Sistem Pendukung Keputusan untuk Penilaian Kinerja Pegawai menggunakan Metode AHP dan COPRAS
Adi Tri Cahyono 1* , Setyawan Wibisono 2
1*,2 Program Studi Teknik Informatika, Universitas Stikubank, Kota Semarang, Provinsi Jawa Tengah, Indonesia .

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 16 June 2023 Received in revised form 25 September 2023 Accepted 20 November 2023 Available online January 2024
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v8i1.1292.

## Keywords:
Decision Support Systems; Employee Performance Assessment; Analytical Hierarchy Process (AHP) Method; COPRAS (Complex Proportional Assessment) Method.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Penilaian Kinerja Pegawai; Metode Analytical Hierarchy Process (AHP); Metode COPRAS (Complex Proportional Assessment).
ACM Computing Classification System (CCS)
Communication and Mass Media Complete (CMMC)

## a b s t r a c t
Employee  performance  appraisal  system  is  one  of  the  crucial  aspects  in  human  resource management so that the right decision support system is needed for effective decision making. In  this  study,  researchers  used  a  hybrid  method  by  combining  the  AHP  (Analytic  Hierarchy Process) and COPRAS (Complex Proportional Assessment) methods where AHP was used to determine  the  priority  weights  for  each  assessment  criteria.  Furthermore,  COPRAS  provides employee performance ratings based on these weights. The results show that AHP and COPRAS provide consistent and objective assessments. Alternative A1 consistently gets the highest rank with a value of 100 indicating excellent performance. A2 received the lowest rank with a value of 88.801235174,  indicating  the  need  for  improvement.  This  research  makes  a  significant contribution  to  the  development  of  employee  performance  appraisal  systems  with  AHP  and COPRAS.

## a b s t r a k
Sistem penilaian kinerja pegawai salah satu aspek krusial dalam manajeman sumber daya manusia sehingga diperlukan sistem pendukung keputusan yang tepat untuk pengambilan keputusan yang efektif.  Dalam  penelitian  ini  peneliti  menggunakan  metode  hybrid  dengan  menggabungkan metode AHP (Analytic Hierarchy Process) dan COPRAS (Complex Proportional Assessment) dimana , AHP digunakan untuk menentukan bobot prioritas tiap kriteria penilaian. Selanjutnya, COPRAS memberikan peringkat kinerja pegawai berdasarkan bobot tersebut. Hasil penelitian menunjukkan  bahwa  AHP  dan  COPRAS  memberikan  penilaian  yang  konsisten  dan  objektif. Alternatif A1 konsisten mendapatkan peringkat tertinggi dengan nilai 100 menunjukkan kinerja sangat baik. A2 mendapat peringkat terendah dengan nilai 88,801235174, mengindikasikan perlu perbaikan.  Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam  pengembangan  sistem penilaian kinerja pegawai dengan AHP dan COPRAS.
*Corresponding Author. Email: aditricahyono@mhs.unisbank.ac.id 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2024 by the authors of this article. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET). This work is licensed under a Creative Commons Attribution- NonCommercial 4.0 International License.

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
Journal Homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah komponen yang terintegrasi dalam sistem informasi berbasis komputer yang berfungsi untuk memberikan  dukungan  dalam  proses  pengambilan keputusan  di  suatu  instansi  atau  perusahaan.  SPK dirancang  untuk  mempermudah  individu  dalam mengambil keputusan [1], dengan kemampuan untuk menganalisis  dan  mempertimbangkan  kriteria- kriteria  yang  telah  ditetapkan  guna  menghasilkan keputusan  yang  tepat  [2].  Presensi  merupakan kebutuhan mendasar bagi semua pelaku usaha. Tentu setiap  perusahaan  memiliki  anggota  karyawan  yang memerlukan  pencatatan  presensi  untuk  pendataan kehadiran maupun laporan pekerjaan [3]. Dari data- data presensi dan laporan pekerjaan dapat dijadikan parameter untuk menentukan tingkat kinerja anggota karyawan, dan dapat dijadikan bahan analisis tentang pengaruh beberapa aspek terhadap penilaian kinerja pegawai [4].  Hal  ini  dapat  menjadi  tolak  ukur  dari sebuah pelaku usaha untuk menilai dan memajukan usahanya dari aspek internal perusahaan.
Metode AHP ( Analytic Hierarchy Process ) sangat cocok digunakan  untuk  dapat  menyelesaikan  masalah kompleks  dengan  menggabungkan  kriteria  nilai pribadi maupun umum ke dalam suatu cara yang logis dan  mudah  di  pahami  [5].  AHP  dapat  mengurangi resiko  kesalahan  dalam  pengambilan  keputusan melalui pemecahan masalah ke dalam bentuk hirarki sehingga  lebih  mudah  untuk  di  pahami.  Metode COPRAS ( Complex Proportional Assessment ) menggunakan  pendekatan  inkremental  dalam memberikan  peringkat  serta  memeriksa  mekanisme alternatif yang terdapat dalam signifikansi dan tingkat utilitas. Metode COPRAS terdapat kapabilitas untuk mempertimbangkan  kriteria  yang  bersifat  positif (menguntungkan) dan negatif (non- menguntungkan),  yang  dapat  dievaluasi  secara tersendiri  dalam  proses  evaluasi.  Metode  ini  bisa dipakai buat menghitung taraf utilitas cara lain yang memberitahukan Sejauh mana satu metode lebih baik atau  lebih  buruk  dibandingkan  dengan  metode  lain berdasarkan perbandingan yang dilakukan.
Dalam  mengembangkan  penelitian  ini,  penulis menerapkan metode AHP ( Analytic Hierarchy Process ) dan  metode  COPRAS  ( Complex  Proportional Assessment ).  Metode  AHP  sangat  berguna  untuk
melakukan  perhitungan-perhitungan  dalam  sistem pengambil keputusan terutama dalam sistem absensi pegawai . Selain menggunakan metode AHP, penelitian ini juga menerapkan Metode COPRAS yang berfungsi untuk  mengindikasikan  sejauh  mana  suatu  alternatif lebih unggul atau lebih rendah dibandingkan dengan alternatif  lain  dalam  proses  perbandingan. Berdasarkan latar belakang yang sudah diterangkan, di susunlah  tugas  akhir  dengan  judul  “ Sistem  Monitoring Presensi  Sebagai  Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Penilaian Kinerja Pegawai Menggunakan Metode AHP dan COPRAS .

## 2. Metode Penelitian
Dalam penelitian ini digunakan berbagai metode dan teknik diantara lain:

## Analytical Hierarchy Process (AHP)
Dalam  metode  AHP  dikembangkan  untuk mencerminkan pemikiran manusia sebenarnya dalam pengambilan keputusan. Metode ini menggabungkan aspek  keputusan  kuantitatif  dan  kualitatif  [6].  AHP mengubah keputusan kompleks menjadi serangkaian perbandingan satu lawan satu yang menghasilkan hasil yang  akurat.  AHP  juga  menggunakan  skala perbandingan  proporsional  untuk  mengestimasi bobot  kriteria  menggunakan  estimasi  alternatif dengan  pengukuran  yang  tepat  [7].  Perbandingan berpasangan  menggunakan  pengetahuan,  informasi, dan pengalaman digunakan untuk menilai kepentingan  relatif  dari  item  yang  ada  [8].  Skala perbandingan  dapat  bersifat  kualitatif  maupun kuantitatif.  Langkah-langkah  metode  AHP  dapat dijelaskan sebagai berikut.:
1) Tentukan  permasalahan  yang  perlu  dipecahkan dan pilih penyelesaian yang diinginkan [9].
2) Buat  struktur  hierarkis,  dimulai  dengan  tujuan keseluruhan, diikuti kriteria, lalu opsi untuk level kriteria terendah.
3) Susunlah  tabel  perbandingan  berpasangan (perwais  comparison)  yang  mencerminkan kontribusi  relatif  setiap  alternaatif  terhadap kriteria yang telah disebutkan sebelumnya.
4) Melakukan perbandingan satu lawan satu untuk mencapai  keputusan  sebanyak  n  x  ((n-1)  /  2), dapat digambarkan n mewakili jumlah alternatif yang akan dibandingkan.
5) Lakukan  penghitungan  karakteristik  dan  uji stabilitas.  Jika  hasilnya  tidak  stabil  atau  tidak konsisten, maka proses data akan diulang.
6) Proses tahapan 3, 4 dan 5 dapat diulang untuk hirarki berikutnya.
7) Lakukan perhitungan vektor eigen yang terdapat dalam matriks perbandingan berpasangan.
8) Hitung komposisi hierarkis untuk memverifikasi nilai yang diperoleh. Jika nilai ini melebihi 10%, evaluasi  data  keputusan  harus  direvisi  atau diperbaiki.

## Complex Proportional Assessment (COPRAS)
Dalam  metode  COPRAS  ( Complex  Proportional Assessment ), diterapkan pendekatan klasifikasi langkah demi langkah untuk mengevaluasi metode alternatif berdasarkan  kelebihan  dan  kegunaannya.  Metode evaluasi laporan kompleks (COPRAS) memiliki opsi untuk  mengevaluasi  secara  terpisah  faktor-faktor positif  (menguntungkan)  dan  negatif  (non menguntungkan)  dalam  evaluasi.  Keunggulan metode  ini  terletak  pada  kemungkinan  perhitungan alternatif barang, yang mengindikasikan sejauh mana suatu  alternatif  lebih  unggul  atau  lebih  rendah dibandingkan  dengan  alternatif  lainnya. Tahapan perhitungan  menggunakan  metode  COPRAS terdapat dalam rumus-rumus berikut:
1) Membuat matriks keputusan
𝐷 = ( 𝐴 1 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 13 𝑋 1𝑛 𝐴 2 𝑋 21 𝑋 22 𝑋 23 𝑋 2𝑛 𝐴 3 𝑋 31 𝑋 32 𝑋 33 𝑋 3𝑛 𝐴 4 𝑋 41 𝑋 42 𝑋 43 𝑋 4𝑛 𝐴 𝑚 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 𝑋 𝑚3 𝑋 𝑚𝑛 ) (1)

## 2) Normalisasi matriks
𝑋 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 ∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 1=1 (2)
3) Menentukan  matriks  keputusan  berbobot  yang sudah ternomalisasi
D ′ = 𝑑 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 ×   𝑊 𝑗 (3)
4) Perhitungan  dilakukan  untuk  mencari  nilai maksimal dan untuk mencari nilai meminimalkan  indeks  pada  masing-masing alternatif.
𝑆 +𝑖 =   ∑ 𝑦 +𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (4) 𝑆 −𝑖 =   ∑ 𝑦 −𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (5)
Di mana 𝑑 +𝑖𝑗 dan 𝑑 −𝑖𝑗 merupakan nilai normalisasi yang  telah  ditimbang  untuk  karakteristik  yang memberikan  keunggulan  dan  tidak  memberikan keunggulan. Dalam perhitungan, semakin bertambah besar  nilai 𝑆 +𝑖 ,  maka  semakin  unggul  alternatifnya. Begitu pula sebaliknya, semakin berkurang nilai 𝑆 −𝑖 , maka semakin baik alternatifnya. Nilai rumus 𝑆 +𝑖 dan 𝑆 −𝑖 dapat  menggambarkan  sejauh  mana  hasil  yang akan  didapat  oleh  setiap  alternatif.  Dalam  banyak kasus, hasil nilai bobot ‘plus’ 𝑆 +𝑖 dan ‘minus’ 𝑆 −𝑖 dari alternatif  selalu  setara  dengan  jumlah  bobot  untuk karakteristik yang memberikan keunggulan dan tidak memberikan keunggulan.
5) Menetapkan tingkat signifikansi alternatif dengan menghitung  penilaian  ‘plus’ 𝑆 +𝑖 dan  alternatif ‘minus’ 𝑆 +𝑖 berdasarkan  penilaian  bobot  relatif dari masing-masing alternatif.
6) Menentukan  prioritas  perhitungan  relatif  atau tingkat signifikansi relatif (U i ) dari masing-masing alternatif  ( 𝑈 𝑖 )  dari  masing-masing  alternatifnya [10].
𝑄 𝑖 = 𝑆 +𝑖 + 𝑆 −𝑖 min ∑ 𝑆−𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑆 −𝑖 ∑ ( 𝑆−𝑚𝑖𝑛 𝑆−𝑖 ) 𝑚 𝑖=𝑚 =   𝑆 +𝑖 ∑ 𝑆 −𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑆 −𝑖 ∑ (1/𝑆 −𝑖 ) 𝑚 𝑖=1 + (𝑖 = 1,2, … , 𝑚) (6)
Nilai 𝑆 −𝑚𝑖𝑛 merupakan  nilai  terendah  dari 𝑆 −𝑖 . Semakin  besar  nilai 𝑄 𝑖 semakin  besar  prioritas alternatif.  Perhitungan 𝑄 𝑖 yang  semakin  besar menunjukkan  tingkat  prioritas  alternatif  yang  lebih tinggi.  Hasil  signifikansi  relatif  suatu  alternatif mencerminkan tingkat kepuasan yang diperoleh pada alternatif tersebut. Alternatif dengan nilai signifikansi relatif tertinggi (𝑄 𝑚𝑎𝑥 ) memiliki prioritas tertinggi di antara alternatif kandidat
7) Menghitung  nilai  utilitas  kuantitatif (𝑈 𝑖 ) dari setiap alternatif.
𝑈 𝑖 =   [ 𝑄 𝑖 𝑄 𝑚𝑎𝑥 ]   × 100% (7)
Nilai  maksimum  dari  signifikansi  relatif  dinyatakan sebagai 𝑄 𝑚𝑎𝑥 . Rentang skor utilitas ini berkisar dari 0%  hingga  100%.  Alternatif  dengan  skor  utilitas tertinggi Q max adalah pilihan yang memiliki prioritas terbaik di antara alternatif-alternatif kandidat [11].

## Alur Kerja Penelitian
Dalam  penggunaan  sistem  pendukung  keputusan untuk  evaluasi  kinerja pegawai ,  digunakan  metode AHP dan COPRAS bertujuan  untuk  menghitung nilai pegawai dalam  menjalankan  pekerjaan  mereka. Hasil  penilaian  tersebut  dapat  digunakan  untuk melakukan perangkingan karyawan terbaik, sehingga mendorong  peningkatan  kinerja  organisasi  secara keseluruhan  [12].  Alur  penelitian  pemeringkatan pegawai menggunakan metode hibrid AHP-COPRAS . Berikut dibawah ini adalah alur kerja penelitian sistem pendukung  keputusan  [13],  dapat  ditemukan  pada gambar 1.
Gambar 1. Alur Kerja Penelitian
Pada  gambar  1  proses  penelitian  diawali  dengan mengumpulkan  data pegawai ,  data pegawai diperoleh dari  data  dummy  sebagai  sampelnya.  Langkah selanjutnya  melibatkan  penetapan  kriteria  sebagai dasar  untuk  menghitung  peringkat  ketersediaan fasilitas Kesehatan [14]. Kriteria yang dipergunakan meliputi  rasio  Ketepatan  waktu  presensi,  rasio  Ijin (Cuti,  Alpa,  Sakit,  dan  Ijin  Khusus),  rasio  Laporan Kerja,  rasio  Ketepatan  penyelesaian  tugas,  rasio Lembur, dan Pemahaman pekerjaan.
Metode AHP digunakan untuk memberikan tingkat kepentingan pada kriteria yang telah dipilih. Tingkat kepentingan  ditentukan  secara  subyektif  dengan menggunakan hirarki tingkatan, dimulai dari penting sebagai  tingkat  kepentingan  yang  paling  rendah, tingkatan selanjutnya yaitu lebih penting, dilanjutkan dengan  sangat  penting  dan  dikhiri  dengan  paling penting  [15].  Nilai  kualitatif  tersebut  kemudian diubah  menjadi  nilai  kuantitatif  subjektif  yang
mencerminkan peran masing-masing kriteria. dengan kriteria  tingkat  kepentingan  "Penting"  menerima peringkat terendah dan kemudian meningkat menjadi "Lebih penting", selanjutnya di susul dengan "Sangat penting",  dan  kriteria  dengan  tingkat  paling  tinggi "Paling  penting". Menggunakan  skor  kepentingan kuantitatif,  matriks  perbandingan  berpasangan dibangun  sebagai  metode  dasar  untuk  menentukan bobot objektif dari setiap kriteria yang divalidasi [16], [17].
Pada  tahap  metode COPRAS ,  tahapan  selanjutnya adalah membagi kriteria menjadi dua kelompok, yaitu kriteria  yang  memiliki  manfaat  dan  kriteria  yang memiliki  dampak  negatif.  Beberapa  kriteria  yang dianggap  bisa  menguntungkan  adalah  kriteria  yang nilainya  meningkat  secara  proporsional  dengan tingkat  kebaikan,  sementara  kriteria  yang  dianggap merugikan  adalah  kebalikannya.  Kriteria  yang termasuk  dalam  kriteria  yang  menguntungkan meliputi  Ketepatan  waktu  presensi,  Ijin  (Cuti,  Alpa, Sakit,  dan  Ijin  Khusus),  Laporan  Kerja,  Ketepatan penyelesaian  tugas,  dan  Lembur.  Sedangkan  kriteria yang merugikan adalah Pemahaman pekerjaan.
Ketika setiap kriteria diberi bobot, kriteria berbobot akan  dihasilkan.  Dalam  kasus  kriteria  berbobot menguntungkan,  indeks  maksimum  (S +i )  dihitung, sedangkan  dalam  kasus  kriteria  berbobot  tidak menguntungkan,  indeks  minimum  (S -i )  dihitung. Tahap berikutnya adalah penilaian bobot relatif dari masing-masing  alternatif  dengan  memakai  indeks minimum  (S -i ).  Bobot  relatif  ini  dapat  digunakan sebagai  dasar  perhitungan  rasio  relatif  (Q i )  dari masing-masing  alternatif.  Nilai  bobot  relatif  ini kemudian  dikalikan  dengan  100  agar  bisa mendapatkan  perhitungan  utilitas  kuantitatif  (U i ). Selanjutnya nilai U i diurutkan untuk setiap opsi dalam urutan  menurun  dari  tertinggi  ke  terendah, menciptakan nilai ordinal. Nilai peringkat menunjukkan peringkat karyawan terbaik perusahaan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Hasil dan pembahasan yang terdapat dalam penelitian sistem pendukung keputusan penilaian kinerja pegawai dengan  menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy Process  (AHP) dan Complex  Proportional  Assessment (COPRAS) memberikan hasil yang signifikan. Berikut
62 adalah rangkuman hasil penelitian dan pembahasan tersebut:
Data Penelitian Untuk  menentukan  penilaian  kinerja pegawai ,  perlu adanya  kriteria-kriteria  yang  akan  dibandingkan dengan beberapa alternatif. Dalam penilaian kinerja pegawai ,  digunakan  kriteria-kriteria  berikut,  seperti yang terlihat dalam tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Penilian Kode Kriteria Nama Kriteria Tingkat Kepentingan C1 Ketepatan waktu presensi Paling penting C2 Ijin  (Cuti,  Alpa,  Sakit, dan Ijin Khusus) Penting C3 Laporan Kerja Lebih penting C4 Ketepatan  penyelesaian tugas Paling penting C5 Lembur Penting C6 Pemahaman pekerjaan Penting
Selanjutnya,  terdapat  data  5 pegawai yang  sudah dibuatkan  alternatif  beserta  dengan  nilai  yang didapatkan oleh pegawai tersebut, data sampel pegawai ini dapat ditemukan pada tabel 2.
Tabel 2. Nilai Alternatif Alternatif C1  C2  C3  C4  C5  C6 A1 90  95  80 95 70  95 A2 80  75  80 95 65  95 A3 85  60  80 95 77  95 A4 75  88  75 95 80  95 A5 60  90  90 95 60  95
Berikutnya  dalam  data  alternatif,  diperlukan penyederhanaan  nilai  untuk  mempermudah  proses penilaian.  Kategori  penyederhanaan  nilai  dapat ditemukan dalam tabel 3.
Tabel 3. Nilai Bobot Kriteria C1 - C6 Nilai Bilangan Bulat Keterangan 1 0-20 Sangat Buruk 2 21-40 Buruk 3 41-60 Cukup 4 61-80 Bagus 5 81-100 Sangat Bagus
Tabel  3  dapat  digunakan  sebagai  panduan  untuk menyederhanakan  nilai  pada  alternatif.  Hasil  dari penyederhanaan  nilai  pada  alternatif  tersebut  dapat ditemukan dalam tabel 4.
Tabel 4. Penyederhanaan Kecocokan Alter natif C1  C2  C3  C4  C5  C6 A1 5 5 4 5 4 5 A2 4 4 4 5 4 5 A3 5 3 4 5 4 5 A4 4 5 4 5 4 5 A5 3 5 5 5 3 5 Total 21  22  21 25 19  25
Selain itu, perlu diperhatikan bahwa penyederhanaan nilai  pada  alternatif  tersebut  bertujuan  untuk menggambarkan  dengan  lebih  ringkas  dan  terukur kinerja masing-masing pegawai .

## Perhitungan Penilaian
Tahapan-tahapan  perhitungan  penilaian  yang dilakukan  metode AHP dan  digabungkan  dengan metode COPRAS , sebagai berikut: 1) Perbandingan berpasangan Perbandingan berpasangan adalah matriks perbandingan antara kriteria yang ada. Matriks inilah yang menjadi dasar perhitungan bobot setiap kriteria. Setiap  kriteria  diberi  nilai  kepentingan  dan dibandingkan dengan kriteria lain yang juga diberi nilai subyektif.  Di  bawah  ini  adalah  pentingnya  setiap kriteria:
a) Ketepatan  waktu  presensi  (C1)  dengan  tingkat kepentingan = ”Paling penting”
b) Ijin  (Cuti,  Alpa,  Sakit,  dan  ijin  Khusus)  (C2) dengan tingkat kepentingan = ”Penting”
c) Laporan kerja (C3) dengan tingkat kepentingan = ”Lebih penting”
d) Ketepatan  penyelesaian  tugas  (C4)  dengan tingkat kepentingan = ”Paling penting”
e) Lembut  (C5)  dengna  tingkat  kepentingan  = ”Penting”
f) Pemahaman  pekerjaan  (C6)  dengan  tingkat kepentingan = ”penting”
Dari  tingkat  kepentingan  diatas  dapat  dibuat  matrik parwise compatison atau matrik perbandiangan yang dapat ditemukan pada tabel 5 dibawah ini.
Tabel 5. Matrik Perbandingan Berpasang C1 C2 C3 C4 C5 C6 C1 1 1 2 3 4 2 C2 1,000  1 3 2 2 2 C3 0,500  0,333  1 3 3 2 C4 0,333  0,500  0,333  1 2 2 C5 0,250  0,500  0,333  0,500  1 2 C6 0,500  0,500  0,500  0,500  0,500  1 Total  3,583  3,833  7,167  10 12,5  11 2) Normalisasi Matrik
Dari  matriks  perbandingan  berpasangan  kemudian dilakukan perhitungan untuk menormalisasi matrik. Hasil dari normalisasi matriks dapat ditemukan pada tabel 6 dibawah ini.
Tabel 6. Normalisasi Matriks C1 C2 C3 C4 C5 C6 Tot al C 1 0,27 9 0,26 1 0,27 9 0,30 0 0,32 0 0,18 2 1,62 1 C 2 0,27 9 0,26 1 0,41 9 0,20 0 0,16 0 0,18 2 1,50 0 C 3 0,14 0 0,08 7 0,14 0 0,30 0 0,24 0 0,18 2 1,08 8 C 4 0,09 3 0,13 0 0,04 7 0,10 0 0,16 0 0,18 2 0,71 2 C 5 0,07 0 0,13 0 0,04 7 0,05 0 0,08 0 0,18 2 0,55 9 C 6 0,14 0 0,13 0 0,07 0 0,05 0 0,04 0 0,09 1 0,52 1 3) Menentukan Eigen Normalisasi
Menentukan  eigen  dapat  di  peroleh  dengan mengambil  total  dari  tiap-tiap  kriteria  dari  tabel  5, kemudian  jumlah  nilai  dari  kriteria  dibagi  dengan jumlah  ratio(jumlah  kriteria)  dari  perhitungan tersebut akan menemukan eigen dari tiap-tiap kriteria yang ada. Untuk lebih jelasnya bisa ditemukan pada tabel 7 dibawah ini.
Tabel 7. Eigen Normalisasi Alternatif Jumlah Ratio Eigen C1 1,621 6 0,270 C2 1,500 6 0,250 C3 1,088 6 0,181 C4 0,712 6 0,119 C5 0,559 6 0,093 C6 0,521 6 0,087
4) Matrik keputusan dari alternatif
Dari  penyederhanaan  kecocokan  alternatif  perlu dibuat  matrik  keputusan,  matrik  keputusan  dapat ditemukan pada tabel 8
Tabel 8. Matrik Keputusan Alternat if C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,23 8 0,22 7 0,19 0 0,20 0 0,21 1 0,20 0 A2 0,19 0 0,18 2 0,19 0 0,20 0 0,21 1 0,20 0 A3 0,23 8 0,13 6 0,19 0 0,20 0 0,21 1 0,20 0 A4 0,19 0 0,22 7 0,19 0 0,20 0 0,21 1 0,20 0 A5 0,14 3 0,22 7 0,23 8 0,20 0 0,15 8 0,20 0
5) Matrik keputusan terbobot yang ternormalisasi Setelah  nilai  bobot  dan  matriks  keputusan  untuk setiap  kriteria  ditentukan  dari  alternatif,  angka  ini berperan  penting  dalam  penghitungan  matriks keputusan yang sudah dibobotkan dan dinormalisasi. Dalam  proses  perhitungan  ini,  setiap  nilai  alternatif dari setiap kriteria dikalikan dengan bobot dari kriteria tersebut.  Proses  yang  sama  dilakukan  untuk  semua nilai  alternatif  pada  setiap  kriteria,  sehingga menghasilkan  matriks  berbobot  yang  sudah  di normalisasi.  Matrik  keputuasn  terbobot  yang ternormalisasi dapat ditemukan pada tabel 9.
Tabel 9. keputusan tertimbang yang dinormalisasi Altern atif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,06 43 0,05 68 0,03 45 0,02 37 0,01 96 0,01 74 A2 0,05 15 0,04 55 0,03 45 0,02 37 0,01 96 0,01 74 A3 0,06 43 0,03 41 0,03 45 0,02 37 0,01 96 0,01 74 A4 0,05 15 0,05 68 0,03 45 0,02 37 0,01 96 0,01 74 A5 0,03 86 0,05 68 0,04 32 0,02 37 0,01 47 0,01 74 MA X MA X MA X MA X MA X MI N
6) Tahap memaksimalkan dan meminimalkan hasil indexs untuk masing-masing kriteria
Dalam  menggunakan  matriks  keputusan  berbobot yang dinormalisasi, skor kriteria yang disukai (S +i ) dan skor  kriteria  yang  tidak  disukai  (S -i )  dapat  dihitung. Kode “Max” digunakan untuk kriteria yang disukai, sedangkan kode “Min” digunakan untuk kriteria yang tidak disukai. Kriteria yang mendapat skor tinggi dan berdampak  positif  terhadap  nilai  dianggap  baik, sedangkan  kriteria  yang  mendapat  skor  tinggi  dan berdampak  negatif  terhadap  nilai  dianggap  kurang baik.  Dalam  penelitian  ini,  kriteria  C1,  C2,  C3, C4, dan  C5  dinilai  baik,  sedangkan  kriteria  C6  dinilai kurang  baik.  Nilai  kriteria  menguntungkan  (S +i ) dihitung  dengan  menjumlahkan  dari  nilai  yang menguntungkan  (C1+C2+C3+C4+C5),  sedangkan nilai kriteria tidak menguntungkan (S -i ) dihitung dari nilai C6 saja tabel 10.
Tabel 10. Perhitungan Memaksimalkan Alternatif Nilai S +i Nilai S -i A1 0,199009065 0,017354873 A2 0,174778976 0,017354873 A3 0,176276305 0,017354873 A4 0,186145357 0,017354873 A5 0,17701593 0,017354873 Jumlah 0,91322563 0,08677437 7) Perhitungan bobot relatif alternatif
Untuk menghitung bobot relatif dari setiap alternatif, langkahnya adalah membagi nilai 1 dengan nilai S -i . Selanjutnya,  hasil  pembagian  tersebut  dikalikan dengan jumlah nilai 1/S -i . Proses ini di gunakan pada setiap  alternatif  dengan  memberikan  bobot  relatif seperti yang terhitung pada tabel 11.
Tabel 11. Perhitungan bobot relatif tiap alternatif
Alternatif 1/S -i S -i * total dari 1/ S -i A1 57,62 5 A2 57,62 5 A3 57,62 5 A4 57,62 5 A5 57,62 5 Jumlah 1/S -i 288,10 25 8) Perhitungan Rasio relatif (Q i ) Rasio relatif (Q i ) dihitung dengan menggunakan nilai S +i dan  S -i .  Nilai  relatif  proporsional  ditentukan melalui  perkalian  nilai  kriteria  yang  diinginkan  dari
setiap  alternatif  dengan  bobot  relatif  yang  dimiliki oleh  masing-masing  alternatif.  Hasil  perhitungan proporsi  relatif  dari  setiap  alternatif  kemudian disajikan dalam tabel 12.
Tabel 12. Tentukan urutan prioritas alternatif (Q i ) Alternatif  Q i = [(Total S-)/(S- + total dari 1/S - i )]
+ (S+) A1 0,2164 A2 0,1921 A3 0,1936 A4 0,2035 A5 0,1944 9) Perhitungan utilitas alternatif (Ui)
Setelah rasio relatif ditemukan, nilai utilitas ditemukan dengan  mengalikan  rasio  relatif  setiap  alternatif dengan 100. Tujuannya agar efisiensi kuantitatif dapat direpresentasikan  sebagai  persentase.  Nilai  pakai dihitung dengan mengubah nilai rasio relatif menjadi persentase.  Layar  utilitas  persentase  membuat  nilai utilitas  kuantitatif  dari  opsi set  pertama  100%.  Nilai manfaat kuantitatif disajikan pada tabel 13 .
Tabel 13. Perhitungan utilitas quantitatif (U i ) Alternatif Q i Ui = (Q i / Q i Max) * 100 A1 0,2164  100 A2 0,1921  88,801235174 A3 0,1936  89,493276812 A4 0,2035  94,054596768 A5 0,1944  89,835119999 Total 1,0000 Q max 0,2164 10) Perangkingan hasil penilaian pegawai Hasil  akhir  dari  penelitian  ini  adalah  proses perangkingan  dalam  penyajian  data pegawai terbaik dilakukan  dengan  cara  pengurutan  niai  dari  nilai utilitas terbesar ke nilai utilitas terkecil yang di dapat dalam  tahapan  perhitungan  utlitas  quantitatif.  Nilai perhitungan  terbesar  diperoleh  dari  alternatif  A1 dengan  nilai  utilitas  100  sedangkan  nilai  terkecil diperoleh dari utilitas A2 dengan nilai 88,801235174. lebih  jelasnya  perangkingan  dapat  ditemukan  pada tabel 14.
Tabel 14. Perangkingan pegawai terbaik Peringkat Alternatif Utilitas (%) 1 A1 100 2 A4 94,054596768 3 A5 89,835119999 4 A3 89,493276812 5 A2 88,801235174

## 4. Kesimpulan
Penggunaan  metode AHP dan COPRAS dalam sistem pendukung keputusan untuk penilaian kinerja pegawai dapat memberikan hasil yang konsisten dan objektif.  Penelitian  ini  membuktikan  bahwa pendekatan  ini  dapat  digunakan  sebagai  panduan yang  efektif  dalam  mengambil  keputusan  terkait penilaian  kinerja pegawai .  Sistem  pendukung keputusan ini dapat menjadi alat yang berharga bagi organisasi  dalam  meningkatkan  efisiensi  dan efektivitas  proses  penilaian  kinerja pegawai .  Hasil penelitian  menunjukkan  bahwa  alternatif  A1 mencapai  peringkat  tertinggi  dengan  nilai  100, menunjukkan  kinerja  yang  sangat  baik.  Di  sisi  lain, alternatif
A2 dengan nilai 88,801235174 mendapatkan  peringkat  terendah,  menunjukkan adanya  kebutuhan  perbaikan  kinerja.  Penelitian  ini memberikan  dasar  yang  kuat  untuk  pengambilan keputusan  dalam  penilaian  kinerja pegawai menggunakan metode AHP dan COPRAS .

## 5. Daftar Pustaka
[1] Irvana,  L.  and  Mariana,  N.,  2022.  Penerapan Metode  COPRAS  Untuk  Pemilihan  SMK Jurusan  TKJ  Kota  Semarang. Jurnal  Sisfokom (Sistem  Informasi  dan  Komputer) , 11 (2),  pp.201- 207. DOI: https://doi.org/10.32736/sisfokom.v11i2.142 7. [2] Arianto, N. and Nurahman, N., 2021. Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Mekanik  Menggunakan  Metode  AHP  dan TOPSIS. JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA , 5 (4), pp.1326-1335. DOI: https://doi.org/10.30865/mib.v5i4.3235.
[3] Pambudi, W.I., Izzatillah, M. and Solikhin, S., 2021. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode AHP PT  NGK  Busi  Indonesia. Jurnal  Riset  dan Aplikasi  Mahasiswa  Informatika  (JRAMI) , 2 (01), pp.113-120. DOI: https://doi.org/10.30998/jrami.v2i01.925. [4] Umar,  R.,  Fadlil,  A.  and  Yuminah,  Y.,  2018. Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode AHP  untuk  Penilaian  Kompetensi  Soft  Skill Karyawan. Khazanah  Informatika:  Jurnal  Ilmu Komputer  dan  Informatika , 4 (1),  pp.27-34.  DOI: https://doi.org/10.23917/khif.v4i1.5978.
[5] Lestari,  G.,  Neneng,  N.  and  Puspaningrum, A.S.,  2021.  Sistem  Pendukung  Keputusan Tunjangan  Karyawan  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarki  Process  Pada  Pt  Mutiara Ferindo  Internusa. Jurnal  Teknologi  dan  Sistem Informasi , 2 (3), pp.38-48. DOI: https://doi.org/10.33365/jtsi.v2i3.860.
[6] Ilham, I., Suwijana, I.G. and Nurdin, N., 2021. Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Beasiswa  Pada  SMK  2  Sojol  Menggunakan Metode  AHP. Jurnal  Elektronik  Sistem  Informasi dan Komputer , 4 (2), pp.48-58.
[7] Ka, T.Y. and Atmojo, W.T., 2022. DECISION SUPPORT  SYSTEM  FOR  SELECTING DOCTORS  IN  APPLICATION  X  USING
ANALYTICAL  HIERARCHY  PROCESS
(AHP). Jurnal  Teknik  Informatika  (Jutif) , 3 (4), pp.857-862. DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.4.284.
[8] Septilia, H.A., Parjito, P. and Styawati, S., 2020. Sistem  pendukung  keputusan  pemberian  dana bantuan  menggunakan  metode  ahp. Jurnal Teknologi  Dan  Sistem  Informasi , 1 (2),  pp.34-41.
DOI: https://doi.org/10.33365/jtsi.v1i2.369.
[9] Sinaga,  A.S.R.,  2019.  Sistem  Pendukung Keputusan  Menentukan  Karyawan  Terbaik Dengan Metode AHP. JISKA (Jurnal Informatika Sunan  Kalijaga) , 3 (2),  pp.119-125.  DOI: https://doi.org/10.14421/jiska.2018.32-06.
[10] Ginting, G., Alvita, S., Mesran, M., Karim, A., Syahrizal,  M.  and  Daulay,  N.K.,  2020. Penerapan Complex Proportional Assessment (COPRAS)  Dalam  Penentuan  Kepolisian Sektor Terbaik. J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan  Informatika) , 4 (2),  pp.616-631.  DOI: http://dx.doi.org/10.30645/j-sakti.v4i2.254.
[11] Zega, A.P., Prayudha, J. and Suherdi, D., 2020. Decision  Support  System  Menggunakan Metode  COPRAS  (Complex  Proportional Assesment)  Dalam  Menentukan  Santri Berprestasi. Jurnal  Cyber  Tech , 3 (12),  pp.1867- 1879. DOI:
https://doi.org/10.53513/jct.v3i12.2902.
[12] Siregar, A.D.U., Hasibuan, N.A. and Fadlina, F.,  2020.  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Sales Marketing Terbaik di PT. Alfa Scorph Menggunakan Metode COPRAS. Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON) , 2 (1), pp.62-68. DOI: https://doi.org/10.30865/json.v2i1.2455.
[13] Sihite,  T.Y.M.,  2020.  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Kelompok  Nelayan Terbaik Menerapkan Metode Copras. Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI) , 7 (2), pp.106-110.
[14] Monica, D. and Atmojo, W.T., 2023. Decision Support  System  Selecting  Cryptocurrency Exchange  Using  AHP  Method. Jurnal  Teknik Informatika  (Jutif) , 4 (2),  pp.345-354.  DOI: https://doi.org/10.52436/1.jutif.2023.4.2.467
[15] Supriyanto,  A.  and  Ramadhani,  N.R.,  2022. Decision  Support  System  For  Social Assistance’s Beneficiaries Using Ahp– Promethee Method In Kelurahan Karanganyar Gunung. Jurnal  Teknik  Informatika  (Jutif) , 3 (5), pp.1283-1292. DOI: https://doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.5.316 [16] Wibisono, S., Hadikurniawati, W. and Al Almin, I.H., 2023. AHP-COPRAS untuk Pemeringkatan Ketersediaan Fasilitas Kesehatan di Indonesia. Jurnal Teknik Informatika UNIKA Santo Thomas , pp.41-53.
[17] Abdullah, S.N., Fitri, I. and Aldisa, R.T., 2022. Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Model Stainless  steel  untuk  Kitchen  Set  dengan Metode  AHP. Jurnal  JTIK  (Jurnal  Teknologi Informasi  dan  Komunikasi) , 6 (2),  pp.313-318. DOI: https://doi.org/10.35870/jtik.v6i2.414.