JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 132-140
p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181
Page | 132                                                            Received: July 19, 2022 | Published: September 01, 2022

## KOMPARASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DENGAN WEIGHTED PRODUCT (WP) UNTUK PENILAIAN TENAGA KERJA INDONESIA
Jovanica 1 , Erick Dazki 2
1,2 Jurusan Sistem Informasi Universitas Pradita Scientia Business Park, Jln. Gading Serpong Boulevard No.1, Curug Sangereng, Kec. Kelapa Dua, Kabupaten Tangerang, Banten 15810
1 jovanica@student.pradita.ac.id
2 erick.dazki@pradita.ac.id

## Abstrak
PT.  Muara  Mas  Global  merupakan  salah  satu  perusahaan  penyalur  tenaga  kerja  profesional.  Untuk  memudahkan  kegiatan perusahaan  yang  ada  serta  dalam  pengambilan  keputusan,  perlu  dibantu  dengan  Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK).  Tujuan dari SPK yakni untuk menentukan penilaian tenaga kerja dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan juga Weighted Product (WP). Dua metode tersebut dipilih karena mampu menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif, dalam  hal  ini  alternatif  yang  dimaksud  adalah  kualitas  pekerja  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Penelitian  ini dilakukan dengan mencari nilai bobot pada setiap pekerja dengan beberapa kriteria yaitu umur, jenis pengalaman kerja, jangka waktu  pengalaman  kerja,  Pendidikan  terakhir  serta  keahlian  Bahasa  yang  dimiliki.  Dalam  penelitian  ini  menunjukkan  hasil bahwa metode WP lebih sesuai digunakan dibandingkan dengan metode SAW karena hasil yang diperoleh hampir mirip dengan data yang dimiliki oleh narasumber.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, TKI, SAW, WP

## I. P ENDAHULUAN
Indonesia  adalah  Negara  dengan  jumlah  penduduk  yang cukup  banyak.  Tercatat  di  Direktorat  Jendral  Kependudukan dan  Pencatatan  Sipil  (Dukcapil)  Kementerian  Dalam  Negeri bahwa jumlah penduduk Indonesia sudah mencapai 273,87 juta jiwa per 31 Desember 2021[1]. Lalu, menurut Undang-Undang Republik  Indonesia  tentang  Pengesahan  ILO  Convention No.138  mengenai  Batas  Usia  Minimum  untuk  Diperbolehkan Bekerja  yang  berlaku  di  wilayah  Republik  Indonesia  ialah sejak  berusia  15  tahun[2].  Indonesia  memiliki  kurang  lebih 144,014  juta  jiwa  usia  produktif  kerja  dengan  jumlah pengangguran  sebanyak  8,4  juta  jiwa[3].  Hal  ini  sering menjadi pendorong banyaknya penduduk Indonesia yang ingin bekerja menjadi Tenaga Kerja Indonesia ke luar negeri.
Untuk menjadi Tenaga Kerja Indonesia yang layak bekerja, ada  beberapa  kriteria-kriteria  khusus  yang  harus  dimiliki  oleh setiap  calon  pekerja[4].  Kriteria  khusus  tersebut  biasanya
terdiri dari usia, pengalaman pekerjaan yang pernah dilakukan, jangka  waktu  pengalaman  kerja  yang  dimiliki,  pendidikan terakhir  yang  telah  ditempuh,  serta  keahlian  bahasa  yang dimiliki  oleh  calon  pekerja.  Tetapi  tidak  semua  penyalur memiliki  kriteria  yang  sama.  Bahkan  ada  beberapa  peyalur yang mencantumkan tinggi dan berat badan sebagai salah satu kriteria khusus sebagai penilaian calon pekerja TKI.
Pada  penelitian  kali  ini,  penulis  menggunakan  PT.  Muara Mas  Global  sebagai  tempat  penelitian  pekerja  TKI.  Disetiap tahunnya,  PT.  Muara  Mas  Global  telah  banyak    menyalurkan pekerja  yang  dipekerjakan  ke  luar  negeri.  Jumlahnya  sangat bervariatif,  dari  ratusan  bahkan  ribuan  pekerja  telah  berhasil diberangkatkan ke berbagai negara. PT. Muara Mas Global ini berbasis  di  Jakarta,  Surabaya,  Pemalang  dan  Indramayu. Perusahaan  ini  memiliki  pengalaman  beroperasi  sejak  tahun 1998.  Serta  telah  menyalurkan  banyak  TKI  untuk  berbagai sector  industry  di  seluruh  dunia  baik  untuk  Usaha  Kecil  & Menengah  (UKM)  dan  Perusahaan  Multinasional  (MNE).
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 132-140
p-ISSN: 2406-7768
e-ISSN: 2581-2181
Page | 133                                                            Received: July 19, 2022 | Published: September 01, 2022
Berbagai  pekerja  yang  telah  siap  bekerja  tersedia  mulai  dari yang non-pengalaman sampai dengan pekerja profesional yang sesuai  dengan  berbagai  industri  termasuk  manufaktur, konstruksi,  rumah  sakit,  pertanian,  peternakan,  Teknik, teknologi  informasi,  nelayan,  restoran,  layanan  kebersihan, hotel, ritel dan berbagai pelayanan sektor yang lain[5].
Dalam  pengambilan  sebuah  keputusan,  Perusahaan  tidak boleh  melakukannya  dengan  cara  sembarangan.  Apabila terdapat kesalahan baik kecil maupun besar bisa menimbulkan kerugian dalam jumlah yang besar bagi perusahaan yang tidak memiliki  operasional bisnis yang kekal[6]. Sistem  Pendukung Keputusan    (SPK)  atau  yang  biasa  dikenal  sebagai  istilah Management  Decision  System  yaitu  suatu  sistem  berbasis komputer  yang  ditujukan  untuk  membantu  mengambil keputusan  dengan  memanfaatkan  data  dan  model  tertentu untuk  memecahkan  berbagai  persoalan  yang  bersifat  semi- terstruktur[7].
Dari beberapa metode yang digunakan dalam pengambilan keputusan, terdapat salah satu metode yang banyak digunakan dalam    sistem  pengambilan  keputusan  yaitu Multi  Criteria Decision Making (MCDM). Tujuan dari MCDM adalah untuk memberikan  peringkat  dari  banyak  alternatif  agar  dapat menemukan  alternatif  yang  terbaik  dan  mencari  alternatif yang saling menguntungkan dalam bermacam kriteria. Dalam metode  SPK  MCDM,  terdapat  metode  yang  dapat  digunakan dengan  cara  menghitung  yang  berbeda-beda  untuk  mengolah tipe data yang variatif .
Penelitian  ini  menerapkan  metode Simple  Additive Weighting  (SAW) dan Weighted  Product  (WP) untuk menentukan  penilaian  Tenaga  Kerja  Indonesia  di  PT.  Muara Mas  Global.  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) lebih sering dikenal dengan metode penjumlahan terbobot. Adapun konsep dasar metode Simple Additive Weighting (SAW) yakni mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif  pada  semua  atribut.  Sedangkan  pada  metode Weighted  Product  (WP) menggunakan  perkalian  untuk menghubungkan  rating  atribut,  dimana  rating  setiap  atribut harus  dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  atribut  yang bersangkutan.    Alasan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) dan Weighted  Product  (WP) dipilih  dikarenakan metode ini dapat menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, lalu  dilanjutkan  dengan  proses  perangkingan  data  yang  akan menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif,  dalam hal  ini  alternatif  yang  dimaksud  adalah  Tenaga  Kerja Indonesia terbaik berdasarkan kriteria yang telah
ditetapkan.[8]–[15]
Penerapan perbandingan metode Simple Additive
Weighting (SAW) dan Weighted  Product  (WP) terhadap penilaian  Tenaga  Kerja  Indonesia  nantinya  akan  diperoleh sebuah  metode  pemilihan  Tenaga  Kerja  Indonesia  terbaik sebagai standarisasi Tenaga Kerja Indonesia di lingkungan PT. Muara  Mas  Global.  Dengan  kriteria  dan  variabel  yang  telah
ditentukan akan memudahkan dalam proses penilaian Tenaga Kerja  Indonesia  yang  nantinya  akan  berdampak  baik  bagi perkembangan  perusahaan  itu  sendiri,  serta    dapat  dijadikan sebagai  acuan  dalam  penilaian  Tenaga  Kerja  Indonesia  di lingkungan PT. Muara Mas Global.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  data  diperoleh  dari  hasil  wawancara pada  tanggal  21  Desember  2021  dengan  Bapak  Yardi  selaku Direktur  dan  Ibu  Ahyu  Sriwijayanti  selaku  Finance  & Accounting  Staff  .  Hasil  wawancara  yang  didapatkan  yakni tentang beberapa data  calon pekerja TKI dengan kriteria usia, pengalaman  pekerjaan  yang  pernah  dilakukan,  jangka  waktu pengalaman kerja yang dimiliki, pendidikan terakhir yang telah ditempuh,  serta  keahlian  bahasa  yang  dimiliki  oleh  calon pekerja.

## A. Metode Simple Additive Weighting
Metode Simple  Additive  Weighting  digunakan  untuk menyelesaikan masalah penyeleksian dalam sistem pengambilan  keputusan  multi  proses..  Menormalisasikan matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat dibandingkan dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada.  Langkah penyelesaian SAW sebagai berikut :
1. Penentuan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2. Penentuan  urutan  kecocokan  setiap  alternatif  pada setiap kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan    berdasarkan  kriteria,  lalu matriks  dinormalisasi  berdasarkan  persamaan  yang sesuai  dengan  atribut keuntungan  ataupun  atribut  biaya sehingga didapat matriks ternormalisasi R.
4. Selanjutnya proses perangkingan dari perkalian matriks ternormalisasi  R  dijumlahkan  dengan  vektor  bobot sehingga  didapatkan  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif terbaik (Ai) yang digunakan sebagai solusi .
(1)
●
= Rating kinerja ternormalisasi
● = Nilai maksimum ● = Nilai minimum ● = Baris dan kolom dari matriks
(2)
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 132-140
p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181
Page | 134                                                            Received: July 19, 2022 | Published: September 01, 2022
● = Nilai akhir dari alternatif
● = Bobot yang telah ditentukan
● = Normalisasi matriks
Beberapa tahapan dalam metode SAW untuk menyelesaikan suatu persoalan adalah sebagai berikut:
1. Kriteria ditentukan untuk digunakan sebagai acuan dalam sistem pengambilan keputusan.
2. Tingkat  rating  kecocokan  ditentukan  dari  alternatif  di setiap  kriteria.Membuat  rangkaian  matriks  berdasarkan kriteria.
3. Matriks  dinormalisasi  berdasarkan  persamaan  yang disesuaikan dengan jenis atribut.
4. Proses perangkingan dilakukan dengan cara menjumlahkan  hasil  matriks  yang  sudah  ternormalisasi dengan  bobot  kriteria  yang  sudah  ditentukan  sehingga mendapatkan nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik.

## B. Metode Weighted Product
Metode  ini    menggunakan  perkalian  atribut,  yaitu  rating setiap atribut harus dipangkatkan terebih dahulu dengan bobot nilainya. Langkah-langkah Weighted Product (WP) ialah :
1. Penentuan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam pengambilan keputusan.
2. Mengkonversi  masukan  data kriteria  menjadi  nilai  rating kecocokan.
3. Memperbaiki  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria  dengan rumus
(3)
4. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  alternatif  S i dengan rumus
(4)
5. Menentukan  nilai  preferensi  V i untuk  setiap  alternatif menggunakan rumus
(5)
Keterangan : S  : Preferensi alternatif yang dianalogikan sebagai vektor S X  :  nilai kriteria
W  :  bobot kriteria
I  :  alternatif J  :  kriteria
n  : banyaknya kriteria

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  ada  bobot  dan  kriteria  dalam menentukan  penilaian  Tenaga  Kerja  Indonesia  di  PT.  Muara Mas Global. Adapun kriterianya adalah :
Tabel 1 . Tabel Kriteria Kriteria Keterangan Nilai C1 Usia 15 C2 Jenis Pengalaman Kerja 30 C3 Jangka Waktu Pengalaman Kerja 25 C4 Pendidikan Terakhir 20 C5 Keahlian Bahasa 10 TOTAL NILAI 100
Dari  proses  penentuan  bobot  di  atas,  berikut  adalah  hasil pembobotan  di  setiap  alternatif  sesuai  dengan  kriteria  yang telah ditentukan.

## A. Kriteria C1
Merupakan  umur  yang  dimiliki  oleh  tenaga  kerja  dengan rentang  bobot  yang  berbeda  di  setiap  tahapan  umur.  Berikut adalah rentang umur yang telah dikonversikan pada tabel 2.
Tabel 2 . Kriteria C1. Umur Usia (X) Bobot Keterangan 21-25 tahun 1 ST (Sangat Tinggi) 26-30 tahun 0.8 T (Tinggi) 31-35 tahun 0.6 CT (Cukup Tinggi) 36-40 tahun 0.4 S (Sedang) 41 tahun atau lebih 0.2 R (Rendah) B. Kriteria C2 Berikut kriteria Jenis Pengalaman Kerja yang dikonversikan dapat dilihat pada table 3.
Tabel 3 . Kriteria C2. Jenis Pengalaman Kerja
Kriteria Sub Kriteria Jenis Pengalaman Pekerjaan
Merawat orangtua sakit Merawat bayi (0-3 tahun) Merawat anak (3-10 tahun) Membantu/ mengurus orang sakit buang air besar dan air kecil Memasak, membersihkan rumah
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 132-140
p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181
Page | 135                                                            Received: July 19, 2022 | Published: September 01, 2022
Cuci dan setrika baju Mengurus kebun halaman rumah Mengurus peliharaan Cuci mobil majikan Buruh pabrik

## Berikut tabel Sub Kriteria C2
Tabel 4 . Sub Kriteria C2. Jenis Pengalaman Kerja Kriteria Bobot Keterangan 1-2 Jenis 0.2 R (Rendah) 3-4 Jenis 0.4 S (Sedang) 5-6 Jenis 0.6 CT (Cukup Tinggi) 7-8 Jenis 0.8 T (Tinggi) 9-10 Jenis 1 ST (Sangat Tinggi)

## C. Kriteria C3
Berikut  kriteria  dan  bobot  Jangka  Waktu  Pengalaman Kerja yang dikonversikan dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5 . Kriteria C3. Jangka Waktu Pengalaman Kerja Jangka Waktu Pengalaman Kerja Bobot Keterangan 0 Tahun 0 SR (Sangat Rendah) 1-4 tahun 0.2 R (Rendah) 5-8 tahun 0.4 S (Sedang) 9-12 tahun 0.6 CT (Cukup Tinggi) 13-16 tahun 0.8 T (Tinggi) 17 tahun atau lebih 1 ST (Sangat Tinggi)

## D. Kriteria C4
Berikut  kriteria  dan  bobot  Pendidikan  Terakhir  yang dikonversikan dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6 . Kriteria C4. Pendidikan Terakhir Pendidikan Terakhir Bobot Keterangan SD 0.2 R (Rendah) SMP 0.4 S (Sedang) SMA 0.6 CT (Cukup Tinggi) D1-D3 0.8 T (Tinggi)
S1 1 ST (Sangat Tinggi) E. Kriteria C5 Berikut kriteria Jenis Pengalaman Kerja yang dikonversikan dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7 . Kriteria C5. Keahlian Bahasa Kriteria Sub Kriteria
Keahlian Bahasa Indonesia Mandarin Inggris Hokkien
Hakka

## Berikut tabel Sub Kriteria C5
Tabel 8 . Sub Kriteria C5. Keahian Bahasa Kriteria Bobot Keterangan 1 Jenis 0.2 R (Rendah) 2 Jenis 0.4 S (Sedang) 3 Jenis 0.6 CT (Cukup Tinggi) 4 Jenis 0.8 T (Tinggi) 5 Jenis 1 ST (Sangat Tinggi)

## F.
Pembobotan Alternatif tiap Kriteria
Tabel 9 . Pembobotan Alternatif Setiap Kriteria Nama C1 C2 C3 C4 C5 Oktaviana 0.2 0.8 0.6 0.4 0.6 Maya Asih 1 0.8 0.4 0.4 0.4 Sri Lestari 0.8 0.6 0.4 0.4 0.4 Juju Julaeha 1 0.4 0.4 0.4 0.4 Sugiati 0.8 0.6 0.4 0.4 0.4 Yeni Rosida 0.8 0.6 0.4 0.6 0.4 Mujayamah 0.4 0.6 0.8 0.2 0.4 Mardiyah 0.2 0.8 0.4 0.4 0.6 Sumiyati 0.4 0.6 0.4 0.2 0.4 Siti Kholifah Ningrum 0.4 0.6 0.6 0.4 0.4 Fadelya Puspa Arum 1 0.6 0.2 0.6 0.4 Hamidah Wati 0.2 0.8 1 0.6 0.4
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 132-140
p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181
Page | 136                                                            Received: July 19, 2022 | Published: September 01, 2022
Tuminah 0.4 0.8 0.4 0.4 0.6 Nur Asni 1 0.4 0.2 0.4 0.4 Sri Hartini 0.6 0.2 0.2 0.2 0.2 Nur Maula Ulfana 1 0.2 0.2 0.6 0.4 Endang Agustini 0.4 0.4 0.4 0.2 0.4 Velly Nurhasanah 1 0.4 0.2 0.6 0.4 Liyah 0.2 0.6 1 0.6 0.4 Susi Rahma Yani 1 0.6 0.4 0.4 0.4 Windi Senjayanti 1 0.6 0.2 0.6 0.4 Fitria Andriani 0.6 0.6 0.6 0.6 0.4 Umu Kulsum 0.8 0.6 0.6 0.4 0.4 Rina Wati 1 0.4 0.2 0.4 0.4 Darnengsih 1 0.4 0.2 0.4 0.4 Kusnaeni 1 0.4 0.2 0.4 0.4 Apipah Ajmawa 1 0.4 0.2 0.4 0.4 Evi Aryani 0.8 0.8 0.6 0.4 0.4 Mila Savitri 1 0.4 0.2 0.4 0.4 Wasini 1 0.6 0.2 0.4 0.4 Siti Suryani 1 0.4 0.2 0.4 0.4 Irana Dewi 1 0.6 0.2 0.4 0.4 Eka Haryanti 0.8 0.6 0.6 0.4 0.4 Siti Rokayah 1 0.6 0.4 0.4 0.4 Lisnawati 1 0.4 0.2 0.6 0.4 Usnawati 1 0.6 0.4 0.4 0.4 Lisa Asmarani 0.6 0.4 0.8 0.4 0.4 Nova Oktarina 0.8 0.2 0.2 0.6 0.2 Titin 0.6 0.6 0.8 0.4 0.4 Yesi Rantasari 0.8 0.4 0.6 0.4 0.4 Siti Barokah 0.6 0.4 0.4 0.4 0.4 Nova Aryanti 0.6 0.4 0.4 0.6 0.4 Winda Wati 1 0.4 0.2 0.4 0.4 Siti Hadijah 0.2 0.4 0.2 0.4 0.4 Siti Zubaidah 0.8 0.4 0.2 0.2 0.4 Beti Yandi Desi 0.8 0.6 0.4 0.4 0.4 Tri Harya Ningsih 1 0.4 0.2 0.4 0.4 Ayu Widarti 0.6 0.6 0.4 0.4 0.4 Dwi Indah Lestari 1 0.4 0.2 0.4 0.4 Risah Juni Ana Putri 1 0.4 0.4 0.4 0.4 Siti Aliyah Destiana 1 0.6 0.4 0.4 0.4 Nira Elita 0.8 0.6 0.6 0.4 0.4
Luniti 0.6 0.6 0.2 0.4 0.4
Membuat matriks keputusan x, dapat dilihat di bawah ini :

## G. Analisa Hasil Penelitian Menggunakan Metode
SAW
Tabel 10 . Hasil Ranking Nama Hasil Rank Oktaviana 0.56 10 Maya Asih 0.61 4 Sri Lestari 0.52 20 Juju Julaeha 0.49 29 Sugiati 0.52 21 Yeni Rosida 0.56 11 Mujayamah 0.52 22 Mardiyah 0.51 24 Sumiyati 0.42 47 Siti Kholifah Ningrum 0.51 25 Fadelya Puspa Arum 0.54 17 Hamidah Wati 0.68 1 Tuminah 0.54 16 Nur Asni 0.44 35 Sri Hartini 0.26 53 Nur Maula Ulfana 0.42 48 Endang Agustini 0.36 51 Velly Nurhasanah 0.48 32 Liyah 0.62 3 Susi Rahma Yani 0.55 12 Windi Senjayanti 0.54 18 Fitria Andriani 0.58 6 Umu Kulsum 0.57 7
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 132-140
p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181
Page | 137                                                            Received: July 19, 2022 | Published: September 01, 2022
Rina Wati 0.44 36 Darnengsih 0.44 37 Kusnaeni 0.44 38 Apipah Ajmawa 0.44 39 Evi Aryani 0.63 2 Mila Savitri 0.44 40 Wasini 0.5 27 Siti Suryani 0.44 41 Irana Dewi 0.5 28 Eka Haryanti 0.57 8 Siti Rokayah 0.55 13 Lisnawati 0.48 33 Usnawati 0.55 14 Lisa Asmarani 0.53 19 Nova Oktarina 0.37 49 Titin 0.59 5 Yesi Rantasari 0.51 26 Siti Barokah 0.43 46 Nova Aryanti 0.47 34 Winda Wati 0.44 42 Siti Hadijah 0.32 52 Siti Zubaidah 0.37 50 Beti Yandi Desi 0.52 23 Tri Harya Ningsih 0.44 43 Ayu Widarti 0.49 30 Dwi Indah Lestari 0.44 44 Risah Juni Ana Putri 0.49 31 Siti Aliyah Destiana 0.55 15 Nira Elita 0.57 9 Luniti 0.44 45

## H. Perhitungan Menggunakan Metode WP
Sebelum melakukan perhitungan dilakukan pembobotan pada setiap kriteria terlebih dahulu, bobot awal W=(15, 30, 25, 20,
10), akan diperbaiki sehingga total bobot , dengan cara : 0.15 0.3 0.25 0.2 0.1 Dimana pada
,  W j adalah pangkat bernilai positif untuk atribut keuntungan, dan bernilai negatif untuk atribut biaya.
Tabel 11 . Vektor S Nama Nilai S Oktaviana 4.871164 Maya Asih 4.475516 Sri Lestari 4.432223 Juju Julaeha 4.299925 Sugiati 4.432223 Yeni Rosida 4.50255 Mujayamah 4.588219 Mardiyah 4.786323 Sumiyati 4.437748 Siti Kholifah Ningrum 4.630363 Fadelya Puspa Arum 4.341981 Hamidah Wati 5.023623 Tuminah 4.66061 Nur Asni 4.173395 Sri Hartini 3.94153 Nur Maula Ulfana 4.101098 Endang Agustini 4.339489 Velly Nurhasanah 4.243722 Liyah 4.946291 Susi Rahma Yani 4.398185 Windi Senjayanti 4.341981 Fitria Andriani 4.632989 Umu Kulsum 4.517064 Rina Wati 4.173395 Darnengsih 4.173395 Kusnaeni 4.173395 Apipah Ajmawa 4.173395 Evi Aryani 4.594395 Mila Savitri 4.173395 Wasini 4.271654 Siti Suryani 4.173395 Irana Dewi 4.271654 Eka Haryanti 4.517064 Siti Rokayah 4.398185 Lisnawati 4.243722 Usnawati 4.398185
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 132-140
p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181
Page | 138                                                            Received: July 19, 2022 | Published: September 01, 2022
Lisa Asmarani 4.530032 Nova Oktarina 4.074033 Titin 4.628291 Yesi Rantasari 4.418804 Siti Barokah 4.379561 Nova Aryanti 4.449888 Winda Wati 4.173395 Siti Hadijah 4.446445 Siti Zubaidah 4.099659 Beti Yandi Desi 4.432223 Tri Harya Ningsih 4.173395 Ayu Widarti 4.477821 Dwi Indah Lestari 4.173395 Risah Juni Ana Putri 4.299925 Siti Aliyah Destiana 4.398185 Nira Elita 4.517064 Luniti 4.35129 Setelah mendapatkan nilai vektor S, selanjutnya menentukan perangkingan penilaian Tenaga Kerja Indonesia di PT. Muara
Mas Global menggunakan persamaan . Tabel 12 . Hasil Ranking WP Nama Nilai V Rank Oktaviana 0.020917 3 Maya Asih 0.019218 17 Sri Lestari 0.019032 21 Juju Julaeha 0.018464 34 Sugiati 0.019032 22 Yeni Rosida 0.019334 15 Mujayamah 0.019702 10 Mardiyah 0.020553 4 Sumiyati 0.019056 20 Siti Kholifah Ningrum 0.019883 7 Fadelya Puspa Arum 0.018645 31 Hamidah Wati 0.021572 1 Tuminah 0.020013 5 Nur Asni 0.017921 40 Sri Hartini 0.016925 53
Nur Maula Ulfana 0.017611 50 Endang Agustini 0.018634 33 Velly Nurhasanah 0.018223 38 Liyah 0.02124 2 Susi Rahma Yani 0.018886 25 Windi Senjayanti 0.018645 32 Fitria Andriani 0.019895 6 Umu Kulsum 0.019397 12 Rina Wati 0.017921 41 Darnengsih 0.017921 42 Kusnaeni 0.017921 43 Apipah Ajmawa 0.017921 44 Evi Aryani 0.019729 9 Mila Savitri 0.017921 45 Wasini 0.018343 36 Siti Suryani 0.017921 46 Irana Dewi 0.018343 37 Eka Haryanti 0.019397 13 Siti Rokayah 0.018886 26 Lisnawati 0.018223 39 Usnawati 0.018886 27 Lisa Asmarani 0.019452 11 Nova Oktarina 0.017494 52 Titin 0.019874 8 Yesi Rantasari 0.018975 24 Siti Barokah 0.018806 29 Nova Aryanti 0.019108 18 Winda Wati 0.017921 47 Siti Hadijah 0.019094 19 Siti Zubaidah 0.017604 51 Beti Yandi Desi 0.019032 23 Tri Harya Ningsih 0.017921 48 Ayu Widarti 0.019228 16 Dwi Indah Lestari 0.017921 49 Risah Juni Ana Putri 0.018464 35 Siti Aliyah Destiana 0.018886 28 Nira Elita 0.019397 14 Luniti 0.018685 30
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 132-140
p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181
Page | 139                                                            Received: July 19, 2022 | Published: September 01, 2022
I. Analisa Hasil Perbandingan Penilaian TKI
Menurut Data Narasumber, Metode SAW dan WP.
Tabel 13 . Perbandingan penilaian TKI menurut Narasumber, Metode SAW
dan WP No. Data Narasumber Metode SAW Metode WP 1 Hamidah Wati Oktaviana Hamidah Wati 2 Liyah Maya Asih Liyah 3 Oktaviana Sri Lestari Oktaviana 4 Titin Juju Julaeha Mardiyah 5 Mujayamah Sugiati Tuminah 6 Mardiyah Yeni Rosida Fitria Andriani 7 Evi Aryani Mujayamah Siti Kholifah Ningrum 8 Siti Kholifah Ningrum Mardiyah Titin 9 Fitria Andriani Sumiyati Evi Aryani 10 Tuminah Siti Kholifah Ningrum Mujayamah 11 Lisa Asmarani Fadelya Puspa Arum Lisa Asmarani 12 Umu Kulsum Hamidah Wati Umu Kulsum 13 Eka Haryanti Tuminah Eka Haryanti 14 Nira Elita Nur Asni Nira Elita 15 Maya Asih Sri Hartini Yeni Rosida 16 Sumiyati Nur Maula Ulfana Ayu Widarti 17 Yeni Rosida Endang Agustini Maya Asih 18 Ayu Widarti Velly Nurhasanah Nova Aryanti 19 Yesi Rantasari Liyah Siti Hadijah 20 Sri Lestari Susi Rahma Yani Sumiyati 21 Sugiati Windi Senjayanti Sri Lestari 22 Beti Yandi Desi Fitria Andriani Sugiati 23 Nova Aryanti Umu Kulsum Beti Yandi Desi 24 Susi Rahma Yani Rina Wati Yesi Rantasari 25 Siti Rokayah Darnengsih Susi Rahma Yani 26 Usnawati Kusnaeni Siti Rokayah 27 Siti Aliyah Destiana Apipah Ajmawa Usnawati 28 Luniti Evi Aryani Siti Aliyah Destiana 29 Siti Hadijah Mila Savitri Siti Barokah 30 Endang Agustini Wasini Luniti 31 Fadelya Puspa Arum Siti Suryani Fadelya Puspa Arum 32 Windi Senjayanti Irana Dewi Windi Senjayanti
33 Siti Barokah Eka Haryanti Endang Agustini 34 Wasini Siti Rokayah Juju Julaeha 35 Irana Dewi Lisnawati Risah Juni Ana Putri 36 Juju Julaeha Usnawati Wasini 37 Risah Juni Ana Putri Lisa Asmarani Irana Dewi 38 Velly Nurhasanah Nova Oktarina Velly Nurhasanah 39 Lisnawati Titin Lisnawati 40 Nur Maula Ulfana Yesi Rantasari Nur Asni 41 Nur Asni Siti Barokah Rina Wati 42 Rina Wati Nova Aryanti Darnengsih 43 Darnengsih Winda Wati Kusnaeni 44 Kusnaeni Siti Hadijah Apipah Ajmawa 45 Apipah Ajmawa Siti Zubaidah Mila Savitri 46 Mila Savitri Beti Yandi Desi Siti Suryani 47 Siti Suryani Tri Harya Ningsih Winda Wati 48 Winda Wati Ayu Widarti Tri Harya Ningsih 49 Tri Harya Ningsih Dwi Indah Lestari Dwi Indah Lestari 50 Dwi Indah Lestari Risah Juni Ana Putri Nur Maula Ulfana 51 Nova Oktarina Siti Aliyah Destiana Siti Zubaidah 52 Siti Zubaidah Nira Elita Nova Oktarina 53 Sri Hartini Luniti Sri Hartini

## IV. K ESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa menggunakan  metode  SAW  dan  WP  pada  penilaian  Tenaga Kerja Indonesia menghasilkan urutan peringkat yang berbeda. Pada  Metode  SAW,  peringkat  pertama  diraih  oleh  Hamidah Wati, peringkat kedua diraih Evi Aryani, dan peringkat ketiga didapatkan  oleh  Liyah.  Sedangkan  pada  Metode  WP, peringkat pertama diraih oleh Hamidah Wati, peringkat kedua diraih  oleh  Liyah,  dan  peringkat  ketiga  didapatkan  oleh Oktaviana. Dan seterusnya tertera pada tabel 13.
Menggunakan  WP  dinilai  lebih  teliti  dan  lebih  sesuai dibanding  menggunakan  SAW  karena  perhitungan  alternatif terbaik  diperoleh  dari  perkalian  nilai  pembobotan  kriteria kemudian dipangkatkan dengan bobot yang telah dinormalisasi  serta  hasilnya  lebih  cocok  dengan  data  yang dimiliki narasumber.
Penelitian menggunakan metode SAW dan WP ini dapat dijadikan  sebagai  solusi  menyelesaikan  permasalahan  dalam memilih  Tenaga  Kerja  Indonesia  dengan  rangking  terbaik. Dikarenakan  dilakukan  penilaian  keseluruhan  dimulai  dari usia,  jenis  pengalaman  pekerjaan,  jangka  waktu  pengalaman
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.9 No.2 September 2022, Hal. 132-140
p-ISSN: 2406-7768 e-ISSN: 2581-2181
Page | 140                                                            Received: July 19, 2022 | Published: September 01, 2022
kerja, pendidikan terakhir, serta keahlian keterampilan Bahasa yang dimiliki setiap pekerja.
Dengan  menerapkan  beberapa  kriteria  sebagai  kriteria dasar  yang  dijadikan  sebagai  acuan  pengambilan  keputusan dalam memilih Tenaga Kerja Indonesia menggunakan metode SAW dan WP dapat dilakukan dengan lebih cepat dan efisien karena  pada  setiap  kriteria  sudah  memiliki  ketetapan  bobot nilai yang sesuai dengan standar perusahaan.
Dengan  hasil  komparasi  pada  jurnal  ini  diharapkan  PT. Muara  Mas  Global  akan  lebih  mudah  menentukan  penilaian TKI  sebelum  disalurkan  ke  beberapa  negara  seperti  Taiwan, Hongkong, Singapore dan Malaysia.

## V. S ARAN
Dari  hasil  kesimpulan  di  atas,  peneliti  memiliki  saran yakni  dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan  PT.  Muara Mas Global dapat menerapkannya.

## R EFERENSI
[1] Kemendagri,  “273  Juta  Penduduk  Indonesia Terupdate  Versi  Kemendagri,” Direktorat  Jendral kependudukan dan Pencatatan Sipil kementrian dalam negeri republik Indonesia , 2022.
https://dukcapil.kemendagri.go.id/berita/baca/1032/27 3-juta-penduduk-indonesia-terupdate-versi- kemendagri (accessed Apr. 04, 2022).
[2] Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 20 Tahun 1999, Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 20 Tahun 1999 Tentang Pengesahan ILO Convention No 138  Mengenai  Usia  Minimum  Untuk  Diperbolehkan Bekerja , no. 138. 1999.
[3] Badan Pusat  Statistik, “Penduduk Berumur 15 Tahun Ke Atas Menurut Golongan Umur dan Jenis Kegiatan Selama  Seminggu  yang  Lalu,  2000-2013,” bps.go.id , 2014.
http://www.bps.go.id/linkTabelStatis/view/id/974 (accessed Apr. 04, 2022).
[4] A.  Sari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penempatan Tenaga  Kerja  Indonesia  dengan  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” 2016. [Online]. Available: www.stmikpringsewu.ac.id
[5] PT.  Muara  Mas  Global,  “Tentang  pt.  Muara  mas global,” muaramasglobal.co.id ,
2020.
https://muaramasglobal.co.id/tentang-kami/  (accessed Apr. 04, 2022).
[6] D.  Gulo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Tenaga  Kerja  Indonesia  (TKI)  Berdasarkan  Kualitas
Untuk  Menentukan  Tempat  Kerja  Menggunakan Metode  Profile  Matching  (Studi  Kasus:  PT  Adila Prezkifarindo  Duta),” J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. , vol. 1, no. 2, p. 142, Jan. 2020, doi:
10.30865/json.v1i2.1940.
[7] I. K. Dwi and G. Supartha, “Jurusan Pada Smk Kertha Wisata Denpasar,” J. Nas. Pendidik. Tek. Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 64–69, 2014.
[8] A.  P.  Manullang,  A.  Prahutama,  R.  Santoso,  D. Statistika,  F.  Sains,  and  D.  Matematika,  “Penerapan Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw)  Dan Weighted  Product  (Wp)  Dalam  Sistem  Penunjang Pemilihan  Laptop  Terfavorit  Menggunakan  Gui Matlab,”  vol.  7,  no.  1,  pp.  11–22,  2018,  [Online]. Available: https://ejournal3.undip.ac.id/index.php/gaussian/
[9] H.  Hertyana,  E.  Mufida,  and  A.  Al  Kaafi,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Laptop  Dengan Menggunakan  Metode  Topsis,” J.  Tek.  Inform. UNIKA St. Thomas , vol. XX, no. 1, pp. 36–44, 2021, doi: 10.54367/jtiust.v6i1.1216.
[10] A.  K.  Nugroho,  I.  Permadi,  and  A.  Hanifa,  “Sistem
Pendukung Keputusan Perekomendasian Oli Menggunakan Fuzzy Madm.”
[11] E. L. Ruskan, A. Ibrahim, and D. C. Hartini, “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Hotel  Di  Kota Palembang Dengan Metode Simple Additive Weighting (Saw),” J. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 546–
565, 2013, [Online]. Available:
http://ejournal.unsri.ac.id/index.php/jsi/index
[12] R.  A.  Prakoso  and  D.  Djuniadi,  “Komparasi  Metode SAW  dan  TOPSIS  untuk  Menentukan  Prioritas Perbaikan Jalan.”
[13] P.  Andika  Pratomo,  M.  Gumanti,  S.  Mukodimah,  P. Sistem  Informasi  STMIK  Pringsewu  Lampung,  J. Wisma  Rini  No,  and    pringsewu  Lampung, “Perbandingan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan  Weighted  Product  (WP)  Untuk  Penilaian Rumah Sehat,” JTKSI , vol. 02, no. 03, 2019.
[14] J.  A.  D.  Guterres, Pemanfaatan  Metode  Saw  Dan Topsis Sebagai Media Pendukung Keputusan Pemberian  Bantuan  Rumah  Layak  Huni .  2017. [Online]. Available:
https://unisbank.ac.id/ojs/index.php/sintak/article/view
/6512
[15] J. Y. Augusto, B. Mulyawan, and T. Sutrisno, “Jurnal Ilmu  Komputer  dan  Sistem  Informasi  Perbandingan Metode  Topsis  Dan  Simple  Additive  Weighting Untuk Rekomendasi Penentu Penerima Beasiswa Sma Dy.”