## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 25/11/2021 ; Accepted: 08/12/2021 ; Published: 09/12/2021

## Implementasi Metode SAW Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Pada PT. Cindyani Tiwi Lestari
Kikye Martiwi Sukiakhy 1* , Cut Vita Rajiatul Jummi 2 , Anta Rini Utami 3
1 Jurusan Informatika, 2 Jurusan Pendidikan Geografi, 3 Fakultas Hukum,  Universitas Syiah Kuala, Aceh
Email : 1 kikye.martiwi.sukiakhy@unsyiah.ac.id , 2 cut.vita@unsyiah.ac.id , 3 antariniutami@unsyiah.ac.id Corespodensi : kikye.martiwi.sukiakhy@unsyiah.ac.id
Abstrak  - Sumber  daya  manusia  yang  berkualitas  merupakan  salah  satu  faktor  penting  dalam  sebuah perusahaan  untuk  dapat  menjalankan  proses  bisnis  sebagaimana mestinya  sesuai  dengan visi dan misi  yang telah  ditetapkan  perusahaan.  PT.  Cindyani  Tiwi  Lestari  salah  satu  perusahaan  yang  bergerak  dibidang pengadaan serta jasa perbaikan berbagai alat berat yang di dirikan pada tahu 2014. Dalam rangka mendorong terciptanya  produktivitas  kinerja  yang  terus  meningkat,  maka  PT.  Cindyani  Tiwi  Lestari  melaksanakan pemilihan  karyawan  terbaik.  Sistem  pendukung  keputusan  dapat  membantu  pengambil  keputusan  untuk mendapatkan rekomendasi karyawan terbaik menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting). Pada penelitian ini data yang digunakan berasal dari data internal dan data eksternal. terdapat beberapa kriteria yang dibutuhkan  dalam  membantu pengambil  keputusan untuk  memilih  karyawan  terbaik, yaitu  disiplin,  kualitas pekerjaan, kerjasama dan perilaku. Berdasarkan seluruh kriteria dan alternatif yang ada dalam penelitian ini menghasilkan Darwansyah sebagai karyawan terbaik di PT. Cindyani Tiwi Lestari dengan total nilai preferensi yaitu 2,875. Metode SAW merupakan metode yang efektif serta praktis dalam perhitungan untuk menentukan rekomendasi  karyawan  terbaik  di  PT.  Cindyani  Tiwi  Lestari  sehingga  pengambil  keputusan  dapat mempertimbangkan rekomendasi tersebut sesuai dengan prioritas yang ditentukan.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Pemilihan Karyawan Terbaik; Simple Additive Weighting
Abstract - The quality of human resources is one of the important factors in a company to be able to carry out business processes properly in accordance with the vision and mission that has been set by the company. PT. Cindyani  Tiwi  Lestari  is  one  of  the  companies  engaged  in  the  procurement  and  repair  of  various  heavy equipment which was founded in 2014. In order to encourage the creation of productivity performance that continues  to  increase,  PT.  Cindyani  Tiwi  Lestari  conducted  the  selection  of  the  best  employees.  Decision support systems can help decision makers to get the best employee recommendations using the SAW (Simple Additive Weighting) method. In this study, the data used came from internal data and external data. There are several criteria needed in helping decision makers to choose the best employees, namely discipline, quality of work, cooperation and behavior. Based on all the criteria and alternatives in this study resulted Darwansyah as the best employee at PT. Cindyani Tiwi Lestari with a total preference value of 2.875. The SAW method is an effective and practical method in calculating to determine the best employee recommendations at PT. Cindyani Tiwi Lestari so that decision makers can consider these recommendations according to the priorities set.
Keywords: Decision Support System; Best Employee Selection; Simple Additive Weighting

## I. PENDAHULUAN
PT.  Cindyani  Tiwi  Lestari  salah  satu  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  pengadaan  serta  jasa perbaikan berbagai alat berat yang didirikan pada tahu 2014. PT. Cindyani Tiwi Lestari merupakan perusahaan swasta yang sedang berkembang dan mengutamakan kualitas dalam pengadaan alat – alat  berat  serta  jasa  perbaikannya.  Sebuah  perusahaan  atau  sebuah  bisnis  dapat  berjalan  dengan semestinya  apabila  didukung  dengan  adanya  berbagai  faktor,  salah  satunya  adalah  sumber  daya manusia  yang  memiliki  kualitas  baik.  Sumber  daya  manusia  merupakan  faktor  penentu  dibidang produksi,  pembangunan  atau  bahkan  kemajuan  suatu  perusahaan.  Apabila  sumber  daya  manusia

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 25/11/2021 ; Accepted: 08/12/2021 ; Published: 09/12/2021
yang dimiliki oleh suatu perusahaan memiliki kualitas yang kurang baik maka perusahaan akan sulit untuk dapat mencapai visi, misi, tujuan dan sasarannya. Sumber daya manusia harus mempunyai berbagai  kompetensi  yang  dapat  mendukung,  mendorong  serta  dapat  mempercepat  terjadinya peningkatan produktivitas kinerja serta prestasi karyawan. Dalam rangka mewujudkan hal tersebut diperlukan  adanya  pemberian  reward  atau  penghargaan  kepada  karyawan  dengan  harapan  dapat memotivasi  untuk bersikap  lebih  baik  positif  dan  berkerja  lebih  baik.  Oleh  karena  itu diperlukan sebuah sistem informasi yang dapat membantu pihak perusahaan agar mudah dalam memilih serta memutuskan siapa yang layak menjadi karyawan terbaik di PT. Cindyani Tiwi Lestari secara efektif yang sesuai dengan kriteria - kriteria tertentu.
Terdapat berbagai penelitian terdahulu yang terkait dengan penelitian yang akan dilakukan, salah satunya  adalah  penelitian  yang  peneliti  kaji  berjudul  ‘Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Proses (Studi  Kasus  Pada  PT. Bando Indonesia)’. Pada penelitian tersebut menggunakan metode AHP dimana masing – masing kriteria dan keputusan alternatif dibangdingkan antara satu dengan yang lain sehingga memberikan output berupa nilai intensitas prioritas yang memberikan penilaian terhadap kinerja karyawan yang berprestasi.  [1]  selain  itu  peneliti  juga  mengkaji  penelitian  terdahulu  yang  berjudul  ‘Sistem Rekomendasi Pemilihan Karyawan Terbaik Dengan Metode  Topsis Pada  Bussan Auto Finance’. Penelitian  tersebut  menggunakan  metode Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution (TOPSIS)  yang  merupakan  salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  pengambilan keputusan dengan  multi  kriteria  dimana  alternatif yang  terpilih  harus  memiliki  jarak  yang  paling dekat dari solusi ideal positif dan memiliki jarak yang paling jauh dari solusi ideal negatif ditinjau dari sudut pandang geometris dengan tujuan menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif yang mempunyai solusi optimal. [2]
Penelitian ini mempunyai tujuan untuk mempermudah perusahaan dalam memilih karyawan terbaik yang  sesuai  dengan  kriteria  perusahaan.  Melalui  metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting ), permasalahan  dalam  memilih  keryawan  terbaik  di  PT.  Cindyani  Tiwi  Lestari  bisa  terselesaikan sesuai dengan bobot preferensi serta rating kecocokan dan membandingkan semua rating alternatif yang ada serta dapat diteria lebih objektif dan sesuai dengan apa yang diharapkan.
Salah satu bagian dari sistem informasi yang bisa dipergunakan dalam pengambilan keputusan serta mencari solusi terhadap suatu masalah adalah sistem pendukung keputusan yang juga berguna dalam meningkatkan  efektifitas  pada  suatu  proses  pengambilan  keputusan.[3]  Sistem  pendukung keputusan  dapat  melakukan  evaluasi  terhadap  peluang  yang  ada.  Sistem  pendukung  keputusan memberikan  kemungkinan  kepada  para  pengambil  keputusan  untuk  dapat  melakukan  analisa melalui perangkat interaktif dengan menggunakan berbagai jenis model yang tersedia tetapi tidak mengotomasi setiap keputusan apapun.[4] Sistem pendukung keputusan mempunyai tujuan untuk memberikan  berbagai  alternatif  keputusan  yang  lebih  banyak  serta  lebih  baik  demi  terciptanya peningkatan kemampuan para pengambil keputusan serta perumusan masalah yang sedang dihadapi sehingga  dapat  diambil  keputusan  yang  tepat.  Sistem  pendukung  keputusan  tergolong  ke  dalam sistem  permodelan,  permanipulasian  serta  penyedia  informasi.  Fungsiya  adalah  membantu  para pengambil keputusan baik dalam situasi yang terstruktur maupun dalam situasi yang semi terstruktur secara  efisien  pada  saat  dimana  tidak  satu  orangpun  mengetahui  bagaimana  cara  mengambil keputusan  yang  sebenarnya.[5]  manfaat  sistem  pendukung  keputusan  secara  umum  adalah  untuk memperluas kemampuan para pengambilan keputusan dalam hal ini adalah pihak manajemen dalam melakukan pemrosesan data dan informasi bagi penggunanya. Sistem pendukung keputusan yang merupakan sebuah sistem berbasis komputer mempunyai komponen  - komponen yaitu komponen knowledge  (sistem  pengetahuan),  komponen  language  (sistem  bahasa),  serta  komponen  problem processing  (sistem  pemerosesan  masalah)  yang  saling  berinteraksi  antara  satu  komponen  dengan komponen  yang  lainnya.  [6]  Metode  SAW  atau  juga  yang  dikenal  dengan  metode  penjumlahan terbobot. Metode SAW memiliki konsep mencari penjumlahan terbobot rating kriteria pada masing – masing alternatif di semua tribut yang ada. Metode ini juga merupakan metode yang paling banyak dipergunakan  dalam  menghadapi  situasi  MADM  ( multi  attribute  decision  making ).  MADM digunakan  dalam  mencari  beberapa  alternatif  dengan  menggunakan  kriteria  –  kriteria  tertentu sehingga dapat diperoleh alternatif yang optimal. [7]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 25/11/2021 ; Accepted: 08/12/2021 ; Published: 09/12/2021

## II. METODELOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini data yang digunakan bersumber dari data eksternal maupun data internal. Data tersebut  dikumpulkan  dengan  cara  mencari  data  langsung  ke  lapangan  serta  dengan  melakukan wawancara dengan para karyawan serta pihak manajemen perusahan PT. Cindyani Tiwi Lestari dan dilakukan  juga  studi  literatur.  Adapun kriteria  – kriteria  yang  akan  digunakan  adalah  alternatif  – alternatif yang akan dibandingkan. Terdapat 6 (enam) alternatif dan  4 (empat) kriteria yang akan digunakan melalui pembobotan fuzzy , kemudian data  – data tersebut dianalisa sehingga memiliki sifat kuantitatif.
Ada  berbagai  macam  metode  yang  bisa  digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan.  Salah satunya dari metode -metode tersebut adalah metode SAW yang merupakan metode penjumlahan terbobot. Dalam metode SAW ini memerlukan proses normalisasi matriks keputusan (x) pada suatu skala  yang  bisa  dibandingkan  dengan  semua  rating  yang  ada,  seperti  yang  dapat  dilihat  pada persamaan dibawah ini
r ij = { 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗
(1)
Keterangan:
r ij = nilai rating kinerja yang ternormalisasi x ij
= nilai atribut yang dimiliki oleh setiap kriteria Max x ij = nilai terbesar yang dimiliki oleh setiap kriteria Min x ij = nilai terkecil yang dimiliki oleh setiap kriteria
Dimana r ij yaitu rating kinerja yang ternormalisasi dari alternatif A i pada atribut C j ; i = 1,2,3…,m dan j = 1,2,3,…,n [8]
Dalam penentuan nilai preferensi di setiap alternatif (V j ) digunakan persamaan 2 berikut ini:
v i = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Keterangan: V i = peringkat untuk setiap alternatif W j
= nilai bobot untuk setiap alternatif r ij = nilai rating kinerja yang ternormalisasi nilai V i yang bernilai paling besar artinya bahwa alternatif A i merupakan alternatif yang terbaik [9] Berikut ini adalah diagram alir metode SAW:
Gambar 1. Diagram alir metode SAW
Star Menentukan Kriteria Menentukan Bobot Masing-masing
Memberikan Nilai Rating
Menormalisasi Matriks
Meranking Hasil Rekomendasi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 25/11/2021 ; Accepted: 08/12/2021 ; Published: 09/12/2021
berikut ini adalah langkah - langkah penyelesaian menggunakan metode SAW ( Simple Additive Weighting ) berdasarkan diagram alir metode SAW pada gambar 1 diatas,: 1. pemberian nilai untuk masing  - masing alternatif (A i ) pada masing - masing kriteria (C j ) yang telah ditentukan, dimana nilai i=1,2,3,…,m dan j=1,2,3…,n.
2. pemberian nilai bobot (W) untuk masing – masing kriteria yang dilakukan oleh pengambil keputusan.
3. menghitung nilai rating kinerja yang ternormalisasi pada atribut C dari alternatif A i guna menornalisasi matriks
4. Proses  penentuan  peringkat  dilakukan  melalui  perkalian  antara  nilai  bobot  preferensi dengan matriks yang ternormalisasi
5. Nilai prefensi ditentukan melalui penjumlahan hasil perkalian antara nilai bobot preferensi dengan matriks yang ternormalisasi
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara  menerapkan  pendekatan multi  attribute  decision  making (MADM). Pendekatan MADM ini digunakan untuk mencari beberapa alternatif yang mempunyai kriteria tertentu sehingga dapat menemukan alternatif yang optimal. Pendekatan MADM ini dapat dilakukan dengan dua langkah yaitu:
1. Melalui  agresi  alternatif  –  alternatif  keputusan  disetiap  tujuan  pada  masing  –  masing alternatif
2. Membuat peringkat alternatif – alternatif tersebut berdasarkan agregasi keputusan
Penelitian ini mengambil 4 (empat) kriteria yang dipergunakan sebagai atribut pada proses mengolah data, antara lain kerjasama, kualitas pekerjaan, disiplin dan perilaku. Hasil penelitian ini nantinya adalah  informasi  yang  berupa  rekomendasi  karyawan  terbaik  yang  akan  diberikan  kepada  pihak manajemen sebagai bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan pemilihan karyawan terbaik PT.  Cindyani  Tiwi  Lestari.  Rekomendasi  tersebut  diberikan  berdasarkan  masukan  yang  telah diberikan  oleh  pengguna  yang  selanjutnya  diproses  dengan  menggunakan  metode  SAW  sampai diperoleh daftar rekomendasi karyawan terbaik.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Penentuan Kriteria
Pada  penentuan  karyawan  terbaik  dibutuhkan  kriteria  serta  bobot  pada  metode  SAW,  tetapi dibutuhkan penentuan kriteria terlebih dahulu. Kriteria – kriteria tersebut didapat dari hasil observasi di PT. Cindyani Tiwi Lestari. Di bawah ini adalah kriteria serta alternatif yang telah diperoleh dalam penentuan karyawan terbaik, yaitu:
Tabel 1. Kriteria No. Kriteria 1 C1 Disiplin 2 C2 Kualitas Pekerjaan 3 C3 Kerjasama 4 C4 Perilaku Tabel 2. Alternatif No. Alternatif 1 A1 Dewi Astuti 2 A2 M. Rizky Saputra 3 A3 Melda Fitria 4 A4 Ahmanuddin 5 A5 Darwansyah 6 A6 Andrian Wahyudi

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Pada bobot kriteria terdiri dari 5 (lima) bilangan Fuzzy yang terdapat pada tabel berikut ini:
Tabel 3. Bilangan Fuzzy No. Bobot Keterangan Linguistic 1 0 sangat rendah SR 2 0.25 rendah R 3 0.5 sedang S 4 0.75 tinggi T 5 1 sangat tinggi ST

## 4.2 penentuan bobot pada masing – masing kriteria
Terdapat  2  (dua)  pembobotan  yang  dipakai  sebagai  bobot  preferensi  (w)  pada  sistem  ini  yaitu, pembobotan tingkat kepentingan sdan pembobotan tingkat kecocokan yang terdapat pada masing – masing  alternatif.  Pembobotan  tingkat  kecocokan  bertujuan  untuk  dapat  mempermudah  dalam pengolahan data serta masing – masing data yang selanjutnya dikonversikan kedalam bentuk fuzzy . Di bawah ini adalah pembobotan untuk setiap kriteria C1, C2, C3, C4,– Disiplin, Kualitas Pekerjaan, Kerjasama, Perilaku
Tabel 4. Nilai pembobotan No. Nilai Keterangan 1 0 Sangat tidak baik 2 0.25 Tidak baik 3 0.5 Cukup baik 4 0.75 Baik 5 1 Sangat baik

## 4.3 Memberikan nilai rating kecocokan
Setelah semua kriteria ditentukan, proses selanjutnya yaitu dengan melakukan pencocokan nilai dari setiap alternatif berdasarkan kriteria. Dari karyawan – karyawan tersebut akan dipilih menjadi satu karyawan terbaik, data alternatif dapat dilihat di bawah ini :
Tabel 5. Nilai rating kecocokan Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 Baik Baik Baik Sangat Baik A2 Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik A3 Baik Sangat Baik Sangat Baik Baik A4 Sangat Baik Baik Baik Baik A5 Sangat Baik Sangat Baik Baik Sangat Baik A6 Sangat Baik Baik Sangat Baik
Tabel 6 berikut ini merupakan matriks keputusan x yang terbentuk berdasarkan tabel diatas selanjutnya dikonversi kedalam bilangan fuzzy
Tabel 6. Rating kecocokan alternatif pada kriteria Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 0,75 0,75 0,75 1 A2 1 0,75 0,75 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 25/11/2021 ; Accepted: 08/12/2021 ; Published: 09/12/2021
A3 0,75 1 1 0,75 A4 1 0,75 0,75 0,75 A5 1 1 0,75 1 A6 1 0,75 1 0,75

## 4.4 Normalisasi Matriks
Dalam menormalisasi matriks, maka digunakan data pada tabel 6 dengan tujuan untuk memperoleh hasil perhitungan pada masing – masing kriteria, sebagai berikut:
1. Kriteria disiplin (C1)
r 11 = 0,75
max  (0,75;1;0,75;1;1;1)
= 0,75 1 = 0,75
r 12 = 1 max  (0,75;1;0,75;1;1;1)
= 1 1 = 1
r 13 =
0,75 max  (0,75;1;0,75;1;1;1))
= 0,75 1 = 0,75
r 14 = 1 max  (0,75;1;0,75;1;1;1)
= 1 1 = 1 r 15 = 1 max  (0,75;1;0,75;1;1;1)
= 1 1 = 1
r 16 = 1 max  (0,75;1;0,75;1;1;1)
= 1 1 = 1
2. Kriteria Kualitas Pekerjaan (C2)
r 11 = 0,75
max  (0,75;0,75;1;0,75;1;0,75)
= 0,75 1 = 0,75
r 12 =
0,75
max  (0,75;0,75;1;0,75;1;0,75)
= 0,75
1 = 0,75
r 13 = 1
max  (0,75;0,75;1;0,75;1;0,75)
= 1 1 = 1
r 14 = 0,75
max  (0,75;0,75;1;0,75;1;0,75)
= 0,75 1 = 0,75
r 15 =
1 max  (0,75;0,75;1;0,75;1;0,75)
= 1 1 = 1
r 16 =
0,75
max  (0,75;0,75;1;0,75;1;0,75)
= 0,75 1 = 0,75
3. Kriteria Kerjasama (C3)
r 11 =
0,75
max  (0,75;0,75;1;0,75;0,75;1)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Submitted: 25/11/2021 ; Accepted: 08/12/2021 ; Published: 09/12/2021
= 0,75
1 = 0,75 r 12 =
0,75
max  (0,75;0,75;1;0,75;0,75;1)
= 0,75 1 = 0,75
r 13 =
1 max  (0,75;0,75;1;0,75;0,75;1)
= 1 1 = 1
r 14 = 0,75
max  (0,75;0,75;1;0,75;0,75;1)
= 0,75 1 = 0,75
r 15 =
0,75
max  (0,75;0,75;1;0,75;0,75;1)
= 0,75 1 = 0,75
r 16 =
1 max  (0,75;0,75;1;0,75;0,75;1)
= 1 1 = 1
4. Kriteria Perilaku (C4)
r 11 =
1 max  (1;1;0,75;0,75;1;0,75)
= 1 1 = 1
r 12 = 1 max  (1;1;0,75;0,75;1;0,75)
= 1 1 = 1
r 13 =
0,75
max  (1;1;0,75;0,75;1;0,75)
= 0,75 1 = 0,75
r 14 =
0,75
max  (1;1;0,75;0,75;1;0,75)
= 0,75 1 = 0,75
r 15 =
1 max  (1;1;0,75;0,75;1;0,75) = 1 1 = 1
r 16 =
0,75
max  (1;1;0,75;0,75;1;0,75)
= 0,75 1 = 0,75
hasil perhitungan dari setiap kriteria dapat dilihat pada tabel 7 berikut ini
Tabel 7. Matriks ternormalisasi Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 0,75 0,75 0,75 1 A2 1 0,75 0,75 1 A3 0,75 1 1 0,75 A4 1 0,75 0,75 0,75 A5 1 1 0,75 1 A6 1 0,75 1 0,75
4.5 Melakukan rangking hasil rekomendasi alternatif

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin
Ditahap berikut ini hasil dari perkalian matriks yang ternormalisasi selanjutnya dijumlahkan dengan nilai  bobot.  Kemudian  dilakukan ranking yang  berdasarkan  hasil  dari  perhitungan  tersebut. Rekomendasi  terbaik  dalam  pengambilan  keputusan  merupakan  alternatif  yang  mempunyai  nilai yang  tertinggi.  Tingkat  kepentingan  pada  setiap  kriteria  merupakan  landasan  pihak  manajemen dalam memberikan bobot
W = 0,5;1;0,5;1
Kemudian  dilakukan  persamaan  2  dan  menjumlahkan  hasil  perkalian  tersebut  dengan  tujuan memperoleh rekomendasi alternatif yang paling baik
V 1 = (0,5 x 0,75) + (1 x 0,75) + (0,5 x 0,75) + (1 x 1) = 2,5
V 2 = (0,5 x 1) + (1 x 0,75) + (0,5 x 0,75) + (1 x 1) = 2,625
V 3 = (0,5 x 0,75) + (1 x 1) + (0,5 x 1) + (1 x 0,75) = 2,625
V 4 = (0,5 x 1) + (1 x 0,75) + (0,5 x 0,75) + (1 x 0,75) = 2,375
V 5 = (0,5 x 1) + (1 x 1) + (0,5 x 0,75) + (1 x 1) = 2,875
V 6 = (0,5 x 1) + (1 x 0,75) + (0,5 x 0,75) + (1 x 1) =  2,625
Hasil perhitungan peringkat di atas bisa dilihat pada tabel 8 di bawah ini. Hasil perhitungan dengan nilai V 5 yang paling besar adalah alternatif A 5 yang merupakan alternatif terbaik. Sesuai dengan data yang  didapatkan  dari  tabel  8,  V 5 memperoleh  nilai  terbesar  yaitu  Darwansyah.  Hal  ini  sebagai indikasi bahwa Darwansyah bisa direkomendasikan sebagai karyawan terbaik di PT. Cindyani Tiwi Lestari.
Tabel 8. Nilai prefensi total Alternatif Kriteria Hasil Akhir C1 C2 C3 C4 A1 0,75 0,75 0,75 1 2,5 A2 1 0,75 0,75 1 2,625 A3 0,75 1 1 0,75 2,625 A4 1 0,75 0,75 0,75 2,375 A5 1 1 0,75 1 2,875 A6 1 0,75 0,75 0,75 2,37

## IV. KESIMPULAN
Dalam sistem pendukung keputusan, metode SAW dapat dipergunakan untuk membantu memilih karyawan terbaik. Data – data yang terdapat dalam penelitian ini bersifat dinamis baik data kriteria maupundata subkriteria yang artinya data tersebut dapat diganti kapan saja sesuai dengan apa yang dibutuhkan  oleh  pengambil  keputusan.  Kriteria  orientasi  pelayanan  merupakan  kriteria  yang memiliki kontribusi yang paling besar dalam menentukan karyawan  terbaik di PT. Cindyani Tiwi Lestari.  Berdasarkan  semua  kriteria  dan  alternatif  yang  ada  dalam  penelitian  ini  menghasilkan Darwansyah sebagai karyawan terbaik di PT. Cindyani Tiwi Lestari dengan total nilai yaitu 2,875. Metode SAW merupakan metode yang efektif serta praktis dalam perhitungan untuk menentukan rekomendasi karyawan terbaik di PT. Cindyani Tiwi Lestari sehingga pengambil keputusan dapat mempertimbangkan rekomendasi tersebut sesuai dengan prioritas yang ditentukan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA [JUMIN]
ISSN ISSN 2808-005X Available Online at http://ejournal.sisfokomtek.org/index.php/jumin

## REFERENSI
[1] M.  Hasanudin,  Y.  Marli,  and  B.  Hendriawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process ( Studi Kasus Pada Pt . Bando Indonesia ),” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2018 , vol. 6, no. 3, pp. 91– 96, 2018.
[2] J. Informatika and U. Pamulang, “Issn 2541-1004,” vol. 1, no. 1, pp. 12–16, 2016.
[3] T.  Murti,  L.  A.  Abdillah,  and  M.  Sobri,  “Pinjaman  Dengan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto,” Semin. Nas. Inov. dan Tren 2015 , 2015.
[4] M. K. Kusrini, “Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan,” Penerbit Andi . 2007.
[5] E.  Turban,  J.  Aronson,  and  T.  Llang, Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems . 2003.
[6] S. Dedi, A. Pardede, A. Harahap, A. Putera, and U. Siahaan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Peserta  Jaminan  Kesehatan  Masyarakat  (  Jamkesmas  )  Menerapkan  Metode MOORA,” vol. 2, no. 2, pp. 16–22, 2018.
[7] I. Bukori, P. Pujiono, and S. Suharnawi, “Metode Simple Additive Weighting (Saw) Untuk Penentuan  Peringkat  Dalam  Pembuatan  Peta  Tematik  Daerah  Rawan  Demam  Berdarah Dengue (Studi Kasus Kabupaten Pati).,” Techno. Com , vol. 14, no. 4, pp. 272–280, 2015.
[8] S. H. Kusumadewi, “Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM),” Graha Ilmu Yogyakarta , 2006.
[9] V. C. Hardita, E. Utami, and E. T. Luthfi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Terbaik,” Creat. Inf. Technol. J. , vol. 5,  no. 2, p.  138, 2019,  doi: 10.24076/citec.2018v5i2.177.