Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Baru PT.PLN (Persero) Kantor Pusat dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Herlinda De Christin 1) , Yasni Djamain 2)
1) Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknik PLN Jakarta dinda.loho@yahoo.com
2) Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknik PLN Jakarta yasnidj@yahoo.com

## Abstract
PT  PLN  (Persero)  is  the  largest  state  owned  companies  in  Indonesia  that  handle electricity services throughout Indonesia and is headquartered in Jakarta. To support the progressive growth and build the organizational capability, PT PLN (Persero) in serving the  community  needed  human  resources  berkualitas.Dalam  it  is  necessary  to  build  a decision  support  system  to  assist  in  the  selection  and  set-based  employee  PT.PLN (Persero).  Wrong  a  model  that  can  be  used  for  decision  support  system  is  a  model  of Multiple  Attribute  Decision  Making  (MADM)  with  Simple  Additive  weighting  method (SAW).  This  method  was  chosen  because  this  method  determines  the  weight  values  for each attribute, followed by a ranking process that will select the best alternative. Research carried out by finding the weights for each criterion, and then make the  ranking process that will determine the optimal alternative is the best applicants. Results of the application decision support system is the best alternative to the election of the applicant is entitled to be an employee because of pass selection in sequence according to the ranking using the programming language PHP.
Keywords: Decision Support Systems, employee and  selection

## I. Pendahuluan

## a. Latar Belakang
Pada  masa  ini  teknologi  dan  informasi  sangat  berperan  penting  guna  menunjang aktivitas sehari-hari, baik dalam dunia bisnis, hiburan, pendidikan, pemerintahan dan lain sebagainya.  Informasi  dapat  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam sistem  pendukung  keputusan (Decision  Support  System) mulai  dari  mengidentifikasi masalah,  memilih  data  yang  relevan,  dan  menentukan  pendekatan  yang  digunakan  dalam proses  pengambilan  keputusan,  sampai  mengevaluasi  pemilihan  alternatif,  melakukan penilaian, melakukan perubahan kriteria, dan perubahan nilai bobot. Hal ini berguna untuk memudahkan  pengambilan  keputusan  yang  terkait  dengan  masalah  penerimaan  calon pegawai baru pada PT.PLN(Persero) Kantor Pusat.
Model  yang  digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  ini  adalah Multiple Attribute  Decision  Making (MADM)  dan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) dipilih  karena  metode  ini  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik yaitu yang memenuhi  syarat  untuk  diterima  menjadi  pegawai  baru  PT.PLN(Persero)  berdasarkan kriteria-kriteria  yang  ditentukan.  Dengan  metode  perangkingan  tersebut,  diharapkan
penilaian  akan  lebih  tepat  karena  didasarkan  pada  nilai  kriteria  dan  bobot  yang  sudah ditentukan  sehingga  akan  mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat  terhadap  calon  pegawai baru PT.PLN (Persero) yang diterima.
Berdasarkan  permasalahan  ini  penulis  tertarik  untuk  menganalisis  dan mengimplementasikannya  ke  dalam  penulisan  yang  diberi  judul “Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Pegawai  Baru  PT.  PLN  (Persero)  Kantor  Pusat  Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW)”.

## b. Rumusan Masalah
Masalah  pada  penulisan  ini  adalah  bagaimana  membuat  suatu  sistem  pendukung keputusan  yang  dapat  membantu  membuat  keputusan  dalam  penerimaan  pegawai  baru pada PT.PLN(Persero) Kantor Pusat berdasarkan hasil analisa sesuai dengan kriteria yang ditentukan.

## c. Tujuan
Tujuan  penelitan  ini  adalah  membangun  suatu  model  pengambilan  keputusan dengan mengunakan Multiple Attribute Decision Making (MADM) dengan metode Simple Additive  Weighting  (SAW) untuk  menentukan  penerimaan  pegawai  baru    berdasarkan bobot dan kriteria yang sudah ditentukan.

## d. Batasan Masalah
Berdasarkan latar belakang permasalahan maka masalah yang dirumuskan yaitu:
1. Kriteria  yang  ditentukan  untuk  penerimaan  calon  pegawai  baru  baru PT.PLN(Persero) Kantor Pusat.
2. Merancang  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan    metode Simple  Additive  Weighting (SAW)    untuk  menentukan  penerimaan  calon  pegawai baru berdasarkan bobot dan kriteria yang sudah ditentukan.
3. Proses penyeleksian yang dibuat dibatasi pada proses untuk mencari kandidat yang memenuhi persyaratan dengan kriteria yang telah ditentukan.

## II. Kajian Pustaka
Ada  beberapa  teori  dan  istilah  yang  digunakan  dalam  penulisan  ini,  terutama  SPK mengacu  pada  suatu  sistem  yang  memanfaatkan  dukungan  komputer  dalam  proses pengambilan keputusan. Adapun teori dan istilah yang digunakan adalah:
a. Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System) Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem  informasi  yang  menyediakan informasi,  pemodelan  dan  manipulasi  data.  Definisi  lain  Sistem  Pendukung  Keputusan adalah  sistem  tambahan,  maupun  untuk  mendukung  analisis  data  secara ad  hoc dan pemodelan  keputusan  serta  berorientasi  pada  perencanaan  masa  depan.  (Kusrini,  2007). Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem berbasis  model  yang  terdiri  dari  prosedur  dalam  pemrosesan  data  dan  pertimbangannya untuk membantu pimpinan dalam mengambil keputusan.
SPK dirancang untuk mendukung seluruh tahap pengambilan keputusan mulai dari mengidentifikasi  masalah,  memilih  data  yang  relevan,  dan  menentukan  pendekatan  yang digunakan  dalam  proses  pengambilan  keputusan,  sampai  mengevaluasi  pemilihan alternatif.  Banyak  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  sistem  pengambilan  keputusan. Salah  satu  metode  tersebut  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Simple Additive Weighting (SAW).

## b. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  SAW  sering  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep dasar  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW  dapat  membantu  dalam  pengambilan keputusan  suatu  kasus,  akan  tetapi  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  SAW  ini hanya yang menghasilkan nilai terbesar yang akan terpilih sebagai alternatif yang terbaik. Perhitungan  akan  sesuai  dengan  metode  ini  apabila  alternatif  yang  terpilih  memenuhi kriteria  yang  telah  ditentukan.  Metode  SAW  ini  lebih  efisien  karena  waktu  yang dibutuhkan dalam perhitungan lebih singkat.
Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
[1]
dimana  rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari    lternative  Ai  pada  atribut  Cj; i=1,2,…,m dan j=1,2,…,n.
Nilai preferensi untuk setiap   lternative (Vi) diberikan sebagai:
[2]
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
c. Keuntungan Simple Additive Weighting (SAW)
Dibawah  ini  ada  beberapa  keuntungan Simple  Additive  Weighting (SAW)  menurut (Kusrini, 2007):
1. Simple  Additive  Weighting (SAW)  memberikan  suatu  model  yang  mudah dimengerti, luwes untuk bermacam-macam persoalan yang tidak terstruktur.
2. Simple  Additive  Weighting (SAW)  mencerminkan  cara  berpikir  alami  untuk memilah-milih  elemen-elemen  dari  suatu  system  ke  dalam  berbagai  tingkat berlainan dan mengelompokan unsur yang serupa dalam setiap tingkat.
3. Simple  Additive  Weighting (SAW)  memberikan  suatu  skala  pengukuran  dan memberikan metode untuk menetapkan prioritas.
4. Simple Additive Weighting (SAW) memberikan penilaian terhadap konsistensi logis dari pertimbangan-pertimbangan yang digunakan dalam menentukan prioritas.
5. Simple  Additive  Weighting (SAW)  menuntun  ke  suatu  pandangan  menyeluruh terhadap alternatif-alternatif yang muncul untuk persoalan yang dihadapi.
6. Simple  Additive  Weighting (SAW)  memberikan  suatu  sarana  untuk  penilaian  yang tidak dipaksakan tetapi merupakan penilaian yang sesuai pandangan masing-masing.
7. Simple  Additive  Weighting (SAW)  memungkinkan  setiap  orang  atau  kelompok untuk  mempertajam  kemampuan  logic  dan  intuisinya  terhadap  persoalan  yang dipetakan melalui Simple Additive Weighting (SAW).
            (cost) biaya atribut j jika (benefit) keuntungan atribut j ij ij i ij i ij ij x x Min jika x Max x r    n j ij j i r w V 1

## d. Metode Waterfall
Dalam penulisan ini, software engineering yang digunakan adalah metode waterfall. Metode  ini  menggunakan  tahapan-tahapan  yang  di  mulai  dari  level  kebutuhan  sistem menuju  ke  tahap  analisis, desain,  coding,  testing  /  verification ,  dan maintenance. Dalam tahapan  tersebut    menggunakan  model  tahapan Waterfall karena  tahap  demi  tahap  yang dilalui harus menunggu selesainya tahap sebelumnya dan berjalan berurutan. Secara umum tahapan pada model Waterfall dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 1 . Metode Waterfall (Pressman, 1997)

## III. Metodologi Penelitian
Metodologi yang digunakan dalam penulisan ini adalah:
Pengumpulan Data Identifikasi Masalah Perancangan Aplikasi Pengujian Sistem Aplikasi Ada Kesalahan? Penulisan Laporan Tidak Analisis Masalah Perancangan UML Pembuatan Database Perancangan Tampilan Pengisian Kode Program Wawancara Studi Pustaka Requirements Design Implementation & Testing Analysis ya Selesai Mulai
Gambar 2. Metode  Penelitian

## a. Analisa Sistem Berjalan
Penerimaan  karyawan  di  PLN  pusat  selama  ini  dimulai  dengan  sosialisasii penerimaan  pegawai  baru  baik  melalui  media off  line ataupun on-line. Kemudian,  calon pelamar mengajukan permohonan lamaran. Oleh pengembangan SDM , data pelamar akan
Divisi Pengembangan SDM & Talenta Pelamar Sosialisasi Penerimaan Pegawai Baru Pengajuan Permohonan Lamaran Validasi Kelengkapan Berkas Persyaratan Seleksi Permohonan Pelamar
diteliti  dan  validasi  kelengkapan  berkas  persyaratan.  Kemudian  baru  dilakukan  seleksi permohonan pelamar yang memenuhi kriteria dan tidak.
Proses  tersebut  berjalan  cukup  lama  sehingga  memungkinkan  calon  potensial diterima  di  tempat  lain  karena  ketidakjelasan  surat  lamaran  kerja  yang  diajukan  pelamar. Sehingga  diperlukan  sistem  yang  lebih  cepat  untuk  melakukan  penyeleksian  seorang pelamar memenuhi persyaratan atau tidak untuk mengikuti tahap berikutnya.
Gambar 3 . Usecase Diagram yang sedang berjalan

## b. Analisis Kebutuhan Sistem
Kebutuhan informasi pada sistem pendukung keputusan untuk penerimaan pegawai baru  PT.PLN  (Persero)    yang  diusulkan  adalah  kriteria  yang  dibutuhkan  berdasarkan persyaratan  penerimaan  pegawai  PT.PLN  (Persero)  secara  umum  yaitu  Administrasi, General  Aptitude  Test (GAT),  Akademis  dan  Bahasa  Inggris,  Psikotes  dan  FGD, Kesehatan  dan  terakhir  wawancara.  Ada  10  kriteria  yang  telah  ditentukan  dalam  tahap seleksi  wawancara  dan  selanjutnya  penjabaran  bobot  setiap  kriteria  yang  telah dikonversikan  dengan  nilai  interval  untuk  mempermudah  perhitungan  adalah  sebagai berikut:
1. Kriteria Kedisiplinan (C1)
2. Kriteria Masa Pengalaman Informal / Formal (C2)
3. Kriteria Ketaatan Dalam Melaksanakan Tugas (C3)
4. Kriteria Kecakapan (C4)
5. Kriteria Kepemimpinan (C5)
6. Kriteria Keterampilan (C6)
7. Kriteria Hasil Kerja Yang Diperoleh (C7)
8. Kriteria Moral dan Perilaku (C8)
9. Kriteria Kerjasama (C9)
10. Kriteria Kreativitas dan Inovasi (C10)
c. Flowchart Proses
Administrasi General Aptitude Test (GAT) Akademis & Bahasa Inggris Psikotes dan FGD Kesehatan Wawancara DITOLAK SPK Penerimaan Pegawai Baru
Gambar 4 Usecase Diagram usulan
d. Perancangan
1. Activity Diagram
a) Activity Diagram untuk pengolahan data Validasi ADMIN SISTEM Login Bobot Parameter Data Pelamar Seleksi Tampilan Beranda Simpan Seleksi Simpan Bobot Parameter Simpan Data Pelamar tidak ya
Gambar 5. Activity diagram pengolahan data
Pada  gambar  diatas  menunjukkan activity  diagram untuk  melakukan pengolahan  data  yang  dimulai  dengan  melakukan  proses login ,  jika username dan password valid  maka  akan  menampilkan  halaman  utama,  kemudian  dilakukan pengolahan data bobot parameter, data pelamar dan seleksi  yang dilanjutkan dengan penyimpanan data tersebut yang telah diolah.
b) Activity Diagram untuk proses seleksi
Pada  gambar  dibawah  ini    menunjukkan  proses  seleksi  yang  dilakukan  oleh admin (bagian rekrutmen dan seleksi).  Aktivitas seleksi ini berdasarkan nilai dengan beberapa  kriteria  yang  kemudian  dilakukan  perankingan  untuk  hasil  seleksinya, dimana  apabila  data  telah  diinput  kemudian  klik  menu  seleksi  maka  sistem  akan memproses perhitungan yang akan menampilkan hasil ranking tersebut.
Validasi ADMIN SISTEM Login Pilih Data Pelamar Seleksi Export / View Tampilan Beranda Proses Perhitungan Menampilkan Data Pelamar Menampilkan Perankingan tidak ya
Gambar 6. Activity diagram seleksi

## 2. Use Case Diagram
Berikut adalah use case diagram untuk sistem pendukung keputusan penerimaan pegawai baru :
Admin Login Logout Olah data kriteria Olah data bobot Proses Ranking Validasi <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> Data Pelamar Seleksi Olah Data Pelamar
Gambar 7 . Use case diagram pengolahan data
3. Sequence Diagram
a. Sequence diagram untuk use case login
Form Login Login Halaman Utama Berhasil Gagal Control login User input user,password koneksi database Admin
Gambar 8. Sequence diagram untuk use case login b. Sequence diagram untuk use case data pelamar
Form Login Login Halaman Utama berhasil Koneksi Database Gagal menampilkan hal.utama open Control Data Pelamar Data Pelamar input data Pegawai Seleksi berhasil Admin
Gambar 9. Sequence diagram untuk use case data pelamar
c. Sequence diagram untuk use case seleksi get Data Pelamar Form Login Halaman Utama Menampilkan Halaman Utama Klik Seleksi Database Login Control Seleksi Permohonan Lamaran Seleksi dan Perankingan hitung proses ranking berhasil berhasil Data Pelamar Pegawai Admin
Gambar 10. Sequence diagram untuk use case seleksi
4. Class diagram
Data Pelamar +edit() +delete() +input() -User -Password -NamaLengkap -JenisKriteria -Bobot -Keterangan +edit() -Alternatif -B1 -B2 -B3 -B4 -B5 -B6 -B7 -B8 -B9 -B10 +delete() -Iddata -Nama -C1 -C2 .. .. -C10 -V1 -V2 .. .. -V10 -R1 -R2 .. .. -R10 -Result -Adm Kriteria User Parameter Permohonan Lamaran +edit() +delete() +input() -Iddata -Tgl Masuk -Nama -Tmp Lahir -Tgl Lahir -Agama -Jenis Kelamin -Status -Alamat -Hp -Telp -Email -Website -Pendidikan -Jurusan -Minat -IPK +edit() +delete() +input() 1 memiliki 1 m memiliki 1
Gambar 11. Class Diagram SPK penerimaan pegawai baru
5. Component Diagram Login php Index php Database Application Function php User interface (HTML) Sistem pendukung keputusan penerimaan pegawai baru
Gambar 12. Component Diagram SPK penerimaan Pegawai Baru

## 6. Deployment Diagram
Database Browser WebServer Browser Client database request Intranet/internet/ localhost
Gambar 12. Deployment Diagram SPK Penerimaan Pegawai Baru
7. Hirarki Menu
Halaman Utama Beranda Bobot Parameter Data Pelamar Seleksi Perankingan Keluar Add New View Delete Edit
Gambar 12. Hirarki Menu SPK Penerimaan Pegawai Baru

## V. Hasil dan Ujicoba
a. Hasil Rancangan Aplikasi
Aplikasi  dapat  dibuka  oleh  user  dengan  mengetikkan  pada  web  browser  : http://localhost/saw/
Gambar 13 .   Host Aplikasi pada Web Browser
Pada  Gambar  14,    merupakan  tampilan  untuk  masuk  ke  dalam  aplikasi  dengan melakukan input username dan password dengan benar. Kemudian klik login untuk masuk ke halaman utama.
Gambar 14. Tampilan Login
b. Hasil Rancangan Pada User
Gambar yang menunjukan tampilan ketika user masuk ke sistem aplikasi ini.
Gambar 15. Tampilan Beranda
Salah satu hak akses yang bisa dimilki oleh admin adalah input data. Admin dapat menambahkan  data  pelamar  yang  mengajukan  permohonan  lamaran  pegawai  yang selanjutnya akan diproses dalam perankingan.
Gambar 16. Tampilan  data pelamar
Pada  Gambar  17  menunjukkan  inputan  nilai    yang  akan      diolah.  Ada  10  kriteria yang akan diolah untuk dihitung dan menghasilkan hasil akhir yang bisa diranking.
Pada Gambar 18,  menunjukkan  hasil proses seleksi dan perankingan. Perankingan dapat  diurutkan  dari  yang  tertinggi  sampai  yang  terendah  dan  sebaliknya.  Dihalaman  ini admin juga dapat melihat detail nilai masing-masing kriterianya.
Gambar 18. Tampilan hasil seleksi dan perankingan

## VII. Kesimpulan
Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  dapat  dibuat  guna  membantu  membuat keputusan  dalam  penerimaan  calon  pegawai  baru  pada  PT.PLN  (Persero)  Kantor  Pusat berdasarkan  hasil  analisa  sesuai  dengan  kriteria  yang  ditentukan.  Penerimaan  dilakukan sesuai  dengan  hasil  seleksi  Administrasi, General  Aptitude  Test (GAT),  Akademis  dan Bahasa Inggris, Psikotes dan FGD, Kesehatan dan wawancara yang dimiliki calon pegawai baru tersebut. Adapun kriteria yang telah ditentukan dalam tahap seleksi wawancara adalah Kedisiplinan (C1), Masa pengalaman informal/formal (C2), Ketaatan dalam melaksanakan tugas  (C3),  Kecakapan  (C4),  Kepemimpinan    (C5),  Keterampilan  (C6),  Hasil  kerja  yang diperoleh (C7), Moral dan perilaku (C8), Kerjasama (C9), Kreativitas dan inovasi (C10).
Model  yang  digunakan  untuk  sistem  pendukung  keputusan  adalah  model  Multiple Attribute  Decision  Making (MADM)  dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW). Metode  ini  dipilih  karena  metode  ini  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik. Penelitian  dilakukan  dengan  mencari  nilai  bobot  untuk  setiap  kriteria,  dan  kemudian membuat proses peringkat yang akan  menentukan alternatif yang optimal adalah pelamar terbaik.  Hasil  dari  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  ini  adalah  terpilihnya  alternatif terbaik pelamar yang berhak diterima menjadi pegawai karena lulus seleksi secara terurut sesuai perankingan.

## Daftar Pustaka
Kusrini . 2007 . Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta : Andi Turban,  Efraim  dan Jay  E.  Aronson  , Ting-Peng  Liang .  2005.Decision  Support  Systems and Intelligent Systems. Penerbit : Pearson/Prentice Hall McLeod, Raymond dan George P.Schell.2004. Sistem Informasi Manajemen. Terjemahan oleh Jakarta : Salemba Empat. O'Brien, James A.2011. Introduction to Information System. Penerbit: Pennsylvania State University
Pressman,  1997, Software  Engineering:  A  Practitioner’s  Approach .  Fourth  Edition.  The McGraw-Hill Companies, Inc. New York. Wibowo,  Angga,  2006. Aplikasi  PHP  Untuk  Pengembangan  Web .  Semarang;  Penenerbit Andi.