## J-INTECH (Journal of Information and Technology)
Terakreditasi Kemendikbud SK No. 204/E/KPT/2022 E-ISSN: 2580-720X || P-ISSN: 2303-1425

## SimpleAdditiveWeighting Untuk Penentuan Target Pasar
Gabriel Alan Wijaya 1 , Marfuah 2* , Suryo Widiantoro 3 1 Senior Sales Development Analyst, Glints Talen Hub, Batam, Indonesia 2,3 Prodi Sistem Informasi, Fakultas Komputer, Batam, Indonesia

## Informasi Artikel
Abstrak Diterima: 17-05-2023 Direvisi: 01-06-2023 Diterbitkan: 30-06-2023 Perubahan dalam teknologi informasi dan komunikasi telah mendorong terbentuknya masyarakat informasi. Salah satu unsur strategis bagi organisasi bisnis adalah pengolahan data secara cepat dan akurat untuk pengambilan keputusan. Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan berbasis komputer yang dapat mendukung proses pengambilan keputusan di perusahaan secara cepat dan akurat. Saat ini, di Glints Talenthub Batam masih menggunakan cara manual untuk pengambilan keputusan dalam menentukan target pasar, sehingga dibutuhkan waktu yang cukup lama dan hasil yang kurang akurat. Berdasarkan hal tersebut, maka penulis mencoba mengembangkan sebuah sistem pendukung keputusan berbasis komputer dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk membantu proses pengambilan keputusan dalam menentukan target pasar di Glints Talenthub Batam. Hasil dari penelitian ini bermanfaat untuk mendapatkan keputusan target pasar mana yang harus diambil secara lebih cepat dan akurat di Glints Talenthub Batam. Dalam hal ini, keputusan target pasar yang terbaik untuk diambil adalah negara Canada dan United States (San Francisco) menempati ranking pertama dengan nilai akhir 18.68, diikuti oleh negara United Kingdom di peringkat berikutnya dengan nilai akhir 18.35.

## Abstract
Changes in information and communication technology have encouraged the formation of an information society. One of the strategic elements for business organizations is processing data quickly and accurately for decision making. Therefore we need a computer-based decision support system that can support the company's decision-making process quickly and accurately. Currently, Glints Talenthub Batam still uses manual methods for decision making in determining the target market, so it takes a long time and results are less accurate. Based on this, the authors try to develop a computer-based decision support system with the Simple Additive Weighting (SAW) method to assist the decision-making process in determining the target market at Glints Talenthub Batam. The results of this study are useful for getting a faster and more accurate decision on which target market to take at Glints Talenthub Batam. In this case, the best target market decision to make is Canada and the United States (San Francisco) ranking first with a final score of 18.68, followed by the United Kingdom in the next rank with a final score of 18.35.

## Kata Kunci
Metode SAW; SPK; Target Pasar
*Email Korespondensi: marfuah@uvers.ac.id

## 1. Pendahuluan
Saat ini sulit bagi perusahaan untuk menemukan pekerja yang mengerti dan bisa mengoperasikan teknologi dengan baik. Menurut Wiroko , perusahaan harus fokus merekrut kandidat berdasarkan kecocokan dengan budaya perusahaan dan skills yang dicari (Wiroko, 2017). Adapun beberapa faktor yang membuat perusahaan sulit menemukan pekerja yang tepat adalah kurangnya kemampuan pelamar sehingga tidak cocok dengan lowongan pekerjaan yang tersedia dan dana yang disediakan oleh perusahaan tidak cukup untuk membayar pekerja dengan keahlian yang tinggi. Hal ini diperkuat oleh pernyataan Dessler dan Huat (2009) yang dikutip oleh (Wiroko, 2017) yang menyatakan bahwa walaupun suatu negara memiliki kelebihan jumlah tenaga kerja namun akan ada bidang tertentu yang sangat sulit dalam menemukan kandidat yang berbakat. Di sisi lain, para calon pekerja juga sulit untuk mendapatkan pekerjaan, beberapa alasannya adalah karena belum ada atau kurangnya kemampuan dan pengalaman kerja di bidang yang sedang dibutuhkan oleh perusahaan, pengajuan salary yang terlalu besar pada saat proses interview dengan perusahaan, adanya penempatan lokasi kerja yang tidak sesuai dengan keinginan calon pekerja, dan informasi tentang lowongan kerja dari perusahaan yang dipublikasikan tidak merata ke masyarakat luas, sehingga banyak calon pekerja yang tidak mengetahui adanya kebutuhan pekerja pada perusahaan tersebut.
Oleh sebab itu, Oswald Yeo, Looi Qin En, dan Seah Ying Cong mendirikan perusahaan Glints Singapore untuk membantu generasi muda dalam mendapatkan pekerjaan, dan membantu perusahaan untuk menemukan pekerja yang tepat. Pada tahun 2021, Glints sudah melakukan ekspansi dan memiliki kantor cabang di beberapa negara di Asia seperti Taiwan, Vietnam, dan Indonesia. Di Indonesia sendiri terdapat 2 kantor cabang yaitu di Kota Jakarta dan Kota Batam.
Divisi Sales di Glints TalentHub Batam bekerja untuk menawarkan pekerja muda dari Indonesia yang memiliki kemampuan tinggi dalam bidang teknologi dengan harga yang terjangkau bagi perusahaan luar. Untuk saat ini, divisi Sales menawarkan calon pekerja untuk perusahaan- perusahaan di Asia dan Eropa, beberapa negara diantaranya adalah Singapore, Hong Kong, Philippines, Vietnam, Malaysia, Thailand, United State, Sweden, Netherland , dan Australia . Setiap 3 Bulan, tim Sales Analyst perlu menambahkan 1 negara yang berpeluang bagus untuk dijadikan target pasar. Adapun kendala yang dihadapi yaitu belum ada cara yang pasti dalam menentukan target pasar di negara mana yang memiliki prospek paling bagus untuk Glints TalentHub Batam.
Sistem pendukung keputusan adalah sistem informasi berbasis komputer yang digunakan sebagai penilaian serta pengambilan keputusan dalam suatu instansi (Syam & Rabidin, 2019). Metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan salah satu algoritma dalam sistem pendukung keputusan yang dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot, karena pada dasarnya Simple Additive Weighting (SAW) akan melakukan penjumlahan terbobot untuk semua atribut pada setiap alternatif (Marfuah & Adam, 2021). Penelitian sebelumnya oleh (Hermanto & Izzah, 2018) menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam pengambilan keputusan pemilihan motor. Metode Simple Additive Weighting dipilih karena mampu memberikan pilihan terbaik dari beberapa pilihan lainnya. Pilihan yang dimaksud adalah jenis motor. Kemudian pada penelitian (Wicaksono et al., 2020) metode Simple Additive Weighting digunakan untuk proses penerimaan beasiswa dengan cakupan lebih dari satu beasiswa. Metode ini mampu memberikan kemudahan dalam pengambilan keputusan terkait siswa yang benar-benar layak mendapatkan beasiswa.
Berdasarkan penelitian tersebut, maka penulis mencoba membahas dan menerapkan metode SAW di objek yang berbeda. Penelitian ini membangun sistem pendukung keputusan untuk menentukan target pasar di Glints TalentHub Batam, dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW), yang bertujuan untuk memberikan kemudahan dalam proses penargetan pasar yang dilakukan oleh Divisi Sales . Metode ini diharapkan dapat memberikan rekomendasi target pasar terbaik berdasarkan kriteria yang telah ditentukan oleh Kepala Departemen Sales beserta Manager Analis Departemen Sales .
Berdasarkan permintaan dari Kepala Departemen Sales beserta Manager Analis Departemen Sales , sistem pendukung keputusan ini akan dibuat menggunakan platform Google Sheets guna memudahkan untuk mengoperasikan sistem tersebut dalam jangka panjang. Menurut nya penggunaan platform Google Sheets
akan lebih efisien jika dibandingkan menggunakan platform berbasis aplikasi, karena setiap harinya beliau serta seluruh Divisi Sales sudah terbiasa bekerja menggunakan platform Google Sheets sehingga akan mempersingkat waktu dalam mempelajari sistem pendukung keputusan.

## 2. Metode Penelitian
Metode yang digunakan yaitu Simple Additive Weighting adalah metode dengan konsep menghitung penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada semua atribut (Mahendra & Ernanda Aryanto, 2019). Menurut (Thabrani & Natsir, 2018), bahwa kriteria penilaian dapat ditentukan sesuai dengan kebutuhan perusahaan. Metode Simple Additive Weighting (SAW) membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan X ke sebuah skala pembanding dengan seluruh alternatif yang ada (Hermanto & Izzah, 2018).
Sedangkan menurut (Marfuah & Adam, 2021) metode Simple Additive Weighting ad alah salah satu metod e terbobot yang digunakan untuk melakukan perengkingan berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan. Adapun dalam prosedur pelaksanaannya, metode Simple Additive Weighting akan dibagi menjadi 6 tahapan sebagaimana terdapat pada gambar 1.
Gambar 1. Prosedur Simple Additive Weighting
Penulis menggunakan Simple Additive Weighting dalam membangun sistem pendukung keputusan karena metode Simple Additive Weighting merupakan metode dasar dari beberapa metode sistem pendukung keputusan lainnya seperti AHP dan PROMETHEE yang juga melakukan perhitungan pada nilai alternatif (Fajri, 2017). Kelebihan dari metode Simple Additive Weighting ini adalah proses penilaian akan lebih akurat karena didasari pada nilai kriteria dan bobot preferensi yang telah ditentukan. (Manullang et al., 2018).
Menentukan kriteria yang digunakan. Berdasarkan hasil wawancara dengan Kepala Departemen Sales serta Manager Analis Departemen Sales , terdapat 5 kriteria yang digunakan, sebagaimana tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Kriteria Jenis Total Perusahaan IT di LinkedIn Benefit Perusahaan Funding Benefit Pekerja IT Cost Gaji Pekerja IT Benefit Lowongan Pekerjaan IT Benefit
Untuk melakukan normalisasi nilai matrik R, menggunakan persamaan 1 untuk tipe kriteria benefit dan persamaan 2 untuk tipe kriteria cost.
� �� = � �� ���� ��
(1)
� �� = ���� �� � �� (2)
Keterangan: R �� = Rating kinerja ternormalisasi
��� = Konversi nilai crisp suatu alternatif terhadap suatu kriteria
��� ��� = Konversi nilai crisp tertinggi pada 1 (satu) kriteria ��� ��� = Konversi nilai crisp terendah pada 1 (satu) kriteria Perhitungan proses perengkingan menggunakan persamaan 3.
� � = �=1 � � � � �� (3)
Keterangan: V � = Nilai akhir dari alternatif w = Bobot kriteria � R �� = Rating kinerja ternormalisasi

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Hasil
Seorang manajer harus memasukkan nilai bobot dari masing-masing kriteria sebagaimana gambar 2.
Gambar 2. Pembobotan Kriteria
Manager dapat mengisi nama kriteria, kemudian tipe kriteria Cost/Benefit , dan memberikan nilai bobot. Setelah itu manajer memasukkan nilai crisp pada masing-masing kriteria yang sudah ditentukan sebelumnya. Data yang dapat dimasukkan berupa keterangan, parameter 1, parameter 2, dan nilai crisp . Sebagaimana Gambar 3.

## Gambar 3. Tampilan Nilai Crisp
Tahap berikutnya, manager dapat memasukkan data alternatif berdasarkan beberapa kriteria yang sudah di tentukan. Selain itu, manager juga dapat memberikan centang pada checkbox yang tersedia di samping, guna memilih data alternatif mana yang akan digunakan dalam penilaian. Sebagaimana Gambar 4.

## Gambar 4. Tampilan Input Data Alternatif
Selanjutnya, penentuan target pasar dengan menampilkan proses konversi dari data alternatif, menjadi nilai crisp sesuai dengan kriteria yang ada. Sebagaimana Gambar 5.

## Gambar 5. Tampilan Proses Konversi Nilai Crisp
Penentuan target pasar dengan menampilkan proses perhitungan normalisasi matriks R. Sebagaimana Gambar 6.

## Gambar 6. Tampilan Normalisasi Matriks R
Setelah tahap normalisasi matrik R, kemudian menampilkan proses perengkingan menggunakan penjumlahan terbobot. Sebagaimana Gambar 7.

## Gambar 7. Tampilan Perengkingan
Sistem juga menampilkan hasil output dari perengkingan pada sistem pendukung keputusan, sebagaimana Gambar 8.

## Gambar 8. Tampilan Output Data Alternatif

## 3.2 Pembahasan
Pada pengembangan sistem pendukung keputusan penentuan target pasar di Glints TalentHub Batam. Sistem dibangun menggunakan platform Google Sheets . Terdapat 6 Sheets yang digunakan, yaitu Criteria , Input Data Alternatif, Konversi Crisp, Normalisasi Matrix R, Perengkingan, dan Output Data Alternatif . Terdapat 2 tabel pada Sheets Criteria , yaitu tabel kriteria dan tabel nilai crisp kriteria. Pada tabel kriteria, menggunakan 5 kriteria dalam menentukan target pasar. Berdasarkan hasil wawancara dengan Kepala Departemen Sales serta Manager Analis Departemen Sales , kriteria terpenting dalam menentukan suatu target pasar adalah “ supply and demand” di negara tersebut, sehingga bobot kriteria tertinggi pada kriteria lowongan pekerjaan IT dan Pekerja IT, dengan bobot masing-masing sebesar 6 dan 5. Kemudian penentuan tipe dari kriteria, 4 kriteria dengan tipe benefit , dan 1 kriteria dengan tipe cost . Sedangkan pada tabel nilai crisp kriteria, terdapat parameter 1 dan 2, yang berguna untuk menentukan batasan-batasan nilai dari kriteria yang akan digunakan dalam perhitungan.
Setelah menentukan nilai crisp dari masing-masing kriteria, langkah selanjutnya adalah memasukkan data alternatif pada Sheets Input Data Alternatif. Dalam hal ini, data alternatif yang dipilih merupakan data dari negara-negara yang berada di kawasan Amerika dan Eropa dengan GDP tertinggi pada tahun 2022 berdasarkan website resmi Global PEO Services. Setelah memasukkan data alternatif, langkah selanjutnya adalah memberikan tanda centang (√) pada checkbox yang tersedia di samping untuk memilih data alternatif yang akan digunakan dalam perhitungan dan penilaian pada sistem pendukung keputusan.
Setelah memberikan centang pada data alternatif, data alternatif tersebut akan ditarik ke Sheets Konversi Crisp, kemudian dikonversi langsung menjadi nilai crisp berdasarkan batasan-batasan yang sudah ditentukan pada parameter 1 dan 2 yang terdapat pada nilai crisp kriteria.
Setelah data alternatif dikonversi menjadi nilai crisp , sistem akan secara otomatis menarik nilai crisp tersebut menuju Sheets Normalisasi Matriks R untuk melakukan perhitungan normalisasi matriks R. Nilai rating kinerja (R) tersebut dihitung berdasarkan tipe Benefit/Cost dari kriteria yang sudah ditentukan pada Sheets Criteria.
Nantinya rating kinerja tersebut akan ditarik secara otomatis menuju Sheets Perengkingan untuk digunakan dalam proses perengkingan dengan cara penjumlahan terbobot. Proses perengkingan (V � ) dilakukan dengan cara mengkalikan nilai R pada masing-masing data alternatif dengan bobot kriteria yang sudah ditentukan sebelumnya, kemudian menjumlahkan seluruh hasil perhitungan tersebut sehingga menghasilkan nilai akhir yang didapat oleh suatu negara.
Sistem akan secara otomatis mengurutkan hasil perengkingan data alternatif tersebut di Sheets Output Data Alternatif secara descending , sehingga sistem akan merekomendasikan data alternatif dengan nilai akhir tertinggi kepad a Kepala Departemen Sales dan Manager Analis Departemen Sales untuk dijadikan target pasar di Glints TalentHub Batam.
Penerapan metode Simple Additive Weighting pada sistem pendukung keputusan penentuan target pasar di Glints TalentHub Batam cukup akurat. Penulis menggunakan data kriteria dan alternatif yang sama antara sistem dengan perhitungan manual, dan dapat dilihat pada konversi nilai crisp , perhitungan normalisasi matriks R, perengkingan, dan rekomendasi target pasar memiliki hasil perhitungan yang sama.
Dengan adanya sistem pendukung keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting ini, proses penentuan target pasar di Glints TalentHub Batam yang tadinya memakan waktu berminggu-minggu dapat diselesaikan dalam beberapa jam saja.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengembangan sistem pendukung keputusan penentuan target pasar di Glints TalentHub Batam menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW), maka dapat disimpulkan bahawa sistem pendukung keputusan penentuan target pasar di Glints TalentHub Batam dapat dibangun menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) menggunakan platform Google Sheets dan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dapat diterapkan dengan baik pada sistem pendukung keputusan untuk mendapatkan rekomendasi target pasar terbaik bagi di Glints TalentHub Batam.

## 5. Referensi
Fajri, A. R. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Pegawai Baru Menggunakan Metode Fuzzy Madm (Studi Kasus di Satuan Polisi Pamong Praja). In http://eprints.umg.ac.id/2037/ .
Hermanto, H., & Izzah, N. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Motor Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Matematika Dan Pembelajaran , 6 (2), 184. https://doi.org/10.33477/mp.v6i2.669 Mahendra, G. S., & Ernanda Aryanto, K. Y. (2019). SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW. Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi , 5 (1), 49–56. https://doi.org/10.25077/teknosi.v5i1.2019.49-56
Manullang, A. P., Prahutama, A., & Santoso, R. (2018). Penerapan Metode Simple Additive Weighting (Saw) Dan Weighted Product (Wp) Dalam Sistem Penunjang Pemilihan Laptop Terfavorit Menggunakan Gui Matlab. Jurnal Gaussian , 7 (1), 11–22. https://doi.org/10.14710/j.gauss.v7i1.26631
Marfuah, M., & Adam, S. (2021). Sistem Pendukung Keputusan menggunakan Simple Additive Weighting dalam Pemberian Reward Karyawan. Walisongo Journal of Information Technology , 3 (2), 118–125. https://doi.org/10.21580/wjit.2021.3.2.9681
Syam, S., & Rabidin, M. (2019). Metode Simple Additive Weighting dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Berprestasi (Studi Kasus : PT. Indomarco Prismatama cabang Tangerang 1). Unistek , 6 (1), 14–18. https://doi.org/10.33592/unistek.v6i1.168
Thabrani, R., & Natsir, M. S. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Distribusi Kartu Kuota Internet Dengan Metode Saw Pada Am Cell Makassar. Sistem informasi dan Teknologi Informasi , VII (2).
Wicaksono, M. R., Sakaria, S., & Oktavia, C. A. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Mempermudah Kinerja Dalam Proses Penerimaan Beasiswa Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Berbasis Web (Studi Kasus: SMAS Empat Lima 1 Babat). J-Intech , 8 (01), 30–38. https://doi.org/10.32664/j-intech.v8i01.468
Wiroko, E. P. (2017). Tantangan dan Strategi Rekrutmen di Indonesia. Psympathic : Jurnal Ilmiah Psikologi ,
4 (2), 193–204. https://doi.org/10.15575/psy.v4i2.1442