Jurnal Indonesia Sosial Teknologi: p–ISSN: 2723 - 6609 e-ISSN : 2745-5254 Spesial Issue - Vol. 2, No.1 Januari 2021

## PENERAPAN METODE BAYES DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI KARYAWAN BARU
Diana Pramestiningsih 1 dan Aang Alim Murtopo 2
Program Studi Teknik Informatika STMIK YMI Tegal 1dan2 Email: pramestiningsih@stmik-tegal.ac.id 1 dan aang.alim@gmail.com 2

## Abstrak
Sebuah  perusahaan  yang  sedang  berkembang  harus  memiliki  manajemen  yang  baik  dan terstruktur. Manajemen yang baik berasal dari sumber daya manusia yang baik pula. Pemilihan karyawan  yang  baik  dan  berkualitas  sesuai  dengan  kebutuhan  yang  telah  ditentukan  oleh perusahaan merupakan harapan yang sangat diinginkan oleh sebuah perusahaan. Karyawan yang memiliki kemampuan dan kualitas sesuai dengan standar yang telah ditentukan oleh perusahaan akan  mendukung  tercapainya  tujuan  perusahaan.  Pentingnya  kualitas  karyawan  yang  akan digunakan membuat manajemen bekerja keras dan berhati-hati dalam menentukan kriteria yang akan  ditentukan  untuk  proses  pengambilan  keputusan  penerimaan  karyawan  baru  tersebut. Dengan teknologi informasi, perusahaan dapat mengoptimalkan aktifitasnya dalam mengambil keputusan  dengan  efektif  dan  efesien  tanpa  terkendala  oleh  waktu  yang  berlebihan,  biaya berlebihan  dan  birokrasi  yang  tidak  bertanggung  jawab.  Apabila  teknologi  informasi  tersebut dapat dimanfaatkan dengan baik maka dapat membantu mengoptimalkan segala kegiatan yang dilakukan dan dibutuhkan oleh perusahaan. Proses seleksi penerimaan karyawan pada perusahan atau instansi swasta masih mengalami kendala pada proses hasil pengambilan keputusan karena banyaknya  pelamar  dan  kriteria  yang  ditentukan  untuk  memberikan  keputusan  penerimaan karyawan  yang  sesuai  dengan  yang  diharapkan.  Tujuan  dilakukan  penelitian  ini  adalah  untuk menerapkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam proses penerimaan karyawan. Metode yang digunakan dalam SPK ini adalah metode Bayes. Dimana metode naïve Bayes dipilih karena dapat menentukan perangkingan untuk setiap atribut, kemudian memilih alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada. Maka dibuatlah sistem  pendukung keputusan seleksi penerimaan karyawan menggunakan metode Bayes.
Kata kunci : Penerimaan Karyawan; Seleksi Karyawan; Sistem Pendukung Keputusan; Bayes

## Abstract
A growing company must have good and structured management. Good management comes from good human resources too. Selection of good and quality employees in accordance with the needs that have been determined by the company is a very desired expectation by a company. Employees who have the ability and quality in accordance with the standards set by the company will support the achievement of company goals. The importance of the quality of employees who will be used makes management work hard and be careful in determining the criteria that will be determined for  the  decision-making  process  for  the  acceptance  of  new  employees.  With  information technology, companies can optimize their activities in making decisions effectively and efficiently without being constrained by excessive time, excessive costs and irresponsible bureaucracy. If the information technology can be used properly, it can help optimize all activities carried out and needed by the company. The selection process for hiring employees at companies or private institutions is still experiencing problems in the decision-making process due to the large number of applicants and the criteria determined to provide an employee recruitment decision that is as expected. The purpose of this research is to implement a Decision Support System (DSS) in the
process of hiring employees. The method used in this DSS is the Bayes method. Where the nave Bayes method is chosen because it can determine the ranking for each attribute, then choose the best  alternative  from  a  number  of  alternatives.  Then  a  decision  support  system  for  employee recruitment selection was made using the Bayes method.
Keywords : Recruitment of employees; Employee Selection; Decision Support System; Bayes

## Pendahuluan
Perusahaan yang sedang berkembang harus memiliki manajemen yang baik dan terstruktur (Iskandar & Rangkuti, 2008). Manajemen yang baik juga berasal dari sumber daya manusia yang baik (Susan, 2019). Pemilihan karyawan yang baik dan berkualitas sesuai dengan kebutuhan yang diidentifikasi  oleh  perusahaan  merupakan  harapan  yang  sangat  diinginkan  perusahaan  (Suria Alamsyah Putra & Sari, 2022). Pilihan-pilihan yang diambil perusahaan saat merekrut karyawan baru sangat memengaruhi kualitas dan kemajuan perusahaan (Islami, 2014).
Karyawan  dengan  kompetensi  dan  kualitas  yang  memenuhi  standar  yang  ditetapkan perusahaan  akan  mendukung  tercapainya  tujuan  perusahaan  (Suryadana,  2013).  Pentingnya kualitas  karyawan  yang  akan  disalahgunakan  memaksa  manajemen  untuk  bekerja  keras (Rifmawati & Suyasa, 2016) dan berhati-hati dalam menetapkan kriteria pengambilan keputusan karyawan baru (Gunawan, 2014).
Perusahaan  mengalami  kesulitan  dalam  menyeleksi  calon  karyawan  karena  calon  yang potensial sangat banyak (Sunandar & Satar, 2020) dan jumlah karyawan yang akan dipekerjakan sangat  terbatas  (Priartini  &  Rahmawati,  2020).  Tidak  dapat  dipungkiri  bahwa  pesatnya perkembangan  teknologi  informasi  mempengaruhi  kemajuan  perusahaan  untuk  mendukung pengambilan keputusan (Prayoga, 2017). Berdasarkan bantuan teknologi informasi, perusahaan dapat  mengoptimalkan  aktivitasnya  (Ari  Satrio  Putra  &  Haryono,  2021)  untuk  mengambil keputusan secara efektif dan efisien tanpa kendala waktu yang berlebihan (Setiawan, 2019), biaya yang mahal dan birokrasi yang tidak bertanggung jawab. Ketika digunakan dengan benar (Nesia & Arenawati, 2013), teknologi informasi dapat membantu mengoptimalkan semua aktivitas yang dilakukan dan dibutuhkan perusahaan.Penelitian yang pernah dilakukan terkait dengan metode ini  menghasilkan  Metode  Naïve  Bayes  dapat  diterapkan  pada  sistem  pendukung  keputusan pemilihan metode kontrasepsi. Tingkat akurasi yang dihasilkan pada sistem pendukung keputusan pemilihan  metode  kontrasepsi  menggunakan  metode  Naïve  Bayes  adalah  82,2  %  (Naafian, Siswanti,  &  Saptomo,  2017).  Begitu  juga  dalam  penelitian  terkait  lainya  dimana  hasil penelitiannya sebagai berikut Hasil perhitungan probabilitas pada setiap kategori Umur Tanaman: Panas,  produksi:  Tinggi,  Serangan  Hama:  Rendah,  Ketahanan  Penyakit:  Tinggi.  Perhitungan probabilitas  mempengaruhi  Likelihood,  Dari  lima  jenis  bibit  yang  diteliti  dengan  perhitungan Naive Bayes, urutan perangkingan R2 – R3 – R4 – R6 – R7 - R1 – R5, diperoleh 2 bibit berkualitas baik yaitu Bibit Kode R2 dan Kode R3 dengan Nilai Probabilitas 0.3334534 dan 0.3334534 dan Sistem  ini  dapat  mempertimbangkan  konsistensi  yang  logis  dalam  penilaian  yang  digunakan sehingga menghasilkan alternatif yang tidak banyak dibandingkan dengan sistem lama yang tidak memiliki  konsistensi  yang  logis  dalam  melakukan  penilaian  (Zulfikar  &  Fahmi,  2019).  Dari penelitian terdahulu maka dalam penelitian ini metode yang Naive Bayes. Metode Naïve Bayes merupakan  penyederhanaan  dari  teorema  Bayes,  penemu  metode  ini  adalah  seorang  ilmuwan Inggris  yang  bernama  Thomas  Bayes  (Yunita  &  Indrawati,  2014).  Perhitungan  akan  sesuai dengan metode ini apabila alternatif yang terpilih memenuhi kriteria yang telah ditentukan. Dari latar belakang masalah yang ada diatas maka dalam penelitian ini akan menerapkan metode Bayes kedalam sistem seleksi pegawai.

## Metode Penelitian
Metode yang digunakan dalam penelitian pengambilan keputusan ini adalah metode Bayes. Teorema Bayes Metode Teorema Bayes merupakan suatu metode untuk menghasilkan estimasi parameter dengan menggabungkan informasi dari sampel dan informasi lain yang telah tersedia sebelumnya (Perdana, Karlitasari, & Utami, 2017); (Hamdani, 2016).
Persamaan teori Bayes:
P(c|x) = !( 𝑥 | 𝑐 )!(%) !(&) ………....…………………………1 Keterangan: x : Data dengan class yang belum diketahui
c : Hipotesis data merupakan suatu class spesifik P(c|x) : Probabilitas hipotesis berdasar kondisi (posteriori probability) P© : Probabilitas hipotesis (prior probability) P(x|c) : Probabilitas berdasarkan kondisi pada hipotesis P(x) : Probabilitas c
Dimana : P(Hi|E): probabilitas hipotesis Hi terjadi jika evidence E terjadi. P(E|Hi): probalilitas munculnya evidence E, jika hipotesis Hi terjadi. P(Hi ) : probabilitas hipotesis Hi tanpa memandang evidence apa pun. N : Jumlah hipotesis yang terjadi Untuk evidence ganda E1, E2, ….., Em dan hipotesis ganda H1, H2,….Hn adalah:
p(Hi|𝐸1𝐸2 … . 𝐸𝑚) = '(()(*…..(- | /)) ∗'(/1) 2 …………………………………2 ∑ 𝑝 (𝐸1 𝐸2 … … 𝐸𝑚 | 𝐻𝑘) ∗ 𝑝(𝐻𝑘) 34) …………………………………3

## Hasil dan Pembahasan

## Metode Bayes
Metode Bayes dalam prosesnya memerlukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan bahan perhitungan  pada  proses  perankingan  dan  seleksi  pelamar  untuk  seleksi  penerimaan  karyawan pada RSUI Harapan Anda Tegal. Kriteria-kriteria yang menjadi bahan pertimbangan pada proses seleksi tersebut merupakan ketentuan yang telah ditetapkan di RSUI Harapan Anda Tegal. Berikut ini  adalah  tabel  sample  perhitungan  yang  ada  pada  3ndepe  pendukung  keputusan  seleksi karyawan menggunakan metode bayes:
Tabel 1. Data Training No  Nama  Usia  Psikotest  Pengalaman  Wawancara IPK Hasil 1 PS1 24 SB Ya SB >3.20 Diterima 2 PS2 25 C Ya B <3.00 Ditolak 3 PS3 24 B Tidak B <3.00 Ditolak 4 PS4 25 SB Ya B >3.00 Diterima 5 PS5 25 SB Ya B >3.20 Diterima 6 PS6 26 SB Ya SB >3.20 Diterima 7 PS7 25 C Tidak SB <3.00 Ditolak 8 PS8 24 B Ya B >3.20 Diterima 9 PS9 25 SB Ya B >3.20 Diterima 10 PS10 26 B Tidak SB >3.20 Diterima
Dalam proses perhitungan kreteria dalam penelitian ini tercermin pada tabel 2 berikut ini:
Tabel 2. Kreteria No Kriteria Seleksi 1 Usia Peserta 2 Nilai Psikotest 3 Pengalaman 4 Nilai Wawancara 5 IPK Tabel 3. Tabel Data Testing, sample calon karyawan No  Nama  Usia  Psikotest  Pengalaman  Wawancara IPK Hasil 1 PSN 24 SB YA SB >3.20 Diterima
Contoh dalam perhitungan ini terdapat pada tabel 3 dimana diambil 1 data calon karyawan berserta hasil dari seleksi. Berikut perhitungan bayes berdasarkan studi kasus diatas.
1. Mecari probabilitas di terima, ditolak dengan menggunakan persamaan: P(H) = Diterima, Ditolak P(Diterima)  = 7/10  = 0.7
P(Ditolak)  = 3/10  = 0.3
2. Langkah  selanjutnya  menghitung  probabilitas  berdasar  kondisi  pada  hipotesis  P(X|H) perhitunganya sebagai berikut:
P(Usia = 24 | Hasil = Diterima) =2/7 = 0.29 P(Usia = 24 | Hasil = Ditolak) =1/3 = 0.33 P(Psikotest = SB | Hasil = Diterima) =5/7 = 0.71 P(Psikotest = SB | Hasil = Ditolak) =0/3 = 0 P(Pengalaman = YA | Hasil = Diterima) =6/7 = 0.86 P(Pengalaman = YA | Hasil = Ditolak) =1/3 = 0.33 P(Wawancara = SB | Hasil = Diterima) =3/7 = 0.43 P(Wawancara = SB | Hasil = Ditolak) =1/3 = 0.33 P(IPK = >3.20 | Hasil = Diterima) =6/7 = 0.86 P(IPK = >3.20 | Hasil = Ditolak) =0/3 = 0 3. Menghitung probabilitas nilai diterima dan tidak diterima P(X|Diterima) = 0.29 x 0.71 x 0.86 x 0.43 x 0.86 = 0.06548197 P(X|Ditolak) = 0.33 x 0 x 0.33 x 0.33 x 0 = 0
4. Melihat dari perhitungan probailitas nilai diterima dan ditolak dengan menggunakan data sampel diatas makan hasil rekomendasi perhitungan sebagai berikut: P(X|Diterima) x P(Diterima)  = 0.06548197 x 7 = 0.45837375
P(X|Ditolak) x P(Ditolak)   = 0 x 3  = 0
Berdasarkan  perhitungan  dari  kriteria  yang  dimiliki  oleh  pelamar  dengan  nama  PS01 dinyatakan DITERIMA dengan nilai rekomendasi diterima.
Rancangan ERD Sistem
Gambar 1. ERD Sistem
Gambaran secara umum proses dari 2ndepe dapat di gambarkan melalui diagram konteks dan data flow diagram lavel 0 sebagai berikut:

## Gambar 2. Diagram Konteks
Dalam diagram konteks diatas terdiri dari 3 entitas yaitu HRD, Direktur dan pelamar, setiap entitas memiliki peranan masing masing dimana HRD memilik peranan yang sangat besar dalam input data. Dari dasar diagram konteks diatas maka dapat dijabarkan ke dalam data flow diagram dimana proses akan di gambarkan dengan jelas. Berikut DFD 2ndepe ini.
Pelamar HRD Data Training Seleksi Direktur Hasil mengelola mengelola perbandingan mendapat memiliki mengikuti M 1 1 1 1 1 M M 1 1 1 1 Kd_training variabel variabel rekomendasi Nama id Jabatan variabel Id_pelamar Id_seleksi Id_hasil Id_pelamar rekomendasi Id_pelamar nama kriteria kriteria Id_user nama Jabatan: HRD mengelola M 1 0 SPK Seleksi Penerimaan Karyawan HRD Pelamar DIREKTUR Data Pelamar Hasil Seleksi Info Data Pelamar Hasil Seleksi Data Testing Hasil Seleksi Data Training Info Data Training

## Gambar 3.  DFD system

## Rancangan Tampilan
Rancangan Layar (Dialog) program dibuat untuk memberikan gambaran tentang bentuk dan model aplikasi yang akan dibangun.

## 1. Rancangan Layar Login
Gambar 4. Rancangan Login
2. Rancangan Layar Dashboard Admin
1 Maintenance Data Masukan 2 Seleksi 3 Laporan Data Pelamar Data Training Data Seleksi Data User HRD DIREKTUR Hasil Data User Kelola Masukan Kelola Seleksi Data Pelamar Data Pelamar Data Training Laporan Hasil Seleksi Data Seleksi Data Pelamar Data Training Data Seleksi Hasil Data Pelamar Data Training Data User Data Seleksi Hasil Laporan Hasil Seleksi

## Gambar 5. Layar Dashboard Admin

## Pengujian Sistem
Proses pengujian menggunakan pengujian white box, dimana barisan kode dalam aplikasi yang di uji adalah logika percangan sebagai berikut:
Gambar 6. Souce code percabangan dalam system
1. Grafik Path yang dihasilkan dari code diatas
Gambar 7. Grafik Path
2. Value Path
Kompleksitas  siklomatis  (pengukuran  kuantitatif  terhadap  kompleksitas  logis  suatu program) dari grafik alir dapat diperoleh dengan perhitungan:
Rumus :
V(G) = E – N + 2 1 2 3 4
Keterangan :
E = Jumlah edge grafik alir ditandai dengan gambar panah
N = Jumlah simpul grafik alir yang ditandai dengan gambar lingkaran.
Kompleksitas siklomatis dari grafik alir di atas adalah:
V(G) = 5 – 4 + 2 V(G) = 3
Cyclomatic  complexity untuk  diagram  alir  gambar  di  atas  adalah  3.  Basis  set  yang dihasilkan dari lajur 2ndependent secara linier adalah jalur sebagai berikut:
Path 1 = 1-2-4 Path 2 = 1-3-4 Path 3 = 1-4

## 3. Value Test
Berdasarkan basis test yang dicoba, maka basis path 1-3 yang telah didefinisikan di atas merupakan basis set untuk diagram alir. Basis yang dihasilkan 1-4 terlihat bahwa simpul telah dieksekusi  satu  kali.  Berdasarkan  ketentuan  dari  segi  kelayakan software,  system ini  telah memenuhi syarat.

## Kesimpulan
Berdasarkan hasil dari penelitian dan uraian pembahasan pada bab-bab sebelumnya yang  penulis  lakukan  mengenai  implementasi  metode  Bayes  untuk  Sistem  Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Karyawan pada RSUI Harapan Anda Tegal bahwa Sistem Pendukung  Keputusan  ini  dibuat  untuk  mengembangkan  suatu  metode-metode  yang dapat mempermudah proses dalam pengambilan keputusan serta dapat membantu dalam meningkatkan  ketepatan  sasaran  dari  penerimaan  karyawan  baru.  Sistem  Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Karyawan pada RSUI Harapan Anda Tegal menggunakan metode  Bayes  merupakan  metode  dengan  penjumlahan  perangkingan  yang  dapat membantu dalam pengambilan keputusan suatu kasus.

## Bibliografi
Gunawan,  Ade.  (2014).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Perekrutan  Karyawan Dengan  Menggunakan  Metode  Ahp  (Analytical  Hierarchy  Process)  Study  Kasus Pada PT. Valprisma Jaya Abadi, Eprints. Dinus. Ac. Id .
Hamdani,  Rita.  (2016).  Penerapan  Metode  Bayes  Dalam  Mendiagnosa  Gangguan Perkembangan Pada Anak. Jurnal Mantik Penusa , 20 (1), 69–73.
Iskandar, Agus, & Rangkuti, A. Haris. (2008). Perancangan Sistem Informasi Penjualan Tunai pada PT. Klaten Bercahaya. Jurnal Basis Data, ICT Research Center UNAS , 3 (2), 124–131. Islami, Dipo Khairul. (2014). Strategi Peningkatan Kualitas Pelayanan Haji Dan Umrah Pt. Margi Suci Minarfa Jakarta Pusat .
Naafian, Nuur Rochman, Siswanti, Sri, & Saptomo, Wawan Laksito Yuly. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Metode Kontrasepsi Di Puskesmas II Colomadu Dengan  Algoritma  Naïve  Bayes. Jurnal  Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi
(TIKomSiN) , 5 (1), 1–10.
https://doi.org/http://dx.doi.org/10.30646/tikomsin.v5i1.281
Nesia,  Andin,  &  Arenawati,  Arenawati.  (2013).  High  Performance  Work  Dan Peningkatan Kinerja Birokrasi. Jurnal Administrasi Publik , 4 (2).
Perdana,  Yuki  Januardi,  Karlitasari,  Lita,  &  Utami,  Dian  Kartika.  (2017). Penerapan Metode Teorema Bayes Pada Identifikasi Penyakit Kacang Tanah .
Prayoga,  J.  Prayoga  J.  (2017).  Penerapan  Teknologi  Informasi  Dalam  Peningkatan Efektivitas, Efisiensi dan Produktivitas Perusahaan. Warta Dharmawangsa , (53). Priartini, Ni Made, & Rahmawati, Putu Indah. (2020). Analisis Proses Rekrutmen Daily Worker pada Holiday Inn Express Baruna Bali. Jurnal Manajemen Perhotelan Dan Pariwisata , 3 (2), 58–68.
Putra, Ari Satrio, & Haryono, Kholid. (2021). Implementasi Object Oriented Metodologi dan  UML  pada  Pengembangan  Sistem  Informasi  Keuangan  Organisasi. AUTOMATA , 2 (2).
Putra,  Suria  Alamsyah,  &  Sari,  Vina  Winda.  (2022). Pengadaan  SDM  Perusahaan . Yayasan Kita Menulis.
Rifmawati,  Yosefin  Nila,  &  Suyasa,  PTYS.  (2016).  Peran  kualitas  kehidupan  kerja terhadap keinginan untuk mengundurkan diri dan komitmen organisasi. Proceeding Forum Ilmiah Psikologi Indonesia , 73–95.
Setiawan,  Abdi.  (2019).  Pengaruh  Gaya  Kepemimpinan,  Komunikasi  Efektif  Dan Pengambilan Keputusan Terhadap Kinerja Karyawan Pada Cv. Bintang Anugerah Sejahtera. JUMANT , 11 (1), 19–34.
Sunandar,  Hardiki  Suandika,  &  Satar,  Muhammad.  (2020).  Tinjauan  Tentang  Proses Recruitment Tenaga Kerja di Kantor Pusat PT. Y Bandung. Jurnal Industri Elektro Dan Penerbangan , 6 (1).
Suryadana,  M.  Liga.  (2013).  Pengaruh  Kompetensi  Dan  Kualitas  Kehidupan  Kerja Terhadap Kinerja Pegawai. Majalah Bisnis Dan IPTEK , 6 (1), 1–10.
Susan,  Eri.  (2019).  Manajemen  sumber  daya  manusia. Adaara:  Jurnal  Manajemen Pendidikan Islam , 9 (2), 952–962.
Yunita,  Yunita,  &  Indrawati,  Novi.  (2014).  Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Beasiswa  Menggunakan  Meotde  Naive  Bayes  Classiffier. ReTII .
Zulfikar,  Muhammad,  &  Fahmi,  Hasanul.  (2019).  Penerapan  Sistem  Pendukung Keputusan  Dengan  Metode  Naïve  Bayes  Dalam  Menentukan  Kualitas  Bibit  Padi Unggul  Pada  Balai  Pertanian  Pasar  Miring. Jurnal  Nasional  Komputasi  Dan Teknologi Informasi (JNKTI) , 2 (2), 159–165. https://doi.org/https://doi.org/10.32672/jnkti.v2i2.1566