Jurnal Teknologika (Jurnal Teknik-Logika-Matematik.
2024,14.
,493-507,DOI 10.
51132/teknologika.
ANALISIS REKRUTMEN KARYAWAN OUTSOURCING DENGAN METODE ANALYTICAL
HIERARCHY PROCESS (AHP) DI CV RAMA JAYA
ANALYSIS OF OUTSOURCING EMPLOYEE RECRUITMENT USING THE ANALYTICAL HIERARCHY
PROCESS (AHP) METHOD AT CV RAMA JAYA
Sis IV1.
Imas Widowati2.
Elly Setiadewi3 Manajemen Industri.
Sekolah Tinggi Teknologi Wastukancana Purwakarta.
Indonesia sisvier4@gmail.
com, 2imas@wastukancana.
id, 3elly@wastukancana.
Corresponding author:
sisvier4@gmail.
Abstrak.
Persaingan usaha yang ketat menuntut perusahaan untuk lebih fleksibel dalam merespon permintaan pasar dan mempertahankan daya saing yang menjadi fokus utama kompetitif.
Dalam upaya mempertahankan daya saing perusahaan harus memperhatikan faktor-faktor yang dapat menunjang salah satunya dengan terus memperhatikan faktor ketersediaan tenaga kerja.
CV Rama Jaya merupakan perusahaan penyedia tenaga kerja outsourcing, oleh karena itu perusahaan harus memperhatikan setiap proses pengambilan keputusan tenaga kerja yang akan disalurkan ke perusahaan yang membutuhkan tenaga kerja.
Outsourcing merupakan kegiatan atau proses pemindahan suatu pekerjaan oleh suatu perusahaan kepada pihak ketiga .
erusahaan lai.
Pengambilan keputusan pada rekrutmen karyawan outsourcing harus dilakukan dengan memastikan pelaksanaan rekrutmen dapat berjalan sesuai dengan rencana dan bersifat objektif.
Proses pengambilan keputusan pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dengan menentukan kriteria dan alternatif yang akan digunakan.
Hasil pengolahan data menunjukan karyawan 2 sebagai prioritas utama untuk pengambilan keputusan dengan perolehan nilai sebesar 0,464 nilai tersebut diperoleh dari pembobotan karyawan 2 yang unggul pada kriteria pendidikan dan usia.
Adapun prioritas kriteria secara berurutan pada pengolahan data dengan AHP yaitu, pendidikan, jenis kelamin, pengalaman dan usia dengan masing-masing nilai sebesar 0.
463, 0.
310, 0.
154 dan 0.
Pengolahan data AHP dilakukan secara manual dan dengan menggunakan software super decision hal tersebut dilakukan untuk menyesuaikan hasil pengolahan data.
Kata Kunci : rekrutmen, outsourcing .
Analytical Hierarchy Process (AHP), pengambilan keputusan.
Abstract.
Tight business competition requires companies to be more flexible in responding to market demand and maintaining competitiveness which is the main focus of competition.
In an effort to maintain competitiveness, companies must pay attention to factors that can support one of which is by continuing to pay attention to the availability of labor.
CV Rama Jaya is a company that provides outsourcing labor, therefore the company must pay attention to every decision-making process for labor that will be distributed to companies that need labor.
Outsourcing is an activity or process of transferring a job by a company to a third party .
nother compan.
Decision-making on outsourcing employee recruitment must be done by ensuring that the recruitment process can run according to plan and is objective.
The decision-making process in this study was carried out using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method by determining the criteria and alternatives to be used.
The results of data processing show employee 2 as the main priority for decision-making with a value of 0.
the value is obtained from the weighting of employee 2 who excels in education and age criteria.
The priority criteria in sequence in data processing with AHP are education, gender, experience and age with respective values of 0.
463, 0.
310, 0.
154 and 0.
AHP data processing is done manually and Jurnal Teknologika (Jurnal Teknik-Logika-Matematik.
2024,14.
,493-507,DOI 10.
51132/teknologika.
by using super decision software this is done to adjust the results of data processing.
Keywords : recruitment, outsourcing.
Analytical Hierarchy Process (AHP), decision-making Pendahuluan Dalam dunia persaingan usaha yang ketat, perusahaan semakin dituntut untuk lebih fleksibel dalam merespon permintaan pasar dan mempertahankan daya saing yang menjadi fokus utama kompetitif.
Dalam upaya mempertahankan daya saing yang kompetitif perusahaan harus memperhatikan faktorfaktor yang dapat menunjang salah satunya dengan terus memperhatikan faktor ketersediaan tenaga kerja, strategi outsourcing merupakan jawaban akan hal itu.
Outsourcing merupakan kegiatan atau proses pemindahan suatu pekerjaan oleh suatu perusahaan kepada pihak ketiga .
erusahaan lai.
Outsourcing dalam pengertian yang paling luas, merupakan sebuah upaya perusahaan dalam memakai bantuan dari perusahaan lain untuk menunjang bisnisnya.
(Prabhaputra et al.
, 2.
CV Rama Jaya merupakan perusahaan yang bergerak dibidang outsourcing, penyedia tenaga kerja yang memiliki kerja sama dengan PT.
Indorama Synthetics Tbk sejak 2007.
CV Rama Jaya berdiri karena permintaan PT.
Indorama Synthetics Tbk yang membutuhkan tenaga kerja untuk mengisi departemen yang kosong.
Sebagai perusahaan outsourcing.
CV Rama Jaya harus memperhatikan setiap permintaan yang dibutuhkan dengan menyediakan tenaga kerja yang siap disalurkan.
Dalam kegiatannya, setiap perusahaan menerima permintaan tenaga kerja dari pihak ketiga .
erusahaan lai.
, perusahaan akan melakukan rekrutmen.
Rekrutmen adalah proses untuk mendapatkan tenaga kerja yang sesuai dengan standar dari suatu perusahaan, instansi baik negeri maupun swasta, maupun dalam bidang pendidikan.
Rekrutmen merupakan proses menarik, mengundang dan menemukan calon tenaga kerja yang dianggap potensial untuk menduduki jabatan tertentu dalam organisasi (Rahman & Hananto, 1.
Pengambilan keputusan pada rekrutmen karyawan outsourcing harus dilakukan dengan hati-hati dan memastikan pelaksanaan rekrutmen dapat berjalan sesuai dengan rencana dan bersifat objektif.
Sebab, proses rekrutmen ini akan berdampak pada perusahaan kedepannya.
Tujuan Dan Manfaat Penelitian Adapun tujuan dalam penelitian ini adalah :
Menganalisa proses rekrutmen karyawan outsourcing di CV Rama Jaya.
Menganalisa proses pengambilan keputusan rekrutmen karyawan outsourcing di CV Rama Jaya dengan metode Analitical Hierarchy Process (AHP).
Adapun dengan adanya penelitian ini diharapkan mampu memberikan manfaat, dalam :
Membantu perusahaan dalam petimbangan pengambilan keputusan.
Memudahkan proses pengambilan keputusan rekrutmen karyawan outsourcing di CV Rama Jaya.
Kajian Pustaka 1 Pengertian Rekrutmen Rekrutmen adalah suatu fungsi operasional manajemen sumber daya manusia untuk mendapatkan calon tenaga kerja yang memenuhi kualifikasi jabatan/pekerjaan tertentu dalam organisasi atau Rekrutmen atau menarik karyawan merupakan masalah yang sangat penting, sulit dan kompleks karena ditujukan untuk mendapatkan dan menempatkan orang-orang berkompeten, serasi, serta efektif demi tujuan organisasi.
Menurut (Handoko, 2.
, rekrutmen adalah proses Jurnal Teknologika (Jurnal Teknik-Logika-Matematik.
2024,14.
,493-507,DOI 10.
51132/teknologika.
pencarian dan pemikatan para calon karyawan .
yang mampu untuk melamar sebagai Menurut (Samsudin, 2.
, rekrutmen adalah proses mencari, menemukan, mengajak, dan menetapkan sejumlah orang dalam maupun orang luar perusahaan sebagai calon tenaga kerja dengan krakteristik tertentu seperti yang telah ditetapkan dalam perencanaan sumber daya manusia.
2 Pengertian Outsourcing Outsourcing menurut bahasa Indonesia dapat diterjemahkan sebagai alih daya.
Outsourcing merupakan kegiatan atau proses pemindahan suatu pekerjaan oleh suatu perusahaan kepada pihak ketiga .
erusahaan lai.
Outsourcing .
lih day.
dalam pengertian yang paling luas, merupakan /sebuah upaya perusahaan dalam memakai bantuan dari perusahaan lain untuk menunjang Outsourcing merupakan salah satu cara yang dilakukan oleh pemerintah untuk mempermudah pengusaha menjalankan usaha ditengah krisis ekonomi yang melanda negara Indonesia sejak beberapa tahun terakhir.
Kebijakan untuk memberlakukan outsourcing dikeluarkan oleh pemerintah untuk perbaikan iklim investasi di Indonesia melalui beberapa kemudahan dalam sistem perekrutan pekerja yang dialihkan kepada pihak lain yakni dengan sistem outsourcing.
(Prabhaputra et al.
, 2.
3 Pengertian Sistem Pengambilan Keputusan Sistem Pengambil Keputusan (SPK) adalah suatu sistem informasi berbasis komputer yang menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu manajemen dalam menangani berbagai permasalahan yang terstruktur ataupun tidak terstruktur dengan menggunakan data dan Kata berbasis komputer merupakan kunci, karena hampir tidak mungkin membangun SPK tanpa memanfaatkan komputer sebagai alat bantu, terutama untuk menyimpan data serta mengelola (Sari, 2.
4 Pengertian Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Analitycal Hierarchy Process (AHP) dikembangkan oleh Thomas L Saaty merupakan metode untuk membuat urutan alternatif keputusan dan memilih yang terbaik pada saat mengambil keputusan memiliki beberapa tujuan atau kriteria untuk mengambil keputusan tertentu.
Komponen dalam AHP adalah hirarki, suatu masalah kompleks dan tidak terstruktur dipecahkan kedalam kelompoknya, kemudian kelompok- kelompok tersebut diatur menjadi suatu bentuk hirarki.
AHP yang dikembangkan Thomas L Saaty, dapat memecahkan masalah yang kompleks dimana aspek atau kriteria yang diambil cukup banyak.
Ada tiga prinsip pokok yang harus diperhatikan menurut Saaty dalam (Abdullah et al.
, 2.
adalah sebagai berikut :
Prinsip penyusunan hirarki Prinsip menentukan prioritas Prinsip konsistensi logis Menurut Saaty dalam (Widowati et al.
, 2.
ada beberapa prinsip pemecahan masalah dalam metode AHP, hal mendasar yang harus dipahami adalah :
Decomposition Dekomposisi berarti memecahkan atau membagi seluruh masalah menjadi elemen-elemen dalam bentuk hirarki proses pengambilan keputusan, dengan setiap elemen atau semua elemen saling berhubungan.
Comparative Judgment Dilakukan dengan penilaian tentang kepentingan relatifdua elemen pada suatu tingkat tertentu Jurnal Teknologika (Jurnal Teknik-Logika-Matematik.
2024,14.
,493-507,DOI 10.
51132/teknologika.
dalam kaitannya dengan tingkatan diatasnya.
Penilaian ini merupakan inti dari AHP karena memiliki efek dengan urutan kepentingan elemen.
Synthesis of Priority Synthesis of priority dilakukan dengan menggunakan eigen vector method untuk mendapatkan bobot relatif bagi unsur-unsur pengambilan keputusan.
Logical Consistency Logical Consistency merupakan karakteristik penting AHP.
Hal ini dicapai dengan menggabungkan semua eigen vector yang diperoleh dari properti yang berbeda tingkat hierarkis dan kemudian mendapatkan vektor komposit berbobot yang mengarah pada serangkaian Metode Gambar 1.
Flowchart Penelitian 1 Pengolahan Data Pengolahan data dilakukan dengan metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) yang merupakan metode untuk membuat urutan alternatif keputusan dan memilih yang terbaik pada saat mengambil keputusan memiliki beberapa tujuan atau kriteria untuk mengambil keputusan tertentu.
Dalam (Widowati et al.
, 2.
ada beberapa prinsip pemecahan masalah dalam metode AHP, hal mendasar yang harus dipahami adalah Decomposition.
Comparative Judgment.
Synthesis of Priority, dan Logical Consistency.
Menurut (Daulay & Niska, 2.
dalam menyelesaikan masalah pada metode AHP adalah dengan langkah- langkah berikut:
Mendefinisikan masalah serta merumuskan solusi yang diharapkan.
Menyusun struktur hierarki dimulai dengan membuat tujuan umum, yang mewakili tujuan tujuan keseluruhan dari sistem berada di tingkat teratas.
Menentukan prioritas elemen:
Jurnal Teknologika (Jurnal Teknik-Logika-Matematik.
2024,14.
,493-507,DOI 10.
51132/teknologika.
Tahap awal dari menetapkan elemen prioritas adalah membandingkan elemen satu sama lain berdasarkan kriteria yang telah ditentukan.
Matriks perbandingan berpasangan, menggunakan angka-angka untuk menunjukkan seberapa penting satu elemen dibandingkan dengan yang lain.
Tabel 1 Skala Perbandingan Berpasangan Intensitas Arti/Makna Kepentingan Kedua elemen mempunyai arti yang sama Jika satu komponen memiliki tingkat kepentingan yang sedikit lebih tinggi daripada yang lain.
Jika komponen tertentu memiliki tingkat yang lebih penting daripada yang Jika satu komponen dengan jelas lebih penting daripada bagian yang lain Jika satu elemen secara mutlak lebih penting daripada elemen lainnya 2, 4, 6, 8 Nilai pertimbangannya hampir sama antara satu dengan yang lainnya.
Sumber : (Daulay & Niska, 2.
Sintesis .
Jumlahkan nilai tiap kolom dalam matriks .
Buat matriks yang dinormalisasi dengan membagi setiap nilai dalam kolom dengan jumlah kolom yang bersangkutan.
Tambahkan nilai setiap baris dan dibagi dengan jumlah kolom tersebut untuk menghasilkan nilai eigen.
Mengukur konsistensi Dalam langkah ini, tindakan yang diambil meliputi:
Melakukan perkalian setiap nilai pada kolom pertama dengan nilai prioritas relatif elemen pertama, nilai dalam kolom kedua dengan nilai prioritas elemen kedua dan Jumlahkan hasil dari masing-masing baris.
Hasil dari penjumlahan tiap baris dibagi berdasarkan prioritasnya masing-masing, lalu dijumlahkan hasilnya.
Mencari konsistensi indeks (CI) yaya = yuI ycoycaycoyc Oe ycu ycuOe1 Keterangan :
= Indeks konsistensi yuI maks = eigen value maksimum = Jumlah elemen Menghitung rasio konsistensi (CR) Jurnal Teknologika (Jurnal Teknik-Logika-Matematik.
2024,14.
,493-507,DOI 10.
51132/teknologika.
yaya yaycI = ycIya .
Keterangan :
= Rasio Konsistensi CI = Indeks Konsistensi RI = Indeks Acak Dalam menilai konsistensi suatu hierarki, dengan melihat indeks konsistensi, rasio konsistensi dapat dihitung.
Apabila nilai indeks rasio konsistensi lebih besar dari 0,1 untuk setiap tingkat hierarki, ulangi langkah 3, 4 dan 5.
Jika perbandingan persentase kurang dari 0,1 maka nilai perbandingan disebut sudah konsisten.
Untuk mengetahui apakah hasil perhitungan benar atau salah, maka diperlukan tabel random indeks.
Tabel random index terlihat pada di bawah ini.
Tabel 2 Random Indeks (RI) 0,58 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 Sumber : (Daulay & Niska, 2.
Hasil dan Pembahasan Model Hirarki Penelitian AHP Gambar 2 Struktur Hirarki AHP Jurnal Teknologika (Jurnal Teknik-Logika-Matematik.
2024,14.
,493-507,DOI 10.
51132/teknologika.
Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Setelah menentukan kriteria dan alternatif langkah berikutnya adalah melakukan pembobotan pada Pembobotan ini dilakukan dengan menggunakan kuisioner perbandingan berpasangan melalui wawancara dengan expert yang sudah ditentukan.
Pengolahan data menggunakan super decision dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 3 Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Pada Super Decision Tabel 4 Geomean Matriks Berpasangan Kriteria
Geomean Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria
Pengalaman Usia
Pendidikan Jenis Kelamin
Pengalaman 1,000 2,884 0,303 0,382 Usia
0,347
1,000
0,189
0,255
Pendidikan 3,302 5,278 1,000 1,710 Jenis Kelamin
2,621
3,915
0,585
1,000
Jumlah 7,269 Sumber : Pengolahan Data, 2024.
13,077
2,077
3,347
Tabel 5 Normalisasi Matriks Berpasangan Kriteria
Normalisasi
Kriteria
Pengalaman Usia
Pendidikan Pengalaman 0,138 0,221 0,146 Jenis Kelamin
0,114
Usia
0,048
0,076
0,091
Pendidikan 0,454 0,404 Jenis Kelamin
0,361
Jumlah 1,000 Jumlah Eigen Vector
0,618
0,154
0,076
0,292
0,073
0,481
0,511
1,850
0,463
0,299
0,282
0,299
1,240
0,310
1,000
1,000
1,000
4,000
1,000
Sumber : Pengolahan Data, 2024.
Hasil pengolahan data, sebagai berikut :
Jurnal Teknologika (Jurnal Teknik-Logika-Matematik.
2024,14.
,493-507,DOI 10.
51132/teknologika.
Menentukan nilai eigen maksimum .
uI ycoycaycoy.
yuI maks diperoleh dengan menjumlahkan pekalian jumlah kolom matriks pairwise comparison ke bentuk desimal dengan vector eigen normalisasi.
yuI maks = .
,269 y 0,.
,077 y 0,.
,077 y 0,.
,347 y0,.
= 4,07515 Menghitung CI
yaya = yuI ycoycaycoyc Oe ycu
4,07515 Oe 4
0, 07515
= 0,02505
ycuOe1
4Oe1
Menghitung CR
yaycI = yaya
0,02505
= 0,02783
ycIya
0,90
Hasil perhitungan manual menunjukan nilai inconsistency sebesar 0,02783.
Sedangkan pada super decision, inconsistency menunjukan nilai sebesar 0,02737.
Pada kedua nilai tersebut terdapat perbedaan angka sebesar 0,00046 jika dibulatkan nilai dari kedua perhitungan menunjukan nilai yang sama yaitu 0,03.
Hasil perhitungann menunjukan nilai O 0,1 yang berarti nilai tersebut adalah Hasil pengolahan data pada tabel 4.
2 normalisasi matriks perbandingan berpasangan kriteria dan pengolahan data dengan super decision menunjukan hasil prioritas yang sama yaitu pendidikan menjadi prioritas utama, jenis kelamin menjadi prioritas kedua, pengalaman menjadi prioritas ketiga dan usia menjadi prioritas terkahir.
Matriks Perbandingan Berpasangan Alternatif Kriteria Pendidikan Jurnal Teknologika (Jurnal Teknik-Logika-Matematik.
2024,14.
,493-507,DOI 10.
51132/teknologika.
Gambar 4 Matriks Perbandingan Berpasangan Pendidikan Super Decision Tabel 6 Matriks Berpasangan Kriteria Pendidikan Perbandingan Berpasangan Altenatif
Karyawan 1
Karyawan 2
Karyawan 3
Karyawan 1
1,00
0,33
1,00
Karyawan 2
3,00
1,00
3,00
Karyawan 3
1,00
0,33
1,00
Jumlah 5,00 Sumber : Pengolahan Data, 2024.
1,67
5,00
Tabel 7 Normalisasi Matriks Berpasangan Kriteria Pendidikan Normalisasi
Alternatif
Karyawan 1
Karyawan 2
Karyawan 3
Jumlah Eigen Vector
Karyawan 1
0,200
0,200
0,200
0,600
0,200
Karyawan 2
0,600
0,600
0,600
1,800
0,600
Karyawan 3
0,200
0,200
0,200
0,600
0,200
Jumlah 1,000 1,000 1,000 3,000 1,000 Sumber : Pengolahan Data, 2024.
Pada kriteria pendidikan nilai eigen vector atau nilai prioritas alternatif, karyawan 2 merupakan alternatif dengan nilai tertinggi yaitu 0,600 dan dua alternatif lain memperoleh nilai sama dengan masing-masing nilai 0,200.
Pada super decision seluruh alternatif dan konsistensi menunjukan nilai yang sama, sehingga nilai eigen yang dihasilkan menunjukan karyawan 2 sebagai prioritas utama karena memiliki pendidikan yang lebih tinggi dari kedua alternatif lain.
Jurnal Teknologika (Jurnal Teknik-Logika-Matematik.
2024,14.
,493-507,DOI 10.
51132/teknologika.
Kriteria Jenis Kelamin
Gambar 5 Matriks Perbandingan Berpasangan Jenis Kelamin Super Decision Tabel 8 Matriks Berpasangan Kriteria Jenis Kelamin
Perbandingan Berpasangan Karyawan 1
Karyawan 2
Karyawan 3
Karyawan 1
1,00
1,00
1,00
Karyawan 2
1,00
1,00
1,00
Karyawan 3
1,00
1,00
1,00
3,00
3,00
3,00
Jumlah Sumber : Pengolahan Data, 2024.
Tabel 9 Normalisasi Matriks Berpasangan Kriteria Jenis Kelamin
Normalisasi
Alternatif
Karyawan 1
Karyawan 2
Karyawan 3
Jumlah Eigen
Vector
Karyawan 1
0,333
0,333
0,333
1,000
0,333
Karyawan 2
0,333
0,333
0,333
1,000
0,333
Karyawan 3
0,333
0,333
0,333
1,000
0,333
Jumlah 1,000 1,000 1,000 3,000 1,000 Sumber : Pengolahan Data, 2024.
Nilai eigen vector atau nilai prioritas pada kriteria jenis kelamin, seluruh alternatif memperoleh nilai yang sama, yaitu 0,333.
Nilai eigen yang dihasilkan memiliki arti seluruh karyawan memperoleh prioritas yang sama dalam kriteria jenis kelamin dan pertimbangan lain dapat menjadi skala prioritas untuk seluruh alternatif.
Jurnal Teknologika (Jurnal Teknik-Logika-Matematik.
2024,14.
,493-507,DOI 10.
51132/teknologika.
Kriteria Usia
Gambar 6 Matriks Perbandingan Berpasangan Usia Super Decision Tabel 10 Matriks Berpasangan Kriteria Usia
Perbandingan Berpasangan Alternatif
Karyawan 1
Karyawan 2
Karyawan 3
Karyawan 1
1,00
0,33
0,50
Karyawan 2
3,00
1,00
3,00
Karyawan 3
2,00
1,00
Jumlah 6,00 1,67 4,50 Sumber : Pengolahan Data, 2024.
Tabel 11 Normalisasi Matriks Berpasangan Kriteria Usia
Normalisasi
Alternatif
Karyawan 1
Karyawan 2
Karyawan 3
Jumlah Eigen Vector
Karyawan 1
0,167
0,200
0,111
0,478
0,159
Karyawan 2
0,500
0,600
0,667
1,767
0,589
Karyawan 3
0,333
0,200
0,222
0,756
0,252
Jumlah 1,000 1,000 1,000 3,000 1,000 Sumber : Pengolahan Data, 2024.
Nilai eigen vector atau nilai prioritas alternatif pada kriteria usia, karyawan 2 menjadi prioritas pertama nilai tertinggi yaitu 0,589, karyawan 3 menjadi prioritas kedua dengan nilai 0,252 dan karyawan 1 menjadi prioritas ketiga dengan perolehan nilai 0,159.
Jurnal Teknologika (Jurnal Teknik-Logika-Matematik.
2024,14.
,493-507,DOI 10.
51132/teknologika.
Kriteria Pengalaman Gambar 7 Matriks Perbandingan Berpasangan Pengalaman Super Decision Tabel 12 Matriks Berpasangan Kriteria Pengalaman Perbandingan Berpasangan Alternatif
Karyawan 1
Karyawan 2
Karyawan 3
Karyawan 1
1,00
3,00
5,00
Karyawan 2
0,33
1,00
3,00
Karyawan 3
0,20
0,33
1,00
Jumlah 1,53 4,33 9,00 Sumber : Pengolahan Data, 2024.
Tabel 13 Normalisasi Matriks Berpasangan Kriteria Pengalaman Normalisasi
Alternatif
Karyawan 1
Karyawan 2
Karyawan 3
Jumlah Eigen
Vector
Karyawan 1
0,652
0,692
0,556
1,900
0,633
Karyawan 2
0,217
0,231
0,333
0,781
0,260
Karyawan 3
0,130
0,077
0,111
0,318
0,106
Jumlah 1,000 1,000 1,000 3,000 1,000 Sumber : Pengolahan Data, 2024.
Pada kriteria pengalaman dalam tabel 4.
10 menunjukan nilai eigen vector atau nilai prioritas alternatif karyawan 1 merupakan alternatif dengan nilai tertinggi yaitu 0,633 dan pada super decision menunjukan nilai 0,658.
Jika dibulatkan kedua nilai tersebut menghasilkan angka yang sama yaitu 0,066.
Nilai eigen yang dihasilkan menunjukan karyawan 3 sebagai prioritas utama dalam kriteria pengalaman, karena karyawan 3 memiliki pengalaman pekerjaan yang lebih lama dari 2 alternatif 4 Prioritas Alternatif Jurnal Teknologika (Jurnal Teknik-Logika-Matematik.
2024,14.
,493-507,DOI 10.
51132/teknologika.
Gambar 8 Prioritas Alternatif Super Decision Tabel 13 Rekapitulasi Eigen Vector Kriteria
Kriteria
Eigen Vector
Pendidikan 0,463 Jenis Kelamin
0,310
Pengalaman 0,154 Usia
0,073
Sumber : Pengolahan Data, 2024.
Tabel 14 Rekapitulasi Eigen Vector Alternatif Setiap Kriteria
Pendidikan Jenis Kelamin
Pengalaman Usia
Karyawan 1
0,200
0,333
0,633
0,159
Karyawan 2
0,600
0,333
0,260
0,589
Karyawan 3
0,200
0,333
0,106
0,252
Jumlah 1,00 1,00 1,00 1,00 Sumber : Pengolahan Data, 2024.
Pengolahan data untuk menentukan prioritas alternatif yang akan dipilih adalah dengan mengkalikan nilai rekapitulasi eigen vector kriteria dengan rekapitulasi eigen vector alternatif, hasil pengolahan data tersebut dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 15 Perkalian Rekapitulasi Eigen Vector Kriteria Dengan Alternatif Setiap Kriteria Perkalian Kriteria & Alternatif Karyawan 1 Pendidikan Jenis Kelamin Pengalaman Usia Jumlah 0,093 0,103 0,097 0,012 0,305 Jurnal Teknologika (Jurnal Teknik-Logika-Matematik.
2024,14.
,493-507,DOI 10.
51132/teknologika.
Karyawan 2
0,278
0,103
0,040
0,040
0,464
Karyawan 3
0,093
0,103
0,016
0,016
0,231
Sumber : Pengolahan Data, 2024.
Pengolahan data pada tabel 4.
13 menunjukan jumlah dari perkalian rekapitulasi nilai pada masing masing kriteria dan alternatif yang kemudian jumlah tersebut diurutkan dari nilai tertinggi sampai nilai terendah, dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 16 Urutan Prioritas Alternatif
Alternatif
Jumlah Prioritas Karyawan 2
0,464
Karyawan 1
0,305
Karyawan 3
0,231
Sumber : Pengolahan Data, 2024.
Tabel 4.
14 menunjukan karyawan 2 adalah prioritas utama dalam proses pengambilan keputusan rekrutmen karyawan outsourcing di CV Rama Jaya dengan perolehan nilai tertinggi yaitu 0,464, prioritas kedua adalah karyawan 1 dengan nilai 0,305 dan prioritas ketiga adalah karyawan 3 dengan nilai 0,231.
Pada perhitungan super decision menunjukan urutan yang sama namun dengan nilai yang sedikit berbeda yaitu karyawan 2 dengan nilai 0,495, karyawan 1 dengan nilai 0,285 dan karyawan 3 dengan nilai 0,218.
Hal ini menunjukan bahwa hasil perhitungan yang dilakukan dengan menggunakan super drcision maupun dengan Microsoft exel menghasilkan nilai yang sama dan cukup akurat sebagai alat pengambilan keputusan pada perhitungan Analytical Hierrarchy Process (AHP).
Kesimpulan Berdasarkan penelitian yang telah dilaksakanan, dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut :
Proses rekrutmen karyawan outsourcing di CV Rama Jaya dilakukan pada saat perusahaan menerima permintaan tenaga kerja dari PT.
Indorama Synthetics Tbk.
Rekrutmen dilakukan dengan proses seleksi administrasi dan wawancara untuk menentukan calon karyawan outsourcing yang akan di salurkan ke PT.
Indorama Synthetics Tbk.
Proses pengambilan keputusan rekrutmen karyawan outsourcing di CV Rama Jaya dengan metode AHP dilakukan untuk mendapatkan hasil pembobotan prioritas dari kriteria dan alternatif yang sudah ditentukan.
Dari hasil pengolahan data, prioritas kriteria pendidikan menjadi prioritas utama dengan nilai 0,463, jenis kelamin sebagai prioritas kedua dengan nilai 0,310, pengalaman sebagai priorotas ketiga dengan nilai 0,154, dan usia menjadi prioritas terakhir dengan nilai 0,073.
Adapun hasil akhir dari alternatif pemilihan karyawan outsourcing di CV Rama Jaya menunjukan karyawan 2 menjadi prioritas utama dengan jumlah nilai sebesar 0,464 nilai tersebut diperoleh dari karyawan 2 yang unggul dalam pembobotan kriteria pendidikan dan usia.
Pada perhitungan dengan super decision, pembobotan menunjukan hasil yang sama yang artinya karyawan 2 cukup kuat dalam pengambilan keputusan pemilihan kartawan outsouring di CV Rama Jaya.
Pengolahan data AHP dilakukan secara manual dengan Microsoft exel dan dengan menggunakan software super decision, ini dilakukan untuk mengukur hasil pengolahan data apakah sudah sesuai atau tidak.
Jurnal Teknologika (Jurnal Teknik-Logika-Matematik.
2024,14.
,493-507,DOI 10.
51132/teknologika.
Referensi