Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi e – issn : 2655-7460. Volume 3 No.1, November 2020 Page 70 -  75
Penggunaan Metode Simple  Additive Weighting  (SAW) dalam seleksi penerimaan operator feeder PDDIKTI pada  STMIK Indonesia Banjarmasin

## Ahmad Shalludin
Jl Pangeran Hidayatullah, Banua Anyar, Banjarmasin Email : roselani1976@gmail.com

## ABSTRAK
Seleksi  penerimaan  karyawan    adalah  untuk  memperoleh  karyawan  yang  paling  tepat  dalam  kualitas  maupun kuantitas  dari  calon-calon  yang akan  ditariknya.  Tujuan diadakannya  seleksi karyawan adalah  untuk mendapatkan para  karyawan  yang  memenuhi  syarat  dan  mempunyai  kualitas  sebagaimana  yang  dibutuhkan(  jujur,  disiplin, terampil, kreatif, loyal, dan berdedikasi tinggi), untuk mengukur kemampuan calon karyawan atau pelamar, apakah dapat  mengerjakan  pekerjaan  tertentu  yang  dibutuhkan  dan  untuk  menyiapkan  dan  membentuk  kader-kader karyawan yang dapat menunjang kegiatan perusahaan di masa yang akan datang.
Untuk  melaporkan  data  aktivitas  perguruan  tinggi  ke  Forlap  Dikti  dibutuhkan  Operator  Feeder  untuk  melakukan sinkronisasi  ke  server Forlap. Penerimaan  karyawan  pada  STMIK  Indonesia  Banjarmasin  dilakukan  dengan  cara seleksi  manual,  ini  membutukan  waktu  yang  lama.  Untuk  mempermudah  seleksi  penerimaan  operator  feeder PDDIKTI  pada  STMIK  Indonesia  Banjarmasin  dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung  Keputusan  (SPK)  dengan menggunakan metode Simple  Additive Weighting (SAW)  dan aplikasi  berbasis visual sehingga keputusan yang diambil  lebih  cepat  dalam  menentukan  operator  feeder  PDDIKTI  yang  dipilih.    Ada  5  (lima)  kreteria  yang digunakan  yaitu  Menguasai  bahasa  pemrograman,  Pendaftar,  IPK  Transkip  nilai,  Nilai  ujian  tertulis  dan  Nilai wawancara
Kata Kunci : Seleksi, penerimaan, SPK, Simple Additive Weighting (SAW)

## ABSTRACT
Employee recruitment selection is to obtain the most appropriate employees in terms of quality and quantity of the candidates  that  will  be  drawn.  The  purpose  of  holding  employee  selection  is  to  get  employees  who  meet  the requirements  and  have  the  quality  required  (honest,  disciplined,  skilled,  creative,  loyal,  and  highly  dedicated),  to measure the  ability  of  prospective  employees  or  applicants,  whether  they  can  do  the  specific  job  required.  and  to prepare and form employee cadres who can support the company's activities in the future.
To report higher education activity data to Forlap Dikti, a Feeder Operator is required to synchronize to the Forlap server. Employee recruitment at STMIK Indonesia Banjarmasin is done by manual selection, it takes a long time. To facilitate  the  selection  of  PDDIKTI  feeder  operator  acceptance  at  STMIK  Indonesia  Banjarmasin,  a  Decision support system (SPK) is needed using the Simple Additive Weighting (SAW) method and a visual-based application so that decisions are taken more quickly in determining the selected PDDIKTI feeder operator. There are 5 (five) criteria used,  namely  mastering  programming languages,  registrants,  transcript  GPA  scores,  written exam  scores and interview scores.
K eywords: Selection, acceptance, SPK, Simple Additive Weighting (SAW)

## 1. PENDAHULUAN
Seleksi  penerimaan  karyawan    adalah  untuk memperoleh  karyawan  yang  paling  tepat  dalam kualitas maupun kuantitas dari calon-calon yang akan ditariknya  .  Oleh  karena  itu  seleksi  merupakan  hal yang penting untuk dilaksanakan, tujuan diadakannya seleksi  karyawan  adalah  untuk  mendapatkan  para karyawan  yang  memenuhi  syarat  dan  mempunyai kualitas  sebagaimana  yang  dibutuhkan(  jujur, disiplin,  terampil,  kreatif,  loyal,  dan  berdedikasi tinggi), untuk mengukur kemampuan calon karyawan atau  pelamar,  apakah  dapat  mengerjakan  pekerjaan tertentu yang dibutuhkan. dan untuk menyiapkan dan membentuk  kader-kader  karyawan  yang  dapat
menunjang  kegiatan  perusahaan  di  masa  yang  akan datang.
Metode Simple    Additive  Weighting (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.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau decision  support  systems (DSS)  merupakan  bagian dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  (termasuk
Ahmad Shalludin. Penggunaan Metode Simple  Additive Weighting  (SAW) dalam seleksi penerimaan operator feeder PDDIKTI pada  STMIK Indonesia Banjarmasin
berbasis pengetahuan) yang dipakai untuk mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu organisasi atau perusahaan. SPK bertujuan menyediakan  informasi,  membimbing,  memberikan prediksi,  serta  mengarahkan  opsi  solusi  kepada pengguna informasi agar dapat melakukan pengambilan keputusan dengan lebih baik.
Untuk  melaporkan  data  aktivitas  perguruan tinggi  ke  Forlap  Dikti  dibutuhkan  Operator  Feeder untuk  melakukan  sinkronisasi  ke  server Forlap. Penerimaan  karyawan  pada  STMIK  Indonesia Banjarmasin  dilakukan  dengan  cara  seleksi  manual, ini membutukan waktu yang lama. Untuk mempermudah  seleksi  penerimaan  operator  feeder PDDIKTI  pada  STMIK  Indonesia  Banjarmasin dibutukan  sebuah  sistem  pendukung  Keputusan (SPK)  dengan  menggunakan  metode Simple Additive  Weighting (SAW)    sehingga  keputusan yang diambil lebih cepat dalam menentukan operator feeder PDDIKTI yang dipilih.

## 2. METODE PENELITIAN
2.1 Metode SAW ( Simple Additive Weighting ) Metode Simple    Additive  Weighting (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. Rmus Metode SAW
xij Max xij   Jika j adalah atribut keuntungan i( benefit )
rij =         Min xij
i Jika j adalah atribut biaya ( cost ) xij
Keterangan :
rij =  nilai rating kinerja ternormalisasi xij =  nilai  atribut  yang  dimiliki  dari setiap criteria Max xij  =  nilai terbesar dari setiap kriteria i
Min xij   =  nilai terkecil dari setiap kriteria
i
benefit =  jika nilai terbesar adalah terbaik cost =  jika nilai terkecil adalah terbaik
dimana    rij    adalah    rating    kinerja    ternormalisasi dari   alternatif    Ai  pada   atribut    Cj;  i=1,2,...,m    dan j=1,2,...,n.  Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif (Vi)  diberikan sebagai:
𝐕𝐢 = ∑ 𝐰𝐣 𝐫𝐢𝐣 𝒏 𝒋=𝟏
Keterangan :
Vi   = rangking untuk setiap alternatif wj  = nilai bobot dari setiap kriteria rij  = nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai  Vi      yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif Ai  lebih terpilih.
2.2 Langkah Penyelesaian metode Simple
Additive Weighting (SAW)
1. Memberikan  nilai  setiap  alternatif  (Ai)  pada setiap  kriteria  (Cj)  yang  sudah  ditentukan, dimana nilai i=1,2,…m dan j=1,2,…n.
2. Memberikan  nilai  bobot  (W)  yang  juga didapatkan berdasarkan nilai crisp.
3. Melakukan    normalisasi    matriks    dengan    cara menghitung  nilai   rating  kinerja   ternormalisasi (rij)    dari    alternatif    Ai    pada    atribut    Cj berdasarkan  persamaan    yang    disesuaikan dengan jenis atribut
(atribut keuntungan/benefit=MAKSIMUM    atau    atribut biaya/cost=MINIMUM).  Apabila  berupa  artibut keuntungan  maka  nilai  crisp  (Xij)  dari  setiap kolom atribut  dibagi  dengan  nilai  crisp  MAX (MAX  Xij)  dari  tiap  kolom, sedangkan untuk atribut biaya, nilai crisp MIN (MIN Xij) dari tiap kolom  atribut  dibagi  dengan  nilai  crisp  (Xij) setiap kolom.
4. Melakukan    proses    perankingan    untuk    setiap alternatif    (Vi)    dengan    cara  mengalikan  nilai bobot (wi) dengan nilai rating kinerja ternormalisasi (rij).

## 2.3  Sistem Pendukung Keputusan
Konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) ditandai  dengan  sistem  interaktif  berbasis  komputer yang membantu pengambil keputusan memanfaatkan data  dan  model  untuk  menyelesaikan  masalah  yang tidak terstruktur. Pada dasarnya SPK dirancang untuk mendukung  seluruh  tahap  pengambilan  keputusan mulai  dari  mengidentifikasi  masalah,  memilih  data yang relevan, menentukan pendekatan yang digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan, sampai  mengevaluasi  pemilihan  alternatif  (Hasan, 2002:27).
Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi e – issn : 2655-7460. Volume 3 No.1, November 2020 Page 70 -  75
Suatu  SPK  memiliki  tiga  subsistem  utama  yaitu subsistem manajemen basis data, subsistem manajemen  basis  model  dan  subsistem  perangkat lunak penyelenggara dialog (Hasan, 2002:32). 1. Subsistem Manajemen Basis Data
Kemampuan  yang  dibutuhkan  dari  manajemen basis data antara lain :
 Kemampuan untuk mengkombinasikan berbagai  variasi  data  melalui  pengambilan dan ekstraksi data.
 Kemampuan  untuk  menambahkan  sumber data secara mudah dan cepat.
 Kemampuan untuk menggambarkan struktur data  logikal  sesuai  dengan  pengertian pemakai  sehingga  pemakai  mengetahui  apa yang  tersedia  dan  dapat  menentukan kebutuhan penambahan dan pengurangan.
 Kemampuan  untuk  menangani  data  secara personil  sehingga  pemakai  dapat  mencoba berbagai alternatif pertimbangan personil.
 Kemampuan  untuk  mengelola  berbagai variasi data.
2. Subsistem Manajemen Basis Model Kemampuan  yang  dimiliki  subsistem  basis model meliputi:
 Kemampuan  untuk  menciptakan  model– model baru secara cepat dan mudah.
 Kemampuan untuk mengakses dan mengintegrasikan model–model keputusan.
 Kemampuan  untuk  mengelola  basis  model dengan  fungsi  manajemen  yang  analog  dan anajemen  basis  data  (seperti  mekanisme untuk menyimpan, membuat dialog, menghubungkan dan mengakses model).
3. Subsistem  Perangkat  Lunak  Penyelenggara Dialog
Kemampuan yang harus dimiliki oleh SPK untuk mendukung dialog pemakai atau sistem meliputi:
 Kemampuan  untuk  menangani  berbagai variasi gaya dialog.
 Kemampuan untuk mengakomodasi tindakan pemakai dengan berbagai peralatan masukan.
 Kemampuan untuk menampilkan data dengan berbagai variasi format dan peralatan keluaran.
 Kemampuan  untuk  memberikan  dukungan yang  fleksibel  untuk  mengetahui  basis pengetahuan pemakai.
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1  Pemberian Bobot Kreteria
Langkah awal metode Simple Additive Weighting adalah  pemberian  Kriteria.  Ada  5  kriteria  yang telah ditetapkan yaitu :
Tabel 3.1 Kriteria Kode Kreteria Bobot C1 Menguasai bahasa pemrograman 25 % C2 Pendaftar 25 % C3 IPK Transkip Nilai 10 % C4 Nilai Ujian Tertulis 20 % C5 Nilai Wawancara 20 %
Dari  kriteria  pada    tabel  3.1,  dibuat  suatu  tingkatan  kiteria berdasarkan urutanyang
telahditentukan kedalamnilai.Selanjutnyapengambil keputusanmemberikanbobotuntukmasing-masing  kriteriasebagaiW terlihat padatable 3.2 :
Tabel 3.2 Penentuan Nilai W Kreteria Bobot Range % C1 25 0,25 C2 25 0,25 C3 10 0,1 C4 20 0,2 C5 20 0,2 Setelah melakukan pemberian nilaibobotpadatiapkriteria,proses
selanjutnyayang dilakukanadalah rating kecocokantiapkriteria.Berikut rating kecocokan tiap kriteria :
1. Menguasai bahasa pemrograman (C 1 ) Tabel 3.3 Kriteria Menguasai bahasa pemrograman Kreteria Kreteria Nilai Menguasai bahasa pemrograman Tidak Tahu 1 Tidak Menguasai 2 Kurang Menguasai 3 Menguasai 4
2. Pendaftar (C 2 ) Tabel 3.4 Kriteria Pendaftar Kreteria Kreteria Nilai Pendaftar Umum 1 Mahasiswa 2 Alumni 3 Asisten Lab. Komputer
4 3. IPK Transkip Nilai (C
3 ) Tabel 3.5 Kriteria IPK Transkip Nilai Kreteria Kreteria Nilai IPK Transkip Nilai 2.00-2,49 1 2.50-2.99 2 3.00-3.49 3 > 3.50 4
4. Nilai Ujian Tertulis (C 4 ) Tabel 3.6 Kriteria Nilai Ujian Tertulis Kreteria Kreteria Nilai Nilai Ujian Tertulis 10-49 1 50-69 2 70-89 3
90-100 4
5. Nilai Wawancara (C 5 ) Tabel 3.7 Kriteria Nilai Wawancara Kreteria Kreteria Nilai Nilai Wawancara 10-49 1 50-69 2 70-89 3 90-100 4 3.2 Perhitungan Manual Tabel calon dan nilai Pendaftar Menguasai bahasa pemrograma n Pendafta r IPK N. Ujian Tertulis Nilai Wawancar a
DEFRI KURNIAWA N 3 1 2 3 3 ALFIANI 3 2 2 3 3 FAJAR SAPUTRA 4 4 3 3 4 EDDY SETYAWAN 3 3 3 3 3 ARBANIYAT I 4 4 4 3 3 DENI SAPUTRA 4 3 3 3 3 ILHAM 4 4 4 4 4 MUHAMMA D RASYID 3 2 2 3 3 REGI AL ADIAT 4 4 3 4 4 SUKMA MARZUKI 3 2 3 2 3
Rating kecocokan C1 C2 C3 C4 C5 A1 3 1 2 3 3 A2 3 2 2 3 3 A3 4 4 3 3 4 A4 3 3 3 3 3 A5 4 4 4 3 3 A6 4 3 3 3 3 A7 4 4 4 4 4 A8 3 2 2 3 3 A9 4 4 3 4 4 A10 3 2 3 2 3 Tabel Ternormalisasi 0,75 0,25 0,5 0,75 0,75 0,75 0,5 0,5 0,75 0,75 1 1 0,75 0,75 1 0,75 0,75 0,75 0,75 0,75 1 1 1 0,75 0,75 1 0,75 0,75 0,75 0,75 1 1 1 1 1 0,75 0,5 0,5 0,75 0,75 1 1 0,75 1 1 0,75 0,5 0,75 0,5 0,75
Hasil perangkingan V1 0,6 V2 0,6625 V3 0,925 V4 0,75 V5 0,9 V6 0,8125 V7 1 V8 0,6625 V9 0,975 V10 0,6375
Rangking 1 adalah ILHAM terpilih menjadi operator feeder PDDIKTI

## 3.3 Perancangan sistem pendukung keputusan
Gambar 3.3.1 Tampilan Menu Utama
Gambar 3.3.2 Menu Login
Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi e – issn : 2655-7460. Volume 3 No.1, November 2020 Page 70 -  75
Gambar 3.3.3 Tampilan Data Kreteria
Gambar 3.3.4 Tampilan Data Pendaftar Seleksi Calon Operator Feeder PDDIKTI
Gambar 3.3.5 Tampilan Data Seleksi Calon
Operator Feeder PDDIKTI
Gambar 3.3.6 Tampilan Data Seleksi Calon Operator Feeder PDDIKTI sudah di Proses
Rangking 1 adalah ILHAM terpilih menjadi operator feeder PDDIKTI

## Kesimpulan
penggunaan sistem pendukung Keputusan (SPK)  dan Metode  Simple    Additive  Weighting    (SAW)  dalam seleksi  penerimaan  operator  feeder  PDDIKTI  pada STMIK Indonesia Banjarmasin dengan menggunakan 5 (lima) kreteria yaitu Menguasai bahasa pemrograman,  Pendaftar,  IPK  Transkip  nilai,  Nilai ujian  tertulis  dan  Nilai  wawancara,  ini  menghasilkan sebuah  Aplikasi  berbasis  visual  yang  sangat membantu  pihak  STMIK  Indonesia  Banjarmasin dalam  menentukan  siapa  yang  menjadi  menjadi operator feeder PDDIKTI
Saran  diharapkan untuk  penelitian  kedepannya  dapat menambahkan  kekurangan  dan  melengkapinya    lagi menjadi  lebih  baik  dan  pihak  STMIK  Indonesia Banjarmasin  dapat  menggunakannya    dalam  setiap seleksi peneimaan karyawan.

## Daftar Pustaka
Arni,  Ulti  Desi,  2018.Pengertian  Visual  Studio  Dan Visual  Studio  Toolbox.  [Online]  Available at:https://garudacyber.co.id/artikel/1202- pengertian-visual-studio-dan-visual-studio- toolbox. Di Akses: 4 Agustus 2019.
Basuki,  Ari  dan  Dwi  Andharini  Cahyani.  (2016).
Sistem  Pendukung  Keputusan.  Deepublish. Yogyakarta.
N. Setiawan et al., “Simple Additive Weighting as Decision Support System for Determining Employees Salary,” Int. J. Eng. Technol., vol. 7, no. 2.14 Special Issue 14, 2018.
Pratiwi, Heny. (2016). Sistem Pendukung Keputusan. Deepublish. Yogyakarta.
Sari,  Febriana.  (2015).  Metode  Dalam  Pengambilan Keputusan. Deepublish. Yogyakarta.
Snell,  M  dan  Powers,  L,  2010. Microsoft  Visual Studio® 2010 Unleashed . Pearson Education.
Tzeng,  Hshiung  Gwo  dan  Huang  Jeng  Jih.  (2014).
Fuzzy  Multiple  Objective  Decision  Making. Taylor & Francis Group. Oxfordshire.
Yuswanto,  Subari,  2010, Boom..!  Visual  Studio  .Net 2010  Meledak .  Cerdas  Pustaka  Publisher.
Jakarta