Muhammad Nashar                                                      Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis Anton Sukamto

## Ryani Dhyan Parashakti

## SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN  (DECISION SUPPORT SYSTEM DSS ) UNTUK PEMILIHAN KARYAWAN  BERPRESTASI DENGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (STUDI KASUS DI AKADEMI TELEKOMUNIKASI BOGOR)
Muhammad Nashar, Anton Sukamto , Ryani Dhyan Parashakti Universitas Mercu Buana 2016

## Abstrak
Karyawan merupakan faktor pendukung dalam sebuah perusahaan atau instansi, karena dengan adanya karyawan yang memiliki standar kualifikasi perusahaan maka produktivitas perusahaan diharapkan akan semakin meningkat. Proses pemilihan karyawan berprestasi merupakan proses yang rumit dan memerlukan pertimbangan –  pertimbangan yang cermat. Untuk memperoleh informasi yang cepat dan akurat akan prestasi kinerja karyawan yang tepat (memenuhi kriteria yang diharapkan), dibutuhkan suatu proses otomatisasi dengan menggunakan teknologi. Oleh karena itu kebutuhan sebuah sistem yang berbasis komputer dirasa sangat perlu guna memenuhi tuntutan akan kebutuhan informasi. Hal ini juga mengingat pemilihan karyawan berprestasi di Akademi Telekomunikasi Bogor masih di lakukan secara manual. Hal inilah yang menjadi dasar penelitian. Penelitian yang dilakukan adalah membuat sebuah sistem yang dapat memberikan pertimbangan dalam melakukan pengambilan keputusan pemilihan karyawan berprestasi. Dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting dalam pengolahan data, hal ini memungkinkan sistem dapat memberikan perangkingan sesuai dengan kualitas masing –  masing karyawan dan diharapkan dapat mempermudah pengambil keputusan dalam menentukan karyawan berprestasi. Hasil dari penelitian ini berbentuk sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat mengolah data pemilihan karyawan berprestasi menjadi sebuah pertimbangan yang valid. Dari hasil penelitian tersebut diharapkan pengambil keputusan menjadi terbantu dalam menentukan karyawan mana yang berprestasi dalam Akademi Telekomunikasi Bogor.
Kata Kunci :Sistem Pendukung Keputusan, SimpleAdditive Weighting, Karyawan, Berprestasi, Akademi Telekomunikasi Bogor

## BAB 1 PENDAHULUAN

## 1.1 Latar Belakang Masalah
Kualitas sumber daya manusia merupakan salah satu faktor yang diperlukan untuk meningkatkan produktivitas kinerja suatu instansi. Oleh karena itu diperlukan sumber daya manusia yang mempunyai kompetensi tinggi karena keahlian atau kompetensi akan dapat mendukung peningkatan prestasi kerja karyawan. Penilaian kinerja harus dilakukan untuk mengetahui prestasi yang dapat dicapai setiap karyawan. Dengan melakukan proses penilaian kinerja maka prestasi yang dicapai setiap karyawan dengan nilai baik sekali, baik, cukup atau kurang bisa diketahui. Penilaian prestasi penting bagi setiap karyawan dan berguna bagi perusahaan untuk menetapkan tindakan kebijaksanaan selanjutnya.

## Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis
Volume 2, Nomor 3, November 2016
Muhammad Nashar                                                      Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis Anton Sukamto
Proses penilaian kinerja karyawan merupakan proses yang rumit dan memerlukan pertimbangan  –  pertimbangan yang cermat. Untuk memperoleh informasi yang cepat dan akurat akan prestasi kinerja karyawan yang tepat (memenuhi kriteria yang diharapkan), dibutuhkan suatu proses otomatisasi dengan menggunakan teknologi. Oleh karena  itu kebutuhan sebuah sistem yang berbasis komputer dirasa sangat perlu guna memenuhi tuntutan akan kebutuhan informasi Karyawan yang berprestasi merupakan salah satu cara agar karyawan memiliki motivasi untuk memdorong kemajuan perusahaan menuju tingkat yang lebih tinggi. Perusahaan memiliki tujuan untuk memenangkan persaingan tentunya memerlukan karyawan-karyawan yang memiliki kemampuan yang baik
Proses pemilihan karyawan berprestasi ini merupakan persoalan yang membutuhkan banyak pertimbangan. Manfaat proses pemilihan ini adalah untuk  mendapatkan karyawan yang tepat berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan. Pemilihan dan penetapan karyawan berprestasi ini menjadi suatu proses yang  rumit karena melahirkan banyak peluang  untuk membuat keputusan yang salah karena proses penilaian berdasarkan subyektifitas. Ini berarti kemungkinan besar bahwa karyawan yang dipilih tidak mencapai standar yang diinginkan dan tidak memperoleh kandidat terbaik.
Akademi Telekomunikasi Bogor  telah  berkomitmen untuk menjaga standar mutu pendidikannya dengan cara mengadakan evaluasi terhadap hasil studi karyawannya termasuk memberikan penghargaan kepada karyawan yang berprestasi dalam rangka motivasi dunia kerja.
Dengan adanya kegiatan pemilihan karyawan berprestasi ini diharapkan akan lahir calon sarjana yang kompetitif sesuai dengan visi masing-masing program studi.

## 1.2. Rumusan Masalah
Masalah dalam penelitian ini dirumuskan sebagai berikut :
1. Bagaimana model sistem penunjang keputusan untuk pemilihan karyawan berprestasi dengan metode simple additive weighting ?.
2. Bagaimana mengimplementasikan sistem penunjang keputusan tersebut ?

## 1.3. Tujuan Penelitian
Penelitian ini bertujuan untuk mencari karyawan yang memiliki prestasi terbaik pada Akademi Telekomunikasi Bogor dengan berbagai kriteria yang telah ditetapkan melalui metode  simple additive weighting  agar karyawan tersebut layak untuk diberi penghargaan.

## 1.4. Asumsi Penelitian
Pemilihan karyawan berprestasi pada Akademi Telekomunikasi Bogor berdasarkan asumsi antara lain :
Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis Volume 2, Nomor 3, November 2016
Muhammad Nashar                                                      Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis Anton Sukamto
1. Karyawan yang berprestasi tersebut dinilai secara prestasi .
2. Karyawan yang berprestasi tersebut tidak pernah satu kali pun mendapatkan sanksi .

## 1.5. Ruang Lingkup Penelitian
Pemilihan karyawan berprestasi dilakukan untuk karyawan pada  Akademi Telekomunikasi Bogor.

## TINJAUAN PUSTAKA
“Decision support systems (DSSs) are computer technology based solutions that can be used to support decision making and problem solving. Model-driven DSSs are computerized systems that use financial models, process models, or model-based optimization models, for example, to assist the user in decision making [1]. The main kinds of decision models integrated in model-based DSS are statistical models, optimization models, simulation models,heuristic models and multi-criteria methods [2]”.

## Narrative.(Loebbecke, C., and Huyskens, C. 2009)
Menurut Loebecke dan Huyskens, Decision support systems adalah suatu appikasi yang dapat membantu dalam mencari jalan keluar dari suatu masalah didalam organiasi dan system ini dapat mendukung dalam pengambilan keputusan dan  pemecahan masalah. Masalah yang ada dalam Akademi Telekomunikasi Bogor adalah bagaiman cara menentukan penilaian  karyawan berprestasi yang diperlukan suatu system yang baik.

## 2.1 Decision Support System
Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support System secara umum didefinisikan sebagai sebuah sistem yang mampu memberikan kamampuan pemecahan maupun penanganan masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tidak terstruktur dimana 2 tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan itu seharusnya dibuat (Kusrini, 2007).
Sistem pendukung keputusan dapat memberikan dukungan dalam membuat keputusan dalam semua tingkatan level manajemen, baik individual maupun grup, terutama dalam situasi semi terstruktur dan tidak terstruktur, membawa kepada keputusan bersama dan informasi yang objektif. (Turban, 2004).
Tujuan dari pembuatan sistem pendukung keputusan yaitu (Turban, 2004):
1. Membantu manajer membuat keputusan untuk memecahkan masalah yang sepenuhnya terstruktur dan tidak terstruktur.
2. Mendukung penilaian manajer bukan mencoba menggantikannya. Sistem pendukung keputusan tidak dimaksudkan untuk menggantikan manajer. Komputer dapat diterapkan dalam menyelesaikan masalah yang terstruktur. Untuk masalah yang tidak terstruktur, manajer bertanggung jawab menerapkan

## Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis
Volume 2, Nomor 3, November 2016
Muhammad Nashar                                                      Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis Anton Sukamto
penilaian, dan melakukan analisis.komputer dan manajer berkerjasama sebagai tim pemecahan masalah dalam memecahkan masalah yang berada di area semi terstruktur.
3. Meningkatkan efektivitas pengambilan keputusan manajer dari pada efisiensinya. Tujuan utama sistem pendukung keputusan bukanlah proses pengambilan keputusan seefisien mungkin, tetapi seefektif mungkin.

## 2.2 Metode Simple Average Weight
Metode SAW sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW  adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating  kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.

## Formula Simple Additive Weighting (SAW)
Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut:
r ij =      x ij Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
Max i x ij
r ij = Min i x ij Jika j adalah atribut biaya (cost)
x ij
r ij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif A i pada atribut C j ; I =1,2,...,m dan j =1,2,...,n.

## Nilai Preferensi Simple Additive Weighting
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai berikut :
n
Vi =  ∑ w j r ij
j=i
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Untuk merancang model  sistem penunjang keputusan dengan metode simple additive weighting ini, maka ada beberapa langkah yang dapat dilakukan antara lain :
Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis Volume 2, Nomor 3, November 2016

## Muhammad Nashar
Anton Sukamto, Ryani Dhyan Parashakti
Muhammad Nashar                                                      Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis Anton Sukamto
1. Menetapkan kriteria karyawan  berprestasi.
2. Menentukan prosentase bobot kriteria masing-masing.
3. Menjabarkan nilai alternatif dari setiap kriteria.
4. Menghitung normalisasi
5. Menghitung proses perangkingan
6. Mengurutkan skor tertinggi sampai terendah dari perangkingan
7. Menetapkan kriteria karyawan berprestasi.
Panitia Pemilihan karyawan Berprestasi Akademi Telekomunikasi Bogormenetapkan kriteria sebagai berikut :
No  Notasi Kriteria 1 C1 Nilai rata-rata kemampuan 2 C2 Kegiatan pekerjaan 3 C3

## Absen
Menentukan prosentase bobot kriteria masing-masing.
Panitia Pemilihan karyawan berprestasi dengan menetapkan bobot untuk setiap kriteria sebagai berikut :
No  Notasi Kriteria Bobot 1 C1 Rata-rata niali kemampuan 60% 2 C2 Kegiatan pekerjaan 20% 3 C3 Absem
20%
Total 100%
Menjabarkan nilai alternatif dari setiap kriteria.
Dimisalkan dalam contoh ini, panitia pemilihan karyawan berprestasi telah memilih 6 orang karyawan yang memenuhi kriteria.

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian yang dilakukan oleh penulis adalah penelitian tindakan atau sering disebut action research. Langkah-langkah pokok yang ada dalam metode penelitian action research adalah :
1. Definisikan masalah dan tetapkan tujuan.
2. Dalam proses ini dilakukan asumsi untuk dapat menentukan masalah-masalah apa yang akan dianalisa dan mendefinisikan tujuan
3. Lakukan telaah/studi pustaka.
4. Dalam proses ini akan mencari teori –teori atau metode-metode yang akan digunakan dalam analisa permasalahan yang ada.
5. Rumuskan hipotesis atau strategi pendekatan yang spesifik.

## Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis
Volume 2, Nomor 3, November 2016
Muhammad Nashar                                                      Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis Anton Sukamto
6. Dalam tahapan ini menyiapkan hipotesa dari permasalahan yang ada
7. Susun rancangan penelitian dan jelaskan prosedur-prosedur serta kondisinya.
8. Dalam tahapan hipotesa perlu di tentukan jenis-jenis rancangan penelitian yang nantinya akan diuji.
9. Tentukan kriteria evaluasi dan teknik pengukuran untuk umpan balik.
10. Dalam tahapan ini dan setelah dilakukan pengukuran maka perlu di evaluasi apakah berjalan dengan baik atau tidak.
11. Laksanakan eksperimen.
12. Tahapan ini dilakukan pengujian secara langsung.
13. Analisis data, evaluasi dan susun laporan.
14. Setelah dilakukan pengujian maka hasilnya akan dievaluasi dan disusun laporannya

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Gambaran Umum Objek Penelitian
Penelitian dilakukan di Berdasarkan  data yang diperoleh dari Akademi Telekomunikasi Bogor  periode selama 6 (enam) bulan dari periode Januari sampai dengan April 2016.. akademi Telekomunikasi Bogor (Akatelkom)yang didirikan berdasarkan dari SK Mentri Pendidikan RI No.168/D/O/2001 yang mana telah terakreditasi oleh BAN PT dengan Akreditasi B.

## Adapun untuk visi dan misinya
VISI " Menjadi Perguruan Tinggi unggulan yang mampu menjawab tantangan di era globalisasi dan menghasilkan sumber daya manusia profesional, beriman dan bertaqwa kepada Tuhan Yang Maha Esa. "

## MISI
1. Menyelenggarakan pendidikan berbasis link and match.
2. Menjalin kemitraan dan kerjasama dengan dunia usaha dan industri.
3. Menjalankan sistem pendidikan yang berkualitas nasional dan internasional.

## SASARAN
Sasaran yang ingin dicapai oleh Institusi adalah dapat menghasilkan lulusan dalam kurun waktu yang tepat sesuai dengan kurikulum yaitu tahun 2016 sesuai dengan Renstra 2012- 2016. Seluruh lulusan diharapkan berkarier sesuai dengan lulusan program studinya dan dapat mengembangkan diri dalam profesi yang didalaminya atau membuka usaha mandiri yang relevan dengan kompetensinya.
Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis Volume 2, Nomor 3, November 2016
Muhammad Nashar                                                      Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis Anton Sukamto

## TUJUAN
1.    Membentuk mahasiswa yang berbudi luhur, berkeahlian dan bertanggung jawab dalam usaha pembangunan dengan tetap berpegang teguh  pada profesinya.
2.    Mempersiapkan mahasiswa yang kompeten dalam bidang akuntansi, teknik elektronika dan  otomotif.
3.  Menghasilkan lulusan yang unggul dan profesional, berjiwa mandiri dan  berdaya saing  tinggi dalam memenuhi tuntutan dan kebutuhan kerja di dunia   usaha dan industri.

## 4.1.1 Hasil Penelitan
Untuk merancang model  sistem penunjang keputusan dengan metode simple additive weighting ini, maka ada beberapa langkah yang dapat dilakukan antara lain :
1. Menetapkan kriteria karyawan  berprestasi.
2. Menentukan prosentase bobot kriteria masing-masing.
3. Menjabarkan nilai alternatif dari setiap kriteria.
4. Menghitung normalisasi
5. Menghitung proses perangkingan
6. Mengurutkan skor tertinggi sampai terendah dari perangkingan

## Menetapkan kriteria karyawan berprestasi.
Panitia Pemilihan karyawan Berprestasi Akademi Telekomunikasi Bogormenetapkan kriteria sebagai berikut :
No  Notasi Kriteria 1 C1 Nilai rata-rata kemampuan 2 C2
Kegiatan pekerjaan 3 C3

## Absen

## Menentukan prosentase bobot kriteria masing-masing.
Panitia Pemilihan karyawan berprestasi dengan menetapkan bobot untuk setiap kriteria sebagai berikut :
No  Notasi Kriteria Bobot 1 C1 Rata-rata niali kemampuan 60%
2 C2
Kegiatan pekerjaan 20%
3 C3 Absem 20% Total 100%

## Menjabarkan nilai alternatif dari setiap kriteria.
Dimisalkan dalam contoh ini, panitia pemilihan karyawan berprestasi telah memilih 6 orang karyawan yang memenuhi kriteria.

## Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis
Volume 2, Nomor 3, November 2016
Muhammad Nashar                                                      Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis Anton Sukamto
Menjabarkan nilai alternatif dari setiap kriteria.
Telah dilakukan pembobotan kepada 6 orang karyawan tetap
No  Nama Pengawai Notasi Alternatif Nomor Kepegawaian 1 Ika Desi Fahriani V1 012213004 2 Dwi Nopita Johan V2 012213004 3 Neti Aisyah V3 012213004 4 Lidya Permata Sari V4 012213004 5.  Hamdani Nugroho V5 012213004 6.  Ahmad Siddiq V6 012213004 Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Ika Desi Fahriani 80 50 80 60 60 Dwi Nopita Johan 75 60 85 80 75 Neti Aisyah 85 55 75 80 75
Lidya Permata Sari 80 65 80 75 80 Hamdani Nugroho 70 60 80 75 80 Ahmad Siddiq 82 65 85 80 70

## Menghitung normalisasi
R 11 =                      80                                       =  80  = 0,94 Max(75;85;80;70;82;78;75;70;80)         85
R 21 =                      75
=  75  = 0,88
Max(80;85;80;70;82;78;75;70;80)         85
R 31 =                      85
=  85  = 1,04
Max(80;75;80;70;82;78;75;70;80)         82
R 41 =                      80
=  80  = 0,94
Max(80;75;85;70;82;78;75;70;80)         85
R 51 =                      80 =  70  = 0,83
Max(80;75;85;70;82;78;75;70;80)         85
Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis Volume 2, Nomor 3, November 2016
Muhammad Nashar                                                      Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis Anton Sukamto
Hasil normalisasi dijabarkan dalam matriks berikut :
0,94  0,62  0,85 0,88  0,65  0,88 1,04  0,60  0,90 0,94  0,62  0,85 0,83  0,65  0,86 0,85  0,70  0,85

## Menghitung proses perangkingan
Berdasarkan proses perhitungan matriks, maka dengan menggunakan bobot perhitungan prosentase dapat dihitung sebagai berikut :
V1 = (0,35) (0,94) + (0,15) (0,62) + (0,15) (0,85) + (0,15) (0,65) + (0,20) (0,65) = 0,777 V2 = (0,35) (0,88) + (0,15) (0,65) + (0,15) (0,88) + (0,15) (0,60) + (0,20) (0,58) = 0,744 V3 = (0,35) (1,04) + (0,15) (0,60) + (0,15) (0,90) + (0,15) (0,65) + (0,20) (0,60) = 0,806 V4 = (0,35) (0,94) + (0,15) (0,62) + (0,15) (0,85) + (0,15) (0,63) + (0,20) (0,65) = 0,774 V5 = (0,35) (0,83) + (0,15) (0,65) + (0,15) (0,86) + (0,15) (0,65) + (0,20) (0,70) = 0,754 V6 = (0,35) (0,85) + (0,15) (0,70) + (0,15) (0,85) + (0,15) (0,60) + (0,20) (0,63) = 0,526

## Mengurutkan skor tertinggi sampai terendah dari perangkingan
Jika hasil di atas diurutkan, maka skor tertinggi adalah sebagai berikut : V3 = (0,35) (1,04) + (0,15) (0,60) + (0,15) (0,90) + (0,15) (0,65) + (0,20) (0,60) = 0,806 V1 = (0,35) (0,94) + (0,15) (0,62) + (0,15) (0,85) + (0,15) (0,65) + (0,20) (0,65) = 0,777 V4 = (0,35) (0,94) + (0,15) (0,62) + (0,15) (0,85) + (0,15) (0,63) + (0,20) (0,65) = 0,774 V5 = (0,35) (0,83) + (0,15) (0,65) + (0,15) (0,86) + (0,15) (0,65) + (0,20) (0,70) = 0,754 V2 = (0,35) (0,88) + (0,15) (0,65) + (0,15) (0,88) + (0,15) (0,60) + (0,20) (0,58) = 0,744 V6 = (0,35) (0,85) + (0,15) (0,70) + (0,15) (0,85) + (0,15) (0,60) + (0,20) (0,63) = 0,526
Dari data di atas skor tertinggi adalah pada V3, yakni Neti Aisyah yang layak terpilih menjadi Karyawan terbaik.

## DAFTAR PUSTAKA
Hartono, Jogiyanto. 2000. Pengenalan komputer; dasar ilmu komputer, pemograman sistem informasi dan intelegensi buatan. Yogyakarta: Andi.
Hendry Mandala Putra 2013 Jurnal Ilmu Komputer Binus
Jogiyanto, Hm. 2005 Analisis dan Disain Sistem Informasi. Yogyakarta : Andi Offset.
Kusrini, M.Kom. 2007. Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Jurnal Ilmu Pendidikan (Online), (repository.amikom.ac.id/files/Publikasi_05.12.1179.pdf,

## Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis
Volume 2, Nomor 3, November 2016
Muhammad Nashar                                                      Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis Anton Sukamto
Kusumadewi, Sri, dkk. 2006 Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). Yogjakarta: Graha Ilmu,
Loebbecke, C., and Huyskens, C. 2009. Development of a model-based netsourcing decision support system using a five-stage methodology, European Journal of Operational Research 195, 653–661.
Raymond Mc Leod. 2001. Sistem Informasi Manajemen. Edisi Bahasa Indonesia, Penerbit Bina  Rupa Aksara, Jakarta
Pressman, S Roger. 2005. Software Engginering A Practitioner’s Aproach. New York:McGRAW-HILL.
Turban. 2004. Information Technology For Management. Transforming Organiztions in the Digital Economi:5 th Edition.
Turban, Efraim,2005 et all.  Decision Support Systems and Intelligent Systems (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas) edisi ketujuh jilid 1. Yogjakarta : Andi Offset.
Mochamad Soelton                                                             Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis Rizky Andrafiana Rahmi                                                        Volume 2, Nomor 3, Oktober 2016
Norhasni, M., Asaad, M., Saad, R., & Yusuf, R., Z. (2015). 5S, Kaizen and Organization Performance: Examining the Relationship and Level of Implementation Using Rasch Model in Malaysian Automotive Company. International Academic Research Journal of Business and Technology 2015.page 214 – 226.
Osada, Takashi. (2011). Buku Sikap Kerja 5S. Jakarta: PPM.
Prawirosentono, Suryadi. (2008). Kebijakan Kinerja Karyawan. Yogyakarta: BPFE.
Rivai, H. Veithzal. (2009). Manajemen Sumber Daya Manusia Untuk Perusahaan: dari Teori dan Praktik. Jakarta: PT. RajaGrafindo Persada.
Robbins, S.P. & Judge, T. A. (2008). Perilaku Organisasi. Edisi 12. Jakarta: Salemba Empat.
Sedarmayanti. (2007). Sumber Daya Manusia dan Produktivitas Kerja. Bandung: Penerbit Mandar Maju.
Sekaran, Uma. (2006). Metodologi Penelitian untuk Bisnis, Edisi 4, Buku 1. Jakarta : Salemba Empat.
Sinungan, Muchdarsyah. (2007). Produktivitas Apa dan Bagaimana. Jakarta: Bumi Aksara.
Soejono. (2007). Sistem dan Prosedur Kerja, Edisi Kelima, Jakarta: Penerbit Bumi.
Suharyadi & Purwanto, S. K. (2009). Statistika Untuk Ekonomi dan Keuangan Modern Edisi
2. Jakarta : Penerbit Salemba Empat.
Suprianto,  J. (2009). Statistik Teori dan Aplikasi. Edisi Ketujuh, Jilid 2. Jakarta : Penerbit Erlangga.
Susanty, A & Baskoro, S. W. (2012).  Jurnal Pengaruh Motivasi Kerja dan Gaya Kepemimpinan Terhadap Disiplin Kerja Serta Dampaknya pada Kinerja Karyawan Studi Kasus Pada PT PLN Persero APD Semarang.
Sutrisno Edi. (2009). Manajemen Sumber Daya Manusia. Edisi Pertama. Jakarta: Kencana Prenada Media Group.
Wignjosoebroto, Sritomo. (2009). Pengantar Teknik dan Manajemen Industri. Edisi Revisi. Surabaya: Guna Widya.
Wijaya, Tony. (2009). Analisis Data Penelitian Menggunakan SPSS. Yogyakarta : Penerbit Universitas Atma Jaya.
Jurnal Ilmiah Manajemen dan Bisnis Volume 2, Nomor 3, November 2016