Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 1.
Nomor : 2.
September 2022 : 104-116 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954 p-ISSN 2830-6031 Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Tenaga Kerja Terbaik Menggunakan Metode MOORA The Best Manpower Candidate Decision Support System Using the MOORA Metode Method Hayu Yusnaini*1.
Katen Lumbanbatu2.
Siswan Syahputra3 1,2,3Prodi Sistem Informasi STMIK KAPUTAMA.
Jl.
Veteran No.
4A-9A.
Binjai.
Sumatera Utara, 20714,Indonesia e-mail: 1yusnaini2303@gmail.
com , 2Katen.
lumbanbatu@gmail.
3siswansyahputra1990@gmail.
Abstrak Dinas Tenaga Kerja Dan Perindustrian Perdagangan adalah lembaga pemerintahaan yang ada di Kota Binjai yang memiliki peran dalam mengembangkan keterampilan calon tenaga kerja yang memiliki keahlian dan kualitas kerja.
Sebuah perusahaan dapat berkembang baik dipengaruhi oleh kualitas tenaga kerja Tenaga kerja merupakan salah satu bagian penting dalam melaksanakan operasional perusahaan.
Saat ini terjadi adalah pihak Dinas Tenaga Kerja Dan Perindustrian Perdagangan Kota Binjai kesulitan dalam pemilihan tenaga kerja terbaik yang paling kompeten/sesuai dengan kebutuhan perusahaan.
Dengan mempertimbangkan hal tersebut maka diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat berfungsi sebagai penyeleksi dari masing-masing tenaga kerja dengan kriteria yang telah ditentukan.
Dengan menggunakan sistem pendukung keputusan, pemilihan tenaga kerja terbaik akan lebih cepat dan efisein.
Salah satu metode dalam pemilihan keputusan adalah Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA).
MOORA merupakan salah satu yang dapat melakukan perhitungan terhadap nilai kriteria atribut yang membantu pengambil keputusan untuk menghasilkan keputusan yang tepat.
Kata Kunci: MOORA.
SPK.
Tenaga Kerja Abstract The Department of Manpower and Trade Industry is a government agency in Binjai City that has a role in developing the skills of prospective workers who have expertise and work quality.
A company can develop well influenced by the quality of the workforce Manpower is an important part in carrying out company operations.
What is currently happening is that the Department of Manpower and Industry and Trade of Binjai City has difficulties in selecting the best and most competent workforce according to the needs of the Taking this into account, a decision support system is needed that can function as a selector for each workforce with predetermined criteria.
By using a decision support system, the selection of the best workforce will be faster and more efficient.
One of the methods in A 2022 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 1.
Nomor : 2.
September 2022 : 104-116 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954 p-ISSN 2830-6031 decision selection is Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA).
MOORA is one that can perform calculations on the value of attribute criteria that help decision makers to make the right decisions.
Keywords: MOORA.
DSS.
Manpower PENDAHULUAN Dinas Tenaga Kerja Dan Perindustrian Perdagangan Kota Binjai adalah salah satu lembaga pemerintahaan yang ada di Kota Binjai yang memiliki peran penting dalam melatih dan mengembangkan keterampilan calon tenaga kerja yang memiliki keahlian dan kualitas kerja.
Sumber daya manusia merupakan salah satu bagian terpenting dalam tumbuh kembangnya perusahaan.
Sebuah perusahaan dapat berkembang baik dipengaruhi oleh kualitas sumber daya manusia, dalam hal ini tenaga kerja yang bekerja pada Tenaga kerja merupakan salah satu bagian penting dalam melaksanakan operasional perusahaan.
Perencanaan kebutuhan tenaga kerja menjadi bagian kegiatan penyusunan program recruitment untuk melakukan penyeleksian sehingga memperoleh tenaga kerja yang memenuhi kualifikasi dalam suatu perusahaan.
Seiring dengan perkembangan jaman saat ini, diperlukan tenaga kerja yang berkompenten dalam bidangnya.
Hal ini harus diiringi dengan peningkatan kompetensi tenaga kerja sehingga dapat bersaing dalam mengisi lowongan yang tersedia.
Pada saat ini terjadi adalah pihak Dinas Tenaga Kerja Dan Perindustrian Perdagangan Kota Binjai kesulitan dalam pemilihan tenaga kerja terbaik yang paling kompeten/sesuai dengan kebutuhan perusahaan.
Sehingga ketika perusahaan membutuhkan secara cepat untuk menempati lowongan yang ditawarkan tidak dapat mengetahui para pencari kerja mana saja yang terbaik.
Dengan mempertimbangkan hal tersebut maka Dinas Tenaga Kerja Dan Perindustrian Perdagangan Kota Binjai membutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat berfungsi sebagai penyeleksi dari masing-masing tenaga kerja dengan kriteria yang telah ditentukan.
Dengan menggunakan sistem pendukung keputusan, pemilihan tenaga kerja terbaik akan lebih cepat dan efisein.
Salah satu metode dalam pemilihan keputusan adalah Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA).
MOORA merupakan salah satu yang dapat melakukan perhitungan terhadap nilai kriteria atribut yang membantu pengambil keputusan untuk menghasilkan keputusan yang tepat.
A 2022 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 1.
Nomor : 2.
September 2022 : 104-116 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954
p-ISSN 2830-6031
METODE PENELITIAN
Metode penelitian merupakan langkah-langkah yang dilakukan dalam penyusunan laporan penelitian sehingga langkah yang dilakukan lebih terarah karena memiliki konsep yang jelas.
Metode penelitian tersebut yang peneliti lakukan dalam pengumpulan data adalah sebagai berikut:
Identifikasi Masalah Tahap ini adalah tahap awal dalam penilitian yaitu dengan menentukan latar belakang masalah, tujuan dan manfaat agar tidak keluar dari fokus pembahasan atau penyusunan skripsi.
Kajian Teori Tahap ini dilakukan kajian teori terhadap masalah yang ada.
Kajian yang dilakukan untuk menentukan konsep yang digunakan dalam penelitian.
Pengumpulan Data Tahap ini untuk mengumpulkan data-data pendukung yang dibutuhkan dalam proses sistem pendukung keputusan ini.
Data yang digunakan adalah data Analisa Data Tahap ini akan dilakukan analisis data Ae data pendukung yang telah diperoleh pada tahapan sebelumnya.
Pengujian dan Implementasi Tahap ini merupakan tahap yang melakukan pengujian validasi dan implementasi data yang telah dianalisa sebelumnya serta penyusunan Evaluasi Evaluasi merupakan tahapan perancangan sistem pendukung keputusan akan dibahas tentang kesimpulan dan saran yang diperlukan untuk pengembangan program selanjutnya.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembahasan Metode MOORA Proses penerapan metode MOORA memerlukan kriteria dalam perhitungan yang akan dilakukan.
Berikut ini merupakan kriteria serta bobot yang digunakan dalam penerapan metode MOORA dalam pemilihan tenaga kerja terbaik.
A 2022 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 1.
Nomor : 2.
September 2022 : 104-116 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index Tabel 1.
Kriteria Kriteria Keterangan Usia Pendidikan Nilai Tes Bahasa Inggris Kesehatan Mata e-ISSN 2830-3954 p-ISSN 2830-6031 Bobot BMI (Body Mass Inde.
0,15 0,25 0,24 0,18 0,18 Dari kriteria tersebut, maka ditentukan suatu tingkatan kepentingan kriteria berdasarkan nilai bobot yang telah ditentukan.
Untuk setiap kriteria memiliki nilai dan bobot pada masing Ae masingnya.
Nilai dan bobot dapat dilihat pada tabel Ae tabel berikut ini:
Tabel 2 Kriteria 1 (C.
Usia
Usia
Nilai Ou 26
18 - 20
21 - 22
23 - 25
Perhitungan bobot pendidikan:
Tabel 3 Kriteria 2 (C.
Pendidikan Pendidikan Nilai SMA
SMK
A 2022 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 1.
Nomor : 2.
September 2022 : 104-116 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index Perhitungan bobot kesehatan mata:
Tabel 4 Kriteria 4 (C.
Kesehatan Mata Kesehatan Mata Buta Warna Normal e-ISSN 2830-3954 p-ISSN 2830-6031 Nilai Perhitungan bobot BMI (Body Mass Inde.
Tabel 5 Kriteria 5 (C.
BMI (Body Mass Inde.
Keterangan Nilai BMI Nilai Obesitas >30 bb lebih > 25 - 29.
BB kurang < 18,5 18,5 - 24.
Berikut merupakan 10 sampel data calon tenaga kerja Tahun 2021 yang diambil dari keseluruhan data yang akan dijadikan bahan alternatif dalam perhitungan metode MOORA yaitu sebagai berikut:
Tabel 6 Sampel Data Calon Tenaga Kerja Tahun 2021 Nilai Tes Usi Pendidika Kesehata BMI (Body Nama Bahasa n Mata Mass Inde.
Inggris
1 Rosaliana Marbun
SMA
Normal
18,22
Santa Teresya
SMA
Nainggolan Normal
20,81
Buta
3 Erika Anggraini SMA
Warna
23,51
4 Dermauli Br Nababan SMA
Normal
22,83
Romasi Winda Wati
SMK
Malau
Normal
24,44
Nurul Rizki Andini
Buta
SMK
Kaban
Warna
21,79
7 Tifana
SMK
Normal
20,82
Buta
8 Sartika Meilani Siagian SMA
Warna
25,39
9 Desy Abna Jafika
SMA
Normal
17,80
10 Fhazirah Andini
SMA
Normal
17,78
A 2022 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 1.
Nomor : 2.
September 2022 : 104-116 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954 p-ISSN 2830-6031 Berikut merupakan rating kecocokan antara alternatif dan kriteria.
Tabel 7 Data Rating Kecocokan Bobot Dan Kriteria
Nama C1 C2 C3 C4 C5
1 Rosaliana Marbun
1 85 2
2 Santa Teresya Nainggolan 1 70 2
3 Erika Anggraini 1 81 1
4 Dermauli Br Nababan 1 89 2
5 Romasi Winda Wati Malau
2 90 2
6 Nurul Rizki Andini Kaban
2 86 1
7 Tifana
2 70 2
8 Sartika Meilani Siagian 1 80 1
9 Desy Abna Jafika
1 90 2
10 Fhazirah Andini
1 76 2
Berikut ini merupakan langkah-langkah dari penyelesaian metode MOORA:
Langkah 1 Membuat matriks Keputusan 3 1 85 2 3
2 1 70 2 4
4 1 81 1 4
3 1 89 2 4
ycu = 3 2 90 2 4
2 2 86 1 4
3 2 70 2 4
2 1 80 1 2
3 1 90 2 3
1 76 2 .
Langkah 2 Normalisasi Matriks X ya1 = Oo32 22 42 32 32 22 32 22 32 32 = Oo82 = 9,0554 ya1.
= 0,3313
9,0554
= 0,2209
9,0554
= 0,4417
9,0554
A 2022 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 1.
Nomor : 2.
September 2022 : 104-116 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954
p-ISSN 2830-6031
= 0,3313
9,0554
= 0,3313
9,0554
= 0,2209
9,0554
= 0,3313
9,0554
= 0,2209
9,0554
= 0,3313
9,0554
= 0,3313
9,0554
ya2 = Oo12 12 12 12 22 22 22 12 12 12 = Oo19 = 4,3589 ya1.
= 0,2294
4,3589
= 0,2294
4,3589
= 0,2294
4,3589
= 0,2294
4,3589
= 0,4588
4,3589
= 0,4588
4,3589
= 0,4588
4,3589
= 0,2294
4,3589
= 0,2294
4,3589
= 0,2294
4,3589
ya3 = Oo852 702 812 892 902 862 702 802 902 762 A 2022 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 1.
Nomor : 2.
September 2022 : 104-116 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954 p-ISSN 2830-6031 = Oo67279 = 259,3820 ya1.
= 0,3277
259,3820
3 = 259,3820 = 0,2699
= 0,3123
259,3820
= 0,3431
259,3820
= 0,3470
259,3820
= 0,3316
259,3820
= 0,2699
259,3820
= 0,3084
259,3820
= 0,3470
259,3820
= 0,2930
259,3820
ya4 = Oo22 22 12 22 22 12 22 12 22 22 = Oo31 = 5,5678 ya1.
= 0,3592
5,5678
= 0,3592
5,5678
= 0,1796
5,5678
= 0,3592
5,5678
= 0,3592
5,5678
= 0,1796
5,5678
= 0,3592
5,5678
= 0,1796
5,5678
A 2022 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 1.
Nomor : 2.
September 2022 : 104-116 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954
p-ISSN 2830-6031
= 0,3592
5,5678
= 0,3592
5,5678
ya5 = Oo32 42 42 42 42 42 42 22 32 32 = Oo127 = 11,2694 ya1.
= 0,2662
11,2694
= 0,3549
11,2694
5 = 11,2694 = 0,3549
= 0,3549
11,2694
= 0,3549
11,2694
= 0,3549
11,2694
= 0,3549
11,2694
= 0,1775
11,2694
= 0,2662
11,2694
= 0,2662
11,2694
Hasil dari Normalisasi Matrix X diperoleh matrix ycUycnyc yang dilihat dibawah ini.
0,3313 0,2294 0,3277 0,3592 0,2662
0,2209 0,2294 0,2699 0,3592 0,3549
0,4417 0,2294 0,3123 0,1796 0,3549
0,3313 0,2294 0,3431 0,3592 0,3549
0,3313 0,4588 0,3470 0,3592 0,3549
ycu= 0,2209 0,4588 0,3316 0,1796 0,3549 0,3313 0,4588 0,2699 0,3592 0,3549 0,2209 0,2294 0,3084 0,1796 0,1775 0,3313 0,2294 0,3470 0,3592 0,2662 .
,3313 0,2294 0,2930 0,3592 0,2.
A 2022 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 1.
Nomor : 2.
September 2022 : 104-116 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954 p-ISSN 2830-6031 Langkah 3 selanjutnya menghitung matriks normalisasi terbobot yaitu sebagai ya1 Usia bobot 0,15 ya1 = 0,3313 ycu 0,15 = 0,0497 ya2 = 0,2209 ycu 0,15 = 0,0331 ya3 = 0,4417 ycu 0,15 = 0,0663 ya4 = 0,3313 ycu 0,15 = 0,0497 ya5 = 0,3313 ycu 0,15 = 0,0497 ya6 = 0,2209 ycu 0,15 = 0,0331 ya7 = 0,3313 ycu 0,15 = 0,0497 ya8 = 0,2209 ycu 0,15 = 0,0331 ya9 = 0,3313 ycu 0,15 = 0,0497 ya10 = 0,3313 ycu 0,15 = 0,0497 ya2 Pendidikan bobot 0,25 ya1 = 0,2294 ycu 0,25 = 0,0574 ya2 = 0,2294 ycu 0,25 = 0,0574 ya3 = 0,2294 ycu 0,25 = 0,0574 ya4 = 0,2294 ycu 0,25 = 0,0574 ya5 = 0,4588 ycu 0,25 = 0,1147 ya6 = 0,4588 ycu 0,25 = 0,1147 ya7 = 0,4588 ycu 0,25 = 0,1147 ya8 = 0,2294 ycu 0,25 = 0,0574 ya9 = 0,2294 ycu 0,25 = 0,0574 ya10 = 0,2294 ycu 0,25 = 0,0574 ya3 Nilai tes bahasa inggris bobot 0,24 ya1 = 0,3277 ycu 0,24 = 0,0786 ya2 = 0,2699 ycu 0,24 = 0,0648 ya3 = 0,3123 ycu 0,24 = 0,0749 ya4 = 0,3431 ycu 0,24 = 0,0823 ya5 = 0,3470 ycu 0,24 = 0,0833 ya6 = 0,3316 ycu 0,24 = 0,0796 ya7 = 0,2699 ycu 0,24 = 0,0648 ya8 = 0,3084 ycu 0,24 = 0,0740 ya9 = 0,3470 ycu 0,24 = 0,0833 ya10 = 0,2930 ycu 0,24 = 0,0703 ya4 kesehatan mata bobot 0,18 ya1 = 0,3592 ycu 0,18 = 0,0647 ya2 = 0,3592 ycu 0,18 = 0,0647 A 2022 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 1.
Nomor : 2.
September 2022 : 104-116 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954 p-ISSN 2830-6031 ya3 = 0,1796 ycu 0,18 = 0,0323 ya4 = 0,3592 ycu 0,18 = 0,0647 ya5 = 0,3592 ycu 0,18 = 0,0647 ya6 = 0,1796 ycu 0,18 = 0,0323 ya7 = 0,3592 ycu 0,18 = 0,0647 ya8 = 0,1796 ycu 0,18 = 0,0323 ya9 = 0,3592 ycu 0,18 = 0,0647 ya10 = 0,3592 ycu 0,18 = 0,0647 ya5 BMI (Body Mass Index 0,18 ya1 = 0,2662 ycu 0,18 = 0,0479 ya2 = 0,3549 ycu 0,18 = 0,0639 ya3 = 0,3549 ycu 0,18 = 0,0639 ya4 = 0,3549 ycu 0,18 = 0,0639 ya5 = 0,3549 ycu 0,18 = 0,0639 ya6 = 0,3549 ycu 0,18 = 0,0639 ya7 = 0,3549 ycu 0,18 = 0,0639 ya8 = 0,1775 ycu 0,18 = 0,0319 ya9 = 0,2662 ycu 0,18 = 0,0479 ya10 = 0,2662 ycu 0,18 = 0,0479 Maka hasil perkalian dengan bobot kriteria dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 8 Hasil Perkalian dengan Bobot Kriteria
Nama 0,049 0,045 0,078 0,064 0,047 1 Rosaliana Marbun
Santa Teresya
0,033 0,045 0,064 0,064 0,063
Nainggolan 0,066 0,045 0,074 0,032 0,063 3 Erika Anggraini 0,049 0,045 0,082 0,064 0,063 4 Dermauli Br Nababan Romasi Winda Wati
0,049 0,091 0,083 0,064 0,063
Malau
Nurul Rizki Andini
0,033 0,091 0,079 0,032 0,063
Kaban
0,049 0,091 0,064 0,064 0,063
7 Tifana 8 Sartika Meilani Siagian 0,033 0,045 0,074 0,032 0,031 A 2022 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 1.
Nomor : 2.
September 2022 : 104-116 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index Desy Abna Jafika
10 Fhazirah Andini
0,049
0,049
0,045
0,045
0,083
0,070
e-ISSN 2830-3954
p-ISSN 2830-6031
0,064
0,064
0,047
0,047
Langkah 4 pencarian nilai Yi sebagai berikut:
Tabel 9 Mencari Nilai Yi Nama Yi = (C1 C2 C3 C4 C.
1 Rosaliana Marbun
0,2983
Santa Teresya
0,2838
Nainggolan 3 Erika Anggraini 0,2948 4 Dermauli Br Nababan 0,3179 Romasi Winda Wati
0,3762
Malau
6 Nurul Rizki Andini Kaban
0,3236
7 Tifana
0,3577
8 Sartika Meilani Siagian 0,2288 9 Desy Abna Jafika
0,3029
10 Fhazirah Andini
0,2899
Adapun hasil perangkingan sebagai berikut Tabel 10 Hasil Perangkingan Nama Nilai Rangking Romasi Winda Wati Malau 0,3762 Tifana
0,3577
Nurul Rizki Andini Kaban 0,3236 Dermauli Br Nababan 0,3179 Desy Abna Jafika
0,3029
Rosaliana Marbun
0,2983
Erika Anggraini 0,2948 Fhazirah Andini
0,2899
Santa Teresya Nainggolan 0,2838 Sartika Meilani Siagian 0,2288 Dari hasil rangking perhitungan metode MOORA diatas, berdasarkan nilai tertinggi maka calon tenaga kerja terbaik adalah Romasi Winda Wati Malau.
A 2022 The Author.
Published by UNITY ACADEMY .
This is an open access article under the CC BY-SA license .
ttp://creativecommons.
org/licenses/by-sa/4.
Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIRSI) Volume: 1.
Nomor : 2.
September 2022 : 104-116 https://jurnal.
unity-academy.
id/index.
php/jirsi/index e-ISSN 2830-3954
p-ISSN 2830-6031
DAFTAR PUSTAKA