SKRIPSI. Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana Komputer. Disusun oleh : Nama : Yogi Setiawan NIM :

(1)

DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

BEST EMPLOYEE DECISION SUPPORT SYSTEM WITH

HIERARCHY ANALYTICAL PROCESS METHOD

Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana Komputer

Disusun oleh :

Nama : Yogi Setiawan

NIM : 311510675

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS PELITA BANGSA

BEKASI

(2)

i

SKRIPSI

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KARYAWAN TERBAIK

DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

BEST EMPLOYEE DECISION SUPPORT SYSTEM WITH

HIERARCHY ANALYTICAL PROCESS METHOD

Diajukan untuk memenuhi salah satu syarat memperoleh gelar Sarjana Komputer

Disusun oleh :

Nama : Yogi Setiawan

NIM : 311510675

PROGRAM STUDI TEKNIK INFORMATIKA

FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS PELITA BANGSA

BEKASI

2020

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

vi

UCAPAN TERIMAKASIH

Segala puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah SWT yang telah memberikan rahmat dan anugrahkan-Nya kepada penulis, sehingga penulis dapat menyelesaikan Laporan Tugas Akhir ini. Penulisan Laporan Tugas Akhir dengan judul “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KARYAWAN TERBAIK DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS” dimaksudkan untuk mencapai gelar Sarjana Komputer Strata Satu pada Program Studi Teknik Informatika, Universitas Pelita Bangsa.

Penulis menyadari bahwa dalam penyusunan Laporan Tugas Akhir ini bukanlah dari jerih payah sendiri, melainkan dari bimbingan berbagai pihak. Oleh sebab itu penulis mengucapkan banyak terimakasih kepada semua pihak yang turut membantu dalam proses penulisan Laporan Tugas Akhir ini, yaitu kepada :

1. Bapak Hamzah Muhammad Mardi Putra, S.Kom., M.M selaku Rektor Universitas Pelita Bangsa.

2. Bapak Dr. Ir. Suprianto, M.P selaku Wakil Rektor I Universitas Pelita Bangsa 3. Ibu Putri Anggun Sari, S.Pt, M.Si selaku Dekan Fakultas Teknik Universitas

Pelita Bangsa.

4. Bapak Muhamad Fatchan, S.kom, M.Kom selaku Wakil Dekan Fakultas Teknik Universitas Pelita Bangsa.

5. Bapak Aswan S. Sunge, S.E, M.Kom selaku Ketua Program Studi Teknik Informatika Universitas Pelita Bangsa.

6. Bapak Muhamad Fatchan, S.Kom, M.Kom dan Bapak Dedi Afandi, S.T, M.M selaku Pembimbing skripsi yang telah banyak memberikan arahan dan bimbingan kepada penulis dalam penyusunan Skripsi ini

7. Seluruh Dosen pengajar Strata satu (S1) Teknik Informatika Universitas Pelita Bangsa, yang telah mendidik dan memberikan pengetahuan yang tak ternilai kepada penulis selama mengikuti perkuliahan.

(8)

vii

8. Orang tua dan keluarga tercinta yang telah memberikan dukungan moril, doa dan kasih sayang.

9. Teman-teman mahasiswa Strata satu (S1) Teknik Informatika Universitas Pelita Bangsa yang selalu membantu dalam setiap kesempatan.

10.Semua pihak yang namanya tidak dapat disebutkan satu per satu.

Penulis menyadari bahwa mungkin masih terdapat kekurangan dalam Laporan Tugas Akhir ini. Oleh karena itu, kritik dan saran dari pembaca sangat bermanfaat bagi penulis. Semoga laporan ini dapat bermanfaat bagi semua pihak yang membacanya.

Bekasi, 18 Januari 2020 Penulis

(9)

viii

ABSTRAK

Karyawan merupakan salah satu asset penting yang dimiliki oleh perusahaan dalam usahanya untuk mempertahankan kelangsungan hidup, berkembang, kemampuan bersaing untuk mendapatkan laba. Untuk dapat meningkatkan kualitas karyawan perusahaan perlu melakukan suatu penilaian kinerja karyawan berupa pemilihan karyawan terbaik, Dengan adanya predikat atau penghargaan kepada karyawan yang kinerjanya baik maka dengan sendirinya para karyawan akan berlomba – lomba meningkatkan kualitas kerja nya. Pemilihan karyawan terbaik yang berjalan di perusahaan ini dengan cara keterwakilan karena terbatasnya waktu dan banyaknya jumlah karyawan yang dimiliki. Masing – masing departemen mengirimkan satu orang wakilnya untuk mengikuti pemilihan karyawan terbaik sehingga cara ini menjadi tidak objektif. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat sebuah sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik di PT.Linfox Logistics Indonesia menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Untuk memecahkan masalah pada penelitian ini penulis telah mengembangkan sebuah sistem penunjang keputusan serta mengimplementasikan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Hasil dari penelitian ini adalah dengan sistem yang telah dibuat pemilihan karyawan terbaik dapat dilakukan lebih mudah dengan menggunakan sistem pendukung keputusan ini. Kesimpulan dari penelitian ini adalah sebuah sistem pendukung keputusan karyawan terbaik menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) yang dibuktikan dengan pengujian

black box dan berjalan sesuai dengan fungsinya.

(10)

ix

ABSTRACT

Employees are one of the important assets owned by the company in its efforts to maintain survival, develop, the ability to compete for profit. To be able to improve the quality of employees of the company, it is necessary to conduct an employee performance appraisal in the form of selecting the best employees. With the predicate or award to employees whose performance is good, naturally the employees will compete to improve the quality of their work. Selection of the best employees who run in this company by way of representation because of the limited time and the large number of employees they have. Each department sends one representative to take part in the selection of the best employees, so this method is not objective. The purpose of this study is to create a decision support system for the selection of the best employees at PT. Logistics Logistics Indonesia using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method. To solve the problem in this study the author has developed a decision support system and implemented the Analytical Hierarchy Process (AHP) method. The results of this study are the system that has been made the best employee selection can be done more easily by using this decision support system. The conclusion of this research is that the best employee decision support system uses the Analytical Hierarchy Process (AHP) method, which is proven by black box testing and runs according to its function.

(11)

x

DAFTAR ISI

HALAMAN PERSETUJUAN ... Error! Bookmark not defined. PERNYATAAN KEASLIAN SKRIPSI ... Error! Bookmark not defined. PERNYATAAN PERSETUJUAN PUBLIKASI ... Error! Bookmark not defined.

UCAPAN TERIMAKASIH ... vi

ABSTRAK ... viii

ABSTRACT ... ix

DAFTAR ISI ... x

DAFTAR TABEL ... xiii

DAFTAR GAMBAR ... xiv

DAFTAR LAMPIRAN ... xvi

BAB I PENDAHULUAN ... 1 1.1 Latar Belakang ... 1 1.2 Identifikasi Masalah ... 2 1.3 Batasan Masalah ... 2 1.4 Rumusan Masalah ... 3 1.5 Tujuan Penelitian ... 3 1.6 Manfaat Penelitian ... 3

BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI ... 5

2.1 TINJAUAN PUSTAKA ... 5

2.1.1 Penerapan Metode AHP Dan TOPSIS Sebagai Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Kenaikan Jabatan Bagi Karyawan [1]... 5

2.1.2 Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Ahp Dan Topsis [2] ... 5

2.1.3 Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bahan Pangan Bersubsidi Untuk Keluarga Miskin Dengan Metode AHP Pada Kantor Kelurahan Mangga [3] ... 6

2.1.4 Rekomendasi Penjualan Aksesoris Handphone Menggunakan Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) [4] ... 6

(12)

xi

2.1.5 Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier di PT .

Alfindo dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) [5]... 6

2.2 LANDASAN TEORI... 7

2.2.1 Definisi Sistem ... 7

2.2.2 Definisi Sistem Penunjang Keputusan... 7

2.2.3 Komponen Sistem Penunjang Keputusan ... 8

2.2.4 Definisi Karyawan ... 8

2.2.5 Konsep Dasar Analytical Hierarchy Process (AHP) ... 8

2.2.6 Tahapan tahapan dalam AHP (Analytical Hierarchy Process) ... 9

2.2.7 Skala Perbandingan Berpasangan... 10

2.3 TEORI PERANCANGAN SISTEM ... 10

2.3.1 Metode Extreme Programming (XP) ... 10

2.3.2 UML ( Unified Modeling Language) ... 11

2.3.3 Class Diagram ... 12

2.3.4 Use Case Diagram... 14

2.3.5 Sequence Diagram ... 15

2.3.6 Activity Diagram ... 17

2.4 Kerangka Berfikir ... 19

BAB III METODE PENELITIAN ... 20

3.1 Objek Penelitian ... 20

3.2 Jenis Dan Sumber Data ... 22

3.3 Metode Pengumpulan Data ... 23

3.4 Metode Pengembangan Sistem ... 23

3.4.1 Planning ... 24

3.4.2 Design ... 25

3.4.3 Coding ... 25

3.4.4 Testing ... 25

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ... 26

4.1. Hasil ... 26

(13)

xii

4.2.1 Use Case Diagram... 33

4.2.2 Activity Diagram ... 39

4.2.3 Sequence Diagram ... 45

4.2.4 Class Diagram ... 57

4.3. Design Database ... 58

4.3.1 Tabel Kriteria ... 58

4.3.2 Tabel Bobot Kriteria ... 58

4.3.3 Tabel Karyawan ... 58

4.3.4 Tabel Nilai ... 59

4.4. Design Form Rancangan Prototype ... 59

4.4.1 Design Form Rancangan Halaman Dashboard ... 59

4.4.2 Design Form Rancangan Halaman Data Kriteria ... 60

4.4.3 Design Form Rancangan Halaman Data Bobot ... 60

4.4.4 Design Form Rancangan Halaman Data Karyawan ... 61

4.4.5 Design Form Rancangan Halaman Data Nilai ... 61

4.4.6 Design Form Rancangan Halaman Hasil Perhitungan ... 62

4.5. Implementasi Sistem ... 63

4.5.1 Halaman Dashboard ... 63

4.5.2 Halaman Data Kriteria ... 63

4.5.3 Halaman Data Bobot... 64

4.5.4 Halaman Data Karyawan ... 65

4.5.5 Halaman Data Nilai ... 65

4.5.6 Halaman Data Hasil Perhitungan ... 66

4.6. Pengujian ... 66

BAB V PENUTUP ... 69

5.1 Kesimpulan ... 69

5.2 Saran ... 69

(14)

xiii

DAFTAR TABEL

Tabel 2. 1 Tabel Skala Perbandingan Berpasangan ... 10

Tabel 2. 2 Simbol Class Diagram ... 13

Tabel 2. 3 Simbol Use Case Diagram ... 15

Tabel 2. 4 Simbol Sequence Diagram ... 17

Tabel 2. 5 Simbol Activity Diagram ... 18

Tabel 2. 6 Tabel Matriks Perbandingan Kriteria ... 29

Tabel 2. 7 Normalisasi Eigen Kriteria ... 29

Tabel 2. 8 Nilai Eigen Kriteria ... 30

Tabel 3. 1 Tabel Fitur Aplikasi ... 24

Tabel 4. 1 Tabel Data Kriteria ... 26

Tabel 4. 2 Tabel Data Alternatif ... 27

Tabel 4. 3 Nilai Eigen Alternatif ... 31

Tabel 4. 4 Tabel Hasil Akhir Perhitungan ... 32

Tabel 4. 5 Tabel Skenario Use Case Login ... 34

Tabel 4. 6 Tabel Skenario Use Case Mengelola Data Kriteria ... 35

Tabel 4. 7 Tabel Skenario Usecase Mengelola Data Bobot ... 36

Tabel 4. 8 Skenario Use Case Mengelola Data Karyawan ... 37

Tabel 4. 9 Skenario Use Case Mengelola Data Nilai ... 38

Tabel 4. 10 Skenario Use Case Mengelola Data Hasil Perhitungan ... 39

Tabel 4. 11 Tabel Kriteria... 58

Tabel 4. 12 Tabel Bobot Kriteria ... 58

Tabel 4. 13 Tabel Karyawan ... 58

Tabel 4. 14 Tabel Nilai ... 59

(15)

xiv

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2. 1. Perancangan kelas data ... 14

Gambar 3. 1 Struktur Organisasi PT. Linfox Logistic Indonesia ... 21

Gambar 4. 1 Hirarki Informasi ... 28

Gambar 4. 2 Use Case Diagram ... 33

Gambar 4. 3 Activity Diagram Login ... 40

Gambar 4. 4 Activity Diagram Mengelola Data Kriteria ... 41

Gambar 4. 5 Activity Diagram Mengelola Data Bobot ... 42

Gambar 4. 6 Activity Diagram Mengelola Data Karyawan ... 43

Gambar 4. 7 Activity Diagram Mengelola Data Nilai ... 44

Gambar 4. 8 Activity Diagram Mengelola Hasil Perhitungan ... 44

Gambar 4. 9 Sequence Diagram login ... 45

Gambar 4. 10 Sequence Diagram Menambah Data Kriteria ... 46

Gambar 4. 11 Sequence Diagram Mengubah Kriteria ... 47

Gambar 4. 12 Sequence Diagram Hapus Kriteria ... 48

Gambar 4. 13 Sequence Diagram Manambah Bobot ... 49

Gambar 4. 14 Sequence Diagram Mengubah Bobot ... 50

Gambar 4. 15 Sequence Diagram Menghapus Bobot ... 51

Gambar 4. 16 Sequence Diagram Menambah Data Karyawan ... 52

Gambar 4. 17 Sequence Diagram Mengubah Data Karyawan ... 53

Gambar 4. 18 Sequence Diagram Menghapus Data Karyawan ... 54

Gambar 4. 19 Sequence Diagram Menambah Data Nilai ... 55

Gambar 4. 20 Sequence Diagram Mengubah Nilai... 56

Gambar 4. 21 Class Diagram ... 57

Gambar 4. 22 Rancangan Halaman Dashboard ... 59

(16)

xv

Gambar 4. 24 Rancangan Halaman Data Bobot ... 60

Gambar 4. 25 Rancangan Halaman Data Karyawan ... 61

Gambar 4. 26 Halaman Data Nilai ... 61

Gambar 4. 27 Rancangan Halaman Data Hasil Perhitungan ... 62

Gambar 4. 28 Halaman Beranda ... 63

Gambar 4. 29 Halaman Data Kriteria ... 64

Gambar 4. 30 Halaman Data Bobot ... 64

Gambar 4. 31 Halaman Data Karyawan ... 65

(17)

xvi

DAFTAR LAMPIRAN

(18)

1

BAB I

PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Prinsip 4M (Man, Material, Machine, Methode) sangat dikenal dalam dunia bisnis yang berfungsi untuk menganalisa permasalahan apa saja yang terjadi dalam proses pelaksanaan bisnis, segala permasalahan yang berpotensi menimbulkan kerugian bagi perusahaan baik kerugian waktu, tenaga, smpai dengan mutu dapat dianalisa dengan prinsip ini.

Ada satu prinsip dari prinsip 4M yang dalam pemeliharaanya butuh perhatian lebih yaitu man atau manusia atau biasa disebut karyawan, karena karyawan adalah bukan benda mati seperti prinsip 4M yang lainnya.

Karyawan merupakan salah satu asset penting yang dimiliki oleh perusahaan dalam usahanya untuk mempertahankan kelangsungan hidup, berkembang, kemampuan bersaing untuk mendapatkan laba. Persaingan di dunia bisnis yang semakin kompetitif memacu perusahaan untuk berupaya lebih keras dalam meningkatkan kualitas perusahaanya.

Salah satu upaya dan peningkatan kualitas ini adalah dengan meningkatkan kualitas sumber daya manusia karena sumber daya manusia yang baik dapat meningkatkan produktivitas dan prestasi perusahaan.

Untuk dapat meningkatkan kualitas kerja karyawan perusahaan perlu melakukan suatu penilaian kinerja karyawan berupa pemilihan karyawan terbaik, Dengan adanya predikat atau penghargaan kepada karyawan yang kinerjanya baik maka dengan sendirinya para karyawan akan berlomba – lomba meningkatkan kualitas kerja nya.

Pemilihan karyawan terbaik akan menghasilkan informasi yang valid dan beguna untuk keputusan administratif karyawan seperti promosi, pelatihan, transfer termasuk reward dan keputusan – keputusan lain.

(19)

PT. Linfox Logistics Indonesia adalah salah satu perusahaan logistik dan supply

chain yang berada di kawasan industri MM2100. Pemilihan karyawan terbaik yang

berjalan di perusahaan ini dengan cara keterwakilan karena terbatasnya waktu dan banyaknya jumlah karyawan yang dimiliki.

Masing – masing departemen mengirimkan 1 orang wakilnya untuk mengikuti pemilihan karyawan terbaik sehingga cara ini menjadi tidak objektif, karena mungkin saja dalam departemen tersebut ada lebih dari 1 karyawan yang berpotensi menjadi karyawan terbaik.

Untuk menyelasaikan permasalahan tersebut digunakan metode AHP (

Analytical Hierarchy Process ). Metode ini merupakan metode yang bayak digunakan

dalam pembobotan kriteria dan penentuan prioritas setiap kriteria. Alasan penggunaan metode AHP ini karena didalamnya terdapat eigen vector yang digunakan untuk melakukan proses perangkingan prioritas setiap kriteria berdasarkan matriks perbandingan berpasangan.

Berdasarkan latar belakang masalah diatas maka penulis bermaksud untuk mengangkat permasalahan ini menjadi skripsi yang berjudul SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KARYAWAN TERBAIK DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS.

1.2 Identifikasi Masalah

Berdasarkan latar belakang measalah yang diuraikan diatas, maka perlu dibuat daftar masalah yang akan dijadikan acuan dalam penelitian ini.

1. Proses pemilihan karyawan masih dengan cara keterwakilan sehingga penilaian menjadi tidak objektif

2. Waktu yang dibutuhkan untuk melakukan penilaian cukup banyak dikarenakan jumlah karyawan yang banyak.

1.3 Batasan Masalah

(20)

1. Penelitian ini dilakukan di PT.Linfox Logistics Indonesia yang berlokasi di kawasan industri MM2100.

2. Penelitian ini menggunakan metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ). 1.4 Rumusan Masalah

Berdasarkan identifikasi masalah dan batasan masalah yang telah dibuat maka penulis dapat membuat rumusan masalah sebagai berikut.

1. Bagaimana membuat sebuah sistem yang mampu melakukan penilaian karyawan secara objektif.

2. Bagaimana mengimplementasikan metode AHP ( Analytical Hierarchy

Process ) kedalam sebuah sistem untuk melakukan penilaian karyawan di

PT. Linfox Logistics Indonesia. 1.5 Tujuan Penelitian

Berikut ini adalah tujuan dari penelitian adalah untuk membuat sebuah sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik di PT.Linfox Logistics Indonesia menggunakan metode Analytichal Hierarchy Process ( AHP ).

1.6 Manfaat Penelitian

Manfaat dari penelitian ini adalah : 1. Bagi penulis

a. Penelitian ini merupakan pengaplikasian ilmu yang pernah dipelajari semasa kuliah di Fakultas Teknik Jurusan Teknik Informatika Universitas Pelita Bangsa.

b. Dapat memperluas dan menambah pengetahuan penulis dalam mengaplikasikan apa yang sudah dipelajari di kampus dengan membangun sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik di PT.Linfox Logistics Indonesia menggunakan metode Analytichal

(21)

2. Bagi Universitas Pelita Bangsa

Sebagai tambahan buku berupa skripsi dalam menunjang pengembangan ilmu pengetahuan dibidang teknologi informasi.

(22)

5

BAB II

TINJAUAN PUSTAKA DAN LANDASAN TEORI

2.1 TINJAUAN PUSTAKA

2.1.1 Penerapan Metode AHP Dan TOPSIS Sebagai Sistem Pendukung

Keputusan Dalam Menentukan Kenaikan Jabatan Bagi Karyawan [1] Latar belakang dari penelitian ini adalah masih banyak pengambilan keputusan oleh banyak perusahaan menggunakan cara – cara yang belum memiliki prinsip berkeadilan, sebagai contoh adalah dalam hal promosi kenaikan pangkat masih masih sering menggunakan cara kolusi dan nepotisme.

Metode yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan ini adalah

Analyitic Hierarchy Process, Metode ini sangat cocok dan flexibel digunakan untuk

menentukan keputusan yang menolong seorang decision maker untuk mengambil keputusan yang efisien dan efektif berdasarkan segala aspek yang dimilikinya.

Kesimpulan dari penelitian ini adalah Dengan adanya sistem pendukung keputusan penentuan kenaikan jabatan bagi karyawan pada suatu perusahaan dengan menggunakan metode AHP dan TOPSIS ini dapat membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan yang lebih tepat dan memenuhi rasa keadilan, sehingga berdampak pada kemajuan perusahaan.

2.1.2 Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik

Menggunakan Metode Ahp Dan Topsis [2]

Penelitian ini dilakukan di PT South Pacific Viscose dalam merekomendasikan karyawan terbaik berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan, yaitu : pengetahuan, kemampuan, sikap, absensi dan kerjasama dengan menggunakan metode AHP dan TOPSIS.

Dilakukan uji coba berupa memasukkan sample data karyawan sebanyak 300 orang kemudian berhasil diolah dalam waktu 0,9531 detik sehingga terbukti sistem ini melakukan perhitungan lebih cepat dibanding sebelumnya.

(23)

2.1.3 Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerima Bahan Pangan Bersubsidi Untuk Keluarga Miskin Dengan Metode AHP Pada Kantor Kelurahan Mangga [3]

Penelitian ini dilakukan di kantor lurah Mangga Jalan Tembakau Raya No. 35 Perumnas Simalingkir Kota Medan, dapat disimpulkan sebagai berikut :

1. Merancang sistem penerima bahan pangan bersubsidi bagi masyarakat kelurahan Mangga yang kurang mampu secara efektif dan efisien.

2. Menerapkan metode metode Analytichal Hierarchy Process (AHP) pada penerimaan bahan pangan bersubsidi Kelurahan Mangga.

3. Mengimplementasikan sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Analytical Hirarchy Process (AHP) untuk menentukan masyarakat yang kurang mampu dalam penerimaan bahan pangan bersubsidi.

2.1.4 Rekomendasi Penjualan Aksesoris Handphone Menggunakan Metode

Analitycal Hierarchy Process (AHP) [4]

Berdasarkan penelitian ini disimpulkan bahwa metode AHP merupakan suatu metode penentuan perengkingan yang bisa dibilang cukup sederhana. Dalam urutan prioritas tebaik dipengaruhi oleh tipe prefrensi yang digunakan. Dengan membandingkan kriteria menggunakan metode AHP maka didapat urutan kriteria terbaik dengan hasil yang objektif.

Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa rekomendasi penjualan aksesoris handphone dari tertinggi sampai terendah adalah 1. Led Selfie (34%), 2. Gopro (25%), 3. Phone Ring (20%), 4. Scean Guard (16%), 5. Charge Wireless (14%) dan 6. Handset (10%).

2.1.5 Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier di PT .

Alfindo dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) [5]

Penelitian ini dilakukan untuk menentukan pemilihan supplier di PT. Alfindo dengan metode Analytichal Hierarchy Process (AHP). Berdasarkan hasil penelitian ini telah berhasil dibuat sebuah sistem pendukung keputusan yang mampu memberikan keputusan pemilihan supplier dengan cepat dan efisien.

(24)

2.2 LANDASAN TEORI 2.2.1 Definisi Sistem

Menurut I Putu Agus Eka Pratama [6] dalam bukunya yang berjudul ”Sistem Informasi dan Implementasi” sistem didefinisikan sebagai sekumpulan prosedur yang saling berkaitan dan saling terhubung untuk melakukan suatu tugas bersama-sama. Secara garis besar, sebuah sistem informasi terdiri atas tiga komponen utama. Ketiga komponen tersebut mencakup software, hardware, dan brainware. Ketiga komponen ini saling berkaitan satu sama lain.

Menurut Fathansyah [7] dalam bukunya yang berjudul ”Basis Data” sistem adalah sebuah tatanan (keterpaduan) yang terdiri atas sejumlah komponen fungsional (dengan satuan fungsi dan tugas khusus) yang saling berhubungan dan secara bersama-sama bertujuan untuk memenuhi suatu proses tertentu.

Berdasarkan pengertian sistem menurut para ahli yang disebutkan diatas dapat disimpulkan bahwa sistem adalah kumpulan bagian-bagian atau subsistem-subsistem yang disatukan dan dirancang untuk mendapatkan suatu tujuan.

2.2.2 Definisi Sistem Penunjang Keputusan

Kharul, dkk. Dalam jurnalnya yang berjudul Decision Support System in

Selecting The Appropriate Laptop Using Simple Additive Weighting menerangkan

bahwa Sistem Pendukung Keputusan adalah sistem yang dapat memberikan kemampuan pemecahan masalah dan kemampuan alternatif untuk masalah dengan kondisi terstruktur dan tidak terstruktur [8].

Selain itu Sistem Pendukung Keputusan juga didefinisikan sebagai sebuah sistem yang mendukung kerja seorang manajer maupun sekelompok manajer dalam memecahkan masalah semiterstruktur dengan cara memberikan informasi ataupun usulan menuju pada keputusan tertentu [9].

Dari kedua definisi diatas dapat disimpulkan bahwa sistem pendukung keputusan adalah sebuah sistem yang mampu memberikan informasi kepada pemegang keputusan untuk memutuskan suatu permasalahan.

(25)

2.2.3 Komponen Sistem Penunjang Keputusan Ada 5 komponen penunjang keputusan yaitu :

1. Data Management (Manajemen Data)

Merupakan komponen SPK sebagai penyedia data bagi sistem, yang mana data disimpan dalam Database Management System(DBMS), sehingga dapat diambildan diekstraksi dengan cepat

2. Model Management(Manajemen Model)

Melibatkan model finansial, statistikal, manajemen science, atau berbagai model kuantitatif lainnya, sehingga dapat memberikan ke sistem suatu kemampuan analistis, dan manajemen software yang diperlukan.

3. Communication (Dialog Subsistem)

User dapat berkomunikasi dan memberikan perintah pada SPK melalui subsistem ini. Ini berarti menyediakan antarmuka.

4. Knowledge Management (Manajemen Pengetahuan)

Subsistem optional ini dapat mendukung subsistemlain atau bertindak sebagai komponen yang berdiri sendiri.

2.2.4 Definisi Karyawan

Karyawan adalah tenaga kerja yang melakukan pekerjaan dan memberikan hasilkerjanya kepada pengusaha yang mengerjakan dimana hasil karyanya itusesuai dengan profesi atau pekerjaan atas dasar keahlian sebagai matapencariannya. Senada dengan hal tersebut menurut Undang-Undang No.14 Tahun 1969 tentang Pokok Tenaga Kerja, karyawan adalah tiap orangyang mampu melaksanakan pekerjaan, baik di dalam maupun di luar hubungan kerja guna menghasilkan jasa atau barang untuk memenuhi kebutuhan masyarakat[10].

2.2.5 Konsep Dasar Analytical Hierarchy Process (AHP)

AHP (Analytic Hierarchy Process) adalah suatu teori umum tentang pengukuran yang digunakan untuk menemukan skala rasio, baik dari perbandingan

(26)

berpasangan yang diskrit maupun kontinyu [11]. AHP menguraikan masalah multi faktor atau multi kriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki.

Hirarki didefinisikan sebagai suatu representasi dari sebuah permasalahan yang kompleks dalam suatu struktur multi level dimana level pertama adalah tujuan, yang diikuti level faktor, kriteria, sub kriteria, dan seterusnya ke bawah hingga level terakhir dari alternatif. Dengan hirarki, suatu masalah yang kompleks dapat diuraikan ke dalam kelompok-kelompoknya yang kemudian diatur menjadi suatu bentuk hirarki sehingga permasalahan akan tampak lebih terstruktur dan sistematis.

2.2.6 Tahapan tahapan dalam AHP (Analytical Hierarchy Process)

Menurut [11] tahapan dalam metode AHP adalah sebagai berikut : 1. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan

2. Membuat struktur hierarki yang diawali dengan tujuan umum, dilanjutkan dengan kriteria-kriteria dan alternatif – alternatif pilihan.

3. Membuat matriks perbandingan berpasangan yang menggambarkan kontribusi relatif atau pengaruh setiap elemen terhadap tujuan atau kriteria yang setingkat diatasnya. Perbandingan dilakukan berdasarkan pilihan atau judgement dari pembuat keputusan dengan menilai tingkat kepentingan suatu elemen dibandingkan elemen lainnya.

4. Menormalkan data yaitu dengan membagi nilai dari setiap elemen di dalam matriks yang berpasangan dengan nilai total dari setiap kolom.

5. Menghitung nilai eigen vector dan menguji konsistensinya, jika tidak konsisten maka pengambilan data perlu diulangi. Nilai eigen vector yang dimaksud adalah nilai eigen vector maksimum yang diperoleh.

6. Mengulangi langkah 3,4 dan 5 untuk seluruh tingkat hirarki.

7. Menghitung eigen vector dari setiap matriks perbandingan berpasangan. Nilai eigen vector merupakan bobot setiap elemen.

8. Menguji konsistensi hirarki. Jika tidak memenuhi dengan CR<0,100 maka penilaian harus diulangi kembali.

(27)

2.2.7 Skala Perbandingan Berpasangan

Berikut ini adalah tabel skala perbandingan yang digunakan dalam membuat matriks perbandingan berpasangan dalam tahapan Analytical Hierarchy Process (AHP).

Tabel 2. 1 Tabel Skala Perbandingan Berpasangan Intensitas

Kepentingan

Keterangan

1 Kedua elemen sama penting

3 Elemen yang satu sedikit lebih penting dari elemen lainnya 5 Elemen yang satu lebih penting dari elemen lainnya

7 Elemen yang satu sangat penting dari elemen lainnya

9 Elemen yang satu mutlak sangat penting dari elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai – nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan Kebalikan Jika aktivitas I mendapat satu angka dibandingkan aktivitas

j, maka j memiliki nilai kebalikan dibandingkan i Sumber : (Agnia Eva Munthafa,2017)

2.3 TEORI PERANCANGAN SISTEM

2.3.1 Metode Extreme Programming (XP)

Metode XP merupakan metode pengembangan sistem yang responsif terhadap perubahan, bahkan ketika sistem hampir selesai masih boleh untuk dimodifikasi[12]. Metode ini adalah salah satu metodologi yang banyak digunakan oleh para developer dan merupakan metodologi yang cepat. Metode XP mempunyai beberapa kelebihan antara lain:

1. Cocok untuk pengembangan sistem yang relatif kecil hingga skala menengah.

2. Cocok untuk pengembangan sistem yang memerlukan adaptasi cepat dalam perubahan-perubahan yang terjadi selama pengembangan aplikasi.

(28)

3. Cocok untuk pengembangan sistem yang mempunyai requirements yang tidak jelas dari klien.

4. Cocok untuk pengembang yang tidak memiliki tim yang banyak. 5. Cocok dikombinasikan dengan perancangan berbasis objek.

Tahapan pengembangan perangkat lunak dengan XP adalah sebagai berikut:

1. Planning (Perencanaan). Tahap ini dimulai dengan pemahaman konteks

bisnis dari aplikasi, mendefinisikan keluaran (output), fitur yang ada pada aplikasi yang dibuat, penentuan waktu dan biaya pengembangan aplikasi, serta alur pengembangan aplikasi.

2. Desain (Perancangan). Tahap ini menekankan pada desain aplikasi secara

sederhana. Alat untuk mendesain pada tahap ini dapat menggunakan kartu CRC (Class Responsibility Collaborator). CRC digunakan untuk pemetaan (membangun) kelas-kelas yang akan digunakan pada diagram use case,

Class diagram dan diagram objek.

3. Coding (Pengkodean). Tahap ini adalah hal utama dalam pengembangan

aplikasi dengan menggunakan XP.

4. Testing (Pengujian). Tahap ini menfokuskan pada pengujian fitur-fitur yang ada pada aplikasi sehingga tidak ada kesalahan atau eror.

2.3.2 UML ( Unified Modeling Language)

UML atau Unified Modeling Language adalah bahasa pemodelan standar yang terdiri atas sekumpulan diagram [13]. UML dibangun untuk membantu pengembang sistem untuk mendefinisikan spesifikasi, visualisasi, konstruksi dan mendokumentasikan artifak sistem. UML merupakan notasi umum dan standar yang digunakan pada analisis dan perancangan berorientasi objek. UML digunakan untuk:

1. Menyediakan pedoman bagi tim pengembang sistem / software 2. Menjelaskan spesifikasi artifak yang akan dibangun

(29)

3. Menuntun tugas para pengembang baik secara individu maupun sebagai satu tim.

4. Menyediakan kriteria untuk memonitor dan mengukur aktivitas dan prouk proyek pengembangan software/sistem.

UML secara umum dikelompokkan menjadi dua kategori yaitu diagram struktur yang memodelkan struktur atau komponen-komponen pada software dan diagram behavior yang memodelkan perilaku pada komponen-komponen atau kombinasi komponen pada software.

2.3.3 Class Diagram

Diagram kelas atau (class Diagram) menggambarkan struktur sistem dari segi pendefinisian kelas-kelas yang akan dibuat untuk membangun sistem. Kelas memiliki apa yang disebut atribut dan metode atau sistem.

Atribut merupakan variabel-variabel yang dimiliki oleh suatu kelas, sedangkan merode atau operasi adalah fungsi-fungsi yang dimiliki oleh suatu kelas.

NAMA SIMBOL DESKRIPSI

Generalization Relasi antarkelas dengan makna

generalisasi-spesialisasi (umum-khusus).

Class

Kelas pada struktur sistem, terdiri dari: nama kelas, atribut dan operasi.

Interface

Mirip dengan kelas namun tidak memiliki atribut dan memiliki metode yang dideklarasikan tanpa isi.

Aggregation Relasi antar kelas dengan makna

(30)

Dependency

Hubungan dimana perubahan yang terjadi pada suatu elemen mandiri (independent)

akan mempengaruhi elemen yang

bergantung padanya elemen yang tidak mandiri.

Association

Apa yang menghubungkan antara objek satu dengan objek lainnya.

Tabel 2. 2 Simbol Class Diagram (sumber: Rosa AS & Shalahudin. 2015)

Diagram kelas dibuat agar pembuat program atau programmer membuat kelas-kelas sesuai rancangan didalam diagram kelas-kelas agar antara dokumentasi perancangan dan perangkat lunak singkron. Susunan struktur kelas yang baik pada diagram kelas sebaiknya memiliki jenis-jenis sebagai berikut:

1. Kelas mian adalah kelas yang memiliki fungsi awal dieksekusi ketika sistem dijalankan.

2. Kelas yang menangani tampilan sistem (view) adalah kelas yang mendefinisikan dan mengatur tampilan ke pemakai.

3. Kelas yang diambil dari pendefinisian use case (controller) adalah kelas yang menangani fungsi-fungsi yang harus ada diambil dari pendefinisian use case, kelas ini biasanya disebut dengan kelas proses yang menangani proses bisnis pada perangkat lunak.

4. Kelas yang diambil dari pendefinisian data (model) adalah kelas yang digunakan untuk memegang dan membungkus data menjadi sebuah kesatuan yang diambil maupun akan disimpan di basis data. Semua tabel yang akan dibuat di basis data dapat dijadikan kelas, namun untuk tabel dari hasil relasi atau atribut multivalue pada ERD dapat dijadikan kelas tersendiri dapat juga tidak asalkan pengaksesannya dapat

(31)

dipertanggungjawabkan atau tetap ada didalam perancangan kelas. Ilustrasi dapat dilihat pada gambar berikut:

Gambar 2. 1. Perancangan kelas data (sumber: Rosa AS & Shalahudin. 2015)

2.3.4 Use Case Diagram

Diagram use case atau usecase diagram adalah alat bantu yang dapat digunakan untuk memodelkan interaksi antar pihak luar dengan sistem [13]. Pada diagram use case, kita dapat menggambarkan peran atau fungsi apa yang dilakukan oleh pihak luar terhadap sistem untuk mencapai tujuan tertentu.

Diagram use case sendiri terdiri dari aktore, use case, relasi dan system

boundary. Berikut ini adalah tabel simbol dari diagram use case.

Actor

Mengspesifikasikan himpunan peran yang pengguna mainkan ketika berinteraksi dengan

(32)

use case.

Include Mengspesifikasikan bahwa use case sumber

secara eksplisit.

Extend

Mengspesifikasikan bahwa use case target memperluas perilaku dari use case sumber pada suatu titik yang diberikan

Association Apa yang menghubungkan antara objek satu

dengan objek yang lainnya

Use Case

Deskripsi dari urutan aksi-aksi yang ditampilkan sitem yang menghasilkan suatu hasil yang terukur bagi suatu actor

Generalization

Hubungan generalisasi dan spesialisasi (umum-khusus) antara dua buah use case. Tabel 2. 3 Simbol Use Case Diagram

(Sumber : Rosa AS & Shalahudin. 2015)

2.3.5 Sequence Diagram

Sequence Diagram adalah diagram yang memodelkan aliran logika di dalam

sistem secara visual sehingga membantu kita mendokumentasikan dan melakukan validasi atas logika yang sudah dibuat. Sequence diagram pada umumnya digunakan pada fase analisis dan perancangan.

Sequence Diagram termasuk pemodelan dinamis yang berfokus pada

identifikasi perilaku (behavior) dari sistem. Banyaknya diagram sekuen yang harus digambarkan adalah minimal sebanyak pendefinisian use case yang memiliki proses sendiri atau yang penting semua use case yang telah didefinisikan interaksi jalannya pesan sudah dicakup pada diagram sekuen, sehingga semakin banyak use case yang didefinisikan maka diagram sekuen yang harus dibuat juga semakin banyak.

(33)

NAMA SIMBOL DESKRIPSI Actor

Spesifikasi peran

pengguna pada Sequence diagram

Life Line

Objek entity, antarmuka yang saling berinteraksi

Object

Menyatakan objek yang berinteraksi pesan

Life Time

Menyatakan objek dalam keadaan aktif dan berinteraksi

Message

1. Pesan tipe create 1. Pesan tipe create: menyatakan suatu objek membuat objek lain.

2. Pesan tipe call 2. Pesan tipe call:

menyatakan suatu

objek memanggil

operasi atau metode yang ada pada objek lain atau dirinya sendiri.

(34)

NAMA SIMBOL DESKRIPSI menyatakan bahwa suatu objek mengirim data atau masukan atau informasi ke objek lainnya.

4.Pesan tipe return 4. Pesan tipe return: menyatakn hasil atau kembalian ke objek tertentu.

5.Pesan tipe destroy 5. Pesan tipe destroy: menyatakan suatu objek mengakhiri hidup objek lain.

Tabel 2. 4 Simbol Sequence Diagram (Sumber : Rosa AS & Shalahudin. 2015) 2.3.6 Activity Diagram

Diagram aktivitas atau activity diagram adalah diagram yang menggambarkan urut-urutan tindakan, aktivitas atau kejadian di suatu sistem, sama halnya seperti flowchart atau diagram aliran data [13]. Diagram aktivitas sering digunakan dalam pemodelan bisnis proses atau untuk menggambarkan langkah-langkah didalam use

(35)

Pada diagram ini, aktivitas dapat dimodelkan secara sekuensial dan kongruen ( terjadi bersamaan ), selalu memiliki awal dan akhir. Berikut ini adalah tabel yang menampilkan simbol simbol activity diagram.

Swimlane

Menunjukan siapa yang bertanggung jawab dalam melakukan aktivitas dalam suatu diagram.

Activity

Langkah-langkah dalam sebuah

Activity, action bisa terjadi saat

memasuki Activity, meninggalkan

Activity atau event yang spesifik.

Initial State Menunjukan dimana aliran kerja

dimulai.

Final State Menunjukan dimana aliran kerja

diakhiri.

Decision

Menunjukan suatu keputusan yang mempunyai satu atau lebih transisi.

Join

Asosiasi penggabungan dimana lebih dari satu aktivitas digabungkan menjadi satu.

Tabel 2. 5 Simbol Activity Diagram (Sumber : Rosa AS & Shalahudin. 2015)

(36)

2.4 Kerangka Berfikir

Penelitian ini menggunakan data kriteria yaitu kejujuran, kedisiplinan, kerajinan dan tanggung jawab serta menggunakan data alternatif yaitu karyawan yang menjadi kandidat karyawan terbaik. Metode yang diusulkan adalah Analytic

Hierarchy Process ( AHP ). Jika digambarkan maka kerangka pemikiran pada

penelitian ini adalah sebagai berikut:

(37)

20

BAB III

METODE PENELITIAN

3.1 Objek Penelitian

1.1.1 Profil PT Linfox Logistic Indonesia

Linfox adalah perusahaan logistik dan supply chain didirikan di Australia oleh Lindsay Fox pada tahun 1956. Perusahaan ini dimulai dengan satu truk yang dioperasikan oleh Fox. Dengan akuisisi Armaguard dari Mayne Logistics tahun 2003 dan FCL pada tahun 2006, sekarang yang terbesar pasokan perusahaan solusi rantai swasta di Asia Pasifik. Linfox Logistics beroperasi 3,2 juta meter persegi pergudangan dan 5.000 kendaraan di 10 negara, dan mempekerjakan lebih dari 23.000 orang di Australia, Selandia Baru dan Asia. Linfox mengkhususkan diri dalam desain kompleks rantai pasokan, integrasi sistem TI, operasi distribusi, linehaul, freight forwarding, dan manajemen gudang.

Di Asia Pasifik, Linfox menyediakan layanan logistik untuk penambangan terbesar dunia, memberikan 4,5 miliar liter bahan bakar, 15 juta palet barang ke pengecer dan melayani sembilan dari sepuluh Cepat-Moving produsen Consumer Goods di kawasan Asia Pasifik.

Linfox beroperasi dibeberapa negara termasuk Australia, Selandia Baru, Indonesia, Thailand, Malaysia, Vietnam, China, Hong Kong dan India. Linfox adalah perusahaan terbesar kedua di Australia.

Di Indonesia Linfox berdiri pada tahun 2001, Linfox Indonesia adalah perusahaan swasta yang menyediakan jasa manajeman pergudangan dan distribusi dengan cara merampingkan proses untuk memaksimalkan layanan kepada klien dan menekan biaya logistic. Linfox Indonesia Selain bekerjasama dengan Unilever, Linfox Indonesia juga bekerjasama dengan Johnson & Johnson (J&J) dalam bidang jasa manajeman logistic dan distribusi.

(38)

1.1.2 Visi Dan Misi PT. Linfox Logistic Indonesia Visi Linfox Logistic Indonesia :

1. Nol Kecelakaan 2. Nol Cidera

3. Nol Kecelakaan Lalu Lintas

4. Nol Emisi yang merusak lingkungan

5. Nol toleransi atas sikap kerja dan cara kerja yang tidak aman Misi Linfok Logistic Indonesia :

Secara konsisten menyediakan layanan kualitas biaya efektif dan jasa logistik terbaik.

1.1.3 Struktur Organisasi

Berikut ini adalah struktur organisasi di PT.Linfox Logistic Indonesia :

(39)

3.2 Jenis Dan Sumber Data 3.2.1 Jenis Data

Dalam penelitian ini penulis menggunakan penelitian kuantitatif, karena data yang diperoleh nantinya berupa angka. Dari angka yang diperoleh akan dianalisis lebih lanjut dalam analisis data. Penelitian ini terdiri atas empat kriteria, yaitu

1. Faktor Kejujuran yaitu menunjukkan kejujuran karyawan dalam bekerja di perusahaan

2. Faktor Kedisiplinan yaitu karyawan bekerja sesuai dengan pekerjaan yang ditentukan perusahaan.

3. Faktor Rajin , kerajinan mencerminkan pribadi yang mempunyai kemampuan untuk berkembang dan meraih yang terbaik di dalam perusahaan

4. Faktor Tanggung Jawab menyatakan kriteria utama dari seorang karyawan yang berpikir maju.

3.2.2 Sumber Data

Sumber data adalah segala sesuatu yang dapat memberikan informasi mengenai data. Berdasarkan sumbernya, data dibedakan menjadi dua, yaitu data primer dan data sekunder.

1. Data Primer

Data primer yaitu data yang dibuat oleh peneliti untuk maksud khusus menyelesaikan permasalahan yang sedang ditanganinya. Data dikumpulkan sendiri oleh peneliti langsung dari sumber pertama atau tempat objek penelitian dilakukan.

2. Data Sekunder

Data sekunder yaitu data yang telah dikumpulkan untuk maksud selain menyelesaikan masalah yang sedang dihadapi. Data ini dapat ditemukan dengan cepat. Dalam penelitian ini yang menjadi sumber data sekunder

(40)

adalah literatur, artikel, jurnal serta situs di internet yang berkenaan dengan penelitian yang dilakukan

Selain data primer, sumber data yang dipakai peneliti adalah sumber data sekunder, data sekunder didapat melalui berbagai sumber yaitu literatur artikel, serta situs di internet yang berkenaan dengan penelitian yang dilakukan.

3.3 Metode Pengumpulan Data

Proses untuk mengumpulkan data yang diperlukan dalam implementasi metode AHP untuk mendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik adalah sebagai berikut:

1. Observasi

Melalui metode ini, peneliti melakukan pengamatan secara langsung di PT.Linfox Logistic Indonesia terkait dengan penelitian yang dilakukan.

2. Wawancara

Penulis melakukan wawancara dengan bagian HR mengenai kriteria dalam pemilihan karyawan terbaik di PT.Linfox Indonesia.

3. Studi Pustaka

Malalui metode ini, penulis melakukan pembelajaran dari jurnal-jurnal, buku-buku dan/atau literatur-literatur yang berkaitan dengan sistem pendukung keputusan dan metode Analytical Hierarchy Process.

3.4 Metode Pengembangan Sistem

Sesuai dengan pemaparan pada BAB II, pengembangan sistem pada penelitian ini dilakukan menggunakan metode eXtreme Programming (XP), dimana tahapannya ada 4 yaitu planning, desain, coding, dan testing.

(41)

3.4.1 Planning

Beberapa kegiatan yang harus dilakukan pada tahap planning dalam metode XP adalah sebagai berikut:

1. Memahami Konteks Bisnis

Ada beberapa hal yang perlu dipersiapkan dalam menerapkan metode AHP kedalam sebuah sistem pendukung keputusan, yaitu :

a. Penentuan Bobot Kriteria b. Penilaian Alternatif

c. Pengukuran Konsistensi Logis d. Perangkingan

2. Mendefinisikan Output

Output yang dikeluarkan oleh sistem atau aplikasi ini berdasarkan konteks

bisnis yang diinginkan pengguna adalah terpilihnya seorang karyawan terbaik dengan prioritas yang tinggi.

3. Fitur pada Aplikasi

Tabel 3. 1 Tabel Fitur Aplikasi

No. Fitur Keterangan

1 Login dan Logout Masuk dan Keluar aplikasi

2 FileMaster Data User, Data Karyawan, Data Kriteria,

Data Bobot, Data Nilai 3 Hasil Perhitungan

AHP

Hasil dari perhitungan AHP. Sumber: Data Primer (2019)

(42)

4. Fungsi dari Aplikasi

Fungsi aplikasi atau sitem ini adalah sebagai alat untuk mempermudah pemilihan karyawan terbaik di PT. Linfox Logistic Indonesia.

3.4.2 Design

Design pada metode XP biasanya hanya dilakukan dengan menggunakan

kartu Class Responsibility Collaborator (CRC) dan komponen kelengkapannya seperti prototipe aplikasi, topologi jaringan, dll. Namun pada penelitian ini proses

design dilakukan dengan menggunakan UML.

3.4.3 Coding

Pada tahap ini, sistem kuesioner berbasis web akan dibangun berdasarkan

design yang telah dibuat pada tahap sebelumnya. Pengembangan dilakukan

menggunkan bahasa pemrogramman PHP, HTML, dan MySQL, dalam hal ini peneliti menggunkan software Windows-OS Apache MySQL PHP (Xamp) karena telah mendukung semua bahasa pemrogramman yang dibutuhkan.

3.4.4 Testing

Testing atau pengujian dalam metode XP dapat dilakukan pada setiap

pembuatan modul diselesaikan. Pengujian yang dilakuakn pada penelitian ini adalah pengujian Black Box. Apabila hasil dari pengujian sudah sesuai dengan konteks bisnis

(43)

26

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1. Hasil

4.1.1 Analisa Data

Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan penulis di PT.Linfox Logistic Indonesia untuk menerapkan metode Analytical Hierarchy Process adalah sebagai berikut :

1. Data Kriteria

Tabel 4. 1 Tabel Data Kriteria dan Sub Kriteria

NO Kriteria Penilaian Bobot

1 Kejujuran 35%

2 Kedisiplinan 15%

3 Kerajinan 30%

4 Tanggung Jawab 20%

Total Bobot 100%

Sumber : Data Primer, 2019

NO Kriteria Keterangan Bobot

1 Kejujuran Sangat Dipercaya 80-100 Dipercaya 60-79 Kurang Dipercaya <59 2 Kedisiplinan Sangat Patuh 80-100 Patuh 60-79 Kurang Patuh <59

(44)

2. Perbandingan Kriteria

Perbandingan kriteria adalah hubungan tingkat kepentingan antara kriteria yang satu dengan kriteria yang lainnya, berikut ini adalah perbandingan kriteria yang digunakan dalam penelitian ini

a. Kejujuran Lebih penting dari Kedisiplinan

b. Kejujuran diantara sedikit lebih penting dan lebih penting dari Kerajinan c. Kejujuran Sedikit Lebih Penting dari Pada Tanggung Jawab

d. Kerajinan Sedikit Lebih Penting dari Kedisiplinan

e. Tanggung jawab diantara lebih penting dan sedikit lebih penting dari kedisiplinan

f. Tanggung jawab diantara lebih penting dan sedikit lebih penting dari kerajinan

3. Data Alternatif

Tabel 4. 2 Tabel Data Alternatif

No Nik Nama Section

1. 1301027 Herman Lupiana Picker

2. 1301273 Tris Sutrisno Checker

3. 1310112 Ariyanto PM Lader

4. 1504084 Sumarno Runner

5. 1509018 Dede Susanto Palletizer

3 Kerajinan Sangat Rajin 80-100 Rajin 60-79 Kurang Rajin <59 4 Tanggung Jawab Sangat Menjaga 80-100 Menjaga 60-79 Kurang Menjaga <59

(45)

4. Nilai Alternatif Terhadap Kriteria

Tabel 4. 3 Data Nilai Alternatif

No NIK Kejujuran Kedisiplinan Kerajinan Tanggung Jawab

1 1301027 80 75 85 80 2 1301273 85 80 82 79 3 1310112 76 85 75 90 4 1504084 79 80 90 85 5 1509018 90 85 80 75 410 405 412 409

Sumber : Data Primer, 2019 4.1.2 Design

Proses untuk menentukan karyawan terbaik menggunakan metode Analytical

Hierarchy Process adalah sebagai berikut:

1. Membuat Struktur Hierarki

Gambar 4. 1 Hirarki Informasi Sumber : Data Primer, 2019

(46)

2. Mendefinisikan Matriks Perbandingan Kriteria

Berdasarkan hubungan perbandingan kriteria yang telah dijelaskan pada sub bab 4.1 dan tabel 2.1 skala tabel perbandingan maka dibuatkan tabel matriks perbandingan kriteria sebagai berikut :

Tabel 2. 6 Tabel Matriks Perbandingan Kriteria

No Kriteria Kejujuran Kedisiplinan Kerajinan Tanggung Jawab 1 Kejujuran 1 5 4 3 2 Kedisiplinan 0.20 1 0.33 0.5 3 Kerajinan 0.25 3 1 0.5 4 Tanggung Jawab 0.33 2 2 1 Jumlah 1.78 11 7.33 5

Sumber : Data Primer, 2019 3. Menghitung nilai Eigen kriteria

a. Normalisasi Matriks Kriteria

Tabel 2. 7 Normalisasi Eigen Kriteria

No Kriteria Kejujuran Kedisiplinan Kerajinan Tanggung Jawab 1 Kejujuran 1/1.78 5/11 4/7.33 3/5 2 Kedisiplinan 0.20/1.78 1/11 0.33/7.33 0.5/5 3 Kerajinan 0.25/1.78 3/11 1/7.33 0.5/5 4 Tanggung Jawab 0.33/1.78 2/11 2/7.33 1/5 Jumlah 1 1 1 1

(47)

b. Menghitung Nilai rata – rata untuk setiap baris yang selanjutnya disebut dengan nilai eigen kriteria.

Tabel 2. 8 Nilai Eigen Kriteria

No Kriteria Kejujuran Kedisiplinan Kerajinan Tanggung Jawab Rata rata eigen 1 Kejujuran 0.561 0.455 0.545 0.600 0.540 2 Kedisiplinan 0.112 0.091 0.045 0.100 0.087 3 Kerajinan 0.140 0.273 0.136 0.100 0.162 4 Tanggung Jawab 0.187 0.182 0.273 0.200 0.210 Jumlah 1 1 1 1 1

Sumber : Data Primer, 2019 4. Menghitung konsistensi hierarki

a. Nilai eigen maksimum (λ)

Nilai eigen maksimum (λ maksimum) didapat dengan menjumlahkan hasil perkalian jumlah kolom dengan eigen vector. Nilai eigen maksimum yang dapat diperoleh adalah sebagai berikut

λ maksimum = ( 1.78 X 0.540 ) + ( 11.00 X 0.087 ) + ( 7.33 X 0.162 ) + ( 5.00 X 0.210 )

λ maksimum = 4.164 b. Indeks Konsistensi (CI)

CI = λ maksimum – Jumlah kriteria Jumlah kriteria – 1 CI = 4.164 – 4 = 0.055 4 - 1 c. Rasio Konsistensi (CR) CR = CI RIn

(48)

CR = 0.055 = 0.061 0.9

Karena CR Rasio Konsistensi < 0.1 maka hasilnya konsisten. 5. Menghitung nilai Eigen alternatif pada sampel data karyawan

Tabel 4. 4 Menghitung Nilai Eigen Data Alternatif

No NIK Kejujuran Kedisiplinan Kerajinan Tanggung Jawab

1 1301027 80/410 75/405 85/412 80/409 2 1301273 85/410 80/405 82/412 79/409 3 1310112 76/410 85/405 75/412 90/409 4 1504084 79/410 80/405 90/412 85/409 5 1509018 90/410 85/405 80/412 75/409 410/410 405/405 412/412 409/409

Sumber : Data Primer, 2019 Tabel 4. 5 Nilai Eigen Alternatif

NO NIK Kejujuran Kedisiplinan Kerajinan Tanggung Jawab

1 1301027 0.195 0.185 0.206 0.196 2 1301273 0.207 0.198 0.199 0.193 3 1310112 0.185 0.210 0.182 0.220 4 1504084 0.193 0.198 0.218 0.208 5 1509018 0.220 0.210 0.194 0.183 Total 1 1 1 1

6. Menghitung hasil akhir dengan menjumlahkan hasil penghitungan eigen alternatif-kriteria

(49)

Tabel 4. 6 Menghitung Nilai Eigen Alternatif Terhadap Kriteria NO NIK Kejujuran Kedisiplinan Kerajinan Tanggung

Jawab Rata Rata 1 1301027 0.195*0.540 =0.105 0.185*0.087 =0.016 0.206*0.162 =0.033 0.196*0.210 =0.041 0.196 2 1301273 0.207*0.540 =0.112 0.198*0.087 =0.017 0.199*0.162 =0.032 0.193*0.210 =0.041 0.202 3 1310112 0.185*0.540 =0.100 0.210*0.087 =0.018 0.182*0.162 =0.030 0.220*0.210 =0.046 0.194 4 1504084 0.193*0.540 =0.104 0.198*0.087 =0.017 0.218*0.162 =0.035 0.208*0.210 =0.044 0.200 5 1509018 0.220*0.540 =0.119 0.210*0.087 =0.018 0.194*0.162 =0.032 0.183*0.210 =0.039 0.207 Sumber : Data Primer, 2019

Tabel 4. 7 Tabel Hasil Akhir Perhitungan

No Nik Nama Hasil Akhir Peringkat

1 1301027 Herman Lupiana 0.196 4

2 1301273 Tris Sutrisno 0.202 2

3 1310112 Ariyanto 0.194 5

4 1504084 Sumarno 0.200 3

5 1509018 Dede Susanto 0.207 1

Berdasarkan hasil perhitungan di atas maka di dapatkan rekomendasi karyawan terbaik sebagai maka rekomendasi karyawan terbaik adalah Dede Susanto dengan hasil akhir 0.207 di peringkat pertama.

(50)

4.2. Analisa Perancangan Sistem

Pada tahap ini akan dibawah bagaimana melakukan pengembangan sistem berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan :

4.2.1 Use Case Diagram

Gambar 4. 2 Use Case Diagram Sumber : Data Primer, 2019

Berdasarkan use case diagram di atas, berikut ini adalah skenario jalannya masing-masing use case:

(51)

1. Skenario Use Case Login

Tabel 4. 8 Tabel Skenario Use Case Login Identifikasi

Nama Login

Aktor Administrator

Deskripsi Proses login merupakan proses

validasi pengguna agar bisa menggunakan sistem ini

Pre-condition Aktor berada diluar sistem

Post-condition Menampilkan halaman login

Skenario Utama

Aksi aktor Reaksi Sistem

Membuka url login aplikasi Menampilkan halaman login

Input username dan

password

Menekan tombol login Melakukan validasi username dan password:

- jika valid maka akan terbuka halaman beranda dan bisa menggunakan aplikasi

- jika tidak valid maka akan tetap berada di halaman login dan menampilkan pesan

(52)

2. Skenario Use Case Mengelola Data Kriteria

Tabel 4. 9 Tabel Skenario Use Case Mengelola Data Kriteria Identifikasi

Nama Mengelola data kriteria

Aktor Administrator

Deskripsi Proses mengelola data kriteria adalah

proses untuk menambahkan,

mengubah, menghapus kriteria di dalam sistem

Pre-condition Aktor telah melakukan proses login,

dan berada di halaman beranda

Post-condition Menampilkan halaman data kriteria

Skenario Utama

Memilih menu data kriteria Menampilkan halaman data kriteria

Tekan tombol add Menampilkan form tambah data

kriteria Isi form tambah data kriteria

Tekan tombol submit Menyimpan data ke database Tekan tombol edit pada data

yang ingin di edit

Menampilkan form edit data kriteria

Ubah data yang ingin diubah

Tekan tombol submit Menyimpan data ke database Tekan tombol hapus pada

data yang ingin di hapus

Menampilkan pesan “yakin ingin menghapus?”

Tekan tombol ya Menghapus dari database

Tekan tombol tidak Menampilkan halaman data kriteria Sumber : Data Primer, 2019

(53)

3. Skenario Use Case Mengelola Data Bobot

Tabel 4. 10 Tabel Skenario Usecase Mengelola Data Bobot Identifikasi

Nama Mengelola data bobot

Aktor Administrator

Deskripsi Proses mengelola data bobot adalah

mengubah, menghapus bobot kriteria di dalam sistem

Post-condition Menampilkan halaman data kriteria

Skenario Utama

Memilih menu data bobot Menampilkan halaman data bobot Tekan tombol add Menampilkan form tambah data bobot Isi form tambah data bobot

Tekan tombol tidak Menampilkan halaman data bobot Sumber : Data Primer, 2019

(54)

4. Skenario Use Case Mengelola Data Karyawan

Tabel 4. 11 Skenario Use Case Mengelola Data Karyawan Identifikasi

Nama Mengelola data karyawan

Aktor Administrator

Deskripsi Proses mengelola data karyawan

adalah proses untuk menambahkan, mengubah, menghapus karyawan di dalam sistem

Post-condition Menampilkan halaman data karyawan

Skenario Utama

Memilih menu data

karyawan

Menampilkan halaman data karyawan

karyawan Isi form tambah data

karyawan

Tekan tombol submit Menyimpan data ke database Tekan tombol edit pada data

yang ingin di edit

Menampilkan form edit data karyawan Ubah data yang ingin diubah

(55)

Tekan tombol tidak Menampilkan halaman data karyawan Sumber : Data Primer, 2019

5. Skenario Use Case Mengelola Data Nilai

Tabel 4. 12 Skenario Use Case Mengelola Data Nilai Identifikasi

Nama Mengelola data nilai

Aktor Administrator

Deskripsi Proses mengelola data nilai adalah

mengubah, menghapus karyawan di dalam sistem

Post-condition Menampilkan halaman data nilai

Skenario Utama

Memilih menu data nilai Menampilkan halaman data nilai

karyawan Tekan tombol edit pada data

yang ingin di edit

Menampilkan form edit data nilai

Ubah data yang ingin diubah

Tekan tombol tidak Menampilkan halaman data nilai Sumber : Data Primer, 2019

(56)

6. Skenario Use Case Mengelola Data Hasil Perhitungan

Tabel 4. 13 Skenario Use Case Mengelola Data Hasil Perhitungan Identifikasi

Nama Mengelola data Hasil Perhitungan

Aktor Administrator

Deskripsi Proses mengelola data Hasil

perhitungan adalah proses untuk menampilkan hasil perhitungan metode AHP karyawan terbaik di dalam sistem

Post-condition Menampilkan halaman data hasil

perhitungan Skenario Utama

Memilih menu data hasil perhitungan

Menampilkan halaman data hasil perhitungan

Sumber : Data Primer, 2019 4.2.2 ActivityDiagram

Berikut ini adalah activity diagram dari sistem pendukung keputusan karyawan terbaik yang penulis rancang untung membangun sistem ini :

(57)

Gambar 4. 3 Activity Diagram Login Sumber : Data Primer, 2019

(58)

Gambar 4. 4 Activity Diagram Mengelola Data Kriteria Sumber : Data Primer, 2019

(59)

Gambar 4. 5 Activity Diagram Mengelola Data Bobot Sumber : Data Primer, 2019

(60)

Gambar 4. 6 Activity Diagram Mengelola Data Karyawan Sumber : Data Primer, 2019

(61)

Gambar 4. 7 Activity Diagram Mengelola Data Nilai Sumber : Data Primer, 2019

Gambar 4. 8 Activity Diagram Mengelola Hasil Perhitungan Sumber : Data Primer, 2019

(62)

4.2.3 SequenceDiagram

Sequence diagram adalah diagram yang menggambarkan suatu kaloborasi suatu

diagram dinamis antara sejumlah object. Kegunaannya untuk menunjukan pesan yang di kirim antara object juga interaksi antara object. Sesuatu yang terjadi pada titik tertentu pada eksekusi sistem. Berikut ini adalah sequence diagram dalam sistem pendukung keputisan yang akan dibuat:

Gambar 4. 9 Sequence Diagram login Sumber : Data Primer, 2019

(63)

Gambar 4. 10 Sequence Diagram Menambah Data Kriteria Sumber : Data Primer, 2019

(64)

Gambar 4. 11 Sequence Diagram Mengubah Kriteria Sumber : Data Primer, 2019

(65)

Gambar 4. 12 Sequence Diagram Hapus Kriteria Sumber : Data Primer, 2019

(66)

Gambar 4. 13 Sequence Diagram Manambah Bobot Sumber : Data Primer, 2019

(67)

Gambar 4. 14 Sequence Diagram Mengubah Bobot Sumber : Data Primer, 2019

(68)

Gambar 4. 15 Sequence Diagram Menghapus Bobot Sumber : Data Primer, 2019

(69)

Gambar 4. 16 Sequence Diagram Menambah Data Karyawan Sumber : Data Primer, 2019

(70)

Gambar 4. 17 Sequence Diagram Mengubah Data Karyawan Sumber : Data Primer, 2019

(71)

Gambar 4. 18 Sequence Diagram Menghapus Data Karyawan Sumber : Data Primer, 2019

(72)

Gambar 4. 19 Sequence Diagram Menambah Data Nilai Sumber : Data Primer, 2019

(73)

Gambar 4. 20 Sequence Diagram Mengubah Nilai Sumber : Data Primer, 2019

(74)

4.2.4 ClassDiagram

Gambar 4. 21 Class Diagram Sumber : Data Primer, 2019

(75)

4.3. Design Database

Berdasarkan rancangan di sub bab sebelumnya maka penulis melakukan design database untuk membangun sistem ini yang terdiri dari beberapa tabel yaitu :

4.3.1 Tabel Kriteria

Berikut ini adalah rancangan dari tabel kriteria : Tabel 4. 14 Tabel Kriteria

Field Tipe Data Size Keterangan

id_kriteria int 11 Prymary Key

nm_kriteria varchar 25

Sumber : Data Primer, 2019 4.3.2 Tabel Bobot Kriteria

Berikut ini adalah rancangan dari tabel bobot kriteria : Tabel 4. 15 Tabel Bobot Kriteria

id_bobot int 11 Prymary Key

id_kriteria1 int 11 Foreign Key

id_kriteria2 int 11 Foreign Key

bobot int 11

Sumber : Data Primer, 2019 4.3.3 Tabel Karyawan

Berikut ini adalah rancangan dari tabel karyawan : Tabel 4. 16 Tabel Karyawan

nik varchar 25 Prymary Key

nama varchar 45

section varchar 25

(76)

4.3.4 Tabel Nilai

Berikut ini adalah rancangan dari tabel nilai : Tabel 4. 17 Tabel Nilai

id int 10 Prymary Key

id_kriteria int 11 Foreign Key

nik varchar 25

nilai double

4.4. Design Form Rancangan Prototype

Berikut ini adalah rancangan prototype dalam pembuatan sistem penunjang keputusan :

4.4.1 Design Form Rancangan Halaman Dashboard

Gambar 4. 22 Design Form Rancangan Halaman Dashboard Sumber : Data Primer, 2019

(77)

4.4.2 Design Form Rancangan Halaman Data Kriteria

Gambar 4. 23 Design Form Rancangan Halaman Data Kriteria Sumber : Data Primer, 2019

4.4.3 Design Form Rancangan Halaman Data Bobot

Gambar 4. 24 Design Form Rancangan Halaman Data Bobot Sumber : Data Primer, 2019

(78)

4.4.4 Design Form Rancangan Halaman Data Karyawan

Gambar 4. 25 Design Form Rancangan Halaman Data Karyawan Sumber : Data Primer, 2019

4.4.5 Design Form Rancangan Halaman Data Nilai

Gambar 4. 26 Design Form Rancangan Halaman Data Nilai Sumber : Data Primer, 2019

(79)

4.4.6 Design Form Rancangan Halaman Hasil Perhitungan

Gambar 4. 27 Design Form Rancangan Halaman Data Hasil Perhitungan Sumber : Data Primer, 2019

(80)

4.5. Implementasi Sistem

Berikut ini adalah hasil dari implmentasi sistem yang sudah dilakukan : 4.5.1 Halaman Dashboard

Halaman dashboard adalah halaman utama dari sistem ini, yang berfungsi sebagai halaman utama saat mengakses sistem.

Gambar 4. 28 Halaman Beranda Sumber : Data Primer, 2019 4.5.2 Halaman Data Kriteria

Halaman ini berfungsi untuk melihat, menambah, mengedit dan menghapus data kriteria.

(81)

Gambar 4. 29 Halaman Data Kriteria Sumber : Data Primer, 2019 4.5.3 Halaman Data Bobot

Halaman ini berfungsi untuk menentukan bobot perbandingan antara satu kriteria dengan kriteria yang lainnya.

Gambar 4. 30 Halaman Data Bobot Sumber : Data Primer, 2019