<![CDATA[Pengambilan keputusan mengenai penerimaan calon karyawan outsourcing yang masih manual menyebabkan penumpukan data lamaran karyawan dan proses penempatan karyawan menjadi terhambat serta penilaian kriteria calon karyawan menjadi tidak real. Dalam menentukan suatu keputusan maka diperlukan kriteria tertentu untuk menilai hasil dari kinerja seseorang. Kriteria ini menjadi tolak ukur apakah calon karyawan ini layak atau tidak diterima pada suatu perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun suatu sistem pendukung keputusan yang dapat membantu perusahaan dalam memberikan untuk menilai dan memilih calon karyawan yang layak atau tidak untuk diterima menjadi seorang karayawan pada perusahaan tersebut. Metode SAW (Simple Additive Weighting) digunakan untuk menghitung bobot kriteria penilaian calon karyawan berdasarkan peringkat tertinggi. Perhitungan ini diambil melalui proses normalisasi. Data calon karyawan outsourcing diinput ke dalam sistem pendukung keputusan. Kemudian data tersebut akan dihitung berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Nilai dari setiap kriteria akan di totalkan sehingga menghasilkan peringkat tertinggi maupun terendah. Hasil dari perhitungan ini hanya memberikan rekomendasi kepada perusahaan layak atau tidaknya calon karyawan ini diterima pada perusahaan tersebut.Decision making on hiring outsourcing employment candidate which still manually has impact on stucking application data, obstacle on placement process and unreal in scoring criteria. In deciding decision needs specific criteria for scoring performance result. This criterion can be standardized in deciding advisable candidate. The purpose of this study is building a decision supporting system, help the company in giving score and choosing new employment. SAW method uses for calculating criteria value base on the highest degree and calculating is taken from normalisation process. The data will be inputted in decision supporting system, and then it will be calculated base on specific criteria. The score from each criterion will be calculated to get the highest score. The result will give recommendation for company in deciding advisable candidate.]]>
