## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENEMPATAN KERJA BAGI CALON PENCARI KERJA PADA DINAS TENAGA KERJA DAN TRANSMIGRASI KOTA MOJOKERTO MENGUNAKAN METODE ALGORITMA GENETIKA

## Rina Dewi Indah Sari, Aryo Listiyowan Prakosa

## STMIK ASIA MALANG

## ABSTRAK
Algoritma genetika sebagai cabang dari Algoritma Evolusi yang merupakan metode adaptive yang biasa digunakan  untuk memecahkan  suatu pencarian  nilai  dalam sebuah masalah optmasi, algoritma ini bekerja  dengan  sebuah  populasi  yang  terdiri  dari  individu-individu  yang  masing-masing  individu mempresentasikan  sebuah solusi  yang bagi  persoalan  yang ada. Dalam kaitan  ini, individu dilambankan dengan nilai fitness yang akan digunakan untuk mencari solusi terbaik dari persoalan yang ada. Sistem ini merupakan sistem yang dibuat dan dirancang untuk menghasilkan keputusan terbaik dalam penempatan kerja  bagi  calon  pencari  kerja.  Setiap  kriteria  yang  disyaratkan  oleh  perusahaan  akan  melalui  proses inisialisasi  dan  pengkodean  secara  numerik,  begitu  pula  data  dan  persyaratan  calon  pencari  kerja  akan memliki  sebuah  nilai  untuk  dapat  diperhitungkan  dengan  menggunakan  algoritma  genetika.  Besarnya nilai fitness serta  nilai  kombinasi  akan  mempengaruhi  hasil  perhitungan  dan  solusi  yang  dimunculkan. Dari sebanyak 157 data dan nilai kombinasi yang bedasarkan kuota perusahaan maka tingkkat kecocokan antara output sistem dengan rekomendasi dari pengambilan keputusan pada proses pengujian didapatkan angka sebesar 80% dari sebanyak 44 data pencari kerja yang diambil sesuai dengan kriteria perusahaan.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Algoritma Genetika,  Penempatan Kerja

## ABSTRACT
Genetic algorithms as a branch of evolution algorithm is adaptive method used to solve a search value in a optmasi problem, this algorithm works with a population of individuals, each individual present a solution to the existing problems. In this regard, the individual dilambankan with fitness values will be used to find the best solution of existing problems. This system is a system created and designed to produce the best decisions in job placement for prospective job seekers. Each of the criteria required by the company will go through the process of initialization and numerical coding, as well as the data and the requirements of job  seekers  candidates  will  possess  a  value  to  be  calculated  by  using  a  genetic  algorithm.  The  value  of fitness as well as the value of the combination will affect the results of calculations and solutions raised. A total of 157 data and value combinations that bedasarkan quota companies then tingkkat match between the  output  of  the  system  with  the  recommendations  of  the  decision  on  the  testing  process  obtained  a figure of 80% of the total of 44 jobseekers database taken in accordance with the criteria of the company
Keywords : Decision Support System, Genetics Algorithms, Appointment Work

## PENDAHULUAN
Dinas Tenaga Kerja dan Transmigrasi di dirikan  dengan  tujuan  menjadi  mediator  antara perusahaan  atau  industri  pencari  kerja,  dan penempatan  para  pekerja,  khususnya  yang berasal  dari  wilayah  Mojokerto.  Dan  sampai tahun 2012 Dinas tenaga kerja dan transmigrasi telah  banyak  memiliki  kerjasama  dengan perusahaan  dalam  hal  kebutuhan  pemenuhan
tenaga  kerja  sebanyak  200  perusahaan  dan lowongan kerja yang masuk setiap tahun hampir mencapai  100  lowongan.  Informasi  lowongan pekerjaan  ini  tentunya  sangat  berguna  untuk menarik  bagi  para  pencari  kerja  yang  ingin ditempatkan  di  perusahaan  yang  memberikan lowongan.
Namun  saat  ini  yang  terjadi  adalah pihak  Disnas  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi
tidak  dapat  memberikan  informasi  mengenai pencari  kerja  yang  paling  kompeten/sesuai dengan  kebutuhan  perusahaan.  Sehingga  ketika perusahaan  membutuhkan  secara  cepat  untuk menempati  lowongan  yang  ditawarkan  dari pihak  Dinas  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi tidak dapat mengetahui para pencari kerja mana saja yang sesuai.
Permasalahan  itu  terjadi  dikarenakan Dinas  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi  belum memliki  suatu  sarana  dalam  menentukan penempatan  kerja  bagi  para  pencari  kerja  yang sesuai  dengan  kriteria  pemberian  lowongan dengan  cara  manual  atau  secara  subjektif, dengan  penempatan  kerja  yang  seperti  ini menyebabkan  tidak  efisien.  Untuk  itu  Dinas Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi  akan  membuat beberapa  kriteria  penempatan  kerja  agar  dapat diefisienkan  dalam  penempatan  kerja  secara objektif.    Begitu  banyaknya  metode  optomasi yang  sudah  dikembangkan  pada  saat  ini  dan telah diterapkan pada berbagai bidang,
menuntut  dilkukan  pemilihan  metode  secara tepat untuk menyelesaikan masalah penempatan bagi calon pencari kerja.
sangat  efektif dan berdaya guna dalam berbagai bidang  aplikasinya,  maka  penelitian  ini  akan mengkaji  sejauh  mana  efektifitas  algoritma  ini dalam  menyelesaikan  masalah  penempatan kerja bagi calon pencari kerja.
Algoritma  genetika  sebagai  cabang Algoritma  Evolusi  merupakan  metode  adaptive yang biasa digunakan  untuk memecahkan  suatu pencarian  nilai  sebuah  masalah  optimasi. Algoritma  ini  bekerja  dengan  sebuah  populasi yang terdiri dari individu-individu, yang masing- masing  individu  mempresentasikan  sebuah solusi  yang  mungkin  bagi  persoalan  yang  ada. Dalam kaitan ini, individu dilambangkan dengan sebuah  nilai fitness yang  akan  digunakan  untuk mencari solusi terbaik dari persoalan yang ada.

## KAJIAN TEORI
1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
diperkenalkan  pertama  kali  oleh  Michael  S. Scoott  Morton  pada  tahun  1970-an  dengan istilah Management Decision System (Sparague & watson, 1993). SPK dirancang untuk mendukung seluruh  tahap  pengambilan  keputusan  mulai dari  mengidentifikasi  masalah,  memilih  data yang relevan, dan menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan,  sampai  mengevaluasi  pemilihan alternatif.
SPK  dipergunakan  oleh  para  pengambil keputusan  misalnya  dalam  hal  memberikan penilaian  kinerja  karyawan  untuk  mengetahui karyawan  berprestasi  agar  hasil/keputusan yang  diambil  lebih  baik.  Sistem  pendukung keputusan adalah sekumpulan prosedur berbasis  model  untuk  data  pemrosesan  dan penilaian  guna  membantu  para  manajer mengampil  keputusan  [little,19970].  Menurut Turban,  2005,  sistem  pendukung  keputusan merupakan suatu pendekatan untuk mendukung pengambilan keputusan

## 2. Ciri- ciri dan Karakteristik SPK
Selanjutnya beberapa ciri dan karakteristik  dari  sebuah  sistem  pendukung keputusan yang membantu kita dalam memahami definisi Sistem Pendukung
Keputusan (SPK) yang ideal yaitu:
•      SPK  adalah  sebuah  sistem  berbasis komputer  dengan  antarmuka  antara mesin, komputer dan pengguna.
•  SPK ditujukan  untuk membantu pembuat keputusan  dalam  menyelesaikan  suatu masalah dalam berbagai level manajemen  dan  bukan  untuk  mengganti posisi manusia sebagai pembuat keputusan
•  SPK mampu memberi altematif solusi bagi masalah semi atau tidak terstruktur baik bagi  perseorangan  atau  kelompok  dan dalam  berbagai  macam  proses  dan  gaya pengambilan keputusan.
•      SPK  menggunakan  data,  basis  data  dan analisa model-model keputusan.
• SPK bersifat adaptif, efektif, interaktif, easy fleksibel to  use dan  SPK  menyediakan akses  terhadap  berbagai  macam  format dan tipe sumber data (data source).
3. Algoritma Genetika
Algoritma genetika merupakan algoritma  pencarian  yang  berdasarkan  pada seleksi  alam  dan  genetika  alam.  Algoritma  ini berguna  untuk  masalah  yang  memerlukan pencarian  yang  efektif  dan  efisien,  dan  dapat digunakan  secara  meluas  untuk  aplikasi  bisnis, pengetahuan,  dan  dalam  ruang  lingkup  teknik. Algoritma  genetika  ini  dapat  digunakan  untuk mendapatkan  solusi  yang  tepat  untuk  masalah satu atau banyak variabel.
Sejak algortima genetika (AG) pertama kali  dirintis  oleh  John  Holland  dari  Universitas Michigan  pada  tahun  1960-an,  AG  telah diaplikasikan  secara  luas  pada  berbagai  bidang. AG  banyak  digunakan  untuk  memecahkan masalah optimasi, walaupun pada kenyataannya juga  memiliki  kemampuan  yang  baik  untuk
menjaga  ukuran  populasi  tetap. Chromosome yang  memiliki  nilai  fitness  yang  besar  memiliki peluang yang lebih besar untuk terpilih.  Setelah beberapa yang membantu untuk mewakili solusi masalah- masalah selain optimasi John Holland menyatakan bahwa setiap masalah yang berbentuk adaptasi (alami maupun buatan) dapat diformulasikan dalam terminologi genetika.  Algoritma  genetika  adalah  simulasi dari proses evolusi Darwin dan operasi genetika atas kromosom
Algoritma  genetika  berbeda  dengan teknik  pencarian  yang  lain,  karena  pada algoritma  genetika  ini  langkah  pertama  dimulai dengan  membangkitkan  secara  random  solusi- solusi  yang  sering  dikenal  dengan initial population .  Setiap  individu  di  dalam  populasi dinamakan chromosome , dimana setiap chromosome itu  mewakili  sebuah  solusi  untuk masalah yang akan dihadapi. Sebuah chromosome biasanya  simbolnya  string  hal  ini diperuntukkan  bagi  bilangan  biner  dan  untuk floating poin t yang dipakai  adalah bilangan  real.
Untuk  masalah  tiga  variabel  maka chromosome akan tersusun atas tiga gen demikian pula kalau permasalahannya  melibatkan  lima  variabel, maka  didalam  satu chromosome juga  akan terdapat lima gen. Chromosome terbentuk setiap generasi dan kemudian dievaluasi menggunakan beberapa  ukuran fitness  . Untuk  generasi  yang baru, chromosome baru  terbentuk  oleh  proses yang  dinamakan  proses  seleksi  .  Setelah  proses seleksi  itu  berlangsung chromosome yang  baru terbentuk itu akan mengalami proses reproduksi dimana didalam proses reproduksi ini chromosome tadi akan diproses dalam dua tahap yaitu crossover dan  mutasi.  Kadua  tahap  proses itu  akan  membuat offspring. Untuk  proses crossover  ,offspring yang  terbentuk  merupakan penggabungan dari chromosome yang sebelumnya,  sedangkan  untuk  mutasi offspring yang  terbentuk  merupakan  hasil  perubahan mutasi  dari  gen  atau  mutasi  pada  bit.  Generasi baru terbentuk oleh seleksi menurut nilai fitness dari keseluruhan chromosome , beberapa parent dan offspring dipilih  agar  generasi,  Algoritma Genetika  ini  akan  mengumpulkan chromosome terbaik, yang optimal untuk masalah itu

## PEMBAHASAN DAN HASIL UJI  COBA

## 1. Pembahasan
Sistem  ini  merupakan  sistem  yang dibuat  dan  dirancang  untuk  menghasilkan keputusan terbaik dalam menentukan penempatan kerja yang sesuai bagi calon pencari
kerja.  Setiap  kriteria  yang  disyaratkan  oleh perusahaan  akan  melalui  proses  inisialisasi  dan pengkodean  secara  numerik,  begitu  pula  data dan  persyaratan  dari  calon  pencari  kerja  akan memiliki  sebuah  nilai  untuk  dapat  dihitung dengan mengunakan algoritma genetika. Penyelesaian  masalah  penempatan  kerja  ini dihasilkan  dari  proses  perhitungan  dengan menggunakan  algoritma  genetika  dengan  nilai fitness sebagai  tolok  ukur  baik  atau  tidaknya suatu solusi yang dihasilkan oleh setiap individu. Individu  yang  memiliki  nilai fitness tidak melebihi  batas  kombinasi  yang  diberikan  atau bahkan  memiliki  nilai  fitness  mencapai  100% akan memiliki kesempatan besar untuk dipilih.
Untuk  melakukan  pencarian  perusahaan yang  sesuai  dengan  calon  pencari  kerja  yang melamar dilakukan proses sebagai berikut :
1. Bidang  bagian  penempatan  kerja  pada perusahan  menerima  data  calon  pencari kerja  yang  melamar  secara  datang  langsung pada  Dinas  Tenaga  Kerja  dan  Transmigrasi dengan membawa persyaratan yang ditentukan.
2. Melakukan  penentuan  populasi  awal  dengan cara  memasukkan  nilai  dari  data  calon pencari  kerja  yang  telah  dilakukan  proses pengkodean  secara  numerik  menjadi  nilai kromosom.
3. Pengguna  memasukan  batas  nilai  toleransi fitness/ unfitness maksimum untuk unfitness (ketidakfitnessan)
4. Pembentukan  individu  –  individu  dari populasi awal untuk proses perhitungan.
5. Melakukan  perhitungan  untuk  mencari  nilai fitness  dari  setiap  individu  dengan  cara mencari nilai rata-rata setiap kromosom.
6. Melakukan  penyaringan  data  pencari  kerja dengan  kritera  yang  dibutuhkan  dari pemberi lowongan dari perusahaan.
7. Selanjutnya  kombinasikan  dengan    limit/ kuota  yang  dibutuhkan  dari  pemberi lowongan.
8. Membentuk  populasi  baru  berasal  dari individu  –  individu  terpilih  dengan  nilai fitness terbaik.
2. Hasil Uji Coba
Berikut adalah  spesifikasi data  beserta parameter yang digunakan yang akan dilakukan pengujian :
Tabel Spesifikasi Data Uji Jumla h Perusaha an 1 Perusaha an 2
Data Nilai Fitnes Kuot a Nilai Fitness Kuot a 157 22.6 23,5
21,5
3 4
2
22.4
22,2
23.5
2
3 1

## PENUTUP

## 1. Kesimpulan
Dari penelitian ini dapat disimpulkan bahwa :
1. Sistem pendukung keputusan untuk menentukan  penempatan  kerja  bagi  calon pencari kerja mengunakan algoritma genetika  dengan  nilai  kriteria  pesyaratan pencari  kerja  sebagai  gen  –  gen  yang membentuk  suatu  kromosom  tidak  dapat dapat  diubah  secara  random.  Hal  ini  dapat mengakibatkan  algoritma  ini  tidak  dapat melakukan crosover dan  mutasi,  dan  hanya dapat  melakukan  pembangkitan  populasi awal  serta  perhitungan  nilai fitness dan kombinasi perusahaan
2. Nilai  limit  kouta  yang  dibutuhkan  pemberi lowongan  berpengaruh  pada  proses  seleksi, semakin besar nilai kouta pemberi lowongan maka  jumlah  seleksi  pencari  kerja    lebih besar dan  akan  dikombinasikan  berdasarkan limit kouta yang dibutuhkan perusahaan.
3. Solusi yang diperoleh dari algoritma genetika yang  tidak  melakukan  proses crosover dan mutasi bisa dilakukan pada masalah penempatan kerja namun kurang optimal.
4. Aplikasi  dengan  mengunakan  algoritma genetika  telah  berhasil  diterapkan  pada proses  penempatan  kerja  bagi  calon  pencari kerja  yang  akan  bekerja  pada  perusahan tersebut  namun  hal  ini  harus  didukung dengan  kejelasan  kriteria  yang  sudah ditetapkan  oleh  Dinas  Tenaga  Kerja  dan Transmigrasi Kota Mojokekerto agar Sewaktu-waktu  serentak  dalam  kategori lowongan  posisi  pekerjaan  yang  dibutuhkan oleh perusahaan.

## 2. Saran
Dari penelitian ini dapat disarankan bahwa :
1. Apabila  memungkinkan,  perlu  diadakan pengkajian  ulang  nilai  kriteria  yang
dipakai  untuk  pembentukan  setiap individu,  sehingga  proses crossover dan mutasi  dapat  dilakukan  dan  generasi baru  untuk  dapat  menghasilkan  solusi yang optimal.
2. Perlu  dilakukan  penambahan  kriteria yang sudah ditetapkan oleh Dinas Tenaga Kerja  dan  Transmigrasi  karena  hanya berlaku  untuk  pencari  kerja  yang memilki  kriteria  berdasarkan  kriteria yang  dibutuhkan  perusahaan,  sehingga proses  seleksi  kriteria  kurang  optimal tetapi  proses  kombinasi  pencari  kerja berdasarkan  kouta  perusahaan  bisa dilakukan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Andri,  Kristanto.  Sistem  Informasi  Dalam Context  Diagram  .  Bandung.  Informatika. 2008
[2]  Dewanto,  Rudi.  Belajar  PHP  secara  mahir . Jakarta. Airlangga. 2007
[3] Fathan, Jogiyanto. Ilmu Komputer Basis Data dan Flowchat, Bandung. Informatika. 2005
[4] Hadi, Siswanto. Script Macromedia Dreamweaver Sesi 8. Yogyakarta.
Informatika. 2006
[5]  Kristanto,  Amsyah.  Analisa  dan  Desain Sistem  Informasi.  Pendekatan  Terstuktur Teori dan Prakter Aplikasi Bisnis. Yogyakarta. ANDI. 2004.
[6]  Kendall  dan  Kendal.  Permodelan  Flowchart Sistem dengan Rapi. Solo. 2003.
[7]  Poerwadarminta,  Hanif.  Sistem  Pendukung Keputusan. Jakarta. 2004.
[8] Purnomo dan Azis. Analisa dan Desain Sistem Informasi  2  dan  Praktek  Aplikasi  Power Desaigner. Jakarta. 2002
[9]  Rajaq,  Sutojo  .  Algoritma  Genetika  dan Penerimaan Karyawan. Solo. 2011
[10] Susanto, Azhar. Design dan Membuat Sistem Informasi, Informatika. 2003
[11]  Suyanto  .  Pemrograman  Visual  Basic berbasis SPK. Jakarta. Informatika 2007
[12]  Tjiptono.  Nogroho.  Rekayasa  Perangkat Lunak  Menggunakan  UML  dan  JAVA. Yogyakarta. ANDI. 2005
[13]  Wijaya,  Andi.  Database  Management System. Yogyakarta. ANDI. 2006