## J u r n a l   I D E A L I S   V o l . 2   N o . 3 ,   M e i   2 0 1 9  | 197

## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS PADA PT.EDI INDONESIA
Aida Prastiwi Putri 1) , Ady Widjaja 2)
1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : aidaprastiwiputri @gmail.com 1) , ady.widjaja @budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
PT Electronic Data Interchange Indonesia adalah sebuah perusahaan yang memberikan beragam solusi kepada para pelanggannya di bidang e-business mulai dari Konsultansi bidang IT, Training, Pengembangan Software, Implementasi   dan   Integrasi   Sistem,   IT   Managed   Service   hingga   penyelenggaraan   layanan   PDE   berbasis teknologi Value Added Network / VAN, EDI Over Internet, Web Services / SOA (Service Oriented Architecture) dan layanan berbasis Cloud Services. Perekrutan karyawan pada perusahaan PT Electronic Data Interchange Indonesia   dilakukan   dengan   memposting   lowongan   kerja   di   berbagai   website   pencari   kerja   seperti jobstreet.com, jobsdb.com dan linkedin sehingga pihak recruitment banyak menerima surat lamaran kerja dari para pelamar kerja. Surat lamaran tersebut di proses oleh pihak recruitment dan akan dijadikan pertimbangan kelayakan   pelamar   tersebut   dalam   memenuhi   syarat   kualifikasi   untuk   menjadi   karyawan   perusahaan   PT Electronic Data Interchange Indonesia. Selama ini proses pengecekan dan seleksi di lakukan dengan melihat satu persatu berkas yang dikirimkan oleh pelamar. Hal ini tentu saja selain sangat merepotkan juga tidak efisien dan memakan waktu yang cukup lama, belum lagi kemungkinan terjadinya human error dan penilaian yang bersifat subyektif sehingga kandidat yang terpilih bukanlah kandidat yang terbaik.
Kata kunci: EDI, kerja, recruitment .

## 1. PENDAHULUAN
Salah   satu   faktor   bisa   bertahannya   suatu perusahaan   adalah   sumber   daya   manusia   (SDM) yang   dimilikinya.   Pengelolaan   SDM   dari   suatu perusahaan   adalah   salah   satu  aspek   penting   untuk menentukan   keberhasilan   kerja   dari   perusahaan tersebut.   Untuk   mendapat   SDM   yang berkemampuan,   perusahaan   menerapkan   seleksi penerimaan   karyawan   yang   ketat   pada   pelamar- pelamar   pekerjaan   agar   sesuai   dengan   kebutuhan perusahaan.   PT   Electronic   Data   Interchange Indonesia   adalah   sebuah   perusahaan   yang memberikan   beragam   solusi   kepada   para pelanggannya   di   bidang   e-business   mulai   dari Konsultansi   bidang   IT,   Training,   Pengembangan Software,   Implementasi   dan   Integrasi   Sistem,   IT Managed   Service   hingga  penyelenggaraan   layanan PDE   berbasis   teknologi   Value   Added   Network   / VAN,   EDI   Over   Internet,   Web   Services   /   SOA (Service Oriented Architecture) dan layanan berbasis Cloud   Services.   Perekrutan   karyawan   pada perusahaan   PT   Electronic   Data   Interchange Indonesia dilakukan dengan memposting lowongan kerja   di   berbagai   website   pencari   kerja   seperti jobstreet.com,   jobsdb.com   dan   linkedin   sehingga pihak recruitment   banyak  menerima  surat  lamaran kerja dari para pelamar kerja. Surat lamaran tersebut di proses oleh pihak recruitment dan akan dijadikan pertimbangan   kelayakan   pelamar   tersebut   dalam memenuhi   syarat   kualifikasi   untuk   menjadi karyawan   perusahaan   PT   Electronic   Data
Interchange   Indonesia.   Selama   ini   proses pengecekan dan seleksi di lakukan dengan melihat satu persatu berkas yang dikirimkan oleh pelamar. Hal   ini   tentu   saja   selain   sangat   merepotkan   juga tidak efisien dan memakan waktu yang cukup lama, belum lagi kemungkinan terjadinya human error dan penilaian yang bersifat subyektif sehingga kandidat yang terpilih bukanlah kandidat yang terbaik.

## 2. STUDI LITERATUR
Turban   mengemukakan,   Sistem   pendukung keputusan   merupakan   suatu   pendekatan   untuk mendukung   pengambilan   keputusan[1].   Sistem pendukung   keputusan   menggunakan   data, memberikan antarmuka pengguna yang mudah, dan dapat   menggabungkan   pemikiran   pengambil keputusan
Menurut Turban, komponen Sistem Penunjang Keputusan   [1]   yang   disajikan   dalam   berbentuk gambar berada pada gambar 1.
3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Metode TOPSIS adalah salah satu metode yang bisa membantu proses pengambilan keputusan yang optimal   untuk   menyelesaikan   masalah   keputusan secara praktis. Hal ini disebabkan karena konsepnya sederhana   dan   mudah   dipahami,   komputasinya efisien dan memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja   relatif   dari   alternatif-alternatif   keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana [2].
3.2. Prosedur TOPSIS
1) Menghitung Matriks Ternormalisasi Topsis   membutuhkan   rating   kinerja   tiap calon   karyawan   pada   setiap   kriteria   atau subkriteria   yang   ternormalisasi.Matriks ternormalisasi terbentuk dari persamaan 1.
(1)
2) Menghitung   matriks   ternormalisasi terbobot.
Persamaan   3   digunakan   untuk menghitung   matriks   ternormalisasi   terbobot, maka   harus   ditentukan   terlebih   dahulu   nilai bobot   yang   merepresentasikan   preferensi absolute dari pengambil keputusan. Nilai bobot preferensi   menunjukkan   tingkat   kepentingan relatif   setiap   kriteria   atau   subkriteria   pada persamaan 2.
(2) (3)
3) Menghitung   Matriks   Solusi   Ideal   Positif dan Matriks Solusi Ideal Negatif. Solusi ideal positif dan solusi ideal negatif dapat   ditentukan   berdasarkan   rating   bobot ternormalisasi. Perlu diperhatikan syarat  pada persamaan 4 dan 5 agar dapat menghitung nilai solusi ideal dengan terlebih dahulu menentukan apakah   bersifat   keuntungan   (benefit)   atau bersifat biaya (cost).
(4) (5)
4) Menentukan   Jarak   Antara   Nilai   Setiap Alternatif   Dengan   Matriks   Solusi   Ideal Positif dan Matriks Solusi Ideal Negative
Menentukan   jarak   antara   alternatif Ai   dengan   solusi   ideal   positif,   yang digambarkan pada persamaan 6 :
(6)
Menentukan   jarak   antara   alternatif   Ai dengan solusi ideal negatif, yang digambarkan pada persamaan 7 :
(7)
5) Menghitung  Nilai Preferensi Untuk Setiap Alternatif
Nilai   preferensi   (Vi)   untuk   setiap alternatif dirumuskan dalam persamaan 8 sebagai berikut :
(8)
Nilai   Vi   yang   lebih   besar   menunjukkan bahwa alternatif Ai lebih dipilih

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Rancangan Basis Data Spesifikasi basis data merupakan uraian rinci tentang   tiap-tiap   tabel.   Berikut   contoh   sebagian Spesifikasi basis data yang digunakan untuk system perekrutan karyawan :
a. Nama File : Kriteria Primary Key : kd_kriteria
Struktur :
Tabel 1. Tabel Kriteria
b. Nama File : Alternatif Primary Key : kd_Alternatif Struktur :
Tabel 2. Tabel Alternatif

## 4.2. Rancangan Sistem
Berikut contoh sebagian dari rancangan sistem aplikasi   Perekrutan   karyawan   pada   PT   EDI Indonesia.
1) Menu Utama

## Gambar 2. Menu utama Aplikasi
Pada gambar 2 rancangan layar Menu Utama akan menampilkan keseluruhan proses yang terjadi pada   Perekrutan   Karyawan,   masing-masing   fungsi akan   dikelompokan   sesuai   kebutuhan,   jika   file master data dipilih maka akan muncul kebutuhan file master data, seperti Alternatif, Divisi dan Rekanan. Begitu juga dengan menu yang lainnya.
2) Entry Penilaian Alternatif

## Gambar 3. Entry Penilaian masing-masing Alternatif
Pada   gambar   3   untuk   memproses   penilaian masing-masing   alterntif   maka   Pilih   periode   dan nama   divisi   maka   akan   tampil   data   berdasarkan periode tersebut, untuk mengubah data maka tekan tombol   ubah   dan   ubah   nilai   pada   setiap   masing- masing kriteria dan nama alternatif.
3) Proses Algoritma TOPSIS
Gambar 4. Proses Algoritma TOPSIS (bag1)

## Gambar 5. Proses Algoritma TOPSIS (bag2)
Pada   gambar   4   dan   5   proses   perhitungan menggunakan Algortima Topsis, maka perhitungan akan tampil secara langkah demi langkah, mulai dari analisa,   Normalisasi,   matrix   normalisasi   bobot sampai   dengna   hasil   akhir   yang   berupa perangkingan   dari   masing-masing   alternatif   calon karyawan.
4) Laporan Alternatif yang diterima

## Gambar 6. Laporan Alternatif yang diterima.
Pada gambar 5 berfungsi untuk menampilkan laporan mengenai nama-nama calon karyawan yang terpilih,   untuk   menampilan   laporan,   pilih   periode dari   tahun   laporan   serta   nama   divisi.   pilh   tombol cetak maka laporan akan tampil.

## 4.3.  Proses Perhitungan TOPSIS
Metode Technique   for   Order   Preference   by Similarity   to   Ideal   Solution (TOPSIS)  digunakan untuk   menghitung   nilai   akhir   alternatif   (pelamar). Alternatif   yang   di   maksud   ialah   pelamar   yang nantinya akan di terima di PT EDI Indonesia. Dalam kasus ini keseluruhan kriteria menggunakan attribut benefit, dan untuk penilaian menggunakan Range 1- 5 serta divisi yang membutuhkan karyawan adalah Divisi   IT.   Jumlah   pelamar   yang   mendaftar   ada   5 orang dan yang akan dipilih sebanyak 1 orang. Dan kriteria yang digunakan yaitu :
Tabel 3. Tabel Kriteria No Nama Kriteria Nilai   standar   yang diinginkan 1 Penampilan Fisik 4 2 Daya Tangkap 5 3 Komunikasi 4 4 Motivasi Kerja 4 5 Pendidikan 5 6 Pengalaman Kerja 5
Keterangan : 5 = Sangat Baik
4 = Baik
3 = Cukup
2 = Buruk
1 = Sangat Buruk
1) Setelah Alternatif mengikuti proses seleksi dan penilaian   maka   didapat   data   yang   akan ditampilkan pada tabel 4 :

## Tabel 4. Tabel Penilaian
2) Menentukan matriks   keputusan   yang ternormalisasi,   yang   akan   ditampilkan   pada tabel 5 :

## Tabel 5. Tabel normaliasi
3) Menghitung   matriks   keputusan   yang ternormalisasi terbobot, yang akan ditampilkan pada   tabel   6   dibawah.   Adapun   bobot   yang digunakan   adalah   W   =   (4,   5,   4,   4,   5,   5). Sehingga diperoleh hasil yaitu :

## Tabel 6. Tabel normaliasi bobot
4) Menghitung   matriks   solusi   ideal   positif   dan matriks   solusi  ideal  negatif,   yang   akan ditampilkan pada tabel 7 :

## Tabel 7.  Tabel Matiks solusi
5) Menghitung jarak antara nilai  setiap alternatif dengan  matriks  solusi ideal positif dan matrik solusi   ideal   negatif.   yang   akan   ditampilkan pada tabel 8 dibawah ini :
Tabel 8. Tabel jarak nilai alternatif D+ D- 1,157588 1,474639 0,898207 1,046059 1,427105 1,215706 1,409644 0,713553 1,154701 1,476901
6) Menghitung   nilai   preferensi   untuk   setiap alternatif, yang akan  ditampilkan  pada tabel 9 dibawah ini :

## Tabel 9. Tabel Nilai Preferensi
No Nama Alternatif Nilai Alternatif (V) 1 Indah 0,560 2 Rudiyanto 0,538 3 Kurniawan 0,460 4 A. Riyan 0,336 5 Charles 0,561
Berdasarkan perhitungan menggunakan metode TOPSIS maka diperoleh data bahwa nama alternatif yaitu charles yang memperoleh nilai tertinggi yaitu 0,561 dan charles yang diterima menjadi karyawan pada PT EDI Indoensia pada divisi IT.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan   yang   dapat   diuraikan   dari permasalahan yang terjadi adalah :
a. Dengan adanya sistem ini dapat membatu Staf HC & Support untuk mempercepat pengolahan data.
b. Kesalahan   dalam   perhitungan   data   nilai karyawan dapat diminimalisir
c. Kemudahan   dalam   pengambilan   keputusan karena   data-data   calon   karyawan   yang   akan direkrut   sudah   dirangking   dari   nilai   tertinggi sampai terendah
d. Kepala HC & Support tidak kerepotan dalam melihat data nilai karyawan yang memiliki nilai yang   sama,   dikarenakan   sudah   dirank berdasarkan algoritma TOPSIS.
Berdasarkan   kesimpulan   di   atas   dan   sistem yang   telah   dibuat,   dapat   diajukan   beberapa   saran
yang   dapat   menjadi   bahan   pertimbangan   dalam memanfaatkan   sistem   pendukung   keputusan penerimaan calon karyawan.
a. Sistem Penunjang Keputusan yang dibuat dapat dikembangkan   dengan   menggabungkan algoritma   sistem   pendukung   keputusan   yang lain   seperti   Algoritma   SAW,   MFEP,   Fuzzy AHP, PROMETHEE atau yang lainnya.
b. Sistem   dapat   dijadikan   bahan   dalam pengembangan   dan   penelitian   lebih   lanjut sehingga   dapat   memberikan   manfaat   lebih banyak   lagi   dan   menghasilkan   suatu   sistem baru   yang   lebih   baik   interaktif   dan   user friendly.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
[1] Turban,  Efraim,  Jay  E.  Aronson,  Ting  Peng  Liang. Decision  Support  System  and  Intelligent  System. 9th ed, 2010
[2] Kusumadewi,   S.   et   al.     Fuzzy   Multi-Attribute Decision   Making   (FUZZY  MADM).   Graha   Ilmu.
Yogyakarta, 2006.