## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PEREKRUTAN KASIR MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Welfriede Siregar 1* , Masrizal 2 , Ibnu Rasyid Munthe 3 1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu alfredsiregar03@gmail.com 1 , masrizal120405@gmail.com 2 , ibnurasyidmunthe@gmail.com 3

## Abstract
This study aims to solve the selection problem of recruiting employees to be placed in the cashier section at Growmart (Cab. Farming Business) - Bagan Batu Farm Shop. To facilitate the selection of cashiers at this company, it is done by building a decision support system that can help make it easier for companies to  select  prospective  cashiers  to  be  employed  at  the  company.  Decision  support  system  built  using  the Simple Additive Weighting method. The criteria used in the DSS SAW method consist of psychological tests, interviews, health tests, education and work experience. The results of data processing from this research case study, obtained the 3 best cashier candidates with rank 1 is cashier 06 with a value of 1.00890, rank 2 is candidate for cashier 05 with a value of 1.00339, and rank 3 is candidate cashier 02 with a value of 0.99813.
Keywords: Selection, Cashier, SAW, Criteria, Company.

## 1. PENDAHULUAN
Dalam  suatu  perusahaan  bisnis,  kasir memiliki  fungsi  penting  dalam  pelayanan  yang efektif  dalam  bertransaksi.  Ketelitian  dan kemampuan untuk berkomunikasi sangat diperlukan  saat  bekerja.  Selain  itu,  kecakapan dalam menjalankan mesin kasir yang terintegrasi dengan  teknologi  seperti  terminal  pembayaran melalui debit maupun scan QR Code . Berdasarkan  hal  tersebut,  diperlukan  personil yang  memiliki  keterampilan  dan  kemampuan khusus untuk bekerja secara multitasking . Runtutan  kegiatan  transaksi  pada  kasir dimulai  dari  input  kode  barang  pada  sistem, menjumlah  total  transaksi  konsumen,  sampai mengemas  barang  sesuai  jenis  dan  varian  yaitu memisahkan  kantung  barang  makanan  dari produk yang berbahan kimia. Selain itu kasir juga dituntut  untuk  dapat  lebih  teliti  dan  cekatan dalam  melakukan  transaksi  seperti  menginput barang  yang  keluar  atau  masuk  dari supplier , melakukan audit tanggal kadaluarsa pada produk yang dijual, menyusun barang pada etalase sesuai jenis  dan  varian,  hingga  memberikan  uang kembalian kepada pelanggan.
Transaksi  yang  dilakukan  harus  dapat dipertanggung  jawabkan  oleh  pihak  kasir.  Oleh
sebab  itu  personil  yang  dapat  diandalkan  untuk bertransaksi  pada  sebuah  bisnis.  Personil  kasir yang telaten dalam bertransaksi yang terintegrasi dengan  teknologi  dapat  membuat  laporan penjualan  secara  rutin  untuk  menghindari kerugian  maupun  kesalahan  dalam  bertransaksi. Seperti  Growmart  (Cab.  Usaha  Tani)  yang merupakan  toko  pertanian  terlengkap  di  Bagan Batu  Kota.  Perusahan  ini  juga  membutuhkan kasir yang mampu meningkatkan citra bisnis dan meningkatkan  loyalitas  konsumen.  Untuk  itu, Growmart  (Cab.  Usaha  Tani)  mengadakan seleksi  untuk  dapat  merekrut  calon  kasir  yang dapat  bekerja  dengan  baik  pada  perusahaan tersebut.
Dengan  pesatnya  perkembangan  zaman saat  ini  dimana  berbagai  teknologi  telah dimanfaatkan  ditengah-tengah  masyarakat  [1]– [8],  maka  untuk  mempermudah  dalam  seleksi perekrutan  calon  kasir  digunakan  pendekatan sistem pendukung keputusan berbasis komputer. Saat  ini  Sistem  pendukung  keputusan  telah digunakan  dalam  berbagai  bidang  untuk membantu  mendukung  keputusan  [9]–[16]. Metode  yang  digunakan  untuk  pemilihan proposal  terbaik  ini  adalah  metode  Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW telah
digunakan untuk memecahkan berbagai masalah [17],  [18],  [19],  [20].  Oleh  karena  itu,  guna mempermudah  pihak  Growmart  (Cab.  Usaha Tani)  -  Farm  Shop  dalam  merekrut  kasir  maka dirancang  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan Seleksi  Kasir  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting Pada Growmart (Cab. Usaha Tani)  -  Farm  Shop  sehingga  diperoleh rekomendasi  hasil  seleksi  kasir  yang  akan diterima bekerja pada perusahaan tersebut.

## 2. METODE PENELITIAN

## Kerangka Kerja Penelitian
Dalam  pelaksanaan  penelitian  ini,  dibuat tahap-tahap  yang  berisi  langkah  langkah pelaksanaan penelitian. Setiap tahap penelitian dilakukan sesuai dengan kerangka yang telah direncanakan, karena semua tahap pada kerangka kerja penelitian ini berpengaruh pada tahap selanjutnya. Kerangka  kerja  yang  akan  digunakan  pada tugas akhir ini dapat dilihat pada gambar 1 .
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian (Frame Work)
Pengumpulan  data  dilakukan  untuk memperoleh  informasi  yang  dibutuhkan untuk  mencapai  tujuan  penelitian.  Adapun langkah-langkah dalam teknik pengumpulan
data  yang  peneliti  gunakan  adalah  sebagai berikut  :  Wawancara  dan  observasi  ke Growmart  (Cab.  Usaha  Tani)  Bagan  Batu Kota.  Untuk  mendapatkan  mendapatkan informasi  tentang  mekanisme  seleksi  kasir. Hasil yang diperoleh dari wawancara tersebut bahwa  pemilihan  kasir  terbaik  dilakukan berdasarkan beberapa kriteria antara lain: Tes Psikotest,  Tes  Wawancara,  Tes  Kesehatan, Pendidikan, Pengalaman kerja. Data kriteria dan  bobot  untuk  setiap  kriteria  ditentukan pada tabel 1.

## Tabel 1. Bobot Kriteria
Kode Kriteria Bobot Jenis C1 Tes Psikotest 18% Benefit C2 Tes Wawancara 20% Benefit C3 Tes Kesehatan 20% Benefit C4 Tes Kepribadian 20% Benefit C5 Tes Interpersonal 22% Benefit
Adapun  data  hasil  seleksi  yang akan diolah  dalam  penelitian  ini  seperti  disajikan pada tabel 2.
Tabel 2. Data Setiap Alternatif Alternaif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Calon_01 70 71 78 79 72 Calon_02 69 71 76 80 75 Calon_03 64 66 71 76 66 Calon_04 64 80 71 76 64 Calon_05 66 83 74 78 73 Calon_06 75 73 78 76 73 Calon_07 68 74 70 84 70 Calon_08 70 72 70 78 68

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Selanjutnya dilakukan pemrosesan
keputusan dengan metode SAW yang dilakukan dengan langkah-langkah antara lain :
-Normalisasi:
r 1.1 = 70 max{70;69;64;64;66;75;68;70} = 70 75 =1,09375 r 1.2 = 69 max{70;69;64;64;66;75;68;70} = 69 `75 =1,07813
r 1.3 = 64 max{70;69;64;64;66;75;68;70} = 64 75 =1,00000
r 1.4 = 64 max{70;69;64;64;66;75;68;70} = 64 75 =1,00000
r 1.5 = 66 max{70;69;64;64;66;75;68;70} = 66 75 =1,03125
r 1.6 = 75 max{70;69;64;64;66;75;68;70} = 75 75 =1,17188 r 1.7 = 68 max{70;69;64;64;66;75;68;70} = 68 75 =1,06250
r 1.8 = 70 max{70;69;64;64;66;75;68;70} = 70 75 =1,09375 r 2.1 = 71 max{71;71;66;80;83;73;74;72} = 71 83 =0,88750
r 2.2 =
71
max{71;71;66;80;83;73;74;72} = 71 83 =0,88750
r 2.3 =
66
max{71;71;66;80;83;73;74;72} = 66 83 =0,82500
r 2.4 =
80 max{71;71;66;80;83;73;74;72} = 80 83 =1,00000
r 2.5 = 83 max{71;71;66;80;83;73;74;72} = 83 83 =1,03750
r 2.6 = 73
max{71;71;66;80;83;73;74;72} = 73 83 =0,91250
r 2.7 = 74 max{71;71;66;80;83;73;74;72} = 74 83 =0,92500
r 2.8 = 72 max{71;71;66;80;83;73;74;72} = 72 83 =0,90000
r 3.1 = 78 max{78;76;71;71;74;78;70;70} = 78 78 =1,00000 r 3.2 = 76 max{78;76;71;71;74;78;70;70} = 76 78 =0,97436 r 3.3 = 71 max{78;76;71;71;74;78;70;70} = 71 78 =0,91026 r 3.4 = 71 max{78;76;71;71;74;78;70;70} = 71 78 =0,91026
r 3.5 = 74 max{78;76;71;71;74;78;70;70} = 74 78 =0,94872
r 3.6 = 78 max{78;76;71;71;74;78;70;70} = 78 78 =1,00000
r 3.7 = 70 max{78;76;71;71;74;78;70;70} = 70 78 =0,89744
r 3.8 = 70 max{78;76;71;71;74;78;70;70} = 70 78 =0,89744
r 4.1 = 79
max{79;80;76;76;78;76;84;78} = 79 84 =1,00000
r 4.2 =
80 max{79;80;76;76;78;76;84;78} = 80 84 =1,01266
r 4.3 = 76 max{79;80;76;76;78;76;84;78} = 76 84 =0,96203
r 4.4 = 76 max{79;80;76;76;78;76;84;78} = 76 84 =0,96203 r 4.5 = 78 max{79;80;76;76;78;76;84;78} = 78 84 =0,98734
r 4.6 = 76 max{79;80;76;76;78;76;84;78} = 76 84 =0,96203
r 4.7 = 84 max{79;80;76;76;78;76;84;78} = 83 84 =1,06329
r 4.8 = 78 max{79;80;76;76;78;76;84;78} = 78 84 =0,98734
r 5.1 =
72 max{72;75;66;64;73;73;70;68} = 72 75 =1,00000
r 5.2 = 74 max{72;75;66;64;73;73;70;68} = 74 75 =1,04167
r 5.3 = 77 max{72;75;66;64;73;73;70;68} = 77 75 =0,91667
r 5.4 = 78 max{72;75;66;64;73;73;70;68} = 78 75 =0,88889
r 5.5 = 75 max{72;75;66;64;73;73;70;68} = 75 75 =1,01389
r 5.6 = 75 max{72;75;66;64;73;73;70;68} = 75 75 =1,01389
r 5.7 = 68 max{72;75;66;64;73;73;70;68} = 68 75 =0,97222
r 5.8 = 70 max{72;75;66;64;73;73;70;68} = 70 75 =0,94444 -Hasil Normalisasi: R= [ 1,09357 0,88750 1 1 1 1,07813 0,88750 0,97463 1,01266 1,04167 1 0,82500 0,91026 0,96203 0,91667 1 1 0,91026 0,96203 0,88889 1,03125 1,03750 0,94872 0,98734 0,01389 1,17188 0,91250 1 0,96203 0,01389 1,06250 0,92500 0,89744 1,06329 0,97222 1,09375 0,90000 0,89744 0,98734 0,94444]
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  data hasil normalisasi dikalikan dengan bobot masing- masing  kriteria.  Hasil  yang  diperoleh  adalah sebagai berikut:
V 1 =(0,18)(1,09357)+(0,20)(0,88750)+(0,20 )(1,00000)+(0,20)(1,00000)+(0,22)(1,0000
0)= 0,99438
V 2 =(0,18)(1,07813)+(0,20)(0,88750)+(0,20 )(0,97436)+(0,20)(0,1,01266)+(0,22)(1,041
67)= 0,99813
V 3 =(0,18)(1,00000)+(0,20)(0,82500)+(0,20 )(0,91026)+(0,20)(0,96203)+(0,22)(0,9166 7)= 0,92112 V 4 =(0,18)(1,00000)+(0,20)(1,00000)+(0,20 )(0,91026)+(0,20)(096203)+(0,22)(0,8888
9)= 0,95001
V 5 =(0,18)(0,3125)+(0,20)(1,03750)+(0,20) (0,94872)+(0,20)(0,98734)+(0,22)(1,01389
)= 1,00339
V 6 =(0,18)(1,17188)+(0,20)(0,91250)+(0,20 )(1,00000)+(0,20)(0,96203)+(0,22)(1,0138
9)= 1,00890
V 7 =(0,18)(1,06250)+(0,20)(0,92500)+(0,20 )(0,89744)+(0,20)(1,06329)+(0,20)(0,9722 2)= 0,98228
V 8 =(0,18)(1,09375)+(0,20)(0,90000)+(0,20
)(0,89744)+(0,20)(0,98734)+(0,20)(0,9444 4)= 0,96161
Dari  hasil  perhitungan  di  atas  dapat dilihat bahwa 3 calon kasir dengan Nilai terbesar adalah calon kasir 06, 05 dan 02.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan perancangan Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Kasir Menggunakan Metode Simple Additive
Weighting  Pada  Growmart  (Cab.  Usaha  Tani) yang  telah  dibangun,  diperoleh  beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Dengan ada nya sistem pendukung keputusan ini,  maka  seleksi  perekrutan  kasir  dapat dilakukan dengan mudah dan cepat.
2. Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Kasir ini  menggunakan  kriteria  yang  terdiri  dari Tes  Psikotest,  Wawancara,  Tes  Kesehatan, Pendidikan, Pengalaman kerja.
3. Dari  hasil  perankingan  Sistem  Pendukung Keputusan  Seleksi  Kasir  ini    diperoleh  3 calon kasir terbaik dengan rangking 1 adalah kasir  06  dengan  nilai  1.00890,  rangking  2 adalah  calon  kasi  05  dengan  nilai  1.00339, dan rangking 3 adalah calon kasir 02 dengan nilai 0.99813.

## 5. REFERENSI
[1] P.  Dani,  P.  Adi,  N.  E.  Mustamu,  V. Marudut,  M.  Siregar,  and V. Sihombing, “Drone  simulation  for  agriculture  and LoRa based approach,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 221–235, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.501.
[2] P.  D.  P.  Adi,  V.  M.  M.  Siregar,  and  A. Kitagawa, “Soil moisture sensor based on Internet  of  Things  LoRa,” IOTA ,  vol.  1, no. 2, pp. 120–132, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i2.495.
[3] A.  S.  Manalu,  I.  M.  Siregar,  N.  J. Panjaitan,  and  H.  Sugara,  “RANCANG
BANGUN  INFRASTRUKTUR  CLOUD
COMPUTING  DENGAN  OPENSTACK
PADA JARINGAN LOKAL MENGGUNAKAN  VIRTUALBOX,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 4, no. 2, p. 303, Dec. 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.335. [4] E. Damanik and I. M. Siregar, “PENGEMBANGAN SISTEM CUSTOMER RELATIONSHIP MANAGEMENT BERBASIS WEB
PADA  PT.  TERUS  MEGA  TARA JAKARTA,” J.  Tek.  Inf.  dan  Komput. , vol.  4,  no.  1,  pp.  60–69,  2021,  doi: 10.37600/tekinkom.v4i1.278.
[5] I.  M.  Siregar,  M.  Yunus,  and  V.  M.  M. Siregar,  “Prototype  of  Garbage  Picker Ship  Robot  Using  Arduino  Nano Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 3, pp. 150–168, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i3.540. [6] I. M. Siregar, N. F. Siagian, and V. M. M. Siregar,  “Design  of  an  Electric  Light Control  Device  Using  Arduino  Uno Microcontroller-Based  Short  Message Service,” IOTA ,  vol.  02,  no.  2,  pp.  98– 110, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.560.
[7] V.  M.  M.  Siregar,  K.  Sinaga,  and  M.  A. Hanafiah,  “Prototype of  Water  Turbidity Measurement  With  Fuzzy  Method  using Microcontroller,” IOTA , vol. 2, no. 2, pp. 76–97, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i2.593.
[8] V.  M.  M.  Siregar  and  N.  F.  Siagian, “Implementation  of  Fingerprint  Sensors for Fingerprint Reader Prototypes Using a Microcontroller,” IOTA , vol. 02, no. 1, pp. 47–59, 2022, doi: 10.31763/iota.v2i1.559.
[9] S. Aisyah and W. Purba, “Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Karyawan  Menggunakan  Metode  Profile Matching,” J. Mahajana Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 16–20, 2019.
[10] T.  Purnamasari,  M.  Nasution,  and  G.  J. Yaris, “Analisis Minat Belajar Mahasiswa Pada Masa Perkuliahan Online Menggunakan  Rougt  Set,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. VII,  no.  3,  pp.  251–258,  2021,  [Online].
Available: https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j urteksi/article/view/1062
[11] S. H. Musti, D. Irmayani, and G. J. Yanris, “ANALYSIS  OF  THE  ELECTRE
METHOD  IN  DECISION  SUPPORT SYSTEMS
FOR DETERMINING AREAS OF EXPERTISE FOR,”
Infokum , vol. 9, no. 2, pp. 184–190, 2021.
[12] S.  Sumaizar,  K.  Sinaga,  E.  D.  Siringo- ringo, and V. M. M. Siregar, “Determining Goods Delivery Priority for Transportation Service Companies Using SAW  Method,” J.  Comput.  Networks, Archit. High Perform. Comput. , vol. 3, no. 2,  pp.  256–262,  Nov.  2021,  doi: 10.47709/cnahpc.v3i2.1154.
[13] A.  T.  Purba,  “Sistem  Pendukung
Keputusan Dalam Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Analytical
Hierarchy  Process  (AHP),” J.  Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[14] V. Marudut, M. Siregar, S. Sonang, and E. Damanik, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Pelanggan Terbaik Menggunakan Metode Weighted Product,” J. TEKINKOM , vol. 4, no. 2, pp. 239–244, 2021.
[15] S.  Parsaoran  Tamba,  P.  Wulandari,  M. Hutabarat, M. Christina, and A. Oktavia, “Penggunaan  Metode  Topsis  (Technique for  Order  Preference  By  Similarity  To Ideal Solution) Untuk Menentukan Kualitas  Biji  Kopi  Terbaik  Berbasis Android,” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 73–81, 2019.
[16] H. Hertyana, “Sistem pendukung keputusan  penentuan  karyawan  terbaik menggunakan  metode  saw  studi  kasus amik mahaputra riau,” Intra-Tech , vol. 2, no.  1,  pp.  74–82,  2018,  [Online]. Available:
https://www.journal.amikmahaputra.ac.id /index.php/JIT/article/view/27
[17] H.  Sugara,  V.  M.  M. Siregar,  K.  Sinaga, M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede,
“SAW and Electre Methods Implementation for Scholarship Awardee
Decision,” IOTA , vol. 01, no. 4, pp. 209– 220, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[18] V. M. M. Siregar et al. , “Decision support system for selection of food aid recipients using SAW method,” in AIP  Conference
Proceedings ,  2022,  p.  030019.  doi: 10.1063/5.0094385.
[19] H.  Sugara,  V.  M.  M. Siregar,  K.  Sinaga,
M.  A.  Hanafiah,  and  H.  D.  Pardede, “SAW and Electre Methods Implementation for Scholarship Awardee
Decision,” Iota ,  vol.  01,  no.  4,  pp.  208– 219, 2021, doi: 10.31763/iota.v1i4.496.
[20] Z.  Alamsyah  and  D.  Gustian,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Menggunakan Metode  Weighted  Product  Dan  Simple
Additive Terhadap Penerimaan Guru,” J.
IKRA-ITH Inform. , vol. 3, no. 1, pp. 129– 137, 2019,
[Online]. Available: http://journals.upi- yai.ac.id/index.php/ikraith- informatika/article/view/310