Received 20 th Aug 2023, revision 5 th Oct 2023, accepted 15 th Apr 2023, published 30 th Jun 2023
98 | Doi : 10.46510/jami.v4i1.113 | ISSN 2722-4406 (p)/2722-4414(e) | https://journal.akb.ac.id/

## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan dengan Metode SAW (Studi Kasus Bank BTPN Gresik Kcp)
Erza Farrel Arighy 1 , Aidina Ristyawan,M.kom 2 , M.Majibulloh Muzaki,S.Kom.,M,Cs 3
1,2 Sistem informasi, Teknik, Universitas Nusantara PGRI Kediri, e-mail : farelarigihy@gmail.com 1 , aidinarysti@unpkediri.ac.id 2 , m.n.muzaki@gmail.com 3 Penulis Korespondensi. Erza Farrel Arighy, Sistem Informasi, Teknik, Universitas Nusantara PGRI
Kediri, e-mail : farelarigihy@gmail.com

## A B S T R A K
Objektif. Pendaftaran pekerja adalah sesuatu yang penting bagi kantor atau organisasi untuk mendapatkan perwakilan baru yang  direncanakan  dalam  menduduki  suatu  posisi.  Di  organisasi  tertentu,  siklus  pendaftaran  sebenarnya  memanfaatkan Microsoft  Succeed  untuk  menyimpan  informasi  dari  kandidat,  mulai  dari  pendaftaran,  mulai  penentuan  hingga  tahap penentuan  pekerja yang direncanakan. Sampai saat ini, cara  mempekerjakan  perwakilan di KCP  Bank BTPN  Gresik  masih belum subjektif, yang sebenarnya menghabiskan sebagian besar hari untuk memutuskan hasil akhir dari pendaftaran pekerja sesuai aturan yang ditetapkan oleh organisasi. Persyaratan data yang cepat dan tepat juga perlu diterapkan oleh KCP Bank BTPN Gresik dalam menjaring perwakilan baru untuk dapat memilih dan memberikan SDM yang mumpuni di bidangnya. Eksplorasi berarti melibatkan strategi dalam siklus dinamis, sehingga digunakan suatu teknik, khususnya strategi ekspansi berbobot. Salah satu teknik yang dapat dimanfaatkan dalam suatu navigasi adalah Simple Additive Weighting (SAW). Teknik SAW digunakan untuk menentukan nilai tertinggi dari hasil penentuan posisi terhadap pilihan saat ini dengan menghitung ukuran dan beban yang tidak sepenuhnya ditentukan. Selain itu, eksplorasi ini dibentuk menjadi kerangka kerja data untuk bekerja dengan klien dalam melakukan sistem pendukung keputusan  pimilihan karyawan yang representatif. Metode. Salah satu teknik yang dapat dimanfaatkan dalam suatu navigasi adalah Simple Additive Weighting (SAW). Teknik SAW digunakan untuk menentukan nilai tertinggi dari hasil penentuan posisi terhadap pilihan saat ini dengan menghitung ukuran dan beban yang tidak sepenuhnya ditentukan.
Hasil. Hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa  sistem pendukung  keputusan yang  dibangun  dengan menggunakan  metode SAW telah bekerja dengan baik dan benar antara perhitungan manual excel dan perhitungan yang dilakukan dengan software yang tepat.
Kesimpulan. Dalam prosesnya dilakukan dalam penentuan ranking calon karyawan yang akan datang melalui perhitungan menggunakan  teknik  Simple  Additive  wighting,  mulai  dari  penyusunan  aturan,  pemberian  beban,  kewajaran  penilaian, standardisasi dan penentuan posisi. Berdasarkan hasil yang sudah dilkaukan dalam penelitian ini, calon karyawan di KCP Bank BTPN Gresik yang memiliki nilai terbaik adalah up-and-comer dengan kode V3. Kata kunci : Penerimaan karyawan, Sistem pendukung keputusan, Simple Additive Weighting (SAW)

## A B S T R A C T
Objective Employee  registration  is  something  that  is  important  for  an  office  or  organization  to  get  new  representatives planned  to  occupy  a  position.  In  certain  organizations,  the  actual  registration  cycle  utilizes  Microsoft  Success  to  store information  from  candidates,  from  registration,  from  selection  to  the  planned  hiring  stage.  Until  now,  how  to  hire representatives at KCP Bank BTPN Gresik is still not subjective, which actually spends most of the day deciding the final result of the registration of workers according to the rules set by the organization. Fast and precise data requirements also need to be applied by the KCP Bank BTPN Gresik in recruiting new representatives to be able to select and provide qualified human resources  in  their  fields.  Exploration  means  involving  a  strategy  in  a  dynamic  cycle,  so  a  technique  is  used,  especially  a weighted expansion strategy. One technique that can be used in navigation is Simple Additive Weighting (SAW). The SAW technique is used to determine the highest value of the positioning results against the current selection by calculating sizes and loads that are not fully determined. In addition, this exploration is formed into a data framework for working with clients in conducting a representative employee choice decision support system.
Methods. One technique that can be used in navigation is Simple Additive Weighting (SAW). The SAW technique is used to determine the highest value of the positioning results against the current selection by calculating sizes and loads that are not fully determined.
Results. The test results show that the decision support system built using the SAW method has worked well and correctly between excel manual calculations and calculations carried out with the right software.
Conclusion. In the process, it is carried out in determining the ranking of prospective employees who will come through calculations using the Simple Additive wighting technique, starting from the preparation of rules, assigning burdens, fairness of assessment, standardization and positioning. Based on the results that have been carried out in this study, the prospective employee at KCP Bank BTPN Gresik who has the best value is an up-and-comer with code V3.
Keywords :
Employee Recruitment, Decision Support System, Simple Additive Wighting (SAW)

## 1. PENDAHULUAN
Pada  periode  mekanis  ini,  inovasi  data  diperlukan  oleh  setiap  organisasi  untuk menikmati  manfaat  yang  luar  biasa.  Penanganan  informasi  yang  cepat,  inovasi kumpulan data, dan pemulihan data yang singkat merupakan salah satu keunggulan dari  inovasi  data  masa  ini.  Alasan  ini  sungguh  pengaruhi  dunia  usaha  penuh menentukan pilihan yang efisien, akurat, dan mnimalisir kesalahan yang ditimbulkan pada  manusia  (human  blunder).  Demi  membantu  pelaksanaan,  sebuah  organisasi perlu mempunyai SDM yang sangat diandalkan. Saat mendapat SDM ataupun umum disebut sebagai pekerja organisasi, organisasi melakukan penetapan atau pendaftaran pendaftaran perwakilan.  Untuk mendapatkan SDM terbaik, siklus  penentuan  harus dilakukan  dengan  tepat  dan  akurat.  Siklus  pemilihan  SDM  membutuhkan  metode yang  terkoordinasi  dan  tepat  untuk  menghasilkan  SDM  berkualitas  yang  dapat mendukung hasil asosiasi. SDM merupakan wadah bagi asosiasi dan organisasi untuk memiliki  pilihan  untuk  berkembang  dan  membina  singkron  sama  visi  dan  misi organisasi.
Salahsatu  strategi  yang  tepat  untuk  penetapan  tersebut  adalah  teknik  Simple Additive  Weighting  (SAW).  Menurut  Menurut  (Sundari  &  Taufik,  2014)  Strategi digunakan  dalam  pilihan  ini  sistem  penunjang  keputusan  ialah  teknik  Simple Additive Weighting (SAW), sebab bisa menetapkan bobot insentif berdasarkan tiap karakteristik, lalu pada saat itu, lanjutkan dengan siklus menentukan posisi yang akan memilih  opsi  terbaik  dari  berbagai  pilihan  lain,  untuk  keadaan  ini  pilihan  yang dimaksud  adalah  yang  memenuhi  syarat  untuk  diakui.  sebagai  perwakilan  lain mengingat langkah-langkah yang sudah di tentukan.
Dengan  sistem  positioning  ini,  diyakini  evaluasi  akan  lebih  tepat  karena mengingat standar dan beban telah diselesaikan sehingga akan diperoleh hasil yang lebih  tepat  tentang  siapa  yang  akan  dipilih  sebagai  karyawan  baru  dalam  suatu organisasi.
Menurut (Alim Murtopo & Aynuning Putri, 2016) menunjang ketepatan informasi yang  ditangani  oleh  sistem,  diperlukan  teknik,  dan  teknik  yang  dipakai  dalam penelitian  ini  ialah  metode  SAW  yang  biasa  disebut    penjumlahan  berbobot. Menemukan  jumlah  terbobot  dari  peringkat  kinerja  setiap  alternatif  untuk  semua atribut  membentuk  dasar  dari  metode  SAW.  Matriks  keputusan  (X)  harus dinormalisasi dengan skala yang proporsional terhadap semua rating alternatif agar dapat menggunakan metode SAW [3,4]. Karena evaluasinya didasarkan pada kriteria dan  bobot  yang  telah  ditentukan,  diharapkan  akan  lebih  presisi.  selama  proses pemeringkatan,  memungkinkan  hasil  yang  lebih  tepat  mengenai  siapa  yang  akan diterima sebagai karyawan baru.
Menurut  (Yoga,  Saputri,  &  Widjaja,  2019)  Dengan  menggunakan  metode  SAW mengklaim mampu menentukan bobot  insentif untuk setiap  ukuran. Pada saat itu, penentuan posisi didasarkan pada nilai terbesar, memungkinkan untuk menentukan tiga peringkat terbaik dan tiga terkecil, serta memfasilitasi pemilihan opsi terbaik.
Metode Simple Additive Weighting (SAW) dipilih menurut (Pamungkas & Kusnadi, 2019),  karena  beberapa  jurnal,  antara  lain  Pt.Cahaya  Fajar  Kaltim  Pltu  Embalut Tanjung  Batu,  juga  dikenal  sebagai  PT  Selection,  menggunakan  Simple  Additive Weighting  untuk  memilih  yang  terbaik  karyawan  setiap  kuartal.Pekerja  terbaik, keluarga yang sehat, bahagia, dan teknik Pembobotan Aditif yang lugas.
Menurut (Yupianti & Sari, 2017) Teknik SAW (Simple Additivie Weighting) dipilih dengan alasan bahwa teknik ini meningkatkan cara pengukuran yang paling umum. penerimaan karyawan dengan tujuan bahwa hasilnya lebih akurat dan tepat karena mereka bergantung pada aturan dan beban yang ditentukan sebelumnya.
Bank BTPN adalah perusahaan swasta di industri perbankan. Wajar jika banyak calon  orang  Indonesia  yang  mencari  pekerjaan  di  Bank  BTPN.  Oleh  karena  itu, pengambilan keputusan memerlukan objektivitas. Manusia masih membuat banyak keputusan  subjektif.  Belum  lagi  bahaya  nepotisme  yang  tak  terhindarkan.  Bisa berdampak  pada  pelaksanaan  hierarki  jika  dibiarkan  dari  waktu  ke  waktu.  Tujuan utama  seleksi  adalah  untuk  menemukan  kandidat  yang  ideal  untuk  suatu  posisi sehingga  mereka  dapat  melakukan  yang  terbaik  untuk  jangka  waktu  yang  lama. Dibutuhkan waktu yang lama dan waktu yang lama. dana yang tidak sedikit tentunya untuk mencari calon pegawai yang benar-benar memenuhi kriteria yang tepat karena proses seleksi rekrutmen pegawai Bank BTPN yang begitu panjang.

## 2. MATERIAL DAN METODE
Metode penambahan berbobot adalah nama umum lainnya untuk metode SAW. Konsep dasar metode SAW adalah memantau bobot total dari peringkat kinerja setiap alternatif  di  semua  atribut.  Metode  SAW  mengharuskan  matriks  keputusan  (x) dinormalisasi  menjadi  skala  proporsional  dengan  semua  peringkat  alternatif  yang tersedia (Taufiq & Permana, 2018).
𝑟 ⎩ ⎪ ⎨ ⎪ ⎧ 𝑋
𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑖 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) 𝑀𝑖𝑛  𝑋 𝑋 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝐽 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎/𝑘𝑒𝑟𝑢𝑔𝑖𝑎𝑛 (𝐶𝑜𝑠𝑡) (1.1) Keterangan
Rij = Nilai peringkat kinerja yang dinormalisasi Xij = Adalah nilai atribut dari setiap alternatif Max = Dimana  max adalah nilai terbesar Min = Adalah Nilai terkecil Benefit = jika nilai terbesar adalah yang terbaik Cost = jika nilai terkecil adalah yang terbaik Dimana  rij  adalah  nilai normalisasi  kinerja  alternatif  Ai  pada Cj;j=1,2,...,n,  dan i=1. Berikut adalah daftar nilai preferensi masing-masing alternatif (Vi):
𝑉𝑖 = 𝑊𝑗𝑟𝑖𝑗  (1.2)
Keterangan Vi = adalah nilai preferensi Wj = adalah bobot peringkat Rij = adalah peringkat kinerja yang dinormalisasi Preferensi  terhadap  alternatif  Ai  ditunjukkan  dengan  nilai  Vi  yang  lebih  besar. Langkah-langkah metode SAW adalah :
1. Menentukan beberapa atribut dan jumlah pilihan (kriteria).
2. menentukan bobot dari masing-masing kriteria yang telah ditentukan.
3. Proses perangkingan.
Jarak  dan  prioritas  setiap  kriteria  harus  secara  akurat  mencerminkan  setiap bobot.  Rumus  pembobotan  digunakan  untuk  menguasai  apa  yang  disebut pembobotan tidak proporsional.
2.1 Langkah-langkah untuk Menyelesaikan Metode SAW Berikut adalah langkah – langkah metode SAW (Taufiq & Permana, 2018):
1. Berilah  nilai  dari  setiap  alternatif  (Ai)  pada  setiap  kriteria  (Cj)  yang  sudah ditetapkan, dimana I = 1,2,..., m dan j = 1, 2, ..., n.
2. Berilah nilai berbobot (W) yang juga didapat dari nilai partisipasi.
3. Melakukan  normalisasi matriks  dengan  melakukan  perhitungan  nilai   rating kinerja ternormalisasi (rij) dari pilihan lain (Ai) pada karakteristik (Cj) dilihat dari persamaan yang berubah sesuai dengan jenis atribut (manfaat = Max atau biaya  kualitas  =  Min).  Dari  segi  atribut  manfaat,  nilai  partisipasi  (Xij)  setiap segmen  karakteristik  dipartisi  dengan  nilai  partisipasi  maksimum  (MAX  xij) untuk setiap bagian, sedangkan untuk atribut biaya, nilai partisipasi MIN (MIN xij) untuk setiap kolom.
4. Melakukan proses penentuan peringkat untuk setiap opsi lain atau alternatif (Vi)  dengan  memindahkan  nilai  bobot  (Wj)  dengan  nilai  peringkat  kinerja normalisasi  (rij).

## 2.2 analisis dan implementasi
Dijadikan  acuan  untuk  perancangan  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan pegawai  baru,  adapula  langkah  langkahnya  di  mulai  dengan  mengidentifikasi masalah  terlebih  dahulu  untuk  penerimaan  karyawan,  kemudian  menentukan metode  yang  digunakan  dalam  mangatasi  permasalahan  tersebut  dengan menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Selanjutnya  dengan pengumpulan  data  yang  diperoleh  dari  Bank  BTPN  Gresik  KCP  selanjutnya implementasi metode SAW yaitu dengan penentuan nilai kriteria dan bobot matriks keputusan  berdasarkan  kriteria  dan  bobot  normalisasi  matriks  mencari  alternatif yang terbaik. Dan setelah itu hasil dari perangkingan yang digunakan sebagai bahan pengambilan keputusan.
2.3 Penentuan Kriteria dan Pembobotan
Adapun kriteria yang digunakan dalam pemilihan penerimaan calon karyawan pada Bank BTPN Gresik KCP diantaranya :
1. Proaktif 6. Perumbuhan Bersih O/S 2. Disiplin Diri 7. Know Your Product & Program 3. Integritas 8. Serving Team
4. Interaksi Sosial   9. Know Your Procedure
5. Motivation Fit  10. Aktivasi Kartu
Kriteria  –  kriteria  digunakan  dalam  penelitian  ini  diperoleh  dari  hasil pertemuan dengan kepala cabang Bank Btpn Gresik Kcp.
Adapun  pembobotan  yang  diberikan  pada  masing  –  masing  kriteria  adalah sebagai berikut.

## a. Proaktif
Fokus kepada pencarian solusi bukan menyalakan pihak lain.
Tabel 1 Sub Kriteria Proaktif Proaktif Bobot Sangat kurang 1 Kurang 2 Sesuai dengan harapan 3 Lebih dari yang diharapkan 4 Sangat lebih dari harapan 5

## b. Disiplin diri
Mampu  mengalakan  rasa  enggan,  memiliki  kemauan  diri  yang  kuat  untuk melakukan kebiasaan yang baik secara konsisten.
Tabel 2 Sub Kriteria Disiplin Diri Disisplin Diri Bobot Sangat kurang 1 Kurang 2 Sesuai dengan harapan 3 Lebih dari yang diharapkan 4 Sangat lebih dari harapan 5

## c. Integritas
Dapat dipercaya, bertanggung jawab atas tindakan dan ucapannya, memegang teguh etika, jujur.
Tabel 3 Sub Kriteria Integritas Integritas Bobot Sangat kurang 1 Kurang 2 Sesuai dengan harapan 3 Lebih dari yang diharapkan 4 Sangat lebih dari harapan 5 d. Interaksi sosial Mudah  menjalin  relasi  dengan  orang  baru  dan  mampu  menjaga  hubungan dengan baik Tabel 4 Sub Kritera Interaksi Sosial Interaksi sosial Bobot Sangat kurang 1 Kurang 2 Sesuai dengan harapan 3
Lebih dari yang diharapkan 4 Sangat lebih dari harapan 5 e. Motivasi Fit Motivasi kerja di bidangnya, kemampuan untuk belajar. Tabel 5 Sub Kriteria Motivasi Fit Motivasi Fit Bobot Sangat kurang 1 Kurang 2 Sesuai dengan harapan 3 Lebih dari yang diharapkan 4 Sangat lebih dari harapan 5 f. Perumbuhan Bersih O/S Membuat pinjaman di bank BTPN bertumbuh Tabel 6 Sub Kriteria Perumbuhan Bersih O/S Perumbuhan Bersih O/S Bobot Sangat kurang 1 Kurang 2 Sesuai dengan harapan 3 Lebih dari yang diharapkan 4 Sangat lebih dari harapan 5

## g. Know Your Product & Program
Memahami betul product yang ada di bank BTPN dan program – program di Bank BTPN.
Tabel 6 Sub Kriteria Know Your Product & Program Know Your Product & Program Bobot Sangat kurang 1 Kurang 2 Sesuai dengan harapan 3 Lebih dari yang diharapkan 4 Sangat lebih dari harapan 5 h. Serving Team Melakukan kerjasama team dengan baik. Tabel 7 Sub Kriteria Serving Team Serving Team Bobot Sangat kurang 1 Kurang 2 Sesuai dengan harapan 3 Lebih dari yang diharapkan 4
Sangat lebih dari harapan 5
i. Know Your Procedure Memahami procedure – procedure di Bank BTPN. Tabel 8 Sub Kriteria Know Your Procedure Know Your Procedure Bobot Sangat lebih dari harapan 1 Lebih dari yang diharapkan 2 Sesuai dengan harapan 3 kurang 4 Sangat kurang 5 j. Aktivasi Kartu
Memahami  secara  betul  pengaktivan  kartu  berupa  pinjaman,  pensiunan, jenius.
Tabel 9 Sub Kriteria Aktivasi Kartu Aktivasi Kartu Bobot Sangat lebih dari harapan 1 Lebih dari yang diharapkan 2 Sesuai dengan harapan 3 kurang 4 Sangat kurang 5

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengumpulkan  data  dari  kantor  Bank  BTPN Gresik  Kcp  serta  melakukan  penelitian  guna  mengimplementasikan  program  yang dirancang. Data yang di peroleh adalah data kriteria untuk calon karyawan.
Tabel 10 Alternatif NO Kode Alternatif 1 A1 Calon Karyawan 1 2 A2 Calon Karyawan 2 3 A3 Calon Karyawan 3 3.1 Proses Penghitungan Metode SAW 1. Memntukan alternatif dan nilai alternatif serta memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif Tabel 11 Nilai Alternatif Alternatif C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8  C9  C10 Calon karyawan 1  3 4 3 2 3 2 3 4 2 2 Calon karyawan 2  4 3 3 3 3 4 3 3 3 3
Calon karyawan 3  3 3 3 4 4 3 4 3 2 4
2. Hitung  nilai  kinerja  ternormalisasi  (rij)  dari  alternatif  Ai  berdasarkan kriteria Cj untuk menormalkan matriks keputusan. Tabel 12 Matrik normalisasi SAW Alternatif C1 C2 C3  C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 Calon karyawan 1  0,75  1 1 0,5  0,75  0,5 0,75  1 1 1 Calon karyawan 2  1 0,75  1 0,75  0,75  1 0,75  0,75  0,67  0,67 Calon karyawan 3  0,75  0,75  1 1 1 0,75  1 0,75  1 0,5
Proses  pemeringkatan  berdasarkan  bobot  yang  diberikan  oleh  pengambil keputusan :          W = [0,05 0,05 0,05 0,1 0,05 0,15 0,15 0,15 0,1] Hasil yang diproleh adalah sebagai berikut : V1=
(0,5)(0,75)+(0,05)(1)+(0,05)(1)+(0,1)(0,5)+(0,05)(0,75)+(0,15)(0,5)+(0,15)(0,75)+(0,1
5)(1)+(0,15)(1)+(0,10)(1) = 0,8125
V2= (0,5)(0,1)+(0,05)(0,75)+(0,05)(1)+(0,10)(0,75)+(0,05)(0,75)+(0,15)(1)+(0,15)(0,75)+(0 ,15)(0,75)+(0,15)(0,67)+(0,10)(067) = 0,79166667
V3= (0,5)(0,75)+(0,05)(0,75)+(0,05)(1)+(0,10)(0,1)+(0,05)(0,1)+(0,15)(0,75)+(0,15)(0,1)+( 0,15)(0,75)+(0,15)(0,1)+(0,10)(05) = 0,85
Tabel 13 Perangkingan Kode  Nama Alternatif Nilai Alternatif  Ranking V1 Calon Karyawan 1  0,8125 2 V2 Calon Karyawan 2  0,79166667 3 V3 Calon Karyawan 3  0,85 1 3.2 Perancangan Sistem
a. Form Login
Sebelum menggunakan SPK penerimaan karyawan pemakai harus memasukkan nama  pengguna  dan  password  untuk  membuka  aplikasi  tersebut  menjelaskan bahawa admin saja sama user yang bisa mengakses program tersebut.

## b. Menu Data Kriteria
Selanjutnya  memasukan  data  kriteria  dan  fitur  ubah  untuk  memberikan  kode kriteria,  memberikan  kriteria  bobot  dan  tipe  benefit  atau  cost,  sedangkan  sub kriteria bobot  untuk kriterianya.
c. Sub Kriteria Memasukan sub kriteria dan serta bobot dari sub kriteria.

## d. Menu Alternatif
Selanjtunya  memasukan  nama  alternatif  atau  calon  karyawan  yang  terdiri  dari beberapa fitur yaitu tambah alternatif untuk menambahkan alternatif, fitur lihat untuk  melihat  nilai  –  nilai  yang  diberi  untk  alternatif,  fitur  ubah  untuk memberikan nilai untuk alternatif, fitur hapus unutk menghapus alternatif.

## e. Menu Penilaian
Di  dalam  hasil penilaian  menjelaskan  hasil  tahapan  perhitungan  nilai  alternatif kriteria dan perankingan pada implementasi program yang sudah di buat.
1. Form hasil analisa
2. Hasil Normalisasi Pembobotan

## 3. Perhitungan Normalisasi

## 4. Perangkingan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  ditarik  kesimpulan bahwa  pemilihan  karyawan  terbaik  tidak  didasarkan  pada  pengenalan  calon karyawan  dengan  bisnis;  melainkan  harus  memiliki  nilai  kompetensi  yang  tinggi sesuai dengan kriteria yang digunakan bisnis tersebut.
Dalam  prosesnya  dilakukan  dalam  penentuan  ranking  calon  karyawan  yang akan  datang  melalui  perhitungan  menggunakan  teknik  Simple  Additive  wighting, mulai dari penyusunan aturan, pemberian beban, kewajaran penilaian, standardisasi dan penentuan posisi. Berdasarkan hasil yang sudah dilkaukan dalam penelitian ini, calon karyawan di KCP Bank BTPN Gresik yang memiliki nilai terbaik adalah up-and- comer dengan kode V3.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih khususnya kepada Bank BTPN Gresik Kcp yang telah menyediakan tempat untuk penelitian akhir saya, dan juga kepada pembimbing skripsi saya yang telah mengevaluasi laporan yang saya buat.

## DAFTAR PUSTAKA
Alim  Murtopo,  A.,  &  Aynuning  Putri,  R.  (2016).  Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Pegawai Menggunakan Metode SAW pada PDAM Tirta  Dharma  Tegal  Decision  Support  System  Design  Selection  Recruitment  of Employees  Using  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Method  in  PDAM  Tirta Dharma Tegal. Citec Journal, 3(2).
Pamungkas,  P.  S.,  &  Kusnadi,  Y.  (2019).  Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Simple Additve Weighting (Saw) Pada Pt  Ringkat. Ejournal-Umht.Org,  5(1),  71–77.  Retrieved  from  http://ejournal-
umht.org/index.php/tik/article/view/243
Sundari,  S.  S.,  &  Taufik,  Y.  F.  (2014).  Pegawai  Baru  Dengan  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting ( Saw ). Sisfotenika, Vol. 4, No, 140–151.
Taufiq,  R.,  &  Permana,  A.  A.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Karyawan  Menggunakan  Simple  Additive  Weighting  Studi  Kasus  PT.  Trafoindo Prima Perkasa. JURNAL Al-AZHAR INDONESIA SERI SAINS DAN TEKNOLOGI, 4(4), 186. https://doi.org/10.36722/sst.v4i4.309
Yoga, H., Saputri, D., & Widjaja, A. (2019). Keputusan Penentuan Karyawan Call Center Terbaik Studi Kasus–: Pt . Edi Indonesia Divisi Call Center. A, 190–196.
Yupianti, Y., & Sari, S. P. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan  Metode  SAW  (Studi  Kasus  di  PT.  Nusantara  Sakti  Ciptadana Finance  Kota  Bengkulu). Jurnal  Media  Infotama,  13(2),  55–66. https://doi.org/10.37676/jmi.v13i2.453