p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Karyawan dengan Multi Kriteria menggunakan Metode AHP dan SAW
Nabilah Yadzhan Fadilah a1 , Safitri Juanita a2 , Pamela Larasati b3
a Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
b Magister Ilmu Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Ciledug Raya, Petukangan Utara, Pesanggrahan, Jakarta Selatan, DKI Jakarta 12260, Indonesia
1 nabilahyf@gmail.com
2 Safitri.juanita@budiluhur.ac.id
3 pamela.larasati@gmail.com

## Abstrak
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  mencatat  pengangguran  tahun  2019  meningkat  menjadi  50  ribu  orang  dan  pada tahun 2020 bertambah pengangguran sebanyak 60 ribu orang.  Meningkatnya angka pengangguran berkorelasi dengan  meningkatnya  kuantitas  pelamar  pekerjaan  pada  perusahaan,  sehingga  diperlukan  sistem  pendukung keputusan  (SPK)  yang  dapat  mempermudah  perusahaan  untuk  melakukan  rekrutmen  karyawan.  Masalah penelitian  ini  yaitu  saat ini,  PT.  Karya Usaha Aneka Terjaya  melakukan  proses penilaian  rekrutmen karyawan secara  manual  sehingga  hasil  keputusan  membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  karena  banyaknya  pelamar pekerjaan,  terdapat  subjektifitas  dalam  melakukan  penilaian,  dan  semua  kriteria  pada  proses  rekrutmen karyawan  belum  memiliki  pembobotan.  Dampak  dari  masalah  tersebut  adalah  proses  penilaian  karyawan menjadi  kurang  tepat  serta  tidak  adanya  perangkingan  sehingga  manager  membutuhkan  waktu  dalam mengambil  keputusan.  Tujuan  penelitian  adalah  merancang  aplikasi  SPK  menggunakan  multi  kriteria  dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW) yang nantinya akan digunakan untuk  membantu  manager  dalam  mengambil  keputusan  pada  proses  rekrutmen  karyawan.  Metode  Penelitian yang digunakan adalah metode studi kasus yang dilakukan  pada PT. Karya Usaha Aneka Terjaya, multi kriteria yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah interview (komunikasi,  kesiapan  kerja,  kesopanan), psikotes(ketelitian,  kepribadian),  dan  kompetensi(skill,  pengetahuan).  Metode  untuk  pembobotan  kriteria menggunakan  AHP  dan  perangkingan  menggunakan  SAW,  aplikasi  dibangun  menggunakan  PHP  dan  MySQL. Kesimpulannya pada penelitian ini adalah metode AHP dan SAW pada sistem penunjang keputusan rekrutmen karyawan  dengan  multi  kriteria  dapat  mengurangi  proses  subjektifitas  yang  tinggi  serta  dapat  menghasilkan nilai  akhir  yang  akurat  dalam  penilaian  pelamar  pekerjaan,  serta  membantu  perusahaan  dalam    proses perekrutan karyawan karena proses pendataan administrasi pelamar pekerjaan dilakukan secara online. Selain itu  Perhitungan  serta  keluaran  sistem  untuk  menampilkan  nilai  seluruh  pelamar  pekerjaan  dilakukan  dengan cepat sehingga pemegang keputusan dapat menentukan pilihan dengan cepat dan tepat.
Kata  kunci:  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK), Analytical Hierarchy Process (AHP), Simple Additive Weighting (SAW), Rekrutmen Karyawan, Multi Kriteria

## Decision Support System for Employee Recruitment with Multi Criteria using AHP and SAW Methods

## Abstract
Badan  Pusat  Statistik (BPS)  or  Government-owned  Central  Bureau  of  Statistics  noted  that  unemployment  in 2019  increased  to  50  thousand  people  and  in  2020  the  unemployment  increased  by  60  thousand  people.  The increase  in  unemployment  rate  correlates  with  the  increasing  quantity  of  job  applicants  at  the  company,  so  a decision  support  system  (SPK)  is  needed  which  can  make  it  easier  for  companies  to  recruit  employees.  The problem  of  this  research  is  that  currently, PT.  Karya  Usaha  Aneka  Terjaya conducts  a  manual  employee recruitment  assessment  process  so  that  the  decision  results  take  a  long  time  due  to  the  large  number  of  job applicants, subjectivity  in conducting assessments, and all criteria in the employee recruitment process do not have  the  weight  of  criteria.  The  impact  of  this  problem  is  that  the  employee  appraisal  process  becomes  less precise  and  there  is  no  ranking  so  that  managers  need  time  to  make  decisions.  The  research  objective  was  to design  a  DSS  application  using  multi  criteria  with  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  and  Simple  Additive
Weighting  (SAW)  methods  which  will  later  be  used  to  assist  managers  in  making  decisions  on  the  employee recruitment  process.  The  research  method  used  is  a  case  study  method  conducted  at  PT.  Karya  Usaha  Aneka Terjaya,  the  multi  criteria  used  in  this  research  are  interview  (communication,  work  readiness,  politeness), psychological  test  (accuracy,  personality),  and  competence  (skill,  knowledge).  Methods  for  weighting  criteria using AHP and ranking using SAW, applications built using PHP and MySQL. The conclusion in this study is that AHP and SAW methods in the decision support system for employee recruitment with multi criteria can reduce the high subjectivity process and can produce accurate final value in the assessment of prospective employees, as well as assist the company in the hiring process of  employees because the applicant administration logging process is done online. In addition, calculation and output of the system to display the value of all applicants is done quickly so that the decision-makers can make choices quickly and appropriately.
Keywords:  Decision  Support  System  (DSS),  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),  Simple  Additive  Weighting (SAW), Employee Recruitment, Multi Criteria

## I. P ENDAHULUAN
Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  mencatat  jumlah pengangguran  di  Indonesia  meningkat  menjadi  50  ribu orang  per  Agustus  2019  [1]  dan  dalam  setahun  terakhir (tahun  2020)  pengangguran  bertambah  menjadi  60  ribu orang  [2]. Melihat makin banyaknya pengangguran maka PT.Karya  Usaha  Aneka  Terjaya  yaitu  perusahaan perdagangan  umum  yang  telah  berkembang  menjadi perusahaan  distribusi  khusus  untuk  aksesoris  pipa  fitting yang  berdiri  sejak  tahun  2016  ingin  melakukan  proses rekrutmen karyawan secara terkomputerisasi. Saat ini PT. Karya Usaha Aneka Terjaya melakukan proses rekrutmen karyawan  rata-rata  2  (dua)  kali  dalam  setahun  dengan jumlah  pelamar  pekerjaan  50-60  orang,  proses  penilaian pada  saat  rekrutmen  karyawan  menggunakan  multi kriteria  yaitu  penilaian  saat  psikotes,  tes  kompetensi  dan wawancara.  Proses  rekrutmen  karyawan  tersebut  masih memiliki  beberapa  masalah  diantaranya  masih  adanya subjektifitas  dalam  proses  penilaian  pelamar  pekerjaan dan  proses  penilaian  membutuhkan  waktu  lama  karena dilakukan  secara  manual  sehingga  mengakibatkan  proses pengambilan keputusan menjadi lambat.
Dari permasalahan tersebut, maka diperlukan penelitian  tentang  Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK) menggunakan  multi  kriteria  dengan  metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW)  untuk  membantu  manager  dalam  mengambil keputusan  cepat  dan  tepat  pada  proses  rekrutmen karyawan.
Metode  AHP  biasa  digunakan  untuk  memecahkan permasalahan  yang  multi  kriteria  karena  menggunakan struktur hierarki yang terdiri dari gol atau tujuan, kriteria, subkriteria,  dan  alternatif  [3].  Tahapan  AHP  adalah sebagai berikut [3]:
• Menentukan tujuan/sasaran
• Menyusun Kriteria/Subkriteria dan alternatif
• Menyusun Hirarki.
• Melakukan perhitungan perbandingan berpasangan.
• Melakukan perhitungan normalisasi dan pembobotan
• Menghitung Eigen
• Menghitung Consistency  Index (CI)  dan Consistency Ratio (CR)
• Menguji konsistensi CR, Jika CR =< 0.1 maka standar konsistensi  bisa  diterima  namun  jika  belum  maka lakukan perhitungan kembali tahap 4-7
Metode SAW sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot [4]. Metode SAW digunakan untuk menghitung  nilai  akhir  alternatif  yaitu  untuk  memilih
pelamar  pekerjaan  di  PT.  Karya  Usaha  Aneka  Terjaya yang  paling  memenuhi  kriteria.  Keluaran  yang  nantinya dihasilkan adalah urutan nilai alternatif dari nilai tertinggi hingga  alternatif  dengan  nilai  terendah.  Tahapan  SAW adalah sebagai berikut [4]:
• Menentukan  Kriteria-kriteria  yang  dijadikan  acuan dalam pengambilan keputusan
• Menentukan  rating  kecocokan  setiap  kriteria  pada setiap kriteria
• Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria, kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut sehingga diperoleh matriks ternormalisasi.
• Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perangkingan  yaitu penjumlahan  dari  perkalian  matrik  ternormalisasi  R dengan  vektor  bobot  preferensi  sehingga  diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik.
Penelitian terdahulu tentang Sistem Penunjang Keputusan  untuk  penerimaan  karyawan  dengan  multi kriteria  sudah  banyak  dilakukan,  namun  setiap  penelitian memiliki perbedaan kriteria dalam pengambilan keputusan. Penelitian tersebut pada bab ini akan diuraikan menjadi 2 (dua) kelompok:
1) Penelitian  dengan  metode  SAW  :  Penelitian  [5] dengan  4  (empat)  kriteria  yaitu  Kehadiran,  SOP, Kedisiplinan  dan  Grooming,  penelitian  [6]  dengan  3 (tiga)  kriteria  yaitu  hasil  tes,  usia  dan  pengalaman kerja,  dan  penelitian  [7]  dengan  3(tiga)  kriteria  yaitu seleksi administrasi, test praktik komputer, test tertulis, Penelitian  [8]  menggunakan  5  (lima)  kriteria  yaitu tanggung  jawab,  sikap  kerja,  kedisiplinan,  prestasi kerja dan kerjasama
2) Penelitian  dengan  metode  AHP  :  Penelitian    [9] dengan 4 (empat) kriteria yaitu pendidikan, performance tes,  kemampuan  berkomunikasi  serta motivasi  dan  antusiasme,  Penelitian  [10]  dengan  4 (empat)  kriteria  yaitu  disiplin,  kerjasama,  tanggung jawab,  kehadiran.  Penelitian  [11]  dengan  5  (lima) kriteria,  yaitu:  pengetahuan,  kemampuan,  sikap, absensi, dan kerjasama dengan
Pada  penelitian  ini  akan  digunakan  multi  kriteria sebanyak  3  (tiga)  kriteria  yaitu interview ,  psikotes,  dan kompetensi.  Setiap  kriteria  memiliki  sub  kriteria  yaitu interview (komunikasi,  kesiapan  kerja,  kesopanan), psikotes  (ketelitian  dan  kepribadian),  dan  kompetensi ( skill ,  pengetahuan).  Metode  (AHP)  digunakan  untuk menentukan  bobot  pada  banyak  (multi)  Kriteria  dan metode SAW  untuk  menampilkan  hasil  nilai  pelamar
pekerjaan  dalam  bentuk  ranking,  dimana  nilai  terbesar akan dipilih sebagai alternatif terbaik

## II. M ETODOLOGI

## A. Alur Penelitian
Tahapan penelitian dimulai dari melakukan wawancara ke user atau  pihak  yang  terlibat  dalam  pengambil keputusan.  Pada  penelitian  studi  kasus  ini,  dilakukan survey  ke  PT.  Karya  Usaha  Aneka  Terjaya,  perusahaan distribusi pipa fitting yang beralamat di Jl.Pembangunan 3, Batu  Ceper,  Tangerang.  Pada  saat  survey,  peneliti melakukan wawancara kepada Manager Perusahaan untuk mengumpulkan  data  terkait  kriteria  yang  akan  digunakan untuk  mengambil  keputusan  serta  meminta  beberapa dokumen yang terkait dengan sistem SPK.
Tahap  yang  dilakukan  bersamaan  dengan  survey, wawancara  serta  analisis  dokumen  adalah  melakukan studi  literatur  yaitu  mengumpulkan  dan  membaca referensi  seperti  buku-buku  dan  publikasi  yang  berkaitan dengan SPK rekrutmen karyawan menggunakan AHP dan SAW. Metode pengembangan SPK menggunakan metode Waterfall  [12]  yang  pada  tahapannya  dimulai  dari  tahap perencanaan yaitu proses identifikasi kebutuhan kemudian tahap  analisis  dan  desain  yaitu  membuat  perancangan sistem  menggunakan diagram  UML  [12] berupa  use case diagram,  activity  diagram,  class  diagram  dan  sequence diagram  kemudian  akan  dilakukan  pengolahan  data dengan metode  AHP  dan  SAW,  tahap  selanjutnya  adalah desain  yaitu  membuat  rancangan  layar  menggunakan Balsamiq  Mockup,  lalu  melakukan  koding  sistem penunjang  keputusan  dengan  bahasa  Pemrograman  PHP dan  basis  data  MySQL  dan  yang  terakhir  dari  tahap  ini adalah  evaluasi  hasil  implementasi.  Alur  Penelitian ditampilkan pada gambar 1.
Gambar 1. Alur Penelitian
B. Blok  Diagram  Proses  SPK  Rekrutmen  Karyawan dengan multi kriteria menggunakan AHP dan SAW
Proses dimulai dari menginput data pelamar pekerjaan, kemudian  staff  administrasi  akan  mulai  menginput  data kriteria  dan  data  subkriteria, kemudian  melakukan  proses input  nilai  berdasarkan  kriteria  dan  subkriteria  sehingga akan  dapat  dihitung  nilai  bobot  pada  kriteria  dan subkriteria  dengan  metode  AHP,  kemudian  dari  bobot tersebut  akan  diproses  ranking  nilai  pelamar  pekerjaan
menggunakan  metode  SAW  yang  akan  menghasilkan luaran  berupa  hasil  keputusan  rekrutmen  karyawan.  Alur blok diagram terdapat pada gambar 2.
Gambar 2. Blok Diagram Proses SPK Rekrutmen Karyawan dengan multi kriteria menggunakan metode AHP dan SAW

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN ,

## A. Analisis Masalah
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  proses  analisis  masalah pada  proses  pengambilan  keputusan  rekrutmen  karyawan di  PT.Karya  Usaha  Aneka  Terjaya.  Analisis  masalah ditampilkan  menggunakan Fishbone Diagram  [13]  pada gambar 3.
Gambar 3. Fishbone Diagram

## B. Proses Bisnis Berjalan
Proses  rekrutmen  karyawan  pada  PT.  Karya  Usaha Aneka  Terjaya  dilakukan  jika  perusahaan  membutuhkan karyawan.  Proses  rekrutmen  karyawan  dimulai  saat Direktur  menghubungi  Manager  melalui  lisan,  setelah  itu manager membuat iklan dan menyebarkan iklan lowongan pekerjaan  melalui  media  sosial.  Pelamar  pekerjaan  yang tertarik  dengan  lowongan  perkerjaan  tersebut  akan melamar  pekerjaan  dengan  cara  mengirimkan  dokumen lamaran melalui email atau datang langsung ke PT. Karya Usaha  Aneka  Terjaya.  Selanjutnya  manager  akan menyeleksi  dokumen  lamaran  yang  sesuai  dengan  iklan lowongan  yang  disebarkan.  Setelah  diseleksi  maka pelamar  pekerjaan  yang  sesuai  kriteria  akan  dihubungi oleh  manager  untuk  mengikuti  beberapa  tes  dan wawancara.  Pelamar  pekerjaan  yang  sesuai  kriteria  dan lolos seleksi administrasi akan menerima informasi untuk
hadir  pada  proses  selanjutnya.  kemudian  pelamar pekerjaan  atau  pelamar  pekerjaan  akan  datang  ke PT.Karya  Usaha  Aneka  Terjaya.  Sebelum  memulai  tes, pelamar  pekerjaan  diberikan  formulir  karyawan  oleh manager  untuk  diisi,  setelah  formulir  lengkap  diisi kemudian  dilakukan  tes  psikotes,  tes  kompetensi,  dan interview.
Setelah pelamar pekerjaan mengikuti tes, Manager dan Direktur  melakukan  diskusi  dan  penilaian  untuk menyeleksi  pelamar  pekerjaan  yang  sesuai  kriteria. Setelah  mendapatkan  pelamar  pekerjaan  yang  sesuai, manager  mengisi  surat  keterangan  hasil  tes.  Jika  pelamar pekerjaan  diterima,  manager  akan  menelpon  pelamar pekerjaan  yang  lolos  untuk  memberitahu  jika  pelamar pekerjaan  tersebut  telah  diterima  sebagai  karyawan  PT. Karya Usaha Aneka Terjaya. Proses rekrutmen karyawan digambarkan menggunakan activity diagram pada gambar 4.
Gambar 4. Activity Diagram Proses Bisnis Berjalan Rekrutmen
Karyawan

## C. Model Analytical Hierarchy Process (AHP)
Tahapan AHP adalah sebagai berikut [3]:
1) Tahap  1  dan  2  menentukan  tujuan/sasaran  dan menyusun  kriteria/subkriteria  dan  alternatif .  Pada penelitian  ini  terdapat  3  (tiga)  kriteria  : interview , psikotes  dan  kompetensi.  Setiap  kriteria  memiliki subkriteria.
2) Tahap  3  menyusun  struktur  hirarki  perekrutan karyawan pada  PT.Karya  Usaha  Aneka  Terjaya  yang terdapat pada gambar 5.

## Gambar 5. Struktur Hirarki Kriteria Perekrutan Pelamar pekerjaan Pada
PT.Karya Usaha Aneka Terjaya
3) Tahap  4  melakukan  perhitungan  perbandingan berpasangan.
Kriteria  yang  digunakan  dalam  proses  rekrutmen karyawan  pada  PT.Karya  Usaha  Aneka  Terjaya digambarkan  pada  Tabel  I,  dimana  nilai interview 4 (empat)  kali  lebih  penting  dari  nilai  psikotes,  nilai interview 3 (tiga) kali lebih penting dari nilai kompetensi, Nilai  Psikotes  2  (dua)  kali  lebih  penting  dari  Nilai Kompetensi.
TABEL I M ATRIKS P ERBANDINGAN PER K RITERIA Kriteria Interview Psikotes Kompetensi Interview 1 4 3 Psikotes 1/4 1 2 Kompetensi 1/3 1/2 1 Dari Tabel I dilakukan penjumlahan matriks perbandingan  yang  ditampilkan  pada  Tabel  II.  Tabel  III perhitungan  nilai  Eigen  dilakukan  dengan  cara  membagi nilai tiap baris dengan total jumlah pada tiap kolom.
TABEL II H ASIL P ENJUMLAHAN M ATRIK P EMBOBOTAN K RITERIA Kriteria Interview Psikotes Kompetensi Interview 1 4 3 Psikotes 0,25 1 2 Kompetensi 0,33 0,25 1 Jumlah 1,58 5,25 6
TABEL III P ERHITUNGAN N ILAI E IGEN Interview Psikotes Kompetensi 1/1,58 = 0,633 4/5,25=0,762 3/6=0,50 0,25/1,58=0,158 1/5,25=0,190 2/6=0,33 0,33/1,58=0,209 0,25/5,25=0,048 1/6=0,166

## 4) Tahap  5  dan  6  melakukan  normalisasi  dan pembobotan
Setiap  baris  pada  Tabel  III  dijumlahkan  kemudian dibagi dengan jumlah kriteria, Tahapan ini ada pada Tabel IV kolom kedua. Tahap 6 yaitu menghitung Eigen seperti yang  disajikan  pada  Tabel  IV  kolom  ketiga  untuk mendapatkan nilai Eigen [9].
TABEL IV
N ORMALISASI M ATRIK K RITERIA Kriteria Normalisasi matrik Nilai Eigen Interview (0,633+0,762+0,50)/3 0,6316 Psikotes (0,158+0,190+0,33)/3 0,2260 Kompetensi (0,209+0,048+0,166)/3 0,1410
5) Tahap  7  Menghitung Consistency  Index (CI)  dan Consistency Ratio (CR).
Berdasarkan hasil yang ditampilkan pada Tabel II dan Tabel IV maka akan dihitung nilai lamda maksimum [9] λmaks  = (1,58 x 0,632) + (5,25*0,226)+(6*0,141)
= 0,99856 + 1,1865+ 0,846 = 3,03106 CI = (λmaks – n) (1) (n-1) = 3,03106-3
3-1
= 0,03106
2 = 0,01553
Jika  n=3  maka  Nilai  RI=0,58  merujuk  pada  jurnal  Saaty
[14] CR  = CI (2) RI = 0,01553 0,58 = 0,0268
6) Tahap 8 atau tahap terakhir dari AHP adalah menguji nilai CR.
Karena  CR<0.1  maka  perbandingan  konsisten.  Dari  hasil perhitungan di atas menunjukan bahwa kriteria:
• Interview memiliki bobot tertinggi yaitu 0,632
• Psikotes memiliki bobot tertinggi kedua yaitu 0,226
• Kompetensi memiliki bobot ketiga yaitu 0,141
Setelah  dihitung  bobot  dari  3(tiga)  kriteria,  maka sekarang  dilakukan  bobot  subkriteria  dari  masing-masing kriteria dimana:
• Komunikasi  4  (empat)  kali  lebih  penting  dari Kesiapan Kerja.
• Komunikasi  6  (enam)  kali  lebih  penting  dari Kesopanan.
• Kesiapan  Kerja  4  (empat)  kali  lebih  penting  dari Kesopanan.
• Kepribadian  7  (tujuh)  kali  lebih  penting  dari Ketelitian.
• Skill 5 (lima) kali lebih penting dari Pengetahuan Penjelasan di atas, digambarkan pada Tabel V:
TABEL V M ATRIKS P ERBANDINGAN S UBKRITERIA I NTERVIEW
Kriteria Komunikasi Kesiapan Kerja Kesopanan Komunikasi 1/1 4/1 6/1 Kesiapan Kerja 1/4 1/1 4/1 Kesopanan 1/6 1/4 1/1 TABEL VI
M ATRIKS P ERBANDINGAN S UBKRITERIA P SIKOTES Kriteria Ketelitian Kepribadian Ketelitian 1/1 1/7 Kepribadian 7/1 1/1
TABEL VII
M ATRIKS P ERBANDINGAN S UBKRITERIA K OMPETENSI Kriteria Skill Pengetahuan Skill 1/1 5/1 Pengetahuan 1/5 1/1
Proses  perhitungan  bobot  menggunakan  AHP  untuk subkriteria  (pada  Tabel  V-VII)  sama  seperti  proses perhitungan  kriteria  (Tabel  II-IV)  sehingga  didapatkan nilai bobot pada Tabel VIII-X.
TABEL VIII N ILAI E IGEN S UBKRITERIA I NTERVIEW Kriteria Nilai Eigen Komunikasi 0,6896 Kesiapan Kerja 0,2327 Kesopanan 0,0777 TABEL IX
N ILAI E IGEN S UBKRITERIA K OMPETENSI Kriteria Nilai Eigen Ketelitian 0,1250 Kepribadian 0,8750
TABEL X N ILAI E IGEN S UBKRITERIA P SIKOTES Kriteria Nilai Eigen Skill 0,8333 Pengetahuan 0,1667
Proses  menghitung  nilai  CI  pada  subkriteria  sama  seperti proses perhitungan CI pada kriteria sehingga menghasilkan  nilai  CI  =  0,0549  kemudian  menghitung nilai  untuk  n=3  maka  Nilai  RI=0,58  merujuk  pada  jurnal Saaty [14] CR = 0,0549
0,58
= 0,0946
karena CR<0.1 maka perbandingan konsisten.

## D. Model  Keputusan  dengan  Simple  Additive  Weighting (SAW)
Terdapat  2  atribut  dalam  metode  SAW  yaitu benefit dan cost [4]  yang  digambarkan  pada  tabel  XI-XIV. Kemudian  tahap  awal  adalah  menghitung  bobot  pada kriteria  dan  subkriteria  yang  akan  digunakan  untuk rekrutmen  karyawan,  dimana  pada  penelitian  ini  terdapat 3 (tiga) kriteria yaitu kriteria interview dengan subkriteria komunikasi, kesiapan kerja, dan kesopanan (terdapat pada Tabel XII), nilai psikotes dengan subkriteria ketelitian dan kepribadian  (terdapat  pada  Tabel  XIII)  dan  nilai kompetensi  dengan  subkriteria skill dan  pengetahuan (terdapat pada Tabel XIV).
TABEL XI P ENGGOLONGAN DAN B OBOT K RITERIA
Kriteria Benefit Cost Bobot Interview √ - 63% Psikotes √ - 23% Kompetensi   √ - 14%
TABEL XII
P ENGGOLONGAN DAN B OBOT S UB K RITERIA I NTERVIEW
Subkriteria Benefit Cost Bobot Komunikasi √ - 63% Kesiapan Kerja √ - 23% Kesopanan √ - 14% TABEL XIII
P ENGGOLONGAN DAN B OBOT S UB K RITERIA P SIKOTES Subkriteria Benefit Cost Bobot Ketelitian √ - 12,5% Kepribadian √ - 87,5% TABEL XIV
P ENGGOLONGAN DAN B OBOT S UB K RITERIA K OMPETENSI Subkriteria Benefit Cost Bobot Skill √ - 83% Pengetahuan √ - 17%
Setelah  mengetahui  nilai  bobot  pada  kriteria  dan subkriteria,  maka  tahap  selanjutnya  adalah  menentukan nilai alternatif masing-masing subkriteria dengan mengambil  sampel  pada  populasi  pelamar  pekerjaan seperti  yang  digambarkan  pada  Tabel  XV-XVII  dengan nilai  tertinggi  untuk  penilaian  pada  tiap  subkriteria  yaitu 100.
TABEL XV N ILAI A LTERNATIF S UBKRITERIA I NTERVIEW Alternatif Subkriteria Interview Komunikasi Kesiapan Kerja Kesopanan Samuel 90 85 100 Novita S 83 78 90 Imelda M 92 100 87 Al Vanesh 60 70 75 Arum R 100 80 85
TABEL XVI
N ILAI A LTERNATIF S UBKRITERIA P SIKOTES Alternatif Subkriteria Psikotes Ketelitian Kepribadian Samuel 75 89 Novita Sari 90 100 Imelda M 85 90 Al Vanesh 77 75 Arum Rosma 93 95
TABEL XVII N ILAI A LTERNATIF S UBKRITERIA K OMPETENSI Alternatif Subkriteria Kompetensi Skill Pengetahuan Samuel 65 85 Novita Sari 83 90 Imelda M 75 95 Al Vanesh 100 92 Arum Rosma 60 70
Setelah sampel ditentukan dan diberikan penilaian pada setiap  subkriteria,  maka  tahapan  SAW  selanjutnya  dapat dilihat  pada  gambar  6.  Tahapan  dimulai  dari  proses perhitungan  normalisasi  matriks  subkriteria  kemudian proses perangkingan dengan bobot subkriteria dari metode AHP  jika  subkriteria  masih  ada  maka  akan  dilakukan perulangan  kedua  proses  tersebut  hingga  selesai.  setelah selesai maka proses selanjutnya adalah proses perhitungan
matriks  kriteria  dan  proses  terakhir  adalah  proses perangkingan dengan bobot kriteria dari metode AHP.

## Gambar 6. Tahapan Proses Metode SAW
Tahapan-tahapan pada gambar 6 adalah sebagai berikut: 1) Perhitungan Normalisasi Matriks Subkriteria
Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [6]. Rumus yang digunakan untuk menghitung normalisasi matriks keputusan terdapat pada (3)
(3)
Keterangan:
= nilai rating kinerja ternormalisasi
= nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria
= nilai terbesar alternatif dari setiap kriteria i
= nilai terkecil alternatif dari setiap kriteria i
Benefit  = jika nilai terbesar yang terbaik (j) Cost       = jika nilai terkecil yang terbaik (j)
Contoh Perhitungan Normalisasi Matriks Subkriteria menggunakan rumus (3):
TABEL XVIII S IMULASI P ENILAIAN PADA S UBKRITERIA K OMUNIKASI Alternatif Komunikasi Samuel 90 Novita S 83 Imelda M 92 Al Vanesh 60 Arum R 100
Berdasarkan  nilai  alternatif  pada  kriteria Interview di Tabel  XV,  maka  diambil  salah  satu  contoh  perhitungan pada  subkriteria  komunikasi  yang  terlihat  pada  Tabel XVIII.  Simulasi  perhitungan  sesuai  rumus  (3)  adalah sebagai berikut:
Normalisasi Matriks dengan rumus (3)
R11 =                    90 =      90   = 0,900 Max (90,83,92,60,100)          100 R21 =                     83 =      83  = 0,8300
Max (90,83,92,60,100)          100

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi) Vol. 09, No. 2, April 2021
R31 =                     92 =  92 = 0,9200 Max (90,83,92,60,100)      100 R41 =                    60 =  60 = 0,6000
Max (90,83,92,60,100)      100 R51 =                     100
=  100 = 0,1000
Max (90,83,92,60,100)       100
Semua nilai yang terdapat pada Tabel XV dihitung seperti contoh  di  atas,  kemudian  hasil  akhir  dari  perhitungan normalisasi matriks pada subkriteria interview ditampilkan pada Tabel XIX.
TABEL XIX N ILAI M ATRIKS N ORMALISASI S UBKRITERIA I NTERVIEW
Alternatif Komunikasi Kesiapan kerja Kesopanan Samuel 0,9000 0,8500 1,0000 Novita S 0,8300 0,7800 0,9000 Imelda M 0,9200 1,0000 0,8700 Al Vanesh 0,6000 0,7000 0,7500 Arum R 1,0000 0,8000 0,8500 Bobot 0,6896 0,2327 0,0777

## 2) Proses Perangkingan dengan Bobot Sub Kriteria dari Metode AHP
Pada  tahap  selanjutnya  akan  dilakukan  proses perangkingan  dengan  nilai  pada  Tabel  XIX,  proses perhitungan  menggunakan  bobot  yang  telah  dihitung menggunakan  metode  AHP  pada  Tabel  VIII.  Ilustrasi proses  perhitungan  dengan  sampel  5  (lima)  pelamar pekerjaan adalah sebagai berikut:
Samuel={(0,9000x0,6896)+(0,8500x0,2327)+(1,0000x0,0 777)}= 0.6206 + 0.1978 + 0.0777= 0.8961 Novita={(0,8300x0,6896)+(0,7800x0,2327)+(0,9000x0,0 777)}= 0.5724 + 0.1815 + 0.0699= 0.8238
Imelda={(0,9200x0,6896)+(1,0000x0,2327)+(0,8700x0,0 777)}= 0,6344 + 0,2327 + 0,0676= 0,9347 Vanesh={(0,6000x0,6896)+(0,7000x0,2327)+(0,7500x0,0 777)}=0.4138 + 0.1629 + 0.0582 =0.6349
Arum ={(1,0000x0,6896)+(0,8000x0,2327)+(0,8500x0,07 77)} =0.6896 + 0.1862 + 0.0660 =0.9418
Proses  perhitungan  nilai  normalisasi  matriks  subkriteria pada  Tabel  XVI  dan  XVII  dilakukan  sama  seperti  proses sebelumnya (poin D.1) sehingga menghasilkan nilai pada Tabel XX dan Tabel XXI.
T ABEL XX N ILAI M ATRIKS N ORMALISASI S UBKRITERIA P SIKOTES
Alternatif Ketelitian Kepribadian Samuel 0,8065 0,8900 Novita S 0,9677 1,0000 Imelda M 0,9140 0,9000 Al Vanesh 0,8280 0,7500 Arum R 1,0000 0,9500 Bobot 0,1250 0,8750 T ABEL XXI
N ILAI M ATRIKS N ORMALISASI S UBKRITERIA K OMPETENSI Alternatif Skill Pengetahuan Samuel 0,6500 0,8947 Novita S 0,8300 0,9474 Imelda M 0,7500 1,0000 Al Vanesh 1,0000 0,9684 Arum R 0,6000 0,7368 Bobot 0,8333 0,1667
Dari  Tabel  XX  dan  Tabel  XXI  kemudian  dilakukan proses  perhitungan  perangkingan  dengan  menggunakan bobot  yang  telah  dihitung  menggunakan  metode  AHP seperti  proses  sebelumnya  (proses  D.2)  sehingga menghasilkan Tabel XXII dan XXIII.
T ABEL XXII P ROSES P ERANGKINGAN S UBKRITERIA P SIKOTES Alternatif Hasil Perhitungan Samuel 0,8796 Novita S 0,9960 Imelda M 0,9017 Al Vanesh 0,7597 Arum R 0,9563
T ABEL XXIII P ROSES P ERANGKINGAN S UBKRITERIA K OMPETENSI Alternatif Hasil Perhitungan Samuel 0,6908 Novita S 0,8496 Imelda M 0,7917 Al Vanesh 0,9947 Arum R 0,6228
3) Perhitungan Normalisasi Matriks Kriteria
• Menghitung Nilai Normalisasi Matriks
Hasil perhitungan semua subkriteria  mulai dari proses pada  poin  D.2,  isi  pada  Tabel  XXII  dan  XXIII  ditulis kembali pada Tabel XXIV.
T ABEL XXIV N ILAI A LTERNATIF K RITERIA R Alternatif Interview Psikotes Kompetensi 1 Samuel 0,8961 0,8796 0,6908 2 Novita Sari 0,8238 0,9960 0,8496 3 Imelda Marcheleni 0,9347 0,9017 0,7917 4 Al Vanesh 0,6349 0,7597 0,9947 5 Arum Rosma 0,9418 0,9563 0,6228
Semua  nilai  matriks  normalisasi  subkriteria  akan digunakan  untuk  nilai  matriks  normalisasi  kriteria.  Dari Tabel  XXIV  akan  dilakukan  perhitungan  normalisasi matriks X pada kriteria dengan rumus (3)
• Kriteria interview R 11 = = 0.9515 R 21 = = 0,8747 R 31 = = 0,9925 R 41 = = 0,6741 R 51 = = 1,0000 • Kriteria psikotes R12 = = 0,8831 R22 = = 1,0000 R32 = = 0,9053 R42 = = 0,7628 R52 = = 0,9601
• Kriteria kompetensi R13 = = 0,6945 R23 = = 0,8541 R33 = = 0,7959 R43 = = 1,0000 R53 = = 0,6261
Hasil perhitungan di atas akan disimpan pada Tabel XXV.
T ABEL XXV N ILAI M ATRIKS N ORMALISASI K RITERIA R Alternatif Interview Psikotes Kompetensi 1 Samuel 0.9515 0,8831 0,6945 2 Novita S 0,8747 1,0000 0,8541 3 Imelda M 0,9925 0,9053 0,7959 4 Al Vanesh 0,6741 0,7628 1,0000 5 Arum R 1,0000 0,9601 0,6261 Bobot 0,6316 0,2260 0,1410
• Proses Perangkingan Kriteria
Kemudian  tahap  selanjutnya  proses  perangkingan dengan  menggunakan  tabel  XXV  dan  bobot  yang  telah dihitung  menggunakan  metode  AHP  pada  Tabel  XI. Berikut  ini  adalah  ilustrasi  perhitungan  dengan  5  (lima) sampel dari pelamar pekerjaan. Samuel={(0,9515x0,6316)+(0,8831x0,2260)+(0,6945x0,1 410)} = 0,6009 + 0,1996 + 0,0979 = 0,8984 Novita={(0,8747x0,6316)+(1,0000x0,2260)+(0,8541x0,1 410)}= 0,5525 + 0,226 + 0,1204= 0,8989 Imelda={(0,9925x0,6316)+(0,9053x0,2260)+(0,7959x0,1 410)}= 0,6269+ 0,2046+ 0,1122 = 0,9437 AlVanesh={(0,6741x0,6316)+(0,7628x0,2260)+(1,0000x 0,1410)}= 0,4258+ 0,1724+ 0,1410= 0,7392 Arum={(1,0000x0,6316)+(0,9601x0,2260)+(0,6261x0,14 10)}= 0,6316 + 0,2169+ 0,0883 = 0,9368
Hasil perhitungan di atas, disimpan pada Tabel XXVI dan diurutkan secara descending menggunakan ranking.
T ABEL XXVI H ASIL P ERANGKINGAN N ILAI DENGAN SAW Alternatif Nilai Ranking Imelda M 0,9437 1 Arum R 0,9368 2 Novita S 0,8989 3 Samuel 0,8984 4 Al Vanesh 0,7392 5
Berdasarkan  nilai  yang  terdapat  pada  Tabel  XXVI, pelamar dengan nilai terbesar adalah Imelda.

## E. Analisis Sistem Usulan
Analisis  fungsionalitas  sistem  akan  digambarkan  dengan Use Case Diagram pada gambar 7.
Gambar 7. Use Case Diagram SPK Rekrutmen Karyawan
F. Model Data
1) Logical Record Structure (LRS)
Analisis  basis  data  pada  SPK  Rekrutmen  Karyawan digambarkan menggunakan LRS pada gambar 8.

## G. Implementasi Aplikasi
1) Tampilan Layar Dashboard
Tampilan pada gambar 9 adalah tampilan dashboard pada sistem  penunjang  keputusan  (SPK).  Pada  halaman dashboard terdapat tampilan data  pelamar pekerjaan, data kriteria,  dan  data  subkriteria  dimana  angka  yang  muncul pada  tampilan  adalah  angka  yang  diambil  dari  total keseluruhan data yang ada pada basis data sedangkan pada menu  sidebar  terdapat  menu  data  master,  menu  data perhitungan dan menu laporan.

## Gambar 9. Tampilan Layar Menu Dashboard
2) Tampilan Layar Entry Nilai Target Subkriteria
Gambar  10  adalah  tampilan  form  untuk  menambahkan data  nilai  target  subkriteria  pelamar  pekerjaan  yang  akan tersimpan  pada  tabel  subkriteria.  Kemudian  untuk menyimpan data tekan tombol Simpan.
Gambar 10. Tampilan Layar Form Entry Nilai Target Subkriteria

## 3) Tampilan Layar Grafik Hasil Perangkingan
Gambar  11  menampilkan  halaman  hasil  perangkingan dalam  bentuk  grafik,  dimana  pengguna  harus  menginput tanggal rekrutmen karyawan kemudian tekan tombol pilih. Setelah  itu  akan  tampil  data  perangkingan  pelamar pekerjaan dalam bentuk chart.
Gambar 11. Rancangan Layar Grafik Hasil Keputusan
4) Tampilan Layar Entry Hasil Keputusan
Pada  gambar  12  terdapat  tampilan  layar entry hasil keputusan  yang  akan  menampilkan  semua  kandidat pelamar  pekerjaan  dari  hasil  perhitungan  menggunakan metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Terdapat tombol check  list yang  berfungsi  untuk  memilih  pelamar pekerjaan yang akan direkrut oleh Manager atau Direktur kemudian jika sudah memilih tekan tombol simpan.
Gambar 12. Tampilan Layar Form Entry Hasil Keputusan
5) Tampilan  Layar  Form  Laporan  Penerimaan  Pelamar pekerjaan Pada  gambar  13  terdapat  tampilan  laporan  penerimaan (Rekrutmen) pelamar pekerjaan, pengguna akan menginput  tanggal  rekrutmen  karyawan  dan  akan  tampil identitas  kandidat  pelamar  pekerjaan,  nilai  per  kriteria, hasil  akhir  dan  keterangan  karyawan  yang  diterima  atau gagal dalam proses rekrutmen.
Gambar 13. Tampilan Form Laporan Penerimaan Pelamar pekerjaan
6) Tampilan Layar Form Laporan Rekapitulasi Penilaian Rekrutmen karyawan per sub kriteria
Gambar  14  merupakan  tampilan  laporan  rekapitulasi penilaian rekrutmen karyawan  per sub kriteria. Pengguna akan  menginput  tanggal  awal  dan  tanggal  akhir  periode laporan  kemudian  pengguna  dapat  memilih  tombol  cetak laporan  ke  bentuk  pdf,  excel  atau  word.  Menu  ini  akan menampilkan  laporan  rekapitulasi  penilaian  berdasarkan subkriteria berdasarkan hasil akhir nilai kandidat  pelamar pekerjaan.
Gambar 14. Tampilan Layar Form Laporan Rekapitulasi Penilaian Rekrutmen karyawan per sub kriteria

## H. HASIL
Berdasarkan  Hasil  pengujian  yang  dilakukan  dengan menggunakan  metode  AHP  dan  SAW  maka  didapatkan hasil bahwa:
• Bobot  yang  didapatkan  untuk  kriteria  adalah Interview memiliki  bobot  tertinggi  yaitu  0,632,  Psikotes  memiliki bobot tertinggi kedua yaitu 0,226, Kompetensi memiliki bobot  ketiga  yaitu  0,141  dengan  nilai  CR  =0,0268 sehingga perbandingan dianggap konsisten.
• Bobot  yang  didapatkan  untuk  subkriteria interview :
Komunikasi  memiliki  bobot  tertinggi  yaitu  0,6896, kesiapan kerja 0,2327 dan kesopanan 0,0777 sedangkan Bobot  yang  didapatkan  untuk  subkriteria  kompetensi: kepribadian  memiliki  bobot  tertinggi  yaitu  0,8750  dan ketelitian  bobotnya  0,1250  dan  Bobot  yang  didapatkan untuk subkriteria psikotes skill memiliki bobot tertinggi yaitu  0,8333  dan  pengetahuan  bobotnya  0,1667.  Nilai CR untuk subkriteria adalah 0,0946 sehingga perbandingan dianggap konsisten
• Proses  perangkingan  menggunakan  metode  SAW berhasil  dilakukan,  dimana  pada  simulasi  dapat diketahui dari 5 kandidat, Imelda memiliki nilai tertinggi sehingga mendapatkan ranking 1.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada PT.Karya  Usaha  Aneka  Terjaya,  maka  dapat  kesimpulan yang dapat diambil, yaitu:
• Dengan  digunakannya  metode  AHP  dan  SAW  pada sistem  penunjang  keputusan  rekrutmen  karyawan  baru dapat  mengurangi  proses  subjektifitas  yang  tinggi  serta
dapat  menghasilkan  nilai  akhir  yang  akurat  dalam penilaian calon karyawan.
• Implementasi  SPK  dengan  AHP  dan  SAW  juga membantu  perusahaan  dalam    proses  perekrutan karyawan karena proses pendataan administrasi pelamar, perhitungan  serta  pencetakan  nilai  pelamar  serta pencetakan  rekomendasi  keputusan  dilakukan  dalam satu  sistem  sehingga  pemegang  keputusan  dapat menentukan pilihan dengan cepat.

## U CAPAN T ERIMA K ASIH
Terima  kasih  kami  ucapkan  kepada  Universitas  Budi Luhur  yang  telah  memberikan  dukungan  sehingga kegiatan penelitian ini dapat terlaksana.
D AFTAR P USTAKA
[1] CNNIndonesia, “Angka Pengangguran Naik Jadi 7,05 Juta Orang per  Agustus 2019,”  www.cnnindonesia.com, 2019.
[Online]. Available: https://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20191105154437
-532-445788/angka-pengangguran-naik-jadi-705-juta- orang-per-agustus-2019. [Accessed: 12-Feb-2019].
[2] Badan Pusat Statistik, “Keadaan Tenagakerjaan Indonesia Februari 2020,” Jakarta, 40/05/th/XXIII, 2020.
[3] D. N. Utama, Sistem Penunjang Keputusan: Filosofi Teori dan Implementasi. Yogyakarta: Garudhawaca, 2017.
[4] D.  Nofriansyah,  Konsep  Data  Mining  VS  Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: DEEPUBLISH, 2014.
[5] A.  Rikki,  M.  Marbun,  and  J.  R.  Siregar,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan  Dengan Metode  SAW  Pada  PT.  Karya  Sahata  Medan,”  J. Informatics Pelita Nusant., vol. 1, no. 1, pp. 38–46, 2016.
[6] R.  Taufiq,  A.  A.  Permana,  T.  Cahyanto,  and  R.  Adha, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan Menggunakan  Simple  Additive  Weighting  Studi  Kasus PT.  Trafoindo  Prima  Perkasa,”  J.  Al-AZHAR  Indones. SERI  SAINS  DAN  Teknol.,  vol.  4,  no.  4,  pp.  186–194, 2018.
[7] Yupianti  and  S.  P.  Sari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan Metode SAW (Studi Kasus  di  PT.Nusantara  Sakti  Ciptadana  Finance  Kota Bengkulu),” J. Media Infotama, vol. 13, no. 2, pp. 55–66, 2017.
[8] M.  F.  Penta,  F.  B.  Siahaan,  and  S.  H.  Sukmana,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik Menggunakan  Metode  SAW  pada  PT.  Kujang  Sakti Anugrah,”  JSAI  (Journal  Sci.  Appl.  Informatics),  vol.  2, no. 3, pp. 185–192, 2019.
[9] B.  Rianto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Karyawan  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy Process  (AHP)  Studi  Kasus :  RB  .  Nilam  Sari Tembilahan,”  Riau  J.  Comput.  Sci.,  vol.  2, no.  2, pp.  29– 38, 2016.
[10]  Muzdalifah  and  S.  Juanita,  “Sistem  Penunjang  Keputusan Terbaik  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy Process  Dan  Simple  Additive  Weighting  Studi  Kasus : PT.Gading  Murni  Cabang  Jakarta,”  Idealis,  vol.  2,  no.  5, pp. 289–297, 2019.
[11]  A. M. Pratama and Rusdah, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy  Process  Untuk  Pemilihan  Karyawan  Terbaik Pada PT . Radio ELSHINTA,” IDEALIS, vol. 3, no. 1, pp.
386–391, 2020.
[12]  A.  Dennis,  B.  H.  Wizom,  and  R.  M.  Roth,  System Analysis  &  Design,  5th  ed.  USA:  John  Wiley  &  Sons, 2012.
[13]  M. Coccia, “The fishbone diagram to identify, systematize and analyze the sources of general purpose technologies,” J. Soc. Adm. Sci., vol. 2, no. 2, pp. 53–61, 2017.
[14]  R. W. Saaty, “The analytic hierarchy process-what it is and how  it  is  used,”  Math.  Model.,  vol.  9,  no.  3–5,  pp.  161– 176, 1987.