## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3146

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam Pemberian Reward Bagi Pegawai Honorer Menggunakan Pembobotan Rank Order Centroid
Tongam Panggabean 1,* , Mesran 2 , Yessika Floriana Manalu 2
1 Prodi Sistem Informasi, STMIK Methodist Binjai, Binjai, Indonesia
2 Prodi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: 1,* tongampanggabean@gmail.com, 2 mesran.skom.mkom@gmail.com, 3 yessikafloriana@gmail.com Email Penulis Korespondensi: tongampanggabean@gmail.com
Abstrak− Pemberian  reward  kepada  pegawai  merupakan  salah  satu  cara  untuk  meningkatkan  semangat  kerja  serta meningkatkan kinerja bagi pegawai yang berprestasi. Pada Badan Pengelola Keuangan dan Aset Kab. Deli Serdang dalam memilih pegawai terbaik, beban kerja tidak dapat dijadikan acuan satu-satunya untuk pemberian reward tersebut. Namun ada beberapa  kriteria  yang  turut  dipertimbangkan  dalam  pemberian  reward.  Sehingga  dibutuhkan  suatu  sistem  pendukung keputusan untuk membantu pemilihan pegawai terbaik tersebut. Dalam penelitian ini dipilih metode Simple Additive Weighting (SAW)  yang  dilakukan  dengan  memberikan  pembobotan  pada  setiap  kriteria  yang  dinilai  per  individu  pegawai  tersebut menggunakan metode Rank Order Centroid (ROC). Kriteria yang turu dinilai dalam penelitian ini adalah beban kerja, jumlah kehadiran,  kedisiplinan  dan  etika  kerja  pegawai.  Nantinya  3  pegawai  yang  memperoleh  nilai  terbaik  berhak  mendapatkan reward.
Kata Kunci : SAW; Simple Additive Weighting; ROC; Pegawai Honorer; Reward
Abstract− Giving rewards to employees is one way to increase morale and improve performance for employees who excel. At the District Financial and Asset Management Agency. Deli Serdang in selecting the best employees, the workload cannot be used as the only reference for the awarding of these rewards. However, there are several criteria that are also considered in giving rewards. So we need a decision support system to help the selection of the best employees. In this study, the Simple Additive Weighting (SAW) method was chosen which was carried out by giving weighting to each criterion that was assessed per individual employee using the Rank Order Centroid (ROC) method. The criteria that are also assessed in this study are workload, attendance, discipline and work ethic of employees. Later, 3 employees who get the best score will be entitled to a reward.
Keywords : SAW; Simple Additive Weighting; ROC; Honorary Employee; Reward

## 1. PENDAHULUAN
Sebagai  salah  satu  instansi  pemerintahan,  Badan  Pengelola  Keuangan  dan  Aset  (BPKA)  Kab.  Deli  Serdang memiliki tujuan untuk mengelola adminstrasi keuangan yang akuntable dan transparan. Untuk mewujudkan hal tersebut,  maka  para  pegawai  yang  berada  di  dalam  Instansi  Pemerintahan  diharapkan  mampu  bekerja  dengan maksimal sehingga diharapkan mampu berkontribusi dalam pencapaian visi dan misi pemerintah Kabupaten Deli Serdang. Pegawai yang berada di dalam naungan Badan Pengelola Keuangan dan Aset Kab. Deli Serdang terbagi menjadi  dua  yaitu,  Pegawai  Negeri  Sipil  (PNS)  dan  Pegawai  Kontrak  Waktu  Tertentu  (PKWT)  atau  biasanya disebut Pegawai Honorer.
Pegawai  honorer  yang  berada  di  lingkungan  BPKA  Kab.  Deli  Serdang  memiliki  persentase  10%  dari jumlah  keseluruhan  pegawai  yang  terdaftar.  Setiap  tahunnya,  pegawai  honorer  melakukan  perbaharuan  surat kontrak untuk melanjutkan pekerjaannya. Sehingga diharapkan pegawai honorer mampu menunjukkan kontribusi dalam  bekerja.  Hal  ini  menjadi  dasar  dalam  pemberian reward ataupun  bonus  sehingga  para  pegawai  honorer terpacu untuk bekerja dan memberikan hasil yang terbaik dalam mengemban dan membantu tugas para PNS di lingkungan pemerintahan Kab. Deli Serdang. Proses pemberian reward ini sebelumnya dilaksanakan dengan cara manual yaitu hanya berdasarkan satu kriteria saja yaitu hanya dari kehadiran. Hal ini membuat sulitnya mengambil keputusan terhadap pegawai honorer terbaik yang berhak mendapatkan reward. Proses pertimbangan seperti ini dianggap kurang efektif dikarenakan adanya perbedaan beban kerja setiap pegawai honorer yang berbeda-beda. Untuk mengatasi permasalahan yang ada, dibutuhkan suatu sistem berupa sistem pendukung keputusan (SPK).
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sebuah sistem yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil  keputusan  manajerial  dalam  situasi  keputusan  semi  terstruktur.  Sistem  pendukung  keputusan dimaksudkan  untuk  menjadi  alat  bantu  bagi  para  pengambil  keputusan  untuk  memperluas  kapabilitas  seorang manajer,  namun  tidak  untuk  menggantikan  penilaian  seorang  manajer  atau  pengambil  keputusan[1]–[3].  Agar informasi  yang  dihasilkan  menjadi  subjektif,  SPK  membutuhkan  metode-metode  dalam  pengolahan  datanya seperti metode Simple Additive Weighting (SAW), WP, ELECTRE, EXPROM II, PROMETHEE [4], [5] . Metode Simple Additive Weighting (SAW) atau dikenal  dengan metode penjumlahan terbobot  merupakan metode  yang memiliki konsep dasar yaitu nilai  ternormalisasi  kriteria untuk  alternatif harus dikalikan dengan bobot  kriteria. Kemudian alternatif yang memiliki nilai tertinggi dipilih sebagai alternatif yang lebih terbaik [6]. Penerapan SPK telah banyak dilakukan untuk penyelesaian masalah, seperti yang dilakukan oleh Ridho dkk dalam penelitiannya terhadap  Penerapan  SAW  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  menentukan  Penerima  Beasiswa menghasilkan sebuah aplikasi yang membantu pihak universitas dalam memilih mahasiswa yang berhak mendapat

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3146
beasiswa[7].  Penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  Iman  Judi  Situmeang  pada  tahun  2021  menerapkan metode  SAW  dalam  pemilihan  duta  kampus  pada  Universitas  Budi  Darma.  Metode  yang  digunakan  mampu memberikan efektifitas informasi yang dibutuhkan juri dalam keputusan duta kampus [8].
Dari  pembahasan  di  atas,  dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode  SAW  dalam  menghasilkan perangkingan  dan  metode  ROC  untuk  mendapatkan  nilai  bobot  dalam  perhitungan  seleksi  pemberian  reward kepada pegawai honorer. Diharapkan penelitian ini nantinya dapat menentukan tiga pegawai terbaik yang berhak mendapatkan  reward  yang  sesuai  dengan  kriteria  kinerja  dengan  menghitung  setiap  bobot  kriteria  yang  telah ditetapkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam  melakukan  penelitian  pada  Badan  Pengelola  Keuangan  dan  Aset  Daerah  Kab.  Deli  Serdang,  peneliti melakukan beberapa tahapan diantaranya, yaitu:
1. Tahap  Studi  Pustaka,  pada  tahapan  ini  peneliti  melakukan  pengumpulan  referensi  pustaka  dan  pemahaman yang berkaitan dengan metode SAW, ROC dan jurnal-jurnal penelitian terkait.
2. Tahap  Pengumpulan  Data,  pada  tahapan  ini  peneliti  dengan  mempelajari  data-data  pegawai  honorer  pada Badan Pengelola Keuangan dan Aset Kab. Deli Serdang berdasarkan persyaratan yang telah ditentukan. Dan data ini akan menjadi variabel input dalam penelitian.
3. Tahap Analisa dan Pengujian, pada tahapan ini penulis melakukan analisa terhadap data pegawai honorer.
4. Tahap Penetapan Hasil dan Resume Penelitian, pada tahap ini penulis mendapatkan hasil 3 pegawai honorer yang berhak mendapat reward .
Dari tahapan diatas dapat digambarkan sebagai berikut:

## Gambar 1. Tahap Metode Penelitian

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau biasa disebut Decision Support System (DSS) merupakan sebuah sistem yang  mampu  memberi  kemampuan  dalam  pemecahan  masalah  atau  kemampuan  pengkomunikasian  dalam masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tidak terstruktur. Hal yang perlu di tekankan adalah SPK bukanlah suatu tool pengambil keputusan melainkan sebagai tool pendukung[1].
SPK  adalah  implementasi  teori  pengambilan  keputusan  yang  sudah  diperkenalkan  oleh  beberapa  ilmu seperti   operation  research  dan  menegement  science.  Bedanya  hanya  jika  dahulu  pencarian  atau  penyelesaian masalah dilakukan dengan perhitungan iterasi dengan cara manual, biasanya untuk mencari nilai yang minimum, maksimum  atau  optimum.  Sedangkan  sekarang  komputer  menawarkan  kemampuannya  untuk  menyelesaikan persoalan yang sama dalam waktu yang relatif singkat [9].

## 2.3 Metode SAW (Simple Additive Weighting)
Model SAW dikenal juga dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif  yang  ada.  Metode  ini  merupakan  metode  yang  paling  terkenal  dan  paling  banyak  digunakan  dalam menghadapi Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM).  MADM  itu  sendiri  merupakan  suatu  metode  yang
Tahap Studi Pustaka Peneliti mengumpulkan referensi pustaka

## Tahap Pengumpulan Data

## Mengumpulkan data pegawai honorer di BPKA

## Tahap Analisa dan Pengujian
1. Penetapan Alternatif dan Rating 2. Menormalisasikan Matriks Keputusan
3. Menghitung Preferensi 4. Perangkingan Pegawai

## Tahap Hasil dan Resume Penelitian
1. Penetapan Pegawai Terbaik 2. Penulisan Laporan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3146
digunakan  untuk  mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria  tertentu.  Metode  SAW  ini mengharuskan  pembuat  keputusan  menentukan  bobot  sebagai  atribut  [10]–[15].  Adapun  tahapan  dengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai berikut: 1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci)
𝑥 𝑖𝑗 = [ 𝑥 1.1 𝑥 1.2 𝑥 1.𝑛 𝑥 2.1 𝑥 2.2 𝑥 2.𝑛 𝑥 𝑚.1 𝑥 𝑚.2 𝑥 𝑚.𝑛 ] (1)
Keterangan : 𝑋 𝑖𝑗 : Matriks keputusan
𝑖 : Alternatif (Baris)
𝑗 : Kriteria (Kolom)
𝑛 : Jumlah Atribut/ Kriteria
𝑚 : Jumlah Alternatif/ Baris
4. Melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 jika j adalah atribut keuntungan ( benefit ) (2)
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 jika j adalah atribut biaya ( cost ) (3)
Kriteria keuntungan dimana semakin nilai matriks keputusannnya semakin tinggi maka hasilnya akan semakin baik.  Sedangkan  kriteria  biaya  ( cost) dimana  semakin  nilai  matriks  keputusannya  semakin  rendah  maka hasilnya akan semakin baik
5. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perangkingan  yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.
Vi = ∑ 𝑤 𝑗 𝒏 𝒋=𝟎 + 𝑟 𝑖𝑗 (4)
Keterangan: Vi   : Nilai Preferensi 𝑤 𝑗 : Bobot 𝑟 𝑖𝑗 : Matrik yang ternormalisasi j : Kriteria/Atribut
n : Jumlah Kriteria/Atribut

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Pegawai  honorer  yang  berhak  mendapatkan reward adalah  pegawai  terbaik  yang  memiliki  kinerja  baik  dan kedisiplinan yang baik sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan. Pemilihan pegawai honorer terbaik merujuk pada kriteria individu dengan menggunakan beberapa unsur yaitu beban kerja, kehadiran, kedisiplinan dan etika kerja. Berdasarkan tahapan metode SAW ( Simple Additive Weighting), adalah sebagai berikut : 1. Penentuan kriteria ( 𝐶 𝑖 )
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan Jenis Bobot 𝐶 1 Beban Kerja Benefit 0.52 𝐶 2 Jumlah Kehadiran Benefit 0.27 𝐶 3 Kedisiplinan Benefit 0.15 𝐶 4 Etika Kerja Benefit 0.06
Dari tabel 1 dapat dilihat kriteria dan bobot masing-masing kriteria. Untuk nilai bobot pada tabel tersebut diperoleh dari metode Rank Order Centroid (ROC) [16], [17]. Adapun keterangan dari kriteria di atas adalah: a. Beban Kerja
: merupakan berat atau tidaknya tanggung jawab seorang pegawai diukur berdasarkan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3146
tingkat kesulitan dalam pekerjaan tersebut.
b. Jumlah Kehadiran : merupakan jumlah kehadiran yang dilakukan oleh pegawai sesuai dengan data absensi yang ada pada Bagian Umum BPKA Kab. Deli Serdang
c. Kedisiplinan
: diukur berdasarkan tepat atau tidaknya seorang pegawai mulai bekerja sesuai dengan jam masuk yang berlaku dan pulang sesuai dengan peraturan yang berlaku.
d. Etika Kerja : diukur berdasarkan pengamatan oleh penulis yang meliputi tingkat inisiatif pekerja dan kesopanan terhadap pegawai lainnya.
Dimana alternatif yang ada akan dibandingkan dengan krieria diatas. Alternatif nya adalah sebagai berikut :
Tabel 2. Tabel Alternatif Alternatif Nama Pegawai Honorer C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 Ayu Berat 75% Cukup Baik A 2 Budi Ringan 100% Sangat Baik Sangat Baik A 3 Binsar Ringan 85% Baik Baik A 4 Daud Sangat Ringan 100% Sangat Baik Sangat Baik A 5 Ira Ringan 75% Cukup Cukup A 6 Julianto Cukup 95% Baik Baik A 7 Mentari Berat 70% Cukup Cukup A 8 Toha Sangat Berat 50% Buruk Sangat Buruk A 9 Yuni Sangat Ringan 70% Cukup Cukup A 10 Yolanda Berat 85%  Sangat Buruk Cukup
Nilai setiap alternatif A i pada setiap kriteria sudah ditentukan. Dimana nilai tersebut diperoleh berdasarkan nilai crisp :  i  =  1,  2,  ......,  m  dan  j  =  1,  2,  ..............,  n.  Adapun  kriteria  pembobotan  yang  dilakukan  penulis  dalam penelitian ini yaitu :
a. Beban Kerja, variabelnya adalah : Sangat Ringan : 1 Ringan : 2 Cukup : 3 Berat : 4 Sangat Berat : 5 b. Kedisiplinan, variabelnya adalah : Sangat buruk : 1 Buruk : 2 Cukup : 3 Baik : 4 Sangat Baik : 5 c. Etika Kerja, variabelnya adalah : Sangat buruk : 1 Buruk : 2 Cukup : 3 Baik : 4 Sangat Baik : 5
2. Penentuan rating kecocokan
Pada tahap ini yaitu menentukan bobot setiap alternatif pada setiap  kriteria yang telah ditentukan. Dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Tabel Rating Kecocokan Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4
A 1 4
75 3 4 A 2 2 100 5 5 A 3 2 85 4 4 A 4 1 100 5 5 A 5 2 75 3 3
A 6 3 95 4 4 A 7 4 70 3 3 A 8 5 50 2 3 A 9 1 70 3 3 A 10 4 85 1 3

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3146
3. Membuat Matriks Keputusan
Adapun matriks keputusan berdasarkan tabel 3 dari data rating kecocokan, yaitu :
𝑋𝑖𝑗 = [ 4 75 3 4
2 100 5 5 2 85 4 4 1 100 5 5 2 75 3 3 3 95 4 4
4 70 3 3
5 50 2 3 1 70 3 3 4 85 1 3]
Max =  5     100     5      5
4. Menghitung Matriks Normalisasi (R ij )
Tahap selanjutnya adalah menghitung normalisasi berdasarkan matriks keputusan, yaitu : Perhitungan kriteria C 1 R 1,1 = 4/5 = 0.8 R 2,1 = 2/5 = 0.4 R 3,1 = 2/5 = 0.4 R 4,1 = 1/5 = 0.2 R 5,1 = 2/5 = 0.4 R 6,1 = 3/5 = 0.6 R 7,1 = 4/5 = 0.8 R 8,1 = 5/5 = 1 R 9,1 = 1/5 = 0.2 R 10,1 = 4/5 = 0.8
Perhitungan kriteria C 2 R 1,2 = 75/100 = 0.75 R 2,2 = 100/100 =  1 R 3,1 = 85/100 = 0.85 R 4,1 = 100/100 = 1 R 5,2 = 75/100 = 0.75 R 6,2 = 95/100 = 0.95 R 7,2 = 70/100 = 0.70 R 8,2 = 50/100 = 0.50 R 9,2 = 70/100 = 0.70 R 10,2 = 85/100 = 0.85
Perhitungan kriteria C 3 R 1,3 = 3/5 = 0.6 R 2,3 = 5/5 = 1 R 3,3 = 4/5 = 0.8 R 4,3 = 5/5 = 1 R 5,3 = 3/5 = 0.6 R 6,3 = 4/5 = 0.8 R 7,3 = 3/5 = 0.6 R 8,3 = 2/5 = 0.4 R 9,3 = 3/5 = 0.6 R 10,3 = 1/5 = 0.2
Perhitungan kriteria C 4 R 1,4 = 4/5 = 0.8 R 2,4 = 5/5 = 1 R 3,4 = 4/5 = 0.8 R 4,4 = 5/5 = 1 R 5,4 = 3/5 = 0.6 R 6,4 = 4/5 = 0.8 R 7,4 = 3/5 = 0.6 R 8,4 = 3/5 = 0.6

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3146
R 9,4 = 3/5 = 0.6 R 10,4 = 3/5 = 0.6
Kemudian, data di atas dibuat ke dalam matriks yaitu Matriks Normalisasi
𝑅 𝑖,𝑗 = [ 0.8 0.75 0.6 0.8 0.4 1.0 1.0 1.0 0.4 0.85 0.8 0.8 0.2 1.0 1.0 1.0 0.4 0.75 0.6 0.6 0.6 0.95 0.8 0.8 0.8 0.70 0.6 0.6 1.0 0.50 0.4 0.6 0.2 0.70 0.6 0.6 0.8 0.85 0.2 0.6]
5. Menghitung Preferensi, menggunakan persamaan 3
V 1 = ∑ (0.52 * 0.8 ) + (0.27 * 0.75) + (0.15 * 0.6) + (0.06 * 0.8) = 0.757 V 2 = ∑ (0.52 * 0.4 ) + (0.27 * 1.0)   + (0.15 * 1.0) + (0.06 * 1.0) = 0.688 V 3 = ∑ (0.52 * 0.4 ) + (0.27 * 0.85) + (0.15 * 0.8) + (0.06 * 0.8) = 0.606 V 4 = ∑ (0.52 * 0.2 ) + (0.27 * 1.0)   + (0.15 * 1.0) + (0.06 * 1.0) = 0.584 V 5 = ∑ (0.52 * 0.4 ) + (0.27 * 0.75) + (0.15 * 0.6) + (0.06 * 0.6) = 0.537 V 6 = ∑ (0.52 * 0.6 ) + (0.27 * 0.95) + (0.15 * 0.8) + (0.06 * 0.8) = 0.737 V 7 = ∑ (0.52 * 0.8 ) + (0.27 * 0.70) + (0.15 * 0.4) + (0.06 * 0.6) = 0.731 V 8 = ∑ (0.52 * 1.0 ) + (0.27 * 0.50) + (0.15 * 0.4) + (0.06 * 0.6) = 0.751 V 9 = ∑ (0.2 * 0.2 ) + (0.27 * 0.70)   + (0.15 * 0.6) + (0.06 * 0.6) = 0.419 V 10 = ∑ (0.52 * 0.8 ) + (0.27 * 0.85) + (0.15 * 0.2) + (0.06 * 0.6) = 0.712
Hasil akhir Dari perhitungan diatas maka dapat dibuat tabel berdasarkan rangking sebagai berikut :
Tabel 4. Tabel Ranking Alternatif Nama Vi Peringkat A 1 Ayu 0.757 1 A 2 Budi 0.688 6 A 3 Binsar 0.606 7 A 4 Daud 0.584 8 A 5 Ira 0.537 9 A 6 Julianto 0.737 3 A 7 Mentari 0.731 4 A 8 Toha 0.751 2 A 9 Yuni 0.419 10 A 10 Yolanda 0.712 5
Berdasarkan  tabel  hasil  di  atas  maka  didapatkan  3  pegawai  honorer  terbaik  yang  berhak  mendapatkan reward adalah :
1. A 1 , atas nama Ayu
2. A 8 , atas nama Toha 3. A 6 , atas nama Julianto

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan, bahwa metode pembobotan yang digunakan dalam penelitian yaitu Rank Order Centroid (ROC) memberikan hasil menjadi lebih efektif terhadap perangkingan yang dilakukan. Hasil perangkingan menjadi lebih objektif. Penelitian yang dilakukan mampu memberikan hasil bahwa A 1 , A 8 dan A 6 merupakan 3 alternatif terbaik dari pegawai honorer yang akan diberikan reward.

## REFERENCES
[1] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[2] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making . Yogyakarta: Deepublish, 2017.
[3] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[4] M. Mesran, R. Rusiana, and M. Sianturi, “Decision Support System for Termination of Employment using Elimination

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3146
and Choice Translation Reality Method,” J. Teknol. dan Sist. Komput. , vol. 6, no. 4, p. 135, 2018.
[5] N. Nurlela, M. Syahrizal, F. Fadlina, and A. Karim, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kepala Desa Terbaik Menerapkan Metodethe Extended Promethee II (EXPROM II),” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 3, p. 200, 2020.
[6] S. H. Sahir, R. Rosmawati, and K. Minan, “Simple Additive Weighting Method to Determining Employee Salary Increase Rate,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[7] R. T. Subagio, M. T. Abdullah, and Jaenudin, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Penerima Beasiswa,” Pros.  SAINTIKS  FTIK  UNIKOM ,  vol.  2,  pp.  61–68, 2017.
[8] I. J. T. Situmeang, S. Hummairoh, S. M. Harahap, and Mesran, “Application of SAW ( Simple Additive Weighting ) for the Selection of Campus Ambassadors,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 21–28, 2021.
[9] E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[10]  S. K. Simanullang and A. G. Simorangkir, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 472–478, 2021.
[11]  M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, and Mesran, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
[12]  R.  Y.  Simanullang,  Melisa,  and  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Covid-19  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 2–9, 2021.
[13]  R.  T.  Utami,  D.  Andreswari,  and  Y.  Setiawan,  “Implementasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dengan pembobotan Rank Order Centroid(ROC) Dalam Pengambilan Keputusan Untuk Seleksi Jasa Leasing Mobil,” J. Rekursif , vol. 4, no. 2, pp. 209–221, 2016.
[14]  R. Rahim, “Study Approach of Simple Additive Weighting For Decision Support System,” 2017.
[15]  K. Bin Sumardi, M. Simaremare, and A. P. U. Siahaan, “Decision Support System in Selecting The Appropriate Laptop Using Simple Additive Weighting,” IJRTER , 2016.
[16]  M. Mesran, T. M. Diansyah, and F. Fadlina, “Implemententasi Metode Rank Order Cendroid (ROC) dan Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) dalam Penilaian Kinerja Dosen Komputer Menerapkan (Studi Kasus: STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, p. 822, Sep. 2019.
[17]  M. Mesran, J. Afriany, and S. H. Sahir, “Efektifitas Penilaian Kinerja Karyawan Dalam Peningkatan Motivasi Kerja Menerapkan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, pp. 813–821, Sep. 2019.