## Sistem Insentif Karyawan Berbasis Simple Additive Weighting untuk Usaha Multi Lokasi
Daniel Yeri Kristiyanto *1) , Sisilia Thya Safitri *2) , Guruh Aryotejo **3)
* Jurusan Sistem Informasi, Institut Teknologi Telkom Purwokerto ** Departemen Ilmu Komputer/Informatika, Fakultas Sains dan Matematika,, Universitas Diponegoro
1) email. daniel@ittelkom-pwt.ac.id, 2) sisil@ittelkom-pwt.ac.id, 3) email.guruh2000@yahoo.com

## Abstrak
Pemberian  insentif  di  tiap  perusahaan  dapat  dilakukan  apabila  perusahaan  melakukan evaluasi penilaian kinerja (performance appraisal) terhadap para karyawan. Usaha yang memiliki  multi  lokasi  yang  berbeda  berpotensi  memiliki  perbedaan  antara  satu  cabang dengan  cabang  lainnya.  Penerapan  KPI  (Key  Performance  Indicator)  perlu  dilakukan untuk tujuan perusahaan. Adanya Key Performance Indicator dinilai lebih efektif  dalam membantu perusahaan memberikan evaluasi penilaian kinerja karyawan karena penilaian berdasarkan  parameter  yang  jelas  Paper  ini  menjelaskan  mengenai  usaha  Warung Internet (Warnet), Printing dan Game Online, yang dikelola oleh PT.X di kota Semarang yang berkembang dari  warnet teras  rumah menjadi usaha  berbasis Perseroan Terbatas sejumlah  7  cabang  di  lokasi  yang  berbeda.  Seiring  meningkatnya  cabang  usaha  dan karyawan perlu dibuat sebuah sistem insentif bagi karyawan berprestasi melalui KPI yang dibuat sama untuk seluruh cabang melalui Sistem Pengambilan Keputusan berbasis Simple Additive  Weighting  (SAW),  dimana  KPI  diinisialisasi  ke  dalam  enam  variabel  dengan inisialisasi  C1  (Kehadiran),  C2  (Keterlambatan),  C3  (Laporan  Jaga),  C4  (Rekapitulasi Setoran),  C5  (Jumlah  Error  Print),  dan  C6  (Stock  Opname).  Hasil  implementasi  SAW mampu  membuat  seluruh  cabang  memiliki  penilaian  objektif  mengenai  insentif  untuk seluruh karyawan berdasarkan kinerja terbaiknya.
Kata kunci : Sistem Insentif Karyawan, SAW, KPI, Sistem Pendukung Keputusan

## Abstract
Providing incentives in each company can be done if the company evaluates performance appraisals  for  employees  Businesses  that  have  multiple  different  locations  have  the potential  to  have  differences  from  one  branch  to  another.  The  application  of  KPI  (Key Performance  Indicator)  needs  to  be  done  for  company  goals.  The  existence  of  Key Performance  Indicators  is  considered  more  effective  in  helping  companies  provide evaluations of employee performance appraisals because the assessment is based on clear parameters.  This  paper  describes  the  business  of  Internet  Cafes  (Warnet),  Printing  and Online Games, which are managed by PT. X in the city of Semarang which has grown from a home cafe to a Limited Liability Company-based business with 7 branches in different locations.  As  business  branches  and  employees  increase,  it  is  necessary  to  create  an incentive  system  for  outstanding  employees  through  KPI  that  is  made  the  same  for  all branches  through  a  Simple  Additive  Weighting  (SAW)-based  Decision  Making  System, where  KPI  is  initialized  into  six  variables  with  the  initialization  C1  (Attendance),  C2  ( Late), C3 (Keeping Report), C4 (Recapitulation of Deposits), C5 (Number of Print Errors), and C6 (Stock Opname). The results of SAW implementation are able to make all branches have  an  objective  assessment  of  incentives  for  all  employees  based  on  their  best performance.

## Sistem Insentif Karyawan Berbasis Simple Additive…
Keywords  : Employee Incentive System, SAW, KPI, Decision Support System

## 1 P ENDAHULUAN
Suatu  perusahaan  dapat  dikatakan berhasil  apabila  mampu  mendayagunakan sumber  daya  manusia  yang  ada  di  dalam perusahaan  secara  optimal.  Sumber  daya manusia  merupakan  faktor  utama  yang sangat penting untuk menumbuh kembangkan  perusahaan,  baik  perusahaan dagang atau pun perusahaan yang menyediakan  layanan  jasa.  Sumber  daya manusia yang berkualitas berpotensi memudahkan  perusahaan  dalam  mencapai tujuannya[1].  Bentuk  apresiasi  kepada karyawan  yang  telah  bekerja  dengan  baik, maka perusahaan dapat memberikan insentif kepada karyawan yang dianggap berprestasi[2]. Pemberian  insentif  di  tiap  perusahaan dapat dilakukan apabila perusahaan melakukan  evaluasi  penilaian  kinerja ( performance  appraisal ).  Saat  ini  beberapa perusahaan  telah  banyak  yang  menerapkan adanya KPI (Key Performance Indicator) [3] . Adanya  KPI  dinilai  lebih  efektif  dalam membantu perusahaan memberikan evaluasi penilaian kinerja karyawan karena penilaian sudah berdasarkan parameter yang jelas dan diharapkan  tidak  subyektif  dalam  menilai seluruh karyawan.
Penilaian kinerja karyawan  sebaiknya  dilakukan  secara berkala  supaya  memudahkan  perusahaan melakukan fungsi maintenance karyawan.
Penelitian  ini  menggunakan  sebuah Perseroan Terbatas (PT) X di Semarang yang bergerak di bidang jasa. Pada perusahaan ini, jasa yang ditawarkan ke customer berupa jasa internet,  printing  dan game  online .  PT.  X merupakan  usaha  di  bidang  jasa  berbasis internet  yang  dahulunya  adalah  sebuah warnet kecil. Tapi seiring berjalannya waktu dan  berkembangnya  teknologi, customer
memerlukan  sebuah  sarana  teknologi informasi yang mampu mengakses informasi dari dalam negeri maupun luar negeri. PT. X dahulu merupakan sebuah warnet kecil yang berada di teras rumah, sekarang berkembang menjadi 7 cabang yang tersebar di Semarang, dan  di  setiap  cabangnya  mempunyai sedikitnya  7  orang  karyawan.  Jumlah karyawan  di  perusahan  tersebut  mencapai 109  orang  karyawan,  belum  termasuk  staff manajer tiap cabang dan staff kantor pusat.
Penilaian  kinerja  karyawan  di  PT.  X masih dilakukan dengan cara mengumpulkan satu per satu berkas dari data yang ada dalam sistem kemudian menginputkannya ke dalam Microsoft  Excel .  Cara  ini  sering  digunakan namun terkesan kurang efisien dan memiliki beberapa  kendala  diantaranya  tidak  adanya database untuk  menyimpan  penilaian sebelumnya dan penilaian saat ini , selain itu terlalu  banyak  memerlukan  waktu  karena harus menunggu laporan dari manajer cabang atau Chief Business Officer ( CBO ) , sehingga bagian Human Resourse Department (HRD) seolah diharuskan membuka satu persatu file laporan  di Microsoft  Excel .  Selama  ini kriteria penilaian karyawan tiap cabang juga mengalami  perbedaan  antara  satu  cabang dengan  cabang  lain  tergantung  kebijakan cabang.  Oleh  karena  itu  peneliti  berinisiatif membangun  sistem  pendukung  keputusan yang  sistematis,  sehingga  dapat  mengatasi kendala,  mengefisienkan  waktu  kerja, meningkatkan  efektifitas,  menghindarkan dari banyak pekerjaan yang terhambat karena suatu pekerjaan belum selesai dikerjakan.

## 2 T INJAUAN P USTAKA
Kinerja dapat dipengaruhi oleh faktor- faktor yang meliputi motivasi,
kemampuan/kompetensi,  persepsi  peranan dan  persepsi  dukungan  organisasi[3][4].
Salah  satu  teori  penting  dalam  memahami kinerja  adalah  teori  ERG (Existence, Relatedness,  Growth) .  Teori  motivasi  ERG ini  merupakan  perbaikan  dari  teori  Hierarki Kebutuhan Maslow[5]. Teori yang dikemukakan  oleh  Clayton  Alderfer  ini menyatakan  bahwa  kebutuhan  manusia tersusun dalam hirarki yang terdiri kebutuhan akan eksistensi (existence needs) , kebutuhan akan  keterikatan (relatedness  needs) ,  dan kebutuhan  akan  pertumbuhan (growth needs) .  Berbeda  dengan  Maslow,  Alderfer berpandangan  bahwa  berbagai  tingkat kebutuhan  individu  dapat  dipenuhi  secara simultan  pada  waktu  yang  bersamaan. Sebagian  besar  kebutuhan  individu  dapat dipenuhi  melalui  pekerjaan  yang  dimiliki sehingga  hal  ini  akan  memotivasi  individu untuk menunjukkan kinerja yang baik dalam bekerja[6].

## 2.1 INSENTIF
Insentif  merupakan  penggambaran rencana-rencana  pembayaran  upah  yang dikaitkan  secara  langsung  atau  tidak langsung  dengan  berbagai  standar  kinerja karyawan  atau  profitabilitas  organisasi[7]. Insentif juga merupakan tambahan balas jasa yang  diberikan  kepada  karyawan  yang prestasinya  di  atas  prestasi  standar.  Insentif dapat dikategorikan sebagai balas jasa yang sepadan  kepada  karyawan  yang  prestasinya melebihi  standar  yang  telah  ditetapkan. Insentif  dapat  digunakan  sebagai  faktor pendorong  bagi  karyawan    untuk  bekerja lebih  baik  agar  kinerja  karyawan  dapat meningkat. Insentif ini merupakan alat yang digunakan  sebagai  pendukung  prinsip  adil dalam pemberian kompensasi.

## 2.2 SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Penulisan  Metode SAW  (Simple Additive  Weighting) disebut  juga  dengan metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode Simple  Additive  Weighting adalah “mencari  penjumlahan  terbobot  dari  r ating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut”[8].  Metode  ini  disarankan  untuk menyelesaikan masalah penyeleksian dalam sistem  pengambilan  keputusan  multi proses[9][10]. Simple  Additive  Weighting membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan  (x)  ke  suatu  skala  yang  didapat diperbandingkan  dengan  semua rating alternatif yang ada.
Langkah penyelesaian Simple Additive Weighting sebagai berikut :
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan rating kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria  ( Ci ),  kemudian  melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut  (atribut  keuntungan  ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses perankingan  yaitu  penjumlahan  dari perkalian  matriks  ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif  terbaik  ( Ai )  sebagai  solusi. Formula untuk  mencari  alternatif tersebut adalah sebagai berikut:
x ij IF j = keuntungan ( benefi t) Max i x ij
r ij = Min i x ij IF j = biaya ( cost ) x ij
Makna    r ij adalah  r ating kinerja
ternormalisasi  dari  alternatif  A i pada atribut C j ; i= 1,2,..., m dan
j=1,2,...,n.
Keterangan :
- Max X ij = nilai terbesar dari
setiap kriteria i.
- Min X ij = nilai terkecil dari setiap kriteria i.
- X ij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria - Benefit
= jika nilai terbesar
adalah terbaik.
- Cost
= jika nilai terkecil
adalah terbaik.
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan rumus sebagai berikut :
V i = ∑ W j n j=1 r ij (2)
Keterangan :
- V i = Ranking untuk setiap alternatif
- W j = Nilai bobot rangking (dari setiap kriteria)
- r ij = Nilai rating kinerja ternormalisasi
Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih.

## 3 M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  di  awali  dengan mendesain kerangka kerja penelitian. Desain penelitian dimaksudkan untuk mengumpulkan  data  yang  dapat  dipakai sebagai  dasar  untuk  menetapkan  tingkat keefektifan dan daya tarik dari produksi yang dihasilkan.  Peneliti  menggunakan  metode SAW  sebagai  metode  pendukung  untuk memecahkan  suatu  permasalahan  dalam pemilihan  karyawan  terbaik,  ada  beberapa langkah dalam menyelesaikan permasalahan, antara lain :

## 3.1 PENENTUAN KRITERIA
Penentuan sejumlah kriteria dijadikan sebagai acuan dalam pengambilan keputusan, melalui inisialisasi “Ci”. Adapun kriteria yang digunakan dalam penelitian ini dibentuk  sebagai  berikut:  Kehadiran  (C1), merupakan  jumlah  catatan  kehadiran karyawan  dalam  1  (satu)  periode  penilaian, Keterlambatan  (C2),  merupakan  catatan keterlambatan  dari  jumlah  kehadiran karyawan dalam 1 (satu) periode.

## 3.3 PENENTUAN RATING
Penentuan Rating dilakukan  dengan cara  memberikan  bobot  kepentingan  dan nilai  pada  setiap  kriteria  dan  alternatif. Adapun  pemberian  bobot  disajikan  pada tabel berikut:

## Tabel 1  Penentuan Rating Tiap Kriteria
Variabel Keterangan Bobot C1 Kehadiran 0,3 C2 Keterlambatan 0,2
C3 Laporan Jaga 0,15 C4 Rekapitulasi Setoran 0,1 C5 Jumlah Error print 0,1 C6 Stock Opname 0,15
Setelah penentuan rating tiap kriteria dibentuk  dan  disepakati  maka  langkah selanjutnya  perlu  dibentuk  pembobotan lanjutan  untuk  masing-masing  kriteria, sehingga terbentuk sebagai berikut:

## Tabel 2  Penentuan Rating Kehadiran (C1)
Variabel penilaian Bobot 24-25 5 22-23 4 20-21 3 18-19 2 <17 1

## Tabel 3  Penentuan Rating Keterlambatan (C2)
Variabel penilaian Bobot Terlambat > 7 kali 5 Terlambat 5-6 kali 4 Terlambat 3-4 kali 3 Terlambat 1-2 kali 2 Tidak pernah terlambat 1
Tabel 4  Penentuan Rating Laporan Jaga (C3)
Variabel penilaian Bobot
24-25 5 22-23 4 20-21 3 18-19 2 <17 1

## Tabel 5  Penentuan Rating Rekapitulasi Setoran
(C4) Variabel penilaian Bobot Penyesuaian (+) 5 Tanpa penyesuaian 4 Minus 5.000-10.000 3 Minus 11.000-15.000 2 Minus 16.000-20.000 1 Tabel 6  Penentuan Rating Rekapitulasi Error Print (C5) Variabel penilaian Bobot 7 % – 8% 5 5 % – 6 % 4 3 % – 4 % 3 1 % - 2 % 2 0 % - 1 % 1 Tabel 7  Penentuan Rating Rekapitulasi Error Print (C6) Variabel penilaian Bobot Minus > 16.000 5 Minus 11.000-15.000 4

## Sistem Insentif Karyawan Berbasis Simple Additive…
Minus 5.000-10.000 3 Stok opname positif 2 Tidak ada kehilangan 1

## 3.3 MATRIX KEPUTUSAN
Membuat normalisasi matriks keputusan merupakan proses normalisasi keputusan (X) ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan  semua rating alternatif  yang  ada dengan  menggunakan  formulasi  sebagai berikut:
x ij
IF j = keuntungan ( benefi t) Max i x ij
r ij =
Min i x ij IF j = biaya ( cost )
x ij

## 4 H ASIL DAN P EMBAHASAN
Merujuk  kepada  pembobotan  setiap kriteria  yang  telah  ditentukan  maka pembobotan  diaplikasikan  melalui  kriteria evaluasi  masing-masing  cabang  usaha. Berikut adalah kriteria yang diterapkan pada masing-masing cabang. Perhitungan evaluasi mengambil  3  cabang  yang  diinisialisasi kedalam cabang 1 yang berada di Fatmawati, cabang ke 2 di Kebondalem, dan cabang 3 di Tembalang, kemudian formulasi di generalisasi  dan  di  terapkan  di  4  cabang lainnya di berbagai lokasi.
Tabel 8  Evaluasi Karyawan Cabang 1
Tabel 9  Evaluasi Karyawan Cabang 2
Tabel 10  Evaluasi Karyawan Cabang 3
Nilai benefit yaitu C1, C3, dan C4 dan nilai cost adalah C2,C5, dan C6, maka untuk normalisasi  nilai  jika  faktor  kriteria  benefit maka  digunakan  rumus Rij  =  (Xij/XijMax) , sedangkan  untuk  faktor  kriteria  cost  maka digunakan  rumus Rij  =  (XijMin/Xij). Menghasilkan  matrix  perhitungan  sebagai berikut yang diambil dari salah satu cabang yakni cabang ke-1:
C1 (Max) C2 (Min) R11 = 5/5 = 1,00 R12 = 1/4 = 0,25 R21 = 5/5 = 1,00 R22 = 1/4 = 0,25 R31 = 5/5 = 1,00 R32 = 1/2 = 0,50 R41 = 5/5 = 1,00 R42 = 1/4 = 0,25 R51 = 4/5 = 0,80 R52 = 1/3 = 0,33 R61 = 4/5 = 0,80 R62 = 1/1 = 1,00 R71 = 1/5 = 0,20 R72 = 1/5 = 0,20
C3 (Max) C4 (Max) R13 = 4/5 = 0,80 R14 = 4/5 = 0,80 R23 = 1/5 = 0,20 R24 = 5/5 = 1,00 R33 = 5/5 = 1,00 R34 = 5/5 = 1,00 R43 = 2/5 = 0,40 R44 = 4/5 = 0,25 R53 = 1/5 = 0,20 R54 = 5/5 = 1,00 R63 = 4/5 = 0,80 R64 = 5/5 = 1,0 R73 = 1/5 = 0,20 R74 = 4/5 = 0,80 C5 (Min) C6 (Min) R15 = 1/1 = 1,00 R16 = 1/1 = 1,00 R25 = 1/2 = 0,50 R26 = 1/1 = 1,00 R35 = 1/1 = 1,00 R36 = 1/2 = 0,50 R45 = 1/1 = 1,00 R46 = 1/2 = 0,50 R55 = 1/4 = 0,25 R56 = 1/1 = 1,00 R65 = 1/1 = 1,00 R66 = 1/1 = 1,00 R75 = 1/2 = 0,5 R76 = 1/1 = 1,00 Proses perankingan dengan
menggunakan  bobot  yang  telah  diberikan oleh  pengambil  keputusan.  Perankingan dilakukan  dengan  cara  mengalikan  bobot setiap kriteria dengan hasil normalisasi untuk memperoleh  alternatif  terbaik,  dalam penelitian  ini  diambil  perhitungan  untuk cabang ke 1 sebagai contoh penerapan yang nantinya  akan  diterapkan  ke  cabang  yang lain.
W = [(0,3), (0,2), (0,15), (0,1) ,(0,1),
(0,15)]
Andi  =  (1,00*0,3)  +  (0,25*0,2)  + (0,80*0,1)  +  (0,80*0,1)  +  (1,00*0,15)  +
(1,00*0,15) = 0,800 Rudi  =  (1,00*0,3)  +  (0,25*0,2)  + (0,20*0,1)  +  (1,00*0,1)  +  (0,50*0,15)  + (1,00*0,15 ) = 0,680 Amrizal = (1,00*0,3) + (0,50*0,2)  +  (1,00*0,1)  +  (1,00*0,1)  + (1,00*0,15) + (0,50*0,15) = 0,825 Kholid =  (1,00*0,3)  +  (0,25*0,2)  + (0,40*0,1)  +  (0,80*0,1)  +  (1,00*0,15)  + (0,50*0,15) = 0,665
Yasin  =  (0,80*0,3)  +  (0,33*0,2)  +
(0,20*0,1)  +  (1,00*0,1)  +  (0,25*0,15)  + (1,00*0,15) = 0,612 Lestari =  (0,80*0,3)  +  (1,00*0,2)  + (0,80*0,1)  +  (1,00*0,1)  +  (1,00*0,15)  + (1,00*0,15) = 0,910 Kuncoro = (0,20*0,3) + (0,20*0,2)  +  (0,20*0,1)  +  (0,80*0,1)  + (0,50*0,15) + (1,00*0,15) = 0,410

## 5 K ESIMPULAN
Berdasarkan perhitungan
menggunakan  sampel  3  cabang  yang ditampilkan  hitungan  manual  SAW,  4 cabang  yang  lain  dilakukan  generalisasi formula sampai 7 cabang. Setelah 7 cabang dilakukan perhitungan formulasi SAW, maka didapat  alternatif  karyawan  terbaik  dari setiap cabang yaitu :
1. Cabang  1,  alternatif  karyawan  Lestari dengan skor 0,910
2. Cabang  2,  alternatif  karyawan  Monica dengan skor 1,000
3. Cabang  3,  alternatif  karyawan  Firman dengan skor 0,830
4. Cabang  4,  alternatif  karyawan  Zaenal dengan skor 0,850
5. Cabang 5, alternatif karyawan Adi dengan skor 0,895

## Sistem Insentif Karyawan Berbasis Simple Additive…
6. Cabang  6,  alternatif  karyawan  Laily dengan skor 0,843
7. Cabang  7,  alternatif  karyawan  Rudi dengan skor 0,900
Nilai  terbesar  dari  7  cabang  tersebut ada pada Monica dari cabang 2 dengan nilai 1,000,  maka  dapat  digunakan  sebagai rekomendasi  untuk  mendukung  pemilihan karyawan  terbaik  pusat  yang  berhak  untuk mendapatkan  insentif  dan  apresiasi  terbaik dari  perusahaan,  sedangkan  masing-masing cabang  juga  terdapat  karyawan  terbaiknya dan layak mendapatkan insentif.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Ucapan  terima  kasih  kepada  Institut Teknologi  Purwokerto  dan  Universitas Diponegoro dalam rangka riset bersama.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Z. Lili, “An Inverse Optimization Model for Human Resource Allocation Problem Considering  Competency  Disadvantage Structure,” Procedia  Comput.  Sci. ,  vol. 112,  pp.  1611–1622,  2017,  doi: 10.1016/j.procs.2017.08.248.
[2] A. Khairunnisa, A. Maidin, and I. Siddin, “The  job  satisfaction  and  incentive relation  of  hospital  employees  in  South Sulawesi  Province ଝ ,” Enfermería Clínica , vol. 30, pp. 254–257, 2020, doi:
10.1016/j.enfcli.2020.06.058.
[3] Z.  Kwee,  E.  Yaghmaei,  and  S.  Flipse, “Responsible  research  and  innovation  in practice an exploratory assessment of Key Performance  Indicators  (KPIs)  in  a Nanomedicine  Project,” J.  Responsible
Technol. , vol. 5, no. February, p. 100008, 2021, doi: 10.1016/j.jrt.2021.100008.
[4] A.  Rezvani,  P.  Khosravi,  and  L.  Dong,
“Motivating  users  toward  continued usage  of  information  systems:  Self-
determination theory perspective,” Comput. Human Behav. , vol. 76, pp. 263– 275, 2017, doi: 10.1016/j.chb.2017.07.032. [5] A.  Budiman,  “Keberadaan  Kebutuhan Existence,  Relatedness,  Growth,  Dalam
Video  Game  Harvest  Moon  Back  To Nature,” Brikolase    J.  Kaji.  Teor.  Prakt. dan Wacana Seni Budaya Rupa , vol. 11,
no. 1, pp. 15–25, 2019, doi:
10.33153/brikolase.v11i1.2678. [6] M.  Muhibbin  and  M.  Marfuatun, “Urgensi  Teori  Hierarki  Kebutuhan Maslow Dalam Meminimalisir Prokrastinasi  Akademik  Di  Kalangan Mahasiswa,” Educatio , vol. 15, no. 2, pp. 9–20, 2020, doi: 10.29408/edc.v15i2.2714. [7] D. A. Rangkuti, S. Chairunnisa, A. F. R.
Ryantono,  and  William,  “Pengaruh Insentif  Dan  Komunikasi  Terhadap Kinerja  Karyawan  Pt.  Sinar  Graha
Indonesia,” J. Glob. Manaj. , vol. 8, no. 1, pp. 108–120, 2019. [8] Rusito, “Kualitas Kayu Olahan Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting ( Saw ),” J. Infokam , vol. 2, no.
2,  pp.  1–14,  2017,  [Online].  Available: http://amikjtc.com/jurnal/index.php/jurna l/article/view/125. [9] D.  Y.  Kristiyanto,  B.  Suhartono,  and  A. Wibowo,  “Digital  Forensic  InnoDB Database Engine for Employee Performance  Appraisal  Application,” 2019, doi: 10.1051/e3sconf/201.
[10]  R.  Ella  and  R.  Saputra,  “Flood-prone Areas  Mapping  at  Semarang  City  By Using  Simple  Additive  Weighting Method,” Procedia - Soc. Behav. Sci. , vol.
227,  no.  November  2015,  pp.  378–386, 2016, doi: 10.1016/j.sbspro.2016.06.089.