Hambali Furnawan, ST, dan Wulan Widiayu Lestari. STMIK Nurdin Hamzah Jambi. ABSTRAKSI

(1)

LP2M STMIK NURDIN HAMZAH 22

APLIKASI FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING

( FUZZY-MCDM ) UNTUK MENENTUKAN PEGAWAI YANG BERHAK MEMPEROLEH KENAIKAN PANGKAT

( STUDI KASUS DI KANTOR BAHASA PROVINSI JAMBI ) Oleh :

Hambali Furnawan, ST, dan Wulan Widiayu Lestari

STMIK Nurdin Hamzah Jambi e-mail : hokib4l1f@yahoo.com

ABSTRAKSI

Kantor Bahasa Provinsi Jambi merupakan salah satu lembaga pemerintahan yang bertugas memberikan pelayanan terhadap masyarakat. Sebagai pusat informasi dan ilmu pengetahuan bahasa, Kantor Bahasa juga merupakan wadah ajang festival bahasa. Untuk mengembangkan prestasi dan meningkatkan kinerja kantor bahasa dibutuhkan pegawai- pegawai yang memang memiliki kemampuan untuk memajukan program-program yang terdapat di Kantor Bahasa Jambi. Untuk mengetahui prestasi kerja pegawai maka perlu dibuat Aplikasi Fuzzy Multi Criteria Decision Making (FMCDM) untuk menentukan pegawai yang berhak memperoleh kenaikan pangkat, sehingga suatu jabatan /posisi memang diduduki oleh orang-orang yang berkompeten. Aplikasi ini dibuat dengan menggunakan program Visual Basic 6.0 dan Crystal Report. Aplikasi ini nantinya akan dapat menyajikan informasi laporan pegawai yang berhak memperoleh kenaikan pangkat dan dapat dijadikan nilai prestasi kerja pegawai.

Kata Kunci : Kantor Bahasa Jambi, Bahasa, Pangkat, FMCDM, VisualBasic 6.0, Crystal

Report

(2)

I. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Penelitian

Setiap orang bekerja atau melakukan sesuatu hal, pasti untuk mencapai suatu tujuan tertentu. Muncul pertanyaan, “Mengapa seseorang malakukan pekerjaan?”, banyak tujuan yang ingin dicapai oleh orang tersebut diantaranya untuk mendapatkan uang untuk memenuhi kebutuhan perekonomian baik untuk keluarganya maupun untuk dirinya sendiri. Disisi lain seseorang juga butuh akan status atau derajat. Pekerjaan seseorang dapat menggambarkan status orang tersebut. Dalam lembaga pemerintahan banyak terdapat golongan jabatan atau pangkat pegawai, dimana yang didasarkan oleh banyak faktor penunjang. Suatu jabatan jika diduduki oleh seseorang yang berpotensi, berwawasan, pengalaman, ahli dibidangnya, memiliki komitmen dan mempunyai loyalitas terhadap pekerjaannya maka pekerjaan yang dibebani terhadap dirinya akan dapat terselesaikan dengan tingkat kepuasan yang sangat tinggi. “ Mengapa seseorang butuh akan status atau derajat?” hal ini disebabkan karena semakin tingi status atau derajat seseorang dalam kehidupan sosial, maka semakin tinggi pula tingkat penghargaan dan penghormatan yang didapatkan.

1.2 Perumusan Masalah

“ Bagaimana membangun aplikasi Fuzzy Multi Criteria Decision Making ( FMCDM ) yang dapat membantu pemimpin untuk menentukan pegawai yang berhak memperoleh kenaikan pangkat.”

1.3 Tujuan Penelitian

Untuk membangun aplikasi Fuzzy Multi Criteria Decision Making ( FMCDM ) yang

dapat membantu pemimpin untuk menentukan pegawai yang berhak memperoleh kenaikan

pangkat.

(3)

1.4 Manfaat Penelitian

Mempermudah kerja bagian kepegawaian dalam melakukan pengolahan lembar daftar penilaian pelaksaan pekerjaan pegawai.

1.5 Batasan Masalah

Penelitian ini menggunakan metode fuzzy multi criteria decision making dengan fuzzy segitiga sebagai grafik fungsi untuk menghitung derajat keanggotaannya. Perancangan basisdata menggunakan MS. Access dan bahasa pemrograman Visual Basic 6.0.

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Definisi Pangkat

Pangkat dapat diartikan sebagai tingkat, jabatan, kelas, komponen. Dimana kata tersebut digunakan sesuai dengan kondisi atau permasalahan tertentu. Sedangkan berdasarkan Kamus Besar Bahasa Indonesia pangkat dapat berarti kedudukan atau derajat kebangsawanan, tingkatan dalam jabatan kepegawaian[KBBI].

Dalam bab ini pangkat yang dimaksudkan adalah tingkatan dalam jabatan kepegawaian yang terdapat pada Kantor Bahasa Provinsi Jambi. Adapun kepangkatan yang berlaku pada Kantor Bahasa Provinsi Jambi disesuaikan dengan undang-undang kepangkatan yaitu :

 Golongan 1 sebagai pembantu pelaksana

 Golongan 2 sebagai pelaksana

 Golongan 3 sebagai pembantu pemimpin

 Golongan 4 sebagai pemimpin

Dimana untuk setiap masing-masing golongan terdapat tingkatan yang disesuaikan

dengan pendidikan terakhir pegawai.

(4)

2.2 Definisi Logika Fuzzy

Logika Fuzzy adalah suatu sistem yang digunakan untuk menangani konsep kebenaran parsial yaitu kebenaran yang berada diantara sepenuhnya benar dan sepenuhnya salah. Logika Fuzzy berbeda dengan logika digital biasa, dimana logika digital biasanya hanya mengenal dua keadaan yaitu 'Ya'-'Tidak' atau `ON'-'OFF' atau High'-`Low' atau `1'-`0'.

2.3 Pengertian Fungsi Keanggotaan

Fungsi Keanggotaan (membership function) adalah suatu kurva yang menunjukan pemetaan titik-titik input data ke dalam nilai keanggotaannya. Salah satu cara yang dapat digunakan untuk mendapatkan nilai keanggotaan adalah dengan melalui pendekatan fungsi.

2.4 Fuzzy Multi Criteria Decision Making

Multiple Criteria Decision Making (MCDM) adalah suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan kriteria- kriteria tertentu. Kriteria biasanya berupa ukuran-ukuran, aturan-aturan atau standar yang digunakan dalam pengambilan keputusan.

III. ANALISIS KEBUTUHAN 3.1 Kebutuhan Masukan

Data masukan yang dibutuhan dalam sistem adalah sebagai berikut :

1. Masukan tujuan masalah yang akan menjadi tujuan keputusan untuk menentukan pegawai yang berhak memperoleh kenaikan pangkat.

2. Menentukan alternatif-alternatif yang digunakan sebagai pilihan untuk menentukan

pegawai yang berhak memperoleh kenaikan pangkat.

(5)

Sebagai contoh yaitu :

 Supriadi, S.Kom

 Mutia Farina, S.E

 Harmaida

 Wagianti

3. Menentukan kriteria-kriteria sebagai bahan pertimbangan dalam mengambil keputusan.

Sebagai contoh yaitu :

 Kesetiaan

 Prestasi Kerja

 Tanggung Jawab

 Ketaatan

 Kejujuran

 Kerja sama

 Prakarsa

 Kepemimpinan

4. Untuk menghitung hasil penilaian dalam menentukan pegawai yang berhak memperoleh kenaikan pangkat, variabel yang digunakan adalah:

 Variabel Kepentingan, dimana variabel kepentingan ini terdiri atas himpunan fuzzy, yaitu : Sangat Penting, Penting, dan Kurang Penting.

 Variabel Kecocokan, dimana variabel kecocokan ini terdiri atas himpunan fuzzy,

yaitu : Amat Kurang, Kurang, Cukup, Baik, dan Amat Baik.

(6)

3.2 Kebutuhan Proses

Langkah 1 : Representasi Masalah

a. Tujuan keputusan ini adalah mencari atau melakukan pemilihan terhadap pegawai yang berhak memperoleh kenaikan jabatan/pangkat berdasarkan kriteria-kriteria tertentu. Ada 4 alternatif yang diberikan adalah:

A = {A

1

, A

2

, A

3

, A

4

} dengan A

1

= Supriadi, S.Kom,

A

₂

= Mutia Farina, S.E, A

₃

= Harmaida, A

₄

= Wagianti.

b. Ada 8 kriteria pengambilan keputusan yang diberikan, yaitu :

C = {C

1

, C

2

, C

3

, C

4

, C

5

, C

6

, C

7,

C

8

}

c. Strutur hirarki masalah tersebut adalah :

Pemilihan Pegawai Yang Berhak Memperoleh

Kenaikan Pangkat

C1 Kesetiaan

C2 Prestasi Kerja

C4 Ketaatan C3

Tanggung Jawab

C6 Kerja Sama C5

Kejujuran

C8 Kepemimpinan C7

Prakarsa

Supriadi S.Kom A1

Mutia Farina S.E A2

Harmaida A3

Wagianti A4

Gambar 2.4 Struktur Hirarki Contoh Kasus

(7)

Langkah 2 : Evaluasi himpunan fuzzy dari alternatif-alternatif keputusan.

a. Variabel-variabel linguistic yang merepresentasikan bobot kepentingan untuk setiap kriteria, adalah : T (kepentingan)

W = { SP, P, KP } dengan SP= Sangat Penting, P = Penting, KP = Kurang Penting.

Fungsi keanggotaan untuk setiap elemen direpresentasikan dengan menggunakan bilangan fuzzy segitiga sebagai berikut :

 KP = ( 0, 0, 0.25 )

 P = ( 0.25, 0.5, 0,75)

 SP = ( 0.75, 1, 1 )

b. Derajat kecocokan alternatif-alternatif dengan kriteria keputusan adalah : T (kecocokan) S = { AK, K, C, B, AB } dengan

AK = Amat Kurang, K = Kurang, C = Cukup, B = Baik, AB = Amat Baik. Fungsi keanggotaan untuk setiap elemen direpresentasikan dengan menggunakan bilangan fuzzy segitiga sebagai berikut :

 AK = ( 0, 0, 0.25 )

 K = ( 0, 0.25, 0.5 )

 C = ( 0.25, 0.5, 0,75)

 B = ( 0.5, 0.75, 1 )

 AB = ( 0.75, 1, 1 )

c. Rating kepentingan untuk setiap kriteria keputusan yang diberikan oleh pengambil

keputusan seperti terlihat pada tabel 2.1 sedangkan derajat kecocokan (rating kecocokan)

kriteria keputusan dan alternatif seperti terlihat pada tabel 2.2 .

(8)

Tabel 3.1 Rating Kepentingan untuk masing-masing kriteria

Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8

Rating Kepentingan P SP SP P SP P P SP

Tabel 3.2 Rating Kecocokan setiap alternatif terhadap setiap kriteria

Alternatif

Rating Kecocokan

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8

A1 AB B B C C B B B

A2 B B AB B C AB C B

A3 C B C C B AB C C

A4 AB C B AB C C B C

d. Dengan mensubstitusikan bilangan fuzzy segitiga kesetiap variabel linguistik kedalam persamaan, diperoleh nilai kecocokan fuzzy sebagai berikut :

Tabel 3.3 Index‟s Kecocokan Fuzzy

Alternatif

Rating Kecocokan Indeks Kecocokan Fuzzy

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 X Y Z

A1 AB B B C C B B B 0.2266 0.5313 0.8203

(9)

A2 B B AB B C AB C B 0.25 0.5625 0.8203

A3 C B C C B AB C C 0.1875 0.4688 0.722

A4 AB C B AB C C B C 0.1875 0.4844 0.7578

Langkah 3 : Menyeleksi alternatif yang optimal.

Dengan mensubstitusikan indeks kecocokan fuzzy dengan mengambil derajat keoptimisan α = 0, α = 0.5, α = 1, maka akan diperoleh nilai total integral untuk setiap alternatif.

Perhitungan nilai total integral untuk nilai α = 0 sehingga diperoleh :

F

1

= ½ * ( 0 + 0.5313 + (1-0) * 0.2266 ) = 0.3789

F

2

= ½ * ( 0 + 0.5625 + (1-0) * 0.25 ) = 0.4063

F

3

= ½ * ( 0 + 0.4688 + (1-0) * 0.1875 ) = 0.3281

F

₄

= ½ * ( 0 + 0.4844 + (1-0) * 0.1875 ) = 0.3359

Dengan demikian terlihat bahwa A

2

memiliki nilai total integral terbesar berapapun derajat keoptimisannya, sehingga A

2

= Mutia Farina, S.E yang memperoleh kenaikan pangkat dengan nilai atau prestasi kerja terbaik

3.3 Kebutuhan Keluaran

Keluaran yang diharapkan adalah suatu keputusan terbaik dari banyak alternatif

pegawai yang berhak memperoleh kenaikan pangkat yang berdasarkan kriteria-kriteria yang

telah dimasukan.

(10)

IV. PERANCANGAN

Sistem digambarkan sebagai sebuah diagram alir (flowchart) secara keseluruhan.

Gambar di bawah ini merupakan diagram alir dari fuzzy dengan menggunakan metode Fuzzy Multi Criteria Decision Making (Fuzzy-MCDM).

Mulai

(Representasi Masalah)

1) Identifikasi tujuan dan kumpulkan alternatif, A = {Ai};I = 1.2, …., n.

2) Identifikasi Kriteria, C={Ci}; t=1,2,…,k.

3) Membangun struktur hirarki masalah keputusan dengan beberapa pertimbangan

Variabel-variabel linguistik yang merepresentasikan bobot kepentingan untuk setiap kriteria, adalah : T (Kepentingan), W= {SR, R, C, T, ST} dengan SR=

Sangat Rendah, R=Rendah, C= Cukup, T=Tinggi, ST=Sangat Tinggi.

Derajat kecocokan alternatif-alternatif dengan kriteria keputusan adalah : T(Kecocokan) S= {SK, K, C, B, SB}

dengan SK=Sangat Kecil, K=Kecil, C=Cukup, B=Baik, SB=Sangat Baik.

Mengevaluasi bobot pada setiap kriteria dan derajat kecocokan dan alternatif terhadap kriteria.

Evaluasi himpunan fuzzy untuk alternatif-alternatif keputusan Melakukan agregasi bobot pada setiap kriteria dan derajat kecocokan dari alternatif.

 





 



 ^k

t i it

i oa

Y k

1

1  





 



 ^k

t i it

i Pb

q k

1

1  





 



 ^k

t i it

i q c

Z k

1

Menyeleksi alternatif yang optimal 1) Memprioritaskan alternatif keputusan menggunakan agregasi 2) Metode nilai total Integral

F  c b  a

IT^    



 



 1

2 1

Selesai Alternatif keputusan priorotas tertinggi sebagai hasil alternatif

optimal

Gambar 4.1 Bagan Alir (Flowchart).

(11)

V. HASIL IMPLEMENTASI

5.1 Tampilan Menu Utama

Menampilkan menu-menu program, yang berfungsi untuk masuk ke menu-menu lainnya.

Gambar 5.1 Tampilan Menu Utama

5.2 Tampilan Menu Entry Alternatif

Merupakan sebuah form yang digunakan untuk menginput data alternatif.

Gambar 5.2 Tampilan Antarmuka Entry Alternatif

(12)

5.3 Tampilan Menu Enrty Criteria

Tampilan yang digunakan untuk menginput data-data criteria yang menjadi bahan pertimbangan dalam pengambilan keputusan.

Gambar 5.3 Tampilan Antarmuka Entry Criteria

5.4 Tampilan Menu Variabel Kepentingan

Tampilan yang digunakan untuk merepresentasikan bobot kepentingan untuk setiap criteria.

Gambar 5.4 Tampilan Antarmuka Variabel Kepentingan

(13)

5.5 Tampilan Menu Variabel Kecocokan

Tampilan yang digunakan untuk merepresentasikan bobot kecocokan untuk setiap alternatif terhadap setiap criteria.

Gambar 5.5 Tampilan Menu Variabel Kecocokan

5.6 Tampilan Menu Rating Kepentingan

Merupakan sebuah form yang digunakan untuk merepresentasikan rating kepentingan untuk setiap criteria.

\

Gambar 5.6 Tampilan Menu Rating Kepentingan

(14)

5.7 Tampilan Menu Rating Kecocokan

Merupakan sebuah form yang digunakan untuk merepresentasikan rating kecocokan untuk setiap alternatif terhadap setiap criteria.

Gambar 5.7 Tampilan Antarmuka Rating Kecocokan

5.8 Tampilan Menu Proses ( Indeks Kecocokan Fuzzy )

Tampilan Menu Proses merupakan sebuah form yang digunakan untuk menampilkan indexs kecocokan fuzzy yang merupakan hasil substitusi bilangan fuzzy segitiga kesetiap variabel linguistic.

Gambar 5.8 Tampilan Menu Hasil Proses

(15)

5.9 Tampilan Menu Kesimpulan

Tampilan Menu Kesimpulan merupakan sebuah form yang digunakan sebagai seleksi alternatif keputusan dengan prioritas tertinggi sebagai hasil alternatif yang optimal.

Gambar 5.9 Tampilan Menu Nilai Total Integral

Gambar 5.10 Tampilan Menu Hasil

(16)

(Pengurutan Alternatif dengan Nilai Tertinggi)

Gambar 5.11 Tampilan Menu Kesimpulan

(Alternatif dengan nilai tertinggi)

VI. KESIMPULAN DAN SARAN 6.1 Kesimpulan

Dari analisa dan pembahasan yang telah dilakukan pada bab-bab sebelumnya penulis menarik kesimpulan tentang Aplikasi Fuzzy Multi Criteria Decision Making (Fuzzy-MCDM) adalah sebagai berikut:

1. Dengan adanya aplikasi ini diharapkan dapat bermanfaat untuk merealisasikan perangkat lunak yang dapat menganalisa masukan-masukan berupa criteria-criteria permasalahan yang menjadi pendukung suatu keputusan yang akan diambil, sehingga mampu memberikan alternatif keputusan yang terbaik.

2. Aplikasi ini dapat dijadikan referensi bagi pembacanya dalam menyelesaikan

permasalahan yang sama.

(17)

6.2 Saran

Berdasarkan kesimpulan diatas, maka penulis dapat memberikan saran- saran sebagai berikut:

1. Untuk lebih menunjang dalam pengoperasian aplikasi, penulis menyarankan untuk menggunakan sistem komputer dengan perangkat hardware yang lebih tinggi, dengan kapasitas memori dan hardisk yang lebih besar.

2. Sebaiknya diadakan pengawasan dan perawatan terhadap aplikasi yang baru dirancang agar dapat dilihat apakah ada kekuranganya sehingga dapat segera kembali diperbaiki untuk mendapatkan hasil yang lebih maksimal.

3. Dengan menggunakan Bahasa Pemrograman Borland Delphi 6.0 data akan diolah

dengan baik dan pengolahan data akan lebih optimal.

(18)

DAFTAR PUSTAKA

1. Antony, Pranata “Pemrograman Borland Delphi 6 (edisi 4)”, Andi Offset.2003 2. Andi., Dkk, “Pemrograman Borland Delphi 5.0”, Wahana, Yogyakarta, 2001