## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1582

## Sistem Pendukung Keputusan Perekrutan Internal Audit Officer (Audit) Menerapkan Kombinasi Metode AHP dan MABAC

## Siti Aspah Panjaitan
Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: sitiaspah14@gmail.com
Abstrak− PT. Mahkota Group, Tbk dan anak perusahaan, memiliki sejumlah pabrik pengolahan kelapa sawit yang berlokasi di Sumatra Utara  dan  Riau.  Perusahaan  Mahkota  Group  membutuhkan  Internal  Audit  Officer  (AUDIT).  Internal  Audit  adalah  suatu  posisi pekerjaan yang berfungsi untuk melakukan audit pemeriksaan seluruh transaksi neraca keuangan diperusahaan. Proses perekrutan yang efektif diharapkan dapat menjaring calon-calon AUDIT yang benar-benar sesuai kebutuhan. Di era kemajuan teknologi seperti ini, proses  perekrutan  pegawai  bisa  menggunakan  bantuan  aplikasi  komputer  seperti  sistem  pendukung  keputusan.  Pimpinan  sering menghadapi kesulitan dalam merekrut karena masih menggunakan sistem manual. Salah satu solusi untuk permasalahan tersebut yang tepat  dengan  menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK).  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dapat  membantu  pihak perusahaan dalam perekrutan anggota PT.MAHKOTA GROUP,Tbkyang tepat dan  meningkatkan efesiensi dari keputusan tersebut. Metode AHP digunakan untuk menghitung pembobotankriteria, dan menghasilkan reject rate sebagai kriteria utama, metode MABAC menyelidiki keserasian dalam  diskriminasi diantara sekumpulan data nilai alternatif pada kriteria tertentu yang digambarkan dalam Decision Matrix (DM), menggunakan metode AHP kriteria dengan variasi nilai tertinggi akan mendapatkan bobot tertinggi, Sedangkan metode  MABACdigunakan  untuk  perangkingan,  pengaruh  memaksimalkan  dan  meminimalkan  kriteria  pada  hasil  evaluasi  di pertimbangkan secara terpisah. Pemilihan alternatif terbaik di dasarkan mempertimbangkan solusi ideal dan anti ideal.
Kata Kunci: Audit; SPK; Kombinasi; Metode AHP dan Mabac
Abstract- PT. Mahkota Group, Tbk and its subsidiaries own a number of palm oil processing mills located in North Sumatra and Riau. Mahkota Group companies need an Internal Audit Officer (AUDIT). Internal Audit is a job position whose function is to audit all balance sheet transactions in the company. An effective recruitment process is expected to be able to attract AUDIT candidates who truly meet the needs. In this era of technological advances, the process of recruiting employees can use the help of computer applications such as decision support systems. Leaders often face difficulties in recruiting because they are still using the manual system. One of the appropriate solutions to these problems is to use a Decision Support System (DSS). The Decision Support System (SPK) can assist the company in recruiting the right members of PT. MAHKOTA GROUP, Tbk and increase the efficiency of the decision. The AHP method  is  used  to  calculate  the  weighting  of  the  criteria,  and  produces  a  reject  rate  as  the  main  criterion,  the  MABAC  method investigates the compatibility in discrimination between a set of alternative value data on certain criteria described in the Decision Matrix (DM), using the AHP method the criteria with the highest value variation will get the highest weight , While the MABAC method is used for ranking, the effect of maximizing and minimizing criteria on the evaluation results is considered separately. The selection of the best alternative is based on considering the ideal and anti-ideal solutions.
Keywords: Audit; DSS; Combination; AHP and Mabac Methods

## 1. PENDAHULUAN
Perusahaan merupakan tempat  untuk melakukan kegiatan produksi  barang dan jasa. Pada dasarnya tujuan utama yang hendak dicapai oleh perusahaan adalah memperoleh keuntungan sebesar-besarnya. Mulai dari aktivitas produksi, inovasi hasil produksi, layanan kepada pelanggan ataupun hal lain yang dijalankan untuk mencapai cita-cita ataupun tujuan dari perusahaan  tersebut.  Pada  era  modern  ini  perkembangan  manajemen  organisasi  khususnya  di  perusahaan  sangat memerlukan  peran  audit internal.  Untuk  mendukung  berjalanannya  manajemen  perusahaan  sebagai  fungsi controlling yang menjamin perusahaan berjalan sesuai dengan perencanaan dan mengarah kepada tujuan. Oleh karena itu perusahaan menyusun  SOP  (Standar  Operasional  Prosedur)  audit  internal  serta  melakukan  pengendalian  internal  audit  di  dalam perusahaan dengan tujuan pengembangan perusahaan[1].
Melihat  pentingnya  peran  audit,  Kebutuhan  untuk  mendapatkan  karyawan  yang  khususnya  bekerja  sebagai Internal Audit Officer adalah bukan persoalan mudah, karena harus memiliki kemampuan dalam aktivitas pengumpulan dan pemeriksaan bukti terkait suatu informasi untuk menentukan dan membuat laporan tentang tingkat kesesuaian antara informasi dengan kriteria yang ditetapkan. Selama ini dalam pemenuhan kebutuhan karyawan, masih banyak perusahaan yang  tidak  menggunakan  sistem  dan  mekanisme  proses  seleksi  penerimaan  secara  baku.  Kecenderungan  hanya memperhatikan aspek kuantitatif saja dan kurang memperhatikan aspek kualitatif dari sisi perilaku dari tim penilai saat melakukan proses seleksi penerimaan karyawan. Melihat pentingnya kualitas internal audit pada perusahaan, maka proses perekrutan calon audit merupakan bagian yang penting untuk memberikan audit atau tenaga kerja yang berkualitas bagi sebuah perusahaan. Oleh karena itu, PT. Mahkota Group, Tbk harus berhati-hati dalam proses pengambilan keputusan saat merekrut calon Audit baru.
Penilaian yang digunakan oleh PT. Mahkota Group, Tbk pada proses penerimaan Internal Auditor berdasarkan 3 aspek, yaitu strategi surat lamaran, psikotes dan wawancara. Banyaknya pelamar dan terbatasnya jumlah pelamar yang diterima memakan waktu yang cukup lama dan tidak ada metode standar yang sistematis untuk menilai kelayakan Internal Auditor dalam proses penerimaan Internal Auditor dan sehingga menyebabkan pengurangan efesiensi kinerja manajerial PT. Mahkota Group, Tbk. Proses perekrutan yang efektif diharapkan dapat menjaring calon-calon Audit yang benar-benar

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1582
sesuai kebutuhkan. Di era kemajuan teknologi seperti ini, proses perekrutan karyawan bisa menggunakan bantuan aplikasi komputer seperti sistem pendukung keputusan.
Sistem Pendukung Keputusan atau DSS (Decision  Support  Sistem) merupakan sistem informasi  interaktif yang menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan  pemanipulasian  data.  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu  pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat[2],  [3].  Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sekumpulan  elemen  yang  saling berhubungan untuk membentuk suatu kesatuan dalam proses pemilihan berbagai alternatif tindakan guna menyelesaikan suatu masalah, sehingga masalah tersebut dapat diselesaikan secara efektif dan efisien[4].
Metode Analytic Hierarchy Proses (AHP) teknik untuk mendukung proses pengambilan keputusan yang bertujuan untuk  menentukan  pilihan  terbaik  dari  beberapa  alternatif  yang  dapat  diambil[5].  Dengan  kombinasi  metode Multi- Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison (MABAC  Method),  MABAC  merupakan  metode  perbandingan multikriteria.  Metode  ini  dipilih  karena,  di  rison-perusahaan  jasa  dengan  metode  lain  multi-kriteria  pengambilan keputusan (SAW, COPRAS, Moora, TOPSIS dan VI-KOR), metode ini menyediakan stabil  (konsisten)  solusi  dan itu dianggap  sebagai  alat  yang  handal  untuk  yang  rasional  pengambilan  keputusan.  Asumsi  dasar  dari  metode  MABAC tercermin dalam definisi jarak fungsi kriteria dari setiap alternatif  yang diamati dari daerah perkiraan perbatasan. Metode Analytic Hierarchy Proces merupakan salah satu  metode dalam sistem pengambilan keputusan yang digunakan untuk memperoleh suatu pemecahan masalah yang ada dalam perekrutan Internal Audit PT. Mahkota Group, Tbk[6].
Dalam  penelitian  ini  penulis  menerapkan  kombinasi  metode  AHP  dan Multi-Attributive Border  Approximation Area Comparison (MABAC), Metode AHP digunakan untuk menghitung suatu pembobotan kriteria, sedangkan metode Multi-Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison (MABAC)  digunakan  untuk  melakukan  perangkingan. Adanya Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support System ini diharapkan dapat mempermudah Pimpinan PT. Mahkota Group dalam penyeleksian calon Audit dengan efektif dan efisien.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1  Perekrutan
Perekrutan  ( recruitment )  merupakan  serangkaian  aktifitas  dan  proses  pencarian  Sumber  Daya  Manusia  (SDM)  yang digunakan oleh sebuah perusahaan atau organisasi  untuk menarik pelamar kerja yang memiliki  kemampuan dan sikap yang dibutuhkan untuk membantu perusahaan atau organisasi dalam mencapai tujuannya [7].

## 2.2 Audit
Audit  Internal  adalah  suatu  kegiatan  pemberian  kayakinan  (assurance)  yang  bersifat  independen  dan  obyektif  dengan tujuan untuk meningkatkan nilai dan memperbaiki operasional perusaaan, melalui pendekatan yang sistematis, dengan cara  mengevaluasi  dan  meningkatkan  efektivitas  manajemen  risiko,  pengendalian,  dan  proses  tata  kelola  perusahaan. Audit Internal dapat diartikan sebagai aktivitas pemeriksaan dan penilaian dalam suatu perusahaan secara menyeluruh, yang bertujuan membantu semua tingkatan manajemen dalam melaksanakan tanggung jawabnya secara efektif melalui pemberian saran yang berguna untuk memperbaiki kinerja disetiap tingkatan manajemen [8].

## 2.3 Metode AHP
Metode AHP  merupakan metode pembobotan, Entropy dapat diaplikasikan untuk pembobotan atribut-atribut [9]. Pada dasarnya langkah-langkah dalam metode AHP meliputi:
1. Menjumlah nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks.
2. Membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks.
∑ 𝑎𝑖𝑗 =  1 𝑛 𝑗=1
….......……………………………(1) Dimana a : Matriks perbandingan berpasangan i : Baris pada matriks a j : Kolom pada matriks a 3. Menjumlah nilai-nilai  dari  setiap matriks dan  membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai  rata- rata[10].
𝑤𝑖 = 1 𝑛 ∑ 𝑎𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
………………………………(2)
Dimana n : Banyaknya kriteria wi : Rata-rata baris ke- i

## 2.5 Metode MABAC
Metode MABAC dikembangkan oleh Pamucar dan Cirovic. Metode ini dipilih karena dengan metode lain multi-kriteria pengambilan keputusan seperti SAW, COPRAS, MOORA, TOPSIS dan VI-KOR, metode MABAC menyediakan stabil (konsisten)  solusi  dan  metode  ini  dianggap  sebagai  metode  yang  handal  untuk  pengambilan  keputusan  yang  sifatnya rasional, sebagaimana secara rinci dijelaskan dalam jurnal Indic D. & Lukovic[5], [11]–[13]. Asumsi dasar dari metode

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1582
MABAC tercermin dalam definisi jarak fungsi kriteria dari setiap alternatif yang diamati dari daerah perkiraan perbatasan. Dibagian  berikut  disajikan  prosedur  menerapkan  metode  MABAC,  yaitu  formalisasi  matematis,  yang  terdiri  dari  6 langkah.
Langkah 1 : Membentuk matriks keputusan awal (X) (Forming initial decision matrix (X))
Pada langkah pertama dilakukan evaluasi alternatif “m” dengan “n” kriteria. Alternatif disajikan dengan vektor A i = (x i1 , x i2 , x i3 , ..., x in ) , dimana xij adalah nilai dari “i” alternatif dengan kriteria “j” (i = 1,2, 3, ..., m; j = 1, 2, 3, ..., n). 𝐶 1 𝐶 2 … 𝐶 3 X = 𝐴 1 𝐴 2 ⋯ 𝐴 3 [ 𝑋 11 𝑋 12 … 𝑋 1𝑚 𝑋 11 … 𝑋 𝑋 22 … 𝑋 2𝑛 … … … 𝑋 2𝑛 ⋯ 𝑋 𝑚𝑛 ] ………………………………(3) dimana m adalah nomor alternatif, n adalah jumlah total kriteria
Langkah 2 : Normalisasi elemen matriks awal (X) (Normalization of initial matrix ( X ) elements) 𝐶 1 𝐶 2 … 𝐶 3 X = 𝐴 1 𝐴 2 ⋯ 𝐴 3 [ 𝑇 11 𝑇 12 … 𝑇 1𝑚 𝑇 11 … 𝑇 1𝑛 𝑇 22 … 𝑇 2𝑛 … … … 𝑇 2𝑛 ⋯ 𝑇 𝑚𝑛 ] ………………………………(4)
Elemen matriks ternormalisasi (N) diperoleh dengan menerapkan rumus: 1. Jenis kriteria Benefit (For benefit-type criteria)
𝑇 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 − 𝑋 𝑖 − 𝑋 𝑖 − − 𝑋 𝑖 −
………………………...……(5)
2. Jenis kriteria Cost (For cost-type criteria)
𝑇 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 − 𝑋 𝑖 + 𝑋 𝑖 − − 𝑋 𝑖 +
………………………………(6)
Dimana x ij , 𝑥 𝑖 + dan 𝑥 𝑖 − menyajikan elemen-elemen matriks keputusan awal (X), dimana , 𝑥 𝑖 + dan 𝑥 𝑖 − didefenisikan sebagai berikut:
𝑥 𝑖 + = max (x1, x2, x3, ..., x m ) mewakili nilai maksimum dari kriteria yang diamati oleh alternatif. 𝑥 𝑖 − = min (x1, x2, x3, ..., x m ) mewakili nilai minimum dari kriteria yang diamati oleh alternatif. Langkah 3 : Perhitungan elemen matriks tertimbang (V) (Calculation of weighted matrix (V ) elements)
X = 𝐴 1 𝐴 2 ⋯ 𝐴 3 [ 𝑉 11 𝑉 12 … 𝑉 1𝑚 𝑉 11 … 𝑉 1𝑛 𝑉 22 … 𝑉 2𝑛 … … … 𝑉 2𝑛 ⋯ 𝑉 𝑚𝑛 ] ………………………………(7)
Elemen matriks tertimbang (V) dihitung berdasarkan rumus: 𝑣 𝑖𝑗 = (𝑤 𝑖 ∗ 𝑡 𝑖𝑗 ) + 𝑤 𝑖 ………………………………(8) Keterangan: w i = menyajikan elemen matriks yang dinormalisasi (N) t ij = menyajikan koefisien bobot kriteria
Dengan menerapkan rumus (6) diperoleh matriks tertimbang (V), yang juga dapat ditulis sebagai berikut:
V = [ 𝑤1 ∗ 𝑤1 ∗ … 𝑤1 ∗ 𝑡11 + 𝑤1 𝑡21 + 𝑤1 𝑡𝑚1 + 𝑤1 𝑤2 ∗ 𝑤2 ∗ … 𝑤2 ∗ 𝑡12 + 𝑤2 𝑡22 + 𝑤2 𝑡𝑚2 + 𝑤2 𝑤𝑛 ∗ 𝑤𝑛 ∗ … 𝑤𝑛 ∗ 𝑡1𝑛 + 𝑤𝑛 𝑡2𝑛 + 𝑤𝑛
𝑡𝑚𝑛 + 𝑤𝑛 ] …....………………(9) dimana “n” menyajikan jumlah total kriteria, “m” menyajikan jumlah total alternatif.
Langkah 4 :  Penentuan  matriks  area  perkiraan  perbatasan  (G) (Determination  of  border  approximate  area  matrix (G))
Area perkiraan batas untuk setiap kriteria ditentukan sesuai dengan rumus:
𝐺 𝑖 = (∏ 𝑉 𝑖𝑗 𝑚 𝐽=1 ) 1 𝑚 ⁄
………………………………(10) dimana v ij menampilkan elemen matriks berbobot (V), “m” menyajikan jumlah total alternatif.
Setelah menghitung nilai-nilai gi berdasarkan kriteria, itu membentuk matriks daerah perkiraan perbatasan G (9) dalam bentuk n x 1 ( “n” menyajikan jumlah total kriteria yang dilakukan pemilihan alternatif yang ditawarkan) 𝐶 1 𝐶 2 … 𝐶 3 G = [𝑔 1 𝑔 2 … 𝑔 𝑛 ] …………….....……………(11)

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1582
Langkah 5
: Perhitungan elemen matriks jarak alternatif dari daerah perkiraan perbatasan (Q)(Calculation of matrix elements of alternative distance from the border approximate area (Q))
[ 𝑞 11 𝑞 12 … 𝑞 1𝑚 𝑞 11 … 𝑞 1𝑛 𝑞 22 … 𝑞 2𝑛 … … … 𝑞 2𝑛 ⋯ 𝑞 𝑚𝑛 ] ……………………………(12)
Jarak alternatif dari daerah perbatasan perkiraan (q ij ) ditentukan sebagai perbedaan elemen matriks tertimbang (V) dan nilai daerah perkiraan perbatasan (G) . yang dapat ditulis dengan cara lain:
V = [ 𝑣 11− 𝑣 21 … 𝑣 𝑚1 𝑔 1 𝑔 1 𝑔 1 𝑣 12− 𝑣 22 … 𝑣 𝑚2 𝑔 2 𝑔 2 𝑔 2 … … … … 𝑣 1𝑛− 𝑣 2𝑛 … 𝑣 𝑚𝑛 𝑔 𝑛 𝑔 𝑛 𝑔 𝑛 ] ………………………………(13)
dimana g i menyajikan daerah perkiraan perbatasan untuk kriteria C i , v ij menyajikan elemen matriks berbobot (V), “n” Milik A i alternatif ke daerah perkiraan (G, G + atau G - ) ditentukan berdasarkan rumus (13)
𝐴 𝑖 𝑒 { 𝐺 + 𝐺 𝐺 − 𝑖𝐹 𝑖𝐹 𝑖𝐹 𝑞 𝑖𝑗 𝑞 𝑖𝑗 𝑞 𝑖𝑗 > = < 0 0 0 ……….....………………………(12)
Untuk dipilih sebagai yang terbaik dari set, alternatif A i harus termasuk ke daerah perkiraan atas (G + ) dengan sebanyak mungkin kriteria.
𝑆 𝑖 = ∑ 𝑞 𝑗 , 𝑗 = 1, 2, … , 𝑛, 𝑖 = 1,2, … , 𝑚 𝑛 𝑗=1 …………….....…………………(13) dimana “n” menyajikan jumlah kriteria, “m” menyajikan sejumlah alternatif[6]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa sistem pada sub judul ini, penulis menguraikan tentang tahap-tahap  analisis, yaitu analisis sistem yang sedang berjalan dan analisis sistem yang akan dirancang. Analisis sistem yang berhubungan dengan sistem yang sedang berjalan adalah penulis mencari permasalahan-permasalahan yang ada kaitan nya dengan proses perekrutan Internal Audit Officer pada PT. Mahkota Group, Tbk.
Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi solusi-solusi yang dapat diterapkan dan mendapatkan hasil yang tepat. Sementara pada tahap analisis sistem yang akan dirancang, penulis melakukan analisis untuk menggali kebutuhan bagi perusahaan khususnya dalam hal perekrutan Internal Audit Officer yang tepat dan memenuhi solusi yang telah ditetapkan.
Tabel 1. Data Alternatif Alternatif Kriteria No P IPK PT U PN 1 Popy 2 Tahun 3,21 S1 42 Cukup 2 Rizka Dwi 2 Tahun 3,55 S1 32 Cukup 3 Sri Lestari 1 Tahun 3,22 S1 45 Cukup 4 Husna 3 Tahun 3,7 S1 23 Baik 5 Eva Hasanah 1 Tahun 3,12 S1 41 Sangat Baik 6 Fitira Ningsih 0 Tahun 2,89 D1 34 Cukup 7 Desy 3 Tahun 3,25 S1 30 Cukup 8 Sintia 0 Tahun 2,78 D3 23 Baik 9 Meliala Puspita 0 Tahun 2,89 D3 21 Cukup 10 Adinda nia 2 Tahun 3,5 S1 25 Sangat Baik 11 Tinah 3 Tahun 3,68 S1 28 Baik 12 Dedek siregar 3 Tahun 3,88 S1 30 Cukup 13 Evilina Saragih 3 Tahun 3,68 S1 27 Baik 14 Winda Sari 1 Tahun 3,6 S1 25 Cukup 15 ziah Nur 0 Tahun 2,79 D3 22 Baik Tabel 2. Tabel Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 Pengalaman Benefit C2 IPK Benefit C3 Pendidikan Benefit C4 Umur Cost C5 Penampilan Benefit

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1582
Dari tabel kriteria diatas digunakan untuk mencari nilai perbandingan dari setiap alternatif :
Tabel 3. Tabel Bobot Bilangan fuzzy Nilai Kurang Baik (B) 1 Cukup (C) 2 Baik (B) 3 Sangat Baik (SB) 4
Berdasarkan kriteria dan rengking kecocokan setiap alternative pada setiap kriteria yang sudah ditentukan. Dan kriteria yang di gunakan sebagai berikut :
Tabel 4. Kriteria Pengalaman Pengalaman (C1) Keterangan Nilai 0 Tahun – 1 Tahun Kurang Baik 1 1 Tahun – 2 Tahun Cukup 2 2 Tahun – 3 Tahun Baik 3 3 Tahun – 4 Tahun Sangat Baik 4 Pengalaman (C1) Keterangan Nilai
Kriteria Pengalaman akan dijabarkan menggunakan nilai bobot seperti pada tabel yang diatas
Tabel 5. Kriteria IPK IPK(C2) Keterangan Nilai 1 – 1,99 Kurang Baik 1 2 – 2,99 Cukup 2 3 – 3,99 Baik 3 4 Sangat Baik 4 Tabel 6. Kriteria Pendidikan Pendidikan(C3) Keterangan Nilai SMA Kurang Baik 1 D1 Cukup 2 D3 Baik 3 S1 Sangat baik 4 Tabel 7. Kriteria Umur Umur(C3) Keterangan Nilai 51-60 Kurang Baik 1 41-50 Cukup 2 31-40 Baik 3 20-30 Sangat baik 4 Tabel 8. Kriteria Penampilan Penampilan(C4) Nilai Kurang Baik 1 Cukup 2 Baik 3 Sangat Baik 4
Dari data alternative yang sudah dimulai, langkah selanjutnya dilakukan perhitungan penerapan metode AHP dan MABAC setiap kriteria berikut:

## 3.1 Penerapan AHP dan MABAC
Berikut ini merupakan data alternatif (data Calon Audit ) serta kriteria yang di  gunakan dalam mengikuti  penyeleksian dalam perekrutan Audit PT. Mahkota Group.Tbk

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1582
Tabel 9. Alternatif
A Kriteria No P IPK PT U PN 1 A 1 2 Tahun 3,21 S1 42 Cukup 2 A 2 2 Tahun 3,55 S1 32 Cukup 3 A 3 1 Tahun 3,22 S1 45 Cukup 4 A 4 3 Tahun 3,7 S1 23 Baik 5 A 5 1 Tahun 3,12 S1 41 Sangat Baik 6 A 6 0 Tahun 2,89 D1 34 Cukup 7 A 7 3 Tahun 3,25 S1 30 Cukup 8 A 8 0 Tahun 2,78 D3 23 Baik 9 A 9 0 Tahun 2,89 D3 21 Cukup 10 A 10 2 Tahun 3,5 S1 25 Sangat Baik 11 A 11 3 Tahun 3,68 S1 28 Baik 12 A 12 3 Tahun 3,88 S1 30 Cukup 13 A 13 3 Tahun 3,68 S1 27 Baik 14 A 14 1 Tahun 3,6 S1 25 Cukup 15 A 1 0 Tahun 2,79 D3 22 Baik

## 1. Menentukan Prioritas Kriteria
Langkah-langkah yang harus dilakukan dalam menentukan prioritas kriteria, menggunakan metode AHP. Sebagai berikut: a. Membuat  matriks  perbandingan  berpasangan  pada  kriteria-kriteria  perekrutan  Audit.  Tahap  pertama  dilakukan penilaian perbandingan antara satu kriteria dengan kriteria lain berdasarkan tingkat kepentingan, dapat dilihat pada tabel diatas.
Tabel 10. Perbandingan untuk Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 5 1 1 5 C2 1/5 1 5 5 1 C3 1 1/5 1 5 1 C4 1 1/5 1/5 1 1 C5 1/5 1 1 1 1
Nilai pada tabel di atas di nilai dari perbandingan setiap kriteria satu ke kriteria yang lain. Dan dilihat kriteria yang paling tinggi diantara kriteria yang lain.
b. Matriks yang telah di sederhanakan
Tabel 11. Matriks perbandingan untuk kriteria yang sudah di sederhanakan
C1 C2 C3 C4 C5 C1 1,000 5,000 1,000 1,000 5,000 C2 0,200 1,000 5,000 5,000 1,000 C3 1,000 0,200 1,000 5,000 1,000 C4 1,000 0,200 0,200 1,000 1,000 C5 0,200 1,000 1,000 1,000 1,000 ∑ 𝐾𝑜𝑙𝑜𝑚 2,400 7,200 7,200 8,000 8,000
c. Membuat matriks untuk kriteria yang dinormalkan
Pada  setiap  kolom  dibagi  dengan  jumlah  total  kolom  yang  bersangkutan,  dan  akan  diperoleh  bobot  relatif  yang dinormalkan. Berikut perhitungan bobot relatif yang dinormalkan:
1,000 : 2,400 = 0,417
0,200 : 2,400 = 0.083 1,000 : 2,400 = 0,417 1,000 : 2,400 = 0,417 0,200 : 2,400 =0,083
5,000 : 7,200 = 0,694 1,000 : 7,200 = 0,139 0,200 : 7,200 = 0,028 0,200 : 7,200 = 0,028 1,000 : 7,200 = 0,139 1,000 : 7,200 = 0,139 5,000 : 7,200 = 0,694 1,000 : 7,200 = 0,139 0,200 : 7,200 = 0,028 1,000 : 7,200 = 0,139 1,000 : 8,000 = 0,125 5,000 : 8,000 = 0,625

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1582
5,000 : 8,000 = 0,625 1,000 : 8,000 = 0,125
1,000 : 8,000 = 0,125 5,000 : 8,000 = 0,625
1,000 : 8,000 = 0,125
1,000 : 8,000 = 0,125 1,000 : 8,000 = 0,125 1,000 : 8,000 = 0,125
Dari hasil perhitungan di atas, maka dibuat matriks untuk kriteria yang telah dinormalkan dari setiap kolom dan baris. Bisa dilihat pada tabel 12.
Tabel 12. Matriks untuk kriteria yang dinormalkan C1 C2 C3 C4 C5 C1 0,417 0,694 0,139 0,125 0,625 C2 0,083 0,139 0,694 0,625 0,125 C3 0,417 0,028 0,139 0,625 0,125 C4 0,417 0,028 0,028 0,125 0,125 C5 0,083 0,139 0,139 0,125 0,125 Tabel 13. Matriks perbandingan untuk kriteria yang di normalkan C1 C2 C3 C4 C5 ∑ Baris Eigen Vektor C1 0,417 0,694 0,139 0,125 0,625 2,000 0,400 C2 0,083 0,139 0,694 0,625 0,125 1,667 0,333 C3 0,417 0,028 0,139 0,625 0,125 1,333 0,267 C4 0,417 0,028 0,028 0,125 0,125 0,722 0,144 C5 0,083 0,139 0,139 0,125 0,125 0,611 0,122
d. Mencari nilai maksimum
Dimana ∑ kolom dikali dengan bobot, beikut perhitungan: λ maks = (2,000/0,400) + (1,667/0,333) + (1,333/0,267) + (0,722/0,144) + (0,611/0,122)/5 = 25/5 = 5 CI = ( λ maks-n)/n-1 = (5-5) /5-1 = 0 CR       = CI / R1 = 0 / 0,122 = 0 Data penilaian kriteria yang digunakan dapat dari hasil riset oleh HRD PT. Mahkota Group, Tbk. Dengan data tersebut dapat diselesaikan dengan perbandingan yang telah di peroleh sehingga memudahkan pimpinan mendapatkan keputusan yang tepat.
Penyelesaian digunakan dengan metode MABAC ( Multi-Attributive Border Approximation area Comparison ). Sebagai berikut:
1. Membentuk Matriks Keputusan Awal (X) Berdasarkan tabel data alternative yang telah di uraikan pada tabel 4.6, berikut matriks keputusan awal (X):
X =
[ 2 3 4 1 2 2 3 4 3 2 1 3 4 2 2 3 3 4 4 3 1 3 4 2 4 1 2 2 3 2 3 3 4 4 2 1 2 3 4 3 1 2 3 4 2 2 3 4 4 4 3 3 4 4 3 3 3 4 4 2 3 3 4 4 3 1 3 4 4 2 1 2 3 4 3] 2. Normalisasi Matriks Keputusan Awal (X) Dari  hasil  matrik  di  atas  kemudian  di  Normalisasikan  dengan  cara  setiap  kolom  dibuat  nilai  maximal  dan  nilai minimal.
Nilai Max dan Min Masing-masing kriteria:

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1582
Max C1 = 3 ; Min C1 = 1 Max C2 = 3 ; Min C2 = 2 Max C3 = 4 ; Min C3 = 2 Max C4 = 4 ; Min C4 = 2 Max C5 = 4 ; Min C5 = 2 Menentukan  nilai  normalisasi  matriks  keputusan,  dengan  kriteria  Pengalaman,  IPK,  Pendidikan,  dan  penampilan seluruh kriteria tersebut adalah jenis kriteria benefit , sedangkan umur jenis kriteria cost : Alternatif 1 (A1): t 1,1 = 2−1 3−1 = 0,50 t 1,2 = 3−2 3−2 = 1,00 t 1,3 = 4−2 4−2 = 1,00 t 1,4 = 2−4 2−4 = 1,00 t 1,5 = 2−2 4−2 = 0,00
3. Perhitungan Elemen Matriks Tertimbang (V) (Calculation of weighted matrix (V) elements) Berikut rumus mencari nilai elemen bobot matriks tertimbang v ij = (w i * t ij )+ w i Alternatif 1 (A1): v 1,1 = ( 0,400 * 0,500) + 0,400 = 0,60 v 1,2 = ( 0,333 * 1,00  ) + 0,333 = 0,67 v 1,3 = ( 0,267 * 1,00  ) + 0,267 = 0,53 v 1,4 = ( 0,144 * 1,00  ) + 0,144 = 0,29 v 1,5 = ( 0,122 * 0,00  ) + 0,122 = 0,12 Berikut Matriks Normalisasi X:
V = [ 0,60 0,67 0,53 0,29 0,12
0,60 0,67 0,53 0,22 0,12 0,40 0,67 0,53 0,29 0,12 0,80 0,67 0,53 0,14 0,18 0,40 0,67 0,53 0,29 0,24 0,40 0,33 0,27 0,22 0,12 0,80 0,67 0,53 0,14 0,12 0,40 0,33 0,40 0,14 0,18 0,40 0,33 0,40 0,14 0,12 0,60 0,67 0,53 0,14 0,24 0,80 0,67 0,53 0,14 0,18 0,80 0,67 0,53 0,14 0,12 0,80 0,67 0,53 0,14 0,18 0,40 0,67 0,53 0,14 0,12
0,40 0,33 0,40 0,14 0,18]
4. Matriks Area Perkiraan Batas (G) (Determination of border approcimate area matriks (G)) Kriteria Pengalaman (C1)
G C1 = 0,60 * 0,60 * 0,40 * 0,80 * 0,40 * 0,40 * 0,80 * 0,40 * 0,40 * 0,60 * 0,80
*0,80 * 0,80 * 0,40 * 0,40 G C1 = 0,000116 1/15
G C1 = 0,5465 Kriteria IPK (C2) G C2 = 0,67 * 0,67 * 0,67 * 0,67 * 0,67 * 0,33 * 0,67 * 0,33 * 0,33 * 0,67 * 0,67 * 0,67 * 0,67 * 0,67 * 0,33 G C2 = 0,000141 1/15
G C2 = 0,5375 Kriteria Pendidikan (C3) G C3 = 0,53 * 0,53 * 0,53 * 0,53 * 0,53 * 0,27 * 0,53 * 0,40  * 0,40 * 0,53 * 0,53 *0,53 * 0,53 * 0,53 * 0,40 G C3 = 0,000000 1/15
G C3 = 0,4641 Kriteria Umur (C4) G C4 = 0,29 * 0,22 * 0,29 * 0,14 * 0,29 * 0,22 * 0,14 * 0,14  * 0,14 * 0,14 * 0,14 *0,14 * 0,14 * 0,14 * 0,14

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1582
G C4 = 0,000000 1/15
G C4 = 0,1600 Kriteria Penampilan (C5) G C5 = 0,12 * 0,12 * 0,12 * 0,18 * 0,24 * 0,12 * 0,12 * 0,18  * 0,12 * 0,24 * 0,18 * 0,12 * 0,18 * 0,12 * 0,18 G C5 = 0,000000 1/15 G C5 = 0,1395
Tabel 14. Nilai Perkiraan Batas G C1 C2 C3 C4 C5 G 0,5465 0,5375 0,4641 0,1600 0,1395
5. Perhitungan elemen matriks jarak alternatif dari daerah perkiraan perbatasan ( Q) ( Calculation of matrix of alternative distance from the border approximate area (Q)) Alternatif 1 (A1): q 1,1 = ( 0,60 – 0,5465 ) = 0,0535 q 1,2 = ( 0,67 – 0,5375 ) = 0,1285 q 1,3 = ( 0,53 – 0,4641 ) = 0,0699 q 1,4 = ( 0,29 – 0,1600 ) = 0,1280 q 1,5 = ( 0,29 – 0,1395 ) = -0,0175 Alternatif 2 (A2): q 2,1 = ( 0,60 – 0,5465 ) = 0,0535 q 2,2 = ( 0,67 – 0,5375 ) = 0,1285 q 2,3 = ( 0,53 – 0,4641 ) = 0,0699 q 2,4 = ( 0,29 – 0,1600 ) = 0,0506 q 2,5 = ( 0,12 – 0,1395 ) = -0,0175
Berikut Matrik Normalisasi X:
Q = [ 0,0535 0,1285 0,0699 0,1280 −0,0175 0,0535 0,1285 0,0699 0,0560 −0,0175 −0,1465 0,1285 0,0699 0,1280 −0,0175 0,2535 0,1285 0,0699 −0,0160 0,0435 −0,1465 0,1285 0,0699 0,1280 0,1045 −0,1465 −0,2045 −0,1971 0,0560 −0,0175 0,2535 0,1285 0,0699 −0,0160 −0,0175 −0,1465 −0,2045 −0,0636 −0,0160 0,0435 −0,1465 −0,2045 −0,0636 −0,0160 −0,0175 0,0535 0,1285 0,0699 −0,0160 0,1045 0,2535 0,1285 0,0699 −0,0160 0,0435 0,2535 0,1285 0,0699 −0,0160 −0,0175 0,2535 0,1285 0,0699 −0,0160 0,0435 −0,1465 0,1285 0,0699 −0,0160 −0,0175 −0,1465 −0,2045 −0,0636 −0,0160 0,0435 ]
6. Perengkingan Alternative ( Rangking alternatives ) ( S ) S1 = 0,0535 + 0,1285 + 0,0699 + 0,1280 + (-0,0175) S1 = 0,3624 S2 = 0,0535 + 0,1285 + 0,0699 + 0,0560 + (-0,0175) S2 = 0,290 S3 = (-0,1465) + 0,1285 + 0,0699 + 0,1280 + (-0,0175) S3 = 0,1624 S4 = 0,2535 + 0,1285 + 0,0699 + (-0,0160) + 0,0435 S4 = 0,4794 S5 = (-0,1465) + 0,1285 + 0,0699 + 0,1280 + 0,1045 S5 = 0,2844 S6 = (-0,1465) + (0,2045) + (-0,1917) + 0,0560 + (-0,0175) S6 = -0,5096 S7 = 0,2535 + 0,1285 + 0,0699 + (-0,0160) + (-0,0175) S7 = 0,4184 S8 = (-0,1465) + (-0,2045) + (-0,0636) + (-0,0160) + 0,0435 S8 = -0,3871 S9 = (-0,1465) + (-0,2045) + (-0,0636) + (-0,0160) + (-0,0175)

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1582
S9 = -0,4481 S10 = 0,0535 + 0,1285 + 0,0699 + (-0,0160) + 0,1045 S10 = 0,3404 S11 = 0,2535 + 0,1285 + 0,0699 + (-0,0160) + 0,0435 S11 = 0,4794 S12 = 0,2535 + 0,1285 + 0,0699 + (-0,0160) + (-0,0175) S12 = 0,4185 S13 = 0,2535 + 0,1285 + 0,0699 + (-0,0160) + 0,0435 S13 = 0,4794 S14 = (-0,1465) + 0,1285 + 0,0699 + (-0,0160) + (-0,0175) S14 = -0,0184 S15 = (-0,1465) + (-0,2045) + (-0,0636) + (-0,0160) + 0,0435 S15 = -0,3871
Tabel 15. Hasil Perengkingan No Nama Calon Internal Audit Officer Q → S Rank 1. D 0,4794 1 2. K 0,4794 1 3. M 0,4794 1 4. G 0,4184 2 5. L 0,4184 2 6. A 0,3624 3 7. J 0,3404 4 8. B 0,2904 5 9. E 0,2844 6 10. C 0,1624 7 11. N 0,0184 8 12. F -0,5096 9 13. I -0,4481 10 14. H -0,3871 11 15. O -0,3871 11
Berdasarkan tabel diatas maka yang terpilih menjadi Internal Audit Officer pada PT. Mahkota Group, Tbk adalah : Husna, Tinah, Evilina Saragih.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan dari penelitian disimpulkan prosedur yang dilakukan dalam perekrutan Internal Audit Officer lebih objektif jika dilakukan dengan menggunakan sistem pengukung keputusan dikarenakan sudah memiliki kriteria-kriteria tertentu yang  dimiliki  pihak  perusahaan.  Kombinasi  metode Analytic  Hierarchy  Proses (AHP)  dan Multi-Attribute  Border Approximation Area Comparison (MABAC) dinilai dapat menyelesaikan permasalahan dalam perekrutan Internal Audit Officer .

## REFERENCES
[1] Khoiriah, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” J. Sist. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 33–37, 2013.
[2] B. Rianto, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ) Studi Kasus : RB . Nilam Sari Tembilahan,” vol. 2, no. 2, pp. 29–38, 2016.
[3] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[4] S. Wahyuningsih, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penilaian Kinerja Pegawai Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process ( Ahp ) Pada RSUD Serang,” no. 1, pp. 33–37, 2014.
[5] L.  Pangkalpinang  and  H.  Magdalena,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK  MENENTUKAN  MAHASISWA LULUSAN TERBAIK DI PERGURUAN TINGGI ( STUDI KASUS STMIK ATMA,” vol. 2012, no. Sentika, 2012.
[6] J. M. Informasi and V. No,  “MABAC: Pemilihan Penerima Bantuan Rastra Menggunakan Metode Multi- Attributive Border Approximation Area Comparison,” vol. 3, no. 1, pp. 41–52, 2018.
[7] M. S. Hartoko and S. E. Mm, “Rekrutmen Calon Karyawan Tetap ( Studi Kasus Politeknik LP3I Jakarta Kampus Pasar Minggu ),” vol. 4, no. 2, pp. 122–127, 2016.
[8] M. A. Prawira, I. Noor, F. Nurani, J. A. Publik, F. I. Administrasi, and U. Brawijaya, “Inovasi Layanan (Studi Kasus Call Center SPGDT 119 sebagai Layanan Gawat Darurat pada Dinas Kesehatan Provinisi DKI Jakarta),” J. Adm. Publik , vol. 2, no. 4, pp. 715–721, 2014.
[9] L. D. Hermawan and M. Imrona, “IMPLEMENTASI METODE ENTROPY DAN ORESTE PADA REKRUITASI,” vol. 1, no. 1, pp. 711–718, 2014.

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin DOI 10.47065/tin.v2i12.1582
[10]  I. H. Firdaus et al. , “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN KARYAWAN TERBAIK,” vol. 2016, no. Sentika, pp. 18–19, 2016.
[11]  N.  Ndruru,  M.  Mesran,  F.  T.  Waruwu,  and  D.  P.  Utomo,  “Penerapan  Metode  MABAC  Untuk  Mendukung  Pengambilan Keputusan Pemilihan Kepala Cabang Pada PT . Cefa Indonesia Sejahtera Lestari,” RESOLUSI  Rekayasa Tek. Inform. dan Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 36–49, 2020.
[12]  R. K. Hondro, “MABAC: Pemilihan Penerima Bantuan Rastra Menggunakan Metode MultiAttributive Border Approximation Area Comparison,” J. Mahajana Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 41–52, 2018.
[13]  R. K. Ndruru and D. P. Utomo,  “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Generik Anggota Polri Di Polda Sumatera Utara Menggunakan Metode MABAC & Entropy,” Konf. Nas. Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 4, pp. 303–310, 2020.