## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mekanik Terbaik Dengan Metode Analytical Hierarchy Process
Mohammad Badrul 1 , Ranita Gultom 2 1,2 Universitas Nusa Mandiri, Indonesia e-mail: 1 mohammad.mbl@nusamandiri.ac.id, 2 ranitatha12@gmail.com

## Abstract
Human resources in a company organization are very important to support the progress and quality of  the  company  in  achieving  its  goals.  Human  resources  are  a  determining  factor  for  success  in achieving a goal. Therefore, a way to improve employee performance is needed, namely by evaluating employee  performance.  CV.  Karya  Indah  Motor  is  required  to  continue  to  strive  to  provide  the  best service to ensure quality, reliability, efficiency and satisfaction to users. To do all of that, the company must have a mechanic whose job is to serve customers who come to perform regular service. Currently there is an assessment process or selection of the best mechanic, but it tends to be subjective based on proximity to his superiors so that it will cause jealousy and eventually mechanics are less motivated to work. Therefore, an appropriate method is needed to calculate the weighting of the criteria used to produce a decision to determine the best mechanic. Analytical Hierarchy Process method can assist in determining  the  priority  of  several  criteria  by  conducting  a  pairwise  comparison  analysis  of  each criterion.  The  criteria  determined  include  discipline,  attendance,  SOP  standards,  loyalty,  and responsibility.  With  a  decision  support  system  that  provides  information,  modeling  and  data manipulation that is used to help decision makers in semi-structured situations.
Keywords : human resources, employee performance, analytical hierarchy process.

## Abstrak
Sumber  daya  manusia  di  dalam  suatu  organisasi  perusahaan  merupakan  hal  yang  sangat  penting untuk mendukung kemajuan dan kualitas perusahaan dalam mencapai tujuan. Sumber daya manusia menjadi faktor penentu keberhasilan dalam mencapai sebuah tujuan. oleh sebab itu dibutuhkan cara untuk  meningkatkan  kinerja  karyawan  yaitu  dengan  penilaian  kinerja  karyawan.  CV.  Karya  Indah Motor  dituntut  terus  berusaha  memberikan  layanan  terbaik  untuk  mejamin  mutu,  kehandalan, efisiensi  dan  kepuasan  kepada  para  pengguna.  Untuk  melakukan  itu  semua,  perusahaan  harus memiliki mekanik yang tugasnya melayani customer yang datang untuk melakukan service berkala. Saat  ini  sudah  ada  proses  penilaian  atau  pemilihan  mekanik  terbaik,  namun  cenderung  subjektif berdasarkan kedekatan dengan atasannya sehingga akan menimbulkan kecemburuan dan akhirnya mekanik  kurang  termotivasi  dalam  bekerja.oleh  sebab  itu  diperlukan  metode  yang  tepat  untuk menghitung  pembobotan  dari  kriteria  yang  digunakan  unutk  mengasilkan  keputusan  penentuan mekanik terbaik. Metode Analytical Hierarchy Process dapat membantu dalam menentukan prioritas dari beberapa kriteria dengan melakukan analisa pairwise comparison dari masing-masing kriteria. Kriteria yang ditentukan antara lain disiplin, kehadiran, standar SOP, loyalitas, dan tanggung jawab. Dengan Sistem Pendukung keputusan yang menyediakan informasi, pemodelan dan manipulasi data yang digunakan untuk membantu pengambil keputusan pada situasi semi terstruktur.
Kata kunci : sumber daya manusia , kinerja karyawan, analytical hierarchy process.

## 1. PENDAHULUAN
Sumber  daya  manusia  merupakan  salah  satu  asset  utama  dan  sangat berharga  organisasi  yang  menjadi  perencana  dan  pelaku  aktif  setiap  aktifitas organisasi  [1].  Sumber  daya  manusia  di  dalam  suatu  organisasi  perusahaan
merupakan  hal  yang  sangat  penting  untuk  mendukung  kemajuan  dan  kualitas perusahaan  dalam  mencapai  tujuan  [2].  Pengelolaan  sumber  daya  manusia memerlukan  standarisasi  yang  positif  bagi  suatu  perusahaan  atau  organisasi supaya tercapai tujuan yang diinginkan oleh perusahaan yang dicanangkan di awal tahun.  Sumber  daya  manusia  menjadi  faktor  penentu  keberhasilan  dalam mencapai sebuah tujuan [3], oleh sebab itu dibutuhkan cara untuk meningkatkan kinerja karyawan yaitu dengan penilaian kinerja karyawan. Hal ini perlu mendapat perhatian  dan  pengkajian  yang  lebih  mendalam  karena  pada  akhirnya  manusia juga  yang  menentukan  dan  memprediksi  keberhasilan  atau  kegagalan  suatu kebijakan,  strategi,  proses  bisnis,  dan  alur  kerja  sebuah  organisasi[4].  Tujuan utama dari proses penilaian karyawan yaitu untuk mendapatkan orang yang tepat yang  memenuhi  persyaratan  tertentu  untuk  mengisi  posisi  yang  dibutuhkan, sehingga  orang  tersebut  mampu  bekerja  secara  optimal  dan  dapat  bertahan  di perusahaan  untuk  waktu  yang  lama.  Karyawan  yang  ditempatkan  sesuai  dengan pengetahuan,  keterampilan  dan  kemampuannya  cenderung  memiliki  motivasi yang tinggi, maka kinerja yang dihasilkan juga akan meningkat [5].
CV.  Karya  Indah  Motor  merupakan  sebuah usaha  yang  bergerak  dalam  jasa perbaikan  kendaraan  roda  empat  baik  melalui  klaim  asuransi  kendaraan  yang telah  bekerjasama  ataupun  umum.  Bengkel  CV  Karya  Indah  Motor  memiliki beberapa  rekanan  asuransi  kendaraan  seperti;  PT  Asuransi  Umum  BCA  (BCA insurance),  Asuransi  Raksa,  Asuransi  Pan  Pasific,  dll.  Bengkel  CV  Karya  Indah Motor  dapat  mengerjakan  kerusakan  mobil  ringan  hingga  rusak  berat.  CV.  Karya Indah Motor dituntut terus berusaha memberikan layanan terbaik untuk mejamin mutu,  kehandalan,  efisiensi  dan  kepuasan  kepada  para  pengguna.  Untuk melakukan  itu  semua,  perusahaan  harus  memiliki  mekanik  yang  tugasnya melayani  customer  yang  datang  untuk  melakukan  service  berkala  [6]. Penyeleksian mekanik adalah proses pemilihan mekanik terbaik menurut kriteria tertentu. Proses ini dilakukan untuk menaikan level atau tingkatan mekanik atau meningkatkan  kinerja  mekanik.  Seperti  sudah  diketahui,  sangatlah  tidak  mudah dalam  memilih  orang  yang  tepat  untuk  dapat  naik  pangkat  pada  suatu  posisi tertentu,  apalagi  untuk  hal  tersebut  diperlukan  rekaman  analisa  informasi  dari data  yang  dimiliki  orang  tersebut  sejak  masuk  perusahaan,  sampai  dengan merencanakan  pendidikan  serta  kesempatan  atau  tantangan  apa  yang  perlu diberikan kepada mekanik bila ingin diproyeksikan pada jabatan tertentu.
Pemilihan  Mekanik  di  CV.  Karya  Indah  Motor yang  bertujuan  untuk menghasilkan  keputusan  dalam  pemilihan  mekanik  terbaik  yang  lebih  objektif setiap tahunnya. Pemilik  CV. Karya Indah Motor  membutuhkan proses pemilihan karyawan atau mekanik terbaik, agar kinerja karyawan meningkat. Saat ini sudah ada proses penilaian atau pemilihan mekanik terbaik, namun cenderung subjektif berdasarkan  kedekatan  dengan  atasannya  sehingga  akan  menimbulkan kecemburuan  dan  akhirnya  mekanik  kurang  termotivasi  dalam  bekerja.  Masalah ini  sangat  penting untuk  diselesaikan  karena  perusahaan  bergerak  dalam bidang jasa dimana sumber utama pemasukan melalui perbaikan kendaraan roda empat baik  melalui  klaim  asuransi  kendaraan  yang  telah  bekerjasama  ataupun  umum. Pengelolaan  sumber  daya  manusia  yang  baik  di  suatu  perusahaan  sangat
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 158-171 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
mempengaruhi banyak aspek penentu keberhasilan dari perusahaan tersebut. jika karyawan dalam hal ini adalah mekanik dapat diorganisir dengan baik, diharapkan organisasi  atau  perusahaan  dapat  menjalankan  semua  proses  usaha  dengan  baik pula. Masalah subyektifitas dalam penilaian kinerja pegawai merupakan hal yang hampir  tidak  bisa  dihindari.  Penilaian  secara  kuantitatif  sering  dianggap mengecewakan karena sulitnya mengukur parameter-parameter yang ada. Di lain pihak  manajemen  dan  karyawan  membutuhkan  proses  penilaian  kinerja  yang cepat dan umpan balik yang tepat pula untuk perbaikan di lingkungan kerja.
Ada  beberapa  penelitian  yang  membahas  tema  yang  sama  seperti  yang penulis  lakukan,  seperti  yang  dilakukan  oleh[7],  kendala  yang  dihadapi  oleh bengkel mulia motor adalah dalam menentukan calon mekanik yang akan diterima karena tuntutan supaya bengkel dapat berkembang terus tentunya harus memiliki mekanik  yang  handal  supaya  menjamin  kepuasan  pelanggan  yang  melakukan service di bengkel tersebut, metode yang digunakan adalah metode simple additive weighting, penelitian ini menggunakan 5 kriteria dan 6 kandidat yang dinyatakan lolos  dan  dapat  dilanjutkan  ketahap  wawancara.  Menurut[8] Penilaian  kinerja karyawan di pada PT. Citra Prima Batara dipengaruhi oleh beberapa kriteria yaitu perilaku  kerja,  disiplin  kerja,  kualitas  kerja,  tanggung  jawab  kerja,  kehadiran, kejujuran. Sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik menggunan metode Analytical Hierarchy Process (AHP), dimana proses pengambilan keputusan dilakukan  dengan  menilai  alternatif  pilihan  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditetapkan.  Perhitungan  dari  metode  ini  memberikan  hasil  yaitu  urutan  tingkat kepentingan  kriteria  dan  rekomendasi  karyawan  terbaik,  dimana  urutan  kriteria yang  paling  penting  dimulai  dari  kejujuran,  tanggung  jawab  kerja,  kehadiran, kualitas  kerja,  perilaku  kerja,  dan  disiplin  kerja,  Hasil  prestasi  kerja  dapat dijadikan sebuah peluang untuk karyawan dan perusahaan untuk melihat potensi dari  sisi  internal.  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [9]  membahas  tentang permasalahan  yang  ada  di  bengkel  Prima  Motor  Sport  yaitu  belum ada  penilaian kinerja  mekanik  terbaik  sehingga  mekanik  kurang  termotivasi  dalam  bekerja, diperlukan  metode  yang  tepat  untuk  menghitung  pembobotan  dari  kriteria  yang digunakan  unutk  mengasilkan  keputusan  penentuan  mekanik  terbaik.  Metode yang  digunakan  adalah Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dengan  kriteria  yang ditentukan  antara  lain  kerajinan,  kedisiplinan,  tanggung  jawab  dan  kerapihan kerja.
Sistem  pendukung  keputusan  adalah  sistem  informasi  interaktif  yang menyediakan  informasi,  pemodelan  dan  manipulasi  data  yang  digunakan  untuk membantu pengambil keputusan pada situasi semi terstruktur dan tak seorangpun tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat[10],  Menyediakan informasi,  pemodelan  dan  manipulasi  data  yang  digunakan  untuk  membantu pengambil  keputusan  pada  situasi  semi  terstruktur  dan  tak  seorangpun  tahu secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat[11].    Sistem  pendukung keputusan  akan  digunakan  untuk  membantu  CV.  Karya  Indah  Motor  dalam mengambil  keputusan  untuk  menentukan  mekanik  terbaik  yang  saat  ini  masih memberikan penilaian masih bersifat subjektif yaitu kedekatan karyawan dengan atasan.  Sistem  pendukung  keputusan  yang  dilakukan  dengan  membandingkan
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 158-171 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
beberapa  kriteria  dan beberapa alternatif  dapat  menggunakan  metode Analytical Hierarchy  Process (AHP), Analytical  Hierarchy  Process dapat  membantu  dalam menentukan  prioritas  dari  beberapa  kriteria  dengan  melakukan  analisa pairwise comparison dari  masing-masing  kriteria  [12].  Dengan  menggunakan Analytical Hierarchy  Process ,  permasalahan  yang  ada  didekomposisi  berdasarkan  kriteria yang lebih spesifik menggunakan sistem hirarki, kemudian diolah sedemikian rupa sehingga  menemukan  alternatif  solusi  yang  optimal.  Selain  itu  metode  AHP memiliki  kelebihan  dalam  mengambil  suatu  keputusan  dengan  cara membandingkan  secara  berpasangan  setiap  kriteria  yang  dimiliki  oleh  suatu permasalahan  sehingga  didapat  suatu  bobot  nilai  dari  kepentingan  tiap  kriteria- kriteria yang ada.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1.  Tahapan Penlitian
Berikut  tahapan  penelitian  yang  dilakukan  penulis  untuk  melakukan keputusan  pemilihan  mekanik  terbaik  dengan  menggunakan  metode Analytical Hierarchy Process .

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
a) Identifikasi Masalah
Dalam tahapan ini peneliti mencari permasalahan yang ada di CV. Karya Indah Motor  yaitu  pencarian  mekanik  terbaik  yang  pemilihannya  masih  kurang akurat,  sehingga  peneliti  mencoba  untuk  menerapkan  metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dalam masalah ini.
b) Merumuskan Masalah
Tahap ini merupakan kelanjutan dari penemuan masalah, yaitu merumuskan masalah berdasarkan masalah-masalah yang akan diteliti.
c) Menentukan Tujuan Penelitian Yaitu  menentukan  tujuan  yang  akan  dicapai  dari  permasalahan  yang  diteliti, dalam  hal  ini  tujuan  penelitian  di  CV.Karya  Indah  Motor  yaitu  menerapkan metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  pada  pemilihan  mekanik  terbaik sehingga  untuk  kedepannya  CV.Karya  Indah  Motor  ini  bisa  menentukan mekanik terbaik  dengan lebih akurat
d) Mengadakan Studi Pendahuluan
Hal  ini  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  mengumpulkan  informasi-informasi yang  berkaitan  dengan  masalah  yang  akan  diteliti  di  CV.Karya  indah  Motor
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 158-171 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
sehingga  dapat  diketahui  keadaan  dan  kedudukan  masalah  tersebut  baik secara teoritis maupun praktis.
e) Merumuskan Hipotesis
Hipotesis merupakan dugaan sementara yang akan dibuktikan kebenarannya melalui penelitian di lapangan.
f) Studi Literatur Pada  tahap  ini,  mempelajari  literatur  yang  akan  digunakan  sebagai  kajian dalam penelitian sesuai dengan permasalahan yang terkait dengan pemilihan mekanik  terbaik  serta  menentukan  kriteria  penilaian  dan  bobot  nilai  per kriteria.
g) Pengumpulan Data
Kegiatan ini harus didasarkan pada pedoman yang sudah dipersiapkan dalam rancangan  penelitian.  Pengumpulan  data  di  CV.Karya  Indah  Motor    ini dikumpulkan  melalui  kuesioner  yang  telah  diisi  oleh  masing-masing responden dan memberikan bobot penilaian sesuai dengan kriteria yang telah ditentukan.
h) Pengolahan Data Metode AHP Mengenai  pengolahan  data,  peneliti  akan  menggunakan  metode Analytical Hierarchy Process (AHP).
i) Hasil penelitian
Menjabarkan  seluruh  hasil  penelitian  yang  dilakukan    di  CV.  Karya  Indah Motor  dan  membuat  kesimpulan  dari  metode  yang  digunakan  yaitu  metode Analytical Hierarchy Process (AHP).

## 2.2.  Analytical Hierarchy Process
Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  merupakan  salah  satu  metode  dalam system pendukung keputusan yang memiliki keunikan dibandingkan yang lainnya. Hal  ini  dikarenakan  dalam  pembobotan  kriteria,  bobot  dari  suatu  kriteria  bukan ditentukan  di  awal  tetapi  ditentukan  menggunakan  rumus  dari  metode  ini berdasarkan skala prioritas (tingkat kepentingan) yang bersumber dari tabel[13]. Berikut tahapan metode Analytical Hierarchy Process :
a) Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan.
b) Menentukan  prioritas  elemen  dengan  menggunakan  Matriks  perbandingan berpasangan.
c) Pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan disintesis untuk memperoleh keseluruhan prioritas.
d) Mengukur Konsistensi Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Analisa Data
Data  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  berasal  dari  kuesioner  yang  diisi oleh  responden.  Data  diambil  dengan  membuat  kriteria  dan  alternatif  dalam pemilihan  mekanik  terbaik  pada  CV.  Karya  Indah  Motor.  Ada  6  kriteria  yang digunakan  yaitu  disiplin,  kehadiran,  standar  SOP,  loyalitas,  dan  tanggung  jawab. Selanjutnya alternatif yang digunakan adalah mekanik yang ada di CV. Karya Indah
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 158-171 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Motor  dan  terpilih  3  mekanik  yang  akan  dilakukan  proses  ke  tahap  selanjutnya. Langkah  selanjutnya  adalah  membuat  questioner  dan  menyebarkan  questioner tersebut  ke  responden  yang  berhak  untuk  mengisi  angkat  atau  questioner tersebut.

## 3.2. Pembuatan Struktur Hirarki
Berdasakan  kriteria  dan  alternatif  yang  telah  diambil,  maka  disusunlah dalam  sebuah  hirarki  agar  lebih  mempermudah  dalam  pengolahan  data. Penyusunan hirarki dibuat untuk menggambarkan tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian. Berikut hirarki yang dibuat berdasarkan kriteria dan alternatif diatas.
Gambar 2. Hirarki Pemilihan Mekanik terbaik
3.3. Tahapan Sintesis
Dalam  melakukan  pertimbangan-pertimbangan  terhadap  matriks,  maka perbandingan  di  sintesis  untuk  memperoleh  keseluruha  prioritas.    Hal-hal  yang dilakukan dalam langkah ini yaitu:
a) Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks.
b) Membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total  kolom  yang  bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks.
c) Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  baris  dan  membaginya  dengan  jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata.
Sintesis dilakukan sebanyak jumlah matriks perbandingan yang telah dibuat.
Dalam penelitian ini sintesis yang ada meliputi:
a) Sintesis level 1 berdasarkan kriteria utama;
b) Sintesis level 2 berdasarkan kehadiran;
c) Sintesis level 2 berdasarkan standar SOP;
d) Sintesis level 2 berdasarkan disiplin;
e) Sintesis level 2 berdasarkan tanggung jawab;
f) Sintesis level 2 berdasarkan loyalitas;

## 3.4. Matrik Perbandingan Berpasangan
Dalam  matriks  perbandingan  berpasangan  dimana  data  diperoleh  dari responden  yang  berjumlah  19  orang,  Dari  hasil  pengisian  kuesioner  yang  telah disebarkan  kepada  responden.  Pertama  data  dibuat  dalam  bentuk  matrik
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 158-171 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
perbandingan  berpasangan  untuk  mendapatkan  bobot  dari  kriteria  masing- masing. Untuk lebih mudah dalam perhitungannya, maka dibuatlah dalam bentuk tabel dan didesimalkan. Berdasarkan matrik perbandingan yang telah dibuat maka data-data  tersebut  dapat  diolah  untuk  memperoleh  indeks  konsistensi  dan  rasio konsistensi.  Dengan  demikian  hasil  matrik  berpasangan  untuk  masing-masing kriteria dan alternatif yang dibuat dapat dilihat pada tabel-tabel dibawah ini.
a) Kriteria Utama Matrik  berpasangan  untuk  kriteria  utama  dari  data  kuesioner  yang  diolah menghasilkan tabel berikut:

## Tabel 1. Matrik kriteria Utama
Penjumlahan Kolom Matrik Berdasarkan Kriteria Utama Kriteria Kehadiran  Standar SOP  Disiplin  Tanggung Jawab  Loyalitas Kehadiran 1.00 2.15 0.73 1.75 1.26 Standar SOP 0.60 1.00 1.56 0.00 1.46 Disiplin 1.36 0.64 1.00 2.31 2.07 Tanggung Jawab 0.57 0.28 0.43 1.00 1.14 Loyalitas 0.79 0.69 0.48 0.88 1.00 Total 4.33 4.76 4.21 5.93 6.93 Sumber: Penelitian tahun 2022
Selanjutnya menghitung nilai eigen vector yang dihasilkan dari rata-rata bobot relative untuk setiap baris.  Hasilnya dapat diperoleh pada tabel berikut:

## Tabel 2. Normalisasi Matrik kriteria Utama
Normalisasi Matrik Berdasarkan Kriteria Utama Kriteria Kehadiran  Standar SOP  Disiplin  Tanggung Jawab  Loyalitas  Rata-rata Kehadiran 0.23 0.45 0.17 0.29 0.18 0.27 Standar SOP 0.14 0.21 0.37 0.00 0.21 0.19 Disiplin 0.32 0.13 0.24 0.39 0.30 0.28 Tanggung Jawab 0.13 0.06 0.10 0.17 0.16 0.13 Loyalitas 0.18 0.14 0.11 0.15 0.14 0.15 Eigen Vector 1.00 Sumber: Penelitian tahun 2022
Selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan nilai vector yang bersangkutan. Nilai  rata-rata  dari  hasil  pembagian  ini  merupakan  principal  eigen  vector maksimum (λ maks).
Consistency Vector =
λ maks   = (4.8126 + 5.3042 + 4.9271 + 4.8346 + 4.9547) / 5 = 4.9666
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 158-171 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Selanjutnya mencari nilai consistency maks dengan n=5
CI = (4.9666 – 5) / (5– 1) = -0,008 CR = -0.008/ 1,12 = -0.007
Karena nilai CR < 0.1 (10%) maka preferensi responden artinya “konsisten “ b) Kriteria Kehadiran Matrik berpasangan untuk kriteria kehadiran dari data kuesioner yang diolah menghasilkan tabel sebagai berikut:
Tabel 3. Penjumlahan Kolom Matrik Berdasarkan Kehadiran
Penjumlahan Kolom Matrik Berdasarkan Kehadiran Kriteria Supriyanto Zainal Arifin Siswanto Supriyanto 1.00 6.10 5.97 Zainal Arifin 0.16 1.00 0.00 Siswanto 0.17 0.68 1.00 Total 1.33 7.78 6.97 Sumber: Penelitian tahun 2022
Selanjutnya menghitung nilai eigen vector yang dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap baris. Hasilnya diperoleh pada tabel berikut:
Tabel 4. Normalisasi Matrik Kriteria Kehadiran Normalisasi Kolom Matrik Berdasarkan Kehadiran Kriteria Supriyanto  Zainal Arifin  Siswanto Rata-rata Supriyanto 0.75 0.78 0.86 0.80 Zainal Arifin 0.12 0.13 0.00 0.08 Siswanto 0.13 0.09 0.14 0.12 EigenVector 1.00 Sumber: Penelitian tahun 2022
Selanjutnya  nilai  eigen  vector  dikalikan  dengan  matrik  awal,  menghasilkan nilai untuk tiap baris, yang selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan nilai vector yang bersangkutan. Nilai rata-rata dari hasil pembagian ini merupakan principal eigen vector maksimum (λ maks).
Consistency Vector =

## c) Kriteria Standar SOP
Matrik  berpasangan  untuk  kriteria  standar  SOP  dari  data  kuesioner  yang diolah menghasilkan tabel sebagai berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 158-171 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 5. Matrik Kriteria Standar SOP
Penjumlahan Kolom Matrik Berdasarkan Standar SOP Kriteria Supriyanto  Zainal Arifin  Siswanto Supriyanto 1.00 5.37 4.57 Zainal Arifin 0.19 1.00 1.01 Siswanto 0.22 0.99 1.00 Total 1.41 7.35 6.58 Sumber: Penelitian tahun 2022
Setelah  didapat  total  dari  tiap  unsur,  selanjutnya  hitung  bobot  relatif  yang dinormalkan dengan cara unsur-unsur tiap kolom dibagi dengan jumlah kolom yang bersangkutan.  Selanjutnya menghitung nilai eigen vector yang dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap baris.  Hasilnya dapat diperoleh pada tabel berikut:
Tabel 5. Normalisasi Matrik Kriteria Standar SOP
Normalisasi Kolom Matrik Berdasarkan Standar SOP Kriteria Supriyanto  Zainal Arifin  Siswanto  Rata-rata Supriyanto 0.71 0.73 0.69 0.71 Zainal Arifin 0.13 0.14 0.15 0.14 Siswanto 0.16 0.13 0.15 0.15 Eigen Vector 1.00 Sumber: Penelitian tahun 2022
Selanjutnya  nilai  eigen  vector  dikalikan  dengan  matrik  awal,  menghasilkan nilai untuk tiap baris, yang selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan nilai vector yang bersangkutan. Nilai rata-rata dari hasil pembagian ini merupakan principal eigen vector maksimum (λ maks).
Consistency Vector =
λ maksimal = (3.0244+ 3.0457+ 2.9653) / 3 = 3.0118 CI = (3.0118 – 3) / (3 – 1) = 0.0059 CR = 0,0059 / 0.58 = 0.0102
d) Kriteria Disiplin
Matrikberpasangan  untuk  kriteria  disiplin  dari  data  kuesioner  yang  diolah menghasilkan tabel sebagai berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 158-171 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 6. Matrik Kriteria Disiplin
Penjumlahan Kolom Matrik Berdasarkan Disiplin Kriteria Supriyanto  Zainal Arifin  Siswanto Supriyanto 1.00 6.74 3.47 Zainal Arifin 0.15 1.00 1.29 Siswanto 0.29 0.78 1.00 Total 1.44 8.52 5.76 Sumber: Penelitian tahun 2022
Setelah  total  dari  tiap  unsur,  selanjutnya  hitung  bobot  relatif  yang dinormalkan dengan cara unsur-unsur tiap kolom dibagi dengan jumlah kolom yang bersangkutan.  Selanjutnya menghitung nilai eigen vector yang dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap baris.  Hasilnya dapat diperoleh pada tabel berikut:
Table 7. Normalisasi Matrik Disiplin
Normalisasi Kolom Matrik Berdasarkan Disiplin Kriteria Supriyanto  Zainal Arifin  Siswanto  Rata-rata Supriyanto 0.70 0.79 0.60 0.70 Zainal Arifin 0.10 0.12 0.22 0.15 Siswanto 0.20 0.09 0.17 0.16 Eigen Vector 1.00 Sumber: Penelitian tahun 2022
Selanjutnya  nilai  eigen  vector  dikalikan  dengan  matrik  awal,  menghasilkan nilai untuk tiap baris, yang selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan nilai vector yang bersangkutan. Nilai rata-rata dari hasil pembagian ini merupakan principal eigen vector maksimum (λ maks).
Consistency Vector =
λ maksimal = (3.2374+ 3.076+ 3) / 3 = 3.1045 CI = (3.1045 – 3) / (3– 1) = 0.0522 CR = 0.0522 / 0.58 = 0.058
e) Kriteria Tanggung Jawab
Matrik berpasangan  untuk  kriteria  tanggung  jawab  dari  data  kuesioner  yang diolah menghasilkan tabel sebagai berikut:
Tabel 8. Matrik Kriteria Tanggung Jawab Penjumlahan Kolom Matrik Berdasarkan Tanggung Jawab Kriteria Supriyanto Zainal Arifin Siswanto Supriyanto 1.00 5.35 3.89
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 158-171 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Penjumlahan Kolom Matrik Berdasarkan Tanggung Jawab Kriteria Supriyanto Zainal Arifin Siswanto Zainal Arifin 0.19 1.00 0.95 Siswanto 0.26 1.05 1.00 Total 1.44 7.41 5.84 Sumber: Penelitian tahun 2022
Setelah  didapat  tota  dari  tiap  unsur,  selanjutnya  hitung  bobot  relatif  yang dinormalkan dengan cara unsur-unsur tiap kolom dibagi dengan jumlah kolom yang bersangkutan.  Selanjutnya menghitung nilai eigen vector yang dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap baris.  Hasilnya dapat diperoleh pada tabel berikut:
Tabel 9. Normalisasi Matrik Kriteria Tanggung Jawab Normalisasi Kolom Matrik Berdasarkan Tanggung Jawab
Kriteria Supriyanto  Zainal Arifin  Siswanto  Rata-rata Supriyanto 0.69 0.72 0.67 0.69 Zainal Arifin 0.13 0.14 0.16 0.14 Siswanto 0.18 0.14 0.17 0.16 Eigen Vector 1.00 Sumber: Penelitian tahun 2022
Selanjutnya  nilai  eigen  vector  dikalikan  dengan  matrik  awal,  menghasilkan nilai untuk tiap baris, yang selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan nilai vector yang bersangkutan.  Nilai rata-rata dari hasil pembagian ini merupakan principal eigen vector maksimum (λ maks).
Consistency Vector =
λ maksimal = (2.9875+ 3.0221+ 3.04) / 3 = 3.0166 CI = (3.0166– 3) / (3 – 1) = 0.0083 CR = 0.0083/ 0.58= 0.0143
f) Kriteria Loyalitas
Matrik berpasangan  untuk  kriteria  Loyalitas  dari  data  kuesioner  yang  diolah menghasilkan tabel sebagai berikut:

## Tabel 10. Matrik Kriteria Loyalitas
Penjumlahan Kolom Matrik Berdasarkan Loyalitas Kriteria Supriyanto  Zainal Arifin  Siswanto Supriyanto 1.00 5.13 4.64 Zainal Arifin 0.20 1.00 1.05
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 158-171 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Penjumlahan Kolom Matrik Berdasarkan Loyalitas Kriteria Supriyanto  Zainal Arifin  Siswanto Siswanto 0.22 0.96 1.00 Total 1.41 7.08 6.69 Sumber: Penelitian tahun 2022
Setelah  didapat  total  dari  tiap  unsur,  selanjutnya  hitung  bobot  relatif  yang dinormalkan dengan cara unsur-unsur tiap kolom dibagi dengan jumlah kolom yang bersangkutan.  Selanjutnya menghitung nilai eigen vector yang dihasilkan dari rata-rata bobot relatif untuk setiap baris.  Hasilnya dapat diperoleh pada tabel berikut:
Tabel 11. Normalisasi Matrik Kriteria Loyalitas
Normalisasi Kolom Matrik Berdasarkan Loyalitas Kriteria Supriyanto  Zainal Arifin  Siswanto  Rata-rata Supriyanto 0.71 0.72 0.69 0.71 Zainal Arifin 0.14 0.14 0.16 0.15 Siswanto 0.15 0.14 0.15 0.15 Eigen Vector 1.00 Sumber: Penelitian tahun 2022
Selanjutnya  nilai  eigen  vector  dikalikan  dengan  matrik  awal,  menghasilkan nilai untuk tiap baris, yang selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan nilai vector yang bersangkutan.  Nilai rata-rata dari hasil pembagian ini merupakan principal eigen vector maksimum (λ maks).
Consistency Vector =
λ maksimal = (3,0641+ 2,9967+ 3,0013) / 3 = 3,0207 CI = (3,0207– 3) / (3 – 1) = 0,0103
CR = 0,0103 / 058 = 0,0178

## 3.5. Hasil Akhir
Setelah  melakukan  perhitungan  data  dari  hasil  pengisian  kuesoner,  maka keseluruhan perhitungan memperoleh hasil sebagai berikut:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 158-171 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Dari Eigen Verctor keputusan terlihat bahwa:
1. Supriyanto memiliki bobot prioritas tertinggi yaitu 0.7296
2. Zainal Arifin memiliki bobot prioritas kedua yaitu 0.1471
3. Siswanto memiliki bobot prioritas ketiga yaitu 0.1398
Dari  perhitungan  akhir  didapatkan  bahwa  Supriyanto  merupakan  mekanik terbaik  CV.  Karya  Indah  Motor  yang  dipilih  oleh  karyawan  adalah  dengan  bobot nilai 0,7296 atau 72% pilihan kedua yang dipilih adalah Zainal Arifin dengan bobot nilai  sebesar  0,1471  atau  14%  dan  yang  terakhir  adalah  Siswanto  dengan  bobot nilai sebesar 0,1398 atau 14%.

## 4.  SIMPULAN
Sumber daya manusia menjadi faktor penentu keberhasilan dalam mencapai sebuah  tujuan.  oleh  sebab  itu  dibutuhkan  cara  untuk  meningkatkan  kinerja karyawan  yaitu  dengan  penilaian  kinerja  karyawan.  CV.  Karya  Indah  Motor merupakan  sebuah  usaha  yang  bergerak  dalam  jasa  perbaikan  kendaraan  roda empat  baik  melalui  klaim  asuransi  kendaraan  yang  telah  bekerjasama  ataupun umum. Saat ini sudah ada proses penilaian atau pemilihan mekanik terbaik, namun cenderung  subjektif  berdasarkan  kedekatan  dengan  atasannya  sehingga  akan menimbulkan  kecemburuan  dan  akhirnya  mekanik  kurang  termotivasi  dalam bekerja.oleh  sebab  itu  diperlukan  metode  yang  tepat  untuk  menghitung pembobotan  dari  kriteria  yang  digunakan  unutk  mengasilkan  keputusan penentuan mekanik terbaik. Metode Analytical Hierarchy Process dapat membantu dalam  menentukan  prioritas  dari  beberapa  kriteria  dengan  melakukan  analisa pairwise comparison dari masing-masing kriteria. Kriteria yang ditentukan antara lain disiplin, kehadiran, standar SOP, loyalitas, dan tanggung jawab. Dengan Sistem Pendukung  keputusan  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan  dan  manipulasi data yang digunakan untuk membantu pengambil keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Larasati, Manajemen Sumber Daya Manusia . Yogyakarta: CV. Budi Utama, 2018.
[2] R. Hidayat, “Menentukan Promosi Jabatan Karyawan dengan Menggunakan Metode Profile Matching dan Metode Promethee,” Indones. J. Softw. Eng. , vol. 2 No.1, p. 57, 2016, [Online]. Available: https://ejournal.bsi.ac.id/ejurnal/index.php/ijse/article/view/667/558.
[3] Robert  L  Mathis  and  J.  H.  Jackson, Manajemen  Sumber  Daya  Manusia ,  Kedua. Jakarta: Salemba Empat, 2009.
[4] S. Mangkuprawira, Horison Bisnis, Manajemen, dan Sumberdaya Manusia . Bogor: IPB Press, 2009.
[5] P.  Sugiartawan,  N.  N.  D.  Ardriani,  and  I.  M.  W.  Kusuma,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Kelompok  Promosi  Jabatan  Menggunakan  Metode  Profile  Matching,” J.
Sist.  Inf.  dan  Komput.  Terap.  Indones. ,  vol.  Vol.3,  No.,  p.  37,  2021,  doi:
Jurnal Sains Komputer & Informatika (J-SAKTI) Volume 7 Nomor 1, Maret 2023, pp. 158-171 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 https://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
10.22146/jsikti.
[6] A.  Safitra,  P.  Pristiwanto,  and  R.  Syahputra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penyeleksian Mekanik Menjadi Seorang SA (Service Advisor) Menggunakan Metode Moosra,” J. Informatics, Electr. Electron. Eng. , vol. 1, no. 2, pp. 47–53, 2021.
[7] H.  Suprayogi  and  M.  A.  I.  Pakereng,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Mekanik  dengan  Metode  SAW  (Studi  kasus  pada  Bengkel  Mulia  Motor Purbalingga),” IJCIT (Indonesian J. Comput. Inf. Technol. , vol. 6, no. 1, pp. 1–9, 2021, doi: 10.31294/ijcit.v6i1.8755.
[8] N.  Palasara,  “Sistem  Pengambilan  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Menggunakan Metode  Analytic  Hierarchy  Process,” Bina  Insa.  ICT  J. ,  vol.  1,  pp.  31–46,  2017,
[Online].
Available: http://www.ejournal-
binainsani.ac.id/index.php/BIICT/article/view/802.
[9] D.  Hermawan  and  A.  Diana,  “Implementasi  SPK  Dengan  Metode  Analytical Hierarchy Process (AHP) Dalam Pemilihan Mekanik Terbaik,” Semin. Nas. Ris. dan Inov. Teknol. (SEMNAS RISTEK) 2021 , pp. 752–759, 2021.
[10]  A. W. Tonni Limbong, Muttaqin Muttaqin, Akbar Iskandar, Agus Perdana Windarto, Janner  Simarmata,  Mesran  Mesran,  Oris  Krianto  Sulaiman,  Dodi  Siregar,  Dicky Nofriansyah,  Darmawan  Napitupulu, Sistem  Pendukung  Keputusan:  Metode  & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[11]  E. Turban, J. E. Aronson, and T.-P. Liang, Decision support and business intelligence systems 7th edition . Jogjakarta: Andi Offset, 2015.
[12]  D.  M.  Janah  Purwanti,  “Karyawan  Terbaik  Dengan  Metode  Analytical  Hierarchy Process Dan Weight Product Pada Pt . Star Service Indonesia,” pp. 520–525.
[13]  D.  Nofriansyah  and  S.  Defit, Multi  criteria  decision  making  (MCDM)  pada  sistem penduung keputusan , Edisi 1. Yogyakarta: Deepublish, 2017.