JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 1, Des 2018, hlm. 53 - 60                                         ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.294 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN PEGAWAI DI STMIK ROYAL METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING

## Afrisawati
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal Kisaran Jl. Prof. M. Yamin 173 Kisaran, Sumatera Utara 21222, Telp : (0623) 41079 E-mail : afrisawaty@gmail.com
Abstrack : New Employee Recruitment on campus STMIK ROYAL. In the selection usually the  campus  will  provide  several  series  of  tests  to  determine  the  ability  and  personal  of  the prospective employee. Data test results  will  be stored in an archive or computer in the form of  tables  that  create  data  and  value  of  each  test  participant.  Based  on  the  current  employee recruitment  system  HR  has  difficulty  in  selecting  and  evaluating  the  competent  employees. To  overcome  this  made  a  decision  support  system  of  new  employee  acceptance  especially part  of  laboratory  assistant.  For  determine  employees  who  will  be  accepted,  then  built  a computerized  decision-making  system  that  is  able  to  facilitate  the  process  of  receiving  new employees.  the  determination  and  identification  of  labor  by  using  SAW  method  (Simple additive  weighting)  is  a  method  that  can  find  a  best  alternative  from  various  alternatives based on predetermined criteria. The point is that the method determines the weight value for each  criterion.  The  best  alternatives  are  those  who  are  eligible  to  be  employees  based  on predetermined criteria. Assessment is done by finding the value of weight for each criterion, then  conducted  the  ranking  process  that  will  determine  the  optimal  alternative  that  is  the employee  who  will  be  considered  by  the  decision  maker  to  become  employees  at  the company.  This  decision  support  system  will  be  able  to  assist  the  human  resources  in determining the recruitment of new employees, especially the assistant laboratory at STMIK ROYAL.
Keywords: assessment criteria, SAW method, decision support system.
Abstrak :  Penerimaan  Karyawan  baru  pada  kampus  STMIK  ROYAL. Dalam  penyeleksian biasanya  pihak  kampus  akan  memberikan  beberapa  rangkaian  tes  untuk  mengetahui kemampuan  serta  pribadi  dari  calon  pegawai  tersebut.  Data  hasil  tes  tersebut  nantinya  akan disimpan dalam suatu arsip ataupun komputer yang berupa tabel yang membuat data dan nilai masing-masing  peserta  tes.  Berdasarkan  system  penerimaan  pegawai  yang  berjalan  saat  ini SDM mengalami kesulitan dalam menyeleksi dan mengevaluasi pegawai yang berkompeten. Untuk  mengatasinya  dibuat  suatu  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  pegawai  baru khususnya bagian asisten laboraturium.Untuk menentukan pegawai yang akan diterima, maka dibangun sebuah sistem pengambilan keputusan terkomputerisasi yang mampu memudahkan proses  penerimaan  pegawai  baru . penentuan  dan  identifikasi  tenaga  kerja  dengan menggunakan  metode  SAW  ( Simple  additive  weighting )  adalah  metode  yang  dapat  mencari suatu  alternatif  terbaik  dari  berbagai  alternatif  berdasarkan  kriteria  –  kriteria  yang  telah ditentukan.  Intinya  bahwa  metode  tersebut  menentukan  nilai  bobot  pada  setiap  kriteria. Alternatif  terbaik  yang  dimaksud  adalah  yang  berhak  menjadi  pegawai  berdasarkan  kriteria yang  telah ditentukan. Penilaian dilakukan dengan mencari  nilai bobot untuk  setiap kriteria, kemudian dilakukan proses perangkingan yang akan menentukan alternatif optimal yaitu para
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 1, Des 2018, hlm. 53 - 60                                         ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.294 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
pegawai yang akan dipertimbangkan oleh pengambil keputusan untuk menjadi pegawai pada perusahaan tersebut. Sistem pendukung keputusan ini nantinya dapat mambantu pihak SDM dalam  menentukan  perekrutan  karyawan  baru  khususnya  asisten  laboraturium  di  STMIK ROYAL.
Kata Kunci : kriteria penilaian, metode SAW, sistem pendukung keputusan.

## PENDAHULUAN
Salah  satu  faktor  pendukung perkembangan  kampus  adalah  sumber daya  manusia  yang  berkualitas,  sehingga menjadi hal yang penting dalam penyeleksian  calon  pegawai  secara  tepat, sehingga  menghasilkan  pegawai  yang  sesuai dengan  kebutuhan   kampus.  Seringkali dalam Penerimaan pegawai baru menjadi  hal  yang  sulit  karena  harus sesuai  dengan  criteria  yang  dibutuhkan kampus. Dalam penyeleksian biasanya pihak kampus akan memberikan beberapa rangkaian
tes untuk
menegetahui  kemampuan  serta  pribadi dari  calon  pegawai  tersebut.  Data  hasil tes  tersebut  nantinya  akan  disimpan dalam  suatu  arsip  ataupun  komputer yang  berupa  tabel  yang  membuat  data dan  nilai  masing-masing  peserta  tes. Berdasarkan system penerimaan pegawai  yang  berjalan  saat  ini  SDM mengalami  kesulitan  dalam  menyeleksi dan mengevaluasi pegawai yang berkompeten. Untuk mengatasinya diperlukan  aplikasi  system  pendukung keputusan  yang  akan  membantu  bagian SDM    dalam  proses  penyeleksian pegawaiuntuk menentukan pegawai mana yang diterima.
Untuk  menentukan  pegawai  yang akan  diterima,  maka  dibangun  sebuah sistem  pengambilan  keputusan  terkom- puterisasi  yang  mampu  memudahkan
proses penerimaan pegawai baru . penentuan  dan  identifikasi  tenaga  kerja dengan  menggunakan  metode  SAW ( Simple  additive  weighting )  adalah metode  yang  dapat  mencari  suatu alternatif terbaik dari berbagai alternatif berdasarkan  kriteria  –  kriteria  yang telah ditentukan. Intinya bahwa metode tersebut  menentukan  nilai  bobot  pada setiap  kriteria.  Alternatif  terbaik  yang dimaksud  adalah  yang  berhak  menjadi pegawai berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.  Penilaian  dilakukan  dengan mencari  nilai  bobot  untuk  setiap kriteria,  kemudian  dilakukan  proses perangkingan  yang  akan  menentukan alternatif  optimal  yaitu  para  pegawai yang akan dipertimbangkan oleh pengambil  keputusan  untuk  menjadi pegawai pada perusahaan tersebut. Alasan  memilih  metode SAW karena metode ini memiliki keunggulan. Diantaranya adalah mudah dimengerti, lebih fleksibel, dapat memecahkan  persoalan  yang  kompleks dan melakukan pembelajaran berdasarkan pengetahuan dan pengalaman manusia dalam memecahkan suatu masalah. Berdasarkan latar belakang diatas maka salah satu bentuk upaya dalam pelaksanaanya  diperlukan  suatu  Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai di STMIK ROYAL menggunakan Metode SAW. Sesuai  dengan  latar  belakang
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 1, Des 2018, hlm. 53 - 60                                         ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.294 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
masalah  di  atas  maka  dijabarkan beberapa rumusan masalah yaitu: Bagaimana merancang sistem pendukung keputusan penerimaan pegawai di STMIK ROYAL .Bagaimana  menerapkan  metode  SAW dalam  penerimaan  pegawai  di  STMIK ROYAL  yang  diaplikasikan  berbasis web . Ruang lingkup pembahasan dalam penelitian ini adalah mengangkat pembahasan mengenai sistem penerimaan pegawai di STMIK ROYAL  Kisaran.  Khususnya  pegawai asisten laboraturium. Sistem pendukung keputusan yang
akan dibangun menggunakan  metode Simple  Additive [Weighting , sistem ini dirancang
menggunakan  bahasa  pemrograman PHP & MySQL .

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  atau  dikenal  dengan Decision
Support  System (DSS), pada  tahun
1970-an sebagai pengganti istilah Management Information System (MIS). Pada dasarnya sistem pendukung keputusan merupakan pengembangan  lebih  lanjut  dari  MIS yang dirancang sedemikian rupa
sehingga  bersifat  interaktif  dengan pemakainya.  Maksud  dan  tujuan  dari SPK, yaitu untuk mendukung pengambil keputusan memilih alternatif keputusan yang merupakan hasil pengolahan  informasi-informasi  yang diperoleh/tersedia dengan menggunakan  model-model  pengambil keputusan  serta  untuk  menyelesaikan masalah-masalah  bersifat  terstruktur,
semi  terstruktur  dan  tidak  terstruktur [1].
Komponen-komponen tersebut membentuk  sistem  aplikasi  sistem pendukung keputusan yang bisa dikoneksikan  ke  intranet  perusahaan, esktranet,  atau  internet.  Arsitektur  dari sistem pendukung
keputusan ditunjukkan pada gambar berikut  [2]:

## Gambar 1 Arsitektur Sistem Pendukung Keputusan
Metode Simple Additive Weighting
Metode  SAW  merupakan  metode MADM  yang  paling  sederhana  dan paling  banyak  digunakan.  Metode  ini juga  metode  yang  paling  mudah  untuk diaplikasikan, karena mempunyai algoritma  yang  tidak  terlalu  rumit. Metode  SAW  sering  juga  dikenal sebagai  metode  penjumlahan  terbobot [3].  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  diperbandingkan  dengan semua  rating  alternatif  yang  ada [3].
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 1, Des 2018, hlm. 53 - 60                                         ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.294 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Dimana : Rij : Rating kinerja ternormalisasi Maximum:  Nilai  maksimum  dari  setiap baris dan kolom
Minimum:  Nilai  minimum  dari  setiap baris dan kolom Xij: Baris dan kolom dari matriks Dimana  rij  adalah  rating  kinerja ternormalisasi  dari  alternatif  Ai  pada atribut  Cj;  i=1,2,...,m  dan  j=1,2,...,n. Nilai preferensi untuk setiap alternative (Vi) diberikan sebagai:
Gambar 3: Formula untuk mencari nilai preverensi Vi : Nilai Akhir Alternative Wi : Bobot yang telah ditentukan Rij : Normalisasi matriks Nilai Vi yang lebih besar
mengindikasikan  bahwa  alternatif  ai lebih terpilih.

## METODE
Observasi Mengidentifikasi dan menganalisis masalah Analisis masalah pada
penelitian  ini  dilakukan  dengan  dua metode yaitu metode deskriptif.
Metode  Deskriptif.  Pada  metode  ini data  yang  ada  dikumpulkan,  disusun, dikelompokkan  dan  dianalisis  sehingga diperoleh beberapa gambaran yang jelas pada masalah yang akan dibahas. Pengumpulan Data
Adapun  metode  pengumpulan data yang dilakukan oleh penulis adalah sebagai berikut:
a. Observasi
Yaitu  metode  pengumpulan  data melalui  pendekatan  ke  lapangan
dengan  mengambil  data-data  yang ada  di  lapangan  atau  melakukan peninjauan  secara  langsung  ke objek  yang  diteliti  dan  dapat dilakukan dengan cara:
b. wawancara ( Interview ),
penulis melakukan wawancara ( take  and  give )  kepada  bapak kepala dinas beserta staf-nya untuk memperoleh keterangan-keterangan
yang lebih komplit.
c. Dokumen Penulis mengumpulkan berupa dokumen-dokumen yang diperlukan  dari tempat-tempat  riset terkait  yang  digunakan  untuk keperluan penelitian. d. Kuesioner Penulis memberikan kuesiner kepada  staf-staf  yang  ada  pada instansi terkait.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil Pemberian Bobot Per Kriteria langkah  awal  metode  Simple  Additive Weighting adalah pemberian nilai bobot di setiap kriteria penerimaan karyawan. Ada  5  kreteria  dalam  penelitian  ini, dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel.1 Pemberian bobot Perkreteria
Keterangan Bobot C1 Seleksi Berkas/ Jurusan/Pendidikan Terakhir 0.6 C2 Bekerjasama Tim 0.8 C3 Kemampuan Merakit Komputer 0.8 C4 Kemampuan Instalasi Komputer 1 C5 Kemampuan Instalasi Jaringan 0.8 C6 Wawancara 0.4
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 1, Des 2018, hlm. 53 - 60                                         ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.294 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi

## Tabel. 2 untuk criteria 1 (C1)
Seleksi Berkas Nilai Keterangan 1 0,2 Jurusan MI/D3 2 0,4 Jurusan MI/D3/Sertifikat Keahlian 3 0,6 Jurusan TK/D3 4 0,8 Jurusan TK/D3/Sertifikat Keahlian 5 1 Jurusan SK/S1 Tabel. 3 untuk criteria 2 (C2) Bekerjasama Tim Nilai Keterangan 1 0,2 Sangat buruk 2 0,4 Buruk 3 0,6 Cukup 4 0,8 Baik 5 1 Sangat Baik Tabel. 4 untuk criteria 3 (C3) Kemampuan merakit Komputer Nilai Keterangan 1 0,2 Sangat buruk 2 0,4 Buruk 3 0,6 Cukup 4 0,8 Baik 5 1 Sangat Baik
Tabel. 5 untuk criteria 4 (c4) Kemampuan instalasi komputer Nilai Keterangan 1 0,2 Sangat buruk 2 0,4 Buruk 3 0,6 Cukup 4 0,8 Baik 5 1 Sangat Baik Tabel. 6 untuk criteria 5 (C5) Kemampuan instalasi jaringan Nilai Keterangan 1 0,2 Sangat buruk 2 0,4 Buruk 3 0,6 Cukup 4 0,8 Baik 5 1 Sangat Baik Tabel .7 untuk criteria 6 (C6) Wawancara Nilai Keterangan 1 0,2 Sangat buruk 2 0,4 Buruk 3 0,6 Cukup 4 0,8 Baik 5 1 Sangat Baik
Tabel. 8 data hasil Penilaian
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 Fauzi Ahmad 0.4 0.4 0.4 0.6 0.8 0.6 Sahren 0.6 0.4 0.8 0.6 0.8 0.6 Ricky 0.2 0.4 0.8 0.6 0.8 0.4 Rudy Hermawan 0.2 0.4 0.4 0.4 0.4 0.2 Riko 0.4 0.4 0.2 0.2 0.4 0.2 Ridwan 0.2 0.4 0.8 0.4 0.6 0.4 Hendra Kurniawan 0.4 0.4 0.2 0.2 0.2 0.4 Junaidi 0.6 0.4 0.8 0.2 0.6 0.4 Widra Widhana 0.4 0.4 0.8 0.4 0.6 0.4
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 1, Des 2018, hlm. 53 - 60                                         ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.294 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Matriks  keputusan  dibuat  dari  tabel kecocokan sebagai berikut:
Normalisasi matrik
a. Kriteria Seleksi
berkas/Jurusan/Pendidikan Terakhir R11 : R21 : R31 : R41 : R51 : R61 : R71 : R81 : R91 : b. Kriteria bekerjasama tim
R21
R22
R23 R24 R25 R26 R27 R28 R29
c. Kriteria Kemampuan merakit komputer R31 R32 R33 R34 R35 R36 R37 R38 R39
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 1, Des 2018, hlm. 53 - 60                                         ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.294 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
Kriteria Kemampuan instalasi komputer R41 R42 R43 R44 R45 R46 R47 R48 R49 d. Kriteria Kemampuan Instalasi Jaringan R51 R52 R53 R54 R55 R56
R57 R58 R59 e. Kriteria Wawancara R61 R62 R63 R64 R65 R66 R67 R68 R69
Melakukan  proses  perangkingan  dengan bobot variabel (W) = {0,6;0,8;0,8;1;0,4}
JURTEKSI (Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi) ISSN 2407-1811 (Print) Vol. V No. 1, Des 2018, hlm. 53 - 60                                         ISSN 2550-0201 (Online) DOI: https://doi.org/10.33330/jurteksi.v5i1.294 Available online at http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
dan dengan menggunakan persamaan. V1:(0.6)(0.5)+(0.8)(0.67)+(0.8)(1)+(1)(0,6 7)+(0.8)(0,33)+(0.4)(1) = 3.802 V2:(0.6)(1)+(0.8)(1)+(0.8)(1)+(1)(1)+(0.8) (1)+(0.4)(1) = 4.4 V3:(0.6)(0.33)+(0.8)(1)+(0.8)(1)+(1)(1)+( 0.8)(0.67)+(0.4)(0.33) = 3.466 V4:(0.6)(0.33)+(0.8)(0.5)+(0.8)(0.67)+(1)( 0.5)+(0.8)(0.33)+(0.4)(0.33) = 2.03 V5:(0.6)(0.67)+(0.8)(0.25)+(0.8)(0.33)+(1 )(0.5)+(0.8)(0.33)+(0.4)(0.67) = 1.898 V6:(0.6)(0.33)+(0.8)(1)+(0.8)(0.67)+(1)(0. 75)+(0.8)(0.67)+(0.4)(0.33) = 2.952 V7:(0.6)(0.67)+(0.8)(0.25)+(0.8)(0.33)+(1 )(0.25)+(0.8)(0.67)+(0.4)(0.33) = 1.784 V8:(0.6)(1)+(0.8)(1)+(0.8)(0.33)+(1)(1)+( 0.8)(0.67)+(0.4)(1) = 3.6 V9:(0.6)(0.67)+(0.8)(1)+(0.8)(0.67)+(1)(1) +(0.8)(0.67)+(0.4)(0.67) = 3.542 Tabel Rangking Alternatif  Nama Nilai V2 Sahren 4.4 V1 Fauzi Ahmad 3.802 V8 Junaidi 3.6 V9 Widra Widhana 3.542 V3 Ricky 3.466 V6 Ridwan 2.952 V4 Rudy Hermawan 2.03 V5 Riko 1.898 V7 Hendra Kurniawan 1.784

## SIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  tersebut  maka diperoleh kesimpulan yaitu :
1. Sistem    yang    dibuat    dengan    model Fuzzy  MADM    ( Multiple    Attribute Decision    Making )  dengan    metode SAW    ( Simple    additive  weight )  dapat memberikan alternatif dan mempercepat hasil perhitungan
penerimaan  Karyawan  baru  khususnya asisten laboraturium.
2. Perhitungan    Fuzzy    MADM    ini diterapkan  berdasarkan  kriteria-kriteria dan  bobot  yang  telah    ditentukan, dimana perhitungannya dengan melakukan    normalisasi    matrik  semua kriteria.  Hasil  akhir  dari  penelitian  ini adalah  sebuah  alternatif  yang  memiliki nilai terbaik  yang  dapat  mempercepat hasil  perangkingan  dalam  penentuan proses  penerimaan  Karyawan  baru  di STMIK Royal.
3. Sistem pendukung keputusan ini nantinya  dapat  mambantu  pihak  SDM dalam menentukan perekrutan karyawan baru khususnya asisten laboraturium di STMIK ROYAL.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Alif  Wahyu  Okta  Putra,  2014,  Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Pemberian Kredit Motor Menggunakan metode Simple Additive Weighting pada Pada Perusahaan Leasing HD Finance.
[2]  Turban,  E,  2005, Decision  Support Systems  and  Intelligent  Systems  Edisi Bahasa  Indonesia  Jilid  1 ,  Andi,
Yogyakarta. [3] Dwi Citra Hartini, et al (2013).  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Hotel  Di    Kota  Palembang  Dengan Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW). [4]  Melisa Elistri, et al (2014). Penerapan Metode Saw Dalam Sistem Pendukung        Keputusan  Pemilihan Jurusan Pada Sekolah Menengah Atas
Negeri  8  SelumaThomas  L.Saaty. (1999). Fundamental  Of  The  Analytic Network Process.