## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN BONUS KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE AHP PADA RUMAH SAKIT BUAH HATI CIPUTAT
Rafhael Stevanus 1 ; Rani Irma Handayani 2 ; Dinar Ajeng Kristiyanti 3 Sistem Informasi 1,2 , Teknik Informatika 3 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Nusa Mandiri 1,3 , Universitas Bina Sarana
Informatika 2 http://nusamandiri.ac.id/ 1,3 , http://www.bsi.ac.id/ 2 rafelstefanus@gmail.com 1 , rani.rih@bsi.ac.id 2 , dinar@nusamandiri.ac.id 3
Ciptaan disebarluaskan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi-NonKomersial 4.0 Internasional.
Abstract — It goes without saying, many companies, agencies,  and  organizations  or  business  entities provide  salary  as  compensation  for  the  an employee's  employment.  This  is  due  to  employees are  considered  as  one  of  the  resources  used  as  a driving  force  in  advancing  a  company.  Many companies give rewards to their employees based on employee  performance  by  considering  satisfactory company with the aim to motivate the employees to work  harder.  In  Buah  Hati  Ciputat  Hospital,  the calculation criteria for employee reward or bonus is still subjective. The decision to provide bonus is still not proper, meanwhile with many employees, it take relatively  longer  time.  After  doing  research  on decision  support  system  of  employee  bonus  using AHP  (Analytical  Hierarchy  Process)  method,  the writer has drawn some conclusions. There are 4 pair comparison  criteria  used  by  Buah  Hati  Ciputat Hospital  in  the  process  of  giving  reward  to  the employee.  They  are  Skill,  Attitude  &  Behaviour, Loyalty, and Responsible.
Keyword : AHP , Expert Choice , Bonus Award
Intisari — Dalam  setiap  perusahaan,  instansi, organisasi atau badan usaha akan memberikan gaji sebagai  kompensasi  dari  kinerja  seorang karyawan.  Hal  ini  dikarenakan  karyawan merupakan  salah  satu  sumber  daya  yang digunakan  sebagai  alat  penggerak  dalam memajukan  suatu  perusahaan.  Disamping  itu banyak perusahaan yang memberikan penghargaan kepada karyawannya melalui pemberian  bonus  berdasarkan  kinerja  karyawan yang  dianggap  memuaskan  perusahaan  dengan tujuan  untuk  memotivasi  karyawan  supaya  dapat bekerja lebih giat lagi. Pada Rumah Sakit Buah Hati Ciputat  sendiri  perhitungan  kriteria  untuk penerimaan  bonus  karyawan  masih  secara subjektif  atau  perorangan.  Sehingga  membuat
pemberian  keputusan  dalam  pemberian  bonus masih  dirasa  belum  tepat,  sedangkan  dengan jumlah  karyawan  yang  begitu  banyak  dapat memakan  waktu  yang  relatif  lebih  lama.  Setelah melakukan penelitian mengenai sistem pendukung keputusan pemberian bonus karyawan menggunakan  metode  AHP  ( Analytical  Hierarchy Process ),  penulis  telah  menarik  beberapa kesimpulan,  diantaranya  terdapat  4  kriteria perbandingan  berpasangan  yang  digunakan Rumah  Sakit  Buah  Hati  Ciputat  dalam  proses pemberian  bonus,  yaitu:  Keahlian,  Sikap  & Perilaku, Loyalitas, dan Tanggung Jawab.
Kata Kunci : AHP, Expert Choice, Pemberian Bonus

## PENDAHULUAN
Karyawan  merupakan  salah  satu  sumber daya  yang  digunakan  sebagai  alat  penggerak dalam  memajukan  suatu  perusahaan  (Zulkifli, 2016).  Karyawan  merupakan  salah  satu  faktor utama  dalam  kelancaran,  kemajuan  serta keberhasilan suatu perusahaan (Handayani, 2017). Eksistensi  seorang  karyawan  dalam  menjalankan tugasnya  sangat  mendukung  suatu  pencapaian perusahaan  (Kristiyanti,  2017).  Dalam  setiap perusahaan, instansi, organisasi atau  badan usaha akan  memberikan  gaji  sebagai  kompensasi  dari kinerja  seorang  karyawan.  Selain  gaji,  salah  satu hal  yang  dapat  memotivasi  karyawan  adalah dengan  memberikan  penghargaan  ( reward ) terhadap prestasinya (Handayani, 2017).
Disamping itu banyak perusahaan yang memberikan  penghargaan  kepada  karyawannya melalui  pemberian  bonus  berdasarkan  kinerja karyawan  yang  dianggap  memuaskan  perusahaan dengan tujuan untuk memotivasi karyawan supaya dapat bekerja lebih giat lagi (Ningrum, Valentina, & Dafi, 2016).
Rumah  Sakit  Ibu  dan  Anak  Buah  Hati Ciputat  merupakan  sebuah  lembaga  swasta  yang berhubungan  dengan  dunia  kesehatan.  Salah  satu tugas  dari  rumah  sakit  ini  adalah  memberikan pelayanan kesehatan bagi anak-anak, ibu-ibu pada khususnya  dan  masyarakat  pada  umumnya (Sugiarti & Fitriani, 2015). Penilaian kinerja adalah suatu  proses  membandingkan  kinerja  karyawan dengan  standar  yang  telah  diterapkan  oleh organisasi (Rachmawati & Verawati, 2015).
Pada Rumah Sakit Buah Hati Ciputat sendiri perhitungan  kriteria  untuk  penerimaan  bonus karyawan masih secara subjektif (Frieyadie, 2018) atau  perorangan.  Sehingga  membuat  pemberian keputusan  dalam  pemberian  bonus  masih  dirasa belum  tepat,  sedangkan  dengan  jumlah  karyawan yang  begitu  banyak  dapat  memakan  waktu  yang relatif  lebih  lama.  Dengan  jumlah  karyawan  yang cukup  banyak,  maka  dibutuhkan  sebuah  Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang akan membantu pihak  perusahaan  dalam  menentukan  siapa  yang berhak  untuk  menerima  bonus  tersebut.  Sistem Pendukung  Keputusan  adalah  suatu  sistem berbasis  komputer  yang  menghasilkan  berbagai alternatif keputusan untuk membantu manajemen dalam menangani berbagai permasalahan (Kuryanti & Indriyani, 2016).
Penilaian  kinerja  karyawan  dilakukan dengan  membandingkan  beberapa  kriteria  dapat menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP).  Karena  menggunakan  tiga  kriteria,  maka dirasa  metode  AHP  cocok  dalam  pengambilan keputusan dengan multikriteria ini.

## BAHAN DAN METODE
Adapun
instrumen-instrumen yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu: 1. Kuesioner Dalam penelitian ini penulis menggunakan alat berupa  kuesioner  yang  dibagikan  kepada responden  dan  peneliti  juga  melakukan observasi  langsung  ke  Rumah  Sakit  Buah  Hati Ciputat  untuk  mendapatkan  data  primer. Sedangkan  untuk  data  sekunder  penulis melakukan  studi  lireratur.  Dalam  membuat pertanyaan  untuk  kuesioner  karena  penulis menggunakan metode AHP ( Analytical
Hierarchy Process )  maka  kuesioner  dibuat berdasarkan dengan metode tersebut. 2. Alat Pengukuran Pertanyaan-pertanyaan dari
instrumen variabel pada model AHP diukur menggunakan skala penilaian perbandingan pasangan dengan rentan skala 1-9, seperti pada Tabel 1 di bawah ini:
Tabel 1. Skala Nilai Perbandingan Pasangan No Nilai Kepentingan Keterangan 1 1 Sama Penting 2 3 Cukup Penting (1 Level lebih penting dibandingkan kriteria lainnya) 3 5 Lebih Penting (2 Level lebih penting dibandingkan kriteria lainnya) 4 7 Sangat Penting (3 Level lebih penting dibandingkan kriteria lainnya) 5 9 Mutlak Lebih Penting (4 Level lebih penting dibandingkan kriteria lainnya atau level tertinggi)
Sumber : (Nofriansyah & Defit, 2017)
Metode  pengumpulan  data  yang  dilakukan peneliti  terbagi  menjadi  dua  cara.  Cara  pertama dengan cara observasi langsung pada Rumah Sakit Buah  Hati  Ciputat  dan  wawancara  dengan  bagian HRD  di  Rumah  Sakit  Buah  Hati  Ciputat  untuk mendapatkan  data  primer.  Sedangkan  untuk  data sekunder  berasal  dari  mengumpulkan  dan mengidentifikasi  serta  mengolah  data  tertulis berbentuk  buku-buku  yang  berkaitan  dengan penelitian.  Peneliti  juga  membuat  sebuah  angket yang berisi dengan pertanyaan - pertanyaan secara tertulis  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  data yang akan digunakan dalam menerepakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP).
Dimana menurut (Sugiyono, 2015) “Populasi  adalah  wilayah  generalisasi  terdiri  atas obyek/subyek  yang  mempunyai  kualitas  dan karakteristik  tertentu  yang  ditetapkan  oleh peneliti  untuk  dipelajari  dan  kemudian  ditarik kesimpulannya”.  Populasi  yang  diambil  dalam penelitian ini ialah perawat Rumah Sakit Buah Hati Ciputat.  Kemudian  menurut  (Sugiyono,  2015) “Sampel  adalah  sebagian  dari  jumlah  dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut.” Sedangkan  menurut  (Febriati,  2013)  “Sampel adalah sebagian atau wakil populasi yang diteliti”.
Rumah  Sakit  Buah  Hati  Ciputat  saat  ini memiliki  jumlah  keseluruhan  perawat  sebanyak 97 orang. Penulis sudah memilih 3 responden dan 3 perawat sebagai alternatif yang dipilih langsung oleh Kepala Departemen Keperawatan itu sendiri.
Tabel 2. Data Responden No Jabatan Keterangan 1 HRD Buah Hati Ciputat 1 2 Bagian Keperawatan Buah Hati Ciputat 1 3 Bagian Pelayanan Medis Buah Hati Ciputat 1 Total 3 Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018)
Analisa  merupakan  bagian  penting  dalam metodologi penelitian ilmiah, dikarenakan dengan melakukan analisis, data tersebut dapat diberi arti
dan  makna  yang  berguna  dalam  suatu penyelesaian  masalah.  Metode  AHP ( Analytical Hierarchy Process ) merupakan metode
pengambilan  keputusan  yang  komperhensif. Metode ini memperhitungkan hal-hal kualitatif dan kuantitatif sekaligus.
Metode  AHP ( Analytical  Hierarchy Process ) digunakan  peneliti  dalam  penelitian  ini.  Menurut (Nofriansyah  &  Defit,  2017)  disimpulkan  bahwa metode  AHP ( Analytical  Hierarchy Process ) merupakan  salah  satu  metode  dalam  sistem pendukung  keputusan  yang  memiliki  keunikan dibandingkan  yang  lainnya.  Hal  ini  dikarenakan dalam  pembobotan  kriteria,  bobot  dari  setiap kriteria  bukan  ditentukan  di  awal  tetapi ditentukan  menggunakan  rumus  dari  metode  ini berdasarkan  skala  prioritas  (tingkat  kepentingan) yang  bersumber  dari  tabel saaty .  Metode  ini merupakan  metode  yang  sifatnya  persepsional. Dari  pernyataan  yang  telah  disampaikan  di  atas, peneliti  menanggapi  bahwa  tingkat  kepentingan dari  suatu  kriteria  alternatif  tergantung  sudut pandang  atau  perspektif  seseorang  dalam menilainya.
Tahap-tahap yang ditempuh untuk mendapatkan metodologi penelitian yang merupakan  suatu  tahapan  yang  harus  diterapkan agar  penelitian  dapat  dilakukan  dengan  terarah dan  memudahkan  dalam  melakukan  analisis terhadap  permasalahan  yang  ada.  Adapun  tahap- tahap penelitian ini adalah:
1. Tahap Persiapan Menyiapkan  materi  yang  berhubungan  dengan topik  penelitian  yang  berkaitan  dengan pemberian bonus karyawan pada Rumah Sakit Buah  Hati  Ciputat  dengan  metode  AHP ( Analytical  Hierarchy  Process )  berdasarkan literatur dan informasi yang diperoleh.
2. Tahap Pengumpulan Data Data  yang  dikumpulkan  meliputi  data  struktur organisasi  beserta  tugas  dan  fungsinya  dan menyebarkan  kuesioner  kepada  responden  di Rumah  Sakit  Buah  Hati  Ciputat.  Hal  ini dilakukan  bersamaan  dengan  observasi  dan perijinan  untuk  menghemat  waktu,  biaya  dan tenaga.
3. Tahap Analisis
Berdasarkan  data  dari  pengukuran  skala penilaian  hirarki  dan  data  lainnya,  dilakukan analisis  dengan  bantuan Expert  Choice dan Microsoft  Excel untuk  mengetahui  kriteria karyawan yang paling prioritas di Rumah Sakit Buah Hati Ciputat.
4. Tahap Pengujian Proses  pengujian  terdiri  dari  pemberian kuesioner, lalu melakukan perhitungan menggunakan metode AHP (Analytical
Hierarchy  Process) dengan  bantuan Expert Choice dan Microsoft Excel.
5. Tahap Kesimpulan dan Saran Intisari  dari  keseluruhan  uraian,  pembahasan analisis  pada  bab-bab  sebelumnya,  serta  saran atau  rekomendasi  yang  dianggap  perlu  untuk penelitian
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Gambar 1. Flowchart Tahapan Penelitian

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk mempermudah pembacaan permasalahan  dalam  pengambilan  keputusan pemberian  bonus  karyawan  pada  Rumah  Sakit Buah  Hati  Ciputat  yaitu  dengan  menggambarkan permasalahan  yang  dihadapi  ke  dalam  struktur hirarki, dimulai dengan sasaran kemudian kriteria dan alternatif. Adapun struktur hirarki digambarkan sebagai berikut:
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Gambar 2. Struktur Hirarki Pemberian Bonus
Selanjutnya data diolah menggunakan metode AHP ( Analytical  Hierarchy  Process ).  Peneliti  jabarkan sebagai berikut:
1. Pengolahan  Data  dengan  metode  AHP ( Analytical Hierarchy Process )
Ada  beberapa  tahapan  yang  dilakukan, diantaranya:
a. Matriks  Perbandingan  Berpasangan  Antar

## Kriteria
Pada  tahapan  ini  dilakukan  pemberian  bobot pada  perbandingan  berpasangan  antar  kriteria. Untuk memeriksa apakah perbandingan berpasangan  telah  dilakukan  dengan  konsekuen atau  tidak  yaitu  menggunakan Incon/Consistensy Ratio, dalam  pengecekan  konsistensi  data  ini, digunakan  derajat  kesalahannya  adalah  10% dimana data dianggap baik jika nilai CR-nya ≤ 0,1. Untuk  mengecek Incon/Consistensy  Ratio dalam bentuk  gambar Pairwise  Comparison  Matrix dengan menggunakan Expert Choice 11 .
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Gambar 3. Pairwise Comparison Antar Kriteria (Responden 1)
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Gambar 4. Pairwise Comparison Antar Kriteria (Responden 2)
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Gambar 5. Pairwise Comparison Antar Kriteria (Responden 3)
Setelah  hasil  kuesioner  setiap  responden diinput ke dalam Expert Choice 11 kemudian hasil kuesioner  setiap  responden  tersebut  harus dijadikan  satu  kesatuan  untuk  melanjutkan perhitungan AHP dengan  menggunakan Expert Choice 11.  Berikut  adalah  hasil Combined antar kriteria tiap dari tiga responden.
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Gambar 6. Pairwise Comparison Antar Kriteria ( Combined )
Dapat  disimpulkan  bahwa  perbandingan berpasangan  yang  diberikan  responden  memiliki Incon  /  Consistency  Ratio yang  lebih  kecil  dari  0,1 sebagai  batas  maksimum  nilai Incon  /  Consistency Ratio. Berdasarkan Gambar 3–6 dapat dilihat Incon / Consistency Ratio pada Gambar 3 (Responden 1) yaitu  0,03,  Gambar  4  (Responden  2)  yaitu  0,01,
Gambar 5 (Responden 3) yaitu 0,06, dan Gambar 6 ( Combined ) yaitu 0,05. Dengan demikian hasil dari perhitungan tersebut dinyatakan konsisten.
Berdasarkan  hasil  yang  telah  didapat,  peneliti melakukan perhitungan selanjutnya menggunakan Ms.  Excel dengan  rumus  yang  sama,  dan mendapatkan hasil rata-rata geometric yang sesuai dengan Expert  Choice 11 yang  dapat  dilihat  pada Tabel 3 di bawah ini:
Tabel 3. Hasil Rata-Rata Geometric menggunakan Perhitungan Manual dengan Ms. Excel
Perbandingan Kriteria R1 R2 R3 Hasil Pembobotan Nilai Keahlian – Sikap & Perilaku 5 3 3 5 1.70997595 Keahlian – Loyalitas 3 3 3 3 1.44224957 Keahlian – Tanggung Jawab 2 5 4 2.5 1.35720881 Sikap & Perilaku – Loyalitas 4 4 4 0.02 0.25 Sikap & Perilaku – Tanggung Jawab 2 2 2 0.12 5 0.5 Loyalitas – Tanggung Jawab 1 1 1 1 1
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018)
b. Data Perbandingan Alternatif Karyawan
Setelah  data  perbandingan  berpasangan (kriteria)  selesai  diinput  ke  dalam Expert  Choice 11,  langkah  selanjutnya  adalah  menginput  data perbandingan  alternatif.  Alternatif  yang  dipilih harus  memenuhi  kriteria–kriteria  sebelumnya yang  sudah  ditentukan.  Terdapat  3  alternatif karyawan  pada  Rumah  Sakit  Buah  Hati  Ciputat, yaitu : Zuliana, Tri Sea, dan Pitriana.
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Gambar 7. Perbandingan Alternatif Pemberian Bonus
c. Data  Perbandingan  Alternatif  Pemberian Bonus Setiap Kriteria Setelah  kriteria  ditentukan  dan  dilakukan penilaian pada perbandingan berpasangan (kriteria), kemudian dilakukan penilaian perbandingan  alternatif  yang  ada.  Alternatif  ini terdiri  dari  3  karyawan  (perawat)  yang  telah dinilai  berdasarkan  kriteria–kriteria  tersebut.  Di bawah ini adalah hasil dari 3 kuesioner yang telah diisi,  lalu  digabungkan  dan  diterjemahkan  dalam tabel Pairwise  Comparison  Matrix menggunakan Expert Choice 11.
1) Penilaian Alternatif Menurut Kriteria Keahlian
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Gambar 8. Pairwise Comparison Keahlian ( Combined )
2) Penilaian  Alternatif  Menurut  Kriteria  Sikap  & Perilaku
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Gambar 9. Pairwise Comparison Sikap & Perilaku ( Combined )

## 3) Penilaian Alternatif Menurut Kriteria Loyalitas
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Gambar 10. Pairwise Comparison Loyalitas ( Combined )
4) Penilaian Alternatif Menurut Kriteria Tanggung Jawab
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Gambar 11. Pairwise Comparison Tanggung Jawab
( Combined )
Berdasarkan  Gambar  8–11  dapat  dilihat Incon/Consistency Ratio pada Gambar 8 yaitu 0.01, Gambar  9  yaitu  0.05,  Gambar  10  yaitu  0.01  dan Gambar  11  yaitu  0.01.  Dengan  demikian  hasil perhitungan cukup konsisten.
Untuk  mendukung  hasil  dari Expert  Choice 11 , maka peneliti menghitung kembali pembuktiannya menggunakan Ms. Excel dengan rumus yang sama, dan mendapatkan hasil yang sesuai dengan Expert Choice 11 dan  dapat  dilihat  pada  Tabel  12-15  di bawah ini:
Tabel 12. Penilaian Alternatif Menurut Kriteria Keahlian
Perbandingan Tiap Alternatif R1 R2 R3 Hasil Pembobotan Nilai Zuliana-Tri Sea 3 3 2 18 2.620741394 Zuliana-Pitriana 2 3 2 12 2.289428485 Tri Sea-Pitriana 2 2 2 2 1.259921050 Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Tabel 13. Penilaian Alternatif Menurut Kriteria Sikap & Perilaku Perbandingan Tiap Alternatif R1 R2 R3 Hasil Pembobotan Nilai Zuliana-Tri Sea 2 2 4 16 2.51984210 Zuliana-Pitriana 3 3 7 63 3.97905721 Tri Sea-Pitriana 2 3 5 30 3.10723251 Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018)
Tabel 14. Penilaian Alternatif Menurut Kriteria Loyalitas Perbandingan Tiap Alternatif R1 R2 R3 Hasil Pembobotan Nilai Zuliana-Tri Sea 3 4 3 36 3.30192725 Zuliana-Pitriana 5 7 4 140 5.19249410 Tri Sea-Pitriana 2 4 1 8 2 Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Tabel 15.Penilaian Alternatif Menurut Tanggung Jawab Perbandingan Tiap Alternatif R1 R2 R3 Hasil Pembobotan Nilai Zuliana-Tri Sea 5 1 1 5 1.709975947 Zuliana-Pitriana 7 3 4 84 4.379519140 Tri Sea-Pitriana 1 5 9 45 3.556893304
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018)
2. Hasil  Pengolahan  Data  dengan  Metode AHP ( Analytical Hierarchy Process ) a. Penentuan Bobot Perbandingan Berpasangan Antar Kriteria
Setelah  penginputan  data  perbandingan berpasangan  antar  kriteria  dimasukan  ke  dalam Expert  Choice 11,  maka  akan  menghasilkan normalisasi  matriks  antar  kriteria  yang  akan menentukan bobot setiap kriteria.
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Gambar 12. Normalisasi Matriks Perbandingan
Berpasangan Antar Kriteria Dalam Gambar 12 setiap kriteria mendapatkan nilai–nilai pembobotan. Kriteria keahlian mendapatkan nilai bobot 0,317 atau 32%, kriteria Sikap  &  Perilaku  mendapatkan  nilai  0,124  atau 12%,  dan  kriteria  Loyalitas  mendapatkan  nilai 0.308  atau  31%  serta  kriteria  Tanggung  Jawab mendapatkan  nilai  0,251  atau  25%.  Jika  semua bobot  ini  ditambahkan  atau  dijumlahkan  maka akan mendapatkan hasil 1,0 atau 100%.
Dilakukan  kembali  pembuktian  menggunakan Ms.  Excel dan  mendapatkan  hasil  yang  mendekati Expert Choice 11, dapat dilihat pada Gambar 13 di bawah ini:
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Gambar 13. Normalisasi Matriks Perbandingan Berpasangan Antar Kriteria Menggunakan Ms. Excel
b. Penentuan Bobot Perbandingan Berpasangan Antar Kriteria Terdapat  beberapa  item  yang  menjadi  kriteria diantaranya:
1) Penentuan  Bobot  Perbandingan  Antar
Alternatif Berdasarkan Kriteria Keahlian
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018)
Gambar 14. Normalisasi Matriks Perbandingan Antar Alternarif Berdasarkan Kriteria Keahlian
Di  dalam  Gambar  14,  setiap  alternatif mendapatkan nilai–nilai pembobotan berdasarkan kriteria Keahlian. Karyawan A (Zuliana)
mendapatkan  bobot  0.550  atau  55%,  Karyawan  B (Tri Sea) mendapatkan nilai bobot 0,237 atau 24%, dan  Karyawan  C  (Pitriana)  0,213  atau  21%.  Jika semia  nilai  pembobotan  ini  dijumlahkan  maka akan mendapatkan nilai 1,00 atau 100%.
Dilakukan  kembali  pembuktian  perhitungan menggunakan Ms.Excel dan  mendapatkan  hasil yang mendekati dari hasil Expert Choice 11 .
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Gambar 15. Normalisasi Matriks Perbandingan Antar Alternarif Berdasarkan Kriteria Keahlian Menggunakan
Ms. Excel
2) Penentuan  Bobot  Perbandingan  Antar Alternatif  Berdasarkan  Kriteria  Sikap  & Perilaku
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Gambar 16. Normalisasi Matriks Perbandingan Antar Alternarif Berdasarkan Kriteria Sikap & Perilaku Di  dalam  Gambar  16,  setiap  alternatif mendapatkan nilai–nilai pembobotan berdasarkan kriteria  Sikap  &  Perilaku.  Karyawan  A  (Zuliana) mendapatkan  bobot  0.589  atau  59%,  Karyawan  B (Tri Sea) mendapatkan nilai bobot 0,293 atau 29%, dan  Karyawan  C  (Pitriana)  0,118  atau  12%.  Jika semia  nilai  pembobotan  ini  dijumlahkan  maka akan mendapatkan nilai 1,00 atau 100%.
Dilakukan  kembali  pembuktian  perhitungan menggunakan Ms.  Excel dan  mendapatkan  hasil yang mendekati dari hasil Expert Choice 11 .
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Gambar 17. Normalisasi Matriks Perbandingan Antar Alternarif Berdasarkan Kriteria Kriteria Sikap & Perilaku Menggunakan Ms. Excel
3) Penentuan  Bobot  Perbandingan  Antar Alternatif Berdasarkan Kriteria Loyalitas
Sumber: (Stevanus et al., 2018)
Gambar 18. Normalisasi Matriks Perbandingan Antar

## Alternarif Berdasarkan Kriteria Loyalitas
Di  dalam  Gambar  18,  setiap  alternatif mendapatkan nilai–nilai pembobotan berdasarkan kriteria Loyalitas. Karyawan A (Zuliana) mendapatkan  bobot  0.664  atau  66%,  Karyawan  B (Tri Sea) mendapatkan nilai bobot 0,218 atau 22%, dan  Karyawan  C  (Pitriana)  0,118  atau  12%.  Jika semia  nilai  pembobotan  ini  dijumlahkan  maka akan mendapatkan nilai 1,00 atau 100%. Dilakukan  kembali  pembuktian  perhitungan menggunakan Ms.  Excel dan  mendapatkan  hasil yang mendekati dari hasil Expert Choice 11 .
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Gambar 19. Normalisasi Matriks Perbandingan Antar Alternarif Berdasarkan Kriteria Loyalitas Menggunakan Ms.Excel
4) Penentuan  Bobot  Perbandingan  Antar Alternatif  Berdasarkan  Kriteria  Tanggung Jawab

## Sumber: (Stevanus et al., 2018)
Gambar 20. Normalisasi Matriks Perbandingan Antar Alternatif Berdasarkan Kriteria Tanggung Jawab
Di  dalam  Gambar  20,  setiap  alternatif mendapatkan nilai–nilai pembobotan berdasarkan kriteria Loyalitas. Karyawan A (Zuliana)
mendapatkan  bobot  0.538  atau  54%,  Karyawan  B (Tri Sea) mendapatkan nilai bobot 0,351 atau 35%, dan  Karyawan  C  (Pitriana)  0,110  atau  11%.  Jika semia  nilai  pembobotan  ini  dijumlahkan  maka akan mendapatkan nilai 1,00 atau 100%. Dilakukan  kembali  pembuktian  perhitungan menggunakan Ms.  Excel dan  mendapatkan  hasil yang mendekati dari hasil Expert Choice 11 .
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Gambar 19. Normalisasi Matriks Perbandingan Antar Alternarif Berdasarkan Kriteria Tanggung Jawab
Menggunakan Ms.Excel
3. Perbandingan  Hasil  Pengolahan  Data  AHP ( Analytical Hierarchy Process )
Setelah mendapatkan nilai masing-masing dari setiap  pembobotan  perbandingan  berpasangan antar kriteria dan alternatif, maka langkah terakhir yang  harus  dilakukan  adalah  menghitung  nilai aggregate  masing-masing  karyawan  yang  telah dijadikan alternatif. Nilai aggregate diperoleh dari mengalikan nilai bobot perbandingan berpasangan antar kriteria dan alternatif.
Tabel 15. Penilaian Alternatif Menurut Tanggung Jawab
Kriteria Bobot Perbandingan Berpasangan Antar Kerja Bobot Perbandingan Antar Alternatif Kry 1 Kry 2 Kry 3 Keahlian 0.317 0.550 0.237 0.213 Sikap & Perilaku 0.124 0.589 0.293 0.118 Loyalitas 0.308 0.664 0.218 0.118 Tanggung Jawab 0.251 0.538 0.351 0.110
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018)
Pada  Tabel  15  perbandingan  berpasangan antar  kriteria  dan  perbandingan  antar  alternatif akan  dikalikan  dengan  setiap  pembobotan perbandingan  berpasangan  antar  kriteria  dan perbandingan antar
alternatif. Contoh perhitungan: 𝐾𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝐾𝑒𝑎ℎ𝑙𝑖𝑎𝑛 × 𝐴𝑙𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑡𝑖𝑓 𝐾𝑎𝑟𝑦𝑎𝑤𝑎𝑛 𝐴 ................ (1)
0.317 x 0.550 = 0.175
Dengan  hasil  0.175  ini  merupakan  dari Aggregate atau Priority dalam aplikasi Expert Choice 11.
Tabel 16. Hasil Penilaian Akhir dengan Metode AHP
Alternatif Kriteria Bobot Perbandingan Antar Kriteria Bobot Perbandingan Antar Alternatif Priority Karyawan A Keahlian 0.317 0.550 0.175 Sikap & 0.124 0.589 0.073
(Zuliana) Perilaku Loyalitas 0.308 0.664 0.204 Tanggung Jawab 0.251 0.538 0.135 Karyawan B (Tri Seal) Keahlian 0.317 0.237 0.075 Sikap & Perilaku 0.124 0.293 0.036 Loyalitas 0.308 0.218 0.067 Tanggung Jawab 0.251 0.351 0.088 Karyawan C (Pitriana) Keahlian 0.317 0.213 0.067 Sikap & Perilaku 0.124 0.118 0.015 Loyalitas 0.308 0.118 0.036 Tanggung Jawab 0.251 0.110 0.028 Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018)
Uraian  hasil  pengolahan  data  AHP  peneliti uraikan sebagai berikut:
a. Pembahasan Dari Hasil Pengolahan AHP Setelah  pengolahan  dan  perhitungan  data selesai  dilakukan,  kemudian  diperoleh  hasil seperti Gambar 20 seperti di bawah ini:
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Gambar 20. Normalisasi Matriks Perbandingan Antar Alternarif Berdasarkan Kriteria Tanggung Jawab Menggunakan Ms.Excel
Pada  Gambar  20,  baris  berwarna  kuning merupakan  hasil  penjumlahan  dari  setiap aggregate  /  priority.  Hasil  penjumlahan  ini merupakan  hasil  akhir  dari  pemilihan  karyawan untuk  pemberian  bonus.  Karyawan  A  (Zuliana) mendapatkan  nilai  58,8%,  Karyawan  B  (Tri  Sea) 26,6%,  dan  Karyawan  C  (Pitriana)  mendapatkan nilai 14,6%. Hal ini menunjukan bahwa Karyawan A  (Zuliana)  lebih  diprioritaskan  dari  pada Karyawan  B  (Tri  Sea)  ataupun  Karyawan  C (Pitriana).  Hasil  perhitungan  ini  juga  menunjukan bahwa  Karyawan  A  (Zuliana)  lebih  memenuhi kriteria  yang  telah  ditentukan  dalam  pemberian bonus di Rumah Sakit Buah Hati Ciputat.
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Gambar 21. Hasil Synthesis With Respect
Gambar  22  merupakan  hasil  dari  perhitungan keseluruhan  AHP (Analytical  Hierarchy  Process) untuk  pemberian  bonus  dengan  menggunakan hasil Expert Choice 11 dalam bentuk grafik. Berikut ini  adalah  grafik  dan  hasil  akhir  dari  perhitungan menggunakan Ms. Excel :
Sumber : (Stevanus, Handayani, & Kristiyanti, 2018) Gambar 22. Hasil Akhir dan Grafik Akhir Menggunakan Ms.Excel

## KESIMPULAN
Setelah melakukan penelitian mengenai sistem pendukung keputusan pemberian bonus karyawan menggunakan  metode  AHP  ( Analytical  Hierarchy Process ),  penulis  telah  menarik  beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Ada 4 kriteria perbandingan berpasangan yang digunakan  Rumah  Sakit  Buah  Hati  Ciputat dalam  proses  pemberian  bonus,  yaitu: Keahlian, Sikap & Perilaku, Loyalitas, Tanggung Jawab
2. Urutan prioritas tertinggi hingga terendah dari penentuan bobot perbandingan antar alternatif berdasarkan  kriteria  yang  didapatkan  dengan metode  AHP  adalah  :  Keahlian  =  Karyawan  A (Zuliana)  0,550  atau  sebesar  55%,  Sikap  & Perilaku  =  Karyawan  A  (Zuliana)  0,589  atau sebesar 59%, Loyalitas = Karyawan A (Zuliana) 0,664 atau sebesar 66 %, dan Tanggung Jawab 0,538 atau sebesar 54%.
3. Kriteria  utama  yang  paling  diprioritaskan menurut  hasil  dari  3  responden  yang  sudah digabungkan  adalah  kriteria  Keahlian  yang mendapatkan  nilai  bobot  sebesar  0,317  atau 32%,  sedangkan  karyawan  yang  paling diprioritaskan  yaitu  Karyawan  A  (Zuliana) dengan nilai bobot 0,587 atau 59%.
4. Secara  keseluruhan  kriteria  keahlian,  sikap  & perilaku,  loyalitas  dan  tanggung  jawab mempengaruhi  sistem  pendukung  keputusan pemberian bonus karyawan.

## REFERENSI
Febriati, E. C. (2013). ANALISIS PENERAPAN PSAK 55 ATAS CADANGAN KERUGIAN PENURUNAN NILAI. Jurnal EMBA , 1 (3), 207– 217.
Frieyadie,  F.  (2018).  Metode  AHP  Sebagai Penunjang  Keputusan  Untuk  Penilaian Kinerja Kerja Karyawan SPBU. Jurnal Techno Nusa  Mandiri , 15 (1),  63–68.  Retrieved  from http://ejournal.nusamandiri.ac.id/ejurnal/in dex.php/techno/article/view/840
Handayani,  R.  I.  (2017).  BERPRESTASI  DENGAN METODE  PROFILE  MATCHING  PADA  PT  .
SARANA  INTI  PERSADA  (  SIP  ). Jurnal  Pilar Nusa Mandiri , 13 (1), 28–34.
Kristiyanti,  D.  A.  (2017).  Sistem  Pendukung Keputusan  Seleksi  Karyawan  Untuk  Jabatan Tertentu  Dengan  Pendekatan  Analisa  Gap Profile Matching, 19 (1), 20–29.
Kuryanti, S. J., & Indriyani, N. (2016). PENENTUAN BONUS PADA KARYAWAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC NETWORK  PROCESS  (  STUDI  KASUS :  PT  . ASAHIMAS FLAT GLASS , TBK JAKARTA ). In Seminar  Nasional  Sains  dan  Teknologi  2016 (pp. 1–9). Jakarta: Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jakarta.
Ningrum,  T.  W.,  Valentina,  S.,  &  Dafi.  (2016). Analisis dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan  Pemberian  Bonus  Tahunan Karyawan dengan Metode SAW pada PT. XYZ. Jatisi , 3 (1), 73–84.
Nofriansyah,  D.,  &  Defit,  S.  (2017). Multi  Citeria Decision  Making  (MCDM)  pada  Sistem Pendukung  Keputusan .  (C.  M.  Sartono,  Ed.)
(1st ed.). Yogyakarta: Deepublish.
Rachmawati,  A.,  &  Verawati,  I.  (2015).  ANALISIS FRAMEWORK SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA KARYAWAN  PADA  PT.  XYZ.  In Seminar
Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2015 (pp. 6–8). Yogyakarta: STMIK AMIKOM Yogyakarta.
Stevanus,  R.,  Handayani,  R.  I.,  &  Kristiyanti,  D.  A.
(2018). Laporan  Akhir  Penelitian  -  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemberian  Bonus Karyawan  Menggunakan  Metode  AHP  Pada Rumah Sakit Buah Hati Ciputat . Jakarta.
Sugiarti,  Y.,  &  Fitriani,  N.  (2015).  ( STUDI  KASUS : RUMAH  SAKIT  IBU  DAN  ANAK  BUAH  HATI CIPUTAT ), 8 (2), 1–11.
Sugiyono.  (2015). Metode  Penelitian  Kuantitatif Kualitatif Dan R&D . Bandu: Alfabeta.
Zulkifli,  S.  (2016).  DECISION  SUPPORT  SYSTEM PEMBERIAN  BONUS  TAHUNAN  PADA

## KARYAWAN
BERDASARKAN KINERJA KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE  ADDITIVE  WEIGHTING  (STUDY KASUS :  STMIK  PRINGSEWU). Jurnal  TAM (Technology Acceptance Model) , 7 , 67–73.