Jurnal Teknologi Informasi, Vol 6 No 2 Desember 2020                                                         E-ISSN :2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
Analisis Perencanaan Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Penerimaan Staf Di STMIK Cipta Darma Surakarta
Siti Rihastuti, Afnan Rosyidi STMIK Amikom Surakarta sitirihastuti@gmail.com

## Abstraksi
STMIK  Cipta  Darma  Surakarta  merupakan  salah  satu  perguruan  tinggi  komputer  di  Surakarta  yang berusaha  menyediakan  pelayanan  administratif  yang  baik  kepada  mahasiswa,  sehingga  pihak manajemen  membutuhkan  karyawan  yang  memiliki  kemampuan  dan  kecakapan  yang  layak  untuk mendukung  hal  tersebut.  Penelitian  ini  dibuat  untuk  merancang  sistem  pendukung  keputusan  untuk membantu  bagian  PSDM  dalam  menyeleksi  calon  staf  baru.  Pendidikan,  usia,  pengalaman  kerja,  nilai ipk, tes  tertulis, tes  wawancara dan  status  merupakan kriteria yang digunakan  dalam  proses  penilaian terhadap penerimaan staf yang baru. Metode simple additive weighting (SAW) dipilih karena metode ini memiliki  tahapan  dalam  menentukan  perankingan  untuk  selanjutnya  menghasilkan  keputusan  terbaik berdasarkan beberapa alternatif yang ada. Analisis yang dilakukan menghasilkan urutan nama calon staf baru  yang  diterima  berdasarkan  peringkat  nilai  dari  aspek  yang  dinilai.  Sehingga  bagian  PSDM  dapat menentukan nama staf baru yang benar-benar layak diterima.
Kata Kunci: sistem pendukung keputusan, simple additive weighting, penerimaan staf

## Abstract
STMIK Cipta Darma Surakarta is one of the computer colleges in Surakarta that trying to provide best administrative services to students, so that management requires employees who have the appropriate abilities dan skills to support this. This research was made to design a decision support system to assist the  human  resources  department  in  selecting  new  staff  candidates.  Education,  age,  work  experience, GPA (grade point average), written test, interview test, and marital status are the criterias used in the assessment process for new staff recruitment. The simple addictive weighting (SAW) method was chosen because this method has stages in determining ranks to then produce the best decision based on several alternatives. The analysis  carried out resulted in the order of the names of new  staff candidates  to be accepted based on the rank of the values  of the aspects  being assessed. So that the human resources department can determine the names of new staff who really deserve to be accepted.
Keywords: decision support system, simple additive weighting, staff aceptance.

## PENDAHULUAN
Lembaga  pendidikan  yang  baik  adalah lembaga  yang  berkualitas  dalam  hal  mengelola sumber  daya,  mampu  bersaing  dengan  lembaga pendidikan  yang  lain  dan  mampu  menghasilkan anak didik yang memiliki kemampuan yang sesuai dengan  kebutuhan  dunia  kerja  dan  industri. Penggunaaan  sumber  daya  yang  ada  di  lembaga pendidikan perlu dioptimalkan untuk  menunjang hal  tersebut.  Salah  satu  sumber  daya  yang memiliki  peran  penting  dalam  kelancaran penyelenggaran  layanan  pendidikan  bidang administratif  adalah  sumber  daya  manusia.
Pengelolaan  sumber  daya  manusia  yang  baik akan menunjang kelancaran aktivitas pendidikan.
Keberlangsungan sebuah lembaga pendidikan  salah  satunya  ditunjang  oleh kecakapan  manajemen  dalam  menempatkan karyawan/staf  sesuai  dengan  kemampuan  dan keahliannya  masing-masing.  Pada  saat  proses penerimaan  staf  yang  baru,  tingkat  kemampuan calon staf  diukur  dan dinilai berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan oleh manajemen. Manajemen STMIK Cipta Darma telah menetapkan  beberapa  kriteria  saat  melakukan proses penilaian penerimaan staf yang baru, yaitu
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 6 No 2 Desember 2020                                                         E-ISSN :2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
pendidikan, usia,  pengalaman kerja,  nilai ipk, tes tertulis,  tes  wawancara  dan  status.  5  (lima) kriteria (pendidikan, usia, pengalaman kerja, nilai ipk,  dan  status)  dinilai  berdasarkan  seleksi pemberkasan,  jika  pelamar  memenuhi  syarat pemberkasan, selanjutnya pelamar menjalani tes tertulis  dan  tes  wawancara.  Penilaian  ini bertujuan  untuk  mendapatkan  staf  yang  tepat sesuai dengan jabatan tertentu. Untuk mendapatkan  orang  yang  tepat,  penelitian tentang perancangan sistem pendukung keputusan  ini  menggunakan  metode  S imple Additive  Weighting (SAW).  Metode  SAW  dipilih karena  dapat  menentukan  nilai  bobot  untuk setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan proses  perangkingan  yang  akan  menyeleksi alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif.  Dalam hal ini alternatif yang dimaksud adalah yang akan diterima sebagai staf berdasarkan kriteria-kriteria yang  telah  ditentukan.  Sehingga  diharapkan sistem  akan  dapat  menghasilkan  calon  staf  yang memiliki kualifikasi yang sesuai dengan kebutuhan lembaga STMIK Cipta Darma
Surakarta. Menurut Alter ‘Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang  menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang  semistruktur  dan  situasi  yang  terstruktur, dimana  tidak  seorang  pun  tahu  secara  pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat’. Sistem Pendukung  Keputusan  biasanya  dibangun  untuk mendukung solusi atas suatu masalah atau untuk mengevaluasi  suatu  peluang.  Sistem  Pendukung Keputusan  yang  seperti  itu  disebut  dengan Aplikasi  DSS.  Aplikasi  DSS  digunakan  dalam pengambilan keputusan. Aplikasi DSS menggunakan CBIS ( Computer Based Information
Systems )  yang  fleksibel,  interaktif,  dan  dapat diadaptasi, yang dikembangkan untuk mendukung  solusi  atas  masalah  menajemen spesifik  yang  tidak  terstruktur.  Aplikasi  DSS menggunakan  data,  memberikan  antarmuka pengguna yang mudah, dan dapat menggabungkan pemikiran pengambil keputusan (Kusrini,  2007  :  15)[1].  Menurut  Gorry  dan  Scott Morton  dalam  buku  Turban  (2005  ;  19)  Sistem Pendukung  Keputusan  adalah  Sistem  berbasis komputer  interaktif,  yang  membantu  para pengambil  keputusan  untuk  menggunakan  data
dan  berbagai  model  untuk  memecahkan masalah-masalah tidak terstruktur  [2].
Dari berbagai pengertian Sistem Pendukung Keputusan di atas, dapat disimpulkan bahwa  Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah sebuah  sistem  yang  berbasis  komputer  yang dapat  membantu  pengambilan  keputusan  untuk memecahkan masalah tertentu dengan memanfaatkan  data  dan  model  tertentu  [2]. Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  sering juga  dikenal  istilah  metode  penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut. Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi matriks  keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif yang ada[3].
Penelitian  terkait  dengan  penggunaan metode  SAW  ini  seperti  pada  tulisan  Sri  Eniyati dalam tulisannya Perancangan Sistem Pendukung Pengambilan  Keputusan  untuk  Penerimaan Beasiswa  dengan  Metode  SAW  (Simple  Additive Weighting),  dalam  menentukan  penerimaan beasiswa,  banyak  sekali  kriteria-kriteria  yang harus dimiliki oleh individu sebagai syarat dalam mendapatkan  beasiswa.  Masing-  masing  sekolah pasti memiliki kriteria-kriteria untuk menentukan siapa  yang  akan  terpilih  untuk  menerima beasiswa.  Pembagian  beasiswa  dilakukan  oleh beberapa  lembaga  untuk  membantu  seseorang yang kurang mampu ataupun berprestasi selama menempuh studinya. Untuk membantu penentuan  dalam  menetapkan  seseorang  yang layak  menerima  beasiswa  maka  dibutuhkan sebuah  sistem  pendukung  keputusan.  Pada penelitian  ini  akan  diangkat  suatu  kasus  yaitu mencari  alternative  terbaik  bedasarkan  kriteria- kriteria yang telah ditentukan dengan menggunakan  metode SAW  (Simple  Additive Weighting) Penelitian  dilakukan  dengan  mencari nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian dilakukan  proses  perankingan  yang  akan menentukan  alternatif  yang  optimal,  yaitu  siswa terbaik[4].

## METODE
Tahapan  dalam  pembuatan  DSS  dilakukan sebagai berikut:
1. Studi Kelayakan ( Intelligence )
Pada  langkah  ini,  sasaran  ditentukan  dan dilakukan  pencarian  prosedur,  pengumpulan
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 6 No 2 Desember 2020                                                         E-ISSN :2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
data, identifikasi masalah, identifikasi kepemilikan  masalah,  klasifikasi  masalah,  hingga akhirnya  terbentuk  sebuah  pernyataan  masalah tentang seleksi penerimaan staf baru.
2. Perancangan ( Design )
Pada  tahapan  ini  akan  diformulasikan model diagram use  case yang  akan  digunakan  dan kriteria-kriteria  yang  ditentukan  (pendidikan, usia,  pengalaman kerja, nilai ipk, tes  tertulis, tes wawancara dan status).
3. Pemilihan ( Choice )
Setelah  pada  tahap design ditentukan perhitungan menggunakan metode simple additive  weighting (SAW),  nilai  dan  besaran angka  pembobotannya.  Penetapan  kriteria  yang digunakan  untuk  penilaian  calon  staf  baru dihasilkan melalui rapat oleh tim dari departemen Pengembangan Sumber Daya Manusia (PSDM). Dari 7 (tujuh) kriteria yang ada, 5  kriteria  (Pendidikan,  usia,  pengalaman  kerja, nilai  ipk  dan  status)  dilakukan  melalui  seleksi pemberkasan. Jika pelamar lulus seleksi pemberkasan,  selanjutnya  dilakukan  tes  tertulis dan  tes  wawancara.  Tahapan  ini  meliputi kegiatan  pengerjaan  soal  pilihan  ganda  dan pengisian  essay.  Sebagai  contoh,  sebanyak  30 pelamar  telah  mengirimkan  berkas  pada  saat proses  penerimaan  staf  keuangan  yang  baru tahun  2019.  Setelah    penyeleksian  berkas, selanjutnya  pelamar  yang  diterima  menjalani proses  tes  tertulis  dan  tes
wawancara. Tes  tertulis, pelamar menjawab soal pilihan  ganda  dan  mengisi  uraian  (essay)  pada laptop  yang  telah  disediakan.  Sejumlah  laptop sewaan  digunakan  dalam  proses  ini.  Selanjutnya tes  wawancara  yang  secara  langsung  dilakukan oleh  pegawai  PSDM  dengan  pelamar.  Proses tanya  jawab  ini  akan  menghasilkan  nilai  yang terkait  aspek  kecakapan  dan  kemampuan komunikasi pelamar.
4. Implementasi dan evaluasi
Setelah menentukan modelnya, tahap berikutnya adalah  mengimplementasikannya  dalam  aplikasi DSS. Bahasa  pemrogaman  yang  akan  digunakan dalam  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan ini  adalah  VB  Net  6.0  dan  database  yang  akan digunakan  adalah  MySQL.  Pembuatan  aplikasi dilakukan  oleh  programmer  selama  2  bulan menggunakan laptop dari toko persewaan. Ketika aplikasi  telah  selesai  dibuat,  selanjutnya dijalankan dan diuji untuk melihat apakah sistem telah  memenuhi  kebutuhan,  dengan  melibatkan para  pegawai  PSDM.  Proses  ini  meliputi pengaksesan sistem dan pengisian kuesioner oleh para  koresponden.  Dari  hasil  kuesioner,  akan diperoleh hasil apakah sistem telah menghasilkan keluaran  yang  sesuai  yaitu  menampilkan  calon staf  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah ditetapkan. Diagram alir penelitian seperti Gbr.1 :
Gambar 2. Diagram alir penelitian

## HASIL
3.1 Analisis Kebutuhan Sistem
Daftar kebutuhan sistem harus dibuat  untuk memastikan  sistem  dapat  memproses  dan menghasilkan informasi sesuai dengan kebutuhan user. Kebutuhan fungsional sistem meliputi :
a. Log in
b. Input data
c. Pengolahan rekrutmen penerimaan staf
d. Hasil calon staf yang diterima
e. Persetujuan Kepala PSDM
Dari sisi kebutuhan non fungsional, meliputi :
a. Sistem diakses oleh user
b. Sistem  dilengkapi  dengan password pengaman, hanya user yang memiliki hak akses yang bisa masuk ke dalam sistem
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 6 No 2 Desember 2020                                                         E-ISSN :2623-1700 P-ISSN : 1693-3672

## 3.2  Perhitungan  Menggunakan  Metode  SAW
( Simple Additive Weighting )
Adapun langkah penyelesaian dalam menggunakan  metode  SAW  dalam  proses penerimaan staf di STMIK Cipta Darma Surakarta adalah:
1. Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan  dalam  pengambilan  keputusan, yaitu  Cj.  Terdapat  7  kriteria  yang  akan digunakan dalam proses rekrutmen yaitu : Tabel 1. Keterangan Kriteria yang digunakan No.  Kriteria  Keterangan Jenis Kriteria 1 C1 Pendidikan Benefit 2 C2 Usia Benefit 3 C3 Pengalaman Kerja Benefit 4 C4 Nilai IPK Benefit 5 C5 Tes Tertulis Benefit 6 C6 Tes Wawancara Benefit 7 C7 Status Cost
Kriteria  yang  tersaji  di  Tabel  1  diperoleh dari pengumpulan data di lapangan yaitu bagian  PSDM  STMIK  Cipta  Darma
Surakarta.  Kriteria  tersebut  merupakan kriteria  yang  digunakan  dalam  proses penilaian penerimaan staf baru.
2. Memberikan nilai  bobot  pada  masing- masing  kriteria  dan  m enentukan  bobot preferensi  atau  tingkat  kepentingan  (W) setiap  kriteria .  Pengambilan  keputusan memberikan  bobot  untuk  setiap  kriteria berdasarkan  kriteria  yang  diharuskan dalam penjabarannya pada tabel 2:
Tabel 2. Bobot Kriteria
Tabel 3. Skala Nilai Kriteria
No. Kriteria
Bobot Bobot preferensi 1 Pendidikan 20% 0,2 2 Usia 20% 0,2 3 Pengalaman Kerja 10% 0,1 4 Nilai IPK 10% 0,1 5 Tes Tertulis 10% 0,1 6 Tes Wawancara 15% 0,15 7 Status 15% 0,15 Total 100% 1 No. kriteria Skala penilaian Bobot Nilai 1 pendidikan S1 1 D3 0,8 2 usia 17 tahun – 20 tahun (muda) 0,4 21 tahun – 25 tahun (sedang) 1 26 tahun – 30 tahun (tua) 0,6 3 Pengalaman kerja 0 tahun 0,8 > 1 tahun 1 4 nilai ipk <3,00 0,7 >3,01 1 5 tes tertulis >80 1 <79 0,7 6 tes wawancara >80 1 <79 0,7
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 6 No 2 Desember 2020                                                         E-ISSN :2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
3. Membuat  tabel  rating  kecocokan  dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Ada 8 orang calon staf yang dinilai, yaitu :
a. Umi (A1)
b. Norma (A2)
c. Aprilia (A3)
d. Remi (A4)
e. Novia (A5)
f. Natalia(A6)
g. Vita (A7)
h. Reyna (A8) Berdasarkan  seleksi  berkas  dan  tes yang dilakukan bagian PSDM STMIK Cipta Darma  Surakarta  terhadap  calon  staf, diperoleh  data  penilaian  dan  rating kecocokan dari setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Ci).
Tabel 4. Data Penilaian No nama pendidikan  usia pengalaman kerja nilai ipk tes tertulis wawancara  status 1 umi d3 23 1 2,9 88 92 menikah 2 norma s1 21 1 3,5 90 80 single 3 aprilia s1 22 0 2,75 90 90 menikah 4 remi s1 20 0 3 95 89 single 5 novia d3 24 1 3,8 96 70 single 6 natalia d3 25 0 3,25 94 88 menikah 7 vita s1 26 1 3,55 89 93 menikah 8 reyna d3 23 1 3,72 93 97 menikah
4. Membuat matrik keputusan (X) yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
Tabel 5. Nilai Rating Kecocokan
7 Status Single 1 Menikah 0,8 nama C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 umi 0,8 1 1 0,7 1 1 0,8 norma 1 1 1 1 1 1 1 aprilia 1 1 0,8 0,7 1 1 0,8 remi 1 0,4 0,8 1 1 1 1 novia 0,8 1 1 1 1 0,7 1
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 6 No 2 Desember 2020                                                         E-ISSN :2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
Dari  tabel  nilai  rating  kecocokan,  dibuat  sebuat tabel  yang  menunjukkan  matriks  awal  dari  nilai
masing- masing alternatif berdasarkan skala nilai yang ditentukan, seperti Tabel 6.
Tabel 6. Matriks Awal
Sesudah  mendapatkan  matriks  awal  selanjutnya melakukan  normalisasi    keputusan  (Xij)  dengan menghitung  nilai rating kinerja  ternormalisasi
(Rij)  dari  alternatif  (Ai)  pada  setiap  kriteria  (Ci) berdasarkan  persamaan  di  metode  SAW  yaitu:
𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡)
natalia 0,8 1 0,8 1 1 1 0,8 vita 1 0,6 1 1 1 1 0,8 reyna 0,8 1 1 1 1 1 0,8 Ai/Ci C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 0,8 1 1 0,7 1 1 0,8 A2 1 1 1 1 1 1 1 A3 1 1 0,8 0,7 1 1 0,8 A4 1 0,4 0,8 1 1 1 1 A5 0,8 1 1 1 1 0,7 1 A6 0,8 1 0,8 1 1 1 0,8 A7 1 0,6 1 1 1 1 0,8 A8 0,8 1 1 1 1 1 0,8
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 6 No 2 Desember 2020                                                         E-ISSN :2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
𝑅𝑖𝑗 { 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) 𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) ................................................................(1) Keterangan :
Ri j = nilai rating kinerja ternormalisasi Xi = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max xij = nilai terbesar dari setiap kriteria i Min xij = nilai terkecil dari setiap kriteria i Benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik Cost = jika nilai terkecil adalah terbaik
1. Kriteria Pendidikan, termasuk atribut keuntungan ( benefit ) R1.1 = 0,8 max{0,8;1;1;1;0,8;0,8;1;0,8} = 0,8 1 = 0,8 R2.1 = 1 max{0,8;1;1;1;0,8;0,8;1;0,8} = 1 1 = 1 R3.1 = 1 max{0,8;1;1;1;0,8;0,8;1;0,8} = 1 1 = 1 R4.1 = 1 max{0,8;1;1;1;0,8;0,8;1;0,8} = 1 1 = 1 R5.1 = 0,8 max{0,8;1;1;1;0,8;0,8;1;0,8} = 0,8 1 = 0,8 R6.1 = 0,8 max{0,8;1;1;1;0,8;0,8;1;0,8} = 0,8 1 = 0,8
R7.1 = 1 max{0,8;1;1;1;0,8;0,8;1;0,8} = 1 1 = 1 R8.1 = 0,8 max{0,8;1;1;1;0,8;0,8;1;0,8} = 0,8 1 = 0,8
2. Kriteria usia, termasuk atribut keuntungan ( benefit ) R1.2 = 1 max{1;1;1;0,4;;1;1;0,6;1} = 1 1 = 1 R2.2 = 1 max{1;1;1;0,4;;1;1;0,6;1} = 1 1 = 1 R3.2 = 1 max{1;1;1;0,4;;1;1;0,6;1} = 1 1 = 1 R4.2 = 0,4 max{1;1;1;0,4;;1;1;0,6;1} = 0,4 1 = 0,4 R5.2 = 1 max{1;1;1;0,4;;1;1;0,6;1} = 1 1 = 1 R6.2 = 1
max{1;1;1;0,4;;1;1;0,6;1} = 1 1 = 1
R7.2 = 0,7 max{1;1;1;0,4;;1;1;0,6;1} = 0,7 1 = 0,7
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 6 No 2 Desember 2020                                                         E-ISSN :2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
R8.2 = 1 max{1;1;1;0,4;;1;1;0,6;1} = 1 1 = 1
3. Kriteria pengalaman kerja, termasuk atribut keuntungan ( benefit ) R1.3 = 1 max{1;1;0,8;0,8;1;0,8;1;1} = 1 1 = 1
R2.3 = 1 max{1;1;0,8;0,8;1;0,8;1;1} = 1 1 = 1 R3.3 = 0,8 max{1;1;0,8;0,8;1;0,8;1;1} = 0,8 1 = 0,8 R4.3 = 0,8 max{1;1;0,8;0,8;1;0,8;1;1} = 0,8 1 = 0,8 R5.3 = 1 max{1;1;0,8;0,8;1;0,8;1;1} = 1 1 = 1 R6.3 = 0,8 max{1;1;0,8;0,8;1;0,8;1;1} = 0,8 1 = 0,8 R7.3 = 1 max{1;1;0,8;0,8;1;0,8;1;1} = 1 1 = 1 R8.3 = 1 max{1;1;0,8;0,8;1;0,8;1;1} = 1 1 = 1
4. Kriteria nilai ipk, termasuk atribut keuntungan ( benefit ) R1.4 = 0,7 max{0,7;1;0,7;1;1;1;1;1} = 0,7 1 = 0,7 R2.4 = 1 max{0,7;1;0,7;1;1;1;1;1} = 1 1 = 1 R3.4 = 0,7 max{0,7;1;0,7;1;1;1;1;1} = 0,7 1 = 0,7 R4.4 = 1 max{0,7;1;0,7;1;1;1;1;1} = 1 1 = 1 R5.4 = 1 max { 0 , 7 ; 1 ; 0 , 7 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 } = 1 1 = 1 R6.4 = 1 max { 0 , 7 ; 1 ; 0 , 7 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 } = 1 1 = 1 R7.4 = 1 max { 0 , 7 ; 1 ; 0 , 7 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 } = 1 1 = 1 R8.4 = 1 max { 0 , 7 ; 1 ; 0 , 7 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 } = 1 1 = 1
5. Kriteria tes tertulis, termasuk atribut keuntungan ( benefit )
R1.5 = 1 max { 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 } = 1 1 = 1
R2.5 = 1 max { 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 } = 1 1 = 1
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 6 No 2 Desember 2020                                                         E-ISSN :2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
R3.5 = 1 max { 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 } = 1 1 = 1 R4.5 = 1 max { 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 } = 1 1 = 1 R5.5 = 1 max { 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 } = 1 1 = 1 R6.5 = 1 max { 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 } = 1 1 = 1 R7.5 = 1 max { 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 } = 1 1 = 1 R8.5 = 1 max { 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 1 } = 1 1 = 1
6. Kriteria tes wawancara, termasuk atribut keuntungan ( benefit )
R1.6 = 1 max { 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 0 , 7 ; 1 ; 1 ; 1 } = 1 1 = 1 R2.6 = 1 max { 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 0 , 7 ; 1 ; 1 ; 1 } = 1 1 = 1 R3.6 = 1 max { 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 0 , 7 ; 1 ; 1 ; 1 } = 1 1 = 1 R4.6 = 1 max { 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 0 , 7 ; 1 ; 1 ; 1 } = 1 1 = 1 R5.6 = 0 , 7 max { 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 0 , 7 ; 1 ; 1 ; 1 } = 0 , 7 1 = 0,7
R6.6 = 1 max { 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 0 , 7 ; 1 ; 1 ; 1 } = 1 1 = 1 R7.6 = 1 max { 1 ; 1 ; 1 ; 1 ; 0 , 7 ; 1 ; 1 ; 1 } = 1 1 = 1
7. Kriteria status, termasuk atribut biaya( cost )
R1.7 = min { 0 , 8 ; 1 ; 0 , 8 ; 1 ; 1 ; 0 , 8 ; 0 , 8 ; 0 , 8 } 0 , 8 = 0 , 8 0 , 8 = 1 R2.7 = min { 0 , 8 ; 1 ; 0 , 8 ; 1 ; 1 ; 0 , 8 ; 0 , 8 ; 0 , 8 }
1 = 0 , 8 1 = 0,8
R3.7 = min { 0 , 8 ; 1 ; 0 , 8 ; 1 ; 1 ; 0 , 8 ; 0 , 8 ; 0 , 8 } 0 , 8 = 0 , 8 0 , 8 = 1 R4.7 = min { 0 , 8 ; 1 ; 0 , 8 ; 1 ; 1 ; 0 , 8 ; 0 , 8 ; 0 , 8 } 1 = 0 , 8 1 = 0,8
R5.7 = min { 0 , 8 ; 1 ; 0 , 8 ; 1 ; 1 ; 0 , 8 ; 0 , 8 ; 0 , 8 } 1 = 0 , 8 1 = 0,8
R6.7 = min { 0 , 8 ; 1 ; 0 , 8 ; 1 ; 1 ; 0 , 8 ; 0 , 8 ; 0 , 8 }
0 , 8 = 0 , 8 0 , 8 = 1
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 6 No 2 Desember 2020                                                         E-ISSN :2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
R7.7 = min { 0 , 8 ; 1 ; 0 , 8 ; 1 ; 1 ; 0 , 8 ; 0 , 8 ; 0 , 8 } 0 , 8 = 0 , 8 0 , 8 = 1 R8.7 = min { 0 , 8 ; 1 ; 0 , 8 ; 1 ; 1 ; 0 , 8 ; 0 , 8 ; 0 , 8 } 0 , 8 = 0 , 8 0 , 8 = 1 Tabel 7. Matriks Normalisasi Ai C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A 0,8 1 1 0,7 1 1 1,00 B 1 1 1 1 1 1 0,80 C 1 1 0,8 0,7 1 1 1,00 D 1 0,4 0,8 1 1 1 0,80 E 0,8 1 1 1 1 0,7 0,80 F 0,8 1 0,8 1 1 1 1,00 G 1 0,6 1 1 1 1 1,00 H 0,8 1 1 1 1 1 1,00
Hasil  yang  diperoleh  dari  setiap  kriteria  yang ternormalisasi  (Ri),  kemudian  menentukan  hasil
nilai  akhir  (Vi)  yang  diperoleh  dari  penjumlahan dan perkalian elemen (Ri) dengan nilai bobot (W). V1 = (0,8*0,2)+(1*0,2)+(1*0,1)+ (1*0,1) +(0,7*0,1)+(1*0,15)+ (1*0,15) = 0,16 + 0,2 + 0,1 + 0,1 + 0,07 + 0,15 + 0,15 = 0,93 V2 = (1*0,2)+(1*0,2)+(1*0,1)+ (1*0,1) +(1*0,1)+(1*0,15)+ (0,8*0,15) = 0,2 + 0,2 + 0,1 + 0,1 + 0,1 + 0,15 + 0,12 = 0,97 V3 = (1*0,2)+(1*0,2)+(0,8*0,1)+ (0,7*0,1) +(1*0,1)+(1*0,15)+ (1*0,15) = 0,2 + 0,2 + 0,08+ 0,1 + 0,07 + 0,1 + 0,15 = 0,95 V4 = (1*0,2)+(0,4*0,2)+(0,8*0,1)+ (1*0,1) +(1*0,1)+(1*0,15)+ (0,8*0,15) = 0,2 + 0,08 + 0,08+ 0,1 + 0,1 + 0,15 + 0,12 = 0,83 V5 = (0,8*0,2)+(1*0,2)+(1*0,1)+ (1*0,1) +(1*0,1)+(0,7*0,15)+ (0,8*0,15) = 0,16 + 0,2 + 0,1+ 0,1 + 0,1 + 0,105 + 0,12 = 0,89 V6 = (0,8*0,2)+(1*0,2)+(0,8*0,1)+ (1*0,1) +(1*0,1)+(1*0,15)+ (1*0,15) = 0,16 + 0,2 + 0,08+ 0,1 + 0,1 + 0,15 + 0,15 = 0,94 V7 = (1*0,2)+(0,6*0,2)+(1*0,1)+ (1*0,1) +(1*0,1)+(1*0,15)+ (1*0,15) = 0,2 + 0,12 + 0,1+ 0,1 + 0,1 + 0,15 + 0,15 = 0,92
V8 = (0,8*0,2)+(1*0,2)+(1*0,1)+ (1*0,1) +(1*0,1)+(1*0,15)+ (1*0,15) = 0,16 + 0,2 + 0,1+ 0,1 + 0,1 + 0,15 + 0,15 = 0,96
Kriteria  yang  digunakan  sebagai  dasar  penilaian terhadap  seleksi  penerimaan  staf  baru  yang memiliki  angka  paling  besar  adalah  pendidikan (20%) dan usia (20%), selanjutnya tes wawancara dan  status  masing-masing  15%,  pengalaman kerja,  nilai  ipk  dan  tes  tertulis  masing-masing sebesar 15%, dan pengalaman kerja serta inisiatif
diberikan  bobot  masing-masing  sebesar  20%. Berdasarkan  nilai  akhir,  dapat  diurutkan  nama calon  staf  yang  akan  diterima  sesuai  ranking nilanya, mulai dari nilai tertinggi hingga terendah, yaitu  V2/Norma  sebesar  0,93,  V8/Reyna  sebesar 0,96, V3/Aprilia sebesar 0,95, V6/Natalia sebesar 0,94, V1/Umi sebesar 0,93, V7/Vita sebesar 0,92,
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 6 No 2 Desember 2020                                                         E-ISSN :2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
V5/Novia sebesar 0,89 dan V4/Remi sebesar 0,83. Dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  yang  diperoleh dapat memunculkan nama berdasarkan peringkat nilai tertinggi dari kriteria yang telah ditentukan , sehingga membantu pihak PSDM dalam menentukan nama calon staf yang akan diterima (Norma).

## SIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan terkait penerapan metode  SAW  dalam  rekrutmen  penerimaan  staf di  STMIK  Cipta  Darma  Surakarta,  maka  dapat diperoleh kesimpulan penelitian sebagai berikut: 1. Metode Simple  Additive  Weigthing (SAW) dapat  digunakan  untuk  menghitung  dan menghasilkan  urutan  nilai  hasil  dalam  proses seleksi penerimaan staf,   sehingga membantu bagian  PSDM  STMIK  Cipta  Darma  Surakarta dalam menentukan nama calon staf yang akan diterima.
2. Perancangan  sistem  rekrutmen  penerimaan staf  ini  diharapkan  dapat  dijadikan  gambaran informasi  mengenai  kriteria  apa  saja  yang  di pakai  dalam  menilai  calon  staf  yang  sesuai dengan  kebutuhan  lembaga,  berapa  bobot nilai  yang  dipakai  dan  bagaimana  hasil  yang diperoleh berdasar proses perhitungan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Kusrini. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan .  Andi  Offset.  Yogyakarta.
2007. [2]. Anjar Wanto, Hamonangan Damanik. Analisis Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Terhadap  Seleksi  Penerima  Beasiswa  BBM (Bantuan  Belajar  Mahasiswa)  Pada  Perguruan Tinggi  Menggunakan  Metode  Simple  Additive
Weighting  (SAW)  Studi  Kasus  :  AMIK  Tunas Bangsa  Pematangsiantar) .  Prosiding  Seminar Nasional  Rekayasa  (SNTR)  II  Volume  (2)  25 November 2015, ISSN : 2407- 735
Jurnal Teknologi Informasi, Vol 6 No 2 Desember 2020                                                         E-ISSN :2623-1700 P-ISSN : 1693-3672
[3].  Ismanto,  Edi,;  Effendi  ,Noverta. Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting  (SAW) . PROSIDING  Vol  1-Sep 2016, 1th Celscitech-UMRI 2016 ISSN: 2541- 3023, LP2M-UMRI.
[4].  Eniyati,  Sri. Perancangan  Sistem  Pendukung Pengambilan  Keputusan  untuk  Penerimaan Beasiswa  dengan  Metode  SAW  (Simple  Additive Weighting ).  Jurnal  Teknologi  Informasi  DINAMIK Volume  16,  No.2,  Juli  2011  :  17117,  ISSN  : 08549524.