## Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Baru
Dengan Metode Profile Matching Berbasis Website
Studi Kasus : PT.NSS Kefamenanu
Yohana Niis Molo 1,* , Yoseph P.K Kelen 2 , Yasinta O.L Rema 3
1 Fakultas Pertanian, Program Studi Teknologi Informasi, Universitas Timor, Kefamenanu, Indonesia Email: 1,* yohanamolo02@gmail.com, 2 yosepkelen@unimor.ac.id, 3 rema.ivana@gmail.com
*) Email Penulis Utama
Abstrak− One  of  the  most  important  activities  in  a  company  or  organization  is  the  human  resources.  The  recruitment process is a strategic stage to identify the appropriate candidates. When the recruitment process is not conducted properly, the  new  employees  will  not  meet  the  criteria  expected  by  the  company.  A  decision  support  system  application  for  a  new employee recruitment in this research was built using the Profile Matching Method. In general, the Profile Matching Process is  the  process  of  comparing  competencies  between  individuals  and  jobs  or  occupations  to  determine  the  suitability.  The comparison was made by calculating the test scores of the recruits to get the rating scores that would serve as references in determining the decisions in the recruitment process. In applying the Profile Matching Method, determining the weight value for  each  aspect  of  the  test  greatly  affects  the  final  calculation  of  the  ranking  value  of  each  employee,  therefore  the determination of the greatest weight value will be given to the priority aspects of the test in order to obtain the results of the selection according to the predetermined priorities according to the company's needs.

## Keywords: employee selection, profile matching, decision support system
Abstrak− Salah  satu  kegiatan  terpenting  dalam  sebuah  perusahaan  atau  organisasi  adalah  sumber  daya  manusia.  Proses rekrutmen merupakan tahapan strategis untuk mengidentifikasikandidat yang tepat. Apabila proses rekrutmen tidak dilakukan dengan baik, maka karyawan baru tidak akan memenuhi kriteria yang diharapkan oleh perusahaan. Aplikasi sistem pendukung keputusan  rekrutmen  karyawan  baru  pada  penelitian  ini  dibangun  dengan  menggunakan  Metode Profile  Matching. Secara umum, Profile  Matching adalah  proses  membandingkan  kompetensi  antara  individu  dengan  pekerjaan  atau  jabatan  untuk menentukan kesesuaiannya. Perbandingan dilakukan dengan cara menghitung nilai tes calon pegawai untuk mendapatkan nilai penilaian yang akan menjadi acuan dalam menentukan keputusan dalam proses rekrutmen. Dalam menerapkan Metode Profile Matching, penentuan  nilai  bobot  untuk  setiap  aspek  tes  sangat  mempengaruhi  perhitungan  akhir  nilai  peringkat  setiap karyawan,  oleh  karena  itu  penentuan  nilai  bobot  terbesar  akan  diberikan  pada  aspek  prioritas  tes  secara  berurutan  untuk memperoleh hasil seleksi sesuai dengan prioritas yang telah ditentukan sesuai kebutuhan perusahaan.
Kata Kunci: Basis Data, Profile Matching , Sistem Pendukung Keputusan, Penerimaan Karyawan Baru, SDLC, PHP

## 1. PENDAHULUAN
PT.  NSS  Kefamenanu  terletak  di  jalan  Eltari  Km.1  Kota  Kefamenanu,  Kabupaten  Timor  Tengah  Utara, Provinsi Nusa Tenggara Timur merupakan salah satu perusahaan yang melakukan proses penerimaan karyawan baru  secara  mandiri.  Dalam  proses  penerimaan  karyawan    baru  di  PT.  NSS  Kefamenanu  menggunakan  jasa periklanan melalui media cetak seperti spanduk, brosur, dan media online seperti facebook dan Instagram. Proses penerimaan karyawan baru dilakukan secara manual sehingga memakan waktu yang cukup lama dan Manager perusahaan  dihadapkan  pada  keadaan  jumlah  lowongan  serta  calon  karyawan  yang  berminat  masih terbatas dan persyaratan administrasi jumlahnya berlipat dari yang diperlukan. Kondisi seperti ini apabila tidak disikapi dengan baik maka akan menjadi sumber potensi masalah bagi perusahaan di kemudian hari, baik secara internal  maupun  eksternal  perusahaan.  Pada  gilirannya  apabila  proses  penerimaan  karyawan  baru  tidak diposisikan secara benar, maka calon karyawan baru yang diterima tidak memenuhi kriteria yang diharapkan, dan akan menjadi beban bagi perusahaan di kemudian hari secara berkelanjutan [1].
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  gabungan  dari  sumber-sumber  kecerdasan  individu  dengan kemampuan  komponen  untuk  memperbaiki  kualitas  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  juga  merupakan sistem informasi berbasis komputer untuk manajemen pengambilan keputusan yang menangani masalah–masalah semi struktur [2]. Selain itu juga menurut [14] sistem pendukung keputusan adalah proses pengambilan keputusan dengan  menggunakan  beberapa  data  dan  model  tertentu  untuk  menyelesaikan  beberapa  masalah  yang  tidak terstruktur.  Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan  dalam  pembuatan  sistem  pengambil  keputusan  untuk penerimaan  karyawan  baru  adalah  dengan  menggunakan  metode Profile  Matching untuk  memberikan rekomendasi  berupa  karyawan  baru  berdasarkan  peringkat.  Dengan  menggunakan  metode Profile  matching mampu menyeleksi karyawan baru melalui ktiteria – kriteria yang sudah ditentukan, dengan menyeleksi alternatif terbaik  dari  sejumlah  alternatif  kemudian  dilakukan  proses  perankingan  dalam  mendapatkan  alternatif  yang terbaik yaitu karyawan baru [3]. Profile matching merupakan metode yang digunakan dalam proses perbandingan antara  kompetisi  individu  ke  dalam  kompetisi  jabatan  sehingga  dapat  diketahui  perbedaannya  [4].  Selain  itu
menurut [5], profile matching adalah metode pendukung keputusan dengan hipotesis bahwa ada tingkat variabel prediktor yang ideal yang harus terpenuhi. Tahapan metode ini yaitu :
1. Aspek penilaian
2. Pemetaan gap kompetensi
3. Pembobotan
4. Perhitungan dan pengelompokkan core factor dan secondary factor
5. Perhitungan nilai total
6. Perhitungan nilai rangking
Basis data adalah kumpulan dari item data yang saling berhubungan satu sama lain yang diorganisasikan berdasar pada struktur tertentu, tersimpan di hardware komputer dan software yang digunakan untuk melakukan manipulasi  data  (diperbaharui,  dicari,  diolah  dengan  perhitungan-  perhitungan  tertentu,  dan  dihapus)  dengan tujuan tertentu [6]. Selain itu menurut [7], Basis data ( database ) adalah kumpulan informasi yang tersimpan di dalam  komputer  secara  teratur  sehingga  dapat  diperiksa  menggunakan  program  komputer  untuk  mendapat informasi  dari  basis  data  tersebut. PHP ( Hypertext  Preprocessor )  adalah  sebuah  bahasa  pemrograman  yang perintahnya dilaksanakan server dan kemudian hasilnya ditampilkan pada komputer client . PHP juga merupakan HTML embedded ,  yaitu  sintaks PHP yang  dituliskan  bersamaan  dengan  sintaks HTML .  Jadi PHP dan HTML adalah sinergi dua bahasa pemrograman yang saling menguatkan [8].
Sebelumnya sudah ada penelitian yang terkait dengan penelitian ini yang dilakukan oleh [5] yang berjudul Implementasi  ”Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Karyawan  Baru  dengan  Metode Profile Matching” ditemukan  hasil  perangkingan  dengan  menggunakan  tiga  kriteria  yaitu  kriteria  kognitif,  kriteria kepribadian, dan kriteria sikap kerja. tiga kriteria tersebut yang dapat digunakan untuk melakukan perangkingan berdasarkan jumlah core factor dan secondary factornya. Penelitian terkait juga dilakukan oleh [9] yang bertujuan untuk mendapatkan karyawan yang tepat untuk suatu jabatan tertentu, sehingga karyawan tersebut mampu bekerja secara  optimal  dan  dapat  bertahan  di  perusahaan  dengan  waktu  yang  cukup  lama  didapatkan  hasil  Hasil  dari perhitungan tersebut adalah ditemukan hasil perangkingan  dengan  menggunakan 3 aspek dari 5 pelamar calon karyawan baru. Dari hasil tersebut pelamar 1 sebagai calon karyawan mendapatkan hasil yang paling baik dengan bobot nilai 4.9

## 2. METODE PENELITIAN
Langkah-langkah  atau  tahapan  yang  dilalui  dalam  mengambil  keputusan  pada  proses  seleksi  penerimaan karyawan baru dengan metode profile matching dapat dilihat pada flowchart tahapan proses pada metode profile matching pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Tahapan Metode Profile Matching

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Berikut ini adalah beberapa metode pengumpulan data yang penulis gunakan :
1. Studi Pustaka Metode studi pustaka dilakukan dengan mengumpulkan beberapa data dan informasi dengan cara membaca buku-buku referensi dan sumber-sumber internet yang dapat dijadikan sebagai acuan dalam penyusunan skripsi. Referensi tersebut berasal dari buku-buku pegangan maupun dari situs internet yang berhubungan dengan perancangan sistem informasi.
2. Observasi Observasi ( observation ) merupakan teknik atau pendekatan untuk mendapatkan data primer dengan cara mengamati langsung obyek datanya [10]. Penelitian ini akan dilaksanakan di PT. NSS Kefamenanu dengan tujuan  untuk  memperoleh  informasi  mengenai  sistem  penerimaan  karyawan  baru  yang  sedang  berjalan pada PT. NSS Kefamenanu.
3. Wawancara
Wawancara  ( Interview )  adalah  suatu  percakapan  langsung  dengan  tujuan-tujuan  tertentu  dengan menggunakan  format  tanya  jawab.  Wawancara  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  pendapat  orang  yang diwawancarai serta perasaannya tentang kondisi sistem yang ada saat itu [11]. Dalam penelitian ini, metode ini dilakukan dengan bertanya langsung kepada manager HRD dan staf HRD yang biasanya melakukan proses  penerimaan  karyawan  guna  memperoleh  informasi  mengenai  sistem  penerimaan  karyawan  yang sedang berjalan pada PT. NSS Kefamenanu.

## 2.2 Metode Pengembangan Sistem
Metode  pengembangan  sistem  yang  penulis  gunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  SDLC  ( System Development  Life  Cyle). Proses-proses  pengembangan sistem  ini  dikenal  dengan  daur  hidup  pengembangan sistem  yang  memiliki  beberapa  tahapan.  SDLC  yang  terkenal  adalah  SDLC  model  klasik  yang  biasa  disebut dengan  model waterfall [12].  Adapun  tahapan-tahapan  dalam  pengembangan  sistem  menggunakan waterfall adalah sebagai berikut:
a. Perencanaan ( Planning )
Agar sistem yang akan dibuat sesuai dengan yang diinginkan, maka dibutuhkan perencanaan yang baik. Untuk itu, perencanaan merupakan langkah awal sebelum suatu sistem dibuat atau dikembangkan. Dalam tahap  ini,  penulis  melakukan  perencanaan  dengan  mengumpulkan  data-data  yang  akurat,  valid  dan realiabel .  Untuk  pengumpulan  datanya,  penulis  menggunakan  beberapa  metode  yaitu,  observasi, wawancara dan studi literature . b. Analisis Sistem ( System Analysis )
Dengan  tujuan  dalam  perancangan  dan  pengembangan  sistem  diperlukan  peninjauan  langsung  pada sistem penerimaan tenaga kerja baru pada PT. NSS Kefamenanu yang selama ini masih dilakukan dengan cara  manual  yaitu informasi  lowongan diberitakan  melalui  iklan  media cetak  seperti spanduk, brosur, dan media sosial seperti facebook dan Instagram. Dan hal ini tidak saja memakan waktu yang lama dari proses periklanan hingga sampai kepada proses pengambilan keputusan terhadap calon karyawan baru. Sehingga  berdasarkan  tinjauan  dari  PT.  NSS  Kefamenanu  memerlukan  sistem  pendukung  keputusan berbasis website yang bertujuan untuk dapat membantu para pencari kerja dalam menemukan informasi tanpa harus mendatangi kantor PT. NSS Kefamenanu untuk melakukan proses pendaftaran dan proses seleksi.
c. Desain Sistem ( System Design )
Setelah kebutuhan dikumpulkan secara lengkap, penulis mengubah kebutuhan-kebutuhan tersebut dalam struktur  data  dengan  menggunakan  beberapa tools seperti  DFD  ( Data  Flow  Diagram )  dan  diagram konteks.  Dalam  tahap  ini,  penulis  membuat  dua  desain  yaitu  desain database dan  desain interface . Dimana dalam desain database terdiri dari beberapa tabel yaitu tabel admin, tabel pendaftaran, tabel jenis kelamin, tabel agama, tabel kabupaten dan tabel propinsi. Sedangkan desain interface terdiri dari desain halaman index , desain halaman login admin, desain halaman pendaftaran. d. Implementasi ( Implementation )
Pada tahap ini penulis melakukan proses desain tampilan website , agar terlihat user friendly dan menarik. Sehingga aplikasi dapat dibuka pada semua platform atau biasa disebut dengan responsive [13] . e. Pengujian Sistem ( testing )
Pada  tahap  ini,  penulis  melakukan  pengujian  perangkat  lunak  dari  segi  fungsional  untuk  memastikan bahwa semua bagian sudah di uji. Hal ini penulis lakukan untuk meminimalisir kesalahan ( error ) dan memastikan keluaran yang dihasilkan sesuai dengan yang diinginkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan Rangking Dengan Metode Profile Matching
Sample yang diambil untuk penelitian ini terdiri 3 (tiga) orang karyawan PT. Nusantara Surya Sakti Kefamenanu yang akan dinilai secara langsung untuk diterapkan kedalam tahapan-tahapan metode profile matching . a. Penentuan aspek atau kriteria
Penentuan dan pengelompokan kriteria berdasarkan aspek - aspek standar yang digunakan sebagai materi uji bagi peserta calon karyawan baru, dan pada penelitian ini penulis mengunakan pengelompokan aspek– aspek yang dapat dilihat pada Tabel 1 yang juga merupakan kriteria standar yang digunakan pada PT. NSS Kefamenanu.
Tabel 1. Penentuan Aspek yang menjadi tolak ukur penilaian No  Kriteria Kode  Profil Nilai Standar 1 Aspek Kecerdasan Pengetahuan Lingkungan Kerja  A 4 Kreatifitas B 4 Inovatif C 3 2 Aspek Target Kerja Komitmen D 4 Fokus E 3 Terukur F 3 3 Aspek Sikap Kerja Kejujuran G 4 Kedisiplinan H 4 Kerja sama I 3
b. Pemetaan Gap Profil
Setelah diperoleh nilai dari hasil uji berdasarkan kriteria yang ditentukan yang terdiri dari 3 (tiga) aspek; aspek  kecerdasan,  aspek  target  kerja,  aspek  sikap  kerja  maka  diperoleh  nilai  dari  hasil  uji  tersebut  (Tabel 4.12) yang kemudian dilakukan pencocokan dengan  nilai  standar  yang ditetapkan pada setiap kriteria dari aspek–aspek tersebut kepada setiap calon karyawan baru.
Gap = Profil Atribut - Profil Nilai Standar
Tabel 2. Pemetaan Gap Profil No  Nama A. Kecerdasan  A. Target Kerja  A. Sikap Kerja Ket A B C D E F G H I 1 Yo Lau 4 4 3 1 3 4 3 4 5 2 Nova Naiheli 3 3 5 0 1 3 3 4 4 3 Ina Tory 0 3 2 1 0 4 0 1 3 4 Ansedelita 3 3
5 1 1 3 3 1 4 5 Elis Sayo 3 3
2 0
1 3 3 1 5 6 Ima Usfinit 3 3
3 1
3 4 3 1 5 7 Epivania 3 3 5 0 1 2 3 1 4 8 Adelia 3 3 3 0 1 3 3 0 5 Nilai Standar 4 4 3 4 3 3 4 4 3 1 Yo Lau 0 0 0 -3 0 1 -1 0 2 Gap 2 Nova Naiheli -1 -1 2 -4 -2 0 -1 0 1 3 Ina Tory -4 -1 -1 -3 -3 1 -4 -3 0 4 Ansedelita -1 -1 2 -3 -2 0 -1 -3 1 5 Elis Sayo -1 -1 -1 -4 -2 0 -1 -3 2 6 Ima Usfinit -1 -1 0 -3 0 1 -1 -3 2 7 Epivania -1 -1 2 -4 -2 -1 -1 -3 1 8 Adelia
-1 -1 0 -4 -2 0 -1 -4 2
c. Pembobotan
Setelah dilakukan pemetaan gap langkah selanjutnya melakukan pembobotan dengan mengikuti standar pemberian nilai bobot berdasarkan pada tabel 2, maka diperoleh nilai bobot pada masing–masing peserta seperti yang terlihat pada tabel 4
Tabel 3 Keterangan Bobot Nilai Gap (Sumber: (Angeline & Astuti, 2018))
No Selisih Gab Bobot Nilai Keterangan 1 0 5 Kompetensi sesuai dengan yang dibutuhkan 2 1 4,5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat/level 3 -1 4 Kompetensi individu kurang 1 tingkat/level 4 2 3,5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat/level 5 -2 3 Kompetensi individu kurang 2 tingkat/level 6 3 2,5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat/level 7 -3 2 Kompetensi individu kurang 3 tingkat/level 8 4 1,5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat/level 9 -4 1 Kompetensi individu kurang 4 tingkat/level
Setelah  memperoleh  nilai  gap  yang  telah  didapat  akan  dikoversikan  ke  dalam  bobot  nilai  gap  yang  telah ditetapkan di metode profile matching seperti yang terlihat pada tabel 3
Tabel 4. Konversi Ke Nilai Bobot (Pembobotan)
d. Perhitungan dan pengelompokkan core factor dan secondary factor
Untuk perhitungan core factor terlebih dahulu mengambil beberapa kriteria dari masing-masing aspek yang paling utama dan nantinya akan dijadikan sebagai core factor untuk sisanya akan dijadikan sebagai secondary  factor .  Pengelompokan  kriteria  dari  aspek–aspek  tersebut  kedalam  kelompok core  factor dan secondary factor dapat dilihat pada tabel 5.
No Nama A. Kecerdasan A. Target Kerja A. Sikap Kerja Ket A B C D E F G H I 1 Yo Lau 4 4 3 1 3 4 3 4 5 2 Nova Naiheli 3 3 5 0 1 3 3 4 4 3 Ina Tory 0 3 2 1 0 4 0 1 3 4 Ansedelita 3 3 5 1 1 3 3 1 4 5 Elis Sayo 3 3 2 0 1 3 3 1 5 6 Ima Usfinit 3 3 3 1 3 4 3 1 5 7 Epivania 3 3 5 0 1 2 3 1 4 8 Adelia 3 3 3 0 1 3 3 0 5 Nilai Standar 4 4 3 4 3 3 4 4 3 1 Yo Lau 0 0 0 -3 0 1 -1 0 2 Gap 2
Nova Naiheli -1 -1 2 -4 -2 0 -1 0 1 3 Ina Tory -4 -1 -1 -3 -3 1 -4 -3 0 4 Ansedelita -1 -1 2 -3 -2 0 -1 -3 1 5 Elis Sayo -1 -1 -1 -4 -2 0 -1 -3 2 6 Ima Usfinit -1 -1 0 -3 0 1 -1 -3 2 7 Epivania -1 -1 2 -4 -2 -1 -1 -3 1 8 Adelia -1 -1 0 -4 -2 0 -1 -4 2 Konversi ke Nilai Bobot 1 Yo Lau 5 5 5 2 5 4,5 4 5 3,5 2 Nova Naiheli 4 4 3,5 1 3 5 4 5 4,5 3 Ina Tory 1 4 4 2 2 4,5 1 2 5 4 Ansedelita 4 4 3,5 2 3 5 4 2 4,5 5 Elis Sayo 4 4 4 1 3 5 4 2 3,5 6 Ima Usfinit 4 4 5 2 5 4,5 4 2 3,5 7 Epivania 4 4 3,5 1 3 4 4 2 4,5 8 Adelia 4 4 5 1 3 5 4 1 3,5
Tabel 5. Pengelompokan Kriteria Dalam Core Factor dan Secondary Factor
No  Kriteria Kode  Pengelompokan 1 Aspek Kecerdasan Pengetahuan Lingkungan Kerja  A Core Factor Kreatifitas B Core Factor Inovatif C Secondary Factor 2 Aspek Target Kerja Komitmen D Core Factor Fokus E Core Factor Terukur F Secondary Factor 3 Aspek Sikap Kerja Kejujuran G Core Factor Kedisiplinan H Core Factor Kerja sama I Secondary Factor
1) Core Factor
Kriteria yang termasuk kedalam core factor akan dihitung menggunakan Persamaan 2.1:
𝑁𝐶𝐹 = ∑ 𝑁𝐶 ∑ 𝐼𝐶 …………………………………………..……… (3.1)
Keterangan:
NCF : Nilai rata-rata core factor NC : Jumlah total nilai core factor
IC : Jumlah Item core factor
Dalam  contoh  penggunaan  rumus core  factor diatas  penulis  melakukan  perhitungan core  factor pada salah  satu  aspek  yaitu  aspek  kecerdasan  dengan  berdasarkan  pada  tabel  pengelomokan core  factor dan secondary  factor seperti  yang  terlihat  pada  Tabel  5  dan  mengacu  pada  hasil  pembobotan  yang  telah dilakukan sebelumnya kepada ke delapan sampel peserta calon karyawan baru tersebut, seperti yang terlihat pada Tabel 4
Yo Lau  𝑁𝐶𝐹 = 5+5 2 = 5
Nova Naiheli  𝑁𝐶𝐹 = 4+4 2 = 4
Ina Tori  𝑁𝐶𝐹 = 1+4 2 = 2,5
Ansedelita  𝑁𝐶𝐹 = 4+4 2 = 4
Elis Sayo  𝑁𝐶𝐹 = 4+4 2 = 4
Ima Usfinit  𝑁𝐶𝐹 = 4+4 2 = 4
Epivania  𝑁𝐶𝐹 = 4+4 2 = 4
Adelia  𝑁𝐶𝐹 = 4+4 2 = 4
2) Secondary Factor
Sedangkan untuk perhitungan secondary factor dapat dilihat pada Persamaan 2.2:
𝑁𝐶𝐹 = ∑ 𝑁𝑆 ∑ 𝐼𝑆 …………………………………………………. (3.2)
Keterangan:
NSF
: Nilai rata-rata secondary factor
NS
: Jumlah total nilai secondary factor
IS : Jumlah Item secondary factor Dalam contoh perhitungan secondary factor pada kasus ini penulis melakukan perhitungan secondary factor pada  salah  satu  aspek  yaitu  Aspek  kecerdasan  dengan  berdasarkan  pada  tabel  pengelomokan core factor dan Secondary Factor seperti yang terlihat pada Tabel 4 dan mengacu pada hasil pembobotan yang telah dilakukan sebelumnya kepada ke delapan sampel peserta calon karyawan baru tersebut, seperti yang terlihat pada Tabel 3
Yo Lau  𝑁𝐶𝐹 = 5 1 = 5
Nova Naiheli  𝑁𝐶𝐹 = 3,5 1 = 3,5
Ina Tori  𝑁𝐶𝐹 = 4 1 = 4
Ansedelita  𝑁𝐶𝐹 = 3,5 1 = 3,5
Elis Sayo  𝑁𝐶𝐹 = 4 1 = 4
Ima Usfinit  𝑁𝐶𝐹 = 5 1 = 5
Epivania  𝑁𝐶𝐹 = 3,5 1 = 3,5
Adelia  𝑁𝐶𝐹 = 5 1 = 5
Berdasarkan penjabaran rumus dan penyelesaian perhitungan tersebut maka diperoleh hasil perhitungan core factor dan secondary factor pada kriteria dari semua aspek  yang ditentukan  yang dapat dilihat pada tabel-tabel perhitungan core factor dan secondary factor .
Tabel 6. Hasil Perhitungan CF dan SF Aspek Kecerdasan
No Nama A. Kecerdasan CF SF A B C 1 Yo Lau 5 5 5 5 5 2 Nova Naiheli 4 4 3,5 4 3,5 3 Ina Tori 1 4 4 2,5 4 4 Ansedelita 4 4 3,5 4 3,5 5 Elis Sayo 4 4 4 4 4 6 Ima Usfinit 4 4 5 4 5 7 Epivania 4 4 3,5 4 3,5 8 Adelia 4 4 5 4 5
Tabel 7. Hasil Perhitungan CF dan SF Aspek Target Kerja
No Nama A. Target Kerja CF SF D E F 1 Yo Lau 2 5 3 3,5 4,5 2 Nova Naiheli 1 3 5 2 5 3 Ina Tori 2 2 4,5 2 4,5 4 Ansedelita 2 3 5 2,5 5 5 Elis Sayo 1 3 5 2 5 6 Ima Usfinit 2 5 4,5 3,5 4,5 7 Epivania 1 3 4 2 4 8 Adelia 1 3 5 2 5
Tabel 8. Hasil Perhitungan CF dan SF Aspek Sikap Kerja
No Nama
A. Sikap Kerja
CF SF G H I 1
Yo Lau 4 5 3,5 4,5 3,5 2 Nova Naiheli 4 5 4,5 4,5 4,5 3 Ina Tori 1 2 5 1,5 5 4 Ansedelita 4 2 4,5 3 4,5 5 Elis Sayo 4 2 3,5 3 3,5 6 Ima Usfinit 4 2 3,5 3 3,5 7 Epivania 4 2 4,5 3 4,5
No Nama A. Sikap Kerja CF SF G H I 8 Adelia 4 1 3,5 2,5 3,5
e. Perhitungan nilai total
Perhitungan  nilai  total  berdasarkan  dari  presentase core  factor dan secondary  factor berdasarkan ketentuan  peruhaan  tersebut  atau  berdasarkan  nilai  persentase  yang  diinputkan  untuk core  factor dan secondary factor . Pada pengujian sampel ini menggunakan 70% untuk persentase core factor dan 30% untuk persentase secondary factor . Dan untuk menghitung nilai total dapat menggunakan Persamaan 3.3: N = (x)%*NCF+(x)%*NSF………………………..…………. (3.3)
Keterangan NCF
: Nilai rata-rata core factor
NSF
: Nilai rata-rata secondary factor
N : Nilai total dari aspek (x)% : Nilai persen yang diinputkan. Aspek Kecerdasan: Peserta Calon Karyawan Baru: Yo Lau  N = (70%*5) + (30%*5) = 5 Nova Naiheli  N = (70%* 4) + (30%*3,5) = 3,85 Ina Tori  N = (70%*2,5) + (30%*4) = 2,95 Ansedelita  N = (70%*4) + (30%*3,5) = 3,85 Elis Sayo  N = (70%*4) + (30%*4) = 4 Ima Usfinit  N = (70%*4) + (30%*5) = 4,3 Epivania  N = (70%*4) + (30%*3,5) = 3,85 Adelia  N = (70%*4) + (30%*5) = 4,3
Berdasarkan penjabaran rumus dan penyelesaian perhitungan tersebut maka diperoleh hasil perhitungan nilai  pada  kriteria  dari  semua  aspek  yang  ditentukan  yang  dapat  dilihat  pada  tabel-tabel  perhitungan  Nilai Total.
Tabel 9 . Tabel Perhitungan Nilai Total Aspek Kecerdasan No  Nama CF  SF N1 1 Yo Lau 5 5 5 2 Nova Naiheli  4 3,5  3,85 3 Ina Tori 2,5  4 2,95 4 Ansedelita 4 3,5  3,85 5 Elis Sayo 4 4 4 6 Ima Usfinit 4 5 4,3 7 Epivania 4 3,5  3,85 8 Adelia 4 5 4,3
Tabel 10. Tabel Perhitungan Nilai Total Aspek Target Kerja No  Nama CF  SF N2 1 Yo Lau 3,5  3 1,35 2 Nova Naiheli  2 5 2,9 3 Ina Tori 2 4,5  2,75 4 Ansedelita 2,5  5 3,25 5 Elis Sayo 2 5 2,9 6 Ima Usfinit 3,5  4,5  3,8 7 Epivania 2 4 2,6 8 Adelia 2 5 2,9 Tabel 11. Tabel Perhitungan Nilai Total Aspek Sikap Kerja No  Nama CF  SF N3 1 Yo Lau 4,5  3,5  1,05 2 Nova Naiheli  4,5  4,5  4,5
No  Nama CF  SF N3 3 Ina Tori 1,5  5 2,55 4 Ansedelita 3 4,5  3,45 5 Elis Sayo 3 3,5  3,15 6 Ima Usfinit 3 3,5  3,15 7 Epivania 3 4,5  3,45 8 Adelia 2,5  3,5  2,8
f. Perhitungan nilai ranking
Proses perhitungan perengkingan ini merupakan kelanjutan langkah dari proses perhitungan nilai total, untuk melakukan perhitungan perengkingan maka terlebih dahulu diketahui nilai pembagian persentase untuk setiap  aspek  yang  digunakan  dalam  pengujian  kepada  peserta  calon  karyawan  baru.  Pembagian  persentase terhadap  setiap  aspek  berdasarkan  ketentuan  perusahaan  atau  yang  diinputkan  pada  sistem.Pada  peniletian penulis pada PT. NSS Kefamenanu pembagian persentase kepada masing-masing aspek tersebut adalah:
1. 25% untuk aspek kecerdasan
2. 35% untuk aspek target kerja
3. 40% untuk aspek sikap kerja
Berdasarkan  pembagian  persentase  pada  masing-masing  aspek  tersebut  maka  nilai  perengkingan dapat dihitung menggunakan Persamaan 3.4 Rangking = (x)%*NK + (x)%*NT + (x)%*NS…………………...…. (3.4) Keterangan:
NK
: Nilai Kecerdasan
NT
: Nilai Target Kerja
NS : Nilai Sikap Kerja (x)% : Nilai persen yang diinputkan
Dengan  menggunakan  rumus  perhitungan  perengkingan  tersebut  maka  diperoleh  nilai  ranking  pada setiap peserta calon karyawan baru seperti yang terlihat pada berikut:
Tabel 12 . Tabel Rangking Peserta Calon Karyawan Baru
No  Nama N1 N2 N3 Rangking 1 Yo Lau 5 1,35  1,05  2,1425 2 Nova Naiheli  3,85  2,9 4,5 3,7775 3 Ina Tori 2,95  2,75  2,55  2,72 4 Ansedelita 3,85  3,25  3,45  3,48 5 Elis Sayo 4 2,9 3,15  3,275 6 Ima Usfinit 4,3 3,8 3,15  3,665 7 Epivania 3,85  2,6 3,45  3,2526 8 Adelia 4,3 2,9 2,8 3,21
Dari hasil perhitungan nilai seleksi oleh penulis kepada sampel peserta calon karyawan baru pada PT. NSS  Kefamenanu  maka  diperoleh  hasil  perhitungan  akhir  yang  didapatkan  dari  hasil  perhitungan  ranking dengan metode profile matching seperti yang terlihat pada Tabel 12 maka dapat diperoleh sebuah kesimpulan dari hasil seleksi tersebut dengan memperoleh nilai akhir yang paling tinggi yang dimiliki oleh peserta calon karyawan baru atas nama Nova Naiheli yang dapat dinyatakan sebagai layak diterima sebagai karyawan baru di PT. NSS Kefamenanu.

## 3.2 Implementasi
Berikut ini merupakan tampilan antarmuka sistem pendukung keputusan penerimaan karyawan baru pada PT.NSS Kefamenanu :

## a. Tampilan Beranda
Halaman  beranda  adalah  halaman  yang  dimunculkan  ketika  pengguna  mengakses  link website PT.  Nusantara Surya  Sakti.  Pada  halaman  beranda  ini  disajikan  informasi-informasi  umum  mencakup  lingkungan  dan  profil bisnis PT. Nusantara Surya Sakti, selain itu pada halaman beranda juga telah disediakan menu-menu link untuk menuju pada halaman yang akan dituju nantinya. Bentuk desain tampilan Halaman Beranda dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tampilan Beranda
b. Tampilan Uji Test Online
Bagi pelamar yang telah lolos seleksi kelengkapan data selanjutnya akan mengikuti tahapan-tahapan pengujian salah satunya adalah tes pilihan ganda  yang dilakukan secara online pada link website yang dikirim  ke alamat email calon karyawan baru. Bentuk desain tampilan Halaman Uji Tes Online dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Halaman Uji Test Online

## c. Tampilan Data Aspek
Halaman  data  aspek  merupakan  halaman  yang  menyajikan  informasi  tentang  aspek  uji  dan  kriteria  uji  yang digunakan sebagai standar pengujian calon karyawan baru di PT. Nusantara Surya Sakti. Bentuk desain tampilan Halaman Data Aspek dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 . Halaman Data Aspek Dan Kriteria
d. Tampilan Halaman Input Variabel Uji Dan Kelompok uji Halaman input variable uji dan kelompok uji merupakan form input variable uji dan kelompok uji oleh pimpinan atau manager perusahaan  PT.  Nusantara  Surya  Sakti  Kefamenanu.  Bentuk  desain  tampilan  Halaman Input Variabel Uji dan Kelompok Uji dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Halaman Input Variabel Uji Dan Kelompok Uji e. Tampilan Halaman Nilai  Pelamar
Halaman nilai tes pelamar adalah halaman yang menyajikan tabel nilai tes yang diperoleh peserta yaitu test online dan tes wawancara. Bentuk desain tampilan Halaman Nilai Pelamar dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Halaman Nilai Tes Pelamar

## f. Tampilan Halaman Perangkingan
Halaman  Perangkingan  adalah  halaman  yang  menyajikan  informasi  putusan  akhir  pada  seleksi  penerimaan karyawan  di  PT.  NSS  Kefamenanu.  Dimana  pada  halaman  ini  menyajikan  tabel  hasil  perhitungan  nilai perangkingan  dengan  menggunakan  metode profile  matching .  Bentuk desain tampilan  Halaman  Perangkingan dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar 7. Tampilan Halaman Perangkingan

## g. Tampilan Halaman Informasi
Halaman informasi adalah halaman yang akan menampilkan pengumuman pelamar yang dinyatakan diterima oleh Manager perusahaan  dan  siap  bekerja  di  perusahaan  PT.NSS  Kefamenanu.  Status  lulus  adalah  pelamar  yang sudah mengikuti uji tes online dan uji tes wawancara dengan nilai rank tertinggi. Sedangkan status diterima adalah pelamar yang sudah lulus seleksi kelengkapan berkas. Dapat dilihat pada tampilan halaman perangkingan. Maka dapat diperoleh sebuah kesimpulan dari hasil seleksi tersebut dengan memperoleh nilai akhir yang paling tinggi yang dimiliki oleh peserta calon karyawan baru atas nama Nova Naiheli yang dapat dinyatakan layak diterima sebagai karyawan baru di PT. NSS Kefamenanu. Bentuk desain tampilan Halama Informasi dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8 . Tampilan Halaman Informasi

## 4. KESIMPULAN
1. Aplikasi sistem pendukung keputusan yang dibuat ini bisa membantu dan mempermudah perusahaan dalam proses penilaian dan penerimaa karyawan baru dengan metode profile matching .
2. Aplikasi ini dapat difungsikan sesuai dengan analisis dan perancangan yang telah dibuat.
3. Aplikasi  dapat  menampilkan  langkah-langkah  perhitungan  dan  pemilihan  karyawan  baru  dengan  metode profile matching .
4. Aplikasi memungkinkan pengguna untuk dapat mengatur nilai presentase Core factor dan Secondary factor serta presentase rangking dari setiap aspeknya sesuai dengan kebutuhan perusahaan.
5. Aplikasi ini membantu proses penilaian dengan lebih cepat dan diberikan kebebasan bagi pengguna untuk memilih calon karyawan baru sesuai ketentuan perusahaan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada orang tua penulis, dosen prodi TI Unimor, serta teman-teman yang mendukung penelitian yang dilakukan oleh penulis.

## REFERENCES
[1] R.  Awaliyah,  “Perancangan  Manajemen  Sistem  Informasi  Anggota  Wartawan  Berbasis  Web Menggunakan Metode Waterfall ( Studi Kasus : Persatuan Wartawan Indonesia Koordinatoriat Jakarta Selatan ),” J. Sist. Inf. , vol. I, no. 01, pp. 28–32, 2020.
[2] M. Angeline and F. Astuti, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Profile Matching,” J. Ilm. SMART , vol. II, no. 2, pp. 45–51, 2018.
[3] R. R. Santika, A. Kamila, M. I. Abdillah, and S. Hansen, “Penerapan Metode Profile Matching Dalam Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Pada  Lembaga  Penyiaran  Publik  Televisi Republik  Indonesia,” J.  INOVTEK  Polbeng  -  Seri  Inform. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  68–82,  2020,  doi: 10.35314/isi.v5i1.1311.
[4] J.  Kuswanto,  “Penerimaan  Karyawan  Baru  Menggunakan  Metode  Profile  Matching,” J.  Ilm.  Sist. Informasi, Teknol. Inf. dan Sist. Komput. , vol. 15, no. 2, pp. 85–97, 2020.
[5] M.  Sulistiyono  and  Bernadhed,  “Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan Karyawan Baru Dengan Metode Profile Matching,” J. Teknol. Inf. , vol. XIII, no. 3, pp. 1–9, 2018.
[6] M. Fikry, Basis DATA , vol., no. 2019.
[7] A. S. K. Solichin, Pemrograman Web dengan PHP dan MySQL - Achmad Solichin - Google Buku , vol., no. 2016.
[8] Haviluddin, A. Tri Haryono, and D. Rahmawati, Aplikasi program php & Mysql , vol., no. 2016.
[9] Fitriyani, E. Yanuarti, and Yuranda, “Penggunaan Profile Matching Dan Framework Codeigniter Dalam Pengambilan  Keputusan  Penerimaan  Karyawan  Baru  Di  Loka  Monitor  Spektrum  Frekuensi  Radio Pangkalpinang,” J. SITECH , vol. 2, no. 2, pp. 208–214, 2019.
[10] E. N. A. Syarif and H. Yanto, “Perancangan Aplikasi Penjualan Berbasis Web Pada Branded Thrift Shop Pontianak,” pp. 492–503.
[11] Hardani et al. , Metode Penelitian Kualitatif & Kuantitatif , 1st ed. Yogyakarta: CV. Pustaka Ilmu, 2020.
[12] R. S. Pressman and B. R. Maxim, Software Engineering A Practitioner’s Approach Eight Edition , 8th ed. New York: Mc Graw Hill Education, 2014.
[13] R. A. Khairullah, D. Arifianto, and T. A. Cahyanto, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Pegawai Baru Menggunakan Metode Profile Matching (Studi Kasus : Kecamatan Silo),” 2015.
[14] Kelen, Y. P. K., & Manek, S. S. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Kredit Sepeda Motor Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Pada PT . NSS Cabang Kefamenanu. Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer , 5 (2), 1–7.