## PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM MENENTUKAN TEKNISI TERBAIK PADA PT. SEJAHTERA BUANA TRADA
Nur Fahmi Azis 1* , Hendri Irawan 2
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 1* 1812500369@student.budiluhur.ac.id, 2 hendri.irawan@budiluhur.ac.id (Naskah masuk: 19 Agustus 2022, diterima untuk diterbitkan: 31 Agustus 2022)

## Abstrak
PT  Sejahtera  Buana  Strada  adalah  main  dealer  mobil  Suzuki  di  Indonesia  yang  beroperasi  langsung  di  bawah naungan PT Suzuki Indomobil Sales selaku ATPM (Agen Tunggal Pemegang Merk). Dalam enam bulan sekali dilakukan  proses  pemilihan  teknisi  terbaik.  Mekanisme  ini  bertujuan  untuk  memberikan reward serta meningkatkan  motivasi  semangat  kinerja  para  teknisi.  Namun  dalam  prosesnya  saat  ini  belum  optimal  serta memiliki beberapa kendala.  Masalah yang dihadapi yaitu kepala bengkel masih membutuhkan waktu yang lama dalam menentukan teknisi terbaik. Hal ini dikarenakan kepala bengkel harus menganalisis setiap form penilaian teknisi,  yang  menyebabkan  keterlambatan  penyerahan  laporan  teknisi  terbaik  ke  pimpinan.  Selain  itu  masalah lainnya, pimpinan sulit untuk mengetahui histori teknisi terbaik, dikarenakan arsip teknisi terbaik belum tersimpan dengan  baik.  Sistem  penunjang  keputusan  di  bangun  bertujuan  untuk  memudahkan  kepala  bengkel  dalam mengambil suatu keputusan. Sistem dapat mengambil suatu keputusan sesuai dengan pertimbangan dari kriteria yang telah ditentukan oleh kepala bengkel. Oleh karena itu, guna memecahkan masalah tersebut telah dibangun sebuah aplikasi sistem penunjang keputusan berbasis pemrograman web PHP dan MySQL sebagai databasenya. Aplikasi ini menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Alasan  dalam penggunaan metode ini dikarenakan  terdapat  konsep eigenvector guna  melakukan  proses  perangkingan  prioritas  setiap  kriteria berdasarkan matriks perbandingan berpasangan. Hasilnya, proses penilaian teknisi terbaik dapat dilakukan dengan cepat dan pimpinan dapat melihat kembali histori teknisi terbaik.
Kata kunci : sistem penunjang keputusan, pemilihan teknisi terbaik, analytical hierarchy process (AHP)

## APPLICATION OF THE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS METHOD IN DETERMINING THE BEST TECHNICIAN AT PT. SEJAHTERA BUANA TRADA

## Abstract
PT Sejahtera Buana Strada is the main Suzuki car dealer in Indonesia, which operates directly under the auspices of PT Suzuki Indomobil Sales as the ATPM (Single Agent for Brand Holders). Once in six months, the selection process  for  the  best  technicians  is  carried  out.  This  mechanism  aims  to  provide  rewards  and  increase  the motivation  for  the  technicians'  performance.  However,  the  current  approach  is  not  optimal  and  has  several obstacles.  The  problem  faced  is  that  the  head  of  the  workshop  still  takes  a  long  time  to  determine  the  best technician. It is because the head of the workshop must analyze each technician's assessment form, which causes delays in submitting the best  technician's report to the  leader. In addition to other problems, the leadership is difficult to find out the history of the best technicians because the archives of the best technicians have not been stored properly. The decision support system was built to make it easier for the head of the workshop to make a decision.  The  system  can  decide  by  considering  the  criteria  that  the  head  of  the  workshop  has  determined. Therefore, a decision support system web-based application on PHP and MySQL as the database to solve this problem. This application uses the Analytical Hierarchy Process (AHP) method. The reason for using this method is because there is an eigenvector concept to carry out the priority ranking process for each criterion based on a pairwise comparison matrix. As a result, the process of assessing the best technicians can be carried out quickly, and leaders can review the history of the best technicians.
Keywords: decision support system, best technician selection, analytical hierarchy process (AHP)
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 19, No.2, September 2022,hlm. 135-142

## 1. PENDAHULUAN
Keberhasilan perusahaan yang bergerak di bidang perbaikan  tidak  terlepas  dari  peran  para  teknisinya. Kapabilitas dan keahlian seorang teknisi harus dijaga serta  dipilih  secara  tepat  agar  memberikan  kinerja yang optimal.  Selain  itu  teknisi  juga  bertugas  untuk melakukan  tes  diagnosa  pada  sistem  mekanik  serta menerapkan  rencana  perawatan  untuk  mencegah kerusakan [1].
PT  Sejahtera  Buana  Strada  adalah  main  dealer mobil Suzuki di Indonesia yang beroperasi langsung di bawah naungan PT Suzuki Indomobil Sales selaku ATPM  (Agen  Tunggal  Pemegang  Merk).  Dalam enam bulan sekali dilakukan proses pemilihan teknisi terbaik. Mekanisme ini bertujuan untuk memberikan reward serta  meningkatkan  motivasi  semangat kinerja para teknisi. Namun dalam prosesnya saat ini belum  optimal  serta  memiliki  beberapa  kendala. Masalah  yang  dihadapi  yaitu  kepala  bengkel  masih membutuhkan  waktu  yang  lama  dalam  menentukan teknisi  terbaik.  Hal  ini  dikarenakan  kepala  bengkel harus  menganalisis  setiap  form  penilaian  teknisi, yang menyebabkan keterlambatan penyerahan laporan  teknisi  terbaik  ke  pimpinan.  Selain  itu masalah  lainnya,  pimpinan  sulit  untuk  mengetahui histori  teknisi  terbaik,  dikarenakan  arsip  teknisi terbaik belum tersimpan dengan baik.
Telah  dibangun  sebuah  sistem  penunjang keputusan  dengan  metode Analytical  Hierarchy Process (AHP)  yang  bertujuan  untuk  memudahkan kepala  bengkel  dalam  mengambil  suatu  keputusan. Sistem  penunjang  keputusan  merupakan  suatu informasi yang menghasilkan pilihan keputusan guna membantu  pihak  manajemen  dalam  menangani berbagai permasalahan yang terstruktur maupun tidak terstruktur dengan menggunakan data dan model [2]. Sedangkan  AHP  merupakan  metode  memecahkan suatu  situasi  kompleks  tidak  terstruktur  ke  dalam beberapa  komponen  dalam  susunan  yang  hirarki, dengan  memberi  nilai  subjektif  tentang  pentingnya setiap  variabel  secara  relatif,  dan  menetapkan variabel  mana  yang  memiliki  prioritas  paling  tinggi guna mempengaruhi hasil pada situasi tersebut [3].
Sistem  penunjang  keputusan  memanfaatkan model  dan  data  guna  mengatur  masalah  yang  tidak terstruktur  dan  semi  terstruktur[4].  Sistem  ini dibangun  mengambil  keputusan  sesuai  dengan pertimbangan dari kriteria yang telah ditentukan oleh kepala bengkel.
Aplikasi  ini  dibangun  dengan  menggunakan pemrograman PHP dan MySQL sebagai databasenya. Database  merupakan  kumpulan  data  yang  mekanis, terbagi  didefinisikan  secara  formal  serta  dikelola secara terpusat dalam suatu organisasi [5]. Sedangkan MySQL pada basis data dan PHP merupakan sistem manajemen basis data relasional [6].
Penelitian  sejenis  sebagai  bahan  literatur  yaitu penelitian yang telah dilakukan oleh [7] Sistem yang handal sangat dianjurkan untuk membantu pekerjaan manusia,  dimana  sistem  tersebut  memberikan
informasi yang berkualitas, serta kemajuan teknologi yang lebih cepat dari sebelumnya dan tentunya secara tidak langsung dapat mempengaruhi manusia.
Selanjutnya  penelian  yang  dilakukan  oleh  [8]  di era  saat  ini,  kemajuan  teknologi  yang  semakin berkembang,  dimana  teknologi  tersebut  dapat mempengaruhi manusia dalam mendapatkan kemudahan  saat  mencari  informasi  yang  tepat  dan akurat. Dengan memiliki target, penelitian yang telah peneliti  tersebut  lakukan  dalam  sistem  pengolahan data  berupa  teknik  pengumpulan  data  contohnya observasi,  studi  dokumentasi,  dan  melakukan  studi pustaka  penelitian  yang  relevan  dengan  masalah pengolahan  data  teknisi  menggunakan  sistem penunjang keputusan yang ada sebelumnya.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [9]  pemilihan teknisi terbaik dilakukan untuk memberikan penghargaan  kepada  karyawan  yang    melakukan pekerjaan  dengan  baik.  Namun,  ketika  memilih karyawan terbaik, beberapa kriteria harus dipertimbangkan, diantaranya kedisiplinan, kehadiran,  kerja  sama,  komunikasi  serta  tanggung jawab, yang ditetapkan sebagai kriteria. Oleh karena itu, peneliti menggunakan metode AHP karena proses pengambilan keputusan dilakukan dengan mengevaluasi  alternatif  terhadap  kriteria  yang  telah ditentukan  untuk  membantu  mempersingkat  proses pengambilan  keputusan  dalam  memilih  teknisi terbaik.
Kemudian  penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh [10] sistem penunjang keputusan di PT. Citra Prima ditentukan  oleh  beberapa  kriteria,  diantaranya prilaku  kerja,  disiplin  kerja,tanggung  jawab  kerja, kualitas kerja dan kejujuran. Hal ini dapat digunakan dalam  proses  pengambilan  keputusan  dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP)  untuk  mengevaluasi  alternatif  pilihan berdasarkan kriteria yang telah diberikan.
Terakhir penelitian oleh [11] permasalahan yang dihadapi  seputar  persaingan  di  perusahaan  untuk menjadi  yang  terbaik  untuk  saat  ini  sangatlah  sulit. Mitra  yang  melaksanakan  pariwara  jabatan  pada karyawan,  yang  akan  menduduki  jabatan  baru.  Tapi proses  yang  dihadapi  dalam  penentuannya  masih kurang tepat, disebabkan oleh proses perincian masih dilakukan  secara  manual  sehingga  sering  terjadi kesalahan.  Oleh  karena  itu diperlukan  solusi  berupa sistem penunjang keputusan agar dapat menyelesaikan permasalahan yang ada. Metode AHP dan  SMART  digunakan  oleh  peneliti  dalam  proses penelitian ini.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  dapat  dijabarkan  proses  dari tahapan  penelitian  diantaranya  Tahapan  Penelitian yaitu Tahapan penelitian diawali dengan identifikasi masalah,  Analisa  data,  membuat  kusioner,  Design Model  AHP,  Membangun  aplikasi  SPK,  Pengujian model SPK. Tahapan penelitian selanjutnya Metode Pengumpulan  Data  yaitu  Metode  yang  digunakan
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 19, No.2, September 2022,hlm. 135-142
harus sistematis, terstruktur, dan relevan dengan topik yang dibahas. Metode pengumpulan informasi  yang digunakan  untuk  melakukan  penelitian  ini  meliputi: Interview  yaitu  Proses  interview  dilakukan  dengan Kepalasa  Perusahaan  PT.  Sejahtera  Buana  Trada dengan mengajukan beberapa pertanyaan dan sistem tanya jawab berkaitan penilaian teknisi terbaik guna memperoleh informasi yang tervalidasi.
Tahapan  yang  dilakukan  yaitu  Observasi Mempelajari informasi-informasi dari setiap dokumen  pada  Perusahaan  PT.  Sejahtera  Buana Trada  mengenai  sistem  berjalan  saat  ini  dalam melakukan penilaian teknisi terbaik agar mendapatkan  informasi  -  informasi  yang  akan disajikan.  Tahapan  selanjutnya  Koesioner  yitu Merancang  kuesioner  yang  akan  diajukan  untuk kepala bengkel perusahaan untuk mendapatkan nilai perbandingan  kepentingan  dari  setiap  kriteria  yang akan digunakan dalam menghitung pembobotan.
Tahapan selanjutnya yaitu Studi Literatur yaitu berasal  dari  Mempelajari  jurnal-jurnal  dari  internet mengenai  sistem  penunjang  keputusan  dalam menentukan  teknisi  terbaik  yang  telah  dilakukan sebelumnya agar memperoleh hasil yang lebih baik. Tahapan  selanjutnya  yaitu  Desain  Sistem  dimana desain  sistem  dapat  dibagi  menjadi  2(dua)  tahap diantaranya  menganalisa  sistem  yang  ada  dengan dengan  mempelajari  serta  mengetahui  apa  yang dilakukan sistem yang sudah ada, menspesifikasikan sistem  dengan  cara  menspesifikasikan  inputan  yang digunakan,  database  yang  tersedia,  proses  yang dikerjakan  dan  keluaran  yang  dihasilkan.Tahapan pada  analisa  sistem  diantaranya  : Activity  Diagram , Use  Case  Diagram , Use  Case  Description , Entity Relationship  Diagram adapun  tahap  perancangan Logical  Record  Structure , Relation , Database Specification .

## 2.1 Teknik Analisa Data
Peneliti  melaksanakan  analisis  data  untuk memudahkan peneliti dalam proses menganalisis data yang  ada,  dengan  Melakukan  tinjauan    metode  dan komponen  yang digunakan dalam sistem penunjang keputusan  untuk  menentukan  teknisi  terbaik, Melakukan tinjauan atas keunggulan dan kelemahan Sistem  Penunjang    Keputusan  Menentukan  Teknisi Terbaik.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Peneliti  melakukan  dan  membuat  tahapan perhitungan metode AHP dengan panduan menggunakan referensi yang telah tersedia dan dibuat struktur hierachy yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Berikut ini adalah kriteria dari AHP yang telah disepakati oleh instansi dengan peneliti:
C1 = Kuantitas C2 = Kualitas C3 = Presensi C4 = Kerjasama
Gambar 1. Struktur Hirarki
Dengan  nama  alternatifnya  adalah  telah disepakati oleh instansi dengan peneliti:
T1 = Helly Yulmani T2 = Hasannudin T3 = Rendy Surya Pratama T4 = Ary Koeswandi T5 = Rendika Abdi Fanshuri

## 3.1 Perbandingan berpasangan kriteria
Pada  kuesioner  saat  ini  yang  telah  diajukan kepada responden ahli yaitu Staff Supervisor , maka didapat tabel perbandingan antar kriteria dibawah ini: 1. C1 Sedikit Lebih Penting dari pada C2
2. C1 lebih Penting dari pada C3
3. C1 Mutlak Penting dari pada C4
4. C2 Antara Nilai 1 dan 3 dari pada C3
5. C2 Sedikit Lebih Penting dari pada C4
6. C3 Sama Penting dengan C4
Berikut ini adalah Tabel 1 menunjukkan matriks berpasangan untuk kriteria.
Tabel 1. Matriks Perbandingan Kepentingan Per Kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C1 1 3 5 7 C2 1/3 1 2 3 C3 1/5 1/2 1 1 C4 1/7 1/3 1 1
Adapun  Langkah-langkah  dalam  menentukan  bobot pada  masing-masing  kriteria  dengan  menampilkan AHP dapat dilihat sebagai berikut :

## Langkah 1
Peneliti  melakukan  penjabaran  matriks  diatas kedalam bentuk decimal dapat dilihat dalam Tabel 2
Tabel 2. Matrix Decimal Perbandingan Berpasangan Kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C1 1,0000 3,0000 5,0000 7,0000 C2 0,3333 1,0000 2,0000 3,0000 C3 0,2000 0,5000 1,0000 1,0000 C4 0,1429 0,3333 1,0000 1,0000

## Langkah 2
Menjumlahkan  tiap  kolom  matriks  dapat  dilihat dalam Tabel 3
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 19, No.2, September 2022,hlm. 135-142
Tabel 3. Penjumlahan Matrix Perbandingan Berpasangan Kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C1 1,0000  3,0000  5,0000 7,0000 C2 0,3333  1,0000  2,0000 3,0000 C3 0,2000  0,5000  1,0000 1,0000 C4 0,1429  0,3333  1,0000 1,0000 Sum kolom C1 – C4 1,6762  4,8333  9,0000  12.0000

## Langkah 3
Mencari hasil normalisasi dengan mengkalikan tiap kolom matriks dengan jumlah tiap kolom dapat dilihat dalam Tabel 4.
Tabel 4. Mencari Hasil Normalisasi Kriteria Perbandingan
Berpasangan Kriteria C1 C2 C3 C4 C1 1,0000  3,0000  5,0000 7,0000 C2 0,3333  1,0000  2,0000 3,0000 C3 0,2000  0,5000  1,0000 1,0000 C4 0,1429  0,3333  1,0000 1,0000 X Sum kolom C1 – C4 1,6762  4,8333  9,0000  12.0000

## Langkah 4
Hasil nilai normalisasi perkalian matriks dapat dilihat dalam Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Normalisasi Perbandingan Berpasangan Kriteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C1 0,5966   0,6207   0,5556   0,5833 C2 0,1989   0,2069   0,2222   0,2500 C3 0,1193   0,1034   0,1111   0,0833 C4 0,0852   0,0690   0,1111   0,0833

## Langkah 5
Menjumlahkan tiap baris dari hasil normalisasi matriks dapat dilihat dalam Tabel 6.
Tabel 6. Mencari Hasil Total Baris Perbandingan
Berpasangan Kriteria C1 C2 C3 C4 Hasil Total Baris C1 0,5966 0,6207 0,5556 0,5833 2,3562 C2 0,1989 0,2069 0,2222 0,2500 0,8780 C3 0,1193 0,1034 0,1111 0,0833 0,4172 C4 0,0852 0,0690 0,1111 0,0833 0,3486 Jumlah 4,0000

## Langkah 6
Membagi  setiap  jumlah  baris  dalam  matriks dengan  jumlah  total  baris  untuk  menemukan persentase  rata-rata  dan    bobot  dapat  dilihat  dalam Tabel 7.

## Langkah 7
Menghitung λ lamda maks dari perkalian nilai rata – rata  eigenvector  dengan  jumlah  tiap  kolom  matriks dapat dilihat dalam Tabel 8.
Tabel 7. Mencari nilai Rata - Rata Perbandingan Berpasangan Kriteria Hasil Total Baris Nilai Rata - Rata Presentase bobot C1 2,3562 0,5890 59% C2 0,8780 0,2195 22% C3 0,4172 0,1043 10% C4 0,3486 0,0872 9% Jumlah 4,0000 1,0000 100% Tabel 8. Menghitung λ -Max Perbandingan Berpasangan Kriteria Sum kolom C1 – C4 Nilai  Rata - Rata λ -max 1,6762 x 0,589 = 0,9873 4,8333 0,2195 1,0609 9,0000 0,1043 0,9387 12,0000 0,0872 1,0459 Jumlah λ -max 4,0329 Langkah 8 Peneliti melakukan
perhitungan Nilai Consistency  Index  dengan  menggunakan  rumus. Berikut dapat dilihat perhitungan rumus (1) dibawah ini :
CI = (λ𝑚𝑎𝑥−𝑛) 𝑛−1 (1) 𝑛 ∶ banyaknya kriteria
CI = (4,0329 −4)
4−1 = 0.0110

## Langkah 9
Perhitungan Consistency Ratio, dimana dibutuhkan  nilai  RI  atau  Random  Index  yang didapatkan dari tabel OdoMatrix Untuk n = 4, maka nilai RI adalah 0,9. Berikut dapat dilihat perhitungan (3) dibawah ini.
CR = 0,0110 0,9 = 0,0122 (3)
Penilaian  perbandingan  akan  disebut  konsisten jika  CR  tidak  lebih  dari  0,1000,  sehingga  penilaian perbandingan  kriteria  pada  PT.  Sejahtera  Buana Trada  sudah  konsisten  dan  tidak  memerlukan  revisi penilaian.

## 3.2 Perbandingan berpasangan kriteria
Berdasarkan  data  dengan  informasi  yang bersifat  kuantitatif  yang  telah  didapat  dari  kepala bengkel  maka  perhitungan  untuk  kriteria  kuantitas menggunakann perhitungan AHP Direct dapat dilihat dalam Tabel 9.
Tabel 9. Alternatif Kuantitas Keterangan Nilai 1.050 - 1.100 BAIK SEKALI 899 - 1.049 BAIK 600 – 699 KURANG 0 – 599 SANGAT KURANG
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 19, No.2, September 2022,hlm. 135-142
Dengan menormalisasi informasi bersifat quantitatif, akan bisa didapatkan peringkat pencapaian  target  untuk  masing-masing  alternatif pilihan. dapat dilihat dalam Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Normalisasi Terhadap Alternatif
Kuantitas Alternatif Nilai Normalisasi Nilai Bobot Eigen HELLY YULMANI 1.014 1014/5.240 0,1935 HASANNUDIN 1.016 1015,89/5.240 0,1939 RENDY SURYA PRATAMA 1.064 1063,8/5.240 0,2030 ARY KOESWANDI 1.083 1083,03/5.240 0,2067 RENDIKA ABDI FANSHURI 1.063 1063,27/5.240 0,2029 Dengan menormalisasi informasi bersifat quantitatif, akan bisa didapatkan peringkat pencapaian  target  untuk  masing-masing  alternatif pilihan.

## 3.3 Perankingan Alternatif Langkah 1
Menentukan nilai rata rata dari masing masing alternatif terhadap kriteria dapat dilihat dalam Tabel 11.
Tabel 11. Nilai Rata - Rata Dari Masing Masing Alternatif
Terhadap Kriteria Alternatif Nilai Rata - Rata Kriteria Kuantitas Nilai Rata – Rata Kriteria Kualitas Nilai Rata – Rata Kriteria Presensi Nilai Rata – Rata Kriteria Kerja Sama T1 0,1935 0,0880 0,1912 0,4350 T2 0,1939 0,0919 0,1969 0,2739 T3 0,2030 0,2514 0,1983 0,0733 T4 0,2067 0,1404 0,2082 0,0947 T5 0,2029 0,4284 0,2054 0,1231

## Langkah 2
Mengkalikan  semua  nilai  rata  –  rata  alternatif terhadap kriteria dengan nilai rata – rata kriteria dapat dilihat dalam Tabel 12.
Tabel 12. Menentukan Nilai Rata – Rata Alternatif Terhadap
Kriteria dan Nilai
Al ter na tif Nilai Rata – Rata  Alternatif Terhadap Kriteria Nilai Rata – Rata Kriteria T1 0,1935 0,0880 0,1912 0,4350 X 0,5890 T2 0,1939 0,0919 0,1969 0,2739 0,2195 T3 0,2030 0,2514 0,1983 0,0733 0,1043 T4 0,2067 0,1404 0,2082 0,0947 0,0872 T5 0,2029 0,4284 0,2054 0,1231

## Langkah 3
Hasil perkalian semua nilai rata – rata alternatif terhadap kriteria dengan nilai rata – rata kriteria dapat dilihat dalam Tabel 13.
Tabel 13. Hasil Dari Perkalian Semua Nilai Rata - Rata Alternatif
Alternatif Hasil Perkalian Nilai Rata - Rata Alternatif * Bobot Kriteria T1 0,1140 0,0193 0,0199 0,0379 T2 0,1142 0,0202 0,0205 0,0239 T3 0,1196 0,0552 0,0207 0,0064 T4 0,1217 0,0308 0,0217 0,0083 T5 0,1195 0,0940 0,0214 0,0107

## Langkah 4
Menjumlahkah setiap baris dari setiap alternatif sehingga  menghasilkan  nilai  dapat  dilihat  dalam Tabel 14.
Tabel 14. Hasil Dari Penjumlahan Seriap Baris Alternatif Alternatif Hasil T1 0,1912 T2 0,1788 T3 0,2018 T4 0,1825 T5 0,2457

## Langkah 5
Berikut  adalah  hasil  perangkingan  nilai  yang sudah  didapat  dari  perhitungan  diatas.  dapat  dilihat dalam Tabel 15.
Tabel 15. Hasil Perankingan Teknisi Terbaik
Alternatif  Hasil Ranking T1 0,1912  Rank 3 T2 0,1788  Rank 5 T3 0,2018  Rank 2 T4 0,1825  Rank 4 T5 0,2457  Rank 1
Hasil penilaian perankingan teknisi terbaik pada pada PT. Sejahtera Buana Trada adalah Rendika Abdi Fanshuri  dengan  nilai  tertinggi  lalu  Rendy  Surya Pratama dengan nilai tertinggi kedua, Helly Yulmani dengan nilai tertinggi ketiga, Ary Koeswandi dengan nilai tertinggi keempat dan Hasannudin dengan nilai tertinggi kelima.

## 3.4
1 Entity Relationship Diagram (ERD) Peneliti telah melakukan analisa guna membuat struktur basis data agar menjadi lebih terstruktur yang dapat dilihat pada Gambar 2
Gambar 2. Entity Relationship Diagram
3.5 Use Case Diagram
a. Package Diagram
Komponen Use  Case Diagram  memiliki package diagram yang dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3. Package Diagram
Use  Case Diagram  terdapat package diagram diantaranya  adalah package master, package transaksi, Package Laporan yang memiliki fungsinya masing-masing.
b. Use Case Diagram Master
Use  Case Diagram  Master  dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Gambar 4. Use Case Diagram Master
Use case master memiliki 3 aktifitas diantaranya entry pengguna, entry kriteria, Entry Teknisi  dan memiliki 2 aktor diantaranya administrator dan staff manager .
c. Use Case Diagram Transaksi
Use  Case Diagram  Master  dapat  dilihat  pada Gambar 5.
Gambar 5. Use Case Diagram Transaksi
Use  case transaksi  memiliki  3  aktifitas diantaranya entry perbandingan, entry penilaian, Entry Teknisi  terbaik  dan  memiliki  3  aktor
diantaranya  administrator,  staff manager dan pimpinan.
d. Use Case Diagram Laporan Use  Case Diagram  Master  dapat  dilihat  pada Gambar 6.
Gambar 6. Use Case Diagram Laporan
Pada  Gambar    6.  Ditunjukkan  bahwa  didalam Use case master  memiliki  1  aktifitas  yaitu  laporan teknisi  terbaik  dan  memiliki  3  aktor  diantaranya administrator dan staff manager .
3.6 Tampilan Layar
a. Tampilan layar perbandingan
Rancangan  Layar  Perbandingan  dapat  dilihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Rancangan Layar Perbandingan
Rancangan layar perbandingan dengan menampilkan perbandingan nilai dan nilai eigen dan pengujian metode AHP dan tampak nilai perbandingan.
Sequence diagram perbandingan staff manager dapat  melihat  nilai  perbandingan  nilai  dari penjumlahan penilaian teknisi dan melihat nilai dari kriteria dalam satu akun.
Gambar 8. Sequence Diagram Perbandingan
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 19, No.2, September 2022,hlm. 135-142
b. Tampilan layar penilaian
Rancangan  layar  tampil  penilaian  dapat  dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Rancangan Layar Penilaian
Rancangan  layar  penilaian  dimana  Didalam akses administrator terdapat terdapat menu perbandingan  kriteria  yang  berfungsi  untuk  melihat perbandingan kriteria pada masing – masing nilai
Sequence Diagram  staff manager dapat entry nilai  teknisi  dan  dapat  mengubah  data  nilai  teknisi dan menghapus data nilai teknisi.
Gambar 10. Sequence Diagram Penilaian
c. Tampilan layar keputusan teknisi terbaik
Rancangan  Layar  Keputusan  Teknisi  Terbaik dapat dilihat pada Gambar 11
Rancangan  layar  keputusan  teknisi  terbaik dimana  terlihat  perankingan  nilai  teknisi  dari  paling tinggi  hingga  paling  rendah  disajikan  didalam  satu menu.
Sequence  Diagram  teknisi  terbaik  pimpinan dapat  melihat  hasil  keputusan  teknisi  terbaik  serta menentukan keputusan teknisi terbaik
Gambar 12. Sequence Diagram Keputusan Teknisi
Terbaik

## 4. KESIMPULAN
Setelah mempelajari permasalahan yang dihadapi dan juga solusi pemecahan yang ditawarkan, maka dapat diambil beberapa kesimpulan yang dapat dirinci diantaranya, dengan adanya sistem penunjang keputusan  proses  penilaian  teknisi  terbaik  dapat dilakukan  dengan  cepat  dibandingkan  sebelumnya. Penilaian  teknisi  sudah  menggunakan  metode  yang baik  sehingga  hasil  perhitungan  lebih  bersifat obyektif  dan  maksimal  serta  dalam  pembobotan kriteria  pemilihan  teknisi  terbaik  dilakukan  dengan menggunakan  metode  AHP  dengan  2  perhitungan yaitu  perhitungan  perbandingan  dan  perhitungan direct.  Staff Manager dapat  melihat  perbandingan nilai antar masing-masing teknisi serta perangkingannya  dan  dengan  aplikasi  ini  pimpinan dapat melihat kembali histori teknisi terbaik.
Saran  untuk  sistem  yang  peneliti  telah  buat, diharapkan adanya perkembangan dari sistem seperti penambahan  fitur  berupa  sistem record penilaian yang dapat dilihat oleh semua teknisi sehingga dapat meningkatkan kinerja teknisi tersebut, serta penambahan fitur penunjang seperti bentuk pemilihan hadiah apabila menjadi teknisi terbaik dan penambahan fitur-fitur lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  R.  Ningsih,  Perancangan  Basis  Data.  Medan: Yayasan Kita Menulis, 2022.
[2] D.  R.  Prehanto,  C.  Mashuri,  A.  D.  Indriyanti,  and Pustaka,  Buku  Ajar  Model  Sistem  Pendukung Keputusan dengan  AHP  dan  IPMS.  Scopindo  Media Pustaka, 2020.
[3] D. Sitanggang, “Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier Menggunakan Metode Analytical  Hierarchy  Process,”  Jurnal  Sistem Informasi Ilmu Komputer Prima, vol. 2, no. 1, pp. 7– 14, 2018.
[4] T.  Limbong,  Muttaqin,  A.  Iskandar,  A.  P.  Windarto, and  J.  Simarmata,  Sistem  Penunjang  Keputusan: Metode & Implementasi, 1st ed. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 19, No.2, September 2022,hlm. 135-142
[5] D. Setiawan, Buku Sakti Pemrograman Web: HTML, CSS, PHP, MySQL & Javascript. Jakarta: Anak Hebat Indonesia, 2017.
[6] M.  Y.  H.  Setyawan  and  D.  A.  Pratiwi,  Membuat Sistem  Informasi  Gadai  Online  Menggunakan Codeigniter  Serta  Kelola  Proses  Pemberitahuannya. Kreatif Industri Nusantara, 2020.
[7] N. Hutahaean, Z. Zamzami, and L. L. van FC, “Sistem Penunjang  Keputusan  Menentukan  Teknisi  EDC Terbaik Dengan Metode AHP(Studi Kasus PT.Prima Vista  Solusi),”  in  Prosiding-Seminar  Nasional Teknologi Informasi & Ilmu Komputer(SEMASTER), 2020, vol. 1, no. 1, pp. 239–250.
[8] W. I. Pambudi, M. Izzatillah, and S. Solikhin, “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik Menggunakan  Metode  AHP  PT  NGK  Busi Indonesia,”  Jurnal  Riset  dan  Aplikasi  Mahasiswa Informatika (JRAMI), vol. 2, no. 01, pp. 113–120, Jan. 2021, doi: 10.30998/jrami.v2i01.925.
[9] T.  A.  Hidayati  and  R.  Rusdah,  “Sistem  Penunjang Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Pada PT . Primasolusi Informatika Nusantara,” J. IDEALIS, vol. 1, no. 1, pp. 444–452, 2018.
[10] M.  A.  Prawira  and  R.  Amin,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Pada  PT. Citra  Prima  Batara  Dengan  Metode  AHP,”  Jurnal Teknik Komputer, vol. 8, no. 1, pp. 89–97, Jan. 2022, doi: 10.31294/jtk.v8i1.11641.
[11] R.  D.  Widoproyo  and  P.  A.  R.  Devi,  “Sistem Penunjang  Keputusan  Dalam  Penentuan  Promosi Jabatan Menggunakan Metode AHP dan SMART,” J. Sist.  Komput.  dan  Inform.  (JSON,  vol.  3,  no.  3,  pp.
223–231, 2022, doi: http://dx.doi.org/10.30865/json.v3i3.3882.