## Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Prestasi Pegawai Rupbasan dengan Metode Simple Additive
Weighting (Saw)
Robby Yuli Endra 1 , Muhammad Rafi Hawari 2 , Yanuarius Yanu Dharmawan 3
1 Program Studi Informatika
2 Program Studi Sistem Informasi Program Studi Pendidikan Bahasa Inggris Universitas Bandar Lampung Lampung Bandar Lampung, Indonesia robby.yuliendra@ubl.ac.id , m.rafi.18411035@student.ubl.ac.id,
Abstract- The purpose of this research is to build a decision support system for selecting the best employees in the class 1 state confiscated  storage  house  in  Bandar  Lampung.  Class  1  state  confiscation  storage  house  Bandar  Lampung  located  at  the Pemasyarakatan Way Hui Street Sukarame Bandar Lampung is an agency umder the auspices of the ministry of law and human rights who is in charge of storing confiscated goods from certain parties for the purposes of the investigation or judicial process. Class 1 state confiscation storage house Bandar Lampung has 32 employees including the leadership. The problem that occurs is that there is no system that determines employees who have the best performance so that the leadership is still having difficulty in determining  which  employees  are  the  best.  Based  on  these  problems,  the  researcher  will  design  a  decision  support  system application for selecting the best employees in class 1 state confiscated storage houses in Bandar Lampung using the simple additive weighting  method.  With  the  application  of  this  decision  support  system,  it  can  make  it  easier  for  the  leadership  of  the  state confiscated goods storage house to determine the best employee based on existing criteria.
Keywords: Decision Support System, Simple Additive Weighting, Application, State Repository of Confiscated Goods
Abstrak- Tujuan dari penelitian ini adalah membangun Sistem Pendukung Keputusan untuk memilih pegawai terbaik di kantor Rupbasan Kelas I Bandar Lampung. Rupbasan Kelas I Bandar Lampung yang berlokasi di Jalan Pemasyarakatan Way Hui Sukarame Bandar Lampung merupakan sebuah instansi yang berada dibawah naungan Kementerian Hukum dan HAM (Kemenkumham) yang bertugas menyimpan barang sitaan dari pihak tertentu untuk keperluan proses penyidikan atau peradilan. Rupbasan Kelas I Bandar Lampung memiliki 32 pegawai termasuk pimpinan Rupbasan. Permasalahan yang terjadi adalah belum adanya sistem yang menentukan pegawai yang memiliki kinerja terbaik sehingga Pimpinan Rupbasan masih kesulitan dalam menentukan pegawai mana yang terbaik. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka peneliti akan merancang sebuah aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Pegawai  Terbaik  di  Rupbasan  Kelas  I  Bandar  Lampung  dengan  menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting. Dengan  adanya  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat memudahkan  pimpinan  Rupbasan  dalam  menentukan  pegawai terbaik berdasarkan kriteria yang ada. Hasil penelitian ini didapat bahwa dengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting dapat menentukan pegawai terbaik sesuai dengan kriteria.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting, Aplikasi, Rupbasan

## 1. Pendahuluan
Teknologi Informasi (TI) atau dalam bahasa Inggris diartikan  sebagai Information  Technology (IT)  adalah  suatu teknologi  yang  berupa hardware,  software,  brainware yang digunakan untuk memperoleh, mengirimkan, mengolah, mengartikan,  menyimpan,  mengorganisasikan,  dan menggunakan  data  untuk  memperoleh  informasi  yang berkualitas.  Komputer  hanya  satu  dari  sekian  produk dalam  domain  teknologi  informasi.  Modem,  Router,
Printer,  CPU,  Hard  Disk,  Floppy  Disk,  dan  lain sebagainya  merupakan  contoh  dari  produk-produk teknologi  informasi  yang  ada.  Kehadiran  teknologi informasi  membawa  pengaruh  yang  cukup  besar  dalam kehidupan  manusia  terutama  pada  bidang  Politik, Ekonomi,  Sosial,  Budaya,  Pertahanan,  Keamanan  dan lain sebagainya [1]. Secara garis besar, peranan teknologi informasi  adalah  menggantikan  peran  manusia,

## Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia dan Informatika)
memperkuat  peran  manusia  dan  berperan  dalam restrukturisasi  terhadap  peran  manusia  [2].  Teknologi informasi  (TI)  merambah  ke  segala  ruang  lingkup aktivitas  manusia,  salah  satunya  adalah  Rupbasan.  Di dalam  Rupbasan  terdapat  pegawai  yang  bertugas  untuk menjaga barang-barang sitaan di dalam Rupbasan. Tetapi belum ada sistem yang dapat menilai kinerja pegawai di dalam Rupbasan tersebut. Hal ini tentu saja menyulitkan petinggi Rupbasan dalam menilai pegawai yang memiliki kinerja  terbaik  di  Rupbasan  tersebut.  Oleh  karena  itu diperlukan sebuah teknologi informasi yang dapat menilai kinerja pegawai Rupbasan. Teknologi Informasi tersebut adalah  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK).  Sistem Pendukung Keputusan atau dalam bahasa Inggris disebut Decision  Support  System adalah  sebuah  sistem  yang  dapat digunakan untuk membantu memecahkan masalah pada suatu organisasi dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur [3]. Komponen utama dari Sistem Pendukung Keputusan  ini  terdiri  dari database , modelbase ,  serta  user interface (UI) untuk memudahkan proses interaksi antara manusia  dengan  komputer.  Tahapan  proses  dalam mengambil  keputusan,  dimulai  dari  proses  identifikasi, perancangan  desain,  pemilihan  solusi,  hingga  tahap implementasi  program.  Dalam  prosesnya  dibantu  oleh berbagai sistem lain seperti Artificial Intelligence (AI), Expert System (ES), Fuzzy Logic , dan lain sebagainya [4]. Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  adalah  metode  yang berkonsep  pada  penjumlahan  bobot  dari  nilai  rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [5]. Metode Simple Additive  Weighting (SAW)  dipilih  untuk  melakukan penilaian  dan  perangkingan  kinerja  pegawai,  dengan
perangkingan  diharapkan  proses  penilaian  akan  lebih tepat dan akurat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang telah ditetapkan sehingga akan mendapatkan hasil  yang  lebih  akurat  dalam  menentukan  pegawai terbaik,  dengan  metode Simple  Additive  Weighting dapat menghasilkan  analisa  dan  informasi  yang  akurat  untuk mencari  karyawan  terbaik.  Penelitian  yang  terkait  pada penelitian ini adalah penelitian yang dilakukan  oleh   [6] Kesimpulan  dari  penelitian  tersebut  adalah  penilaian prestasi  kerja  karyawan  kontrak  dengan  parameter penilaian kualitas dan kuantitas kerja, ketaatan, kerjasama, semangat kerja dan disiplin kerja menggunakan algoritma Fuzzy Simple Additive Weighting sudah berjalan dengan baik dan dapat menghasilkan analisis dan informasi yang akurat  dan  cepat  terlihat  dibandingkan  dengam perhitungan  manual  sehingga  Rupbasan  Kelas  II  blitar dapat  mempergunakannya  sebagai  alat  bantu  untuk pengambilan  keputusan,  penelitian  lain  [7]  Hasil  dari penelitian tersebut adalah pengguna dapat menyesuaikan nilai crisp dan nilai bobot dari masing-masing kriteria serta kriteria kredit yang bermasalah di dalam aplikasi, sehingga proses  penilaian  dapat  disesuaikan  dengan  kebutuhan. Penelitian  lain  [8]  Kesimpulan  dari  penelitian  tersebut adalah kriteria yang dihasilkan untuk pemilihan karyawan terbaik pada PT.  Kujang Sakti Anugrah bagian  bengkel adalah  tanggung  jawab,    prestasi  kerja,  kedisiplinan, prestasi  kerja  dan  kerjasama,  penelitian  lain  terkait  hal tersebut  [9]  Kesimpulan  dari  penelitian  tersebut  adalah sistem pendukung keputusan penilaian kinerja guru kelas menggunakan metode SAW pada SDN Kampung Dalem telah  menunjukkan  hasil  akhir  penilaian  kinerja  guru. Penambahan  data  guru,  data  kriteria,  data  sub  kriteria sudah dapat dilakukan dan tersimpan dalam database

## 2. Metodologi
Pada  penelitian  ini  untuk  merancang  dan mengembangkan  sistem  peneliti  menggunakan  metode Software Development Life Cycle (SDLC) dengan Model Waterfall. SDLC merupakan tahap - tahap pekerjaan yang dilakukan  oleh  sistem  analis  dan  programmer  dalam merancang  dan  membangun  sebuah  sistem  informasi
ataupun  sebuah  aplikasi.  Dengan  menggunakan  SDLC tentu akan memudahkan dalam mengidentifikasi masalah dalam merancang sebuah sistem sesuai dengan kebutuhan dan menyelesaikan permasalahan tersebut. Pada Gambar 1 merupakan tahap -tahap SDLC dengan menggunakan metode waterfall.
Gambar 1. Software Development Life Cycle (SDLC) Metode Waterfall
1. Requirement Analysis (Analisis kebutuhan)
Tahap  ini  merupakan  tahap  pertama  pada Software Development Life Cycle (SDLC) Metode Waterfall , tahap ini merupakan  tahap  dimana  komunikasi  antara  pembuat sistem  dengan  pengguna.  Pada  penelitian  ini  peneliti mencari informasi mengenai perancangan sistem, peneliti melakukan  wawancara  dengan  pihak-pihak  yang  terkait yang  ada  di  Rupbasan  Kelas  I  Bandar  Lampung khususnya pada bagian kepegawaian. Sehingga nantinya peneliti mengetahui kebutuhan apa saja yang diperlukan untuk  perancangan  sistem  dan  mengetahui  bagaimana cara kerja sistem.
2. Design (Desain)
Setelah  melakukan  tahap  pertama  yaitu Requirement Analysis (Analisis  kebutuhan)  peneliti  melakukan  proses Design (Desain).  Proses  ini  dilakukan  untuk meterjemahkan  dari  analisis  kebutuhan  menjadi  sebuah perancangan  perangkat  lunak  sebelum  masuk  kedalam tahap pengkodean. Pada proses ini yang difokuskan pada struktur data, arsitektur perangkat lunak, mengambarkan desain antar muka atau interface dan menjelaskan detail - detail algoritma yang digunakan. Untuk tahap ini peneliti menjelaskan alur program dengan menggunakan Flowchart and Design Unified Modelling Languange (UML). 3. Development (Pengembangan)
Proses ini merupakan proses pengembangan aplikasi dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  tertentu. Pada  pengembangan  aplikasi  ini  peneliti  menggunakan Bahasa  pemrograman  PHP  dan  Framework CodeIgniter . Pada  tahap  ini  kode  program  yang  dihasilkan  masih berupa  modul  -  modul  kecil  yang  nantinya  akan digabungkan pada tahap berikutnya.
4. Testing (Pengujian)
Testing merupakan
suatu
tahap
yang mengkombinasikan atau menggabungkan antara modul- modul yang sudah dibuat atau yang sudah dikembangkan kemudian  tahap  ini  melakukan  pengujian  untuk memberikan  informasi  apakah  sebuah  perangkat  lunak telah berjalan sesuai dengan fungsinya, apakah perangkat lunak tersebut memiliki kesalahan ataupun tidak memiliki kesalahan.  Untuk menguji atau melakukan tahap testing ini peneliti melakukan dua uji yang pertama uji black box yang kedua uji white box . 5. Maintenance (Pemeliharaan)
Pada tahap ini merupakan tahap instalasi dan proses pemeliharaan aplikasi atau sistem.

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan 3 metode, pengumpulan data dilakukan agar data tersebut dapat diolah sebelum proses pembutan sistem:

## 1. Studi pustaka
Yang pertama dilakukan untuk teknik pengumpulan data adalah dengan cara melakukan studi pustaka. Peneliti melakukan  kegiatan  pengumpulan  data  sesuai  dengan masalah dalam penelitian yang di ambil dari buku - buku, karya ilmiah, tesis, internet, dan lain sebagainya.
2. Wawancara
Wawancara adalah teknik pengumpulan data dari self- report,  yang  merupakan  pertemuan  dua  orang  dengan melakukan tanya jawab sehingga dapat bertukar informasi (Sugiyono, 2014). Peneliti melakukan wawancara dengan pegawai  yang  ada  pada  Rupbasan  Kelas  I  Bandar Lampung.  Wawancara  dalam  penelitian  ini  dilakukan secara  tidak  terstruktur,  melalui  tatap  muka  karena peneliti  berdinas  dikantor  Rupbasan  Kelas  I  Bandar Lampung.  Peneliti  melakukan  wawancara  kepada  13 pegawai rubasan.
3. Observasi
Untuk  mengumpulkan  data  dengan  cara  melakukan pengamatan langsung terhadap sebuah tempat penelitian atau objek penelitian, maka peneliti menggunakan teknik observasi  yaitu  teknik  dimana  peneliti  mengamati langsung  kinerja  pegawai  melakukan  tugasnya  pada Rupbasan  Kelas  I  Bandar  Lampung  sehingga  peneliti memahami  alur  kerja  untuk  dapat  mengembangakan menjadi  sebuah  aplikasi  penilaian  kinerja  pegawai  di Rupbasan tersebut.

## B. Metode
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dipilih untuk  melakukan  penilaian  dan  perangkingan  kinerja pegawai,  dengan  perangkingan  diharapkan  proses penilaian akan lebih tepat dan akurat karena didasarkan pada  nilai  kriteria  dan  bobot  yang  telah  ditetapkan sehingga akan mendapatkan hasil yang lebih akurat dalam menentukan  pegawai  terbaik,  dengan  metode  Simple Additive  Weighting  dapat  menghasilkan  analisa  dan informasi yang akurat untuk mencari karyawan terbaik

## C. Nilai Pembobotan pada SAW
1. Kriteria kehadiran
Tabel 1 Tabel Bobot Kehadiran Kehadiran (hari) Bobot 20 – 22 5 16 – 19 4 12 – 15 3 7 – 11 2 < 7 1
Dari  tabel  diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  absen kehadiran selama satu bulan adalah 22 hari untuk setiap pegawai.  Untuk  kehadiran  selama  20 – 22  hari  kerja didapat bobot 5, 16 – 19 hari kerja didapat bobot 4, 12 –
15  hari  kerja  mendapat  bobot  3,  7 – 11  hari  kerja mendapat  bobot 2, dan dibawah 7  hari kerja mendapat bobot 1.

## 2. Kriteria kinerja individu
Tabel 2 Tabel Bobot Kinerja Individu Kinerja individu Bobot Sangat baik 5 Baik 4 Cukup 3 Kurang baik 2 Sangat tidak baik 1 Dari tabel diatas, dapat disimpulkan bahwa kinerja individu setiap pegawai selama satu bulan jika sudah mencapai 60 -66 didapatkan bobot 5, 50 – 60 didapat
bobot 4, 40 – 50 didapat bobot 3, 30 – 40 didapat bobot
2, dibawah 30 mendapat bobot 1.
3. Kriteria masa kerja
Tabel 3 Tabel Bobot Masa Kerja Masa kerja (tahun) Bobot > 15 5 11 – 14 4 7 – 10 3 4 – 6 2 1 – 3 1
Dari tabel diatas, untuk masa kerja pegawai diatas 15 tahun mendapat bobot 5, 11 – 14 tahun mendapat bobot 4, 7 – 10 tahun mendapat bobot 3, 4 – 6 tahun mendapat bobot 2, dan 1 – 3 tahun mendapat bobot 1.
4. Kriteria pendidikan
Tabel 4 Tabel Bobot Pendidikan Pendidikan Bobot S2 5 S1 4 D3 3 SMA / SMK 2 SMP 1
Dari tabel diatas, didapat kesimpulan bahwa pendidikan terakhir pegawai di S2 mendapat bobot 5, S1 mendapat bobot 4, D3 mendapat bobot 3, SMA / SMK mendapat bobot 2, SMP mendapat bobot 1.
D. Langkah – langkah metode SAW :
1. Tentukan alternatif (A i ) yang ada, dalam hal ini nama pegawai yang menjadi alternatif
2. Tentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan (C j ) dan bobot preferensi (W) pada setiap kriteria, dan menentukan nilai kecocokan setiap kriteria apakah termasuk benefit atau cost
3. Membuat  matriks  keputusan  (X)  dan  melakukan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  dengan  cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (R ij ) dari alternatif (A i ) pada kriteria (C j ) dengan rumus :
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 }
Jika j adalah atribut keuntungan ( benefit )
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 }
Jika j adalah atribut biaya ( cost )
Hasil dari normalisasi (R ij ) membentuk matriks ternormalisasi
𝑅 =   [ 𝑟11 𝑟12 … 𝑟1𝑗 . . . . . . 𝑟𝑖1 𝑟𝑖2 … 𝑟𝑖𝑗 ]
4. Nilai  akhir  preferensi  (V i )  diperoleh  dari  penjumlahan  dari  perkalian  elemen  baris  matriks  ternormalisasi dengan bobot preferensi (W)
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗
𝑛 𝑗=1
Keterangan : V i = Nilai rangking untuk setiap alternatif W j = Nilai bobot dari setiap kriteria R ij = Nilai rating yang sudah ternormalisasi. [10]

## 3. Hasil dan Pembahasan
1. Menentukan sejumlah kriteria dari pegawai, yaitu :
a. Kehadiran
b. Kinerja individu
c. Masa kerja
d. Pendidikan

## 2. Menentukan penggolongan kriteria antara benefit dan cost
Tabel 5 Penggolongan Kriteria Benefit dan Cost

## 3. Menentukan nilai bobot preferensi dari setiap kriteria (W)
Tabel 6 N nilai bobot preferensi dari setiap kriteria (W)
Kriteria Jenis Keterangan Kehadiran Benefit Semakin banyak tingkat kehadirannya maka semakin baik pula nilainya Kinerja individu Benefit Semakin banyak jobdesk yang dicapai maka semakin baik nilai kinerja individu tersebut Masa kerja Benefit Semakin lama masa kerjanya maka semakin bagus nilai masa kerja tersebut Pendidikan Benefit Semakin tinggi pendidikan terakhirnya maka semakin baik nilai pendidikan tersebut Kriteria Nilai Bobot Preferensi C1 15 C2 25 C3 15 C4 20
Variabel dari setiap kriteria yang ada adalah : C1 : Kehadiran C2 : Kinerja individu C3 : Masa kerja C4 : Pendidikan 4. Menentukan nilai kecocokan setiap kriteria
Tabel 7 Menentukan nilai kecocokan setiap kriteria
Tabel 8 Menentukan nilai kecocokan setiap kriteria

## 5. Membuat matriks keputusan (X)
𝑋 = ( 5 5 1
5 5 1 5 5 1 5 4 4 )
6. Melakukan proses normalisasi dengan rumus sebagai berikut :
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 }
Jika j adalah atribut keuntungan ( benefit )
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 }
Jika j adalah atribut biaya ( cost )
C1
r1.1 = 5
max(5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5; 5) = 5 5 = 1
7. Menghitung nilai preferensi (Vi) dengan rumus :
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗
𝑛
Nama Pegawai Kehadiran (hari) Kinerja individu Masa kerja (tahun) Pendidikan Mochamad Junaidi 21 Sangat baik 1 S2 Titin Prihatiningsih 21 Sangat baik 3 S1 Ferry Kurniawan 21 Sangat baik 1 S1 Fikri 21 Sangat baik 6 SMA Nama Pegawai Kehadiran Kinerja individu Masa kerja Pendidikan C1 (Benefit) C2 (Benefit) C3 (Benefit) C4 (Benefit) Mochamad Junaidi 5 5 1 5 Titin Prihatiningsih 5 5 1 4 Ferry Kurniawan 5 5 1 4 Fikri 5 5 2 2
Keterangan : V i = Nilai rangking pada tiap alternatif W j = Nilai bobot dari setiap kriteria Tabel 9 Rangking R ij = Nilai
rating yang sudah ternormalisasi Mochamad Junaidi (V 1 ) = (15*1) + (25*1) + (15*0.5) + (20*1) = 15 + 25 + 7.5 + 20
= 67.5
8. Hasil akhir dari perhitungan

## 4. Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  ini  terdapat  kesimpulan  Dengan adanya sistem pendukung keputusan pemilihan pegawai terbaik  di  Rupbasan  ini,  sistem  dapat  memilih  pegawai mana  yang  memiliki  kinerja  terbaik  diantara  semua
pegawai yang ada di Rupbasan Kelas I Bandar Lampung Kepala Rupbasan tidak mengalami kesulitan yang berarti untuk  memilih  pegawai  mana  yang  memiliki  kinerja terbaik.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Syafnidawaty,  “ Teknologi  Informasi ,” Universitas Raharja , 2020. .
[2]  Y.  Utami,  A.  Nugroho,  and  A.  F.  Wijaya, “Perencanaan  Strategis  Sistem  Informasi  dan Teknologi  Informasi  pada  Dinas  Perindustrian  dan Tenaga  Kerja  Kota  Salatiga,” J.  Teknol.  Inf.  dan  Ilmu Komput. ,  vol.  5,  no.  3,  p.  253,  2018,  doi: 10.25126/jtiik.201853655.
[3]  D.  W.  Wibowo,  M.  Mentari,  A.  D.  Chandra,  A.  A. Kuddah,  and  R.  wahyu  Putra,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Berbasis  Web  Rekomendasi  Pekerjaan Bagi Lulusan JTI Polinema Dengan Metode SAW,”
JASIEK  (Jurnal  Apl.  Sains,  Informasi,  Elektron.  dan Komputer) , vol. 2, no. 1, pp. 68 – 79, 2020.
[4] M.  R.  Adani,  “Penerapan  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  dalam  Teknologi  Informasi,” Sekawan Media , 2021. .
[5]  I.  P.  Pratiwi,  F.  Ferdinandus,  and  A.  D.  Limantara, “CAHAYA  téch,” Sist.  Pendukung  Keputusan  Penerima Progr.  Kel.  Harapan  Menggunakan  Metod.  Simple  Addit. Weight. , vol. 8, no. 2, pp. 182 – 195, 2019.
[6] A.  D.  Syahputra  and  F.  Marisa,  “Penilaian  Kinerja Karyawan  di  Kantor  RUPBASAN  Kelas  II  Blitas Dengan  Menggunakan  Fuzzy  Simple  Additive Weighted,” JOINTECS  (Journal  Inf.  Technol.  Comput.
Sci. ,  vol.  4,  no.  2,  p.  69,  2019,  doi: 10.31328/jointecs.v4i2.1009.
[7] S.  Aisyah,  “Jurnal  Teknovasi Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan  Analisis  Kelayakan  Pada Perusahaan Leasing Siti Aisyah Program Studi Sistem Informasi  Fakultas  Teknoogi  dan  Ilmu  Komputer Universitas Prima Indonesia Jurnal Teknovasi ISSN : 2540- 8389,” J.  Teknovasi ,  vol.  06,  no.  1,  pp.  1 – 16,
2019.
[8]  M.  F.  Penta,  F.  B.  Siahaan,  and  S.  H.  Sukamana, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik  Menggunakan  Metode  SAW  pada  PT. Kujang  Sakti  Anugrah,” JSAI  (Journal  Sci.  Appl. Informatics) ,  vol.  2,  no.  3,  pp.  185 – 192,  2019,  doi: 10.36085/jsai.v2i3.410.
[9] A. F. Mustofa and M. I. Majaruni, “Sistem Pendukung Keputusan  Penilaian  Kinerja  Guru  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” CAHAYAtech , vol. 7, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.47047/ct.v7i1.1.
[10] R. Fauzan, Y. Indrasary, and N. Muthia, “Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  Bidik Misi  di  POLIBAN  dengan  Metode  SAW  Berbasis Web,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 2, p. 79, 2018, doi: 10.15575/join.v2i2.101.
Kode Nilai Preferensi Nama Pegawai Nilai Bobot Preferensi Rangking V 1 Mochamad Junaidi 67.5 2 V 2 Titin Prihatiningsih 63.5 4 V 3 Ferry Kurniawan 63.5 4 V 4 Fikri 63 18