Jurnal Sistem Informasi dan Telematika (Telekomunikasi, Multimedia, dan Informasi) Volume 10, Nomor 2, Oktober 2019
NO  JUDUL PENELITIAN / NAMA PENULIS HALAMAN 1. KOMPARASI METODE KOMBINASI SELEKSI FITUR DAN MACHINE LEARNING K-NEAREST NEIGHBOR PADA DATASET LABEL HOURS SOFTWARE EFFORT ESTIMATION 83-89 Indra Kurniawan, Ahmad Faiq Abror 2. IMPLEMENTASI  ALAT  PEMBERI  PAKAN  TERNAK  MENGGUNAKAN  IOT UNTUK OTOMATISASI PEMBERIAN PAKAN TERNAK 90-97 Fenty Ariani, Arnes Yuli Vandika, Handy Widjaya 3 IMPLEMENTASI SISTEM KONTROL BERBASIS WEB PADA SMART ROOM DENGAN MENGGUNAKAN KONSEP INTERNET OF THINGS 98-106 Robby Yuli Endra , Ahmad Cucus, Freddy Nur Affandi, Deni Hermawan 4 PENERAPAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING    (SAW)  PADA  AMRI

## SUPERMARKET BANJAR JAYA UNTUK PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK
107-115 Tri Susilowati,Sucipto, Nungsiyati, Tomi Adi Kartika,Nur Zaman 5 BUS TRACKER – SISTEM LACAK LOKASI CALON PENUMPANG, LOKASI BUS DAN PERKIRAAN WAKTU KEDATANGAN BUS 116-121 Erlangga,Taqwan Thamrin, Panji Maulana, Nico Susanto 6 APLIKASI CONVOLUTION NEURAL NETWORK UNTUK MENDETEKSI JENIS- JENIS SAMPAH 122-132 Stephen, Raymond, Handri Santoso 7 IMPLEMENTASI FACE DETECTION PADA SMART CONFERENCE MENGGUNAKAN VIOLA JONES 133-138 Freddy Nur Afandi, Ramses Parulian Sinaga, Yuthsi Aprilinda, Fenty Ariani 8 APLIKASI MONITORING BASE TRANSCEIVER STATION BERBASIS ANDROID MENGGUNAKAN METODE LOCATION BASED SERVICE 139-144 Dani Yusuf, Freddy Nur Afandi 9 DECISION SUPPORT SYSTEM(SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN) PENERIMAAN PESERTA DIDIK BARU 145-152 Dede Aprilia Haspita, Jimi Ali Baba 10  PERANCANGAN APLIKASI BERBASIS WEB UNTUK MEMBANTU PENGUJIAN KUALITAS KAIN TEKSTIL OTOMOTIF (STUDI KASUS PADA PT. ATEJA MULTI INDUSTRI) 153-159
Reni Nursyanti, R.Yadi Rakhman Alamsyah, Surya Perdana

## Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung
JIST Volume 10 Nomor 2 Halaman Lampung Oktober 2019 ISSN 2087 – 2062 E-ISSN 2686-181X

## Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Telematika
(Telekomunikasi, Multimedia & Informatika)
Program Studi Teknik Informatika
Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung

## PENANGGUNG JAWAB
Rektor Universitas Bandar Lampung
Ketua Tim Redaksi: Ahmad Cucus,S.Kom,M.Kom
Wakil Ketua Tim Redaksi: Marzuki,S.Kom,M.Kom

## TIM PENYUNTING :

## PENYUNTING AHLI (MITRA BESTARI)
Prof. Mustofa Usman, Ph.D (Universitas Lampung) Prof. Wamiliana, Ph.D (Universitas Lampung) Akmal Junaidi, Ph.D (Universitas Lampung) Handri Santoso, Ph.D (Institute Sains dan Teknologi Pradita) Dr.Iing Lukman,M.Sc. (Universitas Malahayati)
Penyunting Pelaksana: Robby Yuli Endra S.Kom., M.Kom Yuthsi Aprilinda, S.Kom, M.Kom Fenty Ariani, S.Kom.,M.Kom

## Pelaksana Teknis:
Wingky Kesuma, S.Kom Shelvi, S.Kom

## Alamat Penerbit/Redaksi:
Pusat Studi Teknologi Informasi -  Fakultas Ilmu Komputer Universitas Bandar Lampung Gedung M Lantai 2 Pascasarjana
Jl.Zainal Abidin Pagar Alam no.89 Gedong Meneng Bandar Lampung Email: explore@ubl.ac.id

## PENGANTAR REDAKSI
Jurnal explore adalah jurnal yang diprakrasai oleh program studi  Informatika, Fakultas Ilmu Komputer  Universitas  Bandar  Lampung,  yang  di  kelola  dan  diterbitkan  oleh  Fakultas  Ilmu Komputer / Pusat Sudi Teknologi Informasi.
Pada  Edisi  ini,  explore  menyajikan  artikel/naskah  dalam  bidang  teknologi  informasi khususnya dalam pengembangan aplikasi, pengembangan machine learning dan pengetahuan lain dalma bidang rekayasa perangkat lunak, redaksi mengucapkan terima kasih dan selamat kepada  penulis  makalah  ilmiah  yang  makalahnya  kami  terima  dan  di  terbitkan  dalam  edisi ini,  makalah  ilmah  yang  ada  dalam  jurnal  ini  memberikan  kontribusi  penting  pada pengembangan ilmu dan teknologi.
Selain  itu,  sejumlah  pakar  yang  terlibat  dalam  jurnal  ini  telah  memberikan  kontribusi  yang sangat berharga dalam menilai makalah yang dimuat, oleh sebab itu, redaksi menyampaikan banyak terima kasih.
Pada kesempatan ini redaksi kembali mengundang dan memberikan kesempatan kepada para peneliti,  di  bidang  pengembangan  perangkat  lunak  untuk  mempublikasikan  hasil penelitiannya dalam jurnal ini.
Akhirnya  redaksi  berharap  semoga  makalah  dalam  jurnal  ini  bermanfat  bagi  para  pembaca khususnya  bagi  perkembangan  ilmu  dan  teknologi  dalam  bidang  perekaan  perangkat  lunak dan teknologi pada umumnya.
PENERAPAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING  (SAW) PADA AMRI SUPERMARKET BANJAR JAYA UNTUK PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK
Tri Susilowati 1 , Sucipto 2 , Nungsiyati 3 , Tomi Adi Kartika 3 , Nur Zaman 4 Program studi sistem informasi STMIK Pringsewu 1234
Program Pasca IIB Darmajaya 5 trisusilowati423@gmail.com 1 , cipto.adam71@gmail.com 2 , nungsiyati@gmail.com 3 tomiadikartika@gmail.com 4 nurzaman12@gmail.com 5

## ABSTRAK
Sumber  daya  manusia  (karyawan)  yang  sangat  berperan  dalam  mewujudkan  visi  dan  misi  suatu perusahaan  baik  swasta  maupun  pemerintah.  Kualitas  dan  semangat  kerja  yang  diberikan  karyawan  dapat membantu  keberlangsungan  kemajuan  suatu  perusahaan.  Untuk  mendukung  semangat  karyawan  dalam bekerja,  Amri  Supermarket  menerapkan  pemberian  reward  atau  penghargaan  kepada  karyawan  terbaik  yang dilakukan  secara  periodik  atau  yang  dikenal  dengan  Employee  of  the  Month  (EOM).  Penghargaan  yang diberikan dapat berupa penambahan gaji atau kenaikan jabatan. Agar proses penilaian karyawan mendapatkan nilai  yang  objektif  dan  tepat  sasaran,  maka  pada  Amri  Supermarket  diperlukan  sebuah  sistem  pendukung keputusan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) sering dikenal dengan istilah metode pemjumlahan  terbobot,  dengan  kriteria  antara  lain:  Kinerja,  presensi,  prilaku,  penampilan,  atribut.  Konsep dasar dari metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada  setiap  alternatif  dari  semua  atribut.    Dengan  menggunakan  kriteria  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada.  Sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  karyawan  terbaik  ini  akan dikembangkan dengan menggunakan Destop.
Kata kunci : Karyawan, Penilaian Karyawan, Simple Additive Weighting (SAW), Database MySQL
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Karyawan  adalah  sumber  daya  manusia yang  sangat  berperan  dalam  mewujudkan  visi dan  misi  suatu  perusahaan.  Kualitas  dan semangat  kerja  yang  diberikan  karyawan  dapat membantu  keberlangsungan    kemajuan  suatu perusahaan.  Amri Supermarket merupakan salah  satu  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang penjualan  barang,  mulai  kebutuhan primer hingga kebutuhan tersier . Dalam melaksanakan operasional  perusahaan,  Amri Supermarket memberikan  penghargaan  kepada  karyawan dengan cara memilih karyawan terbaik di setiap 3  bulan  sekali  pada  semua  divisi  dan  1  tahun sekali  di  setiap  divisi.  Hal  ini  dimaksudkan untuk meningkatkan semangat karyawan dalam bekerja, terutama dalam memberikan pelayanan terbaik kepada konsumen.
Penelitian terdahulu yang berkaitan dengan penilaian  terbaik  anatara  lain  adalah  : This paper  presents  Simple  Additive  Weighting method  to  determine  scholarship  recipients. One  method  that  can  be  used  for  Decision
Support System is by using Fuzzy MADM (Multi Attribute  Decision  Making).  In  this  research will be raised a case that is looking for the best alternative  based  on  criteria  to  perform calculation  of  FMADM  method  in  the  case. This  method  is  chosen  because  it  is  able  to select  the  best  alternative  from  a  number  of alternatives,  in  this  case  the  intended alternative is that eligible to receive scholarship  based  on  the  criteria  specified. Research  is  done  by  finding  the  weight  value for  each  attribute,  then  done  the  ranking process  that  will  determine  the  optimal alternative, the best student .(Susilowati, 2018) Penelitian  tentang  sistem  pendukung keputusan  penilaian  kinerja  guru  pada  Sekolah Dasar  Negeri  1  Banjar  Negeri  dengan  metode TOPSIS (Techni  queFor  Order  Preference bySimiliarity to Ideal Solution) sangat membantu  kepala  sekolah  dalam  menentukan guru  terbaik  sehingga  penilaian  kinerja  guru dapat dilakukan secara cepat dan tepat.(susilowati, 2018)
Dari  kedua  penelitian  terdahulu  diatas, peneliti  menerapkan  metode  SAW  dalam menentukan  karyawan  terbaik  pada  Amri Supermarket yang dilakukan Supervisor (Pengawas  Lapangan).  Selama  ini  penilaian Karyawan terbaik dipilih berdasarkan penilaian subjektifitas masing-masing
karyawan.
Sehingga  penilaian  yang  diberikan  masih  tidak pasti. Adanya ketidaktepatan dalam memberikan  nilai  kepada  karyawan  berdampak pada  hasil  keputusan  yang  diberikan  kurang tepat.
Dalam penelitian ini peneliti menggunakan metode  SAW  dalam  yang  terkenal  dengan metode  pemjumlahan  terbobot.  Kriteria  dari yang  digunakan  perhitungan  pada  Amri Supermarket antara  lain:  Kinerja,  presensi, prilaku, penampilan, atribut. Sehingga pemilihan karyawan terbaik di Amri Supermarket lebih  bersifat  obyektif.  Oleh karena  itu,  metode  yang  dapat  diterapkan adalah Simple  Additive  Weighting (SAW). Untuk  penyajian  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  karyawan terbaik  akan  dilakukan dengan  bantuan  teknologi  komputer  berbasis dekstop .

## 1.2 Perumusan Masalah
Berdasarkan  identifikasi  masalah  yang  telah dijelaskan sebelumnya, maka dibutuhkan penerapan  metode Simple  Additive  Weighting
(SAW) pada Amri Supermarket untuk pemilihan karyawan terbaik
1.3 Tujuan dan manfaat Penelitian
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dari  penelitian ini adalah untuk membangun Sistem
Pendukung Keputusan (SPK) pemilihan karyawan terbaik menggunakan Simple Additive Weighting (SAW)  agar  meperoleh  keputusan yang tepat dan bersifat obyektif.
Manfaat penelitian ini adalah sebagai salah satu alternatif untuk membantu proses pemilihan karyawan terbaik pada Amri Supermarket.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Studi Literatur Selaras dengan pengembangan sumber daya manusia  sebagai  prioritas  pembangunan nasional, penilaian kinerja karyawan
semakin bermakna strategis dalam mempersiapkan sumber daya manusia yang berkualitas  dalam  menghadapi  era-global.
Permasalahan  yang  terjadi  dalam  proses penilaian penilaian kinerja karyawan standar  kualitas  pendidik  dalam  sekolah khususnya dalam SMA N 1 Sukoharjo yang masih bersifat subyektif. Untuk mengurangi sifat  subyektifitas  tersebut  maka  perlu dirancang  sebuah  sistem  penilaian  kinerja karyawan menggunakan metode SAW yang merupakan  metode  pengambilan  keputusan yang  multi  kriteria.  Metode  Pengumpulan data  yang  dilakukan  yaitu  dengan  metode interview/wawancara,  observasi,  dan  studi pustaka Metode pengembangan sistem yang digunakan  dalam  sistem  ini  adalah  Sistim SAW,  Dengan  adanya  sistem  ini  ditujukan untuk  mempermudah  dan  mempercepat dalam menentukan penilaian kinerja karyawan  pada  SMA  N  1  Sukoharjo  dan diharapkan sesuai dengan kebutuhan
pengguna.(Antika, 2017) 2.2 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
Decision  Support System  (DSS)  atau Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah sistem  yang  dimaksudkan  untuk  mendukung pembuat  keputusan  manajerial  dalam  situasi keputusan
semiterstruktur dan terstruktur.(Turban dan Aronson 2011).
SPK  berfungsi  sebagai  tambahan  atau pendukung  bagi  pembuat  keputusan,  dapat memperluas  pengetahuan  dan  kemungkinan, namun  tidak  menggantikan  penilaian.  Sistem ini ditujukan untuk keputusan yang membutuhkan  penilaian  dan  keputusan  yang dapat  diolah  dengan  algoritma  atau  secara teknis.

## 2.3 Metode Simple Additive Weighting
Salah  satu  metode  penyelesaian  masalah MADM  adalah  dengan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Metode SAW  sering  juga  dikenal  istilah  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  dari semua  atribut  (Fishburn,  1967).  [7]  Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada (Kusumadewi, 2006).
Langkah  Penyelesaian Simple  Additive Weighting (SAW) 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  melakukan  normalisasi tersebut adalah :
x ij R ij = Max i x ij Jika j adalah atribut keuntungan (Benefit)
Min i x ij x ij Jika j adalah atribut biaya (Cost)
Gambar 1 Rumus Normalisasi Matriks Metode SAW
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai :
n V i =  ∑   w j r ij j = 1

## 2.4 Data Flow Diagram (DFD)
Data  Flow  Diagram  atau  dalam  bahasa Indonesia  menjadi  Diagram  Alir  Data  (DAD) adalah refresentasi grafik yang menggambarkan aliran  informasi  dan  transformasi  informasi yang diaplikasikan sebagai data yang mengatur dari  masukan  (input)  dan  keluaran  (output). DFD  tidak  sesuai  untuk  memodelkan  sistem yang  menggunakan  pemograman  berorientasi objek. (Sukamto dan Shalahuddin, 2014:288)

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  Penelitian  adalah  sebuah langkah-langkah  atau  cara  yang  digunakan
untuk  mencari  dan  memperoleh  data-data  yang diperlukan  dan  selanjutnya  diproses  menjadi informasi  sesuai  dengan  permasalahan  yang diteliti. Metodologi penelitian digunakan sebagai  pedoman  dalam  pelaksanaan  penelitian ini  agar  hasil  yang  dicapai  tidak  menyimpang dari tujuan yang sebenarnya.

## 3.1 Pengumpulan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengumpulan data  yang  berhubungan  dengan  penelitian  dan pembuatan sistem,  yaitu observasi, wawancara, dan  studi  pustaka . Pengumpulan  data  ini berfungsi  untuk  mendukung  penelitian  yang akan dilaksanakan.

## 3.1.1 Observasi
Observasi  merupakan  salah  satu  metode pengumpulan data yang melakukan pengamatan atau  peninjauan  langsung  untuk  mencari  data- data yang dibutuhkan sesuai dengan permasalahannya  yaitu  membangun  sistem sebagai  pendukung  sebuah  keputusan  pada pemilihan  karyawan  terbaik  berbasis dekstop dengan menerapkan metode SAW agar memperoleh  data-data  dan  informasi  yang akurat. Observasi dilakukan di Amri
Supermarket yang beralamat Jl. Seputih Agung Lampung Tengah.

## 3.1.2 Wawancara
Melakukan  wawancara  kepada  Bapak Choirul  Anam  selaku  Manajer  SDM  Amri Supermarket ,  untuk  mengetahui  informasi- informasi  yang  dibutuhkan  seperti  kriteria- kriteria untuk pemilihan karyawan terbaik pada sistem  sebagai  pendukung  sebuah  keputusan pemilihan karyawan terbaik sehingga menghasilkan urutan alternatif terbaik. Wawancara dilakukan di Kantor Amri Supermarket .
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Pengujian manual Sistem
4.4.1 Pengujian Validitas Metode SAW Pengujian sistem diperlukan untuk mengetahui  seberapa  besar  nilai  validitas metode  SAW  yang  diimplementasikan  ke dalam aplikasi tersebut, pengujian ini menggunakan data contoh yang telah disesuaikan dengan acuan persyaratan
mengenai  nilai  kriteria  dan  nilai  bobot  yang berasal dari Amri Supermarket .
Selanjutnya  acuan  tersebut  digunakan untuk  membuat  contoh  kasus  penilaian  dengan 3  karyawan  pada  divisi  ATK,  seperti  yang  ada pada Tabel 1, seperti dibawah ini :
Tabel  1 Tabel  Nilai  Karyawan  pada  Setiap Kriteria
Nama Karyawan Kinerj a Pres ensi Prilak u Penam pilan Atribu t Abdul Naseh 83 80 77 75 60 Andi Rizal 79 78 78 79 70 Moh. Puji Indah 87 83 79 75 70

## a. Pengujian secara program
Pengujian  secara  program  ini  dilakukan dengan  tetap  menggunakan  acuan  yang  berasal dari  tabel-tabel  diatas  mulai  dari  nilai  tiap alternatif  dan  nilai  bobot.  Pengujian  dilakukan dimulai  dari  proses input nilai-nilai  alternatif (karyawan)  diatas,  seperti  pada  Gambar  2  di bawah ini:
Gambar 2 Form Input Nilai Setiap Alternatif pada Setiap Kriteria
Setelah user melakukan  proses  input  nilai setiap  alternatif,  selanjutnya  data  masukan tersebut  disimpan  untuk  selanjutnya  diperlukan dalam proses perhitungan. Untuk melihat hasil dari perhitungan  tersebut, user dapat  memilih  menu laporan.  Selanjutnya,  akan  ditampilkan  hasil  akhir dari  setiap  alternatif  seperti  yang  terlihat  pada Gambar 3 dibawah ini :
Gambar 3 Laporan Hasil Penilaian Karyawan

## b. Pengujian secara manual
Pengujian  secara  manual  adalah  tahapan selanjutnya didalam pengujian validitas metode SAW,  sistem  hitung  metode  SAW  ini  tidak hanya  diimplementasikan  secara  komputerisasi namun  perlu  dilakukan  implementasi  secara manual.
Tabel  2 Nilai  Karyawan  pada  beserta  Bobot
Kriteria
Nama Karyawa n Kinerj a Presen si Prila ku Pena mpila n Atri but Abdul Naseh 83 80 77 75 60 Andi Rizal 79 78 78 79 70 Moh. Puji Indah 87 83 79 75 70 BOBOT 30%= 0,3 25% =0,25 20% = 0,2 15%= 0,15 10% = 0,1
Masukan semua hasil perhitungan tersebut kedalam  tabel  faktor  ternormalisasi,  seperti pada Tabel 3 di bawah ini :
Tabel 3 Tabel Faktor Ternormalisasi
Kinerja Presensi Perilaku Penampilan Atribut 0,954 0,9639 0,9747 0,9497 0,8571 0,908 0,9398 0,9873 1 1 1 1 1 0,9497 1
Pertama,  hasil  dari  Tabel  3  dikalikan matriks  dengan  pembobotan  kriteria  yang  telah ditentuka, seperti perhitungan di bawah ini :
0,954 0,9639  0,9747  0,9497  0,08571 V    = 0,908 0,9398  0,9873  1 1 1 1 1 0,9497  1 x     = 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 V 1 = (0,954*0,3) + (0,9639*0,25) + (0,9747*0,2) +
(0,9497*0,15) + (0,8571*0,1)
= 0,2862 + 0,241 + 0,1948 + 0,1425 + 0,0857 = 0,9502
V 2 = (0,908*0,3) + (0,9398*0,25) + (0,9873*0,2) +
(1*0,15) + (1*0,1)
= 0,2724 + 0,235 + 0,1974 + 0,15 + 0,1
= 0,9548
V 3 = (1*0,3) + (1*0,25) + (1*0,2) + (0,9497*0,15)
+
(1*0,1) = 0,3 + 0,25 + 0,2 + 0,1424 + 0,1 = 0,9924
Hasil  yang  didapatkan  dari  perhitungan manual adalah :
1. V 1 memiliki nilai akhir 0,9502
2. V 2 memiliki nilai akhir 0,9548
3. V 3 memiliki nilai akhir 0,9924
Maka  dapat  disimpulkan  alternatif  terbaik untuk  penilaian  karyawan  terbaik  yang  dipilih adalah MOH. PUJI INDAH dengan nilai akhir V = 0,9924
4.2 Analisis Sistem
4.2.1 Document Flowchart

## Gambar 4 Document Flowchart
Proses  awal  yang  dilakukan  oleh  admin adalah  mengambil  data  karyawan  untuk melakukan  penilaian  karyawan.  Karyawan dinilai  dari  berbagai  aspek  kriteria  sesuai dengan  kinerja  karyawan  yang  bersangkutan. Admin  akan  menyerahkan  daftar  karyawan yang sudah dinilai ke manajer.
Selanjutnya,  manajer  akan  melakukan evaluasi nilai terhadap penilaian yang dilakukan oleh  admin.  Setelah  melakukan  evaluasi penilaian,  manajer  melakukan  pengambilan keputusan  siapa  karyawan  terbaik  pada  Amri Supermarket .  Manajer  melakukan  penyusunan daftar karyawan terbaik dan memberikan daftar karyawan terbaik kepada karyawan.

## 4.2.2 System Flowchart – Data Master
System Flowchart –  Data  Master dijelaskan  setelah  berhasil  melakukan  login, admin  akan  masuk  ke  halaman  utama  sistem. Selanjutnya, admin melakukan pengolahan data master.  Dimana  dalam  data  master  terdapat  3 submenu yang  terdiri  dari  data  karyawan,  data kriteria, dan data bobot kriteria. Admin terlebih dahulu  akan  melakukan input data  karyawan, data  kriteria,  dan  data  bobot  kriteria.  Setelah
semua  data  di input dengan  benar,  admin melakukan penyimpanan data ke database yang sudah disediakan oleh sistem.
4.2.3

## System  Flowchart  –  Perhitungan

## SAW
System  Flowchart –  Perhitungan  SAW dijelaskan  setelah  melalui  proses  login, input data dengan benar. Admin melakukan perhitungan  karyawan  dan  sistem  secara otomatis  akan  menampilkan  hasil  penilaian karyawan terbaik. Dimana pada proses perhitungan  diperlukan  data  karyawan,  data kriteria, data bobot kriteria, dan data perhitungan  yang  tersimpan  otomatis  di  dalam sistem setelah melakukan perhitungan. 4.2.4

## System Flowchart – Laporan
System  Flowchart – Laporan dijelaskan setelah proses  perhitungan  SAW  selesai.  Maka  admin dan  manajer  dapat  melihat  hasil  penilaian karyawan.  Laporan  karyawan  terbaik  terbagu menjadi  2  pilihan  yaitu  penilaian  karyawan terbaik  untuk  setiap  divisi  atau  semua  divisi sesuai periode yang dimasukkan saat melakukan proses perhitungan SAW.
4.2. Desain Sistem
4.2.1 Context Diagram Data Hasil Semua Divisi Data Hasil Semua Divisi Data Login Data Login Data Hasil Setiap Divisi Data Karyawan Data Hasil Setiap Divisi Data Karyawan Data Bobot Kriteria Data Kriteria Data Karyawan 0 SPK PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK + ADMIN MANAGER Gambar 5 Context Diagram
Context  Diagram memuat  entitas  beserta data-data input maupun output dari  dan  ke dalam  sistem,  Entitas  disini  berupa admin dan manager yang  berhubungan  langsung  dengan sistem tersebut.
4.2.2 Data Flow Diagram level 0
Data Login Masuk Data Master Data Hasil Semua Divisi Data Hasil Semua Divisi Data Perhitungan Data Login Data Karyawan Data Hasil Semua Divisi Data Hasil Setiap Divisi Data Perhitungan Data Bobot Kriteria Data Kriteria Data Karyawan Data Hasil Setiap Divisi Data Karyawan Data Bobot Kriteria Data Kriteria Data Karyawan Data Hasil Setiap Divisi Data Bobot Kriteria Data Kriteria Data Karyawan Data Login ADMIN MANAGER 1 LOGIN 2 KARYAWAN 3 KRITERIA 4 BOBOT KRITERIA 5 PERHITUNGAN 6 SETIAP DIVISI 7 SEMUA DIVISI 1 LOGIN 2 INPUT DATA MASTER + 3 PERHITUNGAN SAW + 4 LAPORAN +
Gambar 6 DFD level 0
Pada  Gambar  6  dijelaskan  bahwa  DFD level 0  terdiri  dari  proses  login,  proses input data  master,  proses  perhitungan  SAW,  dan proses  pembuatan  laporan  karyawan  terbaik pada Sakinah Supermarket.
4.2.3 Conceptual Data Model (CDM)
melakukan1 melakukan2 menginputkan1 menginputkan2 melihat1 melihat2 ADMIN id_admin nama_admin tgl_lahir alamat kota tahun_gabung nomor_hp email username password ... <pi> Variable characters (20) Variable characters (50) Variable characters (30) Variable characters (50)
Variable characters (15) Variable characters (20)
Characters (12) Variable characters (50) Variable characters (20) Variable characters (8) MANAGER id_manager nama_manager tgl_lahir alamat kota tahun_gabung nomor_hp email username password <pi> Variable characters (20) Variable characters (50) Variable characters (30) Variable characters (50) Variable characters (15) Variable characters (20) Characters (12) Variable characters (50) Variable characters (20) Variable characters (8) LOGIN username password Variable characters (20) Variable characters (8) DATA KARYAWAN nik nama_karyawan tgl_lahir alamat kota divisi jabatan tahun_gabung nomor_hp ... <pi> Variable characters (20)
Variable characters (50) Variable characters (30) Variable characters (50) Variable characters (15) Variable characters (20)
Variable characters (20) Variable characters (20) Characters (12) KRITERIA id_kriteria nama_kriteria bobot_kriteria <pi> Integer Variable characters (20) Characters (4) LAPORAN id_laporan periode hasil <pi> Variable characters (20) Date & Time Variable characters (10)

## Gambar 7 CDM
Conceptual  Data  Model (CDM)  digunakan untuk  memetakan  semua  data  yang  digunakan  dan berhubungan  di  dalam  sistem,  memuat  tabel beserta  atribut-atributnya  dan  menjelaskan aliran  data  yang  saling  berhubungan  serta jenis/tipe hubungan ( Relationship ).
4.2.4 Physical Data Model (PDM)
ADMIN id_admin nama_admin tgl_lahir alamat kota tahun_gabung nomor_hp email username password ...
varchar(20) varchar(50) varchar(30) varchar(50)
varchar(15) varchar(20) char(12) varchar(50) varchar(20) varchar(8) <pk> MANAGER id_manager nama_manager tgl_lahir alamat kota tahun_gabung nomor_hp email username password ... varchar(20) varchar(50) varchar(30) varchar(50)
varchar(15) varchar(20) char(12) varchar(50) varchar(20) varchar(8) <pk> LOGIN id_manager id_admin username password ... varchar(20) varchar(20) varchar(20) varchar(8) <fk2> <fk1> DATA KARYAWAN nik id_admin nama_karyawan tgl_lahir alamat kota divisi jabatan tahun_gabung nomor_hp ... varchar(20) varchar(20) varchar(50) varchar(30) varchar(50) varchar(15) varchar(20) varchar(20) varchar(20) char(12) <pk> <fk> KRITERIA id_kriteria id_admin nama_kriteria bobot_kriteria ... integer varchar(20) varchar(20) char(4) <pk> <fk> LAPORAN id_laporan id_admin id_manager periode hasil ... varchar(20) varchar(20) varchar(20) timestamp varchar(10) <pk> <fk1> <fk2>
Gambar 8 PDM
Physical  Data  Model (PDM)  adalah  hasil generate dari Conceptual  Data  Model (CDM) yang  berbentuk  lebih  sederhana,  dengan  hanya menampilkan alur relationship antar tabel.

## 4.3. Implementasi Sistem
Pada  bagian  implementasi  sistem  ini  akan dijelaskan  mengenai  penggunaan  dari  aplikasi yang  telah  dibuat.  Penjelasan  aplikasi  ini meliputi tampilan aplikasi beserta cara penggunaannya.

## 4.3.1 Halaman Login
Gambar  9  Halaman Login ini  berfungsi sebagai  portal  awal user untuk  bisa  mengakses aplikasi ini dengan cara memasukkan username dan password.
Gambar 9 Halaman Login

## 4.2.5 Halaman Home
Gambar  10  Desain  Halaman Home digunakan  sebagai  halaman  pertama  yang muncul setelah proses login selesai.
Gambar 10 Halaman Home

## 4.2.6 Halaman Data Admin
Gambar  4.10.  Halaman  Data  Admin merupakan  halaman  yang  berguna  untuk mengubah atau memperbarui data admin.
Gambar 11 Halaman Data Admin

## 4.2.7 Halaman Data Manager
Gambar  12  Halaman  Data Manager
merupakan  halaman  yang  berguna  untuk mengubah atau memperbarui data manager .
Gambar 12 Halaman Data Manager

## 4.2.8 Halaman Ganti Password
Gambar  13  Halaman  Ganti Password merupakan  halaman  yang  digunakan  untuk mengubah  atau  memperbarui  kata  sandi ( password ) user .
Gambar 13 Halaman Ganti Password

## 4.2.9 Halaman Data Karyawan
Gambar  14  Halaman  Data  Karyawan digunakan  untuk  menambah,  mengubah,  dan menghapus data karyawan.
Gambar 14 Halaman Data Karyawan

## 4.2.10 Halaman Data Kriteria
Gambar  15  Halaman  Data  Kriteria digunakan  untuk  menambah,  mengubah  dan menghapus kriteria.
Gambar 15 Halaman Data Kriteria

## 4.2.11 Halaman Data Bobot Kriteria
Gambar  16  Halaman  Data  Bobot  Kriteria digunakan untuk memberikan bobot pada setiap kriteria yang tersedia.
Gambar 16 Halaman Data Bobot Kriteria 4.2.12 Halaman  Perhitungan  Setiap Divisi
Gambar  17  Halaman  Perhitungan  Setiap Divisi digunakan untuk melakukan perhitungan karyawan  terbaik  setiap  divisi  setiap  1  (satu) tahun sekali.
Gambar 17 Halaman Perhitungan Setiap Divisi
4.2.13 Halaman  Perhitungan  Semua

## Divisi
Gambar  18  Halaman  Perhitungan  Semua Divisi digunakan untuk melakukan perhitungan karyawan  terbaik  semua  divisi  setiap  3  (tiga) bulan sekali.
Gambar 18 Halaman Perhitungan Semua Divisi

## 4.2.14
Halaman Laporan Setiap Divisi
Gambar 19 Halaman Laporan Setiap Divisi berfungsi untuk menampilkan penilaian karyawan terbaik pada setiap divisinya.
Gambar 19 Halaman Laporan Setiap Divisi

## 4.2.15 Halaman Laporan Semua Divisi
Gambar  20  Halaman  Laporan  Semua Divisi  berfungsi  untuk  menampilkan  penilaian karyawan terbaik pada semua divisi.

## Gambar 20  Halaman Laporan Semua Divisi

## 5. PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  dari  hasil  evaluasi  dan implementasi  Metode  SAW  kedalam  aplikasi SPK pemilihan karyawan terbaik, dapat diambil beberapa kesimpulan diantara lain :
1. Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan
Karyawan  Terbaik  yang  di  bangun,  dapat memudahkan  pihak  Amri Supermarket dalam melakukan proses pemilihan karyawan terbaik yang mampu menghasilkan keputusan yang lebih objektif, terkomputerisasi, dan mengurangi terjadinya human error , serta mempercepat proses penilaian.
2. Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Karyawan  Terbaik  yang  di  bangun,  dapat memberikan  hasil  perhitungan  bobot  yang akurat.
3. Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Karyawan  Terbaik  yang  di  bangun,  dapat memberikan  laporan  hasil  peringkat  calon penerima  beasiswa  dari  nilai  tertinggi  ke nilai terendah.
4.

## 5.2. Saran
Untuk  pengembangan  lebih  lanjut  dari Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  pemilihan karyawan  terbaik  menggunakan  Metode  SAW, penulis memiliki beberapa saran untuk pengembangan sistem ini lebih lanjut, yaitu : 1. Sistem Pendukung Keputusan bisa digunakan  dengan  penambahan  metode lainnya karena membutuhkan metode yang menyediakan  arah  yang  khusus  dalam pembobotan.
2. Sistem  ini  dapat  dikembangkan  menjadi sistem  berbasis web dan mobile yang online sehingga  penggunaanya  akan  lebih mudah di akses dimanapun dan kapanpun.
3. Sistem ini juga bisa dikembangkan dengan menambahkan  peran  karyawan  ke  dalam sistem,  sehingga  karyawan  bisa  melihat hasil penilaian dari sistem.
4. Dari  hasil  pendukung  keputusan  ini diharapkan  dapat  disempurnakan  menjadi sistem yang lebih fungsional dan lebih luas penggunaannya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Susilowati,Tri,  2018. Determination  Of Scholarship Recipients Using Simple Additive
Weighting  Method. International  Journal  of Pure and Applied Mathematics. 119(15) · June 2018 [2]  ---------- Sistem Pendukung Keputusan
Penilaian  Kinerja  Guru  pada  Sekolah  Dasar Negeri  1  Banjar  Negeri  dengan  metode TOPSIS. Jurnal TAM (Technology
Acceptance  Model).  STMIK  Pringsewu.
2018
[3]. Antika,  Ririn.  2017 . Sistem  Pendukung Keputusan  Penilaian  Kinerja Karyawan  Pada Sma  N  1  Sukoharjo  Menggunakanmetode SAW (Simple Additive Weighting).
PROCIDING KMSI STMIK Pringsewu.
[4]  Turban,  E.  A.,  Aronson,  J.  E.  dan  Liang,  T. P.,  2011  “ Decision  Support  System  and Intelligence  System  7th  Edition,” Prentice Education International.
[5]  Fishburn,  P.  C.,1967,  A  Problem-based Selection of Multi-Attribute Decision Making Methods, Blackwell Publisihing, New Jersey.
[6]  Kusumadewi,  S.  et  al.  2006.  Fuzzy  Multi- Attribute Decision Making (FUZZY MADM). Graha Ilmu. Yogyakarta. [7]  Sukamto,Salahuddin. 2014. Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek. Bandung: Informatika.

## PEDOMAN PENULISAN
1. Naskah  belum  pernah  dipublikasikan  atau  dalam  proses  penyuntingan  dalam  jurnal ilmiah atau dalam media cetak lain.
2. Naskah diketik dengan spasi 1 pada kertas ukuran A4 dan spasi 2,5 sentimeter dengan huruf Times  New  Roman berukuran  11  point.  Naskah  diserahkan  dalam  bentuk cetakan  sebanyak  2  eksemplar  disertai file dalam  CD  atau  dapat  dikirim  melalui e- mail kepada redaksi.
3. Naskah bebas dari tindakan plagiat.
4. Naskah  dapat  ditulis  dalam  bahasa  Indonesia  atau  bahasa  Inggris  dengan  jumlah  isi 10–25 halaman A4 termasuk daftar pustaka.
5. Naskah  berupa  artikel  hasil  penelitian  terdiri  dari  komponen:  judul,  nama  penulis, abstrak,  kata  kunci,  pendahuluan,  metode,  hasil,  pembahasan,  kesimpulan,  daftar pustaka.
6. Daftar  pustaka  terdiri  dari  acuan  primer  (80%)  dan  sekunder  (20%).  Acuan  primer berupa  jurnal  ilmiah  nasional  dan  internasional,  sedangkan  acuan  sekunder  berupa buku teks.
7. Naskah berupa artikel konseptual terdiri dari komponen: judul, nama penulis, abstrak, kata kunci, pendahuluan, hasil, pembahasan, kesimpulan, daftar pustaka, dan ucapan terima kasih (jika ada).
8. Judul harus menggambarkan isi artikel secara lengkap, maksimal terdiri atas 12 kata dalam bahasa Indonesia atau 10 kata dalam bahasa Inggris.
9. Nama penulis disertai dengan asal lembaga tetapi tidak disertai dengan gelar. Penulis wajib  menyertakan  biodata  penulis  yang  ditulis  pada  lembar  terpisah,  terdiri  dari: alamat kantor, alamat, dan telepon rumah, Hp. dan e-mail.
10. Abstrak  ditulis  dalam  bahasa  Inggris  atau  bahasa  Indonesia.  Abstrak  memuat ringkasan  esensi  hasil  kajian  secara  keseluruhan  secara  singkat  dan  padat.  Abstrak memuat  latar belakang, tujuan, metode, hasil, dan kesimpulan. Abstrak diketik  spasi tunggal dan ditulis dalam satu paragraf.
11. Kata  kunci  harus  mencerminkan  konsep  atau  variabel  penelitian  yang  dikandung, terdiri atas 5–6 kata.
12. Pendahuluan  menjelaskan  hal-hal  pokok  yang  dibahas,  yang  berisi  tentang permasalahan  penelitian,  tujuan  penelitian,  dan  rangkuman  kajian  teoritik  yang relevan. Penyajian pendahuluan dalam artikel tidak mencantumkan judul.
13. Metode  meliputi  rancangan  penelitian,  populasi  dan  sampel,  pengembangan instrumen  penelitian,  teknik  pengumpulan  data,  dan  teknik  analisis  data,  yang diuraikan secara singkat.
14. Hasil menyajikan hasil analisis data yang sudah final bukan data mentah yang belum diolah.
15. Pembahasan  merupakan  penegasan  secara  eksplisit  tentang  interpretasi  hasil  analisis data, mengaitkan hasil temuan dengan teori atau penelitian terdahulu, serta implikasi hasil temuan dikaitkan dengan keadaan saat ini.
16. Pemaparan  deskripsi  dapat  dilengkapi  dengan  gambar,  foto,  tabel,  dan  grafik  yang semuanya mencantumkan judul, dan sumber acuan jika diperlukan.
17. Istilah dalam bahasa Inggris ditulis dalam huruf miring ( italic ).