Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN PEGAWAI DI STMIK ROYAL MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

## Afrisawati
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran email : afrisawaty@gmail.com
Abstract: Based  on  the  current  employee  recruitment  system  HR  STMIK  Royal  has difficulty in selecting and evaluating the competent employees. To overcome this made a decision  support  system  of  new  employee  acceptance  especially  part  of  laboratory assistant.  For  determine  employees  who  will  be  accepted,  then  built  a  computerized decision-making system that is able to facilitate the process of receiving new employees. the  determination  and  identification  of  labor  by  using  SAW  method  (Simple  additive weighting) is a method that can find a best alternative from various alternatives based on predetermined criteria. The point is that the method determines the weight value for each criterion.  The  best  alternatives  are  those  who  are  eligible  to  be  employees  based  on predetermined  criteria.  Assessment  is  done  by  finding  the  value  of  weight  for  each criterion, then  conducted the  ranking  process  that  will  determine  the  optimal  alternative that is the employee who will be considered by the decision maker to become employees at the company. This decision support system will be able to assist the human resources in  determining  the  recruitment  of  new  employees,  especially  the  assistant  laboratory  at STMIK Royal.
Keywords: assessment criteria, SAW method, decision support system .
Abstrak: Berdasarkan  sistem  penerimaan  pegawai  yang  berjalan  saat  ini  SDM mengalami  kesulitan  dalam  menyeleksi  dan  mengevaluasi  pegawai  yang  berkompeten. Untuk mengatasinya dibuat suatu sistem pendukung keputusan penerimaan pegawai baru khususnya  bagian  asisten  laboraturium.Untuk  menentukan  pegawai  yang  akan  diterima, maka  dibangun  sebuah  sistem  pengambilan  keputusan  terkomputerisasi  yang  mampu memudahkan  proses  penerimaan  pegawai  baru . penentuan  dan  identifikasi  tenaga  kerja dengan  menggunakan  metode  SAW  ( Simple  additive  weighting )  adalah  metode  yang dapat  mencari  suatu  alternatif  terbaik  dari  berbagai  alternatif  berdasarkan  kriteria  – kriteria  yang  telah  ditentukan.  Intinya  bahwa  metode  tersebut  menentukan  nilai  bobot pada  setiap  kriteria.  Alternatif  terbaik  yang  dimaksud  adalah  yang  berhak  menjadi pegawai berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Penilaian dilakukan dengan mencari nilai  bobot  untuk  setiap  kriteria,  kemudian  dilakukan  proses  perangkingan  yang  akan menentukan  alternatif  optimal  yaitu  para  pegawai  yang  akan  dipertimbangkan  oleh pengambil  keputusan  untuk  menjadi  pegawai  pada  perusahaan  tersebut.  Sistem pendukung  keputusan  ini  nantinya  dapat  mambantu  pihak  SDM  dalam  menentukan perekrutan karyawan baru khususnya asisten laboraturium di STMIK Royal.
Kata kunci: kriteria penilaian, metode SAW, sistem pendukung keputusan.
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## PENDAHULUAN
Salah  satu  faktor  pendukung   per- kembangan  kampus  adalah  sumber  daya manusia yang berkualitas, sehingga menjadi hal yang penting  dalam  penyeleksian  calon  pegawai secara  tepat,  sehingga  menghasilkan  pegawai  yang sesuai  dengan  kebutuhan   kampus.  Seringkali dalam  Penerimaan  pegawai  baru  menjadi  hal yang  sulit  karena  harus  sesuai  dengan  criteria yang dibutuhkan kampus.
Dalam  penyeleksian  biasanya  pihak kampus akan  memberikan beberapa rangkaian tes  untuk  menegetahui  kemampuan  serta pribadi dari calon pegawai tersebut. Data hasil tes  tersebut  nantinya  akan  disimpan  dalam suatu  arsip  ataupun  komputer  yang  berupa tabel  yang  membuat  data  dan  nilai  masing- masing  peserta  tes.  Berdasarkan  system penerimaan  pegawai  yang  berjalan  saat  ini SDM  mengalami  kesulitan  dalam  menyeleksi dan mengevaluasi pegawai yang berkompeten. Untuk mengatasinya diperlukan aplikasi system  pendukung  keputusan  yang  akan membantu bagian SDM dalam proses penyeleksian pegawaiuntuk menentukan pegawai mana yang diterima.
Untuk menentukan pegawai yang akan diterima,  maka  dibangun  sebuah  sistem pengambilan  keputusan  terkomputerisasi  yang mampu  memudahkan  proses  penerimaan pegawai  baru . penentuan  dan  identifikasi tenaga  kerja  dengan  menggunakan  metode SAW  ( Simple  additive  weighting )  adalah metode  yang  dapat  mencari  suatu  alternatif terbaik  dari  berbagai  alternatif  berdasarkan kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan.  Intinya bahwa  metode  tersebut  menentukan  nilai bobot  pada  setiap  kriteria.  Alternatif  terbaik yang  dimaksud  adalah  yang  berhak  menjadi pegawai  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditentukan. Penilaian dilakukan dengan mencari  nilai  bobot  untuk  setiap  kriteria, kemudian dilakukan proses perangkingan yang akan  menentukan  alternatif  optimal  yaitu para pegawai  yang  akan  dipertimbangkan  oleh pengambil  keputusan  untuk  menjadi  pegawai pada perusahaan tersebut.
Alasan  memilih  metode SAW karena metode  ini  memiliki  keunggulan.  Diantaranya
adalah  mudah  dimengerti,  lebih  fleksibel, dapat  memecahkan  persoalan  yang  kompleks dan  melakukan  pembelajaran  berdasarkan pengetahuan  dan  pengalaman  manusia  dalam memecahkan suatu masalah. Berdasarkan latar belakang diatas maka salah satu bentuk upaya dalam  pelaksanaanya  diperlukan  suatu  Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai di STMIK Royal menggunakan Metode SAW.
Ruang  lingkup  pembahasan  dalam penelitian  ini  adalah  mengangkat  pembahasan mengenai  sistem  penerimaan  pegawai  di STMIK  Royal  Kisaran.  Khususnya  pegawai asisten laboraturium. Sistem pendukung keputusan  yang  akan  dibangun  menggunakan metode Simple Additive [Weighting , sistem ini dirancang  menggunakan  bahasa  pemrograman PHP & MySQL .

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) atau  dikenal  dengan Decision  Support  System (DSS), pada  tahun  1970-an  sebagai  pengganti istilah Management Information System (MIS).  Pada  dasarnya  sistem  pendukung keputusan  merupakan  pengembangan  lebih lanjut  dari  MIS  yang  dirancang  sedemikian rupa  sehingga  bersifat  interaktif  dengan pemakainya.  Maksud  dan  tujuan  dari  SPK, yaitu  untuk  mendukung  pengambil  keputusan memilih  alternatif  keputusan  yang  merupakan hasil  pengolahan  informasi-informasi  yang diperoleh/tersedia dengan menggunakan model-model pengambil keputusan serta untuk menyelesaikan masalah-masalah bersifat terstruktur, semi terstruktur dan tidak terstruktur.
Komponen-komponen  tersebut  mem- bentuk  sistem  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  yang  bisa  dikoneksikan  ke  intranet perusahaan, esktranet, atau internet. Arsitektur dari  sistem  pendukung  keputusan  ditunjukkan pada gambar 1 (Turban, 2005).

## Metode Simple Additive Weighting
Metode  SAW  merupakan  metode MADM  yang  paling  sederhana  dan  paling banyak  digunakan.  Metode  ini  juga  metode yang  paling  mudah  untuk  diaplikasikan, karena   mempunyai   algoritma  yang  tidak
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Gambar 1 Arsitektur Sistem Pendukung Keputusan
terlalu  rumit.  Metode  SAW  sering  juga dikenal  sebagai  metode  penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada semua  atribut.  Metode  SAW  membutuh- kan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat
diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif yang ada. Dimana : Rij :  Rating  kinerja  ternormali- sasi Maximum  : Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Minimum  :  Nilai  minimum  dari  setiap baris dan kolom Xij :  Baris dan kolom dari matriks Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada
atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n. Nilai preferensi  untuk  setiap  alternative  (Vi) diberikan sebagai: Vi : Nilai Akhir Alternative Wi : Bobot yang telah ditentukan Rij : Normalisasi matriks
Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindi- kasikan bahwa alternatif ai lebih terpilih.

## METODOLOGI
Mengidentifikasi dan meng- analisis  masalah  Analisis  masalah  pada penelitian  ini  dilakukan  dengan  dua metode yaitu metode deskriptif.
Metode  Deskriptif.  Pada  metode ini  data  yang  ada  dikumpulkan,  disusun, dikelompokkan  dan  dianalisis  sehingga diperoleh  beberapa  gambaran  yang  jelas pada masalah yang akan dibahas.
Adapun  metode  pengumpulan data  yang  dilakukan  oleh  peneliti  adalah
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
sebagai berikut:
a. Observasi Yaitu  metode  pengumpulan  data melalui pendekatan ke lapangan dengan mengambil data-data yang ada di lapangan atau melakukan peninjauan  secara  langsung  ke  objek yang  diteliti  dan  dapat  dilakukan dengan cara:
b. wawancara ( Interview ),
penulis  melakukan  wawancara  ( take and  give )  kepada  bapak  kepala  dinas beserta  staf-nya  untuk  memperoleh keterangan-keterangan yang lebih komplit.
c. Dokumen
Peneliti  mengumpulkan  berupa  doku- men  yang  diperlukan  dari  tempat- tempat  riset  terkait  yang  digunakan untuk keperluan penelitian.
d. Kuesioner Penulis  memberikan  kuesiner  kepada staf-staf yang ada pada instansi terkait.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil

## Pemberian Bobot Per Kriteria
Langkah  awal  metode Simple Additive  Weighting adalah  pemberian nilai  bobot  di  setiap  kriteria  penerimaan karyawan. Ada 5 kreteria dalam penelitian ini, dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel.1 Pemberian bobot Perkreteria Keterangan Bobot C1 Seleksi Berkas/ Jurusan/Pendidikan Terakhir 0.6 C2 Bekerjasama Tim 0.8 C3 Kemampuan Merakit Komputer 0.8 C4 Kemampuan Instalasi Komputer 1 C5 Kemampuan Instalasi Jaringan 0.8
C6 Wawancara 0.4 Tabel. 2 untuk criteria 1 (C1) Seleksi Berkas Nilai Keterangan 1 0,2 Jurusan MI/D3 2 0,4 Jurusan MI/D3/Sertifikat Keahlian 3 0,6 Jurusan TK/D3 4 0,8 Jurusan TK/D3/Sertifikat Keahlian 5 1 Jurusan SK/S1 Tabel. 3 untuk criteria 2 (C2) Bekerjasama Tim Nilai Keterangan 1 0,2 Sangat buruk 2 0,4 Buruk 3 0,6 Cukup 4 0,8 Baik 5 1 Sangat Baik Tabel. 4 untuk criteria 3 (C3) Kemampuan Merakit Komputer Nilai Keterangan 1 0,2 Sangat buruk 2 0,4 Buruk 3 0,6 Cukup 4 0,8 Baik 5 1 Sangat Baik Tabel. 5 untuk criteria 4 (c4) Kemampuan Instalasi Komputer Nilai Keterangan 1 0,2 Sangat buruk 2 0,4 Buruk 3 0,6 Cukup
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
4 0,8 Baik 5 1 Sangat Baik Tabel. 6 untuk criteria 5 (C5) Kemampuan Instalasi Jaringan Nilai Keterangan 1 0,2 Sangat buruk 2 0,4 Buruk 3 0,6 Cukup 4 0,8 Baik 5 1 Sangat Baik Tabel .7 untuk criteria 6 (C6) Wawancara Nilai Keterangan 1 0,2 Sangat buruk 2 0,4 Buruk 3 0,6 Cukup 4 0,8 Baik 5 1 Sangat Baik Tabel. 8 data hasil Penilaian Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5 C6 Fauzi Ahmad 0.4  0.4  0.4  0.6  0.8 0.6 Sahren 0.6  0.4  0.8  0.6  0.8 0.6 Ricky 0.2  0.4  0.8  0.6  0.8 0.4 Rudy Hermawan 0.2  0.4  0.4  0.4  0.4 0.2 Riko 0.4  0.4  0.2  0.2  0.4 0.2 Ridwan 0.2  0.4  0.8  0.4  0.6 0.4 Hendra Kurniawan 0.4  0.4  0.2  0.2  0.2 0.4 Junaidi 0.6  0.4  0.8  0.2  0.6 0.4 Widra Widhana 0.4  0.4  0.8  0.4  0.6 0.4
Semua  kriteria  yang  diberikan  diasum- sikan  sebagai    kriteria  keuntungan (benefit). Pengambilan keputusan pemberian bobot preferensi sebagai
berikut:  K1:  0.6,  K2:  0.8;  K3:  0.8,  K4:1,
K5: 0.4. W= (0.6, 0.8, 0.8, 1, 0.4) Normalisasi matrik a. Kriteria Seleksi berkas/Jurusan/Pendidikan
Terakhir R11 :
R21 :
R31 : R41 : R51 : R61 : R71 :
R81 : R91 :
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## b.Kriteria Bekerjasama Tim
R21
R22
R23 R24 R25 R26 R27 R28 R29 c.Kriteria Kemampuan Merakit Komputer R31 R32 R33
R34 R35 R36 R37 R38 R39 d.Kriteria Kemampuan Instalasi
Komputer
R41 R42 R43 R44 R45 R46 R47
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
R48
R49
e.Kriteria Kemampuan Instalasi Jaringan R51 R52 R53 R54 R55 R56 R57 R58 R59 f.Kriteria Wawancara R61
R62 R63 R64 R65 R66 R67 R68 R69
Melakukan  proses  perangkingan  dengan bobot  variabel  (W)  =  {0,6;0,8;0,8;1;0,4} dan dengan menggunakan persamaan. V1:(0.6)(0.5)+(0.8)(0.67)+(0.8)(1)+(1)(0, 67)+(0.8)(0,33)+(0.4)(1) = 3.802 V2:(0.6)(1)+(0.8)(1)+(0.8)(1)+(1)(1)+(0.8 )(1)+(0.4)(1) = 4.4 V3:(0.6)(0.33)+(0.8)(1)+(0.8)(1)+(1)(1)+( 0.8)(0.67)+(0.4)(0.33) = 3.466
Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
V4:(0.6)(0.33)+(0.8)(0.5)+(0.8)(0.67)+(1) (0.5)+(0.8)(0.33)+(0.4)(0.33) = 2.03 V5:(0.6)(0.67)+(0.8)(0.25)+(0.8)(0.33)+( 1)(0.5)+(0.8)(0.33)+(0.4)(0.67) = 1.898 V6:(0.6)(0.33)+(0.8)(1)+(0.8)(0.67)+(1)(0 .75)+(0.8)(0.67)+(0.4)(0.33) = 2.952 V7:(0.6)(0.67)+(0.8)(0.25)+(0.8)(0.33)+( 1)(0.25)+(0.8)(0.67)+(0.4)(0.33) = 1.784 V8:(0.6)(1)+(0.8)(1)+(0.8)(0.33)+(1)(1)+( 0.8)(0.67)+(0.4)(1) = 3.6 V9:(0.6)(0.67)+(0.8)(1)+(0.8)(0.67)+(1)(1 )+(0.8)(0.67)+(0.4)(0.67) = 3.542 Tabel Rangking Alternatif Nama Nilai V2 GGG 4.4 V1 AAA 3.802 V8 BBB 3.6 V9 III 3.542 V3 EEE 3.466 V6 DDD 2.952 V4 FFF 2.03 V5 HHH 1.898 V7 CCC 1.784

## SIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  tersebut  maka diperoleh kesimpulan yaitu :
1. Sistem    yang    dibuat    dengan    model Fuzzy  MADM    ( Multiple    Attribute Decision    Making )  dengan    metode SAW  ( Simple  additive weight ) dapat mem-berikan  alternatif  dan  memper- cepat    hasil  perhitungan  penerimaan Karyawan  baru  khususnya  asisten laboraturium.
2. Perhitungan    Fuzzy    MADM    ini diterapkan berdasarkan kriteria-kriteria dan  bobot  yang  telah    ditentukan,    di mana    perhitungannya  dengan    mela- kukan    normalisasi    matrik  semua kriteria.  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini adalah sebuah alternatif yang memiliki nilai terbaik yang  dapat  mempercepat hasil  perangkingan  dalam  penentuan proses  penerimaan  Karyawan  baru  di STMIK Royal.
3. Sistem  pendukung keputusan  ini
nantinya  dapat  mambantu  pihak  SDM dalam  menentukan  perekrutan  kar- yawan baru khususnya asisten laboraturium di STMIK ROYAL.

## DAFTAR PUSTAKA
Hartini,  D.C.,  et  al.  2013.  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan Hotel di  Kota Palembang Dengan Metode Simple Additive Weighting  (SAW). Jurnal  Sistem Informasi. 5 (1): 546 – 565. Sundari,  S.S.  2014.  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Pegawai Baru Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Jurnal Sisfotenika. 4(2): 140 – 151 Melisa,  E.,  et    al  (2014).  Penerapan Metode    SAW  Dalam  Sistem
Pendukung  Keputusan  Pemilihan Jurusan  Pada  Sekolah  Menengah Atas  Negeri  8  Seluma. Jurnal Media  Infotama. 10(2):  105  – 109.