## PEMANFAATAN ANALISIS BIG DATA DALAM PERANCANGAN SISTEM PENILAIAN KINERJA KARYAWAN
Ronald Sukwadi 1,4) , Marlina 1) , Riana Magdalena Silitonga 1,2) , Arum Park 3)
1) Program Studi Teknik Industri, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya, Jakarta
2) Department of Industrial & Systems Engineering, Chung Yuan Christian University, Taiwan
3) School of Big Data & Business Management, Yong-In Arts & Science University, Korea e-mail: 4) ronald.sukwadi@atmajaya.ac.id

## ABSTRAK
PT.  XYZ  merupakan  sebuah  perusahaan  yang  bergerak  dibidang  pembuatan  tools. Perusahaan  ini  tidak  memiliki  metode  penilaian  khusus  dalam  melaksanakan  penilaian kinerja.  Hal  ini  mempengaruhi  proses  penilaian  dan  reward  yang  didapatkan  oleh  para karyawan. Para karyawan merasa penilaian kurang objektif sehingga dirasa kurang adil dan menyebabkan  turnover  intention.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  membuat  rancangan  sistem penilaian  kerja  usulan  untuk  perusahaan  yang  lebih  objektif  sehingga  bisa  mengurangi turnover  intention.  Metode  yang  diusulkan  adalah  metode  BARS  (Behaviorally  Anchored Rating Scales). Ada 3 jabatan yang akan dinilai, yaitu factory manager, supervisor, dan staff. Dalam  penelitian  ini  kriteria  penilaian  dibentuk  menggunakan  big  data  analytic  dengan metode  LDA  (Latent  Dirichlet  Allocation).  Didapatkan  7  kriteria  dan  15  sub-kriteria  yang akan digunakan dalam penilaian kinerja usulan. Untuk proses pembobotan digunakan metode AHP  (Analytical  Hierarchy  Process).  Semua  hal  tersebut  akan  dijadikan  pedoman  dalam pembuatan  rancangan  sistem  penilaian  kinerja  usulan.  Untuk  mengetahui  ada  tidaknya perbedaan diantara kedua sistem penilaian kinerja tersebut maka dilakukan paired t-test. Dari uji  tersebut  didapatkan  3  variabel  yang  tidak  terdapat  perbedaan  yang  signifikan  diantara kedua  sistem  penilaian  kinerja  dan  6  variabel  yang  terdapat  perbedaan  yang  signifikan diantara kedua sistem penilaian kinerja.
Kata  Kunci:  Penilaian  Kinerja,  BARS  (Behaviorally  Anchored  Rating  Scales),  Big  Data Analytic, AHP (Analytical Hierarchy Process), Paired T-Test.

## ABSTRACT
PT.  XYZ  is  a  company  engaged  in  the  manufacture  of  tools.  The  company  does  not  have  a specific  valuation  method  for  performance  appraisal.  This  condition  affects  the  assessment process  and  rewards  earned  by  employees.  Employees  feel  the  current  assessment  is  less objective,  so  it  feels  unfair  and  causes  turnover  intention.  This  research  aims  to  create  a performance appraisal system for more objective companies to reduce turnover intention. The proposed method is the BARS (Behaviorally Anchored Rating Scales) method. Three positions will be assessed: factory manager, supervisor, and staff. This study established the assessment criteria using big data analytics with LDA (Latent Dirichlet Allocation) method. Seven criteria and  15  sub-criteria  will  be  used  to  assess  employee  performance.  The  AHP  (Analytical Hierarchy  Process)  method  is  applied  to  weight  the  criteria. These  things  will  be  used  as guidelines  in  the  design  of  the  proposed  performance  appraisal  system.  The  paired  t-test  is applied to know the differences between two performance appraisal systems. The result showed that  three  variables  have  no  significant  differences,  and  six  variables  have  significant differences between the two performance appraisal systems.
Keywords:  Performance  Appraisal,  BARS  (Behaviorally  Anchored  Rating  Scales),  Big  Data Analytics, AHP (Analytical Hierarchy Process), Paired t-Test.

## PENDAHULUAN
Banyak  aspek-aspek  yang  mendukung  keberhasilan  suatu  perusahaan.  Berdasarkan data  yang  didapatkan  dari  Talenta,  sebagai  lembaga  yang  membantu  perusahaan  dalam mengatasi  permasalahan  sumber  daya  manusia  [1],  menyatakan  bahwa  sumber  daya manusia  adalah  salah  satu  aspek  penting  di  dalam  suatu  perusahaan.  Dengan  adanya pengelolaan  sumber  daya  manusia  yang  tepat  maka  perusahaan  akan  lebih  mudah  dalam mencapai  tujuannya.  Salah  satu  upaya  yang  dapat  dilakukan  adalah  melakukan  penilaian kinerja. Banyak tujuan yang dapat dicapai dengan melakukan penilaian kinerja, salah satu

## Pemanfaatan Analisis Big Data dalam Perancangan Sistem Penilaian Kinerja Karyawan
Ronald Sukwadi, Marlina, Riana Magdalena Silitonga, Arum Park
contohnya  adalah  mengetahui  kinerja  karyawan  secara  realistis.  Dengan  mengetahui  hal tersebut,  pihak  perusahaan  dapat  memberikan  sistem  gaji  dan  bonus  secara  lebih terstruktur.  Sehingga  dapat  meminimalisir  keluhan  pada  karyawan  yang  dapat mengakibatkan turnover  intention [2].  Selain  itu  penilaian  kinerja  juga  dapat  membantu suatu  perusahaan  untuk  lebih  fokus  dalam  menyelesaikan  suatu  masalah,  baik  dari  segi energi, waktu, dan sumber daya [3].
PT.  XYZ    merupakan  suatu  perusahaan  yang  bergerak  di  bidang  pembuatan tools . Beberapa  produk  yang  dihasilkan  di  perusahaan  ini  adalah shop floor  gauge , precision parts , clamping tools , cutting tools , mould & dies , dan yang terakhir adalah jig & fixtures . Dalam  pelaksanannya  penilaian  kinerja  tidak  dilakukan  dalam  kurun  waktu  tertentu  yang ditetapkan. Biasanya factory manager akan melihat excel daily report yang diisi oleh para karyawan  untuk  memantau  kinerja  karyawan  tersebut  jika  merasa  diperlukan.  Pada dasarnya excel  daily  report digunakan  untuk  menilai  kinerja  karyawan  tanpa  adanya indikator yang jelas. Excel daily report ini digunakan untuk mencatat hasil yang dikerjakan oleh karyawan di hari itu. Mulai dari nama customer , gambar yang dikerjakan dan waktu pengerjaan gambar tersebut. Dan di akhir tahun biasanya akan dipilih karyawan terbaik di perusahaan  tersebut  untuk  diberikan  penghargaan  berupa  karyawan  terbaik  di  setiap departemen di tahun tersebut dan akan diberikan bonus berupa uang. Pemberian bonus ini bertujuan agar karyawan tersebut semakin loyal terhadap perusahaan dan karyawan lainnya terpacu  untuk  menjadi  karyawan  terbaik.  Tetapi  karena  perusahaan  tidak  memiliki penilaian  kinerja  yang  jelas,  para  karyawan  merasa  pemberian  bonus  tersebut  diberikan kepada  orang  yang  tidak  tepat.  Para  pekerja  merasa  penilaian  yang  diberikan  kurang objektif. Sehingga hal ini membuat para karyawan memiliki kepuasan kerja yang rendah. Dan  ini  menyebabkan  para  karyawan  lebih  memilih  untuk  keluar  dari  perusahaan  dan mencari pekerjaan yang baru.
Hal ini disebabkan karena penilaian kinerja yang dilakukan masih bersifat subjektif. Perusahaan  tidak  memiliki  indikator  penilaian  yang  jelas.  Yang  dilihat  hanyalah  absensi dan  hasil excel  daily  report yang  digunakan  sebagai  indikator  penilaian.  Seharusnya perusahaan  melakukan  penilaian  kinerja  dengan  menggunakan  indikator  yang  jelas  agar karyawan  dapat  mengetahui  indikator  apa  saja  yang  dinilai  oleh  perusahaan  kepada dirinya, dengan begitu karyawan akan merasa lebih diperhatikan dan dihargai. Jika hal ini terjadi, maka kinerja karyawan tersebut juga akan ikut meningkat. Hal ini telah dibuktikan pada  penelitian  sebelumnya  pada  karyawan  PT.  Telekomunikasi  Indonesia  [4].  Pada penelitian  tersebut  disimpulkan  bahwa  penilaian  kinerja  berpengaruh  terhadap  kepuasan kerja dan prestasi kerja karyawan. Artinya semakin baik penilaian kinerja dilakukan, maka semakin  tinggi  juga  kepuasan  kerja  dan  prestasi  kerja  yang  dihasilkan.  Selain  itu,  dalam penelitian  yang  dilakukan  di  salah  satu  perusahaan  manufaktur  di  Batam  juga menunjukkan bahwa penilaian kinerja berpengaruh terhadap kinerja karyawan  [5]. Dalam penelitian tersebut dikatakan bahwa para karyawan merasa senang karena pekerjaan yang sudah mereka lakukan dinilai oleh atasannya. Hal ini membuat mereka lebih terpacu untuk meningkatkan kinerjanya.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  pemahaman  kepada  perusahaan  untuk memanfaatkan big data analytic dalam merancang suatu sistem penilaian kinerja untuk PT. XYZ – Departemen Engineering sehingga dapat mengurangi turnover intention karyawan yang  ada.  Metode  yang  akan  digunakan  dalam  perancangan  sistem  ini  adalah  metode BARS ( Behaviorally Anchored Rating Scales ). Pemilihan metode ini dikarenakan terdapat standar  yang  jelas  dalam  penilaian  suatu  kriteria.  Dengan  begini  pihak  penilai  dapat dengan  mudah  menilai  kinerja  karyawannya  sesuai  dengan  indikator  yang  ada  dan penilaian  dapat  dilakukan  secara  objektif.  Hal  ini  telah  dibuktikan  dalam  beberapa penelitian  sebelumnya  [6,  7,  8,  9,  10].  Dalam  penelitian-penelitian  tersebut  disimpulkan
bahwa  perusahaan  akan  lebih  objektif,  terukur,  dan  detail  dalam  melakukan  penilaian kinerja  jika  menggunakan  metode  BARS  ( Behaviorally  Anchored  Rating  Scales ).  Dalam penelitian-penelitian  sebelumnya, big  data  analytics banyak  dimanfaatkan  untuk mengidentifikasi perilaku dan kebutuhan pelanggan dari ulasan apa yang disukai atau tidak disukai pelanggan rangka meningkatkan pengalaman pengguna dan pengembangan produk [11, 12, 13, 14]. Big data analytic pada penelitian ini digunakan dalam bidang sumber daya manusia  dalam  konteks  perancangan  sistem  penilaian  kinerja.  Dalam  penelitian  ini, pemanfaatan big data analytic membuat penentuan kriteria penilaian menjadi lebih efektif dan  efisien.  Hal  ini  dikarenakan  karena  proses  pengambilan  data  kriteria  lebih  cepat  dan data  yang  didapatkan  akan  lebih update sesuai  dengan  kebutuhan  perusahaan  dan  jenis pekerjaan  di  masa  kini  [15].  Pengambilan  data  akan  dilakukan  dari  beberapa web - site , yaitu LinkedIn , Jobstreet ,  dan Kalibrr .  Dalam  menghitung  bobot  yang  akan  digunakan dalam penilaian kinerja digunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Menurut Rasyid  dan  Wagola  [16],  penggunaan  metode  AHP  dapat  mempermudah  pemecahan masalah dan pengambilan solusi  dengan melihat bobot dari berbagai macam pilihan yang tersedia.

## METODE PENELITIAN
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  dilakukan  pengamatan  di  PT.  XYZ  –  Departemen Engineering dengan melakukan wawancara, pengisian kuisioner, dan pengambilan data job requirement di web-site pencari  kerja.  Alur  penelitian  dimulai  dari big  data  analytic , metode  BARS  ( Behaviorally  Anchored  Rating  Scales )  dan  AHP  ( Analytical  Hierarchy Process )  dalam  proses  pembobotan.  Langkah  pertama  yang  harus  dilakukan  adalah melakukan penyusunan kriteria yang akan digunakan dalam penilaian yang akan dilakukan dengan  memanfaatkan  big  data  analytic.  Penyusunan  kriteria  akan  dilakukan  dengan melakukan  pengambilan  data  di  internet  melalui  3  website  pencari  kerja  yaitu,  LinkedIn, Jobstreet, dan Kalibrr. Data yang diambil merupakan job requirement dari masing-masing jabatan  yang  ada.  Data  yang  telah  diambil  akan  diolah  menggunakan  software  Rstudio dengan  metode Latent  Dirichlet  Allocation (LDA)  untuk  mengetahui  kriteria  yang dibutuhkan  dalam  penilaian  kinerja  dari  masing-masing  jabatan.  Selanjutnya  akan dilakukan  diskusi  dengan  perusahaan  untuk  menyesuaikan  hasil  yang  didapatkan  dengan kebutuhan  kriteria  perusahaan.  Langkah  berikutnya  adalah  membentuk critical  incident . Critical incident merupakan pengelompokkan baik atau buruknya suatu hasil performansi kerja  yang  dijadikan  sebagai  sub  kriteria  dalam  penilaian  metode  BARS.  Setelah  kriteria dan sub-kriteria sudah terbentuk, maka akan dilakukan perhitungan bobot untuk mengetahui tingkat  kepentingan.  Metode  yang  digunakan  dalam  perhitungan  bobot  ini  adalah  AHP (Analytical Hierarchy Process). Langkah selengkapnya dapat dilihat pada Gambar 1.

## Pemanfaatan Analisis Big Data dalam Perancangan Sistem Penilaian Kinerja Karyawan
Ronald Sukwadi, Marlina, Riana Magdalena Silitonga, Arum Park

## HASIL DAN PEMBAHASAN Pembentukan Kriteria Penilaian Kinerja Menggunakan Big Data Analytic
Tahap ini merupakan langkah pertama yang dilakukan untuk melakukan pengolahan data yang akan dijadikan sebagai kriteria penilaian. Data yang didapatkan diambil melalui 3 website pencari  kerja,  yaitu LinkedIn,  Jobstreet ,  dan Kalibrr. Data  yang  diambil merupakan data job requirement dari masing-masing jabatan yang ada.  Data yang diambil akan  diolah  menggunakan software RStudio.  Pengolahan  data  pada software RStudio sendiri  berguna  untuk  membuat  kriteria-kriteria  penilaian  yang  akan  digunakan  untuk membuat form penilaian  kinerja  usulan.  Pengolahan  data  dilakukan  dengan  cara melakukan coding pada software RStudio.  Pengolahan  data  menggunakan software RStudio  ini  akan  menghasilkan  grafik  dari  hasil  topik  terbaik.  Pengolahan  data  dengan metode  LDA  ( Latent  Dirichlet  Allocation )  ini  menggunakan metrics CaoJuan, metrics Arun, metrics Griffiths,  dan sampling Gibbs. Metrics CaoJuan  menggunakan  pendekatan rata-rata  antar  subjek  yang  minimum  sehingga  didapatkan  topik  terbaik  dengan  struktur yang  lebih  produktif  [17].  Sedangkan metrics Arun  adalah  metode  untuk  mengurangi varians KL. Semakin rendah divergensi KL, maka hasil yang diperoleh akan semakin baik [18].  Selanjutnya metrics Griffiths  adalah  metode  pendekatan  yang  optimis  dan  semakin tinggi hasilnya maka akan semakin baik hasilnya [19]. Dan yang terakhir sampling Gibbs akan  mengambil  beberapa  kata  dalam  suatu  dokumen  dan  mengelompokannya  menjadi sekelompok kata. Kata-kata ini kemudian bisa digunakan sebagai topik terpilih [20] (dapat dilihat pada Gambar 2).
Gambar 2. Grafik Hasil Topik Terpilih
Topik-topik  terbaik  yang  dihasilkan  berupa  kata-kata  yang  harus  disimpulkan  agar menjadi  menjadi 10 kriteria penilaian kinerja. Tabel 1 adalah hasil dari topik terbaik.
Tabel 1. Rekapitulasi Hasil Topik Terbaik
Topik 1 Topik 2 Topik 3 Topik 4 Topik 5 Topik 6 Topik 7 Topik 8 Topik 9 Topik 10 Pengalaman Produksi Memiliki Baik Proses Memahami Keterampilan Menguasai Minimal Industri Baik Teknik Waktu Bidang Kemampuan Pabrik Bahasa Industri Bekerja Sama Masalah Manajer Tim Baik Terkait Disiplin Tahun Pengetahuan Mesin Mampu Kemampuan Kemampuan Manajemen Pengalaman Kepemimpinan Keterampilan Setara Produksi Pemecahan Teknik Teknik Kuat Bersedia Analisa Tinggi Baik Manufaktur Tekanan Bekerja Sama Office Pabrik
Diutamakan Kepemimpinan Sarjana Tahun Inggris Posisi Gelar Pengalaman Mesin Keputusan Komunikasi Bertanggung Jawab Manajemen Bersedia Bekerja Kemampuan Bekerja Sama Jujur Tahun Dibutuhkan
Disiplin Disiplin Usia Pendidikan Pengalaman Disukai Tim Tim Gelar Komunikasi
Tim Komunikasi Sangat Kemampuan Tegas Industri Terkait Masalah Sarjana Mekanik Mampu Manajer Bekerja Manajemen Manajer Pemecahan Bekerja Minimal Sesuai Posisi
Dari 10 topik terpilih yang sudah disimpulkan menjadi kriteria penilaian, dilakukan proses  seleksi  menggunakan  kuisioner  untuk  menentukan  kriteria  mana  yang  akan  cocok dan akan digunakan oleh perusahaan. Tabel 2 menyajikan 7 kriteria penilaian kinerja yang akhirnya akan digunakan dalam penilaian kinerja.
Tabel 2. Rekapitulasi Kriteria Penilaian Kinerja
No Rekapitulasi Kriteria Penilaian 1 Kerja Sama 2 Manajemen Waktu 3 Kepemimpinan 4 Disiplin 5 Analytic & Judgement 6 Keterampilan & Pengetahuan 7 Kepribadian

## Pembentukan Critical Incident dan Pengembangan Level Performansi
Setelah  mendapatkan  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam  penilaian  kinerja,  maka selanjutnya dilakukan pembentukan critical incident (sub-kriteria penilaian kinerja).  Pada awalnya  diajukan  26 critical  incident yang  akan  digunakan  pada  penilaian  kinerja. Selanjutnya  dilakukan  pengisiian  kuisioner  yang  akan  diisi  oleh  HRD, supervisor, dan factory  manager. Para  responden  akan  mengisi  apakah  setuju  atau  tidak  dengan critical incident yang  diusulkan. Critical  incident harus  mendapatkan  minimal  suara  sebesar 66.67%  agar  bisa  digunakan  sebagai  sub-kriteria  penilaian  kinerja.  Dari  hasil  pengisian kuisioner  tersebut  didapatkan  15 critical  incident untuk  level factory  manager dan supervisor dan 13 critical incident untuk level staff.
Setelah  mendapatkan critical  incident yang  sesuai  dengan  kebutuhan  perusahaan maka dilakukan langkah selanjutnya yaitu pengelompokkan critical incident . Di tahap ini, critical  incident yang  sudah  terkumpul  akan  dikelompokkan  sesuai  dengan  kriteria penilaian kinerja yang sudah ada. Dari 15 critical inicident yang ada akan dikelompokkan kedalam  7  kriteria  penilaian  kinerja  yang  sudah  terbentuk.  Proses  pengelompokkan  ini didasarkan pada kemiripan dari karakteristik  yang ada. Jadi,  perilaku-perilaku yang mirip dan  sejenis  akan  dimasukkan  kedalam  1  kriteria  yang  sama.  Masing-masing critical incident tersebut  memiliki  level  performansi  yang  akan  mempermudah  proses  penilaian. Level performansi ini memiliki 5 level. Level 1 menunjukkan perilaku yang paling buruk dan level 5 menunjukkan perilaku yang paling baik.
Perhitungan  Bobot  Penilaian  Kinerja  dengan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)
Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  digunakan  untuk  menghitung  bobot untuk  kriteria  dan  sub-kriteria  penilaian  kinerja  usulan.  Tujuan  dari  dilakukannya perhitungan  bobot  adalah  untuk  mengetahui  bobot  dari  masing-masing  sub  kriteria penilaian,  sehingga  penilaian  kinerja  mudah  dilakukan.  Perhitungan  bobot  dalam merancang  sistem  penilaian  kinerja  usulan  menggunakan  metode  AHP  ( Analytical Hierarchy Process ). Kelebihan dari metode AHP ini adalah memiliki struktur hierarki dan dapat  dilihat  konsistensinya.  Selain  itu  metode  AHP  juga    dapat  memecahkan  masalah yang terdiri dari beberapa pilihan alternatif.
Input dari  metode  AHP  berasal  dari  kuisioner  tingkat  kepentingan  yang  akan  diisi oleh  para  ahli  dibidangnya.  Pada  penelitian  ini  kuisioner  tingkat  kepentingan  diisi  oleh pihak  HRD.  Pihak  HRD  dipilih  untuk  mengisi  kuisioner  AHP  karena  dirasa  lebih memahami tingkat kepentingan dari masing-masing sub-kriteria penilaian kinerja. Tingkat kepentingan  ini  memiliki  skala  1  –  9  yang  memiliki  arti  semakin  besar  nilainya  maka

## Pemanfaatan Analisis Big Data dalam Perancangan Sistem Penilaian Kinerja Karyawan
semakin tinggi juga tingkat kepentingan antar sub-kriteria. Kuisioner yang diisi oleh pihak HRD berjumlah 3 kuesioner. Jadi masing-masing level akan memiliki bobot yang berbeda. Hal  ini  disebabkan  karena  masing-masing  level  memiliki  tugas  dan  tanggung  jawabnya sendiri, sehingga tingkat kepentingannya juga pastilah berbeda.
Setelah  dilakukan  penyusunan  hierarki,  maka  langkah  selanjutnya  dilakukan perbandingan  berpasangan.  Perbandingan  berpasangan  ini  merupakan  hasil  dari  kuisioner yang  diisi  oleh  HRD.  Hasil  dari  matriks  perbandingan  berpasangan  ini  akan dinormalisasikan  untuk  menentukan  nilai eigen  vector .  Nilai eigen  vector ini  yang  akan digunakan  sebagai  bobot  dalam  melakukan  penilaian  kinerja.  Tabel  3  menyajikan  nilai eigen vector dari masing-masing level.
Setelah  dilakukan  perhitungan  untuk  nilai eigen  vector, maka  harus  dilakukan perhitungan CR ( Consistency Ratio ) untuk mengukur konsistensi dari hierarki yang sudah dibuat. Nilai CR harus  ≤ 10%  agar hierarki dapat  diterima dan dianggap konsisten. Dari hasil perhitungan nilai CR diketahui bahwa hierarki yang telah dibuat konsisten sehingga bisa digunakan sebagai bobot penilaian kinerja. Tabel 4 menyajikan nilai CR dari masing- masing level.

## Sistem Penilaian Kinerja Usulan
Sistem penilaian kinerja usulan ini dilakukan 1 kali dalam setahun. Penilaian ini akan berlangsung  setiap  akhir  tahun  pada  bulan  November  atau  Desember.  Penilaian  kinerja karyawan  ini  berlangsung  selama  1  minggu.  Selanjutnya  untuk  penilai  pada  sistem penilaian kinerja usulan ini adalah HRD, supervisor, dan factory manager . Jadi untuk level staff akan dinilai oleh factory manager dan supervisor . Hal ini dikarenakan kedua jabatan tersebut  yang  secara  langsung  membawahi staff .  Jadi  mereka  dapat  dengan  mudah memberikan penilaian kinerja dari staff tersebut. Selanjutnya untuk penilaian kinerja level supervisor dan factory  manager akan  dilakukan  oleh  pihak  HRD.  Dalam  pelaksanaan penilaian kinerja pasti dibutuhkan alur yang jelas apa saja tahapan yang harus dilakukan. Gambar 3 merupakan alur dari penilaian kinerja karyawan.
Tabel 3. Nilai Eigen Vector Critical Incident Nilai Eigen Vector Staff Supervisor Factory Manager 1a 0,0536 0,0422 0,0476 1b 0,0650 0,0563 0,0527 2a 0,0542 0,0471 0,0458 2b - 0,0602 0,0642 2c 0,0755 0,0516 0,0644 3 - 0,0654 0,0625 4a 0,0451 0,0526 0,0513 4b 0,0627 0,0638 0,0559 5a 0,0900 0,0778 0,0685 5b 0,0803 0,0915 0,0750 5c 0,0857 0,0786 0,0823 6 0,0948 0,0838 0,0828 7a 0,1004 0,0807 0,0816 7b 0,0908 0,0796 0,0838 7c 0,1018 0,0686 0,0816 Tabel 4. Nilai CR Level CR Kesimpulan Staff 0,096 Konsisten Supervisor 0,0987 Konsisten Factory Manager 0,0998 Konsisten
Gambar 3. Flowchart Alur Penilaian Kinerja Usulan
Selanjutnya  dibentuk form penilaian  kinerja  usulan  yang  akan  digunakan  untuk mempermudah proses penilaian kinerja. Gambar 4 merupakan form penilaian kinerja usulan.
Gambar 4. Form Penilaian Kinerja Usulan (HRD) Total Bobot Analytic & Judgement Disiplin Bobot Total Bobot Pengesahan Terlambat (menit) 4a 4b Kepemimpinan 3 Manajemen Waktu 2a Hasil Penilaian Total Bobot Tingkatan Prestasi Kriteria Sub-Kriteria Level Absensi Catatan Alpha (hari) Izin (hari) Sakit (hari) SP (kali) Jabatan : 2c 2b Kerja Sama 1a 1b Keterampilan & Pengetahuan 6 Kepribadian 7a 7b 7c 5a 5b 5c Jabatan : Departemen : Departemen : FORM  PENILAIAN KINERJA KARYAWAN Data Diri Penilai Tanggal Penilaian : Data Diri Yang Dinilai Nama : Nama :

## Pemanfaatan Analisis Big Data dalam Perancangan Sistem Penilaian Kinerja Karyawan
Ronald Sukwadi, Marlina, Riana Magdalena Silitonga, Arum Park
Hasil  dari  penilaian  kinerja  akan  menunjukkan  total  bobot  dan  tingkatan  prestasi yang  akan  menjadi  acuan  untuk  pemberian reward untuk  karyawan.  Tabel  5  berikut merupakan usulan reward untuk para karyawan.
Tabel 5. Reward Penilaian Kinerja Usulan Tingkatan Prestasi Nilai Reward A 0,8 < x < 1 2,5 x Gaji B 0,6 < x < 0,8 2 x Gaji C 0,4 < x < 0,6 1,5 x Gaji D 0,2 < x < 0,4 1 x Gaji E 0 < x < 0,2 0 x Gaji
Perbandingan Sistem Penilaian Kinerja Saat Ini dan Sistem Penilaian Kinerja Usulan Selain  dilakukan  uji  coba,  dilakukan  pula  perbandingan  antara  kedua  sistem penilaian  kinerja.  Terdapat  9  variabel  yang  digunakan  sebagai  perbandingan,  yaitu: obyektivitas  penilaian,  kemudahan  dalam  melakukan  penilaian,  keberagaman  faktor  yang dinilai,  faktor-faktor yang dinilai sudah dapat  merepresentasikan kinerja karyawan secara menyeluruh, sistem penilaian yang terstruktur, hasil penilaian yang dihasilkan bersifat adil bagi seluruh karyawan, hasil penilaian dapat menggambarkan efektivitas sistem kerja yang berlaku  di  perusahaan,  hasil  penilaian  dapat  menggambarkan  kelebihan  dan  kekurangan karyawan,  dan  penilaian  memiliki  parameter  waktu  yang  jelas.  Tujuan  dari  melakukan perbandingan ini adalah untuk melihat sistem penilaian kinerja mana yang lebih baik.
Perbandingan  ini  dilakukan  dengan  cara  melakukan  survey  di  Departemen Engineering .  Para staff,  supervisor, dan factory  manager mengisi  kuisioner  dengan  skala likert  1  –  5.  Dari  hasil  kuisioner  tersebut  dilakukan  uji  validitas  dan  reliabilitas  untuk menguji kevalidan dan konsistensi dari variabel yang digunakan.  Pengolahan uji validitas dan reliabilitas ini menggunakan software IBM SPSS Statistic 22. Dalam sebuah kuisoner, variabel  yang  digunakan  dikatakan  valid  jika  adalah  nilai  R hitung >  R tabel .  Yang  dimaksud dengan  R hitung adalah  nilai pearson  correlation pada  hasil  perhitungan  menggunakan software SPSS.  Sedangkan  agar  variabel  yang  digunakan  dikatakan  konsisten  maka  nilai cronbach  alpha yang  dihasilkan  harus  lebih  besar  dari  0,6  [21].  Selanjutnya,  untuk  9 variabel valid dan konsisten dapat digunakan untuk diuji hipotesis sebagai berikut:
H 0n = Tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara sistem penilaian kinerja saat ini dan sistem penilaian kinerja usulan untuk variabel penilaian n.
H 1n = Terdapat  perbedaan  yang  signifikan  antara  sistem  penilaian  kinerja  saat  ini  dan sistem penilaian kinerja usulan dalam untuk variabel penilaian n.
Langkah  selanjutnya  adalah  melakukan paired  t-test .  Dasar  pengambilan  keputusan dari uji ini adalah jika nilai sig (2-tailed) < 0,05 maka H 0 ditolak. Jika nilai sig (2-tailed) > 0,05 maka H 0 diterima.  Dari hasil  analisis statitsik,  didapatkan bahwa  terdapat  3 variabel yang  tidak  memiliki  perbedaan  yang  signifikan,  yaitu:  kemudahan  dalam  melakukan penilaian,  faktor-faktor  yang  dinilai  sudah  dapat  merepresentasikan  kinerja  karyawan secara menyeluruh, dan hasil penilaian dapat menggambarkan efektivitas sistem kerja yang berlaku  di  perusahaan.  Selanjutnya  terdapat  6  variabel  yang  terdapat  perbedaan  yang signifikan  diantara  keduanya,  yaitu:  objektivitas  penilaian,  keberagaman  faktor  yang dinilai, sistem penilaian yang terstruktur, hasil penilaian yang dihasilkan bersifat adil bagi seluruh  karyawan,  hasil  penilaian  dapat  menggambarkan  kelebihan  dan  kekurangan karyawan, dan penilaian memiliki parameter waktu yang jelas.

## KESIMPULAN
Saat  ini  PT.  XYZ  tidak  memiliki  sistem  penilaian  kinerja  yang  terstruktur.  Oleh sebab  itu  para  karyawan  merasa  penilaian  kinerja  bersifat  terlalu  subjektif  dikarenakan
tidak  adanya  standar  atau  pedoman  yang  digunakan  saat  penilaian  kinerja  berlangsung. Sehingga penelitian ini membuat sistem penilaian kinerja usulan yang dapat membantu hal tersebut.  Dalam  pembuatan  kriteria  penilaian  kinerja  digunakan big  data  analytic .  Data diambil dari 3 website pencari kerja yaitu LinkedIn , Jobstreet , dan Kalibrr . Data yang telah diambil  dari  ketiga website tersebut  akan  diolah  menggunakan software Rstudio  dengan metode Latent  Dirichlet  Allocation (LDA).  Setelah  melakukan  diskusi  mengenai kebutuhan kriteria dan sub-kriteria perusahaan maka didapatkan 7 kriteria penilaian kinerja dan  15 critical  incident (level factory  manager dan  level supervisor )  serta  13 critical incident (level staff ).
Untuk  menghitung    setiap    kriteria    dan    sub-kriteria  digunakan  metode Analytical Hierarchy  Process (AHP).  Metode  ini  menghitung  bobot  berdasarkan  dari  tingkat kepentingan  antar  sub-kriteria.  Dari  hasil  perhitungan  bobot  itu  menghasilkan  bobot penilaian  yang  berbeda  untuk  masing-masing  jabatan.  Selanjutnya  dilakukan  uji  coba terhadap  sistem  penilaian  kinerja  usulan.  Dari  hasil  uji  coba  tersebut  didapatkan  bahwa terdapat  3  orang  mendapatkan  nilai  A,  12  orang  mendapatkan  nilai  B,  dan  2  orang mendapatkan nilai C. Dan langkah terakhir adalah melakukan perbandingan kedua sistem penilaian kinerja dilakukan dengan paired t-test . Dari hasil paired t-test tersebut didapatkan hasil bahwa terdapat 3 variabel yang tidak terdapat perbandingan yang significan diantara keduanya dan 6 variabel yang terdapat perbedaan yang signifikan diantara keduanya.
Yang menjadi keterbatasan dari penelitian saat ini adalah penelitian ini dilakukan di PT. XYZ hanya di Departemen Engineering, dan data yang digunakan untuk menentukan kriteria penilaian berasal dari 3 website LinkedIn, Jobstreet, dan Kalibrr. Saran yang dapat diberikan  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah  dengan  memperluas  pengambilan  data job requirement dari  website  pencari  kerja  lainnya  seperti  Karir.com  dan  JobsDB.com  dan sistem dilengkapi dengan suatu sistem informasinya dalam proses penilaian kinerja.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Admin,  "Manajemen  Sumber  Daya  Manusia  dan  Fungsinya,"  Insight  Talenta,  28 November 2019. [Online]. Available: https://www.talenta.co/blog/insight- talenta/sumber-daya-manusia/. [Accessed 9 Juni 2020].
[2]   V.  Rivai,  and  A.F.M.  Basri, Performance  Appraisal:  Sistem  Yang  Tepat  untuk Menilai Kinerja Karyawan dan Meningkatkan Daya Saing Perusahaan , Jakarta: PT. RajaGrafindo Persada, 2005.
[3]   C.  F.  Putri,  and  Silviana,  "Perancangan  sistem  pengukuran  kinerja  koperasi  dengan metode Balanced Scorecard Berbasis Borland Delphi," Jurnal Ilmiah Teknik Industri , vol. 1, pp. 1 - 10, 2013.
[4]  C.  I.  Januari,  H.  N.  Utami  and  I.  Ruhana,  "Pengaruh  Penilaian  kinerja  terhadap kepuasan  kerja  dan  prestasi  kerja  (Studi  pada  karyawan  PT.  Telekomunikasi Indonesia, Tbk wilayah Malang)," Jurnal Administrasi Bisnis (JAB) , vol. 24, pp. 1 - 8, 2015.
[5]    I. H. Rani, and M. Mayasari, "Pengaruh penilaian kinerja terhadap kinerja karyawan dengan  motivasi  sebagai  variabel  moderasi," Jurnal  Akuntansi,  Ekonomi  dan Manajemen Bisnis , vol. 3, pp. 164 - 170, 2015.
[6]
[7] N. R. Awani, F. N. Nugraha, and I. A. Puspita, "Perancangan Performance Appraisal Menggunakan  Metode  Behaviorally  Anchored  Rating  Scales  (BARS)  Pada  Divisi Produksi di PT Tunggal Inti Kahuripan," in e-Proceeding of Engineering , 2018. T.  Taufik,  P.  Fithri,  and  Y.E.  Prathama,  "Perancangan  aplikasi  sistem  penilaian kinerja  karyawan  dengan  metode  MBO  dan  BARS  (Studi  Kasus  PLTA Maninjau)," J urnal Optimasi Sistem Industri , vol. 13, no.2, pp.760-770, 2014.

## Pemanfaatan Analisis Big Data dalam Perancangan Sistem Penilaian Kinerja Karyawan
[8] [9]
[10]
[11]
[12]
[13]
[14]
[15]
H.  Suradiraja,  "Penyusunan  penilaian  kinerja  model  BARS  untuk  meningkatkan persepsi karyawan terhadap objektivitas penilaian kinerja," Jurnal SosioHumaniora , vol. 6, no. 1, pp. 90-115, 2015.
S.N. Evita, W.O.Z. Muizu, and R. T. W. Atmojo, "Penilaian kinerja karyawan dengan menggunakan  metode  Behaviorally  Anchor  Rating  Scale  dan  Management  by Objectives (studi kasus pada PT Qwords Company International)," PEKBIS (Jurnal Pendidikan Ekonomi Dan Bisnis) , vol. 9, no. 1, pp.18-32, 2017.
E.  Rouza,  and  B.  Yanto,  "Penerapan  BARS  (Behaviorally  Anchor  Rating  Scale) berbasis  web  dalam  penilaian  kinerja  karyawan," ZONAsi:  Jurnal  Sistem Informasi , vol. 1, no. 2, pp.115 - 129, 2020.
R.  Sukwadi,    F.X.B.T  Atmaja,  and  G.Y.H.  Chen,  "Integration  of  Latent  Dirichlet Allocation  and  Quality  Function  Deployment  to  analyze  hotel  service  quality  based on Tripadvisor," Journal of Applied Research & Technology , vol. 20, no.5, pp. 594- 605, 2022.
N.J. Bano, R. Sukwadi, and A. Park, "Analisis perbaikan kualitas layanan Bluemoon Container  Café:  Model  Integrasi  Analisis  Sentimen  dan Quality  Function Deployment ," Jurnal INTECH , vol. 8, no.1, pp. 75-82, 2022.
R.  Sukwadi,  W.  Halim,  and  T.B.T  Nguyen,  "Perbaikan  kualitas  layanan menggunakan model hibrid analisis big data: Kasus restoran barbeque Korea AYCE," Teknik , vol. 43, no.1, pp. 1-7, 2022.
B. Louisa, R. Sukwadi, and G.Y.H. Chen, "Pendekatan Text Mining terhadap review pengunjung  hotel  bintang  5  selama  pandemi  COVID-19," Journal  Industrial Servicess , vol. 7, no.1, pp. 18-22, 2021.
P. C. Zikopoulos, C. Eaton, D. Deroos, T. Deutsch, and G. Lapis, Understanding Big Data : Analytics for Enterprise Class Hadoop and Streaming Data , USA: McGraw- Hill, 2012.
[16]   M.  Rasyid,  and  E.  S.  Wagola,  "Sistem  pendukung  keputusan  dalam  pemilihan  alat transportasi  laut  di  kabupaten  buru  menggunakan  AHP  (Analytical  Hierarchy Process)," Jurnal Ilmiiah Teknik Industri, vol. 9, pp. 10 - 18, 2021.
[17]   J. Cao, T. Xia, J. Li, Y. Zhang, and S. Tang, "A Density-Based method for adaptive LDA model selection," Neurocomputing, vol. 72, pp. 1775 - 1781, 2009.
[18]   R. Arun, V. Suresh, C. E. Veni Madhavan, and M. Narasimba Murty, "On finding the natural  number  of  topics  with  Latent  Dirichlet  Allocation," Advances  in  Knowledge Discovery and Data Mining, vol. 6118, pp. 391 - 402, 2010.
[19]   T.  L.  Griffiths  and  M.  Steyvers,  "Finding  Scientific  Topics,"  in Proceedings  of  The National Academy of Sciences of the United States of America , 2004.
[20]   A.  Tomar,  "Topic  Modeling  Using  Latent  Dirichlet  Allocation  (LDA)  and  Gibbs Sampling Explained!," 25 November 2018. [Online]. Available: https://medium.com/analytics-vidhya/topic-modeling-using-lda-and-gibbs-sampling- explained-49d49b3d1045. [Accessed 25 April 2021].
[21]   J. Nunnelly, Psycomtric Methods , New York, Mc.Graw - Hill, 1967.