## Pemilihan Calon Karyawan Dengan Metode SAW Pada Griya Adventure
Hasman Budiadi 1) , Adensa Frynanda Ramadika 2) , Setiyowati 3 )
1 STMIK Sinar Nusantara Surakarta, hasman @sinus.ac.id , Jl. KH. Samanhudi 84-86, Surakarta, Indonesia 2 STMIK Sinar Nusantara Surakarta, setiyowati@sinus.ac.id , Jl. KH. Samanhudi 84-86, Surakarta, Indonesia
3 STMIK Sinar Nusantara Surakarta, nanda.adensa@sinus.ac.id , Jl. KH. Samanhudi 84-86, Surakarta
Informasi Makalah Abstrak Submit Revisi Diterima : April 2, 2024 : April 10, 2024 : May 30, 2024 Griya  Adventure  merupakan  Distributor  penyedia  berbagai peralatan  olahraga  seperti  perlengkapan  pendakian  gunung dan  panjat  tebing.  semakin  meningkatnya  penjualan  baik secara offline maupun online sehingga membutuhkan adanya penambahan  karyawan.  Proses  rekrutmen  karyawan  Griya Adventure  dilakukan  melalui  beberapa  tahap  tes,  yaitu seleksi  administratif,  tes  psikologi,  wawancara  dan pengalaman  kerja.  HRD  mengalami  kesulitan  dalam menentukan  calon  karyawan  terbaiknya  karena  masing- masing calon  memiliki kemampuan rata-rata sama, sehingga dibutuhkan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  penerimaan calon  karyawan  terbaik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk membuat  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  calon karyawan pada Griya Adventure, yang mampu menghasilkan sebuah keputusan terbaik. Pengembangan sistem menggunakan metode Waterfall, sedangkan metode pengambilan  keputusan  menggunakan Simple  Additive
Weighting  (SAW) .  Kriteria  yang  digunakan  adalah  Seleksi Administrasi,  Tes  Psikologi,  Wawancara,  dan  pengalaman kerja. Pengujian sistem dengan menggunakan Uji Black Box. Hasil  penelitian  yaitu  keputusan  terbaik  calon  karyawan dengan  menggunakan  metode  SAW  yaitu  Nur  Umi Khoiriyah=3.4;  Nurul  Fitriyani=2.7;  Putri  Erna=2.6,  hasil pengembangan  sistem  berupa  aplikasi  pemilihan  calon karyawan  terbaik,  hasil  pengujian  sistem  dengan  Black  Box menunjukkan  bahwa  sistem  berfungsi  dengan  baik,  tanpa error.  Uji  validitas  menunjukkan  bahwa  hasil  keseluruhan 100% Valid.
Kata Kunci :
Simple Additive Weighting; Black Box;
Kriteria.

## Abstract
Griya  Adventure  is  a  distributor  that  provides  various  sports  equipment  such  as  mountain climbing  and  rock  climbing  equipment.  Increasing  customer  orders  requires  additional employees. The Griya Adventure employee recruitment process currently does not use a system, the process is carried out through several stages, namely administrative selection, psychological tests,  interviews  and  work  experience.  HRD  has  difficulty  making  decisions  to  select  the  best prospective employess because of intense competition. This research aims to create a decision support system for recruiting prospective employees at Griya Adventure that is able to produce the  best  decisions.  System  development  uses  the  Waterfall  method,  while  the  decision  making method uses Simple Additive Weighting (SAW). The criteria used are Administrative Selection,
Psychological Tests, Interviews,  work experience. System testing uses Black Box Test. The results of the research are that the best decision for prospective employees using the SAW method is Nur Umi Khoiriyah=3.4;  Nurul Fitriyani=2.7;  Putri Erna=2.6, the result of system development is an application for selecting the best prospective employees, the results of Black Box testing show that the system functions well, without errors.  The validity test shows that the overall results are 100% valid.

## 1. Pendahuluan
Sumber  Daya  Manusia  merupakan  salah satu  bagian  penting  dalam  suatu  perusaaan karena  dapat  menunjang  fungsi  operasional dan administrasi. Dengan adanya SDM  yang berkualitas  tentunya  dapat  membantu  tujuan perusaahan.  Oleh  karena  itu  perusahaan harus selektif dalam memilih karyawan yang berkualitas  dan  kemampuan  untuk  kemajuan dari  perusahaan  itu  sendiri.  Langkah  awal untuk  mendapatkan  SDM  yang  berkualitas yaitu peneriman karyawan baru. Setiap posisi yang  ada  dalam  perusahaan  memuat  tugas, tanggung jawab, dan syarat kemampuan yang harus  dimiliki  untuk  dapat  diterima  dalam posisi  tersebut.  Untuk  mendapatkan  tenaga kerja yang berkualitas dibutuhkan.
Manajemen  Sumber  daya  Manusia  meliputi rekruktmen
karyawan, pengenalan perusahaan  serta  pelatihan  dan  pembinaan karyawan
Griya  Adventure  merupakan  distributor yang  menyediakan  berbagai  perlatan  yang digunakan  untuk  olahraga  luar  ruangan seperti  pendakian  gunung  dan  panjat  tebing. Seiring  banyaknya  pesanan  dari  pelanggan sehingga  dibutuhkan  karyawan  yang  lebih banyak. Proses rekrutmen di Griya
Adventure  melalui  beberapa  tahap,  calon karyawan yang melamar memiliki kemampuan  yang  rata-rata  sama.  Sehingga
HRD mengalami kesulitan untuk memilihnya.
Dibutuhkan  beberapa  kriteria  dalam proses  seleksi  calon  karayawan  yaitu  (1) seleksi  administrasi,  (2)  tes  psikologi,  (3) wawancara,  (4)  pengalaman  kerja.  Pada penelitian  ini  memasukkan  kriteria  Tes Psikologi sebagai kriteria baru dari penelitian sebelumnya.
Data  yang  diperoleh  diolah  ke  dalam konversi  nilai  untuk  mempermudah  dalam penghitungan  dengan  metode  SAW.  Proses penghitungan dengan Metode SAW selanjutnya  dibuat  aplikasi  yang  mudah dioperasikan.  Dengan  menggunakan  aplikasi tersebut  data  hasil  seleksi  diolah  sehingga menghasilkan  perangkingan  calon  karyawan yang  dapat  dipergunakan  sebagai  referensi mengambilan  keputusan  proses  pemilihan calon karyawan.
Pengambilan  keputusan  dalam  penye- leksian  karyawan  baru  ini  menggunakan metode Simple  Additive  Weighting (SAW). Menurut  Fishburn  dan  MacCrimmon  dalam Metode Simple  Additive  Weight (SAW), sering  juga  dikenal  dengan  istilah  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode Simple  Additive  Weight  (SAW)  adalah mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut.
(Munthe,
2013), (Pertiwi, Fedinandus,  and  Limantara  2019),  (Abthal, Hasbi, and Sandradewi 2022)
Tujuan  penelitian  ini  adalah  membuat sistem  pendukung  keputusan  penerimaan calon karyawan pada Griya  Adventure,  yang mampu  menghasilkan  sebuah  keputusan terbaik,  untuk  membantu  proses  rekrutmen calon karyawan baru.
Beberapa penelitian terdahulu yang dituliskan  dalam  jurnal  atau  karya  ilmiah tentang  penggunaan  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)    menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)    dapat membantu memberikan solusi dari permasalahan  yang  ada  melalui  metode perangkingan.(Edi, E Noverta 2019)
ISSSN: 2527-911, DOI: 10.33372/stn.v9i2.1000
Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  tepat menggukan  metode  SAW  ( Simple  Additive Weighting ).  Metode  ini  mampu  menentukan bobot setiap kriteria, dan melakukan
perankingan yang dapat menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah
alternative
(Burhanudin, Ferdinandus, and Bayu 2019). Penerapan Metode Simple Additive Weighting  (SAW)  telah  digunakan  dalam pengambilan  keputusan  untuk  menentukan perawat  terbaik,  variabel  yang  digunakan sebanyak  4  variabel  (1)  kinerja,  (2) kedisiplinan,  (3)  pendidikan,  (4)  sikap (Siswanti, Setiyowati, and Andari 2022).
Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode SAW  pada  PT.  Kujang  Sakti  Anugrah, kriteria  yang  digunakan  adalah  tanggung jawab,  sikap  kerja,  kedisiplinan,  prestasi kerja  dan  kerjasama  (Penta,  Siahaan,  and Sukmana 2019).
Metode  Simple  Additive  Weighting Untuk Pemilihan Penerima Bantuan Program Raskin,  kriteria  yang  digunakan  penghasilan perbulan,  jumlah  tanggungan  orang  dalam keluarga, dan kondisi rumah. (Setiyowati, Sri Siswanti, Tama, and Kusumaningrum 2023).
Aplikasi  Pemilihan  Karyawan  Terbaik Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting (Studi  Kasus  Citra  Widya  Teknik),  kriteria yang  digunakan  adalah  Tanggung  Jawab, Pengetahuan  Pekerjaan,  Kerjasama,  Kualitas Pekerjaan. (Witasari et al. n.d.).
Sistem Pendukung Keputusan Guru
Berprestasi  Berbasis  Java  Desktop  Dengan Penggabungan  Metode  SAW  dan  Topsis. (Mentari and Wahyu 2020)

## 2 . Metode Penelitian

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dengan melakukan  wawancara  langsung  pihak  yang berkompeten dan berhubungan dengan
masalah penilaian. Observasi dengan melakukan  pengamatan  secara  sistematis yaitu data calon karyawan, dengan mengambil  sampel  sebanyak  10  calon karyawan  dengan  kualifikasi  pendidikan  S1 saja,  data  hasil  seleksi,  hasil  wawancara, serta  hal-hal  yang  sedang  diselidiki  secara langsung. Studi Pustaka dengan mengumpulkan bahan – bahan referensi baik dari  buku,  artikel,  jurnal,  makalah,  maupun situs  internet  terkait  Metode  SAW.  Berikut ini  adalah  form  wawancara  untuk  calon karyawan,  yang  digunakan  sebagai  acuan dalm wawancara oleh HRD. Form Wawancara dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Form Wawancara
Hasil  Observasi  proses  seleksi  calon karyawan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1. Hasil Observasi No Nama Seleksi Adm Tes Psikologi Wawancara Pengalaman Kerja Pendidik an CV Nilai Akademik Nilai Adm 1. Nurul Fitriyani Sarjana Baik Baik 3 Baik 2 Cukup 3 Baik 4 2. Nur Umi Khoiriyah Sarjana Sangat Baik Sangat Baik 4 Sangat Baik 3 Baik 4 Sangat Baik 2 3. Sinta Nur Utami Sarjana Baik Baik 3 Baik 2 Cukup 2 Cukup 1 4. Muhammad Irbad Hanif Sarjana Baik Baik 3 Baik 1 Kurang 2 Cukup 1 5. Agus Kristianto Sarjana Baik Baik 3 Baik 2 Cukup 2 Cukup 4 6. Ernita Supriani Sarjana Cukup Cukup 2 Cukup 2 Cukup 2 Cukup 2 7.       Putri Erna Sarjana Baik Baik 3 Baik 2 Cukup 3 Baik 3 8.       Tia Dewi Sarjana Cukup Cukup 2 Cukup 2 Cukup 1 Kurang 2 9. Hayuk Pratiwi Sarjana Cukup Cukup 2 Cukup 1 Kurang 2 Cukup 1 10. Bagus Undik Budi Sarjana Cukup Cukup 2 Cukup 1 Kurang 1 Cukup 1

## 2.2. Penerapan Metode SAW
Tahap  penerapan  Metode  SAW  (Simple
Additive  Weighting),  dengan  melakukan perhitungan  secara  matematis  dan  penerapan rumus dan  persamaan yang ada pada Metode SAW. Tahap ini adalah mengimplementasikan Metode Simple Additive  Weighting (SAW)  kedalam  Bahasa Pemrograman Program PHP dengan menggunakan  Database  MySQL.  Metode SAW  membutuhkan  proses  normalisasi matriks  keputusan  (X)  kesuatu  skala  yang dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif  yang  ada.    (Siswanti,  Setiyowati,
and Andari 2022), (Kurniawansyah, Marthiawati,  and  Yuvanda  2024),  (Penta,
Siahaan, and Sukmana 2019)
Rumus  metode  SAW  menentukan  benefit dan cost dapat dilihat pada formula 1:
Keterangan : rij= nilai rating kinerja ternormalisasi xij=  nilai  atribut  yang  dimiliki  dari  setiap kriteria Maxij= nilai terbesar dari setiap kriteria Minij= nilai terkecil dari setiap kriteria Benefit  =  jika  nilai  terbesar  adalah  yang terbaik Cost= jika nilai terkecil yang terbaik 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  seperti pada formula 2
Keterangan : Vi = ranking untuk setiap alternatif Wj = nilai bobot dari setiap kriteria rij= nilai rating kinerja yang ternormalisasi Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa  alternatif  Ai  lebih  terpilih  diantara alternatif lainnya.
2.3. Metode Pengembangan Sistem Metode pengembangan sistem ini menggunakan  Model Waterfall .  Adapun tahapan dari model waterfall disajikan dalam hasil.
2.3.1 Tahap Analisa Sistem Tahap analisa sistem ini adalah melakukan  Analisa  permasalahan  klinik bayubiru,  Analisa  Kebutuhan  Sistem  dan Analisa  pada  konsep  alur  sistem,  serta penerapan metode SAW.
2.3.2 Tahap Desain
Desain  sistem  dengan  pendekatan  object oriented  yang  terdiri  dari  Desain Usecase Diagram, Diagram Activity, Squence Diagram,  Class  Diagram, Desain  Database,
Desain interface .

## 2.3.3 Tahap Implementasi
Tahap  ini  adalah  mengimplementasi-kan Metode Simple  Additive  Weighting kedalam Bahasa  Pemrograman  Program  PHP  dengan menggunakan Database MySQL.
2.3.4 Pengujian Sistem
Pengujian sistem menggunakan uji fungsionalitas menggunakan  uji Black  Box untuk  memastikan  bahwa  aplikasi  berfungsi dengan  baik  dan  uji  validitas  dengan menggunakan Product Moment Pearson .

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil dan pembahasan ini berisi Penghitungan  data  seleksi  calon  karyawan dengan menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) hingga menghasilkan perangkingan yang bisa dipergunakan  sebagai  referensi  pengambilan keputusan,
selanjutnya melakukan pengembangan sistem dengan metode
Waterfall .
3.1. Kriteria dan Bobot
Kriteria dan bobot yang dibutuhkan untuk melakukan  proses  seleksi  calon  karyawan ditunjukan pada Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria dan Bobot
Konversi  nilai  kedalam  angka  untuk mempermudah dalam perhitungan perangkingan.  Konversi  nilai  dapat  dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Konversi Nilai
Kriteria  Seleksi  Administrasi  adalah kriteria  dimana  calon  karyawan  memenuhi persyaratan administrasi seperti Ijazah, Transkrip Nilai, Curiculum Vitae dll. Kriteria ini  diberikan  bobot  2  (Cukup  Penting). Adapun  konversi  nilainuya  ditunjukan  pada Tabel 4.
Tabel 4. Kriteria Seleksi Administrasi (C1)
Kriteria  Tes  Psikologi    merupakan  nilai terpenting.    Kriteria  ini  diberikan  Bobot  4 (sangat penting). Konversi nilai Tes Psikologi ditunjukkan pada Tabel 5. Tabel 5. Kriteria Tes Psikologi (C2) Kode Kriteria Kategori Kriteria Bobot C1 Seleksi Administrasi Benefit 2 C2 Tes Psikologi Benefit 4 C3 Wawancara Benefit 3 C4 Pengalaman Kerja Benefit 1 Total 10 No Hasil Nilai 1 Sangat Baik 4 2 Baik 3 3 Cukup Baik 2 4 Kurang 1 No Pendidikan Nilai 1 Sangat Baik 4 2 Baik 3 3 Cukup 2 4 Kurang 1 No Wawancara Nilai 1 Sangat Baik 4 2 Baik 3 3 Cukup Baik 2 4 Kurang Baik 1
Kriteria Hasil Tes Wawancara,
merupakan  kriteria    Penting  sehingga  diberi bobot 3. Konversi Nilai Tes ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Kriteria  Tes Wawancara (C3 )
Kriteria  Pengalaman  Kerja  merupakan kriteria  Kurang  penting  namun  menjadi bahan  pertimbangan  dalam  pengambilan keputusan.  Konversi  nilai  Tes  Tertulis ditunjukkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Kriteria Pengalam Kerja (C4)
Data  Alternatif  yang  digunakan  sebanyak 10 calon karyawan, ditunjukkan pada tabel 8.

## Tabel 8. Data Alternatif
No Alter natif Nilai 1 A1 Nurul Fitriyani
2 A2
Nur Umi Khoiriyah
3 A3 Sinta Nur Utami 4 A4 Muhammad Irbad Hanif
5 A5 Agus Kristianto
6 A6 Ernita Supriani 7 A7 Putri Erna 8 A8 Tia Dewi 9 A9 Hayuk Pratiwi 10 A10 Bagus Undik Budi
Data  nilai  hasil  seleksi  calon  karyawan seperti pada tabel 9.
Tabel 9. Data nilai hasil seleksi No Alte rnat if Nama C1 C2 C3 C4 1 A1 Nurul Fitriyani 3 2 3 4 2 A2 Nur Umi Khoiriyah 4 3 4 2 3 A3 Sinta Nur Utami 3 2 2 1 4 A4 Muhammad Irbad Hanif 3 1 2 1 5 A5 Agus Kristianto 3 2 2 4 6 A6 Ernita Supriani 2 2 2 2 7 A7 Putri Erna 3 2 3 3 8 A8 Tia Dewi 2 2 1 2 9 A9 Hayuk Pratiwi 2 1 2 1 10 A10 Bagus Undik Budi 2 1 1 1

## Penerapan Metode SAW
(1)  Proses  perhitungan  normalisasi,  dengan penggunakan  Formula  1.  Hasil  perhitungan dapat dilihat seperti pada tabel 10.

## Tabel 10. Proses Perhitungan Normalisasi
No Alter natif Nama C1 C2 C3 C4 1 A1 Nurul Fitriyani 0,3 0,2 0,3 0,4 2 A2 Nur Umi Khoiriyah 0,4 0,3 0,4 0,2 3 A3 Sinta Nur Utami 0,3 0,2 0,2 0,1 4 A4 Muhammad Irbad Hanif 0,3 0,1 0,2 0,1 5 A5 Agus Kristianto 0,3 0,2 0,2 0,4 6 A6 Ernita Supriani 0,2 0,2 0,2 0,2 7 A7 Putri Erna 0,3 0,2 0,3 0,3 8 A8 Tia Dewi 0,2 0,2 0,1 0,2 9 A9 Hayuk Pratiwi 0,2 0,1 0,2 0,1 10 A10 Bagus Undik Budi 0,2 0,1 0,1 0,1 (2) Perhitungan Pembobotan Kriteria, setelah proses normalisasi selesai dilakukan kemudian  masuk  tahap  pada  perhitungan pembobobotan yakni nilai normaisasi x bobot No Tes Tertulis Nilai 1 Sangat Baik 4 2 Baik 3 3 Cukup Baik 2 4 Kurang 1 No Tes Tertulis Nilai 1 Belum Punya pengalaman 1 2 < 1 Tahun 2 3 1-5 Tahun 3 4 Lebih dari 5 th 4
kriteria.  Hasil  Pembobotan  Kriteria  dapat dilihat seperti pada tabel 11.
Tabel 11. Hasil perhitungan pembobotan Kriteria
Alter natif Nama C1 C2 C3 C4 A1 Nurul Fitriyani 0,6 0,8 0,9 0,4 A2 Nur Umi Khoiriyah 0,8 1,2 1,2 0,2 A3 Sinta Nur Utami 0,6 0,8 0,6 0,1 A4 Muhammad Irbad Hanif 0,6 0,4 0,6 0,1 A5 Agus Kristianto 0,6 0,8 0,6 0,6 A6 Ernita Supriani 0,6 0,8 0,6 0,6 A7 Putri Erna 0,6 0,8 0,9 0,3 A8 Tia Dewi 0,4 0,8 0,4 0,3 A9 Hayuk Pratiwi 0,4 0,4 0,6 0,1 A10 Bagus Undik Budi 0,4 0,3 0,3 0,1
(3)  Perangkingan  Alternatif  terbaik.  setelah proses perhitungan pembobotan kriteria telah selesai  dilakukan  kemudian  dilanjutkan  pada proses  akhir  yakni  perangkingan  untuk menentukan  calon  karyawan  terbaik.  Hasil perangkingan  alternatif  dapat  dilihat  pada tabel 12.
Tabel 12. Hasil Perangkingan Alternatif terbaik
No Nama C1 C2 C3 C4 Total Nilai 1. Nurul Fitriyani 0,6 0,8 0,9 0,4 2,7 2. Nur Umi Khoiriyah 0,8 1,2 1,2 0,2 3,4 3. Sinta Nur Utami 0,6 0,8 0,6 0,1 2,1 4. Muhammad Irbad Hanif 0,6 0,4 0,6 0,1 1,7 5. Agus Kristianto 0,6 0,8 0,6 0,6 2,4 6. Ernita Supriani 0,6 0,8 0,6 0,6 2 7. Putri Erna 0,6 0,8 0,9 0,3 2,6 8. Nurul Fitriyani 0,6 0,8 0,9 0,4 2,7 9. Nur Umi Khoiriyah 0,8 1,2 1,2 0,2 3,4 10. Sinta Nur Utami 0,6 0,8 0,6 0,1 2,1
Dari  hasil  perangkingan  didapatkan  hasil terbaik adalah: 1. Nur Umi Khoiriyah 3.4 2. Nurul Fitriyani 2.7 3. Putri Erna 2.6 3.2. Desain Sistem Pengembangan Sistem Pengambilan Keputusan pemilihan Calon Karyawan
terbaik  melalui  tahap  densain  dengan menggunakan  pendekatan  Object  oriented,
dengan menggunakan UML. Desain mencakup use case diagram, activity diagram,  sequence  diagram,  class  diagram, desain user interface.
3.2.1 Use Case Diagram
Use  case  diagram  Use  case  diagram merupakan  diagram  yang  menggambarkan hubungan  antara  aktor  dengan  sistem.  Use case  diagram  bisa  mendeskripsikan  sebuah interaksi  antara  satu atau  lebih  aktor  dengan sistem  yang  akan  dibuat.  Sistem  yang dirancang  melibatkan    dua  (2)    aktor  yaitu pimpinan  sekaligus  sebagai  pemilik  Griya adventure (owner) dan  admin  sebagai pengelola  dan  pengguna  sistem  pendukung keputusan.  Use  case  diagram  dapat  dilihat pada gambar 1.
Gambar 1.  Use Case Diagram
3.2.2 Activity Diagram
Activity  Diagram  merupakan  rancangan aliran  aktivitas  atau  aliran  kerja  dalam sebuah sistem yang akan dijalankan. Activity Diagram juga digunakan untuk mendefinisikan  alur  tampilan  dari  sistem. Activity Diagram melibatkan 2 user, aktifitas apa saja yang akan dilakukan oleh user dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Actifity Diagram
3.2.3 Squence Diagram Sequence  diagram  atau  diagram  urutan adalah  diagram  yang  digunakan  untuk
menjelaskan  dan  menampilkan  interaksi antar objek-objek dalam sebuah sistem secara terperinci.  Sequence  diagaram  juga  akan menampilkan  pesan  atau  perintah  yang dikirim,  beserta  waktu  pelaksanaannya. Objek-objek  yang  berhubungan  dengan berjalannya proses operasi biasanya
diurutkan  dari  kiri  ke  kanan.  Squence diagram  menjelaskan  alur  proses  kegiatan pada  sistem  sesuai  user  dan  menjelaskan penyampaian  pesan  dari  setiap  proses. Squence  Diagram  seperti  yang  terlihat  pada gambar 3  dan 4.
Gambar 3. Squence Diragram

## Gambar 4. SquenceDiagram Admin
3.2.4 Class Diagram Class  Diagram  menggambarkan    struktur serta  deskripsi class ,  atribut,  metode,  dan hubungan  dari  setiap  objek  yang  bersifat statis,  dalam  artian  diagram  kelas  bukan menjelaskan  apa  yang  terjadi  jika  kelas-
kelasnya berhubungan, melainkan
menjelaskan  hubungan  apa  yang  terjadi. Class  login  dibutuhkan  semua  class  sebagai session  untuk  mengakses  semua  class
(Kandidat, Kriteria,
Nilai Kandidat,
perangkingan).  Pada  gambar  5  ditampilkan gambar class diagram sistem.

## Gambar 5. Class Diagram
3.3. Desain User Interface
Desain User Interface (UI) adalah proses  yang  digunakan  desainer  untuk membuat  tampilan  dalam  perangkat  lunak atau  perangkat  terkomputerisasi,  dengan fokus  pada  tampilan  atau  gaya.  Tujuan  dari desainer  UI  adalah  untuk  membuat  desain antarmuka  yang  membuat  pengguna  mudah untuk digunakan dan menyenangkan.
3.3.1 Form Login
Tampilan  awal  sistem  pengguna  yang menampilkan  form  login  sebelum  masuk  ke tampilan  sistem  utama.  Desain  Form  Login dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Desain Form Login

## 3.3.2 Form Kriteria
Tampilan  awal  sistem,  pengguna  dapat melihat  dan  mengelola  data  kriteria  yang ditentukan.  Desain  Form  Kriteria  dapat dilihat pada gambar 7.

## Gambar 7. Form Kriteria
3.3.3 Form Kandidat
Tampilan  awal  sistem,  pengguna  dapat melihat  dan  mengelola  data  kandidat  calon karyawan.  Form  Kandidat  dapat  dilihat  pada gambar 8.

## Gambar 8. Form Kandidat
3.3.4 Form Perangkingan
Tampilan  awal  sistem  pengguna  dapat melihat  hasil  perangkingan  menggunakan metode  SAW.  Desain  Form  Perangkingan dapat dilihat pada gambar 9.

## Gambar 9. Desain Form Perangkingan
3.4. Implementasi Sistem Implementasi  sistem  merupakan  proses pembuatan sistem berupa perancangan aplikasi SPK.
3.4.1 Tampilan Login
Tampilan awal sistem  menampilkan form login  untuk  pengguna  agar  dapat  masuk  ke dalam  sistem  utama  berdasrkan  hak  akses yang ditampilkan pada gambar 10.
Gambar 10. Tampilan Login
3.4.2 Tampilan User
Tampilan  sistem  pada  pengguna  dapat melihat  dan  mengelola  data  user  yang ditampilkan pada gambar 11.

## Gambar 11. Tampilan User
3.4.3 Tampilan Kriteria
Tampilan  sistem  pada  pengguna  dapat melihat dan mengelola data kriteria yang ditampilkan pada gambar 12.
Gambar 12. Tampilan Kriteria

## 3.4.4 Tampilan Alternatif
Tampilan  sistem  pada  pengguna  dapat melihat  dan  mengelola  data  Alternatif  yang ditampilkan pada gambar 13.

## Gambar 13. Tampilan Alternatif
3.4.5 Tampilan Perangkingan Tampilan  sistem  pada  pengguna  dapat melihat  dan  mengelola  data  perangkingan yang ditampilkan pada gambar 14.

## Gambar 14. Tampilan Perangkingan

## 3.5. Pengujian Blackbox
Pengujian  fungsionalitas  pada  penelitian ini  menggunakan  metode  blackbox.  Dalam uji  fungsionalitas  ini  mulai  dari  login,  user, kriteria,  kandidat  dan  perangkingan.  Tabel Uji Blackbox dapat dilihat pada tabel 13.
Tabel 13.  Uji Blackbox
Aksi Skenario Hasil Kesimpulan Memasukan  alamat  url pada browser Sistem  menampilkan  form login,  pengguna  input  login untuk masuk kedalam sistem Tampil form login pengguna. Pengguna  input  login  sesuai  hak akses Berhasil Pengguna  akses  menu user Sistem sesuai hak akses menampikan  dan  mengelola data user Tampil  menu  user  sesuai  hak  akses. Pengguna dapat melihat dan mengelola data user Berhasil Pengguna  akses  menu kriteria Sistem sesuai hak akses menampikan  dan  mengelola data kriteria Tampil  menu  kriteria  sesuai  hak akses.  Pengguna  dapat  melihat  dan mengelola data kriteria Berhasil Pengguna  akses  menu kandidat Sistem sesuai hak akses menampikan  dan  mengelola data kanadidat Tampil  menu  kandidat  sesuai  hak akses.  Pengguna  dapat  melihat  dan mengelola data kandidat Berhasil Pengguna  akses  menu perangkingan Sistem sesuai hak akses menampikan data perangkingan Tampil  menu  perangkingan  sesuai hak  akses.  Pengguna  dapat  melihat dan mencetak data perangkingan Berhasil

## 3. Simpulan
Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah
Sistem pendukung keputusan dengan
menggunakan metode SAW mampu digunakan untuk menentukan calon
karyawan terbaik, Sistem
yang
dikembangkan berupa sebuah Aplikasi Pendukung  Keputusan  dengan  metode  SAW untuk  menentukan  calon  karyawan  terbaik, Hasil pengujian sistem dengan Uji Black Box menunjukkan  bahwa  sistem  berjalan  sesuai dengan harapan. Hasil Uji validitas menunjukkan  bahwa  perbandingan  antara hasil perhitungan manual dengan sistem baru dinyatakan valid 100%.
Aplikasi  yang  dikembangkan  ini  terbatas pada  4  kriteria  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  dan  belum  terdapat  adanya menu untuk penambahan kriteria.

## 5.  Referensi
Abthal,  Pribadi,  Muhammad  Hasbi,  and Kumaratih  Sandradewi.  2022.  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Admin Terbaik  Menggunakan  Metode  Simple Additive  Weighting  Di  Kantor  CV Sragen.” Jurnal Ilmiah SINUS 20(1): 57.
Burhanudin,  Muh.,  FX.  Ferdinandus,  and
Muhaji  Bayu.  2019.  “Sistem  Pendukung
Keputusan Rekomendasi Penerima Bantuan  Siswa  Miskin  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting
(Saw).” CAHAYA téch 8(2): 196–204. Edi,  E  Noverta,  Ismanto.  2019.  “SATIN  –
Sains  Dan  Teknologi  Informasi  Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Dengan Metode Simple Additive  Weighting  (  SAW  ).” SATIN  -
Sains dan Teknologi informasi 03(01): 1– 9. Kurniawansyah, Kevin, Noneng Marthiawati, and  Sesraria  Yuvanda.  2024.  “Penentu
Industri  Kecil  Unggulan  Dikabupaten Muaro  Jambi  Menggunakan  Metode Simple Additive Weghting ( SAW ).” (1): 83–94. https://p3m.sinus.ac.id/jurnal/index.php/e- jurnal_SINUS/article/view/806/pdf. Mentari,  Mustika,  and  Rahardhiyan  Wahyu. 2020.  “Sistem  Pendukung  Keputusan
Guru  Berprestasi  Berbasis  Java  Desktop Dengan Penggabungan Metode SAW Dan Topsis.” 2(2): 112–22.
Penta, Mega Fidia, Fernando B Siahaan, and
Sulaeman  Hadi  Sukmana.  2019.  “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan
Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode SAW  Pada  PT  .  Kujang  Sakti  Anugrah.”
2(November): 185–92.
Pertiwi,  Intan  Putri,  FX  Fedinandus,  and Arthur  Daniel  Limantara.  2019.  “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Program Keluarga  Harapan  (PKH)  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting.” CAHAYAtech 8(2): 182.
Setiyowati,  Sri  Siswanti,  Alvareza  Anggada Tama,  and  Andriani  Kusumaningrum. 2023.  “SATIN  –  Sains  Dan  Teknologi
Informasi Metode Simple Additive Weighting  Untuk  Pemilihan  Penerima Bantuan Program Raskin.” Siswanti,  Sri,  Setiyowati,  and  Retno  Dwi Andari.  2022.  “Implementasi  Metode Simple Additive Weighting Dalam Penentuan Perawat Terbaik.” Witasari, Devi et al. “APLIKASI PEMILIHAN  KARYAWAN  TERBAIK

## DENGAN
METODE SIMPLE ADDITIVE  WEIGHTING  (  STUDI KASUS  CITRA  WIDYA  TEKNIK  ).”  :
115–22.