Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Pada Asosiasi
Tenaga Ahli Kontruksi Nasional Sumut
Romauli Rumahorbo
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia
Abstrak
ATAKNAS Sumut dalam menentukan pemilihan karyawan terbaik berdasarkan beberapa factor penilaian. Faktor penilaian tersebut terdiri dari sikap, absensi ,pengalaman dibidang ahli konstruksi , penampilan menarik, lulusan seerajat, dan mampu meninggkatkan kinerja yang baik dan mampu bersaing. Demi efektifitas kerja dalam penilaian kinerja maka pengambilan keputusan yang tepat sangat diperlukan.oleh karena itu, dibuatlah perangkat lunak yang dapat mengambil suatu keputusan untuk melaporkanpenilaiankinerjakaryawan. Perangkat lunak ini dibangun dengan basis system pendukung keputusan yang memiliki kemampuan untuk menilai kinerja karyawan dengan menggunakan metode Multifactor Evaluation Process (MFEP). Metode MFEP adalah metode kuantitatif yang menggunakan weighting sistem.Pengambilan keputusan dilakukan dengan memberikan pertimbangan secara subyektif dan intuitif,menimbang berbagai faktor yang mempunyai pengaruh penting terhadap alternatif pilihan.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Penilaian kinerja Karyawan, MFEP.
Abstract
ATAKNAS North Sumatra in determining the best employee selection based on several assessment factors. The assessment factors consist of attitudes, absences, experience in the field of construction experts, attractive appearance, equivalent graduates, and able to improve good performance and be able to compete. For the sake of work effectiveness in performance appraisal, appropriate decision making is needed. Therefore, software is made that can make a decision to report on employee values. This software is built on the basis of a decision support system that has the ability to assess employee performance using the Multifactor Evaluation Process (MFEP) method. The MFEP method is a quantitative method that uses weighting systems. Decision making is done by giving subjective and intuitive considerations, weighing various factors that have an important influence on alternative choices.
Keywords: Decision Support System, Employee Performance Assessment, MFEP.
1. PENDAHULUAN
Sistem pendukung keputusan (decision support system disingkat DSS) adalah bagian dari sistem informasi berbasis pengetahuan (manajemen) pengetahuan yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan[1]. Dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah dan menjadi informasi untuk pengambilan keputusan dari masalah semi terstruktur yang spesifi[2]k. Menurut Moore and chang. spk dapat digambarkaaan sebagai sistem yang berkemapuan mendukung analisis[3].
Oleh karena itu pada penelitian kali ini penulis membahas tentang penilaian kinerja karyawan Pada Asosiasi Tenaga Ahli konstruksi Nasional (ATAKNAS) sumut. terdapat penilaian kinerja karyawan Ataknas sumut akan terus berupaya meningkatkan kemampuan para pekerja jasa konstruksi di sumut dengan melakukan berbagai pelatihan dan dengan kriteria yang dilakukan dalam penilaian kinerja karyawan sebagai berikut: sikap, mempunyai pengalaman dibidang kerja ahli konstruksi, penampilan menarik, dan lulusan sederajat atau strata,dan mampu meningkatkan kinerja yang baik dan benar/bersaing.
Penilaian kinerja karyawan menggunakan metode Multifactor Evaluataion Proces. MFEP adalah metode kuantitatif yang menggunakan weighting sistem dalam pengambilan keputusan. Pengambilan keputusan dilakukan secara subyektif dan intuitif dengan menimbang berbagai faktor yang mempunyai pengaruh penting terhadap alternatif pilihan mereka. Untuk keputusanyang berpengaruh secara strategis, lebih dianjurkan menggunakan sebuah pendekatan kuantitatif seperti MFEP. Dalam MFEP pertama- tama seluruh kriteria yang menjadi faktor penting dalam melakukan pertimbangan diberikan pembobotan (weighting) yang sesuai rmerupakan salah satu proses penempatan atau penyaluran dalam pemilihan karyawan terbaik di asosiasi. Dalam penilaian ini, karyawan diberi kesempatan yang paling cocok dengan karakteristik dirinya. Ketepatan dalam penilaian dapat menentukan keberhasilan karyawan. Sebaliknya, kesempatan yang sangat baik bagi karyawan akan hilang karena kekurangan ketepatan dalam menilai dirinya sendiri.
2. LANDASAN TEORI
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah bangian dari sistem imformasi berbasis komputer termasuk sistem berbasis pengetahuan atau manajemaen pengetahuan yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan[4]. Sistem pendukung keputusan biasanya dibuat untuk mendukung solusi
atas suatu masalah atau untuk mengevaluasi suatu peluang. SPK yang seperti itu disebut aplikasi SPK. Aplikasi SPK digunakan untuk pengambilan keputusan. Aplikasi SPK menggunakan CBIS (Computer Based Information Sistem) yang fleksibel, interaktif dan dapat diadaptasi, yang dikembangkan untuk mendukung solusi atas masalah manajemen spesifik yang tidak terstruktur[2]. Aplikasi SPK menggunakan data memberikan antarmuka pengguna yang mudah dan dapat menggabungkan pemikiran pengambil keputusan. SPK lebih ditujukan untuk mendukung manajemen dalam melakukan pekerjaan yang bersifta analisis dalam situasi yang kurang terstruktur dan dengan criteria yang kurang jelas. SPK tidak dimaksdukan untuk mengoptimalisasi pengambilan keputusan, tetapi memberikan perangkat interaktif yang memungkinkan pengambil keputusan untuk melakukan berbagai analisis menggunakan model-model yang tersedia[3][5]–[7].
2.2 MFEP (Multifactor Evaluation Process)
Multifactor Evaluation Process (MFEP) merupakan model pengambilan keputusan yang menggunakan pendekatan kolektif dari proses pengambilan keputusannya (Render dan Stair, 2002). Langkah-langkah proses perhitungan menggunakan metode MFEP, yaitu: 1. Menentukan faktor dan bobot faktor dimana total pembobotan harus sama dengan satu. 2. Mengisikan nilai untuk setiap faktor yang mempengaruhi dalam pengambilan keputusan dari dat-adata yang akan diproses, nilai yang dimasukkan dalam proses pengambilan keputusan dari data-data yang akan diproses, nilai yang dimasukkan dalam proses pengambilan keputusan merupakan nilai objektif,. 3. Proses perhitungan weight evaluation yang merupakan proses perhitungan bobot antara faktor weight dan factor evaluation dengan penjumlahan seluruh hasil weight evaluations untuk memperoleh total hasil evaluasi.
W = ∑ W1+W2+W3+...+Wn (1)
Keterangan :
W = Total bobot kriteria w = Bobot kriteria
We= w.e (2)
Keterangan : e = Evaluasi bobot w = Bobot kriteria
e = Evaluasi kriteria Dalam pengambilan keputusan multi faktor,
keputusan multi faktor, pengambil keputusan secara subyektif dan intuitif menimbang berbagai faktor yang mempunyai pengaruh penting terhadap alternatif pilihan mereka. Untuk keputusan yang berpengaruh secara strategis, lebih dianjurkan menggunakan sebuah pendekatan kuantitatif seperti Multifactor Evaluation Process . Dalam Multifactor Evaluatiaon Process pertama-tama seluruh kriteria yang menjadi faktor penting dalam melakukan pertimbangan diberikan pembobotan (weighting) yang sesuai. Langkah yang sama dilakukan terhadap alternatif-alternatif yang akan dipilih, yang kemudian dapat dievaluasi berkaitan dengan factor-faktor pertimbangan tersebut. Jumlah dari masing-masing bobot kriteria (w) harus samadengan 1 dan mempunyai range nilai evaluasi kriteria (e) 1-9.
3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analisa sistem adalah penguraian dari suatu sistem imformasi yang utuh kedalam bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk mengidentifikasikan dan mengevaluasi permasalahan, kesempatan, hambatan yang terjadi dan kebutuhan yang diharapkan sehingga dapat diusulkan perbaikan
Analisis sistem diperlukan dalam perancangan suatu sistem, hal tersebut dilakukan agar nantinya sistem yang akan dirancang sesuai dengan permasalahan yang akan diselesaikan. Selain itu dengan adanya analisis sistem, sistem yang dirancang diharapkan akan lebih baik dan memudahkan dalam pengembangan sistem selanjutnya. Hasil analisis nantinya akan menjadi dasar untuk melakukan perancangan atau desain perangkat lunak sesuai kebutuhan sistem. Sistem yang akan dibangun adalah sistem dengan menggunakan metode Multifactor Evaluation Process dalam sistem pendukung keputusan dimana dalam sistem ini digunakan untuk penilaian kinerja karyawan pada ATAKNAS Sumut.
Langkah-langkah pemecahan masalah dengan menggunakan metode Multifactor Evaluation Process dan data yang di gunakan adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Data yang akan di gunakan
NO NAMA-NAMA
1 MARJAULINA LUMBAN GAOL 2 DEWI PANGARIBUAN
3 NURI ANDIKA PINEM 4 RONSON SIMANGUSONG 5 C . BR SINAGA
Penentuan faktor dan bobot faktor dimana total pembobotan harus sama dengan 1 (∑ pembobotan =1), yaitu
factor weight. Faktor dan bobot dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Faktor dan pembobotan
No Faktor Bobot 1 Sangat buruk 2 2 Buruk 4 3 Cukup 5 4 Baik 7 5 Sangat Baik 9 Total ( ∑ Wj ) 27
Selanjutnya dilakukan perbaikan bobot terlebih dahulu. Bobot awal W=( 2, 4,5,7,9) akan diperbaiki sehingga . total bobot ∑ Wj= 1 yang ditunjukkan dalam persamaan berikut ini :
W sangat Buruk = 272 = 0,07407407 W Buruk = 274 = 0,1481481 W Cukup = 5 27 = 0, 1851852 W Baik = 7 27 = 0, 2592593 W Sangat Baik = 9 27 = 0, 3333333
Sehingga diperoleh perbaikan nilai bobot dapat dilihat pada table 3. Tabel 3. Perbaikan nilai bobot
No Faktor Bobot 1 Sangat buruk 0,07407407 2 Buruk 0,14814815 3 Cukup 0,18518518 4 Baik 0,25925926 5 Sangat Baik 0,33333333 Total 1
Mengisikan nilai untuk setiap sub factor yang mempengaruhi dalam pengambilan keputusan dari data – data yang akan diproses dalam tabel sebagai berikut:
Tabel 4. Sub Factor
Nama Baik Cukup Sangat Baik Buruk
B 1 B 2 B 3 B 4 B 5 C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 B k B k B k B k B k Marjuliana 7 7 6 7 6 6 7 6 7 6 4 5 5 4 5 5 5 5 5 4 Dewi 6 6 6 6 6 7 6 6 6 7 5 5 5 5 5 4 4 4 4 4 Nuri 7 6 7 6 7 7 7 7 7 6 5 5 5 4 4 5 4 4 5 4 Ronson 6 7 7 7 7 6 7 6 6 7 5 5 5 5 4 4 4 4 4 4 Sinaga 6 6 6 6 7 6 7 6 7 6 5 5 4 4 4 5 4 5 4 4 Keterangan:
Baik Cukup Sangat Baik Buruk
B1 = Jujur C1= rajin S1= sangat jujur Bk1= bolos B2 = Taat C2= Cekatan S2=sangat taat Bk2=mencuri B3 = Disiplin C3= Bijaksana S3=sangat Disiplin Bk3=ketiduran B4 = Ulet C4= Cermat S4=sangat ulet Bk4=berbohong B5 = Sopan C5= Pintar S5=sangat sopan Bk5=terlambat
Proses perhitungan weight evaluation merupakan proses perhitungan bobot antara faktor weiht dan factor evaluation dengan serta penjumlahan seluruh hasil weight evaluation untuk memproleh total hasil evaluasi. Hitunglah nilai rata-rata sub faktor:
1. Baik Marjuliana = 7+7+6+7+ 6 5 = 33 5 = 6,6 Dewi = 6+6+6+6+ 6 5 = 30 5 = 6
Nuri = 7+6+7+6+ 7 5 = 33 5 =6,6 Ronson = 6+7+7+7+ 7 5 = 34 5 = 6,8 Sinaga = 6+6+6+6+ 7 5 = 31 5 = 6,2
Sehingga diperoleh nilai rata-rata kriteria pada tebel 5.
Tabel 5. Nilai rata-rata kriteria
Nama Sikap
SangaBuruk Buruk Cukup Baik SangatBaik
Marjulian 9 4,4 6,4 6,6 4,6
Dewi 7 4 4 6 5
Nuri 5 4,4 4,4 6,6 4,8
Ronson 7 4,2 4,2 6,8 4,6
Sinaga 4 4,4 4,4 6,2 4,4
Perhitungan Weight Evaluation 1. Weight Evaluation Baik
Marjuliana = 0,25925926 X 6 ,6 = 1,711111116 Dewi = 0,25925926 X 6 = 1,55555556 Nuri = 0,25925926 X 6,6 = 1,711111116 Ronson = 0,25925926 X6,8 = 1,76296297 Sinaga = 0,25925926 X 6,2 = 1,607407412 2. Weight Evaluation Sangat Baik
Marjuliana = 0,3333333 X 4,6 = 1,53333318 Dewi = 0,3333333 X 5 = 1,6666665 Nuri = 0,3333333 X 4,8 = 1,59999984 Ronson = 0,3333333 X 4,6 = 1,53333318 Sinaga = 0,3333333 X 4,4 =1,46666652
Tabel 6. Nilai Weight Evolution
Nama Sangat Buruk Buruk Baik Cukup Sangat Baik
Marjuliana 1,53333318 0,65185186 1,71111112 1,185185152 0,66666663 Dewi 1,6666665 0,5925926 1,55555556 1,185185152 0,51851849 Nuri 1,59999984 0,65185186 1,71111112 1,259259224 0,29629628 Ronson 1,53333318 0,62222223 1,76296297 1,222222188 0,51851849 Sinaga 1,46666652 0,65185186 1,607407412 1,22222218 0,37037035
Menjumlahkan seluruh hasil Weight Evaluation untuk memperoleh total hasil evaluasi : 1. ∑𝑊𝑀𝐴𝑅𝐽𝐴𝑈𝐿𝐼𝑁𝐴 =(1,53333318+0,65185186+1,71111112+1,185185152+0,66666663) =5,748146562 2. ∑𝑊𝐷𝐸𝑊𝐼 =(1,6666665+0,5925926+1,55555556+1,185185152+0,51851849) =5,518517342 3. ∑𝑊𝑁𝑈𝑅𝐼 =(1,59999984+0,65185186+1,71111112+1,259259224+0,29629628) =5,518512484 4. ∑𝑊𝑅𝑂𝑁𝑆𝑂𝑁 =(1,53333318+0,62222223+1,76296297+1,222222188+0,51851849) =5,659259058 5. ∑𝑊𝑆𝐼𝑁𝐴𝐺𝐴 =(1,46666652+0,65185186+1,607407412+1,22222218+0,37037035) =5,318518322 .
4. IMLEMENTASI
Adapun hasil dari pengujian program adalah terpilihnya satu orang sebagai kinerja karyawan . Berikut adalah tampilan hasil akhir dari proses penilayan kinerja karyawan.
Gambar 1. Tampilan Form Hasil
5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan yang telah dilakukan sebelumnya, maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Pemilihan Karyawan Terbaik di ATAKNAS SUMUT dilakukan dengan penyeleksian menggunakan Uji
tertulis kemudian pemilihan dilakukan dengan penyeleksian menggunakan Sistem Pendukung Keputusan menggunakan metode Multifactor Evaluation Process (MFEP) untuk penilaian penyeleksian.
2. Pemilihan Karyawan Terbaik ATAKNAS SUMUT dengan metode Multifactor Evaluation Process (MFEP) dilakukan proses pemilihan dengan menentukan Alternatif pemilihan, menentukan Kriteria Pemilihan yaitu dengan nilai Keahlian, Kepribadian , Disiplin, Sikap, Absensi, Loyalitas. Kemudian menentukan Bobot Kriteria yaitu dengan Nilai bobot Sangat baik, Baik, Cukup, Buruk, Sangat Buruk.
3. Perancangan Pemilihan Karyawan Terbaik di ATAKNAS SUMUT dengan menggunakan bahasa pemograman Microsoft Visual Studio 2008, Database Mysql, dan dengan adanya perancangan sistem yang menggunakan Use case , activity diagram dan flowchart untuk mendeskripsikan alur proses..
REFERENCES
[1] M. K. Kusrini, “Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan,” pp. 11–24, 2007.
[2] G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res., vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[3] E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[4] G.-H. Tzeng and J.-J. Huang, Multiple Attribute Decision Making Method And Applications. CRC Press, 2011.
[5] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and Retantyo Wardoyo, “Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FUZZY MADM),” Ed. Pertama Cetakan Pertama. Graha Ilmu. Yogyakarta., 2006.
[6] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan. 2015.
