## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 531-537 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK PADA TOKO ONLINE MOMNNAURA
Fatah Ardiyansah 1) , Fatkul Amin 2) 1,2 Teknik Informatika, Universitas Stikubank
1,2 Jalan Tri Lomba Juang Semarang Email: 1 fatahardiyansah1999@gmail.com, 2 fatkulamin@edu.unisbank.ac.id

## Abstract
This study aims to determine the best employee selection based on the 4 criteria used so that it will produce the best employee decision model using the SAW method. The results of the best employee recommendations can be a reference for employees in improving employee performance, as well as being a consideration for leaders in evaluating employee performance. The results of the ranking calculation, Sumiati was chosen as the best employee recommendation by getting a final score of 95 as ranking 1 in the selection of the best employees at the Momnnaura Online Store. Rank 2 was obtained by Burhan with a final score of 88, Rank 3 was obtained by Hana with a final value of 81.0834, and Rank 4 was obtained by Ayuk with a final value of 80.25.
Keywords: Employees, Performance, Selection, Ranking, SAW.

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan pemilihan karyawan terbaik berdasarkan 4 kriteria yang digunakan sehingga akan  menghasilkan  sebuah  model  keputusan  karyawan  terbaik  dengan  menggunakan  metode  SAW.  Hasil  dari rekomendasi karyawan terbaik dapat menjadi acuan bagi karyawan dalam meningkatkan kinerja karyawan, serta menjadi pertimbangan  bagi  pimpinan  dalam  melakukan  evaluasi  kinerja  karyawan.  Hasil  perhitungan  perangkingan,  maka terpilihlah Sumiati sebagai rekomendasi karyawan terbaik dengan mendapatkan nilai akhir yaitu 95 sebagai rangking 1 dalam pemilihan karyawan terbaik pada Toko Online Momnnaura. Rangking 2 didapatkan oleh Burhan dengan nilai akhir 88, Rangking 3 didapatkan oleh Hana dengan nilai akhir 81.0834, serta rangking 4 didapatkan oleh Ayuk dengan nilai akhir 80,25.
Kata kunci: Karyawan, Kinerja, Pemilihan, Rangking, SAW.

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi dan informasi membawa kita ke Era digital dan memudahkan berbagai aktivitas melalui internet. Perkembangan ini memberikan dampak positif bagi perusahaan dalam bidang industri dan jasa. Sistem informasi penjualan  berbasis  web  membantu  komunikasi  antara  penjual  dan  pelanggan[1]. Toko  online  saat  ini  menjadi  media digital  untuk  menjual  barang  dan  jasa.  Sistem  informasi  adalah  suatu  sistem  di  dalam  suatu  organisasi  yang mempertemukan  kebutuhan  pengolahan  transaksi  harian  yang  mendukung  fungsi  operasi  organisasi  yang  bersifat manajerial dengan kegiatan strategi dari suatu organisasi untuk dapat menyediakan kepada pihak luar tertentu dengan laporan-laporan yang diperlukan. Toko online adalah sistem jual-beli barang dan jasa melalui internet tanpa perlu bertemu langsung dengan penjual. Kelebihan toko online meliputi waktu fleksibel, berbelanja tanpa mengantri, dan  jangkauan pasar yang lebih luas. Namun, toko online juga memiliki kekurangan seperti persaingan yang ketat dan kredibilitas yang diragukan[2], [3].
Karyawan  yang  memiliki  kualitas  dan  performa  terbaik  adalah  faktor  yang  dapat  membantu  perusahaan  untuk tumbuh  dan  berkembang  dengan  cepat.  Prestasi  karyawan  sangat  mempengaruhi  keuntungan  yang  diterima  oleh perusahaan.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  sumber  daya  manusia  yang  memiliki  keahlian  dan  komitmen  yang  tinggi. Perusahaan harus berusaha maksimal untuk meningkatkan kinerja karyawan, salah satunya dengan memilih pekerja yang terbaik dan memberikan dorongan untuk meningkatkan prestasinya. Peningkatan kinerja karyawan adalah hal penting yang  dapat  memperkuat  kinerja  perusahaan  secara  keseluruhan.  Oleh  karena  itu,  perusahaan  sangat  penting  untuk melakukan evaluasi kinerja karyawan secara berkala untuk menentukan karyawan yang berkontribusi.
Pengembangan sistem informasi terus mengalami transformasi secara berkelanjutan, tujuan pengembangan sistem informasi untuk dapat membantu segala aktivitas manusia dan memudahkan dalam berbagai pekerjaan. Salah satu jenis sistem informasi yang dinamakan dengan Sistem Pendukung Keputusan atau disingkat dengan SPK. Sistem pendukung keputusan merupakan salah satu sistem informasi berbasis komputer yang dipergunakan untuk membantu manusia dalam

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 531-537 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
mengambil sebuah keputusan yang baik dan tepat. Komponen utama dari SPK ini terdiri atas database , model base , serta user interface untuk memudahkan proses interaksi antara manusia dengan komputer. Tahapan proses dalam mengambil keputusan, dimulai dari proses identifikasi, perancangan desain, pemilihan solusi, hingga tahap implementasi program.
Metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah salah satu metode pengambilan keputusan yang digunakan dalam Multiple Attribute Decision Making (MADM). Metode ini berdasar pada konsep pencarian penjumlahan terbobot dari rating kinerja setiap alternatif pada setiap atribut. Pembuat keputusan harus menentukan bobot bagi setiap atribut dan skor total untuk setiap alternatif diperoleh dari penjumlahan hasil perkalian antara rating dan bobot tiap atribut, dengan rating tiap atribut harus sudah melalui proses normalisasi matriks[4]–[6]. Metode SAW adalah sebuah metode yang digunakan untuk  menentukan  nilai  tertinggi  dalam  perhitungan  penilaian  karyawan,  pemilihan  supplier,  dan  aplikasi  sistem pendukung keputusan[7]–[9]. SAW efektif dan praktis untuk memberikan rekomendasi unggulan serta dapat digunakan dalam pembangunan aplikasi toko online dan sistem pendukung keputusan[10].
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  pemilihan  karyawan  terbaik  berdasarkan  4  kriteria  yang  digunakan sehingga akan menghasilkan sebuah model keputusan karyawan terbaik dengan menggunakan metode SAW. Hasil dari rekomendasi karyawan terbaik dapat menjadi acuan bagi karyawan dalam meningkatkan kinerja karyawan, serta menjadi pertimbangan bagi pimpinan dalam melakukan evaluasi kinerja karyawan.

## 2. METODE PENELITIAN
Sistem  yang  dibangun  menggunakan  metode Simple Additive  Weighting (SAW)  memiliki  alur  kerja  yang  dapat dilihat pada Gambar 1 Alur ini menjelaskan proses perancangan sistem menggunakan metode SAW.
Gambar 1. Flowchart Perancangan Sistem dengan Metode SAW
Metode yang digunakan dalam proses pengembangan  ini yaitu metode SAW dan data primer digunakan sebagai bahan  penelitian.  Penelitian  tentang  cara  menentukan  karyawan  terbaik  di  Toko  Momnnaura  melalui  observasi  dan wawancara langsung dengan pemilik toko dan bagian terkait lainnya. Metode yang digunakan adalah Simple Additive Weighting (SAW).  Berdasarkan  hasil  observasi  dan  wawancara,  di  peroleh  4  kriteria  diantaranya  Kedisiplinan  (C1) diperoleh dari ketaatan hadir saat kerja, Kerja Sama (C2) diperoleh dari kemampuan bekerjasama dengan atasan atau rekan kerja  dalam melaksanakan tugas,  Komplain Pengunjung  (C3) diperoleh dari  tingkat  komplain dari pengunjung untuk pegawai, dan Etika Kerja (C4) diperoleh dari hubungan baik antar pegawai, customer ataupun atasan. Penelitian ini berlokasi di  toko Momnnaura yang terletak di Kapas Madya  Regency No.25, Gading, Kecamatan Tambaksari, Kota Surabaya, Provinsi Jawa Timur dengan rentan waktu penelitian dimulai dari bulan Agustus 2022 sampai dengan Januari 2023. Formulasi Metode SAW dapat dilihat dibawah ini

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 531-537 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
𝑉 𝑖 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 =1 𝑟𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗
𝑥 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) } Dimana: 0 rij = Rating kinerja ternormalisasi 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom
𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗
= Nilai minimum dari setiap baris dan kolom 𝑥 𝑖𝑗 = Baris dan kolom dari matriks
Dengan rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i =1,2,…m dan j = 1,2,…,n.
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai [7]:
V i = Nilai akhir dari alternative w j = Bobot yang telah ditentukan r ij = Normalisasi matriks Nilai V i terbesar mengindikasikan bahwa alternatif Ai merupakan alternatif terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan pembahasan pada sistem pendukung keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighthing (SAW) dalam menentukan karyawan terbaik di toko Momnnaura, melalui metode ini diharapkan pemilik toko dapat menentukan karywan terbaik dengan mudah dan efektif. Pembangunan analisa sistem pada pemilihan karyawan terbaik yang efektif yang pertama adalah memasukan nama karyawan untuk dijadikan sebagai data alternatif, sebagai proses yang meliputi tahapan-tahapan dari metode Simple Additive Weighthing (SAW).
Berikut penjelasan tentang analisa sistem yang dibangun, masukan sistem yang dibangun untuk penelitian ini terdiri dari masukan, berupa nama karyawan dan data kriteria yang dimana nama karyawan dijadikan sebagai data alternatif, lalu  kriteria  untuk  menentukan  karyawan  terbaik  yang  digunakan  sebagai  acuan  dalam  pengambilan  keputusan. Selanjutnya yaitu menentukan data nilai preferensi yang dimana data ini sebagai  standar penghitungan yang dijadikan sebagai landasan dalam penerapan perhitungan menggunakan metode SAW, Langkah selanjutnya adalah memberi nilai bobot pada setiap masing masing kriteria kemudian setelah itu  Hitung nilai total setiap karyawan dengan menjumlahkan skor yang didapatkan dari setiap kriteria.
Berdasarkan pada tahapan metode penelitian ini diimplementasikan contoh kasus pemilihan karyawan terbaik pada toko Momnnaura adalah sebagai berikut:

## 3.1 Perangkingan Karyawan Menggunakan Metode SAW
Data  alternatif  yang  digunakan  berasal  dari  data  karyawan  yang  ada  pada  Toko  Online  Momnnaura,  Tabel  1 menunjukan data alternatif yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 1. Data Alternatif

## No   Alternatif   Nama alternatif
1 A1 Ayuk 2 A2 Hana 4 A3 Sumiati 5 A4 Burhan
Data  kriteria  yang  digunakan  berdasarkan  hasil  diskusi  dengan  pemilik  Toko  Online  Momnnaura,  Tabel  2 menunjukan data kriteria yang digunakan dalam penelitian ini.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 531-537 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Tabel 2. Data Kriteria
Kode Kriteria Ketentuan Kriteria Keterangan C1 Kedisiplinan Benefit C2 Kerja Sama Benefit C3 Komplain Pengunjung Cost C4 Etika Kerja Benefit
Data bobot penilaian yang digunakan berdasarkan hasil diskusi dengan pemilik Toko Online Momnnaura, Tabel 3 menunjukan data bobot penilaian yang digunakan dalam penelitian ini.

## Tabel 3. Rating Bobot Penilaian

## No  Keterangan nilai  Jumlah nilai
1 Sangat bagus 10 2 Penting 8 3 Cukup bagus 6 4 Kurang bagus 4 5 Tidak bagus 2
Data kriteria nilai bobot yang digunakan berdasarkan hasil diskusi dengan pemilik Toko Online Momnnaura, Tabel 4 menunjukan data kriteria nilai bobot yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 4. Kriteria Nilai Bobot Kriteria Bobot Disiplin 30 Kerja sama 35 Komplain pengunjung 10 Etika kerja 25
Data  alternatif  pemilihan  karyawan  terbaik berdasarkan  hasil  penilaian  karyawan  pada  Toko  Online  Momnnaura dapat dilihat pada tabel 5 dibawah ini.

## Tabel 5. Data Penilaian Alternatif
Alternatif Kriteria Disiplin  Kerja Sama  Komplain Pengunjung  Etika Kerja Ayuk 8 6 4 8 Hana 8 8 6 6 Sumiati 10 8 4 8 Burhan 6 8 2 8
Setelah  mendapatkan  data  penilaian  selanjutnya  menghitung  normalisasi  hasil  penilaian  kinerja  karyawan berdasarkan kriteria yang ada dengan rumus sebagai berikut.
𝑟𝑖𝑗 =
{ 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑗ika j adalah 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 keuntungan (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 jika j adalah atribut biaya (𝑐𝑜𝑠𝑡) }
Hasil normalisasi penilaian kinerja karyawan ditunjukan dalam tabel 6 berikut.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 531-537 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index
Tabel 6. Normalisasi Matrik Keputusan
Alternatif Kriteria Harga   Bahan   Motif   Popular Cost Benefit   Benefit   Benefit Ayuk 0,8 0,75 0,5 1 Hana 0,8 1 0,33 0,75 Sumiati 1 1 0,5 1 Burhan 0,6 1 1 1 Matrik Ternormalisasi yaitu R = [ 0,8 0,8 1 0,6 0.75 1 1 1 0,5 0.333 0.5 1 1 0,75 1 1 ]
Proses perangkingan nilai akhir
W = [ 30 35 10 25 ]
A1 = (0,8*4) + (0,75*5) + (0,5*3) + (1*3) = 80,25 A2 = (0,8*4) + (1*5) + (0.333*3) + (0,75*3) = 81,0834
A3 = (1*4) + (1*5) + (0.5*3) + (1*3) = 95
A4 = (0,6*4) + (1*5) + (1*3) + (1*3) = 88
Maka ditemukan hasil dari perhitungan di atas sebagai hasil rekomendasi.
Tabel 7. Tabel Hasil Perangkingan Karyawan Terbaik Alternatif Nilai Rangking Sumiati 95 1 Burhan 88 2 Hana 81,0834 3 Ayuk 80,25 4
Setelah melakukan perhitungan perangkingan, maka terpilihlah Sumiati sebagai rekomendasi karyawan terbaik dengan mendapatkan nilai akhir yaitu 95 sebagai rangking 1 dalam pemilihan karyawan terbaik pada Toko Online Momnnaura. Rangking 2 didapatkan oleh Burhan dengan nilai akhir 88, Rangking 3 didapatkan oleh Hana dengan nilai akhir 81.0834, serta rangking 4 didapatkan oleh Ayuk dengan nilai akhir 80,25.

## 3.2 Tampilan Hasil Antarmuka Sistem
Implementasi sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik pada Toko Online Momnnaura dibuat dengan menggunakan framework ,  sehingga  akan  mempermudah  proses  pengerjaan  karena  mempunyai  dokumentasi  yang lengkap serta sudah termasuk dengan libraries aplikasi web yang ada. Tampilan halaman login dapat dilihat pada Gambar 2 berikut.
𝑉 𝑖 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗
𝑛
𝑗 =1

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 531-537 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## Gambar 2. Halaman Login
Halaman login berisi halaman pertama tampil serta harus diisi oleh pengguna dengan email dan password untuk dapat masuk kedalam sistem. Tampilan halaman pemilihan data karyawan dapat dilihat pada Gambar 3 berikut.
Gambar 3. Halaman Pemilihan Pegawai
Halaman pemilihan pegawai berisi daftar karyawan dan terdapat filterisasi yang di gunakan dalam pemilihan karyawan terbaik menggunakan metode SAW. Tampilan halaman hasil perhitungan dapat dilihat pada Gambar 4 berikut.
Gambar 4. Halaman Hasil Perhitungan
Halaman  hasil  perhitungan  merupakan  hasil  dari  pegawai  terpilih/terbaik  dengan  perhitungan  menggunakan  metode SAW.

## JURNAL TEKNOINFO
Volume 17, Nomor 2, Juli 2023, Page 531-537 ISSN: 1693-0010(Print), ISSN: 2615-224X(Online) Available online at https://ejurnal.teknokrat.ac.id/index.php/teknoinfo/index

## 4. KESIMPULAN
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  salah  satu  sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  dipergunakan  untuk membantu manusia dalam mengambil sebuah keputusan yang baik dan tepat. Komponen utama dari SPK ini terdiri atas database , model base , serta user interface untuk memudahkan proses interaksi antara manusia dengan komputer. Tahapan proses dalam mengambil keputusan, dimulai dari proses identifikasi, perancangan desain, pemilihan solusi, hingga tahap implementasi  program.  Hasil  dari  rekomendasi  karyawan  terbaik  dapat  menjadi  acuan  bagi  karyawan  dalam meningkatkan kinerja karyawan, serta menjadi pertimbangan bagi pimpinan dalam melakukan evaluasi kinerja karyawan. Hasil perhitungan perangkingan, maka terpilihlah Sumiati sebagai rekomendasi karyawan terbaik dengan mendapatkan nilai akhir yaitu 95 sebagai rangking 1 dalam pemilihan karyawan terbaik pada Toko Online Momnnaura. Rangking 2 didapatkan  oleh  Burhan  dengan  nilai  akhir  88,  Rangking  3  didapatkan  oleh  Hana  dengan  nilai  akhir  81.0834,  serta rangking 4 didapatkan oleh Ayuk dengan nilai akhir 80,25.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] E.  F.  Fahyuni,  “Teknologi,  Informasi,  dan  Komunikasi  (Prinsip  dan Aplikasi  dalam  Studi  Pemikiran  Islam).” Umsida press, 2017.
[2] A. U. Hamdani, “MODEL E-COMMERCE DENGAN METODE WEB ENGINEERING METHOD UNTUK MENUNJANGPEMASARAN PRODUK PADA XYZ PET SHOP,” 2019.
[3] V. Ramadhanti, “IMPLEMENTASI E-COMMERCE DENGAN CONTENT MANAGEMENT SYSTEM ( CMS ) OSCOMMERCE PADA SITUS PENJUALAN ( Studi Kasus : Toko Cahaya Komputer ),” vol. 1, no. 1, pp. 58– 64, 2020.
[4] J. Simarmata, T. Limbong, M. Aritonang, and S. Sriadhi, “Sistem pendukung keputusan pemilihan guru bidang studi komputer menggunakan metode simple additive weighting (saw),” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 3, no. 2, pp. 186–190, 2018.
[5] Refiza, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting,” Indones. J. Comput. Inf. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 96– 103, 2019, [Online]. Available: https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ijcit/article/viewFile/426/324%0Ahttp://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/ind ex.php/ijcit/article/download/426/324
[6] M.  A.  D.  Lestari  and  A.  Widjaja,  “Penerapan  Aplikasi  Sistem  Penunjang  Keputusan  Performa  Karyawan Outsourcing Terbaik  Departemen  IT  Development  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW) Pada PT. Edi Indonesia,” IDEALIS Indones. J. Inf. Syst. , vol. 5, no. 2, pp. 108–117, 2022.
[7] S. A. Wicaksono,  F. Agus,  and  Z. Arifin,  “Penentuan  Calon  Ruang Terbuka  Hijau  Kota  Pada  Kawasan  Padat Penduduk Menggunakan ArcGIS,” in Prosiding Seminar Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Vol , 2016, vol. 1, no. 1.
[8] S.  Nurlela, A. Akmaludin,  S.  Hadianti,  and  L. Yusuf,  “Penyeleksian  jurusan  terfavorit pada  smk  sirajul  falah dengan metode saw,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 1–6, 2019.
[9] H.  Hariyanto  and  S.  Khotimah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Supplier  Terbaik  Telur  Bermerk Menggunakan  Metode  SAW  Studi  Kasus:  PT.  GIANT  PONDOK  KOPI,” JIMP  (Jurnal  Inform.  Merdeka Pasuruan) , vol. 3, no. 2, 2018.
[10] D.  Witasari  and  Y.  Jumaryadi,  “Aplikasi  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting (Saw)(Studi Kasus Citra Widya Teknik),” JUST IT J. Sist. Informasi, Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 10, no. 2, pp. 115–122, 2020.