Sistem Penilaian Pegawai Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dan Weighted Product (WP)
Employee Assessment System Using Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) and Weighted Product (WP) Methods
M. Ridwan Nur Septian 1 , Agus Sidiq Purnomo 2
12 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta, Jl. Wates Km. 10 Yogyakarta 55753, Indonesia
Email: 1 ridwannyo88@gmail.com, 2 sidiq@mercubuana-yogya.ac.id

## ABSTRAK
Pegawai  telah  mengambil  peranan  penting  dalam  proses  kinerja  dan  kemajuan  suatu  instansi. Apabila pegawai tidak dapat memenuhi peraturan yang berlaku yang sesuai kriteria dan kebutuhan instansi,  maka  proses  kinerja  dalam  instansi  akan  terhambat.  Mengingat  pegawai  mempunyai peranan penting dalam proses kinerja dalam sebuah instansi, maka tujuan dari penelitian ini adalah menentukan  penilaian  terhadap  pegawai,  sehingga  sebuah  instansi  dapat  mempertimbangkan apakah akan menegur atau memberhentikan kerja pegawai tersebut atau tidak. Penelitian ini menggunakan 4 kriteria sebagai parameter penilaian, agar dapat membuat keputusan yang tepat dalam penelitian ini maka digunakan metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dan Weighted Product (WP) dengan mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.
Penilaian  pegawai  terbaik  dilakukan  menggunakan  empat  kriteria  yaitu,  kehadiran,  kecepatan kerja, tanggung jawab, dan kerja sama. Dan dapat di simpulkan bahwa perhitungan menghasilkan perhitungan tertinggi menggunakan sistem yaitu 0.0782.
Kata kunci : Penilaian Pegawai, Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM), Weighted Product (WP), Sistem Pendukung Keputusan

## ABSTRACT
Employees have taken an important role in the process of agency performance and progress. If an employee is unable to comply with applicable regulations that meet agency criteria and needs, the agency's performance process will be hampered. Given that employees have an important role in the  performance  process  within  the  agency,  the  purpose  of  this  study  is  to  determine  employee appraisal, so that an agency can consider whether to reprimand or terminate employee work. This  study  uses  four  criteria  as  an  assessment  parameter,  to  make  the  right  decision  in  this research,  we  use  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making  (FMADM)  and  Weighted  Product (WP)  method  by  seeking  the  sum  of  performance  rating  weights  on  each  alternative  on  all attributes
The  best  employee  assessment  is  done  with  four  criteria  namely,  attendance,  speed  of  work, responsibility, and cooperation. And it can be concluded that calculation yield highest calculation by using system is 0,0782.
Keywords : Employee Assessment, Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM), Weighted Product (WP), Decision Support System
28 Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence, Volume X, Nomor X, Mei 2017 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta

## 1. PENDAHULUAN
Ketatnya persaingan dalam dunia kerja saat  ini,  menuntut  instansi  khususnya  bagi instansi  pemerintahan  agar  pegawai  dapat bekerja secara baik. Pegawai telah mengambil peranan  penting  dalam  proses  keberhasilan suatu instansi, untuk  itu instansi pemerintahan harus    selektif  dalam  memilih  pegawai. Apabila  pegawai  tidak  dapat  memenuhi permintaan  instansi  dalam  proses  kinerja  di dalam  instansi  tersebut  serta  pendukung operasional  sesuai  dengan  kriteria  dan kebutuhan instansi, maka dampak yang terjadi proses  kinerja  pegawai  dalam  instansi  akan terhambat  dan  dapat  menimbulkan  kerugian bagi instansi pemerintahan.
Kelurahan  Condong  Catur  adalah instansi pemerintahan, dalam rangka meningkatkan  kualitas  dan  layanan  kepada masyarakat,  Kelurahan  Condong  Catur mengupayakan  evaluasi  secara  terus  menerus dan  berkesinambungan  dalam    segala  hal, penilaian dilakukan untuk memberikan penilaian  dan  menentukan  manakah  pegawai terbaik, karena selama ini belum ada penilaian pegawai  di  Kelurahan  Condong  Catur.  Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem yang dapat membuat penilaian pegawai dengan mudah.
Pegawai  adalah  orang  pribadi  yang bekerja  pada  pemberi  kerja,  berdasarkan perjanjian atau kesepakatan kerja baik secara tertulis maupun tidak tertulis, untuk melaksanakan  suatu  pekerjaan  dalam  jabatan atau  kegiatan  tertentu  dengan  memperoleh imbalan yang dibayarkan berdasarkan periode tertentu, penyelesaian pekerjaan, atau ketentuan lain yang ditetapkan pemberi kerja, termasuk  orang  pribadi  yang  melakukan pekerjaan  dalam  jabatan  negeri  (Subekti,
2016).
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK) biasanya  dibangun  untuk  mendukung  solusi atas  suatu  masalah  atau  untuk  mengevaluasi suatu peluang atau sering juga disebut sebagai aplikasi  SPK.  Aplikasi  SPK  biasanya menggunakan CBIS (Computer Based Information  System)  yang  fleksibel,  interaktif, dan  dapat  diadaptasi,  yang  dikembangkan untuk  mendukung  solusi  atas  masalah manajemen  spesifik  yang  tidak  terstruktur (Kusrini, 2007).
Dalam  penelitian  ini  dirumuskan beberapa  masalah  yaitu  :  (1)  Bagaimana merancang aplikasi Sistem Pendukung
Keputusan (SPK) untuk mempermudah penentuan  penilaian  pegawai  terbaik?  (2) Bagaimana  mengimplementasikan  metode Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM)  dengan  Weighted  Product  (WP) pada  sistem  penentuan  penilaian  supplier terbaik?
Selanjutnya  tujuan  dari  penelitian  ini antara  lain  :  (1)  Merancang  aplikasi  Sistem Pengambilan  Keputusan  (SPK).  (2)  Dapat mengimplementasikan  metode  Fuzzy  Multiple Attribute  Decision  Making  (FMADM)  dengan Weighted  Product  (WP)  untuk  membantu perusahaan  dalam  melakukan  pengambilan keputusan  penentuan  penilaian  pegawai terbaik.
Diharapkan penelitian ini dapat dimanfaatkan untuk:  (1) Mampu membangun sebuah  sistem  dalam  pengambilan  keputusan penilaian  pegawai  terbaik.  (2)  Sistem pengambilan  keputusan  penilaian  pegawai terbaik menjadi lebih cepat, tepat dan mudah.
(3)  Untuk  mempermudah penentuan  penilaian pegawai terbaik.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa penelitian yang terkait antara lain  seperti  di  Perkasa  Jaya  Compuretail merupakan  perusahaan  yang  bergerak  dalam bidang penjualan hardware dan perlengkapan komputer.  Proses  evaluasi  yang  terjadi sekarang  umumnya  adalah  adanya  pegawai yang  langsung  mendapatkan  promosi  untuk kenaikan  jabatan  yang  hanya  melihat  pada kriteria pertama  saja,  tetapi  pegawai  tersebut belum  tentu  unggul  pada  beberapa  kriteria- kriteria yang lain, akan tetapi tetap mendapat promosi  untuk  kenaikan  jabatan.  Dengan adanya  sistem  pendukung  keputusan  ini, diharapkan  dapat  mengurangi  nilai  subyektif dalam  pengambilan  keputusan  (Ananta  & Winiarti, 2013).
Perkembangan perusahaan sangat dipengaruhi  oleh  kinerja  dari  sumber  daya manusia,  sehingga  setiap  perusahaan  akan berusaha    mendapatkan  karyawan  yang berkualitas.  Kendala  yang  biasanya  dihadapi oleh  perusahaan  adalah  sulitnya  menyeleksi calon  karyawan  yang  sesuai  dengan  kriteria, dikarenakan  banyaknya  berkas  yang  masuk dari  para  pelamar  pekerjaan,  sehingga dimungkinkan terjadinya pengambilan keputusan  yang  kurang  tepat.  Penerapan metode  banyak  digunakan  untuk  membantu
Making (FMADM) dan Weighted Product (WP) 29
menyelesaikan masalah seleksi calon karyawan  salah  satu  metode  yang  diterapkan adalah  Weighted  Product  Model.  Sehingga diharapkan  proses  seleksi  calon  karyawan akan  lebih  tepat  dan  hasilnya  bisa  digunakan sebagai  acuan  dalam  pengambilan  keputusan secara tepat (Lestari, 2013).
Selanjutnya penelitian mengenai pemilihan  laptop,  hasil  dari  penelitian  ini memberikan  saran  laptop  sesuai  dengan kebutuhan  spesifikasi  untuk  calon  pembeli dengan  tingkat  akurasi  perhitungan  100% berdasarkan perhitungan manual dan perhitungan pada sistem pendukung keputusan pemilihan laptop (Syafitri, et al., 2016).
Selajutnya  dalam  penelitian  untuk penentuan  supplier  yang  menggunakan  9 kriteria  sebagai  parameter  penilaian,  metode yang  digunakan  Fuzzy  Multiple  Attribute Decision  Making  (FMADM)  dan  Simple Additive  Weighting  (SAW).  Berdasarkan  hasil perhitungan  baik  metode  perusahaan  maupun sistem  memberikan  hasil  yang  serupa (Harjayanti & Rozi, 2016).
Selain  itu  penelitian  serupa  yang menggunakan  FMADM  dan  SAW  juga digunakan  untuk  penentuan  pilihan  program studi  yang menggunakan kriteria berdasarkan nilai  akhir  ujian  nasional.  Hasil  dari penelitian  ini  dari  penggunaan  metode POLTEKES  Permata  Indonesia  Yogyakarta maupun menggunakan sistem metode FMADM dengan  SAW  memiliki  hasil  76,92%  yang sesuai dan 23,08% data yang tidak sesuai dari 26  data  dalam  pemilihan  program  studi (Priatni & Purnomo, 2017).
Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision Making  (FMADM) adalah  suatu  metode  yang digunakan  untuk  mencari  alternatif  optimal dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan yang akan  menyeleksi  alternatif  yang  sudah diberikan.  Pada  dasarnya,  ada  3  pendekatan untuk  mencari  nilai  bobot  atribut,  yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif, dan pendekatan  integrasi  antara  subyektif  dan obyektif.  Masing-masing  pendekatan  memiliki kelebihan  dan  kelemahan.  Pada  pendekatan subyektif,  nilai  bobot  ditentukan  berdasarkan subyektifitas  dari  para  pengambil  keputusan, sehingga  beberapa  faktor  dalam  proses perangkingan alternatif bisa ditentukan secara bebas.  Sedangkan  pada  pendekatan  obyektif,
nilai  bobot  dihitung  secara  matematis sehingga  mengabaikan  subyektifitas  dari pengambil  keputusan  (Kusumadewi,  et  al., 2006).
Dalam  penelitian  ini  menggunakan model FMADM metode WP. Langkah-langkah penyelesaianya  adalah  (Kusumadewi,  et  al., 2006):
1. Menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut.
2. Rating  setiap  atribut  harus  dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang bersangkutan.
3. Dilakukan perbaikan bobot  (W),  sehingga menghasilkan bobot baru (W baru), seperti pada Persamaan 1.
𝑊 = 𝑊 ∑ 𝑊
Persamaan 1 4. Mencari  vektor  S  dan  dilanjut  mencari vektor V yang digunakan untuk perangkingan.  Metode  WP  menggunakan perkalian  untuk  menghubungkan  rating atribut, dimana rating setiap atribut harus dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  atribut yang  bersangkutan.  Proses  ini  sama halnya  dengan proses normalisasi. Preferensi  untuk  alternatif  Ai  diberikan seperti pada Persamaan 2.

## 𝑆 = 𝑋
Persamaan 2 Dimana ∑ 𝑤𝑗 =wj adalah pangkat bernilai positif  untuk  atribut  keuntungan,  dan bernilai  negatif  untuk  atribut  biaya. Sedangkan  preferensi  relatif  dari  setiap alternatif, diberikan seperti pada Persamaan 3.
𝑉 = ∏ 𝑋 ∏ 𝑋 ∗
Persamaan 3
5. Hasil    akhir    perolehan      dari    proses perangkingan    yaitu  menghasilkan nilai terbesar    sehingga    diperoleh  nilai terbesar    yang  dipilih    sebagai    altematif terbaik  (Ai) sebagai  solusi.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN
Secara  garis  besar  proses  jalannya penelitian  ini  dibagi  menjadi  empat  tahapan, yaitu  :  (1)  Inteligensi,  (2)  Desain,  (3) Pemilihan,  dan  (4)  Implementasi  dan  solusi.
Selanjutnya  jalannya  penelitian  dapat  dilihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Desain Sistem (Turban, et al., 2005)

## 3.1 Intelegensi
Dalam  penelitian  teknik  pengumpulan data  merupakan  faktor  terpenting  demi keberhasilan penelitian, yaitu : (a) Wawancara, (b) Studi Kepustakaan.

## 3.2 Desain
Dalarn  penyelesaian    kasus    tersebut berikut langkah yang harus dilakukan :
1. Menentukan  Kriteria
Kriteria untuk pengambilan  keputusan dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel  1. Kriteria Kode Jenis Kriteria C1 Kehadiran C2 Kecepatan Kerja C3 Tanggung Jawab C4 Kerja Sama 2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria. Rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada setiap  kriteria  dinilai  dengan  0  sampai  1 seperti pada Gambar 2.
Gambar 2. Rating kecocokan
Keterangan :
 SK = Sangat Kurang  K = Kurang  C = Cukup
 B = Baik  SB = Sangat Baik

## 3.3 Pemilihan
Dalam  tahap  pemilihan  ini  akan dilakukan  langkah  dari  penyelesaian  dengan metode  Fuzzy  MADM  dengan  WP,  yaitu membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria,  kemudian  melakukan  normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  sehingga diperoleh  matriks  ternormalisasi  R.  Rating kecocokan  setiap  alternatif  pada  kriteria diberikan seperti pada Tabel 2.
Tabel  2. Rating Kecocokan Kriteria Terhadap Alternatif
Alternatif  C1  C2  C3  C4
A1 SB B B B A2 SB  SB  SB  SB A3 SB  SB B B A4 SB  SB B B A5 SB B B B A6 SB  SB  SB  SB A7 SB B B B A8 SB B B B A9 SB B B B A10 SB B B B A11 SB B B B A12 SB  SB B B A13 SB  SB B B A14 B SB B B A15 SB  SB B B A16 SB  SB B B A17 SB  SB B B A18 SB  SB  SB  SB A19 B SB  SB B A20 SB  SB  SB B A21 SB  SB B B A22 SB B B B
3.4 Implementasi dan Solusi
3.4.1 Perancangan Data Flow Diagram
DFD  level  0  dapat  dilihat  seperti  pada Gambar 3.
Gambar 3. DFD Level 0

## 3.4.2 Flowchart Sistem
Flowchart    sistem  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4.  Flowchart Sistem
3.4.3 Perancangan Database Relasi tabel dalam penelitian ini, dapat dilihat pada Gambar 5.

## Gambar 5. Relasi Tabel

## 4. PEMBAHASAN
Matriks  keputusan  X  yang  telah  di konversikan dengan bilangan fuzzy berdasarkan Tabel 2, dapat dilihat pada Tabel 3. Tabel  3. Matriks X Alternatif  C1 C2 C3 C4 A1 1 0.75  0.75  0.75 A2 0 1 1 1 A3 0 0.5  0.75  0.75 A4 0 0.5  0.75  0.75 A5 0 0.75  0.75  0.75 A6 0 0.5 0.5 0.5 A7 1 0.75  0.75  0.75 A8 1 0.75  0.75  0.75 A9 1 0.75  0.75  0.75 A10 0 0.75  0.75  0.75 A11 1 0.75  0.75  0.75
32 Jurnal Multimedia & Artificial Intelligence, Volume X, Nomor X, Mei 2017 Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Mercu Buana Yogyakarta
Alternatif  C1 C2 C3 C4 A12 1 0.5  0.75  0.75 A13 1 0.5  0.75  0.75 A14 0.75  0.5  0.75  0.75 A15 1 0.5  0.75  0.75 A16 1 0.5  0.75  0.75 A17 1 0.5  0.75  0.75 A18 0 0.5 0.5 0.5 A19 0.75  0.5 0.5  0.75 A20 1 0.5 0.5  0.75 A21 0.5 0.5  0.75  0.75 A22 0 0.75  0.75  0.75 Pengambil keputusan memberikan bobot,  berdasarkan  tingkat  kepentingan masing-masing  kriteria  yang  dibutuhkan sebagai berikut :
Vektor bobot : W = [0,0.25,0.5,0.75,1]
Membuat matriks keputusan X
berdasarkan tabel kecocokan sebagai berikut :
𝑋 = 0.50 1 0.75 1 0.75 1 0.75 1 0.75 1 1 1 1 1 0.75 0.50 1 1 1 1 1 0.50 0.50 0.75 1 1 1
Untuk  mencari  W  baru  menggunakan Persamaan 1.
W = [1, 0.5, 0.75, 0.5] Berikut  perhitungan  dari  pencarian  W baru seperti pada Tabel 4.
Tabel  4. Nilai W Baru W  Perhitungan W baru Hasil W1 1 1 + 0.5 + 0.75 + 0.5 0.3636 W2 0.5 1 + 0.5 + 0.75 + 0.5 0.1818 W3 0.75 1 + 0.5 + 0.75 + 0.5 0.2727 W4 0.5 1 + 0.5 + 0.75 + 0.5 0.1818 Kemudian vektor S dihitung berdasarkan Persamaan 2. 𝑆 = (1 . ) (0.75 . ) (0.75 . ) (0.75 . )
=  0.0782
Selanjutnya dihitung vektor V dihitung berdasarkan Persamaan 3.
𝑉  = 0.0782 Kesimpulan  Hasil  Perangkingan,  bisa dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Perangkingan

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  maka dapat disimpulkan :
1. Penilaian  pegawai  terbaik  dilakukan menggunakan  empat  kriteria  yaitu, kehadiran,  kecepatan  kerja,  tanggung jawab, dan kerja sama.
2. Hasil  perhitungan  tertinggi  menggunakan sistem yaitu 0.0782.
3. Sistem  yang  telah  dirancang  dengan mengimplementasikan metode Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM) dengan Weighted Product (WP) dapat digunakan untuk membantu pegawai
dalam  melakukan  pengambilan  keputusan penilaian pegawai terbaik.
Saran  pengembangan  yang  dapat dilakukan  pada  sistem  ini  untuk  masa  depan adalah :
1. Pengembangan  fitur  laporan  untuk menyimpan  hasil  perangkingan  pegawai, sehingga  dapat  disimpan  menjadi  arsip yang  berguna  untuk  evaluasi  penilaian pegawai kepada kelurahan.
2. Sebagai  bahan  pengembangan  untuk penelitian  selanjutnya  yang  berkaitan mengenai penilaian pegawai terbaik.

## DAFTAR PUSTAKA
Ananta,  P.  W.  &  Winiarti,  S.,  2013.  Sistem Pendukung  Keputusan  Dalam  Penilaian Kinerja  Pegawai  Untuk  Kenaikan
Jabatan  Pegawai  Menggunakan  Metode Gap Kompetensi (Studi Kasus
Perusahaan  Perkasa  Jaya  Compuretail).
Jurnal  Sarjana  Teknik  Informatika, Volume  Vol.  1,  No.  2,  e-ISSN:  2338- 5197, pp. 574-583.
Harjayanti,  J.  &  Rozi,  A.  F.,  2016.  Sistem Informasi  Penilaian  Supplier  Komputer Menggunakan  Metode  Fuzzy  Multiple Attribute  Decision  Making  Dengan Simple Additive Weighting. Informatics Journal, Volume  Vol.  1,  No.  3,  ISSN  : 2503 – 250X, pp. 88-95.
Kusrini,  2007. Konsep  dan  Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan. Yogyakarta: Andi.
Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.  & Wardoyo,  R.,  2006. Fuzzy  Multi-
Atribute  Decision  Making  (Fuzzy MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu. Lestari, S., 2013. Penerapan Metode Weighted Product  Model  Untuk  Seleksi  Calon Karyawan. Sistem  Informasi, Volume Vol.  5,  No.  1,  ISSN  Print  :  2085-1588, ISSN Online : 2355-4614, pp. 540-545. Priatni, C. N. & Purnomo, A. S., 2017. Sistem
Untuk Menentukan Pilihan Pada Program  Studi  Menggunakan  Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM)  Dengan  Simple  Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus: POLTEKES Permata Indonesia Yogyakarta). Informatics Journal,
Volume Vol. 2, No. 1, ISSN : : 2503 – 250X, pp. 54-63.
Subekti,  W.,  2016. Wibowo  Pajak. [Online] Available at: http://www.wibowopajak.com/2012/02/
pengertian-pegawai.html [Diakses 17 July 2017].
Syafitri,  N.  A.,  S.  &  Dewi,  A.  P.,  2016. Penerapan  Metode  Weighted  Product Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Laptop  Berbaasis  Web.
SemanTIK, Volume Vol.2, No.1, ISSN :
2502-8928, pp. 169-176.
Turban,  E.,  Aronson,  J.  E.  &  Liang,  T.  P., 2005. Decision  Support  Systems  and Intelligent  Sistems  (Sistem  Pendukung
Keputusan dan Sistem Cerdas).
Yogyakarta: Andi.