Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jakarta Jl. Cempaka Putih Tengah 27 Jakarta Pusat, Indonesia 10510 T. 62 21 4256024, 4244016 ext 207 E. jurnal.justit@ftumj.ac.id H. https: https://jurnal.umj.ac.id/index.php/just-it

## APLIKASI PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (STUDI KASUS CITRA WIDYA TEKNIK)
Devi Witasari 1 , Yuwan Jumaryadi 2
Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana
41816010004@student.mercubuana.ac.id 1 ,yuwan.jumaryadi@mercubuana.ac.id 2

## Abstrak
Aplikasi  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  merupakan  bagian  dari  Sistem  Pendukung  Keputusan. Citra  Widya  Teknik  dijadikan  tempat  penelitian,  dikarenakan  dalam  evaluasi  kinerja  dan pemilihan  karyawan  terbaik  masih  menggunakan  sistem  pengamatan,  yang  tentunya  hal  ini membutuhkan  waktu  lama  serta  penilaian  menjadi  kurang  objektif.  Penilaian  ini  memiliki  4 kriteria  :  Tanggung  Jawab,  Pengetahuan  Pekerjaan,  Kerjasama,  Kualitas  Pekerjaan  dengan menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Metode  penelitian  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  wawancara,  observasi  dan  studi  literatur.  Metode  pengembangan sistem  menggunakan  metode  Waterfall,  dan  aplikasi  dirancang  menggunakan  bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Dari perhitungan pengujian didapatkan akurasi data sejumlah  100%,  yaitu  perhitungan  manual  dan  perhitungan  aplikasi  hasilnya  sesuai  yang diharapkan. Hasil penelitian ini menghasilkan sebuah aplikasi pemilihan karyawan terbaik yang digunakan untuk pemberian penghargaan/reward.
Kata Kunci: Karyawan Terbaik, Simple Additive Weighting, SPK, Perangkingan , Citra Widya Teknik

## Abstract
The  Best  Employee  Selection  application  is  part  of  the  decision  support  system.  Citra Widya Teknik was used as a place of research, because in the evaluation of performance and selection of the best employees still use the observation system, which of course this requires a long time and the  assessment  becomes  less  objective.  This  assessment  has  4  criteria:  Responsibility,  Job Knowledge, Cooperation, Quality of Work using the method Simple Additive Weighting (SAW). The research methods used in this study were interviews, observation and literature study. The system development method uses the Waterfall method, and the application is designed using the PHP programming languange and MySQL database. From the test calculation, the data accuracy is  100%,  namely  manual  calculation  and  application  calculation  results  are  as  expected.  The results  of  this  study  resulted  in  an  application  for  selecting  the  best  employees  to  use  for awarding/rewards.
Keywords: Best Employees, Simple Additive Weighting, SPK, Ranking, Citra Widya Teknik

## 1. Pendahuluan
Semakin  pesatnya  perkembangan teknologi  informasi  pada  era  globalisasi,
menjadi  salah  satu  bukti  nyata  bahwa pemanfaatan teknologi informasi memberikan banyak  kemudahan  dalam  aktivitas  bisnis. Sumber  daya  manusia  pun  memegang
kedudukan yang berpengaruh dalam aktivitas atau  kegiatan  untuk  kemajuan  perusahaan (Windarto, 2017). Karyawan  merupakan  sumber  daya  manusia yang digunakan sebagai alat penggerak dalam roda  bisnis  suatu  perusahaan.  Perusahaan memiliki tantangan untuk menjaga eksistensial  dalam  bersaing  yang  tentunya memerlukan hasil data dari kinerja karyawan yang  mempunyai  kinerja  baik.  Kualitas kinerja karyawan diperlukan untuk meningkatkan produktivitas suatu perusahaan. Untuk  memenuhi  standar  kualitas  tersebut maka  perusahaan  perlu  melakukan  penilaian terhadap  karyawannya  agar  mendapatkan standar kualitas karyawan terbaik yang sudah ditentukan    berdasarkan  kriteria  oleh perusahaan.
Setiap  harinya  Citra  Widya  Teknik  melayani sekitar  20-40  order  serta  memiliki  10  orang karyawan.  Sistem  yang  digunakan  CWT masih  manual  yaitu  sistem  pencatatan  pada buku  dalam  pencarian  data  sehingga mengalami  kesulitan.  Begitu  pun  proses kegiatan  penilaian  kinerja  karyawan  masih menggunakan  sistem  pengamatan,  yang tentunya  hal  ini  membutuhkan  waktu  lama serta  penilaian  menjadi  kurang  objektif (Astuti  &  Fu’ad,  2017),  karena  tidak berdasarkan perhitungan kriteria-kriteria yang sebagaimana mestinya.
Citra Widya Teknik telah  berkomitmen untuk  menjaga  dan  meningkatkan  kualitas pelayanannya,  yang  dilakukan  dengan  cara mengevaluasi  kinerja  karyawannya  dan memberikan  reward  berupa  bonus  ataupun kenaikan  gaji  kepada  karyawan  yang  terbaik untuk memacu kinerja(Nashar et al., 2016).
Proses  penilaian  yang  masih  terbilang rumit,  terkadang  mengalami  kesulitan  dalam mengambil  keputusan  tersebut.  Oleh  karena itu,  tujuan  dan  manfaat  penelitian  ini  ialah untuk  merancang  dan  membangun  aplikasi pemilihan  karyawan  terbaik  menggunakan metode Simple  Additive  Weighting (SAW), konsep  metode  ini  menentukan  nilai  bobot untuk  setiap  atribut  kemudian  dilanjutkan dengan  proses  perangkingan  yang  akan menyeleksi  alternatif  terbaik,  alternatif  yaitu kriteria-kriteria  yang  ditentukan.  Dengan metode perhitungan ini diharapkan
perusahaan memperoleh hasil yang lebih cepat dan sesuai berdasarkan kebutuhan perusahaan.

## 2. Tinjauan Pustaka

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK) sebagai  sistem  pendukung  dalam  mengambil keputusan  yang  memiliki  kemampuan  dalam memecahkan  masalah  untuk  mencapai keinginan  serta  keuntungan  bersama  dan menghasilkan  sebuah  informasi  yang  akurat (Nashar  et  al.,  2016).  SPK  di  definisikan sebagai sistem untuk suatu pendekatan dalam pengambilan keputusan (Kurnianda, 2019).

## Karyawan
Karyawan  ialah  pekerja  yang  yang memberikan  sebuah  jasa  biasanya  dalam bentuk tenaga ataupun pikiran dan mendapatkan  upah  berdasarkan  perjanjian yang  telah  disepakati  oleh  bersama  (Anto, Mustafidah,  &  Suyadi,  2015).  Definisi Karyawan  menurut  Undang-Undang  Nomor 14 Tahun 1969 tentang ketentuan-ketentuan pokok mengenai
ketenagakerjaan ,
karyawan  didefinisikan  sebagai  orang  yang mampu  melakukan  suatu  pekerjaan/usaha, secara fisik ataupun pikiran untuk menghasilkan  jasa  ataupun  barang  guna memenuhi kebutuhan masyarakat

## Simple Additive Weighting (SAW)
Simple  Additive  Weighting  (SAW) adalah  sebuah  metode  penjumlahan  yang terpusat  pada  bobot.  Yaitu  dengan  cara mencari  nilai  serta  kinerja  pada  setiap alternatif  di  setiap  kriteria  yang  telah ditentukan.  Metode  ini  terdiri  dari  2 atribut/kriteria yakni kriteria benefit (keuntungan) dan kriteria cost (biaya) (Wati &  Sadikin,  2019). Metode  SAW  harus dilakukan    proses  normalisasi  matriks keputusan  (x)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  alternatif yang ada (Triwahyuni, 2015).
Untuk merancang  metode SAW ini,  langkah-
langkah yang dapat dilakukan antara lain : 1. Menentukan kriteria
2. Menetapkan bobot kriteria
3. Menentukan nilai alternatif dari kriteria
4. Melakukan proses  hitung normalisasi
5. Melakukan proses hitung perangkingan.
6.Mengurutkan  perangkingan  dari  nilai tertinggi sampai terendah.
7. Memperoleh hasil karyawan terbaik
Formula 1 untuk normalisasi ialah:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎)
….(1) 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡)
Keterangan:
r ij =  Rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif  Ai  pada  atribut  Cj :i=1,2,...,m dan j = 1,2, ..., n Max i X ij = Nilai maksimum dari setiap kriteria i Min i X ij = Nilai minimum dari setiap kriteria i X ij =  Nilai  atribut  yang  dimiliki  dari setiap kriteria
Nilai  preferensi  Formula  2  untuk  setiap alternatif (Vi) adalah:
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗                                                                 ....(2) 𝑛 𝑗=1 Keterangan: V i = Rangking untuk setiap alternatif W j =  Nilai  bobot  rangking  (dari  setiap alternatif)
r ij = Nilai rating kinerja ternormalisasi
Nilai V i yang  lebih besar menyatakan bahwa alternatif A i lebih terpilih/terbaik.

## 3. Metodologi Penelitian

## Metode Pengumpulan Data
1. Wawancara
Pada langkah ini dilakukan dengan melakukan wawancara kepada Owner Citra Widya
Tehnik untuk memperoleh data   yang
diperlukan dan mengajukan beberapa  pertanyaan  yang  terkait dengan penelitian. 2. Observasi Observasi dilakukan dengan melihat  secara  langsung  ke  lokasi Citra Widya Tehnik guna mendapatkan informasi yang dibutuhkan. 3. Studi Literatur
Pada  tahap  ini  dilakukan  dengan mempelajari  sumber-sumber  atau buku-buku  referensi  yang  terkait dengan  metode  SAW  untuk  bahan penelitian.

## Metode Pengembangan Sistem
Metodologi  pengembangan  sistem  yang digunakan  adalah  metode  Waterfall.  Metode ini  bisa  juga  disebut  (Classic  Life  Cycle), Metode  ini  lebih  ke  pendekatan  yang berurutan dan sistematis dalam pengembangan  sistem,  metode  ini  di  mulai dari spesifikasi kebutuhan pengguna kemudian berlanjut dengan tahapan
komunikasi  (communication),  perencanaan
(planning),  pemodelan  (modeling),konstruksi
(construction),  serta  penyerahan  sistem  ke pengguna  (deployment),  dan  diakhiri  dengan (maintenance)  pada  sistem  yang  dihasilkan (Azza & Dores, 2018).

## 4. Hasil dan Pembahasan

## Perencanaan Sistem
Penentuan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Di Citra  Widya  Teknik  ada  4  kriteria  yang digunakan untuk melakukan penilaian, yaitu:
TABEL 1 T ABEL K RITERIA
Kriteria ( C ) Keterangan C1 Tanggung Jawab C2 Pengetahuan Pekerjaan C3 Kerjasama C4 Kualitas Pekerjaan
C1  =  Tanggung  Jawab  atas  tugas  yang dikerjakan C2 = Pengetahuan Pekerjaan tentang AC
C3 = Kerjasama tim C4  =  Kualitas  pekerjaan/tugas  yang dikerjakan berhasil atau komplain

## TABEL 2
T ABEL N ILAI P REFERENSI Keterangan Nilai Nilai Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Buruk 1
Tabel  2.  Menentukan  nilai  preferensi  ini menggunakan  bilangan  fuzzy  yang  nantinya dapat di konversi ke dalam bilangan crips.

## TABEL 3
T ABEL B OBOT K RITERIA Kriteria (C) Tipe Kriteria Bobot Kriteria Tanggung Jawab Benefit 3 Pengetahuan Pekerjaan Benefit 2 Kerjasama Benefit 2 Kualitas Pekerjaan Benefit 3
Pada  Tabel  diatas  dijabarkan  tipe  masing- masing  kriteria(benefit/cost)  dan  bobot kriteria

## Perancangan UML
Use Case Diagram

## Gambar. 1.  Use Case Diagram
Pada  gambar  1  menjelaskan  Use  Case Diagram  bahwa  hanya  ada  1  actor  yaitu Owner,  yang  berperan  dalam  melakukan
mengelola  data  karyawan,  merubah  data karyawan,  dan  menghapus  data  karyawan. Owner  memiliki  peran  untuk  melakukan perangkingan karyawan, dalam aksi ini owner juga  berperan  dalam  hal  ini,  Owner  juga berhak dalam memanajemen data serta kriteria seperti  aksi  ini  yaitu  dapat  mengubah  data kriteria, nilai, alternatif, dan rangking.

## Implementasi Sistem
Gambar. 2.  Halaman Menu Utama
Setelah proses login, akan masuk ke halaman menu  utama,  yang  menampilkan  nilai preferensi,  kriteria,  alternatif  dan  grafik  hasil perangkingan karyawan terbaik.
Gambar. 3.  Halaman Nilai
Pada  halaman  nilai,  dapat  memasukkan  nilai preferensi, mengedit dan menghapus.

## Gambar. 4.  Halaman Kriteria
Pada  halaman  kriteria,  dapat  memasukkan, mengedit  dan  menghapus  nama  kriteria,  tipe kriteria, dan bobot kriteria.

## Gambar. 5.  Halaman Alternatif
Pada  halaman  alternatif,  dapat  memasukkan, mengedit, dan menghapus nama alternatif.

## Gambar. 6.  Halaman Rangking
Pada  halaman  rangking,  dapat  memasukkan, mengedit, dan menghapus rangking.
Gambar. 7. Cetak Kriteria Alternatif
Pada gambar 7, menampilkan hasil cetak Nilai Kriteria dari masing-masing Alternatif.
Gambar. 8. Cetak Normalisasi Rangking
Pada  gambar  8,  menampilkan  hasil  cetak Normalisasi  Rangking  yang  diproses  dengan rumus SAW.
Gambar. 9.  Cetak Hasil
Pada  gambar  9,  menampilkan  hasil  cetak perangkingan  yang  sudah  diproses  dengan rumus SAW.

## Gambar. 10.  Halaman Cetak Laporan Hasil Akhir
Pada gambar 10, menampilkan cetak  laporan hasil  akhir.  Yang  memiliki  hasil  tertinggi adalah Rizal.

## Pengujian Metode SAW
Pengujian dilakukan untuk mengetahui tingkat keakuratan    dalam  menentukan  karyawan terbaik menggunakan Simple  Additive Weighting (SAW).
TABEL 4 Data Pengujian Nama C1 C2 C3 C4 David A Sangat baik Cukup Baik Baik Beri Baik Buruk Baik Sangat baik Arif R Sangat baik Baik Baik Cukup Oman Baik Baik Baik Baik Suryanto Baik Buruk Cukup Sangat baik Rizal Baik Sangat baik Sangat baik Baik Salim Cukup Sangat baik Cukup Cukup Kudung Sangat baik Baik Cukup Buruk Kasam Baik Baik Cukup Baik Yadi Baik Baik Baik Cukup
TABEL 5 Validasi Nilai Alternatif Karyaw an/ Alternat if Kriteria Metode Uji Sesuai
C 1 C 2 C 3 C 4 Y a Ti d a k
David A 4 2 3 3 Aplikasi  4 2 3 3 Manual 
Beri 3 1 3 4 Aplikasi  3 1 3 4 Manual  Arif R 4 3 3 2 Aplikasi  4 3 3 2 Manual  Oman 3 3 3 3 Aplikasi  3 3 3 3 Manual  Suryanto 3 1 2 4 Aplikasi  3 1 2 4 Manual  Rizal 3 4 4 3 Aplikasi  3 4 4 3 Manual  Salim 2 4 2 2 Aplikasi  2 4 2 2 Manual  Kudung 4 3 2 1 Aplikasi  4 3 2 1 Manual  Kasam 3 3 2 3 Aplikasi 
3 3 2 3 Manual  Yadi 3 3 3 2 Aplikasi 
3 3 3 2 Manual  Uji  coba  nilai  alternatif  pada  aplikasi  dan manual adalah sesuai.

## TABEL 6
Validasi Matriks Normalisasi
Kar yaw an/ Alte rnat if Kriteria Metode Uji Sesua i C1 C2 C3 C4 Y a T i d a k Dav id A 1 0.5 0.75  0.75  Aplikas i  1 0.5 0.75  0.75  Manual  Beri 0.75  0.25  0.75 1 Aplikas i  0.75  0.25  0.75 1 Manual  Arif R 1 0.75  0.75 0.5 Aplikas i  1 0.75  0.75 0.5 Manual  Om an 0.75  0.75  0.75  0.75 Aplikas i  0.75  0.75  0.75  0.75  Manual  Sur yant o 0.75  0.25 0.5 1 Aplikas i  0.75  0.25 0.5 1 Manual  Riza l 0.75 1 1 0.75  Aplikas i  0.75 1 1 0.75  Manual  Sali m 0.5 1 0.5 0.5 Aplikas i  0.5 1 0.5 0.5 Manual  Kud ung 1 0.75 0.5 0.25 Aplikas i  1 0.75 0.5 0.25  Manual  Kas am 0.75  0.75 0.5 0.75 Aplikas i  0.75  0.75 0.5 0.75  Manual  Yadi 0.75  0.75  0.75 0.5 Aplikas i  0.75  0.75  0.75 0.5 Manual 
Uji coba matriks normalisasi pada aplikasi dan manual adalah sesuai.

## TABEL 7

## UJI COBA HASIL
Kar yaw an/ Alte rnat if Kriteria
Metode Uji Sesua i C1 C2 C3 C4 Y a T i d a k
Dav id A 3 1 1.5 2.25 Aplikas i  3 1 1.5 2.25  Manual  Beri 2.25 0.5 1.5 3 Aplikas i  2.25 0.5 1.5 3 Manual  Arif R 3 1.5 1.5 1.5 Aplikas i  3 1.5 1.5 1.5 Manual  Om an 2.25 1.5 1.5 2.25  Aplikas i  2.25 1.5 1.5 2.25  Manual  Sur yant o 2.25 0.5 1 3 Aplikas i  2.25 0.5 1 3 Manual  Riza l 2.25 2 2 2.25  Aplikas i  2.25 2 2 2.25  Manual  Sali m 1.5 2 1 1.5 Aplikas i  1.5 2 1 1.5 Manual  Kud ung 3 1.5 1 0.75  Aplikas i  3 1.5 1 0.75  Manual  Kas am 2.25 1.5 1 2.25 Aplikas i  2.25 1.5 1 2.25  Manual  Yadi 2.25 1.5 1.5 1.5 Aplikas i  2.25 1.5 1.5 1.5
Manual  Tabel 7, uji coba hasil perhitungan akhir dari nilai  preferensi  pada  aplikasi  dan  manual adalah sesuai.
Berikut  adalah  hasil  dari  hasil  perangkingan seperti yang terlihat pada tabel 8.
TABEL 8

## HAS I L PERANGKINGAN
Karya wan/ Alterna tif Total Rangki ng Metode Uji Sesuai
Y a Ti d a k David A 7.75 2 Aplikasi  7.75 2 Manual  Beri 7.25 5 Aplikasi  7.25 5 Manual 
Arif R 7.5 3 Aplikasi  7.5 3 Manual  Oman 7.5 4 Aplikasi  7.5 4 Manual  Suryant o 6.75 7 Aplikasi  6.75 7 Manual  Rizal 8.5 1 Aplikasi  8.5 1 Manual  Salim 6 10 Aplikasi  6 10 Manual  Kudung 6.25 9 Aplikasi  6.25 9 Manual  Kasam 7 6 Aplikasi  7 6 Manual  Yadi 6.75 8 Aplikasi  6.75 8 Manual 
Pada  hasil  akhir,  dapat  dilihat  bahwa  pada perangkingan  manual  dan  aplikasi  hasilnya sesuai.

## 5. Kesimpulan
Dengan adanya Aplikasi Pemilihan Karyawan Terbaik  membantu  pengambilan  keputusan dalam  masalah  pemilihan  karyawan  terbaik secara  cepat  berdasarkan  kriteria  yang ditetapkan.
Metode Simple
Additive Weighting  sangat  cocok  digunakan  untuk menentukan nilai tertinggi dari hasil penilaian karyawan.  Penentuan  nilai  bobot  kriteria sangat  mempengaruhi  nilai  hasil  perhitungan Simple  Additive  Weighting.  Membantu seorang  Owner  CWT  untuk  menentukan penilaian karyawan dalam pemberian penghargaan/reward.

## Daftar Pustaka
Anto,  A.  G.,  Mustafidah,  H.,  &  Suyadi,  A.
(2015).  Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan  Metode  SAW  (  Simple Additive Weighting ). Juita ,
III (November), 193–200.
Astuti,  Y.,  &  Isna  Zahrotul  Fu’ad.  (2017).
Penentuan Karyawan Terbaik
Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting  Pada  PT.  Patra  Nur  Alaska. Seminar Nasional Tekhnologi Informasi Dan Multimedia , 37–42. Retrieved from http://ojs.amikom.ac.id/index.php/semn a steknomedia/article/view/1699/1576 Azza,  G.  M.,  &  Dores,  A.  (2018).  Sistem
Informasi  Manajemen  Marketing  Tools Serta Penerapan Metode Ahp (Analytical Hierarchy  Process)  Pada  Proses  Uji Kualitas  Barang  (Studi  Kasus :  PT  Edi Indonesia). Jurnal  Cendikia , XVI ,  107– 114. Kurnianda,  N.  R.  (2019).  Multi-Attribute Decision Making Model for Acceptance of  Prospective  Corporate  Employees with  Interpolation  Method. Journal  of Physics:  Conference  Series , 1179 , 012006.  https://doi.org/10.1088/1742- 6596/1179/1/012006 Nashar, M., Sukamto, A., & Parashakti, R. D. (2016).  Sistem  Penunjang  Keputusan (Decision  Support  System  DSS)  untuk Pemilihan Karyawan Berprestasi dengan Metode  Simple  Additive  Weighting
(Studi Kasus di Akademi Telekomunikasi  Bogor). Jurnal  Ilmiah Manajemen Dan Bisnis , 2 (3), 882–891.
Triwahyuni,
A. (2015). TERBAIK CARREFOUR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( SAW ) . 15 (1), 66–80.
Wati,  Y.  A.,  &  Sadikin,  M.  (2019).  Sistem
Pendukung  Pengambilan  Keputusan Prioritas  Perbaikan  Mold  PT.  Biggy
Cemerlang dengan Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting). Jurnal  Ilmu  Teknik  Dan Komputer , 3 (1), 1–10.
Windarto,  A.  P.  (2017).  Penilaian  Prestasi
Kerja Karyawan PTPN III Pematangsiantar Dengan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW). Jurasik (Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  Dan
Teknik Informatika) , 2 (1),
84. https://doi.org/10.30645/jurasik.v2i1.22