1. Pendahuluan Perkembangan dunia teknologi sangatlah cepat serta meningkat pesat, berbagai informasi dapat diperoleh secara mudah. Penggunaan aplikasi mobile online sebagai sarana untuk memperoleh informasi tersebut sudah tidak asing lagi saat ini. Android merupakan teknologi yang datang pada saat ini, terbukti pada semakin seringnya persaingan yang terjadi pada dunia mobile. Hal ini berkaitan dengan sistem operasinya serta aplikasi pendukung didalamnya [1]. Penyampaian informasi lowongan kerja sangatlah penting untuk dapat diketahui oleh berbagai pihak terutama oleh para pencari kerja [2]. Sulitnya mendapatkan pekerjaan seakan jadi masalah yang tidak pernah habisnya disekitar kita. Tingkat pendidikan yang tinggi dan kelulusan yang baik ternyata tidak bisa dijadikan jaminan untuk mendapatkan pekerjaan yang sesuai dengan latar belakang dan keinginan. Hal ini terbukti dari tingginya tingkat pengangguran terbuka atau pengangguran akademik yang ada di Indonesia. Adapun perumusan masalah yang diangkat dalam penelitian ini adalah Bagaimana merancang aplikasi pencarian lowongan kerja menggunakan metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making berbasis Android. Tujuan dari pembuatan aplikasi ini yaitu membantu pencari kerja untuk memilih pekerjaan sesuai dengan kriteria yang dimilikinya. Manfaat dari pembuatan aplikasi ini yaitu user dalam hal ini pencari pekerjaan dapat memperoleh informasi tentang lowongan pekerjaan, pencari lowongan kerja dapat mengetahui lokasi perusahaan dengan melihat pada peta yang disediakan. Adapun batasan-batasan masalah dalam pembuatan aplikasi ini adalah sebagai berikut, aplikasi dapat berjalan pada device android yang memiliki versi minimal 2.3 (gingerbread), aplikasi ini tidak membahas jumlah perusahaan dan tidak membahas luas wilayah, batasan umur pengguna aplikasi ini minimal 18 tahun, aplikasi ini tidak membahas keamanan sistem, serta update data lowongan dilakukan oleh admin. Berdasarkan latar belakang, maka penelitian ini akan membahas tentang pengembangan aplikasi pencarian lowongan kerja berbasis mobile menggunakan metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making dengan Simple Additive Weighting. Dengan adanya aplikasi ini diharapkan para pencari kerja dapat mengakses informasi tentang lowongan pekerjaan yang diinginkan berdasarkan kriteria yang dimilikinya. 2. Kajian Pustaka Penelitian sebelumnya yang berjudul penerapan teknologi AJAX pada aplikasi bursa kerja berbasis web, Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan yang telah dilakukan tentang penerapan teknologi AJAX dengan memanfaatkan jquery maka dapat disimpulkan bahwa dengan menggunakan teknologi AJAX yang memanfaatkan jqurey pada pembuatan aplikasi bursa kerja berbasis web relatif lebih mudah di dalam mengimplementasi teknologi AJAX karena lebih sedikit script yang dituliskan di dalam pengkodean [3].
2
Lowongan pekerjaan merupakan sesuatu yang selalu menjadi keinginan pada setiap orang. Pekerjaan dapat memberikan pendapatan sehingga melalui pekerjaan tersebut seseorang mendapatkan penghidupan yang layak. Oleh karena itu, setiap orang berlomba-lomba berjuang untuk mendapatkan pekerjaan agar kehidupan serta masa depan mereka terjamin. Untuk dapat memperoleh sebuah pekerjaan, seseorang dituntut untuk memenuhi beberapa persyaratan yang telah ditentukan oleh perusahaan [4]. Kriteria dalam lowongan kerja yang di publikasikan oleh perusahaan biasanya berdasarkan jenis kelamin, umur, pendidikan terakhir, nilai IPK, pengalaman kerja dan yang terakhir adalah kriteria keahlian yang dimiliki pelamar. Semua aspek tersebut sangatlah penting dalam proses perekrutan tenaga kerja oleh perusahaan. Google Maps API adalah suatu peta dunia yang dapat gunakan untuk melihat suatu daerah. Dengan kata lain, Google Maps merupakan suatu peta yang dapat dilihat dengan menggunakan suatu browser. Google Maps API merupakan suatu library yang berbentuk javascript. Saat ini google maps API sudah mencapai versi 3, pada versi 3 ini terlihat tidak jauh dari versi 2, namun pada versi 3 telah dirancang untuk dapat memuat peta lebih cepat, terutama pada browser mobile berbasis android dan iphone. Google maps telah mengoptimalkan versi baru ini menggunakan kerangka kerja model view controller (mvc) yang termodifikasi [5]. Google maps dalam aplikasi ini berfungsi sebagai alat bantu penunjuk detail lokasi perusahaan berada. Application Programming Interface (API) sangat berguna bagi pengembang web maupun aplikasi desktop untuk memanfaatkan berbagai fitur yang disediakan oleh Google seperti misalnya: AdSense, Search Engine, Translation maupun YouTube. API secara sederhana bisa diartikan sebagai kode program yang merupakan antarmuka atau penghubung antara aplikasi atau website yang kita buat dengan fungsi-fungsi yang dikerjakan. Misalnya dalam hal ini Google API berarti kode program (yang disederhanakan) yang dapat kita tambahkan pada aplikasi atau website kita untuk mengakses/menjalankan/memanfaatkan fungsi atau fitur yang disediakan Google. Misalnya saja kita bisa menambahkan fitur Google Map pada website [6]. Android adalah sistem operasi untuk telepon seluler yang berbasis linux yang merupakan “Open mobile Platform” yang dikembangkan google, secara sederhana android merupakan sebuah sistem operasi untuk cellular phone, seperti halnya symbian atau windows mobile phone. Android dikembangkan dari sistem operasi linux dan semua aplikasinya dibuat dengan menggunakan java. Android memiliki keunggulan sebagai software yang memakai basis kode komputer yang bisa didistribusikan secara terbuka (open source) sehingga pengguna bisa membuat aplikasi baru didalamnya. Android memiliki aplikasi native google yang terintegrasi seperti push Gmail, google maps dan google calendar. Android juga mampu menjalankan beberapa aplikasi sekaligus yang tidak terbatas, baik aplikasi-aplikasi yang berasal dari bawaan sistem atau tambahan dari android market, sebagai contoh mendengar musik sambil browsing dan menerima
3
notifikasi dapat dilakukan secara mudah [7]. Gingerbread saat ini masih mendominasi sistem operasi seluruh smartphone yang beredar dengan persentase sebesar 63,9%, sedangkan froyo masih berkisar antara 20,9%. Dan hingga kini sistem operasi gingerbread masih yang berkuasa dari seluruh smartphone yang ada [8]. Fuzzy Multiple Attribut Decision Making (FMADM) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari fuzzy multiple attribute decision making adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan. Pada dasarnya, ada 3 pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif dan pendekatan integrasi antara subyektif dan obyektif. Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan. Pada pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan subyektifitas dari para pengambil keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan alternatif bisa ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan [9]. Salah satu metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) adalah metode Simple Additive Weighting (SAW). Simple Additive Weighting sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari bobot kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut [9]. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua bobot alternatif yang ada, dengan menggunakan rumus pada Persamaan 1. x ij Max x ij
jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
i
(1)
rij Min x ij i
x ij
jika j adalah atribut biaya (cost)
Normalisasi pada Metode SAW [8]
Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) seperti pada Persamaan 2 n
Vi
w j rij j 1
Nilai Preferensi [8]
4
(2)
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih. Adapun langkah-langkah dalam menyelesaikan sebuah kasus FMADM dengan SAW adalah: 1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci. 2. Menentukan bobot kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria. 3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan atau biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R. 4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan nilai bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi. Web Service adalah suatu sistem perangkat lunak yang dirancang untuk mendukung interoperabilitas dan interaksi antar sistem pada suatu jaringan. Web service digunakan sebagai suatu fasilitas yang disediakan oleh suatu website untuk menyediakan layanan (dalam bentuk informasi) kepada sistem lain, sehingga sistem lain dapat berinteraksi dengan sistem tersebut melalui layanan-layanan (service) yang disediakan oleh suatu sistem yang menyediakan web service [10]. JSON singkatan dari java script object notation (notasi object java script), adalah suatu format ringkas untuk pertukaran data komputer. Formatnya berbasis teks dan terbaca manusia serta digunakan untuk merepresentasikan struktur data sederhana dan baris asosiatif atau bisa disebut dengan obyek format JSON sering digunakan untuk mentransmisikan data terstruktur melalui melalui suatu koneksi jaringan pada suatu proses yang disebut serialisasi. Aplikasi utamanya adalah pada pemrograman aplikasi web AJAX dengan berperan sebagai alternatif terhadap penggunaan tradisional format xml [11]. 3. Metode dan Perancangan Sistem Dalam menyelesaikan pembuatan sistem ini, maka akan dibuat perancangan sistem terlebih dahulu tujuannya agar sistem dapat bekerja dengan baik, kerangka perancangan sistem dapat dilihat pada Gambar 1.
5
APLIKASI ANDROID Data User (XML)
Google Maps API
Server Google
USER
Android Smart Phone
Web Service
Database
Web Server
Website Admin
ADMIN
SERVER
PC
Gambar 1 Arsitektur Sistem
Pada sisi server, komponen utamanya adalah web server. Web server berfungsi untuk menjalankan website admin dan web service. Website admin adalah website yang diakses oleh admin ketika akan mengelola data (tambah, update, delete) pada database milik server, bisa berupa data dasar, perusahaan, lowongan kerja, dll. Web service adalah bagian yang berfungsi untuk berkomunikasi atau bertukar data dengan aplikasi client yang terinstal pada smartphone android. Data disini simpan dan diakses melalui database. Data berupa data dasar (kota, tingkat pendidikan, keahlian), data perusahaan, data lowongan kerja dan data histori pengunaan aplikasi client pada android. Pada sisi aplikasi android, terdapat aplikasi yang terinstal pada smartphone android yang dijalankan oleh client. Komunikasi antara aplikasi android dengan server menggunakan web service yang terdapat pada web server. Sedangkan data informasi client selain tersimpan sebagai data histori yang tersimpan pada database, juga tersimpan di sisi client pada aplikasi android berupa file XML. Admin mengelola data yang ada pada database milik server melalui website admin dengan mengaksesnya melalui personal computer (PC). Serta untuk mengakses ke maps, aplikasi langsung mengambil layanan data dari Google Maps. Model Prototype Metode perancangan sistem yang digunakan untuk membangun aplikasi ini adalah metode prototype. prototype adalah proses yang digunakan untuk membantu pengembangan perangkat lunak dalam membentuk model dari perangkat lunak yang harus dibuat. Metode ini dilakukan secara bertahap, yaitu dengan mengembangkan suatu prototype yang sederhana terlebih dahulu baru 6
kemudian dikembangkan dari waktu ke waktu sampai perangkat lunak selesai dikembangkan. Prototype merupakan bentuk dasar atau model awal dari suatu sistem atau subsistem [12].
Gambar 2 Prototype Model [12]
Proses pada model prototype dapat dijelaskan sebagai berikut: 1. Pengumpulan kebutuhan prototype Pada tahap awal metode ini adalah analisis permasalahan dan kebutuhan, yaitu mengumpulkan kebutuhan dari dari sistem yang akan dibuat, dengan perencanaan yang cepat akan dibentuk konstruksi dari prototype-nya. Prototype ini akan dievaluasi lagi dan hasilnya digunakan untuk mengelola kembali kebutuhan dari perangkat lunak yang akan dikembangkan. Pada tahap ini yang akan dilakukan adalah merancang kebutuhan serta gambaran umum untuk aplikasi yang akan dibuat. 2. Perancangan prototype Perancangan dilakukan cepat dan rancangan mewakili semua aspek software yang diketahui, dan rancangan ini menjadi dasar pembuatan prototype. Langkah berikutnya dari metode ini adalah membuat rancangan sistem aplikasi, yaitu membangun sistem berdasarkan tahap sebelumnya. Pada tahap ini dilakukan desain sistem dan perancangan antarmuka. Perancangan dilakukan dengan model Unified Modelling System (UML) untuk menggambarkan sistem secara keseluruhan. 3. Evaluasi prototype User mengevaluasi prototype yang dibuat dan digunakan untuk memperjelas kebutuhan software. Pada tahap ini yang dilakukan adalah menguji aplikasi yang telah dibuat. Pengujian dilakukan dengan menginstal aplikasi yang telah dibangun ke dalam aplikasi mobile device berbasis android dan diujicobakan semua fungsi yang telah dibuat.
7
Perancangan Sistem Aplikasi ini dirancang menggunakan Unified Modelling System yang meliputi: Use Case Diagram Gambar 3 menjelaskan tentang alur use case, user dapat mengakses semua menu yang disediakan, yaitu user mengisi data pengguna, mencari lowongan kerja, melihat lowongan kerja, serta langsung keluar dari aplikasi. Dijelaskan fungsi-fungsi yang dilakukan oleh admin, pada use case diagram ini admin melakukan login, mengubah beberapa data tentang data dasar, mengubah data tentang perusahaan, mengubah data tentang info lowongan pekerjaan. Serta dapat melihat serta menghapus histori data pengguna.
Ubah Umur
Ubah Jenis Kelamin
Ubah Keahlian
Data Kota
Extend
Ubah Pendidikan
Extend Extend
Extend Extend
Extend Ubah Data Dasar
Extend
Ubah IPK
Extend
Data Keahlian
ExtendUbah Pengalaman Kerja Include
Isi Data Pengguna
Data Perusahaan Ubah Data Info Lowongan Kerja
Ubah Data Kriteria Lowongan Extend
Extend
Ubah Data Perusahaan Admin
User
Cari Lowongan Kerja
Tambah Data Histori Extend
Extend
Lihat Lowongan Kerja
Lihat Histori Penggunaan
Hapus Histori
Keluar Aplikasi
Gambar 3 Use Case Diagram User
Aplikasi Android
Input Profil
Web Serv ices
Cari Info
Cara Pencarian
Lihat Data
Input Kata Kunci Manual Ambil Data Input Kualifikasi
Otom atis Tamplikan Data
SPK
. Gambar 4 Activity Diagram User
8
Activity Diagram Activity diagram user pada aplikasi pencarian lowongan kerja berbasis android, pertama kali user harus menginputkan profil. Setelah menginputkan profil maka akan tersambung pada opsi cari info. Pada cari info ini terdapat dua pilihan yaitu cara pencarian manual dan cari otomatis, jika cara pencarian secara manual maka kita akan menginputkan kata kunci dan jika memilih cara pencarian otomatis maka akan diarahkan menuju cara pencarian menggunakan metode Sistem Pendukung Keputusan (SPK) fuzzy multiple attribute decision making dengan simple additive weighting, seperti pada Gambar 4. Pada Gambar 5 dijelaskan tentang activity diagram admin pada aplikasi pencarian lowongan kerja berbasis android. Untuk admin berfungsi untuk memasukkan tentang data dasar, data perusahaan serta data lowongan kerja ke dalam database. Pertama kali admin harus login ke halaman utama web admin. Setelah login berhasil admin dapat melakukan tambah data dasar, tambah data perusahaan, tambah lowongan kerja, lihat histori penggunaan serta menghapus histori penggunaan. Admin
Web Admin
Database
Login
Login Gagal Login Sukses
Halaman Utama
Tambah Data Dasar
Tambah Daftar Perusahaan
Update Data
Tambah Daftar Lowongan Kerja Lihat Histori Penggunaan
Hapus Histori Penggunaan
Gambar 5 Activity Diagram Admin
Class Diagram Secara umum terdapat dua hubungan antar class pada Gambar 6, yaitu asosiasi dan pewarisan. Hubungan asosiasi adalah hubungan statis antar class, umumnya menggambarkan class yang memiliki atribut berupa class lain, atau class yang harus mengetahui eksistensi class lain. Class perusahaan dan lowongan kerja, class lowongan kerja terdapat atribut yang berupa class perusahaan yang memiliki hubungan relasi one to many. Class kriteria pelamar dan histori cari otomatis, terdapat class histori cari otomatis yang ada atribut berupa class kriteria pelamar memiliki hubungan one to one. Hubungan pewarisan adalah hubungan
9
hirarkis antar class, class dapat diturunkan dari class lain dan mewarisi semua atribut dan metode class asalnya dan menambahkan fungsionalitas baru, sehingga disebut anak dari class yang diwarisinya. Pada class histori penggunaan dengan class histori cari manual, class histori cari otomatis dan class histori keahlian, di mana class histori penggunaan sebagai super class atau disebut parent dan class histori cari manual, class histori cari otomatis serta class histori keahlian sebagai sub class atau child.
Gambar 6 Class Diagram
10
4. Hasil dan Pembahasan Analisis prototype Pada tahap ini developer bekerja sama dengan user untuk menentukan seberapa baik prototype itu memenuhi kebutuhannya dan untuk memberikan saran bagaimana memperbaiki prototype tersebut. Developer kemudian menggunakan feedback ini untuk memperbaharui prototype yang ada. tahap prototype adalah sebagai berikut: 1.Evaluasi tahap pertama Proses evaluasi prototype pertama dilakukan setelah rancangan awal program selesai dibuat. Pada halaman menu utama masih terdapat empat menu, dan belum terdapat menu untuk kualifikasi pelamar. Pada menu kualifikasi pelamar digunakan untuk menampilkan kualifikasi data pelamar. 2.Evaluasi tahap kedua Menu kualifikasi pelamar telah telah ditambahkan, dalam menu ini kriteria pelamar digunakan untuk mengisi kualifikasi umum yaitu jenis kelamin dan umur, kualifikasi akademis berupa tingkat pendidikan dan nilai IPK, pengalaman kerja, dan keahlian yang dimiliki. Kelemahan pada evaluasi yang kedua ini, belum terdapat sub menu cari otomatis yaitu proses pencarian melalui metode Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM), metode Simple Additive Weighting (SAW) belum terdapat menu bantuan. 3.Evaluasi tahap ketiga Pada tahap ketiga sub menu cari otomatis sudah ditambahkan, yaitu pencarian lowongan menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making metode Simple Additive Weighting. Pada tahap ini sudah terdapat menu bantuan, dan bahasa dalam aplikasi ini memakai bahasa Indonesia. Tampilan Program Halaman Menu Utama merupakan halaman awal yang akan dilihat oleh user ketika user mengakses aplikasi ini. Saat pertama kali aplikasi dijalankan maka tampilan yang paling awal muncul adalah tampilan menu utama. Menu utama berisi lima pilihan menu yaitu Profil Pengguna, Kualifikasi Pelamar, Cari Lowongan Kerja, Lihat Lowongan Kerja, dan Bantuan, Seperti pada Gambar 7.
11
Gambar 7 Menu Utama
Perhitungan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Berikut ini merupakan penjelasan perhitungan metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making metode Simple Additive Weighting secara manual. Kriteria merupakan sesuatu yang dibutuhkan dalam pengambilan keputusan, adapun kriteria yang telah ditentukan yaitu jenis kelamin (C1), usia (C2), pendidikan (C3), nilai IPK (C4), pengalaman kerja (C5) dan keahlian (C6). A. Data kualifikasi pelamar Pada Tabel 1 merupakan kualifikasi pada pelamar yang memiliki kriteria sebagai berikut: Seorang pelamar dengan kualifikasi jenis kelamin pria, umur 25 tahun, tingkat pendidikan S1 serta lulusan TI, mempunyai nilai IPK 3.2, belum mempunyai pengalaman kerja, memiliki keahlian pada PHP ,JAVA, Javascript, HTML, Oracle. Terdapat tiga lowongan kerja yaitu A1 yang berupa lowongan IT Security Analyst dengan rincian wanita, umur maksimal 30 tahun, pendidikan minimal S1 TI, nilai IPK minimal 2.75, Pengalaman kerja tidak diutamakan, memahami konsep IT security (information security management system). A2 yang berupa lowongan Developer dengan rincian wanita, umur maksimal 27 tahun, pendidikan minimal D3 lulusan TI, nilai IPK minimal 3.0, pengalaman kerja tidak diutamakan, menguasai OOP, PHP,XML, dan database. A3 yang berupa lowongan Web Programmer dengan rincian jenis kelamin pria, umur antara 24-25 tahun, tingkat pendidikan D3 atau S1 serta lulusan TI, nilai IPK minimal 3.0, mengutamakan fresh graduate, menguasai HTML, PHP, JAVA, Javascript.
12
Tabel 1 Data Kualifikasi Pelamar
Kriteria
Data Pelamar
Jenis Kelamin (C1)
Pria
Usia (C2)
25 tahun
Pendidikan (C3)
S1 TI
IPK (C4)
3.2
Pengalaman Kerja (C5)
0 tahun PHP, JAVA, Javascript, HTML Oracle
Keahlian (C6)
B. Tabel Kecocokan Pelamar Berdasarkan tabel data pelamar, maka dibuat suatu tingkat kepentingan kriteria berdasarkan nilai bobot yang telah ditentukan dengan dibentuk keputusan X yang telah dikonversikan ke dalam bilangan fuzzy. Bobot kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria adalah, Sangat Rendah (SR) = 0 Rendah (R) = 2,5 Cukup (C) = 5 Tinggi (T) = 7,5 Sangat Tinggi (ST) = 10. Berikut ini merupakan bobot kecocokan pelamar dari setiap alternatif pada setiap kriteria. Tabel 2 Kecocokan Pelamar
Kriteria Alternatif
C1
C2
C3
C4
C5
C6
A1
0
10
7.5
5
0
0
A2
0
10
7.5
10
0
5
A3
10
2
7.5
10
10
5
Setelah diperoleh nilai alternatif dari masing-masing kriteria maka langkah selanjutnya adalah menghitung normalisasi. Adapun perhitungan normalisasi adalah sebagai berikut : 0 0 5 5 r11 = = =0 r14 = = = 0.5 max{0;0;10} 10 max{5;10;10} 10
13
10 r12 =
10
= max{10;10;2} 7.5
10
0 r15 = = max{0;0;10}
10
7.5
0
0
r16 = = max{0;5;5}
5
=1
r13 = = =1 = max{7.5;7.5;7.5} 7.5 0
0
r21 =
r22 =
10
=
=0
max{0;0;10}
10
10
10
= max{10;10;2}
r24 = = max{5;10;10} 0 r25 = = max{0;0;10}
=1 10
7.5
r23 =
7.5 = =1 max{7.5;7.5;7.5} 7.5
10 r31 =
10
= max{10;0;10} 2
r32 =
10 =1
= max{10;10;2}
=0
=0
10 =1 10 0 =0 10 5 =1 5
10
r34 = = max{5;10;10} 10
10 2
7.5 r33 =
5 r26 = = max{0;5;5}
0
10 = 0.2
10
r35 = = max{0;0;10} 10
10 7.5
5
= =1 max{7.5;7.5;7.5} 7.5
r36 = = max{0;5;5}
=1
=1
5 =1 5
Langkah selanjutnya, membuat normalisasi nilai R yang diperoleh dari hasil normalisasi (X) sebagai berikut:
R=
0 0 1
1 1 1 1 0.2 1
0.5 1 1
0 0 1
0 1 1
Pengambil keputusan memberikan bobot preferensi, berdasarkan tingkat kepentingan masing-masing kriteria yang dibutuhkan sebagai berikut:
14
C. Bobot (W) W1 {2.5 7.5 10 10 7.5 7.5} W2 {2.5 7.5 5 7.5 7.5 10} W3 {2.5 2.5 7.5 5 7.5 10} Selanjutnya akan dibuat perkalian W * R dan penjumlahan hasil perkalian untuk memperoleh alternatif terbaik dengan melakukan perankingan nilai terbesar sebagai berikut : V1 = (0*2.5) + (1*7.5) + (1*10) + (0.5*10) + (0*7.5) + (0*7.5) = 22,5 (IT Security Analyst) V2 = (0*2.5) + (1*7.5) + (1*5) + (1*7.5) + (0*7.5) + (1*10) = 30 (Developer) V3 = (1*2.5) + (0.2*2.5) + (1*7.5) + (1*5) + (1*7.5) + (1*10) = 33 (Web Programmer) Hasil perankingan diperoleh : V1 = 22,5, V2 = 30 dan V3 = 33. Nilai terbesar ada pada V3, dengan demikian alternatif A3 yaitu lowongan 3 (Web Programmer) adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik.
Jika dalam perhitungan program dengan input kualifikasi seperti berikut: Jenis Kelamin = Pria Usia = 25 tahun Pendidikan = S1 TI IPK = 3.2 Pengalaman Kerja = 0 tahun Keahlian = PHP, JAVA, Javascript, HTML, Oracle
15
Gambar 8 Input Kualifikasi Pelamar
Dari input pembobotan kriteria seperti Gambar 8, C1 (jenis kelamin) = pria, C2 (usia) = 25 tahun, C3 (tingkat pendidikan) = S1-TI, C4 nilai IPK) = 3.2, C5 (pengalaman kerja) = 0 tahun, C6 (keahlian) = Java, PHP, Javascript, HTML, Oracle, maka akan menghasilkan output seperti pada Gambar 9, serta perankingan tertinggi sebagai berikut: Lowongan Pertama = Web Programmer Lowongan Kedua = Developer Lowongan Ketiga = IT Security Analyst
Gambar 10 Output ranking
16
Pengujian Sistem Pengujian Alpha Testing Pengujian dengan metode alpha testing adalah pengujian yang dilakukan oleh user yang terkendali pada lingkungan pengembang. Pada pengujian menggunakan alpha testing akan diperiksa apakah masih terdapat kesalahan di dalam aplikasi. Selanjutnya pengembang akan memperbaiki error serta kesalahankesalahan yang terdapat pada aplikasi tersebut hingga aplikasi berjalan dengan sempurna dan sesuai dengan kebutuhan user. Rincian pengujian alpha testing, menggunakan metode black-box testing dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel 3 Black-box Testing Aplikasi
Pengujian Admin dapat login serta memanipulasi data di web admin. Transfer data lowongan dan nama perusahaan dari web server ke aplikasi mobile android. Spesialisasi pekerjaan, kota, dan info lowongan kerja dapat muncul ada aplikasi mobile android. Tampilan peta dengan Google Maps dapat muncul pada aplikasi mobile android. Aplikasi bisa mendapatkan perankingan lowongan tertinggi dan menampilkannya ke mobile android. Aplikasi bisa mendapatkan titik lokasi perusahaan berdasarkan nilai longitude dan latitude dari web server dan menampilkannya ke Google Maps.
Valid/Invalid Valid Valid
Valid Valid Valid
Valid
Pengujian Beta Testing Setelah itu dilakukan pengujian secara beta testing. Beta testing adalah pengujian yang dilakukan oleh user. Jadi dalam pengujian ini, semua lingkungan perangkat lunak yang ada tidak dapat dikendalikan lagi oleh pengembang. Pengujian aplikasi secara beta testing dilakukan kepada 30 responden dan lebih diprioritaskan kepada mahasiswa Universitas Kristen Satya Wacana khususnya Fakultas Teknologi Informasi. Pengujian dilakukan dengan cara para responden menggunakan aplikasi terlebih dahulu, setelah selesai, para responden diminta untuk mengisi kuesioner. Responden diminta mengisi kuesioner untuk mengetahui feedback terhadap aplikasi. Tabel 4 merupakan tabel kuesioner hasil pengujian aplikasi terhadap 30 responden.
17
Tabel 4 Tabel Kuesioner Kategori/ Total Pertanyaan
1
2
3
4a
4b
4c
4d
5
6
7
8
Total
Sangat Baik
27
13
10
11
11
10
12
14
13
11
13
145
Baik
3
16
17
17
16
18
14
12
13
17
15
158
Cukup
0
1
3
2
3
2
4
4
4
2
2
27
Tidak baik
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Sangat Tidak Baik
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
Total
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
30
330
Dari pertanyaan nomor satu tentang pernahkah responden melihat aplikasi sejenis ini sebelumnya, hasilnya bahwa dua puluh tujuh responden menjawab sangat baik, tiga responden menjawab baik. Untuk pertanyaan kedua apakah aplikasi ini mudah digunakan oleh responden, diperoleh hasil enam belas responden menjawab baik, tiga belas responden menjawab sangat baik. Dari pertanyaan yang ketiga yaitu apakah responden merasa mudah dalam hal pengisian data profil, hasilnya tujuh belas responden menjawab baik, sepuluh responden menjawab sangat baik dan tiga responden menjawab cukup. Untuk pertanyaan nomor empat bagaimanakah konten dalam aplikasi ini ditinjau dari pemilihan warna, tujuh belas responden menjawab baik, sebelas responden menjawab sangat baik. Bagaimanakah konten dalam aplikasi ini ditinjau dari pemilihan huruf, enam belas responden menjawab baik, sebelas responden menjawab sangat baik, dan tiga responden menjawab cukup. Bagaimanakah konten dalam aplikasi ini ditinjau dari penempatan tombol, hasilnya bahwa delapan belas responden menjawab baik, sepuluh responden menjawab sangat baik. Bagaimanakah konten dalam aplikasi ini ditinjau dari pemilihan ikon, hasilnya bahwa empat belas responden menjawab baik, serta dua belas responden menjawab sangat baik . Pertanyaan kelima apakah fungsi dari masing-masing menu mudah dipahami oleh responden, dapat dihasilkan empat belas responden menjawab sangat baik, dua belas responden menjawab baik. Pada pertanyaan keenam apakah informasi tentang lowongan kerja dalam aplikasi ini jelas, tiga belas responden menjawab sangat baik, tiga belas responden menjawab baik dan empat responden menjawab cukup. Dari pertanyaan nomor tujuh apakah aplikasi ini dapat membantu dalam mencari pekerjaan sesuai bidangnya dan kriterianya, hasilnya tujuh belas responden menjawab baik, sebelas responden menjawab sangat baik. Untuk pertanyaan nomor delapan apakah aplikasi ini berguna bagi job seeker yang sedang membutuhkan lowongan pekerjaan, lima belas responden menjawab baik tiga belas responden menjawab sangat baik dan tiga responden menjawab cukup.
18
5. Simpulan Berdasarkan hasil pembahasan sebelumnya, maka dapat ditarik kesimpulan bahwa metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making dengan Simple Additive Weighting dapat diterapkan pada perangkat Android. Aplikasi pencarian lowongan kerja membantu user (job seeker) dalam mencari pekerjaan sesuai dengan bidang dan kriteria yang dimilikinya. Adapun saran yang dapat dimanfaatkan bagi pengembangan di masa mendatang. (Satu) Aplikasi dikembangkan dengan memperbanyak cakupan luas wilayah. (Dua) Aplikasi ini dapat dikembangkan ke sistem operasi mobile yang lain di luar sistem operasi Android. (Tiga) Ditambahnya halaman admin untuk update database lowongan kerja oleh perusahaan. (Empat) Lowongan pekerjaan yang disediakan untuk banyak bidang. 6. Daftar Pustaka [1] [2] [3]
[4] [5]
[6] [7] [8] [9] [10] [11]
[12]
Cooper, Martin. 2010, Step by step smartphone android, Massachusetts : Pace University Simamora, Henry. 1999, Manajemen Sumber Daya Manusia. Edisi kedua. Yogyakarta. STIE YKPN. Sariy, Farida Nurrilah. 2011, Penerapan Teknologi AJAX pada aplikasi bursa kerja berbasis web, Salatiga: Fakultas Teknologi Informasi Universitas Kristen Satya Wacana Salatiga. Roby & Gaston, 2007. Analisis perancangan bursa kerja berbasis web pada Pt.success Spirit. Diakses tgl 9 januari 2012. Yuniar, Farid, Febri iswanto, Listyo fitri dan I Made andi arsana. 2008, “ Aplikasi sistem informasi geografis berbasis internet untuk meningkatkan pemahaman geospasial wilayah pesisir dan pulau kecil di indonesia”. Arifin, 2009. Internet Server Application Programming Interface, Bandung: Informatika. Stone, Brad. 2011. Google project for Android. Diakses tanggal 22 november 2011 Heriyanto, Trisno. 2012. Baru 5% Ponsel Android cicipi Es Krim. Http://www.detik.com. Diakses tanggal 6 mei 2012. Kusumadewi, Sri dkk. 2006. Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu. John, Timothy. 2007. Membangun Web Services open Source Menggunakan PHP, Yogyakarta : Penerbit Andi Offset. Shin, 2011. Introduction to JSON (Java Script Object Notation), http://www.javapassion.com/ajax/JSON.pdf, Diakses tanggal 23 februari 2012. Pressman, Roger. 2002. Rekayasa Perangkat Lunak: Pendekatan Praktisi (Buku Satu). Yogyakarta: Penerbit ANDI dan McGraw-Hill Book co.
19
