## Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan
Safitri Linawati 1 , Ahmad Fauzi 2 , Ainun Zumarniansyah 3
1 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri Jl. Raya Jatiwaringin, Cipinang Melayu, Makasar, Jakarta Timut-13630, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi Akuntansi, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No.98, Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450, Indonesia
3 Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya No.98, Jakarta Pusat, DKI Jakarta 10450, Indonesia
e-mail: 1 safitri.swt@nusamandiri.ac.id , 2 ahmad.afz@bsi.ac.id , 3 ainun.azm@bsi.ac.id
Artikel Info : Diterima : 11-01-2022 | Direvisi : 17-01-2022 | Disetujui : 27-01-2022
Abstrak -  Semakin  pesatnya  perkembangan  teknologi  dengan  penggunaan  komputer  sebagai  sarana  untuk membantu  manusia  dalam  memperoleh  informasi  dan  mengatasi  sebuah  masalah,  menantang  para  pembuat perangkat  lunak  untuk  mencari  inovasi  secara  maksimal  dalam  upaya  untuk  meningkatkan  kinerja  baik  secara kuantitas maupun kualitas. Terutama bagi badan usaha, perusahaan swasta, instansi pemerintahan yang memang saat ini dituntut   untuk mengambil keputusan secara tepat, cepat dan akurat.Perencanaan dan usaha pemenuhan kebutuhan sumber daya manusia bila dikelola secara profesional akan sangat menentukan mutu dan kesuksesan perusahaan.  Dengan  alasan  diatas  maka  dibuatlah  sistem  penunjang  keputusan  dengan  menggunakan  metode Analytical  Hierachial  Process  (AHP) untuk  mempermudah  dalam  menyeleksi  penerimaan  karyawan  dan mendapatkan hasil Pada pembobotan perhitungan antar kriteria yang menghasilkan bobot tertinggi adalah kriteria attitude dengan bobot 0,490, yang menjadi kriteria selanjutnya adalah motivasi dengan bobot 0,215. Diikuti dengan kriteria  pendidikan  dengan  bobot  0,189  dan  terakhir  kemampuan  berkomunikasi  dengan  bobot  0,106.  Hasil pembobotan dengan expert choice diperoleh Aisyah Rahmah dengan bobot tertinggi yaitu 0,367, kemudian Andini memiliki bobot 0,316, lalu Irwan Gumilar dengan hasil 0,161, dan terakhir Ardian Natapraja dengan bobot 0,157. Kata kunci: teknologi, sumber daya manusia, SPK dan AHP
Abstracts - The  rapid  development  of  technology  with  the  use  of  computers  as  a  means  to  assist  humans  in obtaining information and solving problems, requires software makers to seek optimal innovation in an effort to improve performance both in quantity and quality. Especially for business entities, private companies, agencies that  are  currently  able  to  make  appropriate,  fast  and  accurate  decisions.  Planning  and  fulfillment  of  human resource needs when managed professionally will greatly determine the quality and success of the company. With the above reasons, a decision support system was made using the Analytical Hierachial Process (AHP) method to make it easier to select employee recruitment and get results. 0.215. Followed by education criteria with a weight of 0.189 and the last ability to communicate with a weight of 0.106. The results of the weighting with expert choice were obtained by Aisyah Rahmah with the highest weight of 0.367, then Andini with a weight of 0.316, then Irwan Gumilar with a weight of 0.161, and finally Ardian Natapraja with a weight of 0.157.
Keywords : Technologi,SDM.SPK, and AHP

## PENDAHULUAN
Dengan  semua  teknologi  yang  berkembang  pesat  saat  ini,  vendor  perangkat  lunak  perlu  menemukan pembaruan terbaik untuk meningkatkan kinerja kuantitas dan kualitas. Bisnis apapun bisa dimulai dengan harapan suatu  saat  akan  berkembang  menjadi  sebuah  agensi  yang  besar  dan  berkembang  pesat.  Keinginan  ini  biasanya dijadikan  sebagai  visi  ke  depan,  dengan  mempertimbangkan  banyak  faktor  internal  dan  eksternal  (Kuswanto, 2020).  Banyak  perusahaan  yang  mempromosikan  pekerjaan  online  melalui  media  sosial  dan  website  karena kemacetan dilarang selama pandemi, tetapi ketika pelamar mengirimkan data untuk melamar pekerjaan, banyak data yang tidak berhasil sehingga  menyebabkan  masalah baru  yang lengkap. Perusahaan  menghadapi kesulitan dalam proses perekrutan karena sulitnya menyeleksi kandidat dengan keterampilan dan kualitas pekerjaan yang
sesuai dengan keinginan perusahaan. Oleh karena itu, peran sistem informasi merupakan keputusan terbaik (oki triandy, 2021).
Salah satu indera penggerak pada sebuah perusahaan & adalah asset yg sangat berharga bagi perusahaan adalah karyawan (Sulistiyono,  2018).  Megambil  keputusan  menggunakan  memanfaatkan  sistem  keterangan  akan meringankan tugas manajer & membuat keputusan yg begitu efisien & efektif. Dalam merogoh sebuah keputusan akan ada perkara-perkara semi tersturktur pada sebuah perusahaan atau organisasi  maka  diperlukan  lah  sebuah Decision support system buat tujuan yg sangat relevan (arista qiyamullaiy, silvia nandasari, 2020).
Sebuah  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  model,  dan  memanipulasi  data  adalah sistem pendukung keputusan (DSS) atau sistem pendukung keputusan (DSS). Jika tidak ada yang tahu bagaimana membuat keputusan dalam situasi ungrouped atau ungrouped, Anda  memerlukan bantuan  menggunakan sistem pengambilan keputusan. Sebuah sistem pendukung keputusan akan dibangun untuk mengevaluasi dan mendukung solusi dari permasalahan yang ada(Nurdin & Informatikan, 2018).
Untuk memecahkan suatu masalah, diperlukan fungsi dari suatu sistem yang memecahkan suatu masalah yang ada, yaitu suatu sistem pendukung keputusan. Masalah akan melalui proses akuisisi data yang dijadikan informasi dengan  menggunakan  pendekatan  sistematis (luki,  2016).  Ada  banyak  metode  sistem  pendukung  keputusan, namun salah satu metode yang digunakan dalam penulisan makalah ini adalah metode Analytic Hierarchy Process (AHP)  .  Hirarki  AHP  mengandaikan  bahwa  pengambil  keputusan  dapat  memberikan  estimasi  titik  akurat  dari preferensi alternatife (Herdiansah, 2020). Keputusan yang memasukkan unsur-unsur variabel yang diketahui juga disebut keputusan tingkat operasional (Karyawan (Karyawan et al., 2020).
Suatu keputusan dalam masalah dapat dilihat dari strukturnya yang terbagi sebagai berikut: 1.  Membuat  keputusan  terstruktur  mengarah  pada  eksekusi  berulang  dan  rutin.  Proses  pengambilan  keputusan sangat  jelas.  Manajemen  tingkat  yang  lebih  rendah  diutamakan  ketika  membuat  keputusan  ini. 2. Keputusan dengan dua karakteristik adalah keputusan semi terstruktur yang sebagian diproses oleh komputer. Pada  umumnya  program  pengambilan  keputusan  sudah  ada,  namun  beberapa  masih  memerlukan  strategi seseorang.
Berdasarkan penjelasan dan pengertian diatas maka diperlukannya sistem pendukung keputusan dalam memilih karyawan dengan menggunakan metode Analytical Hierarchical Process (AHP).

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode Analytic  Hierarchy  Process (AHP).Pada metode  Analytic  Hierarchy Process (AHP), pada penelitiannya ini menggunakan bobot apriori dimana pembobotan berdasarkan hasil evaluasi perbandingan berpasangan AHP yang ditetapkan secara apriori, yang mencerminkan status psikologis dan sosial individu. Langkah pembobotan ini adalah sebagai berikut:
1. Perbandingan yang pasti berpasangan,
aij = 𝑤𝑖 𝑤𝑗 𝑖. 𝑗 = 1,2, … , 𝑛 (1)
Keterangan: n = Jumlah parameter yang dibandingkan Wi = Bobot parameter ke-i Aij = perbandingan bobot parameter ke-i dan paramenter j
2. Perbandingan normalisasi yang pasti berpasangan disetiap kolom dengan membagi setiap nilai dengan nilai maksimum kolom ke-i pertama.
𝑎𝑖𝑗 = 𝑎𝑖𝑗 max(𝑎𝑖𝑗) 𝑗 ̇ , ∀𝑖, 𝑗
(2) 3. Tambahkan setiap nilai kolom i yaitu. 𝑎𝑖 = ̇   ∑ 𝑗 𝑎𝑖𝑗 , ∀ 𝑖 ̇ (3)
4. Terakhir dihasilkan bobot prior dari masing-masing parameter ke-i dengan membagi setiap nilai dengan jumlah parameter yang akan dibandingkan (n), yaitu:

## 𝑤 𝑖
̇ = ̇ 𝑎𝑖 𝑛 ∀𝑖 (4)
Menguji langkah-langkah perhitungan Konsistensi (CR):
1. Seluruh matriks dikalikan kemudian masukan di kolom pertama dengan prioritas elemen pertama, kolom kedua dengan prioritas elemen kedua, dan seterusnya. Lalu tambahkan setiap baris.
2. kemudian dibagi setiap angka dan setiap baris dengan prioritas relatif yang sesuai.
3. Tambahkan hasil bagi, lalu bagi dengan jumlah elemen. hasil proses Ini disebut λmax atau eigen value.
4. Conformity Index (CI), dimana n mewakili banyak elemen.
5. lalu Hitunglah nilai Consistency Rasio (RC) CR=CI/RI, dimana random index (RI) merupakan nilai acak CI untuk suatu orde matriks(Kondisi et al., 2021).
Analitycal Hierarki Process (AHP) memiliki komponen utama yaitu suatu susunan golongan dengan masukan berupa  pendapat  manusia.  Setelah  melakukan  struktur  pada  rumus  berpasangan,  dilakukanlah  proses  paduan sehingga menjadi kesatuan dengan cara sebagai berikut:
1.  Menghitung penilaian dari setiap bagian vertikal pada matriks
2.  Memecahkan  setiap  nilai  dari  kolom  dengan  keseluruhan  kolom  yang  bersangkutan  untuk  mendapatkan hubungan matriks.
3.Totalkan nilai-nilai dari setiap baris kemudian dibagi dengan jumlah elemen untuk menghasilkan nilai rata-rata. Setelah  memperoleh  hasil  susunan  golongan  yang  diingikan,  dilanjutkan  dengan  mengukur  konsistensi  dengan cara sebagai berikut:
1.Setiap  nilai  pada  kolom  pertama  dikalikan  dengan  prioritas  relative  elemen  pertama,  nilai  pada  kolom  kedua dengan prioritas relative elemen kedua dan seterusnya
2. Tambahkan setiap baris
3. Hasil dari penambahan baris dibagi dengan elemen prioritas relatif yang bersangkutan
4.Jumlahkan  hasil  bagi  di  atas  dengan  banyaknya  elemen  yang  ada,  hasilnya  disebut  λmaks  Menghitung Consistency Index menggunakan formula
sebagai berikut:
𝐶𝐼 =

## ̇ (𝜆𝑚𝑎𝑥−𝑛)
(𝑛−1)
Dimana: n = banyak elemen/ kriteria Menghitung Consistency Ratio menggunakan formula
sebagai berikut: 𝐶𝑅 = ̇

## 𝐶𝐼 𝐼𝑅
Dimana: CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index IR = Index Random Consistency Index  Random  Consistency  dalam  penelitian  ini  menggunakan  Alonso-Lamata  RI  Values  dengan  nilai  yang ditampilkan pada tabel 1 dibawah ini
Tabel 1. alonso-lamata RI Values
Jumlah Elemen Alonso – lamata RI Values 3 0.5245 4 0.8815 5 1,1086 6 1,2479 7 1,3417 8 1,4056
Sumber: surya et al (2020)
Pemeriksaan konsistensi hirarki dilakukan dengan cara perhitungan Consistency Ratio. Jika CR lebih dari 10% maka matriks perbandingan hirarki harus disesuaikan kembali namun apabila CR kurang dari 10% maka konsisten hirarki dapat disebut konsisten dan perhitungan dinyatakan benar lalu dapat dilanjutkan ke tahap selanjutnya untuk dilakukan perhitungan nilai perangkingan dan preferensi (Surya et al., 2020).
Survei  dilakukan  dengan  menggunakan  hasil  survei  yang  diperoleh  dari  data  observasi  langsung  dan  hasil analisis  yang  diberikan  oleh  responden.  Landasan  teoritis  dari  sistem  pendukung  keputusan  didasarkan  pada metode  analitis.  Berdasarkan  pernyataan  di  atas,  metode  pendekatan  penelitian  ini  disebut  sebagai  penelitian
deskriptif Analitycal  Hierarki  Process (AHP).  AHP  Langkah-langkah  untuk  menganalisis  data  adalah  sebagai berikut:
1. Untuk menentukan solusi yang diinginkan dan mengidentifikasi permasalahan yang ada perlu dilakukan suatu idenfitifikasi sistem. Mempelajari daftar pustaka, mendiskusikan cara memahami masalah dengan pakar, dan mengembangkan  konsep  terkait  masalah  yang  akan  dipecahkan  merupakan  salah  satu  cara  untuk mengidentifikasi masalah .
2. Struktur hirarki yang disusun harus dimulai dengan tujuan umum, diikuti oleh subkriteria dan kriteria. Hirarki bawah berisi pilihan strategis. Evaluasi kriteria dan alternative.
Perbandingan berpasangan dapat menilai kriteria dan alternative, Menurut Saaty (1988), dengan berbagai permasalahan, untuk mengekspresikan pendapat dimulai dari skala 1 sampai 9 dapat dinyatakan skala terbaik. Nilai dan denisi pendapat kualitatif dari skala perbandingan Saaty dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen  yang  satu  sedikit  lebih  penting  daripada  elemen  yang lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting daripada yang lainnya 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya 9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai  antara  dua  nilaipertimbangan-pertimbangan  yang berdekatan
Sumber: surya et al (2020)
Dalam  kasus  ini  AHP,metode  yang  digunakan  untuk  memasukan  data  kuantitatif    yaitu  dengan  metode penilaian alternative dapat dilakukan dengan metode langsung (direct). Nilai-nilai yang berasal dari sebuah analisis sebelumnya atau dari pengalaman dan pengertian yang terperinci dari masalah yang sebelumnya.

## 3. Penentuan prioritas
Untuk langkah selanjutnya Perbandingan berpasangan diperlukan untuk memprioritaskan setiap kriteria dan setiap pilihan. Nilai yang relatif dibandingkan diproses untuk menentukan peringkat alternatif dari semua pilihan. Bobot  dan  prioritas  yang  dihasilkan  diperoleh  dari  perbandingan  antara  kriteria  kualitatif  dan  kuantitatif. Pemecahan  rumus  atau  operasi  matriks  digunakan  untuk  mencari  bobot  atau  nilai  prioritas.  Pertimbangan perbandingan berpasangan diintegrasikan untuk mendapatkan prioritas keseluruhan pada fase berikutnya ini :
a. Kuadratkan matriks hasil perbandingan berpasangan.
b. Hitung jumlah nilai dari setiap baris, kemudian lakukan normalisasi matriks.
5) Konsistensi logis
Konsistensi  logis  semantik  semua  elemen  dikelompokan  secara  konsisten  dan  logis  sesuai  kriteria  yang telah  ditentukan.  Perbandingan  berpasangan  digunakan  untuk  memperoleh  matriks  bobot  tetap  I  harus mempunyai  hubungan  kardinal  dan  ordinal.  Hubungan  tersebut  dapat  ditunjukan  sebagai  berikut:  Hubungan kardinal : aij.ajk=aik, Hubungan ordinal : Ai > Aj, Aj>Ak, maka Ai > Ak, Hubungan diatas dapat dilihat dari dua hal sebagai berikut:
a. Menggunakan preferensi multiplikatif, misalnya bila apel lebih enak empat kali dari anggur dan anggur lebih enak dua kali dari jambu maka apel lebih enak delapan kali dari jambu
b. Misalnya, mengingat rasa transitif, anggur lebih enak dari mangga, dan mangga lebih enak dari pisang, jadi anggur lebih enak dari pisang .
Pada  keadaan  sebenarnya  akan  terjadi  beberapa  penyimpangan  dari  hubungan  tersebut,  sehingga  matriks tersebut  tidak  konsisten  sempurna.  Hal  ini  terjadi  karena  ketidakkonsistenan  dalam  preferensi  seseorang. Penghitungan konsistensi logis dilakukan dengan mengikuti langkah- langkah sebagai berikut: a. Kalikan matriks dengan prioritas yang sesuai dan kemudian tambahkan hasil baris demi baris
b. Hasil total untuk setiap baris dibagi dengan prioritasnya masing-masing dan hasilnya dijumlahkan..
c. Hasil pembagian c dengan jumlah elemen memberikan nilai maksimum.
d. Indeks Konsistensi= CI / RI, dimana RI adalah indeks random konsistensi. Jika rasio konsistensi ≤ 0.1, hasil perhitungan data dapat dibenarkan.
Nilai RI didasarkan pada penelitian yang dilakukan oleh Surya et al (2020), yang ditunjukan pada table 3. Tabel 3. Nilai indeks random
Sumber: surya et al (2020)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada tahap awal pembobotan yaitu dengan memasukan kriteria dan alternative sebagai berikut:
Sumber:Penelitian(2021)
Gambar 4. Kriteria dan Alternatif
Analisa pendapat gabungan para responden yang telah di proses menghasilkan landasan kriteria sebagai berikut:
Sumber:Penelitian(2021)
Gambar 5. Bobot Landasan Nilai Kriteria
Landasan kriteria menghasilkan alternative pemilihan dengan pembagian sebagai berikut: 1. Pendidikan
Sumber:Penelitian(2021)
Gambar 6. Bobot Nilai Landasan Alternative Berdasarkan Kriteria Pendidikan 2. Kemampuan Komunikasi
Order Matriks 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 RI 0,00  0.00    0.58  0,90    1,12  1,24   1,32   1,41   1,45   1,49

## Sumber:Penelitian(2021)
Gambar 7. Bobot Nilai Landasan Alternative Berdasarkan Kriteria Kemampuan Komunikasi

## 3. Attitude
Sumber:Penelitian(2021)
Gambar 8. Bobot Nilai Landasan Alternative Berdasarkan Kriteria Attitude 4. Motivasi
Sumber:Penelitian(2021)
Gambar 9. Bobot Nilai Landasan Alternative Berdasarkan Kriteria Motivasi
Berdasarkan data perbandingan berpasangan kriteria dan alternative maka diperoleh hasil sebagai berikut:
Sumber:Penelitian(2021)
Gambar 10. Bobot Synthesis Hasil Expert Choice Dari gambar diatas dapat dilihat bahwa Aisyah Rahmah memiliki bobot tertinggi yakni sebesar 0,367 sehingga Aisyah Rahmah menjadi karyawan terpilih untuk diterima bekerja. Hasil konsistensi keseluruhan menunjukan nilai 0,08 sehingga penelitian tentang penerimaan karyawan dapat dikatakan konsisten karena CR < 0.1.
Sumber:Penelitian(2021)

## KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1.  Sistem ini dapat digunakan oleh  pengambil keputusan dalam menentukan kandidat mana yang sesuai untuk diterima di perusahaan tersebut.
2.  Beberapa kriteria dapat dijadikan parameter penilaian dalam pemilihan karyawan.
3.  Hasil pembobotan kriteria didapat attitude sebagai kriteria terbaik dengan nilai tertinggi yaitu 0,490 dan untuk alternatif didapat Aisyah Rahmah dengan bobot 0,367.

## REFERENSI
arista qiyamullaiy, silvia nandasari,  yusuf amrozi. (2020). Perbandingan penggunaan metode saw dan ahp untuk sistem pendukung keputusan penerimaan karyawan baru . 4 , 7–12.
Herdiansah, A. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Referensi Pemilihan Tujuan Jurusan Teknik Di Perguruan Tinggi bagi Siswa Kelas XII IPA Mengunakan Metode AHP . 19 (2), 223–234. Karyawan, P., Berbasis, B., & Server, C. (2020). Sistem pendukung keputusan untuk penerimaan karyawan baru berbasis client server . VI (3), 239–246.
Kondisi, B., Dan, T., & Tumbuh, S. (2021). Faculty of Sains and Technology, Ibrahimy University . 6 (1), 11–19. Kuswanto, J. (2020). Penerimaan Karyawan Baru Menggunakan Metode Profile Matching . 15 (2), 85–97. luki.  (2016). SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENERIMAAN  KARYAWAN  DENGAN  METODE  SAW PADA PT . KARYA SAHATA MEDAN . 1 (1).
Nurdin,  N.,  &  Informatikan,  J.  T.  (2018). SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENERIMAAN  BEASISWA PADA SMK 2 . 4 , 48–58. oki triandy,  dan tukino. (2021). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Baru Pada PT Kingslee Infinitas Teknologi, Jurnal Comasie. Comasie , 03 , 57–66. Sulistiyono, M. (2018). Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Karyawan Baru Dengan Metode Profile Matching . XIII (November), 1–9.
Surya, G., Gede, P., & Cipta, S. (2020). Komparasi Metode AHP-SAW dan AHP-WP pada SPK Penentuan E- Commerce Terbaik di Indonesia Comparison of AHP-SAW and AHP-WP Methods on DSS to Determine the Best E-Commerce in Indonesia . 08 (4), 346–356. https://doi.org/10.26418/justin.v8i4.42611