## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Bonus Karyawan Dengan Metode SAW Pada PT. Delima Makmur Aceh Singkil
( Decision Support System of Employee Bonus Determination With SAW Method At PT. Delima Makmur Aceh Singkil )
Yulisman [1]* , Refni Wahyuni [2]
[1] Sistem Informasi, STMIK Hang Tuah Pekanbaru
E-mail: yulisman@htp.ac.id
[2] Teknik Informatika, STMIK Hang Tuah Pekanbaru
E-mail: refniabid@gmail.com

## KEYWORDS: ABSTRACT
Decision Support System, Determination of employee bonuses, SAW (Simple Additive Weighting), PHP, MySQL Decision  Support  System  (SPK)  becomes  a  system  that  is  always  needed  for  companies  in determining a decision, one of which is in determining the annual bonus for employees. PT. Delima Makmur Aceh Singkil in determining employee bonuses every year is still processed manually and assisted by the number and letter processing application, so the results of the calculation of employees who receive bonuses often do not match the criteria and performance of  the  employee.  Bonus  calculation  results  often  affect  the  personal  relationship  between employees  and  managers  or  superiors.  Regarding  the  problems  needed  a  decision  support system  that  can  result  in  proper  and  transparent  decisions  in  determining  employees  who receive  annual  bonuses  from  the  company.  The  method  used  in  the  process  of  calculating bonus  determination  is  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method.  The  system  making model uses a waterfall model and the system design model used is UML. The programming language  used  in  making  systems  is  PHP  (Hypertext  Preprocessor),  and  MySQL  as  a database, and system testing with the Black Box testing method. The results of the study are the SPK system makes it easier for companies in the assessment process and calculation of employee bonus determination in accordance with employee criteria and performance. This SPK system can provide transparent assessments and calculations in determining the bonus received by employees.

## KATA KUNCI: ABSTRAK
Sistem Pendukung Keputusan, Penentuan Bonus Karyawan, SAW (Simple Additive Weighting), PHP, MySQL Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  menjadi  suatu  sistem  yang  selalu  dibutuhkan  bagi perusahaan  dalam  menetapkan  suatu  keputusan,  salah  satunya  dalam  menentukan  bonus tahunan  bagi  karyawan.  PT.  Delima  Makmur  Aceh  Singkil  dalam  menentukan  bonus karyawan setiap tahun masih diproses secara manual dan dibantu dengan aplikasi pengolah angka dan huruf, sehingga hasil perhitungan karyawan yang menerima bonus sering tidak sesuai  dengan  kriteria  dan  kinerja  karyawan  tersebut.  Hasil  perhitungan  bonus  sering berpengaruh  dengan  hubungan  pribadi  antara  karyawan  dengan  manajer  atau  atasan. Berkaitan  dengan  permasalahan  dibutuhkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  bisa menghasilkan  keputusan  yang  tepat  dan  transaparan  dalam  menentukan  karyawan  yang menerima  bonus  tahunan  dari  perusahaan.  Metode  yang  digunakan  dalam  proses perhitungan  penentuan  bonus  adalah  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Model pembuatan sistem menggunakan model waterfall dan model desain sistem yang digunakan adalah UML. Bahasa pemrograman yang digunakan dalam pembuatan sistem adalah PHP (Hypertext  Preprocessor),  dan  MySQL  sebagai  basis  data,  serta  pengujian  sistem  dengan metode black box testing. Hasil penelitian adalah sistem SPK ini memudahkan perusahaan dalam proses penilaian dan perhitungan penentuan bonus karyawan sesuai dengan kriteria dan kinerja  karyawan.  Sistem  SPK  ini dapat  memberikan penilaian  dan perhitungan  yang transparan dalam penentuan bonus yang diterima oleh karyawan.

## I. P ENDAHULUAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  banyak  digunakan oleh  berbagai  pihak,  terutama  sebuah  perusahaan banyak  menerapkan  sistem  pendukung  keputusan demi  keterlanjutan  bisnis  perusahaan  di  masa  yang akan datang. Sistem Pendukung Keputusan merupakan  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis teknologi komputer dan disebut juga sistem berbasis pengetahuan yang diimplementasikan untuk membantu  manajemen  organisasi  atau  perusahaaan dalam  pengambilan  keputusan,  atau  dapat  juga diartikan  sebagai  sistem  teknologi  komputer  yang mengolah  dan  memproses  data  menjadi  suatu informasi  untuk  membantu  dalam  mengambil keputusan  dari  masalah  semi  terstruktur  yang spesifik[1].
PT. Delima Makmur beralamat di Desa Sintuban Makmur  Kecamatan  Danau  Paris  Kabupaten  Aceh Singkil  Provinsi  Aceh.  PT  Delima  Makmur  adalah sebuah perusahaan yang bergerak dibidang perkebunan kelapa sawit. Saat ini jumlah karyawan seluruhnya  adalah  100  orang  yang  terdiri  dari pegawai  tetap  berjumlah  75  orang  dan  25  orang merupakan  buruh  harian  lepas  (BHL).  Salah  satu fungsi  karyawan  pada  PT  Delima  Makmur  untuk meningkatkan dan menstabilkan hasil panen kelapa sawit,  dan  oleh  karena  itu  peran  karyawan  sangat dibutuhkan,  sehingga  untuk  mewujudkan  hal tersebut dibutuhkan suatu motivasi untuk meningkatkan  semangat  para  karyawan  dalam bekerja,  PT.  Delima  Makmur  selalu  memberikan bonus  kepada  karyawan  setiap  tahun.    Pembagian bonus  karyawan  hanya  untuk  karyawan  tetap  saja yang saat ini berjumlah 75 orang. Bonus merupakan salah  satu  kompensasi  atau  penghargaan  yang bayarkan  oleh  perusahaan  selain  upah  atau  gaji pokok  kepada  karyawan  yang  kinerjanya  dianggap memuaskan,  dengan  tujuan  untuk  memotivasi pekerja atau karyawan agar termotivasi bekerja lebih giat lagi. Bonus [2].
Sistem  penentuan  pemberian  bonus  kepada pegawai  pada  PT.  Delima  Makmur  sampai  saat  ini masih  dilakukan  secara  manual  yakni  proses penilaian  kinerja  karyawan  yang  dilakukan  oleh bagian  tata  usaha  dan  manajer  dengan  memeriksa satu  persatu  kriteria  yang  dijadikan  pedoman  dasar dan proses dimulai dari memilih, menimbang sampai menentukan  dan  memutuskan  pegawai  yang  layak
diberikan  bonus  pada  satu  tahun  kerja.  Proses penilaian  tersebut  membutuhkan  waktu  yang  lama, belum  lagi  dalam  memasukkan  nilai  kriteria  yang salah, seharusnya dapat nilai 90 menjadi 60, hingga di akhir proses penentuan bonus yang diterima sering tidak  sesuai  dengan  kinerja  karyawan  dan  kriteria yang  telah  ditetapkan  oleh  perusahaan,  kondisi  ini terjadi  karena  nilai  kriteria  yang  salah  dimasukkan oleh  bagian  tata  usaha,  dan  hasil  penilaian berpengaruh  karena  kedekatan  pribadi  antara karyawan dengan manajer atau pimpinan, sehingga sangat  berpengaruh  juga  pada  nilai  bonus  yang diterima  oleh  karyawan.  Maka  dari  itu  dibutuhkan suatu  sistem  yang  terkomputerisasi  agar  dapat mengatasi semua permasalahan penentuan pemberian  bonus  karyawan  pada  PT.  Delima Makmur tersebut, yakni dengan menerapkan Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau  dikenal  juga Decission Support System (DSS).
Penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) bisa memberikan solusi, terutama dalam pengambilan keputusan  penentuan bonus karyawan sesuai  dengan kriteria penilaian yang  ada pada  PT.
Delima Makmur
tersebut. Berdasarkan permasalahan  dan  tujuan  dari  sistem  pendukung keputusan dalam penentuan bonus ini dapat tercapai dengan baik, maka SPK dibantu dengan menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Diantara  metode  yang  digunakan  dalam penyelesaian  masalah  adalah  MADM  ( Multiple Attribute Decision Making ) yakni dengan menerapkan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW). Metode Simple  Additive Weighting (SAW) yang  juga  dikenal  dengan  metode  penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  dengan mencari penjumlahan terbobot dari rangking kinerja pada  setiap  alternatif  dari  semua  atribut.  Metode SAW  memerlukan  proses  normalisasi  matriks keputusan  (X)  ke  sebuah  skala  yang  bisa diperbandingkan  dengan  semua  rangking  altrnatif yang ada. Metode ini yang paling terkenal dan paling banyak diterapkan saat menghadapi kondisi Multiple Attribute  Decision  Making (MADM).  MADM  itu sendiri  merupakan  sebuah  metode  yang  diterapkan untuk mencari alternatif yang optimal dari beberapa pilihan  dengan  kriteria  tertentu.  Metode  SAW mewajibkan kepada pembuat keputusan menentapkan  bobot  bagi  masing-masing  atribut. Nilai  total  untuk  alternatif  didapat  dengan
80 JTIM : Jurnal Teknologi Informasi dan Multimedia , Vol. 3, No. 2, Agustus 2021, hlm. 78-90
menghitung  jumlah  semua  hasil  perkalian  antara rangking (yang bisa dibandingkan lintas atribut) dan bobot  setiap  atribut.  Rangking  setiap  atribut  wajib bebas  dimensi,  yang  dapat  diartikan  telah  melalui proses normalisasi matriks sebelumnya [3].
Sistem  pendukung  keputusan  penentuan  bonus karyawan  ini  dibangun  berbasis web dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  yang  sudah familiar dan menjadi andalan para programmer saat ini,  yakni  bahasa  pemrograman  PHP.  PHP ( Hypertext  Preprocessor )  merupakan  suatu  bahasa script yang  telah  tertanam  langsung  pada  HTML ( HyperText  Markup  Language )  untuk  merancang dan membangun sebuah website yang dinamis. PHP merupakan suatu bahasa pemrograman yang bersifat bebas  dan  terbuka  ( open  source )  sehingga  kode bahasa  pemrograman  ( source  code )  dapat  dirubah, dimodifikasi dan disebarkan dengan bebas [4].
Berdasarkan permasalahan tersebut di atas peneliti juga  melakukan  peninjauan  terhadap  penelitian sebelum  dengan  hasil  setiap  alternatif  berpengaruh pada  nilai  bobot  yang  diberikan  kepada  kriteria penentuan  bonus  sales  yakni  taaget,  kehadiran, perilaku  dan  etos  kerja  menghasilkan  nilai  vektor yang  digunakan  sebagai  pertimbangan  dalam menentukan  besaran  bonus  yang  diberikan  kepada sales [5]. Penelitian berikutnya yang peneliti jadikan acuan memperoleh hasil perhitungan nilai bobot dari setiap  kriteria  masa  kerja,  kedisiplinan  tanggung jawab dan hasil kerja, kemudian dirating kecocokan setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria  untuk menentukan  bonus  kepada  karyawan  yang  berupa bonus Haji nilai bobot 100%, Umroh nilai bobot 87,5% dan  Tunjangan  Umum  nilai  bobot  75%  [6]. Penelitian  selanjutnya  yang  berkaitan  dengan penelitian ini memperoleh hasil dengan penggunaan metode SAW berhasil dilakukan untuk menentukan besaran  bonus  tahunan  karyawan  menggunakan kriteria masa kerja, jabatan, fungsi departemen dan kinerja  karyawan  dengan  hasil  perhitungan  yang sangat obyektif dengan bonus yang diberikan berupa; 2  kali  gaji  pokok  nilai  bobot  100%,  1  ½  kali  gaji pokok nilai bobot 87,5% dan 1 kali gaji pokok 55% [7].

## II. M ETODOLOGI
Tahapan awal dari metodologi penelitian ini yakni peneliti menentukan metode algoritma penyelesaian masalah  dan  metode  algoritma  yang  peneliti gunakan  adalah  metode Simple  Additive  Weighting
(SAW).  Metode Simple  Additive Weighting (SAW) dipilih  berdasarkan  permasalahan  dan  tujuan  awal dari  pemilihan  data,  serta  merujuk  pada  penelitian sebelumnya.  Menurt  Fishburn  metode Simple Additive  Weighting (SAW)  merupakan  salah  satu metode penyelesaian masalah  yang dikenal dengan metode  penjumlahan  berbobot,  sesuai  dengan konsep  dasar  metode  SAW  adalah  perhitungan penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif  dari  semua  atribut  [8].  Mengacu  dari penjelasan  metode  SAW  lebih  cocok  untuk penyelesaian  masalah  penentuan  pemberian  bonus karyawan.
Tahapan  berikutnya  menentukan  metodologi pengembangan  dan  pembuatan  sistem,  pada penelitian ini peneliti mengimplementasikan sebuah skema  model  yaitu  skema waterfall  model yang menjadi  panduan  bagi  peneliti  untuk  merancang, membangun dan mengembangkan sebuah perangkat lunak. Waterfall model merupakan salah satu bagian dari  SDLC  ( System  Development  Life    Cycle )  atau model yang digunakan untuk pengembangan sistem. Waterfall model (model air terjun) yang dikenal juga dengan  istilah  model  sekuensial  linier  ( sequential linear ) atau lingkup hidup sistem terurut dan klasik [9]. Berikut skema waterfall model yang digunakan[10]:
Gbr. 1 Model Waterfall
Berikut  uraian  tahapan  berdasarkan  skema waterfall model di atas: 1. Analisa Kebutuhan
Analisa kebutuhan merupakan tahapan awal  dari skema waterfall model dan juga tahapan dimana peneliti  memulai  dengan  mencari  dan  menggali informasi  yang  lengkap  mengenai  kebutuhan pengguna  terhadap  sistem  yang  akan  dibangun. Analisis kebutuhan dimulai dengan memperoleh informasi mengenai data karyawan yang menjadi objek  alternatif  pada  sistem  penentuan  bonus karyawan.  Selain  data  karyawan  tersebut,  juga dibutuhkan  input  berupa  kriteria  dan  bobot
kriteria  yang  digunakan  untuk  melakukan penentuan  bonus  karyawan.  Proses  analisis kebutuhan  yang  peneliti  dengan  melakukan Pengamatan  langsung  (Observasi),  Wawancara, dan Studi literatur (studi pustaka).
2. Desain Sistem
Desain  Sistem  dilaksanakan  setelah  analisis kebutuhan  untuk  membangun  sistem  terkumpul secara  lengkap.  Desain  sistem  pendukung keputusan  penentuan  bonus  karyawan  dengan metode  SAW  pada  PT.  Delima  Makmur  Aceh Singkil  peneliti  awali  dengan  mendesain  data, yakni  data  masukan  dan  data.  Berikut  diuraikan tentang  data  masukan  yang  terdiri  dari  data pengguna,  nilai,  gaji,  bobot,  kriteria,  dan alternatif  (karyawan)  dan  yang  termasuk  data keluaran adalah data yang sudah diinputkan oleh pengguna  dan  di  tampilkan  di  menu  aplikasi, keluaran  yang  dihasilkan  oleh  sistem  berupa laporan  bonus  karyawan.  Setelah  kedua  jenis Data ditentukan, selanjutnya menentukan pengguna sistem,  yakni  terdiri  dari Admin,  Tata Usaha dan Atasan.
Selanjutnya  peneliti  melakukan  desain  sistem secara  umum  dengan  menggunakan  UML ( Unified  Modelling  Language ).  UML  bahasa yang  notasikan  dengan  sebuah  diagram  dan dimanfaatkan  oleh  bidang  industri  terutama bidang
teknologi
informasi untuk mendeskripsikan kebutuhan dari sistem, menyusun dan membuat analisis sistem, perancangan dan memvisualikan arsitektur sistem dalam  pemrograman  berorientasi  objek  [11]. UML juga disebut pemodelan dari sebuah sistem yang  digambarkan  notasi  dan  simbol  yang mempuyai  arti  untuk  berkomunikasi  sehingga terbentuk suatu diagram, berikut  desain diagram dari UML, yaitu:
a. Use Case Diagram
Use Case Diagram berfungsi untuk mendiskripsikan bagian aktifitas  dan perilaku dari suatu sistem atau untuk memvisualkan apa saja yang seharusnya dilakukan oleh aktor dan sistem.  Diagram use  case diilustrasikan dengan  notasi  dan  simbol  sebagai  bahasa visual  untuk  komunikasi  antara  aktor  dan sistem  [12].  Berikut Use  Case  Diagram dibawah ini:
Gbr. 2 Use Case Diagram
b. Activity Diagram Activity  diagram menggambarkan Workflow (alur kerja) dan aktivitas yang dilakukan oleh pengguna ketika melakukan akses pada suatu menu  atau  modul  sesuai  hak  akses  pengguna pada sistem. Activity diagram mendeskripisikan  terkait  alur  aktivitas  yang terjadi  didalam  sistem  yang  digambarkan dengan  notasi  atau  simbol  yang  mempunyai arti  untuk  menjelaskan  aktivitas  antara pengguna  (aktor)  dan  sistem  [13].  Berikut beberapa  desain Activity  diagram yang didesain :
1) Diagram Aktivitas Login
Diagram  aktivitas login aktor  yang menggunakan  sistem  harus  melakukan login dengan  memasukkan username dan password yang valid.
Gbr. 3 Diagram Aktivitas Login
2) Diagram Aktivitas Mengelola Data Pengguna
Diagram  Aktivitas  berikut  menjelaskan proses  admin  mengelola  data  pengguna melalui menu “Data Pengguna”.

## Gbr. 4 Diagram Aktivitas Mengelola Data Pengguna
3) Diagram Aktivitas Mengelola Data Karyawan Proses mengelola data karyawan dilakukan oleh admin melalui menu “data karyawan”, seperti gambar berikut :
Gbr. 5 Diagram Aktivitas MengelolaData Karyawan
4) Diagram  Aktivitas  Mengelola  Penilaian Atasan
Diagram  ini  menjelaskan  aktivitas  atasan mengelola  penilaian  terhadap  karyawan dari menu “Penilaian Atasan”.
Gbr. 6 Diagram Aktivitas Mengelola Penilaian Atasan
5) Diagram Aktivitas Mengelola Gaji Aktivitas  mengelola  gaji  oleh  bagian  tata usaha dengan mengakses menu “Data Gaji”.
Gbr. 7 Diagram Aktivitas Mengelola Gaji
6) Diagram  Mengelola  Penilaian  Karyawan (Alternatif)
Proses  mengelola  penilaian  karyawan (Alternatif)  dilakukan  oleh  aktor  Tata
Usaha  melalui  menu  “Bonus”,  Berikut diagram  mengelola  penilaian  karyawan (Alternatif):
Gbr. 8 Diagram Mengelola Penilaian Karyawan (Alternatif)
7) Diagram Aktivitas Mengelola Laporan Proses  mengelola  laporan  pada  sistem pendukung  keputusan  penentuan  bonus karyawan  ini  adalah  aktor  Admin,  Tata
Usaha dan Atasan.
Gbr. 9 Diagram Aktivitas Hasil Penilaian/Laporan
8) Diagram Aktivitas Logout
Diagram  aktivitas  logout  adalah  proses aktor  keluar  dari  sistem,  jika  telah  selesai menggunakan dan mengakses sistem wajib keluar dari sistem.
Gbr. 10 Diagram Aktivitas Keluar ( Logout ) dari Sistem
c. Class Diagram Class Diagram (Diagram Kelas) merupakan  gambaran  dari  tabel  yang  ada  di basis  data  yang  disebut  dengan  kelas,  dan disetiap  kelas  terdiri  dari  nama  kelas,  atribut dan  operasi.  Class  Diagram  (Diagram  Kelas)
mendeskripsikan  organisasi  kelas-kelas  yang dilengkapi  dengan  pendefinisian  kelas  dan relasi yang menjadi panduan untuk membangun  suatu  sistem  [14].  Berikut  di bawah  ini  diagram  kelas  untuk  sistem pendukung keputusan penentuan bonus karyawan dengan metode SAW:
Gbr. 11 Diagram Kelas SPK Penentuan Bonus Karyawaan
d. Basis Data ( Database )
Setelah  desain  diagram  kelas  selesai selanjutnya  peneliti  melakukan  pemodelan sistem tahap berikutnya yakni desain database (basis data). Database (basis data) itu sendiri adalah  Himpunan  file  yang  terstruktur    dan saling  berelasi  yang  dibangun  dengan  sebuah perangkat  lunak  khsus  dan  disimpan  dalam pada media penyimpanan elektronik (Komputer) [15]. Pemodelan dan desain basis data  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) penentuan  bonus  karyawan  dengan  metode SAW  ini  dimulai  dari  penetapan  nama  basis data  dengan  nama  db-spk  dan  terdiri  dari  9 tabel,  yaitu  tabel  user,  tabek  karyawan,  tabel gaji,  tabel  penilaian  atasan,  tabel  nilai,  tabel sub nilai,  tabel  kriteria, tabel  sub kriteria dan tabel posisi.
Basis  data  sistem  pendukung  keputusan penentuan  bonus  karyawan  dengan  metode
SAW  ini  dibuat  dengan  menggunakan perangkat  lunak MySQL yang  merupakan salah satu paket perangkat lunak dari aplikasi XAMPP. MySQL merupakan perangkat lunak basis  data  dan  salah  satu  bagian  dari  DBMS ( Database Management System ) yang bersifat terbuka  ( open  source )  dan  didistribusikan secara  gratis    [16],  dan  XAMPP  merupakan sebuah  paket  aplikasi  yang  terdiri  dari  PHP, Apache , MySQL dan Filezilla , Mercury dan tomcat yang  banyak  digunakan  untuk pengembangan  perangkat  lunak web [17]. Pembutan  basis  data  dengan  mengakses phpmyadmin menggunakan browser mozilla . e. Tampilan Antarmuka ( User Interface )
Selanjutnya  tahap  desain  tampilan  antarmuka yang  merupakan  bagian  terpenting  dalam mendesain sebuah sistem atau perangkat lunak. Proses  pengerjaan  desain  antarmuka  ini terfokus  pada  desain  elemen-elemen,  fungsi- fungsi  dan  objek-objek  yang  mendukung  dan memudahkan pengguna dalam mengoperasikan sistem dengan baik dan benar. Desain  antarmuka  SPK  penentuan  bonus karyawan  ini  terdiri  dari  desian  tampilan antarmuka masukan ( input design ) dan desain tampilan keluaran/laporan ( output design ).
3. Penulisan Kode Program
Bahasa  pemrograman  yang  digunakan  untuk membangun  sistem  adalah  PHP  ( Hypertext Preprocessor ).  PHP  ( Hypertext  Preprocessor ) yang  merupakan    bahasa  pemrograman script server-side yang didesain khusus untuk pengembangan  perangkat  lunak  berbasis web yang  dinamis  sehingga  lebih  mudah  dikerjakan dan  efesien  dan  pada  PHP  disisipkan  dokumen HTML  [18].  Pengerjaan  pengkodingan  scritp bahasa pemrograman PHP menggunakan aplikasi Notepad ++ dan browser Mozilla sebagai aplikasi pendukung  untuk  menampilkan  dan  pengujian sistem.
4. Pengujian Sistem
Sebelum  dilanjutkan  ke  pengujian  sistem, terlebih  dahulu  dilakukan  Sistem  integrasi  yang merupakan menyatukan unsur dan bagian sistem yang  masih  terpisah  ke  dalam  satu  kesatuan sebuah  sistem  pendukung  keputusan  penentuan bonus karyawan dengan metode SAW. Integrasi sistem  ini  juga  dilakukan  pada  perangkat
pendukung  sistem,  yakni hardware ,  (koneksi printer,  koneksi  jaringan online/offline ,  dan hardware lainnya  yang  mendukung  sistem  bisa beroperasi)  dan software ,  (XAMPP, browser , aplikasi  pdf,  dan software lainnya  sehingga sistem  bisa  berjalan).  Setelah  tahap  integrasi sistem selesai  dan sukses, selanjutnya dilakukan pengujian  sistem.  Pengujian  sistem  sangat  perlu dilakukan,  karena  dengan  pengujian  sistem, peneliti  bisa  mengetahui  kekurangan  dan kesalahan yang masih ada di sistem.
Pengujian  yang  sering  dilakukan  oleh  para programmer  dengan try and error pada  sistem, tapi pengujian sistem bukan hanya try and error saja, pengujian sistem perlu menggunakan suatu metode  pengujian.  Untuk  itu  peneliti  telah menetapakan metode pengujian sistem pendukung keputusan penentuan bonus karyawan ini  menggunakan  metode black  box  testing . Metode black box testing atau pengujian dengan melihat sistem sebagai sebuah kotak hitam yang merupakan  pengujian  pada  fungsionalitas  dari sistem,  apakah  sistem  berfungsi  (elemen,  objek, modul,  menu)  sesuai  dengan  harapan  atau  tidak [19].  Proses  pengujian  sistem  ini,  peneliti melibatkan  pihak  perusahaan,  agar  dapat mengetahui lebih awal tentang sistem ini, dan jika ada kekurangan dan kesalahan pada sistem, pihak perusahaan  bisa  memberikan  saran  dan  kritik terhadap peneliti. Berikut hasil pengujian dengan metode black box testing : TABEL I H ASIL P ENGUJIAN B LACK B OX
No Skenario Pengujian Hasil yang diharapkan Kesim pulan
1  Memasukkan username dan password sebagai tata usaha lalu klik tombol login
Sistem menerima akses username dan password
dengan menampilkan pesan selamat login anda berhasil
Valid
2  Memasukkan username dan password yang tidak sesuai lalu klik tombol login
Sistem tidak menerima akses username dan password dengan menampilkan pesan maaf, kombinasi username dan password yang anda masukkan tidak valid dengan data base kami. Valid 2  Form Data Pengguna di isi dengan nama, email ,
password dan foto lalu klik tombol simpan untuk
menyimpan data pengguna Sistem akan melakukan proses penyimpanan data pengguna Valid 3  Form Data Gaji di isi dengan jumlah gaji dan tahun lalu klik tombol simpan untuk menyimpan data gaji Sistem akan melakukan proses penyimpanan data gaji Valid 4  Form Karyawan di isi dengan NIK, nama, posisi, jenis kelamin, lama bekerja, absensi, surat peringatan lalu klik tombol simpan untuk menyimpan data karyawan
Sistem akan melakukan proses penyimpanan data karyawan Valid
No Skenario Pengujian
Hasil yang diharapkan Kesim pulan 5  Form Penilaian di isi dengan data penilaian dari atasan lalu klik tombol simpan untuk menyimpan data penilaian Sistem akan melakukan proses penyimpanan data penilaian Valid 6  Form kriteria di isi dengan data kriteria dengan mengklik tombol simpan untuk menyimpan data kriteria Sistem akan melakukan proses penyimpanan data kriteria Valid 7  Perhitungan SAW berisi bobot setiap kriteria dan bobot setiap alternatif secara otomatatis sudah terisi sesuai dengan data-data yang ada
Sistem akan melakukan proses penghitungan dan memunculkan hasil penghitungan bobot dari yang tertinggi sampai terendah Valid 8  Form laporan berisi tentang semua hasil penilaian dan perhitungan bonus dengan mengklik tombol cetak untuk menyimpan mencetak laporan bonus Sistem akan melakukan proses cetak laoran bonus karyawan Valid

## 5. Penerapan dan Pemeliharaan Sistem
Sebelum  penerapan  dilakukan,  sistem  akan disosialisasikan  dan  pelatihan  terlebih  dahulu, terutama kepada tata usaha dan atasan. Sosialisasi dan  pelatihan  dilakukan  dengan  mendemokan sistem dan mempraktekkan langsung penggunaan sistem  secara  bersama.  Setelah  sosialisasi  dan pelatihan selesai, selanjutnya dilakukan penerapan sistem dengan metode konversi sistem. Metode  konversi  sistem  yang  digunakan  adalah konversi  paralel  yang  merupakan  suatu  teknik konversi  sistem,  dimana  baik  sistem  lama  yang sedang  berjalan      dan  sistem  baru  beroperasi secara bersama dalam jangka waktu tertentu [20]. Target peneliti penerapan sistem dilakukan untuk penentuan bonus karyawan di tahun yang sedang berjalan.
Selanjutnya pemeliharaan sistem, yang pertama  dilakukan  adalah  pemeliharaan  sistem secara  menyeluruh  agar  sistem  tetap  beroperasi sesuai  harapan  pengguna  dan  jika  ada  bug  dan error pada fungsi, objek dan elemen sistem akan segera  diperbaiki.  Pemeliharaan  yang  kedua yakni  dengan  melakukan  pengembangan  secara menyeluruh atau sebagian dari elemen, fungsi dan objek, atau pengembangan sistem sesuai dengan kebutuhan pengguna dan perkembangan teknologi  informasi.  Pemeliharaan  ketiga  yakni perawatan  perangkat  keras  dan  perangk  lunak pendukung  beroperasinya  sistem.  Perawatan dilakukan  secara  kontinu  agar  sistem  tetap beroperasi dengan baik.

## III. H ASIL D AN P EMBAHASAN
Hasil  merupakan  pembahsaan  penerapan  metode SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  pada  penentuan bonus  karyawan.  Sebelum  melakukan  perhitungan secara manual, perlu diketahui terlebih dahulu rumus atau  persamaan  dari    metode Simple  Additive Weighting (SAW), seperti berikut [21]:
(1)
Ket:  dengan  rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif Ai pada atribut Cj;i=1,2…,m dan j=1,2,…,n. Nilai preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  diberikan  sebagai berikut :
(2)
Ket:  Vi  =  nilai  prefensi,  wj  =  bobot  kriteria,  rij  =  rating kinerja ternormalisasi, Dengan kata lain untuk menghasilkan  nilai  preferensi  bobot  kriteria  dikalikan dengan rating kinerja ternormalisasi
Selanjutnya  peneliti  melakukan  perhitungan dengan  memberikan  contoh  kasus  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  dari  rumus  atau persamaan di atas:
Perusahaan melakukan pemberian bonus karyawan setiap tahun. Ada 4 kriteria penilaian yang digunakan  perusahaan  untuk  menentukan  bonus kepada karyawan yang terlihat pada tabel berikut:
TABEL II

## K RITERIA DAN B OBOT
Kode Kriteria Nama Kriteria Nilai Bobot k1 Penilaian Atasan 0.3 k2 Lama Bekerja 0.2 k3 Absensi 0.4 k4 Surat Peringatan 0.1 Total 1.00
Pada  pembuatan  kriteria  pastikan  semua  kriteria dan  nilai  bobot  sesuai  dengan  kriteria  internal perusahaan  dan  pastikan  total  nilai  bobot  tidak melebihi 1.00 Kemudian  dilakukan klasifikasi  nilai Crisp  pada  kriteria,  masing-masing  klasifikasi kriteria memliki nilai yang berbeda, tergantung dari kinerja  karyawan,  nilai  klasifikasi  kriteria  sebagai berikut:
TABEL III D ATA N ILAI C RISP IDCrisp  Kode Kriteria Variabel Nilai 1 k1 Baik (A/B) 3 2 k1 Cukup(C) 2 3 k1 Kurang (D) 1 4 k2 >10 Tahun 3 5 k2 6-10 Tahun 2 6 k2 <6 Tahun 1 7 k3 100% 3 8 k3 90% - < 100% 2 9 k3 <90% 1 10 k4 0 3 11 k4 1 2 12 k4 >1 1
Selanjutnya masuk ke proses penyelesaian: Ada 5 karyawan  yang  menjadi  sampel  alternatif  untuk menerima  bonus  karyawan,  dari  alternatif  tersebut dapat  dilakukan  penilaian  karyawan  dari  kriteria yang ada, terlihat pada tabel berikut:
TABEL IV H ASIL P ENILAIAN K ARYAWAN Alternatif Kriteria K1 K2 K3 K4 Irwahyudi Baik  >10 Tahun  90% - < 100% 0 Sri Rahayu S Cukup  6-10 Tahun  90% - < 100% 0 Rudi Armansyah Hrp Baik  >10 Tahun  90% - < 100% 0 Ishak Reinaldi Cukup  6-10 Tahun  90% - < 100% 0 Rahmad Berutu Kurang 6-10 Tahun  90% - < 100% 1
Setelah penilaian dilakukan, dilanjutkan melakukan  proses  rating  kecocokan  pada  tabel penilaian karyawan. Hasilnya pada tabel 5 berikut:
TABEL V R ATING K ECOCOKAN Alternatif Kriteria K1  K2 K3 K4 Irwahyudi 3 3 2  3 Sri Rahayu S 2 2 2  3 Rudi Armansyah Hrp  3 3 2  3 Ishak Reinaldi 2 3 2  3 Rahmad Berutu 0 3 2  2
Langkah berikutnya melakukan matriks ternormalisasi  dari  hasil  rating  kecocokan  dengan menggunakan  formula  benefit  dari  metode  SAW, hasil tabel matriks ternormalisasi sebagai berikut:
TABEL VI

## M ATRISK T ERNORMALISASI
Alternatif Kriteria k1 k2 k3 k4 Irwahyudi 3/3=1.00  3/3=1.00  2/3=0.67  3/3=1.00 Sri Rahayu S 2/3=0.67  2/3=0.67  2/3=0.67  3/3=1.00 Rudi Armansyah Hrp  3/3=1.00  3/3=1.00  2/3=0.67  3/3=1.00 Ishak Reinaldi 2/3=0.67  2/3=0.67  2/3=0.67  3/3=1.00 Rahmad Berutu 0/3=0.00  3/3=1.00  2/3=0.67  2/3=0.67 Langkah selanjutnya melakukan proses perangkingan  dengan  menggunakan  metode  SAW
(Vi = Bobot Kriteria * Hasil Matriks Ternormalisasi), untuk lebih lengkapnya pada tabel 7 berikut:
TABEL VII

## P ROSES P ERANGKINGAN
Alternatif Kriteria Jumlah k1 k2 k3 k4 Irwahyudi 1.00(30)=30. 00 1.00(20)=20. 00 0.67(40)=26. 80 1.00(10)=10. 00 30+20+26.80+ 10 = 87 Sri Rahayu S 0.67(30)=20. 10 0.67(20)=13. 40 0.67(40)=26. 80 1.00(10)=10. 00 30+13.40+26.8 0+10 = 80.20 Rudi Armansyah 1.00(30)=30. 00 1.00(20)=20. 00 0.67(40)=26. 80 1.00(10)=10. 00 30+20+26.80+ 10 = 87 Ishak Reinaldi 0.67(30)=20. 10 1.00(20)=20. 00 0.67(40)=26. 80 1.00(10)=10. 00 20.10+20+26.8 0+10 = 77 Rahmad Berutu 0.00(30)=0.0 0 1.00(20)=20. 00 0.67(40)=26. 80 0.67(10)=6.7 0+20+26.80+6. 7 = 67
Langkah  berikutnya  menentukan  rangking  bonus karyawan sampai jumlah bonus yang diterima oleh karyawan, selengkapnya dapat pada tabel 8 berikut:
TABEL VIII P ERINGKAT B ONUS
No. Kode
Karyawan Nama Karyawan Rangkin g Bonus 1 P1 Irwahyudi 87 Rp 2.537.624 2 P3 Rudi Armansyah Hrp 87 Rp 2.537.624 3 P2 Sri Rahayu S 80.2 Rp 2.339.281 4 P4 Ishak Reinaldi 77 Rp 2.245.943 5 P5 Rahmad Berutu 67 Rp 1.954.262
Proses  perhitungan  dan  penerapan  metode  SAW dalam penentuan bonus  karyawan telah selesai  dan didapat  perangkingan  karyawan  yang  menerima bonus  sesuai  dengan  kriteria.  Selanjutnya  peneliti melakukan pembahasan mengenai sistem yang telah selesai dibangun sebagai berikut :
1. Tampilan Awal Sistem
Berikut  adalah  tampilan  awal  dari  sistem  saat sistem di akses oleh pengguna. Terdapat beberapa menu dan ucapan selamat datang untuk pengguna.
Gbr. 12 Tampilan Awal ( Splash Screen )

## 2. Tampilan Login
Tampilan  login  merupakan  tampilan  dimana pengguna  memasukan username dan password untuk masuk ke sistem, terlihat pada gambar 13:
Gbr. 13 Tampilan Login
3. Tampilan Dashbaord Admin Tampilan Dashbaord admin  yang  menampilkan beberapa menu data, terlihat pada gambar berikut:
Gbr. 14 Tampilan Dashboard Admin
4. Tampilan Data Gaji Gambar 15 berikut adalah tampilan data gaji yang dikelola oleh tata usaha dan admin.

## Gbr. 15 Tampilan Data Gaji
5. Tampilan Data Karyawan Tampilan  data  karyawan  berikut  ini  juga  bisa dikelola oleh admin dan tata usaha.

## 6. Tampilan Data Kriteria
Tampilan  kriteria  juga  dikelola  oleh  admin  dan tata usaha, berikut tampilannya:
Gbr. 17 Tampilan Data Kriteria
7. Tampilan Data Penilaian Atasan Pada Tampilam data penilaian ini berfungsi untuk melakukan proses penilaian pada karyawan untuk menentukan bonus karyawan:
Gbr. 18 Tampilan Data Penilaian Atasan 8. Tampilan Penilaian Alternatif Penilaian alternatif penentuan bonus karyawan ini berfungsi  untuk  melakukan  proses  penentuan bonus karyawan, pada gambar 19 berikut:
Gbr. 19 Tampilan Penilaian Alternatif
9. Tampilan Hasil Penilaian
Tampilan  ini  adalah  hasil  penilaian  dengan penerapan  dan  perhitungan  metode  SAW  mulai dari tabel nilai data alternatif, tabel konversi nilai data  alternatif,  tabel  bobot  normalisasi,  dan peringkat  bonus  yang  diterima  oleh  setiap karyawan, dapat dilihat pada gambar 20 sebagai berikut :
Gbr. 20 Tampilan Hasil Penilaian
10. Laporan
Laporan  pada  sistem  pendukung  keputusan penentuan  bonus  karyawan    terdiri  dari  dua laporan, pertama laporan daftar penerima bonus karyawan  dan  yang  ke  dua  adalah  laporan berbentuk surat berita acara serah terima bonus, untuk  contoh  tampilan  laporan  dapat  dilihat pada gambar 21 dan 22, berikut:
Gbr. 21 Tampilan Laporan Daftar Penerima Bonus Karyawan
Gbr. 22 Tampilan Surat Berita Acara untuk menerima pada
Bonus Karyawan

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan  penelitian  ini  berdasarkan  dari  hasil dan  pembahasan  maka  didapat  kesimpulan,  bahwa sistem  pendukung  keputusan  penentuan  bonus karyawan  dengan  metode  SAW  sangat  membantu pihak PT. Delima Makmur Aceh Singkil dan 1) Lebih mudah, cepat dan efektif, karena dalam 5- 10  menit  hasil  penilaian  penentuan  bonus karyawan  telah  dapat  ditentukan  dan  sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan dan kinerja karyawan selama 1 tahun.
2)  Proses  penilaian  dengan  sistem  pendukung keputusan  lebih  transparan  dalam  menentukan bonus  karyawan  pada  PT.  Delima  Makmur dengan metode Simple Addtive Weigthing (SAW) yaitu  dengan  menentukan  nilai  bobot  setiap kriteria penilaian, untuk Penilaian Atasan : bobot 30%, Lama Bekerja: bobot 10%, Absensi: bobot 40% dan Surat Peringatan : bobot 20%.
3)  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  penentuan bonus  karyawan  dengan  metode Simple  Addtive Weigthing (SAW) lebih cepat dan efektif, hanya dalam  beberapa  menit  atau  antara  15-30  menit pengolahan dan memproses data dapat dilakukan, karena  data  dapat  dan  telah  disimpan  secara komputerisasi  menggunakan  basis  data  serta memberikan  beberapa  keuntungan  dari  pada
sistem yang yang sebelumnya yang mengandalkan  proses  manual  dengan  sedikit bantuan  komputer  yang  membutuhkan  waktu berhari-hari. Saran untuk peneliti berikutnya agar menambkan  dan  melakukan  pengembangan sistem pada redaksi future works .

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Penulis  pengucapkan  terima  kasih  semua  pihak yang terlibat, baik secara langsung maupun tidak di dalam  penelitian  ini.  Penulis  juga  sangat  berterima kasih kepada Sekawan Team dan tim redaksi Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Multimedia  (JTIM)  yang telah memberikan kesempatan untuk mempublikasikan penelitian ini.

## R EFERENSI
[1]  R.  Fauzan,  Y.  Indrasary,  and  N.  Muthia,  “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi di  POLIBAN  dengan  Metode  SAW  Berbasis  Web,” J. Online  Inform. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  79–83,  2018,  doi: 10.15575/join.v2i2.101.
[2]  H. Murdianto, D. M. Khairina, and H. R. Hatta, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Per Triwulan  Pt.Cahaya  Fajar  Kaltim  Pltu  Embalut  Tanjung Batu Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” in Prosiding  SAKTI  (Seminar  Ilmu  Komputer  dan Teknologi Informasi) , 2016, vol. 1, no. 1, pp. 24–29, doi: 10.31219/osf.io/j4yva.
[3]  T.  R.  Adianto,  Z.  Arifin,  and  D.  M.  Khairina,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Rumah  Tinggal  Di Perumahan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting (Saw) (Studi Kasus : Kota Samarinda),” Pros. Semin.  Ilmu  Komput. dan  Teknol.  Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 197–201, 2017.
[4]  W. Persolita, Fauzansyah, R. F. F. Afidh, and Elisawati, “Aplikasi  Web  Penjualan  Qubah  Stainless  Steel  Di Mahkota Barokahmenggunakan Pemograman Php,” I N F O  R  M  I  K  A ,  vol.  10,  no.  1,  p.  22,  2018,  doi: 10.36723/juri.v10i1.89.
[5]  I.  Patisera  and  R.  Hidayatullah,  “Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Bonus Sales di PT. Master Dumai dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” I N F  O  R  M  I  K  A ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  49–54,  2016,  doi: 10.36723/juri.v8i2.129.
[6]  Zulkifli  and  Sarifuddin,  “Decision  Support  System Pemberian Bonus Tahunan Pada Karyawan Berdasarkan Kinerja  Karyawan  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting (Study Kasus : Stmik Pringsewu),” J. TAM (Technology Accept. Model. , vol. 7, no. 0, pp. 67–
73, 2016,
[Online]. Available:
http://ojs.stmikpringsewu.ac.id/index.php/JurnalTam/arti cle/view/74/74.
[7]  M.  A.  Dewi,  “Penggunaan  Simple  Additive  Weighting Dalam  Pengembangan  Sistem  Penunjang  Keputusan
Penentuan Bonus Karyawan,” J. Ultim. InfoSys , vol. 9, no. 1, pp. 45–50, 2018, doi: 10.31937/si.v9i1.851.
[8]  A. S. Putra, D. R. Aryanti, and I. Hartati, “Metode SAW (Simple Additive Weighting) sebagai Sistem Pendukung Keputusan Guru Berprestasi ( Studi Kasus : SMK Global Surya),” in Prosiding Seminar Nasional Darmajaya , 2018, vol.  1,  no.  1,  pp.  85–97,  [Online].  Available: https://jurnal.darmajaya.ac.id/index.php/PSND/article/vi ew/1233/763.
[9]  H.  Larasati  and  S.  Masripah,  “Analisa  dan  Perancangan Sistem  Informasi  Pembelian  GRC  dengan  Metode Waterfall,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 13, no. 2, pp. 193– 198, 2017, [Online]. Available:
http://ejournal.nusamandiri.ac.id/index.php/pilar/article/v iew/237.
[10]  R. A. Sukamto and M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak  Terstruktur  dan  Berorientasi  Objek .  Bandung: Informatika, 2013.
[11]  H. Aliy and M. Ma’mur, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Dengan  Pendekatan Weighted Product,” Cendikia , vol. 15, no. 2, pp. 23–28, 2018, [Online]. Available: https://jurnal.dcc.ac.id/index.php/JC/article/view/60.
[12]  A.  Supriadi,  A.  Nugroho,  and  I.  Romli,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Menentukan  Siswa  Terbaik Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW),” J. ELTIKOM , vol. 2, no. 1, pp. 26–33, 2018, doi: 10.31961/eltikom.v2i1.39.
[13]  V.  Tasril,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Penerimaan Beasiswa Berprestasi Menggunakan Metode Elimination Et Choix Traduisant Larealite,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 100–109, 2018, doi: 10.31539/intecoms.v1i1.163.
[14]  D. Sartika, D. Andreswari, and K. Anggriani, “Penentuan Posisi Ideal Pemain Dalam Cabang Olahraga Sepak Bola Dengan  Menggunakan  Pendekatan  Dua  Metode  Naïve Bayes & Profile Matching,” J. Rekursif , vol. 4, no. 3, pp. 311–324, 2016.
[15]  R. Yanto, Manajemen Basis Data Menggunakan MySQL . Yogyakarta: Deepublish, 2016.
[16]  D.  Ratnasari,  D.  B.  Qur’ani,  and  Apriani,  “Sistem Informasi  Pencarian  Tempat  Kos  Berbasis  Android,” J. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 32–45, 2018, doi: 10.25139/ojsinf.v3i1.657.
[17] A. Solichin, Pemrograman Web dengan PHP dan MySQL . Jakarta: Budi Luhur, 2016.
[18]  M.  A.  Salim,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Penerima  Bantuan  Perbaikan  Rumah  Menggunakan Metode Simple Additive Wieghting (SAW) Studi Kasus Kelurahan Tambelan Sampit Kota Pontianak,” J. Sist. , vol. 7, no. 2, pp. 120–131, 2018,  doi:  DOI : https://doi.org/10.32520/stmsi.v7i2.293.g124.
[19]  Jamaludin, A. Nugroho, and I. Romli, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Siswa yang Menerima Beasiswa Menggunakan  Metode  SAW,”  in Prosiding  Seminar Nasional Sistem Informasi dan Teknologi , 2020, vol. 4, pp. 45–49, [Online]. Available:
http://seminar.iaii.or.id/index.php/SISFOTEK/article/vie
w/151.
[20]  R.  Tunarso,  A.  Setiawan,  and  L.  W.  Santoso,  “Analisa
Migrasi  Sistem  Dari  Microsoft  Dynamics  Axapta,” J. Infra ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  199–204,  2017,  [Online]. Available: http://publication.petra.ac.id/index.php/teknik- informatika/article/view/5159.
[21]  H.  Fadli  and  A.  Khumaidi,  “Model  Pengambilan Keputusan Penerima Bantuan Bedah Rumah Dinas Sosial Kabupaten  Pringsewu  Menggunakan  Metode  SAW,”  in Konferensi Mahasiswa Sistem Informasi , 2018, no. 6, 1,
pp.
164–169,
[Online]. Available: http://ojs.stmikpringsewu.ac.id/index.php/kmsi/article/vi ew/636 .