## SISTEM INFORMASI BURSA KERJA DENGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN TOPSIS

## Khisan Ihza Wahyu Rifaldi, Sentot Achmadi, Joseph Dedy Irawan
Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
1718006@scholar.itn.ac.id

## ABSTRAK
Masalah  utama  pada  mahasiswa  yang  telah  menyelesaikan  pendidikan  tinggi  masih  ada  beberapa  alumni yang  belum  mendapatkan  pekerjaan  di  karenakan  informasi  yang  didapatkan  sedikit  dan  kurang  informatif. Sehingga  pusat  karir  Institut  Teknologi  Nasional  Malang  membantu  alumni  mahasiswa  untuk  mendapatkan informasi lowongan dengan cara memposting lowongan pekerjaan berupa gambar atau pranala di media sosial. Namun  cara  tersebut  terbilang  tidak  efektif,  dikarenakan  mahasiswa  harus  mencari  pekerjaan  yang  sesuai dengan bidangnya secara manual. Aplikasi yang akan dibangun pada penelitian ini yaitu sistem informasi bursa kerja  dengan  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode topsis  berbasis  website  yang  dapat  dijadikan sarana  penyebaran  dan  pengaksesan  informasi  lowongan  pekerjaan.  Metode  topsis  dapat  digunakan  untuk memberikan  rekomendasi  informasi  lowongan  kerja  yang  sesuai  dengan  kriteria  dari  alumni  mahasiswa, sehingga dapat mempermudah proses pencarian informasi. Pengujian fungsional pada sistem ini dapat berjalan 100% dalam  hal tampilan dan  fungsi pada 3 web browser yaitu Chromium, Firefox, Microsoft Edge serta dari hasil pengujian aplikasi pada 25 pengguna didapatkan bahwa, 7 menyatakan sistem mudah untuk digunakan, 5 menyatakan  desain  aplikasi  (user  interface)  sudah  menarik  atau  sesuai  dan  8  menyatakan  fungsi  pada  sistem berjalan dengan baik dan sesuai.
Kata Kunci : sistem pendukung keputusan, topsis, lowongan, bursa kerja

## 1. PENDAHULUAN
Masalah  utama  pada  mahasiswa  yang  telah menyelesaikan pendidikan tinggi masih ada beberapa alumni  yang  belum  mendapatkan  pekerjaan  di karenakan  informasi  yang  didapatkan  sedikit  dan kurang  informatif.  Sehingga  pusat  karir  Institut Teknologi  Nasional  Malang  membantu  alumni mahasiswa  untuk  mendapatkan  informasi  lowongan dengan cara  memposting  lowongan pekerjaan  berupa gambar  atau  pranala  di  media  sosial.  Namun  cara tersebut terbilang tidak efektif, dikarenakan mahasiswa  harus  mencari  pekerjaan  yang  sesuai dengan bidangnya secara manual.
Untuk  mengatasi  masalah  tersebut,  diperlukan sebuah  aplikasi  yang  memuat  informasi  berupa rekomendasi lowongan pekerjaan yang sesuai dengan kriteria dari alumni mahasiswa. Aplikasi ini memiliki fitur untuk menyimpan lowongan dari berbagai aspek bidang  pekerjaan  dan  dapat  menjembatani  antara alumni dengan pihak perusahaan. Sehingga hasil dari sistem  ini  akan  memberikan  rekomendasi  lowongan pekerjaan yang sesuai dengan kriteria masing-masing alumni.
Aplikasi  yang  akan  dibangun  pada  penelitian ini yaitu sistem informasi bursa kerja dengan sistem pendukung keputusan menggunakan metode technique for order preference by similarity of ideal solution (topsis) berbasis website yang  dapat dijadikan  sarana  penyebaran  dan  pengaksesan informasi  lowongan  pekerjaan.  Pada  penelitian  ini dipilih  menggunakan  metode  topsis  karena  metode ini  adalah  salah  satu  metode  yang  bisa  membantu
proses  pengambilan  keputusan  yang  optimal  untuk menyelesaikan  masalah  keputusan  secara  praktis, dikarenakan  kemampuannya  untuk  melakukan penilaian  secara  lebih  detail  yang  didasarkan  pada nilai  kriteria  dan  bobot  preferensi  yang  sudah ditentukan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
I  Putu  Susila  Handika,  dkk  [1]  pada  penelitian berjudul  “REKOMENDASI  PELAMAR  KERJA BERDASARKAN SPESIFIKASI LOWONGAN MENGGUNAKAN  METODE  ANP  TOPSIS” . Tujuan  penelitian  ini  adalah  dengan  adanya  program aplikasi sistem rekomendasi pelamar kerja berdasarkan  spesifikasi  lowongan  menggunakan metode ANP TOPSIS telah berhasil diimplementasikan.  User  HRD  dapat  menginputkan lowongan  kerja  serta  memberika  nilai  kepentingan untuk masing- masing kriteria pada tiap lowongan.
Siswanto,  dkk  [2]  pada  penelitian  berjudul “Perekrutan  Karyawan  Menggunakan  Algoritme TOPSIS  dan  Pengujian  UAT” . Tujuan  penelitian  ini adalah  dengan  adanya  aplikasi  perekrutan  karyawan menggunakan  Algoritme  TOPSIS  maka  Pimpinan dapat  memutuskan  siapa  calon  karyawan  yang dipilih,  algoritme  TOPSIS  dapat  diterapkan  pada Perekrutan  karyawan  pada  PT.  Putra  Bangsingja Perkasa,dan  Hasil  akhir  penelitian  ini  berupa  hasil proses pengujian dengan UAT, para responden setuju (di  atas  83,3%)  bahwa  secara  keseluruhan  aplikasi perekutan  karyawan  ini  membantu  pimpinan  dalam
memberikan  rekomendasi  karyawan  yang  diterima sesuai kebutuhan dengan tepat.
Nanda  Riski  Septania  [3]  pada  penelitian berjudul  “Rekomendasi  Pemetaan  Keahlian  Siswa terhadap  Spesifikasi  Lowongan  Kerja  pada  Sistem Bursa  Kerja  Khusus  Menggunakan  Metode  SAW  di SMK” . Tujuan  penelitian  ini  adalah  membangun sebuah  sistem  yang  dapat  memberikan  rekomendasi pemetaan keahlian siswa terhadap spesifikasi lowongan kerja berbasis web serta sistem yang dapat memberikan  informasi  lebih  rinci  mengasilkan rekomendasi  pemetaan  keahlian  siswa  terhadap lowongan kerja.
Dwi Astuti [4] pada penelitian berjudul “Sistem Rekomendasi  Lowongan  Pekerjaan  Untuk  Fresh Graduate  Menggunakan  Metode  Weighted  Product Berbasis  Android” . Tujuan  penelitian  ini  adalah dengan  adanya  sistem  rekomendasi  lowongan pekerjaan untuk fresh-graduate menggunakan metode Weighted  Product  ini  diharapkan  dapat  membantu serta  mempermudah  lulusan-lulusan  baru  dari Perguruan  Tinggi  untuk  memilih  dan  mendapatkan lowongan  kerja  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang dimilikinya.
Elyza  Gustri  Wahyuni  [5]  pada  penelitian berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Pegawai  dengan  Metode  TOPSIS” . Pada  penelitian ini  implemetasi  SPK  seleksi  dalam  penerimaan pegawai  dengan  metode  TOPSIS  ini  tujuannya  yaitu agar organisasi/perusahaan dapat memperoleh pegawai  yang  sesuai  dengan  kriteria  dan  persyaratan yang telah ditetapkan.

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan suatu  pendekatan  atau  metodelogi  untuk  mendukung keputusan. SPK menggunaka CBIS (Computer Based Information  System)  yang  fleksibel,  interaktif  dan dapat diadaptasi, yang dikembangkan untuk mendukung solusi untuk masalah manajemen spesifik yang  tidak  terstruktur.  SPK  menggunakan  data, memberikan  antarmuka  pengguna  yang  mudah  dan dapat menggabungkan pemikiran pengambil keputusan. Sebagai tambahan, SPK biasanya menggunakan  berbagai  model  dan  dibangun  oleh suatu  proses  interaktif  dan  iterative.  Ia  mendukung semua  fase  pengambilan  keputusan  dan  dapat memasukkan  suatu  komponen  pengetahuan.  SPK dapat digunakan oleh pengguna tunggal pada satu PC atau bias menjadi berbasis Web untuk digunakan oleh banyak orang pada beberapa lokasi. [6]

## 2.3. Multi-Attribute Decision Making (MADM)
Sistem  Janko  (2005),  memberikan  batasan tentang  adanya  beberapa  fitur  umum  yang  akan digunakan dalam MADM, yaitu: 1) Alternatif , adalah obyek-obyek yang berbeda dan memiliki kesempatan yang  sama  untuk  dipilih  oleh  pengambil  keputusan. 2) Atribut ,  sering  juga  disebut  sebagai  karakteristik, komponen,  atau  kriteria  keputusan.  Meskipun  pada
kebanyakan  kriteria  bersifat  satu  level,  namun  tidak menutup  kemungkinan  adanya  sub  kriteria  yang berhubungan dengan kriteria  yang telah diberikan. 3) Konflik  antar  kriteria ,  beberapa  kriteria  biasanya mempunyai konflik antara satu dengan  yang  lainnya, misalnya kriteria keuntungan akan mengalami konflik dengan  kriteria  biaya.  4) Bobot  keputusan ,  bobot keputusan  menunjukkan  kepentingan  relatif  dari setiap  kriteria,  W  =  (w1, w2,  ...,  wn).  Pada  MADM akan  dicari  bobot  kepentingan  dari  setiap  kriteria.  5) Matriks  keputusan ,  suatu  matriks  keputusan  X  yang berukuran  m  x  n,  berisi  elemen-elemen  xij,  yang merepresentasikan rating dari alternatif Ai (i=1,2,...,m) terhadap kriteria Cj (j=1,2,...,n).
Masalah  MADM  adalah  mengevaluasi  m alternatif Ai (i=1,2,...,m) terhadap sekumpulan atribut atau  kriteria  Cj  (j=1,2,...,n),  dimana  setiap  atribut saling  tidak  bergantung  satu  dengan  yang  lainnya. Kriteria  atau  atribut  dapat  dibagi  menjadi  dua kategori, yaitu: 1) Kriteria keuntungan adalah kriteria yang  nilainya  akan  dimaksimumkan,  misalnya: keuntungan,  IPK  (untuk  kasus  pemilihan  mahasiswa berprestasi),  dll.  2) Kriteria  biaya adalah  kriteria yang  nilainya  akan  diminimumkan,  misalnya:  harga produk yang akan dibeli, biaya produksi, dan lainnya. Pada  MADM, matriks  keputusan setiap  alternatif terhadap setiap atribut, X, diberikan sebagai:
X = Persamaan 1
Pada  Persamaan  1  di  atas  menunjukkan  xij merupakan  rating  kinerja  alternatif  ke-i  terhadap atribut  ke-j.  Rating  kinerja  (X),  dan  nilai  bobot  (W) merupakan  nilai  utama  yang  merepresentasikan preferensi absolut dari pengambil keputusan. Masalah MADM  diakhiri  dengan  proses  perankingan  untuk mendapatkan  alternatif  terbaik  yang  diperoleh berdasarkan  nilai  keseluruhan  preferensi  yang diberikan.  Umumnya  akan  dicari solusi  ideal .  Pada solusi  ideal  akan  memaksimumkan  semua  kriteria keuntungan  dan  meminimumkan  semua  kriteria biaya. [7]

## 2.4. Technique  for  Order  Performance  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Technique  For  Order  Preference  By  Similarity To  Ideal  Solution  (TOPSIS)  diperkenalkan  pertama kali  oleh  Yoon  dan  Hwang.  Solusi  optimal  dalam metode TOPSIS didapat dengan menentukan kedekatan relative suatu altenatif terhadap solusi ideal positif. TOPSIS akan merangking alternative berdasarkan  prioritas  nilai  kedekatan  relative  suatu alternatif  terhadap  solusi  ideal  positif.  Alternatif- alternatif  yang  telah  dirangking  kemudian  dijadikan sebagai  referensi  bagi  pengambil  keputusan  untuk memilih solusi terbaik yang diinginkan.
Langkah-langkah perhitungan metode TOPSIS dapat dilihat dibawah ini:
1. Membuat matriks keputusan
2. Membuat matriks keputusan ternormalisasi
Pada Persamaan 2 dibawah ini menjelaskan untuk menghitung matriks keputusan ternormalisasi. = Persamaan 2 Keterangan : Dengan i = 1, 2, .., m; dan j = 1, 2, .., n; Dimana : = matriks keputusan ternormalisasi.
= bobot kriteria ke-j pada alternatif ke-i
i   = alternatif permintaan ke-i
j   = kriteria permintaan ke-j
3. Membuat matriks keputusan    ternormalisasi terbobot
Pada Persamaan 3 dibawah menjelaskan untuk menghitung matriks keputusan
ternormalisasi terbobot. = Persamaan 3 Keterangan :
Dengan i = 1, 2, .., m; dan j = 1, 2, .., n;
Dimana : = elemen matriks ternormalisasi [i][j].
= bobot dari kriteria ke-j
4. Menentukan  solusi  ideal  positif  dan  matriks solusi ideal negatif Pada Persamaan 4 dan Persamaan 5 dibawah
ini menjelaskan untuk menentukan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif . = Persamaan 4 = Persamaan 5
5. Menentukan jarak  antara  nilai setiap alternatif  dengan  solusi  ideal  positf  dan negatif (Sparate Measure).
Pada Persamaan 6 dan Persamaan 7 dibawah ini  menjelaskan  untuk  menentukan  jarak  antara nilai  setiap  alternatif  dengan  solusi  ideal  positf dan negatif.
= Persamaan 6
= Persamaan7 Keterangan :
= jarak alternatif ke- i dengan solusi ideal positif.
= elemen solusi ideal positif [i].
= elemen matriks ternormalisasi terbobot [i][j].
= jarak alternatif ke- i dengan solusi ideal negatif.
= elemen solusi ideal negatif [i].
6. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif.
Pada  Persamaa  8  dibawah  ini  menjelaskan untuk  menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif = Persamaan 8
Keterangan : = nilai kedekatan tiap alternatif terhadap solusi ideal.
= jarak antara alternatif ke- i dengan solusi ideal positif.
= jarak antara alternatif ke- i dengan solusi ideal negatif.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1. Analisis Kebutuhan
Untuk  memperoleh  kesimpulan  dari  hasil pengumpulan  data  maka  dilakukan  analisis  semua data  yang  telah  terkumpul.  Analisis  adalah  langkah yang dilakukan setelah mengunpulkan data, kemudian  perancangan  adalah  hasil  yang  didapat setelah melakukan analisis. Kebutuhan ini mencangkup  dua  hal  yaitu  kebutuhan  fungsional  dan kebutuhan non fungsional.

## 3.2. Kebutuhan Fungsional
Untuk Adapun kebutuhan fungsional dari sistem yang akan dibangun adalah sebagai berikut:
1. Website  pada  sistem  rekomendasi  lowongan pekerjaan  ini  nantinya  terdapat  tiga  hak  akses yang  akan  berinteraksi  dengan  sistem,  yaitu admin, alumni dan perusahaan.
2. Admin  dapat  mengolah  data  pada  aplikasi dengan  beberapa  fitur  yang  nanti  akan disediakan.
3. Perusahaan dapat menambah lowongan pekerjaan  dan  menerima  lamaran  yang  dikirim oleh alumni.
4. Alumni dapat melakukan rekomendasi lowongan  pekerjaan  dengan  aplikasi  sistem rekomendasi  lowongan  ini  dan  melihat  hasil rekomendasinya dan mengirim lamaran lowongan yang telah tersedia.

## 3.3. Kebutuhan Non Fungsional
Kebutuhan  non  –  fungsional  adalah  batasan layanan  atau  fungsi  yang  ditawarkan  sistem  seperti batasan  waktu,  batasan  pengembangan  proses, standarisasi, dan  lain-lain.  Kebutuhan non-fungsional lebih kritis daripada kebutuhan  fungsional. Jika tidak dapat  bertemu,  sistem  menjadi  tidak  berguna. Kebutuhan  non-fungsional  yang  dibutuhkan  untuk membangun sistem meliputi:
a. Kebutuhan perangkat lunak pengembang sebagai berikut :
1. Sistem Operasi Windows 10
2. Visual Studio Code
3. Xampp Control Pan
4. Web Brower Chromium
5. CodeIgniter 4 (Framework PHP)
b. Kebutuhan perangkat keras 1. Asus X454YI
2. AMD A8-7410.
3. 8 GB RAM
4. 500 Gb HDD
5. 1366 x 768 screen resolution
6. Wifi

## 3.4. Flowchart User

## Gambar 1 Flowchart User
Flowchart user  ini  diawali  dengan  halaman home  yang  berisi  ucapan  selamat  datang  serta  judul aplikasi yang dibuat, halaman berikutnya halaman list lowongan yaitu halaman yang berisi kumpulan semua lowongan  yang  ada  pada  sistem  pada  halaman tersebut  terdapat  juga  fitur  pencarian  lowongan berdasarkan keyword yang di input oleh user tentang lowongan pekerjaan.

## 3.5. Flowchart Alumni

## Gambar 2 Flowchart Alumni
Flowchart alumni  ini  diawali  dengan  halaman login,  jika  alumni  masih  belum  memiliki  akun  atau masih  belum  daftar  maka  alumni  diwajibkan  dulu daftar  pada  menu  register.  Langkah  selanjutnya
alumni  diharuskan  aktivasi  akun  melaui  email  yang telah  didaftarkan,  jika  sudah  berhasil  aktivasi  akun maka  bisa  melanjutkan  untuk  login  bila  login  telah berhasil maka halaman akan beralih ke halaman home yang  merupakan  halaman  awal  alumni  setelah  login. Selanjutnya  jika  ingin  berpindah  halaman  terdapat beberapa  menu  yang  bisa  diakses  yaitu  menu  profil, data  lowongan,  rekomendasi  lowongan  dan  data lamaran.  Jika  alumni  masuk  ke  menu  profil  maka alumni  bisa  mengubah data profil alumni  yaitu nama dan  foto  alumni.  Jika  alumni  tidak  memilih  menu profil  maka  akan  menuju  ke  halaman  selanjutnya yaitu  halaman data lowongan,  pada halaman tersebut alumni  dapat  melihat  kumpulan  lowongan  pekerjaan yang  tersedia  pada  sistem  dan  juga  pada  halaman tersebut  tersedia  fitur  lamar  pekerjaan  jadi  alumni bisa melamar pekerjaan ke lowongan yang diinginkan.  Dan  yang  selanjutnya  ke  halaman rekomendasi  lowongan  yaitu  alumni  menginputkan kriteria yang dimilikinya yang nantinya akan dihitung menggunakan  topsis  dan  menampilkan  5  lowongan pekerjaan  dengan  nilai  preferensi  yang  tertinggi  dan juga  pada  halaman  rekomendasi  lowongan  terdapat fitur  lamar  pekerjaan  juga  jadi  bisa  melamar pekerjaan  diantara  5  lowongan  dengan  nilai preferensi  tertinggi.  Selanjutnya  ke  halaman  data lamaran,  pada  halaman  tersebut  menampilkan  semua kumpulan lamaran yang telah di inputkan oleh alumni dan  terdapat  fitur  ubah  dan  hapus  lamaran.  Yang terakhir  apabila  alumni  melakukan  logout  maka halaman akan dialihkan lagi ke halaman login alumni.

## 3.6. Flowchart Perusahaan
Gambar 3 Flowchart Perusahaan
Flowchart perusahaan  ini  diawali  dengan halaman  login,  jika  perusahaan  masih  belum memiliki  akun  atau  masih  belum  daftar  maka perusahaan  diwajibkan  dulu  daftar  pada  menu register.  Langkah  selanjutnya  perusahaan  diharuskan aktivasi  akun  melaui  email  yang  telah  didaftarkan, jika  sudah  berhasil  aktivasi  akun  maka  bisa melanjutkan  untuk  login  bila  login  telah  berhasil maka  halaman  akan  beralih  ke  halaman home yang merupakan  halaman  awal  perusahaan  setelah  login. Selanjutnya  jika  ingin  berpindah  halaman  terdapat beberapa  menu  yang  bisa  diakses  yaitu  menu  profil, data  lowongan  data  pelamar.  Jika  perusahaan  masuk ke menu profil maka perusahaan bisa mengubah data profil  perusahaan  yaitu  nama,  username  dan  foto perusahaan.  Jika  perusahaan  tidak  memilih  menu profil  maka  akan  menuju  ke  halaman  selanjutnya yaitu  halaman data lowongan, pada halaman tersebut perusahaan  dapat  melihat  lowongan  pekerjaan  yang sudah di input oleh perusahaan tersebut dan juga pada halaman  tersebut  tersedia  fitur  crud  data  lowongan pekerjaan.  Selanjutnya  ke  halaman  data  pelamar, pada halaman tersebut menampilkan semua kumpulan  lamaran  yang  telah  di  kirim  oleh  alumni yang  ingin  melamar  pada  perusahaan  dan  lowongan yang  dituju  dan  terdapat  fitur  setuju  dan  tolak lamaran. Yang terakhir apabila perusahaan melakukan  logout  maka  halaman  akan  dialihkan  lagi ke halaman login perusahaan.

## 3.7. Flowchart Admin
Gambar 4 Flowchart Admin
Setelah  admin  melakukan  proses login dengan username  dan  password maka  admin  akan  dialihkan ke  halaman  home  yang  merupakan  halaman  awal perusahaan  setelah  berhasil  login . Kemudian  admin dapat langsung mengakses data, menambah data, edit data,  hapus data pada halaman data kriteria, halaman data sub kriteria lowongan, halaman data sub kriteria alumni.  Pada  halaman  data  perusahaan  admin  dapat melihat  kumpulan  semua  lowongan  yang  tersimpan pada  sistem  dan  terdapat  juga  fitur  hapus  data perusahaan.  Pada  halaman  data  alumni  admin  juga akan  dapat  melihat  semua  alumni  yang  telah tersimpan  pada  sistem  dan  juga  terdapat  fitur  hapus data alumni. Lalu pada halaman yang terakhir, Admin melakukan proses logout untuk mengakhiri sesi login.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Implementasi
Tahap implementasi merupakan penerapan hasil perancangan  sistem  yang  telah  disusun  sebelumnya menjadi  suatu  aplikasi  yang  siap  untuk  dijalankan. Implementasi  pengembangan  sistem  informasi  bursa kerja  dengan  rekomendasi  menggunakan Technique For Order Preference By Similarity Of Ideal Solution ( TOPSIS ).

## 4.2. Halaman rekomendasi lowongan
Merupakan  halaman  yang  berisi  form  input  pilihan kriteria yang akan di input oleh alumni yang nantinya data yang  telah  diinputkan  akan  diproses  system  untuk melakukan  perhitungan  sistem  pendukung  keputusan menggunakan metode TOPSIS yang nantinya sistem akan meranking  lowongan  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang sesuai dengan alumni tersebut.

## Gambar 5 Tampilan rekomendasi lowongan
4.3. Halaman hasil rekomendasi lowongan
Merupakan halaman yang berisi hasil perankingan  lowongan pekerjaan  yang sesuai dengan kriteria yang telah diinputkan oleh alumni sebelumnya  pada  halaman  rekomendasi  lowongan dan  sistem  akan  menampilkan  5  lowongan  yang paling  cocok  menurut  perhitungan  menggunakan metode TOPSIS.

## Gambar 6 Tampilan hasil rekomendasi lowongan

## 4.4. Halaman detail perhitungan
Merupakan halaman yang berisi tampilan detail perhitungan metode topsis yang sesuai dengan bobot yang diinputkan oleh alumni.

## Gambar 7 Tampilan detail perhitungan

## 4.5. Pengujian Sistem
Pengujian  fungsional  merupakan  pengujian aplikasi
yang telah dibuat dengan mengimplementasikan  ke  beberapa  browser  seperti Chromium  Versi  86.0.4240.183  (Developer  Build) (64-bit),  Microsoft  Edge  44.19041.423.0  dan  Firefox 83.0  (64-bit).  Hasil  dari  pengujian  fungsional  dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengujian aplikasi
A ks es Fungsi Chromiu m Firefox Microsoft Edge A L U M N I Halaman register √ √ √
Halaman login √ √ √ Halaman home √ √ √ Halaman profil √ √ √ Edit profil √ √ √ Halaman data lowongan √ √ √ Halaman detail data lowongan √ √ √ Halaman tambah data lamaran √ √ √ Halaman rekomendasi lowongan √ √ √ Input rekomendasi lowongan √ √ √ Edit rekomendasi lowongan √ √ √ Halaman hasil rekomendasi lowongan √ √ √
Halaman detail perhitungan TOPSIS √ √ √ Halaman data lamaran √ √ √ Halaman edit data lamaran √ √ √ Halaman hapus data lamaran √ √ √ Keterangan : √ = Berjalan
x = Tidak berjalan
Dari  Tabel  1.  pengujian  fungsionalitas  sistem fungsi-fungsi  aplikasi  semua  halaman  yang  terdapat pada  masing-masing  hak  akses  telah  dapat  berfungsi dengan baik pada ketiga browser tersebut.

## 4.6. Pengujian Persentase Error
Pengujian persentase error merupakan pengujian untuk  mengetahui  hasil  nilai  perhitungan  manual yang  sudah  dilakukan  dengan  hasil  perhitungan menggunakan sistem. Hasil dari pengujian fungsional dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Persentase error No Alternatif Manual Excel Sistem Persentase Error 1 A1 Staff Continous Improvement 0,235559565 0,235559565 0,000% 2 A2 Analyst 0 0 0,000% 3 A3 Operator Water Waste Treatment Plant 0 0 0,000% 4 A4 Management Trainee Program 0,802957699 0,802957699 0,000% 5 A5 Business Development Engineer 0,306352289 0,306352289 0,000% rata rata error 0,000%

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  perancangan  sistem  informasi bursa  kerja  dengan  sistem  pendukung  keputusan menggunakan  metode  topsis  yang  telah  dilakukan, maka  penulis  menarik  beberapa  kesimpulan  antara lain, yaitu:
1. Berdasarkan pengujian sistem dapat menghasilkan perankingan  lowongan  pekerjaan  kepada  alumni ITN  Malang  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  di input  oleh  alumni  dan  juga  dapat  melakukan pencarian lowongan kerja yang ada pada sistem.
2. Berdasarkan  pengujian  fungsionalitas  sistem dapat  berjalan  dengan  seluruh  fitur  sesuai rancangan kebutuhan yang telah diuji menggunakan  3  browser  yaitu Mozilla  Firefox,
Google Chrome , dan Microsoft Edge .
3. Berdasarkan  hasil  pengujian  presentase  error perhitungan  manual  metode technique  for  order preference  by  similarity  of  ideal  solution (topsis)
didapatkan  hasil error 0%  atau  bisa  dibilang 100% sama.

## 5.2. Saran
Adapun  saran  yang  perlu  dikembangkan kedepannya  agar  aplikasi  ini  lebih  baik  untuk pengguna  aplikasi  sistem  informasi  bursa  kerja dengan  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan metode technique  for  order  preference  by  similarity of ideal solution (topsis) ini adalah:
1. Kriteria  dan  sub  kriteria  yang tedapat pada  sistem  ini masih  belum  sepenuhnya  sesuai  untuk  diterapkan dalam  sistem  pendukung  keputusan  lowongan pekerjaan,  kriteria  dan  sub  kriteria  bisa  ditambahkan atau  dikonsultasikan  kepada  pihak  yang  menangani bursa kerja untuk hasil yang lebih baik.
2. Dalam pengembangan  sistem  selanjutnya,  diharapkan menambahakn  metode  lain  supaya  hasil  sistem pendukung keputusan dari  sistem  bisa  lebih  baik  lagi dan sesuai.
3. Dalam  pengembangan  sistem  selanjutnya,  sistem  ini dapat  dirubah  menjadi  sistem  informasi  bursa  kerja dengan  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan metode topsis berbasis android.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] I  Putu  Susila  Handika,  P.  P.  (2020).
REKOMENDASI PELAMAR KERJA BERDASARKAN SPESIFIKASI LOWONGAN  MENGGUNAKAN  METODE
ANP TOPSIS.
[2] Siswanto,  M.  S.  (2020).  Perekrutan  Karyawan Menggunakan Algoritme TOPSIS dan
Pengujian UAT.
[3] Nanda Riski Septania, H. E. (2019). Rekomendasi Pemetaan Keahlian Siswa terhadap  Spesifikasi  Lowongan  Kerja  pada Sistem  Bursa  Kerja  Khusus  Menggunakan Metode SAW di SMK. Edcomtech .
[4] Dwi  Astuti,  A.  P.  (2017).  Sistem  Rekomendasi Lowongan  Pekerjaan  Untuk  Fresh  Graduate.
Jurnal  Pengembangan Teknologi Informasi  dan Ilmu Komputer .
[5] Elyza  Gustri  Wahyuni,  A.  T.  (2017).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Pegawai dengan Metode TOPSIS. Jurnal Sains,
Teknologi dan Industri .
[6] Nuri  Guntur  Perdana,  T.  W.  (2013).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemberian  Beasiswa Kepada  Peserta  Didik  Baru  Menggunakan
Metode TOPSIS. SEMINAR NASIONAL TEKNOLOGI  INFORMASI  &  KOMUNIKASI TERAPAN.
[7] Mude,  M.  A.  (2016).  PERBANDINGAN METODE SAW DAN TOPSIS PADA KASUS UMKM. ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  8 Nomor 2.
[8] Hindayati  Mustafidah,  R.  P.  (2018).  Sistem Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode TOPSIS  untuk  Pemilihan  Lembaga  Bimbingan Belajar. SAINTEKS.
[9] Hasanah,  U.  (n.d.).  SISTEM  INFORMASI PENJUALAN ON_LINE PADA TOKO KREATIF  SUNCOM  PACITAN. IJNS  – Indonesian Journal on Networking and Security.
[10] Novianto, D. (2016). IMPLEMENTASI
SISTEM  INFORMASI  PEGAWAI  (SIMPEG) BERBASIS WEB MENGGUNAKANFRAMEWORK CODEIGNITER DAN BOOTSTRAP. JURNAL ILMIAH INFORMATIKA GLOBAL VOLUME 7 No.1.
[11] Faya  Mahdia,  F.  N.  (2013).  PEMANFAATAN GOOGLE MAPS API UNTUK PEMBANGUNAN SISTEM INFORMASI MANAJEMEN BANTUAN LOGISTIK PASCA BENCANA ALAM BERBASIS MOBILE WEB. Jurnal Sarjana Teknik Informatika Volume 1 Nomor 1.
[12] Sitohang,  H.  T.  (2018).  SISTEM  INFORMASI PENGAGENDAAN SURAT BERBASIS WEB PADA  PENGADILAN  TINGGI  MEDAN. Journal Of Informatic Pelita Nusantara.