## PERBANDINGAN SAW DAN TOPSIS UNTUK OPEN RECRUITMENT WARGA LABORATORIUM
TEKNIK INFORMATIKA DI UNIVERSITAS TRUNOJOYO MADURA
Merlien N. Febriyati 1) , Moch. Kautsar Sophan 2) ,Rika Yunitarini 3) 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Trunojoyo Madura Jl. Raya Telang PO POX 2 Kamal, Bangkalan -69162 E-mail: merlien.febriyati@gmail.com 1 , kautsar@if.trunojoyo.ac.id 2
rika_yunitarini@yahoo.com 3

## ABSTRAK
Laboratorium  berfungsi  untuk  menunjang  kegiatan  perkuliahan.  Dalam  hal  ini,  admin bertanggungjawab  atas  semua  kegiatan  akademik  yang  dilaksanakan  di  laboratorium.  Namun banyaknya kegiatan akademik tersebut tidak sebanding dengan sumber daya manusia, sehingga admin kesulitan  menangani  semua  kegiatan  akademik  tersebut. Open  recruitment dibutuhkan  untuk menjaring mahasiswa-mahasiswa berprestasi guna  menjadi  warga  laboratorium.  Kriteria-kriteria  yang ditentukan  pada open  recruitment warga  laboratorium,  meliputi  : online  test , live  coding , interview , presentasi, IPK, dan semester. Penilaian o pen recruitment selama ini dilakukan secara manual dengan menggunakan Microsoft Excel , sehingga proses pengolahan data lama dalam pengambilan keputusan, maka  sistem  ini  dibuat  dengan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan Technique for Order Preference bySimilarity to Ideal Solution (TOPSIS) sebagai solusi alternatif serta berbasis  web.Berdasarkan  hasil  uji  coba  menggunakan  metode  SAW  menunjukkan  nilai  kecocokan urutan  alternatif  dengan  hasil  real  sebesar  33,33%dan  nilai  kecocokan  jumlah  alternatif  dengan  hasil real  sebesar  93,33%.  Sedangkan,  hasil  uji  coba  menggunakan  metode  TOPSIS  menunjukkan  nilai kecocokan  urutan  alternatif  dengan  hasil  real  sebesar  46,67%dan  nilai  kecocokan  jumlah  alternatif dengan hasil real sebesar 100%.
Kata  Kunci : Open  recruitment ,  Laboratorium, Simple  Additive  Weighting , Technique  for  Order Preference by Similarity to Ideal Solution.

## ABSTRACT
Laboratorium has function to support college activity. In this  case, administrator has responsible for all  academic  activity  that  held  in  the  laboratorium.  Nonetheless,  the  amounts  of  academic  activities are not balance with human resources, in order that, administrator difficult handles all this academic activity.  Open  Recruitment  needed  to  trawl  the  outstanding  college  students  to  be  a  society  of laboratorium.  Requirements  for  Open  Recruitment  include  of  :  online  test,  live  coding,  interview, presentation, IPK, and semester. The valuation of Open Recruitment for this whole time is manual by using  Microsoft  Excel,  so  that  the process  management of  data  take  a  long  time  to decide,  then  this system create with the method Simple Additive Weighting (SAW) and Technique for Order Preference by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  as  an alternative  solution  based  of  WEB.  Based  of  trial  by using method SAW shows suitable value of alternative arrangement with the result real as 33,33% and suitable value of alternative total with the result real as 93,33%. While, the result of trial use method TOPSIS shows suitable value of alternative arrangement with the result real as 46,67% and suitable value of alternative total with the result real as 100%.
Keywords :Open recruitment , Laboratory , Simple Additive Weighting , Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution.
Merlien N. dkk, Perbandingan SAW dan TopsisUntuk Open.Recruitment  ..…

## PENDAHULUAN
Seiring  berkembangnya  kemajuan teknologi  di  setiap  lembaga  pendidikan khususnya di universitas diharuskan memiliki  laboratorium  untuk  menunjang kegiatan  perkuliahan.  Banyak  kegiatan yang  dilaksanakan  di  laboratorium,  antara lain  :  praktikum,  seminar,  tes/ujian,  dan acara-acara  lainnya  yang  berkaitan  dengan kegiatan akademik. Seorang admin laboratorium tidak akan mampu menangani semua kegiatan akademik. Demi kelancaran kegiatan-kegiatan tersebut, maka dibutuhkan warga (asisten) laboratorium untuk mengomptimalkan fungsi dari laboratorium. Open recruitment merupakan sebuah program yang diselenggarakan oleh civitas akademik untuk menyeleksi mahasiswa-mahasiswa  berprestasi  yang memiliki  semangat  berbagi  ilmu  yang tinggi dan loyalitas serta diimbangi dengan akhlak  yang  baik  untuk  menjadi  warga laboratorium.  Untuk  bisa  menjadi  warga laboratorium,  mahasiswa  harus  memenuhi kriteria – kriteria yang telah ditentukan oleh pihak  laboratorium  di  jurusan  teknik informatika,  antara  lain online  test , live coding , interview ,  presentasi,  IPK,  dan semester.
Penilaian open  recruitment hingga saat  ini  masih  dilakukan  secara  manual, data  yang  diperoleh  dalam  penyeleksian dikelola  oleh  admin  dengan  menggunakan Microsoft Excel sehingga didapat informasi mahasiswa-mahasiswa yang lolos seleksi.
Open recruitment warga laboratorium di jurusan teknik informatika, Universitas Trunojoyo Madura diselenggarakan  di  bawah  tanggung  jawab kepanitiaan  sehingga  memiliki  anggota panitia  yang  tidak  sedikit.  Setiap  anggota panitia memiliki fileMicrosoft Excel masing-masing  sesuai  dengan jobdesk kepanitiannya. Jobdesk dibagi menjadi lima sesuai  dengan  kriteria  penilaian,  yakni administrasi,  tes online , live  coding , wawancara, dan presentasi.
Jadi
membutuhkan banyak waktu untuk menggabungkan  semua file tersebut  guna mengetahui hasil akhirnya.
Sistem ini merupakan aplikasi baru yang  dapat  membantu  admin  dalam penilaian open recruitment dan mengetahui tingkat  kesesuaian  rekomendasi  warga laboratorium  baru  yang  dilakukan  secara manual dibandingkan dengan menggunakan metode SAW dan TOPSIS. Wibowo pada
penelitiannya membahas  tentang  aplikasi  uji  sensitivitas untuk model MADM menggunakan metode SAW  dan  TOPSIS  yang  bertujuan  untuk memudahkan  dalam  menentukan  metode mana  yang  lebih  baik  dan  revelan  antara SAW  dan  TOPSIS  dengan  melakukan  uji sensitivitas dalam
permasalahan MADM[1].  Pada  proses  uji  sensitivitas hasil  prosentase  yang  diperoleh  untuk metode SAW sebesar 8% dan untuk metode TOPSIS  sebesar  4%.  Prosentase  tersebut didapat  dari  hasil  penjumlahan  perubahan rangking  yang  terjadi  antara  metode  SAW dan  TOPSIS,  dimana  setiap  perulangan mulai  dari  bobot  awal  ( W )  =  1  sampai dengan  2  dengan  setiap  perulangan  bobot tersebut akan bertambah 0.1, sehingga akan diperoleh  total  perubahan  rangking  dalam bentuk  prosentase  yang  akhirnya  metode yang terpilih adalah metode SAW [1].
Hermanto telah melakukan penelitian  tugas  akhirnya  dengan  judul “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan  Metode Simple  Additive Weighting (SAW) untuk menentukan Jurusan  Pada  SMK  Bakti  Purwokerto”, sebuah  aplikasi  yang  dapat  mempermudah dan  mempercepat  proses  penjurusan  oleh panitia  penerimaan  siswa  baru  karena menggunakan  proses  perhitungan  yang cepat  dan  tepat.  Kriteria-kriteria  yang dibutuhkan dalam penentuan jurusan adalah nilai  matematika,  nilai  bahasa  indonesia, nilai  bahasa  nilai  bahasa  inggris,  nilai  IPA dan nilai TIK. Setelah data nilai dimasukkan  oleh calon siswa,  maka  sistem akan  memproses  kriteria  dan  pembobotan yang  telah  ditentukan  dari  nilai  yang  telah
Jurnal Ilmiah SimanteC, Vol. 5, No. 3 Desember 2016
( 2 ) ( 1 ) ( 3 )
diinputkan.  Selain  itu  aplikasi  ini  juga dapat  diakses  dari  mana  saja  selama tersedia  jaringan  internet  karena  dibuat berbasis web [2].
Perdana dan Widodo pada penelitian tugas akhirnya “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Kepada  Peserta  Didik  Baru  Menggunakan Metode  TOPSIS”,  sebuah  sistem  yang bertujuan untuk membantu pengurus institusi  pendidikan  dalam  melakukan penyeleksian terhadap para calon penerima beasiswa  menggunakan  metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)  berdasarkan  kriteria- kriteria  yang  berbeda  pada  tiap  beasiswa yang  ada.  Adapun  kriteria-kriteria  yang dibutuhkan  adalah  jumlah  penghasilan orangtua,  jumlah  tanggungan  orangtua, jarak  tempat  tinggal,  nilai  rata-rata  ujian nasional,  dan  kesanggupan  tinggal  di asrama [3].

## Simple Additive Weighting( SAW )
Metode SAW sering dikenal istilah metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari rating kinerja pada  setiap  alternatif  dari  semua  atribut. Metode SAW membutuhkan proses
normalisasi matriks keputusan  ( x ) ke  suatu skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua rating alternatif yang ada [4].
= , jika j adalah atribut keuntungan ( ) , jika j adalah atribut biaya ( )
Dimana : rij =  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif Ai pada  atribut Cj di  mana i = 1, 2, ... , m dan j = 1, 2, ..., n.
Nilai preferensi untuk setiap alternatif ( Vi ) diberikan menurut Persamaan 2.
= ∑
Dimana :
= Alternatif
= Kriteria
= Bobot Preferensi
=  Nilai  preferensi  untuk  setiap alternative
= Nilai alternatif dari setiap kriteria.
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan  bahwa  alternatif Ai lebih terpilih. Sedangkan untuk kriterianya terbagi  dalam  dua  kategori  yaitu  untuk bernilai  positif  termasuk  dalam  kriteria keuntungan  dan  yang  bernilai  negatif termasuk dalam kriteria biaya.
Berikut  ini  adalah  secara  singkat algoritma metode SAW :
1. Melakukan normalisasi matrik keputusan dengan cara menghitung nilai rating kinerja  ternormalisasi  ( )  dari alternatif  Ai  pada  kriteria  Cj  dengan menggunakan Persamaan 1. 2. Hasil dari nilai rating kinerja ternormalisasi  ( )  membentuk  matriks ternormalisasi seperti pada Persamaan 3
= ⋮ … ⋱ … ⋮
3. Hasil akhir nilai preferensi (Vi) diperoleh  dari  penjumlahan  perkalian elemen  baris  matriks  ternormalisasi  (R) dengan  bobot  preferensi  (W)  yang bersesuaian elemen kolom  matriks  (W).
Nilai preferensi menggunakan Persamaan 2.
4. Hasil  perhitungan  nilai  Vi  yang  lebih besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif Ai merupakan alternatif terbaik.

## Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS  didasarkan  pada  konsep dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari solusi ideal  positif,  namun  juga  memiliki  jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Konsep
( 4 ) ( 5 ) ( 6 ) ( 7 )
(8) ( 10 ) ( 9 )
ini banyak digunakan pada beberapa model MADM  untuk  menyelesaikan  masalah keputusan secara praktis. Hal ini disebabkan  konsepnya  sederhana  dan mudah  dipahami,  komputasinya  efisien, dan memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja  relatif  dari  alternatif-alternatif keputusan  dalam  bentuk  matematis  yang sederhana [4].
Adapun  langkah  -  langkah  dalam menyelesaikan sebuah kasus  MADM dengan TOPSIS sebagai berikut:
1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi  dengan  menggunakan Persamaan 4.
=
∑
Dimana : =  nilai  normalisasi  matriks
keputusan
= nilai asli matriks keputusan 2. Membuat matriks keputusan  yang ternormalisasi terbobot dengan menggunakan Persamaan 5. =
Dimana :
=  matriks  keputusan  ternormalisasi berbobot
= bobot terhadap kriteria i
3. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif dan  matriks  solusi  ideal  negatif  dengan menggunakan Persamaan 6 dan 7.
= ( , , … , );
= ( , , … , ); = ; ;
= ; ;
4. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal positif  dan  matriks  solusi  ideal  negatif dengan  menggunakan  Persamaan  8  dan 9.
= ∑ − = ∑ ( − )
5. Menentukan  nilai  preferensi  untuk setiap  alternatif  dengan  menggunakan Persamaan 10.
=

## METODE
Sistem ini dibuat untuk mempermudah kinerja ketua pelaksana dan seluruh  panitia open  recruitment warga laboratorium  dalam  penyeleksian  warga laboratorium  yang  baru.  Penyeleksian menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW) dan Technique for Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  serta  membandingkan  kedua metode tersebut dengan hasil data real yang dilakukan  secara  manual.  Dalam  sistem open  recruitment warga  laboratorium  ini menggunakan beberapa kriteria, antara lain
:  nilai online  test ,  nilai live  coding ,  nilai interview ,  nilai  presentasi,  IPK,  dan semester. Hasil akhir dari sistem ini adalah tingkat  keakurasian  rekomendasi  warga laboratorium  baru  yang  dilakukan  secara manual dibandingkan dengan menggunakan metode SAW dan TOPSIS. Pembobotan  kriteria  dan  perankingan alternatif  dengan  menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW) digambarkan  dalam  bentuk flowchart seperti yang terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart metode SAW
Berdasarkan Gambar 1 dapat dijelaskan sebagai berikut:
1. Menentukan beberapa alternatif.
2. Menentukan kriteria yang akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan, yaitu Cj.
3. Memberikan  nilai rating kecocokan pada  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria.
4. Menentukan  bobot  preferensi  atau tingkat  kepentingan  (W)  pada  setiap kriteria.
5. Membuat  tabel rating kecocokan  dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
6. Membuat  matriks  keputusan  X  yang dibentuk  dari  tabel rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
7. Melakukan normalisasi matrik keputusan  dengan  cara  menghitung
nilai rating kinerja ternormalisasi ( )
dari alternatif Ai pada kriteria Cj.
8. Hasil dari nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) membentuk matriks ternormalisasi. 9. Hasil  akhir  nilai  preferensi  (Vi) diperoleh  dari  penjumlahan  perkalian elemen  baris  matriks  ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) yang bersesuaian  elemen  kolom  matriks (W). 10. Hasil  perhitungan  nilai  Vi  yang  lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif  Ai  merupakan  alternatif terbaik. Berikut  adalah  beberapa  langkah pembobotan  kriteria  dan  perankingan alternatifdengan menggunakan metode Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) : 1. Menentukan beberapa alternatif. 2. Menentukan kriteria yang akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan, yaitu Cj. 3. Memberikan  nilai rating kecocokan pada  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria.
4. Menentukan  bobot  preferensi  atau tingkat  kepentingan  (W)  pada  setiap kriteria.
5. Membuat  tabel rating kecocokan  dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
6. Membuat  matriks  keputusan  X  yang dibentuk  dari  tabel rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
7. Melakukan normalisasi matriks
keputusan  dengan  cara  menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi ( ) dari alternatif Ai pada kriteria Cj.
8. Hasil dari nilai rating kinerja ternormalisasi ( ) membentuk matriks ternormalisasi.
9. Membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi terbobot.
10. Mencari  nilai  minimum  dan  nilai maksimum  sehingga  dapat  dicari solusi  ideal  positif  ( ) dan  solusi ideal negatif( ) dari matriks
keputusan ternormalisasi terbobot.
Merlien N. dkk, Perbandingan SAW dan TopsisUntuk Open.Recruitment  ..…
11. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
12. Menentukan  nilai  preferensi  untuk setiap alternatif.
13. Hasil  perhitungan  nilai  Vi  yang  lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif  Ai  merupakan  alternatif terbaik.
Proses  tersebut  digambarkan  dalam bentuk flowchart seperti  yang terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Flowchart metode TOPSIS

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  sistem  ini,  jika  admin  ingin
melakukan proses seleksi warga laboratorium yang baru dengan membandingkan metode SAW dan TOPSIS,  maka  admin  harus  memasukkan
terlebih  dahulu  data  pada  tahun  tersebut. Data tersebut mencakup  data alternatif dan data kriteria. Data alternatif meliputi : NIM dan  nama  mahasiswa.  Sedangkan,  data kriteria meliputi : nilai online test , nilai live coding ,  nilai interview ,  nilai  presentasi, IPK, dan semester. Uji coba dilakukan untuk mengetahui  perbedaan  hasil  dari  TOPSIS dengan  hasil real serta  hasil  dari  SAW dengan  hasil real dan  mengfungsionalitasi dari  fitur  yang  ada  pada  sistem  guna mengetahui  kemampuan  dan  kelemahan sistem  untuk  digunakan  pengembangan sistem lebih lanjut. Proses pengujian dilakukan berdasarkan  dari  studi  kasus  untuk Open Recruitment Warga  Laboratorium  Teknik Informatika  di  Universitas  Trunojoyo
Madura.
Proses input data alternatif, dimana nilai  yang  dimasukkan  adalah  NIM  dan nama mahasiswa. Proses input data kriteria, dimana nilai yang dimasukkan adalah kode kriteria,  nama  kriteria,  dan  bobot.  Proses input  data  nilai  bobot,  dimana  nilai  bobot ini  adalah  tingkat  kepentingan  setiap kriteria.Ada  31  mahasiswa  yang  menjadi alternatif, yaitu :
A1 = Stefanie Andreanee Adelia T.
A2 = Ivan Iswahyudi
A3 = Abdul Suroso
A4 = R. Siti Isnaniyah A5 = Dandy Nur Hamdany A6 = Huzaini A7 = Nayla Hajar Aisyah A8 = Intan Elviya R. A9 = Wiratmoko Hadi Sasmita A10 = Abdul Basith Djunaedi A11 = Nurul Huda A12 = Wahit Abdulloh A13 = Risa Anggraeni A14 = Kadarwati Tri Astuti A15 = Trimaya A16 = Sri Bulan Megawati A17 = Lendis Fabri Divia Nugrahtino A18 = Abdullah Fahmi A19 = Roudhotul Jannah A20 = Elmo Bahtiar Rahman
Input kriteria penilaian Proses bobot alternatif (Rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria) Proses preferensi setiap alternatif Selesai Input bobot setiap kriteria Normalisasi matriks alternatif setiap kriteria Nilai akhir preferensi Hasil perangkingan Mulai Tentukan Solusi Ideal Tentukan Jarak Alternatif
A21 = Arif Subroto A22 = Choirul Anam Nasrudin A23 = Sri Tisti Mulya Wati A24 = Imam Hasan A25 = Husnul Atho' Mubarok A26 = Rio Abrianto A27 = Rizki Anantama A28 = Hefi Alfadin A29 = Fachrizal Farhan Abdullah A30 = A. Rajief Fairuzi A31 = Farida Wulandari
Kriteria-kriteria  penilaian  sebagai parameter  untuk open  recruitment warga laboratorium  yang  ditentukan  oleh Expert Subjectif  Judgement, yakni  koordinator warga  laboratorium  dan  ketua  pelaksana open  recruitment dimana  hal  tersebuthasil dari  rapat  kepanitiaan.  Adapun  6  kriteria tersebut, yaitu :
C1 = Online test C2 = Live coding C3 = Interview C4 = Presentasi C5 = IPK C6 = Semester
Sedangkan  tingkat kepentingan
setiap  kriteria  dinilai  dengan  0%  sampai 100%, yaitu : C1 = 20% C2 = 30% C3 = 22,5% C4 = 22,5% C5 = 2,5% C6 = 2,5%
Uji  coba  perbandingan  metode SAW  dan  TOPSIS  dengan  hasil real berdasarkan  dua  hal,  yaitu  perbandingan berdasarkan  urutan  dan  perbandingan berdasarkan  15  mahasiswa  teratas  tanpa memperhatikan  urutan.  Berikut  ini  adalah hasil  uji  coba  perbandingan    metode  SAW dengan  hasil real berdasarkan  urutan, seperti yang ditampilkan pada Gambar 3.
Gambar 3. Uji Coba Perbandingan Metode SAW dengan Hasil Real Berdasarkan Urutan
Berikut  ini  adalah  hasil  uji  coba perbandingan  metode  SAW  dengan  hasil real berdasarkan 15 teratas tanpa memperhatikan urutan, seperti yang ditampilkan pada Gambar 4. Gambar 4.Uji Coba Perbandingan Metode SAW dengan Hasil Real Berdasarkan 15
Teratas Tanpa Memperhatikan Urutan
Merlien N. dkk, Perbandingan SAW dan TopsisUntuk Open.Recruitment  ..…
Berikut  ini  adalah  hasil  uji  coba perbandingan    metode  TOPSIS  dengan hasil real berdasarkan  urutan,  seperti  yang ditampilkan pada Gambar 5.
Gambar 5. Uji Coba Perbandingan Metode TOPSIS dengan Hasil Real Berdasarkan Urutan
Berikut  ini  adalah  hasil  uji  coba perbandingan metode TOPSIS dengan hasil real berdasarkan 15 teratas tanpa memperhatikan urutan, seperti yang
ditampilkan pada Gambar 6.
Dari  beberapa  uji  coba  yang  telah dilakukan tersebut dapat  dilihat pada Tabel
1.
Adapun
faktor-faktor yang mempengaruhi  keakurasian  sistem  dengan hasil real antara lain :
1. Bobot pada  sistem tidak sama dengan bobot  hasil real (semua  kriteria berbobot sama),
2. Sifat  ( benefit/cost )  dari  masing  - masing kriteria yang ada,
3. Rumus metode TOPSIS lebih kompleks dibandingkan dengan metode  SAW,  sehingga  TOPSIS  nilai keakurasian lebih besar, dan 4. Pada  TOPSIS,  alternatif  yang  terpilih harus  mempunyai  jarak  terdekat  dari solusi  ideal  positif  dan  terjauh  dari solusi  ideal negatif untuk  menentukan kedekatan  relatif  dari  suatu  alternatif dengan solusi optimal sebelum menentukan nilai preferensi, sedangkan  SAW  hanya  melakukan normalisasi berbobot dan dapat menentukan nilai preferensi.
Gambar 6.Uji Coba Perbandingan Metode TOPSIS dengan Hasil Real Berdasarkan 15 Teratas Tanpa Memperhatikan Urutan

## Tabel 1. Hasil Uji Coba Metode
Metode Berdasar- kan Akurasi Perbandingan Simple Additive Weighting (SAW ) Urutan Tingkat kecocokan sebesar 33,33% (5 dari 15 mahasiswa yang terpilih) 15 mahasiswa teratas tanpa memperhati- kan urutan Tingkat kecocokan 93,33% (14 dari 15 mahasiswa yang terpilih). Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) Urutan Tingkat kecocokan sebesar 46,67% (7 dari 15 mahasiswa yang terpilih) 15 mahasiswa teratas tanpa memperhati- kan urutan Tingkat kecocokan sebesar 100% (15 dari 15 mahasiswa yang terpilih)

## SIMPULAN
Setelah perancangan  sistem analisa perbandingan  SAW  dan  TOPSIS  untuk open  recruitment warga  laboratorium, maka  dapat  ditarik  kesimpulan  sebagai berikut :
1. Berdasarkan kesesuaian urutan dengan hasil real ,  metode  SAW  tingkat kecocokannya  sebesar  33,33% (5  dari 15 mahasiswa yang terpilih), sedangkan  metode  TOSIS  tingkat kecocokannya  sebesar  46,67% (7  dari 15 mahasiswa yang terpilih).
2. Berdasarkan  15  teratas  mahasiswa yang  lolos  tanpa  memperhatikan kesesuaian  urutan  dengan  hasil real , metode  SAW  tingkat  kecocokannya sebesar  %  93,33%  (14  dari  15 mahasiswa  yang  terpilih),  sedangkan
metode  TOPSIS  sebesar  100%  (15 dari 15 mahasiswa yang terpilih).
3. Akurasi  hasil  perbandingan  metode
SAW  dan  TOPSIS  dipengaruhi  oleh banyak faktor, yaknibobot pada sistem tidak  sama  dengan  bobot  hasil real (semua  kriteria  berbobot  sama),  sifat ( benefit/cost )  dari  masing  -  masing kriteria  yang  ada,  dan  tahapan penyelesaian  pada  TOPSIS  lebih kompleks dibandingkan dengan SAW, sehingga  nilai  keakurasian  TOPSIS lebih besar.

## SARAN
Saran  yang  dapat  disampaikan antara lain :
1. Aplikasi  ini dapat dikembangkan agar sifat kriterianya dinamis untuk mendapatkan hasil yang lebih optimal.
2. Disarankan untuk menggunakan metode  yang  lain  dan  dibandingkan agar kevalidannya lebih optimum.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Wibowo,  H.  S.,  “MADM-TOOL  : Aplikasi  Uji  Sensitivitas  untuk  Model MADM  Menggunakan  Metode  SAW dan  TOPSIS,” Seminar  Nasional Aplikasi  Teknologi  Informasi ,  19  Juni
2010. [2]   Hermanto,  N.,    “Sistem  Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) untuk Menentukan Jurusan pada SMK
Bakti  Purwokerto,” Seminar  Nasional Teknologi  Informasi  &  Komunikasi Terapan , 23 Juni 2012. [3]   Perdana,N.  G.    dan  Widodo,  T., “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian  Beasiswa  Kepada  Peserta Didik  Baru  Menggunakan  Metode TOPSIS,” Seminar Nasional Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi Terapan , 16 November 2013.
Merlien N. dkk, Perbandingan SAW dan TopsisUntuk Open.Recruitment  ..…
[4]   Kusumadewi,  S.,    Modul  Kuliah Fuzzy  MADM,  Universitas  Islam
Indonesia, Yogyakarta, 2005.