SPK Kriteria Pemberian Bunus Tahunan Karyawan dengan Metode Simple Additive Weigthing

(1)

SPK Kriteria Pemberian Bunus Tahunan Karyawan dengan Metode Simple Additive Weigthing

Weni Lestari Putri^1,*, Nanda Jarti²

1Fakultas Teknik, Universitas Ibnu sina, Tiban Lama Kepuluan Riau, Indonesia

2Fakultas Teknik, Universitas Ibnu sina, Batu Aji Kepuluan Riau, Indonesia email: weni@uis.ac.id¹, nandaluthan@gmail.com²

Email Penulis Korespondensi: weni@uis.ac.id

Submitted 12-12-2022; Accepted 30-12-2022; Published 30-12-2022 Abstrak

Bonus Tahunan merupakan sebuah pemberian penghargaan kepada karyawan yang bekerjaan pada perusahaan PT. Amanah. Pemberian bonus diberikan setiap 1 tahun sekali. Permasalahan yang sering terjadi dalam pemberian bonus yaitu susahnya perhitungan pemberian bonus ke masing masing karyawan yang bekerja di PT. Amanah tersebut. Tujuan penelitian ini yaitu membantu perusahaan dalam memberikan bonus ke karyawan dengan melihat kriteria kriteria yang telah ditetapkan oleh perusahaan. Metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan merupakan penjumlahan dari seluruh bobot dari kinerja masing masing objek yang berbeda namun mempunyai kesempatan yang sama dengan kriteria yang dimiliki. Proses penyelesaian algoritma Metode Simple Additive Weighting (SAW) menggunakan proses normalisasi pada matriks keputusan (X) dengan membandingkan nilai ranting alternatif yang dimiliki.

Variabel yang dijadikan sebagai acuan dalam pemberian bonus yaitu .1 Absen, 2. Masa Kerja, 3. Sikap, Kualitas Kerja dan Hasil kerja.

Metode ini menggunakan metode SPK SAW dengan proses kerja . Hasil akhir dari proses pencarian diperoleh nilai C1= 1, C2=0,74, C3=1, C4=0,9 dan C5=0,94 nama karyawan urutan 1 dan 3 yang diproritaskan memperoleh bonus tahunan paling besar dibandingkan dengan karyawan yang lain.

Kata Kunci: SPK; Bonus Tahunan; Kriteria; Metode Simple Additive Weighting (SAW); Bobot Abstract

Annual Bonus is an award for employees who work at PT. Trust. Bonuses are given once a year. The problem that often occurs in giving bonuses is the difficulty of calculating the bonus to each employee who works at PT. The trust. The purpose of this study is to assist companies in providing bonuses to employees by looking at the criteria set by the company. The Simple Additive Weighting (SAW) method is the sum of all the weights of the performance of each object that is different but has the same opportunity with the criteria owned. The process of solving the algorithm using the Simple Additive Weighting (SAW) method uses a normalization process in the decision matrix (X) by comparing the alternative twig values owned. Variables that are used as a reference in giving bonuses are .1 Absence, 2. Working Period, 3. Attitude, Work Quality and Work Results. This method uses the SPK SAW method with a work process. The final result of the search process obtained the value of C1 = 1, C2 = 0.74, C3 = 1, C4 = 0.9 and C5 = 0.94 the names of employees in order 1 and 3 are prioritized to get the biggest annual bonus compared to other employees.

Keywords: SPK; Yearly bonus; Criteria; Simple Additive Weighting (SAW) Method; Weight

1. PENDAHULUAN

Di era teknologi saat ini, sangat terlihat bahwa semakin luasnya pesaing bisnis, yang berarti persaingan bisnis menjadi kompetitif. Hal ini cenderung ditinjau dari pesaing yang semakin beragam dengan tipe usaha yang sama, menjadi pemicu meningkatnya persaingan [1]. Kualitas pelayanan yang baik sangatlah penting dalam mempertahankan. kepuasan masyarakat, karena bentuk pelayanan yang berkualitas dapat menarik perhatian dari masyarakat. Pelayanan yang dikelola dengan baik akan dapat memenuhi harapan masyarakat. Kualitas pelayanan dipengaruhi oleh beberapa faktor yang dianggap penting bagi masyarakat dalam menggunakan layanan jasa [2]. Dalam dunia bisnis, banyak perusahaan- perusahaan yang berdiri dan saling bersaing satu sama lain. Keberhasilan suatu perusahaan ditentukan melalui kemampuan dalam mencapai target dan tujuan yang diinginkan perusahaan tersebut. Karyawan merupakan alat penggerak utama yang dimiliki oleh perusahaan dalam mencapai tujuan perusahaan. Dalam mencapai tujuan yang diinginkan, kinerja karyawan sangat diutamakan oleh perusahaan. Oleh karena itu, bisa dikatakan bahwa karyawan merupakan salah satu aset terpenting dalam sebuah perusahaan. Akan tetapi, tidak semua karyawan yang bekerja dalam suatu perusahaan mampu bekerja sesuai dengan yang diharapkan oleh perusahaan. Beberapa karyawan dapat bekerja sesuai dengan yang diharapkan perusahaan dan ada juga karyawan yang tidak dapat bekerja sesuai dengan yang diharapkan perusahaan.

Pada perusahaan dibutuhkan sebuah system pengambilan keputusan baik dalam suatu bisnis maupun dalam sebuah organisasi. Jika sebuah perusahaan memilih keputusan yang tepat maka sebuah bisnis atau organisasi tersebut dapat menyelesaikan masalah yang sedang di hadapi dengan memanfaatkan sember daya yang dimiliki dengan efisien sehingga mampu mencapai tujuannya [1]. Decision Support Systems (DSS) ditemukan oleh Michael S. Scott Morton pada awal tahun 1970-an,sebut sebagai system bersifat interaktif yang mampu menyelesaikan masalah berbagai bentuk model bermasalah yang tidak memiliki struktur [2]. Pada saat ini dapat kita lihat bahwa teknologi semakin berkembang dengan luas, sehingga persaingan bisnis semakin meningkat, dan persaingan yang semakin banyak macamnya [3]. Sistem Informasi merupakan sekumpulan elemen yang saling bekerjasama secara manual maupun menggunakan computer melakukan pengolahan data berbentuk pengumpulan,pemrosesan, penyimpanan yang mampu menghasilkan informasi sehingga mampu menghasilkan sebuah keputusan [4][5]. Bentuk dari sistem pengambilan keputusan dari implementasi teori teori dengan ilmu seperti Operation Research dan Management Science. Biasanya permasalahan hanya bisa

(2)

menyelesaikan masalah dengan mudah dan cepat [6]. Sistem pendukung keputusan menggabungkan kemampuan komputer dalam pelayanan interaktif dengan pengolahan data yang memanfaatkan model atau aturan penyeleksian yang tidak terstruktur [7]. Sistem pendukung keputusan secara khusus dibangun untuk mencari solusi atas permasalahan yang ada atau untuk mengevaluasi suatu peluang atau kesempatan yang memungkinkan.Sistem tersebut didukung oleh sebuah sistem informasi berbasis komputer dapat membantu seseorang meningkatkan kinerjanya dalam pengambilan keputusan.

Sistem pengambilan keputusan mendayagunakan sumber daya dari individu-individu dengan kemampuan komputer untuk meningkatkan kualitas keputusan [8].

Metode Simple Additive Weight (SAW), disebut juga dengan istilah metode menggunakan penjumlahan bobot, Konsep dasar metode Simple Additive Weight (SAW), yaitu mencari jumlah terbobot dari berbagai rating kinerja pada setiap alternative pada semua atribut yang ada [9] Hasil Penelitian yang dilakukan oleh [10] dengan objek penelitian yang bertema penerimaan Mahasiswa baru menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan memperhatikan kriteria peringkingan berdasarkan nilai berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan sehinggan mampu menghasilakn system pengambilan keputusan dalam memutuskan siswa yang layak diterima disekolah tersebut. Sistem pengambilan keputusan memiliki ruang lingkup yang luas sehingga dapat di teliti diberbagai bidang, contohnya penelitian yang berhubungan dengan Sistem pengambilan keputusan Status Gizi Buruk Pada Balita [11].

2. METODOLOGI PENELITIAN

Untuk mendaptkan hasil penelitian yang baik dibutuhkan sebuah metodologi penelitan yang sistematis. Kriteria yang dibutuhkan dalam penentuan pemberian bonus tahunan diantarnya :

a. Absen, b. Masa Kerja, c. Sikap,

d. Kualitas Kerja, e. Hasil kerja.

Untuk mengolah hasil output dalam penentuan pemberian bonus tahunan diperlukan sebuah desain penelitian secara terperinci, Langkah langah disaian diantaranya:

Gambar 1. Desain Penelitian Pemberian Bonus Tahunan

3. HASIL DAN PEMBAHASAN

3.1 Analisa Kebutuhan Input dan Output

Proses pencarian variable input untuk menentukan kriteria pemberian Bonus tahunan terdapat 5 kriteria diantaranya : a. Absen,

b. Masa Kerja, c. Sikap

d. Kualitas Kerja e. Hasil kerja

Hasil Keluaran yang diperoleh dari proses urutan alternatif dari nilai alternative tertinggi ke nilai alternatif terendah. Hasil Output terakhir diperoleh dari nilai seteriap kriteria yang digunakan, nilai setiap kriteria berbeda beda.

(3)

Kriteria Keterangan Atribut

C1 Absen Benefit

C2 Masa Kerja Benefit

C3 Sikap Benefit

C4 Kualitas Kerja Benefit C5 Hasil Kerja Benefit

Proses selanjutnya nilai masing masing kriteria untuk memperoleh himpunan selanjutnya : Tabel 2. Tabel Bobot Nilai Kriteria

Kriteria Absen Masa Kerja Sikap Kualitas Kerja Hasil Kerja Atribut Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit

Nilai 0,2 0,15 0,15 0,25 0,25

a. Kriteria Absen Karyawan (C1) Tabel 3. Absen Karyawan

Nilai Rata-Rata Bobot Keterangan

C1<=20 0,15 Buruk

C1=40-60 0,20 Cukup

C1=60-80 0,25 Baik

C1>=81 0,25 Sangat Baik

b. Kriteria Masa Kerja (C2)

Tabel 4. Tabel Masa Kerja

C1<=20 0,15 Buruk

C1=40-60 0,20 Cukup

C1=60-80 0,25 Baik

C1>=81 0,25 Sangat Baik c. Kriteria Sikap (C3)

Tabel 5. Tabel Sikap

C1<=20 0,15 Buruk

C1=40-60 0,20 Cukup

C1=60-80 0,25 Baik

d. Kriteria Kualitas Kerja (C4)

Tabel 6. Tabel Kualitas Kerja Nilai Rata-Rata Bobot Keterangan

C1<=20 0,15 Buruk

C1=40-60 0,20 Cukup

C1=60-80 0,25 Baik

C1>=81 0,25 Sangat Baik e. Kriteria Kualitas Kerja (C5)

Tabel 7. Tabel Hasil Kerja

C1<=20 0,15 Buruk

C1=40-60 0,20 Cukup

C1=60-80 0,25 Baik

3.3 Masukkan Data Karyawan

Semua nilai dari setiap atribut yang digunakan merupakan hasil nilai dari penginputan data Calon penerima Bonus Tahunan yang sudah diproses dan dikonfersikan berdasarkan dengan bobot kriteria yang dilakukan melewati proses perhitungan.

Tabel 8. Data Karyawan

Kriteria Absen Masa Kerja Sikap Kualitas Kerja Hasil Kerja

SR 0,25 0,20 0,25 0,20 0,25

WR 0,20 0,25 0,25 0,25 0,25

HB 0,15 0,15 0,25 0,15 0,25

MK 0,25 0,15 0,25 0,25 0,25

SC 0,25 0,20 0,25 0,25 0,25

MAX 0,25 0,20 0,25 0,25 0,25

R11 = ^(0,25)

MAX(0,25;0,20;0,15;0,25;0,25;0,20; 0,25)=1

R12= ^(0,20)

MAX(0,25;0,20;0,15;0,25;0,25;0,20; 0,25=0,8

R13 = ^(0,15)

MAX(0,25;0,20;0,15;0,25;0,25;0,20; 0,25=0,6

R14 = ^(0,25)

MAX(0,25;0,20;0,15;0,25;0,25;0,20; 0,25)=1

(4)

R =

MAX(0,25;0,20;0,15;0,25;0,25;0,20; 0,25)=1

R21 = ^(0,20)

MAX(0,20;0,25;0,15;0,15;0,25;0,20)=0,8

R22 = ^(0,25)

MAX(0,20;0,25;0,15;0,15;0,25;0,20)=1

R23 = ^(0,15)

MAX(0,20;0,25;0,15;0,15;0,25;0,20=0,6

R24 = ^(0,15)

MAX(0,20;0,25;0,15;0,15;0,25;0,20=0,6

R25 = ^(0,20)

MAX(0,20;0,25;0,15;0,15;0,25;0,20=0,8

R31 = ^(0,25)