JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (print) Vol. IV No. 2, Jun 2018, hlm. 171 – 178                                      ISSN 2550-0201 (online) Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN KENAIKAN GAJI KARYAWAN
Nasrun Marpaung Sistem Informasi, STMIK Royal email : nasrunavara@gmail.com
Abstract: A  determination  of  employee  salary  raise  has  a  lot  of  obstacles  to  employee appraisal so the results obtained don’t match the specified criteria. The use of technology in a  decision  support system  is  capable  of  providing  solutions to  help the  manager  who makes decisions. The decision support system which was designed to help determine the salary  raise  for  the  employees  of  AKBID  As-Syifa  Kisaran  utilizes  FMADM  (Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making)  with  one  of  its  methods,  namely  SAW  (Simple Additive Weighting) which produces the best alternative decision of several alternatives in which the best alternative is obtained through a weighted sum from performance rating on  every  alternative.  This  method  was  chosen  because  it  is  able  to  choose  the  best alternative based on the criteria which have been calculated with the weight value of each attribute. The best alternative decision obtained was 2 employees or 14 % of 14 employee data which have been processed.
Keywords: Decision  Support  System,  Simple  Additive  Weighting,  Employee  Salary Raise
Abstrak: Penentuan  kenaikan  gaji  karyawan  pada  sebuah  instansi  maupun  perusahaan banyak  terdapat  kendala  terhadap  penilaian  karyawan  sehingga  hasil  keputusan  yang diperoleh  tidak  sesuai  kriteria  yang  ditentukan.  Pemanfaatan  teknologi  pada  sebuah sistem  pendukung  keputusan  mampu  memberikan  solusi  untuk  membantu  manajer pengambil  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  yang  dibuat  untuk  membantu menentukan kenaikan gaji karyawan AKBID As-Syifa Kisaran memanfaatkan FMADM ( Fuzzy  Multiple  Atribute  Decission  Making )  dengan  salah  satu  metodenya  yaitu  SAW ( Simple  Additive  Weighting )  yang  menghasilkan  alternatif  keputusan  terbaik  dari beberapa  alternatif.  Dimana  alternatif  terbaik  diperoleh  melalui  penjumlahan  terbobot dari rating kinerja    pada  setiap  alternatif.  Metode  ini  dipilih  karena  mampu  memilih alternatif terbaik berdasarkan kriteria yang sudah dihitung dengan nilai bobot dari setiap atributnya. Alternatif keputusan terbaik diperoleh sebanyak 2 karyawan atau 14% dari 14 data karyawan yang telah diolah.
Kata Kunci : Sistem  Pendukung  Keputusan, Simple  Additive  Weighting ,  Kenaikan Gaji Karyawan.

## PENDAHULUAN
Pemanfaatan perkembangan teknologi  saat  ini  tidak  lagi  pada  bidang tertentu  saja,  perkembangan  yang  begitu pesat berpengaruh pada kemudahan semua aktifitas yang sulit untuk dilakukan manusia  dapat  dikerjakan  dengan  mudan, efektif  dan  efisien.  Dengan  peranan teknologi  bidang  komputasi  tentunya sangat memberikan peluang untuk menyelesaikan permasalahan yang kompleks. Sistem  pendukung    keputusan adalah  suatu  sistem  informasi  spesifik yang ditujukan untuk membantu manajemen  dalam  mengambil  keputusan yang berkaitan    dengan    persoalan yang bersifat  semi  terstruktur.  Sistem  ini memiliki    fasilitas  untuk  menghasilkan berbagai  alternatif  yang  secara  interaktif digunakan  oleh  pemakai.  Kata  kunci lainnya adalah penggunaan model sebagai dasar pengembangan alternatif dan pemanfaatan komputer. Dapat disimpulkan bahwa tujuan sistem pendukung keputusan dapat memberikan  kemudahan  efektifitas  dan efisiensi  suatu    pekerjaan  setiap  manejer dalam  melakukan  setiap  pengambilan keputusan. (Niswatin, 2015). Penerapan Sistem Pendukung Keputusan dengan metode Simple Additive  Weighting (SAW)  digunakan dalam penentuan kenaikan gaji karyawan. Dalam  menentukan  proses  penetapan kenaikan  gaji  karyawan  di  perusahaan banyak  terdapat  kendala-kendala  atau masalah  yang  harus  dihadapi  perusahaan antara  lain  efisiensi  waktu,  banyak perbandingan variabel yang diuji,
pengambilan  keputusan  apakah  karyawan tersebut  berhak  naik  gajinya  atau  tidak dan  banyaknya  berkas  data  karyawan yang  diolah.  Selama  ini,  penentuan karyawan  yang  termasuk  dalam  kriteria kenaikan gaji di AKBID As-Syifa Kisaran belum menggunakan suatu sistem sehingga  hasil  yang  diperoleh  kurang
begitu akurat, pemilihan dilakukan secara acak  dan  hanya  berdasarkan  pendidikan terakhir. Oleh sebab itu, untuk mendapatkan  karyawan  yang  memenuhi kriteria yang tepat maka dalam penelitian ini penulis harus menentukan kriteria-kriterianya terlebih dahulu. Setiap kriteria ini memiliki bobot masing-masing yang  nantinya  diolah  dengan  metode Simple Additive Weighting (SAW) sehingga didapatkan hasil dalam penentuan kenaikan gaji karyawan. Metode Simple Additive Weighting (SAW)  yang  juga  dikenal sebagai  kombinasi  bobot linear atau metode scoring adalah  teknik  keputusan yang  sederhana  dan  multi  atribut  yang paling  banyak  digunakan.  Metode  ini didasarkan  pada  bobot  rata-rata.  Skor evaluasi  dihitung  untuk  setiap  alternatif dengan  mengalikan  nilai  skala  yang diberikan  kepada  alternatif  yang  atribut dengan bobot kepentingan relatif ditetapkan  langsung  oleh  pengambil keputusan yang diikuti dengan menjumlahkan hasil untuk semua kriteria,
(Alireza Afshari et al , 2010).

## METODOLOGI

## Studi Literatur
Studi literatur adalah tahap melakukan pembelajaran mengenai sistem pengambil keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).  Data  yang  diolah  berasal  dari buku-buku  dan  jurnal  yang  berkaitan dengan konsep Sistem Pendukung Keputusan  menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW) . Studi  lapangan  di  lakukan  pada Kampus AKBID As-Syifa Kisaran. Adapun  data-data  yang  diperlukan  dalam pengolahan data sistem pendukung keputusan  dengan  metode  SAW  yaitu: Data  karyawan  yang  diperlukan  untuk diolah  dan  diterapkan  pada  sistem pendukung  keputusan  dengan  metode
SAW. Data-data karyawan yang dijadikan sebagai  data  kriteria,  data  himpunan kriteria, data alternatif, data klasifikasi .
Analisa Sistem Analisa dilakukan untuk mendapatkan suatu hasil sebagai pendukung  keputusan  untuk  menentukan kenaikan  gaji  karyawan  berdasarkan metode penelitian yang dilakukan. Data-data  yang  diperoleh  dari  metode penelitian yang dilakukan kemudian akan dianalisis  sehingga  diperoleh  beberapa kriteria  sebagai  input  dengan  nilai  yang sudah  ditentukan  yang  nantinya  akan dikalkulasikan  dengan  rumus  sistem pendukung  keputusan metode  Simple Additive Weighting.
Langkah  penyelesaian  metode FMADM  dengan  metode  SAW  antara lain:
a. Memberikan nilai setiap alternatif (Ai) pada  setiap  kriteria  (Cj)  yang  sudah ditentukan.
b. Memberikan nilai bobot (W) yang juga didapatkan berdasarkan nilai crisp.
c. Melakukan normalisasi.
d. Melakukan proses perankingan dengan cara mengalikan natriks ternormalisasi
e. Menentukan  nilai  preferensi  untuk setiap alternatif (Vi)
Penerapan Metode SAW untuk Pengolahan Data Pada  tahap  pengolahan  data,  data yang  diolah  dengan  metode Simple Additive Weighting, terlebih dahulu dilakukan  penentuan  alternatif,  sesuai dengan  tujuan  dari  sistem  pendukung keputusan penentuan kenaikan gaji karyawan,  kemudian  menentukan  kriteria dan  himpunan  kriteria  tiap-tiap  alternatif yang  akan  dihitung  dengan  memasukkan nilai  bobot  pada  tiap-tiap  kriteria, sehingga  memperoleh  nilai  akhir  dengan
bentuk  nilai  normalisasi  dan  preferensi sehingga  memperoleh  nilai  akhir  sebagai solusi  untuk  menentukan  kenaikan  gaji karyawan pada AKBID As Syifa Kisaran.
Gambar 1. Pengolahan Data Metode SAW

## Perhitungan Data Kriteria
Kriteria  yang  dibutuhkan  dalam menentukan kenaikan gaji karyawan pada penelitian ini meliputi:
a. Kriteria Kedisiplinan Data  pada  kriteria  kedisiplinan  ini diambil  dari  absensi  karyawan  yang sudah  dikalkulasikan  dan  direkap persentase  kehadirannya,  di  mana jumlah data kedisiplinan yang dihitung adalah  jumlah  kehadiran  dalam  1 (satu) tahun, yang mana nilai persentase  perbulannya  dirata-ratakan. Pada  kriteria  kedisiplinan  terdapat  4 variabel dan untuk 95.000% - 96.250% dianggap  variabel  ke  0,  sehingga dengan  menerapkan  rumus  terbentuk nilai begitu selanjutnya untuk menentukan  nilai  pada  variabel  yang
Perhitungan Metode Simple Additive Weighting
Menentukan Alternatif Kenaikan Gaji Karyawan
Menentukan Kriteria Menentukan Bobot Menentukan Nilai Normalisasi Menentukan Nilai Preferensi Menghitung Nilai Total Karyawan Terpilih Berdasarkan Rangking
lainnya. Untuk lebih jelas dapat dilihat pada tabel 1 berikut: Tabel 1. Jangkauan Nilai Fuzzy Terhadap Kedisiplinan Karyawan Kriteria Kedisiplinan (C 1 ) Nilai Fuzzy Keterangan 95.000% - 96.250% 0 Kurang Disiplin (KD) 96.251% - 97.500% 0,333 Cukup Disiplin (CD) 97.501% - 98.750% 0,667 Disiplin (D) 98.751% - 100.000% 1 Sangat Disiplin (SD) Kriteria Masa Kerja
Data  pada  kriteria  masa  kerja  ini diambil  dari  rekap  data  karyawan  pada kategori  lama  bekerja  karyawan  di AKBID  As  Syifa.  Dari  data  tersebut ditentukan  nilai range. Nilai range yang sudah ditentukan selanjutnya akan diintegrasikan  ke  bilangan fuzzy seperti pada tabel 4.5 berikut ini:
Tabel 2. Jangkauan Nilai Fuzzy Terhadap Masa Kerja Karyawan
Kriteria Masa Kerja (C 2 ) Nilai Fuzzy Keterangan 0 - 2.000 tahun 0 Tidak Lama (TL) 2.001 - 4.000 tahun 0,25 Kurang Lama (KL) 4.001 - 6.499 tahun 0,5 Cukup Lama (CL) 6.500 - 8.999 tahun 0,75 Lama (L) >= 9.000 tahun 1 Sangat Lama (SL) b. Kriteria Pendidikan Terakhir Data  pada  kriteria  ini  diambil  dari rekap  data  karyawan  pada  kategori pendidikan terakhir karyawan. Pendidikan terakhir memiliki 5 jangkauan  nilai  yang  selanjutnya  akan diintegrasikan ke bilangan fuzzy seperti pada tabel 4.6 berikut ini:
Tabel 3. Jangkauan Nilai Fuzzy Terhadap Pendidikan Terakhir Kriteria Pendidikan Terakhir (C 3 ) Nilai Fuzzy Keterangan SMA sederajat 0 Sangat Rendah (SR) D-III 0,25 Rendah (R) D-IV 0,5 Sedang (S) S1 0,75 Tinggi (T) S2 1 Sangat Tinggi (ST) c. Kriteria Keahlian Kerja Data  pada  kriteria  ini  diambil  dari jumlah  pelatihan  yang  pernah  diikuti oleh karyawan. Keahlian kerja memiliki  5  jangkauan  nilai  yang selanjutnya  akan  diintegrasikan  ke bilangan fuzzy seperti  pada  tabel  4.7 berikut ini:
Tabel 4. Jangkauan Nilai Fuzzy Terhadap
Keahlian Kerja Kriteria Keahlian Kerja (C 4 ) Nilai Fuzzy Keterangan 0d 0 Sangat Rendah (SR) 1 0,25 Rendah (R) 2 0,5 Sedang (S) 3 0,75 Tinggi (T) > 3 1 Sangat Tinggi (ST) d. Kriteria Status Pernikahan Data  pada  kriteria  ini  diambil  dari status  pernikahan  karyawan.  Status pernikahan  memiliki  2  jangkauan
nilai yang selanjutnya akan diintegrasikan  ke  bilangan fuzzy seperti pada tabel 4.8 berikut ini: Tabel 5. Jangkauan Nilai Fuzzy Terhadap Status Pernikahan Kriteria Status Pernikahan (C 5 ) Nilai Fuzzy Keterangan Belum Menikah 0,5 Belum Menikah (BM) Menikah 1 Menikah (M) Pengujian Sistem pada Aplikasi Pada  tahap  ini  menyiapkan  data untuk diolah menggunakan metode Simple  Additive  Weighting .  Data  mentah yang  diperoleh  disusun  sesuai  dengan kriteria yang sudah dihitung dan memperoleh  nilai  akhir  kemudian  data ditetapkan  menjadi  sebuah  data  input yang  siap  diuji  dengan  aplikasi Simple
Additive Weighting . Evaluasi Hasil Tahap evaluasi hasil ini melakukan  proses  data  dari  AKBID As-Syifa  Kisaran  sebagai  input,  lalu menggunakan  metode Simple  Additive
Weighting , menghasilkan beberapa kriteria  yang  diinginkan.  Kesimpulan terhadap  hasil  menguji  dan  mengevaluasi dari  sistem  pendukung  keputusan  dengan metode Simple  Additive  Weighting untuk menentukan kenaikan gaji karyawan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah  selesai  melakukan  analisa
terhadap data
karyawan maka dirancanglah  sebuah  sistem  yang  akan mengolah  data  tersebut.  Setelah  sistem selesai dibangun
lalu dilakukan implementasi  terhadap  hasil  analisa. Selanjutnya  sistem  akan  diuji  apakah
sudah  berjalan  seperti  yang  sudah dirancang  dengan  menggunakan  metode yang  telah  ditetapkan.  Pengujian  juga dilakukan  untuk  menemukan  kekurangan maupun  kesalahan  yang  akan  diperbaiki untuk  implementasi  sistem  yang  lebih baik.
Hasil  yang  diperoleh  merupakan penerapkan  dari  metode Simple  Additive
Weighting (SAW)  dengan  menentukan kriteria-kriteria beserta bobot yang dijadikan input an  ke  dalam  sistem. Selanjutnya nilai bobot dari masing-masing kriteria akan dinormalisasi  untuk  kemudian  dikalikan dengan  nilai  bobot  yang  telah  ditentukan sehingga diperoleh nilai preferensi. Penjumlahan  dari  nilai  preferensi  akan menghasilkan ranking dari masing-masing alternatif sehingga diperoleh  karyawan  yang  akan  terpilih untuk mendapatkan kenaikan gaji.
Pengolahan  data  diproses  melalui aplikasi/  sistem  yang  sudah  dibuat. Adapun  antarmuka  dalam  sistem  dapat digambarkan sebagai berikut:
Gambar 1. Tampilan Menu Login Admin
Gambar 2. Tampilan Menu Home
Gambar 3. Form Proses SAW
Gambar  3.  Merupakan Form untuk
memproses analisis data. Pengujian
terhadap form proses  SAW  dilakukan dengan  mengecek  hasil  ketika  tombol lanjutkan  diklik  dan  data  yang  muncul ketika form pertama  kali  dijalankan berupa data awal yang diperoleh dari data himpunan kriteria seperti pada gambar 4.
Gambar 5. Data Awal dari Hasil Analisa
Selanjutnya  bersamaan  dengan  proses pertama, normalisasi data juga ditampilkan dibawah data awal. Gambar 6.Normalisasi dari Hasil Analisa
Dari  normalisasi  data  diperoleh  data preferensi  yang  sudah  diproses  diawal
yang  juga  bersamaan  dengan  data  awal dan data normalisasi.
Gambar 7. Preferensi dari Hasil Analisa
Dari nilai preferensi akan muncul ranking sebagai  hasil  akhir  perhitungan  dari masing-masing alternatif.
Gambar 8. Hasil Perhitungan dari Hasil Analisa Kemudian keputusan dari alternatif dengan ranking tertinggi  akan  muncul sebagai  berpotensi  naik  atau  tidak berpotensi untuk ranking dibawah rata-rata.  Jika  tombol  lanjutkan  berfungsi dengan  baik  dan  semua  angka  muncul pada  tampilan  data dengan  tepat  maka pengujian  terhadap form proses  SAW
berhasil dilakukan.
Gambar 9. Hasil Analisa Akhir dengan Tabel Keputusan SIMPULAN Berdasarkan penelitian yang penulis lakukan dan proses analisa hingga menghasilkan  suatu  data  sebagai  solusi alternative  keputusan  dalam  penentuan kenaikan  gaji  karyawan  pada  AKBID As-Syifa  Kisaran  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW),  maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut : 1. Dengan melakukan wawancara, observasi,  dan  pengumpulan  data pada  AKBID  As-Syifa  Kisaran, maka dapat ditentukan kriteria-kriteria  untuk  menentukan kenaikan  gaji  karyawanr,  yaitu Kedisiplinan  (Absensi  Kehadiran), Masa  Kerja,  Pendidikan  Terakhir, Keahlian Kerja, dan Status Pernikahan.
2. Dengan  menerapkan  metode Simple Additive  Weighting (SAW)  pada sistem. Sistem melakukan perhitungan normalisasi dari masing-masing bobot, kemudian dikalikan  dengan  nilai  bobot  ( W ) yang sudah ditentukan untuk mendapatkan nilai preferensi masing-masing  kriteria.  Selanjutnya didapatlah nilai ranking dari alternatif dengan menjumlahkan nilai  preferensi.  Nilai ranking inilah
yang menentukan alternative karyawan  yang  berpotensi  dalam kenaikan  gaji.  Maka  berdasarkan hasil  keputusan  dengan  metode SAW  dapat  dilihat  bahwa  alternatif yang  terpilih  diambil  berdasarkan nilai  total  dengan range >  2,750.
Maka  dapat  disimpulkan  bahwa jumlah alternatif yang terpilih berjumlah  3  orang  atau  21,43%  dari 14 data karyawan yang telah diolah. 3. Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting  (SAW) dibangun dengan bahasa pemrograman  PHP  dan  MySQL sebagai database untuk penyimpanan data.  Aplikasi  terdiri  dari  beberapa proses,  pada  masing-masing  data. Data  alternatif  terdiri  dari  proses input,  update,  delete, dan  tampil data.  Data  kriteria terdiri  dari  proses input,  update,  delete, dan  tampil data.  Data  himpunan  kriteria  terdiri dari proses input, update, dan tampil data  untuk  menentukan  nilai  pada masing-masing kriteria. Data Klasifikasi  terdiri  dari  proses input, update dan  tampil  data  untuk menentukan kriteria-kriteri yang sudah  diberi  nilai  pada  himpunan kriteria  kedalam  data  alternatife untuk dilakukan proses penghitungan oleh sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
Alireza  Afshari,  Majid  Mojahed  and Rosnah  Mohd  Yusuff  (2010 ). Simple Additve Weighting approach  to  Personnel  Selection Problem. International Journal of Innovation, Management and Technology. Vol.1, No 5, Desember 2010. ISSN 2010-0248 Amir Sarifudin et al. (2013). Pembangunan  Sistem  Informasi Penggajian  pada  Sekolah  Dasar Negeri (SDN) Pacitan. Indonesian Journal on
Networking and Security. November 2013 Asep  Abdul  Wahid et  al. (2012). Sistem pendukung  Keputusan  Penentuan Jumlah Pemesanan Barang . Jurnal  Algoritma  Sekolah  Tinggi Teknologi  Garut Garut,  9(2):
2302-7339 Asefeh  Asemi  (2011). The  Role  of Management  Information  System (MIS)  and  Decision  Support System  (DSS)  for  Manager’s Decision Making Process. International  Journal  of  Business and Management . 6 (7) Dian  Novita  Handayani et  al. (2014). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Jurusan Menggunakan Fuzzy Multiple Atribute Decision Making dengan Metode Simple Additive Weighting Studi Kasus Pada SMA Islam  Sultan  Agung  1.    Jurnal Transformatika, 11(2)
Dyah  Pratiwi,  Juliana  Putri  Lestari (2014). Decision  Support  System
to  Majoring  High  School  Student Using  Simple  Additive  Weighting Method.  International  Journal  of Computer Trends and Technology (IJCTT). 10(3) E.  Manokaran et  al. (2011). Application of Multi Criteria Decision Making
Tools and Validation with Optimization Technique-Case Study  using  TOPSIS,  ANN  & SAW.  International  Journal  of Management  Business  Studies.
India, 1(3)
Novi  Safriadi  (2012). Rancang  Bangun
Sistem  Informasi  Administrasi Informatika. Jurnal ELKHA, 4(2) Hilyah Magdalena (2012). Sistem Pendukung Keputusan
Menentukan  Mahasiswa  Terbaik di Perguruan Tinggi (Studi Kasus STMIK ATMA LUHUR PANGKAL  PINANG).  Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi 2012 (SENTIKA 2012) Yogyakarta,  10  Maret 2012. Husni  Faqih  (2014). Implementasi  DSS Dengan  Metode SAW untuk
Menentukan  Prioritas  Pekerjaan Operasi dan Pemeliharaan Sistem
Irigasi  DPU  Kabupaten  Tegal. Bianglala Informatika. 2(1) Muhammad  Akbar  dan  Dafid  (2015).
Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan  Verifikasi  Kelayakan Calon  Tenaga  Kerja  Indonesia (CTKI)  dengan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW).  Jatisi. 2(1) Pratiwi et  al. (2014). Sistem  Pendukung Keputusan Penjuruan Siswa dengan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW) . Jurnal  Ilmiah SINUS .
Sri  Eniyati  (2011). Perancangan  Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa  dengan  Metode  SAW (Simple Additive Weighting). Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK. 16(2) Syamsul  (2012). Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Pembagian  Beban  Kerja  Dosen (BKD)  Berbasis  Logika  Fuzzy. Jurnal Litek. 9(2) Tutin  Sumanti  (2013). Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Mobil Bekas Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Pelita Informatika Budi Darma. 5(3)