KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 6, Juni 2024, Hal 2971-2981 DOI 10.30865/klik.v4i6.1943 https://djournals.com/klik

## Implementasi Metode Rank Order Centroid Dan Multi Attributive Border Approximation Area Comparison Dalam Penerimaan Karyawan
Muhamad Hidayatullah * , Ali Ikhwan
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* muhamadhidayat202@gmail.com, 2 ali_ikhwan@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: muhamadhidayat202@gmail.com
Abstrak− Adanya karyawan merupakan salah satu aspek penting dalam sebuah perusahaan. Maka dari itu, proses penerimaan karyawan harus dilakukan secara profesional dan teliti untuk memastikan bahwa karyawan yang dipilih dapat memberikan kontribusi yang berarti bagi perusahaan. Jika proses penerimaan dilakukan secara subjektif dan konvensional, perusahaan dapat menghadapi kesulitan dalam mengambil keputusan yang tepat mengenai penerimaan karyawan. Jika hal ini terus berlanjut dalam jangka waktu yang lama, dapat berdampak negatif pada kinerja perusahaan dan menghambat pencapaian tujuan. Untuk memperoleh calon karyawan yang kompeten dan  sesuai  dengan  klasifikasi  yang  dibutuhkan,  maka  dalam  penerimaan  karyawan  membutuhkan  seleksi  yang  tepat.  Tujuan  dari penelitian ini yaitu membangun sistem pendukung keputusan dalam penerimaan karyawan sehingga dapat membantu perusahaan dalam menentukan calon karyawan yang tepat. Untuk memastikan objektivitas dalam proses penerimaan karyawan, diperlukan penggunaan metode yang sesuai dan tepat dalam penerimaan karyawan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Rank Order Centroid (ROC) dan Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC). Dalam proses penerimaan karyawan menggunakan empat  kriteria yaitu  kejujuran, kehadiran,  sikap,  dan  skill.  Hasil dari  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode  ROC dan MABAC yaitu mendapatkan perangkingan calon karyawan sehingga menjadi rekomendasi terbaik dalam proses penerimaan karyawan.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Metode Rank Order Centroid (ROC) ; MABAC
Abstract− The  presence  of  employees  is  an  important  aspect  of  a  company.  Therefore,  the  employee  recruitment  process  must  be carried out professionally and carefully to ensure that the selected employees can make a meaningful contribution to the company. If the recruitment process is carried out subjectively and conventionally, the company may face difficulties in making the right decisions regarding employee recruitment. If this continues over a long period of time, it can have a negative impact on company performance and  hinder  the  achievement  of  goals.  To  obtain  prospective  employees  who  are  competent  and  in  accordance  with  the  required classification, employee recruitment requires appropriate selection. The aim of this research is to build a decision support  system in employee recruitment so that it can help companies in determining the right employee candidates. To ensure objectivity in the employee recruitment process, it is necessary to use appropriate and appropriate methods in employee recruitment. The methods used in  this research are Rank Order Centroid (ROC) and Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC). In the employee recruitment process, four criteria are used, namely honesty, presence, attitude and skills. The results of the decision support system using the ROC and MABAC methods are getting a ranking of prospective employees so that they become the best recommendations in the employee recruitment process
Keywords: Decision Support Systems; Rank Order Centroid (ROC) Method; MABAC

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  yang  pesat  di  era  global  saat  ini  menjadikan  Teknologi  Informasi  (TI)  sangat  bermanfaat  di berbagai bidang kehidupan, termasuk dalam sistem pengambilan keputusan atau Decision Support System (DSS) yang dikenal juga sebagai (SPK). SPK dapat diterapkan dalam proses seleksi penerimaan karyawan di perusahaan, instansi, atau  lembaga  lainnya,  yang  berguna  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  yang  lebih  objektif  dan  efisien  [1]. Karyawan yang berkualitas adalah aset penting bagi perusahaan, dan proses penerimaan mereka harus dilakukan secara profesional dan akurat untuk mendukung mutu dan kesuksesan perusahaan. Proses seleksi yang dilakukan secara subjektif dan  konvensional  dapat  menyulitkan  perusahaan  dalam  menentukan  karyawan  yang  tepat,  yang  pada  akhirnya  dapat mempengaruhi kinerja dan pencapaian tujuan perusahaan [2][3].
CV. AREA TEKNOLOGI BERSAMA adalah Perusahaan yang beroperasi dalam bidang penyedia jaringan. Usaha ini  didirikan  pada  tahun  2021  dan  berlokasi  di  Jalan  Karya  Bakti  Lingk.  V  Sidomulyo,  Desa  Sidomulyo,  Kecamatan Stabat, Kabupaten Langkat. Pada CV. AREA TEKNOLOGI BERSAMA penerimaan karyawan dilakuakn 2 periode dan bisa  lebih  dalam  setahun  sesuai  dengan  kebutuhan  perusahaan  dalam  penerimaan  karyawan.  Tahapan  penerimaan karyawan dilakukan dengan langkah awal yaitu pemberkasan. Setiap calon karyawan harus melampirkan berkas-berkas yang menjadi syarat dalam penerimaan karyawan. Setelah lulus pada tahap pemberkasan, calon karyawan akan di training di perusahaan selama 4 bulan. Kemudian setelah masa training selesai, sejumlah calon karyawan yang mendaftar akan dinilai, lalu  akan ditentukan calon karyawan yang diterima sesuai dengan kebutuhan calon karyawan yang dibutuhkan perusahaan berdasarkan nilai tertinggi dari hasil penilaian. CV. AREA TEKNOLOGI BERSAMA membutuhkan tenaga kerja yang memenuhi standar yang telah ditetapkan oleh perusahaan. Tentunya hal ini agar karyawan dapat mendorong kinerja  dan  mencapai  tujuan  perusahaan.  Namun,  dalam  penerimaan  karyawan  pada  CV.  AREA  TEKNOLOGI BERSAMA masih dilakukan dengan tidak menerapkan bobot pada setiap kriteria dalam penerimaan karyawan, sehingga belum terdapat ketetapan atau dasar dalam pembobotan pada setiap kriteria dalam penerimaan karyawan. Penilaian yang dilakukan didapat dari pandangan atau perasaan pribadi hasil dari sangkaan atau menduga – duga. Penilaian seperti ini membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dalam  menentukan  keputusan  penerimaan  karyawan,  karena  tidak  adanya ketetapan bobot pada setiap kriterianya. Selain itu, penilaian menjadi kurang tepat karena tidak ada perankingan pada

## Muhamad Hidayatullah, Implementasi Metode Rank Order Centroid Dan Multi Attributive Border Approximation Area Comparison Dalam Penerimaan Karyawan
penilaian calon karyawan, hal tersebut dapat berdampak pada penerimaan karyawan yang tidak ataupun kurang sesuai dengan kriteria karyawan yang dibutuhkan oleh CV. AREA TEKNOLOGI BERSAMA.
Berdasarkan permasalahan tersebut, peneliti memberikan Solusi berupa perancangan sistem yang dapat membantu CV.  AREA  TEKNOLOGI  BERSAMA  untuk  mengambil  keputusan  dalam  menentuan  karyawan.  Pendekatan multi- atributive border approximation area comparison (MABAC) merupakan metode pemeringkatan alternatif, dan metode Rank Order Centroid (ROC) merupakan metode yang digunakan dalam penelitian ini untuk pembobotan kriteria. Teknik ROC  digunakan  karena  kemampuannya  dalam  memberikan  bobot  pada  setiap  kriteria  sesuai  dengan  peringkat berdasarkan  tingkat  prioritas  yang  ditentukan.  Selain  itu,  pendekatan  ini  dapat  secara  efektif  mengelola  faktor-faktor dengan berbagai tingkat relevansi dan mengurangi ketidakpastian saat memilih nilai [4]. Dalam lingkup sistem pendukung keputusan,  metode  MABAC  ( Multi-Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison )  merupakan  teknik  yang digunakan untuk menilai alternatif pilihan dengan mempertimbangkan banyak fitur atau kriteria penting [5]. Tujuan dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengembangkan  sebuah  sistem  yang  dapat  memberikan  saran  kepada  CV.  AREA TEKNOLOGI BERSAMA mengenai calon karyawan yang memenuhi standar yang ditetapkan oleh perusahaan.
Penelitian  sebelumnya  dilakukan  oleh  Rahmat,  M.  Iqbal  dan  Fery  [6]  membahas  kasus  yang  sama  tetapi menggunakan metode yang berbeda, Rahmat, M. Iqbal dan Fery menggunakan metode AHP dan TOPSIS dalam proses penerimaan karyawan yang menghasilkan sistem dengan kriteria Tes Psikotes, Tes Kemampuan Teknis, Wawancara dan pengalaman serta menggunakan 5 data alternatif. Siska dan Andreas [7] menggunakan metode SAW dalam penentuan penerimaan karyawan, dalam penelitian ini menggunakan 5 alternatif dan beberapa kriteria yang digunakan yaitu Test Kepribadian, Test Psikotest, Test Ketelitian, Test Koran, Test Mata, dan komitmen. Dari penelitian ini mendapatkan nilai tertinggi yaitu sebesar 4.34 yang dimiliki oleh A12, dengan begitu A12 dapat dipertimbangkan untuk menjadi karyawan pada perusahaan. Hal yang sama dilakukan oleh Yanti, Sri, dan Nursaka [8] menggunakan metode SAW dalam seleksi penerimaan  karyawan  dengan  5  alternatif  (pelamar)  dan  beberapa  kriteria  diantaranya  yaitu  Pendidikan,  Pengalaman Kerja, Psikotest, Iinterview,  Bahasa Inggris, Usia  Status,  dan Alamat. Dari penelitian mendapatkan hasil dengan nilai tertinggi sebesar 0,87 yaitu pada A2. Ermin, Sunardi dan Fadli [9] dalam penentuan penerimaan karyawan menggunakan metode  Weight Product dengan 8 sampel data pelamar dan beberapa kriteria diantaranya yaitu Ijazah, Skill, Motivation Letter,  Etos  Kerja  dan  Dapat  Dipercaya.  Sedangkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh    [10]  dalam  seleksi  penerimaan karyawan baru menggunakan metode TOPSIS dengan beberapa kriteria diantaranya yaitu Berkas Administrasi Lamaran, Nilai  Akademik,  Nilai  Tes,  Tes  Kesehatan  dan  Wawancara.  Mendapatkan  hasil  bahwa  calon  karyawan  terbaik  yang memiliki nilai tertinggi yaitu V10 (Calon Karyawan 10). Dari beberapa penelitian terdahulu diatas terdapat kesenjangan dengan  penelitian  yang  dilakukan  oleh  peniliti  yaitu  belum  terdapat  penelitian  yang  menggunakan  metode  ROC  dan MABAC dalam penerimaan karyawan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  berupa  langkah-langkah  yang  digunakan  dalam  melakukan  penelitian  ini.  Berikut  tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 1 [11].
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut dibawah ini adalah penjelasan dari tahapan penelitian yang ada pada gambar 1.
a. Identifikasi Masalah dan Studi Literatur
Identifikasi  masalah  merupakan  tahapan  pertama  dalam  penelitian  ini.  Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan identifikasi masalah yang terdapat pada subjek penelitian. Peneliti menjumpai permasalahan yang dihadapi CV. AREA TEKNOLOGI  BERSAMA  yaitu  dalam  penerimaan  karyawan  dilakukan  tanpa  melakukan  pembobotan  pada  setiap kriteria,  sehingga  dalam  penilaian  berdasarkan  pandangan  atau  pribadi  hasil  dari  sangkaan  atau  menduga  –  duga  dan proses tersebut membutuhkan waktu yang cukup lama dan kurang akurat. Setelah identifikasi masalah peneliti melakukan

## Muhamad Hidayatullah, Implementasi Metode Rank Order Centroid Dan Multi Attributive Border Approximation Area Comparison Dalam Penerimaan Karyawan
studi literatur. Tahap studi literatur dilakukan untuk memahami objek yang diteliti serta mencari referensi yang dapat mempermudah proses penelitian[12].  Studi literatur adalah teknik untuk mengumpulkan fakta dan informasi dari materi tekstual, fotografi, dan elektronik yang dapat membantu dalam proses penulisan[13].
b. Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data yang digunakan untuk memperoleh suatu informasi tentang penelitian ini diantaranya wawancara,  observasi  dan  studi  Pustaka.  Wawancara  adalah  prosedur  teknik  yang  melibatkan  pengajuan  pertanyaan langsung dan metodis kepada narasumber dan mendapatkan jawabannya [14]. Salah satu cara untuk mengumpulkan data untuk sebuah penelitian adalah dengan observasi, yang melibatkan pelacakan kebiasaan subjek (orang), objek (benda), atau kejadian sistematis yang berkaitan dengan item penelitian [15]. Studi pustaka adalah proses mengumpulkan literatur dari berbagai sumber seperti buku referensi, jurnal ilmiah, basis data seperti Medline, dan mesin pencari akademik seperti Google Scholar untuk memperoleh informasi yang relevan terkait dengan penelitian yang sedang dilakukan [16].
c. Analisa dan Penerapan Metode
Pada  tahapan  ini,  peneliti  menerapkan  metode Rank  Order  Centroid (ROC)  dan Multi-Attributive  Border Approximation Area Comparison (MABAC). Metode ROC digunakan sebagai pembobotan kriteria sedangkan metode MABAC digunakan sebagai perangkingan alternatif.
d. Kesimpulan
Pada tahap ini setelah peneliti menerapkan metode ROC dan MABAC, peneliti menarik kesimpulan berdasarkan hasil dari penerapan metode ROC dan MABAC.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem informasi yang disebut sistem pendukung keputusan (DSS)  menggunakan data, model matematika, dan teknik analisis  khusus  untuk  membantu  pengambilan  keputusan.  Dengan  menawarkan  informasi  yang  relevan  dan  dapat dipercaya, tujuannya adalah untuk membantu para pengambil keputusan dalam mencapai penilaian yang lebih baik dan efektif [17].

## 2.3 Metode Rank Order Centroid (ROC)
Teknik Rank  Order  Centroid (ROC)  memungkinkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan  untuk  diberi  bobot  sesuai  dengan signifikansinya. ROC memberikan hasil yang relevan kepada para pengambil keputusan dengan memberikan bobot yang sesuai  untuk  setiap  kriteria.  Prosedurnya  sangat  mudah:  kriteria  pertama  diberi  prioritas  tertinggi,  kemudian  kriteria kedua-yang lebih penting daripada kriteria ketiga-dan seterusnya [18]. Langkah-langkah pendekatan Rank Order Centroid (ROC) adalah sebagai berikut: a. Penentuan Kriteria b.   Penentuan tingkat prioritas dalam kriteria
𝐶 1 > 𝐶 2 > 𝐶 3 > 𝐶 4 … ≥ 𝐶ₙ (1)
Maka,
𝑊 1 > 𝑊 2 > 𝑊 3 > 𝑊 4 … ≥ 𝑊ₙ
(2)
c. Penentuan Nilai Bobot (W)
𝑊𝑗 = 1 𝑘 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑘 𝑖=1 (3)
Disini Wj adalah nilai pembobotan atribut ke-k, sedangkan K merupakan jumlah atribut dan i adalah nilai urutan priorotas atribut

## 2.4 Metode Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC)
Metode Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC) merupakan suatu pendekatan dalam sistem pendukung  keputusan  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  alternatif-alternatif  keputusan  dengan  mempertimbangkan sejumlah  atribut  atau  kriteria yang  penting.  Pendekatan  ini bertujuan untuk  memberikan dukungan kepada  pengambil keputusan  dalam  situasi  yang  kompleks  dengan  cara  membandingkan  dan  memilih  pilihan  terbaik  berdasarkan perbandingan  daerah  aproksimasi  perbatasan  yang  dibentuk  oleh  setiap  alternatif  dalam  ruang  atribut  [5].  Berikut  ini adalah rumus dari metode MABAC [5]:
a. Tahapan Pertama: Membuat matriks Keputusan awal (X)
𝑋 = 0 𝐶 1 𝐶 2 ⋯ 𝐶 𝑛 𝐴 1 𝐴 2 ⋮ 𝐴 𝑚 [ 𝑋 11 𝑋 21 𝑋 12 𝑋 22 ⋯ ⋯ 𝑋 1𝑛 𝑋 2𝑛 ⋯ 𝑋 𝑚1 ⋯ 𝑋 𝑚2 ⋱ ⋯ ⋮ 𝑋 𝑚𝑛 ] (4)
b. Tahapan Kedua : Menormalisasikan matriks awal (X)
Muhamad Hidayatullah, Implementasi Metode Rank Order Centroid Dan Multi Attributive Border Approximation Area Comparison Dalam Penerimaan Karyawan
𝑋 = 0 𝐶 1 𝐶 2 ⋯ 𝐶 𝑛 𝐴 1 𝐴 2 ⋮ 𝐴 𝑚 [ 𝑛 11 𝑛 21 𝑛 12 𝑛 22 ⋯ ⋯ 𝑛 1𝑛 𝑛 2𝑛 ⋯ 𝑛 𝑚1 ⋯ 𝑛 𝑚2 ⋱ ⋯ ⋮ 𝑛 𝑚𝑛 ] (5)
Nilai matriks normalisasi (N) ditentukan dengan rumus :
𝑛 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗−𝑥𝑖 −
𝑥𝑖 +−𝑥 𝑖 − (untuk kriteria yang benefit) (6)
𝑛 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗−𝑥𝑖 +
𝑥𝑖 +−𝑥 𝑖 + (untuk kriteria yang cost) (7)
Disini 𝑋 𝑖 − merupakan max (x1, x2, x3, ..., xm) mewakili nilai minimum dari kriteria yang diamati oleh alternatif dan sedangkan 𝑋 𝑖 + adalah min (x1, x2, x3, ..., xm) mewakili nilai maksimum dari kriteria yang diamati oleh alternatif.
c. Tahapan Ketiga : Menghitung matriks terbobot
𝑉 𝑖𝑗 = (𝑤 𝑖 ∗   𝑛 𝑖𝑗 ) + 𝑤 𝑖 ) (8)
Dimana  w i menyajikan  koefisien  bobot  kriteria,  sedangkan  n ij merupakan  menyajikan  elemen  matriks  yang dinormalisasi (N).
d. Tahapan Keempat : Melakukan perhitungan matriks area aprosimasi perbatasan (G i )
𝐺 𝑖 = (∏ 𝑣 𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 ) 1 𝑚 (9)
Dimana V ij menampilkan elemen matriks tertimbang/terbobot (V) sedangkan m menyajikan jumlah total alternatif.
e. Tahapan Kelima : Melakukan perhitungan elemen matriks jarak alternatif dari daerah perkiraan perbatan (Q m )
𝑄 𝑚 =   𝑉 𝑖𝑗 − 𝐺 𝑖 (10)
Disini V ij adalah elemen matriks tertimbnag dan G i adalah matriks area perkiraan perbatasan.
f. Tahapan Keenam : Perangkingan Alternatif (S i )
𝑆 𝑖 =   ∑ 𝑄 𝑚 𝑛 𝑗=1 (11)
Disini n adalah kriteria sedangkan m merupakan alternatif.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penentuan Alternatif
Penulis penelitian ini menetapkan empat kriteria dan lima alternatif (calon karyawan) untuk menyelesaikan masalah dengan menggunakan metode ROC dan MABAC. Tabel 1 di bawah ini menampilkan data alternatif yang digunakan:
Tabel 1. Data Alternatif No. Alternatif 1 Joko 2 Putra 3 Supri 4 Diki 5 Zaki

## 3.2 Penerapan Metode ROC
a. Penentuan Kriteria
Adapun data kriteria yang dibutuhkan dalam menyelesaikan perhitungan dengan metode ROC dan MABAC. Tabel 2 di bawah ini memberikan informasi mengenai kriteria-kriteria tersebut:
Tabel 2. Data Kriteria Kode. Kriteria Jenis C1 Kejujuran Benefit C2 Kehadiran Benefit C3 Sikap Benefit C4 Skill Benefit

## Muhamad Hidayatullah, Implementasi Metode Rank Order Centroid Dan Multi Attributive Border Approximation Area
Selanjutnya menentukan sub kriteria beserta bobot setiap sub kriteria C1, C2, C3, C4. Berikut ini disajikan pada tabel 3 dibawah ini :
Tabel 3. Sub Kriteria C1, C2, C3, C4. Keterangan Bobot Kriteria Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup 3 Buruk 2 Cukup Buruk 1
b. Penentuan tingkat prioritas dalam kriteria
Tingkat prioritas setiap kriteria didapatkan melalui hasil wawancara oleh perwakilan perusahaan, berikut tingkat prioritas dapat dilihat pada tabel 4 dibawah ini.
Tabel 4. Tingkat Prioritas Kriteria
Kode. Kriteria Tingkat Prioritas C1 Kejujuran 1 C2 Kehadiran 2 C3 Sikap 3 C4 Skill 4 c. Penentuan Nilai Obat (W)
Berikut dibawah ini perhitungan menentukan nilai bobot setiap kriteria:
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 4 = 0,520833 𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 4 = 0,270833
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 4 = 0,145833 𝑊 4 = 0+0+0+
1 4 4 = 0,0625
Persamaan yang telah dihitung di atas menghasilkan bobot kepentingan berdasarkan kondisi yang telah ditetapkan, seperti yang ditunjukkan pada tabel 5 di bawah ini:
Tabel 5. Bobot Kriteria Kode. Kriteria Jenis Bobot C1 Kejujuran Benefit 0,520833 C2 Kehadiran Benefit 0,270833 C3 Sikap Benefit 0,145833 C4 Skill Benefit 0,0625

## 3.3 Penerapan Metode MABAC
a. Membuat Matriks Keputusan Awal
Pada tahap ini peneliti menilai setiap alternatif sesuai dengan kriteria yang tertera pada tabel 2. Tabel 6 dibawah ini memberikan infromasi penilaian terhadap alternatif:
Tabel 6. Penilaian Terhadap Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 Joko Baik Baik Baik Baik Putra Sangat Baik Cukup Sangat Baik Cukup Supri Sangat Baik Baik Sangat Baik Sangat Baik Diki Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Zaki Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Cukup
Selanjutnya tabel 7 merupakan proses data rating kecocokan berdasarkan nilai bobot kepentingan kriteria.
Tabel 7. Data Rating Kecocokan Alternatif C1 C2 C3 C4 Joko 4 4 4 4 Putra 5 3 5 3 Supri 5 4 5 5 Diki 5 5 5 5 Zaki 5 5 5 3 Min 4 3 4 3
Muhamad Hidayatullah, Implementasi Metode Rank Order Centroid Dan Multi Attributive Border Approximation Area Comparison Dalam Penerimaan Karyawan
Max 5 5 5 5
Sehingga matriks keputusan awal yang didapatkan adalah sebagai berikut.
X = [ 𝑥 𝑖𝑗 ] =
[ 4 5 5 5 5 4 3 4 5 5 4 5 5 5 5 4 3 5 5
3]
b. Normalisasi matriks keputusan awal
C1 = Kejujuran
𝑛 11 = 4−4 5−4 = 0 𝑛 21 = 5−4 5−4 = 1 𝑛 31 = 5−4 5−4 = 1 𝑛 41 = 5−4 5−4 = 1 𝑛 51 = 5−4 5−4 = 1
Perhitungan yang sama dapat digunakan untuk memperoleh data normalisasi data awal untuk kriteria C2 hingga C4, yang menghasilkan data normalisasi yang ditunjukkan pada tabel 8:
Tabel 8. Data Normalisasi Matriks Keputusan Awal Alternatif C1 C2 C3 C4 Joko 0 0,5 0 0,5 Putra 1 0 1 0 Supri 1 0,5 1 1 Diki 1 1 1 1 Zaki 1 1 1 0
c. Menentukan matriks terbobot
C1 = Kejujuran 𝑣 11 = (0,520833 ∗ 0) + 0,520833 = 0,520833 𝑣 21 = (0,520833 ∗ 1) + 0,520833 = 1.041666 𝑣 31 = (0,520833 ∗ 1) + 0,520833 = 1,041666 𝑣 41 = (0,520833 ∗ 1) + 0,520833 = 1,041666 𝑣 51 = (0,520833 ∗ 1) + 0,520833 = 1,041666
Perhitungan serupa dapat digunakan untuk menghasilkan data hasil pembobotan untuk kriteria C2 hingga C4, yang kemudian ditampilkan pada tabel 9:
Tabel 9. Data Hasil Matriks Terbobot Alternatif C1 C2 C3 C4 Joko 0,520833 0,4062495 0,145833 0,09375 Putra 1,041666 0,270833 0,291666 0,0625 Supri 1,041666 0,4062495 0,291666 0,125 Diki 1,041666 0,541666 0,291666 0,125 Zaki 1,041666 0,541666 0,291666 0,0625
d. Pembentukan matriks area aproksimasi perbatasan (G i )
𝐶 1 = (0,520833 ∗ 1,041666 ∗ 1,041666 ∗ 1,041666 ∗ 1,041666) 1 5 = 0,90682292306642
Prosedur untuk memperoleh data hasil dari perhitungan matriks area estimasi batas untuk C2 hingga C4 dapat dilakukan dengan menggunakan perhitungan yang sebanding, yang menghasilkan tabel 10:
Tabel 10. Data Matriks Area Aproksimasi Perbatasan (G i )
Perbatasan (G) Alternatif C1 C2 C3 C4 0,9068229 0,4202909 0,2539100 0,0894355
e. Menghitung jarak alternatif Alternatif = Joko
𝑄 11 = 0,520833 − 0,9068229 =   −0,3859899 𝑄 12 = 0,4062495 − 0,4202909 =   −0,0140414
Muhamad Hidayatullah, Implementasi Metode Rank Order Centroid Dan Multi Attributive Border Approximation Area

## Comparison Dalam Penerimaan Karyawan
𝑄 13 = 0,145833 − 0,2539100 =   −0,108077 𝑄 14 = 0,09375 − 0,0894355 =  0,0043145
Prosedur yang sama dapat digunakan untuk menghasilkan data estimasi jarak alternatif untuk C2 hingga C4, yang menghasilkan data perhitungan jarak alternatif yang ditunjukkan pada Tabel 11:
Tabel 11. Jarak Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 Joko -0,3859899 -0,0140414 -0,108077 0,0043145 Putra 0,1348431 -0,1494579 0,037756 -0,0269355 Supri 0,1348431 -0,0140414 0,037756 0,0355645 Diki 0,1348431 0,1213751 0,037756 0,0355645 Zaki 0,1348431 0,1213751 0,037756 -0,0269355
f.
Menentukan perangkingan alternatif
𝑆 1 =   (−0,3859899)   +   (−0,0140414)   + ( −0,108077)   +  0,0043145  =   −0,5037938 𝑆 2 =  0,1348431  + (−0,1494579)   + 0,037756  + (−0,0269355) =   −0,0037943 𝑆 3 =  0,1348431  + (−0,0140414)   + 0,037756  + 0,0355645 =  0,1941222 𝑆 4 =  0,1348431  + 0,1213751  + 0,037756  + 0,0355645 =  0,3295387 𝑆 5 =  0,1348431  + 0,1213751  + 0,037756  + (−0,0269355) =  0,2670387
Berdasarkan tahapan perhitungan dengan menggunakan metode ROC dan MABAC, maka didapatkan hasil rank sesuai dengan tabel 12 dibawah ini :
Tabel 12. Hasil Perangkingan Alternatif Nilai Peringkat Joko -0,5037938 5 Putra -0,0037943 4 Supri 0,1941222 3 Diki 0,3295387 1 Zaki 0,2670387 2

## 3.4 Perancangan Sistem
Pada  tahapan  ini  peniliti  melakukan  perancangan  sistem  dengan  mendesain  sistem.  Desain  sistem  merupakan  proses perancangan mulai dari use case diagram, activity diagram , dan class diagram dari sistem yang akan dibuat. Fungsi dari desain sistem ini adalah agar pada saat proses implementasi atau penulisan kode lebih mudah, karena yang akan dibuat sudah ada gambaran yang jelas [19].
a. Use case diagram

## Muhamad Hidayatullah, Implementasi Metode Rank Order Centroid Dan Multi Attributive Border Approximation Area Comparison Dalam Penerimaan Karyawan
Sesuai dengan gambar 3, pada sistem yang dibangun, terdapat dua aktor dalam diagram kasus penggunaan di atas: admin  dan  pengguna  (calon  karyawan).  Dashboard,  kriteria,  subkriteria,  alternatif,  penilaian,  perhitungan,  hasil  akhir, pengguna,  profil,  dan  informasi  lamaran  semuanya  dapat  diakses  oleh  administrator.  Pengguna,  atau  calon  karywan, hanya dapat melihat menu dashboard, data profil, tentang aplikasi dan data hasil akhir.
b. Activity Diagram

## Gambar 4. Activity Diagram
Pada gambar 4 merupakan activity diagram Dimana dalam pendekatan ini, administrator masuk terlebih dahulu. Setelah itu, halaman dashboard akan muncul jika verifikasi sistem berhasil. Halaman kriteria akan ditampilkan oleh sistem setelah admin memilih “menu kriteria”. Halaman sub kriteria akan ditampilkan oleh sistem jika admin memilih “menu sub  kriteria”.  Halaman  alternatif  kemudian  akan  ditampilkan  oleh  sistem  ketika  admin  memilih  menu  “alternatif”. Halaman  data  penilaian  kemudian  akan  ditampilkan  oleh  sistem  jika  admin  memilih  menu  “data  penilaian”.  Data perhitungan  kemudian  dapat  dilihat  oleh  admin  melalui  pilihan  “data  perhitungan”.  Pada  tahap  terakhir,  sistem  akan menampilkan halaman data hasil akhir setelah admin memilih menu “data hasil akhir”.

## g. Class Diagram
Muhamad Hidayatullah, Implementasi Metode Rank Order Centroid Dan Multi Attributive Border Approximation Area

## Comparison Dalam Penerimaan Karyawan
Pada  gambar  5  diatas  menggambarkan  sistem  ini  memiliki  7 class  diagram diantaranya yaitu user_level,  user, penilaian,  alternatif,  hasil,  kriteria,  dan  sub_kriteria. Class sub_kriteria  berelasi  dengan  kriteria  dan  penilaian, class penilaian berelasi dengan kriteria, alternatif dan hasil, dan class user berelasi dengan user_level.

## 3.5 Implementasi Sistem
a. Halaman Dashboard
Menu  data  kriteria,  menu  data  sub  kriteria,  menu  data  alternatif,  menu  data  penilaian,  menu  data  perhitungan, menu data hasil akhir, menu data pengguna, menu data profil, dan menu tentang aplikasi merupakan beberapa menu yang tersedia di halaman dashboard dengan hak akses admin. Untuk hak akses pengguna, halaman dashboard hanya terdiri dari menu-menu berikut ini: tentang aplikasi, data profil, data hasil akhir, dan dashboard. Tampilan halaman dashboard dapat ditinjau pada gambar 6 dibawah ini:
Gambar 6. Halaman Dashboard
b. Halaman Data Kriteria
Pada halaman ini digunakan untuk input data kriteria seperti kode kriteria, nama kriteria, jenis kriteria, dan tingkat prioritas kriteria. Aksi tambah, hapus, dan edit data kriteria hanya dapat dilakukan pada hak akses admin. Berikut gambar 7 merupakan tampilah halaman kriteria:

## Gambar 7. Halaman Kriteria
c. Halaman Alternatif (Calon Karyawan)
Pada halaman ini digunakan untuk input data Alternatif (calon karyawan) seperti nama alternatif. Aksi tambah, hapus, dan edit data alternatif hanya dapat dilakukan pada hak akses admin. Berikut halaman data alternatif dapat dilihat pada gambar 8 dibwah ini:
Muhamad Hidayatullah, Implementasi Metode Rank Order Centroid Dan Multi Attributive Border Approximation Area

## Comparison Dalam Penerimaan Karyawan
d. Halaman Data Perhitungan
Administrator  dapat  mengakses  data  komputasi  pada  halaman  ini  dengan  menggunakan  pendekatan Multi- Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison (MABAC)  dan Rank  Order  Centroid (ROC).  Tampilan  halaman dengan data komputasi dapat dilihat pada gambar 9 dibawah ini:
Gambar 9. Halaman Data Perhitungan
e. Halaman Data Hasil Akhir
Administrator  dan  pengguna  dapat  melihat  halaman  ini.  Halaman  ini  menampilkan  hasil  pemeringkatan  dari alternatif yang telah dievaluasi sebelumnya, termasuk perhitungan yang dilakukan dengan teknik Rank Order Centroid (ROC) dan Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC). Admin dan pengguna dapat mencetak data hasil akhir dari halaman ini. Tampilan halaman data hasil akhir dapat ditinjau pada gambar 10 dibawah ini:

## Gambar 10. Halaman Data Hasil Akhir

## 3.6 Pengujian Sistem
Adapun  pegujian  sistem  dilakukan  dengan  metode  black-box  testing.  Black  Box  adalah  sebuah  teknik  untuk  menguji perangkat  lunak  yang  dikembangkan  yang  mencakup  pengujian  pada  komponen-komponen  kecil  dan  temuan-temuan yang  terintegrasi  untuk  mengevaluasi  fungsionalitas  perangkat  lunak,  digunakan  oleh  para  peneliti  dalam  pengujian sistem [20].  Metode Black box dapat dilihat pada Tabel 13 dibawah ini:

## Tabel 13. Hasil Pengujian Sistem

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  “Implementasi  Metode  ROC  dan  MABAC  dalam  Penerimaan  Karyawan  di  CV.  AREA  TEKNOLOGI BERSAMA”  menghasilkan  kesimpulan  sebagai  berikut:  penerapan  metode Rank  Order  Centroid (ROC)  dan Multi- Attributive  Border  Approximation  Area  Comparison (MABAC)  akan  menghasilkan  nilai  dari  setiap  alternatif  (calon
Menu Proses pengujian Hasil diharapkan Kesimpulan Menu login Masukkan user dan pass dengan benar Berhasil masuk ke halaman dashboard Valid Menu data kriteria Menu data alternatif Menu data perhitungan Menu data hasil akhir Menginput, edit, hapus, generate bobot data menginput, edit, hapus data pilih menu data perhitungan pilih menu data hasil akhir Berhasil menginput data dan tersimpan Berhasil menginput data dan tersimpan Menampilkan data perhitungan metode ROC dan MABAC Menampilkan hasil perankingan dari keseluruhan alternatif Valid Valid Valid Valid

## Muhamad Hidayatullah, Implementasi Metode Rank Order Centroid Dan Multi Attributive Border Approximation Area Comparison Dalam Penerimaan Karyawan
karyawan), dengan nilai tertinggi yang mengindikasikan peluang penerimaan tertinggi untuk calon karyawan tersebut. Pengambilan keputusan dalam penerimaan karyawan baru dapat didasarkan pada sistem ini. Penilitian ini mendapatkan nilai 0.329539 yaitu Diki ditetapkan sebagai pilihan peringkat teratas berdasarkan hasil perhitungan penelitian.

## REFERENCES
[1] M. Saputra and L. Bachtiar, “Analisis Penerimaan Karyawan Pada Pt. Srikandi Diamond Indah Motors Sampit Dengan Metode Analitycal Hierarchy Process (Ahp) Dan Simple Additive Weighting (Saw),” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer) , vol. 10, no. 3, pp. 312–319, 2021, doi: 10.32736/sisfokom.v10i3.1239.
[2] R.  A.  Saputri,  A.  N.  Sianturi,  S.  Mutmainnah,  and  E.  R.  Yulia,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Penerimaan  Karyawan  Baru Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw)  Pada  Pt  Crestec  Indonesia  Cikarang,” JIKO  (Jurnal  Inform.  dan Komputer) , vol. 6, no. 2, p. 207, 2022, doi: 10.26798/jiko.v6i2.627.
[3] S. Nurhayati and R. Lubis, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan Metode Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART),” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, p. 93, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.43934.
[4] Gede Surya Mahendra, M. S. S. A. Lely Priska D. Tampubolon, M. MSI Herlinah, and E. Lalu Puji Indra Kharisma, Mochzen Gito Resmi, M.Kom I Gede Iwan Sudipa, Khairunnisa, Anak Agung Gede Bagus Ariana, Syahriani Syam, Sistem Pendukung keputusan Teori dan Penerapannya dalam berbagai metode , vol. 7, no. 2. PT. Sonpedia Publishing Indonesia, 2023.
[5] F.  Nugroho,  A.  Triayudi,  and  M.  Mesran,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Objek  Wisata  Menerapkan  Metode MABAC  dan  Pembobotan  ROC,” JSON    J.  Sist.  Komput.  dan  Inform. ,  vol.  121,  no.  1,  pp.  112–121,  2023,  doi: 10.30865/json.v5i1.6822.
[6] R. Agusli, M. I. Dzulhaq, and C. F. Irawan, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan Metode AHP- Topsis,” J. Sci. Soc. Res. , vol. 2, no. 2, p. 205, 2020, doi: 10.54314/jssr.v5i2.906.
[7] S. K. Simanullang and A. G. Simorangkir, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Calon Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 1, no. 9, pp. 472–478, 2021.
[8] Y.  Yusman,  S.  Nadriati,  and  N.  Putra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Karyawan  Pada  Pt  Pelindo  I Mengunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw),” J. Digit , vol. 12, no. 1, p. 12, 2022, doi: 10.51920/jd.v12i1.213.
[9] Ermin, Sunardi, and A. Fadlil, “Penerapan Metode Weight Product Pada Penentuan Penerimaan Karyawan,” Cybernetics , vol. 4, no. 01, p. 9, 2020, doi: 10.29406/cbn.v4i01.2074.
[10]  H.  Hertyana,  “Seleksi  Penerimaan  Karyawan  Baru  Menggunakan Metode Topsis,” JITK  (Jurnal  Ilmu  Pengetah. dan  Teknol. Komputer) , vol. 4, no. 2, pp. 143–148, 2019.
[11]  Y.  Handayani  and  E.  L.  Ruskan,  “KLIK:  Kajian  Ilmiah  Informatika  dan  Komputer  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Sunscreen Untuk Remaja Menggunakan Kombinasi Metode SAW dan ROC,” Media Online , vol. 4, no. 4, pp. 2221–2234, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1622.
[12]  G.  C.  Setyawan,  Legito,  I.  K.  Dewi,  D.  Abdullah,  and  J.  Hutahaean,  “Penerapan  Metode  Entropy  dan  WASPAS  dalam Rekomendasi Pemilihan Laptop Desain Grafis Terbaik,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 388–397, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.1165.
[13]  A. Mayasari, Y. Supriani, and O. Arifudin, “Implementasi Sistem Informasi Manajemen Akademik Berbasis Teknologi Informasi dalam Meningkatkan Mutu Pelayanan Pembelajaran di SMK,” JIIP - J. Ilm. Ilmu Pendidik. , vol. 4, no. 5, pp. 340–345, 2021, doi: 10.54371/jiip.v4i5.277.
[14]  Samsudin, Nurhalizah, and U. Fadilah, “Sistem Informasi Pendaftaran Magang Dinas Pemuda Dan Olahraga Provinsi Sumatera Utara,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 4, no. 2, pp. 324–332, 2022, doi: 10.47233/jteksis.v4i2.489.
[15]  Y. Mulyanto, F. Hamdani, and Hasmawati, “Rancang Bangun Sistem Informasi Penjualan Pada Toko Omg Berbasis Web Di Kecamatan  Empang  Kabupaten  Sumbawa,” J.  Inform.  Teknol.  dan  Sains ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  69–77,  2020,  doi: 10.51401/jinteks.v2i1.560.
[16]  D. Supriyadi, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting ( SAW ) Dalam SPK Pencarian Perumahan Residence,” vol. 4, no. 4, pp. 2307–2317, 2024, doi: 10.30865/klik.v4i4.1721.
[17]  Q. A. Jeperson Hutahaean, Fifto Nugroho, Dahlan Abdullah Kraugusteeliana, Sistem Pendukung Keputusan , vol. MESRAN., R, no. March. Yayasan Kita Menulis, 2023.
[18]  A. Yunaldi, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Kombinasi Metode SAW dan ROC,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 3, no. 4, p. 376, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i4.1511.
[19]  Hermansyah, R. F. Wijaya, and R. B. Utomo, “Metode Waterfall Dalam Rancang Bangun Sistem Informasi Manajemen Kegiatan Masjid  Berbasis  Web,” Kaji.  Ilm.  Inform.  dan  Komput. ,  vol.  3,  no.  5,  pp.  563–571,  2023,  [Online].  Available: https://djournals.com/klik
[20]  M. Syarif and E. B. Pratama, “Analisis Metode Pengujian Perangkat Lunak Blackbox Testing Dan Pemodelan Diagram Uml Pada Aplikasi Veterinary Services Yang Dikembangkan Dengan Model Waterfall,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 5, no. 2, pp. 253–258, 2021.