Liston Hasiholan 1) dan Sudradjat 2)

Transkripsi

1 EVALUASI KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE PEMROGRAMAN LINEAR FUY *) Liston Hasiholan 1) dan Sudadjat 2) ABSTRAK Pengukuan kineja kayawan meupakan satu hal yang mutlak dilakukan secaa peiodik oleh suatu peusahaan dan pengukuan kineja kayawan sampai saat ini diuku dengan mempehatikan fakto-fakto yang besifat tegas saja sepeti tingkat pendidikan, lama bekeja, sedangkan fakto-fakto yang sifatnya fuzzy tekadang teabaikan. Dalam pape ini akan dibahas suatu metode penilaian kineja kayawan dengan fakto-fakto fuzzy sebagai paamete. Selanjutnya dai asumsi, batasan dan atuan-atuan yang sudah ditetapkan dilakukan pemodelan matematika dalam bentuk model pemogaman linea. Untuk menentukan solusi optimal dai model pemogaman linea diselesaikan dengan menggunakan bahasa pemogaman C. Kata kunci: pemogaman linea, himpunan fuzzy. *) Disampaikan pada sea Nasional Matematika 2008, Pengembangan dan Kontibusi Matematika dalam Menunjang Kemajuan Ilmu Pengetahuan dan Teknologi, Bandung, 13 Desembe ) PT. Bussan Auto Finance 2) Staf pengaja Juusan Matematika FMIPA Unpad, 0

2 EVALUASI KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE PEMROGRAMAN LINEAR FUY Liston Hasiholan 1) dan Sudadja 2) 1. Pendahuluan Dalam menentukan ukuan pestasi keja kayawan untuk menentukan golongan, tingkat gaji, pesentasi kenaikan gaji, mutasi kayawan dan sistem pomosi kayawan, konsep penilaian kineja kayawan meupakan poses penting yang akan mempengauhi dalam pengambilan keputusan. Solusi yang dapat digunakan di dalam poses pengambilan keputusan ialah dengan mendafta kiteia-kiteia yang penting di dalam menilai kineja kayawan, kemudian membandingkannya dengan atuan yang telah dibuat sebelumnya. Dai pemasalahan diatas, ditentukan fakto-fakto yang sifatnya fuzzy yang juga meupakan fakto penting yang menentukan kineja kayawan dalam peusahaan. Pofesionalisme keja, tingkat tanggung jawab, tingkat esiko keja, tingkat keumitan keja, dan lain-lain adalah bebeapa contoh fakto yang sifatnya fuzzy dan tekadang diabaikan, tidak menjadi kiteia untuk melakukan evaluasi kineja kayawan. 2. Teoi dasa Untuk mendapatkan ukuan tehadap suatu penilaian, peusahaan haus mempunyai 5 kiteia, Si Kusumadewi 2004: 1. Memiliki kumpulan dafta penilaian yang akan digunakan sebagai basis untuk mengevaluasi suatu kineja. Kumpulan penilaian yang telah diseleksi tesebut dikenal dengan nama benchmak. 2. Menetapkan fakto-fakto kompensasi yang akan menentukan haga elatif dai suatu penilaian. Fakto kompensasi ini bevaiasi antaa satu penilaian dengan lainnya. 3. Menetapkan level untuk tiap-tiap fakto dalam tiap-tiap penilaian. Nilai dalam satu fakto hendaknya bebeda. 4. Menetapkan batas bawah untuk jumlah level teendah dan batas atas untuk jumlah level tetinggi. 5. Menetapkan batas bawah selisih anta level dalam setiap fakto. Pendekatan asumsi ditetapkan dengan mengikuti 5 langkah kiteia yang telah ditentukan oleh Si Kusumadewi, dengan mempehatikan bebeapa hal yang mungkin tejadi. Asumsi 1 : Diasumsikan dalam melakukan poses evaluasi kineja suatu kayawan, tedapat m fakto yang bepengauh dan tiap-tiap fakto tedii n level. Maka fakto ke-i level ke j dapat ditulis sebagai : x ij, x adalah simbol dai fakto tetentu, i adalah simbol fakto ke-i dai fakto x dan j adalah simbol level ke-j dai fakto ke-i tetentu. 1

3 Asumsi 2 : Bahwa level yang lebih tinggi pada suatu fakto (j naik) menunjukan tingkat yang lebih tinggi. Hubungan ini ditulis: x Rx, i = 1, m, j = 1 n, dimana : R adalah elasi lebih tinggi. ij ij, Asumsi 3 : Misalkan akan ditetapkan ada k buah penilaian yang akan digunakan sebagai basis untuk melakukan evaluasi (benchmak), maka benchmak ke- adalah ( X ), = 1, k, Level teendah dalam fakto ke-i adalah: x i1 dimana i = 1,m, sedang level tetinggi adalah : x in dimana i = 1, m dan n = 1, z. Jumlah sko pada level teendah haus ditetapkan lebih dai atau sama dengan suatu nilai tetentu, misal : c i dimana i = 1, m, sedangkan jumlah sko pada level tetinggi ditetapkan kuang dai atau sama dengan suatu nilai tetentu : w i dimana i = 1, m.penyedehaan dai asusmi 3 dipeoleh suatu petidaksamaan sebagai beikut : xi ci, i = 1, m. (1.1) 1 xin wi. i = 1, m. (1.2) Asumsi 4 : Pelu dipehatikan bahwa dalam suatu fakto, bahwa haga suatu level haus lebih tinggi dibanding dengan haga level sebelumnya. Selisih yang dipebolehkan untuk kedua level dalam fakto ke-i tesebut imum haus sama dengan nilai tetentu, misalkan nilai tesebut dinotasikan dengan vaiabel e i ; i = 1, m, maka dapat ditulis dengan petidaksamaan sebagai beikut : X X e, i = 1, m, j = 1 n (1.3) ij ij i, 3. Pemodelan matematika Dai pesamaan (1.1), (1.2) dan (1.3) dapat ditulis dalam bentuk pemogaman linea sebagai beikut : Tentukan x ij, i = 1, m, j = 1, n x = x ij dengan batasan ( X ) ~ = d, i = 1, k x x ij ij x x i1 in x c, i = 1, m w, i = 1, m, n = 1, z i( j 1), i = 1, m, 0, i = 1, m, i i j = 1, n j = 1, n dimana = ~ menunjukan kesamaan fuzzy. (1.4) Kesamaan fuzzy ini dapat dipesentasikan sebagai kombinasi antaa 2 2

4 ketidaksamaan fuzzy sebagai beikut : ~ ~ ( X ) d, = 1, k. (1.5) ~ ( X ) d, = 1, k. (1.6) misalkan dan masing-masing adalah nilai benchmak imum dan nilai benchmak imum, maka fungsi keanggotaan untuk kesamaan fuzzy dapat didefinisikan sebagai beikut : 1. Fungsi keanggotaan μ ( ), = 1, k, adalah fungsi yang tidak penah tuun. Diasumsikan jika nilai 0 akan tejadi pada daeah dan fungsi akan naik secaa monoton pada < d, maka dapat ditulis sebagai beikut : 0 jika, = 1, k, μ ( ) = jika < d, = 1, k d 1 jika > d, = 1, k (1.7) dimana : μ adalah fungsi keanggotaan ; adalah benchmak ke-, adalah benchmak imum, d adalah nilai cisp, = 1, k. 2. Fungsi keanggotaan μ ( ), = 1, k, adalah fungsi yang tidak penah naik. Jika diasumsikan nilai 0 akan tejadi pada daeah, dan fungsi akan tuun secaa monoton pada d <, maka dapat ditulis sebagai beikut : 1 jika d, = 1, k, μ ( ) = jika d <, = 1, k d 0 jika >, = 1, k (1.8) dimana : μ adalah fungsi keanggotaan ; adalah benchmak ke-, adalah benchmak imum, d adalah nilai cisp, = 1, k. 3

5 Dengan menggunakan opeato ( λ ) dan fungsi keanggotaan pada (1.7) dan (1.8), maka (1.5) dan (1.6) dapat ditulis sebagai beikut : ( d ) λ +, = 1, k. (1.9) ( d ) λ +, = 1, k. (1.10) Dai pesamaan (1.9) dan (1.10), model fuzzy (1.4) dapat dituunkan menjadi bentuk pemogaman linea, yaitu : Max λ Dengan batasan : ( d ) λ, = 1, k + ( d ) λ, = 1, k X i1 ci, i = 1, m xin wi i = 1, m, n = 1, z xij xi( j 1) ei, i = 1, m, j = 1, n xij 0, i = 1, m, j = 1, n wi > ci, i = 1, m (1.11) 4. Implementasi Pembahasan yang akan dilakukan adalah menentukan fakto untuk menjadi paamete dalam melakukan evaluasi kineja kayawan, maka ditetapkan 5 fakto yang digunakan yaitu : Tabel 1. 1 Fakto Pencapain Taget Waktu ( Deadline times ) penyelesaian pekejaan. Level Vaiabel Keteangan ke - 1 x 11 Kuang ;Penyelesaian pekejaan jauh lebih lama dai deadline times 2 x 12 Cukup;Penyelesaian pekejaan sedikit lebih lama dai deadline times 3 x 13 Baik ;Penyelesaian pekejaan sesuai dengan deadline times 4 x 14 Sangat Baik ;Penyelesaian pekejaan lebih cepat dai deadline times 4

6 Tabel 1. 2 Fakto Resiko Keja Level Vaiabel Keteangan ke - 1 x 21 Kuang ; Pekejaan memiliki esiko sangat kecil untuk keselamatan jiwa, misal : Pogamme, Akuntan, Dosen, Guu 2 x 22 Sedang ; Pekejaan memiliki esiko kecil untuk keselamatan jiwa, misal : Buuh pabik bagian mesin, Debt Collecto 3 x 23 Tinggi ; Pekejaan memiliki esiko besa untuk keselamatan jiwa, misal : Staff backoffice di aea petambangan, Ahli kimia, Jaksa 4 x 24 Sangat Tinggi ; Pekejaan memiliki esiko sangat besa untuk keselamatan jiwa, misal : Pilot, Pekeja tambang, Pekeja lepas pantai Tabel 1. 3 Fakto Displin waktu Level Vaiabel Keteangan ke - 1 x 31 Kuang ; Jam keja kuang dai jam keja peusahaan (< 40 jam/ggu) 2 x 32 Sedang ; Jam keja sesuai jam keja peusahaan (40 jam/ ggu) 3 x 33 Tinggi ; Jam keja diatas jam keja peusahaan (45-54 jam/ ggu) 4 x 34 Sangat tinggi ; Jam keja jauh diatas jam keja peusahaan ( 55 jam/ggu) Tabel 1. 4 Fakto Keumitan Pekejaan Level Vaiabel Keteangan ke - 1 x 41 Kuang ; Pekejaan besifat utinitas dan tidak ada pembelajaan 2 x 42 Sedang ; Pekejaan besifat utinitas dan ada pekembangan 3 x 43 Tinggi ; Pekejaan besifat analisis atau solution atau penelitian 4 x 44 Sangat Tinggi ; Pekejaan besifat sangat komplek gabungan antaa analisis, solution, penelitian, development dan decision Tabel 1.5 Fakto Loyalitas dan tanggung jawab tehadap peusahaan Level Vaiabel Keteangan ke - 1 x 51 Kuang 2 x 52 Cukup 3 x 53 Tinggi 4 x 54 Sangat Tinggi dai fakto dan level yang ditetapkan diatas, maka dapat dibuat pesamaan dai kombinasi vaiabel-vaibel diatas dan dipeoleh sebanyak 1024 buah pesamaan. Dai banyaknya pesamaan yang tebentuk, maka haus ditetapkan bebeapa pesamaan saja sebagai ukuan penilaian. Untuk menentukan ukuan penilaian sesuai dengan batasan dan atuan yang ditetapkan bedasakan langkah-langkah : (Kusumadewi 2004) Langkah 1 Memiliki kumpulan dafta penilaian yang akan digunakan sebagai basis untuk mengevaluasi suatu kineja. Kumpulan penilaian yang telah diseleksi tesebut dikenal dengan nama benchmak, ditetapkan 5 benchmak yaitu : 5

7 1 (X) = x 14 + x 24 + x 34 + x 44 + x 54 = (X) = x 14 + x 24 + x 33 + x 43 + x 53 = 85 3 (X) = x 13 + x 23 + x 33 + x 43 + x 52 = 75 (1.12) 4 (X) = x 13 + x 23 + x 32 + x 42 + x 52 = 60 5 (X) = x 12 + x 22 + x 32 + x 42 + x 51 = 50 dimana 1 (X) adalah peingkat pekejaan tetinggi dalam oganisasi. Ditetapkan Penilaian kineja kayawan sebagai beikut : Tabel 1.6 Sko Penilaian Angka Mutu Keteangan Sko A Sangat Baik B Baik C Cukup 75-84,9 D Kuang E Buuk Langkah 2, Yaitu Menetapkan fakto-fakto kompensasi yang akan menentukan haga elatif dai suatu penilaian. Fakto kompensasi ini bevaiasi antaa satu penilaian dengan lainnya. Langkah 3 Menetapkan level untuk tiap-tiap fakto dalam tiap-tiap penilaian. Nilai dalam satu fakto hendaknya bebeda Adapun toleansi yang ditetapkan pada pape ini untuk setiap benchmak adalah sebagai beikut : Tabel 1.7 Nomal Benchmak Nilai ke Tegas Toleansi Batas Atas Bawah Atas d ( d ) (d - ) Bawah Langkah 4 Menetapkan batas bawah untuk jumlah level teendah dan batas atas untuk jumlah level tetinggi Level teendah dan tetinggi memiliki batasan sebagai beikut : 5 x i i= 1 Level teendah 1 20 (1.13) 5 Level tetinggi xi =1 140 (1.14) i= 1 i4 Langkah 5 Menetapkan batas bawah selisih anta level dalam 6

8 setiap fakto Antaa satu level dengan level sebelumnya dalam setiap fakto memiliki selisih imum 4, dinyatakan sebagai beikut : x x 4, i = 1, m, j 1 n (1.15) ij i( j 1) =, Pemodelan dai analisis dapat dibuat dengan menggunakan pesamaan (1.11) dan mempehatikan pesamaan (1.12), (1.13), (1.14) dan (1.15) seta mempehatikan batasan toleansi pada tabel nomal, sehingga didapat pesamaan pemogaman linea sepeti beikut : Max λ dengan batasan: x 14 + x 24 + x 34 + x 44 + x λ 120 ; x 14 + x 24 + x 33 + x 43 + x λ 100 ; x 13 + x 23 + x 33 + x 43 + x λ 85 ; x 13 + x 23 + x 32 + x 42 + x λ 70 ; x 12 + x 22 + x 32 + x 42 + x λ 55 ; x 14 + x 24 + x 34 +x 44 + x ; x 14 + x 24 + x 34 + x 44 +x 54-10λ 90 ; x 14 + x 24 + x 33 + x 43 + x 53-5λ 80 ; x 13 + x 23 + x 33 + x 43 + x 52-10λ 65 ; x 13 + x 23 + x 32 + x 42 + x 52-5λ 55 ; x 12 + x 22 + x 32 + x 42 + x 51-5λ 45 ; x 11 + x 21 + x 31 + x 41 + x ; x 12 x 11 4 ; x 13 x 12 4 ; x 14 x 13 4 ; x 22 x 21 4 ; x 23 x 22 4 ; x 24 x 23 4 ; x 32 x 31 4 ; x 33 x 32 4 ; x 34 x 33 4 ; x 42 x 41 4 ; x 43 x 42 4 ; x 44 x 43 4 ; x 52 x 51 4 ; x 53 x 52 4 ; x 54 x 53 4 ; x ij 0 ; i = 1, m 5. Pengujian j = 1, n Solusi yang digunakan untuk menghasilkan nilai λ yang optimum adalah membuat pogam dengan bahasa C dengan menggunakan algoitma 7

9 Inteaktif Pemogaman Linea Fuzzy (IPLF). Dai pehitungan oleh pogam didapat nilai λ = , nilai ini menunjukkan bahwa keputusan yang diambil untuk menggunakan benchmak % sudah baik. Bedasakan nilai yang didapat dai setiap vaiabel oleh pogam yaitu : Tabel 1.8 Nilai untuk semua vaiabel X1 = x 11 = 33, X2 = x 12 = 37, X3 = x 13 = 41, X4 = x 14 = 46, X5 = x 21 = 0 X6 = x 22 = 4 X7 = x 23 = 8 X8 = x 24 = 12 X9 = x 31 = 0 X10 = x 32 = 4 X11 = x 33 = 12 X12 = x 34 = 16 X13 = x 41 = 0 X14 = x 42 = 4 X15 = x 43 = 8 X16 = x 44 = 12 X17 = x 51 = 0 X18 = x 52 = 4 X19 = x 53 = 8 X20 = x 54 = 12 X21 = λ = 0, Maka dapat disusun suatu tabel yang lebih sedehana, adapun dafta koefisien setiap level dai setiap fakto ditunjukkan oleh Tabel 1.9 dan sko setiap benchmak yang dipilih ditunjukkan oleh tabel Tabel 1.9 Nilai Level untuk setiap fakto Fakto Level Tabel 1.10 Sko untuk benchmak Sko Benchmak Bedasakan hasil pehitungan tesebut diatas, dapat ditentukan nilai kineja kayawan dengan spesifikasi tetentu. Seoang kayawan adalah pogamme yang memiliki spesifikasi sebagai beikut : 8

10 a. Penyelesaian pekejaan sesuai dengan deadline times. b. Pekejaan memiliki esiko sangat kecil untuk keselamatan jiwa. c. Jam keja jauh diatas jam keja peusahaan ( 55 jam/ ggu) d. Pekejaan besifat sangat komplek gabungan antaa analisis, solution, penelitian, development dan decision, e. Loyalitas dan tanggung jawab tehadap peusahaan cukup. Dai spesifikasi diatas kayawan tesebut memiliki sko sebagai beikut : fakto 1 beada pada level 4 x 14 fakto 2 beada pada level 1 x 21 fakto 3 beada pada level 4 x 34 fakto 4 beada pada level 4 x 44 fakto 1 beada pada level 2 x 52 Sko = x 14 + x 21 + x 34 + x 44 + x 52 = = Apabila ditetapkan nilai benchmak tetinggi adalah 105, maka kayawan tesebut dapat dibei nilai = x 105 = beati dengan nilai , kayawan tesebut mendapat nilai B maka kayawan tesebut masuk dalam kategoi BAIK. 6. Kesimpulan a. Pemogaman Linea Fuzzy dapat digunakan untuk mengevaluasi kineja tidak hanya bedasakan fakto cisp saja, tetapi fakto fuzzy juga dapat digunakan. b. Paamete yang digunakan dalam penelian ini hanya paamete yang besifat fuzzy. c. Penelitian ini dapat digunakan dan dikembangkan oleh peusahaan untuk mencai teknik yang bebeda dan baik dalam melakukan evaluasi kineja kayawan sesuai kebutuhan peusahaan untuk pomosi jabatan, mutasi kayawan dan menentukan pesentasi kenaikan gaji kayawan. Refeensi 1) Dimyanti, Tjutju Taliah dan Dimyanti Ahmad, 1992, Opeation Reseach, Model-model pengambilan kepututusan, Bandung, Sina Bau. 2) Fans Susilo, SJ., 2006, Himpunan & Logika Kabu seta aplikasinya, Yogyakata, Penebit Gaha Ilmu. 3) Kusumadewi, Si dan Punomo, Hai, 2004, Aplikasi Logika Fuzzy untuk pendukung keputusan, Yogyakata, Penebit Gaha Ilmu. 4) Sudadjat, 2007, Mathematical Pogamg Models fo Potfolio Selection. Editua Univesitǎții Din Bucaeșţi, pp

11 LAMPIRAN Hasil pehitungan pogam adalah sebagai beikut : 10