## Pendukung Keputusan dalam Penilaian Pegawai Pemerintah Non Pegawai Negeri menggunakan Metode Entropy
Cintantya Andhita Dara Kirana * , Anggi Syahadat Harahap
Politeknik STIA LAN Bandung, Kota Bandung, Indonesia Email: 1,* dara@poltek.stialanbandung.ac.id, 2 anggi@poltek.stialanbandung.ac.id Email Penulis Korespondensi: dara@poltek.stialanbandung.ac.id Submitted 18-02-2022 ; Accepted 25-02-2022 ; Published 25-02-2022
Abstrak
Politeknik  STIA  LAN  Bandung  merupakan  salah  satu  satuan  kerja  di  bawah  naungan  Lembaga  Administrasi  Negara  Republik Indonesia yang memiliki core business di bidang pendidikan yang mempunyai kewajiban untuk menjalankan Tri Dharma Perguruan Tinggi.  Dalam  menjalankan  Tri  Dharma  Perguruan  Tinggi,  Politeknik  STIA  LAN  Bandung  membutuhkan  beberapa  sumber  daya pendukung. Salah satu sumber daya pendukung yang paling menentukan kualitas dari pelaksanaan Tri Dharma Perguruan Tinggi adalah kompetensi sumber daya manusia. Untuk memudahkan proses pengambilan keputusan yang dilakukan oleh sub bagian Kepegawaian dalam menilai Pegawai Pemerintah Non Pegawai Negeri (PPNPN) maka diperlukan suatu bentuk Sistem Pendukung Keputusan. Dalam melakukan penilaian pegawai digunakan sebuah metode yaitu Entropy. Metode Entropy yang berfungsi untuk mengukur bobot (tingkat kepentingan) pada setiap indikator penilaian. Indikator penilaian, yang digunakan antara lain Nilai Dasar, Kinerja, Tes Wawasan, Surat Peringatan,  dan  Presensi.  Dataset  yang  digunakan  merupakan  data  sekunder  yang  telah  didapatkan  dari  sub  bagian  kepegawaian Politeknik STIA LAN Bandung. Sampel data terdiri dari lima orang Pegawai Pemerintah Non Pegawai Negeri (PPNPN). Dari hasil perhitungan  bobot  menggunakan  metode  Entropy  didapatkan  bahwa  Indikator  Presensi  memiliki  nilai  bobot  terbesar  yaitu  sebesar 0,5495, dilanjutkan dengan indikator SP dengan bobot sebebar 0.2353. Kemudian bobot terbesar ketiga ada pada indikator Kinerja dengan  bobot  sebesar  0,1107,  dilanjutkan  dengan  indikator  Nilai  Dasar  dengan  bobot  sebesar  0,0604.  Sedangkat  bobot  terkecil dihasilkan oleh indikator Tes Wawasan sebesar 0,0439.
Kata Kunci: Pendukung Keputusan; Penilaian Pegawai; Metode Entropy

## Abstract
Polytechnic of STIA LAN Bandung is one of the units under the LAN RI which has a core business in the field of education that has an obligation to run the Tri Dharma of Higher Education. In running the Tri Dharma of Higher Education, Polytechnic of STIA LAN Bandung requires several supporting resources. One of the supporting resources that most determine the quality of the implementation of the Tri Dharma of Higher Education is the competence of human resources. To facilitate the decision-making process carried out by the  Staffing  sub-section  in  assessing  Non-Civil  Servant  Government  Employees  (PPNPN),  a  form  of  Decision  Support  System  is needed. In conducting employee assessments used a method, namely Entropy. Entropy method that serves to measure the weight (level of importance) on each assessment indicator. Assessment indicators, which are used include Basic Values, Performance, Insight Tests, Warning Letters, and Attendance. The dataset used is secondary data that has been obtained from the staffing sub-section of Polytechnic of STIA LAN Bandung. The data sample consisted of five non-civil servants (PPNPN). From the results of the weight calculation using the Entropy method, it was obtained that the Attendance Indicator has the largest weight value of 0.5495, followed by the Warning Letter indicator with a weight of 0.2353. Then the third largest weight is on the Performance indicator with a weight of 0.1107, followed by the Basic Value indicator with a weight of 0.0604. The smallest weight gain is generated by the Insight Test indicator of 0.0439.
Keywords : Supporting Decisions; Employee Assessments; Entropy Methods

## 1. PENDAHULUAN
Politeknik  STIA  LAN  Bandung  merupakan  salah  satu  satuan  kerja  di  bawah  naungan  Lembaga  Administrasi  Negara Republik Indonesia. Core business dari Politeknik STIA LAN Bandung adalah Tri Dharma Peruguran Tinggi yang terdiri dari  Pendidikan  dan  Pengajaran,  Penelitian,  dan  Pengabdian  kepada  Masyarakat.  Dalam  menjalankan  Tri  Dharma Perguruan Tinggi tersebut, Politeknik STIA LAN Bandung membutuhkan beberapa sumber daya pendukung. Salah satu sumber daya pendukung yang paling menentukan kualitas dari pelaksanaan Tri Dharma adalah kompetensi sumber daya manusia.  Sumber  Daya  Manusia  didefinisikan  sebagai  seluruh  manusia  yang  terlibat  di  dalam  suatu  organisasi  yang diperuntukkan  untuk  mencapai  tujuan  organisasi.  Menurut  Veithzal  Rivai,  sumber  daya  manusia  merupakan  orang perseorangan  yang  siap  dam  mau  memberikan  kontribusi  terhadap  usaha  pencapaian  tujuan  organisasi[1].  Selain  itu sumber  daya  manusia  merupakan  input  yang  menggerakan  aktivitas  organisasi.  Input  lain  yang  juga  mempengaruhi keberhasilan dari organisasi adalah modal, bahan, mesin dan teknologi yang diubah menjadi proses manajemen menjadi keluaran berupa produk atau jasa.[2] Pada Politeknik STIA LAN Bandung, sumber daya manusianya terdiri dari Aparatur Sipil Negara (ASN) dan Pegawai Pemerintah Non Pegawai Negeri (PPNPN). PPNPN merupakan pramubakti, satpam, dan pengemudi yang melaksanakan tugas non administrasi di lingkungan Kementerian atau Lembaga Pemerintahan.
Menurut  Sugijono,  penilaian  kinerja  adalah  suatu  proses  yang  diselenggarakan  oleh  perusahaan  untuk mengevaluasi  atau  melakukan  penilaian  kinerja  individu  setiap  pegawainya.  Standar  kinerja  merupakan  acuan  yang digunakan sebagai dasar dalam penilaian kinerja pegawai [3]. Agar penilaian dapat dilakukan secara efektif maka standar penilaian  idealnya  berhubungan  dengan  hasil-hasil  yang  diharapkan  oleh  setiap  pekerjaan,  sehingga  standar  penilaian merupakan alat yang digunakan untuk mengukur kinerja dan prestasi [4]. Pengukuran kinerja terdiri dari angka atau rating yang  digunakan  untuk  memberikan  penilaian  terhadap  kinerja  pegawai[5].  Politeknik  STIA  LAN  Bandung  memiliki indikator penilaian untuk mengukur kinerja pegawai khususnya pegawai PPNPN. Penilaian tersebut terdiri dari beberapa
indikator  penilaian,  antara  lain  Nilai  Dasar,  Kinerja,  Tes  Wawasan,  Surat  Peringatan,  dan  Presensi.  Setiap  indikator memiliki bobot masing-masing yang telah ditentukan oleh Sub Bagian Kepegawaian Politeknik STIA LAN Bandung. Indikator Nilai Dasar memiliki sub indikator antara lain Displin, Tanggungjawab, Kompeten, dan Profesional. Indikator Kinerja, Tes Wawasan, dan Surat Peringatan tidak memiliki sub indikator. Sedangkan indikator Presensi memiliki sub indikator Kehadiran dan Keterlambatan.
Guna memudahkan proses pengambilan keputusan yang dilakukan oleh sub bagian Kepegawaian dalam menilai pegawai PPNPN, maka diperlukan suatu bentuk Sistem Pendukung Keputusan ( Decision Support System ). Ada beberapa metode yang dapat dipakai dalam proses pengambilan keputusan. Salah satu metode tersebut adalah metode Entropy [6]. Adapun  Metode  Entropy  dipilih  dikarenakan  metode  ini  dapat  mengukur  bobot  (tingkat  kepentingan)  pada  setiap indikator[7].  Kelebihan  lain  dari  Metode  Entropy  dapat  menormalisasi  nilai-nilai  pada  setiap  indikator,  meskipun memiliki  perbedan  satuan,  kuantitatif  maupun  kualitatif  serta  perbedaan  rentang  nilai[8].  Dengan  kelebihan  metode Entropy  maka  metode  ini  sesuai  dijadikan  sebagai  metode  dalam  penilaian  PPNPN.  Terdapat  beberapa  penelitian terdahulu terkait metode Entropy dalam pengambilan keputusan. Salah satunya pada penelitian yang dilakukan oleh Mitha Anggreani Rupang dkk. dengan judul “Implementasi Metode Entropy dan Topsis Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik (Studi Kasus: Jakarta Smart City)”. Penelitian tersebut menghasilkan nilai preferensi dan peringkat disajikan dalam bentuk tabel sehingga memudahkan kepala unit dalam mengambil keputusan. Indeks tingkat kepuasan responden terhadap sistem pendukung keputusan berkisar antara 70% -80%, artinya penilaian terhadap sistem yang dibuat memberikan hasil pada tingkat yang cukup baik[9].
Penelitian lain dilakukan oleh Abdul Hamid Majdi dengan judul penelitian “Penerapan Metode Promethee Dengan Entropy  Dalam  Pengambilan  Keputusan  Untuk  Menentukan  Siswa  Berprestasi”.  Dalam  penelitian  tersebut  Metode Entropy  dapat  membantu pengambilan keputusan  dalam menghasilkan bobot  baru  pada masing-masing  indikator[10]. Pada  penelitian  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh  Jamila  dengan  judul  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Subkontrak  Produksi  Sarung  Tangan  Menggunakan  Metode  Entropy  Dan  Topsis”.  Penelitian  tersebut  menghasilkan bobot Entropy akhir yang dapat dijadikan sebagai pilihan model untuk menentukan bobot kriteria pemilihan karena selain menghasilkan  bobot  kriteria  berdasarkan  karakteristik  data,  bobot  Entropy  akhir  juga  dapat  mengakomodir  preferensi subyektif dari pengambil keputusan [11].
Penelitian selanjutnya  dilakukan oleh Allsela dkk. dengan judul penelitian “Implementasi Metode Entropy dan Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  dalam  Pemilihan  Biro  Perjalanan  Umroh”. Penelitian tersebut menghasilkan kesimpulan Metode entropy dan TOPSIS memudahkan biro perjalanan umroh dalam memberikan  informasi  yang  aktual  tentang  biro  umroh,  dan  memudahkan  para  calon  jamaah  untuk  mendapatkan informasi  mengenai  biro  perjalanan  umroh.  Hasil  lain  yang  didapatkan  dari  penelitian  ini  metode  Entropy  dapat mendukung keputusan calon jamaah dalam memilih biro perjalanan umroh dalam bentuk perangkingan [12]. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh Eko Handoyo dkk. dengan judul penelitian “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Produk Unggulan Daerah Menggunakan Metode Entropy Dan Electre II (Studi Kasus: Dinas Koperasi, Industri Dan Perdagangan Kabupaten  Lamongan).  Hasil  dari  penelitian  tersebut  yakni  hasil  perangkingan  berdasarkan  jumlah  dominasi menghasilkan perangkingan yang lebih parsial dan sensitif dibandingkan perangkingan berdasarkan level. Kriteria dalam sitem ini adalah omset, tenaga kerja, nilai investasi, target pasar, jumlah bahan baku dan jumlah perusahan dalam satu produk unggulan. Penelitian ini mendapatkan hasil akurasi sistem yang mencapai 30%[13].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Adapun tahapan penelitian ini ditunjukkan pada Gambar 1 di bawah ini:

## Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 2.2 Sistem Penilaian Pegawain PPNPN
Adapun  metode  penilaian  pegawai  PPNPN  dilingkungan  Politeknik  STIA  LAN  Bandung  dilakukan  oleh  sub  bagian Kepegawaian berdasarkan 5 indikator penilaian, antara lain Nilai Dasar, Kinerja, Tes Wawasan, Surat Peringatan, dan Presensi. Setiap indikator memiliki bobot masing-masing yang telah ditentukan oleh Sub Bagian Kepegawaian Politeknik
STIA LAN Bandung. Indikator Nilai Dasar memiliki sub indikator antara lain Displin, Tanggungjawab, Kompeten, dan Profesional. Indikator Kinerja, Tes  Wawasan, dan Surat Peringatan tidak memiliki sub indikator. Sedangkan indikator Presensi  memiliki  sub  indikator  Kehadiran  dan  Keterlambatan.  Sistem  penilaian  pegawai  akan  dinilai  dengan  bobot sebagai berikut:
Tabel 1. Metode Penilaian Pegawai PPNPN No Indikator Sub Indikator Kategori Nilai 1 Nilai Dasar Disiplin Sangat Buruk 1 Buruk 2 Cukup 3 Baik 4 Sangat Baik 5 Tanggungjawab Sangat Buruk 1 Buruk 2 Cukup 3 Baik 4 Sangat Baik 5 Kompeten Sangat Buruk 1 Buruk 2 Cukup 3 Baik 4 Sangat Baik 5 Profesional Sangat Buruk 1 Buruk 2 Cukup 3 Baik 4 Sangat Baik 5 2 Kinerja Sangat Buruk 1 Buruk 2 Cukup 3 Baik 4 Sangat Baik 5 3 Tes Wawasan 0 - 100 4 Surat Peringatan Tidak Pernah 10 SP 1 8 SP 2 5 SP 3 0 5 Presensi Kehadiran 100 % 5 95 % 4 90 % 3 Kurang 90 % 1 Keterlambatan Sangat Sering 1 Sering 2 Jarang 3 Tidak Pernah 4

## 2.3 Perhitungan Penilaian dengan menggunakan Metode Entropy
Dalam melakukan perhitungan penilaian pegawai PPNPN Politeknik STIA LAN Bandung dengan menggunakan metode Entropy,  perhitungan  dari  setiap  sub  indikator  telah  diakumulasikan  sehingga  mendapatkan  nilai  masing-masing  dari setiap indikator. Apabila nilai dari setiap indikator telah terpenuhi maka proses selanjutnya adalah menghitung nilai dari setiap pegawai. Adapun langkah-langkah pembobotan dengan menggunakan metode Entropy adalah sebagai berikut[14]: 1. Normalisasi Data Kriteria Rumus normalisasi adalah sebagai berikut :
𝑑 𝑘 𝑖 = 𝑥𝑘𝑖 𝑥𝑘𝑖 𝑚𝑎𝑥 𝑑 𝑖 = 𝑑 1 𝑖 , … , 𝑑 𝑚 𝑖 (1)
𝐷 𝑖 =   ∑ 𝑑 𝑘 𝑖 𝑚 𝑘=1 i = 1, 2, ... , n
(2)
Dimana: 𝑑 𝑖 𝑘 = nilai data yang telah dinormalisasi 𝑥 𝑖 𝑘 = nilai data yang belum dinormalisasi 𝑥 𝑖 𝑘 𝑚𝑎𝑥 = nilai datang yang belum dinormalisasi yang mempunyai nilai paling tinggi 𝐷 𝑖 = jumlah nilai data yang telah dinromalisasi 𝑚 = jumlah alternatif
2. Perhitungan Entropy Langkah selanjutnya adalah pengukuran Entropy untuk setiap kriteria ke-i.
Rumusnya adalah[15]:
𝑒 𝑚𝑎𝑥 = ln 𝑚 (3) 𝐾 = 1 𝑒𝑚𝑎𝑥 (4)
𝑒(𝑑 𝑖 ) =   −𝐾  ∑ 𝑑𝑘𝑖 𝐷𝑖 𝑚 𝑘=1 𝑙𝑛 ( 𝑑𝑘𝑖 𝐷𝑖 ) ,      𝐾 > 0 (5)
Dimana :
𝑒 𝑚𝑎𝑥 = Entropy maksimum
K
= konstanta Entropy
𝑒(𝑑 𝑖 ) = Entropy untuk setiap atribut/ kriteria ke-i
Setelah  mendapatkan 𝑒(𝑑 𝑖 ) untuk  masing-masing  kriteria,  maka  dapat  ditentukan  total Entropy untuk  masing- masing kriteria, rumusnya adalah :
𝐸 =   ∑ 𝑒(𝑑 𝑖 ) 𝑛 𝑖=1 n adalah jumlah kriteria
(6)
3. Perhitungan Bobot Entropy Langkah berikutnya adalah menghitung bobot dengan menggunakan rumus sebagai berikut[16] :
𝜆 𝑖 ̅ = 1 𝑛−𝐸 [1 − 𝑒(𝑑 𝑖 )],      0 ≤ 𝜆 𝑖 ̅ ≤ 1 (7) ∑ 𝜆 𝑖 ̅ = 𝑛 𝑖=1 ±  1 (8)
Dimana: 𝜆 𝑖 ̅ = bobot Entropy sementara n = jumlah atribut/kriteria E = total Entropy untuk masing-masing kriteria

## 2.5 Penentuan Hasil Peringkat Pegawai
Setelah  mendapatkan  bobot  entropy  pada  setiap  indikator,  hal  yang  selanjutnya  dilakukan  adalah  memberi  peringkat berdasarkan  nilai  data  pegawai  PPNPN.  Nilai  tersebut  dikalikan  dengan  bobot  Entropy  dari  setiap  indikator.  Adapun rumusnya sebagai berikut[17]:
𝑁 𝑖 =   ∑ 𝐴 𝑖 𝑥 𝜆 3 ̅̅̅ 𝑚 𝑘=1 (9)
Dimana : 𝜆 𝑖 ̅ = bobot Entropy A i
= nilai pegawai N i = nilai akhir pegawai

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Dataset
Dataset yang digunakan merupakan data sekunder yang telah didapatkan dari sub bagian kepegawaian Politeknik STIA LAN Bandung. Politeknik STIA LAN Bandung telah menetapkan 5 pegawai PPNPN yang dijadikan sampel penilaian kinerja pegawai. Adapun data nilai pegawai PPNPN pada setiap indikator penilaian tersaji pada tabel di bawah ini sebagai berikut:
Tabel 2. Data Nilai Pegawai PPNPN No Nama Pegawai Indikator Sub Indikator Kategori Nilai Total Nilai 1 Febriyanti Nilai Dasar Disiplin Baik 4 16 Tanggungjawab Sangat Baik 5 Kompeten Baik 4 Profesional Cukup 3 Kinerja Baik 4 4 Tes Wawasan 78 78 Surat Peringatan SP 1 8 8 Presensi Kehadiran 90% 3 6 Keterlambatan Jarang 3 2 Fenny Angreni Nilai Dasar Disiplin Buruk 2 12 Tanggungjawab Baik 4 Kompeten Cukup 3 Profesional Cukup 3 Kinerja Cukup 3 3 Tes Wawasan 83 83 Surat Peringatan Tidak Ada 10 10 Presensi Kehadiran Kurang dari 90% 1 3 Keterlambatan Sering 2
http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
No Nama Pegawai Indikator Sub Indikator Kategori Nilai Total Nilai 3 Panji Nilai Dasar Disiplin Sangat Baik 5 15 Tanggungjawab Cukup 3 Kompeten Sangat Baik 5 Profesional Buruk 2 Kinerja Sangat Baik 5 5 Tes Wawasan 91 91 Surat Peringatan Tidak Ada 10 10 Presensi Kehadiran 100 5 9 Keterlambatan Sangat Jarang 4 4 Bambang Nilai Dasar Disiplin Cukup 3 14 Tanggungjawab Baik 4 Kompeten Baik 4 Profesional Cukup 3 Kinerja Baik 4 4 Tes Wawasan 72 72 Surat Peringatan SP 2 5 5 Presensi Kehadiran 95% 4 5 Keterlambatan Sangat Sering 1 5 M. Kahfi Nilai Dasar Disiplin Baik 4 17 Tanggungjawab Baik 4 Kompeten Baik 4 Profesional Sangat Baik 5 Kinerja Baik 4 4 Tes Wawasan 95 95 Surat Peringatan SP 1 8 8 Presensi Kehadiran 100% 5 8 Keterlambatan Jarang 3
Dari Tabel 2, total nilai dijadikan sebagai data nilai pegawai PPNPN yang akan dihitung menggunakan metode Entropy. Data tersebut disajikan dalam bentuk matriks seperti pada tabel di bawah ini:
Tabel 3. Bentuk Matriks dari Data Pegawai PPNPN Nama Pegawai Nilai Dasar Kinerja Tes Wawasan SP Presensi Febriyanti 16 4 78 8 6 Fenny Angreni 12 3 83 10 3 Panji 15 5 91 10 9 Bambang 14 4 72 5 5 M. Kahfi 17 4 95 8 8

## 3.2 Hasil Perhitungan Metode Entropy

## 3.2.1 Normalisasi Tabel Data Pegawai PPNPN
Pada  perhitungan  normalisasi  data  pegawai  PPNPN,  Nilai-nilai  data  kriteria  mengalami  normalisasi  sehingga menghasilkan nilai-nilai dengan range 0 – 1. Sehingga data yang telah dinormalisasikan disajikan pada tabel di bawah ini:
Tabel 4. Data yang telah Dinormalisasi Nama Pegawai Nilai Dasar Kinerja Tes Wawasan SP Presensi Febriyanti 0,9411 0,8 0,8210 0,8 0,6667 Fenny Angreni 0,7058 0,6 0,8736 1 0,3333 Panji 0,8823 1 0,9578 1 1 Bambang 0,8235 0,8 0,7578 0,5 0,5556 M. Kahfi 1 0,8 0,1 0,8 0,8889 Jumlah 4,3529 4 4,4105 4,1 3,444

## 3.2.2 Perhitungan Entropy
Setelah  tabel  data  telah  dinormalisasikan,  tahap  berikutnya  dilakukan  perhitungan  dengan  mencari  konstanta  Entropy terlebih dahulu  selanjutnya perhitungan tersebut  digabungkan nilai Entropy dari data yang telah dinormalisasikan dan jumlah nilai data yang telah dinormalisasikan. Sehingga hasil perhitungan nilai Entropy untuk semua indikator disajikan pada tabel di bawah ini:
Tabel 5. Nilai Entropy Indikator Nilai Entropy Nilai Dasar 0,9957
Indikator Nilai Entropy Kinerja 0,9922 Tes Wawasan 0,9969 SP 0,9833 Presensi 0,9911

## 3.2.2 Perhitungan Bobot Entropy
Sebelum perhitungan Bobot Entropy dilakukan, maka ditentukan terlebih dahulu total dari nilai entropy setiap indikator sehingga total Entropy menjadi 4,9292. Setelah itu dilakukan perhtiungan bobot Entropy, sehingga didapatkan bobot yang dihasilkan menggunakan metode Entropy, bobot ini akan menjadi bobot akhir Entropy dikarenakan Politeknik STIA LAN Bandung tidak menentukan bobot awal. Sehingga nilai bobot akhir dari perhitungan Entropy disajikan pada tabel di bawah ini:
Tabel 6. Nilai Bobot Entropy Akhir Indikator Nilai Entropy Nilai Dasar 0,0604 Kinerja 0,1107 Tes Wawasan 0,0439 SP 0,2353 Presensi 0,5495

## 3.3 Hasil Penilaian Pegawai
Bobot Entropy yang dihasilkan selanjutnya dikalikan dengan nilai data pegawai PPNPN yang telah diberikan oleh sub bagian Kepegawaian. Perhitungan di atas dilakukan juga untuk mencari nilai akhir dari setiap pegawai. Kemudian setiap nilai pegawai akan dikonversikan antara nilai 0 sampai dengan 10 agar lebih mudah dalam representasi data.  Sehingga nilai akhir dari setiap pegawai adalah sebagai berikut ini:
Tabel 7. Nilai Akhir Pegawai PPNPN Ranking Nama Pegawai Nilai Akhir 1 Panji 10 2 M. Kahfi 9,1645 3 Febriyanti 7,259 4 Fenny Angreni 5,949 5 Bambang 5,6238

## 3.4 Pembahasan
Penilaian pegawai PPNPN yang dihasilkan menggunakan metode  Entopy dibandingkan dengan penilaian  dengan cara konvensional yang dilakukan oleh sub bagian Kepegawain. Perbandingan tersebut dilakukan  untuk mengetahui sejauh mana kesesuain metode Entropy dalam mendukung keputusan Sub Bagian Kepegawaian dalam menilai pegawai PPNPN Politeknik STIA LAN Bandung. Hasil perbandingan tersebut disajikan dalam tabel berikut ini:
Tabel 8. Perbandingan Hasil Penilaian Metode Entropy dan Cara Konvensional
Ranking Hasil Metode Entropy Nilai Akhir Metode Entropy Hasil Cara Konvensional Nilai Akhir Cara Konvensional 1 Panji 10,1023 M. Kahfi 132 2 M. Kahfi 9,1645 Panji 130 3 Febriyanti 7,259 Febriyanti 112 4 Fenny Angreni 5,949 Fenny Angreni 111 5 Bambang 5,6238 Bambang 100
Dari  Tabel  8  didapatkan  bahwa  hasil  penilaian  pegawai  PPNPN  berdasarkan  perhitungan  metode  Entropy  memiliki perbedaan penilaian dengan cara konvensional yang dilakukan oleh Sub Bagian Kepegawaian. Perbedaan hanya terdapat pada hasil ranking 1 dan 2. Hal tersebut dikarenakan bobot yang dihasilkan oleh metode Entropy yang dikarenakan variasi data nilai pegawai PPNPN Politeknik STIA LAN Bandung. Indikator Presensi memiliki bobot terbesar yang dihasilkan dari  perhitungan  menggunakan  Bobot  Entropy  sehingga  indikator  presensi  dijadikan  indikator  terpenting.  Sedangkan indikator Tes Wawasan mendapatkan bobot  terkecil. Sedangkan penilaian dari cara konvensional yang dilakukan oleh Sub Bagian Kepegawaian tidak menentukan bobot sama sekali sehingga setiap indikator dianggap memiliki kepentingan yang sama. Sehingga Metode Entropy bisa dijadikan sebagai penentuan bobot setiap indikator penialaian bagi Sub Bagian Kepegawaian dalam melakukan penilaian pegawai PPNPN di lingkungan Politeknik STIA LAN Bandung.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil perhitungan bobot menggunakan metode Entropy didapatkan bahwa Indikator Presensi memiliki nilai bobot terbesar yaitu sebesar 0,5495, dilanjutkan dengan indikator SP dengan bobot sebebar 0.2353. Kemudian bobot terbesar ketiga ada pada indikator Kinerja dengan bobot sebesar 0,1107, dilanjutkan dengan indikator Nilai Dasar dengan bobot sebesar 0,0604. Sedangkat bobot terkecil dihasilkan oleh indikator Tes Wawasan  sebesar 0,0439.  Dari hasil penilaian pegawai PPNPN dengan menggunakan metode Entropy didapatkan bahwa pegawai atas nama Panji memiliki peringkat tertinggi dengan nilai akhir 10,1023. Sedangkan peringkat terendah didapatkan oleh pegawai atas nama Bambang dengan nilai 5,6238. Akan tetapi penilaian tersebut berbeda dengan hasil yang telah dilakukan dengan cara konvensional oleh Sub Bagian Kepegawaian. Hal tersebut dikarenakan cara konvensional tidak menentukan bobot atau kepentingan terlebih dahulu.  Sedangkan  perhitungan  menggunakan  metode  Entropy,  menghasilkan  bobot  untuk  setiap  indikatornya.  Oleh karena  itu  pembobotan  yang  dilakukan  oleh  perhitungan  metode  Entropy  dapat  dijadikan  alternatif  bagi  Sub  Bag Kepegawain dalam penentuan bobot bagi setiap indikator penilaian pegawai PPNPN. Untuk penelitian selanjutnya, data nilai pegawai Sub Bagian Kepegawaian Politeknik STIA LAN Bandung dapat dinilai menggunakan metode pengambilan keputusan lainnya seperti metode TOPSIS, PROMETHEE ataupun AHP agar hasil pendukung keputusan penilaian yang bervariatif.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima  kasih  penulis  sampaikan  kepada  Politeknik  STIA  LAN  Bandung  yang  telah  memberikan  kesempatan  untuk melalukan  penilitian  mandiri  bagi  Dosen  Politeknik  STIA  LAN  Bandung,  khususnya  Sub  Bagian  Kepegawaian  yang telah  memberikan  data  penilaian  pegawai  PPNPN.  Selanjutnya  terima  kasih  juga  kepada  Ketua  Unit  Peneletian  dan Pengabdian yang telah memafasilitasi kegiatan penelitian mandiri bagi Dosen Politeknik STIA LAN Bandung.

## REFERENCES
[1] M.  Gading  Sadewo,  A.  Eriza,  A.  Perdana  Windarto,  and  D.  Hartama,  Seminar  Nasional  Teknologi  Komputer  &  Sains (SAINTEKS) Algoritma K-Means Dalam Mengelompokkan Desa/Kelurahan Menurut Keberadaan Keluarga Pengguna Listrik dan Sumber Penerangan Jalan Utama Berdasarkan Provinsi. [Online]. Available: https://www.bps.go.id.
[2] A. Mahdang, T. S. Lamangida, and W. K. Mohi, “Analisis Pelaksanaan Penilaian Kinerja Pegawai Negeri Sipil di Lingkungan Sekretariat Dewan Provinsi Gorontalo,” Publik : Jurnal Ilmu Administrasi, vol. 5, no. 1, pp. 1–9, 2016.
[3] Sugijono,  “PENILAIAN  KINERJA  DALAM  MANAJEMEN  SUMBER  DAYA  MANUSIA,”  ORBITH  VOL.  11  NO.  3 NOVEMBER 2015, vol. 11, no. 3, pp. 214–222, 2015.
[4] S.  Setiawan,  “ANALISIS  CLUSTER  MENGGUNAKAN  ALGORITMA  K-MEANS  UNTUK  MENGETAHUI KEMAMPUAN PEGAWAI DIBIDANG IT PADA CV. ROXED LTD,” Jurnal Pelita Informatika, vol. 7, no. 3, 2019.
[5] L.  Satlita,  Y.  Dan,  and  M.  Ahdiyana,  “PENILAIAN  KINERJA  PEGAWAI  DI  PEMERINTAH  KOTA  YOGYAKARTA,” NATAPRAJA Jurnal Kajian Ilmu Administrasi Negara, vol. 3, no. 1, pp. 43–52, 2015.
[6] I.  H.  Rani  and  M.  Mayasari,  “Pengaruh  Penilaian  Kinerja  Terhadap  Kinerja  Karyawan  Dengan  Motivasi  Sebagai  Variabel Moderasi,” Jurnal Akuntansi, Ekonomi dan Manajemen Bisnis, vol. 3, no. 2, pp. 164–170, 2015.
[7] M.  GALIH  and  S.  ROHANA,  “EVALUASI  KEMAMPUAN  DAN  PENGHITUNGAN  PERINGKAT  SISWA MENGGUNAKAN METODE TOPSIS DAN ENTROPY,” JURNAL IDAARAH, vol. 2, no. 2, pp. 252–259, 2018.
[8] A. E. Abbas, “Entropy Method For Adaptive Utility Elicitation,” IEEE, 2002.
[9] M. A. Rupang and A. Kusnadi, “Implementasi Metode Entropy dan Topsis Dalam Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik (Studi Kasus : Jakarta Smart City),” ULTIMA Computing, vol. X, no. 1, pp. 13–18, 2018.
[10]  A.  H.  Majdi,  “PENERAPAN  METODE  PROMETHEE  DENGAN  ENTROPY  DALAM  PENGAMBILAN  KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN SISWA BERPRESTASI,” EDUMATIC: Jurnal Pendidikan Informatika, vol. 1, no. 2, pp. 55–64, 2017.
[11]  Jamila,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  SUBKONTRAK  PRODUKSI  SARUNG  TANGAN MENGGUNAKAN  METODE  ENTROPY  DAN  TOPSIS,”  in  Seminar  Nasional  Informatika  2012  (semnasIF  2012)  UPN ”Veteran” Yogyakarta, Jun. 2012, pp. 62–70.
[12]  A. Meiriza, E. L. Ruskan, and R. Zulfahmi, “Implementasi Metode Entropy dan Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dalam Pemilihan Biro Perjalanan Umroh IMPLEMENTATION OF THE ENTROPY METHOD AND  TECHNIQUE  FOR  ORDER  PREFERENCE  BY  SIMILARITY  TO  IDEAL  SOLUTION  (TOPSIS)  IN  UMRAH TRAVEL AGENCY SELECTION,” TEKNOMATIKA, vol. 09, no. 01, pp. 77–90, 2019.
[13]  E.  Handoyo,  A.  D.  Cahyani,  and  R.  Yunitarini,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PEMILIHAN  PRODUK UNGGULAN  DAERAH  MENGGUNAKAN  METODE  ENTROPY  DAN  ELECTRE  II  (STUDI  KASUS:  DINAS KOPERASI, INDUSTRI DAN PERDAGANGAN KABUPATEN LAMONGAN),” JURNAL  TEKNOLOGI TECHNOSCIENTIA, vol. 7, no. 1, pp. 22–27, 2014.
[14]  S.  Rahayu,  A.  Juang,  T.  Gumilang,  O.  P.  Bharodin,  and  F.  Faturahman,  “METODE  ENTROPY-SAW  DAN  METODE ENTROPY-WASPAS  DALAM  MENENTUKAN  PROMOSI  JABATAN  BAGI  KARYAWAN  TERBAIK  DI  CUDO COMMUNICATIONS,”  Jurnal  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu  Komputer  (JTIIK),  vol.  7,  no.  5,  pp.  1069–1078,  2020,  doi: 10.25126/jtiik.202072888.
[15]  S. Rizki Tanjung and M. v Siagian, “Penerapan Metode COPRAS dan ENTROPY dalam Pemilihan Anggota Badan Pengawas Pemilihan Umum (BAWASLU),” Journal of Informatics Management and Information Technology, vol. 1, no. 2, pp. 48–59, 2021, [Online]. Available: https://hostjournals.com/
[16]  C. Edi Prawiro, M. Yusril Helmi Setyawan, and S. Fachri Pane, “Studi Komparasi Metode Entropy dan ROC dalam Menentukan Bobot Kriteria,” Jurnal Tekno Insentif |, vol. 15, no. 1, pp. 48–59, 2021, doi: http://dx.doi.org/jti.v15i1.353.
[17]  A.  dan  I.  Junaidi  and  Isa,  “‘Implementasi  Metode  Entropi  dan  ELECETRE  II  untuk  Menentukan  Prioritas  Pembangunan Kembali Jembatan yang Rusak Akibat Bencana Banjir (Studi Kasus Di Kabupaten Trenggalek)’.Surabaya : Jurusan Matematika Institut Teknologi Sepuluh.”