## Sistem Pendukung Keputusan Perekrutan Karyawan Online Untuk Penerimaan Karyawan Dengan Metode MOORA
Fatmawati 1 , Frisma Handayanna 2 , Indah Purnamasari 3 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri Kampus Nusa Mandiri Tower Jatiwaringin, Jln. Jatiwaringin Raya No.02 RT08 RW 013 Kelurahan Cipinang Melayu, 021-28534236 fatmawati3108@yahoo.com 1 , frisma.fha@nusamandiri.ac.id 2 , indah.ihi@nusamandiri.ac.id
Abstract
One company that always gets a lot of prospective employees is PT. Fullmoon Jaya Abadi which is engaged in the wholesale trade  of special CCTV material.  At PT. Fullmoon Jaya Abadi  data obtained from the employee recruitment process still uses manual methods so the HRD (Human Resource Development) division must sort and select applicants one by one. A large number of candidates makes the HRD division often have difficulty in choosing prospective employees and subjectivity occurs when they want to decide so that the company accepts employees who  do not  fit  the  criteria  set  by  the  company.  To  overcome  the  problem  of  making  decisions  on employee  acceptance  at  PT.  Jaya  Fullmoon  Abadi  is  using  the  Multi-Objective  Optimization method based on  ratio analysis (MOORA). In research data collected based  on  the position of prospective employees. The results obtained in this study determine each position to receive as many as 3 prospective employees, namely Arianto Wibowo, Deny Saputra, and Irdha Febriani Awaliyah Ibrahim in the Sales position. Ilham Akbar N.S, Johan Salim, and Alfi Muhayyar in the Graphic Design position. Agustin Sulistyani, Sri Mulyani, and Serli Damayanti in the Accounting Staff  position.  Hendri  Tanu,  Adinda  Helena,  and  Wajum  Rodi  in  the  IT  Support  position. Hartopo and Taufik Hidayat in the position of Sales Project.
Keywords : MOORA Method, Employee Recruitment and Acceptance, SPK

## Abstrak
Salah satu perusahaan yang selalu mendapatkan banyak calon karyawan adalah PT. Fullmoon Jaya  Abadi  yang  bergerak  di  bidang  perdagangan  grosir  material  CCTV  khusus.  Di  PT.  Data Fullmoon  Jaya  Abadi  yang  diperoleh  dari  proses  rekrutmen  karyawan  masih  menggunakan metode  manual  sehingga  divisi  HRD  (Human  Resource  Development)  harus  memilah  dan menyeleksi  pelamar  satu  persatu.  Jumlah  kandidat  yang  banyak  membuat  divisi  HRD seringkali mengalami kesulitan dalam memilih calon karyawan dan terjadi subjektivitas ketika hendak  memutuskan  sehingga  perusahaan  menerima  karyawan  yang  tidak  sesuai  dengan kriteria yang ditetapkan oleh perusahaan. Untuk mengatasi masalah pengambilan keputusan penerimaan  karyawan  pada  PT.  Jaya  Fullmoon  Abadi  menggunakan  metode  Multi-Objective Optimization  berdasarkan  analisis  rasio  (MOORA).  Dalam  penelitian  data  dikumpulkan berdasarkan  posisi  calon  karyawan.  Hasil  yang  diperoleh  dalam  penelitian  ini  menentukan setiap  posisi  yang  akan  diterima  sebanyak  3  calon  karyawan  yaitu  Arianto  Wibowo,  Deny Saputra, dan Irdha Febriani Awaliyah Ibrahim pada posisi Sales. Ilham Akbar N.S, Johan Salim, dan  Alfi  Muhayyar  pada  posisi  Desain  Grafis.  Agustin  Sulistyani,  Sri  Mulyani,  dan  Serli Damayanti pada posisi Staff Accounting. Hendri Tanu, Adinda Helena, dan Wajum Rodi pada posisi IT Support. Hartopo dan Taufik Hidayat pada posisi Sales Project.
Kata kunci : Metode MOORA, Perekrutan dan Penerimaan Karyawan, SPK

## 1. PENDAHULUAN
Kegiatan  perekrutan  dan  penerimaan  karyawan  terdapat  banyak permasalahan  salah  satunya  yaitu  banyaknya  kandidat  calon  karyawan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 487-498 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
sehingga  perusahaan  mengalami  kesulitan  dalam  menentukan  mana  calon karyawan  yang  mempunyai  kemampuan  dan  sesuai  dengan  apa  yang dibutuhkan oleh perusahaan [1].
Dalam  proses  perekrutan  karyawan  yang  baik  yaitu  pemilihan dilakukan  dengan  memperhatikan  kriteria-kriteria  yang  ditetapkan  oleh perusahaan  agar  menghindari  kesalahan  yang  sering  terjadi  dalam  proses pengambilan keputusan yaitu berupa data atau hasil yang sama [2].
SMP  Negeri  1  Palipi  adalah  sebuah  lembaga  yang  bergerak  di  dalam bidang  jasa  layanan  pendidikan.  Selam  ini  SMP  Negeri  1  Palipi  mengalami kesulitan  dalam  proses  seleksi  dan  pemilihan  guru/pegawai  terbaik  karena masih  menggunakan  cara  manual  sehingga  proses  penilaian  menjadi  lama. Oleh  karena  itu  dibuat  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat membantu  proses  penilaian  metode  MOORA.  Dengan  implementasi  metode MOORA  dalam  proses  seleksi  dan  pemilihan  guru/karyawan  terbaik  pada SMP Negeri 1 Palipi [3].
Karyawan  merupakan  salah  satu  aset  terpenting  yang  dimiliki  oleh perusahaan  dalam  usahanya  mempertahankan  kelangsungan  hidup, berkembang, kemampuan untuk bersaing serta mendapatkan laba. Pemilihan karyawan  terbaik  bertujuan  memberikan  promosi,  pelatihan,  transfer termasuk  sistem  reward  dan  keputusan-keputusan  lain  untuk  karyawan terpilih. Sistem pendukung keputusan dalam pemilihan karyawan terbaik ini akan  dibuat  dengan  menerapkan  metode  MOORA  agar  proses  pemilihan karyawan terbaik dapat dilakukan dengan maksimal dan dapat menghasilkan informasi yang berkualitas [4].
Di zaman yang semakin canggih ini banyak perusahaan besar termasuk PLN  (persero)  yang  membuka  cabang  dikota-kota  tertentu  yang menyebabkan  perusahaan  harus  melakukan  mutasi  karyawan  untuk dipindahkan  kecabang  yang  baru  dibangun  tersebut.  Karena  banyaknya syarat karyawan yang akan dimutasi membuat perusahaan kesulitan dalam menentukan  karyawan  yang  akan  dimutasi.  Untuk  membantu  perusahaan dalam  mengambil  keputusan,  dibutuhkan  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  dengan  tujuan  dapat  membantu  perusahaan  dalam  memilih  atau menentukan karyawan yang akan dimutasi [5].
Dalam  pemilihan  bidan  tersebut  terdapat  permasalahan  yaitu  sistem pemilihan  yang  masih  dilakukan  secara  manual  seperti  asal  dipilih  dalam pengumpulan  berkas  untuk  mengajukan  sebagai  bidan  dalam  suatu  rumah sakit. Sehingga bidan yang di pilih tidak sesuai dengan apa yang diharapkan baik  dari  segi  kemampuan,  tanggung  jawab  ataupun  yang  lainnya.  Untuk mengatasi  tersebut,  maka  diperlukan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan dengan menggunakan metode MOORA ( Multi Objek Optimization On The Basis Of  Rasio  Analysis )  yang  dapat  membantu  Rumah  Sakit  Ridos  Umum  Dalam pemilihan Bidan Terbaik [6].
Kebutuhan  sekolah  akan  aplikasi  untuk  pemilihan  siswa/i  teladan menjadi hal yang patut dipertimbangkan. Pemilihan tersebut membutuhkan beberapa  kriteria  diantaranya  yaitu  nilai  Raport,  Absensi,  nilai  Tugas,  dan Prestasi.  Metode  yang  digunakan  dalam  membangun  sistem  pendukung
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 487-498 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
keputusan  pemilihan  siswa/i  teladan  adalah  metode Multi-Objective Optimization On The Basic Of Ratio Analysist (MOORA) [7]. Untuk  mengatasi  permasalahan  pengambilan  keputusan  penerimaan karyawan pada PT. Fullmoon Jaya Abadi yaitu dengan menggunakan metode MOORA. Metode Multi Objective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA)  memiliki  tingkat  selektifitas  yang  baik  karena  dapat  menentukan tujuan  dari  kriteria  yang  bertentangan  dan  kriteria  tersebut  dapat  bernilai menguntungkan (benefit) atau yang tidak menguntungkan ( cost ) [8]. Salah  satu  perusahaan  yang  selalu  mendapat  banyak  calon  karyawan adalah PT. Fullmoon Jaya Abadi yang bergerak di bidang perdagangan besar bahan khusus CCTV. Pada PT. Fullmoon Jaya Abadi data yang diperoleh dari proses  rekrutmen  karyawan  masih  menggunakan  cara  manual  sehingga divisi  HRD  ( Human  Resource  Development )  harus  memilah  dan  menyeleksi satu  persatu  data  pelamar.  Jumlah  kandidat  yang  cukup  banyak  membuat divisi HRD sering kesulitan dalam memilih calon karyawan dan sering terjadi subjektifitas  saat  hendak  mengambil  keputusan  sehingga  perusahaan menerima karyawan yang tidak sesuai dengan kriteria yang ditetapkan oleh perusahaan.  Oleh  karena  itu,  perusahaan  membutuhkan  sebuah  Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang terkomputerisasi untuk memudahkan dan menghindari kesalahan saat memilih calon karyawan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1. Teknik Pengumpula Data
a)  Observasi
Melakukan  pengamatan  langsung  terhadap  PT.  Fullmoon  Jaya  Abadi dan juga website perekrutan karyawan perusahaan untuk mendapatkan data dan  informasi  yang  diperlukan  untuk  mengetahui  kriteria  perekrutan karyawan.
b) Wawancara
Penulis  melakukan  tanya  jawab  dengan  Bapak  Rudy  selaku  HRD  PT. Fullmoon  Jaya  Abadi  sekaligus  yang  bertanggung  jawab  atas  seluruh karyawan  maupun  perekrutan  karyawan  pada  PT.  Fullmoon  Jaya  Abadi untuk mendapatkan informasi yang lengkap dan jelas.

## 2.2. Hipotesa
H0  :  Tidak  terdapat  pengaruh  positif  pendidikan,  pengalaman,  usia,  alamat, kepribadian  dan  penguasaan  komputerisasi  terhadap  perekrutan  karyawan menggunakan  metode Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of    Ratio Analysis (MOORA) .
H1  :  Terdapat  pengaruh  positif  pendidikan  terhadap  perekrutan  karyawan menggunakan  metode Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of    Ratio Analysis (MOORA).
H2 : Terdapat pengaruh positif pengalaman terhadap perekrutan  karyawan menggunakan  metode Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of    Ratio Analysis (MOORA).
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 487-498 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
H3  :  Terdapat  pengaruh  positif  usia  terhadap  perekrutan  karyawan menggunakan  metode Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of    Ratio Analysis (MOORA).
H4  :  Terdapat  pengaruh  positif  alamat  terhadap  perekrutan  karyawan menggunakan  metode Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of    Ratio Analysis (MOORA).
H5 : Terdapat pengaruh  positif kepribadian  terhadap perekrutan  karyawan menggunakan  metode Multi-Objective  Optimization  on  the  basis  of    Ratio Analysis (MOORA).
H6  :  Terdapat  pengaruh  positif  penguasaan  komputerisasi  terhadap perekrutan karyawan menggunakan metode Multi-Objective Optimization on the basis of  Ratio Analysis (MOORA).
2.3. Tahap Penelitian
Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  digambarkan  dalam  bagan sebagai berikut:

## Gambar 1. Tahapan Dalam Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1. Populasi
Penulis menetapkan seluruh calon karyawan PT. Fullmoon  Jaya Abadi sebanyak 30 orang sebagai populasi dalam penelitian ini yang diperoleh saat proses  wawancara  dengan  pihak  bersangkutan  pada  PT.  Fullmoon  Jaya Abadi.

## 3.2. Sampel
Dengan jumlah populasi sebanyak 30 orang yaitu calon karyawan pada PT. Fullmoon Jaya Abadi maka penulis menetapkan seluruh populasi sebagai sampel dalam penelitian ini.
Tabel 1. Sampel Penelitian No Nama Pelamar J.Kelamin Posisi P L 1  Aprita Saputri Siahaan √ Design Garfis 2  Angga Dwi Cahyo √ Sales 3  Teguh Purnama √ Sales 4  Deny Saputra √ Sales
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 487-498 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
5  Raditya Sulayka √ Sales 6  Dennis √ Staff Accounting 7  Anton √ Sales 8  Sri Mulyani √ Staff Accounting 9  Serli Damayanti √ Staff Accounting 10  Hendri Tanu √ IT Support 11  Lukman √ Sales 12  Ilham Akbar N.S √ Design Garfis 13  Alfi Muhayyar √ Design Garfis 14  Wajum Rodi √ IT Support 15  Arianto Wibowo √ Sales 16  Azlia Chairumi √ Staff Accounting 17  Johan Salim √ Design Garfis 18  Maryani √ Sales 19  Silas Kristian √ Sales 20  Muhammad Rana Rismawan √ IT Support 21  Taufik Hidayat √ Sales Project 22  Ni Kadek Ayu Karmini √ Staff Accounting 23  Agustin Sulistyani √ Staff Accounting 24  Willy Hadiyanto √ Design Garfis 25  Jenal Abidin √ Design Garfis 26  Adinda Helena Septiani √ IT Support 27  Agung Santoso √ Sales 28  Irdha Febriani Awaliyah Ibrahim √ Sales 29  Riki Setiawan √ IT Support 30  Hartopo √ Sales Project 3.3. Pembahasan
3.3.1. Bobot Kriteria
Berikut  merupakan  bobot  untuk  mengukur  tingkat  kepentingan masing-masing kriteria, yaitu:
Tabel 2. Bobot Kriteria Kriteria Ket. Kriteria Bobot  Jenis C1 Pendidikan 15 Benefit C2 Pengalaman 25 Benefit C3 Usia 15 Cost C4 Alamat 10 Cost C5 Sikap 10 Benefit C6 Penguasaan Komputerisasi 25 Benefit

## 3.3.2. Data Alternatif Calon Karyawan PT. Fullmoon Jaya Abadi
Berikut  merupakan  data  alternatif  yang  dibagi  berdasarkan  posisi  yang dilamar oleh calon karyawan pada PT. Fullmoon Jaya Abadi:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 487-498 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
a) Tabel data alternatif Sales :
Tabel 3. Data Alternatif Sales Alt Nama Pelamar J.Kelam in Kriteria P L Pend. Peng. Usia Alamat Kepri Penguasaan Komputerisas i K1 Angga Dwi Cahyo √ SMA 2 Tahun 31 Tahun Sedang Baik Kurang Mahir K2 Teguh Purnama √ SMA 2 Tahun 30 Tahun Jauh Cukup Baik Kurang Mahir K3 Deny Saputra √ SMK 1 Tahun 30 Tahun Sedang Baik Mahir K4 Raditya Sulayka √ SMK 2 Tahun 25 Tahun Dekat Cukup Baik Mahir K5 Anton √ SMA <1 Tahun 24 Tahun Jauh Baik Mahir K6 Lukman √ SMK 1 Tahun 25 Tahun Sedang Cukup Baik Mahir K7 Arianto Wibowo √ SMK 3 Tahun 26 Tahun Dekat Baik Mahir K8 Maryani √ D3 2 Tahun 28 Tahun Sedang Cukup Baik Kurang Mahir K9 Silas Kristian √ SMA 2 Tahun 35 Tahun Sedang Baik Kurang Mahir K10 Agung Santoso √ SMK 2 Tahun 25 Tahun Jauh Baik Kurang Mahir K11 Irdha Febriani Awaliyah Ibrahim √ SMK 2 Tahun 30 Tahun Sedang Baik Kurang Mahir
b) Tabel data alternatif Design Grafis :
Tabel 4. Data Alternatif Design Grafis Alt Nama Pelamar J.Kelamin Kriteria P L Pend. Peng. Usia Alamat Kepri Penguasaan Komputerisasi K1 Aprita Saputri Siahaan √ S1 3 Tahun 25 Tahun Sedang Baik Mahir K2 Ilham Akbar N.S √ D3 3 Tahun 24 Tahun Sedang Baik Sangat Mahir K3 Alfi Muhayyar √ S1 2 Tahun 26 Tahun Sedang Cukup Baik Sangat Mahir K4 Johan Salim √ S1 3 Tahun 27 Tahun Sedang Baik Mahir K5 Anton √ SMA 2 Tahun 30 Tahun Jauh Cukup Baik Kurang Mahir K6 Jenal Abidin √ SMA <1 Tahun 28 Tahun Jauh Baik Mahir
c) Tabel data alternatif Staff Accounting :
Tabel 5. Data Alternatif Staff Accounting Alt Nama Pelamar J.Kelamin Kriteria P L Pend. Peng. Usia Alamat Kepri Penguasaan Komputerisasi K1 Dennis √ D3 2 Tahun 27 Tahun Dekat Cukup Baik Mahir
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 487-498 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
K2 Sri Mulyani √ S1 3 Tahun 27 Tahun Dekat Baik Sangat Mahir K3 Serli Damayanti √ D3 1,5 Tahun 25 Tahun Jauh Cukup Baik Mahir K4 Azlia Chairumi √ S1 3 Tahun 26 Tahun Jauh Cukup Baik Mahir K5 Ni Kadek Ayu Karmini √ SMK <1 Tahun 28 Tahun Sedang Baik Mahir K6 Agustin Sulistyani √ D3 3 Tahun 25 Tahun Jauh Baik Sangat Mahir
d) Tabel data alternatif IT Support :
Tabel 6. Data Alternatif IT Support Alt Nama Pelamar J.Kelamin Kriteria P L Pend. Peng. Usia Alamat Kepri Penguasaan Komputerisasi K1 Hendri Tanu √ S1 4 Tahun 27 Tahun Sedang Baik Sangat Mahir K2 Wajum Rodi √ D3 2 Tahun 27 Tahun Dekat Baik Sangat Mahir K3 Muhammad Rana Rismawan √ D3 3,5 Tahun 27 Tahun Dekat Baik Mahir K4 Adinda Helena Septiani √ D3 4 Tahun 27 Tahun Dekat Baik Sangat Mahir K5 Riki Setiawan √ D3 3 Tahun 26 Tahun Sedang Cukup Baik Mahir e) Tabel data alternatif Sales Project :
Tabel 7. Data Alternatif Sales Project Alt Nama Pelamar J.Kelamin Kriteria P L Pend. Peng. Usia Alamat Kepri. Penguasaan Komputerisasi K1 Taufik Hidayat √ SMA 3,5 Tahun 27 Tahun Dekat Baik Mahir K2 Hartopo √ D3 3 Tahun 24 Tahun Jauh Cukup Baik Mahir 3.3.3. Perhitungan Metode Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA)
Berikut  merupakan  langkah-langkah  mengolah  data  yang  telah dikumpulkan  oleh  penulis  dengan  menggunakan  metode Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) :
a) Menginput  nilai  kriteria  pada  setiap  alternatif.  Berikut  merupakan perubahan  setiap  alternatif  untuk  posisi Sales,  Design  Grafis,  Staff Accounting, IT Support dan Sales Project :
1) Perubahan nilai alternatif posisi Sales
Tabel 8. Perubahan Nilai Alternatif Sales Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5  C6 K1 2 3 3 3 4 2
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 487-498 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5  C6 K2 2 3 3 2 3 2 K3 3 3 3 3 4 3 K4 3 3 5 5 3 3 K5 2 2 5 2 4 3 K6 3 3 5 3 3 3 K7 3 4 5 5 4 5 K8 4 3 4 3 3 2 K9 2 3 2 3 4 2 K10 3 3 5 2 4 2 K11 3 3 3 3 4 2 2) Perubahan nilai alternatif posisi Design Grafis
Tabel 9. Perubahan Nilai Alternatif Design Grafis Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5  C6 K1 5 4 5 3 4 3 K2 4 4 5 3 4 5 K3 5 3 5 3 3 5 K4 5 4 4 3 4 3 K5 2 2 3 2 3 2 K6 2 2 4 2 4 3 3) Perubahan nilai alternatif posisi Staff Accounting
Tabel 10 . Perubahan Nilai Alternatif Staff Accounting Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5  C6 K1 4 3 5 5 3 3 K2 5 4 4 5 4 5 K3 4 3 5 2 3 3 K4 5 2 5 5 4 3 K5 3 3 4 3 4 3 K6 4 4 5 2 4 5 4) Perubahan nilai alternatif posisi IT Support
Tabel 11. Perubahan Nilai Alternatif IT Support Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5  C6 K1 5 4 4 3 4 5 K2 4 3 4 5 4 5 K3 4 4 4 5 4 3 K4 4 4 4 5 4 5 K5 4 3 5 3 3 3
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 487-498 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 5) Perubahan nilai alternatif posisi Sales Project
Tabel 12. Perubahan Nilai Alternatif Sales Project Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5  C6 K1 2 4 4 5 4 3 K2 4 4 5 2 3 3

## 3.3.4. Perangkingan MOORA
Berdasarkan  perhitungan  nilai  Yi  di  atas,  maka  rangking  yang dihasilkan untuk posisi Sales, Design Grafis, Staff Accounting, IT Support dan Sales Project adalah sebagai berikut:
Tabel 13. Hasil Perangkingan MOORA Sales Y Alternatif Yi (Max - Min) Rangking Y1  Angga Dwi Cahyo 13.28 9 Y2  Teguh Purnama 13.39 8 Y3  Deny Saputra 17.61 2 Y4  Raditya Sulayka 12.70 10 Y5  Anton 12.20 11 Y6  Lukman 14.56 5 Y7  Arianto Wibowo 21.43 1 Y8  Maryani 14.58 4 Y9  Silas Kristian 14.39 6 Y10  Agung Santoso 13.59 7 Y11  Irdha Febriani Awaliyah Ibrahim 14.90 3
Dari tabel hasil perankingan di atas untuk posisi Sales diketahui bahwa Arianto Wibowo sebagai rangking 1 dengan jumlah nilai sebesar 21.43, Deny Saputra  sebagai  rangking  2  dengan  jumlah  nilai  sebesar  17.61  dan  Irdha Febriani  Awaliyah  Ibrahim  sebagai  rangking  3  dengan  jumlah  nilai  sebesar 14.90.
Tabel 14. Hasil Perangkingan MOORA Design Grafis Y Alternatif Yi (Max - Min) Rangking Y1  Aprita Saputri Siahaan 21.21 4 Y2  Ilham Akbar N.S 25.28 1 Y3  Alfi Muhayyar 22.56 3 Y4  Johan Salim 22.60 2 Y5  Anton 10.89 6 Y6  Jenal Abidin 13.38 5
Dari tabel hasil perankingan di atas untuk posisi Design Grafis diketahui bahwa  Ilham  Akbar  N.S  sebagai  rangking  1  dengan  jumlah  nilai  sebesar 25.28, Johan Salim sebagai rangking 2 dengan jumlah nilai sebesar 22.60 dan Alfi Muhayyar sebagai rangking 3 dengan jumlah nilai sebesar 22.56.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 487-498 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 15. Hasil Perangkingan MOORA Staff Accounting Y Alternatif Yi (Max - Min) Rangking Y1  Dennis 14.91 5 Y2  Sri Mulyani 27.31 2 Y3  Serli Damayanti 18.04 3 Y4  Azlia Chairumi 14.31 6 Y5  Ni Kadek Ayu Karmini 17.95 4 Y6  Agustin Sulistyani 27.68 1
Dari  tabel  hasil  perankingan  di  atas  untuk  posisi  Staff  Accounting diketahui  bahwa  Agustin  Sulistyani  sebagai  rangking  1  dengan  jumlah  nilai sebesar  27.68,  Sri  Mulyani  sebagai  rangking  2  dengan  jumlah  nilai  sebesar 27.31  dan  Serli  Damayanti  sebagai  rangking  3  dengan  jumlah  nilai  sebesar 18.04.
Tabel 16. Hasil Perangkingan MOORA IT Support Y Alternatif Yi (Max - Min) Rangking Y1  Hendri Tanu 28.43 1 Y2  Wajum Rodi 21.69 3 Y3  Muhammad Rana Rismawan 19.58 4 Y4  Adinda Helena Septiani 24.77 2 Y5  Riki Setiawan 15.82 5
Dari tabel hasil perankingan di atas untuk  posisi IT Support diketahui bahwa  Hendri  Tanu  sebagai  rangking  1  dengan  jumlah  nilai  sebesar  28.43, Adinda Helena Septiani sebagai rangking 2 dengan jumlah nilai sebesar 24.77 dan Wajum Rodi sebagai rangking 3 dengan jumlah nilai sebesar 21.69.
Tabel 17. Hasil Perangkingan MOORA Sales Project Y Alternatif Yi (Max - Min) Rangking Y1  Taufik Hidayat 31.41 2 Y2 Hartopo 39.34 1
Dari tabel hasil perankingan di atas untuk posisi Sales Project diketahui bahwa  Hartopo  sebagai  rangking  1  dengan  jumlah  nilai  sebesar  39.34  dan Taufik Hidayat sebagai rangking 2 dengan jumlah nilai sebesar 31.41.

## 4. SIMPULAN
Beberapa kesimpulan dapat ditarik adalah
a) Sistem  Pendukung  Keputusan  Perekrutan  Karyawan  Online  Untuk Penerimaan  Karyawan  dengan  metode  Multi  Objective  Optimization On The Basis of Ratio Analysis (MOORA) pada PT. Fullmoon Jaya Abadi menghasilkan  calon  karyawan  yang  akan  diterima  oleh  perusahaan dengan cara perangkingan berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan oleh perusahaan.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 487-498 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
b) Hasil penerapan metode Multi Objective Optimization On The Basis of Ratio  Analysis  (MOORA)  pada  PT.  Fullmoon  Jaya  Abadi  dalam penerimaan karyawan menghasilkan 1) Arianto  Wibowo  sebagai  rangking  1  pada  posisi  Sales  dengan jumlah nilai sebesar 21.43, Deny Saputra sebagai rangking 2 pada posisi Sales dengan jumlah nilai sebesar 17.61  dan Irdha Febriani Awaliyah  Ibrahim  sebagai  rangking  3  pada  posisi  Sales  dengan jumlah nilai sebesar 14.90. 2) Ilham  Akbar  N.S  sebagai  rangking  1  pada  posisi  Design  Grafis dengan jumlah nilai sebesar 25.28, Johan Salim sebagai rangking 2 pada  posisi  Design  Grafis  dengan  jumlah  nilai  sebesar  22.60  dan Alfi Muhayyar sebagai rangking 3 pada posisi Design Grafis dengan jumlah nilai sebesar 22.56. 3) Agustin Sulistyani sebagai rangking 1 pada posisi Staff Accounting dengan jumlah nilai sebesar 27.68, Sri Mulyani sebagai rangking 2 pada posisi Staff Accounting dengan jumlah nilai sebesar 27.31 dan Serli  Damayanti  sebagai  rangking  3  pada  posisi  Staff  Accounting dengan jumlah nilai sebesar 18.04. 4) Hendri  Tanu  sebagai  rangking  1  pada  posisi  IT  Support  dengan jumlah  nilai  sebesar  28.43,  Adinda  Helena  Septiani  sebagai rangking  2  pada  posisi  IT  Support  dengan  jumlah  nilai  sebesar 24.77  dan Wajum  Rodi sebagai rangking 3 pada posisi IT Support dengan jumlah nilai sebesar 21.69. 5) Hartopo  sebagai  rangking  1  pada  posisi  Sales  Project  dengan jumlah  nilai  sebesar  39.34  dan  Taufik  Hidayat  sebagai  rangking  2 pada posisi Sales Project dengan jumlah nilai sebesar 31.41.
c) Mengembangkan  penelitian  ini  dengan  menggunakan  metode  lain seperti Analytical  Hierarchy Process  (AHP), Weighted  Product (WP), Profile  Matching dan  metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang lainnya  sebagai  perbandingan  untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih baik untuk penilaian penerimaan karyawan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A. Muharsyah, R. S. Hayati, M. I. Setiawan, H. Nurdiyanto, and Yuhandri, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Jurnalis  Menerapkan MultiObjective Optimization On The Basis Of Ratio Analysis (MOORA),”
JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  19–23,  2018,  doi: 10.31227/osf.io/ehksf.
[2] M.  Rambe,  “Perancangan  Aplikasi  Perekrutan  Tenaga  Kurir Menggunakan  Metode  Multi  Objective  Optimization  on  the  Basis  of Rasio  Analysis  (Moora)  Studi  Kasus:  Pt.  Jne  Cabang  Medan,” Maj.  Ilm. INTI , vol. 14, pp. 20–25, 2019.
[3] S.  Manurung,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Dan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode Moora,” J. SIMETRIS , vol. 9, no. 1, pp. 701–706, 2018, doi: 10.24176/simet.v9i1.1967.
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 4 Nomor 2, September 2020, pp. 487-498 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
[4] A. Rafiqi, D. Riyansyah, and H. Sartika, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  MOORA,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , vol. 2, no. 1, pp. 73–82, 2018.
[5] M.  Syahrizal,  M.  Hartami,  S.  Fajarika,  S.  Hardiyanti,  and  S.  Suginam, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Karyawan  Yang  Mutasi Menggunakan Metode MOORA,” Semin. Nas. Sains dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 421–426, 2018.
[6] D. Pasaribu and R. K. Hondro, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Bidan  Terbaik  Dengan  Metode  MOORA  (Studi  Kasus  Rumah  Sakit Ridos),” Pelita Inform. , vol. 17, no. 3, pp. 250–253, 2018.
[7] A. Kusuma, A. Nasution, R. Safarti, R. K. Hondro, and E. Buulolo, “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Siswa  /  I  Teladan  Dengan Menggunakan  Metode  Multi-Objective  Optimization  on  The  Basis  of Ratio  Analisis  (  MOORA  ),” J.  Ris.  Komput. ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  114–119, 2018.
[8] T.  Anggraeni  and  R.  M.  ramb  Simanjorang,  S,  “Sistem  Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Tenaga Kerja Kontrak Dengan Metode Moora  Pada  Kantor  Kepolisian  Daerah  Sumatera  Utara,”  vol.  4,  no.  2, pp. 27–33, 2019.