Jurnal Teknik Informatika Unika Santo Thomas (JTIUST)
Vol 8 No. 1 : Tahun 2023

Sistem Pendukung Keputusan Pembagian Bonus Tahunan Karyawan( Study Kasus Bengkel Berkah)

Silvilestari, Silvilestari (Unknown)



Article Info

Publish Date
21 Jun 2023

Abstract

Pemberian Bonus Tahunan merupakan hal yang wajib di lakukan oleh bengkel berkah sesuai dengan perjanjian awal dengan karyawan.. Bonus Tahunan di berikan setelah jangka waktu satu tahun dengan menghitung semua pemasukkan bersih dan setelah itu akan dibagikan kepada karyawan sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan oleh pemilik Bengkel Berkah Permasalahan yang sering terjadi yaitu kesulitan pemilik bengkel dalam memnghitung pembagian Bonus tahunan karena masih menggunakan system yang manual dan sering terjadi kesalahan dalam perhitungan. Tujuan Utama penelitian ini yaitu membuat sebuah system yang terkomputerisasi sehingga mempermudah pemilik toko dalam pembagian bonus tahunan dan meminilisasi terjadi kesalahan. Proses penyelesaian penelitian ini menggunakan Metode Simple Additive Weight (SAW), yang mana metode ini melakukan proses perhitungan masing masing bobot kriteria dengan mimilih bobot tertinggi dengan masing masing kriteria sehingga setiap nilai jumlah dari bobot dari hasil yang diperoleh akan menjadi keputusan akhir. Kriteria yang diperlukan dalam penentuan pemberian bonus tahunan yaitu : Masa Keja, Disiplin, Tanggung Jawab, Kerajinan , Etika. Hasil Akhir penelitian ini diperoleh nilai 1 atas nama Putri Azzahra yang mendapatkan bonus tahunan paling banyak. Penelitian ini mampu dijadikan standart dalam pengambilan keputusan dalam pemberian bonus tahunan.

Copyrights © 2023






Journal Info

Abbrev

JTIUST

Publisher

Subject

Computer Science & IT

Description

Terbit Setiap Bulan Juni dan Desember setiap Tahunnya. Jurnal ini Media publikasi untuk bidang Ilmu Komputer seperti Fuzzy Logic, Teknologi dan Jaringan, Robotika, Komputasi, Mikrokontroller, Arsitektur Komputer, Sistem Cerdas, Rekayasa Web dan Mobile, Sistem Terdistribusi, Sistem Kontrol, Data ...