Pengaruh Integrasi Explainable MCDM Terhadap Kualitas Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Peserta Magang PT. Semen Indonesia - Haykal Aulil Albab; Paramitha Nerisafitra (Journal of Informatics and Computer Science (JINACS), 2026)
Abstrak— Proses seleksi peserta magang di perusahaan masih menghadapi kendala berupa penilaian kandidat yang dilakukan secara manual, membutuhkan waktu relatif lama, serta kurang transparan dalam menjelaskan alasan pemeringkatan kandidat. Kondisi tersebut berpotensi menimbulkan subjektivitas dan mengurangi kualitas pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan mengembangkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) seleksi peserta magang berbasis Explainable Multi-Criteria Decision Making (MCDM) menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) yang terintegrasi dengan Explainable Artificial Intelligence (XAI). Sistem dikembangkan menggunakan Laravel, Livewire, PostgreSQL, dan Groq API untuk menghasilkan penjelasan otomatis terhadap hasil seleksi kandidat. Kriteria yang digunakan meliputi GPA, Certification Count, CV Evaluation Score, Education Requirement Match, dan Field Match Score. Tahapan penelitian meliputi pembobotan kriteria menggunakan AHP, proses pemeringkatan menggunakan TOPSIS, implementasi explainability, serta pengujian kualitas perangkat lunak dan algoritma. Pengujian menunjukkan bahwa kualitas sistem berdasarkan standar ISO 9126 memperoleh nilai rata-rata 1,58 dengan kategori sesuai. Hasil eksperimen perbandingan metode menunjukkan kombinasi AHP–TOPSIS menghasilkan korelasi Spearman tertinggi sebesar 0,9643 dibandingkan metode tunggal, sehingga memiliki tingkat kesesuaian yang sangat kuat terhadap pemeringkatan manual HR. Selain itu, pengujian XAI menghasilkan ranking consistency sebesar 100%, explainability score sebesar 92,50%, transparency score sebesar 91,25%, computational processing time rata-rata 16,40 detik (kategori baik), serta XAI Layering Score sebesar 92,04% dengan kategori sangat baik. Hasil tersebut menunjukkan bahwa sistem mampu menghasilkan proses seleksi yang lebih objektif, akurat, konsisten, transparan, dan efisien sehingga layak digunakan sebagai pendukung pengambilan keputusan seleksi peserta magang.   Kata Kunci— Sistem Pendukung Keputusan, Seleksi Magang, Explainable Artificial Intelligence, Multi-Criteria Decision Making, AHP, TOPSIS.