L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN THE BEST MEDICAL
EMPLOYEE BERBASIS WEB MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING(SAW) (STUDI KASUS : STARTUP KEI MEDIKA)
Lailyn Puad 1 , Rike Limia Budiarti 2 , Jefry Alfianto 3
Program Studi Sistem Informasi, Univesitas Nurdin Hamzah, Jambi E-mail: 1 lailynfuad@gmail.com , 2 rikelimia@gmail.com , 3 jefry018am@gmail.com
Abstract – Efficient assessment of medical employees is crucial for delivering quality healthcare services. This research proposes a Web-based Decision Support System (DSS) employing the Simple Additive Weighting (SAW) method to evaluate top employees and outstanding medical staff in the Kei Medika startup. The system assigns weights  to  evaluation  criteria,  generating  rankings  for  employees.  System  evaluation  results  demonstrate efficiency  and  consistency  in  assessments.  This  technology  aids  in  enhancing  medical  service  quality  by identifying high-performing staff.
Keywords : Decision Support System, Employee Evaluation, SAW Method, Web, Kei Medika Startup.

## I. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang
Beberapa  permasalahan yang menarik seperti  pemilihan  manager,  karyawan  yang  akan naik  jabatan  dan  menilai  kinerja  karyawan  yang kurang  efisien  dalam  bekerja.  Kei  Medika  akan mengevaluasi  kinerja  karyawan  dan  memberikan penghargaan  pada  karyawan  yang  terbaik  setiap tahunya serta  memberikan teguran kepada karyawa yang  kurang  disiplin  kerja.  Dengan  adanya  sistem pengambilan  keputusan  ini  diharapkan  perusahaan bisa  mudah  mengambil  keputusan-keputusan  yang ada. Pengambilan keputusan dapat disajikan dengan memasukan  data  berupa  berbagai  kriteria  dan  sub kriteria  yang  menjadi  acuan  atau  tolak  ukur mengambil sebuah keputusan.
Kriteria-kriteria  yang  dapat  di  nilai  di perusahaan  Kei  Medika  seperti  Absensi,  Atribut kerja,  SOP,  Kelengkapan  Alat,  Tanggung  Jawab, Kebersihan  Ruangan,  Komplain  dari  Pasien, Managemen Waktu, Pengumpulan Laporan.
Metode  yang  dipakai  dalam  penentuan  keputusan yaitu  Simple  Additive  Weighting  (SAW),  karena metode  ini  sangat  efektif  di  pakai  dalam  masalah perhitungan nilai untuk sistem pendukung keputusan.
Oleh  sebab  itu  dengan  latar  belakang permasalahan  diatas,  peneliti  bisa  menyimpulkan dan  mencoba  mengambil  tema  penelitian  skripsi dengan  judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  The
Best Medical Employee Berbasis Web Menggunakan Metode Simple Additiv
Weighting(SAW)”.

## 1.2.   Rumusan Masalah
Berdasarkan  latar  belakang  yang  telah dipaparkan,  maka  dapat  dirumuskan  permasalahan dari  penelitian  ini  yaitu  “Bagaimana  merancang suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan  The  Best Medical Employee dengan   menggunakan bahasa pemrograman PHP”.

## 1.3.   Tujuan Penelitian
Adapun  tujuan  yang  ingin  dicapai  dari penelitian ini yaitu :
1. Menciptakan  sebuah  sistem  pengolahan  data yang  berfungsi  sebagai  bahan  pembelajaran dalam  masa  pendidikan  dan  apabila  perusahaan terkait berminat untuk memakai aplikasi tersebut maka akan membantu  perusahaan  dalam pekerjaan di perusahaan tersebut.
2. Mempelajari  lebih  lanjut  mengenai  program pengolahan  data  yang  menggunakan  bahasa pemrograman php dan database mysql.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Kerangka Teoritis
Kerangka  teori  merupakan  suatu  gambaran atau  rencana  yang  berisi  tentang  penjelasan  dari semua  hal  yang  dijadikan  sebagai  bahan  penelitian yang berlandaskan pada hasil dari penelitian tersebut 2.1.1  Pengertian Sistem
Menurut  Ahmad  Fatoni  dan  Dhany  dwi (2016:17) “Sistem  adalah sekelompok elemen  yang bekerjasama  (terintegrasi)  untuk  mencapai  suatu tujuan atau sasaran tertentu”.
Menurut  Jaluanto  Sunu  Punjul  Tyoso
(2016:1)  bahwa  “Sistem  adalah  sekumpulan komponen dari komponen-komponen yang membentuk satu kesatuan”. Jadi dapat di simpulkan bahwa  sistem  adalah  suatu  komponen-komponen yang saling berhubungan dan  menjadi satu kesatuan yang utuh.

## 2.1.2    Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
Menurut Toni Limbong dkk (2020:1) “Sistem  Pendukung  Keputusan    adalah  sistem berbasis  model  yang  terdiri  dari  prosedur-prosedur dalam  pemrosesan  data  dan  pertimbanganya  untuk membantu mengambil keputusan”.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision  Support  Systems  (DSS)  adalah  sebuah sistem  informasi  yang  fleksibel,  interaktif,  dapat diadaptasi  dan  dikembangkan  untuk  menyediakan informasi,  permodelan  dan  pemanipulasi  data sehingga  dapat  menghasilkan  berbagai  alternatif keputusan dan jawaban dalam membantu manajemen
dalam menangani berbagai permasalahan yang semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan penerapan  dari  sistem  informasi  yang  ditujukan hanya  sebagai  alat  bantu  manajemen  dalam pengambilan keputusan. Sistem pendukung keputusan  dirancang  untuk  menghasilkan  berbagai alternatif  yang  ditawarkan  kepada  para  pengambil keputusan  dalam  melaksanakan  tugasnya.  Sistem pendukung  keputusan  menyatukan  kemampuan komputer  dalam  pelayanan  interaktif  terhadap penggunanya dengan adanya proses pengolahan atau pemanipulasian data yang memanfaatkan model atau aturan yang tidak terstruktur sehingga  menghasilkan alternatif keputusan yang situasional.

## 2.1.3    Pengertian Medical Employee
Medical employee adalah staff medis, dapat diartikan  juga  sebagai  karyawan  di  suatu  instansi bidang kesehatan. Direksi atau Pimpinan mempunyai fungsi  sebagai  motor  penggerak  dan    staff  medis adalah  pelaku  utama    core  business   instansi  bidang kesehatan.  Tidak  satupun  dari  tiga  kekuasaan  itu akan berfungsi, jika tidak ada dua yang lain. Mereka sesungguhnya  adalah    Tritunggal    yang  bersama- sama   secara  fungsional  memimpin rumah sakit dan bertanggung  jawab  bersama  tentang  layanan  kepada masyarakat (Shared Acountability). Untuk melaksanakan pelayanan  medis di instansi di bidang kesehatan,  staf  medis  harus  memiliki  penugasan klinis  dari  Direktur  Utama/Pimpinan.  Penugasan klinis  sebagaimana  berupa  pemberian  kewenangan klinis (Clinical Previlege) oleh Direktur Utama/Pimpinan melalui penerbitan surat penugasan klinis  (Clinical  Appointment)  kepada  staf  medis
yang bersangkutan. Sumber Kutipan ( Adzanri 2020, Mei 08).

## 2.1.4 Pengertian   Metode   Simple   Additive Weighting(SAW)
Menurut  Edi  Ismanto  dan  Noverta  Effendi (2017)  “Metode  SAW  adalah  Salah  satu  metode yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  dari Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM).  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)  yaitu  suatu  metode  yang  digunakan  untuk mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif dengan kriteria tertentu”.
Menurut  Ersa  Febriani  dan  Muhammad Muslih  (2021)  “Definisi  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut. Metode  ini  membutuhkan  proses  normalisasi matriks  keputusan  X  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif yang ada”.
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  sebagai 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.
Dimana  rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif  Ai  pada  atribut  Ci  ;  i=1,2,3,…,m  dan j=1,2,3,…,m.  Nilai  preferensi  alternatif  (Vi) diberikan sebagai :
Nilai  V  yang  lebih  besar,  mengindikasikan  bahwa alternatif Ai lebih terpilih (Pratomo Setiaji, 2012). Jadi  kesimpulan  dari  kutipan  di  atas  Metode  SAW adalah  metode  yang  membantu  menyelesaikan masalah  dengan  penilaian  keriteria-kriteria  yang telah di beri bobot.

## 2.1.5    Website
Menurut  Tino  Feri  Efendi    (2017:958) “Website  adalah  salah   satu media publikasi  elektronik  yang  terdiri  dari  halaman- halaman  web  yang  terhubungsatu  dengan  yang  lain menggunakan  link  yang  di  letakan  pasa  suatu  teks atau image”.
Menurut  Yumarlin  MZ  (2016:36)  “Website adalah kumpulan dari beberapa halaman web dimana informasi  dalam  bentuk  teks,  gambar,  suara,  dan
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I
lainlain  dipresentasikan  dalam  bentuk  hypertext  dan di  akses  oleh perangkat  lunak  yang  di  sebut  dengan browser”.
Dari  kutipan  di  atas  website  adalah sekumpulan halaman-halaman web yang memberikan  informasi  dalam  berbagai  jenis  dan  di akses dengan perangkat kompter.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil pembahasan ini mencakupi perhitungan nilai, dan hasil dari rancangan interface yang telah di buat.

## 1. Tampilan Form login
Tampilan  form  login  merupakan  menu  yang menampilkan  akses  kedalam  sistem  yang  di akses dengan username dan password.
Gambar 1 . Tampilan Form Login

## 2.   Tampilan Dashboard
Tampilan  dashboard  ini  adalah  tampilan  awal atau  pertama  kali  saat  admin  login  ke  dalam sistem  dan  tampilan  ini  berisikan  info  data yang ada dalam sistem.
Gambar 2 . Tampilan Dashboard

## 3.   Tampilan Form Data Karyawan
Form  data  karyawan  ini  berisikan  data-data informasi  karyawan  yang  telah  di  inputkan admin dan yang akan di beri penilaian
Gambar 3. Tampilan Form Data Karyawan

## 4.  Tampilan Form Data Kriteria
Form  kriteria  ini  berisikan  kriteria-kriteria yang akan di pakai dalam melakukan penilaian karyawan di kei medika
Gambar. 3 Tampilan Form Data Karyawan

## 5.   Tampilan Form Data Subkriteria
Data subkriteria berisikan data nilai bobot dari kriteria  keriteria  yang  di  gukanan  untuk penilaian.
Gambar. 4 Tampilan Form Data Subkriteria

## 6.   Tampilan Form Penilaian Karyawan
Form  ini  adalah  form  yang  di  gukana  sebgai pemberian  nilai  pada  karyawan  dengan pemberian bobot kriteria.
Gambar  5. Tampilan Form Penilaian
Karyawan 7.  Tampilan Proses SPK Berikut adalah tampilan dari proses perhitungan  nilai  karyawan  dan  sebelum  di nilai
Dalam proses penilaian ada proses normalilasi untuk perhitungan nilai sebelum perangkingan
Gambar 7. Proses Tampilan
Kriteria  C1  karena  cost  maka  kira  cari  Min (7,3,10,8,9) = 3 sehingga : A1 = 3 / 7 = 0,43 A2 = 3 / 3 = 1,0 A3 = 3 / 10 = 0,30 A4 = 3 / 8  = 0,38 A5 = 3 / 9 = 0,33 Kriteria  C2  karena  benefit  maka  kita  cari  Max (5,4,5,5,5) = 5 sehingga : A1 = 5 / 5 = 1,0 A2 = 4 / 5 = 0,8 A3 = 5 / 5 = 1,0 A4 = 5 / 5  = 1,0 A5 = 5 / 5 = 1,0 Kriteria  C3  karena  benefit  maka  kita  cari  Max (5,5,4,5,5) = 5 sehingga : A1 = 5 / 5 = 1,0 A2 = 5 / 5 = 1,0 A3 = 4 / 5 = 0,8 A4 = 5 / 5  = 1,0 A5 = 5 / 5 = 1,0 Kriteria  C4  karena  benefit  maka  kita  cari  Max (5,5,5,5,5) = 5 sehingga : A1 = 5 / 5 = 1,0 A2 = 5 / 5 = 1,0 A3 = 5 / 5 = 1,0 A4 = 5 / 5  = 1,0 A5 = 5 / 5 = 1,0 Kriteria  C5  karena  benefit  maka  kita  cari  Max (5,5,4,5,5) = 5 sehingga : A1 = 5 / 5 = 1,0 A2 = 8 / 5 = 1,0
A3 = 4 / 5 = 0,8
A4 = 5 / 5  = 1,0 A5 = 5 / 5 = 1,0 Kriteria  C6  karena  benefit  maka  kita  cari  Max (5,5,4,5,5) = 5 sehingga : A1 = 5 / 5 = 1,0 A2 = 5 / 5 = 1,0 A3 = 4 / 5 = 0,8 A4 = 5 / 5  = 1,0 A5 = 5 / 5 = 1,0 Kriteria  C7  karena  benefit  maka  kita  cari  Max (5,5,4,5,5) = 5 sehingga : A1 = 5 / 5 = 1,0 A2 = 5 / 5 = 1,0 A3 = 4 / 5 = 0,8
A4 = 5 / 5  = 1,0 A5 = 5 / 5 = 1,0 Kriteria  C8  karena  benefit  maka  kita  cari  Max (5,3,5,5,5) = 5 sehingga : A1 = 5 / 5 = 1,0
A2 = 3 / 5 = 0,6
A3 = 5 / 5 = 1,0 A4 = 5 / 5  = 1,0 A5 = 5 / 5 = 1,0
Kriteria  C9  karena  benefit  maka  kita  cari  Max (5,5,4,5,5) = 5 sehingga :
A1 = 5 / 5 = 1,0 A2 = 5 / 5 = 1,0 A3 = 4 / 5 = 0,8 A4 = 5 / 5  = 1,0 A5 = 5 / 5 = 1,0 Setelah   proses   normalisasi
proses selanjutnya adalah perangkingan
Gambar 8. Proses Normalisasi
Dengan perhitungan A1 = (0.43*20) + (1,0*20) + (1,0*15) + (1,0*10) + (1,0*10) + (1,0*10) + (1,0*5) + (1,0*5) +  (1,0*5) = 88,57 Dengan perhitungan A2 = (0.43*20) +
(1,0*20) + (1,0*15) + (1,0*10) + (1,0*10) + (1,0*10) + (1,0*5) + (1,0*5) +  (1,0*5) = 94,00 Dengan perhitungan A3 = (0.30*20) + (1,0*20) + (1,0*15) + (1,0*10) + (1,0*10) + (1,0*10) + (1,0*5) + (1,0*5) +  (1,0*5) = 77,00 Dengan perhitungan A4 = (0.38*20) +
(1,0*20) + (1,0*15) + (1,0*10) + (1,0*10) +
(1,0*10) + (1,0*5) + (1,0*5) +  (1,0*5) = 87,50
Dengan perhitungan A5 = (0.33*20) + (1,0*20) + (1,0*15) + (1,0*10) + (1,0*10) + (1,0*10) + (1,0*5) + (1,0*5) +  (1,0*5) = 86,67

## 3.8. Laporan Hasil Penilaian
Berikut  ini  adalah  tampilan  output  yang  ada pada  sistem  yaitu  berupa  laporan  dan  laporan  ini akan di rekap setiap bulan
L L P P 2 2 M M S S T T M M I I K K N N U U R R D D I I N N H H A A M M Z Z A A H H J J A A M M B B I I

## IV. PENUTUP

## 4.1 Kesimpulan
Sistem  Pendukung  keputusan  seleksi  The Best  Medical  Employee  dengan  menggunakan metode  Simple  additiv  weightting  (SAW)  dapat dijadikan  salah  satu  solusi  dalam  menyelesaikan masalah  pemilihan  dengan  secara  terperinci  dengan menerapkan  beberapa  kriteria-kriteria  yang  bisa  di jadikan  acuan  dalam  memilih  yang  terbaik  dengan lebih  akurat  dan  tepat  di  bandingkan  dengan perhitungan secara manual perusahaan.
Kesimpulan  yang  didapat  pada  penelitian  ini adalah sebagai berikut :
1. Pengambilan  keputusan  untuk  seleksi  The  Best Medical  Employee  ini  menjadi  lebih  terperinci agar  perusahaan  bisa  mendapat  hasil  yang maksimal sesuai dengan kriteria perusahaan.
2. Metode  Simple  additiv  weightting  (SAW) mampu  melakukan  perhitungan  dengan  secara terperinci  dengan  kriteria-kriteria  yang  sesuai dengan
3. Sistem  berbasis  web  sangat  membantu  karena teknologi komputerisasi seperti sekarang mempermudah  pekerjaan  para  karyawan/staff medis dalam bekerja.

## 4.2 Saran
Berdasarkan kesimpulan yang sudah disampaikan,  analisis  ini  bisa  diimplementasikan kedalam  bentuk  sistem  pendukung  keputusan berbasis website berdasarkan metode yang digunakan.  Untuk  pembaca  yang  berkeinginan dikemudian  hari  untuk  merancang  sistemnya  bisa menggunakan  teori  yang  sama  seperti  penelitian  ini serta  menambah  lebih  banyak  pengetahuan. Adanya komunikasi  dengan  baik  antara  pihak  kampus dengan mahasiswa dalam pemahaman dan pembelajaran  apabila  terjadi  kesulitan  siswa  selama pembuatan skripsi .

## DAFTAR REFERENSI
Adzanri.  (2020,  Mei  08).  Sekilas  tentang  Medical Staff  Bylaws  Rumah  sakit.  Retrived  From https://www.adzanri.com/2020/05/sekilastent ang-medical-staff-bylwas.html?m=1 Efendi  Tino  Feri.  (2017).  Pengembangan  Website SMK  Negri  3  Sukoharjo.  Universitas  Islam Indonesia,  Seminar  Nasional
Sistem
Informasi.
Fatony  ahmad,  Dhany  Dwi.  (2016).  Rancang Bangun  Sistem  Extreme  Programing  Sebagai Metodologi
Pengembangan Sistem.
Universitas  serang  raya,  Serang,  Jurnal
PROSISKO, Vol 03, No.01.
Febriani  Ersa,  Muhammad  Muslih.  (2021).  Sistem Penilaian  Kinerja  Karyawan  menggunakan Metode SAW. Universitas Nusa Putra. Ismanto  Edi,  Noverta  Effendi.  (2017).  Sistem penerimaan Karyawan Dengan Metode
Simple Additiv Weighting. Sains dan Teknologi Informasi, Vol 03, No.01.
Limbong  Toni,  dkk.  (2020).  Sistem  Pendukung Keputusan : Metode & Implementasi.
Yayasan Kita Menulis.
MZ.  Yumarlin.  (2016).  Evaluasi  Penggunaan Website Universitas Janabadra Dengan
Menggunakan  Usability  Testing.  Universitas
Janabandra,  Yogyakarta,  Jurnal  Informasi Interaktif, Vol 01, No.01. Punjul Tyoso Jaluanto Sunu. (2016) Sistem Informasi Managemen. Yogyakarta, www.deepublish.co.id.
Sitohang Hengki Tamando. (2018). Sistem Informasi Pengangendaan  Surat  Berbasis  Web  pada Pengadilan  Tinggi  Medan.  STMIK  Pelita Nusantara,  Medan,  Jurnal  Of  Informatic Pelita Nusantara, Vol 03, No.01. Stiaji Pratomo. (2012). Sistem Pendukung Keputusan  Dengan  Metode  Simple  Additiv Weighting. Universitas Muria Kudus. Wiliani  Ninuk,  Syadid  Zambi.  (2017).  Rancang
Bangun  Aplikasi  Kasir  Tiket  Nonton  Bola Bareng pada X Kasir di Suatu Lokasi Dengan Visual  Basic  2010  dan  MySQL.  Institut  dan Teknologi Nasional, Jakarta Selatan, Jurnal Rekayasa Informasi, Vol 06, No.02 Wiki  Pedia.  (2022).  MySQL.  Retrived  From https://id.m.wikipedia.org/wiki/MySQL

## IDENTITAS PENULIS
Nama : Lailyn Puad, M.Kom NIDN/NIK : 1017129001 TTL : Sengeti, 17 Desember 1990 Golongan / Pangkat   : III-D Jabatan Fungsional    : Lektor Alamat Rumah : Jl. Pendidikan, RT. 07 Telp. : - Email : lailynpuad@gmail.com Nama : Rike Limia. B, M.Kom NIDN/NIK : 1006128802 TTL : Jambi, 06 Desember 1988 Golongan / Pangkat  : III-C Jabatan Fungsional  : Lektor Alamat Rumah : Jl. Pendidikan, RT.07 Telp. : - Email : rikelimia@gmail.com Nama : Jefry Alfianto Email : jefry018am@gmail.com