## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 28-34 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Penerapan Metode Fuzzy Simple Additive Weighting Dalam Penilaian Kinerja Pegawai Terbaik
Dudih Gustian 1 , Tubagus Dzikril 2 1,2 Universitas Nusa Putra, Sukabumi, Jawa Barat, Indonesia Email: 1 dudih@nusaputra.ac.id, 2 tubagus.dzikril_si19@nusaputra.ac.id

## Abstract
Employee  performance  is  the  result  obtained  after  someone  performs  their  tasks  or  work  in accordance  with  the  standards  set  in  the  company.  Evaluation  is  not  only  intended  to  assess  and improve poor performance, but also to encourage employees to work better. This study uses the Simple Additive Weighting (SAW) method with the Trade and Industry Department as its case study to solve the problem of evaluating the performance of employees at the Trade and Industry Department. The Simple Additive Weighting (SAW) method is one of the methods used in the decision-making process. The basic concept of the SAW method is to find the weighted sum of the performance ratings for each alternative on all attributes. The SAW method requires the normalization of the decision matrix (X) to a scale that can be compared with all the existing alternative ratings. One application of the Simple Additive  Weighting  (SAW)  method  is  the  selection  of  high-performing  employees.  The  goal  of  this study  is  to  choose  the  best  employees  at  the  Trade  and  Industry  Department  and  to  control  the performance of employees at the Trade and Industry Department in  order to reach the targets that have been set.
Keywords: Decision Support System, Simple Additive Weighting, Best Employee, Fuzzy SAW

## Abstrak
Kinerja  karyawan  merupakan  hasil  yang  diperoleh  setelah  seseorang  melakukan  tugas  atau pekerjaannya  sesuai  dengan  standar  yang  telah  ditetapkan  di  perusahaan.  Penilaian  tidak  hanya bertujuan  untuk  menilai  dan  memperbaiki  kinerja  yang  buruk,  tetapi  juga  untuk  mendorong karyawan  agar  bekerja  lebih  baik.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)  dengan  Dinas  Perdagangan  dan  Perindustrian  sebagai  studi  kasusnya  untuk  menyelesaikan masalah  penilaian  kinerja  karyawan  di  Dinas  Perdagangan  dan  Perindustrian.  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  proses  pengambilan keputusan.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari  jumlah  terbobot  dari  rating  kinerja  pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW memerlukan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke skala yang dapat dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Salah satu aplikasi metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah pemilihan karyawan yang berprestasi. Tujuan dari penelitian  ini  adalah  memilih  karyawan  terbaik  di  Dinas  Perdagangan  dan  Perindustrian  serta mengontrol kinerja karyawan di Dinas Perdagangan dan Perindustrian agar dapat mencapai target yang telah ditetapkan.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, Pegawai Terbaik, Fuzzy SAW

## 1. PENDAHULUAN
Penilaian  kinerja  terhadap  suatu  pekerjaan  dalam  sebuah  instansi  atau perusahaan  merupakan  suatu  tahap  evaluasi  kerja  untuk  mengetahui  tolak  ukur dalam menentukan kualitas serta pencapaian masing-masing karyawannya. Dalam prosesnya pun sebuah instansi atau perusahaan memiliki standar untuk mengukur keberhasilan  kerja  [1].  Untuk  itu  dibutuhkan  SDM  (sumber  daya  manusia)  yang berkualitas  sebagai  salah  satu  faktor  yang  menunjang  dalam  meningkatkan

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 28-34 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
produktivitas  kinerja  [2].  Selain  itu  SDM  (sumber  daya  manusia)  yang  memiliki keterampilan  (skill)  yang  baik  juga  dapat  meningkatkan  prestasi  kerja  seorang karyawan.
Persaingan antar perusahaan adalah hal yang wajar dalam berlomba-lomba meningkatkan kualitas perusahaan tersebut. Persaingan ini mengakibatkan setiap perusahaan  harus  terus  menerus  melakukan  perbaikan  serta  meningkatkan kualitas karyawan dalam perusahan itu sendiri. Teknologi merupakan alat canggih yang  dapat  membantu  perusahaan  mendapatkan  informasi  yang  dibutuhkan sehingga  dapat  membantu  manager  untuk  mengambil  keputusan  dengan mudah[2].
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  berbasis  komputer  interaktif yang  membantu  pengguna  dalam  penilaian  dan  pemilihan.  Sistem  tidak  hanya menyediakan  penyimpanan  dan  pengambilan  data  tapi  juga  meningkatkan  akses informasi  tradisional  dengan  dukungan  untuk  pembuatan  model  pengambilan keputusan  dan  penalaran  berbasis  model  [2].  Sistem  pendukung  keputusan merupakan  bagian  tak  terpisahkan dari  totalitas  sistem  organisasi keseluruhan. Suatu  sistem  organisasi  mencakup  sistem  fisik,  sistem  keputusan  dan  sistem informasi  [3].  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  merupakan  salah  satu model yang dapat digunakan pada proses pengambilan keputusan dengan metode penjumlahann terbobot, salah satunya dalam penilaian kinerja karyawan. Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  digunakan  untuk  mencari  nilai  tertinggi  dari setiap  kriteria  berdasarkan  bobot  yang  sudah  ditentukan  dan  membantu  dalam menetapkan prioritas yang selama ini belum akurat [4].
Konsep dasar SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut [5]. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada  [6].  Dinas  Perindustrian  dan Perdagangan,  merupakan  unsur  pelaksana  Urusan  Pemerintah  Daerah  yang menjadi  kewenangan  Daerah  berkedudukan  di  bawah  dan  bertanggungjawab kepada  Bupati  melalui  Sekretaris  Daerah.  Dinas  Perindustrian  dan  Perdagangan, mempunyai  tugas  pokok  membantu  bupati  melaksanakan  Urusan  Pemerintahan yang menjadi kewenangan Daerah dan Tugas Pembantuan di Bidang Perindustrian dan Perdagangan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
a) Pengumpulan  data  di  lapangan,  pada  tahap  ini  penulis  mengumpulkan sebanyak mungkin data yang ada di lapangan.
b) Studi kepustakaan, selanjutnya di tahap studi kepustakaan, penulis melihat literatur  yang  berhubungan  dengan  indikator  penilaian  kinerja  karyawan. Disini  juga  peneliti  mengkaji  tentang  tahapan  dalam  metode  Simple Additive Weighting (SAW).
c) Analisis masalah, pada tahap ini  dilakukan analisa terhadap masalah yang ada dan penulis mengambil 10 pegawai sebagai contoh kasus.
d) Pengujian  metode,  pada  tahapan  ini  penulis  menerapkan  metode  SAW dalam penyelesaian  masalah,  khususnya  dalam perhitungan  rating  kinerja

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 28-3428-34 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
karyawan.  Pada  tahapan  ini  penulis  melakukan  tahapan  dari  metode SAW[6]:
1) Penetapan matrik keputusan xij.
2) Menghitung matrik ternormalisasi (rij).
3) Menghitung nilai preferensi (vi).
e) Penetapan  hasil  penelitian,  di  tahap  akhir  penelitian  penulis  akan menetapkan  peringkat  terhadap  rating  kinerja  karyawan.  Rating  kinerja karyawan  akan  di  klasifikasikan  kepada  beberapa  hasil  yaitu  karyawan yang memiliki kinerja sangat baik, baik, cukup, rendah dan sangat rendah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penilaian  Kinerja  Pegawai  merupakan  rutinitas  yang  selalu  dilakukan  oleh sebuah  instansi  /  perusahaan  yang  bermaksud  untuk  mencari  karyawan  terbaik dengan  periode  waktu  tertentu  [7].  Penelitian  ini  membagi  setiap  nilai  dalam kriteria menjadi 5 kategori yaitu Sangat Baik (80-100) ,  baik (60-79) , Cukup (40- 59), Rendah (20–39), Sangat Rendah (0–19). Ke 5 kategori tersebut akan menjadi patokan  untuk  mengubah  data  asli  menjadi  rating  kecocokan  bilangan  crisp  dan menjadi data untuk perhitungan – perhitungan selanjutnya sampai ditemukannya ranking akhir. Berikut pada Tabel 1 merupakan Data Kriteria yang akan digunakan sebagai dasar penilaian kerja
Tabel 1. Data Kriteria No  Kode Kriteria Bobot Keterangan 1 K1 Disiplin 20 Benefit 2 K2 Orientasi Pelayanan 15 Benefit 3 K3 Integritas 15 Benefit 4 K4 Komitmen 15 Benefit 5 K5 Kerjasama 15 Benefit 6 K6 Nilai Skp 10 Benefit 7 K7 Kepemimpinan 10 Benefit
Pada  Tabel  2  merupakan  Tabel  yang  berisi  data  alternatif  yang  akan digunakan  sebagai  bahan  perhitungan  dengan  metode  fuzzy  simple  additive weighting
Tabel 2. Data Alternatif Nama Disiplin (K1) Orientasi Pelayanan (K2) Integritas (K3) Komitmen (K4) Kerjasama (K5) Nilai Skp (K6) Kepemimpinan (K7) Ati (A1) 76 75 76 77 79 88,39 80 Neli (A2) 80,5 80,5 80,5 80,5 80,5 90,33 97,88 Ammar (A3) 98 98 98 98 98 98,5 100 Dani (A4) 76 96,25 76 91,86 99,29 88,67 84 Mubtadi (A5) 89,5 91 90 89,5 90 62 98,55 Ujang (A6) 79 76 90 85 79 72 86,5 Ela (A7) 76 76,5 76 97,1 90 88 82,5 Yana (A8) 84 91,58 85 85 83 88 80 Asep (A9) 76 97,29 76 94,65 93,7 92 72 Hidayat (A10) 76 85 76 77 80 70 60

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 28-34 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Ada  beberapa  tahapan  didalam  menerapkan  metode  Simple  Additive Weighting  dalam  menghitung  nilai  pegawai.  Tahap  awal  yaitu  menentukan kriteria,  bobot  seperti  yang  ada  pada  Tabel  1,  dan  data  alternatif  pada  Tabel  2. Selanjutnya  yaitu  menetukan  matrik  keputusan,  namun  sebelum  itu  perlu diadakannya pembobotan terhadap nilai – nilai yang ada pada data alternatif.
Tabel 3. Nilai Pembobotan fuzzy untuk K1, K2, K3, K4, K5, K6, K7
Bilangan Fuzzy Nilai Bobot Range Sangat Baik (SB) 5 80-100 Baik (B) 4 60-79 Cukup (C) 3 40-59 Rendah (R) 2 20-39 Sangat Rendah (SR) 1 0-19
Berdasarkan  tahapan–tahapan  yang  dilakukan,  maka  pada  tahapan selanjutnya yaitu merubah data alternatif menjadi data rating kecocokan crisp.
Tabel 4 . Data Rating Kecocokan Crisp Nama Disiplin (K1) Orientasi Pelayanan (K2) Integritas (K3) Komitmen (K4) Kerjasama (K5) Nilai Skp (K6) Kepemimpinan (K7) Ati (A1) 4 4 4 4 4 5 5 Neli (A2) 5 5 5 4 5 5 5 Ammar (A3) 5 5 5 5 5 5 5 Dani (A4) 4 5 4 5 5 5 5 Mubtadi (A5) 5 5 5 5 5 4 5 Ujang (A6) 4 4 5 5 4 4 5 Ela (A7) 4 4 4 5 5 4 5 Yana (A8) 5 5 5 5 5 4 5 Asep (A9) 4 5 4 5 5 5 4 Hidayat (A10) 4 5 4 4 5 4 4
Tahapan  Selanjutnya  yaitu  Menentukan  Matrix  Keputusan  yang  didasarkan  pada Tabel 4. Berikut merupakan matrix keputusan
Tabel 5 . Matriks Keputusan
4 4  4  4  4  5  5 5 5  5  4  5  5  5 5 5  5  5  5  5  5 4 5  4  5  5  5  5 5 5  5  5  5  4  5 =  4  4  5  5  4  4  5 4 4  4  5  5  4  5 5 5  5  5  5  4  5 4 5  4  5  5  5  4 4 5  4  4  5  4  4
Setelah  diperoleh  matriks  keputus  ( )  ,  selanjutnya  yaitu  menghitung matrix  normalisasi.  Tujuan  dari  matriks  normalisasi  adalah  untuk  merubah  nilai dari  setiap  attribut  ke  dalam skala  0-1  dengan  memperhatikan  jenis  kriteria  nya apakah benefit / cost. Berikut adalah rumus normalisasi.

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 28-3428-34 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
{
(1)
Untuk  Kriteria  K1  dikarenakan  Benefit,  maka dicari Max ( 5;5;5;5;4;4;5;5;5;4) = 5.
R11 = 5 / Max ( 5;5;5;5;4;4;5;5;5;4) = 5 / 5 = 1 R21 = 5 / Max ( 5;5;5;5;4;4;5;5;5;4) = 5 / 5 = 1 R31 = 5 / Max ( 5;5;5;5;4;4;5;5;5;4) = 5 / 5 = 1 R41 = 5 / Max ( 5;5;5;5;4;4;5;5;5;4) = 5 / 5 = 1 R51 = 4 / Max ( 5;5;5;5;4;4;5;5;5;4) = 4 / 5 = 0,8 R61 = 4 / Max ( 5;5;5;5;4;4;5;5;5;4) = 4 / 5 = 0,8 R71 = 5 / Max ( 5;5;5;5;4;4;5;5;5;4) = 5 / 5 = 1 R81 = 5 / Max ( 5;5;5;5;4;4;5;5;5;4) = 5 / 5 = 1 R91 = 5 / Max ( 5;5;5;5;4;4;5;5;5;4) = 5 / 5 = 1 R101 = 4 / Max ( 5;5;5;5;4;4;5;5;5;4) = 4 / 5 = 0,8
Untuk  Kriteria  K2  dikarenakan  Benefit,  maka dicari Max ( 4;5;5;5;5;4;4;5;5;4) = 5. R12 = 4 / Max ( 4;5;5;5;5;4;4;5;5;4) = 4 / 5 = 0,8 R22 = 5 / Max ( 4;5;5;5;5;4;4;5;5;4) = 5 / 5 = 1 R32 = 5 / Max ( 4;5;5;5;5;4;4;5;5;4) = 5 / 5 = 1 R42 = 5 / Max ( 4;5;5;5;5;4;4;5;5;4) = 5 / 5 = 1 R52 = 5 / Max ( 4;5;5;5;5;4;4;5;5;4) = 5 / 5 = 1 R62 = 4 / Max ( 4;5;5;5;5;4;4;5;5;4) = 4 / 5 = 0,8 R72 = 4 / Max ( 4;5;5;5;5;4;4;5;5;4) = 4 / 5 = 0,8 R82 = 5 / Max ( 4;5;5;5;5;4;4;5;5;4) = 5 / 5 = 1 R92 = 5 / Max ( 4;5;5;5;5;4;4;5;5;4) = 5 / 5 = 1 R102 = 4 / Max ( 4;5;5;5;5;4;4;5;5;4) = 4 / 5 = 0,8
Untuk  Kriteria  K3  dikarenakan  Benefit,  maka dicari Max ( 4;5;5;4;5;5;4;5;4;4) = 5. R13 = 4 / Max ( 4;5;5;4;5;5;4;5;4;4) = 4 / 5 = 0,8 R23 = 5 / Max ( 4;5;5;4;5;5;4;5;4;4) = 5 / 5 = 1 R33 = 5 / Max ( 4;5;5;4;5;5;4;5;4;4) = 5 / 5 = 1 R43 = 4 / Max ( 4;5;5;4;5;5;4;5;4;4) = 4 / 5 = 0,8 R53 = 5 / Max ( 4;5;5;4;5;5;4;5;4;4) = 5 / 5 = 1 R63 = 5 / Max ( 4;5;5;4;5;5;4;5;4;4) = 5 / 5 = 1 R73 = 4 / Max ( 4;5;5;4;5;5;4;5;4;4) = 4 / 5 = 0,8 R83 = 5 / Max ( 4;5;5;4;5;5;4;5;4;4) = 5 / 5 = 1 R93 = 4 / Max ( 4;5;5;4;5;5;4;5;4;4) = 4 / 5 = 0,8 R103 = 4 / Max ( 4;5;5;4;5;5;4;5;4;4) = 4 / 5 = 0,8
Untuk  Kriteria  K4  dikarenakan  Benefit,  maka dicari max ( 4;4;5;4;5;5;4;5;4;5) = 5. R14 = 4 / Max ( 4;4;5;4;5;5;4;5;4;5) = 4 / 5 = 0,8
R24 = 4 / Max ( 4;4;5;4;5;5;4;5;4;5) = 4 / 5 = 0,8 R34 = 5 / Max ( 4;4;5;4;5;5;4;5;4;5) = 5 / 5 = 1
R44 = 4 / Max ( 4;4;5;4;5;5;4;5;4;5) = 4 / 5 = 0,8
R54 = 5 / Max ( 4;4;5;4;5;5;4;5;4;5) = 5 / 5 = 1 R64 = 5 / Max ( 4;4;5;4;5;5;4;5;4;5) = 5 / 5 = 1 R74 = 4 / Max ( 4;4;5;4;5;5;4;5;4;5) = 4 / 5 = 0,8
R84 = 5 / Max ( 4;4;5;4;5;5;4;5;4;5) = 5 / 5 = 1 R94 = 4 / Max ( 4;4;5;4;5;5;4;5;4;5) = 4 / 5 = 0,8 R104 = 5 / Max ( 4;4;5;4;5;5;4;5;4;5) = 5 / 5 = 1
Untuk  Kriteria  K5  dikarenakan  Benefit,  maka dicari max ( 4;5;5;4;5;4;4;5;4;4) = 5. R15 = 4 / Max ( 4;5;5;4;5;4;4;5;4;4) = 4 / 5 = 0,8 R25 = 5 / Max ( 4;5;5;4;5;4;4;5;4;4) = 5 / 5 = 1 R35 = 5 / Max ( 4;5;5;4;5;4;4;5;4;4) = 5 / 5 = 1 R45 = 4 / Max ( 4;5;5;4;5;4;4;5;4;4) = 4 / 5 = 0,8 R55 = 5 / Max ( 4;5;5;4;5;4;4;5;4;4) = 5 / 5 = 1 R65 = 4 / Max ( 4;5;5;4;5;4;4;5;4;4) = 4 / 5 = 0,8 R75 = 4 / Max ( 4;5;5;4;5;4;4;5;4;4) = 4 / 5 = 0,8 R85 = 5 / Max ( 4;5;5;4;5;4;4;5;4;4) = 5 / 5 = 1 R95 = 4 / Max ( 4;5;5;4;5;4;4;5;4;4) = 4 / 5 = 0,8 R105 = 4 / Max ( 4;5;5;4;5;4;4;5;4;4) = 4 / 5 = 0,8
Untuk  Kriteria  K6  dikarenakan  Benefit,  maka dicari Max ( 4;5;5;5;5;4;5;5;5;5) = 5. R16 = 4 / Max ( 4;5;5;5;5;4;5;5;5;5) = 4 / 5 = 0,8 R26 = 5 / Max ( 4;5;5;5;5;4;5;5;5;5) = 5 / 5 = 1 R36 = 5 / Max ( 4;5;5;5;5;4;5;5;5;5) = 5 / 5 = 1 R46 = 5 / Max ( 4;5;5;5;5;4;5;5;5;5) = 5 / 5 = 1 R56 = 4 / Max ( 4;5;5;5;5;4;5;5;5;5) = 4 / 5 = 0,8 R66 = 5 / Max ( 4;5;5;5;5;4;5;5;5;5) = 5 / 5 = 1 R76 = 5 / Max ( 4;5;5;5;5;4;5;5;5;5) = 5 / 5 = 1 R86 = 5 / Max ( 4;5;5;5;5;4;5;5;5;5) = 5 / 5 = 1 R96 = 5 / Max ( 4;5;5;5;5;4;5;5;5;5) = 5 / 5 = 1 R106 = 5 / Max ( 4;5;5;5;5;4;5;5;5;5) = 5 / 5 = 1
Untuk  Kriteria  K7  dikarenakan    Benefit,  maka dicari Max ( 5;5;5;5;5;5;5;5;4;4) = 5. R17 = 5 / max ( 5;5;5;5;5;5;5;5;4;4) / 5  = 5 / 5 = 1 R27 = 5 / Max ( 5;5;5;5;5;5;5;5;4;4) / 5  = 5 / 5 = 1 R37 = 5 / Max ( 5;5;5;5;5;5;5;5;4;4) / 5  = 5 / 5 = 1 R47 = 5 / Max ( 5;5;5;5;5;5;5;5;4;4) / 5  = 5 / 5 = 1 R57 = 5 / Max ( 5;5;5;5;5;5;5;5;4;4) / 5  = 5 / 5 = 1 R67 = 5 / Max ( 5;5;5;5;5;5;5;5;4;4) / 5  = 5 / 5 = 1 R77 = 5 / Max ( 5;5;5;5;5;5;5;5;4;4) / 5  = 5 / 5 = 1 R87 = 5 / Max ( 5;5;5;5;5;5;5;5;4;4) / 5  = 5 / 5 = 1 R97 = 4 / Max ( 5;5;5;5;5;5;5;5;4;4) / 4  = 4 / 5 = 0,8 R107  =  4  /  Max  (  5;5;5;5;5;5;5;5;4;4)  /  4    =  4  / 5=0,8

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 18-27 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Pada Tabel 6 merupakan hasil Dari Perhitungan Normalisasi
Tabel 6. Matrix Ternormalisasi 0,8  0,8  0,8  0,8  0,8 1 1 1 1 1 0,8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0,8 1 0,8  0,8 1 1 1 1 1 1 1 0,8  0,8 1 =  0,8  0,8 1 1 1 0,8 1 0,8  0,8  0,8  0,8 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0,8 1 0,8  0,8 1 1 0,8 0,8  0,8  0,8 1 1 0,8  0,8
Tahap  akhir  dari  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  yaitu  menentukan nilai preferensi ( ) dengan menggunakan rumus berikut. ∑
(2)
Hasil  Akhir dari perhitungan perankingan dapat dilihat pada Tabel 7.

## Tabel 7. Hasil Perankingan
Nama_Pegawai  K1  K2  K3  K4  K5  K6  K7  Total  Rank
Ammar 20  15  15  15  15  10  10 100 1 Yana 20  15  15  15  15  10  10 100 2 Neli 20  15  15  12  15  10  10 97 3 Mubtadi 20  15  15  15  12 8 10 95 4 Ujang 16  12  15  15  15 8 10 91 5 Dani 16  15  12  12  15  10  10 90 6 Asep 16  15  12  12  15  10 8 88 7 Ela 16  12  12  12  15  10  10 87 8 Hidayat 16  12  12  15  15 8 8 86 9 Ati 16  12  12  12  12  10  10 84 10

## 4. SIMPULAN
Pengolahan  data  didalam  menentukan  pegawai  terbaik  sangatlah diperlukan  oleh  setiap  instansi/  perusahaan  karena  hal  ini  akan  berefek terhadap kinerja suatu perusahaan. Dengan diadakannya pengolahan  data yang baik maka akan menghasilkan suatu evaluasi yang akan membuat karyawan yang ada  di  instansi/  perusahaan  menjadi  lebih  baik  sehingga  meningkatkan produktifitas  yang  ada.  Hasil  penelitian  dengan  menerapkan  metode  Fuzzy Simple  Additive  Weighting  (F-SAW)  akan  sangat  membantu  instansi/ perusahaan  didalam  melakukan  pemeringkatan  terhadap  karyawan.  Dalam proses  yang  dilakukan,  metode  F-SAW  terbukti  lebih  akurat  dibandingkan dengan  menghitung  menggunakan  SAW  biasa  yang  akan  sangat  membantu terhadap hasil penelitian yang sedang dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   M.  F.  Penta,  F.  B.  Siahaan  dan  S.  H.  Sukmana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  SAW  pada  PT.Kujang  Sakti Anugrah,” JSAI, p. Vol 2 no 3, November 2019.

## Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK)
Volume 8, Nomor 1, Februari 2023, pp 18-27 Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[2]   S.  Eniyati,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Pengambilan  Keputusan  Untuk Penerima Beasiswa Dengan Metode SAW ( Simple Additive Weighting ),” Jurnal teknologi informasi DINAMIK , p. vol 16 no 2, 2011.
[3]   S.  Syam  dan  M.  Rabidin,  “Metode  Simple  Additive  Weighting  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemiliham  Karyawan  Berprestasi  (Studi  Kasus  :  PT. Indomarco  Prismatama  Cabang  Tangerang  1,” Jurnal  Keilmuan  dan  Aplikasi Teknik UNISTEK, pp. Vol 6, No.1, 2019.
[4]   F. Agustini dan E. R. Ariska, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting ( SAW )  Dengan  Model  Fuzzy  Model  Atribute  Decision  Making  (FMADM)  Penilaian Kinerja Karyawan DTPEDULI BEKASI,” Jurnal Techno Nusa Mandiri, p. vol 16 no 1, Maret 2019.
[5]   A. Supriyatna dan D. Ekaputra, “Metode Fuzzy Simple Additive Weighting ( SAW ) Dalam Pemilihan Ketua OSIS,” no. researchgate, maret 2017.
[6]   N.  Mulyani  dan  J.  Hutahean,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting Untuk  Penilaian  Kinerja  Karyawan,” Jurnal  Media  Informatika  Budidarma, pp.
Volume 5 no 3, Page 1068-1072, 2021.
[7]   Harsiti  dan  H.  Aprianti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Smartphone dengan menerapkan Metode  Simple Additive Weighting ( SAW  ),” Jurnal Sistem Informasi, p. Volume 4, 2017.
[8]   J.  D.  Manik,  A.  R.  Samosir  dan  Mesran,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive Weighting dalam Penerimaan Siswa Magang pada Universitas Budi Darma,” Sudo Jurnal Teknik Informatika, 2022.
[9]   T.  Panggabean,  Mesran  dan  Y.  F.  Manslu,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  Dalam  Pemberian  Reward  Bagi  Pegawai  Honorer Menggunakan Pembobotan Rank Order Centroid,” Jurnal Media Informatika Budi Darma, p. Volume 5 No 4, 2021.
[10]   R.  Siregar,  K.  Sari  dan  S.  J.  Siregar,  “Penerapan  Metode  SAW  (  Simple  Additive Weighting  )  Dalam  Pemilihan  Saham  Terbaik  pada  Sektor  Teknologi,” Jurnal Informatika Budi Darma, pp. Volume 6, No 1 Page 519-524, Januari 2022.