## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN TELADAN

## DI UNIVERSITAS BANTEN JAYA MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Raden Kania 1 , Rustam Effendy 2 , Anggun Risdiansyah 3 2,3 Program Studi Teknik Informatika, 1 Program Studi Komputerisasi Akuntansi Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Banten Jaya Serang Jl Syech Nawawi Albantani Kp. Boru, Kec. Curug, Kota Serang, Banten E-mail: kania@unbaja.ac.id 1 , rustameffendy@unbaja.ac.id 2 , anggunrisdiansyah9@gmail.com 3

## ABSTRACT
Banten  Jaya  University  (UNBAJA)  is  one  of  the  educational  institutions  engaged  in technology  and  information,  which  part  of  the  system  has  been  computerized.  But  in development  there  is  still  a  work  system  that  is  done  manually.  Data  processing  from information  that  is  done  manually  can  be  said  to  be  far  from  the  goal,  given  the importance  of  effectiveness  and  efficiency  of  employee  performance.  Therefore,  Banten Jaya University must be able to improve the quality and quality of employee performance by  holding  a  Decision  Support  System  using  the  simple  addinue  weight  (SAW)  method, which  is  a  computer-based  information  system  and  also  includes  a  system  with  a knowledge  management  basis,  used  to  support  decision  making  in  an  organization  or company.  The  decision  support  system  for  selecting  exemplary  employees  at  the University  of  Banten  Jaya  (UNBAJA)  can  be  run  well.  The  development  model  used  is Waterfall.  The  stage  of  the  process  of  making  a  decision  support  system  for  selecting exemplary employees at the University of Banten Jaya (UNBAJA) begins with making a design,  determining  the  flow  of  the  work  system,  making  a  coding  program,  making  a design  view.  The  decision  support  system  for  selecting  exemplary  employees  at  the University of Banten Jaya (UNBAJA) uses a PHP MySQL database server. From the test results  using  the  Black  Box,  the  results  show  that  the  system  testing  decision  support system for selecting exemplary employees at the University of Banten Jaya (UNBAJA) is successful and can be used and operated well.
Keywords :   Decision  Support  Systems,  Selection  of  Exemplary  Employees,  Simple Additive Weighting.

## PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi pada saat ini sangatlah pesat, dapat di lihat dari kemajuan sebuah  teknologi  informasi  dan  teknologi  yang  lain  semakin  banyak  berkembang  dan canggih.  Kemajuan  teknologi  informasi  semakin  berkembang  dalam  segala  aspek kehidupan yang pada penerapannya dapat mempermudah pekerjaan manusia. Penggunaan komputer  pada  era  ini  merupakan  mayoritas,  tidak  seperti  era  dahulu  yang  tidak  semua
orang  memiliki  komputer  dan  itu  berbanding  terbalik  di  zaman  sekarang.  Dengan pesatnya teknologi maka dibutuhkannya suatu sistem, metodologi, strategi, dan perangkat lunak  untuk  membantu  kegiatan  organisasi,  perusahaan  maupun  lembaga-lembaga pendidikan.
Sumber Daya Manusia (SDM) merupakan suatu hal yang sangat penting dan harus dimiliki  dalam  upaya  mencapai  tujuan  organisasi  suatu  instansi.  Sumber  Daya  Manusia (SDM) juga  merupakan asset perusahaan yang paling  mahal dibanding dengan aset-aset lain  karena  Sumber  Daya  Manusi  (SDM)  merupakan  penggerak  utama  organisasi perusahaan.  Dalam  suatu  instansi  elemen  pendukung  yang  sangat  penting  salah  satunya adalah  Sumber  Daya  Manusia  (SDM).  Pengelolaan  SDM  dari  suatu  instansi  sangat mempengaruhi  banyak  aspek  penentu  keberhasilan  kerja  dari  instansi  tersebut.  Jika Sumber  Daya  Manusi  (SDM)  dapat  diorganisir  dengan  baik,  maka  diharapkan  instansi dapat menjalankan semua proses usahanya dengan baik.
Universitas  Banten  Jaya  (UNBAJA)  merupakan  salah  satu  lembaga  pendidikan yang  bergerak  dalam  bidang  teknologi  dan  informasi  yang  sebagian  sistemnya  telah terkomputerisasi.  Untuk  menunjang  kinerja  yang  semakin  baik  pada  semua  karyawan serta  menghasilkan  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  yang  unggul  di  Universitas  Banten Jaya,  untuk  itu  setiap  tahunnya  selalu  diadakan  pemilihan  karyawan  teladan.  Dalam pemilihan karyawan teladan di Universitas Banten Jaya (UNBAJA) ada beberapa kretiria yang  sudah  di  buat  dan  menjadi  patokan  dalam  pemilihan  keryawan  teladan.  Namun dalam  pengembangan  masih  juga  terdapat  sistem  kerja  yang  di  lakukan  secara  manual. Pengolahan data dari informasi yang dilakukan secara manual dapat dikatakan masih jauh dari tujuan, mengingat pentingnya keefektifan dan efisiensi kinerja karyawan. Dari tujuan itu  maka  Universitas  Banten  Jaya  harus  mampu  meningkatkan  kuaitas  dan  mutu pendidikan  yang  di  selenggarakan.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan sistem  informasi  berbasis  komputer  dan  juga  termasuk  sistem  dengan  basis  manajemen pengetahuan, digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan pada suatu organisasi atau perusahaan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  hal  ini  bukan  alat  pengambilan  keputusan, melainkan sistem yang dapat membantu pengambil keputusan guna melengkapi informasi data yang diolah secara relevan dan diperlukan untuk membuat keputusan terhadap suatu masalah  dengan  lebih  cepat  dan  akurat.  Sistem  ini  tidak  untuk  menggantikan pengambilan  keputusan  pada  proses  pembuatan  keputusan.  SPK  memiliki  beberapa fungsi  yaitu  untuk  meningkatkan  kemampuan  para  pengambil  keputusan  dengan memberikan  alternatif-alternatif  keputusan  yang  lebih  baik,  membantu  merumuskan masalah  dan  keadaan  yang  sedang  dihadapi.  Selain  itu  SPK  juga  dapat  meningkatkan
efektivitas  dan  efesiensi  pengambilan  keputusan  dan  menghemat  biaya,  waktu,  serta tenaga.  Terdapat  beberapa  metode  Sistem  Pengambil  Keputusan,  salah  satunya  adalah metode Simple  Addictive  Weighting (SAW).  Metode  SAW  yang  sering  dikenal  dengan metode penjumlahan terbobot, memiliki beberapa kelebihan dibandingkan dengan metode lainnya.  Metode    ini  sangat    relevan    untuk    menyelesaikan    masalah    didalam pengambilan  keputusan  sering juga   disebut  sebagai   metode  penjumlahan  terbobot dengan  mencari  reting  setiap alternative. (Nasri & Kania, 2019).
Berdasarkan  pemaparan  yang  telah  disampaikan  di  atas  maka  saya  tertarik  untuk merancang suatu Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Teladan Di Universitas Banten Jaya menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW).

## TINJAUAN PUSTAKA
Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  merupakan  suatu  hal  yang  sangat  penting dan  harus  dimiliki  dalam  upaya  mencapai  tujuan  organisasi  atau  perusahaan. (Ambarita, 2012) Dalam (Agusta & Sutanto, 2013). Pengertian SDM dapat dibagi menjadi  dua,  yaitu  pengertian  mikro  dan  makro.  Pengertian  SDM  secara  mikro adalah individu yang bekerja dan menjadi anggota suatu perusahaan atau institusi dan  biasa,  sedangkan  pengertian  SDM  secara  makro  adalah  penduduk  suatu negara yang sudah memasuki usia angkatan kerja.(Susan, 2019)
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah  bagian  dari  sistem  informasi berbasis  komputer  termasuk  sistem  berbasis  pengetahuan  atau  manajemen pengetahuan yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. (Ching-Chin ,dkk.: 2010) dalam (Achmad & Solichin, 2018). Sistem pendukung keputusan (SPK) biasanya di bangun tuntuk mendukung solusi atas suatu masalah atau untuk suatau peluang. (Nofriansyah, 2015)
Metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan metode penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  metode  ini  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  kriteria  (Rinaldhi,  G.  E.  :  2013) dalam (Fauzan et al., 2018). Metode simple Additive Weighting (SAW) dijadikan contoh  perhitungan  yang  dipilih  paling  baik  karena  metode  ini  bisa  menentukan alternatif  setiap  atributnya.  Kemudian  ditahap  selanjutnya  dibuat  perankingan yang  akan  memilih  alternatif  terbaik.  Metode simple  additive  weighting (SAW) dapat  diartikan  sebagai  sistem  penjumlahan  berbobot.  (Limbong  &  Iskandar,
2020).  Menurut  (Kusumadewi  et  al.,  2016)  langkah  penyelesaian  dalam penggunaannya adalah:
1. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci
2. Memberikan nilai bobot untuk masing-masing kriteria sebagai W.
3. Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
4. Membuat tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
5. Membuat matrik keputusan (X) yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria.  Nilai  X  setiap  alternatif  (Ai)  pada  setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan, dimana, i=1,2,…m dan j=1,2,…n.
6. Melakukan normalisasi  matrik keputusan dengan cara  menghitung nilai rating kinerja ternomalisasi (rij) dari alternatif Aipada kriteria Cj.
7. Hasil  akhir  nilai  preferensi  (Vi)  diperoleh  dari  penjumlahan  dari  perkalian elemen  baris  matrik  ternormalisasi  (R)  dengan  bobot  preferensi  (W)  yang bersesuaian eleman kolom matrik (W).
Hasil  perhitungan  nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif Vi merupakan alternatif terbaik.

## METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) yang dikenal dengan metode penjumlahan terbobot, memiliki beberapa kelebihan dibandingkan  dengan  metode  lainnya.  Penelitian  ini  menggunakan  model penelitian Waterfall . Model waterfall adalah alur hidup klasik yang menyediakan
pendekatan  alur  hidup  perangkat  lunak  secara  sekuensial  atau  terurut  mulai  dari analisis,  desain,  coding,  dan  pengujian  (Shalahudin  &  Rosa,  2018)  Dalam penelitian ini terdapat tahapan penelitian adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Ilustrasi Model Waterfall

## 1. Analisis
Analisis  bertujuan  untuk  memahami  perangkat  lunak  yang  diharapkan  oleh pengguna  serta  batasan  perangkat  lunak  tersebut.  Informasi  ini  diperoleh melalui  observasi  dan  wawancara.  Informasi  dianalisis  untuk  mendapatkan data  yang  digunakan  oleh  pengguna.    Analisis  pada  penelitian  ini  adalah:  (1) Analisis  sistem  berjalan  merupakan  gambaran  mengenai  sistem  yang  saat  ini sedang  berjalan  di  Universitas  Banten  Jaya  (UNBAJA).  dari  hasil  observasi yang  telah  dilakukan,  bahwasannya  Sistem  pemilihan  karyawan  teladan  di Universitas  Banten  Jaya  masih  menggunakan  sistem  manual  sehingga mempersulit dalam pengambilan keputusan. (2) Sistem Pendukung Keputusan untuk  pemilihan  karyawan  teladan  perlu  di  rancang  sebagai  solusi  untuk mempermudah  dan  mempercepat  bidang  Kepegawaian  dalam  memilih  dan menilai  karyawan  teladan  di  Universitas  Banten  Jaya  (UNBAJA),  sehingga waktu  dan  penilaian  pun  dapat  jadi  lebih  mudah  dan  singkat.  (3)  Analisis keluaran bertujuan untuk menganalisa hasil dari proses dan keluaran yang telah di proses oleh system. (4) Analisais Masukan bertujuan untuk menganalisa data masukan yang akan di proses oleh system.

## 2. Desain
Desain  perangkat  lunak  adalah suatu proses multilangkah  yang berfokus  pada desain  dalam  pembuatan  program  termasuk  struktur  data,  arsitektur, representasi  dan  prosedur  pengodean.  Tahap  ini  merupakan  mentranslasi  dari
kebutuhan perangkat lunak dari tahap analisis kebutuhan ke representasi desain agar dapat diterapkan menjadi program pada tahap tahap ini dilakukan setelah dilakukan  analisis  kebutuhan.  Desain  perangkat  yang  dihasilkan  dibuat menggunakan  UML  guna  membantu  mendefinisikan  arsitektur  system  secara keseluruhan juga perlunya didokumentasikan.
Perancangan  pemodelan  sistem  menggunakan Unified  Modelling language (UML),  usecase  diagram  yang  dibuat  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
Gambar 2. Usecase Diagram Sistem

## 3. Pengkodean
Pembuatan  kode  program  dimana  desain  harus  di  translasikan  ke  dalam program  perangkat  lunak.  Hasil  yang  didapat  dari  tahap  ini  adalah  program komputer sesuai dengan desain yang telah dibuat sebelumnya.

## 4. Pengujian
Pada penelitian ini menggunakan pengujian kelayakan menggunakan blackbox .
Pengujian menggunakan blackbox ini menguji kegunaan dari sistem informasi berdasakan keberfungsian dari hasil akhir media.
Berdasarkan  rancangan  sistem  dan  database  yang  telah  dibuat,  maka pembuatan sistem ini dibuat berdasarkan data-data yang telah diterima selama
penelitian  dan  petunjuk-petunjuk  yang  telah  diberikan  oleh  pembimbing.
System  yang  telah  dibuat  selanjutnya  dilakukan  uji  coba  kepada  dosen pembimbing  untuk  mengetahui  kecukupan  pada  sistem  dan  kepada  Bagian kepegawaian di Universitas Banten Jaya (UNBAJA) untuk didapatkan hasil uji Black Box . Dari hasil uji coba yang telah dilakukan, system yang telah diujikan tidak  mengalami  hambatan  selama  pelaksanaan  pengujian.  Berikut  ini merupakan data Black Box hasil uji coba yang telah dilakukan:
Tabel 1. Hasil Uji Black Box No Item Uji Detail Pengujian Hasil Pengujian Kesimpulan 1 Proses Login Menampilkan form username dan password Setelah  admin  memasukkan username dan Password kedalam sistem, maka sistem akan  menampilkan  halaman utama. Berhasil 2 Input data Karyawan Menampilkan form input data karyawan Setelah  admin  melakukan input  data  karyawan,  maka sistem  akan  menampilkan data karyawan yang disimpan Berhasil 3 Input Data Kriteria Menampilkan form input data kriteria Setelah  admin  melakukan input  data  kriteria,  maka sistem  akan  menampilkan data kriteria yang disimpan Berhasil 4 Perhitungan Data Menampilkan data perhitungan Setelah  admin  melakukan perhitungan,  maka  system akan menampilkan hasil perhitungan Berhasil 5 Cetak Hasil Laporan Menampilkan hasil pemilihan karyawan System  akan  menampilkan laporan hasil pemilihan karyawan teladan Berhasil
Selanjutnya dilakukan Pegujian Perhitungan Simple Additive Weight (SAW). Langkah  langkah  untuk  menetukan  perhitungan  untuk  pemilihan  karyawan teladan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW), yaitu:
Langkah  kesatu  (1)  menentukan  kriteria  yang akan  digunakan  sebagai  acuan dalam pemilihan karyawan teladan yaitu C i .

## Tabel 2. Tabel Ketentuan Kriteria
Kode Kriteria (C i ) Ketentuan Kriteria C 1 Perilaku C 2 Kerjasama Tim C 3 Kehadiran C 4 Produktifitas
Langkah  kedua  (2)  memberikan  nilai  bobot  atau  setiap  kriteria.  Bobot kriteria  yang  akan  di  gunakan  dalam  memilih  karyawan  teladan  adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Tabel Bobot Setiap Kriteria Kode Kriteria Ketentuan Kriteria Bobot Preferensi (W) C 1 Perilaku 0,30 (30%) C 2 Kerjasama Tim 0,15 (15%) C 3 Kehadiran 0,30 (30%) C 4 Produktifitas 0,25 (25%)
Langkah ketiga (3) menentukan rating setiap alternatif pada setiap kriteria.
Tabel 4.Tabel Rating  dari Setiap Alternatif pada Setiap Kriteria
Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 90 100 60 70 A 2 80 90 100 90 A 3 90 50 50 80 A 4 70 60 90 90 A 5 90 100 80 80 A 6 80 50 80 90 A 7 90 90 90 100 A 8 80 80 80 60 A 9 90 90 90 70 A 10 100 70 100 70 A 11 70 90 60 90 A 12 50 80 70 80 A 13 60 90 70 90 A 14 90 80 90 80 A 15 50 90 100 90 A 16 90 100 70 100 A 17 80 60 50 60 A 18 90 70 60 70 A 19 90 70 100 70 A 20 100 80 50 80
Setelah nilai rating alternatif pada setiap kriteria ditentukan langkah keempat (4)  adalah  pembentukan  proses  normalisasi  (X)  yang  dibentuk  dari  tabel rating dari setiap alternatif pada setiap  kriteria. Hasil dari proses normalisasi keputusan berdasarkan perhitungan kriteria. Digambarkan dalam bentuk tabel sebagai berikut:
Tabel 5. Proses normalisasi No  Nama Karyawan Kriteria Kedisiplinan Kerjasama Tim Kehadiran Produkti fitas 1  Junedi, S.Kom 0,9 1 0,6 0,7 2  Iyan Alfian 0,8 0,9 1 0,9 3  Sobari 0,9 0,5 0,5 0,8 4  Irvan Al Asari, S.Kom 0,7 0,6 0,9 0,9 5  Sayuti 0,9 1 0,8 0,8 6  Sukroni 0,8 0,5 0,8 0,9 7  Winda N F, S.Kom 0,9 0,9 0,9 1 8  Sarikam 0,8 0,8 0,8 0,6 9  Nuralela, S.Kom 0,9 0,9 0,9 0,7 10  Anna Rosdiana, S.Kom 1 0,7 1 0,7 11  Duhoni 0,7 0,9 0,6 0,9 12  Rendy Nandika, SE 0,5 0,8 0,7 0,8 13  PamujioDno 0,6 0,9 0,7 0,9 14  Laras Mayang Sari, SPd. 0.9 0,8 0,9 0,8 15  Hamdani, A.Md 0,5 0,9 1 0,9 16  Neshya Faniya 0,9 1 0,7 1 17  Siti Rohmah 0,8 0,6 0,5 0,6 18  Hasanudin 0,9 0,7 0,6 0,7 19  Tanti Rahmawati 0,9 0,7 1 0,7 20  Sri Fitriyah, SP 1 0,8 0,5 0,8
Hasil  dari  nilai  rating  kinerja  ternomalisasi  (rij)  membentuk  matrik ternormalisasi (R).
Tabel 6. Hasil rating kinerja ternomalisasi 0,9 1 0,6 0,7 0,8 0,9 1 0,9 0,9 0,5 0,5 0,8 0,7 0,6 0,9 0,9 0,9 1 0,8 0,8 0,8 0,5 0,8 0,9 0,9 0,9 0,9 1 0,8 0,8 0,8 0,6 0,9 0,9 0,9 0,7 1 0,7 1 0,7 0,7 0,9 0,6 0,9 0,5 0,8 0,7 0,8
0,6 0,9 0,7 0,9 0,9 0,8 0,9 0,8 0,5 0,9 1 0,9 0,9 1 0,7 1 0,8 0,6 0,5 0,6 0,9 0,7 0,6 0,7 0,9 0,7 1 0,7 1 0,8 0,5 0,8
Hasil  akhir  nilai  preferensi  (Vi)  diperoleh  dari  penjumlahan  dari  perkalian elemen  baris  matrik  ternormalisasi  (R)  dengan  bobot  preferensi  (W)  yang bersesuaian eleman kolom matrik (W)
V 1 = (0,9)(0,30)+(1)(0,15)+(0,6)(0,30)+(0,7)(0,25)
= 0,27 + 0,15  + 0,18  +0,175 = 0,775
V 2 = (0,8)(0,30)+(0,9)(0,15)+(1)(0,30)+(0,9)(0,25)
= 0,24+0,135+0,30+0,225 = 0,9
V 3 = (0,9)(0,30)+(0,5)(0,15)+(0,5)(0,30)+(0,8)(0,25)
= 0,27+0,075+0,15+0,2 = 0,695
V 4 = (0,7) (0,30)+(0,6) (0,15)+ (0,9) (0,30)+(0,9)(0,25)
= 0,21+0,09+0,27+0,225 = 0,795
V 5 = (0,9) (0,30)+(1) (0,15)+ (0,8) (0,30)+ (0,8)(0,25)
= 0,27+0,15+0,24+0,2 = 0,86
V 6 = (0,8) (0,30)+(0,5) (0,15)+ (0,8) (0,30)+ (0,9)(0,25)
= 0,24+0,075+,.24+0,225 = 0,78
V 7 = (0,9) (0,30)+ (0,9) (0,15)+(0,9) (0,30)+ (1)(0,25)
= 0,27+0,135+0,27+0,25 = 0,925
V 8 = (0,8) (0,30) + (0,8) (0,15)+(0,8) (0,30)+ (0,6)(0,25)
= 0,24+0,12+0,24+0,15 = 0,75
V 9 = (0,9) (0,30) + (0,9) (0,15)+(0,9)(0,30)+ (0,7)(0,25)
= 0,27+0,135+0,27+0,175 = 0,85
V 10 = ( 1) (0.30) + (0.7) (0.15)+(1)(0.30)+ (0.7)(0.25)
= 0.30+0.105+0.30+0.175 = 0.88
V 11 = (0,7) (0,30) + (0,9) (0,15)+(0,6)(0,30)+ (0,9)(0,25)
= 0,21+0,135+0,18+0,225 = 0,75
V 12 = (0,5) (0,30) + (0,8) (0,15)+(0,7)(0,30)+ (0,8)(0,25)
= 0,15+0,12+0,21+0,2 = 0,68
V 13 = (0,6) (0,30) + (0,9) (0,15)+(0,7)(0,30)+ (0.9)(0,25)
= 0,18+0,135+0,21+0,225 = 0,75
V 14 = (0,9) (0,30) +(0,8) (0,15)+(0,9)(0,30)+ (0,8)(0,25)
= 0,27+0,12+0,27+0,2 = 0.86
V 15 = (0,5) (0,30) +(0,9) (0,15)+(1)(0,30)+ (0,9)(0,25)
= 0,15+0,135+0,30+0,225 = 0,81
V 16 = (0,9) (0,30)+(1) (0,15)+(0,7)(0,30)+ (1)(0,25)
= 0,27+0,15+0,21+0,25 = 0,88
V 17 = (0,8) (0,30)+(0,6) (0,15)+(0,5)(0,30)+ (0,6)(0,25)
= 0,24+0,09+0,15+0,15 = 0,63
V 18 = (0,9) (0,30)+(0,7)(0,15))+(0,6)(0,30)+ (0,7)(0,25)
= 0,27+0,105+0,18+0,175 = 0,73
V 19 = (0,9) (0,30)+(0,7) (0,15)+(1)(0,30)+ (0,7)(0,25)
= 0,27+0,105+0,30+0,175 = 0,85
V 20 = (1) (0,30)+(0,8) (0,15)+(05)(0,30)+ (0,8)(0,25)
= 0,30+0,12+0,15+0,2 = 0,77
Semakin tinggi hasil akhir yang diperoleh maka akan semakin besar peluang untuk  menjadi  karyawan  teladan.  Berikut  hasil  perankingan  dengan  metode Simple Additive Weighting (SAW)

## Tabel 7. Tabel Hasil Perankingan
No  Nama Karyawan Hasil Akhir Ranking 1  Winda N F, S.Kom 92,5 1 2  Iyan Alfian 90 2 3  Anna Rosdiana, S.Kom 88 3 4  Neshya Faniya 88 4 5  Sayuti 86 5 6  Laras Mayang Sari, SPd. 86 6 7  Nuralela, S.Kom 85 7 8  Tanti Rahmawati 85 8 9  Hamdani, A.Md 81 9 10  Irvan Al Asari, S.Kom 79.5 10 11  Sukroni 78 11 12  Junedi, S.Kom 77.5 12 13  Sri Fitriyah, SP 77 13 14  Pamujiono 75 14 15  Duhoni 75 15 16  Sarikam 75 16
17  Hasanudin 73 17 18  Sobari 69.5 18 19  Rendy Nandika, SE 68 19 20  Siti Rohmah 63 20
Dari perhitungan  yang telah dilakukan dengan  menggunakan metode Simple Additive  Weighting (SAW) didapatkan hasil  yaitu nilai tertinggi pada Winda N F, S.Kom dengan nilai akhir 92.5 dan pada urutan pertama sedangkan nilai terendah pada Siti Rohmah dengan nilai 63 pada urutan ke 20.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tampilan login memperlihatkan tampilan awal dari menu login sistem.
Gambar 3. Tampilan Login
Menu utama / home berfungsi untuk kata sambutan dan memperkenalkan sistem yang sedang berjalan.
Gambar 4. Tampilan Menu Utama
Input data karyawan berfungsi untuk menginput dan menambahkan data karyawan yang sudah ada maupun yang baru bergabung pada instansi.
Gambar 5. Tampilan Data Karyawan
Tampilam input data seleksi berfungsi untuk memasukan nilai-nilai kriteria  yang sudah ada untuk memulai perhitungan dengan metode SAW.
Gambar 6. Tampilan Data Seleksi
Tampilan  data  bobot  merupakan  tampila  yang  berfungsi  untuk  mengetahui  apa saja  yang  masuk  dalam  kriteria  perhitungan  yang  di  nilai  oleh  bagian kepegawaian.
Gambar 7. Tampilan Data Bobot
Tampilan data perhitungan berfungsi untuk  mengetahui beberapa karyawan yang masuk dalam penilaian tertinggi dan hasil dari perhitungan yang telah di lakukan.
Gambar 8. Tampilan Data Perhitungan
Data  laporan  berfungsi  untuk  membuat  laporan  dan  hasil  lampiran  penilian karyawan yang telah di lakukan pada tiap periodik.
Gambar 9. Tampilan Data Laporan

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  karyawan teladan di Universitas Banten Jaya (UNBAJA) yang telah dilakukan, maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  karyawan  teladan  di  Universitas
Banten Jaya (UNBAJA)  dapat dijalankan dengan baik. Model pengembangan yang  digunakan  yaitu Waterfall .  Tahap  proses  pembuatan  Sistem  pendukung keputusan pemilihan karyawan teladan di Universitas Banten Jaya (UNBAJA) dimulai  dengan    pembuatan  perancangan,  penentuan  alur  dari  sistem  kerja, pembuatan  program coding ,  membuat  tampilan  desain.  Sistem  Sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan teladan di Universitas Banten Jaya
(UNBAJA) ini menggunakan database server PHP MySQL .
2. Dari  hasil  pengujian  dengan  menggunakan  Black  Box  didapatkan  hasil bahwasannya,  pengujian  Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  karyawan teladan  di  Universitas  Banten  Jaya  (UNBAJA)  ini  berhasil  dan  dapat digunakan serta diperasikan dengan baik.  Tingkat  keberhasilan sampai saat  di tes  itu  mencapai  80-90%  lebih  mudah  dan  efektif  di  banding  dengan perhitungan  manual  yg  sedang  berjalan  di  unbaja  bu.  Di  kepegawaian  sendiri masi menggunakan exel
3. Dari  perhitungan  yang  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  Simple Additive Weight (SAW) didaptkan hasilnya yaitu nilai tertinggi pada Winda N
F,  S.Kom  dengan  nilai  akhir  92.5  pada  urutan  pertama  sedangkan  nilai terendah  pada  Siti  Rohmah  dengan  nilai  63  pada  urutan  ke  20.  Kalau  ada kesamaan data nanti ada notif kalau data sudah di gunakan.

## REFERENSI
Achmad, S., & Solichin, A. (2018). Prototipe Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Guru Teladan pada SMK Era Informatika . 1 (2), 6.
Agusta,  L.,  &  Sutanto,  E.  M.  (2013).  Pengaruh  Pelatihan  dan  Motivasi  Kerja Terhadap Kinerja Karyawan CV. Haragon Surabaya. Agora , 1, No. 3.
Fauzan,  R.,  Indrasary,  Y.,  &  Muthia,  N.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Beasiswa  Bidik  Misi  di  POLIBAN  dengan  Metode  SAW Berbasis Web. Jurnal Online Informatika , 2 (2), 79.
https://doi.org/10.15575/join.v2i2.101
Huda,  M.,  &  Komputer,  B.  (2010). Membuat  Aplikasi  Database  Dengan  Java MySql dan NetBeans . Elex Media Komputindo.
Kadir, A. (2014). Pengenalan Sistem Informasi Edisi Revisi. Andi.
Kawistara, P. H. (2017). Pemograman Web . Informatika Bandung.
Khozaimi,  Ach,  et  al.  Sales  Quality  Determination  Using  Simple  Additive Weighting  (SAW)  and  Analytical  Hirarki  Process  (AHP)  Methods. Jurnal Ilmiah Kursor , 2020, 10.2: 95-100.
Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.,  &  Wardoyo,  R.  (2016). Fuzzy  Multi Attribute Decision Making (Fuzzy Madm) . Graha Ilmu.
Limbong,  T.,  &  Iskandar,  A.  (2020). Sistem  Pendukung  Keputusan:  Metode  & Implementasi .
Nasri, E., & Kania. (2019). Rekayasa Perangkat Lunak Seleksi Penentuan Vendor Jasa Tenaga Kerja Dengan Metode SAW . 3 (2), 13.
Nofriansyah,  D.  (2015). Konsep  Data  Mining  Vs  Sistem  Pendukung  Keputusan. Deepublish.
Rachmad,  A.,  Syakur,  M.  A.,  Widjaya,  E.,  Pramudita,  Y.  D.,  Anamisa,  D.  R., Putro, S. S., ... & Purwanti, E. (2019). The selection of new students RSBI using fuzzy SAW based application. no. December .
Rochman, E., Hidayatullah, S., Syakur, M., Khozaimi, A., Jauhari, A., Pramudita, Y.,  &  Rachmad,  A.  (2018).  Decision  Support  System  of  Poor  Community Category  in  Sampang  District  using  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process). In Proceedings  of  the  1st  International  Conference  on  Computer  Science and Engineering Technology Universitas Muria Kudus. doi (Vol. 10).
Saputra,  A.  (2012). Sistem  Informasi  Nilai  Akademik  untuk  -Panduan  Skripsi . Elex Media Komputindo.
Shalahudin,  M.,  &  Rosa,  A.  S.  (2018). Rekayasa  Perangkat  Lunak  (Terstruktur dan Berorientasi Objek) Edisi Revisi. Penerbit Informatika.
Susan, E. (2019). Manajemen Sumber Daya Manusia. Adaara: Jurnal Manajemen Pendidikan Islam , 9 (2), 11.
Zabar,  A.  A.,  &  Novianto,  F.  (2015).  Keamanan  HTTP  dan  HTTPS  Berbasis WEB Memggunakan Sistem Operasi Kali LINUX. Komputa : Jurnal Ilmiah Komputer dan Informatika , 4 (2), 69–74