## SELEKSI PENERIMAAN KARYAWAN BARU MENGGUNAKAN METODE TOPSIS

## Hylenarti Hertyana
Sistem Informasi
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri (STMIK Nusa Mandiri) http://www.nusamandiri.ac.id lena.manaloe@gmail.com
Abstract— In  obtaining  competent  employees,  a long  process  is  needed  because  it  is  not  easy  for companies to select prospective employees based on the  criteria  desired  by  the  company.  Often  in  the new recruitment selection process, it is constrained to only see the Academic Value assessment  without regard  to  the  performance  capabilities  of  the prospective  employee,  whether  the  prospective employee  is  able  to  complete  each  job  well  or  not. This study uses the Technique for Others Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) method. The author  obtains  primary  data  from  one  property company through direct observation and interviews directly  with  the  Human  Resources  Department (HRD),  prospective  employees  and  other  related parts.  The  purpose  of  this  study  is  to  help  and develop  a  selection  of  new  hires  for  a  company. Based on the results of observations and interviews obtained 5 criteria including Application Administration  File  (K1)  obtained  from  the complete application file sent, Academic Value (K2) obtained  from  the  assessment  of  GPA  or  UAN,  Test Values  (K3)  obtained  from  assessment  tests (psychotest and ability) , Health Test (K4) obtained from the results of health tests and Interviews (K5) obtained  from  the  results  of  interviews  with prospective  employees.  Meanwhile,  secondary  data is obtained through journals and scientific writings. The  output  of  the  results  of  this  study  fulfills  the objectives because the results of the calculations can be  more  accurate  and  faster  in  producing information  that  can  be  used  as a  decision  support company.
Keywords  : Selection,  New  Employee  Recruitment , TOPSIS.
Intisari — Dalam  memperoleh  karyawan  yang kompeten dibutuhkan proses yang cukup panjang karena  tidak  mudah  bagi  perusahaan  menyeleksi calon  karyawan  yang  didasarkan  pada  kriteria yang  diinginkan  perusahaan. Sering  kali  dalam proses  seleksi  penerimaan  karyawan  baru terkendala hanya melihat penilaian Nilai Akademik saja  tanpa  memperhatikan  kemampuan  calon karyawan  tersebut,  apakah  calon  karyawan
tersebut  mampu  menyelesaikan  setiap  pekerjaan dengan baik atau tidak. Penelitian ini menggunakan  metode  Technique  for  Others Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS).  Penulis  memperoleh  data  primer    dari salah  satu  perusahaan property melalui  observasi langsung  dan  wawancara  secara  langsung  dengan bagian Human  Resources  Departement (HRD), calon karyawan dan bagian terkait lainnya. Tujuan dari  penelitian ini  adalah  untuk  membantu  dan mengembangkan  seleksi  penerimaan  karyawan baru  pada  sebuah  perusahaan. Berdasarkan  hasil observasi  dan  wawancara  didapatkan  5  kriteria diantaranya  Berkas  Administrasi  Lamaran(K1) diperoleh  dari  kelengkapan  berkas  lamaran  yang dikirimkan,  Nilai  Akademik(K2)  diperoleh  dari penilaian  IPK  atau  UAN,  Nilai  Tes(K3)  diperoleh dari  penilaian  tes(psikotest  dan  kemampuan bidang),  Tes  Kesehatan(K4)  diperoleh  dari  hasil tes  kesehatan  dan  Wawancara(K5)  diperoleh  dari hasil  wawancara  dengan  calon  karyawan. Sedangkan, data sekunder diperoleh melalui jurnal dan  tulisan-tulisan  ilmiah. Output  hasil  dari penelitian  ini  memenuhi  tujuan  karena  hasil perhitungannya bisa lebih akurat dan cepat dalam menghasilkan  informasi  yang  dapat  digunakan sebagai pendukung keputusan oleh perusahaan.
Kata  Kunci  :  Seleksi,  Penerimaan  Karyawan  Baru, TOPSIS.

## PENDAHULUAN
Karyawan  merupakan  aset  terpenting  dalam suatu perusahaan karena hampir seluruh aktivitas perusahaan dijalankan oleh karyawan. Oleh sebab itu,  tidak  dapat  dipungkiri  bahwa  setiap perusahaan  pasti  membutuhkan  SDM  untuk bekerja  pada  perusahaan  tersebut.  (Suroso  & Setyawatie,  2016).  Dan  untuk  mendapatkan pegawai  yang  berkualitas  dan  memenuhi  standar kualifikasi  harus  dilakukan  dengan  upaya rekruitmen  yang  efektif  (Ramadhani  &  Astuti, 2014).  Hal  tersebut  tentunya  akan  disertai  oleh membanjirnya  data  pelamar  kerja  untuk memenuhi  posisi  yang  ditawarkan  (Imbar  &
Hartanto, 2011). Permasalahannya adalah terkadang perusahaan mengalami kesulitan dalam menjaring  pelamar  pekerjaan,  sehingga  pelamar yang  sebenarnya  tidak  memenuhi  kriteria  atau kebutuhan  diikutkan  dalam  proses  wawancara, atau  bahkan  diterima  bekerja  di  perusahaan tersebut  (Lestari,  2011).  Akibatnya  perusahaan akan memiliki tenaga kerja yang sebenarnya tidak sesuai  dengan  kebutuhan  perusahaan  (Lestari, 2011).  Hal  ini  secara  tidak  langsung  dapat menghambat produktivitas perusahaan itu sendiri(Lestari, 2011).
Metode  TOPSIS  ini  didasarkan  pada  konsep dimana alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal  positif, namun  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi ideal  negatif  konsep  ini  banyak  digunakan  pada konsep  MCDM  untuk  menyelesaikan  masalah keputusan  secara  praktis,  hal  ini  disebabkan konsepnya  sederhana  dan  mudah  dipahami komputasinya  efisien,  dan  memiliki  kemampuan untuk  menukur  kinerja  relatif  dari  alternatif  – alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana (Agung & Ricky, 2016). Berdasarkan hal yang  telah  disebutkan  diatas,  melatar  belakangi penulis untuk menggunakan metode Technique for Others  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  untuk  seleksi  penerimaan  karyawan baru.

## BAHAN DAN METODE

## A. Tinjauan Studi
TOPSIS  merupakan  metode  yang  mampu menyelesaikan  masalah  dengan  multi  kriteria. Metode    TOPSIS  untuk  seleksi  penerimaan karyawan  baru  sudah  banyak  ditemukan  pada buku-buku  dan  jurnal-jurnal  ilmiah  baik  didalam maupun diluar negeri.
Langkah-langkah  yang  biasanya  ditempuh dalam proses seleksi ialah(Siagian, 2009):
1) Penerimaan surat lamaran
2) Penyelenggaraan ujian
3) Wawancara
4) Surat-surat referensi
5) Evaluasi medis
6) Wawancara dengan penyelia
7) Keputusan seleksi

## B. Sumber Data
Penulis  melakukan  penelitian  kasus  seleksi penerimaan  karyawan  baru  pada  salah  satu perusahaan property melalui  observasi  dan wawancara secara langsung dengan bagian Human Resources Departement (HRD), calon karyawan dan bagian terkait lainnya. Berdasarkan hasil observasi dan  wawancara  tersebut,  maka  diperoleh  5 kriteria
diantaranya
Berkas Administrasi
Lamaran(K1)  diperoleh  dari  kelengkapan  berkas lamaran  yang  dikirimkan,  Nilai  Akademik(K2) diperoleh  dari  penilaian  IPK  atau  UAN,  Nilai Tes(K3) diperoleh dari penilaian tes(psikotest dan kemampuan bidang), Tes Kesehatan(K4) diperoleh dari  hasil  tes  kesehatan  dan  Wawancara(K5) diperoleh  dari  hasil  wawancara  dengan  calon karyawan.

## C. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  penulis  gunakan adalah:
1) Observasi ( Observation ) Penulis mengumpulkan data dengan melakukan  pengamatan  secara  langsung  pada perusahaan.
2) Studi Pustaka ( Library Research)
Sebagai  penunjang  penulisan  ini,  penulis mencari referensi jurnal, buku-buku ilmiah, dan data-data yang sesuai dengan topik penulisan.
3) Wawancara ( interview ) Penulis  mengumpulkan  data  dan  informasi secara langsung dengan mewawancarai bagian- bagian  yang  terkait  dalam  perusahaan  yang sesuai dengan topik penulisan.

## D.   Metode Penelitian
Langkah-langkah  dari  prosedur  TOPSIS adalah sebagai berikut :
1)  Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi.
𝒓 𝒊𝒋 = 𝒙 𝒊𝒋 √∑ 𝒙 𝒊𝒋 𝟐 𝒎 𝒊=𝟏
………………………………………….. (1)
dengan i=1,2…,m dan j=1,2,…,n.
2)  Membuat matriks keputusan yang
ternormalisasi terbobot.
Solusi  ideal  positif 𝑨 + dan  solusi  ideal  negatif 𝑨 − dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi ( 𝒚 𝒊𝒋 ) sebagai : 𝒚 𝒊𝒋 =   𝒘 𝒊 𝒓 𝒊𝒋 …………………..……………………. (2)
dengan i=1,2…,m dan j=1,2,…,n.
3)  Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  & matriks solusi ideal negatif.
𝑨 + = (𝒚 𝟏 + , 𝒚 𝟐 + , … , 𝒚 𝒏 + ) ……………………………….. (3)
𝑨 − = (𝒚 𝟏 + , 𝒚 𝟐 + , … , 𝒚 𝒏 + ) ……………………………….. (4) Dengan :
𝒚 𝒋 + =   { 𝒎𝒂𝒙 𝒊 𝒚 𝒊𝒋 𝒎𝒊𝒏 𝒊 𝒚 𝒊𝒋 𝑱𝒊𝒌𝒂 𝒋 𝒂𝒅𝒂𝒍𝒂𝒉 𝒂𝒕𝒓𝒊𝒃𝒖𝒕 𝒌𝒆𝒖𝒏𝒕𝒖𝒏𝒈𝒂𝒏 𝑱𝒊𝒌𝒂 𝒋 𝒂𝒅𝒂𝒍𝒂𝒉 𝒂𝒕𝒓𝒊𝒃𝒖𝒕 𝒃𝒊𝒂𝒚𝒂
𝒚 𝒋 − =   { 𝒎𝒊𝒏 𝒊 𝒚 𝒊𝒋 𝒎𝒂𝒙 𝒊 𝒚 𝒊𝒋 𝑱𝒊𝒌𝒂 𝒋 𝒂𝒅𝒂𝒍𝒂𝒉 𝒂𝒕𝒓𝒊𝒃𝒖𝒕 𝒌𝒆𝒖𝒏𝒕𝒖𝒏𝒈𝒂𝒏 𝑱𝒊𝒌𝒂 𝒋 𝒂𝒅𝒂𝒍𝒂𝒉 𝒂𝒕𝒓𝒊𝒃𝒖𝒕 𝒃𝒊𝒂𝒚𝒂
4)  Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif dengan  matriks  solusi  ideal  positif  &  matriks solusi ideal negatif. Jarak  antara  alternatif 𝑫 𝒊 dengan  solusi  ideal positif dirumuskan sebagai :
𝑫 𝒊 + = √∑ ( 𝒏 𝒋=𝟏 𝒚 𝒊 + − 𝒚 𝒊𝒋 ) 𝟐 𝒊 = 𝟏, 𝟐, …, ……………. (5)
Jarak  antara  alternatif 𝑨 𝒊 dengan  solusi  ideal negatif dirumuskan sebagai :
𝑫 𝒊 − = √∑ ( 𝒏 𝒋=𝟏 𝒚 𝒊𝒋 − 𝒚 𝒊𝒋 − ) 𝟐 …………………………… (6)
5)  Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif. TOPSIS membutuhkan rating kinerja setiap  alternatif Ai pada setiap criteria Cj yang ternormalisasi, yaitu :
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  ( 𝑽 𝒊 ) diberikan sebagai
𝑽 𝒊 = 𝑫 𝒊 − 𝑫 𝒊 − +𝑫 𝒊 + ……………………………………….. (7)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 1.  Kriteria Penilaian
Konsep  dasar  metode  Topsis  adalah  dengan mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating penilaian  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut.  Dengan  hasil  perhitungan  tersebut  pihak pengambil  keputusan  dapat  dengan  mudah melakukan  perhitungan  dengan  metode  Topsis berdasarkan
ketentuan yang telah
ditetapkan(Hertyana, 2018).
Seleksi
penerimaan karyawan baru menggunakan  TOPSIS  menggunakan    5  kriteria diantaranya  Berkas  Administrasi  Lamaran(K1) diperoleh  dari  kelengkapan  berkas  lamaran  yang dikirimkan,  Nilai  Akademik(K2)  diperoleh  dari penilaian  IPK  atau  UAN,  Nilai  Tes(K3)  diperoleh dari  penilaian  tes(psikotest  dan  kemampuan bidang),  Tes  Kesehatan(K4)  diperoleh  dari  hasil tes  kesehatan  dan  Wawancara(K5)  diperoleh  dari hasil  wawancara  dengan  calon  karyawan.  Sebagai Bahan  pertimbangan  (kriteria)  terdapat  10 pertimbangan yang digunakan yaitu:
C1= Calon Karyawan 1 C2= Calon Karyawan 2 C3= Calon Karyawan 3 C4= Calon Karyawan 4 C5= Calon Karyawan 5 C6= Calon Karyawan 6 C7= Calon Karyawan 7
C8= Calon Karyawan 8 C9= Calon Karyawan 9 C10= Calon Karyawan 10
Diketahui  bahwa  bobot  tiap  Kriteria  adalah sebagai berikut: Tabel 1. Bobot tiap kriteria Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 Bobot 3 4 4 5 5 Sumber: Hylenarti Hertyana (2018)
Tabel 1 menjelaskan tentang nilai kepentingan untuk  setiap  kriteria.  Pemberian  bobot  dibagi menjadi 5 penilaian, yaitu:
Sangat Tinggi = 5 Tinggi = 4 Cukup = 3 Rendah = 2 Sangat Rendah = 1

## 2. Membuat Keputusan Ternormalisasi
Tabel 2. Membuat keputusan ternormalisasi K1 K2 K3 K4 K5 C1 4 3 4 3 4 C2 4 4 4 2 3 C3 3 5 5 3 4 C4 2 3 3 4 3 C5 4 3 2 3 3 C6 3 2 3 4 2 C7 3 4 5 3 4 C8 2 3 3 4 4 C9 2 3 4 4 3
C10 4 5 4 3 5 Hasil Pangkat Perkriteri a 103 131 145 113 129 Akar Hasil Pangkat Perkriteri a 10.148 8 10.445 5 12.041 5 10.630 1 11.357 8

## Sumber: Hylenarti Hertyana (2018)

## Rumus menormalisasikan
(𝐷𝑎𝑡𝑎)
(𝑎𝑘𝑎𝑟 ℎ𝑎𝑠𝑖𝑙 𝑝𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎𝑡 𝑝𝑒𝑟𝑘𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎) ……………………. (8)
R1.1=4: 10.1488=0.3941
R1.2=4: 10.1488=0.3941
R1.3=3: 10.1488=0.2956 R1.4=2: 10.1488=0.1970 R1.5=4: 10.1488=0.3941 R1.6=3: 10.1488=0.2956 R1.7=3: 10.1488=0.2956 R1.8=2: 10.1488=0.1970 R1.9=2: 10.1488=0.1970 R1.10=4: 10.1488=0.3941
R2.1=3: 10.4455=0.2872 R2.2=4: 10.4455=0.3829 R2.3=5: 10.4455=0.4786 R2.4=3: 10.4455=0.2872 R2.5=3: 10.4455=0.2872 R2.6=2: 10.4455=0.1914 R2.7=4: 10.4455=0.3829 R2.8=3: 10.4455=0.2872 R2.9=3: 10.4455=0.2872 R2.10=5: 10.4455=0.4786
R3.1=4: 12.0415=0.3321 R3.2=4: 12.0415=0.3321 R3.3=5: 12.0415=0.4152 R3.4=3: 12.0415=0.2491 R3.5=2: 12.0415=0.1660 R3.6=3: 12.0415=0.2491 R3.7=5: 12.0415=0.4152 R3.8=3: 12.0415=0.2491 R3.9=4: 12.0415=0.3321 R3.10=4: 12.0415=0.3321
R4.1=3: 10.6301=0.2822 R4.2=2: 10.6301=0.1881 R4.3=3: 10.6301=0.2822 R4.4=4: 10.6301=0.3762 R4.5=3: 10.6301=0.2822 R4.6=4: 10.6301=0.3762 R4.7=3: 10.6301=0.2822 R4.8=4: 10.6301=0.3762 R4.9=4: 10.6301=0.3762 R4.10=3: 10.6301=0.2822
R5.1=4: 11.3578=0.3521 R5.2=3: 11.3578=0.2641 R5.3=4: 11.3578=0.3521 R5.4=3: 11.3578=0.2641 R5.5=3: 11.3578=0.2641 R5.6=2: 11.3578=0.1760 R5.7=4: 11.3578=0.3521 R5.8=4: 11.3578=0.3521 R5.9=3: 11.3578=0.2641 R5.10=5: 11.3578=0.4402
Tabel 3. Data Normalisasi K1 K2 K3 K4 K5 C1 0.3941 0.2872 0.3321 0.2822 0.3521 C2 0.3941 0.3829 0.3321 0.1881 0.2641 C3 0.2956 0.4786 0.4152 0.2822 0.3521 C4 0.1970 0.2872 0.2491 0.3762 0.2641 C5 0.3941 0.2872 0.1660 0.2822 0.2641 C6 0.2956 0.1914 0.2491 0.3762 0.1760 C7 0.2956 0.3829 0.4152 0.2822 0.3521 C8 0.1970 0.2872 0.2491 0.3762 0.3521 C9 0.1970 0.2872 0.3321 0.3762 0.2641 C10 0.3941 0.4786 0.3321 0.2822 0.4402 Sumber: Hylenarti Hertyana (2018) 3. Membuat Normalisasi Berbobot
(Data normalisasi) x (Bobot kriteria) ……………… (9)
Tabel 4. Normalisasi Berbobot K1 K2 K3 K4 K5 C1 1.1823 1.1488 1.3284  1.411 1.7605 C2 1.1823 1.5316 1.3284  0.9405  1.3205 C3 0.8868 1.9144 1.6608  1.411 1.7605 C4 0.591 1.1488 0.9964  1.881 1.3205 C5 1.1823 1.1488 0.664 1.411 1.3205 C6 0.8868 0.7656 0.9964  1.881 0.88 C7 0.8868 1.5316 1.6608  1.411 1.7605 C8 0.591 1.1488 0.9964  1.881 1.7605 C9 0.591 1.1488 1.3284 1.881 1.3205 C10 1.1823 1.9144 1.3284 1.411 2.201 Sumber: Hylenarti Hertyana (2018)
4. Mencari  Max  dan  Min  dari  Normalisasi
Berbobot
Tabel 5. Max dan Min dari Normalisasi Berbobot K1 K2 K3 K4 K5 C1 1.1823 1.1488 1.3284 1.411 1.7605 C2 1.1823 1.5316 1.3284 0.9405 1.3205 C3 0.8868 1.9144 1.6608 1.411 1.7605 C4 0.591 1.1488 0.9964 1.881 1.3205 C5 1.1823 1.1488 0.664 1.411 1.3205 C6 0.8868 0.7656 0.9964 1.881 0.88 C7 0.8868 1.5316 1.6608 1.411 1.7605 C8 0.591 1.1488 0.9964 1.881 1.7605 C9 0.591 1.1488 1.3284 1.881 1.3205 C10 1.1823 1.9144 1.3284 1.411 2.201 Max 1.1823 1.9144 1.6608  1.881 2.201 Min 0.591 0.7656 0.664 0.9405  0.88 Sumber: Hylenarti Hertyana (2018)
Jika  Criteria  bersifat  Benefit  (makin  besar  makin baik) maka D+ = max dan D- = min.
Jika Criteria bersifat Cost (makin kecil makin baik) maka D+ = min dan  D- = max.
Dalam kasus ini semua telah di grade maka semua sifatnya adalah Benefit.
5. MENCARI D+ D- DI SETIAP ALTERNATIF
Rumus Mencari D+
𝐷𝑥+= √(AxC1 − Y1+) 2 + (AxC1 − Y2+) 2 + ⋯ + (AxCn − Yn+) 2
𝐷1+
= √ (1.1823 − 1.1823) 2 + (1.1488 − 1.9144) 2 + (1.3284 − 1.6608) 2 + (1.411 − 1.881) 2 + (1.7605 − 2.201) 2
𝐷2+
= √ (1.1823 − 1.1823) 2 + (1.5316 − 1.9144) 2 + (1.3284 − 1.6608) 2 + (0.9405 − 1.881) 2 + (1.3205 − 2.201) 2 𝐷3+
= √ (0.8868 − 1.1823) 2 + (1.9144 − 1.9144) 2 + (1.6608 − 1.6608) 2 + (1.411 − 1.881) 2 + (1.7605 − 2.201) 2
𝐷4+
= √ (0.591 − 1.1823) 2 + (1.1488 − 1.9144) 2 + (0.9964 − 1.6608) 2 + (1.881 − 1.881) 2 + (1.3205 − 2.201) 2
𝐷5+ = √ (1.1823 − 1.1823) 2 + (1.1488 − 1.9144) 2 + (0.664 − 1.6608) 2 + (1.411 − 1.881) 2 + (1.3205 − 2.201) 2 𝐷6+ = √ (0.8868 − 1.1823) 2 + (0.7656 − 1.9144) 2 + (0.9964 − 1.6608) 2 + (1.881 − 1.881) 2 + (0.88 − 2.201) 2 𝐷7+ = √ (0.8868 − 1.1823) 2 + (1.5316 − 1.9144) 2 + (1.6608 − 1.6608) 2 +
(1.411 − 1.881) 2 + (1.7605 − 2.201) 2
𝐷8+
= √ (0.591 − 1.1823) 2 + (1.1488 − 1.9144) 2 + (0.9964 − 1.6608) 2 + (1.881 − 1.881) 2 + (1.7605 − 2.201) 2
𝐷9+
= √ (0.591 − 1.1823) 2 + (1.1488 − 1.9144) 2 + (1.3284 − 1.6608) 2 +
(1.881 − 1.881) 2 + (1.3205 − 2.201) 2
𝐷10+
= √ (1.1823 − 1.1823) 2 + (1.9144 − 1.9144) 2 + (1.3284 − 1.6608) 2 +
(1.411 − 1.881) 2 + (2.201 − 2.201) 2
Tabel 6. Hasil Perhitungan D+ D1+ 1.0542 D2+ 1.3844 D3+ 0.7086 D4+ 1.2948 D5+ 1.4491 D6+ 1.8956 D7+ 0.8052 D8+ 1.2534 D9+ 1.3495 D10+ 0.5755
Sumber: Hylenarti Hertyana (2018)

## Rumus Mencari D-
𝐷𝑥−= √(AxC1 − Y1−) 2 + (AxC1 − Y2−) 2 + ⋯ + (AxCn − Yn−) 2
𝐷1−= √ (1.1823 − 0.591) 2 + (1.1488 − 0.7656) 2 + (1.3284 − 0.664) 2 + (1.411 − 0.9405) 2 + (1.7605 − 0.88) 2
𝐷2−= √ (1.1823 − 0.591) 2 + (1.5316 − 0.7656) 2 + (1.3284 − 0.664) 2 + (0.9405 − 0.9405) 2 + (1.3205 − 0.88) 2
𝐷3−= √ (0.8868 − 0.591) 2 + (1.9144 − 0.7656) 2 + (1.6608 − 0.664) 2 + (1.411 − 0.9405) 2 + (1.7605 − 0.88) 2
𝐷4−= √ (0.591 − 0.591) 2 + (1.1488 − 0.7656) 2 + (0.9964 − 0.664) 2 + (1.881 − 0.9405) 2 + (1.3205 − 0.88) 2
𝐷5−= √ (1.1823 − 0.591) 2 + (1.1488 − 0.7656) 2 +
(0.664 − 0.664) 2 + (1.411 − 0.9405) 2 + (1.3205 − 0.88) 2
𝐷6−= √ (0.8868 − 0.591) 2 + (0.7656 − 0.7656) 2 + (0.9964 − 0.664) 2 + (1.881 − 0.9405) 2 +
(0.88 − 0.88) 2
𝐷7−= √ (0.8868 − 0.591) 2 + (1.5316 − 0.7656) 2 + (1.6608 − 0.664) 2 + (1.411 − 0.9405) 2 + (1.7605 − 0.88) 2
𝐷8−= √ (0.591 − 0.591) 2 + (1.1488 − 0.7656) 2 + (0.9964 − 0.664) 2 + (1.881 − 0.9405) 2 + (1.7605 − 0.88) 2 𝐷9−= √ (0.591 − 0.591) 2 + (1.1488 − 0.7656) 2 + (1.3284 − 0.664) 2 + (1.881 − 0.9405) 2 + (1.3205 − 0.88) 2 𝐷10−= √ (1.1823 − 0.591) 2 + (1.9144 − 0.7656) 2 + (1.3284 − 0.664) 2 + (1.411 − 0.9405) 2 +
(2.201 − 0.88) 2
Tabel 7. Hasil Perhitungan D- D1- 1.3907 D2- 1.2536 D3- 1.8431 D4- 1.1557 D5- 0.9548 D6- 1.0403 D7- 1.7068 D8- 1.3845 D9- 1.2910 D10- 2.0191 Sumber: Hylenarti Hertyana (2018)

## 6. Mencari V/Hasil

## Rumus Mencari V
Vx = 𝐷𝑥 −
(𝐷𝑥 −) + (𝐷𝑥+)
V1 = 1.3907 1.3907 + 1.0542 = 0,5688 V2 = 1.2536 1.2536 + 1.3844 = 0,4752 V3 = 1.8431 1.8431 + 0.7086 = 0,7223 V4 = 1.1557 1.1557 + 1.2948 = 0,4716 V5 = 0.9548 0.9548 + 1.4491 = 0,3971 V6 = 1.0403 1.0403 + 1.8956 = 0,3543 V7 = 1.7068 1.7068 + 0.8052 = 0,6794 V8 = 1.3845
1.3845 + 1.2534 = 0,5248 V9 = 1.2910 1.2910 + 1.3495 = 0,4889 V10 = 2.0191 2.0191 + 0.5755 = 0,7781
Setelah  diperoleh  seluruh  perhitungan,  langkah selanjutnya  adalah  menentukan  nilai  preferensi tertinggi  hingga  terendah  sehingga  diperoleh urutan  perangkingan.  Berikut  ini  adalah  tabel  8. Preferensi dan Rangking Alternatif.
Tabel 8. Preferensi dan Rangking Alternatif Alternatif Preferensi Rangking C1 0,5688 4 C 2 0,4752 7 C 3 0,7223 2 C 4 0,4716 8 C 5 0,3971 9 C 6 0,3543 10 C 7 0,6794 3
C 8 0,5248 5 C 9 0,4889 6 C 10 0,7781 1 Sumber: Hylenarti Hertyana (2018)
Berdasarkan  tabel  diatas  diperoleh  C10  sebaga calon karyawan dengan nilai tertinggi.

## KESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  diperoleh dari  penulisan  ini:  Berdasarkan  hasil  analisa menggunakan  metode  Topsis  yang  penulis lakukan,  maka  di  dapatkan  5  kriteria  diantaranya Berkas  Administrasi  Lamaran(K1)  diperoleh  dari kelengkapan  berkas  lamaran  yang  dikirimkan, Nilai  Akademik(K2)  diperoleh  dari  penilaian  IPK atau  UAN,  Nilai  Tes(K3)  diperoleh  dari  penilaian tes(psikotest  dan  kemampuan  bidang),  Tes Kesehatan(K4)  diperoleh  dari  hasil  tes  kesehatan dan  Wawancara(K5)  diperoleh  dari  hasil wawancara  dengan  calon  karyawan.  Penulisan  ini menggunakan  Metode  Topsis  untuk  menyeleksi penerimaan karyawan baru. Berdasarkan Perhitungan mengunakan metode TOPSIS, maka di dapat keputusan bahwa V10 (Calon Karyawan 10) merupakan  calon  karyawan  terbaik  karena memiliki nilai yang terbaik berdasarkan perhitungan  5  kriteria. Penulisan  ini  dinyatakan memenuhi  tujuan  yang  diharapkan  karena  hasil perhitungannya  bisa  lebih  cepat  dan  akurat sehingga  menghasilkan  informasi  yang  dapat digunakan  sebagai  pendukung  keputusan  oleh perusahaan.

## REFERENSI
Agung,  H.,  &  Ricky,  R.  (2016).  APLIKASI  SISTEM
PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN SISWA TELADAN MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS. Jurnal Ilmiah FIFO , 8 (2), 112.
https://doi.org/10.22441/fifo.v8i2.1306
Hertyana, H. (2018). Sistem pendukung keputusan penentuan  karyawan  terbaik  menggunakan metode  topsis. Jurnal  Ilmu  Pengetahuan  Dan Teknologi Komputer , 4 (1), 43–48.
Imbar,  R.  V.,  &  Hartanto,  B.  S.  (2011).  Aplikasi Sistem  Informasi  Sumber  Daya  Manusia dengan  Fitur  DSS  Menggunakan  Metode Topsis  pada  PT.  X. Jurnal  Informatika , 7 (2).
Retrieved from http://jutisi.maranatha.edu/index.php/jui/a rticle/view/84
Lestari,  S.  (2011).  Seleksi  penerimaan  calon karyawan  menggunakan  metode  topsis. Konferensi  Nasional  Sistem  Dan  Informatika , 170–174.
Ramadhani,  D.  A.,  &  Astuti,  S.  (2014).  SISTEM PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENERIMAAN PEGAWAI  DENGAN  METODE  FUZZY  MADM. Techno.Com , 13 (2),  99–107.  Retrieved  from http://publikasi.dinus.ac.id/index.php/techn oc/article/view/549
Siagian,  S.  P.  (2009). Manajemen  Sumber  Daya Manusia . Jakarta: Bumi Aksara.
Suroso,  A.,  &  Setyawatie,  M.  O.  (2016).  APLIKASI PENERIMAAN  KARYAWAN  BARU  DENGAN METODE  TOPSIS  PADA  PT.  GLOBALNINE INDONESIA. Jurnal  Teknologi  Terpadu , 2 (1),
1–9. Retrieved from http://journal.nurulfikri.ac.id/index.php/JTT /article/view/44