e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2

## Kombinasi Metode Analytical Hierarchy Process dan Simple Additive Weighting dalam Penerimaan
Karyawan
1 Anita Diana, 2* Dyah Retno Utari, 3 Dwi Achadiani 1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia 2 Program Studi Manajemen Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia 3 Program Studi Sistem Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia
1 anita.diana@budiluhur.ac.id, 2* dyah.retnoutari@budiluhur.ac.id, 3 dwi.achadiani@budiluhur.ac.id
ABSTRACT – The  employee  selection  process,  especially  for  the  Digital  Marketing  Specialist  position,  which  is currently underway, is considered less efficient because it still relies on conventional methods of filling out manual assessment forms. This causes several obstacles, including errors in assessment caused by manual calculations and requiring  longer  time.  Additionally,  there  is  no  understanding  of  the  best  recommended  alternative.  Therefore,  a Decision Support System (DSS) model has been developed to create more effective  and efficient decisions in  the selection process. In this research, there are six criteria used, namely appearance, attitude, expression, job knowledge, motivation and personality, which were obtained from interviews with prospective employees at the company. This research aims to design a SPK that can be used to determine the selection results for hiring Digital Marketing Specialist employees in companies. The method used is Hierarchy Process (AHP) Analysis to calculate the criteria weights. In addition, the Simple Additive Weighting (SAW) method is used to determine the priority ranking of selected employee alternatives. The research results show that selected employees can be obtained by sorting the alternative values from highest to lowest. As for suggestions for further research, different methods could be used, or building a mobile-based system implementation.
Keywords: AHP; Decision Support System (DSS); Employee Recruitment; SAW.
ABSTRAK – Proses seleksi penerimaan karyawan, terutama untuk posisi Digital Marketing Specialist, yang saat ini berlangsung,  dinilai  kurang  efisien  karena  masih  mengandalkan  metode  konvensional  dengan  pengisian  formulir penilaian manual. Hal ini menyebabkan beberapa kendala, termasuk kesalahan dalam penilaian yang disebabkan oleh perhitungan  manual  dan  memerlukan  waktu  yang  lebih  lama.  Selain  itu,  belum  ada  pemahaman  tentang  alternatif terbaik  yang  direkomendasikan.  Oleh  karena  itu,  sebuah  model  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  telah dikembangkan untuk menciptakan keputusan yang lebih efektif dan efisien dalam proses seleksi. Dalam penelitian ini, terdapat  enam  kriteria  yang  digunakan,  yaitu  penampilan,  sikap,  ekspresi,  pengetahuan  pekerjaan,  motivasi,  dan kepribadian,  yang  diperoleh  dari  wawancara  dengan  calon  karyawan  di  perusahaan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk merancang sebuah SPK yang dapat digunakan untuk menentukan hasil seleksi penerimaan karyawan Digital Marketing Specialist di perusahaan. Metode yang digunakan adalah Analisis Hierarchy Process (AHP) untuk menghitung bobot kriteria.  Selain  itu,  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  digunakan  untuk  menentukan  peringkat  prioritas alternatif  karyawan  yang  terpilih.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  karyawan  terpilih  dapat  diperoleh  dengan mengurutkan  nilai  alternatif  dari  yang  tertinggi  hingga  terendah.  Adapun  saran  untuk  penelitian  selanjutnya,  dapat dilakukan metode yang berbeda, atau membangun implementasi sistem yang berbasis mobile.
Kata Kunci: AHP; SAW; Sistem Pendukung Keputusan (SPK); Penerimaan karyawan.

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  sumber  daya  terpenting  didalam  suatu perusahaan adalah karyawan. Perusahaan dikatakan baik jika memiliki karyawan yang mempunyai kualitas dan rasa loyalitas  yang  tinggi.  Jika  seorang  karyawan  memiliki kualitas  yang  tinggi,  maka  hasil  pekerjaannya  juga  akan menjadi  sangat  baik.  Sebaliknya,  jika  seorang  karyawan memiliki  kualitas  yang  rendah,  hasil  kerjanya  juga  akan kurang baik bagi perusahaan. Oleh karena itu, perusahaan
memiliki  standar  atau  kriteria  dalam  proses  pemilihan karyawan  yang  akan  bergabung  dengan  mereka,  hal  ini bertujuan  untuk  meningkatkan  performa  perusahaan secara keseluruhan.
PT Prevala  adalah sebuah perusahaan yang bergerak dibidang  manajemen  operator  hotel  yang  menawarkan kepada  hotel-hotel  dalam  merancang  dan  membangun hotel  serta  resor  dengan  pengalaman  perusahaan  yang
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2 Desember 31, 2023 – Hal. 123
cukup  kompeten  didalam  bidangnya.  PT  Prevala merupakan holding company dari salah satu Hotel di Jakarta. Proses  seleksi  penerimaan  karyawan  Digital  Marketing Specialist  pada  salah  satu  hotel  di  Jakarta,  dilakukan didalam  PT  Prevala  sebagai  hotel  manajemennya. Sehingga, proses pertama yang dilakukan HRD untuk tes IQ dan Psikotest sudah dilewati. Digital Marketing Specialist yang terpilih akan bekerja pada bagian Digital dan IT pada PT  Prevala.  Proses  penerimaan  karyawan  Digital Marketing Spesialis pada PT. Prevala ini,  telah melewati tahap seleksi awal pada bagian HRD (seleksi dokumen, tes psikotest dan tes IQ).
Proses  seleksi  penerimaan  karyawan  Digital Marketing  Specialist  yang  sekarang  berjalan  dirasakan cukup  sulit  dan  kurang  efektif,  karena  masih menggunakan  proses  yang  konvensional  dengan pengisian  kertas  form  penilaian,  menjadikan  timbul beberapa masalah. Antara lain, evaluasi dilakukan secara manual, yang dapat menimbulkan kesalahan dalam proses perhitungan dan memakan waktu. Selain itu yang menjadi pertanyaan  adalah  pilihan  mana  yang  terbaik  sesuai dengan  rekomendasi  aplikasi  sistem  pendukung keputusan  (SPK),  sehingga  dibutuhkan  sistem  untuk mengurangi  resiko  terjadinya  kesalahan  tersebut  dan mengurangi  waktu  yang  terbuang  percuma.  Untuk mengatasi  beberapa  kendala  tersebut,  maka  diusulkan model SPK agar terciptanya sebuah keputusan yang lebih efektif dan efisien.
Oleh  karena  itu,  perlu  dibangun  sebuah  sistem seleksi  karyawan  Digital  Marketing  Specialist  di  PT Prevala dengan menerapkan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) serta Simple Additive Weighting (SAW). Metode  yang  diterapkan  dalam  penelitian  ini  adalah metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),  yang digunakan untuk mengestimasi bobot kriteria. Proses ini melibatkan  langkah-langkah  seperti  pembuatan  matriks perbandingan  berpasangan,  perhitungan  vektor  eigen, penentuan  skala  prioritas,  serta  evaluasi  Consistency Index  (CI)  dan  Consistency  Ratio  (CR).  Metode  SAW digunakan  untuk  menentukan  prioritas  peringkat alternatif  karyawan  terpilih.  Metode  SAW  juga  dipilih, untuk  antisipasi  apabila  di  kemudian  hari,  akan bertambah kriteria dengan kategori Cost.
Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sebuah SPK  untuk  menentukan  hasil  seleksi  penerimaan karyawan Digital  Marketing  Specialist pada  PT  Prevala (holding company hotel di Jakarta), sehingga didapatkan hasil penentuan melalui ranking nilai alternatif dari yang tertinggi sampai terendah. SPK ini akan mempermudah dalam  perhitungan  penilaian  sehingga  mengurangi kesalahan perhitungan. Penelitian ini akan menghasilkan
rekomendasi karyawan terpilih dengan metode yang tepat melalui  sebuah  aplikasi  SPK  seleksi  penerimaan karyawan.  Melalui  aplikasi  SPK  seleksi  penerimaan karyawan  dengan  menerapkan  metode  AHP  dan  SAW diharapkan dapat membantu pengambil keputusan dalam menentukan  penerimaan  karyawan  secara  obyektif  dan efektif sesuai dengan kebutuhannya.
Penelitian  sebelumnya  [1]  menyatakan  tujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  membangun  sistem pendukung    pengambilan  keputusan  yang  akan membantu mengefektifkan operasional dan meminimalkan  kesalahan  pengambilan  keputusan  saat menerima karyawan baru. Metode AHP digunakan untuk menentukan  nilai  bobot  berdasarkan    kriteria  evaluasi yang  ada  dan  memudahkan  pengklasifikasian  alternatif berdasarkan jarak antara solusi ideal positif dan  negatif.
Melalui  penelitian  lain  [2],  Penelitian  ini memanfaatkan Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan
Teknik Prioritas Urutan
Kemiripan (dengan mempertimbangkan  kriteria  yang  digunakan  untuk memilih  karyawan)  dengan  memasukkan  empat  kriteria sebagai  pertimbangan  dalam  memilih  karyawan  baru. Tujuan  TOPSIS  adalah  menggunakan  metodologi  ini untuk  memberikan  rekomendasi  mengenai  seleksi karyawan. Ini termasuk penyaringan awal, tes psikologis, pelatihan  keselamatan,  dan  wawancara.  Penerapan metode  AHP-TOPSIS  pada  rekomendasi  pegawai menghasilkan pemeringkatan pegawai terbaik berdasarkan kriteria evaluasi yang digunakan. Data yang digunakan meliputi 638 kasus pada bulan Januari hingga Desember.
Pada  publikasi  lainnya  [3],  telah  dikembangkan rancangan skema pengambilan keputusan yang bertujuan untuk  memudahkan  pengambilan  keputusan  yang  tepat pada saat seleksi oleh departemen sumber daya manusia saat  melakukan  proses  rekrutmen  pegawai  dengan menggunakan metodologi “Analytic Hierarchy Process” (AHP)  SPK.  karyawan  baru.  Dari  hasil  kerja  tersebut, kami telah menyusun kerangka rekrutmen pegawai yang memuat  unsur  pertimbangan  subjektif  dan  berdasarkan data  obyektif  yang  membantu  perusahaan  dalam mengambil  keputusan  dalam  merekrut  pegawai  yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan. Kesimpulan dari tulisan ini adalah dengan penerapan SPK  metode AHP pada    RC  hotel,  dapat  meningkatkan  efektivitas  dan efisiensi    pengambilan  keputusan  perekrutan  karyawan baru sesuai departemen yang dibutuhkan.

## 2. DASAR TEORI
Dari  penelitian  sebelumnya,  dituliskan  dalam penelitian  tersebut  bahwa  dengan  aplikasi  SPK  ini
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2 Desember 31, 2023 – Hal. 124
membantu  bagian  kepegawaian  sehingga  dapat mendapatkan  hasil  terbaik  penerimaan  pegawai  secara lebih cepat. Sistem SPK ini menggunakan metode fuzzy SAW  untuk  menghitung  nilai  bobot  kriteria  dan melakukan  proses  pemeringkatan  yang  dinormalisasi. Tetapkan  nilai  bobot  pada  kriteria  tersebut  dan  hitung nilai bobotnya untuk mendapatkan peringkat terbaik. [4]
Menurut penelitian lain [5], metode SAW merupakan metode  yang  menentukan  nilai  optimal  dari  beberapa kriteria  yang  diberikan.  Cara  ini  sangat  cocok  untuk mengidentifikasi  karyawan  yang  dapat  diterima  di  PT. Karya  Sahata  memastikan  pegawai  yang  diserap  berasal dari kelompok dengan gaji tertinggi. Aplikasi ini memiliki layanan registrasi yang memungkinkan Anda memasukkan  data  registrasi  dan  menjalankan  tes  untuk melakukan  orientasi  karyawan  baru  melalui  aplikasi. Hasilnya  disediakan  sebagai  sistem  pendukung pengambilan keputusan dan informasi hasil seleksi dalam proses  manajemen,  seperti  hasil  wawancara,  tes kepribadian, IPK, ujian praktik, dan riwayat kerja.
Dalam  penelitian  yang  berbeda,  disebutkan  bahwa Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dapat  mengatasi  isu pemilihan  model  dengan  memanfaatkan  nilai  prioritas atau  bobot  yang  diberikan  untuk  setiap  keperluan. Metode  SAW  mampu  memberikan  dukungan  dalam proses  pengambilan  keputusan  terkait  perekrutan  staf dengan menyusun peringkat alternatif [6].
Penelitian lain menyatakan bahwa sistem pendukung keputusan  untuk  seleksi  karyawan,  yang  menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW), dipilih karena proses  perankingan  yang  menentukan  nilai  bobot  untuk setiap  atribut  dan  memilih  pilihan  terbaik  dari  berbagai alternatif.  Dengan  kata  lain,  sistem  ini  membantu menentukan  siapa  yang  layak  untuk  diterima  sebagai pegawai  baru  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan. Hasil pengujian sistem ini membuktikan kemudahan dan percepatan  dalam  proses  seleksi  karyawan  baru  serta memberikan  dukungan  kepada  departemen  sumber  daya manusia  (SDM)  dalam  mengambil  keputusan  terkait perekrutan karyawan baru untuk perusahaan [7]
Dalam  sumber  lainnya,  dijelaskan  bahwa  untuk meningkatkan  profesionalisme  dalam  proses  seleksi pegawai,  diperlukan  pembuatan  sistem  pendukung keputusan  yang  dapat  membantu  PDAM  Tirta  Dharma Kota Tegal dalam melakukan seleksi pegawai. Metode yang dipilih  adalah  Simple  Additive  Weighting  (SAW). Keputusan  ini  didasarkan  pada  metode  SAW  karena melibatkan tahap pemeringkatan yang memilih opsi terbaik dari  berbagai  alternatif.  Dalam  konteks  ini,  opsi  terbaik merujuk  kepada  individu  yang  memenuhi  syarat  untuk diterima sebagai pegawai baru sesuai dengan kriteria yang
telah  ditetapkan.  Hasil  penelitian  ini  bertujuan  untuk merancang sistem pendukung keputusan sebagai alat bantu dalam  pengambilan  keputusan  manajerial.  Selain  itu, dengan  adanya  sistem  ini,  proses  seleksi  penerimaan pegawai dapat dilakukan dengan lebih optimal, mengurangi waktu  yang  dibutuhkan  untuk  proses  penyaringan  dan evaluasi pelamar, sehingga lebih efisien [8].
Dari hasil penelitian lain yang telah dilakukan, maka penulis tertarik untuk membuat SPK seleksi penerimaan karyawan Digital Marketing Specialist yang dapat membantu Divisi  Digital  dan  IT  pada  perusahaan  dalam mempermudah menentukan karywan mana yang dipilih. Perbedaan  pada  penelitian  ini  adalah,  penggunaan penggabungan 2 metode, yaitu metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan metode Simple Additive Weighting (SAW), dalam topik penelitian SPK seleksi penerimaan karyawan. Dimana  pada  penelitian  sebelumnya,  untuk  seleksi penerimaan karyawan banyak yang menggunakan hanya 1 metode yaitu metode Simple Additive Weighting (SAW) saja. Selain  itu,  belum  ada  penelitian  yang  mengambil  studi kasus pada hotel untuk seleksi penerimaan karyawan.

## 3. METODOLOGI
Kajian ini diawali dengan merumuskan tugas seleksi karyawan spesialis pemasaran digital dan meliputi proses penelitian  lapangan,  wawancara,  analisis  dokumen,  dan tinjauan  pustaka  yang  meliputi  tinjauan  dan  kajian terhadap  buku  dan  jurnal  yang  berkaitan  dengan permasalahan  tersebut.  Langkah  selanjutnya  adalah mengidentifikasi masalah pengambil keputusan. Selanjutnya,  distribusikan  survei  AHP  dan  SAW  untuk menjaring data yang Anda butuhkan. Langkah selanjutnya adalah  mengumpulkan  data  survei  dan  dokumentasi terkait  permasalahan  yang  teridentifikasi.  Metode  AHP dan  SAW  yang  dipertimbangkan  mempertimbangkan hasil  kuesioner  dan  dokumen  yang  digunakan  oleh pengambil  keputusan.  Selanjutnya,  kami  menganalisis data  dan  dokumen  yang  dikumpulkan  dari  wawancara dengan  pengambil  keputusan.  Langkah  selanjutnya adalah  menerapkan  metode  AHP  dan  SAW.  Langkah selanjutnya  adalah  menentukan  hasil  alternatif  bagi karyawan yang dipilih. Untuk memperoleh umpan balik terhadap  usulan  penerapan  pada  metode  sebelumnya, peneliti  menggunakan  kuesioner  umpan  balik  yang dibagikan kepada pengambil keputusan sebagai pengguna SPK  ini.  Pada  hakikatnya  SPK  bukanlah  pengambil keputusan,  melainkan  hanya  pendukung  keputusan. Orang  yang  mengambil  keputusan  tetaplah  pengambil keputusan. Survei umpan balik kemudian akan diproses
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
dan hasilnya akan tersedia. Tahapan penelitian disajikan dalam gambar 1 berikut ini:
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Agar  penelitian  ini  dapat  diselesaikan,  dibutuhkan data dan informasi yang relevan dengan isu yang sedang diselidiki.  Data  dan  informasi  yang  diperoleh  harus memiliki  kelengkapan  dan  keakuratan  yang  memadai, sehingga dapat digunakan sebagai dasar untuk mengkaji masalah  yang  tengah  dianalisis.  Untuk  mengumpulkan data  dalam  penelitian  ini,  dilakukan  berbagai  metode, termasuk  observasi,  wawancara,  studi  literatur,  serta analisis dokumen.
a. Observasi  berarti  secara  sadar  dan  sistematis mengamati gejala-gejala yang terjadi dan mencatatnya [9].  Observasi  digunakan  karena  penelitian  dapat dilakukan  untuk  mengamati  atau  mengamati perubahan gejala atau gejala sosial yang tumbuh dan berkembang. Observasi adalah suatu teknik atau cara mengamati  kegiatan  yang  sedang  berlangsung  dan mengumpulkan  data  [10].  Kegiatan  ini  dilakukan untuk mengumpulkan data dengan cara pengamatan langsung  di  PT  Prevala,  khususnya  di  hotel  Divisi Digital dan IT, dengan hal-hal yang berkaitan dengan seleksi  penerimaan  karyawan Digital  Marketing Specialist .
b. Wawancara merupakan suatu metode yang digunakan dalam  penelitian  untuk  menggali  informasi  melalui interaksi  tatap  muka  antara  orang  yang  melakukan wawancara  atau  pewawancara  dengan  orang  yang menjadi responden. Proses ini biasanya menggunakan alat bantu yang dikenal sebagai pedoman wawancara [11].  Wawancara  dilakukan  dengan Departemen  Head IT sebagai  pihak  yang  diberikan  wewenang  untuk seleksi  penerimaan  karyawan Digital  Marketing Specialist .
c. Studi Pustaka, menurut Nazir, penelitian kepustakaan adalah  suatu  teknik  pengumpulan  data  yang melibatkan  penelaahan  buku,  literatur,  catatan,  dan
laporan yang berkaitan dengan masalah yang sedang dipecahkan. [11].
Dalam  penelitian  ini,  tinjauan  pustaka  dilaksanakan melalui  kegiatan  membaca  sumber-sumber  seperti buku,  jurnal,  dan  e-book  yang  terkait  dengan  teori Sistem  Pendukung  Keputusan,  teori  Analytical Hierarchy Process (AHP), dan teori Simple Additive Weighting (SAW) .
d. Analisa  Dokumen,  merupakan  analisis  terhadap dokumen-dokumen  terkini  untuk  memperoleh informasi yang sesuai dengan sistem yang dibuat.
Dalam penelitian ini, digunakan teknik wawancara sebagai alat pengumpulan data bersama dengan kuesioner yang  diterapkan  dalam  implementasi  metode  AHP  dan SAW. Wawancara ini dilakukan dengan Corporate Digital dan IT Manager, yang merupakan individu yang memiliki peran  dalam  pengambilan  keputusan  terkait  seleksi penerimaan  karyawan.  Metode  analisis  yang  diterapkan dalam  penelitian  mencakup  analisis  deskriptif  serta metode  AHP  dan  SAW.  Analisis  deskriptif  digunakan untuk merangkum hasil survei, sementara metode AHP dan  SAW  digunakan  sebagai  instrumen  dalam menentukan  seleksi  penerimaan  karyawan  Digital Marketing Specialist di perusahaan.
Untuk mengembangkan sistem pemilihan karyawan Digital  Marketing  Specialist  di  PT  Prevala,  metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting  (SAW)  digunakan.  Proses  AHP  digunakan untuk  menghitung  bobot  kriteria,  melibatkan  langkah- langkah  seperti  pembuatan  matriks  perbandingan berpasangan, eigenvector, penentuan skala prioritas, serta evaluasi  Consistency  Index  (CI)  dan  Consistency  Ratio (CR), yang kemudian diuji menggunakan Software Expert Choice 11.
Metode  SAW  digunakan  untuk  menentukan prioritas  peringkat  alternatif  karyawan  terpilih.  Metode SAW  juga  dipilih,  untuk  antisipasi  apabila  di  kemudian hari, akan bertambah kriteria dengan kategori Cost.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (Decision  Support System)  adalah  sebuah  sistem  yang  secara  keseluruhan dapat  memberikan  solusi  dan  memfasilitasi  komunikasi dalam mengatasi masalah-masalah yang memiliki tingkat struktur  yang  tidak  sepenuhnya  terdefinisi.  Sistem  ini terutama  dirancang  untuk  membantu  dalam  proses pengambilan  keputusan,  di  mana  seorang  manajer  atau kelompok  manajer  dapat  menghadapi  masalah  semi terstruktur  dan  menggunakan  sistem  ini  untuk memperoleh  informasi  serta  rekomendasi  yang  dapat membantu  mereka  dalam  mengambil  keputusan  yang tepat. Sistem pendukung keputusan terdiri dari elemen-
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2 Desember 31, 2023 – Hal. 126
elemen  yang  dapat  terbentuk  dari  bagian-bagian  seperti subsistem  pengelolaan  data,  subsistem  pengelolaan model,  subsistem  antarmuka  pengguna,  dan  subsistem pengelolaan pengetahuan [12].
Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Proses  Hierarki  Analitik  (AHP)  adalah  sebuah metode  yang  dirancang  oleh  Thomas  L.  Saaty,  seorang matematikawan  dari  Universitas  Pittsburgh,  pada  tahun 1970-an. Model pendukung keputusan ini memiliki tujuan untuk mengurai masalah yang kompleks, yang melibatkan banyak faktor atau kriteria, ke dalam bentuk hierarki yang terstruktur. Dalam situasi di mana struktur masalah tidak jelas  dan  data  statistik  yang  akurat  tidak  tersedia,  AHP mengandalkan intuisi manusia sebagai sumber informasi. Secara  dasar,  pendekatan  AHP  memecah  masalah  yang rumit  dan  tidak  terstruktur  menjadi  komponen- komponen  yang  lebih  kecil,  mengatur  komponen- komponen atau variabel-variabel tersebut dalam hierarki, dan  mengumpulkan  penilaian  subyektif  tentang  tingkat kepentingan relatif dari masing-masing variabel tersebut. Hasil  dari  penilaian  ini  diterjemahkan  ke  dalam  nilai numerik,  dan  selanjutnya,  berbagai  penilaian  ini diintegrasikan  untuk  meningkatkan  keakuratan  dan kehandalan AHP sebagai alat pendukung keputusan [13].
Ada  empat  prinsip  dasar  yang  perlu  dipahami dalam AHP, yaitu Dekomposisi, Penilaian Perbandingan, Sintesis  Prioritas,  dan  Konsistensi  Lokal.  Proses pengambilan  keputusan  pada  dasarnya  melibatkan pemilihan  alternatif  yang  tepat.  AHP  mengandalkan hierarki  fungsional  sebagai  alat  utamanya,  di  mana data utama  yang  digunakan  adalah  persepsi  dan  penilaian manusia.
Penyelesaian  persoalan  dengan  menggunakan metode AHP meliputi tahapan berikut:
1) Identifikasi  masalah  dan  tentukan  solusi  yang diinginkan
2) Membangun hierarki dimulai dengan tujuan utama
3) Prioritaskan kriteria dan faktor alternatif
4) Membuat matriks berpasangan
5) Menormalkan  data    dengan  membagi  nilai    setiap elemen    matriks  yang  cocok  dengan  jumlah  nilai setiap kolom.
6) Hitung nilai eigenvector dan periksa konsistensinya, jika  tidak  konsisten,  ulangi  pengumpulan  data (opsional).
7) Periksa  konsistensi  hierarki.  Jika    nilai    CR  >  0,1, penilaian harus diulang lagi.
8) pengujian metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dilakukan  dengan  cara  menghitung  nilai Consistency Index (CI) dan nilai Consistency Ratio (CR).
Langkah-langkah untuk menghitung nilai skala yang konsisten adalah:
a. Kalikan nilai  kolom pertama  dengan prioritas relatif item pertama, nilai  kolom kedua dengan prioritas relatif item kedua, dan seterusnya.
b. Tambahkan baris demi baris.
c. Hasil  jumlah  baris  dibagi  dengan  elemen prioritas relatif yang sesuai.
d. Dengan  membagi  hasil  di  atas  dengan  jumlah elemen, hasilnya disebut nilai eigen  (λ max).
e. Perhitungan Indeks Konsistensi Consistency Index (CI)
Pengukuran ini dimaksudkan untuk mengetahui konsistensi tanggapan yang mempengaruhi validitas hasil. Rumus CI adalah:
𝐶𝐼 = 𝜆 max − 𝑛 𝑛−1 (Rumus 1)
CI   =  Rasio  penyimpangan  (deviasi  )  konsistensi ( consistency index )
λ max = Nilai eigen terbesar dari matriks berordo n
n  = orde matriks
Untuk  mengetahui  apakah  suatu  CI  dalam jumlah  tertentu  sudah  cukup  baik,  perlu  diketahui Consistency Ratio (CR) yang dianggap baik, yaitu jika CR < 0,1.
f. Perhitungan Consistency Ratio (CR)
Tingkat  konsistensi  adalah  parameter  yang digunakan  untuk  memeriksa  apakah  perbandingan berpasangan dilakukan secara konsisten. Rumus CR adalah :
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 (Rumus 2)
CR  = Rasio konsistensi RI  = Index Random
Nilai  Random  Index  (RI)  merupakan  nilai  yang dikeluarkan oleh Oarkridge laboratory .
Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Pembobotan  aditif  sederhana  (SAW)  juga  dikenal sebagai pembobotan aditif. Konsep dasar metode SAW adalah menentukan jumlah tertimbang peringkat kinerja untuk  setiap  alternatif  di  seluruh  atribut  [14].  Metode SAW  memerlukan  proses  untuk  menormalkan  matriks keputusan  (X)  ke  skala  yang  memungkinkan perbandingan  dengan  semua  simbol  alternatif  yang tersedia. Cara ini cukup melakukan langkah normalisasi dengan menampilkan matriks kolom dan baris.
Ada lima tahap yang perlu diikuti dalam penyelesaian masalah menggunakan metode SAW [12]:
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
1)  Pilih  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam  proses pengambilan keputusan, disebut sebagai Cj. 2) Atur bobot untuk setiap kriteria.
3) Identifikasi alternatif yang relevan untuk setiap kriteria.
4)  Konstruksi  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria (Cj),  lalu  normalisasikan  matriks  ini  menggunakan persamaan  yang  sesuai  dengan  tipe  atribut  untuk menghasilkan matriks ternormalisasi, R.
5)  Gunakan  rumus  yang  ditentukan  untuk  melakukan normalisasi tersebut:
R ij =
{ xij Max i xij
, jika j adalah keuntungan (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡)
Min i xij xij ,    jika j adalah biaya (𝑐𝑜𝑠𝑡)
(Rumus 3)
dengan  Rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n.
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:
Vi = ∑ (W j R ij ) n
j=1 (Rumus 4)
Keterangan :
Vi = Rank untuk setiap alternatif
Wj = Nilai Bobot dari setiap kriteria
Rij = Nilai kinerja ternormalisasi
Hasil  akhir  diperoleh  berdasarkan  proses  perangkingan dengan  penambahan  perkalian  matriks  normalisasi  R dengan  vektor  bobot,  dan  dipilih  nilai  tertinggi  sebagai solusi terbaik (Ai). Nilai Vi yang lebih tinggi menunjukkan preferensi terhadap alternatif Ai.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Telah dilakukan wawancara kepada Corporate Digital dan  IT  Manager PT  Prevala    sebagai  personil  pembuat keputusan  yang  menentukan  seleksi  penerimaan karyawan, terkait proses bisnis dan regulasi terkait proses penerimaan karyawan Digital Marketing Specialist pada PT Prevala. Berdasarkan rangkuman hasil wawancara dengan Corporate Digital dan IT Manager PT Prevala, maka aspek atau    grup  kriteria  dan  kriteria  dalam  pemilihan Digital Marketing Specialist , sudah ditentukan oleh Corporate Digital dan IT Manager . Dan tertuang pula dalam form wawancara atau interview . Form wawancara atau interview dapat dilihat pada gambar 2 sebagai berikut:
Gambar 2. Form interview
Dari  hasil  wawancara  dan  analisa  dokumen,  dapat disimpulkan  ada  6  kriteria  dalam  pemilihan Digital Marketing Specialist , ditentukan sebagai berikut:
1. Appearance
2. Bearing 3. Expression
4. Job knowledge
5. Motivation
6. Personality
Dan pada dokumen Form interview, telah ditentukan skala penilaian  ordinal  untuk  penilaian  alternatif  calon karyawan, yaitu dengan skala penilaian.
Data  alternatif  berasal  dari  calon  karyawan Digital Marketing Specialist yang mengirimkan lamarannya ke PT Prevala tahun 2022 dan telah lulus uji seleksi dari HRD dari total 33 pelamar. (seleksi dokumen, tes psikotest dan tes IQ). Calon karyawan ini akan dinilai berdasarkan dari kriteria yang telah ditentukan. Terdapat 8 calon karyawan Digital Marketing Specialist sebagai data alternatif yaitu :
1. Alternatif 1 (A1) = Alisha Jauzallia
2. Alternatif 2 (A2) = Dwi Prasetya
3. Alternatif 3 (A3) = Laurensia Tanjaya
4. Alternatif 4 (A4) = Millat Hanif
5. Alternatif 5 (A5) = Antares
6. Alternatif 6 (A6) = Melisa Aprilia
7. Alternatif 7 (A7) = Maulana Rizky
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2 Desember 31, 2023 – Hal. 128
8. Alternatif 8 (A8) = Riyan Prabowo

## Pengolahan Data dengan AHP
Penilaian data alternatif pada penelitian ini disusun dengan 6 kriteria yang telah ditetapkan, yaitu, Appearance, Bearing,  Expression,  Job  knowledge,  Motivation,  Personality . Dan dengan 8 alternatif yaitu, A1, A2, A3, A4, A5, A6, A7, A8.  Berdasarkan  kriteria  dan  alternatif  ini,  dirancang hierarki  keputusan  yang  dapat  dengan  mudah menjelaskan kompleksitas masalah. Model hierarki AHP untuk  memilih  karyawan  sebagai  spesialis  pemasaran digital ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3 . Struktur Hierarki AHP pemilihan karyawan Digital Marketing
Penetapan  kriteria  diperoleh  dari  hasil  wawancara dan analisa dokumen Form interview . Pembobotan kriteria kemudian  dinilai  dengan  menggunakan  kuesioner  yang memuat perbandingan berpasangan antar kriteria. Setiap kriteria dibandingkan dengan kriteria lainnya, dan angka 1  sampai  9  dibandingkan  secara  berpasangan.  Data perbandingan diperoleh dari hasil kuesioner perbandingan  antar  standar  sebagai  tabel  perbandingan antar standar. Perbandingannya ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Perbandingan Antar Kriteria Kriteria K1  K2 K3  K4   K5  K6 K1 1 1/3  1/3  1/5  1/5  1/5 K2 3 1 1/3  1/5  1/5  1/5 K3 3 3 1 1/3  1/3  1/3 K4 5 5 3 1 1/3  1/3 K5 5 5 3 3 1 1/3 K6 5 5 3 3 3 1
Dimana  K1= Appearance, K2 =  Bearing, K3 = Expression, K4 =  Job  knowledge, K5 =  Motivation, K6 =Personality
Seperti  yang  telah  dijelaskan  pada  Bab  2,  langkah- langkah menghitung nilai bobot kriteria dengan metode AHP adalah sebagai berikut:
1) Langkah pertama adalah mengubah tabel di atas ke desimal..  Angka  perbandingan  pada  tabel sebelumnya  dalam  bentuk  pecahan,  perlu  diubah menjadi  desimal  ke  dalam  matriks,  supaya perhitungan  lebih  mudah  dan  berguna  untuk pembulatan perhitungan untuk langkah berikutnya. Tabel perbandingan antar kriteria diatas pada tahap awal,  adalah  perolehan  data  dari  kuesioner  yang berisi perbandingan data antar kriteria.
[ 1,000 0,333 0,333 0,200 0,200 0,200 3,000 1,000 0,333 0,200 0,200 0,200 3,000 3,000 1,000 0,333 0,333 0,333 5,000 5,000 3,000 1,000 0,333 0,333 5,000 5,000 3,000 3,000 1,000 0,333 5,000 5,000 3,000 3,000 3,000 1,000]
2) Langkah kedua adalah mengalikan matriks itu sendiri (matriks).
3) Langkah  selanjutnya  adalah  mendapatkan  hasil perkalian matriks.
[ 6,000 4,667 2,578 1,778 1,244 0,711 10,000 6,000 3,467 2,311 1,778 1,244 20,000 12,000 6,000 3,867 2,978 2,089 37,333 24,000 11,333 6,000 4,667 3,778 50,667 37,333 19,333 10,000 6,000 4,667
64,000 50,667 27,333 18,000 10,000 6,000]
4) Langkah  keempat  menjumlahkan  hasil  perkalian matriks  setiap  baris  dan  membagi  jumlah  baris matriks dengan jumlah baris seluruhnya. Langkah ini akan menghasilkan eigenvector dari kriteria berupa nilai bobot  kriteria.  Langkah  ini  dengan  kata  lain,  yaitu menghitung  nilai eigenvector yang  dinormalkan, dengan menghitung rata-rata  setiap baris dari tabel normalisasi matriks.
[
16,978 24,800 46,933 87,111 128,000 176,000 __________ + 479,822 ] → [ 16,978  ∶  479,822 24,800 ∶  479,822 46,933 ∶ 479,822 87,111 ∶ 479,822 128,000 ∶ 479,822 176,000 ∶ 479,822] =
[ 0,035
0,052 0,098 0,182 0,267 0,367 __________ + 1,000 ] 5) Pada langkah kelima ditentukan nilai eigenvector dari kriteria., yaitu
K1= Appearance = 0,035
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
K2= Bearing = 0,052
K3= Expression = 0,098 K4= Job knowledge = 0,182
K5= Motivation = 0,267 K6= Personality = 0,367 6) Mendapatkan nilai Consistency Index (CI) menggunakan  (Rumus  1)  diatas,  dengan  n  (jumlah elemen  kriteria)=  6  ,  dan 𝜆 max . 𝜆 max diperoleh dengan  cara  mengkalikan  matriks  dengan eigenvector, lalu hasil perkalian tersebut dibagi lagi dengan eigenvector, kemudian menjumlahkan hasil pembagian tersebut, dan dibagi lagi dengan n (jumlah kriteria).
𝜆 max = 39,3364 / 6
= 6,5561
Maka 𝜆 max = 6,556
Sehingga:
𝐶𝐼 = (𝜆 max −  N) / (N − 1) = (6,556 − 6)/(6 − 1) = 0,1112
Kemudian  menghitung  Ratio  Konsistensi  / Concictency Ratio (CR) dengan R.I. (Random Index) untuk n=6, yaitu 1,24, menggunakan (Rumus 2) diatas:
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,1112 1,24 = 0,0897
Jika  nilai  CR  kurang  dari  0,1  maka  penilaian  AHP dianggap konsisten atau benar dan tidak perlu dilakukan perhitungan  ulang.  Dari  hasil  perhitungan  konsistensi diatas  diperoleh  CR  =  0,0897  artinya  perhitungan konsisten  dan  tidak  perlu  dilakukan  perhitungan  ulang. Hasil akhir nilai bobot acuan dengan metode AHP dapat dilihat pada langkah kelima.

## Pengujian Perhitungan AHP Dengan Expert Choice
Untuk  menguji  perhitungan  Anda  menggunakan metode  AHP,  Anda  dapat  menjalankan  pengujian menggunakan  aplikasi  Expert  Choice.  Aplikasi  Expert Choice  terbukti  andal  dan  memberikan  struktur  untuk keseluruhan proses pengambilan keputusan [15]. Sampai saat ini, Expert Choice 2000 digunakan sebagai perangkat lunak aplikasi untuk pengecekan hasil [16]. Berikut adalah penjelasannya:
1) Nilai perbandingan berpasangan antar kriteria yang dimasukkan  sesuai  kuesioner  ditampilkan  pada Gambar 4.
Gambar 4 . Input nilai perbandingan antar kriteria pada Expert Choice
2) Menampilkan  hasil  prioritas  alternatif  yang ditampilkan  beserta  hasil  eigenvectornya  (lihat Gambar 5).
Gambar 5 . Hasil Prioritas Alternatif pada Expert Choice
Dapat  diambil  kesimpulan  dari  hasil  pengujian menggunakan software Expert Choice pada Gambar 5, bahwa kriteria yang terpenting adalah Personality dengan nilai = 0,373, kemudian kriteria Motivation dengan nilai = 0,257,  kemudian  kriteria Job  knowledge dengan  nilai  = 0,177,  lalu  kriteria Expression dengan  nilai  =  0,099, kemudian  kriteria Bearing dengan  nilai  =  0,056,  dan terakhir adalah kriteria Appearance dengan nilai = 0,038.
Hasil  ini  tidak  berbeda  nyata  dengan  perhitungan yang  sebelumnya  dilakukan  pada  tahap  sebelumnya dengan metode AHP dan kurang lebih konsisten. Dimana kriteria yang terpenting adalah Personality dengan nilai = 0,367, kemudian kriteria Motivation dengan nilai = 0,267, kemudian kriteria Job knowledge dengan nilai = 0,182, lalu kriteria Expression dengan nilai = 0,098, kemudian kriteria Bearing dengan nilai = 0,052, dan terakhir adalah kriteria Appearance dengan nilai = 0,035.
Oleh karena itu perhitungan yang dilakukan dengan metode AHP pada tahap awal dianggap tepat. Nilai bobot acuan yang dihasilkan selanjutnya dapat digunakan untuk perhitungan  selanjutnya  dengan  menggunakan  metode SAW.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2

## Pengolahan  Data  dengan  SAW  (Simple  Additive Weighting)
Untuk  mengolah  data  dengan  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW),  harus  ditentukan  kriteria klasifikasinya  terlebih  dahulu.  SAW  memiliki  dua  jenis kriteria:  manfaat  (Benefit)  dan  biaya  (Cost).  Jika  nilai maksimalnya  paling  baik  maka  kriterianya  tergolong praktis (Benefit). Dan jika nilai minimumnya paling baik maka kriterianya tergolong biaya (Cost). Berdasarkan hal tersebut,  enam  kriteria  yang  diidentifikasi  dikategorikan pada Tabel 2.

## Tabel 2 . Tabel Penggolongan Kriteria
Kode Kriteria Nama Kriteria  Kategori Nilai eigenvector dari AHP K1 Appearance benefit 0,035 K2 Bearing benefit 0,052 K3 Expression benefit 0,098 K4 Job knowledge benefit 0,182 K5 Motivation benefit 0,267 K6 Personality benefit 0,367
Metode SAW menormalkan matriks ke dalam skala yang dapat dibandingkan dengan seluruh alternatif rating yang  ada.  Hal  ini  dikarenakan  terdapat  beberapa kecenderungan pada standar yang ada. Langkah-langkah untuk menyelesaikan normalisasi seperti yang dijelaskan pada  rumus  metode  SAW  yang  telah  dijelaskan sebelumnya.
Langkah  pertama  adalah  menyusun  nilai-nilai alternatif  yang  didapat  dari  penilaian Decision  Maker melalui  form  penilaian interview ,  ke  dalam  sebuah  tabel. Pada  penelitian  ini,  tabel  yang  menunjukan  data  nilai alternatif adalah tabel 3 Data nilai alternatif.
Tabel 3 . Tabel Data nilai alternatif Alternatif calon karyawan Digital Marketing Specialist Kriteria K1  K2  K3  K4  K5  K6 Alternatif  1  (A1)  = Alisha Jauzallia 5
4 4 5 5 5
Alternatif 2 (A2) = Dwi Prasetya 4 4 2 2 3 3 Alternatif  3  (A3)  = Laurensia T. 3 3 3 3 3 3 Alternatif  4  (A4)  = Millat Hanif 2 2 3 2 2 2 Alternatif  5  (A5)  = Antares 4 4 4 2 4 3 Alternatif  6  (A6)  = Melisa Aprilia 2 4 4 4 3 2 Alternatif  7  (A7)  = Maulana Rizky 4 4 3 3 3 3 Alternatif  8  (A8)  = Riyan Prabowo 4 3 2 3 3 2
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  normalisasi matriks yang diperoleh dari tabel data evaluasi pada Tabel 3 dan menghitung nilai setiap pilihan berdasarkan kriteria sesuai  rumus  kelompok  kriteria.  Dengan  cara  ini diperoleh  nilai  standar  untuk  metode  SAW.  Hal  ini ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4 . Tabel Normalisasi metode SAW
Alternatif calon karyawan Digital Marketing Specialist Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 Alternatif  1 (A1) = Alisha Jauzallia 1,000  1,000  1,000  1,000  1,000  1,000 Alternatif  2 (A2)  =  Dwi Prasetya 0,800  1,000  0,500  0,400  0,600  0,600 Alternatif  3 (A3) = Laurensia T. 0,600  0,750  0,750  0,600  0,600  0,600 Alternatif  4 (A4)  =  Millat Hanif 0,400  0,500  0,750  0,400  0,400  0,400 Alternatif  5 (A5) = Antares 0,800  1,000  1,000  0,400  0,800  0,600 Alternatif  6 (A6) = Melisa Aprilia 0,400  1,000  1,000  0,800  0,600  0,400 Alternatif  7 (A7) = 0,800  1,000  0,750  0,600  0,600  0,600
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
Maulana Rizky Alternatif  8 (A8)  =  Riyan Prabowo 0,800  0,750  0,500  0,600  0,600  0,400
Mulai  dari  nilai  normalisasi  yang  diperoleh  pada Tabel  4,  kami  melengkapinya  menggunakan  langkah- langkah metode SAW yang dijelaskan sebelumnya. Pada langkah  terakhir,  nilai  alternatif  terbaik  dihitung.  Untuk memperoleh  pemeringkatan  calon  Digital  Marketing Specialist terbaik, maka nilai eigen alternatif setiap kriteria (Tabel 3) dikalikan dengan nilai normalisasi (Tabel 4) dan dijumlahkan setiap alternatif sesuai rumus. Hasil akhirnya adalah peringkat calon spesialis pemasaran digital masing- masing karyawan, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 5.

## Tabel 5 . Tabel Hasil Akhir Peringkat calon karyawan
Digital Marketing Specialist Calon karyawan Digital Marketing Specialist Nilai Akhir Peringkat Alternatif  1  (A1)  =  Alisha Jauzallia 1,000 1 Alternatif 2 (A2) = Dwi Prasetya 0,582 6 Alternatif 3 (A3) = Laurensia T. 0,622 4 Alternatif 4 (A4) = Millat Hanif 0,439 8 Alternatif 5 (A5) = Antares 0,684 2 Alternatif 6 (A6) = Melisa Aprilia  0,616 5 Alternatif  7  (A7)  =  Maulana Rizky 0,642 3 Alternatif  8  (A8)  =  Riyan Prabowo 0,532 7
Dari  tabel  5,  terlihat  bahwa  calon  karyawan Alisha Jauzallia  yang  mendapatkan  perolehan  tertinggi  1,000, maka Alternatif 1 (A1) = Alisha Jauzallia adalah karyawan Digital  Marketing  Specialist terpilih.  Namun  hasil pemeringkatan  ini  hanya  membantu  pengambil keputusan  dalam  memberikan  rekomendasi  untuk mendukung  keputusannya.  Pengambil  keputusan  tetap menjadi pengambil keputusan langsung.

## Perancangan Sistem
a. Perancangan Basis Data
Model database ini dikembangkan untuk pengembangan sistem  pendukung  keputusan.  Perancangan  model database  direpresentasikan  dalam  bentuk  Entity- Relationship Diagram (ERD).  Hal  ini ditunjukkan pada Gambar 6 di bawah ini:
Gambar 6. Entity Relationship Diagram (ERD)
Aplikasi SPK yang akan dihasilkan, dibuat menggunakan rancangan  UML,  salah  satunya  adalah  dengan Use  Case Diagram .  Berikut  adalah Use  Case Diagram untuk  file master, proses dan laporan.

## Use Case Diagram
Pada  file  master  akan  terdapat  input  data  kriteria  dan input data alternatif, seperti yang terlihat pada gambar 7.
Gambar 7 . Use Case Diagram Master
Pada  bagian  proses,  akan  terdapat  entry  perbandingan kriteria,  yang  akan  memproses  perhitungan  bobot kriteria. Lalu entry nilai alternatif, dan cetak laporan hasil peringkat seleksi, seperti yang terlihat pada gambar 8.
Gambar 8 . Use Case Diagram Proses
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
Pada bagian laporan akan terdapat entry hasil keputusan sekaligus cetak hasil keputusan dan  cetak laporan hasil peringkat seleksi seperti yang terlihat pada gambar 9.
Gambar 9 . Use Case Diagram Laporan

## Hasil Tampilan Layar
Pada  saat  pertama  sistem  dijalankan,  maka  akan muncul form menu utama yang terlihat pada gambar 10. Terdapat 4 menu yaitu data master, Proses, Laporan, dan Manajemen Pengguna.
Gambar 10. Tampilan layar Menu Home
Menu  data  master  input  data  calon  manajer  dapat dilihat pada gambar 11.
Gambar 11. Tampilan layar Form Input Data Alternatif
Form  untuk  entry  perbandingan  kriteria  dengan perbandingan kriteria dapat dilihat pada gambar 12.
Gambar 12. Tampilan layar Form Perbandingan Kriteria
Form  untuk  Proses  Hitung  Bobot  Kriteria  dengan perbandingan kriteria dapat dilihat pada gambar 13.
Gambar 13. Form Proses Hitung Bobot Kriteria
Form  untuk  Penilaian  Seleksi  Calon  Karyawan  dapat dilihat pada gambar 14
Gambar 14. Form Penilaian Seleksi Calon Karyawan
Form untuk hasil rangking Hasil Peringkat Seleksi dapat dilihat pada gambar 15.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
Gambar 15. Keluaran layar Form Hasil Peringkat Seleksi Karyawan
Telah  dijalankan  aplikasi  SPK  ini  untuk  pengambil keputusan dan melakukan survei umpan balik. Kuesioner umpan balik ditunjukkan pada Gambar 16, 17, dan 18.
Gambar 16. Kuesioner Feedback -1
Gambar 17. Kuesioner Feedback -2 Gambar 18. Kuesioner Feedback -3
Survei umpan balik menunjukkan bahwa pengambil keputusan setuju dengan hasil penelitian yang diperoleh. Yaitu Alternatif 1 (A1) = Alisha Jauzallia adalah karyawan Digital Marketing Specialist terpilih.
Pengujian penelitian dilakukan oleh peneliti dengan menggunakan  Kuesioner User  Acceptance  Test yang  diisi oleh Decision  Maker sebagai  pengguna  aplikasi  SPK tersebut. Kuesioner User Acceptance Test dapat dilihat pada gambar 19  dan 20.
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
Gambar 19. Kuesioner User Acceptance Test -1 Gambar 20. Kuesioner User Acceptance Test -2
Berdasarkan hasil kuesioner User Acceptance Test tersebur,
maka  didapatkan hasil yaitu:
1. Pengguna aplikasi yang telah memilih jawaban Tidak Setuju (TS) mendapat skor 0%
2. Pengguna aplikasi yang telah memilih jawaban Setuju (S) mendapat skor 75%, yaitu 6 jawaban Setuju dari 8 pertanyaan.
3. Pengguna  aplikasi  yang  telah  memilih  jawaban Sangat  Setuju  (SS)  mendapat  skor  25%,  yaitu  2 jawaban Sangat Setuju dari 8 pertanyaan.
Oleh  karena  itu,  dari  hasil  pengujian  kuisioner pengujian  penerimaan  pengguna  dapat  disimpulkan bahwa  para  pengguna  aplikasi  yaitu  para  pengambil keputusan  menyetujui  adanya  sistem  aplikasi  yang mendukung  proses  pengambilan  keputusan  pemilihan produk.  Karyawan  Spesialis  Pemasaran  Digital.  Hal  ini dibuktikan dengan skor 75% pada survei User Acceptance Test untuk setuju (S) menggunakan metode ini.
Adapun  saran  untuk  penelitian  selanjutnya,  dapat menerapkan  penelitian  dengan  metode  yang  berbeda, atau  dapat  pula  membangun  implementasi  sistem  yang berbasis  mobile.  Dengan  demikian,  dapat  ditemui beragam metode dan aplikasi sistem.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan kajian atas hasil analisis data yang telah dilakukan maka dapat disimpulkan beberapa hal berikut. Dengan adanya aplikasi SPK, pemilihan karyawan Digital Marketing  Specialist dapat  dilakukan  secara  obyektif,  dan efektif oleh Divisi Digital dan IT, dengan menggunakan metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple Additive  Weighting (SAW).  Dari  hasil  wawancara  atau interview  pula,  dapat  disimpulkan  ada  6  kriteria  dalam pemilihan karyawan Digital Marketing Specialist , yang telah ditetapkan,  yaitu Appearance,  Bearing,  Expression,  Job knowledge,  Motivation, dan Personality. Dan  dengan  8  data alternatif diambil dari calon karyawan Digital Marketing Specialist  yang  mengirimkan  lamarannya  ke  PT  Prevala tahun 2022 dan telah lulus uji seleksi dari HRD dari total 33 pelamar (seleksi dokumen, tes psikotest dan tes IQ). Calon karyawan ini akan dinilai berdasarkan dari kriteria yang telah ditentukan. Terdapat 8 calon karyawan Digital Marketing  Specialist  sebagai  data  alternatif  yaitu  Alisha Jauzallia, Dwi Prasetya, Laurensia Tanjaya, Millat Hanif, Antares, Melisa Aprilia, Maulana Rizky, Riyan Prabowo. Kemudian,  perhitungan  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria yang  ditentukan,  dapat  terlihat  kriteria  mana  yang  lebih penting  dibandingkan  kriteria  lainnya.  Perhitungan  nilai bobot kriteria ini dilakukan dengan menggunakan metode
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
Analytical  Hierarchy  Process (AHP).  Dimana  kriteria  yang terpenting  adalah  Personality  dengan  nilai  =  0,367, kemudian  kriteria  Motivation  dengan  nilai  =  0,267, kemudian  kriteria  Job  knowledge  dengan  nilai  =  0,182, lalu kriteria Expression dengan nilai = 0,098, kemudian kriteria Bearing dengan nilai = 0,052, dan terakhir adalah kriteria  Appearance  dengan  nilai  =  0,035.  Dengan demikian,  nilai  bobot  kriteria  yang  didapatkan,  dapat digunakan untuk perhitungan berikutnya dengan metode SAW.  Dengan  adanya  aplikasi  SPK  untuk  pemilihan karyawan Digital Marketing Specialist dengan metode yang AHP  dan  SAW,  dapat  memberikan  rekomendasi karyawan Digital  Marketing  Specialist bagi Decision  Maker . Dari hasil akhir penelitian, terlihat bahwa calon karyawan Alisha  Jauzallia  yang  mendapatkan  perolehan  tertinggi 1,000,  maka  Alternatif  1  (A1)  =  Alisha  Jauzallia  adalah karyawan  Digital  Marketing  Specialist  terpilih. Berdasarkan  hasil  penelitian  tersebut,  maka  tanggapan Corporate Digital dan IT Manager sebagai Decision maker , yang  dituliskan  dalam  kuesioner feedback atau  umpan balik,  menyatakan  Setuju  dengan  hasil  penelitian  yang dihasilkan. Yaitu Alisha Jauzallia sebagai karyawan Digital Marketing Specialist yang terbaik/terpilih dengan hasil akhir 1,000.  Hal  ini  didasarkan  pada  prinsip  hasil  dari  SPK, sebagai  rekomendasi  pendukung  keputusan.  Kemudian dari hasil pengujian melalui kuesioner User Acceptance Test , dapat diambil kesimpulan bahwa pengguna aplikasi yaitu Decision  Maker,  menyatakan  setuju  dengan  adanya aplikasi  sistem  tersebut  untuk  mendukung  proses pengambilan  keputusan  pemilihan  karyawan Digital Marketing  Specialist .  Hal  ini  terbukti  dari  nilai  kuesioner User  Acceptance  Test dengan  hasil  Setuju  (S)  dengan diterapkannya  aplikasi  SPK  dengan  metode  AHP  dan SAW, dan mendapat nilai 75%.

## 6. UCAPAN TERIMA KASIH
Atas  terlaksananya  penelitian  ini,  kami  ucapkan terima  kasih  kepada  pihak-pihak  yang  telah  membantu dalam  pelaksanaan  penelitian.  Secara  khusus  kami ucapkan  terima  kasih  terutama  kepada  PT  Prevala  dan Universitas Budi Luhur.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R. Agusli, M. I. Dzulhaq, dan F. C. Irawan, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan Metode AHP- Topsis,” AJCSR [Academic J. Comput. Sci. Res. , vol. 2, no. 2, hal. 35 – 40, 2020.
[2] M. F. Rozi, E. Santoso, dan M. T. Furqon,
“Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Baru menggunakan Metode AHP dan TOPSIS,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu
Komput. , vol. 3, no. 9, hal. 8361 – 8366, 2019.
[3] Yulistia, R. Andira Lesmono, dan R. Harefa, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Menggunakan Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) Hotel RC Di Palembang,” JTSI , vol. 1, no. 1, hal. 65 – 72, 2020.
[4] W. Verina, Y. Andrian, dan I. F. Rahmad, “Penerapan Metode Fuzzy Saw Untuk
Penerimaan Pegawai Baru (Studi Kasus : Stmik
Potensi Utama),” Sisfotenika , vol. 5, no. 1, hal.
60 – 70, 2015, [Daring]. Tersedia pada: http://sisfotenika.stmikpontianak.ac.id/index.p hp/ST/article/view/23.
[5] A. Rikki, M. Marbun, dan J. R. Siregar, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Dengan Metode SAW Pada PT. Karya Sahata Medan,” J. Informatics Pelita Nusant. , vol. 1, no. 1, hal. 38 – 46, 2016.
[6] E. Ismanto dan N. Effendi, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW),”
SATIN - Sains dan Teknol. Inf. , vol. 03, no. 01, hal. 1 – 9, 2017.
[7] S. S. Sundari dan Y. F. Taufik, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Baru Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” Sisfotenika , vol. Vol. 4, no. No 2, hal. 140 – 151, 2014.
[8] A. Alim Murtopo dan R. Aynuning Putri,
“Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Pegawai Menggunakan Metode SAW pada PDAM Tirta Dharma Tegal Decision Support System Design Selection Recruitment of Employees Using Simple Additive Weighting (SAW) Method in PDAM Tirta Dharma Tegal,” Citec J. , vol. 3, no. 2, hal.
135 – 148, 2016.
[9] Sugiyono, Metode penelitian kuantitatif dan kualitatif dan R&D [Quantitative and qualitative and R & D research methods] . 2013.
[10] N. S. Sukmadinata, Metode Penelitian Pendidikan . Bandung: Bandung, 2013.
[11] M. Nazir, Metode Penelitian Edisi ke 9 . Ghalia Indonesia. Bogor, 2014.
[12] E. Turban, T.-P. Liang, dan J. E. Aronson, Decision Support Systems and Intelligent Systems:(International Edition) . Pearson Prentice- Hall Upper Saddle River, NJ, USA:, 2005.
[13] T. L. Saaty, “What is the analytic hierarchy process?,” in Mathematical Models for Decision Support , Berlin, Heidelberg: Springer, 1988, hal. 109 – 121.
[14] Sri Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, dan R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making
e-ISSN 2745-7265 p-ISSN 2088-5555 EXPERT Vol. 13 No. 2
(Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[15] Fitriyani dan E. Helmud, “Pemilihan Paket Internet Android Pada Operator Telepon GSM Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” J. Sist. Inf. , vol. 8, no. 1, hal. 871 – 946, 2016.
[16] B. Rianto dan R. Van Halen, “Penerapan Metode AHP untuk Pemilihan Kendaraan Sepeda Motor Matic Studi Kasus Dialer Honda
Peranap,” Riau J. OfComputer Sci. , vol. 2, no. 1, hal. 13 – 22, 2016.