Ase Suryana, Erwin Yulianto, Khrisna Dea Pratama Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017

## PERANCANGAN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN PRESTASI PEGAWAI MENGGUNAKAN METODE SAW, AHP, DAN TOPSIS
Ase Suryana 1 , Erwin Yulianto 2 , Khrisna Dea Pratama 3 Universitas Widyatama 1 , Universitas Langlangbuana 2 Jl. Cikutra No. 204, Bandung, Jawa Barat 1 , Jl. Karapitan No. 116, Bandung, Jawa Barat 2 asesuryana@gmail.com 1 , rwinyulianto@yahoo.com 2 , khrisnadeapratamajtk04@gmail.com 3

## Abstrak
Pemilihan  pegawai  terbaik  merupakan  salah  satu aspek  yang  cukup  penting  di  perusahaan  karena dengan  sumber  daya  manusia  yang  unggul  dan memiliki  kompetensi  tinggi  dapat  meningkatkan produktivitas  dan  kinerja  suatu  perusahaan  serta menghasilkan  pemimpin-pemimpin  hebat  di  masa depan.  Beberapa  permasalahan  yang  terjadi  pada pemilihan  pegawai  terbaik  di  PT  BPD  Jawa  Barat  & Banten, Tbk ( Call Name : bank bjb) antara lain yaitu pengolahan  data  kandidat  pegawai  terbaik  yang  akan diseleksi  masih  membutuhkan  waktu  yang  lama karena  belum  memiliki  standar  dan  masih  memakai sistem manual sehingga proses penilaian masih belum transparan, akurat dan terpercaya. Penentuan pegawai terbaik  di  bank bjb sangat  memerlukan  sistem pendukung  keputusan  sebagai  rekomendasi  kepada Direksi.  Sistem  pendukung  keputusan  penentuan pegawai  terbaik  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini menggunakan  tiga  metode  yaitu Simple  Additive Weighting (SAW), Analytical  Hierarchy  Process (AHP),  dan Technique  For  Order  Preference  By Similarity  To  Ideal  Solution (TOPSIS).  Penelitian akan menghasilkan sebuah sistem pendukung keputusan  yang  dapat  merekomendasikan  pegawai terbaik pada bank bjb berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan  yaitu  nilai  kinerja  individu,  nilai  kinerja unit  kerja,  kehadiran,  perilaku,  pencapaian  target kerja,  masa  kerja,  pendidikan,  penilaian  makalah, presentasi, dan hasil wawancara.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Pegawai Terbaik, SAW, AHP, TOPSIS

## Abstract
Best  employees  selection  is  one  aspect  which  is quite  important  in  the  company  because  of  the superior  human  resources  and  high  competence  can improve  the  productivity  and  performance  of  a company  and  produce  great  leaders  in  the  future. Some  of  the  problems  occurred  for  best  employees selection  in  PT  BPD  Jawa  Barat  and  Banten  Tbk (Call  Name:  bank  bjb)  are best  employees  candidate data  processing  who  would  be  selected  still  take  a long  time  because  it  has  no  standards  and  still  use manual  system  so  that  the  assessment  process  is  still not  transparent,  accurate  and  reliable.  Determining the  best  employees  in  the  bank  bjb  need  the  decision support systems as a recommendation to the Board of Directors. Decision support system to determining the best employees who performed in this  research using three  methods  :  Simple  Additive  Weighting  (SAW), Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),  and  Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS). The research will create a decision support system  that  can  recommend  the  best  employees  in bank  bjb  based  on  predetermined  criteria  such  as individual performance score, work unit performance, attendance, behavior, employment target achievement, employee education, assessment papers, presentations, and interviews results.
Keywords : Decision Support System, Best Employee, SAW, AHP, TOPSIS

## I. P ENDAHULUAN
Setiap  perusahaan  memerlukan  sebuah  sistem penilaian  kinerja  untuk  menentukan  kinerja  dari  para pegawainya dari sisi kualitas dan tanggung jawab atas

## Ase Suryana, Erwin Yulianto, Khrisna Dea Pratama
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
pekerjaannya.  Jangka  waktu  pelaksanaan  pengukuran kinerja pegawai berbeda-beda, misalnya setiap bulan, setiap  tiga  bulan  ataupun  setiap  tahun.  Komponen Penilaiannya  pun  berbeda-beda,  seperti  hasil  kinerja, kehadiran,  tanggung  jawab,  komunikasi,  pencapaian target, dan lain-lain.
PT  BPD  Jawa  Barat  &  Banten,  Tbk  dengan call name bank bjb merupakan perusahaan daerah dengan fokus bisnis utama yaitu layanan perbankan. bank bjb diklaim  sebagai  bank  daerah  terbesar  di  Indonesia dengan  jumlah  pegawai  yang  relatif  banyak dibandingkan  dengan  bank  daerah  lainnya  yaitu berjumlah 7.330 pegawai dan memiliki laba per posisi tahun  2015  yaitu  sebesar  kurang  lebih  satu  koma empat triliun rupiah.
Seleksi  pemilihan  pegawai  terbaik  di  bank bjb dilaksanakan  dalam  beberapa  tahap  yaitu  kinerja individu  dan  kinerja  unit  kerja  pegawai  selama  dua tahun terakhir, kehadiran, perilaku, pencapaian target, masa kerja, pendidikan, penilaian makalah, presentasi, dan  hasil  wawancara  secara  mandiri.  Pegawai  yang memiliki kriteria sesuai dengan yang telah ditetapkan akan  menerima  penghargaan  sebagai  pegawai  terbaik secara periodik. Pegawai terbaik adalah pegawai yang menampilkan perilaku yang sejalan dengan visi, misi, tujuan, budaya dan nilai–nilai perusahaan tersebut
Berdasarkan  fakta  di  lapangan,  kendala  yang ditemukan dalam proses penentuan pegawai terbaik di bank bjb yaitu sebagai berikut :
1. Pengolahan  data  kandidat  pegawai  yang  akan diseleksi membutuhkan waktu yang lama.
2. Penentuan pegawai terbaik di bank bjb belum memiliki  standar  / metode yang  baku,  karena masih  memakai  sistem  manual  dalam  setiap proses penilaiannya.
3. Rekomendasi  pegawai  yang  disampaikan  oleh pemimpin  unit  kerja masih terbilang  subjektif, tidak sejalan dengan penilaian kinerja pegawainya.
4. Proses  penilaian  oleh  tim  masih  belum transparan  dikarenakan  masih  terdapat  unsur politik.
Salah satu upaya untuk dapat mengolah data-data penilaian  lebih  objektif  maka  perlu  dibangun  Sistem Pendukung  Keputusan  yang  dapat  memberikan rekomendasi pegawai yang berhak mendapat penghargaan  dari  berbagai  kriteria  penilaian  yang telah ditentukan oleh bank bjb .

## II. K AJIAN P USTAKA

## II.1 Sistem Pendukung Keputusan
Beberapa  definisi  Sistem  Pendukung  Keputusan menurut para ahli diantaranya :
1. Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sebuah sistem yang
mampu memberikan
kemampuan  pemecahan  masalah  maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan tak terstruktur. (Turban, 2005)
2. Sistem  pendukung  keputusan    merupakan sistem informasi yang menyediakan informasi,  pemodelan  dan  pemanipulasian data yang mampu untuk mendukung analisis data secara ad hoc dan pemodelan keputusan serta  berorientasi  pada  perencanaan  masa depan. (Kusrini, 2007)
3. Sistem  pendukung  keputusan  adalah  suatu sistem  informasi  berbasis  komputer  yang melakukan  pendekatan  untuk  menghasilkan berbagai alternatif keputusan untuk membantu  pihak  tertentu  dalam  menangani permasalahan dengan menggunakan data dan model. (Daihani, 2001)
Menurut  Turban  (2005:30),  sistem  pendukung keputusan  terdiri  dari  tiga  komponen  utama  atau  sub sistem, yaitu:
1. Sub  sistem  data  ( database ),  merupakan komponen sistem pendukung keputusan penyedia  data  bagi  sistem.  Data  yang dimaksud  disimpan  dalam  suatu  pangkalan data  ( database )  yang  diorganisasikan  oleh suatu  sistem  yang  disebut  dengan Data  Base Management  System (DBMS).  Pangkalan  data dalam  sistem  pendukung  keputusan  berasal dari  dua  sumber  yaitu  sumber  internal  (dari dalam  perusahaan)  dan  sumber  eksternal  (dari luar  perusahaan).  Data  eksternal  ini  sangat berguna  bagi  manajemen  dalam  mengambil keputusan.
2. Sub  sistem  model  ( model  base ),  merupakan kemampuan  sistem  pendukung  keputusan dalam  mengintegrasikan  data  dengan  model- model  keputusan.  Model  merupakan  suatu peniruan  dari  alam  nyata.  Sistem  pangkalan model  harus  tetap  dijaga  flexibilitasnya, artinya  harus  ada  fasilitas  yang  mampu membantu  pengguna  untuk  memodifikasi  atau menyempurnakan model seiring dengan

## Ase Suryana, Erwin Yulianto, Khrisna Dea Pratama
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
perkembangan  pengetahuan.  Hal  lain  yang perlu  diperhatikan  adalah  pada  setiap  model yang disimpan hendaknya ditambahkan rincian keterangan dan penjelasan yang kompeherensif mengenai model yang dibuat.
3. Sub  sistem  dialog  ( user  system  interface ), fasilitas yang mampu mengintegrasikan sistem pendukung  keputusan  yang  terpasang  dengan pengguna
secara
interaktif.
Sistem diartikulasikan
dan diimplementasikan sehingga  pengguna  atau  pemakai  dapat berkomunikasi  dengan  sistem  yang  dirancang. Fasilitas  yang  dimiliki  oleh  sub  sistem  ini antara  lain  bahasa  aksi  ( action  language ), bahasa tampilan, dan bahasa pengetahuan.
Dari  ketiga  sub  komponen  sistem  pendukung keputusan  di  atas,  dapat  digambarkan  secara keseluruhan seperti pada gambar 1 berikut.
Gambar 1. Komponen Sistem Pendukung Keputusan

## II.2 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  SAW  dikenal  dengan  istilah  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating kinerja  pada  setiap  alternatif  dan  semua  atribut. (Kusumadewi,  2006:74) Metode SAW  membutuhkan proses  normalisasi  matriks  keputusan  ke  suatu  skala yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua rating alternatif  yang  ada.  Metode  SAW  dipilih  karena mampu  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  sejumlah alternatif berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan.  Kriteria-kriteria  tersebut  bersifat  dinamis dan  nilai  setiap  bobot  kriteria  dapat  diubah  sesuai keinginan pengguna.
Proses normalisasi matriks keputusan menggunakan runus 1 sebagai berikut :
Rumus 1. N ormalisasi Matriks Keputusan
Dimana  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  untuk  setiap  alternatif  (C i ) diberikan dengan rumus 2 berikut :
Rumus 2. Nilai Preferensi Untuk Setiap Alternatif
Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih.

## II.3 Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP)
Metode  AHP  dikembangkan  oleh  Prof.  Thomas Lorie  Saaty  dari  Wharton  Busines  School  di  awal tahun  1970  yang  digunakan  untuk  mencari ranking atau  urutan  prioritas  dari  berbagai  alternatif  dalam pemecahan  suatu  permasalahan.  [Sinaga,  2009] Metode  AHP  merupakan  metode  pengambilan keputusan  multi  kriteria  dalam  masalah  yang kompleks.  Metode  ini  mengkombinasikan  faktor- faktor  kualitatif  dan  kuantitatif  untuk  menentukan prioritas.
Langkah-langkah  dalam  metode  AHP  sebagai berikut (Kusrini, 2007) :
1. Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan solusi  yang  diinginkan,  lalu  menyusun  hirarki dari permasalahan yang dihadapi.
2. Menentukan prioritas elemen dengan membuat perbandingan  pasangan  yaitu  membandingkan elemen secara berpasangan sesuai kriteria yang diberikan.
3. Sintesis,  pertimbangan-pertimbangan  terhadap perbandingan  berpasangan  disintesis  untuk memperoleh keseluruhan prioritas.
4. Mengukur  Konsistensi,  untuk  mengetahui seberapa  baik  konsistensi  yang  ada  karena pemutus tidak menginginkan keputusan berdasarkan  peritmbangan  dengan  konsistensi

## Ase Suryana, Erwin Yulianto, Khrisna Dea Pratama
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
yang  rendah.  Hal-hal  yang  dilakukan  dalam langkah ini adalah sebagai berikut : a. Kalikan  setiap  nilai  pada  kolom  pertama dengan  prioritas  relatif  elemen  pertama, nilai  pada  kolom  kedua  dengan  prioritas relatif elemen kedua dan seterusnya.
b. Jumlahkan setiap baris.
c. Hasil Dari penjumlahan baris dibagi dengan elemen prioritas relatif yang bersangkutan.
d. Jumlahkan  hasil  bagi diatas  dengan banyaknya  elemen  yang  ada,  hasilnya disebut ג maks. e. Hitung Consistency  Index  (CI) dengan rumus 3 di bawah ini :
dimana n = banyaknya elemen
Rumus 3. Consistency Index (CI) f. Hitung  Rasio  Konsistensi  / Consistency Ratio (CR) dengan rumus 4.
dimana : CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index IR = Index Random Consistency

## Rumus 4. Consistency Ratio (CR)
g. Memeriksa konsistensi hirarki. Jika nilainya lebih  dari  100%  maka  penilaian  data judgemenet harus  diperbaiki.  Namun  jika rasio  konsistensi  (CI/IR)  kurang  atau  sama dengan  0,1  maka  hasil  perhitungan  bisa dinyatakan  benar.  Daftar  Indeks  Random Konsistensi (IR) bisa dilihat dalam tabel 1.

## II.4 Metode Technique For Others Reference by
Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS  adalah  salah  satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang (1981). TOPSIS menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  yang  terpilih harus  mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal positif dan terjauh dari solusi ideal negatif dari  sudut pandang  geometris  dengan  menggunakan  jarak euclidean untuk  menentukan  kedekatan  relatif  dari suatu alternatif dengan solusi optimal.
Langkah-langkah  dalam  menyelesaikan  sebuah kasus  dengan Metode TOPSIS  yaitu  [Kusumadewi, 2006] :
1. Membuat matriks keputusan yang
ternormalisasi
2. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  & matriks solusi ideal negatif.
3. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif dengan  matriks  solusi  ideal  positif  &  matriks solusi ideal negatif.
4. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif.
5. Mencari rating kinerja setiap alternatif Ai pada setiap  kriteria  Cj  yang  ternormalisasi  dengan rumus 5 sebagai berikut :
dimana : i = 1,2,3,….m j = 1,2,3,….n
Rumus 5. Rating Kinerja Setiap Alternatif 6. Solusi ideal positif A+ dan solusi ideal negatif A-  dapat  ditentukan  berdasarkan  rating  bobot ternormalisasi (yij) dengan rumus 6 berikut. y ij = w i r ij A + = (y 1 + , y 2 + ,….,y n + ) A - = (y= - , y 2 - , …..,y n - )
Dengan :
Rumus 6. Rating Bobot Ternormalisasi
7. Jarak  antara  alternatif  A i dengan  solusi  ideal positif dirumuskan dengan formula 7 berikut :

## Rumus 7. Jarak Antara Alternatif
8. Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V i ) diberikan rumus 8 sebagai berikut :

## Rumus 8. Nilai Preferensi Untuk Setiap Alternatif
Penggunaan  ketiga  metode  dalam  perhitungan untuk seleksi pegawai terbaik ini dapat menghasilkan

## Ase Suryana, Erwin Yulianto, Khrisna Dea Pratama
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
keluaran  yang  lebih  rinci  dan  valid,  dikarenakan setiap metode memiliki pendekatan yang berbeda.Seperti halnya pada metode SAW, dilakukan penilaian  bobot  preferensi  dari  sepuluh  kriteria  (C), yaitu Nilai Kinerja Individu, Nilai Kinerja Unit Kerja, Kehadiran,  Perilaku,  Pencapaian  Target  Kerja,  Masa Kerja,  Pendidikan,  Nilai  Makalah,  Nilai  Presentasi, dan  Nilai  Wawancara,  untuk  kemudian  dilakukan penjumlahan terbobot dari rating kinerja dalam hal ini pegawai  pada  setiap  alternatif  untuk  semua  atribut tersebut.  Setiap  metode  akan  melakukan  perhitungan kinerja  dari  setiap  pegawai  berdasarkan  kriteria  dan bobot  sesuai  mekanisme  perhitungan  untuk  masing- masing  metode.  Dari  ketiga  metode  tersebut,  akan ditemukan hasil perhitungan  yang telah terakumulasi. Hasil  akhir  dari  akumulasi  tersebut  akan  di  urutkan berdasarkan  total  akumulasi  yang  tertinggi  atas  dasar hasil akhir dari setiap metode tersebut.

## III. METODE P ENELITIAN

## Listen To Customer
Pada  tahap listen  to  customer, kegiatan  penelitian dibagi menjadi 2 fase yaitu :
a. Persiapan Penelitian Pada  tahap  ini  pengembang  mendengar kebutuhan user dengan  menggunakan teknik wawancara dalam mengumpulkan data. Data yang  menjadi  focus  utama  dalam  penelitian ini  yaitu  bagaimana  menetapkan  kriteria- kriteria  yang  akan  diproses  dalam  sistem pendukung  keputusan.  Selain  itu,  bobot setiap  kriteria  pun  harus  ditetapkan  dalam kebutuhan user karena  itu  salah  satu  faktor dalam perhitungan sistem pendukung
keputusan  yang nantinya akan  menghasilkan daftar pegawai terbaik di bank bjb .
b. Analisis
Pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi  proses penentuan  pegawai  terbaik  di  bank bjb berdasarkan  hasil  pengumpulan  data.  Dalam penelitian  ini  data  yang  dibutuhkan  dibagi menjadi dua, yaitu :
i. Data Utama berupa data penilaian kinerja seluruh pegawai selama 2 tahun terakhir. ii. Data  pendukung  berupa  data  unit  kerja bank bjb ,  data  masa  kerja  pegawai,  data pendidikan, data kepangkatan, data jabatan,  data  absensi  pegawai,  data kompetensi  pegawai,  data  perilaku,  dan data  pencapaian  target  kerja  yang dikumpulkan dari beberapa sumber.

## Build / Revise Mock Up
Tahap  ini  merupakan  desain  sistem  /  rancangan model  dan  alur  pembangunan  sistem  penentuan pegawai  terbaik  di  bank bjb sesuai  dengan  analisis yang telah dilakukan sebelumnya. Perancangan sistem yang  dibuat  meliputi  perancangan use  case diagram , class diagram , database design dan sitemap design .

## Customer Test Drives Mock-Up
Setelah  tahap build  /  revise  mock-up selesai, maka  tahap  terakhir  yaitu customer  test  drives  mock- up /  pengujian prototype serta  hasil  keputusan  dari pengujian.  Tahap  ini  merupakan  tahap  utama  dari sistem  yang  dibuat  karena  perhitungan  setiap metode SAW, AHP dan TOPSIS dilakukan dan terlihat hasil / daftar  urutan  pegawai  yang  dapat  direkomendasikan sebagai pegawai terbaik di bank bjb .

## IV. P EMBAHASAN
IV.1 Proses Bisnis
Berdasarkan  hasil  tahapan Listen  To  Customer, proses bisnis penentuan pegawai terbaik dapat dilihat pada gambar 2 berikut.
ALUR PROSES PENENTUAN PEGAWAI TERBAIK
Direksi Kantor Wilayah Panelis Cabang / Divisi Divisi SDM Mulai Melakukan proses seleksi semua kandidat di unit kerjanya Selesai Menerima Surat dari Cabang mengenai daftar kandidat Proses seleksi tahap antar cabang Pengolahan Data Pegawai berdasarkan kriteria Pembagian kandidat yang lolos awal berdasarkan unit kerja Pengiriman daftar kandidat ke unit kerja Dokumen daftar kandidat Menerima Surat SDM mengenai Daftar Kandidat Dokumen daftar kandidat Pengiriman daftar kandidat yang lolos dari cabang Dokumen daftar kandidat cabang / divisi Dokumen daftar kandidat cabang / divisi Pengiriman Hasil kandidat yang lolos dari kanwil Dokumen daftar kandidat cabang / divisi Menerima daftar kandidat dari kanwil Mengirimkan jadwal tes terakhir kepada panelis Menerima Daftar Kandidat untuk di Tes Proses Rekap penilaian per panelis Mengirimkan jadwal tes kandidat Mengirimkan hasil rekap penilaian ke Divisi SDM Melakukan rekap penilaian keseluruh kandidat untuk dipilih yang terbaik berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan Mengirimkan dokumen rekap penilaian Menerima SK Penetapan pemenang pegawai terbaik Mensahkan para pemenang pegawai terbaik Mengirimkan dokumen SK Direksi Penerapan Metode Sistem Pendukung Keputusan (SPK)

## Gambar 2. Alur Proses Penentuan Pegawai Terbaik
Secara singkat proses penentuan pegawai terbaik dimulai  dari  tingkat  cabang.  Divisi  Sumber  Daya Manusia  melakukan  proses  pengolahan  data  seluruh pegawai  berikut  data  kinerja  dan  memilih  pegawai dengan  penilaian  sangat  baik  minimal  5  tahun terakhir.  Daftar  dikirimkan  ke Cabang/Divisi. Cabang/divisi mereview data kinerja dengan

## Ase Suryana, Erwin Yulianto, Khrisna Dea Pratama
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
melibatkan  5  orang  reviewer.  Hasil  penilaian  berupa urutan  dari  nilai  tertinggi  dan  dikategorikan berdasarkan  jabatan.    Setelah  diurutkan,  akan  dipilih kandidat yang mewakili cabang yang terdiri atas staff, officer  dan  manager.  Wakil  dari  divisi  akan ditambahkan 1 senior manager.
Kantor  wilayah  akan  memilih  pemimpin  cabang terbaik  untuk  dikirimkan  ke  SDM  pusat  dan melakukan  test  untuk  perwakilan  staf  dari  setiap cabang. Data dari seluruh kanwil dan divisi kemudian akan diolah lebih lanjut oleh SDM dan para karyawan terpilih  akan  mengikuti  test  lebih  lanjut.    Karyawan yang lulus seleksi ini akan diminta untuk mempresentasikan topik tertentu.  Presentasi kandidat karyawan  terbaik  akan  diuji  oleh  panelis,  yang kemudian  akan  melaporkan  hasilnya  kepada  divisi SDM.  Divisi  SDM  akan  mengolah  hasil  akhir  untuk kemudian  disampaikan  kepada  Dewan  Direksi. Keputusan  akhir  dan  pengumuman  penentuan pegawai terbaik akan ditetapkan oleh direksi.
Selama  ini,  pengolahan  data  pada  proses  seleksi tersebut dilakukan secara manual sehingga

## IV.2 Penentuan Parameter
Berdasarkan hasil wawancara dengan pihak bank bjb  Divisi  SDM,  didapat  sepuluh  parameter  kriteria penilaian sebagaimana tabel 2.
Tabel 2. Kriteria Penilaian Kode Kriteria Definisi C1 Nilai Kinerja Individu Penilaian  rata-rata  kinerja  individu pegawai selama 2 tahun terakhir C2 Nilai Kinerja Unit Kerja Penilaian  rata-rata  kinerja  unit  kerja berdasarkan dimana pegawai tersebut ditempatkan C3 Kehadiran Prosentase kehadiran pegawai C4 Perilaku Penilaian  perilaku  pegawai  sehari- hari,  apakah  sudah  mencerminkan corporate image dan budaya perusahaan C5 Pencapaian Target Kerja Prosentase pencapaian target kerja C6 Masa Kerja Lama waktu pegawai tersebut menjadi pegawai selama di bank bjb C7 Pendidikan Tingkat pendidikan pegawai C8 Nilai Makalah Nilai makalah saat pegawai melakukan seleksi pegawai terbaik C9 Nilai Presentasi Nilai presentasi saat pegawai memaparkan bahan materi
C10 Nilai Wawancara Nilai  wawancara  yang  dilakukan
oleh panelis
Dari masing-masing kriteria pada tabel 2 tersebut akan  ditentukan  bobot-bobotnya  yang  yang  terdiri dari  lima  bilangan fuzzy yaitu  Sangat  Tinggi  (ST) dengan  bobot  100,  Tinggi  (T)  dengan  bobot  80, Sedang  (S)  dengan  bobot  60,  Rendah  (R)  dengan bobot 40, dan Sangat Rendah (SR) dengan bobot 20.
Setelah  menentukan  bobot  setiap  kriteria  seperti pada  tabel-tabel  di  atas,  tahap  selanjutnya  adalah membuat  bobot  preferensi  atau  tingkat  kepentingan dari  setiap  kriteria  yang  telah  ditetapkan  oleh  pihak bank  bjb,  dengan  bobot  preferensi  maksimal  sebesar 500 dan mengacu pada informasi variabel pada tabel 2 yang dipetakan terhadap tabel 3.
Sesuai dengan kesepakatan pada saat wawancara, maka  proses  penentuan  pegawai  terbaik  akan menggunakan  15 sample dalam  proses  perhitungan seluruh metode yang  akan.  Pertimbangan  mengambil 15 sample dikarenakan  telah  mewakili  50%  dari seluruh  peserta  yang  lolos  pada  tahap  akhir  saat  ini yang berjumlah 30 orang.

## Tabel 3. Bobot Preferensi
Kode Kriteria Bobot Preferensi C1 Nilai Kinerja Individu 100 C2 Nilai Kinerja Unit Kerja 60 C3 Kehadiran 20 C4 Perilaku 20 C5 Pencapaian Target Kerja 40 C6 Masa Kerja 20 C7 Pendidikan 20 C8 Nilai Makalah 60 C9 Nilai Presentasi 80 C10 Nilai Wawancara 80
Pengolahan  data  di  atas  menggunakan  metoda AHP adalah sebagai berikut :

## A. Metoda SAW
Menentukan  skor  alternative  penilaian  seperti pada tabel 4.
Selanjutnya  dilakukan  normalisasi  metoda  SAW seperti  contoh  untuk  elemen  matriks  r11  seperti berikut:

## Ase Suryana, Erwin Yulianto, Khrisna Dea Pratama
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
Tabel 4. Penentuan Alternatif Penilaian
Sehingga  dibentuk  matriks  normalisasi  seperti  pada gambar 4.
Selanjutnya  akan  dihitung  skor  masing-masing pegawai untuk melakukan perankingan bobot preferensi seperti pada contoh berikut:
Setelah  dihitung  semua  nilai  (V1)  untuk  setiap pegawai,  hasilnya  disusun  dalam  bentuk  ranking seperti pada tabel 5.
Gambar 4. Matriks Normalisasi
Tabel 5. Ranking Bobot Preferensi NIK Nama Pegawai Hasil Peringkat 13.87.66xx Pegawai-x14 475 1 13.88.62xx Pegawai-x6 419 2 13.89.62xx Pegawai-x3 376 3 …………. …………. ………….  …………. …………. …………. ………….  …………. …………. …………. ………….  …………. 13.89.66xx Pegawai-x5 249 15

## B. Metode AHP
Untuk n = 10, RI = 1,49 (tabel kusrini), maka:
Karena  CR  <  0,100  berarti  preferensi  atas penetapan  pihak  Divisi  SDM  bank  bjb  adalah konsisten.
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  diatas, menunjukkan  bahwa  kriteria  nilai  kinerja  individu merupakan kriteria paling penting bagi pihak bank bjb dalam penentuan pegawai terbaik di bank bjb dengan bobot 0,291 atau 29,1%.
Selanjutnya  untuk  memperoleh  vektor  prioritas, setiap  unsur  pada  tabel  disetiap  baris  dikalikan  dan selanjutnya  ditarik  akar  berpangkat n .  Hasil  dari setiap baris kemudian dibagi dengan jumlah dari hasil semua  baris,  maka  matriks  vektor  prioritas  dapat terlihat pada tabel 6.
Perbandingan  berpasangan  untuk  kriteria  nilai kinerja  individu  pada  15  pegawai  yang  menjadi sample diperoleh  hasil  preferensi  dari  penetapan pihak bank bjb seperti pada tabel 7.
Tabel 6. Contoh Matriks Vektor Prioritas ∑ pengali vektor prioritas C1 35,414 0,579 C2 2,378 0,039 …. …. …. C10 10,091 0,165 Tabel 7. Contoh Matriks Faktor Evaluasi untuk Kriteria Nilai Kinerja Individu A1 A2 A3 A4 A5 ….. A15 A1 1 8 8 6 2 ….. 6 A2 1/8 1 1 1/2 1/6 ….. 1/2 ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. …..
….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. …..
….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. …..
A14 1 8 8 6 2 1 6 A15 1/6 2 2 1 4 1/6 1
Dengan  unsur–unsur  pada  tiap  kolom  dibagi dengan jumlah  kolom  yang bersangkutan,  maka akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Nilai vector eigen dihasilkan  dari  rata-rata  bobot  relatif  untuk setiap baris.
Pada contoh di atas, diperoleh vector eigen untuk baris pertama adalah :

## Ase Suryana, Erwin Yulianto, Khrisna Dea Pratama
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
Selanjutnya  nilai  eigen  maksimum  (λ maksimum ) didapat  dengan  menjumlahkan  hasil  jumlah  kolom dengan  vektor  eigen.  Nilai  eigen  maksimum  yang dapat diperoleh adalah:
λ maksimum =  (6 x 0,152) + (60 x 0,015) + (60 x 0,015) + (39 x 0,026)  +  (15,167  x  0,09)  +  (6  x  0,152)  +  (31,75  x  0,05)  +  (60  x 0,015) + (39 x 0,026) + (11,417 x 0,09) + (11,417 x 0,09) + (60 x 0,017) + (22,5 x 0,056) + (6 x 0,16) + (39 x 0,046)
=  16,594
Karena  matriks  berordo  15  (yakni  terdiri  dari  15 kriteria),  nilai  indeks  konsistensi  yang  diperoleh sebagai berikut:
Untuk n = 15, RI = 1,59 (tabel kusrini), maka:
Karena  CR  <  0,100  berarti  preferensi  atas penetapan dengan pihak Divisi SDM bank bjb adalah konsisten.
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  diatas, diperoleh  urutan  prioritas  untuk  kriteria  nilai  kinerja individu  yaitu  A14  (Pegawai-X14)  menjadi  prioritas utama dengan nilai bobot 0,160 atau 16%.
Hasil  perhitungan  di  atas  kemudian  diolah  lagi dengan  metode  TOPSIS.  Langkah  awal  yaitu menyusun  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi untuk TOPSIS, seperti pada tabel 8.

## Tabel 8. Matriks Keputusan Metode Topsis
C1 C2 C3 C10 A1 0,4 0,37 0,25 ….. 0,28 A2 0,08 0,09 0,31 ….. 0,28
….. ….. ….. ….. ….. A14
0,4 0,37 0,31 ….. 0,34 A15 0,16 0,37 0,25 ….. 0,28 Setelah
menghitung matriks
keputusan normalisasi,  selanjutnya  adalah  menghitung  matriks keputusan berbobot sebagai berikut:
Cuplikan  matriks  keputusan  berbobot  dapat dilihat pada tabel 9.

## Tabel 9. Matriks Keputusan Berbobot
C1 C2 C3 C4 C5 … C10 A1 39,9 29,4 20,1 22,2 13,7 … 22 A2 1,6 1,84 31,4 22,2 24,3 … 22 ……  ……  …… ……  ……  …… … ……
Untuk menentukan matriks ideal positif diperoleh dari  pencarian  nilai  tertinggi  dari  nilai  matriks berbobot,  sedangkan  untuk  mencari  matriks  ideal negatif  ditentukan  dari  pencarian  nilai  terendah  dari matriks terbobot.  Untuk contoh di atas, nilai tertinggi dan  terendah  untuk  baris  pertama  adalah  :  Y1max  = 39.9, dan Y1min = 1.6.
Perhitungan  selanjutnya  adalah  menentukan separation  measure  yaitu  pengukuran jarak dari suatu alternatif  ke  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal negatif.  Setelah  nilai  solusi  ideal  negatif  diperoleh maka langkah selanjutnya menghitung jarak alternatif dan  separasi  positif  (D + ).  Untuk  mencari  nilai  dari separasi positif maka sebagai berikut:
D 1 + = 42.00 D 1 - = 58.082
Setelah  nilai  separasi  negative  diperoleh  maka tahap  selanjutnya  akan  mencari  nilai  dari  kedekatan relatif  terhadap  solusi  ideal  positif,  dengan  cara seperti contoh berikut :
Selanjutnya,  hasil  perhitungan  separasi  dan kedekatan relative, dirangkum pada contoh tabel 10.
Tabel 10. Matriks nilai kedekatan relatif terhadap solusi
ideal positif Kode D+ D- V A1 42 58,082 0,58 A2 53,57 53,622 0,5 A3 60,423 49,244 0,449 …. …. …. …. …. …. …. …. A14 22,017 76,264 0,776 A15 57,398 41,574 0,42

## Ase Suryana, Erwin Yulianto, Khrisna Dea Pratama
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
Pilihan akan diurutkan berdasarkan pada nilai D+ sehingga  alternatif  yang  memiliki  jarak  terpendek dengan  solusi  ideal  positif  adalah  alternatif  yang terbaik.
Tabel  11  menampilkan  contoh  hasil  akhir perhitungan penentuan pegawai berprestasi.

## Tabel 11. Ranking Alternatif Pegawai Berprestasi
KODE NIP NAMA ∑ BOBOT EVALUASI URUTAN A14 13.87.66xx Pegawai-x14 0,776 1 A1 13.88.62xx Pegawai-x6 0,58 2 A6 13.89.62xx Pegawai-x3 0,507 3 … … … … …

## IV.3 Diagram UML
IV.3.1 Use Case Diagram
Perancangan use  case diagram pada  aplikasi yang  akan  dikembangkan  dapat  dilihat  pada  gambar 5.    Proses  pengambilan  keputusan  menggunakan metoda  SPK  diterapkan  pada  fitur  Olah  bobot preferensi dan olah data penilaian.
System Admin Staf SDM Manajer SDM Login Olah data user Olah data pegawai Olah bobot preferensi Olah data penilaian Laporan Pegawai Terbaik <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> <<include>> Gambar 5. Use Case Diagram
IV.3.2 Class Diagram
Class diagram
ini digunakan untuk menggambarkan kumpulan dari class dan hubungannya. Class menggambarkan  keadaan  suatu sistem,  sekaligus  layanan  untuk  memanipulasi keadaan metode atau  fungsi  sehingga class memiliki tiga  komponen  pokok,  yaitu  nama,  atribut,  dan metode . Class diagram SPK  penentuan  pegawai terbaik dapat dilihat pada gambar 6.
User #id: int #idPegawai -username: char -password: char -email: varchar -idGroup: int +setUser() +getUser() +login() +logout() +validasiLogin() Pegawai #idPegawai: int #nip: char -nama: varchar -alamat: varchar -telepon: char -tempatLahir: char -tglLahir: date -tglMasukKerja: date #idJK: int #idPendidikan: int +setPegawai() +getPegawai() Group #idGroup: int -namaGroup: varchar +setGroup() +getGroup() Penilaian #idPenilaian: int #idPegawai: int #idStandarBobot: int
-tahun: int -nilaiKriteria1: int -nilaiKriteria2: int -nilaiKriteria3: int -nilaiKriteria4: int -nilaiKriteria5: int -nilaiKriteria6: int -nilaiKriteria7: int -nilaiKriteria8: int -nilaiKriteria9: int -nilaiKriteria10: int -nilaiSAW: int -nilaiAHP: int -nilaiTOPSIS: int -nilaiAkhir: int +setPenilaian() +getPenilaian() +validasiPenilaian() +getPerhitunganSAW() +getPerhitunganAHP() +getPerhitunganTOPSIS() * 1 * 1 JenisKelamin #idJK: int -namaJK: char +setJK() +getJK() * 1 Pendidikan #idPendidikan: int -namaPendidikan: char +setPendidikan() +getPendidikan() * 1 StandarBobot #idStandarBobot: int -tahunStandarBobot: int -bobotKriteria1: int -bobotKriteria2: int -bobotKriteria3: int -bobotKriteria4: int -bobotKriteria5: int -bobotKriteria6: int -bobotKriteria7: int -bobotKriteria8: int -bobotKriteria9: int -bobotKriteria10: int +setStandarBobot() * 1 * 1

## Gambar 6. Class Diagram
IV.3.3 Site Map
Desain sitemap dipakai  sebagai  rancangan  awal dalam  tahap  pembangunan  aplikasi  untuk  acuan dalam  tahapan implementasi antarmuka  aplikasi. Desain sitemap untuk hirarki menu dapat dilihat pada gambar 7.
Menu Utama Input Data Proses Laporan Logout Data Group Data Jenis Kelamin Data Pendidikan Login Data Pegawai Data Bobot Kriteria Laporan Pegawai Terbaik Perhitungan SPK Gambar 7. Desain Sitemap

## Ase Suryana, Erwin Yulianto, Khrisna Dea Pratama
Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume III, No 2, 15 April 2017
IV.3.4 Perancangan Basis Data
Perancangan tabel yang akan digunakan di dalam database Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Pegawai  Terbaik  dapat  dilihat  pada  tabel  12  sebagai berikut.
Tabel 12. Desain Tabel No Nama Tabel Fields 1. TGrup IdGroup (PK) , namaGroup 2. TPendidikan IdPendidikan (PK) , namaPendidikan
3. TPegawai IdPegawai (PK), NIP, Nama, JK,
Alamat, Telepon, TempatLahir, TglLahir, TglMasukKerja, idPendidikan 4. TBobot
idBobot (PK), tahunBobot, bobotKriteria1, bobotKriteria2, …, bobotKriteria10
5. TPenilaian idPenilaian (PK), idPegawa i (FK), idBobot (FK) , tahunPenilaian, nilaiKriteria1, nilaiKriteria2, ..., nilaiKriteria10, nilaiSAW, nilaiAHP, nilaiTOPSIS, nilaiAkhir

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
V.1 Kesimpulan
Penelitian  ini  menghasilkan  kesimpulan  sebagai berikut:
1. Sistem pendukung keputusan dapat merekomendasikan  pegawai  terbaik  di  bank bjb berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan  yaitu  nilai  kinerja  individu,  nilai kinerja  unit  kerja,  kehadiran,  perilaku, pencapaian target kerja, masa kerja, pendidikan,  nilai  makalah,  presentasi  dan hasil  wawancara  dengan  menggunakan metode SAW, AHP dan TOPSIS
2. Keuntungan  /  manfaat  menggunakan  ketiga metode  ini  sekaligus,  antara  lain  dapat membantu  menentukan  keputusan  pemilihan pegawai terbaik dengan tepat dan meminimalisasi  subjektivitas.  Selain  itu keputusan  yang  diambil  sekarang  bisa menjadi  acuan  untuk  menentukan  keputusan yang akan diambil di masa yang akan datang untuk  menghasilkan  objektifitas  yang  lebih baik. 3. Uji coba yang dilakukan dengan memasukkan sample pegawai sebanyak lima belas orang dengan menggunakan perhitungan metode SAW, AHP dan TOPSIS
dapat  memberikan  rekomendasi  pegawai terbaik berdasarkan ranking / peringkat.

## V.2 Saran
Saran  yang  diharapkan  untuk  menjadi  bahan evaluasi untuk penelitian selanjutnya yaitu penambahan  kriteria  penilaian.  Dengan  semakin banyak  kriteria  yang  diperhitungkan  dalam  metode SAW,  AHP,  dan  TOPSIS,  maka  hasil  yang diharapkan dapat semakin konsisten, akurat dan dapat dipercaya.

## D AFTAR P USTAKA
C.L.Hwang,  K.  Yoon.  1981. Multiple  Attributes Decision  Making  Methods  &  Applications .
Springer : Berlin Heidelberg.
Daihani,  Dadan  Umar.  2001.  Sistem  Pendukung Keputusan.  Penerbit  Elex  Media  Komputindo, Jakarta
Kusumadewi,  Sri.,  Hartati,  S.,  Harjoko  A.,  dan
Wardoyo  R.  2006, Fuzzy  Multi  Atribute Decision Making (FUZZY MADM). Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu Kusrini.  2007.  Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi Sinaga,  Johannes.  2009.  Penerapan Analytical Hierarchy  Process  (AHP) dalam  Pemilihan Perusahaan  Badan  Usaha  Milik  Negara (BUMN)  Sebagai  Tempat  Kerja  Mahasiswa Universitas
Sumatera Utara. Universitas
Sumatera Utara Turban, Aronson, dan  Liang.  2005. Decision Support System  and  Intelligent  Systems (Sistem Pendukung  Keputusan  dan  Sistem  Cerdas) Jilid I Edisi 7. Yogyakarta: Andi.