## Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi
https://jsisfotek.org
2020 Vol. 2 N o .   2 Hal:  48-52 e-ISSN: 2686-3154
Sistem Pendukung Keputusan Program Kerja Pengawasan Tahunan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
Indra Gunawan 1  , Julius Santony 2 , Sumijan 3 123 Universitas Putra Indonesia YPTK Padang
awanzse@gmail.com

## Abstract
The Annual Supervision Work Program (ASWP) is a measure of efficiency and effectiveness in implementing supervision in supporting  Inspectorate  performance.  For  the  preparation  of  this  ASWP  using  a  Risk-Based  Supervision  Planning  (RBSP) based  on  certain  criteria.  Decision  Support  System  (DSS)  is  a  system  used  to  determine  alternative  ASWP  to  be implemented.  The  criteria  are  determined  using  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method.  The  basic  concept  of  the SAW  method  is  to  find  the  total  weighting  of  the  performance  rating  for  each  alternative.  Testing  is  done  from  ASWP alternative  normalized  according  to  the  type  of  attribute  criteria  (benefit  or  cost).  The  final  result  is  obtained  from  the calculation process, namely from the 10 test data there is 80% compatibility of the data from the system calculation. The sum of the normalized matrix with weights per criterion shows an alternative ranking of the regional apparatus organization that is closest to the criteria to the most distant from the criteria. In order to get an alternative ASWP to be implemented.
Keywords:  Annual  Supervision  Work  Program  (ASWP),  Simple  Additive  Weighting  (SAW),  Decision  Support  System (DSS), Risk-Based Supervision Planning (RBSP), Efficiency.

## Abstrak
Program  Kerja  Pengawasan  Tahunan  (PKPT)  merupakan  suatu  langkah  efisiensi  dan  efektivitas  pelaksanaan  pengawasan dalam mendukung kinerja Inspektorat. Untuk penyusunan PKPT ini menggunakan Perencanaan Pengawasan Berbasis Risiko (PPBR)  berdasarkan      kriteria    tertentu.    Sistem    Pendukung    Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  yang  digunakan  untuk menentukan  alternatif  PKPT  yang  akan  dilaksanakan.  Kriteria  ditentukan  dengan  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW).  Konsep  dasar  dari  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  bobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif.  Pengujian  dilakukan  dari  alternatif  PKPT dinormalisasi sesuai dengan jenis atribut kriteria (benefit atau cost ). Hasil  akhir  diperoleh dari  proses  perhitungan,  yaitu  dari  uji  10  data  terdapat  80%  kecocokan  data  dari  perhitungan  sistem. Penjumlahan  dari    matriks  ternormalisasi  dengan  bobot  per  kriteria  menunjukkan  ranking  alternatif  organisasi  Perangkat Daerah yang  paling  mendekati  kriteria  hingga  yang  paling  jauh  dari  kriteria.  Supaya mendapatkan alternatif  PKPT yang akan dilaksanakan.
Kata kunci:  Program Kerja Pengawasan Tahunan (PKPT), Simple Additive Weighting (SAW), Sistem Pendukung Keputusan (SPK), Perencanaan Pengawasan Berbasis Risiko (PPBR), Efesiensi.
© 2020 JSisfotek

## 1. Pendahuluan
Kebutuhan  untuk  mengelola  risiko  menjadi  bagian penting dari tata kelola organisasi. Tujuan pengelolaan  ini  untuk  menjadi  organisasi  lebih  baik. Setiap  risiko  yang  akan  terjadi  dilakukan  pendataan dan diinformasikan ke stakeholder untuk menanggulanginya.  Untuk  itu,  organisasi  harus mampu  menevaluasi  nilai-nilai  risiko  yang  akan terjadi  secara  tepat  waktu  dengan  cara  manajemen risiko yang baik.
Manajemen  risiko  telah  menjadi  kebutuhan  yang pokok  agar  kinerja  organisasi  lebih  baik.  Dalam memanajemen  risiko  sangat  diperlukan  penggunaan sumber daya dan  mengoptimalkan  setiap sumberdaya yang  terbatas.  Salah  satu  sumberdaya  tersebut  adalah pengawasan  terhadap  kinerja  setiap  bagian  dalam organisai yang melibatkan karyawannya.
Manajemen  pengelolaan  kinerja  karyawan  ini  sangat berpengaruh  terhadap  kelangsungan  dan  kemajuan organisasi.  Kinerja  yang  rendah  akan  mengakibat terganggunya  perkembangan  organisasi  untuk  masa yang  akan  datang.  Disamping  itu,  pihak  luar  yang terkait  dengan  kinerja  organisasi  (stakeholder)  tidak merasa  puas.  Maka  akan  menurunkan  kepercayaan yang  berdampak  terhadap  kerugian  organisasi  secara moral maupun finansial.
Beberapa penelitian telah dilakukan dalam pengelolaan  kinerja  organisasi  ini,  seperti  yang dilakukan  oleh  Sahir  dkk  (2017).  Penelitian  ini mengelola data  karyawan  dalam  melakukan  kenaikan gaji menggunakan metode Simple Additive Weighting  (SAW).  Hasil  penelitiannya  adalah  5% sampai  51%  dari  62  alternatif  yang  diusulkan  dapat diterima,  sehingga  manajer  dapat  terbantu  dalam pengambilan keputusan cepat dan akurat [ 1 ].
Mukodimah  dkk  (2018)  juga  melakukan  penelitian tentang makanan sehat dan penting dalam mendukung kesehatan  dan  pertumbuhan  balita.  Metode  yang digunakan  adalah  Fuzzy  SAW  dan  mendapatkan  3 buah alternatif yang terbaik [ 2 ]. Begitu juga penelitian yang  dilakukan  oleh  Setyawan  dkk  (2017)  tentang penanganan  situasi  ketidaksengajaan  dalam  proses pengambilan  keputusan  dalam  merekrut  karyawan baru.  Metode  yang digunakan adalah  Metode Weight Produk  (WP)  dan  SAW  dengan  hasil  penelitian terdapat  3  faktor  yang  harus  dipenuhi  oleh  calon karyawan, yaitu peringkat kinerja, kriteria pembobotan,  dan  perhitungan  setiap  faktor  [ 3 ]. Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Krylovas dkk  (2017)  dalam  menentukan  berat  badan  terbaik menggunakan  metode  Weight  Balancing  Indicator Ranks  Accordance  (WEBIRA).  Hasil  sangat  efektif dalam memilih alternatif terbaik [ 4 ].
Beberapa  penelitian  lain,  yaitu  yang  dilakukan  oleh Abdullah  dkk  (2018)  dalam  penentuaan  penempatan ambulan  pada  lokasi  yang  strategis.  Hasil  penelitian ini  adalah  mampu  menangkap  ketidakjelasakan  gaya berpikir pada manusia secara efektif dalam mengambil  keputusan  yang  menggunakan  multi- kriteria [ 5 ]. Gothwal dkk (2017) melakukan penelitian untuk  mengevaluasi  kinerja  yang  paling  tepat  dalam sektor  manufaktur  terhadap  masalah  yang  strategis yang  mempengaruhi  Flexible  Manufacturing  System (FMS).  Hasil  penelitian  ini  adalah  setiap  kategori memiliki  efektifitas  berbeda  dalam  meningkatan kinerja [ 6 ].
Dari  beberapa  penelitian  diatas  menyatakan  bahwa dalam  meningkatkan  kinerja,  maka  diperlukan  suatu Sistem Pendukung Keputusan (SPK). Sistem ini dapat mendukung  dalam  mengevaluasi  data  yang  telah terjadi  untuk  mendapatkan  solusi  dalam  kinerja  di masa  yang  akan  datang.    Sistem  ini  harus  dibangun menggunkan  suatu  teknologi  informasi,  seperti menggunakan  CBIS  ( Computer  Based  Information Systems ).  Sistem  CBS  dapat  secara  fleksibel, interaktif,  dan  adaptif  dalam  mencari  solusi  terhadap masalah  manajemen  yang  spesifik  dan  tidak terstruktur  [ 7 ].  Maka  dilakukan  penelitian  ini  dengan metode  SAW  dalam  menilai  risiko  pada  Program Kerja  Pengawasan  Tahunan  Organisasi  Perangkat Daerah  Kabupaten  Rokan  Hulu.  Penilaian  risiko  ini dapat mengurangi  ketidakpastian suatu program  yang akan dilaksanakan oleh Aparatur Pengawasan Internal Pemerintah, sehingga dapat meminimalisir penyelesaian tugas yang tidak tepat waktu [ 8 ].

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  mererapkan  metode  CBIS  dengan menerapkan sistem komputer. Sistem ini diaplikasikan  pada  sebuah  Personal  Computer  (PC) dalam  melakukan  pengujian.  Gambaran  aliran  sistem disajikan dalam gambar 1.

## Gambar 1. Bagan Alir Sistem
Data  yang  diolah  dalam  penelitian  ini  dikumpulkan dari  pengamatan  langsung  ke  objek  penelitian.  Data- data yang dikumpulkan adalah data periode lalu yang berhubungan dengan kinerja karyawan pada Inspektorat Daerah Kabupaten Rokan Hulu yang telah disetujui  oleh  Inspektur  Daerah.  Dari  data  tersebut didapatkan  kriteria-kriteria  dan  alternatif-alternatif yang  dapat  mempengaruhi  keputus.  Selanjutnya,  data ini  diproses  dengan  alur  yang  disajikan  pada  gambar 2.

## Gambar 2. Alur Proses Implementasi
Pada  gambar  2  menyajikan  urutan  proses  dari implementasi  sistem  dengan  menggunakan  metode SAW terhadap data kinerja. Uraian proses dari setiap bagian diuraikan pada bagian hasil dan pembahasan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam melakukan proses pengolahan data menggunakan SAW, dilakukan tahapa-tahapan sebagai berikut: 3.1.
Menentukan Alternatif (Ai)
Bagian  yang  menentukan alternatif dari penelitian  ini adalah  Organisasi  Perangkat  Daerah  Kabupaten Rokan  Hulu  yang  telah  dibakukan  oleh  Inspektur Daerah  dan  Badan  Pengawasan  dan  Pembangunan (BPKP)  Perwakilan  Provinsi  Riau  selaku  Instansi Pembina.

## 3.2. Menentukan Kriteria (Ci)
Dari  data  yang  telah  didapatkan,  maka  dilakukan pengkodeaan kriteria yang ada. Pengkodean menggunakan  simbo  C  yang  berarti Criteria dan diurut berdasarkan pengaruh yang terbesar berdasarkan  aturan  yang  ada.  Kriter  yang  ada disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Organisasi Perangkat Daerah Kabupaten Rokan Hulu Kode Nama Kriteria Atribut C1 Kebijakan Pengawasan Benefit C2 Nilai DPA Benefit C3 Jumlah Sumber Dana Benefit C4 Kepentingan Publik/Masyarakat Benefit C5 Pencapaian  Tujuan  Pemerintah Daerah Benefit C6 Pencapaian Kinerja Tahun Sebelumnya Benefit C7 Kemampuan APIP Benefit C8 Strategi  pengawasan  yang  jarang dilakukan audit pengawasan Benefit Tabel 2. Pengkodean Instansi dan Penempatan Kriteria Kode Instansi C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A001  Sekretariat Daerah 1 3 1 2 5 3 3 3 A002  Sekretariat Dewan Perwakilan Rakyat Daerah 1 3 1 3 1 3 3 3 A003  Dinas Kesehatan 3 5 4 4 5 3 3 2 A004  Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil 5 1 2 4 1 3 3 5 A005  Dinas Perumahan dan Kawasan Pemukiman 1 4 3 4 4 3 3 5 A006  Dinas Perindustrian dan Perdagangan 3 1 1 2 3 3 3 4 A007  Dinas Pariwisata dan Kebudayaan 3 2 2 2 3 3 3 4 A008  Dinas Sosial, Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak 5 1 1 4 5 3 3 5 A009  Dinas Pengendalian Penduduk dan Keluarga Berencana 3 2 2 3 4 3 3 5 A010  Dinas Komunikasi dan Informatika 1 2 1 3 2 3 3 5
Pada  Tabel  2  disajikan  10  instansi  dari  29  instansi yang  ada  pada  Organisasi  Perangkat  Daerah.  Ke  10 instansi ini dikode menggunakan simbol A dan angka pengurutnya  berdasarkan  tingkatan  level  instansinya. Dalam  pengkodean  ini  juga  dilakukan  pengisian kriteria terhadap setiap instansi tersebut.

## 3.3. Nilai setiap data di kriteria
Data  pada  tabel  2  dikoneversi  untuk  penilaian  dari setiap  kriteria.  Nilai  memiliki  skala  dari  1  (satu) sampai  dengan  5  (lima)  dan  dibobot  dari  0.2  sampai dengan 1. Hasil penilaian disajikan pada Tabel 3.
Tabel 3. Rating Kecocokan Kode Instansi C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A001  Sekretariat Daerah 0.2 0.6 0.2 0.4 1 0.6 0.6 0.6 A002  Sekretariat Dewan Perwakilan Rakyat Daerah 0.2 0.6 0.2 0.6 0.2 0.6 0.6 0.6 A003  Dinas Kesehatan 0.6 1 0.8 0.8 1 0.6 0.6 0.4 A004  Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil 1 0.2 0.4 0.8 0.2 0.6 0.6 1 A005  Dinas Perumahan dan Kawasan Pemukiman 0.2 0.8 0.6 0.8 0.8 0.6 0.6 1 A006  Dinas Perindustrian dan Perdagangan 0.6 0.2 0.2 0.4 0.6 0.6 0.6 0.8 A007  Dinas Pariwisata dan Kebudayaan 0.6 0.4 0.4 0.4 0.6 0.6 0.6 0.8 A008  Dinas Sosial, Pemberdayaan Perempuan dan Perlindungan Anak 1 0.2 0.2 0.8 1 0.6 0.6 1 A009  Dinas Pengendalian Penduduk dan Keluarga Berencana 0.6 0.4 0.4 0.6 0.8 0.6 0.6 1 A010  Dinas Komunikasi dan Informatika 0.2 0.4 0.2 0.6 0.4 0.6 0.6 1

## 3.4.  Matriks Keputusan
Setelah  nilai  kecocokan  kriteria  setiap  alternatif disesuaikan,  maka  langkah  selanjutnya  adalah membuat  matriks  keputusan.  Matrik  keputusan  yang digunakan  adalah  matriks  X  dengan  ordo  10  x  8 seperti yang terlihat di bawah ini.
( )

## 3.5.  Melakukan Normalisasi
Proses  normalisasi  yang  digunakan  menggunakan rumus yang disajikan pada persamaan (1).

## {
(1)
Hasil normalisasi dari matrik X terhadap nilai kriteria disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil Normalisasi
Kode C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A001  0.20  0.60  0.25  0.50  1.00  1.00  1.00  0.60 A002  0.20  0.60  0.25  0.75  0.20  1.00  1.00  0.60 A003  0.60  1.00  1.00  1.00  1.00  1.00  1.00  0.40 A004  1.00  0.20  0.50  1.00  0.20  1.00  1.00  1.00 A005  0.20  0.80  0.75  1.00  0.80  1.00  1.00  1.00 A006  0.60  0.20  0.25  0.50  0.60  1.00  1.00  0.80 A007  0.60  0.40  0.50  0.50  0.60  1.00  1.00  0.80 A008  1.00  0.20  0.25  1.00  1.00  1.00  1.00  1.00
A009  0.60  0.40  0.50  0.75  0.80  1.00  1.00  1.00 A010  0.20  0.40  0.25  0.75  0.40  1.00  1.00  1.00

## 3.6.  Menentukan Nilai Preferensi
Nilai  prefensi  yaitu  nilai  tingkat  kepentingan  setiap alternatif. Bobot nilai ini telah ditetapkan oleh aturan yang berlaku. Nilai preferensi ini disajikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Preferensi
Kode C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8  Total A001 0.03  0.06  0.01  0.20  0.05  0.05  0.10  0.06  0.56 A002 0.03  0.06  0.01  0.30  0.01  0.05  0.10  0.06  0.62 A003 0.09  0.10  0.05  0.40  0.05  0.05  0.10  0.04  0.88 A004 0.15  0.02  0.03  0.40  0.01  0.05  0.10  0.10  0.86 A005 0.03  0.08  0.04  0.40  0.04  0.05  0.10  0.10  0.84 A006 0.09  0.02  0.01  0.20  0.03  0.05  0.10  0.08  0.58 A007 0.09  0.04  0.03  0.20  0.03  0.05  0.10  0.08  0.62 A008 0.15  0.02  0.01  0.40  0.05  0.05  0.10  0.10  0.88 A009 0.09  0.04  0.03  0.30  0.04  0.05  0.10  0.10  0.75
A010 0.20  0.40  0.25  0.75  0.40  1.00  1.00  1.00  0.65

## 3.7. Menentukan Perankingan
Proses  peringkan  merupakan  proses  pengurutan  nilai total  dari  yang  terbesar  ke  yang  kecil.  Dari peringkingan  yang  dilakukan  terdapat  4  keputuan alternatif  yang  sangat  baik,  yaitu  dengan  nilai  total lebih  dari  0,8.  Hasil  perengkingan  disajikan  pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Ranking Kode  C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8  Total  Keputusan A008  1 0.2  0.2  0.8  1 0.6  0.6  1 0.8825  Sangat Baik A003  0.6  1 0.8  0.8  1 0.6  0.6  0.4  0.8800  Sangat Baik A004  1 0.2  0.4  0.8  0.2  0.6  0.6  1 0.8550  Sangat Baik A005  0.2  0.8  0.6  0.8  0.8  0.6  0.6  1 0.8375  Sangat Baik A009  0.6  0.4  0.4  0.6  0.8  0.6  0.6  1 0.7450  Baik A010  0.2  0.4  0.2  0.6  0.4  0.6  0.6  1 0.6525  Cukup A002  0.2  0.6  0.2  0.6  0.2  0.6  0.6  0.6  0.6225  Cukup
A007  0.6  0.4  0.4  0.4  0.6  0.6  0.6  0.8  0.6150  Cukup A006  0.6  0.2  0.2  0.4  0.6  0.6  0.6  0.8  0.5825  Kurang A001  0.2  0.6  0.2  0.4  1 0.6  0.6  0.6  0.5625  Kurang
Hasil  peringkingan  pada  Tabel  6  dibandingkan dengan  hasil  ril  (kenyataan)  di  lapangan  masing- masing  instansi  berdasarkan  sumber  data  dari  Sub Bagian  Analisis  dan  Evaluasi  Inspektorat  Kabupaten Rokan  Hulu  Tahun  2020.  Dari  proses  ini  didapatkan tingkat  akurasi  sistem  dengan  data  kenyataan.  Hasil perbandingan disajikan pada Tabel 7.
Tabel 7. Perbandingan Ranking No Instansi Data Real Sistem Keterangan Skor risiko Rank Skor risiko Rank 1 Sekretariat Daerah 2.30 10 0.5625 10 Valid 2 Sekretariat DPRD 2.50 8 0.6225 7 Tidak Valid 3 Dinas Kesehatan 3.65 2 0.8800 2 Valid 4 Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil 3.55 3 0.8550 3 Valid 5 Dinas Perumahan dan Kawasan Pemukiman 3.45 4 0.8375 4 Valid 6 Dinas Perindustrian dan Perdagangan 2.40 9 0.5825 9 Valid 7 Dinas Pariwisata dan Kebudayaan 2.55 7 0.6150 8 Tidak Valid 8 Dinas Sosial, Pemberdayaan Perempuan & Perlindungan Anak 3.70 1 0.8825 1 Valid 9 Dinas Pengendalian Pendudukan dan Keluarga Berencana 3.10 5 0.7450 5 Valid 10 Dinas Komunikasi dan Informatika 2.65 6 0.6525 6 Valid
Dari  hasil  pengujian  akurasi  pada  tabel  7  terdapat  8 instasi  yang  valid  dari  10  instansi  yang  diolah.  Maka tingkat akurasi sistem ini adalah:
Dengan  tingkat  akurasi  80%,  maka  secara  umum sistem ini sangat baik.

## 4. Kesimpulan
Hasil  dari  pembahasan  dengan  tingkat  akurasi  80%, maka sistem yang diujikan dapat dipertimbangkan dan diterapkan  Sub  Bidang  Analisis  dan  Evaluasi Inspektorat  Kabupaten  Rokan  Hulu.  Sehingga penelitian  ini  dapat  menjadi  rujukan  untu  instansi lainnya secara umum.

## Daftar Rujukan
[1] Sahir,  S.  H.,  Rosmawati,  R.,  &  Minan,  K.  (2017). Simple Additive  Weighting  Method  to  Determining  Employee  Salary Increase  Rate . International  Journal  of  Scientific  Research  in Science and Technology (IJSRST) . 3 (8), 42-48.
[2] Mukodimah,  S.,  Muslihudin,  M.,  Andoyo,  A.,  Hartati,  S.,  & Maseleno, A. (2018). Fuzzy Simple Additive Weighting and its
Application to Toddler Healthy Food . International Journal of Pure and Applied Mathematics , 118 (7), 1-7.
[3] Setyawan,  A.,  Arini,  F.  Y.,  &  Akhlis,  I.  (2017).  Comparative Analysis of Simple Additive Weighting Method and Weighted Product  Method  to  New  Employee  Recruitment  Decision Support  System  (DSS)  at  PT.  Warta  Media  Nusantara. Scientific  Journal  of  Informatics,  4 (1),  34-42.  DOI: https://doi.org/10.15294/sji.v4i1.8458 .
[4] Krylovas,  A.,  Kosareva,  N.,  &  Zavadskas,  E.  K.  (2017). WEBIRA-Comparative Alanysis of Weight Balancing Method . International  Journal  of  Computers  Communications  and Control , 12 (2), 238-253.
[5] Abdullah, L.,  Adawiyah, C. W. R., &  Kamal, C.W. (2018). A Decision  Making  Method  Based  on  Interval  Type-2  Fuzzy Sets:  An  Approach  for  Ambulance  Location  Preference. Applied Computing and Informatics , 14 (1), 65-72. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.aci.2017.04.003 .
[6] Gothwal,  S.,  &  Raj,  T.  (2017). Priorising  the  Performance Measures  of  FMS  using  Multi-criteria  Decision  Making Approaches .  International  Journal  Process  Management  and Benchmarking , 8 (1), 59-78.
[7] Hultgren,  G.,  &  Eriksson,  O.  (2003). The  notion  of  Computer Based Information Services . Promote IT, 5-7.
[8] Wanto,  A.,  &  Damanik,  H. Analisis  Penerapan  Sistem Pendukung  Keputusan  Terhadap  Seleksi  Penerima  Beasiswa BBM  (Bantuan  Belajar  Mahasiswa)  Pada  Perguruan  Tinggi Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) (Studi  Kasus  :  AMIK  Tunas  Bangsa  Pematangsiantar) . Prosiding Seminar Nasional Rekayasa (SNTR) II , 2, 323-333.