Analisis Penerimaan Karyawan Pada PT. Srikandi Diamond Indah Motors Sampit Dengan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) Dan Simple Additive Weighting (SAW)
Meidy Saputra [1]* , Lukman Bachtiar [2]
Program Studi Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali [1], [2]
Sampit, Kalimantan Tengah, Indonesia meidysaputra40@gmail.com [1] , lukman.bachtiar@gmail.com [2]
Abstract  — PT.  Srikandi  Diamond  Indah  Motors  is  a company engaged in the automotive sector, having its address at Jalan  Jendral  Sudirman  Km.  2.6  Sampit,  Central  Kalimantan. The problems that occur in PT. Srikandi Diamond Indah Motors is  the  selection  of  employees  still  using  the  handwriting  system, many criteria and sub-criteria in employee selection and requires a lot of time in conducting assessments. From these problems the researcher  proposes  a  decision  support  system  website  for employee  recruitment  at  PT.  Srikandi  Diamond  Indah  Motors using  two  methods  of Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  and Simple  Additive  Weighting (SAW).  The  result  of  this  study  is  a website-based decision support system  using the AHP and SAW methods, the percentage obtained from the comparison of the two methods  is  50%  with  which  of  the  4  alternatives  there  are  2 alternatives  in  common,  thus  the  decision  support  system  built can assist in the selection employee acceptance.
Keywords— Decision  Support  System  (DSS);  Analytical Hierarchy  Process  (AHP);  Simple  Additive  Weighting  (SAW); employee recruitment, Website-Based
Abstrak — PT. Srikandi Diamond Indah Motors adalah salah satu  perusahaan  yang  bergerak  pada  bidang  otomotif  yang beralamat  di  jalan  Jendral  Sudirman  Km.  2,6  Sampit, Kalimantan  Tengah.  Permasalahan  yang  terjadi  pada  PT. Srikandi  Diamond  Indah  Motors  adalah  pemilihan  karyawan masih menggunakan sistem tulis tangan, banyaknya kriteria dan sub kriteria dalam pemilihan karyawan dan memerlukan banyak waktu  dalam  melakukan  penilaian.  Dari  permasalahan  tersebut peneliti  mengusulkan  sebuah  website  sistem  pendukung keputusan  untuk  penerimaan  karyawan  pada  PT.  Srikandi Diamond  Indah  Motors  dengan  menggunakan  dua  metode Analitycal  Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple  Additive Weighting (SAW). Hasil dari penelitian ini adalah sebuah sistem pendukung  keputusan  berbasis  website  dengan  menggunakan metode  AHP  dan  SAW,  presentase  yang  diperoleh  dari perbandingan kedua metode sebesar 50% dengan dimana dari 4 alternatif terdapat kesamaan  hasil sebanyak 2 alternatif dengan demikian  sistem  pendukung  keputusan  yang  dibangun  dapat membantu dalam seleksi penerimaan karyawan.
Kata Kunci— Sistem Pendukung keputusan (SPK); Anailitycal Hierarchy  Process  (AHP);  Simple  Additive  Weighting  (SAW); penerimaan karyawan;berbasis website

## I. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  di  dalam  kehidupan  manusia  di era  global  saat  ini  berkembang  cukup  pesat,  manusia  akan selalu berhubungan dengan teknologi. Perkembangan Teknologi  Informasi  (TI)  telah  memberikan  manfaat  yang begitu  besar  di  segala  bidang  kehidupan.  Teknologi  bisa  juga digunakan  dalam  sistem  pengambilan  keputusan  Decision Support  System  (DSS)  atau  dikenal  juga  dengan  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK).  Sistem  Pendukung  Keputusan bisa  diterapkan  diberbagai  aspek  pengambilan  keputusan seperti  dalam  seleksi  perekrutan  karyawan  pada  sebuah perusahaan, instansi dan dalam lembaga lainnya.
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  suatu  sistem yang  dirancang  khususnya  untuk  proses  pengambilan keputusan.  Hampir  semua  perusahaan,  instansi  dan  dalam lembaga  lainnya  mulai  dari  skala  kecil  maupun  skala  besar dalam  melakukan  kegiatan  penerimaan  karyawan  mulai membuat  keputusan  dengan  menggunakan  metode  sistem pendukung keputusan untuk menunjang kinerja perusahaannya.  Dengan  menggunakan  sistem  pendukung keputusan  dalam  perekrutan  karyawan  perusahaan  akan  lebih selektif  lagi  dalam  memilih  calon  karyawan  yang  berkualitas guna menunjang kinerja dalam perusahaan tersebut.
Pemilihan  pada  karyawan  di  suatu  perusahaan  akan  ada pertimbangan  disaat  pelamar  memiliki  pengalaman  dan keahliannya  masing  -  masing.  Dari  pihak  perusahaan  juga tidak  ada  menerapkan  suatu  sistem  untuk  menunjang  sebuah keputusan  dalam  melakukan  seleksi  penerimaan  karyawan, pemilihan  calon  karyawan  masih  menggunakan  sistem  tulis tangan,  banyaknya  kriteria  dan  sub  kriteria  dalam  pemilihan karyawan  dan  memerlukan  banyak  waktu  dalam  melakukan penilaian.
Dari  permasalahan  yang  telah  dipaparkan  maka  penulis
mengusulkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan  Karyawan  mengunakan  metode Analitycal Hierarchy  Process (AHP) dan  Simple  Additive  Weighting (SAW) berbasis website guna mempermudah dan mempercepat  dalam  proses  seleksi  penerimaan  karyawan. Metode  ini  nantinya  akan  melakukan  proses  seleksi berdasarkan  kriteria  -  kriteria  yang  sudah  di  tentukan  oleh perusahaan  dengan  perhitungan  yang  membandingkan  dari  2 metode  mana  yang  lebih  efektif  untuk  penilaian  terhadap pelamar yang sesuai kriteria dari perusahaan tersebut.
Di  bawah  ini  merupakan  penelitian  terdahulu  yang memiliki  kesamaan  dalam  judul  untuk  sebagai  acuan  peneliti dalam  melakukan  penelitian.  Penelitian  dilakukan  oleh  Bayu Rianto  (2016).  Yang  menghasilkan  sebuah  program  sistem pendukung  keputusan  berbasis  dekstop  untuk  penerimaan karyawan pada Rumah Bersalin Nilam Sari Tembilan. [1]
Penelitian  dilakukan  oleh  M  Ilham  A  Siregar,  Danyl Mallisza, Wahyuni Yahyan Dan Harry Setya Hadi (2019), dari penelitian tersebut menghasilkan analisa perhitungan penerimaan  pegawai  pada  Universitas  Ekasakti  berbasis website dengan menggunakan metode AHP.[2]
Penelitian  selanjutnya,  dilakukan  oleh  Yulistia,  Ricki Andira Lesmono Dan Rendi Harefa (2020). Dari penelitian ini menghasilkan perhitungan sistem pedukung keutusan penerimaan pegawai dengan menggunakan metode AHP  yang bertujuan  untuk  membantu  pihak  Hotel  RC  menyeleksi penerimaan pegawai yang dilakukan. [3] Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Alex Rikki, Murni Marbun, Jonson R.Siregar  (2016),  dari  penelitian  tersebut  menghasilkan sebuah  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  dekstop  yang bertujuan  untuk  membantu  pihak  PT.  ISS  Indonesia melakukan pemilihan ksryawan terbaik. [4]
Penelitian  terakhir  dilakukan  oleh  Rohmat  Taufiq,  Angga Aditya  Permana,  Tedi  Cahyanto,  Rizki  Adha  (2018).  Dengan menerapkan  sebuah  metode  sistem  pendukung  keputusan model SAW ke dalam aplikasi baru ini, dapat membandingkan penilaian  yang  akurat  sehingga  mendapatkan  calon  karyawan yang sesuai dengan perusahaan butuhkan.  Penelitian tersebut menghasilkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  berbsis website. [5]

## II. LANDASAN TEORI
A. Rekrutmen atau Penerimaan Rekrutmen pada dasarnya merupakan usaha untuk mengisi jabatan  atau  pekerjaan  yang  kosong  di  lingkungan  suatu organisasi  atau  perusahaan.  Penarikan  (rekrutmen)  pegawai merupakan  suatu  proses  atau  tindakan  yang  dilakukan  oleh organisasi  untuk  mendapatkan  tambahan  pegawai  melalui beberapa tahapan. [6]
B. Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah sebuah sistem yang  memberikan  kemampuan  pemecahan  masalah  maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi  terstruktur  dan  tidak  terstruktur.  SPK  bertujuan  untuk menyediakan  informasi,  membimbing,  memberikan  prediksi serta  mengarahkan  kepada  pengguna  informasi  agar  dapat
melakukan pengambilan keputusan dengan lebih baik [5].
C. Analitycal Hierarchy Process (AHP) Analitycal  Hierarchy  Process (AHP)  adalah  metode memecahkan  suatu  permasalahan  yang  komplek  tidak terstruktur  kedalam  susunan  hirarki,  dengan  memberi  nilai yang  subjektif  setiap  variabel  secara  relatif.  Proses pengambilan  keputusan  pada  dasarnya  adalah  memilih  suatu alternatif terbaik. [7].
D. Simple Additive Weighting (SAW) 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  semua  atribut  ( Fishburn ,  1967)  dan ( MacCrimmon , 1968).
Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Metode 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. Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [8].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  yang  dilakukan  yaitu  mengumpulkan data  dan  informasi  yang  sesuai  dengan  permasalahan  yang akan  di  bahas.  Adapun  metode  penelitian  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Wawancara
Melakukan  wawancara  kepihak  HRD  di  PT.  Srikandi Diamond Indah Motors untuk mendapatkan informasi data tentang tahapan dan proses perekrutan karyawan.
2. Observasi
Observasi  dilakukan  untuk  melihat  keadaan  di  PT. Srikandi  Diamond  Indah  Motors  secara  langsung  guna memastikan data dan informasi perekrutan yang ada disana yang  sudah  di  dapatkan,  hal  ini  juga  bertujuan  untuk mendapatkan  data  dan  informasi  yang  valid  dengan melakukan pengamatan langsung ke lapangan.
3. Studi Literatur
Studi    Literatur  yaitu  mengumpulan  dan  mempelajari penelitian  –  penelitian  yang  terdahulu  yang  berupa  jurnal, atau file lainnya. Dengan mengumpulkan dan mempelajari penelitian  yang terdahulu kita bisa  mengetahui  bagaimana penggunaan  metode  AHP  dan  SAW  dalam  sistem pendukung keputusan.
Pada Gambar  1 ,  pertama  dilakukan  persiapan  input data  kriteria  dan  alternatif.  Tahap  input  data  kriteria  dan alternatif  hingga  normalisasi  matriks  untuk  kedua  metode sama.  Setelah  melalui  proses  normalisasi,  kemudian dilakukan  perhitungan  antara  dua metode  sistem pendukung  keputusan  yaitu  AHP  dan  SAW.  Nilai
perhitungan  dari  metode  AHP  dan  SAW  dibandingkan sehingga  menghasilkan  keputusan  akhir  untuk  tiap alternatif.  Peringkat  nilai  tertinggi  adalah  alternatif  yang lolos seleksi penerimaan.
Gambar 1 Alur Penelitian

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  terdapat  terdapat  kasus  dalam penyeleksian  penerimaan  karyawan  di  perusahaan  PT. Srikandi  Diamond  Indah  Motor.  Sampel  data  calon  pelamar dijadikan alternatif dalam melakukan proses seleksi penerimaan karyawan terdiri empat orang karyawan.
Tabel 1 Data Alternatif No Nama Kode Alternatif 1 Joko A01 2 Dendi A02 3 Rizky A03 4 Amel A04 Sumber : Penelitian (2021)
Terdapat lima kriteria yang akan digunakan sebagai acuan penilain  penerimaan  karyawan  pada  PT.  Srikandi  Diamond Indah Motors yaitu :
Tabel 2 Data Kriteria Kode Nama Kriteria C1 Usia C2 Pendidikan C3 Pengalaman C4 Wawancara C5 Tes Tertulis Sumber : Penelitian (2021)
Dari lima kriteria diatas terdapat beberapa sub kriteria dari kriteria-kriteria yang telah ditentukan, dibawah ini merupakan tabel dari setiap sub-sub kriteria dari kriteria-kriteria yang ada.
Tabel 3 Sub Kriteria Kode Kriteria Kriteria Sub-Kriteria C1 Usia 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25 C2 Pendidikan S1, D3, SMA C3 Pengalaman >1 Tahun, <1 Tahun, 0 Tahun C4 Wawancara 90, 80, 70, 60, 50 C5 Tes Tertulis 100, 90, 80, 70, 60, 50 Sumber : Penelitian (2021)
Untuk  melakukan  penilaian  dalam  metode  AHP  terdapat standar  kepentingan  yang  harus  dilakukan  sebelumnya. Dibawah  ini  adalah  tabel  dari  standart  kepentingan  metode AHP.
Tabel 4 Standart Kepentingan Metode AHP 1 Sama penting dengan 3 Sedikit lebih penting dari 5 Lebih penting dari 7 Sangat penting dari 9 Mutlak sangat penting dari 2,4,6,8 Nilai tengah diantara dua pendapat yang berdampingan Sumber : Penelitian (2021)

## A. Perhitungan  Manual Analytical  Hierarchy  Process (AHP)
Perhitungan  manual  yang  dilakukan  menggunakan  data alternatif  berdasarkan  usia,  pendidikan,  pengalaman,  nilai wawancara  serta  nilai  tes  tertulis  dari  setiap  karyawan  yang ingin  dinilai.  Dibawah  ini  adalah  tabel  penilaian  dari  setiap kriteria yang akan dinilai.

## Tabel 5 Data Alternatif
Kode Alternatif Usia Pendid ikan Pengalaman Wawancara Tes Tertulis A01 23 SMA <1 Tahun 80 80 A02 22 D3 <1 Tahun 90 80 A03 22 D3 0 Tahun 90 90 A04 21 S1 <1 Tahun 80 70 Sumber : Penelitian (2021)
Selanjutnya  dilakukan  nilai  perbandingan  kepentingan antara  kriteria  satu  dengan  kriteria  yang  lainya  dengan memperhatikan prioritas kepentingan pada tiap kriteria
Tabel 6 Matriks Perbandingan Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 3 5 7 9 C2 0.333 1 3 5 7 C3 0.2 0.333 1 3 5 C4 0.14 0.2 0.333 1 3 C5 0.11 0.14 0.2 0.333 1 Total 1.7873 4.6762 9.533 16.333 25 Sumber : Penelitian (2021)
Dibawah  ini  penjelasan  perhitungan  dari  Matrik  Penilaian Perbandingan :
Baris C01 dengan Kolom C01 =  1/1 =  1 Baris C02 dengan Kolom C01 =  1/3 =  0,333 Baris C03 dengan Kolom C01 =  1/5 =  0,2
Total   = 1 + 0,333 + 0,2 + 0,14 + 0,11 = 1.7873
Tahap  selanjutnya  adalah  perhitungan  dari  Matrik  Prioritas, dimana  hasil  dari  Matriks  Prioritas  didapatkan  dari  nilai Kolom 1 dan Baris 1 dibagi dengan Total Jumlah Kolom C1 .
Tabel 7 Matriks Prioritas Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 Prioritas CM C1 0.560 0.642 0.524 0.429 0.360 0.503 5.455 0.560 C2 0.187 0.214 0.315 0.306 0.280 0.260 5.432 0.187 C3 0.112 0.071 0.105 0.184 0.200 0.134 5.204 0.112 C4 0.080 0.043 0.035 0.061 0.120 0.068 5.030 0.080 C5 0.062 0.031 0.021 0.020 0.040 0.035 5.093 0.062 CI 0.061 RI 1.12 CR 0.05 Sumber : Penelitian (2021) Tabel 8 Tabel Ordo Matriks Ordo Matriks 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Ratio Index 0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.46 1.49
Adapun penjelasannya seperti dibawah ini :
Baris C01 dengan Kolom C01 = 1/1,7873  = 0,560 Baris C02 dengan Kolom C01 = 0,333/1,7873 = 0,187 Baris C03 dengan Kolom C01 = 0,2/1,7873 = 0,112
Sedangkan  prioritas  didapatkan  dari Jumlah  Nilai  Baris C1 dibagi  dengan Jumlah  Banyak  Kriteria .  Contonya  0,560  + 0,642  +  0,524  +  0,429  +  0,360  =  0,503.  Dan  hasil  dari CM adalah mengembalikan 2 (dua) nilai dari Matrik Perbandingan Kriteria  dan  Hasil  Prioritas  pada tabel  6 yang  menghasilkan 5,445. Penjelasan hasil perhitungan dari CI sebagai berikut :
Tahap 1 Perhitungan CI = 5,455 + 5,432 + 5,204 + 5,030 + 5,093  = 26,214 Tahap 2 Perhitungan CI = (Hasil Tahap 1 Perhitungan CI / Banyak Kriteria) – Banyak Kriteria = (26,213 / 5) – 5 = 0,243

## Tahap 3 Perhitungan CI
= Banyak Kriteria – 1 = 5 – 1 = 4 Hasil Perhitungan CI = Tahap 2 Perhitungan CI / Tahap 3 Perhitungan CI = 0,243 / 4 = 0,061
Nilai  RI  didapatkan  dari  tabel  ordo  matrik  pada  Tabel  7 Ordo  Matrik,  apabila  jumlah  kriterianya  ada  5  maka  Nilai  RI adalah 1,12. Sedangkan nilai CR didapatkan dari CI / RI maka 0,061 /  1,12  menghasilkan  nilai  CR  0,05.  Apabila  nilai  CR  < 1, maka nilai CR termasuk konsisten.
Dibawah  ini  contoh penilaian  yang sudah diubah berdasarkan hasil perhitungan setiap sub kriteria:
Setelah  dilakuan  perhitungan  Matrik  Prioritas,  tahap selanjutnya  melakukan    pembobotan  terhadap  Sub  Kriteria dari  masing-masing  Kriteria.  Yang  pertama  Sub  Kriteria  dari Usia untuk nilai dari Sub Kriteria dari Usia.
Tabel 9 Sub Kriteria Usia
U1 U2 U3 U4 U5 U6 U7 U8 U1 1 1 1 1 1 1 1 1 U2 1 1 1 1 1 1 1 1 U3 1 1 1 1 1 1 1 1 U4 1 1 1 1 1 1 1 1 U5 1 1 1 1 1 1 1 1 U6 1 1 1 1 1 1 1 1 U7 1 1 1 1 1 1 1 1 U8 1 1 1 1 1 1 1 1
Total 8 8 8 8 8 8 8 8
Penilaian  Matriks  Perbandingan  Sub  Kriteria  Usia  dihitung dengan  cara  membandingkan  sub  kriteria  Usia  dengan  sub kriteria  Usia  lainnya.  Penjelasan  perhitungan  seperti  dibawah ini :
Baris U1 dengan Kolom U1 = 1/1  = 1 Baris U2 dengan Kolom U1 = 1/1  = 1 Baris U3 dengan Kolom U1 = 1/1  = 1 Total = 1 + 1 + 1 + 1+ 1 + 1+ 1 + 1 = 8
Sama  dengan  tahap  sebelumnya  sesudah  melakukan Perbandingan  Sub  Kriteria  Usia,  selanjutnya  dapat  dilihat Matrik Prioritas Sub Kriteria Usia.
Tabel 10 Matrik Prioritas Sub Kriteria Usia
U1 U2 U3 U4
U5 U6 U7 U8 Prioritas Cm 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 8 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 8 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 8 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 8 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 8 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 8 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 8 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 8
CI 0 RI 1.41 CR 0
Sumber : Penelitian (2021)
Prioritas  didapatkan  dari Jumlah  Nilai  Baris U1  dibagi dengan Jumlah  Banyak  Sub  Kriteria .  Contonya  0,125  + 0,125  +  0,125  +  0,125  +  0,125  +  0,125  +  0,125  +  0,125  = 0,125. Dan hasil dari CM adalah mengembalikan 2 (dua) nilai dari  Matrik  Perbandingan  Sub  Kriteria  Usia  dan  Hasil Prioritas  Sub  Kriteria  Usia  menghasilkan  8.  Penjelasan  hasil perhitungan dari CI sebagai berikut :
Tahap 1 Perhitungan CI = 8 + 8 + 8 + 8 + 8 + 8 + 8 + 8
=  64
Tahap 2 Perhitungan CI = (Hasil Tahap 1 Perhitungan CI / Banyak Kriteria) – Banyak Kriteria = (64 / 8) – 8 = 0
Tahap 3 Perhitungan CI
=  Banyak Kriteria - 1
=  8 – 1 =  7 Hasil Perhitungan CI =  Tahap 2 Perhitungan CI / Tsahap 3 Perhitungan CI =  0 / 7 = 0
Jumlah  kriterianya  ada  8  maka  Nilai  RI  adalah  1,41. Sedangkan  nilai  CR  didapatkan  dari  CI  /  RI  maka  0  /  1,41 menghasilkan nilai CR 0. Apabila nilai CR < 1, maka nilai CR termasuk konsisten.
Selanjutnya  untuk  melakukan  perbandingan  sub  kriteria pendidikan, pengalaman, wawancara dan tes tertulis dilakukan dengan  melakukan  perhitungan  yang  sama  pada  sub  kriteria usia.
Tabel 11 Matriks Perbandingan Sub Kriteria Pendidikan PD1 PD2 PD3 PD1 1 3 5 PD2 0.333 1 3 PD3 0.2 0.333 1 Total 1.533  4.333 9 Sumber : Penelitian (2021) Tabel 12 Matrik Prioritas Sub Kriteria Pendidikan PD1 PD2 PD3 Prioritas CM PD1 0.652 0.692 0.5556 0.6333 3.072 PD2 0.217 0.231 0.3333 0.2605 3.033 PD3 0.13 0.077 0.1111 0.1062 3.011 CI 0.019 RI 0.58 CR 0.033 Sumber : Penelitian (2021) Tabel 13 Matriks Perbandingan Sub Kriteria Pengalaman PL1 PL2 PL3 PL1 1 5 7 PL2 0.2 1 3 PL3 0.14286  0.333333 1 Total 1.34286  6.333333 11 Sumber : Penelitian (2021) Tabel 14 Matrik Prioritas Sub Kriteria Pengalaman PL1 PL2 PL3 Prioritas CM
PL1 0.74468 0.789474 0.6363636 0.724 3.141 PL2 0.14894 0.157895 0.2727273 0.193 3.043 PL3 0.10638 0.052632 0.0909091 0.083 3.014 CI 0.03 RI 0.58 CR 0.057 Sumber : Penelitian (2021) Tabel 15 Matriks Perbandingan Sub Kriteria Wawancara WW1 WW2 WW3 WW4 WW5 WW1 1 3 5 7 9 WW2 0.333 1 3 5 7 WW3 0.2 0.333 1 3 5 WW4 0.143 0.2 0.333 1 3 WW5 0.111 0.143 0.2 0.3333 1 Total 1.787 4.676 9.533 16.333 25 Sumber : Penelitian (2021) Tabel 16 Matrik Prioritas Sub Kriteria Wawancara WW1 WW2 WW3 WW4 WW5 Prioritas CM WW1 0.56 0.642 0.5245 0.4286 0.360 0.503 5.455 WW2 0.187 0.214 0.3147 0.3061 0.28 0.260 5.432 WW3 0.112 0.071 0.1049 0.1837 0.2 0.134 5.204 WW4 0.08 0.043 0.035 0.0612 0.12 0.068 5.030 WW5 0.062 0.031 0.021 0.0204 0.04 0.035 5.093 CI 0.061 RI 1.12 CR 0.054 Sumber : Penelitian (2021) Tabel 17 Matriks Perbandingan Sub Kriteria Tes Tertulis TS1 TS2 TS3 TS4 TS5 TS6 TS1 1 2 3 5 7 9 TS2 0.5 1 2 3 5 7 TS3 0.333 0.5 1 2 3 5 TS4 0.2 0.333 0.5 1 2 3 TS5 0.143 0.2 0.333333 0.5 1 2 TS6 0.111 0.143 0.2 0.333 0.5 1 Total 2.287 4.176 7.033333 11.83 18.5 27 Sumber : Penelitian (2021) Tabel 18 Matrik Prioritas Sub Kriteria Tes Tertulis TS1 TS2 TS3 TS4 TS5 TS6 Priorita s CM 0.437 0.479 0.42654 0.423 0.378 0.333 0.413 6.112 0.219 0.239 0.28436 0.254 0.27 0.259 0.254 6.098 0.146 0.12 0.14218 0.169 0.162 0.185 0.154 6.059 0.087 0.08 0.07109 0.085 0.108 0.111 0.090 6.041 0.062 0.048 0.047393 0.042 0.054 0.074 0.055 6.013 0.049 0.034 0.028436 0.028 0.027 0.037 0.034 6.027 CI 0.012 RI 1.24 CR 0.009
Sumber : Penelitian (2021)
Setelah semua data bobot prioritas setiap kriteria dan sub kriteria  didapatkan  selanjutnya  adalah  memasukan  bobot alternatif sesuai dengan data pada alternatif.
Tabel 19 Hasil Perhitungan Bobot Kriteria Masing-Masing Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Kode Bobot Kriteria 0.503 0.260 0.134 0.068 0.035 A01 Joko 0.125 0.106 0.193 0.260 0.154 A02 Dendi 0.125 0.2605 0.193 0.503 0.154 A03 Rizky 0.125 0.2605 0.083 0.503 0.254 A04 Amel 0.125 0.2605 0.193 0.260 0.090
Sumber : Penelitian (2021)
Dibawah  ini  adalah  hasil  dari  metode  AHP  dan perengkingan  yang  dilakukan  dengan  melakukan  pejumlahan antara  baris  bobot  kriteria  dan  baris  alternatif  sehingga mendapatkan nilai total yang kemudian dilakukan perengkingan.

## Tabel 20 Hasil Penjumlahan Dan Perangkingan Metode AHP
Total Ranking 0.1394 4 0.1960 1 0.1848 2 0.1774 3 Sumber : Penelitian (2021)

## B. Perhitungan Manual SAW
Pada  implementasi  perhitungan  metode  SAW  mengambil nilai  bobot  kriteria  dari  masing  –  masing  alternatif  pada perhitungan metode  AHP  yang  kemudian  dilakukan normalisasi dan pembobotan setelah itu dilakukan perengkingan.
Tabel 21 Hasil Perhitungan BobotKriteria Masing-Masing Alternatif
C1 C2 C3 C4 C5 Kode Bobot Kriteria 0.503 0.260 0.134 0.068 0.035 A01 Joko 0.125 0.106 0.193 0.260 0.154 A02 Dendi 0.125 0.260 0.193 0.503 0.154 A03 Rizky 0.125 0.260 0.083 0.503 0.254 A04 Amel 0.125 0.260 0.193 0.260 0.090 Sumber : Penelitian (2021)
Hasil  Perhitungan  Bobot  Kriteria  Masing-Masing Alternatif  didapatkan  dari  proses  perhitungan  AHP  pada Tabel 19 Selanjutnya  dilakukan  normalisasi  data  dengan melakukan  pembagian  nilai  MAX  dari  baris  1  dengan  semua baris pada kolom.
Tabel 22 Hasil Normalisasi C1 C2 C3 C4 C5 Kode Bobot Kriteria 0.503 0.260 0.134 0.068 0.035 A01 Joko 1 0.408 1 0.518 0.606
A02 Dendi 1 1 1 1 0.606 A03 Rizky 1 1 0.431 1 1 A04 Amel 1 1 1 0.518 0.355
Sumber : Penelitian (2021)
Melakukan  proses  perkalian  antara  tabel  Nilai  Alternatif dengan melakukan proses membagi nilai atas yaitu 0,106 pada kolom  Pendidikan  di  tabel  Nilai  Alternatif,  penjelasan  seperti dibawah ini :
Baris 1 kolom 1 =  0,106 / Nilai Maksimal dari baris 1 sampai dengan 4 = 0,408
Baris 2 kolom 1 =  0,260 / Nilai Maksimal dari baris 1 sampai dengan 4 = 1
Baris 3 kolom 1 =  0,260 / Nilai Maksimal dari baris 1 sampai dengan 4 = 1
Baris 4 kolom 1 =  0,260 / Nilai Maksimal dari baris 1 sampai dengan 4 = 1
Begitu  seterusnya  dilakukan  pada  Kriteria  Usia,  Pengalaman, Wawancara dan Tes Tertulis.
Selanjutnya  dilakukan  pembobotan  pada  alternatif  disetiap masing-masing kriteria, seperti Tabel 10 dibawah ini:
Tabel 23 Pembobotan C1 C2 C3 C4 C5 kode Bobot Kriteria 0.503 0.260 0.134 0.068 0.035 A01 Joko 0.5028 0.1060 0.1344 0.0351 0.0211 A02 Dendi 0.5028 0.2602 0.1344 0.0678 0.0211 A03 Rizky 0.5028 0.2602 0.0579 0.0678 0.0348 A04 Amel 0.5028 0.2602 0.1344 0.0351 0.0124
Sumber : Penelitian (2021)
Penjelasan  proses  pembobotan  pada  kolom  Kriteria  Usia dengan  melakukan  proses  perkalian  seperti  1  X  dengan  nilai bobot  yaitu  0,503  dengan  hasil  pada  kolom  terbobot  0,503, selanjutnya penjelasan dibawah ini :
Baris 1 kolom 1  =  0,1250 X 0,503 = 0,5028 Baris 2 kolom 1  =  0,1250 X 0,503 = 0,5028 Baris 3 kolom 1  =  0,1250 X 0,503 = 0,5028 Baris 4 kolom 1  =  0,1250 X 0,503 = 0,5028
Selanjutnya  dilakukan  penjumlahan  dan  perankingan,  seperti tabel dibawah ini :
Tabel 24 Hasil Penjumlahan Dan Perangkingan Metode SAW
Total Ranking 0.7994 4 0.9863 1 0.9236 3 0.9449 2 Sumber : Penelitian (2021) Hasil diatas didapatkan dengan cara melakukan menjumlahkan semua nilai pada setiap baris dan mendapatkan hasilnya,  kemudian  untuk  mempermudah  maka  dilakukan perengkingan  dengan  rumus  RANK  untuk  memperjelas  siapa
yang mendapatkan nilai tertinggi.

## C. Hasil Perhitungan Dan Perangkingan Pada Sistem

## Gambar 2 Hasil Dari Perhitungan Metode AHP

## Gambar 3 Hasil Dari Perhitungan Metode SAW
Dari hasil perhitungan sistem didapatkan data yang sama antara  perhitungan  manual,  hal  ini  bisa  diartikan  bahwa penerpan  metode  SAW  dan  AHP  bisa  di  implementasikan dengan sistem.
Setelah  dilakukan  perhitungan  data  menggunakan metode  AHP  dan  SAW,  dapat  disimpulkan  bahwa  hasil masing-masing  metode  menunjukan  akurasi  100%  karena perhitungan manual pada metode SAW dan AHP sama dengan hasil perhitungan pada sistem.
Untuk  pengujian  akurasi  perbandingan  kedua  metode diperoleh  dengan  mencocokan  hasil  seleksi  penerimaan karyawan  antara  metode  AHP  dan  SAW.  Hasil  pengujian akurasi dapat ditentukan dengan menggunakan rumus
Tabel 25 Hasil Pengujian Akurasi
Hasil Perhitungan SAW Hasil Perhtiungan AHP Akurasi A02 A02 1 A04 A04 1 A03 A01 0 A01 A03 0
Berdasarkan  hasil  uji  akurasi  dengan  melakukan perbadingan  antara  hasil  seleksi  metode  AHP  dan  SAW, menunjukan  bahwa  hasil  presentase  yang  diperoleh  sebesar 50%  dengan  dimana  dari  4  data  alternatif  terdapat  kesamaan hasil  sebanyak  2  data  alternatif  dengan  demikian  sistem pendukung keputusan  yang dibangun dapat membantu seleksi penerimaan karyawan.
V. PENUTUP
Dengan melakukan analisis terhadap sistem yang sedang berjalan pada proses seleksi penerimaan karyawan menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan Analitycal  Hierarchy  Process (AHP) kemudian  dilakukan implementasi  pada  sistem  dengan  menerapkan  rumus-rumus perhitungan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan Analitycal  Hierarchy  Process (AHP) dapat  membangun  dan merancang  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  seleksi penerimaan karyawan.
Menerapkan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) dan Analitycal  Hierarchy  Process (AHP) dengan  melakukan analisis  terhadap  kedua  metode  dapat  diterapkan  dalam melakukan  seleksi  penerimaan  karyawan  pada  PT.  Srikandi Diamond Indah Motors.
Berdasarkan  hasil  uji  akurasi  dengan  melakukan perbandingan  antara  hasil  seleksi  metode  AHP  dan  SAW, menunjukan  bahwa  hasil  presentase  yang  diperoleh  sebesar 50%  dengan  dimana  dari  4  alternatif  terdapat  kesamaan  hasil sebanyak  2  alternatif  dengan  demikian  sistem  pendukung keputusan yang dibangun dapat membantu seleksi penerimaan karyawan pada PT. Srikandi Diamond Indah Motors.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] B. Rianto, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP  ) Studi Kasus :  RB . Nilam Sari Tembilahan,” vol. 2, no. 2, pp. 29–38, 2016.
[2] J.  Khatib  and  S.  Dalam,  “Indonesian  Journal  of Computer Science,” vol. 8, no. 1, pp. 45–54, 2019.
[3] Yulistia,  R.  A.  Lesmono,  and  R.  Harefa,  “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Menggunakan  Metode  AHP  (  Analytical  Hierarchy Process ) Hotel RC Di Palembang,” Jtsi , vol. 1, no. 1, pp. 65–72, 2020.
[4] 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.
[5] 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,” vol. 4, no. 4, pp. 186–194, 2018.
[6] B.  Pottale,  “Pengaruh  Proses  Rekrutmen  Dan  Seleksi Terhadap  Kinerja  Karyawan  Pada  Pt  Bank  Sulutgo,” J.  Berk.  Ilm.  Efisiensi ,  vol.  16,  no.  4,  pp.  453–464, 2016.
[7] Jadiaman  Parhusip,  “Penerapan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  Pada  Desain  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Calon  Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Di Kota Palangka Raya,” J.  Teknol. Inf.  J.  Keilmuan  dan  Apl. Bid. Tek. Inform. ,  vol.  13,  no.  2,  pp.  18–29,  2019,  doi: 10.47111/jti.v13i2.251.
[8] M.  S.  .  Utomo,  “Penerapan  Metode  Saw  (  Simple Additive Weight ) Pada Sistem Pendukung Keputusan Untuk  Pemberian  Beasiswa  Pada  Sma  Negeri  1 Cepu Jawa  Tengah,” Fak.  Ilmu  Komput.  Univ.  Dian Nuswantoro,  Semarang ,  pp.  1–12,  2015,  [Online]. Available: http://eprints.dinus.ac.id/15172/1/jurnal_14778.pdf.