## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN BARU DI DEPARTEMEN KEHAKIMAN TIMOR - LESTE DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAW
Broto Poernomo T.P M.Kom 1 ) 1 STMIK Asia Malang email : papung@gmail.com 1

## Abstrak
Prosedur perekrutan yang dilaksanakan di Departemen Kehakiman Timor-Leste saat ini masih menggunakan proses manual, sehingga sering terjadi ketidaknyamanan karyawan baru terhadap beban kerja  dan  job  diskripsi  yang  diterima  karena  tidak  sesuai  dengan  keahlian  mereka.  Hal  ini mengakibatkan kinerja karyawan tersebut menjadi tidak efisien dan efektif. Sehingga dibutuhkan sistem yang baik dan memperhitungkan keahlian dari calon karyawan. Penggunaan metode Simple Adittive Weighting (SAW) dapat membantu pihak manajemen dalam proses penerimaan karyawan baru. Ada 8 kriteria  yang  digunakan  untuk  penerimaan  karyawan  baru  di  bidang  IT  yaitu  Software engineer/developer, System analyst/developer, Web engineer/developer, Computer network specialist, Database specialist, IT support/consultant, Lecturer/trainer, dan Umur
Data  yang  digunakan  merupakan  data  hasil  ujian  atau  tes  calon  karyawan  Departemen Kehakiman  Timor-Leste.  Ada  7  atribut  yang  masuk  dalam  atribut  cost  yaitu  Software engineer/developer, System analyst/developer, Web engineer/developer, Computer network specialist, Database  specialist,  IT  support/consultant, Lecturer/trainer sedangkan  atribut  cost  hanya  satu  yaitu umur calon karyawan.
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan dari 15 calon karyawan, nilai tertinggi didapatkan oleh calon karyawan dengan nama Casimiro Martins dengan total nilai 68.
Kata kunci : Simple Addictive Weighting , Penerimaan Karyawan Baru, Sistem Pendukung Keputusan

## Abstract
Recruitment procedures were carried out in the Department of Justice of Timor-Leste is still using a manual process,often it occurs inconvenience for the new employees because of incompatibility of the job descriptions with their expertise.Then,as the result it makes the employee’s performance become less  efficient  and  effective.So  it  is  needed  a  good  system  to  assess  the  candidates.Expertise  Adittive Weighting  (SAW)  method  can  assist  the  management  in  the  process  of  acceptance  of  new employees.There are eight criteria used for acceptance of new employees in the IT field, namely software engineer / developer,Sistem analiyst / developer,site engineer / developer, Computer network specialist, Database specialist, IT support / consultant, Lecturer / trainer, and Age.
The data results of examinations or employees pretess of Departement of Justice of Timor-Leste used for this system.There are seven attributes that are included in the benefit attribute that is software engineer / developer,Sistem analiyst / developer,site engineer / developer, Computer network specialist, Database specialist, IT support / consultant, Lecturer / trainer while the cost is only one attribute that is the age of the prospective employee.
Based  on  the  calculations  have  been  done  on  the  15  prospective  employee,the  highest  score obtained by the candidate Casimiro Martins with a total value of 68.
Keywords : Simple Addictive Weighting,New Employee Recruitment, Decision Support Systems

## 1. PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Departemen  Kehakiman  Timor  Leste  saat ini  tengah  meningkatkan  pelayanan  terhadap masyarakat. Berdasarkan hal itu maka
Departemen Kehakiman dituntut untuk melakukan manajemen SDM yaitu upaya untuk mengelola  SDM  semakin  kompeten  sesuai keahlian  yang  dimiliki  sehingga  kinerja Departemen  Kehakiman  semakin  efektif  dan efisien.
Prosedur perekrutan pada Departemen
Kehakiman  Timor  Leste  saat  ini  masih menggunakan proses  manual. Banyaknya transaksi  yang  terjadi  dan  arus  dokumen  yang beredar  berdampak  pada  lambatnya  perekrutan karyawan  baru.  Selain  proses  perekrutran  yang lambat,  penempatan  karyawan  baru  seringkali tidak  sesuai  dengan  kemampuannya,  sehingga kinerja  karyawan  baru  menjadi  kurang  efektif karena harus mempelajari permasalahan- permasalahan  yang  tidak  sesuai  dengan keahliannya.
Untuk  meningkatkan  sistem  penerimaan karyawan  baru  agar  lebih  efektif  dan  efisien maka  dibutuhkan  sebuah  sistem  yang  dapat memberikan penilaian berdasarkan kemampuan calon karyawan sehingga penempatan karyawan baru  sesuai  dengan  keahliannya.  Sistem  yang akan  dirancang  merupakan  sistem  pendukung keputusan untuk menghasilkan sebuah rekomendasi  yang  sesuai  dengan  keinginan pihak manajemen.
Sistem penerimaan karyawan baru menggunakan  beberapa  indikator  (variabel) sebagai  acuan rekomendasi.  Indikator-indikator tersebut akan diolah menggunakan metode yang sesuai.  Pada  penelitian  ini  metode  yang digunakan  adalah  metode Simple  Addictive Weighting (SAW).  Hal  ini dikarenakan  metode Simple  Addictive  Weighting dapat  melakukan penilaian  secara  lebih  tepat  karena  didasarkan pada  nilai  kriteria  dan  bobot  preferensi  yang sudah  ditentukan,  selain  itu  SAW  juga  dapat menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  sejumlah alternatif  yang  ada  karena  adanya  proses perangkingan  setelah  menentukan  bobot  untuk setiap  atribut  sehingga  hasil  sistem  seleksi karyawan  baru  dapat  menghasilkan  sebuah rekomendasi  yang  optimal  (sesuai  dengan keinginan pihak manajemen).
Berdasarkan  latar  belakang  di  atas  maka penulis  mengangkat  sebuah  judul  “Sistem Pendukung  Keputusan  Untuk  Penerimaan Karyawan  Baru  Di  Departemen  Kehakiman Timor-Leste  Dengan  Menggunakan  Metode SAW”.  Diharapkan  dengan  adanya  sistem  ini dapat  membantu  Departemen  Kehakiman Timor-Leste  dalam  melakukan  perekrutan karyawan baru.

## Rumusan Masalah
Berdasarkan uraian latar belakang sebelumnya,  maka  rumusan  masalah  pada penelitian ini adalah bagaimana cara merancang dan  membangun  sistem  pendukung  keputusan
untuk penerimaan karyawan baru di Departemen Kehakiman  Timor-Leste  dengan  menggunakan metode SAW?

## Batasan Masalah
Untuk  menghindari  pembuatan  Tugas Akhir  yang  tidak  terarah  dan  sekaligus menghemat  waktu  maka  penulis  membuat batasan masalah antara lain:
1. Seleksi  hanya  dilakukan  pada  penerimaan karyawan baru pada divisi IT.
2. Kriteria  yang  digunakan  untuk  penerimaan karyawan baru ada 8 yakni Software engineer /developer , System  analyst/developer , Web engineer/developer , Computer network specialist , Database  specialist , IT  support/ consultant , Lecturer/trainer , dan umur.
3. Sistem  yang  dirancang  merupakan  sistem seleksi karyawan baru.

## 2. LANDASAN TEORI

## Sistem
Sistem  adalah  seperangkat  elemen  yang membentuk  kegiatan  atau  suatu  prosedur  atau bagian  pengolahan  yang  mencari  suatu  tujuan- tujuan  bersama  dengan  mengoperasikan  data atau  barang  pada  waktu  tertentu  untuk menghasilkan informasi atau energi atau barang (Murdick,  2002) .  Kata  sistem  sendiri  berasal dari bahasa Latin (systēma) dan bahasa Yunani (sustēma)  adalah  suatu  kesatuan  yang  terdiri komponen  atau  elemen  yang  dihubungkan bersama  untuk  memudahkan  aliran  informasi, materi atau energi. Sedangkan menurut para ahli, Pengertian Sistem diartikan sebagai berikut : 1. Menurut Ludwig Von Bartalanfy Sistem  merupakan  seperangkat  unsur  yang saling terikat dalam suatu antar relasi diantara unsur-unsur tersebut dengan lingkungan.
2. Menurut Anatol Raporot Sistem adalah suatu kumpulan kesatuan dan perangkat hubungan satu sama lain.
3. Menurut L. Ackof Sistem  adalah  setiap  kesatuan  secara konseptual atau fisik yang terdiri dari bagian- bagian dalam keadaan saling tergantung satu sama  lainnya.  Mengacu  pada  beberapa definisi  sistem  di  atas,  dapat  juga  diartikan, sistem  adalah  sekumpulan  unsur  /  elemen yang saling berkaitan dan saling mempengaruhi  dalam  melakukan  kegiatan bersama  untuk  mencapai  suatu  tujuan. Sebagai  contoh,  dalam  sistem  komputer terdapat software (perangkat lunak),
hardware  (perangkat  keras),  dan  brainware (sumber daya manusia).
Untuk lebih jelasnya gambar dari elemen sistem seperti ditunjukkan di bawah ini :

## Gambar 1. Elemen Sistem
Pada dasarnya sistem terbagi menjadi dua yaitu : 1. Sistem alami seperti sistem tata surya, sistem reproduksi, sistem luar angkasa dan lain-lain.
2. Sistem  buatan  manusia  seperti  sistem pendidikan,  sistem  perpustakaan,  sistem administrasi, sistem informasi dan lain-lain.
Sistem  yang  akan  dibahas  adalah  sistem yang  terotomasi,  yang  merupakan  bagian  dari sistem  buatan  dan  berinteraksi  atau  dikontrol oleh  satu  atau  lebih  komputer  sebagai  bagian dari sistem.

## Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah sebuah  sistem  yang  dimaksudkan  untuk mendukung  para  pengambil  keputusan  semi terstruktur. Sistem pendukung keputusan (SPK) yang dimaksudkan untuk menjadi alat bantu bagi para  pengambil  keputusan  untuk  memperluas kapasaitas,  namun  tidak  untuk  menggantikan penilaian.
Multiple Criteria Decision Making (MCDM) Multiple Criteria Decision Making (MCDM)  adalah  suatu  metode  pengambilan keputusan  untuk  menetapkan  alternatif  terbaik dari  sejumlah  alternatif  berdasarkan  beberapa kriteria  tertentu.  Kriteria  biasanya  berupa ukuran-ukuran, aturan-aturan atau standar yang digunakan dalam pengambilan keputusan. Berdasarkan tujuannya, Multiple Criteria Decision  Making  dapat  dibagi  menjadi  dua model (Zimmermann,  1991) yaitu  Multi Attribute Decision Making (MADM) dan Multi Objective  Decision  Making  (MODM).  Secara umum  dapat  dikatakan  bahwa,  Multi  Attribute Decision  Making  menyeleksi  alternatif  terbaik dari  sejumlah  alternatif  sedangkan  Multi Objective Decision Making (MODM) merancang alternatif terbaik.
Berikut table Perbedaan MADM dan MODM :
Tabel 1 Perbedaan MADM dan MODM
Multi Attribute Decision Making (MADM) Multi Objective Decision Making (MODM) Kriteria Atribut Tujuan Tujuan Implisit Eksplisit Atribut Eksplisit Implisit Alternatif Diskrit, dalam jumlah terbatas Kontinu, dalam jumlah tak terbatas Kegunaan Seleksi Desain
Ada beberapa fitur umum yang akan digunakan dalam  Multiple  Criteria  Decision  Making (Yanko,2005) , yaitu :
1. Alternatif Alternatif adalah obyek-obyek yang berbeda dan  memiliki  kesempatan  yang  sama  untuk dipilih oleh pengambil keputusan.
2. Atribut
Atribut sering juga disebut sebagai karakteristik, komponen atau kriteria keputusan.
3. Konflik Antar Kriteria
Beberapa  kriteria  biasanya  mempunyai konflik  antara  satu  dengan  yang  lainnya, misalnya kriteria keuntungan akan mengalami konflik dengan kriteria biaya.
4. Bobot Keputusan Bobot  keputusan  menunjukkan  kepentingan relatif dari setiap kriteria, W=(w1,w2,…,wn).
5. e. Matriks Keputusan Suatu  matriks  keputusan  X  yang  berukuran mxn,  berisi  elemen-elemen  xij,  yang merepresentasikan  rat  ing  dari  alternatif  Ai (i=1,2,…,m) terhadap kriteria Cj (j=1,2,…,n).

## Konsep  Dasar  Multi  Atrubute  Decision Making (MADM)
Pada  dasarnya  proses  Multi  Attribute Decision  Making  dilakukan  melalui  tiga  tahap, yaitu penyusunan komponen-komponen situasi, analisis, dan sintetis informasi (Rudolphi,2000) . Sebagian  besar  pendekatan  Multi  Attribute Decision  Making  dilakukan  melalui  dua langkah,  yaitu  pertama  melakukan  agregasi terhadap  keputusan-keputusan  yang  tanggap terhadap semua tujuan pada setiap alternatif dan kedua melakukan perankingan alternatif- alternatif  keputusan  tersebut  berdasarkan  hasil agregasi  keputusan.  Dengan  demikian,  bisa
dikatakan  bahwa  masalah  multi  attribute decisionmaking adalah mengevaluasi m alternatif Ai (i=1,2,…,m) terhadap sekumpulan atribut atau kriteria Cj (j=1,2,…,n), dimana set iap atribut saling t idak tergantung satu dengan yang lainnya. Matriks keputusan setiap alternatif terhadap setiap atribut X diberikan sebagai :
X = { x11 x21 x31 xm1 x12 x22 x32 xm2 x13 x23 x33 xm3 x1n x2n x3n xmn }
Dimana  x ij merupakan  rating  kinerja alternatif ke-i terhadap atribut ke-j. Nilai bobot yang  menunjukkan  tingkat  kepentingan  relatif setiap atribut, diberikan sebagai:
W={w1,w2,…,wn}
Rating  kinerja  (X)  dan  nilai  bobot  (W) merupakan nilai utama yang  merepresentasikan preferensi  absolut  dari  pengambil  keputusan. Masalah  multi  atribut  decision  making  diakhiri dengan proses perankingan untuk mendapatkan alternatif  terbaik  diperoleh  berdasarkan  nilai keseluruhan preferensi yang diberikan (Yeh,2002) .

## Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  simple  addtive  weighting  sering juga  dikenal  dengan  istilah  penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  metode  simple  additive weighting adalah mencari penjumlahan terbobot dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada semua  atribut (MacCrimmon,1968) .  Metode simple additive weighting membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua rating alternatif yang ada.
Keterangan : 𝑅 𝑖,𝑗 : Nilai ranting kinerja dari tiap alternative 𝑥 𝑖𝑗 : Nilai kinerja dari setiap ranting 𝑚𝑎𝑥 𝑖𝑗 : Nilai terbesar dari kriteria 𝑚𝑖𝑛 𝑖𝑗 : Nilai terkecil dari kriteria Dimana  r ij adalah  rating  kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,…,m dan
j=1,2,…,n.Nilai preferensi untuk setiap alternat if (Vi) diberikan sebagai :
𝑉𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗
𝑛 𝑗=1
Keterangan : Vi = Nilai akhir dari alternatif wj = Bobot yang telah ditentukan rij = Normalisasi matriks Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Berikut ini merupakan langkah-langkah penggunaan metode SAW : 1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan.
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria,  kemudian  melakukan  normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut keuntungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga diperoleh  matriks ternormalisasi R.
4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi  R  dengan  vektor  bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai  alternatif  terbaik  sebagai  solusi (Henry, 2009) .
Kelebihan  dari  metode  simple  additive weighting  dibanding  dengan  model  pengambil keputusan lainnya terletak pada kemampuannya untuk  melakukan  penilaian  secara  lebih  tepat karena  didasarkan  pada  nilai  kriteria  dan  bobot preferensi  yang  sudah  ditentukan,  selain  itu SAW  juga  dapat  menyeleksi  alternatif  terbaik dari sejumlah alternatif yang ada karena adanya proses  perangkingan  setelah  menentukan  bobot untuk setiap atribut (Kusumadewi dkk,2006) .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisa Masalah
Prosedur  perekrutan  yang  dilaksanakan  di Departemen  Kehakiman  Timor-Leste  saat  ini masih  menggunakan  proses  manual,  sehingga sering  terjadi  ketidaknyamanan  karyawan  baru terhadap  beban  kerja  dan  job  diskripsi  yang diterima  karena  tidak  sesuai  dengan  keahlian mereka. Hal ini mengakibatkan kinerja karyawan  tersebut  menjadi  tidak  efisien  dan efektif.
Berdasarkan hal tersebut, maka penerimaan karyawan  baru  harus  mempunyai  sistem  yang baik  dan  memperhitungkan  keahlian  dari  calon karyawan.  Penggunaan  metode Simple  Adittive Weighting (SAW)  dapat  membantu  pihak manajemen dalam proses penerimaan karyawan baru.  Ada  8  kriteria  yang  digunakan  untuk penerimaan karyawan baru di bidang IT yaitu.
a. Software engineer/developer b. System analyst/developer c. Web engineer/developer
d. Computer network specialist e. Database specialist
f. IT support/consultant
g. Lecturer/trainer h. Umur

## Kebutuhan Proses
Pada  saat  proses  perhitungan  data  yang dibutuhkan merupakan data pembobotan kriteria yang digunakan. Sebelum
dilakukan pembobotan,  krtieria  akan  dibagi  menjadi  2 atribut  yaitu  atribut benefit (keuntungan)  dan atribut cost (biaya).  Ada  8  kriteria  yang digunakan  untuk  penerimaan  karyawan  baru  di bidang IT yaitu.
1. Atribut Benefit (Keuntungan) Ada tujuh indikator (variabel) yang digunakan sebagai atribut benefit (keuntungan), yaitu : a. Software engineer/developer Penilaian terhadap prinsip-prinsip rekayasa perangkat lunak dalam
mendesain,  pengembangan,  pengujian, dan  evaluasi  perangkat  lunak  dan  sistem yang  membuat  komputer  atau  apapun yang berisi perangkat lunak.
b. System analyst/developer
Pengembangan perangkat lunak ( software )  yang  digunakan.  Penelian berdasarkan kemampuan dalam memahami perangkat lunak dan pemakainnya.
c. Web engineer/developer Penilaian berdasarkan pengetahuan dalam pembuatan dan pengorganisasian aplikasi web untuk kebutuhan Departemen Kehakiman.
d. Computer network specialist Penilaian berdasarkan kemampuan dalam menganlisa  dan  mendesain  jaringan komputer.
e. Database specialist
Penilaian  berdasarkan  kemapuan  dalam mengelola database.
f. IT support/consultant Kemampuan dalam memahami
permasalahan  yang  ada  pada  bidang  IT  dan membantu kinerja divisi IT.
g. Lecturer/trainer Kemampuan  dalam  memberikan  instruksi atau pelatihan bidang IT.

## 2. Atribut Cost
Untuk  atribut cost hanya  satu  yaitu  atribut umur  calon  karyawan. Data  tiap  variabel mempunyai  bobot  untuk  digunakan  sebagai acuan.  Berikut  ini  pembagian  bobot  yang digunakan.
Tabel 2 Tabel Bobot Variabel Software Engineer/Developer Bobot Range Keterangan 1 <=50 Sangat Rendah 2 50 <x <=70 Rendah 3 70 < x <=80 Sedang 4 80 <x <=90 Tinggi 5 X > 90 Sangat Tinggi Tabel 3 Tabel Bobot Variabel System Analyst/Developer Bobot Range Keterangan 1 <=50 Sangat Rendah 2 50 <x <=70 Rendah 3 70 < x <=80 Sedang 4 80 <x <=90 Tinggi 5 X > 90 Sangat Tinggi Tabel 4 Tabel Bobot Variabel Web Engineer/Developer Bobot Range Keterangan 1 <=50 Sangat Rendah 2 50 <x <=70 Rendah 3 70 < x <=80 Sedang 4 80 <x <=90 Tinggi 5 X > 90 Sangat Tinggi Tabel 5 Tabel Bobot Variabel Computer Network Specialist Bobot Range Keterangan 1 <=50 Sangat Rendah 2 50 <x <=70 Rendah 3 70 < x <=80 Sedang 4 80 <x <=90 Tinggi 5 X > 90 Sangat Tinggi
Tabel 6 Tabel Bobot Variabel Database Specialist Bobot Range Keterangan 1 <=50 Sangat Rendah 2 50 <x <=70 Rendah 3 70 < x <=80 Sedang 4 80 <x <=90 Tinggi
Tabel 7 Tabel Bobot Variabel Database Specialist Bobot Range Keterangan X > 90 Sangat Tinggi
Tabel 8 Tabel Bobot Variabel IT Support/Consultant Bobot Range Keterangan 1 <=50 Sangat Rendah 2 50 <x <=70 Rendah 3 70 < x <=80 Sedang 4 80 <x <=90 Tinggi 5 X > 90 Sangat Tinggi Tabel 9 Tabel Bobot Variabel Lecturer/Trainer Bobot Range Keterangan 1 <=50 Sangat Rendah 2 50 <x <=70 Rendah 3 70 < x <=80 Sedang 4 80 <x <=90 Tinggi 5 X > 90 Sangat Tinggi Tabel 10 Tabel Bobot Variabel Umur Bobot Range Keterangan 1 <=20 Sangat Rendah 2 20 <x <=23 Rendah 3 23 < x <=25 Sedang 4 25 <x <=30 Tinggi 5 X > 30 Sangat Tinggi
Variabel yang digunakan merupakan berkriteria benefit  semua  dan  hanya  satu  yang  berkriteria cost  sehingga  perhitungan  untuk  normalisasi kriteria menggunakan rumus
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑅 𝑖𝑗
𝑛 𝑗=1
Keterangan :
Vi = Nilai akhir dari alternatif wj = Bobot yang telah ditentukan rij = Normalisasi matriks

## Penerapan Metode SAW
Berikut ini merupakan alur perhitungan SAW.
start Data Kriteria Data Calon Karyawan Pembobotan Data Calon Karyawan Pembobotan Setiap Kriteria Pembobotan Alternatif (Matriks) Menghitung Nilai Ternormalisasi    n j ij j R W 1 i V Hasil Rekomendasi Selesai Normalisasi Kriteria Ri = xi/max i,j Kriteria=Benefit YA Normalisasi Kriteria Ri = min i,j/xi TIDAK
Gambar 2. Flowchart Perhitungan SAW
Sistem  akan  melakukan  pengecekan  data karyawan  dan  data  variabel  yang  digunakan. Setelah  dilakukan  pengecekan  maka  akan dilakukan  pembobotan  berdasarkan  bobot variabel  yang  telah  ditentukan  dan  dilanjutkan dengan normalisasi data calon karyawan. Proses normalisasi  berupa  matriks  dengan  dimensi jumlah variabel x jumlah calon karyawan. Misal jumlah variabel ada 8 dan calon karyawan ada 5 maka matriks yang dibentuk adalah matriks 8 x
5.  Berdasarkan  hasil  matriks  tersebut  akan dilakukan  perhitungan  normalisasi  kriteria. Normalisasi  kriteria  yang  digunakan  adalah normalisasi  kriteria  benefit  dan  cost.Hal  ini dikarenakan variabel pada sistem ini merupakan 7 kriteria benefit dan 1 kriteria cost. Setelah itu akan didapatkan nilai total tiap calon karyawan. Berikut ini merupakan blok diagram dari sistem yang dirancang.
Gambar 3. Blok Diagram Sistem Pendukung
Keputusan Penerimaan Karyawan Baru Sistem yang dirancang menggunakan 1 user saja yaitu admin. Admin bertugas memasukkan data calon karyawan dan melakukan maintance data variabel  dan  bobot.  Data  calon  karyawan berisikan biodata calon karyawan dan hasil nilai tes  penerimaan  merupakan  kebutuhan  input sistem, sedangkan data variabel dan data bobot merupakan  kebutuhan  proses  sistem.  Sistem akan menghasilkan rekomendasi calon karyawan yang akan diterima.

## Tahapan Pengambil Keputusan
Dalam tahapan pengambilan suatu keputusan  ada  beberapa  fase  yang  harus dilakukan diantaranya :
1. Fase Inteligensi
Identifikasi  masalah  penerimaan  karyawan baru  di  Departemen  Kehakiman  Timor- Leste.
2. Fase Desain Fase  desain  meliputi  mengembangkan  dan menganalisis  tindakan  yang  mungkin  untuk dilakukan.  Hal  ini  meliputi  kriteria  yang digunakan dalam penerimaan karyawan baru.
3. Fase Pilihan Dalam  fase  ini  Departemen  Kehakiman membuat  suatu  keputusan  yang  nyata  dan diambil  suatu  komitmen  untuk  mengikuti suatu  tindakan  yaitu  mengevaluasi  nama calon karyawan baru dan merekomendasikan suatu  solusi,  dimana  dalam  hal  ini menggunakan  model  metode  SAW.  Setiap nama  calon  karyawan  baru  harus  memiliki
syarat-syarat yang telah dipilih oleh Departemen Kehakiman Timor-Leste.
4. Fase Implementasi Dalam fase Implementasi iniperan kesiswaan yaitu  memasukkan  data  siswa  kedalam program  dan  dapat  langsung  melihat  hasil nama-nama siswa yang berhak mendapatkan beasiswa  dan  dapat  langsung  mencetak laporan  untuk  segera  di  kasih  ke  kepala sekolah.Dengan  adanya  sistem  penerimaan beasiswa  tidak  mampu  yang  akan  dibuat menggunakan metode SAW dengan penilaian komputerisasi diharapkan mengahasilkan suatu solusi yang direkomendasikan bisa bekerja cepat, efektif dan layak untuk dipakai.

## Perancangan Sistem
Sistem yang dirancang menggunakan 1 user saja  yaitu  admin,  admin  bertugas  memasukkan data calon karyawan dan melakukan maintance data  variabel,  bobot,  dan  perhitungan.Berikut gambar  context  Diagram  SPK  Penerimaan Karyawan Baru :
Gambar 4. Context Diagram SPK Penerimaan Karyawan Baru
Berdasarkan context  diagram akan  dilakukan penjabaran ke dalam data flow diagram level 0. Pada DFD level 0, terdapat empat proses utama yaitu  login,  input  data  calon  karyawan, maintance  data  variabel  dan  bobot,  dan perhitungan  SAW.  Sebelum  masuk  ke  dalam sistem,  admin  harus  melakukan  login  terlebih dahulu.  Setelah  masuk  ke  dalam  sistem,  admin dapat  melakukan  tiga  proses  yang  lainnya. Untuk  proses  input,  admin  akan  memasukkan data  calon  karyawan,  data  tersebut  akan disimpan  dalam  database.  Data  ini  didapatkan dari tes karyawan yang dilakukan pihak Human Resources  Development  (HRD)  Data  tersebut akan  digunakan  untuk  perhitungan  SAW berdasarkan variabel yang telah ditentukan. Data variabel  dan  bobot  yang  dimasukkan  ke  dalam sistem berdasarkan keputusan pihak
manajer.Berikut  gambar Data  Flow  Diagram Level 0  SPK  Penerimaan  Karyawan  Baru  :
2 Input data Karawan Admin Data Calon Karyawan Data Calon Karawan Data Variabel Data Bobot 3 Maintance Data Variabel Data Variabel Data Variabel Data Bobot Data Bobot 4 Perhitungan SAW Data Calon Karyawan Data Variabel Data Bobot 1 Login Data User Data User Data User Verifikasi Verifikasi
Gambar 5. Data Flow Diagram Level 0 SPK Penerimaan Karyawan Baru
Berdasarkan Data Flow Diagram Level 0, ada beberapa proses yang dapat dijabarkan menjadi Data Flow Diagram Level 1. Berikut ini proses yang dijabarkan.
1. Proses Login 1.1 Cek User 1.2 Cek Password 1.3 Autentikasi Admin Data user konfirmasi Data password
Gambar 6. Data Flow Diagram Level 1 Proses Login
Admin  harus  melakukan  login  terlebih  dahulu dengan  memasukkan  username  dan  password, username akan dicek terlebih dahulu apakah ada atau tidak jika tidak maka login gagal, jika ada maka akan dilakukan pengecekan password, jika username dan password sesuai maka user dapat masuk ke halaman sesuai dengan hak akses user. 2. Proses perhitungan SAW
Pada proses perhitungan SAW ada 5 proses yaitu a. Proses Penentuan Bobot
Proses  penentuan  bobot  merupakan  proses awal untuk memberikan nilai bobot pada tiap atribut.  Total  nilai  bobot  adalah  100.  Jika nilai bobot kurang atau lebih dari 100 maka sistem  akan  memberikan  notifikasi  bahwa nilai bobot belum sesuai.
b. Proses Normalisasi Nilai Calon Pegawai Proses  normalisai  nilai  calon  pegawai didapatkan dari hasil tes yang telah dilakukan oleh para calon pegawai. Data tersebut akan dinormalisasikan  sesuai  dengan  pembagian domain tiap variabel.
c. Proses Normalisasi Variabel Proses  normalisasi  variabel  didapatkan  dari hasil  normalisasi  data  calon  pegawai. Perhitungan  normalisasi  dibagi  menjadi  dua yaitu  perhitungan  untuk  atribut  benefit  dan atribut  cost.  Ada  7  kriteria  yang  digunakan dalam  perhitungan  atribut  benefit  yaitu
Software
engineer/developer , System analyst/developer , Web  engineer/developer , Computer  network  specialist , Database specialist , IT support/consultant , dan
Lecturer/trainer .  Sedangkan  untuk  atribut cost  hanya  satu  yaitu  kriteria  berdasarkan umur. d. Proses Perhitungan Hasil Normalisasi Proses perhitungan hasil normalisasi merupakan  proses  perhitungan  tiap  calon pegawai. Nilai hasil perhitungan normalisasi tiap variabel akan dikalikan nilai bobot yang telah ditentukan. Proses ini merupakan proses akhir dari perhitungan SAW.
e. Proses Rangking
Proses rangking ini bertujuan untuk memudahkan  pihak  admin  dalam  membuat laporan  hasil  rekomendasi  pegawai  baru. Perangkingan  berdasarkan  nilai  tertinggi. Untuk  jumlah  pegawai  yang  diterima  dapat dimasukan  oleh  admin,  misal  admin memasukkan  nilai  5  maka  data  yang  akan keluar merupakan data calon pegawai dengan nilai 5 teratas.
Admin Data Calon Karawan Data Variabel Data Bobot 4.1 Penentuan Bobot Data Bobot 4.2 Normalisasi Nilai Calon Pegawai Data Bobot Data Calon Pegawai Data Variabel 4.3 Normalisasi Variabel Data Normalisasi Pegawai Data Normalisasi Pegawai Data Normalisasi Pegawai Data Variabel Data Normalisasi Variabel Data Hasil Normalisasi 4.4 Perhitungan Hasil Normalisasi Data Hasil Normalisasi Data Calon Pegawai 4.5 Proses Rangking Data Hasil
Perhitungan Data Hasil Perhitungan Data Hasil Perhitungan Hasil Rekomendasi Data Rekomendasi Data Rekomendasi
Gambar 7. Data Flow Diagram Level 1 Proses Perhitungan SAW

## Implementasi
Seperti  yang  dijelaskan  di  perancangan bahwa Secara umum sistem yang dibangun akan digunakan  oleh  1  user  administrator  web  yaitu pegawai yang ditunjuk oleh kepala Departemen Kehakiman.  Admin  bertugas  untuk  mengolah data  yang  akan  diproses  yaitu  data  calon karyawan  dan  data  kriteria.  Sebelum  masuk halaman  utama,  admin  harus  melakukan  login terlebih dahulu.Berikut halaman login :

## Halaman Login
Gambar 8. Halaman Login Pada halaman ini, admin melakukan login agar dapat  masuk  ke  halaman  utama.  Admin  harus memasukkan data user admin dan password, jika salah maka akan kembali ke halaman login dan jika benar maka akan masuk ke halaman utama.

## Halaman Data Calon Karyawan
Gambar 9. Tampilan Halaman Data Calon Karyawan
Pada halaman ini ada 4 menu yaitu
1. Tambah Data Karyawan Pada  menu  ini  admin  dapat  menambah  data calon karyawan yang akan diproses.
2. Edit Pada menu edit, admin dapat melakukan edit data  karyawan  yang  sudah  ada.  Tampilan
halaman ini sama deangan tampilan halaman tambah data karyawan,
3. Hapus Pada menu ini admin dapat menghapus data karyawan yang ada.
4. Proses
Pada menu proses, data calon karyawan yang sudah ada, terdapat beberapa proses perhitungan.

## 4. PENUTUP
Kesimpulan Penggunaan metode Simple Adittive Weighting (SAW)  dapat  membantu  pihak manajemen dalam proses penerimaan karyawan baru. Terdapat  8  kriteria  yang  digunakan  untuk penerimaan  karyawan  baru  di  bidang  IT  yaitu Software engineer/developer, System analyst/developer,  Web  engineer/developer, Computer network specialist, Database specialist, IT support/consultant, Lecturer/trainer , dan Umur.
Berdasarkan perhitungan yang telah dilakukan dari 15 calon karyawan, nilai tertinggi didapatkan  oleh  calon  karyawan  dengan  nama Casimiro Martins dengan total nilai 68.

## 5. REFERENSI
Handoko,  T.  Hani. Manajemen  2 ,  BPFE.
Yogyakarta. 2008. Hasan, M. Iqbal. Pokok-Pokok Materi Metodologi Penelitian Dan Aplikasinya. Ghalia Indonesia. 2002. Hasibuan,  Malayu  S.  P,. Manajemen  Sumber Daya  Manusia  (Edisi  revisi). Jakarta.
Grasindo. 2008.a Henry,  W. Sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan penerimaan beasiswa bank BRI  menggunakan  FMADM  (studi kasus:  mahasiswa    fakultas  tehnologi industry  Universitas  Islam  Indonesia).
http://journal.uii.ac.id/index.php/Snati/a rticle/view/1073/998 . 2009. Jogiyanto,  H.M. Analisis  dan  Desain  Sistem Informasi  :  Pendekatan.  Terstruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis . Andi.
Yogyakarta. 2012. Kadarsah,  Suryadi,  Ali  Ramdhan. Sistem Pendukung Keputusan. Remaja Rosdakarya, Bandung. 2007. Krismiaji. Sistem  Informasi  Akuntansi  edisi ketiga .  Unit  Penerbit  dan  Percetakan
Sekolah Tinggi Ilmu YKPN.
Yogyakarta. 2010. Kusumadewi,  Sri.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A., Wardoyo,  R.. Fuzzy  Multi-Attribute Decision  Making  (FUZZY  MADM). Graha Ilmu. Yogyakarta. 2006. MacCrimmon,K.R.  ”Decision  Making  among Multiple Atribut Alternatives: a Survey and Consolidated Approach”. 1968 Mathis,  Robert.  L  &  Jackson  John.  H..
Manajemen  Sumber  Daya  Manusia, Jilid 2 . Salemba Empat. Jakarta. 2001. Moekijat.  Manajemen  Sumber  Daya  Manusia. Mandar Maju. Bandung. 2010. Murdick, Robert G. Analisis dan Desain Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi. 2002. Nawawi,  Hadari. Manajemen  Sumber  Daya Manusia . Ghalia. Jakarta. 2008. Rivai,  Viethzal. Manajemen  Sumber  Daya Manusia  Untuk  Perusahaan .  Raja
Grafindo. Jakarta. 2008. Rudolphi,  Wictoria.  Multi  Criteria  Decision
Analysis As A Framework For
Integrated  Land  Use  Management  In
Canadian Natinal Parks. 2000.
Simamora,  Henry. Manajemen  Sumber  Daya Manusia.  Edisi  Ke-3 .  STIE  YKPN.
2004.
Supranto, Johannes. Teknik Pengambilan Keputusan . Jakarta : Rineka Cipta. 1991.