Utility Vectors To Fuzzy Preference Relation Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Sistem Penempatan Pegawai Baru

## Eliasta Ketaren
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer – TIME Jl. Merbabu No. 32 AA-BB e-mail : eliastaketaren@yahoo.com
Abstrak — Untuk  meningkatkan  kinerja  perusahaaan,  pegawai  merupakan  salah  satu  unsur penting dalam hal tersebut terutama dalam penempatan pegawai baru. Prosedur penempatan pegawai baru  tersebut  dalam  hal  ini  dilakukan  dengan  Fuzzy  Logic.  Parameter  input  yang  digunakan  yaitu Tes  IQ,  Tes  Psikotes  dan  Tes  Akademik.  Untuk  mengekspresikan  preferensi  pengambil  keputusan pada alternatif yang paling diinginkan, dapat dilakukan dengan transformasi format preferensi Utility Vectors  to  Fuzzy  Preference  Relation.  Selanjutnya  memilih  metode  SAW  untuk  menentukan  nilai bobot untuk setiap atribut, yang dilanjutkan dengan proses perangkingan untuk menyeleksi alternatif terbaik,  dalam  hal  ini  adalah  alternatif  yang  cocok  untuk  menentukan  posisi  kerja  karyawan  yang sesuai dengan kriteria-kriteria  yang telah ditentukan. Dengan metode ini diharapkan penilaian akan lebih tepat dan akurat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang telah ditentukan.
Kata Kunci — fuzzy logic, madm, saw

## I. PENDAHULUAN

## A. Latar Belakang
Pegawai  merupakan  unsur  penting  dalam  suatu perusahaan  ataupun  lembaga  baik  itu  milik  swasta maupun  pemerintah.  Dalam  usaha  meningkatkan kualitas  suatu  perusahaan  maka  kualitas  pegawainya juga  harus  memiliki  standar  kelayakan  terutama  dalam penempatan  pegawai  baru.  Setiap  perusahaan  tentunya membutuhkan  pegawai  yang  mempunyai  loyalitas  dan efektivitas tinggi terhadap perusahaan dan mengharapkan  pegawainya  dapat  bekerja  dengan semangat  yang    tinggi  untuk  mencapai  tujuan perusahaan  yang  telah  ditetapkan.  Agar  pegawai  dapat bekerja  dengan  semangat  yang  tinggi  serta  hasil kerjanya optimal, maka perusahaan harus menempatkan posisi pegawai dengan tepat.
Perlu disadari bahwa penempatan pegawai bukanlah  masalah  yang  sederhana,  sebab  kesalahan dalam  penempatan  akan  berdampak  buruk  bagi  unit kerja  yang  bersangkutan  maupun  unit  kerja  lainnya, sehingga  akan  mengganggu  operasi  perusahaan.
Pegawai  haruslah  ditempatkan  pada  posisi  kerja  yang sesuai dengan kualifikasi yang dimilikinya.
Akan  tetapi,  standar  kelayakan  tersebut  tekadang masih  samar  sehingga  dengan  memanfaatkan fuzzy logic sehingga  semua  menjadi  jelas.  Untuk  membantu proses  penentuan  posisi  kerja  seorang  pegawai  dalam penelitian ini dapat digunakan  format Utility Vectors to Fuzzy  Preference  Relation dengan  metode Simple Additive Weighting (SAW).

## B. Tujuan
Tujuan  penelitian ini adalah membantu perusahaan dalam  menentukan  posisi  kerja  pegawainya  dengan menggunakan Utility  Vectors to Fuzzy  Preference Relation dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).

## C. Manfaat
Dengan  menggunakan  metode  ini  diharapkan proses  penentuan  posisi  kerja  karyawan  dalam perusahaan  dapat  dilakukan  dengan  baik,  sehingga diperoleh  pegawai  yang  tepat  untuk  menempati  posisi yang sesuai dengan kualitas yang dimilikinya.
Volume. 1 Nomor 1, Oktober 2016
II. L ANDASAN T EORI

## A. Utility Vectors to Fuzzy Preference Relation
Dalam  proses  pengambilan  keputusan  untuk permasalahan  multikriteria  (MADM),  para  pengambil keputusan ( Decision Maker )
sering kali
mengekspresikan preferensi mereka pada alternatif yang dapat  digunakan  untuk  membantu  peringkat  alternatif atau  memilih  yang  paling  diinginkan    (Chiclana  et  al, 1998).  Ada  beberapa  format  preferensi  dari  para pengambil keputusan untuk beberapa alternatif, diantaranya  adalah  vektor  utilitas  ( utility  vectors )  dan preferensi relasi
fuzzy ( Fuzzy
Preference Relation ) .Format  preferensi utility  vectors adalah: U k =(u k 1 , u k 2 , ..., u k m ) dengan u k i ∈ [0,1]; dengan 1 ≤ i ≤ m dimana  u k i adalah  nilai  utilitas  yang  diberikan  oleh pengambil  keputusan  e k dari  alternatif  A i ,  i=1,2,...,m. Untuk  preferensi  relasi  fuzzy,  preferensi  pengambil keputusan digambarkan oleh relasi biner bilangan fuzzy P pada S, di mana P adalah pemetaan S×S → [0, 1] dan menandakan P ij tingkat preferensi alternatif S i lebih S j . Format preferensi dapat ditransformasikan ke dalam bentuk  relasi  preferensi fuzzy .  Pengambil  keputusan dapat menggunakan vektor utilitas ( utility vectors ) untuk mengekspresikan preferensi dari alternatif vektor utilitas dapat ditransformasikan ke dalam hubungan preferensi fuzzy antara  alternatif  A i dan  A j sebagai berikut:

## B. Simple Additive Weighting
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  adalah salah  satu  metode  sederhana  yang  paling  banyak digunakan untuk menyelesaikan masalah dengan kriteria banyak atau multikriteria (Basyaib, 2006). Konsep dasar dari metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari  rating  kinerja  setiap  alternatif  pada  semua  atribut yang  mengharuskan  pembuat  keputusan  ( Decision Maker )  menentukan bobot bagi setiap atribut. Sehingga metode  SAW  ini  juga  dikenal  dengan  istilah  metode penjumlahan terbobot (Fishburn, 1967). Skor total untuk sebuah  alternatif  diperoleh  dengan  menjumlahkan seluruh  hasil  perkalian  antar  rating  dan  bobot  tiap atribut.  Skor  setiap  alternatif  dapat  dihitung  dengan rumus:
∑ ( )
(2)
dimana: wj adalah bobot matriks mij normal adalah matriks normalisasi dari tabel dasar.
Pada  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  proses perhitungan skor total alternatif, rating tiap atribut harus melewati  tahap  normalisasi  terlebih  dahulu.  Proses
normalisasi  matriks  keputusan  (x)  ke  suatu  skala  yang dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif yang ada dilakukan dengan rumus berikut:
(3)
Dimana  r ij adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif A i pada atribut C ij ; i=1,2,…,m dan j=1,2,…,n. Untuk  menentukan  nilai  preferensi  setiap  alternatif  (V i ) adalah sebagai berikut:

## ∑
Berdasarkan rumus diatas, Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih.

## III. M ETODE P ENELITIAN
Dalam proses penentuan posisi kerja pegawai dibuat tabel  nilai passing  grade yang  menjadi  acuan  bagi perusahaan  untuk  menentukan  posisi  kerja  yang  layak bagi  pegawai  barunya  setelah  mengikuti  berbagai  test yang  telah  disiapkan  sebagai  syarat  penentuan  posisi kerja  pegawai.  Data  nilai passing  grade akan ditampilkan pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Tabel Nilai Passing Grade No Penempatan Nilai 1 Manajer Produksi ≥ 80 2 Marketing ≥ 70 3 Agen Lapangan ≥ 60 4 Pekerja Pabrik ≥ 50 5 Distribusi Toko ≥ 40
Dalam  proses  penempatan  pegawai  yang  dibahas dalam  penelitian  ini  diperlukan  beberapa  kriteria  untuk pengambilan  keputusan.    Adapun  kriteria  yang merupakan  syarat  dalam  penempatan  pegawai  yang ditetapkan  perusahaan  yaitu  Tes  IQ  (P1),  Tes  Psikotes (P2)  danTes  Akademik  (P3)  dengan  bobot  tingkat kepentingan  kriteria  berdasarkan  bilangan  fuzzy, ditampilkan  pada  gambar  1  yaitu:  Sangat  Rendah (SR)=1,  Rendah  (R)=  2,  Cukup  (C)=  3,  Tinggi  (T)=  4 Dan Sangat Tinggi (ST)= 5.
Volume. 1 Nomor 1, Oktober 2016

## Gambar 1. Skala Bobot
Keterangan:
SR = Sangat Rendah R = Rendah C = Cukup T = Tinggi ST = Sangat TInggi
Berdasarkan kriteria dan rating kecocokan setiap alternatif pada kriteria yang telah ditetapkan sebelumnya, maka penjabaran bobot setiap kriteria yang telah dikonversikan dengan keterangan akan ditampilkan pada tabel-tabel berikut:

##  Kriteria Tes IQ
Tabel 2. Tabel Bobot Kriteria Tes IQ Nilai Tes IQ Keterangan Nilai ≥ 90 Sangat Rendah 1 ≥ 95 Rendah 2 ≥100 Cukup 3 ≥105 Tinggi 4 ≥110 Sangat tinggi 5  Kriteria Tes Psikotes Tabel 3. Tabel Bobot Kriteria TesPsikotes Nilai Tes Psikotes Keterangan Nilai ≥ 60 Sangat Rendah 1 ≥ 70 Rendah 2 ≥ 80 Cukup 3 ≥ 90 Tinggi 4 100 Sangat tinggi 5
 Kriteria Tes Akademik
Tabel 4. Tabel Bobot Kriteria Tes Akademik
Nilai Tes Akademik Keterangan Nilai ≥ 60 Sangat Rendah 1 ≥ 70 Rendah 2 ≥ 80 Cukup 3
≥ 90 Tinggi 4 100 Sangat tinggi 5 IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam  hasil  dan  pembahasan  tentang  penempatan pegawai  menggunakan Utility  Vectors  to  Fuzzy Preference  Relation den gan metode Simple  Additive Weighting (SAW) digunakan sebuah pemisalan seorang pegawai baru yang bernama Ishita. Berdasarkan hasil tes yang  telah  dilakukan,  Ishita  mendapatkan  nilai  sebagai berikut:
 Test IQ (P1) = 108  Test Psikotes (P2) = 91  Test Akademik (P3) = 80
Berdasarkan  hasil  test  yang  diperoleh  tersebut, maka untuk mengetahui penempatan  kerja yang akan di tentukan pada Ishita perlu dibuat format preferensi hasil dari test yang diperoleh ke bentuk utility vector u ’ ={4, 4,
3}  sehingga  format  tersebut  dapat  ditransformasikan dalam bentuk relasi sebagai berikut:
  

 
Sehingga  diperoleh  relasi  preferensi  fuzzy  yang dihasilkan yaitu:
[ ]
Selanjutnya  akan  di  normalisasikan  matriks sebagai berikut:

## SR           R                 C                   T
ST
1 2                  3                  4
5
Volume. 1 Nomor 1, Oktober 2016
Sehingga  diperoleh  matriks  ternormalisasi  R  sebagai berikut:
[ ]
Proses penentuan nilai preferensi sebagai berikut:
V=(4)(6,25) + (4)(6,25) + (3)(8,33) = 74,99
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  saat  melakukan test, maka nilai Passing Grade Ishita sebesar 74,99 > 70 sesuai  nilai passing  grade yang  telah  ditetapkan,  maka Ishita  akan  ditempatkan  pada  posisi  kerja  pada  bagian Manajer Produksi.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  pembahasan  di  atas,  dapat  disimpulkan sebagai berikut:
1. Bahwa  penyeragaman  format  preferensi  dengan transformasi Utility  Vectors  to  Fuzzy  Preference Relation dengan  metode  SAW  dapat  diterapkan pada  pengambilan  keputusan  yang  melibatkan banyak  pihak.  Proses  pengambilan  keputusan  juga sangat  bergantung  pada  kriteria  preferensi  yang dipilih.
2. Untuk kesempurnaan metode yang digunakan pada penelitian  ini,  diharapkan  agar  variabel  input  dapat ditambah dengan melibatkan nilai input lainnya.

## REFERENSI
[1] Basyaib. F., 2006, Teori Pembuatan
Keputusan , Cikal Sakti, Jakarta [2] Desiani, A. & Arhami, M., 2006, ”Konsep   Kecerdasan Buatan”, Penerbit Andi, Yogyakarta.
[3] Kusumadewi,  Sri,  2002,  ”Analisa  &  Desain  Sistem  Fuzzy”,
Penerbit Graha Ilmu, Yogyakarta .
[4] Chiclana, Francisco; Herrera-Viedma, Enrique; Herrera, Francisco;      1998,  " Integrating  Three  Representation  Models  in Fuzzy  Multipurpose  Decision  Making  Based  on  Preference Relations ". University of Granada.
[5] Fishburn,  P.C.,1967, Additive  Utilities  with  Incomplete  Product Set:  Applications  to  Priorities  and  Assignments ,  Operations Research  Society  of  America  (ORSA)  Publication,  Baltimore, MD.
[6] Kusrini,  2007. Konsep  Dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan . [7] Zadeh, L. A. 1965 "Fuzzy Sets." Information and Control 8, 338- 53.
[8] Naba,  Agus.,  2009,  ”Belajar  Cepat  Fuzzy  Logic  Menggunakan Matlab”, Penerbit Andi, Yogyakarta.