PENERAPAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DENGAN METODE MAUT UNTUK MENENTUKAN KARYAWAN TERBAIK
Asbi Pratama1*), Dorie P Kesuma2
1,2Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer dan Rekayasa, Universitas Multi Data Palembang
1*)[email protected], 2[email protected]
Kata kunci:
decision support system;
framework codeigniter; rup method
Abstract: In the world of work, there are often some obstacles in it, such as in decision making. At PT. Gapura Angkasa Palembang branch the decision making process for selecting the best employees is still not comprehensive because it only relies on attendance criteria, resulting in a lack of employee trust in the manager with the decisions made. The purpose of system development at PT. Gapura Angkasa Palembang brach is to develop a decision support system for selecting the best employees using MAUT method with the codeigniter framework and MySQL database and this research was conducted using RUP methodology. With the application of a decision support system that has been built, the company is assisted in making decisions on selecting the best employees and can also consider further options regarding the continuity of employee status whether the employee concerned can be proposed for a promotion or get a job rotation.
Abstrak: Dalam dunia kerja khususnya pada perusahaan-perusahaan sering kali terjadi beberapa kendala didalamnya seperti dalam pengambilan keputusan. Pada PT. Gapura Angkasa cabang Palembang proses pengambilan keputusan untuk pemilihan karyawan terbaik masih belum komprehensif dikarenakan hal tersebut hanya mengandalkan kriteria absensi saja, sehingga terjadi kurangnya rasa percaya karyawan terhadap manager dengan keputusan yang dibuat. Tujuan dari pengembangan sistem pada PT. Gapura Angkasa cabang Palembang adalah untuk mengembangkan sistem pendukung keputusan untuk pemilihan karyawan terbaik menggunakan metode MAUT berbasis website dengan framework codeigniter serta database MySQL dan penelitian ini dilakukan dengan menggunakan metologi RUP. Dengan adanya aplikasi sistem pendukung keputusan yang dibangun, pihak perusahaan terbantu dalam pengambilan keputusan pemilihan karyawan terbaik dan juga dapat mempertimbangkan opsi lanjutan mengenai kelangsungan status karyawan apakah karyawan yang bersangkutan dapat diajukan naik jabatan atau mendapatkan rotasi pekerjaan.
Pratama & Kesuma. (2023).Implementasi Sistem Pendukung Keputusan untuk Pemilihan Karyawan Terbaik menggunakan Metode MAUT. MDP Student Conference 2023
PENDAHULUAN
Seiringannya dengan perkembangan teknologi saat ini, pemanfaatan teknologi informasi dapat dijadikan sebagai alat yang bisa menunjang kebutuhan pekerjaan manusia. Dengan tampilan antarmuka yang mudah digunakan tersebut dapat menciptakan rasa kenyamanan yang berbeda dari metode tradisional yang
Universitas Multi Data Palembang | 511 memerlukan kertas untuk melakukan proses data. Sehingga saat ini peranan dari teknologi sangat dibutuhkan salah satunya untuk mengambil keputusan saat melakukan penilaian kinerja karyawan. Penilaian kinerja merupakan suatu metode untuk menghitung seberapa baik karyawan melaksanakan pekerjaan atau tugasnya dibandingkan dengan standarisasi peraturah perusahaan yang ada. Hasil penilaian atau pertimbangan terhadap kinerja karyawan tersebut dapat dijadikan dasar bagi perusahaan untuk melihat seberapa layak tidaknya karyawan tersebut untuk dipertahankan.
PT. Gapura Angkasa merupakan perusahaan bersama yang mulai berdiri pada tangagal 26 Januari pada tahun 1998. Perusahaan ini didiran oleh tiga Badan Usaha Milik Negara (BUMN) yang terdiri dari PT.
Garuda Indonesia (Persero) Tbk, PT. Angkasa Pura I (Persero) dan PT. Angkasa Pura II (Persero). PT.
Gapura Angkasa merupakan perusahaan yang bergerak pada bidang usaha jasa ground handling dan kegiatan usaha lainnya yang menunjang usaha penerbangan di bandar udara. Pada tahun yang sama PT. Gapura Angkasa juga memulai memperluas cakupan bisnisnya dengan membukan cabang di kota Palembang tepatnya di Bandar Udara Internasional Sultan Mahmud Badaruddin II. Saat ini PT. Gapura Angkasa telah melaksanakan kegiatan pemilihan karyawan terbaik. Namun perusahaan sering kali mendapatkan kendala untuk mengetahui karyawan yang cocok untuk dijadikan sebagai karyawan terbaik dikarekan penilaian hanya dilihat dari segi absensi saja. Berdasarkan masalah yang ada peneliti merancang sebuah sistem pendukung keputusan untuk pemilihan karyawan terbaik menggunakan metode MAUT.
Penelitian ini didukung dengan adanya penelitian terdahulu yang dilakukan oleh [1] yang melakukan penelitian mengenai pemilihan karyawan terbaik, dimana hasil penelitiannya adalah sesuai dengan yang diharapkan dan dapat membantu perusahaan memilih karyawan terbaik menggunakan meotde MAUT pada CV. Aurelia Weida Prima Medan dengan cara melakukan evaluasi pada beberapa kriteria dan bobot yang diberikan sehingga dapat menampilkan hasil yang objektif terhadap pemilihan karyawan terbaik. Selanjutnya beberapa pedoman kriteria dalam penggunaan metode MAUT menjadi patokan yang digabung dengan perhitungan seperti bantalan manajerial, kepercayaan, kewajiban, disiplin, upaya bersama dan target pelaksanaan degelasi, dan hasilnya merupakan keputusan akhir.
Menurut [2] sistem pendukung keputusan merupakan sistem yang dapat memberikan keterampilan pemecahan masalah ataupun keterampilan komunikasi untuk masalah dengan kondisi semi terstuktur dan tidaj tertruktur. Sistem keputusan juga dapat digambarkan menjadi sistem yang mempunyai kemampuan untuk melakukan kegiatan analisis bentuk pemodelan dan data yang bertujuan kepada perencanaan yang akan datang. Sedangkan menurut [3] sitem pendukung keputusan merupakan sistem yang terkomputerisasi yang dapat membantu dalam mengambil keputusan yang berguna untuk memecahkan masalah terkait dengan mengandalkan beberapa data dan model. Dengan adanya permasalahan yang terjadi pada perusahaan, peneliti melakukan penelitian dengan mengimplementasikan sistem pendukung keputusan berbasis website menggunakan metode MAUT.
METODE
Metode MAUT
Multi Attribute Utility Theory (MAUT) adalah gambaran skema yang perkiraan evaluasi akhir v(x) dari perwakilan objek x yang didefinisikan sebagai bobot yang ditambahkan ke nilai yang terkait dengan nilai dimensinya. Umumnya istilah yang merujuk pada penyebutannya adalah nilai guna atau biasa diterbut utilitas [4]. Metode MAUT digunakan untuk melakukan untuk melakukan konversi banyaknya kepentingan menjadi nilai numerik pada skala 0 hingga 1 untuk mewakili plihan terbaik dan terburuk. Formula untuk menghitung nilai evaluasi tersebut dapat dilihat pada persamaan (1).
∑ . (1) di mana
V(x) = Evaluasi total dari alternatif x wi = Bobot relatif kriteria ke-i
vi(x) = Hasil evaluasi kriteria ke-1 dari alternatif x
i = Indeks kriteria
Fungsi utilitas yang menormalkan setiap alternatif digunakan untuk mancari hasil dengan evaluasi ke-x, dalam skala 0 hingga 1 dilambangkan sebagai ⋃ yang ditunjukkan pada persamaan (2).
⋃
(2)
di mana
⋃ = Nilai utilitas dari alternatif ke-x x1
- = Nilai terburuk dari kriteria ke-i alternative x x1
+ = Nilai terbaik dari kriteria ke-i di alternatif x
Bentuk dari tampilan perhitungan dari persamaan (2) ditampilkan pada halaman aplikasi yang ada pada gambar 6. Jika tingkat kepentingan dari bobot diuraikan maka akan terlihat seperti pada tabel 1.
Tabel 1. Tingkat Kepentingan Bobot Nilai Bobot Keterangan
1 Sangat Tidak Penting
2 Tidak Penting
3 Cukup Penting
4 Penting
5 Sangat Penting
Sumber: Sari dan Hayati, 2017[5]
Tahapan perhitungan metode MAUT adalah dimulai dengan (1) Menentukan alternatif dan nilai standar dari kriteria yang ada, (2) Mengklasifikasikan semua alternatif secara terpisah setiap kriteria, (3) Menetapkan bobot relatif masing-masing kriteria, (4) Penggabungan bobot alternatif pada setiap kriteria dengan hasil skor setiap kriteria dari semua pilihan untuk mendapatkan nilai skor keseluruhan untuk semua pilihan, (5) Melakukan analisis hasil penilaian keseluruhan dari semua alternatif dan membuat rekomendasi.
Bentuk dari tampilan dari tingkat kepentingan bobot pada tabel 1 ditampilkan pada halaman aplikasi yang ada pada gambar 5.
Metode Pengembangan Sistem
Metodologi RUP (Rational Unified Process) digunakan sebagai metode pengembangan sistem pendukung keputusan pada penelitian ini. Rational Unified Process atau biasa dikenal dengan istilah RUP adalah metodologi pengembangan dari perangkata lunak yang bersifat iterative, berorientasi pada arsitektur dan lebih berfokus pada kasus yang digunakan [6].
Tahapan metodologi RUP meliputi (1) Inception atau permulaan dimana tahap ini melakukan proses pengumpulan data melalui wawancara, observasi dan studi pustaka, (2) Tahap elaboration dilakukan proses analisis permasalahan yang mengandalkan analisis sebab akibat dan dilajutkan dengan analisis kebutuhan menggunakan use case, (3) Tahap Construction mulai melakukan pengujian dan implementasi kepada program yang sudah dibagun. Aktivitas dalam pembuatan sistem seperti pembuatan aplikasi dan perancangan sistem mengandalkan bahasa pemrograman PHP dan MySQL berperan sebagai wadah basis data dan terakhir (4) Tahap transition artinya tahap pemasangan sistem, evaluasi dan pelatihan agar pengguna dapat mengerti sistem kerja dari aplikasi yang sudah dibangun. Tahap ini juga termasuk pengujian dan pemeliharaan sistem.
Universitas Multi Data Palembang | 513 HASILDANPEMBAHASAN
Tahap Penelitian
Pada tahap Inception, data dikumpulkan baik dengan cara wawancara dengan eksekutif perusahaan atau melalui literatur dan analisis sistem yang dioperasikan di perusahaan. Tahap elaboration dilakukannya analisis permasalahan dengan mengandalkan analisis sebab akibat dan analisis kebutuhan berdasarkan use case. Tahap construction bagian tahap yang mendeskripsikan model objek dari sistem pendukung keputusan, diawali dengan presentasi desain sistem dari aplikasi dan fungsi-fungsi yang akan dibangun, serta desain basis data yang berfungsi sebagai tempat penyimpanan data. Terkahir adalah tahap transition, aktivitas dalam tahap ini meliputi pehatihan pengguna, pemeliharaan serta melakukan uji coba terhadap sistem dengan harapan ekspetasi sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Metode MAUT Alternatif
Tabel 2. Alternatif Alternatif
Asbi Karina Geraldo
Fery Shella Kriteria
Tabel 3. Kriteria
Nama Kriteria Atribut Bobot
Absensi Benefit 0.2500
Attitude Benefit 0.2500
Loyalitas Benefit 0.1500
Kerapihan Benefit 0.1000
Kinerja Benefit 0.1500
Tanggung Jawab Benefit 0.1000
Sub Kriteria
Tabel 4. Sub Kriteria
Nama Kriteria Atribut Bobot
Absensi Sangat Baik 5
Absensi Baik 4
Absensi Cukup 3
Absensi Tidak Baik 2
Absensi Sangat Tidak Baik 1
Attitude Sangat Baik 5
Attitude Baik 4
Attitude Cukup 3
Attitude Tidak Baik 2
Attitude Sangat Tidak Baik 1
Loyalitas Sangat Baik 5
Loyalitas Baik 4
Loyalitas Cukup 3
Loyalitas Tidak Baik 2
Loyalitas Sangat Tidak Baik 1
Kerapihan Sangat Baik 5
Kerapihan Baik 4
Kerapihan Cukup 3
Kerapihan Tidak Baik 2
Kerapihan Sangat Tidak Baik 1
Kinerja Sangat Baik 5
Kinerja Baik 4
Kinerja Cukup 3
Kinerja Tidak Baik 2
Kinerja Sangat Tidak Baik 1
Tanggung Jawab Sangat Baik 5
Tanggung Jawab Baik 4
Tanggung Jawab Cukup 3
Tanggung Jawab Tidak Baik 2
Tanggung Jawab Sangat Tidak Baik 1 Matrix Keputusan
Tabel 5. Matrix Keputusan Nama
Karyawan Absensi Attitude Loyalitas Kerapihan Kinerja Tanggung Jawab
Juniansyah 5 2 3 4 1 4
Revi 5 1 3 5 2 1
Rahmat 4 3 3 4 5 5
Varyda 5 2 3 5 5 5
Eka 4 3 5 4 5 5
Nilai Max 5 5 5 5 5 5
Nilai Min 1 1 3 4 1 1
Normalisasi Matrix
Tabel 6. Normalisasi Matrix Nama
Karyawan Absensi Attitude Loyalitas Kinerja Tanggung Jawab
Juniansyah 1 0.25 0.3333 0 0.6667
Revi 1 0 0.3333 0.25 0
Rahmat 0.75 0.5 0.3333 1 1
Varyda 1 0.25 0.3333 1 0.6667
Eka 0.75 0.5 1 1 1
Perkalian Matrix Normalisasi Dengan Bobot Kriteria
Tabel 7. Perkalian Matrix Nama
Alternatif Perhitungan Total
Nilai Juniansyah (0.2500x1) (0.2500x0.25) (0.1500x0.3333) (0.1000x0.6667) (0.1500x0)
(0.1000x0.6667)
0.4955 Revi (0.2500x1) (0.2500x0) (0.1500x0.3333) (0.1000x1) (0.1500x0.25) (0.1000x0) 0.4374 Rahmat (0.2500x0.75) (0.2500x0.5) (0.1500x0.3333) (0.1000x0.6667) (0.1500x1) 0.6791
Universitas Multi Data Palembang | 515 (0.1000x1)
Varyda (0.2500x1) (0.2500x0.25) (0.1500x0.3333) (0.1000x1) (0.1500x1) (0.1000x0.6667)
0.7791 Eka (0.2500x0.75) (0.2500x0.5) (0.1500x1) (0.1000x0.6667) (0.1500x1) (0.1000x1) 0.8291 Hasil Akhir Perangkingan
Tabel 8. Perangkingan
Nama Alternatif Total Nilai Ranking
Eka 0.8291 1
Varyda 0.7791 2
Rahmat 0.6791 3
Juniansyah 0.4955 4
Revi 0.4374 5
Analisis Kebutuhan
Implementasi sistem pendukung keputusan berbasis web untuk penilaian karyawan terbaik pada PT.
Gapura Angkasa cabang Palembang menggunakan Use Case Diagram. Use case adalah bentuk dari gambaran representasi dari perangkat lunak yang dibangun [7]. Use case diagram dapat dilihat pada gambar 1 sebagai berikut.
Gambar 1. Diagram Use Case
Pada use case diagram terlihat 3 aktor yang berperan sebagai manager, supervisor dan karyawan.
Gambar use tersebut menunjukkan alur kegiatan pengguna yang dimulai dengan login kedalam aplikasi kemudian masuk kedalam fungsi-fungsi kelola karyawan, kelola kriteria, kelola sub kriteria, kelola penilaian dan melihat ranking.
Analisis Permasalahan
Kerangka PIECES berfungsi sebagai alat ukur tingkat kepuasan pengguna pada perangkat lunak [8].
Kerangka kerja PIECES digunakan untuk mengidentifikasi masalah dalam mengembangkan sistem pendukung keputusan yang optimal untuk mengevakuasi karyawan PT. Gapura Angkasa cabang Palembang.
Kerangka kerja PIECES dapat dilihat pada tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2. Kerangka PIECES Performance
Proses perhitungan pemilihan karyawan terbaik pada PT. Gapura Angkasa cabang Palembang membutuhkan waktu 2 hari dan menurut manager hal tersebut sudah terbilang lama.
Information
Sistem pada PT. Gapura Angkasa cabang Palembang saat ini hanya melaporkan informasi mengenai karyawan terbaik tanpa melihat bagaimana kegiatan kinerja yang ada di lapangan.
Economic Kesalahan dalam pengambilan keputusan dan pemberian penghargaan kepada karyawan yang tidak seharusnya dapat merugikan perusahaan.
Control Memungkinkan terjadinya kecurangan saat menghitung penilaian karyawan disebabkan hasil dari perhitungan yang dilakukan tidak transparan.
Efficiency Saat ini PT. Gapura Angkasa cabang Palembang melakukan penilaian terhadap karyawannya dengan 1 kriteria saja yang diberlakukan untuk semua divisi.
Service Rasa tidak puas yang dialami oleh karyawan PT. Gapura Angkasa cabang Palembang disebabkan penilaian dari manager yang diberikan kepada karyawan tidak sesuai.
Class Diagram
Class diagam berfungsi untuk memberikan gambaran hubungan class yang mempunyai atribut-atribut beserti fungsi dari suatu objek [9]. Pada penelitian ini, peneliti membuat class diagram yang dapat dilihat pada gambar 2 sebagai berikut.
Gambar 2. Class Diagram
Universitas Multi Data Palembang | 517 Relasi Antar Tabel
Relasi antar tabel pada umumnya merupakan sketsa pemetaan unit-unit dalam sebuah perancangan sistem [10]. Relasi antar tabel pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar 4 sebagai berikut.
Gambar 3. Relasi Antar Tabel Perancangan Antarmuka
Antarmuka data perhitungan menampilkan beberapa informasi, seperti bobot nilai yang telah diperoleh karyawan, normalisasi matrix, bobot kriteria, hingga perkalian matrix dengan bobot kriteria. Sedangkan Antarmuka data hasil akhir merupakan data yang menampilkan urutan ranking karyawan. Tampilan antarmuka data perhitungan dan antarmuka data hasil akhir dapat dilihat pada gambar 5 dan gambar 6 sebagai berikut.
Gambar 4. Tampilan Halaman Data Perhitungan SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang dilakukan pada PT. Gapura Angkasa cabang Palembang bahwa dengan adanya sistem pendukung keputusan yang menggunakan metode MAUT dapat membantu manager dalam proses pemilihan karyawan terbaik dikarenakan adanya penambahan bebreapa kritera-kriteria yang sebelumnya tidak digunakan. Sehingga dengan adanya aplikasi sistem pendukung keputusan yang dibangun,
manager terbantu dalam mempertimbangkan opsi lanjutan mengenai kelangsungan status karyawan, apakah karyawan yang bersangkutan dapat diajukan untuk naik pangkat atau mendapatkan rotasi pekerjaan.
DAFTARPUSTAKA
[1] I. Saputra and R. N. Siregar, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik CV.
Aurelia Weida Prima Medan Dengan Metode Maut,” Sist. Pendukung Keputusan karyawan Terbaik, Vol. 3, No. 1, pp. 33–40, 2022.
[2] R. Handoko, R. Rizaldi, and A. Nasution, “Pemilihan Supplier Peralatan Kantor Dengan Metode Weighted Product pada SMK Swasta YAPDI Bandar Pulau,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist.
Informasi), Vol. 9, No. 4, pp. 3718–3729, 2022, doi: 10.35957/jatisi.v9i4.2848.
[3] D. Aldo, N. Putra, and Z. Munir, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Dengan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory (Maut) Dasril,” J. Sist. Inf. dan Manaj., Vol. 7, No. 2, pp. 16–22, 2019.
[4] M. Isla and A. H. Ali, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Kontrak Menggunakan Metode Multy Attribute Utlity Theory (MAUT)(Studi Kasus: PT. Telkom Marisa …,” J.
Ilm. Ilmu Komput. Banthayo Lo …, Vol. 1, No. 1, pp. 1–18, 2022, [Online]. Available:
https://ejurnal.unisan.ac.id/index.php/balok/article/download/178/60.
[5] R. N. Sari and R. S. Hayati, “Penerapan Metode Multi Attribute Utility Theory (MAUT) Dalam Pemilihan Rumah Kost,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komput. dan Inform., Vol. 3, No. 2, p. 243, 2019, doi: 10.30645/j-sakti.v3i2.144.
[6] E. Susanto, T. H. Utami, and D. Hermanto, “Sistem Informasi Pemesanan Laundry Berbasis Android di Kota Palembang,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), Vol. 5, No. 2, pp. 158–168, 2019, doi: 10.35957/jatisi.v5i2.144.
[7] G. F. Fitriana, “Pengujian Aplikasi Pengenalan Tulisan Tangan menggunakan Model Behaviour Use Case,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi), Vol. 7, No. 2, pp. 200–213, 2020, doi:
10.35957/jatisi.v7i2.390.
[8] S. Sutono and D. Rustandi, “Metode Pieces Dalam Perancangan Game Edukasi Belajar Mudah Bahasa Inggris Untuk Anak Usia Dini Berbasis Android,” J. Inform. dan Tek. Elektro Terap., Vol. 10, No. 3, 2022, doi: 10.23960/jitet.v10i3.2673.
[9] T. Arianti, A. Fa’izi, S. Adam, M. Wulandari, and P. ’ Aisyiyah Pontianak, “Perancangan Sistem Informasi Perpustakaan Menggunakan Diagram UML (Unified Modelling Language),” J. Ilm.
Komput. Terap. dan Inf., Vol. 1, No. 1, pp. 19–25, 2022, [Online]. Available:
http://journal.polita.ac.id/index.php/politati/article/view/110.
[10] D. Abdullah, “Perancangan Sistem Informasi Pendataan Siswa SMP Islam Swasta Darul Yatama Berbasis Web.,” JOISIE (Journal Inf. Syst. Informatics Eng., Vol. 2, No. 1, pp. 81–110, 2017.
