SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENGANGKATAN KARYAWAN DENGAN METODE SAW PADA PT.ERAJAYA SWASEMBADA Tbk

research
  • 18 Oct
  • 2024

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI PENGANGKATAN KARYAWAN DENGAN METODE SAW PADA PT.ERAJAYA SWASEMBADA Tbk

Masri (19232357), Abdul Azis (19232356), Mardiansyah (19231808), Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pengangkatan Karyawan Dengan Metode SAW Pada PT.Erajaya Swasembada Tbk.

 

Dalam sebuah Perusahaan penilaian kinerja karyawan sangatlah penting untuk menunjang kinerja serta memberikan dampak positif bagi Perusahaan, sehingga Perusahaan memandang karyawan adalah mitra kerja dan wajib mendapatkan hak-hak yang semestinya sesuai dengan bidang dan kemampuannya salah satunya adalah jenjang kinerja atau pengangkatan status karyawan.Metode SAW (Simple Additive Weigh) sering juga di kenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut(Pasaribu et al., 2023), metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks Keputusan (X) ke suatu skala yang dapat di perbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Metode SAW merupakan metode yang paling terkenal dan paling banyak di gunakan dalam menghadapi situasi Multiple Atribut Decision Making (MADM). MADM itu sendiri merupakan metode yang di gunakan untuk mencari alternatif optimal dari setiap kriteria. Pada PT.Erajaya Swasembada Tbk. Dari data Karyawan 200 karyawan yang mengikuti tes yang setiap keriterianya sudah di tentukan oleh Perusahaan terdapat 30 karyawan yang mendapatkan nilai atau peratingan pembobotan tertinggi, nilai pembobotan perangkingan pertama mendapatkan nilai 29.

Kata Kunci : Mitra,Karyawan,Sistem pendukung Keputusan,Simple Additive Weight(SAW),Multiple Atribut Decision Making(MADM)

Unduhan

 

  • cover.pdf

    cover

    •   diunduh 13x | Ukuran 151,162

REFERENSI

DAFTAR PUSTAKA

Ainurrohmah. (2021). Akurasi Algoritma Klasifikasi pada Software Rapidminer dan Weka. Prosiding Seminar Nasional Matematika, 4.

Alfarobi, I., Sutinah, E., Pohan, A. B., & Hermawan, A. G. (2021). Metode Simple Additive Weighting Untuk Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Karyawan. Journal of Information Engineering and Educational Technology, 5(2). https://doi.org/10.26740/jieet.v5n2.p68-77

Alqawiyyu, I., & Putra, I. G. S. (2023). Pengaruh Budaya organisasi dan Kepuasan kerja terhadap Kinerja Karyawan. JIIP - Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan, 6(6). https://doi.org/10.54371/jiip.v6i6.2143

Analisis Sentimen pada Teks Opini Penilaian Kinerja Dosen dengan Pendekatan Algoritma KNN. (2020). Jurnal Ilmiah Komputasi, 19(1). https://doi.org/10.32409/jikstik.19.1.154

Andiarna, F., Widayanti, L. P., Hidayati, I., Agustina, E., & Kunci, K. (2020). Analisis Penggunaan Media Sosial Terhadap Kejadian Insomnia Pada Mahasiswa. Profesi (Profesional Islam) : Media Publikasi Penelitian, 17(2).

Ansori, M. N. I. N., Sunardi, S., & Saleh, T. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Beasiswa Menggunakan Metode SAW. Jurnal SIMADA (Sistem Informasi Dan Manajemen Basis Data), 6(2). https://doi.org/10.30873/simada.v6i2.3893

Borman, R. I., & Wati, M. (2020). Penerapan Data Maining Dalam Klasifikasi Data Anggota Kopdit Sejahtera Bandarlampung Dengan Algoritma Naïve Bayes. Jurnal Ilmiah Fakultas Ilmu Komputer, 09(01).

Cahyaningtyas, C., Nataliani, Y., & Widiasari, I. R. (2021). Analisis Sentimen Pada Rating Aplikasi Shopee Menggunakan Metode Decision Tree Berbasis SMOTE. AITI, 18(2). https://doi.org/10.24246/aiti.v18i2.173-184

Chintyari, Y. E., & Prihatin, T. (2018). IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING UNTUK PEMILIHAN GURU BERPRESTASI PADA SMP ISLAM PONDOK DUTA. JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan Dan Teknologi Komputer), 3(2).

Cholifah, C., Hanny Hikmayanti Handayani, & Ayu Ratna Juwita. (2023). ANALISIS SENTIMEN TWITTER TERHADAP UU OMNIBUS LAW MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN NAÏVE BAYES CLASSIFIER (NBC). Jurnal Informatika Teknologi Dan Sains, 4(4). https://doi.org/10.51401/jinteks.v4i4.2191

Cindy, A. M. (2023). 10 Negara dengan Jumlah Pengguna Twitter Terbanyak di Dunia (April 2023). Databoks.Katadata.

Darwis, D., Siskawati, N., & Abidin, Z. (2021). PENERAPAN ALGORITMA NAIVE BAYES UNTUK ANALISIS SENTIMEN REVIEW DATA TWITTER BMKG NASIONAL. Jurnal Tekno Kompak, 15(1). https://doi.org/10.33365/jtk.v15i1.744

Definisi Sistem Informasi Manajemen. (n.d.).

Direktorat Pusat Teknologi Informasi Universitas Telkom, 1-2.

Evita, S. N., Muizu, W. O. Z., & Raden Tri Wayu Atmojo. (2019). Penilaian Kinerja Karyawan Dengan Menggunakan Metode Behaviorally Anchor Rating Scale dan Management By Objectives (Studi kasus pada PT Qwords Company International). Pekbis Jurnal, 9(1).

Farhatun Nisaul Ahadiyah. (2023). Perkembangan Teknologi Infomasi Terhadap Peningkatan Bisnis Online. INTERDISIPLIN: Journal of Qualitative and Quantitative Research, 1(1). https://doi.org/10.61166/interdisiplin.v1i1.5

Fatiya, R., Yusliani, N., Diana Marieska, M., Matthew Saputra, D., Raya Palembang -Prabumulih Km, J., Ilir, O., & Selatan, S. (2022). Pengaruh Synthetic Minority Oversampling Technique pada Analisis Sentimen Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbors. Jlk, 5(1).

Hakim Tanjung, D. Y. (2022). Penerapan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Data Pengisian ATM. INFOSYS (INFORMATION SYSTEM) JOURNAL, 7(1). https://doi.org/10.22303/infosys.7.1.2022.12-24

Hanafiah, A., Nasution, A. H., Arta, Y., Wandri, R., Nasution, H. O., & Mardafora, J. (2023). Sentimen Analisis Terhadap Customer Review Produk Shopee Berbasis Wordcloud Dengan Algoritma Naïve Bayes Classifier. INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science, 6(1). https://doi.org/10.31539/intecoms.v6i1.5845

Helmidanora, R., Satur, E., Sentat, T., Sukawaty, Y., Tinggi, S., & Samarinda, I. K. (2018). Aktivitas Salep Ekstrak Etanol Daun Senggani (Melastoma malabathricum L.) Untuk Luka Bakar. Journal of Pharmaceutical Science and Medical Research, 2(2).

Hidayat, F. A., Santoso, E., & Muflikhah, L. (2016). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI PENGANGKATAN KARYAWAN TETAP DENGAN METODE FUZZY – SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (F-SAW) (Studi Kasus : PT Cakra Guna Cipta, Malang). Repositori Jurnal Mahasiswa PTIIK UB, 08(Doro Jurnal), 30. http://filkom.ub.ac.id/doro/archives/detail/DR00300201612

Hidayat, T. E., & Rosid, A. (2020). Analysis of Community Sentiments Regarding Plans to Relocate National Capital Using the Naïve Bayes Method Analisa Sentimen Masyarakat Tentang Rencana Pemindahan Ibukota Negara Dengan Metode Naïve Bayes. Network, and Computer Science) |, 3(2).

Himawan, R. D., & Eliyani, E. (2021). Perbandingan Akurasi Analisis Sentimen Tweet terhadap Pemerintah Provinsi DKI Jakarta di Masa Pandemi. Jurnal Edukasi Dan Penelitian Informatika (JEPIN), 7(1). https://doi.org/10.26418/jp.v7i1.41728

Husnusyifa, A. (2019). Pengaruh Penggunaan Media Sosial Twitter Terhadap Sikap Fanatisme Penggemar (Studi Pada Media Sosial Twitter @BTOBIndonesia Terhadap Sikap Fanatisme Penggemar). Idea : Jurnal Humaniora. https://doi.org/10.29313/idea.v0i0.4935

Idhom, M., & Amal, A. S. (2023). PENERAPAN ALGORITMA NAÏVE BAYES UNTUK KLASIFIKASI DEPRESI. Seminar Keinsinyuran Program Studi Program Profesi Insinyur, 3(1). https://doi.org/10.22219/skpsppi.v3i1.7713

Javadpour, L. (2022). Using RapidMiner for executing queries and visualization in a traditional database course. Journal of Education for Business, 97(4). https://doi.org/10.1080/08832323.2021.1924106

Jondri, J. (2022). PREDIKSI RETWEET PADA TWITTER MENGGUNAKAN METODE DECISION TREE. CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal), 14(2). https://doi.org/10.22303/csrid.14.2.2022.113-124

Julianto, A. (2021). Implementasi Metode Support Vector Machine Dalam Analisis Sentimen Pada Data Ulasan Twitter Vaksin Covid-19. DSpace Repository.

Kurniawan, A. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Beserta Komponen, Manfaat Dan Tujuannya Lengkap. Gurupendidikan.Com.

Makmur, T. (2019). TEKNOLOGI INFORMASI. Info Bibliotheca: Jurnal Perpustakaan Dan Ilmu Informasi, 1(1). https://doi.org/10.24036/ib.v1i1.12

Mardianti, S., Zidny, M., & Hidayatulloh, I. (2018). Ekstraksi tf-Idf n-gram dari komentar pelanggan produk smartphone pada website e-commerce. Seminar Nasional Teknologi Informasi Dan Multimedia, 6(April).

meilina, E. A. (2021). Pengertian dan Manfaat dari Decision Support Systems (DSS). Ansori, M. N. I. N., Sunardi, S., & Saleh, T. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Beasiswa Menggunakan Metode SAW. Jurnal SIMADA (Sistem Informasi Dan Manajemen Basis Data), 6(2). https://doi.org/10.30873/simada.v6i2.3893

Miftahuddin, Subianto, M., & Zumaidar. (2012). Analisis Produktivitas Tumbuhan Buah melalui Feature Selection. Jurnal Matematika, Statistika & Komputasi, 8(2).

Momole, G. M. (2022). Perbandingan Naïve Bayes dan Random Forest Dalam Klasifikasi Bahasa Daerah. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi), 9(2). https://doi.org/10.35957/jatisi.v9i2.1857

Nurdiawan, O. (2018). Metode Profile Matching Dalam Penilaian Kinerja. JURNAL DIGIT Vol. 8, No.2 Nov 2018, Pp.136~148, 8(2).

Otaya, L. G. (2021). Probabilitas Bersyarat, Independensi dan Teorema Bayes Dalam Menentukan Peluang Terjadinya Suatu Peristiwa. Jurnal Manajemen Pendidikan Islam, 4(1).

Pasaribu, A. F., Surahman, A., Priandika, A. T., Sintaro, S., & Utami, Y. T. (2023). Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Guru Menggunakan SAW. Journal of Artificial Intelligence and Technology Information (JAITI), 1(1). https://doi.org/10.58602/jaiti.v1i1.21

Pradiptha, I. D. A. G. F., Sriadi, N. P., Utami Dewi, I. D. A. M., & Putri, N. P. M. K. (2021). HUBUNGAN JENJANG KARIR DENGAN KEPUASAN KERJA PERAWAT PELAKSANA DI RUMAH SAKIT WANGAYA. Jurnal Ilmiah Keperawatan Sai Betik, 16(1). https://doi.org/10.26630/jkep.v16i1.1743

Prayoga, K. J., Nugroho, A., Tri, D., & Wiyatno, N. (2019). Komparasi Feature Selection Particle Swarm Optimization (Pso) Dengan Genetic Algorithm (Ga) Terhadap Algoritma Naïve Bayes Pada Analisis Sentiment Twitter. E-Prosiding SNasTekS, 1(1).

Priantama, Y., & Yoga Siswa, T. A. (2022). Optimasi Correlation-Based Feature Selection Untuk Perbaikan Akurasi Random Forest Classifier Dalam Prediksi Performa Akademik Mahasiswa. JIKO (Jurnal Informatika Dan Komputer), 6(2). https://doi.org/10.26798/jiko.v6i2.651

Ramadhani, M. R., & Pratama, A. R. (2020). Analisis Kesadaran Cybersecurity Pada Pengguna Media Sosial Di Indonesia. Journal.Uii.Ac.Id, 1(2).

Rustiawan, I., Purwati, S., Sutrisno, S., Kraugusteeliana, K., & Bakri, A. A. (2023). Teknik Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Behaviour Anchor Rating Scale dalam Pemeringkatan Karyawan Terbaik. Jurnal Krisnadana, 2(3). https://doi.org/10.58982/krisnadana.v2i3.316

Seraj, A., Mohammadi-Khanaposhtani, M., Daneshfar, R., Naseri, M., Esmaeili, M., Baghban, A., Habibzadeh, S., & Eslamian, S. (2022). Cross-validation. In Handbook of HydroInformatics: Volume I: Classic Soft-Computing Techniques. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-821285-1.00021-X

Setiyawan, D., Fitriani, A., Veronica, C. A., & Madiistriyatno, H. (2023). PENGARUH KUANTITAS PELAYANAN KESEHATAN PENGGUNA BPJS TERHADAP KEPUASAN KONSUMEN DALAM PERSPEKTIF EKONOMI DI RS KARANG TENGAH MEDIKA. Aliansi : Jurnal Manajemen Dan Bisnis, 18(1). https://doi.org/10.46975/aliansi.v18i1.469

Situmorang, R., Isti Rahayu, W., & Siti Fathonah, R. N. (2023). MODEL ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (K-NN) DAN NAÏVE BAYES UNTUK PREDIKSI KELULUSAN MAHASISWA. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 7(1). https://doi.org/10.36040/jati.v7i1.6342

Suliyanthini, D., Irwan, A. Z., Lubis, H., & Radiona, V. (2022). Tingkat Kepuasan Mahasiswa pada Proses Belajar Mengajar Jarak Jauh. IKRA-ITH HUMANIORA : Jurnal Sosial Dan Humaniora, 7(1). https://doi.org/10.37817/ikraith-humaniora.v7i1.2276

Tri Saputra, R., Ratnasari, S. L., & Tanjung, R. (2020). PENGARUH MANAJEMEN TALENTA, PERENCANAAN SDM, DAN AUDIT SDM TERHADAP KINERJA KARYAWAN. JURNAL TRIAS POLITIKA, 4(1). https://doi.org/10.33373/jtp.v4i1.2446

Wahidaturrahmi, W. (2022). TINJAUAN KEPUTUSAN HIPOTESA FUZZY BERBASIS P-VALUE FUZZY (STUDI KASUS DATA COVID-19 DI NUSA TENGGARA BARAT). Pattimura Proceeding: Conference of Science and Technology. https://doi.org/10.30598/pattimurasci.2021.knmxx.397-404

Wijaya, T. N., Indriati, R., & Muzaki, M. N. (2021). ANALISIS SENTIMEN OPINI PUBLIK TENTANG UNDANG-UNDANG CIPTA KERJA PADA TWITTER. Jambura Journal of Electrical and Electronics Engineering, 3(2). https://doi.org/10.37905/jjeee.v3i2.10885

Yanti, S. D., Astuti, S., & Safitri, C. (2023). Pengaruh Pengalaman Belanja Online Dan Kepercyaan Terhadap Minat Beli Ulang Di Tiktok Shop (Studi Kasus Mahasiswa Fkip Uhamka 2018). Jurnal EMT KITA, 7(1). https://doi.org/10.35870/emt.v7i1.728