## I
60 Jurnal Ilmiah SISFOTENIKA July201x Vol. x, No. x,  July201x :  first_page JCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page end_page

## PENERAPAN METODE FUZZY SAW UNTUK PENERIMAAN PEGAWAI BARU (STUDI KASUS : STMIK POTENSI UTAMA)
Wiwi Verina 1 , Yudhi Andrian 2 , Iwan Fitrianto Rahmad 3
STMIK POTENSI UTAMA Jl. KL Yos Sudarso Km. 6.5 No. 3A , Medan, telp/fax: (061) 6640525 wiwiverina.azzahra@gmail.com 1 , 2 , iwanfitrah@yahoo.com3

## Abstrak
Proses  penerimaan  pegawai  baru  yaitu  harus  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah ditentukan.Untuk  membantu  dalam  menseleksi  penentuan  seseorang  yang  layak  menjadi pegawai, maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan. Salah satu metode yang dapat digunakan  untuk  sistem  pendukung  keputusan  yaitu  menggunakan  FMADM  (Fuzzy  Multiple Addective Decission Making). Dimana pada penelitian ini menggunakan metode SAW (Simple Addictive Weighted) yaitu mencari alternatif terbaik dari beberapa alternatif. Dimana alternatif terbaik  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan.  Metode  ini  dipilih  karna  mampu memilih  alternatif  terbaik  yaitu  pelamar  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang  dimasukkan, kemudian  mencari  nilai  bobot  dari  setiap atribut,  setelah  proses mencari perangkingan untuk mendapatkan alternatif terbaik yaitu Pegawai baru.
Kata kunci Sistem pendukung Keputusan, FMADM, metode SAW, Kriteria.

## Abstract
The process of hiring new employees that should be in accordance with predetermined criteria. To assist in selecting the proper determination of a person as an employee, it takes a decision support  system.  One  method  that  can  be  used  for  decision  support  system  that  uses  FMADM (Fuzzy  Multiple  Addictive  Decision  Making).  Where  in  this  study  using  the  SAW  (Simple Addictive  Weighted)  is  looking  for the  best  alternative  from several  alternatives. Where is the best alternative based on the criteria specified. This method was chosen because being able to choose the best alternative that best applicants based on the criteria entered, then look for the value  of  the  weight  of  each  attribute,  after  the  process  of  searching  for  ranking  the  best alternative is to get a new employee.
Keywords Decision Support Systems, FMADM, SAW method, criteria.

## 1. PENDAHULUAN
Sumber daya manusia merupakan sumber daya yang paling penting bagi organisasi. Hal ini disebabkan karena sumber daya manusia mempengaruhi efisien, efektivitas, juga merupakan pengeluaran  pokok  perusahaan  dalam  menjalankan  bisnis.  Apabila  perencanaan  kepegawaian membawa  organisasi  pada  suatu  keyakinan  bahwa  tambahan  orang-orang  diperlukan  agar pekerjaan  terlaksana,  maka  rekrutmen  pun  berlangsung.  Bagian  rekrutmen  menyediakan sekumpulan  data  kandidat  atau  karyawan.  Untuk  mengikuti  seleksi  kandidat  tersebut  dengan tujuan mendapatkan karyawan potensial.
Seleksi adalah proses dimana sebuah perusahaan memilih dari sekelompok pelamar atau orang-orang  yang  paling  memenuhi  kriteria  seleksi  untuk  posisi  yang  tersedia  berdasarkan kondisi yang ada saat ini. Pada kenyataannya pengambilan keputusan secara efisien dan efektif bukanlah  hal  yang  mudah,  sehingga  para  ahli  mulai  mengembangkan  metode-metode  yang dapat  mempermudah  dan  menambah  keakuratan  pengambilan  keputusan.  Metode-metode  itu kemudian  lebih  dikenal  dengan  sebutan  model  pengambilan  keputusan.    Model  pengambilan
keputusan  itu  sendiri  membantu  menyelesaikan  permasalahan  dalam  seleksi  sumber  daya manusia dengan menjembatani proses seleksi itu sendiri pada teknologi informasi yang ada saat ini dengan menitikberatkan pada pengambilan keputusan itu sendiri[1].
Mekanisme  yang  berjalan  pada  Universitas  Potensi  Utama  dalam  penerimaan  pegawai tidak  ada  nilai  bobot  pada  masing-masing  kriteria.  Oleh  karna  itu  diperlukan  suatu  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang  dapat  memperhitungkan  nilai  bobot  dari  masing-masing kriteria.  Dalam  pegambilan  keputusan  seleksi  penerimaan  pegawai  baru  metode  yang  dipakai adalah Simple additive weighting (SAW) metode tersebut dipilih karena metode SAW merupakan suatu  bentuk  model  pendukung  keputusan dimana  input utamanya  menggunakan  konsep  dasar mencari  penjumlahan  terbobot.  Penelitian  dilakukan  dengan  mencari  nilai  bobot  untuk  setiap kriteria,  kemudian  dilakukan  proses  perangkingan  yang  akan  menentukan  alternatif  optimal yaitu calon pegawai  yang terbaik  yang akan  dipertimbangkan  oleh pengambil  keputusan untuk menjadi  pegawai.  Fuzzy  SAW  juga  digunakan  dalam  beberapa  penelitian  sebelumnya  seperti pemanfaatan  metode  Fuzzy  SAW  untuk  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan Pemberian  kelayakan  kredit  pinjaman  Bank  BRI  Unit  Samarinda  dengan  metode  MADM (Multiple  Attribute  Decission  Making)  Menggunakan  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  [2]. Sistem  pendukung  keputusan  pemberian  Beasiswa  BRI[3]  dan  dalam  hal  pemilihan  Vendor dengan Fuzzy SAW[4].

## 2. METODE PENELITIAN
Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan suatu sistem interaktif yang membantu manajer  dalam  mengambil  keputusan  melalui  penggunaan  data  dan  model  keputusan  untuk memecahkan masalah-masalah yang sifatnya semi terstruktur dan tidak terstruktur[1].

## Fuzzy Multi  Atribute Decision Making  (Fuzzy MADM)
Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making  FMADM  adalah  suatu  metode  yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah  alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. Pada dasarnya, ada 3 pendekatan untuk  mencari  nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif dan  pendekatan  integrasi  antara  subyektif  &  obyektif.  Masingmasing  pendekatan  memiliki kelebihan dan kelemahan.
Pada  pendekatan  subyektif,  nilai  bobot  ditentukan  berdasarkan  subyektifitas  dari  para pengambil  keputusan,  sehingga  beberapa  faktor  dalam  proses  perankingan  alternatif  bisa ditentukan  secara  bebas.  Sedangkan  pada  pendekatan  obyektif,  nilai  bobot  dihitung  secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan. Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk mnyelesaikan masalah FMADM. antara lain [6]: a. Simple Additive Weighting Method (SAW) b. Weighted Product (WP) c. ELECTRE d. Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) e. Analytic Hierarchy Process (AHP) Algoritma FMADM adalah:
1. Memberikan nilai setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan,
2. Memberikan nilai bobot (W) yang juga didapatkan berdasarkan nilai crisp.
3. Melakukan  normalisasi  matriks  dengan  cara  menghitung  nilai  rating  kinerja ternormalisasi  (rij)  dari  alternatif  Ai  pada  atribut  Cj  berdasarkan  persamaan  yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan/benefit=MAKSIMUM atau atribut biaya/cost=MINIMUM). Apabila berupa artibut keuntungan  maka nilai crisp (Xij)  dari setiap  kolom  atribut  dibagi  dengan  nilai  crisp  MAX  (MAX  Xij)  dari  tiap  kolom,

## I
62 Jurnal Ilmiah SISFOTENIKA July201x Vol. x, No. x,  July201x :  first_page JCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page end_page
sedangkan untuk atribut biaya, nilai crisp MIN (MIN Xij) dari tiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp (Xij) setiap kolom.
4. Melakukan  proses  perankingan  dengan  cara  mengalikan  matriks  ternormalisasi  (R) dengan nilai bobot (W).
5. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  dengan  cara  menjumlahkan hasil kali antara matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W). Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih[6].
Adapun Langkah Penyelesaian Dalam penelitian ini menggunakan FMADM metode SAW. Adapun langkah-langkahnya adalah:
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  (Ci),  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 (Ai) sebagai solusi [6].

## Metode Fuzzy SAW
Metode SAW sering dikenal sebagai istilah Metode penjumlahan tertimbang. Konsep Dasar SAWmethod mencari penjumlahan tertimbang rating kinerja membentuk setiap alternatif pada semua atribut (Fishburn, 1967) (Mac-Crimmon, 1968) [4]. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi keputusan matriks (X) ke suatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua alternatif rating. metode ini memiliki rumus seperti yang ditunjukkan di bawah ini[2]:
Error! Reference source not found........ (1) dimana : Rij = 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
Di  mana  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 sebagai:
Error! Reference source not found.
Di mana : Vi  =  rangking untuk setiap alternatif, wj  =  nilai bobot dari setiap criteria rij  =  nilai rating kinerja ternormalisasi
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih[5].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Seperti  telah  dijelaskan  pada  pendahuluan  penilaian  dilakukan  dengan  melihat  nilai- nilai  terhadap  indikator  yaitu  Interview,  Penampilan,  Psikotes  1 (Tes  Kemampuan  Korelasi  &
...................................................................................................................................(2)
Analitik), Psikotes 2 (Tes Seri Angka dan Aritmatik), Psikotes 3 (Tes Bahasa Inggris Pasif), Tes Microsoft Word dan Tes Microsoft Excel. Selanjutnya masing-masing indikator tersebut sebagai kriteria  yang  akan  dijadikan  sebagai  faktor  untuk  menentukan  penerimaan  pegawai.  Dalam perancangan  sistem  yang  akan  dirancang,  seleksi  penerimaan  pegawai  baru  menggunakan metode fuzzy SAW. Dimana dalam konsep fuzzy SAW diperlukan kriteria-kriteria dan nilai bobot setiap kriteria untuk melakukan perhitungan sehingga akan didapat alternatif yang terbaik untuk menetukan  pelamar  yang  lulus  dalam  seleksi  penerimaan  pegawai  baru  ini.    Dalam  konsep metode  fuzzy  SAW  terdapat  berbagai    kriteria  yang  dibutuhkan  dalam  seleksi  penerimaan pegawai baru. Adapun kriterianya dapat dilihat pada point dibawah ini :
1. Interview
2. Penampilan
3. Psikotes 1 (Tes Kemampuan Korelasi & Analitik)
4. Psikotes 2 (Tes Seri Angka dan Aritmatik)
5. Psikotes 3 (Tes Bahasa Inggris Pasif)
6. Tes Microsoft Word
7. Tes Microsoft Excel
Penetuan kriteria ini akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan. Setelah selesai dalam penentuan  kriteria,  maka  akan  ada  nilai  bobot  untuk  masing-  masing  kriteria.  Nilai  bobot tersebut  didapat  dari  Bagian  HRD  Univeristas  Potensi  Utama,  dimana  pemberian  nilai  bobot diukur  berdasarkan  kriteria  terpenting  dalam  proses  penerimaan  pegawai  baru  di  Univeristas Potensi Utama. Untuk pembobotan kriteria dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 1. Kriteria dan Nilai Bobot Kriteria Keterangan C1 Interview C2 Penampilan C3 Psikotes 1 C4 Psikotes II C5 Psikotes III C6 Tes Ms Word C7 Tes Ms Excel
Tabel 1 menjelaskan kriteria-kriteria dalam penerimaan pegawai dimana setiap kriteria memiliki nilai bobot sesuai dengan tingkat kepentingan masing-masing kriteria.
Tabel 2. Nilai Bobot Kriteria Kriteria Nilai Bobot C1 15 C2 15 C3 10 C4 10 C5 10 C6 20 C7 20
Tabel  2  menjelaskan  pemberian  nilai  bobot  untuk  masing-masing  kriteria  untuk  penerimaan pegawai. Dimana nilai bobot tersebut diambil dari HRD Universitas Potensi Utama.
Tabel 3. Penentuan Nilai Crips pada Kriteria

## I
64 Jurnal Ilmiah SISFOTENIKA July201x Vol. x, No. x,  July201x :  first_page JCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page end_page
Kriteria Nilai Crips C1 0-100 C2 0-100 C3 0-100 C4 0-100 C5 0-100 C6 0-100 C7 0-100
Tabel 3 menjelaskan penentuan nilai crips pada masing-masing kriteria untuk inputan nilai hasil ujian dari masing-masing kriteria.
Setelah  menetukan  Sub  Kriteria  dari  masing-masing  kriteria  dan  memberikan  nilai  bobot tersebut.
1. Langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria.
Tabel 4 Rating Kecocokan dari setiap Alternatif pada setiap kriteria
No Nama Pegawai Interview Penampilan  Psikotes I Psikotes II Psikotes III Tes Ms Word Tes Ms Excel 1 Susi 80 90 75 60 70 95 95 2 Dadang 80 95 70 65 70 95 95 3 Budi 75 85 65 60 65 80 80 4 Herna 85 85 75 70 70 95 95 5 Titin 80 60 75 60 65 65 60 6 Indah 85 70 60 70 75 75 60 7 Rida 70 75 75 85 80 75 70 8 Dwi 75 65 60
65 94 65 70 9 Santi 60 80 85 80 80 80 70
Tabel  4  menjelaskan  rating  kecocokan  dari  alternatif  pada  setiap  kriteria.  Dimana  masing- masing  nama  pegawai  memiliki  nilai  dari  masing-masing  kriteria.  Penilaian  tersebut  didapat oleh pihak HRD Universitas Potensi Utama.
2. Langkah selanjutnya konversi nilai fuzzy pada rating kecocokan ke nilai crips
Tabel 5 Konversi Nilai Fuzzy ke nilai bobot No Nama Pegawai C1 C2 C3 C4  C5 C6 C7 1 Susi 80 90 75 60 70 95 95 2 Dadang 80 95 70 65 70 95 95 3 Budi 75 85 65 60 65 80 80 4 Herna 85 85 75 70 70 95 95 5 Titin 80 60 75 60 65 65 60 6 Indah 85 70 60 70 75 75 60 7 Rida 70 75 75 85 80 75 70 8 Dwi 75 65 60 65 94 65 70
9 Santi 60 80 85 80 80 80 70
3. Selanjutnya menghitung proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Dimana diambil berdasarkan nilai criteria terbesar dari masing alternative. Rumus normasiliasi diambil pada persamaan 1.
Tabel 6 Hasil Perhitungan Normalisasi No Nama Pegawai C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 1 Susi 0,94  0,95  0,88  0,71  0,74  1,00  1,00 2 Dadang 0,94  1,00  0,82  0,76  0,74  1,00  1,00 3 Budi 0,88  0,89  0,76  0,71  0,69  0,84  0,84 4 Herna 1,00  0,89  0,88  0,82  0,74  1,00  1,00 5 Titin 0,94  0,63  0,88  0,71  0,69  0,68  0,63 6 Indah 1,00  0,74  0,71  0,82  0,80  0,79  0,63 7 Rida 0,82  0,79  0,88  1,00  0,85  0,79  0,74 8 Dwi 0,88  0,68  0,71  0,76  1,00  0,68  0,74 9 Santi 0,71  0,84  1,00  0,94  0,85  0,84  0,74
Tabel  6    menjelaskan  hasil  nilai  dari  persamaan  1  dimana  masing-masing  nilai  criteria alternative dibandingkan dengan nilai tertinggi alternative. 4. Langkah  terakhir  adalah  menghitung  nilai  bobot  dari  masing-masing  nilai  alternative berdasarkan nilai criteria dan bobot criteria menggunakan persamaan ke 2 dapat dilihat pada table 6.
Tabel 7 Hasil Perhitungan Bobot No Ai C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Perhitungan SAW Ranking 1 Susi 14,12  14,21 8,82 7,06 7,45 20,00  20,00 91,66 3 2 Dadang  14,12  15,00 8,24 7,65 7,45 20,00  20,00 92,45 2 3 Budi 13,24  13,42 7,65 7,06 6,91 16,84  16,84 81,96 6 4 Herna 15,00  13,42 8,82 8,24 7,45 20,00  20,00 92,93 1 5 Titin 14,12 9,47 8,82 7,06 6,91 13,68  12,63 72,70 9 6 Indah 15,00  10,59 7,06 8,24 7,98 15,79  12,63 77,28 7 7 Rida 12,35  11,84 8,82 10,00 8,51 15,79  14,74 82,06 5 8 Dwi 13,24  10,26 7,06 7,06 10,00  13,68  14,74 76,04 8 9 Santi 10,59  12,63  10,00  10,00 8,51 16,84  14,74 83,31 4
Tabel 7 adalah hasil dari perhitungan bobot dimana nilai criteria pada masing-masing alternative dikali  dengan  nilai  bobot  masing-masing  criteria.  Berdasarkan  hasil  tersebut  didapatlah alternative terbaik yaitu dengan nilai 92.93 dan menjadi rangking 1 untuk bisa diterima menjadi pegawai.

## Perancangan Sistem
Tampilan Form Login
Pada  gambar  1  berikut  ini  bisa  dilihat  tampilan  program  dari  sistem  Fuzzy  SAW,  dimana tampilan  awal  ini  berupa  tampilan  login    untuk  input  kriteria  penerimaan  pegawai  input  nilai bobot kriteria, input data pegawai dan proses perangkingan.

## I
66 Jurnal Ilmiah SISFOTENIKA July201x Vol. x, No. x,  July201x :  first_page JCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page end_page
Gambar 1. Tampilan Login
Tampilan Input Kriteria
Setelah  user  berhasil  login  maka  user  mengelola  aksi-aksi  di  dalam  aplikasi    sistem pendukung  keputusan  tersebut  dengan  melakukan  penambahan  dan  penghapusan  data  kriteria, data bobot kriteria, data pegawai, data nilai pegawai, proses fuzzy SAW dan hasil perangkingan.
Gambar 2. Input Kriteria dan Nilai Bobot
Kemudian  setelah  memasukkan  jenis  kriteria  maka  pemberian  nilai  bobot  masing-masing kriteria.
Gambar 3. Tampilan Nilai Bobot K  riteria
1. Tampilan Nilai Pelamar
Pada tampilan dibawah ini adalah hasil dari nilai pelamar dengan masing-masing nilai dari kriteria yang sudah ditentukan.
Nama Pegawai C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7 Susi 80  90  75  60  70  95  95 Dadang 80  95  70  65  70  95  95 Budi 75  85  65  60  65  80  80 Herna 85  85  75  70  70  95  95 Titin 80  60  75  60  65  65  60 Indah 85  70  60  70  75  75  60 Rida 70  75  75  85  80  75  70 Dwi 75  65  60  65  94  65  70 Santi 60  80  85  80  80  80  70 Gambar 4. Data Pegawai
Gambar 4 menjelaskan data calon pegawai beserta hasil nilai ujian dari masing-masing kriteria.
N o Nama Pegawa i C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Perhitunga n SAW Rankin g 1 Herna 15,0 0 13,4 2 8,82 8,24 7,45 20,0 0 20,0 0 92,93 1 2 Dadang 14,1 2 15,0 0 8,24 7,65 7,45 20,0 0 20,0 0 92,45 2

## I
68 Jurnal Ilmiah SISFOTENIKA July201x Vol. x, No. x,  July201x :  first_page JCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page end_page
3 Susi 14,1 2 14,2 1 8,82 7,06 7,45 20,0 0 20,0 0 91,66 3 4 Santi 10,5 9 12,6 3 10,0 0 10,0 0 8,51 16,8 4 14,7 4 83,31 4 5 Rida 12,3 5 11,8 4 8,82 10,0 0 8,51 15,7 9 14,7 4 82,06 5 6 Budi 13,2 4 13,4 2 7,65 7,06 6,91 16,8 4 16,8 4 81,96 6 7 Indah 15,0 0 10,5 9 7,06 8,24 7,98 15,7 9 12,6 3 77,28 7 8 Dwi 13,2 4 10,2 6 7,06 7,06 10,0 0 13,6 8 14,7 4 76,04 8 9 Titin 14,1 2 9,47 8,82 7,06 6,91 13,6 8 12,6 3 72,70 9
Gambar 5. Hasil Perangkingan
Hasil  perankingan  berdasarkan  perhitungan  Fuzzy  SAW  nilai  tertinggi  adalah  92.93    yaitu dengan nama calon pegawai Herna.

## Pengujian Sistem
Data  yang  digunakan  untuk  pengujian  adalah seluruh  data  calon  pegawai  dan  nilai  hasil ujian masing-masing  calon  pegawai.  Setelah  penentuan  alternatif  selanjutnya  hasil  tersebut  di normalisasikan sesuai dengan persamaan (1) dimana setiap nilai masing-masing kriteria di bagi dengan  nilai  terbesar  dari  nilai  hasil  ujian.  Dari  keterangan  table  5  tersebut  maka  untuk menghitung  nilai  normalisasi  dapat  menggunakan  persamaan  1  dengan  sampel  perhitungan untuk  menghitung penilaian dari calon pegawai Herma.
No Nama Pegawai C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Perhitungan SAW Ranking 1 Herna 15,00  13,42  8,82  8,24  7,45  20,00  20,00 92,93 1 Rc1 = XC1 = 85/85 =1 Max c1 Rc2 = XC2 = 85/90 =0,89
Max c2 Rc3 = XC3 = 75/85 =0,88
Max c3 Rc4 = XC4 = 70/80 =0,82 Max c4 Rc5 = XC5 = 70/80=0,82
Max c5 Rc6 = XC6 = 95/95 =1 Max c6 Rc7 = XC7 = 95/95 =1
Max c71
Dari  contoh  perhitungan  sampel  diatas    dapat  dihasilkan  nilai  normalisasi  yang  dapat  dilihat pada  tabel  5.  Kemudian  proses  perhitungan  bobot  dari  hasil  perhitungan  normalisasi  untuk mendapatkan  rating  tertinggi.  Proses  perhitungan  bobot  diambil  dari  persamaan  (2)  dan
berdasarkan tabel 7 penentuan nilai bobot dan hasil perankingan dapat di lihat dibawah ini untuk proses perhitungannya diambil satu sampel data hasil dari normalisasi pegawai Herna.
Kriteria Nilai Bobot C1 15 C2 15 C3 10 C4 10 C5 10 C6 20 C7 20
V C1 = W C1   X R C1 =1 X 15 = 15 V C2 = W C2  X R C2 = 0,89 X 15 = 13,42 V C3 = W C3   X R C3 =0,88 X 10 = 8,82 V C4 = W C4   X R C4 = 0,82X 10 = 8,24 V C5 = W C5   X R C5 = 0,74X 10 = 7,45 V C6 = W C6   X R C6 = 1 X 20 = 20 V C7 = W C7   X R C7 =1 X 20 = 20
Selanjutnya  setelah  menghitung  nilai  bobot  berdasarkan  hasil  nilai  normalisasi  yaitu menjumlahkan  keseluruhan  hasil  dari  perhitungan  nilai  bobot  berikut  adalah  hasil  dari penjumlahan
:
V = 15 +13.42 + 8.82 + 8.24 +7.45 +20 +20 =92.93
Hasil perhitungan  nilai Fuzzy SAW adalah 13.65 dimana menempati rating  ke 1 dari jumlah 9 orang calon pegawai.

## 4.
KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  dan  pembahasan  yang  dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan beberapa hal sebagai berikut :
1. Pada  penelitian  ini  sudah  dikembangkan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan    untuk Penerimaan Pegawai Baru.
2. Dengan  adanya  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  ini    dapat  membantu  bagian kepegawaain untuk lebih cepat mendapatkan nilai tertinggi untuk menjadi pegawai.
3. Dalam  aplikasi  SPK ini  menggunakan  metode    Fuzzy  SAW    untuk  menghitug  nilai  bobot kriteria  dan  melakukan proses  perangkingan.  Dimana  kriteria-kriteria  tersebut  diberi  nilai bobot  dan    nilai  bobot  tersebut  dinormalisasika  kemudian  perhitungan  nilai  bobot  dan menghasilkan rangking tertinggi.

## 5. SARAN
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  sistem  pendukung  keputusan  yang telah  dibuat,  tentunya  masih  ada  kekurangan  dan  kelemahan  yang  terjadi  sehingga  perlu dikembangkan  lagi  agar  kinerja  lebih  baik.  Adapun  saran  untuk  pengembangan  penelitian  ini adalah :
1. Penulis  mengharapkan  ada  pihak  atau  peneliti  lain  yang  mau  mengembangkan  dan melanjutkan penelitian ini
2. Untuk  menggunakan  metode-metode  SPK  yang  lain  untuk  membandingkan  hasil keakuratan hasil keputusan tersebut.
4. tersebut dinormalisasika dan menghasilkan rangking tertinggi.

## I
70 Jurnal Ilmiah SISFOTENIKA July201x Vol. x, No. x,  July201x :  first_page JCCS Vol. x, No. x,  July201x :  first_page end_page

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Andy Rachman, Prosiding Seminar Nasional Teknoin 2008 Bidang Teknik Informatika
[2] Dyah  Pratiwi,  et  all,  2014,  International  Journal  of  Computer  Trends  and  Technology (IJCTT)   volume 10 number 3   Apr  2014
[3] Ita  Afrianti,  dkk,  2013,  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi  &  Komunikasi  Terapan 2012 (Semantik 2012) Semarang, 23 Juni 2012
[4] Henry  W,dkk,  2009,  Seminar  Nasional  Aplikasi  Teknologi  Informasi  (SNATI  2009), Yogyakarta, 20 Juni.
[5] Kaur  P,  Kumar  S,  2013,  IOSR  Journal  of  Business  and  Management  (IOSR-JBM) Volume 15, Issue 2, Nov   Dec  2013.
[6] Much. Rifqi Maulana, Jurnal Ilmiah ICTech Vol.x No 1 Januari 2012)
[7] Kusumadewi, Sri., Hartati, S., Harjoko, A.,  Wardoyo, R. (2006).  Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (FUZZY MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu.