## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELESKI PENERIMAAN KARYAWAN MENGGUNAKAN ALGORITMA SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DI GALERY JAYA COMPUTER SURAKARTA
Dian Eko Wahono (dianeko64@yahoo.com) Muhammad Hasbi (mhasbi@sinus.ac.id) Sri Hariyati Fitriasih (fitri@sinus.ac.id)

## ABSTRAK
Seleksi penerimaan karyawaan merupakan faktor yang penting didalam organisasi/perusahaan,  pemilihan  sumber  daya  manusia  yang  berkualitas  dan    memiliki  daya saing  tinggi  akan  sangat  mempengaruhi  maju  mundurnya  suatu  perusahaan.  Galery  Jaya Computer merupakan perusahaan yang bergerak dibidang IT, pemilihan  karyawan yang kurang tepat  menyebabkan  lambatnya  kinerja  dan  majunya  perusahaan,  seringkali  perusahaan dihadapkan  pada  suatu  momen  untuk  mengambil  sebuah  keputusan,  sehingga  hasil  yang didapat  tidak  sesuai  dengan  yang  diinginkan  dan  kurang  memenuhi  standar.  Penanganan masalah tersebut  dapat diterapkan dengan metode SAW (Simple Additive Weighting). Metode SAW  adalah  metode  penjumlahan  terbobot  yaitu  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja pada setiap alternatif dari semua atribut. Kriteria-kriteria yang dipakai adalah Pengalaman kerja, Pendidikan, Usia dan Test kemampuan dasar. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sistem pendukung keputusan seleksi penerimaan karyawan dengan menggunakan metode SAW yang menghasilkan sebuah keputusan berupa ranking dan nilai hasil seleksi. Berdasarkan hasil pengujian  fungsional  dan  validitas  sistem  bahwa  sistem  yang  dibuat  telah  sesuai  dengan perhitungan  manual,  sehingga  sistem  ini  sekiranya  layak  digunakan  untuk  proses  pemilihan calon karyawan.
Kata kunci : Seleksi, Sistem Pendukung Keputusan, SAW, Penerimaan Karyawan

## I.  PENDAHULUAN
Salah  satu  elemen  dalam  perusahaan yang  sangat  penting  adalah  Sumber  Daya Manusia  (SDM),  Pengelolaan  SDM  dari perusahaan  sangat  mempengaruhi  beberapa aspek penentu keberhasilan kerja dari perusahaan tersebut. Jika SDM dapat diorganisir  dengan  baik,  maka  diharapkan perusahaan dapat menjalankan semua proses usahanya  dengan  baik.  karyawan  merupakan salah  satu  faktor  produksi  dan  asset  paling utama yang terpenting dalam suatu perusahaan,  tanpa  mereka  betapa  sulitnya perusahaan  dalam  mencapai  tujuan,  mereka yang  menentukan  maju  mundurnya  suatu perusahaan. Perusahaan harus selalu berusaha untuk memperoleh dan menempatkan  karyawan  yang  qualified  pada setiap jabatan dan pekerjaan supaya pelaksanaan  pekerjaan  lebih  berdaya  guna. Oleh  karena  itu  demi  kemajuan  suatu perusahaan, perusahaan harus memiliki sumber  daya  manusia  yang  berkualitas,  salah satunya  dengan  melakukan  seleksi  calon karyawan  demi  mencapai  tujuan  perusahaan yang diinginkan.
Seleksi  karyawan  merupakan  salah  satu cara  proses  menduga  yang  paling  baik (best quits) bahwa  seorang  pelamar  sanggup  dan sesuai menduduki  suatu  jabatan  atau  posisi yang dibutuhkan perusahaan, selain itu seleksi karyawan  diharapkan  dapat  meningkatkan proporsi  karyawan  yang  suskses  dalam  suatu perusahaan  dalam  suatu  perusahaan  yang terpilih  dari  sekelompok  pelamar.  Ini  berarti keputusan-keputusan seleksi merupakan bagian  paling  penting  di  dalam  Manajemen Sumber  Daya  Manusia  .  Untuk  menentukan atau  menyeleksi  calon  karyawan  yang  terbaik di  Galery  Jaya  Computer  Surakarta  biasanya masih  dilaksanakan  secara  manual.  Oleh karena  itu  pada  penelitian  ini  akan  diangkat suatu  kasus  yaitu  mencari  calon  karyawan terbaik  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan  dengan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Metode  ini dipilih  karena  mampu  menyeleksi  alternatif berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  ditentukan. Kriteria  ini  bersifat  dinamis,  nilai  bobotnya dapat diubah sesuai keinginan user. Kemudian dilakukan  proses  perangkingan  yang  akan menentukan  calon  karyawan  terbaik  yang
telah  direkomendasikan.  Oleh  karena  itu  dari permasalahan  diatas  penulis  memilih  judul “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Karyawan Menggunakan
Algoritma Simple additive Weighting di Galery Jaya Computer Surakarta”.

## II.  METODE PENELITIAN
Metode penelitian pada sistem pendukung keputusan seleksi penerimaan karyawan. 2.1.  Metode pengumpulan data Metode pengumpulan data yang digunakan adalah :
a.  Metode Observasi b.  Studi Pustaka c.  Wawancara d.  Browsing Internet 2.2.  Metode pengembangan sistem
Metode  yang  digunakan  adalah  metode pendekatan  terstruktur.  Metode  ini  lebih menekankan  pada  aliran  data  yaitu  kamus data  (Penyimpanan  Objek  Data),  Diagram Konteks, Hierachy  Input  Process  Output (HIPO), Data Flow Diagram  (DAD ), dan Entity Relationship Diagram (ERD).

## III. TINJAUAN PUSTAKA 3.1. SISTEM
Sistem  adalah  kumpulan  dari  elemen- elemen  yang  berinteraksi  untuk  mencapai suatu tujuan tertentu.” Dari kedua pendekatan di  atas,  penulis  menyimpulkan  bahwa  sistem adalah  kumpulan  dari  elemen-  elemen  atau sub-sub  sistem  yang  saling  berintegrasi  dan saling berhubungan satu sama lain membentuk satu kesatuan utuh untuk melaksanakan  suatu  fungsi  guna  mencapai suatu tujuan tertentu.[1]

## 3.2. SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) dapat  didefinisikan  sebagai  suatu  program komputer  yang  menyediakan  informasi  dalam domain  aplikasi  yang  diberikan  oleh  suatu model  analisis  keputusan  dan  akses  ke database,  dimana  hal  ini  ditujukan  untuk mendukung  pembuat  keputusan  ( decision maker )  dalam  mengambil  keputusan  secara efektif  baik  dalam  kondisi  yang  kompleks  dan tidak terstruktur.[2]
3.3. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)
Sebagian  besar  pendekatan  FMADM dilakukan  melalui  2  langkah,  yaitu:  pertama, melakukan  agregasi  terhadap  keputusan-
keputusan  yang  dianggap  terhadap  semua tujuan pada setiap alternatif; kedua, melakukan perankingan alternatif-alternatif keputusan tersebut berdasarkan hasil agregasi keputusan.  Dengan  demikian,  bisa  dikatakan bahwa  masalah  MADM  adalah  mengevaluasi m alternatif Ai (i=1,2,...,n) terhadap sekumpulan atribut atau kriteria Cj (j=1,2,...,n), dimana  setiap  atribut  saling  tidak  bergantung satu dengan yang lainnya.[3]
3.4. Metode Simple Additive Weighting (SAW) 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.  Metode Simple  additive Weighting (SAW)  sering  juga  dikenal  istilah metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar metode Simple  additive  Weighting (SAW) adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada semua atribut. Metode Simple additive Weighting
(SAW) membutuhkan proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua rating alternatif yang ada.[4]
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎𝑕 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝐽𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎𝑕 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎  𝑐𝑜𝑠𝑡            (1)
Keterangan:
𝑟 𝑖𝑗 = Nilai rating kerja ternormalisasi 𝑥 𝑖𝑗 =  Nilai  atribut  yang  dimiliki  dari  setiap kriteria
𝑚𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 = Nilai terbesar dari setiap kriteria 𝑚𝑖𝑛𝑥 𝑖𝑗 = Nilai terkecil dari setiap kriteria 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:
𝑽 𝒊= 𝒘 𝒋 𝒓 𝒊𝒋 𝒏 𝒋=𝟏 (2)
Keterangan; 𝑉 𝑖 = rangking  untuk setiap alternatif 𝑤 𝑗 = nilai bobot dari setiap kriteria 𝑟 𝑖𝑗 = nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai  V i yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih

## 3.5. PHP
PHP  merupakan  bahasa  berbentuk  skrip yang  ditempatkan  dalam  server  dan  diproses diserver.  Hasilnya  akan  dikirimkan  ke  client, tempat  pemakai  menggunakan  browser.  Php sering dikenal sebagai sebuah bahasa scripting, yang menyatu dengan tag-tag HTML, dieksekusi  diserver  dan  digunakan  untuk membuat  halaman  web  yang  dinamis  seperti halnya Active  Server  Pages (ASP).  PHP merupakan  sebuah  sotware  open  source,  hal inilah  yang  membedakan  ASP  dengan  PHP. [5]

## 3.6. MYSQL
MySQL  adalah  sebuah  perangkat  lunak sistem  manajemen  basis  data  SQL  atau DBMS  (Database  Management  System)  yang multithread dan multiuser dengan sekitar 6 juta instalasi  diseluruh  dunia.  Mysql  tersedia sebagai  perangkat  lunak  grastis  dibawah lisensi  GNU  General  Public  License  (GPL), tetapi  mereka  juga  menjual  dibawah  lisensi komersial untuk kasus-kasus dimana penggunaa nya tidak cocok dengan penggunaan GPL[6].

## IV.  HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Diagram Konteks
Pada  gambar  diagram  komteks,  aliran data  dijabarkan  secara  global  yang  akan menggambarkan  aliran  data  yang  akan  diolah dalam proses pengolahan data untuk menghasilkan informasi. Pimpinan Admin user PETUGAS 0 Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Karyawan Menggunakan Algoritma SAW Laporan Laporan user Data Jenis_seleksi Datakriteria Data Kategori Nilai Data calon_karyawan Data user Lopran Hasil Seleksi

## Gambar 1. Diagram Konteks

## 4.2. Data Flow Diagram
Data  Flow  Diagram  merupakan    sebuah model  yang  menggambarkan  sistem  alur  data informasi dan penyimpanan data.

## DFD level 0
Proses  penginputan  data  alternatif,  data kriteria,  data  kategori  nilai  kriteria,  serta melakukan perhitungan total untuk menentukan calon karyawan.
Petugas 1 Master 2 Perhitungan SAW 3 Laporan Data user jenis_seleksi kriteria Kategori_Nilai Calon_karyawan Data Jenis_seleksi Data kriteria Kategori_nilai Data Calon_karyawan Data Jenis_seleksi Datakriteria Data sub kriteria Data calon_karyawan Data user nilai nilai_perbaris Pimpinan Nilai perbaris Nilai max D1 D2 D3 D4 D5 D6 D7 Data jenis_seleksi Data sub_kriteria D8 hasil Data user Data calon_karyawan Laporan hasil seleksi Laporan hasil seleksi Nilai max Nilai perbaris Hasil Hasil Data Calon_karyawan Data Jenis_seleksi Data kriteria Data kategori_nilai Data user Datakriteria Data Calon_karyawan
Gambar 2. Data Flow Diagram

## 4.3 Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity  Relationship  Diagram atau  sering juga  disingkat  dengan  ER  Diagram  dibuat dengan  tujuan  untuk  menghubungkan  antara satu  tabel  dengan  tabel  yang  lainnya  yang masih  saling  berhubungan  sehingga  nantinya dapat  terlihat  batasan-batasan  hubungan  dari semua tabel yang dibuat.
Nama_calon Jenis kelamin Nilai ternormalisasi Nilai total Data Calon karyawan id seleksi nama_seleksi tahun kuota jmlkriteria Id-petugas Petugas Id_kriteria Nama_calon Id_calon Id_seleksi Perankingan Metode SAW Memiliki Pimpinan Id_pimpinan email password Menginput Nilai Nilai terbobot Nilai_total level Nilai normalisasi nilai_perbaris id_kriteria id seleksi nilai max min nama kelamin alamat Kriteria Nama Tempat_lahir Tgl_lhr Hasil id calon id seleksii positif negatif status 1 M 1 M M 1 1 1 1 M 1 1 M 1 M Id_calon d_positif Nilai akar kedekatan Alamat
Gambar 3. Entity Relationship Diagram

## 4.4. Perhitungan metode SAW
4.4.1.  Bobot Nilai Kriteria Tabel 1 :Nilai bobot pengalaman kerja (C 1 ) No Pengalaman kerja Nilai 1 0-1 Tahun 0.25 2 2-4 Tahun 0.5 3 5-6 Tahun 0.75 4 >=7 Tahun 1
Tabel 2 :Nilai bobot pedidikan (C 2 ) No Pendidikan Nilai 1 SD 0.25 2 SMP 0.5 3 SMA 0.75 4 PERGURUAN TINGGI 1 Tabel 3 :Nilai bobot Usia (C 3 ) No Usia Nilai 1 45-64 Tahun 0.25 2 35-44 Tahun 0.5 3 25-34 Tahun 0.75 4 15-24 Tahun 1
Tabel  4  :Nilai  bobot  Test  kemampuan  dasar (C 2 )
No Test  kemampuan dasar Nilai 1 Kurang baik 0.25 2 Cukup 0.5 3 Baik 0.75 4 Sangat baik 1

## 4.4.2.  Contoh Data
Tabel 5 Contoh Data Pelamar
No Nama Pengala man Kerja Pendidikan Usia Test Kemam puan Dasar 1 Taufik 7 Tahun SMA 37 Baik 2 Eko Waluyo 6 Tahun SD 50 Baik 3 Hendra Irawan 5 Tahun SMP 40 Cukup 4 Toni 5 Tahun SD 27
Baik 5 Ari Saputra 1 Tahun P. TINGGI 42 Baik

## Tabel 6 Alternatif Calon karyawan
Alternatif Keterangan A1 Taufik A2 Eko Waluyo A3 Hendra Irawan A4 Toni A5 Ari Saputra

## Tabel 7 Tabel Kriteria
Kriteria Keterangan C1 Pengalaman kerja C2 Pendidikan C3 Usia C4 Test Kemampuan dasar
Langkah – langkahnya adalah:
1.  Menentukan  bobot  preferensi  atau  tingkat kepentingan (W) setiap kriteria.
W = [0,3  0,2 0,2 0,15]
2.  Kemudian  membuat  matrik  keputusan  (X) yang  didapat  dari  rating  kecocokan  pada setiap  alternatif    (Ai)  dengan  setiap  kriteria (Cj).
1      0.75  0.50  0.75 0.75  0.25  0.25  0.75 X=  0.50  0.50  0.50  0.50 0.75  0.25  0.75  0.75 0.25  1 0.50  0.75
3.  Melakukan  langkah  normalisasi  matrik keputusan  (X)  dengan  cara  menghitung nilai  rating  kinerja  ternormalisasi  (rij)  dari alternatif (Ai) pada kriteria (Cj).
Berikut perhitungannya;
Alternatif 1;
r1,1= 1 = 1      =1 Max{1 0.75 0.50 0.75 0.25}        1 r2,1= 0.75 = 0.75 =0.75 Max{1 0.75 0.50 0.75 0.25}         1 r3,1= 0.50 = 0.50 =0.50 Max{1  0.75 0.50 0.75 0.25 }         1 r4,1= 0.75 = 0.75 =0.75 Max{1 0.75 0.50 0.75 0.25}         1 r5,1= 0.25 = 0.25 =0.25 Max{1 0.75 0.50 0.75 0.25}         1
Alternatif 2,
r1,2= 0.75                             = 1      =1 Max{0.75 0.25 0.50 0.25 1}         1 r2,2= 0.25 = 0.25 =0.25 Max{0.75 0.25 0.50 0.25 1}         1 r3,2= 0.50 = 0.50 =0.50 Max{0.75 0.25 0.50 0.25 1 }         1 r4,2= 0.25 = 0.25 =0.25 Max{0.75 0.25 0.50 0.25 1}         1 r5,2= 1 =     1   =1 Max{0.75 0.25 0.50 0.25 1}         1 Alternatif 3, r1,3= 0.50 =0.50  =0.67 Max{0.50 0.25 0.50 0.75 0.50}    0.75 r2,3= 0.25 = 0.25 =0.33 Max{0.50 0.25 0.50 0.75 0.50}   0.75 r3,3= 0.50 = 0.50 =0.67 Max{0.50 0.25 0.50 0.75 0.50 }    0.75 r4,3= 0.75 =   0.75 =1 Max{0.50 0.25 0.50 0.75 0.50}    0.75 r5,3= 0.50 =   0.50 =0.67 Max{0.50 0.25 0.50 0.75 0.50}    0.75 Alternatif 4, r1,4= 0.75 = 0.75 =1 Max{0.75 0.75 0.50 0.75 0.75}      0.75 r2,4= 0.75 = 0.75 =1 Max{0.75 0.75 0.50 0.75 0.75}   0.75
r3,4= 0.50 = 0.50 =0.67 Max{0.75 0.75 0.50 0.75 0.75}   0.75 r4,4= 0.75 =  0.75 =1 Max{0.75 0.75 0.50 0.75 0.75}   0.75 r5,4= 0.75 =  0.75 =1
Max{0.75 0.75 0.50 0.75 0.75}   0.75
4.  Masukkan semua hasil perhitungan tersebut  kedalam  sebuah  tabel  yang  kali ini disebut tabel faktor ternormarlisasi;
1 0.75 0.67 1 0.75  0.25 0.33 1 R= 0.50 0.50 0.67 0.67 0.75  0.25 1 1 0.25  1 0.67 1
5.  Selanjutnya dibuat perkalian matriks dengan  nilai  kepentingan  dan  hasil perkalian tersebut dijumlahkan.
Berikut penghitungannya;
V1
=  (0.30 x 1) + (0.20 x 0.75) +   (0.20 x
0.67) + (0.15 x 1)
=  0.30 + 0.15 + 0.134 + 0.15 =  0.734
=  0.73
V2
= (0.30 x 0.75) + (0.20 x 0.25) + (0.20 x
0.33) + (0.15 x 1)
=  0.225 + 0.05 + 0.066 + 0.15 =  0.491
=  0.49
V3
=  (0.30 x 0.50) + (0.20 x 0.50) + (0.20
x 0.67) + (0.15 x 0.67) =  0.15 + 0.1+ 0.134 + 0.10 =  0.484 =  0.48 V4 =  (0.30 x 0.75) + (0.20 x 0.25) + (0.20 x 1) + (0.15 x 1) =  0.225 + 0.05 + 0.20 + 0.15 =  0.625 =  0.62 V5 =    (0.30  x  0.25)  +  (0.20  x  1)  +  (0.20  x 0.67) + (0.15 x 1) =  0.075 + 0.20 + 0.134 + 0.15 =  0.559
=  0.56
6.  Hasil  akhir  didapatkan  perankingan  calon karyawan
Tabel 8. Hasil Vektor V
D ari tabe l diat as tela
h didapatkan  hasil  perankingan  untuk  calon karyawan
4.5. Tampilan Program

## a. Data Kriteria
Input  data  kriteria  digunakan  untuk memasukan  kriteria  dan  memberi  nilai  dari masing masing kriteria.
Gambar 4. Halaman Input Data Kriteria

## a.  Perhitungan Metode SAW
Halaman  ini  adalah  tampilan  data  kriteria dari  masing-masing  pelamar  yang  telah diinputkan. Selanjutnya diberi nilai dan dinormalisasi  dengan  metode  Simple  Additive Weighting.  algoritma  SAW  akan  mencari  dan menampilkan alternatif kedekatan dari masing- masing data calon karyawan.
Rangking Vi Nama Nilai 1 V1 Taufik 0,734 2 V4 Toni 0,623 3 V3 Ari  Saputra 0,559 4 V2 Eko Waluyo 0,499 5 V5 Hendra Irawan 0,484

## Gambar 5. Proses Normalisasi Kriteria

## b.  Hasil Dan Laporan
Halaman  yang  digunakan  untuk  melihat laporan hasil prediksi dan bisa dicari berdasarkan kategori yang di inginkan
Gambar 6. Hasil perhitungan dan

## Perankingan Metode SAW

## c.  Pengujian Sistem
Tabel 9. Pengujian Validitas
No Nama Hasil Perhitung an Sistem Hasil Perhitungan Manual
Ranking Ket 1 Taufik 0,73 0,734 1 Sesuai 2 Eko Waluyo 0,49 0,491 4 Sesuai 3 Hendra Irawan 0,48 0,484 5 Sesuai 4 Toni 0,62 0,625 2 Sesuai 5 Ari Saputra 0,56 0,559 3 Sesuai Berdasarkan hasil perbandingan
perhitungan  validitas  dan  sistem  pendukung keputusan  dengan  metode  SAW  yang  telah dilakukan tidak ada perbedaan, ini
membuktikan  bahwa  sistem  yang  dibuat mempunyai  tingkat  validitas  yang  sama dengan perhitungan manual, sehingga pengujian sistem ini sudah melakukan perhitungan  secara  benar.  Sistem  pendukung keputusan    ini  sekiranya  sudah  layak digunakan untuk membantu pihak Galery Jaya Computer  dalam  menyeleksi  calon  karyawan dan  hasil  pengujian  menunjukkan  bahwa Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Karyawan  di  Galery  Jaya  Computer  sudah sesuai  dengan  perancangan  dan  diharapkan dapat membantu dalam pengambilan keputusan yang lebih efisien.

## V.  PENUTUP 5.1. Kesimpulan
1.  Terbentuknya  Sistem  aplikasi  pendukung keputusan  seleksi  penerimaan  karyawan dengan  menggunakan  metode Simple Additive Weighting.
2.  Kriteria yang digunakan yaitu : Pengalaman kerja, Pendidikan,Usia, dan Test kemampuan dasar 3.  Dengan adanya sistem pendukung keputusan ini bertujuan untuk memudahkan dalam menyeleksi calon karyawan. 4.  Sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat melakukan perhitungan seleksi calon karyawan dengan hasil perankingan, sehingga dapat mewujudkan penilaian yang adil berdasarkan kriteria yang ada. 5.  Proses  perhitungan  sistem  pendukung keputusan  ini  menggunakan  metode  SAW ( Simple Additive Weighting ) yang menghasilkan perhitungan perankingan dari tertinggi ke rendah, nilai tertinggi merupakan calon karyawan terbaik sedangkan terendah calon karyawan terburuk.
5.2. Saran
1.  Dengan  diterapkannya  Sistem Pendukung Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Karyawan di  Galery  Jaya  Computer,  maka  sebaiknya pelatihan-pelatihan    yang  berhubungan dengan    komputerisasi  sistem  dilakukan dengan serius guna mendukung operasional sistem.
2.  Sistem  pendukung  keputusan  yang  telah dibuat  dengan  metode  SAW  ini,  dapat dikembangkan  menggunakan  metode  lain seperti  metode Naïve  Bayes  Classifier sebagai  pembanding  untuk  pengambilan keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Raharjo,  B.  2009. Pemrograman  Web dan Implementasinya . Bandung:
Informatika [2]. Turban, E. 2010. Decision Support System and  Intelligent  Syst em,  Fifth  Edition, Prentice  Hall  International,  Inev.New Jersey [3].  Kusumadewi,  S.  2011. Fuzzy  Multi
Attribut  Decision  Making .  Yogyakarta  : Andi Publisher
[4].   Manurung,  P.  2010. Sistem  Pendukung
Keputusan  Seleksi  Penerima  Beasiswa Dengan  Metode  Ahp  Dan  Simple additive Weighting . Skripsi. Ilmu Komputer, FMIPA, Universitas Sumatera
Utara, Medan
[5]. Madcoms (2007). Aplikasi          Program PHP dan MySQL Untuk Membuat Wesite
Interaktif. Yogyakarta : Penerbit Andi
[6].  Maryono, D. 2009. Theory and Application  of  ICT. Surakarta  :  Tiga Serangkai.