## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3988
Submitted: 05/04/2022 ; Accepted: 24/04/2022 ; Published: 25/04/2022

## Penerapan Metode SMART untuk Rekomendasi Pencari Kerja Terbaik
Sukamto, Yanti Andriyani, Chairia Oktaviani *
FMIPA, Sistem Informasi, Universitas Riau, Pekanbaru, Riau, Indonesia Email: 1 sukamto@lecturer.unri.ac.id, 2 Author2@email.com, 3,* Author3@email.com Email Penulis Korespondensi: sukamto@lecturer.unri.ac.id
Abstrak− PT.  PLN  (Persero)  dalam  melayani  masyarakat  membutuhkan  sumber  daya  manusia  yang  berkualitas.  Kualitas pegawai  dalam  mendukung  majunya  suatu  perusahaan  sangat  penting,  sehingga  banyak  perusahaan  yang  berupaya  agar memiliki pegawai yang berkualitas. Cara yang bisa dilakukan yaitu dengan menjaring calon pencari kerja sesuai dengan kriteria yang diinginkan perusahaan, hanya saja selama ini banyak perusahaan yang sering bermasalah dalam proses pemberkasan dan penyortiran karena dilakukan secara manual, sehingga hasilnya menjadi tidak sesuai dengan kriteria calon pencari kerja yang diinginkan.  Sehingga  diperlukan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  dengan  metode Simple Multi  Attribute  Rating Technique (SMART) untuk memberikan rekomendasi pencari kerja terbaik dengan kriteria tes Endurance , tes akademik, tes psikotes, tes laboratorium dan tes wawancara. Hasil akhir dari SPK ini adalah dapat memberikan rekomendasi pencari kerja yang terbaik sesuai dengan kriteria yang ditentukan.
Kata Kunci: Pencari Kerja; PLN; Rekomendasi; SMART; SPK
Abstract− PT.  PLN  (Persero)  in  serving  the  community  requires  quality  human  resources.  The  quality  of  employees  in supporting the advancement of a company is very important, so many companies are trying to have quality employees. The way that can be done is by recruiting prospective job seekers in accordance with the criteria desired by the company, it's just that so far many companies have problems in the filing and sorting process because it is done manually, so the results do not match the criteria for the desired job seekers So we need a decision support system with the Simple  Multi Attribute Rating Technique method to provide recommendations for the best job seekers with the criteria for Endurance tests, academic tests, psychological tests, laboratory tests and interview tests. The final result of this SPK is that it can provide recommendations for the best job seekers in accordance with the specified criteria .
Keywords : Job Seeker; PLN; Recommendation; SMART; SPK

## 1. PENDAHULUAN
Seleksi  adalah  proses  memperoleh  dan  menggunakan  informasi  tentang  para  pelamar  kerja  untuk  menentukan siapa yang dipekerjakan untuk mengisi jabatan dalam jangka waktu lama atau sebentar. Bisa juga diartikan bahwa seleksi  merupakan tahapan untuk  memutuskan apakah seorang pelamar dinyatakan diterima atau tidak. Adapun cara  melakukan  seleksi  bisa  dengan  beberapa  metode,  yaitu  wawancara,  tes  kemampuan fisik,  tes kemampuan kognitif, inventarisasi kepribadian, tes narkoba dan tes kejujuran.
Keputusan yang diambil ini,  diharapkan obyektif agar kualitas SDM yang diperoleh dapat sesuai dengan harapan  sehingga  tidak  ada  pihak  yang  dirugikan.  Pengambilan  keputusan  untuk  menetapkan  apakah  pelamar diterima atau tidak didasari oleh beberapa kriteria yang ditetapkan oleh perusahaan.
PT. PLN (Persero) adalah perusahaan milik negara terbesar di Indonesia yang menangani layanan listrik di seluruh  Indonesia  dan  berkantor  pusat  di  Jakarta.  Untuk  mendukung  pertumbuhan  progresif  dan  membangun kemampuan organisasi, PT. PLN (Persero) dalam melayani masyarakat membutuhkan sumber daya manusia yang berkualitas. Untuk itu perlu dibangun suatu sistem pendukung keputusan untuk membantu dalam pemilihan dan menetapkan karyawannya.
Proses penerimaan pegawai memerlukan cara yang profesional dan akurat agar menghasilkan sumber daya manusia  yang    dapat    mendukung    mutu  dan  kesuksesan  sebuah  organisasi.  Penerimaan  pegawai  biasanya berlangsung lama, karena organisasi atau perusahaan harus memeriksa dan menyeleksi terlebih dahulu kriteria dan persyaratan  yang  dilengkapi  oleh  calon  pegawai  dengan  teliti.  Melihat  keadaan  tersebut,  dalam  meyeleksi penerimaan  pegawai  dibutuhkan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  agar  penerimaan  pegawai  dapat dilaksanakan  dengan  akurat  (pegawai  yang  diterima  tepat  sasaran),  cepat  (waktu  yang  diperlukan  penerimaan pegawai  tidak  lama),  dan  obyektifitas  (keputusan  penerimaan  pegawai  tidak  bisa  dipengaruhi  oleh  pihak manapun). akurat, cepat dan obyektif
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan suatu sistem interaktif yang mendukung keputusan dalam proses  pengambilan  keputusan  melalui  alternatif  yang  diperoleh  dari  hasil  pengolahan  data,  informasi  dan rancangan model [1].
Penelitian tentang sistem pendukung keputusan yang dilakukan dengan   menggunakan  metode  SMART antara lain,  untuk menentukan penempatan karyawan baru [2], untuk menentukan layanan verifikator [3], untuk pemilihan lokasi perumahan [4], untuk pemilihan smartphone [5], untuk merekrut anggota KPPS pemilu [6], untuk pemilihan  pejabat  struktural  perguruan  tinggi  [7],  untuk  menentukan  kualitas  pelayanan  [8],  dan  untuk mengevaluasi kinerja karyawan [9].
Selanjutnya  penelitian  sistem  pendukung  keputusan  dengan  memanfaatkan  dan  menerapkan  metode SMART  antara  lain,  untuk  pemilihan  kegiatan  ekstrakurikuler  siswa  SMA  [10],  untuk  menentukan  penerima

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3988
beasiswa [11], untuk menentukan calon pendonor darah[12], untuk pemilihan toko roti [13],  untuk menentukan platform pembelajaran jarak jauh [14], dan untuk seleksi penerima bantuan sosial warga masyarakat terdampak covid-19 [15].
Adapun tujuan penelitian ini adalah sistem ini dapat memberikan rekomendasi dalam menentukan pencari kerja terbaik menggunakan metode SMART.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Langkah-langkah yang harus dilakukan i untuk menghasilkan suatu kesimpulan dari penelitian ini i dengan tahapan penelitian i sebagai i berikut:

## Gambar 1. Tahapan Penelitan

## 2.1.1 Identifikasi Masalah
Identifikasi masalah, prosesnya dilakukan melalui wawancara yang merupakan metode pengumpulan data dengan cara melakukan tanya jawab dengan responden yang ditentukan untuk memperoleh data yang dibutuhkan tentang kriteria dan variabel apa saja yang digunakan dalam menentukan calon pencari kerja terbaik.

## 2.1.2 Studi Literatur
Mengumpulkan  buku-buku  dan  jurnal-jurnal  tentang  sistem  pendukung  keputusan,  metode  SMART,  serta i informasi yang berkaitan dengan penelitian yang akan dilakukan.

## 2.1.3 Pengumpulan Data
Pengumpulan i data i dilakukan i dengan melakukan observasi, wawancara di PT PLN Wilayah Riau dan Kepulauan Riau. Berdasarkan hasil penelitian baik dari observasi maupun wawancara didapat kriteria-kriteria yang digunakan untuk  parameter  penilaian  calon  pencari  kerja  terbaik,  adalah  tes endurance, tes  akademik,  tes  psikotes,  tes laboratorium, dan tes wawancara.

## 2.1.4 Analisa Data
Penentuan  pencari  kerja  terbaik  dalam  penelitian  ini i menggunakan i metode  SMART i yang i dilakukan i dengan mengumpulkan i data dari PT PLN Wilayah Riau dan Kepulauan Riau untuk mendapatkan informasi yang harus disimpulkan. i Setelah i tahap i analisa i data, i maka akan dihasilkan i suatu i hasil i analisis i yang i merupakan i hasil i dari i suatu proses i penelitian i yang dilakukan.

## 2.1.5 Desain Sistem
Tahap ini merancang model dan alur pengembangan sistem pendukung keputusan untuk merekomendasikan calon pencari  kerja  yang  terbaik  sesuai  dengan  analisis  yang  telah  dilakukan,  menggunakan  UML  yaitu diagram use case , diagram activity , diagram sequence , dan diagram class.

## 2.1.6 Implementasi Sistem
Pada  tahap  ini  proses  hasil  desain  diimplementasikan,  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  SMART,  yang pada prinsipnya melakukan perhitungan. Pembuatan sistem ini menggunakan bahasa HTML dengan PHP  serta MySQL sebagai database
Identifikasi Masalah Studi Literatur Pengumpulan Data Analisa Data Desain Sistem Implementasi Sistem

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3988

## 2.2 Metode SMART
Metode SMART merupakan suatu model pengambilan keputusan dengan memperhatikan hal-hal bersifat kualitatif dan  kuantitatif.  Parameter  menjadi  penentu  keputusan  dan  memiliki  range  nilai  dan  bobot  yang  berbeda-beda. Langkah-langkah perhitungan dengan metode TOPSIS adalah sebagai berikut ([16], [17], [18], [19]) : a. Menghitung  normalisasi  kriteria  dengan  membandingkan  nilai  bobot  kriteria  dengan  jumlah  bobot  kriteria, dengan persamaan :
𝑊 𝑗 = 𝑤 𝑗 ∑ 𝑤 𝑗 𝑚 𝑗=1 (1)
dimana : 𝑊 𝑗 adalah normalisasi bobot kriteria ke j , 𝑤 𝑗 adalah nilai bobot kriteria ke j , dan 𝑗 adalah jumlah kriteria.
b. Menentukan nilai utility setiap kriteria, yang tergantung pada sifat kriteria itu sendiri, yaitu :
• Kriteria yang bersifat “lebih diinginkan nilai yang lebih kecil”, dengan persamaan :
𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) = ( 𝐶 𝑚𝑎𝑥 −𝐶 𝑜𝑢𝑡 𝐶 𝑚𝑎𝑥 −𝐶 𝑚𝑖𝑛 ) (2)
• Kriteria yang bersifat “lebih diinginkan nilai yang lebih besar”, dengan persamaan :
𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) = ( 𝐶 𝑜𝑢𝑡 −𝐶 𝑚𝑖𝑛 𝐶 𝑚𝑎𝑥 −𝐶 𝑚𝑖𝑛 ) (3)
dimana : 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) adalah nilai utility kriteria ke i untuk    ke i , 𝐶 𝑚𝑎𝑥 adalah nilai kriteria maksimal, 𝐶 𝑚𝑖𝑛 adalah nilai kriteria minimum, dan 𝐶 𝑜𝑢𝑡 adalah nilai kriteria ke i . c. Menghitung nilai akhir, dengan persamaan:
𝑢(𝑎 𝑖 ) ∑ 𝑤 𝑗 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) 𝑚 𝑗=1 (4)
dimana: 𝑢(𝑎 𝑖 ) adalah nilai total alternative, 𝑤 𝑗 adalah hasil normalisasi bobot kriteria, dan 𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) adalah hasil penentuan nilai utility .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Hasil pengumpulan data sample sebanyak 10 orang, yang berupa data pencari kerja pada tahun 2017 yang meliputi Nama,  Tanggal Lahir, Tempat Lahir, dan Asal Sekolah. Data tersebut dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Pencari Kerja
No Nama Tgl Lahir Tempat Lahir Asal Sekolah 1 AA 27/09/1999 Pekanbaru SMAN 1 Langgam 2 AB 10/01/1998 Dumai SMKN 2 Dumai 3 AC 29/03/1996 Pekanbaru SMKS Kansai Pekanbaru 4 AD 12/05/1998 Pekanbaru SMAN 8 Pekanbaru 5 AE 17/08/1998 Pekanbaru SMKN 5 Pekanbaru 6 AF 04/12/1998 Pekanbaru SMKN 5 Pekanbaru 7 AG 01/11/1998 Pekanbaru SMAN 8 Pekanbaru 8 AH 09/07/1997 Pekanbaru SMKN 5 Pekanbaru 9 AI 22/02/1997 Pekanbaru SMKN 7 Pekanbaru 10 AJ 16/01/1997 Pekanbaru
SMKN 5 Pekanbaru
Kriteria dan subkriteria yang digunakan, adalah sebagaimana pada Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria dan Sub Kriteria Lembaga Kursus No Simbol Kriteria Sub Kriteria Nilai Kriteria 1 C 1 Tes Endurance > 85 5 70 – 85 4 50 – 69 3 30 – 49 2 < 30 1 2 C 2 Tes Akademik > 85 5 70 – 84 4

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3988
No Simbol Kriteria Sub Kriteria Nilai Kriteria 50 – 69 3 30 – 49 2 < 30 1 3 C 3 Tes Psikotes > 85 5 70 – 84 4 50 – 69 3 30 – 49 2 < 30 1 4 C 4 Tes Laboratorium > 85 5 70 – 84 4 50 – 69 3 30 – 49 2 < 30 1 5 C 5 Tes Wawancara > 85 5 70 – 84 4 50 – 69 3 30 – 49 2 < 30 1
Adapun bobot kriteria yang diberikan adalah dari nilai 1-5, sebagaimana pada Tabel 3.
Tabel 3. Kriteria dan Bobot Kriteria
No Simbol Kriteria Bobot Sifat Kriteria 1 C 1 Tes Endurance 5 lebih besar lebih baik 2 C 2 Tes Akademik 5 lebih besar lebih baik 3 C 3 Tes Psikotes 5 lebih besar lebih baik 4 C 4 Tes Laboratorium 5 lebih besar lebih baik 5 C 5 Tes Wawancara 5 lebih besar lebih baik
Selanjutnya nilai alternatif dan kriteria yang digunakan adalah sebagaimana pada Tabel 4.
Tabel 4. Nilai Alternatif dan Kriteria
No Simbol  Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 1 A 1 AA 80 55 90 85 85 2 A 2 AB 88 60 85 90 90 3 A 3 AC
90 86 65 80 88 4 A 4 AD 65 85 90 90 75 5 A 5 AE 65 80 65 90 75 6 A 6 AF
60 75 90 88 80 7 A 7 AG 80 90 85 65 90 8 A 8 AH 80 65 85 80 65 9 A 9 AI 55 65 90 80 75
10
A 10 AJ 60 65 65 85 60
Berdasarkan Tabel 2 dan Tabel 4, diperoleh nilai-nilai sebagaimana pada Tabel 5.
Tabel 5. Nilai Kecocokan Alternatif dan Kriteria
No Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 1 A 1 4
3 5 4 4 2 A 2 5 3 4 5 5 3 A 3 5 5 3 4 5 4 A 4 3 4 5 5 4 5 A 5 3 4 3 5 4 6 A 6 3 4 5 5 4

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3988
No Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 7 A 7 4 5 4 3 5 8 A 8 4 3 4 4 3 9 A 9 3 3 5 4 4 10 A 10 3 3 3 4 3

## 3.2 Perhitungan dengan Metode SMART
Langkah-langkah perhitungan dengan metode SMART adalah : 1. Menghitung normalisasi kriteria, dengan Tabel 3 dan persamaan (1), diperoleh
𝑊 1 = 5 5+5+5+5+5 = 0,20
𝑊 2 = 0,20; 𝑊 3 = 0,20; 𝑊 4 = 0,20; 𝑊 5 = 0,20 2. Menentukan nilai utility setiap kriteria.
Berdasarkan Tabel 5 dan persamaan (3), diperoleh : Nilai utiliti C 1 : C max = max (4,5,5,3,3,3,4,4,3,3) = 5 C min = min (4,5,5,3,3,3,4,4,3,3)  = 3
u 1 ( a 1 ) = ( 4−3 5−3 ) = 0,50
u 1 ( a 2 ) = 1,00; u 1 ( a 3 ) = 1,00; u 1 ( a 4 ) = 0,00; u 1 ( a 5 ) = 0,00; u 1 ( a 6 ) = 0,00; u 1 ( a 7 ) = 0,50; u 1 ( a 8 ) = 0,50; u 1 ( a 9 ) = 0,00; u 1 ( a 10 ) =0,00 Dengan cara yang sama diperoleh nilai-nilai utiliti C 2 , C 3 , C 4 , dan C 5 sebagaimana pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Nilai Utility No. Alternatif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 1 A 1 0,50 0,00 1,00  0,50  0,50 2 A 2 1,00 0,00 0,50  1,00  1,00 3 A 3 1,00 1,00 0,00  0,50  1,00 4 A 4 0,00 0,50 1,00  1,00  0,50 5 A 5 0,00 0,50 0,00  1,00  0,50 6 A 6 0,00 0,50 1,00  1,00  0,50 7 A 7 0,50 1,00 0,50  0,00  1,00 8 A 8 0,50 0,00 0,50  0,50  0,00 9 A 9 0,00 0,00 1,00  0,50  0,50 10 A 10 0,00 0,00 0,00  0,50  0,00
3. Menghitung nilai akhir
Berdasarkan Tabel 6 dan persamaan (4), diperoleh
𝑢(𝑎 1 ) = (0,20 ∗ 0,50) + (0,20 ∗ 0,00) + (0,20 ∗ 1,00) + (0,20 ∗ 0,50) + (0,20 ∗ 0,50) = 0,50 Dengan cara yang sama diperoleh 𝑢(𝑎 2 ) = 0,70; 𝑢(𝑎 3 ) = 0,70; 𝑢(𝑎 4 ) = 0,60; 𝑢(𝑎 5 ) = 0,40; 𝑢(𝑎 6 ) = 0,60; 𝑢(𝑎 7 ) = 0,60; 𝑢(𝑎 8 ) = 0,30; 𝑢(𝑎 9 ) = 0,40; 𝑢(𝑎 10 ) = 0,10. Nilai akhir masing-masing alternatif, dapat dilihat Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Nilai Akhir
No Alternatif
Kriteria
Nilai C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 1 A 1 0,50  0,00  1,00  0,50  0,50 0,50 2 A 2 1,00  0,00  0,50  1,00  1,00 0,70 3 A 3 1,00  1,00  0,00  0,50  1,00 0,70 4 A 4 0,00  0,50  1,00  1,00  0,50 0,60 5 A 5 0,00  0,50  0,00  1,00  0,50 0,40 6 A 6 0,00  0,50  1,00  1,00  0,50 0,60 7 A 7 0,50  1,00  0,50  0,00  1,00 0,60 8 A 8 0,50  0,00  0,50  0,50  0,00 0,30 9 A 9 0,00  0,00  1,00  0,50  0,50 0,40 10 A 10 0,00  0,00  0,00  0,50  0,00 0,10
Berdasarkan  Tabel  7,  nilai  diurutkan  berdasarkan  nilai  tertinggi  ke  nilai  terendah,  sehingga  diperoleh sebagaimana Tabel 8.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3988
Tabel 8. Hasil Nilai Perangkingan
No Alternatif Kriteria Nilai C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 1 A 2 1,00  0,00  0,50  1,00  1,00 0,70 2 A 3 1,00  1,00  0,00  0,50  1,00 0,70 3 A 4 0,00  0,50  1,00  1,00  0,50 0,60 4 A 6 0,00  0,50  1,00  1,00  0,50 0,60 5 A 7 0,50  1,00  0,50  0,00  1,00 0,60 6 A 1 0,50  0,00  1,00  0,50  0,50 0,50 7 A 5 0,00  0,50  0,00  1,00  0,50 0,40 8 A 9 0,00  0,00  1,00  0,50  0,50 0,40 9 A 8 0,50  0,00  0,50  0,50  0,00 0,30 10 A 10 0,00  0,00  0,00  0,50  0,00 0,10
Sehingga diperoleh alternatif  yang direkomendasikan untuk 5 (lima) orang pencari kerja terbaik adalah A 2 , A 3 , A 4 , A 6 , dan A 7 .
3.3 Desain Sistem
a. Diagram use case , merupakan sebuah diagram yang menggambarkan hak atau tindakan oleh admin atau user pada sistem, lihat Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Use Case
b. Diagram activity ,  menggambarkan  bagaimana  aktivitas  atau  aliran  kerja  yang  terdapat  pada  menu.  Ada beberapa diagram activity yang terdapat pada sistem ini, diantaranya:
1. Diagram activity login , yang mendeskripsikan bagaimana aktivitas sistem ketika admin melakukan login sistem, lihat Gambar 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3988
2. Diagram activity perhitungan menggambarkan alur sistem admin ketika masuk ke sistem untuk melakukan perhitungan terhadap data calon pencari kerja, lihat Gambar 4.
Gambar 4. Diagram Activity Perhitungan
3. Diagram activity perangkingan  menggambarkan  alur  sistem admin ketika  masuk  ke  sistem  untuk melakukan perangkingan terhadap data calon pegawai, lihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Diagram Activity Perangkingan
c. Diagram sequence ,  menggambarkan  kelakuan  objek  pada use  case dengan  mendeskripsikan  pesan  yang dikirimkan dan diterima. Ada beberapa diagram sequence pada sistem ini, diantaranya:
1. Diagram sequence login , menggambarkan alur sistem admin melakukan aktifitas login ke dalam sistem, lihat Gambar 6.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3988
2. Diagram sequence perhitungan yang menggambarkan alur sistem admin melakukan aktivitas melakukan perhitungan, lihat Gambar 7.
Gambar 7. Diagram Sequence Perhitungan
d. Diagram class ,  menggambarkan  struktur  sistem  dari  segi  pendefinisian  kelas-kelas  yang  akan  dibuat  untuk membangun sistem, lihat Gambar 8.
Gambar 8. Diagram Class

## 3.4 Implementasi Sistem
a. Tampilan  halaman Login ,  merupakan  halaman user dan admin dapat  menggunakan  sistem  dengan  mengisi username dan password untuk dapat masuk ke sistem, lihat Gambar 9.
Gambar 9. Tampilan Halaman Login
b. Tampilan halaman home , dapat dilihat pada Gambar 10.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3988
c. Tampilan halaman mengelola user, dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Tampilan Halaman Mengelola User
d. Tampilan halaman mengelola calon pegawai, dapat dilihat pada Gambar 12.
Gambar 12 . Halaman Mengelola Calon Pegawai
e. Tampilan halaman mengelola alternatif, dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Tampilan Halaman Mengelola Alternatif
f. Tampilan halaman mengelola perhitungan, dapat dilihat pada Gambar 14.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3988

## 4. KESIMPULAN
Proses perhitungan metode SMART pada sistem ini berdasarkan  kriteria  yang telah ditentukan yaitu tes endurance , tes akademik, tes psikotes, tes laboratorium dan tes wawancara. Hasil akhir dari perhitungan adalah perangkingan calon pencari kerja terbaik (alternatif) yang diurutkan dari nilai yang tertinggi

## REFERENCES
[1] T. Syahputra, M. Yetri, and S. D. Armaya, “Sistem Pengambilan Keputusan Dalam Menentukan Kualitas Pemasukan Pangan Segar Metode Smart,” Jurteksi , vol. 4, no. 1, pp. 7–12, 2017, doi: 10.33330/jurteksi.v4i1.19.
[2] A. Zulfi, “Penentuan penempatan karyawan baru di pdam kisaran dengan metode smart,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. IV No.2, no.
2, pp. 179–184,
2018, [Online]. Available: http://jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/jurteksi
[3] G. Permana, A. Rahmatulloh, and Rianto, “Sistem Pendukung Keputusan Layanan Verifikator Pengadaan dengan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART),” JUITA , vol. VI, no. 2, pp. 99–111, 2018.
[4] A. Y. Saputra, Y. Eluis, B. Mawartika, K. Lubuklinggau, S. Selatan, and P. Rumahs, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Memilih Lokasi Perumahan Dengan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique Decision Support System In Choosing Housing Locations With The Simple Multi Attribute Rating Technique Method,” vol. 5, no. 1, pp. 35–44, 2019.
[5] N. T. Rahman and I. N. Kholifah, “Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemilihan Smartphone dengan Menggunakan Metode SMART (Simple Multy Attribute Rating),” vol. 10, no. 3, pp. 184–191, 2020.
[6] V. Amalia and S. Hamidani, “Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Anggota KPPS Pemilu dengan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique,” DigitalZone , vol. 11, no. 2, pp. 232–244, 2020.
[7] Syaifuddin and M. R. Himawan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pejabat Struktural Perguruan Tinggi dengan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART) di Universitas Muhammadiyah Gorontalo,” UPGRIS , vol. 6, no. 1, pp. 66–71, 2020.
[8] S. Lestari and M. R. Romahdoni, “Decision Support System for Service Quality Using SMART and Fuzzy ServQual Methods,” JUITA , vol. 9, no. 1, pp. 83–91, 2021.
[9] W.  Setiawan,  N.  Pranoto,  and  K.  Huda,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Evaluasi  Kinerja  Karyawan  dengan Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique),” RESTI (Rekayasa Sist. Dan Teknol. Informasi) , vol. 4, no. 1, pp. 50–55, 2020.
[10]  T. Magrisa, K. D. K. Wardhani, and M. R. A. Saf, “Implementasi Metode SMART pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kegiatan Ekstrakurikuler untuk Siswa SMA,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 13, no. 1, p. 49, 2018, doi: 10.30872/jim.v13i1.648.
[11]  S. R. Andani and A. S. P. Keputusan, “Penerapan Metode SMART Dalam Pengambilan Keputusan Penerima Beasiswa Yayasan AMIK Tunas Bangsa,” vol. 7, no. 3, pp. 166–170, 2019.
[12]  A. F. Boy and D. Setiawan, “Penerapan Metode SMART ( Simple Multi Attribute Rating Technique ) dalam Pengambilan Keputusan Calon Pendonor Darah pada Palang Merah Indonesia ( PMI ) Kecamatan Tanjung Morawa,” vol. 18, no. 2, pp. 202–218, 2019.
[13]  E. G. Sihombing, E. Arisawati, L. S. Dewi, F. Handayanna, and R. Rinawati, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Simple Multi Attribute Rating Technique Pada Pemilihan Toko Roti,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan) , vol. 3, no. 2, pp. 159–163, 2019, doi: 10.30743/infotekjar.v3i2.998.
[14]  A. Fajri, “Implementasi Metode SMART Untuk Penentuan Platform Pembelajaran Jarak Jauh Masa Pandemi,” vol. 5, no. 4, pp. 1447–1452, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3317.
[15]  B. T. J. Hutagalung, E. T. Siregar, and J. H. Lubis, “Penerapan Metode SMART dalam Seleksi Penerima Bantuan Sosial Warga Masyarakat Terdampak COVID-19,” vol. 5, no. 1, pp. 174–185, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i1.2618.
[16]  Sukamto, Y. Andriyani, and Ayu Lestari, “Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Bidikmisi Menggunakan Metode SMART,” JURTEKSI , vol. VI, no. 3, pp. 285–292, 2020.
[17]  Ardi and Irfan Fadhli, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Beasiswa Doktor untuk Dosen Potensial dengan Metode SMART,” JURTEKSI , vol. VII, no. 1, pp. 39–46, 2020.
[18]  N. A. Rahayu, B. S. Ginting, and M. Simanjuntak, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Bantuan Program Sembako Menggunakan Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) ( Studi Kasus : Dinas Sosial Kota Binjai),” vol. 15, no. 1, pp. 63–74, 2021.
[19]  A. Esmaeilzadeh, D. Khademi, R. Mikaeil, and S. Taghizadeh, “The use of vikor method to set up place locating of processing plant (Case study: Processing plant of south of west azerbaijan),” J. Soft Comput. Civ. Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 38–48, 2021, doi: 10.22115/SCCE.2021.237655.1245.