DOI: 10.38035/JEMSI
Received: 24 Juni 2020 ,   Revised: 25 Agustus 2020, Publish: 15 September 2020

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE ELIMINATION ET CHOIX TRADUISANT LA REALITE
Hadi Syahputra 1 , Dodi Guswandi 2 , Desi Permata Sari 3
1) Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, Indonesia, hadi_syahputra82@upiyptk.ac.id
2) Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, Indonesia, guswandidodi@upiyptk.ac.id 3) Universitas Putra Indonesia “YPTK” Padang, Indonesia, desipermatasari@upiyptk.ac.id
Corresponding Author: First Author 1
Abstrak: Kualitas sumber daya manusia merupakan salah satu faktor penunjang untuk meningkatkan produktivitas kinerja suatu instansi. Maka dari itu sumber daya manusia yang  berkompetensi  tinggi  dapat  mendukung  tingkat  kinerja,  dengan  penilaian  kinerja maka  akan  diketahui  prestasi  yang  dicapai  setiap  karyawan.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  membantu  manajer  Konveksi  Sahabat  dalam  menilai  kinerja  karyawan  dalam menjahit berbagai jenis pakaian, bagi karyawan yang kinerjanya baik akan diperpanjang kontrak  kerjanya.  Konveksi  Sahabat  menerima  pesanan  dan  borongan  jahitan  pakaian dari pelanggan baik perorangan maupun suatu instansi pemerintah dan swasta. Metode sistem pendukung keputusan yang digunakan dalam mengolah data adalah Elimination Et  Choix  Traduisant  La  Realite (ELECTRE).  Hasil  penelitian  ini  membantu  manager Konveksi Sahabat dalam melakukan penilaian kinerja karyawan terbaik dengan analisa sistem secara manual menggunakan metode Elimination Et Choix Traduisant La Realite (ELECTRE)  yang  dapat  mengeliminasi  dan  merangking  alternatif  terbaik  sehingga manajer Konveksi Sahabat dapat mengambil keputusan tepat dan akurat.
Kata Kunci: Konveksi Sahabat, Sistem Pendukung Keputusan, Metode Elimination Et Choix Traduisant La Realite

## PENDAHULUAN
Manajemen  Sumber  Daya  Manusia  (MSDM)  adalah  suatu  proses  menangani berbagai  masalah  pada  ruang  lingkup  karyawan,  pegawai,  manajer  dan  tenaga  lainnya untuk  dapat  menunjang  aktivitas  organisasi  perusahaan  demi  mencapai  tujuan  yang telah  ditentukan.  Salah  satu  elemen  dalam  perusahaan  yang  sangat  penting  adalah Sumber  Daya  Manusia  (SDM).  SDM  dari  suatu  perusahaan  sangat  mempengaruhi banyak aspek penentu keberhasilan kerja dari perusahaan tersebut. Prestasi kerja adalah suatu  bentuk  dari  hasil  kerja  seorang  karyawan,  hasil  kerja  tersebut  nantinya  akan dinilai  oleh  atasan  maupun  perusahaan.  Prestasi  kerja  seorang  karyawan  tidak
selamanya  baik,  ada  yang  bagus  dan  ada  juga  yang  buruk.  Maka  dari  itu  setiap karyawan  suatu  organisasi  atau  perusahaan  pasti  akan  berusaha  untuk  mendapatkan hasil  kerja  yang  baik.  Kualitas  kerja  seorang  karyawan  sangatlah  berpengaruh  dalam prestasi  karyawan  perusahaan.  Yang  dimana  hal  inilah  yang  menjadi  pertimbangan seorang  atasan  atau  manajer  dalam  memberikan  penilaian.  Kualitas  yang  dimaksud adalah  pada  saat  melakukan  kegiatan  kerja,  seorang  karyawan  mampu  menunjukan kualitas SDM yang dimilikinya dengan memberikan kontribusi yang maksimal terhadap perusahaan tempat ia bekerja [1] Mesran, Selpi Anita, Ronda Deli Sianturi
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  suatu  sistem  informasi  spesifik  yang ditujukan  untuk  membantu  manajemen  dalam  mengambil  keputusan  yang  berkaitan dengan  persoalan  yang  bersifat  semi  terstruktur.  System  ini  memiliki  fasilitas  untuk menghasilkan  berbagai  alternatif  yang  secara  interaktif  digunakan  oleh  pemakai. Pengambilan  keputusan  merupakan  bagian  kunci  kegiatan  setiap  manusia  dalam kehidupannya.  Masalah  yang  biasa  ditemui  saat  dilakukannya  pengambilan  keputusan yaitu  tidak  terdapatnya  informasi  yang  cukup,  atau  informasi  terlampau  banyak, kurangnya  keakuratan  informasi,  tidak  memiliki  kemampuan  dalam  melakukan penganalisaan terhadap masalah yang ditemui (Nofriansyah & Defit, 2018). Begitu juga saat  pengambilan  keputusan  penilaian  kinerja  karyawan  pada  Konveksi  Sahabat  .    [2] (Sarjon)
Pada penelitian ini dibangun Sistem pendukung keputusan menggunakan metode analisis  pengambilan  keputusan  multikriteria  yaitu  ELECTRE.  Metode  ELECTRE merupakan  satu  dari  beberapa  metode  dalam  pengambilan  keputusan  yang  berbasis multikriteria.  Penerapan  ELECTRE  berdasarkan  kriteria  yang  terdapat  dalam  konsep outranking.  Dalam  penerapannya,  ELECTRE  menggunakan  perbandingan  yang berpasangan,  dari  setiap  alternative  pada  kriteria-kriteria  yang  sesuai.  Metode  ini diterapkan  dalam  kondisi  alternatif  yang  kurang  sesuai  terhadap  kriteria  yang  akan dieliminasi,  dan  alternatif  yang  sesuai  dengan  kriteria.  Sehingga  ELECTRE  tepat digunakan pada kasus-kasus yang memiliki banyak alternatif dengan sedikit kriteria.[3] Mesran, Pristiwanto, Dormian Sihombing
Berdasarkan latar belakang dan rumusan masalah tersebut, dilakukanlah penelitian sistem pendukung keputusan menggunakan metode Elimination Et Choix Traduisant La Realite yang dapat nantinya diimplementasikan kedalam bahasa pemrograman Java dan database  MySQL  dalam  mengolah  dan  menyimpan  data  karyawan.  Penelitian  ini diharapkan  dapat  membantu  manajer  Konveksi  Sahabat  dalam  mengambil  keputusan penilaian kinerja karyawan dengan mudah dan cepat.

## METODE PENELITIAN
Dalam metode penelitian ini ada beberapa urutan  kerangka kerja yang digunakan pada gambar 1, berikut ini:

## Gambar 1. Kerangka Penelitian
Dari  kerangka  penelitian  Gambar  1,  dapat  dijelaskan  masing-masing  langkah kerja sebagai berikut :
1. Mengidentifikasi ruang lingkup masalah Ruang  lingkup  masalah  harus  ditentukan  terlebih  dahulu  karena  tahapan  ini mengindentifikasi  masalah  yang  dimulai  dari  mempelajari,  mengumpulkan  data, kemudian menganalisa.
2. Mengumpulkan data
Dalam  tahap  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  melakukan  langsung observasi pada manajer Konveksi Sahabat .
3. Menganalisa sistem Analisis sistem (system analysis) dapat didefinisikan sebagai penguraian dari suatu sistem  mengidentifikasikan  dan  mengevaluasi  permasalahan-permasalahan, kesempatan-kesempatan,  hamabatan-hambatan  yang  terjadi  dan  kebutuhan- kebutuhan yang diharapkan sehingga dapat diusulkan perbaikan-perbaikannya.
4. Menguji Sistem Pengujian  sistem  dilakukan  dalam  bentuk  konsep  dari  perancangan  sistem pendukung keputusan dalam menentukan kinerja karyawan.
5. Mengimplementasikan Sistem Pada  tahap  ini  dilakukan  pengkajian  kembali  kelayakan  dari  pada  sistem pendukung  keputusan  yang  telah  dirancang.  Apakah  sistem  tersebut  sudah  sesuai atau masih perlu dilakukan peninjauan kembali atau dilakukan perbaikan.
6. Menarik Kesimpulan
Setelah  implementasi  sistem  dilakukan  dan  hasil  yang  diinginkan  telah  sesuai dengan  alnalisis  metode  yang  digunakan,  maka  dapat  ditarik  sebuah  kesimpulan bahwa metode Elimination Et Choix Traduisant La Realite tepat digunakan dalam permasalahan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  penilaian  kinerja  karyawan Konveksi Sahabat .
Mengimplementasikan Sistem Menarik Kesimpulan Mengidentifikasi Ruang LingkupMasalah Mengumpulkan Data Menganalisis Sistem
Menguji Sistem

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem yang dapat secara interaktif dalam  pengambilan  keputusan  melalui  pengguna  data  dan  model-model  keputusan untuk  memecahkan  masalah-masalah  yang  sifatnya  semi  terstruktur  dan  tidak terstruktur.

## Elimination Et Choix Traduisant La Realite (ELECTRE)
ELECTRE merupakan salah satu metode pengambilan keputusan dengan banyak kriteria. Metode ini menggunakan konsep Outranking dimana alternatif- alternatif yang ada  dipasangkan  kemudian  dbandingkan  bedasarkan  kriteria  yang  sesuai.  Metode  ini pertama  kali  diusulkan  oleh  Bernad  Roy  dan  rekan-rekannya  di  perusahaan  konsultan SEMA (Specialty Equipment Market Association) pada tahun 1965. Metode ELECTRE merupakan  metode  pemilihan  aksi  terbaik  darisekumpulan  aksi  yang  ada,  dengan melakukan tiga aksi yakni : memilih, menyortir dan memberi peringkat. Metode electre digunakan padakondisi dimana alternatif yang kurang sesuaidengan kriteria dieliminasi, dan  alternatif  yang  sesuai  dapat  dihasilkan.  Dengan  katalain,  electre  digunakan  untuk kasus-kasusdengan banyak alternatif namunhanyasedikit kriteria yang dilibatkan. Dalam menyelesaikan suatu masala, metode ELECTRE menggunakan langkah-langkah sebagai berikut:
Langkah 1: Melakukan normalisasi pada matrik keputusan.
Langkah  pertama  adalah  dengan  mengubah  setiap  atribut  diubah  menjadi  nilai yang dapat dibandingkan (comparable), dimana setiap normalisasi dari nilai rij.adalah:
𝑟𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑥 2 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 Untuk i=1, 2, 3, … , m dan j=1, 2, 3, … , n. Dari hasil normalisasi tersebut, sehingga didapat matriks r ij
𝑟𝑖𝑗 = [ 𝑟11 𝑟12 … 𝑟1𝑛 𝑟21 𝑟22 … 𝑟2𝑛 𝑟𝑚1 𝑟𝑚2 … 𝑟𝑚𝑛 ]
Langkah 2: Pembobotan pada matrik yang telah dinormalisasi. Pada  tahap  ini,  bobot-bobot  (w j )  yang  telah  ditentukan  oleh  pembuat  keputusan dikalikan  dengan  setiap  kolom  dari  matrik R sehingga  diperoleh weighted  normalized matrix sebagai berikut:
V ij = r ij .w j
𝑉𝑖𝑗 = [ 𝑤 1 𝑟 11 𝑤 2 𝑟 12 … 𝑤 𝑛 𝑟 1𝑛 𝑤 1 𝑟 21 𝑤 2 𝑟 22 … 𝑤 𝑛 𝑟 2𝑛 𝑤 1 𝑟 𝑚1 𝑤 2 𝑟 𝑚2 … 𝑤 𝑛 𝑟 𝑚𝑛 ]
Langkah 3: Menentukan concordance dan discordance set .
Pada  tahap  ini,  setiap  pasang  dari  alternative  k  dan  l  (k,  l  =  1,  2,  3,  …,  m  dan  k  ≠  1) kumpulan kriteria J dibagi ke dalam dua subsets , yaitu concordace dan discordance . Subsets concordance memiliki kriteria sebagai berikut:
C kl = {j, y kj > y lj }, untuk j = 1, 2, 3, …, n Sedangkan kriteria dari subset discordance adalah sebagai berikut: D kl = = {j, y kj < y lj }, untuk j = 1, 2, 3, …, n Langkah 4: Menghitung matriks concordance dan discordance.
a. Concordance
Pada  tahap  ini,  bobot-bobot  yang  termasuk  dalam  subset concordance dihitung untuk  menentukan  nilai  dari  elemen-elemen  pada  matriks concordance dengan  rumus sebagai berikut:
𝐶 𝑘𝑙 = ∑ 𝑤𝑗 𝑗𝐶 𝑤 Matriks Concordance adalah:
𝑟𝑖𝑗 = [ − 𝐶 12 … 𝐶 1𝑚 𝐶 21 − … 𝐶 2𝑚 𝐶 𝑚1 𝐶 𝑚2 … − ]

## b. Discordance
Nilai  dari  elemen-elemen  pada  matriks  discordance  dihitung  dengan  membagi maksimum  selisih  nilai  criteria  yang  termasuk  dalam  subset discordance dengan maksimum selisih nilai seluruh kriteria yang telah ditentukan.
𝐷𝑘𝑙 = max  {∣ Vkj − Vlj ∣}j ϵ Dkl max {∣ 𝑉𝑘𝑗 − 𝑉𝑙𝑗 ∣} ∀𝑗
Maka diperoleh matriks Discordance:
𝐷 = [ − 𝑑 12 … 𝑑 1𝑚 𝑑 21 − … 𝑑 2𝑚 𝑑 𝑚1 𝑑 𝑚2 … − ]
Langkah 5: Menentukan matrik dominan concordance dan discordance.
a. Concordance
Untuk membangun matrik dominan concordance maka digunakan nilai threshold. Nilai  ini  diperoleh  dengan  membandingkan  setiap  nilai  elemen  matriks  concordance dengan nilai threshold. Ckl > C dengan nilai threshold ( c ), sebagai berikut:
𝐶 = ∑ ∑ 𝑐 𝑘𝑙 𝑛 𝑙=1 𝑛 𝑘=1 𝑚 𝑥 (𝑚−1) Dan nilai setiap elemen matriks F sebagai matriks dominan concordance. f kl = 1, jika c kl > c dan f kl = 0, jika c kl < c b. Discordance
Demikian juga dengan matriks dominan discordance, bisa dibangun dengan menggunakan nilai threshold.
𝑑 = ∑ ∑ 𝑑 𝑘𝑙 𝑛 𝑙=1 𝑛 𝑘=1 𝑚 𝑥 (𝑚−1)
Dan nilai setiap elemen matriks G sebagai matriks dominan discordance. g kl = 1, jika c kl > c dan f kl = 0, jika c kl < c Langkah 6 : Menentukan aggregate dominance matriks Pada tahap ini, setiap hasil perkalian antara elemen matriks F dengan elemen matriks G menentukan aggregate dominance matriks sebagai matriks E, seperti berikut ini: ℯ kl = f kl x g kl Langkah 7 : Mengeliminasi alternative yang kurang menguntungkan (less favourable). Pada  tahap  ini,  dipilih  alternative  terbaik  yang  mendominasi  alternative  lainnya. Urutan dari setiap alternative pilihan dapat dilihat pada matriks E dimana apabila e kl = 1  maka  alternative  Ak  merupakan  pilihan  yang  lebih  baik  dibandingkan  A1.  Dengan demikian baris dalam matriks E yang memiliki jumlah e kl = 1 atau yang paling sedikit dapat dieliminasi.

## Penyelesaian kasus
Dalam  penilaian  kinerja  karyawan  pada  Konveksi  Sahabat  ,  terdapat  beberapa kriteria  yang  didapatkan  dari  hasil  wawancara  dengan  owner  Konveksi  Sahabat  , sebagai berikut:
Tabel 1. Kriteria Penilaian NO Kode Kriteria Nama Kriteria
1 C1 Disiplin 2 C2 Kehadiran 3 C3 Tanggung Jawab 4 C4 Kerjasama 5 C5 Kejujuran 6 C6 Masa Kerja 7 C7 Target Borongan 8 C8 Kerapian Jahitan 9 C9 Komunikasi 10 C10 Kepribadian
Kriteria  penilaian  terdiri  dari  10  yaitu  Disiplin,  Kehadiran,  Tanggung  Jawab, Kerjasama,  Kejujuran,  Masa  Kerja,  Target  Borongan,  Kerapian  Jahitan,  Komunikasi, dan Kepribadian. Setiap kriteria diberi kode C1, C2, C3, C4, C5, C6, C7, C8, C9, dan C10.

## Menentukan Bobot Kriteria
Rating kecocokan setiap alternative (penilaian) pada setiap kriteria dari nilai tertinggi sampai terendah pada tabel 2.
Tabel 2. Preferensi Bobot Tiap Kriteria Kode Kriteria Bobot C1 Disiplin 4 C2 Kehadiran 3 C3 Tanggung Jawab 5 C4 Kerjasama 2 C5 Kejujuran 4 C6 Masa Kerja 2 C7 Target Borongan 5 C8 Kerapian Jahitan 4 C9 Komunikasi 2 C10 Kepribadian 5
Dari  tabel  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  setiap  kriteria  diberi  bobot  pada  masing- masing  kriteria  yaitu  pada  kriteria  disiplin,  kejujuran,  kerapian  jahitan  diberi  bobot  4, kriteria kehadiran diberi bobot 3, kriteria tanggung jawab, target borongan, kepribadian diberi bobot 5, dan kriteria kerjasama, masa kerja, komunikasi diberi bobot 2.

## Menentukan nilai rating kriteria kecocokan
A. Kriteria  Disiplin (C1)
Penilaian  kedisiplinan  merupakan  nilai  ketepatan  waktu  kedatangan  karyawan  pada jam kerja yang sudah ditentukan, ada karyawan yang datang tepat waktu dan datang lebih  awal  akan  mendapatkan  penilaian  yang  tinggi,  sedangkan  karyawan  yang sering datang terlambat mendapatkan nilai yang rendah.
Tabel 3. Komposisi Kriteria Disiplin Kriteria Sub Kriteria Nilai Disiplin Sering datang terlambat dan absen tanpa alasan yang jelas 1 datang kadang terlambat 2
Selalu  hadir  tetapi  kadang  terlambat  dan  sesekali  absen dibeberapa kondisi yang bisa diberi toleransi 3 Selalu hadir tepat waktu, dengan tingkat absensi < 5% 4 Selalu hadir tepat waktu, dengan tingkat absensi 0 % 5
Penilaian  kedisiplin  mempunyai  5  item  sub  penilaian  yang  akan  diberikan  Nilai bobot  dengan  range  1-5  artinya  semakin  besar  bobot  angka  penilaian  semakin  baik dan bagus.
B. Kriteria Kehadiran (C2)
Penilaian kehadiran  adalah  nilai  absensi  kedatangan karyawan pada hari  kerja yang sudah  ditentukan  yaitu  pada  senin  sampai  sabtu.  Karyawan  yang  sering  tidak  hadir akan  mendapatkan  penilaian  yang  rendah,  begitu  sebaliknya  bagi  karyawan  yang kehadirannya maximal memperoleh nilai yang terbaik.
Tabel 4. Komposisi Kriteria Kehadiran Kriteria Sub Kriteria Nilai Kehadiran < 20,00 % 1 20,00 < x < 40,00 % 2 40,00 < x < 60,00 % 3 60,00 < x < 80,00 4 80,00 < x < 100 % 5
Kriteria  kehadiran  mempunyai  sub  kriteria  penilaian  yang  dimulai  dari  20%-100% dan setiap sub kriteria mempunyai nilai bobot 1 sampai 5, semakin tinggi nilai range sub kriteria, maka semakin tinggi nilai bobotnya.
C. Kriteria Tanggung Jawab (C3)
Kriteria  tanggung  jawab  merupakan  borongan  tugas  jahitan  yang  diberikan  oleh manajer  Konveksi  Sahabat    kepada  karyawan  untuk  diselesaikan  sesuai  dengan permintaan pelanggan dan dapat diselesaikan tepat pada waktu yang telah ditentukan.
Tabel 5. Komposis Kriteria Tanggung Jawab Kriteria Sub Kriteria Nilai Tanggung Jawab Sering kali tidak mengerjakan tugas yang diberikan 1 Tugas yang diberikan dikerjakan namun kerap kali terlambat dan banyak ditemui kesalahan 2 Mengerjakan  tugas  yang  diberikan  terkadang  terlambat  dan kurang sesuai dengan instruksi yang diberikan 3 Selalu  mengerjakan  tugas  yang  diberikan  dengan  tepat  waktu meskipun sesekali melakukan kesalahan 4 Selalu  mengerjakan  tugas  yang  diberikan,  mengumpulkan  tepat waktu, serta mengerjakan sesuai dengan instruksi yang diberikan 5
Kriteria tanggung jawab  terdiri dari 5 sub kriteria penilaian, dimana masing-masing sub  kriteria  mempunyai  nilai  bobot  dimulai  dari  1  sampai  5.    Apabila  penilaian semakin baik dan bagus maka nilai bobot yang didapatkan juga semakin besar.
D. Kriteria Kerjasama (C4)
Kriteria  kerjasama  merupakan  kemampuan  karyawan  dalam  berkolaborasi  dengan rekan-rekan  kerjanya  untuk  menyelesaikan  borongan  pekerjaan  dengan  hasil  yang lebih  baik.  Suatu  pekerjaan  apabila  dilakukan  bersama-sama  atau  saling  membantu satu sama lainnya dapat  menyelesaikan pekerjaan dengan cepat dan mudah sehingga tujuan dapat dicapai.
Tabel 6. Komposisi Kriteria Kerjasama Kriteria Sub Kriteria Nilai Kerjasama Tidak dapat bekerjasama 1 Kurang dapat bekerjasama 2 Dapat bekerjasama 3
Kriteria  kerjasama  terdiri  dari  4  sub  kriteria  penilaian,  dimana  masing-masing  sub kriteria mempunyai nilai bobot, dimulai dari 1 sampai 4. Apabila penilaian kerjasama seorang  karyawan  semakin  baik  dan  bagus  maka  nilai  bobot  yang  didapatkan  juga semakin besar.
E. Kriteria Kejujuran (C5)
Kriteria kejujuran adalah penilaian kinerja karyawan terhadap kejujuran hasil jahitan sesuai  dengan  permintaan  pelanggan,  misalnya  pola  pakaian,  ukuran  dan  jumlah pakaian yang telah ditentukan hasilnya sesuai dengan keinginan pelanggan.
Tabel 7. Komposisi Kriteria Kejujuran Kriteria Sub Kriteria Nilai Kejujuran Tidak jujur 1 Kurang jujur 2 Jujur 3 Sangat jujur 4
Kriteria  kejujuran  terdiri  dari  4  sub  kriteria  penilaian.  Dimana  masing-masing  sub kriteria mempunyai nilai bobot. dimulai dari 1 sampai 4. Apabila penilaian kejujuran seorang  karyawan  semakin  baik  dan  bagus  maka  nilai  bobot  yang  didapatkan  juga semakin besar.
F. Kriteria Masa Kerja (C6)
Kriteria  masa  kerja  merupakan  perhitungan  sejak  adanya  hubungan  kerja  antara pekerja  dan pengusaha  atau sejak pekerja pertama kali mulai  bekerja di  perusahaan tertentu berdasarkan pada Perjanjian Kerja.
Tabel 8. Komposisi Kriteria Masa Kerja Kriteria Sub Kriteria Nilai Masa Kerja Hitungan Bulan < 1 tahun 1 1-3 tahun 2 3-5 tahun 3 > 5 tahun 4
Kriteria masa kerja terdiri  dari 4 sub kriteria penilaian. Dimana masing-masing sub kriteria mempunyai nilai bobot. dimulai dari 1 sampai 4. Apabila masa kerja seorang karyawan  semakin  lama  dalam  hitungan  tahun,  maka  nilai  bobot  yang  didapatkan juga semakin besar.
G. Kriteria Target Borongan (C7)
Kriteria Target  Borongan  adalah penilaian pencapaian jumlah target  borongan yang sudah  ditetapkan  pada  masing-masing  karyawan  dalam  kurun  waktu  tertentu. Pencapaian  jumlah  target  borongan  juga  perlu  diperhatikan  kualitas  jahitan  yang dihasilkan sangat bagus.
Tabel 9. Komposisi Kiriteria Target Borongan
Kriteria Sub Kriteria Nilai Target Borongan Tidak tercapai 1 Kurang tercapai 2 Tercapai 3 Sangat tercapai 4
Kriteria target borongan terdiri dari 4 sub kriteria penilaian. Dimana masing-masing sub kriteria mempunyai nilai bobot. dimulai dari 1 sampai 4. Apabila target borongan yang  dicapai  oleh  karyawan  semakin  baik,  maka  nilai  bobot  yang  didapatkan  juga semakin besar.
H. Kriteria Kerapian Jahitan (C8)
Kriteria  kerapian  jahitan  merupakan  penilaian  ketelitian  karyawan  dalam  menjahit pakaian,  dimana  pakaian  dengan  jahitan  rapi  dan  kuat  mencerminkan  seorang karyawan yang sudah berpengalaman dan mempunyai skill yang baik.
Tabel 10. Komposisi Kiriteria Kerapian Jahitan Kriteri Sub Kriteria
Nilai Kerapian Jahitan Tidak Rapi 1 Kurang Rapi 2 Rapi 3 Sangat Rapi 4
Kriteria kerapian jahitan terdiri dari 4 sub kriteria penilaian. Dimana masing-masing sub  kriteria  mempunyai  nilai  bobot.  dimulai  dari  1  sampai  4.  Apabila  kerapian jahitan semakin bagus, maka nilai bobot yang didapatkan juga semakin besar.
I. Kriteria Komunikasi (C9) Kriteria  komunikasi  adalah  penilaian  soft  skill  karyawan  dalam  berkomunikasi dengan  pimpinan,  pelanggan,  dan  sesama  karyawan.  Komunikasi  yang  baik  akan membuat orang disekitarnya menjadi nyaman dan tentram.
Tabel 11. Komposisi Kiriteria Komunikasi Kriteria Sub Kriteria Nilai Komunikasi Tidak Bagus 1 Kurang Bagus 2 Bagus 3 Sangat Bagus 4
Kriteria komunikasi terdiri dari 4 sub kriteria penilaian. Dimana masing-masing sub kriteria  mempunyai  nilai  bobot.  dimulai  dari  1  sampai  4.  Apabila  komunikasi karyawan semakin bagus, maka nilai bobot yang didapatkan juga semakin besar.
J. Kriteria Kepribadian (C10)
Kriteria  kepribadian  adalah  penilaian  akhlak  dan  sikap  seorang  karyawan  dalam bekerja,  bermasyarakat,  dan  beragama.  Karyawan  yang  mempunyai  kepribadian yang sangat baik dan penyantun akan disenangi oleh semua orang.
Tabel 12. Komposisi Kepribadian Kriteria Sub Kriteria Nilai Kepribadian Tidak Baik 1 Kurang Baik 2 Baik 3 Sangat Baik 4
Kriteria kepribadian terdiri dari 4 sub kriteria penilaian. Dimana masing-masing sub kriteria  mempunyai  nilai  bobot.  dimulai  dari  1  sampai  4.  Apabila  kepribadian karyawan semakin baik, maka nilai bobot yang didapatkan juga semakin besar.

## Membuat Rating Kecocokan Pada Alternatif
Dari  tabel  10  diatas,  maka  dilakukan  konversi  data  berdasarkan  nilai  rating  kriteria kecocokan, yaitu pada tabel 11 berikut ini:
Tabel 13. Nilai Rating Kecocokan Dari Alternatif Alternatif C1  C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9  C10 Wawan Afrianto (A1) 3 4 4 4 5 4 2 4 3 4 Jupriadi (A2) 5 3 5 3 4 2 3 4 3 3 Musdar Effendi (A3) 5 2 3 4 3 1 3 3 4 3 Masrul (A4) 4 5 2 4 3 3 4 2 2 4 Maswanto (A5) 2 4 3 2 4 3 2 3 3 3
Berdasarkan  tabel  nilai  rating  kecocokan  alternatif  diatas,  maka  membentuk matriks keputusan yang disebut dengan matrik x.
𝑋 = [ 3 4 4 4 5 4 2 4 3 4 5 3 5 3 4 2 3 4 3 3 5 2 3 4 3 1 3 3 4 3 4 5 2 4 3 3 4 2 2 4 2 4 3 2 4 3 2 3 3 3] Langkah 1: Normalisasi matriks keputusan menggunakan persamaan (1) 𝑟11 = 3 √3 2 + 5 2 + 5 2 + 4 2 + 2 2 = 3 √ 9 + 25 + 25 + 16 + 4 = 3 √ 79 = 3 8,8882 = 0,3375 𝑟21 = 5 √3 2 + 5 2 + 5 2 + 4 2 + 2 2 = 5 √ 9 + 25 + 25 + 16 + 4 = 5 √ 79 = 5 8,8882 = 0,5625
𝑟31 = 5 √3 2 + 5 2 + 5 2 + 4 2 + 2 2 = 5 √ 9 + 25 + 25 + 16 + 4 = 5 √ 79 = 5 8,8882 = 0,3375
𝑟41 = 4 √3 2 + 5 2 + 5 2 + 4 2 + 2 2 = 4 √ 9 + 25 + 25 + 16 + 4 = 4 √ 79 = 4 8,8882 = 0,4500
𝑟51 = 2 √3 2 + 5 2 + 5 2 + 4 2 + 2 2 = 2 √ 9 + 25 + 25 + 16 + 4 = 2 √ 79 = 2 8,8882 = 0,9001
𝑟12 = 4 √4 2 + 3 2 + 2 2 + 5 2 + 4 2 = 4 √ 16 + 9 + 4 + 25 + 16 = 4 √ 70 = 4 8,3666 = 0,4781 𝑟22 = 3 √4 2 + 3 2 + 2 2 + 5 2 + 4 2 = 3 √ 16 + 9 + 4 + 25 + 16 = 3 √ 70 = 3 8,3666 = 0,3586 𝑟32 = 2 √4 2 + 3 2 + 2 2 + 5 2 + 4 2 = 2 √ 16 + 9 + 4 + 25 + 16 = 2 √ 70 = 2 8,3666 = 0,2390 𝑟42 = 5 √4 2 + 3 2 + 2 2 + 5 2 + 4 2 = 5 √ 16 + 9 + 4 + 25 + 16 = 5 √ 70 = 5 8,3666 = 0,5976 𝑟52 = 4 √4 2 + 3 2 + 2 2 + 5 2 + 4 2 = 4 √ 16 + 9 + 4 + 25 + 16 = 4 √ 70 = 4 8,3666 = 0,4781 𝑟13 = 4 √4 2 + 5 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 = 4 √ 16 + 25 + 9 + 4 + 9 = 4 √ 63 = 4 7,9373 = 0,5040 𝑟23 = 5 √4 2 + 5 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 = 5 √ 16 + 25 + 9 + 4 + 9 = 5 √ 63 = 5 7,9373 = 0,6299 𝑟33 = 3 √4 2 + 5 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 = 3 √ 16 + 25 + 9 + 4 + 9 = 3 √ 63 = 3 7,9373 = 0,3780 𝑟43 = 2 √4 2 + 5 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 = 2 √ 16 + 25 + 9 + 4 + 9 = 2 √ 63 = 2 7,9373 = 0,2520 𝑟53 = 3 √4 2 + 5 2 + 3 2 + 2 2 + 3 2 = 3 √ 16 + 25 + 9 + 4 + 9 = 3 √ 63 = 3 7,9373 = 0,3780 𝑟14 = 4 √4 2 + 3 2 + 4 2 + 4 2 + 2 2 = 4 √ 16 + 9 + 16 + 16 + 4 = 4 √ 61 = 4 7,8102 = 0,5121 𝑟24 = 3 √4 2 + 3 2 + 4 2 + 4 2 + 2 2 = 3 √ 16 + 9 + 16 + 16 + 4 = 3 √ 61 = 3 7,8102 = 0,3841 𝑟34 = 4 √4 2 + 3 2 + 4 2 + 4 2 + 2 2 = 4 √ 16 + 9 + 16 + 16 + 4 = 4 √ 61 = 4 7,8102 = 0,5121 𝑟44 = 4 √4 2 + 3 2 + 4 2 + 4 2 + 2 2 = 4 √ 16 + 9 + 16 + 16 + 4 = 4 √ 61 = 4 7,8102 = 0,5121 𝑟54 = 2 √4 2 + 3 2 + 4 2 + 4 2 + 2 2 = 2 √ 16 + 9 + 16 + 16 + 4 = 2 √ 61 = 2 7,8102 = 0,2561 𝑟15 = 5 √5 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 = 5 √ 25 + 16 + 9 + 9 + 16 = 5 √ 75 = 5 8,6603 = 0,5774 𝑟25 = 4 √5 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 = 4 √ 25 + 16 + 9 + 9 + 16 = 4 √ 75 = 4 8,6603 = 0,4619 𝑟35 = 3 √5 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 = 3 √ 25 + 16 + 9 + 9 + 16 = 3 √ 75 = 3 8,6603 = 0,3464 𝑟45 = 3 √5 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 = 3 √ 25 + 16 + 9 + 9 + 16 = 3 √ 75 = 3 8,6603 = 0,3464 𝑟55 = 4 √5 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 + 4 2 = 4 √ 25 + 16 + 9 + 9 + 16 = 4 √ 75 = 4 8,6603 = 0,4619
Untuk  menentukan  nilai  rating  normalisasi  berikutnya,  sampai  pada  r710 menggunakan cara yang sama diatas. Hasil perhitungan rating normalisasi diatas dapat dilihat pada matrik normalisasi berikut ini:
𝑅 =
[
0,3375 0,4781 0,5040 0,5121 0,5774 0,6405 0,3086 0,5443 0,4376 0,5208 0,5625 0,3586 0,6299 0,3841 0,4619 0,3203 0,4629 0,5443 0,4376 0,3906 0,5625 0,2390 0,3780 0,5121 0,3464 0,1601 0,4629 0,4082 0,5835 0,3906 0,4500 0,5976 0,2520 0,5121 0,3464 0,4804 0,6172 0,2722 0,2917 0,5208 0,2250 0,4781 0,3780 0,2561 0,4619 0,4804 0,3086 0,4082 0,4376 0,3906]
Langkah 2: Memberikan nilai bobot pada matriks yang telah dinormalisasi Menggunakan Rumus : V ij = r ij .w j
V11 = 0,3375 x 4 = 1,3501
V21 = 0,5625 x 4 = 2,2502
V31 = 0,5625 x 4 = 2,2502 V41 = 0,4500 x 4 = 1,8001 V51 = 0,2250 x 4 = 0,9001 V12 = 0,4781 x 3 = 1,4343 V22 = 0,3586 x 3 = 1,0757 V32 = 0,2390 x 3 = 0,7171 V42 = 0,5976 x 3 = 1,7928 V52 = 0,4781 x 3 = 1,4343 V13 = 0,5040 x 5 = 2,5198 V23 = 0,6299 x 5 = 3,1497 V33 = 0,3780 x 5 = 1,8898 V43 = 0,2520 x 5 = 1,2599 V53 = 0,3780 x 5 = 1,8898 V14 = 0,5121 x 2 = 1,0243 V24 = 0,3841 x 2 = 0,7682 V34 = 0,5121 x 2 = 1,0243 V44 = 0,5121 x 2 = 1,0243 V54 = 0,2561 x 2 = 0,5121
V15 = 0,5774 x 4 = 2,3094 V25 = 0,4619 x 4 = 1,8475 V35 = 0,3464 x 4 = 1,3856 V45 = 0,3464 x 4 = 1,3856 V55 = 0,4619 x 4 = 1,8475
V16 = 0,6405 x 2 = 1,2810 V26 = 0,3203 x 2 = 0,6405
V36 = 0,1601 x 2 = 0,3203
V46 = 0,4804 x 2 = 0,9608
V56 = 0,4804 x 2 = 0,9608 V17 = 0,3086 x 5 = 1,5430 V27 = 0,4629 x 5 = 2,3146 V37 = 0,4629 x 5 = 2,3146 V47 = 0,6172 x 5 = 3,0861 V57 = 0,3086 x 5 = 1,5430 V18 = 0,5443 x 4 = 2,1773 V28 = 0,5443 x 4 = 2,1773 V38 = 0,4082 x 4 = 1,6330 V48 = 0,2722 x 4 = 1,0887 V58 = 0,4082 x 4 = 1,6330 V19 = 0,4376 x 2 = 0,8752 V29 = 0,4376 x 2 = 0,8752 V39 = 0,5835 x 2 = 1,1669 V49 = 0,2917 x 2 = 0,5835 V59 = 0,4376 x 2 = 0,8752 V110 = 0,5208 x 5 = 2,6038 V210 = 0,3906 x 5 = 1,9528 V310 = 0,3906 x 5 = 1,9528 V410 = 0,5208 x 5 = 2,6038 V510 = 0,3906 x 5 = 1,9528
Hasil  perhitungan  nilai  rating preferensi diatas  dapat  dilihat  pada  matrik preferensi berikut ini:
𝑉 =
[ 1,3501 1,4343 2,5198 1,0243 2,3094 1,2810 1,5430 2,1773 0,8752 2,6038 2,2502 1,0757 3,1497 0,7682 1,8475 0,6405 2,3146 2,1773 0,8752 1,9528 2,2502 0,7171 1,8898 1,0243 1,3856 0,3203 2,3146 1,6330 1,1669 1,9528 1,8001 1,7928 1,2599 1,0243 1,3856 0,9608 3,0861 1,0887 0,5835 2,6038 0,9001 1,4343 1,8898 0,5121 1,8475 0,9608 1,5430 1,6330 0,8752 1,9528]
Langkah  3  : Menentukan  himpunan concordance dan discordance  index untuk  setiap pasang dari alternative, perhatikan persamaan (3).
1) Himpunan Concordance
C 12 = {j,v1j > v2} = {2, 4, 5, 6, 8, 9, 10} C 13 = {j,v1j > v3} = {2, 3, 4, 5, 6, 8, 10} C 14 = {j,v1j > v4} = {3, 4, 5, 6, 8, 9, 10}
C 15 = {j,v1j > v5} = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10}
C 21 = {j,v2j > v1} = {1, 3, 7, 8, 9 } C 23 = {j,v2j > v3} = {1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 10}
C 24 = {j,v2j > v4} = {1, 3, 5, 8, 9}
C 25 = {j,v2j > v5} = {1, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10}
C 31 = {j,v3j > v1} = {1, 4, 7, 9}
C 32 = {j,v3j > v2} = {1, 4, 7, 9, 10} C 34 = {j,v3j > v4} = {1, 3, 4, 5, 8, 9} C 35 = {j,v3j > v5} = {1, 3, 4, 7, 8, 9, 10} C 41 = {j,v4j > v1} = {1, 2, 4, 7, 10} C 42 = {j,v4j > v2} = {2, 4, 6, 7, 10} C 43 = {j,v4j > v3} = {2, 4, 5, 6, 7, 10} C 45 = {j,v4j > v5} = {1, 2, 4, 6, 7, 10}
C 51 = {j,v5j > v1} = {2, 7, 9} C 52 = {j,v5j > v2} = {2, 5, 6, 9, 10} C 53 = {j,v5j > v3} = {2, 3, 5, 6, 8, 10} C 54 = {j,v5j > v4} = {3, 5, 6, 8, 9}
2) Himpunan Discordance
D 12 = {j,v1j < v2} = {1, 3, 7} D 13 = {j,v1j < v3} = {1, 7, 9} D 14 = {j,v1j < v4} = {1, 2, 7}
D 15 = {j,v1j > v5} = {  } D 21 = {j,v2j < v1} = {2, 4, 5, 6, 10 } D 23 = {j,v2j < v3} = {4, 9}
D 24 = {j,v2j < v4} = {2, 4, 6, 7, 10}
D 25 = {j,v2j < v5} = {2, 6}
D 31 = {j,v3j < v1} = {2, 3, 5, 6, 8, 10}
D 32 = {j,v3j < v2} = {2, 3, 5, 6, 8}
D 34 = {j,v3j < v4} = {2, 6, 7, 10}
D 35 = {j,v3j < v5} = {2, 5, 6} D 41 = {j,v4j < v1} = {3, 5, 6, 8, 9} D 42 = {j,v4j < v2} = {1, 3, 5, 8, 9}
D 43 = {j,v4j < v3} = {1, 3, 8, 9}
D 45 = {j,v4j < v5} = {3, 5, 8, 9}
D 51 = {j,v5j < v1} = {1, 3, 4, 5, 6, 8, 10}
D 52 = {j,v5j < v2} = {1, 3, 4, 7, 8}
D 53 = {j,v5j > v3} = {1, 4, 7, 9}
D 54 = {j,v5j > v4} = {1, 2, 4, 7, 10}
Langkah 4 : Menentukan matriks concordance dan discordance , perhatikan persamaan (4).
1) Matriks Concordance , menggunakan persamaan 4a.
C 12 = W2 + W4 + W5 + W6 + W8 + W9 + W10 = 3 + 5 + 2 + 4 + 2 + 4 + 2  =22 C 13 = W2 + W3 + W4 + W5 + W6 + W8 + W10 = 3 + 5 + 2 + 4 + 2 + 4 + 5 =25 C 14 = W3 + W4 + W5 + W6 + W8 + W9 + W10 = 5 + 2 + 4 + 2 + 4 + 2 + 5 =24
C 15 = W1 + W2 + W3 + W4 + W5 + W6 + W7 + W8 + W9 + W10 = 4 + 3 + 5 + 2 + 4 + 2 + 5 + 4 + 2 + 5 = 36
C 21 = W1 + W3 + W7 + W8 + W9 = 4 + 5 + 5 + 4 + 2 = 20 C 23 = W1 + W2 + W3 + W5 + W6 +  W7 + W8 + W10 = 4 + 3 + 5 + 4 + 2 + 5 + 4 + 5 = 32 C 24 = W1 + W3 + W5 + W8 + W9 = 4 + 5 + 4 + 4 + 2 = 19 C 25 = W1 + W3 + W4 + W5 + W7 +  W8 + W9 + W10 = 4 + 5 + 2 + 4 + 5 + 4 + 2 +
5
= 31
C 31 = W1 + W4 + W7 + W9 = 4 + 2 + 5 + 2 = 13
C 32 = W2 + W3 + W5 + W6 + W8 = 3 + 5 + 4 + 2 + 4= 18
C 34 = W1 + W3 + W4 + W5 + W8 + W9 = 4 + 5 + 2 + 4 + 4 + 2 = 21 C 35 = W1 + W3 + W4 + W7 + W8 + W9 + W10 = 4 + 5 + 2 + 5 + 4 + 2 + 5 = 27
C 41 = W3 + W5 + W6 + W8 + W9 = 5 + 4 + 2 + 4 + 2= 17
C 42 = W2 + W4 + W6 + W7 + W10 = 3 + 2 + 2 + 5 + 5= 15 C 43 = W2 + W4 + W5 + W6 + W7 + W10 = 3 + 2 + 4 + 2 + 5 + 5= 21 C 45 = W1 + W2 + W4 + W6 + W7+ W10 = 4 + 3 + 2 + 2 + 5 + 5 = 21 C 51 = W2 + W7+ W9 = 3 + 5 + 2 = 10
C 52 = W1 + W3 + W4 + W7+ W8 = 4 + 5 + 2 + 5 + 4 = 20
C 53 = W2 + W3 + W5 + W6+ W8 + W10 = 3 + 5 + 4 + 2 + 4 + 5 = 23 C 54 = W1 + W2 + W4 + W7+ W10 = 4 + 3 + 2 + 5 + 5 = 19 Maka diperoleh matriks concordance sebagai berikut:
𝐶 =
[ − 22 25 24 36 20 − 32 19 31 13 18 − 21 27 17 15 21 − 21 10 20 23 19 − ]
2) Matriks Discordance , menggunakan persamaan 4b.
𝐷 12 = max{∣ 1,3501 − 2,2502 ∣; ∣ 2,5198 − 3,1497 ∣; ∣ 1,5430 − 2,3146 ∣} max {∣ 1,3501 − 2,2502 ∣; ∣ 1,4343 − 1,0757 ∣; ∣ 2,5198 − 3,1497 ∣; ∣ 1,0243 − 0,7682 ∣; ∣ 2,3094 − 1,8475 ∣;
∣ 1,2810 − 0,6405 ∣; ∣ 1,5430 − 2,3146 ∣; ∣ 2,1773 − 2,1773 ∣; ∣ 0,8752 − 0,8752 ∣; ∣ 2,6038 − 1,9528 ∣} = max  {0,9001; 0,6299; 0,7715}
max  {0,9001 ; 0,3586; 0,6299; 0,2561; 0,4619; 0,6405; 0,7715; 0; 0; 0,6509} = 0,9001 0,9001 = 𝟏
𝐷 13 = max{∣ 1,3501 − 2,2502 ∣; ∣ 1,5430 − 2,3146 ∣; ∣ 0,8752 − 0,8752 ∣} max {∣ 1,3501 − 2,2502 ∣; ∣ 1,4343 − 0,7171 ∣; ∣ 2,5198 − 1,8898 ∣; ∣ 1,0243 − 1,0243 ∣; ∣ 2,3094 − 1,3856 ∣;
∣ 1,2810 − 0,3203 ∣; ∣ 1,5430 − 2,3146 ∣; ∣ 2,1773 − 1,6330 ∣; ∣ 0,8752 − 1,1669 ∣; ∣ 2,6038 − 1,9528 ∣} = max  {0,9001; 0,6299; 0,7715}
max  {0,9001 ; 0,7172; 0,6299; 0; 0,9238; 0,9608; 0,7715; 0,5443; 0,2917; 0,6509} = 0,9001 0,9608 = 𝟎, 𝟗𝟑𝟔𝟖
𝐷 14 = max{∣ 1,3501 − 1,8001 ∣; ∣ 1,4343 − 1,7928 ∣; ∣ 1,5430 − 3,0861 ∣} max {∣ 1,3501 − 1,8001 ∣; ∣ 1,4343 − 1,7928 ∣; ∣ 2,5198 − 1,2599 ∣; ∣ 1,0243 − 1,0243 ∣; ∣ 2,3094 − 1,3856 ∣;
∣ 1,2810 − 0,9608 ∣; ∣ 1,5430 − 3,0861 ∣; ∣ 2,1773 − 1,0887 ∣; ∣ 0,8752 − 0,5835 ∣; ∣ 2,6038 − 2,6038 ∣}
= max  {0,4500; 0,3586; 1,5430}
max  {0,4500 ; 0,3586; 1,2599; 0; 0,9238; 0,3203; 1,5430; 1,0887; 0,2917; 0} = 1,5430 1,5430 = 𝟏
𝐷 15 = max  {0} max {∣ 1,3501 − 0,9001 ∣; ∣ 1,4343 − 1,4343 ∣; ∣ 2,5198 − 1,8898 ∣; ∣ 1,0243 − 0,5121 ∣; ∣ 2,3094 − 1,8475 ∣;
∣ 1,2810 − 0,9608 ∣; ∣ 1,5430 − 1,5430 ∣; ∣ 2,1773 − 1,6330 ∣; ∣ 0,8752 − 0,8752 ∣; ∣ 2,6038 − 1,9528 ∣}
= max  {0}
max  {0,4500 ; 0; 0,6299; 0,5121; 0,4619; 0,3203; 0; 0,5443; 0; 0,6509} = 0 0,6509 = 𝟎
𝐷 21 = max  {∣ 1,0757 − 1,4343 ∣; ∣ 0,7682 − 1,0243 ∣; ∣ 1,8475 − 2,3094 ∣; ∣ 0,6405 − 1,2810 ∣; ∣ 1,9528 − 2,6038 ∣} max {∣ 2,2502 − 1,3501 ∣; ∣ 1,0757 − 1,4343 ∣; ∣ 3,1497 − 2,5198 ∣; ∣ 0,7682 − 1,0243 ∣; ∣ 1,8475 − 2,3094 ∣;
∣ 0,6405 − 1,2810 ∣; ∣ 2,3146 − 1,5430 ∣; ∣ 2,1773 − 2,1773 ∣; ∣ 0,8752 − 0,8752 ∣; ∣ 1,9528 − 2,6038 ∣}
= max  {0,3586; 0,2561; 0,4619; 0,6405; 0,6509}
max  {0,9001 ; 0,3586; 0,6299; 0,2561; 0,4619; 0,6405; 0,7715; 0; 0; 0,6509} = 0,6509 0,9001 = 𝟎, 𝟕𝟐𝟑𝟏 𝐷 23 = max  {∣ 0,7682 − 1,0243 ∣; ∣ 0,8752 − 1,1669 ∣} max {∣ 2,2502 − 2,2502 ∣; ∣ 1,0757 − 0,7171 ∣; ∣ 3,1497 − 1,8898 ∣; ∣ 0,7682 − 1,0243 ∣; ∣ 1,8475 − 1,3856 ∣;
∣ 0,6405 − 0,3203 ∣; ∣ 2,3146 − 2,3146 ∣; ∣ 2,1773 − 1,6330 ∣; ∣ 0,8752 − 1,1669 ∣; ∣ 1,9528 − 1,9528 ∣}
= max  {0,2561; 0,2917}
max  {0 ; 0,3586; 1,2599; 0,2561; 0,4619; 0,3203; 0; 0,5443; 0,2917; 0} = 0,2917 1,2599 = 𝟎, 𝟐𝟑𝟏𝟓
𝐷 24 = max  {∣ 1,0757 − 1,7928 ∣; ∣ 0,7682 − 1,0243 ∣; ∣ 0,6405 − 0,9608 ∣; ∣ 2,3146 − 3,0861 ∣; ∣ 1,9528 − 2,6038 ∣} max {∣ 2,2502 − 1,8001 ∣; ∣ 1,0757 − 1,7928 ∣; ∣ 3,1497 − 1,2599 ∣; ∣ 0,7682 − 1,0243 ∣; ∣ 1,8475 − 1,3856 ∣;
∣ 0,6405 − 0,9608 ∣; ∣ 2,3146 − 3,0861 ∣; ∣ 2,1773 − 1,0887 ∣; ∣ 0,8752 − 0,5835 ∣; ∣ 1,9528 − 2,6038 ∣}
= max  {0,7171; 0,2561; 0,3203; 0,7715; 0,6509} max  {0,4500  ;  0,7171 ;  1,8898 ;  0,2561 ;  0,4619 ;  0,3203 ;  0,7715 ;  1,0887 ;  0,2917 ; 0,6509} = 0,7715 1,8898 = 𝟎, 𝟒𝟎𝟖𝟐 𝐷 25 = max  {∣ 1,0757 − 1,4343 ∣; ∣ 0,6405 − 0,9608 ∣} max {∣ 2,2502 − 0,9001 ∣; ∣ 1,0757 − 1,4343 ∣; ∣ 3,1497 − 1,8898 ∣; ∣ 0,7682 − 0,5121 ∣; ∣ 1,8475 − 1,8475 ∣;
∣ 0,6405 − 0,9608 ∣; ∣ 2,3146 − 1,5430 ∣; ∣ 2,1773 − 1,6330 ∣; ∣ 0,8752 − 0,8752 ∣; ∣ 1,9528 − 1,9528 ∣}
= max  {0,7171; 0,2561; 0,3203; 0,7715; 0,6509} max  {1,3501  ; 0,3586 ;  1,2599 ;  0,2561 ;  0 ;  0,3203 ;  0,7715 ;  0,5443 ;  0 ;  0} = 0,7715 1,3501 = 𝟎, 𝟓𝟕𝟏𝟒
𝐷 31 = max  {∣ 0,7171 − 1,4343 ∣; ∣ 1,8898 − 2,5198 ∣; ∣ 1,3856 − 2,3094 ∣; ∣ 0,3203 − 1,2810 ∣; ∣ 1,6330 − 2,1773 ∣; ∣ 1,9528 − 2,6038 ∣} max {∣ 2,2502 − 1,3501 ∣; ∣ 0,7171 − 1,4343 ∣; ∣ 1,8898 − 2,5198 ∣; ∣ 1,0243 − 1,0243 ∣; ∣ 1,3856 − 2,3094 ∣;
∣ 0,3203 − 1,2810 ∣; ∣ 2,3146 − 1,5430 ∣; ∣ 1,6330 − 2,1773 ∣; ∣ 1,1669 − 0,8752 ∣; ∣ 1,9528 − 2,6038 ∣} = max  {0,7171 ;  0,6299 ;  0 ;  0,9238 ;  0,5443 ;  0,6509} max  {0,9001  ; 0,7171 ;  0,6299 ;  0 ;  0,9238 ;  0,9608 ;  0,7715 ;  0,5443 ;  0,2917 ;  0,6509} = 0,9238 0,9608 = 𝟎, 𝟗𝟔𝟏𝟓
𝐷 32 = max  {∣ 0,7171 − 1,0757 ∣; ∣ 1,8898 − 3,1497 ∣; ∣ 1,3856 − 1,8475 ∣; ∣ 0,3203 − 0,6405 ∣; ∣ 1,6330 − 2,1773 ∣} max {∣ 2,2502 − 2,2502 ∣; ∣ 0,7171 − 1,0757 ∣; ∣ 1,8898 − 3,1497 ∣; ∣ 1,0243 − 0,7682 ∣; ∣ 1,3856 − 1,8475 ∣;
∣ 0,3203 − 0,6405 ∣ ; ∣ 2,3146 − 2,3146 ∣ ; ∣ 1,6330 − 2,1773 ∣ ; ∣ 1,1669 − 0,8752 ∣ ; ∣ 1,9528 − 1,9528 ∣}
= max  {0,3586 ;  1,2599 ;  0,4619 ;  0,3203 ;  0,5443 } max  {0  ; 0,3586 ;  1,2599 ;  0,2561 ;  0,4619 ;  0,3203 ;  0 ;  0,5443 ;  0,2917 ;  0} = 0,5443 1,2599 = 𝟎, 𝟒𝟑𝟐𝟎
𝐷 34 = max  {∣ 0,7171 − 1,7928 ∣; ∣ 0,3203 − 0,9608 ∣; ∣ 2,3146 − 3,0861 ∣; ∣ 1,9528 − 2,6038 ∣} max {∣ 2,2502 − 1,8001 ∣ ; ∣ 0,7171 − 1,7928 ∣ ; ∣ 1,8898 − 1,2599 ∣ ; ∣ 1,0243 − 1,0243 ∣ ; ∣ 1,3856 − 1,3856 ∣ ;
∣ 0,3203 − 0,9608 ∣ ; ∣ 2,3146 − 3,0861 ∣ ; ∣ 1,6330 − 1,0887 ∣ ; ∣ 1,1669 − 0,5835 ∣ ; ∣ 1,9528 − 2,6038 ∣}
= max  {1,0757 ;  0,6405 ;   0,7715 ;  0,6509 }
max  {0,4500  ; 1,0757 ;  0,6299 ;  0 ;  0 ;  0,6405 ;  0,7715 ;  0,5443 ;  0,5835 ;  0,6509} = 1,0757 1,0757 = 𝟏 𝐷 35 = max  { ∣ 0,7171 − 1,4343 ∣ ; ∣ 1,3856 − 1,8475 ∣ ; ∣ 0,3203 − 0,9608 ∣ } max {∣ 2,2502 − 0,9001 ∣ ; ∣ 0,7171 − 1,4343 ∣ ; ∣ 1,8898 − 1,8898 ∣ ; ∣ 1,0243 − 0,5121 ∣ ; ∣ 1,3856 − 1,8475 ∣ ;
∣ 0,3203 − 0,9608 ∣ ; ∣ 2,3146 − 1,5430 ∣ ; ∣ 1,6330 − 1,6330 ∣ ; ∣ 1,1669 − 0,8752 ∣ ; ∣ 1,9528 − 1,9528 ∣}
= max  {1,7171 ;  0,4619 ;   0,6405 }
max  {1,3501  ; 1,7171 ;  0 ;  0,5121 ;  0,4619 ;  0,6405 ;  0,7715 ;  0 ;  0,2917 ;  0} = 1,7171 1,7171 = 𝟏
𝐷 41 = max  { ∣ 1,2599 − 2,5198 ∣ ; ∣ 1,3856 − 2,3094 ∣ ; ∣ 0,9608 − 1,2810 ∣ ; ∣ 1,0887 − 2,1773 ∣; ∣ 0,5835 − 0,8752 ∣ } max {∣ 1,8001 − 1,3501 ∣ ; ∣ 1,7928 − 1,4343 ∣ ; ∣ 1,2599 − 2,5198 ∣ ; ∣ 1,0243 − 1,0243 ∣ ; ∣ 1,3856 − 2,3094 ∣ ; ∣ 0,9608 − 1,2810 ∣ ; ∣ 3,0861 − 1,5430 ∣ ; ∣ 1,0887 − 2,1773 ∣ ; ∣ 0,5835 − 0,8752 ∣ ; ∣ 2,6038 − 2,6038 ∣}
= max  {1,2599  ;  0,9238 ;  0,3203 ;  1,0887 ;  0,2917 }
max  {0,4500  ; 0,3586 ;  1,2599 ;  0 ;  0,9238 ;  0,3203 ;  1,5430 ;  1,0887 ;  0,2917 ;  0} = 1,2599 1,2599 = 𝟏
𝐷 42 = max  { ∣ 1,8001 − 2,2502 ∣ ; ∣ 1,2599 − 3,1497 ∣ ; ∣ 1,3856 − 1,8475 ∣ ; ∣ 1,0887 − 2,1773 ∣; ∣ 0,5835 − 0,8752 ∣ } max {∣ 1,8001 − 2,2502 ∣ ; ∣ 1,7928 − 1,0757 ∣ ; ∣ 1,2599 − 3,1497 ∣ ; ∣ 1,0243 − 0,7682 ∣ ; ∣ 1,3856 − 1,8475 ∣ ; ∣ 0,9608 − 0,6405 ∣ ; ∣ 3,0861 − 2,3146 ∣ ; ∣ 1,0887 − 2,1773 ∣ ; ∣ 0,5835 − 0,8752 ∣ ; ∣ 2,6038 − 1,9528 ∣ } = max  {0,4500  ;  1,8898 ;  0,4619 ;  1,0887 ;  0,2917 } max  {0,4500  ; 0,7171 ;  1,8898 ;  0,2561 ;  0,4619 ;  0,3203 ;  0,7715 ;  1,0887 ;  0,2917 ;  0,6509} = 1,8898 1,8898 = 𝟏
𝐷 43 = max  { ∣ 1,8001 − 2,2502 ∣ ; ∣ 1,2599 − 1,8898 ∣ ; ∣ 1,0887 − 1,6330 ∣ ; ∣ 0,5835 − 1,1669 ∣ }
max {∣ 1,8001 − 2,2502 ∣ ; ∣ 1,7928 − 0,7171 ∣ ; ∣ 1,2599 − 1,8898 ∣ ; ∣ 1,0243 − 1,0243 ∣ ; ∣ 1,3856 − 1,3856 ∣ ; ∣ 0,9608 − 0,3203 ∣ ; ∣ 3,0861 − 2,3146 ∣ ; ∣ 1,0887 − 1,6330 ∣ ; ∣ 0,5835 − 1,1669 ∣ ; ∣ 2,6038 − 1,9528 ∣ } = max  {0,4500  ;  0,6299 ; 0,5443 ;  0,5835 } max  {0,4500  ; 1,0757 ;  0,6299 ;  0 ;  0 ;  0,6405 ;  0,7715 ;  0,5443 ;  0,5835 ;  0,6509} = 0,6299 1,0757 = 𝟎, 𝟓𝟖𝟓𝟔 𝐷 45 = max  { ∣ 1,2599 − 1,8898 ∣ ; ∣ 1,3856 − 1,8475 ∣ ; ∣ 1,0887 − 1,6330 ∣ ; ∣ 0,5835 − 0,8752 ∣  }
max {∣ 1,8001 − 0,9001 ∣ ; ∣ 1,7928 − 1,4343 ∣ ; ∣ 1,2599 − 1,8898 ∣ ; ∣ 1,0243 − 0,5121 ∣ ; ∣ 1,3856 − 1,8475 ∣ ; ∣ 0,9608 − 0,9608 ∣ ; ∣ 3,0861 − 1,5430 ∣ ; ∣ 1,0887 − 1,6330 ∣ ; ∣ 0,5835 − 0,8752 ∣ ; ∣ 2,6038 − 1,9528 ∣ } = max  {0,6299  ;  0,4619 ; 0,5443 ;  0,2917 } max  {0,9001  ; 0,3586 ;  0,6299 ;  0,5121 ;  0,4619 ;  0 ;  1,5430 ;  0,5443 ;  0,2917 ;  0,6509} = 0,6299 1,5430 = 𝟎, 𝟒𝟎𝟖𝟐
𝐷 51 = max  { ∣ 0,9001 − 1,3501 ∣ ; ∣ 1,8898 − 2,5198 ∣ ; ∣ 0,5121 − 1,0243 ∣ ; ∣ 1,8475 − 2,3094 ∣ ; ∣ 0,9608 − 1,2810 ∣ ; ∣ 1,6330 − 2,1773 ∣ ; ∣ 1,9528 − 2,6038 ∣
} max {∣ 0,9001 − 1,3501 ∣ ; ∣ 1,4343 − 1,4343 ∣ ; ∣ 1,8898 − 2,5198 ∣ ; ∣ 0,5121 − 1,0243 ∣ ; ∣ 1,8475 − 2,3094 ∣ ; ∣ 0,9608 − 1,2810 ∣ ; ∣ 1,5430 − 1,5430 ∣ ; ∣ 1,6330 − 2,1773 ∣ ; ∣ 0,8752 − 0,8752 ∣ ; ∣ 1,9528 − 2,6038 ∣ }
= max  {0,4500  ; 0,6299; 0,5121 ;  0,4619 ;  0,3203 ;  0,5443 ;  0,6509 } max  {0,4500  ; 0 ;  0,6299 ;  0,5121 ;  0,4619 ;  0,3203 ;  0 ;  0,5443 ;  0 ;  0,6509} = 0,6509 0,6509 = 𝟏
𝐷 52 = max  { ∣ 0,9001 − 2,2502 ∣ ; ∣ 1,8898 − 3,1497 ∣ ; ∣ 0,5121 − 0,7682 ∣ ; ∣ 1,5430 − 2,3146 ∣ ; ∣ 1,6330 − 2,1773 ∣  } max {∣ 0,9001 − 2,2502 ∣ ; ∣ 1,4343 − 1,0757 ∣ ; ∣ 1,8898 − 3,1497 ∣ ; ∣ 0,5121 − 0,7682 ∣ ; ∣ 1,8475 − 1,8475 ∣ ;
∣ 0,9608 − 0,6405 ∣ ; ∣ 1,5430 − 2,3146 ∣ ; ∣ 1,6330 − 2,1773 ∣ ; ∣ 0,8752 − 0,8752 ∣ ; ∣ 1,9528 − 1,9528 ∣ }
= max  {1,3501  ; 1,2599 ;  0,2561;  0,7715 ;  0,5443 }
max  {1,3501  ; 0,3586 ;  1,2599 ;  0,2561 ;  0 ;  0,3203 ;  0,7715 ;  0,5443 ;  0 ;  0} = 1,3501 1,3501 = 𝟏
𝐷 53 = max  { ∣ 0,9001 − 2,2502 ∣ ; ∣ 0,5121 − 1,0243 ∣ ; ∣ 1,5430 − 2,3146 ∣ ; ∣ 0,8752 − 1,1669 ∣  } max {∣ 0,9001 − 2,2502 ∣ ; ∣ 1,4343 − 0,7171 ∣ ; ∣ 1,8898 − 1,8898 ∣ ; ∣ 0,5121 − 1,0243 ∣ ; ∣ 1,8475 − 1,3856 ∣ ;
∣ 0,9608 − 0,3203 ∣ ; ∣ 1,5430 − 2,3146 ∣ ; ∣ 1,6330 − 1,6330 ∣ ; ∣ 0,8752 − 1,1669 ∣ ; ∣ 1,9528 − 1,9528 ∣ }
= max  {1,3501  ; 0,5121 ; 0,7715;   0,2917 }
max  {1,3501  ; 0,7171 ;  0;  0,5121 ;  0,4619 ;  0,6405;  0,7715 ;  0 ;  0,2917 ;  0} = 1,3501 1,3501 = 𝟏
𝐷 54 = max  { ∣ 0,9001 − 1,8001 ∣ ; ∣ 1,4343 − 1,7928 ∣ ; ∣ 0,5121 − 1,0243 ∣ ; ∣ 1,5430 − 3,0861 ∣ ; ∣ 1,9528 − 2,6038 ∣ } max {∣ 0,9001 − 1,8001 ∣ ; ∣ 1,4343 − 1,7928 ∣ ; ∣ 1,8898 − 1,2599 ∣ ; ∣ 0,5121 − 1,0243 ∣ ; ∣ 1,8475 − 1,3856 ∣ ; ∣ 0,9608 − 0,9608 ∣ ; ∣ 1,5430 − 3,0861 ∣ ; ∣ 1,6330 − 1,0887 ∣ ; ∣ 0,8752 − 0,5835 ∣ ; ∣ 1,9528 − 2,6038 ∣ } = max  {0,9001  ; 0,3586 ;  0,5121 ;  1,5430 ;  0,6509 } max  {0,9001  ; 0,3586 ;  0,6299;  0,5121 ;  0,4619 ;  0 ;  1,5430 ;  0,5443 ;  0,2917 ;  0,6509} = 1,5430 1,5430 = 𝟏
Maka diperoleh matriks discordance sebagai berikut:
𝐷 = [ −
1 0,9368 1 0 0,7231 − 0,2315 0,4082 0,5714 0,9615 0,4320 − 1 1 1 1 0,5856 − 0,4082 1 1 1 1 − ]
Langkah 5 : Menentukan matriks dominan concordance dan discordance
1) Matriks dominan Concordance .
Menentukan nilai Treshold matriks dominan concordance menggunakan persamaan berikut:
C = ∑ ∑ 𝑐 𝑘𝑙 𝑛 𝑙=1 𝑛 𝑘=1 𝑚 𝑥 (𝑚−1) = 𝐶12 + 𝐶13 + 𝐶14 + 𝐶15 + 𝐶21 + 𝐶23 + 𝐶24 + 𝐶25 + 𝐶31 + 𝐶32 + 𝐶34 + 𝐶35 + 𝐶41 + 𝐶42 + 𝐶43 + 𝐶45 + 𝐶51 + 𝐶52 + 𝐶53 + 𝐶54 𝑚 𝑥 (𝑚 − 1) = 22 + +25 + 24 + 36 + 20 + 32 + 19 + 31 + 13 + 18 + 21 + 27 + 17 + 15 + 21 + 21 + 10 + 20 + 23 + 19 5 𝑥 (5 − 1) = 434 20 = 21,7
Nilai setiap elemen matriks F diperoleh dengan menggunakan persamaan : f kl = 1, jika c kl > c dan f kl = 0, jika c kl < c, adalah sebagai berikut:
𝐹 =
[ − 1 1 1 1 0 − 1 0 1 0 0 − 0 1 0 0 0 − 0 0 0 1 0 −]

## 2) Matriks dominan Discordance
Menentukan nilai Treshold matriks  dominan discordance menggunakan persamaan berikut:
D = ∑ ∑ 𝑐 𝑘𝑙 𝑛 𝑙=1 𝑛 𝑘=1 𝑚 𝑥 (𝑚−1) = 𝐷12 + 𝐷13 + 𝐷14 + 𝐷15 + 𝐷21 + 𝐷23 + 𝐷24 + 𝐷25 + 𝐷31 + 𝐷32 + 𝐷34 + 𝐷35 +
𝐷41 + 𝐷42 + 𝐷43 + 𝐷45 + 𝐷51 + 𝐷52 + 𝐷53 + 𝐷54 𝑚 𝑥 (𝑚 − 1)
=
1 + 0,9368 + 1 + 0 + 0,7231 + 0,2315 + 0,4082 + 0,5714 + 0,9615 + 0,4320 + 1 + 1 + 1 + 1 + 0,5856 + 0,4082 + 1 + 1 + 1 + 1
5 𝑥 (5 − 1)
= 15,2583
20 = 0,7629
Nilai setiap elemen matriks G diperoleh dengan menggunakan persamaan : g kl = 1, jika c kl > c dan g kl = 0, jika c kl < c, adalah sebagai berikut:
𝐺 =
[ − 1 1 1 1 0 − 0 0 0 1 0 − 1 1 1 1 0 − 0 1 1 1 1 −]
Langkah 6 : Menentukan aggregate dominance matriks Dalam  menentukan aggregate  dominance matriks  dengan  menggunakan persamaan berikut :
ℯ kl = f kl x g kl
ℯ 12 = f 12 x g 12 = 1 x 1 = 1 ℯ 13 = f 13 x g 13 = 1 x 1 = 1 ℯ 14 = f 14 x g 14 = 1 x 1 = 1 ℯ 15 = f 15 x g 15 = 1 x 1 = 1 ℯ 21 = f 21 x g 21 = 0 x 0 = 0 ℯ 23 = f 23 x g 23 = 1 x 0 = 0 ℯ 24 = f 24 x g 24 = 0 x 0 = 0 ℯ 25 = f 25 x g 25 = 1 x 0 = 0 ℯ 31 = f 31 x g 31 = 0 x 1 = 0 ℯ 32 = f 32 x g 32 = 0 x 0 = 0
ℯ 34 = f 34 x g 34 = 0 x 1 = 0 ℯ 35 = f 35 x g 35 = 1 x 1 = 1 ℯ 41 = f 41 x g 41 = 0 x 1 = 0 ℯ 42 = f 42 x g 42 = 0 x 1 = 0 ℯ 43 = f 43 x g 43 = 0 x 0 = 0 ℯ 45 = f 45 x g 45 = 0 x 0 = 0 ℯ 51 = f 51 x g 51 = 0 x 1 = 0 ℯ 52 = f 52 x g 52 = 0 x 1 = 0 ℯ 53 = f 53 x g 53 = 1 x 1 = 1 ℯ 54 = f 54 x g 54 = 0 x 1 = 0 maka matriks E adalah sebagai berikut:
𝐸 = [ − 1 1 1 1 0 − 1 0 1 0 0 − 0 1 0 0 0 − 0 0 0 1 0 −]
Langkah 7 : Mengeliminasi alternative (less favourable).
Tabel 14 . Perangkingan Ranking Alternatif Jumlah Nilai 1 A1 4 2 A3 1 3 A5 1 4 A2 0 5 A4 0
Berdasarkan  tabel  perangkingan  diatas,  dapat  dilihat  secara  berurutan  dari  total nilai tertinggi sampai nilai terendah, nilai tertinggi pada alternative A1 diikuti oleh A3 dan A5, sedangkan alternatif A2 dan A4 tereliminasi karena mempunyai jumlah nilai 0. Maka  dapat  disimpulkan  bahwa  penilaian  kinerja  karyawan  terbaik  pada  Konveksi Sahabat adalah Wawan Afrianto (A1).

## SIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari penelitian ini adalah:
2. Dengan  menggunakan  metode Elimination  Et  Choix  Traduisant  La  Realite (ELECTRE)  dapat  memudahkan  Manajer  Konveksi  Sahabat  dalam  mengambil keputusan menilai kinerja karyawan terbaik.
3. Setelah  menggunakan  Metode Elimination  Et  Choix  Traduisant  La  Realite dapat mengeliminasi nilai alternatif pada setiap kriteria.
4. Dengan  menggunakan  metode Elimination  Et  Choix  Traduisant  La  Realite dapat menghasilkan keputusan dengan merangking nilai alternatif setiap kriteria.
5. Setelah melakukan perhitungan dengan metode Elimination Et Choix Traduisant La Realite, terdapat  tiga  dasar  proses  yaitu  memilih,  menyortir,  dan  memberikan peringkat.

## B. Ucapan Terima Kasih
Ucapan  terima  kasih  kepada  pihak-pihak  yang  telah  memberikan  dukungan terhadap penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. A. G. A. P. R. Asmara, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) Dalam Memprediksi Calon Mahasiswa Dropout STMIK STIKOM Bali,” Sist. Inform. , vol. 11, no. 1, pp. 11–18, 2016.
[2] F. Soemargono, “Kata Pengantar,” Archipel , vol. 13, no. 1, pp. 15–20, 1977.
[3] R.  K.  Niswatin,  “Sistem  Seleksi  Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Menggunakan Metode Weighted Product ( Wp ),” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2016 , pp. 31–36, 2016.
[4] F.  Hadi,  H.  Syahputra,  and  I.  Verdian,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Dalam Menentukan  Calon  Siswa  Baru  Pada  Smk  Negeri  1  Payakumbuh,”  vol.  1,  no. Senatkom, pp. 118–125, 2015.
[5] E.  W.  Perdani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru  Dengan Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),” Edu  Komputika  J. ,  vol.  1,  no.  1, 2014.
[6] D.  Guswandi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Bantuan  Bedah  Rumah Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  Pada  Badan  Amil  Zakat,” Maj. Ilm. UPI YPTK Padang , vol. 24, no. 1, pp. 221–234, 2017.
[7] A.  D.  Susanti,  M.  Muslihudin,  and  S.  Hartati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Perankingan  Calon  Siswa  Baru  Jalur  Undangan  Menggunakan  Simple  Additive Weighting (Studi Kasus : Smk Bumi Nusantara Wonosobo),” Semnasteknomedia Online , vol. 5, no. 1, pp. 3-5–37, 2017.
[8] B. V. Christioko, J. T. Informasi, and N. Hidayati, “Henny Indriyawati,” vol. 14, no. 2, pp. 82–85, 2017.
[9] M. N. Pratama, A. Sevtiana, and D. Martha, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting  (Saw)  Pada  Sistem  Seleksi  Penerimaan  Calon  Siswa  Baru  (Studi Kasus: Smk Negeri 1 Cirebon),” J. Digit , vol. 5, no. 2, pp. 159–170, 2017.
[10]  A. Afshari, M. Mojahed, and R. Yusuff, “Simple additive weighting approach to personnel  selection  problem,” Int.  J.  Innov.  Manag.  Technol. ,  vol.  1,  no.  5,  pp. 511–515, 2010.