Rosmini, Darmawati, and Fadlan, M. (2021) “Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Reward dan Punishment Karyawan Bank BRI Menggunakan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS)”, Sebatik, 25(2).
Submitted:  2021/11/15 Accepted:  2021/11/26 Published:  2021/12/01
Sebatik Vol. 25 No. 2 Desember 2021
ISSN: 1410-3737(p) 2621-069X(e) Open access article licensed under CC-BY
DOI:10.46984/sebatik.v25i2.1659

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN REWARD DAN PUNISHMENT KARYAWAN BANK BRI MENGGUNAKAN METODE

## ADDITIVE RATIO ASSESSMENT (ARAS)
Rosmini 1) , Darmawati 2) , dan Muhammad Fadlan 3)
1,2, 3Sistem Informasi, STMIK PPKIA Tarakanita Rahmawati
1,2,3 Jl. Yos Sudarso No.8, Tarakan Kalimatan Utara, 77112 E-mail : rosmini@ppkia.ac.id 1) , darma8790@gmail.com 2) , fadlan@ppkia.ac.id 3)

## ABSTRAK
Kualitas  pelayanan  sumber  daya  manusia  diperlukan  untuk  menjaga  dan  meningkat  kualitas  pelayanan  perusahaan  dan untuk  memacu  semangat  kerja  karyawan,  perusahaan  harus  memenuhi  beberapa  kriteria  melalui  penerapan  konsep  dan teknik manajemen sumber daya manusia yang tepat, salah satunya melalui pemberian reward dan punishment. Reward dan Punishment sangat berpengaruh dalam meningkatkan kinerja karyawan dengan adanya penelitian kinerja untuk pemberian reward dan punishment akan membuat seseorang karyawan lebih disiplin terhadap waktu serta pertanggung jawab dengan tugas yang diberikan oleh perusahaan. Bank BRI Tarakan adalah salah satu Cabang Bank BRI yang ada di Indonesia, Bank BRI  Tarakan  setiap  triwulan  memberikan reward dan punishment kepada  karyawan Front  liner dan Back  Office dalam memberikan  kontribusi.  Saat  ini  dalam  menentukan  keputusan  pemberian reward dan punishment masih  menggunakan Microsoft  office excel  dan  masih  membutuhkan  waktu  yang  lama  dalam  proses  penilaian.  Penelitian  ini  menggunakan metode additive  ratio  assessment (ARAS)  untuk  ranking  atau  pengambilan  keputusan  karyawan  yang  mendapat reward dan  mendapatkan punishment .  Data  yang  digunakan  sebanyak  data  50  karyawan  dengan  4  kriteria  presensi  bobot  20%, cross selling 40%, produk knowledge 10% stand layanan 30%. Hasil dari perhitungan menggunakan metode additive ratio assessment (ARAS)  yaitu terdapat 3 karyawan  yang akan mendapat reward berdasarkan 3 nilai tertinggi dan 3 karyawan yang mendapat punishment dari 3 nilai terendah selain itu tidak mendapatkan reward dan punishment.
Kata Kunci: Reward, Punishment, SPK, ARAS, Kualitas Pelayanan

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  dunia  bisnis  yang semakin  meningkat  mendorong  semakin  tinggi  pula tingkat  persaingan  dalam  bidang  usaha,  tidak  terkecuali dalam  sektor  jasa.  Seiring  dengan  hal  tersebut,  maka perusahaan  dituntut  untuk  mencapai  penjualan  produk sesuai dengan target yang diharapkan dengan melakukan peningkatan  kualitas  pelayanan  sumber  daya  manusia. Kualitas pelayanan  sumber daya  manusia diperuntukkan untuk  menjaga  dan  meningkat  kualitas  pelayanan perusahaan  untuk  memacu  semangat  kerja  karyawan, perusahaan  harus  memenuhi  beberapa  kriteria  melalui penerapan  konsep  dan  teknik  manajemen  sumber  daya manusia  yang  tepat,  salah  satunya  melalui  pemberian reward dan punishment. (Pramesti, dkk 2019)
(Ramadanita, dkk 2021)
Reward dan Punishment sangat  berpengaruh dalam  meningkatkan  kinerja  karyawan,  dengan  adanya penelitian  kinerja  untuk  pemberian reward dan punishmen t  akan  membuat  seseorang  karyawan  lebih disiplin terhadap  waktu serta pertanggung jawab  dengan tugas  yang  diberikan  oleh  perusahaan  (Kusuma,  dkk 2018).
Bank  BRI  Tarakan  adalah  salah  satu  Cabang Bank  BRI  yang  ada  di  Indonesia,  dimana  terdiri  dari  1
BRI  Kantor  Cabang,  1  BRI  Kantor  Cabang  Pembantu disebut  juga  KCP,  1  Kantor  Kas,  5  BRI  Unit  dan  3 Kantor  Teras.  Dimana  semua  dibawah  supervisi  BRI Kantor  Cabang  Tarakan.  Untuk  BRI  Kantor  Cabang Pembantu,  1  BRI  Unit  serta  1  Kantor  Teras  berada  di Kabupaten  Malinau. Dengan  ini  Bank  BRI  Cabang Tarakan  setiap  triwulan  memberikan reward dan punishment kepada  karyawan Front  liner dan Back Office dalam  memberikan  kontribusi.  Saat  ini  dalam menentukan keputusan pemberian reward masih menggunakan  excel  dan  masih  membutuhkan  waktu yang  lama  dalam  proses  penilaian.  Penilaian  pemberian reward dan punishment tersebut  masih  menggunakan excel  sehingga  sering  terdapat  kesalahan  dalam penentuan  siapa  karyawan  yang  pantas  memperoleh reward dan  karyawan  yang  mendapatkan punishment .
Reward karyawan  berupa  uang  penghargaan  dan punishment karyawan  kontrak  berupa  surat  peringatan tidak diperpanjang kontraknya.
Penelitian  ini  mengacu  pada  beberapa  penelitian sebelumnya.  Penelitian  pertama  yaitu  (Dawis,  2020) Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian Reward Pegawai  Menggunakan  Metode  TOPSIS.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  membuat  sistem  pemberian reward pegawai  pada  RS.  PKU  Muhammadiyah  berdasarkan
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma
kriteria  diantarnya  masa  kerja,  beban  dan  risiko  kerja, keikutsertaan  pegawai  dalam  kegiatan  yang  diadakan pihak  RS  tersebut.  Penelitian  Kedua  yaitu  (Tri  Susilo, dkk  2016)  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian Reward kepada  Karyawan  Bandar  Udara  Silampari Lubuklinggau Menggunakan
Metode
Composite Performance  Index  (CPI).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk memberikan  penghargaan  kepada  karyawan  guna meningkatkan  semangat,  motivasi  dan  profesionalisme berdasarkan  kriteria  yang  ada  yaitu  komunikator, perilaku,  kerapian,  absensi,  dan  tanggung  jawab. Penelitian  ketiga  yaitu  (Pungkasanti,  dkk  2018) Pendukung Keputusan Pemberian Reward Dosen dengan Menggunakan  Weighted  Product  (WP).  Penelitian  ini bertujuan untuk meningkatkan kualitas kinerja dosen dan penerapan sistem penghargaan reward dosen berdasarkan  indikator  yaitu  melaksanakan  pendidikan dan  pengajaran,  melaksanakan  penelitian,  melaksanakan pengabdian kepada masyarakat dan unsur penunjang dan tugas  pokok  dosen.  Penelitian  keempat  yaitu  (Mandala, dkk  2020)  Data  Mining  Pemberian Reward pada Karyawan UPI Convention Group Menggunakan Nearest Neighbor .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menghasilkan sebuah  sistem  yang  dapat  membantu  manajemen  UPI Convention Group dalam mengambil keputusan terhadap karyawan  yang  berhak  menerima reward berdasarkan atribut  yaitu  kehadiran  dan  absensi,  komunikasi interpersonal,  sikap  dan  perilaku,  rajin  dan  tanggung jawab,  memiliki  insiatif  kualitas  karyawan  dan  kerapian berpakaian.  Penelitian  kelima  yaitu  (Aziz,  2021)  Sistem Penunjang  Keputusan  Penentuan Reward Bagi  Mitra Terbaik  Menggunakan  Simple  Additive  Weighting (SAW).  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  sistem pendukung  keputusan  pemberian reward bagi  mitra terbaik  karena  selama  ini  proses  penilaiannya  masih berdasarkan  pendapat  manajer  sehingga  kurang  efektif untuk  menyelesaikan  permasalahan  tersebut.  Adapun kriteria yang digunakan rekonsiliasi data, atribut, absensi dan  kinerja.  Berdasarkan  pendahuluan  diatas  penelitian yang  terdahulu  tersebut  hanya  menerapkan  SPK  di bidang kepegawaian untuk kasus pemberian reward saja dan belum untuk pemberian punishment atau sanksi.
Pada penelitian ini bertujuan untuk  menghasilkan suatu  sistem  yang  dapat  membantu  atau  memudahkan dalam  pengambilan  keputusan  pemberian reward dan punishment kepada  karyawan  Bank  BRI,  sistem  ini sering  disebut  sebagai  sistem  pendukung  keputusan (SPK)  atau Decision  Support  System  (DSS). Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  aplikasi interaktif berbasis komputer yang mengombinasikan data dan model matematis untuk membantu proses pengambilan keputusan dalam menangani suatu masalah (Rifqo,  dkk  2019).  Sistem  pendukung  keputusan bermaksud  untuk  menyatukan  kemampuan  komputer dalam  pelayanan  interaktif  terhadap  penggunanya dengan  adanya  proses  pengolahan  atau  pemanipulasi data  yang  memanfaatkan  model  atau  aturan  yang  tidak terstruktur  sehingga  menghasilkan  alternatif  keputusan
yang  situasional  (Tri  Susilo,  dkk  2016).  Ada  banyak metode yang dapat diterapkan pada SPK atau DSS, salah satunya  adalah  metode Additive  Ratio  Assessment (ARAS). Maka pada penelitian ini menggunakan metode ARAS  untuk  ranking  atau  pengambilan  keputusan karyawan  yang  mendapat reward dan  mendapatkan punishment .  Metode  ARAS  merupakan  salah  satu metode pengambilan keputusan multi kriteria berdasarkan  pada  konsep  ranking  menggunakan utility degree yaitu  dengan  membandingkan  nilai  indeks keseluruhan  setiap  alternatif  optimal  (Sari  &  Purba, 2019; Sitompul & Hasibuan, 2018).

## 2. RUANG LINGKUP
Dalam penelitian ini permasalahan mencakup:
1. Karyawan  yang  diberikan reward dan punishment adalah karyawan pekerja tetap dan kontrak dalam hal ini  pekerja Front  liner dan Back  Office .  Jumlah  data yang digunakan sebanyak 50 karyawan.
2. Kriteria yang digunakan dalam menentukan penerimaan reward dan punishment adalah  resensi kehadiran  (presensi  dan  ketepatan  waktu),  cross selling  (e-Banking,  investasi,  simpanan  dan  kartu kredit),  produk  knowledge  (lisan  dan  essay)  dan standar  layanan  (penampilan  pribadi,  sikap,  ramah, terampil dan keandalan)
3. Hasil ranking pemberian reward adalah untuk pekerja yang  memperoleh  nilai  tertinggi  1-3,  sedangkan pekerja  yang  memperoleh  nilai  terendah  1-3  akan diberikan Punishment

## 3. BAHAN DAN METODE
Pada  Bab  ini  menjelaskan  bahan/teori  yang digunakan  dalam  penelitian  yang  melingkupi  formula dalam penyelesaian kasus.

## 3.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  sistem informasi,  pemodelan  dan  pemanipulasi  data.  Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  biasanya  dibangun  untuk mendukung  solusi  atas  suatu  masalah  atau  untuk  suatu peluang.  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  (Kusrini, 2007).  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) menggunakan CBIS  (Computer  Based  Information systems) yang  fleksibel,  interaktif,  dan  dapat  diadaptasi, yang  dikembangkan  untuk  mendukung  solusi  atas masalah  manajemen  spesifik  yang  tidak  terstruktur  (Lia C. L. & Hasibuan, 2018)

## 3.2 Additive Ratio Assessment
Metode additive ratio assessment (ARAS). Menurut Stanujkic  dan  Jovanovic,  metode  ARAS  dikembangkan oleh  Zavadskas  dan  Turskis  pada  tahun  2010.  Metode ARAS merupakan  salah  satu  metode  pengambilan keputusan  multi  kriteria  berdasarkan  pada  konsep ranking  menggunakan utility  degree yaitu  dengan membandingkan nilai indeks keseluruhan setiap
alternatif  optimal  (Mesran,  dkk  2019)  (Addenan,  dkk 2021) (Sahir, S. H. & Panjaitan, 2020) (Sahir, S. H., dkk 2019).
Langkah-langkah  perhitungan  dengan  metode ARAS,  sebagai  berikut  (Hasmi  dkk.,  2018)  (Adali  & Isik, 2016):
1. Pembentukan Decision  Making Matriks  seperti rumus persamaan (1).
2.
[ ] ̅̅̅̅̅̅ ̅̅̅̅̅ (1)
keterangan : m = Jumlah Alternatif n = Jumlah Kriteria xij  =  Nilai  performa  dari  alternative  i  terhadap kriteria j x0j = nilai optimum dari kriteria
3. Pernormalisasian decision  making matriks untuk  semua  kriteria,  seperti  rumus  persamaan
(2).
̅
[ ̅ ̅ ̅ ̅ ̅
̅ ̅ ̅ ̅ ] ̅̅̅̅̅̅ ̅̅̅̅̅ (2)
Jika  pada  kriteria  yang  diusulkan  bernilai maksimum maka normalisasi nya, seperti rumus persamaan (3).
̅

## (3)
Jika  pada  kriteria  yang  diusulkan  bernilai minimum,  maka  proses  normalisasi  nya  ada  2 tahap, seperti rumus persamaan (4).
̅ (4)
4. Menentukan bobot matriks yang sudah dinorrmalisasikan  pada  tahap  2,  seperti  rumus persamaan (5).
5.
(5)
6. Menentukan  nilai  dari  fungsi  optimum,  seperti rumus persamaan (6).
̅̅̅̅̅̅ (6) 7. Menentukan  tingkatan  peringkat,  seperti  rumus persamaan (7).
̅̅̅̅̅̅ (7)

## 3.3 Metode Penelitian
Berikut ini metode penelitian yang dilakukan dalam beberapa tahap yang dapat dilihat pada gambar 1.
Pengumpulan Data Presensi Kehadiran Cross Selling Produk Knowledge Standar Layanan
Perhitungan Metode ARAS Membuat Matriks Pengambilan Keputusan Membuat Matriks Pengambilan Keputusan ternormalisasi

## Membuat Matriks Pengambilan
Keputusan ternormalisasi Membuat Matriks Pengambilan Keputusan ternormalisasi terbobot Menghitung nilai optimal alternatif Menghitung nilai tingkat peringkat Merangking alternatif Hasil output : karyawan yang mendapatkan reward dan punishment Masukan nilai kriteria masing-masing alternatif dan bobot

## Gambar 1. Metode Penelitian
Metode  penelitian  pada  gambar  1  merupakan tahapan dari pengumpulan data, penentuan kriteria, nilai- nilai dari kriteria, bobot dari masing-masing kriteria dan perhitungan metode ARAS (Simarmata dkk 2019) .

## 4. PEMBAHASAN
Peneliti  menerapkan  metode  ARAS  dalam  penelitian ini  menggunakan  4  kriteria,  13  sub  kriteria  dan  50  data karyawan.

## 4.1 Data Kriteria dan Sub kriteria
Tabel 1 adalah tabel yang berisi 4 kriteria dan 13 sub kriteria dapat dilihat pada tabel 1.
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma
Tabel 1. Kriteria dan Sub kriteria Kriteria Keterangan Sub kriteria Keterangan K1 Presensi Kehadiran K1.1, K.1.2 Presensi, Ketepatan Waktu K2 Cross Selling K2.1, K2.2, K.2.3, K2.4 e-Banking, Investasi, Simpanan,  Kartu Kredit K3 Produk Knowledge K3.1, K3.2 Lisan, Essay K4 Standar Layanan K4.1, K4.2, K4.3, K4.4, K4.5 Grooming, Sikap, Ramah, Terampil, Keandalan
Langkah berikutnya adalah  menentukan kecocokan alternatif  pada  setiap  kriteria.  Tabel Rating Kecocokan Alternatif dan kriteria K1, K2 dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Rating Kecocokan Alternatif
Alternatif Kriteria K1 K2 K1.1 K2.2 K2.1 K2.2 K2.3 K2.4 A1 75 77 80 90 80 50 A2 50 55 60 80 79 88 A3 87 100 78 77 88 50 A4 100 77 80 90 88 50 A5 97 55 60 80 87 88 A6 98 100 78 77 86 50 A7 100 77 80 90 85 50 A8 60 55 60 80 84 88 A9 88 100 78 77 90 50 A10 70 77 80 90 100 50 .... .... .... .... .... .... .... A50 88 55 60 80 55 88
Tabel  lanjutan rating kecocokan  alternatif  dan kriteria K3, K4 dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Rating Kecocokan Alternatif Lanjutan
Alternatif Kriteria K3 K4 K3. 1 K3. 2 K4. 1 K4. 2 K4. 3 K4. 4 K4. 5 A1 88 65 85 77 55 65 66 A2 98 84 65 76 88 93 87 A3 88 98 100 65 55 55 88 A4 88 65 85 77 55 65 66 A5 98 84 65 76 88 93 87 A6 88 98 100 65 55 55 88 A7 88 65 85 77 55 65 66 A8 98 84 65 76 88 93 87 A9 65 98 100 65 55 55 88 A10 77 65 85 77 55
65 66 .... .... .... .... .... .... .... .... A50 98 84 65 76 88 93 87
Tahap  berikutnya  menentukan  bobot  kepentingan dari  setiap  kriteria.  Adapun  bobot  kriteria  yang  telah
ditentukan oleh pihak Bank BRI dari 4 kriteria yang telah ditentukan semua berjenis benefit dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Bobot Kriteria Kriteria Jenis Nilai Bobot Kriteria K1 Benefit 0.2 K2 Benefit 0.4 K3 Benefit 0.1 K4 Benefit 0.3
Setelah  alternatif,  kriteria  dan  telah  dibobotkan sehingga mendapatkan matriks keputusan, maka dilakukan  perhitungan  menggunakan  metode  ARAS. Pembentukan decision  making matriks  keputusan menggunakan persamaan (1) dapat dilihat pada tabel 5.

## Tabel 5. Matriks Keputusan
Alternatif Kriteria K1 K2 K1.1 K2.2 K2.1 K2.2 K2.3 K2.4 A0 100 100 80 90 100 88 A1 75 77 80 90 80 50 A2 50 55 60 80 79 88 A3 87 100 78 77 88 50 A4 100 77 80 90 88 50 A5 97 55 60 80 87 88 A6 98 100 78 77 86 50 A7 100 77 80 90 85 50 A8 60 55 60 80 84 88 A9 88 100 78 77 90 50 A10 70 77 80 90 100 50 .... .... .... .... .... .... .... A50 88 55 60 80 55 88 Criteria Type Max Max Max Max Max Max

## [
]
Untuk  nilai  alternatif  A0  didapatkan  dari  nilai maximal  dari  masing-  masing  kriteria.  Pada  Matriks  di atas  dijumlahkan  ke  bawah  sehingga  mendapatkan  hasil penjumlahan masing-masing kriteria sebagai berikut: :

## [                             ]
Tabel lanjutan decision making matriks kriteria K3, K4 dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Matriks Keputusan Lanjutan Alternatif
Kriteria
K3 K4
K3. 1 K3. 2 K4. 1 K4. 2 K4. 3
K4. 4 K4. 5 A0 100 98 100 77 88 93 88 A1 88 65 85 77 55 65 66 A2 98 84 65 76 88 93 87 A3 88 98 100 65 55 55 88 A4 88 65 85 77 55 65 66 A5 98 84 65 76 88 93 87 A6 88 98 100 65 55 55 88 A7 88 65 85 77 55 65 66
Alternatif
Kriteria
K3 K4 K3. 1 K3. 2 K4. 1 K4. 2 K4. 3 K4. 4 K4. 5 A8 98 84 65 76 88 93 87 A9 65 98 100 65 55 55 88 A10 77 65 85 77 55 65 66 .... .... .... .... .... .... .... .... A50 98 84 65 76 88 93 87 Criteria Type Max Max Max Max Max Max Max
Kriteria  tipe  max  apabila  jenis  kriteria  adalah benefit dan bernilai min apabila jenis kriteria cost . Tahap selanjutnya  adalah  merumuskan  matriks  keputusan dengan kriteria K1, K2 menggunakan persamaan 3, dapat dilihat pada tabel 7.

## Tabel 7. Matriks Keputusan Lanjutan
Alternatif Kriteria K1 K2 K1.1 K2.2 K2.1 K2.2 K2.3 K2.4 A0 100 100 80 90 100 88 A1 75 77 80 90 80 50 A2 50 55 60 80 79 88 A3 87 100 78 77 88 50 A4 100 77 80 90 88 50 A5 97 55 60 80 87 88 A6 98 100 78 77 86 50 A7 100 77 80 90 85 50 A8 60 55 60 80 84 88 A9 88 100 78 77 90 50 A10 70 77 80 90 100 50 .... .... .... .... .... .... .... A50 88 55 60 80 55 88 Jumlah 4079 3944 3708 4212 3961 3234
Tabel  lanjutan  merumuskan  matriks  keputusan dengan kriteria K3, K4 dapat dilihat pada tabel 8.

## Tabel 8. Merumuskan Matriks Keputusan Lanjutan
Alternatif Kriteria K3 K4 K3. 1 K3. 2 K4. 1 K4. 2 K4. 3 K4. 4 K4. 5 A0 100 98 100 77 88 93 88 A1 88 65 85 77 55 65 66 A2 98 84 65 76 88 93 87 A3 88 98 100 65 55 55 88 A4 88 65 85 77 55 65 66 A5 98 84 65 76 88 93 87 A6 88 98 100 65 55 55 88 A7 88 65 85 77 55 65 66 A8 98 84 65 76 88 93 87 A9 65 98 100 65 55 55 88 A10 77 65 85 77 55 65 66 .... .... .... .... .... .... .... .... A50 98 84 65 76 88 93 87
Jumlah 428 1 419 9 425 0 371 8 339 9 365
9 409 7
1. Normalisasi Matriks Keputusan
Nomalisasi  matriks  keputusan  untuk  semua  kriteria menggunakan persamaan (4).
Perhitungan diatas adalah 5 nilai K1 dibagi dengan total  penjumlahan  nilai  K1.  Perhitungan  diatas  dapat diperoleh matriks keputusan yang telah dinormalisasikan dapat dilihat pada tabel 9.

## Tabel 9. Matriks X*
Kriteria K1 K2 K1.1 K2.2 K2.1 K2.2 K2.3 K2.4 0,025 0,025 0,022 0,021 0,025 0,027 0,018 0,020 0,022 0,021 0,020 0,015 0,012 0,014 0,016 0,019 0,020 0,027 0,021 0,025 0,021 0,018 0,022 0,015 0,025 0,020 0,022 0,021 0,022 0,015 0,024 0,014 0,016 0,019 0,022 0,027 0,024 0,025 0,021 0,018 0,022 0,015 0,025 0,020 0,022 0,021 0,021 0,015 0,015 0,014 0,016 0,019 0,021 0,027 0,022 0,025 0,021 0,018 0,023 0,015 0,017 0,020 0,022 0,021 0,025 0,015 .... .... .... .... .... .... 0,022 0,014 0,016 0,019 0,014 0,027
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma
Tabel  lanjutan  matriks  x*  dengan  kriteria  K3,  K4 dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Matriks X* Lanjutan Kriteria K3 K4 K3.1 K3.2 K4.1 K4.2 K4.3 K4.4 K4.5 0,023 0,023 0,024 0,021 0,026 0,025 0,021 0,021 0,015 0,020 0,021 0,016 0,018 0,016 0,023 0,020 0,015 0,020 0,026 0,025 0,021 0,021 0,023 0,024 0,017 0,016 0,015 0,021 0,021 0,015 0,020 0,021 0,016 0,018 0,016 0,023 0,020 0,015 0,020 0,026 0,025 0,021 0,021 0,023 0,024 0,017 0,016 0,015 0,021 0,021 0,015 0,020 0,021 0,016 0,018 0,016 0,023 0,020 0,015 0,020 0,026 0,025 0,021 0,015 0,023 0,024 0,017 0,016 0,015 0,021 0,018 0,015 0,020 0,021 0,016 0,018 0,016 .... .... .... .... .... .... .... 0,023 0,020 0,015 0,020 0,026 0,025 0,021
2. Perhitungan Bobot Matriks Normalisasi Penentuan  Bobot  Matriks  menggunakan  persamaan (5).
D  adalah  nilai  bobot  matriks  dari  nilai  normalisasi  * bobot  kriteria.  Hasil  perhitungan  diatas  dirumuskan dalam matriks dapat dilihat pada tabel 11.
Tabel 11. Matriks D Kriteria K1 K2 K1.1 K2.2 K2.1 K2.2 K2.3 K2.4 0,005 0,005 0,009 0,009 0,010 0,011 0,004 0,004 0,009 0,009 0,008 0,006 0,002 0,003 0,006 0,008 0,008 0,011 0,004 0,005 0,008 0,007 0,009 0,006 0,005 0,004 0,009 0,009 0,009 0,006 0,005 0,003 0,006 0,008 0,009 0,011 0,005 0,005 0,008 0,007 0,009 0,006 0,005 0,004 0,009 0,009 0,009 0,006 0,003 0,003 0,006 0,008 0,008 0,011 0,004 0,005 0,008 0,007 0,009 0,006 0,003 0,004 0,009 0,009 0,010 0,006 .... .... .... .... .... .... 0,004 0,003 0,006 0,008 0,006 0,011
Tabel  lanjutan  matriks  D  dengan  kriteria  K3,  K4 dapat dilihat pada tabel 12.

## Tabel 12. Matriks D Lanjutan
Kriteria K3 K4 K3.1 K3.2 K4.1 K4.2 K4.3 K4.4 K4.5 0,002 0,002 0,007 0,006 0,008 0,008 0,006 0,002 0,002 0,006 0,006 0,005 0,005 0,005 0,002 0,002 0,005 0,006 0,008 0,008 0,006 0,002 0,002 0,007 0,005 0,005 0,005 0,006 0,002 0,002 0,006 0,006 0,005 0,005 0,005 0,002 0,002 0,005 0,006 0,008 0,008 0,006 0,002 0,002 0,007 0,005 0,005 0,005 0,006 0,002 0,002 0,006 0,006 0,005 0,005 0,005 0,002 0,002 0,005 0,006 0,008 0,008 0,006 0,002 0,002 0,007 0,005 0,005 0,005 0,006 0,002 0,002 0,006 0,006 0,005 0,005 0,005 .... .... .... .... .... .... .... 0,002 0,002 0,005 0,006 0,008 0,008 0,006
3. Perhitungan Nilai Fungsi Optimalisasi
Nilai  fungsi  optimalisasi  diperoleh  dengan  cara menjumlahkan nilai kriteria pada setiap alternatif dari hasil  perkalian  matriks  dengan  bobot  yang  telah dilakukan sebelumnya dengan menggunakan persamaan (6). S1  =  0.005  +  0.009  +  0.009  +  0.010  +  0.011  +  0.002  + 0.002  +0.002  +  0.007  +  0.006  +  0.008  +  0.008  +
0.006 = 0.088
Hasil  perhitungan  diatas  maka  diperoleh  nilai  Si dirumuskan pada tabel, dapat dilihat pada tabel 13.
Tabel 13. Nilai SI Alternatif Si A0 0,088 A1 0,070 A2 0,075 A3 0,073 A4 0,072 A5 0,078 A6 0,073 A7 0,072 A8 0,076 A9 0,072 A10 0,071 .... .... A50 0,074
4. Ranking Alternatif
Ranking  dilakukan  dengan  cara  membagi  nilai alternatif terhadap 0 (A 0 ) menggunakan persamaan (7).
Hasil perhitungan diatas maka diperoleh nilai Ki dirumuskan  pada  tabel,  dapat  dilihat  pada  tabel 14.
Tabel 14. Nilai KI Alternatif Ki A0 1,000 A1 0,795 A2 0,853 A3 0,826 A4 0,818 A5 0,888 A6 0,830 A7 0,814 A8 0,864 .... .... A50 0,846
Dari  hasil  ranking  diatas  dapat  disusun  alternatif dari nilai tertinggi dapat dilihat pada tabel 15.
Tabel 15. Ranking Dari Nilai Tertinggi Ranking Ki Alt Ranking Ki Alt 1 0,893 A14 26 0,818 A4 2 0,888 A5 27 0,814 A7 3 0,887 A23 28 0,814 A18 4 0,879 A44 29 0,812 A10 5 0,878 A17 30 0,809 A27 6 0,871 A20 31 0,809 A36 7 0,864 A8 32 0,808 A12 8 0,859 A47 33 0,806 A39 9 0,853 A2 34 0,804 A16 10 0,849 A38 35 0,799 A15 11 0,849 A11 36 0,799 A22 12 0,847 A29 37 0,795 A46 13 0,846 A50 38 0,795 A43 14 0,845 A35 39 0,795 A1 15 0,842 A41 40 0,794 A28 16 0,837 A32 41 0,794 A19 17 0,837 A26 42 0,786 A40 18 0,834 A45 43 0,786 A48 19 0,830 A6 44 0,784 A37 20 0,830 A24 45 0,781 A34 21 0,827 A42 46 0,778 A30 22 0,826 A3 47 0,773 A25 23 0,823 A9 48 0,773 A33 24 0,820 A21 49 0,772 A31 25 0,818 A13 50 0,759 A49
Berdasarkan  hasil  perhitungan  metode  ARAS diperoleh  hasil  keputusan  berupa  3  data  karyawan  yang mendapatkan reward yang diperoleh dari 3 nilai tertinggi dan  3  karyawan  yang  mendapatkan punishment yang diperoleh  dari  3  nilai  terendah  dari  50  data  yang digunakan dapat dilihat pada tabel 16.
Tabel 16. Keputusan Alt Nilai Ki Keterangan A14 0,893 Reward A5 0,888 Reward A23 0,887 Reward A33 0,773 Punishment A31 0,772 Punishment A49 0,759 Punishment

## 5. KESIMPULAN
Pada  penelitian  ini  menggunakan  50  data  karyawan dan  4  kriteria  penentuan  pemberian reward dan punishment (presensi  kehadiran,  cross  selling,  produk knowledge, standar layanan) dan 13 sub kriteria.
Penerapan  metode  ARAS  pada  sistem  pendukung keputusan  pemberian reward dan punishment telah diimplementasikan  dengan  baik  sehingga  menghasilkan output  yang  diinginkan.  Pada  penelitian  ini  terdapat  2 output  yaitu  mendapatkan reward  dan mendapatkan punishment.

## 6. SARAN
Penentuan  bobot  kriteria  pada  Metode  ARAS  masih bersifat  subjektif  sehingga  memungkinkan  bias  pada bobot.  Masalah  ini  dapat  di  eksplorasi  lebih  lanjut dengan  mengombinasikan  atau  integrasi  metode  AHP atau  metode Fuzzy .  Pada  Metode  AHP  bobotnya berdasarkan pengguna berbentuk deskripsi seperti sangat penting,  lebih  penting,  dan  sama  penting  sedangkan Fuzzy memiliki  konsep  yang  mirip  dengan  nilai  samar nya sehingga peneliti menyarankan untuk mengombinasi metode ARAS dengan metode AHP agar penilaian bobot memiliki dasar perhitungan yang kuat.

## 7. DAFTAR PUSTAKA
Adali,  E.  A.,  &  Isik,  A.  T.  2016.  Air  conditioner selection  problem  with  COPRAS  and  ARAS methods. Manas Sosyal Araştırmalar Dergisi , 5 (2), 124–138.
Addenan,  R.,  &  Susanti,  W.  2021.  Penerapan  Metode Rank  Order  Centroid  dan  Additive  Ratio Assessment  Pada  Aplikasi  Rekomendasi  Supplier. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan  Informatika , 5 (1), 31–40.
https://doi.org/10.29408/edumatic.v5i1.3252 Aziz,  F.  2021.  Sistem  Penunjang  Keputusan  Penentuan Reward Bagi Mitra Terbaik Menggunakan Metode Simple  Additive Weighting (SAW) (Studi Kasus : PT.  Telkom  Akses). Jurnal  Fasilkom , 11 (2),  91– 96. https://doi.org/10.37859/jf.v11i2.2715
Dawis,  A.  M.  2020.  Sistem  Pendukung  Keputusan
© 2021, The Author(s). This is an open access article, free of all copyright, that anyone can freely read, download, copy, distribute, print, search, or link to the full texts  or  use  them  for  any  other  lawful  purpose.  This  article  is  made  available  under  a  Creative  Commons  Attribution  4.0  International  License,  which  permits unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any  medium,  provided  the  original  work  is  properly  cited.  SEBATIK  is  a  journal  of  the  STMIK  Widya  Cipta Dharma
Pemberian Reward Pegawai Menggunakan Metode TOPSIS. Jurnal  Ilmiah  SINUS , 18 (1),  11. https://doi.org/10.30646/sinus.v18i1.429
Hasmi,  M.  A.,  Mesran.,  &  Nadeak,  B.  2018.  Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Instruktur Fitness  Menerapkan  Metode  Additive  Ratio Assessment  (Aras)(Studi  Kasus:  Vizta  Gym Medan). KOMIK  (Konferensi  Nasional  Teknologi Informasi Dan Komputer) , 2 (1). Kusrini, K. 2007. Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi .
Kusuma, M., & Luturlean, B. S. 2018. Pengaruh Reward dan  Punishment  Terhadap  Kinerja  Karyawan
Perusahaan Startup Entra Indonesia. Sosiohumanitas , 20 (2), 54–63.
https://doi.org/10.36555/sosiohumanitas.v20i2.111
Lia  C.  L.,  &  Hasibuan,  N.  A.  2018.  Sistem  Pendukung
Keputusan  Pemilihan  Team  Leader  Shift  Terbaik Dengan  Menggunakan  Metode  Aras  Studi  Kasus Pt.  Anugrah  Busana  Indah. Informasi  Dan Teknologi Ilmiah (INTI) , 13 (1), 16–21.
Mandala, E. P. W., & Ridwan, M.Putri, D. E. 2020. Data Mining  Pemberian  Reward  Pada  Karyawan  Upi Convention Group Menggunakan Nearest Neighbor. Sebatik , 24 (1), 37–44.
https://doi.org/10.46984/sebatik.v24i1.881
Mesran.,  Afriany,  J.,  &  Sahir,  S.  H.  2019.  Efektifitas Penilaian  Kinerja  Karyawan  Dalam  Peningkatan Motivasi  Kerja  Menerapkan  Metode  Rank  Order Centroid  (ROC)  dan  Additive  Ratio  Assessment (ARAS). Prosiding  Seminar  Nasional  Riset
Information  Science  (SENARIS) , 1 (September), 813. https://doi.org/10.30645/senaris.v1i0.88
Pramesti, R. A., Sambul, S. A. P., & Rumawas, W. 2019.
Pengaruh  Reward  Dan  Punishment  Terhadap Kinerja  Karyawan  KFC  Artha  Gading. Jurnal Administrasi Bisnis , 9 (1), 57.
https://doi.org/10.35797/jab.9.1.2019.23557.57-63 Pungkasanti,  P.  T.,  Handayani,  T.,  &  Indriyawati,  H. 2018.  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Reward Dosen  Dengan  Menggunakan  Weighted  Product  ( WP ). Jurnal Informatika Upgris (JIU) , 4 (1). Ramadanita,  D.  N.,  Nugroho,  E.  S.,  &  Suyaman,  D.  J. 2021. Pengaruh Reward dan Punishment Terhadap Kinerja Karyawan PT Glenmore Agung Nusantara. Syntax  Literate;  Jurnal  Ilmiah  Indonesia , 6 (1), 173–183. Rifqo,  M.  H.,  Prabowo,  D.  A.,  &  Dernata,  J.  2019. Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  Pemberian
Reward Kader Terbaik Organisasi Ikatan Mahasiswa Muhammadiyah Kota Bengulu Menggunakan Algoritma Simple Additive Weighting. Journal  of  Technopreneurship  and Information System (JTIS) , 2 (2), 81–88. https://doi.org/10.36085/jtis.v2i2.372 Sahir, S. H., & Panjaitan, S. A. 2020. Penerapan Metode
Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  Untuk Mendukung  Penilaian  Kinerja  Guru  Pada  SDN
Sentul. Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Penerapan , 8106 , 1–13.
Sahir, S. H., & Panjaitan, S. A. 2019. Analisis Penerapan Metode  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  Pada
Pemberian Insentif Sales Penjualan Guna Mendukung  Keputusan  Manajemen. Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains
(SAINTEKS) , 1 (1).
Sari,  S.  W.,  &  Purba,  B.  2019.  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Ketua  Danru  Terbaik Menggunakan  Metode  ARAS. Seminar  Nasional Teknologi  Komputer & Sains  (SAINTEKS) SAINTEKS 2019 , 291–300.
Simarmata,  D.,  Marisa  Midyanti,  D.,  &  Hidayati,  R. 2019.  Implementasi  Metode  Additive  Ratio Assesment  (Aras)  Untuk  Rekomendasi  Pasien Kunjungan Sehat Pada Fasilitas Kesehatan Tingkat Pertama  Dr  Josepb  Nugroho  H. Coding:  Jurnal Komputer Dan Aplikasi , 07 (03), 109–119. Sitompul,  T.  R.,  &  Hasibuan,  N.  A.  2018.  Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Tenaga Kerja Untuk Security  Service  Menggunakan  Metode  Aras. Jurnal  Media  Informatika  Budidarma , 2 (1),  1–9. https://doi.org/10.30865/mib.v2i1.812
Tri  Susilo,  A.  A.,  &  Putri,  M.  2016.  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemberian  Reward  Kepada  Karyawan
Bandar Udara Silampari
Lubuklinggau Menggunakan  Metode  Composite  Performance Index(CPI). Jurnal  Komputer  Terapan , 2 (2),  105– 116.