## WEIGHTED PRODUCT (WP) UNTUK MEMBANGUN MESIN PENCARI DATA LULUSAN PERGURUAN TINGGI BERDASARKAN KEBUTUHAN PENGGUNA LULUSAN
Agung Budi Prasetyo Teknik Informatika STMIK AKAKOM Yogyakarta Email: agung_bp@akakom.ac.id

## ABSTRAK
Telah menjadi tugas perguruan tinggi untuk membuat lulusan terserap dunia kerja. Keterserapan lulusan di dunia kerja akan tinggi apabila perguruan tinggi dapat melakukan link & match antara kebutuhan perusahaan dengan kompetensi yang dimiliki lulusan. Link & match yang baik dapat terjadi jika didukung oleh ketersediaan data yang akurat dan pengolah data yang baik. Untuk keperluan tersebut telah dibangun suatu purwarupa mesin pencari data lulusan perguruan tinggi berbasis web menggunakan algoritma SPK AHP. Kesulitan yang dihadapi adalah tidak mudahnya menyusun kriteria dalam jumlah banyak ke dalam skala prioritas berwujud pairwise comparisons matrix. Penelitian ini mengupayakan perbaikan  atas penelitian sebelumnya dengan melakukan substitusi metode menggunakan  metode Weighted Product (WP) yang bertujuan mempermudah beban pencari lulusan (pengambil keputusan) di mana pembobotan alternatif (rating kecocokan) dilakukan sendiri oleh mahasiswa calon lulusan sebagai calon alternatif. Pembobotan preferensi dilakukan dalam skala likert 1 sampai 5 oleh pihak pencari lulusan, demikian pula untuk pembobotan rating kecocokan  yang dilakukan oleh mahasiswa calon lulusan. Sebagai luaran, aplikasi mesin pencari akan menampilkan data lulusan yang sesuai dengan kriteria yang kemudian dapat dgunakan pihak pencari kerja untuk dilanjutkan ke proses rekrutmen. Dengan 13 kriteria dan 55 sub kriteria yang tersedia pencari lulusan dapat menemukan sendiri lulusan sesuai dengan kriteria yang dikehendakinya.
Kata kunci: mesin pencari, data lulusan, weighted product .

## ABSTRACT
University have a responsibility to make graduates absorbed by world of work. Absorption of graduates would be higher if university can link and match the competencies required by the workforce seeker with the competencies of graduates. Link & match can be happened if it is supported by  accurate data and good data processing. For this purpose, it has created a graduates data web-based search engine prototype using AHP DSS algorithms. The difficulties encountered are not easy to arrange many criteria into the scale of priorities in the form of a pairwise comparisons matrix. This study sought to improve on previous research by substitution method using Weighted Product (WP) which aims to ease workforce seeker  as the decision makers where the weighting of alternative  set  by graduates as an alternative candidate. Weighting preference done in a 1 to 5 likert scale by workforce seeker, likewise for rating the suitability weighting, which is done by graduates. As an outcome, the search engine application will display the graduates data who fit the criteria, to be used by workforce seeker  in the recruitment process. With 13 criteria and 55 sub-criteria are provided, workforce seekers themselves may find graduates that are required, in accordance with criteria that pleases.
Keywords: search engine, graduates data, weighted product..

## 1. PENDAHULUAN
Kebutuhan terhadap data dan informasi yang mutakhir, terbaharui, dan sinambung mengenai hubungan antara dunia pendidikan tinggi dan dunia kerja menjadi hal yang penting dan mendesak [1]. Kendala yang dihadapi adalah belum banyak  tersedianya tools yang dapat membantu pengguna lulusan menemukan lulusan yang tepat sesuai kriteria dibutuhkan. Solusi atas masalah tersebut adalah perlunya  diciptakan alat bantu  pencarian data lulusan yang dapat memudahkan pihak pengguna lulusan menemukan data lulusan yang cocok dengan kriteria yang ditetapkan pengguna lulusan. Pada penelitian sebelumnya telah dibangun suatu aplikasi mesin pencari data lulusan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) sebagai metode SPKnya sebagaimana telah dipublikasikan dalam jurnal Simetris tahun 2016 [2]. Kesulitan yang dihadapi terletak pada implementasi metode itu sendiri di mana AHP selalu membutuhkan penyusunan pairwise comparisons matrix oleh pengambil keputusan. Dalam implementasinya penyusunan matriks tersebut  masih mudah dilakukan terhadap 14 kriteria yang ada, namun cukup sulit untuk dilakukan terhadap 194 alternatif yang dikelolanya.
Penelitian ini mencoba menawarkan teknik penyelesaian masalah yang berbeda dengan mengimplementasikan metode Weighted Product (WP) dalam aplikasi mesin pencari data lulusan. Metode WP merupakan metode penyelesaian masalah Multi Atribut Decision Making (MADM) yang menggunakan konsep perkalian terbobot [3]. Bobot yang diperlukan adalah bobot skala likert 1 – 5 yang diberikan oleh pihak pengambil keputusan (pengguna lulusan) maupun pihak lulusan sebagai calon alternatif keputusan. Dengan penerapan metode ini beban pekerjaan pengambil keputusan menjadi lebih ringan karena pekerjaan pengelolaan alternatif dilakukan oleh mahasiswa calon lulusan itu sendiri. Mahasiswa calon lulusan diminta untuk memasukkan sendiri nilai-nilai tingkat kecocokan alternatif terhadap semua kriteria melalui form yang telah disediakan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian dilakukan dengan metodologi sebagai berikut: (1) kajian algoritma WP (2) desain dan pembuatan aplikasi (3) pengujian aplikasi.

## 2.1 Algoritma WP
Weighted Product (WP) adalah sebuah metode SPK yang digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah MADM (Multi Atribut Decision Making) [3].  Metode WP menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut, di mana rating setiap atribut harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan. Proses ini sama halnya dengan proses normalisasi. Langkah-langkah kerja AHP  dipaparkan sebagai berikut.
1) Menentukan kriteria, sub kriteria dan alternatif keputusan
2) Pengambil keputusan memberikan bobot preferensi atau tingkat kepentingan setiap kriteria
W   = (   w 1 , w 2 ,  w 3 , w 4 ,  ….   , w j )   dimana    j = banyak kriteria (1) Perbaikan bobot preferensi dapat dilakukan dengan cara : sedemikian sehingga Total Bobot (2)

## 3)
Menyusun Rating Kecocokan setiap alternatif atas setiap Kriteria dalam tabel rating kecocokan Tabel 1. Rating kecocokan Alternatif Kriteria C1 C2 C3
C4 C j A1 (x 11 ) (x 12 ) (x 13 ) (x 14 ) (x 1j ) A2 (x 21 ) (x 22 ) (x 23 ) (x 24 ) (x 2j ) A3 (x 31 ) (x 32 ) (x 33 ) (x 34 ) (x 3j ) A i (x i1 ) (x i2 ) (x i3 ) (x i4 ) (x ij )
di mana x ij berupa skala likert 1 sampai 5 yaitu 5 = sangat baik (sangat cocok);  4 = baik (cocok);  3 = cukup; 2 = buruk, (tidak cocok);  1 = sangat buruk (sangat tidak cocok)
4) Menyusun tabel rating kecocokan menjadi Matriks Keputusan(X)
(x 11 )  (x 12 )  (x 13 ) (x 14 ) (x 1j ) (x 21 )  (x 22 )  (x 23 ) (x 24 ) (x 2j ) (x 31 )  (x 32 )  (x 33 ) (x 34 ) (x 3j ) (x i1 )  (x i2 )  (x i3 ) (x i4 ) (x ij )
5) Menghitung Vektor S dengan i = 1,2,3,… ,m.
(3)
di mana w i adalah pangkat bernilai positif untuk atribut keuntungan, dan bernilai negatif untuk atribut biaya (x 11 ) W 1 * (x 12 ) W 2 * (x 13 ) W 3 * (x 14 ) W 4 * (x 1j ) W j = S 1 (x 21 ) W 1 * (x 22 ) W 2 * (x 23 ) W 3 * (x 24 ) W 4 * (x 2j ) W j = S 2
(x 31 ) W 1 * (x 32 ) W 2 * (x 33 ) W 3 * (x 34 ) W 4 * (x 3j ) W j = S 3 (x i1 ) W 1 * (x i2 ) W 2 * (x i3 ) W 3 * (x i4 ) W 4 * (x ij ) W j = S 4
6)
Proses Perankingan dilakukan dengan cara menentukan nilai vektor V i dengan rumus
. (4)
Preferensi relatif dari setiap alternatif (V i ) yang lebih besar mengindikasikan alternatif A i terpilih V 1 =  (S 1 )       /      (S 1 )   +  (S 2 )   +  (S 3 )  +  (S 4 )   + …. +  (S j ) V 2 =  (S 2 )       /      (S 1 )   +  (S 2 )   +  (S 3 )  +  (S 4 )   + …. +  (S j ) V 3 =  (S 1 )       /      (S 1 )   +  (S 2 )   +  (S 3 )  +  (S 4 )   + …. +  (S j )
…  = … V j =  (S j )       /       (S 1 )   +  (S 2 )   +  (S 3 )  +  (S 4 )   + …. +  (S j )
7) Proses Perankingan kedua dilakukan dengan cara mengurutkan alternatif berdasarkan nilai V i secara urut Turun mulai V i yang paling besar.
8) Selesai

## 2.2 Desain Dan Pembuatan Aplikasi
Proses pembuatan aplikasi mencakup 2 aspek yaitu : 1) pembuatan web  dan 2) penerapan WP.
1) Sistem Berbasis Web
Aplikasi dibangun dalam prototipe web penggunakan bahasa PHP dan database MySQL [4].  Aplikasi mesin pencari tersebut didesain sesuai dengan Diagram Konteks sebagaimana tersaji dalam gambar 1. Dalam pembuatan web, aplikasi mesin pencari memiliki 2 entitas berbeda yaitu pengguna lulusan dan lulusan. Pengguna lulusan memberi masukan data berupa nilai tingkat kepentingan atau bobot preferensi (W) atas kriteria yang ada sedangkan mahasiswa calon lulusan memberikan masukan berupa nilai rating kecocokan (X) mereka terhadap setiap kriteria/ sub kriteria yang ada.
Gambar 1. Diagram Konteks Aplikasi
Gambar 2 memperlihatkan rangkaian proses-proses  mulai dari data yang dimasukkan oleh pengguna lulusan maupun lulusan hingga diperolehnya hasil pencarian.
Aplikasi Mesin Pencari Lulusan Pengguna Lulusan Bobot Preferensi Data lulusan sesuai kriteria Lulusan Rating Kecocokan Nilai Rating kecocokan (x) nim, V i Bobot   global (w i ) Bobot preferensi   (W) kuesioner rating kecocokan Lulusan mahasiswa Perusahaan Nilai Rating kecocokan (x) Nilai V i untuk setiap alternatif biodata 2 Entri Rating Ke- cocokan (x) / Matriks Kepetusan pada setiap Kriteria
1 Entri Biodata Mahasiswa Biodata konfirmasi 3 Pencatatan Biodata Perusahaan 4 Entri Tingkat Kepentingan (W)
(Bobot Preferensi) setiap Kriteria konfirmasi konfirmasi Bobot preferensi konfirmasi Biodata perusahaan Biodata 6 Hitung : 7 Hitung : 5 Hitung : Bobot Lokal Bobot Global hasilAlternatif 8
Proses Perangkingan, alternatif berdasarkan V i secara descending request Hasil Pencarian (Data mhs berdasar rangking V) nim, biodata S i Bobot  Pre- ferensi (W) idPerusahaan

## 2) Penerapan Metode Penghitungan WP
Penerapan metode WP yang didasarkan pada langkah-langkah kerja WP dipaparkan proses kerjanya melalui sejumlah algoritma program sebagai berikut.
a. Langkah 1 : Menentukan kriteria dan subkriteria yang dibutuhkan perusahaan
Terdapat 13 kriteria yang sering dicari oleh pengguna lulusan di STMIK AKAKOM meliputi : (1) Menguasai Bahasa Pemrograman, (2) Menguasai Sistem Operasi, (3) Menguasai Program Aplikasi, (4) Memiliki Kompetensi tertentu di bidang IT, (5) menyukai bidang IT, (6) Rencana untuk berkarir di bidang tertentu (IT), (7) Bersedia direkrut kerja oleh perusahaan IT, (8) memiliki pengalaman kerja, (9)
Memiliki pengalaman dalam tim, (10) memiliki pengalaman dalam proyek, (11) Memiliki sertifikasi tertentu, (12) Memiliki pengalaman bisnis dan (13) Menguasai bahasa asing tertentu.
Kriteria menguasai bahasa pemrograman memiliki 9 sub kriteria yaitu bahasa pemrograman Java (PMR1), bahasa pemrograman C/C++/C# (PMR2), bahasa pemrograman Pascal/Delphi (PMR3), bahasa pemrograman Basic/ VB (PMR4), bahasa pemrograman PHP (PMR5), bahasa pemrograman Asp.net (PMR6), bahasa pemrograman Python/ Pearl (PMR7), bahasa pemrograman Prolog (PMR8), dan bahasa
Asembler (PMR9).
Kriteria menguasai sistem operasi memiliki 6 sub kriteria yaitu sistem operasi Windows (SO1), sistem operasi Linux (SO2), sistem operasi Sun (SO3), sistem operasi Unix (SO4), sistem operasi Android (SO5), dan sistem operasi Windows Phone (SO6).
Kriteria menguasai program aplikasi memiliki 8 sub kriteria yaitu Aplikasi Perkantoran ( Wordprocessing/ Spreadsheet/ Presentation / dll) (PA1), Aplikasi Grafis dan Desain (PA2), Aplikasi Multimedia (audio/ video) (PA3), Aplikasi Internet ( Email/ Chat/ Browsing/ Map / dll) (PA4), Aplikasi Mobile (Android/ Windows Phone/ dll) (PA5), Aplikasi Keamanan Jaringan (PA6), Aplikasi Database (MySQL/ Oracle/ Paradow/ dll) (PA7), Aplikasi Keuangan dan Akuntansi (PA8). Kriteria menguasai kompetensi IT tertentu memiliki 14 sub kriteria yaitu Komunikasi Data dan Jaringan Komputer (KIT1), Keamanan Jaringan(KIT2), Sistem Kendali dan Robotika (KIT3), Programming (KIT4), Sistem Cerdas (KIT5), Komputasi Cloud (KIT6), Komputasi Mobile (KIT7), Web, Framework, GIS (KIT8), Data Warehouse dan Data Mining (KIT9), Basis Data dan Sistem Informasi (KIT10), Multimedia dan Pengolahan Citra (KIT11), Games (KIT12), Hardware , Instalasi dan Maintenance (KIT13), dan Komputer Akuntansi (KIT14).
Kriteria rencana untuk berkarir di bidang IT tertentu memiliki 11 sub kriteria yaitu sebagai Programmer (KR1), sebagai Sistem Analyst (KR2), sebagai Quality Assurance (KR3), sebagai Operator (KR4), sebagai Tester (KR5), sebagai Implementor (KR6), sebagai Operating Maintenance (KR7), sebagai Web Developer (KR8), sebagai Desain Grafis (KR9), sebagai IT Support (KR10), dan karir lainnya  (KR11). Kriteria menguasai bahasa asing memiliki 7 sub kriteria yaitu bahasa Inggris (BA1), bahasa Prancis (BA2), bahasa Portugues (BA3), bahasa Arab (BA4), bahasa Jepang (BA5), bahasa Mandarin (BA6), dan bahasa Korea (BA7).
b. Langkah 2 : Pemberian bobot preferensi atau tingkat kepentingan setiap kriteria oleh Pengambil keputusan
Bobot preferensi sebagaimana dirumuskan pada persamaan (1) diberikan dalam bentuk skala likert 1 sampai 5 di mana 1 = sangat tidak penting, 2 = tidak penting, 3 = cukup, 4 = penting, dan 5 = sangat penting (lihat gambar 3). Pemberian bobot preferensi setiap kriteria oleh pengambil keputusan ini digambarkan sebagai proses nomor 4 pada gambar 2.
Perbaikan bobot preferensi sebagaimana dirumuskan pada persamaan (2) dilakukan terhadap nilai W sedemikian sehingga Total Bobot
. Langkah pertama dari perbaikan bobot dilakukan dengan menghitung nilai bobot lokal yang dilakukan dengan script berikut.
<?php
//+++++++++++++++++++++++++++++++
//+++  MENGHITUNG BOBOT LOKAL +++ //+++++++++++++++++++++++++++++++ //---------------------------------------------------- //--- PERHITUNGAN BOBOT KRITERIA 1 - 13 -------------- //---------------------------------------------------- //----menghitung total akumulasi bobot kriteria----- $_totalKriteria = 0; for ($i=1;   $i<=13;   $i++) {    $_totalKriteria = $_totalKriteria + $_Kriteria[$i]; } //----menghitung masing2 BOBOT KRITERIA(skala 0-1) ----- for ($i=1;   $i<=13;   $i++) {    $_bobotKriteriaNolKoma[$i] = $_Kriteria[$i] / $_totalKriteria; } //----------------------------------------------------- //--- PERHITUNGAN BOBOT SUB KRITERIA PMR 1 - 9 -------- //-----------------------------------------------------
//----menghitung akumulasi bobot sub krit: Bahasa Pemrograman-- $_totalPMR = 0; for ($i=1;   $i<=9;   $i++) {    $_totalPMR = $_totalPMR + $_PMR[$i]; } //----menghitung masing2 BOBOT LOKAL SUB KRIT (skala 0-1)-- for ($i=1;   $i<=9;   $i++) {    $_bobotSubPMRNolKoma[$i] = $_PMR[$i] / $_totalPMR; } //---------------------------------------------------------- //--- PERHITUNGAN BOBOT SUB KRITERIA SO 1 - 6 -------------- //---------------------------------------------------------- //----menghitung akumulasi bobot sub krit: Sistem Operasi----- $_totalSO = 0; for ($i=1;   $i<=6;   $i++) {    $_totalSO = $_totalSO + $_SO[$i]; } //----menghitung masing2 BOBOT LOKAL SUB KRIT (skala 0-1)-- for ($i=1;   $i<=6;   $i++) {    $_bobotSubSONolKoma[$i] = $_SO[$i] / $_totalSO; } //------------------------------------------------------------ //--- PERHITUNGAN BOBOT SUB KRITERIA PA 1 - 8 ---------------- //------------------------------------------------------------ //----menghitung akumulasi bobot sub krit: Program Aplikasi--- $_totalPA = 0; for ($i=1;   $i<=8;   $i++) {    $_totalPA = $_totalPA + $_PA[$i]; } //----menghitung masing2 BOBOT LOKAL SUB KRIT (skala 0-1)-- for ($i=1;   $i<=8;   $i++) {    $_bobotSubPANolKoma[$i] = $_PA[$i] / $_totalPA; } //------------------------------------------------------------ //--- PERHITUNGAN BOBOT SUB KRITERIA KIT 1 - 14 -------------- //------------------------------------------------------------ //----menghitung akumulasi bobot sub krit: Kompetensi IT----- $_totalKIT = 0; for ($i=1;   $i<=14;   $i++) {    $_totalKIT = $_totalKIT + $_KIT[$i]; } //----menghitung masing2 BOBOT LOKAL SUB KRIT (skala 0-1)-- for ($i=1;   $i<=14;   $i++) {    $_bobotSubKITNolKoma[$i] = $_KIT[$i] / $_totalKIT; } //----------------------------------------------------------- //--- PERHITUNGAN BOBOT SUB KRITERIA KR 1 - 11 -------------- //----------------------------------------------------------- //----menghitung akumulasi bobot sub krit: Karir----- $_totalKR = 0; for ($i=1;   $i<=11;   $i++) {    $_totalKR = $_totalKR + $_KR[$i]; } //----menghitung masing2 BOBOT LOKAL SUB KRIT (skala 0-1)-- for ($i=1;   $i<=11;   $i++) {    $_bobotSubKRNolKoma[$i] = $_KR[$i] / $_totalKR; } //----------------------------------------------------------- //--- PERHITUNGAN BOBOT SUB KRITERIA BA 1 - 7 --------------- //----------------------------------------------------------- //----menghitung akumulasi bobot sub krit: Bahasa Asing----- $_totalBA = 0; for ($i=1;   $i<=7;   $i++) {    $_totalBA = $_totalBA + $_BA[$i]; } //----menghitung masing2 BOBOT LOKAL SUB KRIT (skala 0-1)-- for ($i=1;   $i<=7;   $i++) {    $_bobotSubBANolKoma[$i] = $_BA[$i] / $_totalBA; }
Setelah penghitungan nilai bobot lokal diperoleh kemudian dilakukan penghitungan nilai bobot global yang dilakukan dengan script berikut.
//+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ //+++  MENGHITUNG BOBOT GLOBAL (VEKTOR) +++ //+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ $_vGlobal[0]   = $_bobotKriteriaNolKoma[1] * $_bobotSubPMRNolKoma[1]; $_vGlobal[1]   = $_bobotKriteriaNolKoma[1] * $_bobotSubPMRNolKoma[2]; $_vGlobal[2]   = $_bobotKriteriaNolKoma[1] * $_bobotSubPMRNolKoma[3]; $_vGlobal[3]   = $_bobotKriteriaNolKoma[1] * $_bobotSubPMRNolKoma[4]; $_vGlobal[4]   = $_bobotKriteriaNolKoma[1] * $_bobotSubPMRNolKoma[5]; $_vGlobal[5]   = $_bobotKriteriaNolKoma[1] * $_bobotSubPMRNolKoma[6]; $_vGlobal[6]   = $_bobotKriteriaNolKoma[1] * $_bobotSubPMRNolKoma[7]; $_vGlobal[7]   = $_bobotKriteriaNolKoma[1] * $_bobotSubPMRNolKoma[8]; $_vGlobal[8]   = $_bobotKriteriaNolKoma[1] * $_bobotSubPMRNolKoma[9]; $_vGlobal[9]   = $_bobotKriteriaNolKoma[2] * $_bobotSubSONolKoma[1]; $_vGlobal[10]  = $_bobotKriteriaNolKoma[2] * $_bobotSubSONolKoma[2]; $_vGlobal[11]  = $_bobotKriteriaNolKoma[2] * $_bobotSubSONolKoma[3]; $_vGlobal[12]  = $_bobotKriteriaNolKoma[2] * $_bobotSubSONolKoma[4]; $_vGlobal[13]  = $_bobotKriteriaNolKoma[2] * $_bobotSubSONolKoma[5]; $_vGlobal[14]  = $_bobotKriteriaNolKoma[2] * $_bobotSubSONolKoma[6]; $_vGlobal[15]  = $_bobotKriteriaNolKoma[3] * $_bobotSubPANolKoma[1]; $_vGlobal[16]  = $_bobotKriteriaNolKoma[3] * $_bobotSubPANolKoma[2]; $_vGlobal[17]  = $_bobotKriteriaNolKoma[3] * $_bobotSubPANolKoma[3]; $_vGlobal[18]  = $_bobotKriteriaNolKoma[3] * $_bobotSubPANolKoma[4]; $_vGlobal[19]  = $_bobotKriteriaNolKoma[3] * $_bobotSubPANolKoma[5]; $_vGlobal[20]  = $_bobotKriteriaNolKoma[3] * $_bobotSubPANolKoma[6]; $_vGlobal[21]  = $_bobotKriteriaNolKoma[3] * $_bobotSubPANolKoma[7]; $_vGlobal[22]  = $_bobotKriteriaNolKoma[3] * $_bobotSubPANolKoma[8]; $_vGlobal[23]  = $_bobotKriteriaNolKoma[4] * $_bobotSubKITNolKoma[1]; $_vGlobal[24]  = $_bobotKriteriaNolKoma[4] * $_bobotSubKITNolKoma[2]; $_vGlobal[25]  = $_bobotKriteriaNolKoma[4] * $_bobotSubKITNolKoma[3]; $_vGlobal[26]  = $_bobotKriteriaNolKoma[4] * $_bobotSubKITNolKoma[4]; $_vGlobal[27]  = $_bobotKriteriaNolKoma[4] * $_bobotSubKITNolKoma[5]; $_vGlobal[28]  = $_bobotKriteriaNolKoma[4] * $_bobotSubKITNolKoma[6]; $_vGlobal[29]  = $_bobotKriteriaNolKoma[4] * $_bobotSubKITNolKoma[7]; $_vGlobal[30]  = $_bobotKriteriaNolKoma[4] * $_bobotSubKITNolKoma[8]; $_vGlobal[31]  = $_bobotKriteriaNolKoma[4] * $_bobotSubKITNolKoma[9]; $_vGlobal[32]  = $_bobotKriteriaNolKoma[4] * $_bobotSubKITNolKoma[10]; $_vGlobal[33]  = $_bobotKriteriaNolKoma[4] * $_bobotSubKITNolKoma[11]; $_vGlobal[34]  = $_bobotKriteriaNolKoma[4] * $_bobotSubKITNolKoma[12]; $_vGlobal[35]  = $_bobotKriteriaNolKoma[4] * $_bobotSubKITNolKoma[13]; $_vGlobal[36]  = $_bobotKriteriaNolKoma[4] * $_bobotSubKITNolKoma[14]; $_vGlobal[37]  = $_bobotKriteriaNolKoma[5]; $_vGlobal[38]  = $_bobotKriteriaNolKoma[6] * $_bobotSubKRNolKoma[1]; $_vGlobal[39]  = $_bobotKriteriaNolKoma[6] * $_bobotSubKRNolKoma[2]; $_vGlobal[40]  = $_bobotKriteriaNolKoma[6] * $_bobotSubKRNolKoma[3]; $_vGlobal[41]  = $_bobotKriteriaNolKoma[6] * $_bobotSubKRNolKoma[4]; $_vGlobal[42]  = $_bobotKriteriaNolKoma[6] * $_bobotSubKRNolKoma[5]; $_vGlobal[43]  = $_bobotKriteriaNolKoma[6] * $_bobotSubKRNolKoma[6]; $_vGlobal[44]  = $_bobotKriteriaNolKoma[6] * $_bobotSubKRNolKoma[7]; $_vGlobal[45]  = $_bobotKriteriaNolKoma[6] * $_bobotSubKRNolKoma[8]; $_vGlobal[46]  = $_bobotKriteriaNolKoma[6] * $_bobotSubKRNolKoma[9]; $_vGlobal[47]  = $_bobotKriteriaNolKoma[6] * $_bobotSubKRNolKoma[10]; $_vGlobal[48]  = $_bobotKriteriaNolKoma[6] * $_bobotSubKRNolKoma[11]; $_vGlobal[49]  = $_bobotKriteriaNolKoma[7]; $_vGlobal[50]  = $_bobotKriteriaNolKoma[8]; $_vGlobal[51]  = $_bobotKriteriaNolKoma[9]; $_vGlobal[52]  = $_bobotKriteriaNolKoma[10]; $_vGlobal[53]  = $_bobotKriteriaNolKoma[11]; $_vGlobal[54]  = $_bobotKriteriaNolKoma[12]; $_vGlobal[55]  = $_bobotKriteriaNolKoma[13] * $_bobotSubBANolKoma[1]; $_vGlobal[56]  = $_bobotKriteriaNolKoma[13] * $_bobotSubBANolKoma[2]; $_vGlobal[57]  = $_bobotKriteriaNolKoma[13] * $_bobotSubBANolKoma[3]; $_vGlobal[58]  = $_bobotKriteriaNolKoma[13] * $_bobotSubBANolKoma[4]; $_vGlobal[59]  = $_bobotKriteriaNolKoma[13] * $_bobotSubBANolKoma[5]; $_vGlobal[60]  = $_bobotKriteriaNolKoma[13] * $_bobotSubBANolKoma[6]; $_vGlobal[61]  = $_bobotKriteriaNolKoma[13] * $_bobotSubBANolKoma[7];
c. Langkah 3 : Pemberian Rating Kecocokan dari setiap alternatif pada setiap Kriteria oleh Lulusan Rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria diberikan oleh lulusan dalam bentuk skala likert 1 sampai 5 di mana 1 = sangat tidak menguasai (sangat tidak sesuai), 2 = tidak menguasai (tidak sesuai), 3 = cukup, 4 = menguasai (sesuai), dan 5 = sangat menguasai (sangat sesuai) (lihat gambar 4).
d. Langkah 4 : Penyusunan tabel rating kecocokan menjadi Matriks Keputusan (X) Proses penyusunan matriks X dilakukan dengan script berikut include "KoneksiKu.php";
//+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ //+++  MENGAMBIL NILAI X DARI TABEL MAHASISWA +++ //+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ $perintahSelect = "SELECT * FROM mahasiswa"; $hasil  =  mysql_query($perintahSelect);
$baris=-1; while ($data = mysql_fetch_array($hasil)) { $baris++; $_nim[$baris] =  $data['nim']; $_matriksX[$baris][0] = $data['PMR1'];$_matriksX[$baris][1] = $data['PMR2']; $_matriksX[$baris][2] = $data['PMR3'];$_matriksX[$baris][3] = $data['PMR4']; $_matriksX[$baris][4] = $data['PMR5'];$_matriksX[$baris][5] = $data['PMR6']; $_matriksX[$baris][6] = $data['PMR7'];$_matriksX[$baris][7] = $data['PMR8']; $_matriksX[$baris][8] = $data['PMR9'];$_matriksX[$baris][9] = $data['SO1']; $_matriksX[$baris][10]= $data['SO2'];$_matriksX[$baris][11]= $data['SO3']; $_matriksX[$baris][12]= $data['SO4'];$_matriksX[$baris][13]= $data['SO5']; $_matriksX[$baris][14]= $data['SO6'];$_matriksX[$baris][15]= $data['PA1']; $_matriksX[$baris][16]= $data['PA2'];$_matriksX[$baris][17]= $data['PA3']; $_matriksX[$baris][18]= $data['PA4'];$_matriksX[$baris][19]= $data['PA5']; $_matriksX[$baris][20]= $data['PA6'];$_matriksX[$baris][21]= $data['PA7']; $_matriksX[$baris][22]= $data['PA8'];$_matriksX[$baris][23]= $data['KIT1']; $_matriksX[$baris][24]= $data['KIT2'];$_matriksX[$baris][25]= $data['KIT3']; $_matriksX[$baris][26]= $data['KIT4'];$_matriksX[$baris][27]= $data['KIT5']; $_matriksX[$baris][28]= $data['KIT6'];$_matriksX[$baris][29]= $data['KIT7']; $_matriksX[$baris][30]= $data['KIT8'];$_matriksX[$baris][31]= $data['KIT9']; $_matriksX[$baris][32]= $data['KIT10'];$_matriksX[$baris][33]= $data['KIT11']; $_matriksX[$baris][34]= $data['KIT12'];$_matriksX[$baris][35]= $data['KIT13']; $_matriksX[$baris][36]= $data['KIT14']; $_matriksX[$baris][37]= $data['Kriteria6']; $_matriksX[$baris][38]= $data['KR1'];$_matriksX[$baris][39]= $data['KR2']; $_matriksX[$baris][40]= $data['KR3'];$_matriksX[$baris][41]= $data['KR4']; $_matriksX[$baris][42]= $data['KR5'];$_matriksX[$baris][43]= $data['KR6']; $_matriksX[$baris][44]= $data['KR7'];$_matriksX[$baris][45]= $data['KR8']; $_matriksX[$baris][46]= $data['KR9'];$_matriksX[$baris][47]= $data['KR10']; $_matriksX[$baris][48]= $data['KR11']; $_matriksX[$baris][49]= $data['Kriteria8']; $_matriksX[$baris][50]= $data['Kriteria9']; $_matriksX[$baris][51]= $data['Kriteria10']; $_matriksX[$baris][52]= $data['Kriteria11']; $_matriksX[$baris][53]= $data['Kriteria12']; $_matriksX[$baris][54]= $data['Kriteria13']; $_matriksX[$baris][55]= $data['BA1'];$_matriksX[$baris][56] =  $data['BA2']; $_matriksX[$baris][57]= $data['BA3'];$_matriksX[$baris][58] =  $data['BA4']; $_matriksX[$baris][59]= $data['BA5'];$_matriksX[$baris][60] =  $data['BA6']; $_matriksX[$baris][61]= $data['BA7'];}
e. Langkah 5 : Menghitung Vektor S
Proses penghitungan vektor S dilakukan dengan  persamaan (3).  Menghitung vektor S sebagaimana digambarkan sebagai proses nomor 6 pada gambar 2.  dan dilakukan dengan script berikut.
//++++++++++++++++++++++++++++++ //++++++  BOBOT VEKTOR S  ++++++ //++++++++++++++++++++++++++++++ $_akumulasiVS = 0; for ($i=0;   $i<=$baris;   $i++) { $_tampung=1; for ($j=0;   $j<=61;   $j++) { $_tampung = $_tampung * pow( $_matriksX[$i][$j] ,$_vGlobal[$j]); } $_vS[$i] = $_tampung;
$_akumulasiVS = $_akumulasiVS + $_vS[$i]; }
f. Langkah 6 : Proses Perankingan Pertama dilakukan dengan cara menentukan nilai vektor V
Proses Perankingan Pertama dilakukan dengan cara menentukan nilai vektor V dengan menggunakan persamaan (4). Proses penghitungan vektor V i sebagaimana digambarkan sebagai proses nomor 7 Gambar 2. dilakukan dengan script berikut.
//++++++++++++++++++++++++++++++ //++++++  BOBOT VEKTOR V  ++++++ //++++++++++++++++++++++++++++++ for ($i=0;   $i<=$baris;   $i++) { $_vV[$i] = $_vS[$i]  /  $_akumulasiVS ; } //++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ //+++  MENYIMPAN VEKTOR V KE TABEL HASILALTERNATIF +++ //++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++
$sql = "delete from hasilAlternatif where idPerusahaan=1"; mysql_query($sql); for ($i=0;   $i<=$baris;   $i++) { $sql = "insert into hasilAlternatif (idPerusahaan, nim , vektorV) values (1 ,'$_nim[$i]',  $_vV[$i])"; mysql_query($sql); } ?> g. Langkah 7 : Proses Perankingan Kedua dengan mengurutkan alternatif berdasarkan nilai Vi Proses Perankingan Kedua dengan mengurutkan alternatif berdasarkan nilai V i dilakukan dengan cara mengurutkan alternatif berdasarkan nilai V secara urut Turun mulai V yang paling besar. Proses penghitungan vektor V i digambarkan sebagai proses nomor 8 Gambar 2. dan dilakukan dengan script berikut
<? include "KoneksiKu.php"; $perintahSelect = "SELECT * FROM `hasilalternatif`,`mahasiswa` ,`perusahaan` WHERE hasilalternatif.nim=mahasiswa.nim and hasilalternatif.idPerusahaan = perusahaan.idPerusahaan ORDER BY  hasilalternatif.vektorV    DESC"; ?>

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini dilakukan untuk menguji akurasi kinerja aplikasi yang dibangun. Pengujian dilakukan dengan membandingkan hasil perhitungan aplikasi dengan hasil perhitungan yang dilakukan menggunakan aplikasi spreadsheet. Pengujian dilakukan menggunakan data yang mewakili 2 pihak berbeda sebagaimana dimaksud dalam diagram konteks (gambar 1)
Data pertama berasal dari pihak mahasiswa calon lulusan STMIK AKAKOM periode II 2014/2015 sebanyak 194 orang dari Akakom Career Center [5]. Data tersebut meliputi biodata dan informasi mengenai rating kecocokan terhadap kriteria (1) Bahasa pemrograman yang dikuasai, (2) sistem operasi yang dikuasai, (3) progam aplikasi yang dikuasai, (4) Kompetensi sebagai programmer , (5) Kesukaan pada bidang IT, (6) rencana berkarir di bidang IT, (7) kesediaan direkrut perusahaan IT, (8) pengalaman kerja, (9) pengalaman timwork, (10) pernah mengelola proyek, (11) sertifikasi, (12) pengalaman bisnis, (13) bahasa asing . Rating kecocokan diberikan oleh setiap lulusan dalam bentuk skala likert 1 sampai 5 di mana 1 berarti sangat tidak menguasai (sangat tidak sesuai), 2 berarti tidak menguasai (tidak sesuai), 3 berarti cukup, 4 berarti menguasai (sesuai), dan 5 berarti sangat menguasai (sangat sesuai)
Data kedua berasal dari pihak rekanan Akakom Career Center yaitu PT.Intersolusi Cipta Softindo sebagai pihak pengguna lulusan. Data tersebut berupa bobot preferensi atas kriteria dan sub kriteria dalam skala likert 1 – 5 sebagaimana tersaji dalam Tabel 2 dan Tabel 3 (disajikan sekaligus beserta skala normalnya). Bobot 5  berarti kriteria memiliki nilai yang sangat penting,  bobot 4 berarti penting, bobot 3 berarti cukup, bobot 2 berarti tidak penting, dan bobot 1 berarti sangat tidak penting.

## Tabel 2. Bobot preferensi atas kriteria
No Kriteria Bobot Kriteria Skala Normal 1 Bahasa Pemrograman yang dikuasai 5 0.139 2 Sistem Operasi yang dikuasai 2 0.056 3 Kompetensi dalam menggunakan Program Aplikasi 3 0.083 4 Kompetensi BIDANG IT yang telah dimiliki 4 0.111 5 Menyukai bidang IT 3 0.083 6 Ada rencana berkarir di bidang IT 4 0.111 7 Bersedia direkrut bekerja oleh Perusahaan IT 4 0.111 8 Pengalaman Kerja selama menjadi mahasiswa , 2 0.056 9 Pengalaman dalam tim/ organisasi/ komunitas selama 1 0.028 10 Pengalaman dalam mengelola  proyek/ kegiatan/ 1 0.028 11  Memiliki  Sertifikasi misalnya: DAT, Oracle, CICSO, 3 0.083 12 Pengalaman bisnis/ enterpreneur/ internet marketing 1 0.028 13 Penguasaan Bahasa Asing 3 0.083 Tabel 3. Bobot preferensi atas sub kriteria No Kriteria Sub Kriteria Bobot Sub Kriteria Skala Lokal Global 1 Bahasa Pemrograman yang dikuasai (PMR1)  Java 5 0.185185 0.02572 (PMR2)  C/ C++/ C# 3 0.111111 0.015432 (PMR3)  Pascal/ Delphi 3 0.111111 0.015432 (PMR4)  Basic/ VB 2 0.074074 0.010288 (PMR5)  Php 5 0.185185 0.02572 (PMR6)  Asp.net 5 0.185185 0.02572 (PMR7)  Python/ Pearl 2 0.074074 0.010288 (PMR8)  Prolog 1 0.037037 0.005144 (PMR9)  Asembler 1 0.037037 0.005144 2 Sistem Operasi yang dikuasai (SO1)  Windows 5 0.294118 0.01634 (SO2)  Linux 4 0.235294 0.013072 (SO3)  Sun 2 0.117647 0.006536 (SO4)  Unix 2 0.117647 0.006536 (SO5)  Android 3 0.176471 0.009804 (SO6)  Windows Phone 1 0.058824 0.003268 3 Kompetensi dalam menggunakan Program Aplikasi (PA1)  Aplikasi Perkantoran 3 0.107143 0.008929 (PA2)  Aplikasi Grafis dan 3 0.107143 0.008929 (PA3)  Aplikasi Multimedia 4 0.142857 0.011905 (PA4)  Aplikasi Internet 4 0.142857 0.011905 (PA5)  Aplikasi Mobile 2 0.071429 0.005952 (PA6)  Aplikasi Keamanan 3 0.107143 0.008929 (PA7)  Aplikasi Database 5 0.178571 0.014881 (PA8)  Aplikasi Keuangan 4 0.142857 0.011905 4 Kompetensi BIDANG IT yang telah dimiliki (KIT1)  Komunikasi Data 4 0.095238 0.010582 (KIT2)  Keamanan Jaringan 3 0.071429 0.007937 (KIT3)  Sistem Kendali dan 2 0.047619 0.005291 (KIT4)  Programming 5 0.119048 0.013228 (KIT5)  Sistem Cerdas 4 0.095238 0.010582 (KIT6)  Komputasi Cloud 3 0.071429 0.007937 (KIT7)  Komputasi Mobile 3 0.071429 0.007937 (KIT8)  Web, Framework, 4 0.095238 0.010582 (KIT9)  Data Warehouse dan 2 0.047619 0.005291 (KIT10)  Basis Data dan 5 0.119048 0.013228 (KIT11)  Multimedia dan 2 0.047619 0.005291 (KIT12)  Games 1 0.02381 0.002646 (KIT13)  Hardware, Instalasi 2 0.047619 0.005291 (KIT14)  Komputer 2 0.047619 0.005291 5 Menyukai bidang IT 0.083333
No Kriteria Sub Kriteria
Bobot Sub Kriteria Skala Lokal Global 6 Ada rencana berkarir di bidang IT (KR1)  Programmer 5 0.15625 0.017361 (KR2)  Sistem Analis 4 0.125 0.013889 (KR3)  Quality Assurance 1 0.03125 0.003472 (KR4)  Operator 2 0.0625 0.006944 (KR5)  Tester 3 0.09375 0.010417 (KR6)  Implementor 2 0.0625 0.006944 (KR7)  Operating 2 0.0625 0.006944 (KR8)  Web Developer 4 0.125 0.013889 (KR9)  Desain Grafis 3 0.09375 0.010417 (KR10)  IT Support 4 0.125 0.013889 (KR11)  Other 2 0.0625 0.006944 7 Bersedia direkrut bekerja oleh Perusahaan IT 0.111111 8 Pengalaman Kerja selama menjadi mahasiswa , termasuk sebagai 0.055556 9 Pengalaman dalam tim/ organisasi/ komunitas selama menjadi 0.027778 10 Pengalaman dalam mengelola proyek/ kegiatan/ kepanitiaan 0.027778 11  Memiliki  Sertifikasi misalnya: DAT, Oracle, CICSO, JENI, dan  0.083333 12 Pengalaman bisnis/ enterpreneur/ internet marketing  (baik secara  0.027778 13 Penguasaan Bahasa Asing (BA1)  Inggris 5 0.263158 0.02193 (BA2)  Prancis 2 0.105263 0.008772 (BA3)  Portugues 1 0.052632 0.004386 (BA4)  Arab 2 0.105263 0.008772 (BA5)  Jepang 3 0.157895 0.013158 (BA6)  Mandarin 4 0.210526 0.017544 (BA7)  Korea 2 0.105263 0.008772
Pada aplikasi, bobot preferensi diberikan oleh pengguna lulusan  untuk didokumentasi dalam basisdata melalui antar muka web yang ditunjukkan dalam gambar 3, sedangkan rating kecocokan dari setiap alternatif atas setiap kriteria diberikan oleh lulusan untuk didokumentasi melalui antar muka web yang ditunjukkan dalam gambar 4.
Gambar 3.  Pemberian Bobot Preferensi Setiap Kriteria Oleh Pengguna Lulusan
Gambar 4. Pemberian Rating Kecocokan dari Setiap Alternatif pada Setiap Kriteria Diberikan oleh Lulusan
Melalui proses perhitungan atas persamaan (3) dan (4) didapatkan hasil perhitungan Vektor S dan V sebagaimana tersaji pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil perhitungan vektor S dan V atas 194 alternatif antara aplikasi dan spreadsheet
Al ‐ ter ‐ na ‐ tif No Mhs Hasil Perhitungan Spreadsheet Hasil Perhitungan Aplikasi Al ‐ ter ‐ na ‐ tif No Mhs Hasil Perhitungan Spreadsheet Hasil Perhitungan Aplikasi Vektor S Vektor V Vektor S Vektor V Vektor S Vektor V Vektor S Nilai V 1 9330010 1.579896062 0.004446997 1.579896 0.004447 98 65410095 1.454913 0.004095 1.4549130.004095 2 113210008 1.402101859 0.003946553 1.402102 0.003947 99 65410225 1.93517 0.005447 1.93517 0.005447 3 43310027 1.547494547 0.004355796 1.547495 0.004356 100 85410013 2.458955 0.006921 2.4589550.006921 4 63310064 1.811147129 0.005097909 1.811147 0.005098 101 85410036 1.247085 0.00351 1.247085 0.00351 5 93310007 1.879257039 0.005289621 1.879257 0.00529 102 85410071 1.45908 0.004107 1.45908 0.004107 6 93310013 1.833770816 0.005161589 1.833771 0.005162 103 85410094 1.769003 0.004979 1.7690030.004979 7 103310025 1.854901157 0.005221065 1.854901 0.005221 104 85410206 1.531263 0.00431 1.531263 0.00431 8 113310012 1.63425907 0.004600015 1.634259 0.0046 105 95410025 1.489229 0.004192 1.4892290.004192 9 113310014 2.322256484 0.006536549 2.322256 0.006537 106 95410044 2.253199 0.006342 2.2531990.006342 10 113310015 1.616083672 0.004548856 1.616084 0.004549 107 95410068 1.401319 0.003944 1.4013190.003944 11 113310019 2.131828161 0.006000543 2.131828 0.006001 108 95410089 1.654194 0.004656 1.6541940.004656 12 113310035 1.587360295 0.004468007 1.58736 0.004468 109 95410091 1.565387 0.004406 1.5653870.004406 13 103110113 2.194260841 0.006176275 2.194261 0.006176 110 95410099 1.797879 0.005061 1.7978790.005061 14 113110001 1.63459433 0.004600959 1.634594 0.004601 111 95410103 1.759866 0.004954 1.7598660.004954 15 113110004 1.351341807 0.003803677 1.351342 0.003804 112 95410104 2.022319 0.005692 2.0223190.005692 16 113110017 1.36254731 0.003835217 1.362547 0.003835 113 95410110 2.064269 0.00581 2.064269 0.00581 17 113110048 2.232093687 0.006282765 2.232094 0.006283 114 95410124 1.628145 0.004583 1.6281450.004583 18 113110051 2.45163377 0.006900713 2.451634 0.006901 115 95410154 1.739065 0.004895 1.7390650.004895 19 113110056 1.616856238 0.004551031 1.616856 0.004551 116 95410161 2.121034 0.00597 2.121034 0.00597 20 113110064 1.793890361 0.005049336 1.79389 0.005049 117 95410227 1.772664 0.00499 1.772664 0.00499 21 113110065 1.578550802 0.004443211 1.578551 0.004443 118 95410247 1.604441 0.004516 1.6044410.004516 22 113110067 1.344581749 0.003784649 1.344582 0.003785 119 95410298 1.944279 0.005473 1.9442790.005473 23 113110090 2.448517005 0.00689194 2.448517 0.006892 120 105410007 1.362129 0.003834 1.3621290.003834 24 113110091 1.950642756 0.005490553 1.950643 0.005491 121 105410013 2.296637 0.006464 2.2966370.006464
Al ‐ ter ‐ na ‐ tif No Mhs
Hasil Perhitungan Spreadsheet Hasil Perhitungan Aplikasi Al ‐ ter ‐ na ‐
tif No Mhs Hasil Perhitungan Spreadsheet Hasil Perhitungan Aplikasi Vektor S Vektor V Vektor S Vektor V Vektor S Vektor V Vektor S Nilai V 25 113110097 1.777384538 0.005002876 1.777385 0.005003 122 105410017 1.793201 0.005047 1.793201 0.005047 26 113110106 1.771105429 0.004985202 1.771105 0.004985 123 105410024 2.035819 0.00573 2.035819 0.00573 27 123110013 2.149378425 0.006049943 2.149378 0.00605 124 105410027 1.797781 0.00506 1.797781 0.00506 28 123110015 1.672672317 0.004708139 1.672672 0.004708 125 105410034 1.54235 0.004341 1.54235 0.004341 29 35610050 1.74934051 0.00492394 1.749341 0.004924 126 105410057 2.450536 0.006898 2.450536 0.006898 30 75610039 1.598746227 0.004500056 1.598746 0.0045 127 105410061 2.137683 0.006017 2.137683 0.006017 31 85610112 1.412805813 0.003976682 1.412806 0.003977 128 105410071 1.868718 0.00526 1.868718 0.00526 32 85610137 2.147988286 0.00604603 2.147988 0.006046 129 105410078 1.886523 0.00531 1.886523 0.00531 33 95610017 1.965090936 0.005531221 1.965091 0.005531 130 105410081 1.606192 0.004521 1.606192 0.004521 34 95610037 1.282884038 0.003610986 1.282884 0.003611 131 105410092 2.178522 0.006132 2.178522 0.006132 35 95610048 1.564987931 0.004405035 1.564988 0.004405 132 105410104 2.309637 0.006501 2.309637 0.006501 36 95610059 1.500231211 0.004222762 1.500231 0.004223 133 105410105 1.915556 0.005392 1.915556 0.005392 37 95610066 1.25383241 0.003529213 1.253832 0.003529 134 105410115 2.046325 0.00576 2.046325 0.00576 38 95610069 1.918108075 0.005398977 1.918108 0.005399 135 105410121 2.224586 0.006262 2.224586 0.006262 39 95610083 1.201378162 0.003381568 1.201378 0.003382 136 105410132 2.149483 0.00605 2.149483 0.00605 40 95610094 1.312000456 0.003692941 1.312 0.003693 137 105410133 1.814272 0.005107 1.814272 0.005107 41 95610104 2.142916367 0.006031754 2.142916 0.006032 138 105410145 2.169039 0.006105 2.169039 0.006105 42 95610172 2.05542829 0.005785497 2.055428 0.005785 139 105410149 1.55204 0.004369 1.55204 0.004369 43 105610004 1.966861342 0.005536204 1.966861 0.005536 140 105410152 2.037616 0.005735 2.037616 0.005735 44 105610015 1.827046646 0.005142662 1.827047 0.005143 141 105410155 1.950007 0.005489 1.950007 0.005489 45 105610062 1.457969816 0.004103807 1.45797 0.004104 142 105410211 2.229059 0.006274 2.229059 0.006274 46 105610063 1.691760787 0.004761868 1.691761 0.004762 143 105410220 1.365533 0.003844 1.365533 0.003844 47 105610066 1.291561739 0.003635411 1.291562 0.003635 144 105410223 1.90943 0.005375 1.90943 0.005375 48 105610081 1.849944023 0.005207112 1.849944 0.005207 145 105410229 1.286093 0.00362 1.286093 0.00362 49 105610083 2.092170075 0.005888916 2.09217 0.005889 146 105410241 1.600855 0.004506 1.600855 0.004506 50 105610090 1.588693217 0.004471759 1.588693 0.004472 147 105410259 1.57944 0.004446 1.57944 0.004446 51 105610091 1.783683306 0.005020606 1.783683 0.005021 148 105410262 2.674252 0.007527 2.674252 0.007527 52 105610093 1.582967858 0.004455644 1.582968 0.004456 149 105410268 1.750968 0.004929 1.750968 0.004929 53 105610097 1.349522532 0.003798556 1.349523 0.003799 150 105410282 2.264129 0.006373 2.264129 0.006373 54 105610100 2.029130466 0.005711476 2.02913 0.005711 151 105410293 2.07499 0.005841 2.07499 0.005841 55 105610101 1.901297529 0.005351659 1.901298 0.005352 152 105410319 2.094319 0.005895 2.094319 0.005895 56 105610102 2.15720338 0.006071968 2.157203 0.006072 153 105410345 1.909769 0.005376 1.909769 0.005376 57 105610104 2.259451089 0.006359769 2.259451 0.00636 154 105410348 1.991891 0.005607 1.991891 0.005607 58 105610108 1.659506147 0.004671079 1.659506 0.004671 155 113110039 1.780684 0.005012 1.780684 0.005012 59 105610109 2.023279252 0.005695006 2.023279 0.005695 156 115410001 2.262894 0.006369 2.262894 0.006369 60 105610121 1.811687776 0.005099431 1.811688 0.005099 157 115410008 1.564271 0.004403 1.564271 0.004403 61 105610132 1.514323623 0.004262428 1.514324 0.004262 158 115410013 1.955329 0.005504 1.955329 0.005504 62 105610142 1.836522599 0.005169335 1.836523 0.005169 159 115410025 2.031781 0.005719 2.031781 0.005719 63 105610147 1.643575712 0.004626239 1.643576 0.004626 160 115410032 2.048808 0.005767 2.048808 0.005767 64 105610148 1.471258978 0.004141212 1.471259 0.004141 161 115410033 2.279322 0.006416 2.279322 0.006416 65 105610150 2.260963924 0.006364027 2.260964 0.006364 162 115410037 1.610999 0.004535 1.610999 0.004535 66 115610007 1.857787636 0.00522919 1.857788 0.005229 163 115410041 1.928273 0.005428 1.928273 0.005428 67 115610017 2.108685315 0.005935402 2.108685 0.005935 164 115410045 1.77506 0.004996 1.77506 0.004996 68 115610020 2.145404627 0.006038757 2.145405 0.006039 165 115410057 1.705612 0.004801 1.705612 0.004801 69 115610023 1.67112778 0.004703791 1.671128 0.004704 166 115410059 2.023312 0.005695 2.023312 0.005695 70 115610025 1.776800567 0.005001233 1.776801 0.005001 167 115410070 1.623791 0.004571 1.623791 0.004571 71 115610026 1.924004614 0.005415574 1.924005 0.005416 168 115410072 1.758765 0.00495 1.758765 0.00495 72 115610028 2.503444099 0.007046546 2.503444 0.007047 169 115410086 2.135522 0.006011 2.135522 0.006011 73 115610032 1.436692806 0.004043917 1.436693 0.004044 170 115410089 2.154526 0.006064 2.154526 0.006064 74 115610042 1.880067153 0.005291901 1.880067 0.005292 171 115410099 2.154846 0.006065 2.154846 0.006065 75 115610051 1.352143975 0.003805934 1.352144 0.003806 172 115410103 1.619089 0.004557 1.619089 0.004557 76 115610053 1.3975921 0.003933859 1.397592 0.003934 173 115410112 1.384428 0.003897 1.384428 0.003897 77 115610055 1.9239982 0.005415556 1.923998 0.005416 174 115410115 1.919561 0.005403 1.919561 0.005403 78 115610069 2.552479353 0.007184567 2.552479 0.007185 175 115410149 2.593982 0.007301 2.593982 0.007301 79 115610090 2.573773845 0.007244506 2.573774 0.007245 176 115410160 1.79982 0.005066 1.79982 0.005066 80 115610114 1.600223453 0.004504214 1.600223 0.004504 177 115410164 1.433972 0.004036 1.433972 0.004036 81 115610116 1.373606764 0.003866347 1.373607 0.003866 178 115410168 2.04591 0.005759 2.04591 0.005759 82 115610120 1.795389013 0.005053554 1.795389 0.005054 179 115410171 2.200479 0.006194 2.200479 0.006194 83 125610023 1.403359786 0.003950094 1.40336 0.00395 180 115410182 2.194723 0.006178 2.194723 0.006178 84 125610172 1.590987228 0.004478216 1.590987 0.004478 181 115410213 2.052793 0.005778 2.052793 0.005778 85 125610202 1.876346801 0.005281429 1.876347 0.005281 182 115410214 2.127735 0.005989 2.127735 0.005989 86 135610137 1.930072136 0.005432652 1.930072 0.005433 183 115410215 2.207806 0.006214 2.207806 0.006214 87 135610138 1.413407315 0.003978375 1.413407 0.003978 184 115410224 2.050367 0.005771 2.050367 0.005771 88 135610149 1.626541839 0.004578293 1.626542 0.004578 185 115410228 1.709083 0.004811 1.709083 0.004811 89 135610155 1.669313785 0.004698685 1.669314 0.004699 186 115410265 1.408401 0.003964 1.408401 0.003964 90 135610158 2.050342015 0.005771181 2.050342 0.005771 187 115410268 1.477147 0.004158 1.477147 0.004158
Al ‐ ter ‐ na ‐ tif No Mhs Hasil Perhitungan Spreadsheet Hasil Perhitungan Aplikasi Al ‐ ter ‐ na ‐ tif No Mhs Hasil Perhitungan Spreadsheet Hasil Perhitungan Aplikasi Vektor S Vektor V Vektor S Vektor V Vektor S Vektor V Vektor S Vektor V 92 135610178 1.308796207 0.003683922 1.308796 0.003684 189 125410178 1.733346 0.004879 1.7333460.004879 93 15410067 1.911075323 0.005379181 1.911075 0.005379 190 125410204 2.407321 0.006776 2.4073210.006776 94 25410322 2.032424829 0.005720749 2.032425 0.005721 191 125410205 1.561242 0.004394 1.5612420.004394 95 45410118 1.388925472 0.003909465 1.388925 0.003909 192 125410269 2.202504 0.006199 2.2025040.006199 96 55410238 1.632779271 0.00459585 1.632779 0.004596 193 125410285 2.117427 0.00596 2.117427 0.00596 97 65410072 1.598919929 0.004500545 1.59892 0.004501 194 125410322 1.688933 0.004754 1.6889330.004754 355.2725 355.2725
Tabel 4. memperlihatkan hasil perhitungan vektor S dan vektor V atas 194 alternatif, baik yang dilakukan menggunakan aplikasi web maupun menggunakan aplikasi spreadsheet . Dari hasil di atas terlihat kesesuaian antara perhitungan aplikasi web dan aplikasi spreadsheet mencapai 5 digit dibelakang koma. Hal ini dapat diterima mengingat adanya keterbatasan tipe variabel integer dalam bahasa php yang tidak cukup baik dalam menampung bilangan berpresisi tinggi hingga belasan digit di belakang koma.
Namun demikian setidaknya muncul 2 masalah dari kondisi di atas yang saling berkontradiksi. Pertama, apabila tingkat presisi bilangan tidak terlalu tinggi maka hal tersebut tentu  akan menguntungkan dari sisi sumberdaya karena tidak akan diperlukan prosessor dan memori server yang terlalu besar namun juga merugikan karena akan memungkinkan terjadinya perbedaan hasil perangkingan apabila jarak nilai V antara alternatif- alternatif yang ada sangat sempit. Kedua. berlaku sebaliknya, yaitu apabila tingkat presisi bilangan sangat tinggi maka hal tersebut tentu  akan menguntungkan dari sisi hasil perangkingan karena akan memberikan hasil berupa jarak nilai V antara alternatif-alternatif akan menjadi lebar, namun kerugiannya adalah dari sisi sumberdaya pasti akan diperlukan  prosessor dan memori server yang cukup besar. Dalam penelitian ini upaya untuk meningkatkan tingkat ketelitian presisi terhadap bilangan-bilangan tersebut belum dapat dilakukan karena memerlukan kajian lebih lanjut.
Meskipun tingkat ketelitian perhitungan antara aplikasi web yang dibangun dengan aplikasi spreadsheet hanya mampu mencapai 5 digit di belakang koma namun hasil perangkingan alternatif tidak memberikan hasil yang berbeda karena data uji yang digunakan [5] masih memungkinkan untuk keterbatasan yang dimaksud.
Gambar 5 memperlihatkan cuplikan hasil perangkingan atas alternatif berdasarkan nilai V secara urut turun ( descending ). Hasil urutan alternatif inilah yang kemudian menjadi hasil dari aplikasi mesin pencari dalam menemukan lulusan yang memiliki kompetensi sesuai dengan kriteria yang ditetapkan pengguna lulusan.
Gambar 5. Output Aplikasi Berupa Hasil Perangkingan Atas Alternatif Berdasarkan Nilai V

## 4. SIMPULAN
Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut :
1) WP dapat digunakan sebagai metode pengurutan kriteria calon tenaga kerja dan dapat diterapkan dalam mesin pencari data lulusan.
2) Berdasarkan data lulusan yang digunakan, aplikasi mampu melakukan pengurutan data lulusan (alternatif) hingga 194 lulusan berdasarkan 13 kriteria dan 55 sub kriteria yang ditentukan oleh pengguna lulusan.
3) Telah dilakukan uji komparasi antara aplikasi yang dibangun dengan aplikasi speadsheet yang menghasilkan tingkat presisi bilangan mencapai 5 digit di belakang koma, namun tidak memberikan perbedaan atas hasil perangkingannya.
4) Berkaitan dengan tingkat presisi bilangan atas hasil perhitungan aplikasi muncul 2 dilema antara harus meningkatkan presisi bilangan atau tetap menggunakan bilangan berpresisi rendah dengan semua konsekuensinya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Syafiq, A.  2008. “Link And Match, Solusi Atau Ilusi?” URL : http://materi.uniku.ac.id/tracer%20studi%20dikti/link%20and%20match.html, diakses tanggal 22 Januari 2013.
[2] Prasetyo, AB. 2016. “Analytical Hierarchy Proccess (AHP) Untuk Membangun Mesin Pencari Data Lulusan Perguruan Tinggi Berdasarkan Kebutuhan Pengguna Lulusan”. Jurnal Simetris Volume 7 No 1 Tahun 2016.
[3] Kusumadewi, S., et al. 2006. A. Fuzzy Multi -Attribute Decision Making . Yogyakarta : Graha Ilmu.
[4] Peranginangin K. 2006. “ Aplikasi WEB dengan PHP dan MySQL ”. Andi Offset, Yogyakarta.
[5] Prasetyo, AB. 2015. “ Laporan Program Tracer Study STMIK AKAKOM 2015 , STMIK AKAKOM, Yogyakarta