## Optimasi Metode AHP dengan SAW untuk Seleksi Penerimaan Karyawan Baru : Studi Kasus Verint System
Muhammad Saipul Rohman 1
1 Program Studi Sistem Informasi , Fakultas Ilmu Komputer, Institut Digital Bisnis Indonesia Kampus A Jalan Raya Cileungsi KM 3, Bogor, Jawa Barat 16820
Telp. (021) 82499707 E-mail :msaipulrx@gmail.com 1

## Abstract
Recruitment  selection  for  new  employees  is  important  for  the  company.  Possibility  of  the  risk  of human error, the assessment factors subjectivity and checks incoming files one by one so it takes a long time a major issue when the selection process for new employees at Verint Systems. AHP is one of the decision support system method to calculate the weight of each criterion and SAW method is one of the decision support system method to rank each alternative based on any criteria. Method of Exact Match is used to check the accuracy of the word if there are same word then it exact and if there is none then the word not match, while the flag is a marker if true then given flag 1(true) Exact Match and if not true then given flag 0(false) not match .The method used in this research is the method of AHP and optimization method of AHP with SAW also method of calculate the accuration of them use Exact Macth. Based on test result that has been processed and analyzed, the result of optimization  method  of  AHP  with  SAW  produces  accuracy  percentage  about  70%  better  than accuracy percentage of AHP  about  10%  which  proves  that  the  optimization  method  of  AHP  with SAW make the prototype of system better than by using AHP. Keywords: SAW, AHP, Decision Support System, employee recruitment, Exact Match

## Abstrak
Proses  rekrutmen  karyawan  baru  merupakan  hal  yang  penting  bagi  perusahaan.  Kemungkinan terjadinya resiko human error, faktor penilaian subjektivitas dan pemeriksaan berkas yang masuk satu  persatu    sehingga  memakan  waktu  yang  lama  merupakan  permasalahan  utama  saat  proses seleksi penerimaan karyawan baru di Verint System. Metode AHP adalah salah satu metode sistem pendukung  keputusan  untuk  menghitung bobot  setiap  kriteria  dan  metode  SAW  adalah  salah  satu metode sistem pendukung keputusan untuk merangking setiap alternatif berdasarkan setiap kriteria. Metode  Exact  Match  digunakan  untuk  mengecek  ketepatan  kata  jika  ada  yang  sama  maka  kata tersebut tepat dan jika tidak ada yang sama maka kata tersebut Not Match, sedangkan Flag adalah penanda apabila benar diberi flag 1 (true) Exact Match jika tidak benar maka diberi flag / tanda 0 (not match). Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode AHP dan optimasi metode AHP dengan SAW serta metode menghitung persentase akurasi dari metode tersebut menggunakan exact match. Berdasarkan hasil pengujian yang sudah di olah dan telah di analisis, hasil penelitian optimasi metode AHP dengan SAW menghasilkan persentase akurasi sebesar 90% lebih baik dari persentase  akurasi  metode  AHP  sebesar  10%  yang  membuktikan  bahwa  optimasi  metode  AHP dengan SAW membuat sistem menjadi lebih baik daripada dengan menggunakan metode AHP. Kata kunci : SAW, AHP, Sistem Pendukung Keputusan, rekrutmen karyawan, Exact Match

## I. Pendahuluan
Salah satu faktor bisa bertahannya suatu perusahaan adalah sumber daya manusia(SDM) yang dimilikinya. Pengelolaan SDM dari suatu perusahaan adalah salah satu aspek penting untuk menentukan keberhasilan kerja dari perusahaan tersebut. Untuk mendapat SDM yang berkualitas, perusahaan menerapkan seleksi penerimaan karyawan yang ketat pada pelamar - pelamar pekerjaan agar sesuai dengan kebutuhan perusahaan [5]. Selama ini proses pengecekan dan seleksi di lakukan secara manual dengan melihat satu persatu berkas yang dikirimkan  oleh  pelamar.  Hal  ini  tentu  saja  selain  sangat merepotkan  juga  tidak  efisien dan memakan  waktu
yang  cukup  lama,  belum  lagi  kemungkinan  terjadinya  human  error  dan  penilaian  yang  bersifat  subyektif sehingga kandidat yang terpilih bukanlah kandidat yang terbaik.
Dalam penulisan thesis ini, peneliti mengusulkan suatu sistem pendukung keputusan menggunakan metode AHP dan SAW yang akan membantu memecahkan problem saat proses seleksi karyawan baru. Metode SAW diambil karena  metode  yang  sederhana,  mudah  dipahami,  komputasinya  efisien  dan  memiliki  kemampuan  mengukur kinerja relatif dari alternatif – alternatif [1].
Pada  penelitian  sebelumnya  menggunakan  metode  SAW  mengenai  sistem  pendukung  keputusan      yang akan  membantu  untuk  menyeleksi  karyawan  [1].  Dalam  suatu  penelitian  lain  melakukan  penelitian  untuk menyeleksi  tenaga  pengajar  baru  menggunakan  metode  AHP  [8].  Sebelum  melakukan  penelitian  ini,  peneliti menggunakan metode AHP tetapi hasilnya kurang akurat dengan data asli di lapangan. Oleh karena itu peneliti melakukan  penelitian  optimasi  metode  AHP  ditambahkan  dengan  SAW  agar  hasilnya  lebih  akurat  daripada dengan metode AHP saja dalam menyeleksi karyawan baru.

## II. Metode Penelitian

## Metode Analytic Hierarchy Process (AHP)
AHP  merupakan  suatu  model  pendukung  keputusan  yang  dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty.  Model pendukung  keputusan  ini akan menguraikan  masalah multi  faktor  atau multi  kriteria  yang  kompleks  menjadi suatu  hirarki.  Menurut  [8],  hirarki  di  definisikan  sebagai  suatu  representasi  dari  sebuah  permasalahan  yang kompleks dalam suatu struktur multi level dimana level pertama adalah tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria, sub kriteria dan seterusnya ke bawah hingga level terakhir dari alternatif.
Dengan  hirarki,  suatu  masalah  yang  komplek  dapat  diuraikan  ke  dalam  kelompok  –  kelompoknya  yang kemudian  diatur  menjadi  suatu  bentuk  hirarki  sehingga  permasalahan  akan  tampak  lebih  terstruktur  dan sistematis.
Dalam  menyelesaikan  permasalahan  dengan  AHP  ada  beberapa  prinsip  yang  harus  dipahami  diantaranya adalah sebagai berikut [6] :
1. Membuat hierarki
Sistem  yang  kompleks  bisa  dipahami  dengan  memecahnya  menjadi  elemen  –  elemen  pendukung, menyusun elemen secara hirarki dan menggabungkannya atau mensistesinya.
2. Penilaian kriteria dan alternatif
Kriteria  dan  alternatif  dilakukan  dengan  perbandingan  berpasangan.  Menurut  [9],  untuk  berbagai persoalan, skala 1 sampai 9 adalah skala terbaik untuk mengekspresikan pendapat. Nilai dan definisi pendapat  kualitatif  dari  skala  perbandingan  Saaty  bisa  diukur  menggunakan  tabel  analisa  seperti ditunjukkan pada tabel 1 berikut :

## Tabel 1. Skala perbandingan AHP (Saaty)
Nilai Keterangan 1 A sama penting(Equal) dengan B 3 A sedikit lebih penting (Moderate) dari B 5 A jelas lebih penting (Strong) dari B 7 A sangat jelas penting (Very Strong) dari B 9 A mutlak lebih penting (Extreme) dari B 2,4,6,8 Apabila ragu-ragu antara 2 nilai yang berdekatan 1/(1-9) Kebalikan nilai tingkat kepentingan dari skala 1-9

## 3. Synthesis of Priority (Penentuan Prioritas)
Untuk  setiap  kriteria  dan  alternatif,  perlu  dilakukan  perbandingan  berpasangan  (Pairwise  Comparison). Nilai – nilai perbandingan relatif dari seluruh alternatif kriteria bisa disesuaikan dengan judgement yang telah  ditentukan  untuk  menghasilkan  bobot  dan  prioritas.  Bobot  dan  prioritas  dihitung  dengan memanipulasi matriks atau melalui penyelesaian persamaan matematika.
4. Logical Consistency (Konsistensi Logis)
Konsistensi memiliki dua makna. Pertama, objek – objek yang serupa bisa dikelompokkan sesuai dengan keseragaman  dan  relevansi.  Kedua,  menyangkut  tingkat  hubungan  antar  objek  yang  didasarkan  pada kriteria  tertentu.  Penghitungan  konsistensi  logis  dilakukan dengan  mengikuti  langkah  – langkah  sebagai berikut :
a. Mengalikan matriks dengan prioritas bersesuaian.
b. Menjumlahkan hasil perkalian perbaris.
c. Hasil penjumlahan tiap baris dibagi prioritas bersangkutan dan hasilnya dijumlahkan.
d. Hasil c dibagi jumlah elemen, akan di dapat πmaks.
e. Indeks Konsistensi (CI) = (πmaks-n)/(n-1).
f. Rasio konsistensi = CI/RI, dimana RI adalah indeks random konsistensi. Jika rasio konsistensi ≤ 0.1, hasil perhitungan data dapat dibenarkan.
Tabel 2. Nilai Indeks Random n RI 2 0.00
3 0.58 4 0.90 5 1.12
6 1.24 7 1.32 8 1.41

## Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode simple additive weighting (SAW) merupakan metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode simple additive weighting (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada  semua  kriteria.  Metode  simple  additive  weighting  (SAW)  membutuhkan  proses  normalisasi  matrik keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada.  Metode SAW mengenal adanya 2 (dua) atribut yaitu kriteria keuntungan (benefit) dan kriteria biaya(cost). Perbedaan mendasar dari kriteria ini adalah dalam pemilihan kriteria ketika mengambil keputusan [9].
Langkah perhitungan metode [9] :
1) Menentukan alternatif, yaitu Ai.
2) Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Cj.
3) Memberikan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
4) Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria.
(1)
5) Membuat tabel rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria
6) Membuat matrik keputusan X yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria. nilai {x} setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan dimana, i = 1,2,...,m dan j = 1,2,...,n.
(2)
7) Melakukan normalisasi matrik keputusan X dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif (Ai) pada kriteria (Cj).
(3)
Keterangan : a. Dikatakan  kriteria  keuntungan  apabila  nilai memberikan  keuntungan  bagi  pengambil  keputusan, sebaliknya kriteria biaya apabila menimbulkan biaya bagi pengambil keputusan.
b. Apabila  berupa kriteria keuntungan maka nilai dibagi  dengan nilai dari  setiap  kolom, sedangkan untuk kriteria biaya, nilai
dari setiap kolom dibagi dengan nilai
8) Hasil dari nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) membentuk matrik ternormalisasi (R).
(4)
9) Hasil  akhir  nilai  preferensi  (Vi)  diperoleh  dari  penjumlahan  dari  perkalian  elemen  baris  matrik ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) yang bersesuaian elemen kolom matrik (W).
Keterangan : Vi = ranking untuk setiap alternatif wj = nilai bobot dari setiap kriteria rij = nilai rating kinerja ternormalisasi
Hasil perhitungan nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai merupakan alternatif terbaik [4].

## Metode Pengujian Akurasi metode/algoritma
Untuk  pengujian  akurasi  metode  atau  algoritma  terdapat  2  tahap  yaitu  dengan  mencocokan  data  output perangkingan  dari  sistem  dengan  data  perangkingan  dari  user  mengadoptasi  teknik  exact  match  serta menghitung persentasi akurasi nya.
Exact Match merupakan tahapan yang dilakukan untuk mengecek ketepatan kata jika ada yang sama maka kata tersebut tepat dan jika tidak ada yang sama maka kata tersebut Not Match, sedangkan Flag adalah penanda apabila benar diberi flag 1 (true) Exact Match jika tidak benar maka diberi flag / tanda 0 (not match) didalam pembuatannya flag 0 tidak disertakan. Kemudian adalah perhitungan similary menjumlahkan semua flag yang bernilai  1  (true)  yang  berasal  dari  flag  1  dari  indeks  1  dan  juga  menumlahkan  flag  2  dari  indeks  2.  Hasil penjumlahan tersebut diambil nilai yang terkecil [3].
Kemudian untuk menghitung tingkat akurasi metode atau algoritma setelah menggunakan teknik exact match adalah menggunakan rumus persamaan confusion matriks 2.11 sebagai berikut [2] :

## Kerangka konsep
Adapun kerangka konsep penelitian ini adalah sebagai berikut :
Gambar 1. Kerangka Konsep Penelitian
(5)

## Metode Penelitian Kuantitatif
Penelitian optimasi metode dengan studi kasus pada perusahaan software house merupakan jenis penelitian terapan  (Applied  Research).  Hasil  dari  penelitian  yang  dilakukan  dapat  langsung  di  implementasikan  untuk memecahkan masalah yang dihadapi [7].
Dalam  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan  adalah  metode  kuantitatif  dimana  dilakukan  proses perhitungan sesuai dengan rumus yang sudah ada berdasarkan metode yang digunakan untuk memperoleh suatu keputusan [7].

## Metode Pemilihan Sampel
Dalam  penelitian  ini,  sampel  data  yang  digunakan  yaitu  data  calon  karyawan  yang  mendaftar  ke  Verint System untuk department Support dalam rentang waktu bulan januari sampai dengan juni 2015 dengan rincian kolom sebagai berikut : Nama calon karyawan, Latar Belakang Pendidikan, pengalaman kerja, nilai test bahasa inggris, nilai test teknis  dan hasil lulus atau tidaknya pada tahap pemanggilan wawancara.

## Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan data dilakukan guna memperoleh informasi dan data yang berhubungan dengan penelitian ini. Dalam  melakukan  pengumpulan  data  dan  informasi  tersebut,  dilakukan  metode  pengumpulan  data  primer maupun sekunder.
1) Metode Pengumpulan data primer
Yaitu dengan cara melakukan pengumpulan data langsung ke sumber data yang dimiliki Verint System juga pengumpulan data dilakukan dengan metode observasi, wawancara dan kuesioner.
2) Metode pengumpulan data sekunder
Yaitu  dengan  cara  membaca,  mengamati  dan  mempelajari  data  dari  sumber  yang  berhubungan  dengan penelitian ini.

## Metode Analisis dan Pengujian

## A. Metode Analisis
Di penelitian ini, peneliti melakukan optimasi perhitungan metode AHP dengan di tambahkan metode SAW untuk  menentukan  peringkat  dari  alternatif  yang  sudah  ada  sehingga  diharapkan  hasil  perhitungannya  lebih akurat daripada hanya dengan menggunakan metode AHP. Untuk pengujian tingkat akurasi metode AHP dan AHP-SAW mengadopsi metode Exact Match. Hasil akhir optimasi metode AHP dengan SAW bertujuan untuk memperoleh  alternatif  calon  karyawan  yang  terbaik  sehingga  bisa  membantu  untuk  menentukan  calon karyawan yang akan di rekrut menjadi karyawan baru.

## B. Metode Pengujian
Pengujian  disini,  penulis  menggunakan  pengujian  untuk  melihat  tingkat  akurasi  algoritma  mana  yang menghasilkan  prosentasi  akurasi  yang  lebih  baik.  Algoritma  tersebut  adalah  AHP  dan  AHP  -  SAW.  Untuk metode  pengujian  mengadopsi  metode  Exact  Match  untuk  menghitung  tingkat  akurasi  serta  menghitung persentasi akurasinya menggunakan confusion matriks.

## Langkah – langkah Penelitian
Adapun langkah  –  langkah  penelitian  untuk  optimasi metode  ahp  dengan  saw  dapat  dilihat  dalam  flowchart berikut :
Gambar 2. Langkah – langkah penelitian

## III. Hasil Dan Pembahasan
Dalam  penelitian  ini  membahas  hasil  analisa  perhitungan  metode  AHP  untuk  pembobotan  dan perangkingan lalu di bandingkan dengan hasil analisa perhitungan metode AHP untuk pembobotan dan metode SAW untuk perangkingan. Sehingga dari hasil perbandingan tersebut metode mana yang lebih akurat dengan data asli dari tempat obyek penelitian.

## 1. Proses Pembobotan
Pada  penelitian  ini  pertama-tama  user  akan  diberikan  kuesioner  untuk  menemukan  tingkat  kepentingan  dari kriteria yang ada kemudian digunakan metode AHP untuk menentukan besar bobot masing  – masing kriteria yang akan dijadikan tolak ukur penilaian. Berikut table tingkat kepentingan hasil  rangkuman form kuesioner yang diberikan oleh user menurut skala saaty :
Tabel 3.  Tingkat kepentingan kriteria menurut user
LBP PK NTB NTT HW
LBP 1 3 2 5 7 PK 1 1/5 2 7 NTB 1 3 7 NTT 1 5
HW
1
Keterangan :
LBP   =   Latar Belakang Pendidikan
PK =  Pengalaman Kerja
NTB  =  Nilai Tes Bahasa Inggris NTT  =  Nilai Tes Teknikal HW =   Hasil Wawancara

## 2. Pembobotan kriteria dengan metode AHP
Adapun  langkah  –  langkah  menentukan  bobot  kriteria  dengan  menggunakan  metode  AHP  adalah  sebagai berikut :
a) Pada metode ini pertama-tama dibuat matriks perbandingan berpasangan yang diambil dari nilai tabel kepentingan  kriteria  menurut  user.  Untuk  mempermudah  maka  disini  matriks  dimasukan  dalam bentuk table. Setelah nilai tiap kepentingan kriteria dimasukan kemudian dijumlah tiap kriteria.
Tabel 4. Matriks perbandingan berpasangan LBP PK NTB NTT HW LBP 1 3 2 5 7 PK 0,33 1 1/5 2 7 NTB 0,50 5 1 3 7 NTT 0,20 0,50 0,33 1 5 HW 0,14 0,14 0,14 0,20 1 sum 2,18 9,64 3,68 11,20 27,00
b) Kemudian setiap nilai kepentingan kriteria dibagi dengan jumlah nilai kepentingan kriteria (normalisasi matriks).  Setelah  itu  nilai  tersebut  dijumlahkan  ke  kanan  dibagi  dengan  jumlah  kriteria  untuk menghitung bobot kriteria.
Tabel 5. Menghitung Normalisasi Matriks  dan bobot kriteria
LBP PK NTB NTT HW Bobot LBP 0,46 0,31 0,54 0,45 0,26 0,404072 PK 0,15 0,10 0,05 0,18 0,26 0,149822 NTB 0,23 0,52 0,27 0,27 0,26 0,309483 NTT 0,09 0,05 0,09 0,09 0,19 0,10178 HW 0,07 0,01 0,04 0,02 0,04 0,034843
Contoh nilai normalisasi matriks baris ke 1:
Kolom vs baris
LBP vs LBP : 1 / 2,18 = 0,46 PK vs LBP : 3 / 9,64 = 0,31 NTB vs LBP : 2 / 3,68 = 0,54 NTT vs LBP : 5 / 11,20 = 0,45 HW vs LBP : 7 / 27,00 = 0,26
Maka nilai bobotnya adalah : (0,46 + 0,31 + 0,54 + 0,45 + 0,26)/5 = 0,404072 Begitu seterusnya untuk baris yg lain
c) Tahap  berikutnya  adalah  menghitung  lambda  max.  Untuk  menghitung  lambda  max  yaitu  dengan  2 langkah:  langkah  1  yaitu  nilai  kepentingan  tiap  kriteria  dikalikan  dengan  bobot  masing  –  masing kriteria  kemudian  di  jumlahkan  lalu  di  bagi  dengan  bobot  masing  –  masing.  Langkah  2  yaitu Jumlahkan nilai di langkah 1 dibagi dengan jumlah kriteria.
d) Dan tahap terakhir adalah menghitung nilai CI ( Consisten Index ), menetapkan nilai RI ( Ratio Index ) dan nilai  CR  ( Consisten  Ratio ).  Nilai  RI  sudah  mempunyai  nilai  baku  yang  ditetapkan  oleh  Saaty sesuai  jumlah  kriteria.  Dalam  penelitian  ini  mempunyai  5  kriteria  maka  nilai  RI  nya  adalah  1,12. Rumus untuk menghitung nilai CI adalah : (nilai lambda max - jml kriteria)/(jml kriteria – 1). Maka nilai CI adalah (5,41 – 5)/(5-1) = 0,10. Rumus untuk menghitung nilai CR adalah : nilai CI/RI. Maka nilai CR adalah 0,10/1,12 = 0,09. Nilai CR konsisten karena dibawah 0,1.

## Pengujian Akurasi metode
Total  data  sebanyak  50  data  dan  yang  digunakan  sebagai  sample  perhitungan ada  10  data  yang  melamar kerja  di  department  support.  Untuk total  data  sebanyak  50 bisa  dilihat  di lampiran  5.  Adapun  untuk  menguji akurasi dari metode AHP dan AHP – SAW menggunakan metode exact match. Caranya adalah output 10 besar hasil perangkingan dari sistem metode AHP dan AHP – SAW di cocokan dengan dengan data sample manual di lapangan sebanyak 10 data. Jika hasilnya sama persis di beri nilai 1, jika tidak diberi nilai 0 kemudian di hitung persentase akurasinya.
Untuk sample data user yang digunakan(dataset) sebanyak 10 data dengan rincian sebagai berikut :
Tabel 6. Sample data user yang digunakan
Kode Nama LBP PK NTB NTT HW CK13 Arief S1 5 85 86 0,9 CK14 Hafid S1 5 90 87 0,9 CK15 Winda S1 4 85 75 0,9 CK16 Gede Seri S1 10 88 85 0,9 CK17 Meidy Giasi S1 15 92 88 0,9 CK18 Alex Sandro S1 3 88 87 0,9 CK30 M Solihin S1 3 89 84 0,9 CK34 Dhian Putra S2 6 85 80 0,9 CK44 Sofyan H S1 5 86 84 0,9 CK40 Liliani D3 1 57 53 0,9
Adapun hasil pengujian akurasi menggunakan metode exact match terhadap hasil perangkingan metode AHP dan AHP – SAW adalah sebagai berikut :
● Metode AHP
Dibawah ini hasil dari perangkingan 10 besar metode AHP
Tabel 7. Perangkingan 10 besar hasil metode AHP Kode Alternatif Nama alternatif Hasil Rangking CK1 Fariz Fadlan 0,036152 1 CK24 Andry Febriansyah 0,033194 2 CK4 Luthfan Areka Ardi 0,027506 3 CK3 Khristian Wijaya 0,026765 4 CK5 Sirin Shafwati 0,026309 5 CK40 Liliani 0,025654 6 CK8 Caesar Putranto 0,025451 7 CK36 Fabianus Hendy Evan 0,025373 8 CK43 Hadi Gunawan 0,025295 9 CK23 Ditra Alfilia 0,023088 10
Berikut dibawah ini hasil pengujian akurasi menggunakan metode exact match untuk hasil metode AHP. Metode Exact Match mencocokan data user dengan data dari hasil perhitungan AHP. Jika ada yang sama maka dihitung 1 jika tidak maka dihitung 0. Cara mencocokan data menggunakan exact match tidak terikat dengan urutan atau rangking.
Tabel 8. Pengujian akurasi untuk metode AHP Perbandingan Data User AHP Exact Match CK13 CK1 0 CK14 CK24 0 CK15 CK4 0 CK16 CK3 0 CK17 CK5 0 CK18 CK40 0 CK30 CK8 0 CK34 CK36 0 CK44 CK43 0 CK40 CK23 1
Hasil dari pengujian akurasi menggunakan exact match di atas menunjukan bahwa hanya ada 1 data yang sama persis yaitu CK40 antara data dari user dengan hasil perhitungan AHP. Maka nilai persentase akurasi nya adalah :
M = 1 N = 10 orang
Akurasi(%) = M/N x 100% Akurasi(%) = 1/10  x 100 % = 10%
Maka nilai akurasi metode AHP adalah 10%
Keterangan :
M = Jumlah orang yang diprediksi benar oleh sistem yang dicocokan dengan metode exact match N = Jumlah data sample seluruhnya (10 orang)
● Metode AHP – SAW Dibawah ini hasil dari perangkingan 10 besar metode AHP – SAW
Tabel 9 : Perangkingan 10 besar metode AHP - SAW Kode Alternatif Nama Alternatif Hasil Rangking CK17 Meidy  Giasi 0,997738 1 CK16 Gede Serikastawan 0,930949 2 CK14 Hafid Inggiantowi 0,889998 3 CK50 Robert Tjahjadi 0,875668 4 CK34 Dhian Putra 0,87525 5 CK44 Sofyan Hasanuddin 0,873149 6 CK13 Arief Hidayat 0,872047 7 CK18 Alex Sandro 0,863294 8 CK30 Muhammad Sholihin 0,863265 9 CK15 Winda Giam 0,849619 10
Berikut dibawah ini hasil pengujian akurasi menggunakan metode exact match untuk hasil metode AHP - SAW.
Tabel 10 : Pengujian akurasi untuk metode AHP – SAW Perbandingan Data User Dengan AHP-SAW Exact Match CK13 CK17 1 CK14 CK16 1 CK15 CK14 1 CK16 CK50 1 CK17 CK34 1 CK18 CK44 1 CK30 CK13 1 CK34 CK18 1 CK44 CK30 1 CK40 CK15 0
Hasil dari pengujian akurasi menggunakan exact match di atas menunjukan bahwa ada 9 data yang sama persis  antara  data  dari  user  dengan  hasil  perhitungan  AHP  –  SAW.  Maka  nilai  persentase  akurasi  nya adalah :
M = 9 N = 10 orang
Akurasi(%) = M/N x 100% Akurasi(%) = 9/10   x 100 % = 70% Maka nilai akurasi metode AHP - SAW adalah 90%
Dari  hasil  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil  optimasi  metode  AHP  dengan  SAW  menghasilkan tingkat akurasi yang lebih baik dari pada menggunakan metode AHP saja.

## IV. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisa  serta  pengujian  terhadap  penelitian  ini  diperoleh  kesimpulan  untuk  menjawab permasalahan  yang  ada  yaitu  tingkat  persentase  akurasi  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode AHP – SAW 90% lebih baik dari tingkat akurasi metode AHP dimana tingkat persentase akurasinya 10% yang membuktikan bahwa metode AHP – SAW membuat sistem menjadi lebih baik daripada dengan menggunakan metode AHP.

## Saran
Ada beberapa saran untuk penelitian lebih lanjut terhadap penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Diharapkan penelitian selanjutnya menambahkan modul terkait proses rekrutmen sehingga menjadi sistem yang bisa digunakan untuk mendukung kegiatan rekrutmen karyawan baru.
2. Diharapkan penelitian selanjutnya, data rekrutmen yang ada di pihak HRD diharapkan berkurangnya data yang duplikat, tidak lengkap atau data ada yang kosong.
3. Diharapkan penelitian selanjutnya mengunakan variabel - variabel lain guna mendukung perubahan sistem pendukung keputusan sesuai dengan kebutuhan user dimasa yang akan datang atau dikembangkan dengan algoritma sistem pendukung keputusan yang lain seperti Algoritma C4.5, TOPSIS, Fuzzy AHP,
PROMETHEE atau yang lainnya.

## V. Daftar Pustaka
[1]  Afshari,  A.,  Mojahed,  M.  &  Yusuff,  R.,  2010,  Simple  Additive  Weighting  Approach  To  Personnel Selection Problem. International Journal of Innovation, Management and Technology , 1(5), pp.511–515.
[2]  Ahmad,  F.,  M.  Aziz,  M  dan  Hadi  Suyono,  2014,  Komparasi  Fuzzy  AHP  dengan  AHP  pada  Sistem Pendukung Keputusan Investasi Property. Jurnal EECCIS Vol. 8, No.2.
[3]  Heriyanto. 2011, Penggunaan Metode Exact Match Untuk Menentukan Kemiripan Naskah Dokumen Teks, Universitas Pembangunan Nasional Veteran, Jurnal Telematika Vol. 8 No.1, pp.43-52.
[4]  Kusumadewi, S. 2006, Fuzzy Multi Atribut Decision Making , Penerbit Graha Ilmu.
[5]  Lorincova, S. 2015, The Improvement of the Effectiveness in the Recruitment Process in the Slovak Public Administration, Business Economics and Management 2015 Conference, 34(2015): 382-389.
[6]  Marimin  dan  Maghfiroh,  N.  2013, Aplikasi  Teknik  Pengambilan  Keputusan  dalam  Manajemen  Rantai Pasok , cetakan Ketiga, PT Penerbit IPB Press, Bogor.
[7]  Moedjiono.  2012, Pedoman  Penelitian,  Penyusunan  dan  Penelitian  Tesis.  V5 ,  Program  Pascasarjana Universitas Budi Luhur.
[8]  Saaty,  T.L.  1991. Pengambilan  Keputusan  bagi  para  Pemimpin,  Proses;  Hirarki  Analitik  untuk Pengambilan Keputusan dalam situasi yang Kompleks . Seri Manajemen no.134, PPM, Jakarta.
[9]  Usito, N.J., 2013, Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Proses Belajar Mengajar Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw). Journal of Chemical Information and Modeling , 53(9), pp.1689–1699. Available at: core.ac.uk/download/pdf/18605548.pdf.