## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGANGKATAN KARYAWAN TRAINING MENJADI KARYAWAN TETAP BERBASIS WEB DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAW
Forlediska Amelia Sitorus P 1 , Widiyanto Tri Handoko 2
Universitas Stikubank Semarang
Jl. Tri Lomba Juang, Mugassari, Kec. Semarang Selatan, Kota Semarang, Jawa Tengah e-mail: forlediskaamelia@gmail.com 1

## ABSTRAK
Suatu lembaga atau suatu kantor pasti  membutuhkan tenaga ataum  Sumber Daya  Manusia (SDM). Jika SDM dapat terorganisasi dengan baik, diharapkan perusahaan juga dapat mengelola semua proses bisnis dengan  baik.  Setiap  perusahaan  memiliki  kriteria  untuk  menilai  kinerja  karyawannya.  Oleh  karena  itu dibangunlah  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  metode  SAW.  Dengan menggunakan metode SAW dicari alternatif terbaik berdasarkan kriteria yang ditentukan. Dalam penelitian ini,  metode  SAW  diadopsi  dan  dapat  dilakukan  sesuai  dengan  hasil  yang  diharapkan.  Pengujian  pada penelitian ini menggunakan pengujian white box dan black box dengan hasil sesuai dengan rencana semula dan dapat dikatakan berhasil.
Kata kunci : SAW, Sistem Pendukung Keputusan, Pengangkatan Karyawan Tetap

## ABSTRACT
An  institution  or  an  office  definitely  needs  personnel  or  Human  Resources  (HR).  If  HR  can  be  well organized, it is hoped that the company can also manage all business processes properly. Every company has criteria for assessing the performance of its employees. Therefore a decision support system was built using  the SAW method.  By using  the SAW method, the best  alternative is sought  based on the  specified criteria.  In  this  study,  the  SAW  method  was  adopted  and  can  be  carried  out  according  to  the  expected results. Tests in this study used white box and black box testing with the results according to the original plan and can be said to be successful.
Keywords: SAW, Decision Support System, Appointment of Permanent Employees

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  elemen  terpenting  dalam  sebuah perusahaan  adalah  manajemen  Sumber  Daya Manusia  (SDM).  Pengelolaan  SDM  dari  suatu perusahaan  memiliki  dampak  yang  sangat signifikan terhadap banyak aspek yang
mempengaruhi keberhasilan kerja dari perusahaan  tersebut.  Ketika  SDM  dapat terorganisasi  dengan  baik,  maka  diharapkan
perusahaan  dapat  mengelola  semua  proses bisnis  dengan  baik.  Dalam  melakukan  proses penilaian kinerja karyawan, ada  banyak kriteria yang telah  ditentukan  oleh perusahaan. Setiap perusahaan pasti memiliki kriteria untuk menilai kinerja  karyawannya.  Banyaknya  kriteria  inilah yang  membuat  pihak  manajemen  kesulitan untuk memberi bobot setiap kriteria, oleh karna itu diperlukan suatu sistem pendukung keputusan.  Untuk  meningkatkan  perkembangan
suatu  perusahaan  dibutuhkan  sumber  daya manusia yang berkualitas.
Dalam  penelitian  ini  akan  diangkat  sebuah kasus yaitu mencari alternatif terbaik berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  diberikan dengan  menggunakan  metode  SAW  (Simple Additive  Weighting).  Penelitian  dilakukan dengan  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap atribut,kemudian  dilanjutkan  dengan  proses prangkingan  yang  akan  menentukan  nilai alternatif yang optimal.
Dalam  era  informasi  dan  teknologi  yang semakin  berkembang  saat  ini  ternyata  masih banyak  ditemukan  instansi  dan  perusahan  yang masih  mengolah  datanya  dengan  cara  manual, namun  tidak  sedikit juga instansi atau perusahaan  yang  sudah  menggunakan  sistem komputer  sebagai  alat  bantu  pengolah  data untuk  menghasilkan  bahan  penunjang  atau pendukung keputusan.
Sebelum  melakukan  penelian  lebih  lanjut diperlukan  tinjauan  kajian  terhadap  penelitian terdahulu  untuk  mengetahui  metode  apa  saja yang sudah pernah dilakukan untuk menyelesaikan  masalah  pada  penelitian  sejenis. Penelitian  oleh  [4]  Latarbelakang  dari  penlitian ini  adalah  bagaimana  merancang  sebuah perangkat  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan  siswa  yang  berhak  mendapatkan beasiswa. Untuk mendapatkan beasiswa tersebut maka harus sesuai dengan aturan-aturan yang  telah  ditetapkan.  Kriteria  yang  ditetapkan dalam  studi  kasus  ini  adalah  nilai,  penghasilan orang  tua,  jumlah  saudara  kandung,  jumlah tanggungan  orang  tua,  dan  lainlain.  Penelitian lain  oleh  [5]  bertujuan  untuk  membuat  suatu sistem pendukung  keputusan  Pemilihan  jurusan pada  sekolah  menggunakan  microsoft  visual basic  6.0.  Metode  yang  dipakai  dalam pengumpulan data adalah Observasi, wawancara,  dan  Study  Pustaka.  Berikutnya  [1] proses  penilaian  kinerja  karyawan  Lembaga Penjaminan Mutu (LPM)  menggunakan  metode SAW  (Simple  Additive  Weighting)  berbasis desktop  agar  mempermudah  proses  penilaian kinerja karyawan secara obyektif. Penelitian [3]
.Sistem ini dapat dimanfaatkan untuk melakukan  proses  rekomendasi  program  studi yang ada pada Fakultas Teknik dan Informatika dengan  menggunakan  delapan  kriteria  yang terdiri  dari  tiga  kriteria  dan  lima  sub  kriteria. Berdasarkan  hasil  evaluasi  yang  dilakukan, persentase tingkat kepuasan pengguna mencapai 77,22% yang berarti sudah baik.

## 2. METODE PENELITIAN
a. Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
Menurut  Dadab  Umar  Daihani  (2001),  konsep Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael  S.Scott  Morton  yang  menjelaskan bahwa  Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah suatu  sistem  yang  berbasis  komputer  yang ditujukan untuk membantu mengambil
keputusan dalam memanfaatkan data dan model tertentu  untuk  mencegah  berbagai  persoalan yang tidak terstruktur.

## b. Metode SAW
Menurut  Fishburn  dan  MacCrimmon  dalam (Munthe,  2013)  mengemukakan  bahwa  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.
Metode  SAW  juga  dikenal  dengan  metode penjumlahan terbobot.Berikut adalah rumus dan langkah perhitungan metode saw :

## 2.1 Rumus metode saw
Keterangan rumus :
rij = Nilai rating kinerja ternormalisasi
Max  Xy  =  Nilai  terbesar  dari  setiap  kriteria  i Min Xy = Nilai terkecil dari setiap kriteria i Xy  =  Nilai  atribut  yang  dimiliki  dari  setiap kriteria Benefit = Keuntungan Cost = Biaya
Benefit  adalah  suatu  kriteria  yang  digunakan dalam  kasus  dan  nilai  dari  kriteria  tersebut memilki  sifat  semakin  tinggi  nilainya  semakin baik.  Sedangkan  Cost  berarti  jika  suatu  kriteria tersebut memiliki nilai semakin sedikit semakin baik.
Sedangkan rumus untuk mencari nilai preferensi dari setiap alternatif ialah :
Keterangan:
Vi = Rangking untuk setiap alternatif.
Wj = Nilai bobot rangking (dari setiap kriteria). rij = Nilai rating kinerja ternormalisasi.
1. Langkah-langkah dalam penyelesaian metode SAW sebagai berikut :
a. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  dipilih sebagai  atribut  untuk  proses  perhitungan nantinya.
b. menentukan  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria yang telah dipilih serta nilai  bobot  alternatif untuk  kriteria  yang  nanti  digunakan  saat perhitungan preferensi.
c. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
d. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria  yang  sudah  ada,  kemudian  memulai proses normalisasi.
e. melakukan  proses  preferensi  dengan  rumus preferensi  dari  hasil  normalisasi  yang  telah diperoleh.
f. hasil  akhir  yaitu  nilai  tertinggi  dari  hasil preferensi  dijadikan  sebagai  nilai  terbaik setelah melakukan perangkingan.
2.2 Perancangan Sistem dan Antarmuka
Rancangan usecare diagram :

## Gambar 1.Usecase Diagram

## 2.3 Rancangan class diagram

## Gambar  2.  Class  Diagram  Sistem  Pendukung
Keputusan

## 2.4 Antar muka Halaman Login
Pada  halaman  login,  user  diminta  untuk memasukan  username  dan  password  untuk dapat masuk ke halaman utama
Gambar 3. Perancangan Halaman Login

## 2.5 Halaman Data Hasil Perhitungan
Pada  halaman  data  hasil  perhitungan  akan menampilkan tabel dan matriks hasil
perhitungan  menggunakan  metode  SAW  yang nilainya  berasal  dari  data  penilaian.  Pada halaman  ini  juga  akan  ditampilkan  urutan  hasil perhitungan  yaitu  nama  karyawan  dan  nilai akhir  yang  akan  menjadi  dasar  keputusan pengangkatan karyawan.

## Gambar 4. Perancangan Halaman Data Hasil Perhitungan

## 3. Hasil Dan Pembahasan

## 3.1 Pembobotan Kriteria

## Tabel 3.1 Pembobotan Kriteria
No Kode Nama Kriteria Bobot 1 K1 Kecepatan 0.3 2 K2 Kualitas 0.2 3 K3 Tanggung Jawab 0.2 4 K4 Profesionalisme 0.1 5 K5 Ketelitian 0.1 6 K6 Absensi 0.1
Dengan rentang nilai kriteria sebagai berikut :
Tabel 3.2 Keterangan Nilai Kriteria N o Nilai Keterangan 1 <= 44 Kurang 2 <= 59 Cukup 3 <= 79 Baik 4 <= 100 Sangat baik
Alternatif  adalah  pilihan  data  yang  akan diproses  menggunakan  metode  SAW.  Pada kasus  ini  ditentukan  data  alternatif  sebagai berikut:
Tabel 3.3 Alternatif
No Nama alternatif / karyawan 1 Luthfiani Amalia 2 Nela Hendar Triparwati 3 Dea Ika Pertiwi

## 3.2 Rating Kecocokan
Rating  kecocokan  adalah  data  dasar  sebelum dilakukan  perhitungan  dengan  metode  SAW. Berikut contoh tabel rating kecocokan :
Tabel 3.4 Rating Kecocokan
No Alternatif Kriteria K1 K2  K3  K4  K5  K6 1  Luthfiani Amalia 69  77  87  97  67  32 2  Nela Hendar Triparwati 40  78  55  89  98  78 3  Dea Ika Pertiwi 87  56  91  86  79  84

## 3.3 Proses Perhitungan
Dalam  proses  perhitungan  metode  SAW diperlukan data kriteria, bobot kriteria, alternatif dan  rating  kecocokan  alternatif  terhadap kriteria.  Berikut  ini  adalah  proses  perhitungan menggunakan metode SAW :

## 3.3.1 Menentukan cost/benefit

## Tabel 3.5 Cost/Benefit
No Kode Cost/benefit 1 K1 benefit 2 K2 benefit 3 K3 benefit 4 K4 benefit 5 K5 benefit 6 K6 benefit 3.3.2 Menghitung  Matriks  Ternormalisasi Rumus :
Maka :
Dari  kolom  k1  nilai  maksimalnya  adalah  ”87”, maka tiap  baris dari kolom k1 dibagi oleh  nilai maksimal k1
Luthfiani Amalia = 69 / 87 = 0.7931
Nela Hendar Triparwati = 40 / 87 = 0.4598
Dea Ika Pertiwi = 87 / 87 = 1
Dari  kolom  k2  nilai  maksimalnya  adalah  ”78”, maka tiap  baris dari kolom k2 dibagi oleh  nilai maksimal k2
Luthfiani Amalia = 77 / 78 = 0.9872
Nela Hendar Triparwati = 78 / 78 = 1
Dea Ika Pertiwi = 56 / 78 = 0.7436
Dari  kolom  k3  nilai  maksimalnya  adalah  ”91”, maka tiap  baris dari kolom k3 dibagi  oleh  nilai maksimal k3
Luthfiani Amalia = 87 / 91 = 0.956
Nela Hendar Triparwati = 55 / 91 = 0.6044
Dea Ika Pertiwi = 91 / 91 = 1
Dari  kolom  k4  nilai  maksimalnya  adalah  ”97”, maka tiap  baris dari kolom k4 dibagi oleh  nilai maksimal k4
Luthfiani Amalia = 97 / 97 = 1
Nela Hendar Triparwati = 89 / 97 = 0.9175
Dea Ika Pertiwi = 86 / 97 = 0.8866
Dari  kolom  k5  nilai  maksimalnya  adalah  ”98”, maka tiap  baris dari kolom k5 dibagi oleh  nilai maksimal k5
Luthfiani Amalia = 67 / 98 = 0.6837
Nela Hendar Triparwati = 98 / 98 = 1
Dea Ika Pertiwi = 79 / 98 = 0.8061
Dari  kolom  k6  nilai  maksimalnya  adalah  ”84”, maka tiap  baris dari kolom k6 dibagi oleh  nilai maksimal k6
Luthfiani Amalia = 32 / 84 = 0.381
Nela Hendar Triparwati = 78 / 84 = 0.9286
Dea Ika Pertiwi = 84 / 84 = 1
Dari  perhitungan  diatas  maka  di  dapat  tabel matriks ternormalisasi sebagai berikut :

## Tabel 3.6 Matriks Ternormalisasi
Alternatif  K1 K2 K3 K4 K5 K6 Luthfiani Amalia 0.7931 0.9872 0.956  1  0.6837 0.3 81 Nela Hendar Triparw ati 0.459 8 1 0.60 4 4 0.91 7
5 1 0.9286
Dea Ika Pertiwi
1 0.7 436 1 0.88 6 6 0.8 061 1

## 3.3.3 Menghitung Matriks Terbobot
Pada  langkah  ini  yang  dilakukan  adalah mengalikan  hasil  matriks  ternormalisasi  setiap alternatif dengan setiap bobot kriteria.
Rumus :
Maka :
Luthfiani Amalia = (0.7931*0.3)+( 0.9872*0.2)+( 0.956*0.2)+(1*0.1)+( 0.6837*0.1)+( 0.381*0.1) =  0.2379  +  0.1974  +  0.1912  +  0.1  +0.0684  + 0.0381 = 0.833 Nela Hendar Triparwati = (0.4598*0.3)
)+(1*0.2)+( 0.6044*0.2)+( 0.9175*0.1)+(1*0.1)+( 0.9286*0.1) =  0.1379  +  0.2  +  0.1209  +  0.0918  +  0.1  + 0.0929 =0.7434 Dea Ika Pertiwi = (1*0.3) )+( 0.7436*0.2)+(1*0.2)+( 0.8866*0.1)+( 0.8061*0.1)+(1*0.1)
= 0.3 + 0.1487 + 0.2 + 0.0887 + 0.0806 + 0.1
=0.918
Dari  perhitungan  diatas  maka  di  dapat  tabel sebagai berikut :

## Tabel 3.7 Matriks Terbobot
Alternatif  K1 K2 K3 K4  K5  K6 Luthfiani Amalia 0.2379 0.1974 0.1912 0.1  0.06 84 0.03 81 Nela Hendar Triparwat i 0.1379 0.2 0.1209 0.09 18 0.1  0.09
29 Dea Ika Pertiwi 0.3 0.1487 0.2 0.08
87 0.08 06 0.1

## Tabel 3.8 Hasil Akhir
Alternatif Hasil Akhir Luthfiani Amalia 0.833 Nela Hendar Triparwati 0.7434 Dea Ika Pertiwi 0.918

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  analisa  diurutkan  berdasarkan  hasil  nilai tertinggi yang didapatkan. Dari hasil perhitungan  menggunakan  metode  SAW  diatas dapat  disimpulkan  bahwa  alternatif  karyawan terbaik  untuk  diangkat  sebagai  karyawan  tetap adalah ”Dea Ika Pertiwi” dengan nilai ”0.918”.
Tabel 4.1 Hasil Analisa
Alternatif Hasil Akhir Dea Ika Pertiwi 0.918 Luthfiani Amalia 0.833 Nela Hendar Triparwati 0.7434 a. Implementasi Halaman Login Gambar 5 Tampilan Halaman Login
Halaman Hasil Gamba  6  Tampilan  Halaman  Data  Hasil
Perhitungan
b. Pengujian

## Pengujian White Box
Pengujian  sistem  white  box  merupakan  metode pengujian  program  yang  bertujuan  untuk memeriksa  komponen  program  apakah  berjalan semestinya  dengan  melihat  internal  kode program  tersebut.  Dalam  penelitian  ini  diambil sampel halaman login untuk diuji menggunakan white box.
Sampel  yang  diambil  adalah  listing  program halaman  login  dari  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  pengangkatan  karyawan  training
menjadi  karyawan  tetap  PT.Mas  Arya  berbasis web menggunakan metode SAW
Flowgraph Login Aplikasi

## Gambar 7 Flowgraph Login Aplikasi

## c. Pengujian Black Box
Pengujian  sistem  black  box  adalah  salah  satu metode  pengujian  perangkat  lunak  yang berfokus  pada  sisi  fungsional  input-output tampilan  antarmuka  apakah  sudah  sesuai dengan yang diharapkan atau belum.

## Tabel 4. 10.Hasil Pengujian Black Box
No  Kasus Uji Langkah Pengujian Hasil yang Diharapk an Hasil Aktual Sta tus 1 Data Kriteri a Tekan menu Data Kriteria Menampil kan halaman Data Kriteria Tampil halama n  Data Kriteri a Ses uai 2 Data Karya wan Tekan menu Data Karyawa n Menampi lkan halaman Data Karyawa n Tampil halama n  Data Karya wan Ses uai 3 Data Penila ian Tekan menu Data Penilaia n Menampi lkan halaman Data Penilaian Tampil halama n  Data Penilai an Ses uai 4 Data Hasil Perhitu ngan Tekan menu Data Hasil Perhitun gan Menampi lkan halaman Data Hasil Perhitung an Tampil halama n  Data Hasil Perhitu ngan Ses uai 5 Data User Tekan menu Data User Menampi lkan halaman Data User Tampil halama n Data User Ses uai 6 Logou t Tekan menu Logout Menutup aplikasi dan kembali ke halaman Login Aplika si menut up dan kembal i ke halama n Login
Ses uai

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1 Kesimpulan
Dari  pembahasan  yang  sudah  diuraikan  maka penulis  mencoba  membuat  kesimpulan  sebagai berikut :
1. Aplikasi sistem pendukung keputusan pengangkatan  karyawan  training  menjadi karyawan  tetap  PT.Mas  Arya  bebasis  web dengan  metode  SAW  dapat  membantu dalam  menentukan  karyawan  yang  akan diangkat  sebagai  karyawan  tetap  dengan subyektif, akurat dan efisien.
2. Tampilan antarmuka halaman aplikasi sistem  pendukung  keputusan  pengangkatan karyawan  training  menjadi  karyawan  tetap PT.Mas  Arya  bebasis  web  dengan  metode SAW  dibuat  sederhana  sehingga  mudah digunakan.
3. Hasil pengujian white box dan black box menunjukan bahwa aplikasi sudah berjalan seperti yang diharapkan

## 5.2 Saran
Adapun  saran  dari  peneliti    memberikan beberapa saran untuk aplikasi sistem pendukung keputusan  pengangkatan  karyawan  training menjadi  karyawan  tetap  PT.Mas  Arya  bebasis web dengan metode SAW sebagai berikut :
1. Penulis berharap aplikasi ini akan dikembangkan  kembali  sehingga  tidak hanya bebasis web saja.
2. Dapat  dikembangkan  dan  dimodifikasi sesuai dengan perkembangan zaman sehingga dapat terus digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ades  Galih  Anto,  H.  M.  (2015).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja. JUITA .
[2] Effendi,  H.,  Syabirin,  D.,  &  Syahputra,  M.
O.  (2021).  Penerapan  Metode Simple  Additive Weighting  pada Aplikasi Pemilihan Dosen Terbaik. . JURNAL SISFOTENIKA .
[3] Erikson  Marbun,  S.  H.  (2019).  SISTEM
PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PROGRAM STUDI
DENGAN METODE SAW DAN AHP . ILKOM Jurnal Ilmiah .
[4] Erniyati,  S.  (2011).  Perancangan  Sistem
Pendukung Pengambilan Keputusan untuk Penerimaan Beasiswa  dengan  Metode  SAW. Jurnal Teknologi Informassi
DINAMIK .
[5] Melisa  Elistri,  J.  W.  (2014).  PENERAPAN
METODE SAWDALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN JURUSAN  PADA  SEKOLAH MENENGAH  ATAS  NEGERI  8 SELUMA. Jurnal Media Infotama .
[6] Nurma'ruf,  D.  (2019).  Sistem  Pendukung Keputusan Penngangkatan Karyawan  Tetap  Menggunakan Metode SAW (SIMPLE ADDITIVE  WEIGHTING)  Pada Industri Manufactur. [7] Puspa, M. (2019). Decision Support System For Supplementary Food Recipients  (PMT)  By  Using  The Simple Additive Weighting (SAW)  Method  . Jurnal  Teknik Informatika  C.I.T  Medicom ,  37- 44.
[8] Sahir,  S.  H.,  Rosmawati,  R.,  &  Minan,  K. (2017). Simple Additive Weighting Method to Determining Employee  Salary  Increase  Rate. .
International Journal of Scientific Research in  Science, Engineering and Technology IJSRSET .
[9] Saputra, M., Jonathan, D., & Warnars, H. L. (2019). Sistem Pendukung Keputusan  untuk  Menentukan Karyawan  Tetap  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). [10] Wahyudi,  S.,  Suheri,  H.,  & Nurhadian, T. (2015). Implementasi  Sistem  Keputusan Pengangkatan  Karyawan  Tetap Pt. Imanuel Surya Utama Menggunakan Metode Saw.