DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2020.1.2.14 Vol. 1, No. 2, Desember 2020, hlm. 101-108 p-ISSN: 2723-3863
e-ISSN: 2723-3871

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK MENGGUNAKAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Arfandi Ahmad 1 , Yogiek Indra Kurniawan* 2
1,2 Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Jenderal Soedirman, Indonesia Email: 1 arfandi.ahmad@mhs.unsoed.ac.id , 2* yogiek@unsoed.ac.id
(Naskah masuk: 12 Juli 2020, diterima untuk diterbitkan: 07 Agustus 2020)

## Abstrak
Dalam suatu perusahaan yang berkembang, apresiasi pegawai sangat dibutuhkan untuk meningkatkan moral dan kinerja. Penilaian yang akurat dibutuhkan untuk dapat menunjuk pegawai terbaik. Namun, penilaian akan menjadi lebih kompleks seiring dengan bertambahnya pegawai dan beragamnya komponen penilaian. Pada CV.  Jenderal  Software ,  penilaian  pegawai  tersebut  masih  dilakukan  secara  manual,  sehingga  menjadikan proses penilaian kurang efektif dan efisien. Untuk memaksimalkan proses penilaian pegawai terbaik, Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai  Terbaik  merupakan  suatu  sistem  yang  dapat  membantu  dan memudahkan  perusahaan  dalam  melakukan  proses  tersebut.  Tujuan  dari  paper  ini  adalah  untuk  membuat sebuah  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  algoritma Simple  Additive  Weighting untuk meningkatkan  keakuratan,  efisiensi,  serta  efektifitas  sistematika  penilaian  pegawai  yang  terjadi  pada perusahaan CV. Jenderal Software . Pengumpulan data dilakukan dengan observasi langsung serta wawancara kepada  pengguna,  yaitu  pimpinan  perusahaan.  Data  yang  didapatkan  kemudian  diproses  dan  dianalisis sehingga  dapat  dijadikan  dasar  pembuatan  sistem.  Hasilnya,  sistem  dapat  meningkatkan  keakuratan, efisiensi, dan efektifitas proses. Hasil pengujian Blackbox menunjukkan bahwa system telah berjalan sesuai dengan yang diharapkan. Sedangkan dari hasil pengujian User Acceptance Test , didapatkan nilai preferensi 97,5% dengan indikator “Sangat Baik” yang menunjukkan bahwa system tersebut sudah sesuai dan layak dipakai.
Kata kunci : Pemilihan pegawai terbaik, Simple Additive Weighting, Sistem Pendukung Keputusan

## DECISION SUPPORT SYSTEM FOR BEST EMPLOYEE SELECTION  USING SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

## Abstract
In  a  growing  company,  employee  appreciation  is  needed  to  improve  morale  and  performance.  An  accurate assessment is needed to be able to appoint the best employees. However, the assessment will become more complex as  employees  increase  and  the  components  of  the  assessment  vary.  At  CV.  Jenderal  Software,  the  employee appraisal is still done manually, making the assessment process less effective and efficient. To maximize the best employee appraisal process, the Best Employee Selection Decision Support System is a system that can help and facilitate the company in carrying out the process. The purpose of this paper is to create a decision support system using  the  Simple  Additive  Weighting  algorithm  to  increase  the  accuracy,  efficiency,  and  effectiveness  of  the systematic employee appraisal that occurs in the CV Jenderal Software. Data collection was carried out by direct observation and interviews with users, namely company leaders. The data obtained is then processed and analyzed so  that  it  can  be  used  as  the  basis  for  making  the  system.  As  a  result,  the  system  can  improve  the  accuracy, efficiency,  and  effectiveness  of  the  process.  Blackbox  test  results  show  that  the  system  has  been  running  as expected. Meanwhile, from the results of the User Acceptance Test, a preference value of 97.5% was obtained with the indicator "Very Good" which indicates that the system is appropriate and suitable for use.
Keywords : Best Employee Selection, Decision Support System, Simple Additive Weighting.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  pemilihan  keputusan  perusahaan,  suatu HRD  atau  pemimpin  yang  memutuskan  suatu
masalah tersebut. Namun dalam pemilihan keputusan tersebut,  suatu  HRD  atau  pemimpin  tidak  dapat secara cepat mengambil keputusan dikarenakan perlu mengkaji  masalah  tersebut  lebih  mendalam.  Seiring
102 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), Vol. 1, No. 2, Desember 2020, hlm. 101-108
perkembangan teknologi, terutama teknologi komputer yang mampu mengumpulkan, menyimpan, mengolah,  menyebarkan,  dan  memberdayakan informasi  yang  meliputi  bidang  IPTEK  dan merekayasakan  sistem  dapat  menjadi  solusi  yang cepat  dan  tepat  dalam  mendukung  keputusan perusahaan.
CV  Jenderal  Software merupakan  perusahaan pengembang software yang terletak di Sokaraja, Jawa Tengah. Dalam proses pemilihan keputusan pegawai terbaik, CV Jenderal Software masih  melakukannya secara  manual  yang  menyita  banyak  waktu.  Selain itu,  beragamnya  parameter  penilaian  menyebabkan pengambilan  keputusan  semakin  sulit  dilakukan secara  manual.  Oleh  sebab  itu,  dibutuhkan  sebuah tools yang  dapat  membantu  pimpinan  untuk menentukan  pemilihan  pegawai  terbaik  secara  lebih cepat  dan  akurat  berdasarkan  parameter  penilaian tertentu  sehingga  dapat  lebih  efektif,  efisien  dan meminimalisasi kesalahan dalam pelaksanaannya.
Sistem    Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah sebuah tools yang  digunakan  untuk  membantu pengambil  kebijakan  dalam  menentukan  keputusan berdasarkan  parameter-parameter  tertentu[1],  [2]. Sistem pendukung keputusan dapat digunakan untuk menilai  objek-objek  tertentu  dan  mendapatkan  nilai diskrit  dari  objek  tersebut  sehingga  dapat  dilakukan perankingan  untuk  mendapatkan  objek  terbaik[3]– [5].
Simple  Additive  Weighting (SAW)  menjadi algoritma yang sudah terbukti dapat digunakan untuk sistem  pendukung  keputusan  di  berbagai  kasus[6]– [11].  Penggunaan Simple  Additive  Weighting dapat menjadi  solusi  dalam  pengambilan  keputusan  yang lebih cepat dan efisien.
Penelitian ini bertujuan untuk membuat sebuah sistem pendukung keputusan menggunakan algoritma Simple  Additive  Weighting untuk meningkatkan keakuratan, efisiensi, serta efektifitas  sistematika  penilaian  pegawai  yang terjadi pada perusahaan CV. Jenderal Software .

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  dilakukan  pada  paper ini terbagi menjadi beberapa tahapan berurut sebagai berikut :

## 2.1. Identifikasi Masalah
Melakukan  identifikasi  pada  suatu  masalah merupakan tahap awal pada proses penelitian. Tahap ini  dibangun  berdasarkan  rumusan  masalah  yang didasari  atas  latar  belakang  masalah[12].  Selain  itu, pada tahap ini dilakukan identifikasi terhadap sistem baik  kebutuhan  data,  perangkat  keras,  maupun perangkat lunak.

## 2.2. Studi Literatur
Studi  literatur  digunakan  dengan  mempelajari dan  memahami  teori-teori  yang  digunakan,  yakni diantaranya  mencari  faktor-faktor  yang  menjadi syarat  Sistem  Pendukung  Keputusan  dan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Data-data tersebut dicari dengan mengumpulkan literatur, jurnal nasional, browsing internet dan bacaan-bacaan yang ada kaitannya dengan topik baik berupa teks ataupun paper mengenai algoritma Simple Additive Weighting [13].
SAW  merupakan  salah  satu  metode  yang digunakan  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan. Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW  dapat membantu  dalam  pengambilan  keputusan  suatu kasus, akan tetapi perhitungan dengan menggunakan metode  SAW  ini  hanya  yang  menghasilkan  nilai terbesar  yang  akan  terpilih  sebagai  alternatif  yang terbaik.  Perhitungan  akan  sesuai  dengan  metode  ini apabila  alternatif  yang  terpilih  memenuhi  kriteria yang telah ditentukan. Metode SAW ini lebih efisien karena  waktu  yang  dibutuhkan  dalam  perhitungan lebih  singkat.  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif yang ada.
Adapun  langkah-langkah  yang  dapat  dilakukan dalam SAW adalah :
a. Menentukan kriteria–kriteria yang akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan, yaitu Ci
b. Menentukan bobot alternatif pada setiap kriteria.
c. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci)
Tahap  ini  kita  akan  melakukan  normalisasi matriks  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan atau atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
Rumus algoritma SAW dapat ditunjukkan oleh persamaan (1)[14].
       
(cost) biaya atribut adalah j jika (benefit) keuntungan atribut adalah j jika ij ij i ij i ij ij x x Min x Max x r (1)
Keterangan :
R ij : nilai rating kinerja ternormalisasi. X ij : nilai atribut yang dimiliki setiap kriteria Max i X ij : nilai terbesar dari setiap kriteria Min i X ij : nilai terkecil dari setiap kriteria Benefit : jika nilai terbesar adalah terbaik Cost : jika nilai terkecil adalah terbaik. Dimana  R ij adalah  rating  kinerja  ternormalisa si dari alternatif A i pada atribut C j ; i = 1, 2, …, m dan j = 1, 2, …, n. Nilai preferensi (V i ) diberikan dengan rumus persamaan (2):
Vi = ∑ w 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Nilai  V i yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih.

## 2.3. Pengumpulan Data
Tahap ini merupakan cara mengumpulkan data yang  dilakukan  dengan  2  cara,  yaitu  observasi  dan wawancara  kepada  pihak  CV.  Jenderal  Software terkait  pemilihan  pegawai  terbaik  di  CV.  Jenderal Software.

## 2.4. Analisis Data
Setelah  tahap  pengumpulan  data,  selanjutnya melakukan analisis data spasial yang dikembangkan berdasarkan  studi  literatur  yang  dipahami  dan dipelajari adalah cara menentukan pemilihan pegawai terbaik  pada  CV.  Jenderal  Software  dengan menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).
Berdasarkan hasil penelitian baik dari observasi maupun  wawancara  didapat  kriteria-kriteria  yang digunakan  untuk  parameter  penilaian  pemilihan pegawai  terbaik.  Berikut  perincian  persentase  pada kriteria-kriteria:
Benefit : a. Tanggung Jawab
: 30%
b. Kemampuan : 20% c. Taat Peraturan : 10% Cost : d. Mangkir (Absen) : 20% e. Keterlambatan Pengerjaan : 20%

## 2.5. Desain Sistem
Setelah  tahap  analisis  selesai  dilakukan, berikutnya  adalah  tahap  desain  sistem.  Tahap  ini merancang  model  dan  alur  pengembangan  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  pegawai  terbaik sesuai dengan analisis yang telah dilakukan.

## 2.6. Implementasi Metode SAW
Setelah  desain  dirancang,  tahap  selanjutnya adalah  proses  pembuatan  aplikasi.  Pada  tahap  ini proses hasil desain yang telah dibuat diimplementasikan Dalam tahap ini dilakukan dengan menggunakan  metode  SAW,  yang  pada  prinsipnya melakukan perhitungan dengan mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.
Langkah  berikutnya  yaitu  implementasi  ke dalam  sistem.  Pembuatan  sistem  ini  menggunakan bahasa HTML dengan PHP framework Code Igniter . Pengembangan  sistem  ini  menggunakan  metode waterfall .

## 2.7. Pengujian Sistem
Setelah sistem berhasil dibuat berikutnya adalah pengujian  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan pegawai  terbaik.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan menguji  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) pada  hasil  penilaian  yang  berisikan  nilai-nilai subkriteria.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahapan  ini  berupa  desain,  implementasi  dan pengujian.

## 3.1. Desain Sistem
Metode  yang  digunakan  pada  desain  sistem adalah Unified  Modeling  Language (UML),  yakni: Use  Case  Diagram , Sequence  Diagram , Class Diagram , dan Schema Diagram
a. Use Case Diagram Use Case Diagram dapat menunjukkan fitur dan  fungsionalitas  dari  system  yang  dibuat. Use Case Diagram dari SPK dengan algoritma SAW dapat ditunjukkan oleh gambar 1.
Gambar 1. Use Case Diagram
Pada Use  Case  Diagram tersebut,  terdapat beberapa fitur utama, antara lain : Login , Kelola Bobot  Kriteria,  Lihat  Nilai  Sub  Kriteria,  Kelola Data Pegawai, Kelola Penilaian, Lihat Perhitungan, Beranda, dan Logout .
b. Sequence Diagram
Sequence  Diagram menunjukkan  alur  dari sistem pada setiap fungsionalitas. Pada desain ini,
104 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF), Vol. 1, No. 2, Desember 2020, hlm. 101-108
dibuat 5 buah sequence diagram , yaitu sequence diagram bobot  kriteria, sequence diagram nilai sub kriteria, sequence diagram pegawai, sequence diagram penilaian  dan sequence diagram untuk perhitungan.  5  Buah sequence diagram tersebut dapat  ditunjukkan  oleh  gambar  2,  gambar  3, gambar 4, gambar 5 dan gambar 6.
Gambar 2. Sequence Diagram Bobot Kriteria
Ganbar 3. Sequence Diagram Nilai Sub Kriteria
Gambar 5. Sequence Diagram Penilaian
Gambar 6. Sequence Diagram Perhitungan
c. Class Diagram
Class  Diagram dapat  menunjukkan class yang terbentuk pada saat implementasi program. Pada class  diagram ,  terbentuk  7  buah class termasuk class Main. Class lain  yang  terbentuk adalah class  login,  class perhitungan, class bobotKriteria, class NilaiSubKriteria, class pegawai,  dan class penilaian . Setiap class berhubungan  antara  satu  dengan  yang  lainnya. Class Diagram yang terbentuk dapat ditunjukkan oleh gambar 7.
d. Schema Diagram
Schema  Diagram dapat  menunjukkan database  yang  terbentuk  pada  saat  pembuatan program. Schema  Diagram pada  aplikasi  SPK dengan SAW ini dapat ditunjukkan oleh  gambar 8.
Gambar 8. Schema Diagram SPK PPT

## 3.2. Implementasi Sistem
Berikut  ini  adalah  tampilan  dari  sistem  yang sudah  didesain.  Dimulai  dari  halaman  login,  lalu masuk ke halaman beranda. Fitur-fitur yang ada pada sistem  ini  adalah  kelola  bobot  kriteria,  nilai  sub kriteria,  kelola  pegawai,  kelola  penilaian,  dan  hasil perhitungan.  Pada  fitur  kelola  terdapat  form  seperti form tambah dan form edit.
a. Tampilan Halaman Login
Halaman login merupakan  halaman  yang pertama  kali  muncul  ketika  aplikasi  dibuka. Tampilan  halaman  login  dapat  ditunjukkan  oleh gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Halaman Login
b. Tampilan Halaman Beranda
Halaman beranda merupakan halaman yang nantinya muncul ketika user sudah berhasil login.
Pada aplikasi ini hanya terdapat 1 buah user, yaitu admin.  Tampilan  halaman  beranda  dapat ditunjukkan oleh gambar 10.
c. Tampilan Bobot Kriteria Pada  aplikasi  ini  terdapat  menu  untuk mengatur  bobot  kriteria. User dapat  melakukan perubahan  terhadap  bobot  pada  setiap  kriteria. Tampilan  bobot  kriteria  dapat  ditunjukkan  oleh
gambar  11.  Sedangkan  gambar  12  menunjukkan tampilan untuk perubahan bobot kriteria.
Gambar 10. Tampilan Halaman Beranda
Gambar 11. Tampilan Bobot Kriteria
Gambar 12. Form Edit Bobot Kriteria
d. Tampilan Nilai Sub Kriteria
Aplikasi  ini  dapat  menampilkan  nilai  dari setiap sub kriteria. Tampilan ini sebagai  pedoman penilaian untuk membantu user dalam memberikan  nilai.  Tampilan  nilai  sub  kriteria dapat ditunjukkan oleh gambar 13.
Gambar 13. Tampilan Nilai Sub Kriteria
e. Tampilan Daftar Pegawai dan Penilaian Pada halaman Daftar Pegawai dan Penilaian ini terdapat data pegawai dengan opsi menambah, mengedit,  dan  menghapus  data  tersebut  serta terdapat  data  penilaian  dengan  opsi  menambah nilai  dan  menghapus  nilai.  Tampilan  daftar pegawai  dan  penilaian  dapat  ditunjukkan  oleh gambar 14.
Gambar 14. Tampilan Daftar Pegawai & Penilaian
f. Form Tambah Data Pegawai Halaman  Entri  Data  Pegawai  merupakan
halaman  untuk  menambahkan  data  pegawai berupa  nama  dan  pekerjaan.  Selain  itu,  data pegawai  dapat  juga  diubah  maupun  dihapus. Tampilan untuk form tambah data pegawai dapat ditunjukkan oleh gambar 15.
Gambar 15. Form Tambah Data Pegawai
g. Form Tambah Penilaian Halaman Entri Penilaian merupakan halaman  untuk  menambah  data  penilaian.  Pada halaman ini terdapat form input yang bisa memilih pilihan penilaian. Halaman entri dapat ditunjukkan  oleh  gambar  16.  Setelah  dilakukan penambahan  data  penilaian,  maka  data  tersebut akan muncul seperti ditunjukkan oleh gambar 17.
Gambar 16. Form Tambah Penilaian
Gambar 17. Tampilan Detail Penilaian
h. Tampilan Perhitungan
Halaman  Perhitungan  merupakan  halaman untuk  melihat  proses  perhitungan  dari  pilihan nilai subkriteria yang sudah dipilih. Pada halaman ini  menampilkan  data  penilaian  pegawai,  nilai dari data pegawai, hasil perhitungan normalisasi, dan nilai ranking akhir dari Normalisasi sehingga dapat dilihat pegawai dengan nilai terbaik.
Gambar 18. Tampilan Perhitungan

## 3.3. Pengujian Sistem
Pengujian  yang  dilakukan  pada  tahapan  ini adalah  pengujian blackbox dan  pengujian  User Acceptance Test.
Pengujian Blackbox adalah  pengujian  untuk mengetahui  apakah  fungsionalitas  sistem  dapat berjalan  sesuai  dengan  yang  diharapkan  oleh pengembang  aplikasi,  tanpa  melihat  kode  di  dalam sistem  tersebut[15]–[18].  Hasil  pengujian Blackbox dari  SPK  dengan  SAW  yang  telah  dibuat  dapat ditunjukkan oleh tabel 1.
Tabel 1. Hasil Pengujian Blackbox No Fitur Input Output Status 1. Login Memasukkan Username  dan Password yang benar Masuk ke  dalam system Valid 2.  Kelola  Bobot Kriteria Memasukkan bobot kriteria Bobot kriteria tersimpan ke dalam database. Valid 3.  Lihat Nilai Sub Kriteria Menekan menu Nilai
Sub Kriteria
Menampilkan nilai sub kriteria Valid
4.  Kelola Data Pegawai Input data pegawai Data Pegawai tersimpan 5.  Kelola Penilaian Memasukkan nilai pegawai Nilai Pegawai tersimpan 6.  Lihat Perhitungan. Menekan menu perhitungan Menampilkan perhitungan dengan SAW 7. Logout Menekan tombol logout Keluar dari sistem Valid
Pengujian Blackbox ini  dilakukan  dengan melihat  input  dan  output  dari  sistem.  Jika  output yang keluar sudah sesuai dengan yang diharapkan,
maka  fungsionalitas  tersebut  dinyatakan  sebagai valid atau benar.
Berdasarkan  hasil  pengujian  pada  tabel  1, dapat  diketahui,  bahwa  semua  status  berisi valid yang  berarti  bahwa  sistem  telah  berjalan  sesuai dengan yang diharapkan.
Pengujian  berikutnya  yang  dilakukan  adalah pengujian User  Acceptance  Testing (UAT). Pengujian UAT berisi pertanyaan kepada pengguna mengenai sistem yang telah dibuat untuk mengetahui  persepsi  pengguna  terhadap  sistem tersebut[19], [20].
Menurut  [21]  analisis  angket  pada  aplikasi dilakukan  dengan  membandingkan  jumlah  skor perolehan  dengan  jumlah  skor  maksimal  yang sudah  ditetapkan  dalam  angket,  seperti  tertulis pada rumus (2).
𝑃 = 𝑓 𝑁 𝑥100% (3)
Keterangan: P = Skor persentase yang dicari f  = Perolehan skor oleh validator N = Skor maksimal Penilaian  dari  hasil  pengujian  didasarkan pada  indikator  degradasi  kategori  yang  dapat diperlihatkan oleh tabel 2.
Tabel 2. Indikator Kategori Penilaian Nilai P Kategori 0% - 20% Sangat Buruk 20.01% - 40% Buruk 40.01% - 60% Cukup 60.01% - 80% Baik 80.01% - 100% Sangat Baik
Hasil  pengujian  UAT  dari  pengumpulan kuesioner  yang  sudah  diberikan  kepada  5 responden dapat ditunjukkan oleh tabel 3.
Tabel 3. Hasil Pertanyaan No Pertanyaan SS S KS TS P1 Apakah  aplikasi  ini dapat  mempermudah pengambilan keputusan dalam pemilihan pegawai terbaik?
4 1 0 0 P2 Apakah  aplikasi  ini sudah  sesuai  dengan penilaian pegawai secara manual?
5 0 0 0
Tabel 4. Bobot Nilai Jawaban No Menu / Fitur Hasil Pengujian 1 SS : Sangat : Mudah/Bagus/Sesuai/Jelas 4 poin 2 S : Mudah/Bagus/Sesuai/Jelas 3 poin 3 KS : Kurang : Mudah/Sesuai/Jelas 2 poin 4 TS : Tidak : Mudah/Bagus/Sesuai/Jelas 1 poin Tabel 5. Hasil Pengolahan Jawaban Responden No Nilai f Nilai P Indikator Kategori P1 19 95% Sangat Baik P2 20 100% Sangat Baik Rata-Rata 19,5 97,5% Sangat Baik
Hasil  uji  UAT  dikonversi  dengan  panduan bobot  nilai  jawaban  yang  dapat  ditunjukkan  oleh tabel 4.
Data yang didapat dari jawaban siswa diolah dengan cara mengalikan setiap jawaban pada tabel 3 dengan bobot yang ada pada tabel 4. Nilai  maksimal  N  untuk  kuesioner  tersebut adalah  sebesar  5  responden  x  4  poin  =  20  poin. Berdasarkan  rumus  (3),  hasil  dari  perhitungan dengan  mengalikan  setiap  jawaban  dengan  bobot maka didapat hasil sebagaimana ditunjukkan oleh tabel 5.
Dari  hasil  penilaian  kuesioner  pada  tabel  5, rata-rata  persentase  nilai  setiap  pertanyaan mencapai  angka  97,5%  dengan  kategori  ”Sangat Baik”.  Hal  ini  menunjukkan  Sistem  Pendukung Keputusan  dengan  algoritma Simple  Additive Weighting telah sesuai dan layak digunakan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  ide  gagasan  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Pegawai  Terbaik  yang  telah dijabarkan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  upaya yang  dapat  dilakukan  mengefisienkan  proses pemilihan  pegawai  terbaik  pada  CV.  Jenderal Software dapat dilakukan dengan cara memanfaatkan peran teknologi, salah satunya dengan adanya Sistem Pendukung  Keputusan  menggunakan  algoritma Simple Additive Weighting . Hasil pengujian Blackbox menunjukkan  bahwa  system  telah  berjalan  sesuai dengan  yang  diharapkan.  Sedangkan  dari  hasil pengujian User  Acceptance  Test ,  didapatkan  nilai preferensi  97,5%  dengan  indikator  “Sangat  Baik” yang  menunjukkan  bahwa  system  tersebut  sudah sesuai dan layak dipakai.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  I.  Kurniawan  and  P.  A.  Windiasani, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Penentuan  Kelolosan  Beasiswa  Sekolah Menengah  Kejuruan  (SMK)  menggunakan Metode Fuzzy,” J. Tek. Elektro , vol. 9, no. 1, pp. 13–17, 2017, doi: 10.15294/jte.v9i1.9322. [2] D.  Satiti  and  Y.  I.  Kurniawan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Jurusan SMA  N  2  Sukoharjo  Dengan  Menggunakan Metode Fuzzy,” in Seminar Nasional Geotik , 2017, pp. 234–241.
[3] N. A. Setiawan, P. A. Venkatachalam, and A. F.  M.  Hani,  “Diagnosis  of  Coronary  Artery Disease  Using  Artificial  Intelligence  Based Decision  Support  System,” Proc.  Int.  Conf. Man-Machine Syst. , no. October, pp. 1C3 1- 1C3 5, 2009.
[4] Z. Qatawneh, M. Alshraideh, N. Almasri, L. Tahat,  and  A.  Awidi,  “Clinical  decision support system for venous thromboembolism risk
classification,”
Appl. Comput.
Informatics , vol. 15, no. 1, pp. 12–18, 2019, doi: 10.1016/j.aci.2017.09.003.
[5] C. Mcwilliams, I. Gilchrist, M. Thomas, and R. Santos-rodriguez, “User-centric design of a clinical decision support system for critical care  treatment  optimisation  User-centric design  of  a  clinical  decision  support  system for critical care treatment optimisation .,” in 1st  International  ‘Alan  Turing’  Conference on  Decision  Support  and  Recommender Systems ,  2019,  no.  November,  pp.  1–6,  doi: 10.13140/RG.2.2.18770.09923.
[6] Y.  I.  Kurniawan,  “Decision  Support  System for  Acceptance  Scholarship  With  Simple Additive,”  in International  Conference  on Science,  Technology  and  Humanity ,  2015, pp. 99–108.
[7] A. Fitrul Hadi, R. Permana, and H. Syafwan, “Decision  Support  System  in  Determining Structural  Position  Mutations  Using  Simple Additive  Weighting  (SAW)  Method,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1339, no. 1, 2019, doi: 10.1088/1742-6596/1339/1/012015.
[8] O.  Sofian,  J.  Joseph,  and  F.  Fauziyah, “Analysis  of  Decision  Support  System  in Determining  the  Nutritional  Status  of Toddlers Using Simple Additive Weighting,” CommIT  (Communication  Inf.  Technol.  J. , vol.  14,  no.  1,  p.  9,  2020,  doi: 10.21512/commit.v14i1.6069.
[9] B.  A.  rohman  Eko  Siswanto,  “Sistem Informasi  Pembayaran  Tiket  pada  The  Sea Pantai Cahaya Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting,” Walisongo  J.  Inf. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 25–34, 2019.
[10] S.  Devi  and  H.  T.  S.  Sihotang,  “Decision Support  Systems  Assessment  of  the  Best Village  in  Perbaungan  sub-district  with Simple Additive Weighting (SAW) Method,”
J. Mantik , vol. 3, no. 3, pp. 112–118, 2019.
[11] P.  Ambika et  al. ,  “The  best  of  village  head performance:  Simple  additive  weighting method,” Int. J. Recent Technol. Eng. , vol. 8, no. 2 Special Issue 3, pp. 1568–1572, 2019, doi: 10.35940/ijrte.B1286.0782S319.
[12] Y.  I.  Kurniawan,  A.  Rahmawati,  N. Chasanah,  and  A.  Hanifa,  “Application  for determining  the  modality  preference  of student  learning,”  in Journal  of  Physics: Conference Series , 2019, vol. 1367, no. 1, pp.
1–11,
doi: 10.1088/1742- 6596/1367/1/012011.
[13] Y. I. Kurniawan, E. Soviana, and I. Yuliana, “Merging  Pearson  Correlation  and  TAN- ELR  algorithm  in  recommender  system,”  in AIP  Conference  Proceedings ,  2018,  vol. 1977, doi: 10.1063/1.5042998.
[14] R.  H.  Khouf  and  Y.  I.  Kurniawan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Kelayakan  Calon Penerima  Bantuan  Bedah  Rumah  Di
Kecamatan Sambirejo Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” Universitas Muhammadiyah Surakarta, 2017. [15] Y.  I.  Kurniawan  and  T.  I.  Barokah, “Klasifikasi  Penentuan  Pengajuan  Kartu Kredit  Menggunakan  K-Nearest  Neighbor,” J. Ilm. Matrik , vol. 22, no. 1, pp. 73–82, 2020, doi: 10.33557/jurnalmatrik.v22i1.843.
[16] F.  Y.  Al  Irsyadi,  S.  Supriyadi,  and  Y.  I.
Kurniawan,  “Interactive  educational  animal identification game
for primary
schoolchildren  with  intellectual  disability,” Int. J. Adv. Trends Comput. Sci. Eng. , vol. 8,
no. 6, pp. 3058–3064, 2019, doi:
10.30534/ijatcse/2019/64862019.
[17] M. D. Taufikulloh and B. Wijayanto, “Sistem Informasi  Manajemen  Fasilitas  Sertifikasi Halal,  Hak  Merek,  Kemasan  Produk  Pelaku Usaha UMKM,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 35–43, 2020.
[18] K. R. E. Septiani and F. Y. Al Irsyadi, “Game Edukasi  Tari  Tradisional  Indonesia  Untuk Siswa  Tunarungu  Kelas  VI  Sekolah  Dasar,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 1, pp. 7–12, 2020.
[19] F. Y. Al Irsyadi, A. P. Priambadha, and Y. I. Kurniawan,  “Game  Edukasi  Bahasa  Arab untuk Siswa Kelas IV di Sekolah Dasar Islam Terpadu Nahdlatul Ulama Cepgo,” J. Manaj. Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 55–66, 2020, doi: doi: 10.34010/jamika.v10i1.
[20] F.  Y.  Al  Irsyadi,  D.  Puspitassari,  and  Y.  I. Kurniawan,  “ABAS  (Ayo  Belajar  Sholat) : Game  Edukasi  Pembelajaran  Sholat  Untuk Anak  Tuna  Rungu  Wicara,” J.  Manaj. Inform. ,  vol.  9,  no.  1, pp.  17–28, 2019, doi: 10.34010/jamika.v9i1.1537.
[21] F.  Y.  Al  Irsyadi,  R.  Annas,  and  Y.  I. Kurniawan,  “Game  Edukasi  Pembelajaran Bahasa  Inggris  untuk  Pengenalan  Benda- Benda di Rumah bagi Siswa Kelas 4 Sekolah Dasar,” J. Teknol. dan Inf. , vol. 9, no. 2, pp.
78–92, 2019, doi: 10.34010/jati.v9i2.1844.