## ANALISA METODE AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS) DAN TOPSIS (TECHNIQUE FOR ORDER REFERENCE BY SIMILIARITY TO IDEAL SOLUTION) UNTUK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN E-RECRUITMEN PENYIAR  RADIO XYZ
Hani Zulfia 1 , Febriana Santi Wahyuni 2
1,2) Teknik Informatika, Institut Teknologi Nasional Malang hani.zulfia@gmail.com

## ABSTRAK
Sistem Pendukung  Keputusan (SPK)  mempunyai  beberapa   metode untuk menyelesaikan permasalahan dalam proses  pengambilan  keputusan  yang  dibuat  oleh  pembuat  keputusan.  Salah  satu  metode  yang  digunakan  pada sistem pengambilan keputusan  ialah  metode AHP (Analytical Hierarchy Process) dan TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution). Pada proses penentuan calon penyiar radio tidaklah mudah, karena dalam proses e-recruitmen calon penyiar radio memiliki kriteria-kriteria tertentu yang perlu diperhatikan. Permasalahan muncul pada ketidaktepatan tim penilai dalam memberikan penilaian kepada calon penyiar radio. Sehingga  penilaian  yang  diberikan  masih  bersifat tidak  pasti  dan  subjektif.    Kesalahan  dalam  pemilihan  calon penyiar radio akan  memberikan dampak  bagi perusahaan /organisasi. Kriteria-kriteria penentuan calon penyiar radio  berdasarkan  pada  pendekatan  kualitatif  dan  kuantitatif,  dengan  menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS untuk  pembobotan  kriteria  dan  uji  konsistensi  terhadap  matriks  perbandingan  berpasangan  dan  perangkingan untuk  menentukan  alternatif  yang  terpilih  dengan  menggunakan  bobot  kriteria  tersebut.  Perbandingan  antara metode AHP dan TOPSIS adalah untuk mengetahui apakah hasil yang diberikan dari perbandingan kedua metode tersebut sama atau mengalami hasil yang berbeda, serta mengetahui metode manakah yang mampu memberikan informasi yang lebih akurat dalam proses e-recruitmen penyiar radio XYZ.
Keyword : SPK, AHP, TOPSIS, E-recruitmen

## 1. PENDAHULUAN
Radio  diartikan  sebagai  media  massa  tercepat dan  mampu  dijangkau  oleh  khalayak  ramai (Huffman,  2001:  73).  Radio  merupakan  alat komunikasi  paling  tua  sebelum  bermunculan  alat telekomunikasi  canggih  yang  ada  pada  saat  ini. Radio  adalah  alat  teknologi  yang  berfungsi  untuk mengirimkan  sinyal  dengan  cara  melakukan modulasi dan dapat juga dengan cara menggunakan radiasi yang berasal dari gelombang elektromagnetik  radio.  Penyiar  radio  sebagai  salah satu  unsur  penting  dalam  suatu  radio  sangat menentukan penyampaian informasi maupun hiburan  kepada  pendengar.  Untuk  mendapatkan kualitas  penyiar  radio  yang  baik  maka  dibutuhkan seleksi  calon  penyiar  radio.  Seleksi  calon  penyiar radio  dilakukan  untuk  mencari  calon  penyiar  radio mana  yang  baik  dan  paling  sesuai  dengan persyaratan yang diperlukan oleh perusahaan.
Dalam  proses  pemilihan  penyiar  radio  XYZ masih dilakukan dengan penghitungan manual, yaitu melakukan  penilain  terhadap  calon  penyiar  radio secara  subjektif.  Permasalahan  muncul  pada ketidaktepatan  tim  penilai  dalam  memberikan penilaian  kepada  calon  penyiar  radio.  Sehingga penilaian yang diberikan masih bersifat tidak pasti. Maka seorang program director dalam perhitungan penilaian  terhadap  kriteria  harus  benar-benar relevan,  karena  pada  dasarnya  akan  berpengaruh pada  hasil  akhir.  Kesalahan  dalam  memilih  calon penyiar  radio  akan  memberikan  dampak  bagi
perusahaan atau organisasi, efisiensi, produktivitas, dan dapat merusak moral para pendengar.
Penentuan calon penyiar radio berdasarkan pada pendekatan  kualitatif  dan  kuantitatif.  Metode  yang digunakan  adalah  metode Analitycal  Hierarchy Process (AHP)  dan  TOPSIS (Technique for  Order of  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution) . Prinsip  kerja AHP  yaitu  penyederhanaan  suatu persoalan  kompleks  yang  tidak  terstruktur  menjadi bagian-bagiannya, serta menata dalam suatu hirarki. TOPSIS  adalah  salah  satu  metode  pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan  oleh  Yoon  dan  Hwang    pada  tahun 1981.  Metode  ini  merupakan  salah  satu  metode yang    banyak    digunakan    untuk  menyelesaikan pengambilan    keputusan    secara    praktis.    TOPSIS memiliki    konsep  dimana  alternatif    yang  terpilih merupakan  alternatif  terbaik    yang  memiliki  jarak terpendek dari solusi  ideal positif dan  jarak terjauh dari  solusi  ideal  negatif.    Penentuan  calon  penyiar radio  XYZ  dengan  membandingkan  antara  dua metode AHP dan TOPSIS untuk memperoleh hasil calon penyiar radio yang sesuai dengan kriteria. Berdasarkan latar belakang yang telah diberikan, maka penulis bermaksud melakukan suatu penelitian  yang  berjudul  “Analisa  Metode  AHP (Analytic Hierarchy Process) dan TOPSIS (Technique  for  Order  Reference  by  Similiarity  to Ideal Solution) untuk Sistem
Pendukung Keputusan E-recruitment Penyiar Radio XYZ”.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Penyiar Radio
Radio  diartikan  sebagai  media  massa  tercepat dan  mampu  dijangkau  oleh  khalayak  ramai (Huffman, 2001: 73). Dalam bahasa Inggris, penyiar disebut  announcer  (arti  harfiyah:  orang  yang mengumumkan).  Menurut  Kamus  Besar  Bahasa Indonesia  (KBBI),  penyiar  adalah  orang  yang menyiarkan atau penyeru pada radio.
Penyiar  radio  adalah  seorang  yang  bertugas menyebarkan (syiar) suatu atau lebih informasi yang terjamin  akurasinya  dengan  menggunakan  radio dengan  tujuan  untuk  diketahui  oleh  pendengarnya, dilaksanakan,  dituruti,  dan  dipahami  ( Anonymous . 2015)

## 2.2 E-Recruitment
E-Recruitment adalah penggunaan internet untuk menarik  karyawan  yang  potensial  ke  dalam  suatu organisasi, termasuk di dalamnya adalah penggunaan  dari  situs  perusahaan  itu  sendiri, organisasi  dan  penggunaan  papan  pengumuman lowongan pekerjaan komersial secara online (Parry, 2006).

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan (SPK )
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision  Support  System (DSS) didefinisikan sebagai sistem komputer yang mampu memberikan kemampuan  baik  kemampuan  pemecahan  masalah maupun  kemampuan  pengkomunikasian  untuk masalah  semi  terstruktur.  Secara  khusus,  DSS didefinisikan sebagai sebuah sistem yang mendukung  kerja  seorang  manager  maupun sekelompok  manager  dalam  memecahkan  masalah semi terstruktur dengan cara memberikan informasi ataupun  usulan  menuju  pada  keputusan  tertentu (Indrajit, 2015).

## 2.4 AHP (Analytic Hierarchy Process)
AHP  yang  dikembangkan  oleh  Thomas  L.
Saaty,1994.  dapat  memecahkan  masalah  yang kompleks  dimana  aspek  atau  kriteria  yang  diambil cukup  banyak.  Juga  komplekstias  ini  disebabkan oleh struktur masalah yang belum jelas, ketidakpastian persepsi pengambilan.
Prosedur Metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ) sebagai berikut:
1. Mendifinisikan  masalah  dan  menentukan solusi yang dinginkan.
2. Menentukan Prioritas Elemen.
a. Membuat  perbandingan  pasanangan, yaitu  membandingkan  elemen  secara berpasangan  sesuai  kriteria  yang diberikan.
b. Matriks  perbandingan  berpasangan diisi  menggunakan  bilangan  untuk merepresentasikan kepentingan relatif dari  suatu  elemen  terhadap  elemen lainnya.
3. Sintesis
Pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan disitesis untuk memperoleh keseluruhan prioritas. Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah sebagai berikut:
a. Menjumlahkan  nilai-niali  dari  setiap kolom pada matriks.
b. Membagi  setiap  nilai  dari  kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks.
c. Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapat nilai rata-rata.
4. Mengukur Konsistensi
Dalam  pembuatan  keputusan,  penting untuk mengetahui seberapa baik konsistensi  yang  ada,  karena  dalam membuat  keputusan  tidak  menginginkan keputusan berdasarkan pertimbangan dengan  konsistensi  yang  rendah.  Hal-hal yang  dilakukan  untuk  langkah  ini  adalah sebagai berikut:
a. Mengalikan  setiap  nilai  pada  kolom pertama dengan prioritas relatif elemen  pertama,  nilai  pada  kolom kedua  dengan  prioritas  relatif  elemen kedua  dan  sampai  dengan  banyaknya nilai.
b. Menjumlahkan setiap baris.
c. Hasil  dari  penjumlahan  setiap  baris dibagi  dengan  elemen  prioritas  relatif yang bersangkutan.
d. Menjumlahkan  hasil  dari  pembagian dengan  banyaknya  elemen  yang  ada, maka hasilnya disebut dengan λ maks.
5. Hitung Consistency  Index (CI)  dengan rumus sebagai berikut:
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑀𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 − 𝑛 𝑛 − 1 Dimana n = Banyaknya Elemen.
6. Hitung Rasio Konsistensi/ Consistency Ratio (CR) dengan rumus sebagai berikut: 𝐶𝑅 𝐶𝐼
Dimana:
CR = Consistency Ratio
CI
= Consistency Index
IR = Index Random Consistency
7. Memeriksa  konsistensi  hierarki.  Jika  nilai yang  didapat  lebih  dari  10%,  maka penialain  data  judgment  hars  diperbaiaki. Namun, apabila Rasio Konsistensi (CI/CR) kurang  atau  sama  dengan  0,1,  maka  hasil perhitungan tersebut benar (Kusrini,2007.). Dimana 𝑅𝐼  =  𝑅𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 𝐼𝑛𝑑𝑒𝑥 yang nilainya  dapat  dilihat  pada  Tabel  1  di bawah ini:
Copyright (c) 2018 Jurnal Mnemonic
Table 1 Daftar Nilai RI Ukuran Matriks Nilai IR Ukuran Matriks Nilai IR 1,2 0.00 9 1.45 3 0.58 10 1.49 4 0.90 11 1.51 5 1.12 12 1.48 6 1.24 13 1.56 7 1.32 14 1.57 8 1.41 15 1.59

## 2.5  TOPSIS  (Technique  for  Order  Reference  by Similiarity to Ideal Solution)
Technique for Order Preference by Similarity to Ideal  Solution atau  (TOPSIS)  didasarkan  pada konsep  dimana  alternatif  terbaik  tidak  hanya memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal  positif, namun  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi ideal  negatif  (Hwang  dan  Yoon,  1981).  Dalam Metode  TOPSIS  tidak  terdapat  batasan  mengenai jumlah  atribut  dan  alternatif  yang  digunakan, sehingga  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan suatu kasus yang memiliki atribut kuantitatif dengan lebih  efisien  (Rao,  2004).  Dalam  penelitian  ini metode  TOPSIS  digunakan  untuk  melakukan perankingan terhadap variabel yang ada.

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Tahapan Penelitian Metode  penelitian  dapat  digambarkan bentuk diagram alur penelitian seperti pada Gambar 2 sebagai berikut:
Gambar 1 Alur Penelitian
Adapun  tahapan-tahapan  penelitian  yang  akan dilakukan sebagai berikut:
1. Pesiapan penelitian Pada  tahap  persiapan  penelitian,  dilakukan survei  pustaka  survei,  materi  ,dan  informasi tentang data – data terkait yang diutuhkan untuk kebutuhan fungsionalias
2. Survey kriteria penyiar radio Pada  tahapan  ini  dilakukan  survey  kriteria- kriteria apasaja yang diperlukan.
3. Penentuan kriteria Pada  tahap  perancangan  ini  dimulailah merancang  algoritma  sistem  sesuai  dengan kebutuhan  fungsionalitas  yang telah dilakukan survei pada proses persiapan penelitian.
4. Evaluasi Tahapan  evaluasi  perancangan  kebutuhan fungsional  dilakukan  dengan  cara  melakukan pengujian  fungsionalitas  agar  mengetahui kinerja  sistem  dan  apakah  metode  yang digunakan telah sesuaiatau tidak.
5. Penulisan laporan dan Publikasi

## 3.2 Analisa Kebutuhan
Kebutuhan  dibagi  menjadi  dua,  yaitu kebutuhan fungsional dan kebutuhan non fungsional, diuraikan sebagai berikut :
32.1 Kebutuhan Fungsional
Tahapan  ini  diawali  dengan  mengenal  dan menganalisa  kebutuhan.  Hasil  analisis  spesifikasi perangkat  lunak  dilanjutkan  dengan  memetakan struktur fungsi komponen sehingga dapat disimpulkan  beberapa solusi pemecahan masalah.
Dalam tahap ini konsep rancangan aplikasi
Sistem Pendukung Keputusan adalah:
1. Menggunakan metode Analitycal Hierarchy  Process (AHP)  dan  TOPSIS dalam menentukan kriteria dan sub kriteria calon penyiar baru.
2. Perbandingan proses menggunakan metode AHP  dan  TOPSIS,  dalam  menghitung proses  penilaian  kriteria  dan  sub  kriteria dari masing-masing alternatif calon penyiar.

## 3.2.2 Kebutuhan Non Fungsional
Adapaun  kebutuhan  non  fungsional  yang digunakan dalam pelaksanaan penelitian  ini adalah sebagai berikut :
Perhitungan manual
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Perhitungan AHP
Pengujian  perhitungan  merupakan  suatu pengujian  dari  kriteria  dan  subkriteria  yang  ada sesuai  dengan  implementasi layout dan  diuji berdasarkan nilai pada aplikasi pendukung keputusan yang telah dibuat.
Persiapan Penelitian Survey Kriteria Penyiar Radio Penentuan Kriteria Evaluasi Penulisan Laporan dan Publikasi
a. Perhitungan Kriteria
Matrik perbandingan berpasangan ini adalah langkah pertama pada proses AHP. Pada tahap ini dilakukan penilaian perbandingan antara satu kriteria dengan kriteria yang lain. Cara pengisian elemen matrik pada tabel :
1. Elemen a[i,i] = 1 dimana i = 1,2,....,n (n=4).
2. Elemen matriks segitiga atas sebagai input.
3. Elemen  matriks  segitiga  bawah  mempunyai rumus a[j,i] = 1/a[i,j] untuk i≠j. Hasil  penilaian  kriteria  yaitu  seperti  pada
Tabel 2.
Table 2 Matrik Perbandingan Berpasangan Kriteria
Angka 1 pada kolom Pengalaman Broadcasting baris  Pengalaman Broadcasting menggambarkan  tingkat  kepentingan  yang  sama antara Pengalaman Broadcasting dengan Pengalaman Broadcasting , sedangkan angka 3 pada kolom  Penguasaan  Bahasa baris  Pengalaman Broadcasting menunjukkan  bahwa  Penguasaan Bahasa  lebih  penting  dibandingkan  Pengalaman Broadcasting .
Angka 0,3333333 pada kolom Pengalaman Broadcasting baris  Penguasaan  Bahasa merupakan hasil  perhitungan  angka  1  pada  baris  dan  kolom Pengalaman Broadcasting baris Pengalaman Broadcasting dibangi  dengan  angka  3  pada  kolom Penguasaan Bahasa
baris
Pengalaman
Broadcasting . Sedangkan angka yang lain diperoleh dengan cara yang sama.
Matrik nilai prioritas adalah langkah kedua pada proses AHP seperti pada Tabel 3.
Table 3 Matrik Nilai Prioritas Kriteria
Perhitungan selanjutnya yaitu membuat matrik penjumlahan setiap baris kriteria. Matrik ini dibuat dengan mengalikan nilai prioritas pada tabel matrik nilai kriteria dengan matrik perbandingan berpasangan seperti pada Tabel 4.
Table 4 Matrik Penjumlahan Setiap Baris Kriteria
Selanjutnya adalah menentukan rasio konsistensi yang digunakan untuk memastikan bahwa nilai rasio konsistensi (CR) <= 0,1 jika nilainya lebih besar dari 0,1 maka matrik perbandingan berpasangan perlu diperbaiki seperti pada Tabel 5.
Table 5 Perhitungan Rasio Konsistensi Kriteria
Pada Tabel 6 merupakan hasil perhitungan nilai konsistensi kriteria utama. Pada Tabel 7 tersebut  dihitung nilai λ maks, CI, CR dan konsistensinya. Pada Tabel 8 hasil pengolahan nilai akternatif
Table 6 Perhitungan Nilai Konsistensi Kriteria
λ (MAKS (JUMALAH/N) 0,531399134 CI (λ MAKS - N)/N -0,893720173 CR (CI/RI) -0,79796444 KONSISTEN? Konsisten Table 7 Matrik Nilai Prioritas Kriteria

## b. Perhitungan TOPSIS
Adapun langkah-langkah dalam perhitungan TOPSIS sebagai berikut:
1. Menentukan tabel kepentingan, yang menggambarkan  mengenai  prioritas  kriteria dalam  perhitungan,  ditunjukkan  pada  Tabel  8 sebagai berikut.
Table 8  Kepentingan
1 Sangat Rendah 2 Rendah 3 Cukup 4 Tinggi 5 Sangat Tinggi
2. Membuat  tabel  penilaian  alternatif  calon penyiar, pada Tabel 9 sebagai berikut.
Table 9 Penilaian Alternatif Calon Penyiar .
3. Membangun normalized  decision  matriks elemen    r ij hasil  dari  normalisasi    decision matrix R  dengan  metode Euclidean  length  of a  vector
4. Membangun weighted  normalized  decision matrix dengan    bobot W    =  (w1,w2,....,wn) . Ditunjukkan pada Tabel 10.
Table 10 Weighted Normalized Decision Matrix
5. Menentukan    solusi    ideal    positif    dan    solusi ideal negatif. Solusi  ideal  positif  dinotasikan dengan    A+  dan  solusi    ideal    negatif dinotasikan    dengan    A-.  Ditunjukkan  pada Tabel 11.
Table 11  Solusi Ideal Positif (A+) Dan Solusi Ideal Negatif (A-)
6. Menghitung separasi, separation  measure ini merupakan    pengukuran  jarak    dari    suatu alternatif    ke    solusi    ideal    positif  dan    solusi ideal  negatif pada Tabel 12 sebagai berikut.
Table 12 Kedekatan Relatif Terhadap Solusi Ideal
Alternatif  terbaik  adalah salah satu yang yang memiliki nilai tertinggi terhadap solusi ideal  dan nilai terendah  dengan  solusi  ideal negatif (Kurniasih, D. 2013. Dari hasil perhitungan, nilai tertinggi diperoleh pada kriteria F dengan nilai V sebesar 0,934925 .
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  analisa  metode  AHP  dan TOPSIS, maka kesimpulan yang diperoleh yaitu : 1. Pada  hasil  perhitungan  AHP,  alternatif  D,  C dan G memiliki hasil tertinggi
4,4276729559748,  3,9628440091941,  dan 3,9628440091941.
2. Pada hasil perhitungan TOPSIS alternatif F, E, dan H hasil tertinggi  0,934925, 0,854037, dan 0,829618
3. Pada hasil pengujian metode AHP dan TOPSIS adanya perbedaan hasil.

## 5.2 Saran
Adapun  saran  yang  dapat  diberikan  untuk pengembangan selanjutnya adalah sebagai berikut:
1. Dikembangkan  lagi  dengan  metode-metode yang  lain  sehingga  didapat  hasil  yang  lebih baik.
2. Perhitungan  AHP  dan  TOPSIS  diimplemen- tasikan ke dalam sebuah sistem.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Anonymous . 2015 Universitas Sumatera Utara.
(http://repository.usu.ac.id/bitstream /123456789/52362/4/Chapter%20II.pdf)
[2]. Anonymous . 2015. Unikom.(http://elib.unikom .ac.id/files/disk1/677/jbptunikompp- gdlivansyanif-33817-8-unikom_i-i.pdf)
[3]. Hwang  dan  Yoon.  1981.  Multiple  Attribute Decision Making, Lecture Notes in Economics and Mathematical System . 186
[4]. Huffman,  A.,  Huffman  Amber  D.,  2001. Method for determining the end of transmission  in  a  software  radio  having multiple  processors .  U.S.  Patent  Application 09/939,347.
[5]. Indrajit,  Richardus  Eko. Decision  Support System . Tersedia: (http://dosen.narotama.ac.id/
wpcontent/uploads/2012/01/Decision-Support -System.pdf)
[6]. Kosasi,  Sandy.  2002. Sistem  Penunjang Keputusan (Decision Support System) . Pontianak.
[7]. Kusrini.  2007. Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan . Yogayakarta:
[8]. Nur  Shodiq,  R.I.Z.K.I.,  2015. Strategi  Radio Gema  Surya  Fm  Dalam  Melestarikan  Seni
Instrumental  Jawa  Di  Ponorogo (Doctoral dissertation, Universitas Muhammadiyah Ponorogo).
[9]. Parry,  E.  2006. Drivers  of  the  Adoption  of Online  Recruitment:  An  Analysis  Using Diffusion  of  Innovation  Theory. Cranfield School of Management, 1 -13.
[10]. Rao.  2004. Evaluation  of  Metal  Stamping Layout Using a Combained Multiple Attribute
Decision Making Method , IE (I) Journal-PR. [11]. Saaty,  Thomas,  L.,  1994. The  Analytical Hierarchy  Process .  Yogyakarta:  Ardana Media.
[12]. Volk, M. 2010. Ralf Seppelthow can we make Progress  with  decision  support  systems  in landscape  and  river  basin  management?
Lessons  learned  from  a  comparative  analysis of  four  different  decision  support  systems, Environmental Management 46,pp.834-849.
[13]. Yoon,  K.P.  and  Hwang,  C.L.,  1995. Multiple attri  bute  decision  making:  an  introduction
(Vol.104). Sage publications.