Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.62 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 187-196 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Analisis Index Kebutuhan Perusahaan Pengguna Tenaga Kerja Menggunakan Algoritma Simple Multi-Attribute Rating Technique (Smart) pada PT. CIPTA SEJATI REVOLUTION MAKASSAR
Maksimus Turu *1 , Yasinta Iwantri Idung 2 , Saharuddin 3
1,2,3 Sistem Informasi, STMIK Profesional Makassar, Indonesia Email: 1 Maksimuturu7@gmail.com, 2 Yasintaiwantridung@gmail.com,
3 saharuddin@stmikprofesional.ac.id

## Abstrak
Digitalisasi  telah  tertanam  dalam  produk  dan  layanan,  dan  semakin  mendukung  proses  bisnis  perusahaan. Menurunnya permintaan dari perusahaan pengguna tenaga kerja mengakibatkan perusahaan PT. CIPTA SEJATI REVOLUTION  MAKASSAR  membutuhkan  informasi  data  indeks  sebaran  perusahaan  yang  menjadi  mitra, selanjutnya akan dievaluasi strategi yang akan dilakukan agar dapat membuka peluang penempatan tenaga kerja. Melalui metode analitik yang ditingkatkan untuk sumber data besar, peluang baru telah muncul yang mungkin dapat meningkatkan cara pengambil keputusan menganalisis masalah dan sampai pada keputusan menggunakan sebuah  sistem.  Metodologi SMART adalah  metode  survei  yang  disempurnakan  yang  menyeimbangkan kesederhanaan  untuk  penilaian  cepat  keadaan  darurat  akut  teknis.  Hasil  dari  perhitungan  yang  dilakukan menggunaka 5 kriteria penilaian antara lain Perjanjian Kerja Waktu Tertentu (PKWT), Pekerjaan Terhadap Tenaga Outsoucing (PTTO), Jenis Perusahaan(JP), Jumlah Serapan Tenaga Kerja (JSTK), Skala Operasional Perusahaan (SKP), menampilkan data indeks setiap perusahaan, dimana hasil keputusan indeks tertinggi adalah PT.SURYA MAKASSAR dengan nilai indeks 84.89. Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini bahwa metode SMART dapat digunakan untuk menentukan indeks kebutuhan tenaga kerja terhadap perusahaan-perusahaan yang bermitra PT. CIPTA SEJATI REVOLUTION MAKASSAR.

## Kata kunci: Karyawan, Kualitas, SPK, VIKOR

## Abstract
Digitisation  has  become  embedded  in  products  and  services  and  increasingly  supports  enterprise  business processes. The decline in demand from companies that use labour has resulted in the company PT. Cipta Sejati Revolution Makassar requires index data information on the distribution of companies that are partners, and then the strategy will be evaluated in order to open up employment opportunities. Through improved analytical methods for significant data sources, new opportunities have emerged that might improve the way decision-makers analyse problems and arrive at decisions using a system. The SMART methodology is an enhanced survey method that balances simplicity for rapidly assessing acute technical emergencies. The results of calculations carried out using five assessment criteria include a Specific Time Work Agreement (PKWT), Employment of Outsourcing Workers (PTTO), Type of Company (JP), Total Labor Absorption (JSTK), Company Operational Scale (SKP), displaying data index of each company, where the result of the highest index decision is PT. SURYA MAKASSAR with an index value of 84.89. The conclusion obtained from this study is that the SMART method can be used to determine the labour demand index for companies partnering with PT. COPYRIGHT REVOLUTION MAKASSAR.
Keywords : DSS, Employe, Quality, VIKOR

## 1. PENDAHULUAN
Digitalisasi  telah  tertanam  dalam  produk  dan  layanan,  dan  semakin  mendukung  proses  bisnis perusahaan  (Truant  et  al.,  2021).  Perusahaan  besar,  berusaha  untuk  mendapatkan,  memperoleh, mengembangkan,  memanfaatkan,  memelihara,  dan  mengungkapkan  sumber  daya  strategis  secara
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.62 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 187-196 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
maksimal  (Budisaptorini  et  al.,  2019).  Krisis  global  yang  disebabkan  oleh  pandemi  COVID-19 memberikan  dampak  signifikan  pada  sebagian  besar  industri  (Ilinova  et  al.,  2021),  hal  tersebut berdampak pada berkurangnya permintaan tenaga kerja dari perusahaan pengguna kepada perusahaan penyedia  tenaga  kerja.  PT.  Cipta  Sejati  Revolution  Makassar  yang  bergerak  dibidang  jasa  penyedia tenaga kerja yang merupakan menjadi pintu masuk bagi para pencari kerja.
Proses bisnis merupakan suatu aktivitas usaha guna mengolah produk yang menghasilkan barang dan jasa untuk digunakan target pelanggan tertentu dalam memenuhi kebutuhannya (Tjoa et al., 2022). Data Badan Pusat Statistik menunjukkan bahwa pada 2019, persentase tenaga kerja informal mengalami penurunan sebesar 2,03 persen dibandingkan tahun 2015, yakni 57,75 persen pada 2015 turun menjadi 55,72  persen  pada  2019  (Middia  Martanti  et  al.,  2021).  Menurunnya  permintaan  dari  perusahaan pengguna tenaga kerja mengakibatkan perusahaan PT. Cipta Sejati Revolution Makassar membutuhkan informasi data indeks sebaran perusahaan yang menjadi mitra sebagai bahan evaluasi strategi yang akan dilakukan agar dapat membuka peluang penempatan tenaga kerja.
PT.  Cipta  Sejati  Revolution  Makassar  telah  melakukan  banyak  kerjasama  terhadap  perusahaan pengguna  tenaga  kerja outsourcing baik  yang  beroperasi  ditingkat  lokal,  dalam  negeri  maupun  luar negeri,  akan  tetapi  histori  penerimaan  tenaga  kerja  oleh  perusahaan  mitra  yang  tersebar  diluruh Indonesia belum tercatat secara digital sehingga sulit menentukan target prioritas penempatan tenaga kerja,  disisi  lain  permasalahan  yang  ditemukan  adalah  sulitnya  mengukur  indek  perusahaan  mitra pengguna tenaga kerja.Metode SMART merupakan pengambil keputusan yang menggunakan elemen- elemen matriks keputusan sebagai estimasi dari setiap alternatif untuk semua kriteria bersifat tindakan pada kriteria dalam penentuan maksimalisasi atau minimalisasi ruang yang diperhitungkan (Horpenko et  al.,  2019).  Kemapuan  metode SMART dalam  proses  maksimalisasi  dapat  menjadi  alat  ukur  pada tahapan  analisa  yang menitik  beratkan  pada  indeksasi,  oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini  digunakan algoritma Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique ( SMART )  sebagai  metode  yang  digunakan  dalam menghasilkan indeks pengguna tenaga kerja oleh perusahaan mitra, agar dapat menjadi dasar analisa ketika akan diimplementasi kedalam sebuah sistem informasi perusahaan.

## 2. METODE

## 2.1. Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART)
Gambar 1. Flowchart Gambaran Umum Metode SMART
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.62 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 187-196 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Metodologi SMART adalah  metode survei yang  disempurnakan  yang  menyeimbangkan kesederhanaan  untuk  penilaian  cepat  keadaan  darurat  akut  teknis  ( SMART ,  2012).  Metode SMART termasuk  pada  DSS  dengan multiple criteria  decision  making ,  yaitu  metode  pengambilan  keputusan yang didasarkan setiap alternatif terdiri dari sejumlah kriteria yang memiliki nilai dan bobot, di mana bobot  menunjukan  seberapa  penting  kriteria  satu  dengan  kriteria  lain  (Cholil  et  al.,  2018). Teknik pengambilan keputusan untuk multi kriteria SMART sesuai dengan teori bahwa setiap alternatif terdiri dari kriteria yang berharga dan menggambarkan perbandingannya antara suatu kriteria dengan kriteria lainnya (Tangkesalu  Suseno, 2018). Gambaran umum metode SMART ditampilkan pada Gambar 1. Penelitian yang dilakukan oleh (Szatmári, 2021) menyatakan bahwa proses pengambilan keputusan menurut beberapa kriteria dan varian disebut pengambilan keputusan multi kriteria. Berdasarkan hasil observasi yang dilakukan maka pada penelitian ini ditetapkan 5 kriteria penilaian antara lain Perjanjian Kerja Waktu Tertentu (PKWT), Pekerjaan Terhadap Tenaga Outsoucing(PTTO), Jenis Perusahaan(JP), Jumlah Serapan Tenaga Kerja(JSTK), Skala Operasional Perusahaan(SKP). Adapun langkah-langkah dalam proses perhitungan metode SMART dapat ditunjukkan sebagai berikut (Ukkas et al., 2016):
a. Langkah 1  : Menentukan jumlah kriteria
b. Langkah 2   :  Sistem  secara default memberikan  skala  0-100  berdasarkan  prioritas  yang  telah diinputkan kemudian dilakukan normalisasi. Dituliskan pada equation (1).
Normalisasi = W j ∑ W j (1)
Keterangan: W j
: bobot suatu kriteria
∑ 𝑊 𝑗 : total bobot semua kriteria
c. Langkah 3   : Memberikan nilai kriteria untuk setiap alternatif.
d. Langkah 4   : Hitung nilai utility untuk setiap kriteria masing-masing, dituliskan melalui formula pada equation (2).
𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 )   =  100 (𝐶 𝑜𝑢𝑡 𝑖 − 𝐶 𝑚𝑖𝑛 ) (𝐶 𝑚𝑎𝑥 − 𝐶 𝑚𝑖𝑛 ) % (2)
Keterangan: u_i(a_i)  : Nilai Utility kriteria ke-1 untuk kriteia ke-i 𝐶 𝑚𝑎𝑥 : Nilai Kriteria Maksimal
𝐶 𝑚𝑖𝑛
: Nilai Kriteria Minimum 𝐶 𝑜𝑢𝑡 𝑖 : Nilai Kriteria ke-i
e. Langkah 5  : Hitung nilai akhir masing-masing
u(a i ) = ∑ w i, u i, (a i ) m j = 1 (3)
f. Langkah 6  : Menentukan perangkingan sebagai nilai indeks.

## 2.2. Decision Support System(DSS)
Melalui metode analitik yang  ditingkatkan  untuk  sumber  data  besar,  peluang  baru  telah muncul yang mungkin dapat meningkatkan cara pengambil keputusan menganalisis masalah dan sampai pada keputusan menggunakan sebuah sistem (Islam et al., 2017). Pada penerepan DSS membutuhkan sumber data  yang  menjadi input analisis  terhadap  setiap  keputusan,  dimana  secara  umum  ditampilkan  pada Gambar 2.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.62 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 187-196 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Gambar 2. Framework for Effective Big data Analytics for DSS (Islam et al., 2017)
Decision  Support  System adalah  kombinasi  dari  sistem  informasi  dan  teknologi  pengambilan keputusan,  di  Indonesia  lebih  umum  disebut  Sistem  Penunjang  Keputusan(SPK).  Pengambilan keputusan interaksi manusia-komputer visual adalah teknik kunci dalam sistem pendukung keputusan (Yun et al., 2021). Penelitian oleh (Chan et al., 2017) menyatakan bahwa peran mediasi penggunaan DSS dalam hubungan antara motivasi DSS dan kinerja keputusan dimana dengan adanya motivasi tugas yang  tinggi  dapat mengasilkan  umpan  balik  kinerja  DSS  yang  lebih  positif, dan waktu  respons  DSS yang cepat.. Tahapan Analisa pada sebuah sistem penunjang keputusan bertujuan untuk mendapatkan pemahaman  secara  keseluruhan  tentang  sistem  yang  akan  dikembangkan  berdasarkan  masukan  dari calon pengguna dan kadang ditambah dengan pendapat/masukan dari beberapa pihak.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Proses  validasi  adalah  proses  membandingkan  hasil  metode  dengan  data  fakta/kejadian  yang disebut sebagai data histori. Penelitian ini menggunakan kasus data sekunder sebagai sampel pada proses analisa.  Proses  analisis  index  kebutuhan  perusahaan  pengguna  tenaga  kerja  menggunakan  metode SMART dijelaskan melalui tahapan berikut.

## 3.1. Menentukan Kriteria dan Subkriteria
Kriteria-kriteria  dan  sub  kriteria  yang  digunakan  dalam  penentuan  rumah  sakit  terbaik  sekota makassar dapat dilihat pada Tabel 1.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.62 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 187-196 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Tabel 1. Kriteria dan Subkriteri No. Nama Kriteria Sub Kriteria 1 Jenis Perusahaan(JP) Perusahaan Perseoranga Persekutuan perdata Persekutuan firma Persekutuan komanditer Yayasan 2 Perjanjian Kerja Waktu Tertentu (PKWT) Sangat Baik Baik Cukup Kurang Baik Buruk 3 Jenis Pekerjaan Terhadap Tenaga Outsoucing (JPTTO) Dilakukan secara terpisah dari kegiatan utama Dilakukan secara bersama dari kegiatan utama Dilakukan kegiatan penunjang perusahaan secara keseluruhan Dilakukan secara insidensial. Tidak Berdasarkan Job Description 4 Jumlah Serapan Tenaga Kerja(JSTK) ≥ 500 500 5 Skala Operasional Perusahaan(SOP) Lokal Nasional Internasional Multinasional Part Time

## 3.2. Pembobotan Kriteria
Pembobotan kriteria dilakukan dengan memberikan nilai antara 0-100 sesuai dengan kepentingan dari masing-masing kriteria. Selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Pembobotan Kriteria Nama Kriteria Nilai Bobot Jenis Perusahaan (JP) 85 Perjanjian Kerja Waktu Tertentu (PKWT) 80 Jenis Pekerjaan Terhadap Tenaga Outsoucing (JPTTO) 70 Jumlah Serapan Tenaga Kerja (JSTK) 90 Skala Operasional Perusahaan (SOP) 75 Total Bobot Kriteria 400

## 3.3. Normalisasi Bobot Kriteria
Bobot berdasarkan masing-masing kriteria yg telah diproleh akan dinormalisasikan. Normalisasi dilakukan menggunakan membagi bobot suatu kriteria yg diperoleh menggunakan total bobot seluruh kriteria.
JP = 𝐵𝑜𝑡𝑜𝑡 JP 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡 𝐾𝑟𝑜𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 = 85 400 = 0.21
PKWT = 𝐵𝑜𝑡𝑜𝑡 PKWT 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡 𝐾𝑟𝑜𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.62 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 187-196 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
= 80 400 = 0.20
𝐽𝑃𝑇𝑇𝑂 =
𝐵𝑜𝑡𝑜𝑡 𝐽𝑃𝑇𝑇𝑂
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡 𝐾𝑟𝑜𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎
= 70 400 = 0.18
𝐽𝑆𝑇𝐾 =
𝐵𝑜𝑡𝑜𝑡 𝐽𝑆𝑇𝐾
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡 𝐾𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎
= 90 400
= 0.22 𝑆𝑂𝑃 =
𝐵𝑜𝑡𝑜𝑡 𝑆𝑂𝑃
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑜𝑏𝑜𝑡 𝐾𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎
= 75 400
= 0.19
Hasil dari perhitungan terhadap seluruh bobot kriteria ditampilkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Hasil Normalisasi Bobot Kriteria
Kriteria Bobot Normalisaisi (Wj) Jenis Perusahaan(JP) 0.21 Perjanjian Kerja Waktu Tertentu (PKWT) 0.2 Jenis Pekerjaan Terhadap Tenaga Outsoucing (JPTTO) 0.18 Jumlah Serapan Tenaga Kerja(JSTK) 0.22 Skala Operasional Perusahaan(SOP) 0.19
Penerapan hasil normalisasi bobot kriteria pada sistem dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Tampilan penerapan bobot kriteria pada sistem
Pada Gambar 2. ditampilkan data pembobotan kriteria dan hasil normalisasi terhadap setiap kriteria dimana hasil total terhadap bobot normalisasi adalah 0.21 + 0.2 + 0.18 + 0.22 + 0.19 = 100%.

## 3.4. Membuat Nilai Utility
Pembentukan nilai utilty terhadap setiap masing-masing kriteria dilakukan terhadap semua kriteria yang  sudah  ditentukan.  Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  analisa  untuk  menentukan  nilaii pengembangan utility .  Nilai  yang  akan  diberikan  akan  diberikan  dalam  skala  0  -  100.  Selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 4.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.62 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 187-196 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Tabel 4. Nilai Utility terhadap Sub Kriteria Kriteria Sub Kriteria Nilai Utilty Jenis Perusahaan(JP) Perusahaan Perseoranga 60 Persekutuan perdata 70 Persekutuan firma 80 Persekutuan komanditer 90 Yayasan 100 Perjanjian Kerja Waktu Tertentu (PKWT) Sangat Baik 60 Baik 70 Cukup 80 Kurang Baik 90 Buruk 100 Jenis Pekerjaan Terhadap Tenaga Outsoucing(JPTTO) Dilakukan secara terpisah dari kegiatan utama 60 Dilakukan secara bersama dari kegiatan utama 70 Dilakukan kegiatan penunjang perusahaan secara keseluruhan 80 Dilakukan secara insidensial. 90 Tidak Berdasarkan Job Description 100 Jumlah Serapan Tenaga Kerja(JSTK) ≥ 500 50 500 100 Skala Operasional Perusahaan(SOP) Lokal 60 Nasional 70 Internasional 80 Multinasional 90 Part Time 100

## 3.5. Penilaian Alternatif / Perusahaan Mitra
Penilaian terhadap Perusahaan (alternatif) ditampilkan pada tabel, contoh simulasi yang dilakukan sebanyak 10 Perusahaan. Data penilaian Selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Utility terhadap Sub Kriteria
Daftar Perusahaan Kriteria JP (PKWT)   JPTTO JSTK SOP PT. KIMA 70 80 80 100 70 PT.TRIJAYA PRATAMA 60 60 60 50 60 PT. UNILEVER INDONESIA 60 70 70 100 60 PT. INDOFOOD SUKSES 70 70 60 100 60 PT.JASINDO RUMDIS 60 90 100 100 70 PT. SWAKARSA INSAN MANDIRI 80 80 90 100 70 PT. SURYA MAKASSAR 80 90 100 100 60 PT.INET GLOBAL INDO 70 80 90 100 60 PT. INTI MAKASSAR MANDIRI 80 100 80 100 60 PT.MIDI UTAMA INDONESIA 70 70 80 100 80

## 3.6. Nilai Utilty Hasil Keputusan
Pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan  nilai  Setelah  nilai  utility  perusahaan  dinormalisasi  tahap selanjutnya adalah melakukan perhitungan akhir dengan menggunakan persamaan(3). Hasil keputusan (penilaian) akhir ditampilkan pada Tabel 6.
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.62 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 187-196 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Tabel 6. Nilai Utility terhadap Sub Kriteria Daftar Perusahaan JP (PKWT) JPTTO JSTK SOP Hasil 0.21 0.18 0.18 0.23 0.18 PT. INDOFOOD SUKSES 70 70 60 100 60 70.6 PT.TRIJAYA PRATAMA 60 60 60 50 60 56.8 PT. INTI MAKASSAR MANDIRI 80 100 80 100 60 82.2 PT. KIMA 70 80 80 100 70 78.5 PT. SURYA MAKASSAR 80 90 100 100 60 84.89 PT. SWAKARSA INSAN MANDIRI 80 80 90 100 70 82.8 PT. UNILEVER INDONESIA 60 70 70 100 60 70.7 PT.INET GLOBAL INDO 70 80 90 100 60 78,.89 PT.JASINDO RUMDIS 60 90 100 100 70 82.5 PT. INDOFOOD SUKSES 70 70 60 100 60 70.6

## 3.7. Penentuan Nilai Indeks Perusahaan
Dari  nilai  utilty  hasil  keputusan  maka  dilakukan  indexing  terhadap  perusahaan.  hasil  indexing ditampilkan pada Tabel 7.
Tabel 7. Data Nilai Indeks Perusahaan Mitra Daftar Perusahaan Nilai Indeks Rangking PT. SURYA MAKASSAR 84,89 1 PT. SWAKARSA INSAN MANDIRI 82.8 2 PT.JASINDO RUMDIS 82.5 3 PT. INTI MAKASSAR MANDIRI 82.2 4 PT.INET GLOBAL INDO 78,89 5 PT.MIDI UTAMA INDONESIA 78,60 6 PT. KIMA 78.5 7 PT. UNILEVER INDONESIA 70.7 8 PT. INDOFOOD SUKSES 70.6 9 PT.TRIJAYA PRATAMA 56.8 10
Tampilan  penerapan  hasil  penentuan  nilai  indeks  dan  perangkingan  pada  sistem  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Tampilan hasil penentuan nilai indeks dan perangkingan pada system
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.62 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 187-196 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Dari ilustrasi yang ditampilkan pada Gambar 4. Dapat diketahui bahwa penerapan metode SMART sesuai  hasil  perhitungan  pada  proses  analisa  sehingga  sistem  dapat  bekerja  lebih  dinamis.  Informasi yang ditampilkan dalam bentuk grafik dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Grafik Indeks Perusahaan
Berdasarkan  hasil  pengukuran  menggunakan  metode SMART maka  diperoleh  keputusan  bahwa nilai  indeks  tertinggi  perusahaan  mitra  adalah  PT.SURYA  MAKASSAR  dengan  nilai  indeks  84.89. Keputusan yang dihasilkan dapat menjadi pertimbangan perusahaan untuk dapat secara rutin menjalin pendekatan komunikasi sehingga dapat membuka peluang penempatan tenaga kerja.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  telah  berhasil  dilakukan  sesuai  dengan  usulan  yaitu  analisa  penentuan  indeks kebutuhan perusahaan pengguna tenaga kerja oleh PT. CIPTA SEJATI REVOLUTION MAKASSAR menggunakan  metode SMART .  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  hasil  pengujian  bahwa  diperoleh  indeks perusahaan  pengguna  tenaga  kerja  yang  merupakan  mitra  PT.  CIPTA  SEJATI  REVOLUTION MAKASSAR. Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini bahwa metode SMART dapat digunakan untuk  menentukan  indeks  kebutuhan  tenaga  kerja  terhadap  perusahaan-perusahaan  yang  bermitra dengan PT. CIPTA SEJATI REVOLUTION MAKASSAR. Saran untuk penelitian selanjutnya adalah membandingkan  metode SMART dengan  metode  yang  lain,  terutama  dalam  proses  penentuan  bobot pada pengambilan keputusan multikriteria.

## DAFTAR PUSTAKA
Budisaptorini,  A.  T.,  Chandrarin,  G.,    Asih,  P.  (2019).  The  effect  of  company  size  on  company profitability and company value: The case of manufacturing companies. International Journal of Economics and Business Administration , 7 (2), 249–254. https://doi.org/10.35808/ijeba/241
Chan, S. H., Song, Q., Sarker, S.,  Plumlee, R. D. (2017). Decision support system (DSS) use and decision performance: DSS motivation and its antecedents. Information and Management , 54 (7), 934–947. https://doi.org/10.1016/j.im.2017.01.006
Cholil, S. R., Pinem, A. P. R.,  Vydia, V. (2018). Implementasi metode simple multi attribute rating technique  untuk  penentuan  prioritas  rehabilitasi  dan  rekonstruksi  pascabencana  alam. Register: Jurnal Ilmiah Teknologi Sistem Informasi , 4 (1). https://doi.org/10.26594/register.v4i1.1133
Horpenko, D., Volkova, N., Polyakova, M.,  Krylov, V. (2019). Development of a mobile decision support system based on the SMART method for android platform. Eastern-European Journal of
0 20 40 60 80 100 GRAFIK INDEKS PERUSAHAAN SCORE INDEKS
Jurnal Penelitian Inovatif (JUPIN)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.62 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 187-196 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Enterprise Technologies , 3 (2–99), 6–14. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.168163
Ilinova,  A.,  Dmitrieva,  D.,    Kraslawski,  A.  (2021).  Influence  of  COVID-19  pandemic  on  fertiliser companies: The role of competitive advantages.
Resources Policy , 71 .
https://doi.org/10.1016/j.resourpol.2021.102019
Islam,  O.,  Alfakeeh,  A.,    Nadeem,  F.  (2017).  A  Framework  for  Effective  Big  data  Analytics  for Decision Support Systems. International Journal of Computer Networks And Applications , 4 (5),
1. https://doi.org/10.22247/ijcna/2017/49227
Middia Martanti, D., Magdalena, F., Ariska, N. P. D., Setiyawati, N.,  Rumboirusi, W. C. B. (2021).
Dampak  Pandemi  Covid-19  terhadap  Tenaga  Kerja  Formal  di  Indonesia. Populasi , 28 (2),  52. https://doi.org/10.22146/jp.63345
SMART .  (2012).  Sampling  Methods  and  Sample  Size  Calculation  for  the SMART Methodology. Systematic Sampling , June , 8.
http:// SMART methodology.org/documents/sampling/Sampling_Paper_June_2012.pdf
Szatmári, M. (2021). Proposal AHP method for Increasing the Security Level in the Railway Station.
Transportation Research Procedia , 55 , 1681–1688. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2021.07.159 Tangkesalu, A. A.,  Suseno, J. E. (2018). Information System of Performance Assesment on Startup Business using Simple Multi-Attribute Rating Technique Exploiting Ranks ( SMART ER). E3S Web of Conferences , 73 . https://doi.org/10.1051/e3sconf/20187313002
Tjoa, K., Bastanta, B., Marthino, E., Zhou, E. A.,  Haryanto, H. (2022). Analisis Kebijakan PT Siantar Top  Tbk  terhadap  Upaya  Meningkatkan  Produktivitas  dan  Hasil  Pendapatan. Jurnal  Penelitian Inovatif , 2 (1), 5–10. https://doi.org/10.54082/jupin.29
Truant,  E.,  Broccardo,  L.,    Dana,  L.  P.  (2021).  Digitalisation  boosts  company  performance:  an overview  of  Italian  listed  companies. Technological  Forecasting  and  Social  Change , 173 . https://doi.org/10.1016/j.techfore.2021.121173
Ukkas,  M.  I.,  Pratiwi,  H.,    Purnamasari,  D.  (2016).  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PENENTUAN  SUPPLIER  BAHAN  BANGUNAN  MENGGUNAKAN  METODE SMART (SIMPLE MULTI ATTRIBUTE RATING TECHNIQUE) PADA TOKO BINTANG KERAMIK JAYA. Sebatik , 16 (1), 34–43. https://doi.org/10.46984/sebatik.v16i1.73
Yun,  Y.,  Ma,  D.,    Yang,  M.  (2021).  Human–computer interaction-based  Decision  Support  System with  Applications  in  Data  Mining. Future  Generation  Computer  Systems , 114 ,  285–289. https://doi.org/10.1016/j.future.2020.07.048