## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMAAN PEGAWAI STUDIO RISA BEAUTY BALI DENGAN METODE SAW
Kadek Ayu Puspita Dewi 1* , A. Sidiq Purnomo 2
1,2 Program Studi Informatika, Universitas Mercu Buana Yogyakarta email : ayupuspita281@gmail.com *
Abstrak: Pegawai adalah salah satu dari aset penting yang dimiliki perusahaan dalam usahanya mempertahankan kelangsungan bisnis, berkembangnya bisnis dan untuk kemampuan bersaing untuk mendapat keuntungan. Agar mendapatkan pegawai yang berkualitas  dan  sesuai  dengan  kriteria  yang  diinginkan  oleh  Studio  Risa  Beauty  Bali,  maka  digunakan  Sistem  Pendukung keputusan (SPK) yang dapat mempermudah dalam pengambilan keputusan menentukan opsional dengan menggunakan kriteria dan metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah solusi penyelesaian masalah dalam penerimaan pegawai. Metode Simple Additive Weighting (SAW) ini dipilih karena dapat menentukan nilai bobot untuk setiap kriteria, lalu dilanjutkan dengan proses perangkingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari setiap alternatif yang ada. Dalam hal ini alternatif yang dimaksud adalah penentuan penerimaan pegawai Studio Risa Beauty Bali. Dengan metode perangkingan tersebut diharapkan penilaian akan lebih tepat karena didasarkan pada kriteria dan nilai bobot yang sudah ditentukan sehingga akan mendapatkan hasil yang lebih maksimal.

## Kata Kunci : Pegawai, Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting (SAW)
Abstract:  Employees  are  one  of  the  important  assets  owned  by  the  company  in  its  efforts  to  maintain  business  continuity, business development and for the ability to compete for profit. In order to get qualified employees and in accordance with the criteria desired by Studio Risa Beauty Bali, a decision support system (SPK) is used that can facilitate decision making to determine optional using criteria and the Simple Additive Weighting (SAW) method is a problem-solving solution in employee recruitment. The Simple Additive Weighting (SAW) method was chosen because it can determine the weight value for each criterion, then proceed with the ranking process which will select the best alternative from each existing alternative. In this case, the alternative in question is the determination of employee recruitment for Studio Risa Beauty Bali. With this ranking method, it is expected that the assessment will be more precise because it is based on predetermined criteria and weight values so that it will get maximum results.
Keywords :  Employee, Decision Support System, Simple Additive Weighting (SAW)

## PENDAHULUAN
Rekrutmen  adalah  proses  pencarian  tenaga kerja  yang  mempunyai  potensi  untuk  mengisi lowongan  suatu  pekerjaan,  sebab  tenaga  kerja  yang berkualitas  sangat  berpengaruh  pada  kemajuan perusahaan.  Dalam  proses  pengambilan  keputusan penerimaan  pegawai  atau  karyawan  perusahaan masih  sering  mengalami  kesulitan  dalam  menerima pegawai  yang  sesuai  kriteria  yang  diinginkan. Kesalahan  dalam  menerima  pegawai  dampaknya sangat  besar  bagi  perusahaan  karena  berpengaruh langsung kinerja produktivitas financial perusahaan. Maka dari itu, sangat penting dibangun sebuah sistem pengambilan  keputusan  yang  terkomputerisasi  agar dapat memudahkan menerima karyawan yang sesuai dengan kriteria perusahaan.
Untuk  memecahkan  permasalahan  tersebut maka  dibuatlah  suatu  sistem  pendukung  keputusan yang dapat membantu perusahaan dalam pengambilan  keputusan  untuk  menerima  pegawai baru  pada  Studio  Risa  Beauty  Bali.  Metode  yang digunakan adalah Simple Additive Weighting (SAW), karena  metode  ini  dapat  menentukan  nilai  bobot untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan proses  perangkingan.  Diharapkan  dengan  proses perangkingan,  penilaian  akan  lebih  tepat  dan mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat  terhadap  siapa
saja yang diterima menjadi pegawai baru Studio Risa Beauty Bali.
Tujuan  utama  dari  pengembangan  sistem pendukung  keputusan  ini  adalah  menghasilkan  nilai secara  otomatis  yang  tepat  dari  hasil  perangkingan untuk  menerima  calon  pegawai  baru  melalui  proses komputerisasi yang dilakukan oleh sistem yang sudah dirancang sedemikian rupa.

## TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  (Murtiwiyati, Indayanti,  Saputra,  Chodidjah,  &  Pradita,  2022) Pengelolaan  sumber  daya  manusia  (sdm)  menjadi suatu  hal  yang  perlu  diperhatikan  berasal  suatu keberhasilan perusahaan. Penentuan serta pengelolaan sdm sangat mempengaruhi banyak aspek penentu  keberhasilan  serta  kinerja  dari  suatu perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk membuat website dengan sistem pendukung keputusan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) pada CV. surya  Putra  Trading.  Website  dibangun  guna mengetahui  nilai  kinerja  setiap  karyawan  dan menentukan karyawan terbaik sesuai penilaian yang ditetapkan.  Penelitian  ini  menggunakan  7  kriteria yaitu kreativitas, absensi, kerjasama, tanggung jawab, tata  krama,  keterampilan  dan    kinerja.  berdasarkan hasil kuesioner dari tiga orang narasumber yang telah
mencoba  website  pendukung  keputusan  karyawan terbaik  didapatkan  nilai  rata-rata  sebesar  89,06% dimana website layak untuk digunakan.
Penelitian  ini  dilakukan  oleh (Tjahja, Setiawan,  Cahyo,  Ubaydillah,  &  Rosyani,  2023) Pengambilan keputusan dalam pemilihan kepala unit dapat  dibantu  dengan  sebuah  sistem  yang  biasa disebut  SPK  (Sistem  Penunjang  Keputusan).  Dalam pemilihan  kepala  unit  satuan  pengamanan  dapat menggunakan SAW ( Simple Additive Weighting ) dan TOPSIS  ( Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution ).  Berdasarkan  hasil perhitungan  metode  SAW  dan  TOPSIS,  urutan peringkat kedua metode tersebut ada yang sama dan berbeda.  Dengan  menggunakan  metode  SAW, alternatif  tertinggi  adalah  Bapak  B  dengan  nilai 18,445, setelah itu Bapak A dengan nilai 17,889 dan yang  terkecil  adalah  Bapak  C  dengan  nilai  17,803. Dan  untuk  perhitungan  metode  TOPSIS,  maka alternatif  tertinggi  adalah  Bapak  B  dengan  nilai 0,633,  kemudian  Bapak  C  dengan  nilai  0,586  dan alternatif terkecil adalah Bapak A dengan nilai 0,413.
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  (Sholikin  & Syaripudin,  2023)  Dalam  proses  pengambilan keputusan yang melibatkan banyak kriteria, alternatif, metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Rank Order Centroid (ROC) digunakan sebagai pemecah  masalah.  Pengambilan  keputusan  ini dilakukan dengan memberikan nilai persepsi sebagai pembobot  oleh  seorang  ahli.  Proses  penerimaan karyawan baru PT. Musik Hub Indonesia mengalami kendala  yaitu  sulitnya  menentukan  pelamar  mana yang memenuhi kriteria untuk menjadi karyawan atau pegawai  dari  sekian  banyak  pelamar,  Sedangkan pelamar  yang  akan  diterima  menjadi  karyawan  itu terbatas.  Selain  itu,  adanya  subjektivitas  dalam pengambilan  keputusan  juga  masih  menjadi  salah satu  kendala  dalam  penentuan  kandidat  karyawan. Dengan  adanya  aplikasi  pendukung  keputusan berbasis web dengan menggunakan metode SAW dan ROC  menghindari  perekrutan  secara  subjektif  dan mempercepat tercapainya tujuan perusahaan.
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  (Tugiyono, 2024) Penilaian pekerjaan karyawan bagi perusahaan untuk  mendapatkan  karyawan  terbaik  dalam menduduki  suatu  posisi  struktural  dalam  organisasi perusahaan.  Pada  sebagian  perusahaan,  proses perhitungan karyawan yang berprestasi masih belum dilakukan  secara  profesional.  Hal  ini  dikarenakan kemungkinan  belum  memiliki  metode  secara terstruktur  dan  efektif  untuk  menilai  kemampuan karyawan  terbaik.  Dalam  penelitian  ini,  sistem penerimaan  karyawan  terbaik  akan  menggunakan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  karena metode tersebut yang sesuai dan diterima berdasarkan kriteria  yang  ditentukan.  Penyeleksian  karyawan berprestasi dan membantu kepala bagian kepegawaian  PT.  CDIA  dalam  pengambilan keputusan untuk menentukan karyawan berprestasi.
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  (Novianto, Caniago, & Andono, 2023) Sebuah perusahaan tidak dapat  berkembang  tanpa  dukungan  dari  karyawan sebagai  salah  satu  pilarnya.  Oleh  karena  itu, perusahaan  perlu  merekrut  kandidat  potensial  dan berbakat yang dapat berkontribusi pada keberhasilannya. Karyawan yang terampil yang dapat membantu  perusahaan  berkembang  dan  bersaing dengan  perubahan  zaman  kini  mendapat  perhatian khusus,  karena  proses  rekrutmen  yang  tidak  sesuai dengan  kebutuhan  perusahaan  dapat  menghambat perkembangannya.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan sebuah  sistem  pendukung  keputusan  untuk  proses seleksi  karyawan.  Sistem  pendukung  keputusan  ini menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Kandidat  dibandingkan  satu  sama  lain, sehingga menghasilkan nilai intensitas prioritas yang menilai setiap kandidat. Sistem pendukung keputusan ini  menyederhanakan  evaluasi  setiap  kandidat  dan memungkinkan  adanya  perubahan  kriteria  dan  nilai bobot.  Sistem  pendukung  keputusan  ini  bermanfaat untuk  memudahkan  pengambilan  keputusan  terkait pemilihan  kandidat  yang  sesuai,  memastikan  bahwa perusahaan  mempekerjakan  karyawan  yang  paling sesuai.
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  (Effendi  & Purnomo,  2021)  Merekrut  pegawai  adalah  proses seleksi  sumber  daya  manusia  yang  berperan  dalam mewujudkan  visi  misi  Perusahaan.  Proses  seleksi pegawai baru di CV Farmest Center Indonesia masih dilakukan  dengan  cara  yang  kurang  professional. Maka  dari  itu  objektivitas  sangat  diperlukan  guna untuk menilai kelayakan pegawai baru di Perusahaan. Berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi  yaitu Perusahaan  masih  menggunakan  system  seleksi pegawai manual, maka pada penelitian ini dibangun sistem pendukung Keputusan dengan metode Simple Additive  Weighting (SAW)  menggunakan  Fuzzy MADM  untuk  seleksi  pegawai  baru.  Metode  ini dipilih karena dapat menentukan bobot untuk masing- masing  kriteria,  lalu  dilanjutkan  dengan  proses perangkingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari beberapa alternatif. Dalam hal ini alternatif yang terseleksi  berhak  diterima  sebagai  pegawai  baru dengan  kriteria  yang  sudah  ditentukan.  Hasil  dari pengujian ini diharapkan Perusahaan dalam pengambilan
Keputusan
dapat membantu mempercepat  dan  mempermudah  proses  seleksi pegawai baru dengan hasil kesesuaian 80%.
Berdasarkan pembahasan  dari referensi peneliti  terdahulu  di  atas,  diharapkan  sistem penunjang  keputusan  dengan  metode  SAW  dapat dibangun  guna  membantu  Studio  Risa  Beauty  Bali dalam melakukan penyeleksian penerimaan pegawai baru.

## METODE
Berisi  sistem  pendukung  keputusan  yang digunakan  dalam  proses  manufaktur  berbantuan komputer atau laptop untuk menghasilkan keputusan
alternatif  yang  membantu  manajemen  menangani masalah  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur. Pengambilan  keputusan Fuzzy  Multiple  Attribute yang  biasa  disebut  FMADM  adalah  sebuah  metode aplikasi  untuk  menentukan  pilihan  terbaik  dari beberapa  alternatif  data  dengan  kriteria  tertentu kemudian  menentukan  ranking  nilai  alternatif tertinggi dari proses perhitungan metode SAW. Ada tiga  pendekatan  untuk  menentukan  nilai  bobot  dari masing-masing  atribut  yaitu  subjektif,  objektif,  dan integritas  antara  subjektif  dan  objektif.  Secara subjektif,  nilai  bobot  didasarkan  pada  subjektivitas pengambilan  keputusan,  sehingga  proses  klasifikasi data bersifat independen.
Metode  SAW  dijelaskan  dalam  SPK  sebagai pembobotan sederhana untuk menyelesaikan masalah. Idenya adalah untuk menentukan peringkat kinerja  (skala  prioritas)  untuk  semua  data  dan  fitur alternatif.  Konsep  lain  dari  metode  SAW  adalah menentukan  penjumlahan  terbobot  dari  nilai  daya untuk data alternatif yang diberikan. Masalah tersebut dapat diselesaikan dengan metode SAW. Perhitungan yang  digunakan  memberikan  informasi  yang berharga  tentang  investasi,  dalam  hal  ini  dipilih sebagai  data  alternatif  terbaik.  Metode  SAW  juga memerlukan proses untuk menormalisasikan matriks keputusan  kedalam  skala  yang  dapat  dibandingkan dengan  semua  klasifikasi  alternatif  yang  ada (Andriansyah,  Farelli,  Wratasanka,  &  Rosyani, 2023).
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) adalah metode yang paling dikenal dan paling banyak digunakan  untuk  menangani  situasi Multiple Attribute  Decision  Making (MADM).  Berikut tahapan  perhitungan  metode  SAW,  seperti  pada gambar 1.1.
Gambar 1. Tahapan Perhitungan
Sistem pendukung Keputusan adalah sebuah sistem yang dimaksudkan untuk mendukung para pengambil Keputusan manajerial dalam situasi  Keputusan  semistruktur  (Kurniati  & Ahmad, 2021) Sistem  pendukung  keputusan  mendorong keputusan yang lebih cepat dan lebih cerdas berdasarkan data objektif, bukan berdasarkan  kriteria  subjektif  atau  naluri pribadi.  Mereka  menawarkan wawasan  dan tindakan  yang  diusulkan  kepada  pembuat keputusan  berdasarkan  diagnosis  masalah, tindakan  yang  sebelumnya  pernah  diambil, hasil  dan  tindakan  tersebut  dan  informasi kontekstual  relevan  lainnya  (Silalahi  & Simanullang, 2020)
Sistem  ini  mampu  menghasilkan  sebuah keputusan dalam pemecahan suatu masalah maupun kemampuan pengkomunisian dengan  kondisi  semi  terstruktur  dan terstruktur.  Sistem  ini  digunakan  untuk membantu  pengambilan  Keputusan  dalam situasi  semi  terstruktur  dan  situasi  tidak normal, Dimana dalam pengambilan Keputusan  tidak  bisa  dilakukan  tanpa perhitungan yang baik (Sari & Adi, 2021).
2. Fuzzy Multiple Attribute Decission Making

## (FMADM)
Fuzzy  Multiple  Attribute  Decission  Making (FMADM)  adalah  suatu  metode  yang digunakan  untuk  mencari  alternatif  dengan kriteria tertentu. Inti dari metode ini adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan yang sudah diberikan (Manurung, Amin, & Herdianto, 2023). 3. Multiple Attribute Decision Making (MADM) Multiple Attribute Decision Making (MADM)  adalah  suatu  metode  untuk mendapatkan  alternatif  optimal  dari  setiap alternatif  dengan  kriteria  tertentu  (Sucipto, 2017). Mengidentifikasi alternatif untuk diprioritaskan  terlebih  dahulu,  oleh  karena itu pengambilan Keputusan harus memprioritaskan atau mengurutkan berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan (Meiyanti, 2021). MADM dapat digunakan dalam pengambilan keputusan ketika terdapat lebih dari  satu  kriteria  dalam  menentukan alternatif Keputusan yang terbaik dari semua kriteria  yang  terhubung  (Suhartanto  & Sucipto, 2016)
4. Metode Simple Additive Weighting (SAW) Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) memiliki  konsep  dasar  yaitu  dari  nilai kinerja setiap alternatif disemua atribut akan dicari  penjumlahan  terbobotnya.  Metode
SAW memerlukan proses untuk menormalkan  matriks  keputusan  (X)  ke dalam  skala  yang  dapat  dibandingkan dengan semua klasifikasi alternatif yang ada (Abimanyu, Daniati, & Sucipto, 2021). Metode  ini  merupakan  metode  dengan penjumlahan terbobot. Maksud dari penjumlahan terbobot yaitu mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  di  tiap alternatif  pada  seluruh  atribut  atau  kriteria. Hasil  atau  skor  total  yang  diperoleh  untuk sebuah alternatif yaitu penjumlahan dengan menjumlahkan semua hasil perkalian antara rating  yang  dibandingkan  pada  identitas atribut  dan  bobot  setiap  atribut  (Yusman, Nadriati, & Putra, 2022). Rumus normalisasi data data alternatif :
𝑅𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 → untuk kriteria benefit
𝑅𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 → untuk kriteria cost
Keterangan : R ij = nilai rating kinerja ternormalisasi Max X ij = nilai terbesar dari setiap kriteria Min X ij = nilai terkecil dari setiap kriteria X ij = nilai bobot yang dimiliki setiap kriteria Rumus perangkingan  data alternatif :
𝑉𝑖 =   ∑ = 1 𝑊𝑗 𝑋 𝑅𝑖𝑗 𝑛
𝑗
Keterangan :
V i = Ranking untuk setiap alternatif
V j = Nilai bobot dari setiap kriteria R ij = nilai rating kinerja ternormalisasi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Penyelesaian  dalam  membuat  aplikasi  sistem pendukung  keputusan  penerimaan  pegawai  Risa Beauty  Salon  Bali  yang  dapat  membantu  proses penerimaan  pegawai  baru.  Sistem  pendukung keputusan  yang  dibuat  menerapkan  metode Simple Additive  Weighting (SAW)  agar  penentuan  pegawai baru dapat dilakukan lebih efisien dan akurat.
Berikut  adalah  langkah-langkah  algoritma Simple  Additive  Weighting (SAW)  pada  sistem pendukung  keputusan  dalam  penerimaan  karyawan Risa Beauty Salon Bali :
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  menjadi acuan dalam pengambilan keputusan penerimaan karyawan
a) Alamat
b) Pendidikan
c) Pengalaman kerja
d) Status
2. Menentukan  atribut  dari  masing-masing kriteria
Tabel 1. Data Kriteria Kriteria Keterangan Kode Alamat Benefit C1 Pendidikan Benefit C2
Pengalaman kerja Benefit C3 Status Cost C4 3. Menentukan pembobotan kriteria Tabel 2. Data Bobot Kriteria Kriteria Bobot Kode Alamat 0.25 C1 Pendidikan 0.25 C2 Pengalaman kerja 0.35 C3 Status 0.15 C4 4. Menentukan  data crips yang  bersifat
pembatas dari nilai setiap kriteria Tabel 3. Data Crips Setiap Kriteria Crips Kode Nilai >8km C1 1 5km - 8km C1 2 3km - 5km C1 3 1km - 3km C1 4 <1km C2 5 SD C2 1 SMP C2 2 SMA C2 3 SMK C2 4 Strata 1 C2 5 Tidak ada C3 1 3 Bulan C3 2 6 Bulan C3 3 1 Tahun C3 4 >1 Tahun C3 5 Menikah C4 1 Belum menikah C4 5
5. Menghitung  data  hasil  alternatif  sesuai bobot pada data crips
Tabel 4. Data Hasil Alternatif Sesuai Data Chips
Nama C1 C2 C3 C4 Ni  Luh  gede Virna Yunita ardianti 1km - 3km SMK 6 Bulan Menikah Ayu  Komang Wulandari 3km - 5km SMP 6 Bulan Menikah Ni  Putu  Lina Sintya Wijayanti <1km SMP 3 Bulan Belum menikah Novi Tasari <1km SMK >1 Tahun Belum menikah Ni  Putu  Eka Junia Dewi 1km - 3km SMA 6 Bulan Menikah
Ni  Putu  Esa Damayanti 5km - 8km Strata 1 6 Bulan Belum menikah Ni Komang Indiana Devi 3km - 5km SMA 1 Tahun Belum menikah
6. Menghitung data alternatif Tabel 5. Data Alternatif Nama C1 C2 C3 C4 Ni Luh gede Virna Yunita ardianti 4 4 3 1 Ayu Komang Wulandari 3 2 3 1 Ni  Putu  Lina  Sintya Wijayanti 5 2 2 5 Novi Tasari 5 4 5 5 Ni Putu Eka Junia Dewi 4 3 3 1 Ni Putu Esa Damayanti 2 5 3 5 Ni Komang Indiana Devi 3 3 4 5
7. Melakukan normalisasi pada setiap kriteria Tabel 6. X Max dan Min X X1 X2 X3 X4 Nilai 4,3,5,5, 4,2,3 4,2,2,4, 3,5,3 4,3,2,5, 3,3,4 1,1,5,5, 1,5,5 Max 2 5 5 5 Tabel 7. Perhitungan Normalisasi Nama C1 C2 C3 C4 Ni  Luh  gede  Virna  Yunita ardianti 4/2 4/5 3/5 1/5 Ayu Komang Wulandari 3/2 2/5 3/5 1/5 Ni Putu Lina Sintya Wijayanti 5/2 2/5 2/5 5/5 Novi Tasari 5/2 4/5 3/5 5/5 Ni Putu Eka Junia Dewi 4/2 3/5 3/5 1/5 Ni Putu Esa Damayanti 2/2 5/5 3/5 5/5 Ni Komang Indiana Devi 3/2 3/5 4/5 5/5 Tabel 8. Hasil Normalisasi Nama Kriteria C1 C2 C3 C4 Ni Luh gede Virna Yunita ardianti 0.8 0.8 0.6 1 Ayu Komang Wulandari 0.6 0.4 0.6 1 Ni  Putu  Lina  Sintya Wijayanti 1 0.4 0.4 0.2 Novi Tasari 1 0.8 1 0.2
Ni Putu Eka Junia Dewi
0.8 0.6 0.6 1 Ni Putu Esa Damayanti 0.4 1 0.6 0.2 Ni Komang Indiana Devi 0.6 0.6 0.8 0.2
8. Melakukan proses perangkingan Tabel 9. Perhitungan Perangkingan Nama V Ni  Luh gede Virna Yunita ardianti (0.8*0.25)+(0.8*0.25)+(0.6*0.35)+(1 *0.15) Ayu Komang Wuland ari (0.6*0.25)+(0.4*0.25)+(0.6*0.35)+(1 *0.15) Ni  Putu Lina Sintya Wijayan ti (1*0.25)+(0.4*0.25)+(0.4*0.35)+(0.2 *0.15) Novi Tasari (1*0.25)+(0.8*0.25)+(1*0.35)+(0.2*0 .15) Ni  Putu Eka Junia Dewi (0.8*0.25)+(0.6*0.25)+(0.6*0.35)+(1 *0.15) Ni  Putu Esa Damaya (0.4*0.25)+(1*0.25)+(0.6*0.35)+(0.2 *0.15) Ni Komang Indiana Devi (0.6*0.25)+(0.6*0.25)+(0.8*0.35)+(0. 2*0.15) Tabel 10. Data Hasil Perangkingan Perangkingan Nama Total Rangking Ni  Luh  gede  Virna  Yunita ardianti 0.76 2 Ayu Komang Wulandari 0.61 4 Ni Putu Lina Sintya Wijayanti 0.52 7 Novi Tasari 0.83 1 Ni Putu Eka Junia Dewi 0.71 3 Ni Putu Esa Damayanti 0.59 6 Ni Komang Indiana Devi 0.61 4
Nilai  alternatif  terbaik  pada  tabel  hasil perangkingan adalah V 4 = 0.83 yaitu Novi Tasari.

## Tampilan Layar
Berikut  tampilan  layar  sistem  penunjang keputusan  penerimaan  pegawai  Studio  Risa  Beauty Bali.
Gambar 2. Tampilan Data Kriteria
Gambar 3. Tampilan Data Calon Pegawai dan Penilaian
Gambar 4. Tampilan Hasil Normalisasi dan Hasil Akhir Penilaian/Perangkingan

## KESIMPULAN DAN SARAN
Perangkingan menunjukkan penilaian kriteria yang  terbaik  ditunjukkan  dari  hasil  nilai  tertinggi pada data alternatif V 4 dengan  nilai 0.83. Pengolahan data  calon  pegawai  sebanyak  7  orang  memberikan kemudahan  bagi  pengambil  keputusan  dalam penilaian    penerimaan  calon  pegawai  menjadi  lebih efektif  dan  efisien  menggunakan  sistem  berbasis WEB dengan metode SAW. Peneliti menyarankan dalam sistem pendukung keputusan ini dilakukan tahap pengembangan  fitur  lebih  lanjut  serta  dapat dikembangkan  selain  menggunakan  metode  SAW sehingga dapat digunakan sebagai perbandingan yang kemungkinan  besar  memperoleh  hasil  yang  lebih akurat  daripada  hanya  menggunakan  metode  SAW saja.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Abimanyu,  D.,  Daniati,  E.,  &  Sucipto.  (2021). Determination  Of  Herbs  Product  Toward Uric  Acid  Sufferer. Prosiding  SEMNAS
INOTEK (Seminar Nasional Inovasi Teknologi) , 160-165. [2] Andriansyah, I., Farelli, E. I., Wratasanka, M. T., &  Rosyani,  P.  (2023).  Sistem  Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Menggunakan  Metode  SAW. LOGIC  : Jurnal Ilmu Komputer dan Pendidikan , 275- 282.
[3]  Effendi,  A.,  &  Purnomo,  A.  S.  (2021).  Seleksi Pegawai  Baru  Menggunakan  FMADM SAW  (Studi  Kasus:  CV  Farmest  Center Indonesia). Seminal Multimedia & Artificial
Intelligence , 73-79. [4]  Kurniati,  R.  D.,  &  Ahmad,  I.  (2021).  stem Pendukung Keputusan Penentuan Kelayakan  Usaha  Mikro  Kecil  Menengah
Dengan  Menggunakan  Metode  Profile
Matching Pada Uptd Plut Kumkm Provinsi Lampung. Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Informasi , 74-79.
[5]  Manurung,  A.  P.,  Amin,  M.,  &  Herdianto,  H. (2023).  Rancang  Bangun  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan  Cleaning  Service Menggunakan  Metode  Fuzzy  Multiple Attribute  Decision  Making. Jurnal  Sistem Informasi dan Teknologi , 52-62.
[6]  Meiyanti,  R.  (2021).  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Dalam  Penentuan Mutu  Beras  Miskin  Menggunakan  Fuzzy MADM  Model  Yager. Jurnal  Teknik
Informatika Aceh . [7]  Murtiwiyati,  Indayanti,  D.,  Saputra,  R.  J., Chodidjah,  S.,  &  Pradita,  A.  E.  (2022). SISTEM  PENUNJANG  KEPUTUSAN PEMILIHAN  KARYAWAN  TERBAIK DENGAN  METODE  SAW. Jurnal  Sosial dan Teknologi (SOSTECH) , 99-107.
[8]  Novianto,  S.,  Caniago,  P.  H.,  &  Andono,  P.  N. (2023).  Penerapan  Metode  SAW  untuk Perancangan SPK Penerimaan Karyawan Di PT  Pinnacle  Apparels. Journal  on  Pustaka
Cendikia Informatika , 01-07.
[9] Sari, R. P., & Adi, A. C. (2021). Sistem Penentuan Kualitas Hewan Qurban di Indonesia dengan Metode  SAW. Jurnal  Nasional  Teknologi dan Sistem Informasi , 44-51.
[10]  Sholikin,  A.,  &  Syaripudin,  A.  (2023).  Sistem
Pndukung Keputusan Penerimaan
Karyawan  Baru  Menggunakan  Metode
Simple Additive Weighting (SAW) Dengan
Rank  Order  Centroid  (ROC). OKTAL  : Jurnal Ilmu Komputer dan Sains , 7-16.
[11]  Silalahi,  A.  P.,  &  Simanullang,  H.  G.  (2020). Penerapan Metode
Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Sistem
Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai Teladan  Di  Kantor  Bupati  Langkat.  145- 154.
[12] Sucipto, S. (2017). Analisa Hasil Rekomendasi
Pembimbing Menggunakan Multi-Attribute Dengan Metode Weighted Product. Fountain of Informatics Journal , 27-31.
[13]  Suhartanto,  A.,  &  Sucipto,  S.  (2016). Penggunaan Expert System Dalam Pemilihan Varietas Padi Berdasarkan
Kondisi  Lahan  Studi  Kasus:  Gapoktan  Ds. Kleco,  Kec.  Wungu  -  Kab.  Madiun. Semnasteknomedia Online , 3-4.
[14]  Tjahja,  C.,  Setiawan,  E.,  Cahyo,  G.  N., Ubaydillah, & Rosyani, P. (2023). Penerapan  Metode  SAW  dan  Metode TOPSIS  dalam  Pemilihan  Kepala  Unit Satuan  Pengamanan. LOGIC  :  Jurnal  Ilmu Komputer dan Pendidikan , 153-160.
[15]  Tugiyono,  J.  (2024).  IMPLEMENTASI
METODE SIMPLE ADDITIVE
WEIGHTING (SAW) DALAM PENENTUAN  PRESTASI  KENAIKAN TENAGA KERJA. Jurnal Review
Pendidikan  dan  Pengajaran  (JRPP) ,  674- 680.
[16]  Yusman,  Y.,  Nadriati,  S.,  &  Putra,  N.  (2022). SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN SELEKSI  PENERIMAAN  KARYAWAN
PADA  PT  PELINDO  I  MENGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE
WEIGHTING (SAW). Jurnal Digit: Digital of Information Technology , 12-22.