## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN KARYAWAN PADA PT PELINDO I MENGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE

## WEIGHTING (SAW)
Yanti Yusman 1 , Sri Nadriati 2 , Nursaka Putra 3 Universitas Pembangunan Pancabudi 1 , STMIK Dharmapala Riau 2 Universitas Catur Insan Cendekia 3
Jl. Gatot Subroto No.km, Simpang Tj., Kec. Medan Sunggal, Kota Medan, Sumatera Utara 1 Jl. KH Samanhudi No.13, Sago, Kec. Senapelan, Kota Pekanbaru, Riau 2
Jl. Kesambi 202, Kota Cirebon, Jawa Barat Tlp : (0231) 220250 3
e-mail: yantiyusman@gmail.com 1 , srinadriati@gmail.com 2 , nursaka.putra@cic.ac.id 3

## ABSTRAK
Banyak cara dalam menyelesaiakan suatu permasalahan yang terjadi di sebuah PT didalam penyeksian karywan salah satunya bisa mengunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) karna didalam metode SAW adalah sebuah metode yang mengunakan  pemberian bobot pada setiap alternative dan melakukan perkalian jumlah bobot alternatif terhadap keriteria. Metode pengumpulan data yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  wawancara  dengan  adanya  wawancara  langsung  ke  PT  Pelindo  I  terdapat permasalahan dimana Pihak PT Pelindo terkedala didalam penyeleksian karyawan. Oleh sebab itu penulis tertarik untuk memberikan solusi terhadap permasalah yang terjadi sehingga bisa memberikan manfaat bagi penguna.

## Kata kunci: Sistem Penunjang Keputusan , SAW, Seleksi Karyawan

## ABSTRACT
There are many ways to solve a problem that occurs in a PT in employee scareening, one of which can use the simple Additive Waighting ( SAW ) method because the SAW method is a method that uses waighting for each alternative and multies the number of alternative waights against the criteria. The data collection method used in this research is interviews with direct interviews with PT Pelindo I. There are problems where PT Pelindo I is constrained in selecting employees. Therefore, the authors are interested in providing solutions to the problems that occur so thet they can provide benefits for users.
Keywords: Decision Support System, SAW, Employee Selection

## 1.PENDAHULUAN
Rekrutmen merupakan proses pencarian dan penarikan tenaga kerja yang memiliki potensi untuk mengisi lowongan pekerjaan, tenaga kerja yang berkualitas sangat berpengaruh pada performa kemajuan perusahaan.  Dalam  proses  pengambilan  keputusan  penerimaan  karyawan  masih  dipengaruhi  faktor subjektifitas dan perusahaan sering kali mengalami kesulitan dalam memilih karyawan, karena banyaknya calon karyawan yang melamar sedangkan yang akan diterima menjadi karyawan sangat terbatas.
Dalam proses rekrutmen karyawan pada PT. Pelindo I, bagian personalia memilih dan menyeleksi satu persatu data pelamar yang masuk. Apabila datanya lengkap bagian personalia akan memanggil pelamar
untuk  mengikuti  tahapan  seleksi.  Banyaknya  pelamar  membuat  pihak  personalia  sering  mengalami kesulitan  dalam  memilih  calon  karyawan,  dan  dalam  proses  seleksi  keputusan  yang  diambil  sering dipengaruhi  faktor  subjektifitas  dari  pengambil  keputusan.  Subjektifitas  terjadi  karena  pengambil keputusan belum bisa mendefinisikan dengan baik dalam menilai kelayakan calon karyawan. Maka sangat mungkin keputusan yang diambil dapat meloloskan karyawan yang tidak memenuhi kualifikasi. Kesalahan dalam  memilih  karyawan  sangat  besar  dampaknya  bagi  perusahaan  karena  berpengaruh  langsung  pada produktivitas  kinerja  financial  perusahaan.  Oleh  karena  itu,  sangat  penting  dibangun  sebuah  sistem pengambilan  keputusan  yang  terkomputerisasi  yang  dapat  memudahkan  dalam  memilih  karyawan  yang sesuai kebutuhan dan kriteria perusahaan.
Untuk  memecahkan  permasalahan  tersebut  perlu  dibuat  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang dapat membantu perusahaan terutama bagian personalia dalam pengambilan keputusan untuk menentukan karyawan baru pada PT. Pelindo I Metode yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah metode Simple Additive Weighting (SAW) , karena metode SAW dapat menentukan nilai bobot untuk setiap atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perankingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari sejumlah alternatif, dalam hal ini alternatif yang dimaksud adalah yang berhak diterima sebagai karyawan baru  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  ditentukan.  Dengan  proses  perangkingan  tersebut,  diharapkan penilaian akan lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang sudah ditentukan sehingga akan mendapatkan hasil yang lebih akurat terhadap siapa yang akan diterima menjadi karyawan baru.
Dengan  pertimbangan  di  atas  penulis  mengambil  judul  penelitian  yaitu  “Sistem  Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Karyawan Pada PT Pelindo I Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting) ”.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode Simple Additive Weight ( SAW ) metode yang sering dikenal dengan metode penjumlahan terbobot.  maksud  d  ari  penjumlahan  terbobot  yaitu  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  di  tiap alternatif  pada  seluruh  atribut  /  kriteria.  Hasil  /  skor  total  yang  diperoleh  untuk  sebuah  alternatif  yaitu penjumlahan dengan menjumlahkan semua hasil perkalian antara rating yang dibandingkan pada identitas atribut  dan  bobot  setiap  atribut.  Rating  pada  setiap  atribut  sebelumnya  harus  sudah  melaluhi  proses normalisasi. Metode SAW memerlukan proses normalisasi matriks ke skala yang bisa dibandingkan dengan rating alternatif yang ada pada metode SAW dirumuskan dengan rumus berikut ini[1] :

## Dimana
Rij  = Rating kinerja ternormalisasi Maxij = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom
Minij = Nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij = baris dan kolom dari matrik
Dengan Rij adalah Rating kinerja
Ternormalilasi dari alternative Ai pada atribut Cj; i=1,2...m dan j = 1,2...n
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasi bawah alternatif Ai lebih terpilih dimana :
Vi= Nilai akhir dari alternatif Wi = Bobot yang lebih ditentukan Rij = Normalisasi matriks
Nilai yang lebih besar mengidentifikasikan bahwa alternatif lebih terpilih Metode Simple Additive  Weigthing (  SAW  )  disarankan  untuk  menyelesai  masalah  penyelesain  dalam  sistem pengambilan  keputusan  multi  proses.  Metode Simple  Additive  Weigthing (SAW)  merupakan metode yang banyak digunakan dalam pengambilan keputusan yang memiliki banyak atribut
Ada beberapa dalam penyelesaianya metode Simple Additive Weigthing ( SAW ) adalah sebagai berikut :
1. Menentukan kriteria- kriteria yang menjadi acuan dalam pendukung keputusan yaitu Ci 2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria
3. Membuat matriks berdasarkan kriteria ( Ci )
4. Kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut ( atribut keuntungan maupun atribut biaya ) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
5. Hasil akhir diperoleh dari proses perangking yaitu penjumlahan dari perkalian matrik ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik ( Ai ) sebagai solusi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Analisis Data menggunakan Metode SAW
Dari  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dalam proses  seleksi  penerimaan  karyawan  PT.  Pelindo  I  Metode  ini  memerlukan  beberapa  kriteria  dan  bobot untuk melakukan perhitungannya sehingga akan dapat alterinatif terbaik. Adapun kriteria yang dibutuhkan untuk menentukan siapa karyawan yang terbaik dalam proses seleksi penerimaan karyawan baru pada PT. Pelindo I dapat dilihat pada tabel 1 sebagai berikut[2]:

## Tabel 1. Kriteria Yang Digunakan
Kriteria Kriteria Pelamar  Nilai C1 (Benefit) Pendidikan Magister (S2) 5 Sarjana (S1) 4 Diploma (D3) 3 SLTA 2 C2  (Benefit) Pengalaman kerja ≥ 5 th 5 3,1 – 5 tahun 4 1–3 tahun 2 < 1 tahun 1 C3 (Benefit) Psikotest 80 – 100 5 60 – 79 4 50 – 69 3 < 50 1 C4 (Benefit) Interview 80 – 100 5 60 – 79 4 50 – 69 3 < 50 1
Setelah kriteria ditentukan, Langkah selanjutnya adalah memberikan nilai bobot (w) yang sesuai dengan ketentuan yang didapat dari PT. Pelindo I dapat dilihat pada table 2 sebagai berikut:

## Tabel 1 Pembobotan Kriteria
Kriteria Bobot C1 20 0.2 C2 10 0.1 C3 15 0.15 C4 15 0.15 C5 10 0.1 C6 10 0.1 C7 10 0.1 C8 10 0.1 Total 100 1
Dari  nilai  bobot  yang  telah  ditentukan,  sehingga  untuk  bisa  lulus  menjadi  karyawan  baru  di PT.Pelindo I maka nilai kriteria pelamar minimal harus bisa mendekati nilai bobot yang telah diberikan atau  bahkan  nilai  bobot  kriteria  pelamar  lebih  tinggi  itu  lebih  bagus.  Dari  tabel  2    maka  diperoleh nilai bobot (w) sebagai berikut: W = [ 0.2, 0.1, 0.15, 0.15, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1 ]
Tahap berikutnya adalah memberi nilai alternatif yaitu sampel sebanyak 5 alternatif yang mana alternatif adalah pelamar yang mendaftar sebagai karyawan baru di PT. Pelindo I dapat kita lihat pada tabel 3 sebagai berikut:

## Tabel 3 Penilaian terhadap kriteria yang sesuai
Kemudian tabel Penilaian terhadap alternatif di rubah kedalam bentuk matriks
C5 (Benefit) Bahasa Inggris Aktif 5 Pasif 2 C6 (Cost) Usia ≥ 35 tahun 5 27 – 35 tahun 4 21- 27 tahun 3 18-20 tahun 2 C7 (Cost) Status Nikah 4 Belum Nikah 2 C8 (Cost) Alamat Jauh 5 Sedang 3 Dekat 1 Pelamar Kriteria C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8 A1 3 1 5 5 2 3 4 3
A2 4 2 4 5 5 4 2 1
A3 2 4 3 4 2 2 4 3
A4 4 1 5 5 2 3 2 5
A5 2 2 1 3 5 2 2 1
Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Karyawan Pada PT. Pelindo I Mengunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) –(Yanti Yusman, Sri Nadriati, Nursaka Putra)
lalu normalisasikan matriks X menjadi Matriks R Menormalisasikan matriks X menjadi Matriks R berdasarkan persamaan di Metode SAW yaitu :
R ij = ( X ij / max{X ij })
R ij = (min{X ij } /X ij )
Di mana : Ri j = nilai rating kinerja ternormalisasi
Xij= 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
Benefit kriteria meliputi C1, C2, C3, C4, C5, dimana pada kolom C1 memiliki nilai tertinggi bernilai “4” maka kolom C1 dapat dinormalisasikan sebagai berikut:
R11 = 3/4 = 0.75
R21 = 4/4 = 1 R31 = 2/4 = 0.5
R41 = 4/4 = 1
R51 = 2/4 = 0.5
Selanjutnya pada kolom C2 memiliki nilai tertinggi bernilai “4” maka  kolom C2 dapat dinormalisasikan sebagai berikut;
R12 = 1/4= 0.25
R22 = 2/4= 0.5
R32 = 4/4= 1 R42 = 1/4= 0.25
R52 = 2/4= 0.5
Selanjutnya pada kolom C3 memiliki nilai tertinggi bernilai “5” maka  kolom C3 dapat dinormalisasikan sebagai berikut;
R13 = 5/5= 1
3  1  5  5  2  3  4  3
4  2  4  5  5  4  2  1 2  4  3  4  2  2  4  3 4  1  5  5  2  3  2  5 2  2  1  3  5  2  2  1
X  = Benefit Cost
R23 = 4/5= 0.8 R33 = 3/5= 0.6 R43 = 5/5= 1 R53 = 1/5= 0.2
Selanjutnya pada kolom C4 memiliki nilai tertinggi bernilai “5” maka  kolom C4 dapat dinormalisasikan sebagai berikut;
R14 = 5/5= 1 R24 = 5/5= 1
R34 = 4/5= 0.8
R44 = 5/5= 1
R54 = 3/5= 0.6
Selanjutnya pada kolom C5 memiliki nilai tertinggi bernilai “5” maka  kolom C5 dapat dinormalisasikan sebagai berikut;
R15 = 2/5= 0.4
R25 = 5/5= 1
R35 = 2/5= 0.4 R45 = 2/5= 0.4
R55 = 5/5= 1
Cost kriteria meliputi C6, C7, C8 dimana pada kolom C6 memiliki nilai terendah bernilai “2” maka kolom C6 dapat dinormalisasikan sebagai berikut;
R16 = 2/3= 0.67
R26 = 2/4= 0.5
R36 = 2/2= 1
R46 = 2/3= 0.67
R56 = 2/2= 1
selanjutnya pada kolom C7 memiliki nilai terendah bernilai “2” maka kolom C7 dapat dinormalisasikan sebagai berikut;
R17 = 2/4= 0.5
R27 = 2/2= 1 R37 = 2/4= 0.5
R47 = 2/2= 1 R57 = 2/2= 1
selanjutnya pada kolom C8 memiliki nilai terendah bernilai “2” maka kolom C8 dapat dinormalisasikan sebagai berikut;
R18 = 1/3= 0.33
R28 = 1/1= 1 R38 = 1/3= 0.33
R48 = 1/5= 0.2
R58 = 1/1= 1
Dari persamaan normalisasi matriks X diperoleh matriks R sebagai berikut :
R  =
Terakhir melakukan Proses Perangkingan Melakukan proses perangkingan dengan menggunakan persamaan sebagai berikut.
Di mana : Vi = rangking untuk setiap alternatif wj = nilai bobot dari setiap kriteria rij = nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. Bobot w yang telah diberikan  W = [ 0.2, 0.1, 0.15, 0.15, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1 ] V1 = (0.2*0.75) +(0.1*0.25) +(0.15*1) + (0.15*1) + (0.1 * 0.4)+(0.1*0.67)+(0.1*0.5)+(0.1*0.33) V1 = 0.15+0.025+0.15+0.15+0.04+0.067+0.05+0.033 V1 = 0.665 V2 = (0.2*1) +(0.1*0.5) +(0.15*0.8) + (0.15*1) + (0.1 * 1)+(0.1*0.5)+(0.1*1)+(0.1*1) V2 = 0.2+0.05+0.12+0.15+0.1+0.05+0.1+0.1 V2= 0.87 V3 = (0.2*0.5) +(0.1*1) +(0.15*0.6) + (0.15*0.8) + (0.1 * 0.4)+(0.1*1)+(0.1*0.5)+(0.1*0.33) V3 = 0.1+0.1+0.09+0.12+0.04+0.1+0.05+0.033 V3= 0.633 V4 = (0.2*1) +(0.1*0.25) +(0.15*1) + (0.15*1) + (0.1 * 0.4)+(0.1*0.67)+(0.1*1)+(0.1*0.2) V4 = 0.2+0.025+0.15+0.15+0.04+0.067+0.1+0.02 V4= 0.752 V5 = (0.2*0.5) +(0.1*0.5) +(0.15*0.2) + (0.15*0.6) + (0.1 * 1)+(0.1*1)+(0.1*1)+(0.1*1) V5 = 0.1+0.05+0.03+0.09+0.1+0.1+0.1+0.1 V5= 0.67
Dari proses tahap perhitungan nilai akhir maka didapat hasil seperti tabel 4 dibawah ini: Tabel 4. Hasil Perangkingan Alternatif
0.75  0.25  1 1 0.4  0.67  0.5  0.33 1 0.5 0.8  1 1 0.5 1 1 0.5 1 0.6  0.8  0.4  1 0.5  0.33 1 0.25  1 1 0.4  0.67  1 0.2 0.5 0.5 0.2  0.6  1 1 1 1 Alternatif Nilai A1 0.665 A2 0.87 A3 0.633 A4 0.752 A5 0.67
Maka  Alternatif  yang  memiliki  nilai  tertinggi  yaitu  A2  dengan  nilai  0.87  bisa  dijadikan  sebagai  data pertimbangan untuk dipilih. menjadi karyawan pada PT Pelindo I.

## 3.2 Analisa Sistem Yang Sedang Berjalan
Setelah  dianalisis  sistem  yang  sedang  berjalan  di  PT.  Pelindo  I maka  terdapatlah  beberapa permasalahan yang antara lain :
1. Pihak  PT tidak  mempuyai standar kriteria dasar dalam proses seleksi penerimaan karyawan baru.
2. Dalam proses seleksi penerimaan karyawan memakan waktu yang lama untuk proses pemeriksaan dan proses ujian.
3. Tidak adanya suatu sistem yang dapat menghasilkan informasi sebagai bahan pertimbangan oleh pimpinan  dalam  membantu  pengembilan  suatu  keputusan  sehingga  dapat  memperoleh  hasil keputusan yang tepat dan akurat [3].

## 3.3 Pengujian Aplikasi Proses Input Data
a) From Login
Form  login  terdiri  dari  username  dan  password,  guna  form  ini  adalah  untuk  sebuah  keamana halaman , apabila admin ingin masuk kehalaman dasboar masing yaitu harus melakukan login terlebihdahulu. Dapat dilihat pada gambar 1 :
Gambar 1. Form Login
b) Form Kriteria
Form alternatif pemilihan karyawan merupakan halaman untuk menginput  kriteria karyawan yang akan di lakukan seleksi peneriman, seperti gambar 2 :
c) Form Alternatif
Form alternative pemilihan karyawan merupakan halam untuk menginput nama-nama karyawan yang akan di lakukan seleksi peneriman, seperti gambar 3.3 :
Gambar 3. Form input Alternative karyawan

## 3.4 Output Data
a) Halaman Beranda
Halaman beranda merupakan halaman yang pertama kali muncul ketika mengakses web tersebut. Dapat dilihat pada gambar 4 dibawah ini:
Gambar 4. Halaman Beranda

## b) Halaman Rangking
Halaman  laporan  rangking  merupakan  halam  yang  menampilkan  rekapan  hasil  akhir  dari  seleksi peneriman  karyawan  baru,  yang  mana  dari  halaman  ini  menampilkan  seluruh  nilai  yang  sudah didapatkan oleh alterinatif – alternatif yang telah diinputkan seperti pada gambar 5 :
Gambar 5. Halaman Rangking

## 4.KESIMPULAN

## 4.1Kesimpulan
Berdasarkan hasil penelitian dan analisa yang telah dilakukan oleh penulis, Penerapan Metodhe SAW ( Simple Additive Weight ) pada Sistem Pendukung Keputusan untuk seleksi penerimaan kayawan baru pada PT Pelindo I penulis dapat menarik kesimpulan yaitu dengan adanya system pendukung keputusan untuk menentukan  Laporan  calon  karyawan  yang  akan  memperoleh  hasil  seleksi  akan  mempermudah  pihak perusahaan  dan  juga  mempercepat  proses  seleksi  karyawan  yang  berhak  mendapatkan  pekerjaan berdasarkan kriteria-kriteria yang ada [4].

## 4.2 Saran
Agar penerapan sistem dapat berjalan dengan baik, Maka pihak pengelola sistem perlu mempersiapkan: 1. Diperlukan kriteria tambahan agar keakurasian pengambilan keputusan lebih sempurna.
2.  Untuk  pengembangan  maka  program  sistem  pendukung keputusan  ini  dapat  dikembangkan ke  dalam aplikasi berbasis internet, agar bias diakses dari manapun berada.
Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Karyawan Pada PT. Pelindo I Mengunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) –(Yanti Yusman, Sri Nadriati, Nursaka Putra)

## DAFTAR PUSTAKA
[1] W. Setiyaningsih, Konsep Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[2] P.  Metode,  S.  Additive,  W.  Saw,  K.  K.  Spk,  S.  Additive,  and  W.  Saw,  “Yanti  Yusman  1)  ,  Sri Haryati 2),” vol. 7, no. 3, pp. 106–110, 2019.
[3] Y. Yusman, S. Haryati, and S. Nadriati, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Beasiswa Kurang Mampu dengan Pemanfaatan Metode TOPSIS pada SMP Negeri 14 Padang,” J. Ilm. Core It , no. x, pp. 40–46, 2019.
[4] F.  Frieyadie,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weight  (Saw)  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 12, no. 1, pp. 37–45, 2016, doi: 10.33480/pilar.v12i1.257.