## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN
MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITVE WEIGHTING (SAW) PADA PT.

## PONNY EKSPRESS SUKSESTAMA JAKARTA

## DECISION SUPPORT SYSTEM OF EMPLOYEE ACCEPTANCE BY USING THE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) METHOD AT PT. PONNY EKSPRESS SUKSESTAMA JAKARTA
Lia Mazia 1 , Lilyani Astri Utami 2 , M. Bayu Himawan 3 , Arum Dwi Lestari 4 , Mila Aprilia 5
Program Studi Sistem Informasi STMIK Nusa Mandiri Email : lia.lmz@nusamandiri.ac.id

## Abstrak
Pada  perusahaan  yang  bonafit  terdapat  sumber  daya  manusia  unggul  yang  di kembangkan  untuk  mencapai  keuntungan  bisnis.  Untuk  mendapatkan  sumber  daya  manusia yang  berkualitas  sesuai  dengan  kebutuhan  perusahaan  membutuhkan  waktu  yang  tidak sebentar.  Sebagai  acuan  dalam  pengambilan  keputusan  pada  proses  seleksi  calon  karyawan dimulai  dari  penentuan  kriteria  yang  tepat  hingga  pengadaan  serangkaian  test.  Tujuan  dari penelitian ini adalah membuat suatu sistem pendukung keputusan yang dapat digunakan untuk membantu  proses  seleksi  penerimaan  karyawan  sesuai  dengan  kriteria  perusahaan,  sehingga proses perekrutan karyawan dapat dilakukan dengan lebih cepat dan akurat. Salah satu metode yang  dapat  digunakan  pada  sebuah  pengambilan  keputusan  ialah  metode Simple  Additive Weighting (SAW).  Metode  SAW  ini  digunakan  untuk  menentukan  nilai  tertinggi  dari  hasil perankingan  terhadap  alternatif-alternatif  yang  ada  dengan  melakukan  perhitungan  terhadap kriteria  dan  bobot  yang  telah  ditentukan.  Selanjutnya  penelitian  ini  dikembangkan  menjadi sistem  informasi  untuk  memudahkan  pengguna  dalam  menerapkan  sistem  pendukung keputusan penerimaan karyawan.
Kata  Kunci:  Sumber  Daya  Manusia,  Sistem  Pendukung  Keputusan,  Simple  Additive Weighting (SAW), Penerimaan Karyawan, Sistem Informasi

## Abstract
There are human resources in the bonafide companies, which were developed to reach the  business's  profit.  It  also  needs  time to  get  excellent  quality  human  resources  from  their needs  companies.  As  a  reference  in  decision-making  on  selecting  prospective  employees, there are also some tests for obtaining the proper procurement criteria. This research aims to decide  on  the  support  system,  which  can  be  used  to  aid  the  company  employees'  selection according  to  the  recruitment  of  employees  faster  and  more  accurately.  One  of  the  methods that can be used in this decision-making is a method of Simple Additive Weighting. This SAW method is used to determine the highest value of the sequence results of several alternatives available by calculating the criteria and weights that have been selected. Next, this research was  developed  into  information  systems  to  facilitate  users  applying  the  support  system employee admissions decisions.
Keywords:  Human  Resources,  Decision  Support  Systems,  Simple  Additive  Weighting (SAW), Employee Reception, Information Systems

## PENDAHULUAN
Salah  satu  bagian  terpenting  dalam suatu  perusahaan  adalah  Sumber  Daya Manusia  (SDM).  Di  dalam  sebuah perusahaan  yang  bonafit  terdapat  sumber daya  manusia  unggul  yang  dikembangkan untuk  mencapai  keuntungan  bisnis.  Untuk mendapatkan  sumber  daya  manusia  yang berkualitas  sesuai  dengan  kebutuhan perusahaan  membutuhkan  waktu  yang tidak  sebentar.  Sebagai  acuan  dalam pengambilan keputusan pada proses seleksi calon karyawan mulai dari penentuan  kriteria  yang  tepat  hingga pengadaan serangkaian test.
Proses  penerimaan  calon  karyawan pada  PT.  Ponny  Ekspress  Suksestama Jakarta  sejauh  ini  dilakukan  dengan beberapa  tahapan  mulai  dari  review  data diri pelamar, wawancara hingga rangkaian test  yang  harus  dilakukan.  Akan  tetapi dalam  prosesnya  pada  beberapa  kasus tidak  mempertimbangkan  beberapa  dari kriteria  yang  dibutuhkan  oleh  perusahaan, sehingga memungkinkan adanya ketidakseimbangan dalam melakukan penilaian kualitas calon karyawan.
Dalam  mendukung  proses  penerimaan karyawan  diperlukan  sebuah  sistem  untuk menunjang  keputusan.  Sistem  tersebut membutuhkan  metode  yang  digunakan untuk  menentukan  calon  karyawan  yang memenuhi  kriteria  perusahaan.  Metode yang  dapat  digunakan  pada  sebuah pengambilan  keputusan  ialah  Metode Simple Additive Weighting (SAW).

## LANDASAN TEORI
A. Rekrutmen
Rekrutmen  sebagai  proses  penarikan calon  tenaga  kerja  yang  dibuat  oleh
perusahaan  agar  dapat  memikat  pelamar dengan  cara  memperluas  akses  melalui jalur internal maupun eksternal perusahaan [1].
B. Sumber Daya Manusia
Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  atau dalam  bahasa  inggris  disebut  dengan human  resources  merupakan  penduduk yang  bersedia,  memiliki  keinginan  tinggi serta  mampu  memberikan  kontribusi melalui  usaha  pencapaiannya  terhadap suatu perusahaan [2].
C. Sistem Penunjang Keputusan (SPK)
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) sebagai sistem informasi berbasis komputer  yang  didalamnya  memiliki  tiga komponen  yang  saling  berhubungan  yaitu sistem  bahasa,  sistem  pengetahuan,  serta sistem  pemrosesan  masalah.  Masing- masing  dari  komponen  tersebut  saling berinteraksi yang diperlukan untuk mendukung
pengambilan sebuah keputusan [3].
D. Simple Additive Weighting (SAW) Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  atau  yang  disebut  sebagai  metode pembobotan  sederhana  adalah  sebuah metode  untuk  menyelesaian  permasalahan dalam sebuah sistem pendukung keputusan yang dilakukan dengan cara mencari skala prioritas  pada  setiap  alternatif  di  semua atribut [4].
1) Langkah-langkah penyelesaian dengan  menggunakan  metode Simple
Additive Weighting (SAW)
Berikut  merupakan  langkah  penyelesaian menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW) [5]:
a. Menentukan  alternatif  atau  bisa  ditulis dengan Ai.
b. Menentukan  kriteria  atau  Cj  untuk
dijadikan sebagai acuan dalam pengambilan sebuah keputusan.
c. Memberikan  nilai rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
d. Menentukan  bobot  preferensi  atau tingkat  kepentingan  (W)  pada  setiap kriteria. W = [ W1,W2,W3,…,WJ]
e. Membuat  tabel rating kecocokan  dari setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria. Membuat  matrik  keputusan  (X)  yang dibentuk  dari  tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Nilai X setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria  (Cj)  yang  sudah  ditentukan, dimana, i=1,2,…m dan j=1,2,…n.
𝑥 =
[ 𝑥 11 𝑥 12 … 𝑥 1𝑗 . . . . . . 𝑥 𝑖1 𝑥 𝑖2 ⋯ 𝑥 1𝑗 ]
……………….(1)
g. Melakukan normalisasi matrik keputusan  dengan  cara  menghitung nilai rating kinerja  ternomalisasi  (rij) dari alternatif Ai pada kriteria Cj.
𝑟𝑖𝑗  =   ( 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥𝑖𝑗 ) Jika j adalah kriteria
keuntungan ( benefit ) …………….....(2)
𝑟𝑖𝑗  =   ( 𝑀𝑖𝑛 𝑥𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ) Jika j adalah kriteria
biaya ( cost ) …………………………(3)
Dimana:
Ri j = nilai rating kinerja ternormalisasi Xi  =  nilai  atribut  yang  dimiliki  setiap kriteria Max xij  =  nilai  terbesar  dari  setiap  kriteria  i Min xij = nilai terkecil dari setiap kriteria i Benefit =  jika  nilai  terbesar  adalah terbaik
Cost = jika nilai terkecil adalah terbaik
h. Hasil dari nilai rating kinerja ternomalisasi  (rij)  akan  membentuk matrik ternormalisasi (R)
𝑅 =
[ 𝑟 11 𝑟 12 … 𝑟 1𝑗 . . . . . . 𝑟 𝑖1 𝑟 𝑖2 ⋯ 𝑟 1𝑗 ] ………….. (4)
i. Perangkingan  untuk  setiap  alternatif (Vi) diperoleh dari penjumlahan terhadap  perkalian  elemen  baris  matrik ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) yang bersesuaian eleman kolom matrik.
v𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ……………….(5)
Dimana:
Vi = rangking untuk setiap alternatif Wj = bobot dari setiap kriteria Rij  = rating kinerja  ternormalisasi  Nilai Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Pada  seleksi  penerimaan  karyawan terdapat  11  kriteria  yang  akan  digunakan yaitu Kriteria C1 sampai C11.
Tabel 1. Kriteria Penelitian
Sumber: Peneliti, 2020
Skala rating kecocokan yang digunakan terdiri  dari  empat  bilangan,  yaitu  Kurang (K), Cukup (C), Baik (B), dan Sangat Baik (SB).
Tabel 2. Skala Rating Kecocokan
Sumber: Peneliti, 2020
Selanjutnya  dari  kriteria tersebut,  maka dibuat  satu  tingkat  kepentingan  kriteria berdasarkan  nilai  bobot  yang  telah ditentukan ke dalam tabel.
Tabel 3. Pembobotan Kriteria
Sumber: Peneliti, 2020
Dari  penjabaran  kriteria  diatas  maka diberikan  nilai  bobot  (W)  berdasarkan tingkat kepentingan masing-masing kriteria.
Tabel 4. Nilai Bobot Preferensi
Sumber: Peneliti, 2020

## METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  metode  penelitian deskriptif  kuantitatif  merupakan  langkah- langkah  sistematis  yang  menggunakan tahapan  penelitian  dengan  pendekatan kuantitatif  untuk mendapatkan solusi atas suatu  permasalahan  sehingga  didapatkan sebuah informasi lebih jelas dan luas [6].
Penelitian  ini  melibatkan  pengumpulan data, melakukan perhitungan terhadap data yang  ada  serta  menarik  hasil  kesimpulan. Sedangkan penghitungan dilakukan
dengan  menggunakan  salah  satu  model yang ada pada sistem pendukung keputusan  yaitu  metode Simple  Additive
Weighting (SAW).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Adapun langkah-langkah untuk menyelesaikan masalah dengan menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW) sebagai berikut :

## A. Menentukan kriteria atau Cj
Tabel 5. Data Calon Karyawan
Sumber : Peneliti, 2020
Keterangan :
SB = Sangat Baik B = Baik C = Cukup K = Kurang
B. Dari  tabel rating kecocokan  dari setiap  alternatif  pada  setiap  kriteria tersebut dibuat sebuah matrik keputusan (X).
Tabel 6. Rating Kecocokan Alternatif Per Kriteria
Sumber: Peneliti, 2020
Table rating kecocokan di atas kemudian  diubah  menjadi  sebuah  matriks keputusan  X  seperti  yang  ditampilkan berikut ini:
𝑋 =
{

## 2 2 1 3 1 1 1 1 1 2 1
1 2 1 3 2 1 1 1 1 2 1 2 2 1 3 1 1 1 1 1 2 1 1 2 2 3 1 1 1 1 1 2 1 2 2 3 3 3 1 3 3 3 3 3 2 2 2 3 3 1 3 3 3 2 2 3 1 3 2 4 2 1 3 3 2 3 3 2 2 3 3 1 3 3 2 2 3 2 1 2 2 3 1 3 3 3 3 3 2 2 3 2 3 1 2 3 3 2 3} C. Melakukan  Normalisasi  Matriks
Keputusan
Tabel 7. Atribut Kriteria Cost dan
Benefit

## Sumber: Peneliti, 2020
1) Kriteria  pendidikan  masuk  ke  dalam atribut benefit. 𝑅11 = 2 𝑀𝑎𝑥(2121223322) = 2 3 = 0,67 𝑅21 = 1 𝑀𝑎𝑥(2121223322) = 1 3 = 0,33
𝑅31 = 2 𝑀𝑎𝑥(2121223322) = 2 3 = 0,67
𝑅41 = 1 𝑀𝑎𝑥(2121223322) = 1 3 = 0,33
𝑅51 = 2 𝑀𝑎𝑥(2121223322) = 2 3 = 0,67
𝑅61 = 2 𝑀𝑎𝑥(2121223322) = 2 3 = 0,67
𝑅71 = 3 𝑀𝑎𝑥(2121223322) = 3 3 = 1 𝑅81 = 3 𝑀𝑎𝑥(2121223322) = 3 3 = 1 𝑅91 = 2 𝑀𝑎𝑥(2121223322) = 2 3 = 0,67
𝑅101 = 2 𝑀𝑎𝑥(2121223322) = 2 3 = 0,67
2) Kriteria usia masuk ke dalam atribut
cost. 𝑅12 = 𝑀𝑖𝑛 (2222221212) 2 = 1 2 = 0,5 𝑅22 = 𝑀𝑖𝑛 (2222221212) 2 = 1 2 = 0,5 𝑅32 = 𝑀𝑖𝑛 (2222221212) 2 = 1 2 = 0,5 𝑅42 =
𝑀𝑖𝑛 (2222221212) 2 = 1 2 = 0,5 𝑅52 = 𝑀𝑖𝑛 (2222221212)
2 = 1 2 = 0,5 𝑅62 = 𝑀𝑖𝑛 (2222221212) 2 = 1 2 = 0,5 𝑅72 = 𝑀𝑖𝑛 (2222221212) 1 = 1 1 = 1 𝑅82 = 𝑀𝑖𝑛 (2222221212) 2 = 1 2 = 0,5 𝑅92 = 𝑀𝑖𝑛 (2222221212) 1 = 1 1 = 1
𝑅102 = 𝑀𝑖𝑛 (2222221212) 2 = 1 2 = 0,5 3) Kriteria kemampuan komunikasi masuk ke dalam atribut benefit. 𝑅13 = 1 𝑀𝑎𝑥(1112323223) = 1 3 = 0,33 𝑅23 = 1 𝑀𝑎𝑥(1112323223) = 1 3 = 0,33
𝑅33 = 1 𝑀𝑎𝑥(1112323223) = 1 3 = 0,33
𝑅43 = 2 𝑀𝑎𝑥(1112323223) = 2 3 = 0,67
𝑅53 = 3 𝑀𝑎𝑥(1112323223) = 3 3 = 1 𝑅63 = 2 𝑀𝑎𝑥(1112323223) = 2 3 = 0,67
𝑅73 = 3 𝑀𝑎𝑥(1112323223) = 3 3 = 1 𝑅83 = 2 𝑀𝑎𝑥(1112323223) = 2 3 = 0,67 𝑅93 = 2 𝑀𝑎𝑥(1112323223) = 2 3 = 0,67 𝑅10 3 = 3 𝑀𝑎𝑥(1112323223) = 3 3 = 1
4) Kriteria domisili pelamar masuk ke dalam atribut cost. 𝑅14 = 𝑀𝑖𝑛 (3333332322) 3 = 2 3 = 0,67 𝑅24 = 𝑀𝑖𝑛 (3333332322)
3 = 2 3 = 0,67
𝑅34 = 𝑀𝑖𝑛 (3333332322) 3 = 2 3 = 0,67 𝑅44 = 𝑀𝑖𝑛 (3333332322) 3 = 2 3 = 0,67 𝑅54 = 𝑀𝑖𝑛 (3333332322) 3 = 2 3 = 0,67
𝑅64 = 𝑀𝑖𝑛 (3333332322)
3 = 2 3 = 0,67 𝑅74 = 𝑀𝑖𝑛 (3333332322) 2 = 2 2 = 1 𝑅84 = 𝑀𝑖𝑛 (3333332322) 3 = 2 3 = 0,67
𝑅94 = 𝑀𝑖𝑛 (3333332322) 2 = 2 2 = 1
𝑅10 4 = 𝑀𝑖𝑛 (3333332322) 2 = 2 2 = 1
5) Kriteria Kepemilikan kendaraan masuk ke dalam atribut benefit. 𝑅15 = 1 𝑀𝑎𝑥(1211334333) = 1 4 = 0,25
𝑅25 = 2 𝑀𝑎𝑥(1211334333) = 2 4 = 0,5
𝑅35 = 1 𝑀𝑎𝑥(1211334333) = 1 4 = 0,25
𝑅45 = 1 𝑀𝑎𝑥(1211334333) = 1 4 = 0,25
𝑅55 = 3 𝑀𝑎𝑥(1211334333) = 3 4 = 0,75
𝑅65 = 3 𝑀𝑎𝑥(1211334333) = 3 4 = 0,75
𝑅75 = 4 𝑀𝑎𝑥(1211334333) = 4 4 = 1 𝑅85 = 3 𝑀𝑎𝑥(1211334333) = 3 4 = 0,75
𝑅95 = 3 𝑀𝑎𝑥(1211334333) = 3 4 = 0,75
𝑅105 = 3 𝑀𝑎𝑥(1211334333) = 3 4 = 0,75
6) Kriteria Pengenalan wilayah masuk ke dalam atribut benefit. 𝑅16 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111112111) = 1 2 = 0,5 𝑅26 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111112111) = 1 2 = 0,5 𝑅36 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111112111) = 1 2 = 0,5 𝑅46 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111112111) = 1 2 = 0,5 𝑅56 = 1
𝑀𝑎𝑥(1111112111) = 1 2 = 0,5 𝑅66 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111112111) = 1 2 = 0,5 𝑅76 = 2 𝑀𝑎𝑥(1111112111) = 2 2 = 1 𝑅86 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111112111) = 1 2 = 0,5
𝑅96 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111112111) = 1 2 = 0,5
𝑅10 6 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111112111) = 1 2 = 0,5
7) Kriteria pengalaman kerja masuk ke dalam atribut benefit 𝑅17 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111331332) = 1 3 = 0,33
𝑅27 =
1
𝑀𝑎𝑥(1111331332) = 1 3 = 0,33
𝑅37 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111331332) = 1 3 = 0,33
𝑅47 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111331332) = 1 3 = 0,33 𝑅57 = 3 𝑀𝑎𝑥(1111331332) = 3 3 = 1 𝑅67 = 3 𝑀𝑎𝑥(1111331332) = 3
3 = 1 𝑅77 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111331332) = 1 3 = 0,33
𝑅87 = 3 𝑀𝑎𝑥(1111331332) = 3 3 = 1 𝑅97 = 3 𝑀𝑎𝑥(1111331332) = 3 3 = 1 𝑅107 = 2 𝑀𝑎𝑥(1111331332) = 2 3 = 0,67
8) Kriteria Motivasi masuk ke dalam atribut benefit 𝑅18 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111333333) = 1 3 = 0,33
𝑅28 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111333333) = 1 3 = 0,33
𝑅38 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111333333) = 1 3 = 0,33
𝑅48 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111333333) = 1 3 = 0,33
𝑅58 = 3 𝑀𝑎𝑥(1111333333) = 3 3 = 1
𝑅68 = 3 𝑀𝑎𝑥(1111333333) = 3
3 = 1
𝑅78 = 3 𝑀𝑎𝑥(1111333333) = 3 3 = 1 𝑅88 = 3 𝑀𝑎𝑥(1111333333) = 3 3 = 1 𝑅98 = 3
𝑀𝑎𝑥(1111333333) = 3 3 = 1 𝑅10 8 = 3 𝑀𝑎𝑥(1111333333) = 3 3 = 1
9) Kriteria Sikap masuk ke dalam atribut benefit
𝑅19 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111333233) = 1 3 = 0,33
𝑅29 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111333233) = 1 3 = 0,33
𝑅39 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111333233) = 1 3 = 0,33
𝑅49 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111333233) = 1 3 = 0,33
𝑅59 =
3 𝑀𝑎𝑥(1111333233) = 3 3 = 1 𝑅69 =
3 𝑀𝑎𝑥(1111333233) = 3 3 = 1 𝑅79 = 3 𝑀𝑎𝑥(1111333233) = 3 3 = 1 𝑅89 = 2 𝑀𝑎𝑥(1111333233) = 2 3 = 0,67 𝑅99 = 3 𝑀𝑎𝑥(1111333233) = 3 3 = 1 𝑅10 9 = 3 𝑀𝑎𝑥(1111333233) = 3 3 = 1
10) Kriteria Penampilan masuk ke dalam atribut benefit 𝑅1 10 = 2 𝑀𝑎𝑥(2222322232) = 2 3 = 0,67
𝑅2 10 = 2 𝑀𝑎𝑥(2222322232) = 2 3 = 0,67
𝑅3 10 = 2 𝑀𝑎𝑥(2222322232) = 2 3 = 0,67
𝑅4 10 = 2 𝑀𝑎𝑥(2222322232) = 2 3 = 0,67
𝑅5 10 = 3 𝑀𝑎𝑥(2222322232) = 3 3 = 1 𝑅6 10 = 2 𝑀𝑎𝑥(2222322232) = 2 3 = 0,67
𝑅7 10 = 2 𝑀𝑎𝑥(2222322232) = 2 3 = 0,67
𝑅8 10 = 2 𝑀𝑎𝑥(2222322232) = 2 3 = 0,67
𝑅9 10 = 3 𝑀𝑎𝑥(2222322232) = 3 3 = 1 𝑅1010 = 2 𝑀𝑎𝑥(2222322232) = 2 3 = 0,67
11) Kriteria Tanggung Jawab masuk ke dalam atribut benefit 𝑅1 11 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111323333) = 1 3 = 0,33
𝑅2 11 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111323333) = 1 3 = 0,33
𝑅3 11 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111323333) = 1 3 = 0,33
𝑅4 11 = 1 𝑀𝑎𝑥(1111323333) = 1 3 = 0,33
𝑅5 11 = 3 𝑀𝑎𝑥(1111323333) = 3 3 = 1 𝑅6 11 = 2 𝑀𝑎𝑥(1111323333) = 2 3 = 0,67 𝑅7 11 = 3 𝑀𝑎𝑥(1111323333) = 3 3 = 1 𝑅8 11 = 3 𝑀𝑎𝑥(1111323333) = 3 3 = 1
𝑅9 11 = 3 𝑀𝑎𝑥(1111323333) = 3 3 = 1 𝑅10 11 = 3 𝑀𝑎𝑥(1111323333) = 3 3 = 1

## D. Hasil matrik ternormalisasi (R)

## E. Melakukan proses perangkingan
Nilai bobot W yaitu:
[4, 2, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4]
V1 = (0,67 x 4) + (0,5 x 2) + (0,33 x 4)  + (0,67 x 3) + (0,25 x 3) + (0,5 x 3) + (0,33 x 3) + (0,33 x 3) + (0,33 x 3) + (0,67 x 3) + (0,33 x 4)
=  2,68 + 1 + 1,32 + 2,01 + 0,75 + 1,5 + 0,99 + 0,99 + 0,99 + 2,01 + 1,32
= 15,56
V2 = (0,33 x 4) + (0,5 x 2) + (0,33 x 4) + (0,67  x  3)  +  (0,5  x  3)  +  (0,5  x  3)  + (0,33 x 3) + (0,33 x 3) + (0,33 x 3) +
(0,67 x 3) + (0,33 x 4)
= 1,32 + 1 + 1,32 + 2,01 + 1,5 + 1,5 + 0,99 + 0,99 + 0,99 + 2.01 + 1,32
= 15
V3 = (0,67 x 4) + (0,5 x 2) + (0,33 x 4) + (0,67 x 3) + (0,25 x 3) + (0,5 x 3) + (0,33 x 3) + (0,33 x 3) + (0,33 x 3) + (0,67 x 3) + (0,33 x 4)
= 2,68 + 1 + 1,32 + 2,01 + 0,75 + 1,5 + 0,99 + 0,99 + 0,99 + 2,01 + 1,32
= 15,56
V4 = (0,33 x 4) + (0,5 x 2) + (0,67 x 4) + (0,67 x 3) + (0,25 x 3) + (0,5 x 3) +
(0,33 x 3) +  (0,33 x 3) +  (0,33 x 3)
+ (0,67 x 3) + (0,33 x 4)
=  1,32 + 1 + 2,68 + 2,01 + 0,75 + 1,5 + 0,99 + 0,99 + 0,99 + 2,01 + 1,32
= 15,56
V5  =  (0,67  x  4)  +  (0,5  x  2)  +  (1  x  4)  +
(0,67 x 3) + (0,75 x 3) + (0,5 x 3) +
(1 x 3) + (1 x 3) + (1 x 3) + (1 x 3) + (1 x 4) = 2,68 + 1 + 4 + 2,01 + 2,25 + 1,5 + 3
+ 3 + 3 + 3 + 4
= 29,44
V6 = (0,67 x 4) + (0,5 x 2) + (0,67 x 4) +
(0,67 x 3) + (0,75  x 3) + (0,5 x 3) + (1 x 3) + (1 x 3) + (1 x 3) + (0,67 x 3) + (0,67 x 4)
= 2,68 + 1 + 2,68 + 2,01 + 2,25 + 1,5 + 3 + 3 + 3 + 2,01 + 2,68
= 25,81
V7 = (1 x 4) + (1 x 2) + (1 x 4) + (1 x 3) + (1 x 3) + (1 x 3) + (0,33 x 3) + (1 x 3) + (1 x 3) + (0,67 x 3) + (1 x 4)
= 4 + 2 + 4 + 3 + 3 + 3 + 0,99 + 3 + 3 + 2,01 + 4
= 32
V8  =  (1  x  4)  +  (0,5  x  2)  +  (0,67  x  4)  + (0,67 x 3) + (0,75 x 3) + (0,5 x 3) + (1 x 3) + (1 x 3) + (0,67 x 3) + (0,67 x 3) + (1 x 4)
= 4 +1 + 2,68 + 2,01 + 2,25 + 1,5 + 3 + 3 + 2,01 + 2,01 + 4
= 27,46
V9 = (0,67 x 4) + (1 x 2) + (0,67 x 4) + (1
x 3) + (0,75 x 3) + (0,5 x 3) + (1 x 3) + (1 x 3) + (1 x 3) + (1 x 3) + (1 x 4)
= 2,68 + 2 + 2,68 + 3 + 2,25 + 1,5 + 3 + 3 + 3 + 3 + 4
= 30,11
V10 = (0,67 x 4) + (0,5 x 2) + (1 x 4) + (1 x  3)  +  (0,75  x  3)  +  (0,5  x  3)  + (0,67  x  3)  +  (1  x  3)  +  (1  x  3)  + (0,67 x 3) + (1 x 4)
= 2,68 + 1 + 4 + 3 + 2,25 + 1,5 + 2,01 + 3 + 3 + 2,01 + 4
= 28,45
Calon  karyawan  yang  dinyatakan  lolos atau  diterima  pada  PT.  Ponny  Ekspress Suksestama  Jakarta  adalah  alternatif  yang memiliki  nilai  ≥  24,58.  Dari  hasil perangkingan  diatas  maka  dapat  diketahui
alternatif  yang  memenuhi  syarat  untuk menjadi karyawan yaitu:
1. A5 (Rizal Pribadi) dengan nilai ranking
29,44
2. A6  (M  Kurniawan)  dengan  nilai ranking 25,81
3. A7 (M Darwis) dengan nilai ranking 32
4. A8  (Achmad  Subhan)  dengan  nilai ranking 27,46
5. A9  (Andi  Jaka)  dengan  nilai ranking 30,11
6. A10  (Samhudi)  dengan  nilai ranking 28,45.
Perolehan  nilai  tertinggi  yaitu  dimiliki oleh  A7  (M  Darwis)  dengan  nilai  ranking 31,25.

## ANALISIS SISTEM
Berikut merupakan tahapan yang dilakukan  dalam  proses  perancangan hingga  pembuatan  program  penerimaan karyawan  pada  PT.  Ponny  Ekspress Suksestama Jakarta.
1. Rancangan Use Case Diagram
Gambar 1. Use Case Diagram (Peneliti, 2020)
2. Rancangan Activity Diagram
a. Activity Diagram Login Admin
Gambar 1. Activity Diagram Login Admin
(Peneliti, 2020)
b. Activity Diagram Mengolah Data
Kriteria
Gambar 1. Activity Diagram Mengolah
Data Kriteria (Peneliti, 2020)
c. Activity Diagram Mengolah Data
Calon Karyawan
Gambar 1. Activity Diagram Mengolah Data Calon Karyawan (Peneliti, 2020)
d. Activity Diagram Mengolah Data
Himpunan Kriteria
Gambar 1. Activity Diagram Mengolah Data Himpunan Kriteria (Peneliti, 2020)
e. Activity Diagram Mengolah Data
Klasifikasi
Gambar 1. Activity Diagram Mengolah Data Klasifikasi (Peneliti, 2020)
f. Activity Diagram Melakukan Analisa
SAW
Gambar 1. Activity Diagram Melakukan Analisa SAW (Peneliti, 2020)
g. Activity Diagram Mencetak Hasil
Perhitungan
Gambar 1. Activity Diagram Mencetak
Hasil Perhitungan (Peneliti, 2020)
3. Entity Relationship Diagram (ERD)
Gambar 2. Entity Relationship Diagram
(ERD)
(Peneliti, 2020)
4. Logical Record Structure (LRS)
Gambar 3. Logical Record Structure (LRS) (Peneliti, 2020)

## PERANCANGAN SISTEM
Rancangan  antar  muka  pada  sistem informasi penerimaan karyawan PT.
Ponny Ekspress Suksestama.
a. Tampilan Halaman Login
Gambar 4. Tampilan Halaman Login
(Peneliti, 2020)
b. Tampilan Halaman Beranda
Gambar 5. Tampilan Halaman Beranda (Peneliti, 2020)
c. Tampilan Halaman Kriteria
Gambar 6. Tampilan Halaman Kriteria
(Peneliti, 2020)
d. Tampilan Halaman Data
Calon Karyawan
Gambar 7. Tampilan Halaman Data Calon Karyawan (Peneliti, 2020)
e. Tampilan Halaman Himpunan Kriteria
Gambar 8. Tampilan Himpunan Kriteria (Peneliti, 2020)
f. Tampilan Halaman Klasifikasi
Gambar 9. Tampilan Halaman Klasifikasi (Peneliti, 2020)
g. Tampilan Halaman Analisa SAW
Gambar 10. Tampilan Halaman Analisa
SAW
(Peneliti, 2020)
h. Tampilan Rating Kecocokan
Gambar 11. Tampilan Rating Kecocokan (Peneliti, 2020)
i. Tampilan Normalisasi
Gambar 12. Tampilan Normalisasi
(Peneliti, 2020)
j. Tampilan Hasil Perangkingan

## Gambar 13. Tampilan Hasil Perangkingan
(Peneliti, 2020)
k. Tampilan Halaman Cetak

## Gambar 14. Tampilan Halaman Cetak (Peneliti, 2020)

## KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilakukan  oleh  penulis  mengenai  sistem pendukung
keputusan
penerimaan karyawan  maka  dapat  diambil  beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan diimplementasikan kedalam bentuk sistem informasi penerimaan karyawan.
2. Penilaian  terhadap  proses  penerimaan karyawan dilakukan dengan menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  sehingga  dapat membuat proses pengambilan keputusan  menjadi  lebih  tepat  sasaran serta mengurangi munculnya
kecurangan  yang  disebabkan  oleh penilaian secara subjektif.
3. Penilaian  pada  penerimaan  karyawan menggunakan  kriteria  yang  sesuai dengan  apa  yang  dibutuhkan  oleh perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Hariwijaya, Proses  Rekrutmen  & Seleksi Karyawan . Yogyakarta:
Elmatera, 2017.
[2] P.  D.  L.  P.  Sinambela, Manajemen Sumber  Daya  Manusia .  Jakarta: Bumi Aksara, 2016.
[3] M.  K.  Dicky  Nofriansyah,  S.Kom., Konsep  Data  Mining  vs  Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Deepublish, 2014.
[4] M. K. Dicky Nofriansyah, S.Kom. and M.  S.  Prof.  Dr.  Sarjon  Defit,
S.Kom., Multi  Criteria  Decision Making (MCDM) . Yogyakarta: Deepublish, 2017. [5] M.  P.  Drs.  Ismanto  Setyabudi  and  D. Daryanto, Panduan Praktis Penelitian Ilmiah . Yogyakarta: Gava Media, 2015. [6] S. Alfarisi, “ Sistem Prediksi Penjualan Gamis  Toko  QITAZ  Menggunakan Metode Single Exponential Smoothing ,” JABE  (Journal  Appl. Bus. Econ. , vol. 4, no. 1, pp. 80–95,
2017.