## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKRUTMEN KARYAWAN BARU PADA PT BPR PRIMADANA ABADI DENGAN METODE TOPSIS
Aldy Pionanda 1 , Yulistia 2
Fakultas Ilmu Kompter dan Rekayasa UMDP, Palembang 12 Jl. Rajawali No.14 Kota Palembang E-mail : aldy@mhs.mdp.ac.id 1 , yulistia@mdp.ac.id 2

## ABSTRAK
Rekrutmen  karyawan  merupakan  langkah  yang  dilakukan  perusahaan  untuk  menerima  atau  menolak  calon karyawan  baru  untuk  membantu  perusahaan  tersebut.  PT  BPR  Primadana  Abadi  merupakan  perusahaan  yang bergerak di bidang perbankan. Dimana dalam perusahaan tersebut mempunyai kendala dalam proses melakukan perekrutan karyawan  barunya.  Digunakan  metodologi RUP pada penelitian  ini  dengan tujuan dapat  membantu permasalahan perusahaan dengan membuat sistem pendukung keputusan. Hasil dan simpulan dari penelitian ini sebuah sistem  yang dapat menentukan rekrutmen  karyawan baru bagi perusahaan dengan menggunakan  sistem pendukung keputusan metode TOPSIS berbasis website.
Kata kunci : Rekrutmen, karyawan, TOPSIS, Sistem pendukung keputusan

## ABSTRACTS
Employee recruitment is a step taken by the company to accept or reject prospective new employees to help the company.  PT  BPR  Primadana  Abadi  is  a  company  engaged  in  the  banking  sector.  Where  the  company  has problems in the process of recruiting new employees. The RUP methodology is used in this study with the aim of being able to help company problems by creating a decision support system. The results and conclusions of this study  are  a  system  that  can  determine  the  recruitment  of  new  employees  for  companies  using  a  website-based decision support system TOPSIS method.
Keywords: Employee, Recruitment, TOPSIS, Decision support system

## 1. PENDAHULUAN
Pesatnya perkembangan teknologi informasi sekarang dapat membantu pekerjaan seseorang dalam berbagai  bidang.  Dengan  berkembangnya  teknologi informasi membuat  pekerjaan manusia  dapat terselesaikan  lebih  cepat,  efisien  dan  efektif. Pemanfaatan  teknologi  informasi  meliputi  analisis data yang khusus, pemodelan keputusan, pengambilan keputusan yang berorientasi solusi,  dan perencanaan kedepan menggunakan sistem pendukung keputusan yang merupakan metode untuk pmenghasilkan  pilihan  konkret  pada  pemecahan masalah yang konkret juga [1].
Karyawan adalah aset penting dari sebuah perusahaan.  Semakin  bagus  kualitas  karyawan  yang dimiliki  oleh  perusahaan  maka  makin  besar  pula kesempatan  bersaing  dengan  perusahaan  pesaing. Apalagi  pada  saat  sekarang  kebutuhan  pada  industri pekerjaan  makin  banyak,  yang  membuat  perusahaan harus  merekrut calon karyawan  mereka secara tepat. Tujuan  dari  proses  perekrutan  adalah  untuk mendapat calon karyawan yang sesuai dengan posisi tertentu  agar  mereka  dapat  berkeja  secara  optimal.
Proses  rekrutmen  merupakan  tugas  yang  rumut, memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  dan  terdapat banyaknya  peluang  untuk  melakukan  kesalahan dalam menentukan calon rekrutmen yang tepat [2] .
PT  BPR  Primada  Abadi  didirkan  pada  tahun  2007 dan beoperasi di bidang perbankan.  Produk yang ada dihasilkan  oleh  perusahaan  berupa  tabungan,  kredit, dan deposito. Memiliki total 32 karyawan dan bervisi misi  untuk  mengingkatkan  pertumbuhan  ekonomi dan  kesejahteraan  masyarakat.    Perusahaan  ini melakukan  perekrutan  jika  kekurangan  karyawan  di suatu  divisi  dan  habisnya  kontrak  suatu  karyawan, biasanya dilakukan pada enam bulan sekali atau bisa lebih  cepat dari  itu.  Adapun kriteria  yang ditetapkan perusahaan  yaitu  usia  pelamar,  lulusan,  IPK, pengalaman,  dan  penampilan  yang  dimiliki.  Namun perekrutan ini memiliki beberapa kendala, banyaknya data  calon  pelamar  yang  dipilih  secara  satu  persatu memakan waktu lama proses perekrutan ini. Dan juga pemilihannya  itu  hanya  bedasarkan  perkiraan  HRD saja  yang  membuat  hasil  pemilihan  dari  HRD terkesan subjektif dan tidak akurat.
Bedasarkan  permasalahan  terebut,  maka  diusulkan
sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  memakai metode Technique for Order Preference by Similarity to  Ideal  Solution  (TOPSIS).  Metode  ini  dipilih dikarenakan memiliki beberapa keunggulan diantaranya  konsepnya  mudah  dipahami  sehingga mudah dipelajari, perhitungan efisien, dan kemampuannya  dalam  hal  mengukur    kinerja  relatif dari alternatif keputusan berupa perhitungan matematis sederhana [3].

## 2. METODE  PENELITIAN
Dalam  proses  pengembangan  sistem  informasi sesuai dengan  menggunakan  metode RUP ( Rational Unified  Process ).  RUP  adalah  suatu  metode pengembangan  perangkat  lunak  yang  dilakukan secara  berulang  (iteratif),  dengan  penekanan  pada aspek arsitektur ( architecture-centric ), yang dipandu melalui penggunaan kasus ( use case driven )[4].
Berikut penjelasan tentang empat fase RUP :
1 . Inception (Permulaan)
Merupakan  fase  pendefinsian  dari  kebutuhan seorang  pengguna  dari  sistem  yang  dibuat  melalui data  yang  didapat  selama  proses  obeservasi  dan wawancara yang dilakukan.

## 2 . Elaboration (Perencanaan)
Merupakan  fase  yang  analisis  dari  perencanaan arsitektur  sistem  serta  membuat  prototype  dari sistem tersebut.

## 3.Construction (Konsturksi)
Merupakan  tahap  pengembangan  dari  fitur  sistem yang dibuat yang berfokus pada kode program.

## 4.Transition (Transisi)
Merupakan fase pelatihan dan pengujian penggunaan  sistem  kepada  pengguna  agar  dapat dimengerti olehnya.

## 2.1 Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS adalah metode penunjang keputusan banyak kriteria  yang  diperkenalkan  ditemukan  oleh  Yoon dan  Hwang.  Topsis  memilki  dasar  bahwa  alternatif yang  dipilih  harus  memilki  jarak  terpendek  dari solusi  ideal  positif  dan  memilki  jarak  terjauh  dari solusi ideal negatif [5].
Metode  topsis  memiliki  langkah-langkah  sebagai berikut :
1.Menghitung matriks keputusan yang ternomalisasi dengan rumus berikut.
2.Menghitung matriks keputusan yang ternomalisasi terbobot.  Dengan  nilai  bobot  ternomalisasi  yij adalah sebagai berikut.
3. Menghitung  jarak  suatu  nilai  bobot  di  tiap alternatif  terhadap  solusi  ideal  positif  maupun solusi ideal negatif.
4. Mencari  dengan  menghitung  nilai  prefensi  dari tiap alternatif.
Dimana  nilai  Vi  yang  nilainya  lebih  tinggi menunjukkan alternatif yang lebih baik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bab  ini  akan  menyajikan  hasil  penelitian  yang telah  dilakukan.  Baik  itu  proses  pengumpulan  data serta  perancangan  sistem  pendukung  keputusan berbasis  webiste  yang  dibuat  dengan  menggunakan metode TOPSIS.

## 3.1 Pengumpulan Data
Untuk  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara wawancara,  studi  pustaka,  dan  observasi.  Wawancara dilakukan  kepadada  manager  operasional  pada  bidang SDM dengan memberikan pertanyaan terkait topik yang diambil,  studi  pustaka  dilakukan  dengan  mencari landasan teori yang mendukung proses tugas akhir dari jurnal-jurnal  dan  buku,  observasi  dilakukan  untuk meneliti proses kerja yang dilakukan.

## 3.2 Kriteria Perekrutan
Dalam  proses  rekrutmen  calon  karyawan  baru, perusahaan  telah  menetapkan  standar  yang  harus dipenuhi  oleh  para  calon  rekrutmen  baru.  Berikut kriteria    dan  bobot  yang  ditetapkan  oleh  organisasi perusahaan dalam merekrut calon karyawan baru.

## Tabel 1. Kriteria Perekrutan
No Kriteria 1. Usia 2. Lulusan
3. IPK
4. Pengalaman
5. Penampilan
6. Nilai Wawancara

## 7. Nilai Psikotes

## 3.3 Tampilan Antar muka Sistem
Rancangan  antar  muka  merupakan  kumpulan  gambar antar  muka  yang  ada  pada  sistem  yang  telah  dibuat. Berikut merupakan rancangan antar muka yang ada.

## 3.1.1 Tampilan Bagian Login
Halaman  login  digunakan  pengguna  untuk  login  ke dalam  sistem  aplikasi.  Disini  ada  dua  level  login  yaitu HRD  sebagai  admin  dan  calon  karyawan  sebagai pelamar.  Jika  login  HRD  maka  fungsi  nya  akan  ke sistem  pendukung  keputusan,  namun  jika  login  calon karyawan  maka  akan  masuk  ke  form  lamaran  identitas calon karyawan.

## Gambar 1.Tampilan Bagian Login

## 3.1.2 Tampilan  Bagian Daftar
Pada  halaman  daftar  digunakan  untuk  calon karyawan  mendaftarkan  akunnya  untuk  masuk  ke sistem  agar  dapat  menginput  data  identitas  serta berkas  lamarannya.  Pada  halaman  daftar  ini  calon karyawan  perlu  menginput  nama,  username,  dan passwordnya.
Gambar 2. Tampilan Bagian Daftar

## 3.1.3 Tampilan Bagian Identitas
Pada  halaman  identitas  digunakan  untuk  calon karyawan mengisi form identitasnya. Pada halaman ini  calon  pelamar  diminta  untuk  mengisi  data lamarannya  agar  dapat  tersimpan  pada  bagian HRD. Pada halaman ini juga calon karyawan dapat mengubah data lamarannya sekiranya ada kesalahan menginput data.

## 3.1.4 Tampilan Bagian Kriteria
Pada  halaman  kriteria  digunakan  HRD  untuk menampilkan  kriteria  yang  ada  di  sistem.  Pada halaman  ini  juga  tedapat  fitur tambah,  ubah,  dan hapus.
Gambar 4.Tampilan Bagian Kriteria

## 3.1.5 Tampilan Bagian Subkriteria
Pada  halaman  subkriteria  ini  digunakan  HRD  untuk melihat subkriteria yang ada di sistem. Pada halaman ini terdapat halaman tambah, ubah, hapus.
Gambar 5. Tampilan Bagian Subkriteria

## 3.1.6 Tampilan Bagian Alternatif
Pada  halaman  alternatif  ini  digunakan  HRD  untuk melihat  data  calon  karyawan  yang  ada  di  sistem. Pada  halaman  ini  terdapat  data  alternatif  dari  calon karyawan yang mendaftar. jika HRD ingin mengecek data  calon  karyawan,  maka  HRD  hanya  perlu menekan tombol lihat untuk menampilkan data calon karyawan tersebut.
Gambar 6. Tampilan Bagian Alternatif

## 3.1.7 Tampilan Bagian Alternatif
Pada  halaman  nilai  alternatif  ini  digunakan  HRD untuk mengubah nilai calon karyawan yang ada di sistem. Pada halaman ini HRD perlu memilih data alternatif  yang  ingin  dinilai,  kemudian  sistem akan  menampilkan  data  calon  pelamar  untuk memudahkan proses penilaian.
Gambar 7. Tampilan Bagian Nilai Alternatif

## 3.1.8 Tampilan Bagian Perhitungan
Pada halaman perhitungan ini digunakan HRD untuk melihat perhitungan di tiap divisi yang ada di sisitem. Pada halaman ini HRD dapat memilih berbagai divisi tergantung lamaran yang dibuka. Kemudian juga bisa menfilter  kebutuhan  sesuai  kebutuhan  lamaran  atau perusahaan.  Pada  halaman  ini  juga  HRD  dapat mencetak  hasil  perhitungan  ini  menjadi  bentuk laporan.
Gambar 8. Tampilan Perhitungan

## 3.4 Implementasi Perhitungan TOPSIS
Berikut ini contoh kasus perhitungan rekrutmen calon karyawan  baru  menggunakan  metode  TOPSIS  yang dilakukan  terhadap  program  yang  telah  dibuat. Dalam kasus ini kriteria yang  dibutuhkan perusahaan merupakan  data  yang  di  dapatkan  oleh  perusahaan, namun  untuk  data  karyawan  menggunakan  data dummy.  Langkah-langkah  perhitungan  TOPSIS sebagai berikut.

## 3.4.1 Memastikan Kriteria dan Bobot Kriteria
Penentuan  kriteria  dan  bobot  kriteria  ini  ditentukan lansung oleh perusahaan.

## Tabel 2.Kriteria Dan Bobot Kriteria

## 3.4.2 Menentukan Subkriteria
Berikut  subkritera  masing-masing  dari  kriteria  yang ada  yang telah didapat dalam sesi wawancara dalam pengumpulan data.

## A. Subkriteria Usia
Tabel 3.Subkriteria Usia
No  Kriteria  Nama Subkriteria Bobot 1 Usia lebih dari 30 1 2 Usia 27-30 2 3 Usia 25-27 3 4 Usia 23-25 4 5 Usia 20-23 5

## B. Subkriteria Lulusan

## Tabel 4.Subkriteria Lulusan
No  Kriteria Nama Subkriteria Bobot 1 Lulusan SMA 1 2 Lulusan D3 2 3 Lulusan S1 3 4 Lulusan S2 4 5 Lulusan S3

## C. Subkriteria IPK
Tabel 5.Subkriteria IPK No  Kriteria Nama Subkriteria Bobot 1 IPK 0-1.0 1 2 IPK 1.0-1.5 2 3 IPK 2.0-2.5 3 4 IPK 3.0-3.5 4 5 IPK 3.5-4.0 5

## D. Subkriteria Pengalaman

## Tabel 6.Subkriteria Pengalaman
E. Subkriteria Penampilan
Tabel 7.Subkriteria Penampilan

## F. Subkriteria Nilai Wawancara
Tabel 8.Subkriteria Nilai Wawancara
No  Kriteria Nama Subkriteria Bobot 1 Nilai Wawancara Tidak disarankan 1 2 Nilai Wawancara Kurang disarankan 2 3 Nilai Wawancara Netral 3 4 Nilai Wawancara Dapat dipertimbangkan 4 5 Nilai Wawancara Dapat disarankan 5

## G. Subkriteria Nilai Psikotes
Tabel 9.Subkriteria Nilai Psikotes No  Kriteria Nama Subkriteria Bobot 1 Nilai Psikotes Tingkat Kemampuan kurang 1 2 Nilai Psikotes Tingkat kemampuan sedang 2 3 Nilai Psikotes Tingkat kemampuan cukup 3 4 Nilai Psikotes Tingkat kemampuan tinggi 4 5 Nilai Psikotes tingkat kemampuan sangat Tinggi 5 3.4.3 Menentukan Nilai Masing-masing Alternatif Tabel 10.Nilai Alternatif Alte rnati f U si a Lul usa n Peng alam an I P K Pena mpil an Nilai waw anca ra Nil ai Psi kot es A00 1 3 4 4 2 3 4 5 A00 2 3 2 3 3 3 3 4 A00 3 2 2 2 3 3 2 5 A00 4 2 2 2 4 3 3 4 A00
5 2 3 1 4 4 3 4 A00 6 3 1 3 4 4 3 3
A00 7 4 3 1 3 2 3 3

## 3.4.4 Perhitungan Matriks Keputusan

## Ternormalisasi
Tabel 11.Perhitungan Matriks Keputusan Ternormalisasi Alte rnat if Us ia Lul usa n Peng alam an IP K Pena mpil an Nilai waw anca ra Nil ai Psi kot es A00 0. 0.5 0.60 0. 0.35 0.49 0.4
1 40 45 83 5 3 22 5 36 61 64 2 A00 2 0. 40 45 0.2 91 7 0.45 23 0. 33 75 0.35 36 0.37 21 0.3 71 4 A00 3 0. 26 97 0.2 91 7 0.30 15 0. 33 75 0.35 36 0.24 81 0.4 64 2 A00 4 0. 26 97 0.2 91 7 0.30 15 0. 45 0.35 36 0.37 21 0.3 71 4 A00 5 0. 26 97 0.4 37 6 0.15 08 0. 45 0.47 14 0.37 21 0.3 71 4 A00 6 0. 40 45 0.1 45 9 0.45 23 0. 45 0.47 14 0.37 21 0.2 78 5 A00 7 0. 53 94 0.4 37 6 0.15 08 0. 33 75 0.23 57 0.37 21 0.2 78 5 3.4.5 Perhitungan Matriks Keputusan Ternormalisasi dan Terbobot Tabel 12.Perhitungan Matriks Keputusan Ternormalisasi dan Terbobot Alte rnat if Us ia Lul usa n Peng alam an IP K Pena mpil an Nilai waw anca ra Nil ai Psi kot es A00 1 0. 04 05 0.0 87 5 0.06 03 0. 03 38 0.03 54 0.09 92 0.0 92 8 A00 2 0. 04 05 0.0 43 8 0.04 52 0. 05 06 0.03 54 0.07 44 0.0 74 3 A00 3 0. 02 7 0.0 43 8 0.03 02 0. 05 06 0.03 54 0.04 96 0.0 92 8 A00 4 0. 02 7 0.0 43 8 0.03 02 0. 06 75 0.03 54 0.07 44 0.0 74 3 A00 5 0. 02 7 0.0 65 6 0.01 51 0. 06 75 0.04 71 0.07 44 0.0 74 3 A00 6 0. 04 05 0.0 21 9 0.04 52 0. 06 75 0.04 71 0.07 44 0.0 55 7 A00 7 0. 05 39 0.0 65 6 0.01 51 0. 05 06 0.02 36 0.07 44 0.0 55 7 3.4.6 Perhitungan Dari Matriks Solusi Ideal Positif Dan Ideal Negatif
Tabel 13.Perhitungan Dari Matriks Solusi Ideal

## Positif Dan Ideal Negatif
Ideal Usia Lulusan Pengalaman IPK Penampilan Nilai wawancara Nilai Psikotes positif 0.027 0.0875 0.0603 0.0675 0.0471 0.0992 0.0928 negatif 0.0539 0.0219 0.0151 0.0338 0.0236 0.0496 0.0743

## 3.4.7 Perhitungan Nilai Solusi Ideal Positif dan
Solusi Ideal Negatif
T abel 14.Perhitungan .Nilai Solusi Ideal Positif dan
Solusi Ideal Negatif

## 3.4.7 Perhitungan  Nilai Preferensi

## Tabel 15.Perhitungan Nilai Preferensi

## 3.4.8 Perangkingan
Tabel 16.Hasil Perangkingan
Dalam  proses  perangkingan  ini  perusahaan  dapat
menentukan banyaknya calon karyawan yang ingin di rekrut  bedasarkan  nilai  terbesar  bedasarkan  hasil perangkingan yang telah dilakukan sistem.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1 Kesimpulan
Bedasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan setelah  selesai  dibuat  sistem  pendukung  keputusan ini, dengan adanya sistem ini dapat membantu proses perekrutan  karyawan  agar lebih  cepat  serta meminimalisir  kesalahan  yang  ada  dalam  proses penyaringan  calon  karyawan.  Metode  TOPSIS  yang digunakan  juga  dapat  menjadi  acuan  dalam perhitungan  matematis.  Sistem  pendukung  ini  juga dapat  digunakan  calon  karyawan  untuk  mengisi lamaran  dan  dapat  digunakan  hrd  untuk  menghitung serta  merangking  calon  karyawan  yang  ingin  di rekrut nantinya.

## 4.2 Saran
saran  alangkah  baiknya  untuk  untuk  melakukan penyesuaian  terhadap  sistem  jika  nantinya  ada pembaruan  fitur.  Atau  juga  bisa  menambahkan metode  sistem  pendukung  keputusan  lain  agar  bisa menjadi referensi baru bagi perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA