## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3103

## Penerapan Metode Simple Additivie Weighting Untuk Mengefektifkan Penilaian Kinerja Karyawan
Neni Mulyani * , Jeperson Hutahaean
Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran, Kisaran, Indonesia Email: 1,* neni.muliani@gmail.com, 2 jepersonhutahean@gmail.com Email Penulis Korespondensi: neni.muliani@gmail.com
Abstrak− Pada  penelitian  ini  penerapan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  di  butuhkan  untuk  menghasilkan  nilai preferensi terhadap 16 data karyawan yang dijadikan alternatif penilaian kinerja karyawan. Penerapan metode SAW dalam hal ini  juga  bertujuan  untuk  meningkatkan  hasil  keputusan  yang  di  buat  oleh  manager.  Sehingga  dalam  satu  periode  penilaian kinerja atas karyawan pada akhir tahun manager dapat memberikan keputusan terhadap karyawan yang memiliki kinerja sangat baik (0,80 – 1,00) hingga karyawan yang memiliki kinerja buruk. Hasil nilai preferensi dari perhitungan menggunakan metode SAW akan dibuat dalam bentuk range penilaian, sehingga atas dasar nilai range tersebut manager dapat memberikan penilaian kinerja karyawan.
Kata Kunci: Penilaian; Kinerja Karyawan; Efektifitas; Informasi; SAW
Abstract −In this study, the application of the Simple Additive Weighting (SAW) method is needed to generate  preference values  for 16  employee  data  which  is used  as  an  alternative  employee  performance  appraisal.  The  application  of  the  SAW method in this case also aims to improve the results of decisions made by managers. So that in one period of performance appraisal of employees at the end of the year the manager can make decisions on employees who have very good performance (0.80 – 1.00) to employees who have poor performance. The results of the preference value from the calculation using the SAW method will be made in the form of an assessment range, so that based on the value of the range the manager can provide an employee performance assessment.
Keywords : Assessment; Employee performance; Effectiveness; Information; SAW

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  pesat,  perusahaan  dituntut  untuk  dapat  memberikan  pelayanan  terbaik kepada konsumen dan mitra bisnisnya. Hal ini menyebabkan sumber daya manusia dituntut untuk menampilkan performa yang terbaik dengan demikian perusahaan mampu bersaing dengan para kompetitornya. Sumber daya manusia memiliki peranan yang sangat vital bagi  kelangsungan hidup perusahaan. Pengolahan dalam penilaian kinerja  karyawan,  dapat  memberikan  informasi  kepada  manajer  terhadap  perilaku  karyawan  yang  berkaitan dengan  pekerjaannya.  Penilai  kinerja  karyawan  juga  dapat  digunakan  sebagai  penetapan  kompensasi  atau pemberian reward, promosi kenaikan jabatan karyawan dan lainnya.
Penilaian kinerja  karyawan  merupakan kegiatan yang sangat penting  dalam manajemen kinerja.  Adanya proses ini, membuat karyawan untuk dapat terus mengembangankan keahlian, produktivitas dan disertai dengan loyalitasnya selaku karyawan pada perusahaan. Namun permasalahan yang sering terjadi pada perusahaan, yakni perusahaan sering dinilai tidak memberikan hasil yang objektif terhadap penilaian kinerja karyawan. Untuk itu butuhkan  sistem  berbasis  komputer  yang  dapat  memberikan  dukungan  terhadap  penilaian  kinerja  karyawan sehingga hasilnya menjadi lebih baik dan efektif. Sistem ini dikenal dengan nama sistem pendukung keputusan (DSS). Sistem Pendukung keputusan merupakan sistem buatan manusia yang menggunakan komputer sebagai alat bantu dalam pemrosesan data sehingga mampu menyelesaikan permasalahan yang dihadapi oleh manajer[1]–[4]. Penerapan  metode  pada  sistem  pendukung  keputusan  akan  mampu  memberikan  hasil  menjadi  lebih  efektif. Diantara metode-metode sederhana yang sangat membantu proses pengolahan data tersebut yaitu Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product (WP), MOORA, ELECTRE, VIKOR[5]–[7].
Hingga saat ini penerapan sistem pendukung keputusan sangat banyak di lakukan untuk membantu dalam memberikan dukungan keputusan bagi manajemen, seperti yang dilakukan Supriyanto (2020) untuk menghitung keputusan  pemberian  kredit  menggunakan  ARAS[8],  Dodi  Siregar  (2018)  menggunakan  VIKOR  untuk permasalahan  berbasis  multikriteria[9],  Mesran  (2019)  menggunakan  metode  VIKOR  dalam  penentuan penerimaan  reward  berdasarkan  kinerja  karyawan[10],  Sutarno  (2019)  menerapkan  metode  MOORA  untuk mengefektifkan keputusan terhadap lokasi penjualan[11].
Pada penelitian ini penulis menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk mengolah data- data  karyawan  sehingga  mendapatkan  nilai  kinerja.  Metode  SAW  merupakan  suatu  metode  yang  bekerja berdasarkan penjumlahan terhadap matrik terbobot[12]–[17]. Hasil perhitungan preferensi akan dijadikan sebagai nilai kinerja dan akan dilakukan pemeringkatan sehingga diperoleh karyawan yang memiliki kinerja sangat baik, baik, cukup, kurang baik, dan buruk. Diharapkan dari penelitian ini memberikan kontribusi kepada perusahaan khususnya dalam penilaian kinerja karyawan, sehingga hasilnya menjadi lebih efektif.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3103

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Berikut tahapan yang dilakukan dalam penelitian:
1. Studi  lapangan,  pada  tahapan  awal  ini  dilakukan  pengambilan  terhadap  data-data  karyawan  terlebih  pada perusahaan.
2. Studi kepustakaan, selanjutnya di tahap studi kepustakaan, penulis melihat literatur yang berhubungan dengan indikator  penilaian  kinerja  karyawan.  Disini  juga  peneliti  mengkaji  tentang  tahapan  dalam  metode  Simple Additive Weighting (SAW).
3. Analisis  masalah,  pada  tahap  ini  dilakukan  perumusan  terhadap  masalah  yang  akan  di  bahas,  khusus  pada penelitian ini penulis menetapkan 15 data karyawan yang akan dijadikan sebagai alternatif keputusan dalam penilaian kinerja karyawan.
4. Pengujian metode, pada tahapan ini penulis menerapkan metode SAW dalam penyelesaian masalah, khususnya dalam  perhitungan  rating  kinerja  karyawan.  Pada  tahapan  ini  penulis  melakukan  tahapan  dari  metode SAW[17]–[19]:
a. Penetapan matrik keputusan x ij .
b. Menghitung matrik ternormalisasi (r ij )
c. Menghitung nilai preferensi (v i )
5. Penetapan hasil penelitian, di tahap akhir penelitian penulis akan menetapkan peringkat terhadap rating kinerja karyawan. Rating kinerja karyawan akan di klasifikasikan kepada beberapa hasil yaitu karyawan yang memiliki kinerja sangat baik, baik, cukup, kurang baik dan buruk.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penilaian kinerja karyawan biasanya dilakukan pada periode tertentu, misalnya dilakukan pada 1 tahun masa kerja. Sehingga  pada  akhir  tahun  penilaian  telah  dilakukan  oleh  manajer.  Hasil  penilaian  pada  penelitian  ini  terbagi kedalam 5 keterangan, yaitu kinerja Sangat Baik (0,80 – 1,00), Baik (0,70 – 0,79), Cukup (0,60 - 0,69), Kurang Baik (0,50 – 0,59) dan Buruk (0,00 – 0,49).  Ke 5 keterangan tersebut akan diberikan range penilaian, sehingga nilai preferensi dari metode SAW yang dihasilkan dapat merujuk pada range yang ditetapkan dan menghasilkan keterangan kinerja. Penetapan kriteria terhadap penilaian kinerja karyawan mutlak diperlukan, berikut pada tabel 1 merupakan data kriteria yang dijadikan dasar penilaian kinerja karyawan.
Tabel 1. Data Kriteria Kriteria Type Weight Kualitas Kerja (C 1 ) Benefit 0.25 Kerjasama (C 2 ) Benefit 0.20 Kedisiplinan (C 3 ) Benefit 0.20 Pengalaman (C 4 ) Benefit 0.15 Keahlian (C 5 ) Benefit 0.10 Pendidikan (C6) Benefit 0.10
Pada tabel 2 merupakan 15 data karyawan yang dijadikan sebagai alternatif untuk dinilai kinerjanya.
Tabel 2. Data Alternatif Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 Triani (A 1 ) Good Good Very Good 2 tahun Very Good Strata I Arista (A 2 ) Very Good Good Very Good 3 tahun Very Good Diploma Chairunisah (A 3 ) Very Good Good Very Good 1 tahun Good Magister M. Rifky (A 4 ) Good Good Very Good 5 tahun Very Good Diploma Aldyan (A 5 ) Good Good Good 3 tahun Good Diploma Santang (A 6 ) Very Good Good Good 6 tahun Good Diploma Joko (A 7 ) Good Very Good Very Good 3 tahun Pretty Good Diploma Fahmy (A 8 ) Good Good Very Good 2 tahun Very Good Strata I M Ridwan (A 9 ) Good Very Good Good 3 tahun Poorly Strata I Susilawati (A 10 ) Good Very Good Very Good 2 tahun Good Magister Desy (A 11 ) Very Good Good Very Good 2 tahun Good Diploma Eko (A 12 ) Good Very Good Very Good 4 tahun Very Good Diploma Mariani (A 13 ) Good Good Pretty Good 5 tahun Good Diploma Rahel (A 14 ) Good Very Good Good 2 tahun Very Good Strata I Rony (A 15 ) Very Good Good Poorly 3 tahun Very Good Strata I
Penerapan  metode  SAW  dalam  menghitung  nilai  kinerja  karyawan  dapat  memiliki  beberapa  tahapan. Tahapan  awal  menentukan  kriteria,  bobot  (tabel  1),  dan  alternatif  (tabel  2).  Selanjutnya  menentukan  matrik keputusan, namun pada tabel 2 terlihat data-data yang bersifat linguistik sehingga harus dilakukan pembobotan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3103
terhadap nilai data pada tiap tiap kriteria tersebut. Pada tabel 3 dan 4 berikut merupakan klasifikasi dari bobot pada kriteria.
Tabel 3. Pembobotan nilai kriteria C 1 , C 2 , C 3 , C 5 Description Value Very Good 5 Good 4 Pretty Good 3 Poorly 2 Not Good 1
Tabel 4. Pembobotan nilai kriteria C 1 , C 2 , C 3 , C 5 Description Value Magister 3 Strata I 2 Diploma 1
Dari tabel 3 dan tabel 4 maka rating kecocokan antara alternatif dan kriteria dapat diperoleh, yang dapat dilihat pada tabel 5 berikut ini.
Tabel 5. Data Rating Kecocokan Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 Triani (A 1 ) 4 4 5 2 5 2 Arista (A 2 ) 5 4 5 3 5 1 Chairunisah (A 3 ) 5 4 5 1 4 3 M. Rifky (A 4 ) 4 4 5 5 5 1 Aldyan (A 5 ) 4 4 4 3 4 1 Santang (A 6 ) 5 4 4 6 4 1 Joko (A 7 ) 4 5 5 3 3 1 Fahmy (A 8 ) 4 4 5 2 5 2 M Ridwan (A 9 ) 4 5 4 3 2 2 Susilawati (A 10 ) 4 5
5 2 4 3 Desy (A 11 ) 3 4 5 2 4 1 Eko (A 12 ) 4 5 5 4 5 1 Mariani (A 13 ) 4 4 3 5 4 1 Rahel (A 14 ) 4 5
4 2 5 2 Rony (A 15 ) 5 4
2 3 5 2
Tahapan selanjutnya pada penerapan SAW, menentukan matriks keputusan yang didasarkan pada tabel 5. Berikut merupakan matriks keputusan.
Tabel 6. Matriks Keputusan 4 4 5 2 5 2 5 4 5 3 5 1 5 4 5 1 4 3
4 4 5 5 5 1
4 4 4 3 4 1 5 4 4 6 4 1 4 5 5 3 3 1
x ij = 4 4 5 2 5 2 4 5 4 3 2 2 4 5 5 2 4 3 3 4 5 2 4 1 4 5 5 4 5 1
4 4 3 5 4 1 4 5 4 2 5 2 5 4 2 3 5 2
Setelah  diperoleh  matriks  keputusan  (x ij ),  kemudian  menghitung  matriks  ternormalisasi.  Tujuan  dari matriks ternormalisasi ini menentukan perbandingan nilai xij, alternatif dengan yang terbaik dari tiap kriteria dari alternatif pertama hingga terakhir. Untuk menormalisasi matriks keputusan membutuhkan persamaan 1 dan 2.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3103
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 max
𝑖 𝑋𝑖𝑗
untuk kriteria keuntungan  (1)
𝑟 𝑖𝑗 = min 𝑖 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 Untuk kriteria biaya (2)
Hasil dari perhitungan ini diperoleh matriks ternormalisasi (r ij )
Tabel 7. Matriks Ternormalisasi (r ij )
0.80  0.80  1.00  0.33  1.00  0.67 1.00  0.80  1.00  0.50  1.00  0.33 1.00  0.80  1.00  0.17  0.80  1.00 0.80  0.80  1.00  0.83  1.00  0.33 0.80  0.80  0.80  0.50  0.80  0.33 1.00  0.80  0.80  1.00  0.80  0.33 0.80  1.00  1.00  0.50  0.60  0.33 r ij =  0.80  0.80  1.00  0.33  1.00  0.67 0.80  1.00  0.80  0.50  0.40  0.67 0.80  1.00  1.00  0.33  0.80  1.00 0.60  0.80  1.00  0.33  0.80  0.33 0.80  1.00  1.00  0.67  1.00  0.33 0.80  0.80  0.60  0.83  0.80  0.33 0.80  1.00  0.80  0.33  1.00  0.67 1.00  0.80  0.40  0.50  1.00  0.67
Tahapan  akhir  dari  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  yaitu  menentukan  nilai  preferensi  (v i ) dengan menggunakan persamaan 3 sebagai berikut. 𝑣 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 . 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (3)
Hasil akhir, dari perhitungan preferensi, dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 8. Hasil Preferensi Alternatif Vi Rangking Keterangan Kinerja Triani (A 1 ) 0.777 7 Baik Arista (A 2 ) 0.818 4 Sangat Baik Chairunisah (A 3 ) 0.815 6 Sangat Baik M. Rifky (A 4 ) 0.818 5 Sangat Baik Aldyan (A 5 ) 0.708 14 Baik Santang (A 6 ) 0.833 1 Sangat Baik Joko (A 7 ) 0.768 10 Baik Fahmy (A 8 ) 0.777 8 Baik M Ridwan (A 9 ) 0.742 11 Baik Susilawati (A 10 ) 0.83 3 Sangat Baik Desy (A 11 ) 0.673 15 Cukup Eko (A 12 ) 0.833 2 Sangat Baik Mariani (A 13 ) 0.718 13 Baik Rahel (A 14 ) 0.777 9 Baik Rony (A 15 ) 0.732 12 Baik
Dari tabel 8 terdapat 6 karyawan dengan kinerja yang Sangat Baik, 8 karyawan dengan kinerja Baik, dan 1 karyawan  dengan  kinerja  Cukup.  Bila  di  gambarkan  dengan  menggunakan  grafik,  dapat  dilihat  seperti  pada gambar berikut ini.
0 0.5 1 Tr ia n i… A ri st a… Ch ai r… M.… A ld ya …
Sa n ta … Jo ko … Fa h m … M… Su si la … D es y… Ek o …
M ar ia …
R ah el … R o n y… Grafik Kinerja Karyawan Vi Value

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i3.3103
Submitted: 30/06/2021 ; Accepted: 22/07/2021 ; Published: 31/07/2021
Hasil akhir yang terlihat pada tabel 8, dapat digunakan oleh manager sebagai rekomendasi hasil penilaian kinerja karyawan. Predikat kinerja ini dapat juga dijadikan acuan dalam pemberian reward kepada karyawan yang memiliki kinerja Sangat Baik dan Baik.

## 4. KESIMPULAN
Pengolahan data dalam menentukan kinerja karyawan sangat diperlukan. Hal ini sangat dibutuhkan manager dalam memberikan  evaluasi  terhadap  hasil  kerja  karyawan  dalam  periode  waktu  tertentu.  Hasil  penelitian  dengan menerapkan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  mampu  memberikan  pemeringkatan  terhadap  kinerja karyawan.  Dalam  tahapan  proses  yang  dilakukan,  metode  SAW  sangat  sederhana  namun  dapat  menghasilkan penilaian yang dijadikan dasar perhitungan kinerja karyawan.

## REFERENCES
[1] Efraim Turban and Jay E. Aronson, Decision Support System and Intelligent Systems . 2001.
[2] G.-H. Tzeng and J.-J. Huang, Fuzzy Multiple Objective Decision Making . CRC Press, 2014.
[3] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[4] D. Nofriansyah, Multi Criteria Decision Making (MCDM) Pada Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: CV.Budi Utama, 2017.
[5] D.  Siregar et  al. , “Multi-Attribute Decision Making with VIKOR Method for Any Purpose Decision,” in Journal  of Physics: Conference Series , 2018, vol. 1019, no. 1.
[6] Mesran, R. K. Hondro, M. Syahrizal, A. P. U. Siahaan, R. Rahim, and Suginam, “Student Admission Assessment using Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis (MOORA),” J. Online Jar. COT POLIPT , vol. 10, no. 7, pp. 1–6, 2017.
[7] A. Yanie et al. , “Web Based Application for Decision Support System with ELECTRE Method,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1028, no. 1, 2018.
[8] Supriyanto, Mesran, D. Kusnady, Weny, and Murtopo, “Implementation of Computer-Based Systems in Efficient Credit Acceptance Decisions Applying the Additive Ratio Assessment (ARAS) Method,” in 2nd International Conference on Advance & Scientific Innovation , 2019, vol. 1424, no. 1.
[9] D. Siregar et al. , “Multi-Attribute Decision Making with VIKOR Method for Any Purpose Decision,” in 1st International Conference on Green and Sustainable Computing (ICoGeS) 2017 , 2018, vol. 1019, no. 1.
[10]  M.  Mesran et  al. ,  “The  VIKOR  Method  to  Support  the  Effectiveness  of  Decisions  in  Determining  Work  Incentive Recipients,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1175, p. 012043, 2019.
[11]  S. Sutarno, M. Mesran, S. Supriyanto, Y. Yuliana, and A. Dewi, “Implementation of Multi-Objective Optimazation on the Base of Ratio Analysis (MOORA) in Improving Support for Decision on Sales Location Determination,” in 2nd International Conference on Advance & Scientific Innovation , 2019, vol. 1424, no. 1.
[12]  Khairul;, M. Simaremare, A. Putera, and U. Siahaan, “Decision Support System in Selecting The Appropriate Laptop Using Simple Additive Weighting,” Int. J. Recent TRENDS Eng. Res. , vol. 2, no. 12, pp. 215–222, 2016.
[13]  M. D. L. Siahaan, Elviwani, A. B. Surbakti, A. H. Lubis, and A. P. U. Siahaan, “Implementation of Simple Additive Weighting Algorithm in Particular Instance,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 6, pp. 442–447, 2017.
[14]  V. Podvezko, “The Comparative Analysis of MCDA Methods SAW and COPRAS,” Inz. Ekon. Econ. , vol. 22, no. 2, pp. 134–146, 2011.
[15]  R.  Y.  Simanullang,  Melisa,  and  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Bantuan  Covid-19  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 2–9, 2021.
[16]  M. R. Ramadhan, M. K. Nizam, and Mesran, “Penerapan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Dalam Pemilihan Siswa-Siswi Berprestasi Pada Sekolah SMK Swasta Mustafa,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 459–471, 2021.
[17]  S. H. Sahir, R. Rosmawati, and K. Minan, “Simple Additive Weighting Method to Determining Employee Salary Increase Rate,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[18]  T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[19]  I. J. T. Situmeang, S. Hummairoh, S. M. Harahap, and Mesran, “Application of SAW ( Simple Additive Weighting ) for the Selection of Campus Ambassadors,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 5, no. 1, pp. 21–28, 2021.