ANALISIS HASIL PENILAIAN KINERJA ASISTEN LABORATORIUM DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)

1 ANALISIS HASIL PENILAIAN KINERJA ASISTEN LABORATORIUM DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) (Studi kasus di Jurusan Pendidikan Matematika Fakultas MIPA, UNG) Nila Novita Gafur 1, Abdul Djabar Mohidin 2, Nurwan 3 1 Mahasiswa Jurusan Pendidikan Matematika, UNG 2,3 Dosen Jurusan Pendidikan Matematika, UNG Email: gleapur@gmail.com 1), djabar@ung.ac.id 2), nurwan_mat@ung.ac.id 3) ABSTRAK Penilaian kinerja merupakan bagian dari manajemen kinerja untuk meningkatkan produktivitas kerja. Penilaian seringkali melibatkan unsur-unsur emosional penilai dan bersifat tertutup. Untuk menilai kinerja diperlukan sebuah metode yang mampu menghasilkan bobot dari kriteria yang dinilai tetapi tetap mempertimbangkan unsur subjektif. Penelitian ini dilakukan pada asisten laboratorium dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam menilai kinerja. Metode Analytical hierarchy process (AHP) adalah metode untuk mengurutkan alternatif dengan menetapkan satu tujuan utama. Matriks perbandingan berpasangan digunakan untuk melihat hubungan dari setiap kriteria sehingga didapatkan vektor eigen yang merupakan bobot dari kriteria. Terdapat enam kriteria kinerja asisten yang dinilai yaitu kualitas kerja, tanggung jawab, disiplin, kerja sama, komunikasi dan pengembangan diri. Dari hasil analisis dengan metode AHP diperoleh asisten yang memiliki kinerja terbaik dari asisten-asisten laboratorium yang lain adalah asisten laboratorium B dengan bobot keseluruhan yang diperoleh 22,9%, kemudian diikuti asisten laboratorium A dengan bobot 20,9%, asisten laboratorium C 17,8%, asisten laboratorium D dengan bobot yang diperoleh 10,9%, asisten laboratorium E 7,3%, asisten laboratroium F 6,2%, asisten laboratorium G 5,8%, asisten laboratorium H 5,3% dan terakhir asisten laboratorium I dengan bobot yang diperoleh 2,9%. Kesimpulan dari hasil penelitian bahwa Analytical hierarchy process (AHP) dapat digunakan untuk menilai kinerja asisten laboratorium secara obyektif. Kata Kunci: Penilaian Kinerja, Analytical Hierarchy Process (AHP), Asisten Laboratorium. 1. PENDAHULUAN Laboratorium adalah perangkat akademis yang merupakan salah satu fasilitas di dunia pendidikan dan berfungsi sebagai tempat untuk melakukan pelatihan ilmiah serta mengembangkan keterampilan intelektual mahasiswa. Perkembangan information and communication technology (ICT) menuntut mahasiswa untuk dapat menggunakan, mengoperasikan bahkan mengembangkan ICT itu sendiri. Untuk itu, diperlukan laboratorium yang dapat membantu mahasiswa dalam melakukan semua itu. Perguruan tinggi merupakan sebuah lembaga pendidikan memegang tanggungjawab besar dalam memasuki era globalisasi, diharapkan menghasilkan mahasiswa-mahasiswi yang kompeten termasuk dalam bidang ICT. Laboratorium komputer pun menjadi tempat bagi mahasiswa untuk mengasah kemampuan ICT mereka. Oleh karena itu, managemen laboratorium merupakan bagian penting yang harus selalu diperhatikan. Terciptanya laboratorium yang produktif dan berkualitas tidak terlepas dari pengelola laboratorium atau kinerja asisten laboratorium. Asisten laboratorium yang membantu dalam mengelola laboratorium dituntut harus berperan aktif. Untuk itu, kinerja asisten laboratorium harus terus selalu ditingkatkan. Salah satu upaya guna meningkatkan kinerja asisten laboratorium yaitu dengan cara menilai kinerja mereka. Selain itu, dengan penilaian kinerja yang tepat, maka produktivitas kinerja asisten laboratorium dapat dihargai sesuai dengan usahanya. Dengan demikian, pemberian insentif kepada asisten laboratorium menjadi sesuai dengan nilai kinerjanya. Akan tetapi, kenyataannya penilaian kinerja terhadap asisten laboratorium selama ini hanya berdasar pada penilaian deskripsi atau hanya mencatat kekuatan dan kelemahan dari asisten saja tanpa mempertimbangkan ukuran kuantitatif dan kriteria mana yang menjadi prioritas utama sehingga dalam menilai kinerja diperlukan suatu metode yang objektif dan transparan. Salah satu metode dalam pengambilan keputusan adalah Analitycal Hierarcy Process.

2 Analytical Hierarchy Process atau lebih dikenal dengan AHP merupakan sebuah formula matematis untuk mengambil keputusan dengan efektif atas persoalan yang kompleks dan memecahkan persoalanpersoalan yang didapat kedalam bagianbagiannya, menata bagian atau variabel ini dalam suatu susunan hierarki, memberi nilai numerik (berdasarkan skala Saaty) pada pertimbangan subjektif tentang pentingnya tiap variabel dan menetapkan variabel mana yang memiliki prioritas paling tinggi. Dengan metode AHP pengambilan keputusan akan lebih objektif, sehingga tidak ada kecemburuan dari setiap asisten karena masing-masing asisten akan mengetahui sendiri kualitas kinerja mereka. Metode AHP banyak digunakan pada suatu penelitian dalam pengambilan keputusan yang melibatkan multikriteria, misalnya dalam pemilihan mahasiswa berprestasi, perekrutan karyawan bahkan penentuan jabatan. Berdasarkan pada penelitian-penelitian sebelumnya, peneliti memiliki gagasan untuk menerapkan metode AHP guna menilai kinerja asisten laboratorium. Untuk menghindari terlalu meluasnya masalah maka pada penelitian ini permasalahan hanya dibatasi pada asisten laboratorium Jurusan Pendidikan Matematika di Universitas Negeri Gorontalo dengan objek penelitian menitikberatkan pada penilaian kinerja asisten laboratorium dan metode yang digunakan untuk menganalisis data adalah metode analytical hierarchy process. Adapun manfaat yang diperoleh dari penelitian ini adalah: (1) Sebagai bahan informasi bagi pimpinan laboratorium untuk dapat meningkatkan kinerja asisten laboratorium, (2) Sebagai dasar pertimbangan dalam pemberian insentif, (3) Meningkatkan pelayanan laboratorium, (4) Untuk menambah wawasan bagi mahasiswa matematika terkait dengan matriks dan vektor eigen, dan (5) Dapat dijadikan sebagai alternatif dalam pengambilan keputusan lainnya. 2. LANDASAN TEORI 2.1. Penilaian Kinerja Kinerja merupakan suatu fungsi dari motivasi dan kemampuan. Kinerja adalah perilaku yang ditampilkan oleh setiap orang sebagai prestasi kerja yang dihasilkan oleh karyawan yang sesuai dengan perannya dalam organsisasi (Rivai dan Sagala, 2009). Dengan menilai kinerja karyawan suatu organisasi dapat melihat sejauh mana perkembangan organisasi tersebut. Dale S. Beach (dalam Ruky, 2001) mengartikan penilaian kinerjakaryawan adalah sebuah penilaian sistematis terhadap individu karyawan mengenai prestasinya dalam pekerjaannya dan potensinya untuk pengembangan. Selain itu tujuan dilaksanakannya penilaian kinerja menurut milkovich (1991) dalam bukunya Suwatno dan Priansa (2011:198) ialah untuk mengenali kekuatan dan kelemahan karyawan, sehingga proses umpan balik sebagai motivator dapat berjalan dengan baik untuk memperbaiki kesalahan karyawan dalam bekerja dan penentuan alokasi rewards yang tepat sesuai dengan prestasi kerja masing-masing karyawan. 2.2 Metode Penilaian Kinerja Metode-metode penilaian kinerja yang bisa dan sering digunakan menurut Mondy dan Noe (dalam Suwatno dan Priansa, 2011) antara lain: 1) Written Essays Merupakan teknik penilaian kinerja yaitu evaluator menulis deskripsi mengenai kekuatan pekerja, kelemahannya, kinerjanya pada masa lalu, potensinya dan memberikan saran-saran untuk pengembangan pekerja tersebut. 2) Critical Incidents Merupakan teknik penilaian kinerja yaitu evaluator mencatat apa saja perilaku dan pencapaian terbaik dan terburuk karyawan. 3) Graphic Rating Scales Merupakan teknik penilaian kinerja yaitu evaluator menilai kinerja karyawan dengan menggunakan skala dan mengukur faktorfaktor kinerja. 4) Multiperson Comparison Merupakan teknik penilaian kinerja yaitu seorang karyawan dibandingkan dengan rekan kerjanya. 5) Manajement By Objectives Metode ini juga merupakan penilaian kinerja, yaitu karyawan dinilai berdasarkan pencapaiannya atas tujuan-tujuan spesifik yang telah ditentukan sebelumnya. 2.3 Analytical Hierarchy Process Analytical Hierarchy Process dikenal sebagai salah satu metode dalam sistem pengambilan keputusan. Analytical Hierarchy Process (AHP) adalah suatu formula

matematis yang digunakan untuk mengambil keputusan dari berbagai multikriteria dengan cara meranking kriteria-kriteria tersebut sehingga didapat suatu susunan yang hirarki. Metode ini sangat baik digunakan karena membantu memecahkan persoalan yang kompleks atau tidak terstrukutur, struktur masalahnya belum jelas, data tidak akurat dan pengambil keputusan lebih dari satu orang. 2.4 Prinsip Dasar AHP Ada beberapa prinsip dasar yang harus dipahami antara lain (Kusrini, 2007:133): 1. Membuat Hierarki Sistem yang kompleks bisa dipahami dengan memecahnya menjadi elemenelemen pendukung. Agar bisa mendapatkan hasil yang akurat, persoalan dipecahkan secara terus-menerus sampai tidak mungkin dilakukan pemecahan lebih lanjut, sehingga diperoleh beberapa tingkatan dari persoalan tersebut. 2. Penilaian Kriteria dan Alternatif Penilaian ini merupakan inti dari AHP karena akan berpengaruh terhadap urutan prioritas dari elemen elemennya. Hasil dari penilaian ini lebih mudah disajikan dalam bentuk matriks perbandingan berpasangan yang berguna untuk melihat kepentingan relatif dua elemen pada suatu tingkat tertentu dalam kaitannya dengan tingkatan di atasnya. 3. Menentukan Prioritas (Synthesis of Priority) Bobot dan prioritas bisa dihasilkan dengan memanipulasi matriks atau melalui penyelesaian persamaan matematika yaitu dengan menggunakan eigen vector method agar mendapatkan bobot relatif untuk unsur-unsur pengambilan keputusan. 4. Konsistensi logis (Logical Consistency) Konsistensi memiliki dua makna. Pertama, objek-objek yang serupa bisa dikelompokkan sesuai dengan keseragaman dan relevansi. Kedua, menyangkut tingkat Tabel 1 Matriks Perbandingan Berpasangan X A 1 A 2... A n A 1 1 a 12... a 1n A 2 a 21 1... a 2n............... A n a n1 a n2... 1 hubungan antarobjek yang didasarkan pada kriteria tertentu. 2.5 Aksioma AHP Aksioma adalah dasar dari setiap metode dan teknik. Ada empat aksioma dalam AHP yang telah ditetapkan oleh Saaty. Akan tetapi, Forman dan Gass (dalam Lewis Warren, 2004:2-3) menjelaskannya lebih sederhana yaitu: 1. Aksioma timbal balik, aksioma ini mensyaratkan bahwa jika adalah perbandingan berpasangan dari elemen A dan B terhadap elemen induk C. Mewakili berapa banyak elemen A memiliki properti daripada elemen B, maka : (1) 2. Aksioma homogenitas, aksioma ini menyatakan bahwa elemen yang yang dibandingkan tidak boleh berbeda terlalu banyak dalam properti yang dibandingkan. 3. Aksioma sintesis, aksioma ini menyatakan bahwa penghakiman tentang prioritas elemen dalam hirarki tidak harus tergantung pada elemen-elemen tingkat rendah. 4. Aksioma keempat mengatakan bahwa prioritas keluaran tidak harus radikal berbeda dengan pengetahuan sebelumnya atau harapan yang dimiliki pembuat keputusan. 2.6 Matriks Perbandingan Berpasangan Menyusun Matriks perbandingan berpasangan dilakukan sebagai langkah awal dalam menentukan prioritas elemen. Proses perbandingan berpasangan dimulai dari tingkat hirarki teratas yang ditujukan untuk memilih kriteria. Misalkan kriteria X memiliki beberapa elemen di bawahnya, yaitu A 1, A 2,...,A n. Suryadi dan Ramdhani (dalam Shega, Rahmawati dan Yasin, 2012:76) menggambarkannya seperti pada Tabel 1. 3 X adalah kriteria yang digunakan sebagai dasar perbandingan dan A 1, A 2,..., A n adalah elemen-elemen pada satu tingkat di bawah X. Setiap elemen yang ada dikolom sebelah kiri selalu dibandingkan dengan elemen-elemen yang ada di puncak. Perbandiangan terhadap elemen itu sendiri pada matriks ini terdapat pada diagonal utama dan bernilai 1.

4 Nilai numerik yang digunakan dalam skala preferensi adalah 1-9 karena skala ini adalah yang terbaik untuk mengeskpresikan pendapat. Definisi pendapat kualitatif oleh Intensitas Kepentingan Saaty ditetapkan dalam nilai numerik atau skala kuantitaif. Standar skala preferensi dapat dilihat dalam Saaty Scale (Kusrini, 2007:134) Tabel 2 Skala Perbandingan Tingkat Kepentingan (Skala Saaty) Definisi 1 Kedua elemen sama pentingnya (Equal importance) 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya (Weak importance of one over another) 5 Elemen yang satu lebih penting daripada yang lainnya (Essential or strong importance) 7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya (Demonstrated importance) 9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya (Extreme importance) 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan-pertimbangan yang berdekatan (Intermediate values between the two adjacent judgments). Kebalikan/ Resiprokal Jika aktifitas i mendapat satu angka dibandingkan dengan aktifitas j, maka j memiliki nilai kebalikkannya dibandingkan dengan i atau 2.7 Nilai Eigen dan Vekor Eigen dalam AHP Suatu vektor dengan n dimensi (Sinaga, 2009) merupakan suatu susunan elemen elemen yang teratur berupa angkaangka sebanyak n buah, yang disusun baik menurut baris, dari kiri ke kanan (disebut vektor baris atau row vector dengan ordo 1 x n) maupun menurut kolom dari atas ke bawah (disebut vektor kolom atau colomn vector dengan ordo n x 1). Terdapat matriks A berukuran n x n maka vektor taknol x yang berada dalam disebut vektor eigen dengan skalar λ adalah nilai eigen. Definisi 1 : Jika A adalah matriks n x n maka vektor taknol x di dalam dinamakan eigen vector dari A jika Ax kelipatan skalar x, yakni: (2) Skalar λ dinamakan nilai eigen atau eigen value dari A dan x dikatakan eigen vektor yang bersesuaian dengan λ (Sinaga, 2009). 2.8 Konsistensi Matriks Perbandingan Berpasangan Tabel 3.Nilai Random Indeks (RI) Untuk menjamin bahwa keputusan yang telah ditetapkan oleh pengambil keputusan konsisten maka Rasio inkonsistensi data akan dianggap baik jika nilai rasio konsistensi atau CR-nya 0,1. Saaty (dalam Sinaga, 2009) telah membuktikan bahwa indeks konsistensi dari matriks berordo n dapat diperoleh dengan rumus: (3) Keterangan: CI = rasio penyimpangan (deviasi) konsistensi (consistency index) = nilai eigen terbesar dari matrik berordo n n = orde matriks Sedangkan Rasio konsistensi dapat dihitung dengan menggunakan rumus sebagai berikut : (4) Keterangan : CI = rasio konsistensi RI = indeks random Salah satu kekurangan dari AHP terletak dari kekeliruan input saat pengambil keputusan menetapkan bobot pada matrik perbandingan berpasangan. n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 R 0,00 0,00 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56 1,57 1,59

5 3. METODOLOGI PENELITIAN Penelitian ini mengambil lokasi di Laboratorium Komputer Jurusan Pendidikan Matematika dan dilaksanakan dalam kurun waktu ± 4 bulan. Penelitian ini merupakan jenis penelitian terapan (applied research) karena mengaplikasikan teori yang sudah ada dan dapat langsung dimanfaatkan oleh masyarakat. Subjek penelitian pada dasarnya adalah yang akan dikenai kesimpulan dari hasil penelitian, sehingga yang menjadi subjek pada penelitian ini adalah Asisten laboratorium. Sedangkan objek adalah apa yang akan diteliti dalam penelitian yang dilakukan. Untuk itu, penilaian kinerja dengan menggunakan metode Analitycal hierarchy process merupakan objek penelitian. Tahap awal yang dilakukan pada penelitian adalah mengamati permasalahan yang sedang terjadi dalam manajemen laboratorium matematika, kemudian merumuskan masalah yang didapat dan mencari solusi untuk memecahkan masalah tersebut sehingga tujuan melakukan penelitian pun menjadi jelas. Selanjutnya mengamati apakah penelitian dengan menggunakan metode AHP dapat diterapkan, bermanfaat bagi manajemen laboratorium matematika dan mudah untuk diteliti, sehingga tidak akan ada kesulitan yang signifikan dalam melakukan penelitian serta pengambilan data. Setelah itu, peneliti melakukan studi pustaka dari jurnal, buku dan artikel di internet untuk penelitian yang berhubungan dengan penilaian kinerja maupun metode analitycal hierarchy process. Tahap berikut yaitu mengumpulkan data melalui wawancara dan memberikan kuisioner kepada pimpinan laboratorium, kemudian data yang diperoleh dianalisa dengan menggunakan prinsip dasar Analitycal Hierarchy Process. Setelah itu, menyimpulkan hasil penelitian siapa yang memiliki kinerja terbaik di laboratorium jurusan pendidikan matematika. Adapun tahap-tahap metode analytical hierarchy process jika disajikan dalam bentuk bagan alir penelitian (flowchart) akan seperti pada Gambar 3.1 yaitu: Mulai Menyusun Struktur Hirarki Menetapkan Preferensi pada Tiap Tingkat Hierarki Membentuk Matriks Perbandingan Berpasangan Menormalkan Data Mencari Vektor Eigen Menguji konsistensi CR 0,1? tidak ya Vektor eigen tidak konsisten Vektor eigen konsisten Selesai Gambar 3.1 Bagan Alir Metode AHP

6 4. HASIL PENELITIAN Data hasil penelitian yang telah diperoleh dengan mengumpul informasi melalui kuisioner dan wawancara didapatkan bahwa kriteria yang diuji untuk menilai kinerja asisten laboratorium ada enam kriteria yaitu (1) Kualitas kerja, (2) Tanggung jawab, (3) Komunikasi, (4) Kerja sama, (5) Disiplin dan (6) Pengembangan diri. 4.1 Penentuan Bobot Untuk Kriteria 1. Menyusun struktur hierarki Proses penyusunan struktur hirarki ini sangat penting untuk mencegah terjadinya kesalahan yang akan berdampak pada ketidakkonsistenan nanti. Untuk itu, sebelum mengisi dan menetapkan preferensi berdasar skala Saaty maka pengelola laboratorium terlebih dahulu menyusun kriteria tersebut dari yang paling dominan dinilai hingga yang paling rendah untuk dinilai. Diperoleh struktur hirarki dari kriteria tersebut adalah kriteria tanggung jawab menduduki tingkat pertama yang paling penting untuk dinilai, kemudian diikuti oleh kualitas kerja, disiplin, kerja sama, komunikasi dan terakhir pengembangan. 2. Membentuk matriks perbandingan berpasangan Hasil kuisioner tersebut kemudian dibuat dalam bentuk matriks perbandingan berpasangan untuk mendapatkan bobot dari kriteria masing-masing. Hasil matriksnya dapat dilihat pada Persamaan 4.1 (4.1) Untuk lebih mempermudah perhitungannya Persamaan 4.1 kemudian dibuat dalam bentuk tabel dan setiap elemennya didesimalkan seperti pada Tabel 4.1 Tabel 4.1 Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria (1a) Kriteria KK TJ Kom KS Dis PD KK 1,000 0,500 5,000 3,000 3,000 6,000 TJ 2,000 1,000 7,000 5,000 4,000 8,000 Kom 0,200 0,143 1,000 0,333 0,250 3,000 KS 0,333 0,200 3,000 1,000 0,333 5,000 Disiplin 0,333 0,250 4,000 3,000 1,000 5,000 PD 0,167 0,125 0,333 0,200 0,200 1,000 4,033 2,218 20,333 12,533 8,783 28,000 3. Menormalkan data dan mencari vektor eigen Nilai yang ada pada matriks perbandingan berpasangan selanjutnya dinormalkan sehingga kita dapat mencari bobot dari masing-masing kriteria atau yang disebut sebagai vektor eigen. Penormalan data dilakukan dengan cara membagi setiap elemen dengan jumlah kolom masing-masing sehingga jumlah kolomnya menjadi 1. Tabel 4.2 Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria (1b) Kriteria KK TJ Kom KS Dis PD Total Bobot KK 0,248 0,225 0,246 0,239 0,342 0,214 1,514 0,252 TJ 0,496 0,451 0,344 0,399 0,455 0,286 2,431 0,405 Kom 0,050 0,064 0,049 0,027 0,028 0,107 0,325 0,054 KS 0,083 0,090 0,148 0,080 0,038 0,179 0,617 0,103 Dis 0,083 0,113 0,197 0,239 0,114 0,179 0,924 0,154 PD 0,041 0,056 0,016 0,016 0,023 0,036 0,189 0,031 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 6,000 1,000

7 Kolom bobot yang sekaligus merupakan vektor eigen diperoleh dari total setiap baris dibagi dengan n atau banyaknya kriteria yang di uji. Dalam hal ini ada enam kriteria yang di uji maka total masing-masing baris dibagi enam. Dari Tabel 8.2 dapat dilihat bahwa tanggung jawab memiliki bobot paling tinggi. 4. Menguji konsistensi Pengujian konsistensi dilakukan dengan menghitung konsistensi rasio (CR). Untuk mendapatkan nilai konsistensi rasio maka terlebih dahulu mencari indeks konsistensi. Rumus Indeks konsistensi CI dapat dilihat pada Persamaan 2. atau nilai eigen maksimum pada indeks konsistensi didapat dari penjumlahan keseluruhan bobot yang sebelumnya dikali dengan jumlah kolom masing masing sebelum data dinormalkan. Penentuan nilai eigen maksimum: Nilai eigen maksimum yang didapat disubtitusi kepersamaan 3. Karena matriks persegi berordo 6 yakni ada 6 kriteria yang akan di uji maka: Dari hasil diatas terlihat bahwa nilai eigen maksimum ( ). Oleh karena itu, akan selalu lebih besar dari n atau nilainya sama dengan n. Setelah mendapatkan nilai indeks konsistensi, dilanjutkan dengan mencari nilai ratio konsistensi (RI). Nilai RI untuk berdasarkan Tabel 3 adalah 1,24. Dengan menggunakan rumus sehingga: Karena nilai CR yang diperoleh maka vektor eigen konsisten yang artinya preferensi dari pengelola laboratorium dapat diterima atau tingkat kekonsistenan dari pengelola laboratorium masih dalam batas toleransi. Besarnya nilai eigen akan berpengaruh terhadap konsistensi rasio. Untuk itu, jika didapatkan konsistensi rasio bernilai 0 yang artinya preferensi yang di buat sangat konsisten. Akan tetapi, sangat jarang pengambil keputusan menetapkan preferensi yang sangat konsisten. Oleh karena itu, saaty menyarankan agar pengambil keputusan adalah orang yang ahli. Dengan adanya keraguan dalam menetapkan preferensi atau tidak konsisten dari pengambil keputusan maka dalam AHP tidak ada syarat kosistensi mutlak. Hal ini juga yang menjadikan AHP unggul dari metode pengambil keputusan lainnya. Dari hasil perhitungan pada Tabel Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria menunjukan bahwa tanggung jawab merupakan kriteria yang paling penting untuk menilai kerja asisten laboratorium dengan bobot 40,5% dan selanjutnya kualitas kerja dengan bobot 25,2%, disiplin nilai bobotnya 15,4%, kerjasama dengan bobot 10,3%, komunikasi 5,4% dan terakhir pengembangan diri nilai bobotnya 3,1%. Setelah bobot masing-masing kriteria diketahui maka dilanjutkan dengan mencari bobot dari setiap asisten laboratorium pada masing-masing kriteria menggunakan cara yang sama. 4.2 Penentuan bobot Setiap Asisten Laboratorium Untuk Masing-Masing Kriteria Setelah Bobot dari masing-masing kriteria dan setiap asisten laboratorium diperoleh selanjutnya untuk melihat mana di antara asisten laboratorium yang memiliki bobot atau nilai tertinggi di semua kriteria maka perlu membuat tabel yang merangkum semua hasil penilaian dengan menghitung bobot keseluruhan. Bobot keseluruhan untuk kriteria dan semua asisten telah disajikan dalam Tabel 4.3 yaitu: Tabel 4.3 Bobot Keseluruhan Bobot A B C D E F G H I KK 0,252 0,198 0,222 0,182 0,120 0,076 0,066 0,055 0,050 0,031 TJ 0,405 0,201 0,242 0,185 0,103 0,069 0,058 0,061 0,051 0,030 Kom 0,054 0,214 0,225 0,186 0,111 0,080 0,060 0,049 0,045 0,031 KS 0,103 0,228 0,219 0,165 0,107 0,078 0,063 0,056 0,057 0,027

8 Dis 0,154 0,234 0,213 0,170 0,105 0,070 0,062 0,059 0,060 0,027 PD 0,031 0,212 0,238 0,141 0,112 0,080 0,072 0,059 0,056 0,027 Bobot keseluruhan 0,209 0,229 0,178 0,109 0,073 0,062 0,058 0,053 0,029 Bobot keseluruhan didapat dari penjumlahan semua bobot masing-masing asisten yang sebelumnya telah dikali dengan bobot kriteria. Untuk memperjelas Tabel 4.3 tentang perhitungan bobot keseluruhan maka akan dibuat dalam bentuk matriks: Tabel 4.3 menunjukkan bahwa asisten laboratoriumyang memiliki nilai tertinggi adalah asisten laboratorium B dengan nilai 22,9%, yang kedua adalah asisten laboratorium A dengan nilai 20,9% kemudian asisten laboratorium C = 17,8 % dan seterusnya secara berurut yaitu asisten laboratorium D = 10,9%, asisten laboratorium E = 7,3%, asisten laboratorium F = 6,2%, asisten laboratorium G = 5,8%, asisten laboratorium H = 5,3 % dan terakhir asisten laboratorium I dengan nilai yang diperoleh 2,9 %. 5. SIMPULAN Dalam proses pengambilan keputusan yang melibatkan banyak kriteria metode AHP sangat cocok digunakan karena metode ini memperlihatkan perbandingan antara kriteria yang satu dengan yang lainnya, menghasilkan bobot dari masing-masing kriteria maupun alternatif yang diuji dan memperhitungkan tingkat kekonsistensinan dari pengambil keputusan. Penetapan preferensi harus dilakukan dengan cermat karena kesalahan kecil akan berdampak pada nilai vektor eigen. Pada penelitian ini, kinerja asisten di laboratorium matematika dinilai dengan enam kriteria yaitu kualitas kerja, tanggung jawab, disiplin, kerja sama, komunikasi dan pengembangan diri. Hasil analisa dengan metode AHP diperoleh bahwa tanggung jawab mempunyai bobot tertinggi 40,5% yang artinya tanggung jawab merupakan kriteria yang paling penting dalam menilai kerja asisten laboratorium, selanjutnya kualitas kerja dengan bobot 25,2%, disiplin nilai bobotnya 15,4%, kerjasama dengan bobot 10,3%, komunikasi 5,4% dan terakhir pengembangan diri dengan nilai bobot 3,1%. Dari bobot kriteria ini dengan menggunakan metode AHP diperoleh juga bahwa asisten yang memiliki nilai tertinggi adalah asisten laboratorium B. 6. REKOMENDASI Pengambilan keputusan yang melibatkan sumber daya manusia sebaiknya dilakukan dengan metode AHP untuk menjaga obyektiftas, apalagi terdapat kriteria-kriteria tertentu. Metode AHP dapat dijadikan alat untuk penilaian kinerja di laboratorium jurusan pendidikan matematika. DAFTAR PUSTAKA Kusrini. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: ANDI Rivai, Veithzal dan Ella J. Sagala. 2011. Manajemen SDM untuk Perusahaan. Jakarta: Raja Grafindo Persada Ruky, Achmad S. 2001. Sistem Manajemen Kinerja. Jakarta: PT Gramedia Pustaka Utama. Shega, Hanien Nia H, Rita Rahmawati dan Hasbi Yasin. 2012. Penentuan Faktor Prioritas Mahasiswa dalam Memilih Telepon Seluler Merk Blackberry dengan Fuzzy AHP. Jurnal Gaussian Vol. 1, No 1, Hal. 73-82. Sinaga, Johannes. 2009. Penerapan Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam Pemilihan Perusahaan Badan Usaha Milik Negara (BUMN) Sebagai Tempat Kerja Mahasiswa Universitas Sumatera Utara (USU). Jurusan Matematika Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sumatera Utara Medan. Skripsi dipublikasikan (Online). Suwatno dan Donni Juni Priansa. 2011. Manajemen SDM dalam Organisasi Publik dan Bisnis. Bandung: Alfabeta. Taylor, Bernard W. 2004. Introduction To Management Science. Terjemahan Vita Silvira. Prentice Hall: Newjerse.

9 Warren, Lewis. 2004. Uncertainties in the Analytic Hierarchy Process. DSTO- TN-0597, Published by DSTO Information Sciences Laboratory Edinburgh South Australia 5111 Australia.