## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN KARYAWAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DI PT. HERBA PENAWAR ALWAHIDA INDONESIA
Ardhi Bagus Primahudi (1) , Fajar Agustinus Suciono (2) , Anang Aris Widodo (3)
Program Studi Teknik Informatika, FakultasTeknologi Informasi, Universitas Merdeka Pasuruan
Jl. Ir. Juanda No. 68 Pasuruan
Email : unmerpas2011_ardhibagus@yahoo.com , agustinussuciono@gmail.com , anangariswidodo@gmail.com

## ABSTRAK
Dengan  semakin  berkembangnya  teknologi  dan  ilmu  pengetahuan,  semakin    berkembang pula proses pendidikan di Indonesia ini. Menyebabkan banyaknyaperusahaan atau instansi- instansi  sulit  memilih  pegawai/karyawan-karyawati  yangsesuai  dengan  kebutuhan  dan  ahli pada  bidangnya  masing-masing,  selain  itu  Salahsatu  yang  terpenting  dalam  manajemen sumber  daya  manusia  (SDM)  di  suatu  perusahaan  adalah  pemilihan  karyawan  terbaik secara periodic sehingga untuk memacu semangat karyawan dalam meningkatkan dedikasi dan kinerjanya. Oleh karena itu menyadari betapa pentingnya memilih calon pegawai yang tepat,  maka  dirancang  program  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  untuk  pemilihan penerimaan pegawai untuk suatu perusahaan dengan berbasis website.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membantu  perusahaan  dalam  pemilihan  karyawan  terbaik pada PT. Herba Penawar Alwahida Indonesia serta untuk menghasilkan sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik berdasarkan rangking. Dalam menentukan karyawan terbaik  di  PT.  Herba  Penawar  Alwahida  Indonesia,  sistem  menggunakan  metode  Simple Additive  weighting  (SAW)  dengsn  menggunakan  kriteria-kriteria  yang  sudah  digunakan  di perusahaan  tersebut  yaitu  pendidikan  terakhir,  IPK,  usia,  pengalaman  kerja,  akreditasi, status  perkawinan,  dan kesesuaian  program studi  pelamar  kerja.  Sistem  ini  dikembangkan dengan bahasa pemograman php dan xampp.
Sistem pendukung keputusan ini dapat digunakan untuk mengolah data pelamar kerja mulai dari  proses  informasi  lowongan  kerja,  proses  perekrutan  pelamar  kerja,  proses  pemilihan pelamar  kerja,  sampai  dengan  proses  pembuatan  laporan  pelamar  kerja.  Output  dalam sistem  ini  adalah  nilai  perhitungan  penilaian  pelamar  kerja  terbaik  dengan  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  dan  rekomendasi  karyawan  terbaik  untuk  PT.  Herba  Penawar Alwahida Indonesia dalam bentuk bobot kriteria dan rangking.
Kata  kunci:  Sistem  Pendukung  Keputusan,  Simple  Additive  Weighting  (SAW),    pemilihan karyawan terbaik.

## 1. Pendahuluan
Dengan  semakin  berkembangnya  teknologi  dan  ilmu  pengetahuan,  semakin berkembang  pula  proses  pendidikan  di  Indonesia  ini.  Begitu  pula  kualitas  tenaga kerja semakin bertambah baik yang dari dalam negeri maupun yang dari luar negeri dan  jumlahnya  semakin  meningkat  dengan  pesat,  menyebabkan  banyaknya perusahaan  atau  instansi-instansi  sulit  memilih  pegawai/karyawan-karyawati  yang sesuai dengan kebutuhan dan ahli pada bidangnya masing-masing, terutama di PT.

## Herba Penawar Alwahida Indonesia.
PT.  Herba  Penawar  Alwahida  Indonesia    yang  merupakan  salah  satu perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  farmasi  herbal  tentu  sangat mengutamakan kualitas  produknya. Oleh karena itu  dibutuhkan tenaga-tenaga ahli yang terampil dan professional guna menunjang hal tersebut. Dan dengan semakin banyaknya  tenaga  kerja  yang  memiliki  kemampuan  yang  berbeda-  beda  maka dalam  merekrut  pegawai  baru  diperlukan  penyeleksian  dari  calon  pegawai  yang melamar  di  PT.  Herba  Penawar  Alwahida  Indonesia,  karena  jika  hal  tersebut dilakukan  secara  manual  tentu  akan menyulitkan  bagian  penerimaan  pegawai  dan juga  rawan  akan  terjadinya  suatu  kesalahan  dalam  mengambil  keputusan,  selain itu  juga  akan  memerlukan  waktu.
Dengan  mempertimbangkan  hal tersebut  maka  diperlukan  suatu  sistem yang dapat  berfungsi  sebagai  penyeleksi  otomatis  dari  masing-masing  calon  pegawai yang  mendaftar  dengan  kriteria  yang  beraneka  ragam  yang  mereka  miliki,  karena dengan  melakukan  penyeleksian  secara  otomatis  tentu  hal  tersebut  akan  sangat menghemat  waktu  dan  mengurangi  resiko  terjadi  kesalahan  dalam  posisi  yang dibutuhkan oleh perusahaan.
Salah  satu  metode  yang  cocok  dalam  penyeleksian  tersebut  adalah  metode Simple Additive Weighting (SAW) . Menurut Eniyati (2011:171), metode SAW sesuai untuk  proses  pengambilan  keputusan  karena  dapat  menentukan  nilai  bobot  untuk setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perangkingan  yang  akan menyeleksi  aternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  terbaik.  Selain  itu,  kelebihan dari  model Simple  Additive  Weighting dibandingkan  dengan  model  pengambilan keputusan  yang  lain  terletak  pada  kemampuannya  untuk  melakukan  penilaian secara  lebih  tepat  karena  didasarkan  pada  nilai  kriteria  dan  bobot  prefensi  yang sudah ditentukan. Wibowo (2010: 6) menyatakan bahwa total perubahan nilai yang dihasilkan  oleh  metode Simple  Additive  Weighting lebih  banyak  sehingga  metode Simple  Additive    Weighting sangat    relevan    untuk    menyelesaikan    masalah pengambilan keputusan.
Metode  ini  telah  banyak  diterapkan  untuk  berbagai  keperluan  dalam mengatasi masalah yang sedang dihadapi, banyak beberapa penelitian diantaranya yang   menerapkan   metode   ini.   Berdasarkan   latar   belakang masalah  di  atas, maka   perlu   dibuat   sebuah   sistem   pendukung   keputusan penerimaan pegawai yang dapat merekomendasikan pencari kerja terbaik dengan menggunakan metode SAW  untuk  rekomendasi  tenaga  kerja  terbaik.  Dalam  sistem  pendukung keputusan  kerja  akan  didapatkan  calon  pelamar  kerja  yang  sesuai  dengan kriteria  pihak  penyedia  kerja  terbaik  dalam  waktu  singkat  sesuai  dengan  kriteria tenaga kerja yang dibutuhkan.

## 2. LandasanTeori

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Decision  Support  System atau  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang selanjutnya    kita    singkat    dalam    penelitian    ini    menjadi    SPK.    SPK  memiliki definisi umum dan khusus.
Menurut  Hermawan,  SPK  secara  umum  didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem yang  mampu  memberikan  kemampuan  baik  kemampuan  pemecahan  masalah maupun  pengomunikasian  untuk  masalah  semi  terstruktur.  Secara  khusus,  SPK adalah  sebuah  sistem  yang  mendukung  kerja  seorang  manajer  atau  sekelompok
manajer  dalammemecahkan  masalah    semi    terstruktur    dengan    memberikan informasi  atau  usulan yang menuju  pada  keputusan tertentu  (dalam  Putra, 2014: 2).  Pendapat  lan  menyatakan,  bahwa  SPK  didefinisikan  suatu  sistem  yang ditujukan  untuk    mendukung    manajemen    pengambilan    keputusan    (Andi, 2005:19).
Menurut  Hermawan  (2005:  9),  pembuatan  keputusan  merupakan  fungsi utama  seorang  manajer  atau  administrator.  Kegiatan  pembuatan  keputusan meliputi  pengidentifikasian  masalah,  pencarian  alternatif  penyelesaian  masalah, evaluasi dari alternatif-alternatif tersebut dan pemilihan   alternatif   keputusan   yang terbaik.    Kemampuan    seorang  manajer    dalam    membuat    keputusan    dapat ditingkatkan    apabila    ia  mengetahui  dan  menguasai  teori  dan  teknik  pembuatan keputusan. Dengan peningkatan kemampuan manajer dalam pembuatan keputusan diharapkan dapat ditingkatkan kualitas keputusan yang dibuatnya, dan hal ini tentu akan meningkatkan efisiensi kerja manajer yang bersangkutan.

## 2.1.2 Karakteristik dan Manfaat Sistem Pendukung Keputusan
2.1.2.1  Manfaat  yang  dapat  diambil  dari  sistem  pendukung  keputusan ini :
a)  SPK  memperluas  kemampuan  pengambil  keputusan  dalam  memproses data  / informasi bagi pemakainya.
b)  SPK  membantu  pengambil  keputusan  untuk  memecahkan  masalah  terutama barbagai masalah yang sangat kompleks dan tidak terstruktur.
c)  SPK  dapat  menghasilkan  solusi  dengan  lebih  cepat  serta  hasilnya  dapat diandalkan.
d)  d)  Walaupun    suatu    SPK    mungkin    saja    tidak    mampu memecahkan masalah  yang  dihadapi  oleh  pengambil  keputusan,  namun  dia  dapat  menjadi stimulan  bagi  pengambil    keputusan    dalam    memahami  persoalannya,karena mampu menyajikan berbagai alternatif pemecahan (Riadi, 2013).
2.1.2.1      Sparague    dan    Watson    (dalam    Riadi,    2013)    mendefinisikan  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  sebagai  sistem  yang  memiliki  lima  karakteristik utama yaitu:
a)  Sistem yang berbasis komputer.
b)  Dipergunakan untuk membantu para pengambil keputusan
c)  Untuk  memecahkan  masalah-masalah  rumit  yang  mustahil dilakukan dengan kalkulasi manual
d)  Melalui cara simulasi yang interaktif
e)  Dimana data dan model analisis sebaai komponen utama.

## 2.2 FMADM (Fuzzy Multiple Attribute Decision Making)
Menurut      Hardiansyah      (2006:    166),      algoritma      adalah      tata      urutan langkah-langkah  yang tidak mengandung ambiguitas dan dapat diakses. Pendapat lain  menyatakan,  bahwa  algoritma  FMADM  adalah  tata  urutan  langkah-langkah yang  digunakan  untuk  menyelelesaikan  masalah  model  FMADM  (Kusumadewi, 2006 : 8).
Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making adalah  suatu  metode  yang digunakan  untuk  mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria tertentu.  Inti  dari  FMADM  adalah  menentukan  nilai  bobot  untuk setiap atribut, kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perankingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif yang  sudah  diberikan.  Pada  dasarnya,  ada  tiga  pendekatan  untuk  mencari  nilai
bobot  atribut,  yaitu  pendekatan  subyektif,  pendekatan  obyektif  dan  pendekatan integrasi  antara  subyektif  dan obyektif.
Masing-masing  pendekatan  memiliki  kelebihan  dan  kelemahan.  Pada pendekatan  subyektif,  nilai  bobot  ditentukan  berdasarkan  subyektifitas  dari  par pengambil  keputusan,  sehingga  beberapa  faktor  dalam  proses  perankingan alternatif bisa ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot  dihitung  secara  matematis  sehingga  mengabaikan  subyektifitas  dari pengambil    keputusan    (Kusumadewi,    2006:  5).    Ada    beberapa    metode  yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah FMADM antara lain 1. Simple Additive Weighting Method (SAW) 2. Weighted Product (WP)
3. ELECTRE
4. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
5. Analytic Hierarchy Process (AHP)

## 2.2.1 Metode Simple Additive Weighting Method (SAW)
Menurut  Kusumadewi  (2006:  12),  metode  SAW  sering  juga  dikenal  istilah metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut. Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
Metode  SAW  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.  Adapun  langkah penyelesaian dalam menggunakannya adalah:
1. Menentukan alternatif, yaitu Ai.
2. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Cj
3. Memberikan  nilai   rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria.
4. Menentukan bobot  preferensi  atau tingkat  kepentingan  (W) setiap kriteria. W = {W1,W2,W3,…,WJ}.
5. Membuat  tabel  rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria.
6. 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.
7. Melakukan  normalisasi  matrik  keputusan  dengan  cara  menghitung  nilai  rating kinerja ternomalisasi (rij) dari alternatif Ai pada kriteria Cj.
keterangan :
rij                 =   nilai rating kinerja ternormalisasi. xij                =   nilai atribut yang dimiliki dari 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.
8. Hasil dari nilai rating kinerja ternomalisasi (rij) membentuk matrik ternormalisasi (R)
9. Hasil   akhir  nilai   preferensi  (Vi)  diperoleh  dari  penjumlahan  dari perkalian elemen  baris  matrik  ternormalisasi  (R)  dengan  bobot  preferensi  (W)  yang bersesuaian eleman kolom matrik (W).
keterangan :
Vi        =  ranking untuk setiap alternatif Wj        =  nilai bobot dari setiap kriteria rij    = nilai rating kinerja ternormalisasiNilai Vi yang lebih
besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif  Ai  lebih terpilih.
Hasil perhitungan nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai merupakan alternatif terbaik (Kusumadewi, 2006).
2.2.2 Contoh Penyelesaian Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Sebuah perusahaan akan melakukan rekrutmen kerja terhadap 5 (lima) calon pekerja untuk posisi operator mesin. Posisi yang saat ini luang hanya ada 2 posisi. Perusahaan  memiliki  kriteria  penelitian  dalam  menyeleksi  calon  pekerja.  Ada  5 kriteria  yang  digunakan  untuk  penilaian,  yaitu  pengalaman  kerja,  pendidikan,  usia, status  perkawinan  dan  alamat  .Selanjutnya  dengan  metode  SAW  kita  diharuskan menentukan calon pekerja tersebut, maka yang harus dilakukan yaitu:
1.  Menentukan   kriteria   yang   termasuk   dalam   kriteria   benefit   dan kriteria cost.
Kriteria benefit  :
a)   Pengalaman kerja(C1) b)   Pendidikan(C2) c)   Umur(C3). Kriteria cost    : a)   Status(C4) b)   Alamat(C5). 2.  Tabel nilai alternatif disetiap kriteria. Calon
Pegawa i Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,5 1 0,7 0,7 0,8 A2 0,8 0,7 1 0,5 1 A3 1 0,3 0,4 0,7 1 A4 0,2 1 0,5 0,9 0,7 A5 1 0,7 0,4 0,7 1
3.  Pengambil   keputusan   memberikan   bobot   untuk   setiap   kriteria sebagai berikut   :   C1=0,3,   C2=0,2,   C3=0,2,   C4=0,15,   C5=0,15. Jumlah total bobot kriterian adalah 1.
4.  Tabel  nilai  alternatif  disetiap  kriteria   kita  ubah  kedalam  bentuk matriks 0,5 1 0,7 0,7 0,8 0,8 0,7 1 0,5 1 1 0,3 0,4 0,7 1 0,2 1 0,5 0,9 0,7 1 0,7 0,4 0,7 1
5.  Untuk   menentukan   normalisasi   nilai,   jika   faktor   kriteria   benefit digunakanan rumus : Rii = ( Xij / max{Xij})
Dari  kolom  C1  nilai  maksimalnya  adalah ‘1’  ,  maka  tiap  baris  dari  kolom  C1 dibagi oleh nilai maksimal kolom C1 R11 = 0,5 / 1 = 0,5 R21 = 0,8 / 1 = 0,8 R31 = 1 / 1 = 1 R41 = 0,2 / 1 = 0,2 R51 = 1 / 1 = 1 Dari  kolom  C2  nilai  maksimalnya  adalah ‘1’,  maka  tiap  baris  dari  kolom  C2 dibagi oleh nilai maksimal kolom C2 R12 = 1 / 1 = 1 R22 = 0,7/ 1 = 0,7 R32 = 0,3 / 1 = 0,3 R42 = 1 / 1 = 1 R52 = 0,7 / 1 = 0,7 Dari  kolom  C3  nilai  maksimalnya  adalah '1’  ,  maka  tiap  baris  dari  kolom  C3 dibagi oleh nilai maksimal kolom C3 R13 = 0,7 / 1 = 0,7 R23 = 1/ 1 = 1 R33 = 0,4 / 1 = 0,4 R43 = 0,5 / 1 = 0,5 R53 = 0,4 / 1 = 0,4
6.  Untuk      menentukan      normalisasi      nilai,      jika      faktor      kriteria      cost digunakanan rumus : Rii = (min{Xij} /Xij).
Dari kolom C4 nilai minimalnya adalah ‘0,5’, maka tiap baris dari kolom C4 menjadi penyebut  dari  nilai maksimal kolom C4 R14 = 0,5/ 0,7 = 0,714 R24 = 0,5 / 0,5 = 1 R34 = 0,5 / 0,7 = 0,714 R44 = 0,5 / 0,9 = 0,556 R54 = 0,5 / 0,7  = 0,714 Dari kolom C5 nilai minimalnya adalah ‘0,7’ , maka tiap baris dari kolom C5 menyadi penyebut dari nilai maksimal kolom C5 R15= 0,7/ 0,8 = 0,875 R25 = 0,7 / 1= 0,7 R35 = 0,7 / 1= 0,7 R45 = 0,7 / 0,7 = 1 R55= 0,7/ 1= 0,7
7.  Masukan  semua  hasil  penghitungan  tersebut  kedalam  tabel  faktor ternormalisasi. 0,5 1 0,7 0,714 0,875 0,8 0,7 1 1 0,7 1 0,3 0,4 0, 714 0,7 0,2 1 0,5 0,556 1 1 0,7 0,4 0,714 0,7
8.  Setelah  mendapat  tabel  normalisasi  barulah  mengalikan  setiap  kolom  di  tabel tersebut  dengan  bobot  kriteria  yang  telah  kita  deklarasikan  sebelumnya  dengan perangkingan :
Hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut : A1 =   (0,5 * 0,3) + (1 * 0,2) + (0,7 * 0,2 ) + (0, 714 * 0,15) + (0,875 * 0,15) =
0,72835 A2 =   (0,8   * 0,3) + (0,7 * 0,2) + (   1* 0,2 ) + ( 1 * 0,15) + (0,7 * 0,15) =  0,835 A3 =  (1  * 0,3) + ( 0,3* 0,2) + ( 0,4 * 0,2 ) + (0,714 * 0,15) + (0,7 * 0,15) = 0,6521 A4 =  (0,2  * 0,3) + ( 1 * 0,2) + (  0,5* 0,2 ) + (0,556 * 0,15) + ( 1* 0,15) =  0,5934 A5 =  ( 1 * 0,3) + ( 0,7 * 0,2) + (0,4 * 0,2 ) + (0,714  * 0,15) + ( 0,7 * 0,15) = 0,7321
9.  Dari perbandingan nilai akhir maka didapatkan nilai sebagai berikut : A1 =  0,72835 A2 =  0,835 A3 =  0,6521 A4 =  0,5934 A5 = 0,7321
Maka  alternatif  yang  memiliki  nilai  tertinggi  dan  bisa  dipilih  adalah alternatif   A2 dengan  nilai  0,835  dan  alternatif  A5  dengan  nilai 0,7321.

## 2.3 Penelitian Terkait
Pada  tahun  2014,  Putra  melakukan  penelitian  dengan  sistem  pengambilan keputusan  dengan  menggunakan  metode simple  additive  weighting dengan  judul sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  penerima  beasiswa  PT.  Telkom menggunakan  metode simple  additive  weighting dengan  kriterianya  adalah  jumlah penghasilan  orang  tua,  semester,  jumlah  tanggungan  orang  tua,  jumlah  saudara kandung,  dan  nilai  IPK.  Dari  hasil  uji  coba  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  hasil penelitian  ini  adalah  Pengimplementasian  ( Fuzzy  Multiple  Attribute  Decission Making )  dengan  metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  pada  sebuah  sistem pendukung  keputusan  dimulai  dari  penentuan  kriteria,  pemberian  nilai  bobot, melakukan  proses  normalisasi,  perangkingan  dan  pemilihan  nilai  akhir  tertinggi yang disesuaikan   dengan   jumlah   penerima   beasiswa,   tetapi   ada   beberapa kekurangan    yaitu    bobot    dan    kriteria    yang    ditentukan    masih    terbatas    dan belum adanya dalam penerapan program dari penelitian tersebut.
Pada tahun 2010, Wibowo melakukan penelitian dengan sistem pengambilan keputusan    dengan    menggunakan    metode    SAW    dan    TOPSIS  yang  berjudul aplikasi  uji  sensitivitas  untuk  model  madm  menggunakan  metode    SAW  dan TOPSIS  dengan    kriterianya    adalah    jarak    dengan    pasar  terdekat,  kepadatan penduduk disekitar lokasi, jarak dari pabrik, jarak dengan gudang  yang  sudah  ada, dan  harga  tanah  untuk  lokasi.  Dari  hasil  uji  coba dapat  disimpulkan  bahwa  dari hasil  penelitian  dan  pembahasan,  akhirnya dapat   disimpulkan   bahwa,   MADM- Tool    ini    akan    membantu    user    dalam  menyelesaikan  beberapa  kasus  MADM yang berbeda,  secara  cepat  dan akurat dan dengan adanya  proses uji  sensitivitas di  sistem  ini,  maka  akan  memudahkan  pengguna  dalam  memilih  metode  yang terbaik,  tetapi  ada  beberapa  kekurangan  yaitu  program  aplikasi  yang  digunakan masih  berbasis  desktop  sehingga  dalam  penggunaan  program  tersebut  masih terbatas.
Pada  tahun  2009,  Hartati  Saragih  melakukan  penelitian  dengan  sistem pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan  metode  SAW  yang  berjudul penerapan  metode Analitycal  Hierarchy  Process (AHP)  pada  sistem  pendukung keputusan  pemilihan laptop dengan  kriterianya  adalah  harga,  ukuran  layar,  jenis prosesor, kapasitas memory , tipe memory , kapasitas harddisk dan  aksesoris.  Dari hasil  uji  coba  dapat  disimpulkan  bahwa  dari hasil  penelitian  ini  adalah  tingkat keakuratan    data    dapat    diperoleh    secara  tepat,  karena  setiap  data  yang  ada dibandingkan,  sehingga  seluruh  data  yang  ada  dapat  berubah  secara  menyeluruh ketika  sebuah  data  baru  dimasukkan  ke  dalam  sistem  ini,  tetapi  ada  beberapa kekurangan  yaitu  hasil  akhir  dari  penelitian  tersebut  tidak  adanya  perangkingan sehingga untuk penentuan nilai tertinggi maupun terendah masih manual.
Pada  tahun  2009,  Wedhasmara  dan  Wibowo  melakukan  penelitian  dengan sistem  pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan  metode  SAW yang  berjudul sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  pembelian  kendaraan  bermotor    dengan metode  saw  dengan  kriterianya  adalah  harga  motor, kapasitas  motor, volume silinder .    Dari    hasil    uji    coba    dapat    disimpulkan  bahwa  dari  hasil  penelitian  ini adalah  tingkat  keakuratan  data  dapat  diperoleh  secara  tepat,  karena  setiap  data yang  ada  dibandingkan,  sehingga  seluruh  data  yang  ada  dapat  berubah  secara menyeluruh  ketika  sebuah  data  baru  dimasukkan  ke  dalam  sistem  ini,  tetapi  ada beberapa  kekurangan  yaitu  masih  sedikitnya  kriteria-kriteria  yang  ditentukannya sehingga SPK pemilihan pembelian kendaraan bermotor masih terbatas.
Pada  tahun  2011,  Eniyati  melakukan  penelitian  dengan  sistem  pengambilan
keputusan  dengan  menggunakan  metode  SAW  yang  berjudul  sistem    pendukung keputusan  untuk  penerimaan  beasiswa  dengan  metode SAW dengan kriterianya adalah  jumlah  penghasilan  orang  tua,  semester,  jumlah  tanggungan  orang  tua, jumlah  saudara  kandung,  dan  nilai.  Dari  hasil  uji  coba  dapat  disimpulkan  bahwa dari hasil penelitian ini adalah data yang digunakan dalam penelitian menggunakan kriterian  dan  bobot  yang  detail  sehingga  didapat  hasil  yang  akurat,  tetapi  ada beberapa  kekurangan    yaitu  penelitian  yang  dilakukan  tidak  dijelaskan  jenis beasiswa yang digunakan karena tidak semua jenis beasiswa memiliki persyaratan yang berbeda.

## 3. Analisa dan Perancangan

## 3.1 Alat dan Bahan Penelitian
Alat – alat yang digunakan pada penelitian ini antara lain : a. Perangkat keras ( Hardware )
1.   Komputer dengan prosesor Intel(R) Core(TM) i5-2450M
2.   RAM 4 GB.
3.   Harddisk 32GB.
4.   Monitor 14 inchi.
b. Perangkat lunak ( Software )
1.   Sistem Operasi Windows 7 Ultimate 32 bit.
2.   Appserv
3.   Microsoft Office 2010
Sistem   pada   penelitian   ini   akan   dikembangkan   dengan   menggunakan bahasa pemrograman web PHP.

## 3.2 Perancangan Sistem
3.2.1    Data Flow Diagram (DFD)
3.2.1.1      DFD Level 0
Gambar 3.1 Data Flow Diagram Level 0
Keterangan gambar 3.1 sebagai berikut :
1.  HRD  akan  menginputkan  data  master  diantaranya  yaitu  data  kriteria,  data lowker,  data  himpunan  dan  data  klasifikasi  ke  sistem,  yang  selanjutnya  data
master tersebut akan  ditampilkan kembali ke HRD
2.  Setelah    HRD    menginputkan    data    lowker    ke    sistem,  maka  sistem  akan menampilkan informasi lowongan kerja ke pada pelamar kerja.
3.  Kemudian  pelamar  kerja  akan  mengimputkan  data  alternatif  ke  sistem,  dan sistem akan menampilkan kembali berupa data biodata pelamar kerja.
4.  HRD  akan  memproses  data  pada  sistem  dari  data  yang  sudah  tersimpan, maka  sistem  akan  menampilkan  data  diantaranya    yaitu,    data    analisa pelamar    kerja,    data bobot  pelamar  kerja,  data  normalisasi  pelamar  kerja  dan data rangking.

## 3.2.1.2 DFD Level 1

## Gambar 3.2 Data Flow Diagram Level 1
Keterangan gambar 3.2 sebagai berikut :
1.  Dari  inputan  yang  di  lakukan  HRD  dan  pelamar  kerja,  maka  data  tersebut akan  di  proses  pada  klasifikasi  dan  di    simpan    pada    sebuah    tabel, selaanjutnya  akan  di proses kembali pada perhitungan metode saw, sehingga di dapat data analisa pelamar kerja, data bobot pelamar kerja, data normalisasi pelamar kerja dan data rangking.
2.  HRD  bisa  merubah  data  mulai  dari  menambah  data,  menghapus  data, mengedit data.
3.  Hasil akhir pada proses tersebut berupa laporan rekomendasi pelamar kerja.

## 3.2.2    Entity Relation Diagram
Setelah  sistem  terbentuk,  maka  langkah  yang harus  dilakukan selanjutnya  adalah pembuatan  database.
Gambar 3.3 ERD CDM Model

## 3.3.3. Simple Additive Weighting (SAW)
Tahap    pembuatan    aplikasi    ini,    terlebih    dahulu    adalah  menentukan  dan merencanakan  kriteria-kriteria  dalam  penerimaan  karyawan  yaitu  IPK,  pendidikan terakhir,  usia,  jenis  kelamin,  pengalaman  kerja,  akreditasi,  bidang  jurusan, kelengkapan berkas, dan status perkawainan.

## 3.3.11.1    Bobot
Dalam  penelitian  ini  ada  bobot  dan  kriteria  yang  dibutuhkan  untuk  menentukan siapa yang akan terseleksi sebagai penerimaan karyawan.
Tabel 3.1 Kode dan Ketentuan Kriteria
Kode Kriteria Kriteria CI Pendidikan Terakhir C2 IPK C3 Usia C4 Pengalaman Kerja C5 Akreditasi C6 Status Perkawinan C7 Kesesuaian Program Studi
Dari masing - masing kriteria tersebut akan ditentukan bobotnya.  Pada  bobot terdiri  dari  enam  bilangan  fuzzy, yaitu sangat rendah (SR), rendah (R), cukup (C),
tinggi (T), dan sangat tinggi (ST) seperti terlihat pada Gambar 3.4.
Gambar 3.4 bilangan untuk bobot.
Dari masing-masing bobot tersebut, maka dibuat suatu variabel  yang akan dirubah kedalam bilangan fuzzy dengan rumus yaitu variabel ke-n/n-1.
Tabel 3.2 Variabel dan Bobot (Nilai) Variabel Bobot (Nilai) Sangat Rendah Variabel ke-0 / (5-1) = 0 Rendah Variabel ke-1 / (5-1) = 1/4 = 0,25 Cukup Variabel ke-2 / (5-1) = 2/4 = 0,5 Tinggi Variabel ke-3 / (5-1) = 3/4 = 0,75 Sangat Tinggi Variabel ke-4 / (5-1) = 4/4 = 1 Tabel 3.9 Pendidikan Terakhir Nilai IPK (C2) Variabel Nilai D1 Rendah 0,25 D2 Cukup 0,5 D3 Tinggi 0,75 D4/S1 Sangat Tinggi 1 Tabel 3.10 Kriteria IPK Nilai IPK (C1) Variabel Nilai C1 <= 2,50 Rendah 0,25 2,51 <= C1 <= 3,00 Cukup 0,5 3,01 <= C1 <= 3,50 Tinggi 0,75 C1 > 3,50 Sangat Tinggi 1 Tabel 3.11 Usia Usia (C3) Variabel Nilai 20 - 24 Th Sangat Tinggi 1 25 - 30 Th Tinggi 0,75 31 - 45 Th Cukup 0,5 Tabel 3.12 Pengalaman Kerja Pengalaman Kerja (C4) Variabel Nilai 0 - 1 Th Cukup 0,5
2 - 3 Th Tinggi 0,75 >3 Th Sangat Tinggi 1 Tabel 3.13 Akreditasi Akreditasi (C5) Variabel Nilai A Sangat Tinggi 1 B Tinggi 0,75 C Cukup 0,5 Tabel 3.14 Status Perkawinan Status Perkawinan (C6) Variabel Nilai Menikah Sangat Rendah 0 Belum Menikah Sangat Tinggi 1 Tabel 3.15 Kesesuaian Program Studi Status Perkawinan (C7) Variabel Nilai Sesuai Sangat Tinggi 1 Tidak Sesuai Sangat Rendah 0

## 4. Hasil dan Pembahasan
4.1 Implementasi
4.1.1 Halaman Home
Gambar 4.1 Halaman Home
Halaman Home merupakan halaman utama saat pertama kali website di tampilkan, menu pada halaman ini adalah : Home, Profile,  About, Contact, Informasi Lowongan Kerja, Login Admin, Input  Biodata pelamar kerja dan informasi tanggal serta waktu.

## 4.1.2 Halaman Profile
Gambar 4.2 Halaman Profile
Halaman Profile ini berisikan informasi mengenai profile perusahaan beserta dengan visi misnya.

## 4.1.3  Halaman Info Lowker
Gambar 4.3 Halaman Info Lowker
Halaman Info Lowker ini berisi informasi lowongan pekerjaan terbaru yang di publish dan  di  inputkan  oleh  HRD.  Pelamar  kerja  sebelum  mengirimkan  berkas  lamaran terlebih dahulu untuk menginputkan biodata diri yang terdapat pada website.

## 4.1.4  Halaman Input Biodata

## Gambar 4.4 Halaman Input Biodata
Halaman  Input  Biodata di  gunakan untuk  pengisian  biodata diri bagi pelamar kerja yang  ingin  berpartisipasi  dalam  perekrutan  karyawan  baru  berdasarkan  informasi lowongan kerja yang sudah di publish oleh HRD.
Halaman  Login  ini  digunakan  sebagai  keamanan,  tidak  semua  orang  berhak  untuk melihat  maupun  mengubah  data.  Yang  bisa  menggunakan  untuk  masuk  ke  dalam menu  dashboard  atau  menu  pengolahan  data  Sistem  Pendukung  Keputusan penerimaan karyawan hanyalah HRD.

## 4.1.5 Halaman Login
Gambar 4.5 Halaman Login
Halaman Login ini digunakan sebagai keamanan, tidak semua   orang berhak untuk melihat  maupun mengubah  data.  Yang  bisa    menggunakan  untuk masuk  ke dalam menu  dashboard  atau  menu    pengolahan  data  Sistem  Pendukung  Keputusan penerimaan karyawan  hanyalah HRD.

## 4.1.6  Halaman Dashboard
Gambar 4.6 Halaman Dashboard
Halaman  Dashboard  berisi  pengolahan  data  Sistem  Pendukung  Keputusan penerimaan karyawan, selain  tampilan yang elegan dan menarik juga di buat suatu sistem  yang  mudah  sehingga  mempermudah  HRD  dalam  mencari  karyawan  yang terbaik.

## 4.1.7  Halaman Kriteria
Gambar 4.7 Halaman Kriteria
Halaman  Kriteria  digunakan  bagi  HRD  untuk  menginputkan  data kriteria –   kriteria pelamar  kerja  yang  di  butuhkan  perusahaan  dan sebagai acuan untuk terhadap berkas pelamar kerja.

## 4.1.8  Halaman Himpunan Kriteria
Gambar 4.8 Halaman Himpunan
Halaman Himpunan digunakan untuk memberikan nilai bobot setiap kriteria – kriteria yang sudah diinputkan.

## 4.1.9 Halaman Klasifikasi
Gambar 4.9 Halaman Klasifikasi
Halaman Klasifikasi ini digunakan untuk  menginputkan berkas pelamar kerja dan di simpan  pada  sistem  sehingga  bisa  di  dapat  sebagai  pembanding  dengan  pelamar kerja lainnya.
Gambar 4.10 Halaman Edit Klasifikasi
Halaman  ini  digunakan  untuk  mengedit  berkas  pelamar  kerja,  apabila  terjadi kekeliruan atau perubahan data.

## 4.1.10 Halaman Lowker

## Gambar 4.11 Halaman Lowker
Halaman  lowker  ini  di  gunakan  untuk  menginputkan  data  lowongan  pekerjaan terbaru  dan  setelah  di  simpan  maka  akan  langsung  di  halaman  beranda  sehingga pelamar kerja bisa mengetahuinya secara online.
4.1.11 Halaman View Data SPK

## Gambar 4.12 Halaman View Data SPK
Halaman  View  Data  SPK  ini  di  gunakan  untuk  mengelolah  data  master,  mulai  dari perubahan, penghapusan dan detail data.

## 4.1.12 Halaman Analisa
Gambar 4.13 Halaman Analisa
Halaman  Analisa  ini  memberikan  informasi  kriteria –  kriteria  penseleksian  pelamar kerja.  Ketika  di  tekan  proses  maka  hasil  perhitungan  sistem  pendukung keputusan akan di tampilkan.

## 4.1.13       Halaman Hasil Analisa

## Gambar 4.14 Halaman Hasil Analisa
Halaman Hasil Analisa ini berisi data mulai dari analisa pelamar kerja setiap kriteria, data bobot setiap kriteria, data normalisasi setiap kriteria dan data rangking pelamar kerja.

## 4.1.14 Halaman Cetak

## Gambar 4.15 Halaman Cetak
Halaman  Cetak  ini  merupakan  tampilan  sebelum  cetak  laporan,  dimana  cetak laporan berdasarkan tanggal terakhir proses simpan data analisa.

## 4.1.15 Halaman Laporan
Gambar 4.16 Halaman Cetak
Halaman Laporan ini berisi sebuah laporan rekomendasi pelamar kerja dalam bentuk rangking dengan menggunakan metode simple additive weighting , rangking tertinggi mulai dari rangking pertama atau satu sampai terakhir.

## 4.1.16 Halaman User Guide

## Gambar 4.17 Halaman User Guide
Halaman    User    Guide    ini    berisi    informasi    cara    penggunaan  aplikasi  sistem pendukung  keputusan  penerimaan  karyawan  dengan  metode  simple  additive weighting.

## 4.2 Pembahasan
Untuk  mengetahui  hasil  dari  penerapan  metode simple  additive  weighting pada penerimaan karyawan pada PT. Herba Penawar Alwahida ini, maka di sajikan hasil  perhitungan  SPK  penerimaan  karyawan  dengan  penseleksian  manual  yang biasa  dilakukan  perusahaan  tersebut.  Selanjutnya  dalam  pengujian  ini  akan  dicari tingkat  akurasi  SPK  dengan  menggunakan  data  pelamar  kerja  pada  tahun  2014 yang diambil dari sampel data. Data kriteria lowongan tersebut yang diambil yaitu : pendidikan  terakhir,  nilai  IPK,  usia,  pengalaman  kerja,  akreditasi,  dan  status perkawinan.

## 4.2.1  Perhitungan Manual Metode Simple Additive Weighting
Dari  data  yang  di  dapat  pada  tabel  5.1  akan  dilakukan  perhitungan manual metode simple additive weighting :
1.  Menentukan   kriteria   yang   termasuk   dalam   kriteria   benefit   dan kriteria cost.
Kriteria benefit  :
a) Pendidikan Terakhir (C1) b) IPK (C2) c) Pengalaman Kerja (C3) d) Akreditasi (C4) e) Status Perkawinan (C5) f)  Kesesuaian Program Studi (C6) Kriteria cost    : a) Usia (C7).
2.  Tabel nilai alternatif disetiap kriteria.
Calon Pegawa Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7
i
A1 1 1 0,5 0,5 1 1 0,75 A2 1 0,75 0,5 0,75 1 1 0,75 A3 1 1 0,5 0,75 1 1 0,75 A4 1 0,75 0,5 0,75 1 1 0,75 A5 1 0,75 0,5 0,5 1 1 0,75 A6 1 1 0,5 0,75 1 1 0,75 A7 1 0,5 0,5 0,5 1 0 0,75 A8 1 0,75 0,5 0,75 1 0 0,75 A9 0,75 0,5 0,5 0,75 1 1 0,75 A10 1 0,5 0,5 1 1 1 0,75 A11 1 0,75  0,75  0,75 0 1 0,75
3.  Pengambil   keputusan   memberikan   bobot   untuk   setiap   kriteria sebagai berikut adalah 1.
4.  Tabel  nilai  alternatif  disetiap  kriteria   kita  ubah  kedalam  bentuk matriks. 1 1 0,5 0,5 1 1 0,75 1 0,75 0,5 0,75 1 1 0,75 1 1 0,5 0,75 1 1 0,75 1 0,75 0,5 0,75 1 1 0,75 1 0,75 0,5 0,5 1 1 0,75 1 1 0,5 0,75 1 1 0,75 1 0,5 0,5 0,5 1 0 0,75 1 0,75 0,5 0,75 1 0 0,75 0,75 0,5 0,5 0,75 1 1 0,75 1 0,5 0,5 1 1 1 0,75 1 0,75 0,75 0,75 0 1 0,75
5.  Untuk  menentukan  normalisasi  nilai,  jika  faktor  kriteria  benefit digunakanan rumus  :  Rii  =  (  Xij  /  max{Xij}),  jika  factor  kriteria  cost  Rii    =    (min{Xij}    /    Xij).
Maka  didapat  tabel  normalisasi  sebagai berikut : 1 1 0,667 0,5 1 1 0,75 1 0,75 0,667 0,75 1 1 1 1 1 0,667 0,75 1 1 1 1 0,75 0,667 0,75 1 1 1 1 0,75 0,667 0,5 1 1 1 1 1 0,667 0,75 1 1 1 1 0,5 0,667 0,5 1 0 1 1 0,75 0,667 0,75 1 0 1 0,75 0,5 0,667 0,75 1 1 1 1 0,5 0,667 1 1 1 1 1 0,75 1 0,75 0 1 1
6.  Setelah mendapat tabel normalisasi barulah mengalikan setiap kolom di  tabel tersebut  dengan  bobot  kriteria  yang  telah  kita  deklarasikan sebelumnya dengan angka 1.
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Nilai A1 1 1 0,667 0,5 1 1 0,75  5,917 A2 1 0,75 0,667  0,75 1 1 1 6,167 A3 1 1 0,667  0,75 1 1 1 6,417 A4 1 0,75 0,667  0,75 1 1 1 6,167 A5 1 0,75 0,667 0,5 1 1 1 5,917
A6 1 1 0,667  0,75 1 1 1 6,417 A7 1 0,5 0,667 0,5 1 0 1 4,667 A8 1 0,75 0,667  0,75 1 0 1 5,167 A9 0,75 0,5 0,667  0,75 1 1 1 5,667 A10 1 0,5 0,667 1 1 1 1 6,167 A11 1 0,75 1 0,75 0 1 1 5,5 7.  Maka alternative yang memiliki nilai tertinggi dan bisa di pilih C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Nilai Rank A1 1 1 0,667 0,5 1 1 0,75  5,917 3 A2 1 0,75 0,667  0,75 1 1 1 6,167 2 A3 1 1 0,667  0,75 1 1 1 6,417 1 A4 1 0,75 0,667  0,75 1 1 1 6,167 2 A5 1 0,75 0,667 0,5 1 1 1 5,917 3 A6 1 1 0,667  0,75 1 1 1 6,417 1 A7 1 0,5 0,667 0,5 1 0 1 4,667 7 A8 1 0,75 0,667  0,75 1 0 1 5,167 6 A9 0,75 0,5 0,667  0,75 1 1 1 5,667 4 A10 1 0,5 0,667 1 1 1 1 6,167 2 A11 1 0,75 1 0,75 0 1 1 5,5 5
Berdasarkan hasil pengujian metode  Simple Addtive Weghting  yang telah diuraikan sebelumnya  dengan  perhitungan  yang  dilakukan  program,  kedua    perhitungan    ini menghasilkan  nilai  akhir  yang  sama.   Pada  hasil rangking perhitungan program bisa  mendapat  rangking  yang  berurutan  dari  nilai  bobot  yang  paling  tinggi  sampai kecil, sedangkan perhitungan manual yang memiliki nilai bobot yang sama memiliki rangking yang sama.
Apabila  kedua  perhitungan manual  dan program  diatas di  bandingkan dengan data berkas  pelamar  kerja  pada  tabel  5.1  dapat  di  simpulkan  bahwa  nama –  nama pelamar  kerja  yang  tidak  di  panggil  merupakan  rangking  terendah dari  perhitungan manual maupun program.

## 5. Kesimpulan
Beberapa kesimpulan yang dapat dijabarkan sebagai berikut:
1)  Sistem  pendukung  keputusan  ini  bertujuan  untuk  membantu  pegawai  HRD (Human  Resources  Departement)  menentukan  pegawai  yang  sesuai  dengan kriteria yang di inginkan dalam bentuk ranking.
2)  Perhitungan pada sistem pendukung keputusan untuk melakukan penyeleksian menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting).
3)  Sistem  pendukung  keputusan  ini  bisa  mengolah  data  lowongan  pekerjaan, sehingga memudahkan pelamar kerja dalam mencari lowongan kerja.
4)  Hasil dari perhitungan sistem merupakan perangkingan nilai tertinggi ke rendah dan  nilai  tertinggi  merupakan  hasil  yang  dibutuhkan  sebagai  bahan pertimbangan    oleh    HRD    (Human    Resources    Departement)  untuk memperoleh   pegawai   yang   sesuai   dengan   kriteria   yang  diinginkan
5)  Sistem  yang  dibangun  hanya  sebagai  alat  bantu  untuk  memberikan  informasi kepada  HRD  (Human  Resources  Departement)  sebagai  bahan  pertimbangan dalam mengambil keputusan.

## 6. Saran
1)  Sistem  pendukung  keputusan  ini  diharapkan  dapat  di  kembangkan  dengan metode  lain  untuk  mencapai  suatu  keakuratan  data  dalam  pemilihan  pegawai yang sesuai dengan kriteria yang di inginkan.
2)  Pada  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  karyawan  hanya  bisa menampung  pegawai  satu  lowongan  kerja  saja,  sehingga  akan  menyulitkan HRD  (Human  Resources  Departement)  ketika  menginputkan    lowongan    kerja lebih  dari  satu,  diharapkan kedepannya mampu menangani batasan tersebut.
3)  Sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  karyawan  ini,  selain  bisa  mengolah data   lowongan   pekerjaan   dan   sebagai   rekomendasi pegawai yang sesuai dengan  kriteria,  Diharapkan  kedepannya  juga  bisa  dikembangkan  dengan penambahan tes tulis penerimaan karyawan dalam kesatuan proses.

## Daftar Pustaka
Afiq,  Hafizhul.  2015. Pengertian mysql , (Online), (http://www.semukan.com/2015/01/pengertian-mysql.html) , diakses pada 15 Agustus 2015.
Ahmad, Anita.  2015. Pengertian web server , (Online), (https://bukainfo.com/pengertian-web-server-sebenarnya/) , diakses pada 15 Agustus 2015.
Eniyati,  Sri.  2011. Perancangan  Sistem  Pengambil  Keputusan  untuk  Penerimaan Beasiswa  dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting.  Jurnal  Ilmiah : Universitas STIKUBANK, (Online), (http://www.unisbank.ac.id/ojs/index.php/fti1/article/download/364/241), diakses pada 20 Nopember 2014.
Fadheli. 2012. Pengertian Appserv, (Online), (http://www.maniacms.web.id/2012/01/pengertian-xampp.html) , diakses
pada 15 Agustus 2015.
Isna. 2013. Penelitian Kuantitatif , (Online), ( http://www.kamusq.com/2013/06/penelitian-kuantitatif-adalah.html ), diakses pada 15 Agustus 2015.
Farisi. 2013. Sistem Informasi , (Online), ( http://sir.stikom.edu/91/4/BAB%20III.pdf ), diakses pada 15 Agustus 2015.
Putra,  Deni.  2014. Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Menentukan  Penerima Beasiswa  PT.Telkom  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting. Jurnal  Ilmiah :  STMIK  Budi  Darma  Medan,  (Online),  (http://www.inti- budidarma.com/berkas/jurnal/1.%20Deni%20Putra.pdf), diakses pada 20 Nopember 2014.
Riadi,  Muchlisi.  2013. Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK).  Jurnal  Ilmiah : (Online), ( http://www.kajianpustaka.com/2013/09/sistem-pendukung- keputusan-spk. html) , diakses 1 Desember 2014.
Saluky.  2014. Pengembangan  Software  dengan  Metode  Waterfall .  (Online),
(http://www.etunas.com/web/pengembangan-software-dengan-metode- waterfall.htm), diakses 20 Nopember 2014.
Setiaji,    Pratomo.    2013. Sistem  Pendukung  Keputusan  Dengan  Metode  Simple Additive  Weighting.  Jurnal  Ilmiah .  Universitas  Maria  Kudus,  (Online), (http://jurnal.umk.ac.id/index.php/simet/article/download/117/113), diakses pada 20 Nopember 2014.
Wikipedia.
2013. Macromedia Dreamweaver. (Online). ( https://id.wikipedia.org/wiki/Adobe_Dreamweaver ), diakses pada 15 Agustus 2015.
Wikipedia. 2013. phpMyAdmin. (Online). ( https://id.wikipedia.org/wiki/PhpMyAdmin ), diakses pada 15 Agustus 2015.