Cyberspace : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi Volume 3, Nomor 2, Oktober 2019, 72-87
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PENILAIAN PRESTASI KERJA MENGGUNAKAN FUZZY-AHP DAN SAW
Denni Kurniawan 1 , Catur Nugroho 2
1,2 Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur Jakarta Selatan, Indonesia E-mail: denni.kurniawan@budiluhur.ac.id, caturnoag@gmail.com

## Abstract
Employee  appraisal  is  one  of  the  company's  efforts  to  evaluate  employee performance and productivity. As the result, the company can also give awards to employees  who  are  considered  giveshigh  contribution  to  company.However,  it  is not easy to measure employee performance, because most  them only based on the leaders valuation which is subjective and do not based on standards.The objective of  this  study  is  to  develop  a  system  to  assess  employee  performance  by  using  a combination  of  Fuzzy  Logic,  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  and  Simple Additive Weighting  (SAW)  methods.The AHP  is  a  method  of  weighting  in  based on  multi-criteria  decisions.  This  method  uses  a  pairwise  comparison  matrix  to calculate  the  weight  value.  The  Fuzzy  logic  is  used  to  overcome  the  problem, where  the  AHP  method  is  indicated  still  have  subjectivity  in  criteria  evaluation. After calculation based on combination of Fuzzy-AHP methods, the final result of employee performance will determined by using SAW method. The employee with the highest weight value will considered as the most productive employee and also gives the best performance in the company.

## Keywords: Logika Fuzzy, Analytic Hierarchy Process, Simple Additive Weight

## Abstrak
Penilaian  prestasi  kerja  merupakan  salah  satu  upaya  perusahaan  mengevaluasi kinerja  dan  produktifitas  karyawan.  Sebagai  hasilnya,  perusahaan  juga  dapat memberikan penghargaan kepada karyawan yang dianggap memberikan kontribusi bagi  perkembangan  perusahaan.  Namun  tidak  mudah  untuk  mengukur  kinerja karyawan, karena kebanyakan penilaian prestasi kerja hanya berdasarkan penilaian dari  pimpinan  yang  bersifiat  subjektif  dan  terkadang  masih  belum  memiliki standar.  Sehingga  diperlukan  metode  yang  efektif  untuk  melakukan  penilaian prestasi kerja karyawan sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan. Penelitian ini bertujuan  melakukan  penilaian  prestasi  kerja  karyawan  dengan  menggunakan gabungan  metode  logika  Fuzzy-Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Simple Additive  Weighting  (SAW).  Metode  AHP  mengunakan  matrik  perbandingan berpasangan  dalam  melakukan  perhitungan  pembobotan.  Namun  metode  ini dianggap  masih  memiliki  subjektifitas  dalam  memberikan  penilaian  kriteria, sehingga  digunakan  logika  Fuzzy  untuk  mengatasi  permasalahan  ini.  Hasil perhitungan  menggunakan  metode  Fuzzy-AHP  tersebut  akan  dilanjutkan  kepada proses perangkingan dengan menggunakan metode SAW. Karyawan yang memiliki nilai bobot paling besar akan dianggap sebagai karyawan yang paling produktif dan miliki kinerja yang paling baik.

## Kata Kunci: Fuzzy Logic, Analithic Hierarchy Process,Simple Additive Weight

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PENILAIAN PRESTASI KERJA MENGGUNAKAN FUZZY-AHP DAN SAW

## 1. Pendahuluan
Penilaian prestasi kerja karyawan dilakukan untuk mengetahui tingkat produktifitas karyawan  selama  bekerja.Penilaian  prestasi  kerja  pada  sebuah  perusahaan  telah  diatur dengan  sebuah  sistem  penilaian  kerja  yang  dikenal  dengan  Perjanjian  Kerja  Bersama berdasarkan  beberapa  kriteria  yang  sudah  ditentukan.Alur  penilaian  kerja  biasanya dilakukan dengan mengirim form penilaian ke atasan, dan dilanjutkan oleh pihak atasan dengan melakukan penilaian  untuk  setiap karyawan.  Penilaian kerja  oleh atasan sering dipengaruhi  oleh  berbagai  faktor  psikologi  dan  bersifat  subjectif  yang  mengakibatkan penilaian kerja menjadi tidak baik dan efektif.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Rahmati  dan  Noorbehbahani  [1]  melakukan pengambilan  keputusan  kinerja  menjadi  lebih  efektif  dengan  menggunakan  metode Fuzzy-AHP.  Penelitian  yang  tersebut  menerapkan  dua  metode  yaitu  Fuzzy-AHP  yang digunakan  untuk  menghitung  kriteria  dan  Fuzzy  TOPSIS  yang  digunakan  untuk melakukan  penghitungan  skor  kriteria,  sehingga  hasil  penilaian  menjadi  lebih  efektif dan  tepat.  Penelitian  lainnya  yang  dilakukan  oleh  Listyaningsih  dan  Utami  [2] menerapkan  evaluasi  penilaian  kinerja  dengan  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan menggunakan  kombinasi  metode  AHP  dan  TOPSIS.  Penelitian  ini  juga  berhasil menjadikan proses evaluasi kinerja menjadi lebih cepat, terukur, dan konsisten.Menurut Shaout  dan Yousif  [3],  metode  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  dapat  digunakan pada  berbagai  aplikasi  dalam  bisnis.  Beberapa  teknik  multi-kriteria  menggunakan logika  Fuzzy  juga  banyak  digabungkan  dengan  berbagai  metode  lainnya,  seperti TOPSIS,  F-TOPSIS,  dan  Fuzzy-AHP  pada  berbagai  aplikasi  pengukuran  evaluasi kinerja.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Zakaria  dan  Putra  [4]  menggunakan  metode AHP  dalam  melakukan  pemilihan  peringkatteknisi  terbaik  sesuai  dengan  kriteria  yang telah  ditentukan.Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Setiawan  [5,  6]  menggunakan  metode SAW  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  memilih  alternatif  terbaik  pada  sistem kenaikan  gaji  pada  sebuah  perusahaan.  Penggunakan  beberapa  metode  juga  dilakukan untuk mendapatkan hasil capaian yang baik.
Penelitian ini bertujuan untuk membuat proses penilaian prestasi kerja mengunakan sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode  Fuzzy-Analytic  Hierarchy  Process (AHP)  dan  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  yang  bertujuan  untuk  memberikan penilaian  prestasi  kerja  agar  lebih  efektif.  Metode  AHP  merupakan  sebuah  metode pembobotan  dalam  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  dengan  mengunakan  matrik perbandingan  berpasangan.  Metode  logika  Fuzzy  digunakan  untuk  mengurangi kelemahan AHP yang dinilai masih memiliki subjektifitas dalam memberikan penilaian kriteria.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  penggunaan  metode  SAW  yang  merupakan sebuah  teknik  perangkingan  dengan  multi-atribut.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk  membuat  proses  penilaian  prestasi  kerja  mengunakan  sistem  pendukung keputusan  menggunakan  metode  Fuzzy-AHP  dan  SAW  yang  bertujuan  untuk memberikan penilaian prestasi kerja agar lebih efektif.

## 2. Perancangan Sistem
Sistem  pengambilan  keputusan  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah secara  lebih  efektif  dan  efisien.  Pengambilan  keputusan  dalam  banyak  kasus  dapat diselesaikan  dengan  menggunakan  beberapa  atribut  dan  dikenal  sebagai  sistem pengambilan  keputusan  multi-kriteria.  Metode  ini  merupakan  pengambil  keputusan yang memiliki tujuan untuk menetapkan pilihan terbaik dari sejumlah opsi berdasarkan beberapa  kriteria  yang  telah  ditetapkan  [7].  Penelitian  ini  menggunakan  sistem
pendukung keputusan menggunakan gabungan beberapa metode, yaitu Fuzzy-AHP dan SAW  sebagai  sistem  penilaian  prestasi  kerja  sehingga  dihasilkan  sebuah  sistem  yang efektif. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk membuat proses penilaian prestasi kerja menggunakan sistem pendukung keputusan menggunakan metode Fuzzy-AHP dan SAW  sehingga  dihasilkan  suatu  sistem  penilaian  prestasi  kerja  yang  handal.  Logika Fuzzy  digunakan  untuk  mengurangi  kelemahan  AHP  yang  dinilai  masih  memiliki subjektifitas  dalam  memberikan  penilaian  kriteria.  Dilanjutkan  dengan  penggunaan metode  SAW  yang  merupakan  sebuah  teknik  perangkingan  dengan  multi-atribut. Flowchart dari sistem keseluruhan pada penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar1.  Diagram alir sistem pendukung keputusan menggnakan Fuzzy-AHP dan SAW pada sistem pengambilan keputusan penilaian prestasi kerja.

## 2.1. Analytic Hierarchy Process
Metode  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  merupakan  suatu  metode  pengambil keputusan  dengan  menerapkan  struktur  hierarki  dengan  memasukan  data  mengunakan cara  berpikir  manusia  yang  dikembangkan  Saaty  [8].  Metode  AHP  juga  dianggap sebagai  sebuah  metode  komprehensif  yang  dapat  menyelesaikan  permasalahan  multi- kriteria  yang  kompleks  menjadi  suatu  hirarki.  Pembuatan  hierarki  bertujuan  untuk menyelesaikan  permasalahan  yang  kompleks  dengan  banyak  kriteria  serta  ketidak akuratan data yang tersedia [9].
Pemilihan kriteria, input data karyawan & petunjuk penilaian Kuisioner AHP Mulai Struktur Hirarki Nilai perbandingan matrik berpasangan kriteria AHP CR < 0.1 Tidak Ya Nilai perbandingan matrik berpasangan kriteria TFN Fuzzy- AHP
Lakukan proses Fuzzy-AHP: • Penghitungan Fuzzyfikasi
• Penghitungan Sintesis Fuzzy
• Penghitungan Vektor & Ordinat
• Penghitungan bobot vektor
Pembobotan Fuzzy-AHP
• Normalisasi Matrik
• Perhitungan nilai Vi
• Perhitungan Fuzzy-AHP & SAW

## Perangkingan dengan SAW
Mulai

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PENILAIAN PRESTASI KERJA MENGGUNAKAN FUZZY-AHP DAN SAW

## 2.2. Logika Fuzzy
Logika  Fuzzy  merupakan  suatu  metode  yang  menggunakan  derajat  keanggotaan dari sebuah nilai yang kemudian digunakan untuk menentukan hasil yang ingin dicapai. Logika Fuzzy ditemukan oleh Lotfi A. Zadeh pada tahun 1965 dengan anggapan bahwa nilai  benar  dan  salah  dalam  logika  konvensional  belum  mampu  untuk  mengatasi masalah  secara  lebih  efektif  [10].  Konsep  logika  Fuzzy  juga  lebih  mudah  untuk dimengerti  dan  mampu  memodelkan  fungsi-fungsi  non  linear  yang  sangat  kompleks. Triangular  Fuzzy  Number  (TFN),  merupakan  bilangan  Fuzzy  yang  keanggotaannya didefinisikan oleh tiga bilangan nyata dengan diekspresikan dengan diinisialisasikanlower  (l),  midlle  (m),  dan  upper  (u).  Pembuatan  matriks  perbandingan dari  alternatif  berdasarkan  kriteria  sesuai  dengan  teori  AHP  Variabel  linguistik,  yaitu variabel yang nilainya berupa kata, kalimat dalam bahasa alami atau buatan.
Gambar 2.  Triangular Fuzzy Number yang digunakan pada logika Fuzzy.

## 2.3. Metode Fuzzy-AHP
Penelitian  ini  menggunakan  gabungan  metode  Fuzzy-AHP  dalam  melakukan pembobotan  dan  pengambilan  keputusan  multi-kriteria  dengan  menggunakan  matrik berpasangan. Kelemahan dari metode AHP yang dianggap masih memiliki subjektifitas dalam  memberikan  penilaian  akan  diatasi  dengan  menggunakan  logika  Fuzzy. Penggunaan AHP konvensional juga dianggap tidak dapat mencerminkan gaya berpikir manusia,  karena  bersifat  subjektif  [11].  Oleh  karena  itu  untuk  menghasilkan  suatu sistem  yang  handal,  metode  AHP  digabungkan  dengan  metode  lainnya  seperti  logika Fuzzy. Penggunaan metode Fuzzy-AHP akan menghasilkan sistem dengan akurasi yang lebih baik dan dapat dijadikan sebagai solusi pembobotan [12,13].
Prioritas  setiap  elemen  dapat  ditentukan  membandingkan  elemen  secara berpasangan sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan. Penentuan skala prioritas ini dapat  dilihat  pada  Tabel  1  di  bawah.  Kemudian  dilakukan  penghitungan  CI  dan  CR seperti pada persamaan (1), (2), dan (3).
𝛌 𝒎𝒂𝒙 = ∑ (jumlah kolom x Eigen Vektor) (1)
𝐶𝐼 = ( λ 𝑚𝑎𝑥 −𝑛 𝑛−1 ) (2)
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅
(3)
Dimana CI merupakan nilai konsistensi indeks, n adalah banyaknya elemen, CR adalah konsistensi  Rasio  dan RI adalah Rasio  Index .  Langkah  selanjutnya  adalah  memeriksa
α ( x ) x l m u 1
konsistensi  hierarki.  Jika  nilainya  lebih  dari  0,1  maka  penilaian  harus  diperbaiki  dan jika  nilai  rasio  konsistensi  nya  kurang  sama  dengan  0,1  maka  hasil  perhitungannya dinyatakan benar.
T ABEL 1S KALA P ERBANDINGAN AHP Crips Tingkat Kepentingan Definisi Keterangan 1 Sama Pentingnya Kedua sama penting 3 Elemen satu agak lebih penting Sedikit lebih penting dari pasanganya 5 Elemen satu sangat lebih penting Sangat lebih penting dibanding dengan pasanganya 7 Elemen jelas lebih penting Dominasinya sangat nyata dengan elemen pasanganya 9 Elemen mutlak lebih penting Mutlak lebih disukai dibandingkan dengan pasangan pada tingkat tertinggi 2,4,6,8 Nilai tengah Terdapat keraguaan diantara keduanya
Konversi  matrik  perbandingan  antar  kriteria  menjadi  skala  fuzzy  dapat  dilakukan dengan  memberikan  nilai  pada  Triangular  Fuzzy  Number  dibagi  3  skala  nilai,  yaitu lower (l), middle (m), dan upper (u).
(4)
Penentuan  nilai  sintesis  Fuzzy  (S)  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan  rumus pada  persamaan  (5),  dan  dilanjutkan  penentuan  operasi  penjumlahan  Fuzzy  pada persamaan (6) di bawah.
𝑆 𝑖 = ∑ 𝛭 𝑔𝑖 1 𝑚 𝑗=1 X 1 [∑ ∑ 𝛭 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 ] (5) ∑ 𝛭 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 =   (∑ 𝑙 𝑗, 𝑚 𝑗=1 ∑ 𝑚 𝑗, ∑ 𝑢 𝑗, 𝑚 𝑗=1 𝑚 𝑗=1 ) (6)
Kemudian dilakukan penentuan derajat kemungkinan dengan menggunakan rumus pada persamaan (7) di bawah.

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PENILAIAN PRESTASI KERJA MENGGUNAKAN FUZZY-AHP DAN SAW
Dimana d’ merupakan  nilai  tertinggi  dari  μM1  dan  μM2,  dari  perbandingan  M1  dan M2,maka menjadi nilai V(M2 ≥ M1) dan V(M1 ≥ M2).Derajat kemungkinan di convex fuzzy number harus besar dari k convex fuzzy number. Mi (i = 1, 2, 3, 4, 5,..., k) dengan definisi seperti pada rumus (8) di bawah.
V(M ≥ M1,M2,M3,M4,M5,M6,.........., Mk) = V[(M ≥ M1) (8) and (M ≥ M2) and (M ≥ M3)
and (M ≥ M4) and (M ≥ Mk)] = min V(M ≥ Mi),i = 1,2,3,4,5,.......,k
Hasilnya menjadi nilai ordinat ( d’ ) d’ ( Ai ) = min V( Si ≥ Sk )
Perhitunganmenghasilkan pembobotan vectorseperti pada rumus (9) di bawah.
W’ = (d’( A 1), d’( A 2), d’( A 3), d’( A 4), d’( A 5), ........., d’(An)) T (9)
Dimana A i ( i = 1,2,3,4,........, n) adalah sebanyak n.

## 2.4. Metode SAW
Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dikembangkan  oleh  MacCrimon  pada  tahun 1968  dan  dikenal  sebagai  sebuah  metode  yang  sangat  sederhana  dimana  nilai  skala diberikan  pada  setiap  alternatif  dengan  menggunakan  atribut  [14].  Adapun  langkah pertama  dalam  menyelesaikan  persoalan  dengan  menggunakanmetode  SAW adalahdengan  menetukan  kriteria-kriteria  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan. Kemudian menetukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria, dan  dilanjutkan  dengan  membuat  matriks  keputusan  berdasar  kriteria.  Hasil  yang diperoleh kemudian dilakukan langkah normalisasi matriks, sehingga diperoleh matriks ternormalisasi.Persamaan  (10)  di  bawah  merupakan  rumus  yang  digunakan  untuk melakukan perhitungan nilai rating kinerja ternormalisasi.
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑋 𝑖 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡
𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑐𝑜𝑠𝑡
dimana  r ij merupakan  nilai  rating  kinerja  ternormalisasi,  X ij merupakan  atribut  yang dimiliki pada setiap kriteria, max X ij merupakan nilai  terbesar dari setiap kriteria, min X ij merupakan nilai terkecil dari setiap kriteria, benefit adalah jika nilai terbesar adalah nilai terbaik, dan cost adalah jika nilai terkecil adalah nilai terbaik.
Hasil  akhir  yaitu  perangkingan  yang  diperoleh  dengan  menjumlah  perkalian matriks  ternormalisasi  dengan  vektor  bobot.  Nilai  bobot  terbesar  yang  diperoleh merupakan alternatif terbaik atau solusi. Rumus (11) di bawah digunakan sebagai solusi menggunakan metode SAW. Hasil perhitungan tersebut dapat dilakukan perangkingandengan caramengurutkan nilai terbesar besar ke nilai yang paling kecil.
(10)
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
dimana  Vi  adalah  rangking  untuk  setiap  alternative,  Wj  adalah  nilai  bobot  dari  setiap kriteria, rij adalah nilai rating kinerja ternormalisasi.
Pada  penelitian  ini,  penilaian  kinerja  karyawan  dapat  dilakukan  dengan mengurutkan  nilai  Vi.  Sehingga  karyawan  dengan  nilai  Vi  paling  besar  merupakan karyawan dengan kinerja paling baik.

## 3. Hasil Pengujian dan Pembahasan
Gambaran dari implementasi pengujian dan analisis hasil pengujian akan dijelaskan pada  bagian  ini.  Tujuan utama  dari  penelitian  ini  menjadikan  sistem  penilaian  prestasi kerja  dengan  menerapkan  metode  Fuzzy-AHP  dan  SAW  sehingga  menghasilkan  suatu sistemyang  handal.  Sistem  pendukung  keputusan  yang  dibangun  akan  diterapkan  pada sebuah  perusahaan  manufaktur  plastik  yang  berlokasi  di  Cikarang,  Indonesia.  Pada penelitian  ini,  sistem  penilaian  prestasi  kerja  diterapkan  kepada  sebanyak  tiga  puluh karyawan  sebagai  dasar  dijadikan  pemberian  insentif  tambahan  bulanan  dan  promosi jabatan.  Sistem  yang  dikembangkan  ini  diharapkan  juga  dapat  menjadi  standar perusahaan dalam pemberikan penilaian kerja karyawan.

## 3.1. Teknik Pengujian
Teknik pengujian merupakan bagian dari penting pada pengembangan sistem. Pada bagian  ini,  identifikasi  segala  kesalahan  wajib  dilakukan  agar  dapat  meminimalkan kesalahan  sebelum  sistem  diluncurkan.  Secara  umum  teknik  pengujian  terdiri  dari  dua pengujian, yaitu pengujians tatis pengujian dinamis. Pengujian statis digunakan sebagai verifikasi  sistem  sebelum  dilakukan code  deployment ,  diantaranya  seperti  spesifikasi kebutuhan  perangkat  lunak,  dokumentasi, source  code, dan  isi  program.Sedangkan pengujian  dinamis  merupakan  pengujian  yang  digunakan  sebagai  validasi  pengujian fungsional  dan  struktural.  Pada  pengujiaan  dinamis  ini,  diantaranya  adalah  dengan mengunakan pengujian fungsional dan struktural dengan metode black box testing dan metode kuisioner dengan user acceptance testing (UAT).

## 3.2. Prosedur Pengujian
Penelitian ini akan diimplementasikan pada sebuah perusahaan manufaktur  plastik yang  berlokasi  di  lokasi  perindustrian  Cikarang.  Penilaian  prestasi  kerja  diterapkan kepada sebanyak seratus karyawan sebagai dasar dijadikan pemberian insentif tambahan bulanan dan promosi  jabatan.  Setiap karyawan  akan diberikan penilaian  antara nilai  A sampai dengan D. Sehingga tingkat  penilaiannya nanti akan dibagi menjadi  tiga, yaitu Sangat Produktif, Cukup Produktif, dan Kurang Produktif.

## 3.3. Metode Fuzzy-AHP
Metode  AHP  menggunakan  tiga  komponen  utama  dalam  bentuk  hirarki  yang bertujuan untuk memecah kondisi yang kompleks dan tidak terstruktur menjadi susunan hirarki.  Kemudian  dilanjutkan  dengan  pembentukan  susunan  variabel  yang  dihasilkan dari  prioritas  tertinggi.  Identifikasi  permasalahan  dan  penentuan  solusi  dilakukan dengan  membuat  hirarki  dari  permasalahan  tersebut.  Terdapat  tiga  level  hirarki  pada metode  AHP,  yaitu  Level  0,  Level  1,  dan  Level  2.  Seperti  terlihat  pada  Gambar  3  di
(11)

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PENILAIAN PRESTASI KERJA MENGGUNAKAN FUZZY-AHP DAN SAW
bawah,  Level  1  atau  bagian  yang  merupakan  tujuan  dari  keputusan  akanditempatkan pada  puncak  hirarki  yaitu  Penilaian  Karyawan.  Pada  Level  atau  tingkatan  kedua, dilakukan penguraian kriteria penilaian kerja. Pada penelitian ini, kriteria tersebut terdiri dari  Disiplin,  Sikap,  Kerjasama,  Kerapian  &Kebersihan,  Dedikasi  &Loyalitas, Keterampilan,  Inisiatif,  Kuantitas,  Kualitas,  dan  Kepemimpinan.  Pada  Level  ke-3  atau alternative, merupakan tingkatan ketiga dengan mengurai alternative data karyawan.

## Gambar 3 Struktur Hirarki Penilaian Karyawan
Penentuan  prioritas  setiap  elemen  dapat  dilakukan  dengan  menggunakan perbandingan  berpasangan,  yaitu  membandingkan  elemen  secara  berpasangan  sesuai dengan  sepuluh  jenis  kriteria  yang  telah  ditentukan  pada  langkah  sebelumnya.  Seperti telah  dijelaskan  sebelumnya,  bahwa  terdapat  sepuluh  kriteria  yang  digunakan  pada penelitian ini, yaitu Disiplin (K1), Sikap (K2), Kerjasama (K3), Kerapian & Kebersihan (K4),  Dedikasi  &  Loyalitas  (K5),  Keterampilan  (K6),  Inisiatif  (K7),  Kuantitas  (K8), Kualitas  (K9),  dan  Kepemimpinan  (K10).Penentuan  skala  prioritas  ini  dapat  dilihat pada  Tabel  2  di  bawah.  Perbandingan  matriks  berpasangan  kriteria  AHP  merupakan hasil  kuisioner  yang  dilakukan  olehManager.  Kemudian  setelah  membuat  matriks perbandingan  berpasangan  adalah  melakukan  perhitungan  matrik  normalisasi  dan  nilai bobot prioritas dengan membagi setiap sel dengan jumlah pada setiap kolomnya.
T ABEL 2 N ILAI P ERBANDINGAN M ATRIKS B ERPASANGAN AHP Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6
K7 K8 K9 K10 K1 1 1 1 0,33 1 1 1 0,33 1 1 K2 1 1 0,33  0,33 1 0,33 1 0,33 1 1 K3 1 3 1 0,33 1 0,33 1 1 1 1 K4 3 3 3 1 1 1
1 1 1 1 K5 1 1 1 1 1 0,20 1 0,20 1 1 K6 1 3 3 1 5 1 1 0,33 1 1 K7 1 1 1 1 1 1 1 0,33 1 1 K8 3 3 1 1 5 3
3 1 1 1 K9 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 K10 1 1 1 1 1 1
1 1 1 1 Total 14 18 13 8 18 9,9 12 6,5 10 10
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  untuk  bobot  prioritas  yang diperoleh  dengan  pembagian  jumlah  nilai  normalisasi  dengan  jumlah  total  kolom  tiap kriteria.  Kemudian  dilakukan  perhitungan  nilai  Eigen  vector  (λ  max),  sehingga  dapat
Penilaian Karyawan Sikap Disiplin Kerjasama Kerapihan & Kebersihan Dedikasi & Loyalitas Keterampilan Inisiatif Kepemimpinan Kuantitas Kualitas Karyawan Kriteria Alternatif Goal
ditentukan nilai CI dan CR seperti pada perhitungan di bawah.
𝐶𝐼 = (λ max − n) / ( 𝑛 − 1) = (10,92− 10) / (10−1) = 0,1026
Selanjutnya  memastikan  nilai  konsistensi  rasio  (CR)  <=  0,1.  Jika  Nilai  CR  >  0,1 maka perbandingan berpasangan di hitung ulang. Perhitungan dengan nilai CR memiliki nilai 10 yang memiliki nilai IR 1,49adalah seperti ditunjukkan pada Tabel 3.

## T
ABEL 3 N ILAI R ANDOM I NDEX n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 IR 0,00 0,00 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 1,51 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 / 𝐼𝑅 = 0,1026/1,49 =  0,0689
Nilai  hasil  perbandingan  adalah  0,0689  memiliki  konsistensi  ≥  0,1  menunjukan konsisten,  hasil  perhitungan  kriteria  selanjutnya  digunakan  untuk  membuat perbandingan Fuzzy-AHP.
Kemudian dilanjutkan dengan mengubah nilai yang diperoleh sebelumnya menjadi himpunan  Triangular  Fuzzy  Number  (TFN).  Skala  nilai  perbandingan AHP  ke  Fuzzy- AHP  diubah  menjadi  tiga  nilai,  yaitu  nilai  l  (lower),  m  (middle),  dan  u  (upper).Nilai matrik  berpasangan  Fuzzy-AHP  dapat  dilihat  pada  Table  4  di  bawah.    Dimana penyelesaian  hasil  perhitungan  nilai  matrik  berpasangan  dilakukan  dengan  cara menjumlahkan baris ke setiap kolom sel hasilnya. Sehingga nilai perhitungan triangular fuzzy number dapat digunakan untuk mendapatkan nilai fuzzyfikasi dengan menjumlah skala nilai l, m, dan u pada setiap baris.
T ABEL 4 M ATRIK P ERBANDINGAN K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 ½, 2/3, 1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 ½, 2/3,1 1,1,1 1,1,1 K2 1,1,1 1,1,1 ½,2/3,1 ½, 2/3, 1 1,1,1 ½, 2/3,1 1,1,1 ½, 2/3,1 1,1,1 1,1,1 K3 1,1,1 1,12/2,2  1,1,1 ½, 2/3, 1 1,1,1 ½, 2/3,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 K4  1,12/2,2  1,12/2,2 1,12/2,2 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 K5 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1/3,2/5,½ 1,1,1 1/3,2/5,½ 1,1,1 1,1,1 K6 1,1,1 1,12/2,2  1,12/2,2 1,1,1 2, 21/2,3 1,1,1 1,1,1 ½,2/3,1 1,1,1 1,1,1 K7 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,12/2,2 1,1,1 ½, 2/3, 1 1,1,1 1,1,1 K8  1,12/2,2 1,12/2,2  1,1,1 1,1,1 2, 21/2,3 1,1,1 1,12/2,2 1,1,1 1,1,1 1,1,1 K9 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 K10 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1 1,1,1
Setelah dilakukan penjumlahan pada baris, langkah selanjutnya adalah menghitung baris  untuk  mendapat  nilai  sintesis  Fuzzy  dengan  cara  menjumlahkan  nilai  kolom  l ( lower )  lalu  dibagi  dengan  hasil  jumlah  kolom  u  ( upper )  serta  sebaliknya.  Tabel  5 memperlihatkan hasil perhitungan fuzzyfikasi yang dilakukan.

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PENILAIAN PRESTASI KERJA MENGGUNAKAN FUZZY-AHP DAN SAW
T ABEL 5F UZZY S INTESIS Kriteria Weights K1 Disiplin (0,080; 0,090;  0,105) K2 Sikap (0,071; 0,084;  0,105) K3 Kerjasama (0,080; 0,095;  0,115) K4 Kerapian & Kebersihan (0,088; 0,111; 0,136) K5 Dedikasi & Loyalitas (0,077; 0,085;  0,094) K6 Keterampilan (0,093; 0,118; 0,146) K7 Inisiatif (0,084; 0,093;  0,105) K8 Kuantitas kerja (0,097; 0,130;  0,167) K9 Kualitas Kerja (0,088; 0,097;  0,105) K10 Kepemimpinan (0,088; 0,097;  0,105)
Setelah  diperoleh  hasil  perhitungan  nilai  sintesis  fuzzy,  maka  langkah  selanjutnya adalah  mencari  nilai  ordinat  (d’).  Proses  penghitunganya  adalah  dengan  mengunakan vector (V) dengan dua bilangan mengunakan pendekatan yang fungsinya  adalah untuk mendapatkan  nilai  minimum  (min)  Fuzzy.  Triangular  Fuzzy  S1=( l1,m1,u1 )  dan  S2= ( l2,m2,u2 )  dengan  tingkat  kemungkinan  (S1>S2).  Hasil  matrik  nilai  ordinat diperlihatkan pada Tabel 6 di bawah.

## T ABEL 6 H ASIL M ATRIK NILAI ORDINAT
Sk 1 ≥ Sk 2 ≥ Sk 3 ≥ Sk 4 ≥ Sk 5 ≥ Sk 6 ≥ Sk 7 ≥ Sk 8 ≥ Sk 9 ≥ Sk 10 ≥ Sk 1 ≥ 1,24 0,84 0,43 1,23 0,30 0,86 0,15 0,71 0,71 Sk 2 ≥ 0,79 0,69 0,37 0,96 0,26 0,68 0,13 0,55 0,55 Sk 3 ≥ 1,16 1,34 0,62 1,35 0,49 1,05 0,33 0,94 0,94 Sk 4 ≥ 1,59 1,73 0,62 1,79 0,87 1,52 0,67 1,44 1,44 Sk 5 ≥ 0,74 1,06 0,59 0,18 0,03 0,54 -0,08 0,32 0,32 Sk 6 ≥ 1,70 1,81 1,51 1,13 1,88 1,63 0,79 1,57 1,57 Sk 7 ≥ 1,15 1,40 0,94 0,48 1,43 0,32 0,16 0,83 0,83 Sk 8 ≥ 0,53 1,94 1,68 0,34 2,01 1,21 1,80 1,75 1,75 Sk 9 ≥ 1,35 1,62 1,07 0,53 1,71 0,36 1,19 0,18 1,00 Sk 10 ≥ 1,35 1,62 1,07 0,53 1,71 0,36 1,19 0,18 1,00
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  penghitungan  nilai  bobot  vector.Hasil penghitungan nilai vector (V) dan ordinat (d’) yang selanjutnya dilakukan penghitungan nilai  bobot  vektor  (W’)  dengan  caramengambil  nilai  minimum  dari  ordinat.  Sehingga dihasilkan nilai minimumnya seperti pada Tabel 7 di bawah.

## T ABEL 7 H ASIL B OBOT VECTOR
Min d’(K1)  d’(K2)  d’(K3)  d’(K4)  d’(K5)  d’(K6)  d’(K7) d’(K8) d’(K9)  d’(K10) W’ 0,526 1,059 0,591 0,176 0,956 0,034 0,544 -0,078 0,325 0,325
Normalisasi nilai bobot vektor diperoleh dengan melakukan pembagian dari setiap nilai  bobot  vector  dengan  jumlah  bobot  vector.  Hasil  normalisasi  nilai  bobot  vector Fuzzy dapat dilihat seperti pada Tabel 8 di bawah.

## T ABEL 8N ORMALISASI NILAI BOBOT VECTOR FUZZY
w’(K1) w’(K2)  w’(K3)  w’(K4)  w’(K5)  w’(K6)  w’(K7)  w’(K8)  w’(K9)  w’(K10) W 0,118 0,237 0,133 0,040 0,214 0,008 0,122 -0,017 0,073 0,073
Berdasarkan  hasil  bobot  vector  kriteria  utama  Fuzzy-AHP  pada  Tabel  8  di  atas, yang mempunyai nilai paling besar adalah sebesar 0,237 yang merupakan kriteria Sikap. Sedangkan  nilai  yang  paling  kecil  adalah  sebesar  -0.017  yang  merupakan  kuantitas kerja.  Hasil  perhitungan  nilai  pembobotan  untuk  mendapat  nilai  tingkat  produktifitas karyawan dan selanjutnya dilakukan perangkingan dengan metode SAW.

## 3.4. Metode SAW
Setelah  melakukan  perhitungan  bobot  kriteria  menggunakan  Fuzzy-AHP,  maka langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perangkingan  dengan  menggunakan  metode SAW. Langkah pertama untuk melakukan penentuan perangkingan peringkat karyawan adalah dengan melakukan normalisasi matrik keputusan. Tabel 9 memperlihatkan hasil perhitungan normalisasi matriks keputusan penilaian kerja karyawan.

## T ABEL 9S AMPLE M ATRIK N ORMALISASI PENILAIN KERJA K ARYAWAN
Karyawan K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 A001 0.80 0.80 0.80 0.80 0.75 0.80 0.80 0.80 0.75 1.00 A002 0.40 0.60 0.80 0.80 1.00 1.00 0.80 0.80 1.00 1.00 A003 0.80 0.80 0.80 0.80 1.00 0.80 0.60 0.80 1.00 1.00 A004 0.80 0.80 0.80 0.80 1.00 0.80 0.80 0.80 1.00 1.00 A005 0.80 0.80 0.80 0.80 1.00 0.80 0.80 0.80 0.75 1.00 A006 0.60 0.80 0.80 0.80 1.00 0.80 0.80 0.80 1.00 1.00 A007 0.80 0.80 0.80 0.80 1.00 0.80 0.80 0.80 1.00 1.00 A008 0.60 0.80 0.80 1.00 1.00 0.80 1.00 0.80 1.00 1.00 A009 0.80 0.80 0.80 0.80 1.00 0.80 0.80 0.80 1.00 1.00 A010 0.60 0.80 0.60 0.60 0.75 0.80 0.60 0.80 1.00 1.00 A011 0.60 0.80 0.60 0.60 0.75 0.80 0.60 0.60 0.75 0.75 A012 0.80 0.80 0.80 0.80 0.75 0.80 0.80 0.60 1.00 1.00 A013 0.80 0.80 0.80 0.80 1.00 0.80 0.80 0.60 1.00 1.00 A014 0.80 0.60 0.60 0.80 1.00 0.80 0.80 0.60 1.00 0.75 A015 0.80 0.80 0.80 0.80 1.00 0.80 0.80 0.80 1.00 1.00 A016 0.80 0.80 0.60 0.80 1.00 0.60 0.80 0.60 0.75 1.00 A017 0.80 0.60 0.80 0.80 1.00 0.60 0.80 0.60 1.00 1.00 A018 0.80 0.80 0.80 0.80 1.00 0.60 0.80 0.60 1.00 1.00 A019 0.80 0.80 0.80 0.80 1.00 0.60 0.80 0.60 1.00 1.00 A020 0.80 0.80 0.80 0.80 1.00 0.60 0.80 0.60 0.75 1.00 A021 0.80 0.80 0.80 0.80 1.00 0.60 0.80 0.60 1.00 1.00 A022 0.80 0.80 1.00 0.80 1.00 0.80 0.80 0.80 1.00 1.00 A023 0.80 0.80 0.80 0.80 1.00 0.80 0.60 0.60 0.75 0.75 A024 0.80 0.80 0.80 0.60 1.00 0.80 0.60 0.80 1.00 0.75 A025 0.60 0.60 0.60 0.60 0.50 0.80 0.60 0.60 0.75 0.75 A026 0.60 1.00 0.80 0.80 1.00 1.00 0.80 0.80 1.00 1.00 A027 1.00 1.00 0.80 0.60 1.00 0.80 0.60 1.00 1.00 1.00 A028 0.60 0.80 0.60 0.60 0.75 0.80 0.60 0.80 0.75 1.00 A029 1.00 0.80 0.80 0.60 0.75 0.60 0.80 0.60 1.00 0.75 A030 0.80 0.60 0.60 0.60 0.75 0.80 0.80 0.60 1.00 0.75
Setelah  mendapat  nilai  normalisasi,  selanjutnya  melakukan  perhitungan  nilai  Vi

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PENILAIAN PRESTASI KERJA MENGGUNAKAN FUZZY-AHP DAN SAW
untuk  setiap  karyawan  dengan  menggunakan  persamaan  (10)  yang  telah  dijelaskan sebelumnya.  Setelah  hasil  perkalian  bobot  Fuzzy-AHP  dan  matriks  normalisasi  SAW dilakukan,  tahap  selanjutnya  menghitung  nilai  Vi  dengan  menjumlahkan  nilai karyawan.Hasil  perhitungan  bobot  perhitungan  Fuzzy-AHP  dan  SAW  tersebut diperlihatkan  pada  Tabel  10  di  bawah.Terlihat  bahwa  karyawan  dengan  nomor  A027 mendapatkan  nilai  bobot  tertinggi,  yaitu  0.907.  Sehingga  karyawan  A027  menjadi peringkat  pertama  dari  penilaian  kerja  karyawan  ini,  disusul  oleh  karwayan A022  dan A026,  dengan  bobot  0,899  dan0,898.  Tabel  11  memperlihatkan  urutan  perangkingan sepuluhkaryawan terpilih yang disusun berdasarkan nilai bobot perhitungan terbesar.
T ABEL 10H ASIL P ERHITUNGAN B OBOT F UZZY -AHP & SAW Karyawan K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 Bobot A001 0.094   0.190  0.106  0.032 0.161  0.006  0.098 -0.014 0.055 0.073 0.800 A002 0.047   0.142  0.106  0.032 0.214  0.008  0.098 -0.014 0.073 0.073 0.779 A003 0.094   0.190  0.106  0.032 0.214  0.006  0.073 -0.014 0.073 0.073 0.848 A004 0.094   0.190  0.106  0.032 0.214  0.006  0.098 -0.014 0.073 0.073 0.872 A005 0.094   0.190  0.106  0.032 0.214  0.006  0.098 -0.014 0.055 0.073 0.854 A006 0.071   0.190  0.106  0.032 0.214  0.006  0.098 -0.014 0.073 0.073 0.848 A007 0.094   0.190  0.106  0.032 0.214  0.006  0.098 -0.014 0.073 0.073 0.872 A008 0.071   0.190  0.106  0.040 0.214  0.006  0.122 -0.014 0.073 0.073 0.881 A009 0.094   0.190  0.106  0.032 0.214  0.006  0.098 -0.014 0.073 0.073 0.872 A010 0.071   0.190  0.080  0.024 0.161  0.006  0.073 -0.014 0.073 0.073 0.736 A011 0.071   0.190  0.080  0.024 0.161  0.006  0.073 -0.010 0.055 0.055 0.703 A012 0.094   0.190  0.106  0.032 0.161  0.006  0.098 -0.010 0.073 0.073 0.822 A013 0.094   0.190  0.106  0.032 0.214  0.006  0.098 -0.010 0.073 0.073 0.876 A014 0.094   0.142  0.080  0.032 0.214  0.006  0.098 -0.010 0.073 0.055 0.783 A015 0.094   0.190  0.106  0.032 0.214  0.006  0.098 -0.014 0.073 0.073 0.872 A016 0.094   0.190  0.080  0.032 0.214  0.005  0.098 -0.010 0.055 0.073 0.829 A017 0.094   0.142  0.106  0.032 0.214  0.005  0.098 -0.010 0.073 0.073 0.827 A018 0.094   0.190  0.106  0.032 0.214  0.005  0.098 -0.010 0.073 0.073 0.874 A019 0.094   0.190  0.106  0.032 0.214  0.005  0.098 -0.010 0.073 0.073 0.874 A020 0.094   0.190  0.106  0.032 0.214  0.005  0.098 -0.010 0.055 0.073 0.856 A021 0.094   0.190  0.106  0.032 0.214  0.005  0.098 -0.010 0.073 0.073 0.874 A022 0.094   0.190  0.133  0.032 0.214  0.006  0.098 -0.014 0.073 0.073 0.899 A023 0.094   0.190  0.106  0.032 0.214  0.006  0.073 -0.010 0.055 0.055 0.815 A024 0.094   0.190  0.106  0.024 0.214  0.006  0.073 -0.014 0.073 0.055 0.822 A025 0.071   0.142  0.080  0.024 0.107  0.006  0.073 -0.010 0.055 0.055 0.602 A026 0.071   0.237  0.106  0.032 0.214  0.008  0.098 -0.014 0.073 0.073 0.898 A027 0.118   0.237  0.106  0.024 0.214  0.006  0.073 -0.017 0.073 0.073 0.907 A028 0.071   0.190  0.080  0.024 0.161  0.006  0.073 -0.014 0.055 0.073 0.718 A029 0.118   0.190  0.106  0.024 0.161  0.005  0.098 -0.010 0.073 0.055 0.818 A030 0.094   0.142  0.080  0.024 0.161  0.006  0.098 -0.010 0.073 0.055 0.722 T ABEL 11 H ASIL P ERANGKINGAN K ARYAWAN D ENGAN M ETODE SAW Rangking 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Karyawan A027 A022 A026 A08 A013 A018 A019 A021 A004 A007 Nilai V 0. 907 0.899 0.898 0.880 0.876 0.874 0.874 0.874 0.872 0.872

## 3.5. Antarmuka Sistem
Pengembangan  sistem  antar  muka  ini  dibangun  mengunakan  bahasa  pemograman PHP  dengan  MySQL  untuk  databasenya.  Hasil  dari  pengembangan  sistem  antar  muka merupakan  tampilan  berupa  data-data  yang  digunakan  dengan  mengunakan  metode Fuzzy-AHP dan SAW, sehingga sistem dapat dikelola sebagai penilaian kerja. Gambar 4 memperlihatkan halaman kriteria yang digunakan pada penelitian ini.
Gambar 4. HalamanKriteria Yang Digunakan Pada Penelitian
Kemudian halaman selanjutnya halaman analisa kriteria, dimana pada halaman ini memperlihatkan tabel  perbandingan dari setiap kriteria. Perbandingan  antar kriteria ini bisa dimasukkan oleh pengguna seperti diperlihatkan pada Gambar 5. Nilai bobot yang baik dapat diperoleh dengan memasukkan nilai rasio perbandingan yang konsisten.

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PENILAIAN PRESTASI KERJA MENGGUNAKAN FUZZY-AHP DAN SAW
Halaman  selanjutnya  adalah  halaman  pembobotan  Fuzzy-AHP,  seperti diperlihatkan pada Gambar 6 di bawah. Pada halaman ini, tampilan bobot produktifitas dan nilai perhitungan keseluruhan ditampilkan. Kemudian hasilnya akan dimasukkan ke database sistem.
Gambar 6. Halaman Pembobotan Fuzzy-AHP
Halaman  terakhir  adalah  halaman  yang  menunjukkan  hasil  akhir  perangkingan yang telah diurutkan dari nilai bobot paling besar kepada nilai bobot terkecil. Gambar 7 memperlihatkan hasil akhir perhitungan nilai benefit (maksimum) yang di peroleh dari keseluruhan perhitungan SAW.

## 3.6. Pengujian Sistem
Penelitian  ini  menggunakan  pengujian User  Acceptance  Testing (UAT)  yang merupakan  pengujian  dari  pengembangan  perangkat  lunak  agar  mendapat  data  valid bahwa  sistem  yang  diimplementasikan  diuji  dengan  melibatkan  pengguna  akhir  ( end user ).  Pengujian  UAT  dilakukan  dengan  melakukan  survei  kuisioner  dengan  menguji kapada  sebanyak  sepuluh  orang  responden.  Hasil  pengujian  User  Acceptance  Testing ini ditunjukkan pada Tabel 12 di bawah.

## T ABEL 12 H
ASIL PENGUJIAN U SER A
CCEPTANCE T ESTING (UAT) No Aspek jumlah Rata-rata Skor (%) Setting 1 Tampilan sistem 40 4.0 80% 2 Informasi tampilan 36 3.6 72% 3 Keterangan pada tampilan 38 3.8 76% 4 Kemampuan tampilan 38 3.8 76% Usability 5 Informasi pada tampilan menu kriteria 36 3.6 72% 6 Kemampuan sistem menyimpan data kriteria 38 3.8 76% 7 Petunjuk pengunaan kriteria 41 4.1 82% 8 Informasi data karyawan 35 3.5 70% Functionality 9 Kemampuan  input nilai dan proses data 38 3.8 76% 10 Hasil akhir dalam proses data 35 3.5 70% 11 Seluruh petunjuk dan informasi baku dan dimengerti 40 4.0 80%

## 4. Simpulan
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sistem pendukung keputusan pada proses  penilaian  prestasi  kerja  menggunakan  menggunakan  metode  Fuzzy-AHP  dan SAW yang bertujuan untuk  memberikan penilaian prestasi  kerja menjadi  lebih efektif. Beberapa kesimpulan penting pada penelitian ini adalah:
1. Sistem  Pendukung  Keputusan  menggunakan  metode  Fuzzy-AHP  dan  SAW  telah berhasil  diterapkan  untuk  menghasilkan  pembobotan  dan  perangkingan  peniaian prestasi kerja karyawan.
2. Kriteria dengan pembobotan tertinggi adalah Sikap, sedangkan bobot nilai terendah adalah Kuantitas Kerja.
3. Hasil  perangkingan  bobot  menyimpulkan  bahwa  Karyawan  dengan  Nomor  A027 mendapatkan peringkat paling tinggi dengan nilai bobot 0,907.
4. Halaman  Petunjuk  Penggunaan  Kriteria  mendapatkan  hasil  yang  paling  tinggi  dari hasil  User  Acceptance  Test  (UAT)  dengan  nilai  82%.  Sedangkan  Informasi  Data Karyawan  dan  Hasil  Akhir  Dalam  Proses  Data  mendapatkan  nilai  paling  rendah, masing-masing mendapatkan nilai 70%.

## Penghargaan
Penelitian  yang  dilakukan  ini  merupakan  bagian  dari  penelitian  yang  disponsori oleh perusahaan PT. Tansrigani Manufacturing yang berlokasi di Cikarang, Indonesia.

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PENILAIAN PRESTASI KERJA MENGGUNAKAN FUZZY-AHP DAN SAW

## Daftar Pustaka
[1] A. Rahmati, &F.A. Noorbehbahani, “A New Hybrid Method Based on Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS for Employee Performance Evaluation”,IEEE 4th International Conference  on  Knowledge-Based  Engineering  and  Innovation  (KBEI),  pp.  165– 171, 2017.
[2] V.  Listyaningsih,  &  E.  Utami,  “Decision  Support  System  Performance  Based Evaluation of Village Government using AHP and TOPSIS Methods: Secang Sub- district of Magelang Regency as a Case Study”, International Journal of Intelligent Systems and Applications, vol. 10, pp. 18-28, 2018.
[3] A.  Shaout,  &  M.K.  Yousif,  “Performance  Evaluation  –  Methods  and  Techniques Survey”,International Journal of Computer and Information Technology, vol. 3(5), pp. 966-979, 2014.
[4] R.  Zakaria,  &  Y.H.  Putra,  “Employee  Performance  Appraisal  to  Determine  Best Engineer  Candidates  with  Analytical  Hierarchy  Process  Approach”,  Materials Science and Engineering Conference Series, pp. 1-5, 2018.
[5] E. Setiawan, “Penerapan Metode Fuzzy AHP dan Analytic Rubric dalam Penilaian Kinerja Karyawan”, Jurnal Manajemen Maranatha, vol.16(1), pp. 1589-1599, 2016.
[6] N. Setiawan, M.D.T.P. Nasution, Y. Rossanty, A.N.S Tambunan, M. Girsang, R.T.A. Agus, M. Yusuf, R. Vebrianto, O.N. Purba, A. Fauzi, S. Perdana,& K. Nisa, “Simple Additive  Weighting  as  Decision  Support  System  for  Determining  Employees Salary”, International Journal of Engineering and Technology, vol.7 (2.14), pp. 309- 313, 2018.
[7] M.  Roudini,  “Application  of  Fuzzy AHP  and  Fuzzy  TOPSIS  in  Selecting  Proper Contractors:  Case  of  Sistan  and  Baluchistan  Province  Gas  Company”,Master Thesis, Eastern Mediterranean University,2015.
[8] A.R.  Afshari,  M.  Nikolic,  &  A.  Zahra,  “Personnel  Selection  using  Group  Fuzzy AHP  and  SAW  Methods”,  Journal  of  Engineering  Management  and Competitiveness, vol.7(1), pp. 3–10,2017.
[9] R.S.  Ilhami,  &  D.  Rimantho,  ”Penilaian  Kinerja  Karyawan  dengan  Metode  AHP dan  Rating  Scale  Jurnal  Optimasi  Sistem  Industri  Penilaian  Kinerja  Karyawan dengan  Metode  AHP  dan  Rating  Scale”,  Jurnal  Optimisasi  Sistem  Industri,  vol. 16(2), pp.150-157,2017.
[10] S.  Kusumadewi,  &H.  Purnomo,  “Fuzzy  Logic Application  for  Decission  Support System”, Graha Ilmu Press, Jakarta, 2010.
[11] A.R. Afshari, M. Nikolic, & A. Zahra, “Personnel selection using group fuzzy AHP and  SAW  methods”,  Journal  of  Engineering  Management  and  Competitiveness, vol.7(1), pp. 3–10, 2017.
[12] P. Sirisawat & T. Kiatcharoenpol, ”Fuzzy AHP-TOPSIS Approaches To Prioritizing Solutions  For  Reverse  Logistics  Barriers”,  Computers  &  Industrial  Engineering, vol. 117, pp. 303–318,2018.
[13] Ekastini,  Kusrini,  &  E.T.  Luthfi,“Penerapan  Metode  Fuzzy  Analytical  Hierarchy Process  untuk  SPK  Penyeleksian  Naskah  Layak  Terbit”,  Creative  Information Technology Journal, vol. 4(2), pp. 117-127, 2017.
[14] J.R. Annette, A.  Banu,  &  P.S.  Chandran,  “Comparison  of  Multi  Criteria  Decision Making  Algorithms  for  Ranking  Cloud  Renderfarm  Services”,  Indian  Journal  of Science and Technology, vol. 9(31). Pp. 1-5, 2016.