## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN MENGGUNAKAN ALGORITMA MULTIFACTOR EVALUATION PROCESS (STUDI KASUS: XYZ DEPARTMENT STORE REGIONAL
PRIANGAN TIMUR)
Lia Amelia 1 , Rahmi Nur Shofa 2 , Rianto 3
Informatika Universitas Siliwangi Tasikmalaya 1,2,3 167006049@student.unsil.ac.id 1 , rahmi.shofa@unsil.ac.id 2 , rianto@unsil.ac.id 3

## ABSTRAK
Pengelolaan  sumber  daya  manusia  suatu  perusahaan  mempengaruhi  banyak  aspek  penentu keberhasilan  dari  perusahaan  tersebut,  salah  satu  upaya  yang  dilakukan  adalah  seleksi  dalam penerimaan  karyawan.  Berdasarkan  hasil  wawancara,  XYZ Depstore dalam  proses  penerimaan kayawannya dilakukan per-regional dan  masih dilaksanakan secara  manual dengan bobot kriteria yang belum terperinci, hal ini menimbulkan beberapa masalah diantaranya memerlukan waktu yang banyak,  terjadinya human  error yang  menyebabkan  perhitungan  tidak  adil  dan  tidak  akurat. Sehingga  dibutuhkan  sistem  dengan  algoritma  tertentu  yang  meranking  otomatis  calon  karyawan dengan  akurat,  adil  dan  lebih  cepat  diantara  banyaknya  pelamar.  Dalam  pembangunan  sistem digunakan  algoritma Multifactor  Evaluation  Process (MFEP)  dengan  tiga  kriteria  dan  bobotnya yang  telah  ditentukan,  yaitu  dokumen  20%,  psikotes  10%  dan  wawancara  70%.  Metode pengembangan sistem yang digunakan adalah extreme programming . Sistem menghasilkan urutan rekomendasi calon  karyawan  yang layak diterima  untuk  membantu pihak perusahaan  mengambil keputusan. Dilengkapi juga dengan fitur untuk calon karyawan mengajukan dokumen lamaran dan data  diri  secara online ,  informasi  lowongan  kerja,  pengumuman  seleksi  dan  pembuatan  laporan. Pengujian  fungsional  pada  sistem  dilakukan  dengan  metode black  box ,  menunjukan  hasil berjalannya semua skenario yang telah dibuat. Hasil perhitungan pada sistem dibandingkan dengan hasil  perhitungan  pada microsoft  excel menggunakan  30  alternatif  calon  karyawan,  menunjukan hasil perhitungan yang sama, sehingga tingkat akurasi sebesar 100%.
Kata  Kunci : Multifactor  Evaluation  Process ,  Penerimaan  Karyawan,  Seleksi  Karyawan,  Sistem Pendukung Keputusan

## ABSTRACT
The management of human resources in a company affects many aspects that determine the success of the company. One of the efforts made is the selection of employees. Based on the interview results, XYZ Depstore in the process of recruiting employees is carried out regionally and is still carried out manually  with  the  weight  of  the  criteria  that  have  not  been  detailed,  this  raises  several  problems including requiring a lot of time, the occurrence of human errors which cause unfair and inaccurate calculations. So that we need a system with a certain algorithm that automatically ranks prospective employees with accuracy, fairness and faster among the many applicants. In developing the system, the Multifactor Evaluation Process (MFEP) algorithm is used with three criteria and its weights that have been determined, namely 20% document, 10% psychological test and 70% interview. The system development  method  used  is  extreme  programming . The  system  generates  a  sequence  of recommendations  for  candidate  employees  who  deserve  to  be  accepted  to  help  the  company  make decisions. Also equipped with features for prospective employees to submit application documents and personal data online, job vacancies information, selection announcements and report generation . Functional testing of the system is carried out using the black box method, showing the results of all the scenarios that have been made. The results of the calculation on the system are compared with the
results of calculations on Microsoft Excel using 30 alternative prospective employees, showing the same calculation results, so that the accuracy rate is 100%.
Keywords: Decision  Support  System,  Employee  Acceptance,  Employee  Selection,  Multifactor Evaluation Process

## PENDAHULUAN
PT. XYZ adalah perusahaan ritel modern asli  Indonesia  dengan  format  supermarket dan department store yang terus berkembang dari  tahun  1982.  Sebuah  perusahaan  yang sedang berkembang harus memiliki manajemen  yang  baik  dan  terstruktur, manajemen  yang  baik  berasal  dari  sumber daya  yang  baik.  Pengelolaan  sumber  daya manusia  dari  suatu  perusahaan  sangat mempengaruhi banyak aspek penentu keberhasilan  kerja  dari  perusahaan  tersebut (Wahyudi, 2016). Salah satu upaya pengelolaan  sumber  daya  manusia  adalah dengan  dilakukannya  proses  penerimaan karyawan  yang  sesuai  dengan  kriteria kekosongan jabatan yang akan diisi.
Berdasarkan  wawancara  dengan  pihak staff  recruitment regional  priangan  timur, Selama ini proses penilaian rekrut pada XYZ depstore masih  dilakukan  secara  manual dengan bobot kriteria yang belum terperinci. Pemilihan  calon  karyawan  ini  menjadi sesuatu  yang  sulit  saat  jumlah  pendaftar banyak  dari  berbagai  ragam  latar  belakang serta  kriteria-kriteria  penerimaan  yang ditetapkan terkadang komplek. Dalam hal ini pengambilan keputusan memerlukan perhitungan  yang  akurat,  adil  dan  cepat diantara banyaknya pelamar. Perhitungan ini memerlukan sebuah sistem dengan algoritma tertentu  yang  secara  otomatis  merangking setiap  calon  karyawan  berdasarkan  kriteria- kriteria yang ditetapkan
Penelitian  ini  mengusulkan  proses seleksi  menggunakan  algoritma Multifactor
Evaluation
Process (MFEP). Sistem
menunjukan  akurasi  sebesar  99,99%  dalam melakukan  penentuan  pemenang  tender proyek dengan metode MFEP. Ningsih et al .
(2019)
Berdasarkan  latar  belakang  masalah, rumusan masalah dalam penelitian ini adalah: (1) Bagaimana membangun sistem pendukung keputusan dengan menerapkan algoritma Multifactor Evaluation Process (MFEP) ?
(2) Bagaimana  tingkat  akurasi  perhitungan sistem pendukung keputusan penerimaan karyawan dengan menerapkan algoritma Multifactor
Evaluation Process (MFEP)?
Tujuan  yang  ingin  dicapai  berdasarkan rumusan  masalah  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
(1) Membangun sistem pendukung keputusan dengan menerapkan algoritma
Multifactor Evaluation Process (MFEP) dalam  membantu  pihak  perusahaan mengambil keputusan untuk menentukan calon karyawan yang layak. (2) Menghitung tingkat akurasi perhitungan sistem pendukung keputusan penerimaan karyawan dengan menerapkan algoritma Multifactor Evaluation Process (MFEP).
Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat membantu pihak perusahaan dalam mengambil  keputusan  untuk    menentukan siapa  yang  layak diterima sebagai karyawan berdasarkan kriteria yang ditentukan dengan melihat  nilai  prioritas  dari  masing-masing calon karyawan.

## METODE PENELITIAN
Metodologi dalam penyelesaian masalah digambarkan dalam langkah-langkah sebagai berikut:
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Penelitian dilakukan dengan tahapan sebagai berikut:

## A. Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah merupakan langkah awal  untuk  mengetahui  permasalahan  yang sesuai  dengan  tema  atau  topik  penelitian, maka dilakukan identifikasi masalah melalui proses  pengenalan,  pengamatan  dan  diskusi terhadap tempat studi kasus.

## B. Pengumpulan Data
Langkah
selanjutnya
adalah mengumpulan  data  untuk  mendapatkan solusi  yang  tepat.  Berikut  2  teknik pengumpulan data yang digunakan:
1. Wawancara,  kegiatan  ini  dilakukan dengan staff dari  perusahaan,  yang terlibat atau berhubungan dengan masalah dan bahasan.
2. Studi litelatur, dilakukan dengan mempelajari  referensi  lain  seperti  buku, artikel,  jurnal,  makalah  maupun  melalui media  internet  yang  berkaitan  dengan permasalahan, untuk menunjang pencapaian tujuan penelitian. C. Analisis Algoritma Multifactor Evaluation Process Analisis algoritma Multifactor Evaluation  Process merupakan  tahapan proses  analisis  terhadap  cara  kerja  dari algoritma pengurutan Multifactor Evaluation Process . Penyelesaian dari algoritma Multifator  Evaluation  Process menurut Kaswidjanti et al . (2019) yaitu  :
1 Mendefinisikan kriteria penilaian; 2 Melakukan penilaian profil peserta seleksi;
3 Menghitung nilai bobot evaluasi (NBE). Rumus weight evaluation ini ditunjukkan dengan persamaan (1) sebagai berikut:
WE = FW  ×  E Dimana : WE : Nilai bobot evaluasi FW : Nilai bobot faktor E  : Nilai faktor evaluasi
4. Menghitung  total  bobot  evaluasi  (TBE) Rumus  total weight  evaluation ini ditunjukkan dengan persamaan 2 sebagai berikut:
∑ WEi = WE1 + WE2 + WE3 + ⋯ + Wn 𝑛
𝑖=1 Dimana :
∑WEi : Total nilai bobot evaluasi WE : Nilai Bobot Evaluasi 5. Melakukan perangkingan untuk mendapatkan hasilnya. (2) (1)

## D. Pengembangan Sistem
Metode  pengembangan  sistem  yang digunakan  adalah Extreme  Programming (XP),  salah  satu  model yang  ada  pada agile software
development .
Extreme programming menggunakan pendekatan berorientasi objek. Pengembangan ini mencakup  didalamnya  seperangkat  aturan dan  praktik-praktik  yang  terjadi  dalam kontek  empat  kegiatan  kerangka  kerja  yaitu planning , design , coding ,  dan testing (Pressman, 2012).
Gambar 2. Metode Pengembangan Sistem Extreme Programming

## E. Evaluasi
Evaluasi dilakukam untuk mengukur dan menilai apakah sistem pendukung keputusan penerimaan  karyawan  yang  dibuat  memiliki tingkat  akurasi  yang  tinggi  sehingga  dapat digunakan  sesuai  dengan  kebutuhan  dan menjadi solusi untuk mengatasi permasalahan yang ada.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Identifikasi Masalah
PT.XYZ  memiliki  banyak  karyawan yang tersebar di seluruh cabangnya dan rutin melakukan  penerimaan  karyawan  baru. Dalam melakukan proses penerimaan karyawan  ini  dilakukan  pembagian  per- regional.  Prosesnya  masih  dilakukan  secara manual  dengan  bobot  kriteria  yang  belum terperinci,  hal  ini  menimbulkan  beberapa masalah  diantaranya  jumlah  pendaftar  yang banyak dengan berbagai latar belakang yang berbeda terkadang menjadi sesuatu yang sulit saat  pemilihan  dilakukan  secara  manual,
memerlukan  waktu  yang  banyak  dalam prosesnya,  terjadinya human  error yang menyebabkan perhitungan yang tidak akurat dan tidak adil diantara banyaknya pelamar.
Maka  dibangun  sebuah  sistem  dengan algoritma Multifactor  Evaluation  Process yang secara otomatis meranking setiap calon karyawan  dengan  perhitungan  yang  akurat dan  adil  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang ditetapkan, untuk kemudian dijadikan sebagai rekomendasi pihak staff recruitment perusahaan  memilih  calon  karyawan  yang layak untuk diterima bekerja. Pada algoritma ini  akan  diberikan  pertimbangan  yang subjektif  terhadap  faktor  yang  dianggap penting,  maka  penentuan  bobot  yang  tepat akan menghasilkan keputusan tepat sasaran.

## B. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  diawali  melalui proses tanya jawab dengan pihak perusahaan XYZ depstore . Wawancara pertama dilaksanakan  dengan staff people  develover department regional priangan timur. Menghasilkan informasi mengenai gambaran umum perusahaan
Wawancara kedua dilaksanakan dengan staff  recruitment regional  priangan  timur. Menghasilkan  informasi  mengenai  pola  dan prosedur penerimaan karyawan.
C. Analisis Algoritma Multifactor
Evaluation Process
1. Mendefinisikan Kriteria/Faktor Penilaian Pada tabael 1 disajikan kriteria dan bobot kriteria  yang  dibutuhkan  dalam  penentuan penerimaan  karyawan,  sesuai  dengan  hasil wawancara  yang  sebelumnya  dilakukan. Dimana  jumlah  bobot  dari  seluruh  kriteria adalah 1.
Tabel 1 Kriteria dan Bobot Kriteria
Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot Kriteria K01 Dokumen 0,2 K02 Psikotes 0,1 K03 Wawancara 0,7 Total 1
2. Penilaian Profil Peserta Seleksi Pada  langkah  ini  dilakukan  penilaian profil calon karyawan, setiap calon karyawan akan  diberikan  penilaian  untuk  masing- masing  kriteria.  Penilaian  dapat  diberikan dengan range 1-100.  Pada  tabel  2  disajikan hasil  penilaian  yang  diujikan  kepada  lima peserta seleksi.
Tabel 2 Penilaian Profil Peserta Seleksi No Peserta Kode Kriteria K01 K02 K03 1 A 80 85 70 2 B 90 75 90 3 C 95 70 85 4 D 85 100 95 5 E 80 95 80
3. Menghitung Nilai Bobot Evaluasi Selanjutnya  menghitung  bobot  evaluasi. Bobot  evaluasi  dihitung  menggunakan persamaan  1.  Pada  tabel  3  disajikan perhitungan  bobot  evaluasi  untuk  setiap peserta.
Tabel 3 Menghitung Nilai Bobot Evaluasi Pes- erta Kode Krite- ria Bobot Kriteria Nilai Profil Peserta Nilai Bobot Evalu- asi A K01 0,2 x 80 16 K02 0.1 x 85 8,5 K03 0,7 x 70 49 B K01 0,2 x 90 18 K02 0.1 x 75 7,5 K03 0,7 x 90 62,99 C K01 0,2 x 95 19 K02 0.1 x 70 7 K03 0,7 x 85 59,49 D K01 0,2 x 85 17 K02 0.1 x 100 10 K03 0,7 x 95 66,50 E K01 0,2 x 80 16 K02 0.1 x 95 9,5 K03 0,7 x 80 56
4. Menghitung Total Bobot Evaluasi Total  bobot  evaluasi  dihitung  dengan persamaan 2. Hasil total bobot evaluasi untuk masing-masing peserta disajikan dalam tabel 4.4 berikut :
Tabel 4 Menghitung Total Bobot Evaluasi Peserta Nilai Bobot Evaluasi Total Bobot Evaluasi K01 K02 K03 A 16 + 8,5 + 49 73,50 B 18 + 7,5 +  62,99 88,49 C 19 + 7 +  59,49 85,49 D 17 + 10 +  66,50 93,50 E 16 + 9,5 + 56 81,50 5. Melakukan Perankingan Perankingan, dilakukan dengan
mengurutkan  nilai  total  bobot  evaluasi  dari nilai  yang  terbesar.  Perankingan  disajikan dalam tabel 5 sebagai berikut :
Tabel 5 Perankingan Pes- erta Nilai Bobot Evaluasi Total Bobot Evaluasi Ran- king K01 K02 K03 D 17 10 66,50 93,50 1 B 18 7,5 62,99 88,49 2 C 19 7 59,49 85,49 3 E 16 9,5 56 81,50 4 A 16 8,5 49 73,50 5

## D. Pengembangan Sistem
1. Planning XYZ depstore membutuhkan  sebuah sistem dengan algoritma tertentu yang secara otomatis  meranking  setiap  calon  karyawan dengan  perhitungan  yang  akurat  dan  adil berdasarkan kriteria-kriteria yang ditetapkan. Dibutuhkan  pula  sistem  dimana  calon karyawan  dapat  mengajukan  dokumen lamaran  dan  data  diri  secara online ,  serta fitur-fitur pendukung lain seperti fitur untuk menginformasikan  lowongan  kerja,  fitur untuk mengirimkan pengumuman seleksi dan pembuatan laporan.
2. Design
a. Use Case Diagram
Use  case  diagram menggambarkan interaksi  aktor  dengan  sistem.  Super  admin memiliki  hak  akses  penuh  untuk  mengelola sistem,  termasuk  didalamnya  mengelola admin. Interaksi super admin dengan sistem dijabarkan pada gambar 3.
Gambar 3. Use Case Diagram Super Admin
b. Sequence Diagram Sequence  diagram menjelaskan  interaksi objek yang berdasarkan urutan waktu. Dalam gambar 4 dijabarkan sequence diagram untuk login super admin dan admin. Login dimulai dengan  super  admin/admin  meng input kan username dan password ,  sistem  akan memproses, apabila username dan password valid akan diarahkan ke halaman dashboard , sebaliknya jika tidak valid maka sistem akan menampilkan pesan kesalahan.
Gambar 4 . Sequence Diagram Login Super Admin dan Admin
c. Activity Diagram Activity  diagram dapat  memodelkan proses-proses  apa  saja  yang  terjadi  pada sistem.  Dalam  gambar  5  dijabarkan activity diagram login super  admin  dan  admin. Aktivitas  pertama  yang  dilakukan  yaitu memilih  menu login ,  maka  halaman login akan ditampilkan, kemudian input username dan password untuk  selanjutnya  dilakukan proses autentikasi, apabila valid diarahkan ke halaman dashboard , jika tidak valid terdapat pesan kesalahan.
Gambar 5. Activity Diagram Login Super Admin dan
Admin
d. Class Diagram Class diagram digunakan untuk menampilkan  kelas-kelas  yang  ada pada suatu sistem dan hubungannya. Terdapat  12 class yang  dibuat  pada  sistem    ini,  dimana class manajemen user , operator dan karyawan  merupakan  relasi  waris  dari class user s.  Sedangkan class profil, slide ,  info lowker  dan  kriteria  merupakan  relasi  waris dari class web. Class penyeleksian merupakan  kompisisi  dari class kriteria, sedangkan class pengumuman  dan  laporan merupakan komposisi dari class
penyeleksian.  Dan  asosiasi  dari class diagram ini user s  mengakses  web. Class diagram disajikan dalam gambar 6.
Gambar 6. Class Diagram
e. Rancangan Interface
Perancangan interface merupakan mekanisme  komunikasi  antara  pengguna dengan sistem, dapat menerima dan memberikan  informasi  kepada  pengguna untuk membantu mengerahkan alur penelusuran  masalah  hingga  ditemukannya suatu  solusi.  Pada  gambar  7  disajikan rancangan interface menu dashboard ,  pada dashboard ini dapat dilihat grafik penyeleksian berdasarkan tanggal.
Gambar 7. Rancangan Interface Dashboard

## 3. Coding
Kode  program  perhitungan  algoritma Multifactor  Evaluation  Process terdapat dalam  menu  penyeleksian  pada  level pengguna super admin dan admin. Saat super admin  atau  admin  menambahkan  peserta seleksi dan meng input kan nilai profil peserta seleksi,  sistem  akan  melakukan  perhitungan dengan  algoritma Multifactor  Evaluation Process sesuai  dengan  bobot  kriteria  yang sebelumnya  sudah  ditentukan.  Sistem  akan
menampilakn hasil perankingan yaitu urutan prioritas  calon  karyawan  yang  layak diterima. Seperti yang tertera pada gambar 8.
Gambar 8. Perhitungan Algoritma MFEP pada

## Sistem

## 4. Testing
Pengujian  perangkat  lunak  dilakukan dengan  metode blackbox testing .  Dilakukan dengan  cara  memberikan  sejumlah input pada  program. Input tersebut  kemudian diproses sesuai dengan kebutuhan fungsionalnya untuk melihat apakah program aplikasi  dapat  menghasilkan output yang sesuai  dengan  yang  diinginkan  dan  sesuai pula  dengan  fungsi  dasar  dari  program tersebut.
Pengujian  menampilkan  hasil  seleksi tertera pada tabel 6 sebagai berikut: Tabel 6 Pengujian Menampilkan Hasil Seleksi Input Hasil yang Diharap- kan Output Kesim- pulan Mengisi tanggal kemudian klik tampilkan Menampil- kan data peserta seleksi sesuai dengan tanggal yang di input kan Data peserta seleksi sesuai dengan tanggal yang di input kan
Berhasil
Pengujian  menampilakan  hasil  seleksi yaitu data peserta sesuai dengan tanggal yang di input kan tertera pada gambar 9.

## Gambar 9. Pengujian Menampilkan Hasil Seleksi

## E. Evaluasi
Untuk  mengetahui  tingkat  akurasi perhitungan sistem, maka dilakukan perbandingan antara perhitungan  pada microsoft  excel dengan  hasil  perhitungan pada sistem, sejalan dengan proses perhitungan pada XYZ Depstore yang masih menggunakan microsoft excel. Perbandingan dilakukan pada 30 peserta dengan data tiruan. Kriteria  dan  bobot  kriteria  yang  digunakan sesuai pada tabel 1.
Hasil perhitungan algoritma Multifactor Evaluation  Process menggunakan microsoft excel tertera  pada  tabel  7.  Dimana  terdapat Nilai  Profil  Peserta  (NPP),  Nilai  Bobot Evaluasi  (NBE)  dan  Total  Bobot  Evaluasi (TBE).
Tabel 7. Hasil Perhitungan pada Microsoft Excel Peserta NPPP NBE TBE Ran- king Rizki Ramadhan 80 16,0
90,50 1 80 8,0
95 66,5
Lydia Sarah 90 18,0
90,40 2 80 8,0
92 64,4 Ahmed Ali 90 18,0
89,40 3 70 7,0 92 64,4 Hanna Puspa 87 17,4 89,20 4 88 8,8 90 63,0
Tabel 7. Hasil Perhitungan pada Microsoft Excel (Lanjutan 1) Peserta NPPP NBE TBE Ran- king Farah Mandasari 90 18,0 88,70 5 70 7,0 91 63,7 Alika Rahayu 85 17,0 86,00 6 67 6,7 89 62,3 Febi Pratiwi 86 17,2 85,70 7 90 9,0 85 59,5 Angga Darius 88 17,6 82,10 8 85 8,5 80 56,0 Teguh Anugrah 86 17,2 82,00 9 95 9,5 79 55,3 Yuni Vanesa 98 19,6 81,80 10 76 7,6 78 54,6 Ika Aryani 90 18,0 81,70 11 84 8,4 79 55,3 Wage Wahyudin 80 16,0 81,30 12 79 7,9 82 57,4 Mila Tantri 90 18,0 81,00 13 70 7,0 80 56,0 Nadine Vanya 90 18,0 80,60 14 80 8,0
78 54,6
Ira Erica 88 17,6 80,40 15 89 8,9 77 53,9 Lutfi Kuswoyo 86 17,2 80,20 16 70 7,0 80 56,0 Rafael Venus 80 16,0 79,60 17 90 9,0 78 54,6
Tabel 7. Hasil Perhitungan pada Microsoft Excel
(Lanjutan 2)
Peserta NPPP NBE TBE Ran- king Wirda Safitri 80 16,0 78,90 18 76 7,6 79 55,3 Steven Leonard 80 16,0 78,80 19 89 8,9 77 53,9 Anton Kristen 80 16,0 78,20 20 90 9,0 76 53,2 Lavinia Putri 80 16,0 78,00 21 60 6,0 80 56,0 Shakila Agustina 85 17,0
77,90 22
84 8,4 75 52,5
Rina Handayani 85 17,0 77,50 23
80 8,0
75 52,5
Tantia Tatyana 88 17,6 76,60 24 100 10,0 70 49,0
Rana Sonya 80 16,0 76,40 25 79 7,9
75 52,5 Erin Myra 90 18,0 76,20 26 85 8,5 71 49,7 Rosman Artanto 95 19,0 76,00 27 80 8,0 70 49,0 Novi Farida 80 16,0 73,00 28 80 8,0 70 49,0 Jayadi Manulang 80 16,0 71,50 29 100 10,0 65 45,5 Mariadi Kamal 80 16,0 67,00 30 90 9,0 60 42,0
Sedangkan untuk hasil perhitungan seleksi algoritma Multifactor  Evaluation  Process pada  sistem  tertera  pada  gambar  10  sebagai berikut:
Gambar 10. Hasil Perhitungan pada Sistem

## PENUTUP
Berdasarkan penelitian dengan tahapan- tahapan yang telah dilakukan, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut:
1. Sistem  yang  dibuat  dengan  metode pengembangan extreme programming dan algoritma Multifactor Evaluation Process ini  berhasil  dibangun  dan  menghasilkan rekomendasi  calon  karyawan  yang  layak diterima untuk membantu pihak perusahaan mengambil keputusan. Hal ini berdasarkan  hasil  pengujian  fungsional sistem menggunakan metode black  box yang  menunjukan  berjalannya semua skenario yang telah dibuat.
2. Sistem pendukung keputusan penerimaan karyawan  dengan  mengimplementasikan algoritma Multifactor Evaluation Process menggunakan  3  kriteria,  diuji  dengan melakukan perbandingan hasil
perhitungan  pada microsoft  excel dengan sistem,  dari  total  30  alternatif  calon karyawan  memperoleh  tingkat  akurasi sebesar 100%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kaswidjanti et  al .  2019.  Metode Multifactor  Evaluation  Process  untuk Seleksi Asisten Laboratorium. Prosiding Seminar  Nasional  Komunikasi  dan
Informatika #3 Tahun 2019: 125-129.
[2] Ningsih et  al .  2019.  Sistem  Penunjang Keputusan  Penentuan  Pemenang  tender Proyek  menggunakan  Metode  Multi
Factor  Evaluation  Process  (MFEP) (Studi  Kasus:  Dinas  Pekerjaan  Umum dan Perumahan Rakyat Provinsi Bengkulu). Jurnal Rekursif , Vol. 7 No. 2
[3] Pressman,  R.  S.  2012. Rekayasa Perangkat  Lunak  Edisi  7 .  Yogyakarta: Andi.
[4] Wahyudi, A.D. 2016. Sistem Pendukung Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Staff Administrasi  Menggunakan  Metode Profile Matching. Jurnal TEKNOINFO , 10(2), 1– 4.