MODEL SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK REKOMENDASI KENAIKAN GAJI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS : PT. XYZ

Authors

  • Miftahul Jannah Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur
  • agus umar hamdani Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur

Keywords:

Sistem Penunjang Keputusan, Kenaikan Gaji, Simple Additive Weighting

Abstract

PT XYZ merupakan perusahaan swasta yang bergerak dibidang Pemasaran Jasa Perencanaan Keuangan untuk produk-produk keuangan PT. XYZ. Pengolahan data, pengarsipan berkas yang masih melakukan pencatatan dikertas dan belum terkomputerisasi dengan baik yang menyebabkan permasalahan antara lain: proses pengumpulan berkas membutuhkan waktu lama, kesalahan dalam proses perhitungan, proses penilaian tidak sesuai SOP perusahaan, dan penyimpanan berkas kurang baik. Maka dari itu, penulis merancang sistem informasi yang mampu mengolah data dan tersimpan dengan baik agar memudahkan dalam pencarian berkas pada saat dibutuhkan. Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian terapan (research applied) dengan pendekatan yang sistematis dan terus menerus terhadap permasalahan. Metode pengumpulan data menggunakan teknik wawancara, pengamatan, analisa dokumen dan studi literatur. Metode yang digunakan untuk menghitung nilai rekomendasi kenaikah gaji, yaitu dengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW. Untuk menganalisis masalah menggunakan kerangka Fishbone Diagram. Implementasi sistem menggunakan bahasa pemrograman Microsoft Visual Basic 2008 dengan database MYSQL. Produk akhir yang dihasilkan dalam penelitian ini adalah sebuah model sistem informasi penunjang keputusan untuk rekomendasi kenaikan gaji berbasis dekstop yang dapat menghasilkan penilaian yang tepat dan maksimal.

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

03/04/2019

How to Cite

[1]
M. Jannah and agus umar hamdani, “MODEL SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN UNTUK REKOMENDASI KENAIKAN GAJI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) STUDI KASUS : PT. XYZ”, IDEALIS, vol. 2, no. 2, pp. 190–199, Mar. 2019.

Most read articles by the same author(s)

1 2 3 4 5 > >>