## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 962 − 968 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3128
Penerapan Metode TOPSIS Dalam Perekrutan Calon Karyawan
Gde Iwan Setiawan * , I Putu Eka Indrawan
Fakultas Teknik dan Informatika, Teknik Informatika, Universitas PGRI Mahadewa Indonesia, Denpasar Jl. Seroja No.57, Tonja, Kec. Denpasar Utara, Kota Denpasar, Bali Email: 1,* iwansetiawan@mahadewa.ac.id, 2 putueka@mahadewa.ac.id Email Penulis Korespondensi: iwansetiawan@mahadewa.ac.id Submitted: 10/02/2023; Accepted: 30/04/2023; Published: 30/04/2023
Abstrak –Suatu Perusahaan dikatakan sukses jika mememilik bagian Human Resource Department (HRD) yang sukses dari sikap dan skil yang dimiliki. Rekrutmen merupakan kegiatan paling penting dalam manajemen sumber daya manusia yaitu untuk  mendapatkan  orang-orang  yang  tepat  bagi  perusahaan.  Untuk  mencapai  tujuan  perusahaan  secara  efektif  dan  efisien maka  diperlukan  karyawan  yang  cakap  dan  terampil  serta  kualitas  dan  kuantitasnya  sesuai  dengan  kebutuhan  perusahaan. Penentuan  calon  karyawan  yang  hendak  direkrut  disesuaikan  dengan  beberapa  kriteria  yang  saling  berpengaruh,  sehingga diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  membantu  mengambil  keputusan  dalam  merekrut  calon  karyawan  baru  yang  tepat  dan berkualitas.Metode digunakan dalam perekrutan calon adalah metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution  (TOPSIS)  yaitu  model  MADM  (Multiple-Attribute    Decision    Making).  Metode  metode  ini  dipergunakan  untuk menentukan pilihan terbaik dari sejumlah alternatif, dimana alternatif terpilih yang baik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari  solusi  ideal  positif.  Sistem  ini  dibangun  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dengan  basis  data  MySQL.  Dengan sistem  berbasis  web  ini  pelamar  dapat  mendaftar  lowongan  pekerjaan  sesuai  yang  dibutuhkan  perusahaan  sehingga  hasil akhirnya didapatkan berupa laporan alternatif ideal berdasarkan ranking dari metode TOPSIS dan jumlah calon karyawan yang akan direkrut untuk mengisi kekosongan jabatan pada perusahaan PT. Telkom Akses Denpasar.
Kata Kunci: DSS; Rekrutmen; Karyawan; TOPSIS
Abstract −A company is said to be successful if it has a successful Human Resource Department (HRD) section based on the attitudes and skills possessed. Recruitment is the most important activity in human resource management, namely to get the right  people  for  the  company.  To  achieve  company  goals  effectively  and  efficiently,  competent  and  skilled  employees  are needed and the quality and quantity are in accordance with company needs. Determination of prospective employees to be recruited is adjusted to several criteria that influence each other, so we need a system that can help make decisions in recruiting the right and quality new employee candidates. The method used in recruiting candidates is the Technique for Order Preference by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  method,  namely  the  MADM  (Multiple-Attribute  Decision  Making)  model.  This method is used to determine the best choice from a number of alternatives, where a good chosen alternative does not only have the shortest distance from the positive ideal solution. This system was built using the PHP programming language with MySQL database. With this web-based system, applicants can register for job vacancies according to the needs of the company so that the  end  result  is  in  the  form  of  an  ideal  alternative  report  based  on  the  ranking  of  the  TOPSIS  method  and  the  number  of prospective employees to be recruited to fill vacancies at PT. Telkom Access Denpasar.
Keywords: DSS; Recruitment; Employee; TOPSIS

## 1. PENDAHULUAN
Manajemen sumber daya manusia (SDM) merupakan kegiatan untuk mendapatkan orang-orang yang tepat bagi perusahaan  (recruitment)  [1].  Baik  perusahaan  besar  maupun  perusahaan  kecil  sangat  memperhatikan  proses rekrutmen karyawan, karena karyawan merupakan salah satu modal penting (human capital) bagi perusahaan [2]. Tujuan suatu perusahhan akan efektif jika mendapatkan  karyawan yang cakap dan terampil serta kualitas dan kuantitasnya  sesuai  dengan  kebutuhan  perusahaan  sebagai  aset  utama  perusahaan  yang  berperan  aktif  dalam perencanaan dan sebagai pelaku dari aktifitas perusahaan [3].
PT. Telkom Akses merupakan perusahaan yang bergerak di bidang jaringan telekomunikasi terutama di bidang  penyediaan  jasa  internet.  Memiliki  cabang  yang  banyak  di  seluruh  Indonesia.  Berdasarkan  sistem perekrutan karyawan yang berjalan saat ini sangat diperlukan sistem yang lebih baik supaya dapat memudahkan perusahaan  dalam  hal  ini  HRD  (Human  Resources  Development)  mengambil  keputusan  berkenaan  dengan perekrutan karyawan[4].
Dalam penyeleksian calon karyawan baru, tidak hanya didasarkan pada kriteria-kriteria tertentu misalnya pendidikan, tetapi juga beberapa kriteria seperti Tes Kemampuan Dasar dan Tes Wawancara[5]. Pihak manajemen seringkali  mendapatkan  kesulitan  dalam  menentukan  calon  karyawan  yang  berkompeten  dikarenakan  kriteria- kriteria yang saling berpengaruh dan juga perhitungannya masih menggunakan sistem manual. Sistem informasi sangat penting untuk mendukung proses pengambilan keputusan[6].
Sistem informasi mempunyai tujuan untuk mendukung sebuah aplikasi Decision Support System (DSS). Ada  beberapa  metode  pengambilan  keputusan  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  MADM (Multiple-Attribute  Decision  Making) antara lain Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product (WP), Electre, Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dan Analytic Hierarchy Process (AHP) [7][8].
Dari kelima metode tersebut yang digunakan dalam penelitian adalah metode TOPSIS, konsep dasar dari metode ini yaitu ketika alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 962 − 968 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3128
[9],  namun  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif  [10].  Oleh  karena  itu,  penulis  mencoba menerapkan  sebuah  metode  TOPSIS  untuk  memecahkan  masalah  tersebut[11],  yang  nantinya  diharapkan menghasilkan perangkingan solusi terbaik[12].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Alur penelitian yang dilakukan pada sistem perekrutan calon karyawan dengan metode TOPSIS adalah sebagai berikut :

## 2.1 Penentuan Kriteria
Sebelum  proses  perhitungan  dalam  sistem  ini  berjalan,  berikut  merupakan  kriteria  yang  ditentukan  untuk penyeleksian  peserta  berdasarkan  persyaratan  perekrutan  secara  umum pada  perusahaan [13]  .  Adapun kriteria yang telah ditentukan oleh perusahaan (pengambil keputusan) yaitu Pendidikan terakhir, Nilai IPK (Index Prestasi Komulatif), Pengalaman bekerja, Nilai test kemampuan dasar, dan Nilai test wawancara. Dari kriteria tersebut, maka dibuat suatu tingkatan nilai untuk masing-masing variabel pada setiap kriteria dengan skala penilaian kriteria 1 sampai 5 [14], dengan ketentuan :
1 = Sangat Rendah
2 = Rendah
3 = Sedang
4 = Tinggi
5 = Sangat Tinggi Berikut ini Tabel kriteria yang digunakan beserta nilainya : a. Kriteria Pendidikan Terakhir
Kriteria  ini  merupakan  persyaratan  yang  dibutuhkan  untuk  pengambilan  keputusan,  berdasarkan  ketentuan pendidikan minimal diploma dengan jurusan manajemen. Kriteria ini merupakan atribut keuntungan (benefit).
Tabel 1. Kriteria Pendidikan Terakhir Pendidikan Terakhir Nilai Diploma 1 1 Diploma 2 2 Diploma 3 3 Diploma 4 4 Strata 1 5
b. Kriteria Nilai IPK (Index Prestasi Komulatif)
Kriteria  ini  merupakan  persyaratan  yang  dibutuhkan  untuk  pengambilan  keputusan,  berdasarkan  ketentuan nilai IPK minimal 2,75 dari skala 4,00. Kriteria ini merupakan atribut keuntungan (benefit).
Tabel 2. Kriteria Nilai IPK Nilai IPK Nilai 2,75 - 3,00 1 3,01 - 3,25 2 3,26 - 3,50 3 3,51 - 3,75 4 3,76 - 4,00 5
c. Kriteria Pengalaman Bekerja
Kriteria ini merupakan persyaratan yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan, berdasarkan pengalaman yang dimiliki peserta pada posisi yang sama pada perusahaan multifinance/perbankan. Kriteria ini merupakan atribut keuntungan (benefit).
Tabel 3. Kriteria Pengalaman Bekerja Pengalaman Bekerja Nilai 1 Tahun 1 2 Tahun 2 3 Tahun 3 4 Tahun 4 > 5 Tahun 5
d. Kriteria Nilai Test Kemampuan Dasar
Kriteria  ini  merupakan  persyaratan  yang  dibutuhkan  untuk  pengambilan  keputusan,  berdasarkan  nilai  yang diperoleh peserta setelah mengikuti test tersebut. Kriteria ini merupakan atribut keuntungan (benefit).

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 962 − 968 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3128
Tabel 4. Kriteria Nilai Test Kemampuan Dasar
Nilai Test Kemampuan Dasar Nilai ≤ 100 1 101 – 200 2 201 – 300 3 301 – 400 4 > 400 5
e. Kriteria Nilai Test Wawancara
Kriteria  ini  merupakan  persyaratan  yang  dibutuhkan  untuk  pengambilan  keputusan,  berdasarkan  nilai  yang diperoleh peserta dari pewawancara setelah mengikuti test tersebut. Kriteria ini merupakan atribut keuntungan (benefit).
Tabel 5. Kriteria Nilai Test Wawancara Nilai Test Wawancara Nilai ≤ 60 1 61 – 70 2 71 – 80 3 81 – 90 4 > 90 5

## 2.2 Penentuan Bobot Kriteria
Dalam membuat sistem perekrutan calon karyawan dengan metode TOPSIS, yang perlu ditentukan setelah kriteria adalah bobot dari masing-masing kriteria tersebut berdasarkan prioritas tingkat kepentingan [15]. Dengan bobot :
𝑤 𝑗 = (𝑤 1 , 𝑤 2 , 𝑤 3 , . . . . , 𝑤 𝑛 ) (1)
dimana 𝑤 𝑗 merupakan bobot dari kriteria ke-j dengan total penjumlahan:
∑ 𝑤 𝑗 = 1 𝑛 𝑗=1
(2)
Dalam hal ini perusahaan (pengambil keputusan) memberikan tingkat kepentingan sebagai berikut :
Tabel 6. Bobot Kriteria BOBOT Pendidikan  IPK  Pengalaman  Test Kemampuan  Test Wawancara  Jumlah 0,10 0,15 0,30 0,15 0,30 1,00
Dari  Tabel  6.  menjelaskan  bahwa  kriteria  pengalaman  bekerja  dan  nilai  test  wawancara  diprioritaskan dengan  tingkat  kepentingan  30%  atau  0,30,  kriteria  nilai  IPK  dan  nilai  test  kemampuan  dasar  dengan  tingkat kepentingan 15% atau 0,15, dan kriteria pendidikan dengan tingkat kepentingan 10% atau 0,10.

## 2.3 Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) adalah salah satu metode pengambilan keputusan  multikriteria  yang  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Yoon  dan  Hwang  tahun  1981[16].  TOPSIS menggunakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh  dari  solusi  ideal  negatif  dari  sudut  pandang  geometris  dengan  menggunakan  jarak  Euclidean untuk menentukan  kedekatan  relatif  dari  suatu  alternatif  dengan  solusi  optimal  [17].  Langkah-langkah  Metode TOPSIS[18][19] : a. TOPSIS dimulai dengan membangun sebuah matriks keputusan.
b. Menentukan matriks keputusan yang ternormalisasi.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 √∑ 𝑥𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (3)
c. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot.
𝑣 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (4)
d. Menentukan matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.
𝐴 + = {𝑣 1
+ , 𝑣 2 + , 𝑣 3 + , . . . . , 𝑣 𝑛 + } (5)
𝐴 − = {𝑣 1
− , 𝑣 2 − , 𝑣 3 − , . . . . , 𝑣 𝑛 − } (6)
e. Menghitung jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matrik solusi ideal negatif.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 962 − 968 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3128
𝑠 𝑖 + = √∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑗
+ ) 2 𝑛 𝑗=1 (7)
𝑠 𝑖 − = √∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑗 − ) 2 𝑛 𝑗=1 (8)
f. Menghitung kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif.
𝑐 𝑖 + = 𝑠𝑖 − (𝑠𝑖 −+𝑠 𝑖 +) (9)
g. Merangking Alternatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa perhitungan menggunakan data perekrutan sebelumnya yaitu perekrutan pada tahun 2013 dan diambil 10 sample calon karyawan pada posisi Credit Marketing Officer (CMO) untuk di analisis. Tabel 7 merupakan data alternatif yang digunakan dalam penelitian ini.
Tabel 7. Sample Data
Keterangan : Kriteria  Keterangan F1
Pendidikan Terakhir
F2
Nilai IPK
F3
Pengalaman Bekerja
F4 Nilai Test Kemampuan Dasar F5
Nilai Test Wawancara
1. Membangun Matriks Keputusan.
Berdasarkan data diatas maka dapat dibentuk sebuah matriks keputusan yang telah di konversikan dengan nilai kriteria terlihat pada tabel 8, sebagai berikut :
Tabel 8. Matriks Keputusan
2. Menentukan Matriks Keputusan Ternormalisasi.
Setelah  matriks  keputusan  dibuat,  selanjutnya  adalah  membuat  matriks  keputusan  ternormalisasi  yang fungsinya  untuk  memperkecil  range  data,  dengan  tujuan  untuk  mempermudah  perhitungan  TOPSIS  [20]. Berikut tabel 9 yang merupakan hasil perhitungan dari normalisasi matrik keputusan
No No. Peserta Nama Kriteria F1 F2 F3 F4 F5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 130107001 130107002 130107003 130107004 130107005 130107006 130107007 130107008 130107009 130107010 Henny Andini Herawati Meitayani Rizki Suarjaya Adi Juliawan Artawan Siasmika Strata 1 Strata 1 Diploma 4 Diploma 3 Strata 1 Diploma 2 Strata 1 Strata 1 Diploma 1 Diploma 3 3,55 3,80 3,26 3,51 3,76 3,01 2,75 3,22 3,45 2,80 3 Thn 2 Thn 4 Thn 1 Thn 4 Thn 2 Thn 1 Thn 4 Thn 1 Thn 2 Thn 395 420 250 305 285 405 315 355 360 310 87 92 75 88 93 74 83 75 84 74
No No. Peserta Nama Kriteria F1 F2 F3 F4 F5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 130107001 130107002 130107003 130107004 130107005 130107006 130107007 130107008 130107009 130107010 Henny Andini Herawati Meitayani Rizki Suarjaya Adi Juliawan Artawan Siasmika 5 5 4 3 5 2 5 5 1 3 4 5 3 4 5 2 1 2 3 1 3 2 4 1 4 2 1 4 1 2 4 5 3 4 3 5 4 4 4 4 4 5 3 4 5 3 4 3 4 3

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 962 − 968 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3128
Tabel 9. Matriks Keputusan Ternormalisasi
No  No. Peserta Nama Kriteria F1 F2 F3 F4 F5 1  130107001 Henny 0,3904  0,3814  0,3536  0,3123  0,3266 2  130107002 Andini 0,3904  0,4767  0,2357  0,3904  0,4082 3  130107003 Herawati 0,3123 0,286  0,4714  0,2343  0,2449 4  130107004 Meitayani  0,2343  0,3814  0,1179  0,3123  0,3266 5  130107005 Rizki 0,3904  0,4767  0,4714  0,2343  0,4082 6  130107006 Suarjaya 0,1562  0,1907  0,2357  0,3904  0,2449 7  130107007 Adi 0,3904  0,0953  0,1179  0,3123  0,3266 8  130107008 Juliawan 0,3904  0,1907  0,4714  0,3123  0,2449 9  130107009 Artawan 0,0781 0,286  0,1179  0,3123  0,3266 10  130107010 Siasmika 0,2343  0,0953  0,2357  0,3123  0,2449
3. Membuat Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot.
Setelah matriks keputusan ternormalisasi dibuat, selanjutnya adalah membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot.  Untuk  bobot  masing-masing  kriteria  sudah  ditentukan  pada  tabel  9,  selanjutnya  dilakukan perhitungan matriks keputusan ternormalisasi terbobot pada tabel 10.
Tabel 10. Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot
No  No. Peserta Nama Kriteria F1 F2 F3 F4 F5 1  130107001 Henny 0,039  0,0572  0,1061  0,0469 0,098 2  130107002 Andini 0,039  0,0715  0,0707  0,0586  0,1225 3  130107003 Herawati 0,0312  0,0429  0,1414  0,0351  0,0735 4  130107004 Meitayani  0,0234  0,0572  0,0354  0,0469 0,098 5  130107005 Rizki 0,039  0,0715  0,1414  0,0351  0,1225 6  130107006 Suarjaya 0,0156  0,0286  0,0707  0,0586  0,0735 7  130107007 Adi 0,039  0,0143  0,0354  0,0469 0,098 8  130107008 Juliawan 0,039  0,0286  0,1414  0,0469  0,0735 9  130107009 Artawan 0,0078  0,0429  0,0354  0,0469 0,098 10  130107010 Siasmika 0,0234  0,0143  0,0707  0,0469  0,0735
4. Menentukan Matriks Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif.
Selanjutnya menentukan matriks solusi ideal positif (A + ) dan solusi ideal negatif (A - ). Dimana  v j + (  j  =  1, 2,  3,  .  . . ,  n  )  adalah  elemen matriks  solusi  ideal  positif  yang  bernilai  maximum  jika  j merupakan  atribut  keuntungan  (benefit)  dan  bernilai  minimum  jika  j  merupakan  atribut  biaya  (cost).  Maka dapat dilihat hasil dari perhitungan solusi ideal positif pada tabel 11 dan ideal negative pada tabel 12.
Tabel 11. Solusi Ideal Positif  (A + )
A + F1 (benefit)  F2 (benefit)  F3 (benefit)  F4 (benefit)  F5 (benefit) 0,0390 0,0715 0,1414 0,0586 0,1225 Tabel 12. Solusi Ideal Negatif (A - ) A - F1 (benefit)  F2 (benefit)  F3 (benefit)  F4 (benefit)  F5 (benefit) 0,0078 0,0143 0,0354 0,0351 0,0735
5. Menghitung Jarak Alternatif dari Solusi Ideal Positif (S+) dan Jarak Alternatif dari Solusi Ideal Negatif (S-), maka dapat dilihat hasil dari perhitungan jarak alternatif solusi ideal positif (S+) pada tabel 13.
Tabel 13. Jarak Alternatif dari Solusi Ideal Positif (S + )
No  No. Peserta  Nama Solusi Ideal Positif 1 130107001  Henny 0,0468 2 130107002  Andini 0,0707 3 130107003  Herawati 0,0619 4 130107004  Meitayani 0,1115 5 130107005  Rizki 0,0234 6 130107006  Suarjaya 0,0989 7 130107007  Adi 0,1235 8 130107008  Juliawan 0,0662 9 130107009  Artawan 0,1174

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 962 − 968 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3128
10 130107010  Siasmika 0,1051
Tabel 14. Jarak Alternatif dari Solusi Ideal Negatif (S - ) No  No. Peserta  Nama Solusi Ideal Negatif 1 130107001  Henny 0,0925 2 130107002  Andini 0,0919 3 130107003  Herawati 0,1123 4 130107004  Meitayani 0,0531 5 130107005  Rizki 0,1338 6 130107006  Suarjaya 0,0454 7 130107007  Adi 0,0414 8 130107008  Juliawan 0,1121 9 130107009  Artawan 0,0394 10 130107010  Siasmika 0,0404
6. Menghitung Kedekatan Relatif terhadap Solusi Ideal Positif. Setelah menghitung jarak alternatif dari solusi ideal positif (S+) dan jarak alternatif dari solusi ideal negatif (S- ), selanjutnya adalah menghitung kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif.Maka dapat dilihat hasil dari perhitungan kedekatan relatif terhadap solusi ideal positif pada tabel 15.
Tabel 15. Kedekatan Relatif Solusi Ideal Positif (C + ) No  No. Peserta Nama Nilai 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 130107001 130107002 130107003 130107004 130107005 130107006 130107007 130107008 130107009 130107010 Henny Andini Herawati Meitayani Rizki Suarjaya Adi Juliawan Artawan Siasmika 0,6639 0,5652 0,6448 0,3227 0,8510 0,3147 0,2510 0,6288 0,2515 0,2775 7. Meranking Alternatif

## 8.
Berikut alternatif diurutkan dari C + terbesar ke nilai terkecil. Alternatif dengan nilai C + terbesar merupakan solusi yang terbaik.
Tabel 16. Pengurutan Alternatif No  No. Peserta Nama Nilai Rank 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 130107005 130107001 130107003 130107008 130107002 130107004 130107006 130107010 130107009 130107007 Rizki Henny Herawati Juliawan Andini Meitayani Suarjaya Siasmika Artawan Adi 0,8510 0,6639 0,6448 0,6288 0,5652 0,3227 0,3147 0,2775 0,2515 0,2510 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Pada tabel 16, dapat dilihat pengurutan alternatif berdasarkan ranking dari masing-masing calon karyawan. Perankingan tersebut nantinya sebagai rekomendasi HRD dalam memilih calon karyawan sesuai dengan jumlah karyawan yang akan direkrut dalam lowongan tersebut. Sehingga memudahkan HRD untuk mendapatkan calon karyawan yang tepat dan berkualitas dalam mengisi lowongan tersebut.

## 4. KESIMPULAN
Metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) ke dalam sebuah sistem dapat membantu mengambil keputusan dalam hal perekrutan karyawan dengan kriteria yang ditetapkan dan bobot yang ditentukan sebagai prioritas dari kriteria, sehingga menghasilkan calon karyawan baru yang tepat dan berkualitas berdasarkan  perankingan  solusi  terbaik  dari  metode  tersebut.  Hasil  dari  perhitungan  metode  TOPSIS  ini menghasilkan  10  peringkat  nilai  yang  memenuhi,  dan  3  peringkat  teratas  yakni  :  Rizky,Henny  dan  Herawati

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 4, No. 3, April 2023, pp 962 − 968 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v4i3.3128
dengan  nilai  0,8510,  0,6639,  dan  0,6448.  Perhitungan  ini  pun  sesuai  dengan  ilustrasi  hitungan  manual  yang dilakukan.Metode  TOPSIS  ini  mudah  untuk  diterapkan  ke  dalam  sebuah  sistem  jika  variabel-variabel  yang dibutuhkan tidak terlalu banyak. Dari hasil pengujian bahwa metode TOPSIS dapat diimplementasikan ke dalam sebuah sistem perekrutan dengan menetapkan kriteria dan bobot prioritas yang sama dari masing-masing lowongan sehingga  dapat  dihasilkan  analisa  perhitungan  per-lowongan.  Hasil  analisa  perhitungan  berupa  perankingan alternatif berdasarkan jumlah karyawan yang direkrut untuk posisi jabatan tersebut.

## REFERENCES
[1]  R. Somya and A. Wahyudi, “Sistem Pendukung Keputusan Perekrutan Karyawan Menggunakan Metode TOPSIS di PT Visionet  Data  Internasional,”  JURNAL  INFORMATIKA,  vol.  7,  no.  2,  2020,  [Online].  Available: http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ji
[2]  I.  Muzakkir,  “Penerapan  Metode  Topsis  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Keluarga  Miskin  Pada  Desa Panca Karsa II,” ILKOM Jurnal Ilmiah, vol. 9, 2017.
[3]  E. G. Wahyuni and A. T. Anggoro, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai dengan Metode TOPSIS,” Jurnal Sains, Teknologi dan Industri, vol. 14, no. 2, pp. 108–116, 2017.
[4]  D. Ninda Permata, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Bonus Karyawan Menggunakan Metode Topsis,” 2020.
[5]  A.  H.  Sunanto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan  Menggunakan  Metode  Topsis  Pada  Cv.  Seger Makmur  Sentosa  (Employee  Acceptance  Decision  Support  System  Using  Topsis  Method  On  Cv.  Seger  Makmur Sentosa),” 2022.
[6]  A.  Suroso  and  M.  Setyawatie,  “Aplikasi  Penerimaan  Karyawan  Baru  Dengan  Metode  Topsis  Pada  Pt.  Globalnine Indonesia,” Jurnal Teknologi Terpadu, vol. 2, no. 1, 2016.
[7]  Z. Yani, D. Gusmita, and N. Pohan, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan Metode Topsis,” 2022.
[8]  J.  E.  Prasetyo  and  A.  Widjaja,  “Implementasi  Algoritme  Topsis  Untuk  Perekrutan  Karyawan  Pada  Pt.  Mitra  Buana Koorporindo.”
[9]  P. A. W. Santiary, P. I. Ciptayani, N. G. A. P. H. Saptarini, and I. K. Swardika, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Wisata Dengan Metode Topsis,” Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), vol. 5, no. 5, 2018.
[10] N. Luh, W. Sri, R. Ginantra, C. P. Yanti, and D. Gede Toraja, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Tenaga Unit Medis di RS Ari Canti dengan Metode Topsis,” 2020.
[11] M. Satria Al Aziz and B. Hari Prasetyo, “Perekrutan Karyawan Menggunakan Algoritme TOPSIS dan Pengujian UAT,” 2020.
[12] T.  Prihatin  and  T.  Retnasari,  “Implementasi  Metode  Topsis  Dalam  Sistem  Keputusan  Penentuan  Karyawan  Terbaik,” IJCCS, vol. x, No.x, pp. 1–5, 2021.
[13] F. Riandari, P. M. Hasugian, and I. Taufik, “Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Topsis Dalam Memilih Kepala Departemen Pada Kantor Balai Wilayah Sungai Sumatera Ii Medan,” 2017.
[14] F. Situmorang, “Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Karyawan Baru Menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus: Pt. Pegadaian (Persero) Kanwil I Medan),” Pelita Informatika Budi Darma, 2017.
[15] A. Suryandini and D. Indriyati, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan… Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Minat Peserta Didik di SMA Menggunakan Metode TOPSIS.”
[16] H.  Hertyana,  “Seleksi  Penerimaan  Karyawan  Baru  Menggunakan  Metode  TOPSIS,”  2019,  [Online].  Available: http://www.nusamandiri.ac.id
[17] S. Nurhayati and R. Lubis, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan Metode Simple Multi- Attribute Rating Technique (SMART),” Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi (Justin), vol. 9, no. 2, p. 93, Apr. 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.43934.
[18] D. Sofyan Hamdani and R. Awal Zamri Hamid, “Implementasi Metode Topsis Dalam Seleksi Tahap Administrasi Calon Pegawai,” 2020. [Online]. Available: http://jurnal.lpkia.ac.id/index.php/jkb/index
[19] I. G. I. Sudipa, I. K. Hardiatama, C. P. Yanti, and I. K. A. G. Wiguna, “Analisis Sensitivitas Metode AHP Dan TOPSIS Dalam Pemilihan Objek Wisata di Kabupaten Karangasem,” Journal of Computer System and Informatics (JoSYC), vol. 3, no. 4, pp. 493–501, Sep. 2022, doi: 10.47065/josyc.v3i4.2152.
[20] R. Sabti Septarini, R. Taufiq, N. Handayani, Z. Ibrahim Asy, P. I. Kemerdekaan, and C. Kota Tangerang, “Implementasi MADM TOPSIS dalam Pemilihan Karyawan Baru pada PT Arthawenasakti Gemilang Berbasis Web,” vol. 6, no. 4, pp. 857–866, 2021, doi: 10.32493/informatika.v6i4.14428.