SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS: PARKIR INAP MOTOR P-24 YOGYAKARTA)

Transkripsi

1 ISBN: SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI TERBAIK DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDI KASUS: PARKIR INAP MOTOR P-24 YOGYAKARTA) Clara Hetty Primasari* Program Sistem Iformasi, Uiversitas Atma Jaya Yogyakarta Kata-kata kuci: Sistem Pedukug Keputusa, Simple Additive Weightig, Terbaik Pedahulua Keefektifa da efisiesi dari sebuah usaha tidak haya bergatug pada sumber fiasial da pegguaa tekologi terbaru, amu juga ditetuka dari bagaimaa mereka medayaguaka karyawa yag berdedikasi, termotivasi da efisie. Lebih jauh, keberhasila sebuah usaha bergatug pada jumlah karyawa yag puas yag aka melajutka utuk meyediaka layaa berharga mereka utuk usaha tersebut [1]. Sistem peilaia yag adil sagat petig pada setiap orgaisasi utuk mempertahaka karyawa yag berharga. Hal ii memugkika karyawa utuk memahami taggug jawab pekerjaa mereka. Persoala peilaia Abstrak Apresiasi terhadap pegawai petig utuk dilakuka oleh setiap pelaku usaha, tidak terkecuali usaha kecil da meegah. Betuk apresiasi terhadap pegawai yag memiliki kierja da performa yag baik dapat dilakuka dega pemberia bous utuk pegawai yag memiliki kierja terbaik. Peetua pegawai terbaik bisa saja mejadi subjektif jika tidak dilakuka dega memperhatika kriteria-kriteria sikap yag berpegaruh terhadap kemajua usaha, stadar peilaia utuk kriteriakriteria tersebut, da perhituga akhir dari skor-skor tiap pegawai. Peelitia ii bertujua utuk membagu sebuah Sistem Pedukug Keputusa utuk pemiliha pegawai terbaik Parkir Iap Motor P-24. Pada studi kasus ii ditetapka lima kriteria, atara lai kejujura, ketepata waktu, presesi, kesigapa, da hubuga terhadap customer. Sistem ii dibagu dega metode Simple Additive Weightig (SAW) yag merupaka salah satu metode Fuzzy Multiple Attribute Decisio Makig (FMADM). Simple Additive Weightig juga dikeal dega weighted liear combiatio atau scorig methods. SAW merupaka tekik pegambila keputusa yag berbasis pada rata-rata berbobot. Nilai utuk setiap alteratif ditetuka dega skala 1-5. Semaki besar ilaiya maka semaki baik ilai pegawai tersebut utuk kriteria yag bersagkuta. Skor evaluasi dihitug utuk setiap alteratif dega megalika ilai berskala yag diberika kepada alteratif dega bobot kepetiga yag ditetuka secara lagsug oleh decisio maker. Hasil keputusa yag diperoleh dari SPK ii adalah perigkat karyawa mulai dari yag teredah higga tertiggi. Hasil perigkat ii diharapka dapat mempermudah pemilik usaha utuk meetuka pegawai yag memperoleh bous kierja. 11 karyawa telah diteliti oleh beberapa peeliti atara lai dalam Sistem Pedukug Keputusa (SPK) Pemiliha Karyawa pada PT. Herba Peawar Alwahida [2], Karyawa terbaik pada PT. Pertamia RU II Dumai [3], da pegawai berprestasi pada Uiversitas Potesi Utama Meda [4]. Metode yag diguaka dalam SPK tersebut adalah Simple Additive Weightig (SAW). SAW dipilih karea meetuka ilai bobot setiap atribut, kemudia dilajutka proses perakiga aka meyeleksi alteratif terbaik dari sejumlah alteratif. Dega SAW diharapka perakiga aka lebih tepat karea didasarka pada ilai kriteria da bobot yag sudah ditetuka [5]. SAW juga diguaka dalam pemiliha Project Maager pada perusahaa

2 SEMINAR NASIONAL Diamika Iformatika 2017 Uiversitas PGRI Yogyakarta MAPNA di Ira da keberguaa metode ii telah dibuktika para ahli [6]. Praolo da Widyastuti megguaka SAW utuk meyediaka aalisa da desai utuk pegambil keputusa dalam pegawasa kesehata huta [7]. Selai itu SAW juga diguaka utuk meilai performa dari Usaha Huta Negeri di Lithuaia. Pegguaa SAW dalam kasus tersebut mudah diterapka, dikembagka, diiterpretasika, da komprehesif utuk masyarakat luas [8]. Bagia selajutya aka mejelaska tetag teori dari SAW da peerapaya pada kasus pemiliha pegawai terbaik Parkir Iap Motor P-24 Yogyakarta, peracaga da terakhir, implemetasi sistem. Teori Simple Additive Weightig (SAW) yag juga dikeal dega weighted liear combiatio atau scorig methods adalah tekik pegambila keputusa yag sederhaa da serig diterapka. Metode ii berbasis pada rata-rata berbobot. Skor evaluasi dihitug utuk setiap alteratif dega megalika ilai berskala yag diberika kepada alteratif dari atribut dega bobot kepetiga yag ditetuka secara lagsug oleh decisio maker, dilajutka dega pejumlaha products utuk semua kriteria. Proses dari SAW terdiri dari lagkah berikut ii: Lagkah ke-1: Membetuk matriks keputusa (m x ) yag memasukka m alteratif pegawai da kriteria, kemudia meghitug ormalisasi matriks keputusa utuk kriteria positif: Da kriteria egatif: r adalah ilai maksimum r di kolom j. j* Lagkah ke-2: Megevaluasi tiap alterative, Ai dega formula di bawah ii: Di maa x adalah skor dari alteratif kei yag berkaita dega kriteria ke-j, w j adalah bobot kriteria. Perhituga di atas aka meghasilka Nilai Preferesi dari tiap Alteratif. Setelah memperoleh ilai Preferesi tiap r i 1,, m, j 1, (1) r, j* rj mi i 1,, m, j 1, (2) r, alteratif, kita dapat merakig pegawai dari A w. x (3) i j ilai preferesi terbesar higga terkecil. terbaik merupaka pegawai dega ilai preferesi palig besar. Tabel 1 meujukka kriteria yag diguaka dalam peilaia beserta bobot yag telah ditetuka oleh pemilik usaha. Tabel 1. Kriteria da Bobot Kriteria Peilaia Kriteria Pejelasa Bobot C1 Kejujura 0.3 C2 Ketepata Waktu 0.25 C3 Presesi 0.15 C4 Kesigapa 0.15 C5 Hubuga terhadap cust 0.1 Tabel 2 meujukka ilai dari setiap alteratif pegawai (A1-A5) terhadap kriteria C1-C5 dega skala peilaia 1-5. Semaki besar ilaiya maka semaki baik. Dega peilaia tersebut maka jeis kriteria yag diguaka adalah kriteria positif. Alteratif pegawai, atara lai A1= Eko, A2= Ibas, A3= Fery, A4= Wahyu, da A5= Hery. Alteratif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A A A A A Setelah membetuk matriks, kemudia meghitug ormalisasi matriks keputusa utuk kriteria positif dega Persamaa (1). Da seterusya higga 55 da dihasilka matriks terormalisasi seperti pada Tabel 3. 12

3 ISBN: Tabel 3. Tabel Matriks Terormalisasi Alteratif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A A A A A max(1;5;2;4;3) max(2;1;2;4;5) Kemudia megevaluasi setiap alteratif dega Persamaa (3) sehigga diperoleh Nilai tiap preferesi alteratif seperti pada Tabel 4. Start Iput Data Iput Nilai Alteratif utuk tiap Kriteria Pembuata Matriks Peilaia Pembuata Matriks Normalisasi Tabel 4. Nilai Preferesi Tiap Alteratif Alteratif Nilai Preferesi A A A A A Perakiga DECISION OUTPUT: Rakig Jika ilai preferesi diurutka dari yag terbesar higga terkecil, aka didapatka uruta A4, A5, A2, A1, da A3. Sehigga dapat ditarik kesimpula bahwa pegawai terbaik adalah A4 (Wahyu). Stop Gambar 1. Flowchart SPK Model, Use Case, DFD Level 0 da 1 dari SPK ii ditujukka pada Gambar 2-5. Peracaga Sistem SPK Pemiliha dibagu dega megikuti alur seperti pada flowchart Gambar 1. INPUT ALTERNATIF A1 A2 A3 A4 A5 SPK PEMILIHAN KARYAWAN TERBAIK OUTPUT PERINGKAT ALTERNATIF C1 C2 C3 C4 C5 KRITERIA Gambar 2. Model SPK 13

4 SEMINAR NASIONAL Diamika Iformatika 2017 Uiversitas PGRI Yogyakarta Gambar 7. Tabel Admiistrator Gambar 3. Use Case Diagram Gambar 8. Tabel Gambar 4. DFD Level 0 Gambar 9. Tabel Kriteria Gambar 10. Tabel Matriks Peilaia Gambar 5. DFD Level 1 Utuk peracaga basis data, Gambar 6 meujukka Etity Relatioship Diagram dari SPK, sedagka Gambar 7-10 meujukka perwujuda tabel-tabel dalam basis data. Hasil da diskusi SPK dibagu dega Tools Microsoft Visual Studio 2010 da DBMS SQL Server 2008 R2. Gambar meujukka implemetasi dari SPK Pemiliha Terbaik. Gambar 11. Implemetasi Halama Awal Gambar 6. ERD SPK 14

5 ISBN: Gambar 12. Implemetasi Pegelolaa Data Gambar 13. Implemetasi Pegelolaa Matriks Peilaia Gambar 14. Implemetasi Matriks Terormalisasi Gambar 15. Perigkat Nilai Preferesi Ucapa terima kasih Peulis megucapka terima kasih pada Pemilik Parkir Iap P-24 Yogyakarta yag telah bersedia mejadi objek peelitia peulis da atas batua-batua yag diberika selama peelitia. Referesi [1] Hosai, M.S., Impact of Best HRM Practices o Retaiig the Best Employees: A Study o Selected Bagladeshi Firms, Asia Joural of Social Scieces ad Maagemet Studies 3(2), (2016). [2] Primahudi, B.A, Sucioo, F.A., ad Widodo, A.A., Sistem Pedukug Keputusa utuk Pemiliha Karyawa dega Metode Simple Additive Weightig di PT. Herba Peawar Alwahida Idoesia, Jural Iformatika Merdeka Pasurua 2 (1), (2016) [3] Lulu W., Y. D., Sari, W.R.M., Rachmawati, H., Sistem Pedukug Keputusa Peetua Karyawa Terbaik megguaka metode SAW Studi Kasus PT. Pertamia RU II Dumai, yohaa.komputer.pcr.ac.id/wp-cotet/ uploads/sites/46/2014/02/ydl_sistem- Pedukug-Keputusa-Peetua- Kary a wa-t e r baik -M e g g u a ka - M e t o d e - S a w - _ S i m p l e - A d d i t i v e - Weightig_-Studi-Kasus-PT.pdf [4] Tati, L., Pemiliha Berprestasi Berdasar Evaluasi Kierja dega Metode SAW, Prosidig Semiar Nasioal Tekologi Iformasi da Multimedia, 6-8 Februari, STMIK AMIKOM, Yogyakarta, pp [5] Eiyati, S., Peracaga Sistem Pedukug Pegambila Keputusa utuk Peerima Beasiswa dega Metode SAW, Jural Tekologi Iformasi DINAMIK 16 (2), (2011) [6] Afshari, A., Yusuff, R., Derayatifar, A. R., Project Maager Selectio by Usig Fuzzy Simple Additive Method, Iteratioal Coferece o Iovatio, Maagemet ad Techology Research (ICIMTR2012), May 2012, Malacca, Malaysia, pp

6 SEMINAR NASIONAL Diamika Iformatika 2017 Uiversitas PGRI Yogyakarta [7] Praolo, A., Widyastuti, S. M., Simple Additive Weightig Method o Itelliget Aget for Urba Forest Health Moitorig, Iteratioal Coferece o Computer, Cotrol, Iformatics, ad Its Applicatio, Oktober 2014, Badug, Idoesia, pp [8] Kavaliauskas, M., Deltuvas, R., Ciga, G., Simple Additive Weightig to score the State Forest Eterprise i Lithuaia, Proceedigs of the Iteratioal Scietific Coferece, 5(2), (2011) 16