## PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN PREFERENCE RANKING ORGANIZATION METHOD FOR ENRICHMENT EVALUATION UNTUK PEMILIHAN MITRA TERBAIK PADA PT MNG

## Nurcholis Ali Sya’bana
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Tangerang Jl. Perintis Kemerdekaan 1/33 Cikokol Kota Tangerang
Co Responden Email: nurcholisali1@gmail.com

## Article history
Received Des 08, 2020 Revised Feb 12, 2021 Accepted Feb 23, 2021 Available online Feb 27, 2021
Keywords Sistem Pendukung Keputusan, AHP, PROMETHEE, Mitra
Abstract
Partners are one of the parts that play a very important role for the running of a company  in  the  production  process  in  order  to  become  goods  as  needed.  PT MUTIARA  NUSANTARA  GLOBALINDO  (MNG)  is  one  of  the  manufacturing companies  engaged  in  garments  that  has  many  partners.  Partner  performance assessment is one of the keys for the production process to run to the maximum. The  problem  in  partner  performance  assessment  is  that  it  is  still  difficult  to determine the best partner, because the criteria used in partner selection have not been up to standard. Assessment has not used the right method in determining it so that the process of processing data becomes unbiased and often mistakes occur. This research aims to develop a partner selection decision support system using Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  and  Preference  Ranking  Organization Method  for  Enrichment  Evaluation  (PROMETHEE)  methods.  This  study produced weight values on the criteria of Quality 41% Cost 29%, Delivery 16%, Capacity 8% and Attitude 6%, with consistency test results ratio of 0.067. Partner selection  decision  support  system  designed  to  assist  in  conducting  easier,  faster and more accurate partner assessments.
Riwayat
Diterima 08 Des 2020 Revisi 12 Des 2021 Disetujui 23 Feb 2021 Terbit 27 Feb 2021
Kata Kunci Sistem Pendukung Keputusan, AHP, PROMETHEE, Mitra

## Abstrak
Mitra  merupakan  salah  satu  bagian  yang  memegang  peranan  yang  sangat penting untuk berjalannya suatu perusahaan dalam melakukan proses produksi agar  dapat  menjadi  barang  sesuai  kebutuhan.  PT  MUTIARA  NUSANTARA GLOBALINDO  (MNG)  merupakan  salah  satu  perusahan  manufaktur  yang bergerak di bidang garmen yang memiliki banyak mitra. Penilaian kinerja mitra merupakan  salah  satu  kunci  agar  proses  produksi  bisa  berjalan  dengan maksimal.  Masalah  yang  ada  dalam  penilaian  kinerja  mitra  adalah  masih kesulitan  dalam  menentukan  mitra  terbaik,  karena  kriteria  yang  digunakan dalam  pemilihan  mitra  belum  sesuai  standar.  Penilaian  belum  menggunakan metode  yang  tepat  dalam  penentuanya  sehingga  proses  pengolahan  datanya menjadi  tidak  objektif  dan  sering  terjadi  kesalahan.  Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengembangkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  mitra menggunakan  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Preference Ranking  Organization  Method  for  Enrichment  Evaluation  (PROMETHEE). Penelitian  ini  menghasilkan  nilai  bobot  pada  kriteria  Quality  41%  Cost  29%, Delivery 16%, Capacity 8% dan Attitude 6%, dengan hasil uji konsistensi rasio sebesar  0,067.  Sistem  Pendukung  Keputusan  pemilihan  mitra  yang  dirancang dapat membantu dalam melakukan penilaian mitra yang lebih mudah, cepat dan akurat.

## PENDAHULUAN
Perusahaan dalam melakukan kegiatan  bisnisnya  membutuhkan  mitra atau  perusahaan  lain  untuk  bekerjasama yang  saling  meng-untungkan  satu  sama lain. Pemilihan mitra terbaik adalah salah satu  cara  untuk  mendorong  mitra  agar terus menjaga produktifitasnya.
Dalam  pemilihan  mitra  PT  Mutiara Nusantara  Globalindo  saat  ini  meng- alami kesulitan dalam menentukan mitra terbaik  dikarenakan  belum  ada  kriteria yang  standar  serta  metode  yang  tepat dalam  penilaian  kinerja  mitra  setiap bulanya. Sehingga masih tinggi subyektifitas  dalam  pemilihan  mitra setiap bulan ya.
Studi mengenai system pen- dukung keputusan  pemilihan  mitra  mengguna- kan  metode  SAW  telah  dilakukan  oleh [1], metode SAW dan TOPSIS oleh [2]. Metode  Multi-kriteria  oleh  [3].  Dari penelitian  terdahulu  masih  belum  ada yang  menggunakan  kombinasi  metode AHP dan PROMETHEE dalam pemilihan mitra. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan  sebuah  model  sistem pendukung keputusan yang dapat membantu  PT  MNG  dalam  melakukan pemilihan  mitra  meng-gunakan  metode AHP  dalam  menentukan  bobot  kriteria dan metode PROMETHEE untuk penentuan rangking mitra terbaik
berdasarkan  perhitungan  masing-masing kriteria.
Penelitian  ini  diharapkan  dapat membantu  PT  MNG  dalam  pemilihan mitra terbaik yang lebih cepat, akurat dan obyektif sesuai dengan kriteria – kriteria yang telah ditetapkan.

## METODE PENELITIAN Langkah Langkah Penelitian
Berikut merupakan langkah-langkah penelitian yang dilakukan Gambar II- 1 Tahapan Penelitian
1) Identifikasi Masalah
identifikasi  masalah  dengan  tinjauan pustaka  yaitu  dengan  mempelajari, meneliti,  dan  membaca  jurnal,  buku, dan  informasi  dari  internet  yang berhubungan  dengan  masalah  yang diteliti  serta  wawancara  ke  tempat penelitian dengan pihak yang berkaitan. 2) Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dititikberatkan  ke bagian Production Planning Control, Procurement dan quality control.
3) Analisa Data
Menganalisa hasil dari pe-ngumpulan data  yang  berkaitan  dengan  pemilih- an mitra seperta report , Rekap Order dll.
4) Desain Model Menentukan metode SPK dengan cara memilih  metode  yang  tepat  untuk pemilihan Mitra. Berdasarkan krirteria  –  kriteria  yang  diberikan maka  metode  AHP  digunakan  untuk penentuan  bobot  dan Promethee Mulai Survei & Wawa ncara Identifikasi Masalah
Pengumpul an Data
Analisis Data Desain Model Pengujian Model AHP & Promethee
Tinja uan Pusta ka Desain Aplika si SPK Memb angun Aplika si SPK Uji Aplik asi SPK Selesai
dipilih  untuk  penentuan  ranking kinerja mitra. 5) Pengujian Metode AHP dan Promethee Dilakukan dengan cara meng- hitung Consistency Ratio dari hasil perhitungan  bobot  meng-gunakan metode  AHP  dengan  ketentuan  jika nilainya lebih dari 0,1, maka penilaian judgement harus  diperbaiki.  Namun jika  rasio  konsistensi  kurang  atau sama dengan 0,1, maka hasil perhitungan  bisa  dinyatakan  benar. Selanjutnya  dilakukan  perhitungan metode  Promethe  dengan  meng- hitung  Total  Indeks  Preferensi,  nilai leaving Flow , Entering Flow dan Net Flow . 6) Desain Aplikasi SPK Dilakukan  dengan  merancang  model aplikasi  SPK  pemilihan  mitra  yang terdiri  dari  rancangan  kebutuhan sistem menggunakan use case diagram dan rancangan layar.
7) Membangun Aplikasi SPK dengan  membangun prototype SPK pemilihan  mitra  dengan  mengguna- kan  bahasa  pem-rograman  PHP  dan MySQL.

## Analytical Hirarchy Process (AHP)
Proses  pengambilan  keputusan  pada dasarnya adalah memilih suatu alternatif. Peralatan  utama Analytical  Hierarchy Process (AHP)  adalah  sebuah  hirarki fungsional  dengan  input  utamanya persepsi  manusia.  Dengan  hirarki,  suatu masalah  kompleks  dan  tidak  terstruktur dipecahkan ke dalam
kelompok- kelompoknya.  Kemudian  kelompok- kelompok  tersebut  diatur  menjadi  suatu bentuk hirarki.
Analytical Hirarchy Process (AHP) atau Proses Hirarki Analitik adalah suatu perangkat  untuk  pengambilan  keputus- an.  Bentuknya  sederhana,  fleksibel  dan berdaya  guna  besar  ( powerfull )  untuk mendukung  suatu  proses  pengambilan keputusan  dengan  multi  kriteria,  multi
tujuan  dan  penuh  dengan  situasi kompleks.
1) Penyusunan Hierarki
Persoalan  yang  akan  diselesaikan, diuraikan  menjadi  unsur-unsur  nya, yaitu kriteria dan alternatif, kemudian disusun menjadi struktur hierarki. 2) Penilaian Kriteria dan Alternatif Untuk membuat pairwise comparison ,  Prof  Saaty  membuat skala  perbandingan  yang  disebutnya sebagai skala  fundamental yang diturunkan berdasarkan riset psikologis  atas  kemampuan  individu dalam  membuat  suatu  perbandingan secara berpasangan terhadap beberapa elemen  yang  akan  diper-bandingkan. Skala  perbandingan  terebut  adalah sebagai berikut :
Tabel I-1 Skala Perbandingan Berpasangan Intensitas Kepentingan Definisi 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Salah  satu  elemen sedikit lebih penting 5 Salah satu elemen jelas lebih penting 7 Salah  satu  elemen sangat jelas lebih penting 9 Salah  satu  elemen paling penting 2.4.6.8 Apabila  ragu-ragu  antara  dua nilai yang berdekatan 3) Penentuan Prioritas Penentuan  prioritas  dari  matriks pairwise dengan menentukan
eigenvector .  Caranya  yaitu  dengan persamaan matematik 3 langkah. Langkah 1 :
W i / W j =  a ij ( i,j =1,2,...,n)
W i =  bobot input dalam baris
W j =  bobot input dalam lajur Langkah 2 :
W i = a ij W j (i,j =1,2,...n)
Untuk  kasus-kasus  umum  mem- punyai bentuk :
W i = j ij n i j w a n   1 (i,j =1,2,...,n) W i =  rataan dari n in i w a w a ,..., 1 1 Langkah 3 : Bila perkiraan a ij baik akan cenderung untuk dekat dengan nisbah
W i / W j . Jika n juga berubah maka n  diubah  menjadi  max  maka diperoleh :
W i = j ij n i j w a   max 1
 (i =1,2,...,n)
Selanjutnya  pengolahan  horizontal untuk  menyusun  perioritas  elemen keputusan  setiap  tingkat  hirarki keputusan. Tahapanya menurut Saaty 1983 adalah sebagai berikut : Perkalian baris (z) dengan rumus :
ij n j i a Z  1  
Perhitungan  vektor  prioritas  atau vektor eigen :
     n i ij n i j n ij n i j a a eVP 1 1   1 eVP adalah
elemen vektor prioritas ke-i Perhitungan nilai eigen maksimum VA = a ij x VP dengan VA = (V ai )
VB = VA / VP dengan VB = ( V bi )
Imax =   n i ij a n 1 1 VB i untuk i =
1,2,..., n
VA = VB = vektor antara
4) Perhitungan Index Konsistensi Pengukuran  ini  dimaksudkan  untuk mengetahui konsistensi jawaban yang berpengaruh  kepada  kesahihan  hasil. Rumusnya sebagai berikut :
1 max   
n n CI 
Untuk mengetahui aapakah CI dengan besaran tertentu cukup baik atau tidak, perlu  diketahui  rasio  yang  dianggap baik,  yaitu  apabila  CR  <0.1.  Rumus

## CR adalah : RI CI CR 
Nilai  RI  merupakan  nilai  random indeks yang dikeluarkan oleh oarkridge  laboratory yang  berupa tabel berikut ini : Tabel II-1, Nilai Random Index Promethee (Preference Ranking Organization  Methode  for  Enrichment Evaluation)
Preference  Ranking  Organization Methode  for  Enrichment  Evaluation (Promethee)  merupakan  salah  satu metode  penentuan  ranking  dalam  Multi Criteria  Decision  Making  (MCDM). Promethee  adalah  suatu  metode  pe- nentuan urutan (prioritas) dalam analisis multikriteria.  Dugaan  dari  dominasi kriteria yang digunakan dalam Promethee  adalah  penggunaan  nilai dalam hubungan outranking. nilai hubungan  outranking  berdasarkan  per- timbangan  dominasi  masing  –  masing kriteria. Indeks preferensi ditentukan dan nilai  outranking  secara  grafis  disajikan berdasarkan  preferensi  dari  pembuat keputusan.  Data  dasar  untuk  evaluasi dengan metode Promethee disajikan pada Tabel 3 :
Ukuran Matriks (n) Indeks Konsistensi Acak (RI) 1 0 2 0 3 0,52 4 0,89 5 1,11 6 1,25 7 1,35 8 1,40 9 1,45 10 1,49
Tabel II-2 Data Dasar Promethee
Nilai f merupakan nilai nyata dari  suatu kriteria,  f  :  K→Я  (Real  Word)  dan tujuannya  berupa  prosedur  optimasi untuk  setiap  alternative  yang  akan diseleksi,  aεK,  f(a)  merupakan  evaluasi dari  alternatif  yang  akan  diseleksi tersebut untuk setiap kriteria. Penyampaian Intensitas (P) dari preferensi alternatif  a  terhadap alternatif b sedemikian rupa Sehingga :
1) P(a,b)  =  0,  berarti  tidak  ada  beda antara a dan b (tidak ada preferensi)
2) P(a,b)  ≈  0,  berarti  lemah  preferensi dari a lebih baik dari b
3) P(a,b) = 1, kuat preferensi dari a lebih baik dari b
4) P(a,b)  ≈  1,  berarti  muktak  preferensi dari a lebih baik dari b
Untuk memberikan gambaran yang lebih baik  terhadap  area  yang  tidak  sama digunakan  fungsi  selisih  nilai  kriteria antar  alternatif  H(d)  dimana  hal  ini mempunyai  hubungan  langsung  dengan fungsi preferensi P.
Tahapan  prosedur  untuk  pelaksanaan promethee adalah sebagai berikut : 1) Penentuan  deviasi  berdasarkan  per- bandingan berpasangan
dimana dj(a,b) menunjukan  perbeda- an  antara  evaluasi  alternative  dari  a dan  b  pada  kriteria  ke j  ,  dan  k  me- nunjukan kriteria berhingga.
2) Penerapan fungsi preferensi
dimana  Pj(a,b) sebagai  fungsi  dj(a,b) menunjukan  preferensi  alternatif  a yang  berkaitan  dengan  alternatif  b pada setiap kriteria. 3) Perhitungan indeks preferensi global dimana  φ(a,b)  dengan  a  lebih  besar dari  b  (antara  nol  hingga  satu) didefinisikan  sebagai  jumlah  bobot P(a,b)  pada  setiap  kriteria,  dan  wj adalah  bobot  yang  berhubungan dengan kriteria ke-j. 4) Perhitungan  aliran  perangkingan  dan peringkat parsial Dari  persamaan  di  atas,  ϕ+(a)  adalah nilai  leaving  flow  pada  setiap alternatif a; sedangkan untuk mengitung  nilai  entering  flow-nya atau nilai ϕ-(a) didapat dari persamaan berikut : 5) Perhitungan aliran perangkingan bersih dan peringkat lengkap dimana ϕ(a)  adalah  net  flow, digunakan untuk menghasilkan keputusan  akhir  penentuan  urutan dalam menyelesaikan masalah sehingga menghasilkan urutan lengkap.

## Pengujian Sistem
Technology Acceptance Model merupakan  salah  satu  model  yang dibangun untuk menganalisis dan memahami  faktor-faktor  yang  mem- pengaruhi diterimanya penggunaan
teknologi computer. Dalam  implement- tasi  pengujian  TAM  terdapat  beberapa persepsi  yang  akan  menjadi  pernyataan atau pertanyaan dalam bentuk kuesioner yang  akan  diisi  oleh  pengguna  sistem. persepsi tersebut adalah :
1) Persepsi Kemudahan
2) Aspek Manfaat
3) Aspek Sikap Terhadap Pengguna
4) Aspek Sikap Tujuan Prilaku
Hasil dari kuesioner yang telah diisi oleh  pengguna  akan  hitung  sehingga mendapatkan  nilai  perhitungan  akhir yang dapat menyimpulkan apakah sistem dapat diterima oleh pengguna.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Metode AHP
Berikut  langkah  langkah  pem- bahasan hasil metode AHP.
 Hirarki dan Tingkat Kepentingan
Berikut adalah struktur hirarki sistem pendukung  keputusan  pemilihan mitra  dipaparkan  pada  gambar berikut :
Gambar III-1

##  Tahap Pembobotan  AHP
Berdasarkan  hasil  kuesioner  yang didapatkan  dari  responden  didapat- kan  data  seperti  yang  tertera  pada tabel berikut.
Tabel III-1 Hasil Responden
Tabel III-2 Hasil Normalisasi
Setelah  diperoleh  hasil  Normalisai pembagian  tiap  kolomnya,  maka  dapat dihitung  nilai  eigen  bobot  prioritas dengan persamaan 1. Eigen untuk kriteria C1
Selanjutnya dilakukan sampai C5 seperti ditampilkan dalam tabel berikut.
Tabel III.3 Nilai bobot Prioritas

##  Uji Konsistensi
Selanjutnya  Menentukan  nilai  CI (Consistency Index).
λmaksimum = (2.23 x 0.412)+(3.86 x 0.287)+(7.66 x 0.157)+(14.50 x 0.08) +(14.00 x 0.065) = 5.299 CI =    5,399 – 5 5 – 1 = 0,075 Pengujian  konsistensi  diukur  meng- gunakan nilai CR (Consistency Ratio), yaitu perbandingan antara nilai CI  dan  RI,  dimana  nilai  RI  (Random Index). Sehingga didapat-kan nilai CR yaitu : CR  =    0,01 1,12 =   0,067 = 0,412 0,448 + 0,517 + 0,391+ 0,345 + 0,357
5
Hasil  CR  <  0.1  maka  dinyatakan konsisten dan dapat diterima.

## Metode PROMETHEE
Metode  Promethee  digunakan  untuk perangkingan  mitra  dengan  nilai  yang diberikan  untuk  masing  masing  kriteria sudah  ditentukan  berdasarkan  hasil wawancara, bobot prioritas juga didapatkan dari perhitungan sebelum nya melalui metode AHP.
 Menghitung Nilai Preferensi dan

## Index Preferensi
Menghitung  nilai  preferensi  (P)  dan index  preferensi  (IP)  dengan  cara perbandingan nilai tiap kriteria sehingga akan didapat selisih H(d) dari kriteria dan index preferensi.
Tabel III.4 Total Index Preferensi

##  Menghitung Leaving Flow
Leaving Flow, digunakan untuk menentukan urutan prioritas  yang menggunakan urutan parsial dengan perhitungan sebagai berikut :
A1 = 1/(4-1)*(0+0.1433+0+0) = 0.3333*0.1433 = 0.0478 A2 = 1/(4-1)*(0.4767+0+0.2383+04117) = 0.3333*0.1267 = 0.3756 A3 = 1/(4-1)*(0.2383+0+0+0.3693) = 0.3333*0.6022 = 0.2007
A4 = 1/(4-1)*(0+0.325+0.065+0)=
0.3333*0.0975 = 0.0325  Menghitung Entering Flow
Selain leaving flow, untuk menentukan  urutan  prioritas  juga digunakan perhitungan entering flow dengan perhitungan sebagai berikut :
A1 = 1/(4-1)*(0+0.4767+0.2383+0) = 0.3333*0.715 = 0.2383 A2 = 1/(4-1)*(0.1433+0+0+0.0325) = 0.3333*0.1758 = 0.0586 A3 = 1/(4-1)*(0+0.2383+0+0.065) = 0.3333*0.3034 = 0.1011 A4 = 1/(4-1)*(0+0.4117+0.3639+0)= 0.3333*0.7755 = 0.2585
 Menghitung Net Flow
Net Flow Digunakan untuk menghasilkan keputusan akhir penentuan urutan dalam menyelesaikan  masalah  sehingga menghasilkan urutan lengkap .

## Net Flow : Leaving Flow – Entering Flow
A1 = 0.0478 - 0.2383 = -0.1906 A2 = 0.3756 - 0.0586 = 0.317 A3 = 0.2007 - 0.1011 = 0.0996 A4 = 0.0325 - 0.2585 = -0.226

## Pengujian Sistem
Pengujian  kemampuan  sistem  dilakukan menggunakan kuesioner dengan Technology  Acceptance  Model  (TAM) untuk  memperoleh  hasil  output  dalam sebuah  bentuk  dokumen  hasil  uji  yang dapat  dijadikan  bukti  bahwa  software sudah  diterima.  Berikut  ini  adalah  hasil pengujian TAM yang telah dilakukan
 Presentase Aspek Persepsi Kemudahan (Perceived Easy of Use)
Jawa ban Bob ot 1 2 3 4 Tot al SS 5 3 3 2 3 11 S 4 1 1 2 1 5 CS 3 0 0 0 0 0 TS 2 0 0 0 0 0 STS 1 0 0 0 0 0 Jumlah Responden 4 4 4 4 16
Skor Aktual 1 9 1 9 1 8 2
0 76
Skor Ideal 2 0 2 0 2 0 2 0 80 Tabel diatas merupakan hasil penilaian kuesioner dengan hasil skor aktual sebagai berikut :
% Skor Aktual =   Skor aktual
Skor ideal
% Skor Aktual = 76 80
% Skor Aktual = 95%
 Persentase Aspek Manfaat
(Percevied Usefulness) Jawa ban Bob ot 1 2 3 4 Tot al SS 5 3 0 3 0 6 S 4 0 2 1 4 7 CS 3 1 2 0 0 3 TS 2 0 0 0 0 0 STS 1 0 0 0 0 0 Jumlah Responden 4 4 4 4 16 Skor Aktual 1 8 1 4 1 9 1 6 67 Skor Ideal 2 0 2 0 2 0
2 0 80
dengan  hasil  skor  aktual  sebagai berikut :
% Skor Aktual = 67 80
% Skor Aktual = 84%
 Persentase Aspek Persepsi Sikap Terhadap Penggunaan (Attitude
Toward Using) Jawa ban Bo bot 1 2 3 4 To tal SS 5 3 2 0 0 5 S 4 1 2 2 2 7 CS 3 0 0 2 2 4 TS 2 0 0 0 0 0 STS 1 0 0 0 0 0
Jumlah Responden 4 4 4 4 16 Skor Aktual 1 9 1 8 1 4 1 4 65 Skor Ideal 2 0 2 0 2 0 2 0 80 % Skor Aktual = 65 80 % Skor Aktual = 81%
 Persentase Aspek Persepsi Tujuan
Perilaku (Behavioral Intention To
Use) Jawaban Bobot 1 2 Total SS 5 1 3 4 S 4 3 1 4 CS 3 0 0 0 TS 2 0 0 0 STS 1 0 0 0 Jumlah Responden 4 4 8 Skor Aktual 17 19 36 Skor Ideal 20 20 40 % Skor Aktual = 36 40 % Skor Aktual = 90%
 Kesimpulan Pengujian Technology Acceptance Model (TAM) No Aspek Skor Aktual Skor Ideal Total Skor 1 Persepsi Kemudahan 76 80 95% 2 Persepsi Manfaat 67 80 83.7% 3 Persepsi Sikap Terhadap Penggunaan 65 80 81.2% 4 Persepsi Tujuan Perilaku 36 40 90% 244 280 86.2%

## KESIMPULAN
Sistem Pendukung Keputusan dengan metode  AHP  dan  PROMETHEE dapat  memilih  mitra  terbaik  dengan cepat, tepat, akurat dan lebih obyektif, sesuai dengan kriteria yang ditetapkan PT.MNG.  Hasil  pengujian  model sistem pendukung keputusan
menggunakan  uji  konsistensi  rasio
X 100%
X 100%
X 100%
X 100%
( Consistensy  Ratio )  terhadap  kriteria pemilihan  mitra  menghasilkan  nilai CR  sebesar  0.06  sehingga  dapat dinyatakan konsisten. Hasil Pengujian software  berdasarkan  4  variable model  TAM  secara  keseluruhan menunjukan aplikasi ini dapat diterima  dengan  baik  oleh  pengguna yaitu sebesar 86,2%.

## REFERENSI
ades galih anto, dkk November 2015.“Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan  Menggunakan  Metode SAW (Simple Additive Weighting)” journal Vol. III No. 4- november  2015.  Purwokerto  : Universitas Muhammadiyah Purwokerto. Hamzah denny subagyo, dkk. 2017.“Analisa  Sistem  Penunjang Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan  Dengan  Metode Simple Additive Weighting Berbasis Android ”  journal  Vol.  26  No.  2-
September 2017. Surabaya:
Universitas Narotama
Mauidzoh,  U  dan  Zabidi,  Y.  2007.
Perancangan Sistem Penilaian dan Seleksi  Supplier  Menggunakan
Multikriteria. Jurnal Ilmiah Teknik Industri (JITI) UMS, 5(3).
Pramudyo, C.S dan Purnomo, E.H. 2012. Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan untuk Pemilihan Pemasok  Nata  De  Coco  dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) .  Jurnal  Ilmiah  Teknik
Industri (JITI)UMS, 11(1)
Putri,  L.S.,  Hidayat,  N  dan  Suprapto. 2018. Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Mitra  Jasa Pengiriman  Barang  menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) – Technique for Other  Reference  by  Similarity  to Ideal  Solution  (TOPSIS)  di  Kota Malang.  Jurnal  Pengembangan Teknologi  informasi  dan  Ilmu Komputer (JPTIIK), 3(2). R.   A.   Suherdi,   R.   Taufiq,   A.   A. Permana. “Penerapan  Metode  AHP dalam Sistem Pendukung Keputusan      Kenaikan      Pangkat Pegawai   Di   Badan Kepegawaian Dan  Pengembagan  Sumber  Daya Manusia  Kota  Tangerang,”  in SINTAK, 2018, pp. 522–528. Subhan akbar wakanda, dkk. 2016.”Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan  Menggunakan  Metode
Multifactor  Evaluation  Process” journal  Vol.  2  No.  1-juni  2016. Kendari: Universitas Halu Oleo .