## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PADA REKRUTMEN KARYAWAN PT. FASTRATA BUANA CABANG TAMBUN DENGAN METODE TOPSIS
Febri Ani Dwi Safitri 1 , Ani Yoraeni 2*
1,2 Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi Universitas Nusa Mandiri Jalan Raya Kaliabang No.8 Perwira, Bekasi Utara – Bekasi Jawa Barat 17124
1 dwisafitrifebriani@gmail.com, 2 ani.ayr@nusamandiri.ac.id
Abstrak - PT. Fastrata Buana merupakan salah satu bisnis unit dari PT. Kapal Api Global yang bergerak dalam bidang  distributor  consumer  goods  yang  bertugas  untuk  mendistributorkan  barang-barang  yang  ada  ke  seluruh wilayah Indonesia. Proses rekrutmen karyawan merupakan permasalahan yang seringkali mengalami hambatan dalam menentukan calon karyawan yang layak diterima sebagai karyawan. Sehingga, perlu dibuat suatu sistem pendukung  keputusan  yang  dapat  membantu  perusahaan  dalam  pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan metode TOPSIS (Technique For Others Preference By Similarity To Ideal Solution) untuk rekrutmen karyawan baru  di  PT.  Fastrata  Buana  Cabang  Tambun  agar  bisa  membantu  melakukan  penilaian  setiap  karyawan  untuk memudahkan  pengambilan  keputusan  yang  terkait  dengan  masalah  pemilihan  karyawan,  sehingga  rekrutmen karyawan  tidak  bersifak  subjektif.  Dari  hasil  pengujian  yang  dilakukan,  diperoleh  hasil  keputusan  yang menampilkan  nilai  terbesar  yaitu  Raditya  Nugroho  yang  memiliki  nilai  terbesar  dengan  nilai  0,6966  dan  nilai terkecil yaitu Ahmad Yehiya Ayyash Mubaarok dengan nilai 0,3946
Kata Kunci: Rekrutmen Karyawan, Sistem Penunjang Keputusan, TOPSIS

## PENDAHULUAN
Karyawan  yang  baru  bergabung  dalam  suatu perusahaan  sering  kali  didapati  hanya  bertahan  dalam jangka  waktu  yang  pendek,  atau  sering  kali  hanya sampai dengan masa perjanjian kontrak berakhir. Hal ini biasa  terjadi  dikarenakan  ternyata  setelah  direkrut, karyawan  tersebut  tidak  memiliki  kemampuan  maupun kualifikasi  seperti  yang  dibutuhkan  oleh  pekerjaan tersebut. Proses perekrutan karyawan yang kurang tepat dapat mengakibatkan turunnya kinerja suatu perusahaan.
Proses  penerimaan  karyawan  dilakukan  untuk mendapatkan  tenaga  kerja  baru  untuk  mengisi lowongan-lowongan  jabatan  kosong  pada  unit-unit  di dalam perusahaan. (Nurmanyah, 2011). Proses rekrutmen  ini  harus  dilakukan  lebih  selektif  agar mendapat  karyawan  yang  berkualitas  untuk  menunjang kinerja  dalam  perusahaan  dan  untuk  memperoleh karyawan  baru  yang  produktif  dan  sesuai  dengan kebutuhan  perusahaan,  karena  karyawan  merupakan aset yang sangat dibutuhkan sebuah perusahaan.
Pada  proses  rekrutmen  karyawan  baru  yang  perlu di pertimbangkan  adalah  metode rekruitmennya,   yang saat  ini  terdiri  dari  banyak  metode.  Metode  dalam merekrut karyawan baru diantaranya dengan memanfaatkan  lembaga  pendidikan,  iklan,  departemen tenaga kerja, perusahaan pencari tenaga kerja, dan lain- lain.  perusahaan  boleh  menggunakan  lebih  dari  satu metode sehingga benar- benar mendapatkan   mendapat kualitas  karyawan  terbaik  (Garaika  &  Margahana, 2019).  Proses  rekruitmen  ini  bisa  menggunakan  Sistem pendukung keputusan dengan metode TOPSIS (Technique  For  Others  Preference  By  Similarity  To Ideal Solution), untuk dapat membantu pihak manajemen  dalam  pengambilan  keputusan  rekrutmen karyawan.  Metode  ini  pertama  kali  disampaikan  oleh Hwang  dan  Yoon,  dengan  menggunakan  beberapa kriteria  sederhana  dan  efisien  untuk  mengidentifikasi solusi  dari  himpunan  beberapa  alternatif  (Xu  Qiang, 2015)
Masalah  keputusan  bukan  hanya  disebabkan  oleh faktor ketidakpastian atau ketidaksempurnaan informasi saja, faktor beragamnya kriteria pemilihan dan juga nilai bobot  dari  masing-masing  kriteria  merupakan  suatu bentuk  masalah keputusan  yang sangat  kompleks. Pada zaman  sekarang  ini,  metode-metode  pemecahan masalah  multikriteria  telah  digunakan  secara  luas  di berbagai bidang.  Adapun  salah satu  metode  yang dapat digunakan  untuk  mengatasi  permasalahan  multikriteria yaitu  metode  Technique  For  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS).(Murni  Marbun, 2018)
Penelitian yang mengembangkan sistem pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  metode AHP  ( Analitycal  Hierarchy  Process )  dan  TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity to Ideal
Solution )  berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan
Penerimaan  Karyawan  Menggunakan  Metode  AHP- Topsis ” .  Pada  penelitian  ini,  TOPSIS  digunakan  untuk membantu  penentuan  keputusan  penerimaan karyawan PT.Indoka  Jaya  berdasarkan  kualifikasi  yang  sesuai untuk menentukan calon karyawan mana yang dianggap memenuhi persyaratan(Agusli, 2020)

## METODE PENELITIAN
TOPSIS
merupakan metode pendukung pengambilan  keputusan  dengan  banyak  kriteria  atau alternatif  pilihan  yang  mempunyai  jarak  terkecil  dari solusi  ideal  positif  dan  jarak  terbesar  dari  solusi  ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan  jarak  Euclidean.  Alternatif  yang  dengan jarak terkecil dari solusi ideal positif, tidak selalu berarti mempunyai  jarak  terbesar  dari  solusi  ideal  negatif. Solusi maksimal didapat dengan menentukan kedekatan relatif  suatu  altenatif  terhadap  solusi  ideal  positif. TOPSIS akan membuat perankingan alternatif yang ada berdasarkan  prioritas  nilai  kedekatan  relatif  suatu alternatif  terhadap  solusi  ideal  positif.  Ranking  dari alternatif-alternatif akan dijadikan sebagai referensi bagi pengambil keputusan untuk memilih solusi terbaik yang diinginkan.  TOPSIS  sudah  diterapkan  dalam  banyak aplikasi  termasuk  keputusan  investasi  keuangan, perbandingan performansi dari perusahaan, pebandingan  dalam  suatu  industri  khusus,  pemilihan sistem  operasi,  evaluasi  pelanggan,  dan  perancangan robot(Hariansyah et al., 2020)
langkah-langkah  TOPSIS  adalah  sebagai  berikut (Agus Perdana Windarto, 2017) :
1.  Menentukan Kriteria dan Sifat Merupakan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan dasar  dalam  pengambilan  keputusan,  yaitu  Ci  dan sifat dari masing-masing kriteria.
2.  Menentukan  Ranking  Kecocokan  Setiap  Alternatif Rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria.
3.  Membuat  Matriks  Keputusan  yang  Ternormalisasi Matriks  Keputusan  yang  Ternormalisasi  dapat diperoleh  dengan  menggunakan  rumus  sebagai berikut : (Kusrini, 2007)
r ij = 𝑋𝑖𝑗 √∑ 𝑋𝑖𝑗 2 m i=1 (1)
Dimana : rij  = Hasil normalisasi matriks keputusan (r)
Xij   = matriks keputusan
i   = 1,2,3,…, m;
j   = 1,2,3,…, n;
4. Membuat Matriks Keputusan Ternormalisasi
Terbobot
Matrik  y  atau  matriks  keputusan  ternormalisasi terbobot  digunakan  menghasilkan  yang  ditentukan berdasar ranking bobot ternormalisasi (y ij ) berikut : 𝑦 𝑖𝑗 =   𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 dengan i=1,2,…,m dan j=1,2,…,n 5. Menentukan  Nilai  Matriks  Solusi  Ideal  Positif  dan
Matriks Solusi Ideal Negatif
Solusi ideal positif (A + ) dan solusi ideal negatif (A - ) ditentukan dengan rumus sebagai berikut:
A + = 𝑦 1 + , 𝑦 2 + , 𝑦 𝑛 + A - = 𝑦 1 − , 𝑦 2 − , 𝑦 𝑛 −
Dimana : 𝑦 𝑗 + = Max y ij , jika j merupakan atribut keuntungan ( benefit ) = Min y ij , jika j merupakan atribut biaya ( cost ) 𝑦 𝑗 − = Min y ij , jika j merupakan atribut keuntungan ( benefit ) = Max y ij , jika j merupakan atribut biaya ( cost )
6. Menentukan  Nilai  Jarak  Antara  Nilai  Terbobot
Setiap Alternatif.
Jarak antara alternatif  Ai dengan solusi  ideal positif ditentukan dengan menggunakan rumus :
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖 + −   𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛 𝑗=1 (2)
Jarak antara alternatif Ai dengan solusi ideal negatif menggunakan rumus:
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (3)
7. Menentukan Nilai Preferensi untuk Setiap Alternatif
Rumus  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi) adalah :
𝑉 𝑖 = 𝐷𝑖 − 𝐷𝑖 −+ 𝐷 𝑖 + (4)
Alternatif  A i yang  akan  dipilih  adalah  nilai  V i yang paling besar.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  pemilihan  karyawan  yang  sesuai  dengan kebutuhan  ini  akan  menggunakan  metode  TOPSIS ( Technique  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution )  diperlukan  kriteria-kriteria  dan  bobot  untuk melakukan  perhitungannya  sehingga  akan  didapat alternatif terbaik.
Gambar 1 Tahapan Penelitian

## 1. Menentukan Kriteria dan Sifat
Menentukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan dalam pengambilan keputusan. Dalam metode penelitian  ini  ada  bobot  dan  kriteria  yang  dibutuhkan untuk  menentukan  calon  karyawan  yang  akan  direkrut yang  paling  sesuai  dengan  kebutuhan.  Berdasarkan wawancara  dengan  narasumber  yaitu  Mutiara  Sara Regina diperoleh 11 kriteria sebagai berikut:

## Tabel 1 Tabel Kriteria
Pengumpulan Data Menentukan Kriteria dan Sifat Menentukan Ranking Kecocokan Setiap Alternatif Membuat Matriks Keputusan yang Ternormalisasi Membuat Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot Menentukan Matriks Solusi Ideal Positif Menentukan Matriks Solusi Ideal Negatif Menentukan Jarak Antara Nilai Terbobot Setiap Alternatif Menentukan Nilai Preferensi untuk Setiap Alternatif Keputusan Hasil Akhir No
Nama Kriteria Kriteria (C) Skala Nilai Nilai 4,1 - 5 4 3,6 - 4 3 3 - 3,5 2 0 - 2,9 1 Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang 1 Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang 1 Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang 1 C1 C2 C3 C4 Pengalaman Kerja 4 Tes Psikometri 1 Jurusan 3 Pendidikan 2
2. Menentukan Ranking Kecocokan Setiap Alternatif Ranking  kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria diberi dengan salah satu nilai seperti berikut :
1 = Kurang 3 = Baik 2 = Cukup 4 = Sangat Baik
Tabel 2 Tabel Ranking Kecocokan dari Setiap Alternatif
3. Membuat Matriks Keputusan
yang

## Ternormalisasi
Topsis  membutuhkan  ranking  kinerja  setiap alternatif  pada  setiap  kriteria  yang  ternormalisasi dengan  menggunakan  persamaan  dari Euclidean  length of a vector adalah sebagai berikut : Rumus Euclidean length of a vector :
r ij = 𝑋𝑖𝑗 √∑ 𝑋𝑖𝑗 2 m i=1
dengan I = 1, 2, …, m; dan j = 1, 2, …, n; r ij = Matriks ternormalisasi
x ij = Matriks keputusan
Bobot  preferensi  pada  setiap  kriteria  menentukan kriteria-kriteria  mana  yang  menjadi  prioritas  utama dibandingkan  dengan  kriteria  lainnya.  Nilai  bobot preferensi  ini  berkisar  antara  nilai  1  sampai  4,  dimana semakin  besar  nilai  bobotnya  maka  semakin  tinggi prioritasnya  dibandingkan  dengan  kriteria  lainnya  yang memiliki nilai bobot yang lebih kecil.

## Tabel 3 Tabel Bobot Preferensi
Berdasarkan rumus tersebut, perhitungan Matriks Keputusan Ternormalisasi adalah sebagai berikut : |X 1 | = √3 2 + 1 2 + 2 2 + 2 2 = 4,2426 r 11 = 𝑋11 |𝑋1| = 3 4,2426 = 0,7071 r 12 = 𝑋21 |𝑋1| = 1 4,2426 = 0,2357 r 13 = 𝑋31 |𝑋1| = 2 4,2426 = 0,4714 r 14 = 𝑋41 |𝑋1| = 2 4,2426 = 0,4714
Dari hasil perhitungan diatas  didapatkan  matriks keputusan ternormalisasi sebagai berikut:
r =
0,7071 0,6255 0,4364 0,4364 0,5000 0,5388 0,5000 0,5000 0,5883 0,5388 0,5000 0,2357 0,4170 0,4364 0,6547 0,5000 0,5388 0,5000 0,5000 0,5883 0,5388 0,5000 0,4714 0,6255 0,6547 0,4364 0,5000 0,3592 0,5000 0,5000 0,3992 0,3592 0,5000 0,4714 0,2085 0,4364 0,4364 0,5000 0,5388 0,5000 0,5000 0,3992 0,5388 0,5000

## 4.  Membuat  Matriks  Keputusan  Ternormalisasi Terbobot
Matriks keputusan ternormalisasi terbobot didapatkan  dari  perkalian  matriks  r  dengan  bobot preferensi  yang  didapat,  maka  akan  diperoleh  matrik keputusan  ternormalisasi  terbobot  atau  bisa  disebut matriks y.
Perhitungan  untuk  memperoleh  matriks  keputusan ternormalisasi terbobot dengan menggunakan persamaan berikut:
𝑦 𝑖𝑗 =   𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗

## y =
0,7071 0,6255 0,4364 0,4364 0,5000 0,5388 0,5000 0,5000 0,5883 0,5388 0,5000
0,2357 0,4170 0,4364 0,6547 0,5000 0,5388 0,5000 0,5000 0,5883 0,5388 0,5000
0,4714 0,6255 0,6547 0,4364 0,5000 0,3592 0,5000 0,5000 0,3992 0,3592 0,5000
0,4714 0,2085 0,4364 0,4364 0,5000 0,5388 0,5000 0,5000 0,3992 0,5388 0,5000 *
(4,3,3,4,3,4,3,4,3,3,2)
Dari  hasil  perhitungan  diatas  didapatkan  matriks ternormalisasi terbobot sebagai berikut :
y =
2,8284 1,8766 1,3093 1,7457 1,5000 2,1553 1,5000 2,000 1,7650 1,6164 1,0000 0,9428 1,2511 1,3093 2,6186 1,5000 2,1553 1,5000 2,000 1,7650 1,6164 1,0000 1,8856 1,8766 1,9640 1,7457 1,5000 1,4368 1,5000 2,000 1,1767 1,0776 1,0000 1,8856 0,6255 1,3093 1,7457 1,5000 2,1553 1,5000 2,000 1,1767 1,6164 1,0000
No Nama Kriteria Kriteria (C) Skala Nilai Nilai Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang 1 Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang 1 Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang 1 Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang 1 Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup 2 Kurang 1 Sangat Baik 4 Baik 3
Cukup 2 Kurang 1 C9 C10 10 Penampilan Fisik C5 C6 C7 C8 7 Kemampuan Logika Berpikir 8 Rasa Antusias 9 Kepemimpinan 5 Kemampuan Komunikasi 6 Kepercayaan Diri C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 Raditya Nugroho 3 3 2 2 2 3 3 3 3 3 3 Rano Aprianto Pamungkas 1 2 2 3 2 3 3 3 3 3 3 Triesula Dendi 2 3 3 2 2 2 3 3 2 2 3 Ahmad Yehiya Ayyash Mubaarok 2 1 2 2 2 3 3 3 2 3 3 ALTERNATIF KRITERIA C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11
4 3 3 4 3 4 3 4 3 3 2

## 5.  Menentukan  Matriks  Solusi  Ideal  Positif  dan
Solusi Ideal Negatif
Solusi ideal positif (A + ) dan solusi ideal negatif (A - )    dapat  ditentukan  berdasarkan  ranking  bobot ternormalisasi  (y ij ).  Agar  dapat  menghitung  nilai  solusi ideal  dengan  terlebih  dahulu  menghitung  nilai  solusi ideal  dengan  terlebih  dahulu  menentukan  apakah  nilai bersifat keuntungan ( benefit ) atau bersifat biaya ( cost ).
A + = 𝑦 1 + , 𝑦 2 + , 𝑦 𝑛 + A- = 𝑦 1 − , 𝑦 2 − , 𝑦 𝑛 −
dimana : 𝑦 𝑗 + = Max y ij , jika j adalah atribut keuntungan ( benefit ) = Min y ij , jika j adalah atribut biaya ( cost ) 𝑦 𝑗 − = Min y ij , jika j adalah atribut keuntungan ( benefit ) = Max y ij , jika j adalah atribut biaya ( cost )
Berdasarkan  persamaan  tersebut,  maka  perhitungan solusi ideal positif dapat ditentukan sebagai berikut : 𝑦 1
+ = Max {2,8284 ; 0,9428 ; 1,8856 ; 1,8856}  = 2,8284
𝑦 2
+ = Max {1,8766 ; 1,2511 ; 1,8766 ; 0,6255}  = 1,8766
𝑦 3
+ = Max {1,3093 ; 1,3093 ; 1,9640 ; 1,3093}  = 1,9640
𝑦 4 +
= Max {1,7457 ; 2,6186 ; 1,7457 ; 1,7457}  = 2,6186
𝑦 5 + = Max {1,5000 ; 1,5000 ; 1,5000 ; 1,5000}  = 1,5000
𝑦 6 + = Max {2,1553 ; 2,1553 ; 1,4368 ; 2,1553}  = 2,1553
𝑦 7
+ = Max {1,5000 ; 1,5000 ; 1,5000 ; 1,5000}  = 1,5000
𝑦 8 + = Max {2,0000 ; 2,0000 ; 2,0000 ; 2,0000}  = 2,0000
𝑦 9 + = Max {1,7650 ; 1,7650 ; 1,1767 ; 1,1767}  = 1,7650
𝑦 10 +
= Max {1,6164 ; 1,6164 ; 1,0776 ; 1,6164}  = 1,6164
𝑦 11 + = Max {1,0000 ; 1,0000 ; 1,0000 ; 1,0000}  = 1,0000
Dari hasil perhitungan diatas didapatkan solusi ideal positif sebagai berikut :
A + = {2,8284 ; 1,8766 ; 1,9640 ; 2,6186 ; 1,5000 ; 2,1553 ; 1,5000 ; 2,000 ;
1,7650 ; 1,6164 ; 1,0000}
Penentuan  untuk  memperoleh  solusi  ideal  negatif adalah sebagai berikut : 𝑦 1
− = Min {2,8284 ; 0,9428 ; 1,8856 ; 1,8856}  = 0,9428
𝑦 2
− = Min {1,8766 ; 1,2511 ; 1,8766 ; 0,6255}  = 0,6255
𝑦 3 − = Min {1,3093 ; 1,3093 ; 1,9640 ; 1,3093}  = 1,3093
𝑦 4 − = Min {1,7457 ; 2,6186 ; 1,7457 ; 1,7457}  = 1,7457
𝑦 5
− = Min {1,5000 ; 1,5000 ; 1,5000 ; 1,5000}  = 1,5000
𝑦 6
− = Min {2,1553 ; 2,1553 ; 1,4368 ; 2,1553}  = 1,4368
𝑦 7
− = Min {1,5000 ; 1,5000 ; 1,5000 ; 1,5000}  = 1,5000
𝑦 8 − = Min {2,0000 ; 2,0000 ; 2,0000 ; 2,0000}  = 2,0000 𝑦 9 −
= Min {1,7650 ; 1,7650 ; 1,1767 ; 1,1767}  = 1,1767 𝑦 10 − = Min {1,6164 ; 1,6164 ; 1,0776 ; 1,6164}  = 1,0776
𝑦 11 − = Min {1,0000 ; 1,0000 ; 1,0000 ; 1,0000}  = 1,0000
Dari hasil perhitungan diatas didapatkan solusi ideal negatif sebagai berikut :
A- = {0,9428; 0,6255; 1,3093; 1,7457;
1,5000; 1,4368; 1,5000; 2,0000;

## 1,1767 ; 1,0776; 1,0000}
6.  Menentukan  Jarak  Antara  Nilai  Terbobot  Setiap Alternatif
Perhitungan  untuk  memperoleh  jarak  antara  nilai terbobot  setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal  positif dengan menggunakan persamaan sebagai berikut :
𝐷 𝑖 + = √∑(𝑦 𝑖 + −  𝑦 𝑖𝑗 ) 2 𝑛

## 𝑗=1
Dari persamaan diatas, maka didapatkan jarak antara nilai  terbobot  setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal positif sebagai berikut :
D 1 + = √ (2,8284 − 2,8284) 2 + (1,8766 − 1,8766) 2 + (1,9640 − 1,3093) 2 + (2,6186 − 1,7457) 2 + (1,5000 − 1,5000) 2 + (2,1553 − 2,1553) 2 + (1,5000 − 1,5000) 2 + (2,0000 − 2,0000) 2 + (1,7650 − 1,7650) 2 +
(1,6164 − 1,6164) 2 + (1,0000 − 1,0000) 2 = 1,1905
D 2 + = √ (2,8284 − 0,9428) 2 + (1,8766 − 1,2511) 2 + (1,9640 − 1,3093) 2 + (2,6186 − 2,6186) 2 + (1,5000 − 1,5000) 2 + (2,1553 − 2,1553) 2 + (1,5000 − 1,5000) 2 + (2,0000 − 2,0000) 2 + (1,7650 − 1,7650) 2 +
(1,6164 − 1,6164) 2 + (1,0000 − 1,0000) 2 = 4,3754
D 3 + = √ (2,8284 − 1,8856) 2 + (1,8766 − 1,8766) 2 + (1,9640 − 1,9640) 2 + (2,6186 − 1,7457) 2 + (1,5000 − 1,5000) 2 + (2,1553 − 1,4368) 2 + (1,5000 − 1,5000) 2 + (2,0000 − 2,0000) 2 + (1,7650 − 1,1767) 2 +
(1,6164 − 1,0776) 2 + (1,0000 − 1,0000) 2 = 2,8034
D 4 + = √ (2,8284 − 1,8856) 2 + (1,8766 − 0,6255) 2 + (1,9640 − 1,3093) 2 + (2,6186 − 1,7457) 2 + (1,5000 − 1,5000) 2 + (2,1553 − 2,1553) 2 + (1,5000 − 1,5000) 2 + (2,0000 − 2,0000) 2 + (1,7650 − 1,1767) 2 +
(1,6164 − 1,6164) 2 + (1,0000 − 1,0000) 2 = 3,9907
Perhitungan  untuk  memperoleh  jarak  antara  nilai terbobot  setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal  negatif dengan menggunakan persamaan sebagai berikut :
𝐷 𝑖 − = √∑(𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 𝑛 𝑗=1 D 1 − = √ (0,9428 − 2,8284) 2 + (0,6255 − 1,8766) 2 + (1,3093 − 1,3093) 2 + (1,7457 − 1,7457) 2 + (1,5000 − 1,5000) 2 + (1,4368 − 2,1553) 2 + (1,5000 − 1,5000) 2 + (2,0000 − 2,0000) 2 + (1,1767 − 1,7650) 2 +
(1,0776 − 1,6164) 2 + (1,0000 − 1,0000) 2 = 6,2734
D 2 − = √ (0,9428 − 0,9428) 2 + (0,6255 − 1,2511) 2 + (1,3093 − 1,3093) 2 + (1,7457 − 2,6186) 2 + (1,5000 − 1,5000) 2 + (1,4368 − 2,1553) 2 + (1,5000 − 1,5000) 2 + (2,0000 − 2,0000) 2 + (1,1767 − 1,7650) 2 +
(1,0776 − 1,6164) 2 + (1,0000 − 1,0000) 2 = 2,3058
D 3 − = √ (0,9428 − 1,8856) 2 + (0,6255 − 1,8766) 2 + (1,3093 − 1,9640) 2 + (1,7457 − 1,7457) 2 + (1,5000 − 1,5000) 2 + (1,4368 − 1,4368) 2 + (1,5000 − 1,5000) 2 + (2,0000 − 2,0000) 2 + (1,1767 − 1,1767) 2 +
(1,0776 − 1,0776) 2 + (1,0000 − 1,0000) 2 =2,8827
D 4 − = √ (0,9428 − 1,8856) 2 + (0,6255 − 0,6255) 2 + (1,3093 − 1,3093) 2 + (1,7457 − 1,7457) 2 + (1,5000 − 1,5000) 2 + (1,4368 − 2,1553) 2 + (1,5000 − 1,5000) 2 + (2,0000 − 2,0000) 2 + (1,1767 − 1,1767) 2 + (1,0776 − 1,6164) 2 + (1,0000 − 1,0000) 2
= 1,6953

## 7.  Menentukan  Nilai  Preferensi  untuk  Setiap Alternatif
Perhitungan  untuk  memperoleh  kedekatan  setiap alternatif  terhadap  solusi  ideal  dengan  menggunakan persamaan berikut :
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +   𝐷 𝑖 +
Dari persamaan diatas, maka didapatkan kedekatan setiap alternatif terhadap solusi ideal sebagai berikut :
𝑉 1 = 6,2734 6,2734 +  1,1905 = 0,6966
𝑉 2 = 2,3058 2,3058 +  4,3754 = 0,4206
𝑉 3 = 2,8827 2,8827 +  2,8034 = 0,5035
𝑉 4 = 1,6953 1,6953 +  3,9907 = 0,3946
Hasil  dari  perhitungan  diatas  dapat  disimpulkan dengan perankingan nilai V1 dari nilai terbesar  ke nilai terkecil, sehingga didapat alternative terbaik rekomendasi  rekrutmen  karyawan  berdasarkan  nilai tertinggi pada table berikut ini :
Tabel 4 Hasil Perankingan

## Gambar 2 Grafik Hasil Perhitungan Nilai Rekrutmen Karyawan
Nilai  V  yang  terbesar  adalah  nilai  V1.  Sehingga, pelamar  yang  terpilih  menjadi  Fakturis  adalah  pelamar atas nama Raditya Nugroho (A1).

## 1. KESIMPULAN
Setelah  melalui  beberapa  tahapan  perhitungan, penulis  dapat  memberikan  kesimpulan  mengenai  calon karyawan  yang  akan  diterima  sebagai  Fakturis  dengan mengambil  empat  alternatif  pelamar  pada  PT.  Fastrata Buana Cabang Tambun. Berikut merupakan kesimpulan yang telah didapatkan oleh penulis:
1. Hasil penelitian cukup membantu untuk menentukan calon karyawan yang layak diterima sebagai fakturis di PT. Fastrata Buana Cabang Tambun. Dapat dilihat dari  hasil  perhitungan  yang  menunjukkan  bahwa Alternatif  yang  paling  unggul  adalah  Raditya Nugroho  dengan  hasil  akhir  0,6966;  Triesula  Dendi =  0,5035;  Rano  Aprianto  =  0,4206;  dan  di  posisi terakhir Ahmad Yehiya Ayyash Mubaarok = 0,3946
2. Metode  TOPSIS  ( Technique For  Others  Preference By  Similarity  To  Ideal  Solution )  merupakan  salah satu metode yang dapat digunakan untuk membantu dalam  menentukan  sebuah  keputusan  dengan melibatkan  beberapa  pilihan  alternatif  yang  juga sesuai  dengan  kriteria  yang  diinginkan  oleh pembuat.  Pemberian  nilai  preferensi  (bobot)  pada data  tiap  kriteria  sangat  berpengaruh  pada  tingkat perangkingan untuk setiap alternatif.

## REFERENSI
Agus  Perdana  Windarto.  (2017).  Implementasi  Metode Topsis  Dan  Saw  Dalam  Memberikan  Reward Pelanggan. Klik  -  Kumpulan  Jurnal  Ilmu Komputer , 04 (1), 88–101. Agusli, R. (2020). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN  PENERIMAAN  KARYAWAN MENGGUNAKAN  METODE  AHP-TOPSIS. AJCSR  [Academic  Journal  of  Computer  Science Research] , vol 2 no 2 , 35–40.
Garaika,  G.,  &  Margahana,  H.  (2019).  Peran  Seleksi (Selection)  Tenaga  Kerja  Yang  Tepat  Terhadap Tercapainya  Tujuan  Organisasi. Jurnal  AKTUAL , 17 (2), 133. https://doi.org/10.47232/aktual.v17i2.42
Hariansyah, S., Informasi, S., Topsis, M., & Pegawai, P.
(2020). PEMERINTAH NON PEGAWAI NEGERI DI KANTOR PERTANAHAN . 3 (April), 1–12. Kusrini. (2007). Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakart . Andi Offset. Murni Marbun, D. (2018). Buku Ajar Sistem Pendukung
Keputusan  Penilaian  Hasil  Belajar (1st  ed.). STMIK Pelita Nusantara Medan.
Nurmanyah. (2011). Manajemen Sumber Daya Manusia Suatu Pengantar . Unilak Press.
Xu  Qiang,  D.  (2015). Improved  TOPSIS  Model  and  its Application in the Evaluation of NCAA Basketball Coaches . Modern Applied Science. 9, 2.
No Alternatif Ranking 1 Raditya Nugroho 0,6966 31% 1 2 Rano Aprianto 0,4206 22% 3 3 Triesula Dendi 0,5035 26% 2 4 Ahmad Yehiya Ayyash 0,3946 21% 4 2,0152 100% Total Hasil Akhir
Referensi  harus  ditulis  menggunakan  bantuan software  reference  manager  seperti  Mendeley  atau yang lainnya dengan jumlah minimal 10 referensi.
Contoh penulisan referensi:
Agus  Perdana  Windarto.  (2017).  Implementasi Metode  Topsis  Dan  Saw  Dalam  Memberikan Reward  Pelanggan. Klik  -  Kumpulan  Jurnal Ilmu Komputer , 04 (1), 88–101.
Agusli, R. (2020). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN KARYAWAN  MENGGUNAKAN  METODE
AHP-TOPSIS. AJCSR  [Academic  Journal  of Computer  Science  Research] , vol  2  no  2 ,  35– 40.
Garaika, G., & Margahana, H. (2019). Peran Seleksi (Selection) Tenaga Kerja Yang Tepat Terhadap  Tercapainya  Tujuan  Organisasi. Jurnal AKTUAL , 17 (2), 133. https://doi.org/10.47232/aktual.v17i2.42 Hariansyah,  S.,  Informasi,  S.,  Topsis,  M.,  & Pegawai,  P.  (2020). PEMERINTAH  NON PEGAWAI NEGERI DI KANTOR PERTANAHAN . 3 (April), 1–12.
Kusrini.  (2007). Konsep  Dan  Aplikasi  Sistem
Pendukung Keputusan. Yogyakart . Andi Offset.
Murni  Marbun,  D.  (2018). Buku  Ajar  Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Hasil Belajar (1st ed.). STMIK Pelita Nusantara Medan. Nurmanyah.  (2011). Manajemen  Sumber  Daya Manusia Suatu Pengantar . Unilak Press. Xu Qiang, D. (2015). Improved TOPSIS Model and its  Application  in  the  Evaluation  of  NCAA Basketball Coaches . Modern Applied Science. 9, 2.