http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Implementasi Metode ROC dan CPI dalam Pemilihan Karyawan Baru pada PT. Neora Infrastructure Indonesia

## Implementation of ROC and CPI Methods in New Employee Selection at PT. Neora Infrastructure Indonesia
1 Yuda Fakhri Roza*, 2 Triase
1,2 Sistem Informasi, Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara *e-mail: yudafakhrirz@gmail.com
( received: 1 June 2024, revised: 10 June 2024, accepted: 23 june 2024)

## Abstrak
PT. Neora Infrastructure Indonesia merupakan perusahaan industri yang bergerak dibidang jasa pelaksana  kontruksi  jaringan  transmisi  telekomunikasi  yang  bekerjasama  dengan  pihak fiberstar. Hal ini membuat perusahaan selalu membutuhkan SDM yang kompeten setiap saat. Namun  perusahaan  harus  mampu  bersaing  dengan  perusahaan  lainnya  untuk  mendapatkan SDM yang kompeten, sehingga diputuskan membangun sistem pendukung keputusan untuk dapat membantu perusahaan melakukan pemilihan karyawan secara efisien dan efektif. Sistem pendukung  keputusan  pemilihan  karyawan  menggunakan  metode  ROC  dan  CPI.  Untuk menentukan nilai bobot dari kriteria menggunakan metode ROC, sedangkan untuk perankingan dari semua alternatif menggunakan metode CPI. Untuk pengembangan sistem menggunakan metode RAD. Hasil penelitian ini berhasil membangun sebuah sistem pendukung keputusan pemilihan  karyawan,  dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat  membantu perusahaan dalam mengambil keputusan pemilihan calon karyawan menjadi lebih efisien dan efektif, juga meningkatkan kinerja perusahaan karena memilih karyawan sesuai dengan kriteria yang  ada  diperoleh  hasil  perhitungan  yaitu    A 27 Guntur  ada  diperingkat  1  dengan  nilai  CPI sebesar 362,82, selanjutnya A 20 Raka ada diperingkat 2 dengan nilai CPI sebesar 354,25, dan terakhir A 23 Wahyu ada diperingkat 3 dengan nilai CPI sebesar 351,81, dan hasil perhitungan manual dengan perhitungan sistem memiliki tingkat akurasi sebesar 99% .
Kata kunci: SPK, kombinasi, metode ROC, metode CPI, metode RAD

## Abstract
PT  Neora  Infrastructure  Indonesia  is  an  industrial  company  engaged  in  telecommunication transmission  network  construction  implementation  services  in  collaboration  with  fiberstar. This makes the company always need competent human resources at all times. However, the company must be able to compete with other companies to get competent human resources, so it was decided to build a decision support system to be able to help companies select employees efficiently and effectively. The employee selection decision support system uses the ROC and CPI methods. To determine the weight value of the criteria using the ROC method, while for ranking  of  all  alternatives  using  the  CPI  method.  For  system  development  using  the  RAD method.  The  results  of  this  study  successfully  built  an  employee  selection  decision  support system,  with  the  existence  of  this  decision  support  system  can  help  companies  in  making decisions on selecting prospective employees to be more efficient and effective, also improve company  performance  because  selecting  employees  in  accordance  with  existing  criteria obtained the results of the calculation that A27 Guntur is ranked 1 with a CPI value of 362.82, then A20 Raka is ranked 2 with a CPI value of 354.25, and finally A23 Wahyu is ranked 3 with
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
a CPI value of 351.81, and the results of manual calculations with system calculations have an accuracy rate of 99%.

## Keywords: DSS, combination, ROC method, CPI method, RAD method

## 1 Pendahuluan
Di  era  globalisasi  yang  sedang  berlangsung,  perkembangan  teknologi  informasi berkembang sangat cepat dan memiliki dampak yang cukup besar terhadap berbagai hal pada saat ini. Persaingan teknologi informasi telah membantu semua orang dalam membuat sebuah keputusan[1][2]. Tidak terkecuali perkembangan pesat di sektor industri pada bidang teknologi yang sudah memberikan peran yang sangat penting dalam perusahaan. Sehingga perusahaan harus mampu bersaing dengan perusahaan-perusahaan industri lain[3]. Untuk dapat bersaing, perusahaan memerlukan sumber daya manusia (SDM) yang memiliki kreativitas, kompetensi, dan mampu menciptakan inovasi-inovasi untuk mengatasi tantangan yang terjadi di lapangan [4].
Manajemen  sumber  daya  manusia  dari  sebuah  perusahaan  berdampak  pada  berbagai faktor  yang  menentukan  keberhasilan  kerja  perusahaan  tersebut.  Salah  satu  aspek  dari manajemen  sumber  daya  manusia  (SDM)  adalah  proses  pemilihan  karyawan  profesional  di sebuah  perusahaan[5].  Dalam  pemilihan  karyawan  profesional,  penting  untuk  memilih kandidat  yang  sesuai  dengan  kriteria  perusahaan  guna  menghindari  kesalahan  yang  umum terjadi dalam pengambilan sebuah keputusan, seperti hasil atau data yang seragam[6]. Namun, seringkali perusahaan menghadapi kejadian yang disebabkan oleh jumlah calon karyawan yang banyak  sehingga  sulit  bagi  perusahaan  untuk  menilai  kemampuan  dan  kesesuian  kandidat karyawan  dengan  kebutuhan  perusahaan,  sehingga  mendapatkan  karyawan  yang  tidak memenuhi standar yang seharusnya [7].
PT. Neora  Infrastructure Indonesia  merupakan  perusahaan  industri  yang  bergerak dibidang  jasa  pelaksana  kontruksi  jaringan  transmisi  telekomunikasi  dan/atau  telepon,  yang memiliki 51 – 200 anggota karyawan dan bekerjasama dengan pihak fiberstar. Pada PT. Neora Infrastructure Indonesia pemilihan karyawan baru dilakukan selama 3 periode dalam setahun dan  bisa  juga  lebih  ketika  terjadi overload pada  pemesanan  jasa  pelaksana  kontruksi  dalam beberapa hari, sehingga perusahaan harus melakukan pemilihan karyawan baru. Pada proses pemilihan karyawan baru pada PT. Neora Infrastructure Indonesia membutuhkan waktu selama 2 – 4 minggu untuk  memilih 3  –  5 orang  calon  karyawan yang sesuai  dengan kriteria yang dibutuhkan  perusahaan,  lamanya  waktu  yang  dibutuhkan  dalam  pemilihan  karyawan disebabkan belum adanya sistem terkomputerisasi, dan perusahaan belum menerapkan bobot pada setiap kriteria dalam  pemilihan karyawan baru, sehingga mendapatkan karyawan yang tidak sesuai dengan kriteria yang dibutuhkan dan dapat mengganggu kinerja perusahaan.
Peneliti  membangun  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  web  untuk mendapatkan  karyawan  baru  yang  sesuai  dengan  kriteria  perusahaan.  Sistem  Pendukung Keputusan  ini  menggunakan  metode ROC dan CPI .  Metode ROC digunakan  untuk pembobotan  kriteria  karena  kemampuannya  dalam  memberikan  bobot  pada  setiap  kriteria sesuai  dengan  rangking  yang  dinilai  berdasarkan  tingkat  prioritas,  juga  mampu  mengurangi keraguan  dalam  pemilihan  nilai  yang  sama  dan  lebih  efektif  dalam  mengatasi  kriteria  yang memiliki  tingkat  kepentingan  yang  berbeda  [8].  Kemudian  untuk  kriteria  yang  digunakan adalah  pengalaman,  kemampuan,  pendidikan,  tes  tertulis,  wawancara,  komunikasi,  karakter, dan  usia.  Metode CPI digunakan  untuk  perangkingan  dari  berbagai  alternatif  karena kemampuan untuk menggabungkan berbagai kriteria yang tidak seragam (memiliki tren positif dan negatif) menjadi satu indeks yang digunakan untuk menentukan peringkat/ perangkingan [9].
Penelitian  ini  dibangun  mengenai  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan Menggunakan  Metode  ROC  dan  CPI    Pada  PT.  Neora  Infrastructure  Indonesia  supaya  bisa menyelesaikan permasalahan yang dihadapi yaitu membutuhkan waktu selama 2 – 4 Minggu dalam proses pemilihan karyawan yang kompeten, ketika terjadi overload pada pemesanan jasa pelaksana kontruksi dalam beberapa hari, belum adanya sistem terkomputerisasi, perusahaan belum  menerapkan  bobot  pada  setiap  kriteria  dalam  pemilihan  karyawan  baru,  sehingga mendapatkan  karyawan  yang  tidak  sesuai  dengan  kriteria  yang  dibutuhkan  dan  dapat mengganggu kinerja perusahaan.

## 2 Tinjauan Literatur
Penelitian  terdahulu[10]  berjudul  “Penerapan  Metode  CPI  dan  ROC  untuk  Penentuan Penempatan SDM”. Penelitian ini menggunakan metode ROC untuk memberikan bobot nilai kriteria  berdasarkan  hierarkinya  dan  metode  CPI  digunakan  untuk  pemeringkatan  alternatif, juga  sistem  masih  dalam  bentuk  model  saja,  sedangkan  peneliti  membangun  sebuah  sistem pendukung  keputusan.  Penelitian  selanjutnya[11]  berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penerima  Jamkesmas  Menggunakan  Metode  ROC  dan  CPI”.  Penelitian  ini  menggunakan metode ROC untuk memberikan bobot nilai kriteria berdasarkan hirearkinya dan metode CPI digunakan  untuk  pemeringkatan  alternatif  ,juga  belum  memiliki  fitur  user  dan  data perhitungan,  sedangkan  peneliti  memiliki  fitur  user  dan  data  perhitungan.  Penelitian berikutnya[12]  berjudul  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan Karyawan Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)”. Penelitian ini menggunakan metode  SAW  untuk  menentukan  nilai  kriteria  dan  penilaian  akhir,  juga  tidak  memiliki  fitur data  sub  kriteria,  sedangkan  peneliti  memiliki  fitur  data  sub  kriteria.  Peneliti  lainnya[13] berjudul “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Baru Dengan Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)”.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  SAW  untuk menentukan nilai kriteria dan penilaian akhir, juga data hasil akhir tidak memiliki perankingan, sehingga  ketika  memiliki  alternatif  memiliki  nilai  yang  sama  membuat  kesulitan  dalam perankingan,  sedangkan  peneliti  memiliki  perankingan  dari  data  hasil  akhir.  Penelitian berikutnya[14] berjudul “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Karyawan Dengan Metode  AHP  dan  Pembobotan  Fuzzy”.  Penelitian  ini  menggunakan  metode  AHP  untuk perankingan dan Fuzzy pembobotan, juga memiliki tingkat akurasi sebesar 94,06%, sedangkan peneliti memiliki tingkat akurasi yang lebih besar.

## 3 Metode Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan oleh peneliti dalam penelitian ini adalah metode kuantitatif dan jenis penelitian deskriptif. karena melibatkan data numerik, mulai dari pengumpulan data, interpretasi data, hingga penyajian hasil. Pendekatan ini juga terkait dengan variabel penelitian yang  menitikberatkan  pada  isu-isu  terkini  dan  fenomena  saat  ini  dengan  hasil  penelitian berbentuk angka yang memiliki makna [15]. Penelitian deskriptif berkaitan dengan seberapa sering,  berapa  banyak,  dan  karakteristik  dari  gejala  yang  sedang  diteliti.  Karenanya,  studi deskriptif  memiliki  beberapa  tujuan,  yaitu  membuat  deskripsi  yang  sistematis,  faktual,  dan akurat tentang fakta-fakta dan sifat-sifat populasi atau objek tertentu [16]. Pengumpulan data dilakukan  dengan  observasi  [17],  interview  [18]  dan  studi  pustaka  [19].  Penelitian  ini menggunakan  2  jenis  data,  yaitu  data  primer  dan  sekunder.  Data  primer  adalah  data  yang bersumber  internal  yang  didapatkan  secara  langsung  melalui  pelaksanaan  observasi, wawancara dan lain-lain. Data sekunder bersumber eksternal  yang didapat  melalui referensi dari luar, yaitu jurnal dan e-Book[ 20]. Berikut merupakan Kerangka berpikir dari penelitian ini di tampilkan dalam Gambar 1.
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1571-1586
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id

## Gambar 1. Kerangka penelitian

## 3.2 Metode Rank Order Centroid (ROC)
Teknik ROC memberikan bobot pada setiap kriteria sesuai dengan ranking yang dinilai berdasarkan tingkat prioritas. Tingkat prioritas biasanya dibentuk dengan pernyataan “Kriteria 1 lebih penting dari kriteria 2, yang lebih penting dari kriteria 3” dan seterusnya, hingga kriteria ke n, persamaan ditulis sesuai dengan rumus 1 [8]:
C 1 > C 2 > C 3 > ... > C n
(1)
Untuk menentukan bobotnya , diberikan aturan yang sama dengan  persamaan ditulis sesuai dengan rumus 12yaitu:
W 1 > W 2 > W 3 > ... > W n
(2)
Dimana W 1 merupakan bobot untuk semua kriteria C 1 , bobot W 1 akan selalu lebih besar dari bobot W 2 , dan bobot W 2 akan selalu lebih besar dari bobot W 3 , dan setererusnya. Pada umumnya, metode ROC bisa dilakukan dengan menggunakan rumus
3.
(3)
Keterangan: Wj = nilai pembobotan atribut ke-k, K = jumlah atribut, i = nilai urutan prioritas atribut

## 3.3 Metode Composite Perfomance Index (CPI)
Composite  Performance  Index  adalah  sebuah  indeks  gabungan  yang  dapat  digunakan untuk menilai atau merangking berbagai alternatif (i) berdasarkan beberapa kriteria (j). Metode Composite  Performance  Index  adalah  salah  satu  metode  perhitungan  untuk  pengambilan keputusan berdasarkan indeks kinerja. Metode Composite Performance Index digunakan untuk menilai kinerja dengan kriteria yang bervariasi [21][9]. Rumus dalam proses teknik CPI yang digunakan persamaan 4,5,6,7, ditulis yaitu [22]:
𝐴 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗(min  ) ∗ 100, 𝑢𝑛𝑡𝑢𝑘 𝑡𝑟𝑒𝑛 𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑓 (4)
𝐴 (𝑖+1,𝑗) = 𝑋(𝑖+1,𝑗) 𝑋𝑖𝑗(min  ) ∗ 100 (5)
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1571-1586
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
𝐼 𝑖𝑗 =   𝐴 𝑖𝑗 ∗ 𝑃 𝑗 (6)
𝐼 𝑖 = ∑ (𝐼𝑖𝑗) 𝑛 𝑗=1 (7)
Keterangan : A ij = nilai alternatif ke-i pada kriteria ke – j, X ij (min) = nilai alternatif ke-i pada kriteria awal minimum ke-j, A (i + 1.j) = nilai alternatif ke-i + 1 pada kriteria ke – j, X (i + 1.j) = nilai alternatif ke-i + 1 pada kriteria awal ke – j, P j = bobot kepentingan kriteria ke – j, I ij = indeks alternatif ke-i, I i = indeks gabungan kriteria pada alternatif ke –i, i = 1, 2, 3,…, n, j = 1, 2, 3,…, m.
Peneliti  menggunakan  kombinasi  metode  ROC  dan  CPI,  adapun  algoritma  kombinasi metode ROC dan CPI dalam penelitian ini terdapat pada Gambar 2.
Gambar 2. Algoritma metode ROC dan CPI

## 3.4 Metode Pengembangan Sistem
Metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan  adalah  metode  Rapid  Application Development (RAD). RAD adalah proses pengembangan perangkat lunak yang memfokuskan pada  pengembangan  dalam  waktu  singkat  dan  menggunakan  metode  iteratif.  Metode  RAD menitikberatkan  pada  pengembangan  aplikasi  dengan  cepat  melalui  iterasi  dan  umpan  balik yang terus-menerus di tampilkan dalam Gambar 3 [23][24]
Gambar 3. Metode RAD[25][26]

## 4 Hasil dan Pembahasan
Pada bagian ini menjelaskan proses analisis data yang didapatkan pada saat penelitian dan implementasi sistem yang di rancang dengan analisis  dan hasil sebagai berikut:
Peneliti melakukan pencarian informasi yang relevan untuk mendukung pengembangan sistem  ini.  Peneliti  menggunakan  berbagai  metode,  yaitu  wawancara,  observasi,  dan  studi pustaka. Berikut ini adalah ringkasan hasil dari wawancara dan observasi yang telah dilakukan oleh  peneliti  di  PT.  Neora  Infrastructure  Indonesia:  Alternatif  merupakan  nama-nama  calon karyawan  yang  akan  dijadikan  sampel  dalam  penelitian  ini.  Data  mengenai  calon  tersebut diperoleh dari hasil observasi  di  PT. Neora Infrastructure  Indonesia. Adapun alternatif yang digunakan terdapat pada Tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Alternatif No Nama Pengalaman Kemampuan Pendidikan Tes Tertulis Wawancara Komunikasi Karakter Usia 1 Doly 2 Tahun Baik S1 78 Baik Sangat baik Baik 23 2 Juanda 2 Tahun Baik S1 76 Baik Baik Baik 24 3 Mardianto 2 Tahun Baik S1 64 Baik Cukup Cukup 28 …  … … … … … … … … … 30 Saputra 1 Tahun Buruk SMA 54 Cukup Cukup Buruk 25
Setelah mengumpulkan data penelitian, akan diuraikan terlebih dahulu kriteria, subkriteria dan nilai-nilainya yang terkait dengan kriteria pemilihan karyawan di PT. Neora Infrastructure Indonesia terdapat dalam Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria Kode kriteria Kriteria Jenis C 1 Pengalaman Benefit (+) C 2 Kemampuan Benefit (+) C 3 Pendidikan Benefit (+) C 4 Tes Tertulis Benefit (+) C 5 Wawancara Benefit (+) C 6 Komunikasi Benefit (+) C 7 Karakter Benefit (+) C 8 Usia Cost (-)
Pada Tabel 2 berisi data kriteria yang digunakan untuk penilaian dan evaluasi, ada  macam kriteria  dan  berdasarkan  tingkat  kepentingan  kriteria,  yaitu 𝑃𝑒𝑛𝑔𝑎𝑙𝑎𝑚𝑎𝑛 > 𝐾𝑒𝑚𝑎𝑚𝑝𝑢𝑎𝑛 > 𝑃𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛 > 𝑇𝑒𝑠 𝑇𝑒𝑟𝑡𝑢𝑙𝑖𝑠 > 𝑊𝑎𝑤𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟𝑎 > 𝐾𝑜𝑚𝑢𝑛𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 > 𝐾𝑎𝑟𝑎𝑘𝑡𝑒𝑟 > 𝑈𝑠𝑖𝑎 . Benefit  ketika nilai  kriteria tersebut  tinggi  dan menguntungkan perusahaan, cost  terjadi ketika nilai kriteria tersebut tinggi dan merugikan perusahaan terdapat dalam Tabel 3.
Tabel 3. Sub kriteria dari kriteria C 1
Pada Tabel 3 berisi data dan bobot kriteria pengalaman yang dipakai untuk menilai dan mengevaluasi. Ada 5 macam penilaian, yaitu “4 Tahun” dengan bobot 5, “3 Tahun” dengan bobot 4, “2 Tahun” dengan bobot 3, “1 Tahun” dengan bobot 2, “Tidak ada” dengan bobot 1. Tiap  nilai  menunjukkan  tingkat  kualitas  atau  performa  dari  objek  atau  subjek  yang  dinilai. Melalui skala nilai ini, penilaian menjadi lebih objektif dan memberikan gambaran yang lebih jelas tentang kualitas berbagai aspek yang dievaluasi terdapat dalam Tabel 4.
Tabel 4. Sub kriteria dari kriteria C 2 , C 5 , C 6 , C 7
Bobot Keterangan 5 4 Tahun 4 3 Tahun 3 2 1 2 Tahun 1 Tahun Tidak ada
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Pada Tabel 4 berisi data dan bobot kriteria kemampuan, wawancara, komunikasi, karakter yang dipakai untuk menilai dan mengevaluasi. Ada 5 macam penilaian, yaitu “Sangat Baik” dengan bobot 5, “Baik” dengan bobot 4, “Cukup” dengan bobot 3, “Buruk” dengan bobot 2, “Sangat Buruk” dengan bobot 1 terdapat dalam Tabel 5.

## Tabel 5. Sub kriteria dari kriteria C 3
Pada  Tabel  5  berisi  data  dan  bobot  kriteria  pendidikan  yang  dipakai  untuk  menilai  dan mengevaluasi.  Ada  5  macam  penilaian,  yaitu  “S1”  dengan  bobot  5,  “D3”  dengan  bobot  4, “SMA” dengan bobot 3, “SMP” dengan bobot 2, “Tidak Tamat” dengan bobot 1 terdapat dalam Tabel 6.
Tabel 6. Sub kriteria dari kriteria C 4
Pada Tabel 6 berisi data dan bobot kriteria tes tertulis yang dipakai untuk menilai dan mengevaluasi. Ada 5 macam penilaian, yaitu “80 < Tes < 100” dengan bobot 5, “70 < Tes < 80” dengan bobot 4, “60 < Tes <70” dengan bobot 3, “50 < Tes < 60” dengan bobot 2, “Tes < 50” dengan bobot 1 terdapat dalam Tabel 7.

## Tabel 7. Sub kriteria dari kriteria C
8
Pada Tabel 7 berisi data dan bobot kriteria tes tertulis yang dipakai untuk menilai dan mengevaluasi. Ada 5 macam penilaian, yaitu “Usia > 30” dengan bobot 5, “26 < Usia < 30” dengan bobot 4, “22 < Usia <26” dengan bobot 3, “18 < Usia < 22” dengan bobot 2, “15 < Usia < 18” dengan bobot 1.

## 4.2 Penerapan Metode Rank Order Centroid (ROC)
Proses  pembbotan  dengan  metode  Rank  Order  Centroi  (ROC)  dilakukan  untuk  setiap kriteria penempatan yang belum memiliki nilai bobot, dilakukan proses pembobotan dengan
Bobot Keterangan 5 Sangat Baik 4 Baik 3 2 1 Cukup Buruk Cukup Buruk Bobot Keterangan 5 S1 4 D3 3 2 1 SMA SMP Tidak Tamat Bobot Keterangan 5 80 < Tes < 100 4 70 < Tes < 80 3 2 1 60 < Tes < 70 50 < Tes < 60 Tes < 50 Bobot Keterangan 5 Usia > 30 4 26 < Usia < 30 3 2 1 22 < Usia < 26 18 < Usia < 22 15 < Usia < 18
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
metode Rank Order Centroid (ROC). Tahapan pembobotan kriteria perusahaan menggunakan persamaan ditulis sesuai dengan rumus 8 dan 9 sebagai berikut: C 1 > C 2 > C 3 > ... > C n (8)
𝑃𝑒𝑛𝑔𝑎𝑙𝑎𝑚𝑎𝑛 > 𝐾𝑒𝑚𝑎𝑚𝑝𝑢𝑎𝑛 > 𝑃𝑒𝑛𝑑𝑖𝑑𝑖𝑘𝑎𝑛 > 𝑇𝑒𝑠 𝑇𝑒𝑟𝑡𝑢𝑙𝑖𝑠 > 𝑊𝑎𝑤𝑎𝑛𝑐𝑎𝑟𝑎 > 𝐾𝑜𝑚𝑢𝑛𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 > 𝐾𝑎𝑟𝑎𝑘𝑡𝑒𝑟 > 𝑈𝑠𝑖𝑎 .
𝑊𝑗 = 1 𝑘 ∑ 1 𝑖 𝑘 𝑖=𝑗 (9)
Berikut hasil pethitungan:
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 8 = 0,3396 𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 8 = 0,0792
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 8 = 0,2146 𝑊 6 = 0+0+0+0+0+ 1 6 + 1 7 + 1 8 8 = 0,0542
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 8 = 0,1521 𝑊 7 = 0+0+0+0+0+0+ 1 7 + 1 8 8 = 0,0335
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1 5 + 1 6 + 1 7 + 1 8 8 = 0,1105
𝑊 8 = 0+0+0+0+0+0+0+ 1 8 8 = 0,0156
Diperoleh hasil perhitungan bobot kriteria dari setiap kriteria menggunakan metode ROC terdapat dalam Tabel 8.
Tabel 8. Data Kriteria dan nilai bobot
Sehingga  diperoleh  bobot  untuk  setiap  kriteria,  yaitu  C 1 =0,33,  C 2 =0,215,  C 3 =0,152, C 4 =0,111,  C 5 =0,079,  C 6 =0,054,  C 7 =0,033,  C 8 =0,016.  Berdasarkan  kriteria  dan  penilaian kecocokan  setiap  alternatif  terhadap  setiap  kriteria  yang  telah  ditetapkan,  nilai  bobot  akan dijelaskan dari setiap kriteria yang telah ditentukan. Bobot nilai dari setiap kriteria diberikan berdasarkan  sub-kriteria  yang  digunakan  dalam  pemilihan  karyawan  pada  PT.  Neora Infrastructure Indonesia.

## 4.3 Penerapan Metode Composite Performance Index (CPI)
Langkah-langkah  penyelesaian  data  pemilihan  karyawan  menggunakan  metode  CPI terdapat dalam Tabel 9:
Tabel 9. Data hasil konversi
Kode Kriteria Kriteria Nilai Bobot Jenis C 1 Pengalaman 0,34 Benefit (+) C 2 Kemampuan 0,215 Benefit (+) C 3 Pendidikan 0,152 Benefit (+) C 4 C 5 C 6 C 7 C 8
Tes Tertulis Wawancara Komunikasi Karakter Usia 0,111 0,079 0,054 0,033 0,016 Benefit (+) Benefit (+) Benefit (+) Benefit (+) Cost (-)
Alternatif C1 C2 C3
Kriteria C4 C5 C6 C7 C8 Doly 3 4 5 4 4 5 4 4 Juanda Mardianto Rizky Gunawan Sandi Gabriel Halim Surya ... Saputra 3 3 2 2 2 2 2 2 ... 2 4 4 3 3 3 2 3 2 ... 2
5 5 5 5 5 3 3 3 ... 3
4 3 3 3 3 2 2 3 ... 2 4 4 4 3 3 3 3 3 ... 3
4 3 3 3 3 2 4 3 ... 3
4 3 3 4 4 3 3 4 ... 2
4
4
4 4 4 4 4 4 ... 4
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1571-1586
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
𝐴 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗(min  ) ∗ 100 (10)
Hasil perhitungan sebagai berikut:
𝐴 11 = 3 1 𝑥 100 = 300 𝐴 15 = 4 3 𝑥 100 = 133,3 𝐴 12 = 4 1 𝑥 100 = 400 𝐴 16 = 5 2 𝑥 100 = 250 𝐴 13 = 5 3 𝑥 100 = 166,6
𝐴 17 = 4 2 𝑥 100 = 200
𝐾 𝐴14 = 4 2 𝑥 100 = 200
Untuk menghitung kriteria-kriteria dengan tren negatif, menggunakan rumus 11:
𝐴 (𝑖+1,𝑗) = 𝑋(𝑖+1,𝑗) 𝑋𝑖𝑗(min  ) ∗ 100 (11)
Hasil perhitungan sebagai berikut: 𝐴 18 = 4 4 𝑥 100 = 100
Diperoleh hasil normalisasi matriks dengan menggunakan semua alternatif dan kriteria terdapat pada Tabel 10 yaitu.
Tabel 10. Hasil normalisasi matriks
2. Bobot kali Matrik Ternormalisasi
Dilakukan  menggunakan  hasil  normalisasi  matriks  dengan  bobot  kriteria,  dengan rumus 12:
𝐼 𝑖𝑗 =   𝐴 𝑖𝑗 ∗ 𝑃 𝑗 (12)
Hasil perhitungan sebagai berikut: 𝐼 11 =  300 𝑥 0,34 = 102 𝐼 15 =  133,3 𝑥 0,079 = 10,53
𝐼 12 =  400 𝑥 0,215 = 86 𝐼 16 =  250 𝑥 0,054 = 13,5
𝐼 13 =  166,6 𝑥 0,152 = 25,3 𝐼 17 =  200 𝑥 0,033 = 6,6 𝐼 14 =  200 𝑥 0,111 = 22,2
𝐼 18 =  100 𝑥 0,016 = 1,6
Didapat  hasil  indeks  alternatif  dengan  menggunakan  normalisasi  matriks  dan  bobot kepentingan kriteria terdapat pada Tabel 11 yaitu.
Tabel 11. Hasil indeks alternatif

## 3. Perhitungan Nilai CPI
Perhitungan nilai indeks gabungan kriteria pada alternatif, menggunakan rumus 13: 𝐼 𝑖 = ∑ (𝐼𝑖𝑗) 𝑛 𝑗=1 (13)
Hasil perhitungan sebagai berikut:
𝐼 1 =  102 + 86 + 25,3 + 22,2 + 10,53 + 13,5 + 6,6 + 1,6 = 267,77
Alternatif C1 C2 C3 Kriteria C4 C5 C6 C7 C8 Doly 300  400  166,66 200 133,33  250  200  100 Juanda Mardianto Rizky Gunawan Sandi Gabriel Halim Surya ... Saputra 300 300 200 200 200 200 200 200 ... 200 400 400 300 300 300 200 300 200 ... 200 166,66 166,66 166,66 166,66 166,66 100 100 100 ... 100 200 150 150 150 150 100 100 150 ... 100 133,33 133,33 133,33 100 100 100 100 100 ... 100 200 150 150 150 150 100 200 100 ... 150 200 150 150 200 200 150 150 200 ... 100 100 100 100 100 100 100 100 100 ... 100
Alternatif C1 C2 C3
Kriteria
C4
C5 C6 C7 C8 Doly 102 86 25,33 22,2 10,53  13,5 6,6 1,6 Juanda Mardianto ... Saputra 102 102 ... 68 86 86 ... 43 25,33 25,33 ... 15,2 22,2 16,65 ... 11,1 10,53 10,53 ... 7,9 10,8 8,1 ... 8,1 6,6 4,95 ... 3,3 1,6 1,6 ... 1,6
𝐼 2 =  102 + 86 + 25,3 + 22,2 + 10,53 + 10,8 + 6,6 + 1,6 = 265,07 𝐼 3 =  102 + 86 + 25,3 + 16,65 + 10,53 + 8,1 + 4,95 + 1,6 = 255,17
𝐼 4 =  68 + 64,5 + 25,3 + 16,65 + 10,53 + 8,1 + 4,95 + 1,6 = 199,67 Diperoleh hasil perhitungan nilai CPI dengan menggunakan penjumlahan seluruh hasil indeks alternatif terdapat pada Tabel 12 yaitu.
Tabel 12. Hasil perhitungan nilai CPI
Dari  perhitungan  nilai  CPI  diatas,  melalui  hasil  perhitungan  nilai  CPI  diperoleh  calon karyawan yang kompeten yaitu  A 27 Guntur ada diperingkat 1 dengan nilai CPI sebesar 362,82, selanjutnya  A 20 Raka  ada  diperingkat  2  dengan  nilai  CPI  sebesar  354,25,  dan  terakhir  A 23 Wahyu ada diperingkat 3 dengan nilai CPI sebesar 351,81.

## 4.4 Implementasi Sistem
1. Halaman Login di tampilkan dalam Gambar 4.
Gambar 4. Halaman login
2. Halaman Dashboard di tampilkan dalam Gambar 5.
Gambar 5. Halaman dashboard
Kode Nama Alternatif Nilai CPI Ranking A 1 Doly 267,77 8 A 2 Juanda 265,07 9 A 3 Mardianto 255,17 13 A 27 A 20 A 23 A 18 A 8 A 9
... A 30 Guntur Raka Wahyu Faisal Halim Dedy ... Saputra 362,82 354,25 351,81 329,33 184,05 125,85 ... 158,2 1 2 3 4 22 30 ... 26
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
3. Halaman Data Kriteria di tampilkan dalam Gambar 6 dan 7.
Gambar 6. Halaman data kriteria halaman data sub kriteria
Gambar 7. Halaman data sub kriteria
4. Halaman Data Alternatif di tampilkan dalam Gambar 8.
Gambar 8. Halaman data alternatif
5. Halaman Data Penilaian di tampilkan dalam Gambar 9.
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1571-1586
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 9. Halaman data penilaian
6. Halaman Data Perhitungan di tampilkan dalam Gambar 10, 11, 12, 13, 14, 15.
Gambar 10. Halaman data perhitungan1
Gambar 11. Halaman data perhitungan2
Gambar 12. Halaman data perhitungan3
Volume 13, Nomor 4, 2024: 1571-1586
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
Gambar 13. Halaman data
perhitungan4
7. Halaman Data Hasil Akhir di tampilkan dalam Gambar 16 dan 17.
Gambar 16. Halaman data hasil akhir
Gambar 17. Halaman data hasil akhir grafik
8. Halaman Data User di tampilkan dalam Gambar 18.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
9. Halaman Data Profile di tampilkan dalam Gambar 19.
Gambar 19. Halaman data profile
10. Halaman Cetak Laporan Hasil Akhir Perankingan di tampilkan dalam Gambar 20.
Gambar 20. Halaman cetak laporan
Halaman  hasil  akhir  perankingan  berisi  data  perankingan  dari  semua  alternatif berdasarkan nilai tertinggi sampai nilai terendah. Adapun pegujian sistem dilakukan dengan metode black-box testing, dapat dilihat pada Tabel 13 dibawah ini.
Tabel 13. Hasil pengujian sistem

## 5 Kesimpulan.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  peneliti  di  PT.  Neora  Infrastructure Indonesia, penelitian ini berhasil membangun sebuah sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan  menggunakan  metode  ROC  dan  CPI.  Perhitungan  metode  ROC  dilakukan  untuk
Menu Proses pengujian Hasil diharapkan Kesimpulan Menu login Masukkan user dan pass dengan benar Berhasil masuk ke halaman dashboard Valid Menu data kriteria Menu data alternatif Menu data perhitungan Menu data hasil akhir Menginput, edit, hapus, generate bobot data menginput, edit, hapus data pilih menu data perhitungan pilih menu data hasil akhir Berhasil menginput data dan tersimpan Berhasil menginput data dan tersimpan Menampilkan data perhitungan metode ROC dan CPI Menampilkan hasil perankingan dari keseluruhan alternatif Valid Valid Valid Valid
menentukan bobot kriteria sedangkan perhitungan metode CPI dilakukan untuk mendapatkan hasil  perankingan  calon  karyawan.  Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat membantu perusahaan dalam mengambil keputusan pemilihan calon karyawan menjadi lebih efisien  dan  efektif,  juga  meningkatkan  kinerja  perusahaan  karena  memilih  karyawan  sesuai dengan kriteria yang ada. Dari hasil perhitungan akhir yang telah dilakukan, maka diperoleh hasil yaitu  A 27 Guntur ada diperingkat 1 dengan nilai CPI sebesar 362,82, selanjutnya A 20 Raka ada diperingkat 2 dengan nilai CPI sebesar 354,25, dan terakhir A 23 Wahyu ada diperingkat 3 dengan  nilai  CPI  sebesar  351,81,  dan  hasil  perhitungan  manual  dengan  perhitungan  sistem memiliki tingkat akurasi sebesar 99%.

## Referensi
[1] L.  Hernando,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Penerimaan  Karyawan  Baru Berbasis Client Server,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 3, pp. 239–246, 2020, doi: 10.33330/jurteksi.v6i3.671.
[2] D.  K.  Sari  and  R.  Puspasari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Perekrutan  Karyawan Menggunakan Metode Waspas,” UNES J. Inf. Syst. , vol. 7, no. 2, pp. 54–63, 2022.
[3] Triase  and  Samsudin,  “Implementasi  Data  Mining  Dalam  Mengklasifikasikan  Ukt  ( Uang  Kuliah  Tunggal  )  Pada  UIN  Sumatera  Utara  Medan,” JLTI(Jurnal  Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 2, pp. 370–376, 2020.
[4] A. M. Putra, F. Fauziyah, and S. Ramos, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) Untuk Rekrutmen Karyawan Baru Pada PT. Karya Globalindo Pratama,” J. Inf. Syst , vol. 2, pp. 1–9, 2022.
[5] I. Ismarmiaty and A. Rizky, “Sistem Pendukung Keputusan Perekrutan Karyawan PT. Cakra  Mobilindo  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting ,” MATRIK    J. Manajemen, Tek. Inform. dan Rekayasa Komput. , vol. 20, no. 1, pp. 117–128, 2020, doi: 10.30812/matrik.v20i1.827.
[6] Fatmawati,  F.  Handayanna,  and  I.  Purnamasari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Perekrutan Karyawan Online untuk Penerimaan Karyawan Dengan Metode MOORA,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. Inform. , vol. 4, no. September, pp. 487–498, 2020.
[7] E. D. Afriansya and A. W. Utami, “Sistem Pendukung Keputusan Perekrutan Karyawan Berbasis  Website  Dengan  Menggunakan  Metode Fuzzy  Tsukamoto dan  Metode SMARTER (Studi Kasus PT Tekno Mandala Kreatif),” J. Emerg. Inf. Syst. Bus. Intell. , vol. 3, no. 4, pp. 119–127, 2022.
[8] M. K. Gede Surya Mahendra, S.Pd., S. K. M. M. Lely  Priska D. Tampubolon, M.  S. Herlinah, S.Kom., and M. S. Sitti Arni, S.Kom., Sistem Pendukung Keputusan Teori dan Penerapannya dalam berbagai metode . PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[9] L. Sarumaha, B. Efori, A. H. Sihite, and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penempatan  Mentor  Pada  Pusat  Pengembangan  Anak  IO  558  Sangkakala  Medan Menggunakan  Metode  CPI  dan  ROC,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer) , vol. 4, no. 1, pp. 315–321, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2713.
[10]  C. Subiyantoro, “Penerapan Metode CPI dan ROC untuk Penentuan Penempatan SDM,” vol. 21, no. 3, pp. 1–10, 2023.
[11]  S.  Sindi  and  A.  Dicky,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima  Jamkesmas Menggunakan Metode Roc Dan Cpi,” J. Pionir LPPM Univ. Asahan , vol. Vol. 10 No, no. 1, pp. 40–49, 2024.
[12]  M.  N.  Ahsan  and  U.  Chotijah,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerimaan  Karyawan  Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW),” JIPI (JURNAL  Ilm.  Penelit.  dan  Pembelajaran  Inform. ,  vol.  07,  pp.  1–9,  2022,  doi: 10.33372/stn.v3i1.208.
http://sistemasi.ftik.unisi.ac.id
[13]  T.  Prayogo,  M.  Cleopatra,  and  A.  Irawan,  “Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  Karyawan  Baru  dengan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW),” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 5, no. 1, pp. 30–35, 2020, doi: 10.51876/simtek.v5i1.68.
[14]  A.  Apriani,  I.  G.  D.  Santana  Dharma,  M.  Mayadi,  and  N.  G.  A.  Dasriani,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Karyawan  dengan  Metode  AHP  dan Pembobotan  Fuzzy,” J.  Bumigora  Inf.  Technol. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  59–72,  2022,  doi: 10.30812/bite.v4i1.1915.
[15]  I. Jayusman and O. A. K. Shavab, “Aktivitas Belajar Mahasiswa Dengan Menggunakan Media  Pembelajaran Learning  Management  System (Lms)  Berbasis  Edmodo  Dalam Pembelajaran Sejarah,” J. Artefak , vol. 7, no. 1, p. 13, 2020, doi: 10.25157/ja.v7i1.3180.
[16]  M. F. Riansyah, “Rancang Bangun Sistem Informasi Pendaftaran Pembuatan Surat Izin Mengemudi  Berbasis  Web,”  vol.  9,  no.  4,  pp.  1053–1061,  2022,  doi: 10.30865/jurikom.v9i4.4671.
[17]  S. Samsudin and Y. Nanda Pratiwi, “Perancangan Sistem Informasi Pendaftaran Kerja Praktik di PTTelkom Akses Medan Berbasis Mobile,” Dawatuna J. Commun. ion Islam. Broadcast ing , vol. 3, no. 1, pp. 1077–1092, 2023, doi: 10.47476/dawatuna.v3i3.3080.
[18]  S.  Samsudin,  N.  Nurhalizah,  and  U.  Fadilah,  “Sistem  Informasi  Pendaftaran  Magang Dinas Pemuda Dan Olahraga Provinsi Sumatera Utara,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 4, no. 2, pp. 324–332, 2022, doi: 10.47233/jteksis.v4i2.489.
[19]  A. Wardana, A. Azzahra Batubara, B. S. Wanandi, C. Muzaddidah, K. Andrea, and M. A.  Hafizh,  “207  Rancangan  Desain  Prototype  RFID  Pada  Presensi  Mahasiswa Menggunakan KTM Di Prodi Sistem Informasi UINSU,” vol. 1, no. 3, p. 199, 2023.
[20]  J.  Hutahaean,  F.  Nugroho,  Dahlan,  A.  Kraugusteeliana,  and  A.  Qurrotul, Sistem Pendukung Keputusan . Yayasan Kita Menulis, 2023.
[21]  F.  R.  Tampubolon,  “Penerapan  Metode  CPI  dan  ROC  Dalam  Keputusan  Pemilihan,” BEES  Bull. Electr. Electron. Eng. , vol. 2, no. 2, pp. 67–73, 2021.
[22]  M.  K.  Diana,  S.Si., Metode  &  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan .  Yogyakarta: Deepublish, 2018.
[23]  Y.  D.  Wijaya,  “Penerapan  Metode Rapid  Application  Development (RAD)  Dalam Pengembangan Sistem Informasi Data Toko,” J. SITECH  Sist. Inf. dan Teknol. , vol. 3, no. 2, pp. 95–102, 2021, doi: 10.24176/sitech.v3i2.5141.
[24]  Lukman  Santoso  and  Juni  Amanullah,  “Pengembangan  Sistem  Informasi  Akademik Berbasis  Website  Menggunakan  Metode  Rapid  Application  Development  (Rad),” Elkom    J.  Elektron.  dan  Komput. ,  vol.  15,  no.  2,  pp.  250–259,  2022,  doi: 10.51903/elkom.v15i2.943.
[25]  F. N. Hasanah, Buku Ajar Rekayasa Perangkat Lunak . 2020. doi: 10.21070/2020/978- 623-6833-89-6.
[26]  M. Syarif and E. B. Pratama, “Analisis Metode Pengujian Perangkat Lunak Blackbox Testing Dan  Pemodelan  Diagram  Uml  Pada  Aplikasi  Veterinary  Services  Yang Dikembangkan Dengan Model Waterfall,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 5, no. 2, pp. 253–258, 2021.