Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Febrian, Firdan
Unknown Affiliation
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Education Energy Engineering Other

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
ANALISA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA PT. KARLIN MASTRINDO Febrian, Firdan; Sani, Asrul
Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 1 No. 8 (2023): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Publisher : CV SWA Anugerah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.3785/kohesi.v1i8.907

Abstract

Manajemen Sumber Daya Manusia (SDM) sebuah perusahaan memiliki dampak yang signifikan terhadap banyak aspek yang menentukan kesuksesan suatu industri. Aspek yang paling utama pada saat mengelola talenta perindustrian ialah dengan melakukan seleksi pada karyawan yang terbaik secara berkala. Dalam pengelolaan operasional bisnis, PT. Karlin Mastrindo akan memberikan penghargaan kepada karyawan dengan memilih karyawan terbaik setiap enam bulan sekali, yang bertujuan untuk meningkatkan semangat kerja pegawai dan menjalankan bisnis secara konsisten dengan memenuhi komitmen perusahaan, memberikan kepastian dan memastikan kepuasan pelanggan dalam bermitra bisnis. Penentuan karyawan terbaik biasanya ditentukan secara manual. Oleh sebab itu, dalam penelitian ini dipertimbangkan kembali yang bertujuan untuk melakukan perhitungan pada kasus pemilihan karyawan terbaik yang berdasarkan dengan kriteria yang sudah ditentukan oleh perushaan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Kami memilih metode ini karena memungkinkan kami dalam memilih alternatif terbaik dari serangkaian alternatif berdasarkan kriteria yang diberikan. Kriteria bersifat dinamis dan nilai bobot dapat diubah sesuai permintaan user. Selanjutnya dilakukan proses perangkingan yang akan menentukan karyawan terbaik yang telah direkomendasikan perusahaan.
Co-Authors Asrul Sani