## PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK PADA KOPERASI SIMPAN PINJAM SURYA KENCANA
Muhammad Satryandi Ogansyah 1* , Anita Diana 2 , Hestya Patrie 3 , Bruri Trya Sartana 4
1,2,3,4 Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur Email: 1 1812501078@student.budiluhur.ac.id, 2 anita.diana@budiluhur.ac.id, 3 hestya.patrie@budiluhur.ac.id,
4 brury@budiluhur.ac.id,
(Naskah masuk: 7 Maret 2023, diterima untuk diterbitkan: 17 April 2023)

## Abstrak
Pemilihan karyawan terbaik adalah aspek penting, dikarenakan memberikan sebuah informasi yang bermanfaat untuk  pengambilan  keputusan  sumber  daya  manusia  (SDM)  seperti  promosi,  pelatihan,  bonus,  dan  keputusan lainnya. Selain itu, penting juga bagi ketua pengurus untuk menyusun kebijakan yang matang untuk memotivasi karyawan. Kendala pemilihan karyawan terbaik di Koperasi Simpan Pinjam Surya Kencana adalah tidak adanya pemilihan  karyawan  terbaik  sebelumnya,  sehingga  ketua  pengurus  Koperasi  tidak  mengetahui  kinerja karyawannya. Metode AHP bertujuan untuk mendapatkan nilai bobot dari setiap kriteria. Kemudian metode SAW yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan  nilai  pada  setiap  alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan digunakan dalam pembangunan sistem pendukung keputusan. Penelitian ini menilai kinerja dari karyawan divisi peminjaman pada Koperasi Simpan Pinjam Surya Kencana. Dengan menggunakan perhitungan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW), akan menghasilkan nilai kinerja masing-masing karyawan, sehingga ketua koperasi dapat menetapkan alternatif terbaik yaitu karyawan pada divisi peminjaman. Penelitian  ini  akan  menghasilkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  yang  dapat  merekomendasikan karyawan terbaik di bagian peminjaman Koperasi Simpan Pinjam Surya Kencana berdasarkan kriteria yang telah ditentukan seperti kehadiran, target, kedisiplinan, dan kerjasama dengan metode AHP dan SAW.
Kata kunci : sistem penunjang keputusan, AHP, SAW

## APPLICATION OF THE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) AND SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) METHODS IN THE SELECTION OF THE BEST EMPLOYEES AT THE KOPERASI SIMPAN PINJAM SURYA KENCANA

## Abstract
Selection of the best employees is an important aspect, because it provides useful information for making human resources  (HR)  decisions  such  as  promotions,  training,  bonuses,  and  other  decisions.  In  addition,  it  is  also important  for  the  chairman  of  the  board  to  formulate  a  mature  policy  to  motivate  employees.  The  obstacle  to selecting the best employee at the Surya Kencana Savings and Loans Cooperative was that there was no selection of the best employee beforehand, so the chairman of the Cooperative management did not know the performance of his employees. The AHP method aims to get the weight value of each criterion. Then the SAW method which aims to classify values for each alternative based on predetermined criteria is used in the development of a decision support system. This study assesses the performance of the employees of the lending division at the Surya Kencana Savings and Loans Cooperative. By using the calculation of the Analytical Hierarchy Process (AHP) and Simple Additive Weighting (SAW) methods, it will produce a performance value for each employee, so that the head of the cooperative can determine the best alternative, namely employees in the lending division. This research will produce a decision support system (SPK) that can recommend the best employees in the lending division of the Surya  Kencana  Savings  and  Loans  Cooperative  based  on  predetermined  criteria  such  as  attendance,  targets, discipline, and collaboration with the AHP and SAW methods.
Keywords: decision support system , AHP, SAW
Muhammad Satryandi Ogansyah 1 , Anita Diana 2 , Hestya Patrie 3 , Bruri Trya Sartana 4
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.1, April 2023, hlm. 1-8
1. PENDAHULUAN
Salah satu aset perusahaan yang paling berharga, adalah karyawan, karena berusaha untuk memastikan kelangsungan hidup, pengembangan, daya saing dan keuntungannya.  Untuk  meningkatkan  produktivitas kerja  perusahaan,  diperlukan  tenaga  kerja  yang berkualitas,  karyawan  dengan  pengetahuan  dan keterampilan  yang  dapat  meningkatkan  pelayanan secara optimal [1]. Persaingan dunia bisnis yang ketat menyebabkan  perusahaan  bekerja  ekstra  untuk meningkatkan kualitas usahanya. Salah satu caranya adalah  dengan  meningkatkan  kualitas  sumber  daya manusia, yang dapat meningkatkan produktivitas dan efisiensi usaha.
Koperasi  Simpan  Pinjam  Surya  Kencana  yang didirikan pada akhir tahun 2005, dimulai dengan 28 anggota  dari  berbagai  latar  belakang,  termasuk pensiunan (bank asing dan PNS), pekerja lepas, Ibu rumah  tangga,  Guru  dan  pengusaha,  dan  juga mempekerjakan  beberapa  staf  administrasi.  Untuk meningkatkan  kinerja  dan  kualitas  karyawan,  perlu dilakukan  seleksi  terhadap  karyawan  terbaik sehingga  para  karyawan  dapat  bersaing  untuk memperebutkan predikat karyawan terbaik. Saat ini, Koperasi  Simpan  Pinjam  Surya  Kencana,  belum memiliki  penilaian  dan  sistem  pemilihan  karyawan terbaik.
Permasalahan yang dialami oleh Koperasi Simpan Pinjam  Surya  Kencana  dalam  pemilihan  karyawan terbaik  adalah  tidak  adanya  penilaian  kinerja karyawan untuk mencari karyawan terbaik di dalam Koperasi Simpan Pinjam Surya Kencana,  kemudian belum  adanya  sistem  dan  metode  yang  tepat  yang dapat memberikan penilaian kinerja karyawan secara otomatis  agar  mempermudah  penilaian  karyawan terbaik  pada  Koperasi  Simpan  Pinjam  Surya Kencana,  serta  proses  penilaian  karyawan  hanya dilakukan  oleh  Ketua  Pengurus  dan  masih  bersifat subyektifitas .
Penulis memiliki tujuan untuk merancang sebuah sistem yang dapat mengidentifikasi karyawan terbaik Koperasi Simpan Pinjam Surya Kencana pada divisi peminjaman  dan  jika  karyawan  terpilih  menjadi karyawan  terbaik  akan  diberikan  penghargaan. Tujuannya  agar  semangat  para  karyawan  divisi peminjaman  semakin  meningkat  dalam  bekerja, khususnya  dalam  pelayanan  terhadap  nasabah  atau debitur secara maksimal dan pencarian calon nasabah atau debitur. Sistem yang akan dibuat ini merupakan SPK dengan metode AHP dan SAW. AHP dan SAW adalah  dua  dari  beberapa  metode  sistem  penunjang keputusan  yang  dipakai  untuk  menyelesaikan pengambilan  keputusan  dengan  mempertimbangkan kriteria  dan  nilai  bobot,  serta  mengevaluasi  mana metode yang tepat untuk memilih karyawan terbaik. Kriteria  pemilihan  untuk  pengambilan  keputusan adalah  Kehadiran,  Target,  Kedisiplinan,  dan Kerjasama.
Tujuan  penulisan  ini  untuk  membuat  sistem penunjang  keputusan  agar  mempermudah  dan
mempercepat  pengambilan  keputusan,  memberikan rekomendasi  alternatif  terbaik  untuk  memilih karyawan terbaik untuk divisi peminjaman Koperasi Simpan Pinjam Surya Kencana.
Penggunaan  metode  AHP  dan  SAW  dalam penelitian  ini  dikarenakan,  pada  proses  penilaian kinerjanya,  pihak  Koperasi  belum  memiliki  nilai bobot  untuk  setiap  kriteria  yang  digunakan.  Oleh karena  itu,  digunakan  metode  AHP  untuk  mencari nilai bobot dari setiap kriteria. Nilai bobot dari setiap kriteria  ini,  akan  digunakan  pada  tahap  perhitungan selanjutnya  dengan  menggunakan  metode  SAW. Penggunaan metode SAW adalah untuk mendapatkan alternatif terbaik melalui peringkat perankingan dari setiap alternatif.
Dalam  publikasi  sebelumnya  [2],  tertulis  bahwa dengan sistem penunjang keputusan, proses penilaian teknisi  terbaik  dapat  diselesaikan  lebih  cepat  dari sebelumnya. Metode penilaian teknisi yang digunakan  sudah  baik,  sehingga  hasil  perhitungan lebih objektif dan maksimal. Dan dalam pembobotan kriteria  pemilihan  teknisi  terbaik  digunakan  metode AHP  dengan  dua  perhitungan  yaitu  Perhitungan perbandingan  dan  perhitungan  direct.  Staff  Manajer dapat  melihat  perbandingan  nilai  dan  peringkat  dari setiap  teknisi,  dan  aplikasi  ini  memungkinkan manajer untuk melihat riwayat teknisi terbaik.
Pada  penelitian  sebelumnya  [3],  disebutkan bahwa  dengan  adanya  hasil  dari  kriteria  dan pembobotan  nilai  kriteria,  serta  peringkat  alternatif dari  auditor  terbaik,  penerapan  SPK  menggunakan AHP  dan  SAW  diharapkan  dapat  membantu  para manajer  di  Kantor  Akuntan  Publik  JAS  untuk  lebih objektif  dalam  mengidentifikasi  auditor  terbaik. Dengan  adanya  pengakuan  hasil  evaluasi  kinerja terbaik  dan  sistem  pendukung  keputusan  auditor terbaik  diharapkan  dapat  menginspirasi  Kantor Akuntan  Publik  JAS  untuk  berkarya.  Menurut temuan  kuesioner  uji  penerimaan  pengguna,  75% pengguna mendukung penerapan metode dan sistem aplikasi ini.
Menurut  publikasi  lain  [4],  SPK  menghasilkan kriteria  terbobot  dan  peringkat  alternatif  yang memudahkan  untuk  memilih  karyawan  terbaik. Dengan  menerapkan  metode  AHP  dan  SAW  ke dalam  program  SPK  pemilihan  karyawan  terbaik, perhitungan  dipermudah  dan  pengolahan  data menjadi  terpadu,  mempercepat  dan  memprediksi hasil perhitungan kinerja karyawan yang sering salah, sehingga  proses  pemilihan  karyawan  terbaik  lebih maksimal.
Penelitian sebelumnya [5], menyimpulkan bahwa membuat  sistem  dengan master  weekly  report bisa membantu kepala divisi untuk mengentri data. Sistem ini bisa membantu kepala divisi untuk mempercepat pengolahan  data.  Lebih  mudah  bagi  kepala  divisi untuk memilih karyawan terbaik meskipun karyawan tersebut memiliki nilai yang sama. Karena semuanya sudah  ada  di  database,  Kepala  divisi  tidak  perlu
Muhammad Satryandi Ogansyah 1 , Anita Diana 2 , Hestya Patrie 3 , Bruri Trya Sartana 4
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.1, April 2023, hlm. 1-8
mencari  lagi  dan  membandingkan  nilainya  satu  per satu.
Menurut  penelitian  sebelumnya  [6],  berdasarkan kriteria yang telah ditentukan, SPK bisa memberikan alternatif rekomendasi pegawai terbaik bank. SPK yg dibuat  menggunakan  metode  AHP,  SAW  dan TOPSIS.  Keuntungan  menggunakan  metode  ini antara  lain  kemampuan  mengidentifikasi  karyawan yang  tepat  sekaligus  meminimalkan  subjektivitas. Selain itu, keputusan saat ini dapat digunakan sebagai panduan  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan di masa depan dan meningkatkan objektivitas.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian menjelaskan tahapan penelitian dan teknik analisis data yang digunakan.
2.1 Tahapan Penelitian
Langkah-langkah penelitian bermula dari observasi  yang  bertujuan  untuk  mengumpulkan informasi tentang proses penilaian karyawan terbaik Koperasi  Simpan  Pinjam  Surya  Kencana.  Langkah selanjutnya adalah studi pustaka, membaca referensi terkait  teori  pemilihan  karyawan  terpilih,  teori mengenai  SPK,  dan  teori  metode  AHP  dan  SAW. Langkah  selanjutnya  adalah  wawancara,  yang tujuannya  adalah  untuk  bertemu  langsung  dengan ketua  pengurus  dan  mengajukan  pertanyaan  tentang penilaian  karyawan.  Langkah  selanjutnya  adalah analisis dokumen, yang tujuannya adalah menganalisis  dokumen  yang  sedang  berjalan  untuk mendapatkan  informasi  sistem  yang  akan  dibuat. Langkah  selanjutnya  adalah  penyebaran  kuesioner, yang  tujuannya  adalah  untuk  mengumpulkan informasi, berdasarkan mana jawaban responden atas pertanyaan  ditentukan.  Kemudian  pada  tahap selanjutnya  dilakukan  perhitungan  penilaian  kinerja pegawai  yang  kriterianya  diberi  bobot  menurut Analytical  Hierarchy  Process dan  data  alternatif dihitung  menurut Simple  Additive  Weighting . Tahapan  selanjutnya  adalah  perancangan  aplikasi yang  bertujuan  untuk  membuat  desain  sistem  yang berupa  rancangan  basis  data,  rancangan  layar,  dan rancangan keluaran. Kemudian membangun aplikasi yang dimana membangun aplikasi sistem  penunjang keputusan  berbasis  web  menggunakan  HTML,  CSS beserta framework nya yaitu Bootstrap 5, dan bahasa pemrograman  PHP.  Serta  membangun  basis  data menggunakan MySQL dan menjalankannya menggunakan  software  PhpMyAdmin.  Dan  tahapan terakhir  adalah  pembuatan  laporan  yang  bertujuan untuk  membuat  laporan  hasil  analisis  perhitungan sistem  penunjang  keputusan  yang  berupa  peringkat atau  ranking  dari  masing-masing  alternatif  dan membuat  keputusan  berupa  alternatif  (karyawan) dengan kinerja terbaik. Lihat Gambar 1 untuk gambar tahapan penelitian ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  menggunakan  proses  AHP dan SAW. Analytical Hierarchy Process dan Simple Additive  Weighting sebagai  alat  untuk  menentukan karyawan  terbaik  di  bagian  pinjaman  Koperasi Simpan Pinjam Surya Kencana.
Dalam  bukunya  [7],  SPK  adalah  kecerdasan komputasi yang menyediakan berbagai opsi pengambilan  keputusan  untuk  membantu  berbagai data  terstruktur  dan  tidak  terstruktur  serta  masalah pemodelan.
2.3 Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Thomas L. Saaty, ahli matematika dari University of Pittsburgh, Amerika  Serikat, menemukan Analytical  Hierarchy  Process pada  tahun  1970-an. Sebagai  hirarki,  model  pendukung  keputusan  ini menggambarkan  masalah  multi  faktor  atau  multi kriteria  yang  kompleks. Analytical  Hierarchy Process pada intinya membagi situasi yang kompleks dan  tidak  terstruktur  menjadi  beberapa  bagian, menyusun bagian-bagian atau variabel tersebut dalam urutan  hierarkis,  memberikan  nilai  numerik  untuk penilaian  subjektif  dari  kepentingan  relatif  setiap variabel, mensintesis semua aspek, dan meningkatkan  keandalan Analytical  Hierarchy Process sebagai alat pendukung keputusan. [8]

## 2.4 Pengujian Analytical Hierarchy Process
Pengujian  dilakukan  dengan  cara  menghitung Indeks Konsistensi (CI) dan Rasio Konsistensi (CR).
a. Perhitungan Indeks Konsistensi (CI) Pengukuran ini bertujuan mengetahui konsistensi  jawaban  yang  akan  mempengaruhi validitas hasil. [9] Rumus CI adalah :
𝐶𝐼 = 𝜆− 𝑛 𝑛−1 (1)
CI   = Rasio penyimpangan (deviasi ) konsistensi 𝜆 𝑚𝑎𝑥 =  =  Nilai  eigen  terbesar  dari  matriks berordo n
𝑛 = orde matriks
Rasio  Konsistensi (CR)  dianggap  baik ketika CR ≈ 0,1.
Muhammad Satryandi Ogansyah 1 , Anita Diana 2 , Hestya Patrie 3 , Bruri Trya Sartana 4
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.1, April 2023, hlm. 1-8
b. Perhitungan Rasio Konsistensi (CR) Rasio  Konsistensi  adalah  parameter  untuk memeriksa  perbandingan  berpasangan  yang telah dibuat, konsisten atau tidak [9] Rumus CR adalah :
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 (2) CR  = Rasio konsistensi RI  = Random Index
Random Index (RI) adalah nilai yang dibuat oleh Oarkridge laboratory .

## 2.5 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  penjumlahan  tertimbang  adalah  Simple Additive  Weighting.  Ide  dasar  dibalik  Simple Additive  Weighting  adalah  mencari  jumlah  bobot dari  nilai  kinerja  setiap  alternatif  dengan  semua atribut [10]. Simple Additive Weighting mensyaratkan  normalisasi  matriks  keputusan  (X) menjadi  skala  yang  dapat  dibandingkan  dengan semua klasifikasi alternatif. Hanya tahap normalisasi yang  dilakukan  dengan  matriks  yang  terlihat  dari kolom dan baris.
Ada 5 tahapan dalam Simple Additive Weighting:
1. pilih  kriteria  untuk  penunjang  keputusan  yaitu Cj.
2. Tentukan bobot kriteria.
3. Siapkan alternatif untuk kriteria.
4. Menetapkan matriks keputusan dari kriteria (Cj) kemudian menormalkan matriks dengan persamaan  penyesuaian  tipe  atribut  untuk mendapatkan matriks ternormalisasi R.
5. Rumus normalisasi adalah:
𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ,    𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) (3)
R ij adalah  rating  kinerja  yang  dinormalisasi  dari alternatif A i pada atribut C j ; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n.
Nilai preferensi (V i ):
𝑉𝑖 = ∑ 𝑛 𝑗=1 (𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 ) (4)
Keterangan : Vi = Peringkat dari alternatif Wj = Bobot kriteria Rij = kinerja yang dinormalisasikan
Hasil  akhir  diperoleh  dengan  menambahkan perkalian  matriks  ternormalisasi  R  ke  vektor  bobot, sehingga dipilih nilai terbesar sebagai pilihan terbaik (Ai) sebagai solusi. Semakin tinggi nilai Vi, semakin disukai alternatif Ai.

## 2.6 Perancangan Sistem
UML  adalah  alat/model  untuk  merancang software berorientasi  objek.  UML  menyediakan perencanaan  sistem  yang  mencakup  proses  bisnis,
kelas  tertulis  bahasa  pemrograman  tertentu,  skema basis  data,  dan  komponen  yang  diperlukan  dalam sistem software [11]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analytical  Hierarchy  Process dipilih  karena membantu  menentukan  prioritas  kriteria  dengan melakukan  analisis  perbandingan  berpasangan  dari kriteria, dan Simple Additive Weighting dipilih untuk menghitung  nilai  alternatif  akhir,  yaitu  menentukan karyawan terbaik.
Goal atau tujuan adalah untuk memilih karyawan terbaik  Koperasi  Simpan  Pinjam  Surya  Kencana  di bagian  peminjaman.  Berdasarkan  kriteria  yang  ada, dibuat  perbandingan  berpasangan  antar  elemen. sehingga  mendapatkan  bobot  dari  setiap  kriteria dengan menggunakan Analytical Hierarchy Process . Kemudian  dilakukan  perhitungan  antar  alternatif untuk  setiap  kriteria  dengan  menggunakan  metode Simple Additive Weighting dan memperoleh peringkat alternatif seperti pada Gambar 2.

## Gambar 2. Hirarki AHP
Kriteria  yang  digunakan  untuk  dasar  penilaian Koperasi  Simpan  Pinjam  Surya  Kencana  adalah sebagai berikut:
C1 = Kehadiran C2 = Target C3 = Kedisiplinan C4 = Kerjasama
Data alternatif berasal dari 26 karyawan koperasi pada  divisi  peminjaman  Koperasi  Simpan  Pinjam Surya Kencana pada tahun 2022. Kemudian dari 26 karyawan  tersebut,  terpilih  5  alternatif  berdasarkan metode purposive  sampling ,  karena  tidak  semua karyawan  memenuhi  kriteria  yang  sesuai.  Kriteria yang dimaksud yaitu kehadiran, target, kedisiplinan, dan  kerjasama.  Berikut  adalah  data  alternatif  yang digunakan :
A1 = Danny Septian A2 = Devi Septian A3 = Martono A4 = Yogi Dwinanto A5 = Achmad Jainuri
3.1 Penerapan  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)
Pada  penelitian  ini  menggunakan  AHP  untuk mencari bobot kriteria melalui nilai eigen vector yang didapat.  Dengan  melakukan  analisis  perbandingan
Muhammad Satryandi Ogansyah 1 , Anita Diana 2 , Hestya Patrie 3 , Bruri Trya Sartana 4
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.1, April 2023, hlm. 1-8
berpasangan  ini  maka  akan  dihasilkan  prioritas kriteria.  Keseluruhan  perhitungan  AHP  akan dijabarkan selanjutnya.
Berdasarkan hasil dari wawancara untuk mendapatkan  nilai  perbandingan  antar  kriteria  yang telah  diisi  dan  disepakati  oleh  ketua  pengurus Koperasi  Simpan  Pinjam  Surya  Kencana,  maka diperoleh  nilai  perbandingan  antar  kriteria  yang sebagai berikut:
1. C2 4 (Empat) lebih penting dari C1 .
2. C3 3 (Tiga) lebih penting dari C1.
3. C4 2 (Dua) lebih penting dari C1.
4. C2 4 (Empat) lebih penting dari C3.
5. C2 3 (Tiga) lebih penting dari C4.
6. C3 2 (Dua) lebih penting dari C4.
Hasil kuesioner kemudian menghasilkan matriks perbandingan kriteria dari Tabel 1:
Tabel 1. Perbandingan Kepentingan Antar Kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C1 1 1/4 1/3 ½ C2 4 1 4 3 C3 3 1/4 1 2 C4 2 1/3 1/2 1
Berikut adalah Tahapan untuk menentukan bobot setiap kriteria dengan metode AHP :
1. Merubah  nilai  matriks  menjadi  matriks  desimal yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Matrik Dalam Bentuk Decimal Kriteria C1 C2 C3 C4 C1 1,000 0,250 0,333 0,500 C2 4,000 1,000 4,000 3,000 C3 3,000 0,250 1,000 2,000 C4 2,000 0,333 0,500 1,000
2. Mengkalikan matrik dengan dirinya sendiri yang tertera pada tabel 3.
Tabel 3. Perkalian Matriks 1,000 0,250 0,333 0,500 4,000 1,000 4,000 3,000 3,000 0,250 1,000 2,000 2,000 0,333 0,500 1,000 X 1,000 0,250 0,333 0,500 4,000 1,000 4,000 3,000 3,000 0,250 1,000 2,000 2,000 0,333 0,500 1,000

## 3. Hasil perkalian matriks ditunjukkan pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Perkalian Matriks Kriteria C1 C2 C3 C4 C1 4,000 0,750 1,917 2,417 C2 26,000 4,000 10,833 16,000 C3 11,000 1,917 4,000 6,250 C4 6,833 1,292 3,000 4,000
4. Tambahkan  setiap  baris  yang  diperoleh  dengan perkalian  matriks  dan  bagi  setiap  jumlah  baris matriks dengan jumlah untuk mendapatkan vektor eigen sesuai Tabel 5.
Tabel 5. Eigenvector Jumlah Baris Baris / Total Eigenvector 9,083 9,083 : 104,208 0,087 56,833 56,833 : 104,208 0,545 23,167 23,167 : 104,208 0,222 15,125 15,125 : 104,208 0,145 = = 104,208 1,000
5. Setelah  eigenvector  didapatkan  dari  perhitungan metode  AHP,  nilai  tersebut  menjadi  bobot  yang sesuai yang tertera pada Tabel 6.
Tabel 6 .  Nilai Bobot Kriteria Kode Kriteria Bobot Presentase C1 Kehadiran 0,087 8% C2 Target 0,545 55% C3 Kedisiplinan 0,222 22% C4 Kerjasama 0,145 15%
Pengujian  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  yaitu  mencari  nilai  Lambda  Max  yang  akan digunakan untuk menentukan nilai Consistency Index (CI). Ini dilakukan dengan mengalikan baris matriks perbandingan  berpasangan  dengan  eigenvector kriteria.  Perkalian  tersebut  kemudian  dibagi  dengan nilai  eigenvector  dari  kriteria  tersebut.  Langkah- langkahnya adalah sebagai berikut:
1. Kalikan setiap kolom kriteria dengan eigenvector yang tercantum pada Tabel 7.
Tabel 7 .  Matriks * Eigenvector
4,00 0 0,75 0 1,91 7 2,41 7 X 0,08 7 = 0,37 02 26,0 00 4,00 0 10,8 33 16,0 00 0,54 5 = 2,21 87 11,0 00 1,91 7 4,00 0 6,25 0 0,22 2 = 0,91 04 6,83 3 1,29 2 3,00 0 4,00 0 0,14 5 = 0,61 24
2. Pembagian  hasil  perkalian  setiap  kolom  kriteria dengan eigenvector dengan  bobot eigenvector yang tertera pada tabel 8.
Tabel 8. Hasil Perkalian / Eigenvector 0,3702 : 0,087 = 4,2469 2,2187 : 0,545 = 4,0682 0,9104 : 0,222 = 4,0953 0,6124 : 0,145 = 4,2195
3. Menghitung λ Max yang tertera pada tabel 9.
Tabel 9. Menghitung λ Max λ -Max = 4,2469 + 4,0682 + 4,0953 + 4,2195 / 4 = 16,6299 / 4 = 4,1575
4. Perhitungan Consistency  Index (CI)  yang nantinya  akan  digunakan  dalam  perhitungan Consistency Ratio (CR)  berdasarkan rumus (1). CI = 𝜆− 𝑛 𝑛−1 = 4,175 − 4 4−1 = 0,1575 3
Muhammad Satryandi Ogansyah 1 , Anita Diana 2 , Hestya Patrie 3 , Bruri Trya Sartana 4
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.1, April 2023, hlm. 1-8
CI = 0,0575 5. Menghitung Consistency Ratio (CR)  berdasarkan rumus (2).
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,0575
0,9
CR = 0,0583
nilai  perbandingan  dianggap  konsisten  bila  nilai CR  adalah  0,1  atau  kurang.  Hasil  pengujian menghasilkan  nilai  Consistency  Ratio  (CR)  sebesar 0,0583.  Nilai  CR  dalam  penulisan  ini  sudah konsisten,  sehingga  tidak  perlu  menghitung  ulang hasil  dari perbandingan kriteria kinerja karyawan.

## 3.2 Penerapan Simple Additive Weighting
Metode Simple  Additive  Weighting digunakan untuk  perangkingan  yang  bertujuan  menentukan karyawan terbaik. Hasil yang akan dihasilkan adalah urutan  dari  nilai  terbesar  ke  terkecil.  Kriteria penilaian  karyawan  terbaik  hanya  terdapat  pada atribut Benefit. Dalam hal ini kriteria dibagi menjadi 4 (empat) yaitu Kehadiran, Target, Kedisiplinan dan Kerjasama. Setiap kriteria memiliki nilai bobot yang ditentukan  dengan  menggunakan  metode Analytical Hierarchy  Process yang  diolah  dengan  matriks pembanding  kriteria  dan  hasil  perhitungan  matriks menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting untuk  menghasilkan  karyawan  menjadi  karyawan terbaik.
Nilai  bobot  kriteria  yang  dihitung  dengan menggunakan metode AHP tertera pada tabel 6. Data alternatif  yang  digunakan  pada  perhitungan Simple Additive  Weighting ini  adalah  5  (lima)  Karyawan tertera pada tabel 10:
Tabel 10 .  Data Alternatif Alternatif Kode Danny Septian A1 Devi Septian A2 Martono A3 Yogi Dwinanto A4 Achmad Jainuri A5
Nilai alternatif karyawan untuk kriteria kehadiran diperoleh  dari  laporan  kehadiran,  kriteria  target diperoleh dari laporan target dan kriteria kedisiplinan beserta kerjasama diperoleh dari kuesioner yang telah diisi ketua pengurus Koperasi Simpan Pinjam Surya Kencana tertera pada tabel 11.
Tabel 11 .  Nilai Alternatif
Kode Alternatif Kode Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 25 235.084.540 95 80 A2 25 486.061.422 90 80 A3 24 36.459.252 90 90 A4 24 71.496.631 90 85 A5 24 24.349.908 85 85
Setelah mendapatkan bobot alternatif, selanjutnya adalah melakukan normalisasi data alternatif dengan menghitung  nilai  tiap  kriteria  dengan  melihat  jenis
atribut nya yaitu cost atau benefit , yang tertera pada tabel 12.
Tabel 12 .  Tabel penggolongan kriteria Kriteria Benefit Cost Kehadiran √ Target √ Kedisiplinan √ Kerjasama √ Masing-masing alternatif,
dihitung nilai normalisasinya  sesuai  rumus  (3).  Contoh  salah  satu perhitungan normalisasi alternatif untuk Perhitungan Kriteria C1(Kehadiran):
R 12 = 25 𝑚𝑎𝑥(25,25,24,24,22) = 25 25 = 1,0000
Untuk alternatif lain dan nilai normalisasi lainnya mengikuti  perhitungan  rumus  (3).  Dari  perhitungan tersebut, maka dihasilkan matriks nilai rating kinerja ternormalisasi pada tabel 13:
Tabel 13. Normalisasi Alternatif
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 1,0000 0,4836 1,0000 0,8888 A2 1,0000 1,0000 0,9473 0,8888 A3 0,9600 0,0750 0,9473 1,0000 A4 0,9600 0,1470 0,9473 0,9444 A5 0,9600 0,0500 0,8947 1,0000
Seusai  memperoleh  nilai  r,  langkahnya  yaitu menghitung nilai preferensi (Vi) dengan menggunakan rumus (4). Kemudian hasil perhitungan  tersebut  dirangking.  Nilai  alternatif tertinggi  adalah  A2  untuk  Devi  Septian  dan  skor 0,9711  adalah  yang  tertinggi  di  divisi  peminjaman. Berikut adalah hasil pemeringkatan yang ditabulasikan pada Tabel 14.
Tabel 14 .  Ranking Alternatif Kode Karyawan Total Rank A1 Danny Septian 0,9711 1 A2 Devi Septian 0,7014 2 A3 Martono 0,5108 3 A4 Yogi Dwinanto 0,4796 4 A5 Achmad Jainuri 0,4506 5

## 3.3 Perancangan Sistem
Class  diagram berguna  ketika  mendesain  basis data yang akan digunakan untuk menyimpan data dan struktur  dari  keseluruhan  sistem. Class  Diagram sistem  penunjang  keputusan  karyawan  ditunjukkan pada Gambar 3.
Use case diagram digunakan untuk menjelaskan fitur  apa  saja  yang  dimiliki  sistem  dan  siapa  yang berhak menggunakan fitur tersebut, dengan penekanan  pada  “apa”  yang  dilakukan  sistem daripada  “bagaimana”  sistem  melakukannya. Diagram use case ditunjukkan pada Gambar 4 dan 5.
Muhammad Satryandi Ogansyah 1 , Anita Diana 2 , Hestya Patrie 3 , Bruri Trya Sartana 4
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.1, April 2023, hlm. 1-8
Gambar 3. Class Diagram
Gambar 4. Use Case Diagram Proses
Gambar 5. Use Case Diagram Laporan
Use  case Proses  mempunyai  4  aktivitas didalamnya,  diantaranya  adalah entry perbandingan kriteria,  entry  data  penilaian  alternatif,  proses penilaian kinerja karyawan, dan cetak hasil keputusan yang mempunyai 1  aktor  yaitu  ketua  pengurus. Use case Laporan  mempunyai  3  aktivitas  didalamnya, diantaranya adalah cetak laporan hasil perangkingan karyawan, cetak laporan kinerja karyawan, dan cetak laporan hasil pemilihan karyawan yang mempunyai 1 aktor yaitu ketua pengurus.

## 3.4 Tampilan Layar
Berikut  ini  adalah  beberapa  hasil  tampilan  layar sistem  SPK  yang  sudah  berhasil  dibuat.  Form tampilan  layar  dari  SPK  untuk  perhitungan  bobot kriteria, terlihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Tampilan Layar Perbandingan Kriteria
Form  Tampilan  Layar  Proses  Penilaian  Kinerja Karyawan, dapat dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Layar Proses Penilaian Kinerja Karyawan
Form  Tampilan  Layar  Cetak  Hasil  Perangkingan Karyawan,  cetak  hasil  Peringkat  Karyawan  terbaik, terlihat pada Gambar 8.
Gambar 8. Cetak Hasil Perangkingan Karyawan
Form  Tampilan  Layar  Cetak  Hasil  Penilaian Karyawan,  cetak  hasil  Penilaian  Karyawan  hasil perhitungan per kriteria, terlihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Cetak Hasil Penilaian Karyawan

## 4. KESIMPULAN
Hasil dari pembahasan mengenai Sistem Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik Pada  Koperasi  Simpan  Pinjam  Surya  Kencana menggunakan AHP dan SAW, terutama pada Divisi Peminjaman,  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan
Muhammad Satryandi Ogansyah 1 , Anita Diana 2 , Hestya Patrie 3 , Bruri Trya Sartana 4
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol.20, No.1, April 2023, hlm. 1-8
yaitu  dengan  adanya  SPK  pemilihan  karyawan terbaik  menggunakan  metode  AHP  dan  SAW  dapat membantu  penilaian  kinerja  karyawan,  sehingga dapat  melakukan  pemilihan  karyawan  terbaik. Dengan adanya Sistem Penunjang Keputusan, pihak koperasi mendapatkan sistem dan metode yang tepat serta  dapat  memberikan  penilaian  kinerja  karyawan secara  otomatis,  sehingga  dapat  mempermudah penilaian karyawan terbaik.
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan  kepada pengguna  aplikasi  yang  sudah  dibuat  antara  lain dibutuhkan  ketelitian  ketika  penginputan  nilai  data, agar  menghasilkan  penilaian  yang  lebih  maksimal dan  laporan  yang  akurat.  Dibutuhkannya  pelatihan atau  bimbingan  user  agar  penggunaan  sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik ini dapat berjalan dengan baik dan lancar.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] D.  Rosadi  dan  S.  Khotijah,  “Perancangan  Sistem
Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Karyawan dengan Metode SIMPLE Additive Weighting (SAW)
(Studi  Kasus  Toko  Markas  Hobby),” J.  Comput. Bisnis , vol. 11, no. 1, hal. 39 – 46, 2017.
[2] N.  F.  Azis  dan  H.  Irawan,  “Penerapan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  Dalam  Menentukan Teknisi Terbaik Pada PT . Sejahtera Buana Trada,” J. Bit (Fakultas Teknol. Inf. Univ. Budi Luhur) , vol. 19, no. 2, hal. 135 – 142, 2022.
[3] R.  Santoso  dan  A.  Diana,  “Sistem  Penunjang Keputusan  Pemilihan  Auditor  Terbaik  Dengan
Metode AHP Dan SAW,” Budi Luhur Inf. Technol. , vol.  17,  no.  1,  hal.  9 – 16,  2020,  [Daring].  Tersedia pada: http://journal.budiluhur.ac.id/index.php/bit/article/vi ew/979.
[4] C. Pertiwi dan A. Diana, “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penilaian
Karyawan Terbaik
Menggunakan  Metode  AHP  Dan  SAW,” J.  Budi Luhur  Inform.  Tecnol. ,  vol.  17,  no.  1,  hal.  23 – 30,
2020,
[Daring]. Tersedia pada: https://journal.budiluhur.ac.id/index.php/bit.
[5] T.  A.  Hidayati  dan  R.  Rusdah,  “Sistem  Penunjang
Keputusan Pemilihan
Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process
( Ahp ) Dan Simple Additive Weighting ( Saw ) Pada Pt . Primasolusi Informatika Nusantara,” J. IDEALIS , vol. 1, no. 1, hal. 444 – 452, 2018.
[6] A.  Suryana,  E.  Yulianto,  dan  K.  D.  Pratama, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan
Penilaian  Prestasi  Pegawai  Menggunakan  Metode Saw,  Ahp,  Dan  Topsis,” J.  Ilm.  Teknol.  Infomasi Terap. ,  vol.  3,  no.  2,  hal.  130 – 139,  2017,  doi:
10.33197/jitter.vol3.iss2.2017.129.
[7] D. Nofriansyah dan S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . Deepublish, 2017.
[8] T.  L.  Saaty  dan  L.  G.  Vargas, Models,  Methods, Concepts  &  Applications  of  the  Analytic  Hierarchy Process . Springer US, 2012.
[9] M.  N.  Marimin, Aplikasi  Teknik  Pengambilan Keputusan Dalam Manajemen Rantai Pasok . 2010.
[10]  Sri  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko,  dan  R. Wardoyo, Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making
(Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[11] F.  Sonata,  “Pemanfaatan  UML  (Unified  Modeling Language) Dalam Perancangan Sistem Informasi E- Commerce Jenis Customer-To- Customer,” J.
Komunika  J. Komunikasi, Media dan Inform. , vol. 8, no. 1,
hal. 22, 2019, doi: 10.31504/komunika.v8i1.1832.