## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BONUS KARYAWAN CV NAWASENA BUMI PERSADA MENGGUNAKAN KOMBINASI METODE SWARA DAN SMART
Edi Sugiyanto, Hendra Maulana*, Andreas Nugroho Sihananto Informatika, Universitas Pembangunan Nasional “Veteran” Jawa Timur Jalan Raya Rungkut Madya, Gunung Anyar, Surabaya hendra.maulana.if@upnjatim.ac.id

## ABSTRAK
Penelitian  ini  akan  berfokus  pada  SIPEKA  (Sistem  Pendukung  Keputusan  Perusahaan)  dengan menggunakan  kombinasi  dua  metode  SPK  yaitu Stepwise  Weight  Assessment  Ratio  Analysis (SWARA)  dan Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique (SMART)  untuk  menentukan  karyawan  penerima  bonus  di  CV NAWASENA  BUMI  PERSADA.  Tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian  terdiri  atas  pengumpulan  data, perancangan  sistem,  implementasi  sistem  dan  pengujian  sistem.  Metode  SWARA  digunakan  dalam  proses pembobotan data  kriteria, sementara SMART digunakan  dalam proses perangkingan  karyawan. Beberapa data yang diperlukan yaitu data kriteria, data sub kriteria, data alternatif, dan data penilaian yang bisa menghasilkan nilai hasil akhir perhitungan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa SIPEKA berhasil menerapkan kombinasi dua metode  dan  dapat  digunakan  oleh  perusahaan  dalam  mendukung  keputusan  pemberian  bonus  karyawan. Pengujian SIPEKA menggunakan metode System Usability Scale (SUS) untuk menilai efektivitas sistem dalam penggunaanya, hasilnya didapatkan jumlah nilai rata-rata 85,7 termasuk grade A dengan kriteria sangat baik.
Kata kunci :  SPK, SWARA, SMART, Bonus, Karyawan

## 1. PENDAHULUAN
Pengambilan sebuah keputusan pada perusahaan semestinya didasarkan pada proses yang sistematis dan efisien,  guna  menghadapi  era  persaingan  bisnis  yang semakin  kompetitif.  Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  muncul  sebagai  alat  yang  relevan  untuk membantu perusahaan dalam pengambilan keputusan yang  lebih  baik  dan  tepat  waktu.  Pengambilan keputusan  dalam pemberian  bonus  karyawan  yang tepat  sasaran  menjadi  suatu  aspek  yang  krusial  bagi keberlanjutan  dan  perkembangan  perusahaan. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah suatu sistem yang dirancang  untuk  membantu  pengambilan  keputusan dengan menyediakan informasi, analisis, dan dukungan  yang  diperlukan[1].  Dalam  penelitian  ini, penerapan SPK menjadi penting untuk menyederhanakan  dan  meningkatkan  objektivitas dalam  pemilihan  karyawan  terbaik  yang  akan dijadikan  sebagai  acuan  untuk  pemberian  bonus karyawan.
Dalam  membuat  sistem  pendukung  keputusan dapat  digunakan  berbagai  metode,  dua  metode  yang akan menjadi fokus utama penelitian ini yaitu Stepwise Weight  Assessment  Ratio  Analysis (SWARA)  dan Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique (SMART). Metode SWARA digunakan dalam proses pembobotan  untuk  menentukan  bobot  relatif  dari setiap  kriteria  [2],  yang  mempengaruhi  pemberian bonus  karyawan.  Sementara  SMART  digunakan dalam  proses  perhitungan  untuk  mengevaluasi  dan merangking  alternatif  [3],  dalam  pemberian  bonus karyawan. Dengan menggabungkan keduanya, penelitian ini diharapkan dapat memberikan hasil yang lebih  akurat,  dapat  diandalkan  serta  memberikan
pendekatan yang lebih terstruktur dalam pengambilan keputusan  untuk  menentukan  kebijakan  pemberian bonus karyawan.
Menyinggung perihal pemberian bonus karyawan,  peneliti  tertarik  pada  karyawan  CV NAWASENA  BUMI  PERSADA  untuk  dijadikan studi  kasus  dalam  penelitian  ini  karena  perusahaan tersebut memiliki rencana strategis untuk berkembang menjadi sebuah PT atau Perseroan Terbatas. Tentunya dalam  perencanaan  tersebut  memerlukan  tambahan karyawan  yang  lebih  banyak  dan  sistem  pengelolaan karyawan  yang  baik  agar  dapat  mendukung  tujuan strategis  pengembangan  keberhasilan  perusahaan kedepan  dalam  jangka  panjang  atau  biasa  dikenal dengan Total  Quality  Management yang  tentunya membutuhkan  persiapan  yang  matang  dari  jauh  hari sebelumnya.
CV  NAWASENA  BUMI  PERSADA  sangat peduli terhadap perkembangan sumber  daya  manusia yang  menjadi  salah  satu  aspek  utama  penunjang keberhasilan  perusahaan.  Perusahan  ini  merupakan salah  satu  perusahaan  yang  memproduksi  minuman herbal  yang  berada  di  Jombang  dan  juga  merupakan perusahaan  yang  mengelola  rempah-rempah  menjadi minuman  herbal  yang  disebut  Teh  Ramuan  Rempah Haydan.  Sebagai  perusahaan  yang  beroperasi  dalam lingkungan bisnis yang dinamis, perusahaan memahami  pentingnya  memiliki  karyawan  yang berkualitas untuk mencapai tujuan perusahaan.
Penilaian  kinerja  karyawan  dilakukan  agar karyawan  lebih  bersemangat  dalam  bekerja  dan menghasilkan  ide-ide  kreatif untuk kemajuan perusahaan.  Perusahaan  akan  memberikan  apresiasi terhadap  kinerja  karyawannya.  Pemberian  bonus
sebagai bentuk reward pada karyawan CV NAWASENA  BUMI  PERSADA  dilakukan  setiap satu  bulan  sekali  dengan  nominal  yang  sudah ditentukan  oleh  perusahaan,  biasanya  diberikan bersamaan  dengan  waktu  penerimaan  gaji  di  awal bulan.
Dalam  menentukan  karyawan  penerima  bonus memerlukan  proses  penilaian  dan  perhitungan  yang baik  agar  penghargaan  dapat  diberikan  kepada karyawan yang sesuai dan tepat sasaran. Agar sistem yang  dibangun  sesuai  dengan  rencana  dan  dapat diterima dengan baik oleh pengguna, perlu dilakukan proses  pengujian  secara  fungsional  dengan  menilai kegunaan sistem menggunakan System Usability Scale (SUS).  Penelitian  ini  akan  berfokus  pada  pembuatan SIPEKA  (Sistem  Pendukung  Keputusan  Perusahaan) menggunakan  kombinasi  dua  metode  SPK,  yaitu Stepwise Weight Assessment Ratio Analysis (SWARA) dan Simple  Multi  Attribute  Rating Technique (SMART),  untuk  menentukan  karyawan  penerima bonus di CV NAWASENA BUMI PERSADA.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Penelitian  pertama  diambil  dari  artikel  jurnal yang  ditulis  oleh  Salmon  dan  Arfyanti  dengan  judul “Penerapan  Metode  SAW  dan  SWARA  dalam Pendukung Keputusan Pemilihan Penerimaan Karyawan  Apoteker”.  Pada  penelitian  ini,  dilakukan penerapan sistem pendukung keputusan menggunakan metode  SAW  dan  SWARA  dalam  menentukan keputusan  pemilihan  penerimaan  karyawan  apoteker. Metode SWARA digunakan dalam langkah mengetahui bobot kriteria berdasarkan pendapat pakar dan  SAW  sebagai  metode  pencarian  rangking berdasarkan  nilai  tertinggi.  Hasil  dari  penelitian  ini terpilih  alternatif  A4  atas  nama  Tika  yang  memiliki nilai  sebesar  95%  sebagai  alternatif  yang  paling memenuhi standar. Kombinasi dari dua metode dapat membantu  dalam  peningkatan  hasil  dari  penelitian menjadi  lebih  jelas  dengan  data  kriteria  yang  punya keunggulan terhadap hasil nilai bobot [4].
Penelitian kedua diambil dari jurnal yang ditulis oleh  Suryadi  dkk  dengan  judul  “Uji  Sensitivitas Metode  Pembobotan  ROC,  SWARA  Terhadap Kriteria  Karyawan  Terbaik  Dengan  Menggunakan Metode  SAW”.  Pada  jurnal  penelitian  ini,  dilakukan pengujian  untuk  membandingkan  beberapa  metode pembobotan  dengan  hasil  sebagai  uji  sensitivitas seperti ROC dan SWARA sebagai metode pembobotan  dan  metode  SAW  sebagai  pengambilan keputusan  yang  banyak  digunakan.  Hasil  penelitian yang  ditemukan  nilai  ROC-SAW  mendapatkan  hasil 0,974, nilai metode SWARA-SAW mendapatkan nilai sebesar 0,9555. Nilai akurasi tertinggi diperoleh oleh metode  ROC-SAW  sebagai  perpaduan  metode  yang memiliki sensitivitas yang lebih tinggi [5].
Penelitian ketiga diambil dari jurnal yang ditulis oleh  Akbar  dan  Nasution  dengan  judul  “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Kinerja Karyawan
Menggunakan  Metode  SMART  dan  SAW  (Studi Kasus: PT. Rapp Estate Mandau)”. Pada penelitian ini, dibutuhkan  sistem  pendukung  keputusan  dengan beberapa  metode,  diantaranya  metode Simple  Multi Attribute  Rating  Technique (SMART)  dan Simple Additive Weighting (SAW) supaya mendapatkan hasil yang  lebih  tepat  dalam  melakukan  perhitungan penilaian  untuk  mendapatkan  karyawan  terbaik. Kriteria  penilaian  yang  digunakan  terdiri  dari kerjasama  tim  dengan  bobot  25,  tanggung  jawab dengan bobot 20, disiplin dengan bobot 30, integritas dengan bobot 15, dan keahlian dengan bobot 10. Hasil dari  pengujian  menggunakan  data  diatas  dapat disimpulkan  juga  bahwa  nilai  peringkat  teratas menggunakan metode SMART yaitu 0.783 sedangkan nilai  peringkat  teratas  menggunakan  metode  SAW adalah 92.25 [6].

## 2.2. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  Keputusan  (SPK)  pertama kali  diperkenalkan  oleh  Michael  Scott  Morton  pada awal  tahun  1970-an  dengan  istilah Management Decision  System yaitu  suatu  sistem  yang  berbasis komputer yang bertujuan untuk membantu pengambilan  keputusan  dengan  menggunakan  data dan model tertentu untuk menyelesaikan masalah yang bersifat  terstruktur,  semi  terstruktur,  dan  tidak terstruktur.  Sistem  pendukung  keputusan  banyak digunakan  setiap  manajemen  dalam  kesempatan pengambilan  keputusan,  sistem  ini  dianggap  sangat membantu pengambilan keputusan dengan hasil yang sangat cepat, akurat dan terpercaya serta terhindar dari segala kemungkinan pemilihan secara tidak jelas dan hasil yang mengecewakan [5].

## 2.3. Bonus Karyawan
Salah  satu  proses  pengambilan  keputusan  yang terjadi  dalam  perusahaan  yaitu  pemberian  bonus karyawan.  Bonus  merupakan  pembayaran  sekaligus yang  diberikan  karena  memenuhi  sasaran  kinerja. Perusahaan  memberikan  bonus  kepada  karyawan sebagai  bentuk  penghargaan  dari  perusahaan  dengan tujuan  menaikkan  tingkat  semangat  karyawan  dalam bekerja,  meningkatkan  loyalitas  karyawan  terhadap perusahaan, serta meningkatkan kesejahteraan karyawan  terutama  dalam  kehidupan  karyawan. Sebagaimana yang kita ketahui, karyawan merupakan aset  utama  perusahaan,  karena  tanpa  partisipasi mereka  aktivitas  perusahaan  tidak  akan  terjadi  dan karyawan berperan aktif dalam merumuskan rencana, sistem, proses, dan tujuan yang ingin dicapai [7]

## 2.4. Metode SWARA
Metode  SWARA  memiliki  kemampuan  utama untuk  memperkirakan  pendapat  pakar/ahli  dalam menentukan  rasio  kepentingan  terhadap  masing- masing  kriteria,  metode  ini  dikembangkan  untuk melakukan  identifikasi  terhadap  pentingnya  sebuah kriteria  dan  penetapan  bobot  relatif  terhadap  kriteria [8].  Berikut  ini  adalah  langkah  langkah  perhitungan
dengan  metode Stepwise  Weight  Assessment  Ratio Analysis (SWARA) [9] : 1. Melakukan penjumlahan terhadap penilaian pakar/ahli  untuk  masing-masing  kriteria  dan temukan nilai rata-rata dalam masing-masing nilai pendapat  sehingga  dapat  diurutkan  kriteria  yang memiliki  nilai  tertinggi  hingga  kriteria  yang memiliki nilai terendah.
𝑡̅ 𝑗 = ∑ 𝑡 𝑗𝑘 𝑟 𝑘=1 𝑟 (1)
2. Menentukan  Nilai  Komparatif  (Sj)  dengan mengurutkan  kriteria  yang  terpenting  dalam sebuah penelitian menjadi nomor utama.
3. Menentukan Nilai Koefisien (Kj)
𝑘 𝑗 = { 1 𝑠 𝑗 + 1 𝑗 = 1 𝑗 > 1 (2)
4. Melakukan perhitungan ulang terhadap bobot (Qj)
𝑘 𝑗 = { 1 𝑘𝑗−1 𝑘𝑗 𝑗 = 1 𝑗 > 1 (1)
5. Menentukan bobot (Wj)
𝑤 𝑗 = 𝑞𝑗 ∑ 𝑞𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)

## 2.5. Metode SMART
SMART  menggunakan  linear  additive  model untuk meramal nilai setiap alternatif. Metode ini lebih banyak  digunakan  karena  kesederhanaan  dalam merespon kebutuhan pembuat keputusan dan caranya menganalisa  respon.  Analisa  yang  terlibat  adalah transparan sehingga metode ini memberikan pemahaman  masalah  yang  tinggi  dan  dapat  diterima oleh  pembuat  keputusan.  Pembobotan  pada  metode SMART  menggunakan  skala  antara  0  sampai  1 sehingga mempermudah perhitungan dan perbandingan  nilai  pada  masing-masing  alternatif [10]. Berikut ini adalah langkah langkah perhitungan dengan  metode Simple  Multi  Attribute  Rating Technique (SMART): 1. Menentukan alternatif yang akan digunakan.
2. Menentukan jumlah kriteria yang digunakan dalam menyelesaikan masalah pengambilan keputusan.
3. Menentukan Bobot Kriteria Normalisasi  Bobot  Kriteria  dengan  dengan membandingkan nilai bobot kriteria dengan jumlah bobot kriteria:
N = 𝑊𝑗 ∑𝑊𝑗 (3)
Keterangan:
𝑊 𝑗 = Bobot setiap kriteria ∑𝑊 𝑗 = Total bobot setiap kriteria
4. Memberikan Nilai Parameter untuk Tiap Kriteria
5. Menentukan Nilai Utility
dengan
mengkonversikan  nilai  kriteria  pada  masing masing kriteria menjadi nilai kriteria data baku.
𝑢𝑖(𝑎𝑖) = 100 𝐶𝑜𝑢𝑡−𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑚𝑖𝑛 % , Jika kriteria bersifat benefit (4)
𝑢𝑖(𝑎𝑖) = 100 𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑜𝑢𝑡 𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑚𝑖𝑛 % , Jika kriteria bersifat cost (5)
Keterangan: 𝑢𝑖(𝑎𝑖) = Nilai utility kriteria ke1 untuk kriteria kei 𝐶 𝑜𝑢𝑡 = Nilai kriteria ke-i 𝐶 𝑚𝑖𝑛 = Nilai kriteria minimal 𝐶 𝑚𝑎𝑥 = Nilai kriteria maksimal
6. Menentukan Nilai Akhir dengan mengalikan nilai yang  didapat  dari  normalisasi  nilai  kriteria  data baku dengan nilai normalisasi bobot kriteria.
𝑢(𝑎𝑖) = ∑ 𝑊 𝑗 𝑚
𝑗=1 ∗ 𝑢𝑖(𝑎𝑖) (6)
Keterangan:
𝑢(𝑎𝑖) = Nilai total alternatif 𝑊 𝑗 = Hasil dari normalisasi bobot kriteria
𝑢𝑖(𝑎𝑖) = hasil dari penentuan nilai utility
7. Perangkingan.
2.6. System Usability Scale (SUS)
System  usability  scale dikembangkan  oleh Brooke  (1996)  sebagai  skala  survei  yang  “ quick  and dirty ”  yang  mengizinkan  praktisi usability menilai kegunaan  dari  sebuah  produk  atau  layanan  dengan cepat dan mudah,  merupakan kuesioner standar  yang digunakan untuk mengukur kepuasan pengguna dalam menggunakan sistem [11].
Kuesioner SUS terdiri dari 10 pernyataan (angka ganjil merupakan pernyataan positif dan angka genap pernyataan  negatif)  dengan  pilihan  jawabannya  yaitu sangat tidak setuju, tidak setuju, netral, setuju, sangat setuju.  Langkah  awal  yang  harus  dilakukan  adalah memberikan  kuesioner  sesuai  ketentuan  kepada  para responden,  setelah  mendapatkan  data  kuesioner  dari responden,  dihitung  dengan  ketentuan  perhitungan SUS, sebagai berikut [12]:
1. Perlihatkan  pernyataan  tersebut  kepada  peserta sebagai  skala  5  poin  yang  diberi  nomor  dari  1 (berarti  "Sangat  tidak  setuju")  menjadi  5  (berarti "Sangat  setuju").  Jika  seorang  peserta  gagal menanggapi  suatu  item,  berikan  3(pusat  skala peringkat).
2. Setelah  selesai,  tentukan  kontribusi  skor  setiap item,  yang  akan  berkisar  dari  0  hingga  4.    Untuk item dengan kata positif (1, 3, 5, 7 dan 9) kontribusi skor adalah posisi skala dikurangi 1.
𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑆𝑈𝑆 𝑔𝑎𝑛𝑗𝑖𝑙 =   ∑ 𝑝𝑥 − 1 (9)
Keterangan: 𝑝𝑥 = skor yang diberi nomor ganjil
3. Untuk item dengan kata negatif (2, 4, 6, 8 dan 10), itu adalah 5 minus posisi skala.
𝑆𝑘𝑜𝑟 𝑆𝑈𝑆 𝑔𝑒𝑛𝑎𝑝 =   ∑ 5 − 𝑝𝑛 (10)
Keterangan: 𝑝𝑛 = skor yang diberi nomor genap
4. Untuk  mendapatkan  skor  SUS  keseluruhan, kalikan  jumlah  kontribusi  skor  item  dengan  2,5. Dengan demikian, skor SUS berkisar dari 0 hingga 100.
(∑ 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑔𝑎𝑛𝑗𝑖
+ ∑ 𝑠𝑘𝑜𝑟 𝑔𝑒𝑛𝑎𝑝  ) × 2,5 (11)
5. Mencari  skor  rata-rata  dengan  menjumlahkan semua  hasil  skor  dan  dibagi  dengan  jumlah responden yang ada.
𝑥̅ = ∑ 𝑥 𝑛
(7)
Keterangan: 𝑥̅ = Skor rata rata ∑ 𝑥 = Jumlah skor SUS
𝑛 = Jumlah responden

## 3. METODE PENELITIAN
Tahapan  yang  akan  dilakukan  pada  penelitian sistem  pendukung  keputusan  pemberian  bonus karyawan  menggunakan  kombinasi  metode stepwise weight  assessment  ratio  analysis dan simple  multi attribute rating technique di CV NAWASENA BUMI PERSADA terdiri atas pengumpulan data, perancangan  sistem,  implementasi  sistem,  dan pengujian sistem.
Pengumpulan  data  merupakan  proses  yang penting  dalam  melakukan  penelitian.  Kumpulan  data yang  telah  didapatkan  akan  menjadi  bahan  proses pengolahan  data.  Data  kuantitatif  digunakan  sebagai dasar  melakukan  perhitungan  secara  statistik  yang berbentuk  angka.  Pengumpulan  data  kuantitatif dilakukan melalui proses pemberian nilai atas kinerja karyawan  oleh  pihak  terkait  yang  berkepentingan dalam  proses  penentuan  bonus  karyawan  yaitu Chief HR Officer . Data yang dibutuhkan penelitian ini yaitu data kriteria, data sub kriteria, data alternatif, dan data penilaian.
Perancangan  sistem  dilakukan  dengan  tujuan agar peneliti dapat mengimplementasikan sistem yang sesuai  dengan  kebutuhan,  serta  dapat  digunakan sebagai  gambaran  perencanaan  pada  sistem  yang dibuat. Alur proses yang melibatkan serangkaian tahap atau langkah-langkah tertentu, hal itu dilakukan untuk bisa membantu peneliti dalam mengembangkan suatu sistem  sehingga  dapat  memenuhi  kebutuhan  atau tujuan yang diinginkan.
Alur  sistem  dapat  dilihat  pada  Gambar  1  yang diawali dengan pengelolaan data kriteria, data kriteria yang  telah  diinputkan  akan  melewati  proses pembobotan  menggunakan  metode  SWARA.  Setelah dilakukan  pembobotan,  dilanjutkan  dengan  adanya pengelolaan data sub kriteria, data alternatif, dan data penilaian.  Perhitungan  dengan  menggunakan  metode SMART akan dilakukan ketika semua data sudah ada dan  hasil  akhir  perhitungan  berupa  tabel  yang  berisi skor  atau  nilai  akhir  masing-masing  alternatif  atau karyawan,  dengan  urutan  teratas  menjadi  urutan tertinggi.  Hasil  akhir  yang  didapatkan  akan  menjadi rekomendasi  bagi  perusahaan  untuk  menentukan karyawan penerima bonus.

## Gambar 1. Diagram alur sistem

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  berupa  implementasi  sistem pendukung keputusan pemberian bonus karyawan CV NAWASENA  BUMI  PERSADA  yang  diberi  nama SIPEKA  (Sistem  Pendukung  Keputusan  Perusahaan) menggunakan  kombinasi  metode  SWARA  dan SMART.  Implementasi  sistem  dijalankan  sesuai dengan  alur  yang  telah  dibuat  mulai  dari  pengolahan data,  implementasi  perhitungan,  hingga  didapatkan sebuah hasil akhir perhitungan dan ketika semua telah berhasil dijalankan, akan dilakukan pengujian sistem.

## 4.1. Data Kriteria
Sebelum  melakukan  implementasi  metode SWARA  dalam  pembobotan  kriteria  menggunakan SIPEKA perlu diinputkan terlebih dahulu data kriteria dan bobot awal kriteria. Dasar penentuan bobot awal kriteria  didapatkan  dari  hasil  wawancara  dan  diskusi dengan  pihak  perusahaan  dengan  mengurutkan  dari tingkat  kepentingan  kriteria,  untuk  besaran  nilainya dapat disesuaikan hingga totalnya sama dengan 100%.

## Tabel 1. Data kriteria penilaian
Nama Kriteria Bobot Awal Jenis Kriteria Indikator Kriteria Kehadiran 30% Benefit Bukti kehadiran atau absensi Disiplin 25% Benefit Peraturan perusahaan Kemampuan 20% Benefit Kualitas pekerjaan yang dilakukan Kerjasama 15% Benefit Saling membantu dan komunikatif Loyalitas 10% Benefit Kesetiaan karyawan pada perusahaan
Dari  Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  rincian  data kriteria yang dimasukkan meliputi nama kriteria, jenis, indikator, dan bobot awal. Jika data sudah dimasukkan dalam  SIPEKA  dan  tersimpan  dalam  database, tampilan  data  kriteria  dalam  SIPEKA  dilihat  pada Gambar 2.
Gambar 2. Halaman data kriteria

## 4.2. Implementasi Pembobotan SWARA

## Gambar 3. Proses Pembobotan SWARA
Proses  setelah  data  kriteria  dimasukkan  yaitu sistem  akan  melakukan  pembobotan  kriteria  ketika admin  memilih button Pembobotan.  Gambar  3 merupakan proses perhitungan bobot kriteria penilaian dan  implementasi  metode  SWARA  dapat  dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut. a. Mengurutkan  nilai  bobot  awal  tertinggi  menjadi rangking 1 dan seterusnya.
b. Menghitung rata rata dari nilai ranking, didapatkan hasil 3.
c. Mencari  nilai  Sj  dihitung  sebagai  indeks  kriteria dibagi  dengan  rata  rata  rank,  indeks  kriteria pertama = 0, kriteria kedua = 1, dan seterusnya.
Sj kriteria ke 1 = 0 3 ⁄ = 0 Sj kriteria ke 2 = 1 3 ⁄ =  0,333333 dst.
d. Mencari  Kj  dihitung  dengan  Sj  ditambah  dengan Kj kriteria ke 1 = 0 + 1 = 1
Kj kriteria ke 2 = 0,333333 + 1 = 1,333333 dst.
e. Mencari nilai Qi dengan ketetapan Q1 = 1, secara berurutan membagi nilai sebelumnya dengan nilai Kj saat ini.
Qi kriteria ke 1 = 1
Qi kriteria ke 2 = 1 1,333333 ⁄ = 0,75 dst.
f. Total  nilai  Qi  dihitung  dengan  menjumlahkan semua nilai Qi dari setiap kriteria. Total nilai Qi = 1 + 0,75 + 0,45 + 0,225 + 0,096429 = 2,521429
g. Menghitung  bobot  relatif  (Wi)  untuk  setiap kriteria,  Wi  dihitung  dengan  membagi  nilai  Qi dengan total nilai Qi.
Wi kriteria ke 1 = 1 2,521429 ⁄ =  0,3966 Wi kriteria ke 2 = 0,75 2,521429 ⁄ =  0,29745
h. Total bobot relatif dihitung dengan menjumlahkan semua bobot relatif dari setiap kriteria.
Gambar 4. Hasil pembobotan SWARA
Hasil  pembobotan  data  kriteria  menggunakan metode SWARA  dapat dilihat pada Gambar  4. Salah satu  hasil  pembobotan  kriteria  penilaian  yaitu kehadiran  dengan  nilai  bobot  SWARA  sebesar 0,3966056657224.  Hasil  keseluruhan  pembobotan kriteria  dimasukkan  kedalam  kolom  Bobot  SWARA pada data kriteria.

## 4.3. Data Sub Kriteria
Sebelum  masuk  dalam  proses  perangkingan, terdapat beberapa data yang harus dilengkapi terlebih dahulu  pada  SIPEKA  seperti  data  sub  kriteria,  data alternatif, dan data penilaian.
Gambar 5. Data sub kriteria penilaian
Data  yang  harus  dipersiapkan  setelah  data kriteria  yaitu  sub  kriteria,  tampilan  data  sub  kriteria dapat  dilihat  pada  Gambar  5.  Dalam  satu  kriteria terdapat  beberapa  sub  kriteria  yang  dilengkapi  oleh indikator  untuk  memberikan  keterangan  terhadap nama sub kriteria yang dimasukkan, kemudian diikuti dengan adanya nilai untuk masing masing sub kriteria. Salah  satu  sub  kriteria  yang  terdapat  pada  kriteria kehadiran  yaitu  sangat  baik  dengan  indikator  masuk satu bulan penuh dan memiliki nilai 5.

## 4.4. Data Alternatif

## Gambar 6. Data alternatif penilaian
Data  alternatif  dapat  dilihat  pada  Gambar  6 dengan rincian data berupa nama, alamat, jabatan, dan jenis  kelamin  karyawan  CV  NAWASENA  BUMI PERSADA.  Total  sebanyak  50  data  karyawan  yang dimasukkan dalam halaman data alternatif. Salah satu alternatif yang dimasukkan yaitu Ayuk dengan alamat Plandi  sebagai  Head  of  Marketing  dan  berjenis kelamin perempuan.

## 4.5. Data Penilaian
Gambar 7. Data penilaian karyawan
Data  penilaian  yang  dimasukkan  disesuaikan dengan  data  data  sebelumnya  dapat  dilihat  pada Gambar  7.  Salah  satu  data  penilaian  yang  telah dimasukkan  yaitu  karyawan  dengan  nama  Ayuk dengan nilai 5 atau sangat baik pada kriteria kehadiran, sangat  baik  untuk  disiplin,  sangat  baik  untuk kemampuan,  baik  untuk  kerjasama,  dan  sangat  baik untuk loyalitas.

## 4.6. Implementasi Perangkingan SMART
Kombinasi  dua  metode  dalam  penelitian  ini terjadi  dari  hasil  pembobotan  kriteria  menggunakan metode  SWARA  yang  dilanjutkan  dengan  proses implementasi metode kedua yaitu penggunaan metode SMART dalam melakukan perangkingan. Setelah data yang  dibutuhkan  sudah  dimasukkan  dan  tersimpan dalam database, proses selanjutnya  yaitu sistem akan memproses  perangkingan  karyawan  ketika  admin masuk  dalam  halaman  data  perhitungan.  Dalam halaman  ini  admin  bisa  memilih  hasil  perhitungan dilakukan untuk bulan dan tahun berapa.
Gambar 8. Proses perangkingan SMART Dapat dilihat pada Gambar 8 Proses
perangkingan menggunakan metode SMART membutuhkan  data  penilaian  dan  juga  data  hasil pembobotan  SWARA  yang  akan  digunakan  pada proses perhitungan nilai akhir. Berikut ini merupakan proses perangkingan menggunakan metode SMART.
a. Membuat  sebuah  matriks  keputusan  (x)  yang menyimpan  nilai-nilai  pencocokan  antara  setiap alternatif dan kriteria. Ini dilakukan dengan iterasi melalui  setiap  alternatif  dan  kriteria,  kemudian mengambil nilai pencocokan dari model Perhitungan  sesuai  dengan  alternatif  dan  kriteria yang  bersangkutan.  Tampilan  matrix  keputusan dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Matrix keputusan
b. Setelah matrix keputusan atau pencocokan dibuat, dilakukan proses normalisasi nilai-nilai tersebut ke dalam  rentang  0-1.  Proses  ini  dilakukan  dengan menghitung  nilai utility untuk  setiap  sel  dalam matriks  menggunakan  metode  normalisasi  Min- Max. Jika kriteria merupakan kriteria benefit, maka normalisasi  dilakukan  dengan  persamaan  6, sedangkan  jika  cost,  rumus  yang  digunakan  yaitu persamaan 7.
Gambar 10. Nilai utility
Gambar 10 menunjukkan hasil nilai utility , proses perhitungan  nilai utility dilakukan  dengan memastikan  dulu  persamaan  yang  digunakan memakai  kriteria  benefit  atau  cost.  Dari  kelima kriteria semuanya termasuk dalam kategori benefit, maka persamaan yang digunakan adalah persamaan 6 dengan perhitungan sebagai berikut.
𝑢𝑖(𝑎𝑖) = 𝐶𝑜𝑢𝑡−𝐶𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑚𝑎𝑥−𝐶𝑚𝑖𝑛 𝑢𝑖(𝑎𝑖) = 5−1 5−1 = 1 Hasil  nilai utility dari  ayuk  pada  nilai kehadiran  dari  matrix  keputusan  bernilai  5 menghasilkan  nilai  1,  dan  proses  perhitungan tersebut  juga  akan  diterapkan  pada  nilai  nilai lainnya.
c. Menghitung nilai akhir dari setiap alternatif dengan menjumlahkan hasil perkalian nilai  utility dengan bobot  kriteria  masing-masing.  Hasil  akhir  proses perhitungan  menggunakan  metode SMART dapat dilihat  pada  Gambar  11.  Proses  perhitungan dilakukan  dengan  iterasi  melalui  setiap  alternatif, kemudian  mengalikan  nilai utility dengan  hasil bobot  kriteria  SWARA  dan  menjumlahkannya untuk mendapatkan nilai akhir. Berikut ini proses perhitungan  nilai  akhir  dari  ayuk  hingga didapatkan nilai akhir 0.9017646. 𝑢(𝑎𝑖) = ∑ 𝑊 𝑗 𝑚 𝑗=1 ∗ 𝑢𝑖(𝑎𝑖)
𝑢(𝑎𝑖) = (0,396601 ∗ 1) + (0,29745 ∗ 1) + (0,17847 ∗ 1) + (0,08923 ∗ 0) + (0,0382436 ∗ 1 ) 𝑢(𝑎𝑖) = 0,9017646

## Gambar 11. Perhitungan nilai akhir

## 4.7. Hasil Akhir Perhitungan
Dengan  memasukkan  data  nilai  pencocokan antara alternatif dan kriteria, serta bobot kriteria yang telah  ditentukan,  dapat  dihasilkan  nilai  akhir  untuk setiap  alternatif.  Gambar  12  merupakan  hasil  akhir perangkingan karyawan menggunakan metode SMART pada bulan April tahun 2024.
Gambar 12. Hasil perangkingan SMART
Dengan  menggunakan  implementasi  metode SMART  hasil  nilai  akhir  dapat  digunakan  untuk memilih  karyawan  penerima  bonus  yang  biasanya diambil  10  karyawan  dengan  nilai  tertinggi.  Nama karyawan  yang  berhak  mendapat  bonus  pada  bulan April tahun 2024 berdasarkan SIPEKA yaitu Ningsih dengan total nilai 0,999997 atau dibulatkan menjadi 1 sebagai  peringkat  pertama  diikuti  oleh  Balqis,  Ayuk, Fila, Ifa, yuni, Udin, Ela, Cantika, dan Ego.

## 4.8. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  dengan  menilai keefektifan  sistem  menggunakan  penilaian  SUS ( System Usability Scale ). Secara keseluruhan fungsionalitas pada sistem telah berhasil dan berjalan dengan  baik  sesuai  dengan  rencana  mulai  dari  awal proses login sampai logout . SIPEKA telah dicoba oleh beberapa  pihak  dari  CV  NAWASENA  BUMI PERSADA  yang  nantinya  akan  menggunakannya. Pengujian  dilakukan  dengan  memberikan  pengguna SIPEKA  formulir  online  yang  berisi  beberapa instrumen pertanyaan sesuai ketentuan SUS.
Tabel 2. Data hasil kuesioner No Skor Kuesioner (Q) Q1  Q2  Q3  Q4  Q5  Q6  Q7  Q8  Q9  Q10 1 5 1 5 1 4 2 4 1 5 1 2 5 1 5 2 5 2 4 1 4 2 3 5 1 4 1 4 1 5 1 5 1 4 4 2 4 3 4 1 3 2 4 3 5 5 1 5 2 5 2 4 1 4 2 6 4 2 4 3 5 1 3 2 4 2 7 5 1 5 1 5 2 4 2 5 1 8 5 1 4 1 4 1 5 1 4 1 9 5 1 5 2 5 1 5 2 5 1 10 5 1 5 2 5 2 4 1 4 2
11 4 2 5 1 4 2 4 1 5 1 12 4 1 5 2 5 2 5 1 5 2 13 4 1 5 1 4 2 4 2 5 2 14 5 1 5 2 4 2 4 1 5 2
15 5 2 5 1 4 2 4 1 5 2 16 4 2 4 3 5 1 3 2 4 2 17 5 1 5 1 5 2 4 1 5 1 18 4 2 4 3 4 1 3 2 4 2
19 5 1 5 1 4 2 3 2 5 1
20 4 2 4 1 4 1 4 1 5 1
21 5 1 5 1 4 1 3 2 5 2
22 5 2 4 2 5 1 4 2 4 1 23 4 2 4 3 4 2 3 2 4 2
Tabel  2  adalah  hasil  skor  yang  diberikan  oleh responden  dari  instrumen  pertanyaan  yang  telah diberikan  terdapat  4  responden  sebagai  pimpinan perusahaan yang akan berperan sebagai admin dan 19 sisanya  merupakan  karyawan  yang  akan  mencoba sebagai  user.  Kemudian  data  nilai  hasil  kuesioner tersebut  dihitung  menggunakan  perhitungan  SUS. Pertanyaan  dengan  nomor  ganjil  (kata  positif) diberlakukan  skor  dikurangi  1,  sementara  pertanyaan dengan  nomor  genap  (kata  negatif)  diberlakukan  5 dikurangi  skor.  Setelah  itu,  hasill  skor  dijumlahkan kemudian dikalikan dengan 2.5 hingga menghasilkan nilai antara 0-100.

## Tabel 3. Hasil perhitungan SUS
No Skor Kuesioner (Q) J Nila i Q 1 Q 2 Q 3 Q 4 Q 5 Q 6 Q 7 Q 8 Q 9 Q 10 1 4 4 4 4 3 3 3 4 4 4  37  92,5 2 4 4 4 3 4 4 3 4 3 3  36  90 3 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4  38  95 4 3 3 3 2 3 4 2 3 3 2  28  70 5 4 4 4 3 4 3 3 4 3 3  35  87,5 6 3 3 3 2 4 3 2 3 3 3  29  72,5 7 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4  37  92,5 8 4 4 3 4 3 4 4 4 3 4  37  92,5 9 4 4 4 3 4 4 4 3 4 4  38  95 10  4 4 4 3 4 3 3 4 3 3  35  87,5 11  3 3 4 4 3 3 3 4 4 4  35  87,5 12  3 4 4 3 4 3 4 4 4 3  36  90 13  3 4 4 4 3 3 3 3 4 3  34  85 14  4 4 4 3 3 3 3 4 4 3  35  87,5 15  4 3 4 4 3 3 3 4 4 3  35  87,5 16  3 3 3 2 4 4 2 3 3 3  30  75 17  4 4 4 4 4 3 3 4 4 4  38  95 18  3 3 3 2 3 4 2 3 3 3  29  72,5 19  4 4 4 4 3 3 2 3 4 4  35  87,5 20  3 3 3 4 3 4 3 4 4 4  35  87,5 21  4 4 4 4 3 4 2 3 4 3  35  87,5 22  4 3 3 3 4 4 3 3 3 4  34  85 23  3 3 3 2 3 3 2 3 3 3  28  70 Jumlah Nilai Rata-Rata 85,7
Tabel 3 merupakan hasil perhitungan nilai SUS. Langkah  selanjutnya  yaitu  mencari  skor  rata-rata dengan  menjumlahkan  semua  hasil  skor  dan  dibagi dengan jumlah responden  yang ada  yaitu 23. Setelah melakukan  perhitungan  didapatkan  hasil  rata-rata yaitu sebesar 85.7, maka kriteria penilaian SUS yang sesuai  tabel  4  yaitu  pada  kriteria  Sangat  Baik  dan termasuk dalam grade A.
Tabel 4. Kriteria pengujian SUS Nilai SUS Grade Kriteria >=80,4 A Sangat Baik >=74 - <80,4 B Baik >=68 - <74 C Cukup >= 51 - <67 D Kurang < 51 E Sangat Kurang
5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan,  maka  dapat  diperoleh  kesimpulan  bahwa proses  pembuatan  SIPEKA  (Sistem  Pendukung Keputusan  Perusahaan)  berhasil  dalam  menerapkan kombinasi  dua  metode  yaitu  SWARA  dan  SMART, dimana  Metode simple  stepwise  weight  assessment ratio  analysis digunakan  untuk  pembobotan  kriteria, sedangkan  metode simple  multi  attribute  rating technique untuk  perangkingan  alternatif  dalam pemberian  bonus  karyawan.  Proses  penilaian  kinerja karyawan dapat dilakukan dengan melengkapi terlebih dahulu  data  kriteria,  data  sub  kriteria,  data  alternatif, dan data penilaian. Setelah itu, baru dilakukan proses perhitungan  hingga  mendapatkan  hasil  akhir  yang digunakan  sebagai  pendukung  keputusan  dalam pemberian  bonus  karyawan  dengan  mengambil  10 nama  karyawan  terbaik  pada  bulan  April  yaitu Ningsih,  Balqis,  Ayuk,  Fila,  Ifa,  yuni,  Udin,  Ela, Cantika,  dan  Ego.  Pengujian  sistem  menggunakan metode System  Usability  Scale (SUS)  dengan  hasil pengujian didapatkan jumlah nilai rata-rata yaitu 85,7 termasuk  grade  A  dengan  kriteria  sangat  baik.  Saran untuk  penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan kombinasi  metode  metode  baru  untuk  mendapatkan hasil perhitungan yang lebih baik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H.  Halimah,  D.  Kartini,  F.  Abadi,  I.  Budiman, and  M.  Muliadi,  “Uji  Sensitivitas  Metode  Aras Dengan Pendekatan Metode Pembobotan Kriteria  Sahnnon  Entropy  Dan  Swara  Pada Penyeleksian Calon Karyawan,” Jurnal ELTIKOM , vol. 4, no. 2, pp. 96–104, Oct. 2020, doi: 10.31961/eltikom.v4i2.194.
[2]  D. Assrani, P. Sirait, and A. Andri, “Pembobotan Kriteria Dalam Prediksi Meningitis Tuberkulosis Menggunakan  Metode  SWARA  dan  Nearest Neighbor,” JURNAL  MEDIA  INFORMATIKA BUDIDARMA , vol. 5, no. 4, p. 1453, Oct. 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3276.
[3]  Dian  Permata  Sari,  “Perbandingan  Metode SMART  Dan  SAW  Dalam  Menentukan Karyawan  Terbaik,” BRAHMANA:  Jurnal Penerapan Kecerdasan Buatan , vol. 4, no. 2, pp. 204–213, Jun. 2023.
[4]  S.  Salmon  and  I.  Arfyanti,  “Penerapan  Metode Simple Additive Weighting (SAW) dan SWARA dalam Pendukung Keputusan Pemilihan Penerimaan  Karyawan  Apoteker,” Building  of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol. 4,  no.  1,  pp.  12–17,  Jun.  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i1.1488.
[5]  S.  Suryadi et  al. ,  “Uji  Sensitivitas  Metode Pembobotan  ROC,  SWARA  Terhadap  Kriteria Karyawan Terbaik Dengan Menggunakan Metode  SAW,” Journal  of  Information  System Research (JOSH) , vol. 3, no. 4, pp. 532–540, Jul. 2022, doi: 10.47065/josh.v3i4.1952.
[6]  F.  Akbar  and  N.  Nasution,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Menentukan  Kinerja  Karyawan Menggunakan Metode SMART Dan SAW (Studi Kasus  PT.  RAPP  Estate  Mandau),” J-Com (Journal of Computer) , vol. 2, no. 2, pp. 85–94, Jul. 2022, doi: 10.33330/j-com.v2i2.1726.
[7]  F. P. Sihotang, “Implementasi Metode Weighted Product (WP) pada Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bonus Karyawan,” JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) ,  vol.  8,  no.  4,  pp.  2158–2170,  Dec. 2021, doi: 10.35957/jatisi.v8i4.1179.
[8]  E.  K.  Delice,  G.  F.  Can,  and  E.  Kahya, “Improving  the  rapid  office  strain  assessment method with an integrated multi-criteria decision making  approach,” Journal  of  the  Faculty  of Engineering and Architecture of Gazi University , vol.  35,  no.  3,  pp.  1297–1314,  2020,  doi: 10.17341/gazimmfd.484974.
[9]  M.  N.  Ahmed,  A.  H.  Yas,  and  I.  G.  Hussein, “Evaluation of construction companies performance by using stepwise weight assessment  ratio  analysis,” Original  Research , vol. 10, no. 1, pp. 253–267, 2022.
[10]  A.  Pratama,  S.  Andryana,  and  I.  D.  Sholihati, “Pemilihan  Tema  Tugas  Akhir  Prodi  Sistem Informasi  Menggunakan  Kolaborasi  Metode Analytic  Hierarchy  Process  (AHP),  Simple Additive  Weighting  (SAW),  dan  SMART,”
Jurnal  JTIK  (Jurnal  Teknologi  Informasi  dan Komunikasi) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  185–194,  Jun. 2021, doi: 10.35870/jtik.v5i2.178.
[11]  A. Y. Pangestu, R. Safe’i, A. Darmawan, and H. Kaskoyo,  “Evaluasi  Usability  pada  Web  GIS Pemantauan  Kesehatan  Hutan  Menggunakan Metode  System  Usability  Scale  (SUS),” MATRIK :
Jurnal Manajemen, Teknik Informatika dan Rekayasa Komputer , vol. 20, no.
1, pp. 19–26, Nov. 2020, doi: 10.30812/matrik.v20i1.709.
[12]  Z.  Elma,  “Implementasi  Metode  Usability Testing  Dengan  System  Usability  Scale  Dalam Evaluasi  Website  Layanan  Penyedia  Subtitle (Studi  Kasus:  Subscene),” Ultima  InfoSys : Jurnal Ilmu Sistem Informasi , vol. 10, no. 2, pp. 104–110, Dec. 2019, doi: 10.31937/si.v10i2.1197.