## Sistem Pendukung Keputusan Penetapan Kenaikan Golongan Karyawan
Khoirun Nisa (  )
Program Studi Informatika, Universitas Harapan Bangsa, Purwokerto-Indonesia

## khoirunnisa@uhb.ac.id
Abstract — PKU Muhammadiyah Sukoharjo Hospital is one of the hospitals that has 200 employees. To increase employee motivation to work, HR promotes the ranks of highly dedicated employees  at  the  hospital  by  increasing  the  rankings  through regular channels, so that it will automatically provide a reward. Meanwhile, the assessment is still not optimal due to the large number of appraisal resources and the absence of a system. So that  the  Decision  Support  System  is  used  to  make  it  easier  to make  assessments.  This  research  of  this  system  to  test  the accuracy of the system that is using TOPSIS method, BORDA, and SMARTER.
Smarter method helps in stabilizing the distance between the criteria by which the value of closeness reached 88.46% with the number  of  criteria  by  26,  while  16  criteria  by  56.25%.  The results  of  testing  the  accuracy  using  the  confusion  matrix method  show  that  using  the  smarter  method  produces  an accuracy value of 0.8 while without the smarter method it is 0.6. The  test  results  of  the  Smarter  and  Topsis  methods  have  an accuracy value of 0.7 and an error rate of 0.25. While the test uses the smarter method and borda with an accuracy of 0.7 and an error rate of 0.3.

## Keywords— TOPSIS, BORDA, SMARTER, confusion matrix, assessment
Intisari—Rumah  Sakit  PKU  Muhammadiyah  Sukoharjo sebagai  salah  satu  rumah  sakit  yang  memiliki  sumber  daya manusia  dengan  jumlah  kurang  lebih  200  pegawai.  Dalam rangka  meningkatkan  motivasi  karyawan  bekerja,  SDM melakukan penaikan pangkat kepada karyawan yang memiliki dedikasi tinggi di RS dengan menaikan golongon melalui jalur regular,  sehingga  secara  otomatis  akan  memberikan  sebuah reward.  Sementara  dalam  penilaian  masih  kurang  maksimal dikarenakan  sumberdaya  penilai  yang  banyak  dan  belum adanya  sistem.  Sehingga  Sistem  Pendukung  Keputusan digunakan untuk mempermudah dalam melakukan penilaian. Sistem  ini  Penilitian  ini  melakukan  pengujian  tingkat  akurasi pada sistem ini yang menggunakan metode TOPSIS, BORDA, dan SMARTER.
Metode smarter membantu dalam menstabilkan jarak antar kriteria  dimana  nilai  kedekatan  mencapai  88.46%  dengan jumlah  kriteria  sebanyak  26,  sedangkan  16  kriteria  sebesar 56.25%. Hasil pengujian akurasi menggunakan metode matriks confusion  didapatkan  hasil  bahwa  menggunakan  metode smarter  menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  0.8  sedangkan tanpa  metode  smarter  sebesar  0.6.  Hasil  pengujian  metode Smarter  dan  Topsis  memiliki  nilai  akurasi  sebanyak  0.7  dan error  rate  0,25.  Sedangkan  pengujian  menggunakan  netode smarter dan borda akurasi sebesar 0,7 dan error rate 0,3.
Kata  Kunci—  TOPSIS,  BORDA,  SMARTER,  matrik confusion, penilaian

## I. PENDAHULUAN
Rumah  Sakit  PKU  Muhammadiyah  Sukoharjo  sebagai salah  satu  rumah  sakit  yang memiliki  sumber  daya  manusia dengan  jumlah  kurang  lebih  200  pegawai.  Dalam  rangka untuk meningkatkan motivasi karyawan dalam bekerja SDM melakukan  penaikan  pangkat  keda  karyawan  yang  memiliki dedikasi tinggi di RS dengan menaikan golongon melalui jalur regular,  sehingga  secara  otomatis  akan  memberikan  sebuah reward.
Permasalahan  yang  terjadi  disebabkan  oleh  sulit  dalam menentukan  karyawan  yang  akan  dilakukan  kenaikan golongan  karena  banyaknya  karyawan  dan  subdivisi.  Disisi lain  penentuan  kenaikan  golongan  dengan  berbagai  aspek masih didominasi unsur subyektif serta masih dengan manual.
Proses  penentuan  kenaikan  golongan  ini  melibatkan banyak  decision  maker  serta  kriteria  yang  dinilai (multikriteria).  Pengambil  keputusan  disini  melibatkan  dari bagian keislaman dan kemuhammadiyahan, bagian kepegawaian, serta direktur. Sehingga dalam penyelesaiannya diperlukan  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat membantu  para  decision  makers  dalam  menentukan keputusan  yang  tepat  dan  keputusan  yang  dilakukan  lebih obyektif. Untuk mendukung solusi atas sebuah masalah atau mengevaluasi  suatu  peluang  maka  dibangun  sistem pendukung keputusan [1].
Adapun penelitian terdahulu yang mendukung penelitian ini adalah penelitian yang sudah menerapkan TOPSIS dengan menggunakan metode borda. Penelitian yang dilakukan oleh Muhammad  Hamka  membuat  sistem  pendukung  keputusan kelompok  untuk penentuan  bakal  calon  haji.  Metode Topsis diterapkan untuk menghasilkan keputusan yang multikriteria setiap alternatif dinilai tidak hanya dari kelebihan tetapi juga kekurangannya. sedangkan metode borda mampu menyatukan  setiap  keputusan  yang  dihasilkan  oleh  masing- masing pengambil keputusan berdasarkan hasil pemeringkatan  alternatif  pada  SPK  individu  sehingga  hasil alternatif keputusan lebih obyektif[2].
Terdapat metode  pengambilan keputusan  yang  bertujuan untuk  mendapatkan  alternatif  yang  terbaik  berdasarkan kriteria  tertentu.  Metode  tersebut  disebut  MCDM(  Multi
Creteria  Decision  Making).  Kriteria  biasanya  aturan  atau standar  yang  digunakan  oleh  pengambil  keputusan.  MCDM dibagi menjadi dua model : Multi Atributte Decision Making (MADM) dan Multi Objective Decision Making (MODM).
Metode TOPSIS dipilih dengan alasan dapat menyelesaikan pengambilan keputusan secara praktis, karena konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasi efesien serta  memiliki  kemampuan  kinerja  relatif  dari  alternatif- alternatif  keputusan.  Selain  itu  metode  TOPSIS  mampu menangani  perbedaan  alternatif  walaupun  perbedaannya cukup  kecil,  dalam  metode  TOPSIS  sendiri  ada  namanya kaidah  Cost  dan  Benifit  untuk  menentukan  kaidah  dalam masing-maisng kriteria.[3]
Metode  merupakan  metode  pengambilan  keputusan multikriteria  yang  diusulkan  oleh  Edwards  dan  Baron  pada tahun  1994.  Metode  SMARTER  merupakan  pengembangan dari  SMART  (Simple  Multi  Attribute  Rating  Technique), kemudian  dikembangkan  lagi  menjadi  SMARTS  (Simple Multi Attribute Rating Technique Swing). perbedaan SMART dan SMARTS terletak pada pembobotannya[4].
Selain itu memiliki keunggulan dalam perangkingan pada kasus dengan banyak kriteria namun kekurangannya terdapat pada  pembobotan  yang  ditetapkan  terlebih  dahulu  dan dihitung  terlebih  dahulu  serta  untuk  perangkingan  tunggal. Dikombinasikan  dengan  metode  SMARTER  memiliki kelebihan  dalam  melakukan  pembobotan  kriteria  karena adanya pengecekan konsistensi  jarak antar kriteria menggunakan  metode  ROC.  penelitian  ini  menambahkan metode  BORDA  untuk  pengambilan  keputusan  yang melibatkan  beberapa  kelompok  pengambilan  keputusan sehingga  didapatkan  hasil  rangking  alternatif  ditiap-tiap kelompok  pengambil  keputusan  untuk  menghasilkan  satu keputusan.

## II. T INJAUAN P USTAKA
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  tinjauan dari  penelitian  sebelumnya  dengan  tema  yang  sejenis  dan menggunakan  bagian  dari  penelitian  tersebut  sehingga dimodifikasi. Beberapa penelitian tersebut yaitu :
Penelitian  terdahulu  yang  sudah  dilakukan  sebelumnya dengan  menggunakan  metode  topsis  dan  borda  adalah penelitian  yang  dilakukan  oleh  Muhammad  menggunakan metode  TOPSIS  dan  Borda  untuk  menerapkan  spkk  dalam pemilihan  alternative  bakal  calon  haji  secara  tepat. Penelitiannya menggunakan tiga kriteria yaitu kemuhammadiyahan dan keislaman, prestasi dan kinerja serta penilaian  proses  belajar  mengajar.  Maka  dalam  penelitian yang  akan  dilakukan  menggunakan  empat  kriteria  yaitu  tes kemuhammadiyahan  keislaman,  penilaian  kinerja,  absensi karyawan dan penilaian rekomendasi direktur[.
Sistem pendukung keputusan kelompok penilaian kinerja kepala  sekolah SMP  berprestasi.Penelitian  ini menggunakan metode TOPSIS, Profile matching dan borda. Dimana Profile matching  digunakan  untuk  menentukan  Gap  memisahkan kriteria  utama  dan  pendukung.  Pada  penelitian  ini, pengambilan  keputusan  menggunakan  lima  kriteria  yaitu kinerja kepala sekolah, portofolio presentasi dan wawancara, publikasi ilmiah serta tes tertulis. Perbedaan penelitian yang akan dilakukan yaitu metode yang digunakan dalam penelitian
ini  menggunakan  SMARTER  untuk  menjaga  konsistensi jarak setiap kriteria [5]
Penelitian SPK lainnya dilakukan oleh  ikmah membahas pemodelan  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan metode  topsis  dan  borda.  Pada  penelitian  ini,  peneliti menggunakan  dua  kriteria  yaitu  tes  microteaching  dan  tes psikologi.  Penelitian  tersebut  juga  menghasilkan  model penelitian GDSS yang akan digunakan dalam penelitian yang akan dilakukan [6].
Selanjutnya penelitian yang membahas tentang penentuan karyawan  kontrak  menjadi  karyawan  tetap  menggunakan metode  topsis.  Kriteria  yang  digunakan  adalah  kinerja, kedisiplinan,  loyalitas,  pengalaman  kerja  serta  tingkat pendidikan.  Perbedaannya,  penelitian  tersebut  belum menggunakan metode pengambilan keputusan kelompok [7].
Penelitiannya yang  berjudul  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Dosen  dengan  Kinerja  terbaik” menggunakan  metode  topsis  dan  SMARTER.  Penelitian  ini menggunakan metode SMARTER dalam proses pembobotan kriteria,  bobot  hitung  dengan  menggunakan  teknik  ROC sehingga  konsisten  jarak  antar  kriteria  dapat  terjaga. Penelitian  yang  akan  dilakukan  menambahkan  metode borda[8].
Penelitian yang berjudul Technical Approach of TOPSIS in Decision Making ini membahas tentang Sistem pendukung keputusan untuk pengambilan keputusan oleh manajer dengan menggunakan topsis [9].
Pada  penelitian  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Penerimaan Mahasiswa Pengganti Beasiswa Penuh Bidikmisi Universitas  Tanjungpura  dengan  menerapkan  metode SMARTER  menarik kesimpulan bahwa metode SMARTER dapat  melakukan  seleksi  penerimaan  mahasiswa  pengganti beasiswa  penuh  Bidikmisi  dengan  tingkat  validitas  sebesar 71,43%  berdasarkan  17  (tujuh  belas)  data  kasus  calon mahasiswa  pengganti  beasiswa penuh  Bidikmisi Universitas Tanjungpura [10].
Penelitian  yang  berjudul  Multicreteria  Decision  making based on the Topsis method and similarity measures between intuitionistic  fuzzy  value  memperoleh  kesimpulakn  bahwa dengan  menggabungakn  topsis  dan  fuzzy  dapat  mengatasi kelemahan dari metode josh dan kumar[11].

## III. M ETODOLOGI
Data  dalam  penelitian  ini  berupa  data  karyawan,  data peraturan kenaikan kepegawaian, data absensi karyawan, dan data  kemuhammadiyahan  dan  penilaian  kinerja  yang dikumpulkan  dai  hasil  observasi  dan  wawancara  dengan bagian kepegawaian. Metode pada penelitian ini menggunakan  metode  Topsis,  smarter  dan  borda  untuk menganalisis data. Metode smarter untuk proses pembobotan kriteria dan topsis untuk proses perengkingan akhir penentuan kenaikan golongan karyawan.
Tahap  dalam  penelitian  ini  yang  pertama  melakukan proses  perhitungan  smarter  dengan  menentukan  kriteria  dan sub  kriteria  terlebih  dahulu  yang  digunakan  dalam  proses penetapan.  kemudian  memberikan  peringkat  untuk  setiap kriteria  dan  subkritera.  Setelah  itu  menghitung  bobot  dari setiap  kriteria  dan  subkriteria  menggunakan  teknik  ROC didasarkan  pada  tingkat  kepentingan  atau  prioritas  dari
kriteria.  Tahap  selanjutnya  menghitung  nilai  utility  yang dihasilkan dari  penjumlahan setiap subkriteria dikali dengan nilai pembobotan kritera atau bobot ROC. Menghitung nilai pembobotan  akhir  dari  suatu  kriteria  dalam  perhitungan penetapan kenaikan golongan karyawan.
Tahap  penelitian  analisis  data  selanjutnya  dengan menggunakn  metode  proses  perangkingan,  metode  ini menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  yang  dipilih  harus mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan terjauh dari  solusi  ideal  negatif.  Pada  penelitian  ini  metode  Topsis digunakan  untuk  proses  perangkingan  akhir  penetapan kenaikan  golongan  karyawan  dimana  nilai  bobot  kriteria menggunakan  hasil  perhitungan  pembobotan  dengan  model SMARTER. Langkah terakhir dari penelitian ini menggunakan metode borda untuk menentukan alternatif dari setiap  decision  maker  yang  melakukan  pengambilan keputusan.
Pengujian tingkat akurasi pada penelitian ini menggunakan  confusion  matrix  dimana  untuk  mengurangi kesalahan  dan  memastikan  keluaran  yang  dihasilkan  sesuai dengan  yang  diinginka.  Nilai  confusion  matrix  biasanya ditunjukkan dalam satuan persen (%). berikut gambar 1 alur penelitian.
Gambar 1. Alur penelitian

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Analisis Metode SMARTER
Metode  pembobotan  yang  menggunakan  range  antara  0 sampai  1,  sehingga  mempermudah  perhitungan  dan perbandingan nilai pada masing-masing alternatif. pembobotan  ROC  didapatkan  dengan  prosedur  matematika
sederhana  dari  prioritas.  Ide  dasarnya  dapat  diilustrasikan dengan 2 atribut A dan B. jika A prioritas 1 maka bobotnya harus berada diantara 0,5 dan 1 sehingga titik tengah interval 0,75 diambil sebagai bobot perkeriaan, yang merupakan dasar dari sebuah prinsip komitmen minimum. seperti bobot B akan menjadi  0,25  (merupakan  titik  tengah  antara  0  dan  0,5). Berikut langkah – langkah pembobotan menggunakan metode smarter :
Menentukan kriteria dan subkriteria Serta memberikan  peringkat  untuk  setiap  kriteria  dan  subkriteria. Prioritas disetiap kriteria ini berdasarkan wawancara dengan penilai.  Kriteria  ini  dibagi  menjadi  dua  penggunaan  yaitu untuk  kemuhammadiyahan  dan  kinerja  karyawan  dimana dibagi  dua  untuk  penilaian  karyawan  non  medis  dan  medis. Kriteria  kinerja  medis  hampir  sama  dengan  non  medis perbedaannya hanya pada penambahan mutu pelayanannya.
Menghitung bobot dari setiap kriteria dan sub kriteria menggunakan  teknik  ROC.  Metode  ROC  didasarkan  pada tingkat kepentingan atau prioritas dan kriteria.
Wk = 1/k ∑ _i^k = 1(1/i) .............................................(1)
Keterangan :
W = Nilai pembobotan kriteria
K = Jumlah kriteria i = Nilai alternatif
Rumus diatas dapat dijabarkan sebagai berikut:
If W1 ≥ W2 ≥ W3 ≥ ..... ≥ Wn
W1 = (1+1/2+1/3+ ⋯ +1/k)/k W2 = (0+1/2+1/3+ ⋯ +1/k)/k
W3 = (0+0+1/3+ ⋯ +1/k)/k
W3 = (0+0+0+ ⋯ +1/k)/k
Menghitung nilai pembobotan Akhir. Pada perhitungan nilai akhir ini, nilai utility dikalikan dengan nilai bobot  kriteria.  Nilai  ini  akan  digunakan  dalam  menentukan bobot  akhir  dari  suatu  kriteria  dalam  perhitungan.  Nilai pembobotan  akhir  untuk  kemuhammadiyahan  terdapat  pada tabel 2 dan kinerja terdapat pada tabel 3 dan nilai pembobotan akhir untuk kinerja non medis serta medis terdapat pada tabel 4.
Tabel 2. Nilai Akhir Kemuhammadiyahan Medis dan Non Medis k W-BOBOT k-1 0,457 k-2 0,257 k-3 0,157 k-4 0,090 k-5 0,040 Tabel 3. Nilai Akhir Kinerja Non Medis K W BOBOT K W BOBOT K-1 0,211 K-10 0,034 K-2 0,149 K-11 0,028 K-3 0,118 K-12 0,023
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI Vol.1, No. 2, November 2020, pp. 11-17 K-4 0,097 K-13 0,017 K-5 0,081 K-14 0,013 K-6 0,069 K-15 0,008 K-7 0,058 K-16 0,004 K-8 0,049 K-9 0,041 Tabel 4. Nilai Akhir Kinerja Medis K W-BOBOT K W-BOBOT K-1 0,148 K-14 0,026 K-2 0,110 K-15 0,023 K-3 0,091 K-16 0,021 K-4 0,078 K-17 0,018 K-5 0,068 K-18 0,016 K-6 0,060 K-19 0,014 K-7 0,054 K-20 0,012 K-8 0,049 K-21 0,010 K-9 0,044 K-22 0,008 K-10 0,039 K-23 0,006 K-11 0,036 K-24 0,005 K-12 0,032 K-25 0,003 K-13 0,029 K-26 0,001
Dari  hasil  perhitungan  smarter  menghasilkan  w-bobot yang  berbeda-beda  untuk  setiap penilai. Pada bagian  penilai kemuhammadiyahan  dengan  kriteria  lima  memiliki  bobot tertinggi  0,457  dengan  nilai  keseluruhan  bobot  jika dijumlahkan hasilnya 1. Sedangkan untuk penilai kinerja pada bagian non medis yang memiliki 16 kriteria dengan w-bobot tertinggi  0,211,  kemudian  hasil  keseluruhan  nilai  bobot dijumlahkan  menghasilkan  1.  Penilai  kinerja  bagian  medis dengan  kriteria  26  memiliki  w-bobot  tertinggi  0,148  yang menghasilkan jumlah keseluruhan w-bobot 1.
Jika  masing-masing  penilai  bagian  memiliki  nilai keseluruhan  w-bobot  1  maka  dinyatakan  ideal.  Setiap kelompok  kriteria  memiliki  nilai  konsisten  jarak  yang berbeda, pada kriteria kinerja non medis yang mempunyai 16 kriteria  memiliki  nilai  konsistensi  0.01  dengan  prosentase 56.25  %,  sedangkan  nilai  konsistensi  pada  kriteria  kinerja medis  yang  memiliki  26  sebesar  0.01  sampai  0  dengan prosentasi 88.46%.  Kemudian dari hasil perhitungan w-bobot ini  akan  digunakan  dalam  perhitungan  topsis  untuk  setiap penilai dengan kriteria masing-masing.
B. Analisis Metode TOPSIS
Metode  TOPSIS  digunakan  untuk  perangkingan  pada masing-masing pengambil keputusan yaitu kemuhammadiyahan pada PDM dan direksi pada kepala unit, bagian  kepegawaian,  dan  kepala  bagian.  Pada  penelitian  ini menggunakan  nilai  bobot  kriteria  hasil  perhitungan  dengan metode  Smarter.    Langkah  –  langkah  dalam  metode  Topsis sebagai berikut :
1. Membuat matriks nilai kriteria
Matriks  nilai  kriteria  diambil  dari  hasil  penilaian kemuhammadiyahan  dan  kinerja  karyawan  pada  tahun
2017/2018. Dimana hasil penilaian ini akan diadopsi menjadi nilai alternatif terhadap kriteria pengambilan keputusan.
2. Menormalisasi matriks perbandingan berpasangan
Data matriks keseluruhan untuk penilaian kemuhammadiyahan  dan  kinerja.  Normalisasi  matriks merupakan  upaya  menyatukan  setiap  elemen  matriks, sehingga elemen pada matriks memiliki skala nilai yang sama. Perhitungan normalisasi matriks keputusan tiap kriteria untuk alternatif  karyawan  non  medis  dan  karyawan  medis menggunakan  perhitungan  rating  ternormaliasi  dari  tiap alternatif dan kriteria, maka dihitung dengan
rij= 𝑋𝑖𝑗 √∑ 𝑚 𝑖=1 𝑋 2 𝑖𝑗 ............................... (2)
i= 1,2,....,m; dan  j=1,2,.....,n
Berikut  contoh  penjabaran  dari  rumus  diatas  untuk Perhitungan  matriks  ternormalisasi  pada  masing-masing kriteria:
Perhitungan  nilai  dari  kriteria  ke-1  (K-1)  pada penilaian  kemuhammadiyahan  dengan  alternatif  A1  non medis dan medis
C1(non medis) = √ 22 +....2   + 32   = 18,4120
Maka nilai matriks ternormalisasi untuk alternatif,
A1 = 2/18,4120 =0,1086,
Sedangkan,
C1(medis) = √ 42 +....2   + 42   = 21,5407
Maka nilai matriks ternormalisasi untuk alternatif,
A1 = 4/21,5407 =0,1857
Perhitungan  nilai  dari  kriteria  ke-1  (K-1)  pada penilaian kinerja untuk non medis dengan alternatif A1
C1 = √ 42 + 32 + ....2   + 32   = 17,3781
Maka nilai matriks ternormalisasi untuk alternatif,
A1 = 4/17,3781=0,1086
Hasil dari perhitungan nilai tiap alternatif terhadap kriteria yang sudah ternormalisasi membentuk matriks R.
3. Membuat matriks normalisasi terbobot
Matriks ternormalisasi terbobot  dihasilkan dari perkalian matriks yang telah ternormalisasi dengan bobot, dimana bobot yang  digunakan  didapat  dari  hasil  perhitungan  model SMARTER  bobot  (Wi)  pada  tabel  2  dan  tabel  3  sebagai berikut.  Rumus  dasar  untuk  menghitung  matriks  terbobot seperti persamaan 3 berikut ini.
yij = wijrij ..........................(3)
Keterangan :
yij  = matriks ternormalisasi terbobot wij  = bobot rij   = matriks ternormalisasi
Dibawah ini uraian dari perhitungan matriks ternormalisasi terbobot untuk kemuhammadiyahan medis dan
non  medis  serta  kinerja  medis  dan  non  medis,  untuk  data matriks ternormalisasi terbobot
Nilai  matriks  ternormalisasi  terbobot  pada  penilaian kemuhammadiyahan non medis dan medis
Y(1,1) = 0,1086 * 0,457 = 0,0496 (non medis),
Y(1,1) = 0,1857 * 0,457 = 0,0849 (medis)
Nilai  matriks  ternormalisasi  terbobot  pada  penilaian kinerja non medis
Y(1,1) = 0,1086 * 0,211= 0,02302
Nilai  matriks  ternormalisasi  terbobot  pada  penilaian kinerja medis
Y(1,1) = 0,0857 * 0,148= 0,0275
4. Menentukan solusi ideal positif dan ideal negatif
Langkah selanjutnya menentukan nilai solusi ideal positif dan  negatif.  Solusi  ideal  dinotasikan  A+,  sedangkan  solusi ideal negatif dinotasikan A-. Matriks solusi ideal berdasarkan normalisasi  terbobot  dan  atribut  kriteria  (cost  atau  benefit). Solusi  ideal  positif  diambil  darinilai  maksimal  dari normalisasi terbobot jika atribut kriteria benefit, jika cost nilai minimalnya.  Sedangkan,  nilai  ideal  negatif  diambil  nilai minimal    dari    normalisasi    terbobot    jika  atribut    kriteria benefit,   jika  cost  diambil maksimalnya.
A + = ( 𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑛 + ); A- = ( 𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … , 𝑦 𝑛 − ); ...........(4)
Hasil  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif  akan digunakan  untuk  menghitung  jarak  tiap  alternatif  terhadap solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif.  Masing-masing penilai  dan  kelompok  memiliki  hasil  solusi  ideal  yang berbeda.
5. Perhitungan jarak antara nilai terbobot setiap alternatif
Perhitungan  jarak  antara  nilai  terbobot  setiap  alternatif terhadap solusi ideal positif A+ dan solusi ideal negatif A-
6. Tahap  akhir  Perhitungan  kedekatan  setiap  alternatif terhadap solusi ideal
Pemilihan  sepuluh  alternatif  ditiap  kelompok  alternatif pada masing-masing keputusan penilai 1 dan penilai 2 untuk diagregasikan  menjadi  keputusan  kelompok.  Dengan perhitungan  borda  untuk  mengagregasikan  keputusan individu  menjadi  keputusan  kelompok  berdasrkan  rangking alternatif dan nilai preferensinya.

## C. Analisis Metode BORDA
Metode  ini  digunakan  untuk  menggabungakan  hasil keputusan  topsis  antara  penilai  satu  dan  penilai  kedua. Penelitian  ini  mengambil  peringkat  sepuluh  dari  masing- masing kelompok bagian karyawan yaitu dari non medis dan medis. Sehingga hasil akhir dari metode borda ini merupakan peringkat tertinggi dari penggabungan penilai 1 dan penilai 2. Perhitungan  metode  borda  dengan  melakukan  pengambilan poin  borda  alternatif,untuk  mendapatkan  hasil  perhitungan dilakuakan perkalian antara bobot rangking dan nilai alternatif (Vi),  Jumlah  poin  borda  keseluruhan  alternatif.  Sedangkan nilai  borda hasil  pembagian  poin  borda  dengan  jumlah  poin borda  kemudian  diurutkan  dari  nilai  borda  terbesar  sebagai rangking 1 dan seterusnya.
Tabel 5. Perhitungan Menggunakan Metode Borda Bagian Non Medis
Tabel 6. Perhitungan Menggunakan Metode Borda Bagian Medis

## D. Pengujian Akurasi
Pengujian akurasi menggunakan confusion matriks. suatu metode  yang  biasanya  digunakan  untuk  melakukan perhitungan  akurasi  pada  konsep  data  mining.  Rumus  ini melakukan  perhitungan  dengan  4  keluaran,  yaitu:  recall, precision, acuraccy dan error rate. Berikut Skenario pengujian akurasi.
1. Data nilai convert ke skala karyawan pada kemuhammadiyahan  dari  ketentuan  perusahaan  (Non Medis dan medis). Skala penilaian yang digunakan antara 1-4.
2. Setelah  nilai  didapatkan  dilakukan  perhitungan  dengan menjumlahkan  nilai  keseluruhan  dengan  masing-masing kelompok  penilai.  Kemudian  untuk  penilai  1  dikali  0,4 sedangkan untuk penilai 2 dikali 0,6. Penggabungan nilai dari  penilai  1  dan  2  kemudian  nilai  tersebut  diambil  15 tertinggi untuk dibandingkan.
3. Hasil perhitungan metode sistem lama akan dibandingan menggunakan  SPK  dengan  Smarter,  Tanpa  Smarter, Tanpa Borda dan Tanpa
E. Confusion Matriks
Pada penelitian ini menggunakan confusion matriks untuk mengetahui  seberapa  tigkat  akurasi  sistem  yang  telah dibuat.Rumus ini melakukan perhitungan dengan 4 keluaran, yaitu: recall, precision, acuraccy dan error rate. Rumus untuk menghitung akurasi seperti persamaan berikut ini.
Recall = d/(c+d) ........................................... (5) Akurasi = (a+c)/(a+b+c+d) .........................  (6) Precision = d/(b+d) ...................................... (7) Error Rate = (b+c)/(a+b+c+d) ..................... (8) Keterangan :
a: Jika hasil prediksi negatif dan data sebenarnya negatif
b: Jika hasil prediksi positif dan data sebenarnya negatif c: Jika hasil prediksi negatif dan data sebenarnya positif b: Jika hasil prediksi positif dan data sebenarnya positif
Berdasarkan  hasil  uji  akurasi  menggunakan  matriks confusion menghasilkan nilai akurasi sebagai berikut.
Tabel 11. Matriks Confusion Menggunakan Metode Smarter, TOPSIS & Borda
Tabel 12. Matriks Confusion Metode TOPSIS dan BORDA
Tabel 13. Matriks Confusion Metode Smarter dan TOPSIS
Tabel 14. Matriks Confusion Metode Smarter dan Borda
Dari hasil pengujian menggunakan metode matriks confusion didapatkan  hasil  bahwa  menggunakan  metode  smarter menghasilkan  nilai  akurasi  sebesar  0.8  sedangkan  tanpa metode  smarter  sebesar  0.6.  Error  rate  untuk  penggunaan smarter sebesar 0.2 sedangkan error rate tanpa menggunakan smarter  0.4. Kemudian hasil  pengujian  tanpa menggunakan borda dengan hasil akurasi sebesar 0.7 dan error rate sebesar 0.25. Sedangkan pengujian menggunakan netode smarter dan borda akurasi sebesar 0,7 dan error rate 0,3.

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan analisis, hasil penelitian dan pembahasan yang telah  diutarakan  sebelumnya  maka  dapat  disimpulkan sebagai berikut:
1. Kombinasi model SMARTER, TOPSIS dan Borda dapat diimplementasikan  kedalam  aplikasi  SPK  berbasis webbase. Implementasi model ini telah dilakukan dengan sebuah  prototipe  dan  dapat  memberikan  keputusan penetapan  kenaikan  golongan  karyawan,  namun  masih secara general berdasarkan tingkat medis dan non medis.
2. Dalam  uji  akurasi  menggunakan  metode  matriks confusion didapatkan hasil bahwa menggunakan metode smarter menghasilkan nilai akurasi sebesar 0.8 sedangkan tanpa  metode  smarter  sebesar  0.6.  Error  rate  untuk penggunaan  smarter  sebesar  0.2  sedangkan  error  rate tanpa  menggunakan  smarter  0.4.  Kemudian  hasil pengujian tanpa menggunakan borda dengan hasil akurasi sebesar  0.7  dan  error  rate  sebesar  0.55.  Sedangkan
pengujian  menggunakan  netode  smarter  dan  borda akurasi sebesar 0,7 dan error rate 0,3.
3. Dalam  penggunakan  metode  smarter  membantu  dalam menstabilkan  kriteria.  Semakin  banyak  kriteria  maka semakin stabil nilai jarak antara bobot satu dengan yang lainnya.  Dengan  hasil  88.46%  dengan  jumlah  kriteria sebanyak 26, sedangkan 16 kriteria sebesar 56.25%,. 4. Dalam  uji    korelasi  sistem  didapatkan  nilai  koefesien korelasi  sebesar  0,479.  Dengan  begitu  disimpulkan memiliki  koefesien  korrelasi  sedang.  Sedangkan  dalam uji  reabilitas  r-hitung  sebesar  0.478  sedangkan  r-tabel 0.361,  sehingga  Apabila  r-hitung    >  r-tabel  maka instrumen  untuk  variabel  bersangkutan  dinyatakan realibel.
R EFERENSI [1] kusrini, Konsep  dan  Aplikasi  Sistem  Pendukung
Keputusan . Yogyakarta: Andi, 2007.
[2] M.  Hamka,  E.  Utami,  and  A.  Amborowati,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Kelompok  Metode  Topsis  Dan Borda Untuk Penentuan Bakal Calon Haji,” pp. 109–114,
2014.
[3] D.  Nofriansyah, Konsep  Data  Mining  Sistem  Pendukung
Keputusan . Yogyakarta: Deepublish, 2014.
[4] A. A. Larasati, A. H. Setianingrum, and L. K. Wardhani, “Development  decision  support  system  of  choosing medicine  using  TOPSIS  method  (Case  study:  RSIA Tiara),” Proc.  -  6th  Int.  Conf.  Inf.  Commun.  Technol. Muslim  World,  ICT4M  2016 ,  pp.  160–165,  2017,  doi: 10.1109/ICT4M.2016.37.
[5] M.  Husein  and  A.  Amborowati,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Kelompok  Penilaian  Kinerja  Kepala  Sekolah SMP Berprestasi,” Konf. Nas. Sist. Inform. 2017 , pp. 125– 130, 2017.
[6] A.  Sunyoto,  P.  Studi,  T.  Informatika,  and  S.  C.  Dosen, “Sistem pendukung keputusan seleksi penerimaan dosen di stmik amikom yogyakarta menggunakan metode topsis dan borda,” vol. 10, no. 2, pp. 44–61, 2017.
[7] S.  Mallu,  “Sistem  pendukung  keputusan  penentuan karyawan  kontrak  menjadi  karyawan  tetap  menggunakan metode topsis,” J. Ilm. Teknol. dan Inf. Terap. , vol. 1, no. 2, pp. 36–42, 2015.
[8] H. Eko Sudrajat, Kusrini, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Dosen Dengan Kinerja Terbaik,” Knsi 2018 , no. May, pp. 392–398, 2018.
[9] M.  Aan,  R.  Rahim,  S.  Tinggi,  and  I.  Manajemen, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017, doi: 10.23883/ijrter.2017.3388.wpyuj.
[10] D.  Haryanti,  H.  Nasution,  and  A.  S.  Sukamto,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerimaan  Mahasiswa Pengganti Beasiswa Penuh Bidikmisi Universitas Tanjungpura Dengan Menerapkan Metode SMARTER,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2016, [Online]. Available:
https://jurnal.untan.ac.id/index.php/justin/article/view/128
Vol.1, No. 2, November 2020, pp. 11-17
76/0.
[11] S.  M.  Chen,  S.  H.  Cheng,  and  T.  C.  Lan,  “Multicriteria decision  making  based  on  the  TOPSIS  method  and
similarity  measures  between  intuitionistic  fuzzy  values,”
Inf.  Sci.  (Ny). ,  vol.  367–368,  pp.  279–295,  2016,  doi: 10.1016/j.ins.2016.05.044.