## ANALISIS FUZZY MADM MENGGUNAKAN METODE SAW DALAM SELEKSI CALON KARYAWAN PT TEKNORIA CIPTA KARYA
1 Rismayuni, 2 Rodiah
1 Sistem Informasi Bisnis Universitas Gunadarma, 2 Pengembangan Sistem Akademik Pascasarjana Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat
1 rismayuni20@gmail.com, 2 rodiah@staff.gunadarma.ac.id

## Abstrak
Seleksi  karyawan  pada  PT  Teknoria  Cipta  Karya  selama  ini  menggunakan  pemilihan secara  manual  yang  memungkinkan  adanya  kesubjektifan  dalam  seleksi  karyawan.  Seleksi karyawan  baru  perlu  adanya  proses  seleksi.  Proses  seleksi  dilakukan  dengan  melihat  kriteria yang  dibutuhkan  oleh  perusahaan,  dalam  hal  ini  yaitu  keahlian,  pengalaman,  kesehatan  fisik, pendidikan, umur, kerja sama, kejujuran, inisiatif dan kreatif serta kedisiplinan. Pada penelitian ini  dilakukan  analisis  terhadap  penggunaan  beberapa  variabel  sebagai  kriteria  dalam  proses penyeleksian karyawan di PT Teknoria Cipta Karya. Kriteria yang digunakan antara lain berupa kemampuan program, kepribadian serta wawancara. Hasil analisis dengan metode fuzzy logic ini diharapkan dapat membantu PT Teknoria dalam melakukan seleksi terhadap calon karyawan baru dengan solusi lebih dari satu, dimana karyawan tidak hanya berupa diterima atau ditolak, namun adanya pilihan lain jika ada karyawan yang dapat memenuhi keinginan dari karyawan PT  Teknoria    Cipta  Karya.  Algoritma  fuzzy  dinilai  tepat  dalam  masalah  tersebut  karena algoritma fuzzy menyediakan lebih dari dua macam keluaran yang dapat membantu PT Teknoria dalam mengambil keputusan dalam menyeleksi calon karyawan yang akan ditetapkan menjadi karyawan baru.
. Kata kunci: DSS, Fuzzy MADM, SAW, SPK

## Abstract
PT Teknoria Cipta Karya has been using a manual method to recruit new employee which allows subjectivity in the selection process. The selection of new employees needs a process. The selection process is carried out by looking at the criteria needed by the company, in this case namely  expertise,  experience,  physical  health,  education,  age,  cooperation,  honesty,  initiative, creative as well as discipline. In this study, several variables used are analyzed as criteria in the process of selecting employees at PT Teknoria Cipta Karya. The criteria used includes the ability of the program, personality and interviews. The results of the analysis with the fuzzy logic method are expected to help PT Teknoria in selecting new employees with more than one solutions, where employees are not only accepted or rejected, but there are other options if there are employees who  can  fulfill  the  wishes  of  PT  Teknoria  Cipta  Karya.  Fuzzy  algorithms  are  considered appropriate in this problem because fuzzy algorithms provide more than two types of outputs that can  help  PT  Teknoria  in  making  decisions  in  selecting  prospective  employees  who  will  be determined to be new employees.
Keywords: DSS, Fuzzy MADM, SAW, SPK

## PENDAHULUAN
Karyawan  merupakan  elemen  penting
pada perusahaan dalam menentukan kelancaran  jalannya  perusahaan  dengan  baik. Setiap  perusahaan  memginginkan  karyawan yang berkualitas untuk dapat mengembangkan perusahaan tersebut. Seleksi karyawan merupakan  salah  satu  langkah  penting  dalam menentukan apakah perusahaan dapat berkembang  mengingat  karyawan  merupakan penyelenggara  kegiatan  operasional.  PT Teknoria  Cipta  Karya  merupakan  salah  satu perusahaan  yang  bergerak  dibidang  IT Solution.
Metode  pimpinan  PT  Teknoria  Cipta Karya dalam seleksi calon karyawan baruselama  ini  berdasarkan  rekomendasikan dari karyawan lain.Tentu saja hal ini tidaklah efektif,  terutama  dari  segi  objektifitas.  PT Teknoria Cipta Karya menginginkan perekrutan  karyawan  dengan  kualitas  baik sesuai  dengan  kriteria  perusahaan  tersebut. Pada  prosesnya  nanti,  PT  Teknoria  Cipta Karya  tidak  hanya  mengambil  hasil  diterima atau  tidak  diterima,  tetapi  mengharapkan  ada nya  alternatif  lain  yang  dapat  menjadi pertimbangan  dari  beberapa  calon  kandidat karyawan  baru  yang  ingin  bekerja  di  PT Teknoria Cipta Karya.
Proses seleksi karyawan baru dilakukan dengan melihat kriteria yang dibutuhkan oleh perusahaan,  dalam  hal  ini  yaitu  keahlian, pengalaman,  kesehatan  fisik,  pendidikan, umur,  kerja  sama,  kejujuran,  inisiatif  dan
kreatif serta kedisiplinan [1]. Salah satu teknik yang dapat digunakan dalam membantu proses seleksi  karyawan  adalah  dengan  sistem penunjang keputusan. Sistem Sistem
Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision Support  System (DSS)  adalah  sebuah  sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan  masalah  maupun  kemampuan pengkomunikasian  untuk  masalah  dengan kondisi  semi  terstruktur  dan  tak  terstruktur. Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu pengambilan  keputusan  dalam  situasi  semi terstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur, dimana  tak  seorangpun  tahu  secara  pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [2].
Beberapa  metode  untuk  penyeleksian karyawan dengan sistem penunjang keputusan dilakukan  oleh  beberapa  peneliti  terdahulu. Penelitian  dengan  menggunakan fuzzy  logic digunakan  pada  sebuah  perusahaan  dalam menerima karyawan baru ataupun merestruktur  karyawan  yang  telah  bergabung dengan  kriteria  pengertahuan  dan  keahlian, kompetensi  profil  [3].  Pengimplementasian metode  SAW,  WPM,  AHP  dan  TOPSIS dilakukan untuk mengidentifikasi staf pengajar  yang  tepat  dengan  evaluasi  terbaik berdasarkan  pengukuran  kinerja  yang  baik  di institusi  akademik  dengan  menggunakan kriteria  kualifikasi,  pengalaman,  pendapatan, kemampuan  mengerjakan  beberapa  proyek, penelitian,  serta  kemampuan  teknik  dan berkomunikasi  [4].    Pengaplikasian  metode fuzzy diterapkan pada industri perangkat lunak skala  kecil  yang  memiliki  enam  ahli  di
berbagai  perangkat  lunak  yang  akan  dipilih satu  dari  enam  orang  tersebut  menjadi  ahli yang didasarkan pada kriteria ketersediaan ahli pada  perusahaan  tersebut  dan  kriteria  yang digunakan  adalah  kemampuan,  keterampilan serta pengetahuan dengan hasil seleksi terbaik calon karyawan baru [5]. Penggunaan metode
AHP untuk pendukung sistem keputusan juga diterapkan pada pada perusahaan Kopkar Citra Bekisar  dalam  menyeleksi  karyawan  baru melalui pendidikan, estimasi gaji dan wawancara  seperti  motivasi  diri,  toleransi stres,  komunikatif  dan  inisiatif  dengan penggunaan  bobot  dari  yang  sangat  penting sampai kurang penting [6]. Penelitian dengan sistem  penunjang  keputusan  menggunakan metode  MADM  dilakukan  untuk  membantu bagian  HRD  pada  perusahaan  KSP  Intidana dalam memberikan rekomendasi penyeleksian karyawan  melalui  tingkat  pendidikan  formal, pengalaman kerja, pengetahuan dan keterampilan  teknis,  semangat  kerja  yang tinggi  serta  kemampuan  beradaptasi  dan bekerja sama [7].
Pada  penelitian  ini,  dilakukan  analisis terhadap penggunaan beberapa variabel sebagai  kriteria  dalam  proses  penyeleksian karyawan di PT Teknoria Cipta Karya. Kriteria yang digunakan antar lain berupa kemampuan program,  kepribadian  serta  wawancara.  Hasil analisis  dengan  metode fuzzy  logic ini diharapkan  dapat  membantu  PT  Teknoria dalam  melakukan  seleksi  terhadap  calon karyawan  baru.  Tujuan  dalam  penelitian  ini
adalah  membantu  melakukan  penyeleksian calon  karyawan  PT  Teknoria  Cipta  Karya dengan kualitas yang baik serta sesuai dengan kriteria  perusahaan  dan  menyeleksi  calon karyawan dengan objektif.

## METODE PENELITIAN
Garis  besar  penelitian  dibagi  menjadi beberapa  tahap  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 1.
Garis  besar  penelitian  yang  terdapat pada  Gambar  1  menunjukkan  penelitian pertama  kali  dimulai  dengan  penentuam alternatif  dan  kriteria.  Alternatif  dan  kriteria merupakan elemen utama dalam penelitian ini, dimana  alternatif  adalah  pelamar  yang memasukkan lamaran pada PT Teknoria Cipta Karya  pada  tanggal  27  Juni  sampai  03  Juli 2015  dengan  total  13  pelamar,  sedangkan kriteria  adalah  ukuran  yang  menjadi  dasar penilaian.  Kriteria  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  kemampuan  program, kemampuan  mengerjakan  beberapa  proyek, pengalaman, etika, kemampuan bekerja sama, pendapatan  dan  tingkat  pendidikan  formal. Nilai  seluruh  alternatif  terhadap  keseluruhan kriteria dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1  menunjukkan  nilai  seluruh pelamar terhadap kriteria yang telah ditetapkan.  Nomor  pelamar  menggunakan kode  WD-15-01  sampai  WD-15-13  yang menunjukkan  kode  untuk  pelamar  1  sampai dengan 13.

## Gambar 1. Bagan Garis Besar Penelitian
Tabel 1. Nilai Calon Karyawan No. Pelamar Kemampuan Progam Kemampuan mengerjakan beberapa proyek Pengalaman Etika Mampu Bekerja Sama Pendapatan Tingkat Pendidikan formal WD-15-01 80 83 78 50 55 92 60 WD-15-02 63 55 53 70 73 73 70 WD-15-03 45 40 50 53 60 65 70 WD-15-04 75 75 80 92 85 53 60 WD-15-05 83 50 50 83 85 65 60 WD-15-06 60 60 65 70 73 85 80 WD-15-07 85 80 83 75 80 70 80 WD-15-08 50 53 40 60 60 80 50 WD-15-09 65 58 50 75 70 80 70 WD-15-10 55 58 65 70 75 80 70 WD-15-11 85 80 80 75 60 60 70 WD-15-12 75 75 60 50 65 75 80 WD-15-13 80 83 60 75 73 60 70
Penentuan  hasil  dari  alternatif  dilihat dari  nilai  kesemua  pelamar  yang  berasal  dari ketiga  orang  penilai.  Data  alternatif  yang diambil  adalah  data  pelamar  disertai  dengan nilai  pelamar  saat  melakukan  tes  yang  dapat dilihat pada Tabel 1. Sebagai contoh, pelamar dengan  menggunakan  nomor  WD-15-01 mendapatkan  nilai  80  untuk  kemampuan
program,  83  untuk  kemampuan  mengerjakan proyek, 78 untuk pengalaman, 50 untuk etika, 55  untuk  mampu  bekerja  sama,  92  untuk pendapatan  dan  60  untuk  tingkat  pendidikan formal.
Langkah  selanjutnya  dalam  penelitian adalah analisis himpunan fuzzy . Seleksi calon karyawan  pada  PT  Tenoria  Cipta  Karya
Analisis Alternatif dan kriteria Penentuan Hasil Perangkingan Derajat Kecocokan dan Alternatif Kriteria Analisis Himpunan Fuzzy
menggunakan  metode Fuzzy Multi  Attribute Decision  Making (FMADM)  dengan Simple Addtiive Weighting (SAW). Perhitungan fuzzy dalam  metode  SAW  dilakukan  menggunakan pembobotan  nilai  kriteria  berdasarkan  grafik bobot  dan  menghasilkan  nilai crisp yang selanjutnya  akan  dihitung dengan  bobot  pada masing-masing alternatif. Pembobotan kriteria
merupakan hasil kebijakan dengan manajemen PT  Teknoria  Cipta  Karya  dimana  kriteria- kriteria yang telah dipaparkan akan diberikan bobot sesuai dengan kapasitasnya. Pemberian bobot  digambarkan  pada  grafik  bobot  untuk menentukan  nilai fuzzy pada  masing-masing kriteria. Bagan grafik bobot dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Grafik Bobot
Nilai  μ(w)  menunjukkan  nilai fuzzy penentuan  bobot.  Pada  metode fuzzy Simple Additive  Weighting (SAW),  nilai  μ(w) mempunyai  nilai crisp yaitu  nilai  0  dan  1.
Pemberian  bobot  dimulai  dari  nilai  Sangat Penting (SP) dengan nilai crisp 1, Penting (P) dengan  nilai crisp 0,75,  Cukup  (C)  dengan nilai crisp 0,5, Kurang (K) dengan nilai crisp
0,25  dan  Sangat  Kurang  (SK)  dengan  nilai crisp 0. Penentuan dari kelima bobot tersebut diambil  saat  nilai  μ(w)=1.  Berdasarkan Gambar  2,  maka  didapat  nilai crisp untuk masing-masing kriteria berdasarkan kebijakan manajemen dan menggunakan grafik pembobotan.  Pembobotan  untuk  masing masing kriteria dapat dilihat pada Tabel 2. Tabel 2. Bobot Kriteria Kriteria Bobot Nilai Crisp Kemampuan program Sangat Penting 1 Kemampuan mengerjakan beberapa proyek Penting 0,75 Pengalaman Cukup 0,5 Etika Penting 0,75 Mampu bekerja sama Cukup 0,5 Pendapatan Cukup 0,5 Tingkat pendidikan formal Cukup 0,5 Tabel  2  menunjukkan  bobot  dan  nilai crisp pada masing-masing kriteria. Bobot pada kriteria  ditentukan  oleh  manajemen  PT Teknoria  Cipta  Karya,  sedangkan  nilai crisp
didapat  dari  grafik  bobot  yang  terdapat  pada Gambar  2.  Kriteria  kemampuan  program mendapatkan  bobot  Sangat  Penting  (SP) dengan nilai crisp 1, kemampuan mengerjakan beberapa  proyek  mendapatkan  bobot  Penting (P)  dengan  nilai crisp 0,75,  pengalaman mendapatkan  bobot  Cukup  (C)  dengan  nilai crisp 0,5, etika mendapatkan bobot Penting (P) dengan nilai crisp 0,75, mampu bekerja sama mendapatkan  bobot  Cukup  (C)  dengan  nilai crisp 0,5,  pendapatan  mendapatkan  bobot Cukup  (C)  dengan  nilai crisp 0,5  dan  tingkat pendidikan formal mendapatkan bobot Cukup (C) dengan nilai crisp 0,5.
Data  hasil  pelamar  dan  kriteria  yang telah dikonversi menjadi nilai crisp , kemudian dilakukan penilaian derajat kecocokan alternatif  dan  kriteria.  Penilaian  kecocokan alternatif  dimulai  dengan  pembobotan  nilai alternatif atau pelamar. Pembobotan nilai yang dimaksud  adalah  dengan  menempatkan  nilai pelamar  menjadi  lima  kriteria  menurut kebijakan manajemen perusahaan yaitu Sangat Bagus  (SB),  Bagus  (B),  Cukup  (C),  Kurang (K), dan Sangat Kurang (SK). Pembagian nilai pembobotan masing-masing kriteria menjadi 5 bagian  telah  diatur  oleh  pihak  PT  Teknoria Cipta Karya. Pembagian bobot nilai alternatif dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Pembobotan Alternatif terhadap Kriteria Nilai Fuzzy Bilangan Crisp 90 – 100 SB 1 75 – 89,99 B 0,75 60 – 74,99 C 0,5 40 – 59,99 K 0,25 0 – 39,99 SK 0
Tabel 3 menunjukkan pembobotan nilai pelamar  berdasarkan  bilangan fuzzy untuk masing-  masing  kriteria.  Penentuan  nilai terhadap  bilangan  f uzzy ditentukan  oleh pimpinan  PT  Teknoria  Cipta  Karya,  dimana pelamar  yang  mendapatkan  nilai  90-100 bernilai fuzzy Sangat  Baik  (SB)  dengan bilangan crisp 1,  pelamar  yang  mendapatkan nilai 75 – 89,99 bernilai fuzzy Baik (B) dengan bilanganan crisp 0,75, pelamar yang mendapatkan  nilai  60  –  74,99  bernilai fuzzy Cukup  (C)  dengan  bilanganan crisp 0,5, pelamar  yang  mendapatkan  nilai  40  –  59,99
bernilai fuzzy Kurang  (K)  dengan  bilanganan crisp 0,25  dan  pelamar  yang  mendapatkan nilai  0  –  39,99  bernilai fuzzy Sangat  Kurang (SK)  dengan  bilanganan crisp 0.  Nilai  dalam bentuk fuzzy kemudian  diubah  menjadi bilangan crisp berdasarkan  pembobotan  nilai pada Tabel 3 yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel  4  menunjukkan  nilai crisp masing-masing  pelamar  terhadap  semua kriteria. Simbol C1 – C7 menunjukkan kriteria - kriteria yang dipakai pada PT Teknoria Cipta Karya. Sebagai contoh,  pelamar dengan
Tabel 4. Nilai Pelamar Dalam Bentuk Crisp No. Pelamar C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 WD-15-01 0,75 0,75 0,75 0,25 0,25 1 0,5 WD-15-02 0,5 0,25 0,25 0,5 0,5 0,5 0,5 WD-15-03 0,25 0,25 0,25 0,25 0,5 0,5 0,5 WD-15-04 0,75 0,75 0,75 1 0,75 0,25 0,5 WD-15-05 0,75 0,25 0,25 0,75 0,75 0,5 0,5 WD-15-06 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,75 0,75 WD-15-07 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 0,5 0,75 WD-15-08 0,25 0,25 0,25 0,5 0,5 0,75 0,25 WD-15-09 0,5 0,25 0,25 0,75 0,5 0,75 0,5 WD-15-10 0,25 0,25 0,5 0,5 0,75 0,75 0,5 WD-15-11 0,75 0,75 0,75 0,5 0,5 0,5 0,5 WD-15-12 0,75 0,75 0,5 0,25 0,5 0,75 0,75 WD-15-13 0,75 0,75 0,5 0,75 0,5 0,5 0,5
nomor  WD-15-01  mendapatkan  nilai crisp 0,75  untuk  kemampuan  program,  0,75  untuk kemampuan  mengerjakan  proyek,  0,75  untuk pengalaman,  0,25  untuk  etika,  0,25  untuk mampu bekerja sama, 1 untuk pendapatan dan 0,5 untuk tingkat pendidikan formal.
Penentuan  nilai crisp yang  telah  didapat masing-masing  alternatif  terhadap  kriteria selanjutnya  akan  dianalisis.  Analisis  solusi alternatif  yang  optimal  terhadap  penentuan matriks  ternormalisasi  didapat  menggunakan rumus pada Persamaan (1) [8].
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖𝑗 jika 𝑗 atribut keuntungan (benefit)
𝑀𝑖𝑛 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 jika 𝑗 atribut biaya (cost ) (1)
Persamaan  (1)  menunjukkan  perhitungan untuk  analisis  solusi  alternatif. r ij menunjukkan bobot  kerja  ternormalisasi,  dimana  hasil optimal  yang  telah  didapat  dari  persamaan tersebut.  Penentuan  solusi  alternatif  dibagi menjadi  dua  bagian.  Jika  menyangkut keuntungan  atau benefit maka  digunakan persamaan 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖𝑗 dimana 𝑋 𝑖𝑗 merupakan  nilai salah  satu  pelamar  terhadap  satu  kriteria  dan 𝑀𝑎𝑥 𝑖𝑗 merupakan  nilai  terbesar  dari  seluruh pelamar  pada  satu  kriteria  tersebut.  Jika menyangkut biaya atau cost, maka digunakan persamaan 𝑀𝑖𝑛 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 dimana 𝑀𝑖𝑛 𝑖𝑗 adalah  nilai
terendah  dari  seluruh  alternatif  terhadap  satu kriteria. Penentuan calon karyawan menggunakan  bobot  kerja  ternormalisasi maksimum, yaitu nilai salah satu pelamar pada satu  kriteria  dibagi  dengan  nilai  maksimum seluruh  pelamar  pada  kriteria  tersebut. Penentuan maksimum sebagai pembagi dalam rumus dikarenakan perusahaan ingin mengambil calon karyawan yang  mempunyai nilai paling besar.
Langkah terakhir dalam penelitian ini adalah penentuan hasil pembobotan. Pembobotan  terhadap  seluruh  karyawan didapat  dari  nilai  prefensi.  Nilai  prefensi
merupakan nilai hasil perkalian antara matriks ternormalisasi pada masing- masing alternatif terhadap bobot kriteria. Bobot yang digunakan dalam  perhitungan  prefensi  sesuai  Tabel  2 yaitu nilai crisp untuk masing-masing kriteria yang disajikan menjadi matriks W.
W = [ 1   0,75   0,5 0,75   0,5   0,5 0,5] (2) Matriks  W  pada  Persamaan  (2) menunjukkan nilai crisp untuk masing-masing kriteria. Kriteria kemampuan program mendapatkan  nilai crisp 1,  kemampuan mengerjakan proyek 0,75, pengalaman adalah 0,5,  etika  adalah  0,75,  mampu  bekerja  sama adalah 0,5, pendidikan adalah 0,5 dan tingkat pendidikan formal adalah 0,5. Penentuan nilai crisp masing-masing kriteria disajikan menjadi  matriks  berukuran  1  ×  7,  yang selanjutnya  dikalikan  dalam  nilai  prefensi. Persamaan  (3)  merupakan  rumus  untuk menghitung prefensi.
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (3)
Persamaan  (3)  menandakan  perkalian antara kolom-kolom dari matriks
ternormalisasi  dengan  kolom-kolom  pada bobot dimana V i menunjukkan rangking untuk setiap alternatif, w j merupakan nilai bobot dari setiap  kriteria  dan r ij merupakan  nilai  kinerja ternormalisasi  dari  alternatif  dimana j adalah alternatif  1  sampai  13  dan i adalah  kriteria  1 sampai  7.  Sebagai  contoh,  pada  matriks ternormalisasi  baris  pertama,  kolom  pertama pada  matriks  ternormalisasi  dikali  dengan kolom  pertama  pada  bobot  kriteria,  kolom
kedua  pada  matriks  ternormalisasi  dikali dengan kolom kedua pada bobot kriteria.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  dibagi  menjadi beberapa bagian yang dimulai dari penentuan hasil  dari  alternatif.  Penentuan  hasil  dari alternatif adalah melihat hasil dari nilai semua pelamar yang berasal dari ketiga orang penilai. Kriteria  yang  ditentukan  oleh  PT  Teknoria Cipta  Karya  adalah  kemampuan  program, kemampuan  mengerjakan  beberapa  proyek, pengalaman, etika, kemampuan bekerja sama, pendapatan,  dan  tingkat  pendidikan  formal. Data  alternatif  yang  diambil  adalah  data pelamar  disertai  dengan  nilai  pelamar  saat melakukan  tes.  Adapun  nilai  pelamar  saat melakukan tes dapat dilihat pada Tabel 1. Nilai ini  merupakan  data input dari  hasil  tes kesemua  pelamar  yang  akan  dimasukkan kedalam analisis fuzzy .
Hasil  analisis fuzzy diawali  dengan penentuan  bobot  nilai fuzzy dari  kriteria  dan alternatif. Penentuan bobot nilai fuzzy kriteria dan  alternatif  dibuat  dengan  menggunakan grafik  penentuan  bobot.  Penentuan  untuk bobot  dilakukan  berdasarkan  kebijakan  PT Teknoria Cipta Karya. Setelah diperoleh hasil dari  nilai  bobot  antara  kriteria  dan  alternatif, maka  selanjutnya  adalah  dengan  bobot kecocokan seluruh alternatif terhadap kriteria. Bobot  kecocokan  adalah  pemasukan  nilai alternatif  terhadap  tiap  kriteria.  Bobot kecocokan  pada  bobot  kriteria  tersebut
selanjutnya dijadikan ke dalam tabel nilai crisp bobot  kriteria  yang  berasal  dari  nilai fuzzy . Data nilai crisp pelamar terhadap kriteria dapat dilihat pada Tabel 4.
Data  nilai crisp pelamar  selanjutnya akan  dianalisis  menggunakan  solusi  optimal. Analisis  solusi  optimal  didapat  berdasarkan penentuan  matriks  ternormalisasi  dikalikan dengan  nilai  bobot  kriteria  yang  dinamakan
dengan nilai prefensi sesuai dengan Persamaan (1). Matriks ternormalisasi didapat dari bobot kerja  ternormalisasi  setiap  kriteria  terhadap seluruh alternatif. Perhitungan hasil nilai bobot kerja  ternormalisasi  pelamar  dengan  nomor pendaftaran  WD-15-01  pada  kriteria  pertama (C1)  dengan  menggunakan  Persamaan  (1) dapat  dilihat  pada  perhitungan r 1 yang  dapat dilihat pada Persamaan (4).
𝑟 1 = 0,75 𝑚𝑎𝑘𝑠 (0,75;0,5;0,25;0,75;0,75;0,5;0,75;0,25;0,5;0,25;0,75;0,75;0,75) = 0,75 0,75 = 1 (4)
Perhitungan r 1 adalah hasil nilai pelamar dengan nomor WD-15-01 dibagi dengan nilai terbesar  keseluruhan  pelamar  pada  kriteria pertama  (C1).  Perhitungan  menggunakan Persamaan  (1)  juga  dilakukan  untuk  kriteria dan  pelamar  lain.  Nilai  maksimum  pada pembagi menunjukkan bahwa kriteria kemampuan  program  termasuk  kedalam benefit yang berarti bahwa PT Teknoria Cipta Karya  menginginkan  karyawan  dengan  nilai terbesar.  Semua  kriteria  mengambil  nilai pembagi maksimum dikarenakan semua nilai
bobot  yang  ada  pada  kriteria  bersifat benefit , artinya  semakin  besar  nilai  pelamar  maka semakin  besar  peluang  masuk  dan  diterima menjadi  karyawan  PT  Teknoria  Cipta  Karya. Nilai hasil bobot kinerja ternormalisasi seluruh pelamar  terhadap  seluruh  kriteria  selanjutnya dijadikan  matriks.  Matriks X merupakan matriks ternormalisasi hasil perhitungan bobot kinerja  ternormalisasi.  Matriks  ternormalisasi berukuran  13  ×  7  pada  Persamaan  (5) menunjukkan nilai bobot kerja setiap pelamar pada tiap kriteria.
𝑋 =
[ 1         1      1 0,25    0,33     1 0,67 0,67 0,33 0,33 0,5 0,67 0,5 0,67 0,33 0,33 0,33 0,25 0,33    1 0,67 1      1        1    1         1  0,25 0,67 1    0,33 0,33 0,75   1   0,5 0,67 0,67 0,67 0,67 0,5 0,67 0,75 1 1      1       1     0,75    1       0,5 1 0,33 0,33 0,33 0,5 0,67 0,75 0,33 0,67 0,33 0,33 0,75 0,67 0,75 0,67 0,33 0,33 0,67 1 1 1 1 1 1 1 0,67 0,67 0,5 1 0,75 0,67 0,75 0,67 0,5 0,67 0,25 0,75 0,67 0,67 0,75 0,5 1 0,67] (5)
Persamaan  (5)  merupakan  matriks  kinerja ternormalisasi  hasil  perhitungan  dari  setiap pelamar pada masing-masing kriteria. Sebagai contoh, pada baris pertama menunjukkan nilai dari  alternatif  atau  pelamar  pertama  dengan nomor  WD-15-01  terhadap  ketujuh  kriteria.
Hasil  matriks  ternormalisasi  tersebut  kemudian dikalikan  dengan  nilai  bobot  yang  akan dijadikan  dasar  pebobotan.  Hasil  perhitungan bobot  kerja  ternormalisasi  kemudian  akan dikali  dengan  nilai  bobot  yang  disebut  nilai prefensi menggunakan Persamaan (3).
𝑉 1 = (1 × 1) + (1 × 0,75) + (1 × 0,5) + (0,25 × 0,75) + (0,33 × 0,5) + (1 × 0,5) + (0,67 × 0,5) = 3,6025 (6)
Nilai  perhitungan V 1 pada  Persamaan (6)  menunjukkan  nilai  bobot  kinerja  ter- normalisasi pelamar satu dikalikan dengan nilai crisp masing-masing kriteria, dimana nilai crisp pelamar  dengan  nomor  WD-15-01  dengan
nilai crisp [1  1  1  0,25  0,33  1  0,67]  dikali dengan  bobot kriteria W [1 0,75 0,5 0,75 0,5 0,5] yang hasilnya adalah 3,6025. Persamaan (3) digunakan juga untuk perhitungan V 2 sampai V 13
yang hasilnya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Nilai Prefensi Pelamar No. Pelamar Nilai Prefensi WD-15-01 3,6025 WD-15-02 2,3775 WD-15-03 1,85 WD-15-04 3,96 WD-15-05 3,06 WD-15-06 3,0925 WD-15-07 4,0625 WD-15-08 1,9925 WD-15-09 2,69 WD-15-10 2,4975 WD-15-11 3,7325 WD-15-12 3,4825 WD-15-13 3,5675
Tabel  5  menunjukkan  nilai  prefensi masing-masing  pelamar.  Pelamar  dengan nomor  WD-15-01  mendapatkan  nilai  3,6025, WD-15-02 mendapatkan nilai 2,3755, WD-15- 03  mendapatkan  nilai  1,85  dan  seterusnya. Nilai  prefensi  pelamar  selanjutnya  disajikan dalam  bentuk  grafik  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 3.
Gambar  3  menunjukkan  grafik  nilai prefensi pelamar. Berdasarkan Gambar 3, nilai
pelamar  dengan  prefensi  terbesar  adalah pelamar dengan nomor WD15-07 dan pelamar dengan  prefensi  terkecil  adalah  pelamar dengan nomor WD-15-03. PT Tekknoria Cipta Karya  hanya  mengambil  tiga  orang  pelamar dengan  nilai  tertinggi  berdasarkan  nilai prefensi  Gambar  3,  maka  pelamar  yang diterima  menjadi  karyawan  baru  adalah pelamar  dengan  nomor  pelamar  WD-15-07, WD-15-04, dan WD-15-11.

## Gambar 3. Grafik Nilai Prefensi

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penggunaan metode Fuzzy Multi Attribute Decicion Making (FMADM) dengan Simple  Additive  Weighting (SAW)  dalam perekrutan  calon  karyawan  telah  berhasil diterapkan  pada  PT  Teknoria  Cipta  Karya yang  menghasilkan  tiga  orang  karyawan berdasarkan nilai prefensi tertinggi. Penerapan metode Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM) dengan Simple Additive Weighting (SAW)  telah  membantu  manajemen  PT Teknoria  Cipta  Karya  dalam  melakukan penyeleksian  calon  karyawan  lebih  efektif karena  setiap  kriteria  memiliki  bobot  yang berbeda  untuk  dan  nilai  yang  terbesar  adalah nilai  kemampuan  program.  Perhitungan  nilai bobot  dikalikan  dengan  nilai crisp masing- masing pelamar, sehingga perekrutan karyawan menjadi lebih objektif dan tidak lagi mempertimbangkan rekomendasi dari karyawan.
Hasil  penelitian  ini  dapat  dijadikan bukti pendukung untuk mengkaji faktor-faktor
yang  lain  dan  diharapkan  dapat  melakukan pengembangan  terhadap  kualitas  karyawan dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Multi Attrbute Decision Making (FMADM) lainnya.
Pada  penelitian  lebih  lanjut  dapat  dibuat aplikasi dari penelitian ini untuk mengantisipasi  calon  pelamar  yang  banyak dan  adanya  fitur  otomatisasi  nilai  ke  dalam sistem sehingga tidak dilakukan lagi pemberian  nilai  secara  manual.  Penerapan metode Fuzzy Multi Attribute Decision Making dengan Simple  Additive  Weighting untuk merekrut calon karyawan diharapkan memiliki standar  tertentu  pada  kualitas  terhadap kepribadian  dari  seorang  pelamar  agar mendapat nilai yang lebih objektif.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M.  Hasibuan, Manajemen  Sumber  Daya Manusia: Pengertian Dasar, Pengertian ,
dan Masalah . Jakarta: PT. Toko Gunung Agung, 2001.
[2] E.  Turban  dan  J.  E.  Aronson, Decision
Support Systems and Intelligent Systems.
6th  edition .  Prentice  Hall:  Upper  Saddle
River, NJ, 2001.
[3] R.  Fuller,  L.  Canos-Daros,  dan  MJ.
Canos-Daros,  “Transparrent Fuzzy Logic based Method for Some Human Resources Problems”, Revista Electronica de Comunicasiones y
Trabajos de ASEPUMA , vo. 13, no. 1, hal.
27 – 41, 2012.
[4] D.  S.  Kumar,  S.  Radhika,  dan  K.N.S
Suman,  “MADM  Methods  for  Finding The  Right  Personel  in  Academic Institutions”, International  Journal  of  u- and e- Service, Science and Technology , vol. 6, no. 5, hal. 133 – 144, 2013.
[5] P.  C.  Dhote  dan  P.  K.  Butey,  “An
Applications  of  Fuzzy  Logic  for  Expert
Solution”, International  Journal  of
Advanced Computer Research , vol. 3, no.
3, hal. 211 – 215, 2013.
[6] R.  K.  Ablhamid,  B.  Santoso,  dan  M.  A.
Muslim, “Decision Making and Evaluation System for Employee Recruitment  using  Fuzzy  Analytical Hierarchy Prosess”, International Refered  Journal  of  Engineering  and
Science  (IRJES) ,  vol.  2,  hal.  24  –  31,
2013.
[7] D. A. Ramadhani dan S. Astuti , “Sistem
Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai dengan Metode Fuzzy MADM”,
Techno.COM ,  vol.  13,  no.  2,  hal.  99  – 107, 2014.
[8] S.  Kusumadewi,  S.  Hartati,  A.  Harjoko, dan  R.  Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.