Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 874-884

## Analisa Kompetensi Lulusan Sarjana Komputer Melalui Situs Lowongan Kerja Menggunakan Metode SMART
Eka Putri Rachmawati 1* , Nurtriana Hidayati 2 , Badroe Zaman 3
1,2 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Universitas Semarang, Semarang, Indonesia
3 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi dan Komunikasi, Universitas Semarang, Semarang, Indonesia E-mail: ekaputrirahmawati@usm.ac.id 1 , anna@usm.ac.id 2 , badroezaman@usm.ac.id 3

## Abstract
Meeting  workforce  needs  goes  beyond  producing  a  certain  number  of  graduates;  it requires  computer  science  graduates  possessing  essential  competencies  sought  by companies.  The  government  supports  competency  development  through  Regulation Number  59  of  2018,  overseeing  the  Certificate  of  Accompanying  Diploma  (SKPI)  and Competency  Certificates.  Students  are  encouraged  to  participate  in  extracurricular activities  to  enhance  job-relevant  competencies.  This  study,  utilizing  the  Simple  Multi Attribute Rating Technique (SMART), assesses the competencies in demand for computer science graduates via popular job vacancy websites. Data from JobStreet, LinkedIn, and Karir  reveal  the  most  sought-after  competencies,  considering  keyword  searches,  Final Project  concentrations  at  Semarang  University's  Information  Technology  Department, and  alignment  with  Ministry  of  Manpower  projections  in  the  Information  and Communication Technology (ICT) sector. Job vacancies congruent with these projections receive  scores.  The  SMART  method  results  show  that  (Software)  Developer  is  the  most prominently sought competency on job vacancy websites.
Keywords: Computer Science Graduate Competency, Informatics, Information System, Job Vacancy Websites, Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART)

## Abstrak
Pemerintah memfasilitasi
pemenuhan
kompetensi dengan mengeluarkan Permenristekdikti  Nomor  59  Tahun  2018,  diantaranya  mengatur  tentang  Surat Keterangan  Pendamping  Ijasah  (SKPI)  dan  Sertifikat  Kompetensi.  Sehingga  mahasiswa wajib terlibat kegiatan diluar perkuliahan dan menambah kompetensi yang akan berguna untuk  melamar  kerja.  Penelitian  ini  menganalisa  kompetensi  sarjana  komputer  yang dibutuhkan  dunia  kerja  melalui  situs  lowongan  kerja  yang  sering  diakses  pencari  kerja dengan  metode  Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  (SMART).  Data  penelitian berupa lowongan kerja untuk sarjana komputer dari tiga situs lowongan kerja, kemudian dirangking  kompetensi  apa  yang  paling  dicari.  Situs  lowongan  kerja  yang  menjadi penelitian  adalah  JobStreet,  LinkedIn  dan  Karir.  Pencarian  kata  kunci  lowongan  kerja mengambil referensi kompetensi lulusan dan konsentrasi Tugas Akhir Jurusan Teknologi Informasi  Universitas  Semarang.  Kriteria  1  sampai  3  berupa  banyaknya  kata  kunci pencarian  yang  muncul  dari  tiga  situs  lowongan  kerja.  Kriteria  4  mengambil  referensi proyeksi  kebutuhan  tenaga  kerja  di  bidang  TIK  dari  Kemenaker.  Lowongan  kerja  yang sesuai dengan proyeksi dari Kemenaker mendapat nilai, jika sebaliknya tidak mendapat nilai. Hasil perhitungan nilai akhir metode SMART menunjukkan kompetensi yang paling banyak ditampilkan pada situs lowongan kerja adalah (Software) Developer.
Kata  kunci :  Kompetensi  Sarjana  Komputer,  Teknik  Informatika,  Sistem  Informasi, Situs  Lowongan  Kerja,  Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique  (SMART)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 874-884

## 1. Pendahuluan
Indonesia memiliki jumlah penduduk 276,4 juta pada bulan Januari 2023 dengan 212,9 Juta  pengguna  internet,  dengan  kegiatan  paling  dominan  adalah  mencari  informasi sebanyak  83,2%  [1].  Banyak  informasi  dapat  diakses  dengan  mudah  sesuai  kebutuhan melalui  situs,  media  sosial  maupun  berbagai  aplikasi  yang  dipasang  pada  komputer, laptop  maupun  gawai  elektronik.  Berkembangnya  penggunaan  internet  di  kehidupan Masyarakat  Indonesia,  ekonomi  dan  layanan  digital  perlu  ditingkatkan  dan  mendorong kebutuhan  tenaga  kerja  di  sektor  Informasi  Teknologi  dan  Komunikasi  juga  meningkat [2].  Indonesia  menempati  urutan  ke-6  negara  yang  memiliki  jumlah  perusahaan  startup terbanyak  dengan  jumlah  2.499  perusahaan  [3].  Menurut  Kementerian  Ketenagakerjaan, Indonesia setidaknya membutuhkan 9 juta tenaga profesional di sektor digital tahun 2030.
Keahlian  komputer  dapat  ditempuh  dengan  berbagai  cara,  yaitu  mengikuti  pelatihan (Pendidikan  informal)  atau  menempuh  Pendidikan  formal  dengan  kurikulum  komputer. Pendidikan  kurikulum  komputer  khususnya  sarjana  banyak  ditawarkan  baik  Universitas Negeri  maupun  Universitas  Swasta.  Sementara  bagi  Perusahaan,  para  pencari  kerja dengan  ijazah  S1  saja  tidak  cukup.  Perusahaan  membutuhkan  kompetensi  atau  keahlian dasar, yang pada umumnya tidak dapat dipenuhi para lulusan yang belum pernah bekerja. Sehingga Perusahaan cenderung merekrut pencari kerja yang sudah memiliki pengalaman kerja daripada lulusan sarjana komputer yang belum memiliki pengalaman. Pihak Jurusan atau  Program  Studi  Universitas  telah  membekali  para  mahasiswa  dengan  mata  kuliah kurikulum komputer sesuai dengan perkembangan jaman maupun kebutuhan dunia kerja. Tetapi  masih  ada  jurang  pemisah  antara  keahlian  yang  dibutuhkan  dunia  kerja  dan kemampuan lulusan komputer.
Hal  ini  menjadi  perhatian  khusus  dari  Pemerintah  dengan  menerbitkan Permenristekdikti Nomor 59 Tahun 2018, diantaranya mengatur tentang Surat Keterangan Pendamping  Ijasah  (SKPI)  dan  Sertifikat  Kompetensi  [4].  Sehingga  mahasiswa  wajib terlibat kegiatan diluar perkuliahan dan menambah kompetensi yang akan berguna ketika mencari  kerja.  Penelitian  tentang  analisa  lowongan  kerja  telah  dilakukan,  diantaranya klasifikasi jenis pekerjaan di bidang TI menggunakan algoritma Cosine Similarity dengan web scraping dari website lowongan kerja[5], analisa pengelompokan lowongan kerja di harian  surat  kabar  nasional  dengan  metode  klasterisasi  data  mining  yaitu  algoritma  K- Means[6].  Penelitian  tentang  kesesuaian  kurikulum  dengan  dunia  kerja  melalui  lulusan ( tracer study ) dilakukan diantaranya pemetaan kebutuhan dunia kerja dengan kompetensi lulusan  sebuah  Universitas  dilakukan  dengan  menyebar  kuesioner  online  kepada  lulusan [7],  relevansi  lulusan  kompetensi  Keahlian  SMK  dengan  dunia  kerja  dilakukan  dengan angket,  wawancara  dan  analisis  dokumen[8],  kebutuhan hard  skill yang  dibutuhkan  di perbankan  dengan  menyebar  kuesioner  pada  lulusan  [9],pemetaan  kompetensi  lulusan SMK TIK dan peluang kerja lulusan menggunakan teknik dokumentasi dan kuesioner[10] dan kajian relevansi lulusan dengan kebutuhan dunia kerja menggunakan tracer study dan user survey pengguna lulusan[11].
Penelitian  ini  menganalisa  kompetensi  sarjana  komputer  khususnya  jurusan  Teknik Informatika dan Sistem Informasi (Manajemen Informatika) yang dibutuhkan dunia kerja melalui  situs  lowongan  kerja  yang  sering  diakses  pencari  kerja  dengan  metode Simple Multi Attribute Rating Technique (SMART). Data penelitian berupa lowongan kerja untuk sarjana Teknik Informatika dan Sistem Informasi dari beberapa situs lowongan kerja akan dirangking kompetensi apa yang paling dicari.
Penelitian ini penting dilakukan untuk mengetahui tren kebutuhan kompetensi lulusan sarjana  komputer  khususnya  jurusan  Teknik  Informatika  dan  Sistem  Informasi  yang dibutuhkan  di  dunia  kerja  melalui  situs  lowongan  kerja.  Hasil  penelitian  ini  diharapkan dapat  menjadi  acuan  bagi  Jurusan/Program  Studi  Teknik  Informatika  dan  Sistem Informasi menentukan mata kuliah yang sesuai dengan kebutuhan kerja maupun pelatihan kompetensi.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)

## 2. Metodologi Penelitian
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode Simple Multi-Attribute Rating Technique atau disingkat SMART. Kerangka kerja penelitian yang akan dilakukan tampil pada Gambar 1.
Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  yang  diperoleh  dari  situs   lowongan kerja  yang  paling  popular  dan  terpercaya  berdasarkan  hasil  survei  populix  tahun 2023.  Berdasarkan  data  tersebut,  data  penelitian  akan  diambil  dari  empat  situs lowongan kerja dengan akses terbanyak [12] sebagai berikut:
a. Jobstreet.co.id
b. Linkedin
c. Karir.com
d. Jobs.id
Ketika situs Jobs.id diakses untuk mengambil data penelitian, situs ini mengarah ke Karir.com. Sehingga, data penelitian yang menjadi kriteria berubah menjadi tiga. Yaitu Jobstreet, LinkedIn dan Karir.
Metode SMART Mulai 1. Menentukan kebutuhan data yang akan digunakan
2. Mengumpulkan data 3. Mempersiapkan perangkat penelitian Data Penelitian Studi Literatur Observasi Penentuan Alternatif berdasar kata kunci Scrape Data dari 3 Situs Lowongan kerja Penentuan Kriteria dan bobot (Widodo & Soiful Hadi, 2021) Kompetensi Lulusan JTI USM Normalisasi Kriteria Perhitungan Nilai Utility Perhitungan Nilai Akhir Perangkingan Nilai Akhir Kesimpulan Selesai

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 874-884
Pengambilan data lowongan kerja dari situs menggunakan aplikasi Web Scraper. Aplikasi  ini  merupakan  Chrome  Plugin,  yaitu software dengan  fungsi  tertentu  yang memungkinkan  aplikasi  menjalankan  menjalankan  fitur  tambahan  di  browser Chrome  [13].  Aplikasi  Web  Scraper  dapat  mengekstrak  data  dari  banyak  situs dengan  beberapa  tingkat  navigasi,  yaitu  kategori,  sub  kategori,  halaman  dan halaman  produk.  Cara  mengekstrak  data  dari  situs  dengan  konfigurasi  scraper dengan  memilih  elemen  pada  situs,  tanpa  membutuhkan  kode  pemrograman   [14]. Hasil ekstrak data dapat diunduh dalam format xlsx dan csv.

## 2.2. Metode SMART
SMART merupakan suatu model pengambil keputusan yang komprehensif dengan memperhitungkan  hal-hal  yang  bersifat  kualitatif  dan  kuantitatif.  Dalam  metode  ini parameter  menjadi  penentu  keputusan  dan  memiliki  range  nilai  dan  bobot  yang berbeda-beda. Nilai tersebut nantinya menjadi penentu keputusan yang diambil  [15]. Dalam  menyelesaikan  permasalahan  tersebut,  metode  SMART  memiliki  langkah penyelesaian seperti berikut:
a) Menghitung  normalisasi  kriteria  dengan  cara  membandingkan  nilai  bobot kriteria terhadap jumlah bobot kriteria menggunakan persamaan  (1).
∑ (1)
menyatakan  normalisasi  bobot  kriteria  ke  j; menyatakan  nilai  bobot dari suatu kriteria; i menyatakan jumlah kriteria dan   bobot kriteria ke m.
b) Menentukan  nilai  utility  setiap  kriteria.  Nilai  utility  ini  te rgantung  pada  sifat kriteria itu sendiri.
1. Kriteria  yang  bersifat  “lebih  diinginkan  nilai  yang  lebih  kecil” menggunakan persamaan (2).
( ) (2)
2. Kriteria  yang  bersifat  “lebih  diinginkan  nilai  yang  lebih  besar” menggunakan persamaan (3).
( ) (3)
Pada  persamaan  (2)  &  (3),    menyatakan  nilai  utility  kriteria  ke  i; menyatakan  nilai  kriteria  maksimal; menyatakan  nilai  kriteria  minimal
dan menyatakan nilai kriteria ke i.
c) Menghitung Nilai Akhir menggunakan persamaan (4):
( )   ∑ ( ) (4)
Persamaan  (4),    menyatakan  nilai  total  alternatif;  Wj  menyatakan  nilai pembobotan kriteria ke-j dan   menyatakan nilai utility kriteria ke-i.

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Hasil dan pembahasan dari metode penelitian sebagai berikut:
3.1. Penentuan Kriteria Dan Bobot Kriteria
Penentuan bobot kriteria  penelitian ini berdasarkan penelitian Widodo & Hadi (2021) yang menggunakan empat bobot kriteria untuk analisa bahasa pemrograman populer [16]. Penentuan kriteria  penelitian diperoleh dari jumlah lowongan yang  muncul berdasarkan kata  kunci  berasal  dari    tiga  situs  lowongan  kerja  yang  diakses  terbanyak  oleh  para pencari  kerja  sebagai  kriteria  1  sampai  3,    kriteria    4  diambil  dari  profil  lulusan  yang ditetapkan  Jurusan  Teknologi  Informasi  Universitas  Semarang  (JTI  USM).  Kriteria beserta bobot yang digunakan tampil pada Tabel 1.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 874-884
Tabel 1. Kriteria Beserta Bobot
Kode Kriteria Bobot ( ) Keterangan C1 JobStreet 80 Jumlah  lowongan  muncul  di  situs  Lowongan Kerja  akses  terbanyak  pertama  berdasarkan survei populix C2 LinkedIn 75 Jumlah  lowongan  muncul  situs  lowongan kerja  akses  terbanyak  kedua  berdasarkan survei populix C3 Karir 60 Jumlah  lowongan  muncul  situs  lowongan Kerja  akses  terbanyak  keempat  berdasarkan survei populix C4 Kompetensi Lulusan JTI USM 55 Kompetensi  lulusan  yang  ditetapkan  JTI USM
JTI  USM  terdiri  dari  dua  Program  Studi,  yaitu  Teknik  Informatika  (TI)  dan  Sistem Informasi  (SI).  JTI  USM  menetapkan  kompetensi  lulusan  yang  terbagi  dalam  beberapa konsentrasi, digunakan sebagai topik tugas akhir mahasiswa. Kompetensi lulusan beserta konsentrasi  JTI  USM  menjadi  kata  kunci  pencarian  pada  hasil  scrape  dari  tiga  situs lowongan  kerja.  Kompetensi  lulusan  dan  konsenstrasi  JTI  USM  beserta  kata  kunci pencarian dapat dilihat pada Tabel 2 dan 3.
Tabel 2. Konsentrasi JTI USM dan Kata Kunci Pencarian
Kompetensi dan Konsentrasi SI Kata Kunci Kompetensi dan Konsentrasi TI Kata Kunci Software Developer Developer Software Engineer Software Engineer Sistem Informasi Berbasis web Web atau Web Developer Web Application Web atau Web Engineer Sistem Informasi Berbasis Mobile Mobile atau Mobile Developer Mobile Application Mobile App Tabel 3. Konsentrasi JTI USM dan Kata Kunci Pencarian (2) Kompetensi dan Konsentrasi SI Kata Kunci Kompetensi dan Konsentrasi TI Kata Kunci Sistem Informasi Berbasis Desktop Desktop Desktop Application Desktop IT Planning Analyst Planning Network Engineer Network Engineer Audit Sistem Informasi Audit Network Administrator Network Administrator Tata Kelola Teknologi Informasi Devop Network Security Network Security atau Security Enterprise Resource Planning ERP Internet Of Things IOT Keamanan Sistem Cyber Security Cloud Computing Cloud IT Business Analyst Business Analyst Smart System Engineer System Engineer Kecerdasan Buatan AI/ Artificial Intelligent Artificial Intelligent AI/Artificial Intelligent Data Mining Data Mining Data Mining Data Mining Sistem Pendukung Keputusan SPK/DSS Data Science Data Science/Scientist Inteligensi Bisnis Business Intelligence /BI Machine Learning Machine Learning

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 874-884
Pemberian  warna  pada  kompetensi  dan  konsentrasi  untuk memudahkan pengelompokkan  pencarian  lowongan  berdasarkan  kata  kunci.  Kompetensi  lulusan  dan konsentrasi JTI USM akan mendapat nilai dari proyeksi kebutuhan tenaga kerja TI sampai tahun  2025  dari  Kemenaker.  Proyeksi  ini  memiliki  nilai  berupa  berapa  persentase kebutuhan tenaga kerja TI berdasarkan survei dari beberapa Perusahaan. Proyeksi beserta kata kunci pencarian dapat dilihat pada Tabel 4 dan 5.
Tabel 4. Proyeksi Kebutuhan Tenaga Kerja di Bidang TIK dari Kemenaker
No  Nama Jabatan Bobot (%)  Kata Kunci 1 Network Operation Access 40 Network Operation 2 Network Operation Backbone 14 Network Operation 3 Software Engineer 10 Software Engineer 4 Network Engineer 10 Network Engineer 5 Software Architect 3 Software Architect 6 Network Assurance Specialist 2 Network Assurance 7 Voice Communications Specialist 2 Voice 8 Telecommunications Technician/Engineer 2 Telecommunication 9 Data Analyst 2 Data Analyst 10 Technical Project Specialist 2 Project 11 Network Security Analyst 2 Network Security 12 Cyber Security Engineer 1 Cyber Security 13 Data Architect 1 Data Architect 14 Audio Visual Developer 1 Audio 15 Multimedia Specialist 1 Multimedia Tabel 5. Proyeksi Kebutuhan Tenaga Kerja di Bidang TIK dari Kemenaker (2) No  Nama Jabatan Bobot (%)  Kata Kunci 16 Cloud Computing Engineer 1 Cloud 17 Artificial Intelligence Researcher 1 AI / Artificial Intelligence 18 Data Engineer 1 Data Engineer 19 System Administrator 0,5 System Administrator 20 System Analyst 0,5 System Analyst 21 Network Designer 0,4 Network Designer/Architect 22 Database Administrators 0,3 Database Administrator 23 Quality Assurance Specialist 0,2 Quality Assurance /QA 24 Game Developer 0,2 Game 25 Cryptography Researcher 0,2 Crypto 26 Database Researcher 0,2 Database 27 Remote Site Engineer 0,2 Site Engineer 28 Big Data Scientist 0,1 Big Data 29 Mobile Application Developer 0,1 Mobile/ Mobile App 30 Block Chain Researcher 0,1 Block Chain 31 Robotics Engineers 0,1 Robotic

## 3.2. Normalisasi Bobot Kriteria
Bobot  kriteria  dari  Tabel  1  dapat  dihitung  normalisasi  kriteria  menggunakan persamaan  (1).  Yaitu  setiap  bobot  kriteria  dibagi  jumlah  total  bobot  kriteria.  Hasil normalisasi bobot kriteria dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Normalisasi Kriteria Kode  Kriteria
Bobot ( ) Normalisasi ( ) C1 JobStreet 80 0,296296296 C2 LinkedIn 75 0,277777778 C3 Karir 60 0,222222222 C4 Kompetensi Lulusan JTI USM 55 0,203703704

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Kode  Kriteria Bobot ( ) Normalisasi ( ) Jumlah Bobot 270

## 3.3. Pengambilan Data Berdasarkan Kriteria Terilih (Alternatif)
Penentuan  alternatif  berupa  nama  posisi  atau  lowongan  yang  dibutuhkan  oleh Perusahaan.  Nama  posisi  atau  lowongan  dibatasi  hanya  berdasarkan  kompetensi  lulusan JTI  USM.  Jumlah  pencarian  posisi  berdasarkan  kata  kunci  pada  hasil scrape data penelitian,  menjadi  nilai  alternatif  tersebut  pada  sebuah  kriteria  yang  berasal  dari  situs lowongan  kerja.  Lowongan  yang  sesuai  dengan  kata  kunci  proyeksi  kebutuhan  tenaga kerja  dari  Kemenaker,  mendapat  nilai.  Sedangkan  lowongan  yang  tidak  sesuai  dengan kata kunci proyeksi tidak mendapat nilai, alias nol.
Kompetensi  JTI  USM, Software  Developer dan Software  Engineer memiliki konsentrasi  yang  sama.  Yaitu  web,  mobile  dan  desktop.  Kompetensi  ini  dikelompokkan menjadi  satu  kategori.  Alternatif  dikelompokkan  menjadi  lima  kategori  yaitu software developer/engineer,  planning  analyst,  business  analyst,  network  engineer ,  dan system engineer . Masing-masing kategori terdiri dari beberapa kata kunci yang sudah ditentukan sebelumnya berdasarkan kompetensi. lulusan JTI USM, proyeksi Kemenaker yang sesuai dengan kompetensi JTI USM dan tambahan kata kunci lain. Daftar alternatif dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Daftar Alternatif Kode  Alternatif Kode  Alternatif A1 Developer A33 DWH ( Data Warehouse ) A2 Software Engineer A34 Technical Analyst A3 Web/ SEO A35 Technical Architect A4 Mobile A36 Solution/Enterprise Architect A5 Android A37 Data Visualisasi A6 IOS A38 Network Engineer A7 Database Administrator /DBA A39 Network Operation A8 QA/ Quality Assurance A40 Network Administrator A9 Software Test/tester A41 Network Security A10 SAP/SAP ABAP A42 Network Architect A11 Software Architect A43 System Architect A12 System Analyst A44 Security Engineer A13 Desktop Architect A45 Linux A14 Consultant A46 IoT A15 UI/UX Designer A47 Cloud A16 Programmer A48 Field A17 Planning A49 Infrastructure Engineer A18 Project A50 Service Point A19 Audit A51 OnSite Engineer A20 Devop A52 IP Engineer A21 ERP A53 Transmission /DWDM A22 Implementor/Implementator A54 Virtualization Engineer A23 Data Architect A55 Solution Engineer A24 Architect Analyst/Specialist A56 System/Systems Engineer A25 Security Architect A57 AI/ Artificial Intelligence A26 Cyber Security A58 Data Mining A27 Business Analis A59 Data Science A28 Digital A60 Machine Learning A29 GIS A61 Game A30 BI/ Business Intelligence A62 VR/MR A31 Analytic Engineer A63 Data/ Big Data Engineer A32 Data Analis
Terakreditasi Nomor 204/E/KPT/2022 | Vol. 5, No. 3, Juli (2024), pp. 874-884
Hasil  pencarian  lowongan  kerja  atau  alternatif  dari  Tabel  7  berdasarkan  kriteria  dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Hasil Pencarian Lowongan Kerja Berdasarkan Kriteria
Kode C1 C2  C3  C4 Kode C1 C2  C3  C4 A1 305 88 24 10 A33 2 4 0 0 A2 46 46 1 10 A34 0 1 0 0 A3 58 4 4 0 A35 0 1 0 0 A4 29 5 4 0,1 A36 4 22 0 0 A5 11 3 1 0,1 A37 1 0 0 0 A6 10 4 0 0 A38 32 23 1 10 A7 0 6 0 0,3 A39 3 1 0 54 A8 28 14 2 0,2 A40 1 0 0 0 A9 10 12 2 0,2 A41 8 7 8 2 A10 46 69 1 0 A42 0 1 0 0,4 A11 1 0 0 3 A43 0 1 0 0 A12 22 10 0 0,5 A44 0 23 0 2 A13 0 1 0 3
A45
2 1 1 0 A14 48 65 4 0 A46 0 1 0 0 A15 12 2 0 3 A47 12 25 2 1 A16 94 2 19 10 A48 2 0 0 0 A17 5 0 1 0 A49 5 10 4 10 A18 48 41 4 2 A50 2 0 0 0 A19 9 22 2 0 A51 2 0 0 0 A20 15 4 0 0 A52
2 0 1 0 A21 13 8 3 0 A53
2 0 0 0 A22 9 2 0 0 A54
0 1 0 0 A23 0 5 0 1 A55
3 3 0 0 A24 0 5 7 0 A56 13 10 0 0 A25 0 2 0
0 A57
1 2 0 1 A26 10 28 0 1 A58
0 0 0 0 A27 46 25 5 0 A59 2 7 2 0 A28 6 13 4 0 A60 2 0 0 0 A29 1 0 0 0 A61 8 0 0 0,2 A30 5 9 1 0 A62
2 0 0 0 A31 0 3 0 2 A63 19 13 5 1 A32 19 28 11
2
MIN 0 0 0 0 MAX  305 88 24 54

## 3.4. Perhitungan Nilai Utility Setiap Kriteria
Nilai Utility ( ) tergantung  pada  sifat  kriteria.  Nilai utility yang  diinginkan  dalam penelitian ini adalah nilai yang lebih besar, sehingga menggunakan persamaan (3). Hasil perhitungan nilai utility dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Perhitungan Nilai Utility Kode C1 C2 C3 C4 Kode C1 C2 C3 C4 A1 1 1 1 0,185 A33 0,007 0,045 0 0 A2 0,151 0,522 0,04 0,185 A34 0 0,011 0 0 A3 0,190 0,045 0,167 0 A35 0 0,011 0 0 A4 0,095 0,057 0,167  0,002 A36 0,013 0,25 0 0 A5 0,036 0,034 0,042  0,002 A37 0,003 0 0 0 A6 0,033 0,046 0 0 A38 0,105 0,261  0,042  0,185 A7 0 0,068 0 0,006 A39 0,001 0,011 0 1 A8 0,092 0,159 0,083  0,004 A40 0,003 0 0 0

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Kode C1 C2 C3 C4 Kode C1 C2 C3 C4 A9 0,033 0,136 0,083  0,004 A41 0,026 0,08 0,333  0,037 A10 0,151 0,784 0,042 0 A42 0 0,011 0 0,007 A11 0,0033 0 0 0,056 A43 0 0,011 0 0 A12 0,072 0,114 0 0,01 A44 0 0,261 0 0,037 A13 0 0,0114 0 0,056 A45 0,007 0,011  0,042 0 A14 0,154 0,739 0,167 0 A46 0 0,011 0 0 A15 0,039 0,023 0 0,056 A47 0,039 0,284  0,083  0,019 A16 0,308 0,023 0,792  0,185 A48 0,007 0 0 0 A17 0,016 0 0,042 0 A49 0,0164  0,114  0,167  0,185 A18 0,157 0,466 0,167  0,037 A50 0,007 0 0 0 A19 0,029 0,25 0,083 0 A51 0,007 0 0 0 A20 0,049 0,045 0 0 A52 0,007 0 0,042 0 A21 0,043 0,1 0,125 0 A53 0,007 0 0 0 A22 0,03 0,023 0 0 A54 0 0,011 0 0 A23 0 0,057 0 0,018 A55 0,01 0,034 0 0 A24 0 0,057 0,297 0 A56 0,043 0,114 0 0 A25 0 0,023 0 0 A57 0,003 0,023 0 0,019 A26 0,033 0,318 0 0,018 A58 0 0 0 0 A27 0,151 0,284 0,208 0 A59 0,007 0,08 0,083 0 A28 0,02 0,148 0,167 0 A60 0,007 0 0 0 A29 0,003 0 0 0 A61 0,026 0 0 0,004 A30 0,016 0,102 0,042 0 A62 0,007 0 0 0 A31 0 0,034 0 0,037 A63 0,062 0,148  0,208  0,019 A32 0,062 0,318 0,458  0,037

## 3.5. Menghitung Nilai Akhir Setiap Alternatif
Nilai akhir setiap alternatif diperoleh dari perkalian normalisasi bobot kriteria dengan nilai  utility  setiap  alternatif.  Kemudian  hasil  perkalian  tersebut  dijumlahkan  untuk mendapat  nilai  akhir.  Perhitungan  nilai  akhir  setiap  alternatif  menggunakan  persamaan (4). Hasil perhitungan nilai akhir beserta peringkat (ranking) setiap alternatif dapat dilihat pada Tabel 10 dan 11.
Tabel 10. Peringkat Lowongan Kerja Berdasarkan Nilai Akhir Alternatif
Rang king Kode Alternatif Nilai Akhir Rang king Kode Alternatif Nilai Akhir 1 A1 Developer 0,834 33 A6 IOS 0,022 2 A16 Programmer 0,311 34 A7 Database Administrator /DBA 0,020 3 A14 Consultant 0,289 35 A23 Data Architect 0,02 4 A10 SAP/SAP ABAP 0,272 36 A32 Analytic Engineer 0,017 5 A2 Software Engineer 0,237 37 A22 Implementor/ Implementator 0,015 6 A18 Project 0,221 38 A34 DWH ( Data Warehouse ) 0,014 7 A33 Data Analys 0,216 39 A13 Desktop Architect 0,014 8 A40 Network Operation 0,21 40 A46 Linux 0,014 9 A27 Business Analys 0,17 41 A17 Planning 0,014 10 A39 Network Engineer 0,15 42 A56 Solution Engineer 0,012 11 A48 Cloud 0,11 43 A11 Software Architect 0,012 12 A42 Network Security 0,11 44 A53 IP Engineer 0,011 13 A50 Infrastructure Engineer 0,11 45 A58 AI 0,011 14 A64 Data/ Big Data Engineer 0,11 46 A62 Game 0,009

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Rang king Kode Alternatif Nilai Akhir Rang king Kode Alternatif Nilai Akhir 15 A3 Web/ SEO 0,11 47 A25 Security Architect 0,006 16 A26 Cyber Security 0,11 48 A43 Network Architect 0,005 17 A19 Audit 0,09 49 A35 Technical Analyst 0,003 18 A8 QA/ Quality Assurance 0,09 50 A36 Technical Architect 0,003 19 A28 Digital 0,08 51 A44 System Architect 0,003 20 A4 Mobile 0,08 52 A47 IoT 0,003 21 A24 Architect Analyst/ Specialist 0,08 53 A55 Virtualization Engineer 0,003 22 A45 Security Engineer 0,08 54 A49 Field 0,002 23 A37 Solution/Enterprise Architect 0,07 55 A51 Service Point 0,002 24 A9 Software Test/tester 0,07 56 A52 OnSite Engineer 0,002 25 A21 ERP 0,07 57 A54 Transmission / DWDM 0,002 26 A12 System Analyst 0,05 58 A61 Machine Learning 0,002 27 A57 System/Systems Engineer 0,04 59 A63 VR/MR 0,002 28 A60 Data Science 0,04 60 A29 GIS 0,001 29 A31 BI 0,04 61 A38 Data Visualisasi 0,001 30 A5 Android 0,03 62 A41 Network Administrator 0,001 31 A15 UI/UX Designer 0,03 63 A59 Data Mining 0 32 A20 DevOp 0,03

## 4. Kesimpulan
Peringkat  kompetensi  yang  paling  banyak  dicari  perusahaan  adalah  ( software ) Developer. Rincian  kompetensi  ini  mencakup backend , frontend , middleware dan fullstack developer .  Sedangkan  rincian  kompetensi  yang  dicari  oleh  perusahaan  berbasis aplikasi mencakup Oodoo, .Net, Golang, React, ReactNative, ReactJS, Java (Springboot), Oracle, javascript, C/C++, C#, NodeJS, VueJs, Javascript dan PHP.

## Daftar Pustaka
[1] S.  Kemp,  “Digital  2023:  Global  Overview  Report,”  2023.  [Online].  Available: Https://Datareportal.Com/Reports/Digital-2023-Global-Overview-Report.
[2] Kementerian Ketenagakerjaan, “Proyeksi Kebutuhan Tenaga Kerja Di Perusahaan Berdasarkan Kompetisi Pada Sektor Teknologi Informatikan & Komunikasi Pada
Tahun 2022-2025,” 2022, [Online]. Available:
Https://Satudata.Kemnaker.Go.Id/Publikasi/69.
[3] Startuprangking,  “Countries  Startup  Ranking,” Startup  Ranking ,  2023. Https://Www.Startupranking.Com/Countries.
[4] Menrsitekdikti, “Permenristekditki Nomor 59 Tahun 2018,” Republik Indones. , Pp. 1–18, 2018.
[5] P.  C.  Siswipraptini,  “Klasifikasi  Pekerjaan  Bidang  Teknologi  Informasi Menggunakan  Algoritma  Cosine  Similarity,” Kilat ,  Vol.  12,  No.  1,  Pp.  38–48, 2023, Doi: 10.33322/Kilat.V12i1.2001.
[6] F. Sofiani And D. R. Utari, “Analisis Data Lowongan Kerja Sekretaris Pada Masa Pandemi Covid-19 Dengan Metode Data Mining Klasterisasi,” J. Serasi , Vol. 20, No. 2, P. 92, 2022, Doi: 10.36080/Js.V20i2.2148.
[7] Akram,  L.  Handajani,  And  L.  Takdir  Jumaidi,  “Tracer  Study  Lulusan  Magister Akuntansi  Untuk  Pengembangan  Kurikulum  Yang  Adaptif  Dengan  Kebutuhan Dunia Kerja,” Akurasi - J. Stud. Akunt. Dan Keuang. , Vol. 3, No. 2, Pp. 166–178, 2020.
[8] A.  B.  Santosa,  P.  Ninghardjanti,  And  S.  Rapih,  “Analisis  Relevansi  Lulusan Kompetensi  Keahlian  Administrasi  Perkantoran  Dengan  Dunia  Kerja,” Pros.

## KESATRIA: Jurnal Penerapan Sistem Informasi (Komputer & Manajemen)
Semin. Nas. Pendidik. Adm. Perkantoran , Vol. 1, No. 1, Pp. 195–202, 2018.
[9] R. Vidyasari And R. Listiawati, “Analisis Kebutuhan Hard Skill Komputer Untuk Program Studi Sarjana Terapan Keuangan Dan Perbankan Pnj,” J. Teknol. Inform.
Dan Komput. , Vol. 8, No. 1, Pp. 288–299, Mar. 2022, Doi:
10.37012/Jtik.V8i1.840.
[10] V.  A.  Tandirerung,  “Pemetaan  Kompetensi  Lulusan  Smk  Bidang  Keahlian Teknologi  Informasi  Dan  Komunikasi  Di  Kota  Makassar,” Elinvo  (Electronics, Informatics,  Vocat.  Educ. ,  Vol.  2,  No.  2,  Pp.  149–155,  2017,  Doi: 10.21831/Elinvo.V2i2.17308.
[11] E.  Milaningrum  And  P.  Rahmawaty,  “Relevansi  Kompetensi  Lulusan  Politeknik Negeri  Balikpapan  Terhadap  Model  Kompetensi  Utama  Dudi  (Dunia  Usaha  Dan Dunia  Industri),” Jshp    J.  Sos.  Hum.  Dan  Pendidik. ,  Vol.  5,  No.  1,  Pp.  63–72, 2020, Doi: 10.32487/Jshp.V5i1.977.
[12] Populix,  “How  Technology  Reshapes  The  Future  Of  Work,”  2023.  [Online]. Available: Https://Info.Populix.Co/Report/The-Future-Of-Work/.
[13] I.  Mubarok,  “Pengertian  Plugin  Beserta  Jenis  Dan  Fungsinya,”  2018. Https://Www.Niagahoster.Co.Id/Blog/Plugin-Adalah/ (Accessed Dec. 13, 2023).
[14] “Web Scraper - The #1 Web Scraping Extension,” 2021. Https://Webscraper.Io/.
[15] 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.