## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 218 − 226 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1471

## Penerapan Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) Dalam Penerimaan Karyawan Perjanjian Kerja Waktu Tertentu
(PKWT)
Nona Oktari, Mesran, Dito Putro Utomo * , Soeb Aripin, Abdul Karim
Fakultas Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan Jl. Sisingamangaraja No.338, Siti Rejo I, Medan, Indonesia Email: 1 nonaoktari460@gmail.com, 2 mesran.skom.mkom@gmail.com, 3,* ditoputro12@gmail.com, 4 soebaripin@gmail.com,
5 abdkarim6@gmail.com Submitted: 04/04/2022 ; Accepted: 23/04/2022 ; Published: 30/04/2022
Abstrak− Karyawan Perjanjian Kerja Waktu Tertentu (PKWT) atau bisa juga disebut sebagai karywan kontrak dalam sebuah perusahaan diperkerjakan untuk membantu pekerjaan dalam perusahaan, tetapi tidak bisa dipastikan bagaimana kelangsungan kerjanya dikarenakan sifatnya hanya sebagai karyawan sementara. Dalam artian, setelah kontrak habis, perusahaan bisa saja memperpanjang  atau  memperbaharui kontrak  atau  mengangkat  karyawan kontrak  tersebut  sebagai  karyawan  tetap,  dengan melihat  bagaimana  keaktifan  kerja  karyawan  tersebut.  Dalam  proses  penyeleksian  penerimaan  karyawan  PKWT,  pihak perusahaan harus menyeleksi calon pelamar secara objektif  sehingga akan mendapatkan hasil yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan. Didalam proses penerimaan karyawan PKWT masih memiliki beberapa masalah, yaitu dikarenakan banyaknya calon pelamar sehingga menghabiskan waktu yang cukup lama dalam penyeleksiannya. Masalah yang selanjutnya ialah dalam proses penyeleksiannya masih terlihat kurang efesien dan membutuhkan waktu, karena dalam penilaian dan perhitungan hasil penentuan  karyawan  PKWT  dilakukan  secara  bertahap,  seperti  penyeleksian  berkas,  wawancara  dan  lain  sebagainya. Sehingga,kemungkinan besar dapat menimbulkan kesalahan dalam hasil akhir dari penentuan karyawan PKWT sering tidak memenuhi kriteria yang dibutuhkan oleh perusahaan serta menghambat kinerja perusahaan. Maka dari itu, dibutuhkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) untuk mengatasi masalah yang terjadi dalam penerimaan Karyawan Perjanjian Waktu Tertentu  (PKWT)  dengan  menggunakan  metode  OCRA.  Metode  OCRA  adalah  salah  satu  metode  dari  Sistem  Pendukung Keputusan,  dimana  metode  ini  mengambil  keputusan  dengan  cara  perankingan  dari  nilai  yang  terkecil  sampai  nilai  yang terbesar. Adanya sistem ini diharapkan mampu mendapatkan sistem keputusan yang optimal serta dapat meminimlisir kinerja dari perusahaan tersebut dalam proses penerimaan Karyawan Perjanjian Kerja Waktu Tertentu (PKWT).
Kata Kunci: OCRA; PKWT; SPK; Karyawan; Penerimaan
Abstract− Certain Employment Agreement Employees (PKWT) or can also be referred to as contract employees in a company who are hired to help work within the company, but it is not certain how it is implemented based on only being a temporary employee. In a sense, after it expires, the company can extend or lift the contract as a permanent employee, by looking at how active  the  employee  is.  In  the  process  of  selecting  PKWT  employees,  the  company  must  obtain  prospective  applicants objectively so that the results match the desired criteria. In the process of hiring PKWT employees there are problems, namely because of the large number of candidates so that it takes a long time to select them. The next problem is that the selection process still looks inefficient and takes time, because the assessment and results of PKWT implementation are carried out in stages,  such  as  file  selection,  interviews  and  so  on.  Thus,  it  is  likely  that  errors  in  the  final  result  of  anticipating  PKWT employees often do not meet the criteria required by the company and hinder the company's performance. Therefore, a Decision Support System (SPK) is needed to overcome the problems that occur in the acceptance of Specific Time Agreement Employees (PKWT)  using the OCRA  method. The OCRA  method  is one of  the  methods of  the Decision  Support  System,  where  this method makes decisions by ranking from the smallest value to the largest value. With this system, it is expected to be able to obtain optimal system decisions and can minimize the performance of the company in the process of accepting Employees of Specific Time Work Agreements (PKWT).
Keywords : OCRA; PKWT; DSS; Employees; Acceptance

## 1. PENDAHULUAN
Sumber daya manusia (SDM) merupakan komponen penting dalam suatu perusahaan. Kebutuhan terdahap SDM yang berkualitas merupakan faktor utama yang mempengaruhi  hal  tersebut, hal ini dikarenakan SDM juga ikut berperan  penting  dalam  jalannya  operasional  suatu  perusahaan.  Salah  satu  SDM  yang  sangat  berperan  penting dalam perusahaan yaitu adanya seorang karyawan. Akan tetapi, dalam perusahaan tidak semua karyawan yang bekerja merupakan karyawan tetap. Terdapat juga sebagian bekerja sebagai karyawan kontrak atau biasa disebut sebagai Karyawan Perjanjian Kerja Waktu Tertentu (PKWT).
Karyawan  Perjanjian  Kerja  Waktu  Tertentu  (PKWT)  atau  biasa  disebut  karyawan  kontrak  dalam perusahaan  diperkerjakan  untuk  membantu  pekerjaan  pada  perusahaan,  tetapi  tidak  bisa  dipastikan  bagaimana kelangsungan  kerjanya  dikarenakan  sifatnya  sebagai  karyawan  sementara.  Dalam  artian,  setelah  kontrak  habis, perusahaan  bisa  saja  memperpanjang,  memperbaharui  kontrak,  atau  mengangkat  karyawan  kontrak  tersebut sebagai karyawan tetap dengan melihat bagaimana keaktifan kerja karyawan tersebut.
Begitu juga pada perusahaan PT. Perkebunan Nusantara V (Persero) yang merupakan Badan Usaha Milik Negara (BUMN) yang bergerak dibidang perkebunan kelapa sawit dan karet. Seleksi penerimaan karyawan PKWT merupakan salah satu masalah yang terjadi selama ini. Hal ini dikarenakan seleksi penerimaan karyawan PKWT bukan termasuk agenda rutin suatu perusahaan, melainkan dilakukan pada waktu tertentu saja. Pada penerimaan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 218 − 226 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1471
karyawan PKWT diambil melalui proses seleksi  dan melewati serangkaian tes yang diadakan oleh perusahaan. Hal  tersulit  dalam  membuat  pilihan  yaitu  upaya  menghilangkan  faktor  subjektifitas  dari  manajer  perusahaan. Selain  itu,  permasalahan  yang  kerap  muncul  dalam  proses  penerimaan  karyawan  PKWT  yakni  pada  saat penyeleksiannya masih terlihat kurang efisien. Dalam artian, perusahaan masih menggunakan sistem manual serta membutuhkan  waktu  yang  cukup  lama  dalam  proses  penyeleksiannya,  karena  penilaian  dan  perhitungan  hasil penentuan  karyawan  PKWT  dilakukan  secara  bertahap,  seperti  penyeleksian  berkas,  wawancara,  dan  lain sebagainya.  Selain  daripada  itu,  masalah  yang  sering  kali  muncul  dalam  pemilihan  Karyawan  PKWT  hanya berdasarkan  dari  penilaian  kinerja  yang  bersifat  subjektif  atau  dari  penilaian  kasat  mata,  dimana  tidak  dapat dibuktikan dengan angka atau matematis. Sehingga, kemungkinan besar dapat menimbulkan kesalahan dalam hasil akhir  dari  penentuan  penerimaan  karyawan  PKWT  sering  tidak  memenuhi  kriteria  yang  dibutuhkan  oleh perusahaan dan dapat menghambat kinerja perusahaan.
Berdasarkan masalah yang telah diuraikan diatas, dibutuhkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang dapat membantu serta dapat meminimalisir kinerja perusahaan dalam proses penerimaan karyawan PKWT. SPK  merupakan  suatu  sistem  yang  dapat  membantu  menyelesaikan  masalah  semi  terstruktur  [1].  Proses penerimaan  karyawan  PKWT  merupakan  salah  satu  tipe  masalah  semi  terstruktur,  artinya  proses  ini  bukan merupakan agenda rutin suatu perusahaan, melainkan hanya dilakukan pada waktu tertentu saja dan dapat terjadi apabila  dibutuhkan.  SPK  merupakan  sebuah  sistem  yang  dapat  mendukung  kinerja  seorang  manajer  maupun sekelompok manajer dalam memecahkan masalah semi terstruktur menjadi terstruktur dengan cara memberikan informasi  atau  usulan  menuju  pada  keputusan  tertentu  [1].  SPK  dapat  dibuat  dengan  menyesuaikan  bidang keputusan  yang  diambil  termasuk  juga  pada  saat  proses  penerimaan  karyawan  PKWT.    Banyak  metode  yang digunakan dalam Sistem Pendukung Keputusan diantaranya metode SAW pada seleksi penerimaan calon siswa baru  [2],  metode  MOORA  pada  penentuan  kredit  pemilikan  rumah  [3],  metode  AHP  pada  Sistem  Pendukung Keputusan Pemberian Kredit [4], dan metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) .
Pada penelitian ini, penulis menggunakan metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA). Metode  OCRA  (Operational  Competitiveness  Rating  Analysis)  merupakan  metode  yang  dikembangkan  oleh Parkan pada tahun 1994 yang bertujuan menyelesaikan masalah pengambilan keputusan multi-kriteria (MCDM) dengan  pendekatan  pengukuran  kinerja  relatif  berdasarkan  sebuah  model  nonparametrik  [5].  Hingga  saat  ini banyak  penelitian  yang  dihasilkan  terkait  dengan  penerapan  OCRA  dalam  metode  yang  digunakan  untuk menghasilkan keputusan yang efektif, seperti yang dilakukan oleh Nilsen Kundakci (2017). Hasil penelitian bahwa metode  OCRA  mampu  melakukan  perangkingan  terhadap  komputer  tablet  dengan  beberapa  alternatif  yang ditentukan [5].
Pada  tahun  2019,  Mesran  melakukan  penelitian  terhadap  penilaian  kinerja  dosen  komputer  dengan mengkombinasikan metode OCRA dengan metode Rank Order Centroid (ROC). Metode ROC dalam penelitian tersebut  digunakan  untuk  mendapatkan  nilai  bobot  yang  mendukung  dalam  proses  perhitungan  kinerja  dosen. Sedangkan  metode  OCRA  bertujuan  untuk  melakukan  perangkingan  [6].  Penelitian  terdahulu  lainnya  yang dilakukan oleh Miloš Madić* (2015) untuk pemilihan pemrosesan yang dilakukan oleh mesin. Hasil penelitian diperoleh  bahwa  penerapan  metode  OCRA  dapat  menyelesaikan  permasalah  yang  komplek  terhadap  masalah dalam  pemilihan  NCMP  [7].  Pada  tahun  2017,  Dragisa  Stanujkic  melakukan  penelitian  terhadap  peningkatan angka abu-abu interval. Hasil penelitian bahwa Peringkat hasil yang diperoleh dalam penggunaan angka abu-abu dengan menggunakan metode OCRA yang ditingkatkan sama dengan hasil yang diperoleh dengan menggunakan dua metode MCDM terkemuka, yang menegaskan kegunaan dari pendekatan yang diusulkan [8].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada metodologi penelitian dijabarkan tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penelitian. Metodologi penelitian terdiri dari beberapa tahapan yang terkait secara sistematis. Tahapan ini diperlukan untuk mempermudahkan dalam melakukan  penelitian. Sebelum  membuat  kerangka  penelitian,  penulus  terlebih  dahulu  menganalisa  topik  yang akan diteliti.
Pada  anlisa  penelitian,  penulis  menjelaskan  bagaimana  proses  penulis  dalam  mengambil  data  yang diperlukan untuk penelitian ini. Metode pengumpulan data dilakukan dengan cara observasi dan mewawancarai pihak  Perusahaan  PT.  Perkebunan  Nusantara  V Kebun  Tandun.  Penulis  berusaha  untuk  bertemu dengan  pihak Perusahaan  PT.  Perkebunan  Nusantara  V  Kebun  Tandun  yaitu  Asisten  Afdeling  untuk  mendapatkan  data-data yang  diperlukan.  Penulis  melakukan  observasi  langsung  ke  PT.  Perkebunan  Nusantara  V  Kebun  Tandun,  dan penulis  melihat  bahwa  dalam  penerimaan  karyawan  PKWT  masih  dilakukan  secara  manual,  sehingga  masih terdapat banyak kekurangan.
Untuk menyelesaikan masalah dalam melakukan proses penerimaan karyawan PKWT yang dialami pihak PT.  Perkebunan  Nusantara  V  Kebun  Tandun,  dalam  penelitian  ini  maka  penulis  melakukan  perancangan  suatu aplikasi berbasis komputer yaitu sistem pendukung keputusan penerimaan karyawan PKWT menggunakan bahasa pemograman Microsoft  Visual  Basic.Net  2008 dengn menerapkan metode Operational  Competitiveness Rating Analysis (OCRA). Aplikasi sistem pendukung keputusan yang dirancang penulis pada penelitian ini  diharapkan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 218 − 226 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1471
dapat  memberikan    hasil  yang  lebih  maksimal  terhadap  hasil  dari  proses  yang  dilakukan  untuk  penerimaan karyawan PKWT berdasarkan perangkingan nilai kriteria dari masing-masing alternatif yang akan dipilih menjadi karyawan  PKWT  pada  PT.  Perkebunan  Nusantara  V  Kebun  Tandun.  Dalam  implementasinya,  aplikasi  sistem pendukung keputusan penerimaan karyawan PKWT pada PT. Perkebunan Nusantara V Kebun Tandun ini dapat digunakan secara baik oleh pihak perusahaan.
Data- data yang diperoleh dari hasil wawancara dan pengamatan dengan pihak PT. Perkebunan Nusantara V Kebun Tandun adalah berupa data kriteria, data alternatif, dan bobot yang ditentukan oleh instansi.
Setelah  data-data  yang  diperlukan  tersedia,  tahap  selanjutnya  penulis  melakukan  studi  literatur  untuk mendapatkan referensi yang mendukung perancangan sistem yang akan dibuat. Referensi yang dibutuhkan diambil melalui  buku,  jurnal,  dan internet.  Kemudian  setelah  data  dan  referensi  terkumpul,  penulis mulai  mengerjakan penelitian ini dimulai dari tahap awal hingga akhir. Dibawah ini merupakan alur sederhana proses pengumpulan data-data dari penelitian ini.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah suatu sistem informasi berbasis komputer yang dapat menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu manajemen dalam  menangani berbagai permasalahan yang tidak terstruktur menjadi terstruktur dengan menggunakan data yang akurat dan model [4]. Sistem pendukung keputusan biasanya dibangun untuk mendukung solusi atas suatu masalah atau untuk mengevaluasi suatu peluang.

## 2.3 Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA)
Metode OCRA adalah pendekatan pengukuran kinerja relatif berdasarkan sebuah model non-parametrik. OCRA pertama  kali  dikembangkan  oleh  Parkan  pada  tahun  1994  dan  merupakan  metode  yang  sangat  berguna  dan sederhana  untuk  menganalisis  sektor  yang  berbeda  dan  membandingkan  unit  keputusan  yang  berbeda.  OCRA adalah  teknik  pengukuran  efisiensi  non-parametrik  dan  pertama  kali  diusulkan  untuk  menyelesaikan  kinerja masalah pengukuran dan analisis produktifitas [6].
Adapun tahapan dari  proses kerja metode Operational  Competitiveness Rating Analysis (OCRA) adalah sebagai berikut:
1. Pembentukan  matriks  keputusan  X.  Di  baris  keputusan  matriks  aternatif  ditempatkan,  dan  dikolom  kriteria ditempatkan. Dalam matriks ini, Xij menunjukkan kinerja alternatif i dibawah kriteria j.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 218 − 226 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1471
X= [X ij ] mxn = [ 𝑋 11 ⋯ 𝑋 12 … 𝑋 1𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑋 21 … 𝑋 22 … 𝑋 2𝑛 ⋮ ⋱ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑋 𝑚1 … 𝑋 𝑚2 … 𝑋 𝑚𝑛 ] i = 1,....,m;   j = 1,2,.............(1)
Dimana: m = Jumlah Alternatif
n = Jumlah Kriteria X ij = Nilai performa dari alternatif i terhadap kriteria j
X 0j
= Nilai optimum dari kriteria j
2. Peringkat  preferensi  dimana  yang  dihitung  hanya  nilai  kinerja  dari  alternatif  untuk  kriteria  yang  akan diminimalkan ( cost ).
𝐼 𝑖 ̅ = ∑ 𝑊 𝑗 𝑔 𝑗=1 max(𝑋 𝑖𝑗 )−𝑋 𝑖𝑗 min⁡(𝑋 𝑖𝑗 ) (i = 1, 2, ....,m;   j = 1, 2, ...., g)
(2)
3. Pada  langkah  ini,  menghitung  peringkat  preferensi  linier  dari  setiap  alternatif  untuk  kriteria  yang  akan diminimalkan ( cost ).
𝐼 𝑖 ̿ = 𝐼 𝑖 ̅ − min(𝐼 𝑖 ̅) (3)
4. Peringkat  preferensi  dimana  yang  dihitung  hanya  nilai  kinerja  dari  alterntaif  untuk  kinerja  yang  akan dimaksimalkan ( benefit ).
𝑂 𝑖 ̅ = ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑋 𝑖𝑗 −⁡min(𝑋 𝑖𝑗 ) min⁡(𝑋 𝑖𝑗 )
(i = 1, 2,...., m;   j = g +2,...., n)
(4)
5. Pada  langkah  ini,  menghitung  peringkat  preferensi  linier  dari  setiap  alternatif  untuk  kriteria  yang  akan dimaksimalkan ( benefit ).
𝑂 𝑖 ̿ = 𝑂 𝑖 ̅ − min(𝑂 𝑖 ̅ ) (5)
6. Menghitung total nilai preferensi untuk setiap alternatif. 𝑃 𝑖 = ( 𝐼 𝑖 ̿ +⁡ 𝑂 𝑖 ̿ ⁡ ) – min( 𝐼 𝑖 ̿ +⁡𝑂 𝑖 ̿ )  i = 1, 2,.... 2. (6)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini merupakan perhitungan dan perancangan yang dibutuhkan dalam proses penerimaan karyawan Perjanjian  Kerja  Waktu  Tertentu  (PKWT).  Dalam  prosesnya,  penulis  menerapkan  metode Operational Competitiveness  Rating  Analysis (OCRA)  untuk  menyelesaikan  kasus  ini  dengan  menggunakan  sampel  atau alternatif sebanyak 16 alternatif dan 4 kriteria. Nilai dalam setiap kriteria penulis dapatkan melalui wawancara langsung dengan pihak PT. Perkebunan Nusantara V Kebun Tandun.
Dalam  penelitian  ini,  digunakan  beberapa  data  kriteria  yang  telah  ditentukan  pihak  perusahaan  PT. Perkebunan  Nusantara  V  Kebun  Tandun  sebagai  bahan  pertimbangan  untuk  memperkuat  ukuran  kelayakan pemilihan salah satu alternatif untuk menjadi Karywan PKWT pada PT. Perkebunan Nusantara V Kebun Tandun. Bobot dari data kriteria yang digunakan dalam penelitian ini dihitung dengan menggunakan rumus Rank Order Centroid (ROC) dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 1. Data Kriteria Kode Kriteria Kriteria Bobot Jenis C1 Pendidikan Terakhir 0,521 Cost C2 Umur 0,271 Benefit C3 Pengalaman Sebagai Pemanen 0,146 Benefit C4 Prestasi Rata-rata 0,063 Benefit
Dalam penelitian ini digunakan beberapa data alternatif untuk menjadi sampel dalam proses penerimaan Karyawan Perjanjian Kerja Waktu Tertenu (PKWT) pada PT. Perkebunan Nusantara V Kebun Tandun dengan menggunakan metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA).
Tabel 2. Data Alternatif No Nama Kode Alternatif 1 Marala Dison Nababan A1 2 Iwan Parianto A2 3 Mistari A3 4 Mujiran A4 5 Riski R Hutabarat A5 6 Juande Sigalingging A6 7 Sufrianto A7 8 Sarwan Efendi Hrp A8 9 Canrio Eko A9

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 218 − 226 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1471
No Nama Kode Alternatif 10 Rido Agung Alwis A10 11 Agusman Waruhu A11 12 Samsu Rizal A12 13 Ramli A13 14 Darwis Jm Siburian A14 15 Runggu P. Silaban A15 16 Muhammad Arif A16
Pada tabel 3. berikut merupakan data nilai alternatif pada tiap tiap kriteria yang ada.
Tabel 3. Rating Kecocokan Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 1 29 7 3435 A 3 2 33 9 2350 A 4 3 34 5 2300 A 5 2 23 5 2279 A 6 1 26 8 2200 A 7 2 30 5 2200 A 8 2 33 2 2200 A 9 1 27 5 2100 A 10 3 22 2 2060 A 11 4 19 2 2300 A 12 1 28 4 3000 A 13 3 36 5 2500 A 14 2 47 4 2324 A 15 2 33 9 2300 A 16 3 39 10 2009 Max 4 47 10 3435 Min 1 19 2 2009

## 3.1 Penerapan Metode OCRA
Berdasarkan data rating kecocokan yang terdapat pada tabel 3 di atas, maka langkah selanjutnya ialah melakukan perhitungan  untuk  setiap  alternatif  dengan  menggunakan  metode Operational  Competitiveness  Rating  Analysis (OCRA).  Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  penyelesaian  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  metode OCRA 1. Membentuk Matrix Keputusan.
Matrik keputusan Xij di peroleh dari data rating kecocokan yang terdapat pada tabel 3.
X= [X ij ] mxn =
[ 1 29 7 3435
2 45 5 2400 2 33 9 2350 3 34 5 2300 2 23 5 2279 1 26 8 2200
2 30 5 2200 2 33 2 2200 1 27 5 2100 3 22 2 2060 4 19 2 2300 1 28 4 3000 3 36 5 2500 2 47 4 2324 2 33 9 2300
3 39 10 2009]
2. Peringkat  preferensi  dimana  yang  dihitung  hanya  nilai  kinerja  dari  alternatif  untuk  kriteria  yang  akan diminimalkan (cost) sesuai dengan persamaan 2.
𝐼̅ 11 = (0,521 4−1 1 ) = 1,563
𝐼̅ 12 = (0,521 4−2 1 ) = 1,042

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 218 − 226 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1471
𝐼̅ 13 = (0,521 4−2 1 ) = 1,042
𝐼̅ 14 = (0,521 4−3 1 ) = 0,521
𝐼̅ 15 = (0,521 4−2 1 ) = 1,042
𝐼̅ 16 = (0,521 4−1 1 ) = 1,563
𝐼̅ 17 = (0,521 4−2 1 ) = 1,042
𝐼̅ 18 = (0,521 4−2 1 ) = 1,042
𝐼̅ 19 = (0,521 4−1 1 ) = 1,563
𝐼̅ 110 = (0,521 4−3 1 ) = 0,521
𝐼̅ 111 = (0,521 4−4 1 ) = 0
𝐼̅ 112 = (0,521 4−1 1 ) = 1,563
𝐼̅ 113 = (0,521 4−3 1 ) = 0,521
𝐼̅ 114 = (0,521 4−2 1 ) = 1,042
𝐼̅ 115 = (0,521 4−2 1 ) = 1,042
𝐼̅ 116 = (0,521 4−3 1 ) = 0,521
3. Pada  langkah  ini,  menghitung  peringkat  preferensi  linier  dari  setiap  alternatif  untuk  kriteria  yang  akan diminimalkan ( cost ) sesuai dengan persamaan 3.
𝐼̿ 1 = 1,563 – 0 = 1,563 𝐼̿ 2 = 1,042 – 0 = 1,042
𝐼̿ 3 = 1,042 – 0 = 1,042
𝐼̿ 4 = 0,521 – 0 = 0,521
𝐼̿ 5 = 1,042 – 0 = 1,042
𝐼̿ 6 = 1,563 – 0 = 1,563
𝐼̿ 7 = 1,042 – 0 = 1,042
𝐼̿ 8 = 1,042 – 0 = 1,042
𝐼̿ 9 = 1,563 – 0 = 1,563
𝐼̿ 10 = 0,521– 0 = 0,521
𝐼̿ 11 = 0 – 0 = 0
𝐼̿ 12 = 1,563 – 0 = 1,563
𝐼̿ 13 = 0,521 – 0 = 0,521
𝐼̿ 14 = 1,042 – 0 = 1,042
𝐼̿ 15 =  1,042– 0 = 1,042 𝐼̿ 16 =  0,521– 0 = 0,521
4. Peringkat  preferensi  dimana  yang  dihitung  hanya  nilai  kinerja  dari  alternatif  untuk  kriteria  yang  akan dimaksimalkan ( benefit ) sesuai dengan persamaan 4.
𝑂̅ 1 = ∑ (0,271 29−19 19 ) + (0,146 7−2 2 ) + (0,063 3435−2009
2009 ) = 0,553
𝑂̅ 2 = ∑ (0,271 45−19 19 ) + (0,146 5−2 2 ) + (0,063 2400−2009
2009 ) = 0,602
𝑂̅ 3 = ∑ (0,271 33−19 19 ) + (0,146 9−2 2 ) + (0,063 2350−2009 2009 ) = 0,722
𝑂̅ 4 = ∑ (0,271 34−19 19 ) + (0,146 5−2 2 ) + (0,063 2300−2009 2009 ) = 0,442
𝑂̅ 5 = ∑ (0,271 23−19 19 ) + (0,146 5−2 2 ) + (0,063 2279−2009 2009 ) = 0,284
𝑂̅ 6 = ∑ (0,271 26−19 19 ) + (0,146 8−2 2 ) + (0,063 2200−2009 2009 ) = 0,544
𝑂̅ 7 = ∑ (0,271 30−19 19 ) + (0,146 5−2 2 ) + (0,063 2200−2009 2009 ) = 0,382
𝑂̅ 8 = ∑ (0,271 33−19 19 ) + (0,146 2−2 2 ) + (0,063 2200−2009 2009 ) = 0,206
𝑂̅ 9 = ∑ (0,271 27−19 19 ) + (0,146 5−2 2 ) + (0,063 2100−2009 2009 ) = 0,336
𝑂̅ 10 = ∑ (0,271 22−19 19 ) + (0,146 2−2 2 ) + (0,063 2060−2009
2009 ) = 0,045
𝑂̅ 11 = ∑ (0,271 19−19 19 ) + (0,146 2−2 2 ) + (0,063 2300−2009
2009 ) = 0,009

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 218 − 226 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1471
𝑂̅ 12 = ∑ (0,271 28−19 19 ) + (0,146 4−2 2 ) + (0,063 3000−2009 2009 ) = 0,305 𝑂̅ 13 = ∑ (0,271 36−19 19 ) + (0,146 5−2 2 ) + (0,063 2500−2009 2009 ) = 0,477 𝑂̅ 14 = ∑ (0,271 47−19 19 ) + (0,146 4−2 2 ) + (0,063 2324−2009 2009 ) = 0,555 𝑂̅ 15 = ∑ (0,271 33−19 19 ) + (0,146 9−2 2 ) + (0,063 2300−2009 2009 ) = 0,720 𝑂̅ 16 = ∑ (0,271 39−19 19 ) + (0,146 10−2 2 ) + (0,063 2009−2009 2009 ) = 0,869
5. Pada  langkah  ini  menghitung  peringkat  preferensi  linear  dari  setiap  alternatif  untuk  kriteria  yang  akan  di maksimalkan ( benefit ) sesuai dengan persamaan 2.5.
𝑂̿ 1 = 0,553 – 0,009 = 0,544 𝑂̿ 2 = 0,602 – 0,009 = 0,593 𝑂̿ 3 = 0,722 – 0,009 = 0,713 𝑂̿ 4 = 0,442 – 0,009 = 0,433 𝑂̿ 5 = 0,284 – 0,009 = 0,275 𝑂̿ 6 = 0,544 – 0,009 = 0,535 𝑂̿ 7 = 0,382 – 0,009 = 0,373 𝑂̿ 8 = 0,206 – 0,009 = 0,197
𝑂̿ 9 = 0,336 – 0,009 = 0,327
𝑂̿ 10 = 0,045 – 0,009 = 0,036 𝑂̿ 11 = 0,009 – 0,009 = 0 𝑂̿ 12 = 0,305 – 0,009 = 0,296
𝑂̿ 13 = 0,477 – 0,009 = 0,468 𝑂̿ 14 = 0,555 – 0,009 = 0,546 𝑂̿ 15 = 0,720 – 0,009 = 0,711 𝑂̿ 16 = 0,869 – 0,009 = 0,860
6. Menghitung total nilai preferensi untuk setiap alternatif dengan menggunakan persamaan 2.6.
𝑃 1 = 1,563 + 0,544 = 2,107 – 0  = 2,107
𝑃 2 = 1,042 + 0,593 = 1,635  – 0 = 1,635 𝑃 3 = 1,042 + 0,713 = 1,755  – 0 = 1,755 𝑃 4 = 0,521 + 0,433 = 0,954 – 0  = 0,954 𝑃 5 = 1,042 + 0,275 = 1,317 – 0  = 1,317 𝑃 6 = 1,563 + 0,535 = 2,098 – 0  = 2,098 𝑃 7 = 1,042 + 0,373 = 1,415  – 0 = 1,415 𝑃 8 = 1,042 + 0,197 = 1,239  – 0 = 1,239 𝑃 9 = 1,563 + 0,327 = 1,890 – 0  = 1,890
𝑃 10 = 0,521+ 0,036 = 0,557 – 0  = 0,557
𝑃 11 = 0 + 0 = 0 – 0 = 0 𝑃 12 = 1,563 + 0,296 = 1,859 – 0 = 1,859
𝑃 13 = 0,521 + 0,468 = 0,989 – 0 = 0,989
𝑃 14 = 1,042 + 0,546 = 1,588 – 0 = 1,588
𝑃 15 = 1,042 + 0,711 = 1,753 – 0 = 1,753 𝑃 16 = 0,521 + 0,860 = 1,381 – 0 = 1,381
Setelah selesai menghitung nilai preferensi untuk setiap alternatif, langkah selanjutnya adalah melakukan perankingan, akan disajikan dalam bentuk tabel 4 di bawah ini:
Tabel 4. Perankingan Metode OCRA
No. Nama Alternatif Nilai Akhir Perankingan 1 Marala Dison Nababan (A 1 ) 2,107 1 2 Iwan Parianto (A 2 ) 1,635 7 3 Mistari (A 3 ) 1,755 5 4 Mujiran (A 4 ) 0,954 14 5 Riski R Hutabarat (A 5 ) 1,317 11 6 Juande Sigalingging (A 6 ) 2,098 2 7 Sufrianto (A 7 ) 1,415 9 8 Sarwan Efendi Hrp (A 8 ) 1,239 12 9 Canrio Eko (A 9 ) 1,890 3 10 Rido Agung Alwis (A 10 ) 0,557 15 11 Agusman Waruhu (A 11 ) 0 16

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 218 − 226 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1471
No. Nama Alternatif Nilai Akhir Perankingan 12 Samsul Rizal (A 12 ) 1,859 4 13 Ramli (A 13 ) 0,989 13 14 Darwis Jm Siburian (A 14 ) 1,588 8 15 Runggu P. Silaban (A 15 ) 1,753 6 16 Muhammad Arif (A 16 ) 1,381 10
Dari  tabel  diatas,  dapat  dilihat  bahwa  yang  akan  diterima  sebagai  Karyawan  Perjanjian  Kerja  Waktu Tertentu (PKWT) adalah Marala Dison Nababan (A1), dengan  jumlah nilai akhir 2,107.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  penelitian  yang  telah  peneliti  lakukan  pada  bab-bab  sebelumnya,  maka  didapatkan  beberapa kesimpulan  Proses  pengambilan  keputusan  dalam  penerimaan  Karyawan  Perjanjian  Kerja  Waktu  Tertentu (PKWT) pada PT. Perkebunan Nusantara V Tandun, Riau  menggunakan berkas yang dibutuhkan dan penilaian dilakukan sesuai dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan oleh pihak PT. Perkebunan Nusantara V Tandun, Riau.  Dengan  menggunakan  metode Operational  Competitiveness  Rating  Analysiss (OCRA)  dinilai  dapat menyelesaikan permasalahan dalam dalam penerimaan Karyawan Perjanjian Kerja Waktu Tertentu (PKWT ).

## REFERENCES
[1] M. Fauzi, “Implementasi Gap Profile Matching Pada Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Kenaikan Level Pada Karyawan Pt . Long Sun Indonesia,” pp. 166–171, 2015.
[2] T.  Susilowati  and  R.  Rinawati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaam  Calon  Siswa  Baru  Pada  Sma Muhamadiyah  1  Pringsewu  Dengan,” J. TAM , vol. 5, pp. 12–21, 2015, [Online]. Available: http://ojs.stmikpringsewu.ac.id/index.php/JurnalTam/article/view/45/45.
[3] N. W. Al-Hafiz, Mesran, and Suginam, “Sistem Pendukung Keputusan Penentukan Kredit Pemilikan Rumah Menerapkan Multi-Objective  Optimization  on  the  Basis  of  Ratio  Analysis  (  Moora  ),” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol. Inf.  dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 306–309, 2017, [Online]. Available: http://www.stmik- budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/komik/article/viewFile/513/455.
[4] E.  Riani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Kredit  Pada  Pt  Bank  Jateng  Semarang  Menggunakan  Metode Analithical Hierarchi Process (Ahp),” pp. 1–7, 2017.
[5] N.  Kundakcı,  “An  Integrated  Multi-Criteria  Decision  Making  Approach  for  Tablet  Computer  Selection,” Eur.  J. Multidiscip. Stud. , vol. 5, no. 1, p. 36, 2017, doi: 10.26417/ejms.v5i1.p36-48.
[6] M. Mesran, T. M. Diansyah, and F. Fadlina, “Implemententasi Metode Rank Order Cendroid (ROC) dan Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) dalam Penilaian Kinerja Dosen Komputer Menerapkan (Studi Kasus: STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 822, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.89.
[7] M. Madić, D. Petković, and M. Radovanović, “Selection of non-conventional machining processes using the OCRA method,” Serbian J. Manag. , vol. 10, no. 1, pp. 61–73, 2015, doi: 10.5937/sjm10-6802.
[8] D. Stanujkic, E. K. Zavadskas, M. Keshavarz Ghorabaee, and Z. Turskis, “An extension of the EDAS method based on the use of interval grey numbers,” Stud. Informatics Control , vol. 26, no. 1, pp. 5–12, 2017, doi: 10.24846/v26i1y201701.
[9] ferina  nadya  Pratama, Digital  Digital Repository  Repository  Universitas Universitas  Jember  Jember Staphylococcus aureus Digital Digital Repository Repository Universitas Universitas Jember Jember . 2020.
[10] Nurjannah and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penyeleksian Colour Guard Pada Marching Band Ginada Dengan Menggunakan Metode Vikor Dan Borda,” JUKI J. Komput. dan Inform., vol. 2, no. 1, pp. 35–48, 2020.
[11]  Annisah, B. Nadeak, R. Syahputra, and D. P. Utomo, “Penerapan Metode SMARTER Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Merchandise Display Terbaik (Studi Kasus: PT. Pasar Swalayan Maju Bersama),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[12]  S. Damanik and D. P. Utomo, “Implementasi Metode ROC (Rank Order Centroid) Dan Waspas Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[13]   L. Sarumaha, B. Efori, A. H. Sihite, and D. P. Utomo, “Sistem Pendukung Keputusan Penempatan Mentor Pada Pusat Pengembangan  Anak  IO  558  Sangkakala  Medan  Menggunakan  Metode  CPI  dan  ROC,”  KOMIK  (Konferensi  Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[14]  R.  K.  Ndruru  and  D.  P.  Utomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Generik  Anggota  Polri  Di  Polda Sumatera Utara Menggunakan Metode MABAC & Entropy,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 4, no. 1, 2020.
[15]  N.  Ndruru,  Mesran,  F.  T.  Waruru,  and  D.  P.  Utomo,  “Penerapan  Metode  MABAC  Untuk  Mendukung  Pengambilan Keputusan Pemilihan Kepala Cabang Pada PT. Cefa Indonesia Sejahtera Lestari,” Resolusi Rekayasa Tek. Inform. dan Inf., vol. 1, no. 1, pp. 36–49, 2020.
[16]  S. W.  Pasaribu, D. P. Utomo, and Mesran, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Account Officer Menerapkan Metode EXPROM II (Studi Kasus: Bank Sumut),” J. Inf. Syst. Res., vol. 1, no. 3, pp. 175–188, 2020.
[17]  Mesran, Suginam, and Dito, “Implementation of AHP and WASPAS (Weighted Aggregated Sum Product Assessment) Methods in Ranking Teacher Performance,” IJISTECH (International J. Inf. Syst. Technol., vol. 3, no. 2, pp. 173–182, 2020.
[18]  Mesran, K. Ulfa, D. P. Utomo, and I. R. Nasution, “Penerapan Metode VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR) dalam Pemilihan Air Conditioner Terbaik,” Algoritm. J. ILMU Komput. DAN Inform., vol. 4, no. 1, pp. 24–35, 2020.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 3, April 2022, pp 218 − 226 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i3.1471
[19]  F.  Pratiwi,  F.  T.  Waruru,  D.  P.  Utomo,  and  R.  Syahputra,  “Penerapan  Metode  ARAS  Dalam  Pemilihan  Asisten Perkebunan Terbaik Pada PTPN V,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains, vol. 1, no. 1, pp. 651–662, 2019.