Vol. 1 No. 2,  Februari 2018
Web :http://jurnal.unprimdn.ac.id/index.php?journal=JUSIKOM&page=index
Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan dengan Menggunakan Metode Weighted Product
Mardi Turnip, Jhonson Wenardy, Yonata Laia, Windania Purba, Abdi Dharma
Fakultas Teknologi dan Ilmu Komputer, Universitas Prima Indonesia Jl. Sekip simp. Sikambing dan Sumut marditurnip@unprimdn.ac.id
jhonsonw1@gmail.com yonatan_li@yahoo.co.id winda.nia04@gmail.com
Abstract - Human Resources is one of the most important factors in determining the progress of a company. Employee acceptance system at PT. Modern Plasindo Mutiara are still implemented conventionally, so it takes a long time to determine which employees are  accepted.  In  addition,  it  also  allows  the  occurrence  of  sub-tested  assessments.  To  help  solve  the  problem,  Decision  Support System  can  be  used.  The  method  used  in  this  research  is  Weighted  Product  (WP)  method.  The  criteria  used  in  this  research  are: education, experience, skill, interview, field test, GPA. This study aims to facilitate the determination of new employees received.
Keywords - Conventional, subjectif, Decision Support System, method, WP
Abstrak - Sumber  Daya  Manusia  adalah  salah  satu  faktor  terpenting  dalam  menentukan  kemajuan  suatu  perusahaan.  Sistem penerimaan karyawan di PT. Modern Plasindo Mutiara masih dilaksanakan secara konvensional, sehingga membutuhkan waktu yang lama untuk menentukan karyawan yang diterima. Selain itu, hal tersebut juga memungkinkan terjadinya penilaian secara  subjectif. Untuk  membantu  menyelesaikan  masalah  tersebut,  dapat  digunakan  sistem  pendukung  keputusan  (Decision  Support  System). Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  metode  Weighted  Product  (WP).  Kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yaitu: pendidikan,  pengalaman,  keterampilan,  wawancara,  uji  lapangan,  IPK.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mempermudah  dalam menentukan karyawan baru yang diterima.
Kata kunci – Konvensional, subjectif, Decision Support System , metode, WP

## I. PENDAHULUAN
Seiring  perkembangan  teknologi  informasi yang  berkembang  pesat,  teknologi  informasi sering  digunakan  dalam  membantu  pekerjaan manusia  dalam  hal  pengolahan  data  sampai penyajian  informasi  dengan  cepat  dan  tepat. Informasi yang disajikan oleh teknologi informasi  dapat  digunakan  oleh  pengambil keputusan untuk membantu membuat keputusan pada  suatu  persoalan  pengambilan  keputusan yang sedang dihadapi.
PT. Modern Plasindo Mutiara adalah perusahaan  yang  bergerak  dalam  bidang produksi  dan  penjualan  kantongan  plastik, perusahaan  ini  berdiri  sejak  tahun  1986  sampai sekarang.  Sebagai  perusahaan  besar  yang membutuhkan  karyawan  atau  sumber  daya manusia  (SDM)  dalam  melaksanakan  kegiatan
operasionalnya.  Untuk  mendapatkan  karyawan yang  berkualitas  sesuai  dengan  kebutuhan perusahaan  membutuhkan  waktu  yang  lama. Perusahaan  harus  mencari  karyawan  sesuai dengan kriteria-kriteria yang dibutuhkan perusahaan.
Dalam proses penerimaan karyawan pada PT. Modern  Plasindo  Mutiara,  personalia  akan memeriksa  kelengkapan  data  pelamar  untuk selanjutnya mengikuti tahapan seleksi penerimaan  karyawan.  Dikarenakan  banyaknya calon  karyawan  dibandingkan  ketersediaan lapangan  pekerjaan,  membuat  pihak  personalia kesulitan dalam memilih calon karyawan terbaik yang  akan  diterima  dan  dalam  seleksinya banyak  dipengaruhi  unsur  subjektif,  sehingga penilaian personalia tidak objektif sesuai dengan kualifikasi  pelamar.  Subjektifitas  timbul  karena personalia  tidak  memiliki  suatu  sistem  atau
metode  sebagai  patokan  untuk  menilai  antara kualifikasi yang dimiliki seorang calon karyawan  dengan  spesifikasi  yang  dibutuhkan perusahaan. Sehingga dalam seleksinya personalia  dapat  meloloskan  calon  karyawan yang tidak memenuhi spesifikasi perusahaan.
Untuk  meminimalkan  terjadinya  penilaian secara subjektif dan untuk membantu personalia dalam proses seleksi penerimaan calon karyawan yang memenuhi kualifikasi, diperlukan  suatu  sistem Decision  Support System . Decision  Support  System (DSS) merupakan suatu sistem yang dibangun menggunakan metode untuk membantu menyelesaikan  masalah-masalah  semiterstruktur. Penelitian  ini  menggunakan  metode Weighted Product (WP),  metode  ini  menentukan  bobot untuk  setiap  atribut  yang  kemudian  dilanjutkan kepada proses perangkingan yang akan menyeleksi  calon  karyawan  terbaik  untuk diterima pada PT. Modern Plasindo Mutiara.
II. LANDASAN TEORI DAN METODE
Menurut  Kusrini  (2007:15)  “DSS  merupakan sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan informasi, pemodelan dan pemanipulasian data”. Menurut  Yakub  (2012:80)  “Sistem  pendukung keputusan  (DSS)  adalah  sistem  berbasis komputer  yang  digunakan  oleh  manager  atau sekelompok manager pada setiap level organisasidalammembuatkeputusandalammenye lesaikanmasalah semi terstruktur”.
Menurut  Nofriansyah  (2015:47)  “Metode Weighted Product merupakan sebuah metode di dalam penentuan sebuah keputusan dengan cara perkalian  untuk  menghubungkan  rating  atribut, dimana  rating  setiap  atribut  harus  dipangkatkan dulu  dengan  bobot  yang  bersangkutan.  Proses tersebut sama halnya dengan proses normalisasi”.
Preferensi  untuk  alternatif  S_i  diberikan sebagai berikut:
𝑆 𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 ………………… .. … (1)
Keterangan:
S:  Preferensi  alternatif  dianalogikan  sebagai vektor S
X: Nilai kriteria W: Bobot kriteria/ subkriteria i: Alternatif (dimanai = 1, 2, …, n) j: Kriteria n: Banyaknya kriteria
Sedangkan ∑ 𝑤 𝑗 = 1 serta 𝑤 𝑗 adalah  pangkat bernilai  positif  untuk  atribut  keuntungan,  dan bernilai negatif untuk atribut biaya.
Preferensi relatif dari setiap alternatif diberikan sebagai:
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑋 𝑗 ∗ ) 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 …………………… (2)
Keterangan:
V: Preferensi alternatif dianalogikan sebagai vektor V
X: Nilai kriteria
W: Bobot kriteria/subkriteria
i: Alternatif
j: Kriteria
n: Banyaknya kriteria
*: Banyaknya kriteria yang telah dinilai pada vektor S
Menurut Nofriansyah (2015:49), langkah- langkah metode Weighted Product adalah: 1. Menentukan kriteria-kriteria yang  akan
dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu C i .
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap criteria.
3. Memperbaiki  nilai  bobot  terlebih  dahulu dengan cara membagi bobot dengan rata-rata bobot  yaitu  100  dimana  nilai  100  adalah jumlah persentasi kebutuhan.
4. Nilai  seluruh  atribut  criteria  dipangkatkan dengan  bobot  yang  telah  diperbaiki.  Bagi sebuah  alternatif  dengan  bobot  pangkat positif  untuk  atribut  manfaat  dan  bobot pangkat negative pada atribut biaya.
5. Seluruh  nilai  atribut  criteria  dikalikan berdasarkan  jumlah  kriteria  yang  dimiliki setiap alternatif.
6. Hasil perkalian dijumlahkan untuk menghasilkan nilai pada setiap alternatif.
7. Mencari  nilai  hasil  dengan  melakukan pembagian  dengan  rata-rata  dari  nilai  setiap perkalian.
8. Ditemukan  urutan  nilai  hasil  terbaik  yang akan menjadi keputusan.

## III. METODE PENELITIAN DAN HASILS
Melakukan  normalisasi  matriks  pada  bobot kriteria,  sehingga  total  bobot  ∑Wj  =  1  dengan bobot  preferensi  yaitu  W  =  (3,5,4,2,4,2),  Wj merupakan  W  index  ke  j  yang  artinya  W1 adalah  3,  W2  adalah  5,  W3  adalah  4  dan seterusnya.  ∑Wj  merupakan  jumlah  dari  W yaitu  3+5+4+2+4+2.  Jadi  normalisasi  matriks bobot kriteria adalah sebagai berikut:
Wj = Wj ∑Wj W1 = 3 3 + 5 + 4 + 2 + 4 + 2 = 0.15 W2 = 5 3 + 5 + 4 + 2 + 4 + 2 = 0.25 W3 = 4 3 + 5 + 4 + 2 + 4 + 2 = 0.20 W4 = 2
3 + 5 + 4 + 2 + 4 + 2 = 0.10 W5 = 4 3 + 5 + 4 + 2 + 4 + 2 = 0.20 W6 = 2 3 + 5 + 4 + 2 + 4 + 2 = 0.10
Jika  kriteria  bernilai  benefit  maka  akan dipangkatkan  positif,  jika  kriteria  bernilai  cost maka  akan  dipangkatkan  negatif  (-)  yang kemudian  dikalikan  dengan  nilai  yang  sudah dinormalisasikan sebelumnya. Maka akan didapat  normalisasi  nilai  alternatif  (Vektor  S) sebagai berikut:
S1 = (2 0,15 )(5 0,25 )(3 0,20 )(3 0,10 )(5 0,20 )(1 0,10 ) = 3,18293212636742 S2 = (1 0,15 )(5 0,25 )(3 0,20 )(3 0,10 )(5 0,20 )(1 0,10 ) = 2,86861905134751 S3 = (2 0,15 )(5 0,25 )(3 0,20 )(2 0,10 )(4 0,20 )(1 0,10 ) = 2,92305003364429 Mencari  setelah  perhitungan  Vektor  S  yang akan  digunakan  untuk  menghitung  preferensi Vektor  V  sehingga  mendapatkan  perangkingan
alternatif.  Nilai  Vektor  V  yang  akan  di  dapat adalah sebagai berikut:
Vi = 𝑆1 S1 + S2 + S3
Si = 3,18293212636742 +
2,86861905134751 + 2,92305003364429 = 8.97460121135922
V1 = 3,18293212636742 8.97460121135922 = 0,35466000676874 V2 = 2,86861905134751 8.97460121135922 = 0,31963749516989 V3 = 2,92305003364429 8.97460121135922
= 0,32570249806137
Dari hasil perhitungan diatas, Nilai V1 adalah nilai  terbesar  sehingga  V1  atau  alternatif pertama  yaitu  Famelia  yang  menjadi  alternatif terbaik  sehingga  diterima  menjadi  karyawan. Tabel  perangkingan  dapat  dilihat  pada  tabel  1 berikut:
Tabel 1. Perangkingan. Nama Total Nilai Rangking Famelia 0,35466000676874 1 Novita 0,32570249806137 2 Fenny 0,31963749516989 3
Halaman  input  kriteria  hanya  dapat  diakses oleh  manejer  yang  digunakan  untuk  menambah data  kriteria.  Tampilan  halaman  input  kriteria dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Halaman input kriteria.
Halaman  input  rating  krtieria  merupakan bagian  dari  halaman  kriteria  sehingga  hanya dapat  diakses  oleh  manajer  saja.  Khusus
penambahan  data  rating  kriteria,  dilakukan  di atas  tabel  data  kriteria,  sedangkan  untuk perubahan  dan  perincian  data,  umumnya dilakukan  di  atas  tabel  data.  Tampilan  halaman input rating kriteria dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Halaman input rating kriteria .
Halaman  input  bobot  calon  karyawan digunakan  oleh  user  untuk  menambahkan  data penilaian  terhadap  calon  karyawan  yang melakukan seleksi penerimaan karyawan. Tampilan  halaman  input  bobot  calon  karyawan dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Halaman input bobot karyawan.
Halaman laporan hasil analisa adalah laporan yang dihasilkan oleh sistem dengan menggunakan  perhitungan  metode weighted product , berdasarkan penilaian pada input bobot calon  karyawan.  Tampilan  halaman  laporan hasil analisa dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Halaman laporan hasil analisa.
Cetak  laporan  hasil  analisa  adalah  proses mencetak  laporan  dari  tabel  data  yang  telah dilakukan  perhitungan  dengan  menggunakan metode weighted  product .  Tampilan  cetak laporan hasil analisa dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Halaman cetak laporan analisa.

## IV. K ESIMPULAN
Adapun  kesimpulan  pada  penelitian  ini adalah  sistem  pendukung  keputusan  ini  dapat membantu mempercepat proses seleksi penerimaan karyawan baru.
R EFERENS I
[1] Turnip,  M.,  Utami,  F.T.,  Aisyah,  S.  2017.  Sistem  Pendukung Keputusan  untuk  Menentukan  Calon  Penerima  Beasiswa Menggunan  Metode Weighted  Product (Studi  Kasus:  SMP Ampera  Batang  Kuis).  Prosiding  Seminar  Nasional  Komputer 2017  (SNIKOM),  14  September  2017,  Medan,  Indonesia.  Hal.
175-179. [2] A.  S.,  Rosa  dan  Shalahuddin,  M..  2013.  Rekayasa  Perangkat
Lunak:  Terstruktur  dan  Berorientasi  Objek.  Bandung:  Penerbit Informatika. [3]
Bekti,  Humaira’  Bintu.  2015.  Mahir  Membuat  Website  dengan
Adobe Dreamweaver CS6, CSS dan jQuery. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[4] H.M., Jogiyanto. 2005. Analisis dan Desain Sistem
Informasi  :Pendekatan  Terstruktur  Teori  dan  Praktik  Aplikasi Bisnis. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[5] Nofriansyah,  Dicky.  2014.  Konsep  Data  Mining  VS  Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Penerbit Deepublish.
[6] Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[7] MADCOMS. 2011. Aplikasi Web Database dengan Dreamweaver dan PHP-MySQL. Yogyakarta: Penerbit Andi.
[8] Sugiarti,  Yuni.  2013.  Analisis  &  Perancangan  UML  (Unified Modeling Language) Generated VB.6. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[9] Vercellis,  Carlo.  2009.  Business  Intelligence:  Data  Mining  and Optimization  for  Decision  Making.  Chichester:  John  Wiley  & Sons.
[10] Winarno, Edy, dkk. 2011. Easy Web Programming with PHP plus HTML 5. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
[11] Winarno,  Edy,  dkk. 2014.  3 in 1:  JavaScript, jQuery,  dan jQuery Mobile. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
[12] Yakub.  2012.  Pengantar  Sistem  Informasi.  Yogyakarta:  Graha Ilmu.
[13] Sriwidani,  Wayan,  dkk.  2016.  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan Karyawan pada PT. Sultra Inti Roda Perkasa.
[14] Menggunakan  Metode Weighted  Product (WP)  dan Simple Additive Weighting (SAW). Kendari: Universitas Halu Oleo.
[15] Krisnaningsih,  Erni.  2017.  Penerapan  Metode Weighted  Product untuk  Rekrutmen  Karyawan  PT.  Krakatau  Argo  Logistics”. Serang: Universitas Serang Raya.