## ANALISIS PERBANDINGAN METODE SAW DENGAN WP DALAM MENDUKUNG KEPUTUSAN CALON KARYAWAN HYFRESH BLITAR
Herlambang Ivan Maulana, Abdi Pandu Kusuma, Filda Febrinita Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Balitar Jl. Majapahit No.2- 4, Sananwetan, Kec. Sananwetan, Kota Blitar, Jawa Timur 66137, Indonesia herlambangivan488@gmai.com, pans.uib1blitar@gmail.com, febrinitafilda80@gmail.com

## ABSTRAK
Pada penelitian ini memiliki tujuan untuk membandingkan dua metode sistem pendukung keputusan  yaitu metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted product ( WP) pada rekrutmen calon pegawai Hyfresh Blitar  Square,  dan  mengetahui  hasil  perbandingan  pada  penerapan  sistem  rekrutmen  pegawai  Hyfresh  Blitar Square menggunakan metode sistem pendukung keputusan Simple Additive Weighting (SAW) & Weigted Product (WP).  Metode  penelitian  yang  digunakan  yaitu  metode  kualitatif,  dengan  teknik  pengumpulan  data  meliputi observasi,  wawancra,  Dan  juga  tahapan  penelitian  meliputi  studi  lapangan,  identifikasi  dan  perumusan, pengumpulan  data,  penerapan  metode,  dan  analisis  perbandingan  metode.  Hasil  penelitian  dapat  disimpulkan bahwa penggunaan metode Simple Additive Weighting (SAW) serta metode Weighted product (WP) pada masalah pemilihan  calon  karyawan,  dengan  pengujian  yang  menggunakan confusion  matrix .  Pada  hasil  uji confusion matrix menunjukkan  tingkat  akurasi  dalam  perhitunganya  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) sebesar 96,5% dan Weighted product (WP) 81%, jadi  metode yang efektif atau baik di gunakan untuk rekrutmen calon karyawan Hyfresh Blitar Square adalah metode Simple Additive Weighting . (SAW).
Kata kunci: Simple Additive Weighting, Weighted Product , Perbandingan, Penerimaan Calon Karyawan

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  semakin  maju pada saat  ini  membuat kita harus  berfikir  lebih cepat untuk  kemajuannya  dan  dengan  adanya  hal  tersebut pemanfaatan  teknologi  memiliki  dampak  positif  dan negatif  terutama  dengan  adanya  kemudahan  manusia dalam  melakukan  kegiatan  sehari  –  hari  dalam berbagai bidang.
Setiap  bidang  pekerjaan  membutuhkan  sistem yang dapat  membantu pengelolaan sumber data yang ada di instansi, gunanya untuk meningkatkan kualitas perkembangan instansi tersebut. Salah satunya proses penerimaan  karyawan  baru  di  perusahaan  Hyfresh Blitar  Square.  Proses  untuk  menentukan  karyawan merupakan permasalahan yang memerlukan beberapa kriteria,  sehingga  memerlukan  metode  yang  dapat menyelesaikan  masalah  pengambilan  keputusan dengan  mempertimbangkan  banyak  kriteria  untuk mencapai tujuan tertentu. Metode ini bersifat objektif dengan  cara  membanding  secara  relatif  untuk meperkirakan  nilai  prioritas  dari  nilai  alternative tersebut.
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) dikenal secara luas dan digunakan untuk menyelesaikan  suatu  permasalah,  membutuhkan proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu skala  yang  dapat  dibandingkan  dengan  semua  rating alternatif  yang  ada.  Selain  metode  Simple  Additive Weighting  (SAW),  juga  terdapat  metode  lain  yang penulis  akan  jabarkan  salah  satunya  yaitu  Weighted Product (WP). Metode Weighted Product (WP) adalah salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  multi  – kriteria  dengan  menentukan  faktor  kriteria  sebagai manfaat (konflik antar kriteria) dengan  mencari  hasil
perkalian  nilai  kriteria  alternatif  terhadap  bobot kriteria. Metode Weighted Product (WP) memerlukan proses  normalisasi  karena  metode  mengalikan  hasil penilaian  setiap  atribut.  Pada  suatu  penelitian  untuk menentukan  kelayakan  penerimaan  karyawan  suatu perusahaan.
Penerapan  metode  dilakukan  dengan  cara membandingkan  metode Weighted  Product (WP) dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) dengan cara dari kedua metode itu akan diambil yang metode  yang  paling  efektif  dalam  menentukan keputusan  berdasarkan  nilai  presentase  tertinggi. Adanya  penerapan  metode  ini  diharapkan  dapat mempermudah pihak Hyfresh Blitar dalam melakukan seleksi calon karyawan yang terbaik dan meminimalisir  kecurangan  dalam  melakukan  proses perekrutan  calon  karyawan.  Sehingga  akan  didapat karyawan  yang  benar-benar  baik  dan  sesuai  dengan kriteria yang dibutuhkan.
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  maka  penulis akan membandingan metode Simple Additive Weighting (SAW)  & Weighted  Product (WP)  dalam menentukan calon karyawan serta di cari metode yang paling  efektif  untuk  menentukan  calon  karyawan hyfresh Blitar Square . Hasil dari penelitian ini sendiri nantinya  akan  memperoleh  satu  metode  terbaik, dengan  adanya  pembandingan  dari  metode  tersebut maka dapat dijadikan acuan oleh peneliti selanjutnya di dalam  melakukan penelitian dengan  menggunakan metode  yang  lebih  efektif.  Tetapi  tidak  berarti penelitian yang sudah dilakukan ini bersifat memaksa peneliti  selanjutnya  untuk  menggunakan  metode  ini, semua  kembali  kepada  kebutuhan  penelitian  masing- masing.
Sehingga, penulis
menyimpulkan bahwa membutuhkan perbandingan antara metode SAW dan WP  dalam  penerimaan  karyawan  baru  di  perusahaan Hyfresh Blitar sesuai dengan judul yang penulis ambil yaitu  “Analisis  Perbandingan  Metode  SAW  dengan Metode  WP  dalam  SPK  Penerimaan  Karyawan Hyfresh Blitar Square

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem informasi  yang  ditujukan  pada  suatu  masalah  yang harus  ditujukan  kepada  manajer.  Sistem  pendukung keputusan  tersebut  merupakan  bagian  dari  sistem manajemen  pengetahuan  atau  pengetahuan  berbasis komputer yang digunakan untuk mendukung pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi, instansi  atau  bisnis  dengan  memberikan  informasi yang  berguna  tentang  berbagai  masalah  yang  tidak terstruktur  dan  dimaksudkan  untuk  memberikan perkiraan  langsung  dan  informasi  kepada  pengguna sehingga mereka dapat membuat keputusan yang baik
2.2. Simple Additive Weighting (SAW) Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  bisa di bilang metode penjumlahan terbobot. Dasar metode Simple  Additive  Weighting ( 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. (Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, & A., Wardoyo, R.2018).  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 (Fishburn, 1967) (MacCrimmon, 1968). Metode SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua  rating  alternatif  yang  ada.  Metode  ini merupakan  metode  yang  paling  terkenal  dan  paling banyak digunakan dalam menghadapi situasi. Metode SAW  ini  mengharuskan  pembuatan  keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut. Skor total untuk alternatif  diperoleh  dengan  menjumlahkan  seluruh hasil perkalian antara rating (yang dapat dibandingkan lintas atribut) dan bobot tiap atribut. Rating tiap atribut haruslah  bebas  dimensi  dalam  arti  telah  melewati proses normalisasi matriks sebelumnya.
Adapun  tahapan  dalam  perhitungan  metode SAW adalah sebagai berikut (Sari et al., 2021) (Penta et al., 2019) (Salim, 2018):
𝑟𝑖𝑗  = { 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 (𝑥𝑖𝑗) 𝑚𝑖𝑛 (𝑥𝑖𝑗)
𝑥𝑖𝑗
(1)
1. Menetukan  kriteria  yang  akan  di  gunakan  untuk mendukung keputusan, yaitu C untuk Kriteria.
2. Menetukan rating kecocokan dari setiap  alternatif yang ada
3. Membuat  matriks  keputusan  kriteria  (C),  lalu dilakukan  penormalisasiam  matriks,  sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Hasil  akhir  pada  perankingan  penjumlahan  dari perkalian  matriks  ternormalisasi  dengan  vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik sebagai solusi. (Wahyudi et al., 2015). Adapun rumus yang digunakan untuk melakukan  normalisasi  mariks  seperti  Persamaan 1.
Dimana: rij = Rating kinerja ternormalisasi xij = Baris dan kolom dari matriks max  (xij)  =  Nilai  maksimum  dari  setiap  baris  dan kolom min (xij) = Nilai minimum dari setiap baris dan kolom
5. Hasil akhir dari perankingan  yaitu penjumlahan 0 matriks  ternormalisasi  R  dengan  vektor  bobot sehingga  memperoleh  nilai  terbesar  yang  akan menjadi  alternatif  terbaik.  Nilai  rij  adalah  rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut C  =  1,  2, ..,m  dan  j  =  1,  2, ..,  m.  Nilai  preferensi untuk  setiap  alternatif  (Vi)  diberikan  sebagai rumus pada Persamaan 2 berikut
V i = ∑ 𝑊𝑗 𝑟𝑖𝑗 𝑁 𝑗=1 (2)
Dimana: Vi  = Nilai Akhir alternatif Wj = bobot yang telah di tentukan Rij = penormalisasian matriks min (xij) = nilai minimum dari setiap baris dan kolom Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih
2.3. Metode Weighted Product (WP)
Metode  Weighted  Product  (WP)  merupakan salah satu metode penyelesaian masalah yaitu berupa alternatif keputusan yang dijelaskan dalam disejumlah kriteria keputusan. Masing-masing alternatif keputusan dibandingkan dengan yang lain dengan cara mengalihkan bobot, setiap kriteria keputusan.
Selanjutnya  langkah  –  langkah  untuk  menerapkan metode WP sebagai berikut
1. Mengalihkan semua atribut setiap alternatif dengan bobot sebagai pangkat positif oleh atribut manfaat (benefit)  dan  bobot  sebagai  pangkat  negatif  oleh atribut  biaya  (cost).  Dari  Hasil  perkalian dijumlahkan  untuk  menghasilkan  nilai  setiap alternatif.
2. Pembagian nilai V setiap alternatif
a. Prioritas untuk alternatif Ai
Wj = 𝑊𝑗 ∑ 𝑊𝑗 ……..(1)
Dengan i = 1, 2,…., m dan ∑ 𝑊𝑗 = 1
W j yaitu  nilai  pangkat  positif  yang  beratribut benefit,  dan  nilai  negatif  yang  beratribut  cost. Untuk  penentuan  nilai  yang  lebih  ke  arah benefit (atributkeuntungan) pangkatnya bernilai positif.
b. Prioritas untuk alternatif Si
∏ 𝑋𝑖𝑗𝑊𝑗 … . . (2) 𝑛 𝑗−1
X = Nilai Kriteria
W = Bobot kriteria/subkriteria i = Alternatif
j = Kriteria
n = Banyaknya kriteria
c. Prioritas relatif dari setiap alternatif
𝑉𝑖 = ∏ =1 𝑋𝑖𝑗 𝑊𝑗 𝑛 𝑗 ∏ =1 (𝑋𝑗∗)𝑊𝑗 𝑛 𝑗 …..(3)
2.4. Confusion Matrik
Confusion  Matrix  adalah  pengukuran  performa untuk  masalah  klasifikasi  machine  learning  dimana keluaran dapat berupa dua kelas atau lebih.  Confusion Matrix adalah tabel dengan 4 kombinasi berbeda dari nilai prediksi dan nilai aktual.
Ada  empat  istilah  yang  merupakan  representasi hasil  proses  klasifikasi  pada  confusion  matrix  yaitu True  Positif,  True  Negatif,  False  Positif,  dan  False Negatif.  Mari kita pahami apa itu True Positif, False Positif, False Negatif, dan True Negatif a. True Positive (TP): yaitu memprediksi positif dan itu benar.
b. True Negative (TN):  memprediksi  negatif dan  itu benar.
c. False Positive (FP):  (Kesalahan Tipe 1) memprediksi positif dan itu salah.
d. False Negative (FN): (Kesalahan Tipe 2, kesalahan tipe  2  ini  sangat  berbahaya)  memprediksi  negatif dan itu salah.

## 2.5. Akurasi
Akurasi  adalah  seberapa  besar  ketepatan  antara hasil  pengukuran  dengan  angka  sebenqrnya.  Pada penelitian  ini  pengujian  akurasi  dilakukan  untuk mengetahui seberapa besar ketepatan hasil penentuan calon karyawan menggunakan sistem yang menggunakan  metode SAW dan  juga  WP. Pengujian akurasi  dilakukan  dengan  menggunakan  confusion matrix untuk memperoleh informasi berupa perbandingan hasil dari metode SAW dan metode WP dengan data calon karyawan hyfresh pada tahun 2019. Data  yang  digunakan  sebanyak  100  data  yaitu merupakan calon karyawan hyfresh blitar square. Dari 100  data  terdiri  atas  25  calon  karyawan  yang dinyatakan memenuhi kriteria dan 75 dinyatakan tidak memenuhi  kriteria  untuk  menjadi  karyawan  hyfresh blitar square.
Akurasi = TP+TN
TP+TN+FN+FP

## 3. METODE PENELITIAN
3.1   Pengumpulan Data
Pengumpulan data merupakan suatu usaha untuk mendapatkan  data  yang  valid  dan  akurat  yang  dapat dipertanggung  jawabkan  sebagai  bahan  untuk pembahasan dan pemecahan masalah. Untuk mendapatkan  data-data  di  objek  penelitian,  peneliti menggunakan  data  calon  karyawan  Hyfresh  Blitar Square  pada  tahun  2019  yang  berjumlah  100  calon karyawan Hyfresh Blitar Square
Tabel 1. Kriteria Calon Karyawan Kriteria Nama Kriteria Tipe Bobot C1 Usia Cost 10% C2 Pendidikan Benefit 10% C3 Psikotes Benefit 30% C4 Wawancara Benefit 30% C5 Pengalaman Benefit 20% Total 100%
Berdasarkan tabel 1 terdapat tabel kriteria calon karyawan  hyfresh  sebagai  berikut  yaitu  kriteria  C1 dengan  keterangan  Usia  memiliki  bobot  10%  dan bertipe  cost,  C2  dengan  keterangan  Pendidikan memiliki  bobot  10%  dan  bertipe  benefit,  C3  dengan keterangan Psikotes memiliki  bobot 30% dan bertipe benefit,  C4  dengan  keterangan  Wawancara  memiliki bobot  30%  dan  bertipe  benefit,  dan  C5  dengan keterangan pengalaman kerja memiliki bobot 20% dan bertipe benefit
Proses  selanjutnya  adalah  menentukan  range nilai  pada  masing-masing  kriteria  yang  ada,  berikut range nilai kriteria tersebut:
Tabel 2.  Range Nilai Pada Masing-Masing Kriteria Kriteria Range Nilai Usia >26 Tahun 1 24-25 Tahun 2 21-23 Tahun 3 18-20 Tahun 4 Pendidikan SMA/SMK 1 D1/D2 2 D3 3 S1/D4 4 Psikotes 25-49 1 50-75 2 76-79 3 80-100 4 Wawancara 25-49 1 50-75 2 76-79 3 80-100 4 Pengalaman <12  Bulan 1 12 Bulan 2 24 Bulan 3 >36 Bulan 4
Tabel berikut menunjukan hasil rating kecocokan alternatif terhadap setiap kriteria, dan hasil kecocokan tersebut datanya akan digunakan untuk dihitung dalam metode SAW

## 3.2 Penentuan Kriteria dan bobot metode WP
Kriteria  dan  pemberian  bobot  kriteria  pada metode  Simple  Additive  Weighting  ditunjukan  pada tabel 3
Tabel 3. Kriteria Menggunakan Metode WP
Kriteria Nama Kriteria Tipe Bobot C1 Usia Cost 3 C2 Pendidikan Benefit 3 C3 Psikotes Benefit 5 C4 Wawancara Benefit 5 C5 Pengalaman Benefit 4 Total 20
Berdasarkan  tabel  3  terdapat  tabel  kriteria menggunakan metode WP yang mana sebagai berikut yaitu  kriteria  C1  dengan  keterangan  Usia  memiliki bobot  3  dan  bertipe  cost,  C2  dengan  keterangan Pendidikan  memiliki  bobot 3 dan bertipe  benefit, C3 dengan  keterangan  Psikotes  memiliki  bobot  5  dan bertipe  benefit,  C4  dengan  keterangan  Wawancara memiliki  bobot  5  dan  bertipe  benefit,  C5  dengan keterangan  pengalaman  kerja  memiliki  bobot  4  dan bertipe benefit

## 3.3 Flowchart Metode Simple Additive Weighting

## Gambar 1. Flowchart Metode SAW
Flowchart dari metode SAW akan menggambarkan  proses  perhitungan  data  kriteria berdasarkan algoritma yang dimiliki dari metode SAW dengan  menormalisasi  data  nilai  kriteria  dengan mencari nilai maksimal dari setiap kriteria dan proses pembobotan.  Alur  SAW  digambarkan  menggunakan flowchart  yang  terdapat  pada  Gambar  3.2.  yang pertama  yaitu  menginputkan  bobot  setelah  itu memproses  dengan metode  SAW  selanjutnya dimasukan  rumus  normalisasi  data  selanjut  nya masukan rumus proses pembobotan setelah itu output dari metode SAW akan keluar

## 3.4 Flowchart Metode Weight Product
Gambar 2.  Flowchart Metode WP
Flowchart dari metode WP akan menggambarkan bagaimana proses perhitungan data dengan algoritma yang terdapat pada metode WP. Berbeda dengan SAW yang  menormalisasi  nilai  kriteria,  pada  metode  WP nilai  bobot  yang akan dinormalisasi dan nilai kriteria akan  dipangkatkan  dengan  nilai  hasil  normalisasi bobot  kemudian  terakhir  akan  dilakukan  proses perhitungan pembobotan untuk menentukan rangking. Berikut  merupakan  flowchart  dari  metode  WP  yang terdapat pada Gambar 3.3.

## 3.5 Flowchart Proses Presentase
Gambar 3. Flowchart Proses Presentasi
Flowchart perhitungan presentase akan menggambarkan  alur  untuk  mendapatkan  nilai presentase dari kedua metode yang digunakan. Berikut merupakan flowchart dari perhitungan presentase yang terdapat pada Gambar 3, setelah data dari hasil ranking SAW  dan  WP  di  masukkan  maka  hitung  rata  rata selanjutnya melakukan proses perhitungan presentase lalu output hasil presentasi akan keluar

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Tampilan Perankingan Metode SAW

## Tabel 4. Tampilan ranking metode SAW

## 4.2. Tampilan Perankingan Metode WP

## Table 5. Tampilan ranking metode WP

## 4.3. Pengujian Metode SAW

## Table 5. Pengujian Metode SAW
No Alternatif Realita Rangking Realita Hasil Realita Alternatif SAW Hasil 1 A23 1 L 15 L 2 A55 2 L 3 L 3 A57 3 L 7 L 4 A45 4 L 8 L 5 A51 5 L 5 L 6 A97 6 L 9
L 7 A82 7 L 18 L 8 A77 8 L 2 L 9 A29 9 L 4 L 10 A3 10 L 10 L 11 A25 11 L 18 L 12 A63 12 L 20 L 13 A93 13 L 11 L 14 A87 14 L 1 L 15 A10 15 L 14 L 16 A80 16 L 27 TL 17 A41 17 L 23 L 18 A47 18 L 6 L 19 A43 19 L
12
L 20 A38 20 L 21 L
No Alternatif Realita Rangking Realita Hasil Realita Alternatif SAW Hasil 21 A98 21 L 16
L
22 A90 22
L 22
L
23 A18 23
L 13
L
24 A19
24
L 29 TL 25 A39 25 L 17 L
Di  mana L adalah alternatif tersebut dinyatakan “Lolos”  dan  di  terima  sebagai  karyawan  hyfresh, sedangkan  TL  adalah  alternatif  tersebut  dinyatakan “Tidak  lolos”,  baik  menurut  hasil  kenyataan  dan perhitungan  metode  SAW  Dari  hasil  berbandingan metode  SAW  dengan  data  calon  karyawan  hyfresh menghasilkan  23  karyawan  yang  diteima  dan  nilai diterima (TP), 75 karyawan tidak di terima, nilai tidak diterima  (TN),  2  karyawan  di  terima,  nilai  tidak diterima  (FP),  2  karyawan  tidak  di  terima,  nilai diterima (FN). Berdasarkan nilai TP, TN, FP, dan FN, maka dapat diperoleh tingkat akurasi Akurasi = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)) * 100% = Akurasi Akurasi = (23 + 75) / (23 + 75 + 2 + 2) * 100% = 96,5% akurasi
Table 6. Pengujian Metode WP No Alternatif Realita Ranking Realita Hasil Realita Ranking WP Hasil WP 1 A23 1 L 49 TL 2 A55 2 L 14 L 3 A57 3 L 24 L 4 A45 4 L 16 L 5 A51 5 L 2 L 6 A97 6 L 35 TL 7 A82 7 L 60 TL 8 A77 8 L 4 L 9 A29 9 L 17 L 10 A3 10 L 3 L 11 A25 11 L 31 TL 12 A63 12 L 51 TL 13 A93 13 L 28 TL 14 A87 14 L 1 L 15 A10 15 L 20 L 16 A80 16 L 11 L 17 A41 17 L 22 L 18 A47 18 L 18 L 19 A43 19 L 64 TL 20 A38 20 L 57 TL 21 A98 21 L 9 L 22 A90 22 L 58 TL 23 A18 23 L 32 TL 24 A19 24 L 21 L 25 A39 25 L 23 L
Dari hasil berbandingan metode WP dengan data calon  karyawan  hyfresh  menghasilkan  15  karyawan yang  diteima  dan  nilai  diterima  (TP),  75  karyawan tidak di terima, nilai tidak diterima (TN), 10 karyawan di terima, nilai tidak diterima (FP), 10 karyawan tidak di  terima,  nilai  diterima  (FN).  Berdasarkan  nilai  TP, TN, FP, dan FN, maka dapat diperoleh tingkat akurasi Akurasi = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)) * 100% Akurasi = (15 + 75) / (15 + 75 + 10 + 10) * 100% = 81% akurasi
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penerapan  metode  SAW  dan  WP  pada perekrutan calon karyawan hyfresh Blitar menggunakan pemograman php dengan mengimplementasikan langkah langkah yang ada dan menginputkan kriteria ditentukan yaitu, usia, pendidikan,  psikotes,  wawancara,  pengalaman  dan hasilnya  adalah  metode  SAW  dan  WP  dapat  di gunakan  untuk  perekrutan  calon  karyawan  Hyfresh Blitar  Square.  Berdasarkan  dari  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan  untuk  menentukan  penerimaan karyawan  baru  metode  SAW  maupun  WP  dapat  di terapkan dengan baik dengan persentase keberhasilan metode SAW 96,5% dan metode WP 81%. Hasil dari hasil pengujain metode yang  lebih efektif di gunakan dari  perbandingan  kedua  metode  tersebut  untuk menentukan penerimaan karyawan adalah menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW) karena memiliki akurasi 96,5%
Dalam  penelitian  ini  pasti  memiliki  kekurangan sehingga  dibutuhkan  sebuah  masukan  dan  saran. Adapun  saran  dari  penulis  khususnya  untuk penelitiselanjutnya  yaitu  sebagai  berikut:  Metode SAW dan WP ini bukanlah satu-satunya metode yang dapat  digunakan  dalam  melakukan  perbandingan. Sehingga diharapkan untuk peneliti. selanjutnya dapat mengembangkan  dari  hasil  penelitian  yang  telah dilakukan  dengan  metode  –  metode  lainya  seperti metode  AHP  dan  juga  metode  fuzy  Multi-Attribute Decision Making (MADM). Perlu adanya pengembangan lebih lanjut karena pada penelitan kali ini hanya menampilkan tampilan yang sederhana, serta harapkan sistem ini dapat dikembangkan pada aplikasi berbasis  web,  mobile  atau  pun  platform  lainnya sehingga menjadi lebih fleksibel.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Agusli, R. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan  Karyawan  Menggunakan  Metode AHP-Topsis.  AJCSR  [Academic  Journal  of Computer  Science  Research]  e-ISSN:  2721  – 3161 Vol. 2 No. 2, Juli 2020, 1-6.
[2] Ahmad  setiadi,  a.  r.  (2019).  Penerapan  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Untuk Pemilihan  Siswa  Terbaik.  Jurnal  SISFOKOM, Volume 07, Nomor 02, September 2019, 1-6.
[3] Budihartanti, C. (2020).
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENERIMAAN KARYAWAN
BARU
MENGGUNAKAN  METODE  WEIGHTED
PRODUCT (WP). e-ISSN: 2598-8719, 1-7.
[4] Fazri,  R.  A.  (2021).  Perbandingan  Simple Additive Weighting Dan Weighted Product Pada Keputusan  Pemberian  Bantuan  (Desa  Cisarua).
Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi Vol.  8,  No.  1,  Maret  2021,  Hal.  273-286,  273- 286.
[5] Hidayat,  C.  R.  (2018).  Implementasi  Metode Weighted Product (Wp) Pada Sistem Pendukung Keputusan  Seleksi  Calon  Karyawan  Bpjs
Kesehatan Pendukung Keputusan Seleksi Calon
Karyawan Bpjs Kesehatan Tasikmalaya. Konferensi  Nasional  Sistem  Informasi  2018,  1- 12.
[6] Imandasari,  T.  (2019).  Sistem  Pendukung Keputusan  dalam  Merekomendasikan  Unit Terbaik  di  PDAM  Tirta  Lihou  Menggunakan Metode Promethee. Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer, 5(4), 2017, 159-165, 1-7.
[7] Mahendra, I. M. (2020). SISTEM
PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENERIMAAN PEGAWAI  DENGAN  METODE  WEIGHTED PRODUCT BERBASIS WEB. Jurnal
SPEKTRUM Vol. 7, No. 1 Maret 2020, 90-96
[8] NuraenI,  N.  (2018).  PENERAPAN  METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
PENERAPAN  METODE  SIMPLE  ADDITIVE WEIGHTING.  JURNAL  SWABUMI,  Vol.6 No.1 Maret 2018, pp. 63~71, 63~71.
[9] Pratama,  A.  R.  (2019).  Sistem  Pendukung Keputusan  Perekrutan  Karyawan  PT.  Cakra Mobilindo Menggunakan Metode Simple Additive Weighting. Matrik: Jurnal Manajemen, Teknik  Informatika  dan  Rekayasa  Komputer Vol. 20, No. 1, November 2020, pp. 117~128, 1- 12.
[10] Pratiwi,  I.  P.  (2019).  Sistem  Pendukung Keputusan Penerima Program Keluarga Harapan (PKH)  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting.  Jurnal  Teknik  Informatika,  Sistem Informasi,  dan  Ilmu  Komputer,  8  (2)  (2019) 2580-2399, 8.
[11] Sandi,  K.  (2021).  Perbandingan  Metode Simple Additive  Weighting  dan  Weighted  Product Dalam  Pemberian  Dana  Pengembang  Usaha Agribisnis Perdesaan. Seminar Nasional Informatika  (SENATIKA)  ISBN:  978-623- 95167-3-4, 1-10.
[12] Sugiarto,  A.  (2020).  Metode  Weighted  Product Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian Bonus Pegawai Pada CV Bejo Perkasa. Bianglala Informatika Vol. 8 No. 2 – Tahun 2020, 100-105.
[13] Ermin,  Penerapan  Metode  Weight  Product Penerapan  Metode  Weight  Product.  (2020). CYBERNETICS,  Vol.4,  No.01,  Mei  2020,  pp. 9~18, 9-18 .(IC-GET), 2016 Online International Conference on 2016 Nov 19 (pp. 1-4). IEEE.