@thesis{thesis,
		author={Rani  Ni Wayan Suki},
		title ={Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) pada Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik untuk KSP. Permata Dhana Mandiri},
		year={2024},
		url={http://repository.pnb.ac.id/13697/},
		abstract={Penentuan karyawan terbaik dalam suatu organisasi atau perusahaan sangat penting, dan penting untuk memberikan penghargaan kepada mereka yang bekerja dengan baik, sebagai tanda atas kontribusi yang telah diberikan, serta memberikan motivasi terhadap karyawan untuk terus memberikan performa terbaiknya. Dalam penelitian ini penulis menemukan bahwa penentuan karyawan terbaik belum terealisasikan dengan baik, ini dikarenakan penilaian masih dilakukan menggunakan perhitungan manual dan memakan banyak waktu, pada perkembangan teknologi saat ini penentuan keputusan dapat dilakukan dengan menggunakan sistem, sehingga pemilihan karyawan terbaik menjadi lebih efisien. Untuk itu penulis mengembangkan sistem pendukung keputusan (SPK) dengan menerapkan perhitungan dari metode Simple Additive Weighting (SAW), sistem ini di kembangkan untuk membantu pegambilan keputusan lebih cepat, bentuk implementasi pada sistem ini adalah memberikan penilaian terhadap suatu alternatif berdasarkan kriteria dan bobot yang telah di tentukan berdasarkan tingkat kepentingan dari kriteria, nilai dari alternatif akan diproses oleh sistem dengan memakai perhitungan metode Simple Additive Weighting. Poses pengembangan sistem dilakukan dengan metode waterfall, metode ini mencakup tahapan analisisa kebutuhan, perancangan sistem dengan diagram uml, serta pengujian sistem, sehingga proses pengembangan menjadi lebih terstruktur untuk memastikan bahwa sistem yang telah dikembangkan dapat membantu memenuhi kebutuhan pengguna, setelah pengembangan sistem dilanjutkan dengan melakukan Blackbox testing dan pengujian UAT untuk mengukur tingkat kepuasan pengguna terhadap sitem yang telah diimplementasikan, hasil dari pengujian blackbox adalah fitur yang terdapat pada sistem bekerja sesuai dengan yang harapkan pengguna, dan hasil yang diperoleh dari pengujian UAT adalah sebesar 88.4% ini artinya sistem dapat diterima dengan baik oleh user, ini menunjukan bahwa sistem yang di kembangkan dapat memberikan solusi untuk membantu proses penentuan karyawan terbaik dengan objektif.}
		}