## Implementasi Metode SAW Dalam Penentuan Calon Pelamar Berdasarkan Kesesuaian Kemampuan dan Minat Pelamar Dengan Kriteria Perusahaan
Cempaka Ananggadipa Swastyastu 1 , Ratna Nur Tiara Shanty 2 , Diana Agustina 3
1 Universitas Dr Soetomo Surabaya, cempaka@unitomo.ac.id
2 Universitas Dr Soetomo Surabaya, ratnanurtiara@unitomo.ac.id
3 Universitas Dr Soetomo Surabaya, diana.rezpect.bummie@gmail.com
DOI 10.31102/zeta.2023.8.2.79-85

## ABSTRACT
Jobs  that  match  employee work  interests  are  one  of  the  factors  in  employee  productivity  or performance. In addition, jobs must also match the skills of employees, so that interest and expertise are two important parameters in job search. With these two parameters, then it needs a method that can simplify the process of job search and employee search based on the percentage value of the suitability of  the  skills  and  interests  of  prospective  employees  with  the  criteria  of  prospective  employees.  The calculation process for finding the most suitable candidate for employees is carried out using the Simple Additive Weighting (SAW) method where this method looks for the weighted sum of the performance ratings on each alternative of all criteria. The SAW method itself is one of the Decision Support System (DSS) methods where this process will produce a suitability value based on the specified criteria. From the results of calculations for PT Parasawita, the lowest suitability results were 23,022 for applicants with the name Ari Setyorini, and the largest score was 35,0889 for applicants with the name Anggi Ariffanty.  With  acceptance  test  results  of  88%  for  surveys  of  companies  and  83.5%  for  surveys  of applicants, it can be said that this method gives results that are in accordance with company criteria and are suitable for providing the right company recommendations for applicants..
Keywords: recruitment. skill, interest, SAW method

## ABSTRAK
Pekerjaan  yang  sesuai  dengan  minat  kerja  karyawan  menjadi  salah  satu  faktor  dalam produktivitas  atau  kinerja  karyawan.  Selain  itu,  pekerjaan  juga  harus  sesuai  dengan  keahlian karyawan, sehingga minat dan keahlian merupakan dua parameter penting dalam pencarian pekerjaan. Dengan  dua  parameter  tersebut,  maka  diperlukan  suatu  metode  yang  dapat  mempermudah  proses pencarian pekerjaan dan pencarian karyawan berdasarkan nilai persentase kesesuaian keahlian dan minat  calon  karyawan  dengan  kriteria  calon  karyawan.  Proses  perhitungan  untuk  pencarian  calon karyawan yang paling sesuai dilakukan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dimana metode ini mencari penjumlah terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif dari semua kriteria.  Metode  SAW  sendiri  merupakan  salah  satu  metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) dimana dengan proses ini akan menghasilkan nilai kesesuaian berdasarkan kriteria yang ditentukan. Dari hasil perhitungan untuk PT Parasawita, didapatkan hasil kesesuaian dengan terkecil 23.022 untuk pelamar dengan nama Ari Setyorini, dan skor terbesar 35.0889 untuk pelamar dengan nama Anggi Ariffanty.  Dengan  hasil uji  penerimaan  sebesar  88% untuk  survey  terhadap perusahaan  dan  83.5% untuk survey terhadap pelamar, maka dapat dikatakan bahwa metode ini memiliki hasil yang sesuai dengan kriteria perusahaan dan cocok untuk memberikan rekomendasi perusahaan yang tepat untuk pelamar.
Kata Kunci : rekrutmen, keahlian, minat, metode SAW

## 1. PENDAHULUAN
Bagi  generasi  Z,  pekerjaan  yang  sesuai  dengan minat kerja karyawan menjadi salah satu faktor dalam pemilihan  pekerjaan.  Selain  itu,  apabila  pekerjaan sesuai  dengan  minat,  maka  akan  meningkatkan produktivitas  atau  kinerja  karyawan  nantinya. Tingkat  produktivitas  karyawan  dipengaruhi  oleh kesesuaian  minat  karyawan  terhadap  pekerjaan. Sehingga  apabila  ditambah  dengan  minat  karyawan terhadap suatu pekerjaan maka kedua kriteria ini akan menjadi  parameter  dalam  pencarian  pekerjaan  dan pencarian karyawan baru (Telvisia & Suyasa, 2008). Pekerjaan  juga  seharusnya  sesuai  dengan  keahlian karyawan  yang  bersangkutan,  sehingga  dapat dikatakan  minat  dan  keahlian  merupakan  dua parameter  penting  dalam  pencarian  pekerjaan (Nurqamar, et al., 2022).
Karyawan  merupakan  harta  yang  penting  bagi suatu  perusahaan,  karena  karyawan  dapat  membuat suatu perusahaan mencapai tujuan yang dikehendaki (Kuswiratmo,  2016).  Pada  sistem  rekrutmen  dan seleksi  karyawan  memiliki  pengaruh  positif  dan signifikan  terhadap  kinerja  karyawan  pada  tahap awal.  Kesesuaian  calon  karyawan  dengan  kriteria yang  telah  ditentukan  oleh  perusahaan  merupakan bagian  dari  proses  seleksi  awal  karyawan  tersebut. Sehingga mendapatkan karyawan yang sesuai dengan kriteria menjadi hal yang harus diperhatikan (Maggie G.V. Bambulu, 2018).
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Cahyo Wicaksono  (Cahyo,  2022),  telah  dikembangkan sistem  rekrutmen  guna  untuk  mempermudah  proses rekrutmen  oleh  perusahaan.  Akan  tetapi  pada penelitian  tersebut  belum  mencakup  kebutuhan  dari sisi  pelamar  untuk  mempermudah  proses  pencarian lowongan  kerja.  Maka  dibutuhkan  metode  sistem pendukung  keputusan  untuk  menghitung  kecocokan tersebut.  Metode  SAW  adalah  salah  satu  metode sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  digunakan untuk  pemodelan  beberapa  faktor  yang  digunakan sebagai  kritera  dan  sub  kriteria  (Indrawan,  et  al., 2017).
Pada  penelitian  ini,  metode  SAW  digunakan untuk  mencari  kecocokan  faktor  yang  digunakan sebagai  kriteria  seperti  jenis  kelamin,  umur, pendidikan,  keahlian,  minat,  dan  pengalaman  kerja. Sistem ini diharapkan dapat memberikan kemudahan untuk melakukan pencarian lowongan pekerjaan dan perusahaan  dapat  lebih  mudah  untuk  melakukan seleksi pada tahap administratif.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada tinjauan pustaka ini akan dibahas mengenai metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dan salah  satu  metode  di  dalam  SPK  tersebut,  yaitu Simple Additive Weighting (SAW).

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  bahasa Inggris  dikenal  dengan  nama  Decision  Support
Sistems (DSS), adalah sebuah sistem informasi yang digunakan  dalam  membantu  proses  pengambilan keputusan  dengan  menyediakan  informasi  yang sesuai, relevan dan terstuktur (Sarwandi dkk., 2023).
Berfungsi untuk menyelesaikan masalah kompleks  dan  tidak  terstruktur,  SPK  dapat  juga dikatakan  sebagai  sistem  komputer  yang  mengolah data  menjadi  informasi  untuk  mengambil keputusan dari masalah semi-terstruktur yang spesifik.
Dalam pemrosesannya, sistem pendukung keputusan  dapat  menggunakan  bantuan  dari  sistem lain  seperti Artificial  Intelligence,  Expert  Systems, Fuzzy Logic , dan lain sebagainya.
Sistem  pendukung  keputusan  paling  bermanfaat pada saat tidak diketahui secara pasti informasi yang perlu  disediakan,  menggunakan  model  apa,  dan bahkan kemungkinan kriteria paling tepat (Hasibuan, 2010).

## 2.2 Simple Additive Weighting
Metode  Simple  Additive  Weighting  sering  juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot, adalah suatu metode yang mencari penjumlah terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif dari semua kriteria (Rakhmat  Dedi  Gunawan,  2023).  Konsep  dasar metode  Simple  Additive  Weighting  adalah  mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif dari semua atribut.
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  ini membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada.  Nilai  total untuk sebuah alternatif didapatkan dari penjumlahan semua  hasil  perkalian  antara  rating  yang  telah dibandingkan pada identitas atribut dan bobot setiap atribut  (Yanti  Yusman,  2022).  Simple  Additive Weighting  mengenal  adanya  2  (dua)  atribut  yaitu kriteria keuntungan (benefit) dan kriteria biaya (cost). Perbedaan  mendasar  dari  kedua  kriteria  ini  adalah dalam pemilihan kriteria ketika mengambil keputusan (Olson, 2004).
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑒𝑟𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡)
(1)
Dimana pada persamaan F.1, r ij = Rating kinerja ternormalisasi,  Max  =  Nilai  maksimum  dari  setiap baris  dan  kolom,  Min  =  Nilai  minimum  dari  setiap baris dan kolom, X ij = Baris dan kolom dari matrik.
𝑉𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Dimana pada persamaan F.2, Vi = rangking untuk setiap alternatif, Wj = nilai bobot dari setiap kriteria, rij = nilai rating kinerja ternormalisasi. Nilai Vi yang lebih  besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif  Ai lebih terpilih.
Langkah-langkah  dari  metode  Simple  Additive Weighting adalah (Olson, 2004):
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu C.
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (C),  kemudian  melakukan  normalisasi  matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi  R  dengan  vektor  bobot  sehingga diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif terbaik (A) sebagai solusi.

## 3. METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan pada penelitian  ini  meliputi  beberapa  tahapan  sebagai berikut:
1. Identifikasi Masalah, Peluang dan Tujuan Yaitu dilakukan dengan melihat kenyataan yang terjadi,  mengetahui  proses  apa  saja  yang  dapat diubah menjadi lebih baik dengan adanya sistem terkomputerisasi,  dan  mengetahui  proses  apa saja yang dicapai.
2. Studi Literatur Untuk  dapat  mencari  solusi  dari  permasalahan yang  ada,  maka  dibutuhkan  studi  literatur mengenai  metode,  kriteria,  dan  pembobotan kriteria untuk mendukung penelitian ini.
3. Pengumpulan Data Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara menentukan  sampel,  dan  memeriksa  data mentah, wawancara mengamati perilaku pembuat keputusan dan lingkungan perusahaan.
4. Pengolahan Data dengan Metode SAW Metode SAW dipilih untuk sebagai metode sistem pendukung keputusan.
5. Pengujian Hasil dan Evaluasi Pengujian dilakukan dengan perbandingan hasil uji generate kecocokan dengan sampel data satu pelamar yang telah melakukan pengajuan untuk enam perusahaan.

## 4. HASIL PENELITIAN
4.1 Data Sampel
Pada  pengujian  data  ini,  sampel  data  yang digunakan adalah data pelamar seperti pada Tabel 1. Proses  perhitungan  telah  dilakukan  dengan  10  data pelamar  tersebut  dan  data  kriteria  dengan  bobot kriteria  yang  ditentukan  sendiri  oleh  6  perusahaan seperti pada Tabel 2.

## Tabel 1 Data Pelamar
NO NAMA JENIS KELAMIN UMUR AGAMA STATUS PENDIDIKAN 1 Handi Herlambang laki-laki 27 Kristen Lajang S1 2 Karina putri perempuan 30 Islam Nikah SMA 3 Anggi ariffanty perempuan 25 Islam Lajang S1 4 Lestari Wahyu perempuan 32 Islam Lajang S1 5 Ari setyorini perempuan 33 Islam Lajang S1 6 Rian limatahu laki-laki 19 Islam Lajang SMK 7 Putri Mayasari perempuan 36 Budha Nikah S3 8 Raden Angky laki-laki 28 Islam Lajang D3 9 Joko Hartono laki-laki 24 Islam Lajang SMP 10 Triono laki-laki 37 budha nikah D3

## Tabel 2 Bobot Kriteria Perusahaan
No Perusahaan Bobot Kriteria Jenis Kelamin Umur Pendidikan Keahlian Minat Pengalaman kerja 1 PT Parasawita 4 6 7 10 6 8 2 PT Peputra Surya Jaya 6 3 5 8 7 9 3 PT Alno Agro Utama 7 4 6 9 8 5 4 PT Bahari Gembira Ria 5 8 10 6 3 9 5 Nusantara Chandra 5 6 7 10 9 8 6 PT Gunung Melayu 8 6 7 10 9 5

## 4.2 Pengolahan Data dengan Metode SAW
Pengolahan  data  telah  dilaksanakan  kepada  6 perusahaan  yang  bersangkutan,  namun  yang  akan dibahas  selanjutnya  hanyalah  hasil  dari  salah  satu perusahaan,  yaitu  PT  Parasawita.    Pemilihan  PT Parasawita  sebagai  contoh  didasarkan  kepada  bobot
kriteria  yang  ditentukan  oleh  perusahaan  yang menunjukkan  keberagaman  bobot  untuk  masing- masing kriteria.

## A. Data Kriteria dan Bobot
Selain  kriteria  dan  bobot  kriteria  perusahaan memiliki  data  bobot  dari  sub  kriteria  yang  ada  dan akan  dijabarkan  dengan  beberapa  tabel  seperti  pada Tabel 3, Tabel 4, Tabel 5, Tabel 6, Tabel 7, Tabel 8.
Tabel 3 Data Bobot Sub Kriteria Jenis Kelamin PT.
Parasawita Jenis Kelamin bobot Laki-Laki 10 Perempuan 8
Tabel  3  merupakan  data  bobot  sub  kriteria  dari kriteria  jenis  kelamin  yang  terdiri  dari  laki-laki  dan perempuan. Dari tabel terlihat bahwa PT Parasawita tidak  membedakan  antara  laki-laki  dan  perempuan, karena menentukan bobot yang tidak berbeda jauh.
Tabel  4  Data  Bobot  Sub  Kriteria  Pendidikan  PT. Parasawita
Pendidikan bobot D1 8 D3 9 S1 10
S2 7 S3 5 SD 1 SMA 6 SMP 2
Tabel  4  merupakan  data  bobot  sub  kriteria  dari kriteria  pendidikan  yang  terdiri  dari  jenjang pendidikan SD, SMP, SMA, D1, D3, S1, S2, S3. Dari tabel  terlihat  bahwa  PT  Parasawita  mengutamakan pelamar lulusan S1, disusul dengan lulusan D3.
Tabel  5  Data  Bobot  Sub  Kriteria  Umur  PT. Parasawita
Umur bobot 17 Tahun  – 24 Tahun 10 25 – 30 Tahun 8 >=31 Tahun 5
Tabel  5  merupakan  data  bobot  sub  kriteria  dari kriteria umur yang diklasifikasikan menjadi 3 dengan rentang usia 17 tahun – 24 tahun, 25 tahun – 30 tahun, dan lebih dari 30 tahun.
Tabel  6 Data Bobot Sub Kriteria Pengalaman Kerja PT. Parasawita
Pengalaman Kerja bobot 0 -  1 Tahun 5 > 1 Tahun - 3 Tahun 8 > 3 Tahun 10
Tabel  6  merupakan  data  bobot  sub  kriteria  dari kriteria  pengalaman  kerja  yang  diklasifikasikan menjadi 3 dengan rentang periode 0 tahun – 1 tahun, lebih dari 1 tahun – 3 tahun, dan lebih dari 3 tahun.
Tabel  7  Data  Bobot  Sub  Kriteria  Sub  Bidang Keahlian PT. Parasawita
Sub Bidang Keahlian bobot Back-end 3 Data analyst 1 Front-end 2 System Analyst 9 UI 5 UX 8
Tabel  7  merupakan  data  bobot  sub  kriteria  dari kriteria  sub  bidang  keahlian  yang  terdiri  dari back- end,  front-end,  data  analyst,  system  analyst,  UI design,  UX  design .  Dari  tabel  dapat  terlihat  yang paling  dibutuhkan  oleh  PT  Parasawita  adalah keahlian System Analyst.
Tabel 8. Data Bobot Sub Kriteria Sub Bidang Minat PT. Parasawita
Sub Bidang Minat bobot Back-end 10 Data analyst 1 Front-end 3 System Analyst 9 UI 6 UX 8
Tabel  8  merupakan  data  bobot  sub  kriteria  dari kriteria sub bidang minat yang terdiri dari back-end, front-end, data analyst, system analyst, UI design, UX design .

## B. Perhitungan Data dengan Metode Simple

## Additive Weighting
Perhitungan data untuk perusahaan PT Parasawita dengan metode Simple Additive Weighting memiliki empat tahapan perhitungan.
Tahap  pertama  adalah  melakukan  analisa  data sehingga  mendapatkan  konversi  data  dari  pelamar dengan bobot kriteria perusahaan seperti pada Tabel 9.
Tahap  kedua  yaitu  adalah  tahap  pembuatan matriks keputusan, setelah data dikonversi maka akan dibuat matriks keputusan (X).
10 8 10 5 8 5 8 5 6 5 6 8
8 8 10 8 8 8 8 5 10 3 1 10 X = 8 5 10 2 6 5 10 10 7 1 9 5
8 5 5 9 9 10 10 8 9 3 3 8
10 10 10 1 10 8 10 5 9 1 8 10
Gambar 1 Matriks Keputusan

## Tabel 9 Tabel Konversi Data PT Parasawita
Nama Jenis Kelamin (C1) Umur (C2) Pendidikan (C3) Keahlian (C4) Minat (C5) Pengalaman Kerja (C6) Handi Herlambang 10 8 10 5 8 5 Karina putri 8 5 6 5 6 8 Anggi ariffanty 8 8 10 8 8 8 Lestari Wahyu 8 5 10 3 1 10 Ari setyorini 8 5 10 2 6 5 Rian limatahu 10 10 7 1 9 5 Putri Mayasari 8 5 5 9 9 10 Raden Angky 10 8 9 3 3 8 Joko Hartono 10 10 10 1 10 8 Triono 10 5 9 1 8 10 MAX 10 10 10 9 10 10
Tahap ketiga adalah melakukan normalisasi data seperti  pada  persamaan  (1)  yang  memiliki  arti,  jika jenis kriteria adalah benefit, maka proses normalisasi dilakukan dengan cara membagi nilai atribute dengan nilai terbesar dari semua atribut pada kriteria. dan jika jenis  kriteria  adalah  cost,  maka  proses  normalisasi dilakukan  dengan  cara  membagi  nilai  terkecil  dari semua atribut pada kriteria dengan nilai atribut.
Karena  jenis  atau  tipe  kriteria  untuk  semua kriteria adalah benefit maka, nilai terbesar dari semua atribute  saja  yang  dicari  dan  pada  Tabel  10  telah didapatkan nilai terbesar atau maksimal dari masing- masing atribute.
Pada matrik x di Gambar 1 dapat dilihat bahwa 10 merupakan nilai terbesar untuk kriteria satu (C1), 10 untuk C2, 10 untuk C3, 9 untuk C4, 10 C5, 8 C6 dan kemudian  dilakukan  pembagian  nilai  untuk  setiap nilai atribut yang ada sehinggan akan menghasilkan matriks normalisasi (R) seperti pada Gambar 2.
1 0.8 1 0.555555556 0.8 0.5 0.8 0.5 0.6 0.555555556 0.6 0.8 0.8 0.8 1 0.888888889 0.8 0.8 0.8 0.5 1 0.333333333 0.1 1 R = 0.8 0.5 1 0.222222222 0.6 0.5 1 1 0.7 0.111111111 0.9 0.5 0.8 0.5 0.5 1 0.9 1 1 0.8 0.9 0.333333333 0.3 0.8 1 1 1 0.111111111 1 0.8 1 0.5 0.9 0.111111111 0.8 1 Gambar 2 Matriks Normalisasi (R)
Tahap keempat adalah perhitungan nilai preferensi (P) diperoleh dari penjumlahan perkaliam nilai  ternormalisasi  (R)  dengan  bobot  (W)  seperti pada persamaan (2) untuk masing-masing alternative. Hasil perhitungan dapat dilihat pada Tabel 10.
Dengan  data  bobot  seperti  pada  Tabel  3  maka akan menghasilkan nilai preferensi seperti pada Tabel 10. Selanjutnya dilakukan perangkingan berdasarkan nilai  preferensi  maka  dihasilkan  nilai  perangkingan seperti pada Tabel 11.
Tabel 10 Nilai Preferensi PT. Parasawita
Nama Nilai Preferensi 1 Handi Herlambang 30.15555556 2 Karina putri 25.95555556 3 Anggi ariffanty 35.08888889 4 Lestari Wahyu 25.13333333 5 Ari setyorini 23.02222222 6 Rian limatahu 25.41111111 7 Putri Mayasari 33.1 8 Raden Angky 26.63333333 9 Joko Hartono 30.51111111 10 Triono 27.21111111
Tabel  11  Hasil  Perangkingan  Nilai  Preferensi  PT.
Parasawita No Nama Nilai Preferensi 1 Anggi ariffanty 35.08888889 2 Putri Mayasari 33.1 3 Joko Hartono 30.51111111 4 Handi Herlambang 30.15555556 5 Triono 27.21111111 6 Raden Angky 26.63333333 7 Karina putri 25.95555556 8 Rian limatahu 25.41111111 9 Lestari Wahyu 25.13333333 10 Ari setyorini 23.02222222
Dari  hasil  perangkingan  pada  Tabel  11,  dapat diambil kesimpulan bahwa pelamar atas nama Anggi ariffanty memiliki skor tertinggi yang artinya paling cocok  dengan  kriteria  perusahaan  PT.  Parasawita. Sedangkan  Ari  setyorini  adalah  pelamar  dengan keococokan paling rendah untuk kriteria perusahaan tersebut.

## 4.3 Hasil Uji Penerimaan
Uji  penerimaan  dilakukan  untuk  melihat  tingkat keberhasilan metode SAW sebagai sistem pendukung keputusan dalam penentuan calon pelamar berdasarkan  kesesuaian  kemampuan  dan  minat pelamar dengan kriteria perusahaan. Uji penerimaan ini dilakukan pada responden yang dibagi menjadi 2 jenis  yaitu  perusahaan  dan  pelamar  dengan  5 indikator  skala  likert  yang  dapat  dilihat  pada  Tabel 12.
Survey  untuk  perusahaan,  memiliki  pertanyaan kuesioner  seperti  pada  Tabel  13,  sedangkan  untuk responden  pelamar  pertanyaan  kuesioner  dapat dilihat  pada  Tabel  14.  Untuk  mengukur  penilaian tingkat kemudahan penggunaan, pertanyaan kuesioner dapat dilihat pada Tabel 15.

## Tabel 12 Indikator Penilaian Skala Likert
Indikator Score Keterangan A 5 Sangat Setuju B 4 Setuju C 3 Ragu-Ragu D 2 Tidak Setuju E 1 Sangat Tidak Setuju

## Tabel 13 Kuesioner Penilaian untuk Perusahaan
No. Kriteria Penilaian INDIKATOR A B  C  D  E 1 Apakah sistem ini dapat mempercepat proses rekrutmen ? 13  10 2 0 0 2 Apakah hasil perhitungan sudah tepat ? 10  14 1 0 0 JUMLAH 23  24 3 0 0 RATA-RATA 11.5  12  1.5 0 0 RATA- RATA x Skor 57.5  48  4.5 0 0

## Tabel 14 Kuesioner Penilaian untuk Pelamar Kerja
No. Kriteria Penilaian INDIKATOR A B C D E
1 Apakah fitur kecocokan dari sistem dapat memberikan rekomendasi perusahaan dengan tepat (sesuai dengan keahlian dan minat) ? 5 12 3 0 0 2 Apakah fitur kecocokan (rekomendasi) dari sistem sangat bermanfaat untuk proses pencarian pekerjaan ? 6 13 1 0 0
JUMLAH 11 25 4 0 0 RATA-RATA 5.5  12.5 2 0 0 RATA- RATA x Skor 27.5 50 6 0 0

## Tabel 15 Kuesioner Penilaian Tingkat Kemudahan
No. Kriteria Penilaian INDIKATOR A B  C  D  E
1 Apakah sistem ini dapat mempermudah proses rekrutmen ? 13  11 1 0 0 2 Apakah tampilan dapat mudah dimengerti atau dipahami ? 14 9 2 0 0 JUMLAH 27  20 3 0 0 RATA-RATA 13.5  10  1.5 0 0 RATA- RATA x Skor 67.5  40  4.5 0 0
Agar  dapat  melakukan  analisis  secara  interval maka perlu untuk mencari nilai skor maksimum dan minimum.  Berikut  untuk  nilai  skor  maksimum  dan minimum kuesioner terhadap perusahaan.
𝑆𝑘𝑜𝑟𝑀𝑎𝑘𝑠 = 25 × 5 = 125

## 𝑆𝑘𝑜𝑟𝑀𝑖𝑛 = 25 × 1 = 25
Sedangkan  untuk  nilai  skor  maksimum  dan minimum  kuesioner  terhadap  pelamar  kerja  adalah sebagai berikut.
𝑆𝑘𝑜𝑟𝑀𝑎𝑘𝑠 = 20 × 5 = 100 𝑆𝑘𝑜𝑟𝑀𝑖𝑛 = 20 × 1 = 20
Setelah mendapatkan nilai skor maksimum maka perhitungan  nilai  indeks  dari  hasil  survey  kuisioner terhadap  perusahaan  dan  pelamar  kerja  sebagai berikut.
𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠(%)𝑟𝑎𝑡𝑎𝑟𝑎𝑡𝑎 = ∑ 𝑅𝑎𝑡𝑎𝑅𝑎𝑡𝑎 × 𝑆𝑘𝑜𝑟
𝑆𝑘𝑜𝑟𝑀𝑎𝑘𝑠 × 100 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠(%) 𝑠𝑢𝑟𝑣𝑒𝑦 𝑝𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 = 110 125 × 100 = 88 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠(%) 𝑠𝑢𝑟𝑣𝑒𝑦 𝑝𝑒𝑙𝑎𝑚𝑎𝑟  = 83.5 100 × 100 = 83.5 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑘𝑠(%) 𝑠𝑢𝑟𝑣𝑒𝑦 𝑘𝑒𝑚𝑢𝑑𝑎ℎ𝑎𝑛  = 112 125 × 100 = 89.6
Dari hasil perhitungan indeks (%) rata-rata dapat dilihat bahwa nilai indeks yang didapat adalah 88% untuk  survey  terhadap  perusahaan  dan  83.5%  untuk survey terhadap pelamar. Kemudian untuk pengukuran  tingkat  kemudahan,  didapatkan  nilai sebesar 89.6%.

## Tabel 16 Nilai Interval Penilaian
Keterangan Score Interval Sangat Tidak Setuju 5 0 % - 19,99 % Tidak Setuju 4 20 % - 39,99 % Ragu-Ragu 3 40 % - 59,99 % Setuju 2 60 % - 79,99 % Sangat Setuju 1 80% - 100 %
Jika  dilihat  dari  tabel  nilai  interval  seperti  pada Tabel 16, dapat ditarik kesimpulan bahwa responden sangat  setuju  bahwa  hasil  dari  perhitungan  metode SAW  cocok  dengan  kriteria  perusahaan  dalam menentukan  pelamar  dan  juga  metode  SAW  cocok untuk  memberikan  rekomendasi  perusahaan  yang tepat  untuk  pelamar.  Selain  itu  dapat  disimpulkan juga  bahwa  dengan  adanya  sistem  ini,  perusahaan juga dapat dengan mudah melakukan pemilihan calon karyawan  dan  mempercepat  proses  seleksi  tanpa harus memilah secara manual.
5. KESIMPULAN
1. Sistem  ini  dapat  mempermudah  perusahaan dalam  melakukan  pemilahan  calon  karyawan pada  tahap  administratif  dengan  penggunaan menu  atau  fitur  kecocokan  karena  fitur kecocokan  melakukan  perhitungan  data administratif  dari  pelamar.  Dari  hasil  survey terhadap perusahaan menghasilkan nilai indeks sebesar  89.6%.  Data  pelamar  yang  diproses dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting  memiliki  hasil  yang  akan  dapat membantu  perusahaan  untuk  mempercepat proses  seleksi  tanpa  harus  memilah  secara manual.
2. Dari  hasil  perhitungan  SAW  memberikan keluaran hasil kecocokan user pelamar dengan perusahaan  yang  menunjukan  hasil  kecocokan tertinggi PT Parasawita adalah Anggi Ariffanty dengan nilai skor 35.0889 dan hasil kecocokan terendah adalah Ari Setyorini dengan nilai skor 23.022.

## DAFTAR PUSTAKA
Cahyo,  W.  (2022). Implementasi  Multi  Criteria Decision Making (Mcdm) Untuk
Erekrutmen  Karyawan  Multi  Perusahaan.
Surabaya: Unitomo. Hasibuan.  (2010). Manajemen  Sumber  Daya Manusia. Jakarta: Bumi Aksara.
Indrawan,  D.,  Vitianingsih,  A.,  &  Shanty,  R.  N.
(2017). Implementasi Metode Simple Additive Weighting pada Sistem Pendukung
Keputusan Pemilihan Pemasok Bahan Baku di PT. Abadi Kimia. Inform : Jurnal Ilmiah Bidang Teknologi
Informasi
dan Komunikasi.
Kuswiratmo,  B.  A.  (2016). Memulai  Usaha  Itu Gampang! Langkah-Langkah Hukum Mendirikan Badan Usaha Hingga
Mengelolanya. Jakarta: VisiMedia. Maggie  G.V.  Bambulu,  d.  (2018). Pengaruh rekrutmen dan seleksi, pengembangan karir, dan  lingkungan  kerja  terhadap  kinerja karyawan  pt.bank  sulutgo  pusat. Jurnal
Riset  Ekonomi,  Manajemen,  Bisnis  dan Akuntansi.
Nurqamar, I. F., Ulfa, S., Hafizhah, I., Fadhillah, N.,
&  Rahmi,  N.  (2022). The  intention  of generation  Z  to  apply  for  a  Job. JBMI
(Jurnal Bisnis, Manajemen, Dan Informatika), 18(3), 218–247.
doi:https://doi.org/10.26487/jbmi.v18i3.164
93
Olson,  D.  L.  (2004). Comparison  of  Weights  in TOPSIS Models. Mathematical and
Computer Modelling, 721-727.
Rakhmat Dedi Gunawan, F. A. (2023). Implementasi Metode  SAW  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Plano Kertas. Journal of  Artificial  Intelligence  and  Technology Information (JAITI), 1(1), 29-38. Sarwandi dkk. (2023). Sistem Pendukung Keputusan.
Deli Serdang: Graha Mitra Edukasi. Telvisia, I., & Suyasa, P. T. (2008). Kesesuaian Minat terhadap  Pekerjaan:  Pegawai  Produktif (Studi pada Agen Asuransi Jiwa di Jakarta).
Phronesis:  Jurnal  Ilmiah  Psikologi  Industri dan Organisasi, 76-95.
Yanti  Yusman,  S.  N.  (2022). Sistem  Pendukung Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Karyawan Pada  PT  Pelindo  I  Mengunakan  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW). Jurnal Digit, 12(1), 12-22.