## IMPLEMENTASI METODE AHP DAN TOPSIS UNTUK PENILAIAN KARYAWAN BARU DI CV. ORIGINALITY GROUP BERBASIS WEB
Ruslin Samsaudin, Yosep Agus Pranoto, Mira Orisa Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
Samsaudinruslin86@gmail.com

## ABSTRAK
Penilaian kinerja karyawan ialah evaluasi kinerja dari karyawan atau penilaian karyawan, keterampilan dan kemampuan,  dan  melihat  perkembangan  dari  karyawan.  Kegiatan  ini  perlu  dilakukan  setiap  perusahaan  agar bisa mengevaluasi kinerja dan untuk meningkatkan produktivitas dari karyawan. Permasalahan yang timbul dari proses  penilaian  adalah  bagaimana  menghasilkan  penilaian  karyawan  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang  ada dengan  mengerjakan  penilaiannya  menggunakan  beberapa  metode.  Maka  dari  itu  peneliti i menggunakan beberapa metode dalam penilaian, sehingga dapat menetapkan metode yang cocok dengan tingkat akurasi yang lebih  baik  dalam  pengambilan  keputusan  penilaian.  Dari  kasus  di  atas  maka  penulis  berkeinginan  membuat suatu  sistem  pendukung  keputusan  penilaian  karyawan  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  ada.  Aplikasi  yang dirancang  ini  menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS.  Kelemahan  dari  metode  TOPSIS  adalah  memerlukan bobot  pada  proses  perangkingannya.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan  penggabungan  metode  lain  dengan metode AHP untuk mendapatkan hasil yang lebih efektif. Kombinasi metode AHP dan TOPSIS dipilih karena metode AHP didasarkan pada keunggulan matriks pembanding dan dapat melakukan analisis konsistensi. Hasil pengujian akurasi Dapat disimpulkan untuk metode A AHP-TOPSIS pada penialaian karyawan dengan uji akurasi confusion matrix nilai yang sesuai terdapat 8 (TP), untuk nilai klasifikasi yang salah adalah 2 (FP), nilai dari FN adalah  0  dan  untuk  nilai  TN  yaitu  0  sehingga  didapatkan  nilai  akurasi  dari  hasil  perhitungan  yaitu  80% Accuracy .  Sedangkan  untuk  pengujian  fungsionalitas  pada  aplikasi  implementasi  metode  AHP  dan  TOPSIS untuk seleksi calon karyawan baru pada CV. Originality Group dapat dijalankan dengan baik pada browser web. Berdasarkan hasil pengujian aplikasi dengan menggunakan 2 browser yang berbeda, semua tampilan dan fungsi aplikasi dapat berjalan 100% pada 2 browser yaitu, Microsoft Edge Version 91.0.864.54 ( Official build ) (64-bit) dan Google Chrome Versi 91.0.4472.114 (Build Resmi) (64 bit)
Kata Kunci : AHP-TOPSIS, Seleksi, Sistem Pendukung Keputusan, Karyawan

## 1. PENDAHULUAN
Karyawan n ialah  tenaga  kerja  yang  melakukan pekerjaan pada setiap bentuk usaha (perusahaan) atau perorangan  untuk  melakukan  operasional  tempat kerjanya  dengan  balas  jasa  berupa  uang.  Setiap perusahaan,  sumber  daya  manusia  ialah  assets  yang sangat penting. Adanya skill dan keahlian yang bagus dari  sumber  dayaa  manusia  yang  dipunyai,  maka perusahaan akan  dapat  mengalamii  kemajuan.  Untuk memotivasi  kinerja  karyawannya,  CV  Originality Group  melakukan  penilaian  karyawan.  Manajer melakukan  penilaian  karyawan  perusahaan  dari sebagian  kriteria.  Kriteria  yaang  digunakan  dalam penilaian karyawan yaitu, sikap dan perilaku, disiplin dan  bertanggung  jawab,  pengalaman  kerja,  keahlian, usia.
Permasalahan yang timbul dari proses penilaian adalah  bagaimana  menghasilkan  penilaian  karyawan terbaik  berdasarkan  kriteria  yang  ada  dengan mengerjakan  penilaiannya  menggunakan  beberapa metode. Maka dari itu peneliti i menggunakan beberapa  metode  dalam  penilaian,  sehingga  dapat menetapkan  metode  yang  cocok  dengan  tingkat akurasi  yang  lebih  baik  dalam  pengambilan keputusan penilaian.
Penilaian  kinerja  karyawan  ialah  evaluasi kinerja  dari  karyawan  atau  penilaian  karyawan, keterampilan dan kemampuan, dan melihat perkembangan  dari  karyawan.  Kegiatan  ini  perlu dilakukan  setiap  perusahaan  agar  bisa  mengevaluasi kinerja  dan  untuk  meningkatkan  produktivitas  dari karyawan.
Dari  kasus  di  atas  maka  penulis  berkeinginan membuat suatu sistem pendukung keputusan penilaian  karyawan  baru  yang  sesuai  dengan  kriteria yang  ada.  Aplikasi  yang  dirancang  ini menggunakan AHP  dan  TOPSIS.  Kelemahan  dari  metode  TOPSIS adalah memerlukan bobot pada proses perangkingannya.  Oleh  karena  itu,  perlu  dilakukan penggabungan  metode  lain  dengan  metode  AHP untuk  mendapatkan  hasil  yang  lebih  efektif. Kombinasi  metode  AHP  dan  TOPSIS  dipilih  karena metode  AHP  didasarkan  pada  keunggulan  matriks pembanding dan dapat melakukan analisis konsistensi. Dengan melakukan penggabungan metode  AHP,  serta  TOPSIS  diharapkan  dapat menghasilkan  rekomendasi  yang  lebih  baik.  Sistem pendukung  keputusan  penilaian  karyawan  baru  ini akan  secara  otomatis  memberikan  rekomendasi
karyawan  dengan  nilai  tinggi  berdasarkan  kriteria yang ada.
Keunggulan  dari  aplikasi  yang  telah  dibuat adalah  dapat  memudahkan  dalam  pengambilan keputusan  untuk  mengevaluasi  kinerja  karyawan untuk  meningkatkan  produktivitas  karyawan  agar perusahaan dapat mengalami kemajuan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Achmad  Sidik  (2021)  pada  penelitian  dengan judul  “Implementasi  AHP  TOPSIS  Alternatif Penentuan  Jabatan  di  STMIK  GLOBAL”.  Tujuan penelitian  ini  yaitu  dalam  penentuan  jabatan terdapat beberapa  kriteria  yang  digunakan  yaitu  kriteria tingkat  pendidikan,  masa  kerja,  linieritas,  publikasi per tahun, Toelf.  Konsepnya  adalah membandingkan kompetensi  individu  dengan  kompetensi  pekerjaan sehingga terlihat perbedaan kompetensi (disebut juga gap),  semakin  kecil  hasilnya  maka  semakin  tinggi bobot  nilai  yang  artinya  semakin  besar  peluang seseorang untuk menduduki posisi tersebut.
Silvi  Dwi  Megafani  (2021)  pada  penelitian dengan  judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Perekrutan Anggota Baru Resimen Mahasiswa Di Itn Malang  Menggunakan  Kombinasi  Metode  Ahp  Dan Topsis”. Tujuan penelitian ini yaitu sistem pendukung  keputusan  penerimaan  anggota  Menwa baru  menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS. Metode  AHP  ini  digunakan  pada  proses  awal  yaitu menentukan  bobot  dari  setiap  kriteria  dan  langkah selanjutnya  menggunakan  metode  TOPSIS  yang digunakan  untuk  menentukan  nilai  dari  tiap  calon anggota untuk melakukan proses perangkingan

## 2.2. Gambaran Umum Perusahaan
CV.  Originality  Group  Di  mulai  pada  tahun 2011  di  Yogyakarta,  perusahaan  yang  bergerak  di bidang  industri  konveksi  atau  garment  ini  terus tumbuh  dan  berkembang,  hingga  pada  saat  ini  kami berpindah  lokasi  dan  terpusat  di  Pa,  Jawa  Tengah, Indonesia  mulai  tahun  2016.  Strategi  pertumbuhan kami  di  bangun  di  atas  janji  untuk  memberikan produk  berkualitas  dan  layanan  unggulan  dengan harga yang terbaik. Perusahaan kami mengolah bahan baku  yang  berupa  kain  menjadi  pakai  jadi,  seap proses  kami  kerjakan  sendiri  mulai  dari  memotong, menyablon,  membordir,  menjahit,  hingga  finishing dan  siap  untuk  di  pakai  pelanggan.  Visi  perusahaan adalah  menjadi  produsen  pakaian  jadi  yang  terbaik dalam  hal  kualitas  produk  dan  layanan  di  industri lokal  maupun  internasional.  Misi  perusahaan  adalah menjadi  mitra  anda  untuk  pemenuhan  kebutuhan pakaian  jadi  berkualitas  nggi  di  pasar  lokal  maupun internasional. (sumber data: wawancara).

## 2.3. Analytic Hierarchy Process (AHP)
Salah satu metode yang populer yang digunakan dalam  melakukan  rekomendasi  sebuah  keputusan adalah metode  AHP  yang mana metode  ini  memiliki prinsip  agar  dapat  melakukan  perbaikan  dari  metode yang telah ada sebelumnya. Adapun komponen utama yang  dimiliki  AHP  ini  adalah  merupakan  suatu hierarki  fungsional  dengan  masukan  berupa  persepsi yang dimiliki manusia. (Permadi, 1992).

## 2.4. Metode TOPSIS
TOPSIS  adalah  metode  pengambilan  keputusan multikriteria  yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh Kwangsun  Yoon  dan  Hwang  Ching-Lai  (Ayrafedi, 2009). Classification  dari  method  TOPSIS  adalah kategori  Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM) yaitu  teknik  pengambilan  keputusan  dari  beberapa pilihan  alternatif  yang  ada,  khususnya Multi  Criteria Decision Making (MCDM). TOPSIS bertujuan untuk menentukan  solusi  ideal  positive  and  negative  dan solusi ideal negative. Dalam TOPSIS, alternatif yang bik ialah yang sangat dekat dengan solusi ideal positif dan  sangat  jauh  dari  solusi  ideal  negatif  (Himmah dkk, 2009).

## 2.5. Penilaian
Penilaian  atau  assessment  merupakan  unsur penting  dalam  pengendalian  pendidikan.  Penilaian atau assessment sebagai  kegiatan  menafsirkan  data hasil pengukuran berdasarkan kriteria maupun aturan - aturan tertentu (Widoyoko, 2014: 30).

## 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN
3.1. Analisa Sistem
Analisis  sistem  yang  ada  pada  perancangan berisi kebutuhan fungsional, kebutuhan non- fungsional, dan analisis pengguna.

## 3.2. Kebutuhan Fungsional
Kebutuhan fungsional menggambarkan proses  kegiatan  yang  akan  diterapkan  dalam sebuah sistem. Pada sistem seleksi calon karyawan baru  ini  memiliki  kebutuhan  fungsional  sebagai berikut:
1. Sistem memiliki fasilitas login dengan memasukkan username dan password.
2. Sistem  mampu  menginputkan  data  calon karyawan baru yang akan diproses.
3. Sistem  mampu  melakukan  proses  AHP  dan TOPSIS.
4. Sistem  mampu  memberikan  hasil  dari  proses AHP  dan  TOPSIS  penilaian  karyawan  baru dalam bentuk report .

## 3.3. Kebutuhan Non Fungsional
Adapun  beberapa  kebutuhan  fungsional pada  sistem  seleksi  karyawan  baru  ini  memiliki kebutuhan non fungsional sebagai berikut adalah:
1. Perangkat Keras (Hardware):
a. Laptop
2. Perangkat Lunak (Software):
a. Visual Studio Code
b. XAMPP
c. Web Browser
3.4. Flowchart
a. Flowchart Kombinasi metode AHP dan Topsis
Flowchart adalah  suatu  bagan  dengan  simbol- simbol  tertentu  yang  menggambarkan  urutan  proses secara  mendetail  dan  hubungan  antara  suatu  proses (intruksi)  dengan  proses  lainnya  dalam  suatu program.
Gambar 1. Flowchart kombinasi metode AHP dan TOPSIS Penjelasan:
Pada gambar 1 adalah Diagram alir perhitungan dari kombinasi metode AHP dengan TOPSIS dimana langkah  awal  yaitu  membuat  matriks  perbandingan berpasangan  kemudian  kita  lakukan  normalisasi matriks, setelah matriks ternormalisasi kita menghitung  bobot  dari  setiap  kriteria,  kemudian menghitung nilai konsistensi (CR) jika nilai CR < 0.1 maka bobot kriteria ternomalisasi jika tidak maka kita harus mengulang dari langkah awal kemudian setelah kita mendapatakan nilai  yang  konsisten  pada metode AHP  selanjutnya  kita  lakukan  nomarlisasi  matriks keputusan  data  karyawan  baru  kemudian  kita menghitung  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal negatif,  kemudian  menghitung  jarak  tiap  alternatif dari  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif, setelah  itu  kita  akan  mendapatakan  nilai  preferensi yang  nantinya  bisa  kita  tentukan  ranking  dari  tiap nilai yang diperoleh
b. Flowchart Sistem Flowchart sistem  menjelaskan  alur  dari system yang  dibuat.  Mulai  dari  melakukan login dengan menginputkan username dan password,  login akan dicek dahulu apakah username dan password yang di inputkan sudah  benar.  Jika  benar  maka  admin  akan akan  masuk  ke  halaman menu  admin ,  namun  jika salah admin akan  tetap  di  halaman login . Flowchart penghitugan  AHP  membaca  data  karyawan  baru dalam database .  Data  karyawan  baru  menampung data yang dibutuhkan yang sesuai kriteria. Selanjutnya pengambilan data bobot tiap tiap kriteria yang  didapat  pada database .  Kemudian  proses normalisasi data  sesuai  dengan  kriteria  yaitu  (cost atau benefit ).  Setelah  data  dinormalisasi  didapatkan, maka dilakukan perhitungan sehingga hasil akhir dari tiap-tiap  alternatif.  Kemudian  perhitungan Technique for  Order  of  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution (TOPSIS)  menentukan  solusi  ideal  yaitu terdapat ideal positif dan ideal negatif dan berikutnya menentukan  jarak  antara alternatif dengan  solusi ideal  (ideal  positif  dan  ideal  negatif).  Langkah berikutnya  adalah  menentukan  nilai preferensi pada setiap  alternatif  yang  kemudian  akan  dirankingkan dari yang terbesar sampai terkecil, untuk melihat nilai dari  tiap  karyawan  baru.  Apabila  proses  yang dilakukan  admin  sudah  selesai,  admin  dapat logout dan proses selesai. Untuk flowchart dapat dilihat pada gambar 2

## 3.5. Kriteria Penilaian Karyawan Baru
Metode  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP) digunakan  untuk  menstrukturisasi  permasalahan keputusan  menjadi  bentuk  hirarki  dan  menghitung bobot dari masingmasing faktor dan aktor, Sedangkan Technique  for  Order  of  Preference  by  Similarity  to Ideal Solution (TOPSIS) digunakan untuk menghitung  ranking  dari  solusi  alternatif  pada Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  yaitu  memilih solusi  alternatif  terbaik  berdasarkan  jarak  terdekat dari solusi ideal positif.
Penilaian  karyawan  baru  yang  harus  memenuhi kriteria sebagai berikut:

## Tabel 1. Kriteria calon karyawan baru
No Kriteria
1. Sikap dan Perilaku
2. Displin & bertanggung jawab
3. Pengalaman kerja
4. Skill dan Keahlian
5. Usia

## 3.6. Tabel Bobot
Adapun  bobot  yang  digunakan  untuk  kriteria dalam  penelitian  ini  adalah  seperti  pada  tabel  3.2 berikut.
Tabel 2. bobot kriteria No Nama Kriteria Nilai Kriteria Bobot kriteria Keterangan 1 Sikap dan Perilaku Sangat Baik 4 Calon karyawan dengan sikap jujur, rajin dan berperilaku dengan sangat baik Baik 3 Calon karyawan dengan sikap jujur, rajin dan berperilaku dengan baik
Cukup Baik 2 Calon karyawan dengan sikap jujur, rajin dan berperilaku dengan cukup baik Kurang 1 Calon karyawan dengan sikap kurang jujur, rajin dan berperilaku baik 2 Displin & bertangg ung jawab Sangat Baik 4 Calon karyawan dengan memanajemen waktu dengan sangat baik dan
bertanggung jawab Baik 3 Calon karyawan dengan memanajemen waktu dengan baik dan bertanggung jawab Cukup Baik 2 Calon karyawan dengan memanajemen waktu dengan cukup baik dan bertanggung jawab Kurang 1 Calon karyawan dengan memanajemen waktu dengan kurang baik dan bertanggung jawab 3 Pengala man kerja Sangat Baik 4 Pengalaman kerja diatas 3 tahun Baik 3 Pengalaman kerja diatas
Cukup Baik 2 Pengalaman kerja diatas 1 tahun Kurang 1 Pengalaman kerja di bawah 1 tahun 4 Skill dan Keahlian Sangat Baik 4 Calon karyawan harus memiliki kemampuan berkomunikasi dan beradaptasi dengan sangat baik Baik 3 Calon karyawan harus memiliki kemampuan berkomunikasi dan beradaptasi dengan baik Cukup Baik 2 Calon karyawan harus memiliki kemampuan berkomunikasi dan beradaptasi dengan cukup baik Kurang 1
Calon karyawan harus memiliki kemampuan
berkomunikasi dan beradaptasi dengan kurang baik 5 Usia 20-30 tahun 4 Karyawan muda mempunyai fisik yang lebih kuat, dinamis dan kreatif Di bawah 19 tahun 3 Karyawan muda mempunyai fisik yang lebih kuat, pola berpikir belum dewasa Di atas 30 tahun 2 Karyawan tua kondisi fisiknya kurang, tetapi bekerja ulet, tanggung jawabnya besar

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman Login
Pada  bagian  ini,  admin  harus  harus  login terlebih  dahulu  agar  dapat  mengakses  sistem  seperti gambar dibawah ini.
Gambar 3. Tampilan Halaman Login

## 4.2. Halaman Dashboard
Pada  halaman  ini,  terdapat  beberapa  menu lainnya  seperti  menu  pada  saat  ini  yaitu  dashboard, data  kriteria,  data  alternatif,  analisa  data  kriteria, perankingan,  cetak  laporan  seperti  pada  gambar  4.2 dibawah ini.

## Gambar 4. Tampilan Halaman Dashboard

## 4.3. Halaman kriteria
Pada  halaman  ini,  akan  ditampilkan  kriteria calon karyawan baru.

## Gambar 5. Tampilan Halaman kriteria

## 4.4. Halaman data karyawan
Pada  halaman  ini,  akan  ditunjukkan  data alternatif atau nama-nama calon karyawan baru.
Gambar 6. Tampilan Halaman calon karyawan
4.5. Halaman perhitungan AHP-TOPSIS
Halaman ini akan menampilkan proses perhitungan AHP
Gambar 7. Tampilan Halaman perhitungan AHP-TOPSIS

## 4.6. Halaman perangkingan
Halaman  ini  menampilkan  hasil  dari  proses perhitungan AHP- TOPSIS
Gambar 8. Tampilan Halaman analisa data kriteria

## 4.7. Pengujian Fungsional
Pengujian  fungsional  sistem  dijalankan  untuk pengujian  fitur-fitur  yang  ada  pada  implementasi metode  AHP  dan  TOPSIS  untuk  seleksi  calon karyawan  baru  pada  CV.  Originality  Group.  Hasil pengujian  fungsional  sistem  ditunjukan  dalam  Tabel 3
Tabel 3. Tabel Pengujian Fungsional No Fungsi Yang Diuji Berhasil Gagal 1 Login  - 2 Halaman Dasboard  - 3 Halaman Data Kriteria  - a. Tambah Data Kriteria  - b. Edit Data Kriteria  - c. Hapus Data Kriteria  - 4 Halaman Data Alternatif  - a. Tambah Data Alternatif  - b. Edit Data Alternatif  - c. Hapus Data Alternatif  - 5 Halaman Analisa Alternatif  - a. Halaman Perangkingan  - b. Halaman Laporan  - 6 Halaman Profil  - 7 Logout  - Keterangan :   : Berhasil
 - : Gagal Berdasarkan  hasil  pungujian  fungsional  yang telah  dilakukan  mendapatkan  hasil  bahwa  semua halaman,  button  dan  laporan  pada  implementasi metode  AHP  dan  TOPSIS  untuk  seleksi  calon karyawan  baru  pada  CV.  Originality  Group  yang dibuat telah berhasil dan berjalan dengan baik

## 4.8. Pengujian Browser

## Tabel 4. Tabel Pengujian Browser
No Fungsi Yang Diuji Microsoft Edge Google Chrome 1 Login   2 Halaman Dasboard   3 Halaman Data Kriteria   a. Tambah Data Kriteria   b. Edit Data Kriteria   c. Hapus Data Kriteria   4 Halaman Data Alternatif   a. Tambah Data Alternatif   b. Edit Data Alternatif   Hapus Data Alternatif   5 Halaman Analisa Alternatif   Halaman Perangkingan   Halaman Laporan   6 Halaman Profil   7 Logout  
Keterangan :  : Berhasil
X : Gagal

## 4.9. Perhitungan Metode AHP dan TOPSIS
Berikut  ini  adalah  langka-langkah  perhitungan metode AHP dilanjut dengan TOPSIS.
1. Membuat  matrix  perbandingan  berpasangan pada kriteria
2. Menghitung  vector  eigen(bobot)  dari  setiap matriks  perbandingan  berpasangan,  berikut adalah hasil dari perhitungan menentukan bobot
Tabel 5. Matriks Perbandingan kriteria Kriteria S ik a p d a n p e r il a k u D is p li n & b e r ta n g g u n g ja w a b P e n g a la m a n k e r ja K e a h li a n U si a Sikap dan perilaku 1 2 4 7 9 Displin & bertanggung jawab 0.5 1 2 6 9 Pengalaman kerja 0.3 0.5 1 5 8 Keahlian 0.143 0.167 0.2 1 3 Usia 0.11 0.111 0.125 0.33 1 Tabel 6. Nilai Bobot Pada Kriteria. Nilai Eigen Jumlah rata- rata 0.49901 0.529412 0.546075 0.49901 0.529412 0.546075 0.49901 0.249505 0.264706 0.273038 0.249505 0.264706 0.273038 0.249505 0.124752 0.132353 0.136519 0.124752 0.132353 0.136519 0.124752 0.071287 0.044118 0.027304 0.071287 0.044118 0.027304 0.071287 0.055446 0.029412 0.017065 0.055446 0.029412 0.017065 0.055446 1 Table 7. nilai index rasio N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 RI 0 0 0.58 0.9 1.12 2.24 1.32 1.41 1.45 1.49 1.51
3. Memeriksa  konsistensi  hirarki  dengan  melihat indeks rasio, berikut adalah nilai indeks rasio
4. Hasil dari Menghitung nilai CI dan CR
Table 8. uji konsistensi CI = (lamda Max-n)/(n-1) Hasil lamda Max = 11.3009499 CI = 0.14454999 CR=CI/IR 0.09701341
Karena  nilai  CR  ≤  0,1  maka  bobot  sudah konsisten dan dapat dilanjutkan ke proses perangkingan menggunakan metode TOPSIS.
5. Proses  Perangkingan  dengan  metode  TOPSIS dengan data penilaian karyawan baru. Membuat Matriks  Keputusan  terhadap  data  penilaian karyawan baru.
Table 9. matrik keputusan NAMA S ik a p d a n p e r il a k u D is ip li n & Be r ta n g g u n g ja w a b P e n g a la m a n k e r ja K e a h li a n u si a Hadziqy Basyar Azra 4 3 3 3 4 Eka Andyas Mahesa 4 2 3 2 3 Aditya Noor Kusuma 3 3 4 3 2 Galih Ramadhan 4 2 2 3 3
Ahmad Khadziq 3 3 3 2 3 Karnoto 4 3 2 2 2 Widya Ningrum 3 3 3 2 4 Samsul Ma’arif 3 4 3 3 3 Lenyka Brona 4 2 3 2 3 Azawra Anas 3 3 3 2 3
6. Membuat  pembagi  dan  melakukan  normalisasi matriks. Table 10. pembagi dan matrik keputusan ternormalisasi PEMBAGI 11.18033989 9.055385138 9.327379053 7.745967 9.69536 Sikap dan perilaku Disiplin & Bertanggung jawab Pengalaman kerja Keahlian usia Hadziqy Basyar Azra 0.357770876 0.331294578 0.32163376 0.387298 0.412568 Eka Andyas Mahesa 0.357770876 0.220863052 0.32163376 0.258199 0.309426 Aditya Noor Kusuma 0.268328157 0.331294578 0.428845014 0.387298 0.206284 Galih Ramadhan 0.357770876 0.220863052 0.214422507 0.387298 0.309426 Ahmad Khadziq 0.268328157 0.331294578 0.32163376 0.258199 0.309426 Karnoto 0.357770876 0.331294578 0.214422507 0.258199 0.206284 Widya Ningrum 0.268328157 0.331294578 0.32163376 0.258199 0.412568 Samsul Ma’arif 0.268328157 0.441726104 0.32163376 0.387298 0.309426 Lenyka Brona 0.357770876 0.220863052 0.32163376 0.258199 0.309426 Azawra Anas 0.268328157 0.331294578 0.32163376 0.258199 0.309426
7. Menghitung  matriks  keputusan  ternormalisasi dan  terbobot  yang  di  dapat  dari  perhitungan metode topsis.
Table 11. matrik keputusan ternormalisasi terbobot NAMA Sikap dan perilaku  Disiplin & Bertanggung jawab  Pengalaman kerja  Keahlian usia Hadziqy Basyar Azra 0.160035615 0.09260301 0.059110595 0.022807 0.012583 Eka Andyas Mahesa 0.160035615 0.06173534 0.059110595 0.015204 0.009437 Aditya Noor Kusuma 0.120026711 0.09260301 0.078814127 0.022807 0.006292 Galih Ramadhan 0.160035615 0.06173534 0.039407063 0.022807 0.009437 Ahmad Khadziq 0.120026711 0.09260301 0.059110595 0.015204 0.009437 Karnoto 0.160035615 0.09260301 0.039407063 0.015204 0.006292 Widya Ningrum 0.120026711 0.09260301 0.059110595 0.015204 0.012583 Samsul Ma’arif 0.120026711 0.12347068 0.059110595 0.022807 0.009437 Lenyka Brona 0.160035615 0.06173534 0.059110595 0.015204 0.009437 Azawra Anas 0.120026711 0.09260301 0.059110595 0.015204 0.009437

## 8. Mencari solusi ideal positif dan negative.
Table 12. solusi ideal positif dan solusi ideal negatif Max 0.160035615 0.12347068 0.078814127 0.022807 0.012583 Min 0.120026711 0.06173534 0.039407063 0.015204 0.006292
9. Menentukan  jarak  solusi  ideal  posotif  dan negative,  hasil  dari  perhitungan  dapat  dilihat pada table berikut:
Table13. jarak solusi ideal positif dan negatif
D+ D- 2.268628241 Hadziqy Basyar Azra 6.803093 3.454391466 Eka Andyas Mahesa 4.077141 7.112808751 Aditya Noor Kusuma 1.231796 4.21427483 Galih Ramadhan 3.387685 3.437545107 Ahmad Khadziq 4.091355 6.863449327 Karnoto 2.236612 0.616677488 Widya Ningrum 7.144821 4.096238246 Samsul Ma’arif 3.521517 3.454391466 Lenyka Brona 4.077141 3.437545107 Azawra Anas 4.091355 10. Menghitung nilai preferensi dari setiap alternative,
Table 14. menghitung preferensi Alternatif Hasil Hadziqy Basyar Azra 0.600863039 Eka Andyas Mahesa 0.406321628 Aditya Noor Kusuma 0.498565647 Galih Ramadhan 0.357815273 Ahmad Khadziq 0.401197479 Karnoto 0.497596172 Widya Ningrum 0.404207893 Samsul Ma’arif 0.593678372 Lenyka Brona 0.406321628 Azawra Anas 0.401197479

## 4.10. Pengujian Akurasi Metode
Confusion matrix merupakan  salah  satu  metode yang  dapat  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  suatu metode pendukug keputusan. Pada dasarnya confusion  matrix  mengandung  informasi  yang membandingkan  hasil  pendukung  keputusan  yang dilakukan  oleh  sistem  dengan  hasil  pendukung keputusan yang seharusnya.
Tabel 15. Pengujian akurasi metode No nama Sikap dan perilaku Disiplin & bertanggung jawab Pengalaman kerja Keahli an usia ketera ngan 1 Hadziqy Basyar Azra Sangat Baik Baik Baik Baik 25 tahun - 30 tahun sesuai 2 Eka Andyas Mahesa Sangat Baik Cukup Baik Baik Cukup Baik 20 tahun - 24 tahun sesuai 3 Aditya Noor Kusuma Baik Baik Sangat Baik Baik 18 tahun - 20 tahun sesuai 4 Galih Ramadhan Sangat Baik Cukup Baik Cukup Baik Baik 20 tahun - 24 tahun Tidak sesuai 5 Ahmad Khadziq Baik Baik Baik Cukup Baik 20 tahun - 24 tahun sesuai
6 Karnoto
Sangat Baik Baik Cukup Baik Cukup Baik 18 tahun - 20 tahun sesuai
7 Widya Ningrum Baik Baik Baik Cukup Baik 25 tahun - 30 tahun sesuai 8 Samsul Ma’arif Baik Sangat Baik Baik Baik 20 tahun - 24 tahun sesuai 9 Lenyka Brona Lenyka Brona Sangat Baik Cukup Baik Baik Cukup Baik Tidak sesuai 10 Azawra Anas Baik Baik Baik Cukup Baik 20 tahun - 24 tahun sesuai Tabel 16. Data pengujian akurasi metode TP (True Positif) FP (False Positif) 8 2 FN (False Negatif) TN (True Negatif) 0 0 = 0.8*100% = 80%
Dapat disimpulkan bahwa metode AHP-TOPSIS pada  penialaian  karyawan  dengan  uji  akurasi confusion  matrix  nilai  yang  sesuai  terdapat  8  (TP), untuk nilai klasifikasi yang salah adalah 2 (FP), nilai dari FN adalah 0 dan untuk nilai TN yaitu 0 sehingga didapatkan  nilai  akurasi  dari  hasil  perhitungan  yaitu 80% Accuracy

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Kesimpulan  yang  dapat  diuraikan  dari  hasil pembuatan  implementasi  metode  AHP  dan  TOPSIS untuk  seleksi  calon  karyawan  baru  pada  CV. Originality Group berbasis web yaitu:
1. Berdasarkan  hasil  pengujian  fungsionalitas pada  aplikasi  implementasi  metode  AHP  dan TOPSIS  untuk  seleksi  calon  karyawan  baru pada  CV.  Originality  Group  dapat  dijalankan dengan baik pada browser web.
2. Berdasarkan  hasil  pengujian  aplikasi  dengan menggunakan  2  browser  yang  berbeda,  semua tampilan  dan  fungsi  aplikasi  dapat  berjalan 100%  pada  2  browser  yaitu, Microsoft  Edge Version  91.0.864.54  ( Official  build )  (64-bit) dan Google  Chrome Versi  91.0.4472.114 (Build Resmi) (64 bit).
3. Hasil  pengujian  akurasi i tersebut  Dapat disimpulkan metode A AHP-TOPSIS pada penialaian  karyawan  dengan  uji  akurasi confusion  matrix  nilai  yang  sesuai  terdapat  8 (TP), untuk nilai klasifikasi yang salah adalah 2 (FP), nilai dari FN adalah 0 dan untuk nilai TN yaitu  0  sehingga  didapatkan  nilai  akurasi  dari hasil perhitungan yaitu 80% Accuracy .

## 5.2. Saran
Agar  pengembangan  sistem  yang  telah  dibuat menjadi  lebih  baik  kedepannya,  maka  ada  beberapa saran yang bisa diberikan, yaitu:
1. Metode  AHP  dan  TOPSIS  bukan  satu-satunya untuk  menyelesaikan  masalah  multi  kriteria yang dapat digunakan,  direkomendasikan untuk mencoba  menggunakan  metode  penggabungan yang  lain  untuk  mendukung  keputusan  yang lebih efektif..
2. Diharapkan system dapat dikembangkan berbasis mobile/ios.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Achmad  Sidik.  (2021).  Implementasi  AHP TOPSIS  Alternatif  Penentuan  Jabatan  di STMIK  GLOBAL.  AJCSR  (Academic  Journal of  Computer  Science  Research),  Vol.  3  No.  1, Januari 2021.
[2] Deddy Kusbianto. (2019). Implementasi Metode AHP  dan  TOPSIS  untuk  Rekomendasi  Wisata Kota Batu. Diakses 20 mei 2021.
[3] Fita
Lathifatul Mu’asyaroh.
(2016). IMPLEMENTASI  ALGORITMA  GENETIKA DALAM  OPTIMASI  MODEL  AHP  DAN TOPSIS
UNTUK PENENTUAN
KELAYAKAN  PENGISIAN  BIBIT  AYAM
BROILER DI KANDANG PETERNAK. Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer (JTIIK), Vol. 3, No. 4, Desember 2016.
[4] Moh.  Zulkifli  Katili.  (2021).  Impelementasi Metode AHP-TOPSIS Dalam Sistem Pendukung Rekomendasi Mahasiswa Berprestasi. JAMBURA JOURNAL OF INFORMATICS, Vol. 3, No. 1, April 2021.
[5] Muhammad  Auva  Al-Marom.  (2021).  Sistem Penunjang  Keputusan  Rekomendasi  Kelulusan dan Pemeringkatan Santri Menggunakan Metode  AHP-TOPSIS.  Jurnal  Ilmiah  MEDIA SISFO, Vol. 15, No. 1, April 2021.
[6] Muhamad Fahrur Rozi. (2019). Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Pegawai Baru  menggunakan  Metode  AHP  dan  TOPSIS. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , Vol. 3, No. 9, September 2019.
[7] Putu Praba Santika. (2019). SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENERIMAAN KARYAWAN  DENGAN  METODE  AHP TOPSIS  (Studi  Kasus:  PT.  Global  Retailindo Pratama). SINTECH Journal(Science and Information Technology), Volume 1 No 1, April
2018 . [8] Roby
Muhammad
Ikhsan. (2021). IMPLEMENTASI  METODE  ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN TOPSIS
UNTUK  PEMILIHAN  KAMERA. Jurnal
Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi,  Vol. 8, No. 1, Maret 2021 .
[9] Silvi  Dwi  Megafani.  (2021).  SISTEM
PENDUKUNG KEPUTUSAN PEREKRUTAN ANGGOTA BARU RESIMEN MAHASISWA DI ITN MALANG MENGGUNAKAN KOMBINASI METODE AHP dan TOPSIS. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik
Informatika),  Volume  5,  No.1,  Desember 2021.