## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 1, June 2022, page 19-27 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i1.1701

## Kombinasi Metode SAW dan WASPAS Dalam Pemilihan Seleksi Penerimaan Tenaga Kerja Baru

## Sohan Fafarihna, Dinda Afwani, Soeb Aripin*
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budidarma, Medan, Indonesia Email: 1 sohanfafarihna@gmail.com, 2 dindaafwani@gmail.com, 3,* suefarifin@gmail.com Email Penulis Korespondensi: suefarifin@gmail.com
Abstrak− Perusahaan  dapat  berjalan  dan  berkembang  maju  dengan  adanya  karyawan  atau  tenaga  kerja  yang  kemampuan  sesuai kebutuhan perusahaan.CV Turbo Mandiri Perkasa adalah sebuah perusahaan yang memerlukan banyak karyawan yang dipekerjakan diberbagai  bidang  didalam  perusahaannya.  Proses  penerimaan  tenaga  kerja  baru  dengan  berbagai  kriteria  dan  kualiatas  yang diinginkan,  melakukan  penilai  kemampuan  dari  calon  karyawan  sehingga  didapatkan  karyawan  yang  sangat  Unggul.  Untuk penentuan  penerimaan  tenaga  kerja  selama  ini  masih  dilakukan  secara  manual,  kurangnya  sistem  yang  mendukung sehinggamenyebabkan  penurutan  kualitas  karyawan  yang  diterima  selama  ini.  Proses  penilaian  yang  dilakukan  secara  manual memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  dan  menimbulkan  peluang  kecurangan  pada  proses  penilaian.Untuk  mengatasi  hal  ini diperlukan sebuah sistem yang cepat dan terkomputerisasi, yang mampu mempermudah penentuan seleksi penerimaan tenaga kerja baru  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan  oleh  CV.Turbo  Mandiri  Perkasa.  Dalam  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  dua metode  yang  dikombinasikan,  yaitu  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dan  metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product Assesmen (WASPAS). Metode-metode ini dipilih karena teknik  yang digunakan didalamnya dapat  menentukan nilai bobot terbaik dari beberapa kriteria yang telah ditentukan. Sehingga dapat menyeleksi setiap atribut dari beberapa hasil alternatif terbaik.Penelitian ini menghasilakan 1 calon tenaga kerja yang berhak lulus sebagai karyawan adalah pelamar yang bernama Edianto Simanihuruk dari Alternatif A3.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; SAW; WASPAS; Manajemen Kinerja; Penerimaan Karyawan
Abstract− The company can run and develop forward with the presence of employees or workers who are capable of according to the company's needs. CV Turbo Mandiri Perkasa is a company that requires many employees who are employed in various fields within the company. The process of accepting new workers with various criteria and the desired quality, Assessing the ability of prospective employees so that highly superior employees are obtained. For the determination of labor acceptance so far it is still done manually, the lack of a supporting system that causes the quality of employees to be accepted so far has been complied with. The assessment process carried out manually takes a long time and creates opportunities for fraud in the assessment process. To overcome this, a fast and computerized system is needed, which is able to facilitate the determination of the selection of new workers based on the criteria determined  by  CV.  Turbo  Mandiri  mighty.  In  this  study,  researchers  used  two  combined  methods,  namely  the  Simple  Additive Weighting (SAW) method and the Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) method. These methods were chosen because the techniques used in them can determine the best weight value from several predetermined criteria. So that each attribute can  be  selected  from  the  best  alternative  results.  This  study  resulted  in  1  prospective  worker  who  was  entitled  to  graduate  as  an employee, namely an applicant named Edianto Simanihuruk from Alternative A3.
Keywords : Decision Support System; SAW; WASPAS; Performance Management; Employee Recruitment

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan dapat berkembang  maju jika dijalankan oleh tenaga kerja  yang berkualitas  dan  mempunyai  keahlian serta mempunyai pengalaman. Karyawan yang terbaik dan berkualitas merupakan aset bagi perusahaan yang akan membuat perusahaan berkembang  maju dengan pesat. Kinerja karyawan sangat berpengaruh di dalam keuntungan  yang didapat oleh  suatu  perusahaan  tersebut.Oleh  karna  itu  diperlukan  tenaga  kerja  yang  memiliki  loyalitas  dan  kompetensi  yang baik.Peningkatan  kinerja  tenaga  kerja  merupakan  poin  yang  sangat  penting  yang  mampu  meningkatkan  kinerja perusahaan  secara  keseluruhan.  Untuk  meningkatkan  kinerja  tenaga  kerja,  maka  dari  itu  perusahaan  sangat  perlu melakukan  proses  penilaian  calon  tenaga  kerja  dalam  menentukan  tenaga  kerja  yang  berkualitas  di  setiap  periode penerimaan tenaga kerja baru.
CV.  Turbo  Mandiri  Perkasa  adalah  Suatu  Perusahaan  penjualan  barang  dan  jasa  dalam  perbaikan/maintenance mesin  pabrik,  khususnya  Turbine,  Alternator  dan  Panel.  Dengan  Visi  Menjadi  perusahaan  yang  professional  guna memberikan pelayanan baik dari barang dan jasa yang berkualitas, kompeten dan unggul dalam bidangnya(Fay, 1967). Menjadikan perusahaan ini dipercaya oleh konsumennya.
Dengan  Tenaga  kerja  yang  berkualitas  membuat  perusahaan  semakin  meningkat  dalam  operasionalnya, berkembang  dengan  pesat  dan  semakin  dipercaya  oleh  pengguna  jasanya.  Namun  kendala  pada  CV.  Turbo  Mandiri Perkasa  adalah  kurangnya  sistem  yang  cepat  dalam  proses  Penentuan  Penerimaan  Tegana  Kerja  Baru  untuk meningkatkan  kualitas  karyawannya.  Penentuan  tegana  kerja  terbaik  masih  menggunakan  proses  manual  sehingga memerlukan  waktu  yang  lama  dan  memiliki  unsur  kecurangan  sangat  tinggi,  disamping  itu  karena  jumlah  pendaftar calon tenaga kerja baru yang relatif meningkat sehingga efesiensi pemilihan calon tenaga kerja yang berkualitas tidak berjalan  dengan  baik.  Penggunaan  Sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  metode-metode  serupa diantaranya  Metode  Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  (SMART),  MFEP,AHP,  VIKOR(Ginting  et  al.,  2019; Supiyandi et al., 2020; Suryanto & Muhammad Safrizal, 2015). Penelitian terdahulu yang ada dan serupa diantarantya ENTROPY-SAW  dan  METODE  ENTROPY-WASPAS(Sarwati  Rahayu,  Ahmad  Juang  Teguh  Gumilang,  Oktia  Putri Bharodin, 2019) AHP dan WASPAS(Ginting et al., 2019) MOORA dan WASPAS(Buulolo et al., 2018).

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 1, June 2022, page 19-27 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i1.1701
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  Penulis  menawarkan  Sitem  Pendukung  keputusan  dengan  Metode  yang dipilih  adalah  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dan  metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesmen (WASPAS) dengan melalukan analisi terhadap proses penentuan penerimaan tenaga kerja baru penulis memilih metode ini  karena  dapat  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  sehingga  bisa  menyseleksi  pada  setiap  atribut  dari alternatif berkualitas dari beberapa alternatif yang ada(Buulolo et al., 2018; Veradilla Amalia, Dedy Syamsuar, 2019).

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan atau Konsep SPK yang pertama kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michel S.Scott  Morton  dengan  istilah  Management  Decision  System.  Sebutan  SPK  mengacu  pada  suatu  sistem  yang memanfaatkan  dukungan  komputer  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Sistem  ini  digunakan  dalam  membantu pengambilan keputusan disituasi tertentu. Berikut salah satu pendapat parah ahli tentang SPK ,  oleh Man dan Watson yaitu Sistem Pendukung Keputusan atau SPK adalah suatu sistem yang dapat membantu mengambil keputusan melalui penggunaan data dan model keputusan untuk memecahkan masalah yang sifatnya semi terstruktur maupun yang tidak terstruktur(Hutagalung et al., 2018; Moh. Ilbad Dzulfadli, Eka Larasati Amalia, 2020), (Afriany et al., 2021).
Sistem pendukung Keputusan adalahSPK adalah Sistem informasi Decision Support System atau disingkat DDS yang  sistemnya  sudah  terkomputerasi  berisi  informasi  yang  berguna  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan organisasi  atau  perusahaan  dengan  hasil  yang  mampu  menyelesaikan  masalah  secara  tepat  dan  efektik  dalam menetapkan  hasil.  Membantu  mengambil  keputusan  melalui  data-data  untuk  mencapai  hasil  yang  optimal,  Serta mempunyai hasil alternatif keputusan.Dalam SPK, Pemilihan sejumlah alternatif keputusan yang didasari oleh beberapa kriteria dengan elemen acuan yang merujuk ke aspek-aspek alternatif dengan hasil yang sudah pasti(Marbun & Sinaga, 2018; Susilowati et al., 2018).

## 2.2 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Pada dasarnya  Konsep SAW menentunkan penjumlahan nilai terbobot dari rating setiap arternatif pada semua atribut. Didalam Metode SAW proses normalisasi matrik keputusan (x) ke suatu kondisi yang dibandingkan dengan alternative yang ada(Nabila et al., 2019; Soeb Aripin, Agus Adi Pramadi, Mulia Syahputra & Prodi, 2018). Berikut rumus untuk melakukan proses normalisasi tersebut:
{ (1)
Keterangan :
Jika j adalah keuntungan atribut (benefit)
Jika j adalah untuk biaya atribut (cost) Yang dimana : rij = matriks keputusan ternormalisasi max xij  = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom min xij  = nilai minimum dari setiap baris dan kolom xij
= baris dan kolom dari matriks
Dengan rij adalah ranting kinerja ternormalisasi dari 2 Alternatif Ai pada atribut Cj; i =1,2,…m dan j = 1,2,…,n. Nilai referensi untuk setiap alternatife (Vi) dirumuskan seperti dibawah ini :
∑ (2) Yang dimana: Vi  = nilai akhir alternative
wj  = nilai bobot yang telah ditentukan rij  = nilai normalisasi matrix

## 2.3 Metode WASPAS
Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) merupakan Metode gabungan antara metode WP dan metode SAW yang mencari pilihan prioritas alternatif paling sesuai dengan kreteria yang ada. Kreteria kombinasi yang paling  tinggi  didapatkan  berdasarkan  beberapa  kriteria  paling  tertinggi,  yang  dapat  memberikan  hasil  yang  lebih  baik dalam system pendukung keputusan(Asnita S Nadeak, Claudia P S I Butar-Butar, 2018; Sarwati Rahayu, Ahmad Juang Teguh Gumilang, Oktia Putri Bharodin, 2019; Soeb Aripin, Agus Adi Pramadi, Mulia Syahputra & Prodi, 2018).

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 1, June 2022, page 19-27 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i1.1701
̅
{
(1)
Keterangan : Jika j adalah keuntungan atribut (benefit) Jika j adalah untuk biaya atribut (cost) Yang dimana : ̅ = matriks keputusan ternormalisasi
max xij  = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom min xij  = nilai minimum dari setiap baris dan kolom xij = baris dan kolom dari matriks ∑ ∏ (2) Yang dimana: Qi  = Pencarian nilai
xij  = Hasil normalisasi matriks wj  = nilai bobot kriteria j
Dimana alternative yang terbaik memiliki nilai Qi paling tinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Permasalahan  dalam  menentukan  pilihan  seleksi  Penerimaan  Tenaga  Kerja baru  pada  perusahaan  CV.  Turbo  Mandiri Perkasa adalah lamanya proses penilaian dalam menilai calon Tenaga Kerja baru dan menghindari tindakan kecurangan dalam penilaian yang dilakukan secara manual oleh petugas yang dipilih dari bidang Personalia. Proses penilaian yang memerlukan waktu yang cukup lama, menimbulkan dugaan kecurangan dalam perubahan keputusan oleh mereka yang dipilih  dalam  menilai  dan  menentukan  Tenaga  kerja  baru.  Maka  untuk  mengatasi  hal  tersebut,  Penerapkan  Sistem Pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  2  metode  yaitu  Metode  SAW  dan  WASPAS  dilakukan.Demi meningkatkan mutu SDM yang dimiliki diperusahaan tsb.

## 3.1 Penerapan Metode SAW
Metode Simple Additive Weighting (SAW) termasuk ke dalam metode MADM yang juga sering dikenal dengan istilah penjumlahan  terbobot.  Yang  memiliki  konsep  dasar  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  kinerja  pada  setiap  alternatif dan setiap atribut. Metode Simple  Additive Weighting sangat direkomendasikan  menyelesaikan penyelesaian didalam sistem  pengambilan  keputusan  multi  proses(Rikki  et  al.,  2016;  Soeb  Aripin,  Agus  Adi  Pramadi,  Mulia  Syahputra  & Prodi, 2018).
Tabel 1. Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Jenis Bobot C1 Pendidikan Benefit 35% C2 IPK Benefit 25% C3 Pengalaman Kerja Benefit 25% C4 Wawancara Benefit 15%
Hasil yang diperoleh dari pelamar kerja terhadap syarat yang telah ditentukan oleh perusahaan, yaitu :
Tabel 2. Nilai Alternatif Terhadap Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 SMA 0 2 Tahun Baik A2 SMA 0 0 Tahun Tidak Terlalu Buruk A3 S1 3.50 4 Tahun Sangat Baik A4 S1 3.05 4 Tahun Baik A5 D3 3.25 1 Tahun Sangat Baik A6 SMA 0 2 Tahun Baik A7 S1 3.05 0 Tahun Baik A8 SMA 0 1 Tahun Baik
Dari  setiap  Kriteria  maka  didapatkan  penjabaran  sebagai  berikut,  yang  akan  dirubah  kedalam  bentuk  penilain sederhana yang telah di tentukan.
1. Membuat Matriks Keputusan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 1, June 2022, page 19-27 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i1.1701
Tabel 3. Matriks Keputusan
Alternatif C1 C2 C3 C4 A1 1 0 2 3 A2 1 0 0 2 A3 3 3.50 4 4 A4 3 3.05 4 3 A5 2 3.25 1 4 A6 1 0 2 3 A7 3 3.05 0 3 A8 1 0 1 3 MAX 4 4 4 4 Bobot 35%  25%  25%  15%
2. Menghitung Matrix Ternormalisasi
Kriteria C1 : Pendidikan : Benefit
Rumus :
Sehingga dihasilkan dari rumus tersebut untuk Alternatif C1 ialah :
R1,1 = = 0,25 R2,1 = = 0,25 R3,1 = = 0,75 R4,1 = = 0,75 R5,1 = = 0,50 R6,1 = = 0,25 R7,1 = = 0,75 R8,1 = = 0,25
Kriteria C2 : IPK : Benefit
Rumus :
Sehingga dihasilkan dari rumus tersebut untuk Alternatif C2ialah :
R1,2 = = 0,00 R2,2 = = 0,00 R3,2 = = 0,88 R4,2 = = 0,76 R5,2 = = 0,81 R6,2 = = 0,00 R7,2 = = 0,76 R8,2 = = 0,00
Kriteria C3 : Pengalaman Kerja : Benefit Rumus :
Sehingga dihasilkan dari rumus tersebut untuk Alternatif C3 ialah :
R1,3 = = 0,50 R2,3 = = 0,00

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 1, June 2022, page 19-27 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i1.1701
R3,3 = = 1,00 R4,3 = = 1,00 R5,3 = = 0,25 R6,3 = = 0,50 R7,3 = = 0,00 R8,3 = = 0,25
Kriteria C4 : Wawancara : Benefit
Rumus :
Sehingga dihasilkan dari rumus tersebut untuk Alternatif C4 ialah :
R1,4 = = 0,75 R2,4 = = 0,50 R3,4 = = 1,00 R4,4 = = 0,75 R5,4 = = 1,00 R6,4 = = 0,75 R7,4 = = 0,75 R8,4 = = 0,75
Hasil Matriks Ternormalisasi
[ ]
3. Mencari Nilai Preferensi
Rumus : Vi = ∑ V1 = ∑ (0,35 * 0,25) + (0,25 * 0,00) + (0,25 * 0,50) + (0,15 * 0,75) = 0,33 V2 = ∑ (0,35 * 0,25) + (0,25 * 0,00) + (0,25 * 0,00) + (0,15 * 0,50) = 0,16 V3 = ∑ (0,35 * 0,75) + (0,25 * 0,88) + (0,25 * 1,00) + (0,15 * 1,00) = 0,88 V4 = ∑ (0,35 * 0,75) + (0,25 * 0,76) + (0,25 * 1,00) + (0,15 * 0,75) = 0,82 V5 = ∑ (0,35 * 0,50) + (0,25 * 0,81) + (0,25 * 0,25) + (0,15 * 1,00) = 0,59 V6 = ∑ (0,35 * 0,25) + (0,25 * 0,00) + (0,25 * 0,50) + (0,15 * 0,75) = 0,33 V7 = ∑ (0,35 * 0,75) + (0,25 * 0,76) + (0,25 * 0,00) + (0,15 *0,75) = 0,57 V8 = ∑ (0,35 * 0,25) + (0,25 * 0,00) + (0,25 * 0,25) + (0,15 * 0,75) = 0,26

## 3.2 Penerapan Metode WASPAS
Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assessment  (WASPAS)merupakan  metode  yang  termasuk  ke  dalam  MADM, yangberguna  mengambil  keputusan  dengan  tepat  atas  persoalaan  yang  kompleks  dengancara  menyerderhanakan  dan mempercepat  suatu  proses  pengambilan  keputusan  untuk  menyelesaikan  pesoalan  tersebut.  Pada  dasarnya  metode WASPAS  dapat  memberikan  solusi  untuk  alternatif  pemilihan  pada  permasalahan.  Dengan  penggunaan  WASPAS persoalan  yang  ada  di  instansi  atau  kelompok  berdasarkan  Kriteria  dan  Bobot  sehinga  di  dapatkan  hasil  dari  tiap kriteria-kriteria yang ada.
1. Membuat Matriks Keputusan

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 1, June 2022, page 19-27 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i1.1701
[
]
2. Menghitung Matriks Ternormalisasi Rij
Kriteria C1 : Pendidikan : Benefit
Rumus :
Sehingga dihasilkan dari rumus tersebut untuk Alternatif C1 ialah :
R1,1 = = 0,33 R2,1 = = 0,33 R3,1 = = 1,00 R4,1 = = 1,00 R5,1 = = 0,67 R6,1 = = 0,33 R7,1 = = 1,00 R8,1 = = 0,33
Kriteria C2 : IPK : Benefit
Rumus :
Sehingga dihasilkan dari rumus tersebut untuk Alternatif C2 ialah :
R1,2 = = 0,00
R2,2 = = 0,00
R3,2 = = 1,00 R4,2 = = 0,86
R5,2 = = 0,92
R6,2 = = 0,00
R7,2 = = 0,86 R8,2 = = 0,00
Kriteria C3 : Pengalaman Kerja : Benefit
Rumus :
Sehingga dihasilkan dari rumus tersebut untuk Alternatif C3 ialah :
R1,3 = = 0,50
R2,3 = = 0,00 R3,3 = = 1,00

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 1, June 2022, page 19-27 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i1.1701
R4,3 = = 1,00 R5,3 = = 0,25 R6,3 = = 0,50 R7,3 = = 0,00 R8,3 = = 0,25
Kriteria C4 : Wawancara : Benefit
Rumus :
Sehingga dihasilkan dari rumus tersebut untuk Alternatif C4 ialah :
R1,4 = = 0,75 R2,4 = = 0,50 R3,4 = = 1,00 R4,4 = = 0,75 R5,4 = = 1,00 R6,4 = = 0,75 R7,4 = = 0,75 R8,4 = = 0,75
Hasil yang diperoleh untuk matriks ternormalisasi yaitu :
[ ]
3. Menghitung Total Kepentingan Relatif Rumus : ∑ ∏ wj Q1 = 0,5∑(0,33 * 0,35) + (0,00 * 0,25) + (0,50 * 0,25) + (0,75 * 0,15) + 0,5∏(0,33 0,35 ) * (0,00 0,25 ) * (0,50 0,25 ) * (0,75 0,15 ) =  0,18 + 0,00 = 0,18
Q2 = 0,5∑(0,33 * 0,35) + (0,00 * 0,25) + (0,00 * 0,25) + (0,50 * 0,15) + 0,5∏(0,33 0,35 ) * (0,00 0,25 ) * (0,00 0,25 ) * (0,50 0,15 ) = 0,10 + 0,00 = 0,10
Q3 = 0,5∑(1,00 * 0,35) + (1,00 * 0,25) + (1,00 * 0,25) + (1,00 * 0,15) + 0,5∏(1,00 0,35 ) * (1,00 0,25 ) * (1,00 0,25 ) * (1,00 0,15 ) = 0,50 +0,50 = 1,00
Q4 = 0,5∑(1,00 * 0,35) + (0,86 * 0,25) + (1,00 * 0,25) + (0,75 * 0,15) + 0,5∏(1,00 0,35 ) * (0,86 0,25 ) * (1,00 0,25 ) * (0,75 0,15 ) = 0,46 + 0,48 = 0,92
Q5 = 0,5∑(0,67 * 0,35) + (0,92 * 0,25) + (0,25 * 0,25) + (1,00 * 0,15) + 0,5∏(0,67 0,35 ) * (0,92 0,25 ) * (0,25 0,25 ) * (1,00 0,15 ) = 0,34 + 0,30 = 0,64
Q6 = 0,5∑(0,33 * 0,35) + (0,00 * 0,25) + (0,50 * 0,25) + (0,75 * 0,15) + 0,5∏(0,33 0,35 ) * (0,00 0,25 ) * (0,50 0,25 ) * (0,75 0,15 ) = 0,18 + 0,00 = 0,18

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 1, June 2022, page 19-27 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i1.1701
Q7 = 0,5∑(1,00 * 0,35) + (0,86 * 0,25) + (0,00 * 0,25) + (0,75 * 0,15) + 0,5∏(1,00 0,35 ) * (0,86 0,25 ) * (0,00 0,25 ) * (0,75 0,15 ) = 0,34 + 0,00 = 0,34 Q8 = 0,5∑(0,33 * 0,35) + (0,00 * 0,25) + (0,25 * 0,25) + (0,75 * 0,15) + 0,5∏(0,25 0,35 ) * (0,00 0,25 ) * (0,25 0,25 ) *
(0,75 0,15 ) = 0,15 + 0,00 = 0,15
Tabel 4. Hasil Akhir Alternatif Hasil Rangking A3 1,00 1 A4 0,92 2 A5 0,64 3 A7 0,34 4 A1 0,18 5 A6 0,18 6 A8 0,15 7 A2 0,10 8
Dengan  selesainya  proses  pencarian  dengan  menggunakan  kombinasi  antara  Metode  SAW  dan  Metode WASPAS,  maka  didapatkan  hasil  dengan  Alternatif  3  dengan  nama  EDIANTO  SIMANIHURUK  dinyatakan  dapat bergabung dengan perusahaan CV. Turbo Mandiri Perkasa dengan status sebagai Karyawan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  sumber  pembahasan  di  atas,  penulis  membuat  kesimpulan  ialah  Kepastian  keputusan  dalam  Pemilihan seleksi tenaga kerja baru sangatlah mempengaruhi hasil dari perhitungan metode SAW setelah dikombinasikan dengan metode  WASPAS.  Kepastian  nilai  bobot  sangatlah  menarik  dalam  penilaian  setiap  pilihan  yang  akan  ditentukan. Langkah-langkah penyelesaian keputusan ialah dimulai dari tahap penentuan kriteria serta bobot dari metode SAW dan WASPAS,  membuat  matriks  keputusan, normalisasi,  memastikan  nilai relatif,  mengkombinasikan  nilai hasil alternatif dan  terakhir  tahapan  penentuan  hasil  akhir.  Dapat  disimpulkan  untuk  2  metode  MADM  dalam  hal  ini  adalah  metode Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS) dapat digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  Pemilihan  Seleksi  Penerimaan  Tenaga  Kerja  Baru  Pada  Perusahaan  CV. Turbo Mandiri Perkasa. Diharapkan Sistem pendukung keputusan dengan kombinasi metode SAW dan WASPAS dapat digunakan  sebagai  sistem  pendekatan  untuk  dapat  membantu  pihak  Personalia  Cv.Turbo  Mandiri  perkasa  sebagai langkah mewujudkan SDM yang unggul sesuai dengan Visi dan Misi perusaan terkait.

## REFERENCES
Afriany, J., Tampubolon, K., & Fadillah, R. (2021). Penerapan Metode TOPSIS Penentuan Pemberian Mikro Faedah Bank Syariah Indonesia (BSI). TIN: Terapan Informatika Nusantara , 2 (3), 129–137.
Asnita S Nadeak, Claudia P S I Butar-Butar, I. J. P. S. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop Untuk Mahasiswa Multimedia Menggunakan Metode WASPAS. Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI) , 141–147. Buulolo,  A.,  Marbun,  L.  S.,  &  Lase,  B.  (2018).  Penerapan  Metode  MOORA  dan  WASPAS  Dalam  Perekrutan  Calon  Karyawan Terbaik. Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI) , 1994 , 766–774.
Fay, D. L. (1967). Company Profile CV.Turbo Mandiri Perkasa. Angewandte Chemie International Edition, 6(11), 951–952. Ginting, G., Mesran, M., & Ulfa, K. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Beasiswa Pasca Sarjana Menerapkan Metode Analytic  Hierarchy  Process(AHP)  dan  Weight  Aggregated  Sum  Product  Assessment(WASPAS)  (StudiKasus:  STMIK  Budi Darma). Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS) , 1 (September), 834. https://doi.org/10.30645/senaris.v1i0.90
Hutagalung,    sufri  yono,  Pratiwi,  F.,  &  Wijaya,  I.  (2018).  Penerapan  Metode  Weighted  Aggregated  Sum  Product  Assesment (WASPAS) Dalam Keputusan Penerimaan Beasiswa. Riset Komputer , 5 (1), 79–84.
Marbun,  M.,  &  Sinaga,  B.  (2018). Buku  Ajar  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Hasil  Belajar  |  1  STMIK  Pelita  Nusantara Medan (Issue April).
Moh.  Ilbad  Dzulfadli,  Eka  Larasati  Amalia,  Y.  Y.  (2020).  SISTEM  PENILAIAN  DOSEN  BERPRESTASI  MENGGUNAKAN METODE WASPAS (STUDI KASUS POLITEKNIK NEGERI MALANG). SIAP 2020 , 389–394. Nabila, E. S., Rahmawati, R., & Widiharih, T. (2019). Implementasi Metode SAW dan WASPAS Dengan Pembobotan ROC Dalam Seleksi  Penerimaan  Peserta  Didik  BAru  (Studi  Kasus:  Madrasah  Tsanawiyah  (MTs)  Negeri  Kisaran  Kabupaten  Asahan Provinsi Sumatera Utara Tahun Ajaran 2018/2019). Jurnal Gaussian , 8 (4), 428–438.
Rikki, A., Marbun, M., & Siregar, J. R. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Dengan Metode SAW Pada PT.
Karya Sahata Medan. Journal of Informatics Pelita Nusantara , 1 (1), 38–46. Sarwati  Rahayu,  Ahmad  Juang  Teguh  Gumilang,  Oktia  Putri  Bharodin,  F.  F.  (2019). METODE  ENTROPY-SAW  DAN  METODE ENTROPY-WASPAS  DALAM  MENENTUKAN  PROMOSI  JABATAN  BAGI  KARYAWAN  TERBAIK  DI  CUDO COMMUNICATIONS . 7 (5), 1070. https://doi.org/10.25126/jtiik.202072888
Soeb Aripin, Agus Adi Pramadi, Mulia Syahputra, A. M. S., & Prodi. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bibit Mangga Terunggul Menerapkan Metode SAW dan WASPAS. Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Informasi (SENSASI) , 27–36.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 3, No 1, June 2022, page 19-27 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v3i1.1701
Supiyandi,  S.-,  Siahaan,  A.  P.  U.,  &  Alfiandi,  A.  (2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai  Honorer  Kelurahan Babura dengan Metode MFEP. Jurnal Media Informatika Budidarma , 4 (3), 567. https://doi.org/10.30865/mib.v4i3.2107 Suryanto,  &  Muhammad  Safrizal.  (2015).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Teladan  dengan  Metode  SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique). Jurnal CoreIT , 1 (2), 25–29.
Susilowati, T., Nazar, A., Mukodimah, S., Idris, M., Trisnawati, & Satria, F. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru  sekolah  Dasar  Kecamatan  Gunung  Alip  Menggunakan  Metode  TOPSIS. Jurnal  TAM  (Technology  Acceptance  Modal) , 9 (1), 36–42.
Veradilla  Amalia,  Dedy  Syamsuar,  L.  A.  (2019).  KOMPARASI  METODE  WP  SAW  DAN  WASPAS  DALAM  PENENTUAN PENERIMA BEASISWA PMDK. Jurnal Bina Komputer , 1 (2), 122–132.