## I NFORMATICS AND D IGITAL E XPERT (INDEX) - V OL . 6 N O . 1 (2024) 10-17
Terbit online pada laman web jurnal : https://e-journal.unper.ac.id/index.php/informatics | ISSN (Print) 2775-2208    |    ISSN (Online) 2715-0453  |
Uji Perbandingan Metode Simple Additive Weighting (Saw) Dan Metode Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (Topsis)

## Pada Penentuan Kenaikan Jabatan Karyawan (Studi Kasus : Pt Hini Daiki Indonesia)
Hilmi Hidayatulloh 1 , Agus Supriatman 2, Dede Syahrul Anwar 3
1,2,3 Universitas Perjuangan Tasikmalaya, Jl. Pembela Tanah Air No. 177, Tasikmalaya 46115, Indonesia e-mail: hilmihidayatulloh@gmail.com *1 , agussupriatman@unper.ac.id 2 , dedesyahrulanwar@unper.ac.id *3

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Sejarah Artikel : Diterima Redaksi : 2 Maret 2024
Revisi Akhir : 15 Mei 2024 Diterbitkan Online : 30 Mei 2024
Dalam meningkatkan kinerja karyawan agar proses usaha yang dijalankan berjalan dengan baik haruslah didukung dengan pengelolaan  karyawan  yang  baik pula. Namun dalam proses pengelolaan karyawan memiliki kendala, salah satunya adalah subjektivitas dalam pengambilan keputusan dalam hal promosi jabatan. Dalam penentuan prioritas karyawan pada  promosi  jabatan  membutuhkan  banyak  kriteria.  Penilaian  dengan  banyak  kriteria membutuhkan suatu metode Multi Criteria Decision Making (MCDM). Pada Skripsi ini, diterapkan  metode  SAW  dan  TOPSIS  dalam  penentuan  prioritas  karyawan  berdasarkan penilaian  kinerjanya.  Konsep  dasar  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Sedangkan  metode  TOPSIS  digunakan  untuk  menentukan  prioritas  alternatif.  Metode TOPSIS miliki konsep dimana alternatif yang terpilih merupakan jarak  terjauh  dari  solusi ideal  negatif dan terpendek dari solusi ideal positif. Konteks dalam penelitian ini adalah menerapkan analisis perbandingan dua metode Sistem Pendukung Keputusan yaitu SAW dan  TOPSIS  dengan  menggunakan  uji  kesesuaian  pada  setiap  kriteria  penilaian  kinerja yang  akan  dijadikan  pedoman  sebagai  penentuan  kenaikan  jabatan  manajer.  Hasil  uji kesesuaian  metode  SAW  99,0700%  dan  metode  Topsis  adalah  99,4733%,  berdasarkan hasil  uji  kesesuaian  tiap  metode  dapat  dianggap  sama,  sehingga  kedua    metode  dapat diterapkan untuk menyelesaikan masalah penentuan kenaikan jabatan manager. Sedangkan dari empat alternatif yang ada, terpilih 1 kandidat yakni Karyawan Dengan Nama Tomi A yang mendapatkan promosi kenaikan jabatan.
Kata Kunci :
SAW, Kenaikan Jabatan Karyawan, TOPSIS.

## Korespondensi :
Telepon / Hp : +62 (0265) 272727 E-mail : email@afiliasi.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
Karyawan merupakan salah satu yang terpenting di dalam  suatu  perusahaan.  Kinerja  karyawan  yang berpengaruh dalam keuntungan yang didapat oleh suatu perusahaan tersebut. Oleh karena itu dibutuhkan sumber daya manusia yang mempunyai kompetensi dan loyalitas tinggi.  Diperlukan  usaha  yang  maksimal  dalam meningkatkan kinerja karyawan[1]. Pemilihan karyawan terbaik  secara  periode  tertentu  dengan  mendapatkan penghargaan  yang  dapat  meningkatkan  semangat, dedikasi, dan kinerja karyawan[2]. (Riyanto & Haryanti, 2019).
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah sebuah sistem  yang  dibuat  untuk  membantu  pemecahan  suatu masalah.  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu pengambilan  keputusan  di  mana tidak  seorangpun  tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat[3]. Terdapat beberapa metode sistem pendukung keputusan yang  dapat  digunakan  menjadi  alternatif  solusi  yaitu Simple  Additive  Weighting  (SAW),  Weighted  Product (WP), Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), Profile Matching, dan Analytic Hierarchy Process (AHP)[4].
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  juga sering  dikenal  istilah  metode  penjumlahan  terbobot karena  dalam  perhitungannya  memperhitungkan  bobot
pada  kriteria  yang  digunakan.  Konsep  dasar  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif pada semua atribut[5]. Kelebihan dari metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dibandingkan dengan  metode  pengambilan  keputusan  yang  lain terletak pada kemampuannya untuk melakukan penilaian secara lebih tepat, karena berdasarkan pada nilai kriteria dan  bobot  preferensi  yang  sudah  ditentukan,  selain  itu total  perubahan  nilai  yang  dihasilkan  lebih  banyak, sehingga  sangat  relevan  untuk  menyelesaikan  masalah pengambilan  keputusan.  Sedangkan  kekurangan  dari metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah, harus menentukan  bobot  pada  setiap  atribut  dan  harus membuat matriks keputusan[6].
Keputusan  yang  diambil  sering  dipengaruhi  oleh faktor  subjektifitas  dari  pengambilan  keputusan. Kesalahan  dalam  memilih  karyawan  sangat  besar dampaknya  bagi  perusahaan  karena  berpengaruh langsung  pada  produktivitas  dan  kinerja  finansial perusahaan.  Sangat  penting  dibangun  sebuah  sistem pengambilan  keputusan  dalam  memilih  karyawan  yang sesuai  kebutuhan  dan  kriteria  dengan  menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW)[7].
Metode lainnya yang dapat digunakan untuk Sistem Pendukung  Keputusan  adalah  dengan  menggunakan
H Hidayatulloh, dkk, Uji Perbandingan Metode Simple Additive Weighting (Saw) … 11
metode Technique for Order Preference By Similarity to Ideal  Solution  (TOPSIS).  Metode  ini  memiliki kehandalan  karena  mempertimbangkan  jarak  terpendek pada solusi ideal positif dan juga jarak terpanjang pada solusi ideal negative[8].
Demikian  pula  yang  terjadi  di  PT.Hini  Daiki Indonesia  dalam  hal  pemberian  promosi  atau  kenaikan jabatan karyawan belum ditetapkan adanya kriteria yang pasti.  Adapun  proses  kegiatan  pemilihan  karyawan terbaik  yang  akan  dipromosikan  pada  PT.Hini  Daiki Indonesia masih menggunakan cara manual berdasarkan pengamatan  langsung  dari  cara  kerja  karyawan,  hal  ini tentu  akan  sangat  membutuhkan  waktu  lama  dan hasilnya kurang objektif yang mana pemilihan karyawan ini rutin dilakukan pada setiap tahunnya. Dengan dasar pertimbangan dan latar belakang tersebut  di atas, maka PT.Hini  Daiki  Indonesia  dianggap  perlu  untuk mengadakan  suatu  sistem  untuk  pemilihan  karyawan sehingga  tidak  butuh  memakan  banyak  waktu  dan hasilnya akan jauh lebih objektif.
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  kajian  terhadap beberapa  Metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  yakni Metode SAW dan Metode TOPSIS dalam menganalisa data  penilaian  kinerja  pegawai  yang  diperoleh  dari PT.Hini Daiki Indonesia. Dimana pengujian sensitivitas dilakukan ke dalam tiga kategori uji,  yakni menambahkan  serta  mengurangi  jumlah  data  penilaian kinerja  karyawan,  mengubah  nilai  bobot  pada  masing- masing kriteria dengan nilai yang sama, mengubah nilai bobot  pada  masing-masing  kriteria  dengan  nilai  yang berbeda
Oleh  karena  itu  penulis  mencoba  memecahkan masalah yang terjadi dengan melakukan penelitian ilmah dengan mengangkat judul : “ Uji Perbandingan Metode Saw  Dan  Metode  Topsis  Pada Penentuan  Kenaikan Jabatan  Karyawan  (Studi  Kasus  :  PT  Hini  Daiki Indonesia) ”

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1. Sistem Penunjang Keputusan
Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK)  biasanya dibangun  untuk  mendukung  solusi  atas  suatu  masalah atau  untuk  suatu  peluang.  Aplikasi  sistem  pendukung keputusan  menggunakan  CIBS (Computer  Based Information System) yang fleksibel, interaktif, dan dapat diadaptasi, yang dikembangkan untuk mendukung solusi atas masalah manajemen spesifik yang tidak terstruktur[9].

## 2.2. Penilaian Kinerja Karyawan
Penilaian Karyawan / Kinerja Karyawan merupakan  kajian  sistematis  tentang  kondisi  kerja karyawan  yang  dilaksanakan  secara  formal  yang  di kaitkan Dengan standar kerja yang telah ditentukan oleh perusahaan.  Selain  itu,  kinerja  karyawan  sebagai  suatu sistem  pengukuran,  evaluasi,  mempengaruhi  atribut- atribut  yang  berhubungan  dengan  pekerjaan  karyawan,
kedisiplinan  dan  keluaran,  dan  tingkat  absensi  untuk mengetahui tingkat karyawan pada saat ini[10].

## 2.3. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Konsep  dasar  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode Simple Additive Weighting (SAW) membutuhkan proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif yang ada[11].
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) mengenal  adanya  2  (dua)  atribut  yaitu  kriteria keuntungan ( benefit ) dan kriteria biaya ( cost ). Perbedaan mendasar dari kedua kriteria ini adalah dalam pemilihan kriteria ketika mengambil keputusan[12].

## 2.4. Metode  Technique  for  Order  Preference  By Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS  adalah  salah  satu  metode  pengambilan keputusan  multikriteria  atau  alternatif  pilihan  yang merupakan alternatif yang mempunyai jarak terkecil dari solusi  ideal  positif  dan  jarak  terbesar  dari  solusi  ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan  jarak  Euclidean.  Namun,  alternatif  yang mempunyai jarak terkecil dari solusi ideal positif, tidak harus mempunyai jarak terbesar dari solusi ideal negatif. TOPSIS  akan  merangking  alternatif  berdasarkan prioritas nilai kedekatan relatif suatu alternatif terhadap solusi  ideal  positif.  Alternatif-alternatif  yang  telah  di rangking  kemudian  dijadikan  sebagai  referensi  bagi pengambil keputusan untuk memilih solusi terbaik yang diinginkan [13].
Berbagai  langkah  metode  TOPSIS  ditunjukan sebagai berikut:
a. Perhitungan  normalisasi  dari  matriks  keputusan antara  kriteria  keuntungan  dan  kriteria  bukan keuntungan.  Nilai 𝑋𝑖𝑗 dan 𝑅𝑖𝑗 merupakan  nilai normalisasi  dari  setiap  matriks  keputusan  yang dihitung menggunakan persamaan:
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √𝛴 𝑗=𝑖 𝐽 𝑥 𝑖𝑗 2
Keterangan: 𝑅 : nilai performa ternormalisasi dari alternatif pada kriteria
𝑋 : nilai atribut dari setiap kriteria
b. Perhitungan  nilai  bobot  ternormalisasi  tertimbang ( 𝑉 𝑖𝑗 ) menggunakan persamaan:
V ij = W ij X R ij Keterangan:
𝑉 : nilai bobot ternormalisasi tertimbang Wij : nilai bobot dari kriteria
𝑅 : nilai performa ternormalisasi dari alternatif pada kriteria
12 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 6, No. 1, Mei 2024, hlm. 10-17
c. Perhitungan solusi ideal positif (A + ) dan solusi ideal negatif  (A - )  menggunakan  persamaan  sebagai berikut:
A + = ( 𝑉 1 + , 𝑉 2 + , … , 𝑉𝑛 + ) A − =  ( 𝑉 1 − , 𝑉
2 − , … , 𝑉𝑛 −
)
berketentuan :
𝑉 𝑖𝑗 + = {𝑀𝑎𝑥 (𝑉 𝑖𝑗 + )} {𝑀𝑖𝑛 (𝑉 𝑖𝑗 + )} 𝑉 𝑖𝑗 − = {𝑀𝑎𝑥 (𝑉 𝑖𝑗 − )} {𝑀𝑖𝑛 (𝑉 𝑖𝑗 − )}
Keterangan: A + :  nilai  paling  terbesar  dari  matriks  keputusan ternormalisasi terbobot A − :  nilai  paling  terkecil  dari  matriks  keputusan ternormalisasi terbobot 𝑉𝑖𝑗 + : j adalah benefit dan j adalah cost 𝑉𝑖𝑗 − : j adalah cost dan j adalah benefit
d. Perhitungan separation  measure pada  setiap alternatif solusi ideal positif dan solusi ideal negatif menggunakan persamaan berikut:
𝑆 𝑗 − = √𝛴 𝑗=𝑖 𝑛 (𝑉 𝑖 + −   𝑉 𝑖𝑗 ) 2 𝑆 𝑗 + = √𝛴 𝑗=𝑖 𝑛 (𝑉 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑖 − ) 2
Keterangan: 𝑆𝑖 − : jarak nilai terbobot untuk tiap alternatif pada solusi ideal negatif
𝑆𝑖 + : jarak nilai terbobot untuk tiap alternatif pada solusi ideal positif
e. Perhitungan  nilai  prioritas  untuk  setiap  alternatif ( 𝐶𝑖 ) yang akan dipilih menggunakan persamaan:
𝐶 𝑖 = 𝑆 𝑖 − 𝑆 𝑖 + +  𝑆 𝑖 −
Keterangan: : nilai prioritas untuk setiap alternatif 𝑆𝑖 − : jarak nilai terbobot untuk tiap alternatif pada solusi ideal negatif 𝑆𝑖 + :  jarak nilai  terbobot untuk  tiap alternatif pada solusi ideal positif i  :  1,  2,  3,  …,  n.  Berdasarkan  alternatif  yang memiliki  nilai  koefisien  paling  tinggi  akan  terpilih ( 𝐴𝑖 ).

## 2.5. Analisis  Perbandingan  Metode  SAW  dengan
Topsis
Lebih  detail  mengenai  analisis  perbandingan antara  metode  SAW  dan  Topsis,  apabila  nilai  hasil perbandingan salah satu metode lebih besar dari 1 maka
hasil  perbandingan  disarankan  dilakukan  perbaikan. Penelitian  ini  akan  menormalisasikan  bobot  metode menjadi = 1 yang dihitung menggunakan rumus Vektor V[14].  Rumus  yang  digunakan  ditunjukkan  pada persamaan:
𝑽 𝒊 = 𝜫 𝒏 𝒋=𝒊 𝒙 𝒊𝒋 𝜫 𝒏 𝒋=𝒊 (𝒙 𝒋 )𝒘𝒋
Keterangan:
: nilai opsi alternatif dimana menormalisasikan metode 𝑋 : nilai atribut dari setiap alternatif W j : nilai bobot kriteria Apabila peneliti telah mendapatkan hasil perbandingan  antara  kedua  metode  dengan  bobot  nilai tidak  lebih  besar  dari  1,  maka  peneliti  melanjutkan perhitungan  dengan menjumlahkan  seluruh  data  hasil dan membaginya dengan banyaknya jumlah data seperti terlihat pada persamaan.

## 𝑴𝒆𝒕𝒐𝒅𝒆 𝑭𝑨𝑫𝑴 = 𝑱𝒖𝒎𝒍𝒂𝒉 𝑯𝒂𝒔𝒊𝒍 𝑨𝒌𝒉𝒊𝒓 𝑩𝒂𝒏𝒚𝒂𝒌𝒏𝒚𝒂 𝑫𝒂𝒕𝒂
Peneliti  kemudian  menganalisis  uji  kesesuaian masing-masing  metode  sistem  pendukung  keputusan. Uji kesesuaian adalah membandingkan hasil dari metode sistem pendukung keputusan[15]. Perhitungan persentase  kesesuaian  pada  tiap-tiap  metode  digunakan menggunakan persamaan.
𝑻𝒌 𝒊 = 𝟏𝟎𝟎  − 𝑿 𝒊
𝑫𝒂𝒕𝒂 𝑭𝑨𝑫𝑴 (𝟏𝟎𝟎%)
Keterangan: 𝑇 : tingkat kesesuaian tiap metode : hasil perhitungan dari persamaan, dimana penjumlahan data dibagi dengan banyaknya jumlah data.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Tahapan metodologi penelitian dijelaskan secara umum sebagai berikut :
1. Mulai
Tahap awal penelitian dimulai dengan mengamati  kondisi  lapangan  secara  langsung  dan permasalahan  –  permasalahan  yang  bisa  dipakai untuk dasar penelitian yang akan dijadikan sebagai latar  belakang  dengan  dibantu  jurnal-  jurnal terdahulu.
2. Identifikasi Masalah Melakukan  identifikasi  pada  suatu  masalah merupakan  merupakan  tahapan  pada  proses penelitian. Tahap ini dilakukan agar peneliti benar- benar dapat menemukan masalah ilmiah. Tahap ini dibangun berdasarkan latar belakang masalah di PT Hini Daiki Indonesia.
3. Landasan Teori Landasan  Teori  dibuat  untuk  mendapatkan referensi dan membandingkan penelitian yang akan dilakukan dengan penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya sesuai  dengan permasalahan, pendapat maupun informasi yang dapat dibuktikan kebenarannya.
4. Pengumpulan Data Tahap ini merupakan cara mengumpulkan  data yang  dilakukan  dengan  3  cara,  yaitu  observasi, wawancara  dan  studi  pustaka  kepada  pihak  di  PT Hini  Daiki  Indonesia  terkait  penentuan  kenaikan jabatan karyawan.
5. Pengolahan  data  menggunakan  Metode  SAW  dan Metode TOPSIS Dalam tahap ini dilakukan dengan menggunakan  metode  SAW  dan  TOPSIS,  yang pada  prinsipnya  melakukan  perhitungan  dengan mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua karyawan .yang di dapat pada PT Hini Daiki Indonesia.
6. Selesai Penelitian selesai dan permasalahan teratasi

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Pengolahan Data dan Perhitungan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Dalam penelitian ini data yang diperoleh dari hasil wawancara  dan  kuesioner  untuk  menentukan  Kenaikan Jabatan  Manager  dan  akan  di  implementasikan berdasarkan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) maka  Untuk  melakukan  pengambilan  keputusan  ini terdapat obyek yang akan dibahas atau goal, kriteria dan alternatif.  Berikut  adalah  kriteria-  kriteria  yang dibutuhkan untuk mengukur dan menilai siapa yang akan terseleksi untuk mendapatkan promosi kenaikan jabatan, antara lain:
Tabel 1. Nilai dari masing-masing kriteria
Nama Karyawan Kriteria Masa Kerja Pencapaian Target Kedi sipli nan Kualifikasi Akademik Ahmad 5 Tahun 80 80 S2 Tomi A > 5 Tahun 80 70 S1 Indra Gunawan 5 Tahun 70 80 S2 Eli Sutarli > 5 Tahun 70 70 S1 Tabel 2. Kecocokan Alternatif Nama
Karyawan Kriteria Masa Kerja Pencapaian Target Kedi sipli nan Kualifikasi Akademik Ahmad 0,80 0,80 0,80 0,80 Tomi A 1,00 0,80 0,70 0,70 Indra Gunawan 0,80 0,70 0,80 0,80 Eli Sutarli 1,00 0,70 0,70 0,70
Pengambilan  keputusan  memberikan  bobot, ditentukan berdasarkan persyaratan utama atau kriteria- kriteria diatas, selanjutnya bobot preferensi (C) sebagai berikut:
C1 = Masa Kerja (25%) = 0,25 C2 = Pencapaian Target (50%) = 0,50 C3 = Kedisiplinan (15%) = 0,15 C4 = Kualifikasi Akademik (10%) = 0,10
Selanjutnya  membuat  matriks  tabel  keputusan X, dibuat tabel kecocokan sebagai berikut:
𝑋  =   ⟦ 0,80 1,00 0,80 0,80 0,80 0,80 0,70 0,70 0,80 0,70 0,80 0,80 1,00 0,70 0,70 0,70 ⟧
Dari hasil perhitungan di atas, maka dapat matriks ternormalisasi sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil Ternormalisasi Matriks X Nama Karyawan Kriteria Masa Kerja Pencapaian Target Kedi sipli nan Kualifikasi Akademik Ahmad 0,80 1,00 1,00 0,88 Tomi A 1,00 1,00 0,88 1,00 Indra Gunawan 0,80 0,88 1,00 0,88 Eli Sutarli 1,00 0,88 0,88 1,00
Selanjutnya akan dibuat perkalian matriks W × R dan  penjumlahan  hasil  perkalian  untuk  memperoleh alternatif  terbaik  dengan  melakukan  perankingan  nilai terbesar sabagai berikut.
Tabel 4. Hasil Penentuan Rangking Nama Karyawan Nilai Persentase (%) Rangking Ahmad 0,9380 93,80% 2 Tomi A 0,9820 98,20% 1 Indra Gunawan 0,8780 87,80% 4 Eli Sutarli 0,9220 92,20% 3
Dari penentuan prioritas usulan promosi kenaikan jabatan  dengan  menggunakan  metode Simple  Additive Weight maka yang layak mendapatkan promosi kenaikan
14 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 6, No. 1, Mei 2024, hlm. 10-17
jabatan adalah karyawan dengan kode Karyawan H yang memiliki nilai 0,9000.

## 4.2 Pengolahan Data dan Perhitungan Menggunakan Metode  Technique  for  Order  Preference  By Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Metode  TOPSIS  berguna  untuk  menyelesaikan masalah  pengambilan  keputusan  secara  praktis.  Hal  ini disebabkan  karena  konsepnya  sederhana  dan  mudah dipahami,  komputasinya  efisien  dan  memmiliki kemampuan untuk mengukur kinerja alternatif-alternatif keputusan  dalam  bentuk  matematika  sederhana[16]. Pada  Tugas Akhir ini metode TOPSIS digunakan untuk menenentukan  prioritas  karyawan  dalam  promosi jabatan.  Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  dalam menyelesaikan masalah pengambilan keputusan menggunakan metode TOPSIS.

## Membangun matriks keputusan
Berdasarkan  data  observasi  yang  telah  didapat, maka pada tahap ini akan dilakukan pembahasan dengan cara pengujian perhitungan. Dalam pengujian perhitungan  ini  peneliti  mengambil  10  data  untuk  di ujicoba dan akan dinilai berdasarkan bobot kriteria yang dimiliki menggunakan metode TOPSIS, yaitu A1 – A10. Setelah data alternatif ditentukan selanjutnya dilakukan penentuan  kriteria.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  maka disusun  atau  ditetapkan  tabel  Nilai  Matriks  Keputusan yaitu sebagai berikut:
𝑅 =   [ 0,44173 0,53215 0,53215 0,53215 0,55216 0,53215 0,46563 0,46563 0,44173 0,55216 0,46563 0,46563 0,53215 0,46563 0,53215 0,46563 ]
Untuk  membentuk  matriks  keputusan  yang ternormalisai terbobot digunakan Persamaan berikut.
V ij = W ij X R ij Dimana bobot pada Persamaan diatas menggunakan  hasil  perhitungan  dari  metode  TOPSIS. Sebagai contoh, misalkan untuk mendapatkan nilai dari kandidat  pertama  (Karyawan  Atas  Nama  Ahmad) terhadap kriteria  pertama (Masa Kerja)  adalah V ij = W ij X R ij
V ij = 0,25 X 0,44173
V ij = 0,11043
Sehingga  didapatkan  matriks  keputusan  yang ternormalisasi  terbobot untuk penilaian setiap alternatif terhadap setiap kriteria adalah sebagai berikut.
𝑌 =   [ 0,11043 0,26608 0,07982 0,05322 0,13804 0,26608 0,06984 0,04656 0,11043 0,13804 0,23282 0,23282 0,07982 0,06984 0,05322 0,04656 ]
Solusi  ideal  positif  (A+)  dan  solusi  ideal  negatif (A−) untuk setiap kriteria dapat dihitung menggunakan Persamaan sebagai berikut.
A + = ( 𝑉 1 + , 𝑉 2 + , … , 𝑉𝑛 + )
A − =  ( 𝑉 1 − , 𝑉 2 − , … , 𝑉𝑛 − )
Sebagai contoh, misalkan untuk menghitung solusi ideal  positif  dari  kriteria  personal  grade  adalah  dengan mengambil nilai maksimum dari matriks keputusan yang ternormalisasi  terbobot  pada  kolom  pertama,  sehingga didapatkan  nilainya  adalah  0,13804.  Sedangkan  untuk menghitung  solusi  ideal  negatif  dari  kriteria  pertama (Masa Kerja) adalah dengan mengambil nilai minimum dari  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi  terbobot pada  kolom  pertama,  sehingga  didapatkan  nilainya adalah 0,11043. Sehingga solusi ideal positif dan solusi ideal  negatif  untuk  setiap  kriteria  dapat  dilihat  pada Tabel 6.
Tabel 6 Solusi Ideal Positif dan Negatif Solusi Ideal Kriteria Masa Kerja Pencapaian Target Kedisiplinan Kualifikasi Akademik Positif 0,13804 0,26608 0,07982 0,04656 Negatif 0,11043 0,23282 0,06984 0,05322
Jarak  alternatif    dari    solusi    ideal    positif    (S + ) didapatkan dengan menggunakan Persamaan berikut:
𝑆 𝑗 + = √𝛴 𝑗=𝑖 𝑛 (𝑉 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑖 − ) 2
Sedangkan Jarak alternatif dari solusi ideal negatif (S − )  didapatkan  dengan  menggunakan  Persamaan berikut.
𝑆 𝑗 − = √𝛴 𝑗=𝑖 𝑛 (𝑉 𝑖 + −   𝑉 𝑖𝑗 ) 2
Sebagai  contoh,  misalkan  untuk  mendapatkan jarak  alternatif  dari  kandidat  pertama  (Karyawan  Atas Nama Ahmad) adalah:
a. Jarak alternatif dari solusi ideal positif
𝑆 𝑗 + = √𝛴 𝑗=𝑖 𝑛 (𝑉 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑖 − ) 2 𝑆 𝑗 + = √0,00081 𝑆 𝑗 + = 0,02840
b. Jarak alternatif dari solusi ideal negatif
𝑆 𝑗 − = √𝛴 𝑗=𝑖 𝑛 (𝑉 𝑖 + −   𝑉 𝑖𝑗 ) 2 𝑆 𝑗 − = √0,00121
𝑆 𝑗 − = 0,03472
Sehingga jarak alternatif dari solusi ideal positif dan  jarak  alternatif  dari  solusi  ideal  negatif  untuk setiap  alternatif dapat dilihat pada tabel Tabel 7.
Tabel 7. Jarak Alternatif Kandidat S + S - Ahmad 0,02840 0,03472 Tomi A 0,00998 0,05172 Indra Gunawan 0,04373 0,00998 Eli Sutarli 0,03472 0,03961
Menghitung  kedekatan  setiap  alternatif  terhadap solusi  ideal  positif  yaitu  dengan  menggunakan Persamaan sebagai berikut:
𝐶 𝑖 = 𝑆 𝑖 − 𝑆 𝑖 + +  𝑆 𝑖 −
Sebagai  contoh,  misalkaan  untuk  mendapatkan nilai kedekatan  alternatif  kandidat  pertama  dari    solusi ideal positif S + 1 adalah:
𝐶 𝑖 = 0,03472 0,03472 + 0,02840
𝐶 𝑖 = 0,03472 0,06312 𝐶 𝑖 = 0,55011
Sehingga  didapatkan  kedekatan  setiap  alternatif terhadap solusi ideal posiif disajikan pada Tabel 8.
Tabel 8. Kedekatan Terhadap Solusi Ideal Positif Kandidat Nilai Kedekatan Ahmad 0,55011 Tomi A 0,83828 Indra Gunawan 0,18577 Eli Sutarli 0,53284
Prioritas  alternatif  diurutkan  dari  kandidat  yang memiliki  nilai  kedekatan  paling  besar  dari  solusi  ideal positif ke kandidat yang memiliki nilai  kedekatan  paling kecil    dari  solusi  ideal  positif.  Hasil  urutan  prioritas alternatif disajikan pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Prioritas Karyawan Pada Promosi Jabatan Manajer di

## PT Hini Daiki Indonesia
Nama Karyawan C + Prioritas Ahmad 0,55011 2 Tomi A 0,83828 1 Indra Gunawan 0,18577 4 Eli Sutarli 0,53284 3
Dalam  metode  TOPSIS,  alternatif  terbaik  adalah alternatif  dengan  nilai    kedekatan    dari    solusi    ideal positif  (C+)  terbesar  yang  dipilih.  Dari  alternatif  yang ditentukan,  dapat  dilihat  pada Tabel  9  bahwa  alternatif dengan nilai  kedekatan dari  solusi ideal  positif terbesar adalah  Kandidat  kedua.  Pada  tugas  akhir  ini,  alternatif terbaik  yang  dipilih  untuk  kenaikan  jabatan  pada promosi jabatan yang dilakukan oleh perusahaan PT Hini Daiki Indonesia adalah Kandidat Atas Nama Tomi A.

## 4.3  Pemilihan Metode yang Relevan
Tabel  10  menampilkan  perbandingan  hasil perhitungan metode SAW dan metode Topsis yang telah dilaksanakan  dan  didapatkan  sepuluh  data  alternatif. Berdasarkan data perbandingan hasil sistem pendukung keputusan pada kenaikan jabatan di perusahaan dengan menggunakan  kedua  metode  tersebut,  menunjukkan bahwa baik metode SAW maupun metode Topsis tidak memiliki hasil perhitungan dengan nilai lebih besar dari 1,  maka  dari  itu  tidak  perlu  dilakukan  perbaikan  atau normalisasi  data  sebagaimana  dijelaskan  apabila  nilai hasil perbandingan salah satu metode lebih besar dari 1 maka hasil perbandingan disarankan dilakukan perbaikan. Berikut nilai perbandingan Metode SAW dan Topsis.
Tabel 10. Perbandingan Metode SAW dan Topsis
Nama Karyawan Metode SAW Metode Topsis Ahmad 0,9380 0,55011 Tomi A 0,9820 0,83828 Indra Gunawan 0,8780 0,18577 Eli Sutarli 0,9220 0,53284
Langkah  selanjutnya  adalah  mengukur  uji kesesuaian untuk  mendapatkan persentase antara kedua metode tersebut. Dari persamaan matematika didapatkan hasil perhitungan sebagai berikut.
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑀𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑆𝐴𝑊 = 100  − 0,9300
100 = 99,0700%
𝑃𝑒𝑟𝑠𝑒𝑛𝑡𝑎𝑠𝑒 𝑀𝑒𝑡𝑜𝑑𝑒 𝑇𝑜𝑝𝑠𝑖𝑠 = 100  − 0,52675 100 = 99,4733%
Berdasarkan  perhitungan  tingkat  kesesuaian  di atas menunjukkan bahwa perbandingan nilai persentase kesesuaian metode SAW dianggap sama dengan metode Topsis,  yang  ditunjukkan  dengan  nilai  99,0700% dimiliki oleh metode SAW dan nilai 99,4733% dimiliki oleh metode Topsis. Hasil dari  uji kesesuaian ini dapat disimpulkan bahwa kedua metode dapat  diterapkan oleh perusahaan dalam mendukung keputusan dalam kegiatan kenaikan / promosi jabatan manajer bagi karyawan pada penelitian ini.

## 4.4  Pembahasan Hasil
Pada  hasil  kuisioner  penilaian  tingkat  Pada  hasil kuisioner  penilaian  tingkat  kepentingan  antar  kriteria yang  telah  dilakukan  kepada  HRD  perusahaan,  didapat bahwa  kriteria  yang  paling  berpengaruh  berturut-turut adalah  kriteria  masa  kerja,  pencapaian  target,  perilaku dan  kualifikasi  akademik.  Urutan  tingkat  kepentingan antar  kriteria  tersebut  didapat  berdasarkan  dari  hasil perhitungan menggunakan metode SAW untuk menentukan  bobot  dari  setiap  kriteria  pada  Penentuan Kenaikan Jabatan untuk posisi manajer.
Pada  hasil  kuisioner  tingkat  kecocokan  alternatif terhadap  setiap  kriteria,  didapat  bahwa  kandidat  kedua (Karyawan  Atas  Nama  Tomi  A)  memiliki  tingkat kecocokan  paling  besar.  Hal  ini  dikarenakan  bahwa Karyawan  Atas  Nama  Tomi  A  rata-rata  memiliki  nilai kecocokan  yang  besar  terhadap  setiap  kriteria,  dimana karyawan  dengan  nama  Tomi  A  memiliki  tingkat pengalaman  kerja  lebih  dari  5  tahun,  memiliki  tingkat pencapaian  target  yang  sesuai  dengan  harapan perusahaan,  memiliki  perilaku  yang  dapat  menjadi panutan  serta  memiliki  kualifikasi  akademik  lulusan Sarjana, maka hal tersebut begitu mempengaruhi dalam hal  perangkingan  untuk  mendapatkan  prioritas  utama yang dapat menempati jabatan manajer yang dipromosikan pada perusahaan PT Hini Daiki Indonesia.
Kemudian dengan menggunakan metode TOPSIS, didapat  prioritas  utama  yang  dapat  menempati  jabatan yang  dipromosikan  pada  perusahaan  PT  Hini  Daiki Indonesia adalah Karyawan Atas Nama Tomi A. Hal ini sesuai  dengan  konsep  dasar  yang  dimiliki  TOPSIS, dimana  alternatif  yang  terpilih  adalah  alternatif  yang mempunyai  jarak  terjauh  terhadap  solusi  ideal  negatif dan  mempunyai  jarak  terdekat  dengan  solusi  ideal positif.  Pada  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan
16 Informatics And Digital Expert (INDEX) , Vol. 6, No. 1, Mei 2024, hlm. 10-17
metode  TOPSIS  dapat  dilihat  pada  kelima,  yakni menghitung jarak alternatif terhadap solusi ideal positif.
Pada Tabel 10 dapat dilihat bahwa alternatif yang mempunyai  jarak  terdekat  dengan  solusi  ideal  positif adalah Karyawan Atas Nama Tomi A. Nilai yang didapat cukup  signifikan  dibandingkan  dengan  nilai  yang didapat  oleh  kandidat  lainnya.  Sedangkan  untuk alternatif yang mempunyai jarak terjauh dari solusi ideal negatif  adalah  Karyawan  Atas  Nama  Indra  Gunawan. Sedangkan  karyawan  atas  Ahmad  dan  Eli  Sutarli  tidak begitu  berbeda  jauh  dengan  nilai  yang  didapat  oleh Karyawan Atas Nama Tomi A yang sama-sama memiliki nilai dibawah 0,1. Oleh karena itu, dari hasil perhitungan menggunakan  metode  SAW  dan  TOPSIS,  prioritas utama  karyawan  yang  mendapatkan  promosi  untuk jabatan adalah Karyawan Dengan Nama Tomi A.

## 5. Kesimpulan dan Saran
5.1. Kesimpulan
1. Dari  perhitungan  dengan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weight,  dengan  acuan  kriteria masa  kerja,  pencapaian  target,  perilaku  dan kualifikasi  akademik  maka  terpilih  seorang karyawan yang akan mendapatkan kenaikan jabatan, yaitu  Karyawan  Atas  Nama  Tomi  A.  Hal  ini dikarenakan  Karyawan  Atas  Nama  Tomi  A memiliki  ranking  tertinggi  dalam  perhitungan dibandingkan karyawan yang lain.
2. Hasil perhitungan menggunakan metode Technique for Order Preference By Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)  diperoleh  bahwa  Karyawan  Atas  Nama Tomi  A  mendapatkan  nilai  kedekatan  dari  solusi ideal  positif  (C+)  tertinggi  sebesar  0,83828.  Hal tersebut  sebanding  hasil  kuisioner  penilaian  untuk tingkat kecocokan antara alternatif terhadap kriteria. Dimana Karyawan Atas Nama Tomi A mendominasi nilai tingkat kecocokan untuk hampir setiap kriteria, dari  kriteria masa kerja, pencapaian target, perilaku dan kualifikasi akademik. Sehingga Karyawan Atas Nama Tomi A merupakan karyawan yang  terpilih  untuk  dipromosikan  dalam  kenaikan jabatan  manajer  di  perusahaan  PT  Hini  Daiki Indonesia.
3. Dari  hasil  penelitian,  didapat    hasil  perbandingan antara  kedua  metode  tersebut  berdasarkan  tingkat kesesuaian  berupa  hasil  metode  SAW  dan  metode Topsis  memiliki  nilai  presentasi  yang  dianggap sama,  yaitu  nilai  presentasi  tingkat  kesesuaian metode SAW adalah 99,0700% dan metode Topsis adalah  99,4733%.  Sehingga  kedua  metode  dapat diterapkan pada sistem pendukung keputusan yang dapat  memberikan  pengetahuan  bagi  pengguna khususnya bagian HRD tentang penentuan kenaikan jabatan  karyawan  sehingga  dapat  menentukan secara tepat.

## 5.2. Saran
Beberapa  saran  yang  dapat  digunakan  untuk pengembangan dan penelitian selanjutnya adalah sebagai berikut:
1. Untuk perusahaan sebaiknya tetap mempertahankan penentuan  kenaikan  jabatan  dengan  metode  CIBS ( Computer  Based  Information  System) maupun Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)  seperti  metode  SAW  dan  metode TOPSIS, hal ini karena  sitem penunjang keputusan kenaikan jabatan dengan metode SAW dan TOPSIS menjadi  sistem  yang  cukup  baik  bagi  perusahaan untuk  mendapatkan  karyawan  terbaik  dalam kegiatan kenaikan jabatan.
2. Pertimbangan yang digunakan untuk pengembangan dan penelitian selanjutnya yaitu dengan menggunakan metode Fuzzy TOPSIS serta sebaiiknya lebih memperinci skala penilaian kinerja untuk setiap alternatif terhadap setiap kriteria.
3. Peneliti  sebaiknya  mempertimbangkan  untuk penggunaan metode Multi Criteria Decision Making (MCDM)  lain  yang  lebih  baru  dalam  penentuan prioritas karyawan pada promosi jabatan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hafiz Aliy, & Ma’mur Muhammad. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik  Dengan  Pendekatana  Weighted  Product.
Jurnal Cendikia , XV (April), 23–28.
[2] Riyanto,  E.  A.,  &  Haryanti,  T.  (2019).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Teller  Pooling Terbaik Pada PT. BCA Tbk. Dengan Metode SAW. Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 13 (1), 128–135.
[3] Cholifah, W. N. … Sagita, S. M. (2018). Pengujian Black  Box  Testing  pada  Aplikasi  Action  & Strategy  Berbasis  Android  dengan  Teknologi Phonegap. STRING  (Satuan  Tulisan  Riset  Dan
Inovasi Teknologi) , 3 (2), 206. https://doi.org/10.30998/string.v3i2.3048
[4] Aeni  Hidayah,  N.,  &  Fetrina, E.  (2017).  Rancang Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kenaikan Jabatan Pegawai Dengan Metode Profile Matching (Studi Kasus: Kementerian Agama Kantor Wilayah DKI  Jakarta). Studia  Informatika:  Jurnal  Sistem Informasi , 10 (2), 127–134.
[5] Resti,  N.  C.  (2017).  Penerapan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW) pada Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Lokasi  untuk Cabang  Baru  Toko  Pakan  UD.  Indo  Multi  Fish.
Intensif , 1 (2), 102.
https://doi.org/10.29407/intensif.v1i2.839
[6] Astuti,  Y.  …  Pendukung,  S.  (2017).  Penentuan Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  Pada  PT.  Patra  Nur  Alaska. Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  Dan Multimedia 2017 , 4 , 37–42.
[7] Sultoni, M. I. T. A. P. N. (2016). Sistem Pendukung Keputusan  Seleksi  Karyawan  Menggunakan
Metode Simple Additive Weighting Pada Pt.Philips Seafood  Indonesia. J  I  M  P  -  Jurnal  Informatika Merdeka Pasuruan , 1 (3), 68–84.
https://doi.org/10.37438/jimp.v1i3.42
[8] Ardiansyah, H. (2017). Sistem Penunjang
Keputusan Pemilihan Guru Terbaik dengan Metode TOPSIS  (Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution)  Studi  Kasus:  SDN Bendungan  Hilir  01  Pagi  Jakarta  Pusat. Jurnal Informatika Universitas Pamulang , 4 (2), 89–100.
[9] Dicky  Nofriansyah.  (2015). Konsep  Data  Mining Vs  Sistem  Pendukung  Keputusan. Yogyakarta:
Deepublish.
[10] Noviana,  D.  &.  (2013).  Rancangan  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan
Teladan  dengan  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighthing  (Studi  Kasus  di  PT.  Paran Internasional). Jurnal Sisfotek Global , 3 (1).
[11] Kurniawan,  A.  dan  K.  (2016).  Analisis  Dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penilaian  Kinerja  Guru  (PKG)  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Pada SD  Negeri  1  Wonoroto. Seminar  Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia 2016. STMIK AMIKOM .
[12] Nugraha,  F.,  Surarso,  B.,  &  Noranita,  B.  (2012). Sistem  Pendukung  Keputusan  Evaluasi  Pemilihan Pemenang Pengadaan Aset dengan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW). Jurnal  Sistem Informasi Bisnis, 2 (2), 67–76.
[13] Mustaqbal,  M.  S.  …  Rahmadi,  H.  (2015). Pengujian  Aplikasi  Menggunakan  Black  Box Testing  Boundary  Value  Analysis  (Studi  Kasus :
Aplikasi  Prediksi  Kelulusan  SNMPTN). Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan , I (3), 31–36.
[14] Siregar Pahu, G. Y. K. S. … Renaldo, R. (2018). Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Calon Penerima  Raskin  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting. Jurnal  Teknoinfo , 12 (2),  82.
https://doi.org/10.33365/jti.v12i2.122.
[15] Riduwan,  A.  (2007). Rumus  dan  Data  dalam Aplikasi Statistika. Bandung: Alfabeta.
[16] Prihandoyo,  M.  T.  (2018).  Unified  Modeling Language  (UML)  Model  Untuk  Pengembangan Sistem Informasi Akademik Berbasis Web. Jurnal Informatika: Jurnal Pengembangan IT , 3 (1), 126– 129.