## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KINERJA PERAWAT TERBAIK DI KLINIK AMANAH DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Fatkhurrochman 1) , Muhammad Abdul Muin 2)
1 Sistem Informasi, STMIK Bina Patria, Magelang email: fathur@stmikbinapatria.ac.id
2 Teknik Informatika, STMIK Bina Patria, Magelang email: muin@stmikbinapatria.ac.id

## Abstract
The  Department  of  Health  is  a  health  institution  that  is  engaged  in  providing  health  services  for  the community. Amanah Clinic is one of the maternity  clinics in Magelang City that serves  various types of diseases  and  complaints  from  patients  and  the  community.  Medical  personnel  are  the  spearhead  in improving  clinical  services.  In  developing  superior  medical  personnel,  Amana  Clinic  makes  a  selection program for the best nurses based on criteria such as: performance, discipline, education level and attitude. The  old  system  that  is  running  still  has  weaknesses  because  it  is  only  based  on  1  criterion  (number  of attendance) and ignores other criteria. The system causes injustice in the selection process. The purpose of this study was to design a decision support system for selecting the best nurse using the Simple Additive Weighting method. This method was chosen because it can perform a ranking process based on criteria and weights  and  is  able  to  determine  the  best  alternative.  System  design  with  Context  Diagram,  HIPO, DAD and ERD. Application results are nurse reports, overall selection and selection of the best nurses. The results of the functionality test are proven to be successful and the Validity Test has been proven to be 100% valid.

## Keywords: Applications DSS, Nurse, Clinic, Simple Additive Weighting

## 1. PENDAHULUAN
Instansi  Kesehatan  merupakan  suatu lembaga  kesehatan  yang  sangat  dibutuhkan dalam tempat untuk berobat dari suatu penyakit. Merabahnya  virus  corona  saat  ini  maka  peran Instansi kesehata menjadi pusat dalam memberikan layanan kesehatan bagi masyarakat. Dalam  memberikan  layanan  masyarakat,  maka peran  tenaga  medis  menjadi  bagian  untuk meningkatkan layanan kesehatan. Setiap Instansi Kesehatan  berupa  keras  untuk  merekrut  tenaga medis  yang  ahli  serta  memiliki  sumber  daya manusia yang baik dan memiliki kompeten sesuai bidangnya  untuk  menghasilkan  layanan  kinerja yang  berkualitas.  Demikian  halnya  pada  Klinik Amanah  di  Magelang,  untuk  menilai  kinerja perawat yang baik terdapat banyak kriteria yang telah  ditentukan  agar  diperoleh  hasil  keputusan yang  tepat.  Penilaian  kinerja  yang  baik  harus dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  kualitas prestasi  kerja  yang  telah  dicapai  oleh  setiap perawat di Klinik. Setiap instansi pasti memiliki
kriteria-kriteria  untuk  melakukan  penilaian kinerja perawat.
Klinik Amanah adalah bagian dari salah satu  klinik  bersalin  di  Kota  Magelang.  Klinik bersalin  ini  melayani  berbagi  pasien  ibu  yang akan  melahirkan  seperti  pada  cek  kandungan, layanan  pemasangan  KB,  layanan  penanganan bayi prematur dan lainnya bagi warga masyarakat Kota  Magelang.  Klinik  Amanah  telah  didukung oleh  tenaga  dokter  ahli  dibidangnya,  bidan  dan perawat.  Klinik  ini  terdapat  10  perawat  yang memiliki tingkat kinerja yang beragam. Banyaknya  permintaan  pesien  atas  layanan kinerja perawat yang berkualitas maka diperlukannya adanya program penentuan kinerja perawat  terbaik.  Dalam  meningkatkan  kualitas kinerja  perawat  dan  adanya  harap  dari masyarakat  tentang  perawat  terbaik,  maka Pimpinan  Klink  membuat  suatu  program penentuan  kinerja  perawat  terbaik  dengan memberikan  reward  dua  kali  gaji  pokok  bagi perawat  terbaik  berdasarkan  4  kriteria  seperti:
kinerja,  kedisiplinan,  jenjang  pendidikan  dan sikap.  Hal  tersebut  dilakukan  untuk  dapat meningkatkan  kualitas  kinerja  perawat  dalam memberikan  layanan  kepada  pasien.  Program penentuan kinerja perawat terbaik ini dilaksanakan  setiap  akhir  tahun.  Pada  sistem lama  yang  telah  berjalan  yakni  proses  seleksi hanya  menggunakan  satu  kriteria  saja  yaitu berdasarkan  kedisiplinan  dari  jumlah  kehadiran saja dan mengabaikan kriteria yang lain. Hal ini menyebabkan ketidakadilan dalam proses seleksi karena mengabaikan kriteria yang lain.
Tujuan  penelitian  ini  adalah  membantu Pimpinan  Klinik  Amanah  dalam  Pengambilan Keputusan  Penentuan  Kinerja  Perawat  Terbaik dengan  Metode  Algoritma  Simple  Additive Weighting.  Metode Algoritma  ini  dipilih  karena berdasarkan  penelitian  terdahulu  oleh  Marjones Hardy  dkk,  tahun  2021  dengan  judul:  Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Perawat Menggunakan  Metode  SAW  ( Simple  Additive Weighting )  (Studi  Kasus:  RS.Columbia  Asia) menjelaskan  bahwa  Metode  Algoritma  Simple Additive  Weighting  telah  memiliki  mampu dalam  menentukan  perawat  terbaik  berdasarkan banyak  kriteria  dan  bobot  tertentu,  karena Metode  Algoritma  Simple  Additive  Weighting juga  sering  dikenal  dengan  istilah  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  Metode Simple Additive Weighting ini adalah mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada setiap alternative pada semua attribute kemduian dilanjutkan proses normalisasi [1].
Urgensi  Penelitian  ini  adalah  Penelitian ini sangatlah penting karena banyaknya permintaan paseian atas kualitas kinerja perawat maka  menuntut  pihak  Klinik  untuk  dapat memberikan  pilihan  perawat  terbaik.  Dalam Penelitian  ini  dirancanglah  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan yang memiliki
kemampuan  fitur  untuk  menentukan  Perawat Terbaik  berdasarkan  seluruh  kriteria  yang ditetapkan sehingga menghasilkan suatu keputusan yang lebih tepat dan komprehensif.
Penelitian  terdahulu  yang  menjadi referensi seperti dengan tema : Sistem Pendukung Keputusan
Penilaian Kinerja Perawat
Menggunakan Metode
Simple Additive Weighting  (Studi  Kasus:  RS.  Columbia  Asia), Oleh : Marjones Hardy, dkk. Tahun 2021, Tujuan Penelitian  ini  adalah  Perancangan  sistem  untuk menghindari  penilaian  yang  bersifat  subyektif, Metode Algoritma menggunakan Simple Additive  Weighting.  Variabel  yang  digunakan yaitu  3  kriteria  (penilaian  mutu,  penilaian  etika dan  kredensial).  Jenis  pengujian  sistem  belum dilakukan  dalam  penelitian  ini,  Hasil  dari Penelitian ini adalah Nilai tertinggi dengan score 262,585  diperoleh  Kode  P004,  sehingga terpilihlah atas nama kode P004 sebagai perawat dengan kinerja terbaik di Rumah Sakit Colombia Asia [2].
Penelitian  tentang  Sistem  Pendukung Keputusan  Dalam  Penilaian  Kinerja  Perawat Menggunakan Metode Promethee Pada
Puskesmas  Rena  Kandis  Kabupaten  Bengkulu Tengah,  oleh:  Alfahmi  Muhammad  Arif,  dkk. Tahun  2019, menjelaskan bahwa Proses Penilaian  kinerja  menjadi  bagian  penting  dari seluruh  proses  pada  kegiatan  karyawan.  Tujuan Penelitian ini adalah penerapan metode Promethee  yang  memiliki  kemampuan  untuk menilai  kinerja  perawat  agar  dihasilkan  kinerja yang benar-benar sesuai dengan yang diharapkan. Variabel penelitian ini ada 3 kriteria (kinerja, sdm dan  sikap).  Hasil  Akhir  Pengujian  sistem  pada metode  promethee  memiliki  kelebihan  dalam penilaian kinerja karyawan [3].
Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Reward  Pegawai  Terbaik  dengan  Menggunakan Metode  SAW,  oleh  Utamai,  tahun  2020, menjelaskan  bahwa  Untuk  menjaga  tingkat kinerja  pegawai,  setiap  perusahaan  selalu memberikan reward atau  imbalan  kepada pegawai-pegawai  yang masuk nominasi. Tujuan Penelitian  ini  adalah  Implementasi  Metode Simple  Additive  Weighting untuk  menentukan pegawai berprestasi berdasarkan banyak kriteria. Variabel atau kriteria penelitian ini ada 3 kriteria (kedisiplinan,  kehadiran  dan  kerapian),  Hasil Akhir  berdasarkan  hasil  perhitungan  metode SAW  nilai  tertinggi  yaitu  Reni  Maharani  score: 0,8720 [4].
Penerapan  Metode Simple  Additive
Weighting (SAW)  dalam  Penunjang  Keputusan Kepesertaan  Pasien  ICU  Pada  BPJS,  oleh  Aidil Rizki  Hidayat,  tahun  2021.  Menjelaskan  bahwa BPJS Kesehatan dalam penentuan kelas perawatan  pada  saat  ini  masih  menggunakan sistem  manual.  Tujuan  Penelitian  ini  adalah untuk  merancang  suatu  aplikasi  SPK  (Sistem Pendukung Keputusan) dalam melakukan proses seleksi  alternatif  kelas  kepersetaan.  Variabel yang  digunakan  2  kriteria  (Non  PBI  dan  PBI). Hasil  Akhir  adalah  rekomendasi  kepesertaan BPJS terbaik [5].
Berdasarkan  uraian  dari  penelitian terdahulu  maka  terdapat  perbedaan  dengan penelitian  sekarang  yakni  pada  penelitian terdahulu  belum  banyak  membahas  tentang penentuan  perawat  terbaik  baik  dan  pada penelitian  terdahulu  rata-rata  menggunakan varibel 3 kriteria sedang pada penelitian sekarang menggunakan  4  kriteria  untuk  menentukan perawat terbaik. Sehingga peneliti tertarik untuk mengembangkan  penelitian  ini  yang  lebih  baik. Dari  Uraian  diatas  maka  sebagai  wujud pengembangan ilmu pengetahuan peneliti melakukan  pengembangan  penelitian  dengan tema  :  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Kinerja  Perawat  Terbaik  di  Klinik  Amanah dengan Metode Simple Additive Weighting [6].

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam  Penelitian  ini  adalah  masuk  dari jenis penelitian eksperimental dengan melakukan ujicoba  pada  data  perawat  yang  ada  di  Klinik Amanah  Magelang.  Dalam  Metode  Penelitian menggunakan dua bagian sebagai berikut: a. Metode Pengumpulan Data Metode  ini  digunakan  untuk  proses  dalam mencari  data  dari  berbagai  sumber,  sehingga dapat  diperoleh  suatu  data  penelitian.  Dalam pengumpulan data dilakukan sebagai berikut:
1) Wawancara Pada  tahap  ini,  peneliti  mewawancarai secara  lansung  kepada  pimpinan  klinik Amanah  yang  berakitan  langsung  dengan studi  kasus  yang  sedang  dilakukan  dalam penelitian.
2) Observasi
Pengamatan  secara  langsung  diobyek penelitian agar dapat diperoleh data secara sistematis mengenai hal-hal yang diteliti.
3) Studi Pustaka
Proses  pengumpulan  data  metode  studi kasus literature dilakukan dengan mencari referensi resmi dari berbagai jurnal, artikel ilmiah  dan  buku  referensi  tentang  Sistem Pemilihan Perawat Terbaik dengan
Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan beberapa referensi lain yang menunjang tujuan penelitian[7].
b. Proses Analisa Data
Adapun  metode  pengambangan  sistem  yang dilakukan  dalam  penelitian  ini  sebagai berikut:
1) Analisa Data
2) Perancangan Model Sistem
3) Desain Model Sistem
4) Implementasi Sistem pada Aplikasi
5) Pengujian Sistem/Aplikasi
c. Tempat Obyek Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  di  Klinik  Amanah, Alamat:  Jl.  Mayjend  Bamabang  Soegeng, Kota Magelang, Jawa Tengah, Indonesia.
d. Alur Penelitian Dalam mewujudkan kegiatan penelitian telah dilakukan  sesuai  dengan  tahapan  sebagai berikut:
1) Studi  literatur  yang  bersumber  dari  hasil penelitian  seperti  jurnal,  prosiding,  studi literatur bertujuan untuk analisa permasalahan,
merumuskan latar belakang, state  of  the  art dan  landasan teori.
2) Analisa Pengumpulan Data : Pengumpulan dan  Analisa  Data  Perawat,  Kriteria  dan Bobot.
3) Dalam  Perancangan  Sistem  ini  dibuat beberapa bagian. Pada tahap ini yang akan dirancan meliputi : Contex Diagram (CD), Hierarki Input Process Output (HIPO) dan Diagram Arus Data (DAD) [7].
4) Desain  Perancangan  Sistem  :  Pada  tahap ini  yang  akan  di  desain  sistem  meliputi desain  input,  desain  output,  desain teknologi dan desain database.
5) Implementasi Sistem : Pada tahap ini mulai pada  pembuatan  program  aplikasi  secara keseluruhan  dengan  bahasa  pemrograman PHP dan Database MySQL [8].
6) Pengujian Sistem : Uji Fungsionalitas dan Uji Validitas.
7) Evalusi  Sistem:  Mengukur  Efektifitas Kelayakan Sistem.
8) Penyusunana Laporan: Menyiapkan laporan penelitian dan publikasi.
Untuk  lebih  memperjelas  alur  penelitian  ini maka dapat dilihat pada gambar 1.

## Gambar 1. Alur Kegiatan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan  Hasil  Penelitian  ini  berisi tentang  proses  Analisis  dari  Implementasi Algoritma  Metode Simple  Additive  Weighting dalam menentukan Perawat Terbaik.

## 3.1.   Analisis Kriteria dan Bobot
Implementasi  dari  sistem  ini  diperlukan adanya dua bagian pentin yaitu kriteria dan bobot. Kriteria  ini  berguna  sebagai  variabel  dalam menentukan  pengambilan  keputusan  sedangkan bobot  berguna  sebagai  penentu  tingkat  prioritas nilai kepentingan dari kriteria [10]. Adapun nilai bobot  kriteria  dalam  implementasi  sistem  ini dapat dilihat di tabel 1.
Tabel 1. Kriteria dan Bobot Seleksi Kode Kriteria Bobot Katerangan K1 Kinerja 10 Benefit K2 Kedisiplinan 8 Benefit K3 Pendidikan 6 Benefit K4 Sikap 4 Benefit
Setiap  kriteria  diatas  tabel  1  memiliki  peranan yang penting, sehingga kriteria tersebut menjadi pusat dalam proses pengambilan keputusan.
1) Kriteria Kinerja Pada  kriteria  kinerja  perawat  diberi  bobot  10 artinya sangat tinggi karena nilai kinerja perawat merupakan nilai sangat penting dalam menentukan kualitas dari kerja perawat tersebut, Adapun  konversi  nilai  kriteria  kinerja  perawat seperti ditunjukan di tabel 2.
Tabel 2. Kriteria Kinerja No Kriteria Kinerja Nilai 1 Sangat Bagus 10 2 Kedisiplinan 8 3 Pendidikan 6 4 Sikap 4

## 2). Kriteria Kedisiplinan
Pada  kriteria  kedisiplinan  diukur  berdasarkan jumlah  kehadiran  yang  dilkukan  oleh  perawat dihitung  selama  1  tahun.  Semakin  aktif  hadir dalam  bekerja  maka  akan  semakin  diutamakan. Kriteria  ini  termasuk  bersifat  benefit.  Dalam kriteria kedisiplinan tidak perlu dilakukan proses konversi nilai karena nilai perhitungan menggunakan  data  jumlah  kehadairan  perawat selama 1 tahun.

## 3). Kriteria Pendidikan
Pada  kriteria  pendidikan  perawat  diberi  bobot  6 artinya  cukup  tinggi  karena  nilai  pendidikan perawat  merupakan  nilai  cukup  penting  dalam menentukan  jenjang  pendidikan  dari  perawat tersebut[11], Adapun konversi nilainuya ditunjukan di tabel 3.
Tabel 3. Kriteria Pendidikan No Kriteria Pendidikan Nilai 1 S1 Profesi Ners 10 2 S1 8 3 D4 6 4 D3 4

## 4). Kriteria Sikap
Pada kriteria sikap perawat diberi bobot 4 artinya cukup karena nilai sikap perawat merupakan nilai cukup  penting  dalam  menentukan  kepribadian dari  perawat  tersebut,  Adapun  konversi  nilainya ditunjukan di tabel 4.
Tabel 4. Kriteria Sikap No Kriteria Sikap Nilai 1 Sangat Baik 10 2 Baik 8 3 Cukup Baik 6 4 Kurang Baik 4

## 3.2.   Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  ini  berguna  untuk memberikan gambaran proses dari implementasi aplikasi  sistem  yang  berisi  tentang  desain pemodelan  dalam  pembuatan  sistem  mulai  dari desain model Contex Diagram, DAD, HIPO dan ERD[12].

## 1). Context Diagram
Contex  Diagram  ini  dibuat  sebagai  gambaran besar  alur  sistem  secara  umum,  yang  dilakukan oleh  setiap  pengguna  layanan  sistem.  Seperti peran  Admin  sebagai  pengelola  sistem,  peran Perawat  sebagai  pemberi  data  kedalam  sistem dan  peran  Pimpinan  Klinik  sebagai  penerima hasil  seleksi  keluran  dari  sistem[13].  Adapun model  Context  Diagram  sistem  ini  dapat  dilihat pada Gambar 2.
a Admin Perawat Pimpinan b 0 c Data Seleksi Laporan Data Perawat Laporan Seleksi Keseluruhan Laporan Seleksi Terpilih Data Bobot Data Kriteria Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perawat Terbaik a Data Perawat Laporan Keseluruhan Laporan Seleksi Terpilih Data Perawat Laporan Data Perawat Laporan Seleksi Keseluruhan Laporan Seleksi Terpilih

## Gambar 2. Desain Context Diagram

## 2). HIPO
Pada  Desain  Hierarki  Input  Process  Output (HIPO)  berfungsi  sebagai  suatu  bagian  proses yang menggambarkan tingkatan alur sistem dari atas sampai bawah. HIPO berperan penting untuk sebagai  dokumentasi  tingkatan  level  dari  sistem [14].  Desain  HIPO  dari  Implementasi  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perawat terbaik dapat dilihat pada gambar 3.
Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Perawat Terbaik Input Proses Output 0.0 2.0 1.0 Data Perawat 1.1 Top Level Level 0 Level 1 Data Kriteria 1.2 Data Bobot 1.3 3.0 Proses Seleksi 2.1 Laporan Data Perawat 3.1 Laporan Seleksi Keseluruhan Laporan Seleksi Terpilih 3.2 3.3
Gambar 3. Desain HIPO SPK Pemiliah Perawat
3). DAD (Diagram Arus Data) Desain Model Diagram Arus Data (DAD) adalah suatu  gambar  diagram  yang  berfungsi  untuk memberikan notasi arah pergerakan sistem. DAD merupakan  penjabaran  dari  model  HIPO  yang telah  dikembangan  pada  sistem  ini.  Dengan Adanya  DAD  maka  akan  lebih  mempermudah dalam  peracancangan  alur  sistem  [15].  Desain DAD disini peneliti hanya mengampilkan desain terpenting  yaitu  pada  level  0  seperti  ditunjukan pada gambar 4.
4). ERD ( Entity Relation Diagram ) Desain  Model Entity  Relationship  Diagram merupakan  suatu  bentuk  relasi  antar  tabel  yang memiliki  kode  primary  key  yang  sama.  Pada Implementasi  site  mini  dibuatlah  empat  entitas yang memiliki tingkat hubungan yang sama[16]. Desain  ERD  pada  Sistem  Penunjang  Keputusan Pemilihan  Perawat  Terbaik  dapat  dilihat  pada gambar 5.
Admin Input 1 a Perawat b Data Anggota Proses 2 Output 3 Data Perawat Data Perawat Data Perawat Pimpinan c Data Bobot Data Bobot Data Kinerja Data Kinerja Data Kedisiplinan bobot kinerja perawat Data Pendidikan kedisiplinan pendidikan sikap Data Sikap Data Sikap Data Pendidikan Data Kedisiplinan Data Seleksi Data Hasil Seleksi Data Perawat Data Perawat Data Hasil Seleksi Data_Seleksi Data_Hasil_Seleksi Data Seleksi Laporan Data Perawat Laporan Seleksi Keseluruhan Laporan Seleksi Terpilih Laporan Data Perawat Laporan Seleksi Keseluruhan Laporan Seleksi Terpilih Laporan Seleksi Keseluruhan Laporan Seleksi Terpilih
Gambar 4. DAD SPK Pemilihan Perawat
Perawat nama tanggal_lahir alamat id_kinerja id_kedisiplinan Id_sikap nilai kinerja id_kenerja konversi nilai kedisiplinan id_kedisiplinan konversi nilai sikap Id_sikap konversi kinerja N kedisiplinan sikap 1 id_perawat N N memiliki memiliki memiliki 1 1 jenis_kelamin pendidikan Id_pendidikan pendidikan konversi nilai memiliki N 1 id_pendidikan
Gambar 5. ERD SPK Pemilihan Perawat
Penjelasan dari ERD sebagai berikut: a). Pada relasi antar entitas diatas, terdapat 5 entitas yang  dapat melakukan relasi seperti : entitas perawat, kinerja, kedisiplinan, pendidikan  dan  sikap.  karena  memiliki pryamary key id yang sesuai[17]. *  Entitas  :  objek-objek  yg  memiliki karakteristik yang sama.
b). Pada entitas perawat terdapat Atribut yang memiliki Primary key yang dapat melakukan relasi.  Atribut  tersebut  seperti  :  id_perawat, id_kinerja,    id_kedisiplinan,  pendidikn  dan id_sikap.
c).  Pada  entitas  perawat  ada  Primary  key  = id_perawat,  lalu  entitas  kinerja,  ada  Primary key = id_kinerja, lalu entitias kedisiplinan ada Primary  key  =  id_kedisiplinan,  lalu  entitias pendidikan ada Primary key = id_pendidikan, lalu entitias sikap ada Primary key = id_sikap.
d).  Kemudian  pada  entitias  perawat,  juga terdapat  atribut  Primary  key  yang  sama, sehingga  bisa  berhubungan/relasi  many  to one[18].

## 3.3.   Implementasi Sistem
Pada  tahap  Implementasi  dari  sistem pendukung keputusan pemilihan perawat terbaik ini  merupakan  bagian  proses  terpenting  dalam pengembangn sistem[19]. Proses Tahapan dalam Implementasi sistem ini sebagai berikut:
. 1). Tampilan Awal Aplikasi Dalam Implementasi dari tampilan awal aplikasi ini dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Awal Aplikasi
Untuk memulai dari Aplikasi ini dapat dilakukan dengan  mengklik  menu  login  sehingga  akan tampil halaman login seperti pada gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Login Aplikasi
2). Form Input Data Perawat
Dalam  melakukan  input  data  perawat  dapat dilakukan  dengan  mengklik  menu  Input  Data Perawat => klik + maka akan tampil form input data perawat seperti pada gambar 8.
Gambar 8. Form Input Data Perawat
3). Tampilan Setting Bobot Kriteria Tampilan  form  bobot  Kriteria  berguna  untuk memberikan nilai kepentingan dari setiap kriteria. Adapun  desain  setting  tampilan  pemberian  nilai bobot kriteria dapat dilihat pada gambar 9.
Gambar 9. Halaman Setting Bobot Kriteria
4). Tampilan Kriteria Kinerja Pada setting tampilan menu kriteria kinerja dapat dilihat pada gambar 10.
Gambar 10. Halaman Konversi Kinerja
5). Tampilan Kriteria Pendidikan Pada  setting  tampilan  menu  kriteria  pendidikan dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11. Halaman Konversi Pendidikan
6). Tampilan Kriteria Sikap Pada  setting  tampilan  menu  kriteria  sikap  dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar 12. Halaman Konversi Sikap
7). Proses Seleksi Dalam  melakukan  proses  pemilihan  perawat terbaik, maka user/admin cukup mengklik Proses Seleksi,  lalu  pilih  Proses  Seleksi  Terpilih  maka akan tampil seperti ditunjukan pada gambar 13.
Gambar 13. Hasil Seleksi
8). Laporan Seleksi Hasil dari sistem pendukung keputusan penentuan  perawat  terbaik  terdapat  tiga  laporan
yaitu  laporan  data  perawat,  hasil  seleksi keseluruhan dan hasil seleksi perawat terpilih. a. Laporan Data Perawat Adapun  laporan  data  perawat  dari  sistem  ini dapat dilihat di gambar 14.
Gambar 14. Laporan Data Perawat
b. Laporan Hasil Seleksi Keseluruhan Adapun hasil seleksi keseluruhan dari sistem ini dapat dilihat di gambar 15.
Gambar 15. Laporan Hasil Seleksi Keseluruhan c. Laporan Hasil Seleksi Terpilih Adapun hasil seleksi terpilih dari sistem ini dapat dilihat pada gambar 16.
Gambar 16. Laporan Hasil Seleksi Terpilih

## 3.4.   Pengujian Sistem
Proses  Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  dua tahap  uji  yaitu  model  uji  fungsionalitas  dan  uji validitas. Adapun rekap hasil uji fungsional dapat dilihat pada tabel 5.

## Tabel 5. Rekap Pengujian Fungsionalitas
Selain  pengujian  sistem  dengan  cara  uji fungsionalitas peneliti juga melakukan pengujian sistem dengan uji validitas.
Uji  Validitas  digunakan  untuk  melakukan perbandingan antara hasil perhitungan algoritma secara  manual  dengan  hasil  perhitungan  dari program Aplikasi.
Rumus  Metode  Algoritma  Simple  Additive Weighting  dalam  menentukan  benefit  dan  cost dapat dilihat pada formula 1.
Keterangan : rij = nilai pada rating kinerja ternormalisasi xij =  nilai  pada  atribut  yang  dimiliki  dari setiap kriteria Maxij  = nilai terbesar dari setiap kriteria Minij  = nilai terkecil dari setiap kriteria
Benefit = jika nilai terbesar adalah yang terbaik Cost = jika nilai terkecil yang terbaik Langkah Perhitungan Algoritma Simple Additive Weighting sebagai berikut: 1). Menentukan Data Perawat
Langkah  awal  yang  harus  dipersiapkan  adalah mengumpulkan data perawat yang akan dilakukan  proses  pemilihan  perawat  terbaik seperti ditunjukan pada tabel 6. Tabel 6. Data Perawat No Nama Kinerja Kedisiplinan Pendidikan Sikap 1 Devitri Regita, S.Kep Sangat Bagus 245 hari S1 Kurang Baik 2 Devi Wahyu, S.Kp.,Ns Kurang Bagus 278 hari S1 Profesi Ners Baik 3 Ayu Nur Farida, S.Tr.Kep Cukup Bagus 286 hari D4 Cukup Baik 4 Dean Mila Azizah, S.Tr.Kep Bagus 256 hari D4 Sangat Baik 5 Ari Kusnul, A.M.d.Kep Kurang Bagus 280 hari D3 Kurang Baik 6 Riza Kuncoro, S.Kep Bagus 283 hari S1 Baik 7 Dwi Septia, , S.Kp.,Ns Kurang Bagus 273 hari S1 Profesi Ners Kurang Baik 8 Efita Nirmalasari, A.M.d.Kep Sangat Bagus 269 hari D3 Cukup Baik 9 Titin Paramida, S.Tr.Kep  Bagus 281 hari D4 Baik 10 Abdhul Azzam, A.M.d.Kep Cukup Bagus 264 hari D3 Sangat Baik
Dalam  mempermudah  dalam  perhitungan  maka identitas  nama  perawat  diubah  dalam  kode Alternatif seperti A1 : Devitri Regita, S.Kep | A2 : Devi Wahyu, S.Kp.,Ns. | A3 : Ayu Nur Farida, S.Tr.Kep.  |  A4  :  Dean  Mila  Azizah,  S.Tr.Kep.  | A5 : Ari Kusnul, A.M.d.Kep | A6 : Riza Kuncoro, S.Kep. | A7 : Dwi Septia, , S.Kp.,Ns. | A8 : Efita Nirmalasari,  A.M.d.Kep.  |  A9  :  Titin  Paramida, S.Tr.Kep.  |  A10  :  Abdhul  Azzam,  A.M.d.Kep. pada Kriteria K1 : Kinerja, K2 : Pendidikan, K3 : Pendidikan dan K4 : Sikap.
2. Melakukan Konversi Nilai Setelah  data  perawat  terkumpul  maka  agar  data tersebut  dapat  dilakukan  proses  perhitungan, perlu  dilakukan  konversi  nilai,  sesuai  dengan kriterianya,  hasil  konversi  nilainya  dapat  dilihat di tabel 7.
Tabel 7. Konversi Nilai
No Alternatif K1 K2 K3 K4 1 A1 10 245 8 4 2 A2 4 278 10 8 3 A3 6 286 6 6 4 A4 8 256 6 10 ……(1)
5 A5 4 280 4 4 6 A6 8 283 8 8 7 A7 4 273 10 4 8 A8 10 269 4 6 9 A9 8 281 6 8 10 A10 6 264 4 10 Nilai MAX 10 286 10 10
3. Menentukan Bobot Kriteria Bobot  kriteria  berguna  untuk  untuk  mengukur tingkat  kepentingan  dari  masing-masing  kriteria
yang  telah  diberikan  dari  pihak  klinik.  Bobot Kinerja : 10, Kedisiplinan : 8, Pendidikan : 7 dan Sikap : 4.
4. Menghitung Normalisasi Dalam  perhitungan  Normalisasi  ini  merupakan inti  dari  Implementasi  dari  metode  SAW[20]. Proses Perhitungan Normalisasinya dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Proses Perhitungan Normalisasi No Alternatif K1 K2 K3 K4 1 A1 10/10=1 245/286=0.86 8/10=0.8 4/10=0.4 2 A2 4/10=0.4 278/286=0.97 10/10=1 8/10=0.8 3 A3 6/10=0.6 286/286=1 6/10=0.6 6/10=0.6 4 A4 8/10=0.8 256/286=0.90 6/10=0.6 10/10=1 5 A5 4/10=0.4 280/286=0.98 4/10=0.4 4/10=0.4 6 A6 8/10=0.8 283/286=0.99 8/10=0.8 8/10=0.8 7 A7 4/10=0.4 273/286=0.95 10/10=1 4/10=0.4 8 A8 10/10=1 269/286=0.94 4/10=0.4 6/10=0.6 9 A9 8/10=0.8 281/286=0.98 6/10=0.6 8/10=0.8 10 A10 6/10=0.6 264/286=0.92 4/10=0.4 10/10=1 5. Pembobotan Kriteria Dalam  melakukan  proses  pembobotan  dapat dilakukan dengan mengkalikan nilai normalisasi
dengan  nilai  bobot  kriteria.  Proses  pembobotan dapat dilihat pada table 9.
Tabel 9. Proses Perhitungan Pembobotan No Alternatif K1 K2 K3 K4 1 A1 1x10=10 0,86x8=6.9 0,8x6=4.8 0,4x4=1.6 2 A2 0,4x10=4 0,97x8=7.8 1x6=6 0,8x4=3.2 3 A3 0,6x10=6 1x8=8 0,6x6=3.6 0,6x4=2.4 4 A4 0,8x10=8 0,9x8=7.2 0,6x6=3.6 1x4=4 5 A5 0,4x10=4 0,98x8=7.8 0,4x6=2.4 0,4x4=1.6 6 A6 0,8x10=8 0,99x8=7.9 0,8x6=4.8 0,8x4=3.2 7 A7 0,4x10=4 0,95x8=7.6 1x6=6 0,4x4=1.6 8 A8 1x10=1 0,94x8=7.5 0,4x6=2.4 0,6x4=2.4 9 A9 0,8x10=8 0,98x8=7.9 0,6x6=3.6 0,8x4=3.2 10 A10 0,6x10=6 0,92x8=7.4 0,4x6=2.4 1x4=4 6. Perangkingan
Pada  bagian  akhir  yakni  proses  perangkingan untuk  menentukan  alternatif  terbaik.  Hal  ini dilakukan  dengan  cara  menjumlah  seluruh  nilai
kriteria kemudian hasil akhirnya lalu di rangking untuk  ditentukan  sebagai  alternatif  terbaik[21]. Hasil  perangkingan  dari  perhitungan  algoritam SAW dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Proses Perhitungan Pembobotan No Alternatif K1 K2 K3 K4 Total Rank 1 A6 8 7,9 4,8 3,2 23,9 1 2 A1 10 6,9 4,8 1,6 23,3 2 3 A4 8 7,2 3,6 4 22,8 3 4 A9 8 7,9 3,6 3,2 22,7 4 5 A8 10 7,5 2,4 2,4 22,3 5 6 A2 4 7,8 6 3,2 21,0 6
7 A3 6 8,0 3,6 2,4 20,0 7 8 A10 6 7,4 2,4 4 19,8 8 9 A7 4 7,6 6 1,6 19,2 9 10 A5 4 7,8 2,4 1,6 15,8 10
Berdasarkan proses perangkingan diatas, maka  diperoleh  hasil  tertinggi  yaitu A6  :  Riza Kuncoro,  S.Kep. Hasil  Score  : 23,9 .  Sehingga layak  untuk  ditetapkan  sebagai  perawat  terbaik karena  mendapatkan  nilai  score  tertinggi berdasarkan  hasil  Perhitungan  Metode Simple Additive  Weighting. Setelah  proses  perhitungan algoritma  selesai  dilakukan  kemudian  hasilnya dilanjutkan  pada  proses  perbandingan  degnan hasil di program Aplikasi, Apabila dalam proses perbandingan  sistem  diperoleh  hasil  yang  sama antara hasil perhitungan manual dengan program Aplikasi,  maka  sistem  dapat  dinyatkan  valid 100%.  Proses  Pengujian  Validitas  ini  penting dilakukan  untuk  mengukur  tingkat  keakuratan sistem yang telah dibuat. Adapun tampilan hasil seleksi keseluruhan dapat dilihat pada gambar 17.
Gambar 17. Hasil Seleksi Sistem
Hasail akhir dari pengujian sistem melalui model uji  Validitas  maka  diperoleh  hasil  perhitungan algoritma Simple  Additive  Weighting secara manual yang hasilnya dibandingkan dengan hasil perhitungan  pada  Program  Aplikasi  yang  juga telah  dilengkapi  dengan  Metode  Algoritma Simple  Additive  Weighting yang  akhirnya diperoleh  hasil  yang  sama  atau  sesuai.  Maka dengan  demikian  sistem  yang  telah  dirancang dapat dinyatakan valid 100%.

## 4. KESIMPULAN
Dalam Penelitian ini telah menghasilkan sebuah  Program  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Perawat  Terbaik  dengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting yang telah mampu melakukan proses perangkingan  dalam  menentukan  Alternatif (Perawat)  Terbaik  berdasarkan  banyak  kriteria kinerja,  kedisiplinan,  pendidikan  dan  sikap dengan  hasil  akhir berupa  laporan  data  perawat, hasil  seleksi  keseluruhan  dan  hasil  seleksi terpilih,  sehingga  sistem  yang  telah  dirancanga dapat memberikan manfaat bagi Klinik Amanah Bersalin. Hasil Pengujian sistem yang dilakukan pada  uji  fungsionalitas  terlihat  hasil  yang menunjukan  data  diterima  atau  sukses  dan  pada uji  validitas  telah  menunjukan hasil  yang  sesuai atau  sama  antara  hasil  perhitungan  manual (algoritma)  dan  hasil  perhitungan  diprogram sehingga sistem dapat dinyatakan valid 100%.

## 5. REFERENSI
[1]   Nasution  SR,  Andreswari  D,  Wahyu  T. Classifier  Dan  Simple  Additive  Weighting (Saw) Untuk Pemilihan Menu Diet Penyakit. 2019;7(1):1–9.
[2]   Asia  RSC,  Sihombing  MHH,  Saragih  S. Kinerja Perawat Menggunakan Metode Saw (Simple Additive Weighting) (Studi Kasus : 2021;IV(2):43–9.
[3]   Informa  J,  Indonusa  P,  Issn  S.  Sistem pendukung  keputusan  dalam  penilaian kinerja  perawat  menggunakan  metode promethee  pada  puskesmas  rena  kandis kabupaten bengkulu tengah. 2019;5.
[4]   Fadlan  M.  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian Reward Dan Punishment Karyawan  Bank  Bri  Menggunakan  Metode Additive  Ratio  Assessment  (  ARAS  ). 2021;25(2):748–55.
[5]   Hidayat AR, Tinggi S, Komputer I, Karya C,
Akbar Y, Tinggi S, et al. Penerapan Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Dalam Penunjang  Keputusan  Kepesertaan  Pasien ICU. 2021;4(2):324–31.
[6]   Simple  M,  Weighting  A.  Jurnal  Computer Science and Information Technology (CoSciTech)  Decision  Support  System  for Employee  Performance  Assessment  at Bunda  Medical  Center    BMC)  Clinic  by Using  the  Simple  Additive  Weighting (SAW) Method. 2021;2(2):66–73.
[7]   Nurfitriani F, Sembiring F. Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Rumah Sakit Menggunakan Metode Simple
Additive Weight (SAW). 2021;98–106.
[8]  Studi  P,  Komputer  I,  Sains  F,  Teknik  D, Cendana  UN.  Penentuan  Status  Gizi  Buruk Balita  Dengan  Metode  Fuzzy  SAW. 2021;9(1):116–26.
[9]   Simatupang J. Sistem pendukung keputusan penentuan  karyawan  terbaik  menggunakan metode  saw  studi  kasus  amik  mahaputra riau. 2018;2(1)
[10]  Muqorobin,  M.  (2021).  Analysis  Of  Fee Accounting Information Systems Lecture At
Itb Aas Indonesia In The Pandemic Time Of Covid-19. International Journal Of
Economics,  Business  And  Accounting Research (Ijebar), 5(3), 1994-2007..
[11]  Labolo AY. Menggunakan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS). 2020;5(1):1–5
[12]  Muqorobin,  M.,  Apriliyani,  A.,  &  Kusrini, K.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW. Respati, 14(1).
[13]  Teknologi  J,  Jtsi  I,  Informasi  S,  Teknik  F, Indonesia  UT.  Profile  Matching  Pada  Uptd Plut Kumkm Provinsi Lampung.
2021;2(1):74–9.
[14]Mardiani, M., Elisawati, E., Firman, C. E., & Nurhadi,  N.  (2019).  Implementasi  Metode Saw  Dalam  Pemilihan  Alat  Kontrasepsi
Pada
Puskesmas
Jaya Mukti. INFORMaTIKA, 10(2), 33-39.
[15]Fitria,  R.  N.  (2020).  Penerapan  Metode Simple  Additive  Weighting  (Saw)  Dalam Mendukung  Keputusan  Pemilihan  T  Enaga Keperawatan  Berprestasi  Di  Rumah  Sakit Umum Afdila (Doctoral dissertation, Universitas AMIKOM Yogyakarta).
[16]Fitria,  R.  N.  (2020).  Penerapan  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Dalam Mendukung  Keputusan  Pemilihan  T  Enaga Keperawatan  Berprestasi  Di  Rumah  Sakit Umum Afdila (Doctoral dissertation, Universitas AMIKOM Yogyakarta).
[17]Ristiarini,  S.,  Andreswari,  D.,  &  Wahyu,  T. (2019). Implementasi Naïve Bayes Classifier  dan  Simple  Additive  Weighting (SAW)  untuk  Pemilihan  Menu  Diet Penyakit Diabetes Mellitus. Jurnal Rekursif, 7(1), 1-9.
[18]Muqorobin, M., Kusrini, K., Rokhmah, S., & Muslihah, I. (2020). Estimation System For Late  Payment  Of  School  Tuition  Fees. International  Journal  of  Computer  and Information System (IJCIS), 1(1), 1-6.
[19]Adiatma, B. C. L., Muahidin, Z., & Kusrini, K.  (2021).  Sistem  Pemilihan  Ruang  Rawat Inap  Menggunakan  Metode  Weighted Product  dan  K-Nearest  Neighbor.  CSRID (Computer  Science  Research  and  Its Development Journal), 13(1), 01-11.
[20]Marbun,  R.,  &  Gunawan,  I.  (2019).  Sistem Pendukung  Keputusan  Perankingan  Data Konsumen  Penumpang Kereta  Api  Dengan Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  Di  PT.  KAI.  Juripol  (Jurnal Institusi  Politeknik  Ganesha  Medan),  2(1), 15-25.
[21]Marbun,  R.,  &  Gunawan,  I.  (2019).  Sistem Pendukung  Keputusan  Perankingan  Data Konsumen  Penumpang Kereta  Api  Dengan Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  Di  PT.  KAI.  Juripol  (Jurnal Institusi  Politeknik  Ganesha  Medan),  2(1), 15-25..