Terbit online pada laman: https://ejournal.seminar-id.com/index.php/bees | 10.47065/bees.v3i2.1130

## BEES: Bulletin of Electrical and Electronics Engineering
ISSN 2722-6522 (Media Online), Vol 3, No 2, November 2022, pp 63−74

## Kombinasi  Metode  AHP  dan  Metode  OCRA  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan Pemberian Reward Pada Karyawan

## Brien A F Hutagalung
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: brien.hutagalung98@gmail.com
I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A K
Histori Artikel : Submited : Jan 16, 2022 Acepted : Nov 25, 2022 Published  : Nov 31, 2022 Dalam  menjalankan  pekerjaannya,  setiap  pegawai  atau  karyawan  tentu  memiliki kompetensi  yang  dapat  diandalkan.  Kompetensi  menjadi  bekal  dan  modal  bagi pegawai  untuk  bekerja  secara  profesional.  Kompetensi  ini  harus  terus  diasah  dan ditingkatkan  bagi  pegawai  sehingga  kontribusi  pegawai  terhadap  instansi  atau organisasi  ke  depannya  menjadi  lebih  baik  lagi.  Kompetensi  merupakan  variabel utama yang harus dimiliki oleh seorang pegawai dalam melaksanakan pekerjaannya sehingga dengan adanya  kompetensi  yang telah  dimiliki dapat membantu pegawai dalam  melaksanakan  pekerjaan  sesuai  dengan  target  yang  telah  ditentukan. Dikemukakan bahwa kompetensi adalah karakteristik dasar yang dimiliki seseorang yang  berpengaruh  langsung  terhadap  kinerja  atau  dapat  memprediksikan  kinerja yang sangat baik. Dapat dikatakan bahwa kompetensi adalah apa yang outstanding performers  lakukan  lebih  sering  pada  lebih  banyak.  Pengambilan  keputusan Pemberian Reward Pada PT. Matahari Department store masih belum baik. Hal ini dikarenakan unsur subjektif begitu mendominasi sehingga karyawan dengan kinerja baik tidak memiliki kesempatan untuk memperoleh reward tersebut. Agar pemberian reward pada Karyawan bisa lebih tepat dan merata, peneliti membuat dalam bentuk rancangan program yang lebih tersistem didalam suatu sistem aplikasi Visual Basic Net. 2010 dengan menerapkan Kombinasi Metode AHP dan OCRA, dimana metode tersebut mengambil keputusan berdasarkan nilai tertinggi dari setiap alternatif  dan nilai  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan  sebelumnya.  Sistem  pendukung keputusan merupakan suatu sistem yang interaktif yang mendukung keputusan dalam proses pengambilan keputusan melalui alternatif-alternatif yang diperoleh dari hasil pengolahan data, informasi dan rancangan model menggunakan metode kombinasi AHP  dan  Ocra.  Dilakukan  uji  coba  memasukkan  sampel  data  sebanyak  10  calon penerimaan  reward.  Dengan  adanya  Sistem  Pendukung  Keputusan  dapat memberikan  rekomendasi  penerima  reward  berdasarkan  rangking,  dari  10  calon penerima reward berdasrkan rangking tertinggi  yaitu :  Alternatif 1  dengan  nilai 0, Alternatif 2 dengan nilai 0,0339.
Kata Kunci: Reward; Sistem Pendukung Keputusan; Karyawan; AHP; OCRA
K ORESPONDENSI
Email: brien.hutagalung98@gmail.com

## A B S T R A C T
In carrying out their work, every officer or employee certainly has competence that can be relied on. Competence becomes the provision and capital for employees to work professionally. This competency must continue to be honed and improved for employees  so  that  employees'  contributions  to  the  agency  or  organization  in  the future will be even better. Competence is the main variable that an employee must have  in  carrying  out  his  work  so  that  the  competence  he  has  can  help  employees carry out their work according to predetermined targets. It is stated that competence is a basic characteristic possessed by a person that directly influences performance or  can  predict  excellent  performance.  It  could  be  said  that  competence  is  what outstanding  performers  do  more  often  and  more.  Decision  Making  on  Giving Rewards  to  PT.  Matahari  Department  store  is  still  not  good.  This  is  because subjective elements dominate so that employees with good performance do not have the opportunity to obtain these rewards. In order to provide rewards to employees more precisely and evenly, researchers created a more systematic program design in a Visual Basic Net application system. 2010 by applying a combination of AHP and OCRA methods, where this method makes decisions based on the highest value of each alternative and the values of previously determined criteria. A decision support system  is  an  interactive  system  that  supports  decisions  in  the  decision-making process  through  alternatives  obtained  from  the  results  of  data  processing, information and  model  design using a  combination  of  AHP and Ocra  methods. A trial was carried out to enter a data sample of 10 candidates for receiving the reward. With  the  Decision  Support  System,  it  can  provide  recommendations  for  reward

## Reward Pada Karyawan
recipients based on ranking, from 10 potential reward recipients based on the highest ranking,  namely:  Alternative  1  with  a  value  of  0,  Alternative  2  with  a  value  of 0.0339.
Keywords: Reward; Decision Support Systems; Employee; AHP; OCRA

## 1. PENDAHULUAN
Dalam menjalankan pekerjaannya, setiap pegawai atau karyawan tentu memiliki kompetensi yang dapat diandalkan. Kompetensi  menjadi  bekal dan  modal  bagi pegawai untuk bekerja secara professional.  Kompetensi  ini  harus terus diasah  dan  ditingkatkan  bagi  pegawai  sehingga  kontribusi  pegawai  terhadap  instansi  atau  organisasi  ke  depannya menjadi  lebih  baik  lagi.  Kompetensi  merupakan  variabel  utama  yang  harus  dimiliki,  oleh  seorang  pegawai  dalam melaksanakan pekerjaannya, sehingga dengan adanya kompetensi yang telah dimiliki dapat membantu pegawai dalam melaksanakan  pekerjaan  sesuai  dengan  target  yang  telah  ditentukan.  mengemukakan  bahwa  kompetensi  adalah karakteristik  mendasar  yang  dimiliki  seseorang  yang  berpengaruh  langsung  terhadap  kinerja  atau  dapat memprediksikan  kinerja  yang  sangat  baik.  Dapat  dikatakan  bahwa  kompetensi  adalah  apa  yang  outstanding performers lakukan lebih sering pada lebih banyak situasi, dengan hasil yang lebih baik dari pada apa yang dilakukan penilai kebijakan
Dalam proses pemilihan karyawan yang akan diberikan penghargaan (reward). HRD PT. Matahari Department Store  mengalami  berbagai  kendala  yang  dihadapi  di  antaranya  kesulitan  dalam  memilih  karyawan-karyawan  yang layak mendapat penghargaan dengan banyaknya kriteria sebagai penilaian. Kendala yang lain adalah pimpinan PT. Matahari Department Store mengharapkan output dari proses pemilihan tersebut yaitu karyawan yang diprioritaskan untuk  mendapat  bonus  utama  segera  dilaporkan  sedangkan  pada  pihak  HRD  tidak  saja  menangani  permasalahan- permasalahan karyawan tetapi juga serangkaian tugas yang berkaitan dengan permasalahan perusahaan lainya. Untuk membantu pihak HRD PT. Matahari Department Store dalam  mengambil keputusan karyawan  yang diprioritaskan mendapat bonus di perusahaan diperlukan suatu sistem pendukung keputusan. Sistem pendukung keputusan ini akan membantu pihak HRD dalam menganalisa karyawan yang diprioritaskan untuk mendapat penghargaan.
Pemberian  penghargaan  kepada  karyawan  adalah  untuk  meningkatkan  produktifitas  kerja  dan  semangat karyawan.  Penghargaan  adalah  pembayaran  sekaligus  yang  diberikan  karena  memenuhi  sasaran  kinerja.  Selain mendapatkan gaji yang diperoleh setiap bulan, para karyawan tentunya memerlukan suatu penyegaran dalam bekerja yang  bisa  dijadikan  semangat  dalam  melaksanakan  pekerjaannya.  Salah  satu  cara  untuk  memberikan  motivasi terhadap  karyawan  adalah  dengan  memberikan  penghargaan  (reward)  terhadap  prestasinya,  di  antaranya  dengan memberikan penilaian terhadap pekerjaan yang dilakukan serta memperhatikan beberapa kriteria misalnya penilaian dari segi absensi, kedisiplinan, pencapaian target dan lembur yang dimiliki oleh karyawan.
Banyaknya kriteria (multiple criteria) yang digunakan dalam proses penilaian kinerja karyawan menyulitkan pihak HRD untuk memberi bobot setiap kriteria oleh karena itu dibutuhkan suatu metode yang tepat, adapun metode yang digunakan untuk menyelesaikan multiple kriteria suatu perusahaan dengan menggunakan Analytical Hierarchy Process  (AHP)  dan  Metode  Occupational  Repetitive  Action  (OCRA).  Metode  ini  dipilih  karena  mampu  memilih alternatif terbaik dari sejumlah alternatif. Dalam hal ini alternatif yang dimaksud adalah karyawan terbaik berdasarkan kriteria-kriteria  yang  ditentukan.  Hasil  dari  proses  pengimplementasian  metode  AHP  dan  metode  OCRA  dapat mengurutkan alternatif dari nilai yang terbesar ke nilai yang terkecil.
Berdasarkan  Penelitian  terdahulu  Aulia  Paramita  dkk,  pada  tahun  2017  dengan  judul  “Aplikasi  Sistem Pendukung  Keputusan  Guru  Terbaik  Berdasarkan  Kinerja  dengan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)” memaparkan  dengan  sangat  jelas  sitem  pendukung  keputusan  juga  membutuhkan  teknologi  informasi,  hal  ini dikarenakan adanya era globalisasi, yang menuntut sebuah sekolah untuk bergerak cepat dalam mengambil keputusan dan tindakan. Dengan mengacu kepada solusi yang diberikan oleh metode Analytical Hierarchy Process (AHP)  [1]. Penelitian  yang  lain dilakukan oleh Rani Irma dkk, pada tahun 2017 dengan  judul  “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Supplier dengan Metode Analytical Hierarchy Process Pada PT. Cipta Nuasa Prima Tanggerang” pemilihan supplier  dengan  menggunakan  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dengan  tools  Expert  Choise  dan dibuktikan lagi menggunakan MS. Excel dapat memudahkan perusahaan dalam pendukung keputusan [2]. Penelitian yang lain juga dilakukan oleh Dewi Safitri dkk, pada tahun 2021 yang menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process  (AHP)  dalam  penilaian  pemberian  reward  pada  pegawai  pegawai  Kantor  Balai  Desa  Ambalutu.  Hasil penilaian pemberian reward pada pegawai pegawai dengan 8 (delapan) orang sebagai alternatif, maka dapat diambil beberapa  kesimpulan  antara  lain:  Kriteria  yang  diberikan  peneliti  sangat  berpengaruh  sebagai  dasar  penilaian Pemberian reward pada pegawai pegawai [3]. Penelitian lain dilakukan oleh Rohmat taufiq dkk, melakukan penelitian di tahun 2020 dengan judul “Analisis dan Desain Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)”. Dari penelitian ini menghasilkan usulan untuk penambahan sub kriteria dari kriteria sebelumnya yang sudah ada. Setelah dilakukan perhitungan dengan AHP maka nilai yang muncul untuk kriteria hasil kerja (A) pada subkriteria kuantatif A11 dengan skor 0.123, kualitatif A12 dengan skor 0.033, delivery A13 dengan skror 0.024 dan pelaksaan SOP A14 dengan skor 0.018. Skor tersebut untuk nilai baik sekali (BS) [4].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  suatu  sistem  yang  interaktif  yang  mendukung  keputusan  dalam  proses pengambilan  keputusan  melalui  alternatif-alternatif  yang  diperoleh  dari  hasil  pengolahan  data,  informasi  dan rancangan model [5]. Menurut Kusrini, Sistem Pendukung Keputusan adalah sistem yang digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstuktur dan situasi yang  tidak terstruktur, di mana tak seorang pun tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat  [6].  Efan  Turban  menyatakan  bahwa  Sistem  Pendukung Keputusan bukan hanya menyediakan peranti yang lansung mendukung dan pengambil keputusan tetapi juga dengan meningkatkan  berbagai sistem pendukung keputusan terkomputerisasi [7].
Berbeda  dengan  Herbet  A.Simon,  Sistem  Pendukung  Keputusan  berada  pada  suatu  rangkaian  kesatuan (continuum), dengan keputusan terprogram berada pada satu ujung dan keputusan tak teprogram pada ujung yang lain [8]. Dari beberapa pendapat para ahli yang dikemukakan di atas, maka dapat disimpulkan bahwa Sistem Pendukung Keputusan  (SPK)  adalah  suatu  sistem  informasi  yang  dapat  memudahkan  orang  dalam  pengambilan  keputusan berbasis komputer yang menunjang dalam pengambilan solusi dimulai dalam mengetahui masalah juga data-data yang benar,  dan  menentukan  pendekatan  dalam  pengambilan  keputusan  dan  alternatif  dalam  mengevaluasi  kegiatan[9]. Sistem Pendukung Keputusan juga memiliki tujuan membantu dalam analisis untuk mengambil keputusan yang tidak terstruktur dan kurang jelas. Hal ini tidak bermaksud mengotomatisasikan dalam menentukan keputusan akan tetapi hanya  memberikan aplikasi  interaktif untuk melakukan anlisa dan  mengahasilkan keputusan  yang  lebih  akurat dan tepat [9].

## 2.2 Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP)
Metode  AHP  adalah  salah  satu  metode  pendukung  keputusan  yang  bisa  menguraikan  masalah  banyak  faktor  atau banyak kriteria yang kompleks jadi suatu hirarki, hirarki diartikan sebagai suatu perwakilan dari sebuah masalah yang luas disebuah urutan banyak level dimana level kesatu adalah diiringi level faktor, kriteria, dan selanjutnya ke bawah hingga level alternatif akhir. Akhir dalam tahapan AHP ialah prioritas pada alternatif [10].  Adapun langkah-langkah dari proses kerja metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) adalah sebagai berikut. 1. Membuat Hierarki
Problem yang akan dieksekusi, diurai menjadi unsurnya, yaitu kriteria dan alternatif, lalu ditata menjadi struktur hierarki seperti gambar di bawah ini.

## Gambar 1. Struktur Hierarki AHP
2. Penilaian Kriteria dan Alternatif
Agar  berbagai  masalah  yang  ada,  skala  satu  hingga  sembilan  merupakan  skala  terbaik  untuk  mengungkapkan asumsi. Value dan arti asumsi Kualitatif pada skala perbandingan.
3. Penentuan Prioritas
Dalam  tiap  kriteria,  harus  dibuat  komparasi  berpasangan  (Pairwise  Comparisons).  Value  komparasi  relatif selanjutnya mengolahnya agar mendapatkan penentuan peringkat alternatif dalam semua alternatif.
4. Mengukur konsistensi Dalam pembuatan keputusan, penting untuk mengetahui seberapa baik konsistensi yang ada karena kita tidak mengiginkan keputusan berdasarkan keseimbangan dengan konsistensi yang rendah. Hal yang dilakukan adalah:
a. Kalikan  nilai  setiap  kolom  pertama  dengan  prioritas  relatif  elemen  pertama,  nilai  pada  kolom  kedua  dan seterusnya.
b. Jumlahkan setiap baris
c. Hasil dari penjumlahan baris dibagi diatas dengan elemen relatif yang bersangkutan
d. Jumlah hasil bagi diatas dengan banyaknya elemen yang hasilnya disebut λ max
5. Hitung konsistensi indeks (CI) dengan rumus:
CI = (λ max-n)/n (1) Dimana:   n = banyaknya elemen 6. Hitung rasio konsistensi / Consistency Ratio (CR) Rumus:
CR = CI/IR (2) Dimana: CR = Consistency Ratio
CI = Consistency Index

## Reward Pada Karyawan
IR = Index Random Consistency.
7. Memeriksa  konsistensi  hirarki.  Jika  nilai  lebih  dari  10%,  maka  penilaian  data  judgetmen  harus  diperbaiki. Namunjika ratio konsistensi CI/IR kurang atau sama dengan 0.1, maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar. Daftar Indeks Random Konsistensi (IR) bisa dilihat dalam tabel berikut.
Tabel 1. Saaty Tingkat Kepentingan Defenisi 1 Sama Petingnya dengan yang lain. 3 Moderat pentingnya dibanding yang lain. 5 Kuat Pentingnya disbanding dengan yang lain.
9 Sangat kuat pentingnya disbanding yang lain. 2,4,6,8 Extrim pentingnya disbanding yang lain. Reciprocal Nilai diantara dua penilaian yang berdekatan. Jika elemen i memiliki salah satu angka diatas dibandingkan elemen j, maka j memiliki nilai kebalikannya  ketika dibandingkan dengan elemen i.
Tabel  Saaty  ialah  penilaian  yang  dapat  dilakukan  dengan  komparasi  berpasangan  yaitu  dengan membandingkan setiap elemen dengan elemen lainnya pada setiap kriteria sehingga didapat nilai kepentingan elemen dalam bentuk pendapat yang bersifat kualitatif tersebut digunakan skala penilaian Saaty akan diperoleh nilai pendapat dalam bentuk angka (kuantitatif).
Tabel 2. Ratio Konsistensi N 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
RI  0.00  0.00  0.58  0.90  1.12  1.24  1.32  1.41  1.45  1.49
Tabel Ratio Konsistensi adalah menjumlahkan hasil perkalian jumlah kolom dengan elgen vektor, batas ketidak konsistensian  diukur  dengan  mengunakan  rasio  konsistensi  (CR),  yakni  perbandingan  indeks  (CI)  dengan  nilai pembangkit random (RI).

## 2.3 Metode Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA)
Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) adalah pendekatan pengukuran kinerja relatif berdasarkan sebuah  model  nonparametrik.  Ocra  pertama  kali  dikembangkan  oleh  Parkan  pada  tahun  1994  dan  merupakan metode  yang  sangat  berguna  dan  sederhana  untuk  menganalisis  sektor  yang  berbeda  dan  membandingkan  unit keputusan yang berbeda. Ocra adalah teknik pengukuran efisien non-parametrik dan pertama kali diusulkan untuk menyelesaikan kinerja masalah pengukuran dan anlisis produktivitas. Proses kerja dari metode OCRA memiliki beberapa tahapan, yaitu [11]:
a. Pembentukan  matriks  keputusan  X.  dibaris  keputusan  matriks  alternatif  ditempatkan  dan  di  kolom  kriteria ditempatkan. Di dalam matriks ini, X ij menunjukan kinerja alternatif i dibawah kriteria j.
X11 … X12 … X1n ֻ ֻ
X = [X ij ] mxn = X 21 … X22 … X2n i= 1, ….,m; j= 1,2,…,n ֻ ֻ Xm1 … Xm2 … Xmn
Dimana: m = jumlah alternatif n  = jumlah kriteria X ij = Nilai performa dari alternatif i terhadap kriteria j X 0j = nilai optimum dari kriteria j. b. Peringkat preferensi dimana yang dihitung hanya nilai kinerja dari alternatif untuk kriteria yang akan diminimalkan (cost).
𝐼̅ 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑔 𝑗=1 𝑚𝑎𝑥(𝑥 𝑖𝑗 )−𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑖𝑛⁡(𝑥 𝑖𝑗 ) (i= 1,2,…,m; j= 1,2,…,g) (1)
c. Pada  langkah  ini,  menghitung  peringkat  preferensi  linier  dari  setiap  alternatif  untuk  kriteria  yang  akan diminimalkan (cost).
𝐼̿ 𝑖 = ⁡ 𝐼̅ 𝑖 - min( 𝐼̅ 𝑖 ) (2)
d. Peringkat  preferensi  dimana  yang  dihitung  hanya  nilai  kinerja  dari  alternatif  untuk  kriteria  yang  akan dimaksimalkan (benefit).
𝑂̅ 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑥 𝑗 −𝑚𝑖𝑛⁡(𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑖𝑛𝑥 𝑖𝑗 (i= 1,2,…,m; j= g+1, g+2,…,n) (3)
e. Pada  langkah  ini,  menghitung  peringkat  preferensi  linier  dari  setiap  alternatif  untuk  kriteria  yang  akan dimaksimalkan (benefit).
𝑂̿ 𝑖 = 𝑂̅ 𝑖 - min ( 𝑂̅ 𝑖 ) (4)
f. Menghitung total nilai preferensi untuk setiap alternatif.
𝑃 𝑖 = ( 𝐼̿ 𝑖 + 𝑂̿ 𝑖 ) – min ( 𝐼̿ 𝑖 + 𝑂̿ 𝑖 )  i= 1,2,…,m (5)

## 2.4 Kerangka Kerja Penelitian
Tahapan  Penelitian  penelitian  dijabarkan  tahapan-tahapan  yang  dilakukan  dalam  penelitian.  Metodologi  penelitian terdiri dari beberapa tahapan yang terkait secara sistematis. Tahapan ini diperlukan untuk mempermudahkan dalam melakukan penelitian. Sebelum membuat kerangka penelitian, penulis terlebih dahulu menganalisa topik yang akan diteliti.  Pada  anlisa  ini,  peneliti  melihat  prosedur  yang  dilakukan  oleh  Pemberian  reward  pada  dalam  melakukan Pemberian Reward Pada Karyawan, biasanya data-data masih digunakan secara pemilihan manual biasa tanpa sistem kelayakan, dan pengolahan data-data juga manual, serta tidak adanya tolak ukur dalam penilaiannya juga. Sering juga mengalami kesalahan dalam proses pengolahan kriteria yang sudah ada menjadi lambat diperoleh dan kurang objektif dikarenakan pemilihan dianggap tidak profesional.
Pengambilan  keputusan  Pemberian  Reward  Pada  Karyawan  Pegawai  pada  Pemberian  reward  pada  akan peneliti buat dalam bentuk rancangan program yang lebih tersistem didalam suatu sistem aplikasi  VisualBasic Net. 2010  dengan  menerapkan  Kombinasi  Metode  AHP  dan  OCRA,  dimana  metode  tersebut  mengambil  keputusan berdasarkan nilai tertinggi dari setiap alternatif dan nilai kriteria-kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. Data-data yang penulis dapatkan dari hasil pengamatan langsung dan wawancara terhadap pihak Pemberian reward pada berupa data kriteria dan data alternatif.
Dengan  dibuatnya  pengambilan  keputusan  Pemberian  Reward  Pada  Karyawan  Pegawai  pada  Pemberian reward pada kedalam bentuk sistem diharapkan agar tidak ada penyalahgunaan wewenang dan mengikuti sesuai aturan dan pesyaratan dalam pengambilan keputusan agar tidak terjadi penyimpangan dalam pengambilan keputusan, serta hasil diharapkan sistem ini dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam  pendukung keputusan, dan informasi yang dihasilkan akan  lebih efesien. Di bawah  ini  merupakan alur sederhana dari proses pengumpula data-data dari penelitian ini.
Gambar 2. Kerangka Kerja Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Penerapan Metode
Analisa  sistem  perlu  dilakukan  agar  dalam  pembuatan  sistem  dapat  dilaksanakan  dengan  baik.  Analisa  sistem  ini merupakan proses pemecahan sistem menjadi beberapa bagian atau sub-sub sistem yang terperinci. Hal ini dilakukan agar mudah dalam mengidentifikasi permasalahan, kesempatan-kesempatan, dan hambatan pada sebuah sistem dan untuk mengetahui kebutuhan sistem yang akan dipenuhi.

## Reward Pada Karyawan
Pada  analisa  penelitian  penulis  menjelaskan  bagaimana  proses  dari  penulis  mengambil  data-data  yang diperlukan  sampai  tahapan  perancangan  penelitian.  Data-data  karyawan  pada  Pemberian  reward  pada,  sedangkan data-data untuk proses perancangan seperti kriteria penilai pemberian reward pada pegawai.  Setelah terkumpul data yang diperlukan, penulis  mengindetifikasi permasalahan  yang terjadi pada PT. Matahari Department Store dengan menerapkan  kombinasi  metode  AHP  dan  ACRA  besar  harapan  bisa  membantu  memudahkan  untuk  menghasilkan alternatif  terbaik  yang  tepat.  Kombinasi  metode  AHP  dan  ACRA  dilakukan  guna  mengetahui  dalam  Penilaian Pemberian  reward  pada  Karyawan  pada  Pemberian  reward  pada.  Kedua  metode  ini  dilakukan  kombinasi  AHP menghasilkan bobot pada tiap-tiap kriteria dan OCRA melakukan perangkingan terhadap penilaian pemberian reward pada Pegawai.

## 3.1.1 Penerapan Metode AHP
Metode AHP  digunakan untuk  menentukan  bobot  kriteria  sedangkan untuk perangkingan dilakukan  menggunakan metode (OCRA). Penentuan bobot kriteria dilakukan dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dengan cara sebagai berikut:
1. Membuat matriks perbandingan berpasangan
Pada tahap ini dilakuka penilaian perbandingan antara satu kriteria dengan kriteria lainnya.
Tabel 3. Matriks Perbandingan untuk Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C1 1 1/6 1/10 1/8 1/6 ¼ 1/8 1/6 1/4 C2 6 1 1/8 ¼ ¼ 1/6 1/4 1/6 1/4 C3 10 8 1 1/8 ¼ 1/6 1/4 ¼ 1/2 C4 8 4 8 1 1/6 1/8 1/6 ¼ 1/6 C5 6 4 4 6 1 ¼ 1/4 1/6 1/4 C6 4 6 6 8 4 1 1/10 1/6 1/4 C7 8 4 4 6 4 1/10 1 ½ 1/6 C8 6 6 4 4 6 6 2 1 1/4 C9 4 4 2 6 4 4 4 6 1
2. Matriks perbandingan yang sudah disederhanakan
Tabel 4. Matriks perbandingan berpasangan yang sudah disederhanakan
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C1 1 0,166 0,1 0,125 0,167 0,25 0,125  0,167 0,25 C2 6 1 0,125 0,25 0,25 0,167 0,25 0,167 0,25 C3 0,1 8 1 0,125 0,25 0,167 0,25 0,25 0,5 C4 8 4 8 1 0,167 0,125 0,167 0,25 0,167 C5 6 4 4 6
1 0,25 0,25 0,167 0,25 C6 4 6 6 8 4
1 0,1 0,167 0,25 C7 8 4 4 6 4
0,1 1 0,5 0,167 C8 6 6 4 4 6
6 2 1 0,25 C9 4 4 2 6 4 4
4 6 1 Kolom 43,100  37,166  29,225  31,500  19,834  12,059  8,142  8,668  3,084
3. Membuat matriks untuk yang dinormalisasikan
Pada setiap kolom dibagi dengan jumlah total pada kolom, dan akan diperoleh bobot relatif yang dinormalisasikan. Perhitungannya sebagai berikut:
1,000 / 43,100 = 0,0232 0,250 / 12,059 = 0,0270 6,000 / 43,100 = 0,1392 0,167 / 12,059 = 0,0138 0,100 / 43,100 = 0,0023 0,167 / 12,059 = 0,0138 8,000 / 43,100 = 0,1856 0,125 / 12,059 = 0,0104 6,000 / 43,100 = 0,1392 0,250 / 12,059 = 0,0207 4,000 / 43,100 = 0,0928 1,000 / 12,059 = 0,0829 8,000 / 43,100 = 0,1856 0,100 / 12,059 = 0,0083 6,000 / 43,100 = 0,1392 6,000 / 12,059 = 0,4976 4,000 / 43,100 = 0,0928 4,000 / 12,059 = 0,3317 0,166 / 37,166 = 0,0045 0,125 / 8,142 = 0,0154 1,000 / 37,166 = 0,0269 0,250 / 8,142 = 0,0307 8,000 / 37,166 = 0,2153 0,250 / 8,142 = 0,0307 4,000 / 37,166 = 0,1076 0,167 / 8,142 = 0,0205 4,000 / 37,166 = 0,1076 0,250 / 8,142 = 0,0307 6,000 / 37,166 = 0,1614 0,100 / 8,142 = 0,0123 4,000 / 37,166 = 0,1076 1,000 / 8,142 = 0,1228 6,000 / 37,166 = 0,1614 2,000 / 8,142 = 0,2456
4,000 / 37,166 = 0,1076 4,000 / 8,142 = 0,4913 0,100 / 29,225 = 0,0034 0,167 / 8,668 = 0,0193 0,125 / 29,225 = 0,0043 0,167 / 8,668 = 0,0193 1,000 / 29,225 = 0,0342 0,250 / 8,668 = 0,0288 8,000 / 29,225 = 0,2737 0,250 / 8,668 = 0,0288 4,000 / 29, 225 = 0,1369 0,167 / 8,688 = 0,0193 6,000 / 29,225 = 0,2053 0,167 / 8,688 = 0,0193 4,000 / 29,225 = 0,1369 0,500 / 8,668 = 0,0577 4,000 / 29,225 = 0,1369 1,000 / 8,688 = 0,1154 2,000 / 29,225 = 0,0684 6,000 / 8,668 = 0,6922 0,125 / 31,500 = 0,0040 0,250 / 3,084 = 0,0811 0,250 / 31,500 = 0,0079 0,250 / 3,084 = 0,0811 0,125 / 31,500 = 0,0040 0,500 / 3,084 = 0,1621 1,000 / 31,500 = 0,0317 0,167 / 3,084 = 0,0542 6,000 / 31,500 = 0,1905 0,250 / 3,084 = 0,0811 8,000 / 31,500 = 0,2540 0,250 / 3,084 = 0,0811 6,000 / 31,500 = 0,1905 0,167 / 3,084 = 0,0542 4,000 / 31.500 = 0,1270 0,250 / 3,084 = 0,0811 6,000 / 31,500 = 0,1905 1,000 / 3,084 = 0,3243 0,167 / 19,834 = 0,0084 0,250 / 19,834 = 0,0126 0,250 / 19,834 = 0,0126 0,167 / 19,834 = 0,0084 1,000 / 19,834 = 0,0504 4,000 / 19,834 = 0,2017 4,000 / 19,834 = 0,2017 6,000 / 19,834 = 0,3025 4,000 / 19,834 = 0,2017 Tabel 5. Matriks Nilai Kriteria yang Dinormalisasikan C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C1   0,0232 0,0045 0,0034 0,0040 0,0084 0,0270 0,0154 0,0193 0,0811 C2   0,1392   0,0269   0,0043   0,0079   0,0126   0,0138   0,0307   0,0193   0,0811 C3 0,0023 0,2153   0,0342   0,0040   0,0126   0,0138   0,0307   0,0288   0,1621 C4   0,1856   0,1076   0,2737   0,0317   0,0084   0,0104   0,0205   0,0288   0,0542 C5   0,1392   0,1076   0,1369   0,1905   0,0504   0,0207   0,0307   0,0193   0,0811 C6   0,0928   0,1614   0,2053   0,2540   0,2017   0,0829   0,0123   0,0193   0,0811 C7   0,1856   0,1076   0,1369   0,1905   0,2017   0,0083   0,1228   0,0577   0,0542 C8   0,1392   0,1614   0,1369   0,1270   0,3025   0,4976   0,2456   0,1154   0,0811
C9   0,0928   0,1076   0,0684   0,1905   0,2017   0,3317   0,4913   0,6922   0,3243
4. Mencari nilai Baris
Menjumlah nilai-nilai setiap baris, berikut perhitunganya.
C1 = 0,0232 + 0,0045 + 0,0034 + 0,0040 + 0,0084 + 0,0270 + 0,0154 + 0,0193 + 0,0811 = 0,1863 C2 = 0,1392 + 0,0269 + 0,0043 + 0,0079 + 0,0126 + 0,0138 + 0,0307 + 0,0193 + 0,0811 = 0,3358 C3 = 0,0023 + 0,2153 + 0,0342 + 0,0040 + 0,0126 + 0,0138 + 0,0307 + 0,0288 + 0,1621 = 0,5038 C4 = 0,1856 + 0,1076 + 0,2737 + 0,0317 + 0,0084 + 0,0104 + 0,0205 + 0,0288 + 0,0542 = 0,7209 C5 = 0,1392 + 0,1076 + 0,1369 + 0,1905 + 0,0504 + 0,0207 + 0,0307 + 0,0193 + 0,0811 = 0,7764 C6 = 0,0928 + 0,1614 + 0,2053 + 0,2017 + 0,2540 + 0,0829 + 0,0123 + 0,0193 + 0,0811 = 1,1108 C7 = 0,1856 + 0,1076 + 0,1369 + 0,1905 + 0,2017 + 0,0083 + 0,1228 + 0,0577 + 0,0542 = 1,0653 C8 = 0,1392 + 0,1614 + 0,1369 + 0,1270 + 0,3025 + 0,4976 + 0,2456 + 0,1154 + 0,0811 = 1,8067 C9 = 0,0928 + 0,1076 + 0,0684 + 0,1905 + 0,2017 + 0,3317 + 0,4913 + 0,6922 + 0,3243 = 2,5005
5. Mencari nilai Bobot
Nilai baris dibagi dengan jumlah kolom kriteria, berikut perhitungannya:
C1 = baris / kolom C7 = baris / kolom = 0,1863 / 9
= 1,0653 / 9
= 0,0207 = 0,1184 C2 = baris / kolom C8 = baris / kolom = 0,3358 / 9 = 1,8067 / 9 = 0,0373 = 0,2007 C3 = baris / kolom C9 = baris / kolom = 0,5038 / 9 = 2,5005 / 9 = 0,0560 = 0,2778
C4= baris / kolom

## Reward Pada Karyawan
= 0,7209 / 9 = 0,0801 C5 = baris / kolom = 0,7764 / 9 = 0,0863 C6 = baris / kolom = 1,1108 / 9 = 0,1234
Tabel 6. Matriks Perbandingan untuk Kriteria yang Dinormalisasi C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 Baris Bobot C1  0,0232  0,0045  0,0034 0,004 0,0084 0,027 0,0154  0,0193  0,0811  0,1863 0,0207 C2  0,1392  0,0269  0,0043  0,0079  0,0126  0,0138  0,0307  0,0193  0,0811  0,3358 0,0373 C3  0,0023  0,2153  0,0342 0,004 0,0126  0,0138  0,0307  0,0288  0,1621  0,5038 0,056 C4  0,1856  0,1076  0,2737  0,0317  0,0084  0,0104  0,0205  0,0288  0,0542  0,7209 0,0801 C5  0,1392  0,1076  0,1369  0,1905  0,0504  0,0207  0,0307  0,0193  0,0811  0,7764 0,0863 C6  0,0928  0,1614  0,2053 0,254 0,2017  0,0829  0,0123  0,0193  0,0811  1,1108 0,1234 C7  0,1856  0,1076  0,1369  0,1905  0,2017  0,0083  0,1228  0,0577  0,0542  1,0653 0,1184 C8  0,1392  0,1614  0,1369 0,127 0,3025  0,4976  0,2456  0,1154  0,0811  1,8067 0,2007 C9  0,0928  0,1076  0,0684  0,1905  0,2017  0,3317  0,4913  0,6922  0,3243  2,5005 0,2778 Tabel 7. Matriks Perbandingan untuk Mencari Rasio konsistensi
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 Bobot C1 1 0,166 0,1 0,125  0,167 0,25 0,125  0,167 0,25 0,0207 C2 6 1 0,125 0,25 0,25 0,167 0,25 0,167 0,25 0,0373 C3  0,1 8 1 0,125 0,25 0,167 0,25 0,25 0,5 0,056 C4 8 4 8 1 0,167  0,125  0,167 0,25 0,167 0,0801 C5 6 4 4 6 1 0,25 0,25 0,167 0,25 0,0863 C6 4 6 6 8 4 1 0,1 0,167 0,25 0,1234 C7 8 4 4 6 4 0,1 1 0,5 0,167 0,1184 C8 6 6 4 4 6 6 2 1 0,25 0,2007 C9 4 4 2 6 4 4 4 6 1 0,2778
6. Untuk Mencari Rasio Konsistensi
Dimana kolom dikali dengan bobot, berikut perhitungannya.
C1 = (1 * 0,0207) + (6 * 0,0207) + (0.1 * 0,0207) + (8 * 0,0207) + (6 * 0,0207) + (4 * 0,0207) + (8 * 0,0207) + (6 * 0,0207) + (4 * 0,0207)
= 0,0207 + 0,1242 + 0,00207 + 0,1656 + 0,1242 + 0,0828 + 0,1656 + 0,1242 + 0,0828 = 0,8921 C2 = (0,166 * 0,0373) + ( 1 * 0,0373) + ( 8 * 0,0373) + (4 * 0,0373) + ( 4 * 0,0373) +  ( 6 * 0,0373) +  ( 4 *
0,0373) + ( 6 * 0,0373) + ( 4 * 0,0373)
= 0,0061 + 0,0373 + 0,2984 + 0,1492 + 0,1492 + 0,2238 + 0,1492 + 0,2238 + 0,1492 = 1,3862 C3 = ( 0,1 * 0,056) + ( 0,125 * 0,056) + ( 1 * 0,056) +  (8 * 0,056) + ( 4 * 0,056) +  ( 6 * 0,056) + ( 4 * 0,056) + ( 4 * 0,056) + ( 2 * 0,056) = 0,0056 + 0,027 + 0,056 + 0,448 + 0,224 + 0,336 + 0,224 + 0,224 + 0,112 = 1,6006 C4 = ( 0,125 * 0,0801) + ( 0,25 * 0,0801) + ( 0,125 * 0,0801) +  (1 * 0,0801) + ( 6 * 0,0801) +  ( 8 * 0,0801) +  (
6 * 0,0801) + ( 4 * 0,0801) + ( 6 * 0,0801)
= 0,0100 + 0,0200 + 0,0100 + 0,0801 + 0,4806 + 0,6408 + 0,4806 + 0,3204 + 0,4806 = 2,5233 C5 = ( 0,167 * 0,0863) + ( 0,25 * 0,0863) + ( 0,25 * 0,0863) +  (0,167 * 0,0863) + ( 1 * 0,0863) +  ( 4 * 0,0863)
+ ( 4 * 0,0863) + ( 6 * 0,0863) + ( 4 * 0,0863)
= 0,0144 + 0,0215 + 0,0215 + 0,0144 + 0,0863+ 0,3452 + 0,3452 + 0,5178 + 0,3452 = 1,7115
C6 = ( 0,25 * 0,1234) + ( 0,167 * 0,1234) + ( 0,167 * 0,1234) +  (0,125 * 0,1234) + ( 0,25 * 0,1234) +  ( 1 * 0,1234) +  ( 0,1 * 0,1234) + ( 6 * 0,1234) + ( 4 * 0,1234)
= 0,0308 + 0,0206 + 0,0206 + 0,0154 + 0,0308+ 0,1234 + 0,0123+ 0,7404 + 0,4936
= 1,4879
C7 = ( 0,125 * 0,1184) + ( 0,25 * 0,1184) + ( 0,25 * 0,1184) +  (0,167 * 0,1184) + ( 0,25 * 0,1184) +  ( 0,1 * 0,1184) +  ( 1 * 0,1184) + ( 2 * 0,1184) + ( 4 * 0,1184) = 0,0148 + 0,0296 + 0,0296 + 0,0197 + 0,0296+ 0,0118 + 0,1184+ 0,2368 + 0,4736
= 0,9675
C8 = (0,167 * 0,2007) + ( 0,167 * 0,2007) + ( 0,25 * 0,2007) +  (0,25 * 0,2007) + ( 0,167 * 0,2007) +  ( 0,167 * 0,2007) +  ( 0,5 * 0,2007) + ( 1 * 0,2007) + ( 6 * 0,2007) = 0,0335 + 0,0335 + 0,0501 + 0,0501 + 0,0335+ 0,0335 + 0,1003+ 0,2007 + 1,2042 = 1,7394
C9 = (0,25 * 0,2778) + ( 0,25 * 0,2778) + ( 0,5 * 0,2778) + (0,167 * 0,2778) + ( 0,25 * 0,2778) +  ( 0,25 * 0,2778) +   ( 0,167 * 0,2778) + ( 0,25 * 0,2778) + ( 1 * 0,2778) = 0,0694 + 0,0694 + 0,1389 + 0,0463 + 0,0694+ 0,0694 + 0,0463+ 0,0694 + 0,2778 = 0,8563
Tabel 8. Hasil Perhitungan Rasio konsistensi Jumlah Perbaris Bobot Hasil C1 0,8921 0,0207  0,9128 C2 1,3862 0,0373  1,4235 C3 1,6006 0,056 1,6566 C4 2,5233 0,0801  2,6034 C5 1,7115 0,0863  1,7978 C6 1,4879 0,1234  1,6113 C7 0,9675 0,1184  1,0859 C8 1,7394 0,2007  1,9401 C9 0,8563 0,2778  1,1341 Ci = 1,5739⁡−⁡9 9⁡−⁡1 −7,4261 8 = -0,9282
Karena n=9 maka RI =  nilai 1,45 RI diambil pada tabel 2.  maka
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = −0,9282 1,45 = -0,6401
Oleh karena CR < 0,1, maka rasio konsisten dari perhitungan tersebut bisa diterima.

## 3.1.2 Penerapan Metode OCRA
Ocra merupakan salah satu metode menentukan prioritas dalam analisis MCDM (Multi Criteria Decision Making), dugaan dari dominasi kriteria yang digunakan dalam Ocra adalah penggunaan nilai dalam hubungan out rangking.
Tabel 9. Tipe Fungsi Preferensi Kriteria
Alternatif Kriteria C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8  C9 A1 5 4 5 4 3 5 3 3 5 A2 4 5 3 3 5 5 4 5 4 A3 3 5 5 4 5 4 4 5 3 A4 4 5 3 5 5 4 5 3 4 A5 4 3 5 5 4 5 2 4 3 A6 4 1 3 4 4 4 3 2 5 A7 5 4 4 4 3 5 3 5 5 A8 3 3 3 4 4 4 4 5 3 A9 3 2 2 5 4 5 4 4 5 A10 3 4 4 2 2 5 5 4 3
Max 5 5 5 5 5 5 5 5 5
Min 1 1 2 2 2 4 2 2 3
Bobot kriteria pada tabel 8 diambil dari hasil proses AHP. Langkah selanjutnya mengkalikan masing-masing nilai alternatif dengan masing-masing bobot kriteria dan menentukan tipe fungsi preferensi kriteria, hasilnya  dilihat pada tabel 9.
Langkah 1 Untuk Mencari Nilai 𝑰̅ 𝐼̅ 1 = ∑ (0,0207 5−5 1 ) + (0,0373 5−4 1 ) + (0,056 5−5 2 ) + (0,0801 5−4 2 ) + (0,0863 5−3 2 ) + (0,1234 5−5 4 ) + (0,1184 5−3 2 ) + (0,2007 5−3 2 ) + (0,2778 5−5 3 ) = 0 + 0,0373 + 0,056 + 0,0400 + 0,0863 + 0 + 0,1184 + 0,2007 + 0 = 0,5387
𝐼̅ 2 = ∑ (0,0207 5−4 1 ) + (0,0373 5−5 1 ) + (0,056 5−3 2 ) + (0,0801 5−3 2 ) + (0,0863 5−5 2 ) + (0,1234 5−5 4 ) + (0,1184 5−4 2 ) + (0,2007 5−5 2 ) + (0,2778 5−4 3 ) = 0,0207 + 0 + 0,056 + 0,0801 + 0 + 0 + 0,0592 + 0 + 0,0926 = 0,3086
𝐼̅ 3 = ∑ (0,0207 5−3 1 ) + (0,0373 5−5 1 ) + (0,056 5−5 2 ) + (0,0801 5−4 2 ) + (0,0863 5−5 2 ) + (0,1234 5−4 4 ) + (0,1184 5−4 2 ) + (0,2007 5−5 2 ) + (0,2778 5−3 3 ) = 0,0414 + 0 + 0 + 0,0400 + 0 + 0,0308 + 0,0592 + 0 + 0,1852 = 0,3566
𝐼̅ 4 = ∑ (0,0207 5−4 1 ) + (0,0373 5−5 1 ) + (0,056 5−3 2 ) + (0,0801 5−5 2 ) + (0,0863 5−5 2 ) + (0,1234 5−4 4 ) + (0,1184 5−5 2 ) + (0,2007 5−3 2 ) + (0,2778 5−4 3 )

## Reward Pada Karyawan
= 0,0207 + 0 + 0,056 + 0 + 0 + 0,0308 + 0 + 0,2007 + 0,0926 = 0,4008
𝐼̅ 5 = ∑ (0,0207 5−4 1 ) + (0,0373 5−3 1 ) + (0,056 5−5 2 ) + (0,0801 5−5 2 ) + (0,0863 5−4 2 ) + (0,1234 5−5 4 ) + (0,1184 5−2 2 ) + (0,2007 5−4 2 ) + (0,2778 5−3 3 ) = 0,0207 + 0,0746 + 0 + 0 + 0,0431 + 0 + 0,1776 + 0,1003 + 0,1852 = 0,6015
𝐼̅ 6 = ∑ (0,0207 5−4 1 ) + (0,0373 5−1 1 ) + (0,056 5−3 2 ) + (0,0801 5−4 2 ) + (0,0863 5−4 2 ) + (0,1234 5−4 4 ) + (0,1184 5−3 2 ) + (0,2007 5−2 2 ) + (0,2778 5−5 3 ) = 0,0207 + 0,1492 + 0,056 + 0,0400 + 0,0431 + 0,0308 + 0,1184 + 0,3010 + 0 = 0,7592
𝐼̅ 7 = ∑ (0,0207 5−5 1 ) + (0,0373 5−4 1 ) + (0,056 5−4 2 ) + (0,0801 5−4 2 ) + (0,0863 5−3 2 ) + (0,1234 5−5 4 ) + (0,1184 5−3 2 ) + (0,2007 5−5 2 ) + (0,2778 5−5 3 ) = 0 + 0,0373 + 0,028 + 0,0400 + 0,0863 + 0 + 0,1184 + 0 + 0 = 0,31
𝐼̅ 8 = ∑ (0,0207 5−3 1 ) + (0,0373 5−3 1 ) + (0,056 5−3 2 ) + (0,0801 5−4 2 ) + (0,0863 5−4 2 ) + (0,1234 5−4 4 ) + (0,1184 5−4 2 ) + (0,2007 5−5 2 ) + (0,2778 5−3 3 ) = 0,0414 + 0,0746 + 0,056 + 0,0400 + 0,0431 + 0,0308 + 0,0592 + 0 + 0,1852 = 0,5303
𝐼̅ 9 = ∑ (0,0207 5−3 1 ) + (0,0373 5−2 1 ) + (0,056 5−2 2 ) + (0,0801 5−5 2 ) + (0,0863 5−4 2 ) + (0,1234 5−5 4 ) + (0,1184 5−4 2 ) + (0,2007 5−4 2 ) + (0,2778 5−5 3 ) = 0,0414 + 0,1119 + 0,084 + 0 + 0,0431 + 0 + 0,0592 + 0,1003 + 0 = 0,4399
𝐼̅ 10 = ∑ (0,0207 5−3 1 ) + (0,0373 5−4 1 ) + (0,056 5−4 2 ) + (0,0801 5−2 2 ) + (0,0863 5−2 2 ) + (0,1234 5−5 4 ) + (0,1184 5−5 2 ) + (0,2007 5−4 2 ) + (0,2778 5−3 3 ) = 0,0414 + 0,0373 + 0,028 + 0,1201 + 0,1294 + 0 + 0 + 0,1003 + 0,1852 = 0,6417 Dari perhitungan yang dilakukan di atas maka didapatkan tabel nilai 𝐼̅ seperti di bawah ini.
Tabel 10. Nilai 𝐼̅ 𝑰̅ Nilai 𝐼̅ 1 0,5387 𝐼̅ 2 0,3086 𝐼̅ 3 0,3566 𝐼̅ 4 0,4008 𝐼̅ 5 0,6015 𝐼̅ 6 0,7592 𝐼̅ 7 0,31 𝐼̅ 8 0,5303 𝐼̅ 9 0,4399 𝐼̅ 10 0,6417
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  pada  tabel  nilai 𝐼̅ tahap  selanjutnya  dilakukan  pengurangan  setiap  nilai 𝐼̅⁡ dengan nilai 𝐼̅ terkecil seperti di bawah ini. Min = 0,3086 𝐼̅ 1 = 0,5387 - 0,3086 = 0,2301 𝐼̅ 2 = 0,3086 - 0,3086 = 0 𝐼̅ 3 = 0,3566 - 0,3086 = 0,048 𝐼̅ 4 = 0,4008 - 0,3086 = 0,0922 𝐼̅ 5 = 0,6015 - 0,3086 = 0,2929 𝐼̅ 6 = 0,7592 - 0,3086 = 0,4506 𝐼̅7 = 0,31 - 0,3086 = 0,0014 𝐼̅ 8 = 0,5303 - 0,3086 = 0,2217 𝐼̅ 9 = 0,4399 - 0,3086 = 0,1313 𝐼̅10 = 0,6417 - 0,3086 = 0,3331
Menghitung peringkat preferensi sehubungan dengan kriteria manfaat.
𝑂̅ 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=𝑔+1 𝑥 𝑗 −𝑚𝑖𝑛⁡(𝑥 𝑖𝑗 𝑚𝑖𝑛𝑥 𝑖𝑗 (i= 1,2,…,m; j= g+1, g+2,…,n)
𝑂̅ 1 = ∑ (0,0207 5−1 1 ) + (0,0373 4−1 1 ) + (0,056 5−2 2 ) + (0,0801 4−2 2 ) + (0,0863 3−2 2 ) + (0,1234 5−4 4 ) + (0,1184 3−2 2 ) + (0,2007 3−2 2 ) + (0,2778 5−3 3 ) = 0,0828 + 0,1119 + 0,084 + 0,0801 + 0,0431 + 0,0308 + 0,0592 + 0,0100 + 0,1852 = 0,6871
𝑂̅ 2 = ∑ (0,0207 4−1 1 ) + (0,0373 5−1 1 ) + (0,056 3−2 2 ) + (0,0801 3−2 2 ) + (0,0863 5−2 2 ) + (0,1234 5−4 4 ) + (0,1184 4−2 2 ) + (0,2007 5−2 2 ) + (0,2778 4−3 3 ) = 0,0621 + 0,1492 + 0,028 + 0,0400 + 0,1294 + 0,0308 + 0,1184 + 0,3010 + 0,0926 = 0,9515
𝑂̅ 3 = ∑ (0,0207 3−1 1 ) + (0,0373 5−1 1 ) + (0,056 5−2 2 ) + (0,0801 4−2 2 ) + (0,0863 5−2 2 ) + (0,1234 4−4 4 ) + (0,1184 4−2 2 ) + (0,2007 5−2 2 ) + (0,2778 3−3 3 ) = 0,0414 + 0,1492 + 0,084 + 0,0801 + 0,1294 + 0 + 0,1184 + 0,3010 + 0 = 0,9035
𝑂̅ 4 = ∑ (0,0207 4−1 1 ) + (0,0373 5−1 1 ) + (0,056 3−2 2 ) + (0,0801 5−2 2 ) + (0,0863 5−2 2 ) + (0,1234 4−4 4 ) + (0,1184 5−2 2 ) + (0,2007 3−2 2 ) + (0,2778 4−3 3 ) = 0,0621 + 0,1492 + 0,028 + 0,1201 + 0,1294 + 0 + 0,1776 + 0,1003 + 0,0926 = 0,8593
𝑂̅ 5 = ∑ (0,0207 4−1 1 ) + (0,0373 3−1 1 ) + (0,056 5−2 2 ) + (0,0801 5−2 2 ) + (0,0863 4−2 2 ) + (0,1234 5−4 4 ) + (0,1184 2−2 2 ) + (0,2007 4−2 2 ) + (0,2778 3−3 3 ) = 0,0621 + 0,0746 + 0,084 + 0,1201 + 0,0863 + 0,0308 + 0 + 0,2007 + 0 = 0,6586
𝑂̅ 6 = ∑ (0,0207 4−1 1 ) + (0,0373 1−1 1 ) + (0,056 3−2 2 ) + (0,0801 4−2 2 ) + (0,0863 4−2 2 ) + (0,1234 4−4 4 ) + (0,1184 3−2 2 ) + (0,2007 2−2 2 ) + (0,2778 5−3 3 ) = 0,0621 + 0 + 0,028 + 0,0801 + 0,0863 + 0 + 0,0592 + 0 + 0,1852 = 0,5009
𝑂̅ 7 = ∑ (0,0207 5−1 1 ) + (0,0373 4−1 1 ) + (0,056 4−2 2 ) + (0,0801 4−2 2 ) + (0,0863 3−2 2 ) + (0,1234 5−4 4 ) + (0,1184 3−2 2 ) + (0,2007 5−2 2 ) + (0,2778 5−3 3 ) = 0,0828 + 0,1119 + 0,056 + 0,0801 + 0,0431 + 0,0308 + 0,0592 + 0,3010 + 0,1852 = 0,9501
𝑂̅ 8 = ∑ (0,0207 3−1 1 ) + (0,0373 3−1 1 ) + (0,056 3−2 2 ) + (0,0801 4−2 2 ) + (0,0863 4−2 2 ) + (0,1234 4−4 4 ) + (0,1184 4−2 2 ) + (0,2007 5−2 2 ) + (0,2778 3−3 3 ) = 0,0414 + 0,0746 + 0,028 + 0,0801 + 0,0863 + 0 + 0,1184 + 0,3010 + 0 = 0,7298
𝑂̅ 9 = ∑ (0,0207 3−1 1 ) + (0,0373 2−1 1 ) + (0,056 2−2 2 ) + (0,0801 5−2 2 ) + (0,0863 4−2 2 ) + (0,1234 5−4 4 ) + (0,1184 4−2 2 ) + (0,2007 4−2 2 ) + (0,2778 5−3 3 ) = 0,0414 + 0,0373 + 0 + 0,1201 + 0,0863 + 0,0308 + 0,1184 + 0,2007 + 0,1852 = 0,8202
𝑂̅ 10 = ∑ (0,0207 3−1 1 ) + (0,0373 4−1 1 ) + (0,056 4−2 2 ) + (0,0801 2−2 2 ) + (0,0863 2−2 2 ) + (0,1234 5−4 4 ) + (0,1184 5−2 2 ) + (0,2007 4−2 2 ) + (0,2778 3−3 3 ) = 0,0414 + 0,1119 + 0,056 + 0 + 0 + 0,0308 + 0,1176 + 0,2007 + 0 = 0,6184 Dari perhitungan yang dilakukan di atas maka didapatkan tabel nilai 𝑂̅ seperti di bawah ini.
Tabel 11. Nilai 𝑂̅ 𝑶 ̅ Nilai 𝑂̅ 1 0,6871 𝑂̅ 2 0,9515 𝑂̅ 3 0,9035 𝑂̅ 4 0,8593 𝑂̅ 5 0,6586 𝑂̅ 6 0,5009 𝑂̅ 7 0,9501 𝑂̅ 8 0,7298 𝑂̅ 9 0,8202

## Reward Pada Karyawan
𝑶 ̅ Nilai 𝑂̅ 10 0,6184
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  pada  tabel  nilai 𝑂̅ tahap  selanjutnya  dilakukan  pengurangan  setiap  nilai 𝑂̅⁡ dengan nilai 𝑂̅ terkecil seperti di bawah ini. Min = 0,5009 𝑂̅ 1 = 0,6871 - 0,5009 = 0,1866 𝑂̅ 2 = 0,9515 - 0,5009 = 0,4506 𝑂̅ 3 = 0,9035 - 0,5009 = 0,4026 𝑂̅ 4 = 0,8593 - 0,5009 = 0,3584 𝑂̅ 5 = 0,6586 - 0,5009 = 0,1577 𝑂̅ 6 = 0,5009 - 0,5009 = 0 𝑂̅ 7 = 0,9501 - 0,5009 = 0,4492 𝑂̅ 8 = 0,7298 - 0,5009 = 0,2289 𝑂̅ 9 = 0,8202 - 0,5009 = 0,3193 𝑂̅ 10 = 0,6184 - 0,5009 = 0,1175
Menghitung nilai preferensi total untuk setiap alternatif 𝑃 𝑖 = ( 𝐼̿ 𝑖 + 𝑂̿ 𝑖 ) – min ( 𝐼̿ 𝑖 + 𝑂̿ 𝑖 )  i= 1,2,…,m
Tabel 12. Hasil Perengkingan Alternatif 𝑰̿ 𝒊 𝑶 ̿ 𝑰̿ 𝒊 + 𝑶 ̿ 𝒊 min ( 𝑰̿ 𝒊 + 𝑶 ̿ 𝒊 ) 𝑷 𝒊 Rangking A1 0,2301 0,1866 0,4167 0,4167 0 1 A2 0 0,4506 0,4506 0,0339 2 A3 0,048 0,4026 0,4506 0,0339 2 A4 0,0922 0,3584 0,4506 0,0339 2 A5 0,2929 0,1577 0,4506 0,0339 2 A6 0,4506 0 0,4506 0,0339 2 A7 0,0014 0,4492 0,4506 0,0339 2 A8 0,2217 0,2289 0,4506 0,0339 2 A9 0,1313 0,3193 0,4506 0,0339 2 A10 0,3331 0,1175 0,4506 0,0339 2
Dari perhitungan di atas maka yang menjadi penerima reward adalah Alternatif A1 (Harun Nur’Rasyid) dengan nilai 0.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian tentang sistem pendukung keputusan pemberian reward pada Karyawan dengan Kombinasi metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  metode  Operational  Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA), maka diperoleh kesimpulan yaitu sebagai berikut. Dalam pemberian reward pada Karyawa PT. Matahari Department Store masih dalam penilaian yang subjektif. Penggunaan Kombinasi metode AHP dan metode OCRA dapat membantu menyelesaikan masalah dalam pemberian reward pada Karyawa PT. Matahari Department Store

## REFERENCES
[1] A. Paramita, F. A. Mustika, and N. Farkhatin, “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Guru Terbaik Berdasarkan Kinerja dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 3, no. 1, pp. 9–18, 2017.
[2] rani irma handayani and   yuni darmianti, “Sistem Pendukung  Keputusan Pemilihan Supplier Dengan Metode Analytical Hierarchy Process Pada Pt. Cipta Nuansa Prima Tangerang,” J. Techno Nusa Mandiri , vol. 14, no. 2, pp. 103–110, 2017.
[3] T.  N.  Saragih,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Reward  Kepada  Karyawan  Menggunakan  Metode  Preference Selection Index,” Semin. Nas. Teknol. Komput. Sains , pp. 615–622, 2019.
[4] Sumardi, “Karyawan Lpk Alfabank Semarang Dengan Metode Analytical Hierarchy Process ( Ahp ),” Infokam , 2016.
[5] M.  Angeline  and  F.  Astuti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan  Metode  Profile Matching,” J. Ilm. SMART , vol. II, no. 2, pp. 45–51, 2018.
[6] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[7] J. E. A. & T.-P. L. Efraim Turban, Decision Support System and Intelligent Systems . Yogyakarta: Andi, 2005.
[8] I. P. W. A. Luh Made Yulyantari, Manajemen Model Pada Sistem Pendukung Keputusan , Andi. Yogakarta: Andi, 2019.
[9] L. Hernando, “Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penerimaan Karyawan Baru Berbasis Client Server,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 3, pp. 239–246, 2020.
[10]  N. Narti, A. Yani, and S. Sriyadi, “Penerapan Metode AHP Dalam Mencari Jurusan Yang Paling Diminati,” EVOLUSI  J. Sains dan Manaj. , vol. 8, no. 2, 2020.
[11]  M.  Mesran,  T.  M.  Diansyah,  and  F.  Fadlina,  “Implemententasi  Metode  Rank  Order  Cendroid  (ROC)  dan  Operational Competitiveness  Rating  Analysis  (OCRA)  dalam  Penilaian  Kinerja  Dosen  Komputer  Menerapkan  (Studi  Kasus:  STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. 0, p. 822, Sep. 2019.