DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.61 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 175-186 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Analisis Kualitas Tenaga Kerja Outsourcing Menggunakan Algoritma Višekriterijumsko Kompromisno Rangiranje (VIKOR) pada PT.CYNDI ERATAMA

## SEJATI
Musyawwarah Syarif *1 , Junita Kamesa 2 , Saharuddin 3
1,2,3 Sistem Informasi, STMIK Profesional Makassar, Indonesia Email: 1 smusyawwarah@gmail.com, 2 Junitakamesa43@gmail.com,
3 saharuddin@stmikprofesional.ac.id

## Abstrak
Proses bisnis yang dijalankan secara manual seperti transaksi cash atau penawaran dilakukan melalui tatap muka. Namun saat ini semua kegiatan bisnis dapat dilakukan tanpa harus mempertemukan para pelaku bisnis tersebut. Pelaksanaan menilai kualitas seorang karyawan tidak hanya berarti memilih dan menugaskan karyawan yang tepat, tetapi juga bagi pimpinan untuk merencanakan kebijakan yang matang dalam memotivasi dan mengembangkan kuaitas  kerja  karyawan.  Sulitnya  pengambilan  keputusan  oleh  departemen  HRD  dalam  menentukan  karyawan terbaik pada PT.CYNDI ERATAMA SEJATI dikarenakan banyaknya data karyawan yang menyebabkan proses pengambilan keputusan membutuhkan waktu yang lama, selain itu belum adanya metode yang digunakan dalam pengambilan  keputusan  tentang  predikat  karyawan  terbaik  dan  kualitas  sehingga  sulit  diukur  secara  objektif. Metode VIKOR adalah metode optimasi multikriteria yang digunakan dalam sistem yang kompleks juga berfokus pada perangkingan dan memilih dari satu set alternatif. Penelitian ini menggunakan 11 kriteria sebagai paramter penilaian  antara  lain  Kedisiplinan,  Inisiatif,  Prestasi,  Kerjasama,  Ketertiban,  Kinerja,  Sosial,  Linguistik, Performance, Integritas, Loyalitas. Hasil dari proses analisa dan tahapan pada metode VIKOR diperoleh nilai Q yang menjadi pedoman keputusan terhadap Tenaga Outsourcing terbaik dan berkualitas sehingga dapat diperoleh keputusan tentang status tenaga kerja berkualitas terbaik yaitu Sultan S.E, dengan score 0,0476. Berdasarkan hasil analisa  dan  pengujian  data  sampel  maka  diperoleh  kesimpulan  bahwa  metode  VIKOR  dapat  digunakan  dalam proses analisa sebagai dasar pengambilan keputusan oleh PT.CYNDI ERATAMA SEJATI MAKASSAR dalam hal menentukan karyawan terbaik dan kualitas.
Kata kunci: Karyawan, Kualitas, SPK, VIKOR

## Abstract
Business processes run manually, such as cash transactions or offers are carried out face-to-face. However, all business  activities  can  currently  be  carried  out  without  bringing  together  these  business  people.  The implementation  of  assessing  the  quality  of  an  employee  does  not  only  mean  selecting  and  assigning  the  right employees but also for the leadership to plan mature policies in motivating and developing the quality of employee work—the difficulty of making decisions by the HRD department in determining the best employees at PT. CYNDI ERATAMA SEJATI is due to a large number of employee data which causes the decision-making process to take a  long  time. Besides  that,  there  is  no  method used  in  making decisions  about  the  best  employee  predicate  and quality,  so  it  is  not  easy  to  measure  accurately.  Objective. The  VIKOR  method  is  a  multi-criteria  optimization method used in complex systems that also focuses on ranking and selecting from a set of alternatives. This study uses  11  criteria  as  assessment  parameters,  including  Discipline,  Initiative,  Achievement,  Cooperation,  Order, Performance,  Social,  Linguistics,  Performance,  Integrity,  Loyalty.  The  results  of  the  analysis  process  and  the stages in the VIKOR method are obtained by the value of Q, which becomes a guideline for decisions on the best and quality Outsourcing Workers so that decisions can be obtained about the status of the best quality workforce is Sultan S.E, in score 0,0476. Based on the results of the analysis and testing of sample data, it is concluded that the VIKOR method can be used in the analysis process as a basis for decision making by PT. SEJATI MAKASSAR in terms of determining the best employees and quality.
Keywords : DSS, Employe, Quality, VIKOR
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.61 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 175-186 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## 1. PENDAHULUAN
Kegiatan manusia  seperti  bisnis  yang  dulunya  dapat  dilakukan  secara manual mulai  tergantikan dengan komputer. Proses bisnis yang dijalankan secara manual seperti transaksi cash atau penawaran dilakukan  melalui  tatap  muka.  Namun  saat  ini  semua  kegiatan  bisnis  dapat  dilakukan  tanpa  harus mempertemukan para pelaku bisnis tersebut. Tekanan untuk kecepatan dan inovasi, dan persaingan yang berkembang untuk pekerja berbakat telah memberi organisasi insentif tambahan untuk meninjau strategi hubungan  karyawan  untuk  menarik,  memotivasi,  dan  mempertahankan  tenaga  kerja  yang  akan membantu mereka menjadi sukses(Joo & Mclean, 2006).
Setiap  Perusahaan  ketika  menarik  kandidat  dalam  proses  seleksi  karyawan  harus  hati-hati memeriksa faktor-faktor yang secara positif mempengaruhi keputusan pilihan pekerjaan dan membuat upaya  bersama  untuk  memperbaiki  kualitas  kerja  seorang  karyawan(Saini  et  al.,  2015).  Pelaksanaan menilai kualitas seorang karyawan terbaik tidak hanya berarti memilih dan menugaskan karyawan yang tepat,  tetapi  juga  bagi  pimpinan  untuk merencanakan  kebijakan  yang  matang  dalam  memotivasi  dan mengembangkan kuaitas kerja karyawan. Sulitnya pengambilan keputusan oleh departemen HRD dalam menentukan  karyawan  terbaik  pada  PT.CYNDI  ERATAMA  SEJATI  dikarenakan  banyaknya  data karyawan yang menyebabkan proses pengambilan keputusan membutuhkan waktu yang lama, selain itu belum adanya metode yang digunakan dalam pengambilan keputusan tentang predikat karyawan terbaik dan kualitas sehingga sulit diukur secara objektif dan unsur keilmuan yang diterapkan.
Metode  VIKOR,  sebagai  model  pengambilan  keputusan  multi-atribut  yang  umum  digunakan, rentan terhadap pembalikan peringkat ketika alternatif ditambahkan, dihapus atau diganti(Yang & Wu, 2020). Metode VIKOR dikembangkan untuk memecahkan masalah MCDM dengan kriteria konflik dan berbeda  unit,  dengan  asumsi  kompromi  dapat  diterima  untuk  resolusi  konflik,  pengambil  keputusan menginginkan solusi yang paling dekat dengan ideal, dan alternatif dievaluasi menurut semua kriteria yang  ditetapkan(Opricovic  &  Tzeng,  2007).  Oleh  karena  itu  pada  penelitian  ini    digunakan  VIKOR sebagai metode yang digunakan dalam menyelesaikan permasalahan yang ditemukan sehingga  dapat membantu pihak pemangku kepentingan dalam menjalankan fungsi dan tugas dengan lebih baik.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Sistem Penunjang Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  digunakan  dalam  memecahkan  masalah  baik  terstruktur  maupun tidak terstruktur yang digunakan dalam berbagai aplikasi untuk memecahkan masalah yang bervariasi dari  yang  sederhana  hingga  yang  kompleks(Rahamathunnisa  &  Chellappa,  2018).    Tahapan  Analisa pada sebuah sistem penunjang keputusan bertujuan untuk mendapatkan pemahaman secara keseluruhan tentang  sistem  yang  akan  dikembangkan  berdasarkan  masukan  dari  calon  pengguna  dan  kadang ditambah dengan pendapat/masukan dari beberapa pihak.
Gambar 1. Framework Decision Support System
Sistem pendukung keputusan adalah kombinasi dari sistem informasi dan teknologi pengambilan keputusan. Pengambilan keputusan interaksi manusia-komputer visual adalah teknik kunci dalam sistem pendukung keputusan (Yun et al., 2021).
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.61 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 175-186 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## 2.2. Kerangka Konseptual
Kerangka  konseptual  merupakan  alat  bantu  yang  baik  untuk  mengorganisasi  informasi  penting dalam sebuah sistem. Berdasarkan penjelasan pada bab sebelumnya maka di anggap perlu adanya suatu sistem  yang  dapat  mendukung  serta  membantu  dalam  pengolahan  data  secara  terintegrasi  sehingga penggunaan  sistem  menjadi  optimal.  Rancangan  ini  telah  didesain  sedemikian  rupa  sehingga  dapat meminimalkan terjadinya kesalahan pada saat mengolah data dan menghasilkan informasi yang akurat. Kerangka konseptual dalam penulisan penelitian ini, akan ditampilkan dalam pada Gambar 2.

## Gambar 2. Kerangka Konseptual
Untuk memiliki Enterprise Architecture yang berkualitas tinggi pada suatu sistem salah satunya dengan mengidentifikasi pendekatan kerangka kualitas konseptual(Annastasia et al., 2021).

## 2.3. VIKOR (Višekriterijumsko Kompromisno Rangiranje)
Metode VIKOR adalah metode optimasi multikriteria yang digunakan dalam sistem yang kompleks juga berfokus pada perangkingan dan memilih dari satu set alternatif, dan menentukan solusi kompromi untuk  masalah  kriteria  yang  bertentangan,  yang  dapat  membantu  para  pengambil  keputusan  untuk mencapai keputusan akhir. Penelitian yang dilakukan oleh (Szatmári, 2021) menyatakan bahwa proses pengambilan  keputusan  menurut  beberapa  kriteria  dan  varian  disebut  pengambilan  keputusan  multi kriteria. Berdasarkan hasil observasi  yang dilakukan maka  pada penelitian ini ditetapkan   11 kriteria yang menjadi parameter penilaian yaitu Kedisiplinan, Inisiatif, Prestasi, Kerjasama, Ketertiban, Kinerja, Sosial, Linguistik, Performance, Integritas, Loyalitas. Adapun tahapan pada metode VIKOR antara lain:
Kondisi Awal:
Belum adanya metode yang digunakan dalam pengambilan keputusan tentang predikat kualitas karyawan terbaik - Proses Lambat - Risiko Hilangnya berkas - Hasil Kurang Akurat
AKSI PT.CYNDI  ERATAMA SEJATI HASIL ANALISA ANALISIS  KUALITAS TENAGA KERJA OUTSOURCING MENGGUNAKAN ALGORITMA VIŠEKRITERIJUMSK O KOMPROMISNO RANGIRANJE(VIKOR) Siklus I: Menentukan Kriteria  yang  digunakan dalam proses penilaian dan Menympan kedalam Database
- Proses Lebih Cepat
- Data Lebih aman dari risiko kerusakan atau hilang
- Hasil penentuan Kualitas Prestasi Karyawan lebih akurat
Siklus  II:  Proses  olah  data penilaian Karyawan dilakukan  melaui  sistem digital. Kondisi Akhir
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.61 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 175-186 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
a. Normalisasi matrik dengan cara nilai terbaik dalam satu kriteria dikurangi dengan nilai data sampel i kriteria j, lalu dibagi dengan nilai terbaik dalam satu kriteria dikurangi dengan nilai terjelek dalam satu kriteria, ditulis dalam formula berikut :
Rij= (Max Xij-Xij) (Max Xij-Min Xij) ) (1) Penjelasan : Rij = nilai normalisasi sampel i kriteria j Xij = nilai data sampel i kriteria j Max Xij = nilai tertinggi dalam suatu kriteria Min Xij = nilai terendah dalam suatu kriteria i = alternatif j = kriteria
b. Menghitung nilai Utility Measure (S) dan Regret Measure (R). menghitung utility measure dengan cara  menjumlah  hasil  dari  perkalian  bobot  dengan  hasil  normalisasi  matrik,  menghitung regret measure dengan cara mencari nilai maksimal dari perkalian bobot dengan hasil normalisasi. Ditulis dalam formula sebagai berikut:
𝑆𝑗 = ∑ 𝑊𝑖 𝑗 𝑗=1 ∗ 𝑅𝑖𝑗 (2)
c. Menghitung indeks vikor dengan cara nilai S dikurangi nilai S terkecil lalu dibagi dengan nilai S terbesar dikurangi dengan nilai S terkecil dan dikali v dan dijumlahkan dengan nilai R dikurangi nilai  R  terkecil  lali  dibagi dengan  nilai  R  terbesar  dikurangi  nilai  R terkecil  dan dikali  dengan 1 dikurangi V. Ditulis dalam formula :
Qi= (Si-Si Min)
(Si Max-si Min) * V+ (Ri-Ri Min) (Ri Max-Ri Min) * (1-V) (3) Penjelasan: V = Bernilai  0.5 Si Min = nilai S terkecil Si Max = nilai S terbesar Ri Min = nilai R terkecil Ri Max = nilai R terbesar

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Objektifitas  adalah  kunci  masalah  yang  tidak  boleh  diabaikan  dalam  manajemen  sumber  daya manusia (SDM) yang telah didefinisikan sebagai kemampuan mengelola sumber daya manusia secara adil dan jujur serta tanpa prasangka atau bias(Alidrisi, 2021), pernyataan tersebut sejalan dengan konsep pengambilan keputusan berbasis teknologi, dimana pada penelitian ini menggunakan metode VIKOR. Analisa tahapan pada metode VIKOR dijelaskan pada bagian selanjutnya.

## 3.1. Pembobotan Kriteria
Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan  dan memberikan  bobot  penilaian  terhadap  setiap  kriteria.  Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  hasil wawancara didapaApotikan input kriteria/variabel terlihat pada Tabel 1.
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.61 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 175-186 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Tabel 1. Tabel Kepentingan Kode Kriteria Bobot (W) C11 Kedisiplinan 25% C12 Inisiatif C13 Prestasi C21 Kerjasama 30% C31 Ketertiban 20% C32 Kinerja C41 Sosial 25% C42 Linguistik C43 Performance C44 Integritas C45 Loyalitas

## 3.2. Pembobotan Rating Kecocokan Kriteria
Pemberian  nilai  ini  yang  diberikan  pada  setiap  alternatif  untuk  setiap  kriteria,  dinilai  dengan  4 sampai 1, ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2 Tabel Pembobotan Parameter Nilai Keterangan 4 Sangat Baik 3 Baik 2 Kurang 1 Sangat Kurang

## 3.3. Penilaian Alternativ berdasarkan kriteria
Terdapat 5 Karyawan yang menjadi Alternatif sebagai berikut : A1 = Imran S.E, A2 = Sulaiman S.T,  A3 = Sultan S.E , A4 = MUHLIS S.E; A5 = Nurman Ali S.E.
Tabel 3 Tabel Pembobotan Parameter Alternatif Kriteria / Variabel C11  C12  C13  C21  C31  C32  C41  C42  C43  C44  C45 A1 3 3 3 3 2 3 3 4 3 4 3 A2 3 4 4 3 2 2 4 3 4 4 3 A3 2 3 2 4 3 4 4 4 3 3 4 A4 2 3 2 4 3 3 4 4 4 3 3 A5 3 4 4 3 2 2 3 3 3 4 4

## 3.4. Membuat Matriks Keputusan dari Alternatif
Pada tahap ini akan dilakukan pembentukan matrik terhadap nilai yang telah ditentukan terhadap setiap alternatif.
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.61 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 175-186 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366

## 3.5. Menghitung Nilai Positif Dan Negatif Kriteria
Pada tahap ini akan dilakukan perhitungan nilai positif dan negatif untuk mendapatkan solusi ideal terhadap setiap penilaian dari kriteria.
a. POSITIF (F+)
F1+ = max (R11, R21, R31, R41, R51) = max (3,  3,  2,  2,  3) = 3 F2+ = max (R12, R22, R32, R42, R52) = max (3,  4,  3,  3,  4) = 4 F3+ = max (R13, R23, R33, R43, R53) = max (3,  4,  2,  2,  4) = 4 F4+ = max (R14, R24, R34, R44, R54) = max (3,  3,  4,  4,  3) = 4 F5+ = max (R15, R25, R35, R45, R55) = max (2,  2,  3,  3,  2) = 3 F6+ = max (R16, R26, R36, R46, R56) = max (3,  2,  3,  4,  2) = 4 F7+ = max (R17, R27, R37, R47, R57) = max (3,  4,  4,  4,  3) = 4 F8+ = max (R18, R28, R38, R48, R58) = max (4,  3,  4,  4,  3) = 4 F9+ = max (R19, R29, R39, R49, R59) = max (3,  4,  3,  4,  3) = 4 F10+ = max (R110, R210, R310, R410, R510) = max (4,  4,  3,  3,  4) = 4 F11+ = max (R111, R211, R311, R411, R511)
= max (3,  3,  4,  3,  4)
= 4 b. NEGATIF (F-)
F1- = min (R11, R21, R31, R41, R51) = min (3,  3,  2,  2,  3) = 2 F2- = min (R12, R22, R32, R42, R52) = min (3,  4,  3,  3,  4) = 3 F3- = min (R13, R23, R33, R43, R53) = min (3,  4,  2,  2,  4) = 2 F4- = min (R14, R24, R34, R44, R54) = min (3,  3,  4,  4,  3) = 3 F5- = min (R15, R25, R35, R45, R55)
= min (2,  2,  3,  3,  2)
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.61 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 175-186 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
= 2 F6- = min (R16, R26, R36, R46, R56) = min (3,  2,  3,  4,  2) = 2 F7- = min (R17, R27, R37, R47, R57) = min (3,  4,  4,  4,  3) = 3 F8- = min (R18, R28, R38, R48, R58) = min (4,  3,  4,  4,  3) = 3 F9- = min (R19, R29, R39, R49, R59) = min (3,  4,  3,  4,  3) = 3 F10- = min (R110, R210, R310, R410, R510) = min (4,  4,  3,  3,  4) = 3 F11-
= min (R111, R211, R311, R411, R511) = min (3,  3,  4,  3,  4)
= 3.
Perhitungan ideal dari positif (+) dan negatif (-) di sajikan dalam tabel berikut.
Tabel 4 Nilai Ideal dari Positif dan Negatif F+ 3 4 4 4 3 4 4 4 4 4 4 F- 2 3 2 3 2 2 3 3 3 3 3
Implementasi penilaian alternatif, nilai positif dan negatif pada sistem dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Implementasi penilaian alternatif, nilai positif dan negatif pada sistem

## 3.6. Menghitung Matriks Normalisasi
Pada tahap ini dilakukan perhitungan matrik penilaian yang telah dinormalisasi.
𝑁11 = 𝐹1+ (−) 𝑅11 𝐹1+ (−) 𝐹1− = 3−3 3−2 = 0 1 = 0
𝑁12 = 𝐹2+ (−) 𝑅12 𝐹2+ (−) 𝐹2− = 4−3 4−3 = 1 1 = 1
𝑁13 = 𝐹3+ (−) 𝑅13 𝐹3+ (−) 𝐹3− = 4−3 4−2 = 1 2 = 0,5
𝑁14 = 𝐹4+ (−) 𝑅14 𝐹4+ (−) 𝐹4− = 4−3 4−3 = 1 1 = 1
𝑁15 = 𝐹5+ (−) 𝑅15 𝐹5+ (−) 𝐹5− = 3−2 3−2 = 1 1 = 1
𝑁16 = 𝐹6+ (−) 𝑅16 𝐹6+ (−) 𝐹6− = 4−3 4−2 = 1 2 = 0,5
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.61 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 175-186 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
𝑁17 = 𝐹7+ (−) 𝑅17 𝐹7+ (−) 𝐹7− = 4−3 4−3 = 1 1 = 1
𝑁18 = 𝐹8+ (−) 𝑅18 𝐹8+ (−) 𝐹8− = 4−4 4−3 = 0 1 = 0
𝑁19 = 𝐹9+ (−) 𝑅19 𝐹9+ (−) 𝐹9− = 4−3 4−3 = 1 1 = 1
𝑁110 = 𝐹10+ (−) 𝑅110 𝐹10+ (−) 𝐹10− = 4−4 4−3 = 0 1 = 0
𝑁111 = 𝐹11+ (−) 𝑅111 𝐹11+ (−) 𝐹11− = 4−3 4−3 = 1 1 = 1
Proses dilakukan terhadap seluruh elemen hingga diperoleh matriks normalisasi N sebagai:
0    1   0,5  1    1   0,5  1    0    1    0    1 0    0    0    1    1    1    0    1    0    0    1 1    1    1    0    0   0,5  0    0    1    1    0 1    1    1    0    0    0    0    0    0    1    1 0    0    0    1    1    1    1    1    1    0    0
Tampilan halaman normalisasi pada sistem dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Implementasi proses normalisasi pada sistem

## 3.7. Menghitung Bobot Normalisasi.
Pada tahap ini Matriks keputusan yang dinormalisasikan dikalikan dengan bobot kriteria sebagai berikut
F11 = N11 x W1= 0          x 25% =  0 F12 = N12 x W1= 1          x 25% =  0.25 F13 = N13 x W1= 0.5       x 25% =  0.125 F14 = N14 x W2= 1          x 30% =  0.3 F15 = N15 x W3= 1          x 20% =  0.2 F16 = N16 x W3= 0,5       x 20% =  0.1 F17 = N17 x W4= 1          x 25% =  0.25 F18 = N18 x W4= 0          x 25% =  0 F19 = N19 x W4= 1          x 25% =  0.25 F110 = N110 x W4= 0        x 25% =  0 F111 = N111 x W4= 1       x 25% =  0.25 Sehingga memperoleh nilai F seperti berikut : 0 0,25    0,125   0,3    0,2   0,1 0,25   0        0,25   0       0,25 0 0         0          0,3     0,2     0,2    0        0,25   0        0       0,25 0,25   0,25    0,25    0        0        0,1   0        0        0,25   0,25   0 0,25   0,25     0,25    0        0        0      0        0        0       0,25   0,25 0        0          0         0,3     0,2     0,2   0,25   0,25   0,25   0        0 F  = N  =
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.61 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 175-186 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Implementasi proses normalisasi bobot yang pada sistem dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Implementasi proses normalisasi bobot pada sistem

## 3.8 Menghitung utility measure S dan R.
Pada tahap ini dilakukan penghitungan terhadap nilai untlity measure dari setiap alternative untuk mendapatkan nilai Measure S da R, dimana proses perhitungan sebagai berikut:
S1= ∑ F1=  0+0,25+0,1250,3+0,2+ 0,1+0,25+0+0,25+0+0,25=1,725
S2= ∑ F2=  0+0+0+0,3+0,2+ 0,2+0+0,25+0+0+0,25=1,2 S3= ∑ F3=  0,25+0,25+0,25+0+0+ 0,1+0+0+0,25+0,25+0=1,35 S4= ∑ F4=  0,25+0,25+0,25+0+0+ 0+0+0+0+0,25+0,25=1,25 S5= ∑ F5=  0+0+0+0,3+0,2+ 0,2+0,25+0,25+0,25+0+0=1,45
R1 = max (F11, F12, F13, F14, F15, F16, F17, F18, F19, F110, F111)
= max (0  0,25  0,125  0,3  0,2  0,1  0,25  0  0,25  0  0,25) = 0,3 R2 = max (F21, F22, F23, F24, F25, F26, F27, F28, F29, F210, F211) = max (0  0  0  0,3  0,2  0,2  0  0,25  0  0  0,25) = 0,3 R3 = max (F31, F32, F33, F34, F35, F36, F37, F38, F39, F310, F311) = max (0,25  0,25  0,25  0  0  0,1  0  0  0,25  0,25  0) = 0,25
R4 = max (F41, F42, F43, F44, F45, F46, F47, F48, F49, F410, F411) = max (0,25  0,25  0,25  0  0  0  0  0  0  0,25  0,25)
= 0,25 R5 = max (F51, F52, F53, F54, F55, F56, F57, F58, F59, F510, F511)
= max (0  0  0  0,3  0,2  0,2  0,25  0,25  0,25  0  0) = 0,3 Setelah dilakukan perhitungan Measure Nilai S dan R, maka hasil yang diperoleh terhadap setiap alternatif ditampilkan pada pada Gambar 6.
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.61 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 175-186 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
Gambar 6. Implementasi proses perhitungan nilai utility measure S dan R pada sistem

## 3.9. Menghitung Indeks VIKOR (Q)
Tahap akhir perhitungan adalah menghitung nilai indeks VIKOR(Q) sebagai berikut:
𝑄1 = (𝑣 (𝑠1 − 𝑠 ) (𝑠 ∗ −𝑠 ) ) + ((1 − 𝑣) (𝑅1 − 𝑅 ) (𝑅 ∗ −𝑅 ) )
= (0.5 (1,725 − 1,2) (1,725 − 1,2) ) + ((1 − 0.5) (0,3 − 0,25) (0,3 − 0,25) )
= (0.5 0,525 0,525 ) + (0.5 0,05 0,05 ) = 0,5 + 0,5  = 1
𝑄2 = (𝑣 (𝑠2 − 𝑠 _ ) (𝑠 ∗ −𝑠 _ ) ) + ((1 − 𝑣) (𝑅2 − 𝑅 _ ) (𝑅 ∗ −𝑅 _ ) ) = (0.5 (1,2 − 1,2)
(1,725 − 1,2) ) + ((1 − 0.5) (0,3 − 0,25) (0,3 − 0,25) )
= (0.5 0 0,525 ) + (0.5 0,05 0,05 ) =  0 + 0,5  = 0,5
𝑄3 = (𝑣 (𝑠4 − 𝑠 _ ) (𝑠 ∗ −𝑠 _ ) ) + ((1 − 𝑣) (𝑅4 − 𝑅 _ ) (𝑅 ∗ −𝑅 _ ) ) = (0.5 (1,25 − 1,2)
(1,725 − 1,2) ) + ((1 − 0.5) (0,25 − 0,25)
(0,3 − 0,25) )
= (0.5 0,05 0,525 ) + (0.5 0 0,05 ) =  0,0476 + 0  = 0,0476
𝑄4 = (𝑣 (𝑠3 − 𝑠 _ ) (𝑠 ∗ −𝑠 _ ) ) + ((1 − 𝑣) (𝑅3 − 𝑅 _ ) (𝑅 ∗ −𝑅 _ ) ) = (0.5 (1,35 − 1,2) (1,725 − 1,2) ) + ((1 − 0.5) (0,25 − 0,25) (0,3 − 0,25) )
= (0.5 0,15 0,525 ) + (0.5 0 0,05 )
=  0,1429 + 0  = 0,1429
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.61 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 175-186 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
𝑄5 = (𝑣 (𝑠5 − 𝑠 _ ) (𝑠 ∗ −𝑠 _ ) ) + ((1 − 𝑣) (𝑅5 − 𝑅 _ ) (𝑅 ∗ −𝑅 _ ) ) = (0.5 (1,45 − 1,2) (1,725 − 1,2) ) + ((1 − 0.5) (0,3 − 0,25)
(0,3 − 0,25) )
= (0.5 0,25 0,525 ) + (0.5 0,05 0,05 ) =  0,2381 + 0,5  = 0,7381.
Sehingga diperoleh hasil keputusan seperti yang ditampilkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Perangkingan berdasarkan perhitungan VIKOR (Q)
Gambar 8. Grafik Hasil Perangkingan
Dari nilai Q (jarak kedekatan setiap alternatif terhadap solusi ideal) diperoleh nilai Q memiliki nilai terkecil, sehingga yang akan dipilih untuk menjadi Tenaga Outsourcing terbaik dan berkualitas adalah Q4 atau A4 atas nama Sultan S.E dengan score 0.0476.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  analisa  dan  dan  pengujian  data  sampel  maka  diperoleh  keputusan  predikat kualitas tenaga kerja outsourcing terbaik menggunakan metode VIKOR adalah MUHLIS S.E dengan score  0.0476.  Selanjutnya  dapat  menjadi  pembuktian  secara  ilmiah  bahwa  metode  VIKOR  layak
1 0.5 0.1429 0.0476 0.7381 GRAFIK HASIL ANALISA KUALTAS TENAGA KERJA OUTSIURCING
Imran S.E Sulaiman S.T Sultan S.E MUHLIS S.E Nurman Ali S.E.
DOI: https://doi.org/10.54082/jupin.61 Vol. 2, No. 1, April 2022, Hal. 175-186 p-ISSN: 2808-148X https://jurnal-id.com/index.php/jupin e-ISSN: 2808-1366
digunakan  dalam  proses  analisa  sebagai  dasar  pengambilan  keputusan  oleh  HRD  pada  PT.  CYNDI ERATAMA SEJATI MAKASSAR dalam hal menentukan tenaga kerja outsourcing terbaik dan kualitas berdasarkan 11 kriteria yang telah ditetapkan.

## DAFTAR PUSTAKA
Alidrisi, H. (2021). An Innovative Job Evaluation Approach Using the VIKOR Algorithm. Journal of Risk and Financial Management , 14 (6), 271. https://doi.org/10.3390/jrfm14060271
Annastasia,  S.,  Nur  Fajrilah,  A.  A.,  &  Izzati,  B.  M.  (2021).  VALIDASI  BISNIS  ARSITEKTUR MODEL  MENGGUNAKAN  METODE  FORMAL  (STUDI  KASUS:  MANUFAKTURING).
JURTEKSI (Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi) , 7 (2).
https://doi.org/10.33330/jurteksi.v7i2.1009
Han, Y., Wang, Z., Lu, X., & Hu, B. (2020). Application of AHP to Road Selection. ISPRS International Journal of Geo-Information , 9 (2), 86. https://doi.org/10.3390/ijgi9020086
Joo, B. K. B., & Mclean, G. N. (2006). Best Employer Studies: A Conceptual Model from a Literature Review  and  a  Case  Study. Human  Resource  Development  Review , 5 (2),  228–257. https://doi.org/10.1177/1534484306287515
Mahendra,  I.,  &  Putri,  P.  K.  (2019).  IMPLEMENTASI  METODE  ANALYTICAL  HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBELIAN RUMAH DI KOTA TANGERANG. Jurnal Teknoinfo , 13 (1), 36. https://doi.org/10.33365/jti.v13i1.238
Opricovic,  S.,  &  Tzeng,  G.-H.  (2007).  Extended  VIKOR  method  in  comparison  with  outranking methods.
European Journal of Operational Research , 178 (2), 514–529. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2006.01.020
Rahamathunnisa, U., & Chellappa, B. (2018). Decision support systems - An overview. In International Journal  of  Mechanical  Engineering  and  Technology (Vol.  9,  Issue  7,  pp.  252–255).  IAEME Publication.
Saini, G. K., Gopal, A., & Kumari, N. (2015). Employer Brand and Job Application Decisions: Insights from the Best Employers. Management and Labour Studies , 40 (1–2), 34–51. https://doi.org/10.1177/0258042X15601532
Szatmári, M. (2021). Proposal AHP method for Increasing the Security Level in the Railway Station.
Transportation Research Procedia , 55 , 1681–1688. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2021.07.159 Yang, W., & Wu, Y. (2020). A New Improvement Method to Avoid Rank Reversal in VIKOR. IEEE Access , 8 , 21261–21271. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2969681
Yun,  Y.,  Ma,  D.,  &  Yang,  M.  (2021).  Human–computer interaction-based  Decision  Support  System with  Applications  in  Data  Mining. Future  Generation  Computer  Systems , 114 ,  285–289. https://doi.org/10.1016/j.future.2020.07.048