JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 264 – 272

## PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN KARYAWAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Moh Nafis Ahsan 1) , Umi Chotijah 2)
1, 2) Teknik Informatika , Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatera No. 101, Gn. Malang, Randuagung, Kec. Kebomas, Kabupaten Gresik, Jawa Timur e-mail: nafisahsan3@gmail.com 1) , umi.chotijah@umg.ac.id 2)

## ABSTRAK
Proses seleksi sebagai karyawan baru di PT Sinergi Informatika Semen Indonesia masih dilakukan secara manual, calon pelamar  baru akan  difilter  dengan  membandingkan  cv  dengan  spesifikasi  yg  di  pilih. Seseorang  yang  memiliki  kecocokan yang dibutuhkan akan dilanjutkan dengan proses wawancara. Alur proses diikuti oleh beberapa rangkaian tes tertulis, salah satunya  tes psikologi,  tes  potensi  akademik  dan  lain  lain. Penelitian  ini  memiliki  tujuan  yaitu  untuk  membuat  Sistem Pen- dukung  Keputusan  dalam  pemilihan  perekrutan  karyawan  baru  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW). Alasan memilih metode ini adalah agar dapat menentukan nilai bobot untuk setiap kriteria masing masing, kemudian akan diteruskan melalui sistem ranking yang akan dipilih alternatif terbaik. Alternatif yang berhak diterima dengan menjadi peg- awai  baru  dan  sesuai  dengan  kriteria  dapat  ditentukan  dalam  pembuatan  aplikasi  ini  dengan  menggunakan  metode  RUP (Rational Unified Process), dengan Metodologi Penelitian Deskriptif dan Metodologi Penelitian Tindakan. Untuk implemen- tasi  sistem  ini  sendiri  memakai  PHP  dan  MySQL  untuk  dimasukkan  kedalam  database.  Tujuan  adanya  sistem  pendukung keputusan diharapkan dapat membantu bagian rekrutmen untuk menentukan pengambilan keputusan dalam proses rekrut- men di PT Sinergi Informatika Semen Indonesia lebih mudah dan cepat.

## Kata Kunci: Simple Additive Weighting, SAW, Sistem Pendukung Keputusan

## ABSTRACT
The selection process as a new employee at PT Sinergi Informatika Semen Indonesia is still done manually, prospective new applicants will be filtered by comparing their CV with the selected specifications. Someone who has the required match will continue with the interview process. The process flow is followed by several series of written tests, one of which is a psycho- logical test, a test for academic potential and others. The purpose of this research is to create a new Recruitment Selection Decision Support System using the Simple Additive Weighting (SAW) method. The reason for choosing this method is to be able to determine the weight value for each criterion, then it will be forwarded through a ranking system where the best al- ternative will be selected. Alternatives that are eligible to be accepted by becoming new employees and in accordance with the criteria can be determined in making this application using the RUP (Rational Unified Process) method, with Descrip- tive Research Methodology and Action Research Methodology. For the implementation of this system itself uses PHP and MySQL to be entered into the database. The purpose of the decision support system is expected to be able to help the re- cruitment department to determine decision making in the recruitment process at PT Sinergi Informatika Semen Indonesia more easily and quickly.
Keywords: Simple Additive Weighting, SAW, Decission Support System

## I. P ENDAHULUAN
ecision  support  system  adalah  sistem  yang  berbasis  komputer,  hampir  selalu  interaktif,  dan  dirancang untuk  membantu  seorang  manajer  dalam  membuat  keputusan  [1].  Sedangkan  menurut  Sprague  [2], pengertian  DSS  yaitu  suatu  informasi  system  yang  dapat  atau  bisa  diharapkan  untuk  membantu manajemen dalam situasi pengambilan keputusan. Adanya pengambilan sebuah keputusan dengan memanfaatkan sistem  informasi  dapat  mengurangi  beberapa  tugas  manajer  dan  dapat  menghasilkan  keputusan  yang  cukup efisien dan efektif. Decision support system juga mempunyai fungsi yang relevan sekali yaitu mampu menjawab masalah-masalah semi terstruktur di perusahaan atau organisasi tersebut.
Tenaga Kerja dengan kualitas yang mumpuni sangat dibutuhkan agar meningkatkan produktivitas kerja suatu perusahaan, seseorang yang mempunyai kompetensi dan keahlian akan dapat meningkatkan pelayanan yang lebih maksimal. Hal ini menyebabkan perusahaan sulit memilih yang menyamai apa yang dibutuhkan dan ahli dalam bidangnya.
Manajemen  yang  berfungsi  untuk  mendapatkan  SDM yang  paling  baik  bagi  bisnis  yang  akan  dijalankan  dan D

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 264 – 272
bagaimana  SDM  yang  paling  baik  tersebut  dapat  dipelihara  dan  selalu  bekerja  sama  dengan  kualitas  pekerjaan yang  maksimal.  Banyaknya  tenaga  kerja  yang  memiliki  kemampuan  yang  berbeda  disetiap  bagiannya  [3], sehingga  dalam  memilih  karyawan  baru  dibutuhkan  seleksi  dari  calon  karyawan  yang  memenuhi  kriteria  dan kebutuhan  pada  perusahaan  [4]  maka  dari  itu  diperlukan  sebuah  sistem  yang  bisa  berfungsi  sebagai  seleksi otomatis  dari  setiap  karyawan  yang  ingin  mendaftar  dengan  kriteria  yang  berbeda  yang  mereka  miliki,  karena dengan  melakukan  seleksi  secara  tidak  langsung  tentu  hal  itu  akan  sangat  efisien  dan  mengurangi  resiko  akan terjadinya kesalahan dalam memutuskan dan memilih karyawan apa yang diinginkan perusahaan [5]. Penelitian ini  bertujuan  agar  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) dapat membantu bagian Penerimaan Karyawan dalam mengambil keputusan untuk proses penerimaan karyawan pada PT Sinergi Informatika Semen Indonesia yang lebih mudah dan lebih akurat.
SAW  (Simple  Additive  Weighting)  adalah  sebuah  cara  yang  memilah  secara  alternatif  dan  terbaik  dari berbagai  alternatif  yang  didasari  kriteria-kriteria  yang  dipilih  dengan  cara  melakukan  seleksi  ranking  agar  tahu dari  nilai  tertinggi  sampai  yang  paling  rendah  [6].  Oleh  karena  itu,  dengan  mengadopsi  metode  SAW, dimungkinkan  untuk  menilai  hasil  perekrutan  karyawan  dari  yang  memiliki  standar  perekrutan  tinggi  hingga yang memiliki standar perekrutan rendah, dan diizinkan bekerja di sebuah perusahaan. SAW sering juga dikenal sebagai istilah metode penjumlahan paling berbobot [7]. Konsep paling dasar metode SAW yaitu dengan mencari penjumlahan  paling  berbobot  dari  kinerja  setiap  alternatif  di  semua  atribut.  Pada  metode  SAW  membutuhkan proses  yang  dinamakan  normalisasi matrik  keputusan  (x)  ke suatu  skala  yang  bisa  disandingkan  dengan  semua atribut alternatif yang ada [8]. Penerapan mengenai sistem pendukung keputusan pada peneliitian yang sudah ada sebelumnya menggunakan metode AHP, banyak kekurangan yang dirasa peneliti dalam penerapan metode AHP di penerimaan karyawan, karena semakin banyak datanya maka akan berkurang nilai keakuratannya, dengan itu dipilih metode SAW karena dengan data yang banyak nilai keakuratan SAW menjadi lebih baik.

## II. M ETODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode deskriftif dan metode penelitian terapan yang merupakan penelitian yang diarahkan  untuk  mendapatkan  informasi  yang  kegunaanya  untuk  memecahkan  masalah  dengan  tujuan menerapkan,  menguji,  dan  mengevaluasi  masalah  yang  praktis  [9].  Metode  ini  diolah  dengan  menggunakan permodelan  Sistem  Pendukung  Keputusan  memakai  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Sistem Pendukung Keputusan juga dapat dikatakan dengan sistem yang bertujuan untuk mendukung kinerja manajemen dalam  mengambil  keputusan.  Maka  sistem  yang  akan  kita  buat  harus  memenuhi  kriteria  berikut:  sederhana, mudah untuk dipahami, serta detail dalam fitur dan informasi.
Secara  umum  dalam  permodelan,  sistem  pengambil  keputusan  yang  dimodifikasi  [10]dapat  digambarkan sebagai pada gambar 1 berikut ini.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 264 – 272
Langkah-langkah  untuk  menentukan  metode  SAW  adalah  menentukan  kriteria  (Ci)  yang  bisa  dijadikan sebagai  pedoman  dalam  pengambilan  keputusan.  Langkah  berikutnya  adalah  menetapkan  rating  kecocokan pada  setiap  alternatif  yang  ada  pada  setiap  kriteria.  Selanjutnya,  membuat  keputusan  otomatis  yang berdasarkan kriteria (Ci), dilanjutkan dengan melakukan  penormalan matrik didasari dengan persamaan yang disesuaikan  dengan  semacam  atribut  (baik  atribut  untuk  keuntungan  ataupun  atribut  dengan  biaya)  sehingga matrik  ternormalisasi  R.  Kemudian  hasil  akhir  diperoleh  dengan  proses  perankingan  yaitu  perjumlahan  dari perkalian matrik ternormalisasi R dengan vektor bobot preferensi sehingga  dapat  diperoleh nilai  paling besar yang dipilih sebagai alternatif terbaik misalnya (A1).

## A. Perancangan Sistem
Perancangan sistem yang digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Diagram  Use  case,  penulis  mengorganisasi  dan  memodelkan  perilaku  sistem  yang  dibutuhkan  serta  yang diharapkan pengguna
2. Activity Diagram, penulis memperlihatkan aliran dari suatu aktivitas ke aktivitas lainnya dalam sistem.
3. Class Diagram, penulis memperlihatkan himpunan kelas dan relasi.
4. Sequence  Diagram,  penulis  memodelkan  aliran  logika  dari  sistem  yang  akan  dibangun  dalam  cara  yang visual.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Analisis  dan  Perancangan  Sistem  pada  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  mempunyai  kriteria  yang diperlukan  untuk  menentukan  siapa  saja  calon  karyawan  yang  akan  lolos  seleksi  sebagai  karyawan.  Salah  satu kriteria yang digunakan untuk menyeleksi karyawan dapat dilihat di tabel 1 :

## TABEL I

## KRITERIA CALON KARYAWAN
Dari  Kriteria  Tabel  I  akan  ditentukan  bobot  -bobotnya,  yaitu  :  pada  bobot  terdiri  dari  enam  bilangan  fuzzy, yaitu sangat rendah (SR), rendah (R), sedang (S), tengah (T1), tinggi (T2), dan sangat tinggi (ST) seperti terlihat pada Gambar Tabel II :
TABEL II

## PEMBOBOTAN
Bilangan Fuzzy Nilai Sangat Rendah (SR) 0 Rendah (R) 0.2 Sedang (S) 0.4 Tengah (T1) 0.6 Tinggi (T2) 0.8 Sangat Tinggi (ST) 1
Dalam hal ini untuk menggambarkan faktor yang terlibat langsung dengan sistem dapat dijelaskan dengan Use case Diagram gambar 2  berikut:
Kriteria Keterangan C1 Pengalaman Kerja C2 Tes Tertulis C3 Pendidikan C4 Wawancara C5 IPK C6 Usia

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 264 – 272
Gambar 2. Usecase Diagram
Sementara Activity Diagram penelitian ini dalam menggambarkan proses bisnis dan tahapan alur kerja sistem langkah demi langkah. Digambarkan pada gambar 3.
Gambar 3. Activity Diagram
Class  diagram penelitian  ini  ,  mendeskripsikan  kelas  yang  terdapat  dalam  sistem  dan  hubungan  antar  kelas yang satu dengan kelas yang lainnya dapat dilihat pada gambar 4.

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 264 – 272

## Gambar 4. Class Diagram
Sequence Diagram penelitian ini dalam menggambarkan      interaksi antar objek di dalam sistem dan semua yang terlibat di lingkungan dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Sequence Diagram

## A. Analisis Kebutuhan Input dan Output
Kebutuhan  input  terdiri  dari  beberapa  penentuan  kriteria  calon  penerima  beasiswa  yang  merupakan  langkah pertama dalam metode SAW, sebagai berikut :
1. Penentuan Kriteria (Ci)  pada tabel 3

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 264 – 272
TABEL III KRITERIA Kriteria Keterangan C1 Pengalaman Kerja C2 Tes Tertulis C3 Pendidikan C4 Wawancara C5 Status C6 Usia

## 2. Pembobotan dengan bilangan fuzzy pada tabel 4
TABEL IV
BOBOT

## 3. Pembobotan pada kriteria Pengalaman Kerja pada tabel 5
TABEL V PENGALAMAN KERJA Pengalaman Kerja Kategori Nilai 0 Tahun Kurang 0,2 1 Tahun Cukup 0,8 >= 2 Tahun Memenuhi 1

## 4. Pembobotan pada kriteria tes tertulis pada tabel 6
TABEL VI TES TERTULIS Hasil Test Kategori Nilai 1 Sangat Buruk 0,2 2 Buruk 0,4 3 Cukup 0,6 4 Baik 0,8 5 Sangat Baik 1

## 5. Pembobotan pada kriteria Pendidikan pada tabel 7
Tabel VII Pendidikan Pendidikan Kategori Nilai SLTA Kurang 0,6 Diploma (D3) Cukup 0,8 Strata I (S1) Memenuhi 1

## 6. Pembobotan pada kriteria wawancara pada tabel 8
TABEL VIII WAWANCARA Hasil Test Kategori Nilai 1 Sangat Buruk 0,2 2 Buruk 0,4 3 Cukup 0,6 4 Baik 0,8 5 Sangat Baik 1

## 7. Pembobotan pada kriteria Status pada tabel 9
TABEL IX STATUS Status Kategori Nilai Menikah Cukup 0,6 Single Sangat Baik 1 Bilangan Fuzzy Nilai Sangat Rendah (SR) 0 Rendah (R) 0.2 Sedang (S) 0.4 Tengah (T1) 0.6 Tinggi (T2) 0.8 Sangat Tinggi (ST) 1

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 264 – 272

## 8. Pembobotan pada kriteria Usia pada tabel 10
TABEL X USIA Pendidikan Kategori Nilai 16 – 19 Tahun Muda 0,6 20 – 25 Tahun Sedang 1 26 – 30 Tahun Tua / Dewasa 0,8
Dalam Penelitian ini akan diambil 5 contoh data dari pelamar karyawan baru di PT. Sinergi Informatika Semen Indonesia yang akan  dihitung dengan metode Simple Additive Weighting (SAW).

## B. Pembobotan Nilai
Dalam Metode Simple Additive Weighting (SAW), kita harus memberikan nilai bobot. Nilai bobot yang didapat di PT. Sinergi Informatika Semen Indonesia pada tabel 11.
TABEL XI NILAI BOBOT No Kriteria Bobot Keterangan 1 C1 0,8 Memenuhi 2 C2 0,8 Baik 3 C3 1 Memenuhi 4 C4 0,6 Cukup 5 C5 1 Sangat Baik 6 C6 1 Sedang
Dari nilai bobot yang diberikan PT.Sinergi Informatika Semen Indonesia, untuk bisa diterima kerja sebagai posisi baru maka nilai kriteria pelamar harus mendekati nilai bobot yang diberikan atau bahkan lebih baik dari nilai yang diberikan.

## C. Proses Perangkingan
Melakukan proses perangkingan dengan menggunakan persamaan sebagai berikut.
n
Vi = ∑ Wj Rij j=1
Persamaan tersebut memiliki keterangan diantaranya (Vi) rangking untuk setiap alternative, (Wj) nilai bobot dari setiap kriteria, (Rij) nilai rating kinerja ternormalisasi, dan Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa al- ternatif Ai lebih terpilih. Berikut perhitungan proses perankingan.
Bobot W yang telah diberikan yaitu : W = [ 0.8, 0.8, 1, 0.6, 1, 1].
V1 = (0.8)(0.6) + (0.8)(0.8) + (1)(0.6) + (0.6)(0.75) + (1)(1) + (1)(0.8)= 0.48 + 0.64 + 0.6 + 0.45 + 1 + 0.8  = 3,97 V2 = (0.8)(1) + (0.8)(0.2) + (1)(0.8) + (1)(0.6) + (1)(0.75) + (1)(1) = 0.8 + 0.16 + 0.8 + 0.6 + 0.75 + 1 = 4,11 V3 = (0.8)(0.6) + (0.8)(0.2) + (1)(0.6) + (0.6)(1) + (1)(0.75) + (1)(0.6) = 0.48 + 0.16 + 0.6 + 0.6 + 0.75+ 0.6 = 3,19 V4 = (0.8)(0.8) + (0.8)(0.8) + (1)(0.8) + (0.6)(1) + (1)(1) + (1)( 1) = 0.64 + 0.64 + 0.8 + 0.6 + 1   = 3,68 V5 = (0.8)(1) + (0.8)(1) + (1)(1) + (1)(0.6) + (1)(0.75) + (1)(1) = 0.8 + 0.8 + 1 + 0.6 + 0.75 + 1 = 4,95

## Dari proses perhitungan nilai akhir maka akan didapatkan nilai pada tabel 12
TABEL VIII PERHITUNGAN NILAI Alternatif Nilai A1 3,97 A2 4,11 A3 3,19 A4 3,68 A5 4,95
Dari tabel 12 didapat nilai tertinggi yaitu A5 dengan nilai 4,95 bisa dijadikan sebagai data pertimbangan un- tuk dipilih sebagai karyawan di PT. Sinergi Informatika Semen Indonesia.

## D. Implementasi Sistem
Tahap ini dilakukan setelah analis dan perancangan sistem, mencakup penerapan sistem, agar sistem tersebut

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 264 – 272
dapat dioperasikan. Pengujian sistem dilakukan dengan secara fungsional blackbox testing pada tabel 13.

## TABEL XIII
PENGUJIAN BLACK BOX No. Pengujian Gambar Hasil 1. Halaman Login Berhasil 2. Halaman Utama
Berhasil
3. Halaman Nilai Berhasil
Berdasarkan  pengujian  secara  blackbox  tabel  13  didapatkan  bahwa  sistem  ini  mampu  berjalan  dengan  baik dengan dibuktikan ketiga halaman sistem berhasil dijalankan tanpa ada kendala

## IV. K ESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat dimabil dari penelitian ini adalah   Sistem  ini  dapat  membantu  manajemen  dalam melakukan  seleksi  penerimaan  karyawan  dengan  lebih  cepat  dan  lebih  akurat.  Sistem  Pendukung  Keputusam menggunakan metode SAW (Simple Additive Weighting) membantu  mempermudah  pengambilan  keputusan bagian  penyeleksian  karyawan.  Serta,  dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan,  kesalahan  dapat  ditekan seminimal mungkin.

## E-ISSN : 2540 - 8984

## JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika)
Volume 07, Nomor 01, Maret 2022 : 264 – 272

## D AFTAR P USTAKA
[1] A. M. Cruz, L. Monsalve, A. M. Ladurner, L. F. Jaime, D. Wang, and D. A. Quiroga, “Information and communication technologies for managing frailty: A systematic literature review,” Aging and Disease . 2021, doi: 10.14336/AD.2020.1114.
[2] N. Ratnasari, D. W. Wijaya, A. T. Khomeiny, and A. P. Wibawa, “Decission Support System in America: A Global and Future Existence,”
Antivirus J. Ilm. Tek. Inform. , 2020.
[3] M. Ilham and S. Bakhri, “Pemilihan Karyawan Terbaik di PT Sehat Bahagia Keluarga Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Paradigma , 2017.
[4] M. Badaruddin, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menerapkan Kombinasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan Rank Order Centroid (ROC),” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1508.
[5] N. Setiawan et al. , “Simple additive weighting as decision support system for determining employees salary,” Int. J. Eng. Technol. , 2018.
[6] H. Hermanto and N. Izzah, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Mat. DAN PEMBELAJARAN , 2018, doi: 10.33477/mp.v6i2.669.
[7] K. Piasecki, E. Roszkowska, and A. Łyczkowska-Hanćkowiak, “Simple additive weighting method equipped with fuzzy ranking of evaluated alternatives,” Symmetry (Basel). , 2019, doi: 10.3390/sym11040482.
[8] A. Aziz, S. M. Nasution, and C. Setianingsih, “Analysis Simple Additive Weighting and Genetic Algorithm for Traffic Management System,” Int.
J. Integr. Eng. , 2020, doi: 10.30880/ijie.2020.12.07.012.
[9] R. Rustandi, Y. Yuniati, and F. Laila Fitria, “Pengaruh Perencanaan Pajak Dan Corporate Social Responsibility Terhadap Manajemen Laba,” Sustain. Account. Financ. J. , 2021, doi: 10.52496/safj-v1.i1.pp6-8.
[10] E. Nur Hidayat, “Pengembangan Aplikasi Decission Support System untuk Kasus Model Inventory,” Maj. Ilm. Gema Marit. , 2020, doi: 10.37612/gema-maritim.v22i2.111.