Volume 6 Nomor 1, Juni 2023 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SAW
(STUDI KASUS: PT. SANGO CERAMICS INDONESIA)

## THE BEST EMPLOYEE EVALUATION DECISION SUPPORT SYSTEM
USING THE SAW METHOD
(CASE STUDY: PT. SANGO CERAMICS INDONESIA)
Riko Dwijaya 1 , Widiyanto Tri Handoko 2
1,2 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Industri, Universitas Stikubank, Semarang, Indonesia rikodwijaya@mhs.unibank.ac.id, wthandoko@edu.unisbank.ac.id

## ABSTRACT
Becoming  a  company  with  employees  with  integrity,  and  having  good  skills  and  quality  is  the  dream  of  every company. With these employees will later affect the development of a company. PT. Sango Ceramics Indonesia is a  large  private  company  engaged  in  the  production  of  ceramics.  The  diversity  of  employees  is  very  complex because the large number of employees makes it difficult for companies to choose the best employees to support the company's development. Therefore, research was conducted to develop a decision support system for selecting the  best  employees.  The  SAW  method  is  a  method  that  will  later  be  used  in  this  study,  where  the  calculation process involves the weight value of a criterion which will later be normalized to obtain optimal ranking results. The  criteria  in  this  study  include  5  assessment  contexts,  namely  discipline,  cooperation,  communication, activeness, and responsibility. Later this system is expected to help companies recommend which employees are the best and appropriate according to the criteria the company wants.
Keywords: Decision Support System, Employees, Criteria, Weight Value, SAW (Simple Addtive Weighting)

## ABSTRAK
Menjadi sebuah perusahaan dengan karyawan yang berintegritas, dan mempunyai skill serta kualitas yang baik adalah  impian  dari  setiap  perusahaan.  Dengan  adanya  karyawan  tersebut  nantinya  akan  berpengaruh  dengan perkembangan sebuah perusahaan. PT. Sango Ceramics Indonesia adalah salah satu perusahaan swasta besar yang bergerak  di  bidang  produksi  keramik.  Keanekaragaman  karyawan  yang  sangat  kompleks  karena  mengingat jumlah  karyawan  yang  cukup  banyak  membuat  perusahaan  kesulitan  dalam  memilih  karyawan  terbaik  demi menunjang perkembangan perusahaan. Maka dari itu dilakukan penelitian untuk pengembangan sebuah sistem pendukung  keputusan  untuk  pemilihan  karyawan  terbaik.  Metode  SAW  adalah  metode  yang  nantinya  akan digunakan  dalam  penelitian  ini,  dimana  proses  perhitungannya  melibatkan  nilai  bobot  sebuah  kriteria  yang nantinya  akan  dilakukan  normalisasi  untuk  mendapatkan  hasil  perangkingan  yang  optimal.  Kriteria  pada penelitian ini meliputi  5 konteks penilaian yaitu kedisiplinan, kerjasama, komunikasi, keaktifan, dan tanggung jawab.  Nantinya  sistem  ini  diharapkan  dapat  membantu  perusahaan  merekomendasikan  karyawan  mana  yang terbaik dan pantas sesuai kriteria yang di inginkan perusahaan.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Karyawan, Kriteria, Nilai Bobot, SAW (Simple Addtive Weighting)

## PENDAHULUAN
PT.Sango Ceramics Indonesia adalah sebuah perusahaan besar bergerak dibidang produksi i keramik, seperti tableware, furniture , dll. Awal perusahaan  ini  dibangun  sejak  19  Juni 1977.  untuk  pertama  kalinya  PT.  Sango Ceramics  Indonesia  melakukan  ekspor barang yang di produksi ke luar negeri
pada  tahun  1985  disitulah  awal  mula perkembangan  PT.  Sango  Ceramics Indoneisa  dimulai  hingga  sekarang berkembang  dan  menyuplai  beberapa agen diberbagau negara. Dengan ditetapkannya  sebagai  perusahaan  yang besar,  PT.  Sango  Ceramics  Indonesia membutuhkan SDM i yang berpengalaman i dan berintegritas.
Sumber i daya i manusia atau karyawan i merupakan i salah satu indikator kesuksesan  sebuah i perusahaan.  Dalam proses mewujudkannya, dibutuhkan sumber daya manusia i yang terlatih ataupun memiliki i keahlian  yang  dibutuhkan  dalam sebuah  perusahaan.  Untuk  itu  dibutuhkan sebuah  seleksi  karyawan  terbaik  untuk mengisi  bagian  bagian  yang  dibutuhkan perusahaan yang tergolong dalam beberapa kriteria  yang  cocok.  Proses  seleksi karyawan  pada  sebuah  bagian  dalam perusahaan hanya didasarkan pada kriteria tertentu saja, seperti kedisiplinan, kerjasama,  komunikasi,  keaktifan,  dan tanggung  jawab  (Maulani  &  Safarina, 2022; Sulistiyah et al., 2019).
Untuk membantu mewujudkan perusahaan  yang  maju  dan  berkembang, didalamnya  dibutuhkan  karyawan  yang berpengalaman  dan  berintegritas.  Namun karena  PT.  Sango  Ceramics  Indonesia masih  bersifat  subjektif  dalam  proses penilaian  karyawannya  mengakibatkan hasil yang diputuskan belum akurat. Untuk menghindari hal tersebut perusahaan perlu menerapkan  sistem  yang  terstruktur  agar penilaian  bisa  lebih  objektif  dan  terukur, sehingga  menghasilkan  hasil  yang  lebih adil, tepat i dan i akurat dengan sistem pendukung keputusan (Septilia et al., 2020; Kurniawati & Ahmad, 2021).
Sistem i pendukung i keputusan i adalah i sebuah  metode  yang  digunakan para  peneliti  untuk  memberikan  sebuah saran atau referensi dalam proses pengembalian  keputusan  yang  disertai dengan  bobot  nilai  faktor  pendukungnya. Sistem i pendukung i keputusan juga sering i disebut dengan i Decision i Support System  (DSS)  yang  merupakan  alat  bantu (tools)  pengambilan  sebuah  keputusan dalam  berbagai  persoalaan  yang  disertai dengan  sebuah  pertimbangan  keputusan yang hendak dicapai. Data yang digunakan pada  DSS  pun  juga  secara  rutin  dilakukan pemutakhiran (update), hal ini menyebabkan  informasi  terbaru  tersebut mampu dipakai ” sebagai bahan
pertimbangan
dalam
proses ” sebuah ” pengambilan keputusan (Teniwut & Hasyim, 2020).
Metode Simple  Addtive  Weighting
(SAW),  ini  merupakan  salah  satu  metode yang  paling  dikenal  dan  paling  sering digunakan  untuk  menghadapi  situasi Multiple Attribute Decision Making
(MADM) (Govindan  et  al.,  2020).  Pada situasi  ini  diperlukan  alterfnatif  paling” optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan kriteria” tertentu, dan metodeiSAW iini lah yang  paling  cocok  untuk  memecahkan situasi MADM (Zayat et al., 2023; Daimari et al., 2023; Pydala et al., 2023; Zamhuri et al., 2023 ). Dengan adanya bahan ppertimbangan kelebihan  dan  kelemahan  masing  masing metode, dalam penelitian ini, saya memilih metode  SAW  untuk ” penilaian  kinerja karyawan  untuk  menentukan  karyawan terbaik yang ” nantinya  akan  mendapatkan hasil  paling  optimal . Dengan  harapan setelah pembuatan sistem ini akan mempermudah perusahaan dalam penilaian i kinerja i karyawan i untuk menentukan i karyawan i terbaik i dalam  suatu bidang.

## METODE Objek Penelitian
Objek i Penelitian i pada i penelitian kali  ini i adalah  PT.  Sango  Ceramics Indonesia di Kecamatan Ngaliyan, Kelurahan Wonosari, i Jawa i Tengah

## Metode Pengumpulan Data
Metode i penelitian  merupakan  tata cara i yang  terstruktur i yang  dilakukan untuk i menjawab i rumusan  masalah i yang akan diteliti.

## Observasi
Observasi  merupakan  suatu  proses akumulasi data yang di lakukan melalui i pengamatan  secara  akurat  terhadap kondisi  yang  terjadi  dan  mencatat  hasil  yang sedang di telaah secara sistematis.

## Studi Pustaka
Metode i ini i dilakukan  dengan mengumpulkan i data informasi dari
dokumen i yang ada seperti buku dan jurnal ilmiah.

## Metode Pengembangan Sistem
Penelitian i ini i menggunakan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  atau konsep dasarnya adalah menemukan bobot total  evaluasi  kinerja  dari  setiap  opsi  atas semua  atribut  (Situmeang  et  al.,  2021). Metode  ini  menormalkan  skala  matriks keputusan  sehingga i dapat  dibandingkan i dengan i semua  skor  alternatif i yang tersedia. i Hal i ini  memungkinkan  sistem perangkingan  untuk  beroperasi  dengan evaluasi  yang  lebih  akurat  berdasarkan i kriteria dan i nilai bobot i yang i ditentukan, i sehingga  nantinya i akan  menghasilkan hasil  yang  lebih  akurat  (Puspa,  2019). Metodologi SAW digunakan dalam menentukan implementasi dalam kehidupan masyarakat, misalnya karyawan yang berkinerja tinggi. Berikut konsep dari perhitungan metode SAW melalui diagram alir:
Gambar 1. Diagram Alir Metode SAW Langkah penyelesaian masalah dalam metode  SAW  secara  garis  besar  akan  di jabarkan dibawah ini :
1. Menentukan  nilai  bobot  kriteria  yang nantinya akan di gunakan sebagai dasar perhitungan dalam perangkingan.
2. Memberikan  nilai  bobot  kriteria  pada masing masing data sebagai (X)
3. Melakukan perhitungan normalisasi (R) data dengan rumus : Rij = hasil normalisasi Xij = nilai atribut yang akan di proses
Max Xij = nilai atribut terbesar dari tiap kriteria
4. Setelah proses normalisasi hasilnya akan dilakukan  proses  perangkingan  dengan nilai bobot yang telah ditentukan dengan rumus[5]:
V i : Rangking untuk setiap alternatif ke- i
Wj: Nilai bobot dari setiap kriteria ke-j rij: Nilai rating kinerja ternormalisasi

## Rancangan Sistem
Perancangan  sistem  pada  Sistem Pendukung i Keputusan i Penilaian i Kinerja Karyawan  Terbaik i dengan i metode i Simple Additive  Weighting (SAW)  menggunakan Unified Modelling Language (UML). UML adalah  sebuah  rancang  bangun  yang divisualisasikan dalam bentuk i diagram.
Usecase Diagram Dalam i sistem ini memiliki i dua aktor yaitu  admin  dan  user, i admin i dapat melakukan i login,  menginputkan  data karyawan,  menambah i data i user  baru, merubah data atau menghapus data karyawan,  sedangkan  user  hanya  bisa melihat  sistem,  mengedit  data  user  dan mencetak hasil akhir.
Gambar 1. Usecase Diagram Activity Diagram
• Activity i Diagram i Admin

## Gambar 2. Activity Diagram Admin
Pada  diagram  activity  admin,  admin akan melakukan login terlebih dahulu untuk bisa  mengakses  sistem,  kemudian  sistem akan  memverifikasi  user  name  dan password sesuai inputan. Apabila verifikasi telah tervalidasi maka admin akan masuk di halaman  utama  sistem.  Setelah  berhasil masuk  sistem,  Admin  bisa  melakukan operasi tambah maupun edit data karyawan, dan  melihat  data  karyawan  yang  telah terinput  yang  nantinya  akan  diproses perhitungannya  pada  sistem  hingga  pada akhirnya  admin  akan  mendapatkan  hasil akhir perhitungannya
• Activity Diagram User

## Gambar 3. Activity Diagram User
Pada  diagram  activity  user,  user  akan melakukan login terlebih dahulu untuk bisa mengakses  sistem,  kemudian  sistem  akan memverifikasi  user  name  dan  password sesuai  inputan.  Apabila  verifikasi  telah
tervalidasi  maka  user  akan  masuk  di halaman  utama  sistem.  Setelah  berhasil masuk  sistem,  user  bisa  melihat  dan mencetak hasil akhir perhitungan.
Rancangan Database • Database User
Pada  database  user  terdapat  id_user sebagai  keyword,  username,  password, nama, email dan role dengan type dan size yang tercantum pada table dibawah ini Tabel 1. Database User No Field Name Size Type Keterangan 1 Id_user 15 Int Id username 2 Username 16 Varchar Nama username 3 Password 50 Varchar Password 4 Nama 70 Varchar Nama username 5 Email 50 Varchar Email username 6 Role 1 Char Role username
• Database Kriteria Pada  database  kriteria  terdapat id_kriteria sebagai keyword, kode_kriteria, nama,  type, bobot, dan ada_pilihan dengan type dan size yang tercantum dibawah ini
Tabel 2. Database Kriteria
No Field Name Size Type Keterangan 1 Id_kriteria 11 Int Id Kriteria 2 Kode_kriteria 10 Varchar Kode Kriteria 3 Nama 50 Varchar Nama Kriteria 4 Type 70 Varchar Type Kriteria 5 Bobot 50 Varchar Bobot Kriteria 6 Ada_pilihan 1 Char Pilihan Kriteria • Database Sub Kriteria Pada  database  kriteria  terdapat id_sub_kriteria sebagai keyword, id_kriteria, nama, dan nilai dengan type dan size yang tercantum di bawah Tabel 3. Database Sub Kriteria No Field Name Size Type Keterangan 1 Id_sub_kriteria 11 Int Id Sub Kriteria 2 Id_kriteria 11 Int Id Kriteria 3 Nama 50 Varchar Nama Kriteria 4 Nilai 70 Varchar Nilai Kriteria • Database Penilaian Pada  database  penilaian  terdapat id_penilaian sebagai
keyword, id_alternatif,  id_kriteria,  dan  nilai  dengan type dan size yang tercantum dibawah ini
Tabel 4. Database Penilaian No Field Name Size Type Keterangan
1 Id_penilaian 11 Int Id Penilaian setiap Karyawan 2 Id_alternatif 10 Int Id setiap Nama Karyawan
3 Id_kriteria 10 Int Id setiap Kriteria 4 Nilai 100 float Proses Penilaian • Database Alternatif Pada  database  alternatif  terdapat id_penilaian sebagai keyword, id_alternatif,  id_kriteria,  dan  nilai  dengan type dan size yang tercantum dibawah ini
Tabel 5. Database Alternatif No Field Name Size Type Keterangan 1 Id_alternatif 11 Int Id Karyawan 2 Nama 100 Varchar Nama Karyawan 3 Nip 50 Varchar Nip Karyawan 4 Gender 20 Varchar Jenis Gender Karyawan 5 Alamat 500 Varchar Alamat Karyawan 6 Bagian 50 Varchar Bagian Karyawan

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Uji
Hasil  pengujian  Ini  memiliki  tujuan untuk  menilai  kinerja  karyawan  setiap devisi lalu dilakukan perhitungan menggunakan metode SAW untuk menentukan  karyawan  terbaik.  Sistem  ini memiliki  tujuan  pengujian  fungsi  sebagai berikut:

## Pengujian Fungsi Sistem
Tujuan  dari  pengujian  fungsi  sistem sendiri  adalah  untuk  memastikan  semua fungsi  dari  sistem  berjalan  sesuai  dengan yang  diinginkan  tanpa  adanya  kesalahan (error).  Pada  pengujian  fungsi  sistem sendiri terbagi menjadi dua yaitu:
• Pengujian Fungsi Administrator Pada  pengujian  fungsi  administrator
(admin) adalah pengujian yang mana setiap perintah yang dijalankan hanya bisa diakses oleh admin. Pengujian ini dilakukan untuk memastikan apakah nantinya perintah akan berhasil  atau  tidak  ketika  dijalankan  oleh level  admin.  Beberapa  perintah  yang dilakukan pengujian pada fungsi administrator dijabarkan pada label pengujian admin dibawah ini :
Tabel 6. Pengujian Fungsi Administrator Data Masukan Tampilan Harapan Pengamatan Kesimpula n Username dan Password benar Menampil kan menu utama admin Menampilkan menu utama Berhasil Username dan
Password salah Menampil kan pesan kesalahan pada Pesan kesalahan muncul Berhasil
halaman login Username salah dan Password benar Menampil kan pesan kesalahan pada halaman login Pesan kesalahan muncul Berhasil
Edit Kriteria Menu Edit dapat dilakukan dengan baik Berhasil mengedit kriteria
Berhasil Hapus Kriteria Menu hapus dapat menghapu s dengan baik Berhasil menghapus kriteria Berhasil
Tambah Kriteria Dapat melakukan penambah kriteria dengan baik Berhasil menambahkan kriteria yang diinginkan
Berhasil Edit Nama Kriteria Dapat mengedit atau mengganti nama kriteria Berhasil mengedit dan mengganti nama dari kriteria Berhasil
Edit isi nilai standar kriteria Dapat melakukan pengisian nilai standar
Kriteria
Berhasil mengisi nilai standar kriteria
Berhasil
Edit nilai kriteria Dapat melakukan edit pada nilai kriteria Berhasil mengedit nilai kriteria
Berhasil Hapus nilai kriteria Nilai kriteria dapat terhapus Berhasil menghapus nilai kriteria
Berhasil
Hapus alternatif Alternatif dapat terhapus Berhasil menghapus alternatif
Berhasil Ganti password Dapat mengganti username dan password Berhasil mengganti username dan password yang diinginkan Berhasil
• Pengujian Fungsi User
Pengujian ini dilakukan untuk memastikan apakah nantinya perintah akan berhasil  atau  tidak  ketika  dijalankan  oleh user.  Beberapa  perintah  yang  dilakukan pengujian pada fungsi user dijabarkan pada tabel pengujian user dibawah ini :
Tabel 7. Pengujian Fungsi User
Data Masukan Tampilan Harapan Pengamatan Kesimpulan Username dan Password Benar Menampilak an menu utama user Menu utama berhasil di tampilkan Berhasil
Username dan
Password Salah Menampilka n Pesan kesalahan berhasil di tampilkan Berhasil
pesan kesalahan Menambahkan data Dapat menampilka n pengisian data pada profil saya Dapat melakukan pengisian data pada profil saya
Berhasil Mengubah data Dapat mengubah data pada profil saya Berhasil mengubah data diri Berhasil Ganti password Dapat mengganti username dan password Berhasil mengganti username dan password yang diinginkan Berhasil

## Implementasi Program
• Halaman Home
Pada  halaman  home  terdapat  3  sub menu  yaitu  about,  contact,  dan  login. Berikut tampilan halaman home.

## Gambar 4. Halaman Home
• Halaman Dashboard
Pada  halaman  dashboard  posisi navigasi  bar  berada  di  sebelah  kiri  yang teridiri  dari  8  menu  yaitu  Data  Kriteria, Data  Sub  Kriteria,  Data  Karyawan,  Data Penilaian,  Data  Perhitungan,  Data  Hasil Akhir, Data User, dan Data Profile. Berikut adalah tampilan halaman Dashboard :

## Gambar 5. Halaman Dashboard
• Halaman Data Kriteria Pada  halaman  ini  ditampilkan  5 kriteria  yang  telah  menjadi  dasar  utama dalam  penilaian  kinerja  karyawan  yang
telah di tentukan oleh perusahaan. Apabila kriteria  tersebut  ingin  diubah  maupun  di hapus  bisa  dilakukan  di  kolom  aksi  dan apabila  ingin  menambah  data  kriteria  bisa dengan  button  tambah  data.  Berikut  ini adalah tampilan halaman data kriteria :

## Gambar 6. Halaman Data Kriteria
• Halaman Data Karyawan
Pada  halaman  data  karyawan  ini adalah  list  daftar  karyawan  yang  akan digunakan  sebagai  data  untuk  perhitungan penilaian  kinerja  karyawan.  Pada  halaman ini  admin  bisa  melakukan  CRUD  sesuai kebutuhan.  Berikut  ini  adalah  tampilan halaman Data Karyawan:

## Gambar 7. Halaman Data Karyawan
• Halaman Data Penilaian Halaman ini adalah halaman list data penilaian  karyawan.  Pada  halaman  ini admin  dapat  melakukan  CRUD  sesuai kebutuhan  yang  diperlukan.  Beikut  adalah tampilan halaman Data Penilaian :

## Gambar 8. Halaman Data Penilaian
• Halaman Edit Data Penilaian
Halaman  ini  adalah  halaman  yang digunakan  admin  untuk  mengubah  data penilaian yang sudah di inputkan
sebelumnya.  Berikut  adalah  tampilan halaman Edit Data Penilaian :

## Gambar 9. Halaman Edit Data Penilaian
• Halaman Data Hasil Akhir
Halaman  ini  adalah  halaman  yang menampilkan  hasil  akhir  perangkingan yang  didapatkan  dari  perhitungan  yang telah  di  lakukan  sistem,  pada  halaman  ini baik admin maupun user dapat melakukan cetak atau simpan hasil data akhir. Berikut adalah tampilan halaman data hasil akhir :

## Gambar 10. Halaman Data Hasil Akhir

## Pembahasan
Untuk  mendapatkan  hasil  optimal pada  perhitungan  SPK  penilaian  kinerja karyawan  terbaik  dengan  metode  SAW adalah dengan memperhitungkan beberapa bobot kriteria sebagai berikut :
• Bobot nilai pada setiap kriteria Bobot nilai setiap kriteria ditentukan sebelum proses analisa dimulai. Fungsinya sebagai  patokan  untuk  range  nilai  bobot yang akan digunakan pada sistem. Penulis menggunakan  nilai  bobot  kriteria  seperti dibawah ini :
Tabel 8. Bobot Nilai Kriteria Kode Nama Kriteria Bobot K1 Kedisiplinan 0.2 K2 Kerja Sama 0.15 K3 Komunikasi 0.35 K4 Kinerja 0.1 K5 Tanggung Jawab 0.2

## •
Nilai Kriteria
Nilai  kriteria  adalah  nilai  yang ditentukan admin dengan range yang telah di  tentukan  untuk  setiap  kriteria,  yang nantikan  akan  dijadikan  sebagai  data perhitungan  untuk  mendapatkan  hasil perangkingan.  Berikut  adalah  data  nilai kriteria : Tabel 9. Nilai Kriteria Kode Nama Sub Kriteria Kriteria Bobot (K1) Kedisiplinan Sangat Baik 5 (K1) Kedisiplinan Baik 4 (K1) Kedisiplinan Cukup 3 (K1) Kedisiplinan Kurang 2 (K1) Kedisiplinan Sangat Kurang 1 (K2) Kerjasama Sangat Baik 5 (K2) Kerjasama Baik 4 (K2) Kerjasama Cukup 3 (K2) Kerjasama Kurang 2 (K2) Kerjasama Sangat Kurang 1 (K3) Komunikasi Sangat Baik 5 (K3) Komunikasi Baik 4 (K3) Komunikasi Cukup 3 (K3) Komunikasi Kurang 2 (K3) Komunikasi Sangat Kurang 1 (K4) Kinerja Inputan 1-9 (K5) Tanggung Jawab Sangat Baik 5 (K5) Tanggung Jawab Baik 4 (K5) Tanggung Jawab Cukup 3 (K5) Tanggung Jawab Kurang 2 (K5) Tanggung Jawab Sangat Kurang 1 • Hasil Nilai Kriteria Karyawan (X)
Hasil nilai kriteria karyawan adalah hasil inputan penilaian karyawan. Berikut adalah data hasil nilai kriteria karyawan :
Tabel 10. Hasil Nilai Kriteria Karyawan
No Nama Karyawan K1 K2 K3 K4 K5 1 Sukarman 5 4 3 5 4
2 Asrory 5 4 3 5 5 3
Handoyo
5 5 5 5 5
4 Yuli Agung 5 5 5 5 5 … … … …
… … … 73 SODIKIN 5 4 5 4.5 5 74 DINA AMALINA
5 5 4 5 5
• Perhitungan Normalisasi
Perhitungan normalisasi adalah proses perngkingan hasil akhir nilai kriteria karyawan pada sistem
dengan menggunakan metode SAW, berikut proses ;perhitungannya :
➢ Data 1 :
𝑅11 = 5 max 𝐾1 = 1 𝑅12 = 4 max 𝐾2 = 0.8 𝑅13 = 3 max 𝐾3 = 0.6 𝑅14 = 5 max 𝐾4 = 0.55 𝑅15 = 4 max 𝐾5 = 0.8

## Beberapa  hasil  normalisasi  dapat dilihat di table bawah ini :
Tabel 11. Perhitungan Normalisasi Data Ke- R1 R2 R3 R4 R5
1 1 0,8 0,6 0,55 0,8 2 1 0,8 0,6 0,55 1 3 1 1 1 0,55 1
4 1 1 1 0,55 1 … 73 1 0,8 1 0,5 1 74 1 1 0,8 0,55 1

## • Perangkingan
Berikut hasil akhir yang di dapatkan dari rumus perangkingan diatas :
➢ Data 1 : (K1 x R11) + (K2 x R12) + ( K3 X R13) + (K4 x R14) + (K5 x R15) = (0.2 x 1 ) + ( 0.15 x 0.8) + (0.35 x 0.6) + (0.1 x 0.56) + (0.2 x 0.8) = 0,746
Berikut data hasil perhitungan rangking :
Tabel 12. Hasil Perhitungan Rangking No Nama Karyawan Hasil 1 Sukarman 0.746 2 Asrory 0.786 3 Handoyo 0.956 4 Yuli Agung 0.956 …  … … 73  SODIKIN 0.92 74  DINA AMALINA 0.886 Berdasarkan  hasil  normalisasi  dan proses perangkingan sebelumnya,
didapatkan  hasil  perangkingan  seperti dibawah ini :
Tabel 13. Hasil Rangking Nama Karyawan Bagian Hasil Rank ANDRI FIRDIANA YUSUF PERSONALIA 1 1 WAHYU SAVITRI HRD 0.997 2 RADHITYA
ADE SAPUTRA PERSONALIA 0.997 3 AKBAR
ADHI NUGROHO PERSONALIA 0.996 4 … … … … Komar CGLR 0.444 73 Siti Sulastri CGLR 0.434 74

## SIMPULAN
Berdasarkan pembahasan sebelumnya  dapat  disimpulkan  bawha perintah  bisa  berjalan  dengan  baik  dan berhasil sesuai fungsinya, dan mendapatkan  output  sesuai  yang  di inginkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Daimari,  D.,  Mondal,  S.,  Brahma,  B.,  &  Nag, A.  (2023).  Favorite  Book  Prediction
System Using Machine Learning Algorithms. Journal of Applied Engineering  and  Technological  Science (JAETS), 4 (2), 983–991.
https://doi.org/10.37385/jaets.v4i2.1925 Mina,  H.,  &  Alavi,  B.  (2020).  A  decision support system for demand management in  healthcare  supply  chains  considering the epidemic outbreaks: A case study of coronavirus  disease  2019  (COVID-19). Transportation Research Part E: Logistics  and  Transportation  Review,
138 , 101967.
Kurniawati, R. D., & Ahmad, I. (2021). Sistem
Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan Usaha Mikro Kecil Menengah Dengan Menggunakan
Metode Profile Matching Pada Uptd Plut Kumkm  Provinsi  Lampung. Jurnal Teknologi  Dan  Sistem  Informasi,  2 (1),
74-79.
Maulani, J., & Safarina, G. A. (2022). Rancang Bangun  Sistem  Informasi  Rekrutmen Seleksi  Dan  Kontak  Kerja  Karyawan Berbasis  Web. Technologia:  Jurnal Ilmiah, 13 (2), 145-152.
Pydala,  B.,  Kumar,  T.  P.,  &  Baseer,  K.  K.
(2023).  Smart_Eye:  A  Navigation  and Obstacle Detection for Visually Impaired People  through  Smart  App  . Journal  of Applied  Engineering  and  Technological Science (JAETS), 4 (2),  992–1011. https://doi.org/10.37385/jaets.v4i2.2013 Puspa, M. (2019). Decision Support System For Supplementary  Food  Recipients  (PMT)
By Using The Simple Additive Weighting  (SAW)  Method. Jurnal
Teknik Informatika CIT Medicom, 11 (2), 37-44. Septilia,  H.  A.,  Parjito,  P.,  &  Styawati,  S. (2020).  Sistem  pendukung  keputusan pemberian  dana  bantuan  menggunakan metode  ahp. Jurnal  Teknologi  Dan Sistem Informasi, 1 (2), 34-41. Situmeang, I. J. T., Hummairoh, S., Harahap, S.
M., & Mesran, M. (2021). Application of
SAW  (Simple  Additive  Weighting)  for the  Selection  of  Campus  Ambassadors . The  IJICS  (International  Journal  of Informatics  and  Computer  Science), 5 (1), 21-28.
Sulistiyah,  S.,  Hidayat,  R.,  &  Haryanto,  H. (2019).  Sistem  Informasi  Penerimaan Karyawan  Berbasis  Web  Pada  Pt.  Sinar Sosrotangerang. Akrab  Juara:  Jurnal Ilmu-ilmu Sosial, 4(1), 33-40. Teniwut,  W.,  &  Hasyim,  C.  (2020).  Decision support  system  in  supply  chain:  A systematic  literature  review. Uncertain Supply  Chain  Management,  8 (1),  131- 148. Zamsuri,  A.,  Defit,  S.,  &  Nurcahyo,  G.  W. (2023). Classification of Multiple Emotions in Indonesian Text Using The
K-Nearest Neighbor Method. Journal of Applied  Engineering  and  Technological Science  (JAETS),  4 (2),  1012–1021. https://doi.org/10.37385/jaets.v4i2.1964 Zayat, W., Kilic, H. S., Yalcin, A. S., Zaim, S.,
&  Delen,  D.  (2023).  Application  of
MADM  methods  in  Industry  4.0:  A
literature review. Computers & Industrial Engineering , 109075.