## Implementasi Metode Interpolasi dan Analytical Hierarchy Process untuk Penerimaan Pegawai
Yudo Devianto 1 ,Yunita Sartika Sari *2 ,  Ratna Mutu Manikam 3
1,2,3 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana Jl. Meruya Selatan No.1
1 yudo.devianto@mercubuana.ac.id, 2 yunita.sartika@mercubuana.ac.id,
3 ratna_mutumanikam@mercubuana.ac.id

## *) Corresponding Author
( received: 15-04-23, revised: 03-07-23, accepted: 24-07-23)

## Abstract
Every company, whether public or private, from small, medium to large scale, can depend on information technology to maximize results and simplify operations. The ease and efficiency of the current computerized system can also be applied as a support for decision making in recruiting employees in a department. By conducting a mathematical simulation of the  workings  of  various  decision  support  methods  in  ranking  applicants  for placement  in  a  section.  Decision  support methods that will be used include interpolation and AHP. The results of this study indicate that interpolation is more appropriate to be used to support decisions with needs that require calculations with large benefit values and low costs, while AHP is more appropriate to be used to support decisions that have more attribute variations. The results given better accommodate the decisions to be taken because a one-to-one comparison is made between one criterion and the other. This method is also very appropriate to use if the decision maker does not have a priority on the weight of the assessment to be carried out. However, this method requires quite a long completion step so it will be more difficult to implement because it requires more accuracy in the process of determining logical consistency.

## Keywords: interpolation, AHP, decision support system

## Abstrak
Setiap  perusahaan,  baik  pemerintah  maupun  swasta,  dari  skala  kecil, menengah,  hingga  besar, dapat bergantung  pada teknologi  informasi  untuk  memaksimalkan  hasil  dan  mempermudah  operasi.  Kemudahan  dan  efisiensi  sistem komputerisasi saat ini juga dapat diterapkan sebagai pendukung pengambilan keputusan dalam perekrutan pegawai di suatu  departemen.  Dengan  melakukan  simulasi  matematis  tentang  cara  kerja  berbagai  metode  pendukung  keputusan dalam  memeringkat  pelamar  untuk  ditempatkan  di  suatu  bagian.  Metode  pendukung  keputusan  yang  akan  digunakan antara  lain  Interpolasi  dan  AHP.  Hasil  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  interpolasi  lebih  tepat  digunakan  untuk mendukung keputusan dengan kebutuhan yang membutuhkan perhitungan dengan nilai manfaat yang besar dan biaya yang rendah, sedangkan AHP lebih tepat digunakan untuk mendukung keputusan yang memiliki variasi atribut yang lebih banyak. Hasil yang diberikan lebih mengakomodir keputusan yang akan diambil karena dilakukan perbandingan satu per satu antara kriteria satu dengan kriteria lainnya. Metode ini juga sangat tepat digunakan jika pengambil keputusan tidak memiliki prioritas terhadap bobot penilaian yang akan dilakukan. Namun metode ini memerlukan langkah penyelesaian yang cukup panjang sehingga akan lebih sulit untuk diimplementasikan karena memerlukan ketelitian yang lebih dalam proses penentuan konsistensi logika.
Kata Kunci : interpolasi, AHP, system pendukung keputusan

## 1. PENDAHULUAN Latar Belakang
Teknologi informasi saat ini telah berkembang dengan sangat cepat. Seiring dengan pesatnya kemajuan teknologi informasi dan informasi menjadi sangat penting untuk kegiatan dan pekerjaan, sehingga dapat mempengaruhi berbagai aspek kehidupan.
Baik  perusahaan  pemerintah  maupun  swasta  skala  kecil,  sedang,  atau  besar  sangat  bergantung  pada  teknologi informasi untuk mempermudah dan mencapai tujuan.
Sistem  komputerisasi  memudahkan  pengumpulan,  pengolahan,  dan  penyimpanan  data  bisnis,  meningkatkan kecepatan  dan  efisiensi  data.  Banyak  bisnis  menggunakan  teknologi  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  produktivitas pekerjaan.
Kemudahan dan efisiensi dari sistem komputerisasi  saat ini juga dapat diterapkan sebagai pendukung keputusan saat melakukan penerimaan pegawai pada suatu bagian.
Prayogi (2021) melakukan penelitian tentang cara terbaik untuk memilih karyawan dengan menggunakan kriteria seperti kualitas kerja, kuantitas kerja, disipin, inisiatif, motivasi, tanggung jawab, kerjasama, adaptasi, pemahaman tugas, pemecahan  masalah,  kepemimpinan,  dan  pengambilan  keputusan.  perhitungan  yang  lebih  cepat  dan  objektif.  Namun, penelitian tambahan oleh Dita Amara (2021) menggunakan nilai input kriteria kelulusan strata dan bobot kriteria.
Berdasarkan uraian diatas tersebut, maka peru melakukan sebuah simulasi secara matematis perihal bagaimana cara kerja dari beberapa metode pendukung keputusan dalam memberikan peringkat kepada pelamar untuk ditempatkan dalam suatu bagian.
Metode pendukung keputusan yang akan dipergunakan antara lain Interpolasi dan AHP. Pada akhir penulisan ini, akan menyajikan kesimpulan yang salah satunya berisi perbedaan yang terlihat dari kedua metode tersebut.
Dengan  demikian  memerlukan  pengidentifikasi  serta  merumuskan  permasalahan  yaitu  Bagaimana mengimplementasikan metode interpolasi dan AHP untuk menyelesaikan permasalahan penerimaan karyawan. Tujuan yang  ingin  dicapai  adalah  menyelesaikan  permasalahan  penerimaan  karyawan  dengan  metode  pendukung  keputusan interpolasi,  dan  AHP.  Sehingga  manfaatnya  dapat  memberikan  sumbangan  pemikiran  dalam  pengembangan  ilmu pengetahuan secara umum dan pengetahuan tuntuk stakeholder.

## Tinjauan Pustaka

## 1. Pengertian Rekrutmen
Rekrutmen, menurut Marwansyah, adalah proses menarik kandidat atau pelamar yang memiliki minat dan keahlian yang  diperlukan  untuk  posisi  tertentu.  Proses  rekrutmen  dimulai  dengan  mencari  calon  karyawan  yang  memiliki kemampuan  dan  sikap  yang  dibutuhkan  perusahaan  atau  organisasi,  serta  harus  cocok  dengan  pekerjaan  yang  akan dilakukan.
Para  profesional  yang  bekerja  dalam  satuan  organisasi  yang  bertanggung  jawab  atas  sumber  daya  manusia  pada dasarnya harus menangani berbagai tahapan proses rekrutmen. Dalam proses rekrutmen, ada banyak sumber rekrutmen, menurut Marwansyah, yang dapat digolongkan ke dalam dua jenis:
a. Rekrutmen internal
Rekrutmen internal berarti mempekerjakan karyawan yang sudah ada di perusahaan atau sumber internal. Beberapa metode yang digunakan dalam rekrutmen internal termasuk pekerjaan posting, referensi pegawai, dan rencana suksesi.
b. Rekrutmen eksternal
Rekrutmen eksternal biasanya dilakukan karena karyawan yang sudah ada seringkali tidak memenuhi kebutuhan rekrutmen, terutama ketika organisasi/perusahaan perlu mengisi posisi entry level yang memerlukan keterampilan atau keahlian yang belum dimiliki atau ketika organisasi/perusahaan membutuhkan tenaga kerja dari latar belakang yang berbeda untuk mendapatkan ide-ide baru.

## 2. Pengertian Seleksi
Jika  seorang  kandidat  telah  dipilih  melalui  rekrutmen,  proses  seleksi  dimulai  dengan  penerimaan  lamaran  dan berakhir  dengan  pengambilan  keputusan  atas  lamaran  tersebut.  Salah  satu  bagian  yang  sangat  penting  dari  proses manajemen  sumber  daya  manusia  adalah  proses  pengambilan  karyawan.  Tujuan  dari  setiap  program  pengambilan karyawan  adalah  untuk  menemukan  kandidat  dengan  skor  tinggi  dalam  beberapa  metrik  yang  diukur.  Skor  ini dimaksudkan untuk menilai pengetahuan, keterampilan, kemampuan, atau karakteristik penting lainnya yang diperlukan untuk menjalankan tugas pekerjaan dengan efektif.

## 3. Pengertian Interpolasi
Interpolasi adalah pencarian dan penghitungan nilai suatu fungsi yang grafiknya melewati sejumlah titk. Titik-titik itu mungkin  berasal  dari  suatu  fungsi  yang  dikenal  atau  hasil  dari  eksperimen  percobaan.  Metode  interpolasi  terdiri  dari empat cara, yaitu
a. Interpolasi Linier
Interpolasi linier adalah algoritma matematika yang dapat digunakan untuk menaksir titik harga tengah melalui polinomial tingkat pertama dan melalui suatu garis lurus pada setiap dua titik masukan yang berurutan. Harga-harga tengah di antara titik data yang tepat dihitung dengan dua titik input ini. Interpolasi polinomial adalah teknik yang paling umum digunakan untuk tujuan ini. Persamaan garis lurus ini adalah sebagai berikut:
b. Interpolasi Kuadratik
Sebenarnya  hampir  sama  dengan  interpolasi  linier,  interpolasi  kuadratik  menggunakan  berpangkat2  dengan menggunakan tiga titik untuk membuat garis, membuatnya tidak efektif untuk fungsi berpangkat dua. Oleh karena itu, interpolasi kuadratik ada agar fungsi berpangkat 2 dapat diselesaikan dan dapat mencari titik baru dengan efektif.
c. Interpolasi Lagrange
Formula interpolasi Lagrange untuk interpolasi berselang berbeda dari formula interpolasi Newton umum dan metode Aitken, tetapi masih dapat digunakan untuk interpolasi berselang yang sama.
Misalkan fungsi y (x) diferensiabel dan kontinu sampai turunan (n+1) berada dalam interval buka (a, b). Diberikan titik (n+1), yaitu (x0,y0), (x1,y1),..., dan (xn,yn), di mana nilai x tidak harus berjarak sama dengan nilai lainnya, dan dicari polinom berderajat n.

## 4. Pengertian AHP
Thomas L. Saaty membuat Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menggabungkan masalah yang kompleks dengan  banyak  faktor  atau  kriteria  menjadi  suatu  hirarki.  Saaty  (2011)  mendefinisikan  hirarki  sebagai  suatu representasi  dari  sebuah  masalah  yang  kompleks  dalam  suatu  struktur  multi-level  di  mana  tujuan  adalah  level pertama, diikuti oleh level faktor, kriteria, sub-kriteria, dan seterusnya hingga level terakhir.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  mendapatkan  informasi  yang  diperlukan  untuk  mencapai  tujuan  penelitian. Hipotesis adalah jawaban sementara terhadap pertanyaan penelitian.
1. Wawancara
Cara  berbicara  secara  lisan  untuk  mendapatkan  informasi.  Pengguna  aplikasi  e-procurement  diwawancari  dalam penelitian ini.
2. Kuesioner
Metode  pengumpulan  data  secara  tidak  langsung  di  mana  peneliti  bertanya  kepada  responden  secara  tidak  langsung. Angket,  alat  atau  alat  pengumpulan  datanya,  terdiri  dari  sejumlah  pertanyaan  yang  harus  dijawab  atau  dijawab  oleh responden.  Dalam  menanggapi  biasanya  memberikan  jawaban  atau  respons  sesuai  dengan  persepsi  responden. Pertanyaan-pertanyaan  dari  kuisioner  ini  akan  digunakan  sebagai  acuan  untuk  menentukan  apa  yang  dibutuhkan  oleh sistem untuk berfungsi dan tidak berfungsi.
3. Metode pengumpulan data adalah observasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Masalah
Perusahaan  melakukan  penerimaan  karyawan  baru  untuk  posisi  satu  orang  administrasi.  Kriteria  yang  diberikan perusahaan dalam proses penerimaan tersebut antara lain: 1. Berpengalaman dalam bidang administrasi minimal dua tahun kerja selanjutnya disebut K1
2. Pendidikan minimal S1 selanjutnya disebut K2
3. Usia maksimal 35 Tahun selanjutnya disebut K3
4. Status pernikahan lebih disukai lajang selanjutnya disebut K4
5. Berdomisili disekitar jabodetabek, lebih disukai Jakarta atau yang terdekat dengan Jakarta. Selanjutnya disebut dK5
Tabel 1.Kriteria Jabatan Target K 1 K 2 K 3 K4
K5
2 S1 35 Lajan g Paling dekat dengan Jakarta
Dalam proses penerimaan karyawan ini, terdapat kandidat yang melamar untuk posisi administrasi tersebut sebanyak lima orang pelamar dengan profil sebagai berikut (profil hanya ilustrasi):
1. Pelamar 1 (Perempuan), pelamar berstatus lajang, asal Depok berusia 36 tahun dengan jenjang pendidikan S2 dan pengalaman bekerja dalam bidang administrasi selama empat tahun masa kerja.
2. Pelamar  2  (Laki-laki),  pelamar  berstatus  lajang,  asal  Bogor  berusia  28  tahun  dengan  jenjang  pendidikan  S1  dan pengalaman bekerja dalam bidang administrasi selama dua tahun masa kerja.
3. Pelamar 3 (Laki-laki), pelamar berstatus menikah, asal Jakarta berusia 32 tahun dengan jenjang pendidikan S2 dan pengalaman bekerja dalam bidang administrasi selama satu tahun masa kerja.
4. Pelamar 4 (Perempuan), pelamar berstatus lajang, asal Tangerang berusia 24 tahun dengan jenjang pendidikan S1 dan pengalaman bekerja dalam bidang administrasi selama satu tahun masa kerja.
5. Pelamar  5  (Laki-laki),  pelamar  dengan  dengan  status  menikah,  asal  Bekasi  berusia  28  tahun  dengan  jenjang pendidikan S1 dan pengalaman bekerja dalam bidang administrasi selama tiga tahun masa kerja
Tabel 2. Kriteria Calon Pegawai Calon Pegawai Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 Pelamar 1 4 th S2 36 th Lajang Depok Pelamar 2 2 th S1 28 th Lajang Bogor Pelamar 3 1 th S2 32 th Menikah Jakarta Pelamar 4 1 th S1 24 th Lajang Tangerang Pelamar 5 3 th S1 28 th Menikah Bekasi

## Implementasi  Metode Interpolasi
Untuk  dapat  menyelesaikan  permasalahan  diatas  dengan  mengunakan  metode  interpolasi,  langkah-langkah  yang dilakukan adalah sebagai berikut:
1. Menentukan Kriteria Benefit dan Cost
Dengan membagi kriteria menjadi 2 sub kriteria menjadi:
a. Benefit, yang terdiri atas K1 dan K2
b. Cost, yang terdiri atas K3, K4 dan K5
2. Menentukan Rating Kriteria berdasarkan dengan rumusan sebagai berikut:
Rumus :
Rating = (D - Dmin) x (Rmax – Rmin) + Rmin (Dmax-Dmin)
Keterangan :
1) D adalah nilai K1 dari calon pegawai
2) Dmax adalah data dengan nilai terbesar dari K1
3) Dmin adalah data dengan nilai terkecil dari K1
4) Rmax adalah nilai rating Dmax dari K1
5) Rmin adalah nilai rating Dmin dari K1

## a. Rating Kriteria K1

## Tabel 3.Kriteria K1
Kriteria Pelamar 1 Pelamar 2 Pelamar 3 Pelamar 4 Pelamar 5 K1 4 2 1 1 3
Dari tabel diatas, maka dapat ditentukan bahwa: Dmax = 4 Dmin = 1 Rmax = 1 Rmin = 0
Gambar 1.  Diagram Pemetaan Interpolasi K1
Dikarenakan K1 termasuk kriteria benefit, maka digunakan rumus interpolasi linear benefit sebagai berikut:
Tabel 4.Rating Kriteria K1 Pelamar 1 Pelamar 2 Pelamar 3 Pelamar 4 Pelamar 5 Rating K1 1.00 0.33 0.00 0.00 0.67
b. Rating Kriteria K2
Dikarenakan  kondisi  K2  adalah  pendidikan  dan  bukan  data  numerik,  maka  ditentukan  konversikan  nilai pendidikan itu dalam bentuk numeriknya. Bentuk numerik yang digunakan adalah sebagai berikut: S1 bernilai satu (1) S2 bernilai dua (2) Setelah  melakukan  konversi  data  non  numerik  menjadi  numerik,  maka  didapatkanlah  informasi  seperti  pada tabel di bawah ini:
Tabel 5. Kriteria K2 Kriteria Pelamar 1 Pelamar 2 Pelamar 3 Pelamar 4 Pelamar 5 K2 2 1 2 1 1
Dari tabel diatas, maka dapat ditentukan bahwa: Dmax = 2 Dmin = 1 Rmax = 1 Rmin = 0
Gambar 2 Diagram Pemetaan Interpolasi K2
Tabel 6. Rating Kriteria K2 Pelamar 1 Pelamar 2 Pelamar 3 Pelamar 4 Pelamar 5 Rating K2 1.00 0.00 1.00 0.00 0.00 c. Rating Kriteria K3 Tabel 7.Kriteria K3 Kriteria Pelamar 1 Pelamar 2 Pelamar 3 Pelamar 4 Pelamar 5 K3 36 28 32 24 28
Dari tabel diatas, maka dapat ditentukan bahwa: Dmax = 36 Dmin = 24 Rmax = 0 Rmin = 1
Gambar 3 Diagram Pemetaan Interpolasi K3

## Tabel 8 Rating Kriteria K3
Pelamar 1 Pelamar 2 Pelamar 3 Pelamar 4 Pelamar 5 Rating K3 0.00 0.67 0.33 1.00 0.67
d. Rating Kriteria K4
Dikarenakan kondisi K4 adalah Status Menikah dan bukan data numerik, maka ditentukan konversi nilai status pernikahan itu dalam bentuk numeriknya. Bentuk numerik yang digunakan adalah sebagai berikut: Lajang bernilai satu (1) Menikah bernilai dua (2) Setelah melakukan konversi data non numerik menjadi numerik, maka didapatkanlah informasi seperti pada tabel di bawah ini:
Tabel 9. Kriteria K4 Kriteri a Pelamar 1 Pelamar 2 Pelamar 3 Pelamar 4 Pelamar 5 K4 1 1 2 1 2
Dari tabel diatas, maka dapat ditentukan bahwa:
Dmax = 2
Dmin = 1 Rmax = 0 Rmin = 1
Gambar 4.Diagram Pemetaan Interpolasi K4

## Tabel 10. Rating Kriteria K4
Pelamar 1 Pelamar 2 Pelamar 3 Pelamar 4 Pelamar 5 Rating K4 1.00 1.00 0.00 1.00 0.00
e. Rating Kriteria K5
Dikarenakan kondisi K5 adalah Kota asal domisili pelamar dan bukan data numerik, maka konversikan nilai status pernikahan itu dalam bentuk numeriknya. Bentuk numerik yang digunakan adalah panjang jarak kota dibandingkan dengan kota Jakarta sebagai berikut: Jakarta ke Jakarta = 0 Km Bogor ke Jakarta = 55.1 Km Depok ke Jakarta = 26.8 Km Tangerang ke Jakarta = 32.1 Km Bekasi ke Jakarta = 25.9 Km
Setelah melakukan konversi data non numerik menjadi numerik, maka  didapatkanlah informasi seperti pada tabel di bawah ini:
Tabel 11. Kriteria K5 Kriteria Pelamar 1 Pelamar 2 Pelamar 3 Pelamar 4 Pelamar 5 K5 26.8 55.1 0 32.1 25.9
Dari tabel diatas, maka dapat ditentukan bahwa: Dmax = 55.1 Dmin = 0 Rmax = 0 Rmin = 1
Gambar 5 Diagram Pemetaan Interpolasi K5
Tabel 12. Rating Kriteria K5 Pelamar 1 Pelamar 2 Pelamar 3 Pelamar 4 Pelamar 5 Rating K5 0.51 0.00 1.00 0.42 0.53 3. Menentukan Peringkat Tabel 13. Menentukan Peringkat Calon Pegawai Kriteria Total Peringkat K1 K2 K3 K4 K5 Pelamar 1 1.00 1.00 0.00 1.00 0.51 3.51 1 Pelamar 2 0.33 0.00 0.67 1.00 0.00 2.00 4 Pelamar 3 0.00 1.00 0.33 0.00 1.00 2.33 3 Pelamar 4 0.00 0.00 1.00 1.00 0.42 2.42 2 Pelamar 5 0.67 0.00 0.67 0.00 0.53 1.87 5
Kandidat lulus dengan poin terbesar adalah Pelamar 1 (Prioritas) dan Pelamar 4 (Cadangan)

## Implementasi  Metode AHP
Dalam metode AHP telah dijelaskan dalam bab sebelumnya, membutuhkan beberapa elemen dasar dan juga beberapa tahapan yang harus dilakukan untuk dapat menghasilkan pendukung keputusan. Pertama-tama elemen yang dibutuhkan pada  saat  melakukan  simulasi  dengan  metode  AHP  berupa  prioritas  kriteria.  adapun  untuk  simulasi  ini  menggunakan asumsi sebagai berikut:
1. Pengalaman 5 kali lebih penting dari usia
2. Usia 2 kali lebih penting dari domisili
3. Pendidikan 3 kali lebih penting dari Status Menikah
Menentukan  prioritas  kriteria  dan  prioritas  alternatif  adalah  dua  tahap  pelaksanaan  simulasi  menggunakan  metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Untuk menentukan prioritas kriteria, berikut adalah proses yang dilakukan:
1.  Dekomposisi Permasalahan dan Alternatif Solusi
Gambar 6. Sistem Dekomposisi Permasalahan dan Solusi Alternatif
2.  Pairwise Comparison
Tabel 14. Tabel Pairwise Comparison K1 K2 K3 K4 K5 K1 1 0.5 5 0.25 0.2 K2 2 1 0.67 3 0.4 K3 3 1.5 1 0.75 3 K4 4 0.33 1.33 1 0.8 K5 5 2.5 0.5 1.25 1
3.   Normalisasi
Hasil dari pairwise comparison adalah memenuhi kebutuhan normalisasi, data kriteria hasil   pairwise comparison  dibagi dengan totalnya.
Tabel 15. Normalisasi K1 K2 K3 K4 K5 K1 1 0.5 5 0.25 0.2 K2 2 1 0.67 3 0.4 K3 3 1.5 1 0.75 3 K4 4 0.33 1.33 1 0.8 K5 5 2.5 0.5 1.25 1 Total 15 5.83 8.5 6.25 5.4 Langkah Normalisasi K1 K2 K3 K4 K5 K1 1/15 0.5/5.83 5/8.5 0.25/6.25 0.2/5.4 K2 2/15 1/5.83 0.67/8.5 3/6.25 0.4/5.4 K3 3/15 1.5/5.83 1/8.5 0.75/6.25 3/5.4 K4 4/15 0.33/5.83 1.33/8.5 1/6.25 0.8/5.4 K5 5/15 2.5/5.83 0.5/8.5 1.25/6.25 1/5.4
Hasil Normalisasi K1 K2 K3 K4 K5 K1 0.07 0.03 0.33 0.02 0.01 K2 0.13 0.07 0.04 0.20 0.03 K3 0.20 0.10 0.07 0.05 0.20 K4 0.27 0.02 0.09 0.07 0.05 K5 0.33 0.17 0.03 0.08 0.07 4.   Menentukan Vektor  Bobot Tabel 16. Menentukan Vektor Bobot
Vektor bobot adalah hasil normalisasi pairwise comparison rata-rata.
0.09 0.09 0.12 0.10 0.14
5. Synthesis of Priority (Menentukan Prioritas)
Prioritas dibreak down menjadi:
a. Benefit K1 disusul dengan K2
b.
Cost K3, K5 disusul kemudian dengan K4
6. Konsistensi Logika
Konsep konsistensi logika (CI) digambarkan. Fungsi CI akan digunakan untuk mengukur rasio konsistensi dari matrix kriteria yang dibuat.
Untuk menghitung CI, total hasil normalisasi kriteria dan vector hasil Synthesis of Priority diperlukan.
λ Max = 4.35 n (Banyaknya elemen kriteria) = 5 CI = λ Max – n n
CI = 4.35 – 5 = 0.13
K1 K2 K3 K4 K5 Rata-Rata K1 0.07 0.03 0.33 0.02 0.01 0.09 K2 0.13 0.07 0.04 0.20 0.03 0.09 K3 0.20 0.10 0.07 0.05 0.20 0.12 K4 0.27 0.02 0.09 0.07 0.05 0.10 K5 0.33 0.17 0.03 0.08 0.07 0.14
7. Menghitung Konsistensi Rasio
Untuk  mengetahui  seberapa  besar  persentase  konsistensi  rasio  dari pairwise  comparison ,  perlu  menghitung rasio indeks yang akan digunakan sebagai modal awal dalam menghitung rasio konsistensi (CR). Tabel rasio indeks yang akan digunakan adalah sebagai berikut:
Tabel 17. Rasio Indeks
Karena menggunakan 5 kriteria, maka Rasio Indeks yang digunakan adalah 1.12 CR =  CI CR CR = 0.13 1.12 CR = 0.12
Dengan demikian, dapat dikatakan, bilangan-bilangan pada fase pairwise comparison memiliki konsistensi logika yang baik, maka proses dapat dilanjutkan ke prosedur selanjutnya.

## Pembobotan
Pembobotan dilakukan dengan mengalikan prioritas kriteria dengan prioritas alternatif.
Tabel 18. Pembobotan Kriteria Weight Pelamar 1 Pelamar 2 Pelamar 3 Pelamar 4 Pelamar 5 K1 0.09 0.36 0.18 0.09 0.09 0.27 K2 0.09 0.29 0.14 0.29 0.14 0.14 K3 0.12 0.07 0.27 0.13 0.33 0.20 K4 0.10 0.25 0.25 0.13 0.25 0.13 K5 0.14 0.20 0.07 0.33 0.13 0.27 Tabel 19. Penentuan Peringkat Kriteria Pelamar 1 Pelamar 2 Pelamar 3 Pelamar 4 Pelamar 5 K1 0.034 0.017           0.008 0.008 0.025 K2 0.027 0.013           0.027 0.013 0.013 K3 0.008 0.033           0.016 0.041 0.025 K4 0.025 0.025           0.012 0.025 0.012 K5 0.027 0.009           0.046 0.018 0.036 Total Bobot 0.121 0.097           0.110 0.106 0.112 Peringkat 1 5 3 4 2
Hasil pembobotan dengan AHP, kandidat lulus Pelamar 1 (prioritas) dan Pelamar 5 (cadangan).

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Setelah  melaksanakan  simulasi  matematis  ini  dan  menemukan  beberapa  hal  yang  dapat  disimpulkan  antara  Profil perbedaan hasil keluaran dari perhitungan antara metode interpolasi dan AHP adalah sebagai berikut:
1. Interpolasi  lebih  tepat  digunakan  untuk  mendukung  keputusan  dengan  kebutuhan  yang  memerlukan  perhitungan dengan nilai benefit yang besar dan cost yang rendah. Perhitungan ini cenderung juga lebih mudah untuk digunakan sehingga tidak akan menyulitkan untuk diterapkan untuk diluar bidang non teknis
2. AHP lebih tepat digunakan untuk mendukung keputusan yang memiliki variasi atribut yang lebih banyak. Hasil yang diberikan lebih mengakomodasi keputusan yang akan dibuat karena perbandingan dilakukan secara satu per satu antar kriteria dengan kriteria lainnya. Metode ini juga sangat tepat digunakan jika pengambil keputusan belum memiliki prioritas terhadap bobot penilaian yang akan dilakukan. Namun metode ini memerlukan langkah penyelesaian yang cukup  panjang  sehingga  akan  lebih  sulit  untuk  diterapkan  karena  memerlukan  ketelitian  lebih  dalam  proses menentukan konsistensi logikanya.

## Saran
Masih ada beberapa metode pendukung  keputusan yang belum dapat diakomodasi untuk dapat diterapkan. Contoh dari  beberapa  metode  pendukung  keputusan  tersebut  adalah  SAW,  Fuzzy  Multiple  Atributes  Decision  Making  dan TOPSIS.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Addis, S., et al. (2017). “Decision-making on job satisfaction improvement programmes using fuzzy QFD model: a case study in Ethiopia”, Total Quality Management & Business Excellence, pp. 1-24.
[2] A.S Rosa dan Shalahuddin, 2019, Rekayasa Perangkat Lunak, Bandung: Informatika Bandung.
[3] Bayu Rianto, 2016, Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Studi Kasus : RB. Nilam Sari Tembilahan, Kepulauan Riau: Riau Jurnal of Computer Science.
[4] Dicky Nofriansyah, 2014, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan, Yogyakarta: Deepublish Publisher.
[5] Ditdit Utama Nugeraha, 2017, Sistem Penunjang Keputusan: Filosofi, Teori dan Implementasi, Yogyakarta: Penerbit Garudhawaca.
[6] Kusrini. 2017. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Penerbit Andi : Yogyakarta.
[7] Afandi, P. 2018. Manajemen Sumber Daya Manusia(Teori, Konsep, dan Indikator). Riau : Zanafa Publishing
[8] Mukhsin, A. 2016. Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Karyawan untuk Promosi Jabatan. Prosiding Kopwil IV Volume II No. 3 Kopertis Wilayah IV Jawa Barat dan Banten.
[9] Marwansyah. 2019. Manajemen Sumber Daya Manusia, Edisi Ketiga, Alfabeta, Bandung.
[10] Nicolas, Prayogi Perdana, Hari Soetanto, Wahyudi, Ardiane Rossi. 2021. SIstem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Pada PT. XYZ dengan Metode Profile Matching dan Interpolasi. Jurnal SIstem dan Teknologi Informasi Vol. 9 No.02
[11]  SAATY,  Thomas  L.1993.  The  Analytical  Hierarchy  Process:  Planning,  Priority  Setting,  Resource  Allocation. Pittsburgh: University of Pittsburgh Pers.