## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI TENAGA KERJA UNTUK SECURITY SERVICE MENGGUNAKAN METODE ARAS
Tetty Rosmaria Sitompul, Nelly Astuti Hasibuan
STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338, Simp Limun, Medan, Indonesia

## Abstrak
PT.ISS  INDONESIA  merupakan  perusahaa  yang  telah  memiliki  karyawan,  yang  sangat  besar.  Dengan  tujuh  cabang  yang tersebar  di  Indonesia,  PT.ISS  INDONESIA  memiliki  lebih  dari  500  tenaga  kerja.  Penerimaan  tenaga  kerja  akan  terus berlangsung sleama pembukaan swalayan atau PT.ISS INDONESIA membutuhkan tambahan karyawan untuk pengembangan atau mengisi formasi yang kosong. Subjek pada penelitian ini adalah aplikasi sistem pendukung keputusan yang digunakan untuk  membantu  proses  seleksi  karyawan  yang  sesuai  dengan  kriteria  –  kriteria  yang  ditetapkan  oleh  manajemen  PT.ISS INDONESIA. Desain sistem  dengan  model proses  modified  waterfall  mencakup definisi persyaratan  yang dibutuhkan user agar  dapat  merancang  sistem  untuk  pemodelan  proses,  pemodelan  data  dan  user  interface.  Pada  penelitian  yang  dilakukan diharapkan  dapat  menghasilkan  perangkat  lunak  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Calon  Karyawan  Dengan  Metode ARAS  yang  dapat  digunakan  untuk  memanajemen  data  calon  karyawan  dan  kriteria  yang  terkomputerisasi  mulai  dari pembobotan, perhitungan nilai dominasi, hitung preferensi, perhitungan nilai indeks dan perhitungan ARAS.
Kata kunci : Sistem Pendukun Keputusan, Seleksi Karyawan, Metode ARAS

## Abstract
PT. ISS INDONESIA is a company that already has employees, which is very big. With seven branches spread across Indonesia, PT.  ISS  INDONESIA  has  more  than  500  workers.  Recruitment  will  continue  as  the  opening  of  supermarkets  or  PT.  ISS INDONESIA requires additional employees to develop or fill in empty formations. Subjects in this study are the application of decision support systems used to assist employee selection process in accordance with the criteria set by the management PT. ISS INDONESIA. System design with modified waterfall process model includes the definition of requirements required by the user in order to design the system for process modeling, data modeling, and user interface. In this research, it is expected to produce Decision Support Candidate Selection Software System With ARAS Method that can be used to manage employee candidate  data  and  computerized  criteria  ranging  from  weighting,  calculation  of  dominance  value,  arithmetic  preference, calculation of index value and ARAS calculation.
Keywords : Decision Support System, Employee Selection, ARAS Method

## 1. PENDAHULUAN
PT. ISS Indonesia merupakan kelompok ISS didirikan sebagai perusahaan keamanan ( scurity company ) Denmark. Dalam mendapatkan sumber daya manusia yang berkualitas sesuai dengan kebutuhan perusahaan membutuhkan proses  yang  cukup  lama.  Selama  ini  dalam  penerimaan  tenaga  kerja  khususnya  di  bidang scurity sistem pengambilan  keputusan  terkait  dengan  penerimaan  tenaga  kerja  masih  secara  manualdan  pihak  manajemen personalia  PT.  ISS  terkadang  merasa  kesulitan  melakukan  penilaian  seta  mengevaluasi  data  tersebut  secara langsung.meiihat kemampuan khusus dari calon tenaga kerja security service yang memenuhi prasyarat tertentu dalam pertemuan yang singkat adalah tugas dan tanggung jawabyang besar, karena itu diburuhkan kejelian agar tidak terjadi salah pilih calon tenaga kerja. Pertimbangan secara fisik dan akademik saja tidak cukup dalam proses penerimaan tenaga kerja yang melamar. Hal tersebut kurang efisien karena kendala yang sering ditemukan dalam proses  penerimaan  tenaga  kerja  di  PT.  ISS  sangat  tersulit  dalam  membuat  pilihan  dengan  cepat  dan  tepatserta upaya  menghilangkan  faktor  subjektifitas  dari  manajer  personalia  sehingga  setiap  pilihan  yang  dibuat  bersifat objektif dengan berdasarkan pada kriteria-kriteria yang diharapkan oleh perusahaan.
Maka  dari  itu  diperlukan  sebuah  aplikasi  yang  mampu  mendukungnya.  Untuk  menghindari  subjektifitas keputusan  yang dihasilkan diperlukan suatu sistem pendukung keputusan ( Decision  Support  System/DSS )  yang dapat membantu manajemen personalia  dalam memutuskan pelamar mana yang akan diterima.Masalah seleksi calon  tenaga  kerja security  service dapat  diatasi  dengan  membuat  suatu  sistempendukung  keputusan.Untuk diterima menjadi tenaga kerja baru security service harus berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan antara lain, tinggi  badan,  berat  badan,  kecakapan,  usiadan  ilmu  bela  diri[5][8].  Banyak  penelitian  yang  dilakukan  untuk menyelesaikanmasalah ini dengan menggunakan berbagai algoritma. Salah satunya adalah dengan menggunakan Metode additive ratio assessment (ARAS). Metode additive ratio assessment ( ARAS ). Menurut Stanujkic dan Jovanovic, metode ARAS dikembangkan oleh Zavadskas dan Turskis pada tahun 2010. Metode ARAS merupakan salah satumetode pengambilan keputusan
multikriteria  berdasarkan  pada  konsepperangkingan  menggunakan utility  degree yaitu  dengan  membandingkan nilaiindeks keseluruhan setiap alternatif terhadap nilai indeks keseluruhan alternatif optimal. Pada penelitian ini, dibahas tentang metode ARAS yang diterapkan padapemilihan perekrutan karyawan security service padaPT. ISS Indonesia.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  sistem  yang  dapat  membantu  seseorang  dalam  mengambil keputusan  yang  akurat  dan tepat  sasaran.  Banyak  permasalahan  yang  dapat  diselesaikan  dengan  menggunakan SPK. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) biasanya dibangun untuk mendukung solusi atas suatu masalah atau untuk  suatu  peluang.  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan. Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan CBIS (Computer Based Information systems) yang fleksibel, interaktif, dan dapat diadaptasi[1][6][7].

## 2. TEORITIS

## 2.1  Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) biasanya dibangun untuk mendukung  solusi atas suatu masalah atau untuk suatu peluang. Aplikasi Sistem Pendukung  Keputusan (SPK) digunakan dalam pengambilan keputusan. Aplikasi Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) menggunakan CBIS (Computer Based Information systems) yang fleksibel, interaktif,  dan  dapat  diadaptasi,  yang  dikembangkan  untuk  mendukung  solusi  atas  masalah  manajemen spesifikyang tidak terstruktur[2][3].

## 2.2  Seleksi Calon Tenaga Kerja
Dalam  mencari  calon  tenaga  kerja  yang  dianggap  memenuhi  kriteria  yang  sesuai  dengan  karakter  kerja  yang dilamar. Untuk mendapatkan tenaga kerja yang sesuai dengan karakter pekerjaan itu perlu perangkat alat unji yang sanggup  memilah-milah  diantara  sekian  pelamar.  alat  uji  harus  mampu  memberikan  gambaran  objektif  dan membuat suatu rekomendasi untuk menolak dan menerima calon tenaga kerja berdasarkan suatu dugaan tentang potensi-potensi dari calon tenaga kerja untuk berhasil dalam bekerja.
Dalam  perencanaan  sumber  daya  manusia,  rekrutmen  dan  seleksi  merupakan  tahapan  dalam  rangka pengadaan.  Pengadaan  sumber  daya  manusia  didasarkan  pada  analisis  kebutuhan  sumber  daya  manusia  setiap organisasi atau unit organisasi. Wujud analisis kebutuhan sumber daya manusia dapat berupa analisis jabatan atau formasi kebutuhan pegawai.
Dengan  dilakukannya  penyeleksian,  perusahaan  mengetahui  orang-orang  seperti  apa  yang  cocok  dengan budaya tersebut. Misalnya perusahaan membutuhkan orang-orang yang mampuh mengambil keputusan dibawah tekanan  kususnya  pada  perusahaan  jasa  dan  perusahaan  konsultan  atau  orang-orang  yang  dapat  bekerja  sama dengan baik dan kelompok dan bukan orang-orang yang individualis dan kompetitif.

## 2.3   Security Service
Security Service (Satuan Pengamanan) satuan kelompok petugas yang dibentuk oleh instansi/proyek/badan usaha untuk  melakukan  keamanan  fisik  (physical  security)  dalam  rangka  penyelenggaraan  keamanan  swakarsa  di lingkungan kerjanya. Semua bentuk usaha atau bisnis baik yang berskala besar maupun kecil pasti membutuhkan perlindungan. Dengan adanya perlindungan perusahaan diharapkan dapat menghasilkan produk yang baik, efisien dan  menguntungkan  tanpa  adanya  gangguan  dari  pihak  manapun  yang  akan  merugikan  perusahaan  itu  sendiri. Dengan demikian sistem pengamanan dan keamanan yang ada disuatu perusahaan, dalam hal ini security, tidak saja  bertugas  menangani  masalah  kriminalitas  pencurian,  perampokkan  dan  hal-hal  lainnya.  Tetapi  untuk melakukan langkah-langkah security itu sendiri.

## 2.4  Metode Additive Ratio Assessment (ARAS)
Metode ARAS merupakan  salah  satu  metode  pengambilan  keputusan  multikriteria  berdasarkan  pada  konsep perangkingan menggunakan utility degree yaitu dengan membandingkan nilai indeks keseluruhan setiap alternatif terhadap nilai indeks keseluruhan alternatif optimal. Berikut merupakan langkah langkah dari metode ARAS[4], yaitu:
1. Menentukan matriks keputusan
Matriks keputusan disusun berdasarkan nilai dari setiap alternatif ke- i terhadap suatu kriteria ke- j yaitu
𝑋 = 𝑋 𝑖𝑗, 𝑖 = 1,2 … , 𝑚, 𝑗 = 1,2, … , 𝑛
(1)
2. Menentukan nilai optimal dari setiap kriteria ( 𝑋 0𝑗 )
Jika pembuat keputusan tidak mempunyai pilihan dalam menentukan nilai optimal, maka dapat ditentukan dengan
𝑋 0𝑗 = 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 ,𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) 𝑚𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 ,𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑑)
(2)
3. Menghitung matriks keputusan dengan nilai optimal ternormalisasi Matriks keputusan yang disusun berdasarkan perbandingan berpasangan dari setiap alternatif pada suatu kriteria harus dinormalisasi menjadi skala yang dapat dibandingkan. Matriks keputusan ternormalisasi adalah 𝑅 = 𝑟 𝑖𝑗, dengan
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0 𝑥𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝑥𝑖𝑗 𝑚 𝑖=0 𝑥𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑑)
(3)
4. Menghitung matriks keputusan dengan nilai optimal ternormalisasi terbobot ( V ) Matriks keputusan ternormalisasi terbobot dihitung dengan cara mengalikan elemen matriks keputusan ternormalisasi ( 𝑟 𝑖𝑗, ) dengan elemen bobot kriteria ( 𝑤 𝑗, ). Secara matematis dapat dituliskan,
𝑉 = 𝑣 𝑖𝑗, dengan 𝑣 𝑖𝑗 = 𝑟 𝑖𝑗 𝑤 𝑗, 𝑖 = 0,1 … , 𝑚, 𝑗 = 1,2 … , 𝑛.
(4)
5. Menghitung indeks nilai secara keseluruhan setiap alternatif ( 𝑠 𝑖 )
Nilai indeks keseluruhan setiap alternatif dihitung dengan cara menjumlahkan elemen matriks keputusan ternormalisasi terbobot pada setiap alternatifnya. Secara matematis dapat dituliskan,
𝑆 𝑖 = 𝑛 𝑗 = 1 𝑣 𝑖𝑗, 𝑖=0,1…,𝑚 (5)
Dengan 𝑆 𝑖 adalah nilai indeks keseluruhan pada alternatif ke- i .
6. Menghitung utility degree dari setiap alternatif 𝑄 𝑖 Nilai utility degree dihitung dengan cara membagi nilai indeks keseluruhan pada alternatif ke- i dengan nilai indeks keseluruhan pada alternatif yang optimal [7]. Secara matematis dapat dituliskan,
𝑄 𝑖 = 𝑆 𝑖 𝑆 0 , 𝑖 = 1,0 … , 𝑚 (6)

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian  ini, terdapat  lima  calon karyawan di PT. ISS yang aka diseleksi. Data yang digunakan dalam penelitian  ini adalah data yang secara acak sebanyak  lima  calon karwayan dari sekian banyak kandidat.   Calon karyawan security disebut alternatif (A) yaitu A 1 , A 2 , A 3 , A 4 , A 5 . Sedangkan syarat-syarat karyawan security yang  ditentukan  perusahaan  disebut  kriteria  (C).  Kriteria  karyawan  security  yang  ditentukan  oleh  perusahaan adalah tinggi badan (C 1 ), berat badan (C 2 ), kecakapan berkomunikasi (C 3 ), usia (C 4 ), dan Ilmu bela diri (C 5 ). Setiap kriteria kemudian dikonversi ke dalam suatu nilai.
Tabel 1. Kriteria tinggi badan(C 1 ), Tinggi badan (cm) Nilai kriteria 176-180 5 166-170 4 161-165 3 156-160 2 150-155 1 Tabel 2. Kriteria berat badan(C 2 ), Berat badan (Kg) Nilai kriteria 70-75 5
Berat badan (Kg) Nilai kriteria 65-70 4 60-65 3 55-60 2 50-55 1 Tabel 3. Kriteria usia(C 3 ), Usia(tahun) Nilai kriteria 20-30 5 30-35 4 36-40 3 17-19 2 41-65 1 Tabel 4. Kriteria beladiri(C 4 ), Usia(tahun) Nilai kriteria 71-99 5 66-70 4 61-65 3 56-60 2 50-55 1 Tabel 5. Kriteria kecakapan komunikasi(C 5 ), Kecakapan Nilai kriteria 71-99 5 66-70 4 61-65 3 56-60 2 50-55 1

## 3.1 Matriks Perbandingan Berpasangan dan Bobot Kriteria
Sebelum  menganalisis  masalah  simulasi  pemilihan calon  security terbaik  di  PT.  ISS  diperlukan  suatu  nilai perbandingan berpasangan untuk menentukan tingkat  kepentingan suatu kriteria terhadap kriteria  lainnya. Nilai perbandingan berpasangan antar kriteria disusun berdasarkan keputusan bagian divisi security di PT. ISS. kriteria kecakapan 5 kali lebih penting dari kriteria berat, sama pentingnya dengan kriteria beladiri dan 5 kali lebih penting dari kriteria tinggi. Kriteria beladiri 4 kali lebih penting dari kriteria berat. Kriteria usia 4 kali lebih penting dari kriteria kecakapan, 5 kali lebih penting dari kriteria berat, 5 kali lebih penting dari kriteria beladiri dan 5 kali lebih penting  dari  kriteria  tinggi.  Kriteria  tinggi  4  kali  lebih  penting  dari  kriteria  berat  dan  4  kali  lebih  penting  dari kriteria beladiri. Maka matriks perbandingan hasil analisis preferensi gabungan untuk semua kriteria perbandingan berpasangan antar kriteria disajikan pada Tabel 6.
Tabel 6. Nilai perbandingan berpasangan Kriteria Kecakapan (c5) Berat (c2) Beladiri (c4) Usia (c3) Tinggi (c1) kecakapan(c5) 1 5 1 1/4 5 Berat (c2) 1/5 1 ¼ 1/5 1/4 beladiri (c4) 1 4 1 1/5 1/4 usia (c3) 4 5 5 1 5 Tinggi (c1) 1/5 4 4 1/5 1
Tabel 7. Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Kriteria yang Disederhanakan
Kriteria Kecakapan (c5) Berat (c2) Beladiri (c4) Usia (c3) Tinggi (c1) kecakapan(c5) 1,000 5,000 1,000 0,250 5,000 Berat (c2) 0,200 1,000 0,250 0,200 0,250 beladiri (c4) 1,000 4,000 1,000 0,200 0,250 Usia (c3) 4,000 5,000 5,000 1,000 5,000 Tinggi (c1) 0,200 4,000 4,000 0,200 1,000 Σ 6,400 19,00 11,25 1,850 11,50
Dengan unsur-unsur pada tiap kolom dibagi dengan jumlah kolom yang bersangkutan, akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Nilai vektor eigen dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap baris. Hasilnya dapat pada tabel berikut ini:
Tabel 8. Matriks Faktor Pembobotan Hirarki untuk Semua Kriteria yang Dinormalkan Kriteria Kecakapan (c5) Berat (c2) Beladiri (c4) Usia (c3) Tinggi (c1) Vektor eigen kecakapan(c5) 0,156 0,263 0,088 0,135 0,128 0,154 Berat (c2) 0,031 0,052 0,021 0,108 0,128 0,068 Beladiri (c4) 0,156 0,210 0,088 0,108 0,102 0,095 Usia (c3) 0,625 0,263 0,444 0,540 0,512 0,379 Tinggi (c1) 0,031 0,210 0,355 0,108 0,102 0,123
Selanjutnya  nilai  eigen  maksimum  ( 𝞴 maksimum )diperoleh  dengan  menjumlahkan  hasil  perkalian  jumlah  kolom dengan vektor eigen. Nilai eigen maksimum yang dapat diperoleh adalah: ( 𝞴 maksimum ) = (6,400 x 0,514) + (19,00 x 0,068) + (11,25 x 0,019) + (1,850 x 0,379) + (11,50 x 0,123) =5,462

## 3.2 Tingkat Konsistensi
Untuk menguji apakah matriks perbandingan berpasangan konsisten, dilakukan perhitungan berdasarkan Afshari et al . [1] dengan langkah sebagai berikut.
1. Menghitung  matriks  jumlah  terbobot  ( B )  dengan  cara  mengalikan  matriks  perbandingan  berpasangan  ( A ) dengan bobot kriteria ( W ).
B = 𝑏 𝑗 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝑏 𝑗 = 5 𝑗 = 1 𝑎 ℎ𝑗 𝑤 𝑗 , ℎ = 1,2,3 … , . .5
B 1 = (1 x 0,497)+ (1 x 0,168)+ (3 x  0,126)+ (3 x  0,126)+ (5 x 0,080) = 1,821
B 2 = (1 x 0,497)+(1 x 0,168)+ (0,333 x  0,126)+ (0,333 x  0,126)+ (0,2 x 0,080)= 0,764 B 3 = (0,333 x 0,497)+ (0,333 x 0,168)+ (1 x 0,126)+ (1 x 0,126) + (0,333 x 0,080)= 0,500 B 4 = (0,333 x 0,497)+ (0,333 x 0,168)+ (1 x 0,126)+ (1 x 0,126)| + (0,333 x 0,080)= 0,500 B 5 = (0,2 x 0,497)+ (0,2 x 0,168)+ (0,333 x 0,126)+ (0,333 x 0,126)
+ (1 x 0,080)= 0,296
2. Membagi semua elemen matriks jumlah terbobot dengan masing-masing elemen bobot kriteria.
C = 𝐶 𝑗 𝑑𝑒𝑛𝑔𝑎𝑛 𝐶 𝑗 = 𝐵 𝑗 𝑊 𝑗 , 𝐴 = 1,2,3 … 5
𝐶 1 = (1,821∗1)+ (0,764∗1)+ (0,500∗3 )+ (0,500∗3 )+ (0,296∗5)
( 0,497∗1)+ (0,168∗1)+ (0,126∗3)+ (0,126∗3)+ (0,080∗5) = 3,879
𝐶 2 = (1,821∗1)+ (0,764∗1)+ (0,500∗0,333 )+ (0,500∗0,333 )+ (0,296∗0,2) ( 0,497∗1)+ (0,168∗1)+ (0,126∗0,333)+ (0,126∗0,333)+ (0,080∗0,2) = 3,892
𝐶 3 = (1,821∗0,333)+ (0,764∗0,333)+ (0,500∗1 )+ (0,500∗1 )+ (0,296∗0,333)
( 0,497∗0,333)+ (0,168∗0,333)+ (0,126∗1)+ (0,126∗1)+ (0,080∗0,333) = 3,918
𝐶 4 = (1,821∗0,333)+ (0,764∗0,333)+ (0,500∗1 )+ (0,500∗1 )+ (0,296∗0,333)
( 0,497∗0,333)+ (0,168∗0,333)+ (0,126∗1)+ (0,126∗1)+ (0,080∗0,333) = 3,918
𝐶 5 = (1,821∗0,2)+ (0,764∗0,2)+ (0,500∗0,333 )+ (0,500∗0,333 )+ (0,296∗1)
( 0,497∗0,2)+ (0,168∗0,2)+ (0,126∗0,333)+ (0,126∗0,333)+ (0,080∗1) = 3,871
3. Menghitung menggunakan persamaan (2.3).
λ𝑚𝑎𝑥 = 3,879 + 3,892 + 3,918 + 3,918 + 3,871
5 = 3,895
4. Menentukan indeks konsistensi ( CI ) menggunakan persamaan (2.4).
𝐶𝐼 = 3,895−5 5−1 = 0,276
5. Menghitung rasio konsistensi ( CR ) menggunakan persamaan (2.5).
𝐶𝑅 = 0,276 1,12 = 0,246
Karena  nilai rasio konsistensi ( CR ) = 0,0246 < 0,1 maka  matriks perbandingan berpasangan antar kriteria konsisten. Perhitungan CR dan kekonsistenannya dapat diselesaikan dengan program berikut.

## 3.3 Penerapan Additive Ratio Assessment (ARAS)
Setelah  matriks perbandingan antar kriteria konsisten selanjutnya dilakukan proses perangkingan  menggunakan metode ARAS . 1. Menentukan matriks keputusan x.
Tabel 9. Matriks keputusan dengan nilai optimal
NAMA Kriteria (Bobot) C1 C2 C3 C4 C5 Fran 3 3 3 4 4 Ardi 4 4 5 3 3 Ciko 2 3 4 5 5 Agus 5 5 4 3 3 Ono 3 3 5 4 4
Penentuan nilai optimal untuk setiap kriteria menggunakan tipe tujuan dari masing-masing kriteria. a. Tinggi
Penilaian  dari  kriteria  tinggi  badan  dimulai  dari  lebih  rendah  hingga  lebih  tinggi.  Suatu  alternatif security akan semakin baik jika mempunyai tinggi yang optimal sehingga digunakan tipe tujuan maksimisasi.
b. Berat
Penilaian dari kriteria bedan badan dimulai darilebih  ringan ke berat. Suatu alternatif security akan semakin baik jika mempunyai berat bobot yang ideal sehingga digunakan tipe tujuan maksimisasi.
c. Usia
Penilaian dari kriteria usia dimulai dari yang tertua hingga termuda. Suatu alternatif security akan semakin baik jika berumur 20-30 tahun sehingga digunakan tipe tujuan maksimisasi.
d. Beladiri
Penilaian dari kriteria beladiri dimulai dari singkatnya jangka beladiri hingga lamanya jangka beladiri. Suatu alternatif security akan  semakin  baik  jika  memiliki  ilmu  beladirinya  sehingga  digunakan  tipe  tujuan maksimisasi.
e. Kecakapan
Penilaian dari kriteria kecakapan  dimulai dari tata bahasa yang baik. Suatu alternatif security akan semakin baik  tata  bahasa  yang  tidak  baik  hingga  ke  tata  bahasa  yang  sangat  baik  sehingga  digunakan  tipe  tujuan maksimisasi.
Semua kriteria yang digunakan pada pemilihan security terbaik mempunyai tipe tujuan maksimisasi. 2. Menghitung matriks keputusan dengan nilai optimal ternormalisasi
𝑅 = 𝑟 𝑖𝑗
Karena semua kriteria mempunyai tipe tujuan maksimisasi, berdasarkan persamaan (1) maka 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 5 𝑖=0 𝑥𝑖𝑗 j=1,2,...5
𝑋 1 =   √3 2 +  4 2 +   2 2 +   5 2 +  3 2 = √63 = 7,937 𝑟 11 = 𝑥 11 𝑥 1 = 3 7,937 =  0,377
𝑟 12 = 𝑥 12 𝑥 1 = 4 7,937 =  0,504
𝑟 13 = 𝑥 13 𝑥 1 = 2 7,937 =   0,252
𝑟 14 = 𝑥 14 𝑥 1 = 5 7,937 =  0,629
𝑟 15 = 𝑥 15 𝑥 1 = 3 7,937 =   0,377
𝐶 2 =   √3 2 +  4 2 +   3 2 +   5 2 +   3 2 = √68 = 7,615 𝑟 11 = 𝑥 11 𝑥 2 = 3 8,246 = 0,363
𝑟 12 = 𝑥 12 𝑥 2 = 4 8,246 = 0,485
𝑟 13 = 𝑥 13 𝑥 2 = 3 8,246 = 0,364
𝑟 14 = 𝑥 14 𝑥 2 = 5 8,246 = 0,606
𝑟 15 = 𝑥 15 𝑥 2 = 3 8,246 = 0,363
𝐶 3 =   √3 2 +  5 2 +   4 2 +   4 2 +   5 2 = √91 = 9,539 𝑟 11 = 𝑥 11 𝑥 3 = 3 9,539 = 0,314
𝑟 12 = 𝑥 12 𝑥 3 = 5 9,539 = 0,524
𝑟 13 = 𝑥 13 𝑥 3 = 4 9,539 = 0,419
𝑟 14 = 𝑥 14 𝑥 3 = 4 9,539 = 0,419
𝑟 15 = 𝑥 15 𝑥 3 = 5 9,539 = 0,524
𝐶 4 =   √4 2 +  3 2 +   5 2 +   3 2 +   4 2 = √75 = 8,660 𝑟 11 = 𝑥 11 𝑥 4 = 4 8,660 = 0,461
𝑟 12 = 𝑥 12 𝑥 4 = 3 8,660 = 0,346
𝑟 13 = 𝑥 13 𝑥 4 = 5 8,660 = 0,577
𝑟 14 = 𝑥 14 𝑥 4 = 3 8,660 = 0,346
𝑟 15 = 𝑥 15 𝑥 4 = 4 8,660 =    0,461
𝐶 5 =   √4 2 +  3 2 +   5 2 +   3 2 +   4 2 = √75 = 8,660 𝑟 11 = 𝑥 11 𝑥 5 = 4 8,660 = 0,461
𝑟 12 = 𝑥 12 𝑥 5 = 3 8,660 = 0,346
𝑟 13 = 𝑥 13 𝑥 5 = 5 8,660 = 0,577
𝑟 14 = 𝑥 14 𝑥 5 = 3 8,660 = 0,346
𝑟 15 = 𝑥 15 𝑥 5 = 4 8,660 =    0,461
Dari perhitungan tersebut diperoleh  matriks keputusan dengan nilai optimal ternormalisasi  yang disajikan pada Tabel 10.
Tabel 10. Matriks keputusan dengan nilai optimal ternormalisasi NAMA KRITERIA C1 C2 C3 C4 C5 Fran 0,377 0,363 0,314 0,461 0,461 Ardi 0,504 0,485 0,524 0,346 0,346 Ciko 0,252 0,363 0,419 0,577 0,577 Agus 0,629 0,606 0,419 0,346 0,346 Ono 0,377 0,363 0,524 0,461 0,461
3. Menghitung matriks keputusan dengan nilai optimal ternormalisasi terbobot V= v ij
𝑣 𝑖𝑗 =   𝑟 𝑖𝑗 . 𝑤 𝑖 , 𝑖 = 1,2 … .5, 𝑗 = 1,2 … 5 V 1 = 0,377 *0,497 0,363 *0,168 0,314 *0,126 0,461 *0,126 0,461 *0,080 0,252 *0,497
V 2 = 0,504 *0,497 0,485 *0,168 0,524 *0,126 0,346 *0,126 0,346*0,080 0,629 *0,497 V 3 = 0,252 *0,497 0,363 *0,168 0,419 *0,126 0,577*0,126 0,577*0,0800, 378 *0,497 V 4 = 0,629 *0,497 0,606 *0,168 0,419 *0,126 0,346 *0,126 0,346*0,080 0,504 *0,497 V 5 = 0,377 *0,497 0,363 *0,168 0,524 *0,126 0,461 *0,126 0,461*0,080 0,378 *0,497 Tabel 11. Matriks keputusan dengan nilai optimal ternormalisasi terbobot NAMA Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Fran 0,187 0,061 0,039 0,058 0,036 Ardi 0,250 0,081 0,066 0,043 0,027 Ciko 0,125 0,061 0,052 0,072 0,046 Agus 0,312 0,101 0,052 0,043 0,027 Ono 0,187 0,061 0,066 0,058 0,036
4. Menghitung nilai indeks secara keseluruhan setiap alternatif (S 1 )
𝑆 𝑖 = 5 𝑗 = 1 , 𝑣 𝑖𝑗, 𝑖 = 0,1 … 5
Perhitungan nilai indeks secara keseluruhan setiap alternatif diselesaikan Dengan
𝑆 1 = 0,187 +  0,061 +  0,039 +  0,058 +  0,036 1 = 0,381
𝑆 2 = 0,25 + 0,081 +  0,066 +  0,043 +  0,027 1 = 0,467
𝑆 3 = 0,125  + 0,061 +  0,052  + 0,072 +  0,046 1 = 0,356
𝑆 4 = 0,312 +  0,101 +  0,052 +  0,043 0 + ,027 1 = 0,535
𝑆 5 = 0,187 +  0,061 +  0,066  + 0,058 +  0,036 1 = 0,408
Dari program tersebut diperoleh rangking dan nilai utility degree yang disajikan pada Tabel
Tabel 12. Matriks keputusan dengan nilai optimal ternormalisasi terbobot
NAMA Kriteria Nilai C1 C2 C3 C4 C5 Fran 0,187 0,061 0,039 0,058 0,036 0,381 Ardi 0,250 0,081 0,066 0,043 0,027 0,467 Ciko 0,125 0,061 0,052 0,072 0,046 0,356 Agus 0,312 0,101 0,052 0,043 0,027 0,535 Ono 0,187 0,061 0,066 0,058 0,036 0,408 5. Merangking security
Perangkingan security dilakukan  dengan  cara  menghitung utility  degree dari  setiap  alternatif  (Q i ),  yaitu dengan  membagi  nilai  indeks  secara  keseluruhan  setiap  alternatif  dengan  nilai  indeks  secara  keseluruhan alternatif yang optimal.
𝑄 𝑖 = 𝑠 𝑖 𝑠 0 , 𝑖 = 1,2 … 5
Diperoleh rangking dan nilai utility degree yang disajikan pada tabel 13.
Tabel 12. Rangking dan nilai utility degree Rangking Q i Nama 1 0,535 Agus 2 0,467 Ardi 3 0,408 Ono 4 0,381 Frans 5 0,356 ciko
6. Penentuan security terbaik
Berdasarkan Tabel 12, security pertama (Agus) merupakan security terbaik karena mempunyai utility degree terbesar yaitu 0,544. Artinya bahwa tingkat kepuasan security pertama (Agus) sangat baik sehingga security tersebut akan lebih utama untuk dipilih dan cenderung untuk dipertahankan.

## 4. KESIMPULAN
Setelah melalui tahap pengujian pada sistem pendukung keputusan penerimaan calon tenaga kerja security service , di dapatkan kesimpulan bahwa:
1. Proses  seleksi  tenaga  kerja security yang  dilakukan  oleh  PT.  ISS  hahrus  memenuhi  beberapa  kriteria  yang ditentukan oleh pihak perusahaan.
2. Dengan menerapkan metode Aras dalam penyeleksian calon tenaga kerja security dapat membantu personalia dalam menentukan calon pekerja yang  diterima dengan cepat dan tepat.
3. Aplikasi sistem pendukung keputusan penyeleksian calon tenaga kerja security menggunakan metode aras telah selesai  dirancang  dan  dapat  dijadikan  salah  satu  alternatif  dalam  mengambil  keputusan  penyeleksian  calon tenaga kerja

## REFERENCES
[1]  Mesran, G. Ginting, Suginam, and R. Rahim, “Implementation of Elimination and Choice Expressing Reality ( ELECTRE ) Method in Selecting the Best Lecturer ( Case Study STMIK BUDI DARMA ),” Int. J. Eng. Res. Technol. (IJERT , vol. 6, no. 2, pp. 141–144, 2017.
[2]  Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[3]  S. Kusumadewi, S.  Hartati, A.  Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[4]  Esra; and AyĢegül, “AIR CONDITIONER SELECTION PROBLEM WITH COPRAS AND ARAS METHODS,” Manas J. Soc. Stud. , vol. 5, no. 2, 2016.
[5]  G.-H. Tzeng and J.-J. Huang, Multiple Attribute Decision Making Method And Applications . CRC Press, 2011.
[6]  P.  Sianturi,  M.  Mesran,  P.  Ramadhani,  and  N.  W.  Al-Hafiz,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PENERIMA BANTUAN OPERASIONAL PENYELENGARAAN ( BOP ) PAUD ( PENDIDIKAN ANAK USIA DINI ) MENERAPKAN METODE ELECTRE  (  STUDI  KASUS : DINAS PENDIDIKAN KABUPATEN SIMALUNGUN ),” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 20–26, 2017.
[7]  H.  Nurdiyanto  and  Heryanita  Meilia,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PRIORITAS  PENGEMBANGAN INDUSTRI  KECIL  DAN  MENENGAH  DI  LAMPUNG  TENGAH  MENGGUNAKAN  ANALITICAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP),” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 , 2016, no. February, pp. 1–7.
[8]  M.  Mesran,  S.  Suginam,  S.  D.  Nasution,  and  A.  P.  U.  Siahaan,  “PENERAPAN  WEIGHTED  SUM  MODEL  (  WSM  )  DALAM PENENTUAN PESERTA JAMINAN,” J. Ris. Sist. Inf. dan Tek. Inform. , vol. 2, no. 1, pp. 40–47, 2017.