Fakultas Ilmu Komputer
Universitas Brawijaya
1331
Implementasi Metode Profile Matching Dengan Weighted Product Pada
Seleksi Staf Operator Komputer (Studi Kasus : UPTD Pendidikan
Kecamatan Tambakboyo Kabupaten Tuban Jawa Timur)
Oktavianis Kartikasari1, Nurul Hidayat2, Suprapto3
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Brawijaya Email: 1oktavianiskartikasari@gmail.com, 2ntayadih@ub.ac.id, 3spttif@ub.ac.id
Abstrak
Mendapatkan sumber daya manusia yang berkualitas untuk mengisi posisi yang kosong tentu bukan perkara mudah. Baik instansi ataupun perusahaan umumnya menggunakan seleksi untuk mendapatkan staf sesuai kriteria yang ditetapkan. Seleksi dilakukan karena melihat pentingnya peranan staf dalam membantu menjalankan roda tempat kerja bersangkutan. Mendapatkan staf dengan kemampuan yang diinginkan tentu akan berdampak baik bukan hanya pada tempat terkait tetapi juga pada sumber daya yang ada. Penelitian ini menggunakan metode Profile Matching dan Weighted Product untuk membantu proses seleksi. Kedua metode ini dipilih karena pada Profile Matching dinilai dapat membantu bagian sumber daya manusia ataupun tim seleksi dalam memberikan bobot nilai sesuai tingkat kepentingan kriteria untuk posisi yang ditawarkan. Sedangkan Weighted Product merupakan metode terbaik menurut Vijay Manikrao Athawale dan Shankar Chakraborty untuk pemilihan robot. Berdasarkan pengujian yang dilakukan akurasi yang didapatkan dari penggabungan metode ini adalah 80%.
Kata Kunci: seleksi, staf, profile matching, weighted product
Abstract
Getting qualified human resources to fill vacant positions is certainly not an easy matter. Both agencies and companies generally use selection to get staff according to established criteria. Selection is done because it sees the important role of staff in helping run the wheel of the workplace concerned. Getting the staff with the desired abilities will certainly have a good impact not only on the related places but also on the existing resources. This research uses Profile Matching and Weighted Product method to assist the selection process. Both methods are selected because the Profile Matching is considered to help the human resources or team selection in giving the weight of the value according to the level of importance of the criteria for the position offered. While Weighted Product is the best method according to Vijay Manikrao Athawale and Shankar Chakraborty for robot selection. Based on the test performed, the accuracy obtained from the incorporation of this method is 80%.
Keywords: selection, staff, profile matching, weighted product
1. PENDAHULUAN
Perkembangan teknologi sampai saat ini memang tidak bisa terlepas dari peran, usaha, dan kerja keras manusia dalam menciptakan cara untuk mengerjakan berbagai hal agar menjadi praktis. Sekarang ini, kemajuan teknologi telah berkembang dan menyentuh hampir di setiap sendi-sendi kehidupan. Berbagai bidang yang ada di kehidupan ini mulai melirik dan beralih menggunakan teknologi agar mempermudah pekerjaan. Kemudahan tersebut telah diaplikasikan dalam berbagai hal salah satunya
untuk membuat sistem seleksi staf (Puspitasari, 2013).
Pada umumnya seleksi yang dilakukan instansi ataupun perusahaan mencantumkan kriteria yang harus dipenuhi oleh calon staf, hal tersebut juga telah dilakukan UPTD Pendidikan Tambakboyo Tuban. Akan tetapi semua kriteria yang ditetapkan membuat proses penilaian tidak berjalan sebagaimana mestinya. Kriteria yang digunakan dalam seleksi diantaranya pengalaman kerja, pengetahuan tentang komputer dan penggunaannya, membuat aplikasi web atau untuk pekerjaan, pengetahuan
tentang hardware dan software, pengaturan dan pemindahan data, mengoperasikan Microsoft Word, Power Point, Excel, instalasi software, pengetahuan umum, komitmen, dan time management.
Berdasarkan hasil evaluasi yang diadakan, para calon yang terpilih hanya dilihat berdasarkan kriteria tertentu tanpa melihat kriteria lain, padahal belum tentu yang terpilih dengan cara ini juga memenuhi kriteria yang ditetapkan. Di samping itu adanya seleksi adalah untuk mendapatkan sumber daya manusia yang berkualitas karena dapat membantu peningkatan kinerja suatu tempat (Haryanto, 2016). Untuk mengatasi masalah tersebut, pihak UPTD Pendidikan Tambakboyo Tuban menggunakan jalan lain, yaitu dengan bantuan Microsoft Excel. Cara ini dipilih karena dinilai dapat mempermudah proses perhitungan.
Berdasarkan penjelasan yang telah dijabarkan, penulis mengusulkan penggabungan metode Profile Matching dengan metode Weighted Product (WP) untuk menyelesaikan permasalahan seleksi staf operator komputer di UPTD Pendidikan Tambakboyo Tuban. Alasan penggabungan 2 metode tersebut karena Profile Matching merupakan metode yang dalam mekanisme alurnya dapat membantu bagian SDM dalam menentukan kriteria mana yang menjadi titik berat pada sebuah posisi. Di samping itu kriteria yang ditentukan haruslah dipenuhi oleh calon staf (Sari, 2015).
Sedangkan metode Weighted Product digunakan untuk peringkat. Berdasarkan penelitian yang dilakukan Vijay Manikrao Athawale dan Shankar Chakraborty dalam jurnalnya berjudul A comparative study on the ranking performance of some multi-criteria decision-making methods for industrial robot selection menuliskan bahwa metode ini merupakan metode terbaik yang digunakan oleh industri untuk pemilihan robot (Pratama, 2016).
2. DASAR TEORI
2.1 Staf Operator Komputer
Staf operator komputer adalah orang yang bertanggung jawab memantau dan mengendalikan sistem komputer baik dalam sebuah perusahaan ataupun organisasi. Tanggung jawabnya meliputi masalah perangkat lunak dan perangkat keras, mempertahankan dan meningkatkan kinerja sistem dan ketersediaan online, menjaga sistem dan dokumentasi
aplikasi, serta membantu karyawan atau pegawai lain jika terjadi masalah pada komputer (Tim Koordinasi Telematika Indonesia (TKTI), 2004).
2.2 Profile Matching
Merupakan sebuah mekanisme dimana terlebih dahulu ditentukan macam kemampuan (kompetensi) yang harus dimiliki dalam rangka mengisi suatu jabatan. Jika seseorang menginginkan posisi tersebut, maka dia harus memenuhi standar yang telah ditetapkan. Dalam Profile Matching pengambilan keputusan diasumsikan semua kriteria harus dipenuhi oleh individu (Puspitasari, 2013).
Garis besarnya, Profile Matching membandingkan nilai yang didapatkan oleh dengan standar yang telah ditentukan. Proses ini dinamakan gap, dimana semakin kecil nilai gap yang diperoleh maka besar peluang untuk mengisi jabatan yang ditawarkan. Prosedur perhitungan dari Profile Matching adalah sebagai berikut (Ananta & Winiarti, 2013): 1. Penentuan bobot profil ideal
Dalam setiap aspek yang diujikan atau dijadikan parameter dalam penilaian, diberikan bobot nilai sesuai tingkat prioritas. Bobot yang diberikan untuk setiap kriteria yang digunakan pada proses seleksi ini terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1. Bobot Profil Ideal
Kriteria Profil
ideal
Pengalaman kerja 4
Pengetahuan tentang komputer dan penggunaanya
5
Membuat aplikasi web atau untuk pekerjaan
5
Pengetahuan tentang hardware dan software
4
Pengaturan dan memindah data 5
Mengoperasikan Microsoft word, power point, excel 3 Instalasi software 5 Pengetahuan umum 3 Komitmen 5 Time management 5 Kesiapan 5 2. Pemetaan Gap
Penjelasan dari apa yang dimaksudkan dengan gap adalah selisih dari perhitungan profil ideal dengan bobot profil. Profil ideal sendiri merupakan bobot untuk setiap kriteria.
Gap = Nilai - Nilai Standar (1) 3. Bobot Gap
Langkah selanjutnya setelah mendapatkan nilai tiap gap masing-masing staf, hasilnya akan dibandingkan dengan bobot gap.
2.3 Weighted Product
Metode ini merupakan pengambilan keputusan analisis multi kriteria yang populer. Dalam prosesnya metode ini menggunakan perkalian sebagai penghubung tiap rating pada atribut yang ada. Dalam hal ini setiap rating harus dipangkatkan dengan bobot dari atributnya sendiri. Selanjutnya proses ini disebut normalisasi. Proses perhitungan dari metode ini terdiri dari (Zulfikar, 2016):
1. Perhitungan preferensi alternatif
n j w ij i jx
S
1 (2) ijX
nilai kriteria ke-i dan ke-jj
W bobot atribut j i index kriteria j index atribut
2. Perhitungan preferensi relatif
n j w j n j w ij i j jx
x
V
1 * 1
(3) ijX
nilai kriteria ke i dan jj
W bobot atribut j i index kriteria ke-i j index atribut ke-j
n banyaknya kriteria yang ada
* banyak kriteria yang telah dinilai pada vektor S
3. METODOLOGI 3.1 Perancangan Sistem
Perancangan digunakan untuk mempermudah langkah kerja dalam melakukan implementasi dan pengujian. Gambar 1 menjelaskan langkah awal di mana admin memasukkan nilai kemudian proses yang berjalan menggunakan metode yang dipilih serta hasil akhir yang didapatkan.
Gambar 1. Model Perancangan
Penjelasan alur dari perancangan model Gambar 1 adalah sebagai berikut:
1. Sistem menerima masukan berupa identitas staf serta nilai berdasarkan kriteria yang ditampilkan pada halaman input nilai staf 2. Sistem melakukan perhitungan dengan
metode yang digunakan yaitu Profile Matching dengan Weigted Product.
3. Pada tahap perhitungan awal, dilakukan perhitungan menggunakan metode Profile Matching. Pada tahap ini didapatkan nilai bobot gap untuk setiap calon staf.
4. Dari hasil perhitungan bobot gap dilanjutkan dengan perhitungan peringkat menggunakan metode Weigted Product. 5. Pada perhitungan peringkat, menggunakan
persamaan preferensi alternatif dan persamaan preferensi relatif yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya.
6. Output dari sistem ini adalah menampilkan peringkat hasil perhitungan preferensi relatif tertinggi sampai terendah.
4. PERANCANGAN 4.1 Flowchart
Proses perhitungan pada seleksi staf operator komputer dilakukan untuk mendapatkan peringkat di mana nantinya akan digunakan untuk mempermudah pengambilan keputusan. Nilai input yang diperoleh adalah nilai hasil dari tes dan wawancara yang dilakukan oleh pimpinan dan tim UPTD Pendidikan Tambakboyo Tuban
Gambar 2. Flowchart Metode Profile Matching dan Weighted Product
Proses pertama adalah memasukkan nilai data dan nilai untuk setiap kriteria. Pada proses ini terdapat 11 kriteria di mana nilai yang digunakan untuk menilai rentang angkanya 1-5. Selanjutnya perhitungan gap. Perhitungan ini melakukan operasi pengurangan pada nilai input nilai setiap kriteria dengan nilai profil ideal. Setelah nilai didapatkan, dilakukan proses bobot gap. Pada tahap ini dilakukan perubahan nilai gap dengan nilai yang ada pada Tabel 3. Proses selanjutnya adalah perhitungan preferensi alternatif dengan memangkatkan nilai input atau bobot profil dengan nilai bobot gap. Nilai yang didapatkan lalu lakukan operasi penjumlahan dengan menjumlahkan hasil perhitungan preferensi alternatif. Setelah hasil didapatkan maka dilakukan operasi pembagian antara nilai calon staf ke i dengan nilai penjumlahan preferensi alternatif dimana tahap ini adalah perhitungan preferensi relatif. Selanjutnya, dilakukan proses peringkat dengan mengurutkan nilai tertinggi sampai terendah.
5. PENGUJIAN 5.1 Skenario Uji
Dalam pengujian ini menggunakan 26 data yang didapatkan dari hasil seleksi staf operator
komputer. Data tersebut dapat dilihat pada halaman Lampiran data. Langkah awal, admin memasukkan data identitas dari calon staf dilanjutkan mengisi nilai pada setiap kriteria. Setelah itu nilai yang dimasukkan dihitung menggunakan metode Profile Matching dengan Weighted Product. Setelah proses perhitungan akhir, maka sistem menampilkan peringkat dari yang tertinggi sampai terendah. Selanjutnya peringkat yang ditampilkan oleh sistem dibandingkan dengan data seleksi, peringkat yang memiliki kesamaan dijumlahkan dibagi dengan total data yang digunakan sebagai pengujian dan dikalikan 100% sehingga nilai akurasi didapatkan.
5.2 Pengujian Akurasi
Pengujian ini dilakukan dengan tujuan melihat kinerja sistem dalam memberikan hasil berupa kesamaan peringkat antara yang ditampilkan sistem dengan hasil dari UPTD Pendidikan Tambakboyo Tuban. Persamaan yang digunakan untuk perhitungannya ada pada Persamaan 4 (Gusti, 2016).
𝑨𝒌𝒖𝒓𝒂𝒔𝒊 (%) = 𝒅𝒂𝒕𝒂 𝒖𝒋𝒊 𝒃𝒆𝒏𝒂𝒓
𝒔𝒆𝒍𝒖𝒓𝒖𝒉 𝒅𝒂𝒕𝒂 𝒖𝒋𝒊×𝟏𝟎𝟎% (4) 5.3 Hasil Pengujian Akurasi
Berikut pada Tabel 2 merupakan hasil pengujian akurasi dan perbandingan antara hasil dari sistem dan hasil dari decision maker.
Tabel 2. Tabel Hasil Pengujian Akurasi
No Nama
peserta
Preferensi
Relatif HS DM Keterangan 1. Peserta 1 1.102E-07 17 17 Tidak lolos 2. Peserta 2 1.102E-07 17 17 Tidak lolos 3. Peserta 3 3.259E-07 16 16 Tidak lolos 4. Peserta 4 4.123E-06 14 13 Tidak lolos 5. Peserta 5 8.246E-06 13 13 Tidak lolos 6. Peserta 6 5.375E-10 20 19 Tidak lolos
7. Peserta 7 3.22E-12 23 22 Tidak lolos
8. Peserta 8 2.064E-12 24 24 Tidak lolos 9. Peserta 9 2.214E-13 25 25 Tidak lolos
10. Peserta 10 1.187E-06 15 13 Tidak lolos
11. Peserta 11 0.0019005 8 8 Tidak lolos
12. Peserta 12 0.2530139 1 1 Lolos
13. Peserta 13 0.0019005 8 8 Tidak lolos
14. Peserta 14 0.0180196 5 5 Tidak lolos
15. Peserta 15 3.28E-09 19 19 Tidak lolos
16. Peserta 16 0.0019005 8 8 Tidak lolos
17. Peserta 17 0.2278035 2 2 Lolos
18. Peserta 18 0.0019005 8 8 Tidak lolos
19. Peserta 19 0.2278035 2 2 Lolos
20. Peserta 20 7.373E-18 20 20 Tidak lolos
22. Peserta 22 2.307E-10 21 19 Tidak lolos
23. Peserta 23 0.0019005 8 8 Tidak lolos
24. Peserta 24 0.0180196 5 5 Tidak lolos
25. Peserta 25 0.0180196 5 5 Tidak lolos
26. Peserta 26 5.308E-11 5 5 Tidak lolos
HS : Hasil sistem DM : Decision Maker
Dari pengujian yang dilakukan menggunakan 26 data, hasil yang didapatkan adalah terdapat 21 kesamaan peringkat antara hasil sistem menggunakan metode Profile Matching dan Weighted Product dengan hasil seleksi staf operator komputer. Dari hasil yang didapatkan maka akurasi yang diperoleh adalah 80%.
Berdasarkan pengujian yang dilakukan, analisis yang didapatkan penulis adalah jika memilih menggunakan metode ini dalam proses seleksi, maka calon pelamar harus memenuhi semua kriteria yang dicantumkan serta mendapatkan nilai maksimal. Hal ini bisa dibandingkan antara peserta 12 yang mendapatkan peringkat 1 dengan peserta 7 sebagai pemisalan. Dari 11 kriteria yang diberikan peserta 1 berhasil mendapatkan 7 nilai maksimal dan 3 nilai maksimal untuk peserta 7. Berdasarkan pengertian metode pertama yang digunakan yaitu Profile Matching, jika seorang pelamar ingin mendapatkan posisi yang diinginkan maka harus mendapatkan nilai gap yang kecil sehingga bobot gap yang didapatkan bernilai besar dan kemungkinan mendapatkan posisi yang diinginkan besar pula. Sedangkan untuk kesamaan peringkat yang dihasilkan jika mengambil contoh pada nilai peserta 1 dan peserta 2 yang memiliki hasil peringkat yang sama, hal ini disebabkan nilai bobot profil yang didapatkan kedua peserta ini memiliki kesamaan sehingga gap yang dihasilkan juga tidak memiliki selisih yang besar.
Jika melihat pengertian metode pertama, maka calon pelamar harus mendapatkan nilai gap yang kecil dimana nilai tersebut didapatkan dari operasi pengurangan antara bobot profil yang merupakan nilai input untuk setiap kriteria dengan bobot profil ideal yang merupakan bobot kepentingan pada kriteria. Sedangkan metode kedua yang digunakan yaitu Weighted Product, hasilnya mengikuti perhitungan sebelumnya. Artinya jika bobot gap yang didapatkan pada perhitungan Profile Matching besar, maka kemungkinan mendapatkan peringkat atau peluang menduduki posisi yang diinginkan semakin besar. Secara garis besar dapat
disimpulkan bahwa bobot profil dan profil ideal memiliki pengaruh besar dalam perhitungan metode Profile Matching dan Weighted Product.
6. KESIMPULAN
Hasil yang didapatkan dari perhitungan menggunakan metode Profile Matching dan Weighted Product berdasarkan pengujian yang dilakukan yaitu pengujian akurasi adalah 80% di mana jumlah peringkat yang sama antara hasil sistem dan hasil seleksi staf operator komputer adalah 21 data. Berdasarkan pengujian yang dilakukan didapatkan bahwa bobot profil ideal dan profil ideal mempengaruhi proses perhitungan.
DAFTAR PUSTAKA
Ananta, P. W. & Winiarti, S., 2013. Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penilaian Kinerja Pegawai Untuk Kenaikan Jabatan Pegawai Menggunakan Metode Gap Kompetensi (Studi Kasus Perusahaan Perkasa Jaya Compuretail). Jurnal Sarjana Teknik Informatika, Volume 1 Nomor 2, Oktober 2013(2338-5197). Gusti, R. N., 2016. Sistem Pendukung
Keputusan Penentuan Peminatan Siswa Baru Madrasah Aliyah Dengan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (F-AHP) Dan Weighted Product (WP) (Studi Kasus : MAN I MALANG).
Haryanto, E. V., 2016. Decision Support Dalam Pemilihan Staf Terbaik Dengan Metode ANP. Yogyakarta, 6-7 Februari 2016, STMIK AMIKOM , pp. 2302-2805. Puspitasari, L., 2013. Penerapan Metode Profile
Matching Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan. Pelita Informatika Budi Darma, Volume V, Nomor 3, Desember 2013(2001-0425). Pratama, E., 2016. Implementasi Metode Simple Additive Weighting-Weighted Product Pada Penyeleksian Penerima Bantuan Beras Untuk Keluarga Miskin (RASKIN) Studi Kasus (Kelurahan Kesatrian, Kota Malang).
Sari, B. W., 2015. Perbandingan Metode Profile Matching Dan Simple Additive Weighting Pada Penentuan Jurusan Siswa Kelas X SMA N 2 Ngaglik. Jurnal Ilmiah DASI , Volume 16 No.1 Maret 2015, pp.
16-22.
T. K. T. I. (., 2004. Standar Kompetensi Teknologi Informasi dan Komunikasi untuk Operator Komputer, Jakarta: s.n. Zulfikar, M., 2016. Implementasi Metode Profile
Matching-Weighted Product Pada Penyeleksian Penerimaan Bantuan Beras Untuk Keluarga Miskin (RASKIN) (Studi Kasus: Kelurahan Kesatrian, Kota Malang).
