TRANSFORMTIKA , Vol.19, No.1, July 2021, pp. 57 - 63 ISSN: 1693-3656, journals.usm.ac.id/index.php/transformatika
◼ page 57

## REFERENSI PENUGASAN TENAGA TEKNISI PADA PENANGANAN VARIAN KERUSAKAN MENGGUNAKAN DECISION SUPPORT SYSTEM
Aries Setiawan 1 , Juli Ratnawati 2 , Adi Prihandono 3 1 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Semarang, Indonesia, email : arissetya_005@dsn.dinus.ac.id 2 Fakultas Ekonomi dan Bisnis, Universitas Dian Nuswantoro Semarang, Indonesia, email : juli.ratnawati@dsn.dinus.ac.id 3 Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Dian Nuswantoro Semarang, Indonesia, email : adimsssemarang@gmail.com

## ARTICLE  INFO
Article history:
Received 21 January 2021
Received in revised form 26 July 2021
Accepted 31 July 2021 Available online 31 July 2021

## ABSTRACT
One  type  of  asset  managed  by  an  agency  is  an  asset  that  has  a service  life  limit,  if  it  is  not  properly  maintained  it  will  affect  the quality  of  use.  Maintenance  can  be  in  the  form  of  routine  and incidental maintenance carried out by technicians. Each technician has  different  abilities,  so  the  assignment  should  be  based  on objectivity.  The  high  quantity  of  maintenance  on  all  assets  in  an agency  and  often  lack  of  attention  to  the  division  of  tasks  on  all technicians  resulted  in  some  technicians  having  to  accept maintenance  assignments  on  assets  that  were  not  in  accordance with their fields. The right steps were taken to support the decision to refer technicians to an asset maintenance process using the K- Nearest Neigbor method. The final result shows that the percentage of  occurrences  of  referenced  names  occupies  the  highest percentage, namely 66% with a value of k=3, so that k=3 is suitable for the process of reference for technicians.
Keywords: Reference, Assignment, technician, K-Nearest Neigbor

## 1. Pendahuluan
Salah satu jenis aset yang dikelola oleh sebuah instansi  adalah  peralatan yang mempunyai batas umur pakai, jika perawatannya tidak tepat maka berakibat pada kualitas pemakaian  [1].
Perawatan  bisa  berupa  servis  rutin  dan  insidensial  yang perawatannya  dilakukan oleh tenaga teknisi yang mempunyai  kewenangan untuk menyiapkan, memperbaiki serta merawat sarana maupun prasarana [2]
Kemampuan dari setiap teknisi belum tentu mampu mengimbangi tingkat kerusakan pada setiap aset juga berbeda-beda. Begitu juga  aset baru belum tentu mempunyai masa usia pemakaian yang  panjang,  yang  berarti  varian kerusakan juga sangat  banyak.  Pemilihan tenaga  teknisi yang tepat akan memberikan layanan perawatan yang efektif [3].
Pengalaman  seorang  teknisi  dipengaruhi  oleh  tingkat  keahlian  serta  kuantitas  dalam mengatasi  kerusakan  pada  beberapa  aset.  Kenyataan  dilapangan  sering    menunjukkan  bahwa setelah  sebuah  peralatan    diperbaiki,  kondisinya  menjadi  lebih  buruk  dari  sebelumnya,  hal  ini dikarenakan tingkat analisa kerusakan yang lemah dari seorang teknisi.
Divisi teknisi,  yang  dipimpin  oleh seorang  kepala  teknisi membagi tugas  dari masing- masing teknisi  yang  berada  dibawahnya.  Pemberian tugas  berdasarkan  pada  unsur  subyektivitas
tidak akan mampu memberikan hasil layanan yang baik pada proses perbaikan yang diminta oleh masing-masing divisi  [4], karena pemilihan berdasarkan subyektivitas belum tentu mengarah pada tingkat  kerusakan  alat.  Seorang  kepala  teknisi  harus  mampu  memahami  tingkat  keahlian  dari masing-masing teknisi.
Sebuah upaya  untuk menentukan tenaga teknisi yang sesuai dengan tingkat perawatan aset adalah dengan melakukan perhitungan menggunakan metode K-Nearest Neigbor berdasarkan nilai  variabel-variabel  yang  digunakan.  Hal  ini  sebagai  nilai  kebaharuan  dalam  mendukung keputusan yang obyektif terhadap referensi tenaga teknisi yang akan menangani setiap perawatan aset yang ada pada instansi
Pada Penelitian [5], K-Nearest Neighbor mampu menghasilkan akurasi 96% dan waktu eksekusi  pada  KNN  0,01428  dalam  menentukan  klasifikasi  KIS  untuk  warga  miskin,  pada implementasinya  metode  ini  lebih  fleksible  dan  mempercepat  proses  penyeleksian  dengan didasarkan pada kedekatan pada data sample sebelumnya  [6]

## 2. Metode Penelitian

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang digunakan :
1.  Mengidentifikasi masalah, tahapan ini mengidentifikasi tentang seberapa penting sebuah sistem pendukung keputusan digunakan dalam referensi penugasan tenaga teknisi
2.  Pengumpulan Data,  Data yang dipakai dalam  penelitian ini adalah data dari sejumlah teknisi dari kepala bagian teknisi perguruan tinggi.
3.  Penerapan  Metode,  melakukan  perhitungan  dengan  metode K-Nearest  Neighbor dengan mengikuti setiap tahapannya
4.  Analisis,  melakukan  analisis  dengan  membandingkan  pemakaian  nilai  k  pada  perhitungan metode

## 2.2 Metode K-Nearest Neighbor
K-Nearest memiliki ide dasar mengelompokkan data sample terdekat dengan cara mengidentifikasi data uji [7].
Sebagai salah satu metode klasifikasi [8], K-Nearest Neighbor memiliki diagram tahapan sebegai berikut   [9]:
Gambar 1. Tahapan K-Nearest Neigbor
Kemunculan terbanyak dari data sample merupakan urutan pilihan tertinggi  [10]
Dalam perhitungannya, metode K-Nearest Neighbor menggunakan pendekatan sebagai berikut [11] .
𝑑(𝑎, 𝑏) = √∑ (𝑋𝑎 − 𝑋𝑏) 2 𝑛 𝑏=1 (1)
d(a,b) merupakan jarak tetangga terdekat atau nilai Euclidean yang diperoleh dari data sample dan data uji. Jumlah data sample dianyatakan dengan n, nilai dari data uji dinyatakan dengan Xa  dan nilai data sample dinyatakan dengan Xb [12].
Inputan Data sample Inputan
Data Uji
Penentuan nilai k (tetangga terdekat) Perhitungan Euclidien
Sorting hasil Urutkan data dengan kemunculan terbanyak

## 3. Hasil dan Analisis

## 3.1. Variabel Penilaian
Beberapa  variabel  penilaian  yang  digunakan  dalam  implementasi  referensi  penugasan untuk teknisi adalah
Tabel 1. Variabel Penilaian Jenis Variabel Pilihan Konversi Nilai Tingkat pendidikan SMA SMK dengan jurusan tidak sesuai SMK dengan jurusan sesuai SARJANA dengan jurusan tidak sesuai SARJANA dengan jurusan sesuai 1 2 3 4 5 Lama Kerja Kurang dari 3 tahun Antara 3 sampai 5 tahun Antara 6 sampai 10 tahun Diatas 10 tahun 1 2 3 4 Bidang Keahlian Arus kuat AC Arus Lemah 1 2 3 Jenis Kerusakan Arus Kuat (JK sedang) AC (JK sedang) Arus Lemah (JK sedang) Arus Kuat (JK kuat) AC (JK Kuat) Arus Lemah (JK kuat) 1 2 3 4 5 6 Usia Kurang dari 20 tahun Diatas 50 tahun Antara 21 sampai 30 tahun Antara 31 sampai 40 tahun Antara 40 sampai 50 tahun 1 2 3 4 5 Tingkat analisa kerusakan Rendah Sedang Tinggi 1 2 3 Tingkat Ketuntasan Tidak Tuntas Tuntas 1 2

## 3.2. Analisis
Beberapa hal yang perlu disiapkan dalam tahapan metode ini adalah ini adalah penyiapan sejumlah data sample dan penyediaan data uji [13]. Untuk selanjutnya pencarian euclidien [14].
a. Data Sample
60
Data sample diambil dari  data kompetensi dari tiap-tiap teknisi yang sudah dikonversi sesuai pada tabel 1.
Tabel 2. Data Sample
No. Tk. Pendidikan Lama Kerja Bidang Keahlian Jenis Kerusakan  Usia Tingkat Kerusakan Tk. Ketuntasan Nama Teknisi 1 1 2 3 1 3 2 2  Agus 2 5 4 1 1 2 3 2  Danu 3 3 4 3 1 5 3 2  Arifin 4 3 4 2 1 5 3 1  Suryanto 5 3 4 2 1 5 3 2  sulistyo 6 3 3 2 1 4 3 1  Surono 7 3 4 1 1 5 3 1  Ismadi 8 3 4 2 2 5 1 1  sulistyo 9 5 4 1 2 2 2 2  Danu 10 3 4 3 2 5 2 2  Arifin 11 3 4 2 2 5 2 2  Suryanto 12 3 3 2 2 4 2 2  Surono . . 42 1 2 3
6 3 3 1  Agus
b.Data Uji
Berdasarkan  data  uji  berikut,  selanjutnya  akan  ditentukan    nama  teknisi  yang  sesuai  untuk menangani perbaikan pada urutan data ke-43 dengan  perhitungan metode K-Nearest Neighbor.
Tabel 3. Data Uji
No. Tk. Pendidikan Lama Kerja Bidang Keahlian Jenis Kerusakan  Usia Tingkat Kerusakan Tk. Ketuntasan Nama Teknisi 43 SMK dengan jurusan sesuai 4 tahun Arus Lemah Arus Kuat (JK Sedang) 42 tahun Sedang Tuntas  ?
Selanjutnya konversikan data uji pada tabel 3 sehingga diperoleh hasil sebagai berikut
Tabel 4. Tabel Konversi Data Uji No. Tk. Pendidikan Lama Kerja Bidang Keahlian Jenis Kerusakan  Usia Tingkat Kerusakan Tk. Ketuntasan Nama Teknisi 43 3 2 3 1 5 2 2  ?
c. Perhitungan Euclidien Distance
Euclidien Distance diperoleh dengan melakukan pemangkatan selisih data uji dengan data sample pada setiap baris datanya [15]
Tabel 5. Perhitungan Euclidian
61 No. Tk. Pendidik an Lama Kerja Bidang Keahlian Jenis Kerusakan  Usia Tingkat Kerusakan Tk. Ketuntasan Nama Teknisi 1 (3-1) 2 (2-2) 2 (3-3) 2 (1-1) 2 (5-3) 2 (2-2) 2 (2-2) 2 Agus 2 (3-5) 2 (2-4) 2 (3-1) 2 (1-1) 2 (5-2) 2 (2-3) 2 (2-2) 2 Danu 3 (3-3) 2 (2-4) 2 (3-3) 2 (1-1) 2 (5-5) 2 (2-3) 2 (2-2) 2 Arifin 4 (3-3) 2 (2-4) 2 (3-2) 2 (1-1) 2 (5-5) 2 (2-3) 2 (2-1) 2 Suryanto 5 (3-3) 2 (2-4) 2 (3-2) 2 (1-1) 2 (5-5) 2 (2-3) 2 (2-2) 2 sulistyo 6 (3-3) 2 (2-3) 2 (3-2) 2 (1-1) 2 (5-4) 2 (2-3) 2 (2-1) 2 Surono 7 (3-3) 2 (2-4) 2 (3-1) 2 (1-1) 2 (5-5) 2 (2-3) 2 (2-1) 2 Ismadi 8 (3-3) 2 (2-4) 2 (3-2) 2 (1-2) 2 (5-5) 2 (2-1) 2 (2-1) 2 sulistyo 9 (3-5) 2 (2-4) 2 (3-1) 2 (1-2) 2 (5-2) 2 (2-2) 2 (2-2) 2 Danu 10 (3-3) 2 (2-4) 2 (3-3) 2 (1-2) 2 (5-5) 2 (2-2) 2 (2-2) 2 Arifin 11 (3-3) 2 (2-4) 2 (3-2) 2 (1-2) 2 (5-5) 2 (2-2) 2 (2-2) 2 Suryanto 12 (3-3) 2 (2-3) 2 (3-2) 2 (1-2) 2 (5-4) 2 (2-2) 2 (2-2) 2 Surono . . 42 (3-1) 2 (2-2) 2 (3-3) 2 (1-6) 2 (5-3) 2 (2-3) 2 (2-1) 2 Agus
Berdasarkan rumus 1. diatas,  selanjutnya dihasilkan euclidean sebagai berikut :
Tabel 6. Euclidean No. Euclidean Nama Teknisi 1 2,83  Agus 2 4,69  Danu 3 2,24  Arifin 4 2,65  Suryanto 5 2,45  sulistyo 6 2,24  Surono 7 3,16  Ismadi 8 2,83  sulistyo 9 4,69  Danu 10 2,24  Arifin 11 2,45  Suryanto 12 2,00  Surono . . 42 5,92  Agus

## d. Pengurutan Euclidean
Setelah  euclidien  tiap-tiap  aktivitas  jumlahnya  ditemukan,  maka  selanjutnya  melakukan pengurutan dari nilai euclidean terkecil sampai terbesar, dengan hasil seperti berikut :
Tabel 7. Pengurutan Euclidean Secara Ascending
62 No. Euclidean Nama Teknisi No. Euclidean Nama Teknisi 12 2,00  Surono 26 4,24  Ismadi 3 2,24  Arifin 34 4,47  Surono 6 2,24  Surono 28 4,58  Arifin 10 2,24  Arifin 29 4,58  Suryanto 5 2,45  sulistyo 2 4,69  Danu 11 2,45  Suryanto 9 4,69  Danu 4 2,65  Suryanto 33 4,69  sulistyo 19 2,65  Surono 30 4,90  Agus 8 2,83  sulistyo 31 4,90  Agus 1 2,83  Agus 27 5,00  Ismadi 16 3,00  Arifin 15 5,10  Danu 7 3,16  Ismadi 38 5,29  Surono 13 3,16  Ismadi 40 5,48  Arifin 17 3,16  Suryanto 22 5,57  Danu 18 3,16  sulistyo 37 5,57  Suryanto 14 3,32  Agus 41 5,66  sulistyo 20 3,46  Ismadi 39 5,74  Agus 25 3,61  Surono 35 5,92  Ismadi 24 3,74  sulistyo 42 5,92  Agus 21 3,87  Arifin 32 6,16  Danu 23 3,87  Suryanto 36 6,86  Danu
e. Pemilihan hasil
Pemilihan hasil adalah berdasarkan penentuan nilai k (jumlah tetangga terdekat), pada penelitian ini akan dicari nilai k dengan hasil pemilihan yang sama atau mendekati nilai manual.
Jika  pada  data  uji    dengan  urutan  ke-  43  secara  manual  dan  dihasilkan  nama  teknisi  yang direferensikan adalah “surono”
No. Tk. Pendidikan Lama Kerja Bidang Keahlian Jenis Kerusakan  Usia Tingkat Kerusakan Tk. Ketuntasan Nama Teknisi 43 3 2 3 1 5 2 2 surono
Maka  selanjutnya  metode K-Nearest  Neighbor mencari    frekwensi  kemunculan  masing-masing tenaga  teknisi  dan  persentase  kemunculannya  dengan  uji  nilai  k=3,5,7,9,11,13  berdasarkan  dari hasil tabel 7.
Pada uji nilai K=3 dihasilkan persentase kemunculan nama Surono sebanyak 66%, uji nilai k=5 dengan  persentase  kemunculan  40%,  k=7  dengan  persentase  kemunculan  29%,  k=9  dengan persentase kemunculan 33%, k=11 dengan dengan persentase kemunculan 27% dan k=13 dengan persentase kemunculan 23%.

## 4. Kesimpulan
Hasil klasifikasi dari metode K-Nearest Neighbor mampu memberikan referensi hasil yang sama dengan hasil pehitungan manual.
Pada  hasil  diatas  menunjukkan  bahwa  persentase  kemunculan  nama  yang  direfensikan menempati  persentase  tertinggi  yaitu  66%  dengan  nilai  k=3,  sehingga    k=3  sesuai  untuk  proses referensi tenaga teknisi

## Daftar Pustaka
[1]   F. A. Lestari Niu, L. Kalangi and L. Lambey, "Analisis Pengelolaan Aset Pemerintah Daerah Kabupaten Bolaang Mongondow," Jurnal EMBA (Jurnal Riset Ekonomi, Manajemen, Bisnis dan Akuntansi, vol. 1, pp. 160-170, 2019.
[2]   A. R. Kusuma Dewi and A. P. Nugraheni, "Pengelolaan Aset/Barang Milik Daerah di Dinas Tenaga Kerja Kota Magelang Tahun 2018/2019," Jurnal Ilmiah MEA (Manajemen, Ekonomi dan Akuntansi), vol. 4, pp. 761-776, 2020.
[3]   A.  C.  Kirana,  "Sistem  Pendukung  Keputusan  Menentukan  Teknisi  Mesin  Edc  (Electronic Data Capture) Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (Studi Kasus : Pt. Souci Indoprima)," Pelita Informatika Budi Darma, vol. 9, pp. 7-15, April 2017.
[4]   T. Abeywickrama, "kNearest Neighbors on Road Networks: A Journey in Experimentation and  InMemory  Implementation  Technical  Report," Faculty  of  Information  Technology, Monash University, Australia, pp. 1-18, Agustus 2016.
[5]   Y. F. Safri, R. Arifudin and M. A. Muslim, "K-Nearest Neighbor and Naive Bayes Classifier Algorithm in Determining The Classification of Healthy Card Indonesia Giving to The Poor," Scientific Journal of Informatics, vol. 5, pp. 9-18, Mei 2018.
[6]   Y.  Widiastuti,  "Decision  Support  System  For  House  Purchasing  Using  Knn  (K-Nearest Neighbor) Method," Jurnal ITSSMART, vol. 5, pp. 43-49, 2016.
[7]   W. Lishan, "Research and Implementation of Machine Learning Classifier Based on KNN," pp. 1-5, 2019.
[8]   A.  Bode,  "K-Nearest  Neighbor  Dengan  Feature  Selection  Menggunakan  Backward Elimination  Untuk  Prediksi  Harga  Komoditi  Kopi  Arabika," ILKOM, vol.  9,  pp.  188-195, 2017.
[9]   A. Setiawan and A. winarno, "Prioritas Pengemudi Untuk Kenyamanan Layanan Penumpang Di Lingkungan Akademik Berbasis K-Nearest Neighbor," Dinamika Rekayasa, vol. 16, pp. 33-40, 2020.
[10]  Z. Cheng, "An Improved KNN Classification Algorithm based on Sampling," Advances in Engineering Research, vol. 114, pp. 220-225, 2017.
[11]  A. Karim, "Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Teknisi Baru Pada PT Maris Utama Di Jakarta," Jurnal Sisfotek Global, vol. 1, pp. 114-123, 2017.
[12]  N.  L.  G.  Pivin  Suwirmayanti,  "Penerapan  Metode  K-Nearest  Neighbor  Untuk  Sistem Rekomendasi Pemilihan Mobil," Techno.COM, vol. 15, pp. 120-131, 2017.
[13]  M.  A.  Banjarsari,  "Penerapan  K-Optimal  Pada  Algoritma  Knn  untuk  Prediksi  Kelulusan Tepat  Waktu  Mahasiswa  Program  Studi  Ilmu  Komputer  Fmipa  Unlam  Berdasarkan  IP Sampai Dengan Semester 4," KLIK, vol. 2, pp. 51-64.
[14]  G. Guo, "KNN Model-Based Approach in Classification," pp. 1-13, 2018.
[15]  J. I. Kartika, "Penentuan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K-Nearest Neighbor dan Weighted Product (Studi Kasus : SMP Negeri 3 Mejayan)," Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, vol. 1, pp. 352-360, 2017.