Sistem Pendukung Keputusan Perekrutan Karyawan PT. Cakra Mobilindo Menggunakan Metode Simple Additive Weighting

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk membantu proses seleksi rekrutmen calon karyawan Perseroan Terbatas (PT) Cakra Mobilindo dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting. Kendala yang dimiliki yaitu proses pendataan manual, aspek penilaian yang beragam, dan kebutuhan sumberdaya yang besar. Alternatif solusi yang ditawarkan adalah membangun sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat melakukan seleksi terhadap data calon karyawan dengan mengautomatisasi pengumpulan data, pengolahan data dan distribusi informasi sehingga memudahkan pihak perusahaan untuk dapat mengelola data dan nilai hasil tes calon karyawan sesuai dengan kriteria yang sudah ditetapkan. Metode Simple Additive Weighting memiliki konsep dasar mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Tahapan penelitian terdiri dari analisis masalah, pengumpulan literatur, desain sistem, implementasi, dan pengujian. kesimpulan bahwa aplikasi mempermudah manager dalam mengambil keputusan pemilihan calon karyawan dan sistem dapat mempermudah pendaftaran karyawan pada PT. Cakra Mobilindo sebesar 100% dan membantu pelamar untuk melakukan proses rekrutmen calon karyawan sebesar 82,5%

Rekomendasi Karyawan Tetap Menggunakan Metode Weighted Product (WP) pada PT. KB Multifinance

“…Hasil keputusan tersebut mungkin membawa dampak positif pada organisasi, tetapi di sisi lain, juga berpotensi menimbulkan konsekuensi yang merugikan [4]. Oleh karena itu, diperlukan sistem pendukung keputusan berupa pengolahan data rekrutmen karyawan yang terkomputerisasi secara optimal, agar proses tersebut menjadi lebih efektif dan efisien [5]. Karena salah satu manfaat dari penggunaan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah efisiensi dalam penghematan biaya dan Sumber Daya Manusia (SDM) serta mampu untuk menerapkan beragam strategi pada konfigurasi yang berbeda dengan cepat dan akurat [6].…”

Sistem Penentuan Bonus Karyawan menggunakan Metode Simple Additive Weighting

“…Selain itu, SAW juga memberikan tingkat akurasi sebesar 95,44% pada sistem pendukung keputusan penerimaan bantuan rumah layak (Satria & Tambunan, 2020). Sementara itu metode ini dapat memberikan keputusan untuk perekrutan karyawan (tingkat akurasi 82,5%) (Ismarmiaty & Rizky, 2020) dan penentuan bonus tahunan karyawan sekolah (tingkat akurasi 91,2%) (Santoso & Sunarya, 2020).…”

“…Selain itu, dengan metode SAW yang diterapkan pada sistem penentuan keputusan penerimaan bantuan rumah sudah sesuai dan dapat memberikan hasil keputusan untuk menentukan siapa saja yang berhak diberikan untuk bantuan rumah (Satria & Tambunan, 2020). Selanjutnya dengan adanya metode SAW dapat memberikan keputusan untuk menentukan karyawan baru dan bonus tahunan karyawan tersebut (Ismarmiaty & Rizky, 2020;Santoso & Sunarya, 2020). Namun pada penelitian ini menentukan keputusan penerimaan bonus tahunan pada karyawan dengan melihat 4 kriteria yaitu disiplin, primi karyawan, masa kerja, dan hasil kerja di di PTPN III Mambang Muda.…”

Sistem Pendukung Keputusan Guru Berprestasi Berbasis Java Desktop Dengan Penggabungan Metode SAW dan Topsis

“…Kelebihan dari model Simple Additive Weighting (SAW) dibandingkan dengan model pengambilan keputusan yang lain terletak pada kemampuannya untuk melakukan penilaian secara lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot preferensi yang sudah ditentukan [11]. Selain itu SAW juga dapat menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada karena adanya proses perangkingan setelah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut.…”