## ANALISIS PENGUJIAN SENSITIVITAS PENGGUNAAN METODE PENGAMBILAN KEPUTUSAN PROFILE MATCHING, TOPSIS DAN MOORA DALAM MENENTUKAN KARYAWAN TERBAIK
Dimasqi Ramadhani * 1 , Galandaru Swalaganata 2
1 Universitas Merdeka Malang, Indonesia E-mail: 1 20083000088@student.unmer.ac.id, 2 galandaru.swalaganata@unmer.ac.id

## Abstrak
Hampir semua perusahaan besar menciptakan sebuah sistem seleksi karyawan yang kompetitif untuk  memilih  dan  memberi  penghargaan  kepada  karyawan  terbaiknya  guna  meningkatkan  kinerja produktivitas, dan motivasi karyawan. Namun sayangnya, ada banyak faktor yang menyebabkan timbulnya masalah dalam pengambilan keputusan, seperti faktor diskriminasi, subjektifitas informasi yang dominan, dll.  Untuk  itulah  dibentuk  sebuah  metode  sistem  pengambilan  keputusan,  akan  tetapi  semakin  majunya perkembangan zaman, maka semakin kompleks juga perkembangan dari metode pengambilan keputusan yang telah ditemukan, hal ini akhirnya menjadi sebuah tantangan tersendiri untuk memilih metode mana yang lebih akurat. Penelitian ini dilakukan untuk membandingkan metode Profile Matching, TOPSIS, dan MOORA  untuk  mengetahui  nilai  keakuratannya  dengan  melakukan  pengujian  sensitivitas.  Dari  hasil percobaan didapatkan untuk metode Profile Matching memiliki hasil tertinggi A6 dengan nilai preferensi sebesar 4,77, disisi lain untuk metode Topsis dan Moora didapatkan hasil tertinggi alternatif yang sama yaitu A2 dengan nilai preferensi 6,84, dan 20,34. kesimpulan yang di dapat dari hasil penelitian ini adalah Jika didasarkan dengan menggunakan pengujian sensitivitas metode Topsis merupakan metode yang lebih baik yang  menghasilkan 2 nilai  terendah  dari  3  pengujian sensitivitas,  dengan  nilai  sebesar  0,55  untuk sensitivitas 1 dan 0,28 untuk sensitivitas 3 .
Kata Kunci— Karyawan, Profile Matching, Topsis, Moora, Spk

## Abstract
Almost all large companies create a competitive employee selection system to select and reward their best employees  in  order  to  increase  productivity,  performance  and  employee  motivation.  However, unfortunately,  there  are  many  factors  that  cause  problems  in  decision  making,  such  as  discrimination factors, the subjectivity of dominant information, etc. For this reason, a decision-making system method is created,  but  the  more  advanced  the  times,  the  more  complex  the  development  of  the  decision-making methods that have been discovered will be. This condition ultimately becomes a challenge in itself to choose which method is more accurate. This research is carried out to compare the Profile Matching, TOPSIS, and  MOORA  methods  to  determine  their  accuracy  values  by  carrying  out  sensitivity  testing.  From  the experimental results it is found that the Profile Matching method has the highest result A6 with a preference value of 4.77, on the other hand for the Topsis and Moora methods the highest results are obtained for the same alternative, namely A2 with a preference value of 6.84 and 20.34. The conclusion that can be drawn from the results of this research is that if it is based on using sensitivity testing, the Topsis method is a better method which produces the 2 lowest values out of 3 sensitivity tests, with a value of 0.55 for sensitivity 1 and 0.28 for sensitivity 3.
Keywords — Employee, Profile Matching, Topsis, Moora, Spk
Diajukan: 10 Januari 2024 Disetujui: 12 Januari 2024 Dipublikasi:26 Januari 2024

## 1. PENDAHULUAN
Sistem pengambilan keputusan merupakan sistem interaktif komputer yang membantu  dalam  pengambilan  kesimpulan berdasarkan  data  dan  model  [1].  Yang dibangun  atas  gabungan  komponen  tiga bagian yang saling berinteraksi yaitu sistem bahasa  (mekanisme  untuk  berkomunikasi) sistem pengetahuan (penyimpanan pengetahuan  masalah  domain)  dan  sistem pemrosesan (korelasi dua komponen lainnya)  [8].  Dalam  dunia  bisnis  karyawan
terbaik adalah sebuah hadiah yang diberikan kepada  karyawan  yang  memiliki  etos  kerja yang  maksimal,  kompeten,  dan  unggul dalam menjalankan tugas pokok dan fungsi jabatan  yang  diberikan  [9]  hampir  semua perusahaan  besar  menciptakan  sebuah sistem  seleksi  karyawan  yang  kompetitif untuk  memilih  dan  memberi  penghargaan kepada  karyawan  terbaiknya  dalam  upaya untuk  meningkatkan  kinerja,  produktivitas, motivasi dan mempertahankan nilai turnover perusahaan serendah  mungkin.
Namun  sayangnya  ada  banyak  faktor  yang menyebabkan  timbulnya  masalah  dalam pengambilan  keputusan  karyawan  terbaik. Seperti terdapat informasi subjektifitas yang dominan, diskriminasi, intervensi dari pihak eksternal dll [2].
Maka  dari  itu  perlunya  digunakan sebuah  metode  pengambilan  keputusan. Semakin  majunya  perkembangan  zaman, maka  semakin  pesat  juga  perkembangan metode  pengambilan  keputusan,  hal  ini membuat  pemilihan  metode  dan  alat  yang sesuai  dengan  situasi  dan  kondisi  tertentu mulai menjadi suatu tantangan, dikarenakan metode  yang  berkembang saat  ini  memiliki nilai presisi yang mendekati satu sama lain.
Penelitian  serupa  pernah  dilakukan oleh Nasution dkk (2022) dengan membandingkan metode AHP dan TOPSIS yang  dilakukan  terhadap  30  karyawan. Didapatkan  hasil  nilai  preferensi  tertinggi untuk  metode  AHP  sebesar  0,025  untuk karyawan  dengan  kode  K8,  dan  nilai preferensi  metode  TOPSIS  sebesar  0,955 untuk  karyawan  dengan  kode  K8,  peneliti menyimpulkan bahwa kedua metode memiliki  kesamaan  hasil penelitian,  namun peneliti  menyatakan  bahwa  TOPSIS  lebih baik dibandingkan dengan AHP karena pada proses perhitungan TOPSIS tidak ditemukan selisih  perbedaan  perhitungan  manual dengan  perhitungan  sistem  [3].  Penelitian lainnya juga pernah dilakukan oleh  Meiriza dkk (2023) dengan membandingkan metode Profile  Matching dan Weighted  Product
dengan menggunakan pendekatan Confusion  Matrix. Didapatkan  sebuah kesimpulan bahwa metode Weighted
Product memperoleh  nilai  lebih  tinggi
dengan  tingkat  akurasi  95%,  presisi  100% dan  recall  75%  dibandingkan  dengan metode Profile Matching, peneliti menyimpulkan  bahwa  metode Weighted
Product lebih  baik  dibandingkan  dengan Profile Matching [4].
Oleh  karena  itu,  penelitian  ini dilakukan  untuk  melakukan  perbandingan metode Profile  Matching, Topsis,  dan Moora dalam menentukan karyawan terbaik, dan  selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian sensitivitas  untuk  melihat  keakuratan  dari masing-masing  metode  untuk  mencari  tahu metode mana yang lebih baik jika digunakan dalam studi kasus terkait.

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  akan  menggunakan desain  penelitian  kuantitatif  yang  akan mengolah  data-data  yang  didapat  dengan menggunakan  tiga  metode  pengambilan keputusan  yaitu,  PROFILE  MATCHING, TOPSIS dan MOORA. Kemudian setelah itu hasil  data  yang  telah  didapat  akan dibandingkan  kembali  untuk  mendapatkan hasil  data  utama  menggunakan  pengujian sensitivitas, yang akan menghasilkan kesimpulan  metode  pengambilan  manakah yang  lebih  akurat  dan  efektif  dalam pengambilan keputusan studi kasus penentuan karyawan terbaik.
Gambar 1. Desain Penelitian
Penelitian dimulai dengan merumuskan  sebuah  masalah,  adapun
rumusan masalah yang akan di jawab dalam penelitian  ini  yaitu,  (1)  Bagaimana  Hasil Perbandingan uji sensitivitas metode Profile Matching,  Topsis,  dan  Moora  dalam memilih  karyawan  terbaik?.  (2) Bagaimana hasil  pengambilan  keputusan  alternatif berdasarkan  nilai  preferensi  metode  Profile Matching,  Topsis,  dan  Moora  dalam memilih  karyawan  terbaik?.  (3)  Manakah yang  lebih  efektif  antara  metode  Profile Matching, Topsis, dan Moora?.
Setelah dirumuskan langkah berikutnya yaitu mulai dilakukan
pengumpulan data dan studi pustaka, lokasi yang dijadikan penelitian adalah CV.PESEN APA AJA dengan brand pesenkopi. Peneliti akan  menjadi  perusahaan  tersebut  sebagai tempat penelitian yang datanya akan diambil langsung  berdasarkan  sumber  dari  pihak manajemen HRD selaku evaluator. Penelitian ini juga melakukan studi pustaka dengan  melakukan journal  research yang berkaitan dengan penelitian.
Data yang telah didapat dan
terkumpul, kemudian akan masuk ke bagian analisis data, disini data akan diuji terhadap ketiga  metode  pengambilan  keputusan terlebih dahulu dimulai dari  Profile
Matching,  Topsis,  dan  Moora,  data  akan diolah secara sistematis berdasarkan pengolahan masing-masing metode.
Setelah data berhasil diolah, tahap selanjutya yaitu dilakukan uji sensitivitas dari masing- masing data nilai preferensi yang ditelah di sintesiskan  untuk  mencari  nilai  sensitivitas terendah  yang  kemudian  dapat  diketahui metode  apa  yang  lebih  baik  digunakan dalam  studi  kasus  pemilihan  karyawan terbaik.

## 2.1. Teknik Pengumpulan Data
Pada  penelitian  ini,  metode  atau
teknik yang digunakan untuk mengumpulkan data adalah dengan melakukan wawancara, studi dokumen, dan kuesioner.  terutama  kepada  karyawan perusahaan  diantarannya  adalah  HRD  dan crew karyawan pesenkopi.

## 2.1.1. Wawancara
Adapun  beberapa  pertanyaan  yang akan  dilontarkan  guna  mengumpulkan  data seperti  data  kriteria,  skala  pembobotan, pembobotan  kriteria  dan  data  sampel alternatif  yang  akan  di  uji  coba,  hasil wawancara  dapat  diuraikan  pada  tabel dibawah ini.
Hasil  yang  didapat  dari  wawancara pihak  evaluator  (HRD)  mengenai  kriteria apa saja yang dijadikan penilaian karyawan, terdapat  11  kriteria  yang  digunakan  dalam melakukan penilaian karyawan, data kriteria dapat dilihat pada tabel dibawah ini.

## Tabel 1. Tabel Kriteria
Kriteria Keterangan C1 Job Knowledge, & Skills C2 Quality of Work C3 Productivity C4 Reliability C5 Communication C6 Work Relationship C7 Rules C8 Courtersy C9 Motivation C10 Leadership C11 Absensi
Hasil  wawancara  mengenai  skala likert  untuk  dijadikan  penilaian  karyawan dapat dilihat pada tabel berikut.

## Tabel 2. Skala Likert Penilaian Karyawan
Bobot Kepentingan 1 Sangat Kurang 2 Kurang 3 Cukup 4 Memuaskan 5 Sangat Memuaskan Hasil  wawancara  terakhir  yaitu,
mengenai data alternatif yang akan dijadikan
sampel penelitian, berdasarkan hasil wawancara didapat 6 alternatif yang dapat di uji  cobakan,  menurut  pihak  evaluator alternatif yang dapat di uji cobakan hanya 6 alternatif,  dikarenakan  pihak  evalutor  telah mengevaluasi  alternatif  berdasarkan  lama kerjanya  selama  lebih  dari  6  bulan  kerja untuk  dijadikan kandidat  karyawan  terbaik, hasil wawancara untuk data alternatif dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 3. Alternatif Alternatif Nama A1 Fiqih Yuliansyah A2 Rindi Selri Anisa Putri A3 Feisha A4 Ahmad Rasul A5 M R Reza Pahlevi Y R A6 Talitha

## 2.1.2. Studi Dokumen
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan cara melakukan observasi terhadap
dokumen-dokumen  perusahaan  mengenai kinerja  karyawan  yang  diharapkan  terdapat kumwpulan  data  yang  berkaitan  dengan penelitian.

## Tabel 4. Penilaian A1 Hasil Studi Dokumen
Kriteria Bobot Keterangan C1 5 Sangat Memuaskan C2 4 Memuaskan C3 4 Memuaskan C4 4 Memuaskan C5 4 Memuaskan C6 4 Memuaskan C7 5 Sangat Memuaskan C8 4 Memuaskan C9 5 Sangat Memuaskan C10 4 Memuaskan C11 4 Memuaskan 2.1.3. Kuesioner
Pengumpulan data juga akan dilakukan dengan melakukan sebaran
kuesioner  kepada  HRD  pesenkopi  yang
digunakan untuk memperoleh sebuah perbandingan  nilai  kepetingan  kriteria terhadap kriteria, alternatif terhadap kriteria, dan terakhir kuesioner pembobotan kriteria, adapun hasil kuesioner diuraikan pada tabel di bawah ini.

## Tabel 5. Kuesioner Bobot Kriteria
Kriteria Bobot Keterangan C1 5 Sangat Penting C2 5 Sangat Penting C3 5 Sangat Penting C4 5 Sangat Penting C5 5 Sangat Penting C6 4 Penting C7 4 Penting C8 4 Penting C9 5 Sangat Penting C10 3 Cukup Penting C11 4 Penting

## 2.2. Teknik Analisis Data
Analisis  data  akan  diuji  coba  tiga metode  penelitian  terlebih  dahulu  seperti PROFILE  MATCHING,  TOPSIS  dan MOORA  dan  kemudian  setelahnya  akan dilakukan uji sensitivitas untuk mengetahui keakuratan  masing-masing metode,  analisis penelitian dilakukan sebagai berikut:

## 2.2.1. Profile Matching
Profile Matching merupakan sebuah metode  sistem  penunjang  keputusan  yang bekerja  menggunakan  mekanisme  dengan mengasumsikan bahwa ada prediktor variabel  bertingkat  ideal  oleh  subjek  yang diteliti,  bukan  tingkat  minimun  yang  harus diikuti [6].
1. Langkah  pertama  yaitu  menentukan faktor-faktor  penilaian pada Core Factor dan Secondary Factor.
2. Pemetaan  GAP  yaitu  perbedaan  antara kriteria  yang  dimiliki  alternatif  dengan kriteria  yang  diinginkan,  nilai  kriteria bisa dicari dengan rumus sebagai berikut:
𝐺𝐴𝑃 = 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐾𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 − 𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖  𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑎𝑙
3. Pembobotan  Data  yang  didapat  pada langkah  sebelumnya,  kemudian  data tersebut  akan  diberi  bobot  nilai  sesuai dengan patokan tabel bobot nilai GAP.

## Tabel 6. Bobot Penilaian GAP
No Selisih Bobot Keterangan 1 0 5 Tidak ada selisih (daya sesuai yang dibutuhkan) 2 1 4,5 Daya kelebihan 1 tingkat/level 3 -1 4 Daya kekurangan 1 tingkat/level 4 2 3,5 Daya kelebihan 2 tingkat.level 5 -2 3 Daya kekurangan 2 tingkat/level 6 3 2,5 Daya kelebihan 3 tingkat/level 7 -3 2 Daya kekurangan 3 tingkat/level 8 4 1,5 Daya kelebihan 4 tingkat/level 9 -4 1 Daya kekurangan 4 tingkat/level
4. Setelah  menentukan  nilai  bobot  GAP, langkah  selanjutnya  ialah  kriteria  akan dibagi  menjadi  2  kelompok  yaitu Core
Factor dan Secondary  Factor .  Rumus untuk  menghitung Core  Factor adalah sebagai berikut:

## 𝑁𝐶𝐹 = ∑𝑁𝐶 𝑥 (𝑎𝑠𝑝𝑒𝑘) ∑𝐼𝐶
Keterangan: NCF = nilai rata-rata core factor NC (aspek) = jumlah nilai core factor IC = jumlah item core factor
Sedangkan rumus untuk menghitung Secondary Factor adalah:
𝑁𝑆𝐹 = ∑𝑁𝑆 𝑥 (𝑎𝑠𝑝𝑒𝑘)
∑𝐼𝑆
Keterangan: NSF = nilai rata-rata secondary factor NS (aspek) = jumlah nilai secondary factor IS = jumlah item secondary factor
5. Perhitungan nilai total. Adapun rumus untuk mencari nilai total yaitu sebagai berikut:
(𝑥)%𝑁𝐶𝐹(𝑎𝑠𝑝𝑒𝑘) + (𝑥)%𝑁𝑆𝐹(𝑎𝑠𝑝𝑒𝑘)
= 𝑁𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙(𝑎𝑠𝑝𝑒𝑘)
Keterangan: NCF (aspek) = nilai rata-rata core factor NSF (aspek) = nilai rata-rata secondary factor N (aspek) = nilai total dari aspek (x)% = nilai persen yang diinputkan

## 2.2.2. TOPSIS
TOPSIS  dikembangkan  oleh  Yoon dan  Hwang  pada  1981,  sebagai  pengganti metode ELECTRE. Metode TOPSIS mengeksplorasi bahwa alternatif paling baik harus  memiliki  jarak  paling  dekat  dengan solusi  ideal  positif  dan  jarak  terjauh  dari solusi negatif [6]. Metode ini menggunakan prinsip  bahwa  alternatif  yang terpilih  harus mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal postif  dan  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal negatif [7].
1. Menentukan  matriks  keputusan,  pada matriks  ini  digambarkan  alternatif  (X) serta  kriteria  (n).  seperti  persamaan berikut:
𝐷 = [ 𝑋 11 … 𝑋 13 𝑋 21 … 𝑋 2𝑛 𝑋 𝑖1 … 𝑋 𝑥𝑖𝑗 ] 2. Membuat matriks keputusan ternormalisasi.  Untuk  menormalisasi nilai Rij.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1
Dimana: (I = 1,2,…,n ; j = 1,2,…,m)
3. Bobot matriks keputusan yang ternormalisasi. Bobot-bobot (Wj) dikalikan dengan setiap k
Tabel 7. Bobot Kriteria Bobot Keterangan 1 Sangat Kurang Penting 2 Kurang Penting 3 Cukup Penting 4 Penting
5 Sangat Penting
𝐷 = [ 𝑊 1 𝑟 11 𝑊 1 𝑟 12 𝑊 𝑛 𝑟 𝑛 𝑊 2 𝑟 21 … …
𝑋 𝑗 𝑟 𝑚1 𝑊 𝑗 𝑟 𝑚2 𝑊 𝑗 𝑟 𝑚𝑚 ]
4. Penentuan  nilai  solusi  ideal  positif  A+ dan solusi ideal negatif, dan solusi ideal negatif A-.
A+ = (𝑊 1 + , 𝑊 2 + , … , 𝑊 𝑗 + )
A-  = (𝑊 1 − , 𝑊 2 − , … , 𝑊 𝑗 − )
Dengan ketentuan: 𝑊 1 + (max Wij jika j = keuntungan) 𝑊 1 − (min Wij jika j = biaya)
5. Selanjutnya  penghitungan  pengukuran yang  mengukur  jarak  dari  suatu  solusi ideal positif (𝑆 𝑖 + ) dan ideal negatif (𝑆 𝑖 − ) .
𝑆 𝑖 + =   √∑(𝑉 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑗 + ) 2 𝑛
𝑖=1
𝑆 𝑖 − =   √∑(𝑉 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑗 − ) 2 𝑛 𝑖=1

## Dengan i = 1, 2, 3,…, n
6. Menghitung nilai preferensi menggunakan  persamaan  dibawah  ini, Alternatif  yang  paling  baik  merupakan alternatif  dengan  jarak  terpendek  dari solusi  ideal  dan  terjarak  terpanjang  dari solusi ideal negatif.
𝐶 𝑖 + = 𝑆𝑖 − 𝑆𝑖 ++ 𝑆 𝑖 −
Dengan 0 < 𝐶 𝑖 + < 1 dan I = 1, 2, 3, …, m (nilai 𝐶 𝑖 yang lebih besar menunjukkan prioritas).

## 2.2.3 . MOORA
MOORA  merupakan  sebuah  metode yang  diperkenalkan  Bauers  dan  Zavadkas
pada tahun 2006. Metode MOORA pertama kali digunakan oleh Bauers untuk pengambilan  keputusan  dengan  jumlah kriteria lebih dari satu [6].
1. Menginput nilai kriteria.
2. Membuat matriks sebagai berikut:
𝑋 =   [ 𝑥 11 … 𝑋 1𝑛 𝑥 21 … 𝑋 2𝑛 𝑥 𝑚1 … 𝑋 𝑚𝑛 ]
3. Normalisasi matriks.
𝑋 𝑖𝑗 ∗ = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1
4. Menghitung  nilai  optimasi  menggunakan persamaan.
𝑦 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑔 𝑗=1 𝑥 𝑖𝑗 - ∑ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑥 𝑖𝑗
6. Melakukan  perangkingan  nilai 𝑦 𝑖 dapat menjadi  positif  tergantung  dari  atribut yang  menguntungkan  pada  matriks keputusan.

## 2.2.4. Uji Sensitivitas
Uji Sensitivitas adalah proses untuk mendapatkan  nilai  hasil  perbandingan  dari beberapa  metode  yang  digunakan.  Hal  ini bertujuan untuk mengetahui seberapa sensitif  suatu  metode  jika  diterapkan  pada sebuah  permasalahan.  Jika  nilai  yang diperoleh  semakin  sensitif,  maka  metode tersebut akan semakin baik [9].
1. Nilai sensitivitas 1 = 𝑋 1 −  𝑋 2
2. Nilai sensitivitas 2 = 𝑋𝑖 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙
3. Nilai sensitivitas 3 = (𝑋1− 𝑋2) 2
Gambar 2. Diagram Rata-rata Nilai Preferensi Profile Matching A1 A2 A3 A4 A5 A6
Series1 4.72 4.58 4.68 4.55 4.24 4.77
4.72 4.58 4.68 4.55 4.24 4.77 3.50 4.00 4.50 5.00 Nilai Preferensi Profile Matching
Dimana: 𝑋 1 = Bobot akhir rekomendasi 1 𝑋 2 = Bobot akhir rekomendasi 2
3 . HASIL PENELITIAN

## 3.1. Analisis Metode Profile Matching
Adapun  pada  tahap  awal  dari metode Profile  Matching adalah  membuat sebuah matriks berpasangan antara alternatif dan  kriteria  berdasarkan  data  yang  telah dikumpulkan .
Tabel 8. Matriks Berpasangan
Kriteria Alternatif A1  A2  A3  A4  A5  A6 C1 5 5 4 4 3 4 C2 4 4 4 5 3 4 C3 4 4 4 4 3 4 C4 4 5 4 5 3 5
C5 4 5 4 4 3 4 C6 4 5 4 3 3 4 C7 5 5 4 4 4 4 C8 4 5 4 4 4 4 C9 5 4 4 4 4 4
C10 4 5 2 3 3 4 C11 4 5 4 5 4 5 Setelah didapatkan matriks berpasangannya,  langkah  berikutnya  yaitu melakukan transfigurasi dari matirks berpasangannya  terhadap  nilai  target  bobot kriteria  yang  ada  pada  tabel  6.  Setelah  itu menentukan  kriteria Core  Factor  dan Secondary  Factor, pada  penelitian  ini digunakan  80%  CF  dan  20%SF  sesuai dengan tabel kuesioner bahwa ada 2 kriteria yang bernilai rendah untuk dijadikan sebagai Secondary Factor karena 2 kriteria tersebut tidak  memiliki  pengaruh  yang  begitu  besar dalam  proses  pengambilan  keputusan. Dengan  catatan  total  dari  CF  dan  SF  harus bernilai 100%.
Setelah  ditentukan  nilai  CF  dan  SF maka  dapat  dilakukan  untuk  menghitung nilai  NSF  dan  NCF.  Untuk  kemudian  dari nilai  NCF  dan  NSF  dapat  digunakan  untuk mendapatkan nilai NT atau nilai Preferensi. Hasil  peringkatan  nilai  preferensi  dapat dilihat pada tabel berikut ini.
A6  (Talitha)  menempati  urutan pertama  dengan  nilai  preferensi  tertinggi sebesar 4,77 ,  sedangkan  pada  peringkat terakhir  didapatkan  A5  (M  R  Reza  Pahlevi Y R) dengan nilai preferensi sebesar 4,24 .

## 3.2. Analisis Metode Topsis
Tahap awal dalam melakukan analisa Topsis,  yaitu  menentukan  nilai benefit dan cost dari  masing-masing  kriteria  seperti yang ada pada tabel dibawah ini.
Tabel 9. Benefit dan Cost
Kriteria Bobot Keterangan C1 4 Benefit C2 4 Benefit C3 4 Benefit C4 4 Benefit C5 4 Benefit C6 4 Benefit C7 4 Benefit C8 3 Benefit C9 3 Benefit C10 5 Benefit C11 4 Benefit Gambar 3. Diagram Rata-rata Nilai Preferensi Topsis A1 A2 A3 A4 A5 A6 Series1 3.32 6.84 1.47 2.36 0.81 3.10 3.32 6.84 1.47 2.36 0.81 3.10 0.00 2.00 4.00 6.00 8.00 Nilai Preferensi Topsis
Setelah  diketahui  nilai benefit dan cost, langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan transfigurasi  matriks  berpasangan  antar kriteria  dan  alternatif  menjadi  nilai  matriks ternomalisasi
Tabel 10. Matriks Ternormalisasi Topsis
Kriteria Alternatif A1  A2 A3 A4 A5  A6 C1 0,5  0,5  0,4  0,4  0,3  0,4 C2 0,4  0,4  0,4  0,5  0,3  0,4 C3 0,4  0,4  0,4  0,4  0,3  0,4 C4 0,4  0,5  0,4  0,5  0,3  0,5 C5 0,4  0,5  0,4  0,4  0,3  0,4 C6 0,4  0,5  0,4  0,3  0,3  0,4 C7 0,5  0,5  0,4  0,4  0,4  0,4 C8 0,4  0,5  0,4  0,4  0,4  0,4 C9 0,5  0,4  0,4  0,4  0,4  0,4 C10 0,5  0,6  0,2  0,3  0,3  0,5 C11 0,4  0,5  0,4  0,5  0,4  0,5 Setelah didapat nilai ternormalisasi dari perhitungan diatas selanjutnya yaitu melakukan pembobotan dengan mengkalikan nilai bobot dan nilai ternormalisasi, yang kemudian hasil perhitungannya  dapat  digunakan  untuk mencari  nilai maximum dan minimum berdasarkan  jenis  kriterianya  ( benefit dan cost ).
Langkah  terakhir  dari  metode TOPSIS  yaitu  mencari  nilai  preferensi dengan  membagi  nilai  solusi  ideal  negatif terhadap  penjumlahan  solusi  ideal  positif dan negatif.
Dengan menggunakan metode Topsis didapat  hasil  bahwa  A2  (Rindi  Selri  Anisa Putri)  mendapati peringkat  pertama  dengan nilai  preferensi  sebesar 6,84 dan  A5  (M  R Reza  Pahlevi  Y  R)  mendapati  peringkat terakhir dengan nilai preferensi sebesar 0,81 .

## 3.3. Analisis Metode Moora
Pada langkah awal ini akan dibuatkan matriks  keputusan  yang  telah  ditetapkan terhadap  kriteria  dengan  alternatifnya  yang
akan  diproses    dan  menjadi  matrik ternormalisasi sesuai dengan masing-masing alternatif .
Gambar 11. Normaliasi Matriks Keputusan
Kriteria Alternatif A1  A2 A3 A4  A5 A6 C1 0,5  0,5  0,4  0,4  0,3  0,4 C2 0,4  0,4  0,4  0,5  0,3  0,4 C3 0,4  0,4  0,4  0,4  0,3  0,4 C4 0,4  0,5  0,4  0,5  0,3  0,5 C5 0,4  0,5  0,4  0,4  0,3  0,4 C6 0,4  0,5  0,4  0,3  0,3  0,4 C7 0,5  0,5  0,4  0,4  0,4  0,4 C8 0,4  0,5  0,4  0,4  0,4  0,4 C9 0,5  0,4  0,4  0,4  0,4  0,4 C10 0,5  0,6  0,2  0,3  0,3  0,5 C11 0,4  0,5  0,4  0,5  0,4  0,5
Melakukan optimasi nilai normalisasi matirks  ,  dimana  tujuan  dari  langkah  ini adalah  untuk  menyatukan  setiap  elemen matriks  sehingga  elemen  pada  matriks memiliki nilai yang seragam .
Gambar 12. Optimasi Nilai Normalisasi Matriks
Kriteria Alternatif A1  A2 A3 A4  A5 A6 C1 1,9  1,9  1,5  1,5  1,2  1,5 C2 1,6  1,6  1,6  2,0  1,2  1,6 C3 1,7  1,7  1,7  1,7  1,3  1,7 C4 1,5  1,9  1,5  1,9  1,1  1,9 C5 1,6  2,0  1,6  1,6  1,2  1,6 C6 1,7  2,1  1,7  1,3  1,3  1,7 C7 1,9  1,9  1,5  1,5  1,5  1,5 C8 1,2  1,5  1,2  1,2  1,2  1,2 C9 1,5  1,2  1,2  1,2  1,2  1,2 C10 2,3  2,8  1,1  1,7  1,7  2,3 C11 1,4  1,8  1,4  1,8  1,4  1,8
Kemudian dari data pada tabel diatas, langkah selanjutnya yaitu, mengurangi nilai maximax  dan  minimax,  atribut  yang  lebih penting ditandakan dengan perkalian dengan
bobot yang telah ditentukan
(Koefisiensignifikansi).
Dikarenakan semua kriteria memiliki nilai Benefit , maka hasil sigma penjumlahan dari  maximax  adalah  jumlah  keseluruhan nilai  optimasi  normalisasi  yang  nilainya telah didapat pada tabel sebelumnya .
Hasil keputusan yang didapat dengan menggunakan  metode  MOORA  dapat diambil  keputusan  bahwa  alternatif  A2 (Rindi  Selri  Anisa  Putri)  memiliki  nilai  Yi paling besar yaitu bernilai 20,34 , sedangkan A5 (M R Reza Pahlevi Y R) memiliki nilai Yi terendah sebesar 14,20 .

## 3.3. Uji Sensitivitas
Setelah  mendapatkan  semua  nilai preferensi  dari  masing-masing  metode, selanjutnya  yaitu  dilakukan  pengujian sensitivitas,  dengan  3  bentuk,  metode  yang memiliki  nilai  sensitivitas  paling  rendah maka dapat dinyatakan sebagai metode yang paling baik.
Tabel 13. Uji Sensitivitas Profile Matching
Uji Sensitivitas Profile Matching S1 S2 S3 0,14 0,17 0,07 -0,10 0,17 -0,05 0,13 0,17 0,07 0,31 0,17 0,16 -0,53 0,15 -0,27 4,77 0,17 2,39 Rata-Rata 0,79 0,17 0,39 Tabel 14. Uji Sensitivitas Topsis Uji Sensitivitas Topsis S1 S2 S3 -3,52 0,19 -1,76 5,37 0,38 2,69 -0,89 0,08 -0,45 1,55 0,13 0,78 -2,29 0,05 -1,15 3,10 0,17 1,55 Rata-Rata 0,55 0,17 0,28

## Tabel 15. Uji Sensitivitas Moora
Uji Sensitivitas Moora S1 S2 S3 -2,12 0,18 -1,06 4,30 0,20 2,15 -1,28 0,15 -0,64 3,13 0,17 1,56 -3,70 0,14 -1,85 17,90 0,17 8,95 Rata-Rata 3,04 0,17 1,52
Gambar 4. Diagram Peringkat Nilai Preferensi Moora
Gambar 5. Diagram Rata-Rata Nilai Uji
Sensitivitas
A1 A2 A3 A4 A5 A6 Series1 18.2320.3416.0517.3314.2017.90 18.2320.3416.0517.33 14.20 17.90 0.00 10.00 20.00 30.00 Nilai Preferensi Moora
1 2
3 Profile Matching 0.79 0.17 0.39 Topsis 0.55 0.17 0.28 Moora 3.04 0.17 1.52 0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 Uji Sensitivitas
4. PEMBAHASAN
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dari ketiga  metode  dan  nilai  sensitivitas  yang telah  dilakukan  dengan  menggunakan  11 kriteria  dan  6  alternatif,  didapatkan  hasil bahwa,  untuk  nilai  preferensi  tertinggi  dari metode  Profile  Matching  adalah  alternatif A6  dengan  nilai  nilai  preferensi  sebesar 4,77,  kemudian  untuk  metode  Topsis didapatkan hasil nilai preferensi tertingginya yaitu alternatif A2 sebesar 6,84, dan terakhir yaitu  untuk  metode  Moora  didapatkan  nilai preferensi tertingginya yaitu A2 dengan nilai preferensi sebesar 20,34.
Dari  ketiga  metode  diatas  kemudian dilakukan  pengujian  sensitivitas,  pengujian ini dilakukan untuk
mengetahui perbandingan metode mana yang lebih baik digunakan  untuk  menentukan  pengambilan keputusan  dalam  studi  kasus  seleksi karyawan terbaik dengan cara mencari nilai terendah dari nilai sensitivitas yang didapat.
Hasil perhitungan uji sensitivitas dari ketiga  metode  tersebut  (Profile  Matching, Topsis, dan Moora) telah menunjukkan data untuk  nilai  sensitivitas  dari  metode  Profile Matching  yaitu  sebesari  S1  =  0,79,    S2  = 0,17,  S3  =  0,39,  kemudian  untuk  nilai sensitivitas dari metode Topsis sebesar S1 = 0,55,  S2  =  0,17,  S3  =  0,28,  dan  terakhir untuk  metode  Moora  didapatkan  nilai sensitivitas sebesar S1 = 3,04, S2 = 0,17, S3 = 1,52.
Dengan mengetahui hasil perhitungan tersebut  dapat  diketahui  bahwa  untuk  nilai sensitivitas 2 dari semua metode menghasilkan nilai yang sama sebesar 0,17. Maka metode Topsis memiliki paling sedikit 2  nilai  sensitivitas  terkecil  dari  ketiga metode  yang  dibandingkan      yaitu  dengan nilai sensitivitas 1 dan sensitivitas 3 sebesar 0,55 dan 0,28.
Pada penelitian ini dapat disimpulkan bahwa  metode  Topsis  lebi  baik  dalam menentukan  pengambilan  keputusan  untuk seleksi  karyawan  terbaik  deibandingkan dengan  ketiga  metode  lainnya.  Hal  ini sejalan  dengan  penelitian  yang  telah dilakukan oleh Nasution et al (2022) dengan
studi kasus pemilihan karyawan terbaik dan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Nurhaliza dkk  (2022)  dengan  studi  kasus  penentuan rekomendasi  beasiswa  kurang  mampu, dimana metode Topsis dihadapkan dengan 2 studi kasus yang berbeda ternyata didapatkan hasil yang sama, bahwa metode Topsis  selalu  lebih  unggul  dan  lebih  baik dibandingkan dengan metode lainnya

## 5. KESIMPULAN
Pada penelitian ini dari ketiga metode yang  dianalisa  masing-masing  memperoleh hasil  perangkingan  dengan  nilai  preferensi tertinggi  yang  berbeda-beda,  pada  metode Profile  Matching  menghasilkan  peringkat pertama  yaitu  alternatif  A6  dengan  nilai preferensi sebesar 4,77, kemudian disisi lain untuk metode Topsis dan Moora didapatkan hasil  perangkingan  tertinggi  alternatif  yang sama  yaitu  A2  dengan  nilai  preferemsi sebesar  6,84  dan  20,34.  pada  penelitian  ini jika  diambil  identifikasi  dari  nilai  prefensi maka  metode  Moora  memiliki  nilai preferensi  paling  tinggi,  sedangkan  Profile Matching  memiliki  nilai  preferensi  paling rendah yaitu 4,77..
Untuk  hasil  pengujian  sensitivitas, metode  Topsis  merupakan  metode  terbaik untuk kasus Pengambilan keputusan Seleksi karyawan  terbaik  karena  dibandingkan dengan  kedua  metode  yang  lain,  Topsisi sekurang-kurangnya memiliki 2 nilai sensitivitas  terendah  dari  3  uji  sensitivitas yang telah dilakukan.
Adapun calon karyawan terbaik yang didapatkan  jika  menggunakan  metode Topsis  adalah  A2  (Rindi  Selri  Anisa  Putri) dengan nilai kriteria Job Knowledge, Skills, and  Ability  sangat  memuaskan,  Quality  of
Work memuaskan, Productivity memuaskan, Reliability sangat memuaskan, Communication  sangat  memuaskan,  Work Relationship  sangat  memuaskan,  Rules sangat memuaskan, Courtesy sangat memuaskan, Motivation memuaskan, Leadership  sangat  memuaskan,  Absensi Sangat Memuaskan.

## 6. SARAN
Terdapat  beberapa  saran  yang  dapat diterapkan  untuk  pengembangan  penelitian selanjutnya  yang  berkaitan  dengan  SPK, diantaranya:
1. Diperlukan  ruang  lingkup  penelitian lebih  lanjut,  seperti  menambahkan jumlah kriteria ataupun jumlah alternatif yang  akan  dijadikan  objek  penilaian untuk  dapat  menambah  keakuratan dalam pengambilan keputusan.
2. Perbandingan  bisa  dilakukan  dengan membandingkan  3  metode  SPK  lainnya selain  yang  ada  di  dalam  penelitian  ini, agar  penelitian  lebih  bervariasi  ataupun bisa  menggunakan  lebih  dari  3  metode SPK jika diperlukan.
3. Analisa  penelitian  dapat  dikembangkan ke  dalam  bentuk  aplikasi  baik  Website, Dektop,  ataupun  Mobile  untuk  dapat dimanfaatkan  oleh  pihak stackholder yang membutuhkan.

## REFERENSI
[1] Purnomo et al, "Analisis Perbandingan Menggunakan Metode AHP,  TOPSIS,  dan  AHP-TOPSIS dalam Studi Kasus Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan Siswa  Program  Akselerasi," Jurnal Itsmart, Vol.  2,  No.  1,  pp.  2301- 7201, 2013. [2] Niqotaini, “Penerapan dan Perbandingan  Metode  AHP  dan TOPSIS  untuk  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan
Terbaik,” Jurnal Teknologi. , vol. 14, no. 2, pp. 142–145, 2023.
[3] Nasution, Fadlil, Sumardi, “Perbandingan  Metode  AHP  dan TOPSIS  untuk Pemilihan  Karyawan Berprestasi,” Jurnal Media Informatika  Budidarma ,  vol.  6,  No. 3, pp. 1712-1722, 2022.
[4] Meiriza et al, “Perbandingan Metode Weighted Product dan Profile
Matching dalam  Promosi  Jabatan Karyawan  PT.XYZ , ” Jurnal  Sistem Informasi , vol. 7, no. 2, pp. 93–103, 2022.
[5] Santika  et  al,  “Penerapan  Metode
Profile  Matching dalam  Sistem Penunjang  Keputusan  Pemilihan Karyawan  Terbaik  pada  Lembaga Penyiaran  Publik  Televisi  Republik
Indonesia,” Jurnal  Inovtec  Polbeng, Vol. 5, No. 1, pp. 68-82, 2020. [6] Nurhaliza, Adha, Mustakim, “Perbandingan Metode AHP, TOPSIS, dan MOORA untuk Rekomendasi  Penerima  Beasiswa Kurang  Mampu,” Jurnal  Ilmiah Rekayasa  dan  Manajemen  Sistem Informasi, Vol.  8,  No.  1,  pp.  23-30, 2022.
[7] Maesyaroh,  “Analisis Perbandingan
Metode  AHP  dan  TOPSIS  Dalam Pemilihan  Asisten  Laboratorium  di
FKOM  UNIKU,” Jurnal  Nuansa
Informatika, Vol.  14,  No.  2,  pp.  17- 30, 2020. [8] Kurniasih, Ginting, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Kelayakan Pemberian Kredit dengan Metode  FUZZY  TSUKAMOTO (Studi  Kasus  Koperasi  Kemuning
Persada  Cabang  Bandung),” Jurnal
Nuansa Informatika, Vol. 14, No. 1, pp. 38-45, 2020. [9] Apriansyah,    “Sistem  Pendukung Keputusan Seleksi Penerima Pegawai Berprestasi dengan Menggunakan Simple Additive Weighting (Studi Kasus pada Kantor Kecamatan  Kuningan),” Jurnal
Nuansa  Informatika Vol.  12,  No.  2,
2018.