## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5195

## Penerapan Metode SMART Pada Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Karyawan Baru
Humisar Hasugian * , Agus Umar Hamdani, Wulandari, Nofiyani
Fakultas Teknologi Informasi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta Selatan, Indonesia Email: 1,* humisarhasugian@budiluhur.ac.id, 2 agus.umarhamdani@budiluhur.ac.id, 3 wulandari@budiluhur.ac.id,
4 nofiyani@budiluhur.ac.id Email Penulis Korespondensi: humisarhasugian@budiluhur.ac.id
Abstrak− Proses rekrutmen karyawan baru pada lembaga non-Bank melalui tahapan seleksi curriculum vitae jika memenuhi syarat dilanjutkan dengan tes psikotes, wawancara dan tes programming.  Penentuan karyawan yang diterima masih bersifat subyektif  dilakukan  saat  tes  wawancara  tanpa  mempertimbangkan  tes-tes  lainnya,  hal  ini  mengakibatkan  karyawan  yang diterima belum siap untuk bekerja dikarenakan kurangnya kemampuan teknis dalam bekerja. Untuk mengatasi permasalahan tersebut maka diusulkan proses pengolahan data seleksi karyawan menggunakan metode simple multi attribute rating technique karena metode ini dapat mengolah data kriteria kuantitatif dan kualitatif dengan penilaian tiap kriteria yang bervariasi,  dan proses  pengambilan  keputusan  lebih  mudah  dan  lebih  cepat.  Tujuan  penelitian  untuk  membantu  proses  pengolahan  nilai rekrutmen karyawan baru menggunakan aplikasi sistem pendukung keputusan berbasis web menggunakan metode simple multi attribute rating technique. Hasil dari penelitian ini berupa website aplikasi sistem pendukung keputusan rekrutmen karyawan baru,  menggunakan  kriteria  Hasil  Psikotes  (C1)  bobot  20%,  Usia  (C2)  bobot  10%,  Pengalaman  Kerja  (C3)  bobot  20%, Wawancara (C4) bobot 20%, dan Penguasaan Aspek Teknis (C5) bobot 30%, adapun hasil pengolahan data alternatif dengan menggunakan metode diatas adalah Febila Manda Dewi bernilai 0.666, Dini Apiani bernilai 0.447, Miqhiyal Noer Sopyani bernilai 0.890, dan Irvan Egiawan bernilai 0.042, Berdasarkan hasil pengolahan data tersebut dapat disimpulkan bahwa calon karyawan Miqhiyal Noer Sopyani mendapatkan nilai tertinggi sehingga direkomendasikan sebagai alternatif pertama yang akan diterima sebagai karyawan baru. Hasil dari penelitian ini bersifat obyektif karena pengolahan data berdasarkan semua kriteria tes, sehingga karyawan yang terpilih dipastikan sudah pasti siap untuk bekerja.
Kata  Kunci: Sistem  Pendukung  Keputusan; Rekrutmen  Karyawan;  Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique;  SMART; Penerimaan Karyawan
Abstract −At non-bank institutions, the recruitment process of new employees starts with the selection stage of the curriculum vitae,  if  they  meet  the  requirements  then  process  followed  by  psychological  tests,  interviews  and  programming  tests.  The determination  of  employees  who  are  accepted  to  be  hired  by  the  companies  is  still  subject  to  interviews  results  without considering other tests, therefor the hired employees are not ready for the work due to lack of technical ability. To overcome this problem, it is proposed to use a simple multi-attribute rating technique method for the processing of employee selection data because this method can process the data quantitatively and qualitatively with various assessments for each criteria and making the decision-making process easier and faster. The research objective is to assist the employee recruitment process using a web-based decision support system application by simple multi attribute rating technique method. The result of this study is in the form of a decision support system application website for recruiting new employees, using the criteria for Psycho- test Results (C1) weighting 20%, Age (C2) weighting 10%, Work Experience (C3) weighting 20%, Interview (C4) weighting 20%, and Mastery of Technical Aspects (C5) weighting of 30%. As for the alternative results of data processing using the above method are Febila Manda Dewi worth 0.666, Dini Apiani worth 0.447, Miqhiyal Noer Sopyani worth 0.890, and Irvan Egiawan worth 0.042, then based on the result it can be concluded that the prospective employee is Miqhiyal Noer Sopyani who got the highest score so he is recommended as the alternative new employee. The results of this study are objective due to the data processing is based on all criteria, so that the selected employees are certain to be ready to work.
Keywords : Decision Support System; Employee Recruitment; Simple Multi Attribute Rating Technique; SMART

## 1. PENDAHULUAN
Sumber  daya  manusia[1]  terbukti  sangat  penting  dalam  pertumbuhan  perusahaan.  Untuk  mendapatkan  sumber daya manusia yang baik, perlu adanya proses rekrutmen. Rekrutmen[2] merupakan proses pengadaan tenaga kerja sebagai salah satu sumber daya yang berpengaruh dalam perkembangan suatu perusahaan.
PT Esta Dana Ventura berdiri pada tanggal 9 Februari 2015, merupakan perusahaan yang bergerak pada bidang  lembaga  keuangan  non-bank.  Dalam  proses  rekrutmen  karyawan  baru  pengolahan  nilai  seleksi  masih mengalami kendala karena pengolahan nilai tidak mempunyai standar perhitungan dan tidak mempunyai standar pembobotan kriteria sehingga rumus perhitungan dan pembobotan berubah-ubah berdampak hasil seleksi menjadi tidak sesuai  kebutuhan, dimana karyawan baru yang lulus seleksi  ternyata tidak sesuai untuk menempati  posisi tersebut. Tujuan penelitian ini untuk membantu proses pengolahan nilai rekrutmen karyawan yang diterima dengan menggunakan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  berbasis  web  menggunakan  metode  simple  multi  attribute rating  technique.[3][4][5]  Aplikasi  ini  akan  membantu  dalam  proses  pengolahan  nilai  dari  semua  tes  dan menghasilkan  nilai  akhir  atau  nilai  kelayakan  setiap  calon  karyawan,  nilai  kelayakan  akan  disajikan  secara berurutan dari nilai tertinggi sampai dengan nilai terendah, nilai inilah yang akan menjadi rekomendasi bagi pihak manajemen pada saat memutuskan siapa karyawan baru yang akan diterima.
Penelitian  sebelumnya  yang  sejenis  dengan  penelitian  ini  dengan  judul  sistem  pendukung  keputusan penerimaan  pegawai  di  STMIK  Royal  menggunakan  metode  simple  additive  weighting  (SAW),  penelitian  ini

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5195
Submitted: 30/11/2022 ; Accepted: 12/01/2023 ; Published: 28/01/2023
membuat sistem pendukung keputusan terkomputerisasi untuk mempermudah dalam proses  penerimaan pegawai baru,  penilaian  dilakukan  dengan  menghitung  nilai  pembobotan  tiap-tiap  kriteria  (seleksi  berkas=0.6, kerjasama=0.8,  tes  merakit=0.8,  tes  instalasi=1,  test  jaringan=0.8,  wawancara=0.4)  dan  dilakukan  proses perangkingan untuk semua alternatif sehingga perangkingan alternatif ini menjadi rekomendasi bagi pihak SDM dalam  menentukan  pegawai  baru  khususnya  menjadi  asisten  laboratorium  di  STMIK  Royal[6].  Penelitian berikutnya Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Baru Dengan Metode Profile Matching Berbasis Website Studi Kasus : PT.NSS Kefamenanu, penilaian penelitian ini dilakukan dengan mengolah nilai tes calon pegawai untuk mendapatkan nilai yang akan menjadi acuan dalam proses rekrutmen, nilai bobot terbesar diberikan kepada  aspek  prioritas  tes  secara  berurutan  untuk  mendapatkan  hasil  sesuai  dengan  yang  telah  ditentukan perusahaan, aspek yang digunakan kecerdasan, target kerja dan sikap kerja dengan masing-masing kriteria, tiap kriteria  dikelompokkan  berdasarkan  core  factor  dan  secondary  factor,  berdasarkan  perhitungan  menggunakan metode  profile  matching  maka  hasil  seleksi  dengan  nilai  tertinggi  dimiliki  oleh  perserta  yang  bernama  Nova Naiheli dengan nilai 3,77. Dan di rekomendasikan untuk diterima sebagai karyawan baru di PT. NSS[7].
Penelitian  berikutnya  Sistem  Pendukung  Keputusan  Perekrutan  Karyawan  Online  Untuk  Penerimaan Karyawan Dengan Metode MOORA, pada penelitian ini data dikumpulkan berdasarkan posisi calon karyawan, dan  hasil  pengolahan  data  untuk  menentukan  posisi  yang  akan  ditempati  setiap  calon  karyawan,  kriteria  yang digunakan pendidikan, pengalaman, usia, alamat, sikap dan komputerisasi, dan hasil dari penelitian ini didapatkan Arianto Wibowo sebagai rekomendasi terkuat untuk posisi sales, Ilham Akbar sebagai rekomendasi terkuat untuk posisi  desain  grafis,  Agustin  Sulistyani  sebagai  rekomendasi  terkuat  untuk  staff  accounting,  Hendri  Tanu direkoemdasikan sebagai IT Support, dan Hartopo sebagi sales project[8]. Penelitian berikutnya adalah Rancang Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan  Baru  Menggunakan  Naive  Bayes  Classifer, penelitian ini membantu HRD dalam pengambilan keputusan rekrutmen karyawan yang diterima dan yang tidak diterima, penelitian ini menemukan Naive Bayes Classifier memberikan tingkat akurasi kesesuaian data uji dengan data  hasil  seleksi  sebesar  60%  dengan  data  uji  berjumlah  20,  kriteria  yang  digunakan  jenis  kelamin,  usia, pengalaman  kerja,  pendidikan,  wawancara,  tes  kemampuan  dan  tes  kesehatan[9].  Penelitian  berikutnya  Sistem Pendukung  Pengambilan  Keputusan  Penerimaan  Calon  Karyawan  Dengan  Menggunakan  Metode  TOPSIS, penelitian  ini  membandingkan  setiap  alternatif  dengan  alternatif  terbaik  dan  alternatif  terburuk,  kriteria  yang digunakan keahlian, pengalaman, kesehatan, pendidikan, kerjasama,umur, inisiatif, kejujuran, dan kedisiplinan, hasil penelitian ini dapat mengolah data yang diperlukan sebagai bahan proses pendukung pengambilan keputusan penerimaan calon  karyawan, dapat  menampilkan  rangking  dari  setiap calon  karyawan sehingga mempermudah SDM dalam memilih calon karyawan yang diterima[10].
Penelitian  sebelumnya  disebutkan  bahwa  sistem  penunjang  keputusan  dalam  rekrutmen  karyawan  baru dengan  menggunakan  metode-metode  yang  sudah  disebutkan  bermanfaat  dalam  proses  pengolahan  data  agar penilaian lebih obyektif. Dalam penelitian ini menggunakan metode SMART dikarenakan selain pengolahan data bersifat obyektif metode ini juga lebih sederhana, lebih mudah dan lebih cepat dalam hal pengambilan keputusan dibanding dengan metode-metode yang lain.[11]
Tujuan  penelitian  ini  untuk  membuat  sistem  pendukung  keputusan  secara  terkomputerisasi  dalam rekrutmen  karyawan  baru  dengan  menggunakan  metode  simple  multi  attribute  rating  technique,  agar  proses penilaian rekrutmen karyawan baru bersifat obyektif berdasarkan semua kriteria yang sudah ditentukan, dan proses pengambilan  keputusan  lebih  sederhana,  lebih  mudah  dan  lebih  cepat,  sehingga  karyawan  baru  yang  diterima sesuai dengan kebutuhan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan langkah-langkah penelitian yang dilakukan agar mempermudah dalam memahami kegiatan penelitian dan untuk metode pengolahan data yang dilakukan dalam penelitian ini menggunakan metode simple multi attribute rating technique (SMART), seperti yang terlihat pada Gambar 1. Tahapan Penelitian.
Mulai
Pengumpulan Data Menentukan Tujuan (Goal) Menentukan Kriteria dan Pembobotan Pengolahan Data Menggunakan Metode SMART Pembuatan Website Rekomendasi Rekrutmen Karyawan Selesai
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5195
Submitted: 30/11/2022 ; Accepted: 12/01/2023 ; Published: 28/01/2023
Seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  1,  penelitian  ini  dimulai  dengan  pengumpulan  data  untuk mengidentifikasi  permasalahan  yang  terdapat  pada  obyek  penelitian,  kemudian  ditentukan  tujuan  (goal)  dari penelitian  sebagai  solusi  atas  permasalahan  yang  ada,  menentukan  kriteria  disesuaikan  dengan  kebutuhan berdasarkan  usulan  para  ahli  (expert)  beserta  dengan  masing-masing  pembobotannya,  mengolah  data  dengan menggunakan  metode  simple  multi  attribute  rating  technique  (SMART)  sehingga  didapatkan  hasil  akhir  yang dapat  digunakan  sebagai  rekomendasi  bagi  pihak  manajemen  dalam  rekrutmen  karyawan,  dan  di  tahap  akhir pembuatan prototype, dimana prototype ini bisa digunakan untuk simulasi proses penilaian rekrutmen karyawan baru.

## 2.2 Pengumpulan Data
Pada tahapan pengumpulan data terkait rekrutmen karyawan yang dilakukan dalam kegiatan penelitian ini teknik pengumpulan data[12] yang dilakukan antara lain melakukan wawancara secara langsung dengan bagian Human Capital  PT  Esta  Dana  Ventura  untuk  mendapatkan  informasi  terkait  kriteria  yang  digunakan  beserta pembobotannya,  melakukan  observasi  secara  langsung  pada  saat  proses  rekrutmen  karyawan  baru,  dan  studi pustaka dilakukan dengan tujuan mengumpulkan beberapa data dan informasi  terkait rekrutmen karyawan baru dengan cara membaca buku-buku dan karya ilmiah berupa jurnal  dan atau prosiding yang terkait dengan topik yang diteliti.

## 2.3 Menentukan Tujuan (Goal)
Berdasarkan  data  dan  informasi  yang  sudah  terkumpul  maka  tujuan  dari  kegiatan  penelitian  ini  adalah  untuk membuat  sistem  penunjang  keputusan  sebagai  alat  bantu[13]  bagi  pihak  manajemen  dalam  pengolahan  nilai seleksi agar dapat memperbaiki kualitas keputusan[14] dan mempermudah dalam proses rekrutmen karyawan baru pada PT Esta Dana Ventura menggunakan metode simple multi attribute rating technique (SMART)

## 2.4 Menentukan Kriteria dan Pembobotan
Penentuan kriteria dan nilai pembobotan bersumber dari pihak manajemen (para ahli dibidangnya) pada PT Esta Dana Ventura,  adapun kriteria dan nilai pembobotan yang digunakan adalah Hasil Psikotes (C1) bobot 20%, Usia (C2) bobot 10%, Pengalaman Kerja (C3) bobot 20%, Wawancara (C4) bobot 20%, dan Penguasaan Aspek Teknis (C5) bobot 30%.

## 2.5 Pengolahan Data Menggunakan Metode SMART
Pengolahan  data  rekrutmen  karyawan  baru  pada  PT  Esta  Dana  Ventura  menggunakan  metode  simple  multi attribute rating technique (SMART), metode ini digunakan karena dapat  mengolah data kriteria kuantitatif dan kualitatif dengan penilaian tiap kriteria yang bervariasi, dan proses pengambilan keputusan lebih mudah dan lebih cepat dibanding dengan metode pegambilan keputusan lainnya. Dalam metode ini akan dilakukan tahapan-tahapan sebagai berikut :
a. Menghitung Nilai Bobot Setiap Kriteria
Bobot = Wj ∑ Wj (1)
b. Menghitung Nilai Utility setiap Alternatif untuk masing masing kriteria
Menghitung nilai utility setiap alternatif ditentukan oleh tren dari setiap kriteria apakah masuk kedalam tren cost atau tren benefit. Untuk tren benefit menggunakan rumus (2) dan tren cost menggunakan rumus (3). Dan untuk mencari nilai akhir setiap alternatif menggunakan rumus (4) .
ui(ai) = 100%( Cout−Cmin
Cmax−Cmin ) (2) ui(ai) = 100% ( Cmax−Cout Cmax−Cmin ) (3)
u(ai) =   ∑ w j u j (a j ) m j=1 (4)

## 2.6 Rekomendasi Rekrutmen Karyawan
Hasil akhir dari pengolahan data menggunakan metode SMART berupa rekomendasi alternatif (calon karyawan) yang akan diurutkan berdasarkan nilai tertinggi sampai dengan nilai terendah, nilai tersebut akan digunakan pihak manajemen pada saat penentuan calon karyawan yang akan diterima sebagai karyawan baru pada PT Esta Dana Ventura.

## 2.7 Pembuatan Website
Tahapan  pembuatan  website  diawali  dengan  membuat  prototype  terdiri  atas  tahapan  analisa  kebutuhan  (proses bisnis),  prototyping,  evaluasi,  coding,  dan  testing[15][16].  Tahapan  analisa  kebutuhan  menggunakan  diagram-

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5195
Submitted: 30/11/2022 ; Accepted: 12/01/2023 ; Published: 28/01/2023
diagram  unified  modeling  language  (UML)[17][18]  seperti  activity  diagram  dan  use  case  diagram,  analisa hubungan antar data menggunakan entity relationship diagram (ERD)[19] yang berikutnya akan diubah menjadi class  diagram,  kemudian  dilanjutkan  dengan  tahap  perancangan  sistem  yang  terdiri  atas  pembuatan  rancangan antar  muka  sistem,  pembuatan  basisdata  menggunakan  perangkat  lunak  mysql[20],  dan  pembuatan  prototype dengan menggunakan PHP[21], kemudian prototype ini dikembangkan menjadi sebuah website dengan fitur yang lengkap agar bisa digunakan oleh pengguna.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  hasil  dan  pembahasan  membahas  tentang  proses  bisnis  sistem  berjalan  rekrutmen  karyawan  baru (pelamar) yang terdapat pada PT Esta Dana Ventura yang akan digambarkan dalam bentuk activity diagram proses bisnis ini didapatkan melalui wawancara pada obyek penelitian, kemudian dilanjutkan dengan pengolahan data menggunaan metode simple multi attribute rating technique (SMART) dan hasil akhir dalam bentuk pembuatan website menggunakan bahasa pemrograman PHP dan basisdata menggunakan mysql.

## 3.1 Proses Bisnis Rekrutmen Karyawan
Proses bisnis sistem berjalan rekrutmen karyawan yang terdapat pada PT Esta Dana Ventura dilakukan pada bagian human capital (HC) seperti yang terlihat pada gambar berikut.

## Gambar 2. Activity Diagram Rekrutmen Karyawan Baru
Para calon karyawan (pelamar) seperti pada Gambar 2. diminta untuk mengirimkan curriculum vitae (CV) beserta  data  diri  melalui  email  perusahaan  atau  dikirim  melalui  google  form.  Nantinya  pihak  manajemen  akan melihat CV dan data calon karyawan tersebut, dan jika sesuai dengan kebutuhan atau sesuai dengan profil yang diinginkan maka pihak manajemen akan mengirimkan email atau pesan balasan yang berisi informasi hasil seleksi CV dinyatakan lolos beserta menginformasikan jadwal tes psikotes. Kemudian calon karyawan mengkonfirmasi kesediaan  waktunya  untuk  melakukan  tes  psikotes.  Jika  dinyatakan  lolos  tahapan  psikotes,  dilanjutkan  dengan mengirimkan  email  atau  pesan  berupa  jadwal  wawancara  dengan  departemen  terkait.  Pada  tahapn wawancara, pihak departemen terkait akan menanyakan mengenai background dari para calon karyawan serta membicarakan mengenai negosiasi gaji atau tunjangan apa saja yang didapatkan para calon karyawan tersebut. Setelah dilakukan proses wawancara tahapan selanjutnya yaitu departemen terkait melakukan penilaian dan mempertimbangkan para calon  karyawan tersebut. Jika lolos tahapan wawancara  maka akan dikirimkan  pemberitahuan  dinyatakan lolos yang akan dikirimkan email berupa penawaran kerja.

## 3.2 Tujuan (Goal)
Tujuan  dari  sistem  penunjang  keputusan  ini  adalah  untuk  membantu  meningkatkan  efektifitas  keputusan rekrutmen karyawan yang diambil oleh human capital, dan mengatasi keterbatasan dalam pemrosesan perhitungan penilaian. Salain itu sistem pendukung keputusan ini dapat menghemat waktu, sehingga dapat dikatakan bahwa

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5195
sistem  pendukung  keputusan  meningkatkan  efesiensi  dan  efektivitas  dalam  pengambilan  keputusan  rekrutmen karyawan baru.

## 3.3 Kriteria
Sistem penunjang keputusan memerlukan adanya kriteria yang sudah valid, dimana kriteria ini didapatkan dari para  expert  atau  orang  yang  ahli  dibidangnya.  Pada  rekrutmen  karyawan  baru  pada  PT  Esta  Dana  Ventura pengelompokan  jenis  kriteria  dibagi  menjadi  dua  kelompok  yaitu  kriteria  tren  benefit  dan  kriteria  tren  cost. Dikatakan  kriteria  tren  benefit  jika  kriteria  tersebut  mempunyai  nilai  makin  besar  adalah  nilai  yang  terbaik, sedangkan tren cost terjadi jika nilai terkecil merupakan nilai terbaik. Seperti pada tabel dibawah.
Tabel 1. Daftar Kriteria, Bobot dan Tren No.  Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot Tren 1 C1 Hasil Psikotes 20% Benefit 2 C2 Usia 10% Cost 3 C3 Pengalaman 20% Benefit 4 C4 Wawancara 20% Benefit 5 C5 Penguasaan Aspek Teknis 30% Benefit Total 100%
Daftar kriteria, bobot dan tren seperti pada Tabel 1. Terdiri atas kriteria hasil psikotest (tren benefit) yang didapatkan melalui tes yang dilakukan secara online kriteria usia (tren cost) dan kriteria pengalaman (tren benefit) didapatkan  dari  curriculum  vitae  yang  dikirimkan  oleh  calon  karyawan,  kriteria  wawancara  (tren  benefit)  dan kriteria penguasaan aspek teknis (tren benefit) didapatkan melalui tes wawancara dan test penguasaan aspek teknis yang dilakukan.
3.4 Pengolahan Data Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART)
a. Menghitung Nilai Bobot Setiap Kriteria
Untuk mendapatkan nilai pembobotan setiap kriteria pada PT Esta Dana Ventura menggunakan metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) seperti pada rumus (1)
Bobot = Wj ∑ Wj (1) Tabel 2. Konversi Nilai Bobot Setiap Kriteria No.  Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot Awal  Konversi  Bobot Kriteria 1 C1 Hasil Psikotes 20 20/100 0.2 2 C2 Usia 10 10/100 0.1 3 C3 Pengalaman 20 20/100 0.2 4 C4 Wawancara 20 20/100 0.2 5 C5 Penguasaan Aspek Teknis 30 30/100 0.3 Total 100 1
Proses mengkonversi nilai bobot setiap kriteria dilakukan dengan cara nilai bobot awal setiap kriteria dibagi dengan  jumlah  bobot  semua  kriteria,  hasil  konversi  bobot  seperti  yang  terlihat  pada Tabel  2.  Didapatkan  hasil psikotest 0.2, usia 0.1, pengalaman 0.2, wawancara 0.2, dan penguasaan aspek teknis 0.3. b. Menghitung Nilai Utility setiap Alternatif untuk masing masing kriteria
Menghitung nilai utility setiap alternatif ditentukan oleh tren dari setiap kriteria apakah masuk kedalam tren cost atau tren benefit. Untuk tren benefit menggunakan rumus (2) dan tren cost menggunakan rumus (3). Dan untuk mencari nilai akhir setiap alternatif menggunakan rumus (4).
ui(ai) = 100%( Cout−Cmin
Cmax−Cmin ) (2)
ui(ai) = 100% ( Cmax−Cout Cmax−Cmin ) (3)
u(ai) =   ∑ w j u j (a j ) m j=1 (4)
Tabel 3. Data Penilaian Calon Karyawan Baru Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Febila Manda Dewi Disarankan 30 1 tahun Baik 88 Dini Apiani Disarankan 18 1 tahun Cukup 77 Miqhiyal Noer Sopyani Disarankan 24 3 tahun Sangat Baik 85

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5195
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Irvan Egiawan Tidak Disarankan 25 Fresh Graduate Cukup 73
Tabel 3 data penilaian calon karyawan baru yang bersumber dari kriteria hasil psikotes, usia, pengalaman, wawancara, dan penguasaan aspek teknis.
Tabel 4. Pengolahan Data Penilaian konversi nilai alternatif Alternatif C1 (benefit) C2 (cost) C3 (benefi) C4 (benefit) C5 (benefit) Febila Manda Dewi 3 30 1 4 88 Dini Apiani 3 18 1 3 77 Miqhiyal Noer sopyani 3 24 3 5 85 Irvan Egiawan 1 25 0 3 73 Nilai Minimal awal 1 18 0 3 73 Nilai Maksimal Awal 3 30 3 5 85 Bobot Kriteria 0.2 0.1 0.2 0.2 0.3
Tabel 4. menyajikan data penilaian setelah dikonversi, hal ini dilakukan karena setiap kriteria mempunyai bentuk penilaian yang berbeda-beda. Berikut merupakan skala penilaian dari masing-masing kriteria: 1. Hasil Psikotes, 3=disarankan, 2=dipertimbangkan, 1=tidak disarankan
2. Usia, usia sesuai dengan usia real calon karyawan yang mendaftar
3. Pengalaman, pengalaman calon karyawan sesuai dengan pengalaman real calon karyawan bekerja sebelumnya, dalam satuan tahun.
4. Wawancara, 5=sangat baik, 4=baik, 3=cukup, 2=kurang, 1=sangat kurang
5. Penguasaan Aspek Teknis, penguasaan aspek penilaiannya menggunakan nilai real, bernilai 0 sampai dengan 100
Tabel 5. Menghitung Nilai Akhir Setiap Alternatif Alternatif C1 (benefit) C2 (cost) C3 (benefi) C4 (benefi) C5 (benefi) Nilai Akhir Febila Manda Dewi 1 0 0.33 0.5 1 0.666 Dini Apiani 1 1 0.33 0 0.27 0.447 Miqhiyal Noer Sopyani 1 0.5 1 1 0.8 0.890 Irvan Egiawan 0 0.42 0 0 0 0.042 Nilai Minimal awal 1 18 0 3 73 Nilai Maksimal Awal 3 30 3 5 85 Bobot Kriteria 0.2 0.1 0.2 0.2 0.3
Pada  Tabel  5.  Menyajikan  data  untuk  menghitung  nilai  utility  setiap  alternatif  ditentukan  oleh  tren  dari setiap kriteria apakah masuk kedalam tren cost atau tren benefit. Untuk tren benefit menggunakan rumus (2) dan tren cost menggunakan rumus (3). Untuk mencari nilai akhir setiap alternatif menggunakan rumus (4).

## 3.5 Rekomendasi Rekrutmen Karyawan
Pengolahan  data  rekrutmen  karyawan  baru  menggunakan  metode  simple  multi  attribute  rating  technique (SMART), menghasilkan nilai akhir dari masing-masing calon karyawan (alternatif), nilai akhir ini akan diurutkan berdasarkan nilai tertinggi sampai dengan terendah, dan dibuatkan rangkingnya seperti yang terlihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Perengkingan Nilai Akhir Calon Karyawan Baru Alternatif Nilai Akhir  Rangking Miqhiyal Noer Sopyani 0.890 1 Febila Manda Dewi 0.666 2 Dini Apiani 0.447 3 Irvan Egiawan 0.042 4
Tabel  6.  Merupakan  hasil  akhir  dari  pengolahan  data  calon  karyawan  baru  berdasarkan  kriteria  hasil psikotest, usia, pengalaman, wawancara, dan tes kemampuan teknis. Didapatkan hasil bahwa yang mendapatkan nilai  tertinggi  adalah  calon  karyawan  atas  nama  Miqhiyal  Noer  Sopyani  dengan  nilai  akhir  0.890,  dan direkomendasikan  sebagai  kandidat  pertama  yang  akan  diterima  sebagai  karyawan  baru  pada  PT  Esta  Dana Ventura. Pihak manajemen human capital  akan mengambil  keputusan berdasarkan pertimbangan-pertimbangan tertentu, apakah akan mengikuti sesuai rekomendasi dari sistem atau tidak.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5195

## 3.6 Pembuatan Website
Sistem  pendukung  keputusan  yang  terkomputerisasi  bertujuan  untuk  membantu  obyek  penelitian  dalam menangani permasalah yang terjadi pada saat rekrutmen karyawan baru, seperti proses perhitungan penilaian yang belum mempunyai standar perhitungan dan tidak adanya pembobotan sehingga proses perhitungannya rumit dan membutuhkan waktu yang lama, berikut ini merupakan pembahasan dalam pembuatan website sistem pendukung keputusan rekrutmen karyawan adalah sebagai berikut : a. Use Case Diagram Rekrutmen Karyawan Baru
Fungsionalitas sistem yang terdapat pada sistem penunjang keputusan rekrutmen karyawan baru yang dibagi menjadi 3 use case utama yaitu use case master, use case penilaian dan use case laporan.
Gambar 3. Use Case Diagram Master Rekrutmen Karyawan Baru
Gambar 3. Merupakan fungsionalitas sistem master, terdiri atas entry data calon karyawan digunakan untuk mengimput data semua calon karyawan yang mengirimkan curriculum vitae dan memenuhi kualifikasi, entry data kriteria untuk mengimput data kriteria yang digunakan, entry data departmen untuk mengimput data departemen yang  membutuhkan  karyawan  baru,  dan  entry  jadwal  penilaian  digunakan  untuk  menginput  data  jadwal  test rekrutmen karyawan seperti psikotes, wawancara dan test kemampuan teknis.

## Gambar 4. Use Case Diagram Penilaian Rekrutmen Karyawan Baru
Gambar  4.  Merupakan  fungsionalitas  sistem  penilaian,  terdiri  atas  entry  penilaian  calon  karyawan, penilaian  ini  dilakukan  berdasarkan  data  curriculum  vitae  dan  hasil  psikotes,  wawancara  dan  tes  kemampuan teknis, Olah penilaian calon karyawan, fungsionalitas ini digunakan untuk pengolah semua data yang sudah diinput sebelumnya pengolahan data menggunakan metode SMART, pilih calon karyawan yang diterima, fungsionalitas sistem ini digunakan untuk menentukan siapa yang akan diterima menjadi karyawan baru, cetak hasil keputusan digunakan untuk mencetak karyawan baru yang sudah diterima.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5195
Gambar  5.  Merupakan  fungsionalitas  sistem  laporan,  terdiri  atas  pencetakan  laporan  data  karyawan, pencetakan laporan penilaian dan pencetakan laporan surat keputusan.
b. Class Diagram Rekrutmen Karyawan Baru
Class  diagram  digunakan  untuk  menggambarkan  hubungan  antar  data  yang  terdapat  dalam  sistem  penunjang keputusan rekrutmen karyawan baru seperti yang terlihat gambar berikut
Gambar 6. Class Diagram Rekrutmen Karyawan Baru
Gambar 6. Menyajikan hubungan antar data yang terdiri atas class penilaian digunakan untuk menyimpan data  penilaian,  hasil  digunakan  untuk  menyimpan  hasil  penerimaan  karyawan  (yang  terpilih),  calon  karyawan digunakan untuk menyimpan data calon karyawan yang sudah lulus seleksi curriculum vitae, kriteria digunakan untuk menyimpan data kriteria, penilaian_evaluasi digunakan untuk menyimpan hasil pengolahan nilai, kategori digunakan  untuk  menyimpan  departmen  yang  membutuhkan  karyawan  baru  dan  users  digunakan  untuk menyimpan daftar users yang akan mengakses sistem
c. Tampilan Antar Muka Website
Sistem penunjang keputusan pengolahan nilai rekrutmen karyawan baru berbasis web dibuat dengan menggunakan pemrograman  PHP,  dengan  basisdata  menggunakan  MySQL.  Berikut  ini  merupakan  beberapa  tampilan  antar muka dari website  gambar dibawah ini.

## Gambar 7. Tampilan Antar Muka Login
Tampilan  ini  merupakan  antar  muka  yang  pertama  kali  muncul  pada  saat  pertama  kali  website  diakses, pengguna diharuskan untuk memasukkan username dan password yang sudah didaftarkan sebelumnya, jika belum terdaftar maka pengguna tersebut akan ditolak untuk masuk kedalam sistem, seperti yang tersaji pada Gambar 7.

## Gambar 8. Tampilan Antar Muka Penilaian Calon Karyawan
Tampilan antar muka penilaian calon karyawan seperti yang terlihat pada Gambar 8. Diakses melalui menu penilaian yang terletak pada sebelah kiri layar, user akan menginput nilai semua calon karyawan baru per kriteria seperti  hasil  psikotes,  usia,  pengalaman,  interview,  dan  penguasaan  aspek  teknis,  lalu  kemudian  klik  tombol

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5195
tambah,  kemudian  sistem  akan  menyimpan  datanya  kedalam  basisdata.  Dalam  fitur  ini  pengolahan  nilai menggunakan metode SMART dalam algoritma pembuatan programnya.
Gambar 9. Tampilan Antar Muka Laporan Penilaian Calon Karyawan
Tampilan antar muka seperti yang tersaji dalam Gambar 9. Merupakan tampilan keluaran laporan penilaian calon karyawan dimana keluaran laporan ini akan digunakan oleh departmen human capital pada saat rapat untuk menentukan siapa yang akan di terima sebagai karyawan baru.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan maka pengolahan nilai rekrutmen karyawan menggunakan metode simple multi attribute rating technique (SMART) pengolahan nilai lebih mudah dan lebih cepat karena metode ini hanya menggunakan dua tahapan perhitungan yaitu menghitung nilai bobot dan menghitung nilai utility. Dalam penelitian ini terdapat 5 kriteria yaitu kriteria hasil psikotes (C1) dengan nilai bobot 20%, kriteria  usia (C2) dengan nilai bobot 10%, kriteria  pengalaman kerja (C3) dengan nilai bobot 20%, kriteria  wawancara (C4) dengan nilai bobot  20%, dan  kriteria   penguasaan aspek teknis (C5)  dengan nilai bobot  30%, adapun hasil pengolahan data yaitu Febila Manda Dewi bernilai 0.666, Dini Apiani bernilai 0.447, Miqhiyal Noer Sopyani bernilai 0.890, dan Irvan Egiawan bernilai 0.042, dimana Miqhiyal Noer Sopyani mendapatkan nilai tertinggi dan direkomendasikan sebagai  kandidat  pertama  yang  akan  diterima  menjadi  karyawan  baru.  Dalam  penelitian  ini  juga menghasilkan sebuah website yang akan memfasilitasi pengguna dalam memasukkan data penilaian dan melihat informasi hasil pengolahan  nilai  terdapat  fitur  pengolahan  data  dan  fitur  cetak  surat  keputusan  rekrutmen  karyawan.  Adapun kekurangan  dalam  penelitian  ini  adalah  jumlah  kriteria  yang  digunakan  masih  bersifat  statis  yaitu  5  kriteria sehingga apabila terjadi penambahan atau pengurangan kriteria maka sistem belum bisa menyesuaikan sehingga perlu kiranya dilakukan penelitian lanjutan untuk mengatasi keterbatasan tersebut.

## REFERENCES
[1] L. P. Sinambela, Manajemen Sumber Daya Manusia: Membangun Tim Kerja yang Solid untuk Meningkatkan Kinerja. Jakarta: Bumi Aksara, 2017.
[2] M. Tarigan, Rekrutmen dan seleksi karyawan. Bandung: UPI Press, 2020.
[3] Y. E. Windarto, I. P. Windasari, and M. A. M. Arrozi, “Implementasi Simple Multi Attribute Rating Technique Untuk Penentuan Tempat Pembuangan Akhir,” Pengemb. Rekayasa dan Teknol., vol. 15, no. 1, pp. 12–20, 2019.
[4] S. R. Andani, “Metode Simple Multi Attribute rating Technique (SMART) Dalam Menentukan Penerima Dana Bantuan Yayasan AMIK Tunas Bangsa,” J. Sains Komput. Inform., vol. 3, no. 2, pp. 160–166, 2019.
[5] S. Surati, S. Sri, and A. Kusumaningrum, “Metode Simple Multi Attribute Rating Technique Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Beasiswa,” J. Ilm. Sinus, vol. 20, no. 2, 2022.
[6] Afrisawati, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Pegawai Di STIMIK Royal Metode Simple Additive Weighting,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. V, no. 1, pp. 53–60, 2018.
[7] Y. N. Molo, Y. P. . Kelen, and Y. O. . Rema, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Baru Dengan Metode Profile Matching Berbasis Website Studi Kasus : PT.NSS Kefamenanu,” J. Tekno Kompak, vol. 16, no. 1, pp. 136–148, 2022.
[8] Fatmawati,  F.  Handayann,  and  I.  Purnamasari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Perekrutan  Karyawan  Online  Untuk Penerimaan Karyawan Dengan Metode MOORA,” J. Sains Komput. Inform., vol. 4, no. 2, pp. 487–498, 2020.
[9] T. D. Pengestuti, F. T. Anggraeny, and E. P. Mandyartha, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Baru Menggunakan Naive Bayes Classifer (Studi Kasus PT. Sasmito),” J. Inform. dan Sist. Inf., vol. 1, no. 3, pp. 1072–1080, 2020.
[10]  A. Sukmaindrayana and A. Yulianeu, “Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Penerimaan Calon Karyawan Dengan Menggunakan Metode Topsis (Studi Kasus : PT. Bank Mandiri Cabang Tasikmalaya),” J. Tek. Inform., vol. 8, no. 1, pp. 29–38, 2020.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v7i1.5195
[11]  J. P. Sari and M. Yusa, “Penentuan Karyawan Terbaik Pada Collection Pt. Panin Bank Menggunakan Metode Smart,” J. Pseudocode, vol. VII, no. 2, pp. 157–164, 2020.
[12]  J. Hartono, Metoda Pengumpulan dan Teknik Analisi Data. Yogyakarta: ANDI (Anggota IKAPI), 2018.
[13]  N.  Agustina  and  E.  Sutinah,  “Penerapan  Metode  MOORA  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Aplikasi Dompet Digital,” InfoTekJar  J. Nas. Inform. dan Teknol. Jar., vol. 6, no. 2, pp. 299–304, 2022.
[14]  Raynor, Humdiana, E. S. Dasawaty, S. Birowo, B. Wasito, and A. Budi, “Implementasi Metode Smart Berbasis Web Dalam  Membuat  Sistem  Penunjang  Keputusan  Smartphone  Sesuai  Kebutuhan  Masyarakat  Pada  Marketplace Tokopedia,” J. Ilm. Hosp., vol. 11, no. 1, pp. 709–718, 2022.
[15]  E.  W.  Fridayanthie,  Haryanto,  and  T.  Tsabitah,  “Penerapan  Metode  Prototype  Pada  Perancangan  Sistem  Informasi Penggajian Karyawan (Persis Gawan) Berbasis Web,” Paradigma, vol. 23, no. 2, pp. 151–157, 2021.
[16]  N. L. A. M. R. Dewi, R. S. Hartati, and Y. Divayana, “Penerapan Metode Prototype dalam Perancangan Sistem Informasi Penerimaan Karyawan Berbasis Website pada Berlian Agency,” Maj. Ilm. Teknol. Inf., vol. 20, no. 1, pp. 147–152, 2021.
[17]  Munawar,  Analisis  Perancangan  Sistem  Berorientasi  Objek  Dengan  Unified  Modeling  Language  (UML),  2nd  ed. Bandung: Informatika, 2018.
[18]  A.  Aminuddin,  “Implementasi  Unified  Modeling  Language  (UML)  Pada  Perancangan  Aplikasi  Wifitalkie  Berbasis TCP/IP,” J. Sist. Inf., vol. 8 no 2, pp. 265 – 275, 2019.
[19]  K.  Afiifah,  Z.  F.  Azzahra,  and  A.  D.  Anggoro,  “Analisis  Teknik  Entity  Relationship  Diagram  dalam  Perancangan Database : Sebuah Literature Review,” J. Inform. dan Teknol., vol. 3, no. 1, pp. 8–11, 2022.
[20]  Kadarsih and D. Pujianto, Step By Step Belajar Database Mysql Untuk Pemula. Tangerang: Pascal Books, 2022.
[21]  B. Sidik, Aplikasi Database Dengan SQLite Dan Php 7. Bandung: Informatika, 2020.