Penerapan Metode Saw pada Penilaian Kinerja Anggota Resmob Polda Metro Jaya

Ardie Pratama, Fredy Susanto, Triono T

Abstract


Penilaian kinerja anggota Polri memegang peranan penting dalam menjaga efisiensi dan kualitas pelayanan publik, namun sistem yang ada sering kali menghadapi tantangan subjektivitas. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW) pada penilaian kinerja anggota Subdit 3 Resmob Unit 3 Direktorat Reserse Kriminal Umum Polda Metro Jaya, guna menghadirkan pendekatan yang lebih objektif dan terstruktur. Penelitian menggunakan metode wawancara untuk mengidentifikasi kriteria utama penilaian seperti produktivitas, disiplin, penyelesaian kasus, dan kerja sama. Data diolah menggunakan metode SAW melalui tahapan normalisasi matriks keputusan dan pemeringkatan berdasarkan bobot kriteria yang telah ditentukan. Hasil menunjukkan bahwa metode ini mampu menghasilkan peringkat anggota secara objektif, dengan nilai tertinggi 87,5 dan nilai terendah 52,85, mem-berikan gambaran yang jelas tentang performa individu. Kesimpulannya, penerapan metode SAW tidak hanya mengurangi subjektivitas tetapi juga memberikan dasar yang kuat bagi kepala unit dalam pengambilan keputusan berbasis data. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa A1 memperoleh nilai tertinggi (89.5), menonjol dalam produktivitas, penyelesaian kasus, dan disiplin, sementara A2 (88.1) dan A3 (83.6) menunjukkan kinerja solid namun membutuhkan perbaikan di beberapa aspek. Data terukur ini memberikan transparansi dan akurasi, mendukung evaluasi yang lebih adil dan berbasis fakta untuk pengembangan anggota dan unit.

Keywords


Simple Additive Weighting; Polri; sistem pendukung keputusan; objektivitas

Full Text:

PDF

References


E. Borgia, “The internet of things vision: Key featu [1] Achmad, Y. F., et al. (2021). Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada Penilaian Kinerja Karyawan di PT Cirill Indonesia. Sebatik, 25(1).

Sharda, D., et al. (2019). Analytics, Data Science, & Artificial Intelligence: Systems for Decision Support. Pearson Education.

Loekito, L. H. (2020). Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai. Jurnal Ilmu Komputer In-donesia, 5(1), 6-12.

RAND Corporation. (2023). International approaches to measuring police performance. Santa Monica, CA: RAND Corporation.

SpringerLink. (2022). Comparison between TOPSIS and SAW methods. Heidelberg: Springer.

SpringerLink. (2023). Big Data-Driven Predictive Policing. Heidelberg: Springer.

Oxford Academic. (2021). Transforming Police Reform. Oxford: Oxford University Press.

Journal of Decision Support Systems. (2020). Multi-Criteria Decision Analysis for Law Enforcement. Amsterdam: Elsevier.

Springer. (2022). Systematic Approaches to Police Performance Metrics. Heidelberg: Springer.

Elsevier. (2019). Evaluating Police Performance with Analytical Methods. Amsterdam: Elsevier.

Academic OUP. (2021). Challenges in Police Performance Evaluation. Oxford: Oxford University Press.res, applications and open issues,” Comput. Commun., vol. 54, pp. 1–31, 2014.

Anto, A.G., Mustafidah, H., & Suyadi, A. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode SAW. JUITA.

Masri, M. (2016). Penentuan Karyawan Terbaik Dengan Metode SAW. JET.

Loekito, L.H., et al. (2020). Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai. Jurnal Ilmu Komputer Indonesia.

RAND Corporation. (2023). International Approaches to Measuring Police Performance. Santa Monica, CA: RAND.

Sharda, D., et al. (2019). Analytics, Data Science, & Artificial Intelligence: Systems for Decision Support. Pearson.

Sukanto, P.S. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan PT Harjamukti Jaya Mandiri. JATISI.

Warmayudha, I.P.E., & Komarudin. (2017). Penilaian Kinerja Karyawan dengan Metode SAW. Repository Nusamandiri.

Waskito, R.R., et al. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode SAW. PTPN XII.

Achmad, Y.F., et al. (2021). Penerapan Metode SAW untuk Penilaian Kinerja Karyawan di PT Cirill Indonesia. Sebatik.

K. Seemanthini and S. S. Manjunath, “Human Detection and Tracking using HOG for Action Recognition,” Procedia Comput. Sci., vol. 132, no. Iccids, pp. 1317–1326, 2018.

K. Hägglund, “The Smart Home Revolution.,” Appl. Des., vol. 63, no. 1, pp. 16–19, 2015.




DOI: http://dx.doi.org/10.36448/expert.v14i2.4108

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi

Published by Pusat Studi Teknologi Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Bandar Lampung
Gedung M Lt.2 Pascasarjana Universitas Bandar Lampung
Jln Zainal Abidin Pagaralam No.89 Gedong Meneng, Rajabasa, Bandar Lampung,
LAMPUNG, INDONESIA

Indexed by:



Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.