## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGANGKATAN KARYAWAN KONTRAK MENJADI KARYAWAN TETAP  MENGGUNAKAN

## METODE ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL ( TOPSIS) (STUDI KASUS : PT. SUMBER MAS  INDAH PLYWOOD)
Muhammad Yusril Bahtiar 1) , Harunur Rosyid 2)
1) PT. Sumber Mas Indah Plywood
2) Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Gresik Jl. Sumatra 101 Gresik Kota Baru (GKB), Randuagung, 61121 Telp.(031) 3951414 , Faks. (0561) 740186 e-mail: m.yusril99@gmail.com 1)
(Naskah masuk : 30 Juli 2022 Diterima untuk diterbitkan : 7 Desember 2022)

## ABSTRAK
Proses  pengangkatan  karyawan  kontrak  (PKWT)  menjadi  karyawan  tetap  (PKWTT)  pada  PT.  Sumber  Mas Indah Plywood didasarkan pada beberapa kriteria yang masih bersifat subjektif dan akan menimbulkan masalah karena keterlibatan preferensi atasan. Dengan permasalahan tersebut, maka perusahaan membutuhkan suatu sis- tem yang dapat membantu memberikan rekomendasi karyawan kontrak (PKWT) untuk diangkat menjadi karya- wan tetap (PKWTT). Metode yang digunakan pada penilitian ini adalah TOPSIS, metode ini mengutamakan prin- sip bahwa alternatif yang terpilih merupakan alternatif yang memiliki jarak terdekat dari solusi ideal positif dan jarak alternatif paling jauh dari solusi ideal negatif untuk  dapat menentukan nilai kedekatan relatif dari sebuah alternatif  dengan solusi ideal. kriteria penilaian yang digunakan pada penelitian ini yaitu: absensi, kinerja, kedi- siplinan,  loyalitas,  pelanggaran,  masa  kerja  dan  pendidikan  terakhir.  Perbandingan  dengan  beberapa  metode dengan model yang sama yakni SAW dan WP, mendapatkan hasil bahwa metode TOPSIS dapat menghasilkan nilai preferensi dan juga urutan peringkat yang lebih bervariasi atau tidak adanya nilai yang sama.  Berdasarkan hasil pengujian disimpulkan bahwa hasil keputusan pengangkatan karyawan tetap dengan metode TOPSIS dan hasil evaluasi penilian HRD menghasilkan 27 hasil yang sesuai dengan keinginan HRD, sehingga nilai akurasi dari perhitungan TOPSIS terhadap evaluasi HRD sebesar 54% . Dan dapat disimpulkan bahwa penelitian ini dapat digunakan  untuk  membantu  pihak  HRD  dalam  proses  pemilihan  untuk  dilakukannya  pengangkatan  karyawan tetap dengan penilaian yang objektif sesuai kriteria penilaian yang telah ditetapkan  oleh pihak  perusahaan dan ditambah dengan kriteria tambahan dari penelitian ini.
Kata Kunci: Karyawan kontrak, Karyawan tetap, Sistem Pendukung Keputusan, TOPSIS.

## ABSTRACT
The process of appointing contract employees (PKWT) to become permanent employees (PKWTT) at PT. Sum- ber Mas Indah Ply-wood is based on several criteria which are still subjective and will cause problems due to the involvement  of  superior  preferences.  With  these  problems,  the  company  needs  a  system  that  can  help  provide recommendations  for  contract  employees  (PKWT)  to  be  appointed  as  permanent  employees  (PKWTT).  The method used in this research is TOPSIS, this method prioritizes the principle that the chosen alternative is the alternative that has the shortest distance from the positive ideal solution and the farthest alternative distance from the negative ideal solution to be able to determine the relative closeness value of an alternative to the ideal solu- tion. The assessment criteria used in this study are: attendance, performance, discipline, loyalty, violations, years of  service  and  last  education.  Comparison  with  several  methods  with  the  same  model, namely  SAW  and  WP, shows that the TOPSIS method can produce preference values and also rank orders that are more varied or do not have the same value. Based on the test results it  was concluded that the results of the decision to appoint permanent employees using the TOPSIS method and the results of the evaluation of the HRD assessment produced 27 results that were in accordance with the wishes of HRD, so that the accuracy value of the TOPSIS calculation for HRD evaluation was 54%. And it can be concluded that this research can be used to assist HRD in the selection process for permanent employee appointments with an objective assessment according to the assessment criteria set by the company and added with additional criteria from this research.
Keywords: Contract employees, Permanent employees, Decision Support Systems, TOPSIS

## INDEXIA : Informatic and Computational Intelligent Journal

## I. P ENDAHULUAN
PT. Sumber Mas Indah Plywood adalah  perusahaan yang bergerak dibidang industri perkayuan dengan  target  pasar  skala  lokal  dan  internasional.  Perusahaan  ini  didirikan  pada  tahun  1967  dan beralamat di Jl. Kapten Darmo Sugondo no. 99, Karang kiring, Kec. Kebomas, Kabupaten Gresik degan luas lahan sebesar 219.842 m2 atau sekitr 21,98 Ha. Untuk menjaga kualitas produksi, perusahaan selalu memberikan  kualitas  bahan  baku  terbaik  dengan  penerapan  standar  tinggi  produksi  plywood, wood working dan secondary process yang didukung oleh sumber daya manusia yang berkompeten dalam bidangnya. Melihat pentingnya kualitas sumber daya manusia atau karyawan yang berkompeten dalam menjaga kualitas produk, maka proses  pemilihan dalam melakukan pengangkatan karyawan kontrak menjadi  karyawan  tetap  merupakan  bagian  yang  penting  dalam  memberikan  kualitas  sumber  daya manusia  yang  berkualitas,  serta  sebagai  bentuk  apresiasi  kinerja  karyawan  kontrak  tersebut. Pengangkatan karyawan kontrak menjadi tetap dapat dilakukan apabila ada karyawan tetap yang akan pensiun,  karyawan  tetap  meninggal,  karyawan  tetap  mengundurkan  diri  atau  adanya  permintaan karyawan tambahan dari bagian.
Proses pengangkatan karyawan kontrak untuk menjadi karyawan tetap pada PT. Sumber Mas Indah Plywood didasarkan pada beberapa kriteria yaitu : absensi, kinerja dan rekomendasi atasan. Kriteria tersebut masih bersifat subjektif dan akan menimbulkan masalah karena keterlibatan preferensi atasan. Selain itu, proses seleksi masih menggunakan metode sorting dengan tools micrososft excel, Sehingga proses  pemilihan  seleksi  karyawan  tetap  menjadi  kurang  tepat  dan  kurang  efisien  apabila  dilakukan proses  penyeleksian  dengan  banyak  data  sekaligus.  Karena  itu,  perusahaan  membutuhkan  suatu  alat bantu  berupa  sistem  yang  dapat  membantu  memberikan  sebuah  proses  pemilihan  dan  rekomendasi karyawan kontrak untuk diangkat manjadi karyawan tetap. Sistem seleksi pengangkatan karyawan tetap akan mengacu pada kriteria yang telah ditetapkan oleh perusahaan dan menambahkan kriteria tambahan sesuai dengan hasil diskusi dengan pihak HRD. Oleh karena itu, kriteria penyeleksian adalah absensi, kinerja, kedisiplinan, loyalitas, pelanggaran, masa kerja, dan pendidikan terakhir.
Sistem  pendukung  keputusan  ini  berfungsi  untuk  membantu  HRD  untuk  mengambil  keputusan dengan  memberikan  sebuah  rekomendasi  penentuan  karyawan  tetap.  Adapun  metode  yang  akan digunakan untuk sistem pendukung keputusan ini adalah metode TOPSIS, TOPSIS merupakan metode yang banyak dipakai peneliti untuk menyelesaikan pengambilan keputusan secara lebih mudah. Hal ini dikarenakan konsep metode TOPSIS yang sederhana, mudah dipahami, proses komputasinya efisien, serta  kemampuan  dalam  mengukur  kinerja  relatif  dari  alternatif-alternatif  keputusan  [1].  Metode TOPSIS mengutamakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih merupakan alternatif yang memiliki jarak terdekat dari solusi ideal positif dan jarak alternatif paling jauh dari solusi ideal negatif untuk dapat menentukan nilai kedekatan relatif dari sebuah alternatif  dengan solusi ideal [2] .
Selain  TOPSIS,  terdapat  metode  lain  yang  bisa  digunakan  untuk  penentuan  keputusan  yakni metode Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP). Menurut [3], Simple Additive Weighting (SAW)  merupakan  metode  yang  melakukan  pemilihan  alternatif  terbaik  dari  beberapa alternatif  menurut  kriteria-kriteria  yang  ditentukan  dengan  melakukan  pemeringkatan  untuk mengetahui  nilai  tertinggi  hingga  nilai  terendah.  Sedangkan  metode Weighted  Product (WP)  adalah metode penyelesaian dengan menggunakan perkalian untuk menghubungkan nilai atribut, dimana nilai harus  dipangkatkan  terlebih  dahulu  dengan  bobot  atribut  yang  bersangkutan  [4].  Selain  itu,  akan dilakukan  perbandingan  untuk  mengetahui  manakah  metode  yang  cocok  dalam  menyelesaikan permasalahan  ini.  Diharapkan  dengan  penggunaan  metode  yang  dianggap  cocok  tersebut  dapat memberikan solusi yang dianggap mampu dalam membantu menentukan pengangkatan karyawan tetap.
Untuk mendukung penelitian ini digunakan beberapa referensi penelitian sebagai rujukan sumber pustaka.  Pada  penelitian  [5]  penyelesaian  masalah  memakai  metode  TOPSIS  dalam  proses pengangkatan  karyawan  kontrak  menjadi  karyawan  tetap.  Pada  penelitian  tersebut  didapatkan  hasil akhir  ditampilkan  prioritas  rekomendasi  calon karyawan  tetap yang  telah memenuhi seluruh  kriteria yang digunakan dalam penelitian. Selanjutnya pada penelitian [6] pengangkatan karyawan tetap dengan menggunakan  metode  TOPSIS,  dari  hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  penambahan  kriteria tambahan  dari  peneliti  dalam  penelitian  ini  dinilai  dapat  memberikan  penilaian  yang  lebih  objektif. Perhitungan masing-masing kriteria memiliki berpengaruh besar dalam rekomendasi calon karyawan tetap.
Pada penelitian [7] permasalahan yang terjadi adalah proses seleksi yang dilakukan masih  terdapat subyektifitas  pada  proses  pemilihan  karyawan,  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  sistem  penunjang keputusan  ini  dapat  membantu  dan  menghindari  adanya  subjektifitas  yang  mungkin  terjadi  dalam perusahaan. Dengan adanya sistem ini proses pengambilan keputusan lebih sistematis sehingga hasil lebih  akurat.  Pada  penelitian  [8]  terkait  proses  penilaian  kinerja  karyawan  menggunakan  metode TOPSIS.  Hasil  penelitian  ini  berdasarkan  kriteria  yaitu  kompetensi,  profesionalisme,  komunikasi, manajemen,  dan  keramahan  serta  bobotnya  adalah  perangkingan  dari  penilaian  kinerja  karyawan (alternatif) yang diurutkan dari nilai preferensi yang tertinggi.
Selanjutnya untuk memperkuat penggunaan metode TOPSIS sebagai metode perhitungan proses seleksi  karyawan  tetap,  dilakukan  studi  literatur  pada  beberapa  penelitian  terdahulu  terkait perbandingan  metode  TOPSIS  dengan  metode  sejenis.  Pada  peneilitian  [9]  dilakukan  perbandingan metode TOPSIS dan SAW pada proses penilaian karyawan. Dari hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat  dikatakan  bahwa  TOPSIS  memberikan  nilai  preferensi  yang  lebih  bervariasi  (tersebar) dibandingkan dengan metode SAW. Dalam segi peringkat yang dihasilkan dari kedua metode tersebut tidak jauh berbeda. Dari kedua metode tersebut hanya pada peringkat 6-10 yang menunjukan beberapa perbedaan peringkat, yaitu pada P6 dan P11. Selanjutnya pada penelitian [10] perbandingan metode TOPSIS  dan  SAW    dalam  uji  sensitifitas  penilaian  kinerja  pegawai,  Hasil  penelitian  menunjukkan urutan peringkat mendapatkan urutan yang sama antara metode TOPSIS dan SAW yaitu dengan hasil akhir A7 sebagai ranking satu. Hasil Uji Sensitivitas menunjukkan bahwa dengan menambah nilai bobot yang  semula  5  menjadi  0,5  maka  mengahasilkan  selisih  nilai  yang  sama  antara  kedua  metode  yaitu kenaikan 10% pada penambahan nilai tersebut.

## II. LANDASAN TEORI

## 2.1. Sistem
Sistem adalah sebuah rangkaian komponen-komponen yang tergabung dalam suatu jaringan kerja dan saling berinteraksi satu sama lain untuk menuju tujuan ataupun suatu hasil yang telah ditetapkan sebelumnya. Semua sistem akan memliki suatu proses yang akan dijalankan, yakni input, proces, output maupun  timbal  balik.  Contohnya  adalah  sistem  informasi  komputer.  Menurut  Sutabri  [11],  Sistem adalah suatu kumpulan atau himpunan dari suatu unsur, komponen, atau variabel yang terorganisasi, saling  berinteraksi,  saling  tergantung  satu  sama  lain  dan  terpadu.  Menurut  Fathansyah  [12],  Sistem adalah sebuah tatanan (keterpaduan) yang terdiri atas sejumlah komponen fungsional (dengan satuan fungsi dan tugas khusus) yang saling berhubungan dan secara bersama-sama bertujuan untuk memenuhi suatu proses tertentu.

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk pengambilan keputusan dalam situasi semi  terstruktur  dan  situasi  tidak  terstruktur,  dimana  tidak  seorangpun  tahu  secara  pasti  bagaimana keputusan seharusnya dibuat  [13]. Sistem pendukung keputusan secara khusus didefinisikan sebagai sebuah sistem yang mendukung kerja seorang menejer dalam memecahkan masalah semi terstruktur dengan cara memberikan informasi ataupun usulan menuju pada keputusan tertentu [14].

## 2.2.1. Proses Pengambilan Keputusan
Menurut Herbert A. Simon dalam [15], proses pengambilan keputusan mempunyai 3 tahap: 1. Penyelidikan
Menyelidiki  lingkungan  terhadap  kondisi  yang  memerlukan  keputusan.  Data  mentah  yang  didapat, diolah dan diperiksa untuk dijadikan petunjuk agar dapat mengidentifikasi permasalahan.
2. Perancangan
Melakukan  pendataan,  mengembangkan  dan  menganalisis  arah  tindakan  yang  mungkin  dapat dipergunakan. Hal ini meliputi beberapa proses untuk memahami masalah, menghasilkan pemecahan dan pengujian atas kelayakan pemecahan tersebut untuk dapat dilaksanakan.

## 3. Pemilihan
Memilih  arah  tindakan  tertentu  dari  semua  arah  tindakan  yang  ada,  pilihan  di  tentukan  dan dilaksanakan.

## 2.3. Multi Criteria Decision Making (MCDM)
Multi-Criteria  Decision  Making  (MCDM)  adalah  sebuah  metode  pengambilan  keputusan  untuk mencari  serta  menetapkan  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  yang  ada  berdasarkan  beberapa kriteria  tertentu  [16].  Kriteria  biasanya  berupa  suatu  ukuran  atau  aturan-aturan  atau  standar  tertentu yang digunakan dalam pengambilan keputusan [17].

## 2.4. Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS  menggunakan  sebuah  prinsip  dimana  alternatif  yang  terpilih  merupakan  alternatif  yang memiliki  jarak  terpendek  atau  terdekat  dari  solusi  ideal  positif  dan  juga  memiliki  jarak  terjauh  dari solusi ideal negatif berdasarkan sudut pandang geometris dengan memakai jarak Euclidean (jarak antara dua titik) untuk dapat menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal [18].
Secara umum, prosedur dari metode TOPSIS mengikuti langkah-langkah sebagai berikut:
1. Menentukan matriks keputusan yang ternormalisasi.
2. Menghitung matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.
3. Menghitung matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
4. Menghitung jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
5. Menghitung nilai preferensi untuk setiap alternatif.

## 2.5. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Menurut Fishburn dan MacCrimmon dalam [19] menyebutkan bahwa penggunaan Metode Simple Additive Weight (SAW), atau dikenal dengan metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode Simple Additive Weight (SAW) adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.

## 2.6. Metode Weighted Product (WP)
Metode Weighted Product adalah salah satu metode dari Multi Attribute Decision Making (MADM). MADM adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan  kriteria  tertentu.  Konsepnya  adalah  mengevaluasi  m  alternatif  Ai  (i=1,2,….,m)  terhadap beberapa kriteria atau atribut Cj (j=1,2,….,m), dimana setiap atribut tidak bergantung satu sama lain. Metode  ini  mengharuskan pengambil  keputusan  untuk  menentukan  bobot  setiap  atribut  atau  kriteria [20].

## 2.7. Karyawan
Menurut Hasibuan [21] karyawan adalah setiap orang yang bekerja dengan menjual tenaganya (fisik dan pikiran) kepada suatu perusahaan dan memperoleh balas jasa yang sesuai dengan perjanjian yang disepakati.
Menurut  Bambang  Suharno  dalam  [22]  menyatakan  bahwa  karyawan  adalah  asset,  dimana  asset terpenting  dalam  sebuah  perusahaan  ada  3,  yaitu:  SDM,  SDM,  dan  SDM.  Yang  bermaksud  untuk menggambarkan bertapa pentingnya Sumber daya manusia atau karyawan pada sebuah perusahaan.

## 2.8. Basis Data
Menurut [23] “sistem basis data merupakan sistem dengan model terkomputerisasi yang bertujuan untuk  memelihara  data  yang  sudah  diproses  atau  informasi  yang  tersedia  untuk  data  diakses  saat dibutuhkan. Intinya basis data adalah media tempat penyimpanan data atau informasi agar dapat diakses dengan mudah dan cepat”.

## 2.9. MySQL
MySQL adalah salah satu database yang paling banyak dipakai oleh Programmer Web, program ini merupakan database yang cukup kuat dan tergolong stabil untuk dipakai sebagai media penyimpanan
data  atau  informasi.  Selain  itu  MySQL  merupakan  sistem  manajemen  database  relasi  (Relational Database Management System) yang bersifat “terbuka” (open source). Sehingga MySQL ini dapat di unduh dan digunakan oleh siapa saja [24].

## 2.10. PHP
PHP ada bahasa yang berbentuk script dan ditempatkan kedalam server dan akan diproses di server, dan hasilnya akan dikirimkan ke client, dengan menggunakan browser [25].
Menurut  Supono  &  Putratama  dalam  [26]  mengemukakan  bahwa  “PHP  (PHP:  hypertext preprocessor) adalah sebuah bahasa pemrograman yang dipakai untuk mengubah basis kode program menjadi kode mesin agar dapat dimengerti oleh komputer yang bersifat server-side yang disisipkan ke HTML”.

## III. METODE PENELITIAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Proses pengumpulan data yang akan digunakan pada penelitian ini didapatkan dengan beberapa cara, yakni dengan cara sebagai berikut:
a. Wawancara
Metode pengumpulan data yang dilakukan dengan tanya jawab secara langsung dengan Bapak Kepala Bagian Personalia PT. Sumber Mas Indah Plwood berkaitan dengan kriteria-kriteria pengangkatan karyawan tetap (PKWTT) yang selama ini berlangsung. Data yang diperoleh dari hasil wawancara tersebut adalah data karyawan kontrak (PKWT) dan data penilaian karyawan berdasarkan kriteria dan bobot yang harus dipenuhi untuk menjadi karywan tetap (PKWTT).
b. Studi Pustaka
Metode pengumpulan data ini dilakukan dengan membaca dan mempelajari data - data dari buku, artikel serta jurnal dari internet, dan literature lain yang berhubungan dengan topik permasalahan Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution.

## 3.2 Pengembangan Sistem
Proses pengembangan sistem akan menggunakan model waterfall . beberapa urutan tahapan yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 1.
Berikut tahapan-tahapan model waterfall adalah sebagai berikut:
a. Analisis Kebutuhan
Langkah ini merupakan proses pengumpulan data yang dilakukan untuk mengumpulkan data kebutuhan untuk metode dan pengembangan perangkat lunak agar dapat mudah dipahami oleh user.
b. Desain Sistem
Proses desain sistem merupakan proses yang berfokus pada pembuatan tampilan program perangkat lunak termasuk struktur data, representasi antar muka, dan prosedur pengkodean. Tahap ini memuat kebutuhan perangkat lunak dari tahap sebelumnya ke representasi desain perangkat lunak agar dapat diimplementasikan ke tahap berikutnya
c. Penulisan Kode Program
Proses penulisan kode program ini merupakan tahap pengkodean. Coding atau pengkodean merupakan representasi dari desain dan fungsi kedalam bahasa yang dapat dipahami oleh komputer. Programmer melakukan penerjemahan prosedur dan fungsi yang diminta oleh user. Tahap inilah yang merupakan tahapan secara nyata dalam proses pengerjaan suatu software, artinya implementasi perancangan fungsi sistem akan dimaksimalkan dalam tahapan ini.
d. Pengujian Program
Tahap ini dilakukan untuk memastikan kinerja perangkat lunak dari segi tampilan maupun fungsional berjalan dengan baik serta memastikan bahwa semua bagian sudah diuji. Tahap ini dilakukan untuk meminimalisir kesalahan dan memastikan hasil yang dihasilkan sesuai dengan kebutuhan.
e. Penerapan Program dan Pemeliharaan Tahapan ini bisa dikatakan final dalam pembuatan software atau sistem. Setelah melakukan analisis, desain dan pengkodean maka sistem yang sudah jadi akan digunakan oleh user. Kemudian software yang telah dibuat harus dilakukan pemeliharaan secara berkala.

## 3.3 Rancangan Pengambilan Keputusan Metode TOPSIS
Beberapa langkah perhitungan metode TOPSIS dituangkan pada sebuah diagram untuk memper- mudah dalam membaca urutan langkah, dapat dilihat pada Gambar 2.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.4 Kriteria yang digunakan dalam penelitian
Pada penelitian ini akan digunakan beberapa  kriteria yang akan digunakan sebagai acuan perhi- tungan untuk melakukan proses seleksi karyawan kontrak (PKWT) menjadi karyawan tetap (PKWTT), kriteria penelitian ini didapat dari kriteria pengangkatan karyawan tetap yang telah digunakan selama ini dan ditambah dengan beberapa kriteria tambahan agar penerapan perhitungan dengan menggunakan metode TOPSIS ini dapat lebih objektif. Kriteria yang digunakan seperti pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria-kriteria yang dipakai No. Nama Kriteria Bobot Status Keterangan 1. Absensi 4 Cost K1 2. Kinerja 5 Benefit K2 3. Kedisiplinan 4 Benefit K3 4. Loyalitas 5 Benefit K4 5. Pelanggaram 4 Cost K5 6. Masa Kerja 3 Benefit K6 7. Pendidikan 2 Benefit K7
Tingkat kepentingan bobot kriteria (W) menggunakan skala likert yakni 1 – 5, dimana nilai angka ini sebagai simbol peringkat kepentingan dan tidak mengekspresikan jumlah, yaitu sebagai berikut :
1 = Sangat Rendah 2 = Rendah
3 = Cukup
4 = Tinggi
5 = Sangat Tinggi
Setiap  kriteria  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  akan  memiliki  status  atribut  masing-masing seperi pada tabel 1, yaitu sebagai berikut  :
1. Benefit
Kriteria dengan status atribut benefit menandakan semakin tinggi nilai pada kriteria tersebut maka semakin baik, sedangkan apabila nilai semakin kecil maka semakin buruk.
2. Cost
Kriteria dengan status atribut cost menandakan semakin kecil nilai pada kriteria tersebut maka semakin baik, sedangkan apabila nilai semakin besar maka semakin buruk.

## 3.5 Penentuan Bobot Nilai Kriteria
Penentuan pemberian nilai pada tiap kriteria berdasarkan hasil penilaian lapangan yang kemudian dilakukan konversi menggunakan aturan konversi nilai sesuai dengan ketentuan yang telah ditetapkan oleh PT. Sumber Mas Indah Plywood. Data konversi nilai pada tiap kriteria ditampilkan seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Acuan Bobot Nilai Kriteria
Kriteria Bobot Nilai 1 2 3 4 5 Absensi x > 4% 3% > x < 4% 2% > x < 3% 1% > x < 2% < 1% Kinerja Sangat Kurang Kurang Cukup Baik Sangat Baik Kedisiplinan  Sangat Kurang Kurang Cukup Baik Sangat Baik Loyalitas Sangat Kurang Kurang Cukup Baik Sangat Baik Pelanggaram Tidak ada Ringan Sedang Berat Sangat berat Masa Kerja < 1 1 > x < 2 2 > x < 3 3 > x < 4 x > 4 Pendidikan SD SMP SMA/ SMK Diploma Sarjana

## 3.6 Implementasi Perhitungan Metode TOPSIS
Penerapan  metode  TOPSIS    berfokus  pada  karyawan  yang  masih  berstatus  karyawan  kontrak (PKWT) pada bagian Glue pada departemen Plywood yang rencananya akan dilakukan pengangkatan karyawan tetap. Dari data karyawan kontrak (PKWT) yang berjumlah 120 orang, digunakan 50 data karyawan  kontrak  (PKWT)  karyawan  kontrak  di  bagian  Glue.  Data  karyawan  yang  telah  dihimpun sebanyak 50 orang karyawan inilah yang akan dilakukan proses perhitungan dengan metode TOPSIS. Data karyawan dan hasil penilian masing-masing kriteria dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Data Karyawan Kontrak Bagian Glue dan Hasil Penilaian
No Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 C B B B C B B 1 Anggo Eko Prasetyo 0,4% B SB B Sangat Berat 3 SMA 2 Helmi Supandi 4,1% C SB B Sangat Berat 3 SMA 3 Siti Nur Alisa 1,2% K SB SK Tidak ada 3 SMK 4 Faridah Evi Yuliyanti 1,6% SB K SK Ringan 3 SMK 5 Crisma Wati Wulandari 4,1% C K C Sedang 3 SMK 6 Aprilina Eka Reskia Nanda 1,6% B SB K Tidak ada 3 SMK 7 Arianti Indah Pratama 4,1% SB K C Berat 3 SMK 8 Vita Rusdiana 3,3% B C C Sedang 2 SMK 9 Windi Meisiska Devi 4,1% B SB C Berat 2 SMK 10 Tiwi Afifah Sari 0,8% K K C Sedang 2 SMK 11 Eka Mey Pradita Ningsih 2,5% C K SB Ringan 2 SMK 12 Faridatul Amaliyah 2,0% K K B Sedang 2 SMK 13 Dadang Priyanto 3,3% B SK B Berat 2 SMP 14 Eko Agus Riyanto 2,5% SK C SB Tidak ada 2 SMK 15 Ahmad Luken Nursyah- rany 2,0% SB SB SK Tidak ada 2 SMP
No Alternatif K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 C B B B C B B 16 Muhammad Asrori Mu- zaqi 4,1% B SB SB Berat 2 SMK 17 Fajar Cahya Mukti 3,7% C B C Tidak ada 1 SMK 18 Eko Dwi Susanto 0,4% SK K K Berat 1 S1 19 Muhamad Irwan Hakim 3,3% K K SK Sangat Berat 1 SMK 20 Moch Fachrizal Arif 1,2% SB SK SB Sangat Berat 1 SMK 21 Sandi Fauzi 3,3% SB SB SB Berat 1 SMK 22 Reska Yudha Yudistira 2,5% SK SB C Berat 1 SMK 23 Fajar Abqo 3,7% SB SK SK Ringan 1 S1 24 Syahrul Imanudin 0,8% SK SK K Sangat Berat 1 S1 25 Rizky Eka Saputra 2,0% SK C K Sedang 1 SMK 26 Kholik Dikyanto Nur Wahyudi 1,2% B K K Berat 1 SMK 27 Agung Wahyudi 4,1% B K B Ringan 0 SMA 28 Purwanto 2,9% SK SB K Ringan 3 SMP 29 Robi Herfian Mandala 3,3% SB C C Tidak ada 3 SMK 30 Mochammad Azwan Sholeh 0,4% C C SK Sangat Berat 3 S1 31 Kartika Candra Fadlilah 1,6% B K SB Tidak ada 3 SMA 32 Mita Nurhalizah 1,6% K SB K Sangat Berat 3 SMK 33 Ervina Setyawati 1,6% C C C Tidak ada 3 SMK 34 Ismi Widayati 3,7% SK SK B Tidak ada 3 SMA 35 Mukhayyatul Fauziah 2,5% C SK C Sangat Berat 3 SMK 36 Erina Mahmudah 4,1% B SB SB Berat 2 S1 37 Vita Risti Ika Suci 1,2% C B SB Sedang 2 SMA 38 Pritna Shobar 4,1% SK SK SB Sangat Berat 2 SMK 39 Diana Ambarwati 3,7% SB SB C Berat 2 SMA 40 Fahira Fitri Dwi Mustika 1,6% SB B SB Ringan 2 SMK 41 Muhammad Fahdelul Ilmi 2,9% SB K SK Sedang 2 SMA 42 Abdul Rokhim 0,8% C SB B Sangat Berat 2 SMK 43 Muhammad Bagus Haqiqi 2,0% K SB B Sedang 1 SMA 44 Dwi Yoga Aditya 3,3% SB SK SB Ringan 1 SMK 45 Muhammad Miftakul Rizqi 3,7% B B K Ringan 1 SMK 46 Andrian Fadhilah 2,9% B K SB Berat 1 SMK 47 Raka Novianto 3,3% K K SB Ringan 1 SMK 48 Achmad Nasrullah 2,9% B C B Sedang 1 DIPLOMA 49 Bondan Prastyo 1,2% B K C Berat 1 SMK 50 Muhammad Ilham Mau- lana 0,4% SB B B Sedang 1 SMK
Keterangan:
Huruf B = Benefit, dan huruf C = Cost
Kemudian data karyawan dan hasil penilaian yang sudah didapatkan akan dilakukan proses perhi- tungan menggunakan metode TOPSIS dengan urutan langkah seperti yang ada pada Gambar 2 Tahapan Pengambilan  Keputusan  Metode  TOPSIS.  Berdasarkan  dari  perhitungan  yang  telah  dilakukan, dihasilkan  nilai  alternatif  yang  kemudian  diranking  dengan  mengurutkan  nilai  preferensi  dari  yang tertinggi hingga paling rendah. Seperti pada Tabel 4.

## Tabel 4. Hasil Perhitungan dan Pemeringkatan Metode TOPSIS
No Alternatif Hasil Peringkat 1 Anggo Eko Prasetyo 0,52826433 28 2 Helmi Supandi 0,608534006 11 3 Siti Nur Alisa 0,482317347 34 4 Faridah Evi Yuliyanti 0,487944892 33 5 Crisma Wati Wulandari 0,558468795 21 6 Aprilina Eka Reskia Nanda 0,591193694 14 7 Arianti Indah Pratama 0,597458237 13 8 Vita Rusdiana 0,587773792 15 9 Windi Meisiska Devi 0,631229552 7 10 Tiwi Afifah Sari 0,341056241 46 11 Eka Mey Pradita Ningsih 0,584582896 16 12 Faridatul Amaliyah 0,463905049 38 13 Dadang Priyanto 0,519058303 29 14 Eko Agus Riyanto 0,54734876 23 15 Ahmad Luken Nursyahrany 0,581164301 17 16 Muhammad Asrori Muzaqi 0,701685132 2 17 Fajar Cahya Mukti 0,601122834 12 18 Eko Dwi Susanto 0,216677648 49 19 Muhamad Irwan Hakim 0,301366309 48 20 Moch Fachrizal Arif 0,494317069 31 21 Sandi Fauzi 0,67249532 5 22 Reska Yudha Yudistira 0,427653544 40 23 Fajar Abqo 0,492889922 32 24 Syahrul Imanudin 0,171777323 50 25 Rizky Eka Saputra 0,336672882 47 26 Kholik Dikyanto Nur Wahyudi 0,373243237 44 27 Agung Wahyudi 0,622423262 9 28 Purwanto 0,479027008 35 29 Robi Herfian Mandala 0,699732947 3 30 Mochammad Azwan Sholeh 0,342576849 45 31 Kartika Candra Fadlilah 0,625424457 8 32 Mita Nurhalizah 0,412341134 42 33 Ervina Setyawati 0,547137551 24
No Alternatif Hasil Peringkat 34 Ismi Widayati 0,509316401 30 35 Mukhayyatul Fauziah 0,402269786 43 36 Erina Mahmudah 0,714001776 1 37 Vita Risti Ika Suci 0,579412119 18 38 Pritna Shobar 0,463740866 39 39 Diana Ambarwati 0,637179992 6 40 Fahira Fitri Dwi Mustika 0,679779627 4 41 Muhammad Fahdelul Ilmi 0,470396717 37 42 Abdul Rokhim 0,476098495 36 43 Muhammad Bagus Haqiqi 0,533528261 27 44 Dwi Yoga Aditya 0,616955693 10 45 Muhammad Miftakul Rizqi 0,568309443 20 46 Andrian Fadhilah 0,539314477 26 47 Raka Novianto 0,546475147 25 48 Achmad Nasrullah 0,574051133 19 49 Bondan Prastyo 0,4181115 41 50 Muhammad Ilham Maulana 0,554090187 22

## 3.7 Evaluasi Hasil Perhitungan Metode TOPSIS
Hasil perhitungan dan peringkat karyawan kontrak yang telah didapatkan sebelumnya kemudian diberikan kepada pihak HRD untuk diberikan evaluasi perhitungan dengan keinginan pengambil kepu- tusan. Hasil evaluasi HRD terhadap perhitungan menggunakan sistem pendukung keputusan metode TOPSIS dapat dilihat pada Tabel 5.

## Tabel 5. Hasil Evaluasi HRD
Ranking Nama Kriteria Evaluasi HRD K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 28 Anggo Eko Prasetyo 0,4% B SB B Sangat Berat 3 SMA 1 11 Helmi Supandi 4,1% C SB B Sangat Berat 3 SMA 1 34 Siti Nur Alisa 1,2% K SB SK Tidak ada 3 SMK 1 33 Faridah Evi Yuliyanti 1,6% SB K SK Ringan 3 SMK 0 21 Crisma Wati Wulandari 4,1% C K C Sedang 3 SMK 1 14 Aprilina Eka Reskia Nanda 1,6% B SB K Tidak ada 3 SMK 0 13 Arianti Indah Pratama 4,1% SB K C Berat 3 SMK 1 15 Vita Rusdiana 3,3% B C C Sedang 2 SMK 1 7 Windi Meisiska Devi 4,1% B SB C Berat 2 SMK 0 46 Tiwi Afifah Sari 0,8% K K C Sedang 2 SMK 0 16 Eka Mey Pradita Ningsih 2,5% C K SB Ringan 2 SMK 1
Ranking Nama Kriteria Evaluasi HRD K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 38 Faridatul Amaliyah 2,0% K K B Sedang 2 SMK 1 29 Dadang Priyanto 3,3% B SK B Berat 2 SMP 0 23 Eko Agus Riyanto 2,5% SK C SB Tidak ada 2 SMK 1 17 Ahmad Luken Nursyah- rany 2,0% SB SB SK Tidak ada 2 SMP 0 2 Muhammad Asrori Mu- zaqi 4,1% B SB SB Berat 2 SMK 0 12 Fajar Cahya Mukti 3,7% C B C Tidak ada 1 SMK 0 49 Eko Dwi Susanto 0,4% SK K K Berat 1 S1 0 48 Muhamad Irwan Hakim 3,3% K K SK Sangat Berat 1 SMK 0 31 Moch Fachrizal Arif 1,2% SB SK SB Sangat Berat 1 SMK 1 5 Sandi Fauzi 3,3% SB SB SB Berat 1 SMK 1 40 Reska Yudha Yudistira 2,5% SK SB C Berat 1 SMK 1 32 Fajar Abqo 3,7% SB SK SK Ringan 1 S1 0 50 Syahrul Imanudin 0,8% SK SK K Sangat Berat 1 S1 0 47 Rizky Eka Saputra 2,0% SK C K Sedang 1 SMK 1 44 Kholik Dikyanto Nur Wahyudi 1,2% B K K Berat 1 SMK 0 9 Agung Wahyudi 4,1% B K B Ringan 0 SMA 0 35 Purwanto 2,9% SK SB K Ringan 3 SMP 0 3 Robi Herfian Mandala 3,3% SB C C Tidak ada 3 SMK 0 45 Mochammad Azwan Sholeh 0,4% C C SK Sangat Berat 3 S1 1 8 Kartika Candra Fadlilah 1,6% B K SB Tidak ada 3 SMA 0 42 Mita Nurhalizah 1,6% K SB K Sangat Berat 3 SMK 0 24 Ervina Setyawati 1,6% C C C Tidak ada 3 SMK 1 30 Ismi Widayati 3,7% SK SK B Tidak ada 3 SMA 1 43 Mukhayyatul Fauziah 2,5% C SK C Sangat Berat 3 SMK 1 1 Erina Mahmudah 4,1% B SB SB Berat 2 S1 1 18 Vita Risti Ika Suci 1,2% C B SB Sedang 2 SMA 0 39 Pritna Shobar 4,1% SK SK SB Sangat Berat 2 SMK 0 6 Diana Ambarwati 3,7% SB SB C Berat 2 SMA 0 4 Fahira Fitri Dwi Mustika 1,6% SB B SB Ringan 2 SMK 1 37 Muhammad Fahdelul Ilmi 2,9% SB K SK Sedang 2 SMA 1 36 Abdul Rokhim 0,8% C SB B Sangat Berat 2 SMK 1 27 Muhammad Bagus Haqiqi  2,0% K SB B Sedang 1 SMA 1 10 Dwi Yoga Aditya 3,3% SB SK SB Ringan 1 SMK 1 20 Muhammad Miftakul Rizqi 3,7% B B K Ringan 1 SMK 1 26 Andrian Fadhilah 2,9% B K SB Berat 1 SMK 0 25 Raka Novianto 3,3% K K SB Ringan 1 SMK 0
Ranking Nama Kriteria Evaluasi HRD K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 19 Achmad Nasrullah 2,9% B C B Sedang 1 DIPL OMA 1 41 Bondan Prastyo 1,2% B K C Berat 1 SMK 1 22 Muhammad Ilham Mau- lana 0,4% SB B B Sedang 1 SMK 1 Total Akurasi Evaluasi 54%

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan pada PT. Sumber Mas Indah Plywood untuk proses seleksi  pengangkatan  karyawan  kontrak  (PKWT)  menjadi  karyawan  tetap  (PKWTT),  maka  penulis dapat mengambil kesimpulan sebagai berikut :
1. Penerapan  metode  TOPSIS  dalam  proses  seleksi  pengangkatan  karyawan  kontrak  (PKWT) menjadi karyawan tetap (PKWTT) di PT. Sumber Mas Indah Plywood dengan menggunakan 50 data karyawan untuk dilakukan perbandingan dengan beberapa metode dengan model yang sama yakni SAW dan WP, mendapatkan hasil bahwa dalam perhitungan metode TOPSIS nilai preferensi dan juga urutan peringkat yang lebih bervariasi atau tidak adanya nilai yang sama, berbeda  dengan  2  metode  lainnya  yang  terdapat  nilai  preferensi  dan  urutan  peringkat  yang mendapat nilai yang sama, sehingga metode TOPSIS dinilai lebih baik dalam memberikan hasil rekomendasi dibandingkan 2 metode lainnya.
2. Pengujian akurasi untuk menguji hasil perhitungan metode TOPSIS dengan melakukan eval- uasi  penilaian  yang  diberikan  langsung  kepada  pihak HRD.  Pengujian  akurasi  ini  dilakukan sebanyak  3  kali  dengan  percobaan  pertama  menggunakan  10  data  karyawan  kontrak  dan mendapatkan hasil peringkat yang sesuai dengan keinginan pihak HRD sebesar 32%, kemudian pada  percobaan  kedua  dengan  25  data  karyawan  kontrak  mendapatkan  hasil  peringkat  yang sesuai dengan keinginan pihak HRD sebesar 41%, lalu pada pengujian ketiga dilakukan pen- gujian pada 50 data karyawan kontrak dan mendapatkan hasil evaluasi dari pihak HRD sebesar 54%.  Hasil  dari  pengujian  perhitungan  alternatif  terbaik  yang  diperoleh  menunjukkan  hasil yaitu karyawan Kontrak atas nama Erina Mahmudah sebagai alternatif terbaiknya serta telah mendapat  justifikasi  dari  pihak  HRD  yang  juga  setuju  bahwa  karyawan  Kontrak  atas  nama Erina Mahmudah sebagai alternatif terbaik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] P. M. H. Yosapat Sembiring, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Tingkat Resiko Penjualan Online Dengan Menggunakan Metode TOPSIS,” Sist. Pendukung Keputusan Menentukan Tingkat Resiko Penjualan Online Dengan Menggunakan Metod. TOPSIS , 2021.
[2] T. Kristiana, “Sistem Pendukung Keputusan Dengan Menggunakan Metode TOPSIS Untuk Pemilihan Lokasi Pendirian Grosir Pulsa,” Paradigma , 2018.
[3] R. A. P. Youllia Indrawaty, Andriana, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting,” J. Inform. , 2011.
[4] I. Abbas, “Penerapan Metode Weighted Product (WP) Berbasis Sistem Pengambilan Keputusan Untuk Pemberian Dana Bantuan Mandiridesa Wisata Pada Dinas Perhubungan Pariwisata Kabupaten Bone Bolango,” J. Inform. Upgris , 2016.
[5] C. E. Gunawan, “Penerapan Metode TOPSIS untuk Pengangkatan Karyawan Kontrak Menjadi Karyawan Tetap (Studi Kasus: PT Hanuraba Sawit Kencana),” JIKO (Jurnal Inform. dan Komputer) , 2020.
[6] A. Hafiz, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Karyawan Tetap Dengan Menggunakan Metode Topsis,” J. Teknol. dan Inform. , 2020.
[7] and L. S. Awai, Faisal, “PEMILIHAN KARYAWAN KONTRAK MENGGUNAKAN TOPSIS (TECHNIQUE FOR OTHRES PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION) DI TB. GRAMEDIA BAYWALK PLUIT,” IDEALIS Indones. J. Inf. Syst. , 2020.
[8] K. W. Sukamto, Sukamto, Yanti Andriyani, “Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Topsis,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , 2021.
[9] M. A. I. P. Saputra, Geraldie Tanu, “Analisis Perbandingan Metode TOPSIS dan SAW pada Penilaian Karyawan (Studi Kasus: PT Pura Barutama Unit Paper Mill 5, 6, 9),” J. Inform. 7.2 , 2020.
[10] A. S. Setiawan, Gana Wahyu, Jusuf Wahyudi, “Analisis Perbandingan Metode SAW dan Metode Topsis melalui Pendekatan Uji Sensitivitas Penilaian Kinerja Pegawai (Studi Kasus: Dinas Perhubungan Bengkulu Tengah),” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , 2021.
[11] Sutabri, Analisis sistem informasi . 2012.
[12] Fathansyah, Basis Data . 2015.
[13] Kusrini, “Konsep dan aplikasi sistem pendukung keputusan,” YogyakartaPenerbit Andi , vol. I, p. 152, 2007.
[14] Julius Hermawan, Membangun Decision Support System . 2005.
[15] R. P. S. Marsani Asfi, “Sistem Penunjang Keputusan Seleksi Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode AHP (Studi Kasus: STMIK CIC Cirebon),” J. Inform. 6.2 , pp. 131–144, 2010.
[16] T. A. Mohamed Hanine, Omar Boutkhom, Aabdessadek Tikniounie, “Application of an integrated multi-criteria decision making AHP-TOPSIS methodology for ETL software selection,” Springerplus , pp. 1–17, 2016.
[17] A. Z. H. shakiba Khademolqorani, “No Title,” Procedia-Social Behav. Sci. , pp. 388–395, 2013.
[18] R. W. Sri Kusumadewi, Sri Hartati, Agus Harjoko, “Fuzzy multi-attribute decision making (fuzzy madm),” YogyakartaGraha Ilmu 74 , 2006.
[19] H. G. Munthe, Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Usulan Sertifikasi Guru Dengan Metode Simple Additive Weighting . 2013.
[20] C.-L. H. K. Paul Yoon, Multiple attribute decision making: an introduction . 1995.
[21] M. S. Hasibuan, “Manajemen Sumber Daya Manusia Perusahaan,” BandungPT. Bumi Aksa , 2007.
[22] Z. Cindy Indah Rizki, “ANALISIS KINERJA KARYAWAN PADA PT. SIGMA PETROTECH PEKANBARU,” J. Valuta , vol. 1, pp. 285–297, 2015.
[23] M. S. AS Rosa, “Rekayasa Perangkat Lunak, Informatika Bandung ed,” Rekayasa Perangkat Lunak, Inform. Bandung ed , 2013.
[24] A. Samsudin, “Rancang Bangun Aplikasi Online Global-net Elektronik Berbasis Web,” Sains dan Teknol. Inf. , pp. 45–53, 2018.
[25] M. Nurhajar Anugraha, Randy angriawan, “Sistem Informasi Geografis Layanan Publik Lingkup Kota Makassar Berbasis Web,” DoubleClick J. Comput. Inf. Technol. , pp. 35–40, 2020.
[26] P. Agung, “PENGEMBANGAN SISTEM INFORMASI MANAGEMENT PENJUALAN COFFE MENGGUNAKAN ALGORITMA NAIVE BAYES CLASSIFIER UNTUK MENGKLASIFIKASI PELANGGAN DALAM PEMILIHAN COFFE STUDI KASUS aromacangkir.com,” 2021.