## Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Penghargaan Karyawan Terbaik dengan Metode Topsis (Studi Kasus PT. PP London Sumatra Indonesia, Tbk)

## Veri Yanto
STMIK Budi Darma Medan, Jl.Sisingamangaraja No.338 Sp. Limun Medan, Indonesia
1* yantoveri27@yahoo.co.id , 2 dos.asmbd@gmail.com
Abstrak-Penghargaan  adalah  imbalan  yang  diberikan  dalam  material  dan  non  material  yang  diberikan  oleh  pihak  perusahaan  kepada karyawannya agar mereka dapat bekerja dengan motivasi yang tinggi dan berprestasi dalam mencapai tujuan-tujuan perusahaan. Untuk membangun  sistem  pendukung  keputusan  pemberian  penghargaan  dan  dengan  metode  Topsis,  maka  di  tetapakan  beberapa  kriteria  di antaranya  adalah  Absen,  Prilaku,  Disiplin,Tanggung  Jawab,Prestasi.Salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan permasalahan  dalam  pemberian  penghargaan  adalah  metode  Topsis  (Technique  for  Order  Preference  by  Similiarity).  Metode  TOPSIS merupakan metode pengambilan keputusan multi kriteria yang menggunakan prinsip bahwa alternatifyang terpilih harus mempunyai jarak terdekat dengan solusi ideal positif dan jarak terjauh dengan solusi ideal negatif.Langkah-langkah yang digunakan dalam metode TOPSIS adalah proses perhitungan matriks normalisasi, proses perhitungan matriks normalisasi berbobot, proses penentuan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif, proses perhitungan jarak pisah  setiap alternatif terhadap solusi ideal, dan proses perhitungan nilai preferensi setiap alternatif. Hasil dari proses perhitungan metode TOPSIS adalah berupa informasi  menentukan  pemberian penghargaan.

## Kata kunci : Penghargaan, Sistem pendukung keputusan, Topsis
Abstract-Award  is  a  reward  given  in  material  and  non-material  given  by  the  company  to  its  employees  so  that  they  can  work  with  high motivation and achievement in achieving company goals. To build a decision support system for awarding and using  the Topsis method, several  criteria  include  Absence,  Behaviour,  Discipline,  Responsibility,  Achievement.  One  of  the  methods  used  to  resolve  problems  in awarding is the Topsis method (Technique for Order Preference by Similiarity).. The TOPSIS method is a multi-criteria decision making method that uses the principle that the chosen alternative must have the closest distance to the positive ideal solution and the farthest distance to the negative ideal solution. the process of determining the positive ideal solution and the negative ideal solution, the process of calculating the distance of each alternative to the ideal solution, and the process of calculating the preference value of each alternative. The results of the TOPSIS method calculation process are in the form of information determining the awarding.
Keywords : Awards, Decision Support Systems, Topsis.

## PENDAHULUAN
Penghargaan adalah imbalan yang diberikan dalam material dan non material yang diberikan oleh pihak perusahaan  kepada  karyawannya  agar  mereka  dapat  bekerja  dengan  motivasi  yang  tinggi  dan berprestasi dalam  mencapai  tujuan-tujuan  perusahaan,  dengan  kata  lain  pemberian  penghargaan dimaksudkan  untuk meningkatkan  produktivitas  dan  mempertahankan  karyawan  yang  berprestasi  agar  tetap  berada  dalam perusahaan.  Pemberian  sistem  penghargaan  dimaksudkan  sebagai  dorongan  agar  karyawan  mau  bekerja dengan lebih baik dan membangkitkan motivasi sehingga dapat mendorong kinerja karyawan menjadi lebih baik. Oleh karena itu peranan teknologi komputer sangat diperlukan untuk mengatasi cara kerja perusahaan agar dapat  menghasilkan  informasi  yang  lebih efisien dan efektif. Setiap  perusahaan pasti  mengharapkan agar  karyawannya  memiliki  kinerja.  Namun  demikian  sistem  penilaian  karyawan  yang  dimiliki  oleh perusahaan mempunyai banyak masalah, yang seringkali diragukan dapat meningkatkan kinerja karyawan, apalagi kinerja perusahaan.
Penghargaan adalah imbalan yang diberikan dalam material dan non material yang diberikan oleh pihak perusahaan  kepada  karyawannya  agar  mereka  dapat  bekerja  dengan  motivasi  yang  tinggi  dan berprestasi dalam  mencapai  tujuan-tujuan  perusahaan,  dengan  kata  lain  pemberian  penghargaan dimaksudkan  untuk meningkatkan  produktivitas  dan  mempertahankan  karyawan  yang  berprestasi  agar  tetap  berada  dalam perusahaan.  Pemberian  sistem  penghargaan  dimaksudkan  sebagai  dorongan  agar  karyawan  mau  bekerja dengan lebih baik dan membangkitkan motivasi sehingga dapat mendorong kinerja karyawan menjadi lebih baik  [1].  Oleh  karena  itu  peranan  teknologi  komputer  sangat  diperlukan  untuk  mengatasi  cara  kerja perusahaan  agar  dapat  menghasilakan  informasi  yang  lebih  efisien  dan  efektif.  Setiap  perusahaan  pasti mengharapkan  agar  karyawannya  memiliki  kinerja.  Namun  demikian  sistem  penilaian  karyawan  yang dimiliki oleh perusahaan mempunyai banyak maslah, yang seringkali diragukan dapat meningkatkan kinerja karyawan, apalagi kinerja perusahaan.
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi, pemodelan dan manipulasi data  yang digunakan untuk membantu pengambil keputusan pada situasi semi
terstruktur dan tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. Sistem pendukung keputusan  (SPK)  adalah  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  termasuk  sistem  berbasis pengetahuan atau manajemen pengetahuan yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi  atau  perusahaan  [2].  Dapat  juga  dikatakan  sebagai  sistem  komputer  yang mengolah  data menjadi  informasi  untuk  mengambil  keputusan  dari  masalah  semi  terstruktur  yang  spesifik. SPK  dapat digambarkan  sebagai  sistem  yang  berkemampuan  mendukung  analisis  ad  hoc  data,  dan  pemodelan keputusan, berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan, dan digunakan pada saat-saat  yang tidak biasa [3].
TOPSIS (Technique For Other Reference By Similarity To Ideal  Solution) 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 [4], [5].

## METODOLOGI PENELITIAN
Bagian ini menjelaskan secara rinci tentang penelitian yang dilakukan.
Gambar 1. Diagram Alur Metode Penelitian
Berdasarkan skema desain penelitian pada gambar 1 di atas, tahapan penelitian yang dilakukan meliputi langkah-langkah berikut [6]:
1. Merumuskan  Masalah .  Merumuskan  masalah  dilakukan  pada  tahap  awal,  yaitu  mencari  ide  dan permasalahan yang dapat diselesaikan dengan metode yang digunakan.
2. Studi  Literatur .  Studi  literatur  dilakukan  pada  tahap  analisis,  yaitu  mencari  referensi  dan  teori pendukung  penelitian  dan  ilmu–ilmu  dasar  yang  digunakan  untuk  memahami  dan  mengembangkan sistem dengan metode TOPSIS.
3. Data  Penelitian .  Data  penelitian  dilakukan  pada  tahap  analisis,  yaitu  data  yang  diperoleh  dari  studi literature akan dipertimbangkan untuk melakukan perancangan dan pembangunan perangkat lunak.
4. Implementasi TOPSIS . Pada tahap ini, metode TOPSIS diimplementasikan dalam  tahap perancangan sistem.  Di  dalam  sistem  tersebut,  langkah-langkah  metode  TOPSIS  digunakan  sebagai  proses  kerja sistem yang nantinya akan menghasilkan nilai yang dibutuhkan oleh sistem.
5. Desain Sistem . Desain sistem dilakukan pada tahap perancangan. Setelah mendapatkan  data penelitian yang  sudah  dirangkum  dan  spesifikasi  dari  sistem,  merancang  sistem  pendukung  keputusan dengan mengimplementasikan metode TOPSIS.
6. Pengembangan  Perangkat  Lunak .  Pengembangan  perangkat  lunak  dilakukan  ditahap pengembangan. Pada tahapan ini, sistem akan dibangun dengan menggunakan metode sekuensial linear dan  menggunakan  tahap  dasar  pembangunan  perangkat  lunak,  seperti  analisis,  desain,  coding,  dan testing/pengujian.
7. Pengujian  Hasil  Penelitian. Pengujian  hasil  penelitian  dilakukan  ditahap  pengujian.  Pada tahap  ini perangkat lunak dan dokumentasi awal akan diuji. Kemudian akan mendapat revisi dari penguji untuk pembuatan dokumentasi tahap akhir.
8. Dokumentasi . Dokumentasi dilakukan di tahap akhir. Hasil penelitian akan didokumentasikan dalam bentuk laporan dan dokumen teknis perangkat lunak.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Suatu Perusahaan sering kali mengalami kesulitan dalam mendapatkan keputusan untuk memberikan penghargaan dan menentukan karyawan terbaik, peritungan yang terkadang mengalami kesalahan dan waktu yang  cukup  lama.  Berdasarkan  permasalahan  di  atas  maka  di  bentuk  sebuah  sistem  pengkajian  untuk memecahkan  masalah  yang  di  alami  perusahaan  agar  perusahaan  tidak  mengalami  kekeliuran  dalam pengkajian,  sistem  yang  di  bangun  adalah  sistem  pendukung  keputusan  pemberian  penghargaan  dengan menggunakan metode Topsis. Untuk membangun sistem pendukung keputusan pemberian penghargaan dan dengan metode Topsis, Maka di tetapakan beberapa kriteria di antaranya adalah Absen, Prilaku, Disiplin, Tanggung jawab, Prestasi [4], [7].
Dalam  tahap  ini  dibutuhkan  nilai  preferensi  yang  akan  dijadikan  bahan  perhitungan  pada  proses pemberian penghargaan. Kosistensi pemberian penghargaan karyawan terhadap kriteria yang dinilai dengan menggunakan metode TOPSIS secara keseluruhan.
Dalam melakukan pengambilan keputusan, tentunya harus memiliki berbagai acuan ataupun kriteria yang terdapat akan dijadikan bahan perhitungan pada proses menentukan pemberian penghargaan. Hal itu dimaksud untuk menentukan yang mendapatkan penghargaan dan nilai kriteria untuk setiap alternatif pada setiap  kriteria.  Adapun  langkah-langkah  dalam  penerapan Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM) dengan metode TOPSIS ( Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution ) adalah sebagai berikut :
a. Kriteria 1 : C1 : Absen
b. Kriteria 2
: C2 : Prilaku
c. Kriteria 3 : C3 : Disiplin
d. Kriteria 4
: C4 : Tanggung Jawab
e. Kriteria 5
: C5 : Prestasi
Memberikan nilai setiap alternatif pada setiap kriteria yang sudah ditentukan. Dari masing-masing kriteria tersebut akan ditentukan bobot-bobotnya. Pada setiap kriteria dinilai dengan 0 sampai 1 yaitu : 0 = Sangat buruk, 0,7 = , 0,86 = Cukup  Baik, 0,95 = Baik, 1 = Sangat baik. Seperti terlihat pada gambar 2 berikut :
Gambar 2. Bilangan Fuzzy untuk bobot
Bilangan-bilangan fuzzy dapat dikonversikan kebilangan crip. Untuk lebih jelas, menentukan kriteria tercatat sebagai anggota kelompok tani dibentuk dalam tabel 1 berikut:
1. Nilai fuzzy kriteria absen
Dari tabel dibawah ini di jelaskan data Absen :
Tabel 1. Jumlah data absen Absen (%) Keterangan Nilai 1 Sangat Baik 5 0,75 Baik 4 0,50 Cukup Baik 3 0,25 Buruk 2 0 Sangat buruk 1
2. Nilai fuzzy kriteria Prilaku
Dari tabel dibawah ini dijelaskan data Prilaku :
Tabel 2. Jumlah data prilaku Prilaku (%) Keterangan Nilai 1 Sangat Baik 5 0,75 Baik 4 0,50 Cukup Baik 3 0,25 Buruk 2 0 Sangat buruk 1
3. Nilai fuzzy Disiplin Dari tabel dibawah ini dijelaskan data disiplin : Tabel 3. Jumlah data disiplin Disiplin (%) Keterangan Nilai 1 Sangat Baik 5 0,75 Baik 4 0,50 Cukup Baik 3 0,25 Buruk 2 0 Sangat buruk 1
4. Nilai fuzzy Tanggung jawab Dari tabel dibawah ini dijelaskan data dari tanggung jawab : Tabel 4. Jumlah data tanggung jawab Tanggung jawab (%) Keterangan Nilai 1 Sangat Baik 5 0,75 Baik 4 0,50 Cukup Baik 3 0,25 Buruk 2 0 Sangat buruk 1
5. Nilai fuzzy Prestasi Dari tabel dibawah ini dijelaskan data Prestasi : Tabel 5. Jumlah data prestasi Prestasi (%) Keterangan Nilai 1 Sangat Baik 5 0,75 Baik 4 0,50 Cukup Baik 3 0,25 Buruk 2 0 Sangat buruk 1 Tabel 6. Matrik Keputusan Alternatif Kriteria C1  C2 C3 C4  C5 Siti Azmar 5 4 3 3 2 Riyadi 3 5 2 5 5 Marjuni 2 3 4 5 4
TOPSIS memiliki kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatif- alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana. Untuk itu TOPSIS membutuhkan bobot preferensi setiap alternatif Ai pada setiap kriteria  Ci. Yang ternormalisasi yaitu :
, dimana i = 1,2,...,m dan j = 1,2,...,n Berikut ini adalah perhitungan untuk ketiga alternatif :
R=
Solusi ideal positif A + dan solusi ideal negatif A - dapat ditentukan berdasarkan rating bobot ternormalisasi (Yij).  Matriks  keputusan  ternormalisasi  terbobot  dapat  dihitung  dengan  perkalian  bobot  kriteria  dimensi internal service quality dengan matriks ternormalisasi R atau dirumuskan sebagai berikut:
yij = wirij , dimana i = 1,2,...,m dan j = 1,2,...,n
Berikut ini adalah contoh pembobotan terhadap normalisasi matriks pada alternatif A1.
1 = w1r11 = 5(0,8111) = 4,0555 Y21 = w2r21 = 5(0,4866) = 2,433 Y31 = w3r31 = 5(0,3244) = 1,622 Y12 = w4r12 = 4(0,6030) = 2,412 Y22  = w5r22  = 4(0,7538) = 3,0152 Y32  = w6r32  = 4(0,4522) = 1,8088 Y13  = w7r13  = 2(0,5571) = 1,1142 Y23  = w8r23  = 2(0,3714) = 0,7428 Y33  = w9r33  = 2(0,7428) = 1,4856 Y14 = w10r14= 3(0,3905) = 1,1715 Y24 = w11r24= 3(0,6509) = 1,9527 Y34 = w12r34 = 3(0,6509) = 1,9527 Y15 = w10r15= 3(0,2981) = 0,8943 Y25 = w11r25= 3(0,7453) = 2,2359 Y35 = w12r35 = 3(0,5962) = 1,7886
4,0555  2,412 1,1142  1,1715 0,8943 Y= 2,433 3,0152 0,7428  1,9527 2,2359 1,622 1,8088 1,4856  1,9527 1,7886
Solusi  ideal  positif  A + dan  solusi  ideal  negatif  A - dapat  ditentukan  berdasarkan  rating nilai ternormalisasi  (Yij).  Adapun  solusi  ideal  positif  (A + ) dapat dihitung sebagai berikut: 1. y + = max {4,0555; 2,433; 1,622} = 4,0555 2. y + = max {2,412; 3,0152; 1,8088} = 3,0152 3. y + = max {1,1142; 0,7428; 1,4856} = 1,4856 4. y + = max {1,1715; 1,9527; 1,9527} = 1,9527 5. y + = max {0,8943; 2,2359; 1,7886} = 2,2359
Maka, solusi ideal positif:
A + ={4,0555;  3,0152;  1,4856;  1,9527;  2,2359}
Setelah memperoleh nilai solusi ideal positif (A + ) maka selanjutnya dihitung juga nilai solusi ideal negatif (A - ). Adapun solusi ideal positif (A - ) dapat dihitung sebagai berikut:
1. y - = min {4,0555; 2,433; 1,622} = 1,622 2. y - = min {2,412; 3,0152; 1,8088} = 1,8088 3. y - = min {1,1142; 0,7428; 1,4856} = 0,7428 4. y - = min {1,1715; 1,9527; 1,9527} = 1,1715 5. y - = min {0,8943; 2,2359; 1,7886} = 0,8943 Maka, solusi ideal negatif A-  ={1,622; 1,8088; 0,7428; 1,1715; 0,8943}
Jarak Alternatif  Ai  dengan  solusi  ideal  positif  dapat  dihitung  dengan persamaan sebagai berikut:
Maka  jarak  antara  setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal  positif  dapat dihitung, yaitu:
Jarak  Alternatif  Ai dengan  solusi  ideal  negatif  dapat  dihitung  dengan persamaan:
Maka  jarak  antara  setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal  negatif  dapat dihitung, yaitu:
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) dapat dihitung berdasarkan kedekatan setiap alternatif terhadap solusi ideal. Nilai preferensi setiap alternatif (Vi) dapat dihitung dengan persamaan:
Maka nilai preferensi untuk setiap alternatif dapat dihitung, yaitu:
Untuk  membuat ranking dari nilai alternatif  dengan  metode  TOPSIS  dapat dillihat pada Tabel 7 Tabel 7 Hasil Perhitungan Topsis

## KESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  yang  dilakukan  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  sistem  informasi penilaian kinerja karyawan yang dimiliki oleh PT PP London Sumatra Indonesia Tbk antara lain:
1. Data kepegawaian dan penilaian kinerja karyawan pada dasarnya sudah  bagus  dan  sudah mencakup aspek-aspek  yang  berhubungan  dengan  kegiatan  yang  diterapkan  oleh  PT  PP  London  Sumatra Indonesia. PT PP London Sumatra Indonesia juga sudah menentukan kriteria- kriteria yang dijadikan sebagai dasar pemberian penghargaan karyawan terbaik
2. Sistem pendukung keputusan memiliki tampilan interface yang menarik dan banyak pengguna yang menilai  baik  sangat  setuju  dengan  tampilan  cepat  dan  mudah  untuk  mengetahui  pemberian penghargaan karyawan terbaik. Sistem dapat mengeluarkan hasil perhitungan valid yang sama dengan perhitungan  manual,  sehingga  proses  pemberian  penghargaan  dapat  dilakukan  dengan  cepat  dan akurat.
3. Diperlukan  suatu  sistem  baru  untuk  memperoleh  informasi  yang  lebih  jelas  serta  akurat.  Yakni dengan menggunakan Visual Basic Net dan MySQL yang dapat menyajikan informasi yang bagus, tepat, efektif dan efisien.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] F. Wibowo and D. Aryanto, “Prototype Model Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Fuzzy Logic Metode Mamdani Untuk Pemilihan Lulusan Terbaik Di Universitas Muhammadiyah Purwokerto,” Juita , vol. III, no. 3, May 2015.
[2] T. Limbong and R. Limbong, “IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DALAM PEMILIHAN BIBIT UNTUK BUDIDAYA IKAN MAS,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 2, no. 1, pp. 115–122, 2018, doi: 10.13140/RG.2.2.10083.45609.
[3] A. Ompusunggu, Nego and L. Sitorus, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Asisten Praktikum menggunakan Metode Fuzzy Tsukamoto,” MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , vol. 3, no. 2, pp. 185–189, 2018, doi: http://dx.doi.org/10.17605/jmeans.v3i2.290.
[4] S. Mallu, “Sistem pendukung keputusan penentuan karyawan kontrak menjadi karyawan tetap menggunakan metode topsis,” J. Ilm. Teknol. dan Inf.
Terap. , vol. 1, no. 2, pp. 36–42, 2015.
[5] P. A. W. Santiary, P. I. Ciptayani, N. G. A. P. H. Saptarini, and I. K. Swardika, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Lokasi Wisata dengan Metode Topsis,” J. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 5, no. 5, p. 621, Oct. 2018, doi: 10.25126/jtiik.2018551120.
[6] Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: PT Alfabet, 2016.
[7] T. Limbong et al. , “Optimization of Employee Assignment in Content Management System Making With Hungarian Method,” 2018.