## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA PT. PRIMASOLUSI INFORMATIKA NUSANTARA
Tri Annisa Hidayati 1) , Rusdah 2)
1 Sistem Informasi , Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : hidayatitriannisa11@gmail.com 1) , rusdah @budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Penelitian ini membahas tentang pengambilan keputusan pemilihan karyawan terbaik pada PT. Primasolusi Informatika   Nusantara.   Beberapa   masalah   dalam   menentukan   karyawan   terbaik   adalah   belum   adanya pembobotan pada setiap kriteria yang sudah ditentukan dan adanya hasil penilaian yang sama antar karyawan. Hal ini membuat kepala divisi sebagai pengambil keputusan sulit menentukan karyawan yang dapat dijadikan kandidat karyawan terbaik, selain itu, perlu waktu lama dalam pengumpulan data, seperti weekly report. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan sebuah sistem penunjang keputusan pemilihan karyawan terbaik. Metode Analytical hierarchy process (AHP) digunakan untuk pemilihan bobot kriteria dan metode Simple additive weighting (SAW) digunakan untuk menentukan karyawan terbaik dengan menghasilkan ranking alternatif. Sistem penunjang keputusan pemilihan karyawan terbaik ini dibuat dengan menggunakan MySQL dan Microsoft Visual Studio 2008.
Kata kunci: Sistem Penunjang Keputusan, Analytical Hierarchy Process (AHP), Metode Simple Additive Weighting (SAW), Pemilihan Karyawan Terbaik.

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan   ingin   karyawannya   meningkatkan kemamapuan dan produktivitas serta ingin menjaga kualitas   kinerja   karyawan.   Agar   karyawan   lebih bersemangat   mengerjakan   tugasnya   dan   bisa menjadi   karyawan   yang   lebih   berkualitas   maka perusahaan   memberikan   penghargaan   kepada karyawan dengan cara memilih karyawan terbaik. PT. Primasolusi Informatika Nusantara adalah anak   perusahaan   PT   Wadas   yang   bergerak   dalam bidang pelayanan jasa IT consultant. PT. Primasolusi mempunyai 6 divisi yaitu Software group , Hardware group , Sales , Administation , Finance, HRD & GA. Pemilihan karyawan terbaik ditentukan oleh kepala divisi.   Pemilihan   karyawan   terbaik   dipilih berdasarkan kriteria yang telah ditentukan oleh PT. Primasolusi Informatika Nusantara dan dipilih satu kali   dalam   satu   tahun   dan   diumumkan   pada   saat acara outing .   Pada   saat   proses   pengolahan   data karyawan   yang   memiliki   nilai   KPI   >=   7   akan menjadi karyawan terbaik dimana karyawan terbaik mendapatkan reward berupa kenaikan gaji. Permasalahan yang dihadapi oleh kepala divisi dalam   pengambilan   keputusan   untuk   pemilihan karyawan   terbaik   yaitu   proses   pengolahan   data masih bersifat manual sehingga prosesnya menjadi lebih lama. Setelah itu masalah selanjutnya adalah kepala divisi masih kesulitan pada saat pengumpulan data weekly report yang sifatnya banyak karena pada setiap   minggu   karyawan   memberikan   laporan pekerjaannya. Pemasalahan selanjutnya yaitu masih
belum adanya pembobotan dari setiap kriteria maka diperlukan   metode   yang   tepat.   Permasalahan selanjutnya   yaitu   pada   saat   kepala   divisi mendapatkan hasil akhir yang nilainya sama antar karyawan maka kepala divisi harus melihat lagi dari nilai   perkriterianya   untuk   menjadi   bahan pertimbangan.
Beberapa   penelitian   telah   dilakukan menggunakan   metode   AHP   dalam   penentuan karyawan   terbaik.   Kriteria   yang   digunakan   ada   4 (empat)   yakni   kejujuran,   kedisiplinan,   rajin   dan tanggung   jawab   [1].   Penelitian   lain   mengunakan metode   SAW   yaitu   menggunakan   10   (sepuluh) kriteria   yaitu   displin   kerja,   disiplin   administrasi, keandalan,   kedewasaan   dan   integritas   pribadi, semangat   kerja,   komunikasi   dan   kerjasama, keteguhan   dan   prinsip   kerja,   kuantitas   hasil   kerja, kualitas   hasil   kerja   dan   kepedulian   terhadap organisasi [2]. Penelitian lain mengunakan metode SAW untuk penentuan karyawan terbaik mempunyai 9   (sembilan)   kriteria   yaitu   absensi,   pengetahuan tentang   produk,   kemampuan   berkomunikasi, pendidikan   terakhir,   jiwa   kepemimpinan,   perilaku (etika),   sertifikat   evaluasi   pelatihan,   lama   bekerja dan psikotes [3].
Berdasarkan   permasalahan   dan   melihat beberapa penelitian terdahulu yang sudah dijelaskan diatas, penulis akan membangun sistem penunjang keputusan   pemilihan   karyawan   terbaik menggunakan metode Analytical  Hirarchy Process (AHP)   dengan   alasan   belum   adanya   pembobotan
disetiap kriteria. Dan penulis menggunakan metode Simple   additive   weighting (SAW)   dengan   alasan metode   SAW   dapat   melakukan   perhitungan   yang dapat   menghasilkan   nilai   terbesar   hingga   terendah yang   nantinya   akan   di   jadikan   alternatif.   Dengan dibangunnya sistem ini penulis mengharapkan dapat membantu   pihak   kepala   divisi   PT.   Primasolusi Informatika   Nusantara   dalam   memecahkan permasalahan untuk pemilihan karyawan terbaik.

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam   penelitian   ini   penulis   melakukan tahapan-tahapan   penelitian   seperti   yang   disajikan pada   Gambar   1.   Berikut   adalah   penjelasan   setiap tahapan:

## 2.1. Tahap Rumusan Masalah
Tahapan Rumusan Masalah dilakukan dengan cara   observasi   langsung   ke   PT.   Primasolusi Informatika Nusantara. Pengumpulan data dilakukan dengan   cara   pengamatan   langsung   pada   divisi software   group   dengan   dengan   proses   pemilihan karyawan   terbaik  sebagai   data   masukan   penelitian ini.   Peneliti   menemukan   masalah   yang   ada   dalam pemilihan   karyawan   terbaik   yakni   kepala   divisi selaku   pengambil   keputusan   memerlukan   waktu lama untuk mengumpulkan data dan mengolah data dari   dokumen weekly   report yang   diambil   dengan jangka   waktu   mingguan   dan   jika   dikumpulkan sampai   dengan   satu   tahun   akan   menjadi   lama. Penulis membuat sistem penunjang keputusan untuk pemilihan   karyawan   terbaik   dikarenakan   untuk memudahkan   kepala   divisi   dan   membuat   waktu untuk mengolah  data  menjadi   lebih  cepat. Setelah menemukan masalah dan mengetahui kriteria yang telah ditentukan maka penulis mencari studi literatur yang sesuai dengan judul yang ingin dibuat.

## 2.2. Metode Pengumpulan Data
Tahapan pengumpulan data dilakukan dengan cara wawancara berkaitan dengan proses pemilihan/ karyawan   terbaik   secara   langsung   kepada   kepala divisi.   Dari   hasil   wawancara,   penulis   juga mendapatkan dokumen yang akan digunakan dalam pengembangan   sistem   penunjang   keputusan pemilihan karyawan terbaik. Dokumen yang didapat berupa dokumen sekunder yaitu, dokumen absensi, dokumen weekly   report ,   dokumen   KPI,   dokumen karyawan.   Setelah   itu   penulis   juga   melakukan pembagian   kuesioner   untuk   melakukan pengumpulan   data   dengan   cara   mengajukan pertanyaan   kepada   responden   dimana   hasilnya digunakan untuk perhitungan perbandingan kriteria untuk   pemilihan   karyawan   terbaik   pada   PT. Primasolusi Informatika Nusantara.

## 2.3. Tahapan Analisa Data
Tahapan   analisis   data   yaitu   dengan menganalisis   hasil   dokumen   yang   sudah   didapat dengan  cara observasi, wawancara  dan pembagian kuesioner.  Penulis  menganalisa  proses   bisnis  yang sedang   berjalan   pada   PT.   Primasolusi   Informatika Nusantara.   Proses   analisa   dokumen   ini   dilakukan agar   memperoleh   informasi   yang   sesuai   dengan sistem yang akan dibuat. Setelah menganalisis data penulis   mendapatkan   3   kriteria   yang   sudah ditentukan   oleh   PT.   Primasolusi   Informatika Nusantara yaitu KPI ( Key Performance Indicator ), weekly report dan nilai presensi.

## 2.4. Tahapan Desain Model
Tahapan   desain   model   ini   dibagi   menjadi   2 tahapan.   Tahapan   pertama   yaitu   pemilihan   bobot kriteria   dengan   menggunakan   metode   AHP ( Analytical   Hirarchy   Process )   dan   tahapan   kedua yaitu   perankingan   alternatif   dengan   metode   SAW ( Simple   Additive   Weighting ).   Alasan   penulis menggunakan metode AHP yakni karena pada PT. Primasolusi   Informatika   Nusantara   belum mempunyai   pembobotan   disetiap   kriterianya   dan alasan   penulis   menggunakan   metode   SAW   karena untuk   dilakukannya   perankingan   antar   alternatif sehingga   kepala   divisi   mengetahui   alternatif  mana yang nilainya paling besar untuk dijadikan karyawan terbaik.
2.5. Tahapan Perancangan Tahapan Perancangan sistem penulis membuat menggunakan UML ( Unified Modelling Language ), perancangan basis data, prototype dan fishbone . UML yang digunakan penulis adalah:
a. Use Case Diagram
b. Activity Diagram
c. Sequence Diagram
d. Deployment Diagram
Gambar 1: Tahapan Penelitian
e. Component Diagram
f. Class Diagram
Perancangan   Basis   Data   yang   digunakan penulis adalah:
a. ERD
b. Transformasi ERD ke LRS
c. LRS

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Profil Organisasi
Sejarah PT. Primasolusi Informatika Nusantara didirikan pada tahun 2010, perusahaan ini bergerak di   bidang System   Integrator  Company yang  fokus
pada Business   Software , Server , Storage ,
Networking ,   Auto   id,   Mobile   Printer, Barcode , Printer dan Outsourcing   Management .   Perusahaan ini menyediakan pengembangan teknologi informasi dan Project   Management, Project   Implementation dan Project   Services dengan   personil   yang   sudah berpengalaman.   PT   Primasolusi   adalah   anak perusahaan PT Wahana Datarindo Sempurna (1986) dan mempunyai Customer lebih dari 50 Perusahaan.

## 3.2. Analisis Masalah
Dalam   menganalisa   masalah   pada   pemilihan karyawan   terbaik.   Masalah   yang   ada   didalam pemilihan   karyawan   terbaik   adalah   sulitnya menentukan   karyawan   terbaik,   ada   3   kategori masalah dalam menentukan karyawan terbaik yaitu metode, proses dan manusia.
Dalam kategori masalah metode masih belum adanya  metode  dalam   pemilihan   bobot  dari   setiap kriterianya   dikarenakan   pada   saat   pemilihan karyawan   terbaik   masih   belum   ada   metode   yang tepat. Dalam kategori masalah proses kepala divisi sulit   menetukan   karyawan   terbaik   karena   adanya hasil penilaian yang sama antar karyawan. Setelah itu   kepala   divisi   juga   sulit   menentukan   karyawan terbaik   karena   penghitungan   dan   pengolahan   data masih   bersifat   manual   sehingga   waktu   proses pengolahan   data   pada   setiap   kriterianya   menjadi lama.
Dalam kategori masalah manusia adalah kepala divisi   harus   mengumpulkan   data weekly   report setiap minggunya selama 52 minggu dalam 1 tahun dikarenakan   belum   adanya   fungsi   sistem   yang mempermudahkan kepala divisi untuk menampung data dan mengolah datanya.

## 3.3. Proses Bisnis
Proses   pemilihan   karyawan   terbaik   pada   PT. Primasolusi Informatika Nusantara dilakukan setiap satu tahun sekali yakni tepatnya pada saat karyawan melakukan outing yang di adakan oleh perusahaan. Penentuan   karyawan   terbaik   (Gambar   3)   dimulai dari  karyawan mengisi data weekly report , setelah diisi   data weekly   report diberikan   kepada   kepala divisi setiap akhir minggu selama 1 tahun yaitu 52 minggu. Setelah menerima data weekly report pada setiap hari jumat bagian kepala divisi mengurutkan data weekly   report berdasarkan   nama   karyawan. Setelah itu kepala divisi memeriksa kesesuaian nilai yang   sudah   ada   didata weekly   report dengan hitungan   manual.   Jika   data   yang   ada   di weekly report tidak   sesuai   maka   karyawan   tidak   menjadi kandidat   karyawan   terbaik.   Jika   data   yang   dicek sesuai maka kepala divisi melanjutkan proses bisnis selanjutnya Proses bisnis selanjutnya adalah kepala divisi melihat history karyawan berupa budaya kerja dalam perusahaan dan aspek yang dimiliki oleh karyawan untuk   diisikan   nilai   Key   Performance   Indicator (KPI).   Setelah   itu   kepala   divisi   menghitung   nilai yang didapat dari pemberian hasil oleh kepala divisi itu sendiri dalam jangka waktu 1 tahun sekali. Syarat untuk menjadi kandidat karyawan terbaik yaitu jika nilai   KPI   yang   didapat   oleh   karyawan   lebih   dari sama   dengan   7.   Jika   nilai   KPI   yang   didapat karyawan kurang dari 7 maka karyawan tidak lolos menjadi kandidat karyawan terbaik.

## Gambar 2: Fishbone Diagram
Setelah karyawan mempunyai nilai KPI lebih dari sama dengan 7 maka akan dilihat lagi nilai KPI dan nilai weekly report antar karyawan, jika ada nilai antar karyawan yang sama maka kepala divisi harus melihat   kembali   pada   nilai   presensi   yang   dimiliki oleh karyawan untuk dijadikan bahan pertimbangan dalam penilaian. Jika tidak ada nilai presensi yang sama maka kepala divisi melanjutkan proses bisnis selanjutnya yaitu melakukan rekap hasil akhir semua karyawan.   Jika   memang   ada   nilai   presensi   yang sama lagi antar karyawan maka kepala divisi menilai karyawan dengan cara penilaian pribadi. Jika tidak ada nilai yang sama maka kepala divisi melanjutkan proses bisnis selanjutnya
Proses bisnis selanjutnya adalah kepala divisi melakukan   rekap   hasil   akhir   semua   karyawan. Setelah   itu   kepala   divisi   menentukan   usulan karyawan terbaik berdasarkan nilai tertinggi.

## 3.4. Definisi Sistem Penunjang Keputusan
Definisi sistem penunjang keputusan menurut Turban   [4]   adalah   pendekatan   yang   mendukung pengambilan   keputusan   yang   menggunakan   data serta   pemberian   antarmuka   untuk   memudahkan pengguna   dan   dapat   menjadi   penggabungan pemikiran pengambil keputusan.
3.5. Model   Keputusan   Dengan Analytical Hierarchy Process (AHP)
Turban     ahli   matematika   dari   Universitas Pitsburg   Amerika   Serikat   tahun   1970-an mengembangkan   metode Analytical   Hierarchy Process (AHP)   untuk   menguraikan   masalah multifaktor yang kompleks menjadi sebuah hirarki yaitu sangat cocok menggunakan model pendukung keputusan. Sebuah pembuktian telah dilakukan oleh Saaty [5]   bahwa   matriks   berordo   n   dari   indeks konsistensi memperoleh persamaan berikut:
Menurut   Marimin   dan   Maghfiroh   [6], parameter   yang   menggunakan   pemeriksaan perbandingan   berpasangan   merupakan consistency ratio (CR) yang telah dilakukan dengan konsekuen atau   tidak.   CR   diformulasikan   pada   persamaan berikut :
Oarkridge   laboratory mengeluarkan   nilai Random Index (RI) yang disajikan pada tabel 1 [6].
Tabel 1. Nilai Random Indeks (RI)
Penetapan kriteria diperoleh dari kriteria yang ada   di   PT.   Primasolusi   Informatika   Nusantara. Gambar 4 menunjukan struktur hirarki permasalahan yang ingin diteliti yaitu pemilihan karyawan terbaik berdasarkan beberapa kriteria.
Gambar 3: Activity Diagram Proses Pemilihan Karyawan
Terbaik
3.6. Perbandingan Kepentingan Antar Kriteria Berdasarkan   kuesioner   yang   telah   diajukan kepada   responden   maka   didapat   tabel   matriks perbandingan antar kriteria yang ada pada tabel 2:
Tabel 2. Matriks Perbandingan antar Kriteria
3.7. Pengujian   Metode Analytical   Hierarchy Process (AHP)
Pengujian metode AHP dilakukan dengan cara menghitung nilai Consistency Index (CI) dan nilai Consistency   Ratio (CR).   Ada   5   langkah   untuk pengujian AHP, yaitu:
1) Langkah 1
Mengalikan nilai bilangan desimal dari setiap matriks kriteria dengan eigenvector .
2) Langkah 2 Menghitung Consistency   vector dengan   cara menentukan nilai rata-rata yaitu membagi hasil dari perhitungan   sebelumnya   dengan   hasil eigenvector iterasi ke 2( Weighted Sum Vector )

## 3) Langkah 3
Menghitung   nilai   rata-rata   dari   Consistency vector.
4) Langkah 4
Menghitung   nilai   Consistency   Index   (CI) dengan menggunakan rumus
5) Langkah 5
Menghitung   Consistency   Ratio   (CR), dibutuhkan nilai  Random  Index (RI) yang didapat dari tabel Oarkridge. Untuk n=3, nilai RI adalah 0,58 maka:
Dari   hasil   perhitungan   maka   didapatlah   nilai CR   yaitu   sebesar   0,0212.   Penilaian   perbandingan dikatakan konsisten jika nilai CR tidak lebih besar dari 0,10. Sehingga penilaian perbandingan kriteria pemilihan   karyawan   terbaik   di   PT.   Primasolusi Informatika   Nusantara   tidak   perlu   dilakukan perhitungan ulang.
3.8. Model   Keputusan   Dengan Simple  Additive
Weighting (SAW) Metode   penjumlahan   terbobot sering   juga dikenal   dengan   istilah   metode Simple   Additive Weighting (SAW)   mempunyai   konsep   mencari perjumlahan bobot dan nilai alternatif yang ada pada atribut [7]. Proses untuk menormalisasikan matriks keputusan (x) ke dalam skala yang membandingkan alternatif yang ada.
Metode Simple   Additive   Weighting (SAW) digunakan   untuk   menghitung   nilai   akhir   alternatif yaitu   untuk   menentukan   karyawan   terbaik   di   PT.
Primasolusi  Informatika  Nusantara.  Keluaran  yang nantinya dihasilkan adalah urutan nilai alternatif dari nilai   yang   tertinggi   hingga   alternatif   dengan   nilai terendah.
a. Bobot Kriteria Berdasarkan   perhitungan   antar   kriteria menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP),   pada   table   3   merupakan   hasil   perhitungan bobot kriteria yang telah konsisten dan ditetapkan. Total bobot, jika dijumlahkan tidak boleh lebih dari 100%.
Tabel 3. Presentase Bobot Kriteria
b. Matriks Normalisasi
Sebelum   mendapatkan   matriks   normalisasi, harus diketahui nilai masing-masing alternatif yang didapat dari perjumlahan nilai kriteria yang disajikan pada Tabel 4.

## Tabel 4. Nilai Alternatif
Pertama dilakukan normalisasi menjadi matriks untuk   menghitung   nilai   masing-masing   kriteria, menghitung   berdasarkan   kriteria   keuntungan   atau kriteria biaya dengan persamaan sebagai berikut:

## 1) Perhitungan kriteria KPI
R 11 8 8 = 1 , 0000
R 21 7 , 1 8 = 0 , 8875 R 31 7 , 4 8 = 0 , 9250 R 41 7 8 = 0 , 8750 R 51 7 , 5 8 = 0 , 9375
2) Perhitungan kriteria Weekly report
R 21 672 675 = 0 , 9956
R 22 664 675 = 0 , 9837
R 32 656 675 = 0 , 9719
R 42 665 675 = 0 , 9852
R 52 675 675 = 1 , 0000
3) Perhitungan kriteria Nilai presensi
R 13 19 , 4167 19 , 5 = 0 , 9956
R 23 19 , 25 19 , 5 = 0 , 9872
R 33 19 19 , 5 = 0 , 9744
R 43 19 , 3333 19 , 5 = 0 , 9914
R 53 19 , 5 19 , 5 = 1 , 0000
c. Hasil Nilai Alternatif
Kemudian   matriks   normalisasi   yang   sudah didapatkan per kriteria sebelumnya dihitung untuk mendapatkan   alternatif   yang   terbaik.   Tabel   nilai matriks normalisasi disajikan pada tabel 5.
Tabel 5. Nilai Matriks Normalisasi
1) Arsya F ={(1,0000x0,5710)+(0,9956x0,3328)+
( 0,9957x0,0962)} =0,5710+0,3313+0,0957 =0,9881
2) Deni Dwi ={(0,8875x0,5710)+(0,9837x0,3328)+
( 0,9872x0,0962)} =0,5067+0,3273+0,0950 =0,9291
3) M. Rizki ={(0,9250x0,5710)+(0,9719x0,3328)+ ( 0,9744x0,0962)} =0,5281+0,3234+0,0936 =0,9454
4) Maulana
={(0,8750x0,5710)+(0,9851x0,3328)+ ( 0,9915x0,0962)} =0,4996+0,3278+0,0953 =0,9229
5) Fauzan Bimo ={(0,9375x0,5710)+(1,0000x0,3328)+(1,000x 0,0962)} =0,5353+0,3328+0,0962 =0,9643
Dari   perhitungan   di   atas,   dapat   disimpulkan bahwa   alternatif   yang   terpilih   sebagai   karyawan terbaik   adalah   Arsya   FS   dengan   jabatan Presales/Solution Engineer dan nilai akhir 0,988.

## 3.9. Model Data
a. ERD
Model   ini   dirancang   untuk   pengembangan Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik   pada   PT.   Primasolusi   Informatika Nusantara. Model basis data ini menggunakan Entity Relationship Diagram yang disajikan pada gambar 5.

## b. LRS
LRS  adalah representasi  dari  struktur record- record   pada   tebel-tabel   yang   terbentuk   dari   hasil antar   himpunan   entitas.   Menentukan   kardinalitas, jumlah   tabel   dan   Foreign   Key   (FK).   LRS   untuk pemilihan   karyawan   terbaik   disajikan   pada gambar 6.

## c. Use Case
Gambar   use   case   diagram   package   input disajikan pada gambar 7, setelah itu ada gambar use case   diagram   package   proses   yang   disajikan   pada gambar   8   dan   gambar   use   case   diagram   package laporan disajikan dalam gambar 9.

## 3.10. Rancangan Layar
a. Entri Perbandingan Kriteria
Pada   tab   perbandingan   kriteria   disajikan   pada gambar   10.   Pada   tab   ini   masing-masing   kriteria dibandingkan satu kriteria  dengan  kriteria  lainnya.
Gambar 5: (ERD) Entity relationship Diagram
Gambar 6: Logical record structure (LRS)
Gambar 7: Use case Diagram Package Input
Gambar 8: Use case Diagram Package Proses
Gambar 9: Use case Diagram Package Laporan
Tersedia   option   button   yang   menjadi   alternatif perbandingan masing-masing kriteria.
b. Entri Nilai Alternatif
Pada   menu   proses   pilih   submenu   Entri   Data Nilai Alternatif untuk memasukan data kriteria dan data karyawan yang disajikan pada gambar 11.

## c. Matriks Normalisasi
Pada menu proses pilih submenu matriks untuk menampilkan   data   karyawan   dengan   nilai   matriks normalisasi yang disajikan pada gambar 12.

## d. Entri Hasil Keputusan
Pada   menu   proses   pilih   submenu   Hasil Keputusan   untuk   menampilkan   data   karyawan dengan hasil keputusan.

## 4. KESIMPULAN
a. Kesimpulan Berdasarkan Analisa yang telah dilakukan pada bab-bab   sebelumnya   dapat   ditarik   kesimpulan sebagai berikut :
1. Dengan   menggunakan   metode   AHP, eigenvector   yang   didapat   untuk   kriteria   KPI dengan nilai 0,5710, Weekly report dengan nilai 0,3326 dan nilai presensi dengan nilai 0,0962. Kriteria terpenting dalam penelitian ini adalah kriteria KPI.
2. Dengan   dibuatkan   sistem   yang   didalamnya terdapat   master weekly   report maka   dapat membantu   kepala   divisi   dalam   proses penginputan data.
3. Dengan   adanya   sistem   ini   dapat   membatu kepala   divisi   untuk   mempercepat   pengolahan data.
4. Kepala   Divisi   akan   lebih   mudah   melakukan pemilihan karyawan terbaik meskipun terdapat nilai yang sama antar karyawan. Kepala divisi tidak   perlu   lagi   mencari   dan   melihat   data karyawan   lalu   membandingkan   nilainya   satu persatu   karena   semua   sudah   tersimpan   di database.
5. Berdasarkan hasil studi kasus dalam pemilihan karyawan   terbaik   pada   PT.   Primasolusi Informatika Nusantara, didapatkan hasil bahwa karyawan yang bernama Arsya FS dengan nilai 0,988 mendapatkan predikat karyawan terbaik di divisi Software group.

## b. Saran
Demi mendukung Sistem Penunjang Keputusan ini, maka   penulis   menyarankan   hal-hal   sebagai berikut:
1. Bila  digunakan  pada  divisi   lain kriteria  yang digunakan perlu disesuaikan dengan divisinya.
2. Ketelitian   dalam   penginputan   nilai   perlu ditingkatkan   agar   karyawan   yang   terpilih
Gambar 10: Tab Entri Nilai Banding per Kriteria
Gambar 11: Rancangan Layar Form Entri Nilai Alternatif
Gambar 12: Rancangan Layar Form Matriks Normalisasi
Gambar 13: Rancangan Layar Form Hasil Keputusan
adalah memang karyawan yang berhak menjadi karyawan terbaik.
3. Pada   penelitian   selanjutnya   dharapkan   sistem penunjang   keputusan   ini   berbasis   web   agar lebih   mudah   di   akses   oleh   pengambil keputusan dimanapun dan kapanpun.
4. Diharapkan   agar   peneliti   selanjutnya   dapat menyempurnakan dan meyesuaikan penelitian ini sesuai dengan kebutuhan yang terdapat pada PT. Primasolusi Informatika Nusantara.
5. Pada penelitian selanjutnya perlu diuji cobakan dengan metode lain.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] Safitri,   K.,   Waruwu,   F.   T.   and   Mesran,   M.   2017, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Berprestasi   Dengan   Menggunakan   Metode Analytical   Hieararchy   Process   (Studi   Kasus : PT.Capella   Dinamik   Nusantara   Takengon),   Media Informatika Budidarma, 1(1), pp. 17–21.
[2] Tanti,   L.   2015,   Pemilihan   Pegawai   Berprestasi Berdasar Evaluasi Kinerja Pegawai Dengan Metode Saw, Semnasteknomedia Online, 3(1), pp. 2-2–169.
[3] Chafid Nurul and Harianto, 2017, Sistem Pendukung Keputusan   Penilaian   Karyawan   Grade   Terbaik Dengan   Metode   Simple   Additive   Weighting ( SAW ). pp. 131–140.
[4] Turban, Efraim, Jay E. Aronson, Ting Peng Liang. Decision Support System and Intelligent System. 9th ed, 2010
[5] Saaty T. L 2003, The Analytical Process (AHP) for Decision   Making   and   the   Analytical   Network Process   (ANP)   for   Decision   Making   with dependence   Feedback.   Creative   Decisions Foundation, 114.
[6] Marimin   and   Maghfiroh   2010,   Aplikasi   Teknik Pengambilan   Keputusan   dalam   Manajemen   Rantai Pasok. Bogor: IPB Press.
[7] Kusumadewi   S.   2006,   Fuzzy   Multi-Attribute Decision   Making   (Fuzzy   MADM).   Yogyakarta: Graha Ilmu.