SMART TECHNO (Smart Technology, Informatic, and Technopreneurship)
Vol. 5 No. 1, Februari 2023, hlm. 39 – 48

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN DAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN
I Putu Tejakusuma Dharma Yoga 1 , Ketut Quenaa Fredlina 2 , Gede Juliana Eka Putra 3
Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer (STMIK) Primakara 1,2,3
E-mail: dharmayoga14@gmail.com 1 )
Abstrak:  Terdapat  banyak  masalah  dalam  proses  penerimaan  pegawai  serta  monitoring  karyawan,  seperti proses rekrutmen yang kompleks dan banyaknya pelamar yang mendaftar. Dari sinilah hadir gagasan untuk menggunakan sistem pendukung keputusan untuk membantu proses rekrutmen dan penilaian kinerja pegawai baru. Menggunakan metode K-NN dan Weithed Product penilaian kinerja dari karyawan menjadi salah satu aspek penting lainnya dalam mengembangkan sebuah perusahaan menjadi lebih efisien dan efektif. Ini dapat mempengaruhi  kinerja  perusahaan  dan  retensi  karyawannya.  Selain  itu,  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  dan  Penilaian  Kinerja  Pegawai  Baru  ini  dapat  memberikan  masukan  atau  opini  kedua  yang diperlukan untuk memilih calon karyawan terbaik dari pelamar yang ada. Jika penilaian kinerja ini tidak ada, maka kualitas kerja dari karyawan baru tersebut akan menjadi tidak terkontrol.
Kata  Kunci  :  Sistem  pendukung  keputusan,  penerimaan  pegawai,  monitoring  kinerja,  metode  K-NN, metode Weigthed Product.
ABSTRACT : There are many process on the matter of employee enrolment and monitoring, such as the complexity of recruitment process and the many candidate who enrol in the first place. The idea of making a system to help and  support  the  decision  making  of  of  employee  enrolment  and  monitoring.  Using  K-Nearest  Neighbour  and Weighted  Product  Algorithm  for  employee  enrolment  and  monitoring  will  help  to  make  a  more  efficient  and effective  company.  This  hope  can  boost  company  performance  and  lower  employee  retention.  Using  Decission Support System for Employee Enrolment And Monitoring can give new input or second opinion that needed to chose the best employee candidate from the enrollment process. If the monitoring and evaluation process doesn’t exist, the quality of employee will lower and performance of the company could take a massive hit.
Keywords : Decission Support System, employee enrollment, performance monitoring, K-Nearest Neighbor, Weigthed Product.

## 1. PENDAHULUAN
Rekrutmen karyawan adalah sebuah hal yang harus  dilakukan  sebuah  perusahaan  baik itu perusahaan  besar  maupun  perusahaan  kecil sekalipun.  Perusahaan  haruslah  memiliki rencana  yang  baik  untuk  mencari  dan memilah kandidat-kandidat potensial. Proses seleksi  ini  nantinya  dapat  menentukan kesuksesan perusahaan maupun kegagalannya dimasa depan nanti. Akan  tetapi,  cukup  banyak  masalah  yang dapat  menghambat  kelancaran  rekrutmen karyawan.  Hal-hal  seperti  proses  rekrutmen
yang  kompleks,  jumlah  kandidat  yang  cukup banyak  serta  kesulitan  dalam  mendata kandidat  dapat  membuat  proses  rekrutmen karyawan tersebut menjadi lambat. Ini dapat mempengaruhi  kinerja  perusahaan  dan retensi karyawannya.
Penilaian  kinerja  dari  karyawan  pun  adalah salah  satu  aspek  penting  lainnya  dalam mengembangkan sebuah perusahaan menjadi lebih efisien dan efektif. Setiap karyawan baru pada perusahaan akan melewati sebuah masa percobaan  dimana  kinerja  mereka  akan dinilai  sehingga  dapat  diketahui  bagaimana kualitas  kerja  mereka  secara  sesungguhnya.
SMART TECHNO (Smart Technology, Informatic, and Technopreneurship)
Vol. 5 No. 1, Februari 2023, hlm. 39 – 48
Jika  penilaian  kinerja  ini  tidak  ada,  maka kualitas  kerja  dari  karyawan  baru  tersebut akan  menjadi  tidak  terkontrol.  Karyawan dapat bermalas-malasan dan tidak mendapat teguran. Sedangkan karyawan yang rajin tidak akan  mendapat  penghargaan.  Keadaan  ini akan  berdampak  pada  menurunnya  kualitas dan  motivasi  kerja  karyawan.  Tentu  saja  ini juga  berdampak  pada  kualitas  perusahaan secara keseluruhan.
Permasalahan inipun dihadapi oleh CV. Surya Karya  Abadi.  Banyaknya  jumlah  kandidat yang  mendaftar  dalam  satu  waktu  untuk mendapatkan  posisi  yang  sama  semakin memperlambat kecepatan seleksi dari proses rekrutmen  karyawan  tersebut.  Perusahaan juga  tidak  mungkin  menurunkan  standar kompetensi  dari  proses  rekrutmen  yang menyita  waktu  demi  menjaga  kualitas  dari setiap  karyawan  yang  akan  bekerja diperusahaan.  Karyawan  baru  pun  akhirnya tidak mendapat pengawasan kualitas kinerja yang baik. Menurunnya kinerja dari karyawan akhirnya menyebabkan perusahaan kesulitan mengerjakan  proyek  yang  diambilnya. Perusahaan  juga  memerlukan  suatu  sistem untuk menyimpan, mengolah serta menampilkan  data  hasil  seleksi  perekrutan calon  karyawan  dan  data  hasil  penilaian kinerja  karyawannya.  Dari  sinilah  hadir gagasan untuk menggunakan sistem pendukung  keputusan  untuk  membantu proses  rekrutmen  dan  penilaian  kinerja pegawai baru pada CV. Surya Karya Abadi. Teknologi Sistem Pendukung Keputusan telah digunakan juga dalam penerimaan calon guru maupun karyawan di SMK Muhammadiyah 2 Kediri. [1] Sistem  Pendukung  Keputusan  yang menggunakan  metode  K-Nearest  Neighbor dan Weighted Product ini bekerja dengan cara membandingkan nilai yang akan diuji dengan nilai-nilai variabel hasil evaluasi manual yang memiliki kualifikasi terdekat dan mengkelompokannya  menjadi  satu  dan menghasilkan  nilai  hasil  uji  atau  keputusan oleh sistem. Dan jika terdapat lebih dari satu hasil  maka  dapat  diurutkan  menggunakan metode Weighted Product dari terbaik hingga terendah berdasarkan nilai hasil uji sistem.
Penelitian ini sendiri juga akan menggunakan metode K-Nearest Neighbor untuk melakukan klasifikasi  penentuan  lulus  atau  tidaknya calon  karyawan  nanti  dalam  seleksi  calon karyawan  baru,  dengan  memperhitungkan hasil  tes  internal,  tes  wawancara,  IPK kelulusan  serta  masa  kerja  atau  magang pelamar  yang  relevan  dengan  posisi  yang dicari.  Dan  jika  nantinya  terdapat  lebih  dari satu  pelamar  yang  lolos  seleksi  dari  sistem, maka  akan  digunakan  metode  Weighted Product  untuk  mengurutkan  hasil  klasifikasi dari  yang  tertinggi  hingga  terendah berdasarkan  bobot  yang  telah  ditentukan pada  setiap  kriteria  penilaian  seleksi  calon karyawan tersebut.
Sistem nantinya
juga akan terus memonitoring  kinerja  karyawan  baru  dalam masa  percobaannya  selama  3  bulan.  Dengan mempertimbangkan variabel seperti ketepatan  waktu  pelaksanaan  tugas,  biaya pelaksanaan,  karakteristik  produk/tugas, kesehatan  dan  keselamatan  kerja,  hubungan masyarakat, integritas,  serta  hubungan  kerja yang kemudian diolah oleh metode K-Nearest Neighbor  diharapkan  dapat  memberikan penilaian  kinerja  karyawan  baru  secara objektif.  Penilaian  secara  objektif  yang dilakukan oleh sistempun akan meningkatkan semangat  dan  kualitas  kerja  dari  karyawan baru tersebut.
Penilaian  kinerja  pegawai  ini  nantinya  akan dibagi  menjadi  3  sub-divisi  yaitu  Keuangan, HRD,  serta  Proyek.  Dimana  nantinya  setiap divisi  hanya  akan  menggunakan  beberapa variabel penilaian diatas seperti pada bagian Keuangan  akan  menggunakan  ketepatan waktu pelaksanaan tugas, biaya pelaksanaan, karakteristik  produk/tugas  dan  integritas. HRD  akan  menggunakan  ketepatan  waktu pelaksanaan  tugas,  integritas  dan  hubungan kerja. Proyek yang hanya akan menggunakan ketepatan  waktu  pelaksanaan  tugas,  biaya pelaksanaan,  karakteristik  produk/tugas, kesehatan  dan  keselamatan  kerja  dan hubungan masyarakat.
Oleh karena itu, Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan  dan  Penilaian  Kinerja  Pegawai Baru  ini  dibuat  agar  dapat  membantu menangani  dan  mengambil  keputusan  dari
SMART TECHNO (Smart Technology, Informatic, and Technopreneurship)
Vol. 5 No. 1, Februari 2023, hlm. 39 – 48
penerimaan  pegawai  serta  masalah-masalah yang  dapat  timbul  nantinya,  seperti  proses rekrutmen  yang  kompleks  dan  banyaknya pelamar  yang  mendaftar.  Sistem  juga  dapat membantu  memonitoring  kualitas  dan motivasi  kerja  dari  karyawan  barunya  demi menjaga  kualitas  kinerja  perusahaan.  Selain itu,
Sistem Pendukung
Keputusan
Penerimaan  dan  Penilaian  Kinerja  Pegawai Baru  ini  dapat  memberikan  masukan  atau opini  kedua  yang  diperlukan  untuk  memilih calon  karyawan  terbaik  dari  pelamar  yang ada.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## A) Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau seringkali  disebut  sebagai  Decision  Support System (DSS) adalah sebuah sistem informasi yang  berbasis  komputer  yang  mampu memberikan
kemampuan pemecahan masalah maupun
kemampuan pengkomunikasian  untuk  masalah  dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. Dimana  tak  seorangpun  tahu  secara  pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. [2]

## B) Website
Website  adalah  sekumpulan  beberapa halaman  yang  saling  berkaitan,  yang didalamnya terdapat berbagai jenis informasi dan konten multimedia lainnya. [3] sebelumnya website hanya dapat menampilkan informasi berupa  teks,  saja.  Akan  tetapi  sekarang berbagai  file  multimedia  seperti  foto  dan video  pun  dapat  ditemui  diberbagai  macam website.

## C) Metode K-Nearest Neighbor
K-Nearest  Neighbor  dalah  sebuah  metode untuk  melakukan  klasifikasi  objek  baru berdasarkan
tetangga
(K) terdekat.
Pengambilan  keputusan  itu  didukung  oleh mayoritas  dari  keputusan  teman  dan tetangga.  Teman  atau  tetangga  dipilih berdasarkan  kedekatannya  yang  dihitung berdasarkan Euclidian Distance, dimana hasil dari sampel uji yang baru dapat diklasifikasikan berdasarkan
mayoritas
kategori K-Nearest Neighbor. Dengan
demikian  K-Nearest  Neighbor  dari  sebuah instance  𝑥  didefinisikan  sebagai  K  Distance yang  memiliki  jarak  terdekat  dengan  𝑥. perhitungan  dekat  dan  jauhnya  tetangga dapat dilakukan dengan rumus berikut :
𝐷(𝑎, 𝑏)   = √∑ (𝑎 𝑘 − 𝑏 𝑘 ) 2 𝑑 𝑘=1
Dimana matriks (𝑎, 𝑏) adalah jarak skalar dari kedua  vector  𝑎  dan  𝑏  dari  matriks.  Dalam menentukan nilai K dapat dilihat dari jumlah klasifikasi  apabila  jumlahnya  genap  maka sebaiknya  menggunakan  nilai  K  yang  ganjil, dan  sebaliknya  jika  jumlah  klasifikasi jumlahnya  ganjil  maka  sebaiknya  dalam menggunakan nilai K yang genap, karena jika tidak begitu maka sistem kemungkinan tidak akan  mendapatkan  jawaban.  Berikut  ini adalah  proses  dari  metode  K-Nearest Neighbor: [4]

## Gambar 1. Cara Kerja Metode K-NN

## D) Metode Weighted Product
Metode  Weighted  Product  merupakan metode  yang  menggunakan  perkalian  untuk menghubungkan antar atribut, dimana setiap atribut  harus  dipangkatkan  terlebih  dahulu dengan  bobot  atribut  yang  telah  ditetapkan sebelumnya.  Proses  ini  sama  halnya  dengan proses normalisasi. Preferensi untuk alternatif 𝐴𝑖 ditunjukkan  dengan  persamaan sebagai berikut :
𝑆 𝑖 =   ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 h
Keterangan:
𝑆 :  Preferensi  alternatif  yang  dianalogikan sebagai vector 𝑆 X : Nilai Kriteria 𝑊 : Bobot Kriteria / Sub Kriteria
SMART TECHNO (Smart Technology, Informatic, and Technopreneurship)
Vol. 5 No. 1, Februari 2023, hlm. 39 – 48
𝐼 : Alternatif
𝐽 : Kriteria 𝑁 : Banyaknya Kriteria
Dimana
∑ 𝑤 𝑗 = 1 𝑛 𝑗=1 , 𝑊𝑗  = adalah  pangkat bernilai positif yang diperoleh dari perbaikan bobot  pada  setiap  kriteria.  Preferensi  relatif dari  setiap  alternatif  ditunjukan  pada persamaan berikut:
𝑉 𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ (𝑋 𝑗 ∗) 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1
Keterangan:
𝑉 : Preferensi alternatif sebagai vektor 𝑉 𝑋 : Nilai kriteria 𝑊 : Bobot Kriteria / Sub kriteria 𝑖 : Alternatif 𝑗 : Kriteria
𝑛 : Banyaknya kriteria ∗ : Banyaknya kriteria yang telah dinilai pada vektor 𝑆 [5]

## E) Sublime 3 IDE
Aplikasi Sublime 3 merupakan suatu aplikasi text  editor  yang  sangat  berguna  untuk menulis  sejumlah  code  serta  mampu membuka  berbagai  macam  jenis  file.  Selain itu,  Sublime  Text  juga  mendukung  berbagai bahasa pemrograman seperti C++, C, C#, CSS, ASP, PHP, dan sebagainya. Sublime 3 memiliki banyak  fitur  yang  mampu  mempermudah pengembangan  aplikasi  seperti  Multiple Selection, Package Control and Themes, serta Find in Project. [6]

## 3. METODE PENELITIAN
A) Jenis Data
Jenis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian yang  dilakukan  kali  ini  adalah  berupa  data kuantitatif dan data kualitatif. Data kuantitatif adalah data yang disajikan berupa angka atau bilangan  yang  dapat  diukur  atau  dihitung secara langsung, data ini berupa hasil seleksi penerimaan  pegawai  sebelum  pembuatan sistem  dan  hasil  monitoring  pegawai.  Data kualitatif  adalah  data  yang  memiliki karakteristik penyampaian berupa kata – kata dan bukan dalam bentuk angka, yang berupa hasil wawancara masalah yang dihadapi oleh Divisi HRD CV. Surya karya Abadi.

## B) Analisa Data Kriteria
Kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini yaitu sebanyak 4 kriteria seperti pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Kriteria Penerimaan Pegawai Keuangan HRD Proyek Nilai IPK √ √ √ Nilai Tes Akademik Internal √ √ √ Nilai Tes Wawancara √ √ √ Pengalaman Kerja √ √ √

## C) Konsep Sistem
Penelitian  ini  akan  mencocokkan  hasil perhitungan  menggunakan  sistem  dengan hasil perhitungan manual dalam penerimaan pegawai  menggunakan  metode  K-Nearest Neighbor  dan  Weighted  Product.  Dimana metode K-Nearest Neighbor digunakan untuk penentuan  diterima  atau  tidaknya  calon pegawai  bersangkutan.  Sedangkan  metode
Weighted Product
digunakan untuk perankingan  pegawai  yang  telah  diterima sebagai  penentuan  calon  pegawai  terbaik yang bisa diterima. Pencocokan ini dilakukan dengan cara menginputkan Nilai IPK, Nilai Tes Akademik  Internal,  Nilai  Tes  Wawancara, Pengalaman Kerja ke dalam sistem yang telah dibuat dan hasilnya akan dicocokkan dengan hasil  perhitungan  manual  yang  telah dilakukan.

## D) Metode  Pengembangan  Perangkat Lunak
Metode  pengembangan  perangat  lunak  yang digunakan  dalam  penelitian  kali  ini  ialah metode  waterfall.  Metode  ini  juga  disebut “siklus  hidup  klasik”  atau  yang  sekarang disebut  dengan  model  air  terjun.  Metode  ini adalah  metode  yang  pertama  kali  diangkat pada  tahun  1970  sehingga  seringkali dianggap  sebagai  metode  kuno,  tetapi  ini merupakan  metode  yang  sering  digunakan untuk melakukan Rekayasa Perangkat Lunak.
[17] .
Metode  Waterfall  dipilih  karena  telah terujinya metode ini untuk digunakan dalam pengembangan  sistem  oleh  para  developer. Pengerjaan  proyek  sistem  akan  lebih  mudah dikontrol  dan  dapat  terjadwal  dengan  baik
SMART TECHNO (Smart Technology, Informatic, and Technopreneurship)
Vol. 5 No. 1, Februari 2023, hlm. 39 – 48
sehingga dapat meminimalisir kesalahan yang nantinya  akan  mungkin  terjadi  dalam pengembangan  sistem.  Ditambah  jelasnya permintaan dan kebutuhan sistem dari pihak perusahaan  memperkuat  alasan  dipilihnya metode  ini  sebagai  metode  dalam  penelitian yang dilakukan penulis kali ini.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Perhitungan  dilakukan  dengan  beberapa tahapan, mulai dari pencarian nilai Euclidian Distance hingga perankingan nilai menggunakan  metode  Weighted  Product. Data  pegawai  pada  tabel  2  dibawah  ini  akan digunakan  sebagai  data  baru  yang  akan dihitung.
Tabel 2. Data Calon Pegawai
Adapun  tahapan  perhitungannya  sebagai berikut.

## A) Perhitungan Euclidian Distance
Proses  Perhitungan  akan  membandingkan kedua  data  pada  tabel  2  sebanyak  95  data latih.  Hasil  untuk  kedua  data  calon  pegawai dapat dilihat pada tabel 3 dan tabel 4.
Tabel 3. Data Euclidian Distance Budi
No  Euclidian Distance urutan 1 14,87144916 3 2 15,14100393 4 3 66,3777071 95 4 30,01682861 21 5 36,69659385 55 6 43,17452953 70 7 60,21926602 94 8 33,74966667 33 9 28,00071428 17 10 40,62216144 61 11 19,52152658 15 12 23,43096242 16 13 50,40843183 80 14 30,41447024 22 15 31,6227766 28 16 30,82466545 27 17 56,80008803 92 18 43,46366298 73 19 43,46308779 71 20 42,29846333 66 21 36 34 22 30,82271889 24 23 31,62293472 29 24 30,00066666 18 25 36,34570126 37
26 42,29763587 63 27 55,58201148 90 28 49,13338987 78 29 46,5205331 76 30 36,34611396 42 31 36,34776472 45 32 30,82352997 26 33 40,31141278 59 34 40,31141278 59 35 7,812809994 2 36 39,29427439 57 37 39,2958013 58 38 36,6890992 54 39 36,68841779 51 40 36,34611396 42 41 37,69628629 56 42 6,000833275 1 43 18,69117439 13 44 16,40121947 6 45 19,01289036 14 46 18,0044439 7 47 18,68823159 11 48 36,68787266 46 49 36,34570126 37 50 36,68800894 48 51 56,78943564 91 52 52,47942454 86 53 43,46366298 73 54 43,46308779 71 55 42,29846333 66 56 36 34 57 30,82271889 24 58 31,62293472 29 59 30,00066666 18 60 36,34570126 37 61 42,29763587 63 62 18,0044439 7 63 18,68823159 11 64 36,68787266 46 65 36,34570126 37 66 36,68800894 48 67 31,62293472 29 68 30,00066666 18 69 36,34570126 37 70 42,29763587 63 71 18,0044439 7 72 36,68800894 48 73 31,62293472 29 74 50,03998401 79 75 52,24136292 84 76 18,0044439 7 77 36,68841779 51 78 52,81107838 87 79 44,11360334 75 80 51,23719352 81 81 53,1522342 88 82 52,47856705 85 83 46,78685713 77 84 36,34680179 44 85 57,01973343 93 86 36,34556369 36 87 52,00346142 83 88 42,29657197 62 89 30,41447024 22 90 36,68841779 51
SMART TECHNO (Smart Technology, Informatic, and Technopreneurship)
Vol. 5 No. 1, Februari 2023, hlm. 39 – 48
91 42,59119627 68 92 42,59119627 68 93 15,82276841 5 94 51,96152423 82 95 54,12356234 89 Tabel 4. Data Euclidian Distance Andi No Euclidian Distance urutan 1 32,16146763 88 2 40,00612453 90 3 108,5773457 95 4 68,00066176 94 5 12,72792206 37 6 18,03219343 66 7 24,11721377 78 8 14,35827288 44 9 20,52218312 70 10 20,72100384 71 11 26,94902596 81 12 24,00187493 77 13 8,124653839 10 14 15,62561999 47 15 21,65733132 72 16 16,41219059 56 17 13,47182245 42 18 7,088723439 7 19 7,082372484 5 20 10,01798383 16 21 16,15673234 50 22 23,85707442 75 23 13,00346108 38 24 19,21353689 67 25 16,91419522 59 26 10,0124922 13 27 22,37498603 74 28 11,19151464 22 29 5,035871325 1 30 11,66876172 24 31 16,9221748 63 32 16,40883908 55 33 10,20245069 19 34 10,19852931 18 35 50,53711507 93 36 6,415605973 2 37 6,431174076 3 38 12,6984251 36 39 12,69488086 33 40 11,66876172 24 41 15,36261696 46 42 50,28926327 92 43 28,75134779 86 44 30,82271889 87 45 37,37392139 89 46 28,30830267 82 47 26,00942137 79 48 12,69015366 30 49 16,91183018 57 50 12,68897159 26 51 16,24807681 53 52 16,15580391 49 53 7,088723439 7 54 7,082372484 5 55 10,01798383 16 56 16,15673234 50
57 23,85707442 75 58 13,00346108 38 59 19,21353689 67 60 16,91419522 59 61 10,0124922 13 62 28,30830267 82 63 26,00942137 79 64 12,69015366 30 65 16,91183018 57 66 12,68897159 26 67 13,00346108 38 68 19,21353689 67 69 16,91419522 59 70 10,0124922 13 71 28,30830267 82 72 12,68897159 26 73 13,00346108 38 74 12,69015366 30 75 9,293008124 11 76 28,30830267 82 77 12,69488086 33 78 22,36090338 73 79 12,68897159 26 80 16,26314853 54 81 17,73020022 65 82 16,15673234 50 83 7,077428912 4 84 16,91892432 62 85 14,36975991 45 86 11,66361865 23 87 7,851114571 9 88 10,0019998 12 89 15,62561999 47 90 12,69488086 33 91 11,18078709 20 92 11,18078709 20 93 45,71258033 91 94 13,74918179 43 95 16,93044595 64 B) Pencarian Euclidian Distance

## Terdekat
Masukkan  Nilai  K,  pada  percobaan  ini  akan memakai  nilai  K=3.  Setelah  itu  kita  akan mendapatkan hasil jarak terdekat kedua data pada tabel 5 dan tabel 6.
Tabel 5. Data Euclidian Distance Terdekat Budi
No Euclidian Distance urutan   hasil 42 6,000833275 1  diterima 35 7,812809994 2  diterima 1 14,87144916 3  diterima Tabel 6. Data Euclidian Distance Terdekat Andi No Euclidian Distance urutan   hasil 29 5,035871325 1  ditolak 36 6,415605973 2  diterima 37 6,431174076 3  diterima
Dapat ditarik kesimpulan dari data yang telah diuji  bahwa  Budi  dan  Andi  sama-sama diterima  karena  perhitungan  K-Nearest
SMART TECHNO (Smart Technology, Informatic, and Technopreneurship)
Vol. 5 No. 1, Februari 2023, hlm. 39 – 48
Neighbor  menggunakan  data  mayoritas  dari data Euclidian Distance terdekat.

## C) Normalisasi Kriteria
Terdapat  4  kriteria  yang  digunakan  untuk perhitungan metode Weighted Product yakni: Nilai  IPK,  Nilai  Tes  Akademik  Internal,  Nilai Tes
Wawancara, Pengalaman
Kerja. Ditahapan ini akan menentukan jenis kriteria tersebut  termasuk  dalam  keuntungan  atau kerugian, berikut tabel pembagiannya.
Tabel 7. Pembagian Kriteria Kriteria Keuntungan Kerugian Nilai IPK √ Nilai  Tes  Akademik Internal √ Nilai Tes Wawancara √ Pengalaman Kerja √
Adapun  bobot  dari  setiap  kriteria  adalah sebagai berikut
Tabel 8. Nilai Bobot Kriteria Kode Kriteria Kriteria Bobot W 1 Nilai IPK 1 W 2 Nilai Tes Akademik Internal 2 W 3 Nilai Tes Wawancara 3 W 4 Pengalaman Kerja 4

## D) Pencarian Nilai W
Langkah  selanjutnya  adalah  penentuan  nilai W  dari  masing-masing  kriteria  dimana  nilai total bobot adalah ∑W j = 10
W 1 = 1 10 = 0,1 W 2 = 2 10 = 0,2
W 3 = 3 10 = 0,3 W 4 = 4 10 = 0,4
Dari  tabel  7  ditentukan  jika  seluruh  kriteria yang  digunakan  akan  bersifat  keuntungan, sehingga seluruh nilai Wj baru akan dikalikan dengan 1.
W 1 = 0,1 * 1 = 0,1 W 2 = 0,2 * 1 = 0,2 W 3 = 0,3 * 1 = 0,3 W 4 = 0,4 * 1 = 0,4

## E) Perhitungan Vektor S
Setelah mendapatkan nilai W, maka Langkah selanjutnya adalah mencari nilai dari vector S
dengan cara memangkatkan nilai data dengan nilai W kemudian mengalikan data dari nilai seluruh kriteria. Perhitungannya dapat dilihat sebagai berikut:
S 1 = 3,1 0,1 * 80 0,2 * 85 0,3 * 54 0,4 = 50,29645179 S 2 = 2,9 0,1 * 80 0,2 * 70 0,3 * 12 0,4 = 25,82615229
Keterangan: S 1 : Budi S 2 : Andi

## F) Perhitungan Vektor V
Langkah selanjutnya adalah penentuan nilai V masing-masing  data,  dimana  nilai  total  V adalah ∑V i = 76,12260408 V 1 = 50,29645179
76,12260408 = 0,660729522 V 2 = 25,82615229
76,12260408 = 0,339270478
Keterangan:
V 1 : Budi V 2 : Andi
Berdasarkan  perhitungan  Vektor  V  didapat tabel perankingan seperti berikut
Tabel 9. Hasil Perangkingan dari nilai Vektor V
Nama V i Urutan Budi 0,660729522 1 Andi 0,339270478 2
Dari  tabel  9  hasil  perangkingan  dari  nilai vektor  v  diatas  didapatkan  bahwa  Budi menjadi  calon  pegawai  terbaik  yang  dapat diterima dibandingkan seluruh calon pegawai yang mendaftar.

## G) Rancangan Sistem Perangkat Lunak
Gambar 2 . Landing Page
Gambar 3. Home Page
SMART TECHNO (Smart Technology, Informatic, and Technopreneurship)
Gambar 4. Data Training Seleksi Pegawai
Gambar 5. Data Testing Seleksi Pegawai
Gambar 6. Hasil KNN Seleksi Pegawai
Gambar 7. Pembobotan WP Seleksi Pegawai
Gambar 8. Hasil WP Seleksi Pegawai
Gambar 9. Data Testing dan Training  Penilaian Pegawai Keuangan
Gambar 10. Hasil KNN Penilaian Pegawai Keuangan
Gambar 11. Pembobotan WP Penilaian Pegawai Keuangan
Gambar 12. Hasil WP Penilaian Pegawai Keuangan
Gambar 13. Use Case Sistem
SMART TECHNO (Smart Technology, Informatic, and Technopreneurship)
Gambar 14. Halaman Login HRD
Gambar 15. Halaman Data Testing Seleksi Pegawai
Gambar 16. Halaman Hasil KNN Seleksi Pegawai
Gambar 17. Halaman Hitung WP Seleksi Pegawai
Gambar 18. Halaman Hasil Akhir WP Seleksi Pegawai
Pada  gambar  6  adalah  hasil  akhir  dari perhitungan metode KNN dan WP yang telah dilakukan  oleh  sistem  dan  dilakukan perankingan  berdasarkan  nilai  Vektor  V tertinggi.
Gambar 19. Halaman Bobot Penilaian

## 5. KESIMPULAN
Hasil  output  sistem  telah  sesuai  dengan perhitungan  awal  yang  dilakukan  secara manual.  Sistem  Pendukung  Keputusan Penerimaan  dan  Penilaian  Kinerja  Pegawai yang  telah  dibuat  dapat  mendukung pengambilan keputusan dalam
hal penerimaan  dan  penilaian  calon  pegawai  di CV. Surya Karya Abadi yang telah  memenuhi kriteria  yang  ditetapkan  oleh  perusahaan seperti Nilai IPK, Nilai Tes Akademik Internal, Nilai Tes Wawancara, dan Pengalaman Kerja. Output  sistem  ini  nantinya  berupa  data  dari calon  pekerja  yang  telah  lolos  seleksi  dari sistem  perekrutan  pegawai  yang  telah dilakukan.  Hrd  perusahaan  CV.  Surya  Karya Abadi  sebagai  pengguna  telah  puas  dengan tampilan  dan  cara  kerja  dari  sistem  ini. Kedepannya  sistem  ini  diharapkan  dapat membantu perusahaan dalam hal penerimaan
SMART TECHNO (Smart Technology, Informatic, and Technopreneurship)
Vol. 5 No. 1, Februari 2023, hlm. 39 – 48
pegawai  dan  penilaian  rutin  tahunan diperusahaan

## DAFTAR REFERENSI
[1] N.  N.  Dzikrulloh,  Indriati  and  B.  D. Setiawan, "Penerapan Metode K–Nearest Neighbor (KNN) dan Metode Weighted," vol. 1, no. 5, p. 1, 2017.
[2] Z.  Arifin  and  S.  M.  Wali  Jafar  Shudiq, "PENERAPAN METODE KNN (K-
NEAREST  NEIGHBOR)  DALAM,"  vol.  4, no. 1, p. 2, 2019.
[3] BlogPress, "Mengenal Pengertian Website,"  BlogPress.id,  14  Juni  2020. [Online].
Available: https://www.blogpress.id/pengertian- website/. [Accessed 28 Oktober 2020].
[4] D. Kurniawan and A. Saputra, "Penerapan  K-Nearest  Neighbor  dalam penerimaan peserta didik dengan sistem zonasi," vol. 2, no. 1, p. 3, 2019.
[5] E.  S.  S.  Jodi  Irjaya  Kartika,  "Penentuan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K-Nearest  Neighbor  (Studi  Kasus  :  SMP Negeri  3  Mejayan),"  vol.  1,  no.  5,  p.  3, 2017.
[6] CloudHost, "Mengenal Aplikasi Sublime : Cara Download Sublime Gratis dan Cara Kerjanya," CloudHost.id, 15 Maret 2020. [Online].
Available: https://idcloudhost.com/mengenal- aplikasisublime-cara-download- sublime-gratis-dan-carakerjanya/. [Accessed 28 Oktober 2020]. 69 70
[7] Y.  R.  Amalia,  "Penerapan  Data  Mining untuk  prediksi  penjualan  produk elektronik terlaris menggunakan metode k-nearest neighbor," 2018.
[8] N.  L.  G.  P.  Suwirmayanti,  "Penerapan Metode  KNearest  Neighbor  Untuk Sistem," vol. 16, no. 2, 2017.
[9] R. D. Sitepu and E. Buulolo, "IMPLEMENTASI ALGORITMA NEAREST NEIGHBOR PADA PENERIMAAN PEGAWAI BARU PADA MTS IKHWANUTS  TSALITS  TALUN  KENAS,"
vol. 1, no. 1, 2017.
[10] S.  S.  Sundari  and  Y.  F.  Taufik,  "Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan
Pegawai  Baru  Dengan  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting(SAW)," vol. 4, no. 2, 2014. [11] E.  Ismanto  and  N.  Effendi,  "Sistem
Pendukung  Keputusan  Penerimaan Karyawan  Dengan  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW,"  vol.  3,  no.  1,
2017. [12] A.  J.  T,  D.  Yanosma  and  K.  Anggriani, "Implementasi Metode K-Nearest
Neighbor  (Knn)  Dan  Simple  Additive Weighting  (Saw)  Dalam  Pengambilan Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Anggota Paskibraka," vol. 3, no. 2, 2016.
[13] M.  R.  Alghifari  and  A.  P.  Wibowo, "Penerapan Metode K-Nearest Neighbor untuk  Klasifikasi  Kinerja  Satpam Berbasis Web," vol. 5, no. 1, 2019. 71
[14] M.  I.  Ukkas,  H.  E.  Yulsilviana  and  S.  F. Muthia,  Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian  Kinerja  Karyawan  pada  PT. Ranugas  Utama  menngunakan  Metode K-Nearest Neighbor, vol. 1, no. 1, 2017.
[15] K. S. Dasa, I. P. Satwika and K. Q. Fredlina, "SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PEMBERIAN  BEASISWA  PPA  DI  STMIK PRIMAKARA," vol. 6, p. 3, 2020.
[16] I. G. J. E. Putra and A. A. G. A. W. Pemayun, "SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA DOSEN DENGAN IT BALANCED," vol. 06, no. 1, p. 96, 2020.
[17] Binus  University,  "Mengenal  Metode pembuatan  sistem  informasi  Waterfall," Binus.ac.id, 13 November 2019. [Online]. Available: https://binus.ac.id/bandung/2019/11/ mengenalmetode-pembuatan-sistem- informasi-waterfall/. [Accessed 9
November 2020].
[18] Guntoro, "Metode Waterfall : Pengertian,
Tahapan,
Contoh, Kelebihan dan
Kekurangan," Badoy Studio, 13 Juli 2020.
[Online].
Available:
https://badoystudio.com/metode- waterfall/. [Accessed 9 November 2020].
[19] Hestanto,  "Model  Air  Terjun  (Waterfall Model)," [Online]. Available: https://www.hestanto.web.id/model- air-terjunwaterfall-model/.  [Accessed  9
November 2020]