Alternatif
Data  alternatif  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah sebagai berikut :
A0001 = Iwan A0002 = Heru A0003 = Asep A0004 = Ridwan A0005 = Sukri

## ii. Kriteria
Kriteria yang digunakan pada penelitian ini adalah : C01.   Kualitas hasil kerja C02.   Kuantitas hasil kerja C03.   Pengetahuan tentang pekerjaan C04.   Tanggung jawab C05.   Kerja sama C06.   Jaringan kerja C07.   Inisiatif C08.   Disiplin kerja C09.   Integritas C10.   Kepedulian terhadap safety

## iii. Pembobotan Keputusan
Pada  kriteria  yang  ada  selanjutnya  dilakukan  pembobotan dengan prosentase sebagai berikut :
C01.   Kualitas hasil kerja 15 % C02.   Kuantitas hasil kerja 10 % C03.   Pengetahuan tentang pekerjaan 10 % C04.   Tanggung jawab 10 % C05.   Kerja sama 10 % C06.   Jaringan kerja 5 % C07.   Inisiatif 10 % C08.   Disiplin kerja 10 % C09.   Integritas 10 % C10. Kepedulian terhadap safety 10 %

## iv. Tabel Subkriteria
Pembobotan kriteria ditentukan berdasarkan tabel di bawah ini :
Tabel 3. Nilai Bobot Untuk Kriteria Kriteria Nilai Bobot Sangat Baik 100 Baik 80 Cukup 60 Kurang Baik 40 Sangat Kurang Baik 20

## v. Penilaian  Alternatif dari setiap kriteria
Setiap alternatif mendapatkan nilai berdasarkan kriteria yang telah ditentukan seperti pada tabel di bawah ini :
Tabel 4. Tabel Nilai Bobot Untuk Kriteria
Alternatif Kriteria C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 C09 C10 A0001 Iwan 100 80 100 100 80 60 100 80 100 80 A0002 Heru 80 80 100 80 100 40 100 60 80 100 A0003 Asep 80 100 100 80 80 60 80 60 100 60 A0004 Ridwan 100 60 80 100 40 100 60 80 60 80 A0005 Sukri 60 100 80 60 80 100 40 100 80 60 Nilai Tertinggi 100 100 100 100 100 100 100 100 100 100
Berdasarkan tabel di atas, maka dilakukan proses sebagai berikut :
Lakukan Normalisasi C01 R A0001 = 100 {100; 80; 80; 100; 60} = 100 100 = 1 R A0002 = 80 {100; 80; 80; 100; 60} = 80 100 = 0,8 R A0003 = 80 {100; 80; 80; 100; 60} = 80 100 = 0,8 R A0004 = 100 {100; 80; 80; 100; 60} = 100 100 = 1 R A0005 = 60
{100; 80; 80; 100; 60} = 60
100 = 0,6
Lakukan Normalisasi C02
R A0001 = 80 {80; 80; 100; 60; 100} = 80 100 = 0,8 R A0002 = 80 {80; 80; 100; 60; 100} = 80 100 = 0,8 R A0003 = 100 {80; 80; 100; 60; 100} = 80 100 = 0,8 R A0004 = 60 {80; 80; 100; 60; 100} = 60 100 = 0,6 R A0005 =
100
{80; 80; 100; 60; 100} = 100
100 = 1
Lakukan Normalisasi C03
R A0001 = 100 {100; 100; 100; 80; 80} = 100 100 = 1 R A0002 = 100 {100; 100; 100; 80; 80} = 100 100 = 1 R A0003 = 100 {100; 100; 100; 80; 80} = 100 100 = 1 R A0004 = 80 {100; 100; 100; 80; 80} = 80 100 = 0,8 R A0005 = 80 {100; 100; 100; 80; 80} = 80 100 = 1

## Lakukan Normalisasi C04
R A0001 = 100 {100; 80; 80; 100; 60} = 100 100 = 1 R A0002 = 80 {100; 80; 80; 100; 60} = 80 100 = 0,8 R A0003 = 80 {100; 80; 80; 100; 60} = 80 100 = 0,8 R A0004 = 100 {100; 80; 80; 100; 60} = 100 100 = 1 R A0005 = 60 {100; 80; 80; 100; 60} = 60 100 = 0,6

## Lakukan Normalisasi C05
R A0001 = 80 {80; 100; 80; 40; 80} = 80 100 = 0,8 R A0002 = 100 {80; 100; 80; 40; 80} = 100 100 = 1 R A0003 = 80 {80; 100; 80; 40; 80} = 80 100 = 0,8 R A0004 = 40 {80; 100; 80; 40; 80} = 40 100 = 0,4 R A0005 = 80 {80; 100; 80; 40; 80} = 80 100 = 0,8

## Lakukan Normalisasi C06
R A0001 = 60
{60; 40; 60; 100; 100} =
60 100 = 0,6
R A0002 = 40 {60; 40; 60; 100; 100} = 40 100 = 0,4 R A0003 = 60 {60; 40; 60; 100; 100} = 60 100 = 0,6 R A0004 = 100
{60; 40; 60; 100; 100} = 100 100 = 1 R A0005 = 100 {60; 40; 60; 100; 100} = 100 100 = 1
Lakukan Normalisasi C07
R A0001 = 100 {100; 100; 80; 60; 40} = 100 100 = 1 R A0002 = 100 {100; 100; 80; 60; 40} = 100 100 = 1 R A0003 = 80 {100; 100; 80; 60; 40} = 80 100 = 0,8 R A0004 = 60 {100; 100; 80; 60; 40} = 60 100 = 0,6 R A0005 = 40 {100; 100; 80; 60; 40} = 40
100 = 0,4
Lakukan Normalisasi C08
R A0001 = 80 {80; 60; 60; 80; 100} = 80 100 = 0,8 R A0002 = 60 {80; 60; 60; 80; 100} = 60 100 = 0,6 R A0003 = 60 {80; 60; 60; 80; 100} = 60 100 = 0,6 R A0004 = 80 {80; 60; 60; 80; 100} = 80 100 = 0,8 R A0005 = 100 {80; 60; 60; 80; 100} = 100 100 = 1
Lakukan Normalisasi C09
R A0001 = 100
{100; 80; 100; 60; 80} = 100 100 = 1 R A0002 = 80 {100; 80; 100; 60; 80} = 80 100 = 0,8 R A0003 = 100 {100; 80; 100; 60; 80} = 100 100 = 0,8
R A0004 = 60 {100; 80; 100; 60; 80} = 60 100 = 0,6 R A0005 = 80 {100; 80; 100; 60; 80} = 80 100 = 0,8

## Lakukan Normalisasi C10
R A0001 = 80 {80; 100; 60; 80; 60} = 80 100 = 0,8 R A0002 = 100 {80; 100; 60; 80; 60} = 100 100 = 1 R A0003 = 60 {80; 100; 60; 80; 60} = 60 100 = 0,6 R A0004 = 80 {80; 100; 60; 80; 60} = 80 100 = 0,8 R A0005 = 60 {80; 100; 60; 80; 60} = 60 100 = 0,6
Hasil seluruh normalisasi di atas dibuat dalam bentuk tabel sebagai berikut :

## Tabel 5. Tabel Normalisasi
Alternatif Kriteria C01 C02 C03 C04 C05 C06 C07 C08 C09 C10 A0001 Iwan 1 0,8 1 1 0,8 0,6 1 0,8 1 0,8
A0002 Heru 0,8 0,8 1 0,8 1 0,4 1 0,6 0,8 1
A0003 Asep 0,8 1 1 0,8 0,8 0,6 0,8 0,6 1 0,6 A0004
Ridwan 1 0,6 0,8 1 0,4 1 0,6 0,8 0,6 0,8
A0005 Sukri 0,6 1 0,8 0,6 0,8 1 0,4 1 0,8 0,6

## vi. Perangkingan
Setelah  dilakukan  normalisasi,  maka  tahap  berikutnya adalah  melakukan  perangkingan  sesuai  dengan  bobot  yang telah ditentukan sebagai berikut :
A0001 = (0,15).(1)  +  (0,10).(0,8)  +  (0,10).(1)  +  (0,10).(1) + (0,10).(0,8)  +  (0,5).(0,6)  +  (0,10).(1)  + (0,10).(0,8) + (0,10).(1) + (0,10).(0,8) = 90 A0002 = (0,15).(0,8)  +  (0,10).(0,8)  +  (0,10).(1)  + (0,10).(0,8)  +  (0,10).(0,1)  +  (0,5).(0,4)  + (0,10).(1)  +  (0,10).(0,6)  +  (0,10).(0,8)    + (0,10).(1) = 84 A0003 = (0,15).(0,8) + (0,10).(1) + (0,10).(1) + (0,10).(0,8)  +  (0,10).(0,8)  +  (0,5).(0,6)  + (0,10).(0,8)  +  (0,10).(0,6)  +  (0,10).(1)  + (0,10).(0,6) = 81
A0004 = (0,15).(1) + (0,10).(0,6) + (0,10)(0,8) + (0,10).(1) +  (0,10).(0,4)  +  (0,5).(1)  +  (0,10).(0,6)  + (0,10).(0,8) + (0,10).(0,6) + (0,10).(0,8) = 76 A0005 = (0,15).(0,6)  +  (0,10).(1)  +  (0,10).(0,8)  + (0,10).(0,6) + (0,10).(0,8) + (0,5).(1) +
(0,10).(0,4)  +  (0,10).(1)  +  (0,10).(0,8)  +
(0,10).(0,6)  = 74
Berdasarkan  hasil  penghitungan  di  atas,  maka  dibuatkan tabel perangkingan sebagai berikut :
Tabel 6. Tabel Hasil Akhir Perangkingan Alternatif Nilai A0001 Iwan 90 A0002 Heru 84 A0003 Asep 81 A0004 Ridwan 76 A0005 Sukri 74
Dari  perhitungan  diatas  maka  yang  berhak  atas  kenaikan jabatan  ini  adalah alternatif  dengan  kode A0001  atas  nama Iwan dengan hasil penilaian sebesar 90.

## c. Perancangan Sistem
Tools yang  digunakan  untuk  merancang  sistem  kenaikan jabatan  adalah Unified  Modelling  Language (UML). Diagram UML yang digunakan diantaranya adalah diagram Use Case seperti pada gambar di bawah ini :
HRD Login <<in clu de> > << include>> << in clu de > > Manager << include>> include>> include include Logout > >> << << << Laporan Hasil Akhir Ranking Laporan SPK SAW Hitung SPK SAW Input data penilaian karyawan Input data kriteria Input data karyawan

## Gambar 2. Diagram Use Case
Sistem Kenaikan Jabatan pada PT. Purna Baja Harsco

## d. Tampilan Aplikasi
Berdasarkan  rancangan  sistem  yang  telah  digambarkan  di atas,  maka  tahap  berikutnya  dapat  dibuat  suatu  program aplikasi untuk sistem kenaikan jabatan pada PT. Purna Baja Harsco.  Hasil  pembuatan  program  aplikasi  seperti  pada gambar di bawah ini :
a. Halaman Utama
Adalah  halaman  menu utama yang  berfungsi  sebagai pengelola  data  submenu  input  data  kenaikan  jabatan karyawan yang didalamnya terdapat login user dan login admin.
Gambar 8. Halaman Utama
b. Halaman Login Admin
Adalah halaman user atau admin untuk memulai sesi masuk ke dalam sistem.
Gambar 9. Halaman Login Admin
c. Halaman Login User
Adalah halaman user yang diberikan oleh  administrator dalam mengelola data user  sebagai privasi data user
Gambar 10.. Login User
d. Halaman Input Karyawan
Adalah  halaman  input karyawan yang  disimpan  dalam database sebagai data karyawan
Gambar 11. Input Karyawan
e. Halaman Input Kriteria
Adalah  halaman  input  kriteria  yang  disimpan  dalam  database sebagai data kriteria karyawan
Gambar 12. Input Kriteria
f. Halaman Input Penilaian Kenaikan Jabatan
Adalah  halaman  input  penilaian  kenaikan  jabatan  yang digunakan untuk menilai kinerja karyawan
Gambar 13. Input penilaian kinerja
g. Halaman Laporan Kenaikan Jabatan
Adalah  halaman  laporan  kenaikan  jabatan  yang digunakan sebagai hasil laporan dari penilaian kenaikan jabatan
Gambar 14. Laporan Kenaikan Jabatan

## e. Pengujian Sistem
Pada  tahap  ini, dilakukan pengujian  sistem  pada  login  user,  input data  karyawan  dan  proses  penilaian  kenaikan  jabatan  yang  telah dibuat  dengan  menggunakan black-box  testing.  Cara  pengujian black-box  testing dilakukan  dengan melakukan  pengamatan  pada aplikasi  yang  sedang  di-running dan  mendata  hasilnya  apakah fungsional menu yang ada pada aplikasi berjalan dengan baik atau tidak.  Tabel hasil pengujian aplikasi sistem kenaikan  jabatan adalah sebagai berikut :
Tabel 10. Tabel Criteria Kebutuhan yang di Uji Data Masukan Yang Diharapkan Hasil Pengujian Kesimpulan Login user User  ID  : user Password : user User  ID  dan password  di input dengan benar  (Data Valid) Validasi sukses Menampilkan Halaman Menu, bisa mengelola data aplikasi.
Sesuai
Input  data karyawan mengisi data karyawan Data karyawan diinput dengan benar  (data valid) Sukses, Menyimpan data karyawan setelah diinput Sesuai Proses penilaian karyawan Isi data penilaian kenaikan jabatan Data karyawan diinput dengan benar  (data valid) Sukses, Memproses dan menampilkan penilaian kenaikan jabatan karyawan
Sesuai

## IV. KESIMPULAN

## a. Kesimpulan
Berdasarkan uraian  yang  telah  dipaparkan  di  atas, maka  pada penelitian ini dapat disimpulkan :
1. Penggunaan  metode Simple  Additive  Weighting ke  dalam aplikasi sistem kenaikan jabatan dapat menghitung perangkingan karyawan yang layak mendapat promosi dengan hasil  yang  lebih  akurat  dibandingkan  dengan  perangkingan dengan cara biasa tanpa menggunakan metode.
2. Hasil  perangkingan  dapat memberikan  informasi  yang  tepat dan  objektif  sehingga  dapat  membantu  manajemen  untuk mengambil  keputusan  yang  tepat  tentang  karyawan  yang seharusnya layak mendapat promosi.

## b. Saran
Metode Simple Additive Weighting yang telah diterapkan ke dalam program aplikasi dapat menghasilkan sistem penunjang keputusan yang  objektif.  Agar  aplikasi  dapat  lebih  dioptimalkan,  saran pengembangan yang perlu dilakukan adalah :
1. Sistem  keamanan  aplikasi yang  ada  saat  ini  agar  lebih ditingkatkan lagi misalnya dengan menggunakan metode enkripsi.
2. Para  pengguna  sistem,  dalam  hal  ini  harus  benar-benar memperhatikan  tingkat  ketelitian  pada  saat  proses input data karena  dapat mempengaruhi output hasil  pelaporan perangkingan.

## REFERENSI
[1] Jogiyanto  H.M. Analisis  dan  Desain  Sistem  Informasi : pendekatan  terstruktur  teori  dan  praktek  aplikasi  bisnis. Yogyakarta: Andi Offset. 2005.
[2] Indrajit. Analisis  dan  Perancangan Sistem Berorientasi Object. Bandung, Informatika. 2001.
[3] Al  Fatta,  Hanif. Analisis  &  Perancangan  Sistem Informasi, Yogyakarta: Penerbit Andi. 2007
[4] Turban , Efraim & Aronson, Jay E. Decision Support Systems and  Intelligent  Systems.  6th  edition.  Prentice  Hall:  Upper Saddle River, NJ. 2001.
[5] Sparague, R. H. and Watson H. J. Decision Support Systems: Putting  Theory  Into  Practice.  Englewood  Clifts,  N.  J., Prentice Hall. 1993.
[6] Hasan.  I. Pokok-pokok  Materi  Pengambilan  Keputusan, Ghalia Indonesia, Jakarta. 2002.
[7] Kusrini. Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan, Andi Offset, Yogyakarta. 2007.
[8] Suryadi.  K, Ramdhani.  A. Sistem  Pendukung  Keputusan Suatu Wacana Struktural Idealisasi Dan Implementasi Konsep Pengambilan Keputusan, PT. Rosdakarya, Bandung. 2002.
[9] Kusumadewi, Sri., Hartati, S., Harjoko, A., dan Wardoyo, R. Fuzzy Multi-Attribute  Decision  Making  (FUZZY  MADM). Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu, 2006.
[10] Shalahuddin,  Muhammad  &  Rosa  Ariani  S.  Modul Pembelajaran  Rekayasa  Perangkat  Lunak  (Terstruktur  dan Berorientasi Objek). Bandung: Modula. 2011.
[11] Nugroho, Adi.  Rekayasa  Perangkat  Lunak  Menggunakan UML & Java. Yogyakarta: Andi Offset. 2010.