## APLIKASI PEREKRUTAN KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS BERBASISKAN WEB PADA PT. SMESCO INDONESIA
Muhammad Andri Imawan 1) , Margi Cahyanti 2) , Moch. Wisuda Sardjono 3) , dan Ericks Rachmat Swedia 4) 1,2,3,4 Fakultas Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Universitas Gunadarma Jl. Margonda Raya No. 100, Depok 16424, Jawa Barat E-mail: andriimawan97@gmail.com 1) , margi@staff.gunadarma.ac.id 2) , moch_wisuda@staff.gunadarma.ac.id 3) , ericks_rs@staff.gunadarma.ac.id 4)

## ABSTRAK
SMESCO Indonesia merupakan sebuah perusahaan yang bergerak dalam bidang usaha retail. Perusahaan ini membutuhkan sistem pengambilan keputusan dalam penerimaan calon karyawan kontrak setiap tahun di bidang IT Support karena selama ini  mengalai  kesulitan  dalam  memproses  perhitungan  penerimaan  calon  karyawan.  Sebelumnya  proses  penilaian  calon karyawan pada SMESCO Indonesia dilakukan dengan cara semi komputerisasi dengan kriteria nilai tertinggi yang terpilih, belum  menggunakan  metode  perangkingan  bobot  pada  setiap  kriteria  penilaian,  dan  proses  perhitungan  masih  dilakukan menggunakan microsoft excel, sehingga proses administrasi berkas tidak terpusat, dikerjakan oleh pengguna yang berbeda di  komputernya  masing-masing  yang  dapat  mengakibatkan  data  hilang  dan  menjadi  sulit  ditemukan  karena  tersebar  di beberapa komputer. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan program aplikasi Decision Support Systems (DSS) berbasis  web  yang  dapat  membantu Human  Resources  Departement (HRD)  SMESCO  Indonesia  dalam  proses  penilaian terhadap  calon  karyawan  dengan  cepat  dan  akurat.  Terdapat  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  pengambilan keputusan dalam penentuan perekrutan karyawan, salah satunya adalah menggunakan metode TOPSIS ( Techinique for Order Preference by Similarity to Ideal  Solution ). Metode ini digunakan dalam perhitungan perekrutan karyawan karena metode ini memiliki hasil penilaian yang objektif, konsepnya yang mudah dipahami dan memiliki waktu komputasi yang efisien. Aplikasi Decision Support Systems (DSS) dengan metode TOPSIS yang diimplementasikan ini berisi data karyawan, kriteria data penilaian, kriteria data alternatif dan kriteria pembobotan data.
Kata Kunci : Sistem Penunjang Keputussan, TOPSIS, Aplikasi Web, Perekrutan Karyawan

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  yang  semakin pesat  di  era  globalisasi  saat  ini  tidak  bisa  dihindari  lagi pengaruhnya  terhadap  dunia  perkantoran.  Salah  satu teknologi informasi seperti komputer dapat mempermudah  pekerjaan  seseorang  dalam  mengakses informasi dalam berbagai bidang, salah satunya di bidang perkantoran.  Teknologi  komputer  menjadikan  setiap pekerjaan  dapat  diselesaikan  dengan  cepat,  tepat,  dan akurat, sehingga pekerjaan lebih efektif dan efisien (Putri, 2018). Tuntutan global menuntut dunia perkantoran untuk senantiasa menyesuaikan perkembangan teknologi terhadap  usaha  dalam  peningkatan  mutu  administrasi perkantoran, terutama penyesuaian penggunaan teknologi informasi  dan  komunikasi  bagi  dunia  perkantoran (Sunalia, 2017). Salah satu perusahaan di Jakarta Selatan, yaitu SMESCO Indonesia membutuhkan sistem pengambilan  keputusan  mengenai  penerimaan  calon karyawan  kontrak  di  bidang  IT  yang  berlangsung  setiap tahun.
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  suatu perangkat  sistem  yang  mampu  memecahkan  masalah secara  efisien,  efektif,  yang  bertujuan  untuk  membantu pengambilan keputusan dalam memilih berbagai alternatif (Irfan,  2012).  Keputusan  yang  ditawarkan  oleh  sistem pendukung  keputusan,  cenderung  cepat  dan  secara
kuantitatif merupakan pilihan terbaik berdasarkan tingkat kepentingan/bobot  kriteria  yang  diberikan  oleh  pihak manajemen sebagai pengambil keputusan (Kusumadewi, 2006). Penelitian  membuat sistem pendukung keputusan pernah  dilakukan  dengan  menggunakan Multiple Attribute  Decision  Making (MADM)  pada  tahun  2015, yang  mampu  menetapkan  kriteria  alternatif  terbaik  dari sejumlah alternatif berdasarkan beberapa kriteria tertentu (Karmila, 2017).
Terdapat  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan untuk pengambilan keputusan dalam penentuan perekrutan karyawan, salah satunya adalah menggunakan metode  TOPSIS  ( Techinique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal    Solution ).  Metode  ini  berdasarkan pada  konsep  perangkingan  alternatif  terpilih  yang ditentukan  tidak  hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari solusi  ideal  positif  tetapi  juga  memiliki  jarak  terpanjang dari  solusi  ideal  negatif  (Satriawaty,  2015).  Konsep  ini banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah keputusan  secara  praktis.  Dengan  menggunakan  metode perangkingan  ini  penilaian  akan  lebih  tepat  karena didasarkan  pada  nilai  kriteria  dan  bobot  yang  sudah ditentukan  sehingga  akan  mendapatkan  hasil  yang  lebih akurat (Irvan, 2017).
Penelitian  menggunakan  metode  TOPSIS  ini  telah diterapkan pada pemilihan asisten laboratorium komputer pada STMIK Widya Cipta Dharma di tahun 2018. Kriteria
yang  digunakan  dalam  seleksi  asisten  laboratorium diantaranya : Kemampuan Mengajar, Penguasaan Materi, Wawancara,  Tanggung  Jawab  dan  Disiplin.  Bobot  yang digunakan  untuk masing-masing kriteria adalah 25, 15, 5, 25  dan  30  (Harpad,  B  dan  Salmon,  2018).  Penelitian tentang metode TOPSIS telah dilakukan pula untuk sistem penerimaan  pegawai  pada  SMA  Al-Washliyah  Tanjung Morawa. Kriteria yang digunakan sebanyak empat kriteria diantarnya : Test IPK, Test Psikologi, Test Toefl dan Test Wawancara.  Bobot  nilai  dari  masing-masing  kriteria adalah 25, 25, 10 dan 40 (Sriani, S dan Putri, 2018).
Proses  penilaian  calon  karyawan  pada  SMESCO Indonesia  selama  ini  dilakukan  dengan  cara  semi komputerisasi dengan kriteria nilai tertinggi yang terpilih, belum  menggunakan  metode  perangkingan  bobot  pada setiap  kriteria  penilaian,  dan  proses  perhitungan  masih dilakukan menggunakan microsoft excel, sehingga proses administrasi  berkas  tidak  terpusat,  dikerjakan  oleh pengguna  yang  berbeda  di  komputernya  masing-masing yang dapat mengakibatkan data hilang dan menjadi sulit ditemukan  karena  tersebar  di  beberapa  komputer. SMESCO  Indonesia  memerlukan  sebuah  sistem  terpadu untuk  mempermudah  proses  pengolahan  perekrutan karyawan  menggunakan  metode  sistem  pengambilan keputusan  yang  dapat  menilai  berdasarkan  bobot  pada setiap  kriteria  penilaian  sehingga  dengan  adanya  sistem ini  diharapkan  dapat  membantu  manajemen  dalam memilih karyawan yang sesuai dengan kebutuhan.

## 2. RUANG LINGKUP
Pada penelitian ini dibahas mengenai cara rancang dan membuat sistem pendukung keputusan yang memudahkan  SMESCO  Indonesia  dalam  menentukan calon  karyawan  terbaik  dengan  menggunakan  metode TOPSIS berbasis web.
Berdasarkan perumusan masalah yang telah ditentukan,  maka  dalam  penelitian  ini  dibatasi  pada penentuan  kriteria  penilaian  calon  karyawan  dan pembobotan  di  setiap  kriteria  penilaian.  Adapun  kriteria penilaian  yang  digunakan  adalah  membuat  aplikasi dengan  nilai  bobot  sebesar  2,  membuat cyber  security untuk aplikasi dengan nilai bobot 3, merancang arsitektur dengan  nilai  bobot  3,  merancang  infrastruktur  dengan nilai  bobot  1,  instalasi  dan  pemeliharaan  server  dengan nilai bobot 1, jaringan  LAN / WAN dengan nilai bobot 1.
Penelitian ini bertujuan merancang sistem pendukung keputusan  yang  dapat  digunakan  untuk  membantu menentukan  karyawan  terbaik  menggunakan  metode TOPSIS berbasis web.

## 3. BAHAN DAN METODE
Langkah-langkah  dalam  memutuskan  perekrutan calon  karyawan  PT.  SMESCO  Indonesia  dibahas  pada bagian  ini  dengan Decision  Support  System (DSS) menggunakan  menggunakan  metode Technique  for Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)

## 3.1  Desicion Support Systems (DSS)
Pada dasarnya  Sistem  Pendukung  Keputusan adalah merupakan  pengembangan  lebih  lanjut  dari  sistem informasi  manajemen  terkomputerisasi  yang  dirancang sehingga  bersifat  interaktif  bagi  pemakainya.  Sifat interaktif  ini  dimaksudkan  untuk  memudahkan  integrasi antara  berbagai  komponen  dalam  proses  pengambilan keputusan  seperti  prosedur,  kebijakan,  teknik  analisis, serta pengalaman dan wawasan manajerial yang berguna untuk membentuk suatu kerangka keputusan yang bersifat fleksibel (Kusumadewi, 2006).
3.2  Metode  Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Hwang dan Zeleny mendefinisikan TOPSIS merupakan sebuah konsep dimana alternatif terpilih yang terbaik  tidak  hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi ideal  positif,  namun  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari solusi  ideal  negatif  (Karmila,  2017).  TOPSIS  banyak digunakan  pada  beberapa  model  MADM  untuk menyelesaikan masalah keputusan secara  praktis karena memiliki    konsep  yang  sederhana  dan  mudah  dipahami, komputasinya  efisien,  dan  memiliki  kemampuan  untuk mengukur  kinerja  relatif  dari  alternatif  -  alternatif keputusan  dalam  bentuk  matematis  yang  sederhana. Secara  umum,  prosedur  TOPSIS  mengikuti  langkah- langkah sebagai berikut:
1. Membuat matriks bobot keputusan yang ternormalisasi. TOPSIS membutuhkan rating kinerja setiap  alternatif  A i pada  setiap  bobot  r ij yang ternormalisasi, yaitu :
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1
(1) (1)
dimana :
X ij =  Matriks data input penilaian calon karyawan dengan i=1,2,3,... m, j=1,2,3,... n. r ij =  Matriks normalisasi kriteria penilaian dengan i=1,2,... m.
m  =  Jumlah calon karyawan. n  =  Jumlah kriteria penilaian.
Solusi  ideal  positif  A + dan  solusi  ideal  negatif  A - dapat  ditentukan  berdasarkan  rangking  bobot ternormalilasi (y ij ) :
𝑦 𝑖𝑗 =    𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 (2) 𝐴 + =    (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … . 𝑦 𝑛 + ) (3) 𝐴 − =    (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … . 𝑦 𝑛 − ) (4) 𝑦 𝑗 + = max   𝑦 𝑖𝑗 (5) 𝑦 𝑗 − = min 𝑦 𝑖𝑗 (6)
dimana :
r ij = Matriks normalisasi kriteria penilaian dengan i=1,2,3,... m, j=1,2,3,... n. y ij =  Matriks bobot normalisasi kriteria
penilaian dengan i=1,2,3,...m, j=1,2,3,...n W j =  Bobot dengan j=1,2,3,... n. m  =  Jumlah calon karyawan.
n  =  Jumlah kriteria penilaian.
2. Menghitung jarak alternatif. Jarak  antara  aternatif  A i dengan  solusi  ideal  positif dirumuskan:
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑖 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 𝑛 𝑗=1 2 (7)
Jarak  antara  alternatif  A i dengan  solusi  ideal  negatif dirumuskan:
𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 𝑛 𝑗=1 2 (8)
3. Menentukan nilai preferensi.
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) diberikan
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + (9)
Nilai  V i yang  lebih  besar  menunjukan  bahwa alternatif A i lebih dipilih.

## 4. PEMBAHASAN
Dalam  tahap  ini  akan  dibahas  perhitungan  dengan menggunakan  metode  TOPSIS  dan  perancangan  sistem perekrutan PT. SMESCO Indonesia.

## 4.1  Perhitungan Dengan Metode TOPSIS
Terdapat  enam  kriteria  penilaian  untuk  calon karyawan  di  SMESCO  Indonesia,  yaitu  :  penilaian membuat  aplikasi,  membuat cyber  security ,    merancang arsitektur, merancang infrastruktur, instalasi dan pemeliharaan server dan jaringan lan / wan.  Dengan skala perhitungan : 1 = sangat buruk, 2 = buruk, 3 = baik, 4 = sangat  baik,  diasumsikan  ada  3  calon  pegawai  A,  B,  C. Calon A mendapatkan penilaian membuat aplikasi dengan nilai  1,  membuat cyber  security untuk  aplikasi  dengan nilai  1,  merancang  arsitektur  dengan  nilai  3,  merancang infrastruktur  dengan  nilai  3,  instalasi  dan  pemeliharaan server dengan nilai 3,  jaringan lan / wan dengan nilai 3.
Calon  B  mendapatkan  penilaian  membuat  aplikasi dengan  nilai  4  ,  membuat cyber  security untuk  aplikasi dengan  nilai  3,  merancang  arsitektur  dengan  nilai  3, merancang  infrastruktur  dengan  nilai  3,  instalasi  dan pemeliharaan  server  dengan  nilai  1,  jaringan  lan  /  wan dengan nilai 1. Calon C mendapatkan penilaian membuat aplikasi  dengan  nilai  2,  membuat cyber  security untuk aplikasi dengan nilai 4, merancang arsitektur dengan nilai 2,  merancang  infrastruktur  dengan  nilai  2,  instalasi  dan pemeliharaan  server  dengan  nilai  3,  jaringan  lan  /  wan dengan nilai 3. Tabel penilaian setiap calon dapat dilihat pada tabel 1 dan tabel 2.
Tabel 1. Penilaian Calon Karyawan
ID Membuat Aplikasi Membuat Cyber Security Merancang Arsitektur A 1 1 3 B 4 3 3 C 2 4 2 Tabel 2. Penilaian Calon Karyawan ID Merancang Infrastruktur Instalasi dan Pemeliharaan Server Jaringan LAN / WAN A 3 3 3 B 3 1 1 C 2 3 3
Keterangan : skala 1=sangat buruk, 2=buruk, 3=baik, 4=sangat baik.
Setiap penilaian memiliki bobot yang ditentukan oleh pakar,  sebagai  berikut:  membuat  aplikasi  mempunyai nilai  bobot  2,  membuat cyber  security untuk  aplikasi mempunyai  nilai  bobot  3,  merancang  arsitektur mempunyai  nilai  bobot  3,  merancang  infrastruktur mempunyai  nilai  bobot  1,  instalasi  dan  pemeliharaan server  mempunyai  nilai  bobot  1,  jaringan  lan  /  wan mempunyai nilai bobot 1, sehingga matriks X dan bobot W menjadi sebagai berikut :
𝑋 = [ 1 1 3 4 4 3 2 4 2 3 3 3 3 1 1 2 3 3 ]
W = ( 2 ; 3 ; 3 ; 1 ; 1 ; 1 )
Perhitungan kolom ke-1 berdasarkan persamaan (1) :
r 11 = 1 √12+42+22 = 0.2182 r 12 = 4 √12+42+22 = 0.8729 r 13 = 2 √12+42+22 = 0.4364
Rumus  perhitungan  kolom  ke-2  sampai  ke-6  sama dengan  contoh  perhitungan  kolom  ke-1,  sehingga diperoleh matrik ternormalisasi r :
𝑟 = [ 0,2182 0,1741 0,6396 0,8729 0,6963 0,6396 0,4364 0,6963 0,4264 0,6396 0,6882 0,6882 0,6396 0,2294 0,2294 0,4264 0,6882 0,6882 ]
Langkah  selanjutnya  adalah  membuat  matriks keputusan  y ij yang  ternormalisasi  dalam  bobot  w, berdasarkan persamaan (2).  Perhitungan kolom ke-1 :
y 11 = 2 X 0,2182 = 0,4364 y 21 = 2 X 0,8729 = 1,7457 y 31 = 2 X 0,4364 = 0,8729
Rumus  perhitungan  kolom  ke-2  sampai  ke-6  sama dengan  contoh  perhitungan  kolom  ke-1  sehingga diperoleh matrik ternormalisasi y .
𝑦 = [ 0,4364 0,5222 1,9188 1,7457 2,0889 1,9188 0,8729 2,0889 1,2792 0,6396 0,6882 0,6882 0,6396 0,2249 0,2294 0,4264 0,6882 0,6882 ]
Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan  solusi ideal negatif dengan persamaan (3) dan (4) :
𝑌 + 𝑗 =   ( 1, 7457 2,0889 1,9188 0,6396 0,6882 0,6882 ) 𝑌 − 𝑗 =    ( 0,4364  0,5222 1,2792 0,4264 0,2294 0,2294 )
Perhitungan  selanjutnya  adalah  menghitung  D + yang merupakan  jarak  alternatif  matriks  solusi  ideal  positif dengan  matriks  y,  dan  menghitung  D - yang  merupakan jarak solusi ideal negatif dengan matriks y.
𝐷1 + = √ (1,7457 − 0,4364) 2 +  (2,0889 − 0,5222) 2 +  (1,9188 − 1,9188) 2 +(0,6396 − 0,6396) 2 + (0,6882 − 0,6882) 2 + (0,6882 − 0,6882) 2 =
2,0418
𝐷2 + = √ (1,7457 − 0,4364) 2 +  (2,0889 − 2,0889) 2 +  (1,9188 − 1,9188) 2 +(0,6396 − 0,6396) 2 + (0,6882 − 0,2249) 2 + (0,6882 − 0,2294) 2 = 0,6488
𝐷3 + = √ (1,7457 − 0,8729) 2 +  (2,0889 − 2,0889) 2 +  (1,9188 − 1,2792) 2
+(0,6396 − 0,4264) 2 + (0,6882 − 0,6882) 2 + (0,6882 − 0,6882) 2 =
1,103
𝐷1 − =
√ (0,4364 − 0,4364) 2 +  (0,5222 − 0,5222) 2 +  (1,9188 − 1,2792) 2 +(0,6396 − 0,4264) 2 + (0,6882 − 0,2294) 2 + (0,6882 − 0,2294) 2 =
0,9357
𝐷2 − =
√ (0,4364 − 0,4364) 2 +  (2,0889 − 0,5222) 2 +  (1,9188 − 1,2792) 2 +(0,6396 − 0,4264) 2 + (0,2249 − 0,2249) 2 + (0,2294 − 0,2294) 2 = 2,1502
𝐷3 − = √ (0,8729 − 0,4364) 2 + (2,0889 − 0,5222) 2 + (1,2792 − 1,2792) 2 +(0,4264 − 0,4264) 2 + (0,6882 − 0,2294) 2 + (0,6882 − 0,2294) 2 = 1,7509
𝐷 + = [ 2,0418 0,6488 1,1030 ] 𝐷 − = [ 0,9357 2,1502 1,7509 ] Menghitung nilai preferensi untuk semua alternatif V1 = 0,9357 0,9357+2,0418 = 0,3143 V2 =
2,1502
2,1502+0,6488 = 0,7682 V3 = 1,7509 1,7509+1,1030 = 0,6135
Sehingga diperoleh :
V = [ 0,3143 0,7682 0,6135 ] [ 𝐴 𝐵 𝐶 ]
Hasil  perangkingan  diurutkan  dari  nilai  V  tertinggi, sehingga calon pegawai B mendapatkan rangking 1, calon pegawai C mendapatkan rangking 2, dan calon pegawai A mendapatkan rangking 3.
Rangking = [ 0,7682 0,6135 0,3143 ] [ 𝐵 𝐶 𝐴 ]
4.2  Perancangan  Sistem  Perekrutan  Karyawan  di SMESCO Indonesia Menggunakan TOPSIS
Untuk  merancang  sistem  diperlukan  pembuatan database dan tabel.  Database SPKKU dengan tabel admin digunakan untuk menyimpan data admin, tabel alternatif digunakan  untuk  menyimpan  data  penamaan  pemilihan, tabel bobot digunakan untuk menyimpan data nilai bobot, tabel hasil digunakan untuk menyimpan data perhitungan hasil, tabel jarak solusi ideal digunakan untuk menyimpan data Jarak Solusi Ideal, tabel pemilihan digunakan untuk menyimpan  data  nama  calon  karyawan,  tabel  matrik  R digunakan untuk menyimpan data matrik R, tabel matrik Y digunakan untuk menyimpan data matrik Y, tabel user digunakan  untuk  menyimpan  data  nilai  ideal,  tabel rangking  digunakan  untuk  menyimpan  data  ranking, rancangan  tabel  terlihat  pada  gambar  1 class  diagram berikut
Gambar 1. Class Diagram Database SPKKU

## 4.3 Perancangan Aplikasi berbasis Web
Pada  gambar  2,  menampilkan  Halaman Login untuk digunakan user pertama kali akses aplikasi. Ketika ingin menggunakan aplikasi ini, pengguna diharuskan menginputkan username dan password yang  telah diberikan, kemudian klik tombol Login . Jika sesuai maka akan  menampilkan  Halaman  SPK  seperti  yang  tampil pada gambar 3.

## Gambar 2. Halaman Login
Gambar  3,  menampilkan  Halaman  SPK  yang  dapat digunakan setelah pengguna berhasil login. Pada halaman ini, pengguna diberikan informasi kriteria karyawan yang dibutuhkan oleh perusahaan. Setelah mengetahui kriteria karyawan  yang  dibutuhkan,  pengguna  dapat  meng-klik
tombol  Mulai  untuk  menampilkan  halaman  berikutnya yaitu Halaman Informasi Pemilih, seperti pada gambar 4.

## Gambar 3. Halaman SPK
Halaman Informasi Pemilihan yang ditampilkan pada gambar  4,  digunakan  untuk  pengisian  Judul  Pemilihan Karyawan.  Setelah  mengisikan  Judul  Pemilihan,  klik tombol  Lanjutkan,  untuk  melakukan  tahapan  berikutnya
yaitu  pemilihan  calon  karyawan  seperti  tampilan  pada gambar 5.

## Gambar 4. Halaman Informasi Pemilihan
Pada  Halaman  Pemilihan  Calon  Karyawan,  yang ditampilkan  pada  gambar  5,  pengguna  dapat  memilih calon  karyawan  dengan  menginputkan  nama  calon karyawan. Di halaman ini terdapat tombol Tambah, untuk menambahkan  nama  calon  karyawan,  tombol  Hapus untuk menghapus data calon karyawan dan tombol Nilai, untuk  mengisikan  penilaian    terhadap  calon  karyawan berdasarkan kriteria yang telah diinformasikan sebelumya pada gambar 3.

## Gambar 5. Halaman Pemilihan Karyawan
Pada  gambar  6,  menampilkan  Halaman  Input Penilaian calon karyawan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan  sebelumnya.  Pengguna  mengisikan  penilaian ujian dari setiap calon karyawan yang dipilih dengan isian pada  kriteria  1  (C1),  kriteria  2  (C2),  kriteria  3  (C3), kriteria 4 (C4), kriteria 5 (C5) dan kriteria 6 (C6).  Adapun isian penilaian berupa angka 1 = Sangat Buruk, 2 = Buruk, 3 = Baik dan 4 = Sangat Baik. Setelah selesai mengisikan penilaian,  pengguna  meng-klik  tombol  Bobot  untuk memberikan  nilai  bobot  setiap  kriteria  seperti  yang ditampilkan pada gambar 7.

## Gambar 6. Tampilan Input Nilai
Halaman Input Bobot yang ditampilkan pada gambar 7 merupakan halaman untuk mengisikan nilai bobot dari masing- masing kriteria penilaian. Setelah mengisikan bobot dari setiap kriteria, klik tombol Matrik R untuk menampilkan bentuk penilaian secara matriks yang ditampilkan pada gambar 8.
Uji coba dilakukan dengan menggunakan 2 data calon karyawan,  dengan  menampilkan  hasil  perhitungan penilaian setiap calon karyawan dalam bentuk Normalisasi Matriks R (1) pada tabel 3.
Tabel 3. Hasil Normalisasi Matriks R No Nama C1 C2 C3 1 Aku 0.7071 0.5547 0.5547 2 Kamu 0.7071 0.532 0.532 No Nama C4 C5 C6 1 Aku 0.5547 0.5547 0.5547 2 Kamu 0.532 0.532 0.532
Tabel  4  menampilkan  Hasil  normalisasi  matriks  Y berdasarkan persamaan 2.
Tabel 4. Hasil Normalisasi Matriks Y No Nama C1 C2 C3 1 Aku 1.412 1.1094 1.1094 2 Kamu 1.412 1.664 1.664 No Nama C4 C5 C6 1 Aku 1.1094 1.1094 1.1094 2 Kamu 1.664 1.664 1.664
Nilai ideal dihasilkan seperti pada tabel 5, pada setiap kriteria yang terdapat pada penilaian.
Tabel 5. Nilai Ideal Y C1 C2 C3 Positif 1.412 1.664 1.664 Negatif 1.412 1.412 1.1094 Y C4 C5 C6 Positif 1.664 1.664 1.664 Negatif 1.1094 1.1094 1.1094
Tabel  6  menghasilkan  Jarak  Solusi  Ideal,  yang merupakan  jarak  alternatif matriks  solusi  ideal positif/negatif dengan matriks y.

## Tabel 6 Jarak Solusi Ideal
Pada tabel 7 menampilkan hasil akhir penilaian calon karyawan berdasarkan rangking
Tabel 7. Hasil Berdasarkan Rangking Nama V Rangking Kamu 1 1 Aku 0 2

## 4.4. Uji  Coba  Sistem  Perekrutan  Karyawan  di SMESCO Indonesia
Aplikasi  ini  telah  diuji  coba  dengan  melakukan penilaian terhadap 10 orang calon karyawan dengan jumlah kriteria penilaian sebanyak 6 kriteria (C1, C2, C3, C4, C5 dan C6) dapat dilihat pada tabel 8.
Tabel 8. Penilaian 10 Calon Karyawan berdasarkan 6
kriteria No Nama C1 C2 C3 C4 C5 C6 1 A 3 2 2 1 1 1 2 B 1 2 4 2 3 1 3 C 2 4 2 2 3 1 4 D 2 4 2 2 2 2 5 E 2 4 4 4 1 1 6 F 4 4 2 2 1 1 7 G 3 3 2 2 3 3 8 H 3 4 2 2 3 2 9 I 2 3 1 1 4 2 10 J 4 1 1 4 4 4
Untuk nilai bobot pada 6 kriteria diisikan dengan nilai C1=2, C2=3, C3=3, C4=1, C5=1 dan C6=1.
Setelah  diisikan  penilaian  terhadap  masing-masing kriteria  dan  bobot  dari  setiap  kriteria,  maka  dilakukan proses perhitungan hasil normalisasi dalam bentuk matriks R dan Y berdasarkan persamaan 1 dan persamaan 2, yang ditampilkan pada tabel 9 dan 10.

## Tabel 9. Hasil normalisasi matriks R
No Nama C1 C2 C3 1 A 0.3441 0.1933 0.2626 2 B 0.1147 0.1933 0.5252 3 C 0.2294 0.3867 0.2626 4 D 0.2294 0.3867 0.2626 5 E 0.2294 0.3867 0.5252 6 F 0.4566 0.3867 0.2626 7 G 0.3441 0.29 0.2626 8 H 0.3441 0.3867 0.2626 9 I 0.2294 0.29 0.1313 10 J 0.4588 0.0967 0.1313 No Nama C4 C5 C6 1 A 0.1313 0.1155 0.1543 2 B 0.2626 0.3464 0.1543 3 C 0.2626 0.3464 0.1543 4 D 0.2626 0.2309 0.3066 5 E 0.5252 0.1155 0.1543 6 F 0.2626 0.1155 0.1543 7 G 0.2626 0.3464 0.4629 8 H 0.2626 0.3464 0.3066 9 I 0.1313 0.4619 0.3066 10 J 0.5252 0.4619 0.6172 Tabel 10. Hasil normalisasi matriks Y No Nama C1 C2 C3 1 A 0.6882 0.5799 0.7878 2 B 0.2294 0.5779 1.5756 3 C 0.4588 1.1601 0.7878 4 D 0.4588 1.1601 0.7878 5 E 0.4588 1.1601 1.5756 6 F 0.9176 1.1601 0.7878 7 G 0.6882 0.87 0.7878 8 H 0.6882 1.1601 0.7878 9 I 0.4588 0.87 0.3939 10 J 0.9176 0.2901 0.3939 No Nama C4 C5 C6 1 A 0.1313 0.1155 0.1543 No Alternatif Positif Negatif 1 Aku 1.2401 0 2 Kamu 0 1.2401
2 B 0.2626 0.3464 0.1543 3 C 0.2626 0.3464 0.1543 4 D 0.2626 0.2309 0.3066 5 E 0.5252 0.1155 0.1543 6 F 0.2626 0.1155 0.1543 7 G 0.2626 0.3464 0.4629 8 H 0.2626 0.3464 0.3066 9 I 0.1313 0.4619 0.3066 10 J 0.5252 0.4619 0.6172
Setelah  dihasilkan  normalisasi  matriks  R  dan  Y, selanjutnya dilakukan perhitungan Nilai Ideal Positif dan Negatif berdasarkan persamaan 3 dan persamaan 4 dapat dilihat pada tabel 11.
Tabel 11. Nilai Ideal Y C1 C2 C3 Positif 0.9176 1.1601 1.5756 Negatif 0.2294 0.2901 0.3939 Y C4 C5 C6 Positif 0.5252 0.4819 0.5172 Negatif 0.1313 0.1155 0.1543
Serta dilakukan perhitungan Jarak Solusi Ideal , dapat dilihat pada tabel 12.
Tabel 12. Jarak Solusi Ideal No Alternatif Positif Negatif 1 A 1.2246 0.6706 2 B 1.0521 1.2454 3 C 1.0691 1.0175 4 D 1.0241 1.0095 5 E 0.7361 1.5366 6 F 1.0119 1.1844 7 G 0.9293 0.9315 8 H 0.9224 1.1031 9 I 1.3934 0.7299 10 J 1.4674 0.9813 No Alternatif Positif Negatif 1 A 1.2246 0.6706 2 B 1.0521 1.2454 3 C 1.0691 1.0175 4 D 1.0241 1.0095 5 E 0.7361 1.5366 6 F 1.0119 1.1844 7 G 0.9293 0.9315 8 H 0.9224 1.1031 9 I 1.3934 0.7299 10 J 1.4674 0.9813
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan nilai  preferensi  (V)  dan  pemeringkatan,  hasilnya  dapat dilihat pada tabel  13.

## Tabel 13. Hasil Berdasarkan Rangking
Nama V Rangking E 0.6755 1 H 0.5446 2 B 0.5421 3 F 0.5393 4 G 0.5006 5 D 0.4964 6 C 0.4893 7 J 0.4007 8 A 0.3539 9 I 0.3436 10
Data  yang  telah  diisi  lalu  dihitung  sesuai  dengan perhitungan metode TOPSIS dan dihasilkan bahwa  calon karyawan dengan nama E memiliki nilai alternatif terbaik dari 10 calon karyawan yang dilakukan penilaian.

## 5. KESIMPULAN
Pembuatan Aplikasi Decision Support Systems (DSS) dalam  menentukan  calon  karyawan  pada  SMESCO Indonesia dengan Metode TOPSIS berbasiskan web, telah berhasil  diimplementasikan.  Dalam  aplikasi  ini  setiap calon  karyawan  dinilai  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditentukan  oleh  perusahaan.  Setiap  kriteria  tersebut memiliki  nilai  bobot  masing-masing,  sehingga  dalam mengambil  keputusan  setiap  calon  karyawan  mendapat laporan  penilaian  yang  detail  dan  transparan,  bersifat online dan realtime ,  serta  HRD  mendapatkan  penilaian karyawan yang objektif sesuai dengan bobot kriteria yang ditentukan.

## 6. SARAN
Pembuatan  Aplikasi Decision  Support  Systems (DSS)  mengenai  perekrutan  calon  karyawan  dapat dikembangkan  dengan  membandingkan    hasil  penilaian metode TOPSIS dengan  beberapa metode DSS lainnya, seperti  AHP  ( Analitical  Hierarcy  Process )  dan  SAW ( Simple  Additive  Weighting ).  Sehingga  akan  diketahui metode  yang  lebih  objektif  dan  ideal    terhadap  sistem penunjang keputusan.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Fristy,  R.,  2017,  Sistem  Pendukung  Keputusan Menggunakan  Metode  Topsis  Dalam  Memilih Kepala  Departemen  Pada  Kantor  Balai  Wilayah Sungai  Sumatera  II  Medan, Journal  Of  Informatic Pelita Nusantara, Vol. 2, No 1 , e-ISSN 2541-3724. Gregorius, R & E., 2013, Analisis Penggabungan Metode SAW  dan  metode  TOPSIS  untuk  mendukung keputusan  seleksi  penerimaan  dosen,  Thesis  (S2), http://e-journal.uajy.ac.id/id/eprint/4360 .
Harpad, B dan Salmon, S., 2018, Penerapan Metode AHP dan  Metode  TOPSIS  Dalam  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Asisten Laboratorium Komputer  Pada  STMIK  Widya  Cipta  Darma Samarinda, Jurnal SEBATIK  Vol. 19, No. 1, ISSN : 1410-3737 Irfan,  Subakti.,  2012, Decision  Support  System  (DSS) , Institute Teknologi Sepuluh Nopember (ITS). Irvan,  M.,  2017,  Penerapan  Metode  TOPSIS  Untuk Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Keluarga Miskin Pada Desa Panca Karsa II, ILKOM, Jurnal Ilmiah Vol. 9, No.3, ISSN 2087-1716 . Kusumadewi,  2006, Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS) .  Yogyakarta: Graha Ilmu.
Karmila,  2017,  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam Merekomendasikan  Smartphone  untuk  Kalangan Pemula  dengan  Metode  TOPSIS, Seminar  Nasional Multidisplin Ilmu, OSF , https://osf.io/5n6qd/ Putri,  A.,  2018,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Lokasi  Wisata  Dengan  Metode  TOPSIS, Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK), Vol. 5, No. 5, 621-628.
Satriawaty,  M.,  2015,  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Karyawan  Kontrak  Menjadi  Karyawan Tetap Menggunakan Metode TOPSIS, Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan, Vol. I, No. 2. Sriani, S dan Putri, RA., 2018, Analisa Sistem Pendukung Keputusan  Menggunakan  Metode  TOPSIS  Untuk Sistem  Penerimaan  Pegawai  Pada  SMA  Al- Washliyah  Tanjung  Morawa, Jurnal  Ilmu  Komputer dan Informatika, Vol. 01, No. 01, ISSN 25998-6341 Sunalia,  A.,  2017,  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Penerimaan  Beasiswa  Pada  SMK Madyatama Dengan Metode TOPSIS, Seminar Hasil Penelitian  Ilmu  Komputer  Ke-2  (SENTIKOM2017), hal. 013-018 .