## PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) UNTUK MENENTUKAN KINERJA KARYAWAN TERBAIK PADA PT.ARMORINDO ARTHA
Hiysam Ash Shiddigie 1) , Ita Novita 2) 1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260
E-mail : hiysamashshiddigie @gmail.com 1) , ita.novita @budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Karyawan merupakan salah satu aset perusahaan yang harus dikelola dengan baik, karyawan bertugas untuk merencanakan dan melaksanakan proses bekerja pada suatu perusahaan. PT. ARMORINDO ARTHA merupakan sebuah perusahaan swasta yang bergerak di bidang Cash In Transit dan Cash Management Service. Cash In Transit  adalah pengangkutan uang tunai dari suatu titik ke titik lainnya atau pengisian uang tunai ke dalam mesin  ATM,   sedangkan  Cash   Management   Service  adalah   pemeliharaan   mesin  ATM,   penggantian   kertas transaksi, pengambilan kartu ATM yang tertelan dan sebagainya. Untuk meningkatkan suatu perusahaan maka dilakukan evaluasi terhadap kinerja karyawan. Masalah yang terjadi pada evaluasi kinerja karyawan adalah proses pengambilan keputusan kinerja karyawan kurang akurat, karena belom terdapat metode perangkingan. Penelitian   ini   bertujuan   untuk   mengembangkan   sebuah   sistem   penunjang   keputusan   karyawan   terbaik menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Penelitian ini di uji dengan 5 data alternatif dengan hasil urutan pertama 0.9788, urutan kedua 0.9683 dan ketiga 0.9268. Sistem penunjang keputusan penentuan kinerja karyawan terbaik yang dibuat dapat membantu dalam melakukan penilaian kinerja karyawan lebih tepat.
Kata kunci: Sistem Penunjang Keputusan, Simple Additive Weighting (SAW), penilaian kinerja karyawan.

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan teknologi informasi pada zaman sekarang sangat masif. Maka dari itu menuntut suatu perusahaan   untuk   tetap   bertahan   menghadapi persaingan dengan melihat kinerja karyawan yang memiliki   kompetensi   yang   tinggi.   Dalam   hal   ini perusahaan   harus   melihat   kinerja   karyawan   untuk menjadi   penentu   keberhasilan   suatu   perusahaan dalam   mencapai   tujuan   perusahaan   tersebut.   Oleh karena itu perusahaan penting untuk memperhatikan karyawan yang mempunyai pengaruh tinggi untuk bekerja dalam tim dan membantu untuk kemajuan perusahaan.   Maka   dibutuhkan   penilaian   kinerja karyawan   untuk   melanjutkan   tujuan   perusahaan antara   lain   kelangsungan   hidup   perusahaan, pertumbuhan dan keuntungan.
PT. ARMORINDO ARTHA merupakan sebuah perusahaan swasta yang bergerak dibidang Cash In Transit dan Cash   Management   Service . Cash   In Transit adalah pengangkutan uang tunai dari suatu titik ke titik lainnya atau pengisian uang tunai ke dalam   mesin  ATM,   sedangkan Cash   Management Service adalah   pemeliharaan   mesin   ATM, penggatian kertas transaksi, pengambilan kartu ATM yang tertelan dan sebagainya. Maka dalam hal ini perusahaan membutuhkan karyawan yang berkinerja baik untuk meningkatkan perusahaan.
Maka dibutuhkan sistem penunjang keputusan kinerja karyawan di  PT.Armorindo Artha. Metode
yang   akan   digunakan   untuk   membangun   sistem penunjang   keputusan   ini   adalah   metode Simple Additive   Weighting   (SAW) .   Alasan   peneliti menggunakan   metode Simple   Additive   Weighting (SAW) karena   lebih   fleksibel,   dapat   memecahkan persoalan   yang   kompleks   dan   melakukan pembelajaran   berdasarkan   pengetahuan   dan pengalaman   manusia   dalam   memecahkan   suatu masalah dari setiap kriteria berbeda dan metode SAW dapat menghasilkan nilai terbesar yang akan dipilih menjadi   alternatif   terbaik.   Dengan   dibangunnya sistem   penunjang  keputusan  ini,  diharapkan  dapat membantu   Direktur   Utama   PT.Armorindo   Artha memecahkan permasalahan terkait penilaian kinerja karyawan.
Kendala   yang   terjadi   dalam   proses   penilaian kinerja karyawan adalah belum menghasilkan hasil yang   maksimal   dalam   pengambilan   keputusan, terutama   jika   terdapat   beberapa   karyawan   yang memiliki kemampuan yang tidak jauh berbeda, maka hanya   menilai   berdasarkan   perkiraan.   Dalam mengambil keputusan saat proses penilaian kinerja karyawan, ada beberapa kriteria dasar yang menjadi acuan antara lain : absensi, kualitas kerja, kerjasama, dan kedisiplinan.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1. Sistem Penunjang Keputusan
“Sistem   penunjang   keputusan   ialah   suatu langkah   untuk   menentukan   pemungutan   hasil ketetapan”.   Sistem   penunjang   keputusan   memakai data,   memberikan   tampilan   pengguna   dengan mudah,   dan   bisa   mengintegrasikan   ide   pemilik keputusan. Pembuatan keputusan merupakan fungsi utama seorang manajer atau administrator.
Sistem   Penunjang   Keputusan   (SPK)   atau Decision   Support   System ( DSS )   bertujuan   dalam menjadikan alat pembantu kepada pemilik keputusan untuk   memperbesar   kapabilitas   mereka.   DSS ditujukan   kepada   para   pengambil   keputusan   yang membutuhkan penilaian atau pada keputusan yang tidak   sistematis.  Ada   beberapa   komponen   Sistem Penunjang[1].
1) Subsistem   Manajemen   Data   (Data
Management Subsystem ) 2) Subsistem   Manajemen   Model   ( Model
Management Subsystem ) 3) Subsistem   Antar   Muka   Pengguna   ( User
Interface Subsystem)
4) Subsistem   Manajemen   Pengetahuan
( Knowledge Management Subsystem )
Berikut   komponen-komponen   DSS   yang digunakan   ada   management   data,   management model, user interface dan knowledge management. Yang terdapat pada Gambar 1.

## 2.2. Metode Simple Additive Weighting
Metode Simple   Additive   Weighting ( SAW ) kerap diketahui dengan sebutan metode penambahan yang   bernilai.   Rancangan   landasan   metode SAW ialah   untuk   mengetahui   penambahan   bernilai   dari tingkat   kinerja   di   setiap   alternatif   serta   semua atribut. Metode SAW memerlukan langkah-langkah normalisasi kerangka keputusan (X) ke suatu skala yang dapat dianalogikan pada setiap rating alternatif yang ada[2].
rij sebagai rating kinerja ternormalisasi pada setiap alternatif Ai pada atribut Cj; i = 1, 2, …, m dan j = 1, 2, …, n. Langkah pengerjaan memakai metode SAW:
a. Memastikan   kriteria   yang   dipakai   untuk pengambilan keputusan.
b. Memastikan kriteria-kriteria   yang   akan digunakan   dalam   pengambilan   keputusan, yaitu Cj.
c. Memastikan   nilai   bobot   dari   setiap   kriteria yang digunakan.
Tabel 1 Kriteria dan Bobot Kriteria Bobot C1 60% C2 13.3% C3 13.3% C4 13.3% 100% d. Menentukan rating kecocokan nilai alternatif pada setiap kriteria.
e. Untuk   menentukan   matriks   keputusan berdasarkan   kriteria   (Ci),   lalu   membuat normalisasi   matriks   berdasarkan   persamaan yang   sesuai   dengan   jenis   atribut   (atribut keuntungan   serta   atribut   biaya)   sehingga menghasilkan matriks ternormalisasi R.
f. Menentukan   nilai   preferensi   untuk   setiap alternatif (Vi):
Vi = Hasil untuk setiap alternatif wj = Angka dari bobot per kriteria rij   =   Angka   dari   rating   kinerja ternormalisasi
Untuk   hasil   akhir   didapat   pada   langkah- langkah   perangkingan   yaitu   penjumlahan   dari perkalian matriks ternormalisasi R pada vector bobot sehingga menghasilkan nilai tertinggi yang dipilih sebagai alternatif terbaik (A i ) sebagai solusi.
2.3. Penelitian Sebelumnya Nurul Chafid dan Nanang Harianto merancang sistem  pendukung  keputusan p enilaian karyawan dan   melakukan   perangkingan   kinerja   karyawan dengan grade terbaik menggunakan metode Simple
Gambar 1. Komponen Decision Support System
rij semua rating alternatif yang ada.
Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
Jika  j adalah  atribut  biaya (cost)
Additive Weighting (SAW) dengan kriteria penilaian yang ditetapkan yaitu absensi, pengetahuan tentang produk,   kemampuan   berkomunikasi,   pendidikan terakhir, dan jiwa kepemimpinan[3].
Ades   Galih  Anto,   Hindayati   Mustafidah   dan Aman   Suyadi   membangun   sistem   pendukung keputusan penilaian kinerja karyawan, menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW)  dengan kriteria   penilaian   yang   ditetapkan   yaitu   penilaian umum,   tingkat   kehadiran,   tingkat   pendidikan, pengembangan diri, dan unsur penunjang[4].
Handri Murdianto, Dyna Marisa Khairina dan Heliza Rahmania Hatta membuat sistem pendukung keputusan   pemilihan   karyawan   terbaik menggunakan   metode Simple   Additive   Weighting (SAW)   dengan   kriteria   penilaian   yang   ditetapkan yaitu   pengetahuan   pekerjaan,   inisiatif   pekerjaan, produktifitas   pekerjaan,   komunikasi,   kerjasama, tanggung jawab, dan kehadiran [5].

## 2.4. Tahapan Penelitian
Pada   riset   yang   dilakukan   penulis   memakai metode   pengumpulan   data,   informasi,   dan   materi yang saling berhubungan pada persoalan masalah di PT. ARMORINDO ARTHA yaitu:
1) Metode Pengumpulan Data
a. Observasi Dilakukan dengan cara melihat langsung pada tempat riset yang berhubungan dengan pengambilan penilaian kinerja karyawan, dan juga   untuk   memilih   karyawan   yang berkinerja baik pada riset yang dilakukan ini.
b. Wawancara Proses   dimana   penulis   mengumpulkan data   dengan   melakukan   tatap   muka   secara langsung   dan   memberi   pertanyaan   yang berhubungan   tentang   penilaian   kinerja karyawan,   serta   pemilihan   karyawan   yang berkinerja   dengan   baik   oleh   Supervisor sebagai   pihak   yang   mempunyai   wewenang untuk   menyelenggarakannya.   Hal   yang didapat   dari   dilakukannya   wawancara   oleh penulis adalah mendapatkan proses bisnis dan kriteria   serta   bobot   dalam   melakukan penilaian   kinerja   karyawan   maupun pemilihan karyawan yang berkinerja dengan baik.
c. Analisa Dokumen Dalam   menganalisa   dokumen   berjalan,
agar dapat menghasilkan informasi yang bisa membantu penulis untuk menentukan sesuai sistem yang akan dibuat, perlu menentukan metode   yang   akan   digunakan   untuk penelitian.
d. Studi Pustaka Pada studi pustaka ini penulis melakukan pencarian jurnal dan membaca jurnal atau e-
book serta refrensi yang berhubungan pada teori   penilaian   kinerja   karyawan,   teori pemilihan karyawan yang berkinerja dengan baik, teori Sistem Penunjang Keputusan, teori Simple Additive Weighting (SAW) dan teori- teori   lain   yang   berhubungan   dengan pembuatan sistem penunjangkeputusan.
e.Kuesioner Pada   proses   kuesioner   ini   penulis melakukan pertanyaan terhadap monitoring, selaku   yang   memberi   penilaian   karyawan berdasarkan kriteria yang ditentukan. Sesuai hasil   yang   didapat   pada   kuesioner   maka diperoleh perhitungan pada penilaian kinerja karyawan   dan   pemilihan   kinerja   karyawan dengan baik.
2) Instrumentasi Penelitian   yang   dilakukan   oleh   penulis ialah   menggunakan   teknik   wawancara   dan menyebarkan   kuesioner   sebagai   instrumentasi. Teknik wawancara dilakukan kepada Supervisor PT.   Armorindo   Artha   untuk   memperoleh informasi   tentang   bagaimana   proses   penilaian kinerja karyawan dan pemilihan karyawan yang berkinerja  dengan  baik.  Pada   teknik  kuesioner digunakan sebagai intrumentasi yang disebarkan kepada   responden   ahli,   maka   didapatkan pernyataan yang digunakan dalam mengukur apa yang telah ditemukan dalam teknik wawancara.
3) Teknik Analisa Data Dalam melakukan teknik analisa data maka penulis   memakai   analisa   deskriptif   dan menggunakan   metode   Simple   Additive Weighting (SAW). Analisa deskriptif digunakan untuk menyajikan rangkuman yang didapat  pada hasil survei. Metode Simple Additive Weighting (SAW)   dilakukan   untuk   menghasilkan perangkingan karyawan yang diurutkan dari nilai tertinggi   hingga   ke   nilai   terendah   agar   dapat memperoleh hasil untuk menentukan karyawan berkinerja baik. Alasan menggunakan metode ini ialah   mudah   dimengerti,   lebih   fleksibel,   dapat memecahkan   persoalan   yang   kompleks, melakukan   pembelajaran   berdasarkan pengetahuan   dan   pengalaman   manusia   dalam memecahkan suatu masalah.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Proses Berjalan Pada   proses   berjalan   dalam   pengambilan keputusan terdapat 4 aktor yaitu supervisor (SPV), leader,   manager   dan   karyawan.   Proses   bisnis berjalan akan ditampilkan dalam activity diagram di Gambar 2.

## J u r n a l   I D E A L I S   V o l . 3   N o . 1 ,   J a n u a r i   2 0 2 0   | 370
Gambar 2. Activity Diagram Proses Berjalan
3.2. Analisa Masalah
Dalam   menganalisa   permasalahan   penulis menggunakan Fishbone Diagram untuk menganalisa masalah perangkingan penilaian untuk menentukan karyawan terbaik pada PT. Armorindo Artha pada Gambar 4.
Gambar 3. Fishbone Diagram
Tabel 2. Faktor dan Masalah Fishbone Diagram Faktor Masalah Manusia Mengakibatkan   beberapa   data penilaian   yang   hilang   karena terjadinya penumpukan data penilaian kinerja. Proses Mengakibatkan rekap pengolahan data yang membutuhkan waktu dan sering terjadi   kesalahan   karena   masih menggunakan Microsoft excel .
Metode Mengakibatkan   hasil   pengambilan keputusan   karyawan   terbaik   kurang akurat   yang   disebabkan   oleh   tidak adanya metode untuk perangkingan.

## 3.3. Model Keputusan Dengan Metode
Simple Additive Weighting (SAW) a. Identifikasi Objek Dalam   mengidentifikasi   objek   pada Metode Simple   Additive   Weighting (SAW) dilakukan   untuk   menghitung   nilai   akhir alternatif   yaitu   menetapkan   karyawan   yang terbaik.   Hasil   yang   akan   dikeluarkan   nanti ialah   rangking alternatif   yang   dimulai   dari nilai terbesar hingga alternatif dengan nilai terkecil.   Alternatif   yang   dimaksud   adalah karyawan yang bekerja di PT. ARMORINDO
ARTHA.   Kriteria   yang   dipakai   dalam penetapan   karyawan   terbaik   dalam   atribut profit   ( benefit) yang   terdiri   dari   4   kriteria, yaitu Absen, Kualitas Kerja, Kerjasama, dan Kedisiplinan.   Setiap   kriteria   mempunyai bobot,   hasil   perhitungan   matriks   antar alternatif   dengan   kriteria   memakai   metode Simple   Additive   Weighting (SAW)   akan memperoleh karyawan yang memiliki kinerja baik untuk menjadi karyawan terbaik. b. Identifikasi Kriteria 1) Identifikasi Kriteria Tabel   3   di   bawah   ini   merupakan kriteria   yang   diperlukan   pada   saat menentukan keputusan karyawan terbaik pada PT. ARMORINDO ARTHA. Tabel 3. Ketentuan Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria 1 Absensi 2 Kulitas Kerja 3 Kerjasama 4 Kedisiplinan 2) Bobot Kriteria Berdasarkan data yang ada, Tabel 4 berikut   ini   ialah   nilai   persentasi   bobot kriteria   yang   terdapat   serta   ditetapkan oleh Supervisor berdasarkan kriteria yang telah ditentukan di atas. Total bobot jika dijumlahkan tidak boleh lebih dari 100%.
Tabel 4. Persentase Bobot Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot 1 Absensi 20% 2 Kulitas Kerja 30% 3 Kerjasama 30% 4 Kedisiplinan 20% Total 100% c. Identifikasi Alternatif
Berdasarkan   banyaknya   Karyawan   pada
PT. ARMORINDO ARTHA, maka diambil 5
(lima)   karyawan   sebagai   contoh   untuk penerapan   dengan   metode Simple   Additive
Weighting (SAW)   dalam   menentukan karyawan   terbaik.   Dimana   data   merupakan hasil rekapitulasi penilaian dari setiap kriteria yang ditampilkaan di Tabel 5 berikut. Tabel 5. Nilai Alternatif Per Kriteria Alternatif Absen Kulaitas Kerja Kerjasa ma Kedisipl inan Ali Sadewo 95 85 87 85 Budi Wijaya Kusuma 95 80 75 87 M.Eggy Hidayat 93 82 85 90 Rifki Fauzi 90 80 80 85 Daffa fadillah 100 75 70 90  Nilai   absen   dimasukkan   dari   nilai persentase hasil absensi.
 Nilai   kualitas   kerja,   kerjasama   dan kedisplinan   dimasukkan   dari   hasil   nilai karyawan per kriteria.

## 3.4. Pengolahan Data
Pertama dilakukan normalisasi menjadi matriks untuk   menghitung   nilai   masing-masing   kriteria, menghitung   berdasarkan   kriteria   keuntungan   atau kriteria biaya dengan persamaan sebagai berikut:
Keterangan : Jika   J   adalah   atribut keuntungan ( Benefit )
Jika   J   adalah   atribut   biaya ( Cost ) Rij = nilai rating kinerja ternormalisasi. Xij = nilai   atribut   yang   didapat   dari setiap kriteria. Max Xij = nilai terbesar alternatif dari setiap kriteria i. Min Xij = nilai terkecil alternatif dari setiap kriteria i. Benefit = jika nilai besar yang terbaik. Cost = jika nilai kecil yang terbaik. Tabel 6. Penggolongan Kriteria No Kriteria Tipe Kriteria Benefit Cost 1 Absen  2 Kualitas Kerja  3 Kerjasama  4 Kedisiplinan 
Berikut   adalah   perhitungan   tiap   kriteria sehingga didapatkan nilai dari tiap alternatif. a. Perhitungan Kriteria Absensi R 1 = 95 max ( 95 ; 95 ; 93 ; 90 ; 100 ) = 95 100 = 0.95 R 21 = 95 max ( 95 ; 95 ; 93 ; 90 ; 100 ) = 95 100 = 0.95 R 31 = 93 max ( 95 ; 95 ; 93 ; 90 ; 100 ) = 93 100 = 0.93 R 41 = 90 max ( 95 ; 95 ; 93 ; 90 ; 100 ) = 90 100 = 0.9
R 51 = 100 max ( 95 ; 95 ; 93 ; 90 ; 100 ) = 100 100 = 1
b. Perhitungan Kriteria Kualitas Kerja
R 12 = 85
max ( 85 ; 80 ; 82 ; 80 ; 75 ) = 85 85 = 1
R 22 = 80 max ( 85 ; 80 ; 82 ; 80 ; 75 ) = 80 85 = 0.941 R 32 = 82 max ( 85 ; 80 ; 82 ; 80 ; 75 ) = 82 85 = 0.964
R 42 = 80 max ( 85 ; 80 ; 82 ; 80 ; 75 ) = 80 85 = 0.941 R 52 = 75 max ( 85 ; 80 ; 82 ; 80 ; 75 ) = 75 85 = 0.882

## c. Perhitungan Kriteria Kerjasama
R 13 = 87 max ( 87 ; 75 ; 85 ; 80 ; 70 ) = 87 87 = 1 R 23 = 75 max ( 87 ; 75 ; 85 ; 80 ; 70 ) = 75 87 = 0.862
R 33 = 85 max ( 87 ; 75 ; 85 ; 80 ; 70 ) = 85 87 = 0.977
R 43 = 80 max ( 87 ; 75 ; 85 ; 80 ; 70 ) = 80 87 = 0.919
R 53 = 70 max ( 87 ; 75 ; 85 ; 80 ; 70 ) = 70 87 = 0.804

## d. Perhitungan Kriteria Kedisplinan
R 14 = 85 max ( 85 ; 87 ; 90 ; 85 ; 90 ) = 85 90 = 0.944
R 24 = 87 max ( 85 ; 87 ; 90 ; 85 ; 90 ) = 87 90 = 0.966
R 34 = 90 max ( 85 ; 87 ; 90 ; 85 ; 90 ) = 90 90 = 1
R 44 = 85 max ( 85 ; 87 ; 90 ; 85 ; 90 ) = 85 90 = 0.944
R 54 = 90 max ( 85 ; 87 ; 90 ; 85 ; 90 ) = 90 90 = 1

## 3.5. Hasil Penelitian
Kemudian   dari   bobot   yang   telah   ditentukan sebelumnya dihitung untuk mendapatkan alternatif yang terbaik.
Tabel 7. Matriks Normalisasi Alternatif Abse nsi Kualitas Kerja Kerjas ama Kedisi plinan Ali Sadewo 0.95 1 1 0.944 Budi   Wijaya Kusuma 0.95 0.941 0.862 0.966 M.Eggy Hidayat 0.93 0.964 0.977 1 Rifki Fauzi 0.9 0.941 0.919 0.944 Daffa fadillah 1 0.882 0.804 1 Bobot 0.2 0.3 0.3 0.2 Tahap berikutnya adalah proses nilai preferensi untuk   setiap   karyawan   dengan   persamaan   berikut ini:
Vi = Hasil untuk setiap alternatif wj = Angka dari bobot per kriteria rij   =   Angka   dari   rating   kinerja ternormalisasi 1) Ali Sadewo
=( 0.2 x 0.95 )+( 0.3 x 1 )+( 0.3 x 1 )+( 0.2 x 0.944 ) =( 0.19 + 0.3 + 0.3 + 0.1888 ) = 0.9788 2) Budi Wijaya Kusuma ={( 0.2 x 0.95 )+( 0.3 x 0.941 )+( 0.3 x 0.862 )+( 0.2 x 0.966 )} =( 0.19 + 0.2823 + 0.2586 + 0.1932 ) = 0.9241 3) M.Eggy Hidayat ={( 0.2 x 0.93 )+( 0.3 x 0.964 )+( 0.3 x 0.977 )+( 0.2 x 0.1 )} =( 0.186 + 0.2892 + 0.2931 + 0.2 ) = 0.9683 4) Rifki Fauzi ={( 0.2 x 0.9 )+( 0.3 x 0.941 )+( 0.3 x 0.919 )+( 0.2 x 0.944 )} =( 0.81 + 0.2823 + 0.2757 + 0.1888 ) = 0.9268 5) Daffa Fadillah ={( 0.2 x 1 )+( 0.3 x 0.882 )+( 0.3 x 0.804 )+( 0.2 x 1 )} =( 0.2 + 0.2646 + 0.2412 + 0.2 ) = 0.9058 Dari hasil perhitungan diatas di dapatkan hasil sebagai berikut:
Rangking 1 : Ali Sadewo Rangking 2 : M.Eggy Hidayat Rangking 3 : Rifki Fauzi Rangking 4 : Budi Wijaya Kusuma
Rangking 5 : Daffa Fadillah
Sehingga   dapat   disimpulkan   bahwa   nilai terbesar diperoleh oleh Ali Sadewo sebagai alternatif terbaik dengan nilai 0.9788

## 3.6. Identifikasi Kebutuhan
Hasil analisa yang didapat dalam bentuk uraian masalah   yang   akan   dikaitkan   dengan   pengolahan data   kriteria,   data   karyawan,   kebutuhan   sistem penunjang   keputusan   pada perbaikan   yang diharapkan.  Semua  hal   yang  berhubungan  dengan keperluan   yang   dijabarkan   ialah   keperluan sistem yang ingin dicapai.
a. Use Case Diagram Input Pada use case diagram input supervisor menjadi actor serta ada 2 use case yaitu entry data karyawan dan entry data kriteria yang terdapat pada Gambar 4.
Gambar 4. Use Case Diagram Input
b. Use Case Diagram Proses Pada use case diagram proses supervisor menjadi actor serta ada 4 use case yaitu entry data absensi karyawan, entry data   nilai   karyawan   per   kriteria, tampil hasil normalisasi, dan entry hasil keputusan yang terdapat di Gambar 5.
Gambar 5. Use Case Diagram Proses
c. Use Case Diagram Laporan Pada use   case   diagram laporan supervisor   dan manager menjadi actor serta ada 3 use case yaitu cetak laporan nilai karyawan, cetak laporan rangking karyawan dan cetak laporan karyawan terbaik yang terdapat pada Gambar 6.
3.7. Entity Relationship Diagram (ERD)
Berikut   rancangan   basis   data   yang   akan digambarkan   dalam   bentuk   ERD   ada   beberapa entitas   yang   digunakan   yaitu   absen,   karyawan, kriteria dan hasil, kemudia terciptanya entitas baru yaitu punya. Berikut rancangan ERD yang terdapat pada Gambar 7.
Gambar 7. Entity Relationship Diagram (ERD)
3.8. Struktur Tampilan Menu Berikut adalah struktur tampilan menu yang terdapat pada sistem yang dibuat yaitu ada input, proses,   dan   laporan.   Akan   ditampilkan   pada Gambar 8.
Gambar 8. Struktur Tampilan Menu

## 3.9. Rancangan Layar
a. Tampilan Layar Data Karyawan Rancangan   layar   data   karyawan   ini   untuk mengetahui   data   karyawan   yang   akan ditampilkan di Gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Layar Data Karyawan
b. Tampilan Layar Absensi Karyawan
Rancangan layar absensi ini untuk menginput nilai   absensi   per   karyawan   yang   akan ditampilkan pada Gambar 10.
Gambar 10. Tampilan Layar Absensi Karyawan
c. Tampilan Layar Nilai Karyawan Per Kriteria Rancangan layar nilai karyawan per kriteria ini untuk menampilkan hasil nilai karyawan per   kriteria   yang   akan   ditampilkan   pada Gambar 11.
Gambar 11. Tampilan Layar Nilai Karyawan Per Kriteria d. Tampilan   Layar   Hasil   Normalisasi   dan
Perangkingan Rancangan   layar   hasil   normalisasi   dan perangkingan   untuk   menampilkan   hasil matriks normalisasi dan hasil SAW yang akan ditampilkan pada Gambar 12.
Gambar 12. Tampilan Layar Hasil Normalisasi dan
Perangkingan e. Tampilan Layar Hasil Keputusan Karyawan Terbaik
Rancangan   layar   hasil   keputusan   ini   untuk memilih calon karyawan terbaik yang akan ditampilkan pada Gambar 13.

## Gambar 13. Tampilan Layar Hasil Keputusan Karyawan Terbaik

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan   penelitian  yang  telah   diterapkan dapat disimpulkan beberapa hal berikut ini:
a. Setelah   terbuatnya   sistem   penunjang keputusan, diharapkan dapat  mempermudah Supervisor   PT.   Armorindo   Artha   dalam menentukan Karyawan yang berkinerja baik b. Dipakainya   metode Simple   Additive Weighting (SAW)   dapat   memproses perhitungan   nilai   karyawan   sesuai   kriteria yang sudah ditetapkan sebelumnya, sehingga menghasilkan   nilai   akhir   yang   dapat digunakan   Supervisor   selaku   pengambil keputusan dalam memilih  Karyawan terbaik.
c. Sistem penunjang keputusan dapat digunakan untuk   mempercepat   proses   pengambilan keputusan. d. Supervisor   akan   lebih   mudah   melakukan pemilihan calon karyawan terbaik meskipun terdapat   hasil   penilaian   yang   sama. Supervisor   tidak   perlu   lagi   mencari   dan melihat   data   calon   karyawan   lalu membandingkannya   satu   persatu   karena semua data sudah tersimpan ke dalam sistem.
Adapun   saran   mengenai   Sistem   Penunjang Keputusan   Penentuan   Karyawan   Terbaik   pada PT.Armorindo Artha berikut ini ialah :
a. Setelah   terbuatnya   sistem   penunjang keputusan harus memerlukan ketelitian pada saat menginput data sehingga menghasilkan keputusan   yang   tepat,   akurat,   dan   hasil maksimal.
b. Ketika   user   ingin   menggunakan   sistem penunjang   keputusan   harus   membutuhkan pelatihan agar sistem dapat dijalankan dengan baik dan benar.
c. Diharapkan sistem penunjang keputusan ini dapat di integrasikan dengan sistem lainnya yang   terdapat   pada   PT.   ARMORINDO ARTHA.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] E. Turban, J. E. Aronson, And T.-P. Liang, “Decision Support Systems And Business Intelligence,” Decis.
Support Bus. Intell. Syst. 7/E , Pp. 1–35, 2007.
[2] P.   Setiaji,   “Sistem   Pendukung   Keputusan   Dengan Metode   Simple  Additive  Weighting,” Simetris     J. Tek. Mesin, Elektro Dan Ilmu Komput. , Vol. 1, No. 1,
P. 59, 2013.
[3] N.   Chafid  And   N.   Harianto,   “Sistem   Pendukung Keputusan   Penilaian   Karyawan   Grade   Terbaik Dengan   Metode   Simple   Additive   Weighthing ( Saw ),” Pros. Semin. Nas. Inov. Teknol. , Pp. 131– 140, 2017.
[4] A. G. Anto, H. Mustafidah, And A. Suyadi, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan   Metode   Saw   (   Simple   Additive Weighting   ),” Juita ,   Vol.   Iii,   No.   November,   Pp. 193–200, 2015.
[5] H. Murdianto, D. M. Khairina, And H. R. Hatta, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Per Triwulan Pt.Cahaya Fajar Kaltim Pltu Embalut   Tanjung   Batu   Menggunakan   Metode Simple   Additive   Weighting,” Pros.   Semin.   Ilmu Komput. Dan Teknol. Inf. , Vol. 1, No. 1, Pp. 24–29,
2016.