PENERAPAN METODE ROC - EDAS DALAM MENILAI KELAYAKAN PENERIMAAN KARYAWAN BARU
DOI:
https://doi.org/10.70248/jcsit.v1i4.1276Keywords:
SPBU, Karyawan, ROC, EDAS, SPKAbstract
SPBU merupakan stasiun pengisian bahan bakar untuk umum dan penjualan minyak pelumas yang disediakan oleh PT. Pertamina. Pada SPBU sendiri terdiri dari beberapa tenaga kerja. Dalam membangun sistem kinerja yang bagus dibutuhkan sumber daya manusia yang mampu bekerja. Karena tenaga kerja atau karyawan merupakan salah satu faktor penting dari keberhasilan suatu perusahaan. Selama ini pemilihan karyawan yang ada masih dilakukan secara manual, sehingga cukup memakan waktu dan sangat terbuka peluang untuk melakukan kesalahan dalam penentuan. Untuk memecahkan permasalahan tersebut maka dirancang suatu sistem pendukung keputusan dalam membantu pihak perusahaan dalam menentukan pelamar yang sebaiknya diterima. Sistem pendukung keputusan (SPK) merupakan suatu sistem yang diciptakan dengan tujuan untuk membantu pihak yang kesulitan untuk membuat suatu keputusan atau melakukan pemilihan dengan data yang berjumlah besar. Pada penelitian ini metode yang digunakan adalah metode EDAS. metode EDAS merupakan metode yang berfungsi untuk menghasilkan suatu nilai tertinggi dari beberapa pilihan sehingga diperoleh nilai yang dihitung dari setiap nilai atribut kriteria. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilalui dan telah selesai dilakukan mengenai pemilihan penerimaan calon karyawan baru yang layak diterima oleh perusahaan dengan mengoptimalkan fungsi Sistem Pendukung Keputusan dengan mengimplementasikan metode metode EDAS (Evaluation Based On Distance From Average Solution) dan Metode pembobotan Rank Oder Centroid (ROC) diperoleh hasil yaitu sebesar sebesar 0,025613 untuk alternative A7 dengan nama Salsabila sebagai calon karyawan baru
References
P. Adytia, M. Fahmi, and R. Andrea, “Analisis Dalam Pendukung Keputusan Seleksi Reporter dengan Menerapkan Metode EDAS dan Pembobotan ROC,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 7, no. 2, pp. 809–818, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.6064.
P. C. Sabila and T. S. Alasi, “METODE EDAS UNTUK PENERIMAANPEGAWAI BARU BERBASIS WEB DAN REAL TIME,” vol. 8, no. 1, pp. 133–139, 2023.
H. M. A.R.Purnawan, M. Idhom, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( Saw ),” vol. 2, no. 1, p. 10, 2021.
S. Damanik and D. P. Utomo, “Implementasi Metode ROC (Rank Order Centroid) Dan Waspas Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Kerjasama Vendor,” … Teknol. Inf. dan …, vol. 4,
pp. 242–248, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2690.
A. Iskandar, “Sistem Pendukung Keputusan Kelayakan Penerima Bantuan Dana KIP Kuliah Menggunakan Metode ROC-EDAS,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 4, no. 2, pp. 856–864, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i2.2265.
Chen, L., & Huang, Z. (2020). A review of ROC-based multi-criteria decision-making models. Journal of Decision Support Systems, 29(3), 123-140.
Ghorabaee, M. K., Zavadskas, E. K., & Turskis, Z. (2016). EDAS: A new decision-making model for multi-criteria analysis. Technological and Economic Development of Economy, 22(3), 303-32.
Zopounidis, C., & Doumpos, M. (2002). Multi-Criteria Decision Aid in Financial Decision Making. European Journal of Operational Research, 136(2), 347-366.
Deng, J., & Hu, Y. (2014). Research on the ROC-based Data Envelopment Analysis Approach to Evaluate University Efficiency. International Journal of Productivity and Performance Management, 63(7), 850-864.
Ghorabaee, M. K., Amiri, M., Zavadskas, E. K., & Turskis, Z. (2016). EDAS: A New Multi-Criteria Decision-Making Model for Evaluation of Alternatives. Economic Computation and Economic Cybernetics Studies and Research Journal, 50(3), 39-56..
Zavadskas, E. K., Turskis, Z., & Kildienė, S. (2014). State-of-the-art Surveys of Overviews on MCDM/MADM Methods. Technological and Economic Development of Economy, 20(1), 165-179.
Govindan, K., Khodaverdi, R., & Jafarian, A. (2013). A Fuzzy Multi Criteria Approach for Measuring Sustainability Performance of a Supplier Based on Triple Bottom Line Approach. Journal of Cleaner Production, 47, 345-354.
Kahraman, C., & Cebeci, U. (2009). Multi-Criteria Supplier Selection Using Fuzzy AHP. Logistics Information Management, 16(6), 382-394.
Wang, Y.-M., & Elhag, T. M. S. (2006). Fuzzy TOPSIS Method Based on Alpha Level Sets with an Application to Bridge Risk Assessment. Expert Systems with Applications, 31(2), 309-319.
Amin, S. H., & Zhang, G. (2013). Supplier Selection and Order Allocation Based on Fuzzy SWOT Analysis and Fuzzy Linear Programming. Expert Systems with Applications, 40(1), 142-150.
Zhang, H., & Wang, J.-Q. (2017). Multi-Attribute Decision-Making Based on Distance from Average Solution in an Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Environment. Journal of Intelligent and Fuzzy Systems, 33(5), 3053-3062.
Mardani, A., Jusoh, A., & Zavadskas, E. K. (2015). Fuzzy Multiple Criteria Decision-Making Techniques and Applications – Two Decades Review from 1994 to 2014. Expert Systems with Applications, 42(8), 4126-4148.
Kumar, A., & Singh, R. K. (2019). Multi-Criteria Decision Making Methods for Supplier Selection: A Literature Review. International Journal of Procurement Management, 12(2), 225-248.
Shahriari, M., Yazdani, M., & Alavi, A. (2020). A Hybrid MCDM Approach Based on Fuzzy DEMATEL, Fuzzy ANP, and EDAS for Selecting Sustainable Suppliers. Journal of Cleaner Production, 265, 121735
