Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 359-366 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis  Penilaian Kinerja Karyawan Dengan Metode Simple Additive Weighting Di PT Paiho Indonesia
Ersa Febriani 1* , Muhamad Muslih 2 1,2 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Sistem Informasi, Universitas Nusaputra Sukabumi
1 ersa.febriani_si18@nusaputra.ac.id, 2 muhamad.muslih@nusaputra.ac.id

## Abstract
An  employee  performance  appraisal  decision  support  system  is  used  to  evaluate  the  best employees. The company evaluates the performance of its employees to evaluate, motivate and verify employee performance improvements. The results of this performance can be used as a reference  for  superiors  to  carry  out  promotions,  dismissals,  transfers,  and  employee  bonuses. The  assessment  in  this  study  was  carried  out  using  five  criteria,  namely  attendance, attitude/ethics,  expertise,  quantity,  and  quality,  using  the  simple  additive  weighting  (SAW) method. This study tested data from 50 respondents, and obtained 100% data accuracy from the test calculations, ie the large number of appropriate data divided by the large number of tested data multiplied by 100%.
Keywords : Ranking, Performance, SAW Method

## Abstrak
Sistem  pendukung  keputusan  penilaian  kinerja  karyawan  digunakan  untuk  melakukan penilaian karyawan terbaiknya.Perusahaan melakukan evaluasi kinerja terhadap karyawanya untuk  mengevaluasi,  memotivasi  dan  memverifikasi  peningkatan  kinerja  karyawan.  Hasil kinerja kali ini dapat dijadikan acuan bagi atasan untuk melakukan promosi, pemberhentian, mutasi, dan bonus karyawan. Penilaian dalam penelitian ini dilakukan dengan menggunakan lima  kriteria  yaitu  kehadiran,  sikap/etika,  keahlian,  kuantitas,  dan  kualitas,  dengan menggunakan  metode  simple  additive  weighting  (SAW).  Penelitian  ini  menguji  data  dari  50 responden,  dan  memperoleh  akurasi  data  100%  dari  perhitungan  pengujian,  yaitu  sejumlah besar data yang sesuai dibagi dengan sejumlah besar data yang diuji dikalikan 100%.
Kata Kunci: Perangkingan, Kinerja, Metode SAW

## 1. PENDAHULUAN
Kinerja  adalah  tingkat  di  mana  karyawan  secara  efisien  dan  efektif memenuhi  persyaratan  pekerjaan.  Kinerja  karyawan  adalah  prestasi  kerja, yaitu perbandingan antara hasil kerja yang dapat dilihat secara nyata dengan standar kerja yang ditetapkan oleh perusahaan. Penilaian kinerja merupakan salah satu alat yang digunakan perusahaan untuk memahami perkembangan perusahaan,  mengevaluasi  pekerjaan,  dan  memotivasi  karyawan  lain  untuk memenuhi  standar  kerja  yang  ditetapkan  perusahaan.  Dalam  konteks  ini, penelitian  yang  mengidentifikasi  karyawan  terbaik  di  suatu  perusahaan dengan  mengumpulkan  data  dari  departemen  sumber  daya  manusia, masalahnya adalah untuk promosi berdasarkan kriteria yang ditetapkan oleh perusahaan. Kriteria penilaian ini antara lain:
a) Kehadiran, seperti Izin, Alpa, Sakit, atau Bolos.
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 359-366 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
b) Etika/sikap dapat dinilai dari surat peringatan yang dikeluarkan oleh perusahaan.
c) Disiplin  dapat  dinilai  dari  terlambat  masuk  kerja  dan  pulang  lebih awal  dari  yang  ditentukan  (berdasarkan  hasil  rangkuman  mesin absensi).
d) Kualitas  kerja  dapat  dinilai  dari  kreativitas  dalam  bekerja,  andalan dalam bekerja, atau inisiatif. 5. Beban kerja adalah target beban kerja pegawai di masing-masing departemen.
Metode  yang  digunakan  untuk  menentukan    kinerja  karyawan  terbaik melalui metode Simple Additive weight (SAW). Metode ini juga sering di kenal dengan  metode  penjumlahan  berbobot.  5  kriteria  yang  dilakukan  dalam penilaian  di  atas  melalui  perhitungan  dengan  metode  SAW,  Untuk menghasilkan nilai terbesar yang akan terpilih menjadi alternatif terbaik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Langkah-langkah yang dilakukan dengan metode penelitian adalah sebagai berikut:
a) Satu. pengumpulan data
Data  penelitian  dapat  diperoleh  melalui  penelitian  kepustakaan  dan observasi.  Data  yang  dikumpulkan  adalah  data  kriteria,  bobot  dan crips. (Adinata, 2014)
Data standar adalah data yang diperoleh dari berbagai aspek berupa: kehadiran, sikap/etika, keahlian, kualitas dan kuantitas pekerjaan. Data  bobot  merupakan  data  bobot  indikator  yang  diperoleh  dari penilaian  kinerja  karyawan,  jumlah  bobot  100  digunakan  sebagai acuan dalam urutan penilaian kinerja karyawan.
Data crips adalah data yang dibatasi oleh setiap nilai standar
b) Analisis Data
Setelah  data  terkumpul,  analisis  data  menjadi  tahap  lanjutan. Menganalisis  masalah  yang  ditemukan  selama  operasi.  Prosedur untuk  mendapatkan  evaluasi  pegawai  dari  dua  sumber  juga dilaksanakan,  yaitu  sumber  dari  perhitungan  kembali  absensi  dan evaluasi langsung oleh atasan.
c) Pengolahan data Pengolahan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Simple Additive Weighting (SAW). Ini adalah konsep dasar untuk menemukan jumlah tertimbang dari urutan kinerja atas pilihan semua atribut.
d) Tes  pengujian  yang  di  lakukan  untuk  dapat  melihat  hasil  penilaian kinerja karyawan yang akurat.
2.2. Penelitian Terkait
a) Penelitian  yang  diteliti  oleh  rully  Muji  Astuti,  Nurkomariyah,  dan Muhammad Hasbi yang menggunakan Sistem Pendukung Keputusan dengan  metode  SAW,  dapat  disimpulkan  bahwa  Penentuan karyawan terbaik atau Ranking pertama di raih oleh AS (1).
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 359-366 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
b) Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Amira  Salsabella  menghasilkan Sistem  Pendukung  Keputusan  penentuan  resep  masakan  berhasil membantu  pengguna  untuk  mendapatkan  rekomendasi  resep masakan terbaik dengan metode Liker’s Summated Rating (2).
c) Penelitian  yang  di  teliti  oleh  Hermanto  dan  Nailul  Dengan  Metode Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  Metode  SAW  dapat disimpulkan  bahwa  hasil  tertinggi  dari  pemilihan  sepeda  motor terbaik yaitu HONDA New vario 125Esp CBS-ISS dan hasil terendah yaitu SUZUKI Spin 125 NR II (3).
d) Penelitian  yang  di  lakukan  oleh  Edi  Ismanto,  dan  Noverta  Efendi yang  menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan  penerimaan karyawan  Betdasarkan  hasil  pengujian  pada  sistem  aplikasi terkomputerisasi,  maka  alternatif  yang  memiliki  nilai  tertinggi  bisa dijadikan  sebagai  data  pertimbangan  untuk  dipilih.  Pada  penelitian ini  bahwa  alternatif  calon  karyawan  yang  memiliki  nilai  tertinggi dengan  nilai  6,03  sehingga  bisa  digunakan  sebagai  data pertimbangan atau pendukung untuk dipilih menjadi karyawan (4).

## 2.3. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  sering  disebut  sebagai metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  dari  metode  SAW  adalah mencari  jumlah  bobot  dari  penilaian  kinerja  dari  setiap  alternatif  untuk semua  atribut  (Fishburn,  1967),  (MacCrimmon,  1968).  Metode  SAW membutuhkan  normalisasi  matriks  keputusan  (x)  ke  skala  yang  sebanding dengan semua peringkat alternatif yang ada. Metode ini merupakan metode yang  paling  banyak  digunakan  untuk  menangani  situasi  multiple  attribute decision  (MADM).  MADM  adalah  suatu  metode  untuk  mencari  alternatif terbaik  dari  beberapa  alternatif  dengan  kriteria  tertentu.  Tahapan  yang dilakukan dengan metode SAW adalah:
a) Mengidentifikasi kriteria dan alternatif. Data standar adalah data yang  dibutuhkan  saat  memutuskan  untuk  memilih  kinerja karyawan terbaik.
b) Tetapkan bobot preferensi untuk setiap kriteria.
c) Matriks keputusan standar.
d) Buat preferensi hasil akhir (peringkat).

## 2.4. Sistem Penunjang Keputusan
Konsep  sistem  pendukung  keputusan  (DSS)  atau  decision  support system (DSS) pertama kali dikemukakan oleh (Michael Scoot Morton, 1970). Ini  disebut  sistem  keputusan  manajemen.  Konsep  DSS  menampilkan  sistem berbasis  komputer  interaktif  yang  membantu  pengambilan  keputusan dengan  menggunakan  data  dan  model  untuk  memecahkan  masalah  tidak terstruktur dan semi terstruktur
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 359-366 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan metode SAW dilakukan dalam beberapa tahap, yaitu:
a) Menentukan data Kriteria, data bobot, data Crips dan data awal.
b) B. Hitung data hasil alternatif.
c) Normalisasi.
d) Melakukan perangkingan.
Langkah diatas dapat dilihat lebih lanjut sebagai berikut :
a) Menentukan data kriteria, data crips dan data awal.
1) Data kriteria dan Data bobot Tabel 1. Data Kriteria Kriteria Kode   Keterangan Kehadiran C1 Benefit Sikap / Etika C2 Benefit Kedisiplinan Waktu   C3 Cost Kualitas C4 Benefit Kuantitas C5 Benefit
Data  Kriteria  yang  diperlukan  dalam  pengambilan  keputusan pemilihan kinerja terbaik. Poada data kriteria terdapat atribut benefit dan cost. Benefit adalah jika pada kriteria yang mempunyai nilai besar adalah  nilai  terbaik,  sedangkan  cost  adalah  jika  nilai  terkecil merupakan nilai terbaik .
a) Kriteria kehadiran
Diperoleh  melalui  perhitungan  rekapitulasi  mesin  absen (fingerprint) harian seperti izin,alpa,  sakit dan mangkir. b) Kriteria Sikap/Etika
Diperoleh  berdasarkan  surat  peringatan  (SP)  /  Sanksi  yang diterima oleh karyawan. c) Keriteria Kedisiplinan Waktu
Kedisiplinan  waktu  dapat  dinilai  berdasarkan  ketidak  disiplinan karyawan pada ketentuan jam masuk (terlambat) dan pulang kerja lebih  awal  dari  jam  yang  telah  ditentukan  berdasarkan  hasil rekapitulasi mesin absen.
d) Kriteria Kualitas kerja
Diperoleh  berdasarkan  keandalan,  inisiatif  dan  kreatifitas  dalam bekerja.  Pada  penilaian  langsung  di  berikan  oleh  atasan  kepada setiap bagian (tabel 2). e) Kriteria Kuantitas kerja Diperoleh  berdasarkan  hasil  kerja  karyawan  tersebut  dengan target-target pekerjaan yang telah ditentukan pada tiap-tiap divisi dan  diberikan  nilai  langsung  oleh  masing-masing  manager  pada setiap bagian (tabel 2).
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 359-366 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 2. Tabel Parameter Penilaian Kualitas dan Kuantitas
Penilaian Nilai Baik 90 – 100 Cukup 80 – 90 Kurang 70 – 80
Data  bobot  pada  kriteria  penilaian  kinerja  karyawan  dengan  jumlah  bobot 100  menjadi  acuan  dalam  perangkaian  penilaian  kinerja  karyawan  seperti tabel 2 berikut ini:
Tabel 3. Nilai Bobot Kriteria Kode Bobot Kehadiran C1 25 Sikap / Etika C2 20 Kedisiplinan Waktu C3 20 Kualitas C4 20 Kuantitas C5 15 b) Data Crips
Data  ini  merupakan  pembatas  dari  setiap  milai  kriteria,  Setiap  Crips mempunyai bobot masing – masing (Tabel 4 Data crips)
Tabel 4. Data Crips Kriteria Crips Nilai Kehadiran <= 70% 1 Kehadiran >70% dan <= 80% 2 Kehadiran >80% dan <= 90% 3 Kehadiran >90% dan 100% 4 Sikap/Etika SP3 1 Sikap/Etika SP2 2 Sikap/Etika SP1 3 Sikap/Etika Tidak ada SP 4 Kedisiplinan waktu <=20% 1 Kedisiplinan waktu >20% dan <=45% 2 Kedisiplinan waktu >45% dan <=65% 3 Kedisiplinan waktu >65% 4 Kualitas Kurang 1 Kualitas Cukup 2 Kualitas Baik 3 Kualitas Sangat Baik 4 Kuantitas Kurang 1 Kuantitas Cukup 2 Kuantitas Baik 3 Kuantitas Sangat Baik 4
Nilai yang digunakan dalam perhitungan metode SAW merupakan nilai Crips  yang  telah  di  tentukan  bobotnya.  Berikut  adalah  data  awal  yang digunakan dalam perhitungan SAW. Data diperoleh dari pihak Divisi Human
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 359-366 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Capital  (HC)  yang  merupakan  hasil  rekapitulasi  tahun  2020  seperti  pada tabel berikut (Tabel 5).
Tabel 5. Data Awal Nama C1 C2 C3 C4 C5 Astri Sulastri 91,50%  T.SP  90% Cukup  Baik Gina Sania 92,30%  T.SP  65% Baik Cukup Cian Cahyani 96,05%  T.SP  60% Cukup   Baik Ryan Fiari 93,30%  SP1  70,65%  Baik Cukup Puri Hardianti  87,00%  T.SP  80% Baik Cukup Hani Hanipah 89,70 %  T.SP  70,50%  Baik Baik Hardiansyah 85,50%  T.SP  70% Cukup  Baik Agit 88,75%  T.SP  50% Cukup   Cukup Friska 93,65%  T.SP  55% Cukup  Baik Adan Ramdani  89,20%  T.SP  75% Baik Cukup
c) Menghitung Data Hasil Alternatif
Pada  tahap  ini  mengubah  nilai  pada  alternatif  sesuai  bobot  pada  data crips, sehingga diperoleh data Tabel 6
Tabel 6. Data Awal Nama C1 C2 C3 C4 C5 Astri Sulastri 4 4 4 2 3 Gina Sania 4 4 3 3 2 Cian Cahyani 4 4 3 3 3 Ryan Fiari 4 3 4 2 2 Puri Hardianti 3 4 4 3 2 Hani Hanipah 3 4 4 3 3 Hardiansyah 3 4 4 2 3 Agit 3 4 3 2 2 Friska 4 4 3 2 3 Adan Ramdani 3 4 4 3 2
d) Melakukan Normalisasi (Menggunakan Excel)
Tabel 7. Hasil Normalisasi Nama C1 C2 C3 C4 C5 Astri Sulastri 1 1 0.75  0.66667 1 Gina Sania 1 1 1 1 0.66667 Cian Cahyani 1 1 1 1 1 Ryan Fiari 1 0.75  0.75  0.66667  0.66667 Puri Hardianti  0.75 1 0.75 1 0.66667 Hani Hanipah 0.75 1 0.75 1 1 Hardiansyah 0.75 1 0.75  0.66667 1 Agit 0.75 1 1 0.66667  0.66667 Friska 1 1 1 0.66667 1 Adan Ramdani  0.75 1 0.75 1 0.66667 Bobot 25 20 20 20
15
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 359-366 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## e) Melakukan Perankingan
Berdasarkan Hasil perhitungan Excel dengan metode SAW, maka dapat di  simpulkan  bahwa  untuk  pengambilan  keputusan  kinerja  terbaik  di  PT. Paiho Indonesia dari 10 orang adalah sebagai berikut
Tabel 8. Hasil Normalisasi Menghitung Nilai Preferensi (V) Hasil Rangking Astri Sulastri 25  20  15  13.33333  15  88.33333 5 Gina Sania 25  20  20 20  10 95 2 Cian Cahyani 25  20  20 20  15 100 1 Ryan Fiari 25  15  15  13.33333  10  78.33333 10 Puri Hardianti  18.75  20  15 20  10 83.75 6 Hani Hanipah 18.75  20  15 20  15 88.75 4 Hardiansyah 18.75  20  15  13.33333  15  82.08333 8 Agit 18.75  20  20  13.33333  10  82.08333 8 Friska 25  20  20  13.33333  15  93.33333 3 Adan Ramdani  18.75  20  15 20  10 83.75 6

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  di  atas  dapat  diambil  keputusan  sebagai berikut :
a) Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dapat  diterapkan  untuk menenetukan penilaian pekerjaan karyawan dengan beberapa kriteria yang ditentukan.
b) Hasil  dari  uji  coba  penilaian  pekerjaan  kriteria  yan  ditentukan  akan menghasilkan angka perangkingan penilaian kinerja karyawan.
c) Berdasarkan  perhitungan  yang  telah  diolahdengan  hasilnya  yaitu Rangking  pertama  di  PT.Paiho  Indonesia  yaitu  karyawan  atas  Cian Cahyani dengan Nilai Preferensi 100.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Mujiastuti,  N.  Komariyah,  and  M.  Hasbi.  (2014)  “Sistem  Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode SAW”.
[2] Salsabella,  Amera.  (2011)  “Sistem  Keputusan  Penentuan  Resep Makanan  Berdasarkan  Ketersediaan  Bahan  Makanan  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Berbasis Web”.
[3] Hermanto,  and  N.  Izzah.  (2018).    “  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Motor dengan Metode Simple Additive Weighting”.
[4] E.  Ismanto,  and  N.  Effendi.  (2017)  “  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Karyawan dengan Metode simple Additive Weighting”.
[5] Hadi, Syamsul (2020). Manajemen Sumber Daya Manusia Perusahaan, PT.PAIHO Indonesia.
[6] Nofriansyah,  Dicky  (2014).  Konsep  Data  Mining  VS  Sistem  Informasi Keputusan. Yogyakarta : Deepublish
Volume 6 Nomor 1, Maret 2022, pp. 359-366 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[7] Silalahi,  M.  Sulaiman. Sistem  Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Jabatan Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus: Gapeksindo Medan). ISSN: 2301-9425. Medan: Pelita
[8] Kusrini.  2007.  Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan. Yogyakarta: Andy Offset.
[9] Eniyati,  S.  2011.  Perancangan  Sistem  Pendukung  Pengambilan Keputusan  untuk  Penerimaan  siswa  dengan  Metode  SAW  (Simple Additive  Weighting  ).  2011.  Jurnal  Teknologi  Informasi  DINAMIK Volume 16, No.2, Juli 2011, Hal. 171-176.
[10]  Andi,  Kurnia,  Riska,  Henry.  (2009).  “Sistem  Pendukung  Keputusan untuk  Menentukan  Penerimaan  Beasiswa  Bank  BRI  Menggunakan FMADM”. Jurnal Universitas Islam Indonesia Yogyakarta.