## I NFORMATICS AND D IGITAL E XPERT (INDEX) - V OL . 2 N O . 02 (2020) 48-53
Terbit online pada laman web jurnal : http://index.unper.ac.id | E-ISSN (Online) 2715-0453 |

## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Bonus Karyawan dengan Metode Fuzzy-SAW Berbasis Web (Studi Kasus PT. Bunga Raya)
Muhammad Sahdan 1 , Muhammad Innuddin 2 , Mokhammad Nurkholis Abdillah 3
Ilmu Komputer, Universitas Bumigora. Jln. Ismail Marzuki, Kota Mataram, Nusa Tenggara Barat. 83127, Indonesia
msahdan@gmail.com 1 , inn@universitasbumigora.co.id 2 , nurkholisabdilllah@universitasbumigora.ac.id 3

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Sejarah Artikel : Diterima Redaksi : 18 Januari 2021 Revisi Akhir: 20 Januari 2021 Diterbitkan Online : 03 Februari 2021
Penentukan  bonus  karyawan  pada  PT  Bunga  Raya  berdasarkan  atas dasar  absensi,  gaji, kerjasama,  kedisiplinan  dan  jumlah  lembur.  Masalah  yang  dihadapi  adalah  kurangnya transparansi  dalam  penentuan  bonus  karyawan,  sehingga  berdampak  pada  hubungan keharmonisan  karyawan  dalam  bekerja,  sehingga  diperlukan  sebuah  sistem  yang  baru yang  dapat  mendukung  dan  mempermudah  dalam  proses  perangkingan  untuk meningkatkan  kualitas  keputusan  dalam  menentukan  bonus  karyawan.  Untuk  mengatasi masalah  tersebut  diperlukan  sebuah  sistem  yang  mampu  membantu  bagian  administrasi dalam  mempercepat  dan  mempermudah  proses  perangkingan  bonus  karyawan.  Sistem yang  dimaksud  adalah  sistem  pendukung  keputusan  (SPK).  SPK  adalah  Sistem  yang mampu  memberikan  rekomendasi  dalam  memutuskan  suatu  kasus  tertentu.  SPK  yang dikembangkan  menggunakan  metode  fuzzy  dan  simple  additive  weighting  (SAW)  atau dikenal  dengan  fuzzy  SAW.  Fuzzy  digunakan  untuk  proses  pembobotan  nilai  dari  tiap kriteria  dan  SAW  di  gunakan  untuk  mencari  nilai  alternatif  terbaik  dalam  berbabgai alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  ditentukan.  Pada  peneltian  (Salehetal.,2014)  studi kasus  mengambil  tempat  di  CV.Asia  Exotica  Medan.  Penentuan  kulit  ular  untuk kerajinan tangan masih dilakukan secara manual dan susahnya untuk menentukan kualitas kulit  ular  yang  digunakan  untuk  kerajinan  tangan  sama  menggunakan  metode  Fuzzy SAW.  namun  acuan  kriteria  yang  digunakan  adalah  3  kriteria  dalam  penentuan  kualitas kulitular.  Hasil  pengujian  fungsional  yang  dilakukan  pada  beberapa  browser  (Chrome, Firefox,  dan  Internet  Explorer)  menunjukan  bahwa  semua  fungsi  yang  terdapat  dalam aplikasi  dapat  berjalan  dengan  baik.  Hasil  pengujian  validasi  dilakukan  dengan membandingkan output sistem dengan perhitungan manual dan hasilnya memiliki tingkat validasi  sebesar  100%.  Hasil  pengujian  sistem  secara  user  dilakukan  dengan  membagi kuisioner  kepada  7  admin  dan  menunjukan  bahwa  sistem  yang  dikembangkan  memiliki tingkat kepuasan sebesar 77%.
Kata Kunci :
Penentuan Bonus , Sistem Pendukung Keputusan, Fuzzy, Simple Additive Weighting (SAW).
Korespondensi :
Telepon / Hp : +62 859-2909-5755 E-mail : inn@universitasbumigora.ac.id

## 1. PENDAHULUAN
PT  Bunga  Raya  merupakan  perusahaan  yang mengerjakan pemecehan dan pengolahan batu di daerah Madapangga Kabupaten Bima. PT Bunga Raya ini lahir untuk  menjawab  kebutuhan  NTB  terhadap  adanya kontraktor-kontraktor  sipil  yang  berkualitas  untuk membangun infastruktur di Provinsi NTB (http://bungarayalestari.com). Dalam menentukan bonus karyawan,  PT  Bunga  Raya  melakukan  dengan  cara membagikan bonus karyawan berdasarkan absensi, gaji, kerja sama, kedisiplinan dan jumlah lembur.
Masalah  utama  yang  dihadapi  PT  Bunga  Raya dalam  penentuan  bonus  karyawan  adalah  kurangnya transparansi  dan  proses  penentuan  masih  manual. Misalnya  antara  karyawan  satu  dan  karyawan  lainya yang  memiliki  jumlah  lembur  yang  sama  tetapi mendapat  bonus  yang  berbeda  dengan  alasan  yang masih  kurang  jelas.  Dampaknya  beberapa  karyawan memiliki  hubungan  yang  kurang  harmonis  dalam pekerjaan.  Selain  itu  proses  perhitungan  penentuan bonus  masih  secara  manual  sehingga  kesalahan perhitungan sangat dimungkinkan terjadi dan memerlukan  waktu  yang  lama  sehingga  tidak  efisien. Untuk mengatasi permasalahan tersebut maka
diperlukan  sebuah  sistem  yang  mampu  mempermudah serta  mempercepat  proses  penyeleksian  bonus,  dan untuk meningkatkan kualitas keputusan dalam menentukan bonus karyawan.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decision Support  System  (DSS)  adalah  sebuah  sistem  yang mampu  memberikan  kemampuan  pemecahan  masalah maupun  kemampuan  pengkomunikasian  untuk  masalah dengan  kondisi  semi  terstruktur  dan  tak  terstruktur (Riadi  2013).  Sedangkan  Menurut  Moore  and  Chang, SPK  dapat  digambarkan  sebagai  sistem  yang  memiliki kemampuan dalam mendukung analisis ad hoc data dan pemodelan keputusan yang berorientasi kepada perencanaan  masa  depan.  (wardana,  15  November 2019).
SPK  dalam  penerapannya  terdapat  beberapa algoritma  atau  metode  salah  satunya  adalah  metode Fuzzy SAW (Simple additive weighting). Metode Fuzzy SAW  sering  juga  dikenal  istilah  metode  penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  metode  Fuzzy  SAW  adalah mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X)
kesuatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua rating alternatif yang ada (Kusumadewi, 2010).
Pada pembobotan Fuzzy dilakukan proses pemberian nilai bobot pada setiap kriteria yang berguna untuk  memberi  kejelasan  nilai  karyawan  tiap  kriteria, sedangkan metode SAW digunakan dalam mencari suatu alternatif  terbaik  dari  berbagai  alternatif  berdasarkan kriteria  yang  ditentukan.  Alternatif  yang  dimaksud adalah  karyawan  dengan  nilai  terbaik  berdasarkan kriteria yang tentukan (Dwi & Supartha, 2014).
Pada  peneltian  (Saleh  et  al.,  2014)  studi  kasus mengambil  tempat  di  CV.  Asia  Exotica  Medan. Penentuan  kulit  ular  untuk  kerajinan  tangan  masih dilakukan secara manual dan susahnya untuk menentukan  kualitas  kulit  ular  yang  digunakan  untuk kerajinan  tangan  sama  menggunakan  metode  Fuzzy SAW.  namun  acuan  kriteria  yang  digunakan  adalah  3 kriteria  dalam  penentuan  kualitas  kulit  ular  jika dibandingkan dengan penelitian sekarang.
Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  ini, diharapkan dapat membantu pengerjaan serta mempercepat proses penentuan bonus karyawan, karena proses ini dilakukan secara otomatis serta meminimalisir kesalahan  dan  mempermudah  dalam  perhitungan penentuan bonus karyawan.

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi   yang  digunakan  penulis  akan  di  bagi dalam beberapa tahap yang sistematis, yaitu :

## 2.1 Analisis Kebutuhan Sistem
Analisis  kebutuhan  sistem  pada  penelitian  ini sebagai berikut :
a. Kebutuhan Fungsional user
Kebutuhan  ini  berisi  proses  apa saja  yang  dimiliki oleh  perangkat  lunak  yang  akan  dibuat.  Terdapat beberapa  kebutuhan  fungsional  pada  perangkat  lunak tersebut.
Gambar 1. Usecase
b. Kebutuhan Non Fungsional user
Kebutuhan  ini  merupakan  kebutuhan  yang  secara tidak  langsung  terkait  pada  suatu  fitur  yang  ada  pada perangkat lunak. Kebutuhan ini meliputi :
Tabel 1. Analisis Kebutuhan Fungsional User NO Nama Deskripsi 1. Reliability Hasil perhitungan untuk penentuan bonus karyawan harus valid. 2. Portability Sistem  dapat  digunakan  diberbagai  platform sehingga dirancang berbabsis web. 3. Bahasa komunikasi Menggunakan bahasa Indonesia

## 2.2 Desain Sistem
Spesifikasi  kebutuhan  dari  tahap  sebelumnya akan dipelajari  dalam  fase  ini  dan  desain  sistem  disiapkan. Desain  Sistem  membantu  dalam  menentukan  perangkat keras  ( hardware )  dan  sistem  persyaratan  dan  juga membantu  dalam  mendefinisikan  arsitektur  sistem secara keseluruhan.
Gambar 2. Flowchat Sistem Bonus
a. DFD ( Data FlowDiagram )
DFD  adalah  suatu  diagram  yang  menggunakan notasi-notasi untuk menggambarkan arus dari data pada suatu  sistem,  yang  penggunaannya  sangat  membantu untuk  memahami  sistem  secara  logika,  terstruktur  dan jelas.
Gambar 4. DFD Level 1 Gambar 5. DFD Level 2

## 2.3 Implementasi
Pada  tahap  ini,  sistem  pertama  kali  dikembangkan diprogram  kecil  yang  disebut  unit,  yang  terintegrasi dalam  tahap  selanjutnya.  Setiap  unit  dikembangkan  dan diuji  untuk  fungsionalitas  yang  disebut  sebagai  unit testing.

## 2.4 Pengujian
Seluruh  unit  yang  dikembangkan  dalam  tahap implementasi  diintegrasikan  ke  dalam  sistem  setelah pengujian  yang  dilakukan  masing-  masing  unit.  Setelah integrasi  seluruh  sistem  diuji  untuk  mengecek  setiap kegagalan maupun kesalahan.
Pengujian  menerapakan  metode blackbox untuk menguji  fungsionalitas  aplikasi  yang  dikembangkan serta mengukur tingkat penerimaan pengguna (menggunakan kuisioner). Pengujian validasi dilakukan dengan membandingkan hasil output sistem dengan perhitungan manual  dilapangan  untuk  mengetahui  tingkat  kesalahan sistem yang dikembangkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap  ini  adalah  hasi  dan  pembahasan  sistem pendukung  keputusan  penentuan  bonus  karyawan dengan metode Fuzzy SAW.

## 3.1 Hasil
Hasil  skripsi  ini  adalah  Penerapan  Metode  Fuzzy SAW  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan
Bonus  Karyawan  (Studi  Kasus  PT  Bunga  Raya), Berikut adalah penjelasannya :
a. Halaman login
Halaman  ini  berfungsi  sebagai  halaman  untuk admin  login  agar  bisa  masuk  ke  aplikasi  perhitungan fuzzy SAW.
Gambar 6. Halaman Login
b. Halaman awal
Tampilan  awal  dalam  aplikasi  Penentuan  bonus karyawan  menggunakan  metode  fuzzy  SAW  pada website.
Gambar 7. Halaman Awal
c. Data Kriteria
Pada halaman ini adalah halaman data kriteria yang sudah di inputkan dari database dan data kriteria ini bisa di update untuk nilai dari tiap tiapkriterianya.
Gambar 8. Data Kriteria
d. Input Data Karyawan
Pada  Halaman  ini  merupakan  halaman  untuk menginputkan data karyawan dalam website ini.
Gambar 9. Input Data Karyawan
e. Tampilan Data Karyawan
Pada  Halaman  ini  merupakan  halaman  untuk melakukan  peneliain  masing  masing  karyawan  sesuai dengan kriteria yang didapatkannya.
Gambar 10. Tampilan Data Karyawan
f. Tampilan Input Data Penilaian
Tampilan  data  penilaiain  dari  masing  karyawan setelah  di  inputkan  kriteria  dari  masing  masing karyawan.
Gambar 11. Input Data Penilaian
g. Tampilan Rating Kecocokan
Pada  Halaman  ini  merupakan  halaman  untuk melihat  nilai  dari  tiap  tiap  kriteria  yang  diinputkan  dari masing masing karyawan.
h. Tampilan Hasil Normalisasi Pada Halaman ini merupakan hasil normalisasi dari nilai masing masing kriteria pada karyawan.
Gambar 13. Hasil Normalisasi
i. Tampilan Hasil Perangkingan
Pada Halaman ini merupakan hasil normalisasi dari nilai masing masing kriteria pada karyawan.
Gambar 14. Hasil Perangkingan

## 3.2 Perhitungan Bobot Fuzzy SAW
Perhitungan  bobot  Fuzzy  SAW  dalam  penelitian ini sebagai terdapat pada tabel 2.
Tabel 2. Penentuan Bobot Kriteria Kriteria Nilai Bobot Absensi (C1) 0,15 Taat Prosedur Kerja (C2) 0,15 Kerja Sama (C3) 0,15 Kedisiplinan (C4) 0,15 Jumlah Lembur (C5) 0,20 Gaji (C6) 0,20
Dari  kriteria  di  atas  dapat  dibuat  suatu  tingkat kepentingan  kriteria  berdasarkan  nilai  terbobot  yang telah  ditentukan  kedalam  bilangan  fuzzy.  Rating kecocokan  setiap  alternatif  (penilaian)  pada  setiap kriteria  yaitu  Kurang(K),  Cukup(C),  dan  Baik  (B), Sangat  Baik(SB),  seperti  yang  terlihat  pada  tabel  di bawah ini :
Tabel 3. Kriteria Absensi Kriteria Absensi (C1) Nilai Fuzzy Hadir ≤ 15 kali 0.5 Hadir ≤ 20 kali 0.6 Hadir ≤ 25 kali
0.8
Hadir ≤ 30 kali
1 𝐟𝟏 = ∝ −0 30 − 0 = 15 − 0 30 − 0 = 15 30 = 0,5 𝐟𝟐 = ∝ −0 30 − 0 = 20 − 0 30 − 0 = 20 30 = 0,6 𝐟𝟑 = ∝ −0 30 − 0 = 25 − 0 30 − 0 = 25 30 = 0,8 𝐟𝟒 = ∝ −0 30 − 0 = 30 − 0 30 − 0 = 30 30 = 1
Tabel 4. Kriteria Taat Prosedur kerja Kriteria Taat Prosedur Kerja (C2) Nilai Fuzzy Kurang 0.3 Cukup 0.6 Baik 0.8
Sangat Baik
1 𝐟𝟏 = ∝ −0 100 − 0 = 30 − 0 100 − 0 = 3 10 = 0,3 𝐟𝟐 = ∝ −0 100 − 0 = 60 − 0 100 − 0 = 6 10 = 0,6 𝐟𝟑 = ∝ −0 100 − 0 = 80 − 0 100 − 0 = 8 10 = 0,8
𝐟𝟒 = ∝ −0 100 − 0 = 100 − 0 100 − 0 = 1 1 = 1
Tabel 5. Kriteria Kerja Sama Kriteria Kerja Sama (C3) Nilai Fuzzy Kurang 0.3 Cukup 0.6 Baik 0.8 Sangat Baik 1
𝐟𝟏 = ∝ −0 100 − 0 = 30 − 0 100 − 0 = 3 10 = 0,3 𝐟𝟐 = ∝ −0 100 − 0 = 60 − 0 100 − 0 = 6 10 = 0,6 𝐟𝟑 = ∝ −0 100 − 0 = 80 − 0 100 − 0 = 8 10 = 0,8 𝐟𝟒 = ∝ −0 100 − 0 = 100 − 0 100 − 0 = 1 1 = 1
Tabel 6. Kriteria Kedisiplinan Kriteria Kedisiplinan (C4) Nilai Fuzzy Kurang 0.3 Cukup 0.6 Displin 0.8 Sangat Disiplin 1 𝐟𝟏 = ∝ −0 100 − 0 = 30 − 0 100 − 0 = 3 10 = 0,3
𝐟𝟐 = ∝ −0 100 − 0 = 60 − 0 100 − 0 = 6 10 = 0,6 𝐟𝟑 = ∝ −0 100 − 0 = 80 − 0 100 − 0 = 8 10 = 0,8 𝐟𝟒 = ∝ −0 100 − 0 = 100 − 0 100 − 0 = 1 1 = 1 Tabel 7. Kriteria Jumlah Lembur Kriteria Jumlah Lembur (C5) Nilai Fuzzy ≤ 5 hari 0.1
≤ 10 hari 0.3
≤ 15 hari
0.5
≤ 30 hari
1 𝐟𝟏 = ∝ −0 30 − 0 = 5 − 0 30 − 0 = 5 30 = 0,1 𝐟𝟐 = ∝ −0 30 − 0 = 10 − 0 30 − 0 = 10 30 = 0,3
𝐟𝟑 = ∝ −0 30 − 0 = 15 − 0 30 − 0 = 15 30 = 0,5 𝐟𝟒 = ∝ −0 30 − 0 = 30 − 0 30 − 0 = 30 30 = 1
Tabel 8. Kriteria Gaji Kriteria gaji (C6) Nilai Fuzzy ≤ 2 Jt 0.4 ≤ 3 Jt 0.6 ≤ 4 Jt
0.8
≤ 5 Jt
1 𝐟𝟏 = ∝ −0 5 − 0 = 2 − 0 5 − 0 = 2 5 = 0,4 𝐟𝟐 = ∝ −0 5 − 0 = 3 − 0 5 − 0 = 3 5 = 0,6 𝐟𝟑 = ∝ −0 5 − 0 = 4 − 0 5 − 0 = 4 5 = 0,8 𝐟𝟒 = ∝ −0 5 − 0 = 5 − 0 5 − 0 = 5 5 = 1

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian di  atas penulis dapat menyimpilkan sebagai berikut:
1. Pada  penelitian  ini  berhasil  menerapkan  metode fuzzy  SAW  pada  sistem  pendukung  keputusan Penentuan bonus karyawan di PT Bunga Raya.
2. Aplikasi  yang  dikembangkan  berhasil  menentukan bonus  karyawan  berdasarkan  enam  kriteria (absensi, taat prosedur kerja, kerjasama, kedisiplinan,  jumlah  lembur,  gaji)  dengan  tingkat validasi  sebesar  100  %  jika  dibandingkan  dengan hasil perhitungan manual.
3. Aplikasi  ini  memudahkan  dan  membantu  bagian kepegawaian  dalam  menentukan  bonus  karyawan, hal  ini  terbukti  dari  hasil  kuisioner  yang menunjukkan  tingkat  kepuasan  pengguna  sebesar 77%.

## 5. SARAN
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada sistem pendukung keputusan yang telah dibuat, tentunya
masih  ada  kekurangan  dan  kelemahan  yang  terjadi sehingga  perlu  dikembangkan  lagi  agar  kinerja  lebih baik.  Adapun  saran  untuk  pengembangan  penelitian  ini adalah :
1. Menambahkan style agar  tampilan  aplikasi  tidak berantakan saat diakses melalui handphone . 2. Menambahkan  fitur  penambahan  kriteria  agar kriteria
dapat ditambah
maupun dikurangi sesuai kebutuhan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Dewi, R. C., Astuti, E. S., Informatika, T., Informasi, T.,  Malang,  P.  N.,  &  Rokok,  P.  (2015).  Sistem Pendukung  Keputusan  Pemberian  Bonus    Tahunan pada  Karyawan  Dengan  Metode  Wp.  Prosiding Seminar Informatika Aplikatif Polinema, 5(1),2–5.
[2]   Dwi, I. K., & Supartha, G. (2014). Jurusan Pada SMK Kertha Wisata Denpasar. Jurnal Nasional Pendidikan Teknik Informatika (JANAPATI), 3(2),64–69.
[3]   Irawati,  D.  A.,  Informatika,  T.,  Informasi,  T.,  & Malang,  P.  N.  (2015).  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian  Bonus  Tahunan  pada  Karyawan  Dengan Metode Fuzzy-Topsis. Prosiding Seminar Informatika Aplikatif Polinema, 5(1),157–161.
[4]   Kusumadewi,  Sri.  Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk Pendukung  Keputusan.  Graha  Ilmu.  Yogyakarta. 2010
[5]   Mulyati, S., Sujatmoko, B. A., Wira, T. I. M., &Afif, R.  (2013).  Normalisasi  Database  Dan  Migrasi Database  Untuk  Memudahkan  Manajeman  data. Sebatik, 5(1), 124–129.
[6]   Panggabean, E. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Kinerja Dosen Menggunakan Metode Fuzzy Simple  Additive  Weighting  (F-SAW).  JurnalMantik Penusa, 19(1), 23.
[7]  Saleh,  A.,  Sari,  R.  E.,  &  Kurniawan,  H.  (2014). Metode  Fuzzy  Simple  Additive  Weighting  (  Saw  ) Dalam  Menentukan  Kualitas  Kulit  Ular  Untuk KerajinanTangan(StudiKasus :Cv.AsiaExoticaMedan
). Seminar Nasional Informatika, 3(5),18–23. [8]  Diakses pada, 03 Januari 2021 dari http://bungarayalestari.com/profil
[9]  Riadi,  Muchlisin  (18  September  2013). Sistem Pendukung Keputusan (SPK).  Diakses  pada  27 Desember 2020 dari https://www.kajianpustaka.com/2013/09/sistem- pendukung-keputusan-spk.html
[10]  Wardana,  Raditya  (15  November  2019)  Mengenal Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dan Penerapannya.  Diakses  pada  29  Desember  2021  dari https://lifepal.co.id/media/sistem-pendukung- keputusan/