## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 678− 685 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1964

## Penerapan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal (TOPSIS) dalam Pemberian Bonus Karyawan
Ninik Tri Hartanti * , Aurellia Quinn Talitha Rahma Sari
Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Amikom Yogyakarta, Yogyakarta Jl. Ring Road Utara, Ngringin, Condongcatur, Kec. Depok, Kabupaten Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta, Indonesia Email: 1,* ninik.t@amikom.ac.id, 2 Aurellstudent@amikom.ac.id Email Penulis Korespondensi: ninik.t@amikom.ac.id Submitted: 25/07/2022 ; Accepted: 31/07/2022 ; Published: 31/07/2022
Abstrak − Pemberian bonus untuk karyawan menjadi satu hal yang perlu diperhatikan untuk peningkatan kinerja karyawan dalam  sebuah  perusahaan.  Meningkatnya  kinerja  karyawan  akan  dapat  memberikan  dampak  positif  terhadap  produktifitas produksi dari suatu perusahaan. Pemberian bonus karyawan akan melalui beberapa tahapan, yang semula hanya dengan melihat langsung  tanpa  memperhitungkan  beberapa  aspek  penting  dalam  penilaiannya  yang  pada  akhirnya  dapat  menimbulkan kesenjangan sosial atau kecemburuan antar karyawan, sehingga bisa menurunkan kualitas produksi. Pada penelitian ini, proses pemberian  bonus karyawan dilakukan  dengan  menggunakan  proses komputasi  berdasarkan  algoritma Technique  for Order Preference by Similarity to Ideal (TOPSIS) yang merupakan salah satu algoritma dalam sistem penentuan keputusan. Melalui penerapan metode ini, dapat membandingkan setiap karyawan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan perusahaan sehingga karyawan dianggap memenuhi kualifikasi. Kriteria yang digunakan dalam penelitian ini adalah Skill , lama bekerja, disiplin dan absensi.  Hasil  perhitungan  dengan  algoritma  TOPSIS  menghasilkan  perangkingan  yaitu  Alternatif-1  ada  di  rangking1, Alternatif-4 ada di rangking2, Alternatif-5 ada di rangking3, Alternatif-3 ada di rangking4, dan Alternatif-2 ada di rangking5 .
Kata Kunci: TOPSIS ; Alternatif; Kriteria; Sistem Pendukung Keputusan; Karyawan
Abstract − Giving bonuses to employees is one thing that needs to be considered for improving employee performance in a company. Increased employee performance will be able to have a positive impact on the production productivity of a company. The  awarding  of  employee  bonuses  will go through several stages, initially only by  observing directly without taking  into account  several  important  aspects  in  the  assessment  which  in  the  end  can  lead  to  social  inequality  or  jealousy  between employees, thereby reducing the quality of production. In this study, the process of giving employee bonuses was carried out using a computational process based on the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal (TOPSIS) algorithm, which is one of the algorithms in the decision-making system. Through the application of this method, each employee can be compared based on the criteria determined by the company so that the employee is considered qualified. The criteria used in this study are Skill, length of work, discipline and absenteeism. The results of calculations using the TOPSIS algorithm produce rankings, namely  Alternative-1  is  ranked  1,  Alternative-4  is  ranked  2,  Alternative-5  is  ranked  3,  Alternative-3  is  ranked  4,  and Alternative-2 is ranked 5.
Keywords : TOPSIS ; Alternative; Criteria; Decision Support System; Employee

## 1. PENDAHULUAN
Meningkatnya  produktifitas  produksi  suatu  perusahaan  tidak  bisa  lepas  dari  peran  serta  karyawan  dalam perusahaan tersebut. Salah satu cara untuk meningkatkan kinerja karyawan adalah dengan pemberian bonus untuk karyawan.  Pemberian  bonus  untuk  karyawan  akan  mampu  memberikan  kepuasan  bagi  karyawan,  sehingga menjadi  satu  hal  yang  perlu  diperhatikan  untuk  meningkatkan  kinerja  karyawan  dalam  sebuah  perusahaan. Kepuasan  karyawan  merupakan  hal  yang  penting  untuk  meningkatkan  produktifitas  produksi.  Meningkatnya kinerja karyawan akan dapat memberikan dampak positif terhadap produktifitas produksi dari suatu perusahaan. Penghargaan (reward) dan sanksi (punishment) merupakan bagian dari faktor internal dan hal yang penting dalam penciptaan kinerja karyawan yang lebih baik. Memotivasi karyawan untuk dapat meningkatkan prestasi kerja atau kinerja, bisa diberikan sebuah penghargaan ( reward )[1].
Pemberian bonus karyawan akan melalui beberapa tahapan, yang semula hanya dengan melihat langsung tanpa  memperhitungkan  beberapa  aspek  penting  dalam  penilaiannya  yang  pada  akhirnya  dapat  menimbulkan kesenjangan sosial atau kecemburuan antar karyawan, sehingga bisa menurunkan kualitas produksi. Produktifitas erat  hubungannya  dengan  sumber  daya  manusia,  dengan  demikian  hal  ini  penting  diperhatikan  oleh  pimpinan perusahaan.  Apabila  hasil  produktifitas  meningkat  maka  tujuan  perusahaan  untuk  mendapatkan  provit  atau keuntungan juga pasti meningkat [2].
UD  Amanah  Collection  adalah  sebuah  badan  usaha  yang  berdiri  sejak  2009,  terbentuk  dari  sebuah perusahaan  yang  kurang  berkembang  sehingga  memberhentikan  sebagian  besar  karyawannya.  Perkembangan badan  usaha  tersebut  tidak  lepas  dari  kinerja  karyawan  di  dalamnya,  sehingga  muncul  permasalahan  dalam penentuan  kinerja  karyawan  dan  selanjutnya  karyawan  terbaik  akan  mendapatkan  bonus.  Berdasarkan permasalahan tersebut, sangatlah diperlukan suatu ukuran dalam sistem penentuan perangkingan karyawan yang akan menerima bonus. Pada awalnya penilaian karyawan masih dilakukan secara langsung menggunakan penilaian pribadi  sehingga  data  kurang  objektif.  Sistem  penentuan  perangkingan  karyawan  tersebut  adalah  salah  satu penerapan  dari  sistem  pendukung  keputusan  atau Decision  Support  System (DSS).  Berdasarkan  permasalahan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 678− 685 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1964
tersebut, diperlukan salah satu metode untuk proses penentuan bonus karyawan, yaitu menggunakan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal (TOPSIS).
Penelitian  sebelumnya,  terkait  karyawan  adalah  pemilihan  karyawan  terbaik  pada  Universitas  Potensi Utama oleh S. Aisyah and W. Purba tahun 2019 , dengan menggunakan kriteria kinerja, kedisiplinan, kejujuran, masa  kerja  dan  kerjasama  yang  dilakukan  dengan  menerapkan  metode profile  matching .  Langkah  untuk meminimalkan masalah yang ada perlu suatu sistem pendukung keputusan   yang   dapat   menganalisa beberapa karyawan    yang  sesuai    dengan    kinerjanya.  Kinerja  karyawan  yang  baik  itu  sangat  penting  agar  produktivitas perusahaan bisa meningkat [3]. Di kasus pemberian bonus ini, proses penentuannya menerapkan metode topsis. Penelitian  yang  terkait  lainnya  telah  dilakukan  oleh  Hylenarti  Hertyana  (2018),  yang  dalam  penelitiannya menghasilkan Sistem Pendukung Keputusan untuk menentukan karyawan terbaik dengan menggunakan metode topsis, terdapat 3 kriteria yang digunakan diantaranya masa kerja, kinerja dan absensi, bisa menjadi lebih akurat, efektif  dan  efisien  dalam  menghasilkan  informasi  yang  dapat  digunakan  sebagai  pendukung  keputusan  oleh perusahaan  [4],  sedangkan  dalam  kasus  pemberian  bonus  ke  karyawan  membutuhkan  kriteria  yaitu Skill ,  lama bekerja, disiplin dan absensi.  Selanjutnya, penelitian oleh Yessica Siagian (2018) membandingkan setiap calon karyawan berdasarkan kriteria yang dianggap memenuhi kualifikasi  dalam Seleksi  Penerimaan Karyawan Baru Menggunakan  Metode  Topsis.  Kriteria  yang  digunakan  meliputi  pendidikan,  pengalaman  bekerja, kemampuan/ skill ,  usia  dan  karakter.  Secara  proses  penilaian,  untuk  kriteria  kemampuan/skill  dinilai  sebelum karyawan diterima pada instansi tersebut sehingga terdapat perbedaan jenis kemampuan atau keterampilan yang dimiliki  oleh  calon  karyawan[5],  sedangkan  pada  kasus  pemberian  bonus  karyawan  kriteria  kemampuan berorganisasi atau keterampilan/skill juga dimasukkan dalam penilaian.
Dede Wira Trise Putra dkk (2020) mengadakan penelitian tentang wisata yaitu dengan menerapkan metode topsis dalam sistem pendukung keputusan pemilihan objek wisata yang akan memberikan solusi kepada wisatawan yang  ingin  melakukan  perjalanan  atau  wisata  dengan  menyesuaikan  kondisi  dan  kebutuhannya.  Kriteria  yang digunakan meliputi  daftar wisata, jarak, biaya, waktu,  transportasi  dan fasilitas [6]. Selanjutnya penelitian oleh Rina Wati (2019) yang tentang Sistem Pendukung Keputusan ( Decision Support System ) Penilaian Kedisiplinan Siswa  Menggunakan  Metode  TOPSIS  (Studi  Kasus:  SMK  Ma’arif  Sukoharjo)  menghasilkan  bahwa  metode TOPSIS  mempermudah  proses  penentuan  kedisiplinan  siswa,  adapun  kriteria  yang  digunakan  adalah  disiplin waktu, disiplin menegakkan aturan, disiplin sikap, disiplin belajar dan disiplin beribadah [7], adapun kriteria dalam penilaian hanya faktor kedisiplinan saja terkait keberadaan siswa dan kemampuan siswa di sekolah.
Ramos  Somya  dkk  (2018)  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Perekrutan  Karyawan  Menggunakan Metode TOPSIS di PT Visionet Data Internasional memberikan kelebihan konsep sederhana dan mudah dipahami, komputasi yang dapat mengukur kinerja relatif dari alternatif keputusan dalam bentuk matematis yang sederhana. Penelitian  ini  menghasilkan  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  digunakan  oleh  Admin  HRD  untuk membantu proses rekruitmen karyawan[8].
Selanjutnya Ade Surahman (2019) dalam penelitiannya mengenai sistem pendukung keputusan kenaikan gaji karyawan koperasi PT Pelindo Indonesia II dengan menerapkan metode Topsis Berbasis Web. Pada penelitian ini,  kriteria  yang  digunakan  dalam  proses  perhitungannya  adalah  berdasarkan  penilaian  kerjasama,  tanggung jawab,  presensi,  masa  kerja,  dan  loyalitas  [9].  Terdapat  penelitian  tentang  sistem  pemberian rewards untuk karyawan dengan menggunakan metode TOPSIS yang dilakukan oleh Angga Pramadjaya (2021), sistem tersebut menjadikan  kriteria  penampilan  termasuk  dalam  penentuan  penilaiannya,  sedangkan  dalam  kasus  kali  ini penampilan  tidak  masuk  dalam  kriteria  penentuan  bonus  karyawan.  Memberikan  hasil  bahwa  sistem  yang digunakan untuk mengambil keputusan manajerial tersebut terbukti mampu mengatasi masalah karena dihasilkan sebuah alat ukur untuk melakukan seleksi pemberian rewards karyawan dengan pendekatan metode ilmiah [10].
Penelitian  lainnya  dengan  judul  Perangkingan  Potensi  Guru  dalam  Penentuan  Calon  Kepala  Sekolah Menggunakan  Metode  TOPSIS oleh  Bendra  Wardana  dan  Sumijan.  Adapun  kriteria  yang  digunakan  adalah kompetensi kepribadian, manajerial, kewirausahaan, supervisi dan sosial. Hasil dari penelitian ini dapat membantu pihak dinas pendidikan dan kebudayaan khususnya korwildikcam  batang kapas dalam melakukan rekomendasi penentuan  calon  kepala  sekolah  [11].  Penelitian  tentang  Pengambilan  Keputusan  Dalam  Pemilihan  Supplier Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) oleh Martin Joko Wicaksana dkk (2020), mengkolaborasikan 2 metode yaitu AHP dan TOPSIS menggunakan kriteria kualitas, harga, pengiriman, kemampuan teknis, sistem komunikasi, dan packaging ability yang  harus  dipenuhi  oleh  supplier,  dan  pada  kasus  kali  ini  menggunakan  metode  TOPSIS.  sehingga  hasil  dari perhitungannya dapat mempermudah, membantu pihak tertentu untuk mengambil keputusan[12].
Berdasarkan  latar  belakang  dan  pemaparan  penelitian  di  atas,  maka  diharapkan  penelitian  sistem pendukung keputusan untuk pemberian bonus karyawan dengan metode TOPSIS ini dapat membantu perusahaan dalam  mengambil  keputusan  terkait  karyawan  yang  berhak  untuk  menerima  bonus  dari  perusahaan.  Dengan demikian,  pemberian  bonus  untuk  karyawan  diharapkan  mampu  menambah  semangat  para  karyawan  dalam bekerja, sehingga kinerja karyawan meningkat lebih baik dan meningkat pula produktivitas produksi seperti yang diinginkan.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 678− 685 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1964

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan atau urutan langkah dalam penelitian ini mengacu dalam kerangka penelitian seperti pada gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian a. Identifikasi masalah
Tahapan dalam penelitian ini diawali dengan identifikasi masalah. Permasalahan dalam penelitian ini adalah bagaimana mengimplementasikan metode Technique for Order Preference by Similarity to  Ideal (TOPSIS) pada  sistem  penunjang  keputusan  sebagai  pedoman  untuk  pemberian  bonus  karyawan  agar  lebih  objektif dikarenakan  tidak  adanya  data  yang  menunjukkan  karyawan  tersebut  berhak  mendapatkan  bonus, sehingga dapat membuat karyawan merasa iri dengan karyawan lain. Metode TOPSIS akan digunakan sebagai alat bantu untuk  menentukan  perangkingan  karyawan  yang akan  menerima  bonus.  Semula  proses  penilaian  dilakukan secara  langsung  dengan  menggunakan  penilaian  secara  pribadi  dari  atasan,  sehingga  data  kurang  objektif. Proses penilaian akan dianggap tidak adil terdapat unsur like dan dislike sehingga muncul kesenjangan sosial antar karyawan, dan tentu saja akan berakibat kinerja karyawan menurun sehingga produktivitas produksi juga akan menurun.
b. Studi Pustaka
Pada tahap ini dilakukan dengan mencari literatur yang sesuai dengan tema penelitian
c. Pengumpulan data
Langkah selanjutnya adalah proses pengumpulan data, disertai metode wawancara untuk mengetahui kriteria apa saja serta bobot setiap kriteria yang akan digunakan dalam menentukan pemberian bonus karyawan, yang akan menggunakan 5 karyawan atau alternatif dalam proses perhitungannya d. Penerapan metode TOPSIS
Pada  tahap  ini,  dilakukan  sesuai  dengan  urutan  langkah-langkah  perhitungannya  sehingga  menghasilkan matriks  keputusan  yang  telah  ternormalisasi,  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi  terbobot,  solusi  ideal positif dan solusi negatif, jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan ideal negatif, kemudian dihasilkan preferensi sehingga bisa menentukan perangkingan alternatif
e. Perancangan
Sistem pendukung keputusan dalam kasus ini terdapat admin yang mempunyai akses untuk login dan logout sistem, admin dapat melakukan insert, delete, update , dan reset untuk data karyawan, data admin, dan kriteria . Selain itu sistem dapat melakukan perhitungan dan menampilkan nilai karyawan beserta rangkingnya. Berikut adalah spesifikasi kebutuhan yang digunakan untuk sistem.
f. Implementasi
Implementasi merupakan tahap penerapan sistem setelah sistem disetujui agar siap untuk dioperasikan. Tujuan dari  implementasi  adalah  menerapkan  hasil  rancangan  sistem  yang  telah  dibuat  agar  dapat  berjalan  dengan baik.
g. Pengujian
Merupakan tahapan untuk mengetahui apakah penerapan sistem dengan metode TOPSIS sudah sesuai dengan tujuan yang diinginkan atau tidak, sehingga sistem dapat diketahui apakah metode TOPSIS dapat memberikan hasil alternatif perhitungan penentuan bonus karyawan.
h. Kesimpulan
Pada tahap ini, penarikan kesimpulan dilakukan berdasarkan hasil analisa dan pengujian yang telah dilakukan, apakah dari tahap perancangan sistem dapat menjawab permasalahan yang ada dan sesuai kebutuhan pengguna.

## 2.2 Metode TOPSIS
Sistem  pendukung  penerimaan  bonus  untuk  karyawan  menggunakan  metode  TOPSIS  dalam  perhitungan perangkingannya.  Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  menyelesaikan  suatu  permasalahan  menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal (TOPSIS) [13]. 1. Menentukan matriks keputusan yang telah ternormalisasi, dengan persamaan (1) seperti berikut,

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 678− 685 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1964
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗2 𝑚 𝑖=1 (1) r ij adalah hasil dari normalisasi matriks keputusan R dengan i=1,2,....m; dan j=1,2,...n X ij adalah nilai dari suatu alternatif (i) terhadap kriteria (j) dengan i=1,2,...,m; dan j=1,2,....n 2. Menentukan matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot, dengan persamaan (2) di bawah ini
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 (2)
y ij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot Y w j adalah bobot kriteria ke-j r ij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi R
3. Menentukan  solusi  ideal  positif  dan  solusi  negatif.  Solusi  ideal  positif  dinotasikan  A+  dan  A  untuk solusi negatif.
Solusi ideal positif berdasarkan persamaan (3) berikut.
A + = (y 1+ , y 2+ ,y 3+ ,…,y n+ ) (3)
Solusi ideal negatif sesuai dengan persamaan (4) berikut
A - = (y 1- , y 2- ,y 3- ,…,y n- ) (4)
4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan ideal negatif. Jarak adalah alternatif Ai dengan solusi positif berdasarkan persamaan (5) berikut:
𝑆 𝑖 + = √∑ = 1(𝑦 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 − 𝑦 𝑖 + ) 2 (5)
Dengan 𝑦 𝑖 + merupakan nilai solusi ideal positif Jarak adalah alternatif Ai dengan solusi negatif berdasarkan persamaan (6) berikut
𝑆 𝑖 + = √∑ = 1(𝑦 𝑖𝑗 𝑛 𝑗 − 𝑦 𝑖 − ) 2 (6)
i = 1,2,…n 𝑦 𝑖 − merupakan nilai solusi ideal negatif 5. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif.  Kedekatan  relatif  dari  A + dengan  solusi  ideal  A - dipresentasikan dengan persamaan (7) berikut.
𝐶 𝑖 = 𝑆 𝑖 − 𝑆 𝑖 − +𝑆 𝑖 + (7)
6. Melakukan perangkingan alternatif berdasarkan urutan C i n . Alternatif terbaik adalah alternatif yang berjarak terpendek terhadap solusi ideal positif dan berjarak terjauh dengan solusi ideal negatif.
Berdasarkan  langkah-langkah  dalam  proses  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  akan menghasilkan  rangking  untuk  setiap  alternatif,  sehingga  hasil  tersebut  akan  bisa  digunakan  sebagai  data  untuk menentukan karyawan yang berhak mendapatkan bonus dari perusahaan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Sistem pendukung keputusan pada kasus ini, terdapat proses perancangan dengan menggunakan Unified Modeling Language (UML)  diantaranya  adalah Use  Case  Diagram, Activity  diagram , Class  Diagram ,  dan Sequence Diagram . Adapun untuk Use Case Diagram terdapat pada gambar 2 berikut.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 678− 685 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1964
Sistem pendukung keputusan dalam proses perhitungannya diperlukan kriteria dan bobot kriteria. Kriteria merupakan  aturan  atau  ukuran  standar  yang  akan  digunakan  dalam  sistem  pengambilan  keputusan.  Penentuan kriteria  ditentukan  oleh  atasan  atau  orang  yang  mempunyai  wewenang  untuk  mengambil  keputusan  tersebut. Sistem  penentuan  bonus  karyawan  ini membutuhkan  4  kriteria.  Adapun  kriteria  dan  bobot  setiap kriteria  yang dibutuhkan ditampilkan pada tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Kriteria dan bobot setiap kriteria Kode   Kriteria Jenis Bobot K001  Skill Benefit 5 K002  Absensi Cost 4 K003  Disiplin Benefit 4 K004  Lama Bekerja Benefit 3
Berdasarkan tabel 1 tersebut, diketahui bahwa untuk kriteria skill mempunyai bobot 5 dengan jenis kriteria adalah benefit . Kriteria absensi mempunyai bobot 4 dengan jenis kriteria adalah cost . Kriteria disiplin mempunyai bobot 4 dengan jenis kriteria benefit , dan kriteria lama bekerja mempunyai bobot 3 dengan jenis kriteria berupa benefit.
Tabel 2. Bobot setiap kriteria Bobot Nilai 1 Tidak penting 2 Kurang penting 3 Cukup penting 4 Penting
5 Sangat penting
Merujuk tabel 2 di atas, terdapat penentuan nilai bobot untuk setiap kriteria, untuk bobot 1 berarti dinilai tidak penting, bobot 2 dinilai kurang penting, bobot  3 dinilai cukup penting, bobot  4 dinilai penting, kemudian bobot 5 dinilai sangat penting. Selanjutnya menentukan alternatif yang merupakan pilihan object yang akan dipilih. Terdapat 5 alternatif yang akan digunakan dalam proses perhitungan TOPSIS, sehingga alternatif akan dijadikan sebagai  variabel  A1,  A2,  sampai  dengan  A5.   Setelah  menentukan  kriteria,  bobot  kriteria  dan  alternatif  seperti tabel  2  dan  tabel  3,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  matrik  perbandingan.  Sebelum  menentukan matrik perbandingan ditentukan terlebih dahulu bobot kriteria yang value nya bukan berupa angka, seperti kriteria skill dan kriteria disiplin, seperti pada tabel 3 berikut.
Tabel 3. Bobot Kriteria Skill Bobot Nilai 1 Tidak Baik 2 Kurang Baik 3 Cukup 4 Baik 5 Sangat Baik
Nilai  yang  diinputkan  tergantung  dengan  kriteria  yang  digunakan.  Untuk  kriteria skill dan  disiplin merupakan nilai  kualitatif atau bukan nilai angka, sehingga perlu  ditentukan bobot dari  kedua kriteria tersebut. Tabel 4 di atas merupakan tabel untuk bobot kriteria skill , sedangkan tabel bobot untuk kriteria disiplin terdapat kesamaan nilai pada setiap bobotnya. Adapun karyawan atau alternatif yang akan digunakan adalah 5 alternatif, seperti berikut.
Tabel 4. Matrik Perbandingan Alternatif  Skill    Absensi  Disiplin  Lama Bekerja A1 5 1 4 10
A2 3 3 4 2 A3 4 3 2 5
A4 2 0 5 6
A5 5 2 4 7
Perhitungan TOPSIS  diawali  dengan  menentukan  matrik  keputusan  ternormalisasi,  yaitu  menjumlahkan setiap baris matriks yang dikuadratkan, kemudian diakar kuadratkan. Hasil akar kuadrat dari penjumlahan tersebut akan menjadi  pembagi dari setiap baris matrik, sehingga akan menghasilkan  matrik  ternormalisasi untuk  setiap alternatif  [14].  Berdasarkan  hasil  matrik  perbandingan  maka  langkah  berikutnya  adalah  menentukan  matrik

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 678− 685 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1964
keputusan ternormalisasi dengan persamaan (1) dengan diawali dengan perhitungan untuk kriteria Skill, kriteria Absensi, kriteria Disiplin, dan kriteria Lama Bekerja sehingga diperoleh hasil sebagai berikut. 1. Perhitungan untuk kriteria Skill
𝑟 𝐴1 = 5 √(5) 2 + (3) 2 + (4) 2 + (2) 2 + (5) 2 = 0,56
𝑟 𝐴2 = 3 √(5) 2 + (3) 2 + (4) 2 + (2) 2 + (5) 2 = 0,34 𝑟 𝐴3 = 4 √(5) 2 + (3) 2 + (4) 2 + (2) 2 + (5) 2 = 0,45 𝑟 𝐴4 = 2 √(5) 2 + (3) 2 + (4) 2 + (2) 2 + (5) 2 = 0,23 𝑟 𝐴5 = 5 √(5) 2 +(3) 2 +(4) 2 +(2) 2 +(5) 2 = 0,56
2. Perhitungan untuk kriteria Absensi
𝑟 𝐴1 = 1 √(1) 2 + (3) 2 + (3) 2 + (0) 2 + (2) 2 = 0,21 𝑟 𝐴2 = 3 √(1) 2 + (3) 2 + (3) 2 + (0) 2 + (2) 2 = 0,63 𝑟 𝐴3 = 3 √(1) 2 + (3) 2 + (3) 2 + (0) 2 + (2) 2 = 0,63 𝑟 𝐴4 = 0 √(1) 2 + (3) 2 + (3) 2 + (0) 2 + (2) 2 = 0 𝑟 𝐴5 = 2 √(1) 2 +(3) 2 +(3) 2 +(0) 2 +(2) 2 = 0,42
3. Perhitungan untuk kriteria Disiplin
𝑟 𝐴1 = 4 √(4) 2 + (4) 2 + (2) 2 + (5) 2 + (4) 2 = 0,45
𝑟 𝐴2 = 4 √(4) 2 + (4) 2 + (2) 2 + (5) 2 + (4) 2 = 0,45
𝑟 𝐴3 = 2 √(4) 2 + (4) 2 + (2) 2 + (5) 2 + (4) 2 = 0,22
𝑟 𝐴4 = 5 √(4) 2 + (4) 2 + (2) 2 + (5) 2 + (4) 2 = 0,56
𝑟 𝐴5 = 4 √(4) 2 + (4) 2 + (2) 2 + (5) 2 + (4) 2 = 0,45
4. Perhitungan untuk kriteria Lama Bekerja
𝑟 𝐴1 = 10 √(10) 2 + (2) 2 + (5) 2 + (6) 2 + (7) 2 = 0,68
𝑟 𝐴2 = 2 √(10) 2 + (2) 2 + (5) 2 + (6) 2 + (7) 2 = 0,13
𝑟 𝐴3 = 5 √(10) 2 + (2) 2 + (5) 2 + (6) 2 + (7) 2 = 0,34
𝑟 𝐴4 = 6 √(10) 2 +(2) 2 +(5) 2 +(6) 2 +(7) 2 = 0,41 𝑟 𝐴5 = 7 √(10) 2 +(2) 2 +(5) 2 +(6) 2 +(7) 2 = 0,47
Kemudian  menentukan  matrik  ternormalisasi  terbobot  dengan  cara  mengalikan  hasil  perhitungan sebelumnya dengan bobot kriteria, sesuai dengan persamaan (2) yaitu 𝑦𝑖𝑗 = 𝑟𝑖𝑗 𝑥 𝑤𝑖𝑗 . Dengan A1 adalah alternatif- 1,  A2  adalah  alternatif-2,  A3  adalah  alternatif-3,  A4  adalah  alternatif-4,  A5  adalah  alternatif-5.  Adapun  hasil perhitungannya adalah sebagai berikut:
Perhitungan Kriteria Skill 𝑦 A1 = 0,56 x 5 = 2,81, 𝑦 A2 = 0,34 x 5 = 1,69, 𝑦 A3 = 0,45 x 5 = 2,25, 𝑦 A4 = 0,23 x 5 = 1,13, dan 𝑦 A5 = 0,56 x 5 = 2,81
Perhitungan Kriteria Absensi 𝑦 A1 = 0,21 x 4 = 0,83, 𝑦 A2 = 0,63 x 4 = 2,50, 𝑦 A3 = 0,63 x 4 = 2,50, 𝑦 A4 = 0,00 x 4 = 0,00, 𝑦 A5 = 0,42 x 4 = 1,67
Perhitungan Kriteria Disiplin 𝑦 A1 = 0,43 x 4 = 1,73, 𝑦 A2 = 0,43 x 4 = 1,73, 𝑦 A3 = 0,22 x 4 = 0,86, 𝑦 A4 = 0,54 x 4 = 2,16, 𝑦 A5 = 0,54 x 4 = 2,16
Perhitungan Kriteria Lama bekerja 𝑦 A1 = 0,68 x 3 = 2,05, 𝑦 A2 = 0,14 x 3 = 0,41, 𝑦 A3 = 0,34 x 3 = 1,03, 𝑦 A4 = 0,41 x 3 = 1,23, 𝑦 A5 = 0,48 x 3 = 1,44
Pada tahap menentukan solusi ideal positif dan negatif ini merupakan proses perhitungan untuk menentukan nilai  solusi  ideal  positif  (MAX)  dan  negatif  (MIN).  Nilai  maksimal  dari  matrik  keputusan  ternormalisasi  dan

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 678− 685 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1964
terbobot untuk kriteria benefit dan nilai minimal dari kriteria cost merupakan nilai solusi ideal positif. Sedangkan nilai  minimal  dari  matrik  keputusan  ternormalisasi  dan  terbobot  untuk  kriteria benefit dan  nilai  maksimal  dari kriteria cost merupakan  nilai  solusi  ideal  negatif.  Pada  tabel  5  berikut  merupakan  nilai  solusi  ideal  positif  dan solusi ideal negatif.

## Tabel 5. Nilai Solusi Ideal Posistif dan Negatif
Skill  Absensi  Disiplin  Lama Bekerja Solusi Ideal Positif 2,81 0 2,16 2,05 Solusi Ideal Negatif  1,13 2,5 0,86 0,41
Berdasarkan tabel 5 di atas, dapat diketahui bahwa nilai untuk solusi ideal positif adalah 2.81 untuk kriteria skill, 0 untuk kriteria absensi, 2.16 untuk kriteria disiplin, 2.05 untuk kriteria lama bekerja. Sedangkan untuk solusi ideal negatif adalah 1.13 untuk kriteria skill, 2.50 untuk kriteria absensi, 0.86 untuk kriteria disiplin, 0.41 untuk kriteria lama bekerja.
Metode  TOPSIS  mempertimbangkan  jarak  terhadap  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terhadap  solusi  ideal negatif.  Dikatakan  optimal  dalam  metode  TOPSIS  yaitu  dengan  menentukan  kedekatan  relatif  suatu  alternatif terhadap  solusi  ideal  positif.  Kemudian  TOPSIS  akan  melakukan  perangkingan  terhadap  semua  alternatif berdasarkan nilai kedekatan relatif suatu alternatif terhadap solusi ideal positif. Berdasarkan hasil perangkingan alternatif tersebut akan dijadikan sebagai referensi bagi pengambil keputusan untuk memilih solusi terbaik yang diinginkan [10]. Metode ini banyak digunakan untuk menyelesaikan pengambilan keputusan secara praktis. Hal ini  disebabkan  konsepnya  sederhana  dan  mudah  dipahami,  komputasinya  efisien,  dan  memiliki  kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan [15].
Setelah menentukan nilai ideal positif dan negatif, maka selanjutnya menghitung nilai jarak setiap alternatif dengan  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif.  Dengan  persamaan  (5)  dan  persamaan  (6)  maka  proses perhitungannya adalah sebagai berikut:
Perhitungan nilai solusi ideal positif. 𝑆 𝑖 + = √(2.81 − 2.81) 2 + (0 − 0.83) 2 + (2.16 − 1.73) 2 + (2.05 − 2.05) 2 = 0.94 𝑆 𝑖 + = √(2.81 − 1.69) 2 + (0 − 2.50) 2 + (2.16 − 1.73) 2 + (2.05 − 0.41) 2 = 3.23 𝑆 𝑖 + = √(2.81 − 2.25) 2 + (0 − 2.50) 2 + (2.16 − 0.86) 2 + (2.05 − 1.03) 2 = 3.05 𝑆 𝑖 + = √(2.81 − 1.13) 2 + (0 − 0) 2 + (2.16 − 2.16) 2 + (2.05 − 1.23) 2 = 1.88 𝑆 𝑖 + = √(2.81 − 2.81) 2 + (0 − 1.67) 2 + (2.16 − 2.16) 2 + (2.05 − 1.44) 2 = 1.78
Perhitungan nilai solusi ideal negatif 𝑆 𝑖 − = √(1.13 − 2.81) 2 + (2.50 − 0.83) 2 + (0.86 − 1.73) 2 + (0.41 − 2.05) 2 = 3.01 𝑆 𝑖 − = √(1.13 − 1.69) 2 + (2.50 − 2.50) 2 + (0.86 − 1.73) 2 + (0.41 − 0.41) 2 = 1.03 𝑆 𝑖 − = √(1.13 − 2.25) 2 + (2.50 − 2.50) 2 + (0.86 − 0.86) 2 + (0.41 − 1.03) 2 = 1.28 𝑆 𝑖 − = √(1.13 − 1.13) 2 + (2.50 − 0) 2 + (0.86 − 2.16) 2 + (0.41 − 1.44) 2 = 2.93 Mencari hasil preferensi setiap alternatif dengan menggunakan persamaan (7), sehingga proses perhitungan seperti berikut:
Alternatif-1 𝐶 𝑖𝐴1 = 3.01 (3.10+0.94) = 0.76, Alternatif-2 𝐶 𝑖𝐴2 = 1.03 (1.03+3.23) = 0.24, Alternatif-3 𝐶 𝑖𝐴3 = 1.28 (1.28+3.05) = 0.30, 𝐶 𝑖𝐴4 =
2.93
(2.93+1.8) = 0.61, dan Alternatif-5 𝐶 𝑖𝐴5 = 2.50 (2.50+1.78) = 0.58
Setelah  ditentukan  nilai  preferensinya  maka  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perangkingan  pada setiap  alternatif.  Rangking  pertama  akan  ditempati  oleh  alternatif  yang  mempunyai  nilai  preferensi  tertinggi kemudian  diikuti  nilai  preferensi  selanjutnya  sampai  alternatif  terakhir.  Hasil  rangking  dari  kelima  alternatif ditampilkan pada tabel 6 berikut ini.

## Tabel 6. Hasil Perangkingan Alternatif

## Alternatif  Preferensi  Rangking
A1 0.76 1 A2 0.24 5 A3 0.30 4 A4 0.61 2 A5 0.58 3
Berdasarkan tabel 6 di atas, menunjukkan hasil bahwa A1 menduduki rangking ke-1 dengan nilai preferensi 0.76, kemudian A4 berada di rangking ke-2, A5 berada di rangking ke-3, A3 di rangking ke-4, dan di rangking ke- 5 adalah A2.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 3, No. 4, Juli 2022, pp 678− 685 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v3i4.1964

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penjabaran dari penelitian ini, dihasilkan kesimpulan sebagai berikut, metode Technique for Order Preference  by  Similarity  to  Ideal (TOPSIS)  pada  sistem  pendukung  keputusan  pemberian  bonus  karyawan menunjukkan bahwa sistem dapat membantu pihak berwenang dalam menentukan keputusan terkait bonus yang akan  diberikan  untuk  karyawan.  Berdasarkan  proses  perhitungan  di  atas,  menghasilkan  perangkingan  yaitu Alternatif-1  ada  di  rangking1,  Alternatif-4  ada  di  rangking2,  Alternatif-5  ada  di  rangking3,  Alternatif-3  ada  di rangking4, dan Alternatif-2 ada di rangking5.

## REFERENCES
[1] N. Suci, Pradnyani, and ADkk, “Pengaruh Reward Dan Punishment Terhadap Motivasi,” J. Manaj. dan Bisnis , vol. 2, no. 1, pp. 21–30, 2018.
[2] N. R. Silaen et al. , KINERJA KARYAWAN . Bandung: Widina Media Utama, 2021.
[3] S. Aisyah and W. Purba, “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Profile Matching,” J. Mahajana Inf. , vol. 4, no. 2, pp. 16–20, 2019.
[4] H. Hertyana, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS,” J. Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komput. , vol. 4, p. 43, 2018.
[5] Y. Siagian, “Seleksi Penerimaan Karyawan Baru Menggunakan,” J. Mantik Penusa , vol. 2, no. 1, pp. 65–70, 2018.
[6] D. W. Trise Putra, S. N. Santi, G. Y. Swara, and E. Yulianti, “Metode Topsis Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Objek  Wisata,” J.  Teknoif  Tek.  Inform.  Inst.  Teknol.  Padang ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  1–6,  2020,  doi: 10.21063/jtif.2020.v8.1.1-6.
[7] R.  Wati,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENILAIAN  KEDISLIPINAN  SISWA  MENGGUNAKAN METODE TOPSIS,” Expert , vol. 9, no. 1, pp. 1–7, 2019.
[8] R. Somya and A. Wahyudi, “Sistem Pendukung Keputusan Perekrutan Karyawan Menggunakan Metode TOPSIS di PT Visionet Data Internasional,” J. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 107–115, 2020, doi: 10.31294/ji.v7i2.8018.
[9] A. Surahaman and Nursadi, “Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Gaji Karyawan Dengan Metode Topsis Berbasis Web,” JTKSI (Jurnal Teknol. Komput. dan Sist. Informasi) , vol. 2, no. 3, pp. 82–87, 2019.
[10]  A. Pramadjaya, “SISTEM PEMBERIAN REWARDS KARYAWAN DENGAN METODE TOPSIS PADA PT TRANS RETAIL INDONESIA ( CARREFOUR ITC BSD ),” E-Bisnis , vol. XVI, no. 02, pp. 27–34, 2021.
[11]  B. Wardana and S. Sumijan, “Perangkingan Potensi Guru dalam Penentuan Calon Kepala Sekolah Menggunakan Metode TOPSIS,” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 189–196, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i4.64.
[12]  M. Wicaksono, L. D. Fathimahhayati, and Y. Sukmono, “Pengambilan Keputusan Dalam Pemilihan Supplier Dengan Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Technique  For  Others  Reference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS),” J. Tekno , vol. 17, no. 2, pp. 1–17, 2020, doi: 10.33557/jtekno.v17i2.1078.
[13]  E.  J.  Eny  Maria,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Bibit  Karet  Menggunakan  Metode  Topsis,” J.  Ilm.  Ilmu Komput. , vol. 16, no. 1, pp. 7–12, 2021, doi: 10.54367/jtiust.v6i1.1216.
[14]  R.  Maulana  and  U.  Kalsum,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan  Penentuan  Penerima  Pinjaman  Pada  Unit  Pengelolah Kegiatan Mandiri Pedesaan Memanfaatkan Algoritma Topsis Decision Support System for Decision Making of Loan Determination in Rural Management Unit using Topsis Algorithm,” Proceeding SemNas Komun. dan Inform. , vol. 3, pp. 153–158, 2019.
[15]  Y. Sembiring and P. M. Hasugian, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Tingkat Resiko Penjualan Online Dengan Menggunakan  Metode  TOPSIS,” J.  Nas.  Komputasi  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  20–25,  2021,  doi: 10.32672/jnkti.v4i1.2660.