Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2024.5.1.1831 Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 221-231 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## COMPARISON OF SAW AND TOPSIS METHODS TO DETERMINE THE BEST SERVICE DESK AGENT
Suryani 1 , Angger Totik Prasetyo 2 , Gandung Triyono 3
1,2,3 Master of Computer Science, Faculty of Information Technology, Universitas Budi Luhur, Indonesia Email: 1 2111601288@student.budiluhur.ac.id , 2 2211600859@student.budiluhur.ac.id , 3 gandung.triyono@budiluhur.ac.id
(Article received: January 05, 2024; Revision: January 22, 2024; published: February 16, 2024)

## Abstract
Pusintek's Service Desk, as a single point of contact, has quite high work demands with many tasks and requests handled. In order to improve the performance of Service Desk agents, the organization can give awards to the best Service Desk agents. However, there are obstacles in selecting the best Service Desk agent because there is still a subjective element in the assessment of Service Desk agents.  So that a decision support system is needed that is in accordance with the weight of the organization's assessment criteria. This research proposes an approach in selecting the best Service Desk agent using the Simple Additive Weighting (SAW) method and Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) in processing and ranking agent value data. This research focuses on assessing agents based on key parameters, namely ticket processing time (service response time), agent attendance data, assignment weight and assessment from other coworkers. The number of agents assessed was seventeen. The results of this study obtained the highest value using the SAW method of 2.22 for A1, while the calculation using the TOPSIS method, the highest value on A1 is 0.74 and the accuracy rate using the SAW method is 82.35% while the TOPSIS accuracy is 41.18%..
Keywords : Agent, SAW, Service Desk, TOPSIS.

## KOMPARASI METODE SAW DAN TOPSIS UNTUK PENENTUAN AGENT SERVICE DESK TERBAIK

## Abstrak
Service  Desk Pusintek  sebagai single  point  of  contact ,  memiliki  tuntutan  pekerjaan  yang  cukup  tinggi  dengan banyaknya tugas dan permintaan yang ditangani. Dalam rangka meningkatkan kinerja para agent Service Desk , maka  organisasi  dapat  memberikan  penghargaan  kepada agent  Service  Desk terbaik.  Namun  terdapat permasalahan  dalam  pemilihan agent  Service  Desk terbaik  dikarenakan  masih  adanya  unsur  subjektif  dalam penilaian agent Service Desk .  Penelitian ini mengusulkan suatu pendekatan dalam pemilihan agent Service Desk terbaik  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan Technique  for  Order  of  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dalam pengolahan dan perangkingan data nilai agent . Penelitian ini berfokus pada  penilaian agent berdasarkan  parameter-parameter  kunci,  yakni  waktu  pengerjaan  tiket  ( service  response time ), data presensi agent , bobot penugasan dan penilaian  dari rekan  kerja lainnya  melalui  kuesioner. Tahapan penelitian dilakukan dengan melakukan identifikasi dan merumuskan permasalahan, melakukan tinjauan pustaka, menentukan  tujuan  dan  atribut  penelitian,  kemudian  dilakukan  pengumpulan  data  dan  pemrosesan  data  untuk kemudian diolah kedalam  model dan dilakukan pengujian.  Tujuan dari penelitian ini adalah  menentukan agent service desk terbaik berdasarkan hasil komparasi kedua metode tersebut. Jumlah agent yang dinilai sebanyak tujuh belas orang. Hasil dari penelitian ini didapatkan nilai tertinggi dengan menggunakan metode SAW sebesar 2.22 untuk A1, sedangkan perhitungan dengan menggunakan metode TOPSIS, nilai tertinggi pada A1 sebesar 0.74 dan tingkat akurasi menggunakan metode SAW 82,35% sedangkan akurasi TOPSIS sebesar 41,18%. Hasil penelitian digunakan sebagai masukan kepada management organisasi dalam penentuan agent service desk terbaik.
Kata kunci : Agent, SAW, Service Desk, TOPSIS.

## 1. PENDAHULUAN
Di  era  informasi  yang  sangat  tergantung  pada teknologi  seperti  saat  ini, service  desk berperan
sangat  penting  karena  menjadi Single  Point  of Contact (SPOC)  dalam  pengelolaan  teknologi informasi  di  berbagai  organisasi. Service  Desk

## 222 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF)
, Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 221-231
Pusintek  sebagai  bagian  dari Pusat  Kontak  Layanan ( contact  center )  Kemenkeu  PRIME  [1]  memiliki peran  utama  dalam  kegiatan  mengelola  permintaan dan pemenuhan layanan TIK [2] yang mengacu pada framework Information Technology Service
Management (ITSM)  [3]. Service  desk Pusintek mempunyai  tugas  melakukan  pengelolaan  dan verifikasi  pemenuhan  permintaan  dan  perubahan layanan  teknologi  informasi  dan  komunikasi, koordinasi  pencatatan,  pengidentifikasian,  analisis, dan pemulihan gangguan layanan teknologi informasi dan  komunikasi,  pemulihan  gangguan  layanan teknologi  informasi  dan  komunikasi  perangkat pengguna [4].
Dalam  kegiatan  operasionalnya,  tugas Service Desk dilakukan oleh petugas yang diberi istilah agent . Pekerjaan  a gent Service Desk dibagi  menjadi beberapa role untuk memudahkan dalam pembagian tugas, diantaranya yaitu agent shift satu dan shift dua, agent front office , dan agent standby call . Tuntutan pekerjaan  sebagai agent Service Desk cukup  tinggi dengan  banyaknya  tugas  dan  permintaan  yang ditangani Service Desk, maka harapannya organisasi dapat  memberikan  penghargaan  kepada agent terbaik,  sehingga  dapat  memotivasi agent untuk berkontribusi  lebih  dalam  mencapai  keberhasilan organisasi.
Permasalahannya  untuk  melakukan  pemilihan agent  Service  Desk terbaik  masih  terdapat  unsur subjektif  dalam  penilaian agent  Service  Desk ,  di mana  pihak  yang  dekat  dengan  atasan  akan  terlihat lebih  baik  dan  dianggap  berkontribusi  lebih dibandingkan  dengan  yang  lainnya.  Sehingga diperlukan adanya sistem pendukung keputusan yang sesuai dengan bobot kriteria penilaian organisasi.
Sistem pendukung keputusan digunakan sebagai tool pendukung dalam pengambilan keputusan  berbasis  komputer  interaktif  untuk penilaian  dan  pemilihan  dan  bukan  sebagai  tool pengambil  keputusan[5].  Beberapa  metode  yang dimiliki oleh sistem pendukung keputusan diantaranya Simple  Additive  Weighting (SAW), Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to Ideal Solution (TOPSIS), Analytic Hierarchy Process (AHP), Fuzzy  Logic,  Profile  Matching,  Fuzzy - TOPSIS, Fuzzy -SAW, Fuzzy -AHP,  dan  lain-lain. Pada  tiap  metode  tersebut  memiliki  kelebihan  dan kekurangan dari proses perhitungannya.
Penelitian  sebelumnya,  sistem  pendukung keputusan  digunakan  untuk  menentukan  penetapan kenaikan  gaji  tahunan  pegawai  dan  penghargaan karyawan  terbaik  dengan  metode Fuzzy -TOPSIS didapatkan  hasil  nilai  tertinggi  adalah  0,656  dengan nilai  uji  model  UTAUT  menggunakan  T-Statistics pada Effort Expectancy (EE) sebesar 1,316 (p-values 0,189)[6]. Penelitian lain yang menggunakan metode TOPSIS  untuk  penentuan  karyawan  terbaik  [7]  dan untuk  pemilihan  pegawai  yang  berhak  menerima reward [8].
Penelitian lainnya terkait pemilihan guru terbaik menggunakan  metode hybrid MOORA  dan  SAW didapatkan  hasil  bahwa  MOORA  dan  SAW  lebih baik jika dibandingkan dengan metode MOORA saja karena  penelitian  sebelumnya  MOORA  pada  setiap kriterianya  tidak  diberikan  bobot  dan  hanya dinormalisasi[9], metode lain yang digunakan dalam penentuan  guru  tetap  di  SMK  Pasundan  2  Banjaran dengan  perbandingan  metode  SAW  dan  TOPSIS berdasarkan  uji  sensitivitas  nilai  SAW  lebih  tinggi sebesar 10,03168% dan TOPSIS sebesar 0.62590%[10].  Selain  itu  penelitian  lain  untuk mengukur  dan  mengatasi  demotivasi  siswa  untuk berangkat sekolah juga bisa dilakukan menggunakan sistem  pedukung  keputusan  dengan  mengukur kriteria seperti jarak dari rumah, IPK, waktu belajar, pendapatan orang tua, dilakukan penghitungan bobot kriteria  menggunakan  perbandiangan  metode  SAW dan  TOPSIS,  hasilnya  didapatkan  bahwa  metode SAW  nilai  preferensinya  lebih  tinggi  yaitu  0,992 dibandingkan  dengan  TOPSIS[11].  Pada  seleksi pegawai  terbaik  menggunakan  metode Analytic Hierarchy  Process (AHP)  didapatkan  bahwa  AHP adalah  metode  yang  tepat  dalam  menentukan karyawan terbaik berdasarkan hasil pengolahan data pimpinan perusahaan[12], namun apabila dibandingkan  dengan  SAW,  SAW  lebih  unggul dibandingkan dengan AHP [13]
Pada penelitian lainnya metode yang digunakan dalam  menentukan  karyawan  terbaik  adalah  dengan perbandingan  metode  SAW  dan Profile  Matching , hasilnya metode Profile Matching (PM) lebih tinggi dibandingkan  metode  SAW  dengan  nilai  masing- masing adalah 4,36 dan 0,892[14]. Sistem pendukung keputusan tidak hanya digunakan untuk pengelolaan sumber  daya  manusia  saja  namun  dapat  digunakan sebagai alat pendukung dalam pemilihan banyak hal dari  pemilihan  smartphones[15],  untuk  pengujian sistem [16], sampai pemilihan daging berkualitas[17]
Perbandingan  metode  SAW  dan  TOPSIS  telah beberapa  kali  menjadi  objek  penelitian  seperti  pada pada  pemilihan  ustadz  teladan  [18]  dan  penilaiaan kelayakan  nasabah  untuk  mendapatkan  kredit[19]. Dalam  penelitian  ini  akan  membandingkan  metode SAW  dan  TOPSIS  dengan  menggunakan  beberapa kriteria  yang  diambil  dari  nilai-nilai  Kemenkeu (integritas,  profesionalisme,  sinergi,  pelayanan  dan kesempurnaan) yaitu waktu pengerjaan tiket ( service response  time )  sesuai  dengan  nilai  pelayanan Kemenkeu,  data  presensi  agent  sesuai  dengan  nilai integritas Kemenkeu, bobot penugasan sesuai dengan nilai  profesionalisme  Kemenkeu  dan  penilaian  dari rekan  kerja  lainnya  sesuai  dengan  nilai  sinergi Kemenkeu.
Urgensi  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menentukan  rangking  alternatif  dengan  menghitung solusi ideal dari permasalahan dan menentukan bobot kepentingan  antar  setiap  kriteria  sehingga  akan membantu  saat  penentuan agent terbaik.  Dalam  hal penentuan agent terbaik  dilakukan  perhitungan
dengan  dua  model  agar  didapatkan  hasil  yang komprehensif  dengan  pengujian  akurasi  pada  kedua model  menggunakan  metode confusion  matrix di mana  data  aktual  didapat  dari  data  kuisioner  yang disebar kepada para agent service desk untuk memilih agent terbaik, dan kemudian dilakukan voting untuk mendapatkan agent dengan jumlah pemilih terbanyak.
Penelitian  ini  mengusulkan  metode  pengujian model  menggunakan  akurasi  data  terhadap  hasil perhitungan  kedua  metode  yang  digunakan  dan dibandingkan  dengan  data  di  lapangan  berupa kuesioner. Pada penelitian referensi yang digunakan dalam  penelitian  ini,  tidak  dilakukan  pengujian  dan hanya sebatas perhitungan metode saja[9][10][11][12].

## 2. METODE PENELITIAN
Sistem Pendukung Keputusan dalam penentuan agent atau  pegawai  terbaik  adalah  jenis  penelitian terapan (Applied  Research) dimana  hasil  penelitian dapat langsung diimplementasikan untuk menyelesaikan  permasalahan  yang  dihadapi[6]. Penelitian  ini  merupakan  metode  kuantitatif  dengan menggunakan perhitungan rumus yang ada berdasarkan  dua  metode  yang  digunakan  untuk memperoleh keputusan nilai akhir dalam menentukan agent Service Desk terbaik.

## 2.1. Tahapan Penelitian
Metodologi atau tahapan penelitian merupakan salah satu cara ilmiah untuk mendapatkan informasi. Dalam  penelitian  ini  berikut  tahapan  alur  sistematik yang  dilakukan  terkait  dengan  pemilihan agent Service Desk terbaik yang terlihat pada Gambar 1. Pengumpulan data, pada penelitian ini menggunakan    data  primer  dan  data  sekunder.  Data primer  didapat  dengan  cara  mengumpulkan  data secara  langsung  dari  sumber  data  seperti  penilaian dari  rekan  kerja  lainnya  melalui  kuesioner.  Data sekunder  didapatkan  dengan literatur  review terkait penelitian, observasi kegiatan agent untuk perhitungan bobot penugasan, data pada aplikasi Satu Kemenkeu untuk presensi agent serta aplikasi CRM Deskpro  untuk  mendapatkan  data  waktu  pengerjaan tiket ( service response time ).

## 2.2. Metode SAW
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) adalah  salah  satu  teknik  analisis  keputusan  multi- kriteria  yang  paling  sederhana  dan  paling  umum digunakan.  Metode  ini  mengukur  kinerja  alternatif dalam  hubungannya  dengan  setiap  kriteria  dan memberikan bobot pada setiap kriteria tersebut.
Dalam  perhitungan  dengan  Metode  SAW, langkah-langkah yang dilakukan yaitu:
1. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan.
2. Menentukan  nilai  setiap  alternatif  (Ai)  pada setiap kriteria (Cj) yang telah ditentukan.
3. Menentukan nilai bobot, dengan persamaan (1)
𝑊 𝑘 = 1 𝑘 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑘 𝑖=1 (1)
di mana: W k = nilai bobot atribut dengan total W = ∑ Wj = 𝑛 𝑗=1 1 k  = jumlah atribut i   =  nilai urutan prioritas atribut 4. Melakukan normalisasi matriks dengan
menghitung  nilai  rating  kinerja  ternormalisasi (R) dengan persamaan (2)
𝑟 𝑖𝑗 { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) (2)
Keterangan : 𝑀𝑎𝑥 𝑥𝑖𝑗 = Nilai terbesar dari setiap kriteria i 𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗 = Nilai terkecil dari setiap kriteria i 𝑥 𝑖𝑗 = Nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria 𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡 = Jika nilai terbesar adalah terbaik 𝐶𝑜𝑠𝑡 = Jika nilai terkecil adalah terbaik 𝑟 𝑖𝑗 = Nilai rating kinerja ternormalisasi
5. Menghitung  nilai  preferensi  setiap  alternatif, dengan  cara  menjumlahkan  hasil  kali  antara nilai  bobot  (W)  dengan  nilai  elemen  baris matriks ternormalisasi (R).
224 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 221-231
𝑣 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
Keterangan: 𝑣 𝑖 = kriteria rangking untuk setiap alternatif 𝑤 𝑗 = Nilai bobot dari setiap kriteria 𝑟 𝑖𝑗 = Nilai rating kinerja ternormalisasi
6. Merangking nilai preferensi setiap alternatif dari nilai  tertinggi  hinggi  terkecil.  Nilai  tertinggi menunjukkan alternatif tersebut adalah terbaik.

## 2.3. Metode TOPSIS
Metode Technique  for  Order  of  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  adalah  salah satu  metode  analisis  keputusan  multi-kriteria  yang digunakan  untuk  menghasilkan  peringkat  pada sekelompok alternatif berdasarkan kedekatan mereka dengan solusi ideal.
Tahapan yang dilakukan pada metode TOPSIS adalah:
1. Normalisasi pada matrix dengan persamaan:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 √∑ 𝑋𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (4)
di mana: 𝑟 𝑖𝑗 = hasil dari normalisasi matriks keputusan 𝑖 = 1,2,…..,m 𝑗 = 1,2,…..,n
2. Membentuk  matriks  keputusan  ternormalisasi terbobot.  Didapatkan  dengan  cara  perkalian matriks R dengan Bobot Preferensi (W).
𝑦 𝑖𝑗 =  𝑤 𝑖𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (5)
di mana: 𝑦 𝑖𝑗 =  elemen  matriks  keputusan  ternormalisasi terbobot Y 𝑤 𝑖𝑗 = bobot kriteria ke-j 𝑟 𝑖𝑗 = elemen matriks keputusan ternormalisasi 3. Menentukan  solusi  ideal  positif,  dengan persamaan (6).
𝐴 + =   (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … . 𝑦 𝑛 + ) (6)
dengan nilai j = 1,2, ……,n:
𝑦 𝑗 + = { 𝑚𝑎𝑥 𝑦 𝑖𝑗  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) 𝑚𝑖𝑛 𝑦 𝑖𝑗  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡)
4. Menentukan  solusi  ideal  negatif  dengan persamaan (7).
𝐴 − =   (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … . 𝑦 𝑛 − ) (7)
dengan nilai j = 1,2, ……,n:
𝑦 𝑗 − = { 𝑚𝑖𝑛 𝑦 𝑖𝑗  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) 𝑚𝑎𝑥 𝑦 𝑖𝑗  𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡)
5. Menentukan  jarak  antara  nilai  terbobot  setiap alternatif  terhadap  solusi  ideal  positif,  dengan persamaan (8) sebagai berikut:
√∑ (𝑦 1 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 (8)
6. Menentukan  jarak  antara  nilai  terbobot  setiap alternatif  terhadap  solusi  ideal  negatif,  dengan persamaan (9) sebagai berikut:
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 −  𝑦 1 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (9)
7. Melakukan  perbandingan  antara  satu  alternatif dengan  alternatif  lainnya.  Dengan  persamaan (10) dibawah ini:
𝑉 𝑖 = 𝐷𝑖 − 𝐷𝑖 −+𝐷 1 + (10)

## 2.4. Pengujian Akurasi Confusion Matrix
Confusion  matrix adalah  salah  satu  cara pengujian  yang  digunakan  untuk  mengukur  tingkat kebenaran atau kinerja dari proses klasifikasi dengan persamaan (11).
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% (10)
Terdapat  4  kondisi  sebagai  representasi  hasil klasifikasi  yaitu  benar  positif  (TP),  benar  negatif (TN), positif palsu (FP) dan negatif palsu (FN). Benar positif (TP) adalah jumlah positif data yang diperoleh dengan benar sedangkan benar negatif adalah jumlah negatif yang dikumpulkan secara benar [13].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Penentuan Kriteria
Dalam menentukan kriteria agent Service Desk dengan menggunakan SAW dan TOPSIS diperlukan syarat kriteria dari setiap agent yang akan digunakan dalam  perhitungan  untuk  mendapatkan  alternatif terbaik yang terlihat pada Error! Reference source not found. . Terdapat empat kriteria yang digunakan dalam penilaian, sebagai berikut.
Tabel 1. Kriteria No Kriteria Deskripsi Tipe 1 C1 Penilaian rekan kerja Benefit 2 C2 Service Response Time Cost 3 C3 Presensi Cost 4 C4 Bobot tugas Benefit
Penjelasan untuk masing-masing kriteria adalah sebagai berikut:
1. C1  =  Penilaian  rekan  kerja  , agent dinilai melalui  pengisian  kuisioner,  di  mana  skor tertinggi adalah yang terbaik;
2. C2  = Service Response  time ,  lama  waktu merespon tiket pertama kali, jika semakin cepat waktu merespon maka itulah yang terbaik;
3. C3  =  Presensi,  perhitungan  jumlah  hari  telat (TL), jika jumlah hari telat semakin kecil maka nilainya terbaik;
4. C4  =  Bobot  tugas,  dihitung  dari  jumlah  bobot pekerjaan terkait jenis pekerjaan yang dilakukan dalam  satu  bulan,  jika    semakin  banyak  tugas itulah yang terbaik.
Berikut  data agent  Service  Desk yang  akan dijadikan  alternatif  yang  ditugaskan  menjadi  agent terlihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Agent Service Desk sebagai alternatif
No Alternatif Nama Agent 1 A1 Fika 2 A2 Femi 3 A3 Azzar 4 A4 Nanda 5 A5 Nidya 6 A6 Setiawan 7 A7 Okky 8 A8 Dina 9 A9 Afni 10 A10 Banu 11 A11 Alif 12 A12 Bara 13 A13 Nana 14 A14 Rizka 15 A15 Angger 16 A16 Septi 17 A17 Eri

## 3.2. Pemberian Nilai Alternatif Tiap Kriteria
Memberikan  nilai  pada  setiap  kriteria  dan  sub kriteria  yang  sudah  ditentukan  yang  terlihat  pada Error! Reference source not found. .
Tabel 3. Nilai Kriteria dan Sub Kriteria Kriteria Nama Kriteria Sub Kriteria Nilai C1 Penilaian Rekan Kerja Skor 10 - 8 1 Skor 5 - 7 0,75 Skor 4 - 6 0,5 Skor <=3 0,25 C2 Service Response Tim e <= 15 menit 1 16 – 30 menit 0,75 31– 45 menit 0,5 > 45 menit 0,25 C3 Presensi Tidak TL 1 1 hari TL 0,75 2 hari TL 0,5 >= 3 hari TL 0,25 C4 Bobot Tugas Skor 15–14 1 Skor 13-12 0,75 Skor 11-10 0,5 Skor < 10 0,25
Selanjutnya  dibuatkan  tabel  tingkat  penilaian agent pada Tabel 4 untuk  mengidentifikasi  nilai  pada kriteria.  Identifikasi  kriteria  pada  penentuan agent Service  Desk terbaik  adalah  aktifitas  pengumpulan kriteria  dan  sub  kriteria  dengan  mempertimbangkan dan melihat seluruh aspek yang digunakan.
Tabel 4. Tingkat Penilaian Agent Tingkat Keterangan 0,25 Tidak Baik 0,5 Kurang Baik 0,75 Baik 1 Sangat Baik
3.3. Penetapan Bobot Pemilihan Agent Berdasarkan kriteria diatas selanjutnya dilakukan  perhitungan  nilai  bobot  dengan  metode Rank Order Centroid (ROC) dengan persamaan (1). Algoritma  ROC  didasarkan  pada  prioritas  kriteria atau  tingkat  kepentingan  [20]  dengan  memberikan bobot  pada  kriteria  sesuai  peringkat  berdasarkan tingkat prioritas di mana kriteria 1 lebih penting dari kriteria  2,  sampai  dengan  kriteria  ke-n.  Perhitungan bobot menggunakan persamaan (1). Contoh perhitungan:
W1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 4 = 0,521 W2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 4 = 0,271 W3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 4 = 0,146 W4 = 0+0+0+ 1 4 4 = 0,063
Sehingga  didapatkan  nilai  bobot  seperti  yang ada pada
Tabel 5 .
Tabel 5 . Nilai Bobot Kriteria No Kriteria Deskripsi Tipe Bobot 1 C1 Penilaian rekan kerja Benefit 0,521 2 C2 Service Response Time Cost 0,271 3 C3 Presensi Cost 0,146 4 C4 Bobot tugas Benefit 0,063
Berdasarkan  kriteria  dan  rating  bobot  pada setiap  kriteria  yang  telah  ditentukan,  selanjutnya dapat  dibentuk  tabel  keputusan  seperti Error! Reference source not found. 6.
Tabel 6. Rating Bobot Kriteria Tiap Alternatif
Alternatif Nama Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 1 1 1 0,5 A2 0,75 1 1 1 A3 0,75 1 1 0,75 A4 0.75 1 1 1 A5 0,75 1 1 0,75 A6 0,5 0,75 1 1 A7 0,5 1 0,25 0,5 A8 0,5 0,5 1 0,25 A9 0,25 1 1 1 A10 0,25 1 1 1 A11 0,5 0,25 1 0,75 A12 0,5 1 1 0,25 A13 0,5 1 1 0,25 A14 0,25 1 1 0,25 A15 0,5 1 1 0,25 A16 0,25 1 1 0,25 A17 0,25 1 1 0,25
Dari rating bobot kriteria tiap alternatif tersebut, kemudian diubah kedalam matriks keputusan (matrik X) seperti dibawah ini:
Matrik X =
[ 1 1 1 0,5
0,75 1 1 1 0,75 1 1 0,75 0,75 1 1 1 0,75 1 1 0,75 0,5 0,75 1 1 0,5 1 0,25 0,5 0,5 0,5 1 0,25 0,25 1 1 1 0,25 1 1 1 0,5 0,25 1 0,75 0,5 1 1 0,25 0,5 1 1 0,25 0,25 1 1 0,25 0,5 1 1 0,25 0,25 1 1 0,25 0,25 1 1 0,25]

## 3.4. Proses Perhitungan Metode SAW

## 1. Normalisasi Matriks
Normalisasi  matriks  dilakukan  dengan  cara menghitung  nilai  rating  kinerja  ternormalisasi. Normalisasi  matriks  menjadi  matriks  R  berdasarkan persamaan (2).
Contoh perhitungan: a. Untuk nilai Penilaian Rekan Kerja (C1):
𝑟 11 = 1
𝑀𝑎𝑥{1∶ 0.75∶ 0.75∶ 0.75∶ 0.75∶ 0.5∶ 0.5∶ 0.5∶ 0.25∶ 0.25∶ 0.5∶ 0.5∶ 0.5∶ 0.25∶ 0.5∶ 0.25∶ 0.25}
= 1
1 = 1
𝑑𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑡𝑒𝑟𝑢𝑠𝑛𝑦𝑎 …
𝑟 117 = 0,25
𝑀𝑎𝑥{1∶ 0.75∶ 0.75∶ 0.75∶ 0.75∶ 0.5∶ 0.5∶ 0.5∶ 0.25∶ 0.25∶ 0.5∶ 0.5∶ 0.5∶ 0.25∶ 0.5∶ 0.25∶ 0.25} = 0,25
1 = 0,25
b. Untuk nilai Service Response Time (C2):
𝑟 21 = 1
𝑀𝑖𝑛{1∶ 1∶ 1∶1∶ 1∶ 0.75∶ 1∶ 0.5∶ 1∶ 1∶ 0.25∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1}
= 1
0,25 = 4
𝑑𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑡𝑒𝑟𝑢𝑠𝑛𝑦𝑎 … 𝑟 217 =
1 𝑀𝑖𝑛{1∶ 1∶ 1∶1∶ 1∶ 0.75∶ 1∶ 0.5∶ 1∶ 1∶ 0.25∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1}
= 1
0,25 = 4
c. Untuk nilai Presensi (C3):
𝑟 31 =
1
𝑀𝑖𝑛{1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 0.25∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1}
= 1 0,25 = 4
𝑑𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑡𝑒𝑟𝑢𝑠𝑛𝑦𝑎 … 𝑟 317 = 1 𝑀𝑖𝑛{1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 0.25∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1∶ 1}
= 1 0,25 = 4
d. Untuk nilai Bobot Penugasab (C4):
𝑟 41 = 0,5
𝑀𝑎𝑥{0.5∶ 1∶ 0.75∶ 1∶ 0.75∶ 1∶ 0.5∶ 0.25∶ 1∶ 1∶ 0.75∶ 0.25∶ 0.25∶ 0.25∶ 0.25∶ 0.25∶ 0.25} = 0,5 1 = 0,5
𝑑𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑡𝑒𝑟𝑢𝑠𝑛𝑦𝑎 …
𝑟 417 =
0,25
𝑀𝑎𝑥{0.5∶ 1∶ 0.75∶ 1∶ 0.75∶ 1∶ 0.5∶ 0.25∶ 1∶ 1∶ 0.75∶ 0.25∶ 0.25∶ 0.25∶ 0.25∶ 0.25∶ 0.25}
= 0,25 1 = 0,25 Selanjutnya diperoleh matriks kinerja ternormalisasi seperti berikut:
Matriks R = [ 1 4 4 0,5
0,75 4 4 1 0,75 4 4 0,75 0,75 4 4 1 0,75 4 4 0,75 0,5 1,67 4 1
0,5 4 1 0,5 0,5 4 4 0,25 0,25 4 4 1 0,25 4 4 1
0,5 4 4 0,75 0,5 4 4 0,25 0,5 4 4 0,25 0,25 4 4 0,25 0,5 4 4 0,25 0,25 4 4 0,25 0,25 4 4 0,25]

## 2. Nilai Preferensi Tiap Alternatif (Vi)
Menentukan nilai preferensi pada tiap alternatif (Vi)  dengan  menjumlahkan  perkalian  hasil  antara matriks ternormalisasi (R) dan nilai bobot (W), untuk mendapatkan nilai terbesar sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi, menggunakan persamaan (3).
Contoh perhitungan: 𝑣 1 =  (0,521)(1)  +  (0,271)(4)  +  (0,146)(4)  + (0,063)(0,5) = 2,221 𝑑𝑎𝑛 𝑠𝑒𝑡𝑒𝑟𝑢𝑠𝑛𝑦𝑎 … 𝑣 17 = (0,521)(0,25) + (0,271)(4) + (0,146)(4) + (0,063)(0,25) = 1,814
Hasil  dari  perhitungan  persamaan  (3)  dapat terlihat pada
Tabel 7 7 di bawah ini:
Tabel 7 . Kriteria Terbaik/Rangking Agent Service Desk dengan
Metode SAW Nama Alternatif Nilai Bobot Preferensi (Vi) Rangking A1 2,22 1 A2 2,12 2 A4 2,12 3 A3 2,11 4 A5 2,11 5 A11 1,97 6 A8 1,94 7 A12 1,94 8 A13 1,94 9 A15 1,94 10 A9 1,87 11
Nama Alternatif Nilai Bobot Preferensi (Vi) Rangking A10 1,87 12 A14 1,81 13 A16 1,81 14 A17 1,81 15 A7 1,52 16 A6 1,36 17
Berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan metode  SAW  disimpulkan  bahwa  nilai  terbesar adalah alternatif A1 dengan nilai 2,22 yaitu Fika yang ditunjuk sebagai agent Service Desk terbaik.

## 3.5. Proses Perhitungan Metode TOPSIS
1. Normalisasi Matriks
Dengan menggunakan matriks keputusan diatas, tahapan  selanjutnya  adalah  melakukan  normalisasi matriks dengan persamaan (4) dibawah ini:
𝑅 11 =
1 √12+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752 = 1 2.30 = 0.43 𝑅 21 =
0.75 √12+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752+0,752
= 0.75
2.30 = 0.33
dan seterusnya…
𝑅 174 = 0.25 √0.52+12+0,752+12+0,752+12+0,52+0,252+12+12+0,752+0,252+0,252+0,252+0,252+0,252+0,252 = 0.25 2.76 = 0.09
Sehingga diperoleh nilai (R) sebagai berikut:
Matriks R = [ 0,43 0,26 0,25 0,18 0,33 0,26 0,25 0,36 0,33 0,26 0,25 0,27 0,33 0,26 0,25 0,36 0,33 0,26 0,25 0,27 0,22 0,19 0,25 0,36 0,22 0,26 0,06 0,18 0,22 0,13 0,25 0,09 0,11 0,26 0,25 0,36 0,11 0,26 0,25 0,36 0,22 0,06 0,25 0,27 0,22 0,26 0,25 0,09 0,22 0,26 0,25 0,09 0,11 0,26 0,25 0,09 0,22 0,26 0,25 0,09 0,11 0,26 0,25 0,09 0,11 0,26 0,25 0,09]
selanjutnya  nilai  pada  matriks  normalisasi dikalikan dengan nilai preferensi pada setiap kriteria, seperti pada persamaan(5) di mana 𝑤 𝑖𝑗 diambil dari Tabel 5 dengan nilai 0,521; 0,271; 0,146; 0,063, sehingga  nilai  Y  =  (0,521;  0,271;  0,146;  0,063)  x
Matriks R, dari persamaan diatas diperoleh matriks Y sebagai berikut:
Matriks Y =
[
0,23 0,07 0,04 0,01 0,17 0,07 0,04 0,02 0,17 0,07 0,04 0,02 0,17 0,07 0,04 0,02 0,17 0,07 0,04 0,02 0,11 0,05 0,04 0,02 0,11 0,07 0,01 0,01 0,11 0,04 0,04 0,01 0,06 0,07 0,04 0,02 0,06 0,07 0,04 0,02 0,11 0,02 0,04 0,02 0,11 0,07 0,04 0,01 0,11 0,07 0,04 0,01 0,06 0,07 0,04 0,01 0,11 0,07 0,04 0,01 0,06 0,07 0,04 0,01 0,06 0,07 0,04 0,01] 2. Solusi Ideal: Menentukan matriks ideal positif 𝐴 + menggunakan persamaan (6)
𝑌 1 + =  max  {0,23;  0,17;  0,17;  0,17;  0,17;  0,11; 0,11;  0,11;  0,06;  0,06;  0,11;  0,11;  0,11;  0,06;  0,11; 0,06; 0,06} = 0,23
𝑌 2 + =  min  {0,07;0,07;  0,07;  0,07;  0,07;  0,05; 0,07;  0,04;  0,07;  0,07;  0,02;  0,07;  0,07;  0,07;  0,07; 0,07; 0,07} = 0,02
𝑌 3 + =  min  {0,04;  0,04;  0,04;  0,04;  0,04;  0,04; 0.01;  0,04;  0,04;  0,04;  0,04;  0,04;  0,04;  0,04;  0,04; 0,04; 0,04} = 0,01
𝑌 4 + =  max  {0.01;  0.02;  0.02;  0.02;  0.02;  0.02; 0.01;  0.01;  0.02;  0.02;  0.02;  0.01;  0.01;  0.01;  0.01;
0.01; 0.01} = 0.02
𝐴 + = {0,23; 0,02; 0,01; 0,02 } Menentukan matriks ideal negatif 𝐴 − menggunakan persamaan (7)
𝑌 1 − = min { 0,23; 0,17; 0,17; 0,17; 0,17; 0,11; 0,11; 0,11;  0,06;  0,06;  0,11;  0,11;  0,11;  0,06;  0,11;  0,06; 0,06 }= 0,06
𝑌 2 − = max { 0,07; 0,07;  0,07;  0,07;  0,07;  0,05;  0,07; 0,04;  0,07;  0,07;  0,02;  0,07;  0,07;  0,07;  0,07;  0,07; 0,07 }= 0,07 𝑌 3 − = max { 0,04; 0,04; 0,04; 0,04; 0,04; 0,04; 0.01; 0,04;  0,04;  0,04;  0,04;  0,04;  0,04;  0,04;  0,04;  0,04; 0,04 }= 0,04 𝑌 4 − = min { 0.01; 0.02; 0.02; 0.02; 0.02; 0.02; 0.01; 0.01;  0.02;  0.02;  0.02;  0.01;  0.01;  0.01;  0.01;  0.01; 0.01 }= 0,01
𝐴 − = { 0,06; 0,07; 0,04; 0,01 }
Tahapan  selanjutnya  adalah  menentukan  jarak antara nilai terbobot setiap alternatif terhadap solusi ideal positif  dengan persamaan (8) sebagai berikut:
228 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 5, No. 1, February 2024, pp. 221-231
𝐷 1 + =
√(0,23 − 0,23) 2 +   (0,02 − 0,07) 2 + (0,01 − 0,04) 2 +   (0,02 − 0,01) 2 = √0,004 = 0,06 𝐷 2 + = √(0,23 − 0,17) 2 +   (0,02 − 0,07) 2 + (0,01 − 0,04) 2 +   (0,02 − 0,02) 2 = √0.007
= 0,08
dan seterusnya …
𝐷 17 + =
√(0,23 − 0,06) 2 +   (0,02 − 0,07) 2 + (0,01 − 0,04) 2 +   (0,02 − 0,01) 2
= √0,033 = 0,18
Menentukan  jarak  antara  nilai  terbobot  setiap alternatif  terhadap  solusi  ideal  negatif  dengan persamaan (9) sebagai berikut:
𝐷 1 − = √(0,23 − 0,06) 2 + (0,07 − 0,07) 2 + (0,04 − 0,04) 2 + (0,01 − 0,01) 2
= √0,029 = 0,17
𝐷 2 − =
√(0,17 − 0,06) 2 +   (0,07 − 0,07) 2 + (0,04 − 0,04) 2 +   (0,02 − 0,01) 2
= √0,013 = 0,11 dan seterusnya …
𝐷 17 − = √(0,06 − 0,06) 2 +   (0,07 − 0,07) 2 + (0,04 − 0,04) 2 +   (0,01 − 0,01) 2
= √0 = 0
Tahapan  berikutnya  adalah  membandingkan satu  alternative  dengan  alternative  lainnya  dengan menggunakan persamaan (10):

## 𝑉 1 = 0,17
0,17 + 0,06 = 0.74
𝑉 2 = 0,11 0,11 + 0.08 = 0.58
dan seterusnya …
𝑉 17 = 0 0 + 0,18 = 0
Dari  perhitungan  diatas,  diperoleh  rangking sebagai berikut:
Tabel 8. Kriteria Terbaik/Rangking Agent Service Desk dengan
Metode TOPSIS Nama Alternatif Nilai Bobot Preferensi (Vi) Rangking A1 0,74 1 A2 0,58 2 A4 0,58 3 A3 0,58 4 A5 0,58 5 A11 0,40 6 A8 0,36 7 A6 0,34 8 A7 0,33 9 A12 0,30 10 A13 0,30 11
Nama Alternatif Nilai Bobot Preferensi (Vi) Rangking A15 0,30 12 A9 0,09 13 A10 0,09 14 A14 0 15 A16 0 16 A17 0 17
Berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan metode  TOPSIS  disimpulkan  bahwa  nilai  terbesar adalah alternatif A1 dengan nilai 0.74 yaitu Fika yang ditunjuk sebagai agent Service Desk terbaik.

## 3.6. Komparasi Algoritma Metode SAW dan TOPSIS
Dari perhitungan  yang telah dilakukan, berikut hasil analisis komparasi metode SAW  dan TOPSIS dalam  penentuan agent  service  desk terbaik,  seperti terlihat dibawah ini:
Tabel 9. Perbandingan hasil antara metode SAW dan TOPSIS
Metode SAW Metode TOPSIS Nama Alterna tif Nilai Bobot Prefere nsi (Vi) Rangki ng Nama Alterna tif Nilai Bobot Prefere nsi (Vi) Rangki ng A1 2,22 1 A1 0,74 1 A2 2,12 2 A2 0,58 2 A4 2,12 3 A4 0,58 3 A3 2,11 4 A3 0,58 4 A5 2,11 5 A5 0,58 5 A11 1,97 6 A11 0,40 6 A8 1,94 7 A8 0,36 7 A12 1,94 8 A6 0,34 8 A13 1,94 9 A7 0,33 9 A15 1,94 10 A12 0,30 10 A9 1,87 11 A13 0,30 11 A10 1,87 12 A15 0,30 12 A14 1,81 13 A9 0,09 13 A16 1,81 14 A10 0,09 14 A17 1,81 15 A14 0 15 A7 1,52 16 A16 0 16 A6 1,36 17 A17 0 17 Berdasarkan Tabel 9 pada metode SAW, nama alternatif (A1) dengan  nilai  2,221  dengan  nama  Fika  ditetapkan sebagai agent terbaik.  Sedangkan  pada  metode TOPSIS  hasil  perhitungan  ditujukan  oleh  A1  juga namun dengan nilai lebih kecil yaitu 0,74. Sehingga dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  ketidaksamaan hasil dalam perbandingan karena ada ketidaksamaan algoritma  pada  metode  SAW  dan  TOPSIS.  Oleh karena itu, langkah selanjutnya dilakukan pengukuran akurasi data untuk proses validasi data.

## 3.7. Pengukuran Akurasi Metode TOPSIS dan SAW
Berdasarkan  hasil  komparasi  algoritma  diatas yang  menunjukkan  adanya  perbedaan  nilai  maka perlu  dilakukan  pengukuran  akurasi  dari  kedua metode menggunakan persamaan (11) yaitu confusion matrix , dimana data aktual merupakan data historis dari pemilihan agent service desk
berdasarkan hasil kuisioner yang disebar kepada para agent service desk .
Tabel 10. Hasil Perangkingan Metode SAW dan TOPSIS Nama Alternatif Aktual SAW TOPSIS A1 1 1 1 A2 2 2 2 A3 4 4 4 A4 3 3 3 A5 5 5 5 A6 17 17 8 A7 16 16 9 A8 7 7 7 A9 11 11 13 A10 12 12 14 A11 6 6 6 A12 8 8 10 A13 13 9 11 A14 14 13 15 A15 10 10 12 A16 9 14 16 A17 15 15 17
Tabel 10 merupakan landasan dalam melakukan komparasi  kinerja  metode  SAW  dan  TOPSIS berdasarkan hasil analisis yang dilakukan sebelumnya  dengan  melakukan  pengujian  tingkat akurasi.  Pengujian  yang  dilakukan  sebelumnya memberikan gambaran hasil nilai TP, TN, FP dan FN yang terlihat pada
Tabel 11 dan Tabel 12  dibawah ini:
Tabel 11. Metode SAW untuk TP, TN, FP dan FN Metode SAW TP TN FP FN 14 0 0 3 Tabel 12. Metode TOPSIS untuk TP, TN, FP dan FN Metode TOPSIS TP TN FP FN 7 0 0 10 Pada
Tabel 11 menampilkan  nilai  TP,  TN,  FP,  FN dari  kinerja  metode  SAW  yang  memiliki  nilai  TP sama dengan 14, nilai FN sama dengan 3 dan nilai TN dan FP sama dengan nol. Sedangkan pada  Tabel 12 dengan  metode  TOPSIS  memiliki  nilai  TP  sama dengan 7, FN sama dengan 10 dan nilai TN dan FP sama  dengan  nol.  Berdasarkan  nilai  yang  diperoleh dari
Tabel 11 dan  Tabel  12  diatas,  selanjutnya dilakukan  perhitungan  akurasi  SAW  dan  TOPSIS seperti dibawah ini:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 𝑆𝐴𝑊  =
𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥 100% = 14 + 0 14 + 0 + 0 + 3 𝑥 100% =  82,35% 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 𝑇𝑂𝑃𝑆𝐼𝑆 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑃+𝐹𝑁 𝑥100% = 7 + 0 7 + 0 + 0 + 10 𝑥 100%
=  41,18%
Berdasarkan  hasil  perhitungan  akurasi  SAW dan TOPSIS diperoleh akurasi SAW sebesar 82,35% dan  akurasi  TOPSIS  41,18%,  sehingga  dapat disimpulkan  bahwa  metode  SAW  lebih  efektif dibandingkan dengan metode TOPSIS dengan selisih 41,17%.  Hasil  pengukuran  tersebut  menunjukkan bahwa  performa  metode  SAW  lebih  baik  daripada metode TOPSIS dalam pemilihan agent Service Desk terbaik.

## 4. BAB LAIN
Service desk merupakan Single Point of Contact layanan TIK di Pusintek. Peran Service Desk sangat penting karena menjadi penghubung antara penyedia dengan pengguna layanan. Dalam kegiatan operasionalnya, Service Desk bekerja selama 24 jam dalam  7  hari.  Dengan  mekanisme  kerja  seperti  itu, perlu  dilakukan  pemilihan  agent  terbaik  sebagai bentuk apresiasi dan reward karena telah menjalankan tugas dengan baik.
Penelitian  sebelumnya  mengenai  pemilihan karyawan  terbaik,  sebagaimana  disebutkan  dalam pendahuluan,  telah  dilakukan  dengan  berbagai metode  seperti  SAW,  TOPSIS,  AHP, Fuzzy  Logic , Profile Matching , MOORA.
Pada  penelitian  ini  dilakukan  proses  pengujian yang berbeda dengan penelitian sebelumnya dimana pada model diuji dulu untuk mendapatkan hasil yang terbaik  dari  dua  model  yang  digunakan,  dan  hasil tersebut digunakan sebagai referensi untuk pengembangan sistem pendukung keputusan sebagai penerapannya. Pada penelitian sebelumnya [10] pada tahapan  pengujian  langsung  dilakukan  pada  sistem yang  dikembangkan  dan  jika  tidak  sesuai  maka dilakukan perbaikan sistem. Hal ini justru memakan waktu dan rumit dikarenakan harus memperbaiki dari kedua model yang digunakan.
Penelitian ini menggunakan nilai-nilai Kemenkeu  sebagai  kriteria  dalam  penentuan agent Service Desk terbaik. Metode yang digunakan adalah metode  SAW  dan  Metode  TOPSIS.  Pengujian akurasi  metode  yang  digunakan  telah  dilakukan dengan  menggunakan confusion  matrix .  Dari  hasil pengujian akurasi, performa Metode SAW lebih baik daripada Metode TOPSIS.

## 5. KESIMPULAN
Pemilihan agent  Service  Desk terbaik  dengan melakukan perbandingan metode SAW dan TOPSIS dapat  dilakukan  untuk  mengatasi  penyeleksian  di suatu alternatif dengan sejumlah kriteria yang sudah ditentukan.  Dari  hasil  analisis  komparasi  metode SAW  dan  TOPSIS  yang  telah  dilakukan  diperoleh hasil  bahwa  metode  SAW  lebih  baik  performanya bila dibandingkan metode TOPSIS dalam pemilihan agent  Service  Desk terbaik.  Hasil  tingkat  akurasi SAW  sebesar  82,35%  sedangkan  akurasi  TOPSIS sebesar 41,18%. Banyak faktor memengaruhi akurasi
hasil perbandingan metode SAW dan TOPSIS, salah satunya adalah bahwa pengonversian nilai skala dapat mempengaruhi  perbedaan  hasil  ranking  dan  akurasi di  antara  kedua  metode.  Dalam  kasus  penentuan agent  service  desk terbaik  ,  tahapan  penyelesaian metode SAW digunakan lebih baik daripada tahapan TOPSIS, karena hasil pengujian metode dengan data di  lapangan  berupa  kuesioner  menunjukkan  bahwa metode SAW memiliki nilai akurasi yang lebih tinggi daripada  nilai  TOPSIS.Berdasarkan  hasil  diatas harapannya  penelitian  ini  dapat  memberikan pengetahuan  bagi  pihak  terkait  dalam  pengambilan keputusan untuk pemilihan agent terbaik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Elvira,  “Kemenkeu  PRIME,  Satu  Layanan untuk  Semua,” 15  April  2021 ,  2021. https://www.infopublik.id/kategori/siaran- pers/526855/kemenkeu-prime-satu-layanan- untuk-semua (accessed Nov. 03, 2023).
[2] “Keputusan  Menteri  Keuangan  Nomor 751/KMK.01/2019 tentang Manajemen Mutu dan  Layanan  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi  di  Lingkungan  Kementerian Keuangan. Jakarta: Kementerian Keuangan.” 2019.
[3] I. O. for Standardization, INTERNATIONAL STANDARD ISO/IEC 20000-1 : Information technology - Service management . 2008.
[4] Kementerian  Keuangan  RI,  “PMK  Nomor
118/PMK.01/2021  tentang  Organisasi  dan Tata Kerja Kementerian Keuangan,”
Kementeri.  Keuang.  RI ,  2021,  [Online]. Available: www.jdih.kemenkeu.go.id
[5] S.  Syam  and  M.  Rabidin,  “Metode  Simple Additive Weighting dalam Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan
Berprestasi  (Studi  Kasus :  PT.  Indomarco Prismatama cabang Tangerang 1),” Unistek , vol.  6,  no.  1,  pp.  14–18,  2019,  doi: 10.33592/unistek.v6i1.168.
[6] F. Kafabih and U. Budiyanto, “Determination of  Annual  Employee  Salary  Increase  and Best  Employee  Reward  Using  the  Fuzzy- TOPSIS  Method,” 2020  8th  Int.  Conf.  Inf.
Commun.  Technol.  ICoICT  2020 ,  pp.  3–7, 2020,
doi: 10.1109/ICoICT49345.2020.9166188.
[7] Hylenarti  Hertyana  Sistem,  “SISTEM
PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN  KARYAWAN  TERBAIK MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS,” J.
Comput.  Syst.  Informatics ,  vol.  2,  no.  2,  pp. 73–82, 2021.
[8] U. Rahardja, N. Lutfiani, S. Sudaryono, and R. Rochmawati, “The Strategy of Enhancing Employee Reward Using TOPSIS Method as a  Decision  Support  System,” IJCCS
(Indonesian  J.  Comput.  Cybern.  Syst. ,  vol. 14, no. 4, p. 387, 2020, doi: 10.22146/ijccs.58298.
[9] S. V. B. Manurung, F. G. N. Larosa, I. M. S. Simamora, A. Gea, E. R. Simarmata, and A. Situmorang,  “Decision  Support  System  of Best  Teacher  Selection  using  Method MOORA  and  SAW,” 2019  Int.  Conf.
Comput.  Sci.  Inf.  Technol.  ICoSNIKOM 2019 , 2019, doi: 10.1109/ICoSNIKOM48755.2019.9111550.
[10] S.  D.  Jayanti,  Budiman,  and  T.  P.  Yoga, “Comparison  Analysis  of  the  SAW  Method and TOPSIS Method in the Decision Support System for Determining Permanent Teachers in  SMK  Pasundan  2  Banjaran,” IOP  Conf. Ser.  Mater.  Sci.  Eng. ,  vol.  1115,  no.  1,  p.
012016, 2021, doi: 10.1088/1757-
899x/1115/1/012016.
[11] R.  Ariftiarno,  G.  Triyono,  and  E.  Rinaldi, “Decision  Support  System  for  Addressing Demotivated  Students :  A  Comparative Analysis  of  SAW  and  TOPSIS  Methods,” vol. 11, no. 225, pp. 241–252, 2023.
[12] R. Hermawan, M. T. Habibie, D. Sutrisno, A. S.  Putra,  and  N.  Aisyah,  “Decision  Support System  For  The  Best  Employee  Selection Recommendation  Using  Ahp  (Analytic Hierarchy  Process)  Method,” Int.  J.  Educ.
Res. Soc. Sci. , pp. 1218–1226, 2022.
[13] H. Nurrahmi and B. Misbahuddin,
“Perbandingan  Metode  SAW  (Simple Additive  Weighting)  Dan  AHP  (Analytic Hierarchy  Process)  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik,” Sainstech J. Penelit. dan Pengkaj. Sains dan Teknol. , vol. 29, no. 1, pp. 65–69, 2019, doi: 10.37277/stch.v29i1.322.
[14] J.  Inseds,  A.  Amaliah,  M.  Ayoe,  E.  Nst,  S. Informasi, and U. P. Utama, “Jurnal InSeDS (  Information  System  and  Data  Science  ) Metode  SAW  Dengan  Profile  Matching Dalam Menentukan Karyawan Terbaik,” vol. 2, no. 2, 2023.
[15] F. Febriyanto and I. Rusi, “Penerapan Metode Simple  Additive  Weighting  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphones,” IJCIT (Indonesian J. Comput.
Inf. Technol. , vol. 5, no. 1, pp. 67–74, 2020, doi: 10.31294/ijcit.v5i1.6674.
[16] A.  A.  R.  Saputro  and  K.  D.  Hartomo, “Implementasi  Algoritma  TOPSIS  dan Metode  EUCS  untuk  Pengujian  Sistem
Penilaian  Kinerja  Pegawai  pada  Laboran Fakultas Teknologi Informasi UKSW Salatiga,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu  Komput. , vol.  7,  no.  6,  pp.  1137–1146,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.2020722353.
[17] P. T. K. Adi, E. Sugiharti, and A. Alamsyah, “Comparison  Between  SAW  and  TOPSIS
Methods  in  Selection  of  Broiler  Chicken
Meat Quality,” Sci. J. Informatics , vol. 5, no. 1, p. 90, 2018, doi: 10.15294/sji.v5i1.14416.
[18] D.  N.  Nafi’,  A.  Mulyanto,  and  M.  G. Wonoseto, “Perbandingan Sensitivitas Metode SAW Dan TOPSIS Dalam Pemilihan
Ustadz  Teladan  Ponpes  Wahid  Hasyim Yogyakarta,” Fountain Informatics J. , vol. 6, no. 1, pp. 34–44, 2021.
[19] D. A. Wigasari and J. S. Wibowo, “Decision Support  System  for  Determining  Customer Feasibility  To  Grant  Credit  on  Saving  and
Loan  Cooperatives  Using  Comparisons  of
Topsis  and  Saw  Method,” J.  Tek.  Inform. , vol.  3,  no.  5,  pp.  1231–1238,  2022,  doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.5.369.
[20] B.  S.  Ahn,  “Compatible  weighting  method with rank order centroid: Maximum entropy ordered weighted averaging approach,” Eur. J.  Oper.  Res. ,  vol.  212,  no.  3,  pp.  552–559, 2011, doi: 10.1016/j.ejor.2011.02.017.