## Analisis Sistem Pendukung Keputusan Dalam Rekomendasi Kenaikan Pangkat PNS Menggunakan Kombinasi Metode TOPSIS dan SAW

## Anisa Agustina Melani, Lukman Bachtiar
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Sampit, Indonesia Email: 1,* anisaagustinamelani2308@gmail.com, 2 lukman.bachtiar@gmail.com Email Penulis Korespondensi: anisaagustinamelani2308@gmail.com Submitted: 12/07/2022 ; Accepted: 14/08/2022 ; Published: 31/12/2022
Abstrak –Kenaikan pangkat PNS adalah penghargaan yang diberikan kepada Pegawai Negeri Sipil yang telah memenuhi syarat yang ditentukan serta atas prestasi kerja dan pengabdian kepada negara. seorang Pegawai Negeri Sipil dituntut untuk terus bisa mengajukan kenaikan pangkat secara berkala sampai tingkatan yang paling tinggi, sehingga dalam jangka waktu tertentu setiap PNS  mendapatkan  kesempatan  untuk  mengajukan  kenaikan  pangkat.  Sama  halnya  pada  lingkup  Sekretariat  Daerah Kotawaringin  Timur,  para  PNS  berhak  mengajukan  kenaikan  pangkatnya  dalam  kurun  waktu  4  Tahun  sekali.  Pihak Kepegawaian Setda Kotim cukup kesulitan dalam menyeleksi berkas pengusulan kenaikan pangkat karena banyaknya pegawai yang  mengusulkan  kenaikan  pangkat  serta  berkas  dan  ketentuan  yang  di  kumpul  para  PNS  harus  segera  dikelola  agar  di serahkan ke pihak BKPSDM. Peneliti menawarkan sebuah sistem pendukung keputusan dengan metode TOPSIS dan SAW. Kombinasi antar kedua metode tersebut berfungsi untuk menghasilkan keputusan yang optimal sesuai dengan kriteria yang sudah ditentukan. Penelitian ini menggunakan 5 Alternatif dan 4 Kriteria. Pada penelitian ini alternatif terdiri dari Kurniawan Wibowo, Idris Sugiono, Nuringsih Sujati, Meuthia Rakhmasari, dan Maulana. Dari kelima allternatif tersebut yang memiliki nilai akhir tertinggi yaitu terdapat 1 orang yang berhak diusulkan kenaikan pangkatnya yaitu Kurniawan Wibowo dengan nilai preferensi alternatif tersebut 1. Sedangkan alternatif dengan nilai terendah yaitu Maulana dengan nilai akhir 0,572.
Kata Kunci: Kenaikan Pangkat; Sistem Pendukung Keputusan; TOPSIS; SAW; PNS
Abstract– PNS promotion is an award given to Civil Servants who have met the specified requirements as well as for work performance and service to the country. a Civil Servant is required to continue to be able to apply for promotions periodically to the highest level, so that within a certain period of time every civil servant gets the opportunity to apply for promotions. Similar to the scope of the East Kotawaringin Regional Secretariat, civil servants have the right to apply for a promotion every 4 years. The Staffing of the Regional Secretariat of the Kotim has difficulties in selecting the file for promotion proposals because of the large number of employees who propose promotions and the files and provisions gathered by civil servants must be managed immediately so that they are submitted to the BKPSDM. Researchers offer a decision support system with TOPSIS and SAW methods. The combination of the two methods serves to produce optimal decisions in accordance with predetermined criteria.  This study  uses  5  alternatives  and  4  criteria.  In  this study,  the  alternatives  consisted  of Kurniawan Wibowo,  Idris Sugiono, Nuringsih Sujati, Meuthia Rakhmasari, and Maulana. Of the five alternatives, those with the highest final score were Idris Sugiono, Nuringsih Sujati and Meuthia Rakhmasari with a value of 0.427 or 42.7%.
Keywords : Promotion; Decision Support System; TOPSIS; SAW; Civil Servant

## 1. PENDAHULUAN
Kenaikan pangkat PNS adalah penghargaan yang diberikan kepada Pegawai Negeri Sipil yang telah memenuhi syarat  yang  ditentukan  serta  atas  prestasi  kerja  dan  pengabdian  kepada  negara[1].  Dalam  suatu  instansi pemerintahan tentunya memiliki pegawai  yang berstatus PNS  (Pegawai  Negeri  Sipil), seorang Pegawai  Negeri Sipil dituntut untuk terus bisa mengajukan kenaikan pangkat secara berkala sampai tingkatan yang paling tinggi, sehingga dalam jangka waktu tertentu setiap PNS mendapatkan kesempatan untuk mengajukan kenaikan pangkat. Proses    kenaikan  pangkat  memerlukan  waktu  yang  efisien  agar  menghasilkan  keputusan  yang  tepat  karena banyaknya pegawai yang mengusulkan kenaikan pangkat serta berkas dan ketentuan yang di kumpul para PNS harus segera dikelola agar di serahkan ke pihak BKPSDM, dengan adanya suatu algoritma yang bisa menjembatani agar ketepatan waktu dengan banyaknya data yang harus dikelola agar tepat sasaran dan tidak adanya kesalahan dalam penyeleksian maka diperlukanlah suatu Sistem Pendukung Keputusan.
Sistem pendukung keputusan merupakan salah satu alat bantu yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan  bagi  para  pengambil  keputusan  suatu  instansi.  Keputusan  yang  ditawarkan  oleh  sistem  pendukung keputusan, cenderung cepat dan secara kuantitatif merupakan pilihan terbaik berdasarkan tingkat kepentingan atau bobot kriteria yang diberikan oleh pihak instansi sebagai pengambil keputusan. Dengan bantuan sistem pendukung keputusan, maka pengambilan keputusan yang cukup kompleks bisa dipersingkat[2].
Pada  Sekretariat  Daerah  Kotawaringin  Timur  setiap  PNS  (Pegawai  Negeri  Sipil)  berhak  mengajukan kenaikan pangkatnya dalam kurun waktu 4 tahun sekali pseriode April dan Oktober. Adapun syarat ketentuan atau kriteria yang harus dipenuhi setiap PNS dalam mengajukan kenaikan pangkat seperti kelengkapan berkas, SKP (Sasaran  Kerja  Pegawai)  bernilai  baik,  pendidikan  terakhir,  dan  minimal  4  tahun  dalam  pangkat  terakhir. Subbagian  Kepegawaian  memiliki  tugas  pokok  dalam  membantu  proses  pengusulan  kenaikan  pangkat  PNS  di lingkup Sekretariat Daerah Kotim, mulai dari menyampaikan surat edaran ke setiap subbagian di Setda, sampai menyeleksi  kelengkapan  syarat  dan  ketentuan  para  PNS  yang  mengusulkan  kenaikan  pangkat.  Saat  ini  proses kenaikan pangkat  PNS  pada Sekretariat Daerah Kotim hanya mengandalkan kebijakan dan kebiasaan sehingga hasil-hasil  usulan  tersebut  tidak  sepenuhnya  keputusan  yang  tepat  dalam  artian  keputusan  yang  tidak
memperhatikan  syarat  dan  ketentuan.  Terkait  hal  tersebut  seringkali  memunculkan  permasalahan  seperti pengembalian berkas dari pihak Badan Kepegawaian dan Sumber Daya Manusia (BKPSDM) karena masih ada kriteria yang belum terpenuhi seperti kelengkapan berkas atau nilai sasaran kerja pegawai yang tidak memenuhi. Oleh  karena  itu  perlu  adanya  suatu  metode  sistem  pendukung  keputusan  untuk  membantu  proses  pengusulan kenaikan  pangkat  tersebut  berdasarkan  kriteria  yang  sudah  ditetapkan  pihak  Kepegawaian  Sekretariat  Daerah Kotim.
Metode  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  digunakan  yaitu  kombinasi  antara  metode  TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity to Ideal Solution) dan SAW (Simple Additive Weighting) . Alasan peneliti menggunakan kombinasi antar kedua metode tersebut karena alur dari kedua metode TOPSIS dan SAW hampir  sama,  untuk  metode  SAW  sendiri  pada  penentuan  nilai  atau  pembobotannya  lebih  singkat  dan  mudah dibandingkan  metode  TOPSIS  dan  pembobotan  pada  metode  SAW  biasanya  diukur  dengan  seberapa  penting kriteria  dalam  penelitian  tersebut.  Sedangkan  untuk  metode  TOPSIS  penggunaan  atau  kombinasinya  bisa digunakan setelah melakukan perhitungan hasil rating kecocokan dan matrik keputusan yang ternormalisasi (R). Kombinasi metode TOPSIS dan SAW juga memiliki konsep sederhana dan mudah dipahami komputasinya efisien, dan  memiliki  kemampuan  untuk  mengukur  kinerja  relatif  dari  alternatif-alternatif  keputusan  dalam  bentuk matematis yang sederhana[3].
Beberapa penelitian terdahulu seperti yang dilakukan oleh Nurmayanti dkk tahun 2022 menyatakan bahwa metode TOPSIS membantu dalam menentukan kelayakan naik pangkat ASN (Aparatur Sipil Negara)[4]. Selain itu,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Friza  Zulfikar  dkk  tahun  2018  menyatakan  bahwa  metode  SAW  dapat membantu  dalam  pengambilan  keputusan  kenaikan  jabatan  berdasarkan  kriteria  dan  alternatif    yang  sudah ditentukan sebelumnya[5]. Penelitian yang juga dilakukan oleh Sintiya Rismayanti dkk tahun 2021 menggunakan kombinasi  metode  SAW  dan  TOPSIS  karena  kemampuannya  mengukur  kinerja  dari  masing-masing  alternatif dalam bentuk matematis dan perhitungan yang efisien dalam mengukur kinerja dari setiap alternatif[6].
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  maka  kombinasi  metode  TOPSIS (Technique For  Order  Preference  By Similarity  to  Ideal  Solution) dan  SAW (Simple  Additive  Weighting) diharapkan  dapat  membantu  subbagian Kepegawaian Setda Kotim dalam menentukan PNS (Pegawai Negeri Sipil) yang layak di usulkan naik pangkat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Peneliti melakukan penelitian di  kantor Sekretariat  Daerah Kotawaringin Timur, subbagian Kepegawaian yang terletak di Jalan Jenderal Sudirman Km.1 Sampit- Kotawaringin Timur, Kalimantan Tengah. Pihak Kepegawaian Setda  Kotim  memiliki  salah  satu  tugas  pokok  membantu  pengusulan  kenaikan  pangkat  PNS,  sehingga  dalam memberikan usulan tersebut perlu penyeleksian agar PNS yang diusulkan benar-benar layak untuk naik pangkat. Disini peneliti menawarkan sebuah metode Sistem Pendukung Keputusan yaitu kombinasi antara metode TOPSIS dan  SAW  sebagai  penunjang  dalam  pengambilan  keputusan.  Peneliti  mengumpulkan  segala  bentuk  informasi seperti data untuk alternatif dan kriteria dengan melakukan wawancara serta pemberian kuesioner khusus kepada pegawai  yang  mengurus  data  kenaikan  pangkat  di  lingkup  Setda  Kotim.  Berikut  penjelasan  lengkap  mengenai tahapan penggunaan kedua metode tersebut.

## 2.2 Metode SAW (Simple Additive Weighting)
Metode SAW (Simple Additive Weighting) merupakan salah satu metode pada sistem pendukung keputusan yang memiliki  konsep  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  yang  ada pada  semua atribut[7].  Adapun  langkah-langkah  dalam  penyelesaian  masalah  menggunakan  metode  SAW (Simple  Additive Weighting), yaitu sebagai berikut[8] : 1. Menentukan Alternatif ( Ai) dan Kriteria ( Ci) yang akan diajukan dalam pengambilan keputusan. 2. Menentukan Nilai Bobot (W) untuk setiap kriteria berdasarkan alternatif yang digunakan.
3. Menentukan  matriks  normalisasi,  dibuat  berdasarkan  kriteria  ( C i )  untuk  menyesuaikan  dengan  jenis  atribut (keuntungan atau biaya) sehingga diperoleh matriks normalisasi R. Seluruh nilai atribut pada setiap alternatif akan dihitung menggunakan rumus berikut :
r ij =   { x ij Maxx ij Jika j atribut keuntungan (𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
Minx ij x ij Jika j adalah atribut Biaya (𝐶𝑜𝑠𝑡) (1) Keterangan :
r ij = rating ternormalisasi Maxx ij = nilai tertinggi alternatif dalam satu kolom dan baris atribut
Minx ij = nilai terendah alternatif dalam satu kolom dan baris atribut x ij
= baris dan kolom atribut
4. Menentukan nilai akhir atau preferensi. Hasil normalisasi dan bobot akan dijumlahkan untuk memperoleh hasil akhir, dengan rumus sebagai berikut :
V i =   ∑ w j r ij n j=1 (2)
Keterangan : V i = Nilai akhir w j = Bobot kriteria yang sudah ditetapkan r ij = Hasil normalisasi
Hasil akhir diperoleh dari proses perangkingan yaitu penjumlahan dari hasil perkalian matriks ternormalisasi (R)  dengan  nilai  bobot  kriteria (W)  sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik sebagai solusi[9].
2.3 Metode TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity to Ideal Solution)
Metode TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity to Ideal Solution) merupakan suatu pendekatan atau  metode  multikriteria  atau  metode  yang  banyak  memiliki  kriteria  dan  alternatif  yang  mendukung  dalam pengambilan suatu keputusan pada suatu organisasi atau instansi tertentu.
Adapun langkah-langkah dalam penyelesaian dengan menggunakan metode TOPSIS, yaitu[10]:
1. Menentukan Alternatif, Kriteria, dan Sifat.
2. Menentukan nilai pembobotan untuk setiap kriteria.
3. Menentukan rating kecocokan.
4. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi, untuk menentukan matriks ternormalisasi digunakan sebuah rumus:
R ij = [Xij−Min(Xij)] [Max(Xj)−Min(Xj)] (3)
5. Membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot, dengan rumus :
𝑉𝑖𝑗 = 𝑊𝑖. 𝑅𝑖𝑗 (4)
Pada  persamaan  diatas  maka,  V ij adalah  sebuah  nilai  dari  hasil  perhitungan  dari  rangking  bobot  yang  telah ternormalisasi, dan W i adalah nilai dari bobot kriteria ke-i. 6. Menentukan matriks solusi ideal positif dan negatif, dengan rumus :
V + = { 𝑉 1+, 𝑉 2+, 𝑉 3+,… 𝑉𝑛 +} {( 𝑀𝑎𝑥𝑖𝑉𝑖𝑗 | 𝑖 =1,…, 𝑚 )} (5)
V - = { 𝑉 1−, 𝑉 2−, 𝑉 3−,… 𝑉𝑛 −} {( 𝑀𝑖𝑛𝑖𝑉𝑖𝑗 | 𝑖 =1,…, 𝑚 )} (6)
Pada  rumus  (5)  dan  (6)  diatas,  sebelum  menentukan  V + dan  V - maka  harus  menentukan  minimum  dan maksimum  dari  V ij yang  telah  didapatkan  sebelumnya.  Menentukan  minimum  dan  maksimumnya  harus berdasarkan sifat benefit atau cost dari atribut atau kriteria yang digunakan. 7. Menentukan jarak antara setiap nilai alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif. Jarak antara alternatif ke-i dengan solusi ideal positif dirumuskan :
𝐷𝑖 + = (Σ( 𝑉𝑖𝑗 − 𝑉𝑗 +)2 𝑛𝑗 =1)0.5 (7)
Jarak antara alternatif ke-i dengan solusi ideal negatif dirumuskan :
𝐷𝑖 - = (Σ( 𝑉𝑖𝑗 − 𝑉𝑗 −)2 𝑛𝑗 =1)0.5 (8)
8. Menentukan nilai akhir atau preferensi untuk setiap alternatif :
𝑉𝑖 = 𝐷𝑖 − 𝐷𝑖 − +𝐷𝑖 + ; i= 1,2,…..m (9)
Nilai  Vi  menunjukkan  hasil  akhir  dari  perhitungan  TOPSIS  yang  dimana  jika  Vi  menunjukkan  nilai  yang tertinggi  atau  lebih  besar  maka  alternatif  tersebut  lebih  dipilih  dan  merupakan  alternatif  terbaik  diantara alternatif lainnya sehingga didapat keputusan akhir.

## 2.4 Kombinasi Metode TOPSIS Dan SAW
Kombinasi  antar  metode  TOPSIS  dan  SAW  ditunjukkan  pada flowchart atau  diagram  alir.  Tahapan  awal perhitungan akan dimulai dengan metode SAW yaitu data diolah berdasarkan alternatif dan kriteria yang sudah ditentukan  sebelumnya.  Kemudian  tahap  selanjutnya  menentukan  nilai  bobot  tingkat  kepentingan  untuk  setiap kriteria. Tahap ketiga masih menggunakan metode SAW untuk menentukan mariks keputusan ternormalisasi (R). Untuk metode TOPSIS penggunaannya dimulai dari tahap menentukan matriks keputusan ternormalisasi terbobot setelah menentukan matriks keputusan ternormalisasi pada metode SAW. Selanjutnya, menentukan matriks solusi ideal positif dan negatif dan dilanjutkan dengan tahap menentukan jarak setiap alternatif dengan solusi ideal positif
dan  negatif.  Kemudian  tahap  terakhir  menentukan  preferensi  atau  nilai  akhir  dari  metode  TOPSIS  dan mengurutkan nilai akhir yang dpilih sebagai alternatif terbaik.

## Gambar 1. Flowchart Kombinas Metode TOPSIS Dan SAW

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini berisi tentang tahapan perhitungan dari kombinasi antar metode TOPSIS dan SAW beserta hasil dari  gabungan  kedua  metode  tersebut.  Adapun  tahapan  dan  hasil  dari  kombinasi  TOPSIS  dan  SAW  sebagai berikut:

## 3.1 Metode SAW (Simple Additive Weighting)
Pada tahap ini perhitungan dilakukan dengan menggunakan metode SAW yang dimana pada metode ini terdapat 3 tahap, yaitu :
a. Tahap 1, persiapan data yakni data yang sudah didapat berdasarkan hasil wawancara dan survei kuesioner. Adapun data-data yang digunakan tersebut sebagai berikut :
Tabel 1. Data Alternatif dan Kriteria yang digunakan No Alternatif Kriteria 1 Kurniawan Wibowo = A1 Kelengkapan Berkas = C1
2 Idris Sugiono = A2
SKP 2 Tahun Terakhir Bernilai Baik = C2
3 Nuringsih Sujati = A3 Pendidikan Terakhir = C3
4 Meuthia Rakhmasari = A4  4 Tahun Dalam Pangkat Terakhir = C4
5 Maulana = A5
Pada kriteria C1, C2, dan C3 termasuk kedalam kriteria Benefit (Keuntungan), sedangkan C4 termasuk kedalam kriteria Cost (Biaya). Data-data tersebut diatas akan dibentuk pada sebuah tabel 2 dibawah ini:
Tabel 2. Susunan data Alternatif dan Kriteria sesuai dengan tabel 1
Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 Lengkap 80 S2 4 A2 Lengkap 79 S1 4 A3 Tidak Lengkap 90 S1 4 A4 Lengkap 80 S1 5 A5 Lengkap 78 DIII 4
b. Tahap 2 (mengubah nilai berdasarkan pembobotan pada metode SAW)
Pada tahap ini, data yang didapat pada tahap 1 akan ditentukan nilai bobotnya berdasarkan tingkat kepentingan kriteria  dengan nilai  persentase dan akan diubah menjadi  nilai  desimal. Jika kriteria tersebut dinilai  penting maka  memiliki  bobot  tertinggi  dengan  disusul  nilai  bobot  lainnya  dan  jumlah  keseluruhan  bobot  tersebut bernilai 100%. Dapat dilihat pada tabel 3 berikut :
Tabel 3. Nilai (bobot) berdasarkan data yang didapat
Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 10 10 10 10 A2 10 5 10 10 A3 5 10 10 10 A4 10 10 10 5 A5 10 5 5 10 Bobot (Persen) 30% 30% 10% 30% Bobot (Desimal) 0,3 0,3 0,1 0,3
c. Tahap 3 (Menentukan matriks ternormalisasi (R))
Untuk mendapatkan matriks ternormalisasi, terlebih dahulu ditentukan nilai terbesar (Max) dan nilai terkecil (Min) dari  semua  alternatif  pada  semua  kriteria  yang  sudah  ada  pada  tabel  3.  Jika  Kriteria  bersifat  Benefit (Keuntungan) maka bernilai Max dan jika bersifat Cost (Biaya) maka bernilai Min ,  yang termasuk kedalam nilai max seperti C1, C2, dan C3 karena bersifat Benefit. Sedangkan C4 bernilai min karena bersifat Cost.
Tabel 4. Menentukan nilai Maximal dan Minimal Kriteria berdasarkan sifatnya Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4
A1 10 10 10 10 A2 10 5 10 10 A3 5 10 10 10 A4 10 10 10 5 A5 10 5 5 10 NILAI MAX/MIN 10 10 10 5 Bobot (Persen) 30% 30% 10% 30% Bobot (Desimal) 0,3 0,3 0,1 0,3
Selanjutnya, dilakukan perhitungan untuk semua alternatif dan kriteria sampai yang paling akhir. Hasil dari matriks ternormalisasi (R) bisa dilihat pada tabel berikut :
Tabel 5. Hasil Matriks Ternormalisasi (R) Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 1 1 1 0.5 A2 1 0.5 1 0.5 A3 0.5 1 1 0.5 A4 1 1 1 1 A5 1 0.5 0.5 0.5 Bobot (Persen) 30% 30% 10% 30% Bobot (Desimal) 0,3 0,3 0,1 0,3

## 3.1.1 Metode TOPSIS (Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution)
Tahap ini merupakan lanjutan dari tahapan metode SAW, namun pada tahap ini digunakan metode TOPSIS dalam perhitungannya dimana akan berlaku 4 tahap, sebagai berikut :
a. Tahap 4 (Mengalikan nilai ternormalisasi terbobot (Y) dengan nilai setiap alternatif)
Untuk menentukan matriks  ternormalisasi  terbobot  (Y) maka yang harus dilakukan adalah mengalikan nilai ternormalisasi (R) dengan nilai bobot kriteria. Hasil keseluruhan perhitungan matriks ternormalisasi terbobot dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 6. Hasil Matriks Ternormalisasi Terbobot (Y) Sifat Benefit  Benefit  Benefit   Cost Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 0.3 0.3 0.1 0.15
Sifat Benefit  Benefit  Benefit   Cost Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 A2 0.3 0.15 0.1 0.15 A3 0.15 0.3 0.1 0.15 A4 0.3 0.3 0.1 0.3 A5 0.3 0.15 0.05 0.15 Bobot (Persen) 30% 30% 10% 30% Bobot (Desimal) 0,3 0,3 0,1 0,3
b. Tahap 5 (Matriks Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif)
Penentuan matriks ideal positif dan ideal negatif dapat ditentukan dengan melihat kriteria berdasarkan sifatnya. Solusi ideal positif diambil nilai maksimal jika bersifat Benefit, dan diambil nilai minimal jika bersifat Cost.
Tabel 7. Matriks Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif Kriteria Sifat Kriteria Positif+ Negatif- C1 Benefit/Keuntungan Max{0.3; 0.3; 0.15; 0.3; 0.3} = 0.3 Min{0.3; 0.3; 0.15; 0.3; 0.3} = 0.15 C2 Benefit/Keuntungan Max{0.3; 0.15; 0.3; 0.3; 0.15} = 0.3 Min{0.3; 0.15; 0.3; 0.3; 0.15} = 0.15 C3 Benefit/Keuntungan Max{0.1; 0.1; 0.1; 0.1; 0.05} = 0.1 Min{0.1; 0.1; 0.1; 0.1; 0.05} = 0.05 C4 Cost/Biaya Min{0.15; 0.15; 0.15; 0.3; 0.15;} = 0.15 Max{0.15; 0.15; 0.15; 0.3; 0.15;} = 0.3
Jika sudah didapat matriks solusi ideal positif dan negatif, maka dibuat dalam sebuah tabel sebagai berikut
Tabel 8. Hasil perhitungan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
Kriteria Solusi C1 C2 C3 C4 Positif + 0.3 0.3 0.1 0.15 Negatif - 0.15  0.15  0.05 0.3
c. Tahap 6 (Menentukan jarak alternatif antar solusi ideal positif dan solusi ideal negatif)
Untuk mencari total dan perangkingan, terlebih dahulu harus mencari jarak solusi ideal positif dan negatif yang didapat  dari  pengolahan normalisasi  terbobot dan matriks solusi  ideal. Dengan cara mengkuadratkan selisih setiap  elemen  matriks  ternormalisasi  terbobot  dengan  matriks  solusi  ideal,  kemudian  menjumlahkan  setiap alternatif, lalu di kuadratkan. Dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 9. Tabel Kuadrat Selisih Alternatif  Positif  Negatif A1 0 0.07 A2 0.225  0.0475 A3 0.225  0.0475 A4 0.225  0.0475 A5 0.025 0.045 Tabel 10. Akar Kuadrat Selisih Alternatif Positif Negatif A1 0 0.264575131 A2 0.15 0.217944947 A3 0.15 0.217944947 A4 0.15 0.217944947 A5 0.158113883  0.212132034
d. Tahap 7 (Menentukan nilai akhir (Preferensi) dan mengurutkan hasil seleksi)
Pada tahap ini, penentuan nilai akhir (preferensi) didapat dari solusi ideal negatif dibagi dengan penjumlahan ideal positif dan negatif. Hasil dari perhitungan tersebut dapat dilihat pada tabel dibawah ini :
Tabel 11. Data hasil nilai akhir dan urutan Alternatif Preferensi Urutan Solusi Kurniawan Wibowo 1 1 Idris Sugiono 0.592330317 2
Alternatif Preferensi Urutan Solusi Nuringsih Sujati 0.592330317 2 Meuthia Rakhmasari  0.592330317 2 Maulana 0.572949017 3
Hasil  pada  tabel  diatas  menunjukkan  bahwa  alternatif  dengan  nilai  tertinggi  terdapat  1  orang  yang  berhak diusulkan  kenaikan  pangkatnya  yaitu  Kurniawan  Wibowo    dengan  nilai  preferensi  alternatif  tersebut  1. Sedangkan alternatif dengan nilai terendah yaitu Maulana dengan nilai akhir 0,572.

## 3.2 Rancangan Use Case Diagram
Use  case  Diagram  adalah  visualisasi  yang  menggambarkan  interaksi  antara  aktor  dengan  sistem,  ada  2  elemen penting dalam use case diagram yaitu Aktor dan Use Case. Aktor dapat dikatakan pengguna sedangkan Use Case adalah aktivitas atau kata kerja pada sistem[11].
Use  Case  pada  sistem  ini  terdiri  dari  dua  aktor  yaitu  Admin  dan  Pegawai.  Setiap  aktor  memiliki  akses masing-masing seperti Admin dapat melakukan login, mengelola data PNS atau alternatif, mengelola data kriteria, mengelola data pengguna serta mengelola perhitungan TOPSIS dan SAW. Untuk pegawai memiliki akses untuk melihat hasil perangkingan. Dapat dilihat pada Gambar 2 dibawah ini:
admin Pegawai Menentukan Kriteria Menentukan Alternatif Menentukan Matriks Keputusan Menentukan Matriks Ternormalisasi Menentukan Matriks Ternormalisasi Terbobot Menentukan Matriks Ideal Positif dan Negatif Menentukan Matriks Total Penilaian akhir (Perangkingan) Login Melihat Hasil Akhir Use case kombinasi metode SAW dan TOPSIS Gambar 2. Use Case Diagram

## 3.3 Implementasi Program
Pada  saat  pengguna  mengakses  website  ini  tampilan  awal  yang  muncul  adalah  tampilan  login,  pengguna diharuskan untuk mengisi nama pengguna dan kata sandi yang didaftarkan pada saat registrasi.
Selanjutnya pengguna akan diarahkan ke halaman beranda yang berisi menu-menu pada website tersebut seperti Form Alternatif, Form Kriteria, Sub kriteria sampai dengan Perhitungan atau data nilai akhir.
Gambar 4. Halaman Beranda
Ketika pengguna  mengakses form  pegawai, maka akan muncul tampilan daftar alternatif atau para PNS yang mengusulkan kenaikan pangkat.
Gambar 5. Halaman Alternatif
Ketika  pengguna  mengakses  form  kriteria,  maka  akan  muncul  tampilan  daftar  kriteria  beserta  bobot penilaian
Gambar 6. Halaman Kriteria
Gambar 7. Halaman sub-kriteria
Selain halaman kriteria juga terdapat halaman sub-kriteria, seperti pada gambar dibawah ini
Jika sudah memasukkan data kriteria dan alternatif pada halaman tersebut, maka pengguna diarahkan ke halaman hasil perhitungan kombinasi antar TOPSIS dan SAW. Di halaman ini juga bisa melihat langsung hasil akhir
Gambar 8. Halaman Perhitungan TOPSIS dan SAW

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil perhitungan dengan kombinasi metode TOPSIS dan SAW maka dapat disimpulkan bahwa yang berhak mengusulkan kenaikan pangkat  pada Sekretariat Daerah Kotawaringin Timur yaitu  Kurniawan Wibowo dengan nilai preferensi alternatif tersebut 1. Dapat dikatakan bahwa alternatif tersebut menjadi alternatif dengan nilai tertinggi dibanding alternatif lainnya berdasarkan hasil perhitungan yang sudah dilakukan. Untuk penelitian selanjutnya,  diharapkan  mampu  lebih  baik  lagi  dengan  menambah  alternatif  dan  kriteria  agar  penyeleksian pengusulan  kenaikan  pangkat  lebih  optimal.  Penelitian  yang  sudah  dilakukan  ini  bisa  dijadikan  acuan  dalam pengambilan keputusan baik  dengan permasalahan yang sama atau bahkan dengan permasalahan yang berbeda agar mendukung permasalahan tersebut dan menemukan solusi yang tepat.

## REFERENCES
[1] BIRO KEPEGAWAIAN, “Kenaikan Pangkat PNS,” setjen.pu.go.id , 2020. https://setjen.pu.go.id/bko/subtema/kenaikan- pangkat-pegawain-negeri-sipil (accessed May 20, 2022).
[2] P. A. W. Santiary, P. I. Ciptayani, N. G. A. P. H. Saptarini, and I. K. Swardika, “Jurnal Pengertian Topsis,” vol. 5, no. 5, pp. 621–628, 2018, doi: 10.25126/jtiik2018551120.
[3] H. Hertyana et al. , “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop Dengan Menggunakan Metode Topsis,” vol. 06, pp. 36–44, 2021.
[4] M.  Parida,  M.  R.  Yuansyah,  D.  Konteks,  and  P.  N.  Sipil,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN KELAYAKAN KENAIKAN PANGKAT JABATAN FUNGSIONAL ( ASN ) METODE TOPSIS,” no. 1, pp. 89–96, 2022.
[5] F. Zulfikar, R. Rosnelly, and N. E. Saragih, “Sistem Penunjang Keputusan Kenaikan Jabatan Karyawan Dengan Metode SAW Pada Yayasan Islamic Center Medan,” Knsi 2018 , pp. 1152–1157, 2018.
[6] S. Rismayanti, S. Adi Wibowo, and Y. Agus Pranoto, “Implementasi Kombinasi Metode Saw Dan Topsis Untuk Seleksi Beasiswa  Kartu  Indonesia  Pintar,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  349–356,  2021,  doi: 10.36040/jati.v5i1.3288.
[7] Agus  Perdana  Windarto,  “Implementasi  Metode  Topsis  Dan  Saw  Dalam  Memberikan  Reward  Pelanggan,” Klik  - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 04, no. 1, pp. 88–101, 2017.
[8] A. Perbandingan, M. Saw, and D. A. N. Topsis, “DOSEN STMIK PALANGKARAYA,” pp. 126–137.
[9] F. Rachman and A. F. Daru, “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Karyawan Pada Pt Ga Tiga Belas Dengan Metode Simple Additive Weighting( Application the Support System Decision Assessment Employees At Pt Ga Tiga Belas With the Methods Simple Additive Weighting ),” J. Pengemb. Rekayasa dan … , vol. 17, no. 1, pp. 24–30, 2021, [Online]. Available: https://journals.usm.ac.id/index.php/jprt/article/view/3636.
[10]  C.  Surya,  “Penilaian  Kinerja  Dosen  Menggunakan  Metode  TOPSIS  (Studi  Kasus :  Amik  Mitra  Gama),” J.  RESTI (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 2, no. 1, pp. 322–329, 2018, doi: 10.29207/resti.v2i1.119.
[11]  T.  A.  Kurniawan,  “PEMODELAN  USE  CASE  (  UML  ):  EVALUASI  TERHADAP  BEBERAPA  KESALAHAN DALAM PRAKTIK USE CASE ( UML ) MODELING : EVALUATION ON SOME PITFALLS IN PRACTICES,” vol. 5, no. 1, pp. 77–86, 2018.