## GDSS PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI PADA SMK KESEHATAN MUTIARA MANDIRI SUNGAILIAT MENGGUNAKAN METODE SAW DAN BORDA
Fitriyani 1 , Devi Irawan 2
1 Program Studi Sistem Informasi, ISB Atma Luhur Pangkalpinang
2 Program Studi Teknik Informatika, ISB Atma Luhur Pangkalpinang
1 fitriyani@atmaluhur.ac.id , 2 deviirawan@atmaluhur.ac.id

## Abstrak
Penilaian  prestasi  kerja  dalam  perusahaan  menjadi  cukup  penting  dikarenakan  dengan adanya  penilaian  tersebut  akan  mendapatkan  karyawan  terbaik,  sehingga  memicu  kinerja karyawan  yang  baik  juga.  Salah  satu  manfaat  adanya  pemilihan  karyawan  terbaik  yaitu  untuk pengembangan karir karyawan. Karyawan terbaik layak diberikan kepada karyawan yang sudah bekerja  keras  untuk  mengejar  prestasi.  Hal  ini  untuk  membuka  kelancaran  karir  karyawan  dan tidak  menutup  kemungkinan  juga  mendapatkan  reward.  Pemilihan  karyawan  terbaik  di  SMK Kesehatan  Mutiara  Mandiri  Sungailiat  untuk  memotivasi  karyawan  agar  lebih  memberikan kontribusi  positif  kepada  sekolah.  Kriteria  yang  disajikan  dalam  penelitian  ini  yaitu  disiplin, kualitas  kerja,  kejujuran,  tanggung  jawab  dan  loyalitas.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  yang  digunakan  untuk  memberikan  bobot  kriteria, melakukan  normalisasi  serta  mencari  nilai  preferensi.  Sedangkan  metode  Borda  digunakan untuk  menentukan  point  masing2  alternatif  yang  kemudian  menentukan  peringkat  alternative. Pengolahan  data  menggunakan  dua  metode  ini  mendapatkan  hasil  posisi  pertama  yaitu alternative  C  dengan  nilai  0.330,  posisi  kedua  yaitu  alternative  B  dengan  nilai  0.227,  posisi ketiga  yaitu  alternative  A  dengan  nilai  0.191,  posisi  keempat  yaitu  alternative  D  dengan  nilai 0.145 sedangkan posisi 5 yaitu alternative E dengan nilai 0.106.
Kata Kunci : Prestasi Kerja; Karyawan Terbaik; SAW; Borda

## Abstract
Assessment  of  work  performance  in  the  company  becomes  quite  important  because  with this assessment will get the best employees, thus triggering good employee performance as well. One of the benefits of selecting the best employees is for employee career development. The best employees  deserve  to  be  given  to  employees  who  have  worked  hard  to  pursue  achievements. This  is  to  open  up  the  smooth  running  of  the  employee's  career  and  does  not  rule  out  the possibility  of  getting  rewards.  Selection  of  the  best  employees  at  Mutiara  Mandiri  Sungailiat Health  Vocational  School  to  motivate  employees  to  make  more  positive  contributions  to  the school.  The  criteria  presented  in  this  study  are  discipline,  quality  of  work,  honesty, responsibility and loyalty. This study uses the Simple Additive Weighting (SAW) method which is  used  to  assign  criteria  weights,  normalize  and  look  for  preference  values.  While  the  Borda method is used to determine the points of each alternative which then determines the ranking of the  alternatives.  Data  processing  using  these  two  methods  results  in  the  first  position,  namely alternative  C  with  a  value  of  0.330,  the  second  position,  namely  alternative  B  with  a  value  of 0.227, the third position, namely alternative A with a value of 0.191, the fourth position, namely alternative D with a value of 0.145, while position 5 is alternative E with a value of 0.145. value 0.106.
Keywords :  Work Performance; Best Employees; SAW; Borda

## I PENDAHULUAN
Kesuksesan  suatu  perusahaan  tidak terlepas  dari  prestasi  kerja  karyawan  yang baik.  Sukses  dalam  karir  atau  pekerjaan merupakan  impian  setiap  karyawan  dalam perusahaan.  Hal  ini  dikarenakan  setiap karyawan ingin mencapai kesuksesan dalam karirnya.  Untuk  menggapai  prestasi  kerja yang  baik,  tentu  saja  setiap  karyawan  harus melakukan  pekerjaan  dengan  maksimal juga.
Kondisi  perusahaan  yang  kondusif juga  menentukan  perilaku  kerja  para karyawan agar dapat melaksanakan pekerjaan  secara  optimal.  Motivasi  juga sangat diperlukan untuk menciptakan karyawan  yang  bisa  bekerja  secara  optimal. Dengan  adanya  kondisi  yang  kondusif  dan motivasi,  terciptalah  motivasi  kerja  para karyawan  sehingga  pekerjaan  yang  telah menjadi  job  desk  masing-masing  karyawan dapat  diselesaikan  dengan  baik  dan  tepat waktu.  Selain  itu  diperlukan  juga  disiplin kerja  baik  itu  disiplin  waktu  maupun disiplin dalam menyelesaikan tugas.
Penilaian prestasi kerja setiap perusahaan  berbeda  dengan  perusahaan yang  lain.  Setiap  perusahaan  memiliki standar tersendiri untuk menentukan prestasi kerja  sehingga  menciptakan  karyawan terbaik. Untuk mendapatkan predikat
karyawan  terbaik,  seorang  karyawan  harus memiliki  prestasi  kerja  yang  sesuai  standar perusahaan. Karyawan terbaik akan diberikan  apresiasi  berupa  insentif,  bonus dan  lain-lain.  Dengan  adanya  apresiasi tersebut,  akan  menambah  semangat  kerja para  karyawan  untuk  mencapai  prestasi kerja yang baik.
Pada  penelitian  terdahulu  mengenai GDSS  pembelian  rumah  terdapat  4  kriteria yang  disajikan  yaitu  lokasi,  harga,  fasilitas dan  developer.  Metode  yang  digunakan adalah  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process dan  borda.  Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu
rumah A dengan 9 votes, rumah B dengan 6 votes dan rumah C dengan 3 votes[1].
Penelitian berikutnya membahas mengenai pemilihan karyawan terbaik dengan menampilkan 4 kriteria dan subkriteria.  Penelitian  ini  menggunakan metode  simple  analytic  network  process. Hasil  pengolahan  data  yaitu  kriteria  yang paling  tinggi  yaitu  tanggung  jawab  dengan bobot  58,37%,  sedangkan  kriteria  yang terendah  yaitu  pemanfaatan  waktu  kerja dengan bobot 8,28%[2].
Judul  berikutnya  yaitu  pemilihan karyawan  berprestasi  pada  PT  .  Capella Dinamik  Nusantara  Takengon.  Metode  yang dipakai  yaitu    Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan  terdapat  4  kriteria  diantaranya kejujuran,  kedisiplinan,  rajin  dan  tanggung jawab. Hasil dari perangkingan yaitu Junaidi S.E  dengan  bobot  35%,  Suryati  S.E  dengan bobot  22%,  Fandi  dengan  bobot  26%,  Hasri dengan bobot 18%[3].

## II TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Sistem Pendukung Keputusan (SPK) System pendukung keputusan merupakan  system  yang  interaktif  yang berbasis  komputer  yang  membantu  dalam pengambilan keputusan dengan memanfaatkan model dan data tertentu untuk memecahkan persoalan yang tak terstruktur[4][5]. System pendukung
keputusan  ini  tidak  menggantikan  posisi manusia  tetapi  hanya  mendukung  penilaian manajer  serta  memperluas  kemampuan dalam  memproses  data  atau  informasi  bagi pemakainya[6][7].
Gambar 1. Komponen SPK
Komponen SPK antara lain[8] :
1. Data Management
Salah  satu  komponen  SPK  yang berfungsi  sebagai  penyedia  data  bagi system.  Database  Management  System
(DBMS) merupakan tempat
penyimpanan dan pengorganisasian data.
2. Model Management
Komponen
model ini dapat menghubungkan  model-model  dengan basis  data  melalui  hubungan  yang sesuai.  Komponen  ini  juga  mampu menciptakan  model-model  baru  dengan cepat dan mudah.
3. Communication (Dialog Subsytem)
Fasilitas yang dimiliki dalam komponen dialog  ini  yaitu  Bahasa  aksi,  Bahasa tampilan dan basis pengetahuan.
4. Knowledge Management
Komponen knowledge management merupakan  komponen  yang  berdiri sendiri  dan  merupakan  komponen  yang bersifat optional.
2.2 Group  Decision  Support  System (GDSS) Group  Decision Support System merupakan satu lingkungan berbasis teknologi informasi yang mendukung pertemuan  grup,  yang  didistribusikan  secara geografis  dan  tak  permanen[1].  GDSS ditujukan  untuk  meningkatkan  produktifitas dari  rapat  pengambilan  keputusan  baik dengan  mempercepat  proses  pengambilan keputusan  ataupun  dengan  meningkatkan kualitas  dari  keputusan  yang  dihasilkan  atau keduanya.[9]  Dengan  kata  lain  GDSS  dapat diartikan  juga  system  informasi  berbasis komputer yang
digunakan untuk memperbaiki  keputusan  kelompok  dalam suatu organisasi. [10]
Gambar 2. Komponen GDSS[10]
GDSS  terdiri  dari  3  komponen  utama yaitu  hardware,  software,  people  dan komponen  pendukung  yaitu  procedures. Hardware  meliputi  input  device  dan  output device  seperti  komputer,  peralatan  jaringan, peralatan audio visual dan prosesor.
Software  meliputi  program  aplikasi,  user interface,  basis  data  dan  model  base. Manusia  meliputi  anggota  grup,  fasilitator yang  berpengalaman  yang mendukung proses  GDSS  dan  tenaga  ahli  untuk mengoperasikan  hardware  dan  software. Prosedur  meliputi  metode  yang  digunakan dalam rapat pengambilan keputusan.
Kelebihan GDSS antara lain : 1. Lebih banyak informasi yang dibagikan karena anggota kelompok lebih
terdorong  berpartisipasi  untuk  bertukar pendapat  secara  anonim  di  lingkungan system pendukung keputusan.
2. Dalam  GDSS  memungkinkan  setiap orang  untuk  berkomunikasi  secara parallel  untuk  meningkatkan  peran serta anggota kelompok.
3. GDSS  juga  secara  otomatis  mencatat semua  komentar,  suara  dan  informasi lainnya dalam proses rapat pengambilan  keputusan  ke  dalam  basis data.
4. GDSS  tetap  fokus  pada  masalah  yang ada  karena  GDSS  lebih  terstruktur yaitu menyediakan sttuktur pembahasan yang lebih baik. Kekurangan GDSS antara lain : 1. Biasanya GDSS lebih efisien digunakan  untuk kelompok  besar
dikarenakan  beberapa  orang  lebih  suka berbicara  daripada  mengetik  dan  ada juga orang  yang mengetik lebih lambat daripada berbicara.
2. Penolakan terhadap system baru.
3. Terlalu  bergantung  pada  informasi tertulis  dan  kurang  memperhatikan Bahasa tubuh dan ekspresi wajah.
4. Dapat  melukai  perasaan  orang  lain karena  identitas  tidak  dicantumkan sehingga  memungkinkan  mudahnya menghina gagasan orang lain.
5. Biaya operasional yang cukup besar.

## 2.3 Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  Simple  Additive  Weighting merupakan mencari jumlah bobot dari rating kinerja  pada  semua  atribut[2][11].  Metode ini membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternative  yang  ada  dan  hanya  yang menghasilkan  nilai  terbesar  yang  dipilih sebagai alternative terbaik  [12].
Normalisasi tersebut, sebagai berikut :[13]
R ij  = 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗
jika j adalah atribut benefit
(1)
R ij = 𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 jika  j  adalah  atribut  cost (2)
Keterangan : Max Xij = poin terbesar atribut Min Xij =  poin terkecil atribut Xij        = poin atribut
Rumus Vi
V i = ∑ 𝑊𝑗 𝑅𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 Nilai  Akhir (3)
Keterangan : Vi = Nilai Akhir alternatif Wj = Nilai Kriteria Rij = rating normalisasi
Bagan Alur yang dipakai pada metode SAW dan Borda
Gambar 3. Bagan Alur metode SAW dan Borda
2.4 Borda Metode  borda  adalah  metode  voting yang  digunakan  untuk  mendapatkan  poin terbanyak pada masing-masing alternative[12].  Hasilnya  nanti  mendapatkan satu  pemenang  atau  lebih  dari  satu pemenang yang didapatkan dari jumlah poin terbanyak.[10] 3.1 Pemenang  dari  metode  ini adalah  yang  mendapatkan  point  terbanyak yang  didapatkan  dari  hasil  pengolahan  data.
Tahapan dalam metode borda yaitu memberikan  bobot  borda  pada  masing- masing,  perkalian  hasil  nilai  preferensi dengan  bobot  borda,  lalu  dihasilkan  poin borda,  lalu  mendapatkan  nilai  borda  dengan membagikan  poin  borda  masing-masing alternatif  dengan  jumlah  poin  borda.  Dari alternative  yang  mendapatkan  nilai  borda yang  tertinggi  dapat  dijadikan  rekomendasi alternative terbaik.[14]

## III METODOLOGI PENELITIAN

## 3.2 Alur Rancangan Penelitian
Gambar 4. Skema Penelitian
Gambar  4  merupakan  diagram  alur rancangan  penelitian,  pengumpulan  data dilakukan  untuk  memperoleh  data  primer yang  dilakukan  dengan  cara  interview kepada  nara  sumber,  pengamatan  langsung ke lapangan untuk mengetahui setiap proses yang terjadi dan juga tinjauan pustaka untuk mendapatkan  referensi-referensi  terbaik. Langkah  selanjutnya  adalah  merumuskan masalah, dalam tahap ini peneliti
menganalisa masalah, tujuan untuk
merumuskan  masalah  adalah  agar  fokus penelitian tidak melebar. Selanjutnya dilakukan  pengolahan  data  menggunakan metode  SAW  dengan  cara  melakukan normalisasi  matriks  lalu  mencari  nilai preferensi masing-masing alternative. Kemudian  digunakan  metode  Borda  untuk menentukan  peringkat  tertinggi  dengan memberikan  poin  pada  masing-masing alternative. Setelah selesai dilakukan pengolahan  data  dan  didapatkan  hasilnya, lalu dilakukan implementasi ke system.
.
3.3 Analisis Masalah Tabel 1. Analisa Data 5W+1H 5W+1H  Pertanyaan Jawaban Who Siapa yang dijadikan pendapat ahli Ketua  Yayasan, Kepala  Sekolah, Wakil Kepala Sekolah What Data apa yang dihasilkan dari penelitian Data kriteria yang  terdiri  dari kriteria  Disiplin, Tanggung Jawab, Kreatifitas, Komunikasi, Kemampuan Bidang Studi When Kapan dilakukan pengumpulan data Pengumpulan data dilakukan pada  September 2022 Where Dimana lokasi dari data didapatkan Di SMK Kesehatan Mutiara  Mandiri Sungailiat Why Mengapa diperlukan penelitian Di SMK Kesehatan Mutiara  Mandiri Sungailiat belum ada system penunjang keputusan  untuk memilih karyawan berprestasi How Bagaimana cara pengumpulan data yang terkait dengan penelitian Pengumpulan data dilakukan dengan cara interview, pengamatan secara  langsung dan tinjauan pustaka 3.4 Pengumpulan Data Teknik  pengambilan  data  dilakukan dengan melakukan interview dan pengamatan langsung, interview yaitu dengan  cara  melakukan  tanya  jawab  kepada pihak  sekolah  untuk  mencari  permasalahan yang  terjadi,  observasi  yaitu  melakukan pengamatan  langsung  ke  lapangan.  Tinjauan pustaka dilakukan dengan cara
mengumpulkan  buku-buku,  jurnal  dan bahan-bahan yang terkait dengan penelitian.
IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Metode SAW Tabel 2. Tabel Kriteria Kode Kriteria Bobot C1 Disiplin 10% C2 Tanggung Jawab 25% C3 Kreatifitas 25% C4 Komunikasi 10% C5 Kemampuan Bidang Studi 30%
Tabel  diatas  terdapat  5  kriteria  yang didapatkan  dari  hasil  wawancara  kepada pengambil  keputusan  yaitu  ketua  yayasan, kepala  sekolah  dan  wakil  kepala  sekolah. Table  diatas  juga  menunjukkan  bahwa kriteria  disiplin  memiliki  bobot  10%, kriteria tanggung  jawab dengan bobot 25%, kriteria  kreatifitas  dengan  bobot  25%, komunikasi  dengan  bobot  10%  dan  kriteria kemampuan  bidang  studi  dengan  bobot 30%.
Tabel 3. Tabel Alternatif Alternatif A B C D E
Tabel  2  diatas  terdapat  5  alternatif.
Alternative diatas diumpakan atau disimbolkan  untuk  menunjukkan  alternative yang sesuangguhnya.
Tabel 4. Nilai Normalisasi Ketua Yayasan Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A 4 2 1 1 2 B 3 3 6 2 3 C 4 2 5 1 4 D 3 4 1 2 2 E 2 2 1 3 3 r11= 4/4 = 1 r12 = ¾ = 0.75 r13 = 4/4=1 r14=3/4=0.75
r15=2/4=0.5
r21=2/4=0.5
r22=3/4=0.75 r23=2/4=0.5 r24=4/4=1 r25=2/4=0.5 r31=1/6=0.17 r32=6/6=1 r33=5/6=0.83 r34=1/6=0.17
r35=1/6=0.17
r41=1/3=0.33 r42=2/3=0.67 r43=1/3=0.33
r44=2/3=0.67 r45=3/3=1 r51=2/4=0.5
r52=3/4=0.75
r53=4/4=1 r54=2/4=0.5 r55=3/4=0.75 V1=(0.10x1)+(0.25x0.5)+(0.25x0.17)+(0,10 x0.33)+(0.30x0.5) = 0.4505 V2=(0.10x0.75)+(0.25x0.75)+(0.25x1)+(0,1 0x0.67)+(0.30x0.75) = 0.8045 V3=(0.10x1)+(0.25x0.5)+(0.25x0.83)+(0,10 x0.33)+(0.30x1) = 0.7655
V4=(0.10x0.75)+(0.25x1)+(0.25x0.17)+(0,1
0x0.67)+(0.30x0.5) = 0.5845
V5=(0.10x0.5)+(0.25x0.5)+(0.25x0.17)+(0, 10x1)+(0.30x0.75) = 0.5425 Tabel 5. Hasil  Perhitungan  Preferensi Ketua Yayasan Alternatif Nilai V Peringkat A 0.4505 5 B 0.8045 1 C 0.7655 2 D 0.5845 3 E 0.5425 4
Dari  tabel  diatas  terdapat  hasil perhitungan  preferensi  dari  ketua  yayasan yaitu  peringkat  1  adalah  alternative  B dengan  bobot  0.8045,  peringkat  2  adalah alternative C dengan bobot 0.7655, peringkat  3  adalah  alternative  D  dengan bobot  0.5845  dan  peringkat  4  adalah alternative  E  dengan  bobot  0.5425  dan peringkat  terakhir  yaitu  alternative  A dengan bobot 0.4505.
Tabel 6. Nilai Normalisasi Kepala Sekolah Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5
A 6 1 3 1 1 B 5 4 1 2 1 C 3 2 5 2 6 D 1 2 2 4 2 E 3 1 1 1 1 r11=6/6=1 r12=5/6=0.83 r13=3/6=0.5 r14=1/6=0.17
r15=3/6=0.5
r21=1/4=0.25
r22=4/4=1
r23=2/4=0.5
r24=2/4=0.5
r25=1/4=0.25 r31=3/5=0.6 r32=1/5=0.2 r33=5/5=1 r34=2/5=0.4 r35=1/5=0.2 r41=1/4=0.25 r42=2/4=0.5 r43=2/4=0.5 r44=4/4=1
r45=1/4=0.25
r51=1/6=0.17 r52=1/6=0.17 r53=6/6=1
r54=2/6=0.33
r55=1/6=0.17 V1=(0.10x1)+(0.25x0.25)+(0.25x0.6)+(0,10 x0.25)+(0.30x0.17) = 0.3885 V2=(0.10x83)+(0.25x1)+(0.25x0.2)+(0,10x0 .5)+(0.30x0.17) = 0.484 V3=(0.10x0.5)+(0.25x0.5)+(0.25x1)+(0,10x 0.5)+(0.30x1) = 0.775 V4=(0.10x17)+(0.25x0.5)+(0.25x0.4)+(0,10 x1)+(0.30x0.33) = 0.441 V5=(0.10x0.5)+(0.25x0.25)+(0.25x0.2)+(0,1 0x0.25)+(0.30x0.17) = 0.2385 Tabel 7. Hasil Perhitungan Preferensi Kepala Sekolah Alternatif Nilai V Peringkat A 0.3885 4 B 0.484 2 C 0.775 1 D 0.441 3 E 0.2385 5
Dari  tabel  6  diatas  terlihat  bahwa untuk  hasil  perhitungan  preferensi  kepala sekolah yaitu peringkat 1 yaitu alternative C dengan  bobot  0.775,  peringkat  2  yaitu alternative  B  dengan  bobot  0.484,  peringkat 3  yaitu  alternative  D  dengan  bobot  0.441,
peringkat 4 yaitu alternative A dengan bobot 0.3885  dan  peringkat  5  yaitu  alternative  E dengan bobot 0.2385. Tabel 8. Nilai  Normalisasi  Wakil  Kepala Sekolah Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A 1 4 5 4 4 B 3 2 2 7 2 C 1 4 3 1 3 D 6 4 1 4 1 E 2 2 1 4 5 r11=1/6=0.17 r12=3/6=0.5 r13=1/6=0.17 r14=6/6=1 r15=2/6=0.33 r21=4/4=1 r22=2/4=0.5 r23=4/4=1 r24=4/4=1 r25=2/4=0.5 r31=5/5=1 r32=2/5=0.4 r33=3/5=0.6 r34=1/5=0.2 r35=1/5=0.2 r41=4/7=0.57 r42=7/7=1 r43=1/7=0.14 r44=4/7=0.57 r45=4/7=0.57 r51=4/5=0.8 r52=2/5=0.4 r53=3/5=0.6 r54=1/5=0.2 r55=5/5=1 V1=(0.10x0.17)+(0.25x1)+(0.25x1)+(0,10x 0.57)+(0.30x0.8) = 0.814
V2=(0.10x0.5)+(0.25x0.5)+(0.25x0.4)+(0,10 x1)+(0.30x0.4) = 0.495 V3=(0.10x0.17)+(0.25x1)+(0.25x0.6)+(0,10 x0.14)+(0.30x0.6) = 0.611 V4=(0.10x1)+(0.25x1)+(0.25x0.2)+(0,10x0. 57)+(0.30x0.2) = 0.517 V5=(0.10x0.33)+(0.25x0.5)+(0.25x0.2)+(0,1 0x0.57)+(0.30x1) = 0.565 Tabel 9. Hasil Perhitungan Preferensi Wakil Kepala Sekolah Alternatif Nilai V Peringkat A 0.814 1 B 0.495 5 C 0.611 2 D 0.517 4 E 0.565 3
Dari  tabel  8  diatas  merupakan  hasil pengolahan  data  preferensi  wakil  kepala sekolah  dengan  alternative  A  mendapat peringkat 1 dengan bobot 0.814, selanjutnya alternative  C  mendapat  peringkat  2  dengan bobot 0.611, alternative E mendapat peringkat  3  dengan  bobot  0.565,  alternative D mendapat peringkat 4 dengan bobot 0.517,
dan yang terakhir alternative B dengan bobot 0.495.

## 4Metode Borda
Setelah  mendapatkan  hasil  perhitungan preferensi  dari  pengambil  keputusan  yaitu ketua  yayasan,  kepala  sekolah  dan  wakil kepala  sekolah  maka  dilakukan  pengolahan data  menggunakan  metode  Borda.  Langkah- langkah yang dilakukan yaitu [15]:
1. Tentukan  bobot  borda  masing- masing  hasil  ranking  dari  metode SAW
2. Kalikan  angka  pada  bobot  borda dengan nilai bobot preferensi masing-masing alternative dan tambahkan  dengan  hasil  perkalian pada  jenis  yang  sama  kemudian letakkan di kolom ranking.
3. Untuk kolom point borda didapatkan
dengan  menjumlahkan  hasil  dari kolom ranking masing-masing alternative.
4. Untuk kolom nilai borda didapatkan dengan  membagikan  nilai  yang  ada di  kolom  point  borda  masing- masing  alternative  dengan  bobot borda. Tabel 10. Perhitungan Kelompok Alter natif Ranking Poi nt Nil ai 1 2 3 4 5 Bo rda Bo rda A 4. 20 5 0 0 0. 77 7 0.4 50 5 5.4 33 0.1 91 B 4. 02 3 1. 93 6 0 0 0.495 6.4 54 0.22 7 C 3. 87 5 5. 50 6 0 0 0 9.3 81 0.3 30 D 0 0 3. 07 7 1. 03 4 0 4.1
11 0.1 45 E 0 0 1. 69 5 1. 08 5 0.2 39 3.0 19 0.1 06 Bob ot 5 4 3 2 1 28.
39 8 Bord a
Dari  tabel  10  merupakan  hasil perhitungan kelompok untuk metode Borda, alternative  A  mendapatkan  nilai  borda 0.191,  alternative  B  mendapatkan  nilai borda  0.227,  alternative  C  mendapatkan nilai borda 0.330, alternative D
mendapatkan nilai borda 0.145 dan alternative E dengan nilai borda 0.106.

## V KESIMPULAN
Tujuan  dilakukan  penelitian  ini  yaitu melakukan pemilihan karyawan terbaik yang dilakukan oleh kelompok dengan menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  dan  Borda.  Pertama dilakukan pengolahan data dengan
menggunakan  metode  SAW  untuk  mencari nilai  preferensi  masing-masing  alternative. Setelah  didapatkan  nilai  preferensi  masing- masing  alternative,  selanjutnya  dilakukan pengolahan data menggunakan metode borda untuk  mendapatkan  ranking  masing-masing alternative. Dari hasil perhitungan kelompok menggunakan metode Borda dapat disimpulkan bahwa alternative C
mendapatkan  nilai  tertinggi  yaitu  0.330, selanjutnya  alternative  B  dengan  posisi kedua  dengan  bobot  0.227,  posisi  ketiga yaitu  alternative  A  dengan  bobot  0.191, posisi  keempat  yaitu  alternative  D  dengan bobot 0.145, posisi kelima yaitu alternative E dengan bobot 0.106.

## VI SARAN
Disarankan untuk melakukan pengembangan  pada  penelitian  berikutnya misalnya  dengan  melakukan  penelitian SPK  individu  atau  dengan  metode  yang berbeda  contohnya  metode  logika  fuzzy dan  SAW.  Atau  dengan  mendapatkan kriteria  yang  lebih  baik  untuk  melakukan pemilihan karyawan terbaik.

## VII DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Oei,  “Group  Decision  Support System  Untuk  Pembelian  Rumah Dengan  Menggunakan  Analytical
Hierarchy  Process  (  AHP  )  Dan Borda,” Jurnal.Upnyk.Ac.Id , vol. 2013, no. semnasIF, pp. 66–73, 2013, [Online]. Available: http://www.jurnal.upnyk.ac.id/index. php/semnasif/article/view/961 [2] A.  S.  Gunawan,  C.  Fiarni,  and  C.
Andhika, “Perancangan Group Decision  Support  System  Pemilihan Karyawan  dengan  Kinerja  Terbaik Menggunakan Metode Simple Analytic  Network  Process  (  Studi Kasus : PT XYZ ),” J. Telemat. , vol. 11, no. 2, pp. 63–70, 2017, [Online]. Available:
https://journal.ithb.ac.id/telematika/a rticle/view/137 [3] K.  Safitri,  F.  T.  Waruwu,  and Mesran, “BERPRESTASI DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIEARARCHY PROCESS  (  Studi  Kasus :  PT  . Capella Dinamik Nusantara Takengon ),” Media Inform. Budidarma , vol. 1, no. 1, pp. 17–21, 2017, [Online]. Available: https://www.researchgate.net/profile/
Fince_Tinus_Waruwu/publication/31 8421336_SISTEM_PENDUKUNG_ KEPUTUSAN_PEMILIHAN_KAR YAWAN_BERPRESTASI_DENGA
N_MENGGUNAKAN_METODE_ ANALYTICAL_HIEARARCHY_P ROCESS_Studi_Kasus_PTCapella_ Dinamik_Nusantara_Takengon/links /5968a898 [4] I.  Rijayana  and  L.  Okirindho, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Berprestasi Berdasarkan  Kinerja  dengan  Metode
AHP,” Semin.  Nas.  Apl.  Teknol.
Informasi,  Tek.  Inform.  UII ,  vol.
2012,  no.  semnasIF,  pp.  48–53, 2006.
[5] F. Fatimah, “Pengambilan Keputusan  Multi  Hesitant  N  -  Soft
Sets,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan Teknol. Informasi) , vol. 1, no. 10, pp.
7–12,  2021,  [Online].  Available:
http://jurnal.iaii.or.id
[6] M.  Hasanudin,  Y.  Marli,  and  B. Hendriawan,  “Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan
Terbaik Menggunakan Metode Analytical  Hierarchy  Process  (  Studi Kasus  Pada  Pt  .  Bando  Indonesia  ),” Semin. Nas. Teknol. Inf. dan Multimed. 2018 , vol. 6, no. 3, pp. 91– 96, 2018.
[7] H.  Astin  Mei  Tanti,  “Sistem
Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa  BerprestasiDi  Universitas Muhammadiyah Jember Dengan Metode Fuzzy Mamdani,” pp. 57–66, 2013. [8] R. Ishak, “Sistem Penunjang Keputusan  Penerimaan  Karyawan Menggunakan Metode Profile Maching  dan  Analytical  Hierachy Process  Pada  PT.  Sunny  Collection,”
J.  Perspekt.  BSI ,  vol.  XV,  no.  2,  pp. 136–146,  2017,  [Online].  Available:
https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index .php/perspektif/article/download/506 9/3062
[9] F.  Fitriyani,  B.  Adiwinoto,  E. Helmud,  A.  A.  Alkodri,  and  A. Anisah,  “GDSS  Penilaian  Kinerja
Pada  ISB  Atma  Luhur  Menggunakan Metode  SAW  dan  Borda,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol.  11,  no.  1,  pp.  136–141,  2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i1.1382.
[10] M. Nasir, “Metode Topsis dan Borda dalam  Sistem  Pendukung  Kelompok Seleksi  Personil,”  no.  September,
2015. [11] rani irma handayani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Berprestasi Dengan Metode  Profile  Matching  Pada  Pt. Sarana  Inti  Persada  (Sip),” J.  Pilar Nusa Mandiri , vol. 13, no. 1, pp. 28– 34, 2017, [Online]. Available: http://ejournal.nusamandiri.ac.id/ejur nal/index.php/pilar/article/view/332
[12] E. Satriani, Ilhamsyah, and R. Puspita
Sari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan
Kelompok  Penerima  Zakat  Program
Pendidikan  Dengan  Meotode  SAW dan  BORDA,” J.  Komput.  dan  Apl. , vol. 07, no. 02, pp. 71–81, 2019.
[13] F.  Yani,  B.  Adiwinoto,  E.  Helmud, and  M.  Marini,  “Pemilihan  Desa Terbaik  Di  Kawasan  KPHP  Sungai
Sembulan  Menggunakan  Metode SAW,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Terap. , vol. 8, no. 2, pp. 107–112, 2021, doi: 10.25047/jtit.v8i2.241.
[14] E.  Satriani,  Ilhamsyah,  and  R.  P. Sari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan
Kelompok  Penerima  Zakat  Program Pendidikan  Dengan  Metode  SAW Dan  Borda,” J.  Komput.  dan  Apl. , vol. 07, no. 02, pp. 71–81, 2019.
[15] M.  Hamka,  E.  Utami,  and  A. Amborowati,  “Metode  Topsis  Dan Borda  Untuk,” Semin.  Nas.  Teknol.
Inf.  dan  Multimed. ,  pp.  109–114, 2014.