Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.7449

## Perbandingan Metode ARAS dan MOORA dalam Seleksi Penerimaan
Pegawai Baru Non ASN
Susanto, Setya Ningrum, Yudi Cahyono *
Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Teknik Informatika, Universitas Semarang, Semarang, Indonesia Email: 1 susanto@usm.ac.id, 2 styaningrum233@gmail.com, 3,* yudicahyono202@gmail.com Email Penulis Korespondensi: yudicahyono202@gmail.com Submitted: 31/01/2024; Accepted: 31/03/2024; Published: 31/03/2024
Abstrak – Penerimaan  calon  pegawai  baru  non  ASN  menjadi  permasalahan  utama  dalam  perekrutan  pegawai  baru,  hal  ini terjadi karena banyaknya  calon pegawai baru yang  mendaftar dan jumlah lowongan  yang kurang  memadai, oleh karena itu dilakukan penelitian yang bertujuan untuk mengambil keputusan. sistem pendukung yang dapat mempercepat proses rekrutmen calon. karyawan baru. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode ARAS (Additive Ratio Assessment) dan MOORA  (Multi-Objective  Optimization  on  basis  of  Ratio  Analysis).  Pemilihan  metode  ini  mampu  menyaring  alternatif terbanyak berdasarkan pembobotan dan metode ini mampu memilih tujuan berdasarkan kriteria yang berbeda yaitu manfaat dan biaya. Hasil yang diperoleh dari metode ARAS merupakan perhitungan rangking dari perbandingan fungsi utilitas alternatif dengan nilai fungsi utilitas optimal, sedangkan hasil yang diperoleh dari metode MOORA adalah perhitungan rangking nilai maksimum  dan  minimum.  Dari  nilai  tersebut  maka  alternatif  yang  memenuhi  kriteria  melalui  perhitungan  menggunakan metode ARAS dan MOORA, maka alternatif karyawan yang terpilih adalah Yuniar Pilakso Angkasa dengan hasil akhir sebesar 0,935  untuk  metode  ARAS  dan  0,163  untuk  metode  MOORA.  Hasil  uji  koefisien  Rank  Spearman  diperoleh  nilai  sebesar 0,9357%  untuk  metode  ARAS  dan  0,7428%  untuk  metode  MOORA,  artinya  kedua  metode  tersebut  mempunyai  tingkat korelasi yang kuat dan dapat digunakan dalam perekrutan pegawai baru non ASN.
Kata Kunci: Rekrutmen Pegawai; ARAS; MOORA; Non ASN
Abstract – The acceptance of new non-ASN candidates is a major problem in recruiting new employees, this happens because of the large number of new prospective employees who register and the number of vacancies that are inadequate, therefore research is carried out that aims to create a decision support system that can speed up the process of recruiting candidates. new employee.  The  methods  used  in  this  research  are  ARAS  (Additive  Ratio  Assessment)  and  MOORA  (Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis) methods. The selection of this method is able to filter out the most alternatives based on weighting and this method is able to choose goals based on different criteria, namely benefits and costs. The results obtained  from  the  ARAS  method  are  the  calculation  rankings  from  the  comparison  of  alternative  utility  functions  with  the optimal  utility  function  values,  while  the  results  obtained  from  the  MOORA  method  are  the  calculation  rankings  of  the maximum and minimum values. From this value, an alternative that meets the criteria through calculations using the ARAS and MOORA methods, the employee alternative chosen is Yuniar Pilakso Angkasa with a final result of 0.935 for the ARAS method and 0.163 for the MOORA method. The results of the Spearman Rank coefficient test obtained a value of 0.9357% for the ARAS method and 0.7428% for the MOORA method, meaning that the two methods have a strong correlation level and can be used in recruiting new non ASN employees.
Keywords : Employee Recruitment; ARAS; MOORA; Non ASN

## 1. PENDAHULUAN
Sumber  daya  manusia  (SDM)  merupakan  kelompok  individu  yang  memiliki  produktivitas  tinggi  dan  berperan sebagai pendorong utama dalam menjalankan fungsi organisasi, baik itu di dalam institusi maupun perusahaan [1]. Sumber daya manusia memiliki peran sebagai aset kunci yang mengelola dan memotivasi sumber daya lainnya dalam  organisasi,  sehingga  organisasi  dapat  beroperasi  sesuai  dengan  fungsinya  dan  mencapai  tujuannya  [2]. Penerimaan pegawai adalah fase awal suatu perusahaan untuk mengidentifikasi dan memilih kandidat yang sesuai dengan  kebutuhan  organisasi  untuk  ditempatkan  pada  posisi  yang  tepat.  Proses  seleksi  penerimaan  pegawai bertujuan utama untuk mendapatkan individu yang cocok dengan kebutuhan dan nilai-nilai perusahaan, di mana calon yang diinginkan harus menunjukkan kemauan kerja yang baik yang sesuai dengan etos kerja perusahaan. Sebagai  bagian  dari  proses  penerimaan  pegawai,  salah  satu  langkahnya  melibatkan  penyelesaian  terhadap karyawan potensial [3]. Seiring meningkatnya jumlah pelamar baru yang  non ASN dengan beragam kualifikasi dan  kemampuan,  penyeleksian  terhadap  calon  pegawai  non  ASN  menjadi  suatu  keharusan.  Pada  tahap implementasinya,  bagian  rekrutmen  terkadang  menghadapi  kesulitan  dalam  melaksanakan  seleksi  karena banyaknya pelamar pegawai non ASN dan juga adanya keterbatasan waktu manajer serta tingkat mobilitas yang tinggi, yang dapat meningkatkan risiko terjadinya kesalahan dalam pengambilan keputusan [4].
Mendapatkan karyawan baru yang potensial dengan sumber daya manusia (SDM) yang baik bukanlah suatu hal  yang  mudah.  Pemilihan  calon  pegawai  baru  merupakan  salah  satu  strategi  yang  digunakan  untuk  mencari pegawai yang berkualitas. Kriteria yang ditetapkan dalam studi kasus ini adalah Usia, Seleksi Kompetensi Dasar, Tes Keterampilan, Alamat, Wawancara dan Pendidikan. Hanya mereka yang memenuhi syarat yang akan diterima, tidak semua orang yang mendaftar sebagai calon pegawai baru akan diterima. Seleksi pelamar perangkat baru ini dilakukan  secara  selektif,  namun  belum  ada  teknologi  yang  dapat  membantu  proses  pengambilan  keputusan, sehingga memakan waktu terlalu lama dan rentan terhadap ketidakakuratan data. Oleh karena itu diperlukan suatu
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.7449
sistem  untuk  menghasilkan  informasi  yang  cepat  dan  akurat  [5].  Melihat  kondisi  ini  beberapa  penelitian  mulai menemukan  beberapa  model  pendukung  keputusan  yang  membuat  beberapa  perusahaan  mudah  mengambil keputusan dengan menyesuaikan pegawai pada kriteria pekerjaan yang ditawarkan oleh perusahaan [6]. Sebuah sistem  pendukung  keputusan  yang  merupakan  cabang  ilmu  komputer  atau  keputusan  yang  dibuat  secara terkomputerisasi dapat digunakan untuk memastikan bahwa pemilihan yang tepat dilakukan. membuat keputusan untuk calon pegawai. Oleh karena itu, hanya peserta yang benar-benar layak akan dipilih. Karena sistem ini hanya menyediakan alternatif keputusan, pengambil keputusan (pengambil keputusan) yang membuat keputusan akhir [8]. Model yang menggambarkan pengambilan keputusan terdiri dari empat fase, meliputi intelijen, desain, seleksi, dan implementasi. Sistem pendukung keputusan yang digunakan untuk permasalahan seleksi penerimaan pegawai baru salah satunya adalah dengan menggunakan perbandingan metode ARAS (Additive Ratio Assessment) dan MOORA  (Multi-Objective  Optimization  on  basis  of  Ratio  Analysis).  Dengan  membandingkan  nilai  seluruh alternatif optimal dengan nilai seluruh alternatif, metode ARAS dapat mengidentifikasi alternatif terbaik. Pilihan terbaik dapat dipersempit menggunakan metode MOORA berdasarkan bobot dan banyak variabel, termasuk harga dan keunggulan. Pengembangan sistem ini bertujuan untuk membantu organisasi dalam pengambilan keputusan, mendukung  integritas  data,  menyederhanakan  akses,  dan  memfasilitasi  pengelolaan  data  pelamar  guna memfasilitasi penerimaan pelamar baru secara efisien [9].
Penelitian yang dilakukan [10], tentang sistem pendukung keputusan penerimaan bantuan pangan non tunai (BPNT) yang menerapkan metode ARAS. Metode ini memudahkan pemeringkatan dengan membandingkannya dengan  metode  lain,  meningkatkan  ketepatan  hasil.  Proses  perhitungan  menggunakan  metode  ARAS  melalui sistem web kompleks, mempercepat penentuan penerimaan BPNT. Dengan 10 data sampel dan 5 kriteria, prioritas penerima manfaat seperti Selamat dan Prayogi adalah skor akhir < 0,07.
Penelitian  lain  juga  dilakukan  [11]  mengenai  rekomendasi  penerimaan  karyawan  menggunakan  metode ARAS  Dengan  menginput  data  dari  15  calon  penerimaan  karyawan  disabilitas,  sistem  pendukung  keputusan mampu memberikan rekomendasi penerimaan karyawan disabilitas di PT Pegadaian berdasarkan peringkat. Dari 15 calon tersebut, hasil peringkat terbesar adalah Alternatif 1 dengan nilai 0,9645, diikuti oleh Alternatif 2 dengan nilai 0,9139, dan Alternatif 3 dengan nilai 0,9101.
Sementara  itu  penelitian  yang  dilakukan  [12],  mengenai  sistem  yang  digunakan  untuk  mendukung pendekatan  MOORA  untuk  mencari  pelaksana  program  kerja  terbaik.  Berdasarkan  hasil  perhitungan,  instansi menggunakan  metode  MOORA  untuk  menyeleksi  dan  mengevaluasi  kinerja  program  kerja  yang  telah  disusun selama satu tahun. Pendekatan ini membantu dalam menganalisis dan menentukan efektivitas setiap program kerja di  22  kecamatan  di  seluruh  Deli  Serdang,  khususnya  dalam  konteks  instansi  P2KB&P3A  di  Kabupaten  Deli Serdang.
Penelitian lain yang dilakukan [13] Mengenai sistem rekomendasi pembelian perumahan dengan metode MOORA,  Diperoleh  hasil  akhir  menunjukkan  bahwa  opsi  A1  memiliki  nilai  Yi  tertinggi,  yaitu  0,282.  Pada peringkat kedua, terdapat opsi A2 dengan nilai Yi sebesar 0,277, sementara peringkat ketiga ditempati oleh opsi A5 dengan nilai Yi sebesar 0,263. Oleh karena itu, berdasarkan kriteria sebelumnya, opsi perumahan A1 dapat dianggap sebagai pilihan terbaik.
Tujuan dari penelitian ini untuk meningkatkan efisiensi dan objektivitas dalam proses penerimaan pegawai melalui pengembangan sistem pendukung keputusan  menggunakan  metode  ARAS dan MOORA.  Fokus  utama penelitian  adalah  mengidentifikasi  kriteria  penerimaan  pegawai  yang  optimal,  melibatkan  faktor-faktor  seperti usia,  kompetensi  dasar,  tes  keahlian,  alamat,  wawancara,  dan  pendidikan.  Sistem  yang  dikembangkan  juga digunakan  untuk  memberikan  informasi  yang  cepat  dan  akurat  kepada  pengambil  keputusan,  mendukung manajemen data pelamar secara efisien, dan mengurangi potensi kesalahan dalam pengambilan keputusan. Dengan demikian, penelitian ini berkontribusi pada pencapaian tujuan organisasi untuk memilih pegawai berkualitas dan mendukung pengelolaan sumber daya manusia secara efektif.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada penelitian ini terdapat alur tahapan penelitian yang perlu dilakukan, berikut adalah tahapan penelitian metode ARAS dan MOORA yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Metodologi  penelitian  penelitian  ini  adalah  metode  campuran,  dan  salah  satu  faktor  pemilihan  metode campuran  ini  adalah  berkembangnya  pendekatan  kuantitatif  dalam  pengolahan  data  dan  pemecahan  masalah.
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.7449
Metode  campuran  adalah  hasil  pengembangan  dari  metode  komponen,  di  mana  kedua  metode  matematik  dan metode komponen dihitung terlebih dahulu sebelum digabungkan [14]. Selain itu, metode campuran adalah cara yang  cocok  untuk  menguji  keandalan  dan  kebenaran  data  serta  menjaga  koherensi  dan  penerapan  teori  yang diterapkan  dalam  konteks  penelitian.  Penelitian-penelitian  sebelumnya  telah  banyak  menggunakan  metode campuran untuk menguji keabsahan informasi berdasarkan permasalahan penelitian di bidang ilmunya masing- masing  [15].  Berbagai  teknik  penelitian  digunakan  dalam  penelitian  ini  untuk  menguji  validitas  hasil  analisis dengan  menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan.  (DSS)  pendekatan  metode  ARAS  dan  MOORA.  Lokasi penelitian ini di Kantor Kecamatan Gayamsari Semarang.

## 2.1 ARAS (Additive Ratio Assessment)
Melalui nilai fungsi utilitas, metode ARAS dapat menentukan efisiensi relatif yang kompleks dari alternatif yang layak  dan  sebanding  dengan  nilai  relatif  dan  bobot  kriteria  proyek  utama.  Setiap  alternatif  dievaluasi  dengan menggunakan  kriteria  yang  telah  ditentukan  dalam  metode  ARAS,  dan  kemudian  dibuat  peringkat  dengan membandingkan  opsi  yang  berbeda  untuk  menemukan  hasil  terbaik  sehingga  dapat  menawarkan  solusi  mitra terbaik [16]. Metode ARAS menentukan kinerja hasil akhir dari perbandingan peringkat dari beberapa alternatif dengan alternatif yang optimal berdasarkan perbandingan dari jumlah ternormalisasi terbobot dari suatu alternatif terhadap jumlah nilai ternormalisasi terbobot dari alternatif yang dibandingkan [17]. Metode ARAS dapat diartikan sebagai  satu-satunya  pendekatan  sistem  pendukung  keputusan  yang  benar-benar  memanfaatkan  pemeringkatan Derajat  Utilitas,  khususnya  dengan  membandingkan  nilai  indeks  keseluruhan  dari  pilihan  terbaik  dengan  nilai indeks keseluruhan. dari setiap alternatif [18]. Berikut langkah-langkah perhitungan dengan menerapkan metode ARAS, yaitu:
a. Pembentukan Decision Making Matrix
X= [
X01 XOj … X0n X11 Xij … Xin ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ Xn1 Xmj … Xmn ] (i=0, m; ... j = 1, n) (1)
Jika nilai optimal kriteria j (X 0j ) tidak diketahui, maka :
X 0j = 𝑚𝑎𝑥 1 . Xij if 𝑚𝑎𝑥
1 . Xij untuk benefit (2)
X 0j = 𝑚𝑖𝑛 1 . Xij if 𝑚𝑖𝑛 1 . Xij untuk cost (3)
b. Penormalisasian Decision Making Matrix untuk seluruh kriteria Untuk kriteria benefit :
Xij * = Xij
∑ 𝑋𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0 (4)
Untuk kriteria Cost
Tahap 1 : Xij * = 1 Xij (5)
Tahap 2 : R = Xij
∑ Xij 𝑚 𝑖=0
(6)
c. Menentukan bobot matriks yang sudah ternormalisasi
D = [dij] mXn = rij.wj (7)
d. Menentukan hasil dari fungsi optimal
S i = ∑ = 1 𝑛 𝑗 d ij : (i = 1, 2, ... m : j = 1, 2, ... , n) (8)
e. Menetapkan level ranking
𝐾𝑖 𝑆𝑖 𝑆0 ; 𝑖 = 0, 𝑚 (9)
Alternatif  yang  mempunyai  nilai  K  terbesar  membentuk  alternatif-alternatif  yang  tertinggi  dan  berurutan hingga pada akhirnya akan menghasilkan suatu rangking

## 2.2 MOORA (Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis)
MOORA adalah teknik analisis alternative yang didasarkan pada hasil dari kriteria benefit dan biaya total.   Metode MOORA  mengoptimalkan  dua  atau  lebih  kriteria  yang  saling  bertentangan  secara  bersamaan  dengan memaksimalkan  kriteria keuntungan dan  meminimalkan kriteria biaya [19]. Metode MOORA  memiliki tingkat selektifitas  yang  baik  karena  dapat  menentukan  tujuan  dari  kriteria  yang  bertentangan.  Dimana  kriteria  dapat
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.7449
bernilai  menguntungkan  (binefit)  atau  yang  tidak  menguntungkan  (cost)  [20].  Keunggulan  dari  metode  Moora terletak pada kesederhanaan, kestabilan, dan kekuatannya. Bahkan, metode ini dapat digunakan tanpa memerlukan keahlian  matematika  yang  tinggi  dan  hanya  memerlukan  perhitungan  matematika  yang  simpel  [21].  Dalam menimbang  tingkat  kepentingan  masing-masing  kriteria,  pemangku  kepentingan  yang  memiliki  kewenangan untuk  menentukan  pemilihan  calon  pegawai  adalah  Sub  Bagian  Umum  dan  Kepegawaian  Kantor  Kecamatan Gayamsari.  Narasumber  juga  diwawancarai  untuk  menilai  pentingnya  program  yang  perlu  diprioritaskan. Pembobotan derajat kepentingan dibagi berdasarkan program dan nilai alternatif. Dalam pembobotan pemilihan calon pegawai, Sub Bagian Umum dan Kepegawaian diberikan pilihan untuk memilih calon pegawai berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Sub Bagian Umum dan Kepegawaian dapat memberikan nilai berdasarkan kriteria yang  telah  ditentukan  dengan  mempertimbangkan  berbagai  aspek  nilai  yang  sudah  didapatkan  calon  pegawai. Keluaran  dari  analisis  metode  ARAS  dan  MOORA  adalah  calon  pegawai  baru  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditentukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 ARAS (Additive Ratio Assessment) Untuk Pemilihan Calon Pegawai Baru
Dalam konteks penelitian ini, sebanyak 15 (lima belas) sampel telah diambil, yang merujuk pada lima belas calon pegawai  baru  dari  instansi  kantor  kecamatan  gayamsari,  kota  semarang.  Proses  seleksi  dilakukan  oleh  instansi tersebut untuk menentukan calon pegawai baru yang akan diterima sebagai anggota tim. Rincian mengenai data alternatif dan kriteria yang digunakan untuk evaluasi calon pegawai tersebut dapat ditemukan pada Tabel 1 yang disajikan di bawah ini. Tabel tersebut  memberikan  gambaran  yang jelas tentang  karakteristik dan kriteria  yang menjadi dasar dalam memilih calon pegawai baru dalam penelitian ini.
Tabel 1. Data Alternatif dan Data Kriteria
Data Alternatif Data Kriteria Nilai Bobot A1 = Fisty Afristika C1 = Umur W1 = 5% = 0,05 A2 = Bernika Rahmania Ningrum C2 = Seleksi Kompetensi Dasar W2 = 25% = 0,25 A3 = Sri Maryati C3 = Tes Keahlian W3 = 20% = 0,2 A4 = Anggi Dwi Putriandini C4 = Alamat W4 = 10% = 0,1 A5 = Angga Richayasa Ahmad C5 = Wawancara W5 = 25% = 0,25 A6 = Hajar Dwi Kurniawati C6 = Pendidikan W6 = 15% = 0,15 A7 = Wahyu Tri Nugroho A8 = Anjar Prasetyo Nugroho A9 = Aliffatasha Putra Sanjaya
A10 = Mas Adi Prasetyo A11 = Khikhi Mulyaningsih A12 = Wahyu Bramono Aji A13 = Achmad Arifin Mubarok A14 = Helmi Catur Prasetyo A15 = Yuniar Pilakso Angkasa
Dari tabel 1 data alternatif dan data kriteria, didapatkan nilai bobot yaitu pada kriteria umur sebesar 5%, nilai seleksi kompetensi dasar 25%, nilai tes keahlian 20%, alamat 10%, wawancara 25% dan pendidikan 15%. Langkah selanjutnya yaitu melakukan perhitungan manual untuk mencocokkan hasil nilai dengan sistem. Berikut merupakan hasil perhitungan manual menggunakan metode ARAS.
a. Pembentukan Decision Making Matrix
Proses membuat kerangka atau tabel yang digunakan untuk membantu pengambilan keputusan. Dalam matrix ini, kriteria yang relevan dan opsi yang dipertimbangkan dipetakan dalam baris dan kolom. Setiap sel dalam matrix  dinilai  berdasarkan  kriteria  tertentu,  biasanya  dengan  bobot  tertentu,  untuk  membantu  menilai  opsi secara holistik dan membuat keputusan yang terinformasi.
Tabel 2. Hasil Perhitungan dengan Metode ARAS
Alternatif C1 C2
C3 C4 C5 C6 A0 0,0455 988 368 0,0017 247 90 A1 0,0385 744 323 0,0002 235 80 A2 0,0345 794 306 0,0004 245 80 A3 0,0333 760 302 0,0017 247 80 A4 0,0385 867 325 0,0004 242 80 A5 0,0333 914 340 0,0007 237 90 A6 0,0370 771 323 0,0017 245 90 A7 0,0400 888 302 0,0003 227 80
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A8 0,0435 988 299 0,0001 244 80 A9 0,0455 827 310 0,0002 238 80 A10 0,0345 964 360 0,0004 234 90 A11 0,0417 926 313 0,0002 235 90 A12 0,0357 883 355 0,0014 245 80 A13 0,0370 872 340 0,0002 240 80 A14 0,0400 912 368 0,0004 243 90 A15 0,0345 972 338 0,0015 244 80 0,6129 14079 5272 0,0115 3848 1340 Bobot Cost Benefit  Benefit Cost Benefit  Benefit
b. Penormalisasian Decision Making Matrix untuk seluruh kriteria
Pada  tahap  ini  melibatkan  pengubahan  nilai-nilai  kriteria  menjadi  skala  relatif,  sering  kali  dari  0  hingga  1, untuk memungkinkan perbandingan yang adil antar-kriteria dengan mengurangkan nilai minimum dari setiap nilai asli dan membaginya dengan selisih antara nilai maksimum dan minimum.
Tabel 3. Penormalisasian Decision Making Matrix Seluruh Kriteria
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A0 0,0742  0,0702  0,0698  0,1454  0,0642  0,0672 A1 0,0628  0,0528  0,0613  0,0134  0,0611  0,0597 A2 0,0563  0,0564  0,0580  0,0348  0,0637  0,0597 A3 0,0544  0,0540  0,0573  0,1454  0,0642  0,0597 A4 0,0628  0,0616  0,0616  0,0363  0,0629  0,0597 A5 0,0544  0,0649  0,0645  0,0623  0,0616  0,0672 A6 0,0604  0,0548  0,0613  0,1454  0,0637  0,0672 A7 0,0653  0,0631  0,0573  0,0230  0,0590  0,0597 A8 0,0709  0,0702  0,0567  0,0125  0,0634  0,0597 A9 0,0742  0,0587  0,0588  0,0213  0,0619  0,0597 A10 0,0563  0,0685  0,0683  0,0363  0,0608  0,0672 A11 0,0680  0,0658  0,0594  0,0136  0,0611  0,0672 A12 0,0583  0,0627  0,0673  0,1246  0,0637  0,0597 A13 0,0604  0,0619  0,0645  0,0213  0,0624  0,0597 A14 0,0653  0,0654  0,0698  0,0323  0,0631  0,0672 A15 0,0563  0,0690  0,0641  0,1321  0,0634  0,0597
c. Menentukan bobot matriks yang sudah ternormalisasi
Proses  memberikan  tingkat  pentingan  relatif  pada  setiap  kriteria  yang  dinilai  dalam  matriks  keputusan. Langkah ini sering dilakukan setelah normalisasi nilai-nilai kriteria untuk memperhitungkan faktor-faktor yang mungkin  memiliki  pengaruh  yang  berbeda  dalam  pengambilan  keputusan.  Bobot-bobot  ini  dapat  diberikan berdasarkan penilaian subjektif atau analisis lebih lanjut terhadap signifikansi relatif dari setiap kriteria. Setelah bobot diberikan, nilai matriks normalisasi dikalikan dengan bobot kriteria masing-masing untuk menghitung nilai total untuk setiap opsi yang dipertimbangkan, membantu memandu keputusan yang lebih terinformasi.
𝑊𝑗 =   [0,05    0,25    0,20    0,10     0,25    0,15]
Hasil normalisasi terbobot dengan menggunakan persamaan 7 sebagai berikut:
𝑋 =
[ 0,0037 0,0175     0,0140     0,0145     0,0160     0,0101 0,0031 0,0132     0,0123     0,0013     0,0153     0,0090 0,0028     0,0141     0,0116     0,0035     0,0159     0,0090 0,0027     0,0135     0,0115     0,0145     0,0160     0,0090 0,0031     0,0154     0,0123     0,0036     0,0157     0,0090 0,0027     0,0162     0,0129     0,0062     0,0154     0,0101 0,0030     0,0137     0,0123     0,0145     0,0159     0,0101 0,0033     0,0158     0,0115     0,0023     0,0147     0,0090 0,0035     0,0175     0,0113     0,0012     0,0159     0,0090 0,0037     0,0147     0,0118     0,0021     0,0155     0,0090 0,0028     0,0171     0,0137     0,0036     0,0152     0,0101 0,0034     0,0164     0,0119     0,0014     0,0153     0,0101 0,0029    0,0157     0,0135     0,0125      0,0159     0,0090 0,0030     0,0155     0,0129     0,0021     0,0156     0,0090 0,0033     0,0164     0,0140     0,0032     0,0158     0,0101 0,0028     0,0173     0,0128     0,0132     0,0159     0,0090] (2)
d. Menentukan hasil dari fungsi optimal
Mengidentifikasi solusi terbaik dari suatu masalah yang telah dimodelkan. Ini melibatkan analisis hasil dari fungsi matematis atau model untuk menentukan nilai maksimum, minimum, atau solusi terbaik sesuai dengan kriteria  yang  ditetapkan  sebelumnya.  Untuk  mendapatkan  nilai  fungsi  optimal  dengan  menggunakan persamaan ke 8. A0 = 0,0037+0,0175+0,0140+0,0145+0,0160+0,0101 = 0,0759 A1 = 0,0031+0,0132+0,0123+0,0013+0,0153+0,0090 = 0,0542 A2 = 0,0028+0,0141+0,0116+0,0035+0,0159+0,0090 = 0,0569 A3 = 0,0027+0,0135+0,0115+0,0145+0,0160+0,0090 = 0,0672 A4 = 0,0031+0,0154+0,0123+0,0036+0,0157+0,0090 = 0,0592 A5 = 0,0027+0,0162+0,0129+0,0062+0,0154+0,0101 = 0,0635 A6 = 0,0030+0,0137+0,0123+0,0145+0,0159+0,0101 = 0,0695 A7 = 0,0033+0,0158+0,0115+0,0023+0,0147+0,0090 = 0,0565 A8 = 0,0035+0,0175+0,0113+0,0012+0,0159+0,0090 = 0,0585 A9 = 0,0037+0,0147+0,0118+0,0021+0,0155+0,0090 = 0,0567 A10 = 0,0028+0,0171+0,0137+0,0036+0,0152+0,0101 = 0,0625 A11 = 0,0034+0,0164+0,0119+0,0014+0,0153+0,0101 = 0,0584 A12 = 0,0029+0,0157+0,0135+0,0125+0,0159+0,0090 = 0,0694 A13 = 0,0030+0,0155+0,0129+0,0021+0,0156+0,0090 = 0,0581
A14 = 0,0033+0,0164+0,0140+0,0032+0,0158+0,0101 = 0,0627 A15= 0,0028+0,0173+0,0128+0,0132+0,0159+0,0090 = 0,0709
e. Menentukan nilai tingkat peringkat
Identifikasi  kriteria,  penilaian  relatif,  dan  perhitungan  peringkat  keseluruhan  untuk  memilih  opsi  terbaik berdasarkan kriteria yang ditetapkan sebelumnya. Untuk perhitungungan nilai tingkat peringkat menggunakan persamaan ke 9.
A0 = 0,0759 0,0759 = 1,00
A1 = 0,0542
0,0759 = 0,7139
A2 = 0,0569
0,0759 = 0,7497
A3 = 0,0672 0,0759 = 0,8858
A4 = 0,0592 0,0759 = 0,7799
A5 = 0,0635 0,0759 = 0,8378
A6 = 0,0695
0,0759 = 0,9159
A7 = 0,0565
0,0759 = 0,7445
A8 = 0,0585 0,0759 = 0,7709
A9 = 0,0567 0,0759 = 0,7473
A10 = 0,0625 0,0759 = 0,8238 A11 = 0,0584 0,0759 = 0,7700 A12 = 0,0694
0,0759 = 0,9146 A13 = 0,0581 0,0759 = 0,7655 A14 = 0,0627 0,0759 = 0,8260
A15 = 0,0709 0,0759 = 0,9347
3.2 MOORA (Multi-Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis) Untuk Pemilihan Calon Pegawai Baru
1. Membuat Matriks Keputusan
Identifikasi  kriteria  dan  alternatif  yang  relevan.  Kemudian,  berikan  bobot  pada  setiap  kriteria.  Selanjutnya, normalisasikan nilai kriteria dan berikan nilai preferensi pada tiap kriteria. Setelah itu, hitung nilai akhir untuk setiap  alternatif  menggunakan  perhitungan  berdasarkan  bobot  dan  preferensi  kriteria.  Akhirnya,  tentukan alternatif terbaik berdasarkan nilai akhir tertinggi
Tabel 4. Hasil Matriks Keputusan
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 26 744 323 6500 235 80
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A2 29 794 306 2500 245 80 A3 30 760 302 600 247 80 A4 26 867 325 2400 242 80 A5 30 914 340 1400 237 90 A6 27 771 323 600 245 90 A7 25 888 302 3800 227 80 A8 23 988 299 7000 244 80 A9 22 827 310 4100 238 80 A10 29 964 360 2400 234 90 A11 24 926 313 6400 235 90 A12 28 883 355 700 245 80 A13 27 872 340 4100 240 80 A14 25 921 368 2700 243 90 A15 29 972 338 660 244 80
2. Melakukan normalisasi matriks X
Normalisasi  matriks  X  mengubah  nilai-nilainya  ke  dalam  skala  seragam,  antara  0  hingga  1,  dengan mengurangkan  nilai  minimum dan  membaginya dengan selisih antara nilai  maksimum dan  minimum  untuk setiap elemen. Langkah ini memastikan perbandingan yang adil antara nilai-nilai kriteria, memudahkan analisis dalam pengambilan keputusan atau evaluasi.
A. Kriteria
C1 = √ 26 2 + 29 2 + 30 2 + 26 2 + 30 2 + 27 2 + 25 2 + 23 2 + 22 2 + 29 2 + 24² + 28² + 27²  + 25² + 29² (3)
= 103,7111
A11 = 26
103,711 = 0,2507 A12 = 29 103,711 = 0,2796 A13 = 30 103,711 = 0,2893
A14 = 26 103,711 = 0,2507
A15 = 30 103,711 = 0,2893 A16 = 27 103,711 = 0,2603 A17 = 25 103,711 = 0,2411 A18 = 23 103,711 = 0,2218 A19 = 22 103,711 = 0,2121 A110 = 29 103,711 = 0,2796 A111 = 24 103,711 = 0,2314
A121 = 28 103,711 = 0,2700 A113 = 27 103,711 = 0,2603 A114 = 25 103,711 = 0,2411 A115 = 29 103,711 = 0,2796
Hal yang sama juga dilakukan pada kriteria C2, C3, C4, C5 dan C6
3. Mengoptimalkan atribut dan mengikutsertakan bobot dalam pencarian yang ternormalisasi
Mengoptimalkan  atribut  dan  bobot  dalam  pencarian  yang  ternormalisasi  melibatkan  menyesuaikan  atribut, normalisasi  nilai-nilai,  dan  memberikan  bobot  relatif  pada  setiap  atribut.  Langkah  ini  memastikan perbandingan dan analisis yang akurat dalam pengambilan keputusan.
𝑊𝑗 =   [0,05     0,25     0,20     0,10      0,25     0,15]
Hasil perkalian dengan bobot kriteria yaitu:
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.7449
𝑋 = [ 0,0125     0,0548     0,0509     0,0450     0,0158     0,0371 0,0140     0,0585     0,0482     0,0173     0,0165     0,0371 0,0145     0,0560     0,0476     0,0042     0,0166     0,0371 0,0125     0,0639     0,0512     0,0166     0,0163     0,0371 0,0145     0,0673     0,0536     0,0097     0,0160     0,0418 0,0130     0,0568     0,0509     0,0042     0,0165     0,0418 0,0121     0,0654     0,0476     0,0263     0,0153     0,0371 0,0111     0,0728     0,0471     0,0484     0,0164     0,0371 0,0106     0,0609     0,0489     0,0284     0,0160     0,0371 0,0140     0,0710     0,0567     0,0166     0,0158     0,0418 0,0116     0,0682     0,0493     0,0443     0,0158     0,0418 0,0135     0,0651     0,0560     0,0048     0,0165     0,0371 0,0130     0,0643     0,0536     0,0284     0,0163     0,0371 0,0121     0,0679     0,0580     0,0187     0,0164     0,0418 0,0140     0,0716     0,0533     0,0046     0,0164     0,0371]
4. Menentukan nilai Yi
Menentukan  nilai  Yi  adalah  proses  penilaian  atau  perhitungan  untuk  mencapai  hasil  tertentu  dalam  suatu konteks, melalui evaluasi relatif atau perhitungan matematis.
Tabel 5. Menentukan Nilai Yi Alternatif  Maximum  Minimum    Yi = Max-Min A1 0,1587 0,0575 0,1012 A2 0,1603 0,0313 0,1291 A3 0,1573 0,0186 0,1387 A4 0,1685 0,0291 0,1394 A5 0,1787 0,0241 0,1545 A6 0,1660 0,0172 0,1488 A7 0,1654 0,0383 0,1271 A8 0,1735 0,0595 0,1140 A9 0,1629 0,0390 0,1240 A10 0,1853 0,0306 0,1547 A11 0,1751 0,0558 0,1193 A12 0,1746 0,0183 0,1563 A13 0,1711 0,0414 0,1297 A14 0,1840 0,0307 0,1533 A15 0,1784 0,0185 0,1599
5. Hasil Perankingan
Dalam seleksi penerimaan pegawai Non ASN, peringkat hasil dari perbandingan metode ARAS dan MOORA berdasarkan  nilai  Yi.  Alternatif  A15  memimpin  peringkat  dengan  Yi  tertinggi  (0,1599),  diikuti  oleh  A12 (0,1563)  dan  A10  (0,1547).  Peringkat  ditentukan  oleh  nilai  Yi,  dengan  nilai  tertinggi  menempati  peringkat terendah, menunjukkan alternatif yang dianggap lebih baik dalam seleksi.
Tabel 6. Hasil Perankingan Alternatif  Hasil (Yi = Max-Min)  Ranking A1 0,1012 15 A2 0,1291 10 A3 0,1387 8 A4 0,1394 7 A5 0,1545 4 A6 0,1488 6 A7 0,1271 11 A8 0,1140 14 A9 0,1240 12 A10 0,1547 3 A11 0,1193 13 A12 0,1563 2 A13 0,1297 9 A14 0,1533 5 A15 0,1599 1

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian mengenai perbandingan Sistem Pendukung Keputusan Metode ARAS dan MOORA dalam seleksi penerimaan pegawai baru di Kantor Kecamatan Gayamsari, dapat disimpulkan beberapa hal penting diantaranya: 1). Penggunaan metode ini mampu mempermudah proses seleksi penerima pegawai baru non ASN dengan efisiensi dan mempercepat proses seleksi penerimaan pegawai baru. Integrasi metode tersebut membantu menyederhanakan  langkah-langkah  seleksi,  memberikan  dampak  positif  pada  efektivitas,  dan  mengoptimalkan waktu serta sumber daya yang terlibat; 2). Metode ARAS dan MOORA dapat mempercepat proses penerimaan pegawai non ASN karena data yang diperlukan sudah terintegrasi dalam sebuah sistem, menghasilkan kecepatan dan akurasi yang tinggi dalam pengambilan keputusan; 3). Hasil uji korelasi Rank Spearman menunjukkan angka 0,9357 untuk  metode ARAS  dan 0,7428 untuk  metode MOORA. Nilai tersebut  mengindikasikan bahwa kedua metode  memiliki  tingkat  korelasi  yang  kuat,  memvalidasi  keefektifan  keduanya  dalam  konteks  penerimaan pegawai baru non ASN. Oleh karena itu, implementasi ARAS dan MOORA dapat diandalkan dan memberikan dukungan  yang  baik  untuk  pengambilan  keputusan  dalam  proses  seleksi  pegawai  baru  non  ASN  di  Kantor Kecamatan  Gayamsari.  Dengan  demikian,  kedua  metode  tersebut  dapat  menjadi  pilihan  yang  baik  untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi dalam manajemen sumber daya manusia di lingkungan instansi, memperkuat landasan pengambilan keputusan dalam seleksi penerimaan pegawai baru non ASN yang berkualitas.

## REFERENCES
[1] Isa Rosita, W. Nur Alimyaningtias, R. Wiandika Auwinaldi Auw, Y. Servanda, S. Sumardi, and J. Jamal, “Implementasi Metode Additive Ratio Assessment sebagai Penentuan Penerimaan Karyawan Baru,” Metik J. , vol. 6, no. 2, pp. 157–164, 2022, doi: 10.47002/metik.v6i2.388.
[2] D. P. Pratama, 62–72. https://doi.org/10.31334/transparansi.v5i2.2351 Putera, Roni EkhaPratama, D. P., Putera, R. E., & Koeswara,  H.  (2022).  Analisis  Rekrutmen  ASN  PPPK  Fungsional  Guru  pada  Instansi  Daerah.  Transparansi :  Jurnal Ilmiah  Ilmu  Administrasi,  5(2),  and  H.  Koeswara,  “Analisis  Rekrutmen  ASN  PPPK  Fungsional  Guru  pada  Instansi Daerah,” Transparansi  J. Ilm. Ilmu Adm. , vol. 5, no. 2, pp. 62–72, 2022, doi: 10.31334/transparansi.v5i2.2351.
[3] B. Yudha, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai PT. Andalusia Nur Ramadhan dengan Metode Simple Additive Weighting,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 5, no. 4, p. 625, 2021, doi: 10.32493/informatika.v5i4.8177.
[4] A. R. Baskara, Y. Sari, and  M. A.  Ashari, “Sistem Penerimaan Pegawai Sales Kpr Pada Bank Menggunakan Metode Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 8, no. 1, p. 60, 2021, doi: 10.20527/klik.v8i1.372.
[5] Y. Rahmawati and S. Rohman Cholil, “Perbandingan Metode ARAS dan MOORA untuk Menentukan Santri Penerima Beasiswa Berprestasi,” Maret , vol. 7, no. 1, pp. 2622–4615, 2022, [Online]. Available: http://openjournal.unpam.ac.id/index.php/informatika120
[6] A. S. Huda, R. M. Awangga, and R. N. S. Fathonah, Prediksi Penerimaan Pegawai Baru Dengan Metode Naive Bayes , vol. 1. Kreatif, 2020.
[7] Y.  A.  Singgalen  and  D.  Manongga,  “Mangrove-based  Ecotourism  Sustainability  Analysis  using  NDVI  and  AHP Approach,” IJCCS (Indonesian J. Comput. Cybern. Syst. , vol. 16, no. 2, p. 125, 2022, doi: 10.22146/ijccs.68986.
[8] M.  F.  Alnafis  and  P.  S.  Billah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan  Baru  Menggunakan  Metode MOORA,” J. Komput. Bisnis , vol. 15, no. 1, pp. 43–47, 2022, [Online]. Available: http://jurnal.lpkia.ac.id/index.php/jkb/article/view/390%0Ahttp://jurnal.lpkia.ac.id/index.php/jkb/article/download/390/ 271
[9] Fatmawati,  F.  Handayanna,  and  I.  Purnamasari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Perekrutan  Karyawan  Online  Untuk Penerimaan Karyawan Dengan Metode MOORA,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. Inform. , vol. 4, no. September, pp. 487–498, 2020.
[10]  J. Hutagalung, D. Nofriansyah, and M. A. Syahdian, “Penerimaan Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) Menggunakan Metode ARAS,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 198, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3478.
[11]  T.  N.  Ginting  and  M.  Syahrizal,  “Implementasi  Metode  ARAS  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi Penerimaan Karyawan,” vol. 3, no. 5, pp. 193–204, 2022, doi: 10.47065/tin.v3i5.4113.
[12]  J.  T.  Samudra  and  P.  S.  Ramadhan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Mencari  Pelaksana  Program  Kerja  Terbaik Menggunakan Metode MOORA,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 21, no. 1, p. 10, 2022, doi: 10.53513/jis.v21i1.4765.
[13]  J. H. Lubis, M. Mesran, S. Edrin, and A. Nasution, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pembelian Perumahan Menerapkan  Metode  MOORA,” J.  Comput.  Syst.  Informatics ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  655–662,  2023,  doi: 10.47065/josyc.v4i3.3483.
[14]  F.  Adiwibowo  and  Y.  Karyana,  “Proyeksi  Penduduk  Indonesia  dengan  menggunakan  Metode  Campuran,” Bandung Conf. Ser. Stat. , vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2022, doi: 10.29313/bcss.v2i1.124.
[15]  G. S. Mahendra, “DSS for best e-commerce selection using AHP-WASPAS and AHP-MOORA methods,” Matrix  J. Manaj. Teknol. dan Inform. , vol. 11, no. 2, pp. 81–94, 2021, doi: 10.31940/matrix.v11i2.2306.
[16]  J.  Hutagalung  and  M.  T.  Indah  R,  “Pemilihan  Dosen  Penguji  Skripsi  Menggunakan  Metode  ARAS,  COPRAS  dan WASPAS,” J.  Sisfokom  (Sistem  Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  10,  no.  3,  pp.  354–367,  2021,  doi: 10.32736/sisfokom.v10i3.1240.
[17]  Sarwandi, Sistem Pendukung Keputusan . Graha Mitra Edukasi, 2023. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=qmm-EAAAQBAJ
[18]  S. R. Cholil and E. S. Prisiswo, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Calon Karyawan Baru PT. Dawam Prima Perkasa Menggunakan Metode Aras Berbasis Web,” J. Rekayasa Sist. Ind. , vol. 7, p. 107, 2020, doi: 10.25124/jrsi.v7i2.422.
Volume 5, Nomor 3, Maret 2024 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i3.7449
[19]  A. P. R. Pinem, H. Indriyawati, and B. A. Pramono, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Industri Berbasis Spasial Menggunakan Metode MOORA,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 3, pp. 639–646, 2020, doi: 10.35957/jatisi.v7i3.231.
[20]  Dedek Indra Gunawan Hts et al. , METODE SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN : Teori dan Studi Kasus . Penerbit Adab, 2023. [Online]. Available: https://books.google.co.id/books?id=6njWEAAAQBAJ
[21]  K.  Kusmanto,  M.  B.  K.  Nasution,  S.  Suryadi,  and  A.  Karim,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Dalam  Rekomendasi Kelayakan nasabah Penerima Kredit Menerapkan Metode MOORA dan MOOSRA,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 3, pp. 1284–1292, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2610.