Penerapan Metode F-AHP dan F-TOPSIS Dalam Proses Seleksi Karyawan Untuk Bidang Teknologi Informasi

Murnawan; Sri Lestari; Rosalin Samihardjo

doi:10.34148/teknika.v13i1.688

Murnawan Program Studi Sistem Informasi, Universitas Widyatama, Bandung, Jawa Barat http://orcid.org/0000-0001-8919-8997
Sri Lestari Program Studi Sistem Informasi, Universitas Widyatama, Bandung, Jawa Barat
Rosalin Samihardjo Program Studi Sistem Informasi, Universitas Widyatama, Bandung, Jawa Barat

DOI: https://doi.org/10.34148/teknika.v13i1.688

Keywords: Extent Analysis, Fuzzy AHP, Fuzzy TOPSIS, Multi Criteria Decision Making, Seleksi Karyawan

Abstract

Penelitian ini mengeksplorasi proses seleksi karyawan di departemen Teknologi Informasi (TI) sebuah perusahaan tekstil di Bandung, Indonesia. Fokusnya adalah pada pengambilan keputusan berbasis kelompok menggunakan metode multi criteria decision making (MCDM) dengan pendekatan fuzzy. Tantangan dalam mengevaluasi calon karyawan diatasi melalui integrasi metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (F-AHP) dan Fuzzy Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (F-TOPSIS). Tiga pengambil keputusan dilibatkan dalam menentukan kriteria dan sub-kriteria melalui wawancara dan kuesioner. Kriteria utama terdiri dari kualifikasi umum (KU), kualifikasi individu (KI), dan kualifikasi teknis (KT), dengan 20 sub-kriteria yang mendukung. F-AHP digunakan untuk menetapkan bobot, kemudian F-TOPSIS digunakan untuk merangking lima calon karyawan potensial (CD1 hingga CD5). Hasil penilaian menunjukkan bahwa CD3 merupakan pilihan terbaik dengan kinerja tertinggi dalam KT, KU, dan KI. CD1 dan CD2 memiliki keunggulan masing-masing, sedangkan CD4 dan CD5 menunjukkan kelemahan. Rekomendasi untuk merekrut CD3 disertai dengan CD1 dan CD2 sebagai opsi wawancara tambahan. Kontribusi utama penelitian ini adalah penerapan metode F-AHP dan F-TOPSIS, memberikan pendekatan sistematis dan obyektif dalam seleksi karyawan. Penelitian ini tidak hanya memberikan landasan kuat untuk pengambilan keputusan rekrutmen, tetapi juga solusi praktis untuk memilih karyawan sesuai dengan kebutuhan perusahaan, meningkatkan efektivitas dan efisiensi proses seleksi di era bisnis yang terus berkembang.

Downloads

Download data is not yet available.

References

D. Y. Chang, “Applications of The Extent Analysis Method on Fuzzy AHP,” Eur. J. Oper. Res., vol. 95, no. 3, 1996, doi: 10.1016/0377-2217(95)00300-2.

T. Kaya and C. Kahraman, “Multicriteria Decision Making in Energy Planning Using a Modified Fuzzy TOPSIS Methodology,” Expert Syst. Appl., vol. 38, no. 6, 2011, doi: 10.1016/j.eswa.2010.11.081.

T. L. Saaty, “Correction to: Some mathematical concepts of the analytic hierarchy process,” Behaviormetrika, vol. 48, no. 1, 2021, doi: 10.1007/s41237-020-00125-5.

S. Raha and S. Kumar Gayen, “Tourism potential zone mapping using the fuzzy analytic hierarchy process and geographical information system: a study on Jharkhand State, India,” Asia-Pacific J. Reg. Sci., 2022, doi: 10.1007/s41685-022-00237-8.

N. T. Pham et al., “Research on knowledge management models at universities using fuzzy analytic hierarchy process (FAHP),” Sustain., vol. 13, no. 2, 2021, doi: 10.3390/su13020809.

T. T. Hue et al., “Prioritization of Factors Impacting Lecturer Research Productivity Using an Improved Fuzzy Analytic Hierarchy Process Approach,” Sustain., vol. 14, no. 10, 2022, doi: 10.3390/su14106134.

K. Yoon and C.-L. Hwang, Multiple Attribute Decision Making. 2011. doi: 10.4135/9781412985161.

R. Mitra, J. Das, and M. Kamruzzaman, “Application of TOPSIS method for flood susceptibility mapping using Excel and GIS,” MethodsX, vol. 11, 2023, doi: 10.1016/j.mex.2023.102263.

S. Fanaei, A. Zareiyan, S. Shahraki, and A. Mirzaei, “Determining the key performance indicators of human resource management of military hospital managers; a TOPSIS study,” BMC Prim. Care, vol. 24, no. 1, 2023, doi: 10.1186/s12875-023-02007-7.

K. M. Doka, F. Ahmad, S. N. Wan Shamsuddin, W. S. Wan Awang, and N. Ghazali, “Integrated decision support system for human resource selection using TOPSIS based models,” Appl. Math. Sci., vol. 9, no. 129, 2015, doi: 10.12988/ams.2015.53288.

A. I. Khan et al., “Integrating Blockchain Technology Into Healthcare Through an Intelligent Computing Technique,” Comput. Mater. Contin., vol. 70, no. 2, 2022, doi: 10.32604/cmc.2022.020342.

A. Saxena and A. K. Yadav, “Evaluating the Appropriate Fuel-Based Bus Technology in Indian Context by Integrating Fuzzy AHP-Fuzzy TOPSIS,” Eur. Transp. - Trasp. Eur., no. 92, 2023, doi: 10.48295/ET.2023.92.6.

P. Li, S. A. Edalatpanah, A. Sorourkhah, S. Yaman, and N. Kausar, “An Integrated Fuzzy Structured Methodology for Performance Evaluation of High Schools in a Group Decision-Making Problem,” Systems, vol. 11, no. 3, 2023, doi: 10.3390/systems11030159.

Y. D. Uslu, E. YÄ±lmaz, and P. YiÄŸit, “Developing Qualified Personnel Selection Strategies Using MCDM Approach: A University Hospital Practice,” in Strategic Outlook in Business and Finance Innovation: Multidimensional Policies for Emerging Economies, 2021. doi: 10.1108/978-1-80043-444-820211018.

M. M. I. Rahi, A. K. M. A. Ullah, and D. M. G. R. Alam, “A Decision Support System (DSS) for Interview-Based Personnel Selection Using Fuzzy TOPSIS Method,” in Lecture Notes in Networks and Systems, 2022, vol. 437. doi: 10.1007/978-981-19-2445-3_45.

S. W. Chisale and H. S. Lee, “Evaluation of barriers and solutions to renewable energy acceleration in Malawi, Africa, using AHP and fuzzy TOPSIS approach,” Energy Sustain. Dev., vol. 76, 2023, doi: 10.1016/j.esd.2023.101272.