APLIKASI E-RECRUITMENT MENGGUNAKAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
(STUDI KASUS PT. TELKOM AKSES)
Kholida Dhiaul Alimah*, Puput Putriyatin**, Femi Dwi Anggraeni*** dan Nur Ani****
*Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana
Jl. Raya Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta, 11650 41814120004@student.mercubuana.ac.id
**Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana Jl. Raya Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta, 11650 41814120015@student.mercubuana.ac.id
***Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana Jl. Raya Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta, 11650
41814120016@student.mercubuana.ac.id
****Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana
Jl. Raya Meruya Selatan, Kembangan, Jakarta, 11650

## ABSTRACT
Aplikasi  rekrutmen  online  (e-recruitment)  berbasis  web  pada  PT  Telkom  Akses  merupakan  aplikasi  yang dirancang untuk mempermudah proses perekrutan karyawan baru di PT Telkom Akses. Aplikasi ini dirancang untuk  memberikan  solusi  terhadap  permasalahan  yang  muncul  pada  proses  rekrutmen  yang  saat  ini  belum terpusat  datanya  dan  belum  tersedia  fitur  proses  pengolahan  data  pelamar  yang  menyababkan  perusahaan kesulitan  dalam  menyaring  calon  pelamar  kerja  yang  sesuai  dengan  kebutuhan.  Aplikasi  ini  dikembangkan dengan  pendekatan  metode  prototype  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dengan  framework Code  Igniter  dan  database  MySQL.  Aplikasi  ini  juga  dilengkapi  dengan  sistem  penunjang  keputusan  dengan metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Beberapa  fitur  yang  tersedia  di  aplikasi  ini  antara  lain  pengajuan lowongan  pekerjaan  dari  tiap  unit,  approval  lowongan  pekerjaan  oleh  Human  Capital  (HC)  pusat,  input  soal test  online,  input  biodata pelamar,  apply  lowongan  pekerjaan,  test  online,  menentukan jadwal   pelamar,  input nilai  hasil  interview,  pemberitahuan  kepada  pelamar  melalui  email  resmi  dari  PT  Telkom  Akses,  laporan, rekomendasi  pekerjaan  bagi  pelamar  berdasarkan  kriteria  kesesuaikan  umur,  pendidikan  terkakhir,  nilai IPK,pengalaman  kerja  dan  kesesuaian  gaji  serta  memberikan  rekomendasi  daftar  pelamar  terbaik  bagi perusahaan berdasarkan kriteria yang lolos tahap interview dan kriteria seleksi akhir.
Kata Kunci: Aplikasi, Prototype, Rekrutmen Online, Simple Additive Weighting (SAW), Sistem Penunjang Keputusan.

## PENDAHULUAN
Dalam  rangka  untuk  menciptakan  keunggulan kompetitif dan kinerja perusahaan yang lebih tinggi, perusahaan harus memulai dengan merekrut pelamar yang  memiliki  pengetahuan  dan  keterampilan  yang diperlukan  agar  pekerjaan  dapat  dikerjakan  secara optimal (Boxall dan Purcell,2013).
Selain  itu  untuk  membantu  Human  Resource Development (HRD) dalam memilih calon karyawan terbaik  diperlukan  metode  pengambilan  keputusan yang  tepat  agar  aplikasi  dapat  memberikan rekomendasi  calon  karyawan  yang  sesuai  dengan kebutuhan.  Menurut  pendapat  Sri  Eniyati  dalam jurnal  Destriyana  tahun  2013,  metode Simple Additive  Weighting  Method  (SAW) sesuai  untuk proses pengambilan keputusan karena dapat menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut, kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perangkingan yang akan menyeleksi aternatif terbaik dari sejumlah alternatif  terbaik.  Selain  itu,  kelebihan  dari  model SAW  dibandingkan  dengan  model  pengambilan keputusan  yang  lain  terletak  pada  kemampuannya untuk melakukan penilaian secara lebih tepat karena didasarkan  pada  nilai  kriteria  dan  bobot  prefensi yang sudah ditentukan(Darmastuti, 2013).
Dalam  menjalankan  proses  bisnis  perusahaan PT Telkom Akses (PTTA) dibantu oleh 7 unit. Salah satunya  yaitu  unit  Human  Capital  Management (HCM) yang bertugas menjalankan fungsi perekrutan  karyawan.  Unit  HCM  dibantu  oleh perwakilan  Human  Capital  (HC)  yang  tersebar  di setiap  area  di  seluruh  Indonesia.  Saat  ini,  masih terdapat  beberapa  permasalahan  yang  terjadi  dalam proses  perekrutan  karyawan  di  PTTA.  Misalnya perekrutan  karyawan  yang  dilakukan  oleh  HC  area yang  dilakukan  tanpa  sepengetahuan  pihak  HCM sehingga karyawan yang masuk tidak terkontrol dan mengalami  kenaikan  setiap  tahunya.  Hal  ini mengakibatkan pembagian pekerjaan tidak terkontrol  dan  tidak  sesuai  dengan  keahlian karyawan  sehingga  pekerjaan  yang  dihasilkan kurang  optimal.  Wakil  unit  HC  didaerah  juga terkadang  tidak  melakukan  proses  tes  kemampuan dasar  dikarenakan  kebutuhan  karyawan  yang mendesak  ataupun  dengan  alasan  lainya,  sehingga mengakibatkan  banyak  karyawan  baru  yang  tidak mengerti  bisnis  utama  perusahaan  dan  skill  kerja yang  masih  kurang.  Selain  itu  proses  perekrutan
karyawan  yang  masih  manual  mengakibatkan  data karyawan  yang  masuk  tidak  tercatat  dengan  baik, sehingga  menimbulkan  duplikasi  data  dan  bahkan terdapat karyawan yang sudah mulai bekerja namun belum tercatat datanya.
Berdasarkan  latar  belakang  permasalahan diatas,  paper  ini  menjelaskan  mengenai  usulan aplikasi e-recruitment menggunakan sistem penunjang  keputusan  SAW,  dengan  adanya aplikasi tersebut  diharapkan  dapat  memecahkan  masalah- masalah  yang  ada  dan  proses  perekrutan  karyawan di  PTTA  dapat  berjalan  secara  terpusat,  transparan dan  termonitor.  Sehingga  dapat  menghasilkan karyawan-karyawan  yang  berkualitas  dan  dapat meningkatkan kinerja perusahaan.
Tujuan dan Manfaat dari penelitian ini adalah :
1. Membangun  aplikasi  perekrutan  karyawan berbasis  web  ( e-recruitment )  yang  dapat merekomendasikan lowongan pekerjaan sesuai  data  pelamar  bagi  pelamar  dan menampilkan list pelamar  terbaik  sebagai dasar  pendukung  keputusan  dalam  proses perekrutan karyawan bagi perusahaan .
2. Membangun aplikasi yang dapat menyediakan  sarana  pengajuan  lowongan pekerjaan bagi setiap unit di PTTA, fitur test online , fitur pemilihan dan penetuan tanggal interview pelamar,  fitur  pengolahan  laporan perekrutan  karyawan  serta  dapat  digunakan untuk memantau proses perekrutran karyawan di PTTA.
3. Menerapkan  metode  SAW  sebagai  sistem penunjang  keputusan  dalam  membangun aplikasi e-recruitment berbasis web.
4. Memberikan solusi terbaik sesuai permasalahan  yang  dihadapi  PTTA  dengan aplikasi e-recruitment berbasis web menggunakan  sistem  penunjang  keputusan SAW.

## STUDI LITERATUR

## Decision Support System (DSS)
Menurut  pendapat  Reynolds  dan  Ralph, Decision  Support  System  (DSS) adalah  kumpulan orang,  prosedur,  perangkat  lunak  (software),  basis data,  dan  alat  yang  digunakan  untuk  membantu pengambilan keputusan untuk memecahkan masalah (Masya et al., 2017).

## Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Salah  satu  metode  penyelesaian  masalah Multi- Attribute  Decision  Making  (MADM) adalah  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) .  Metode  SAW dikenal  juga  dengan  istilah  metode  penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  dari  metode  SAW  yaitu mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja pada  setiap  alternatif  dari  semua  atribut  (Fishburn, 1967).
Menurut Kusumadewi dkk dalam bukunya yang berjudul  “Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making (Fuzzy-MADM)”  menjelaskan  bahwa metode  SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada . Diberikan persamaan (1) sebagai berikut:

## (1)

## Gambar 1 Persamaan Normalisasi SAW
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  alternatif  (Vi)  diberikan persamaan (2) sebagai berikut:sebagai berikut:
(2)

## Gambar 2 Persamaan Preferensi untuk setiap Alternatif
Keterangan : Vi = nilai prefensi wj = bobot rangking rij = rating kinerja ternormalisasi
Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif  Ai  lebih  terpilih  (Kusumadewi  et  al., 2016).

## E-Recruitment
E-recruitment merupakan  proses  rekrutmen online  (memanfaatkan  media  internet)  dimana lowongan  kerja  disebarkan  melalui  situs  web perusahaan dan para pelamar bisa mengirimkan CV
atau  resume  mereka  secara  elektronik  melalui  web tersebut  atau  melalui  email  atau  format  elektronik lainnya (Galanaki, 2002).
Penulis lain mendefinisikan e-recruitment merupakan salah satu bagian dari E-HRM (Eletronic Human  Resource  Management) dimana  aplikasi  E- HRM  ini  salah  satu  aplikasi  paling  populer  yang digunakan oleh organisasi (Bartram, 2000; Chapman dan  Webster,  2003;  Lee,  2005;  Panayotopoulou  et al., 2005).

## Metode Prototype
Dengan  metode  prototype,  pengembang  dan pengguna  ( client )  dapat  saling  berinteraksi  selama proses  pembuatan  sistem.  Serta  dapat  memperkecil kesalahan  yang  disebabkan  pada  setiap  tahap prototype dan kesalahan dapat segera terdeteksi oleh pemakai. Secara umum, model prototype terdiri dari beberapa tahapan, yaitu :
1. Komunikasi Pada  tahap  komunikasi,  peneliti  dan pengguna  mengidentifikasi  masalah  yang terjadi dan mencari solusi untuk mengatasinya. Proses pengumpulan kebutuhan  dilakukan  secara  intensif  untuk menspesifikasikan  kebutuhan  perangkat lunak  yang  dibutuhkan  oleh  pengguna. Analisa  kebutuhan  dilakukan  dengan  dua cara yaitu melakukan wawancara beberapa sumber yang terkait dan mencari informasi melalui  buku-buku,  artikel  maupun  jurnal tentang e-recruitment ,  DSS  dan  metode SAW.
2. Perencanaan secara cepat Perencanaan  secara  cepat  berfokus  pada representasi  semua  aspek  perangkat  lunak yang  terlihat  oleh  pengguna  akhir  seperti rancangan  antarmuka  pengguna  dalam bentuk Mock Up atau desain tampilan.
3. Pemodelan perancangan secara cepat Berdasarkan data yang telah dikumpulkan, penulis  merancang  desain  dari  program dengan  menggunakan  Flowmap,  UML
Diagram  dan  Mock  Up  atau  desain tampilan.
4. Pembentukan Prototype Pada  tahap  ini,  dibuat  sebuah  prototype yang  telah  mewakili  sistem  yang  akan dibangun.  Prototype  dibuat  menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan
database MySql, framework CodeIgniter dan
diimplementasikan dengan
menggunakan metode SAW sebagai sistem penunjang keputusanya.
5. Penyerahan sistem ke pengguna, pengiriman dan Umpan Balik.
Pada  tahap  ini,  dilakukan  evaluasi  dengan pengguna.  Evaluasi  dilakukan  dengan mencocokan  kesesuaian  desain  dengan aplikasi  yang  telah  dibangun  (Noprisson dan Budiyarti, 2018).

## Penelitian Terkait
Dalam  penilitian  ini    dilakukan  studi  literatur terhadap  lima  jurnal  terkait  pemanfaatan  metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai pendukung  pengambilan  keputusan  dan  lima  jurnal terkait e-recruitment . Penelitian terkait metode SAW antara  lain  mengenai  implementasi  metode  SAW dalam  sistem  informasi  untuk  rekomendasi  pencari kerja  terbaik  (Darmastuti,  2013),  Sistem  Penunjang Keputusan  (SPK)  rekomendasi  penerima  beasiswa (Surya,  2015),  SPK  penerimaan  pegawai  baru (Sundari  dan  Taufik,  2014),  SPK  penerimaan pegawai  baru  PT.  PLN  (PERSERO)    (Djamin  dan Christin,  2015)  dan  SPK  penentuan  karyawan terbaik (Lulu et al., 2014).
Sedangkan beberapa penelitian terkait e- recruitment diantaranya  rancangan  sistem  informasi e-recruitment berbasis  web  pada  PT.Geoservices (Anisah  et  al.,  2016),  perancangan  sistem e- recruitment berbasis  web  pada  PT.  Agung Podomoro  Land  Tbk    (Pradipti  et  al.,  2016), pemanfaatan  sistem e-recruitment untuk  perekrutan dosen  berkualitas  (Kuway  dan  Syarifudin,  2015), analisis  dan  perancangan e-recruitment (Utami  dan Mulati,  2013)  dan  efektifitas  penerapan  metode rekrutmen  online  ( e-recruitment )  (Nanda  dan Prasetya, 2017).
Berdasarkan  5  penelitian  sebelumnya  terkait metode  SAW    dapat  dilihat  bahwa  metode  SAW cocok  digunakan sebagai alat bantu untuk menentukan  alternatif  terbaik  dari  alternatif- alternatif yang ada. Dengan metode pembobotan dari masing-masing  kriteria  dan  perhitungan  akhir  yang ditampilkan dalam bentuk perangkingan memudahkan  pengguna  dalam  memilih  alternatif terbaik.
Sedangkan  dari  5  penelitian  mengenai e- recruitment diatas belum ada proses pengolahan data pelamar  oleh  sistem  yang  menggunakan  alat  bantu pengambilan  keputusan  khususnya  metode  SAW
untuk  merekomendasikan  lowongan  pekerjaan  bagi pelamar yang sesuai keahlian dan pengalaman kerja yang  dimiliki  pelamar  berdasarkan  data  yang  di- input  saat  proses  pengiriman  berkas  lamaran pekerjaan dan membantu merekomendasikan pelamar  terbaik  kepada  unit  HCM  sesuai  kriteria calon  karyawan  baru  yang  ditetapkan  perusahaan berdasarkan  data  pelamar,  hasil test  online dan  tes wawancara.

## METHODOLOGI
Penelitian terbagi menjadi beberapa tahapan, seperti digambarkan pada gambar 3 dan gambar 4 berikut :
Gambar 3 Diagram Alir Penelitian (1)
Gambar 4 Diagram Alir Penelitian (2)

## HASIL DAN DISKUSI
Hasil pengembangan aplikasi e-recruitment berbasis web  menggunakan  sistem  penunjang  keputusan SAW  digambarkan  dalam  bentuk  analisa  SAW, Unified  Modeling  Language  (UML)  dan  Antar Muka.

## Analisa SAW
Sebelum  dilakukan  implementasi  aplikasi e- recruitment , terlebih dahulu dilakukan analisa sistem pengambilan keputusan menggunakan metode SAW dengan  menentukan  kriteria  dan  pembobotan  yang akan  digunakan,  melakukan  penjabaran  alternatif pada  setiap  kriteria  (proses  perhitungan  SAW)  dan melakukan  proses  perangkingan.  Terdapat  3 rancangan sistem pengambilan keputusan yang akan digunakan,  satu  dari  sisi  pelamar    untuk mengurutkan  lowongan  pekerjaan  yang  sesuai dengan profile pelamar berdasarkan kriteria kesesuaian umur, pendidikan terakhir, nilai IPK dan pengalaman  kerja  dan  2  lainya  dari  sisi  perusahaan
untuk menentukan  pelamar  yang  lolos  tahap  seleksi awal  /  tahap interview berdasarkan  IPK,  umur, pendidikan,  pengalaman  kerja  dan  nilai test  online dan  tahap  seleksi  akhir  berdasarkan  komunikasi, penampilan, perilaku, keahlian dan pengetahuan dan nilai  akhir  seleksi  awal.  Berikut  adalah  tabel  bobot untuk masing-masing kriteria :
• Rekomendasi lowongan pekerjaan bagi pelamar Tabel 1 Kriteria dan Bobot  Kesesuaian Umur (C1) Status Bobot tidak sesuai 1 sesuai 2 Tabel 2 Kriteria dan Bobot Pendidikan Terakhir (C2) Status Bobot tidak sesuai 1 sesuai 2 Tabel 3 Kriteria dan Bobot IPK (C3) Status Bobot tidak sesuai 1 sesuai 2 Tabel 4 Kriteria dan Bobot Kesesuaian Pengalaman Kerja (C4) Status Bobot tidak sesuai 1 sesuai 2 Tabel 5. Kriteria dan Bobot Kesesuaian Gaji (C5) Status Bobot tidak sesuai 1 sesuai 2
• Penyaringan pelamar yang lolos tahap seleksi awal
Tabel 6 Kriteria dan Bobot IPK (C1) Nilai IPK Bobot < 2.50 1 2.50 - 3.09 2 3.10 - 3.50 3 3.51 - 3.70 4 > 3.71 5
Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer Vol. 4 No. 1 Januari 2020 ISSN 2548-740X E-ISSN 2621-1491

## Tabel 7 Kriteria dan Bobot Umur (C2)
Umur (Tahun) Bobot < 20 dan > 35 1 30 - 35 2 20 - 24 3 24 - 29 4

## Tabel 8 Kriteria dan Bobot Pendidikan Terakhir (C3)
Pendidikan Terakhir Bobot SMA / SMK 1 D1 2 D3 3 S1 4 S2 5 S3 6

## Tabel 9 Kriteria dan Bobot Pengalaman Kerja (C4)
Tahun Bobot 0 tahun 1 1 tahun 2 2 tahun 3 > 2 tahun 4 Tabel 10 Kriteria dan Bobot Nilai Test Online (C5) Nilai Bobot 0 - 25 1 26 - 50 2 51 - 75 3 76 - 100 4
• Penyaringan  pelamar  yang  lolos  tahap  seleksi akhir

## Tabel 11 Kriteria dan Bobot Komunikasi (C1)
Nilai Bobot Sangat kurang 1 Kurang 2 Baik 3 Sangat baik 4

## Tabel 12 Kriteria dan Bobot Penampilan (C2)
Nilai Bobot Sangat kurang 1
Kurang 2 Baik 3 Sangat baik 4 Tabel 13 Kriteria dan Bobot Perilaku (C3) Nilai Bobot Sangat kurang 1 Kurang 2 Baik 3 Sangat baik 4 Tabel 14 Kriteria dan Bobot Keahlian dan Pengetahuan (C4) Nilai Bobot Sangat kurang 1 Kurang 2 Baik 3 Sangat baik 4 Tabel 15 Kriteria dan Bobot Nilai Akhir Seleksi Awal (C5) Nilai Bobot 0 - 24 1 25 - 44 2 45 - 64 3 65 - 79 4 80 - 100 5

## Proses Perhitungan SAW
Dalam  pembahasan  ini  akan  dijabarkan  mengenai contoh proses perhitungan  SAW untuk menentukan lowongan pekerjaan yang paling sesuai dengan data / profile pelamar.
1. Menentukan kriteria:
a. Umur (C1)
b. Pendidikan Terakhir (C2) c. Nilai IPK (C3) d. Pengalaman Kerja (C4)
e. Kesesuaian Gaji (C5)
2. Menentukan alternatif pilhan:
a. Staff Network (Alternatif 1 /A1)
b. Quality Assurance (Alternatif 2/A2)
c. Web Programmer (Alternatif 3 /A3)
3. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif  pada setiap kriteria
Tabel 17. Tabel Nilai Alternatif di Setiap Kriteria
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Staff Network 1 1 2 1 2 Quality Assurance 2 1 2 1 2 Web Programmer 1 2 1 1 2 4. Menentukan  matriks keputusan berdasarkan kriteria
          = 2 1 1 2 1 2 1 2 1 2 2 1 2 1 1 X 5.
Perhitungan ternormalisasi matrix
Normalisasi C1:
R 11 =   1,2,1 1 Max =   2 1 = 0,5
R 12 =   1,2,1 2 Max =   2 2 = 1 R 13 =   1,2,1 1 Max =   2 1 = 0,5
Normalisasi C2:
R 21 =   1,2 1 1 , Max =   2 1 = 0,5
R 22 =   1,2 1 1 , Max =   2 1 = 0,5 R 23 =   1,2 1 2 , Max =   2 2 = 1
Normalisasi C3:
R 31 =   2,2,1 2 Max =   2 2 = 1 R 32 =   2,2,1 2 Max =   2 2 = 1 R 33 =   2,2,1 1 Max =   2 1 = 0,5
Normalisasi C4:
R 41 =   1,1,1 1 Max =   1
1 = 1
R 42 =   1,1,1 1 Max =   1 1 = 1
R 43 =   1,1,1 1 Max =   1 1 = 1 Normalisasi C5:
R 51 =   2,2,2 2 Max =   2 2 = 1 R 52 =   2,2,2 2 Max =   2 2 = 1
R 53 =   2,2,2 2 Max =   2 2 = 1 R=           1 1 0,5 1 0,5 1 1 1 0,5 1 1 1 1 0,5 0,5

## 6. Proses perangkingan
Proses  perangkingan  dengan  menggunakan bobot  yang  telah  diberikan  oleh  pengambil keputusan : W = [10,10,25,25,30] menghasilkan data sebagai berikut :
V 1 = (0,5*10) + (0,5*10) + (1*25) + (1*25) +  (1*30)
V 1 = 5 + 5 + 25 + 25 + 30 V 1 = 90 V 2 = (1*10) + (0,5*10) + (1*25) + (1*25) +
(1*30)
V 2 = 10 + 5 +25 +25 + 30
V 2 = 95 V 3 = (0,5*10) + (1*10) + (0,5*25) + (1*25) + (1*30)
V 3 = 5 + 10 + 12,5 + 25 + 30 V 3 = 82,5
Jurnal Ilmu Teknik dan Komputer Vol. 4 No. 1 Januari 2020 ISSN 2548-740X E-ISSN 2621-1491

## Tabel 18 Hasil Akhir
Staff Network  (V 1 ) 90.00 Quality Assurance (V 2 ) 95.00 Web Programmer (V 3) 82.50
Dari  hasil  yang  diperoleh,  maka  urutan rangking  alternatif  terbaik  (dari  nilai terbesar ke terkecil) yang akan direkomendasikan adalah Quality Assurance, Staff Network dan Web Programmer .

## Use Case Diagram
Use case diagram pada gambar 5 menggambaran aktifitas yang dapat dilakukan oleh pengguna sistem dalam aplikasi e-recruitment :
Gambar 5 Use Case Diagram Sistem Rekrutmen Online

## Definisi Aktor
Tabel 19 Definisi Aktor
No Aktor Deskripsi 1 User / Pendaftar User  /  Pendaftar  merupakan  calon karyawan  yang  mengakases  aplikasi rekrutmen 2 HCM Pusat HCM  Pusat  adalah  karyawan  yang berposisi  dibawah  direktorat  HCM dan berada di Head Office (HO) yang memiliki  wewenang  untuk approve lowongan, input  soal  tes  kemampuan dasar,  menjadwalkan interview dan melakukan update hasil interview .
3 VP/GM/PM Unit Terkait VP/GM/PM adalah  karyawan  yang berposisi sebagai atasan paling tinggi pada  unit  tersebut  yang  memiliki wewenang untuk mengajukan lowongan,  menjadwalkan interview dan melakukan update hasil
interview .

## Definisi Use Case
Tabel 20 Definisi Use Case No Use case Deskripsi 1 Registrasi User Merupakan  proses  pendaftaran  calon pelamar  dengan  mengisi  email  aktif  dan password 2 Update Profile User Merupakan  proses  pengisian  data  diri pelamar 3 Pilih dan Apply Loker Merupakan  proses  melihat  lowongan pekerjaan  yang  ada  kemudian apply pada lowongan  pekerjaan  yang  dirasa  sesuai yang dilanjutkan dengan proses test online 4 Login Merupakan proses dimana sistem melakukan  pengecekan  terhadap  identitas berupa username dan  kata  sandi  yang  di- input- kan 5 Pengajuan Loker Merupakan proses memasukan data pengajuan loker ke database 6 Approval Loker Merupakan  proses approval loker  yang telah diajukan 7 Input Soal Test Online Merupakan  proses  memasukan  data  soal test online ke database
8 Penjadwalan Interview Merupakan proses memasukan data
tanggal interview dan  memilih  pelamar yang  akan  di- interview ,  system  akan mengirimkan email pemberitahuan kepada pelamar.
9 Update
Hasil Interview Merupakan  proses  memasukan  data  nilai hasil interview dan memilih pelamar yang akan direkrut 10 View Profile Pendaftar Merupakan  proses  dimana  VP/PM/GM dan  HCM  dapat  melihat profile lengkap dari pelamar 11 Reporting Merupakan  proses  untuk  menampilkan report

## Antar Muka
Pada  Gambar  6  dibawah  ini  merupakan  tampilan halaman utama (indeks) ketika aplikasi pertama kali diakses.

## Gambar 6 Halaman Indeks
Pelamar mengisi data diri pada halaman curriculum vitae , seperti yang terlihat pada Gambar 7. Data diri yang  diisi  berupa  informasi  personal  data  (lihat gambar  8),  pendidikan  formal,  pendidikan non formal ,  data  keluarga,  pengalaman  kerja  dan motivasi.  Data  ini  yang  nantinya  akan  digunakan oleh  sistem  untuk  mendapatkan  rekomendasi lowongan  pekerjaan  yang  sesuai  dengan  data pelamar.

## Gambar 8 Halaman Personal Data
Halaman  daftar  lowongan  kerja  dapat  dilihat  pada gambar  9,  halaman  ini  akan  berisi  daftar rekomendasi  lowongan  kerja  yang  sesuai  dengan data pelamar.

## Gambar 9 Halaman Job Vacancy
Setelah  pelamar  melakukan apply lowongan  kerja, selanjutnya  pelamar  akan  diarahkan  kehalaman test online seperti yang terlihat pada gambar 10.
Gambar 10 Halaman Test Online
Halaman daftar pelamar seperti terlihat pada gambar 11 secara otomatis akan menampilkan rekomendasikan  daftar  pelamar  terbaik  sesuai dengan hasil perhitungan sistem penunjang keputusan  menggunakan  metode    pembobotan  / SAW.

## Gambar 11 Halaman List of Applicants

## KESIMPULAN

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan pada  perusahaan  PT  Telkom  Akses    terkait penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai  alat  bantu  pengambilan  keputusan  pada proses  perekrutan  karyawan  dengan  menggunakan aplikasi  berbasis  web  ( e-recruitment ),  penulis menyimpulkan bahwa:
1. Penggunaan  metode  SAW  memudahkan dalam  menyaring  pelamar-pelamar  terbaik karena  menghasilkan  perankingan  nilai akhir  perhitungan  pembobotan  kriteria  dari masing-masing pelamar.
2. Adanya aplikasi e-recruitment , proses pengajuan dan penyebaran lowongan pekerjaan  menjadi  terpusat  dan  mudah dikontrol.
3. Data  pelamar  tersimpan  rapi  di  database sehingga mengurangi risiko data rangkap.
4. Aplikasi e-recruitment memudahkan perusahaan  dalam  mengambil  data  laporan pelamar  yang  telah  mendaftar  atau  apply lowongan  pekerjaan  yang  disediakan  sesuai kebutuhan pelaporan.
5. Aplikasi e-recruitment memudahkan
pelamar  mencari  pekerjaan  yang  sesuai dengan keahlian yang dimiliki dan memudahkan  proses  pengiriman  data  diri atau curriculum viate (cv).
6. Aplikasi e-recruitment memberikan kejelasan  informasi  kepada  pelamar  terkait proses  perekrutan  karyawan  yang  diikuti. Informasi  tersebut  disampaikan  melalui email  atau  di  aplikasi e-recruitment itu sendiri.

## Saran
Berdasarkan  hasil  penelitian  proses  perekrutan karyawan di lapangan, peneliti bermaksud memberikan  saran  untuk  penelitian  selanjutnya yaitu:
1. Adanya  proses  integrasi  data  antara  data perekrutan  karyawan  dengan  data  HR, sehingga ketika pelamar lolos seleksi, secara otomatis  data  pelamar  tersebut  masuk  ke data HR.
2. Optimalisasi  tampilan test  online agar  lebih menarik dan interaktif.
3. Menambah  fitur face  recognition dengan foto  KTP  yang  diupload  untuk  mengurangi resiko kecurangan data.

## DAFTAR PUSTAKA
Anisah,  N,  Anton,  dan  U.  Radiyah.  2016.
'Rancangan Sistem Informasi E- Recruitment Berbasis Web Pada PT.GEOSERVICES' . Jurnal
Prosisko 3(2):48-54.
Bartram,  D.  2000.  'Internet  Recruitment  and
Selection,  Kissing  Frogs  to  Find  Princes'.
International Journal of
Selection and Assessment 8(4):261-274. Boxall, P. dan J. Purcell. 2013. 'Strategy and Human Resource Management'. Industrial &Labor Relations Review 57(1) . Chapman,  D.S.  dan  J.  Webster.2003.  'The  Use  of Technologies in the Recruiting, Screening, and Selection  Processes for Job
Candidates'. International  Journal  of
Selection and Assessment 11(2/3):113-120.
Darmastuti,  D.  2013.  'Implementasi  Metode  Simple Additive  Weighting  (Saw)  Dalam  Sistem Informasi Lowongan   Kerja Berbasis Web Untuk Rekomendasi Pencari Kerja Terbaik'. Jurnal UNTAN .
Djamin,  Y.  dan  H.  D.  Christin.  2015.  'Sistem
Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Baru Pt.Pln (Persero)  Kantor Pusat  Dengan  Menggunakan  Metode
Simple  Additive  Weighting  (Saw)'.  Jurnal
Teknik Informatika 8(1):39-47. Fishburn, P. C. 1967. 'A Problem-based Selection of Multi-Attribute Decision Making Methods'. New Jersey :Blackwell Publisihing .
Galanaki, E. 2002. 'The decision to recruit online: a descriptive  study', Career  Development International 7.Issue   4:243-251.
Kusumadewi.  S,  S.Hartati,  A.  Harjoko,  dan  R. Wardoyo.  2016. Fuzzy  Multi-Attribute Decision Making . Graha Ilmu.  Kuway,
S.M. dan G. Syarifudin. 2015. 'Pemanfaatan  Sistem  E-Recruitment  untuk Perekrutan Dosen Berkualitas'. Lee, I. 2005. 'Evaluation of Fortune 100 Companies Career Websites'.Human Systems Management 24(2):175-182. Lulu,  Y.D.,  R.  M.  Sari,  dan  H.  Rachmawati.  2014. 'Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan
Karyawan Terbaik Menggunakan
Metode  Saw (Simple  Additive  Weighting)
Studi Kasus Pt. Pertamina RU II Dumai'.
Masya,  F.,  H.  Prastiawan,  dan  D.  Putri.  2017. ‘Design  and  Implementation  of  Lecturer
Evaluation System Using
ELECTRE
Method in Web-based Application’, International Research Journal of Computer Science (IRJCS) 4. issue 05:242-250.
Nanda,  K.  D.  dan  A.  Prasetya.  2017.  'Efektifitas Penerapan  Metode  Rekrutmen  Online  (E-
Recruitment) (Studi Pada
PT  Industri Kereta Api (INKA) - Jawa Timur)'. Jurnal
Administrasi Bisnis (JAB) 53(1):96-104. Noprisson,  H  dan  Budiyarti.  2018.  'Aplikasi Manajemen Pemeliharaan Produk Perangkat Lunak', Journal Scientific   and Applied of Informatics (JSAI) 1(2).
Panayotopoulou,  L.,  M.  Vakola,  dan  E.  Galanaki. 2005.  'E-HR  Adoption  and  the  Role  of HRM: Evidence from  Greece'. Personnel Review 36(2):277-294.
HRM: Evidence from   Greece'. Personnel  Review
36(2):277-294. Pradipti,  T.  F.,  H.  Asti,  dan  Fitriyani.  2016. 'Perancangan Sistem E-Recruitment Berbasis Web pada PT. Agung Podomoro  Land  Tbk', SNIPTEK
(141-146). Sundari,  S.  S.  dan  Y.  F.  Taufik.  2014.  'Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Baru Dengan  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)'. 2(4):140-151. Surya,  C.  2015.  'Sistem  Pendukung  Keputusan Rekomendasi Penerima Beasiswa Menggunakan Fuzzy Multi Attribut Decision  Making  (FMADM)  dan  Simple Additive Weighting (SAW)'. Jurnal Rekayasa Eletrika 11(4):149-156. Utami, M.  C. dan  R.  R. Mulati. 2013.  'Analisis  dan Perancangan  E-Recruitment  (Studi  Kasus: PT.Bank Muamalat   Indonesia,
Tbk
Kantor Pusat)'. (28-32).