• Tidak ada hasil yang ditemukan

PENERAPAN METODE PROFILE MATCHING UNTUK APLIKASI MULTI CRITERIA DECISION MAKING (Studi Kasus : Pemilihan Guru Berprestasi)

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Membagikan "PENERAPAN METODE PROFILE MATCHING UNTUK APLIKASI MULTI CRITERIA DECISION MAKING (Studi Kasus : Pemilihan Guru Berprestasi)"

Copied!
6
0
0

Teks penuh

(1)

PENERAPAN METODE PROFILE MATCHING UNTUK APLIKASI MULTI CRITERIA DECISION MAKING

(Studi Kasus : Pemilihan Guru Berprestasi)

Ripto Mukti Wibowo1,Adhistya Erna Permanasari2,Indriana Hidayah3

1), 2), 3)Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada

2,3Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada Email :ripto.ti14@mail.ugm.ac.id1),adystya@te.ugm.ac.id2),indriana.h@ugm.ac.id3)

Abstrak

Untuk meningkatan kemajuan perusahaan,, perusahaan memberikan reward kepada karyawan. Hal yang dicermati yaitu bagaimana cara untuk menentukan multiatribut atau kriteria yang tepat dalam memberikan penilaian terhadap karyawan terbaik. Multi-criteria decision making (MCDM) merupakan teknik pengambilan keputusan yang mengandung unsur attribute, obyektif, dan tujuan. Penentuan atribut penilaian yang tepat dan diimpelementasikan dalam sistem pendukung keputusan(SPK) mencegah kecurangan dalam penilaian kandidat terbaik agar proses penilaian berjalan tanpa subjektivitas dengan tetap menggunakan objektivitas kualitas kinerja karyawan.

Salah satu metode MCDM adalah metode Profile Matching. Dimana metode ini merupakan salah satu metode dalam memecahkan permasalahan yang memberikan perangkingan kepada kandidat terbaik dari kriteria - kriteria yang telah dipetakan. Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan Metode Profile Matching untuk merancang aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Multi kriteria pada kasus yang sebenarnya yakni Pemilihan Marketing Officer di lingkungan Bank Rakyat Indonesia. Sebelum menggunakan metode profile matching pada kasus marketing officer penulis ingin mengimplementasikan metode profile matching pada kasus lain yang mirip yakni perancangan aplikasi MCDM pemilihan guru berprestasi sehingga nantinya dapat ditarik kesimpulan dapat diterapkan pada penelitian tesis penulis pada kasus Bank BRI.

Kata kunci: SPK, MCDM, Profile Matching, Marketing Officer, Pemilihan Guru Berprestasi.

1. Pendahuluan 1.1 Latar Belakang

Untuk meningkatan kemajuan perusahaan dan kinerja sumber daya manusia dalam suatu perusahaan, perusahaan memberikan reward kepada karyawan terbaik atau penghargaan berupa prestasi. Dalam perusahaan atau instansi yang memiliki pegawai dalam jumlah besar proses evaluasi (penilaian) kinerja karyawan relatif sering dilakukan sehingga perusahaan memerlukan prosedur yang baku dalam menetapkan persyaratan bagi seorang karyawan untuk mendapatkan promosi atau menempati jabatan tertentu dalam

perusahaan tersebut [1]. Hal yang harus dicermati yaitu bagaimana cara untuk menentukan multiatribut atau kriteria yang tepat dalam memberikan penilaian terhadap karyawan terbaik

Multi-criteria decision making (MCDM) merupakan teknik pengambilan keputusan dari beberapa pilihan alternatif yang ada. Di dalam MCDM ini mengandung unsure attribute, obyektif, dan tujuan [2].

Penentuan atribut penilaian yang tepat mencegah kecurangan dalam penilaian kandidat terbaik agar proses penilaian berjalan tanpa subjektivitas semata yakni dengan tetap menggunakan objektivitas dalam menilaiakualitas kinerja karyawan. Subjektivitas menjadi momok bagi perusahaan untuk melakukan penilaian kinerja secara fair dan akurat agar tercapainya tujuan demi kemajuan suatu perusahaan.

Salah satu metode Multi-criteria decision making (MCDM) adalah dengan menggunakan metode Profile Matching. Dimana metode ini merupakan salah satu metode dalam memecahkan permasalahan yang memberikan perangkingan kepada kandidat terbaik dari kriteria - kriteria yang telah dipetakan. Profile matching merupakan proses penting dalam manajemen Sumber Daya Manusia (SDM) untuk menentukan pemetaan kompetensi (kemampuan) kandidat dalam suatu jabatan.

Kompetensi jabatan tersebut harus dapat dipenuhi oleh kandidat/ calon kandidat untuk menempati posisi jabatan. Secara garis besar profile matching membandingkan antara kompetensi kandidat ke dalam kompetensi jabatan sehingga akan diketahui gap. Nilai gap yang dihasilkan kecil maka bobot nilai akan semakin besar dan berpeluang karyawan tersebut menduduki posisi jabatan yang telah ditentukan [3] [4].

SMPN 02 Tulungagung adalah salah satu sekolah menengah pertama favorit pada Kecamatan Tulungagung Kabupaten Tulungagung yang tidak lepas dari permasalahan diatas. Proses seleksi pemilihan guru berprestasi merupakan salah satu proses peningkatkan kualitas sekolah dan tenaga pendidik yang dilakukan oleh Wakil Kepala Sekolah Bidang Kesiswaan dan Kurikulum pada SMPN 02 Tulungagung. Dengan jumlah guru yang cukup banyak maka sulit untuk proses penilaian dan mengajukan kandidat guru berprestasi pada SMPN 02 Tulungagung dengan manual karena akan menghabiskan waktu yang lama. Beberapa dokumen penilaian harus dicari satu persatu dan sangat tidak efektif karena memperlambat proses penilain dan

(2)

reward kepada guru cenderung diberikan terlambat dan asal – asalan.

Beberapa indikator penilaian yang dinilai dalam sistem pendukung keputusan penentuan guru berprestasi adalah aspek sikap kerja, aspek kecerdasan, aspek kemampuan mengajar. Aspek sikap kerja membantu dalam memetakan penilaian berdasarkan beberapa subaspek yakni: tanggung jawab guru kepada peserta didik, ketetelitian, penggendalian perasaan dan beberapa sub aspek lainnya. Aspek sikap kerja membantu melakukan perbaikan dalam kualitas sikap kerja guru secara personal di lingkungan mengajar. Aspek kecerdasan membantu dalam memetakan penilaian kecerdasan berdasarkan beberapa subaspek yakni:

kemampuan berpikir guru, verbalisasi ide, sistematika berpikir, penalaran secara logis dan beberapa sub aspek lainnya. Aspek kecerdasan membantu pola berpikir secara tepat untuk menyelesaikan masalah atau memberikan solusi. Aspek kemampuan mengajar membantu dalam memetakan penilaian kemampuan guru mengajar peserta didik berdasarkan beberapa subaspek yakni: komunikasi dengan siswa, responan peka terhadap peserta didik, pemberian contoh praktis di lingkungan sekitar, pemilihan metode pengajaran yang sesuai dengan peserta didik.

Tujuan penelitian ini adalah mengimplementasikan Metode Profile Matching untuk merancang aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Multi kriteria pada kasus yang sebenarnya yakni Pemilihan Marketing Officer di lingkungan Bank Rakyat Indonesia.

Pada Bank Rakyat Indonesia dengan jumlah Marketing Officer yang cukup banyak mempersulit pihak manajemen dalam melakukan penilaian secara tepat, sehingga dibutuhkan sistem pendukung keputusan(SPK) yang terkomputerisasi diharapkan subyektifitas dalam pengambilan keputusan dapat dikurangi. Sebelum menggunakan metode profile matching pada kasus marketing officer penulis ingin mengimplementasikan metode profile matching pada kasus lain yang mirip yakni aplikasi pemilihan guru berprestasi terbaik sehingga nantinya dapat ditarik kesimpulan metode tersebut dapat diterapkan pada penelitian tesis penulis pada kasus bank BRI.

1.2 Rumusan Masalah

Melihat latar belakang di atas, dapat diambil suatu perumusan masalah sebagai berikut :

1. Bagaimna mengimplementasikan Metode Profile Matching untuk merancang aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Multi kriteria.

2. Bagaimana mengimplementasikan Metode Profile Matching pada pemilihan guru berprestasi sebelum menerapkan pada Pemilihan Marketing Officer Bank Rakyat Indonesia.

1.3 Tujuan Penelitian

1. Mengimplementasikan Metode Profile Matching untuk merancang aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Multi kriteria.

2. Mengimplementasikan Metode Profile Matching pada pemilihan guru berprestasi sebelum menerapkan pada Pemilihan Marketing Officer Bank Rakyat Indonesia.

1.4 Multi-Criteria Decision Making (MCDM)

Multi-criteria decision making merupakan teknik pengambilan keputusan dari beberapa pilihan alternatif yang ada. Di dalam MCDM ini mengandung unsur attribute, obyektif, dan tujuan.[2]

- Attribute menerangkan, memberi ciri kepada suatu obyek. Misalnya tinggi, panjang dan sebagainya.

- Obyektif menyatakan arah perbaikan atau kesukaan terhadap attribute, misalnya memaksimalkan umur, meminimalkan harga, dan sebagainya. Obyektif dapat pula berasal dari attribute yang menjadi suatu obyektif jika pada attribute tersebut diberi arah tertentu.

- Tujuan ditentukan terlebih dahulu. Misalnya suatu proyek mempunyai obyektif memaksimumkan profit, maka proyek tersebut mempunyai tujuan mencapai profit 10 juta/bulan.[2].

Kriteria merupakan ukuran, aturan-aturan ataupun standar-standar yang memandu suatu pengambilan keputusan. Pengambilan keputusan dilakukan melalui pemilihan atau memformulasikan atribut-atribut, obyektif-obyektif, maupun tujuan-tujuan yang berbeda, maka atribut, obyektif maupun tujuan dianggap sebagai kriteria. Kriteria dibangun dari kebutuhan-kebutuhan dasar manusia serta nilai-nilai yang diinginkannya. Ada dua macam kategori dari Multi-criteria decision making (MCDM), yaitu :

1. Multiple Objective Decision Making (MODM) 2. Multiple Attribute Decision Making (MADM)

Multiple Objective Decision Making (MODM) menyangkut masalah perancangan (design), di mana teknik-teknik matematik optimasi digunakan, untuk jumlah alternative yang sangat besar (sampai dengan tak berhingga) dan untuk menjawab pertanyaan apa (what) dan berapa banyak (how much). Multiple Attribute Decision Making (MADM), menyangkut masalah pemilihan, di mana analisa matematis tidak terlalu banyak dibutuhkan atau dapat digunakan untuk pemilihan hanya terhadap sejumlah kecil alternatif saja.

Metode Profile Matching merupakan bagian dari teknik MADM [2].

1.5 Penilaian Guru Berprestasi

Pemetaan Potensi Karyawan (P2K) merupakan suatu program kerja yang dilakukan oleh departemen Sumber Daya Manusia dengan lebih menitikberatkan pada potensi aspek-aspek psikologis yang meliputi tiga aspek, yaitu intelektual, sikap kerja dan tingkah laku [2][3].

Pada Penilain Guru aspek tingkah laku ditiadakan dan diganti dengan aspek kemampuan mengajar, karena dalam lingkungan sekolah kemampuan mengajar guru salah satu indikator penentu dalam perbaikan kualitas peserta didik. Berikut kriteria penilaian guru berprestasi :

(3)

a. Aspek Sikap Kerja : 1. Ketelitian Dalam Bekerja 2. Tanggung Jawab

3. Pengendalian Perasaan 4. Dorongan Berprestasi 5. Vitalitas Perencanaan 6. Energi Psikis

b. Aspek Kecerdasan : 1. Kemampuan Berpikir Guru 2. Verbalisasi Ide

3. Sistematika Berpikir 4. Konsentrasi Mengajar 5. Imajinasi Kreatif 6. Penalaran Logis 7. Logika Praktis 8. Fleksibilitas Berpikir

c. Aspek Kemampuan Mengajar:

1. Kemampuan Komunikasi dengan peserta didik 2. Respond dan Peka Terhadap siswa

3. Pemberian contoh praktis di lingkungan sekitar 4. Metode pengajaran.

1.6 Metode Profile Matching

Merupakan metode dalam memecahkan permasalahan yang memberikan perangkingan kepada kandidat terbaik dari kriteria - kriteria yang telah dipetakan

a. Pemetaan Gap Kompetensi

Gap : perbedaan/selisih value masing-masing Aspek/attribut dengan value target.

Gap = Value Attribut – Value Target ….(1) Contoh : Menghitung Gap Jabatan di suatu perusahaan:Gap = ProfilKaryawan – ProfilJabatan b. Pembobotan

Setelah diperoleh Gap pada masing-masing individu, setiap profil individu diberi bobot nilai sesuai ketentuan pada Tabel Bobot Nilai Gap.

Tabel 1. Tabel Bobot Nilai Gap :

c. Perhitungan Dan Pengelompokan Core Dan Secondary Factor

Setelah menentukan bobot nilai gap untuk ketiga aspek, yaitu aspek kecerdasan sikap kerja dan perilaku dengan cara yang sama setiap aspek dikelompokkan menjadi 2 kelompok yaitu:

1. Core Factor

Perhitungan Core Factor ditunjukan menggunakan rumus di bawah ini:

….(2)

Keterangan :

NFC : Nilai rata-rata core factor

NC(i,s,p) : Jumlah total nilai core factor (Kecerdasan, Sikap kerja, Perilaku) IC : Jumlah item core factor

2. Secondary Factor

Perhitungan Secondary Factor bisa ditunjukan dengan rumus berikut:

….(3)

Keterangan :

NSF : Nilai rata-rata secondary factor NS(i,s,p) : Jumlah nilai total secondary factor

(kecerdasan, sikap kerja, perilaku ) IS : Jumlah item secondary factor d. Perhitungan Nilai total

Dari perhitungan setiap aspek yang diatas, berikutnya dihitung nilai total berdasarkan presentase dari core factor dan secondary factor yang diperkirakan berpengaruh terhadap kinerja tiap-tiap profil. Contoh tiap- tiap penghitungan bisa dilihat pada rumus dibawah ini:(x)%NCF(i,s,p) + (x)% NSF(i,s,p) = N(i,s,p) ….(4)

Keterangan :

NCF(i,s,p) : Nilai rata-rata core factor (Kecerdasan, Sikap, Perilaku)

NSF(i,s,p) : Nilai rata-rata secondary factor (Kecerdasan, Sikap, Perilaku)

N(i,s,p) : Nilai total dari aspek (Kecerdasan, Sikap, Perilaku)

(x)% : Nilai persen yang diinputkan e. Perhitungan Rangking

Hasil akhir dari proses profile matching adalah ranking dari kandidat yang diajukan untuk mengisi suatu jabatan tertentu. Penentuan ranking mengacu pada hasil perhitungan tertentu Perhitungan tersebut bisa ditunjukkantertentu. Dengan rumus dibawah ini:

Ranking = (x)%.Ni + (x)%.Ns + (x)%.Np ….(5) Keterangan :

Ni : Nilai kecerdasan Ns : Nilai Sikap Kerja Np : Nilai Perilaku

(x)% : Nilai Persen yang diinputkan

(4)

2. Pembahasan

Pada penelitian akan dibahas mengenai rancangan UML meliputi Usecase Diagram, Activity diagram dan implementasi sistem pendukung keputusan pada pemilihan guru berprestasi dengan menggunakan penilaian multi atribut.

2.1 Pemodelan Dengan Unified Model Language a. Perancangan Use Case

Berikut rancangan Use Case Diagram dari sistem :

Gambar 1. Use Case SPK Penentuan Guru Berprestasi Gambar di atas dijelaskan 2 aktor yaitu admin, Kepala Sekolah. Admin berfungsi sebagai administrator dari Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Guru Berprestasi diantaranya mengatur manajemen jurusan, manajemen user Login , manajemen data guru, manajemen data penilai, manajemen ketetapan penilaian(kriteria), manajemen penilaian guru berprestasi, manajemen hasil perhitungan dan melakukan semua yang ada di sistem tanpa batasan. Kepala Sekolah berfungsi sebagai user dari Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Beasiswa PPA diantaranya melihat laporan dari sistem tersebut.

b. Perancangan Activity Diagram

Berikut rancangan Activity Diagram dari sistem :

Gambar 2. Activity Diagram SPK Guru Berprestasi Pada gambar menunjukkan aktivitas alur Admin untuk manajemen data penilaian Guru Berprestasi.

Admin melakukan Login dan sistem merespon dengan melakukan validasi Login untuk mencocokkan Login.

Setelah Login sistem menunjukkan menu utama yang ditunjukkan kepada admin, kemudian admin memilih menu manajemen data penilaian Guru Berprestasi.

Admin akan menambah data, mengubah data, menghapus data, mengambil data, melakukan pencarian data dan sistem akan menyimpan perubahan data.

Setelah selesai admin melakukan logout.

2. 2 Rancangan Sistem Pendukung Keputusan Berikut pembahasan rancangan form dari SPK Pemilihan Guru Berprestasi :

(5)

4.1 Rancangan Form Ketetapan

Gambar 3.Transaksi Ketetapan

Pada form ini berfungsi untuk mencatat ketetapan penilaian minimal atau acuan nilai yang disepakati pada SPK Pemilihan Guru. Form Ketetapan ditampilkan dengan memilih menu Transaksi dilanjutkan dengan menu Untuk Ketetapan.

4.2 Rancangan Form Penilaian Guru

Gambar 4.Transaksi Penilaian Guru

Pada form berfungsi hanya untuk mencatat penilaian guru atau hasil penilaian dari SPK Pemilihan Guru. Form Penilaian ditampilkan dengan memilih menu transaksi dilanjutkan dengan menu untuk penilaian guru.

Dari Form Penilaian Guru terdapat 3 kandidat yang dibandingkan melalui nilai – nilai tiap aspek dari perhitungan sebelumnya tiap sub aspek yang mengacu dengan ketentuan penilain pada masing – masing aspek yakni=0.5*Nilai_aspek_sikap)+(0.3*nilai_aspek_kecerd asan) + (0.2 * NilaiKemampuanMengajar) yang hasil nilainya ditampilkan pada gambar 4 :

Gambar 5. Hasil Akhir Penilaian Guru Berprestasi Dari pemilihan guru berprestasi, guru dengan NIP 0804030020047 direkomendasi menjadi guru berprestasi peringkat pertama dengan hasil akhir 3,897 (nilai aspek sikap = 3,8 ; nilai aspek kecerdasan = 3,925 dan nilai aspek kemampuan mengajar = 4,1). Untuk peringkat kedua dan ketiga adalah guru dengan NIP 0804030020080 dengan hasil akhir 3,58 (nilai aspek sikap = 3,6 ; nilai aspek kecerdasan = 3,8 dan nilai aspek kemampuan mengajar = 3,2) dan guru dengan NIP 0804030020088 dengan hasil akhir 2,995 (nilai aspek sikap = 3,1 ; nilai aspek kecerdasan = 3,15 dan nilai aspek kemampuan mengajar = 2,5).

3. Kesimpulan

Proses Pemilihan Guru Berprestasi merupakan suatu faktor yang sangat penting dalam SMPN 02 Tulungagung untuk mengetahui tingkat kualitas kinerja suatu guru dalam sekolah dan dapat meningkatkan kualitas sekolah. Dengan adanya Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Guru Berprestasi mempermudah kerja bagian Bidang Kesiswaan dan Kurikulum dalam dokumentasi data dan laporan penilaian secara obyektif dan akurat. Dapat disimpulkan metode metode Profile Matching berhasil diimplemntasikan dalam membangun aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Multi kriteria (MCDM) yakni aplikasi pemilihan guru berprestasi.

Langkah selanjutkan adalah menerapkan metode profile matching dalam kasus yang sebenarnya yakni Pemilihan Marketing Officer terbaik di Bank Rakyat Indonesia.

Sistem ini juga membantu lebih efisien dan mempercepat proses pengecekan data penilaian dan ketetapan pada per periode penilaianya.

Daftar Pustaka

[1] Kusrini, M. Awaluddin, “Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Kinerja Karyawan Untuk Promosi Jabatan.”

[2] R. E. Stok dan R. Yustina, “Penerapan Multi-Criteria

Decision Making Dalam Pengambil Keputusan Sistem Perawatan,”

pp. 1–12, 2000.

[3] A. Handojo, D. H. Setiabudi, A. Fakultas, T. Industri, J. T.

Informatika, dan R. Yunita “Pembuatan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Untuk Proses Kenaikan Jabatan Dan Perencanaan Karir Pada PT. X,” vol. 4, no. 2, pp. 98–106, 2003.

(6)

[4] A. H. Kridalaksana and A. R. Hakim, “Sistem Pendukung Keputusan Sertifikasi Badan Usaha Pelaksana Jasa Konstruksi Pada BPD GAPENSI Kaltim,” vol. 5, no. 1, pp. 1–9, 2010.

Biodata Penulis

Ripto Mukti Wibowo, memperoleh gelar Sarjana Komputer (S.Kom), Jurusan Sistem Informasi Universitas Kanjuruhan Malang, lulus tahun 2012. Saat ini sedang menempuh Program Pasca Sarjana Magister Teknik Elektro dengan minat studi Teknologi Infomasi Universitas Gajah Mada Yogyakarta.

Adhistya Erna Permanasari, memperoleh gelar Sarjana dan Magister pada jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi pada Universitas Gajah Mada Yogyakarta.Memperoleh gelar doktor pada Universitas Petronas Malaysia. Saat ini menjadi Dosen di Universitas Gajah Mada Yogyakarta.

Indriana Hidayah, memperoleh gelar Sarjana dan Magister pada jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi pada Universitas Gajah Mada Yogyakarta.

Saat ini menjadi Dosen di Universitas Gajah Mada Yogyakarta.

Gambar

Tabel 1. Tabel Bobot Nilai Gap :
Gambar 2. Activity Diagram SPK Guru Berprestasi Pada gambar menunjukkan aktivitas alur Admin untuk  manajemen  data  penilaian  Guru  Berprestasi.
Gambar 5. Hasil Akhir Penilaian Guru Berprestasi Dari  pemilihan  guru  berprestasi,  guru  dengan  NIP 0804030020047 direkomendasi menjadi guru berprestasi peringkat pertama dengan hasil akhir 3,897 (nilai aspek sikap  =  3,8  ;  nilai  aspek  kecerdasan

Referensi

Dokumen terkait

Berdasarkan hasil pengujian yang dilakukan, beberapa bahan uji baik berupa serbuk maupun minyak tumbuhan memberikan pengaruh pada peneluran dan mortalitas Callosob- ruchus

Kebutuhan dan potensi desa menjadi dasar dalam pendirian BUMDes sebagai bentuk upaya peningkatan kesejahteraan masyarakat (PKDSP, 2007). Pembangunan masyarakat desa pada

Alih kode ekstern adalah alih kode yang berlangsung antar bahasa sendiri (salah satu bahasa atau ragam yang ada dalam verbal reportoir masyarakat tuturnya)

Di sini sel-sel otak yang mati akan digantikan oleh jaringan glial, sedangkan pada organ tubuh yang lain yakni jantung, paru-paru, hati, ginjal dan yang lainnya perubahan

Kelulushidupan udang yang diperoleh pada masing-masing perlakuan berbeda seiring dengan peningkatan konsentrasi ekstrak daun sirih yang digunakan, dengan hasil yang

1) Person, yaitu sumber data yang bisa memberikan data berupa jawaban lisan melalui wawancara. Yang termasuk sumber data ini adalah pihak LMDH, perhutani, perangkat

Perbedaan dengan penelitian ini adalah pada penggunaan obat yang digunakan, populasi, besar sampel dan instrumen yang digunakan yang memungkinkan hasil yang berbeda4. Maka

Dampak yang diberikan oleh perubahan BI rate terhadap total pembiayaan, kualitas pembiayaan dan pendapatan margin murabahah adalah terjadinya perebutan dana antar bank