## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3550

## Sistem Pendukung Keputusan Promosi Jabatan Dengan Kombinasi Metode AHP dan MFEP
Muhammad Iqbal, Agung Triayudi * , Ben Rahman
Fakultas Teknologi Informasi dan Informatika, Sistem Informasi, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 muhammadikbal199616@gmail.com, 2 agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3, benrahman@civitas.unas.ac.id Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id
Abstrak− Management  PT.Promexx  Pusat  Stationery  sangat  sulit  membuat  keputusan  untuk  mempromosikan  karyawan dengan penilaian yang bersifat subjektif,untuk mempermudah dalam pengambilan keputusan (SPK) untuk menetapkan suatu keputusan yang lebih tepat dan akurat. Promosi jabatan adalah kenaikan jabatan menurut output evaluasi selama bekerja. Dalam penilaian karyawan yang mendapatkan niilai yg baik akan dinaikan jabatan sebagai bentuk apresiasi karyawan selama bekerja sesuai menggunakan visi dan misi. Penentuan pada kriteria ini ada bebeberapa penilaian seperti K1 (Absensi), K2 (Kerjasama) ,K3  (Kinerja)  ,  K4  (Penyelesaian  Masalah),  K5  (Kemampuan).  Maksud  penelitian  ini  untuk  membantu  PT.Promexx  Pusat Stationery buat membuat sistem pengambilan keputusan promosi jabatan karyawan dalam preusahaan, pada sistem ini peneliti menggunakan metode Analytical Hierarki Process yaitu memilih nilai yg secara berkelanjutan buat memperoleh nilai rasio dan untuk memperkuat penilaian tadi peneliti jua mengkombinasikan algoritma Multi Factor Evaluation Process pada memilih nilai hasil akhir yang akan pada tentukan pada pengambilan masalah. Dan hasil dari  penentuan ranking karyawan yaitu total yang di dapat dari penjumlahan terhadap semua nilai kriteria dari tabel 14 semua kandidat dan akan menghasilkan nilai total. Dari penelitian ini nilai dengan total tertinggi yaitu di angka 92.01 dengan ranking yang paling pertama.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Promosi Jabatan; Analytical Hierarki Process; Multi Factor Evaluation Process
Abstract− Management of PT.Promexx Pusat Stationery is very difficult to make decisions to assess subjective things, for ease of decision making (SPK) to determine a more precise and accurate decision. Promotion is a position according to the evaluation output during work. In the assessment of employees who get good grades, they will be promoted as a form of appreciation for employees while working in accordance with the vision and mission. In this criterion there are several assessments such as K1 (Attendance), K2 (Cooperation), K3 (Performance), K4 (Problem Solving), K5 (Ability). The purpose of this study is to help PT.Promexx Pusat Stationery make decisions about promotion of employees in the company, in this system the researcher uses the Analytical Hierarchy Process method, which is choosing a sustainable value to obtain the ratio value and to make sure the researcher has also combined the Multi Factor Evaluation Process algorithm. on choosing the final result value that will be determined in problem solving. And the result of ranking employees is the total that is obtained from the sum of all the criteria from table 14 for all candidates and will produce a total value. From this research, the highest total score is 92.01 with the first rank.
Keywords : Decision Making System; Position Promotion; Analytical Hierarki Process; Multi Factor Evaluation Process

## 1. PENDAHULUAN
Prestasi kerja adalah  jenis penilaian yang berkaitan dengan tindakan, perilaku, dan  hasil  terukur yang terkait atau disebabkan oleh karyawan yang terkait  dan berkontribusi  pada tujuan organisasi. Eksekusi kontekstual dan kinerja tugas adalah kategori perilaku dari  karyawan. Kinerja kontekstual berfokus pada kinerja pribadi sementara kinerja tugas berfokus pada keterampilan teknis dasar. [1]
Salah  satu  aset  terpenting  dari  sebuah  perusahaan  atau  organisasi  adalah  personelnya.  Dengan meningkatnya kinerja karyawan, kualitas perusahaan akan meningkat. Ada banyak hal yang dapat dilakukan oleh perusahaan  atau  organisasi  untuk  meningkatkan  kinerja  karyawan.  Salah  satunya  adalah  yang  membebankan penghargaan atau reward pada karyawan yang baik dan menghukum sebagai akibatnya bagi mereka yang  tidak melakukan yang terbaik.[2]
PT.Promexx Pusat Stationery adalah perusahaan yang bergerak di bidang retail yang memiliki kurang dan lebih nya sekitar 30 karyawan. perusahaan membutuhkan suatu sistem yang dapat membantu untuk memutuskan suatu  keputusan untuk  mempromosikan atau menaikan jabatan karyawan. Sebuah sistem pendukung keputusan (DSS)  adalah  sistem  yang  dapat  memberikan  pemecahan  masalah,  dan   berkomunikasi  dengan  terstruktur  atau tidak terstruktur untuk memecahkan masalah tertentu. DSS dirancang agar mudah digunakan oleh   orang hanya dengan keterampilan komputer dasar. DSS dibuat dengan menerapkan adaptasi keterampilan lanjutan, sehingga dapat digunakan sebagai alternatif dalam keputusan . [3]
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka  perlu  sistem  yang  diguankan  dalam  menunjang  pengambilan keputusan  dalam  menentukan  kenaikan  jabatan  bagi  karyawan.  metode  yang  digunakan  dalam  penentukan kenaikan  jabatan  ini  menggunakan  metode  analytical  hierarki  process  (AHP)  [4]  dan  Multifactor  Evaluation Process  (MFEP)  adalah  model  pengambilan  keputusan  yang  menggunakan  pendekatan  kolektif  untuk  proses pengambilan keputusan. [5]
Selain mengukur kinerja karyawan, metode ini juga memungkinkan untuk menetapkan bobot untuk setiap item.  Pada  penelitian  sebelumnya  peneliti  menggunakan  AHP  untuk  mendapatkan  dan  mendapatkan  bobot karyawan.  Oleh  karena itu,  dalam  tulisan ini,  kami  akan  menggabungkannya  dengan metode  lain,  mfep,  untuk menentukan peringkat karyawan. [1]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3550
Submitted: 27/12/2021 ; Accepted: 07/02/2022 ; Published: 25/04/2022
Meningkatkan upaya kinerja, Pelaksanaan tugas pegawai  di  Meningkatkan motivasi dan kepuasan Salah satu  kemungkinan bagi karyawan Langkah sebenarnya adalah pengambilalihan karyawan. Menurut persyaratan itu Di atas segalanya, tentukan keterampilan karyawan, Perilaku karyawan, disiplin karyawan. Kapan Perpindahan karyawan dilakukan dengan benar dan Buka, lalu karyawan bangun senang Persaingan agresif untuk meningkatkan kinerja Semua karyawan dan sebaliknya Jika pekerjaan sementara salah Profesional, tidak terbuka, dan termotivasi Karyawan binasa, Kinerja karyawan  buruk.[6]
Metode  AHP  dikembangkan  oleh  matematikawan  Thomas  L.  Saaty.  Metode  ini    kompleks  dengan menyederhanakan dan mempercepat proses pengambilan keputusan dengan memecahkan masalah di bagian itu, mengatur bagian atau variabel secara hierarkis, dan membuat keputusan subjektif tentang nilai semantik.Sebuah kerangka kerja untuk membuat keputusan yang efektif tentang masalah. Ditugaskan ke setiap variabel dengan , berbagai  pertimbangan ini  digabungkan untuk  menentukan variabel  mana yang memiliki prioritas tertinggi  dan mempengaruhi hasil dari situasi.[2]
Dalam  metode  Multi-Factor  Evaluation  Process  (MFEP)  mempertimbangkan  semua  kriteria  yang dipertimbangkan dengan bobot yang sesuai. Langkah yang sama   juga menjelaskan Alternatif yang di pilih. Hal ini dapat disimpulkan sehubungan dengan  pertimbangan ini, Fakta bahwa metode  MFEP menentukan Alernatif maksimum  adalah solusi   terbaik  berdasarkan  pre-Kriteria terpilih. Multi  Factor Evaluation  Process   (MFEP) adalah  SPK  yang  baik  ketika  seorang  individu,    kelompok,  atau  organisasi  menghadapi  banyak  faktor  Dalam MFEP, pengambil keputusan menetapkan sistem pembobotan untuk setiap elemen. pembobotan adalah 0 hingga 1. Kemudian semua  elemen dievaluasi untuk setiap pilihan.[7][8]
Uji validitas  kriteria yang akan menjadi evaluasi kriteria nantinya. Dalam penelitian digunakan 5 kriteria. Setelah dilakukan evaluasi uji validitas, berdasarkan kriteria yang Bobot kriteria yang dianalisis oleh metode AHP [2] dan digabungkan dengan Proses Penilaian Multifaktorial (MFEP) adalah model pengambilan keputusan yang menggunakan pendekatan kolektif untuk proses pengambilan keputusan.[5]

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Pengumpulan Data
Metode  yg  dipakai  pada  penilitian  ini  melalui  beberapa  termin  yaitu  menggunakan  cara,  pertama  melakukan diskusi  dengan  manajemen  untuk  memilih  kriteria  buat  penilaian,  kedua  merancang  sebuah  sistem  pendukung keputusan  berbasis  web  buat  mengimplementasikan  kedua  metode  buat  menerima  keputusan  yg  akurat,ketiga melakukan  penginputan  buat  memilih  nilai  bobot  karyawan  yg  paling  sinkron  bisa  menerima  jabatan  yg  akan ditempati menggunakan memakai metode AHP dan MFEP.[9] Data utama yang digunakan dalam penelitian ini adalah data observasi dari sistem dan proses kerja yang dihasilkan pada stationery PT PromexxPusat dari sistem proses diskusi antar manajemen untuk menentukan kriteria utama  kenaikan pangkat. [10]

## 2.2 Tahap Penelitian
Tahapan  penelitian  ini  adalah  dimulai  dari  penentuan  masalah,  penilaian  bobot,  komputasi  metode  AHP, perhitungan analisa data, penentuan ranking dengan metode Mfep, hasil. Untuk perhitungan manual nya dengan algoritma tersebut, penulis menggunakan Microsoft Excel 2010. [11]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3550

## 2.3 Penentuan Kriteria
Tujuan yang  dicapai dalam penelitian ini adalah untuk mendapatkan cara menilai kemampuan karyawan Metrik dipilih dan diuji menurut metode AHP sesuai dengan kebutuhan dunia nyata, seperti pada tabel 1. [3]
Tabel 1. Penentuan Kriteria Kriteria Nama Kriteria K1 Absensi K2 Kerjasama K3 Kinerja K4 Peneyelesaian Masalah K5 Kemampuan
Spesifik AHP gambarkan dengan benar ke dalam semua bidang aktivitas pekerja. AHP membahas masalah kualitatif  dan  kuantitatif  sambil  menguraikan  aplikasi  melalui  pemodelan  hierarkis,  memfasilitasi  analisis  dan perbandingan di semua tingkat kinerja karyawan. [4]
Gambar 2. Pemodelan Hirarki Semua Level [12]

## 2.4 Penentuan Nilai Bobot
Skala prioritas terdiri  dari  interval  1 sampai 9 seperti yang ditunjukkan pada Tabel 7 bahwa konsistensi  adalah kapasitas melalui sejumlah data yang ditentukan untuk secara logis. suatu elemen dibandingkan dengan di diberi nilai 1 yang menunjukkan bahwa elemen tersebut berhubungan dengan tingkat preferensi yang sama.
Konsistensi  dinyatakan  dengan  indeks  konsistensi  (CI)  yang  merupakan  hasil  pengurangan  nilai  eigen maksimum  (λ  mas)  dengan  jumlah  elemen  yang  dipertimbangkan  dalam  matriks  (n)  dan  dibagi  dengan pengurangan n dikurangi satu.[12]
Menentukan nilai bobot (K i ) [13]
𝐾 𝑖 = 1 𝑛 Σ 𝛼 𝑖𝑗 (1)
i,j = 1,2,3…..n (2) Menentukan consistency index (CI) [14] 𝐶𝐼 = (𝜆𝑚𝑎𝑥−𝑛) (𝑛−1) (3) λ max = Jumlah Eign Value n = Banyaknya elemen CI = Index konsistensi Menentukan Consistency Ratio [3] 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 (4)
CI  = Index konsistensi IR  = Index Random CR = Kosnsistensi Rasio
Tabel 2. Skala Prioritas AHP [12] Itensitas Kepentingan Definisi 1 Sama pentingnya di banding dengan yang lain 3 Sedikit lebih penting di banding yang lain 5 cukup penting di banding dengan yang lain 7 sangat penting di banding dengan yang lain 9 Ekstrim penting nya dibanding dengan yang lain

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3550
Itensitas Kepentingan Definisi 2, 4, 6, 8 nilai diantara dua penilaian yang berdekatan Resiprokal Jika elemen I memiliki salah satu angka di atas di bandingkan elemen j, maka j memiliki nilai kebalikannya ketika dibandingkan dengan i Tabel 3. Index Random Matrik Size Random Consistency Index (Ri) 1 0.00 2 0.00 3 0.58 4 0.90 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Tampilan
Gambar 3 . Tampilan Dashboard
Pada gambar 3 adalah menu awal aplikasi sistem pendukung keputusan.
Gambar 4 . Data Karyawan
Tampilan pada gambar 4 di atas merupakan tampilan data karyawan untuk kandidat penaikan karyawan.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3550
Submitted: 27/12/2021 ; Accepted: 07/02/2022 ; Published: 25/04/2022
Berikut adalah tahap tahap penilaian nilai bobot kriteria :
Gambar 6 . Matriks Perbandingan Kriteria
Pada gambar 6 menunjukkan bahwa K1 memiliki skala 2 dengan K2 berarti sama penting, K1 memiliki 3 skala dengan K3 artinya K3 lebih penting, K1 memiliki 3 skala dengan K4 artinya K4 lebih penting dari K1, K1 memiliki skala 5 dengan K5 artinya K5 cukup penting di banding K1, K2 memiliki skala 3 dengan K3 artinya K3 sedikit  lebih penting dengan K2, K2 memiliki skala 2  dengan K4 artinya K4 sama pentingnya dengan K2, K2 memiliki skala 4 dengan K5 artinya K5 sedikit cukup lebih penting dengan K2, K3 memiliki skala 2 dengan K4 artinya K3 sama penting nya dengan K4, K3 memiliki skala 3 dengan K5 artinya K5 sedikit lebih penting dengan K3, K4 memiliki skala 4 dengan K5 artinya K4 sedikit cukup lebih penting dengan K5.

## 3.2 Perhitungan

## a. Perhitungan Nilai Kriteria
Tabel 4. Matrix Normalisasi , Prioritas dan Eign Value
Krit er ia K1 K2 K3 K4
K5 E ign p riorit as eigen valu e
K1 0,42253521 1 0,489795 9 0,38297872 3 0,36363636 4 0,29411764 7 1,95306386 4 0,3906127 7 0,9244502 3 K2 0,21126760 6 0,244898 0,38297872 3 0,24242424 2 0,23529411 8 1,31686264 8 0,2633725 3 1,0754378 3 K3 0,14084507 0,081632 7 0,12765957 4 0,24242424 2 0,17647058 8 0,76903212 9 0,1538064 3 1,204817 K4 0,14084507 0,122449 0,06382978 7 0,12121212 1 0,23529411 8 0,68363007 6 0,1367260 2 1,1279896 3 K5 0,08450704 2 0,061224 5 0,04255319 1 0,03030303 0,05882352 9 0,27741128 3 0,0554822 6 0,9431983 6 Total 1 1 1 1 1 5 1 5,2758930 5
Pada tabel 4 pada kolom normalisasi Kriteria yaitu terdapat dari hasil : [12]
𝑋 𝑖𝑗 = 𝐾 𝑖 Σ𝛼 𝑖𝑗 (5)
Kolom Riset : [12] 𝑅𝐼 =  Σ𝑋 𝑖𝑗 (6)
Kolom Prioritas:[15] 𝜆 = 𝑅𝐼 𝑛 (7)
Kolom Eign Value :
𝐸𝐺 = 𝑃𝑅 ∗  Σ𝑎 𝑖𝑗 (8)
Setelah menemukan nilai dari prioritas dan lamda selanjutnya menghitung konsistensi rasio seberapa akurat bobot yang telah di hitung, dalam model AHP jika < 0,1 maka data tersebut sudah bisa di sebut konsisten seperti pada tabel 5.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3550
Tabel 5. Hasil Consistency Index CI 0,068973262 RI 1,12 CR  0,06158327
b. Penentuan Penilaian dan Ranking
Menentukan faktor dan nilai faktor. Di mana, penilaian total  harus 1 dan  (Σ nilai= 1) nilai dari faktor.[4]
Tabel 6. Bobot Kriteria Kriteria Bobot(1)  Bobot(%) K1 0,4 37% K2 0,2 20% K3 0,2 22% K4 0,1 14% K5 0,1 7% Total Σ 𝛼 𝑖𝑗 1,0 100%
Pada tabel 6 [9] di dapatkan berdasarkan perhitungan dari Metode AHP dan nilai tersebut di dapatkan pada tabel 4 di kolom prioritas.
Tabel 7. Penentuan Nilai Kriteria Kriteria Kategori Nilai K1,K2,K3,K4,K5 Sangat Baik 90 – 100 Baik 80 - <90 Cukup Baik 70 - < 80 Kurang Baik  60 - <70 Tidak Baik <60
Pada tabel  7 data nilai  untuk  menentukan kriteria karyawan sesuai  dengan kemampuan karyawan untuk nilai  yang  sangat  baik  memiliki  nilai  90  sampai  dengan  100  sedangkan  nilai  yang  baik  akan  mendapatkan  80 sampai  dengan  90  dan  nilai  cukup  baik  akan  mendapat  nilai  70  sampai  80  dan  nilai  yang  kurang  baik  akan mendapat 60 sampai dengan 70 dan terakhir untuk yang tidak baik akan mendapatkan nilai kurang dari 60.
Tabel 8. Nilai Evaluasi No Kriteria K1  K2 K3  K4  K5 Kandidat 1 Hardi 85 70 80 90 70 2 Rudi S 95 100  85 90 80 3 Rangga 90 84 79 85 70 4 Satriaji 85 85 72 88 70 5 Sari S 95 88 89 90 90 .. ... ... .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 37 Salsabila 80 90 90 85 78 38 Shafira 82 90 92 81 85
39 Siti Fatimah
90 91 91 80 84 40 Surya Pardomuan  90 90 95 80 96
Pada tabel 8 merupakan hasil dari nilai nilai rekap evalusai nilai mutu karyawan yang sudah di sesuaikan dengan data mutu karyawan yang menjadi kandidat.
Tabel 9. Perhitungan Kandidat No Kandidat K1 K2 K3 K4 K5 1 Hardi 31,9 13,7 17,8 12,6 4,7 2 Rudi S 35,6 19,5 18,9 12,6 5,4 3 Rangga 33,7 16,4 17,6 11,9 4,7 4 Satriaj 31,9 16,6 16,0 12,4 4,7 5 Sari S 35,6 17,2 19,8 12,6 6,1 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 37 Salsabila 30,0 17,6 20,0 11,9 5,2 38 Shafira 30,7 17,6 20,4 11,4 5,7

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3550
No Kandidat K1 K2 K3 K4 K5 39 Siti Fatimah 33,7 17,8 20,2 11,2 5,6 40 Surya Pardomuan 33,7 17,6 21,1 11,2 6,5

## c. Hasil Perankingan
Setelah  bobot  faktor  dan  nilai  skor  faktor  karyawan  ditentukan  pada  tabel  14,  maka  dihitung  peringkat untuk  setiap  karyawan.  Setiap  karyawan  yang  memilih  memiliki  skor  peringkat  untuk  lima  faktor yang mempertimbangkan  ,  dan  nilai  faktor-faktor  ini  dikalikan  dengan  Nilai  Evaluasi  dengan  Nilai  bobot kriteria.[9]
Tabel 10. Perhitungan Ranking Kandidat No Kandidat Total  Rank 1 Hardi 80,7 33 2 Rudi S 92,0 1 3 Rangga 84,3 11 4 Satriaji 81,5 28 5 Sari S 91,3 2 ... .. .. .. ... .. .. .. 37 Salsabila 84,7 9 38 Shafira 85,8 6 39 Siti Fatimah 88,6 4 40 Surya Pardomuan 90,1 3
Pada tabel 10 hasil dari total di dapat dari penjumlahan dari semua nilai kriteria dari tabel 14 dari semua kandidat dan hasil  akan bertemu dengan total, dari tabel di atas jelas bahwa nilai dengan total tertinggi yaitu di angka 92.0 dengan ranking yang paling pertama. Dari 40 kandidat karyawan yang terpilih yaitu peringkat 5 teratas dari hasil bobot dengan nilai evaluasi. [16]
d. Hasil Pengkombinasian Metode
Pada tabel 11 adalah hasil perbandingan antara AHP dan MFEP
Tabel 11. Hasil Perbandingan Antara AHP dan Mfep
Nama Karyawan Nomor Ke coc oka n (% ) 1 2 3 4 5 ... ... 37 38 39 40 P ra Ha rdians ya h
R udi S ya hputr a R angga E ka M S atr iaji S ar i S ukma W ati .. ... S als abil a S ha fir a S it i F ati mah S ur ya
P ar domuan AHP-Mfep 33 1 11 28 2 .. .. 9 6 4 3 100% Mfep-AHP 4 36 28 6 19 .. .. 15 8 34 23 65%
Dari penjelasan tabel diatas terlihat presentase keputusan dengan mentukan ranking yaitu dengan metode Mfep  dengan  peresentasi  100%  sedangkan  dengan  metode  AHP  yaitu  sebesar  65%,  terlihat  jelas  dalam perhitungan Mfep lebih akurat dibandingkan dengan AHP dalam menentukan nilai ranking karyawan, jadi pada penelitian ini menyimpulkan bahwa penggabungan ini lebih baik pengkombinasian antara Metode AHP dengan Metode Mfep.[5] [17]

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3550
Submitted: 27/12/2021 ; Accepted: 07/02/2022 ; Published: 25/04/2022
Gambar 7 . Grafik Perbandingan Metode
Pada gambar 7 menjelaskan bahwa penilaian Mfep lebih stabil di bandingkan nilai AHP, jadi penggabungan AHP dan Mfep lebih baik dari pada penggabungan antara Mfep dengan AHP.
Gambar 8 . Hasil Total pada Sistem
Pada gambar 8 hasil dari total di dapat dari penjumlahan dari semua nilai kriteria dari tabel 14 dari semua kandidat dan hasil  akan bertemu dengan total, dari tabel di atas jelas bahwa nilai dengan total tertinggi yaitu di angka 2.42% dengan ranking yang paling pertama.

## 4. KESIMPULAN
Penentuan  pada  kriteria  ini  ada  bebeberapa  kandidat  untuk  penilaian  seperti  K1(absensi),  K2  (Kerjasama),K3 (Kinerja),  K4  (Penyelesaian  Masalah),  K5  (kemampuan).  Pada  penentuan  pembobotan  dengan  menggunakan metode ahp untuk kosistensi  pembobotan di  haruskan mencapai  < 0,1. Pada penentuan ranking karyawan yaitu hasil dari total di dapat dari penjumlahan dari semua nilai kriteria dari tabel 14 dari semua kandidat dan hasil  akan bertemu dengan total, dari tabel di atas jelas bahwa nilai dengan total tertinggi yaitu di angka 92.0 dengan ranking yang paling pertama. Hasil Penggabungan antara AHP dan Mfep dalam menentukan perankingan karyawan yaitu memiliki  keakuratan  sebesar  100%  dibandingkan dengan  Peggabungan  Antara   Mfep  dan  AHP  yaitu  memiliki keakuratan sebesar 65%.

## REFERENCES
[1]  G. Sophia and R. Sarno, “AHP-TOPSIS for analyzing  job performance with factor evaluation  system and process mining,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 17, no. 3, pp. 1344–1351, 2019, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.v17i3.10408.
[2]  A.  Yogi  Primadasa,  “Decision  Support  System  Of  Employee  Performance  Assessment  Using  Ahp  And Moora Weighting),” Cogito Smart J. , vol. 5, no. 2, 2019.
[3]  R. Umar, A. Fadlil, and Y. Yuminah, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode AHP untuk Penilaian Kompetensi Soft Skill Karyawan,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 1, p. 27, 2018, doi: 10.23917/khif.v4i1.5978.
[4]  Akmaludin, M. Badrul, L. Marlinda, S. Dalis, Sidik, and B. Santoso, “The Employee Promotion Base on Specification Job’s Performance Using: MCDM, AHP, and ELECTRE Method,” 2018 6th Int. Conf. Cyber IT Serv. Manag. CITSM 2018 , no. Citsm, pp. 7–9, 2019, doi: 10.1109/CITSM.2018.8674347.
[5]  A.  Komarudin,  R.  P.  Sari,  and  A.  Hafiz,  “Perbandingan  Kinerja  Multifactor  Evaluation  Process  (MFEP) dengan  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)  dalam  menentukan  mutasi  karyawan  (Studi  Kasus  pada  PT
0 10 20 30 40 50 P ra … H er lin a An d ri jas
D af fa Ib n u H af iz …
M o h M u cl is … N u rr ah mah …
Saa rah N ai lah to tal AHP-Mfep Mfep-AHP

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3550
Sumber Alfaria Trijaya, Tbk Departement Information Technology),” Electrician , vol. 15, no. 2, pp. 89–95, 2021, doi: 10.23960/elc.v15n2.2171.
[6]  P. Kurniati  and S. Lestari, “KINERJA KARYAWAN DAN PROMOSI JABATAN DENGAN METODE GAUGING  ABSENCE  OF  PREREQUISITES  (  GAP  )  PADA  PT  .  ESENSI  INDONESIA,” J.  Manaj. Inform. Jayakarta , vol. 1, no. September, pp. 354–366, 2021, doi: 10.52362/jmijayakarta.v1i4.572.
[7]  J. Render, B., Stair, M.R, Quanitative Analysis for Management , 7th Editio. NewYork: Prentice Hall, 2002.
[8]  B. H. Bijak Ika Handhika, “IMPLEMENTASI ALGORITMA MULTIFACTOR EVALUATION PROCESS (MFEP)  UNTUK  PENILAIAN  TEKNISI  PROMOSI  KARYAWAN  TETAP  BERBASIS  WEB,” Syntax Idea , vol. 3, no. 1, pp. 30–38, 2021.
[9]  U.  UNGKAWA,  R.  FARUQI,  and  N.  F.  F,  “Perbandingan  Metode  Multifactor  Evaluation  Process  dan Analytical  Hierarchy  Process  (Studi  Kasus:  Promosi  Jabatan  di  Biro  Kepegawaian  Institut  Teknologi Nasional Bandung),” MIND J. , vol. 4, no. 2, pp. 111–121, 2019, doi: 10.26760/mindjournal.v4i2.32-41.
[10]  I. G. N. W. Partha, P. N. M. Weking, and Y. P. Sudarmojo, “Designing a Decision Support System for the Best Employee Selection Using AHP Method Case Study PT. Z Bali,” Int. J. Eng. Emerg. Technol. , vol. 3, no. 2, pp. 51–66, 2019.
[11]  S.- Supiyandi, A. P. U. Siahaan, and A. Alfiandi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Honorer Kelurahan Babura dengan Metode MFEP,” J. Media  Inform. Budidarma , vol. 4, no. 3, p. 567, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2107.
[12]  S.  G. Fashoto,  O.  Amaonwu,  and  A.  Aderenle,  “Development  of  a  decision  support  system  on  employee performance  appraisal  using  AHP  model,” Int.  J.  Informatics  Vis. ,  vol.  2,  no.  4,  pp.  262–267,  2018,  doi: 10.30630/joiv.2.4.160.
[13]  S. Siswanti, F. L. Wrehatnala, and A. Kusumaningrum, “Penerapan Metode Analytical  Hierarchy Process Dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution Sebagai Pendukung Keputusan Dalam Menentukan  Kenaikan  Jabatan  Bagi  Guru,” J.  Ilm.  SINUS ,  vol.  18,  no.  1,  p.  35,  2020,  doi: 10.30646/sinus.v18i1.438.
[14]  S. Wahyuni and D. Y. Niska, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Berprestasi Menggunakan Metode Multifactor Evolution Process ( Mfep ) ( Studi Kasus : Rsup H . Adam Malik Medan ),” J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 2, pp. 124–129, 2019.
[15]  Jeperson Hutahaean and Wily Julitawaty, “Implementasi Metode AHP Untuk Sistem Pendukung Keputusan Proses Kenaikan Jabatan Karyawan,” SATESI J. Sains Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 1, no. 2, pp. 99–105, 2021, doi: 10.54259/satesi.v1i2.79.
[16]  D. Maharani and M. Dwi Sena;, “the Mfep and Maut Methods in Selecting the Best Employees,” Int. Conf. Soc. Sci. Inf. Technol. , vol. 4509, no. 1, pp. 1–7, 2020.
[17] S.  Syahdinullah  Siregar  and  A.  Wibowo,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Pegawai  Penerima Promosi Menggunakan Metode Ahp Dan Topsis,” Semin. Nas. Ris. dan Inov. Teknol. (SEMNAS RISTEK) , pp. 814–820, 2021.