## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN CALON TENAGA KERJA DI KOTA PONTIANAK DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Lisnawanty 1 ; Fara Dina 2 ; Daniel Oktodeli Sihombing 3
Program Studi Sistem Informasi Akuntansi Kampus Kota Pontianak 1 , Program Studi Sistem Informasi Kampus Kota Pontianak 2,3 Universitas Bina Sarana Informatika 1,2,3 lisnawanty.lsy@bsi.ac.id 1 ; fara.fad@bsi.ac.id 2 ; daniel.dos@bsi.ac.id 3
Abstract — Labor is an important part that supports operations within a company. Manpower requirements  planning  is  part  of  the  recruitment program preparation activities to do selection so as to obtain workers who meet the  qualifications in a company.  However,  not  all  selection  processes succeed  by getting candidates for  work that are in line  with  company  qualifications.  Therefore,  this study discusses the Decision Support System for the Selection  of  Prospective  Workers  in  Pontianak  City (SIPEKERJA) which is web-based. The method used in this study is the Simple Additive Weighting (SAW) method. Variables that become the main criteria in the  Decision  Support  System  for  Selection  of Prospective Laborers include gender, age, education level,  field  of  expertise,  and  work  experience. The system that has 3  levels  of access (they are  admin, prospective workers, and companies) is expected to be  able  to  support  the  company  in  determining prospective  workers  according  to  the  criteria expected by the company to occupy a certain part of the company.
Keywords: Decision Support System, Simple Additive Weighting, admin, prospective workers, companies
Intisari — Tenaga  kerja  merupakan  bagian  penting yang  menunjang  operasi  dalam  suatu  perusahaan. Perencanaan  kebutuhan  tenaga  kerja  menjadi  bagian kegiatan  penyusunan  program recruitment untuk melakukan penyeleksian sehingga memperoleh tenaga kerja  yang  memenuhi  kualifikasi  dalam  suatu perusahaan.  Namun,  tidak  semua  proses  seleksi berhasil dengan mendapatkan calon tenaga kerja yang sesuai kualifikasi perusahaan. Maka dari itu, penelitian ini membahas mengenai Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Calon  Tenaga  Kerja  di  Kota  Pontianak (SIPEKERJA)  yang  dirancang  berbasis  web.  Metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Variabel  yang menjadi  kriteria  utama  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Calon  Tenaga  Kerja,  antara lain gender, usia, tingkat pendidikan, bidang keahlian, dan  pengalaman  kerja.  Sistem  yang  memiliki  3  level
akses  ini  (yakni  admin,  calon  tenaga  kerja,  dan perusahaan)  diharapkan  dapat  menunjang  pihak perusahaan  dalam  menentukan  calon  tenaga  kerja sesuai  dengan  kriteria  yang  diharapkan  oleh perusahaan untuk menempati satu bagian tertentu di dalam perusahaan.
Kata  kunci: Sistem  Pendukung  Keputusan, Simple Additive  Weighting ,  admin,  calon  tenaga  kerja, perusahaan

## PENDAHULUAN
Tenaga  kerja  merupakan  salah  satu  bagian penting dalam melaksanakan operasional perusahaan.  Fokus  Sumber  Daya  Manusia menurut  (Pusparani,  2018)  dalam  memberikan kontribusi  atas  suksesnya  perusahaan,  langkah awal  yang  menjadi  kunci  utama  adalah  proses rekrutmen  dan  seleksi  tenaga  kerja  yang  sesuai dengan  kebutuhan.  Perencanaan  kebutuhan tenaga kerja menjadi bagian kegiatan penyusunan program recruitment untuk melakukan penyeleksian  dan  memperoleh  tenaga  kerja  yang memenuhi  kualifikasi  dalam  suatu  perusahaan. Untuk  penarikan  kebutuhan  jumlah  tenaga  kerja terdapat beberapa pertimbangan, seperti melakukan  analisis  bahan  kerja  dan  angkatan kerja  untuk  menetapkan  sejumlah  tenaga  kerja, menyusun analisis jabatan dan job description agar menjamin tenaga kerja yang diperoleh berkualitas, serta  melaksanakan  tindakan  operasional  dengan melakukan  seleksi,  wawancara,  serta  orientasi tenaga  kerja.  Dalam  hal  ini,  setiap  calon  tenaga kerja  mengajukan  lamaran  pekerjaan  dengan membawa  berkas  lamaran  dan  mengunjungi perusahaan yang satu ke perusahaan lain.
Perusahaan melakukan seleksi berdasarkan berkas  lamaran  yang  dikumpulkan.  Dengan kondisi  tersebut,  masalah  yang  diidentifikasi dalam  penelitian  ini  adalah  sulitnya  bagi  calon tenaga  kerja  dalam  mempublikasikan  porto  folio yang  dimiliki  sehingga  diminati  oleh  perusahaan
yang  sebidang  dengan  bidang  keahlian  yang dimiliki  oleh  calon  tenaga  kerja,  sulitnya  bagi perusahaan  dalam  menemukan  prioritas  tenaga kerja dalam berkas lamaran pekerjaan yang sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan oleh perusahaan sehingga  tidak  semua  proses  seleksi  berhasil dengan  mendapatkan  calon  tenaga  kerja  yang sesuai dengan kualifikasi perusahaan.
Maka  dari  itu,  alternatif  pemecahan masalah  pada  penelitian  ini  adalah  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Tenaga Kerja  di  Kota  Pontianak  (SIPEKERJA).  Sistem Pendukung  Keputusan  merupakan  penggabungan sumber-sumber  kecerdasan  individu  dengan kemampuan,  komponen  untuk  memperbaiki kualitas keputusan. Sistem Pendukung Keputusan juga  merupakan  sistem  informasi  berbasis komputer untuk manajemen pengambilan keputusan yang menangani masalah-masalah semi terstruktur (Turkhamun, Muharom, & Oktavianto, 2015).  Sistem  Pendukung  Keputusan  juga didefinisikan sebagai suatu  sistem interaktif yang mendukung keputusan dalam proses pengambilan keputusan  melalui  alternatif-alternatif  yang diperoleh  dari  hasil  pengolahan  data,  informasi dan  rancangan  model  (Pami,  2017).  Sistem Pendukung  Keputusan  yang  dirancang  berbasis web ini  diharapkan  dapat  menunjang  keputusan perusahaan dalam menentukan calon tenaga kerja sesuai  dengan  kriteria  yang  diharapkan  oleh perusahaan untuk menempati satu bagian tertentu di dalam perusahaan.

## BAHAN DAN METODE

## Pemodelan Sistem Pendukung Keputusan
Pemodelan  yang  digunakan  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Tenaga Kerja di Kota Pontianak ini adalah Simple Additive Weighting (SAW).  Metode  SAW  sangat  relevan untuk  menyelesaikan  masalah  pengambilan keputusan  (Ardhi,  2016).  Menurut  Munthe  dalam (Frieyadie,  2016)  mengemukakan  bahwa  konsep dasar  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) adalah  mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.
Langkah-langkah  metode  SAW  sebagai berikut.
1. Menentukan  kriteria  (Ci)  yang  menjadi  dasar dalam pengambilan keputusan.
2. Menentukan  rating  kecocokan  alternatif  (Ai) dengan kriteria (Ci).
3. Membuat matriks keputusan.
4. Melakukan normalisasi.
5. Menentukan  hasil  akhir  dalam  bentuk perankingan  yang  dihitung  dengan  rumusan penjumlahan  penjumlahan  dari  perkalian
matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.
Berikut adalah struktur Simple Additive Weighting (SAW) yang digunakan dalam penelitian ini.
Sumber: (Lisnawanty, Dina, & Sihombing, 2018) Gambar 1 Struktur Simple Additive Weighting
Metode Pengembangan Sistem Metode pengembangan sistem yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Waterfall . Waterfall digunakan  sebagai  model yang  membangun  suatu  perangkat  lunak berdasarkan Daur Hidup Perangkat Lunak ( System Development  Life  Cycle /SDLC)  dengan  struktur mulai  dari  perencanaan,  analisis,  desain, implementasi, dan pengujian.

## Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  digunakan dalam penelitian ini sebagai berikut.
1. Observasi Observasi  dilakukan  dengan  melakukan pengamatan  terhadap  prosedur  rekruitment pada  beberapa  perusahaan  swasta  di  Kota Pontianak.
2. Wawancara Wawancara  dilakukan  dengan  mengajukan sejumlah pertanyaan kepada beberapa perusahaan swasta mengenai prosedur rekruitment  serta  kendala  yang  seringkali ditemui  dalam  memutuskan  atau  memilih calon  tenaga  kerja  terbaik.  Wawancara  juga dilakukan kepada beberapa calon tenaga kerja.
3. Studi Pustaka Studi pustaka merupakan teknik pengumpulan data  yang  dilakukan  dengan  mencari  dan mengumpulkan  sejumlah  referensi  yang berkaitan  dengan  topik  penelitian.  Studi pustaka digunakan dalam penelitian ini dengan mengumpulkan  beberapa  referensi  yang bersumber dari jurnal, buku, dan data statistik dari website BPS (Badan Pusat Statistik).

## Subjek Penelitian
Subjek  dalam  penelitian  ini  adalah  calon tenaga  kerja  dan  perusahaan  yang  ada  di  Kota Pontianak.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Kriteria yang Dibutuhkan
Variabel yang menjadi kriteria utama dalam Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon Tenaga Kerja diuraikan pada Tabel 1 berikut.
Tabel 1 Kriteria Kriteria Keterangan C1 Gender (10%) C2 Usia (20%) C3 Tingkat Pendidikan (20%) C4 Bidang Keahlian (30%) C5 Pengalaman Kerja (20%)
Sumber: (Lisnawanty et al., 2018)
Nilai  pada  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria  yang  telah  ditentukan  diuraikan  sebagai berikut.
Tabel 2 Kriteria Gender Gender Nilai Tidak Sesuai 0 Sesuai 1 Sumber: (Lisnawanty et al., 2018)
Nilai  (bobot)  pada  gender  menyesuaikan  yang dibutuhkan  oleh  perusahaan.  Jika  perusahaan memberikan  kebutuhan  gender  laki-laki,  dan pengisian identitas calon tenaga kerja adalah laki- laki,  maka  hanya  gender  laki-laki  yang  memiliki nilai  (bobot)  sama  dengan  1,  selain  itu  bobot bernilai nol.

## Tabel 3 Kriteria Usia
Usia Nilai Usia 15 – 18 tahun 0,2 Usia 19 – 22 tahun 0,4 Usia 23 – 26 tahun 0,6 Usia 27 – 30 tahun 0,8 Usia <15 tahun dan Usia >30 tahun 1 Sumber: (Lisnawanty et al., 2018) Tabel 4 Kriteria Tingkat Pendidikan Tingkat Pendidikan Nilai Tidak Sesuai 0 Sesuai 1 Sumber: (Lisnawanty et al., 2018)
Nilai (bobot) pada tingkat pendidikan calon tenaga kerja  menyesuaikan  yang  dibutuhkan  oleh perusahaan.  Jika  data  calon  tenaga  kerja  sesuai dengan kebutuhan perusahaan, maka nilai (bobot) sama dengan 1, selain itu bobot bernilai nol.
Tabel 5 Kriteria Bidang Keahlian Bidang Keahlian Nilai Tidak Sesuai 0 Sesuai 1 Sumber: (Lisnawanty et al., 2018)
Nilai  (bobot)  pada  bidang  keahlian  calon  tenaga kerja  menyesuaikan  yang  dibutuhkan  oleh perusahaan.  Jika  data  calon  tenaga  kerja  sesuai dengan kebutuhan perusahaan, maka nilai (bobot) sama dengan 1, selain itu bobot bernilai nol.

## Tabel 6 Kriteria Pengalaman Kerja
Pengalaman Kerja Nilai Tidak ada 0 1 tahun 0,2 2 tahun 0,4 3 tahun 0,6 4 tahun 0,8 >= 5 tahun 1
Sumber: (Lisnawanty et al., 2018)
Berikut  adalah  perhitungan  seleksi    calon  tenaga kerja  dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).

## Tabel 7 Kriteria Lowongan Kerja
Kriteria Kebutuhan Gender Semua Usia (min.) 23 tahun Tingkat Pendidikan Sarjana (S1) Bidang Keahlian Ilmu Teknik – Teknik Elektro dan Informatika Pengalaman Kerja 1 tahun Sumber: (Lisnawanty et al., 2018) Tabel 8 Data Calon Tenaga Kerja Kriteria Calon Tenaga Kerja A1 A2 A3 Gender L P P Usia 23 tahun 27 tahun 25 tahun Tingkat Pendidikan S1 S1 S1 Bidang Keahlian Ilmu Teknik - Teknik Elektro dan Informatika Ilmu Teknik - Teknik Sipil & Perencanaan Tata Ruang Ilmu Teknik - Teknik Elektro dan Informatika Pengalaman Kerja 0 2 1 Kriteria Calon Tenaga Kerja A4 A5 A6 Gender P L L Usia 27 tahun 24 tahun 22 tahun Tingkat Pendidikan S1 D3 S1 Bidang Keahlian Ilmu Teknik - Teknik Elektro dan Informatika Ilmu Teknik - Teknik Elektro dan Informatika Ilmu Teknik - Teknik Sipil & Perencanaan Tata Ruang Pengalaman Kerja 2 1 0
Sumber: (Lisnawanty et al., 2018)
Perhitungan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Berikut  adalah  tahapan  perhitungan metode SAW sebagaimana kasus pada Tabel 8.
1. Tahap Analisa Tabel 9 Rating Kecocokan Dari Setiap Alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 0,6 1 1 0 A2 1 0,8 1 0 0,4 A3 1 0,6 1 1 0,2 A4 1 0,8 1 1 0,4 A5 1 0,6 0 1 0,2 A6 1 0,4 1 0 0
Sumber: (Lisnawanty et al., 2018)
Berikut  adalah  matriks  keputusan  X berdasarkan Tabel 9 diatas.
𝑋 = [ 1 0,6 1 1 0 1 0,8 1 0 0,4 1 0,6 1 1 0,2 1 0,8 1 1 0,4 1 0,6 0 1 0,2 1 0,4 1 0 0 ]
2. Tahap Normalisasi Berdasarkan  matriks  keputusan  X,  maka berikut perhitungan normalisasi. Untuk C1 A1 = 1 / 1 = 1 A4 = 1 / 1 = 1 A2 = 1 / 1 = 1 A5 = 1 / 1 = 1 A3 = 1 / 1 = 1 A6 = 1 / 1 = 1 Untuk C2 A1 = 0,6 / 0,8 = 0,75 A4 = 0,8 / 0,8 = 1 A2 = 0,8 / 0,8 = 1 A5 = 0,6 / 0,8 = 0,75 A3 = 0,6 / 0,8 = 0,75 A6 = 0,4 / 0,8 = 0,5
Untuk C3, A1 = 1 / 1 = 1
A4 = 1 / 1 = 1 A2 = 1 / 1 = 1 A5 = 0 / 1 = 0 A3 = 1 / 1 = 1 A6 = 1 / 1 = 1
Untuk C4, A1 = 1 / 1 = 1
A4 = 1 / 1 = 1 A2 = 0 / 1 = 0 A5 = 1 / 1 = 1 A3 = 1 / 1 = 1
A6 = 0 / 1 = 0
Untuk C5, A1 = 0 / 0,4 = 0
A4 = 0,4 / 0,4 = 1 A2 = 0,4 / 0.4 = 1 A5 = 0,2 / 0,4 = 0,5 A3 = 0,2 / 0,4 = 0,5 A6 = 0 / 0,4 = 0
Berdasarkan  dari  hasil  normalisasi  tersebut diatas,  maka  matriks  yang  dihasilkan  sebagai berikut.
Tabel 10 Hasil Normalisasi Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 0,75 1 1 0 A2 1 1 1 0 1 A3 1 0,75 1 1 0,5 A4 1 1 1 1 1 A5 1 0,75 0 1 0,5 A6 1 0,5 1 0 0 Sumber: (Lisnawanty et al., 2018) 2. Tahap Perankingan
Dalam  tahap  perankingan,  setiap  baris matriks  nilai  normalisasi  akan  dikalikan  dengan bobot  kriteria,  sehingga  dihasilkan  perankingan sebagai berikut.
Tabel 11 Perankingan Alternatif Total Ranking A1 75 3 A2 70 4 A3 85 2 A4 100 1 A5 65 5 A6 40 6
Sumber: (Lisnawanty et al., 2018)
Dari hasil perankingan pada Tabel 11 diatas, maka terlihat  bahwa  A4  menjadi  rekomendasi  pertama karena memiliki bobot 100 (ranking 1).

## Analisa Kebutuhan
Analisa  kebutuhan  pada  Sistem  Pendukung Keputusan Calon Tenaga Kerja (SIPEKERJA) diuraikan sebagai berikut.
A. Halaman Admin
Analisa  kebutuhan  pada  halaman  admin diuraikan sebagai berikut.
A1.   Admin login A2.   Admin mengelola data lowongan kerja A3.   Admin mengelola data perusahaan A4.   Admin mengelola informasi
A5. Admin mengelola laporan pendaftaran kerja
A6.   Admin mengelola pengaturan sistem A6.a.   Admin megelola bidang keahlian A6.b.   Admin mengelola daftar informasi untuk calon tenaga kerja dan perusahaan A6.c.   Admin mengelola jenis pekerjaan A6.d.   Admin mengelola kategori pekerjaan A6.e.   Admin mengelola level pekerjaan A6.f.   Admin mengelola data pengguna A6.g.   Admin mengelola aplikasi
Gambar  2  berikut  ini  merupakan Use  Case Diagram pada halaman Admin.

## Sumber: (Lisnawanty et al., 2018)
Gambar 2 Use Case Diagram Admin
B. Halaman Perusahaan
Analisa kebutuhan
pada
halaman perusahaan diuraikan sebagai berikut. B1.   Perusahaan daftar akun B2.   Perusahaan login B3.   Perusahaan mengubah profil B4.   Perusahaan mengelola data lowongan kerja B5.   Perusahaan mengelola tenaga kerja terpilih B6.   Perusahaan mengelola data calon tenaga kerja B7.   Perusahaan mengelola data informasi B8.   Perusahaan mengelola laporan pendaftaran kerja
Gambar  3  berikut  ini  merupakan Use  Case Diagram pada halaman Perusahaan.
Sumber: (Lisnawanty et al., 2018) Gambar 3 Use Case Diagram Perusahaan
C. Halaman Calon Tenaga Kerja
Analisa  kebutuhan  pada  halaman  calon tenaga kerja diuraikan sebagai berikut. C1.   Calon tenaga kerja registrasi C2.   Calon tenaga kerja login
C3.   Calon tenaga kerja mengubah profil C4.   Calon tenaga kerja mengubah sandi
C5.   Calon tenaga kerja melamar pekerjaan di lowongan kerja
C6. Calon tenaga kerja melihat data perusahaan C7.   Calon tenaga kerja dapat melihat data calon perusahaan penerima C8.   Calon tenaga kerja memperoleh informasi
Gambar  4  berikut  ini  merupakan Use  Case
Diagram pada halaman Calon Tenaga Kerja.
Sumber: (Lisnawanty et al., 2018) Gambar 4 Use Case Diagram Calon Tenaga Kerja
Cara  Kerja Simple  Additive  Weighting (SAW) pada Sistem Pendukung Keputusan Calon Tenaga Kerja (SIPEKERJA) di Kota Pontianak
Berikut  adalah  ilustrasi  atau  cara  kerja metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  pada Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Calon Tenaga Kerja (SIPEKERJA) di Kota Pontianak.
Calon  Tenaga  Kerja  melakukan  registrasi  sebagai akun tenaga kerja.
Sumber: (Lisnawanty et al., 2018)
Gambar 5. Registrasi Akun Calon Tenaga Kerja
Calon  Tenaga  Kerja  melakukan  login  dan  edit profil untuk melengkapi identitas diri.
Sumber: (Lisnawanty et al., 2018)

## Gambar 6 Menu Edit Data Pribadi
Sumber: (Lisnawanty et al., 2018) Gambar 7. Edit Data Pribadi
Calon  Tenaga  Kerja  memilih  menu  Lowongan Kerja,  kemudian  klik  menu  Masukkan  Lamaran pada lowongan kerja yang dipilih.
Sumber: (Lisnawanty et al., 2018) Gambar 8 Calon Tenaga Kerja Masukkan Lamaran
Pada  sisi  laman  Perusahaan,  setelah  perusahaan membuat  lowongan  kerja  dan  calon  tenaga  kerja telah  memasukkan  lamaran  secara online ,  maka tahap yang dilakukan adalah:
a. Memilih  salah  satu  lowongan  kerja  yang  telah dipublikasikan.
Sumber: (Lisnawanty et al., 2018) Gambar 9. Perusahaan Memilih Menu Lowongan Kerja
b. Perusahaan  melihat  detail  Daftar  Pelamar Kerja. Masing-masing Calon Tenaga Kerja yang melamar  memiliki  tingkat  rekomendasi berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan.
Sumber: (Lisnawanty et al., 2018)
Gambar 10. Daftar Pelamar Kerja
c.
Perusahaan dapat memberikan Info Panggilan kepada Calon Tenaga Kerja.
Sumber: (Lisnawanty et al., 2018) Gambar 11. Info Panggilan Perusahaan
d. Perusahaan mengisi Info Panggilan.
Sumber: (Lisnawanty et al., 2018)
Gambar 12. Perusahaan Mengisi Info Panggilan
e. Pada  Menu  Tenaga  Kerja  Terpilih,  akan muncul tampilan sebagai berikut.

## Sumber: (Lisnawanty et al., 2018)
Gambar 10 Tenaga Kerja Terpilih
f. Pada  Menu  Laporan  Pendaftaran  Kerja, Perusahaan  dapat  mencetak  rekapulasi pendaftaran kerja.
Sumber: (Lisnawanty et al., 2018)

## Gambar 11 Laporan Pendaftaran Kerja

## Sumber: (Lisnawanty et al., 2018)
Gambar 12 Hasil Pencarian pada Laporan Pendaftaran Kerja
Berdasarkan hasil kerja metode Simple Additive Weighting (SAW),  calon  tenaga  kerja  yang  diterima oleh perusahaan akan mendapat informasi pada menu Calon  Perusahaan  Penerima  dan  dapat  memperoleh
informasi  tahap  selanjutnya,  seperti  agenda pertemuan  untuk  wawancara,  atau  informasi  waktu mulai bekerja.

## KESIMPULAN
Berikut  ini  merupakan  kesimpulan  dari  hasil penelitian  mengenai  Sistem  Pendukung  Keputusan Calon  Tenaga  Kerja  di  Kota  Pontianak.  Pemodelan yang digunakan dalam  rancangan Sistem Pendukung Keputusan  Calon  Tenaga  Kerja  (SIPEKERJA)  di  Kota Pontianak  adalah Simple  Additive  Weighting (SAW) dengan  menggunakan  5  variabel  penelitian,  yaitu gender  (jenis  kelamin),  usia,  tingkat  pendidikan, bidang  keahlian,  dan  pengalaman  kerja.  Kelima variabel  penelitian  ini  akan  menghasilkan  solusi suboptimal  yang  dapat  menunjang  keputusan  pihak perusahaan  dalam  pemilihan  calon  tenaga  kerja terbaik.  Level  pengguna  pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Calon  Tenaga  Kerja  (SIPEKERJA)  di  Kota Pontianak yang dirancang berbasis web ini terdiri dari admin, calon tenaga kerja, dan perusahaan.  Keluaran yang dihasilkan pada level Calon Tenaga Kerja adalah Tanda  Bukti  Perusahaan  Penerima,  pada  level Perusahaan memperoleh keluaran berupa Rekapitulasi Calon Tenaga Kerja Melamar dan Laporan Calon  Tenaga  Kerja  Diterima,  sementara  pada  level Admin  memperoleh  keluaran  berupa  Rekapitulasi Data Perusahaan dan Rekapitulasi Data Calon Tenaga Kerja (teregistrasi status masih aktif).

## REFERENSI
Ardhi, P. B. (2016). Sistem  Pendukung Keputusan
Untuk  Pemilihan  Karyawan  Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting  Di  Pt  .  Herba Penawar Alwahida Indonesia. Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan , 2 (1), 57–80.
Frieyadie.  (2016).  Penerapan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  Dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  Promosi  Kenaikan Jabatan, (1), 37–45.
Lisnawanty, L., Dina, F., & Sihombing, D. O. (2018). Laporan  Akhir  Penelitian  Dosen  Yayasan 2018 . Pontianak.
Pami,  S.  (2017).  Terbaik  Dengan  Metode Promethee  (  Studi  Kasus :  Pt  .  Karya  Abadi Mandiri ), 16 (July), 298–301.
Pusparani, D. (2018). Analisis Proses Pelaksanaan Rekrutmen,  Seleksi,  Dan  Penempatan  Kerja Karyawan. Jurnal  Administrasi  Bisnis  (JAB) , 58 (2).  Retrieved  from  file:///C:/Users/My-
Hp/Downloads/2436-9709-1-PB.pdf
Turkhamun,  I.,  Muharom,  L.  A.,  &  Oktavianto,  H.
(2015).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Calon Tenaga Kerja di PT. Mandiri Sukses  Distributor  Jember  Menggunakan Metode Weighted Product, 1–6.