## E-Recruitment Menggunakan Metode Simple Additive Weighting dan Algoritma K-Nearest Neighbor
Tasya Khaerani Janubiya 1 , Septi Andryana 2 , Ira Diana Sholihati 3 1,2,3 Universitas Nasional Jl. Sawo Manila No. 61 Jakarta Selatan
1 tasyakhaerani66@gmail.com, 2 septi.andryana@civitas.unas.ac.id,
3 iradiana2803@gmail.com

## Abstract
Along  with  the  increasing  number  of  PT  Midi  Utama  Indonesia  Tbk  outlets,  the  company's human resource needs are also increasing. Therefore, the recruitment of new employees is very important to support the company's operations. In order to select prospective new employees to fill  various  positions  needed  by  the  company.  Recruitment  of  new  employees  has  not  been carried out professionally. This is because there is no systematic method to assess the suitability of  new  employees.  The  application  of  a  decision  support  system  uses  a  combination  of  the Simple Additive Weighting (SAW) method and the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm. This method determines the weight value and ranking results of each candidate. Then, the company conducts  the  process  of  selecting  candidate  data  based  on  the  value  closest  to  the  old prospective employee to determine the final classification results. In this case, prospective new employees  who  qualify  as  employees  are  based  on  predetermined  criteria.  Then  this  decision support application is  built  using the  PHP programming language and MySQL  database. The conclusion in this study by combining the SAW and K-NN methods in the recruitment process is very  helpful  because  the  administrative  and  assessment  processes  are  carried  out  online.  So that decision makers can make choices quickly and accurately.
Keywords : K-Nearest Neighbor, Employee Acceptance, Decision support system, Simple Additive Weighting

## Abstrak
Seiring dengan bertambahnya jumlah gerai PT Midi Utama Indonesia Tbk, kebutuhan sumber daya manusia perusahaan juga semakin meningkat. Oleh karna itu perekrutan karyawan baru sangat  penting  untuk  menunjang  operasional  perusahaan.  Dalam  rangka  menyeleksi  calon karyawan  baru  untuk  mengisi  berbagai  posisi  yang  dibutuhkan  perusahaan.  Rekrutmen karyawan baru belum dilakukan secara profesional. Hal ini dikarenakan belum adanya metode yang  sistematis  untuk  menilai  kesesuaian  karyawan  baru.  Penerapan  sistem  pendukung keputusan menggunakan kombinasi metode Simple Additive Weighting (SAW)  dan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Metode ini menentukan nilai bobot dan hasil perangkingan dari masing-masing  kandidat.  Kemudian,  perusahaan  melakukan  proses  pemilihan  data  kandidat berdasarkan  nilai  yang  paling  dekat  dengan  calon  karyawan  lama  untuk  menentukan  hasil klasifikasi akhir. Dalam hal ini calon karyawan baru yang memenuhi syarat sebagai karyawan didasarkan pada kriteria yang telah ditentukan. Kemudian aplikasi pendukung keputusan ini dibangun  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan  database  MySQL. Kesimpulannya dalam penelitian ini dengan mengkombinasikan metode SAW dan K-NN dalam proses  prekrutan  ini  sangat  membantu  karna  proses  administrasi  dan  penilaian  dilakukan secara online. Sehingga pengambil keputusan dapat membuat pilihan dengan cepat dan tepat.
Kata  kunci :  K-Nearest  Neighbor,  Penerimaan  Karyawan,  Sistem  pendukung  keputusan, Simple Additive Weighting.

## 1. PENDAHULUAN
Karyawan  merupakan  sumber  daya  yang  paling  penting  untuk perusahaan.  Kontribusi  setiap  karyawan  memiliki  dampak  langsung terhadap  keberhasilan  perusahaan.  Maka  dari  itu  langkah  awal  dari  suatu perusahaan untuk menerima karyawan baru yang sesuai dengan kebutuhan perusahaan  [1].  Penerimaan  karyawan  baru  merupakan  proses  pemilihan individu  dengan  kualifikasi  khusus  yang  sesuai  dengan  kebutuhan perusahaan tersebut [2]. Oleh karena itu, proses penerimaan karyawan baru dapat  berdampak  pada  kinerja  perusahaan  PT  Midi  Utama  Indonesia  Tbk, pada  tahap  ini  harus  dilakukan  secara  optimal  karena  menentukan keberhasilan  PT  Midi  Utama  Indonesia  Tbk  dalam  jangka  panjang  [3]. Perusahaan PT Midi Utama Indonesia Tbk bergerak di bidang retail dan jasa. PT  Midi  Utama  Indonesia  Tbk  sedang  membutuhkan  karyawan  baru  yang memiliki  kualifikasi  sesuai  bidang  kebutuhannya  di  masing-masing  posisi antara  lain: Kasir,  Pramuniaga,  dan  Pramuniaga  Fresh  Food.  Karena  jumlah tenaga  kerja  saat  ini  berbanding  lurus  dengan  jumlah  besarnya  lamaran pekerjaan  yang  diajukan  ke  PT  Midi  Utama  Indonesia  Tbk,  mencapai  lebih dari 25 lamaran kadidat per hari. Dalam proses penerimaan karyawan baru masih  menggunakan  sistem  konvensional.  Pengambilan  Keputusan  dalam pemilihan  karyawan  menjadi  hal  yang  sangat  penting  bagi  perusahaan. Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sebuah  sistem  yang  berbasis website  yang  dapat  membantu  untuk  pengambilan  keputusan  dengan memanfaatkan  data  yang  ada  dalam  menyelesaikan  sebuah  permasalahan. Sistem pendukung keputusan juga dapat menghasilkan keputusan yang lebih rasional  [2].  Pada  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  untuk mendukung keputusan dalam pemilihan karyawan adalah dengan mengkom binasikan  metode  SAW  dan  algoritma  K-NN  untuk  menyelesaikan  masalah pemilihan  kadidat  dengan  menggunakan  proses  pengambilan  keputusan. Sistem  pengambilan  keputusan  ini  bertujuan  untuk  menemukan  jumlah bobot  untuk  setiap  alternatif  dari  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Kemudian dilanjutkan  proses  perangkingan  untuk  mengetahui  nilai  tertinggi  dan terendah  dari  setiap  alternatif  [4].  Proses  pemilihan  jarak  terdekat menggunakan  K-Nearest  Neighbor  ini  bertujuan  untuk  menentukan klasifikasi dari karyawan lama dengan karyawan baru [5]. Kriteria penilaian yang  digunakan  untuk  proses  penerimaan  karyawan  adalah  beberapa kriteria  seperti  kelengkapan  administrasi,  nilai  test  fisik,  nilai  test  psikotes, interview,  dan  kesesuian  domisili.  Ada  beberapa  penelitian  mengenai penerimaan  karyawan,  menggunakan  Simple  Additive  Weighting menyimpulkan bahwa sistem yang dirancang diterima oleh perusahaan yang dibuktikan  dengan  hasil  UAT  sebesar  95,53%.  [6].  Kemudian  menggunakan algoritma  K-NN dalam  penelitian  rekrutmen  pegawai  BFI Finance Surabaya metode Euclidean distance menghitung algoritma KNearest Neighbor dengan nilai  parameter  K=7.  nilai  Akurasi  91%  [7].  Pada  penelitian  selanjutnya penerapan  metode  SAW  dan  WP  pada  Pegawai  Baru Rekrutmen  DSS  di  PT. Warta  Media  Nusantara,  hasil  pemberian  ranking  didapatkan  dari  10 alternatif  peringkat  kandidat  pekerjaan  teratas  yang  diterima  sebagai
karyawan  baru  sehingga  waktu  pelaksanaan  metode  SAW  pada  DSS Rekrutmen Pegawai Baru lebih cepat dari waktu eksekusi dalam metode WP [2].  Perbedaan  dengan  penelitian  ini  ialah  dengan  mengkombinasikan metode SAW (Simple Additive Weighting) dan Algortima K-Nearest Neighbor (K-NN).  Dalam  proses  prekrutan  ini  sangat  membantu  karna  proses administrasi  dan  penilaian  dilakukan  secara  online.  Sehingga  pengambil keputusan dapat membuat pilihan dengan cepat dan tepat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Alur Penelitian
Tahap  penelitian  dimulai  dengan  wawancara  dengan  pengguna  atau pihak-pihak yang terlibat dalam pengambilan keputusan. Dalam studi kasus ini  dilakukan  survey  pada  PT.  Midi  Utama  Indonesia  Tbk  merupakan perusahaan distribusi retail yang beralamat di Jl. Industri Raya 1, Tangerang, Banten.  Selama  survei,  peneliti  melakukan  wawancara  dengan  manajer perusahaan  untuk  mengumpulkan  data  terkait  dengan  kriteria  yang  akan digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  dan  meminta  beberapa  dokumen terkait dengan sistem pendukung keputusan.

## 2.2. Proses SPK Rekrutmen Karyawan menggunakan SAW dan K-NN
Pada penelitian ini berfokus pada pembuktian metode Simple Additive Weighting  (SAW)  dalam  penerimaan  karyawan  baru  yang  lebih  efektif dengan  menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  web.  Metode SAW  membutuhkan  proses  dalam  normalisasi  matriks  keputusan  dalam skala  yang  setara  dengan  semua  perbaikan  [6][8].  Rumus  yang  digunakan untuk menghitung normalisasi matriks keputusan terdapat di (1)
{ (1)
=   Nilai rating kinerja ternormalisasi
=   Nilai atribut di setiap alternatif =   Nilai terbesar dari semua kadidat =   Nilai terkecil dari semua kadidat
Benefit    =   Jika nilai terbesar adalah terbaik
Cost =   Jika nilai terkecil adalah terbaik
Dimana  baris  rij  merupakan  peringkat  nilai  kinerja  karyawan  yang dinormalisasi dengan cara Ai pada bagian Cj ;i = 1, 2, ..., m dan j = 1, 2, ..., n[8].
Nilai  preferensi  (Vi)  merupakan  jumlah  perkalian  elemen  baris matrik ternormalisasi (R) dan bobot preferensi kolom pada matrik (W) [9].  Rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  hasil  perangkingan terdapat di  (2)
∑ (2)
=  Ranking untuk setiap alternatif

## = Nilai bobot dari setiap kriteria perusahaan
= Nilai rating kinerja ternormalisasi
Nilai yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif lebih terpilih.
Penelitian ini juga menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor, dimana pada algoritma K-NN memiliki prinsip kerja mencari jarak terdekat antara K- Neighbor dengan data yang akan di nilai terdekat dalam data  latih [7]. Cara kerja  algoritma  yang  sederhana  berdasarkan  nilai  jarak  teredekat  sehingga dapat ditentukan hasil Klasifikasi nya. Langkah pada algoritma K-NN :
a) Tentukan parameter K
b) Hitung jarak antara data uji dengan seluruh data latih
c) Jarak tersebut diurutkan secara descending
d) Tentukan jarak terdekat sampai urutan K
e) Cari kelas yang sesuai dengan jarak yang telah diurutkan
f) Cari jumlah kelas terbanyak lalu klasifikasikan data tersebut Rumus yang diguakan persamaan K-NN di (3) √ (3)
Dimana : = data training = data testing d   = jarak I    = variable data p   = dimensi data
2.3.  Alur kombinasi Simple Addtive Weigthing dan K-Nearest Neigbor Pada  gambar  1  merupakan  alur  kombinasi  metode  SAW  dan  K-NN.
Proses  dimulai  dari  menginput  data  kriteria,  kemudian  melakukan  proses input  nilai  berdasarkan  kasus  baru  sehingga  dapat  menghitung  nilai  bobot pada kriteria dan proses normalisasi,  dari bobot tersebut akan diproses hasil dan ranking nilai pelamar pekerjaan menggunakan metode SAW [10]. Setelah menentukan  hasil  dan  proses  perangkingan  dilanjutkan  menginput  nilai bobot kasus lama untuk dijadikan data acuan untuk mencari jarak terdekat dan  menghasilkan  klasifikasi  diterima  atau  ditolak  pelamar  tersebut  [7]. Flowchart  yang  digunakan  untuk  mengkombinasikan  metode  SAW  daN K-NN terdapat di (4).
.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini membahas hasil analisis proses penerimaan karyawan menggunakan kombinasi metode SAW dan K-NN.
3.1. Analisis  Proses  Normalisasi  dan  pangkingan  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting.
Pada  penelitian  ini  kriteria  yang  digunakan  untuk  penerimaan karyawan  adalah  kelengkapan  berkas  administrasi,  tes  fisik,  tes  psikotes, interview  dan  kesesuaian  domisili.  Adapun  keterangan  detail  dan  nilai  dari setiap kriteria dapat dilihat pada Tabel I.
Tabel 1. Bobot Kriteria Pemilihan Karyawan No Kriteria Nilai Keterangan Kriteria  Bobot C1 Kelengkapan Administrasi 0-50 Sangat Kurang 1 51-65 Kurang 2 66-75 Cukup 3 76-86 Baik 4 86-100 Sangat Baik 5 C2 Nilai Test Fisik 0-50 Sangat Kurang 1 51-65 Kurang 2 66-75 Cukup 3 76-86 Baik 4 86-100 Sangat Baik 5 C3 Nilai Psikotes  0-50 Sangat Kurang 1 51-65 Kurang 2 66-75 Cukup 3 76-86 Baik 4 86-100 Sangat Baik 5 C4 Nilai Interview 0-50 Sangat Kurang 1 51-65 Kurang 2 66-75 Cukup 3 76-86 Baik 4 86-100 Sangat Baik 5 C5 Kesesuaian Domisili 1 km Sangat Baik 1 2-3 km Baik 2 4-5 km Cukup 3 6-10 km  Kurang 4 >10 km  Sangat Kurang 5
Pada  penelitian  ini proses  pemilihan  karyawan  dilakukan  pada  5  data calon karyawan, adapun nilai kriteria dari 5 calon karyawan tersebut dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data Nilai Calon Karyawan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Benefit  Benefit  Benefit  Benefit  Cost Syaikah 89 80 89 87 1 km Laila 40 45 55 55 7 km Dina 80 85 72 89 2 Km
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Benefit  Benefit  Benefit  Benefit  Cost Firman 60 74 69 76 1 km Ando 74 89 85 90 1km
1) Tahap  1  menentukan  rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif  terhadap setiap kriteria yang ditunjukan pada Tabel 3.
Tabel 3. Rating Kecocokan Dari Setiap Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Benefit  Benefit  Benefit  Benefit  Cost Syaikah 5 4 5 5 1 Laila 1 1 2 2 4 Dina 4 4 3 5 2 Firman 2 3 3 4 1 Ando 3 5 4 5 1 2) Tahap  2  dari  tabel  rating  keocokan  alternatif  diubah  kedalam  matriks keputusan X sebagai berikut: 5 4 5 5 1 1 1 2 2 4
4 4 3 5 2 2 3 3 4 1 3 5 4 5 1 3) Tahap 3 dari Tabel III akan dilakukan perhitungan normalisasi matriks X di kriteria menggunakan rumus (1)
a) Untuk kriteria kelengkapan berkas administrasi (C1)
b) Untuk Nilai Test Fisik (C2)
c) Untuk Nilai Psikotes(C3)
X  =
d) Untuk Nilai Interview (C4)
e) Untuk Jarak Domisili (C4)
Kemudian  melalui  perhitungan  di  atas  diperoleh  nilai  matriks normalisasi. Nilai ini akan dimasukkan ke dalam matriks normalisasi. Berikut adalah hasil perhitungan matriks ternormalisasi:
1 0,8 1 1 1 0,2 0,2 0,4 0,4 0,25 0,8 0,8 0,6 1 0,5 0,4 0,6 0,6 0,8 1 0,6 1 0,8 1 1 6 1 0,8 1 1
4) Tahap 4 memberikan nilai bobot W dari masing-masing kriteria tersebut akan  ditentukan  bobot-bobotnya.  Bobot  untuk  masing-masing  kriteria memiliki  jumlah  yang  berbeda-beda.  Nilai  bobot  kriteria  W  ditunjukan pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Bobot Dari Setiap Kriteria Kriteria Bobot  Perhitungan Berkas Admnistrasi  4 0,20 Test Fisik 3 0,15 Test Psikotes 5 0,25 Interview 5 0,25 Kesesuaian Domisili  3 0,15 Total 20 1 5) Tahap  5    memberikan  nilai  kelayakan  pada  metode  SAW  yang  dapat diliahat pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Kelayakan Metode Saw No Nilai           Kategori 1 0,75 - 1           Layak 2 0,0 – 0,74

## Tidak Layak
6) Tahap 6 melakukan proses prankingan dirancang perkalian matriks W * R serta  penjumlahan  hasil  perkalian  untuk  memperoleh  alternatif  terbaik
X =
menggunakan teknik perangkingan nilai terbesar sebagai berikut:
Nilai W ialah nilai yang telah ditentukan yaitu Vektor bobot : W = [0,20; 0,15; 0,25; 0,25; 0,15], dan Perhitungannya adalah sebagai berikut ini. Syaikah = (0,20*1)+(0,15*0,8)+(0,25*1)+(0,25*1)+(0,15*1)= 0,97 Laila=(0,20*0,2)+(0,15*0,2)+(0,25*0,4)+(0,25*0,4)+(0,15*0,2)= 0,30 Dina = (0,20*0,8)+(0,15*0,8)+(0,25*0,6)+(0,25*1)+(0,15*0,5)= 0,75 Firman=(0,20*0,4)+(0,15*0,6)+(0,25*0,6)+(0,25*0,8)+(0,15*1)= 0,67 Ando = (0,20*0,6)+(0,15*1)+(0,25*0,8)+(0,25*1)+(0,15*1)= 0,87
7) Tahap  7  Setelah  mendapatkan  hasil  perkalian  dengan  matriks  W*R. Setelah  hasil  perkalian  dan  dijumlahkan  maka  akan  diperoleh  nilai keputusan  sementara  pada  perhitungan  metode    Simple  Additive weighting ditunjukan pada Tabel VI menggunakan rumus (2)
Tabel 6. Nilai Hasil Perangkingan
Rangking  Hasil  Alternatif  Nilai Kelayakan 1 0,97 Syaikah Layak 5 0,30 Laila Tidak Layak 3 0,75 Dina Layak 4 0,67 Firman Tidak Layak 2 0,87 Ando Layak
Kemudian  setelah  melakukan  proses  perangkingan  nilai  tertinggi antara  Syaikah,  Laila,  Dina,  Firman  dan  Ando  mengacu  pada  tabel  nilai kelayakan  yang  dihitung  dengan  metode  Simple  Additive  Weighting  yang sesuai  mencapai  0,75,  sehingga  kandidat  yang  dipilih  adalah  Syaikah,  Dina dan Ando. Karna nilainya memenuhi 0,75, yaitu 0,97, 0,75, dan 0,89 .
3.2. Analisis  Proses  hasil  klasifikasi  dengan  mencari  jarak  terdekat dengan kasus lama dan Menggunakan K-Nearest Neighbor.
1) Data bobot penilaian calon karyawan baru (Data Testing) ditunjukan pada Tabel 7. Tabel 7. Nilai Bobot Kasus Baru Alt C1 C2 C3 C4 C5 Klasifikasi Benefit Benefit Benefit  Benefit Cost Syaikah 5 4 5 5 1 ? Laila 1 1 2 2 4 ? Dina 4 4 3 5 2 ? Firman 2 3 3 4 1 ? Ando 3 5 4 5 1 ? 2) Data  bobot  penilaian  calon  karyawan  lama  (Data  Tranning)  ditunjukan pada Tabel 8.
Tabel 8. Nilai Bobot Kasus Lama Alt C1 C2 C3 C4 C5 Klasifiksi Benefit Benefit Benefit Benefit Cost KL1 4 5 5 4 1 Diterima
Alt C1 C2 C3 C4 C5 Klasifiksi KL2 2 1 2 1 4 Ditolak KL3 3 5 4 4 2 Diterima KL4 2 2 1 2 1 Ditolak KL5 5 3 4 5 1 Diterima 3) Data Mencari jarak terdekat dari kasus lama ke kasus baru akan dilakukan menggunakan rumus (3) √ 1,732050808 √ 6,8556546
Dan seterusnya .
4) Hasil  Jarak  terdekat  dengan  kasus  lama  dan  klasifikasi  pada  kasus  baru ditunjukan pada Tabel 9 .
Tabel 9. Hasil Jarak Kedekatan Dengan Kasus Lama Pada Kasus Baru Rangking  Euclidian Distance  Klasifikasi 1 1,732050808 Diterima 5 6,8556546 Ditolak 3 2,645751311 Diterima 4 3,464101615 Ditolak 2 1,732050808 Diterima

## 3.3. Implementasi Aplikasi
a) Hasil dan Perangkingan dari setiap Alternatif
Pada  Gambar  2  adalah  tampilan  hasil  dan  prangkingan  dari  setiap alternatif menunjukan nilai tertinggi dan terendah dari setiap kadidat.
Gambar 2. Tampilan Hasil Perangkingan
b) Hasil Jarak Terdekat dan Klasifikasi setiap Alternatif Pada Gambar 3 adalah tampilan hasil jarak terdekat dengan kasus lama dari seluruh alternatif dan menunjukan klasifikasi dari setiap alternatif
Gambar 3. Tampilan Hasil jarak terdekat dan klasifikasi
c) Status Dari Setiap Alternatif
Pada Gambar 3 adalah tampilan hasil status akhir dari setiap alternatif status tersebut menunjukan hasil setiap alternatif diterima atau ditolak.

## Gambar 4. Tampilan Status dari setiap alternatif
4.  SIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  menggunakan  metode  SAW  dan  K-NN penyeleksian  jabatan  crew  store,  keputusan  yang  diambil  dari  hasil  yang ditemukan adalah kadidat yang diterima atas nama Syaikah, Ando dan Dina dengan nilai 0.97, 0.87 dan 0.75 dinyatakan memenuhi nilai kelayakan yang telah  dituntukan  >0.75  artinya  layak  serta klasifikasi  menunjukan  diterima. Kemudian kadidat yang ditolak atas nama Firman dan Laila dengan nilai 0,67 dan  0,30  karna  tidak  memenuhi  nilai  kelayakan  <0,75  artinya  tidak  layak serta klasifikasi menunjukan ditolak. Oleh karena itu, metode SAW dan K-NN diimplementasikan  dalam  sistem  pengambilan  keputusan  rekrutmen karyawan  sehingga  perusahaan  dapat  memutuskan  karyawan  mana  yang akan diterima.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. P. Maringan; Putra, “Sistem Informasi Perekrutan Karyawanberbasis Web  Pada  Pt.  Sipramacakrawala  Menggunakan  Metode  Prototype,” 2020.
[2] A. Setyawan, F. Y. Arini, and I. Akhlis, “Comparative Analysis of Simple Additive  Weighting  Method  and  Weighted  Product  Method  to  New Employee  Recruitment  Decision  Support  System  (DSS)  at  PT.  Warta Media Nusantara,” Sci. J. Informatics , vol. 4, no. 1, pp. 34–42, 2017, doi: 10.15294/sji.v4i1.8458.
[3] H.  Haryanto,  Y.  S.  Putra,  and  N.  Natasyah,  “Web-Based  Employee Recruitment  Management  System  In  Pt.  Tropic  Abadi,” Aptisi  Trans. Manag. , vol. 4, no. 2, pp. 140–149, 2020, doi: 10.33050/atm.v4i2.1250.
[4] B. Prasetiyo and N. Baroroh, “Fuzzy Simple Additive Weighting Method in  the  Decision  Making  of  Human  Resource  Recruitment,” Lontar Komput.    J.  Ilm.  Teknol.  Inf. ,  vol.  7,  no.  3,  p.  174,  2016,  doi: 10.24843/lkjiti.2016.v07.i03.p05.
[5] S.  Wibowo  and  A.  A.  Nababan,  “Penerapan  Algoritma  K-NN  Dalam Rekrutmen  Pegawai  Tidak  Tetap  Di  BPJS  Kesehatan  Cabang Gunungsitoli,”  Jurnal  Sistem  Informasi  dan  Teknologi  Jaringan  vol.  2, pp. 6–11, 2021.
[6] Meirina, R. I. Desanti, and Wella, “Simple additive weighting algorithm helping  recruitment  system  for  waterpark,” Proc.  2019  5th  Int.  Conf. New  Media  Stud.  CONMEDIA  2019 ,  pp.  151–158,  2019,  doi: 10.1109/CONMEDIA46929.2019.8981832.
[7] A.  Rahmat  Dian  Nugraha,  K.  Auliasari,  and  Y.  Agus  Pranoto, “Implementasi  Metode  K-NN  Untuk  Seleksi  Calon  Karyawan  Baru (Studi  Kasus :  BFI  Finance  Surabaya),” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 14–20, 2020, doi: 10.36040/jati.v4i2.2656.
[8]  . V. Pembelajaran, J. T. Informatika, P. N. Batam, and J. A. Yani, " Sistem Online Recruitment Berbasis Web Pada PT.XYZ Menggunakan Metode SAW, "9 th Applied Business and Engineering,”pp. 1–11, 2021.
[9] P.  D.  Larasati  and  A.  Irawan,  “Application  for  Lecturer  Recruitment Using  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Method  Case  Study:  Tanri Abeng University Jakarta,” Appl. Inf. Syst. Manag. , vol. 3, no. 1, pp. 15– 20, 2020, doi: 10.15408/aism.v3i1.9184.
[10]  Anggraini, “Penentuan Penerimaan Kartu Berobat Gratis Rumah Sakit 'MEDIKA'  Dengan  Metode  SAW  Berbasis  Web"  F.  T.  Informasi,  U. Mercu, and B. Yogyakarta, 2016.