96
Naskah diterima: 21 Maret 2022, direvisi: 26 Maret 2022, disetujui: 27 Maret 2022
No: 30/E/KPT/2019 (Sinta 4) DOI: https://doi.org/10.31294/paradigma.v24i1.1121
Penentuan Karyawan Teladan Pada PT. Jiangmen Electronics Indonesia Menggunakan Metode Simple Additive Weighting
Norma Yunita 1 , Imron Maulana 2 , Siti Marlina 3*
1 Universitas Nusa Mandiri e-mail: norma.nyt@nusamandiri.ac.id
2 Universitas Nusa Mandiri e-mail: iyaron08@gmail.com
3 Universitas Nusa Mandiri e-mail: siti.smr@nusamandiri.ac.id*
Abstrak -  Dalam  pengambilan  keputusan  karyawan  teladan,  PT  Jiangmen  Electonics  Indonesia  melakukan beberapa cara, yaitu mengambil penilaian dari absensi per-tiga bulan, dan tugas individual yang diberikan oleh supervisor. Data yang diperoleh setelah itu harus diolah kembali menjadi penilaian untuk menghasilkan keputusan karyawan teladan. Data dikumpulkan untuk dilakukan pengumpulan dari jenis kriteria-kriteria seperti penilaian absensi kehadiran, hasil kerja, efisiensi kerja, waktu kerja, perilaku kerja, dari hasil penilaian gabungan tersebut, akan diolah manual dengan aplikasi pengolah data dari Microsoft Excel. Data yang sudah sesuai akan diberikan langsung  ke  kepala  bagian  untuk  dilakukan  pemilihan  karyawan  teladan.  Adanya  metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  ini  dapat  menentukan  dengan  banyak  kriteria  dalam  membuat  suatu  keputusan  penilaian karyawan teladan serta waktu yang dibutuhkan dalam pemrosesan data juga akan lebih cepat dan efisien. Tujuan penelitian ini untuk membantu perusahaan dalam proses pemilihan karyawan teladan. Untuk nilai terbesar pada kriteria absensi adalah alternatif A1 atau karyawan atas nama Bambang, untuk nilai terbesar pada kriteria hasil kerja adalah alternatif A18 karyawan yang terpilih adalah Andy, sedangkan untuk kriteria pada efesiensi kerja nilai terbesar pada alternatif A19 atau karyawan yang terpilih adalah Riky, untuk nilai terbesar dengan kriteria waktu kerja pada alternatif A5 karyawan yang terpilih adalah Irfan dan untuk nilai terbesar dari kriteria perilaku kerja pada alternatif A2 karyawan yang terpilih adalah Imron.

## Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, Penentuan Karyawan Teladan
Abstract  -  In  making  decisions  for  exemplary  employees,  PT  Jiangmen  Electronics  Indonesia  uses  several methods, namely taking an assessment of the attendance every three months, and individual assignments given by the  supervisor.  The  data  obtained  after  that  must  be  reprocessed  into  an  assessment  to  produce  exemplary employee decisions. Data is collected for collection from the types of criteria such as assessment of attendance, work results, work efficiency, working time, work behavior, from the results of the combined assessment, will be processed manually with a data processing application from Microsoft Excel. The appropriate data will be given directly  to  the  head  of  the  section  for  selection  of  exemplary  employees.  The  existence  of  the  Simple  Additive Weighting (SAW) method can determine with many criteria in making an exemplary employee appraisal decision and the time required for data processing will also be faster and more efficient. The purpose of this study is  to assist companies in the process of selecting exemplary employees. For the largest value on the absenteeism criteria is alternative A1 or employees on behalf of Bambang, for the largest value on the work results criteria is alternative A18, the selected employee is Andy, while for the criteria for work efficiency the largest value on alternative A19 or the selected employee is Riky, for the greatest value with the criteria of working time on alternative A5 the selected employee is Irfan and for the largest value of the criteria for work behavior on alternative A2 the selected employee is Imron.
Keywords: Decision Support System, Simple Additive Weighting, Determination of Exemplary Employees

## PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi informasi semakin berkembang  dalam  segala  aspek  kehidupan  yang
pada  penerapannya  dapat  mempermudah  pekerjaan manusia.  Manusia  dalam  kehidupan  sehari-hari sering  menemui  masalah  dalam  pengambilan keputusan.  Masalah  yang  muncul  dapat  berskala
besar atau kecil yang sangat berpengaruh dalam hasil keputusan. Sekarang ini manusia mulai mengembangkan  sistem  yang  dapat  membantu menentukan alternatif terbaik dalam suatu permasalahan,  yaitu  sistem  pendukung  keputusan (SPK).  Di  dalam  sistem  pendukung  keputusan terdapat alternatif, kriteria dan bobot yang digunakan untuk  menentukan  suatu  solusi  terbaik  (Mustofa  & Majaruni, 2018)
Saat ini Lembaga Penjaminan Mutu (LPM) masih menggunakan  cara  manual  dalam  proses  penilaian kinerja  karyawan  yaitu  dengan  menghitung  skor setiap kriteria menggunakan microsoft excel. Proses penilaian  secara  manual  sangat  mungkin  terjadi kesalahan  dalam  menghitung  setiap  kriteria,  serta memakan waktu lama dalam proses perhitungannya. LPM  telah  menetapkan  indikator  yang  digunakan dalam  penilaian  kinerja  karyawan  (Mustofa  & Majaruni, 2018).
(Nurmawan, Andriani, & Kusrini, 2019) menyimpulkan  telah  berhasil  membuat  sistem informasi pendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik  menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  di  Pamella  Swalayan  dan  sistem memberikan  solusi  rekomendasi  terbaik  kepada pengguna  sesuai  dengan  kriteria  dan  bobot  yang ditentukan di awal sebelum perhitungan.
Data dikumpulkan untuk dilakukan pengumpulan dari  jenis  kriteria-kriteria  seperti  penilaian  absensi kehadiran,  hasil  kerja,  efisiensi  kerja,  waktu  kerja, perilaku  kerja,  dari  hasil  data-data  penilaian gabungan  tersebut,  data  akan  diolah  manual dengan aplikasi pengolah data dari Microsoft Excel. Setelah diolah menjadi data penilaian lalu data tersebut akan di cek kembali, data yang sudah sesuai akan diberikan langsung ke kepala bagian untuk dilakukan pemilihan karyawan teladan.
Oleh karena itu, tujuan dari penelitian ini adalah membangun  sistem  pendukung  keputusan  penilaian kinerja  karyawan,  menggunakan  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  di  PT  Jiangmen Elekctronics  Indonesia.  Sedangkan  manfaat  yang diperoleh  dengan  adanya  penelitian  ini  adalah membantu  pihak  Lembaga  Penjaminan  dalam menentukan karyawan terbaik secara objektif.

## a. Sistem Penunjang Keputusan
Sistem  pengambilan    keputusan    adalah    alat bantu  bagi pengambilan keputusan manajerial, tetapi pengambilan  keputusan  memiliki  beragam  konteks yang   berbeda   dimana   tidak    semua pengambilan keputusan    adalah    bergantung    dan  memuaskan hanya      kepada      satu      pihak,      pada  umumnya pengambilan        keputusanharuslah  bersifat memuaskan   semua   pihak,   dan   juga pengambilan keputusan  itu  terkadang  memiliki beragam   tujuan yang   berbeda   yang   bisa   saja saling  bertentangan satu  sama  lain (Hertyana, 2018)
Menurut  (Nofriansyah  &  Defit,  2017)  dalam (Amida  &  Kristiana,  2019)  menyatakan    bahwa,
“Sistem  pendukung    keputusan    dapat    di    artikan sebagai  suatu    sistem    yang    di    rancang    yang digunakan  untuk      mendukung      manajemen      di dalam pengambilan keputusan”.

## b. Karyawan
Menurut  (Widiyanto  &  Erliani,  2016)  dalam (Zumarniansyah,  Ardianto,  Alkhalifi,  &  Azizah, 2021) menyatakan bahwa, karyawan adalah seseorang  yang  ditugaskan  sebagai  pekerja  dari sebuah  perusahaan  untuk  melakukan  operasional pada  perusahaan.    Kedudukan    karyawan    dalam sebuah  perusahaan sangatlah penting, oleh karena itu pengelolaan  karyawan  cukup  penting    karena    akan mempengaruhi  banyak  aspek  penentu keberhasilan kinerja        perusahaan.        Karyawan        tentu        erat kaitannya  dengan  kinerja,  oleh  karena  itu,  proses penilaian karyawan  dirasa  perlu  dilakukan  dalam suatu    perusahaan,  terutama    dalam    penentuan karyawan  terbaik  guna  memberi motivasi.
c. Simple Addivtive Weighting (SAW)
Metode  Simple  Addivtive  Wighting  (SAW)  sering juga  dikenal  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep dasar  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif setiap atribut. Metode SAW 8 membutuhkan proses normalliasi  matriks  keputusan  (X)  kesetiap  skala yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif  yang  ada  (Murdianto,  Khairina,  &  Hatta, 2016).

## d. Skala Likert
Skala  Likert  adalah  suatu  skala  psikometrik  yang umum  digunakan  dalam  kuesioner,  dan  merupakan skala  yang  paling  banyak  digunakan  dalam  riset berupa survei dan penelitian karena merupakan skala yang  paling  mudah  digunakan  (Sumartini,  Harahap, &  Sthevany,  2020).  Skala  likert  adalah  suatu  skala psikometrik yang umum digunakan dalam kuesioner, dan skala yang paling banyak digunakan dalam riset berupa  survei.  Nama  skala  ini  diambil  dari  nama Rensis Likert, yang menerbitkan suatu laporan yang menjelaskan penggunaannya.

## Penelitian Terkait
Dengan  adanya  proses  pelaksanaan  operasional diperusahaan,  PT.  Sehat  Bahagia  Keluarga  dapat membantu perusahaan dalam memberikan pernghargaan  kepada  karyawan  teladan  yang  tepat guna  dijadikan  bahan  pertimbangan  dalam  setiap proses pemilihan karyawan teladan dengan menggunakan  metode  Simple  Addiitive  Weighting (SAW)  sehingga  perusahaan dapat  mengetahui  nilai bobot  karyawan  teladan  dan  memberikan  kriteria- kriteria yang ditentukan dengan hasil penilaian yang tepat,  proses  perangkingan  yang  akan  menentukan karyawan terbaik (Ilham & Bakhri, 2017).
Melakukan pemilihan pegawai terbaik yakni dengan memerhatikan  kriteria  penilaian  sehingga  pegawai yang  terpilih  memang  layak  dengan  melakukan penilaian yang mengacu beberapa aspek seperti sikap kerja,  kepribadian,  dan  tanggung  jawab.  Proses peniliaan  dengan  menentukan  GAP,  semakin  kecil hasil  GAP  yang  dihasilkan  maka  bobot  nilainya semakin  besar  dan  pengujian  kelayakan  perangkat lunak  dilakukan  oleh  pihak  PT  Tirta  Mumbul  Jaya Abadi telah menyimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan pegawai terbaik ini sudah layak diterapkan di PT Tirta Mumbul Jaya Abadi (Subawa, Wirawan, & Sunarya, 2015).
Pada  proses  pemilihan  karyawan  teladan  dilakukan dengan  metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting) Sistem pendukung keputusan secara umum didefenisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang  dapat menghasilkan pemecah maupun penanganan masalah.  Sistem  pendukung  keputusan  tidak dimaksudkan  untuk  menggantikan  peran  pengambil keputusan,  tapi  untuk  membantu  dan  mendukung pengambil keputusan (Sunarti & Sundari, 2018).

## METODOLOGI PENELITIAN

## a. Tahapan Penelitian
Sumber : (Yunita, Maulana, & Marlina) Gambar 1. Tahapan Penelitian
b. Instrumen Penelitian
1) Data Kuantitatif Menggunakan  data  kuantitatatif  dalam menganalisis  suatu  masalah  dalam  bentuk nilai yang didasarkan pada hasil pengelolah dan  penghitungan menggunakan  metode
Simple Additive Weighting (SAW) (Mulyati, 2016). 2) Kuesioner
Kuesioner dirancang sendiri dan
dikembangkan dari teori yang dikemukakan oleh  ahli.  Kuesioner  tersebut  diisi  oleh responden  Manajer  di  PT.  Jiangmen Electronics  Indonesia.  Pembuatan  data respoden  dan  diuji  validitas  dilakukan sendiri  dengan  metode  Simple  Additive Weighting (SAW ).

## c. Populasi dan Sample Penelitian
Populasi adalah suatu kelompok yang terdiri dari objek yang mempuyai kualitas dan karakteristik yang ditetapkan  untuk  dipelajari  dan  kemudian  ditarik kesimpulan.  Populasi  dalam  kegiata  ini  karyawan terbaik  PT.  Jiangmen  Electronics  Indonesia. Berdasarkan  data  bulan    5  Januari  2022  dimana jumlah  karyawan  pada  PT.  Jiangmen  Electronics Indonesia berjumlah 30 karyawan.
Sampel mrupakan bagian dari populasi (sebagaian  atau  wakil  yang  diteliti)  Sampel  juga bagian  dari  populasi  yang  mempunyai  cirri-ciri keadaan  tertentu  yang  akan  diteliti.  Karena  tidak semua  data  dan  informasi  aan  diproses  dan  tidak semua  orang  akan  diteliti  melainkan  cukup  dengan menggunakan  sampel.  Yang  akan  dijadikan  sampel dalam  pengujian  yaitu  karyawan  di  PT.  Jiangmen Electronics Indonesia yang berjumlah 30 karyawan
Tabel 1. Sampel Populasi Populasi No Karyawan Jenis Kelamin Umur 1 Bambang L 39 2 Imron L 25 3 Endang P 31 4 Lidya P 28 5 Irfan L 29 6 Sandy L 26 7 David L 29 8 Ali L 32 9 Sagita P 28 10  Gunadi L 42 11  Novia P 32 12  Mulyani P 35 13  Nurhasana P 34 14  Ahmad L 33 15  Suseno L 42 16  Heri L 36 17  Jackson L 29 18  Andy L 42 19  Riky L 28 20  Adi Jaya L 27 21  Syahlani L 36 22  Nurul P 24 23  Asep L 31 24  Ridwan L 29
P-ISSN 1410-5063, E-ISSN: 2579-3500
25  Rudi L 35 26  Ermawan L 35 27  Usup L 38 28  Hernawati P 37 29  Silvia P 32 30  Wati P 33 Sumber : (Yunita, Maulana, & Marlina)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Profil Responden
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini menyebarkan 30 kuesioner dimana data yang berasal dari  kuesioner  diisi  oleh  seluruh  karyawan  yang disebar  kepada  karyawan  berjumlah  30  setiap karyawan  mengisi  satu  kuesioner  yang  telah dirancang sendiri yang dikembangkan dari kuesioner sebelumnya

## b. Analisa Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Dalam  penelitian  karyawan  teladan  pada  PT. Jiangmen  Electronics  Indonesia,  pihak  perusahaan melakukan  pendataan  karyawan  pada  penentuan karyawan teladan dengan kriteria-kriteria yang telah di  tentukan.  Salah  satu  penyelesaian  masalah penentuan  karyawan  teladan  pada  PT.  Jiangmen Electronics  Indonesia.  Maka  diperlukan  kriteria  dan bobot  dalam  melakukan  perhitungan  sehingga memperoleh hasil alternatif terbaik dengan menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW) sebagai berikut :
1. Menentukan masing-masing setiap kriteria
Table 3. Ketentuan Kriteria Ketentuan Kriteria Kode Kriteria C1 Absen Kehadiran C2 Hasil Kerja C3 Efisiensi Kerja C4 Waktu Kerja C5 Prilaku Kerja Sumber : (Yunita, Maulana, & Marlina) 2. Menentukan pengolongan kriteria
Tabel 4. Pengolahan Kriteria Penggolongan Kriteria Kriteria Keuntungan (Benefit) Biaya (Cost) Absensi Kehadiran √ Hasil Kerja √ Efisiensi Kerja √
Waktu Kerja √
Prilaku
Kerja √ Sumber : (Yunita, Maulana, & Marlina) 3. Memberikan nilai bobot pada masing-masing kriteria Tabel 5. Nilai Bobot Penentuan Nilai Bobot Kode Bobot C1 0,30 C2 0,25 C3 0,20 C4 0,15 C5 0,10
Adapun kriteria pembobotan yang dilakukan penulis dalam penelitian penentuan karyawan teladan, yaitu a. Kriteria Absensi KehadiranPenilaian Hasil

## Kerja
Table 6. Absen Kehadiran Absensi Kehadiran Penilaian Hasil Kerja Keterangan Nilai 1%-20% Sangat Rendah 1 21%-40% Rendah 2 41%-60% Sedang 3 61%-80% Tinggi 4 81%-100% Sangat Tinggi 5 Sumber : (Yunita, Maulana, & Marlina) b. Kriteria Penilaian Hasil Kerja
Table 7. Penilaian Hasil Kerja Penilaian Hasil Kerja Absensi Kehadiran Keterangan Nilai 1%-20% Sangat Rendah 1 21%-40% Rendah 2 41%-60% Sedang 3 61%-80% Tinggi 4 81%-100% Sangat Tinggi 5 Sumber : (Yunita, Maulana, & Marlina)
c. Kriteria Efisiensi Kerja Table 8. Efisiensi Kerja Efisiensi Kerja Efisiensi Kerja Keterangan Nilai 1%-20% Sangat Rendah 1 21%-40% Rendah 2 41%-60% Sedang 3 61%-80% Timggi 4 81%-100% Sangat Tinggi 5 Sumber : (Yunita, Maulana, & Marlina)
d. Kriteria Waktu Kerja
Tabel 9. Waktu Kerja Waktu Kerja Waktu Kerja Keterangan Nilai 1%-20% Sangat Rendah 1 21%-40% Rendah 2 41%-60% Sedang 3 61%-80% Tinggi 4 81%-100% Sangat Tinggi 5 Sumber : (Yunita, Maulana, & Marlina) e. Kriteria Prilaku Kerja
Table 10. Prilaku Kerja Prilaku Kerja Prilaku Kerja Keterangan Nilai 1%-20% Sangat Rendah 1 21%-40% Rendah 2 41%-60% Sedang 3 61%-80% Tinggi 4 81%-100% Sangat Tinggi 5 Sumber : (Yunita, Maulana, & Marlina) Menentukan  Nilai  Ranking  Kecocokan  dari  Setiap Karyawan pada setiap Kriteria Tabel 11. Ranking Kecocokan Kode Kary awan Kriteria Absen si Keha diran Penil aian Hasil Kerj a Efisi ensi Kerj a Wa ktu Ker ja Pril aku Ker ja A1 5 4 4 3 3 A2 5
5 5 5 5 A3 5 5
5 5 5 A4 5
5 5 5 5
A5 5
4 4 4 4 A6 4
3 4 4 4
A7 4
4 4 4 4 A8 4 4 4 4 4 A9 4 4 4 4 4 A10 4 4 4 4 4
A11 4
4 4 4 4 A12 4 4 4 4 4 A13 4 4 4 4 4 A14 4 4 4 4 4 A15 4 4 4 4 4 A16 3 3 3 3 3 A17 4 4 4 4 4
A18 4 3 3 3 3 A19 4 3 3 3 3 A20 4 3 3 3 4 A21 3 3 4 4 4 A22 4 5 5 5 5 A23 3 3 3 3 3 A24 2 3 3 3 3 A25 5 5 5 5 5 A26 4 4 4 4 4 A27 4 4 4 4 4 A28 5 5 5 5 5 A29 4 4 4 4 3 A30 5 5 5 5 5
Sumber : (Yunita, Maulana, & Marlina)
Nilai perhitungan untuk setiap karyawan dengan nilai V, dapat dilihat pada tabel berikut :
Table 12. Hasil Perankingan Nama Karyawan Kode Karyawan Hasil Perankingan Bambang A1 0,9 Imron A2 0,82 Endang A3 0,82 Lidya A4 0,82 Irfan A5 0,8375 Sandy A6 0,7275 David A7 0,7775 Ali A8 0,7775 Sagita A9 0,7775 Gunadi A10 0,7775 Novia A11 0,7775 Mulyani A12 0,7775 Nurhasana A13 0,7775 Ahmad A14 0,7775 Suseno A15 0,7775 Heri A16 0,78 Jackson A17 0,7775 Andy A18 0,84 Riky A19 0,84 Adi Jaya A20 0,7775 Syahlani A21 0,6675 Nurul A22 0,76 Asep A23 0,78 Ridwan A24 0,72 Rudi A25 0,82 Ermawan A26 0,7775 Usup A27 0,7775 Hernawati A28 0,82 Silvia A29 0,8025
P-ISSN 1410-5063, E-ISSN: 2579-3500
Wati A30 0,82 Sumber : (Yunita, Maulana, & Marlina) Karyawan dengan nilai V terbesar merupakan solusi yang terbaik sebagai berikut :
Tabel 13. Data Hasil Pengurutan Hasil Pengurutan Nama Karyawan Kode Karyawan Hasil Perangkingan Bambang A1 0.9 Andy A18 0.84 Riky A19 0.84 Irfan A5 0.8375 Imron A2 0.82 Endang A3 0.82 Lidya A4 0.82 Rudi A25 0.82 Hernawati A28 0.82 Wati A30 0.82 Silvia A29 0.8025 Heri A16 0.78 Asep A23 0.78 David A7 0.7775 Ali A8 0.7775 Sagita A9 0.7775 Gunadi A10 0.7775 Novia A11 0.7775 Mulyani A12 0.7775 Nurhasana A13 0.7775 Ahmad A14 0.7775 Suseno A15 0.7775 Jackson A17 0.7775 Adi Jaya A20 0.7775 Ermawan A26 0,7275 Usup A27 0.7775 Nurul A22 0.76 Sandy A6 0.7275 Ridwan A24 0.72 Syahlani A21 0.6675 Sumber : (Yunita, Maulana, & Marlina)
Dari  hasil  perhitungan  diatas  dapat  di  tentukan beberapa  karyawan  yang  dinobatkan  sebagai karyawan  teladan  dengan  perankingan  1-9  sesuai hasil dari nilai V1 – V30 dengan nilai adalah :

## Tabel 14. Data Karyawan Teladan
Data Karyawan Teladan N o Nama Karyawa n Kode Karyawa n Hasil Perankinga n 1 Bambang A1 0.9 2 Andy A18 0.84 3 Riky A19 0.84 4 Irfan A5 0.8375 5 Imron A2 0.82 6 Endang A3 0.82 7 Lidya A4 0.82 8 Rudi A25 0.82 9 Hernawati A28 0.82 Sumber : (Yunita, Maulana, & Marlina)

## KESIMPULAN
Dengan  adanya  penelitian  ini  proses  pembuatan Sistem  Pendukung  Keputusan  dapat  memahami bagaimana prosedur –  prosedur  memenuhi persyaratan  dalam  pemilihan  karyawan  teladan. Dengan penerapan metode Simple Additive Weighting  (SAW),  yang  merupakan  metode  Sistem Pendukung Keputusan bisa menghasilkan keputusan yang baik dalam penyelesaian dan perhitungan nilai – nilai  kriteria  yang  dimiliki  karyawan,  sehingga diketahui  hasil  yang  akurat  dalam  proses  pemilihan karyawan  teladan.  Proses  pemilihan  karyawan teladan  dilakukan  melalui  perhitungan  dengan metode Simple Additive Weighting (SAW), dimulai dengan  penilaian  kriteria,  pembobotan,  ratting kecocokan,  normalisasi  dan  perankingan  sehingga menghasilkan  nilai  dari  masing-masing  kriteria. Adanya  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) ini dapat menentukan dengan banyak kriteria dalam membuat  suatu  keputusan  penilaian  karyawan teladan  serta  waktu  yang  dibutuhkan  dalam pemrosesan  data  juga  akan  lebih  cepat  dan  efisien. Tujuan  penelitian  ini  untuk  membantu  perusahaan dalam  proses  pemilihan  karyawan  teladan.  Untuk nilai  terbesar  pada  kriteria  absensi  adalah  alternatif A1  atau  karyawan  atas  nama  Bambang,  untuk  nilai terbesar pada kriteria hasil kerja adalah alternatif A18 karyawan  yang  terpilih  adalah  Andy,  sedangkan untuk kriteria pada efesiensi kerja nilai terbesar pada alternatif  A19  atau  karyawan  yang  terpilih  adalah Riky, untuk nilai terbesar dengan kriteria waktu kerja pada  alternatif  A5  karyawan  yang  terpilih  adalah Irfan  dan  untuk  nilai  terbesar  dari  kriteria  perilaku kerja  pada  alternatif  A2  karyawan  yang  terpilih adalah Imron.

## REFERENSI
Amida,  S.  N.,  &  Kristiana,  T.  (2019).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Pegawai  Dengan  Menggunakan  Metode TOPSIS. JSAI , 193-201. Hertyana,  H.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode TOPSIS. Jurnal Ilmu
Pengetahuan dan Teknologi Komputer , 43-
48.
Ilham, M., & Bakhri, S. (2017). Pemilihan Karyawan Terbaik  di  PT  Sehat  Bahagia  Keluarga Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Paradigma , 108-112.
Mulyati,  S.  (2016).  Penerapan  Metode  Simple Additive  Weighting  Untuk  Penentuan Prioritas Pemasaran Kemasan Produk Bakso Sapi. Jurnal Informasi , 33-37.
Murdianto,  H.,  Khairina,  D.  M.,  &  Hatta,  H.  R. (2016).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Per  Triwulan Pt.Cahaya  Fajar  Kaltim  Pltu  Embalut Tanjung Batu Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting. Prosiding  SAKTI (Seminar  Ilmu  Komputer  dan  Teknologi Informasi) , (pp. 24-29). Jakarta.
Mustofa,  A.  F.,  &  Majaruni,  M.  I.  (2018).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Guru Menggunakan Metode Simple Additive Weighting. Cahaya Tech , 1-11. Nofriansyah,  D.,  &  Defit,  S.  (2017). Multi  Criteria Decision  Making  (MCDM)  pada  Sistem Pendukung Keputusan. Deepublish: Yogyakarta. Nurmawan,  H.,  Andriani,  Y.  F.,  &  Kusrini.  (2019). Sistem  Pendukung  Keputusan  Karyawan Berprestasi  Pada  PT.  ABC  dengan  Metode SAW. Jurnal INFORMA Politeknik Indonusa Surakarta , 35-41.
Subawa,  I.  B.,  Wirawan,  I.  A.,  &  Sunarya,  I.  G.
(2015).  Pengembangan  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Pegawai  Terbaik Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  di  Pt  Tirta  Jaya  Abadi Singaraja. Kumpulan  Artikel  Mahasiswa Pendidikan Teknik Informatika , 54-66.
Sumartini,  Harahap,  K.  S.,  &  Sthevany.  (2020). Kajian  Pengendalian  Mutu  Produk  Tuna Loin  Precooked  Frozen  Menggunakan Metode  Skala  Likert  Di  Perusahaan Pembekuan  Tuna. Authentic  Research  of Global  Fisheries  Application  Journal ,  29- 38.
Sunarti, & Sundari, J. (2018). Perbandingan Metode
SAW dan Profile Matching Pada Pemilihan Rumah  Tinggal. Intensif  (Jurnal  Ilmiah Penelitian dan Penerapan Teknologi Sistem Informasi) , 115-126.
Widiyanto,  A.  T.,  &  Erliani.  (2016).  Sistem Pendukung  Keputusan  Dalam  Menentukan Karyawan  Terbaik  Pada  PTt.  Tembaga Mulia Semanan Dengan Metode Topsis.
Zumarniansyah,  A.,  Ardianto,  R.,  Alkhalifi,  Y.,  & Azizah,  Q.  N.  (2021).  Penerapan  Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Karyawan Terbaik  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting. Jurnal  Sistem  Informasi  Antar Bangsa , 75-81.

## PROFIL PENULIS
Norma  Yunita,  M,Kom .  Tahun  2015  Lulus Program Pasca Sarjana Strata Satu (S2) Program Studi  Ilmu  Komputer  di  Universitas  Nusa Mandiri.
Imron  Maulana,  S.Kom Tahun  2021  Lulus Program Sarjana Strata Satu (S1) Program Studi Sistem Informasi di Universitas Nusa Mandiri
Siti  Marlina,  M.Kom Tahun  2015  Lulus Program Pasca Sarjana Strata Dua (S2) Program Studi Ilmu Komputer di Universitas Nusa Mandiri