## DECISION SUPPORT SYSTEM SELEKSI KARYAWAN OFFICE DEPARTEMENT MENGGUNAKAN METODE TECHNIQUE FOR OTHERS REFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS)
Azimaturrafi’ah 1) , Umi Khotijah 2) , Henny Dwi Bhakti 3)
1 PT Tenaco Jaya Langgeng Abadi Jl. Raya Srengseng No. 8 F Rt.004 Rw.001 Kel. Srengseng Kec. Kembangan, Gresik
2,3) Teknik Informatika, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jl. Sumatera No. 101 GKB, Gresik. e-mail: azimaturrafiah17@gmail.com 1) , umi.chotijah@gmail.com 2 ) , hennydwi@umg.ac.id 3)

## ABSTRAK
Karyawan  merupakan  orang  yang  memberikan jasa  kepada  perusahaan  ataupun organisasi  yang membutuhkan  jasa  tenaga  kerja,  yang  mana  dari  jasa  tersebut,  karyawan  akan  mendapatkan  balas  jasa berupa gaji dan kompensasi-kompensasi lainnya. PT. Tenaco Jaya Langgeng Abadi adalah perusahaan yang berproduksi dalam bidang  perpipaan, steel structure, dan engineering . Perusahaan ini memiliki masalah dalam kinerja karyawan office department , sehingga peneliti menulis penelitian decision support system seleksi karyawan office departement menggunakan metode technique for others reference by similarity to ideal solution (topsis) untuk membantu HRD dalam penentuan seleksi karyawan office departemnt. Sistem ini akan melakukan perengkingan karyawan menggunakan metode topsis, dari perengkingan ini HRD akan memilih  5  karyawan  dengan  nilai  terendah  ynag  akan  mengikuti  pelatihan  dari  perusahaan.  Karakteria bobot dari penelitian ini ada 5 yaituh : Skill, Umur, office aplikasi, Desain Greafis, dan Trobel Hardware. Metode Skill, Umur, office aplikasi, Desain Greafis, dan Trobel Hardware . TOPSIS  memiliki  konsep dimana alternatif  yang terpilih merupakan alternatif terbaik  yang memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif dan jarak terjauh dari solusi ideal negatif. Semakin  banyaknya  faktor  yang harus  dipertimbangkan  dalam  proses pengambilan  keputusan,  maka  semakin  relatif  sulit  juga untuk  mengambil keputusan  terhadap  suatu  permasalahan.
Kata Kunci : decision support system, seleksi karyawan office department, metode topsis

## ABSTRACT
Employees  are  people  who  provide  services  to  companies  or  organizations  that  require  labor services,  from  which  the  employees  will  receive  remuneration  in  the  form  of  salaries  and  other compensations. PT. Tenaco Jaya Langgeng Abadi is a company that produces in the field of piping, steel structure, and engineering. This company has problems in the performance of office department employees, so the researchers wrote research on decision support systems for office department employee selection using the technique for others reference by similarity to ideal solution (topsis)  methods to assist HRD in determining the selection of office department employees. This system will rank employees using the topsis method, from this ranking HRD will select 5 employees with the lowest scores who will attend training from  the  company.  There  are  5  weight  characteristics  of  this  research,  namely:  Skill,  Age,  office application,  Greafis  Design,  and  Trobel  Hardware.  Skill,  Age,  office  application,  Greafis  Design,  and Trobel Hardware. TOPSIS has a concept where the chosen alternative is the best alternative that has the shortest distance from the positive ideal solution and the farthest distance from the negative ideal solution. The more factors that must be considered in the decision-making process, the more difficult it is to make a decision on a problem.
Keywords: decision support system, office department employee selection, topsis method

## I. PENDAHULUAN
Karyawan  merupakan  orang  yang  memberikan  jasa  kepada  perusahaan  ataupun  organisasi  yang membutuhkan  jasa  tenaga  kerja,  yang  mana  dari  jasa  tersebut,  karyawan  akan  mendapatkan  balas  jasa
Azimaturrafi’ah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti - Decision Support System Seleksi Karyawan Office Departement Menggunakan Metode Technique For Others Reference By Similarity To Ideal Solution (Topsis)
berupa  gaji  dan  kompensasi-kompensasi lainnya. Kinerja  karyawan  merupakan  hasil  kinerja  yang  dapat dicapai oleh seseorang atau kelompok orang dalam suatu organisasi baik secara kualitatif maupun secara kuantitatif, sesuai dengan kewenangan, tugas, dan tanggung jawab masing-masing dalam upaya mencapai tujuan. Dengan kinerja yang tepat akan menghasilkan karyawan yang mampu bertanggung jawab dalam proses dan hasil kinerjanya. kinerja adalah hasil dari proses pekerjaan tertentu secara terencana pada waktu dan tempat dari karyawan serta organisasi bersangkutan (Mangkuprawira, 2007 : 153).
PT. Tenaco Jaya Langgeng Abadi merupakan sebuah perusahaan swasta yang bergerak dalam bidang perpipaan, steel structure, dan enginering. Dimana untuk setiap unit terdapat karyawan kurang lebih 300 orang  karyawan  tetap  maupun  tidak  tetap. Kinerja  karyawan  yang  terus  menurun  maka  perlu dilakukan pemberian  pelatihan  sesuai  dengan  bidang  dari  setiap  karyawan.  Penilaian  pelatihan  pada  awalnya dilakukan  secara  subjektif  kepada  karyawann  oleh  pihak  HRD,  tanpa  melakukan  tes  berkala.  Sehingga pemberian pelatihan di berikan kepada seluruh karyawan dan itu mempuat pelatihan tidak tepat sasaran. Oleh karena itu perlu adanya sebuah system yang terorganisir dengan baik dan untuk membatu pihak HRD untuk  menentukan  karyawan  yang  akan  mendapatkan  pelatihan.  Penilaian  karyawan  office  departemnt dengan 5 bobot karakteria yang telah di tentukan oleh pikak perusahaan yaitu Skill, Umur, office aplikasi, Desain Greafis, dan Trobel Hardware.
Permasalahan  dalam  menentukan  karyawan  yang  akan  mendapatkan  pelatihan  dari  perusahaan, sehingga  penelitian  ini  dilakukan  dengan  membuat  sistem  Decision  Support  System  Seleksi  Karyawan Office Department untuk membantu pihak HRD dalam penentuan karyawan yang akan mengikuti pelatihan dengan menggunakan metode Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Metode TOPSIS akan membantu penentua rengking karyawan yang nantinya 5 (lima) karyawan dengan bobot terendah akan direkomendasikan mendapat pelatihan.
Penelitian  terdahulu  yang  dilakukan  oleh  Hijriana  (2018)  yang  berjudul  “Sistem  Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa Tingkat Universitas Menggunakan Metode Topsis”, dari penelitian tersebut dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  penelitian  tersebut  dapat  menentukan  seleksi  mahasiswa  yang mendapatkan beasiswa sehingga dapat di simpulkan bahwa dengan menggunakan metode TOPSIS dapat digunakan pada proses seleksi karyawan oleh pihak HRD (Human Resource Development) perusahaan.
Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) adalah salah satu metode yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  Multi  Attribute  Decision  Making  (MADM).  Sehingga diharapkan melalui sistem aplikasi pendukung keputusan akan memberikan kemudahan bagi HRD dalam melakukan  Seleksi  Karyawan  Office  Department  yang  akan  menerima  Pelatihan  untuk  solusi  pelatihan sesuai dengan kemampuan dan bidang pekerjaan yang dibutuhkan.

## II. LANDASAN TEORI

## 2.1 SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah bagian dari Sistem Informasi berbasis kompter, termasuk sistem berbasis pengetahuan (manajemen pengetahuan) yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau sebuah perusahaan. Jika dahulu untuk mencari penyelesaian masalah yang dihadapi harus dilakukan perhitungan  iterasi  secara  manual  (biasanya  untuk  mencari  nilai  minimum,  maksimum,  atau  optimum),  saat  ini computer  PC  telah  menawarkan  kemampuannya  untuk  menyelesaikan  persoalan  yang  sama  dalam  waktu  relatif singkat. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) sebagai berikut (Kusrini, 2007)

## 2.2 For Others Reference by Similarity to Ideal Solution
Metode    TOPSIS    adalah    salah    satu    metode    pengambilan    keputusan  multikriteria  yang  pertama  kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang  pada tahun 1981.  Metode  ini  merupakan  salah  satu  metode  yang  banyak digunakan  untuk menyelesaikan pengambilan  keputusan  secara  praktis. TOPSIS  memiliki  konsep dimana alternatif yang terpilih merupakan alternatif terbaik  yang memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif dan jarak terjauh dari  solusi  ideal  negatif.  Semakin    banyaknya    faktor    yang    harus    dipertimbangkan    dalam    proses  pengambilan keputusan,  maka  semakin  relatif  sulit  juga  untuk  mengambil keputusan  terhadap  suatu  permasalahan.
Prosedur Pehitungan dengan Menggunakan Metode Topsis Persamaan 1  ......................................................................................... (2.1) Membuat matriks keputusan  yang ternormalisasi.

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Azimaturrafi’ah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti - Decision Support System Seleksi Karyawan Office Departement Menggunakan Metode Technique For Others Reference By Similarity To Ideal Solution (Topsis)
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 2 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 Keterangan :
r ij = Matriks Normalisasi X ij
= nilai krtierai ke-i
Persamaan 2  ......................................................................................... (2.2) Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 Keterangan :
Y ij = Bobot Normalisasi X ij = bobot krtierai ke-i
r ij
= Matriks Normalisasi
Persamaan 3  ......................................................................................... (2.3)
Menentukan matriks solusi ideal positif (A+) dan matriks solusi ideal negatif (A- ) berdasarkan rating bobot ternormalisasi yij
𝐴 + =   (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑛 + ) 𝐴 − =   (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … , 𝑦 𝑛 − ) Keterangan : A +
= Ideal Positif A - = Ideal Negatif
Persamaan 4  ......................................................................................... (2.4)
Menentukan jarak antara nilai setiap  alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negative
𝑆 𝑖 + = √∑ (𝑉 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑗 + ) 2
𝑛 𝑗=1 , dengan i = 1,2,3,…, n
𝑆 𝑖 − = √∑ (𝑉 𝑖𝑗 − 𝑉 𝑗 − ) 2 𝑛 𝑗=1 , dengan i = 1,2,3,…, n
Keterangan : S i + = Solusi Ideal Positif
S i -
= Solusi Ideal Negatif Persamaan 5  ......................................................................................... (2.5)
Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi)
𝑉𝑖 = 𝑆 𝑖 − 𝑆 𝑖 − + 𝑆 𝑖 +
Keterangan : Vi = Preferensi Alternatif S i + = Solusi Ideal Positif S i - = Solusi Ideal Negatif
III. ANALISIS  DAN  PERANCANGAN  SISTEM
3.1 Analisis Sistem

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Azimaturrafi’ah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti - Decision Support System Seleksi Karyawan Office Departement Menggunakan Metode Technique For Others Reference By Similarity To Ideal Solution (Topsis)
Analisa dari sebuah sistem yang dilakukan baik dengan proses analisa yang dilakukan dengan menggunakan Kinerja yang dilakukan pada perusahaan merupakan faktor utama dalam kegiatan pada perusahaan karyawan. Proses Seleksi Karyawan Office Department yang kemudian akan mendapat pelatihan maka akan memberikan dampak positif pada proses kinerja perusahaan. Penseleksi karyawan ini diharapkan mampuh menghasilkan karyawan yang mampu bertanggung  jawab,  dalam  memenuhi  kegiatan  produksi.  Untuk  memenuhi  permintaan  produksi  serta  terus bertambahnya mitra kerja, sehingga dibutuhkan suatu proses Seleksi Karyawan Office Department yang nantinya akan mendapat  pelatihan,  guna  meningkatkan  kinerja  dalam  memenuhi  peningkatan  kualitas  dari  kinerja  perusahaan. berikut untuk Flowchart sistem dapat dilihat pada gambar 3.1 :
Gambar 3.1. Flowchart Sistem DSS Seleksi Karyawan Office Department
Pada  gambar  3.1  menjelaskan  prosedur  seleksi  pemilihan  karyawan  yang  akan  mendapatkan pelatihan.  Dimana  HRD  memasukkan  nilai  hasil  tes  karyawan  ke  dalam  sistem.  Kemudian  sistem  akan menseleksi  data  karyawan  tersebut  kemudian  dilakuka  perhitungan  bobot  karakteria  karyawan.  Jika  sistem tidak  berhasil  menentukan  peringkat  karyawa  maka  sistem  akan  berakhir  tanpa  menampilkan  list  pringkat karyawan. Jika Perhitungan bobot karakteria tersebut berhasil maka sisitem akan menampilkan list pringkat karyawan sesuai dengan perhitungan Topsis.

## 3.1 Hasil Analisis
Hasil  analisa  merupakan  proses  yang  harus  dilakukan  guna  mengetahui  permasalahan  yang  dihadapi  pihak perusahaan yang mengakibatkan kesalahan dalam proses pembuatan dan pengaplikasian dari proses, maka didapatkan analisa yang mampu dan memberikan solusi untuk memudahkan pada perancangan dan pembuatan sistem. Metode TOPSIS didasarkan pada konsep dimana alternatif terpilih  yang terbaik tidak  hanya  memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif (Murnawan, 2012). Evaluasi dari sistem  yang  diharapkan  dapat  membantu  dalam  proses  seleksi  Karyawan Office  Department yang  nantinya  akan mendapat pelatihan yang sesuai keahlian. 3.1.1 Penggunaan Metode Detail metode Technique For Others Reference By Similarity to Ideal Solution proses yang digunakan dari evaluasi  data  Seleksi  Office  Department    Penerima  Pelatihan  dan  diubah  kedalam  proses  perhitungan.  Untuk pendiskripsian keputusan dari sistem pada  proses keputusan dilakukan dengan penentuan nilai rekomendasi dengan menggunakan perhitungan metode Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution yaitu dilihat pada gambar 3.2 :
Gambar 3.2 Flowchart Metode TOPSIS Sistem DSS Seleksi Karyawan Office Department

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Azimaturrafi’ah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti - Decision Support System Seleksi Karyawan Office Departement Menggunakan Metode Technique For Others Reference By Similarity To Ideal Solution (Topsis)

## 3.2 Representasi Model
Tahapan  representase  model  dilakukan  dengan  melakukan  Seleksi  Karyawan  Office  Department  yang nantinya akan mendapatkan Pelatihan dari perusahaan dengan proses perancangan sistem dengan menggunakan data dan mengetahui proses pengolahan  sistem. Untuk data yang telah ditentukan pada proses Seleksi karyawan Office Department , maka dibutuhkan beberapa kriteria yang nantinya digunakan sebagai penilaian yang tepat pada sasaran sehingga penseleksian lebih efektif  secara cepat, berikut kriteria yang digunakan dalam penilaian : Skill , Umur, Office Aplikasi, Design Grafis dan Trouble hardware . Sistem akan melakukan pengolahan untuk dijadikan suatu landasan dalam penilaian penentuan Seleksi Karyawan Office Department , berikut untuk detail keterangan   : Tabel 3.3 Keterangan Kriteria Penilaian yang digunakan
No Uraian Keterangan 1. Skill kemampuan untuk menggunakan akal, pikiran, ide dan kreatifitas dalam mengerjakan  dari hasil pekerjaan 2. Umur Waktu dari tanggal karyawan dilahirkan hingga saat ini 3. Office Aplikasi
Aplikasi yang digunakan untuk perkantoran yaitu Microsoft, antara lain Ms Word, MS Excel, MS Power Point 4. Design Grafis Merupakan ilmu yang mengandalkan kreatifitas untuk menciptakan sebuah rancangan bentuk gambar
5. Trouble hardware Proses    mengidentifikasi  ( troubleshoot ),  merencanakan  dan menyelesaikan  masalah,  kesalahan  dalam  perangkat  lunak  atau sistem computer
Dari hasil analisis data Seleksi Karyawan Office Department  Periode 2020 didapatkan 31 sampel data Seleksi Karyawan Office Department . Evaluasi penilaian data dengan nilai karyawan sesuai dengan hasil tes pada perusahaan yang telah berhasil ditabelkan berupa data evaluasi penilaian pada tabel 3.4 berikut : Tabel 3.4 Hasil Observasi Seleksi Penerima Pelatihaan Periode 2020
NO NAMA Skill Umur Office Aplikasi Design Grafis Trouble hardware 1 HARIS FIRMANSYAH 90 32 75 60 80 2 ABDULLAH CHARIR 85 45 60 65 75 3 IMAM HAMBALI 75 50 65 100 85 4 SUMARSONO 60 55 100 95 75 5 MUHAMMAD ALTHOF M 65 25 95 80 60 6 MOCHAMMAD PRATAMA 100 20 80 90 65 7 MOH ILHAM MAULANA 95 26 75 85 100 8 MOHAMMAD IBROHIM 80 28 85 75 95 9 MUHAMMAD IVAN 90 35 75 60 75 10 dst n n n n n

## 3.2.1 Penentuan Kriteria
Tahapan Pertama  proses penentuan nilai keputusan dengan menggunakan nilai kriteria yang ada pada Seleksi Karyawan Office Department  yang akan menerima Pelatihan perusahaan dimana untuk proses penentuan nilai data dilakukan  dengan  pengelompokkan  data    yang  nantinya  digunakan  sebagai  penentuan  nilai  dari  kriteria  yang digunakan pada proses perhitungan dapat dilihat pada tabel 3.5 :

## Tabel 3.5 Kriteria Penilaian
No. Kriteria Simbol 1 Skill k1 2 Umur k2 3 Office Aplikasi k3 4 Design Grafis k4 5 Trouble hardware k5

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Azimaturrafi’ah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti - Decision Support System Seleksi Karyawan Office Departement Menggunakan Metode Technique For Others Reference By Similarity To Ideal Solution (Topsis)

## 3.2.2 Penentuan Normalisasi Matriks
Normalisasi  matriks  merupakan tahapan  menormalkan data uji dengan batasan  nilai  yang didapat dari data. Normalisasi pada proses dilakukan dengan menentukan nilai matriks yang dilakukan dengan beberapa tahapan antara lain :
a) Membuat matriks keputusan  yang ternormalisasi
b) Pengkuadratan nilai kriteria
c) Matriks Pembagi
d) Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot
e) Menentukan matriks nilai ideal positif (A+) dan nilai ideal negatif (A- )
f) Menentukan matriks solusi ideal positif (A+) dan matriks solusi ideal negatif (A- ) berdasarkan rating bobot ternormalisasi yij
g) Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap    alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal  positif  dan  matriks  solusi  ideal negative
h) Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi)
Langkah hasil perhitungan yang dilakukan pada proses perhitungan penentuan data Berikut untuk hasil pengkuadratan kriteria :
1. HARIS FIRMANSYAH Nilai Skill 90
 90 2 = 8100 2.
ABDULLAH CHARIR Nilai Skill 85  85 2 = 7225 3. Dst hingga semua kriteria berhasil dikuadratkan Berikut untuk hasil pengkuadratan kriteria dapat dilihat pda tabel 3.6 : Tabel 3.6 Pengkuadratan Kriteria
NO NAMA Skill Umur Office Aplikasi Design Grafis Trouble hardware 1 HARIS FIRMANSYAH 8100 1024 5625 3600 6400 2 ABDULLAH CHARIR 7225 2025 3600 4225 5625 3 IMAM HAMBALI 5625 2500 4225 10000 7225 4 SUMARSONO 3600 3025 10000 9025 5625 5 MUHAMMAD ALTHOF 4225 625 9025 6400 3600 6 M. PRATAMA 10000 400 6400 8100 4225 7 M. ILHAM MAULANA 9025 676 5625 7225 10000 8 M. IBROHIM 6400 784 7225 5625 9025 9 MUHAMMAD IVAN 8100 1225 5625 3600 5625 10 Dst n n n n n
Dari  hasil  kuadrat  dilakukan  proses  penentuan  nilai  pembagi  kriteria  dengan  menggunakan  rumus menjumlahkan  nilai  dari  keseluruhan  data  nilai  kuadrat  kemudian  dilakukan  proses  pengakaran  dari  hasil  jumlah tersebut, Setelah ditemukan nilai pembagi maka dilakukan proses perhitungan normalisasi dari setiap kriteria dengan menggunakan matriks pembagi yang berhasil dihitung :
1. HARIS FIRMANSYAH Nilai Skill 90
R ij = 90 455.0824
= 0.1978
2. ABDULLAH CHARIR Nilai Skill 85
R ij = 9850
455.0824 = 0.1868
3. Dst  hingga  dilakukan  proses  perhitungan  keseluruhan  31  data  setiap  krtieria  didapatkan  hasil  sebagai berikut dapat dilihat pada tabel 3.7 proses hasil normalisasi data :
Tabel 3.7 Matriks Normalisasi NO NAMA Skill Umur Office Aplikasi Design Grafis Trouble hardware 1 HARIS FIRMANSYAH 0.1978 0.1455 0.1685 0.1358 0.1908

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Azimaturrafi’ah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti - Decision Support System Seleksi Karyawan Office Departement Menggunakan Metode Technique For Others Reference By Similarity To Ideal Solution (Topsis)
2 ABDULLAH CHARIR 0.1868 0.2047 0.1348 0.1471 0.1789 3 IMAM HAMBALI 0.1648 0.2274 0.1460 0.2263 0.2028 4 SUMARSONO 0.1318 0.2502 0.2247 0.2150 0.1789 5 M ALTHOF MAULANA 0.1428 0.1137 0.2134 0.1810 0.1431 6 M PRATAMA 0.2197 0.0910 0.1797 0.2036 0.1551 7 M ILHAM MAULANA 0.2088 0.1183 0.1685 0.1923 0.2386 8 MOHAMMAD IBROHIM 0.1758 0.1274 0.1910 0.1697 0.2266 9 MUHAMMAD IVAN 0.1978 0.1592 0.1685 0.1358 0.1789 10 dst n n n n n

## 3.2.3 Matriks Bobot Ternormalisasi
Matriks bobot ternormalisasi merupakan tahapan yang dilakukan dengan penentuan bobot dari pihak HRD perusahaan dengan menggunakan proses perhitungan dengan menggunakan nilai bobot dari kriteria sehingga untuk proses penentuan dilakukan dengan keanggotaan dapat dilihat pada tabel 3.8 :
Tabel 3.8 Matriks Bobot Kriteria
W bobot Skill Umur Office Aplikasi Design Grafis Trouble hardware 5 4 3 2 1 Keterangan Kriteria bobot : Tabel 3.9 Matriks Bobot Kriteria Bobot Tingkat 5 Sangat baik 4 Baik 3 Sedang 2 Kurang 1 Sangat kurang
Proses  perhitungan  dengan  menggunakan  data  perhitungan  bobot  dari  kriteria  yang  ternormalisasi.  Berikut untuk detail perhitungan :
1. HARIS FIRMANSYAH
Y ij = 0.1978 x 5 = 0.9888 2. ABDULLAH CHARIR Y ij = 0.1868 x 5 = 0.9339
3. Dst  hingga  dilakukan  proses  perhitungan  keseluruhan  31  data  setiap  krtieria  didapatkan  hasil  sebagai berikut dapat dilihat pada tabel 3.10 proses hasil normalisasi matriks bobot berikut :
Tabel 3.10 Matriks Bobot Normalisasi NO NAMA Skill Umur Office Aplikasi Design Grafis Trouble hardware 1 HARIS FIRMANSYAH 0.9888 0.5822 0.5055 0.2715 0.1908 2 ABDULLAH CHARIR 0.9339 0.8187 0.4044 0.2941 0.1789 3 IMAM HAMBALI 0.8240 0.9097 0.4381 0.4525 0.2028 4 SUMARSONO 0.6592 1.0006 0.6740 0.4299 0.1789 5 M ALTHOF MAULANA 0.7142 0.4548 0.6403 0.3620 0.1431 6 M PRATAMA 1.0987 0.3639 0.5392 0.4073 0.1551 7 M MAULANA 1.0438 0.4730 0.5055 0.3847 0.2386 8 MOHAMMAD IBROHIM 0.8790 0.5094 0.5729 0.3394 0.2266 9 MUHAMMAD IVAN 0.9888 0.6368 0.5055 0.2715 0.1789

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Azimaturrafi’ah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti - Decision Support System Seleksi Karyawan Office Departement Menggunakan Metode Technique For Others Reference By Similarity To Ideal Solution (Topsis)
10 dst n n n n n

## 3.2.4 Nilai Ideal A+ dan Nilai Ideal A-
Pada Tahapan matriks ideal positif (A+) merukan nilai max dari kriteria yang digunakan sebagi hasil nilai  ideal  dan  matriks  solusi  ideal  negatif  (A-)  merupakan  nilai  minimum  dari  kriteria  dimana  untuk  nilai tersebut didapat dari proses perhitungan bobot matriks normalisasi berikut untuk nilai dapat dilihat pada tabel 3.10 :
Tabel 3.10 Nilai ideal positif (A+) Dan Nilai ideal negatif (A-)
Skill Umur Office Aplikasi Design Grafis Trouble hardware A+ 1.098702 1.091608 0.674030 0.4525 0.9542 A- 0.659221 0.3639 0.404418 0.2715 0.5725 3.2.5 Solusi ideal positif (S i +)  Dan Solusi ideal negatif (S i -)
Pada tahapan Solusi ideal Positif dan negative  merupakan penentuan nilai jarak dari setiap nilai alternative, untuk solusi dilakukan dengan menggunakan nilai alternative dari setiap  alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan  matriks  solusi  ideal  negative,  yang  digunakan  sebagai  hasil  kahir  nilai  V  vector  dari  perhitungan  dengan menggunakan metode TOPSIS, untuk detail Perhitungan untuk matriks solusi ideal Positif S i + sebagai berikut :
1. HARIS FIRMANSYAH
S 1 + = √ (1.098702 − 0.9888 ) 2 + (1.091608 −  0.5822) 2 +   (0.674030 − 0.5055) 2
+ (0.4525 − 0.2715)^2   +   (0.1908 − 0.1908)^2
= 0.5788
2. ABDULLAH CHARIR
S 2 + = √ (1.098702 − 0.9339) 2 + (1.091608 −  0.8187) 2 +   (0.674030 − 0.4044) 2
+ (0.4525 − 0.2941)^2   +   (0.1908 − 0.1789)^2
= 0.4505
3. Dst hingga dilakukan proses perhitungan keseluruhan 31 data setiap krtieria
Untuk detail Perhitungan untuk matriks solusi ideal Negatif S i - sebagai berikut :
1. HARIS FIRMANSYAH
S 1 - = √ ( 0.9888 − 0.659221) 2 + (  0.5822 − 0.3639) 2 +   ( 0.5055 − 0.404418) 2
+ ( 0.2715 − 0.2715)^2   +   ( 0.1908 − 0.5725)^2
= 0.4109
2. ABDULLAH CHARIR
S 2 - = √ (0.9339 − 0.659221) 2 + (  0.8187 − 0.3639) 2 +   ( 0.4044 − 0.404418) 2
+ ( 0.2941 − 0.2715)^2   +   ( 0.1789 − 0.5725)^2
= 0.5330
3. Dst  hingga  dilakukan  proses  perhitungan  keseluruhan  31  data  setiap  krtieria,  dan  didapatkan  hasil sebagai berikut dapat dilihat pada tabel 3.11 proses hasil normalisasi  matriks solusi ideal Negative S i - Dan Positif S i + berikut : Tabel 3.11 matriks solusi ideal Negative S i - Dan Positif S i +
No Nama JARAK (S+) JARAK (S-) S+ S- 1 HARIS FIRMANSYAH 0.5788 0.4109 2 ABDULLAH CHARIR 0.4505 0.5330 3 IMAM HAMBALI 0.4068 0.6021 4 SUMARSONO 0.4533 0.7103 5 MUHAMMAD ALTHOF MAULANA 0.7562 0.2741 6 MOCHAMMAD PRATAMA 0.7462 0.4795 7 MOH ILHAM MAULANA 0.6470 0.4381 8 MOHAMMAD IBROHIM 0.6406 0.3308 9 MUHAMMAD IVAN 0.5326 0.4412
Azimaturrafi’ah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti - Decision Support System Seleksi Karyawan Office Departement Menggunakan Metode Technique For Others Reference By Similarity To Ideal Solution (Topsis)
10 MAULIDI RIZQI 0.5424 0.4280

## 3.2.6 Perhitungan Nilai V Vector
Representasi  data  mengunakan  Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi) dari  hasil  evaluasi kriteria  berikut  :  Skill,  Umur,  Office  Aplikasi,  Design  Grafis  dan  Trouble  hardware.  Berikut  detail  V  Vektor perhitungan :
1. HARIS FIRMANSYAH
V 1 = 0.4109 0.5788+ 0.4109
= 0.4152
2. ABDULLAH CHARIR
V 2 = 0.5330 0.4505+ 0.5330
= 0.5419
3. Dst hingga dilakukan proses perhitungan keseluruhan 31 data setiap krtieria, dan didapatkan hasil sebagai berikut dapat dilihat pada tabel 3.12 proses hasil normalisasi matriks hasil nilai V vector berikut :
Tabel 3.12 Nilai V vector  matriks
NO NAMA JARAK (S+) JARAK (S-) PREFERENSI S+ S- Vi 1 HARIS FIRMANSYAH 0.5788 0.4109 0.4152 2 ABDULLAH CHARIR 0.4505 0.5330 0.5419 3 IMAM HAMBALI 0.4068 0.6021 0.5968 4 SUMARSONO 0.4533 0.7103 0.6104 5 M ALTHOF MAULANA 0.7562 0.2741 0.2661 6 MOCHAMMAD PRATAMA 0.7462 0.4795 0.3912 7 MOH ILHAM MAULANA 0.6470 0.4381 0.4037 8 MOHAMMAD IBROHIM 0.6406 0.3308 0.3405 9 MUHAMMAD IVAN 0.5326 0.4412 0.4530 10 dst n n n
Berikut dari nilai V vector dilakukan proses  rangking  dengan nilai paling vector paling besar untuk proses sebagai berikut dapat dilihat pada tabel 3.13 :
Tabel 3.13 Hasil Rangking V Vektor No. Nama Rangking Vi 14 MUHAMMAD ZIYAD ASYROF 1 0.804897226 13 MUHAMMAD ZAINAL 2 0.624010672 3 IMAM HAMBALI 3 0.610431733 17 AMINATUL KHOIRIYAH 4 0.603263665 12 MUHAMMAD RIJAL 5 0.596791397 4 SUMARSONO 6 0.582708802 16 AHMAD BAHRUL 7 0.552007501 27 INDAH UMI NAJIHAH 8 0.551494602 18 BAINAR RIZKI ANNABILLAH 9 0.541941581 2 ABDULLAH CHARIR 10 0.539620656 26 M Faisal R 11 0.518334917 28 KUNI CHOIRUNNISA' 12 0.517745189 7 MOH ILHAM MAULANA 13 0.487186269 29 LAILATUL FITRIYAH 14 0.470157173 25 HUMAIROH 15 0.460985431 24 HIMMATUL ARIFAH 16 0.453046265 11 MUHAMMAD RISKI 17 0.452474952 9 MUHAMMAD IVAN 18 0.444755515 15 MOHAMMAD RONI HARDIAWAN 19 0.441047217

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Azimaturrafi’ah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti - Decision Support System Seleksi Karyawan Office Departement Menggunakan Metode Technique For Others Reference By Similarity To Ideal Solution (Topsis)
1 HARIS FIRMANSYAH 20 0.438618569 8 MOHAMMAD IBROHIM 21 0.415150878 23 HIDAYATUL KUSNIA 22 0.40807808 10 MAULIDI RIZQI 23 0.403718573 20 FAKIHATUN NI'MAH 24 0.391192925 21 FARIHIYYAH 25 0.389990174 6 MOCHAMMAD PRATAMA 26 0.343216616 31 MAS'ULIYATUL WASILAH 27 0.340547204 30 MADINATUL   ALFIAH 28 0.34007841 22 GENITA PURI 29 0.305743142 5 MUHAMMAD ALTHOF MAULANA 30 0.266057478 19 EKA MURTI NINGRUM 31 0.24719202
Berikut hasil 5 perangkingan nilai terendah dengan perhitungan data menggunakan Metode TOPSIS dari proses perangkingan maka didapatkan hasil dapat dilihat pada tabel 3.14 :
Tabel 3.14 Ranking Seleksi penerima pelatihan Office Departement
Rangking Nama Vi 1 EKA MURTI NINGRUM 0.24719202 2 MUHAMMAD ALTHOF MAULANA 0.266057478 3 GENITA PURI 0.305743142 4 MADINATUL   ALFIAH 0.34007841 5 MAS'ULIYATUL WASILAH 0.340547204

## IV. IMPLEMENTASI  DAN  PENGUJIAN  SISTEM

## 4.1 Tampilan Form Home
Form  home  merupakan  form  tampilan  dari  aplikasi Decision  Support  System  Seleksi  karyawan  Office Department  Penerima  Pelatihaan  menggunakan  metode  Technique  For  Others  Reference  by  Similarity  to  Ideal Solution (TOPSIS) Studi Kasus pada PT. Tenaco Jaya Langgeng Abadi untuk mengakses seluruh menu pada sistem, setalah login pada sistem.  Form ini terdapat menu beranda, input stored data, file stored data, file kriteria, penilaian, laporan, detail perhitungan, untuk tampilan form seperti terlihat pada Gambar 4.1 :
Gambar 4.1 Form Home

## 4.2 Analisis Hasil Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  membandingkan  hasil  yang  didapat  dari  sistem  melalui  perhitungan Decision Support System Seleksi karyawan Office Department menggunakan metode Technique For Others Reference by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS) Studi  Kasus  pada  PT.  Tenaco  Jaya  Langgeng  Abadi dengan  data  hasil observasi.  Pada  pengujian  ini  dilakukan  perhitungan  semua  nilai  dari  setiap  tahapan  pengujian  sistem  dengan membandingkan perhitungan yang ada di perusahaan  sebagai berikut:

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Azimaturrafi’ah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti - Decision Support System Seleksi Karyawan Office Departement Menggunakan Metode Technique For Others Reference By Similarity To Ideal Solution (Topsis)

## 4.2.1 Hasil Perbandingan data Bulan November 2020 plan1
Berikut perhitungan yang didapat dari pihak perusahaan dengan membandingkan dengan perhitungan metode Metode Topsis , dari kedua perbandingan metode dapat dlakukan dengan persetanse nilai rata – rata data. Berikut untuk perhitungan dengan menggunakan metode perusahaan dengan menggunakan tiga kriteria :
𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 = ( 𝑇1 60 x100) + ( 𝑇2 40 𝑥100) 2 T1 = Skill T2 = Umur Contoh untuk perhitungan  berikut : 𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 = ( 90 60 x100) + ( 32 40 𝑥100) 2 𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 = (150) + (80) 2 𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 = 115
Tabel 4.2 Hasil Perhitungan nilai perusahaan bulan November 2020 plan 1 NO NAMA Skill Umur T1 T2 Nilai Perusahaan 1 HARIS FIRMANSYAH 90 32 150 80 115 2 ABDULLAH CHARIR 85 45 141.6667 112.5 127.0833 3 IMAM HAMBALI 75 50 125 125 125 4 SUMARSONO 60 55 100 137.5 118.75 5 MUHAMMAD ALTHOF MAULANA 65 25 108.3333 62.5 85.41667 6 MOCHAMMAD PRATAMA 100 20 166.6667 50 108.3333 7 MOH ILHAM MAULANA 95 26 158.3333 65 111.6667 8 MOHAMMAD IBROHIM 80 28 133.3333 70 101.6667 9 MUHAMMAD IVAN 90 35 150 87.5 118.75 10 MAULIDI RIZQI 85 38 141.6667 95 118.3333
Dan  untuk  hasil  perbandingan  metode  perusahaan  dengan  metode  Topsis,  didapatkan  hasil  proses perhitungan sebagai berikut dapat dilihat pada tabel 4.2 :
Tabel 4.3 Hasil perbandingan  bulan November 2020 plan 1
No. Perhitungan Perusahaan Perhitungan Metode Sor ting Nama Nilai NO Nama Nilai 1 14 MUHAMMAD ZIYAD ASYROF 1.666667 14 MUHAMMAD ZIYAD ASYROF 0.804897 2 2 ABDULLAH CHARIR 1.416667 17 AMINATUL KHOIRIYAH 0.624011 3 3 IMAM HAMBALI 1.25 4 SUMARSONO 0.610432 4 17 AMINATUL KHOIRIYAH 1.25 13 MUHAMMAD ZAINAL 0.603264 5 28 KUNI CHOIRUNNISA' 1.666667 3 IMAM HAMBALI 0.596791 6 16 AHMAD BAHRUL 1.333333 18 BAINAR RIZKI ANNABILLAH 0.582709 7 29 LAILATUL FITRIYAH 1.583333 12 MUHAMMAD RIJAL 0.552008 8 13 MUHAMMAD ZAINAL 1.083333 27 INDAH UMI NAJIHAH 0.551495 9 15 MOHAMMAD RONI HARDIAWAN 1.583333 2 ABDULLAH CHARIR 0.541942

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Azimaturrafi’ah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti - Decision Support System Seleksi Karyawan Office Departement Menggunakan Metode Technique For Others Reference By Similarity To Ideal Solution (Topsis)
10 27 INDAH UMI NAJIHAH 1.083333 16 AHMAD BAHRUL 0.539621
Dari  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  didapatkan  3  (tiga)  data  berbeda  dengan  memberikan  warna merah proses perhitungan maka didapatkan persentase berikut :
𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 = (data pembanding)−(data berbeda)
banyak data pembanding
x 100%
𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 = (10)+(3) 10 𝑥 100%
= 70  %
4.2.2 Hasil Perbandingan data November 2020 plan 2
Berikut perhitungan yang didapat dari pihak perusahaan dengan membandingkan dengan perhitungan metode Metode Topsis , dari kedua perbandingan  metode dapat dlakukan dengan persetanse nilai rata  – rata data. Berikut untuk perhitungan dengan menggunakan metode perusahaan dengan menggunakan tiga kriteria :
𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 = ( 𝑇1 60 x100) + ( 𝑇2 40 𝑥100)
2 T1 = Skill T2 = Umur
Contoh untuk perhitungan  berikut :
𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 =
( 80 60 x100) + ( 45 40 𝑥100)
2 𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 = (133.3333) + (112.5) 2 𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 = 122.9167
Tabel 4.5 Hasil Perhitungan nilai perusahaan bulan November 2020 plan 2 NO NAMA Skill Umur T1 T2 Rata2 1 ABDULLAH CHARIR 80 45 133.3333 112.5  122.9167 2 ABDULLOH ZAKARIYAH 90 50 150 125 137.5 3 ACHMAD MUZADI 85 55 141.6667 137.5  139.5833 4 ACHMAD NA'ILUL AFROH BARLAMAN 75 25 125 62.5 93.75 5 ACHMAD ILYAS JAZULI 60 20 100 50 75 6 ANDRI ANDIKA 65 26 108.3333 65  86.66667 7 FAJAR MAULANA 100 28 166.6667 70  118.3333 8 FAJRUDHAN YUSUFY 95 35 158.3333 87.5  122.9167 9 FAKHRUDIN AMROZI 80 38 133.3333 95  114.1667 10 KAMALUL ISLAMI 60 42 100 105 102.5
Dan  untuk  hasil  perbandingan  metode  perusahaan  dengan  metode  TOPSIS,  didapatkan  hasil  proses perhitungan sebagai berikut dapat dilihat pada tabel 4.2 :
Tabel 4.6 Hasil perbandingan bulan November 2020 Plan 2
No. Perhitungan Perusahaan Perhitungan Metode Sor ting Nama Nilai  NO Nama Nilai 1 3 ACHMAD MUZADI 1.416667  3 ACHMAD MUZADI 0.780032 2 2 ABDULLOH ZAKARIYAH 1.5  2 ABDULLOH ZAKARIYAH 0.763484 3 17 MOH. REGA AGUNG FIRMANSYAH 1.25  17 MOH. REGA AGUNG FIRMANSYAH 0.730455 4 16 MUHAMMAD FATHUR ROZI AINUL FARHAN 1.416667  16 MUHAMMAD FATHUR ROZI AINUL FARHAN 0.730356 5 21 MUHAMMAD AINUL FITROH 1.583333  21 MUHAMMAD AINUL FITROH 0.636627

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Azimaturrafi’ah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti - Decision Support System Seleksi Karyawan Office Departement Menggunakan Metode Technique For Others Reference By Similarity To Ideal Solution (Topsis)
6 15 MIFTAHUL RIZKI 1.5  15 MIFTAHUL RIZKI 0.636592 7 13 MOHAMMAD DZAKI NOUFAL 1.583333  19 MOHAMMAD MAHIRUL FATA 0.630914 8 12 M. IVAN ALI MA'RUF 1.666667  12 M. IVAN ALI MA'RUF 0.598036 9 19 MOHAMMAD MAHIRUL FATA 1.083333  13 MOHAMMAD DZAKI NOUFAL 0.594233 10 27 MUHAMMAD SHOFIYULLOH 1.666667  1 ABDULLAH CHARIR 0.534231
Dari  hasil  perhitungan  yang  dilakukan  didapatkan  1  (Satu)  data  berbeda  dengan  memberikan  warna  merah proses perhitungan maka didapatkan persentase berikut :
𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 = (data pembanding)−(data berbeda)
banyak data pembanding
x 100%
𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 = (10)+(1) 10 𝑥 100%
= 90  %
4.3.1 Hasil Perbandingan Bulan  November 2020 plan3
Pada PT. TENACO JAYA LANGGENG ABADI mengambil sebanyak 31 data Penerima pelatihan   dengan nilai sorting data dilakukan oleh sistem. untuk  proses perhitungan yang dilakukan dengan persentase perhitungan dari tabel 4.7 berikut :
𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 = ( 𝑇1 60 x100) + ( 𝑇2 40 𝑥100)
2 T1 = Skill T2 = Umur
Contoh untuk perhitungan  berikut :
𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 = ( 80 60 x100) + ( 20 40 𝑥100) 2 𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 = (133.3333) + (50) 2 𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 = 91.66667
Tabel 4.5 Hasil Perhitungan nilai perusahaan bulan November 2020 plan 3 NO NAMA Skill Umur T1 T2 Rata2 1 MUHAMMAD CHUMAIDI 80 20 133.3333 50 91.66667 2 MUHAMMAD FAISOL FANANI 80 26 133.3333 65 99.16667 3 MUHAMMAD FAJAR HANANI 90 28 150 70 110 4 MUHAMMAD IVAN ASYROFI 85 35 141.6667 87.5 114.5833 5 MUHAMMAD MAULIDI RIZQI 75 38 125 95 110 6 MUHAMMAD RISKI BIARTO 60 42 100 105 102.5 7 MUHAMMAD RIJAL 65 38 108.3333 95 101.6667 8 MUHAMMAD ZAMZAMY AT THOBIBY 100 42 166.6667 105 135.8333 9 MUHAMMAD ZIYAD ASYROF 95 35 158.3333 87.5 122.9167 10 NOVAL SIDIK 80 38 133.3333 95 114.1667
Dan  untuk  hasil  perbandingan  metode  perusahaan  dengan  metode  TOPSIS,  didapatkan  hasil  proses perhitungan sebagai berikut dapat dilihat pada tabel 4.2 : Tabel 4.6 Hasil perbandingan bulan November 2020 Plan 3
No. Perhitungan Perusahaan Perhitungan Metode Sor ting Nama Nilai  NO Nama Nilai
Azimaturrafi’ah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti - Decision Support System Seleksi Karyawan Office Departement Menggunakan Metode Technique For Others Reference By Similarity To Ideal Solution (Topsis)
1 20  M. FARIH 1.666667 14 MOHAMMAD RONI HARDIAWAN 0.811247 2 14 MOHAMMAD RONI HARDIAWAN 1.583333 13 ACHMAD RIZA ZAKARIYA 0.748006 3 13  ACHMAD RIZA ZAKARIYA 1.666667 20  M. FARIH 0.730496 4 8 MUHAMMAD ZAMZAMY AT THOBIBY 1.666667 8 MUHAMMAD ZAMZAMY AT THOBIBY 0.640441 5 22  BAMBANG SULAIMAN 1.5 22 BAMBANG SULAIMAN 0.633966 6 16  KHOIRIYAH 1.416667 16  KHOIRIYAH 0.632286 7 15  AHMAD BAHRUL HASAN 1.5 18  MURTITANTO 0.62429 8 17  RIZKI 1.25 17  RIZKI 0.618298 9 28 AKHMAD ABDULLOH AR ROHMANI 1.666667 15 AHMAD BAHRUL HASAN 0.581428 10 18  MURTITANTO 1 12 MOHAMMAD ROMAL FALAH 0.499592
Dari hasil perhitungan yang dilakukan didapatkan 1 (Satu) data berbeda dengan memberikan warna merah proses perhitungan maka didapatkan persentase berikut :
𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛 = (data pembanding)−(data berbeda)
banyak data pembanding x 100% 𝑅𝑢𝑚𝑢𝑠 𝑃𝑒𝑟𝑢𝑠𝑎ℎ𝑎𝑎𝑛     = (10) + (1) 10 𝑥 100%

## = 90  %
Dapat  disimpulkan  bahwa  dari  pengujian Decision  Support  System  Seleksi  karyawan  Office  Department Penerima  Pelatihaan  menggunakan  metode  Technique  For  Others  Reference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  Studi  Kasus  pada  PT.  Tenaco  Jaya  Langgeng  Abadi dengan  menggunakan  3  kali  periode  pengujian didapatkan hasil data uji nilai rata-rata persentase sebagai berikut :
= (PLAN 1 + PLAN 2 + PLAN 3) 3 = (70  % + 90  %+ 90  %)
3
= 83.3333 %
Dari hasil rata-rata persentase uji perhitungan data perusahaan dengan metode TOPSIS didapatkan hasil nilai rata-rata persentase 83.333  %

## V. PENUTUP

## 5.1 Kesimpulan
Setelah  dilakukan  analisis,  perancangan Decision  Support  System Seleksi  karyawan Office  Department menggunakan metode Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) yang nantianya 5 karyawa dengan bobot terendah akan mendapatkan pelatihan .Studi Kasus penelitian ini adalah pada PT. Tenaco Jaya Langgeng  Abadi,  dalam  hasil  penelitian    ini  dilakukan  pengujian  sistem  hasil  penelitian  yang  dapat  diambil kesimpulan sebagai berikut :
a. Aplikasi yang dibangun dapat menghasilkan tujuan yaitu dapat membantu Penerima Pelatihaan karyawan Office Department dengan menggunakan kriteria : Skill , Umur, Office Aplikasi , Design Grafis dan Trouble hardware dengan menggunakan Metode Topsis .
b. Berdasarkan  pada  analisis  hasil  pengujian  sistem,  dengan  perhitungan  pihak  perusahaan,  didapatkan  data rangking  Karyawan Office  Department dengan  pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  ini  dapat merekomendasikan  dengan  uji  sampel  plan  3  plan  yang  menunjukkan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan dapat berfungsi dengan baik dengan pendekatan 83.3333 % sesuai dengan metode Topsis .

## 5.2 Saran
Sistem  yang  dibuat  masih  bisa  dikembangkan  lebih  lanjut  untuk  mencapai  tahap  yang  lebih  sempurna  dan dengan penambahan baru contoh data ketertiban, kedisiplinan. Maka perlu dilakukan dengan proses kienrja secara efektif dan efesien.

## INDEXIA: Informatic and Computational Intelegent Journal
Azimaturrafi’ah, Umi Chotijah, Henny Dwi Bhakti - Decision Support System Seleksi Karyawan Office Departement Menggunakan Metode Technique For Others Reference By Similarity To Ideal Solution (Topsis)

## VI. DAFTAR PUSTAKA
Kusrini.  (2007). Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan. Yogyakarta:  Andi Offset.
Mangkuprawira, S. d. (2007 : 153). Managemnt Mutu Sumber  Daya  Manusia. Bogor:  Ghalia Indonesia.
Murnawan,  S.  (2012).  ng  Keputusan  Menggunakan Metode Technique for Order by Similarity to Ideal  Solution  (TOPSIS). Jurnal  Sistem Informasi (JSI) , 4.
Nirzha  Maulidya  Ashar,  I.  C.  (2018).  Penerapan Metode  Extreme  Learning  Machine  (ELM) Untuk  Memprediksi  Jumlah  Produksi  Pipa Yang Layak (Studi Kasus Pada PT. KHI Pipe Industries). Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , 4621-4628. Syaifulloh,  A.  (2018).  Perbandingan  6  Metode Forecasting Dalam Peramalan Jumlah Maba Stmik  Ppkia  Pradnya  Paramita  Malang. Jurnal Teknologi Informasi , 91-98.
Alfin.  (2010).  Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Pelanggan  Terbaik
Dengan  Metode  Topsis  (Studi  Kasus  :  Pd. Istana Duta). Universitas Tanjungpura . Erik,  M.  S.  (2015).  Metode  TOPSIS  untuk
Menentukan  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Pendidikan Dokter di Universitas Muhammadiyah  Purwokerto. Universitas Muhammadiyah Purwokerto . Hasibuan, M. (2002). Manajemen Sumber. PT. Toko Gunung Agung. Kusumadewi,  S.  d.  (2006). Fuzzy  Multi-Attribute Deciion Making (Fuzzy FaAMDM).
Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu.
Mustafidah,  M.  (2018,  Maret).  Sistem  Pendukung Keputusan  Menggunakan  Metode  TOPSIS. SAINTEKS , 39-53. Rahman,  A.  (2010). repository.usu.ac.id. Retrieved from Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode SMS Polling Dengan SMS Gateway: diakses pada: http://repository.usu.ac.id/bitstream/123456
789/20211/3/Chapter%20II.pdf Subri, M. (2002). Ekonomi Sumberdaya Manusia.