Jurnal Teknoif Teknik Informatika Institut Teknologi Padang
Vol 9, No 1 (2021): TEKNOIF APRIL 2021

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KARYAWAN BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA KANTOR DINAS PERHUBUNGAN KAB. PESISIR SELATAN

Masriadi Masriadi (Universitas Putra Indonesia YPTK Padang)
Muhammad Ikhlas (Universitas Putra Indonesia YPTK Padang)
Romi Wijaya (Universitas Putra Indonesia YPTK Padang)
Lika Jafnihirda (Universitas Putra Indonesia YPTK Padang)



Article Info

Publish Date
30 Apr 2021

Abstract

Setiap karyawan pasti ingin dinobatkan sebagai karyawan berprestasi, tapi semua itu tidak akan terlepas dari tahap-tahap penilaian. Kantor Dinas Perhubungan Kabupaten Pesisir Selatan awalnya melakukan penilaian karyawan berprestasi hanya berdasarkan pada pemantauan hasil kerja karyawan dan lamanya karyawan bekerja di kantor tersebut. Keputusan seseorang bisa salah karena proses pemilihan karyawan berdasarkan subjektifitas. Oleh karena itu diperlukan sistem pendukung keputusan untuk proses pemilihan karyawan tersebut. Sistem pendukung keputusan ini dapat menentukan nilai perhitungan terhadap semua kriteria. Sistem ini menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini merupakan suatu metode yang mencari penjumlahan terbobot. Pada studi kasus kantor Dinas Perhubungan Kabupaten Pesisir Selatan, terdapat empat kriteria yaitu kedisiplinan, spiritual, sosial, kerapian. Dalam hal ini untuk menentukan karyawan berprestasi dilakukan dengan cara penjumlahan bobot dari rating kinerja pada setiap alternatif untuk semua atribut. Nilai yang lebih besar akan mengindikasikan bahwa alternatif lebih terpilih. Pada kasus tersebut metode SAW ini dapat menentukan karyawan berprestasi berdasarkan nilai tertinggi. Kata Kunci— SPK, Simple Additive Weighting, Penentuan Karyawan Berprestasi.

Copyrights © 0000






Journal Info

Abbrev

tinformatika

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

The editors of the Jurnal TeknoIf (JTIf) are pleased to present this call for papers on Information Technology. JTIf specifically focuses on experimental study, design, planning and modeling, implementation method, and literature study. Topics include, but are not limited to: Artificial intelligence ...