Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018

## PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DENGAN MODEL FUZZY MODEL ATRIBUTE DECISION MAKING (FMADM) PENILAIAN KINERJA KARYAWAN DTPEDULI BEKASI
Fajar Agustini 1 ; Elien Riris Ariska 2 Sistem Informasi Akuntansi Kampus Kabupaten Karawang 1 Universitas Bina Sarana Informatika 1
fajar.fgt@bsi.ac.id 1 ,
Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri 2 elien.riris123@gmail.com 2
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract— Performance  assessment  of  a  job  in  an agency  or  company  is  a  stage  of  job  evaluation  to determine the benchmark in determining the quality and  achievement  of  each  employee.  In  the  process even  an  agency  or  company  has  a  standard  to measure the success of work. With the many service programs  and  empowerment  of  the  people conducted  in  DTPeduli  Bekasi  encourage  each employee  to  provide  the  best  performance  of  each employee.  However,  in  the  development  of performance  appraisal  is  done  less  than  the maximum  because  there  is  no  system  support. Results  from  research  Employee  performance assessment on DTPeduli Bekasi with some aspects of the  criteria  using  Fuzzy  Simple  Additive  Weighting (FSAW)  model  has  been  running  well  and  can generate  weighting  assessment  criteria  and information  clear  and  fast  compared  to  the calculation manually so that Branch Head DTPeduli Bekasi  can  use  it  as  a  tool  for  decision  making appropriate  in  decision  making  employee performance appraisal in DTPeduli Bekasi.
Intisari — Penilaian  kinerja  terhadap  suatu pekerjaan dalam sebuah instansi atau perusahaan merupakan  suatu  tahap  evaluasi  kerja  untuk mengetahui tolak ukur dalam menentukan kualitas serta  pencapaian  masing-masing  karyawannya. Dalam  prosesnya  pun  sebuah  instansi  atau perusahaan  memiliki  standar  untuk  mengukur keberhasilan  kerja.  Dengan  banyaknya  program pelayanan  serta  pemberdayaan  umat  yang dilakukan  di  DTPeduli  Bekasi  mendorong  setiap karyawan  untuk  memberikan  kinerja  terbaik  dari setiap karyawannya.Namun dalam perkembangannya penilaian kinerja yang dilakukan  kurang  maksimal  karena  belum  adanya sistem  yang  mendukung.  Hasil  dari  penelitian
Penilaian  kinerja  karyawan  pada  DTPeduli  Bekasi dengan  beberapa  aspek  kriteria  menggunakan model Fuzzy  Simple  Additive  Weighting (FSAW) sudah  berjalan  dengan  baik  dan  dapat menghasilkan  pembobotan  kriteria  penilaian  dan informasi  yang  jelas  dan  cepat  dibandingkan dengan  perhitungan  secara  manual  sehingga Kepala
Cabang DTPeduli Bekasi dapat mempergunakannya sebagai
alat bantu pengambilan  keputusan  yang  tepat  dalam pengambilan keputusan penilaian kinerja karyawan di DTPeduli Bekasi .
Kata Kunci: Penilaian, Kinerja, FSAW .

## PENDAHULUAN
Penilaian  kinerja  terhadap  suatu  pekerjaan  dalam sebuah instansi atau perusahaan merupakan suatu tahap evaluasi  kerja untuk mengetahui tolak ukur dalam  menentukan  kualitas  serta  pencapaian masing-masing  karyawannya.  Dalam  prosesnya pun  sebuah  instansi  atau  perusahaan  memiliki standar  untuk  mengukur  keberhasilan  kerja (Abadi & Latifah, 2016). Untuk itu dibutuhkan SDM (sumber  daya  manusia)  yang  berkualitas  sebagai salah  satu  faktor  yang  menunjang  dalam meningkatkan  produktivitas  kinerja  (Mudayana, 2013). Selain itu SDM (sumber daya manusia) yang memiliki keterampilan ( skill ) yang baik juga dapat meningkatkan  prestasi  kerja  seorang  karyawan. DT Peduli Bekasi merupakan sebuah lembaga amil zakat  nasional  dan  merupakan  lembaga  nirlaba yang  bergerak  dibidang  penghimpunan  zakat, infaq,  shodaqoh  dan  wakaf  (ZISWAF).  Hasil penghimpunan dana ZISWAF tersebut  selanjutnya digulirkan  kepada  mustahik  dalam  bentuk program  pelayanan  dan  pemberdayaan  umat
dalam bidang ekonomi, kesehatan, pendidikan dan social  charity  serta  dikemas  secara  kreatif, berkarakter  BAKU  (baik  &  kuat),  memandirikan serta  berkesinambungan.  Dengan  banyaknya program  pelayanan  serta  pemberdayaan  umat yang  dilakukan  di  DTPeduli  Bekasi  menuntut setiap  karyawan  untuk  memberikan  kinerja terbaik  dari  setiap  karyawannya.  Namun  dalam perkembangannya    penilaian  kinerja  yang dilakukan  kurang  maksimal    karena  faktor-faktor yang  mempengaruhi  kinerja  karyawan  tersebut seperti:  lingkungan  kerja,  kepemimpinan,  disiplin kerja,  komunikasi,  motivasi  kerja,  dan  fasilitas (Ardila  &  Pramusinto,  2015).  Dalam  pelaksanaan tugas karyawan di DTPeduli masih tumpang tindih, beberapa  karyawan  tidak  bekerja  sesuai  dengan SOP  yang  sudah  diterapkan  di  DTPeduli.  Hal  ini membuat manajemen perlu mengambil keputusan untuk melakukan penilaian kinerja karyawan guna keberlangsungan DTPeduli.
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) merupakan  salah  satu  model  yang  dapat digunakan  pada  proses  pengambilan  keputusan dengan  metode  penjumlahann  terbobot,  salah satunya dalam penilaian kinerja karyawan. Metode Simple Additive Weighting (SAW) digunakan untuk mencari  nilai  tertinggi  dari  setiap  kriteria berdasarkan  bobot  yang  sudah  ditentukan  dan membantu  dalam  menetapkan  prioritas  yang selama  ini  belum  akurat  (Djamain,  Y.,  &  Christin, 2015). Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making adalah  suatu  metode  yang  digunakan  untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria  tertentu.  Inti  dari Fuzzy  Multiple Attribute Decision Making adalah menentukan nilai bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif  yang  sudah  diberikan(Rusdiansyah, 2017).

## Penelitian Terkait
No Topik/Judul Penulis Metode Hasil/Kesimpulan 1 Sistem Pendukung Keputusan Untuk Pemilihan Karyawan dengan Metode Simple Additive Weightingdi PT. Herba Penawar Alwahida Indonesia Ardhi Bagus Primahudi, Fajar Agustinus Suciono, Anang Aris Widodo-2016 Simple Additive Weighting (SAW) Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  perusahaan dalam  pemilihan  karyawan  terbaik  pada  PT.  Herba Penawar Alwahida Indonesia serta untuk menghasilakan sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan  terbaik  berdasarkan  ranking  menentukan karyawan  terbaik  di  PT.  Herba  Penawar  Alwahida Indonesi  system  menggunakan  kriteria-kriteria  yang sudah  digunakan  di  perusahaan  tersebut  yaitu pendidikan  terakhir,  IPK,  usia,pengalaman  kerja, akreditasi,  status  perkawinan  dan  kesesuaian  program studi  pelamar  kerja.sistem  ini  dikembangkan  dengan bahasa pemrograman PHP dan XAMPP. 2 Decision Support System PenilaianKinerja Karyawanpada Perusahaan menggunakan Metode Simple Additive Weighting(SAW)Weighting (SAW) Satria Abadi, Febriani Latifah-2016 Simple Additive Weighting (SAW) Pengguna  sistem  pendukung  keputusan  dalam menentukanpenilaian kinerja karyawan yang terbaik,dapat membantudan mempermudah perusahaan dalam menilai kinerja karyawannyaberdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan  yaitu  kedisiplinan,  kebersihan,  kejujuran, komunikasi, kerjasama dan tanggung jawab. 3 Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan menggunakan Metode Simple Additive Weighting(SAW) pada PT. Indonesia Steel Tube Work (Siprianus Endro Sri Widodo, Septia Lutfi, 2014) Simple Additive Weighting (SAW) Sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat  melakukan proses  perhitungan  penilaian  kinerja  karyawan dengan  laporan  obyektif  dan  adil  berdasarkan mewujudkan  penilaian  yangperankingan,  sehingga dapathasil kriteria yang ada.Perhitungan pada sistem ini menggunakan 4 Sistem Penunjang Keputusan Kelulusan Peserta Prajabatan menggunakan Metode Simple Additive Weighting(SAW) pada Pusat Perkembangan Teanga Kependidikan (Rusdi, 2015) Simple Additive Weighting (SAW) Pembuatan  Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK) untuk  melakukan  perhitungan  sebagai  penyeleksi data  dengan  hasil  perankingan.  Sistem  yang  telah dibuat  mengacu  pada  rumusan  masalah  yang  ada yaitu sistem dapat menyeleksi  data sesuai  ketentuan dengan melakukan perhitungan berdassarkan metode Simple  Additive  Weighting(SAW)  pada  Fuzzy
Multiple Attribute Decision Making (FMADM). 5 Sistem Penilaian dan Perankingan Karyawan pada Radar Banjarmasin denagn menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Yahya & Yudihartanti, n.d.) Simple Additive Weighting (SAW) Dari  hasil  penelitian  maka  didapat  perbandingan data  pretest  danposttest  yaitu  pada  posisi  wartawan dengan 27 data sevesar 96,70% ranking tidak sesuai dan  3,30%  ranking  sesuai,  pada  posisi  redaktur dengan7  data  sebesar  71,43%  ranking  tidak  sesuai dan 28,57% pada posisi layouter
Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018
6 Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kontrak Kerja Agent Call Center menggunakan metode SAW (Sheyla Feby Liesdiana, 2017) Simple Additive Weighting (SAW) Penerapan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan penentuan  kelanjutan  kontrak  kerja  berdasarkan penilaian kinerja ini dapat membant dan
mempermudah  supervisor  call  center  dalam melakukan  penilaian  kinerja,  pengolahan  data menjadi  lebih  cepat  dan  tepat  serta  dapat memberikan  keputusan  yang  objektif  dalam menentukan  kelanjutan  kontrak  kerja  agent  call center. 7 Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Baru PT.PLN (Persero) Kantor Pusat dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) (Djamain, Y., & Christin, 2015) Simple Additive Weighting (SAW) Sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  dibuat guna  membantu  membuat  keputusan  dalam penerimaan  calon  pegawai  baru  pada  PT.PLN
(Persero)  Kantor  Pusat  berdasarkan  hasil  analisa sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Penerimaan dilakukan sesuai dengan hasil seleksi Administrasi, General  Aptitude  Test (GAT),  Akademis  dan Bahasa  Inggris,  Psikotes  dan  FGD,  Kesehatan  dan wawancara yang dimiliki calon pegawai tersebut 8 Analisis Keputusan Menentukan Jurusan Pada Sekolah Menengah Kejuruan Dengan Metode Simple Additive Weighting (Rusdiansyah, 2017) Smple Additive Weighting (SAW) Sistem penjurusan dan penerimaan siswa SMK ini memudahkan  panitia  penerimaan  siswa  dalam mengumpulan  data  siswa  dan  menghitung  nilai siswa,  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) yang digunakan dapat menyeleksi siswa berdasarkan nilai penentuan jurusan untuk
mendapat  siswa  yang  berkualitas  dan  sistem penjurusan dan penerimaan siswa ini bersifat statis, karena user tidak  dapat  menambah  jurusan  dan kriteria baru. 9 Metode Simple Additive Weighting (SAW)dalam Penentuan Pemberian Beasiswa pada Siswa Sekolah Menengah Atas (Susanti & Wasiyanti, 2017) Simple Additive Weighting (SAW) Maka  hasil  akhir  yaitu  siswa  yang  berhak mendapatkan  beasiswa  KJP  (Kartu  Jakarta  Pintar) untuk  siswa  tidak  mampu  dengan  nilai  2.16,  1.77, 1.69, 1.69, 1.66, 1.66, 1.61,  1.58,1.53  dan  1.53. Penentuan penerimaan beasiswa dilakukan
berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Bobot yang  diberikan  padasetiap  kriteria  mempengaruhi hasil  akhir.  Dengan  adanya  analisis  dengan metodeSAW ini dapat menghindari atau meminimalkan kesalahan dan kecurangan yang rawan terjadi. 10 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop yang tepat menggunakan Simple Additive Weighting (SAW) (Khairul et al., 2016) Simple Additive Weighting (SAW) Berdasarkan uraian masalah dan diskusi dalam bab- bab sebelumnya, penulis dapat menyimpulkan bahwa metode Simple Additive Weighting(SAW) dapat
diterapkan dalam menemukan alternatif keputusan terbaik  untuk membeli laptop. Penerapannya sangat membantu untuk memberikan informasi kepada konsumen.Mereka dapat memilih laptop sesuai dengan selera dan kemampua mereka. Denagn pendekan ini, pengguna dapat menghitung daya beli barang.
Sumber: (Agustini & Ariska, 2018)

## BAHAN DAN METODE
Bahan Dalam  Penelitian  ini  digunakan  data primer  yaitu  observasi  dan  wawancara  langsung kepada  Kepala  Cabang  DTPeduli  Bekasi.  Data tersebut  merupakan  data  karyaawan  DTPeduli Bekasi sebanyak 25 orang sebagai berikut:
Tabel.1 Daftar Karyawan DTPeduli Bekasi
No Nama Bagian 1. Karyadi Kasubag Operasional 2. Meiga Wati Herlina Administrasi 3. Harmi Syaputra Marketing Retail 4. Hanifah Andini Keuangan 5. Arif Rahman Umum 6. Ujang Sadili Kabag Marketing 7. Muhammad Hilman Rifqi Markom 8. Haryuda Kabag Pemberdayaan 9. Reni Kurnia Program Ekonomi 10.  Imam Mustaqim Program Pendidikan 11.  Arman Maulana Marketing UPZ HI 12.  Esa Nur Khaerurrizal CRM 13.  Firdaus TPL Misykat 14.  Faiz Abdillah Marketing UPZ Kranggan 15.  Anita Hermawati Lansos 16.  Annisa UI Hasanah Azmi Program UPZ Kranggan 17.  Lupi Nugraha Marketing Retail 18.  M. Lutfi Qairawan Markom
19.  Aep Syaipudin Marketing Corporate 20.  Hamzah Syahid Abdillah Program Dakwah Sosial 21.  Rachmad Andi Marketing Corporate 22.  Endar Sunandar Program Dakwah Sosial 23.  Rahayu CRM 24 Nurul Khaeriyah Marketing Retail 25.  M. Husuf Lansos Sumber: (Agustini & Ariska, 2018)

## Metode
Penelitian  dilakukan  di  DTPeduli  Bekasi  dengan membandingkan antara penilaian kinerja karyawan manual dan penilaian kinerja karyawan dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Simple Additive  Weighting (FSAW)  untuk  mengetahui seberapa  cepat,  akurat  dan  tepat  proses perhitungan yang dilakukan .
Sumber: (Agustini & Ariska, 2018)

## Gambar1. Bagan Tahapan Penelitian

## A. Metode Analisis Data
Berdasarkan  hasil  penilaian  subjektif  dari Kepala Cabang di DTPeduli Bekasi. Metode analisis data yang diperlukan adalah sebagai berikut:
1. Menentukan kriteria penilaian (Ci)
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria  (Ci);  kemudian  melakukan  normalisasi berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan dengan  jenis  atribut  (Perilaku,  Inisisatif, Kerjasama,  Disiplin,  Loyalitas,  Komitmen, Kreatifitas,  Tanggung  Jawab,  Kehadiran, Kekuatan  Ruhiyah,  Pengetahuan  Pekerjaan, Pemahaman Pekerjaan dan Penerapan Pekerjaan) sehingga diperoleh
data ternornalisasi R.
4. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan yaitu penjumlahan
dari
perkalian ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif  terbaik  (Ai)  sebagai  solusi.  Kriteria-
kriteria  tersebut  dapat  dilihat  pada  tabel berikut:
Tabel . 2.Kriteria Penilaian Aspek Sub Aspek Kriteria Sikap Kerja Perilaku C1 Inisiatif C2 Kerjasama C3 Disiplin C4 Loyalitas C5 Komitmen C6 Kreatifitas C7 Tanggung Jawab C8 Kehadiran C9 Kekuatan Ruhiyah C10 Kemampuan Kerja Pengetahuan Pekerjaan C11 Pemahaman Pekerjaan C12 Hasil Kerja Penerapan Pekerjaan C13 Sumber: (Agustini & Ariska, 2018)
Tabel  2.  diatas  menjelaskan  tentang  kriteria penilaian  yang  ada  di  DTPeduli  Bekasi,  sebagai acuan penilaian karyawan terbaik.
Tabel. 3 Kriteria Bobot
Keterangan Nilai Bobot Sangat Penting 0,90 Penting 0,75 Cukup 0,50 Tidak Penting 0,25 Sangat Tidak Penting 0 Sumber: (Rusdiansyah, 2017) B. Metode Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision Making (FMADM)
Pada  penelitian  ini,  Inti  dari Fuzzy  Multiple Attribute  Decision  Making adalah  menentukan nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian dilanjutkan  dengan  proses  perankingan  yang akan  menyeleksi  alternatif  yang  sudah diberikan. Pada dasarnya, ada tiga pendekatan untuk  mencari  nilai  bobot  atribut,  yaitu pendekatan subyektif, pendekatan objektif dan pendekatan  integrasi  antara  subyektif  dan obyektif (Rusdiansyah, 2017).
C. Metode Simple Additive Weighting (SAW) Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  ini mengharuskan
pembuat keputusan menentukan  bobot  bagi  setiap  atribut.  Skor total  untuk  alternatif  diperoleh  dengan menjumlahkan  seluruh  hasil  perkalian  antara rating  (yang  dapat  dibandingkan  lintas atribut)  dan  bobot  tiap  atribut.  Rating  tiap atribut  haruslah  bebas  dimensi  dalam  arti telah  melewati  proses  normalisasi  matriks sebelumnya.  Proses  normalisasi  matriks keputusan  menggunakan  rumus  1  sebagai berikut:
Surat Keputusan Dirjen Risbang SK Nomor 21/E/KPT/2018
𝑟 𝑖𝑗 { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥𝑋 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛…(1)
𝑀𝑖𝑛𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡)……(2)
Dimana  Rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi dari  alternatif  Aipada  atribut  Cj;  i=1,2,...,m  dan j=1,2,...,n.  Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif (Ci) diberikan dengan rumus 2 sebagai berikut:
𝑉 𝑖=∑ 𝑤 𝑗𝑟𝑗 𝑛 𝑗=𝑖 …………………………… (3)
Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengolahan Data FSAW
Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  dalam mengolah  data  yang  telah  dikumpulkan  oleh peneliti menjadi data ranking dengan menggunakan metode FSAW:
1. Langkah Penyelesaian Metode SAW
Adapun  langkah-langkah  penyelesaian  masalah dengan metode SAW adalah sebagai berikut:
a. Menentukan  kriteria-kriteria yang  akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
b. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria (Ci); kemudian melakukan  normalisasi berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan dengan  jenis  atribut  (Perilaku,  Inisiatif, Kerjasama,  Disiplin,  Loyalitas,  Komitmen, Kreatifitas,  Tanggung  Jawab,  Kehadiran, Kekuatan  Ruhiyah,  Pengetahuan  Pekerjaan, Pemahaman
Pekerjaan dan Penerapan Pekerjaan) sehingga diperoleh data ternormalisasi R.
c. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.
2. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu  Ci  Setelah  data  diperoleh,  selanjutnya adalah  melakukan  perhitungan  dengan  data tersebut  dengan  metode  FSAW.  Untuk menganalisa data penilaian dari pimpinan yang sudah didapatkan dari Kepala Cabang DTPeduli Bekasi,  sehinga  dapat  dilakukan  langkah- langkah sebagai berikut:
Tabel. 4 Data Karyawan dan Nilai dari Kepala Cabang
NILAI O NAMA C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7 1 Karyadi 95  85  95  90  90 80  90 2 Meiga Wati Herlina 90  90  90  80  85 85  80 3 Harmi Syaputra 90  80  80  80  80 85  75 4 Hanifah Andini 80  85  80  80  75 85  75 5 Arif Rahman 90  80  80  80  85 80  85 6 Ujang Sadili 80  80  80  75  80 80  90 7 Muhammad Hilman Rifqi 85  85  90  80  90 80  75 8 Haryuda 85  80  90  80  85 80  75 9 Reni Kurnia 90  80  90  85  85 80  75 10  Imam Mustaqim 80  80  85  80  90 85  80 11  Arman Maulana 80  80  80  85  75 85  80 12 Esa Nur Khaerurrizal  80  80  80  85  75 85  80 13  Firdaus 85  80  80  90  80 80  75 14  Faiz Abdillah 80  80  80  75  80 80  75 15 Anita Hermawati 80  80  80  80  80 85  75 16 Annisa UI Hasanah Azmi 90  80  80  80  80 85  80 17  Lupi Nugraha 80  80  80  90  80 80  80 18 Muhammad Lutfi Qairawan 80  90  85  85  85 85  80 19 Aep Syaipudin 80  90  85  80  85 85  80 20 Hamzah Syahid Abdillah 85  90  85  75  75 85  80 21  Rachmad Andi 90  85  80  75  75 75  80 22  Endar Sunandar 85  80  80  80  90 75  85 23  Rahayu 80  80  90  90  90 80  90 24  Nurul Khaeriyah 80  80  90  75  85 75  85 25  Arif Rahman 85  80  90  75  80 75  80
Sumber: (Agustini & Ariska, 2018)
3. Melakukan Normalisasi Selanjutnya  menghitung  proses  normalisasi keputusan  (R)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif yang  ada.  Dimana  diambil  berdasarkan  nilai kriteria terbesar dari masing alternatif.Rumus nilai normalisasi diambil berdasarkan
𝑅 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑎𝑟𝑦𝑎𝑤𝑎𝑛 𝑀𝑎𝑥 (𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑝𝑒𝑟 𝐾𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 …………………………… (4)

## Sehingga didapat nilai sebagai berikut:

## Tabel.4 Data Normalisasi Kriteria Perilaku
No Nama Nilai C1 1 Karyadi 1 2 Meiga Wati Herlina 0.95 3 Harmi Syaputra 0.95 4 Hanifah Andini 0.84 5 Arif Rahman 0.95
6 Ujang Sadili 0.84 7 Muhammad Hilman Rifqi 0.89 8 Haryuda 0.89 9 Reni Kurnia 0.95 10 Imam Mustaqim 0.84 11 Arman Maulana 0.84 12 Esa Nur Khaerurrizal 0.84 13 Firdaus 0.89 14 Faiz Abdillah 0.84 15 Anita Hermawati 0.84 16 Annisa UI Hasanah Azmi 0.95 17 Lupi Nugraha 0.84 18 Muhammad Lutfi Qairawan 0.84 19 Aep Syaipudin 0.84 20 Hamzah Syahid Abdillah 0.89 21 Rachmad Andi 0.95 22 Endar Sunandar 0.89 23 Rahayu 0.84 24 Nurul Khaeriyah 0.84 25 Muhammad Husuf 0.89 Sumber: (Agustini & Ariska, 2018)
Normalisasi  dilakukan  pada  setiap  kriteria yang  suda  ditentukan  sehingga  Pada  tabel tiap kriteria yang ada dapat dihasilkan nilai normalisasi  tertinggi  adalah  1.00  yaitu Karyadi,  M.  Hilman  Rifqi,  Imam  Mustaqim, Endar  Sunandar,  Rahayu  dan  Muhammad Husuf.  Nilai  maksimal  pada  kriteria Penerapan  Pekerjaan  adalah  90.  Sebagai contoh  dari  perhitungan  sesuai  dengan rumus  normalisasi  dari  SAW,  dari  nilai Karyadi adalah sebagai berikut:
Kriteria ( R ) 𝑅 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑎𝑟𝑦𝑎𝑤𝑎𝑛
𝑀𝑎𝑥 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑝𝑒𝑟 𝐾𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 Perilaku 𝑅 = 95 95 𝑅 = 1 Inisiatif
𝑅 = 85 90 𝑅 = 0.94 Kerjasama
𝑅 = 95 95 𝑅 = 1 Disiplin
𝑅 = 90 90 𝑅 = 1 Loyalitas
𝑅 = 90 90 𝑅 = 1 Komitmen
𝑅 = 95 95 𝑅 = 1 Kreatifitas
𝑅 = 95 95 𝑅 = 1
Tanggung Jawab 𝑅 = 90 90
𝑅 = 1
Kehadiran 𝑅 = 85 95 𝑅 = 0.89 Kekuatan
Ruhiyah 𝑅 = 85 90 𝑅 = 1
Pengetahuan Pekerjaan 𝑅 = 95 95 𝑅 = 1 Pemahaman
Pekerjaan 𝑅 = 90 90
𝑅 = 1
Penerapan Pekerjaan 𝑅 = 90 90 𝑅 = 1
4. Melakukan Perangkingan
Langkah  terakhir  adalah  menghitung  nilai bobot  dari  masing-masing  nilai  alternatif berdasarkan nilai kriteria dan bobot menggunakan persamaan:
𝑋 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑖𝑠𝑎𝑠𝑖 𝑥 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡 ………(6)
Dimana nilai bobot adalah sebagai berikut: Tabel 5. Nilai Bobot Perangkingan
Sub Aspek Kriteria Keterangan Nilai Bobot Perilaku C1 Penting 0,75 Inisiatif C2 Penting 0,75 Kerjasama C3 Sangat Penting 0,90 Disiplin C4 Penting 0,75 Loyalitas C5 Sanagt Penting 0,90 Komitmen C6 Sangat Penting 0,90 Kreatifitas C7 Penting 0,75 Tanggung Jawab C8 Sangat Penting 0,90 Kehadiran C9 Penting 0,75 Kekuatan Ruhiyah C10 Sangat Penting 0,90 Pengetahuan Pekerjaan C11 Sanagt Penting 0,90 Pemahaman Pekerjaan C12 Sangat Penting 0,90 Penerapan Pekerjaan C13 Sangat Penting 0,90

## Sumber: Agustini dan Ariska (2018)
5. Perbaandingan Nilai Manual dengan FSAW Perhitungan  dengan  manual  dilakukan  dengan cara menjumlahkan seluruh kriteria ilai kemudian dibagi dengan total jumlah kriteria dan rumusnya dapat dilihat dibawah ini:
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 =
𝐶1𝐶2𝐶3𝐶4𝐶5𝐶6𝐶7𝐶8𝐶9𝐶10𝐶11𝐶12𝐶13 13
…………………… (5)
Sehingga  didapatkan  hasil  perhitungan  dibawah ini:

## Tabel 6. Perangkingan dari perhitungan FSAW
NILAI NO NAMA C1 C2 C3 C4 C5 C6 TOTAL 1 Karyadi 0.8 0.71 0.9 0.8 90 0.9 10.73 2 Rahayu 0.6 0.67 0.85 0.8 0.9 0.9 10.37 3 M. Hilman Rifqi 0.7 0.71 0.85 0.7 0.9 0.9 10.19 4 Meiga Wati Herlina 0.7 0.75 0.85 0.7 0.9 0.9 10.19 5 Imam Mustaqim 0.6 0.67 0.81 0.7 0.9 0.9 10.07 6 Aep Syaipudin 0.6 0.75 0.81 0.7 0.9 0.9 10.06 7 Reni Kurnia 0.7 0.67 0.85 0.7 0.9 0.9 10.02 8 Nurul Khaeriyah 0.6 0.67 0.85 0.6 0.9 0.8 9.96 9 Hamzah Syahid 0.7 0.75 0.81 0.6 0.8 0.9 9.95 Abdillah 10 M. Lutfi Qairawan 0.6 0.75 0.81 0.7 0.9 0.9 9.95 11 Muhammad Husuf 0.7 0.67 0.85 0.6 0.8 0.8 9.87 12 Endar Sunandar 0.7 0.67 0.76 0.7 0.9 0.8 9.84 13 Arman Maulana 0.6 0.67 0.76 0.7 0.8 0.9 9.78 14 Esa Nur Khaerurrizal 0.6 0.67 0.76 0.7 0.8 0.9 9.78 15 Arif Rahman 0.7 0.67 0.76 0.7 0.9 0.9 9.78 16 Annisa UI 0.7 0.67 0.76 0.7 0.8 0.9 9.76 Hasanah Azmi 17 Haryuda 0.7 0.67 0.85 0.7 0.9 0.9 9.76 18 Faiz Abdillah 0.6 0.67 0.76 0.6 0.8 0.9 9.73 19 Firdaus 0.7 0.67 0.76 0.8 0.8 0.9 9.71 20 Harmi Syaputra 0.7 0.67 0.76 0.7 0.8 0.9 9.7 21 Lupi Nugraha 0.6 0.67 0.76 0.8 0.8 0.9 9.69 22 Anita Hermawati 0.6 0.67 0.76 0.7 0.8 0.9 9.66 23 Rachmad Andi 0.7 0.71 0.76 0.6 0.8 0.8 9.59
Sumber : (Agustini & Ariska, 2018)
Pada  tabel  diatas  yang  mendapatkan ranking  1  adalah  Karyadi  dengan  nilai 10.73.Selanjutnya dapat dilihat hasil perbandingan
perankingan  antara  perankingan  manual  dan FSAW sebagai berikut:
Tabel 7. Hasil Perbandingan perhitungan manual dengan FSAW
TOTAL MANUAL PERINGKA T MANUAL TOTAL FSAW PERINGKAT FSAW NO. NAMA NAMA 1 Karyadi 1160 1 Karyadi 10.73 1 2 Rahayu 1120 2 Rahayu 10.37 2 3 Meiga Wati Herlina 1100 3 M. Hilman Rifqi 10.19 3 4 M. Hilman Rifqi 1100 4 Meiga Wati Herlina 10.19 4 5 Reni Kurnia 1085 5 Imam Mustaqim 10.07 5 6 Imam Mustaqim 1085 6 Aep Syaipudin 10.06 6 7 Aep Syaipudin 1085 7 Reni Kurnia 10.02 7 8 M. Lutfi Qairawan 1080 8 Nurul Khaeriyah 9.96 8 9 Hamzah Syahid A 1075 9 Hamzah Syahid A 9.95 9 10 Nurul Khaeriyah 1075 10 M. Lutfi Qairawan 9.95 10 11 Endar Sunandar 1065 11 Muhammad Husuf 9.87 11 12 Muhammad Husuf 1065 12 Endar Sunandar 9.84 12 13 Arif Rahman 1060 13 Arman Maulana 9.78 13 14 Haryuda 1055 14 Esa Nur Khaerurrizal 9.78 14 15 Arman Maulana 1055 15 Arif Rahman 9.78 15 16 Esa Nur Khaerurrizal 1055 16 Annisa UI Hasanah A 9.76 16 17 Annisa UI Hasanah A 1055 17 Haryuda 9.76 17 18 Harmi Syaputra 1050 18 Faiz Abdillah 9.73 18 19 Firdaus 1050 19 Firdaus 9.71 19 20 Faiz Abdillah 1050 20 Harmi Syaputra 9.7 20 21 Lupi Nugraha 1050 21 Lupi Nugraha 9.69 21 22 Anita Hermawati 1045 22 Anita Hermawati 9.66 22 23 Rachmad Andi 1040 23 Rachmad Andi 9.59 23 24 Ujang Sadili 1030 24 Ujang Sadili 9.52 24 25 Hanifah Andini 1025 25 Hanifah Andini 9.48 25
Sumber : (Agustini & Ariska, 2018)
Dari  hasil  diatas  dapat  dilihat  perbandingan dengan  cara  perhitungan  manual  dengan  FSAW
dimana  Karyadi  mendapatkan  nilai  1160  dengan peringkat  pertama  pada  perhitungan  manual
sedangkan
dengan metode Fuzzy SAW mendapatkan  nilai  10.73  sehingga  mendapatkan nilai  tertinggi  dan  peringkat  pertama  sebagai karyawan terbaik.
Pada  perhitungan  dengan  metode  FSAW seluruh  kriteria  diberikan  bobot,  jadi  jika  ada kekurangan  disalah  satu  kriteria  tetapi  bobotnya kecil  maka  tidak  terlalu  berpengaruh  untuk penilaian,  begitu  juga  sebaliknya  jika  bobot kriterianya  besar  tetapi  nilnya  kecil  maka  akan sangat  berpengaruh  terhadap  perankingan.  Jika dengan cara manual setiap kriteria tidak memiliki bobot  sehingga  jika  ada  nilai  salah  satu  kriteria yang kecil masih bisa dibantu dengan nilai lainnya, misal nilai pada aspek sikap kerja kecil tetapi nilai hasil kerja tinggi maka nilai aspek hasil kerja akan dipakai  untuk  nilai  sikap  kerja,  jadi  disini  letak kekurangan penilaian manual.

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh penulis didapat beberapa kesimpulannya diantaranya  sebagai  berikut:Penilaian  kinerja karyawan menggunakan metode FSAW jika bobot kriteria  besar  tetapi  nilainya  kecil  akan  sangat berpengaruh  untuk  penilaian  tetapi  jika  ada kekurangan  pada  salah  satu  kriteria  yang bobotnya  kecil  maka  tidak  terlalu  berpengaruh untuk penilaian. Penilaian kinerja karyawan pada DTPeduli  Bekasi  dengan  beberapa  aspek  kriteria menggunakan  model Fuzzy  Simple  Additive Weighting (FSAW)  sudah  berjalan  dengan  baik dan  dapat  menghasilkan  pembobotan  kriteria penilaian  dan  informasi  yang  jelas  dan  cepat dibandingkan dengan perhitungan secara manual sehingga  Kepala  Cabang  DTPeduli  Bekasi  dapat mempergunakannya sebagai alat bantu pengambilan  keputusan  yang  tepat  dalam pengambilan keputusan penilaian  kinerja karyawan  di  DTPeduli  Bekasi.  Berdasarkan  hasil penelitian  diatas,  posisi  peringkat  pertama  dan kedua pada perhitungan manual dan perhitungan dengan  metode  FSAW  menunjukkan  nama  yang sama,  sedangkan  karyawan  dengan  nama  Meiga Wati  Herlina  mendapatkan  nilai  1100  dengan peringkat  ketiga  pada  perhitungan  manual sedangkan  dengan  metode  FSAW  mendaptkan peringkat keempat.

## REFERENSI
Abadi, S., & Latifah, F. (2016). DECISION SUPPORT SYSTEM  PENILAIAN  KINERJA  KARYAWAN PADA
PERUSAHAAN
MENGGUNAKAN METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING Satria Abadi , Febriani Latifah, 6 , 37–43.
Agustini,  F.,  &  Ariska,  E.  R.  (2018).  Laporan  Akhir Penelitian  Mandiri  STMIK  Nusa  Mandiri Jakarta.
Ardila,  N.  D.,  &  Pramusinto,  H.  (2015).  Pengaruh kepemimpinan,  komunikasi  internal,  dan motivasi  kerja  terhadap  kinerja  pegawai bp3akb provinsi jawa tengah, X (1), 53–66.
Djamain,  Y.,  &  Christin,  H.  De.  (2015).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Pegawai Baru PT.PLN (Persero) Kantor Pusat dengan Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW),tle. Teknik  Iformatika , 8 , 39–47.
Khairul,  K.,  Pembangunan,  U.,  Budi,  P.,  Putera,  A., Siahaan,  U.,  Pembangunan,  U.,  &  Budi,  P. (2016). Decision Support System in Selecting The  Appropriate  Laptop  Using  Simple Additive Weighting, (December).
Mudayana,  A.  A.  (2013).  Pengaruh  motivasi  dan beban  kerja  terhadap  kinerja  karyawan  di rumah  sakit  nur  hidayah  bantul. Jurnal Kesehatan Masyarakat , 84–91.
Rusdi,
I. (2015). KELULUSAN PESERTA PRAJABATAN MENGGUNAKAN SIMPLE
ADDITIVE  WEIGHTING  PADA  PUSAT. Jurnal Techno Nusa Mandiri , XII (1), 64–68.
Rusdiansyah.  (2017).  SEKOLAH  MENENGAH KEJURUAN DENGAN METODE SIMPLE. Jurnal Techno Nusa Mandiri , XIV (1), 49–56.
Sheyla  Feby  Liesdiana,  P.  M.  (2017).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kontrak Kerja Agent Call Center Menggunakan. Jurnal Informatika , 4 (1), 76–81.
Siprianus Endro Sri Widodo, Septia Lutfi, S. (2014). Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja  Karyawan  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Pada  PT. Indonesia Steel Tube Work Oleh.
Susanti,  M.  I.,  &  Wasiyanti,  S.  (2017).  Metode Simple  Additive  Weighting  (  Saw  )  Dalam Penentuan  Pemberian  Beasiswa  Pada  Siswa Sekolah Menengah Atas, 5 (2), 114–123.
Yahya, A., & Yudihartanti, Y. (n.d.). Sistem Penilaian dan  Perankingan  Karyawan  pada  Radar Banjarmasin  dengan  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting.