## RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN BARU DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) BERBASIS WEB DI LOSE STORE

## Hengki Rusdianto
Program Studi Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Tangerang Jl. Perintis Kemerdekaan 1/33 Cikokol Kota Tangerang Hengki.rusdianto@gmail.com
Abstract  -  Recruitment  is  an  important  thing  for  the  company,  in  acquiring  prospective  new employees  to  occupy  a  position.  Most  companies,  recruitment  process  is  still  not  done  by  a professional.  This  happens  because  there  is  no  systematic  method  to  assess  the  feasibility  of prospective new employees. Recruitment decision support system applications are built using the Simple Additive Weighting (SAW) method. This method was chosen because it can determine the weight values for each attribute, and then proceed with the ranking process that will select the best alternative from several alternatives. In this case, the alternative is entitled to be accepted as a new employee in accordance with the criteria specified. Based on test results, a system built to simplify and  speed  up  the  selection  process  for  recruitment,  and  assist  Human  Resources  Department (HRD) managers in decision-making to determine a new employee at a company.
Keywords : Decision Support Systems, Recruitment, Criteria, Simple Additive Weighting (SAW).

## I. PENDAHULUAN

## 1.1 Latar belakang
Pada  masa  ini  teknologi  dan  informasi sangat  berperan  penting  guna  menunjang aktivitas  sehari-hari,  baik  dalam  dunia  bisnis, hiburan,  Pendidikan,  pemerintahan  dan  lain sebagainya.  Informasi  dapat  digunakan  untuk membantu  pengambilan  keputusan  dalam system pendukung keputusan ( Decision Support System). Salah  satu  contoh,  dalam  praktek seleksi penerimaan karyawan baru di Lose Store dimana profesional dalam penerimaan karywan baru sangat di perlukan, banyak hal bisa terjadi dalam  proses  penerimaan  karyawan  baru  jika hanya  mengandalkan  diterima  karena  adanya hubungan keluarga, pertemanan ataupun penyuapan. Selain itu kecepatan dan keakuratan data  sangat  diperlukan  dalam  pengambilan keputusan dalam proses seleksi karyawan.
Melihat  fenomena  tersebut  peran  divisi Sumber Daya Manusia (SDM) dalam menangani
permasalahan penerimaan karyawan baru dinilai masih  belum  maksimal.  Peran  divisi  Sumber Daya  Manusia  (SDM)  terutama  manajer  yang melakukan seleksi sangat dibutuhkan sejak awal dalam  proses  penerimaan  karyawan  baru. Karena  dari  awal  proses  inilah  kemudian  para calon  karywan  akan  diberikan  bekal  dan perisapan untuk bekerja di suatu perusahaan.

## 1.3 Batasan masalah
Berdasarkan dengan penelitian dan pembahasan yang dilakukan, penulis membatasi masalah  pada  proses  seleksi  karyawan  baru  di Lose Store, yaitu meliputi
1. Sistem  informasi  yang  di  buat  hanya meliputi  sistem  pendukung  keputusan penerimaan karyawan baru.
2. Kriteria  yang  digunakan  untuk  penerimaan calon karyawan baru di Lose Store, yaitu : a. Pengalaman kerja
b. Pendidikan
Tangerang, Oktober 2018
c. Usia
d. Status
e. Alamat
3. Bahasa  pemrograman  yang  digunakan adalah Hypertext Preprocessor (PHP).
4. Metode  yang  digunakan  dalam  seleksi karyawan baru dibatasi pada metode Simple Additive Weighting (SAW).

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Menurut Siswanti (2015) Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support System (DSS) adalah  suatu  sistem  yang  ditunjukan  untuk mendukung manajemen pengambilan keputusan dimana  sistem  berbasis  model  yang  terdiri  dari prosedur-prosedur  dalam  pemrosesan  data  dan pertimbangannya  untuk  membantu  manajer dalam mengambil keputusan.
Tujuan  dari  sistem  pendukung  keputusan Kusrini (2007) adalah sebagai berikut :
1. Membantu  manajer  dalam  mengambil keputusan atau masalah semi struktur
2. Memberikan  dukungan  atas  pertimbangan manajer  dan  bukannya  dimaksudkan  untuk menggantikan fungsi manajer.
2.2 Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  SAW  sering  dikenal  dengan  istilah metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut(Fishburn, 1967) (MacCrimmon, 1968).
Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu yang dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif yang ada.
Rij
: Rating kinerja ternomalisasi
Maxi : Nilai maksimum dari setiap baris dan Mini :  Nilai  minimum  dari  setiap  baris  dan kolom Xij : Baris dan kolom dari matriks
Dimana  rij  adalah  kinerja  ternormalisasi  dari alternnatif Ai pada atribut Cji =1,1...,m dan j = 1,2...,m.
Nilai preferensi altternatif (Vi) diberikan sebagai :
Vi  : Nilai Akhir Alternatif Wi  : Bobot yang telah ditentukan Rij  : Normalisasi matriks
Nilai  V  yang  lebih  besar,  mengindikasikan bahwa alternatif Ai llebih terpilih.

## 2.3 Unifield Modeling Languange
Menurut  Nugroho  (2010)  ”UML  ( Unified Modeling  Language )  adalah  bahasa  pemodelan untuk  sistem  atau  perangkat  lunak  yang berparadigma (berorientasi objek).” Pemodelan ( modeling )  sesungguhnya  digunakan  untuk penyederhanaan permasalahan-permasalahan yang kompleks sedemikian rupa sehingga lebih mudah dipelajari dan dipahami.

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## 3.1 Jenis Penelitian
Jenis  penelitian  digunakan  oleh  penulis untuk  mendapatkan  data  sebagai  bahan  kajian dalam penulisan skripsi dengan tujuan membuat suatu  Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Baru di Lose Sore  Menggunakan  Metode Simple  Additive Weighting . Dalam hal ini penulis menggunakan metode  pengumpulan  data  berupa  sumber  data primer (observasi, wawancara, dan pengamatan sistem) dan sumber data sekunder (dokumentasi). Jenis  pengumpulan  data  yang dapat dikategorikan sebagai berikut : 1. Data primer
Teknik  observasi  yaitu  dengan  melakukan pengamatan dan perencanaan secara langsung.  Dengan  observasi  maka  kita dapat  memperoleh  data  pendahuluan  yang nantinya  akan  menjadi  faktor  penentu dalam membuat suatu perumusan masalah.
Dalam  pelaksanaan  observasi  dilakukan dengan  bertanya  langsung  kepada  owner Lose Store yaitu Widodo.
2. Data sekunder
Dalam  menyelesaikan  laporan  ini,  data diperoleh dari media pustaka tentang teori- teori  sistem  yang  digunakan  dalam pembuatan  Sistem  Pendukung  Keputusan Peneriman  Keryawan  Baru  di  Lose  Store dengan Metode Simple Additive Weighting .
Sistem ini menggunakan bahasa pemrograman Hypertext  Processor (PHP) sehingga dapat dijadikan sistem yang baru sesuai  dengan  kaidah-kaidah  sistem  yang benar.

## 3.3  Metode Analisa dan Perancangan
Sebagaimana yang telah diuraikan pada bab satu, dalam Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Baru di Lose Store  Berbasis  Web.  Penulis  menggunakan metode  pengembangan  sistem  dengan  model proses SDLC Waterfall. Yang merupakan model klasik  sederhana,  terstruktur  dan  bersifat sekuensial  linear,  karena  prosesnya  mengalir begitu  saja,  mulai  dari  awal  hingga  akhir (Pressman, 2012).
Gambar 3.1 Model Waterfall
Dalam  pengembangannya  metode Waterfall memiliki beberapa tahapan yang berurutan yaitu :
1. Analisis kebutuhan sistem (Penilaian)
2. Desain sistem ( Design system )
3. Pengkodean ( coding )
4. Pengujian ( Testing )

## 3.4 Analisa Kebutuhan Sistem
Analisa  sistem  merupakan  suatu  tahap pemahaman  proses  yang  bertujuan  untuk mengetahui proses apa saja yang terlibat dalam sistem  dan  berhubungan  satu  proses  dengan proses lainnya. Dari pemahaman proses tersebut
maka dapat dilakukan suatu evaluasi dan usulan terhadap sistem yang ada, untuk dikembangkan labih lanjut.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1.1 Analisa Kebutuhan Sistem
Kebutuhan  sistem  dalam  penelitian  ini dengan  langkah  Penyelesaian  Simple  Additive Weighting (SAW) sebagai berikut 1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan acuan dalam pengambilan
keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria (Ci), melakukan normalisasi matriks berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan ataupun  atribut  biaya)  sehingga  diperoleh matriks ternormalisasi R.
Pada  penelitian  ini  penyeleksi  penerimaan keryawan  baru  untuk  mengisi  perkerjaan  di divisi  desain  dengan  menggunakan  metode SAW.  Diperlukan  kriteria  dan  bobot  untuk melakukan  perhitungan  sehingga  akan  didapat alternatif  terbaik.  Dari  beberapa  calon  telah dibuatkan  tabel  nilai,  kriteria,  alternatif  serta bobot sebagai berikut :
Tingkat kepentingan setiap kriteria, juga dinilai dengan 1 sampai 5, yaitu :
Tabel 4.1 Nilai Nilai Keterangan Nilai 1 Sangat kurang 2 Kurang 3 Cukup 4 Baik 5 Sangat Baik Kriteria yang digunakan sebagai acuan ada 5 yaitu :
Tabel 4.2 Kriteria
Dari lowongan pekerjaan tersebut didapatkan
7 alternatif yang melamar, data berupa tabelnya sebagai berikut :
Tabel 4.3 Alternatif Kode Alternatif A1 Doni A2 Rafli A3 Hariri A4 Wahyu A5 Rizki A6 Nuraini A7 Sari
Langkah – langkah penyelesaian :
1. Memberikan nilai pada setiap alternatif dan kriteria  yang  sudah  ditentukan.  Tabel dibawah ini menunjukan data penilaian dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
Tabel 4.4 Data Penilaian Alter Kriteria C1 C2  C3  C4  C5 A1 1 4 4 3 2 A2 2 3 4 3 2 A3 1 4 4 3 2 A4 2 3 4 4 1 A5 1 4 4 3 4 A6 1 2 3 1 1 A7 2 1 3 5 3
Berdasarkan  Tabel  4.4  diatas,  dapat  di  bentuk matriks keputusan X sebagai berikut:
× = [ 1 2 1 2
1 1 2 4 3 4 3 4 2 1 4 4 4 4 4 3 3 3 3 3 4 3 1 5 2 2 2 1 4 1 3]
2. Memberikan Nilai bobot (W)
Untuk  menentukan  bobot  pada  divisi  desain  di bentuk dalam table di bawah ini :
Tabel 4.5 Bobot  divisi desain
Kriteria Bobot C1 30 C2 25 C2 15
C4 20 C5 10
W = [30, 25, 15, 20, 10]
3. Normalisasi matrik X menjadi R : a. Kriteria Pengalaman kerja, atribut keuntungan ( benefit )
R11 = 1 max (1; 2; 1; 2; 1; 1; 2) = 1 2 = 0.5 R21 = 2 max (1; 2; 1; 2; 1; 1; 2) = 2 2 = 1 R31 = 1 max (1; 2; 1; 2; 1; 1; 2) = 1 2 = 0.5 R41 = 2 max (1; 2; 1; 2; 1; 1; 2) = 2 2 = 1 R51 = 1 max (1; 2; 1; 2; 1; 1; 2) = 1 2 = 0.5 R61 = 1 max (1; 2; 1; 2; 1; 1; 2) = 1 2 = 0.5 R71 = 2 max (1; 2; 1; 2; 1; 1; 2) = 2 2 = 1
b. Kriteria Pendidikan, atribut keuntungan( benefit )
R12 = 4 max (4; 3; 4; 3; 4; 2; 1) = 4 4 = 1
Kode Kriteria C1 Pengalaman Kerja C2 Pendidikan C2 Usia C4 Status C5 Alamat
R22 = 3 max (4; 3; 4; 3; 4; 2; 1) = 3 4 = 0.75 R32 = 4 max (4; 3; 4; 4; 4; 2; 1) = 4 4 = 1 R42 = 3 max (4; 3; 4; 3; 4; 2; 1) = 3 4 = 0.75
R52 = 4
max (4; 3; 4; 3; 4; 2; 1) = 4 4 = 1 R62 = 2 max (4; 3; 4; 3; 4; 2; 1) = 2 4 = 0.5 R72 = 1 max (4; 3; 4; 3; 4; 2; 1) = 1 4 = 0.25
c. Kriteria  Usia,  atribut  keuntungan  ( benefit ) R13 = 4 max (4; 4; 4; 4; 4; 3; 3) = 4 4 = 1
R23 = 4 max (4; 4; 4; 4; 4; 3; 3) = 4 4 = 1
R33 = 4 max (4; 4; 4; 4; 4; 3; 3) = 4 4 = 1 R43 = 4 max (4; 4; 4; 4; 4; 3; 3) = 4 4 = 1 R53 = 4 max (4; 4; 4; 4; 4; 3; 3) = 4 4 = 1 R63 = 3 max (4; 4; 4; 4; 4; 3; 3) = 3 4 = 0.75
R73 = 3 max (4; 4; 4; 4; 4; 3; 3) = 3 4 = 0.75
d. Kriteria Status, atribut biaya ( cost )
R14 = min (3; 3; 3; 4; 3; 1; 5) 3 = 1 3 = 0.33
R24 = min (3; 3; 3; 4; 3; 1; 5) 3 = 1 3 = 0.33
R34 = min (3; 3; 3; 4; 3; 1; 5) 3 = 1 3 = 0.33
R44 = min (3; 3; 3; 4; 3; 1; 5) 4 = 1 4 = 0.25
R54 = min (3; 3; 3; 4; 3; 1; 5)
3 = 1 3 = 0.33 R64 = min (3; 3; 3; 4; 3; 1; 5) 1 = 1 1 = 1
R74 = min (3; 3; 3; 4; 3; 1; 5) 5 = 1 5 = 0.2
e. Kriteria Alamat, atribut biaya ( cost )
R15 = min (2; 2; 2; 1; 4; 1; 3) 2 = 1 2 = 0.5
R25 = min (2; 2; 2; 1; 4; 1; 3) 2 = 1 2 = 0.5
R35 = min (2; 2; 2; 1; 4; 1; 3)
2 = 1 2 = 0.5
R45 = min (2; 2; 2; 1; 4; 1; 3) 1 = 1 1 = 1 R55 = min (2; 2; 2; 1; 4; 1; 3) 4 = 1 4 = 0.25 R65 = min (2; 2; 2; 1; 4; 1; 3) 1 = 1 1 = 1 R75 = min (2; 2; 2; 1; 4; 1; 3) 3 = 1 3 = 0.33
Dari persamaan normalisasi matriks X di peroleh matriks R sebagai berikut :
𝑅  = [ 0.5 1
0.5 1
0.5 0.5 1 1 0.75 1 0.75 1 0.5 0.25 1 1 1 1 1 0.75 0.75 0.33 0.33 0.33 0.25 0.33 1 0.2 0.5 0.5 0.5 1 0.25 1 0.33 ]
4. Melakukan  proses  perangkingan  dengan menggunakan  bobot  yang  telah  diberikan oleh pengambil keputusan W = [30, 25, 15, 20, 10]
V 1 = (30)(0.5) + (25)(1) + (15)(1) + (20)(0.33) + (10)(0.5) = 66.67
V 2 = (30)(1) + (25)(0.75) + (15)(1) + (20)(0.33) + (10)(0.5) = 75.41
V 3 = (30)(0.5) + (25)(1) + (15)(1) + (20)(0.33) + (10)(0.5) = 66.67
V 4 = (30)(1) + (25)(0.75) + (15)(1) + (20)(0.25) + (10)(1) = 78.75
V 5 = (30)(0.5) + (25)(1) + (15)(1) + (20)(0.33) + (10)(0.25) = 64.17
V 6 = (30)(0.5) + (25)(0.5) + (15)(0.75) + (20)(1) + (10)(1) = 68.75
V 7 = (30)(1) + (25)(0.25) + (15)(0.75) +
(20)(0.2) + (10)(0.33) = 54.84
Kesimpulan,  yang  terpilih  untuk  di  terima sebagai karyawan baru adalah  V 4 yaitu Wahyu (A 4 ) karena memiliki nilai freperensi yang lebih tinggi dibandingkan dengan yang lain.
Dari  hasil  perhitungan  menggunakan  metode SAW dapat di buatkan tabel dengan standar nilai penerimaan  karyawan  baru  di  Lose  Store, standar  nilai  yaitu  0  –  50  tidak  lulus,  50  –  70 Review  kembali,  70  –  100  lulus.  Dan  tabelnya sebagai berikut :
Tabel 4.6 Hasil Perhitungan SAW Nama Nilai Keterangan Wahyu 78.75  Lulus Rafli 75.41  Lulus Nuraini 68.75  Review kembali Doni 66.66  Review kembali Hariri 66.66  Review kembali Rizki 64.16  Review kembali Sari 54.83  Review kembali

## 4.2 Perancangan Sistem usulan
Perancangan sistem atau desain sistem dilakukan apabila  tahap  dan  analisis  sistem  telah  selesai dilakukan.  Berdasarkan  pada  hasil  analisis sistem.  maka  diusulkan  perancangan  sistem baru, dimana kinerja dari suatu sistem yang baru diharapkan dapat mengatasi beberapa permasalahan  yang  ada  sebelumnya.  Dalam menganalisa usulan sistem menggunakan diagram  UML  yaitu: Use  case  diagram, Statechart diagram, Activity diagram, Sequence diagram, dan Class diagram.

## 1. Usecase diagram
Gambar 4.1 Usecase diagram

## 2. Statechart diagram
Gambar 4.2 Statechart diagram nilai

## 3. Activity diagram
Gambar 4.3 Activity diagram kriteria
Tangerang, Oktober 2018

## 4. Sequence diagram
Gambar 4.4 Sequence diagram alternatif

## 5. Class diagram
Gambar 4.5 Class diagram

## 4.3 Implementasi sistem
Implementasi adalah penerapan hasil rancangan yang telah dibuat dari beberapa kode program  menjadi  suatu aplikasi.  Pada tahap ini aplikasi yang telah dianalisis dan dirancang akan berfungsi dan berjalan dengan baik. Aplikasi ini diimpelementasikan dari desain dan kode.
1. Menu home

## Gambar 4.6 Tampilan Menu home

## 2. Menu nilai
Gambar 4.7 Tampilan menu nilai
3. Menu kriteria
Tangerang, Oktober 2018

## 4. Menu alternatif
Gambar 4.9 Tampilan menu alternatif

## 5. Menu rangking
Gambar 4.10 Tampilan menu rangking

## 6. Menu laporan
Gambar 4.11 Tampilan laporan

## V. KESIMPULAN
Sistem  pendukung  keputusan  penerimaan karyawan dengan menggunakan metode Simple Additive  Weighting (SAW)  salah  satu  solusi dalam  menyelesaikan  permasalahan  penentuan karyawan  baru  secara  terperinci.  Dengan menerapkan  kriteria-kriteria  bisa  dilakukan dengan lebih akurat dan tepat dalam menyeleksi karyawan  baru.  Berdasarkan  penelitian  yang dilakukan di Lose Store dapat di ambil beberapa kesimpulan bahwa :
1. Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) mampu membantu dalam proses penerimaan karyawan baru.
2. Sistem yang sudah terkomputernisasi mempermudah kinerja Sumber Daya Manusia (SDM) dalam memperoleh karyawan baru. 3. Pemanfaatan  teknologi  informasi  yang dipadukan dengan teknologi komputer dapat membantu  perusahaan  dalam  pengambilan keputusan sehingga lebih akurat.

## REFERENSI
[1] Anhar. (2010). Panduan Menguasai PHP dan MySQL secara otodidak. Jakarta: Media kita.
[2] Arief, M. R. (2011). Pemrograman Web Dinamis menggunakan PHP dan MySQL. Yogjakarta: ANDI.
[3] Bunfir, N. (2013). Dasar Pemrograman Web PHP - MySQL dengan Dreamweaver. Yogyakarta: Gava Media.
[4] Fishburn, P. (1967). Additive Utilities with Incomplete Product set : Application to Priorities and Assignments.
[5] Handoko. (2008). Manajemen Personalia Sumber Daya Manusia. Yogjakarta: BPFE.
[6] Jogiyanto. (2014). Analisis dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi.
[7] Kartini. (2013). Perancangan Sistem Informasi Pemesanan Tiket Konser Musik Online Berbasis Lokasi. Yogjakarta: Semnasteknomedia.
[8] Kusrini. (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi.
[9] Kusumadewi. (2006). Fuzzy Multi-Attribut Decision Making (FUZZYMADM). Yogyakarta: Graha Ilmu.
[10] MacCrimmon, K. (1968). Decision Making among
Multiple Atribut Alternatives : a survey and
Consolidated Approach.
[11] Moekijat. (2010). Manajemen Sumber Daya Manusia. Bandung: Mandar Maju.
[12] Rohmat Taufiq, S. M. (2013). Sistem Informasi Manajemen. Yogjakarta: Graha Ilmu.
[13] Setia, B. I. (2014). Jago Pemograman PHP. Jakarta: Dunia Komputer.
[14] Shalahuddin. (2011). Modul Pembelajaran Rekayasa Perangkat Lunak (Terstrukur dan Berorientasi Objek). Bandung: Modula.
[15] Siswanti, S. (2015). Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[16] Turban, E. A. (2011). Decision Support System and Intelligence System 7th . Printice Education International.
[17] Widodo Prabowo.P, D. (2011). Pemodelan Sistem Berorientasi Obyek Dengan UML. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[18] Yoder, D. (2010). Manajemen Sumber Daya Manusia. Jakarta: Salemba Empat.