## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
PEMILIHAN CALON PROGRAMMER MENGGUNAKAN METODE SAW ( Simple Additive Weighting ) BERBASIS ANDROID (Studi Kasus di Martinez Software House)

## Yadid Taqwa Miftaqul Huda
Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang yadidvr46@gmail.com

## ABSTRAK
Teknologi smartphone memiliki peranan penting dalam membantu proses pekerjaan disemua bidang untuk pengolahan  data  pada  sebuah  instansi  atau  perusahaan  maupun  individu,  termasuk  di  dalamnya  adalah  proses pengolahan data berupa sistem pendukung keputusan pemilihan calon programmer di Martinez Software House Surabaya, dimana Martinez Software House merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dalam bidang jasa pembuatan  aplikasi  atau  software  berbasis  desktop,  web,  dan  mobile  (Android  dan  iOS).  Setiap  tahun, perusahaan  tersebut  melakukan  perekrutan  calon  programmer  untuk  menambah  kualitas  kinerja  perusahaan tersebut, dan pendataannya untuk menentukan keputusannya masih manual sehingga data yang dihasilkan tidak efektif dan banyak mengalami kesalahan. Sistem pendukung keputusan merupakan bagian dari sistem informasi berbasis  komputer  dan  juga  termasuk  sistem  berbasis  pengetahuan  (manajemen  pengetahuan)    yang  dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan.
Salah  satu  metode  yang  digunakan  didalam  sistem  pendukung  keputusan  adalah  metode  SAW  (Simple Additive Weighting), dimana metode SAW adalah metode penjumlahan terbobot, dan konsep dari metode SAW adalah  mencari  penjumlahan  terbobot dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  di  semua  atribut.  Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua  rating  alternatif  yang  ada.  Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  diambil  karena  dianggap  paling tepat  karena  metode  SAW  dapat  menentukan  nilai  bobot  pada  setiap  atributnya,  kemudian  pada  tahap selanjutnya dilakukan perengkingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik.
Berdasarkan  pengujian  user  terhadap  10  responden,  memperoleh  nilai  yang  signifikan  dari  5  poin pertanyaan yang diberikan, yaitu 76% memilih pilihan ya, 22% memilih pilihan cukup, dan 2% memilih pilihan kurang.  Dan  secara  fungsional, sistem dapat berjalan pada Android versi  minimal 2.1 (Eclair) dengan resolusi layar device minimal 2,8 inches.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, SAW(Simple Additive Weighting), Programmer, Android
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Pada  saat  ini,  teknologi  sudah  menjadi  suatu kebutuhan  dimana  kedudukannya  menjadi  sangat penting dalam berbagai aspek kehidupan, profesi dan pada  semua  kalangan. Teknologi smartphone memiliki  peranan  penting  dalam  membantu  proses pekerjaan  disemua  bidang  untuk  pengolahan  data pada  sebuah  instansi  atau  perusahaan  maupun individu,  termasuk  di  dalamnya  adalah  proses pengolahan data berupa sistem pendukung keputusan pemilihan  calon programmer di  Martinez  Software House  Surabaya  dengan  menggunakan  metode  SAW ( Simple Additive Weighting ).
Sistem pendukung keputusan sendiri merupakan bagian  dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  dan juga termasuk sistem berbasis pengetahuan (manajemen  pengetahuan)    yang  dipakai  untuk mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu organisasi  atau  perusahaan . Adapun  metode  yang digunakan  adalah  metode  SAW( Simple  Additive Weighting )  yaitu  metode  penjumlahan  terbobot,
dimana  konsep  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari rating kinerja  pada  setiap alternatif pada semua atribut.
Martinez Software House  merupakan  salah  satu perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang  jasa pembuatan  aplikasi  atau software berbasis desktop, web, dan mobile (Android  dan  iOS).  Setiap  tahun, perusahaan  tersebut  melakukan  perekrutan  calon programmer  untuk  menambah  kualitas  kinerja perusahaan  tersebut,  dan  pendataannya  untuk menentukan  keputusannya  masih  manual  sehingga data  yang  dihasilkan  tidak  efektif  dan  banyak mengalami kesalahan.
Oleh  karena  itu,  penulis  membuat  sebuah aplikasi sistem pendukung keputusan pemilihan calon programmer menggunakan  metode  SAW  berbasis mobile Android.  Aplikasi  ini  dapat  melakukan pendataan  calon programmer yang  mendaftarkan dirinya  dan  kemudian  akan  dilakukan  pengambilan keputusan  berdasarkan  kriteria-kriteria  tertentu  yang sudah disediakan, dan untuk pengambilan
keputusannya dilakukan dengan menggunakan perhitungan metode SAW.

## 1.2. Rumusan Masalah
Berdasarkan  pada  latar  belakang  diatas,  maka didapatkan  rumusan  masalah  yang  akan  dibahas berikut:
1. Bagaimana  menerapkan  metode  SAW  ( Simple Additive  Weighting )  pada  sistem  pendukung keputusan pemilihan calon programmer berbasis Android?
2. Bagaimana membangun
sistem yang menerapkan  metode  SAW  ( Simple  Additive Weighting )  dalam  sistem  pendukung  keputusan pemilihan  calon  programmer  di  Martinez Software House dengan Eclipse Luna IDE?

## 1.3. Batasan Masalah
Dalam  penyusunan  skripsi  agar  menjadi sistematis  dan  mudah  dimengerti,  maka  akan diterapkan  beberapa  batasan  masalah.  Batasan  – batasan masalah tersebut antara lain:
1. Aplikasi digunakan untuk menentukan keputusan  pemilihan  karyawan  di  posisi programmer.
2. Aplikasi  dikhususkan  pada  pengguna  OS ( Operating System ) Android.
3. Pengembangan  menggunakan  Eclipse  Luna IDE.

## 1.4. Tujuan
Dari masalah – masalah yang telah dirumuskan, maka  dapat  diketahui  tujuan  dari  pembuatan  sistem pendukung keputusan ini, yaitu:
1. Menerapkan  metode  SAW  ( Simple  Additive Weighting )  pada  sistem  pendukung  keputusan pemilihan calon programmer berbasis Android.
2. Membangun sistem pendukung keputusan pemilihan  calon  programmer  di  Martinez Software House dengan Eclipse Luna IDE.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem informasi  berbasis  komputer  yang  berguna  untuk mengolah data dan menjadi layanan informasi sebuah pendukung  keputusan  dari  masalah  yang  bersifat semi-terstruktur  menjadi  spesifik.  Sistem  pendukung keputusan  lebih  diutamakan  sebagai  pendukung manajemen  dalam  melaksanakan  pekerjaan  yang bersifat  analitis  dalam  kondisi  kriteria  yang  tidak jelas dan tidak berurutan. (Faizin, 2015).

## 2.2. Metode Sistem Pendukung Keputusan
Pada  sistem  pendukung  keputusan  didalamnya memiliki  banyak  metode  yang  diginakan  secara umum,  dan  metode-metode  dalam  sistem  pendukung keputusan  disebut  dengan  MADM  ( Multi  Atribute
Decision  Making )  (Faizin,  2015).  Terdapat  metode- metode  didalam  sistem  pendukung  keputusan  yang digunakan  untuk  menyelesaikan  maslah,  diantaranya yaitu:
1. SAW ( Simple Additive Weighting )
2. AHP ( Analytic Hierarchy Process )
3. Promethee
4. Profile Matching
5. TOPSIS  ( Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution )
6. WP ( Weighted Product )
7. KNN ( K-Nearest Neighbor )

## 2.3. SAW (Simple Additive Weighting)
Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  dalam penyelesaian  masalah.  Di  dalam  metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada.  Metode SAW  merupakan  metode  yang  paling  sering digunakan  dalam  menyelesaikan  masalah  pada MADM  ( Multi  Atribute  Decision  Making ).  MADM itu  sendiri  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan untuk  mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. (Tiyas, 2015).
Metode SAW dikenal sebagai istilah penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut. Metode  SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  diambil karena  dianggap  paling  tepat  karena  metode  SAW dapat  menentukan  nilai  bobot  pada  setiap  atributnya, kemudian pada tahap selanjutnya dilakukan perengkingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif terbaik.
Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.  Formula  untuk  melakukan  normalisasi  tersebut adalah sebagai berikut:
x Max x r ij ij ij i  (2.1)
jika j adalah atribut keuntungan ( benefit )
x x Min r ij ij ij i 
(2.2)
jika j adalah atribut biaya ( cost ) = Nilai rating kinerja
= Nilai kinerja dari setiap rating
= Nilai terbesar dari tiap kriteria
= Nilai terkecil dari tiap kriteria
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  ( )  diberikan sebagai berikut:
r w V ij n j i i    1 (2.3)
dengan: V = Nilai Matriks
w = Matriks rating kepentingan (bobot) r = Rating
Nilai yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif lebih  terpilih.  Setelah  tujuan  dan alternatif  keputusan  telah  didapatkan,  langkah selanjutnya adalah mengidentifikasi kmpulan kriteria. (Lulu, 2010).
Kelebihan  metode  SAW  ini  adalah  (Faizin, 2015):
1. Menetukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif terbaik dari sejumlah alternatif.
2. Penilaian  akan  lebih  tepat  karena  didasarkan pada nilai kriteria.
3. METODE PENELITIAN
3.1. Analisis Kebutuhan
Kebutuhan dalam aplikasi ini mencakup dua hal yaitu  kebutuhan  fungsional  dan  kebutuhan  non fungsional. Berikut ini adalah penjabaran kebutuhan- kebutuhan tersebut.

## 3.2. Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan  fungsional  merupakan  kebutuhan yang  meliputi  fasilitas  yang  telah  disediakan  oleh sistem  sesuai  dengan  kebutuhan user .  Berikut  ini merupakan  kebutuhan  fungsional  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Calon  Programmer  dari  sisi pengguna atau user .
1. Menambah,  mengubah,  dan  menghapus  biodata calon programmer.
2. Melihat biodata calon programmer.
3. Menambah,  mengubah,  dan  menghapus  data kriteria.
4. Melihat data kriteria.
5. Menambah,  mengubah,  dan  menghapus  data nilai alternatif setiap kriteria.
6. Melihat data nilai alternatif setiap kriteria.
7. Menampilkan hasil keputusan calon programmer yang terpilih.
3.3. Kebutuhan Non-Fungsional Kebutuhan non-fungsional merupakan kebutuhan  diluar  fungsi  dari  sistem  yang  tidak berhubungan  dengan  kinerja  sistem.  Berikut  ini merupakan  beberapa  kebutuhan  non-fungsional  dari sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  calon programmer.
1. Tidak  pernah  gagal  melakukan  tambah  data, ubah data, hapus data dan lihat data pada sistem pendukung keputusan pemilihan calon programmer  sehingga  semuanya  berfungsi  dan berjalan baik.
2. Tidak    pernah  gagal  dalam  menampilkan  hasil keputusan calon programmer yang terpilih.
3.4. Diagram IPO (Input Process Output)
Diagram IPO merupakan    suatu    representasi visual    dari    sebuah    proses    atau  kegiatan.  Diagram ini  memuat  semua  daftar  karakteristik input ,  proses dan output .  Diagram IPO untuk  sistem  pendukung keputusan  yang  telah  dirancang  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
INPUT 1. Biodata Calon Programmer: a) Id b) Nama c) Alamat d) Tempat Lahir e) Tanggal Lahir f)  Jenis Kelamin g)  No. Telp 2. Data Kriteria: a)  Id b)  Nama Kriteria c)  Kepentingan (Bobot) d)  Cost/Benefit 3. Data Alternatif Kriteria a)  Id b)  Nama Alternatif c)  Nama Kriteria
d)  Nilai Alternatif
PROSES
1. Penentuan Nilai Max pada
Nilai Alternatif di setiap kriteria 2. Melakukan Normalisasi 3. Penentuan nilai pendukung keputusan maksimal OUTPUT Hasil Keputusan Akhir

## Gambar 1 Diagram IPO
3.5. Struktur Menu Struktur menu dirancang
untuk menyederhanakan  suatu  sistem  yang  telah  dibangun untuk  melihat  semua  arsitektur  sistem  yang  telah dirancang. Struktur menu sistem pendukung keputusan  pemilihan  calon  programmer  dapat  dilihat pada Gambar 2.
Sistem Pendukung Keputusan Calon Programmer menggunakan Metode SAW Biodata Calon Programmer
List Biodata Programmer
Kriteria
List Data Kriteria Tambah Data Kriteria Baru Alternatif Kriteria (Nilai)
List Data Alternatif Kriteria Tambah Data Baru Hasil
Keputusan
Tambah Biodata Baru Tampil Hasil Keputusan Akhir Lihat Biodata Ubah Biodata Hapus Biodata Lihat Kriteria Ubah Kriteria Hapus Kriteria Lihat Data Ubah Data Hapus Data

## Gambar 2 Struktur Menu
3.6. Flowchart  Metode  SAW  (Simple  Additive Weighting)
Flowchart metode  dapat  didefinisikan  sebagai bagan  yang  menunjukkan  arus  pekerjaan  secara keseluruhan dari metode. Bagan ini menjelaskan urut- urutan  dari  prosedur  –  prosedur  yang  ada  didalam metode.  Di  dalam flowchart metode  SAW( Simple Additive  Weighting )  ini,  terdapat  beberapa  proses yang  di  dalamnya  merupakan  proses  penentuan  nilai max,  perhitungan  normalisasi,  perkalian  matrik keputusan dengan bobot kriteria, dan penentuan hasil
keputusan  yang  nantinya output berupa  hasil keputusan  nama  alternatif  yang  terpilih. Flowchart pada metode dapat dilihat seperti pada Gambar 3.
START Input Alternative Input Kriteria dan Bobot Input Nilai Alternatif Setiap Kriteria Buat matrik keputusan Menentukan nilai max pada matrik keputusan Normalisasi matrik keputusan Perkalian matrik keputusan dengan bobot tiap kriteria Preferensi tiap alternatif/ menentukan hasil keputusan max END

## Gambar 3 Flowchart Metode SAW

## 3.7. Kriteria
Tabel 1. Kriteria SPK Nama Kriteria Bobot Kriteria Keterangan HTML dan CSS 5%(0,05) Benefit Jquery dan Javascript 15%(0,15) Benefit PHP 30%(0,30) Benefit Java 10%(0,10) Benefit Android (Hybrid dan Native) 20%(0,20) Benefit .NET (VB dan C#) 10%(0,10) Benefit Database 10%(0,10) Benefit

## 3.8. Flowchart Sistem
Flowchart sistem  dapat  didefinisikan  sebagai bagan  yang  menunjukkan  arus  pekerjaan  secara keseluruhan  dari  sistem.  Pada  sistem  pendukung keputusan ini terdapat 4 menu, dimana menu tersebut memiiki  fungsi  masing-masing,  dan  akan  dijelaskan pada flowchart sistem. Berikut flowchart sistem menu 1  pada  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  calon programmer ditunjukkan pada Gambar 4.
START
Form Halaman Utama Biodata Calon Programmer List Data Calon Programmer Y Tambah Biodata Baru T Form Input Biodata Baru Y SIMPAN T Tabel biodata Y Lihat Biodata Update Biodata T T Tampil Biodata Y Form Update Biodata Y UBAH T Y Y B T A E Hapus Biodata KEMBALI KEMBALI KEMBALI
Flowchart menu  1  menjelaskan  tentang  proses atau alur kerja sistem pada menu pertama yaitu menu biodata calon programmer. Setelah masuk pada menu 1,  kemudian  selanjutnya  masuk  pada  menu  2  yaitu menu  kriteria. Flowchart menu  2  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
Kriteria List Data Kriteria Y Tambah Kriteria Baru T Form Input Kriteria Baru Y SIMPAN T Tabel kriteria Y Lihat Kriteria Update Kriteria T T Tampil Kriteria Y Form Update Kriteria Y UBAH T Y C T B A KEMBALI KEMBALI KEMBALI Hapus Kriteria
Gambar 5 Flowchart Sistem Menu 2
Flowchart menu  2  menjelaskan  tentang  proses atau  alur  kerja  sistem  pada  menu  kedua  yaitu  menu kriteria.  Setelah  masuk  pada  menu  2,  kemudian selanjutnya masuk pada menu 3 yaitu menu alternatif kriteria. Flowchart menu 3 dapat dilihat pada Gambar 6.
Alternatif kriteria (Nilai) List Data Alternatif Kriteria Y Tambah Data Baru T Form Input Data Baru Y SIMPAN T alternatif_kriteri a Y Lihat Data Update Data T T Tampil Data Y Form Update Data Y UBAH T Y D T C A KEMBALI KEMBALI KEMBALI Hapus Data

## Gambar 6 Flowchart Sistem Menu 3
Flowchart menu  3  menjelaskan  tentang  proses atau  alur  kerja  sistem  pada  menu  ketiga  yaitu  menu alternatif  kriteria.  Setelah  masuk  pada  menu  3, kemudian  selanjutnya  masuk  pada  menu  4  yaitu menu  hasil  keputusan. Flowchart menu  4  dapat dilihat pada Gambar 7.
Sistem Pendukung Keputusan Tampil Hasil Keputusan Akhir Y Tabel temporary END T D E

## Gambar 7 Flowchart Sistem Menu 4
3.9. DFD (Data Flow Diagram)
1. DFD Level 0 DFD Level 0 atau bisa disebut diagram konteks merupakan  bagimana  sistem  berinteraksi  dengan external entity .  Pada DFD  Level  0 menjelaskan tentang  proses  interaksi  calon  programmer  dengan
admin. Berikut adalah DFD level 0 yang ditunjukkan pada Gambar 8.
0 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Programmer Martinez Sostware House Calon Programmer Admin Biodata Hasil Keputusan Biodata
Hasil Keputusan

## Gambar 8 DFD Level 0
2. DFD Level 1 DFD Level 1 menunjukkan proses-proses utama yang  terjadi  didalam  sistem  yang  sedang  dibangun. Berikut  tampilan DFD  Level  1 dapat  ditunjukkan pada Gambar 9.
1.0 Proses Pendataan Calon Programmer Calon Programmer 2.0 Proses Seleksi Calon Programmer Admin 3.0 Proses Pengambil Keputusan Penerimaan Calon Programmer Biodata Data Pendaftaran+Soal Tes Praktik Biodata Data Pendaftaran+Soal Tes Praktik Bukti Pendaftaran, Jawaban Hasil Tes Praktik Bukti Pendaftaran, Jawaban Hasil Tes Praktik Nilai Hasil Tes Nilai Hasil Tes Data Nilai Keseluruhan Alternatif (Calon Programmer) Berdasarkan Kriteria biodata Biodata kriteria Kriteria Kriteria Alternatif_kriteria Nilai Alternatif Setiap Kriteria Hasil Keputusan Akhir Pengumuman Hasil Keputusan Penerimaan Calon Programmer Biodata Kriteria Biodata Nilai Alternatif Setiap Kriteria

## Gambar 9 DFD Level 1

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon Programmer  ini  tersusun  dari  beberapa form diantaranya  adalah form menu  utama, form list biodata , form tambah  biodata, form lihat  biodata, form ubah  biodata, form  list  kriteria,  form tambah kriteria, form lihat  kriteria, form ubah  kriteria, form list alternatif kriteria , form tambah alternatif kriteria, form lihat  alternatif  kriteria, form ubah  alternatif kriteria ,  form hasil  keputusan¸  dan form lihat  hasil keputusan.  Dari  semua form tersebut  memiliki  tugas masing-masing dan dilengkapi dengan fungsi simpan, edit, dan hapus.

## 4.1. Implementasi Sistem
Pengujian program ini dilakukan untuk membuktikan  kinerja  sistem  sudah  berjalan  dengan lancar  apa  tidak.  Pengujian  difokuskan  pada  proses penyimpanan,  pengeditan,  penghapusan  data,  dan perhitungan. Selain itu pengujian ini dititik tumpukan pada output yang dihasilkan . 4.2. Form Menu Utama Form menu  utama  merupakan form yang  akan tampil  ketika  sistem  dijalankan  pertama  kali. Terdapat  4  menu  pada form halaman  menu  yang memiliki  fungsi  masing-masing  pada  sistem.  Pada
Gambar  10  merupakan  tampilan  awal  pada form menu utama.

## Gambar 10 Form Menu Utama

## 4.3. Form List Biodata
Form  list biodata  menampilkan  nama-nama calon  programmer  yang  terdaftar  di  dalam  sistem. Berikut tampilan List Biodata pada Gambar 11.

## Gambar 11 Form List Biodata
4.4. Form Tambah Biodata
Form tambah  biodata  merupakan form yang digunakan untuk memasukkan data calon programmer ke dalam database . Berikut adalah form tambah biodata dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12 Form Tambah Biodata
4.5. Form List  Kriteria
Form  list kriteria  menampilkan  nama-nama kriteria  beserta  nilai  bobot  preferensi  setiap  kriteria yang terdaftar di dalam  sistem. Berikut tampilan List Kriteria pada Gambar 13.

## Gambar 13 Form List Kriteria

## 4.6. Form Tambah Kriteria
Form tambah  biodata  merupakan form yang digunakan untuk memasukkan data calon programmer ke dalam database . Berikut adalah form tambah kriteria dilihat pada Gambar 14.

## Gambar 14 Form Tambah Kriteria
4.7. Form List Alternatif Kriteria Form list alternatif  kriteria  menampilkan nama- nama  alternatif  beserta  nilai  setiap  alternatif.  Berikut tampilan List Alternatif Kriteria pada Gambar 15.
Gambar 15 Form List Alternatif Kriteria
4.8. Form Tambah Alternatif Kriteria
Form tambah alternatif kriteria merupakan form yang  digunakan  untuk  memasukkan  data  alternatif kriteria  ke  dalam  database.  Berikut  adalah form tambah alternatif kriteria dilihat pada Gambar 16.

## Gambar 16 Form Tambah Alternatif Kriteria
4.9. Form Hasil Keputusan
Form hasil  keputusan  merupakan form yang menampilkan  nama  calon  programmer  yang  terpilih. Form hasil keputusan dapat dilihat pada Gambar 17
4.10. Form Lihat Hasil Keputusan Form lihat  hasil  keputusan  merupakan form yang  menampilkan  nama  dan  nilai  hasil  keputusan dari  metode  SAW. Form lihat  hasil  keputusan  dapat dilihat pada Gambar 18.

## Gambar 18 Form Lihat Hasil Keputusan

## 4.11. Pengujian Metode
Langkah pertama yaitu menentukan kriteria beserta bobotnya. Seperti pada Tabel 2
Tabel 2 Tabel Kriteria Nama Kriteria Bobot Kriteria Keterangan HTML dan CSS 5%(0,05) Benefit Jquery dan Javascript 15%(0,15) Benefit PHP 30%(0,30) Benefit Java 10%(0,10) Benefit Android (Hybrid dan Native) 20%(0,20) Benefit .NET (VB dan C#) 10%(0,10) Benefit Database 10%(0,10) Benefit
Kemudian  langkah  yang  kedua,  menentukan Alternatif beserta nilai Alternatif pada setiap kriteria. Setelah memberikan nilai pada setiap alternatif, maka dapat ditentukan nilai maksimal pada setiap alternatif pada setiap kriteria, dimana nilai maksimal digunakan untuk  melakukan  proses  normalisasi.  Seperti  pada Tabel 3

## Tabel 3 Tabel Alternatif Kriteria
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Yadid 90 80 75 80 80 80 80 Ali 93 88 95 86 83 80 85 Dodik 96 90 89 91 85 85 90 Marsha 89 80 77 75 76 79 77 Rizaldhy 90 86 88 90 81 80 76 Maftuh 91 89 87 86 92 90 79 Faisal 90 86 87 84 89 80 79
MAX 96 90 95 91 92 90 90
Setelah  menentukan  nilai  maksimal,  maka berikutnya adalah masuk pada perhitungan Normalisasi.  Di  dalam  proses  normalisasi,  harus dilakukan  perhitungan  keseluruhan  nilai  pada  setiap nilai  alternatif  dari  kriteria  pertama  hingga  kriteria terakhir,  dan  perhitungan  harus  disesuaikan  dengan jenis  atau  kategori  kriteria  yang  ditentukan  yaitu termasuk  ke  dalam  kategori  biaya( cost )  atau  masuk ke  dalam  kategori  keuntungan( benefit ).  Untuk perhitungan  normalisasi  dapat  dilihat  pada  rumus berikut:
x Max x r ij ij ij i  (4.1)
jika j adalah atribut keuntungan ( benefit )
x x Min r ij ij ij i  (4.2)
jika j adalah atribut biaya ( cost )
Karena kriteria masuk ke dalam kategori keuntungan( benefit ), maka perhitungan dapat dilakukan seperti berikut:
C1 =
Perhitungan  normalisasi  berlaku  untuk  setiap kriteria  yang  ada,  hingga  menghasilkan  sebuah  matrik seperti pada Tabel 4.

## Tabel 4 Hasil Normalisasi
Alter natif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Yadid 0,93 75 0,88 8889 0,78 9474 0,87 9121 0,86 9565 0,88 8889 0,88 8889 Ali 0,96 875 0,97 7778 1 0,94 5055 0,90 2174 0,88 8889 0,94 4444 Dodik 1 1 0,93 6842 1 0,92 3913 0,94 4444 1 Marsha 0,92 7083 0,88 8889 0,81 0526 0,82 4176 0,82 6087 0,87 7778 0,85 5556 Rizaldhy 0,93 75 0,95 5556 0,92 6316 0,98 9011 0,88 0435 0,88 8889 0,84 4444 Maftuh 0,94 7917 0,98 8889 0,91 5789 0,94 5055 1 1 0,87 7778 Faisal 0,93 75 0,95 5556 0,91 5789 0,92 3077 0,96 7391 0,88 8889 0,87 7778
Berikutnya adalah melakukan perhitungan untuk menentukan  nilai  hasil  keputusan,  dimana  rumus perhitungannya adalah sebagai berikut:
r w V ij n j i i    1 (4.3)
Agar dapat menghasilkan nilai hasil keputusan, maka nilai  hasil  normalisasi  tiap  alternatif  harus  dikalikan dengan  nilai  bobot,  berikut  adalah  nilai  W  (bobot) kriteria:
W = (0,05; 0,15; 0,3; 0,1; 0,2; 0,1; 0,1) Setelah itu bisa dilakukan perhitungan seperti berikut:
=
(0,05*0,9375)+(0,15*0,888889)+(0,3*0,789474)+(0, 1*0,879121)+(0,2*0,869565)+(0,1*0,888889)+(0,1* 0,888889) = 0,856653
Hitung hingga menghasilkan nilai keputusan secara keseluruhan seperti pada Tabel 5.
Tabel 5 Hasil Keputusan Alternatif Atribut Hasil Yadid V1 0,856653 Ali V2 0,953378 Dodik V3 0,96028 Marsha V4 0,843814 Rizal V5 0,916424 Maftuh V6 0,952749 Faisal V7 0,927398
Kemudian dapat diketahui, bahwa nilai maksimal atau terbaik dimiliki oleh alternatif V2 dan V3,  karena  keputusan  akhir  yang  terpilih  untuk menjadi  calon  programmer  ada  dua  orang,  sehingga alternatif  Ali  dan  Dodik  yang  terpilih  dengan  nilai masing-masing:
Dodik  = 0,96028 Ali = 0,953378

## 4.12. Pengujian Fungsional Sistem
Pengujian  fungsional  sistem  pada  sistem pendukung  keputusan  ini  dilakukan  menggunakan beberapa  sistem  operasi Android .  Dimana  pengujian ini  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  keberhasilan dalam  bagian android .  Berikut  adalah  Tabel  6  hasil pengujian  dari  pembuatan  aplikasi  menggunakan beberapa sistem operasi Android .
Tabel 6 Hasil Pengujian Sistem Fungsi Yang Diuji Versi Android V2.1 – 2.3.7 V3.0 - 3.3.6 V4.0 - 4.4 V5.0 Tata Letak    
Tampil list biodata calon programmer    
Tambah Biodata Baru
    Lihat data biodata    
Ubah data biodata     Hapus data biodata     Tampil list kriteria     Tambah Kriteria Baru     Lihat data kriteria     Ubah data kriteria     Hapus data kriteria     Tampil list alternatif kriteria     Tambah data Alternatif Kriteria     Lihat data alternatif kriteria     Ubah data alternatif kriteria     Hapus data alternatif kriteria     Tampil list hasil keputusan     Lihat data hasil keputusan    
Pada Tabel 6 menunjukkan bahwa, fungsi di dalam aplikasi  dapat  berjalan  dengan  baik  pada  sistem  operasi Android  dari  versi  2.1  hingga  versi  5.0  atau  Android Eclair , Froyo , GingerBread , HoneyComb , Ice  Cream Sandwich , Jelly Bean , Kitkat , dan LollyPop dengan syarat resolusi layar minimal 2,8 inches pada device Android.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  dan  pengujian  yang telah  dilakukan,  maka  didapat  beberapa  kesimpulan sebagai berikut:
1. Secara fungsional,  sistem pendukung  keputusan pemilihan  calon  programmer  dapat  berjalan  di berbagai  versi  sistem  operasi mobile Android yaitu Android versi Eclair, Froyo, GingerBread, Honeycomb,  Ice  Cream  Sandwich,  Jelly  Bean, Kitkat, dan Lollypop dengan beberapa ketentuan yang  mendukung  yaitu  resolusi  layar  minimal 2,8 inches .
2. Pengujian  terhadap  metode  yang  digunakan yaitu metode SAW ( Simple Additive Weighting ) menyatakan  bahwa  hasil  perhitungan  metode SAW pada sistem dan hasil perhitungan metode SAW  pada  perhitungan  manual  sama,  sehingga dapat disimpulkan  metode berjalan dengan baik dalam sistem pendukung keputusan ini.
3. Berdasarkan  hasil  kuesioner  dari  sepuluh responden,  memperoleh  nilai  yang  signifikan dari  5  poin  pertanyaan  yang  diberikan,  yaitu 76%  memilih  pilihan  ya,  22%  memilih  pilihan cukup, dan 2% memilih pilihan kurang.

## 5.2. Saran
Adapun  saran  yang  dapat  penulis  berikan setelah melakukan pengujian sebagai berikut:
1. Sistem pendukung keputusan ini bisa diterpakan dengan  metode  lain  seperti  WP  ( Weighted Product )  dan  TOPSIS  ( Technique  for  Order Preference by Similarity to Ideal Solution ).
2. Dapat ditambahkan fitur lain untuk menentukan keputusan  pemilihan  calon  karyawan  di  posisi marketing .
3. Untuk  pengembangannya,  bisa  ditambahkan website sebagai back-end sistem  pendukung keputusan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Faizin,  A.  &  Edy  Mulyanto.  2015. Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk Seleksi  Tenaga  Kerja  Baru  Bagian  Produksi (Studi  Kasus  Pada  PT.  Jesi  Jason  Surja
Wibowo) . Semarang: Teknik Informatika, Fakultas  Ilmu  Komputer  Universitas  Dian Nuswantoro Semarang.
[2] Lulu,  Y.  D.,  Rani  M.  &  Heni  Rachmawati. 2010. Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  SAW (Simple  Additive  Weighting)  Studi  Kasus  PT. Pertamina  RU  II  Dumai .  Sistem  Informasi, Politeknik Caltex Riau.
[3] Tiyas, Y. W., Triawan A. C., & Deni Arifianto. 2015. Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Karyawan Terbaik di Hotel Royal Menggunakan Metode Simple Additive Weighting  (SAW)  Kab.  Jember .  Jember: Program  Studi  Teknik  Informatika  Fakultas Teknik Muhammadiyah Jember.