## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 4, Juli 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 167- 176 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## MODEL SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN PERPANJANGAN KONTRAK KERJA MOTIVATOR MENGGUNAKAN METODE SAW PADA YAYASAN PENGEMBANGAN ANAK INDONESIA BIMBA AIUEO
Rizki Sanjaya 1 , Agus Umar Hamdani 2*
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 1 1612520062@student.budiluhur.ac.id , 2* agus.umarhamdani@budiluhur.ac.id
Abstrak – Yayasan Pengembangan Anak Indonesia biMBA-AIUEO adalah sebuah lembaga swasta yang bergerak di pendidikan anak usia  balita.  Diadakan  seleksi  penerimaan  calon  motivator  untuk  membantu  kegiatan  belajar  mengajar  setiap  tahun.  Setiap  calon motivator akan mengikuti tes evaluasi kompetensi dasar motivator (EKODAM). Saat ini, pengolahan data penilaian motivator sudah terkomputerisi,  namun  hanya  menggunakan  aplikasi  Excel  dan  belum  menggunakan  formula  otomatis  yang  ada  di  dalam  aplikasi tersebut, serta tenaga administrasi yang belum familier dengan penggunaan teknologi informasi sehingga menyebabkan pengolahan data  penilaian  motivator  membutuhkan  waktu  yang  lama.  Merujuk  pada  kondisi  bisnis  diatas,  maka  peneliti  mengusulkan  untuk membangun  sebuah  sistem  informasi  untuk  menentukan  perpanjangan  kontrak  kerja  motivator.  Metode  yang  digunakan  untuk mengolah data menggunakan Simple Additive Weighting (SAW). Metode tersebut digunakan karena nilai bobot untuk setiap kriteria penilaian  sudah  diketahui.  Metode  pengumpulan  data  menggunakan  wawancara,  pengamatan  langsung  dan  angket  kuesioner. Implementasi sistem pengambilan keputusan menggunakan Visual Studio 2008 dengan database MySQL. Tujuan penelitian ini adalah membangun prototipe sistem penunjang keputusan yang memberikan rekomendasi perpanjangan kontrak kerja motivator berdasarkan hasil penilaian evaluasi kompetensi dasar motivator.
Kata Kunci: Sistem Penunjang Keputusan, Simple Additive Weighting , Perpanjangan Kontrak Kerja Motivator
Abstract – The biMBA-AIUEO Indonesian Child Development Foundation is a private institution engaged in the education of children under five. Selection of prospective motivator candidates to assist teaching and learning activities is carried out every year. Each motivator candidate will take the motivator basic competency evaluation test (EKODAM). Currently, the processing of assessment data has been computerized, but only uses the Excel application and has not used the automatic formulas, and administrative staff who  are  not  familiar  with  information  technology,  so  that  processing  of  motivator  assessment  take  a  long  time.  Referring  to  the business conditions above, the researcher proposes to build an information system to determine the extension of the motivator work contract. The method used to process the data using the Simple Additive Weighting (SAW). This method is used because the weight value  for  each assessment  criterion  is  known. Methods of  collecting data using  interviews,  direct  observation and  questionnaires. Implementation of the decision-making system using Visual Studio 2008 with MySQL database. The purpose of this research is built a prototype of a decision support system that provides recommendations for extending a motivator's employment contract based  on the results of the evaluation of the basic competence of motivators.
Keywords: Decision Support System, Simple Additive Weighting, The Motivator's Work Contract Extension

## 1. PENDAHULUAN
Sistem pendukung keputusan merupakan suatu aplikasi interaktif yang digunakan para manager untuk mengambil keputusan semistruktur dan terstruktur [1]. Yayasan Pengembangan Anak Indonesia biMBA-AIUEO merupakan sebuah lembaga pendidikan untuk anak-anak dengan usia dibawah lima tahun. Setiap tahun diadakan penerimaan calon tenaga didik  baru  untuk  membantu  kegiatan  belajar  mengajar.  Yayasan  Pengembangan  Anak  Indonesia  biMBA  AIUEO memiliki metode tersendiri dalam menentukan perpanjangan kontrak kerja motivator yang dinyatakan lulus dalam tes evaluasi kompetensi dasar motivator (EKODAM). Saat ini, pengolahan data EKODAM sudah terkomputerisi, namun hanya menggunakan aplikasi Excel dan belum menggunakan rumus-rumus bisnis / formula otomatis yang ada di dalam aplikasi tersebut sehingga menyebabkan pengolahan data penilaian motivator  membutuhkan waktu yang lama. Selain itu, tenaga administrasi yang belum familier dengan penggunaan teknologi informasi juga menjadi penyebab pengolahan data EKODAM menjadi lama. Merujuk pada kondisi bisnis diatas, maka penelitian bertujuan untuk menganalisis dan membangun  sistem  penunjang  keputusan  pemilihan  motivator  untuk  perpanjangan  kontrak  kerjanya  di  Yayasan Pengembangan Anak Indonesia biMBA AIUEO. Dengan adanya sistem penilaian motivator tersebut, diharapkan pihak Yayasan  dapat  mengetahui  kualitas  motivator  yang  mengajar  diharapkan  dapat  meningkatkan  kualitas  peserta  didik. Peneliti menggunakan metode SAW ( Simple Additive Weighting ) untuk mengolah data nilai akhir setiap kriteria penilaian motivator. Alasan peneliti menggunakan metode tersebut dikarenakan nilai bobot EKODAM untuk setiap kriteria sudah diketahui berdasarkan hasil wawancara dengan pihak manajemen selain itu, sumber referensi terkait metode yang diambil berasal  dari  :  penelitian  pertama  [2]  yang  membahas  tentang  model  sistem  informasi  untuk  menentukan  promosi kenaikan karyawan, kemudian penelitian kedua [3] yang membahas model sistem informasi untuk menentukan pemilihan

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 4, Juli 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 167- 176 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
karyawan baru, dan penelitian ketiga [4] membahas sistem untuk menentukan penilaian kinerja karyawan dan penelitian keempat [5] yang membahas sistem informasi yang digunakan untuk penilaian guru terbaik.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  analisis  data  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan  sering dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut [6]. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Langkah-langkah perhitungan nilai menggunakan metode SAW [7] :
3.1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
3.2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3.3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  (Ci),  kemudian  melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut Benefit atau Cost sehingga  diperoleh  matriks  ternormalisasi  R menggunakan persamaan 1.
……………………….. (persamaan 1) Dimana : rij = nilai rating kinerja ternormalisasi xij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik Cost
= jika nilai terkecil adalah terbaik dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2, ........ ,n.
Gambar 1. Komponen Decision Support System
Pada gambar 1 dijelaskan model komponen sistem penunjang keputusan [8] terdiri atas : Sistem Manajemen Basis Data berisi model untuk merekam data yang berkaitan dengan pengambilan keputusan, diantaranya : data alternatif, data kriteria, data subkriteria, data penilaian dan data rekomendasi. Sistem Manajemen Manajemen Basis Model berisi model untuk  mengolah  data  penilaian  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Sistem  Manajemen  Bisnis Pengetahuan berisi informasi / pengetahuan yang dapat menjadi rekomendasi bagi user.

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 4, Juli 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 167- 176 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 2. Langkah-langkah Penelitian
Metodologi  penelitian  [8]  merupakan  urutan  instruksi  yang  digunakan  untuk  analisis  data  yang  disajikan  secara sistematik. Berikut ini adalah desain penelitian untuk memberikan solusi dalam penentuan motivator dapat dilihat pada gambar 2. Gambar 2 merupakan metodologi penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini. Tahap 1 : Mendefinisikan masalah pada saat menentukan motivator yang lulus dalam evaluasi kompetensi dasar motivator. Tahap 2 : Melakukan identifikasi solusi masalah berdasarkan teori dan literatur study . Tahap 3 : Mendefinisikan kriteria dan bobot untuk setiap kriteria penilaian. Tahap 4 : Melakukan olah data penilaian motivator dengan Microsoft Excel. Tahap 5 : Mengolah data menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Tahap 6 : Melakukan analisa terhadap masalah mnggunakan pendekatan Fishbone  Diagram ,  kemudian  dilanjutkan  dengan  mengidentifikasi  kebutuhan  sistem  usulan,  merancang sistem  menggunakan  pendekatan Object-Oriented  Analysis  and  Design (OOAD)  serta  mengimplementasikan  model sistem  menggunakan  bahasa  pemrograman  Visual  Basic  2008  dengan  DBMS  MySQL. Tahap  7 :  Pembahasan  dari pengujian sistem dan menarik kesimpulan hasil penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisa Proses Bisnis
Gambar  3  merupakan  proses  penilaian  motivator,  dimana  Direktur  Operasional  mengisi  nilai  evaluasi  dasar motivator untuk setiap motivator setiap tahun di form penilaian motivator. Kemudian menentukan status kelulusan untuk setiap kriteria penilaian.
Gambar 3. Activity Diagram Penilaian Motivator
Gambar 4 merupakan proses bisnis rekomendsi perpanjangan kontrak kerja motivator, dimana Direktur Operasional menyerahkan data rekomendasi perpanjangan kontrak kerja motivator kepada direktur personalia.

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 4, Juli 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 167- 176 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 4. Activity Diagram Rekomendasi Perpanjangan Kontrak Kerja Motivator

## 3.2. Analisa Masalah
Dalam menganalisa masalah terkait pengambilan keputusan perpanjangan kontrak kerja motivator pada Yayasan Pengembangan Anak Indonesia biMBA AIUEO, maka penulis menggunakan pendekatan Fishbone Diagram . Fishbone Diagram merupakan alat bantu analisis masalah untuk mengetahui keterhuhungan antara   sebab dan akibat [9]. Hasil analisa masalah tersebut dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil Analisa Masalah dengan Fishbone Diagram
Kategori Process , terdapat 3 (tiga) masalah utama yaitu : proses pengolahan data EKODAM yang membutuhkan waktu yang lama, kesulitan menentukan perpanjangan kontrak kerja motivator dan kesulitan untuk menentukan hasil akhir motivator. Kategori Physical Evidence , terdapat 1 (satu) masalah utama, yaitu : data penilaian saat ini sulit untuk direkapitulasi. Adapun solusi bisnis SI/TI dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Identifikasi Solusi Bisnis SI/TI
Masalah Penyebab Solusi Bisnis SI / TI - Proses pengolahan data evaluasi kompetensi dasar monitor (EKODAM) membutuhkan waktu yang lama. - Diinput secara manual di aplikasi Ms. Excel dan data dihitung secara manual. - Sistem harus bisa mengolah data penilaian motivator dengan secara otomatis. - Kesulitan dalam menentukan status kelulusan setiap motivator. - Harus memprediksikan status kelulusan motivator berdasarkan nilai test dan belum ada pembobotan kriteria penilaian. - Sistem harus bisa memberikan informasi status kelulusan setiap motivator secara otomatis.
- Form penilaian evaluasi dasar motivator (EKODAM) berisi informasi yang tidak lengkap. - Data tanggal penilaian tidak diisi. - Sistem harus bisa merekam data penilaian motivator secara lengkap.
3.3. Analisa Data Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
Terdapat 5 (lima) alternatif yang akan dinilai yang diinisialkan, yaitu : M1 (Motivator ke-1), M2 (Motivator ke-2), M3 (Motivator ke-3), M4 (Motivator ke-4) dan M5 (Motivator ke-5). Model hirarki kriteria dan alternatif dapat dilihat pada gambar 6.

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 4, Juli 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 167- 176 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Rekomendasi Perpanjangan
Kontrak Kerja Motivator
EKODAM Tahap Dasar EKODAM Tahap Menengah EKODAM Tahap Lanjutan M2 M3 M4 M2 M3 M4 M2 M3 M4 Ketidakhadiran M2 M3 M4 M1 M5 M1 M5 M1 M5 M1 M5 Gambar 6. Model Hirarki Kriteria dan Alternatif
Penjelasan mengenai gambar 6 dijelaskan sebagai berikut: a. Identifikasi Tujuan ( Goal ) Adapun tujuan ( goal ) dalam sistem penunjang keputusan ini adalah menentukan perpanjangan kontrak kerja motivator berdasarkan kriteria penilaian.
b. Identifikasi Kriteria
Berdasarkan wawancara yang dilakukan kepada Direktur Operasional BiMBA AIUEO sebagai pengambil keputusan, yang terdiri atas :
1) EKODAM Tahap Dasar diinisialkan dangan K1
EKODAM Tahap Dasar merupakan kriteria untuk menilai keberhasilan setiap motivator terhadap materi / kurikulum tingkat dasar.
2) EKODAM Tahap Menengah diinisialkan dangan K2
EKODAM Tahap Menengah merupakan kriteria untuk menilai keberhasilan setiap motivator terhadap materi / kurikulum tingkat menengah.
3) EKODAM Tahap Lanjutan diinisialkan dangan K3
EKODAM Tahap Lanjutan merupakan kriteria untuk menilai keberhasilan setiap motivator terhadap materi / kurikulum tingkat lanjutan.
4) EKODAM Ketidakhadiran diinisialkan dangan K4
Adapun penggolongan kriteria dan subkriteria penilaian dapat dilihat pada tabel 2 dan tabel 3.
Tabel 2. Penggolongan Kriteria
Tabel 3. Penggolongan Sub Kriteria

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 4, Juli 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 167- 176 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
c. Identifikasi Alternatif
Data alternatif merupakan data motivator yang akan direkomendasi untuk menerima perpanjangan kontrak kerja. Hasil identifikasi alternatif dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Identifikasi Alternatif

## 3.4. Pengolahan Data
Hasil  pengolahan  data  penilaian  diubah  ke  dalam  bentuk  matriks  keputusan  berdasarkan  criteria  C,  kemudian dilakukan normalisasi nilai menggunakan atribut Benefit dan Cost . Nilai kriteria dan subkriteria penilaian untuk setiap alternatif, serta hasil matriks keputusan ternormalisasi dapat dilihat pada tabel 5, tabel 6 dan tabel 7.
Tabel 5. Nilai Sub Kriteria Untuk Setiap Alternatif
Tabel 6. Nilai Kriteria Per Alternatif
Tabel 7. Menghitung Matriks Keputusan Ternormalisasi
Perhitungan  normalisasi  matriks  keputusan  (R)  setiap  kriteria  penilaian  motivator  diperoleh  menggunakan persamaan 1 dan persamaan 2.
Untuk menghitung normalisasi matriks keputusan R untuk atribut Benefit menggunakan persamaan 1. ……….……………………………………………Persamaan 1

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 4, Juli 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 167- 176 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Untuk menghitung normalisasi matriks keputusan R untuk atribut Cost menggunakan persamaan 2.
Berikut ini adalah contoh perhitungan Kriteria EKODAM Tahap Dasar (K1)  menggunakan persamaan 1.
Berikut ini adalah contoh perhitungan Kriteria Ketidakhadiran (K4) menggunakan persamaan 2.
Berikut ini adalah hasil matriks keputusan R yang terbentuk :
Matriks R =
Berdasarkan  bobot  yang  sudah  ada  sebelumnya,  maka  langkah  berikutnya  adalah  mengalikan  bobot  preferensi dengan  nilai  matriks  keputusan  ternormalisasi  untuk  mendapatkan  alternatif  yang  dinyatakan  lulus  dalam  penilaian
evaluasi  kompetensi  dasar  motivator  (EKODAM).  Langkah  berikutnya  adalah  melakukan  perhitungan  nilai  bobot preferensi untuk setiap alternatif menggunakan persamaan 3.
Keterangan : Vi = Rank untuk setiap alternatif wj = Nilai bobot untk setiap kriteria rij = Nilai rating kinerja ternormalisasi
Berikut ini adalah contoh perhitungan nilai bobot preferensi untuk setiap alternatif :
1. Alternatif motivator bernama “Maulinda” (M1).
2. Alternatif motivator bernama “Indah Suwartini” (M2).
= 0.831
Hasil akhir dari perhitungan nilai bobot prefensi setiap alternatif dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Nilai Bobot Preferensi Setiap Alternatif
……….……………………………………………………………Persamaan 3
……….……………………………………………Persamaan 2

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 4, Juli 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 167- 176 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 3.5. Pemodelan Sistem Usulan
Model  fungsionalitas  dari  sistem  penunjang  keputusan  perpanjangan  kontrak  kerja  motivator  pada  Yayasan Pengembangan Anak Indonesia BIMBA AIUEO digambarkan menggunakan UML Use Case Diagram. Model tersebut dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7. Class Diagram
Gambar  7  merupakan  model  fungsionalitas  sistem  yang  digunakan  pada  sistem  perpanjangan  kontrak  kerja motivator  yang  terdiri  atas:  entry  data  kriteria,  entry  data  sukriteria,  entry  data  unit,  entry  data  jabatan,  entry  data motivator,  entry  penilaian  motivator,  proses  perhitungan  nilai  dan  cetak  rekomendasi  perpanjangan  kontrak  kerja motivator, cetak laporan penilaian motivator dan cetak laporan rekomenasi perpanjangan kontrak kerja motivator.

## 3.6. Perancangan Basis Data
Gambar 8 merupakan model data konseptual menggunakan UML Class Diagram yang terdiri dari 9 (sembilan) kelas,  yaitu  :  motivator,  jabatan,  unit,  penilaian,  kriteria,  subkriteria,  detilnilai,  rekomendasi  dan  normalisasi.  Kelas motivator digunakan untuk merekam informasi motivator, kelas jabatan digunakan untuk merekam informasi jabatan motivator,  kelas  unit  digunakan  untuk  merekam  informasi  unit  kerja,  kelas  penilaian  digunakan  untuk  merekam informasi penilaian kerja motivator, kelas kriteria digunakan untuk merekam informasi kriteria penilaian dan bobotnya, kelas subkriteria digunakan untuk merekam informasi subkriteria penilaian, kelas detilnilai digunakan untuk merekam informasi  detil  penilaian,  kelas  rekomendasi  digunakan  untuk  merekam  informasi  rekomendasi  penilaian  dan  kelas normalisasi digunakan untuk merekam informasi nilai bobot ternormalisasi
Gambar 8. Class Diagram

## 3.7. Tampilan Menu
Gambar  9  merupakan  tampilan  menu  untuk  sistem  penunjang  keputusan  untuk  menentukan perpanjangan kontrak kerja motivator pada Yayasan Pengembangan Anak Indonesia biMBA AIUEO terdiri atas 3 (tiga) tampilan menu, yaitu : menu file master, menu transaksi dan menu laporan. Menu file master terdiri  dari  menu  yang  digunakan  untuk  menginput  :  data  kriteria,  data  subkriteria,  data  unit  dan  data motivator. Menu transaksi terdiri dari : entry penilaian motivator, proses perhitungan nilai dan cetak form

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 4, Juli 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 167- 176 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
rekomendasi perpanjangan kontrak kerja motivator. Sedangkan untuk menu laporan terdiri dari : cetak laporan penilaian motivator dan cetak laporan hasil rekomendasi perpanjangan kontrak kerja motivator.
Gambar 9 . Menu Utama
Gambar 10 merupakan form untuk menginput data penilaian terhadap motivator pada periode tertentu. Form entri penilaian  terdapat  inputan  nomor  penilaian,  tanggal  penilaian,  periode  penilaian,  kode  motivator,  nama  motivator, kriteria, subkriteria dan nilai setiap subkriteria.

## Gambar 10. Form Penilaian Motivator
Gambar 11 merupakan form untuk memilih motivator yang lulus dalam tes evaluasi kompentensi dasar motivator (EKODAM) dan akan diperpanjang kontrak kerjanya. Adapun persyaratan untuk dapat  kontrak bagi  motivator yang memenuhi syarat, yaitu minimal nilai akhir dari hasil evaluasi kompetensi dasar motivator (EKODAM) lebih besar atau sama dengan 80.

## Gambar 11. Form Perhitungan Nilai
Gambar 12 merupakan contoh keluran rekomendasi perpanjangan kontak kerja motivator yang dikeluarkan oleh sistem. Keluaran informasi yang dihasilkan oleh aplikasi SPK tersebut bersifat rekomendasi untuk Ketua YPAI biMBA AIUEO, apakah akan memutuskan memperpanjang kontrak kerja atau tidak bagi motivator yang dinyatakan lulus dalam penilaian.

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 4, Juli 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 167- 176 available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 12. Hasil Keluaran Rekomendasi Perpanjangan Kontrak Kerja Motivator

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  masalah,  perancangan  dan  implementasi  sistem  penunjang  keputusan  perpanjangan kontrak kerja motivator pada Yayasan Pengembangan Anak Indonesia biMBA AIUEO, maka penulis dapat mengambil beberapa kesimpulan berikut : penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW) pada aplikasi proses perhitungan nilai motivator mempercepat dalam pengolahan data penilaian motivator sehingga hasilnya menjadi lebih terstandarisasi, dikarenakan  sudah  memiliki  bobot  penilaian.  Selain  itu,  fitur-  fitur  bantuan  yang  tersedia,  seperti  :  modul  entry pembobotan kriteria, modul entry penilaian dan modul perhitungan nilai yang dapat membantu pihak manajemen untuk menentukan hasil akhir evaluasi kompetensi dasar motivator (EKODAM) setiap motivator, serta dengan adanya modul cetak  rekomendasi  perpanjangan  kontrak  kerja  motivator,  maka  pihak  manajemen  dapat  membantu  memberikan rekomendasi untuk menentukan motivator yang akan diperpanjang kontrak kerjanya.

## Daftar Pustaka
[1] Dewanto, Sistem Penunjang Keputusan Investasi Saham dengan Metode SAW di Bursa Efek Jakarta . Jakarta: Teknik Informatika Universitas Esa Unggul, 2015.
[2] F. Frieyadie, “Penerapan Metode Simple Additive Weight (SAW) Dalam Sistem Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 2(25), 2016.
[3] S. and W. Primahudi, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Karyawan Dengan Metode Simple Additive Weighting di PT. Herba Penawar AlWahida Indonesia,” JIMP – J. Inform. Merdeka Pasuruan , vol. 2(1), 2016.
[4] A. G. and et. al. Anto, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode SAW,” JUITA , vol. 3(4), 2015.
[5] A. U. Aini, Riadhotun Nurul and Hamdani, “Perancangan Model SPK Dalam Penilaian Guru Terbaik Menggunakan Metode Fuzzy dan SAW Studi Kasus : SDIT Yasir Cipondoh,” J. Idealis , vol. 2(2), 2019.
[6] S. Gunawan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Pada SMA Negeri 2 Kutacane dengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Pelita Inform. Budi Darma , vol. 9(3), 2015.
[7] R. Setyani, R. E., & Saputra, “Flood-prone Areas Mapping at Semarang City by Using Simple Additive Weighting Method,” Procedia - Soc. Behav. Sci. , vol. 227, no. 378–386, 2016.
[8] D. Sunyoto, Metodologi Penelitian Akuntansi . Bandung: PT. Refika Aditama, 2013.
[9] H. Asmoko, Teknik Ilustrasi Masalah-Fishbone Diagrams . Magelang: BPPK, 2013.