Jurnal EBISNIS diterbitkan oleh Sekolah Tinggi Elektronika dan Komputer (STEKOM). Jurnal EBISNIS sebagai sarana komunikasi dan penyebarluasan hasil

(1)

Jurnal EBISNIS diterbitkan oleh Sekolah Tinggi Elektronika dan Komputer (STEKOM). Jurnal EBISNIS sebagai sarana komunikasi dan penyebarluasan hasil penelitian, pemikiran serta pengabdian pada masyarakat

(2)

EBISNIS

JURNAL ILMIAH EKONOMI DAN BISNIS

Penanggung Jawab :

Ketua Sekolah Tinggi Elektronika & Komputer

Pemimpin Redaksi :

Sulartopo, S.Pd, M.Kom

Penyunting Pelaksana :

Dr. Ir. Drs. R. Hadi Prayitno, S.E, M.Pd

Dr. Ir. Agus Wibowo, M.Kom, M.Si, M.M

Sarwo Nugroho, S.Kom, M.Kom

Sekretaris Penyunting:

Ir. Paulus Hartanto, M.Kom

Mars Caroline Wibowo, S.T, MT. Tech

Sekretariat :

Unang Achlison, S.T, M.Kom

Djoko Soerjanto, S.E, M.Kom

Desain Grafis :

Setiyo Adi Nugroho,S.E, S.Kom

Alamat Redaksi :

Pusat Penelitian - Sekolah Tinggi Elektronika & Komputer (STEKOM) Jl.

Majapahit No. 605 Semarang Telp. 024-6710144 E-Mail :

(3)

KATA PENGANTAR

Puji syukur ke hadirat Tuhan Yang Maha Esa dengan terbitnya Jurnal Ilmu ekonomi dan bisnis (EBISNIS) Edisi April 2017, Volume 1 Nomor 1 Tahun 2017 dengan artikel-artikel yang selalu mengikuti perkembangan Ilmu Pengetahuan dan Teknologi dalam bidang ekonomi dan bisnis. Semua artikel yang dimuat pada Jurnal Ilmu ekonomi dan bisnis (EBISNIS) ini telah ditelaah oleh Dewan Redaksi yang mempunyai kompetensi di bidang ekonomi dan bisnis. Pada edisi ini kami menyajikan beberapa topik menarik tentang penerapan ekonomi dan bisnis yaitu: “Penerapan Metode Forward Chaining Untuk Sistem Pakar Identifikasi Hama Tanaman Tembakau”, serta “Rancangan Sistem Informasi Pencatatan Administrasi Keuangan Menggunakan Metode Common Size Pada Sd Solafide Ungaran Dan Berbasis Multiuser”, selanjutnya “Sistem Informasi Panduan Manasik Haji Dan Umrah Berbasis Andriod”, dan “Sistem Klasifikasi Pelanggan Untuk Monitoring Tagihan Berbasis Web Dengan Algoritma C 4.5”. “Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Karyawan Dengan Menggunakan Metode SAW dan Topsis Berbasis Web”, serta “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Jumlah Produksi Menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto Pada Pt. Asia Pacific Fibers ”. Terima kasih yang mendalam disampaikan kepada penulis makalah yang telah berkontribusi pada penerbitan Jurnal EBISNIS edisi kali ini. Dengan rendah hati dan segala hormat, mengundang Dosen dan rekan sejawat peneliti dalam bidang ekonomi dan bisnis untuk mengirimkan naskah, review, gagasan dan opini untuk disajikan pada Jurnal Ilmu ekonomi dan bisnis (EBISNIS) ini. Sebagai akhir kata, saran dan kritik terhadap Jurnal Ilmu ekonomi dan bisnis (EBISNIS) yang membangun sangat diharapkan. Selamat membaca.

(4)

DAFTAR ISI

Kata Pengantar...i Daftar Isi...ii

1. Penerapan Metode Forward Chaining Untuk Sistem Pakar Identifikasi Hama Tanaman Tembakau, Rusito, Agung Sudino Raharjo ……….………...…..1-12 2. Rancangan Sistem Informasi Pencatatan Administrasi Keuangan Menggunakan Metode

Common Size Pada Sd Solafide Ungaran Dan Berbasis Multiuser, Lovina Kumala Dewi R

……….………13-23

3. Sistem Informasi Panduan Manasik Haji Dan Umrah Berbasis Andriod , Usman, Muchamad Iman Saufik S, Arsito Ari K ………..………. 24-34 4. Sistem Klasifikasi Pelanggan Untuk Monitoring Tagihan Berbasis Web Dengan Algoritma C

4.5 (Studi Kasus Di PT Indosmart Group Indonesia), Diyah Lestari.………35-40

5. Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Karyawan Dengan Menggunakan Metode SAW dan Topsis Berbasis Web ( Studi Kasus di PT Intidaya Rajawali Mulia ), Setianingsih

………..………41-48

6. Sistem Pendukung Keputusan Untuk Menentukan Jumlah Produksi Menggunakan Metode

Fuzzy TsukamotoPada Pt. Asia Pacific Fibers, Nanang Kurniawan

(5)

Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Karyawan Dengan Menggunakan Metode SAW dan Topsis Berbasis Web ( Studi Kasus di PT Intidaya Rajawali Mulia ), Setianingsih Vol. 1

No.1 – Ebisnis, Desember 2017

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKRUTMEN KARYAWAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE SAW DAN TOPSIS BERBASIS WEB

( Studi Kasus di PT Intidaya Rajawali Mulia )

Setianingsih

Jurusan Manajemen Informatika, Sekolah Tinggi Elektronika & Komputer (STEKOM) Semarang,

Jl. Majapahit No. 605 Semarang Telp: (024)6710144 email : Thea.syalala@gmail.com

ABSTRAK

Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Kusrini, 2007).

Dari pengamatan yang dilakukan di PT Intidaya Rajawali Mulia yang sampai pada akhir penelitian, perusahaan tersebut belum mempunyai sistem penerimaan karyawan danbelum adanya sistem yang terintregasi dengan database yang mengakibatkan kurang maksimalnya informasi yang dihasilkan dalam perekrutan karyawan baru. Sebagai solusi dari permasalahan diatas dibangunlah sebuah aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Karyawan.Untuk metode perhitungannya sendiri menggunakan metode SAW dan Topsis.

Dengan diterapkannya perancangan Sistem Pendukung Keputusan diharapkandapatmempermudah para pengambil keputusan dalam proses perekrutran karyawan. Sehinggaperusahaantersebutdapatmencapaitujuanyang telah ditetapkan secaramaksimal.Penelitian ini dilakukan yang nantinya akan digunakan oleh pengambil keputusan.

Kata kunci:Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting,Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution.

1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Sumber Daya Manusia merupakan hal yang sangat penting dalam pencapaian tujuan perusahaan. Kelangsungan hidup perusahaan tergantung pada sejauh mana perusahaan mampu memanfaatkan peluang dan mengatasi ancaman dari lingkungan ekstern. Oleh karena itu perusahaan harus berusaha memperoleh dan menempatkan tenaga kerja yang sesuai dengan bidang dan keahliannya masing-masing agat tujuan perusahaan dapat diwujudkan.Untuk mewujudkan kualitas kerja perusahaan perlu melakukan perekrutan yang sesuai dan benar dengan potensi Sumber Daya Manusia yang berkualitas.

Untuk itu dalam kasus PT Intidaya Rajawali Mulia yang sampai pada akhir penelitian, perusahaan tersebut belum mempunyai sistem penerimaan karyawan. Belum adanya sistem yang terintregasi dengan database yang mengakibatkan kurang maksimalnya informasi yang dihasilkan dalam perekrutan karyawan baru. Selain itu penilaian proses rekrutmen di PT Intidaya Rajawali Mulia saat ini masih dilakukan secara subyektifitas sehingga menyebabkan hasil akhir perekrutan terhadap calon karyawan tidak sesuai dengan yang diharapkan sehingga dapat mengganggu kandidat yang memiliki kemampuan dan ketrampilan tapi tidak mempunyai nilai subyektifitas yang pada akhirnya tersingkirkan.

(6)

No.1 – Ebisnis, Desember 2017 Dengan melihat kenyataan yang

terdapat pada PT Intidaya Rajawali Mulia, sebagai solusi dari permasalahan diatas dibangunlah sebuah aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Karyawan. Pendukung Keputusan merupakan suatu sistem yang berbasis komputer yang ditujukan untuk membantu pengambil keputusan dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang terstruktur (Michael S. Scott Morton : 1970 ). Sistem Pendukung keputusan yang dibangun ini akan menggunakan metode Simple Additive

Weighting (SAW) dan Technique for Others Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).

1.2 Identifikasi Masalah

Dari latar belakang diatas, permasalahan yang dapat di identifikasi adalah sebagai berikut :

1. Penilaian proses rekrutmen di PT Intidaya saat ini masih dilakukan secara subyektifitas sehingga mengganggu kandidat yang memiliki kemampuan dan ketrampilan tapi tidak mempunyai nilai subyektifitas yang pada akhirnya tersingkirkan .

2. Belum adanya sistem perekrutan karyawan yang terintegrasi dengan database yang mengakibatkan kurang maksimalnya informasi yang dihasilkan dalam perekrutan karyawan baru.

1.3 Perumusan Masalah

Adapun rumusan masalah dari pembuatan sistem pendukung keputusan ini :

1. Bagaimanakah cara melakukan perekrutan karyawan secara obyektif ? 2. Bagaimanakah membuat sistem yang terintegrasi dengan database agar informasi perekrutan yang dihasilkan lebih maksimal ?

1.4 Pembatasan Masalah

Agar pembahasan dapat terarah dan tidak menyimpang dari pokok masalah maka dalam penyusunan skripsi ini diberikan batasan-batasan sebagai berikut : 1. Sistem yang dibangun hanya digunakan untuk PT Intidaya Rajawali Mulia Semarang.

2. Pembangunan aplikasi Sistem Pendukung keputusan yang dibangun menggunakan metode SAW dan TOPSIS. 3. Perangkat lunak yang dibangun berbasis Web.

4. Indikator pembobotan yang digunakan dalam membangun sistem ini antara lain : usia, pendidikan, pengalaman kerja, psikotes, tes pengetahuan umum, tes

Toefl, tes wawancara.

5. Perancangan Sistem Pendukung Keputusan ini dengan menggunakan bahasa pemograman PHP, database MySQL dan server menggunakan AppServ.

1.5 Tujuan Penelitian

Berdasarkan pada rumusan masalah, maka tujuan penelitian ini adalah:

1. Membuat penilaian rekrutmen karyawan secara obyektif dengan penerapan metode SAW dan TOPSIS 2. Membuat suatu sistem pendukung keputusan rekrutmen karyawan yang terintegrasi dengan database agar informasi perekrutan yang dihasilkan lebih maksimal

1.6 Manfaat Penelitian

Berdasarkan pada tujuan penelitian, maka manfaat penelitian ini adalah:

1.6.1 Manfaat Teoritis

a. Mengembangkan keilmuan dalam bidang ilmu komputer, khususnya dalam teori sistem pendukung keputusan.

b. Dapat memperkaya konsep perkembangan ilmu pengetahuan manajemen Sumber Daya Manusia, khususnya dalam proses rekrutmen karyawan secara obyektif.

1.6.2 Manfaat Praktis 2

(7)

No.1 – Ebisnis, Desember 2017 a. Bagi tempat penelitian

Dirancangnya Sistem Pendukung Keputusan ini diharapkan bisa mempermudah perusahaan untuk pengambilan keputusan dalam perekrutan tenaga kerja secara obyektifitas.

b. Bagi akademik

Untuk menambah literature perpustakaan, studi banding dan menjadi referensi bagi mahasiswa-mahasiswa yang lain dan Diharapkan bisa menjadi kajian dan tolak ukur keberhasilan dalam membekali mahasiswa.

1.6.3 Bagi penulis

Menambah pengetahuan khususnya mengenai pemrograman sistem pendukung keputusan dan menambah pengalaman baru dalam menerapkan ilmu yang telah dipelajari di bangku kuliah.

II. LANDASAN TEORI

SPK menurut Mann dan Watson merupakan sistem yang interaktif, membantu pengambil keputusan melalui penggunaan data dan model-model keputusan untuk memecahkan masalah-masalah yang sifatnya semi terstruktur dan tidak terstruktur.

III. METODE PENELITIAN

Dalam penelitian ini digunakan modivikasi enam tahap yaitu :

1. Studi Pendahuluan 2. Perencanaan

3. Pengembangan Produk 4. Uji Coba Desain Produk 5. Revisi Produk

6. Uji Coba Produk Perancangan Sistem

IV. Hasil Penelitian dan Pembahasan

Berdasarkan perancangan sistem yang telah dirancang pada bab sebelumnya, berikut ini merupakan implementasi dari sistem yang telah dirancang. Implementasi program dibuat dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP menggunakan database MySQL dan di dukung dengan tampilan Macromedia Dreamweaver.

Gambar 4.1 Form Login

Gambar 4.2 Halaman Form Pelamar

Perhitungan Matriks SAW

Halaman ini digunakan untuk perhitungan matriks Metode Saw. Menentukan kriteria – kriteria pada tiap calon karyawan yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan.

(8)

No.1 – Ebisnis, Desember 2017

Gambar 4.5 Nilai kriteria tiap calon pelamar

Nilai dari kriteria tiap calon pelamar yang akan dijadikan sebagai perhitungan normalisasi matriks. Kriteria usia dari PLM001 3 yaitu jika usia pelamar antara skala 27-31 maka bobotnya 3. Jika usia pelamar antara skala 23-26 maka bobotnya 4.

Bobot preferensi merupakan bobot kepentingan yang akan dijadikan acuan alternatif pada setiap kriteria .

Tabel perhitungan normalisasi matriks adalah sebagai berikut nilai per kriteria calon pelamar dibagi nilai maksimal dari per kriteria semua calon pelamar. Misal PLM001 pada kriteria usia yaitu 3 / 4 = 0,75. PLM002 pada kriteria usia yaitu 4 / 4 = 1. PLM003 pada kriteria usia yaitu 4 / 4 = 1.

Gambar 4.8 Proses Perangkingan SAW Untuk mendapatkan hasil perangkingan perhitungannya adalah sebagai berikut :

Plm1 = (9)(0,75) + (8)( 0,75) + (8)(0,66) + (7)(0,25) + (7)(0,75) + (7)(0,5) + (6)(0,75) = 33,08 Plm2 = (9)(1) + (8)( 1) + (8)(1) + (7)(0,75) + (7) 0,1) + (7)(0,5) + (6)(1) = 46,75 Plm3 = (9)(1) + (8)( 1) + (8)(0,66) + (7)(1) + (7)(1) + (7)(1) + (6)(0,5) = 46,33

Form Data Preferensi Topsis

Halaman form data preferensi Topsis merupakan halaman yang digunakan untuk mengisi data preferensi topsis. Form data preferensi bisa dilihat pada gambar 4.10

Gambar 4.9 Halaman Data Preferensi Topsis

Form Bobot Topsis ( Normalisasi Matriks Topsis )

Halaman ini digunakan untuk perhitungan matriks Metode Topsis. Form Data Bobot Topsis bisa dilihat pada gambar 4.10 Nilai kriteria dari masing – masing calon pelamar yang akan dijadikan sebagai perhitungan normalisasi R ( nilai pangkat per kriteria dari pelamar ).

Perhitungan Nilai Normalisasi R adalah nilai pangkat kuadrat dari masing – masing kriteria calon pelamar. Misal PLM001 kriteria usia nilainya adalah nilai pangkat dari 27 yaitu 729. PLM002 kriteia usia nilainya adalah nilai pangkat dari 24 yaitu 576.

Perhitungan Nilai Normalisasi Y positif adalah Total normalisasi R dibagi nilai 4

(9)

No.1 – Ebisnis, Desember 2017 normalisasi R ( nilai pangkat dari per

kriteria ). Misal PLM001 pada kriteria usia perhitungannya adalah 27 / 729 = 0,397. PLM002 24 / 576 = 0,314

Gambar 4.13 Nilai Normalisasi Matriks Ideal Positif

Perhitungan Nilai Normalisasi Matriks Ideal Positif adalah Nilai normalisasi Y positif di kali nilai tertinggi dari nilai normalisasi Y positif. Misal PLM001 pada kriteria usia perhitungannya dalah 0,397 * 0,397 = 0,158. PLM002 0,314 * 0,397 = 0,125.

Gambar 4.14 Nilai Normalisasi Y Negatif Perhitungan Nilai Normalisasi Y negatif adalah Total normalisasi R dibagi nilai normalisasi R ( nilai pangkat dari kriteria ). Misal PLM001 pada kriteria usia perhitungannya adalah 27 / 729 = 0,397. PLM002 24 / 576 = 0,314

Perhitungan Nilai Normalisasi ideal negatif adalah Nilai normalisasi Y negatif dikali nilai terendah Y negatif. Misal

PLM001 perhitungan untuk kriteria usia yaitu 0,397 * 0,288 = 0,115.

Perhitungan hasil perangkingan bobot topsis adalah bobot kriteria topsis ideal negatif / ( bobot kriteria topsis ideal negatif ditambah bobot kriteria topsis ideal positif ). Misal PLM001 perhitungannya adalah 0,453 / ( 0,823 + 0,453 ) = 0,355 . PLM002 adalah 0,588 / ( 1,409 + 0,588 ) = 0,294.

Form Laporan Pelamar

Halaman form laporan pelamar menampilkan data dari seluruh pelamar. Form Laporan Pelamar bisa dilihat pada gambar 4.18

Form Keputusan SAW

Halaman Keputusan SAW merupakan halaman form yang berisi dari hasil keputusan penilaian dari metode SAW. Untuk perhitungann metode saw nilai tertinggi adalah PLM002 dengan nilai 46,750 kemudian PLM003 dengan nilai 46,333 dan PLM003 dengan nilai 33,083 Form Keputusan SAW bisa dilihat pada gambar 4.19

Gambar 4.18 Halaman Laporan Keputusan SAW

Form Laporan Keputusan Topsis Halaman Keputusan Topsis merupakan halaman form yang berisi dari hasil keputusan penilaian dari metode Topsis. Penilaian tertinggi dari metode topsis 5

(10)

No.1 – Ebisnis, Desember 2017 adalah PLM003 dengan nilai 0,362

kemudian PLM001 dengan nilai 0,355 dan PLM002 dengan nilai 0,294. Form Keputusan Topsis bisa dilihat pada gambar 4.20

Gambar 4.19 Halaman Form Laporan Keputusan Topsis

V. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Simpulan

Berdasarkan pembahasan dan evaluasi dari bab terdahulu, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:

1. Dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dapat digunakan untuk membantu pihak perusahaan untuk memilih karyawan baru secara valid. 2. Aplikasi yang telah dibuat dapat digunakan sebagai alat bantu bagi pengambil keputusan dengan berbasis pada sistem pendukung keputusan yang lebih efektif dalam pemilihan karyawan baru dengan menerapkan metode SAW dan Topsis.

3. Pemilihan rekrutmen karyawan baru tepat sasaran karena berdasarkan pembobotan yang cukup akurat

5.2 Saran

Berdasarkan kesimpulan di sistem yang telah dibuat,dapat diajukan beberapa saran yang dapat menjadi bahan pertimbangan dalam memanfaatkan sistem pendukung keputusan :

1. Bisa ditambahkan beberapa parameter lagi agar lebih akurat untuk datanya.

2. Dalam pengembangan sistem bisa digunakan dengan menggunakan metode lain sebagai bahan perbandingan.

Daftar Pustaka

Gunawan, Wahyu, 2010; “Kebut Sehari

Jadi Master PHP”, Yogyakarta : Genius

Publiser.

Kusrini,,2009; “Konsep dan Aplikasi

Sistem Pendukung Keputusan”,

Yogyakarta : Andi Offset.

Nugroho, Bunafit, 2009 ;“Aplikasi

Pemrograman Web Dinamis dengan PHP dan MySQL”. Yogyakarta: Gava Media.

Nugroho, Bunafit, 2007 ;“PHP Professional: Pengembangan Data Array

dalam Membuat Aplikasi Web”,

Yogyakarta: Andi Offset.

Nugroho, Bunafit, 2007; “Trik dan

Rahasia Membuat Aplikasi Web dengan PHP’’, Yogyakarta : Gava Media.

Priyadi, Yudi, 2013 ;“Kolaborasi SQL &

ERD dalam Implementasi Database”,

Yogyakarta: Andi .

Sugiyono,, 2008; “Metode Penelitian

Kuantitatif, Kualitatif dan R&D”,

Bandung: Alfabeta,.

Sunyoto, Danang, 2014 ;“ Sistem Informasi Manajemen Perspektif Organisasi”, Yogyakarta: CAPS.

Sutabri, Tata, 2009 ; “Analisa Sistem

Informasi”, Yogyakarta : Andi Offset.

(11)

No.1 – Ebisnis, Desember 2017 BethaSidik, 2012; “ Pemrograman Web

dengan PHP”, Bandung : Informasi

Bandung.

Sri Kusumadewi, Sri Hartati, AgusHarjoko. (2006)” Fuzzy Multi

Atribut Decision Making (Fuzzy MADM)” GrahaIlmu: Yogyakarta.