## PENILAIAN PEGAWAI ASN TERBAIK DI UPTD PEMANFATAAN ASET DAERAH DI KOTA METRO MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
(SAW)
Muhammad Aldo Eka Pratama 1 ,Budi Sutomo 2 STMIK Dharma Wacana Metro 12
Jl. Kenanga No. 3, Mulyojati, Kec.Metro Barat, Kota Metro, Lampung 34121 E-mail : muhaldoeka@gmail.com 1 , budi.atmel@gmail.com 2

## ABSTRAK
Dalam penelitian ini, penulis bertujuan untuk mendukung UPTD pemanfaatan aset daerah di kota  metro dengan mengevaluasi pegawai terbaik ASN menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Empat kriteria yang digunakan penulis adalah kehadiran, kepemimpinan, kerjasama tim, dan kedisiplinan. Sampai saat ini belum ada metode khusus yang digunakan untuk menilai pegawai ASN sehingga pengambilan keputusan masih sepihak dan belum  ada  transparansi  dalam  proses  penilaian  kinerjanya.Berdasarkan  kriteria  -  kriteria  yang  telah  ditentukan dengan  menggunakan  metode  SAW,  Survey  dilakukan  dengan  mencari  nilai  bobot  dari  masing-masing  atribut, kemudian dilakukan proses scoring dan ranking untuk menentukan pegawai ASN terbaik yang hasilnya dipaparkan oleh Reny Handayani S.Sos., M.Sc. Sebagai Karyawan Terbaik 1.
Kata kunci : simple additive weighting, Penilaian pegawai asn terbaik.

## ABSTRACTS
In this study, the authors aim to support UPTD utilization of regional assets in metro cities by evaluating the best ASN  employees  using  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method.  The  four  criteria  used  by  the  author  are presence, leadership, teamwork, and discipline. Until now there is no specific method used to assess ASN employees so that decision making is still unilateral and there is no transparency in the performance appraisal process.Based on  the  criteria  that  have  been  determined  using  the  SAW  method,  The  survey  was  conducted  by  looking  for  the weight value of each attribute, then a scoring and ranking process was performed to determine the best ASN staff members, the results of which are presented by Reny Handayani S.Sos., M. Sc. As a Best Employee 1.
Keywords: simple additive weighting, Assessment of the best ASN employees.

## 1. PENDAHULUAN
Tanggung  jawab  utama  UPTD  Pemanfaatan  Aset Daerah  Kota  Metro  adalah  melaksanakan  sebagian tugas  pokok  Badan  Pengelola  Keuangan  dan  Aset Daerah  Kota  Metro  dalam  bidang  pengelolaan, pengawasan, dan pengendalian kekayaan daerah yang tidak  berada  di  bawah  penguasaan  perangkat  daerah lainnya. pegawai adalah “orang yang diberi pekerjaan oleh  orang  yang  memberinya  pekerjaan  itu berdasarkan  syarat-syarat  yang  disepakati  untuk dijadikan  pegawai  ASN  secara  tetap,  untuk menduduki suatu pemerintahan”. posisi. Penghargaan bagi  PNS  diberikan  kepada  yang  menunjukkan kesetiaan, pengabdian, kecakapan, kejujuran, kedisiplinan,  dan  prestasi  kerja  dalam melaksanakan tugasnya,” bunyi Pasal 82 Nomor 5 Tahun 2014 dalam peraturan pemerintah. Hal senada juga tertuang dalam
PP Nomor 11 Tahun 2017. Untuk  memotivasi  pegawai  agar  meningkatkan progres kinerjanya serta semangat dalam menjalankan tugasnya, maka akan dipilihlah 1 orang pegawai yang berprestasi  yang  dinyatakan  sangat  layak  untuk diberikan  penghargaaan  sebagai  pegawai  terbaik setiap  bulannya,  karena  terbukti  dari  hasil  kerja kerasnya selama menjalankan tugas. Dalam menentukan  pegawai  terbaik  di  UPTD  Pemanfaatan Aset  Daerah  Kota  Metro  terdapat  tim  penilai  yang terdiri dari  Kepala Badan, Sekretaris, Kepala Bidang, dan  Kasubbag  Umum  Kepegawaian  yang  akan menilai  5  pegawai  setiap  bulannya.  oleh  karena  itu setiap pegawai tentunya mempunyai nilai dan karakter yang  berbeda-beda  dengan  pegawai  yang  lainnya tergantung  pada  kinerja yang dilakukan pegawai  bagi instansi  tersebut.  Proses  evaluasi  karyawan,  dimana setiap atasan diberikan formulir untuk mengidentifikasi  karyawan  mana  yang  menurut
mereka  sangat  layak  dan  berkompeten  untuk menerima penghargaan, terus dilakukan setiap tahun.
Menentukan  karyawan  mana  yang  akan  mendapat penghargaan  diprioritaskan  tergantung  pada  faktor penilaian,  kinerja  karyawan  dalam  mencapai  tujuan, dan  “juga  disiplin  kerja  (kehadiran  pegawai) bermasalah” Kesulitan yang dihadapi Kepala Badan, Sekretaris,  Kepala  Bidang,  dan  Kepala  Subbagian Umum  Kepegawaian  adalah  “karena  masih  belum menggunakan sistem yang dapat menangani masalah dengan banyak alternatif dan kriteria. ”
Selain  itu,  karena  begitu  banyak  karyawan  yang dievaluasi, sering kali sulit bagi pimpinan dewan dan tim  penilai  untuk  memilih  karyawan  terbaik. Hal  ini sering  terjadi  pada  saat  proses  evaluasi  kinerja pegawai,  yang  mengakibatkan  kurangnya  sosialisasi prosedur  kerja,  kurangnya  pemahaman  tentang  job description oleh banyak pegawai, kurangnya obyektivitas  dalam  kebijakan  pimpinan,  kurangnya keterbukaan  dalam  proses  penilaian  kinerja,  dan penggunaan  perasaan  secara  terus  menerus  secara secara  sepihak  sesuai  dengan  keinginan  masing- masing  kelompok  jabatan  fungsional  dan  para  kabid (Kepala  erbagai  alternatif  keputusan  dan  jawaban Bidang) .
Penerapan SPK Evaluasi Karyawan Terbaik Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) tidak seperti yang dijelaskan dalam penelitian ini. kesimpulan bahwa metode SAW digunakan dalam evaluasi  perusahaan  pelumasan.  Konsekuensinya, memudahkan  manajer  untuk  memilih  pekerja terbaik. ” “Tanggung Jawab, Keterampilan Komunikasi,  Inisiatif,  Kehadiran,  Usia  Kerja,  dan Sikap”  adalah  enam  kriteria  yang  harus  dipenuhi dalam  proses  ini.  Berdasarkan  hasil  perhitungan, alternatif Widodo menempati urutan pertama dengan nilai 0,988. 2020 (Pertiwi & Diana).
Dari penelitian-penelitian sebelumnya dapat disimpulkan  bahwa  metode  SAW  cukup  cocok digunakan  dalam  penerapan  metode  saw  untuk mengidentifikasi pegawai ASN terbaik.

## 2. METODE  PENELITIAN
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
a. Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan adalah sistem informasi yang  fleksibel  dan  interaktif  yang  dapat  disesuaikan dan  dikembangkan  untuk  menyediakan  informasi, pemodelan,  dan  manipulasi  data,  menghasilkan berbagai  alternatif  keputusan  dan  tanggapan  yang memungkinkan  manajer  membuat  keputusan  dengan berbagai cara yang tidak diketahui siapa pun. berguna untuk menangani masalah semi-terstruktur.
Metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah “metode yang digunakan untuk pengambilan keputusan  dalam  penelitian  ini”.  Prinsip  dasar metode Simple  Additive  Weighting adalah  untuk "mencari jumlah bobot peringkat kinerja untuk setiap alternatif pada semua atribut."
Dimana :
𝑅 𝑖𝑗 = variabel dari rating kinerja ternormalisasi
𝑀𝑎𝑥 𝑖𝑗 = variabel terbesar dari setiap kriteria
𝑀𝑖𝑛 𝑖𝑗 = variabel terkecil dari setiap kriteria
𝑋 𝑖𝑗 = variabel dari atribut yang dimiliki dari 𝑀𝑎𝑥 𝑖𝑗 Metode Simple  Additive  Weighting memerlukan "beberapa langkah, yaitu sebagai berikut:
1. Mengidentifikasi  “setiap  kriteria  sebagai acuan pendukung keputusan yaitu Ci”. ”
2. Menentukan  peringkat  kesesuaian  setiap alternatif untuk setiap kriteria
3. Membuat  matriks  pilihan  berdasarkan  kriteria (Ci)
4. Selanjutnya  melakukan  normalisasi  matriks dengan  menggunakan  “persamaan  yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut manfaat  dan  atribut  biaya)  sehingga  diperoleh matriks ternormalisasi R.”
5. Penjumlahan perkalian matriks ternormalisasi R dengan  vektor  bobot,  yang  memilih  nilai terbesar  sebagai  alternatif  terbaik  (A)  sebagai solusi,  menghasilkan  hasil  akhir  dari  proses perangkingan.
Populasi  adalah  keseluruhan  objek  yang  dijadikan sumber  data  yang  digunakan  dalam  penelitian. Populasi  dalam  penelitian  ini  adalah  para  pegawai ASN di UPTD Pemanfataan Aset Daerah Kota Metro yang berjumlah 5 orang.
Sampel adalah bagian dari populasi yang karakteristiknya  diperiksa.  Sampel  yang  baik  yang kesimpulannya dapat diterapkan pada suatu populasi adalah  sampel  yang  mewakili  populasi  atau  dapat menjelaskan  karakteristik  populasi  (Djarwanto, 2016).
Metode  pengumpulan  data  dengan  cara  wawancara kepada pihak UPTD Pemanfataan Aset Daerah Kota Metro secara langsung, dan observasi ke lingkungan yang  bertempat  di  Jl.  Mr  Gele  Harun  No.20  Metro, Metro  Pusat.  Pada  tanggal  10  November  –  23
November 2022.
Pendekatan  analisis  data  penulis  menggunakan penelitian  kualitatif,  yaitu  penelitian  yang  diawali dengan  data  lapangan  dan  menggunakan  teori  yang ada sebagai pendukung, dengan hasil mengukir teori dari data tersebut.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 TAHAP ANALISA
Mencari karyawan terbaik dengan cara “mengidentifikasi  objek  secara  Simple  Additive Weighting (SAW) yang dilakukan untuk menghitung alternatif  nilai  akhir  yaitu.”  Peringkat  alternatif, dimulai  dengan  nilai  tertinggi  dan  turun  ke  nilai alternatif  terendah,  merupakan  hasil  yang  akan diumumkan  kemudian.  Alternatif  yang  dimaksud adalah, pegawai ASN yang dipekerjakan oleh UPTD Pemanfataan Aset  Daerah Kota Metro Standar yang harus  diterapkan  dalam  memilih  ASN  unggulan dalam  atribut profit ( Benefit) yang terdiri dari 4 jenis krieria yaitu  : “ Absensi,  Kepemimpinan, Kerjasama dalam  tim,  dan  Kedisiplinan.  Setiap  kriteria mempunyai  bobot,  hasil  perhitungan  matriks  ASN yang bekerja pada UPTD Pemanfaatan Aset Daerah Standar  Kota  Metro  Seleksi  ASN  terbaik  oleh UPTD.

## 1) Identifikasi Kriteria
Faktor-faktor yang perlu diperhatikan dalam memilih keputusan pegawai terbaik pada UPTD Pemanfataan Aset  Daerah  Kota  Metro  tercantum  pada  di  bawah ini . .
Tabel 1.1 Ketentuan Kriteria

## 2) Presentase Bobot Kriteria
Penyajian nilai presentase bobot kriteria yang dimuat dan  dipilih  oleh  Kasubag  Kepegawaian  Umum berdasarkan kriteria tersebut dapat dilihat pada Tabel di bawah ini Jika beratnya dijumlahkan, seharusnya tidak melebihi 100%.
Tabel 1.2 Persentase Bobot Kriteria

## 3) Identifikasi Alternatif
Berdasarkan,  banyaknya  pegawai  ASN  di  UPTD Pemanfaatan  Aset  Daerah  Kota  Metro.  Langkah selanjutnya, penulis  mengambil  5  pegawai sebagai contoh  untuk  penerapan  dengan  metode Simple Additive Weighting  (SAW). Data  yang  digunakan untuk mengidentifikasi pegawai terbaik adalah “hasil rekapitulasi  penilaian  dari  masing-masing  kriteria yang ditampilkan .
Tabel 1.3 Nilai Alternatif Perkriteria
• Nilai  persentase  hasil  absensi  digunakan  untuk memasukkan nilai absensi.
• Hasil skor karyawan untuk setiap kriteria meliputi nilai kepemimpinan, kerja tim, dan kedisiplinan.

## 3.2  TAHAP NORMALISASI
Langkah “Pertama, normalisasi matriks adalah untuk menentukan nilai setiap kriteria, Gunakan persamaan berikut untuk menghitung berdasarkan kriteria biaya atau kriteria laba:
Keterangan : 𝑅 𝑖𝑗 = variabel dari rating kinerja ternormalisasi 𝑋𝑖𝑗 = variabel dari atribut yang dimiliki dari 𝑀𝑎𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑋𝑖𝑗 =  variabel terbesar dari setiap kriteria 𝑀𝑖𝑛𝑋𝑖 = variabel terkecil dari setiap kriteria Benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik
Cost = jika nilai terkecil adalah terbaik
Tabel 1.4 Penggolongan Kriteria
Berikut  ini  adalah  “setiap  kriteria  dihitung  untuk menentukan nilai dari setiap alternatif.”.
a. Perhitungan Kriteria Absensi
R 1 = 80 Max ( 80; 85; 90; 95; 100) = 80 100 = 0,8
R 21 = 85
Max ( 80; 85; 90; 95; 100) = 85 100 = 0,85
R 31 = 90 Max ( 80; 85; 90; 95; 100) = 90 100 = 0,9
R 41 = 95 Max ( 80; 85; 90; 95; 100) = 95 100 = 0,95
R 51 = 80
Max ( 80; 85; 90; 95; 100) = 80 100 = 0,8 b. Perhitungan Kriteria kepimpinan
R 12 = 85 Max ( 85; 90; 80; 70; 75) = 85 90
= 0,944
R 22 = 90 Max (  85; 90; 80; 70; 75) = 90 90
= 1
R 32 = 80 Max (  85; 90; 80; 70; 75) = 80 90 = 0,888 R 42 = 70
Max ( 85; 90; 80; 70; 75) = 70 90
= 0,777
R 52 = 75
Max (  85; 90; 80; 70; 75) = 75 90 = 0,833
c. Perhitungan Kriteria Kerjasama Dalam  Tim
R 13 = 85 Max ( 80; 90; 95; 90; 85) = 80 95 = 0,842
R 22 = 90
Max (  80; 90; 95; 90; 85) = 90 95
= 0,947
R 33 = 95
Max (  80; 90; 95; 90; 85) = 95 95
= 1
R 43 = 90 Max (80; 90; 95; 90; 85) = 90 95
= 0,947
R 53 = 85 Max (  80; 90; 95; 90; 85) = 85
95
= 0,894
d. Perhitungan Kriteria Kedisiplinan
R 14 = 85 Max ( 85; 80; 75; 70; 90) = 85 90
= 0,944
R 24 = 80 Max (  85; 80; 75; 70; 90) = 80 90
= 0,888
R 34 = 75 Max (  85; 80; 75; 70; 90) = 75 90
= 0,833
R 44 = 70 Max (85; 80; 75; 70; 90) = 70 90
= 0,777
R 54 = 90 Max (  85; 80; 75; 70; 90) = 90 90 = 1
Selanjutnya,  berdasarkan  dari  “Untuk menentukan opsi terbaik, bobot yang telah ditentukan dihitung.”
Tabel 1.5 Normalisasi Matriks

## 3.3  TAHAP PERANGKINGAN
Tahap  berikutnya  adalah  “menggunakan  persamaan berikut, tentukan nilai preferensi setiap pegawai:”
𝑉 𝑖 = “ Hasil untuk setiap alternative ” 𝑊 𝑖 = Angka dari bobot per kriteria 𝑅 𝑖𝑗 = ” Angka dari rating kinerja ternormalisasi ”
1) RM Surya Utama Murad, SE
= (0.2 * 0.8) + (0.3 * 0.944) + (0.25 * 0.842) + (0.25 * 0.944)
= (0.16 + 0.2832 + 0.2105 + 0.2832) = 0.9369
2) Edi Harianto, SE
= (0.2 * 0.85) + (0.3 * 1) + (0.25 * 0.947) + (0.25 * 0.888)
= (0.17 + 0.3 + 0.2367 + 0.222)
= 0.9287
3) Slamet Prihantono =  (0.2  *  0.9)  +  (0.3  *  0.888)  +  (0.25  *  1) +(0.25 * 0.833)
= (0.18 + 0.2664 + 0.25 + 0.2082)
= 0.9046
4) Reny Handayani S.Sos.,M.Si
= (0.2 * 0.95) + (0.3 * 0.777) + (0.25 * 0.842) + (0.25 * 0.777)
= (0.19 + 0.2331 + 1.092 + 0.1942) = 1.7093
5) Wulan Yufita Sari, S.Kom
= (0.2 * 1) + (0.3 * 0.833) + (0.25 * 0.894) + (0.25 * 1) = (0.2 + 0.2499 + 0.2235 + 0.25)
= 0.9234
Dari hasil yang sudah dihitung diatas didapatkan hasil sebagai berikut :
Terbaik 1 : Reny Handayani S.Sos.M.Si Terbaik 2 : RM Surya Utama Murad, SE Terbaik 3 : Edi Harianto, SE Terbaik 4 : Wulan Yufita Sari, S.Kom Terbaik 5 : Slamet Prihantono

## 4.  KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1  Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  digunakan sebelumnya,  penulis  dapat  menarik  kesimpulan sebagai berikut:
a. Metode  (SAW)  diharapkan  dapat  dijadikan  alat bantu bagi instansi agar dapat mempermudah tim penilai  yaitu  Kasubbag  Umum  Kepegawaian dalam  menentukan  pegawai  yang berkinerja  baik dan sesuai dengan kebutuhan instansi.
b. Pegawai  alternatif  yang  telah  dievaluasi  akan diakui  sebagai  pegawai  ASN  terbaik.  S.Sos., M.Si. Reny Handayani Selain sudah berapa lama seseorang  bekerja  di  organisasi,  faktor  lain  yang turut  mendukung  peraihan  penghargaan  pegawai ASN  terbaik  adalah prestasi  kerja, pengalaman kerja, dan perilaku yang baik.
4.2  SARAN
Berikut ini adalah beberapa saran untuk pengembangan lebih lanjut terhadap penelitian ini :
1. Berdasarkan  kesimpulan  di  atas  diharapkan evaluasi  pegawai  ASN  terhadap  penggunaan  aset di  kota  metro  oleh  UPTD  dapat  memberikan alternatif  terbaik  untuk  setiap  kriteria  dengan menggunakan metode Simple Weighted Weighted (SAW).
2. Diharapkan  dapat  diterapkan  pada  penelitian selanjutnya  dan  ditambahkan  pada  kriteria  yang ada yang nantinya akan dianalisis.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Suryana,  A.,  Yulianto,  E.,  &  Pratama,  K.  D. (2017). Perancangan Sistem Pendukung Keputusan     Penilaian Prestasi Pegawai Menggunakan  Metode  Saw,  Ahp,  Dan
Topsis. Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi Terapan , 3 (2).
Jurnal informasi dan Komputer Vol: 11 No:2 2023                                                                      P-ISSN: 2337-8344 E-ISSN: 2623-1247
[2]. Anto, A. G., Mustafidah, H., & Suyadi, A. (2015).
Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode SAW. JUITA: Jurnal Informatika , 3 (4).
[3]. Pertiwi, C., & Diana, A. (2020). Aplikasi Sistem
Pendukung Keputusan Penilaian Karyawan Terbaik Menggunakan Metode  AHP  Dan  SAW. Jurnal  BIT (Budi Luhur Information Technology) , 17 (1), 23-30.
[4]. Rizal,  C.  (2019).  Sistem  pendukung  keputusan penentuan  guru  dan  pegawai  terbaik menggunakan  metode  saw  (simple additive  weighting)  studi  kasus  smas islam  alulum  terpadu  medan. Jurnal Teknik dan Informatika , 6 (2), 14-17.
[5]. Subawa, I. G. B., Wirawan, I. M. A., & Sunarya, I. M. G. (2015). Pengembangan sistem pendukung keputusan pemilihan pegawai  terbaik  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  di PT Tirta Jaya Abadi Singaraja. KARMAPATI (Kumpulan Artikel  Mahasiswa  Pendidikan  Teknik
Informatika) , 4 (5),517-526.
[6]. Maya,  Y.  D.  L.  W.  R.,  &  Sari,  H.  R.  (2014).
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan  Metode  Saw  (Simple Additive  Weighting)  Studi  Kasus
Pt. Pertamina  RU  II  Dumai.  Sistem Informasi, Politeknik Caltex Riau .
[7]. Efiriyanto,  B.,  &  Aris  Rakhmadi,  S.  T. (2016). Sistem
pendukung keputusan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) untuk menentukan karyawan terbaik pada dealer motor berbasis web (Doctoral dissertation, Universitas Muhammadiyah Surakarta).