## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN PEGAWAI BARU DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Shinta Siti Sundari 1) , Yopi Firman Taufik 2)
STMIK TASIKMALAYA
1,2 Program Studi Teknik Informatika Jl. RE. Martadinata No. 272A, Indihiang, Kota Tasikmalaya, Jawa Barat. ss.shinta@gmail.com 1) , yopi_handsome92@yahoo.co.id 2)
Abstrak
Penerimaan  pegawai  baru  atau  rekrutmen  adalah  hal  yang  penting  bagi  perusahaan untuk  memperoleh  calon  pegawai  baru  dalam  menduduki  suatu  jabatan.  Pada  sebagian perusahaan, proses penerimaan pegawai baru masih belum dilakukan secara professional. Hal ini  terjadi  karena  tidak  ada  metode  standar  yang  sistematis  untuk  menilai  kelayakan  calon pegawai baru. Aplikasi sistem pendukung keputusan penerimaan pegawai baru yang dibangun menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Metode  ini  dipilih  karena  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  pegawai  baru  berdasarkan  kriteria-kriteria yang ditentukan. Berdasarkan hasil pengujian, sistem yang dibangun dapat mempermudah dan mempercepat  proses  penyeleksian  penerimaan  pegawai  baru  dan  membantu  manajer  divisi Sumber Daya Manusia (SDM) dalam pengambilan keputusan  untuk menentukan pegawai baru di suatu perusahaan.
Kata  kunci  :  Sistem  Pendukung  Keputusan,  Perekrutan,  Kriteria,  Simple  Additive  Weighting (SAW).
Abstract
Recruitment  is  an  important  thing  for  the  company,  in  acquiring  prospective  new employees  to  occupy  a  position.  Most  companies,  recruitment  process  is  still  not  done  by  a professional.  This  happens  because  there  is  no  systematic  method  to  assess  the  feasibility  of prospective  new  employees.  Recruitment  decision  support  system  applications  are  built  using the Simple Additive Weighting (SAW) method. This method was chosen because it can determine the weight values for each attribute, and then proceed with the ranking process that will select the  best  alternative  from  several  alternatives.  In  this  case,  the  alternative  is  entitled  to  be accepted as a new employee in accordance with the criteria specified. Based on test results, a system  built  to  simplify  and  speed  up  the  selection  process  for  recruitment,  and  assist  Human Resources Department (HRD) managers in decision-making to determine a new employee at a company.
Keywords : Decision Support Systems, Recruitment, Criteria, Simple Additive Weighting (SAW).

## 1. PENDAHULUAN
Sering kali kita mendapati pegawai yang baru masuk ke dalam suatu perusahaan hanya bertahan dalam jangka waktu yang pendek saja. Alasan yang utama adalah kesalahan rekrutmen / penerimaan pegawai baru. Setelah direkrut, ternyata pegawai ini tidak memiliki skill maupun kualifikasi seperti yang dibutuhkan oleh pekerjaan tersebut.
Proses  penerimaan  pegawai  baru  masih  belum  dilakukan  secara  professional,  tetapi dilakukan  dengan  cara-cara  penyuapan,  pertemanan,  atau  hubungan  keluarga.  Hal  ini  terjadi karena tidak ada metode standar yang sistematis untuk menilai kelayakan calon pegawai.
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Melihat  fenomena  tersebut,  peran  divisi  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  dalam menangani permasalahan penerimaan pegawai baru dinilai masih belum maksimal. Peran divisi Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  terutama  manajer  yang  melakukan  seleksi  sangat  dibutuhkan sejak  awal  dalam  proses  penerimaan  pegawai  baru.  Karena  dari  awal  proses  inilah  kemudian para calon pegawai akan diberikan bekal dan persiapan untuk bekerja di suatu perusahaan.
Untuk  memecahkan  permasalahan  tersebut  perlu  dibuat  suatu  sistem  pendukung keputusan  yang  dapat  membantu  perusahaan  terutama  manajer  divisi  Sumber  Daya  Manusia (SDM) dalam pengambilan keputusan untuk menentukan pegawai baru di suatu perusahaan.
Metode yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah Metode  Simple Additive Weighting (SAW), karena 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 pegawai 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  pegawai  baru  di  suatu perusahaan.
Algoritma  Iterative  Dichotomizer  Three membahas  tentang  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  dalam  menentukan  penerimaan karyawan  dan  penilaian  kinerja  karyawan  dengan  menggunakan  algoritma  Iterative Dichotomizer Three (ID3) yang digunakan sebagai perhitungan yang akan menghasilkan pohon keputusan. Data yang diperlukan dalam penelitian ini diambil dari database karyawan, dan data rekrut  karyawan  dimana  data  ini  dimasukkan  langsung  oleh  bagian  Human  Resources Department (HRD) dan semua proses perhitungan algoritma Iterative Dichotomizer Three (ID3) dilakukan  oleh  sistem.  Pada  penelitian  ini,  dalam  penentuan  penerimaan  karyawan menggunakan  4  kriteria,  yaitu  wawancara,  tes  bakat,  pengalaman,  dan  pendidikan.  Sedangkan dalam penilaian kinerja karyawan menggunakan 4 kriteria, yaitu absensi, masa kerja, sikap, dan hasil kerja. Penelitian dengan menggunakan algoritma Iterative Dichotomizer Three (ID3) akan menghitung  beberapa  sampel  data  yang  nantinya  akan  menjadi  patokan  /  prioritas  dalam penentuan aturan dalam penyeleksian.
Fuzzy  Multi  Criteria  Decision  Making  Untuk Menentukan  Tenaga  Kerja  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Studi  Kasus  :  PT.
keputusan  yang  berfungsi  untuk  membantu  proses  pemilihan  karyawan  baru  dengan  metode Simple Additive Weighting (SAW). Penelitian ini memiliki parameter penilaian karyawan yang telah  ditentukan  oleh  pihak  divisi  yang  membutuhkan  karyawan  baru.  Konsep  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kerja  pada  setiap alternative  pada  semua  atribut.  Dalam  menentukan  penerimaan  karyawan  baru,  untuk perhitungan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  akan  menitik-beratkan  pada  6  kriteria, yaitu Ujian Tertulis, Ujian Psikotes, Pengalaman Kerja, Pendidikan, Nilai IPK, dan Wawancara.
di  PT.  Ploss  Asia  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tahani membahas tentang pembuatan aplikasi sistem pendukung keputusan  yang bertujuan membantu dalam  memberi  kemudahan  kepada  user  /  HRD  dalam  memilih  karyawan  dengan  sebuah aplikasi  /  sistem.  Salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  yang  digunakan  dalam  proses seleksi  calon  karyawan  pada  penelitian  ini  adalah  metode  Fuzzy  Tahani,  yaitu  suatu  metode yang  menawarkan  penyelesaian  masalah  keputusan  dengan  konsep  matematis  yang  mendasari penalaran  fuzzy.  Pada  penelitian  ini,  dalam  penentuan  penerimaan  karyawan  menggunakan  3 kriteria  faktor  psikologis,  yaitu  inteligency,  personality  test,  dan  attitude.  Proses  perhitungan
pada metode Fuzzy Tahani dihitung tanpa menggunakan bobot penilaian tiap kriteria dan hanya menghitung penilaian kriteria dari calon karyawan dengan metode Fuzzy Tahani.
Fuzzy  Multi  Criteria  Decision  Making Untuk Menentukan Tenaga Kerja Dengan Metode Simple Additive Weighting (Studi Kasus : PT.
keputusan  penerimaan  pegawai  baru  dengan  metode  yang  sama,  tetapi  dengan  kriteria  yang berbeda.  Kriteria  yang  digunakan  adalah  Karakter,  Keahlian,  Kecakapan,  Penampilan,  Test, Usia, dan Wawancara.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  SAW  sering  juga  dikenal  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif pada  semua  atribut.  Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (x)  ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [15].
Keterangan :
=  Nilai rating kinerja ternormalisasi =  Nilai atribut yang dimiliki dari setiap alternatif
=  Nilai terbesar
=  Nilai terkecil
benefit  =  Jika nilai terbesar adalah terbaik cost =  Jika nilai terkecil adalah terbaik Dimana adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternative pada atribut ; i = m dan j Nilai preferensi untuk setiap alternatif ( ) diberikan sebagai :
Keterangan : =  Ranking untuk setiap alternatif
=  Nilai bobot dari setiap kriteria
=  Nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai   yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif lebih terpilih.
Langkah Penyelesaian Metode Simple Additive Weighting (SAW), diantaranya :
1. Memberikan  nilai  setiap  alternatif  ( )  pada  setiap  kriteria  ( )  yang  sudah  ditentukan, dimana nilai i j
2. Memberikan nilai bobot (W) yang juga didapatkan berdasarkan nilai keanggotaan.
3. Melakukan normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi ( )  dari  alternatif pada  atribut berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan jenis  atribut  (atribut  keuntungan  /  benefit  =  MAKSIMUM  atau  atribut  biaya  /  cost  = MINIMUM). Apabila  berupa  artibut  keuntungan  maka nilai keanggotaan ( )  dari setiap kolom  atribut  dibagi  dengan  nilai  keanggotaan  MAX  (MAX )  dari  tiap  kolom,
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
sedangkan  untuk  atribut  biaya,  nilai  keanggotaan  MIN  (MIN )  dari  tiap  kolom  atribut
dibagi dengan nilai keanggotaan ( ) setiap kolom.
4. Melakukan  proses  perangkingan  untuk  setiap  alternatif  ( )  dengan  cara  mengalikan  nilai bobot ( ) dengan nilai rating kinerja ternormalisasi ( ).
Metode  yang  penulis  gunakan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  metode  kualitatif.  Metode kualitatif  adalah  penelitian  yang  menekankan  pada  quality  atau  hal  yang  terpenting  dari  sifat suatu  barang  /  jasa.  Hal  terpenting  dari  suatu  barang  atau  jasa  berupa  kejadian  /  fenomena  / gejala  sosial  adalah  makna  dibalik  kejadian  tersebut  yang  dapat  dijadikan  pelajaran  berharga bagi suatu pengembangan konsep teori. Suatu penelitian kualitatif dieksplorasi dan diperdalam dari  suatu  fenomena  sosial  atau  suatu  lingkungan  sosial  yang  terdiri  atas  perilaku,  kejadian, tempat, dan waktu [13].
John  Creswell  (1996)  memperkenalkan  lima  jenis  metode  penelitian  kualitatif,  yaitu Biografi,  Fenomenologi,  Grounded-theory,  Etnografi,  dan  Studi  Kasus.  Dari  kelima  jenis metode  kualitatif  tersebut,  penulis  memilih  jenis  penelitian  Studi  Kasus.  Dimana  sumber  data yang  diperoleh,  didapat  dari  salah  satu  jurnal  penelitian  pada  Related  Research  dengan  judul Sistem  Pendukung  Keputusan  Penyeleksian  Karyawan  di  PT.  Ploss  Asia  Menggunakan Metode Fuzzy Tahani dan Microsoft Visual Basic 6.0
Penulis ingin mengembangkan sistem pendukung keputusan penerimaan pegawai pada jurnal tersebut dengan metode dan kriteria yang berbeda. Metode yang dimaksud adalah dengan menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dan  kriteria  yang  digunakan  adalah Karakter, Keahlian, Kecakapan, Penampilan, Test, Usia, dan Wawancara.
Metode perancangan sistem yang digunakan pada aplikasi sistem pendukung keputusan penerimaan  pegawai  baru  menggunakan  metode  System  Development  Life  Cycle  (SDLC) dengan  tahapan  sebagai  berikut  [11]:  Perencanaan,  Analisis,  Perancangan,  Implementasi, Pengujian dan Pemeliharaan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Pemecahan Masalah dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dalam penyeleksian  penerimaan  pegawai  baru.  Metode  ini  memerlukan  kriteria-kriteria  dan  bobot untuk melakukan perhitungannya sehingga akan didapat alternatif terbaik. 3.2. Kriteria dan Bobot
Dalam  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  terdapat  kriteria  yang  dibutuhkan untuk  menentukan  siapa  yang  akan  terseleksi  sebagai  pegawai  baru  di  suatu  perusahaan. Adapun kriterianya adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan C 1 Karakter C 2 Keahlian C 3 Kecakapan C 4 Penampilan C 5 Test C 6
Usia C 7

## Wawancara
Dari  masing-masing  kriteria  tersebut  akan  ditentukan  bobot-bobotnya.  Untuk  lebih jelas, data bobot dibentuk dalam tabel di bawah ini :
Tabel 2. Bobot Bobot Keterangan 0.2 Sangat Rendah 0.4 Rendah 0.6 Sedang 0.8 Tinggi
1 Sangat Tinggi
3.3. Perhitungan Seleksi Penerimaan Pegawai Baru
Berdasarkan  langkah-langkah  penyeleksian  untuk  menentukan  penerimaan  pegawai baru  dengan  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW),  maka  langkah  yang harus dilakukan yaitu :
1. Memberikan nilai setiap alternatif ( ) pada setiap kriteria ( ) yang sudah ditentukan.
a. Karakter
Tabel 4.3 Karakter Karakter Nilai (Bobot) Keterangan 1 0.2 Sangat Buruk 2 0.4 Buruk 3 0.6 Cukup 4 0.8 Baik 5 1 Sangat Baik b. Keahlian Tabel 4.4 Keahlian Karakter Nilai (Bobot) Keterangan 1 0.2 Sangat Buruk 2 0.4 Buruk 3 0.6 Cukup 4 0.8 Baik 5 1 Sangat Baik c. Kecakapan
Tabel 4.5 Kecakapan Karakter Nilai (Bobot) Keterangan 1 0.2 Sangat Buruk 2 0.4 Buruk 3 0.6 Cukup 4 0.8 Baik 5 1 Sangat Baik d. Penampilan
Tabel 4.6 Penampilan Karakter Nilai (Bobot) Keterangan 1 0.2 Sangat Buruk 2 0.4 Buruk 3 0.6 Cukup 4 0.8 Baik 5 1 Sangat Baik e. Test Tabel 4.7 Test Karakter Nilai (Bobot) Keterangan 1 0.2 Sangat Buruk 2 0.4 Buruk 3 0.6 Cukup 4 0.8 Baik 5 1 Sangat Baik f. Usia
Tabel 4.8 Usia Usia Nilai (Bobot) Keterangan 1 0.2 Usia 15 - 18 Tahun 2 0.4 Usia 19 - 22 Tahun 3 0.6 Usia 23 - 26 Tahun 4 0.8 Usia 27 - 30 Tahun 5 1 Usia < 15 Tahun dan Usia > 30 Tahun
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
g. Wawancara Tabel 4.9 Wawancara Karakter Nilai (Bobot) Keterangan 1 0.2 Sangat Buruk 2 0.4 Buruk 3 0.6 Cukup 4 0.8 Baik 5 1 Sangat Baik
Dari  banyaknya  pelamar  yang  mengajukan  lamaran  pekerjaan  diambil  dua  orang pelamar  sebagai  contoh  untuk  penerapan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dalam penentuan penerimaan pegawai baru.
Supaya lebih jelas, misalkan untuk mendapatkan posisi pekerjaan di divisi Administrasi terdapat  pelamar  pertama  (A 1 )  dengan  usia  21  tahun  dan  pelamar  kedua  (A 2 )  dengan  usia  28 tahun.  Kedua  pelamar  ini  sudah  melakukan  test  dan  wawancara  dengan  divisi  Sumber  Daya Manusia  (SDM)  dan  penilaian  setiap  kriteria  sudah  dicatat  oleh  divisi  Sumber  Daya  Manusia (SDM) untuk diolah dalam penyeleksian penerimaan pegawai baru.
Tabel dibawah ini menunjukan data penilaian dari divisi Sumber Daya Manusia (SDM) dan rating kecocokan dari setiap alternatif ( ) pada setiap kriteria ( ).
Tabel 4.10 Data Penilaian Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 A 1 2 3 2 2 3 2 2
A 2 3 3 1 2 2 4 2

## Tabel 4.11 Rating Kecocokan
Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C 6 C 7 A 1 0.4   0.6   0.4   0.4   0.6   0.4   0.4 A 2 0.6   0.6   0.2   0.4   0.4   0.8   0.4
Berdasarkan Tabel 4.11 diatas, dapat dibentuk matriks keputusan X sebagai berikut :
2. Memberikan nilai bobot (W).
Untuk menentukan bobot pada divisi Administrasi dibentuk dalam tabel dibawah ini :
Tabel 4.12 Bobot Untuk Divisi Administrasi
Kriteria Bobot Keterangan C 1 0.6 Sedang C 2 1 Sangat Tinggi C 3 0.8 Tinggi C 4 0.6 Sedang C 5 1 Sangat Tinggi C 6 0.4 Rendah C 7 0.8 Tinggi
Dari Tabel 4.12 diperoleh nilai bobot (W) sebagai berikut :
3. Menormalisasi matriks X menjadi matriks R berdasarkan persamaan (1).
(1)
Keterangan : =  Nilai rating kinerja ternormalisasi =  Nilai atribut alternatif yang dimiliki dari setiap kriteria
=  Nilai terbesar
=  Nilai terkecil benefit  =  Jika nilai terbesar adalah terbaik cost =  Jika nilai terkecil adalah terbaik
a. Kriteria Karakter, termasuk atribut keuntungan (benefit)
b. Kriteria Keahlian, termasuk atribut keuntungan (benefit)
c. Kriteria Kecakapan, termasuk atribut keuntungan (benefit)
d. Kriteria Penampilan, termasuk atribut keuntungan (benefit)
e. Kriteria Test, termasuk atribut keuntungan (benefit)
f. Kriteria Usia, termasuk atribut biaya (cost)
g. Kriteria Wawancara, termasuk atribut keuntungan (benefit)
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Dari persamaan normalisasi matriks X diperoleh matriks R sebagai berikut :

## 4. Melakukan proses perangkingan dengan menggunakan persamaan (2).
Keterangan :
=  Ranking untuk setiap alternatif
=  Nilai bobot dari setiap kriteria
=  Nilai rating kinerja ternormalisasi Jadi, hasil yang diperoleh sebagai berikut :
V 1 =  (0.6)(0.67) + (1)(1) + (0.8)(1) + (0.6)(1) + (1)(1) + (0.4)(1) + (0.8)(1)
=  0.40 + 1 + 0.8 + 0.6 + 1 + 0.4 + 0.8
=  5
V 2 =  (0.6)(1) + (1)(1) + (0.8)(0.5) + (0.6)(1) + (1)(0.67) + (0.4)(0.5) + (0.8)(1) =  0.6 + 1 + 0.4 + 0.6 + 0.67 + 0.2 + 0.8 =  4.27 Nilai  terbesar  ada  pada  V 1 sehingga  alternatif  A 1 (Pelamar  Pertama)  adalah  alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik. Untuk lebih jelas, lihat pada Tabel 4.13 dibawah ini :
Tabel 4.13 Perankingan Pelamar Untuk Divisi Administrasi
Alternatif Kriteria Karakter Keahlian Kecakapan Penampilan A 1 0.4 0.6
0.4 0.4
A 2 0.6 0.6 0.2 0.4 Alternatif Kriteria Hasil Test Usia Wawancara A 1 0.6 0.4 0.4 5 A 2 0.4 0.8
0.4 4.27
3.4. Program Flowchart
Gambar 1. Bagan Alir Program (Program Flowchart) Yang Diajukan
3.5. Use Case Diagram
Gambar 2. Use Case Diagram Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Baru

## 3.6. Activity Diagram
Gambar 3. Activity Diagram Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Baru
3.7. Entity Relationship Diagram (ERD)
Gambar 4. Entity Relationship Diagram (ERD)
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
3.8. Relasi Antar Tabel
Gambar 5. Relasi Antar Tabel
3.9. Layout Hasil Rancangan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Baru Dengan Menggunakan Metode Simple Aditive Weighting (SAW)
Menu Utama
Gambar 7. Menu Utama Data Divisi
Gambar 8. Data Divisi
Bobot Divisi
Gambar 9. Bobot Divisi
Data Penilaian Gambar 11. Data Penilaian
Hasil Seleksi
Gambar 12. Hasil Seleksi
4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dari  perancangan  dan  pembangunan  aplikasi  sistem pendukung keputusan penerimaan pegawai baru dengan menggunakan metode  Simple Additive Weighting (SAW), maka dapat ditarik kesimpulan sebagai   berikut :
a. Aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  pegawai  baru  ini  dapat  membantu manajer  divisi  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  dalam  pengambilan  keputusan  penerimaan pegawai baru.
b. Penggunaan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  pada  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  penerimaan  pegawai  baru  ini  akan  memperoleh  hasil  penyeleksian  yang berbeda, karena menggunakan nilai prioritas atau bobot yang ditentukan setiap divisi yang membutuhkan pegawai baru ke dalam sistem.
c. Semakin  banyak  alternatif  (calon  pegawai  baru)  dan  penggunaan  kriteria  yang  lebih spesifik, maka sistem akan menghasilkan nilai dari proses penyeleksian yang lebih akurat.
d. Aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  pegawai  ini  mempermudah  dan mempercepat  kinerja  divisi  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  dalam  proses  penerimaan pegawai baru.

## 5. SARAN
Saran-saran  untuk  untuk  penelitian  lebih  lanjut  untuk  menutup  kekurangan  penelitian. Tidak memuat saran-saran diluar untuk penelitian lanjut.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Al Fatta ,  Hanif.  2007.  Analisis  dan  Perancangan  Sistem  Informasi  untuk  Keunggulan Bersaing Perusahaan dan Organisasi Modern. Yogyakarta : Andi Offset.
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
[2]. Antonius Agung,  Titin  Winarti,  Vensy  Vydia.  2013.  Sistem  Pendukung  Keputusan Penyeleksian  Karyawan  di  PT.  Ploss  Asia  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tahani  dan Microsoft Visual Basic 6.0. Jurnal Transit : Volume 1 Nomer 3.
[3]. Hariyanto ,  Bambang.  2004.  Rekayasa  Sistem  Berorientasi  Objek.  Bandung  : Informatika.
[4]. Jogiyanto H.M.  2001.  Analisis  dan  Desain  Sistem  Informasi  Pendekatan  Tersruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis. Yogyakarta : Andi Offset.
[5]. Jogiyanto HM.,  MBA.,  Akt.,  Ph.D.  Pengenalan  Komputer  :  Dasar  Ilmu  Komputer, Pemrograman, Sistem Informasi dan Inteligensi Buatan Ed. III. Yogyakarta : Andi Offset.
[6]. Kadir ,  Abdul.  2005.  Pemrograman  Basis  Data  dengan  Visual  Basic  Jilid  1  &  2. Yogyakarta : Andi Offset.
[7]. Kadir,  Abdul.  2008.  Pengenalan  Sistem  Informasi  Edisi  Kesatu.  Yogyakarta  :  Andi Offset.
[8]. Kenneth E. Kendall dan Julie E. Kendall. 2010. Analisis dan Perancangan Sistem Edisi Kelima Jilid 1. Jakarta : PT. INDEKS.
[9]. Kuristanto , Andri. 2008. Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasi. Yogyakarta : Gava Media.
[10]. Ninik Kristiyani, Andeka  Rocky  Tanaamah,  Charitas  Fibriani.  2011.  Sistem  Pendukung Keputusan  dengan  Menggunakan  Algoritma  Iterative  Dichotomizer  Three  (Studi  Kasus Sistem PT. Warna Agung Semarang). Jurnal Teknologi Informasi-Aiti : Vol. 8. No.1.
[11]. Nugroho ,  Adi.  2010.  Rekayasa  Perangkat  Lunak  Berorientasi  Objek  dengan  Metode USDP (Unified Software Development Process). Yogyakarta : Andi Offset.
[12]. Pressman ,  Roger  S.  2002.  Rekayasa  Perangkat  Lunak  Pendekatan  Praktisi  (Buku  I). Yogyakarta : Andi Offset.
[13]. Satori ,  Djaman  dan  Aan  Komariah.  2009.  Metodologi  Penelitian  Kualitatif.  Bandung  : Alfabeta.
[14]. Setiabudi S,  Erwin.  2012.  Sistem  Penunjang  Keputusan  Untuk  Penerimaan  Karyawan Baru Pada PT. Pupuk Kalimantan Timur. Yogyakarta : STMIK AMIKOM.
[15]. Sri Kusumadewi ,  Sri  Hartati,  Agus  Harjoko,  Retantyo  Wardoyo.  2006.  Fuzzy  Multi- Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta : Graha Ilmu.
[16]. Talib , Haer. 2011. Panduan Lengkap Microsoft Access 2010. Elexmedia Komputindo.
[17]. Tua Efendi Hariandja,  Marihot.  2002. Manajemen Sumber Daya  Manusia.  Jakarta : PT. GRASINDO.