BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

dokumen-dokumen yang mirip
Fasilitas Penempatan Vektor Eigen (yang dinormalkan ) Gaji 0,648 0,571 0,727 0,471 0,604 Jenjang 0,108 0,095 0,061 0,118 0,096

BAB 3 HASIL DAN PEMBAHASAN. 3.1 Penerapan AHP dalam Menentukan Prioritas Pengembangan Obyek Wisata Di Kabupaten Toba Samosir

Penyebaran Kuisioner

BAB IV PENGOLAHAN DATA DAN ANALISIS

PENERAPAN AHP (ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS) UNTUK MEMAKSIMALKAN PEMILIHAN VENDOR PELAYANAN TEKNIK DI PT. PLN (PERSERO) AREA BANYUWANGI

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Amalia, ST, MT

BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

ANALISIS SISTEM PEMBAYARAN PERKULIAHAN DI UKRIDA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

Bab 3 Kerangka Pemecahan Masalah

Analisa Pemilihan Kualitas Android Jelly Bean Dengan Menggunakan Metode AHP Pendekatan MCDM

repository.unisba.ac.id DAFTAR ISI ABSTRAK... KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN...

HALAMAN PENGESAHAN HALAMAN MOTTO

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

Penerapan Analytical Hierarchy Process (AHP) Untuk Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Pada Perusahaan XYZ

METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PEMILIHAN GALANGAN KAPAL UNTUK PEMBANGUNAN KAPAL TANKER DI PULAU BATAM

PENGAMBILAN KEPUTUSAN ALTERNATIF ELEMEN FAKTOR TENAGA KERJA GUNA MENINGKATKAN PRODUKTIVITAS KERJA DENGAN SWOT DAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS

ANALISA PEMILIHAN APLIKASI BERITA BERBASIS MOBILE MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

APLIKASI ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA PEMILIHAN SOFTWARE MANAJEMEN PROYEK

PEMILIHAN SUPPLIER ALUMINIUM OLEH MAIN KONTRAKTOR DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN MAHASISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

PENERAPAN METODE AHP DALAM MENENTUKAN JALUR PENGOBATAN PADA PENDERITA WASIR

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BONUS KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE AHP SKRIPSI

Analytic Hierarchy Process

Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process dalam Analisis Profil Badan Usaha Milik Negara Tempat Kerja bagi Lulusan Program Studi Matematika

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

Penerapan Metode Multi Attribute Decision Making) MADM- (Weighted Product) WP dalam Pemilihan Supplier di PT. XYZ

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMUTUSAN HUBUNGAN KERJA TERHADAP KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DI PT SANSAN SAUDARATEX JAYA

Sabdo Wicaksono Skripsi, Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Universitas Gunadarma, Jakarta

Pengertian Metode AHP

BAB III METODE PENELITIAN. lokasi penelitian secara sengaja (purposive) yaitu dengan pertimbangan bahwa

BAB III TEORI HIERARKI ANALITIK. Proses Hierarki Analitik (PHA) atau Analytical Hierarchy Process (AHP)

DECISION SUPPORT SYSTEM UNTUK PROMOSI KENAIKAN JABATAN DI PT. XYZ

METODE PENELITIAN. San Diego Hills. Visi dan Misi. Identifikasi gambaran umum perusahaan dan pasar sasaran

Lampiran 1. Data Matrix Input AHP. 1. Kriteria Berdasarkan Fokus Peningkatan Kualitas Proses Layanan Pasang Baru

Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Pendidikan Indonesia

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB III METODE PENELITIAN. Obyek pada penelitian ini adalah CV. Bagiyat Mitra Perkasa. Lokasi

BAB III METODE PENELITIAN. deskriptif. Penelitian deskriptif merupakan penelitian yang dimaksudkan untuk

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. artian yang lebih spesifik yakni pihak ketiga dalam supply chain istilah dalam

DAFTAR ISI. ABSTRAK... iii. ABSTRACT... iv. KATA PENGANTAR... v. DAFTAR ISI... ix. DAFTAR TABEL...xii. DAFTAR GAMBAR... xv. DAFTAR LAMPIRAN...

PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHICAL PROCESS (AHP) UNTUK PEMILIHAN DOSEN BERPRESTASI DI UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH JEMBER

BAB III ANALISA DAN PERANCANGAN SISTEM

BAB 2 LANDASAN TEORI

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN SISWA BERPRESTASI DI SMP MA`ARIF 10 BANGUNREJO LAMPUNG TENGAH MENGGUNAKAN METODE AHP

OLEH : TOMI DWICAHYO NRP :

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN PENILAIAN PRESTASI KARYAWAN TERBAIK. Surmayanti, S.Kom, M.Kom

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

Jurnal Pilar Nusa Mandiri Vol. 13, No. 2. September ISSN Sistem Pendukung Keputusan

Sistem Penunjang Keputusan Penetapan Dosen Pembimbing dan Penguji Skipsi Dengan Menggunakan Metode AHP

DAFTAR ISI... HALAMAN JUDUL... HALAMAN PENGESAHAN... HALAMAN PERNYATAAN... HALAMAN PERSEMBAHAN... PRAKATA...

III. METODE PENELITIAN. informasi dari kalangan aparat pemerintah dan orang yang berhubungan erat

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PONDOK PESANTREN DI PURWOKERTO (STUDI KASUS : MAHASISWA STAIN PURWOKERTO)

MODEL ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PENILAIAN DESA DALAM PROGRAM DESA MAJU INHIL JAYA. Muh. Rasyid Ridha

Penentuan Pemilihan Bentuk Outline Tugas Akhir Dengan Menggunakan Model Analytical Hierarchy Process (AHP)

ANALISIS DAN IMPLEMENTASI PERANGKINGAN PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN SUPERIORITY INDEX

SNIPTEK 2016 ISBN:

Sesi XIII AHP (Analytical Hierarchy Process)

III. METODOLOGI PENELITIAN

BAB 2 LANDASAN TEORI Analytial Hierarchy Process (AHP) Pengertian Analytical Hierarchy Process (AHP)

IMPLEMENTASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMA BERAS UNTUK KELUARGA MISKIN ( RASKIN ) MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS) Ilyas

III. METODE PENELITIAN

BAB IV ANALISA DAN PERANCANGAN

PENDEKATAN ANALITYCAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DALAM PENENTUAN URUTAN PENGERJAAN PESANAN PELANGGAN (STUDI KASUS: PT TEMBAGA MULIA SEMANAN)

BAB 3 METODE PENELITIAN

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENEMPATAN POSISI IDEAL PEMAIN DALAM STRATEGI FORMASI SEPAK BOLA

Majalah Ilmiah UPI YPTK, Volume 21, No.21, Oktober 2014 ISSN :

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM

ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) Analisis Keputusan TIP FTP UB

METODE PENELITIAN. Kata Kunci analytical hierarchy process, analytic network process, multi criteria decision making, zero one goal programming.

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SISWA BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS)

EVALUASI KEANDALAN KESELAMATAN KEBAKARAN PADA GEDUNG FISIP II UNIVERSITAS BRAWIJAYA, MALANG.

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Rekam Jejak Dosen Sebagai Model Pengambilan Keputusan Dalam Pemilihan Dosen Berprestasi

Analisa Pemilihan Kualitas Android Jelly Bean Dengan Menggunakan Metode AHP Pendekatan MCDM

ANALISIS KRITERIA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN BEASISWA BELAJAR BAGI GURU MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)

FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MAHASISWA DALAM PEMILIHAN TEMPAT KERJA MELALUI METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)

III. METODE PENELITIAN

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

III. METODOLOGI PENELITIAN

Jurnal SISTEMASI, Volume 4, Nomor 3, September 2015 : 54 59

MATERI PRAKTIKUM. Praktikum 1 Analytic Hierarchy Proses (AHP)

Pertemuan 5. Pemodelan Sistem Penunjang Keputusan (DSS) Dengan Analytic Hierarchical Proces (AHP).

BAB III METODE PENELITIAN. A. Lokasi Penelitian dan Fokus penelitian Penelitian ini dilakukan di Provinsi Jawa Timur tepatnya Kota

ANALISIS PEMILIHAN SUPPLIER MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP)

Kuliah 11. Metode Analytical Hierarchy Process. Dielaborasi dari materi kuliah Sofian Effendi. Sofian Effendi dan Marlan Hutahaean 30/05/2016

PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS UNTUK PEMILIHAN TYPE SEPEDA MOTOR YAMAHA

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LBB PADA KAMPUNG INGGRIS PARE MENGGUNAKAN METODE AHP

ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI PEMILIHAN JENIS BEASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (STUDI KASUS: BEASISWA UKRIDA)

IV METODE PENELITIAN Metode Pengumpulan Data Metode pengumpulan data yang digunakan untuk memperkuat dan mendukung analisis penelitian adalah:

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Transkripsi:

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1. Pemilihan Kriteria Penilaian Kinerja Karyawan Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang berasal dari kuesioner yang disebar ke 15 responden. Untuk mempermudah pengisian dan pengolahan data, maka dibuatkan beberapa kriteria, dan juga alternatif pilihan pada penilaian kinerja karyawan. Adapun kriteria yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Prestasi Kerja 2. Lama Kerja 3. Pendidikan 4. Kerjasama Adapun alternatif yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Promosi 2. Kenaikan Gaji 3. Demosi 4. Terminasi 5. Kompensasi Dari kriteria dan alternatif diatas, maka dibuatlah kuesioner untuk mempermudah dalam memperoleh data-data yang dibutuhkan dalam penelitian ini berisi 46 butir pertanyaan perbandingan berpasangan. Kuesioner yang disebarkan 38

39 sebanyak 15 kuesioner. Penyebaran kuesioner dilakukan secara langsung kepada responden pada bulan juni 2018. 4.2. Struktur hirarki Penilaian Kinerja Karyawan Kriteria dan alternatif yang telah ditentukan kemudian akan dibandingkan maka dibuatlah hirarki dengan bagan: 1. pada level tujuan ditepati penilaian kinerja karyawan 2. pada level kriteria ditempati empat kriteria, yaitu: Prestasi Kerja, Lama Kerja, Pendidikan, Kerjasama. 3. pada level alternatif ditempati oleh lima alternatif, yaitu: Yuli Astuti, Joko Widianto, Dewi Rani, Nur Amalia, Sudarsono. Penilaian kinerja karyawan Prestasi Kerja Lama Kerja Pendidikan Kerjasama Yuli Astuti Joko Widianto Dewi rani Nur Amalia Sudarsono Gambar IV.1. Struktur Hirarki Penilaian Kinerja Karyawan

40 Penjelasan elemen-elemen hirarki diatas dapat dilihat pada tabel dibawah ini: Tabel IV.1. Penjelasan Hirarki Penilaian Kinerja Karyawan Tujuan Penilaian Kinerja Karyawan Kriteria Prestasi Kerja Penjelasan Sasaran yang dicapai adalah untuk menentukan penilaian karyawan ndengan kualitas terbaik Penjelasan Perbandingan prestasi kerja sesuai dengan kualitas setiap karyawan Lama Kerja Lama Kerja sangat berpengaruh pada penilaian karyawan Pendidikan Tingkat Pendidikan karyawan juga mempengaruhi penilaian kinerja Kerjasama Kejasama sangat berpengaruh pada penilaian karyawan Alternatif Yuli Astuti Joko Widianto Penjelasan merupakan jenis kiteria yang akan dibandingkan merupakan jenis kiteria yang akan dibandingkan Dewi Rani merupakan jenis kiteria yang akan dibandingkan Nur Amalia merupakan jenis kiteria yang akan dibandingkan Sudarsono merupakan jenis kiteria yang akan dibandingkan

41 4.3. Matriks Perbandingan Berpasangan 4.3.1. Pengolahan data menggunakan AHP Dari hasil pengisian kuesioner yang telah disebarkan kepada responden, kemudian dibuatkan dalam bentuk matriks perbandingan berpasangan untuk mendapatkan bobot dari kriteria masing-masing. Untuk lebih mempermudah dalam perhitungannya. Menurut (Polmetra, 2015:131) Analytical Hierarchy Procces ( ahp ) digunakan sebagai metode dalam keputusan sistem pendukung untuk menentukan prioritas yang tepat dalam menyeleksi pelatih strategis.dalam memfasilitasi proses untuk perhitungan, ahli pilihan perangkat lunak ini digunakan dalam analitis ini hirarki proses ( ahp ) untuk membuat hasil yang persis sama dengan.hasil dari menggunakan pelatih yang dianggap strategis adalah mereka lebih mudah untuk dikenal berdasarkan peringkat tertinggi sesuai dengan kriteria dan alternatif dari kuesioner. Berdasarkan matriks perbandingan yang telah dibuat maka data-data tersebut dapat diolah untuk memperoleh indeks konsistensi dan ratio konsistensi. Dengan demikian hasil matriks berpasangan untuk masing-masing kriteria dan alternatif yang dibuat adalah dapat dilihat pada tabel-tabel dibawah ini: 1. Kriteria Utama Matriks berpasangan untuk kriteria utama dari olah data kuesioner maka menghasilkan tabel sebagai berikut: Tabel IV.2. Kriteria Utama Kriteria Prestasi Kerja Kejujuran Tanggung Jawab Kerjasama Prestasi Kerja 1.000 2.197 0.733 4.075 Lama Kerja 0.455 1.000 0.574 5.652 Pendidikan 1.364 1.741 1.000 5.785 Kerjasama 0.245 0.177 0.173 1.000 Jumlah 3.064 5.115 2.481 16.512

42 Hasil pada tabel diatas didapatkan dari menjumlahkan satu persatu kriteria yang didapatkan dalam kuesioner, dan hasil pada tabel yang sudah dinormalkan didapat dari hasil perhitungan satu persatu kriteria dibagi dengan total hasil dari perhitungan kriteria. Hasilnya dapat diperoleh pada tabel berikut: Tabel IV.3. Matriks faktor kriteria utama yang dinormalkan Kriteria Prestasi Kerja Kejujuran Tanggung Jawab Kerjasama Eigen Vector Prestasi Kerja 0.326 0.430 0.296 0.247 0.325 Lama Kerja 0.149 0.196 0.232 0.342 0.229 Pendidikan 0.445 0.340 0.403 0.350 0.385 Kerjasama 0.080 0.035 0.070 0.061 0.061 Jumlah 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Selanjutnya nilai Eigen Vector dikalikan dengan matriks awal, menghasilkan nilai untuk setiap baris, yang selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan nilai vector yang bersangkutan. Nilai rata-rata dari hasil pembagian ini merupakan Principal Eigen Value maksimum (λmaks). Perhitungannya: Consistency Vector

43 Karena matriks berordo 3 (yakni terdiri 4 kriteria), nilai indeks konsistensi (CI) yang diperoleh: Selanjutnya mencari nilai Consistency Ratio dengan n=3, RI= 1.12, maka: Karena CR < 0,1 berarti preferensi responden adalah konsisten. Dari hasil perhitungan pada tabel kriteria utama diatas menunjukan bahwa kriteria Tanggung Jawab merupakan kriteria paling penting dalam penilaian kinerja karyawan dengan bobot nilai 0.385, urutan kedua ada kriteria Prestasi Kerja dengan bobot 0.325, urutan ketiga ada kritria Kejujuran dengan bobot 0.229 dan yang keempat atau terakhir kriteria Kerjasama 0.061. Setelah melakukan perhitungan data secara manual dari hasil pengisian kuesioner, berikut adalah hasil input data menggunakan software expert choice. Gambar IV.2. Grafik hasil input data responden pada kiteria utama 2. Kriteria Prestasi Kerja Matriks berpasangan untuk kriteria prestasi kerja dari olah data kusioner maka menghasilkan tabel berikut: Tabel IV.4. Kriteria Prestasi Kerja

44 Alternatif Yuli Astuti Joko Widianto Nur Amalia Sudarsono Dewi Rani Yuli Astuti 1.000 1.672 0.893 1.510 0.419 Joko Widianto 0.598 1.000 1.783 1.534 1.459 Nur Amalia 1.119 0.561 1.000 2.593 0.605 Sudarsono 0.662 0.652 0.386 1.000 1.592 Dewi Rani 2.146 0.686 1.652 0.628 1.000 Jumlah 5.525 4.570 5.714 7.266 5.074 Dengan unsur-unsur pada tiap kolom dibagi dengan jumlah kolom yang bersangkutan, akan memperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Nilai vector eigen dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap baris. Hasil dapat diperoleh pada tabel berikut ini: Tabel IV.5. Matriks Faktor Kriteria Prestasi Kerja yang dinormalkan Alternatif Yuli Astuti Joko Widianto Nur Amalia Sudarsono Dewi Rani Eigen Vector Yuli Astuti 0.181 0.366 0.156 0.208 0.208 0.224 Joko Widianto 0.108 0.219 0.312 0.211 0.211 0.212 Nur Amalia 0.203 0.123 0.175 0.357 0.357 0.243 Sudarsono 0.120 0.143 0.067 0.138 0.138 0.121 Dewi Rani 0.388 0.150 0.289 0.086 0.086 0.200 Jumlah 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Selanjutnya nilai Vector Eigen dikalikan dengan matriks awal, menghasilkan nilai untuk setiap baris, yang selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan nilai vector yang bersangkutan. Nilai rata-rata dari hasil pembagian ini merupakan Principal Eigen Value maksimum (λmaks). Perhitungannya:

45 Consistency Vector λmaks = = 5,653 karena matriks berordo 5 (yaitu terdiri dari 5 Alternatif), nilai indeks konsistensi (CI) yang diperoleh: Selanjutnya mencari nilai Consistency Ratio Dengan n= 5, RI= 1.12, maka: CR= Karena CR < 0,1 berarti preferensi responden adalah konsisten. Dari hasil perhitungan pada tabel kriteria prestasi kerja diatas menunjukan bahwa prioritas prestasi kerja Nur Amalia sangat dipertimbangkan dalam penilaian kinerja karyawan dengan bobot 0,243, berikutnya prioritas prestasi kerja Yuli Astuti dengan bobot 0,224, kemudian prioritas prestasi kerja Joko Widianto dengan bobot 0,212, kemudian prioritas prestasi kerja Dewi Rani dengan bobot 0,200, dan pioritas prestasi kerja Sudarsono dengan bobot 0,121. Setelah melakukan perhitungan data secara manual dari hasil pengisian kuesioner, berikut adalah hasil input data menggunakan software expert choice.

46 Gambar IV.3. Grafik hasil input data responden pada kiteria prestasi kerja 3. Kriteria Kejujuran Matriks berpasangan untuk kriteria kejujuran dari olah data kuesioner maka menghasilkan tabel sebagai berikut: Tabel IV.6. Kriteria Kejujuran Alternatif Yuli Astuti Joko Widianto Nur Amalia Sudarsono Dewi Rani Yuli Astuti 1.000 1.081 1.696 1.208 0.695 Joko Widianto 0.925 1.000 2.464 1.205 0.637 Nur Amalia 0.590 0.406 1.000 4.160 0.597 Sudarsono 0.828 0.830 0.264 1.000 1.298 Dewi Rani 1.438 1.570 1.676 0.771 1.000 Jumlah 4.781 4.886 7.099 8.344 4.227 Dengan unsur-unsur pada tiap kolom dibagi dengan jumlah kolom yang bersangkutan, akan memperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Nilai vector eigen dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap baris. Hasil dapat diperoleh pada tabel berikut ini: Tabel IV.7. Matriks Faktor Kriteria Kejujuran yang dinormalkan Alternatif Yuli Astuti Joko Widianto Nur Amalia Sudarsono Dewi Rani Eigen Vector Yuli Astuti 0.209 0.221 0.239 0.145 0.164 0.196 Joko Widianto 0.194 0.205 0.347 0.144 0.151 0.208 Nur Amalia 0.123 0.083 0.141 0.499 0.141 0.197

47 Sudarsono 0.173 0.170 0.037 0.120 0.307 0.161 Dewi Rani 0.301 0.321 0.236 0.092 0.237 0.237 Jumlah 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Selanjutnya nilai vector eigen dikalikan dengan matriks semula, menghasilkan nilai untuk tiap baris, yang selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan nilai vector yang bersangkutan. Nilai rata-rata dari hasil pembagian ini merupakan Principal Eigen Value maksimum (λmaks). Perhitungannya: Consistency Vector Λmaks = Karena matriks berordo 5 (yaitu terdiri dari 5 Alternatif), nilai indeks konsistensi (CI) yang diperoleh: Selanjutnya mencari nilai Consistency Ratio Dengan n= 5, RI= 1.12, maka: CR= Karena CR < 0,1 berarti preferensi responden adalah konsisten.

48 Dari hasil perhitungan pada tabel kriteria prestasi kerja diatas menunjukan bahwa prioritas kejujuran Dewi Rani sangat dipertimbangkan dalam penilaian kinerja karyawan dengan bobot 0,237, berikutnya prioritas kejujuran Joko Widianto dengan bobot 0,208, kemudian prioritas kejujuran Nur Amalia dengan bobot 0,197, kemudian prioritas kejujuran Yuli Astuti dengan bobot 0,196, dan pioritas prestasi kerja Sudarsono dengan bobot 0,161. Setelah melakukan perhitungan data secara manual dari hasil pengisian kuesioner, berikut adalah hasil input data menggunakan software expert choice. Gambar IV.4. Grafik hasil input data responden pada kiteria kejujuran 4. Kriteria Tanggung Jawab Matriks berpasangan untuk kriteria kejujuran dari olah data kuesioner maka menghasilkan tabel sebagai berikut: Table IV.8. Kriteria Tanggung Jawab Alternatif Yuli Astuti Joko Widianto Nur Amalia Sudarsono Dewi Rani Yuli Astuti 1.000 2.691 1.651 0.820 0.320 Joko Widianto 0.372 1.000 2.158 2.194 0.382 Nur Amalia 0.606 0.463 1.000 3.466 1.221 Sudarsono 1.220 0.500 0.288 1.000 0.818 Dewi Rani 3.127 2.621 0.912 1.223 1.000 Jumlah 6.325 7.275 6.009 8.703 3.740

49 Dengan unsur-unsur pada tiap kolom dibagi dengan jumlah kolom yang bersangkutan, akan memperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Nilai vector eigen dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap baris. Hasil dapat diperoleh pada tabel berikut ini: Tabel IV.9. Matriks Faktor Kriteria Tanggung Jawab yang dinormalkan Alternatif Yuli Astuti Joko Widianto Nur Amalia Sudarsono Dewi Rani Eigen Vector Yuli Astuti 0.158 0.370 0.275 0.094 0.085 0.196 Joko Widianto 0.059 0.137 0.359 0.252 0.102 0.182 Nur Amalia 0.096 0.064 0.166 0.398 0.326 0.210 Sudarsono 0.193 0.069 0.048 0.115 0.219 0.129 Dewi Rani 0.494 0.360 0.152 0.141 0.267 0.283 Jumlah 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Selanjutnya nilai vector eigen dikalikan dengan matriks semula, menghasilkan nilai untuk tiap baris, yang selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan nilai vector yang bersangkutan. Nilai rata-rata dari hasil pembagian ini merupakan Principal Eigen Value maksimum (λmaks). Perhitungannya: Consistency Vecto Λmaks =

50 Karena matriks berordo 5 (yaitu terdiri dari 5 Alternatif), nilai indeks konsistensi (CI) yang diperoleh: Selanjutnya mencari nilai Consistency Ratio Dengan n= 5, RI= 1.12, maka: CR= Karena CR < 0,1 berarti preferensi responden adalah konsisten. Dari hasil perhitungan pada tabel kriteria tanggung jawab diatas menunjukan bahwa prioritas tanggung jawab Dewi Rani sangat dipertimbangkan dalam penilaian kinerja karyawan dengan bobot 0,283, berikutnya prioritas tanggung jawab Nur Amalia dengan bobot 0,210, kemudian prioritas tanggung jawab Yuli Astuti dengan bobot 0,196, kemudian prioritas tanggung jawab Joko Widianto dengan bobot 0,182, dan pioritas tanggung jawab Sudarsono dengan bobot 0,129. Setelah melakukan perhitungan data secara manual dari hasil pengisian kuesioner, berikut adalah hasil input data menggunakan software expert choice. Gambar IV.5. Grafik hasil input data responden pada kiteria tanggung jawab

51 5. Kriteria Kerjasama Matriks berpasangan untuk kriteria kejujuran dari olah data kuesioner maka menghasilkan tabel sebagai berikut: Table IV.10. Kriteria Kerjasama Alternatif Yuli Astuti Joko Widianto Nur Amalia Sudarsono Dewi Rani Yuli Astuti 1.000 1.973 1.812 0.991 0.841 Joko Widianto 0.507 1.000 2.508 0.625 4.099 Nur Amalia 0.552 0.399 1.000 2.534 0.578 Sudarsono 1.009 1.599 0.395 1.000 0.702 Dewi Rani 1.189 0.244 1.731 1.425 1.000 Jumlah 4.257 5.215 7.446 6.575 7.219 Dengan unsur-unsur pada tiap kolom dibagi dengan jumlah kolom yang bersangkutan, akan memperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Nilai vector eigen dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap baris. Hasil dapat diperoleh pada tabel berikut ini: Tabel IV.11. Matriks Faktor Kriteria Kerjasama yang dinormalkan Alternatif Yuli Astuti Joko Widianto Nur Amalia Sudarsono Dewi Rani Eigen Vector Yuli Astuti 0.235 0.378 0.243 0.151 0.116 0.225 Joko Widianto 0.119 0.192 0.337 0.095 0.568 0.262 Nur Amalia 0.130 0.076 0.134 0.385 0.080 0.161 Sudarsono 0.237 0.307 0.053 0.152 0.097 0.169 Dewi Rani 0.279 0.047 0.232 0.217 0.139 0.183 Jumlah 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Selanjutnya nilai vector eigen dikalikan dengan matriks semula, menghasilkan nilai untuk tiap baris, yang selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan nilai vector yang bersangkutan. Nilai rata-rata dari hasil pembagian ini merupakan Principal Eigen Value maksimum (λmaks).

52 Perhitungannya: Consistency Vecto Λmaks = Karena matriks berordo 5 (yaitu terdiri dari 5 Alternatif), nilai indeks konsistensi (CI) yang diperoleh: Selanjutnya mencari nilai Consistency Ratio Dengan n= 5, RI= 1.12, maka: CR= Karena CR < 0,1 berarti preferensi responden adalah konsisten. Dari hasil perhitungan pada tabel kriteria kerjasama diatas menunjukan bahwa prioritas kerjasama Joko Widianto sangat dipertimbangkan dalam penilaian kinerja karyawan dengan bobot 0,262, berikutnya prioritas kerjasama Yuli Astuti dengan bobot 0,225, kemudian prioritas kerjasama Dewi Rani dengan bobot 0,183, kemudian prioritas kerjasama Sudarsono dengan bobot 0,169, dan pioritas kerjasama Nur Amalia dengan bobot 0,161.

53 Setelah melakukan perhitungan data secara manual dari hasil pengisian kuesioner, berikut adalah hasil input data menggunakan software expert choice. Gambar IV.6. Grafik hasil input data responden pada kiteria kerjasama 4.4. Faktor Evaluasi Total Dari seluruh perhitungan yang dilakukan tehadap keempat kriteria yaitu prestasi kerja, kejujuran, tanggung jawab, dan kerjasama, yang selanjutnya dikalikan dengan vektor prioritas atau eigen vector. Dengan demikian diperoleh tabel hubungan antara kriteria dengan alternatif. Tabel IV.12. Matriks Hubungan antar Kriteria dengan Alternatif Prestasi Kerja Kejujuran Tanggung Jawab Kerjasama Yuli Astuti 0.224 0.196 0.196 0.225 Joko Widianto 0.212 0.182 0.208 0.262 Nur Amalia 0.243 0.210 0.197 0.161 Sudarsono 0.121 0.129 0.161 0.169 Dewi Rani 0.200 0.283 0.237 0.183 Jumlah 1.000 1.000 1.000 1.000 Selanjutnya nilai dari masing-masing vector eigen alternatif dikalikan dengan vector eigen kriteria utama dimana akan menghasilkan nilai untuk tiap baris.

54 Dari keseluruhan perhitungan tersebut diperoleh hasil sebagai berikut: Tabel IV.13. Hasil Perhitungan Akhir dengan Expert Choise Yuli Astuti 0.162 Joko Widianto 0.164 Nur Amalia 0.160 Sudarsono 0.111 Dewi Rani 0.178 Dari tabel diatas didapatkan hasil bahwa Dewi Rani mempunyai nilai yang paling tinggi yaitu dengan nilai 0.178, kemudian Joko Widianto dengan nilai 0.164, kemudian Yuli Astuti dengan nilai 0.162, kemudian Nur Amalia dengan nilai 0.160, dan yang terakhir Sudarsono dengan nilai 0.111. Selanjutnya dari hasil perhitungan akhir dengan manual maupun expert choice diatas dapat disimpulkan bahwa hasil perhitungan menggunakan expert choice memiliki sedikit perbedaan nilai dengan perhitungan manual namun hasil dari nilai yang muncul tetap sama yaitu bahwa Dewi Rani memiliki nilai yang paling tinggi dari yang lainnya.