## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEREKRUTAN ANGGOTA BEM MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS
Aziza Najar 1) , Volvo Sihombing 2) , Musthafa Haris Munandar 3) 1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu email: 1 najarziza@gmail.com, 2 volvolumbantoruan@gmail.com, 3 harismunandaaar@gmail.com

## Abstract
This  study  aims  to  solve  problems  in  the  recruitment  of  prospective  BEM  members  at  Labuhan  Batu University. To select a competent member of the Labuhan Batu University Student Executive Board (BEM) organization,  several  stages  of  selection  were  carried  out.  However,  decision  making  in  recruitment  is prone to collusion and nepotism at the student level on campus. To overcome this, a decision support system (DSS) for the recruitment of BEM members was designed using the SAW and TOPSIS methods. The DSS is designed  using  criteria,  namely:  GPA,  Interview  Score,  Support  Certificate,  Organizational  Experience and Commitment with weights for each criterion are 10, 20, 20, 30, 30.The result of this study is a decision support system using the TOPSIS method and SAW. The two best alternatives obtained from the ranking results using these two methods are alternatives with numbers A7 and A8.
Keywords :  Decision Support System, Selection, SAW, TOPSIS, Method

## 1. PENDAHULUAN
Civitas  akademika  merupakan  entitas yang memiliki peran masing-masing dalam ruang lingkup  universitas  yang  salah  satunya  adalah mahasiswa.  Mahasiswa  memiliki  peran  penting dalam keberlangsungan mengajar dan pembelajaran  di  kampus.  Selain  itu  mahasiswa juga  merupakan agent  of  exchange dalam gerakan pembaharuan. Melalui gerakan pembaharuan mahasiswa dilatih dalam mengembangkan  kemampuan  intelektual  yang dimiliki untuk memandang segala sesuatu dengan positif,  kritis,  dan  bertanggung  jawab  terhadap segala sesuatu hal. Selain hal tersebut mahasiswa juga  di  tuntut  secara  moril  untuk  bertanggung jawab  terhadap  akademik  untuk  menghasilkan sebuah  karya  yang  berguna  bagi  orang  banyak melalui berbagai hal.
Berdasarkan  hal  tersebut  diperlukannya sebuah  wadah  kemahasiswaan  yang  berfungsi untuk  merefleksikan  berbagai  gerakan  dan kegiatan kemahasiswa. Wadah tersebut merupakan tempat untuk menyalurkan aspirasinya  dan  mengembangkan  kemampuan kepemimpinan  mahasiswa.  Wadah  tersebut berbentuk  sebuah  organisasi  kemahasiswaan yang  dipandang  dapat  mencapai  tujuan  yang
ditetapkan sebelumnya. Organisasi kemahasiswan  terdiri  dari  sekelompok  orang (group  of  people)  yang  memiliki  visi  misi, keahlian,  kreativitas  dan  berkerja  sama  untuk mencapai  tujuan  bersama,  salah  satunya  adalah BEM (Badan Eksekutif Mahasiswa).
Demikian halnya dengan BEM Universitas  Labuhan  Batu  memiliki  fungsi sebagai sarana dan prasarana penunjang pendidikan  pada  tingkat  universitas  yaitu  untuk mengembangkan  soft  skills.  Beberapa  peran penting  soft  skills  diantaranya  agar  mahasiswa dapat  meningkatkan  kreativitas  sebagai  bekal masa  depan  untuk  terjun  langsung  dalam menghadapi masalah yang ada dalam kehidupan bermasyarakat.  Oleh  sebab  itu  diperlukan seorang pemimpin dan anggota yang berkompeten  agar  dapat  mengelola  serta mengatur  jalannya  sebuah  organisasi  untuk mencapai tujuan yang ditetapkan bersama.
Pemimpin  dan  anggota  organisasi  pada BEM  Universitas  Labuhan  Batu    yang berkompeten  berasal  dari  pemilihan  yang dilakukan  setiap  tahunnya  dalam  satu  periode, khususnya  pada  pemilihan  anggota  pengurus dilakukan  dengan  beberapa  tahapan  seleksi. Seleksi  tersebut  terdiri  dari  seleksi  berkas  dan
seleksi wawancara seleksi, lalu   kemudian dibuat keputusan    penerimaan      dengan  musyawarah yang  dilakukan  oleh  pengurus  organisasi  pada periode sebelumnya. Pada tahap ini, pengambilan keputusan  yang  dilakukan  sangat    rawan terjadinya  praktik  kolusi  dan nepotisme tingkat kampus.  Penentuan  keputusan  yang  tidak transparan  sering  terjadi,  seperti  calon  anggota yang  memiliki  kedekatan  dengan  pengurus organisasi  sebelumnya      bisa      mendapatkan peluang   lolos seleksi lebih besar dibandingkan calon lainnya.
Berdasarkan  latar  belakang  tersebut, untuk  mempermudah  pemilihan  calon  anggota BEM  pada  BEM  Universitas  Labuhan  Baru, maka  dirancang  sebuah  sistem  pendukung keputusan  yang  terkomputerisasi  yang  dapat digunakan  untuk  mempermudah  pemilihan perangkingan  terhadap  calon  anggota  BEM tersebut  sehingga  dapat  dipilih  calon-calon terbaik sebagai anggota BEM pada periode tahun yang baru.
Dalam perkembangan dunia yang memasuki  era  globalisasi  ini,  peranan  teknologi informasi sangatlah dibutuhkan untuk mempermudah pengolahan data [1]–[8] dan juga untuk membantu dalam pengambilan keputusan. Sistem  pendukung  keputusan  saat  ini  telah dimanfaatkan memfasilitasi berbagai pemecahan masalah [9]–[13], [14]–[17]. Metode yang dipilih untuk  diterapkan  dalam  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  calon  anggota  BEM  ini adalah  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to  Ideal  Solution)  dan  metode  SAW  (Simple Additive Weigthing). Metode TOPSIS dan SAW merupakan metode pengambilan keputusan multi kriteria  dengan  menerapkan  bobot  skor  pada masing-masing  kriteria  [18],  [19],  [20],  [21], [22].

## 2. METODE PENELITIAN
Adapun  tahapan  yang  dilakukan  dalam Perancangan sistem pendukung keputusan perekrutan  anggota  BEM  menggunakan  metode saw  dan  topsis  ini  dilakukan  dengan  tahapan seperti  yang  terdapat  pada  gambar  1.  Kriteria
yang  digunakan  serta  bobot  dari  setiap  masing- masing  kriteria  dalam  perekrutan  anggota  BEM Universitas Labuhan Batu ini dapat dilihat pada tabel 1.
Table 1. Kriteria dan Bobot Kode Kriteria Bobot C1 IPK 4 C2 Nilai Wawancara 5 C3 Sertifikat Pendukung 3 C4 Pengalaman Berorganisasi 2 C5 Komitmen 3

## Gambar 1. Framework Penelitian
Pada  gambar  1  dapat  dilihat  tahapan perancangan  SPK  perekrutan  BEM  ini  dimulai dari penentuan kriteria dan bobot setiap kriteria. Kemudian dilanjutkan dengan merancang sistem pendukung  keputusan  yang  mampu  mengolah data yang telah dikumpulkan dengan menggunakan metode Topsis dan SAW.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penentuan kriteria dan bobot untuk setiap kriteria  serta  penginputan  data  alternatif  yang diolah  dalam  perancangan  sistem  pendukung
Mentukan Kriteria Merancang Sistem Mulai Selesai Mengolah Data dengan Metode Topsis dan SAW Mengumpulkan Data Menguji Sistem
keputusan perekrutan anggota BEM
menggunakan metode saw dan topsis ini, terdapat pada gambar 2 sampai dengan gambar 5.
Gambar 2. Data Kriteria
Untuk  menambah  Kriteria  dapat  dilakukan dengan  mengklik  menu  Tambah  Kriteria  pada menu Kriteria seperti pada gambar 3.
Gambar 3. Tambah Kriteria
Untuk menambah data alternatif mahaiswa  yang  akan  direkrut  dapat  dilakukan dengan menggunakan Menu Mahasiswa. Tampilan  List  Mahasiswa  dapat  dilihat  pada gambar 4.
Gambar 4. Data Alternatif
Untuk  menambah  data  mahasiswa  yang akan  direkrut  dapat  dilakukan  dengan  memilih menu Tambah Mahasiswa pada menu Mahasiswa seperti terdapat pada gambar 5.

## Gambar 5. Data Alternatif

## 3.1.   Perankingan dengan Metode Topsis
Selanjutnya  untuk  melihat  matriks keputusan yang akan diolah dengan menggunakan  Metode  Topsis  dapat  dilakukan dengan  memilih  menu  Rangking  dilanjutkan dengan  memilih  menu  Topsis.  Setelah  itu  akan ditampilkan  Matriks  Keputusan  seperti  pada gambar 5.
Gambar 5. Matriks Keputusan
Selanjutnya  akan  ditampilkan  bobot  preferensi dari setiap kriteria.
Gambar 6. Bobot Preferensi
Langkah berikutnya, sistem akan menampilkan Matriks Ternormalisasi (R) seperti terdapat pada gambar 7.
Gambar 7. Matriks Ternormalisasi (R)
Setiap data yang terdapat pada matriks di atas  dikalikan  berdasarkan  bobot  setiap  kriteria, dengan  hasil  sebagai  Matriks  Y  seperti  pada gambar 8.
Gambar 8. Matrix Y
Kemudian,  selanjutnya  sistem  akan menampilkan nilai Solusi Ideal Positif (A+) dan Solusi  Ideal  Negatif  (A-)  seperti  yang  terdapat pada gambar 9.
Gambar 9. Solusi Ideal Positif (A+)
Tahap berikutnya sistem akan
menampilkan Jarak Ideal Positif (Si+) dan Jarak Ideal Negatif (Si-) seperti yang ditampilkan pada gambar 10 dan gambar 11.
Gambar 10. Jarak Ideal Positif (Si+)
Jarak Ideal Negatif (Si-)
Gambar 11. Jarak Ideal Negatif (Si-)
Setelah  semua  tahap  tersebut  dilewat, maka  hasil  akhir  dari  pengolah  SPK  dengan metode Topsis dihasilkan berupa hasil Perangkingan  (V)  seperti  yang  terdapat  pada gambar 12.
Gambar 12. Hasil Perangkingan (V) dengan menggunakan Metode Topsis

## 3.2.   Pengolahan data dengan Metode SAW
Untuk mengolah data perekrutan anggota BEM  dengan  menggunakan  SPK  Metode  SAW gunakan  menu  Ranking  dan  selanjutnya  pilih menu SAW seperti pada gambar 13.
Gambar 13. Perankingan Menggunakan Metode

## SAW
Selanjutnya  akan  ditampilkan  Bobot  Preferensi (W) untuk setiap kriteria seperti pada gambar 14.
Gambar 14. Bobot Preferensi (W)
Tahap berikut nya ditampilkan hasil dari Matriks Ternormalisasi (R) seperti pada gambar 15.
Gambar 15. Matriks Ternormalisasi (R)
Tahap  berikutnya  ditampilkan  hasil pengolahan  SPK  dengan  metode  SAW  dalam bentuk Perangkingan (V) seperti pada gambar 16.
Gambar 16. Hasil Perangkingan Metode SAW

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  perancangan  sistem pendukung  keputusan  perekrutan  anggota  BEM menggunakan  metode  saw  dan  topsis  dapat disimpulkan bahwa penggunaan sistem ini dapat mempermudah BEM dalam melakukan perangkingan  perekrutan  anggota  BEM  dengan cepat dan efisien. SPK ini menggunakan metode Topsis  dan  SAW  dengan  kriteria  yang  terdiri IPK,  Nilai  Wawancara,  Sertifikat  Pendukung, Pengalaman Berorganisasi, Komitmen.

## 5. REFERENSI
[1] V.  M.  M.  Siregar,  E.  Damanik,  M.  R.
Tampubolon, E. I. Malau, E. P. S. Parapat, and D. S. Hutagalung, “Sistem Informasi Administrasi  Pinjaman  (Kredit)  Pada Credo Union Modifikasi (CUM) Berbasis Web,” J. Tekinkom , vol. 3, no. 2, pp. 62– 69, 2020.
[2] H. Sugara, E. Sirait, M. A. Hanafiah, and N.  F.  Siagian,  “Sistem  Informasi Pembayaran  SPP  Pada  SMK  Swasta Teladan  Tanah  Jawa  Menggunakan Vb.Net,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 3, no. 1, p. 14, 2020.
[3] S. S. S, A. T. Purba, and V. M. M. Siregar, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Kredit Menggunakan  Metode Topsis  Pada  Cum
Caritas HHKBP Pematangsiantar,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 3, no. 1, p. 1, Sep. 2020.
[4] A. T. Purba and V. M. M. Siregar, “Sistem Penyeleksi  Mahasiswa  Baru  Berbasis Web  Menggunakan  Metode  Weighted Product,” TEKINKOM ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 1–8, 2020.
[5] S. P. Tamba, M. D. Batubara, W. Purba, M. Sihombing, V. M. Mulia Siregar, and J.  Banjarnahor,  “Book  data  grouping  in libraries  using  the  k-means  clustering method,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol.  1230, no. 1, p. 012074, Jul. 2019.
[6] V.  M.  M.  Siregar,  H.  Sugara,  and  G.  A. Purba,  “Aplikasi  Pencatatan  Laporan Penjualan  Kita-Kita.Net  Berbasis  Web,” TEKINKOM ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  80–86, 2019.
[7] V.  M.  M.  Siregar,  H.  Sugara,  and  I.  M. Siregar,  “Perancangan  Sistem  Informasi Pendataan  Barang  Pada  PT.  Serdang Hulu,” J.  Comput.  Bisnis , vol.  12,  no.  2, pp. 111–117, 2018.
[8] V. M. Siregar and H. Sugara,
“Perancangan Dan Implementasi Aplikasi
Penggajian Berbasis Dekstop Pada Murni Sadar  English  Course,” J.  Tek.  Inf.  dan Komput. , vol. 1, no. 2, pp. 42–48, 2018.
[9] Mesran,  G.  Ginting,  Suginam,  and  R. Rahim,  “Implementation  of  Elimination and Choice Expressing Reality ( ELECTRE ) Method in Selecting the Best Lecturer  (  Case  Study  STMIK  BUDI DARMA  ),” Int.  J.  Eng.  Res.  Technol. (IJERT , vol. 6, no. 02, pp. 141–144, 2017.
[10] M.  Sevkli,  “An  application  of  the  fuzzy ELECTRE method for supplier selection,” Int. J. Prod. Res. , vol. 48, no.
12, pp. 3393–3405, Jun. 2010.
[11] K. M. A. S. Al-Harbi, “Application of the AHP in project management,” Int. J. Proj. Manag. , vol. 19, no. 1, pp. 19–27, 2001.
[12] Angelina et  al. ,  “Application  Selection Lending  Houses  Subsidized  by  the Method of AHP and SAW,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1230, p. 012082, Jul. 2019.
[13] D. Bambang, T. Wijaya, T. Wahyono, and A.  N.  S.  Hapsari,  “TOPSIS  Method Implementation for Employee Performance Information System,” Int. J. Inf. Technol. Bus. , vol. 2, no. 1, pp. 21–26, 2019.
[14] V.  M.  M.  Siregar  and  H.  Sugara, “Implementation  of  artificial  neural network  to  assesment  the  lecturer‘s performance,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci.
Eng. , vol. 420, p. 012112, Oct. 2018.
[15] V. M. M. Siregar, M. R. Tampubolon, E. P.  S.  Parapat,  E.  I.  Malau,  and  D.  S. Hutagalung, “Decision support system for selection  technique  using  MOORA method,” IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 012022, Feb. 2021.
[16] V. M. M. Siregar et al. , “Implementation of  ELECTRE  Method  for  Decision
Support System,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.
Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 012027, Feb. 2021.
[17] V.  Sihombing,  V.  M.  M.  Siregar,  W.  S. Tampubolon,  M.  Jannah,  Risdalina,  and A.  Hakim,  “Implementation  of  simple
additive  weighting  algorithm  in  decision support  system,” IOP  Conf.  Ser.  Mater.
Sci. Eng. , vol. 1088, no. 1, p. 012014, Feb.
2021.
[18] J.  Simatupang,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Karyawan  Terbaik Menggunakan  Metode  Saw  Studi  Kasus Amik  Mahaputra  Riau,” J.  Intra-Tech , vol. 2, no. 1, pp. 73–82, 2018.
[19] S. P. Tamba, P. Wulandari, M. Hutabarat,
M. Christina, and A. Oktavia, “PENGGUNAAN  METODE  TOPSIS (TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE  BY  SIMILARITY  TO IDEAL SOLUTION) UNTUK MENENTUKAN KUALITAS BIJI KOPI TERBAIK  BERBASIS  ANDROID,” J.
Mantik  Penusa ,  vol.  3,  no.  1,  pp. 73–81,
2019.
[20] V. M. M. Siregar, S. Sonang, A. T. Purba, H. Sugara, and N. F. Siagian,
“Implementation  of  TOPSIS  Algorithm for  Selection  of  Prominent  Student Class,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1783, no.
1, p. 012038, Feb. 2021.
[21] R.  O.  S.  Gurning,  W.  Busse,  and  M. Lubnan, “Decision Making of Full Speed,
Slow Steaming, Extra Slow Steaming and Super Slow Steaming using TOPSIS,” Int.
J.  Mar.  Eng.  Innov.  Res. ,  vol.  2,  no.  1,
2017.
[22] A.  Azizi,  D.  O.  Aikhuele,  and  F.  S. Souleman,  “A  Fuzzy  TOPSIS  Model  to Rank  Automotive  Suppliers,” Procedia Manuf. , vol. 2, no. February, pp. 159–164, 2015.