[VOL.
Xi NO.
1 FEBRUARI 2.
JURNAL SISTEM INFORMASI
STMIK ANTAR BANGSA
Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Baru Pada PT.
Visiontech Indograha Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process M Jeffry Maulana1.
Ikhsan Rahdiana2.
Firdha Aprilyani3 AbstractAi Visiontech Indograha (VTI) operates in the fields of IT infrastructure, electronic security, and energy equipment.
VTI is committed to strengthening its collaboration with business partners to provide customers with the best access to IT infrastructure, electronic security, and energy metering solutions.
VTI has a diverse workforce and is supported by employees with different fields of knowledge and educational backgrounds.
All employees have extensive opportunities to improve their knowledge/skills and leadership qualities for future career advancement through various education or training programs offered by the company.
When accepting new employees, there is a need for a Decision Support System to support decision-makers, but does not replace assessment.
Analytical Hierarchy Process (AHP) method for calculating pairwise comparison matrices, eigen, priority scale, maximum eigen, consistency index (CI), and consistency ratio (CR).
a selection process for employee recruitment, several criteria are used to determine which prospective applicants will be accepted.
Decision Support Systems help company leaders decide which applicants to choose by designing and implementing programs and making calculations easier.
AHP is used as a calculation method in employee recruitment selection.
IntisariAi Visiontech Indograha (VTI) beroperasi dibidang infrastruktur TI, keamanan elektronik, dan peralatan energi.
VTI
berkomitmen memperkuat kolaborasinya dengan mitra bisnis untuk memberikan pelanggan akses terbaik terhadap infrastruktur TI, keamanan elektronik, dan solusi pengukuran energi.
VTI memiliki tenaga kerja beragam dan didukung oleh karyawan dengan bidang pengetahuan, latar belakang pendidikan berbeda.
Seluruh karyawan mempunyai kesempatan luas meningkatkan pengetahuan/ keterampilan dan kualitas kepemimpinannya untuk kemajuan karir di masa depan melalui berbagai program pendidikan atau pelatihan yang ditawarkan perusahaan.
Dalampenerimaan karyawan baru perlu adanya Sistem Pendukung Keputusan sebagai pendukung bagi pembuat keputusan, namun tidak menggantikan penilaian.
Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menghitung matrik perbandingan berpasangan, eigen, skala prioritas, eigen maksimal, consistency index (CI) dan consistency ratio (CR).
Sebagai proses seleksi penerimaan karyawan, digunakan beberapa kriteria menentukan calon pelamar yang akan diterima.
Sistem Pendukung Keputusan membantu pimpinan perusahaan dalam memutuskan pelamar mana yang akan dipilih menggunakan perancangan dan mengimplementasikan program serta memudahkan dalam hal AHP digunakan sebagai metode perhitungan dalam seleksi penerimaan karyawan ini.
Kata KunciAi Sistem Pendukung Keputusan.
Penerimaan Karyawan Baru.
Analytical Hierarchy Prosess (AHP).
1,2 Fakultas Teknologi Informasi.
Universitas Budi Luhur.
Jl.
Ciledug Raya.
RT.
10/RW.
Kec.
Pesanggrahan.
Kota Jakarta Selatan 12260 Indonesia .
e-mail:
rahdiana@budiluhur.
3 STMIK Antar Bangsa.
Kawasan Bisnis CBD Ciledug Blok A5 No.
29-36 Jl.
HOS Cokroaminoto.
Kecamatan: Karang Tengah.
Kota Tangerang Ae Banten 1517 Indonesia .
lp: 021- 50986099.
e-mail:
) PENDAHULUAN
firdha@gmail.
Pegawai adalah kapital bagi perusahaan dan penggerak menghidupkan perusahaan.
Hal itulah dibutuhkan yang berkualitas dalam hal Umur.
Pendidikan.
Pengalaman Kerja.
Keahlian dan Bisa Mengemudi di suatu perusahaan.
Dalam mendapatkan yang berkualitas sesuai dengan kebutuhan Dari penentuan kriteria tepat hingga pengadaan serangkaian tes sebagai acuan dalam pengambilan keputusan dalam seleksi calon karyawan.
Permasalahan yang Perusahaan dihadapkan pada pilihan perekrutan karyawan.
Menciptakan sistem pendukung keputusan ketenagakerjaan karyawan yang dapat memberikan informasi yang relevan, akurat, akurat dan objektif sebelum menempatkan seseorang pada posisi yang dibutuhkan.
Kemampuan pemecahan masalah menggunakan Sistem Pendukung Keputusan (SPK).
Penggunaan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) sangat umum di berbagai bidang aplikasi seperti industri, elektronik, dan pendidikan.
Juga, hukum AHP juga dapat digunakan untuk menentukan penerimaan rekrutan yang memenuhi syarat.
Analytical Hierarchy Process (AHP) pengambilan keputusan dengan perbandingan Peawise.
Struktur digunakan untuk mendukung pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur atau tidak terstruktur.
II.
TINJAUAN PUSTAKA
Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Konsep Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support Systems (DSS) pertama kali diperkenalkan oleh Michael S.
Scott Morton pada awal tahun 1970-an, yang selanjutnya dikenal dengan istilah Management Decision Systems .
Konsep SPK ditandai dengan sistem interaktif berbasis komputer yang membantu pengambilan keputusan dengan memanfaatkan data dan model untuk menyelesaikan masalah yangbersifat tidak terstruktur dan semi terstruktur .
Pengertian Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu sistem informasi berbasis komputer yang menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu manajemen dalam menangani berbagai permasalahan yang terstruktur dengan menggunakan data dan model .
Komponen Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support System (DSS) mempunyai setidaknya tiga komponen utama atau subsistem utama yang bisa menentukan kapabilitas teknis dari sistem pendukung keputusan, diantaranya subsistem data, subsistem model dan sub sistem dialog.
Data Subsystem (Subsistem Dat.
Data subsystem adalah komponen pada sistem pendukung keputusan yang menyediakan data yang diperlukan atau ISSN 2089-8711 E-ISSN 2615-093X | Sistem Pendukung Keputusan A JURNAL SISTEM INFORMASI STMIK ANTAR BANGSA [VOL.
Xi NO.
1 FEBRUARI 2.
dibutuhkan oleh sistem.
Data tersebut disimpan ke dalam database yang diorganisasikan oleh sebuah sistem yang biasa disebut dengan DBMS (Database Management Syste.
, dengan DBMS maka data yang dibutuhkan bisa diekstraksi secara cepat dan tepat.
Model Subsystem (Subsistem Mode.
Model Subsystem adalah suatu teknik atau cara bagaimana data yang akan diambil pada database akan diolah dan diproses dengan model-model yang telah dibuat sehingga dapat diperoleh suatu pemecahan atau hasil yang User System Interface (Subsistem Dialo.
Melalui sistem dialog inilah, maka sistem pendukung keputusan yang dibangun akan diimplimentasikan agar pengguna atau pemakai dapat berinteraksi dengan sistem yang dirancang secara interaktif.
Subsistem dialog dapat dibagi ke dalam tiga bagian utama yaitu sebagai berikut :
Action Language, suatu piranti lunak yang digunakan pengguna daam berinteraksi dengan sistem, melewati berbagai media seperti mouse, touchpad, touchscreen, keyboard dan perangkat lainnya.
Display, adalah sarana tampilan antarmuka yang dapat diperoleh oleh pengguna, seperti monitor, printer, proyektor dan perangkat lainya.
Knowledge Base, merupakan bagian yang mutlak yang harus diketahui oleh pengguna sehingga pemakaian sistem bisa berfungsi secara efektif.
Tujuan Sistem Pendukung Keputusan Tujuan utama dari pengembangan aplikasi sistem pendukung keputusan (SPK) ini tidak dimaksudkan untuk mengotomatisasikan pengambilan keputusan, tetapi untuk memfasilitasi perangkat interaktif yang digunakan oleh pengambil keputusan untuk melakukan berbagai analisis menggunakan model-model yang tersedia.
Sementara itu tujuan detail dari sistem pendukung keputusan adalah sebagai berikut .
Membantu manajer perusahaan atau organisasi dalam pengambilan keputusan atas masalah semiterstruktur.
Mendukung dimaksudkan untuk menggantikan fungsi manajer.
Meningkatkan efektivitas keputusan yang diambil manajer daripada perbaikan efisiensinya.
Memungkinkan pengambilan keputusan secara cepat dengan biaya yang rendah.
Meningkatkan produktivitas perusahaan.
Analytical Hierarchy Process (AHP) Analytical Hierarchy Process (AHP) dapat menyelesaikan masalah multikriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki .
Prosedur metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Menetapkan hierarki masalah yang terjadi.
Masalah yang akan dipecahkan dipecah menjadi elemen, kriteria dan pilihan, dan hierarki masalah dibangun.
Menentukan Prioritas Harus ada perbandingan antara setiap standar dengan standar ganda lainnya.
Kemudian proses nilai perbandingan pesaing peringkat alternatif dari seluruh Bobot atau prioritas dihitung dengan manipulasi matriks atau melalui penyelesaian persamaan matematik.
Pertimbangan-pertimbangan berpasangan disintesis untuk memperoleh keseluruhan prioritas melalui tahapan-tahapan berikut:
Menjumlahkan kolom-kolom pada matriks perbandingan berpasangan sehingga membentuk matriks total.
Normalkan matriks, tambahkan setiap baris matriks, dan bagi hasilnya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai yang diinginkan.
Menghitung (CI) Consistency Index:
CI=maxAen/n-1 .
Hitung Rasio Konsistensi/CR (Consistency Rati.
CR=CI/IR
PEMBAHASAN DAN HASIL
Analisa Masalah Visiontech Indograha (VT) ini berdiri cukup lama dan belum menggunakan cara yang efektif untuk menentukan penerimaan karyawan.
Penerimaan karyawan biasanya dilakukan dengan cara calon karyawan mengajukan lamaran, setelah menerima lamaran dari calon karyawan selanjutnya staff HRD menyeleksi lamaran, lamaran calon karyawan yang lolos seleksi kemudian akan melalui serangkaian tes yang diadakan oleh staff HRD dan staff HRD memberikan laporan hasil tes kepada kepala HRD.
Kepala HRD menerima hasil dari serangkaian tes yang diadakan oleh staff HRD dan melakukan negosiasi gaji dengan calon karyawan yang lolos dari serangkaian tes.
Masalah utama pada penelitian yang dilakukan di Visiontech Indograha adalah tidak adanya ketentuan perhitungan terhadap calon karyawan yang akan diterima sesuai kebutuhan Visiontech Indograha.
Belum adanya sistem yang dapat membantu perhitungan calon karyawan yang akan diterima sesuai kebutuhan Visiontech Indograha.
Perhitungan AHP
Bobot Kriteria
Nilai yang di berikan pada bobot berdasarkan penilaian pengambilan keputusan nilai berdasarkan tingkat kriteria yang TABEL I BOBOT KRITERIA
13 ISSN 2089-8711 E-ISSN 2615-093X | Sistem Pendukung Keputusan A JURNAL SISTEM INFORMASI
STMIK ANTAR BANGSA
[VOL.
Xi NO.
1 FEBRUARI 2.
Kode
C01
C02
C03
C04
C05
Kriteria
Usia
Pengalaman Pendidikan Keahlian Sim A / Sim C
Nilai Faktor
Secondary Core
Core
Core
Secondary Krite
C01
C02
C03
C04
C05
C01
C02
C03
C04
C05
Bobot Priorit Alternatif Cara menormalisasikan matriks adalah membagi setiap elemen matriks dengan baris total.
Contoh cell C01-C02 = 1 / 6667 = 0.
C2-C3 = 2 / 7.
5 = 0.
2667, begitu seterusnya untuk cell yang lain.
Kolom bobot prioritas didapat dari merataratakan setiap baris matriks hasil normalisasi.
Contoh bobot prioritas baris pertama = .
/ 5 = 0.
TABEL II
ALTERNATIF
Kode Alternatif
Nama Alternatif
Alternatif 1
Alternatif 2
Alternatif 3
Alternatif 4
Alternatif 5
TABEL V
CONSISTENCY MEASURE
Perhitungan Bobot Prioritas Kriteria Baris total didapat dari pengolahan tabel 3 dengan cara menjumlahkan masing masing baris dari setiap kolom.
Contoh total dari C01 didapat dari 1 1 0.
3333 1 0.
TABEL i PERHITUNGAN BOBOT PRIORITAS KRITERIA
Kriteria
C01 Ae Usia
C02 Ae
Pengalaman C03 Ae
Pendidikan C04 Ae Keahlian C05 Ae Sim A / Sim C
Total
Kriteria
C01
C02
C03
C04
C05
C01
C02
C03
C04
C05
CM (Consistency Measur.
didapat dari mengalikan matriks pada tabel 4 dengan bobot prioritas masing-masing baris.
Contoh untuk baris pertama C01
C02
C03
C04
C05
CM = [.
* 0.
* 0.
* 0.
* 0.
* 0.
] / 0.
285 = 5.
Berikutnya mencari CI (Consistency Inde.
yang didapat dengan rumus:
Menormalisasikan matriks & bobot prioritas Cara menormalisasikan matriks adalah membagi setiap elemen matriks dengan baris total.
Contoh cell C01-C02 = 1 / 6667 = 0.
C2-C3 = 2 / 7.
5 = 0.
2667, begitu seterusnya untuk cell yang lain.
Kolom bobot prioritas didapat dari merataratakan setiap baris matriks hasil normalisasi.
Contoh bobot prioritas baris pertama = .
/ 5 = 0.
TABEL IV
MENORMALISASIKAN MATRIKS & BOBOT
PRIORITAS
maxAen/n-1 .
2826 Ae .
/ .
= 0.
Berikutnya mencari RI (Ratio Inde.
, berdasarkan teori Saaty ratio index sudah ditentukan nilainya berdasarkan ordo matriks .
umlah kriteria.
Berikut tabelnya:
TABEL VI
ORDO MATRIKS
Ordo Ratio Karena matriks terdiri dari 5 kriteria maka otomatis RI = Dari CI dan RI, kita bisa menghitung Consistency Ratio ISSN 2089-8711 E-ISSN 2615-093X | Sistem Pendukung Keputusan A JURNAL SISTEM INFORMASI STMIK ANTAR BANGSA [VOL.
Xi NO.
1 FEBRUARI 2.
dengan cari CI / RI = 00.
71 / 1.
12 = 0.
Untuk nilai CR 0 Ae 1 dianggap konsisten lebih dari itu tidak konsisten.
Sehingga perbandingan yang diberikan untuk kriteria sudah konsisten.
Perangkingan Berdasarkan bobot prioritas kriteria .
dan bobot alternatif .
abel 13, 14, 15, 16, .
maka bisa disusun tabel seperti berikut:
Perhitungan Bobot Prioritas Alternatif Untuk mencari bobot prioritas kriteria pada alternatif dilakukan sebanyak jumlah kriteria, berdasarkan tabel 5, 6, 7, 8, dan 9.
Langkah langkahnya sama seperti mencari bobot prioritas kriteria.
Berikut hasil dari perhitungannya:
TABEL VII
PERHITUNGAN BOBOT PRIORITAS ALTERNATIF 1
Kriteria
A01
A02
A03
A01
A02
A03
Bobot
TABEL Vi
PERHITUNGAN BOBOT PRIORITAS ALTERNATIF 2
Kriteria
A01
A02
A03
A01
A02
A03
Bobot
TABEL XII
PERANGKINGAN
Alternatif
Bobot
Prioritas A01 Ae
Karyawan A02 Ae
Karyawan A03 Ae
Karyawan Nilai C01
C02
C03
C04
C05
Untuk mencari nilai total dengan mengalikan bobot prioritas kriteria dengan setiap baris matriks bobot prioritas alternatif.
Contoh untuk baris 1 = .
285 * 0.
218* 0.
153* 0.
232* 0.
111* 0.
= 0.
Berdasarkan perhitungan, alternatif terbaik adalah Karyawan 1 (A.
dengan total 0.
TABEL IX
PERHITUNGAN BOBOT PRIORITAS ALTERNATIF 3
Kriteria
A01
A02
A03
A01
A02
A03
Bobot
TABEL X
PERHITUNGAN BOBOT PRIORITAS ALTERNATIF 4
Kriteria
A01
A02
A03
A01
A02
A03
Bobot
TABEL XI
PERHITUNGAN BOBOT PRIORITAS ALTERNATIF 5
Kriteria
A01
A02
A03
A01
A02
A03
Rancangan Layar Rancangan layar yang diberikan disini merupakan terapan dari aplikasi yang dibuat penulis dan beberapa sedikit permintaan dari perusahaan yang akan dibuat.
Rancangan layar sangat penting dalam membuat suatu program, oleh karena itu rancangan layar harus mudah dimengerti dan dipahami oleh pengguna, agar dalam menggunakan aplikasi pengguna merasa nyaman dan mudah dalam mengoperasikannya.
Sehingga, rancangan layar tidak membingungkan seorang pengguna dan pengguna tidak mengalami kesulitan saat menggunakan aplikasi ini.
Berikut adalah rancangan layar untuk aplikasi sistem penunjang keputusan dengan metode AHP.
Rancangan Layar Menu Utama Pada Gbr.
1 adalah rancangan layar menu utama yang merupakan tampilan awal setelah program dibuka atau Berikut adalah tampilan rancangan layar menu Bobot 15 ISSN 2089-8711 E-ISSN 2615-093X | Sistem Pendukung Keputusan A [VOL.
Xi NO.
1 FEBRUARI 2.
Gbr.
1 Rancangan Layar Menu Utama Rancangan Layar Data kriteria Pada Gbr.
2 adalah rancangan layar data kriteria yang berfungsi untuk menampilkan kriteria, bobot juga atribut cost atau benefit dari kriteria tersebeut.
Berikut adalah tampilan rancangan layar data kriteria :
Gbr.
2 Rancangan Layar Data Kriteria Rancangan Layar Edit kriteria Pada Gbr.
3 adalah rancangan layar edit kriteria yang berfungsi untuk memperbarui kriteria.
Berikut adalah tampilan rancangan layar edit kriteria:
Gbr.
3 Rancangan Layar Edit Kriteria Rancangan Layar Tambah Data Alternatif Pada Gbr.
4 adalah rancangan layar tambah data alternatif yang berfungsi untuk menambahkan suatu alternatif.
Berikut adalah tampilan rancangan layar tambah data alternatif:
JURNAL SISTEM INFORMASI
STMIK ANTAR BANGSA
Gbr.
4 Rancangan Layar Tambah Data Alternatif Rancangan Layar Data Alternatif Pada Gbr.
5 adalah rancangan layar data alternatif untuk menampilkan data alternatif.
Berikut adalah tampilan rancangan layar data alternatif:
Gbr.
5 Rancangan Layar Data Alternatif Rancangan Layar Edit Data Alternatif Pada Gbr.
6 adalah rancangan layar edit data alternative yang berfungsi untuk mengubah data alternatif.
Berikut adalah tampilan rancangan layar data alternatif:
Gbr.
6 Rancangan Layar Edit Data Alternatif Rancangan Layar Nilai Bobot Pada Gbr.
7 adalah rancangan layar Nilai Bobot yang berfungsi untuk menentukan nilai bobot data Alternatif dan data kriteria Berikut adalah tampilan rancangan layar analisa:
ISSN 2089-8711 E-ISSN 2615-093X | Sistem Pendukung Keputusan A JURNAL SISTEM INFORMASI STMIK ANTAR BANGSA [VOL.
Xi NO.
1 FEBRUARI 2.
Gbr.
7 Rancangan Layar Nilai Bobot Alternatif objek, maka semua elemen dan diagram berbasiskan pada paradigma object oriented .
Flowchart merupakan bagan diagram dengan simbolsimbol grafis yang menyatakan aliran Algoritma secara detail dan menunjukkan bagaimana cara kerja dari sebuah aplikasi untuk masuk pada saat pertama kali program dijalankan.
Use Case Diagram Menggambarkan fungsionalitas yang diharapkan dari sebuah sistem, berbicara sebuah interaksi antara aktor dengan sistem .
Berikut adalah pemodelan use case untuk Sistem Pendukung Keputusan untuk mendapatkan rekomendasi calon karyawan terbaik yang layak di terima di Visiontech Indograha.
Gbr.
7 Rancangan Layar Nilai Bobot Kriteria Rancangan Layar Perhitungan Pada Gbr.
8 adalah rancangan layar Perhitungan yang berfungsi untuk melakukan proses perhitungan metode AHP.
Berikut adalah tampilan rancangan perhitungan :
Gbr.
9 Use Case Diagram Activity Diagram Activity diagram menggambarkan berbagai alir aktifitas dalam sistem yang di rancang, bagaimana setiap utas dimulai, membuat keputusan, dan berakhir .
Gbr.
8 Rancangan Layar Perhitungan .
Admin Login Rancangan UML (Unifed Modeling Languag.
UML (Unified Modelling Languag.
adalah metode pemodelan secara visual sebagai sarana untuk merancang dan membuat software berorientasi objek.
Karena UML ini merupakan bahasa visual untuk pemodelan bahasa berorientasi 17 ISSN 2089-8711 E-ISSN 2615-093X | Sistem Pendukung Keputusan A [VOL.
Xi NO.
1 FEBRUARI 2.
JURNAL SISTEM INFORMASI
STMIK ANTAR BANGSA
Gbr.
13 Activity Diagram Melihat dan Mencetak Bobot Kriteria Gbr.
10 Activity Diagram Login Admin Sequence Diagram Menggambarkan serangkaian aktivitas dilakukan oleh pengguna yaitu admin dalam langkah-langkah penggunaan aplikasi untuk mendapatkan rekomendasi calon karyawan terbaik yang layak di terima di Visiontech Indograha.
Gbr 14 Sequence Diagram Gbr.
11 Activity Diagram Menambah dan Menentukan Alternatif Tampilan Layar Implementasi program berguna untuk mengetahui apakah program yang telah dibuat berjalan dengan maksimal, maka dari itu program tersebut harus diuji terlebih dahulu agar dapat berjalan sesuai dengan yang diharapkan pada saat implementasi.
Sebelum aplikasi dioperasikan, yang harus dijalankan pertama kali adalah memastikan XAMPP telah aktif dan database telah Berikut tampilan layar dari tiap menu pada aplikasi.
Tampilan Layar Form Menu Utama Gbr.
12 Activity Diagram Menambah dan Menentukan Kriteria Gbr.
15 Tampilan Layar Form Menu Utama Tampilan Layar Form Data Kriteria ISSN 2089-8711 E-ISSN 2615-093X | Sistem Pendukung Keputusan A JURNAL SISTEM INFORMASI STMIK ANTAR BANGSA [VOL.
Xi NO.
1 FEBRUARI 2.
Gbr.
16 Tampilan Layar Data Kriteria Tampilan Layar Edit Data Kriteria Gbr.
17 Tampilan Layar Edit Data Kriteria Tampilan Layar Data Alternatif Gbr.
18 Tampilan Layar Data Alternatif Tampilan Layar Tambah Data Alternatif Gbr.
19 Tampilan Layar Tambah Data Alternatif Tampilan Layar Menu Perhitungan Gbr.
20 Tampilan Layar Perhitungan Pengujian Proses ini bertujuan untuk memastikan apakah fungsi sistem sudah berjalan dengan baik dan mencari kesalahan yang mungkin terjadi pada sistem.
User Acceptance Testing User Acceptance Testing merupakan suatu proses pengujian yang dilakukan oleh pengguna atau melibatkan end user yang tujuannya untuk mengetahui apa yang sistem lakukan dan keuntungan apa yang diperoleh dari sistem berdasarkan sudut pandang pengguna akhir, dengan hasil output berupa sebuah hasil uji yang dapat dijadikan bukti bahwa software sudah diterima dan sudah memenuhi kebutuhan yang diminta .
UAT tidak jauh beda dengan kusioner pada tahap awal pembuatan aplikasi.
Dalam pengujian penerimaan pengguna terdapat skenario pengujian yang akan dilakukan diantaranya dengan menggunakan UAT (User Acceptance Testin.
yaitu dilakukan proses pengujian perangkat lunak melibatkan pengguna yang terdapat pada Visiontech yang mana merupakan CEO/HRD, serta didampingi langsung ketika melakukan pengujiannya.
Hal ini dilakukan dengan tujuan untuk menemukan cacat atau human error baru yang tidak ditemukan oleh pengembang.
Kemudian dilakukan pengujian setelah sistem diterapkan di Visiontech.
Pengujian menggunakan UAT (User Acceptance Testin.
ada dua metode, sebagai berikut :
White Box Testing White Box Testing merupakan pengujian yang difokuskan pada internal sistem dan alur logika kode program.
Pada kegiatan white box testing, tester melihat source code program dan menemukan kesalahan dari kode program yang diuji .
Intinya white box testing adalah pengujian yang dilakukan sampai kepada detail pengecekan kode Black Box Testing Black Box Testing merupakan pengujian yang didasarkan pada detail aplikasi seperti tampilan aplikasi, fungsi-fungsi yang ada pada aplikasi, dan kesesuaian alur fungsi dengan bisnis proses yang diinginkan oleh pengguna .
Pengujian ini tidak melihat dan menguji source code Langkah Pengujian User Tampilan uji Form Menu Utama ketika pertama kali menjalankan program, user dapat melihat tampilan form 19 ISSN 2089-8711 E-ISSN 2615-093X | Sistem Pendukung Keputusan A [VOL.
Xi NO.
1 FEBRUARI 2.
JURNAL SISTEM INFORMASI
STMIK ANTAR BANGSA
menu utama atau home.
Berisi judul aplikasi serta menu Gbr.
24 Tampilan Uji Data Alternatif Tampilan Uji menu Nilai Bobot Kriteria dan Nilai Bobot Alternatif Gbr.
20 Tampilan Uji Menu Utama Tampilan uji Form Data Kriteria berisi data kriteria yang sudah ditentukan sebelumnya oleh user sebagai CEO/HRD, user dapat mengubah data kriteria pada menu ini di tahap Gbr.
25 Tampilan Uji menu Nilai Bobot Kriteria Tampilan Uji menu perhitungan.
User dapat melihat proses perhitungan AHP serta dapat melihat hasil kesimpulan perangkingan Penerimaan Karyawan.
Gbr.
21 Tampilan Uji Data Kriteria Tampilan Uji menu edit kriteria, user dapat melakukan perubahan data kriteria Gbr.
22 Tampilan Uji Edit Kriteria Tampilan Uji menu tambah alternatif, user dapat melakukan pengisian atau penambahan data alternative.
Gbr.
23 Tampilan Uji Tambah Alternatif Tampilan Uji Data alternatif, user dapat melihat semua list data alternatif yang telah ditambahkan atau diisi Gbr.
26 Tampilan Uji menu Perhitungan Hasil Uji Coba User Acceptance Testing Berdasarkan tabel dibawah ini menunjukkan bahwa aplikasi ini bisa digunakan dengan baik oleh pengguna :
TABEL Xi
PENILIAN BERDASARKAN USER ACCPETANCE
TESTING
ISSN 2089-8711 E-ISSN 2615-093X | Sistem Pendukung Keputusan A JURNAL SISTEM INFORMASI STMIK ANTAR BANGSA [VOL.
Xi NO.
1 FEBRUARI 2.
Komponen Pengujian Menu Home Menu Data Kriteria Menu Data Alternatif Menu Nilai Bobot Menu Perhitungan Pengujian User Melakukan Penyesuain supaya user dapat mudah User Melakukan Proses Data Kriteria kriteria, bobot serta atribut.
User Melakukan Proses data alternatif.
User Proses Penentuan Nilai Bobot User melihat proses metode AHP dari data data Hasil yang User merasa puas dengan serta sistem user dengan Sistem dapat data kriteria.
Sistem dapat Sistem dapat Penentuan Nilai Bobot.
Sistem dapat dari metode AHP.
Hasil
Pengujia
Pendidika
Pengalama
TABEL XV
LAPORAN BOBOT KEPENTINGAN
Diterima Nilai Kepentingan Umur
Diterima Keterangan Sama Penting Dengan Mendekati Sedikit Lebih Penting dari Sedikit Lebih Penting Dari Mendekati Lebih Penting Dari Lebih Penting Dari Mendekati Sangat Penting dari Sangat Penting Dari Mendekati Mutlak Dari Mutlak Sangat Penting Dari TABEL XVI
PERBANDINGAN UMUR
Diterima Willy Ansari.
Kom Iga Izalia Lamonda.
Willy Ansari.
Kom Iga Izalia Lamonda.
Eigen
Umur
Willy Iga
1,000
0,889
1,125
1,000
2,125
1,889
0,471
0,471
0,471
0,529
0,529
0,529
Diterima TABEL XVII
PERBANDINGAN PENDIDIKAN
TABEL XIV
LAPORAN DATA KRITERIA
Umu Diterima Berikut ini tabel data kriteria serta bobot kepentingan dan juga Kandida Willy Ansari.
Kom.
Iga Azalia Lamond a.
Keahlia Umur Willy Ansari.
Kom Iga Izalia Lamonda.
Willy Ansari.
Kom
Iga Izalia Lamonda, 21 ISSN 2089-8711 E-ISSN 2615-093X | Sistem Pendukung Keputusan A Eigen
Umur
Willy Iga
1,000
0,167
6,000
1,000
7,000
1,167
0,143
0,143
0,143
0,857
0,857
0,857
[VOL.
Xi NO.
1 FEBRUARI 2.
TABEL XVi
PERBANDINGAN PENGALAMAN
Umur Willy Ansari.
Kom Iga Izalia Lamonda.
Willy Ansari.
Kom Iga Izalia Lamonda.
Eigen
Umur
Willy Iga
1,000
1,750
0,571
1,000
1,571
2,750
0,636
0,636
0,636
0,364
0,364
0,364
TABEL XIX
PERBANDINGAN KEAHLIAN
Umur Willy Ansari.
Kom Iga Izalia Lamonda.
Willy Ansari.
Kom Iga Izalia Lamonda.
Iga
1,000
1,143
0,875
1,000
1,875
2,143
0,533
0,533
0,533
0,467
0,467
0,467
Willy Ansari.
Kom Iga Izalia Lamonda.
Willy Ansari.
Kom Iga Izalia Lamonda.
REFERENSI
Eigen
Umur
Willy Iga
1,000
1,143
0,875
1,000
1,875
2,143
0,533
0,533
0,533
0,467
0,467
0,467
TABEL XXI
HASIL OUTPUT
Nama Willy Kom
UCAPAN TERIMA KASIH