171
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
Implementasi Metode Profile Matching dan Multi Factor Evaluation Process (MFEP) Dalam Seleksi Pencari Kerja
Heru Purwanto 1 , Arfhan Prasetyo 2 , Rachmat Suryadithya 3
1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik & Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Kramat Raya no.98 Jakarta Pusat, DKI Jakarta, 10450, Indonesia
2 Program Studi Sistem Informasi Akutansi, Fakultas Teknik & Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl.Merdeka No.168.Kota Bogor, Jawa Barat, Indonesia
3 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik & Informatika, Universitas Bina Sarana Informatika Jl. Merdeka No.168 Kota Bogor, Jawa Barat, Indonesia
e-mail : 1 jovarkan@gmail.com, 2 arfhan.prasetyo@gmail.com, 3 rachmat.rcs@bsi.ac.id
Artikel Info : Diterima : 03-07-2021 | Direvisi : 19-07-2021 | Disetujui : 23-07-2021
Abstrak -  Proses  seleksi  pencari  kerja  yang  efektif  pada  perusahaan  sangat  dibutuhkan  untuk  membantu pengambilan keputusan suatu organisasi.  Tujuan dari makalah ini adalah untuk membuat sistem dan pengembangan sistem  pengambilan  keputusan  pada  bagian  sumber  daya  manusia  (SDM)  untuk  menemukan  kemudahan  dalam menentukan penilaian kandidat diterima atau tidak. multi factor evaluation process (MFEP) merupakan pendekatan yang sangat efektif dalam menangani masalah keputusan dan profile matching merupakan metode pemilihan multi kriteria, dimana penentuan aspek dan kriteria (nama sekolah, jurusan sesuai, nilai IPK memenuhi, tahun kelulusan, kursus  yang  relevan,  pengalaman  kerja  dibidang  yang  sesuai,  proyek  yang  pernah  ditangani,  kesesuaian  gaji  yang ditawarkan,  domisili,  jujur,  bertanggungjawab  dan  disiplin,  kerjasama,  komunikatif  dan  percaya  diri).  Kelebihan dari  metode profile  matching adanya  pemberian  Nilai  standar  dari  kriteria  utama  dan  pendukung      sehingga memudahkan  pengguna  sistem  dalam  menentukan  pilihan  yang  ada    MPEF  perlu  mendefinisikan  faktor  nilai pendidikan,nilai  target dan  nilai sikap.Hasil akhir perhitungan  memberikan informasi  merujuk  kepada nama    yang sama.Metode profile matching urutan pertama dengan nilai 4,62 , urutan kedua 4,59 dan urutan ketiga 4,52. Metode MFEP urutan pertama=0,513,urutan kedua=0,510 dan  urutan ketiga=0,502. Sistem ini mendukung keputusan tidak hanya  memudahkan  penentuan  penilaian    pencari  kerja  tetapi  juga  memberikan  alternatif  urutan  kandidat    yang memiliki potensi utk dapat dipertimbangkan oleh perusahaan atau organisasi.
Kata Kunci : Pengambilan keputusan, profile matching ,MFEP, SDM
Abstracts - An effective job seekers selection process at the company is needed to assist an organization's decision making. The purpose of this paper is to create a system and development of a decision-making system in the human resources  (HR)  section  to  find  it  easier  to  determine  whether  job  seekers  are  accepted  or  not.  The  multi  factor evaluation process (MFEP) is a very effective approach in dealing with decision problems and Profile matching is a multi-criteria  selection  method,  where  the  determination  of  aspects  and  criteria  (name  of  school,  appropriate department,  GPA  value  meets,  year  of  graduation,  relevant  courses,  work  experience  in  the  appropriate  field, projects  that  have  been  handled,  salary  suitability,  domicile,  honest,  responsible  and  discipline,  cooperation, communicative  and  self-confidence).  The  advantage  of  the  profile  matching  method  is  the  provision  of  standard values from the main and supporting criteria, making it easier for system users to determine the available options. MPEF  needs  to  define  the  education  value  factor,  target  value  and  attitude  value.  The  final  calculation  results provide information referring to the same name. Profile Matching method in the first order with a value of 4.62, the second order of 4.59 and the third order of 4.52. The first order MFEP method = 0.513, the second order = 0.510 and the third order = 0.502. This decision support system not only makes it easier to determine the assessment of job  seekers  but  also  provides  an  alternative  sequence  of  candidates  who  have  the  potential  to  be  considered  by companies or organizations Keywords: Decision making, profile matching, MFEP, HR

## Computer Science (CO-SCIENCE)

## PENDAHULUAN
Dalam  penentuan  karyawan  terbaik    perusahaan  haruslah  memiliki  SDM  yang  berkualitas  (Sutinah,  2017). Penilaian kinerja karyawan merupakan salah satu untuk yang dilakukan oleh perusahaan dalam pemilihan kandidat karyawan    menjadi  acuan  yang  objektif  untuk  menentukan    karyawan  yang  tepat  untuk  dapat  mengisi  posisi  yang tepat pula diperusahaan. Pekerjaan dalam  menilai karyawan yang akan menjadi pimpinan bukan suatu jaminan dan masih        bersifat  subjektif  (Frieyadie,  2016).  Hal  ini  senada  dengan  persepsi  cara  pandang  pimpinan  terhadap seorang  karyawan  harus  o bjective (Faizal,  2017).  Kendala lain  dalam  calon  karyawan  membutuhkan  waktu  cukup lama  bila  ada  banyak  yang  melamar  pada  posisi  yang  sama  (Nashrullah  et  al.,  2016),  sehingga  sulit  untuk menentukan  mana  kandidat  yang  cocok,  yang akan  dipilih  .  Dukungan  kebijakan  SDM  ( human  resource  policies ) serta  alat  dari  sistem  penilaian  kerja  ( performance  appraisal  system  and  tools )  yang  secara  konsisten  diterapkan, artinya  tidak  terdapat  perlakuan  khusus  bagi  orang-orang  tertentu.Bila  peminat  dalam  sebuah  lowongan  pekerjaan sangat tinggi maka akan menjadi kendala dalam selesksi kandidat karyawan (Britta, 2021).
Pengetahuan  yang  memiliki  pola  dari  kriteria  dan  alternatif    untuk  menyelesaikan  masalah  menjadi pertimbangkan untuk dipilih  (Putra et al., 2019). Dalam hal ini  metode yang bisa diterapkan adalah  metode multi factor evaluation process (MFEP)  dapat menghasilkan sistem penunjang keputusan (SPK) yang kolektif dan akurat (Turaina,  2017)(Ramadhan  &  Yusfrizal,  2019). Salah  satu  metode  yang  bisa  diterapkan  dalam  sistem  pendukung keputusan  (Ikhlas,  2019)    adalah  metode multi  factor  evaluation  process  ( MFEP)    (Syahrizal  &  Maulidza,  2018) (Afrianty  &  Umbara,  2016).Melalui  perbandingan    metode multyfFactor  evaluation  process (MFEP)  dan profile matching peneliti akan melakukan analisis perbandingnan untuk mendapatkan hasil yang lebih konsisten.(Maharani & Nata, 2020)
Tujuan  penelitan  ini  membatu  menganalisa  kandidiat  karyawan    yang  akan  diterima  di  perusahaan  dengan kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Dalam  melakukan  penilaian  calon  karyawan  dengan  memanfaatkan  metode profile matching  dan  multi  factor  evaluation  process berdasarkan  pada  data  dan  perhitungan  yang  lebih  baik  sebagai pertimbangan penentuan calon karyawan yang akan diterima.

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang dilakukan dalam untuk pengumpulan data yang dibutuhkan adalah sebagai berikut:
A. Observasi
Mengadakan pengamatan secara langsung mengenai penilaian kebutuhan  karyawan pada pusat film nasional (PFN)
B. Wawancara
Dalam  pengumpulan  data      dengan  cara  tanya  jawab secara  langsung  kepada  Bapak  Rachamat  Suryadithya selaku ketua Tim carrier center yang merekomendasikan calon karyawan .
C. Studi Pustaka
Suatu metode didalam pengumpulan  data dengan  mengambil literature ,  selain menggunakan referensi buku-buku  yang       menunjang.
Profile matching mengasumsikan  tiga variables ideal yang harus dimiliki seseorang karyawan. Dalam hal ini tingkat  maksimal  yang  harus  dipenuhi.  Tingkat  gambaran  profile  persyaratan  untuk  setiap  karyawan  ditentukan dengan  menggunakan  skala  dari  1  sampai  6.  Makin  tinggi  tingkatannya,  makin  penting  prioritas profile tersebut maka semakin direkomendasikan.
Cara  perhitungan profile matching memiliki  tahapan.  Adapun  Langkah-langkah  pada  metode profile matching yaitu: 1. Menentukan Variabel Langkah pertama dalam metode profile matching adalah menentukan variabel-variabel yang nantinya digunakan sebagai point penilaian penerimaan karyawan
2. Menghitung  pemetaan  gap  adalah  beda  antara  data  nilai  dari  semua  aspek  dikurangi  nilai  standar  yang ditetapkan
rumus:
𝐺𝑎𝑝 = 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑎𝑠𝑝𝑒𝑘 − 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑠𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 … … … … … . … … … … … … … … … … … … … … … … … … . . … … … … … . (1)
Setelah didapatkan tiap gap masing-masing calon karyawan, maka tiap profile karyawan diberi bobot nilai sesuai dengan acuan  nilai pada tabel bobot nilai gap. Adapun skala penilaian analisis gap kompetensi atau sering disebut dengan istilah profile matching adalah selisih 0 dengan bobot nilai 6 berarti tidak ada gap atau kompetensi sesuai yang dibutuhkan, selisih 1 dengan bobot nilai 5.5 berarti kompetensi individu kelebihan 1 tingkat/level, selisih 2

## Computer Science (CO-SCIENCE)
dengan  bobot  4.5  berarti  kompetensi  individu  kelebihan  2  tingkat/level,  selisih  3  dengan  bobot  nilai  3.5  berarti kompetensi  individu  kelebihan  3  tingkat/level,  selisih  4  dengan  bobot  nilai  2.5  berarti  kompetensi  individu kelebihan  4  tingkat/level,  selisih  5  dengan  bobot  nilai  1.5  berarti  kompetensi  individu  kelebihan  5  tingkat/level, selisih -1 dengan bobot nilai 5 berarti kompetensi individu kurang 1 tingkat/level, selisih  -2 dengan bobot nilai 4 berarti  kompetensi  individu  kurang  2  tingkat/level,  selisih  -3  dengan  bobot  nilai  3  berarti  Kompetensi  individu kurang  3  tingkat/level,  selisih  -4  dengan  bobot  nilai  2  berarti  Kompetensi  individu  kurang  4  tingkat/level,  dan selisih -5 dengan bobot nilai 1 berarti kompetensi individu kurang 5 tingkat/level.
Tabel 1. Bobot Nilai Gap No Selisih (Gap) Bobot Nilai Keterangan 1 0 6 Tidak ada Gap (kompetensi sesuai yang dibutuhkan) 2 1 5.5 Kompetensi individu kelebihan 1 tingkat/level 3 -1 5 Kompetensi individu kurang 1 tingkat/level 4 2 4.5 Kompetensi individu kelebihan 2 tingkat/level 5 -2 4 Kompetensi individu kurang 2 tingkat/level 6 3 3.5 Kompetensi individu kelebihan 3 tingkat/level 7 -3 3 Kompetensi individu kurang 3 tingkat/level 8 4 2.5 Kompetensi individu kelebihan 4 tingkat/level 9 -4 2 Kompetensi individu kurang 4 tingkat/level 10 5 1.5 Kompetensi individu kelebihan 5 tingkat/level 11 -5 1 Kompetensi individu kurang 5 tingkat/level
Sumber:(Sudrajat, 2018)
𝑁𝑆𝐹 = ΣNS ΣIS … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … . … … … . (2)
Keterangan : NSF : nilai rata-rata secondary factor NS   : jumlah total nilai secondary factor (aspek 1, aspek 2, aspek 3, dst.) IS     : jumlah item secondary factor
3. Menghitung  nilai  total tiap  aspek dari hasil perhitungan  dari tiap aspek tersebut  kemudian dihitung  nilai total berdasarkan  dari core  factor dan secondary  factor yang  diperkirakan  berpengaruh  terhadap  kinerja  tiap-tiap profile .

## Perhitungannya dapat menggunakan pada rumus
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 = 60% + 40 % 𝑁𝑆𝐹 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … . . … … … … … … … … … … … (3) Keterangan : NCF : nilai rata-rata core factor NSF : nilai rata-rata secondary factor
Suatu metode dengan menggunakan beberapa faktor dan kriteria yang menggunakan dan melakukan perhitungan kriteria  pembobotan  dimana  perhitungan  akan  bernilai  pada  setiap factor yang  mempengaruhi  dalam  setiap keputusan dari data yang akan diproses.(Afrianty & Umbara, 2016)
Proses  seleksi  peneriman  calon  karyawan  juga  dilakukan  melalui  perhitungan  metode  MFEP  melaui  nilai  bobot (Maharani & Nata, 2020).
Dalam perhitungan dengan menggunakan metode  MFEP dilakukan melalui 4 langkah , yaitu :
1. Mencari dan menentukan kriteria yang dibutuhkan
2.  Pemberian  bobot  yaitu,  pembobotan  kepada  faktor  yang  digunakan  dengan  total  pembobotan  adalah  dengan nilai 1 (satu), proses ini sangat penting. Perhitungan pembobotan dapat dilakukan dengan menggunakan rumus :
𝑊𝐹1 + 𝑊𝐹2 + 𝑊𝐹3 = 1
𝑊𝐹 = 𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟  … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … . … … … … … … … (4)

## Computer Science (CO-SCIENCE)
Volume 1 No. 2 Juli 2021 | E-ISSN: 2774-9711
3.Evaluasi f actor weight, proses ini melakukan perhitungan perkalian nilai bobot dengan nilai  alternatif , dengan menggunakan rumus:
𝑥 = (𝑊𝐹1 ∗ 𝑎11 + (𝑊𝐹2 ∗ 𝑎21) + (𝑊𝐹3 ∗ 𝑎31) + ⋯ . . … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … (5) 𝑥 = 𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑒𝑣𝑎𝑙𝑢𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑊𝐹 = 𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 𝑎 = 𝑓𝑎𝑐𝑡𝑜𝑟 𝑒𝑣𝑎𝑙𝑢𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛
4.Menghitung weight evaluation , adalah proses perhitungan nilai evaluasi factor weight sebelumnya dan membagi dengan banyaknya data , perhitungan ini menggunakan rumus:
𝑋 = 𝑥1 + 𝑥2 + 𝑥3 + ⋯ . )/𝑛 … . … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … (6) 𝑋 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑒𝑣𝑎𝑙𝑢𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑥 = 𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑒𝑣𝑎𝑙𝑢𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑛 = 𝑗𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑤𝑒𝑖𝑔ℎ𝑡 𝑒𝑣𝑎𝑙𝑢𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  teknik  penelitian  kuantitatif  dengan  tipe  deskriptif  yang  dilakukan dengan menentukan aspek Pendidikan, aspek Target, aspek Sikap, setelah aspek tersebut ditentukan,  maka metode ini  akan  mencari  gap  antara  profile  dengan  keadaan  data  dari  pelamar,  dengan  metode  ini  ditentukan  presentasi kedua  unsur  aspek  dan  ditotal,  kemudian  dilakukan  proses  perangkingan  yang  akan  menentukan  alternative  yang optimal,  yaitu  karyawan  yang  layak  untuk  dipertimbangkan.Tahap  berikutnya  perbandingan  dilakukan  antara kemampuan  individu  dengan  kualifikasi  yang  telah  ditetapkan  khususnya  pada  metode profile  matching sehingga didapatkan  gap  dimana  semakin  kecil  nilai  yang  didapatkan  maka  bobot  nilai  semakin  besar. Core  Factor dan secondary  factor menjadi  perhitungan  berikutnya  dengan  memberikan  besaran  prosentase  untuk  kedua  faktor tersebut.  Dalam  penelitian  ini Core  factor diberikan  sebanyak  60%  dan  40%  untuk secondary  factor .    Pemberian rangking  adalah  proses  perhitungan  hasil  akhir  untuk  menentukan  karyawan  yang  akan  diterima  diperusahaan. Dengan memberikan prosestasi untuk faktor pendidikan =0,2, faktor target=0,5, faktor sikap=0,3

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah  awal  adalah  penentuan  kritera  dan  pembobotan  yang  diinginkan  dari  calon  karyawan.  Berikut  kriteria yang ditampilkan pada table 1.

## Tabel 1.Atribut Kriteria
Aspek  Kriteria
A1 Nama sekolah (CF) A2 Jurusan sesuai (CF) A3 Nilai IPK memenuhi (CF) A4 Tahun kelulusan A5 Workshop/kursus relevan A6 Pengalaman kerja dibidang yang sesuai  (CF) A7 Proyek yg pernah ditangani  (CF) A8 Kesesuaian  gaji A9 Domisili
A10 Jujur (CF)
A11 Bertanggungjawab (CF) A12 Disiplin (CF) A13 Kerjasama
A14   Komunikatif (SF) A15   Percaya Diri Sumber: Hasil penelitan

## Computer Science (CO-SCIENCE)
Volume 1 No. 2 Juli 2021 | E-ISSN: 2774-9711
Aspek  pendidikan  dikelompokan  dalam  aspek  A1  untuk  kriteria  nama  sekolah,  berkaitan  dengan  alumni lulusan sekolah mana, A2 untuk  jurusan harus sesuai dengan bidang pekerjaan yang ditawarkan. A3 untuk standar minimal nilai indeks pretasi komulatif (IPK) yang harus dipenuhi oleh calon karyawan, A4 merupakan ketrampilan tambahan yang pernah didapat melalui kegiatan workshop atau kursus yang relevan dengan bidang studi.
Aspek  target  merupakan  penilaian  dengan  prosentase  yang  lebih  besar  dari  kedua  aspek  lainnya  .  Hal  ini dapat digunakan oleh perusahaan untuk menentukan posisi yang pas secara kompetensi. Melalui pengalaman kerja pada  bidang  yang  sesuai  (A6),  pernah  menangani  proyek  dalam  bidang  pekerjaan  tersebut(A7),  Kesesuaian  gaji menjadi  bagain  penting  dalam  aspek  ini,  karena  perusahaan  akan  menyesuaikan  dengan  anggaran  yang  ada  (A8), jarak tempuh dalam perjalanan dari rumah menuju tempat kerja menjadi penilaian penting sebagai bentuk efisiensi waktu, (A9).
Aspek sikap, melalui pengujian  yang berkaitan dengan personality calon karyawan seperti kejujuran (A10) , seberapa besar rasa tanggungjawab terhadap perkerjaan (A11), Disiplin dalam kehadiran (A12) , Kerjasama dalam satu tim (A13), dapat  membangun  komunikasi  yang baik dengan rekan sekerja  maupun  atasa(A14),  memiliki rasa percaya diri untuk dapat menyelesaikan suatu pekerjaan (A15).
Ada  beberapa  kriteria  yang  dijadikan  sebagai  penilaian  penting  dalam  setiap  aspek    yang  biasa  disebut dengan  c ore  factor  ( CF ) ,dimana core  factor menjadi  penilaian  utama  yang  memiliki  prioritas  selebihnya  kriteria tersebut disebut secondary factor .
Tabel2. Penilaian Profil dan Nilai Standar
Nama Aspek Pendidikan Aspek Target Aspek Sikap A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 A 7 A 8 A 9 A10 A11 A12 A13 A14 A15 C1 4 4 5 5 4 5 5 4 4 4 4 4 5 5 4 C2 4 5 5 5 4 4 4 5 4 4 4 4 5 5 5 C3 4 5 5 5 5 5 5 5 3 4 4 5 5 5 5 C4 4 5 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 C5 4 4 5 5 4 4 4 5 3 5 5 5 5 5 5 C6 4 4 5 5 4 4 5 5 3 5 5 5 5 5 5 C7 4 4 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 C8 4 5 5 5 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 C9 4 4 5 5 4 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 C10 4 4 5 5 4 4 4 5 3 5 5 5 5 5 5 Nilai standar 4 5 4 3 3 4 4 3 3 4 4 4 4 4 3 Sumber: Hasil penelitian Tabel 3 Perhitungan Gap Pendidikan dan Target Nama aspek pendidikan aspek target aspek sikap
A 1 A 2 A 3 A 4 A 5 A 6 A 7 A 8 A 9 A10 A11 A12 A13 A14 A15 C1 0 -1 1 2 1 1 1 1 1 0 0 0 1 1 1 C2 0 0 1 2 1 0 0 5
1 0 0 0 1 1 2 C3 0 0 1 2 2 1 1 4
0 0 0 1 1 1 2 C4 0 0 1 2 1 1 1 0 2 1 1 1 1 1 2 C5 0 -1 1 2 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 2 C6 0 -1 1 2 1 0 1 5 0 1 1 1 1 1 2 C7 0 -1 1 2 1 0 0 4 2 1 1 1 1 1 2 C8 0 0 1 2 1 0 0 0 2 1 1 1 1 1 2 C9 0 -1 1 2 1 1 1 1 2 1 1 1 1 1 2 C10 0 -1 1 2 1 0 0 5 0 1 1 1 1 1 2
Sumber: Hasil penelitian
Nilai profil dari kriteria akan dikurangi dengan nilai standar dimana menghasilkan  pemetaan gap yang digunakan untuk Perhitungan pembobotan.Pada metode MFEP diberikan penilaian untuk faktor pendidikan sebesar 0,2, target= 0,5  dan sikap = 0,3

## Computer Science (CO-SCIENCE)
Volume 1 No. 2 Juli 2021 | E-ISSN: 2774-9711

## Tabel 4 Penilaian Faktor Kriteria dan Bobot pada Metode MFEP
Faktor nilai Pendidikan Targaet Sikap Jumlah Bobot Nilai Bobot 0.2 0.5 0.3 1 C1 4.30 4.50 4.75 C2 4.50 3.88 4.58 C3 4.30 3.88 4.50 C4 4.50 4.38 4.33 C5 4.30 4.88 4.33 C6 4.30 3.88 4.33 C7 4.30 3.75 4.33 C8 4.50 4.63 4.33 C9 4.30 4.25 4.33 C10 4.30 4.00 4.33

## Sumber : Hasil penelitian
Nilai bobot memberikan perbedaan tingkat selisih kompetensi level dengan nilai tertinggi adalah  0.5 yang diberikan  untuk bobot  target  dan terendah adalah 0.2 untuk bobot pendidikan. Penilaian bobot ini akan digunakan sebagai acuan untuk mendapatkan nilai pembobotan.
Tabel 5.Hasil Pembobotan  Pendidikan dan Target dengan Metode Profile Matching
Kriteria Pendidikan Kritera Target Kriteria Sikap Id cckode A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7 A8 A9 A 10 A 11 A 12 A 13 A 14 A 15
C1 5 4 4.5 3.5 4.5 4.5 4.5 4.5 4.5 5 5 5 4,5 4,5 4,5 C2 5 5 4.5 3.5 4.5 5 5 1 4.5 5 5 5 4,5 4,5 3,5 C3 5 5 4.5 3.5 3.5 4.5 4.5 1.5 5 5 5 4,5 4,5 4,5 3,5 C4 5 5 4.5 3.5 4.5 4.5 4.5 5 3.5 4,5 4,5 4,5 4,5 4,5 3,5 C5 5 4 4.5 3.5 4.5 5 5 4.5 5 4,5 4,5 4,5 4,5 4,5 3,5 C6 5 4 4.5 3.5 4.5 5 4.5 1 5 4,5 4,5 4,5 4,5 4,5 3,5 C7 5 4 4.5 3.5 4.5 5 5 1.5 3.5 4,5 4,5 4,5 4,5 4,5 3,5 C8 5 5 4.5 3.5 4.5 5 5 5 3.5 4,5 4,5 4,5 4,5 4,5 3,5 C9 5 4 4.5 3.5 4.5 4.5 4.5 4.5 3.5 4,5 4,5 4,5 4,5 4,5 3,5 C10 5 4 4.5 3.5 4.5 5 5 1 5 4,5 4,5 4,5 4,5 4,5 3,5
Sumber: Hasil penelitian
Untuk  memberikan  alternatif  perhitungan  dengan  metode  lain  yang  lebih  sederhana  tapi  tidak mengurangi esensi pokok dari tujuan seleksi pencarian calon karyawan sebagai altenatif yang dimiliki maka digunakan metode m ulti factor evaluation process (MFEP). Langkah-langkah dalam perhitungan metode ini, yaitu:
1. Penetuan  kriteria  terdiri  dari  kriteria  pendidikan,  target  dan  sikap.  Masing  –  masing  memiliki  nilai  bobot untuk kriteria  pendidikan 0,2 , kriteria target 0,5 dan kriteria sikap memiliki nilai bobot 0,3.
Tabel 6. Penetuan Faktor Kriteria dan Nilai Bobot dengan Metode MFEP
Faktor Pendidikan Target   Sikap Jumlah
Bobot

## Computer Science (CO-SCIENCE)
Volume 1 No. 2 Juli 2021 | E-ISSN: 2774-9711
Nilai Bobot 0,2 0,5 0,3 1 C1 4,5 4,5 4,80 C2 4,5 4,1 4,67 C3 4,3 4,0 4,45 C4 4,3 4,4 4,37 C5 4,3 4,90 4,37 C6 4,3 4,05 4,37 C7 4,5 4,0 4,37 C8 4,3 4,7 4,37 C9 4,3 4,3 4,37 C10 4,3 4,2 4,37 Sumber : Hasil penelitian
2. Menghitung pembobotan dengan metode MFEP , yang hasilnya dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel  7. Hasil Pembototan dengan Metode MFEP Nama   Pendidikan Target Sikap C1 0,90 2,25 1,44 C2 0,90 2,05 1,40 C3 0,86 2,00 1,34 C4 0,86 2,20 1,31 C5 0,86 2,45 1,31 C6 0,86 2,03 1,31 C7 0,90 2,00 1,31 C8 0,86 2,35 1,31 C9 0,86 2,15 1,31 C10 0,86 2,10 1,31 Sumber: Hasil penelitian
Hasil  perhitungan pembototan digunakan untuk perhitungan nilai akhir. Evaluasi factor weight , proses ini melakukan perhitungan perkalian nilai bobot dengan nilai  alternatif.
Tabel 8 Perangkingan dengan Metode Profile Matching Nama NP NT NS Jumlah  Ranking C1 4.5 4.5 4.80 4.59 2 C2 4.5 4.1 4.67 4.35 6 C3 4.3 4.0 4.45 4.2 11 C4 4.3 4.4 4.37 4.37 5 C5 4.3 4.90 4.37 4.62 1 C6 4.3 4.05 4.37 4.2 10 C7 4.5 4.0 4.37 4.21 9 C8 4.3 4.7 4.37 4.52 3 C9 4.3 4.3 4.37 4.32 7 C10 4.3 4.2 4.37 4.27 8 Sumber: Hasil penelitian
Akumulasi penjumalahan core  factor dan secondary factor pada  nilai pendidikan (NP),  nilai  target (NT) dan  nilai sikap  (NS)  memberikan  informasi  peringkat  dari  calon  atau  kandidat  karyawan  yang  akan  dipertimbangkan  untuk diterima.

## Tabel 9 Hasil Perhitungan Perankingan dengan Metode MPEF
Nama Jumlah Rangking C1 0.504 2 C2 0.468 6 C3 0.461 8 C4 0.488 4 C5 0.511 1 C6 0.455 9

## Computer Science (CO-SCIENCE)
Volume 1 No. 2 Juli 2021 | E-ISSN: 2774-9711
C7 0.448 10 C8 0.501 3 C9 0.476 5 C10 0.462 7 Sumber: Hasil penelitian
Hasil  perhitungan  jumlah  rata-rata  pembobotan  yang  dibagi  dengan  faktor  nilai  pendidikan  ,  nilai  target  dan nilai sikap memberikan informasi peringkat dari calon karyawan yang dapat dipertimbangkan untuk dapat diterima.

## KESIMPULAN
Metode  p rofile  matching dan  m ulti  factor  evaluation  process  (MFEP) sangat  membantu  dalam mempertimbangkan  pengambilan  keputusan  untuk  memilih  kandidat  yang  ada  sesuai  dengan  kebutuhan  sehingga bagian sumber daya manusia (SDM) akan lebih objektif dalam  menentukan calon karyawan dan dapat menghemat waktu.Pada  penelitian  ini  kandidat  dengan  hasil  tertinggi  melaui  metode profile  matching dengan  nilai  4,62 sedangkan    metode  MFEP  dengan  nilai  0,511  yang  mana  urutan  tertinggi  mengacu  pada  kandidat  yang  sama. Alangkah baiknya disarankan dapat dikembangkan dengan pembuatan aplikasi yang sedang trend saat ini.

## REFERENSI
Afrianty,  I.,  &  Umbara,  R.  (2016).  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  Menentukan  Kelayakan  Calon  Penerima Zakat  Menerapkan  Multi-  Factor  Evaluation  Process  (MFEP). Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi,
Komunikasi Dan Industri (SNTIKI) 8 , November , 87–94. http://ejournal.uin- suska.ac.id/index.php/SNTIKI/article/view/2813
Britta,  M.  (2021). 5  Kendala  Rekrutmen  Karyawan  Sering  dialami  dan  Cara  Mengatasinya (Issue  April). https://sampingan.co.id/post/kendala-rekrutmen-dan-cara-mengatasi
Faizal,  E.  (2017).  Implementasi  Metode  Profile  matching  untuk  Penentuan  Penerimaan  Usulan  Penelitian  Internal Dosen  STMIK  El  Rahma  Implementasi  Metode  Profile  matching  untuk  Penentuan  Penerimaan  Usulan Penelitian  Internal  Dosen  STMIK  El  Rahma. Implementasi  Metode  Profile  Matching  Untuk  Penentuan Penerimaan Usulan Penelitian Internal Dosen STMIK El Rahma , 6 (January 2014), 60–65.
Frieyadie, F. (2016). Penggunaan Metode Profile Matching Untuk Sistem Penunjang Keputusan Kenaikan Jabatan Pada  Instansi  Pemerintah. Paradigma  -  Jurnal  Komputer  Dan  Informatika , 18 (2),  75–80. http://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/paradigma/article/view/1228
Ikhlas,  M.  (2019).  Penerapan  Metode  Mfep  (Multifactor  Evaluation  Process)  Dalam  Pengambilan  Keputusan Pemilihan Bibit Kelapa Sawit Terbaik. Jurnal Sains Dan Teknologi: Jurnal Keilmuan Dan Aplikasi Teknologi Industri , 19 (1), 16. https://doi.org/10.36275/stsp.v19i1.128 Maharani, D., & Nata, A. (2020). PERBANDINGAN METODE MFEP DAN MAUT DALAM SELEKSI CALON PESERTA  OLIMPIADE  SAINS  NASIONAL  (  OSN  )  Sistem  Informasi  ,  STMIK  Royal  Kisaran PENDAHULUAN  OSN  (  Olimpiade  Sains  Nasional  )  merupakan  kegiatan  perlombaan  dibidang  sains  dan ilmu  pengetahuan  yang  diran. JURTEKSI  (Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi) , VI (3),  247. https://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi/article/view/793/414
Nashrullah,  M.  I.,  Abdillah,  G.,  &  Renaldi,  F.  (2016).  SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  UNTUK REKOMENDASI  PROMOSI  JABATAN  MENGGUNAKAN  METODE  PROFILE  MATCHING  DAN ELECTRE Muhammad. Prosiding SNST Ke-7 , Pros. SNST ke - 7 , 196–201.
Putra,  J.  L.,  Raharjo,  M.,  Sandi,  T.  A.  A.,  Ridwan,  R.,  &  Prasetyo,  R.  (2019).  Implementasi  Algoritma  Apriori Terhadap  Data  Penjualan  Pada  Perusahaan  Retail. Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri , 15 (1),  85–90. https://doi.org/10.33480/pilar.v15i1.113
Ramadhan,  M.  H.,  &  Yusfrizal.  (2019).  ANALISIS  DAN  PENERAPAN  METODE  MULTIFACTOR EVALUATION  PROCESS  (MFEP)  DALAM  MENENTUKAN  BIBIT  TANAMAN  BUNCIS  YANG LAYAK UNTUK DIBUDIDAYAKAN. Jurnal Sistem Informasi Kaputama (JSIK) , 3 (1), 18–26.
Sutinah,  E.  (2017).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  Profile  Matching  dalam  Pemilihan Salesman Terbaik. Informatics for Educators and Professionals , 2 (1), 234409.
Syahrizal,  M.,  &  Maulidza,  D.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Televisi  Bekas  Terbaik  Dengan Menggunakan Metode Multi Factor Evaluation Process (MFEP). Jurikom , 5 (4), 382–389.
Turaina, R. (2017). Spk Dalam Pemilihan Siswa Kelas Unggul Menggunakan Metode Mfep Di Smp N 2 Solok. Edik Informatika , 3 (2), 125–135. https://doi.org/10.22202/ei.2017.v3i2.1662