PEMILIHAN SISWA PRAKTEK KERJA LAPANGAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS DI UNIVERSITAS POTENSI UTAMA

Abstract

Staff perusahaan membutuhkan tenaga kerja sementara dari Siswa Siswi Praktek Kerja Lapangan (PKL) untuk mempermudah pekerjaan Staff dalam bekerja. Kegiatan Praktek Kerja Lapangan biasanya diadakan oleh Perguruan Tingkat Sekolah Menengah Kejuruan atau SMK. Praktek Kerja Lapangan merupakan salah satu aktivitas yang penting dilakukan oleh Siswa Siswi SMK sehingga menjadi siswa siswi yang siap bersaing di dunia kerja . Praktek Kerja Lapangan akan dilakukan Siswa Siswi sesuai dengan latar belakang studi atau backgroundnya, sehingga Siswa Siswi pun akan lebih siap ketika diminta untuk terjun langsung ke lapangan. Sistem Pendukung Keputusan biasanya dibangun untuk mendukung solusi atas suatu masalah atau untuk mengevaluasi suatu peluang. Maka untuk itu mengatasi permasalahan perlu menganalisis penjumlahan terbobot, dikombinasi dari pemilihan terbaik siswa siswi praktek kerja lapangan menggunakan metode simple additive weighting (SAW) dan analitycal hierarchy process (AHP) di Universitas Potensi Utama sebagai proses pemilihan Siswa Siswi Praktek Kerja Lapangan (PKL) agar Universitas Potensi Utama tidak kesulitan dalam proses pemilihan siswa siswi praktek kerja lapangan dengan kriteria yang tepat dan akurat untuk mengetahui kelayakan siswi siswi untuk diterima praktek kerja lapangan menggunakan metode simple additive weighting (SAW) dan analitycal hierarchy process (AHP) di Universitas Potensi Utama dan menerapkan kombinasi metode simple additive weighting (SAW) dan analitycal hierarchy process (AHP). Metode Simple Additive Weighting (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode analitycal hierarchy process AHP adalah suatu teori umum tentang pengukuran yang digunakan untuk menemukan skala rasio, Menghitung nilai eigen vector dan menguji konsistensinya, jika tidak konsisten maka pengambilan data (preferensi) perlu diulangi.