Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5 , No. 2 , Juni (20 24 ), pp. 238 - 247
Penerapan SPK Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Seleksi Perekrutan Karyawan Bengkel
Very Karnadi
Akademi  Teknik Adi Karya, Sungai Penuh, Indonesia E-mail: veryshredder@gmail.com

## Abstract
PT X is a company operating in the automotive sector which provides various tools and two-wheeled motorbike parks. PT X is well known to customers both in the surrounding area and outside. To improve quality so that it responds quickly and is able to complete work  according  to  targets,  sufficient  employees  are  needed.  In  recruitment,  criteria  are needed  to  match  the  targets  and  qualities  required.  However,  the  problem  that  often occurs  today  is  that  companies  still  experience  difficulties  in  the  employee  recruitment process, this is caused by the many criteria factors in the selection process. To solve this problem,  a  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method  is  needed  which  is  able  to  solve problems related to employee recruitment according to alternative criteria and the weight values  used.  The  criteria  used  are  1.  Experience,  2.  Expertise,  3.  Basic  Ability  Test  4. Responsibility  and  5.  Ethics.  Based  on  the  final  score  search  results,  the  highest recruitment  scores  were  obtained,  namely  Roby  Sugara  with  a  score  of  0.95, recommendation  1,  Agung  Setang  Budi  with  a  score  of  0.851,  recommendation  II  and Benny  Vernando  with  a  score  of  0.82, recommendation  III.  The decision  making  system using the SAW method is able to solve recruitment problems according to predetermined criteria.
Keywords: Decision  Support  Systems,  SAW  Method,  Criteria,  Employee  Recruitment, Selection Results

## Abstrak
PT  X  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  otomotif  yang menyediakan  berbagai  alat  alat  dan  spert  park  motor  roda  dua.  PT  X  sudah  banyak dikenal oleh costumer baik diwilayah sekitar maupun wilayah luar. Untuk meningkatkan kualitas agar cepat respond dan mampu menyelesaiakan perkerjaan sesuai dengan target maka diperlukan karyawan yang cukup. Dalam pengrekrutan diperlukan kriteria kriteria agar  sesuai  dengan  target  dan  kualitas  yang  diperlukan.  Namun  permasalahan  yang sering  terjadi  saat  ini  perusahaan  masih  mengalami kesulitan  dalam  proses  perekrutan karyawan,  hal  ini  disebabkan  oleh  factor  kriteria  kriteria  yang  banyak  dalam  proses seleksi.  Untuk  menyelesaikan  permasalahan  ini  dibutuhkan  motode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  mampu  menyelesaikan  permasalahan  yang  berhubungan  dengan pengrekrutan karyawan sesuai dengan kriteria alternatif dan nilai bobot yang digunakan. Kriteria yang digunakan adalah 1. Pangalaman, 2. Keahlian, 3. Test Kemampuan Dasar 4.Tanggung Jawab dan 5. Etika. Berdasarkan hasil pencarian nilai akhir diperolah nilai perekrutan tertinggi yaitu Roby Sugara  dengan nilai 0,95, rekomendasi 1, Agung setiang budi  dengan  nilai  0,851  rekomendasi  II  dan  Benny  Vernando  dengan  nilai  0,82 rekomendasi  III.  Sistem  pengambilan  keputusan  menggunakan  metode  SAW  mampu menyelesaiakan  permasalahan  pengrekrutan  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah ditentukan.
Kata  Kunci: Sistem  Pendukung  Keputusan,  Metode  SAW,  Kriteria,  Perekrutan Karyawan, Hasil Seleksi
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5 , No. 2 , Juni (20 24 ), pp. 238 - 247

## 1. Pendahuluan
Pada perusahaan dibutuhkan sebuah system pengambilan keputusan baik dalam suatu bisnis maupun dalam sebuah organisasi. Jika sebuah perusahaan memilih keputusan yang tepat  maka  sebuah  bisnis  atau  organisasi  tersebut  dapat  menyelesaikan  masalah  yang sedang  di  hadapi  dengan  memanfaatkan  sember  daya  yang  dimiliki  dengan  efisien sehingga  mampu  mencapai  tujuannya  [1][2].  Salah  satu  elemen  dalam  perusahaan  yang sangat  penting  adalah  Sumber  Daya  Manusia  (SDM).  Pengelolaan  SDM  dari  suatu perusahaan  sangat  mempengaruhi  banyak  aspek  penentu  keberhasilan  kerja  dari perusahaan  tersebut.  Jika  SDM  dapat  diorganisir  dengan  baik  maka  diharapkan perusahaan dapat menjalankan semua proses usahanya dengan baik [3].
Menurut Alter (dalam Kusrini, 2007), Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi yang menyediakan informasi, pemodelan manipulasi data. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur, dimana tak seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat  [4].  Sistem pendukung  keputusan  secara  khusus  dibangun  untuk  mencari  solusi  atas  permasalahan yang  ada  atau  untuk  mengevaluasi  suatu  peluang  atau  kesempatan  yang memungkinkan.Sistem tersebut didukung oleh sebuah sistem informasi berbasis komputer dapat  membantu  seseorang  meningkatkan  kinerjanya  dalam  pengambilan  keputusan. Sistem  pengambilan  keputusan  mendayagunakan  sumber  daya  dari  individu-individu dengan  kemampuan  komputer  untuk  meningkatkan  kualitas  keputusan.  SPK  bagian sistem  untuk  merangkaikan  dan  mengintegrasikan  setiap  sumber  daya  intelektual  dari individu  dengan  kemampuan  komputer  untuk  meningkatkan  kualitas  [12].  Keputusan yang  dihasilkan Simple  Additive  Weighting (SAW)  merupakan  metode  penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar Simple  Additive  Weighting (SAW)  adalah  mencari  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  suatu  kriteria.  Metode Simple Additive  Weighting (SAW)  membutuhkan  proses  normalisasi  matrix  keputusan  (X) kesuatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  ranting  alternatif  yang  ada  [5] [6].
Karakteristik  Sistem  Pendukung  Keputusan  Karakteristik  dari  sistem  pendukung keputusan adalah sebagai berikut [7]:
1. Mendukung  pengambilan  keputusan  untuk  membahas  masalah-masalah terstruktur, semi struktur, dan tidak terstruktur.
2. Output ditujukan bagi personil organisasi dalam semua tingkatan.
3. Mendukung  di  semua  fase  proses  pengambilan  keputusan:  intelegensi,  desain, pilihan.
4. Adanya  interface  manusia  atau  mesin,  dimana  manusia  (user)  tetap  mengontrol proses pengambilan keputusan.
5. Menggunakan  model-model  metematis  dan  statistik  yang  sesuai  dengan pembahasan.
6. Memiliki  kemampuan  dialog  untuk  memperoleh  informasi  sesuai  dengan kebutuhan.
7. Memiliki  subsistem-subsistem  yang  terintegrasi  sedemikian  rupa  sehingga  dapat berfungsi sebagai kesatuan sistem.
8. Membutuhkan  struktur  data  komprehensif  yang  dapat  melayani  kebutuhan informasi seluruh tingkatan manajemen.
9. Pendekatan  easy  to  use.  Ciri  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang  efektif adalah kemudahannya untuk digunakan dan memungkinkan keleluasaan pemakai untuk  memilih  atau  mengembangkan  pendekatanpendekatan  baru  dalam membahas masalah yang dihadapi.
10. Kemampuan sistem untuk beradaptasi secara cepat, dimana pengambil keputusan dapat  menghadapi  masalah-masalah  baru  dan  pada  saat  yang  sama  dapat menanganinya  dengan  cara  mengadaptasikan  sistem  terhadap  kondisi-kondisi perubahan yang terjadi.
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5 , No. 2 , Juni (20 24 ), pp. 238 - 247
Metode Simple  Additive  Weighting sering  juga  dikenal  dengan  istilah  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari kinerja  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Metode ini merupakan metode yang paling terkenal dan paling banyak  digunakan  dalam  menghadapi  situasi Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM).  MADM  itu  sendiri  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  mencari alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria  tertentu.  Metode  SAW  ini mengharuskan pembuat 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  [8]  [9] [3] [10]. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [8]. Metode ini digunakan  karena  dapat  membantu  dalam  proses  perangkingan  berdasarkan  hasil penilaian kriteria yang sudah ditetapkan [11].
Metode Simple Additive Weighting (SAW) [12], [1],[13] yaitu:
a. Menentukan    kriteria-kriteria  yang  akan  digunakan    dalam  pengambilan  keputusan, yaitu Cj.
b. Menentukan alternatif-alternatif yang akan dipilih menjadi keputusan, yaitu Aj.
c. Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria
W= [W1,W2,W3,....Wj] (1)
d. Menentukan tabel rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
e. Membuat  matriks  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)
f. Melakukan normalisasi matrik keputusan X dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif (Ai) pada kriteria (Cj).
g. Hasil  dari  nilai  rating  kinerja  ternormalisasi  (rij)  membentuk  matrik  ternormalisasi (R)
| | (3)
h. Menghitung  nilai  akhir  preferensi.  Hasil  akhir  preferensi  (Vi)  diperoleh  dari penjumlahan  dan  perkalian  elemen  baris  matrik  ternormalisasi  (R)  dengan  bobot preferensi (W) yang bersesuaian dengan elemen kolom matrik (W)  [12].

## 2. Metodologi Penelitian
Penelitian  dilakukan  melalui  tahapan-tahapan  kegiatan  dengan  mengikuti    kerangka berpikir. Berikut ini adalah alur desain penelitian
Identifikasi Masalah Mencari sumber referensi Ruang Lingkup Penelitian
Observasi Lapangan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5 , No. 2 , Juni (20 24 ), pp. 238 - 247
Gambar 1. Metodologi Penelitian

## 3. Hasil dan Pembahasan
Analisa  data  pada  penelitian  ini  sangat  dibutuhkan  karena  data  yang  akan  diolah digunakan untuk proses selanjutnya. Hasil  dari  analisa  data dapat   digunakan  dengan syarat    hasil   tersebut  dapat  dibuktikan    melalui  perhitungan    rumus    yang  berhubungan dengan objek. Nilai  bobot  diperlukan  untuk  memberikan  nilai  batasan  pada  setiap kiriteria.    Nilai    bobot.  Dibawah  ini  merupakan  kriteria  pengkekrutan  Karyawan berdasarkan data  yang dipeoleh. Kriteria ini dijadikan landasan dalam melihat hasil akhir dalam pengambilan keputusan.
Tabel 1. Kriteria Pengrekrutan Karyawan Kriteria Keterangan Atribut C1 Pangalaman Benefit C2 Keahlian Benefit C3 Test Kemampuan Dasar Benefit C4 Tanggung Jawab Benefit C5 Etika Benefit

## 3.1. Nilai bobot untuk kriteria keanggotaan
a) Kriteria Pengalaman
Tabel 2. Kriteria Pengalaman Nilai rata-rata  Bobot Keterangan Pengalaman C1<=65 0,15 Tidak Banyak C1=66-70 0,20 Cukup C1=71-80 0,25 Banyak C1>=80 0,40 Sangat Banyak
b) Kriteria Keahlian
Tabel 3. Kriteria Keahlian Nilai rata-rata  Bobot Keterangan Keahlian C1<=65 0,15 Tidak Banyak C1=66-70 0,20 Cukup C1=71-80 0,25 Banyak C1>=80 0,40 Sangat Banyak

## Simple Additive Weighting
(SAW)
Hasil Kriteria
Kesimpulan
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5 , No. 2 , Juni (20 24 ), pp. 238 - 247

## c) Kriteria Kemampuan Akademik Dasar
Tabel 4. Kriteria Kemampuan Akademik Dasar Nilai rata-rata Kemampuan Akademik Dasar  Bobot Keterangan C1<=65 0,15 Tidak Banyak C1=66-70 0,20 Cukup C1=71-80 0,25 Banyak C1>=80 0,40 Sangat Banyak

## d) Kriteria Tanggung Jawab
Tabel 5. Kemampuan Akademik Dasar Nilai rata-rata Bobot Keterangan Tanggung Jawab C1<=50 0,10 Tidak Bagus C1=61-69 0,15 Cukup C1=70-79 0,35 Bagus C1>=80 0,40 Sangat Bagus
e) Kriteria Disiplin Kerja
Tabel 6. Kriteria Disiplin Kerja Nilai rata-rata Bobot Keterangan Disiplin Kerja C1<=50 0,10 Tidak Bagus C1=61-69 0,15 Cukup C1=70-79 0,35 Bagus C1>=80 0,40 Sangat Bagus
Nilai bobot preferensi dalam penentuan pengrekrutan karyawan
Tabel 7. Nilai bobot preferensi Kriteria  C1 C2 C3 C4 C5 Atribut  Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Nilai 0,25 0,25 0,20 0,15 0,15

## 3.2. Input Data
Setelah selesai menentukan nilai bobot preferensi maka langkah selanjutnya yaitu memasukkan semua data yang sudah diperoleh dengan bentuk nilai masing masing sudah dalam bentuk nilai bobot.
Tabel 8. nilai kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Agung Setia B 35 35 40 15 35 Gilang Perdana 40 10 35 35 10 Alawi Putra P 35 15 15 40 15 Altaf Al-Rizki 15 40 35 35 40 Benny Vernando 35 35 10 40 35 Candra Putra 10 15 15 35 15 Rizki Alantas 15 35 40 10 35 Kartona sanjaya 40 10 35 15 35 Riko Mandala 35 15 15 40 35 Robby Sugara 15 40 10 35 40
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5 , No. 2 , Juni (20 24 ), pp. 238 - 247
Setelah  itu  dibuat  matriks  keputusan  yang  dibentuk  dari  tabel  peringkat  kesesuaian masing-masing alternatif pada masing-masing kriteria sebagai berikut:
X    =

## [ ]
Setelah  mendapatkan  masing  masing  nilai  kriteria  maka  langkah  selanjutnya  yaitu memasukkan  nilai  kedalam  rumus  yang  sudah  ada.  Proses  pencarian  nilai  dapat  dilihat pada penjabaran dibawah ini.
a. Kriteria Pengalaman( C1)
R 11 0 35 MAX 0 35 0 40 0 35 0 15 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0,875 R 12 0 40 MAX 0 35 0 40 0 35 0 15 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 1 R 13 0 35 MAX 0 35 0 40 0 35 0 15 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0,875 R 14 0 15 MAX 0 35 0 40 0 35 0 15 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0,375 R 15 0 35 MAX 0 35 0 40 0 35 0 15 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0,875 R 16 0 10 MAX 0 35 0 40 0 35 0 15 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0,25 R 17 0 15 MAX 0 35 0 40 0 35 0 15 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0,375 R 18 0 40 MAX 0 35 0 40 0 35 0 15 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 1 R 19 0 35 MAX 0 35 0 40 0 35 0 15 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0,875 R 20 0 15 MAX 0 35 0 40 0 35 0 15 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 015 0,375
b. Kriteria Keahlian( C2)
R 21 0 35 MAX 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0 35 0 10 015 0 40 0,875 R 22 0 10 MAX 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0 35 0 10 015 0 40 0,25 R 23 0 15 MAX 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0 35 0 10 015 0 40 0,375 R 24 0 40 MAX 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0 35 0 10 015 0 40 1 R 25 0 35 MAX 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0 35 0 10 015 0 40 0,875 R 26 0 15 MAX 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0 35 0 10 015 0 40 0,375 R 27 0 35 MAX 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0 35 0 10 015 0 40 0,875 R 28 0 10 MAX 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0 35 0 10 015 0 40 0,25 R 29 0 15 MAX 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0 35 0 10 015 0 40 0,375 R 30 0 40 MAX 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0 35 0 10 015 0 40 1
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5 , No. 2 , Juni (20 24 ), pp. 238 - 247
c. Kriteria Kemampuan Akademi Dasar( C3)
R 31 0 40 MAX 0 40 0 35 0 15 0 35 010 0 15 0 40 0 35 015 0 10 1 R 32 0 35 MAX 0 40 0 35 0 15 0 35 010 0 15 0 40 0 35 015 0 10 0,875 R 33 0 15 MAX 0 40 0 35 0 15 0 35 010 0 15 0 40 0 35 015 0 10 0,375 R 34 0 35 MAX 0 40 0 35 0 15 0 35 010 0 15 0 40 0 35 015 0 10 0,875 R 35 0 15 MAX 0 40 0 35 0 15 0 35 010 0 15 0 40 0 35 015 0 10 0,375 R 36 015 MAX 0 40 0 35 0 15 0 35 010 0 15 0 40 0 35 015 0 10 0,375 R 37 0 40 MAX 0 40 0 35 0 15 0 35 010 0 15 0 40 0 35 015 0 10 1 R 38 0 35 MAX 0 40 0 35 0 15 0 35 010 0 15 0 40 0 35 015 0 10 0,875 R 39 0 15 MAX 0 40 0 35 0 15 0 35 010 0 15 0 40 0 35 015 0 10 0,375 R 40 0 10 MAX 0 40 0 35 0 15 0 35 010 0 15 0 40 0 35 015 0 10 0,25
d. Tanggung Jawab( C4)
R 31 0 15 MAX 0 15 0 35 0 40 0 35 0 40 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0,375 R 32 0 35 MAX 0 15 0 35 0 40 0 35 0 40 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0,875 R 33 0 40 MAX 0 15 0 35 0 40 0 35 0 40 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 1 R 34 0 35 MAX 0 15 0 35 0 40 0 35 0 40 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0,875 R 35 0 40 MAX 0 15 0 35 0 40 0 35 0 40 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 1 R 36 0 35 MAX 0 15 0 35 0 40 0 35 0 40 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0,875 R 37 0 10 MAX 0 15 0 35 0 40 0 35 0 40 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0,25 R 38 0 15 MAX 0 15 0 35 0 40 0 35 0 40 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0,375 R 39 0 40 MAX 0 15 0 35 0 40 0 35 0 40 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 1 R 40 0 35 MAX 0 15 0 35 0 40 0 35 0 40 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0,875
e. Disiplin Kerja( C5)
R 41 0 35 MAX 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0 35 0 35 0 35 0 40 0,875 R 42 0 10 MAX 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0 35 0 35 0 35 0 40 0,25 R 43 0 15 MAX 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0 35 0 35 0 35 0 40 0,375 R 44 0 40 MAX 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0 35 0 35 0 35 0 40 1 R 45 0 35 MAX 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0 35 0 35 0 35 0 40 0,875 R 46 0 15 MAX 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0 35 0 35 0 35 0 40 0,375 R 47 0 35 MAX 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0 35 0 35 0 35 0 40 0,875 R 48 0 35 MAX 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0 35 0 35 0 35 0 40 0,875
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5 , No. 2 , Juni (20 24 ), pp. 238 - 247
R 49 0 35
MAX 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0 35 0 35 0 35 0 40 0,875 R 50 0 40 MAX 0 35 0 10 0 15 0 40 0 35 0 15 0 35 0 35 0 35 0 40 1
Pada  langkah  ini  matriks  keputusan  dinormalisasi  menggunakan  rumus  (1)  sebagai berikut:
X    = [ ]

## f. Hasil Akhir
Hasil  akhir  diperoleh  dari  rangking  jumlah  perkalian  matriks  R  dengan  bobot menggunakan rumus W=[ 0,25 ; 0,25 ; 0,20 ; 0,15 ; 0,15]
V 11
=  [( 0,875*0,25 + (0,875*0,25) + (1*0,20) + (0,375*0,15) +    (0,875*0,15)]
= 0,219+ 0,245 + 0,2 + 0,056+0,131 =  0,851 V 12
=  [( 1*0,25 + (0,25*0,25) + (0,875*0,20) + (0,875*0,15) +    (0,25*0,15)]
= 0,25+ 0,062+ 0,175 + 0,131 + 0,037 =  0,655 V 13
=  [( 0,875*0,25 + (0,375*0,25) + (0,375*0,20) + (1*0,15) +    (0,375*0,15)]
= 0,219+ 0,093+ 0,075 + 0,15 + 0,056 =  0,593 V 14
=  [( 0,375*0,25 + (1*0,25) + 0,875*0,20) + (0,875*0,15) +    (1*0,15)]
= 0,093+ 0,25+ 0,175 + 0,131 + 0,15 =  0,799 V 15
=  [( 0,875*0,25 + (0,875*0,25) + (0,375*0,20) + (1*0,15) +    (0,875*0,15)]
= 0,219+ 0,245+ 0,075 + 0,15 + 0,131 =  0,82 V 16
=  [( 0,25*0,25 + (0,375*0,25) + (0,375*0,20) + (0,875*0,15) +    (0,375*0,15)]
= 0,062+ 0,093+ 0,075 + 0,131 + 0,056 =  0,417 V 17
=  [( 0,375*0,25 + (0,875*0,25) + (1*0,20) + (0,25*0,15) +    (0,875*0,15)]
= 0,093+ 0,245+ 0,175 + 0,037 + 0,131 =  0,681 V 18
=  [( 1*0,25 + (0,25*0,25) + (0,875*0,20) + (0,375*0,15) +    (0,875*0,15)]
= 0,25+ 0,062+ 0,175 + 0,056 + 0,131 =  0,674 V 19
=  [( 0,375*0,25 + (0,375*0,25) + (0,375*0,20) + (1*0,15) +    (0,875*0,15)]
= 0,093+ 0,093+ 0,075 + 0,15+ 0,131 =  0,542 V 20
=  [( 0,375*0,25 + (1*0,25) + (0,20*0,20) + (0,875*0,15) +    (1*0,15)] = 0,15+ 0,13125+ 0,21875 + 0,2 + 0,25 =  0,95 Berikut ini hasil perengkingan setelah melalui semua hasil akhir
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5 , No. 2 , Juni (20 24 ), pp. 238 - 247
Tabel 9. Hasil Perengkingan Kriteria Rank Rekomendasi Agung Setia B 0,851 Rekomendasi 2 Gilang Perdana 0,655 Alawi Putra P 0,593 Altaf Al-Rizki 0,799 Benny Vernando 0,82 Rekomendasi 3 Candra Putra 0,417 Rizki Alantas 0,681 Kartona sanjaya 0,674 Riko Mandala 0,542 Robby Sugara 0,95 Rekomendasi 1
Berdasarkan hasil akhir yang sudah dilakukan maka  dapat di ambil keputusan bahwa Robby  Sugara  dengan  nilai  0,95  mendapat  rekomendasi  yang  diterima  pertama,  Agung Setia  B  dengan  nilai  0,851  rekomendasi  yang  diterima  ke  2  dan    Benny  Vernando rekomendasi yang ketiga yang dapat diterima diperusahaan yang akan merekrut karyawan Bentuk aplikasi yang dirancang dapat dilihat pada gambar dibawah ini a) Merancang Formulir Data Karyawan penerima Reward
Nama No-ID Jenis Kelamin Masa Kerja Alamat No-HP Email = = = =
=
= = = No Criteria Weight 1 Pengalaman 0-1 2 Keahlian 0-1 3 Kemampuan Akademi Dasar 0-1 4 Tanggung Jawab 0-1 5 Disiplin Kerja 0-1 b) Merancang Formulir Hasil Pemeringkatan
No Nama Kandidat Rangking
Setelah  memperoleh  rekomendasi  melalui  metode  SAW  untuk  pengambilan keputusansan sistem pendukung keputusan dirancang.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pencarian  implementasi  dan  pengujian  pada  system  pengambilan keputusan  perekrutan  karyawan  pada  PT  X    menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW) maka dapat disimpulkan bahwa sistem Sistem pengambilan keputusan menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  mampu  menghasilkan  kriteria yang cocok dalam perekrutan karyawan pada PT X. Lima kriteria yang dijadikan sebagai standart seleksi pengrektutan karyawan diantaranya,  1. Pangalaman, 2. Keahlian, 3. Test Kemampuan  Dasar  4.Tanggung  Jawab  dan  5.  Etika.  Sistem  akan  menghasilkan    output yang  dapat  membantu  pengambil  keputusan.  Berdasarkan  hasil  pencarian  nilai  akhir diperolah nilai perekrutan tertinggi yaitu Roby Sugara  dengan nilai 0,95, rekomendasi 1,
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5 , No. 2 , Juni (20 24 ), pp. 238 - 247
Agung setiang budi dengan nilai 0,851 rekomendasi II dan Benny Vernando dengan nilai 0,82 rekomendasi III.

## Daftar Pustaka
[1] D.  Mahrizon,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan  Kepuasan  Pelanggan  Bengkel Motor  Berkah  dengan  Metode  Simple  Additive  Weigthing,”  vol.  9,  no.  5,  pp. 1460–1465, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i5.5018.
[2] N.  S.  Aqmarina,  D.  S.  Canta,  N.  Wahyuni,  E.  Setyaningsih,  A.  Hermawansyah, and S. Sudarman, “Analisis Pengaruh Kualitas Website Kejaksaan Negeri Penajam Paser Utara Menggunakan Metode Webqual,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 9, no. 6, p. 2183, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5379.
[3] R.  Rachman,  “Penerapan  Metode Simple  Additive  Weighting (Saw)  Untuk Penilaian Karyawan Pada Kenaikan Jabatan,” J. Tekno Insentif , vol. 12, no. 2, pp. 21–27, 2019, doi: 10.36787/jti.v12i2.71.
[4] M.  D.  Irawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Matakuliah  Pilihan pada Kurikulum Berbasis KKNI Menggunakan Metode Fuzzy Sugeno,” J. Media Infotama , vol. 13, no. 1, pp. 27–35, 2017, doi: 10.37676/jmi.v13i1.435.
[5] R. R. Yusran, “Metode Simple Additive Weigthing Pemberian Reward Karyawan Dalam  Strategi  Pemasaran  Produk  Kepada  Konsumen,” JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer) , vol. 9, no. 6, p. 2211, 2022, doi: 10.30865/jurikom.v9i6.5334.
[6] H. Harsiti and H. Aprianti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Smartphone dengan Menerapkan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” JSiI (Jurnal Sist. Informasi) , vol. 4, pp. 19–24, 2017, doi: 10.30656/jsii.v4i0.372.
[7] S.  M.  Sumarno  and  J.  M.  Harahap,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam Menentukan  Pemilihan  Posisi  Kepala  Unit  (Kanit)  Ppa  Dengan  Metode  Weight Product,” JUST IT  J. Sist. Informasi, Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 11, no. 1, p. 37, 2020, doi: 10.24853/justit.11.1.37-44.
[8] A.  Putra  and  M.  F.  Pratama,  “Implementasi  Metode Simple  Additive  Weighting (Saw) Untuk Penentuan Lokasi Atm Baru,” J. JUPITER, Vol. 8 No. 1 April 2016, Hal. 27 - 38 , vol. 8, no. 1, pp. 27–38, 2016.
[9] R.  R.  Yusran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kepuasan  Pelanggan  Terhadap Pelayanan Toko Gypsum Dan Platform Keshya Menggunakan Metode ( SAW ),” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , vol. 8, no. 1, pp. 40–47, 2023.
[10] I.  G.  B.  Subawa,  I.  M.  A.  Wirawan,  and  I.  M.  G.  Sunarya,  “Pemilihan  Pegawai Terbaik  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting (  Saw  )  Di  PT  Tirta Jaya Abadi Singaraja,” J. Manaj. Sist. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 54–66, 2015.
[11] A.  Abdillah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Siswa  Baru  Dengan Metode Simple Additive Weigthing ( Saw ) Di Sman 1 Cikakak Kab . Sukabumi,” SISMATIK (Seminar Nas. Sist. Inf. dan Manaj. Inform. , pp. 124–131, 2021.
[12] Safrizal  and  Panji  Wijaya  Komara,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian Bonus Tahunan Karyawan Dengan Metode Simple Additive Weighting (Saw),” J. Satya Inform. , vol. 5, no. 01, pp. 53–64, 2022, doi: 10.59134/jsk.v5i01.45.
[13] R.  Meri,  “ Simple  Additive  Weighting (SAW)  Method  on  The  Selection  of  New Teacher  Candidates  at  Integrated  Islamic  Elementary  School,” Int.  J.  Inf.  Syst. Technol. Akreditasi , vol. 4, no. 1, pp. 428–435, 2020.