INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume 4 Nomor 3 Tahun 2024 Page 14501-14517 E-ISSN 2807-4238 and P-ISSN 2807-4246
Website: https://j-innovative.org/index.php/Innovative

## Pengembangan Model Evaluasi Kinerja Menggunakan Metode MABAC dengan Pembobotan ROC (Studi Kasus: SAMSAT Praya)
Muh. Alpan 1 ✉ , Sofiansyah Fadli 2 , Saeful Hamdi 3
STMIK Lombok, Praya
Email: muhalpan081@gmail.com 1 ✉

## Abstrak
Sistem Pendukung Keputusan diterapkan dalam penelitian ini sebagai sistem untuk rekomendasi aplikasi evaluasi kinerja pegawai pada bagian administrasi. Dalam menentukan kinerja terbaik yang tepat maka harus  memenuhi  kriteria  seperti  Kualitas  Kerja,  Ketepatan  Waktu,  Inisiatif,  Kerjasama  Tim,  Integritas, Peningkatan  Keterampilan.  Oleh  karena  itu  dibutuhkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dalam menyelesaikan  masalah  yang  ada  dengan  menerapkan  metode  MABAC (Multi-Attributive  Border Approximation area Comparison) yang dapat menghasilkan nilai preferensi dari alternatif yang menjadi peringkat pertama. Sehingga yang menjadi rekomendasi aplikasi pemesanan hotel terbaik terletak pada alternatif A4 atas nama Traveloka dengan nilai 0.275.
Kata  Kunci: Evaluasi  Kinerja,  Kinerja  Terbaik,  Metode  MABAC,  Metode  ROC,  Sistem  Pendukung Keputusan

## Abstract
The  Decision  Support  System  is  applied  in  this  research  as  a  system  for  recommending  employee performance evaluation applications in the administration section. In determining the best performance, it  must  meet  criteria  such  as  work  quality,  timeliness,  initiative,  teamwork,  integrity,  and  skill improvement.  Therefore,  a  Decision  Support  System  (DSS)  is  needed  to  solve  existing  problems  by applying the MABAC (Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison) method, which can produce a preference value for the first-ranked alternative. So that the best hotel booking application recommendation lies in alternative A4 on behalf of Traveloka with a value of 0.275.
Keywords: Performance Evaluation, Best Performance, MABAC Method, ROC Method, Decision Support System

## PENDAHULUAN
Dalam  konteks  bisnis  dan  organisasi  yang  semakin  dinamis,  evaluasi  kinerja  telah menjadi komponen kunci untuk memastikan efektivitas dan efisiensi operasional (Ahyuna et  al.,  2023).  Namun,  pendekatan  tradisional  sering  kali  tidak  mampu  menangkap kompleksitas dan nuansa kinerja multidimensi, menimbulkan kebutuhan akan metodologi yang lebih canggih dan adaptif (Devi et al., 2023).
Masalah utama terletak pada keterbatasan model evaluasi kinerja konvensional yang sering kali bersifat linear dan tidak mengakomodasi variabel-variabel yang bersifat dinamis dan  multifaset,  ini  berpotensi  menghasilkan  penilaian  yang  tidak  akurat  dan  kurang representatif  terhadap  kinerja  aktual  (Kirana  &  Ratnasari,  2017).  Ketidakakuratan  dalam evaluasi kinerja dapat berdampak negatif pada pengambilan keputusan strategis, alokasi sumber daya, dan, secara keseluruhan, pada keberlanjutan dan pertumbuhan organisasi. Oleh karena itu, penting untuk mengembangkan model yang lebih fleksibel (Umar, 2002).
Penelitian ini dilakukan untuk mengatasi keterbatasan tersebut dengan mengusulkan model  evaluasi  kinerja  yang  inovatif  menggunakan  Metode Multi-Attributive  Border Approximation  Area  Comparison  (MABAC),  diperkaya  dengan  pembobotan  Rank  Order Centroid (ROC), yang belum banyak dieksplorasi dalam literatur sebelumnya.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengembangkan  model  evaluasi  kinerja  yang  dapat diandalkan  dan  juga  mudah  disesuaikan  dengan  kebutuhan  spesifik  dari  instansi  terkait. Mengatasi masalah ini  penting untuk memastikan bahwa organisasi  dapat secara efektif menilai dan meningkatkan kinerjanya dalam lingkungan yang kompetitif, serta memfasilitasi pengambilan  keputusan  berbasis  data  yang  lebih  baik  (Fauzi,  2020).  Penelitian  ini  juga bertujuan untuk mengintegrasikan metode MABAC dengan pendekatan pembobotan Rank Order Centroid (ROC). ROC adalah metode untuk menentukan bobot relatif dari kriteria dalam pengambilan keputusan (Nugroho et al., 2023).
Model  yang  diusulkan  akan  menggunakan  pendekatan  MABAC  yang  inovatif, dikombinasikan dengan teknik pembobotan ROC untuk menciptakan framework evaluasi yang  lebih  holistik  dan  adaptif  (Nugroho  et  al.,  2023).  Penelitian  ini  dilakukan  untuk menawarkan solusi praktis dan teoritis terhadap kekurangan dalam metode evaluasi kinerja saat ini, serta untuk memperkaya literatur dalam bidang manajemen kinerja. Penelitian ini akan menggunakan pendekatan kuantitatif, menganalisis data dari berbagai industri untuk memvalidasi efektivitas model yang diusulkan (Neal, 2004).
Metode MABAC dan ROC, meskipun tidak baru, belum banyak diintegrasikan dalam konteks evaluasi kinerja. Perbedaan utama dari penelitian ini adalah penggabungan MABAC dengan  ROC  dalam  model  evaluasi  kinerja,  memungkinkan  penilaian  yang  lebih komprehensif  dan  dinamis.  Penelitian  ini  akan  menerapkan  model  yang  diusulkan  dan diharapkan akan menghasilkan serta memberikan wawasan baru dalam evaluasi kinerja dan manajemen organisasi.
METODE PENELITIAN Tahapan Penelitian Identifikasi Masalah Mulai Tinjauan Literatur Wawancara Observasi Pengumpulan Data Penerapan Metode ROC: 1. Membuat data kriteria 2. Menentukan nilai bobot 3. Menentukan jumlah data alternatif 4. Menghasilkan tingkat prioritas Penerapan Metode MABAC:
Langkah 1: Membentuk matriks keputusan awal (X) Langkah 2: Normalisasi elemen matriks awal (X) Langkah 3: Perhitungan elemen matriks tertimbang (V) Langkah 4: Penentuan matriks area perkiraan perbatasan (G) Langkah 5: Perhitungan elemen matriks jarak alternatif dari
daerah perkiraan perbatasan (Q)
Langkah 6: Perankingan alternatif
Hasil Perangkingan Evaluasi Kinerja Tertinggi Selesai Laporan Penelitian Gambar 1. Tahapan Penelitian
Seri  langkah-langkah  dalam  penelitian  yang  ditunjukkan  pada  gambar  1  berfungsi sebagai panduan dalam melaksanakan penelitian dengan maksud untuk menyelesaikan isu
yang  dihadapi  dan  menghasilkan  sebuah  laporan  penelitian  yang  menampilkan  temuan hasilnya. Tahapan yang dijalankan dalam penelitian ini mencakup langkah-langkah berikut:
a. Identifikasi Masalah: Ini adalah tahap awal di mana masalah penelitian diidentifikasi (Kraugusteeliana  et  al., 2023).  Dari hasil wawancara dan diskusi  pada saat PKL  dan dilanjutkan pada sata penelitian ini yaitu belum diterapkanya evaluasi kinerja, evaluasi kinerja hanya berdasarkan Presensi Kehadiran dikantor, berupa kurangnya objektivitas dan efisiensi dalam sistem evaluasi kinerja yang ada.
b. Tinjauan Literatur: Pada tahap ini, literatur yang ada terkait dengan topik penelitian ditinjau untuk mengumpulkan informasi dan wawasan yang relevan (Ramdhan, 2021).
c. Penentuan Kriteria dan Alternatif: Tahap ini meliputi penentuan kriteria dan alternatif yang akan dievaluasi dengan menggunakan metode MABAC.
d. Pengumpulan Data: Tahap ini melibatkan pengumpulan data yang diperlukan yang akan digunakan dalam proses evaluasi (Ramdhan, 2021).
e. Pembobotan  dengan  ROC:  metode  Rank  Order  Centroid  (ROC)  digunakan  untuk pembobotan kriteria. ROC dipilih, karena penerapannya yang cukup sederhana, sesuai dengan tingkat prioritas dari kriteria yang digunakan  (Mesran et al., 2019). Metode ROC digunakan untuk menghitung nilai bobot kriteria dan metode MABAC digunakan untuk melakukan perangkingan dari alternatif dengan kriteria kinerja yaitu: Kualitas Kerja,  Ketepatan  Waktu,  Inisiatif,  Kerjasama  Tim,  Komunikasi,  Peningkatan Keterampilan, Inovasi dan Kreativitas, Integritas.
f. Penerapan  Metode  MABAC:  Pada  tahap  ini,  metode  MABAC  diterapkan  untuk mengevaluasi  alternatif  berdasarkan  kriteria  dan  bobot  yang  telah  ditentukan sebelumnya. Metode MABAC adalah Metode analisis dan perbandingan multi kriteria. Dibandingkan dengan metode pengambilan keputusan multi kriteria lainnya, metode ini dipilih karena memberikan jawaban yang konsisten dan dapat diandalkan untuk pengambilan  keputusan yang rasional  (Hondro, 2018). MABAC merupakan  metode perbandingan  multikriteria  yang  stabil,  konsisten  serta  handal  sehingga  dapat menghasilkan rekomendasi dari kriteria (Rahadjeng et al., 2022). Maka dari itu metode MABAC dipilih oleh penulis untuk mempermudah dalam menilai kinerja pegawai di SAMSAT Praya.
g. Evaluasi  Kinerja: Tahap ini meliputi penilaian  kinerja berdasarkan hasil  dari metode MABAC.
h. Penyusunan Laporan: Tahap ini meliputi penyusunan temuan dan analisis penelitian ke dalam sebuah laporan yang komprehensif.
i. Penyajian  Hasil  Penelitian:  Akhirnya,  hasil  dan  kesimpulan  penelitian  disajikan (Ramdhan, 2021).

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sebuah  sistem  berdaya  dalam menangani  masalah  dan  berkomunikasi  dalam  situasi  yang  terstruktur  hingga  tidak terstruktur,  berfungsi  sebagai  penunjang  dalam  pemecahan  masalah  tanpa  menentukan keputusan spesifik yang harus diambil. Tujuan dari SPK adalah untuk menyajikan prediksi, menyediakan informasi, dan membimbing pengguna dalam mengambil keputusan yang lebih efisien dan efektif. Aplikasi SPK memanfaatkan Sistem Informasi Berbasis Komputer (CBIS)  yang  bersifat  fleksibel,  interaktif,  dan  mudah  diadaptasi,  dirancang  khusus  untuk mendukung penanganan masalah manajemen yang kompleks. Aplikasi ini mengolah data, menyediakan antarmuka yang user-friendly, dan memfasilitasi integrasi dari proses berpikir pengambil keputusan.

## Metode ROC (Rank Order Centroid)
ROC  merupakan  metode  analisis  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  tingkat signifikansi  atau  bobot  eliminasi  untuk  beragam  kriteria.  Untuk  menghasilkan  keputusan yang  tepat,  penting  untuk  menetapkan  bobot  ideal  bagi  kriteria  yang  telah  ditentukan. Metode  ROC  khususnya  berfokus  pada  penentuan  urutan  prioritas  dari  kriteria  yang dianggap krusial. Dalam studi ini, penentuan bobot untuk masing-masing kriteria dilakukan melalui  aplikasi  metode  ROC.  Berikut  ini  adalah  langkah-langkah  perhitungan  yang dilakukan:
a. Jika 𝐶 1 > 𝐶 2 > 𝐶 3 > 𝐶 4 > ⋯ > 𝐶𝑛 maka 𝑊 1 > 𝑊 2 > 𝑊 3 > 𝑊 4 > ⋯ > 𝑊 𝑛 (1)
b. Menghitung nilai bobot kriteria (Wm)
𝑊𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 1 𝑚 𝑖=1 ) (2)
Metode MABAC (Multi Attributive Border Approximation Area Comparison)
Metode MABAC dikembangkan oleh Pamucar dan Cirovic. Konsep inti dari metode MABAC tercermin dalam definisi jarak fungsi kriteria dari setiap alternatif yang diamati dari daerah  perkiraan  perbatasan.  dalam  bagian  selanjutnya,  diuraikan  prosedur  untuk menerapkan metode MABAC, yaitu pendekatan matematis yang terdiri dari 6 langkah [1], [6], [7], berikut ini:
a. Langkah 1 : Membentuk matriks keputusan awal (X) (Forming initial decision matrix (X)) Pada langkah pertama dilakukan evaluasi alternatif “m” dengan “n” kriteria. Alternatif
disajikan dengan vektor A i = (X i1 , X i2 , X i3 , ..., xin), dimana xij adalah nilai dari “i” alternatif dengan kriteria “j” (i = 1, 2, 3, 4, ..., m; j = 1, 2, 3, 4, ..., n).
Dimana m adalah nomor alternatif, n adalah jumlah total kriteria.
b. Langkah 2 : Normalisasi elemen matriks awal (X) (Normalization of initial matrix (X)) elements)
Elemen matriks ternormalisasi (N) diperoleh dengan menerapkan rumus:
1) Jenis kriteria Benefit (For benefit-type criteria)
𝑇𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗−𝑋𝑖 ⬚ − 𝑋𝑖 ⬚ + −𝑋𝑖 ⬚ − ⬚
(3)

## 2) Jenis kriteria Cost (For cost-type criteria)
𝑇𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗−𝑋𝑖 ⬚ − 𝑋𝑖 ⬚ − −𝑋𝑖 ⬚ − ⬚
(4)
c. Langkah 3: Perhitungan elemen matriks tertimbang (V) (Calculation of weighted matrix (V ) elements)
Vij = (wi * tij) + wi (5)
d. Langkah 4: Penentuan matriks area perkiraan perbatasan (G) ( Determination of border approximate  area  matrix  (G))  Area  perkiraan  batas  untuk  setiap  kriteria  ditentukan sesuai dengan rumus:
[∏ 𝑉𝑖𝑗 𝑚 𝑗=1 ] 1/𝑚 ⬚ (6)
e. Langkah  5:  Perhitungan  elemen  matriks  jarak  alternatif  dari  daerah  perkiraan perbatasan (Q) (Calculation of matrix elements of alternative distance from the border approximate area (Q)).
Qij = Vij – Gi
(7)
f. Langkah  6:  Perankingan  alternatif  dilakukan  dengan  cara  menambahkan  setiap elemen kriteria dari masing-masing alternatif berdasarkan matriks jarak alternatif dari daerah perkiraan perbatasan (Q).
𝑆𝑖 = ∑ 𝑞𝑖𝑗, 𝑗 = 1,2,3 … , 𝑚 𝑛 𝑗=1 (8)

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa Penerapan Metode
Dalam Analisa dan Penerapan Metode ini peneliti akan menjelaskan bagaimana kasus ini dapat diselesaikan dengan menggunakan metode MABAC dengan Pembobotan ROC dari langkah awal hingga akhir proses perangkingan. Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan oleh penulis dapat diketahui bahwa terdapat permasalahan dalam evaluasi kinerja pegawai di Kantor SAMSAT Praya. Penerapan metode MABAC dengan pembobotan ROC merupakan  tahap  yang  dilakukan  untuk  perhitungan  dalam  pengambilan  keputusan terhadap  penilaian  kinerja  pada  pegawai  kantor  SAMSAT  Praya  bagian  administrasi berdasarkan data alternatif dan kriteria yang diperoleh dari kantor SAMSAT Praya.
Data Alternatif dan Kriteria
Data alternatif yang digunakan dalam penelitan ini sebanyak 5 data. Data alternatif adalah data kandidat yang akan dievaluasi kinerjanya. Adapun data alternatif tersebut bisa dilihat pada tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Data Alternatif No Alternatif Nama Jenis Kelamin 1 A1 2 A2 3 A3 4 A4

## 5 A5
Menentukan kriteria yang menjadi alternatif yang dievaluasi adalah salah satu segmen yang paling penting dari pengambilan keputusan. Kriteria  - kriteria evaluasi kinerja yang telah ditetapkan dapat dilihat pada tabel sebagai berkut :
Tabel 2. Data Kriteria Kriteria Keterangan Jenis C1 Kualitas Kerja Benefit C2 Ketepatan Waktu Benefit C3 Inisiatif Benefit C4 Kerjasama Tim Benefit C5 Integritas Benefit C6 Peningkatan Keterampilan Benefit

## Penerapan Metode ROC
Pada penelitian ini, belum terdapat nilai bobot pada data kriteria maka dengan  itu penulis menggunakan metode ROC untuk menghasilkan nilai bobot. Berikut ini terdapat cara  perhitungan  untuk  nilai  pembobotan  dengan  menggunakan  rumus  pada  langkah- langkah ROC, untuk lebih jelasnya dapat dilihat di bawah:
𝑊1 = 1 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 6 = 0,408 𝑊2 = 0 + 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 6 = 0,241 𝑊3 = 0 + 0 + 1 3 + 1 4 + 1 5 + 1 6 6 = 0,158 𝑊4 = 0 + 0 + 0 + 1 4 + 1 5 + 1 6 6 = 0,103 𝑊5 = 0 + 0 + 0 + 0 + 1 5 + 1 6 6 = 0,061 𝑊6 = 0 + 0 + 0 + 0 + 0 + 1 6 6 = 0,027
Berdasarkan perhitungan dengan Metode ROC di atas diperoleh bobot kriteria yang diharapkan yaitu W1= 0,408, W2= 0,241, W3= 0,158, W4= 0,103, W5= 0,061, W6= 0,027.
Tabel 3. Nilai bobot kriteria Kriteria Keterangan Jenis Nilai Bobot C1 Kualitas Kerja Benefit 0,408 C2 Ketepatan Waktu Benefit 0,241 C3 Inisiatif Benefit 0,158 C4 Kerjasama Tim Benefit 0,103 C5 Integritas Benefit 0,061 C6 Peningkatan Keterampilan Benefit 0,027 Jumlah Benefit 1
Penetapan Hubungan Berpasangan setiap data alternatif dan data kriteria
Hubungan  berpasangan  adalah  data  kecocokan  alternatif  terhadap  setiap  kriteria- kriteria yang telah ditentukan untuk pengambilan keputusan dalam evaluasi kinerja pegawai
pada kantor SAMSAT Praya bagian administrasi dalam penelitian ini dapat dilihat pada tabel 4.

## Tabel 4. Hubungan berpasangan setiap data alternatif dan data kriteria
ALternatif Kualitas Kerja (C1) Ketepatan Waktu (C2) Inisiatif (C3) Kerjasama Tim (C4) Integritas (C5) Peningkatan Keterampilan (C6) A1 Baik Cukup Tepat  Sangat baik Baik Sangat baik Baik A2 Cukup baik Tepat waktu Cukup Baik Baik Baik Cukup baik A3 Baik Sangat Tepat  Sangat baik  Kurang baik  Sangat baik Cukup baik A4 Sangat baik  Sangat Tepat Baik Baik Cukup baik Baik A5 Sangat baik Tepat waktu Baik Cukup baik Sangat baik Sangat Baik
Pada  tabel  3,  sampel  data  belum  dapat  diproses  dikarenakan  jenis  datanya  masih linguistik,  sehingga  diperlukan  proses  perbaikan  bobot  terhadap  enam  kriteria  tersebut. Berikut tabel perbaikan bobot yang digunakan.
Tabel 5. Perbaikan Nilai Bobot Kriteria Kode Kriteria Keterangan Nilai C1, C3, C4, C5, C6 Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup Baik 2 Kurang Baik 1 C2 Sangat Tepat 4 Tepat Waktu 3 Cukup Tepat 2 Kurang Tepat 1
Dari hasil tabel 5, maka dapat dilakukan penyesuaian antara sampel data pada tabel 4 dengan  tabel  5  perbaikan  bobot  sehingga  akan  membentuk  tabel  baru  yang  disebut sebagai tabel 6 data rating kecocokan, dimana datanya telah dilakukan pencocokan dan dapat diproses dengan metode yang akan diterapkan.
Tabel 6. Data Rating Kecocokan Kriteria ALternatif (C1) (C2) (C3) (C4) (C5) (C6) A1 3 2 4 3 4 3 A2 2 3 2 3 3 2 A3 3 4 4 1 4 2
A4 4 4
3 3 2 3 A5 4 3 3 2 4 4

## Penerapan Metode MABAC
Metode MABAC dikembangkan oleh Pamucar dan Cirovic, asumsi dasar dari metode MABAC adalah tercermin dalam defenisi jarak kriteria dari setiap alternatif yang di amati dari perbatasan perkiraan area. Penetapan metode MABAC dilakukan untuk menghasilkan perangkingan pada setiap alternatif. Perhitungan dilakukan ketikan telah didapatkan nilai bobot pada setiap kriteria, langkah perhitungan metode MABAC sebagai berikut:
a. Matriks keputusan awal
𝑋 = [𝑋𝑖𝑗] =
[ ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ 3 2 3 4 4 ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ 2 3 4 4 3 ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ 4 2 4 3 3 ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ 3 3 1 3 2 ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ 4 3 4 2 4 ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ 3 2 2 3 4 ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ ⬚]
b. Normalisasi Elemen Matriks Keputusan Awal (X)
Pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan  normalisasielemen  matriks  keputusan  awal berdasarkan  nilai  angka  yang  diperoleh  dari  masing-masing  elemen  pada  tabel  matriks keputusan awal menggunakan persamaan (2).
C1 (Kualitas Kerja)
𝑈1.1 = (3 − 2) (4 − 2) = 1 2 = 0,5 𝑈1.2 = (2 − 2) (4 − 2) = 0 2 = 0 𝑈1.3 = (3 − 2) (4 − 2) = 1 2 = 0,5 𝑈1.4 = (4 − 2) (4 − 2) = 2 2 = 1 𝑈1.5 = (4 − 2) (4 − 2) = 2 2 = 1

## C2 (Ketepatan Waktu)
𝑈2.1 = (2 − 2) (4 − 2) = 0 2 = 0 𝑈2.2 = (3 − 2) (4 − 2) = 1 2 = 0,5 𝑈2.3 = (4 − 2) (4 − 2) = 2 2 = 1 𝑈2.4 = (4 − 2) (4 − 2) = 2 2 = 1 𝑈2.5 = (3 − 2) (4 − 2) = 1 2 = 0,5
C3 (Inisiatif)
𝑈3.1 = (4 − 2) (4 − 2) = 2 2 = 1 𝑈3.1 = (2 − 2) (4 − 2) = 0 2 = 0 𝑈3.1 = (4 − 2) (4 − 2) = 2 2 = 1 𝑈3.1 = (3 − 2) (4 − 2) = 1 2 = 0,5 𝑈3.1 = (3 − 2) (4 − 2) = 1 2 = 0,5
C6 (Peningkatan Keterampilan
C4 (Kerjasama Tim)
𝑈4.1 = (3 − 1) (4 − 1) = 2 3 = 0,66 𝑈4.2 = (3 − 1) (4 − 1) = 2 3 = 0,66 𝑈4.3 = (1 − 2) (4 − 1) = 1 3 = 0,33 𝑈4.4 = (3 − 1) (4 − 1) = 2 3 = 0,66 𝑈4.5 = (2 − 1) (4 − 1) = 1
3 = 0,33
C5 (Integritas)
𝑈5.1 = (4 − 2) (4 − 2) = 2 2 = 1 𝑈5.2 = (3 − 2) (4 − 2) = 1 2 = 0,5 𝑈5.3 = (4 − 2) (4 − 2) = 2 2 = 1 𝑈5.4 = (2 − 2) (4 − 2) = 0 2 = 0 𝑈5.5 = (4 − 2) (4 − 2) = 2 2 = 0
𝑈6.1 = (3 − 2) (4 − 2) = 1 2 = 0,5 𝑈6.2 = (2 − 2) (4 − 2) = 0 2 = 0 𝑈6.3 = (2 − 2) (4 − 2) = 0 2 = 0 𝑈6.4 = (3 − 2) (4 − 2) = 1 2 = 0,5 𝑈6.5 = (4 − 2) (4 − 2) = 2 2 = 1
Berdasarkan hasil perhitungan di atas, maka diperoleh matriks ternormalisasi sebagai berikut:
𝑋 =
[ ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ 0,5 0 0,5 1 1 ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ 0 0,5 1 1 0,5 ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ 1 0 1 0,5 0,5 ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ 0,66 0,66 0,33 0,66 0,33 ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ 1 0,5 1 0 0 ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ 0,5 0 0 0,5 1 ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ ⬚ ⬚]

## c. Perhitungan elemen matriks tertimbang (V)
Pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan  untuk  menentukan  matriks  tertimbang menggunakan persamaan (5).
C1 (Kualitas Kerja)
V1.1 = (0,408 * 0,5) + 0,408 = 0,612 V1.2 = (0,408 * 0) + 0,408 = 0.408 V1.3 = (0,408 * 0,5) + 0,408 = 0,612 V1.4 = (0,408 * 1) + 0,408 = 0,816 C2 (Ketepatan Waktu) V2.1 = (0,241 * 0) + 0,241 = 0.241 V2.2 = (0,241 * 0,5) + 0,241 = 0.362 V2.3 = (0,241 * 1) + 0,241 = 0.482 V2.4 = (0,241 * 1) + 0,241 = 0.482
V1.5 = (0,408 * 1) + 0,408 = 0,816
C3 (Inisiatif) V3.1 = (0,158 * 1) + 0,158 = 0,316 V3.2 = (0,158 * 0) + 0,158 = 0,158 V3.3 = (0,158 * 1) + 0,158 = 0,316 V3.4 = (0,158 * 0,5) + 0,158 = 0,237 V.3.5 = (0,158 * 0,5) + 0,158 = 0,237 C4 (Kerjasama Tim) V4.1 = (0,103 *0,66) + 0,103 = 0,171 V4.2 = (0,103 *0,66) + 0,103 = 0,171 V4.3 = (0,103 *0,33) + 0,103 = 0,137 V4.4 = (0,103 *0,66) + 0,103 = 0,171 V4.5 = (0,103 *0,33) + 0,103 = 0,137 (C5) Integritas V5.1 = (0,061 * 1) + 0,061 = 0.122 V5.2 = (0,061 * 0,5) + 0,061 = 0.092 V5.3 = (0,061 * 1) + 0,061 = 0.122 V5.4 = (0,061 * 0) + 0,061 = 0.061 V5.5 = (0,061 * 0) + 0,061 = 0.061 (C6) Peningkatan Keterampilan V6.1 = (0,027 * 0,5) + 0,027 = 0,041 V6.2 = (0,027 * 0) + 0,027 = 0,027
V6.3 = (0,027 * 0) + 0,027 = 0,027
V6.4 = (0,027 * 0,5) + 0,027 = 0,041
V6.5 = (0,027 * 1) + 0,027 = 0,054
Perhitungan normalisasi matriks berbobot alternatif P2 sampai P8 dilakukan seperti P1. Setelah dilakukan semua perhitungan pada alternatif P2 sampai P8 maka didapatkan hasil data nilai normalisasi matriks berbobot yang dapat dilihat pada Tabel 7.
Berdasarkan hasil perhitungan di atas, maka diperoleh matriks berikut ini :
Tabel 7. Data matriks tertimbang (V) Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,612 0,241 0,316 0,171 0,122 0,041 A2 0,408 0,362 0,158 0,171 0,092 0,027 A3 0,612 0,482 0,316 0,137 0,122 0,027 A4 0,816 0,482 0,237 0,171 0,061 0,041 A5 0,816 0,362 0,237 0,137 0,061 0,054
d. Menentukan nilai matriks area perkiraa perbatasan (G)
Lakukan  perkalian  terhadap  nilai  pada  masing  kriteria  yang  sama,  maka  total perkaliannya  selanjutnya  dipangkatkan  dengan  satu  per  jumlah  alternatif  dengan  rumus persamaan (6)
G.C1 = (0,612 * 0,408 * 0,612 * 0,816 * 0,816) 0,2 = 0,633
G.C2 = (0,241 * 0,362 * 0,482 * 0,482 * 0,362) 0,2 = 0,374
G.C3 = (0,316 * 0,158 * 0,316 * 0,237 * 0,237) 0,2 = 0,245 G.C4 = (0,171 * 0,171 * 0,137 * 0,171 * 0,137) 0,2 =0,156
G.C5 = (0,122 * 0,092 * 0,122 * 0,061 * 0,061) 0,2 = 0,087
G.C6 = (0,041 * 0,027 *0,027 * 0,041 * 0,054) 0,2 = 0,036
C1 C2 C3 C4 C5 C6 G 0,633 0,374 0,245 0,156 0,087 0,036
e. Perhitungan elemen matriks jarak alternatif dari daerah perkiraan perbatasan (Q)
Menentukan  nilai  elemen  matriks  jarak  batas  alternatif  berdasarkan  matriks  daerah perkiraan batas (G), dengan menggunakan rumus persamaan (7)
C1 (Kualitas Kerja)
Q1.1 = 0,612 – 0,633 = -0,021
Q1.2 = 0,408 – 0,633 = -0,225
Q1.3 = 0,612 – 0,633 = -0,021
Q1.4 = 0,816 – 0,633 = 0,183
Q1.5 = 0,816 – 0,633 = 0,183 C2 (Ketepatan Waktu)
Q2.1 = 0,241 – 0,374 = -0.133 Q2.2 = 0,362 – 0,374 = -0.012 Q2.3 = 0,482 – 0,374 = 0.108 Q2.4 = 0,482 – 0,374 = 0.108
Q2.5 = 0,362 – 0,374 = -0.012
Perhitungan  jarak  alternatif  alternatif  P2  sampai  P8  dilakukan  seperti  P1.  Setelah dilakukan semua perhitungan pada alternatif P2 sampai P8 maka didapatkan hasil data nilai jarak alternatif yang dapat dilihat pada Tabel 8.
Tabel 8. Data Nilai Matriks Jarak Alternatif Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 -0.021 -0.133 0.071 0.015 0.035 0.004 A2 -0.225 -0.012 -0.087 0.015 0.004 -0.009 A3 -0.021 0.108 0.071 -0.019 0.035 -0.009 A4 0.183 0.108 -0.008 0.015 -0.026 0.004 A5 0.183 -0.012 -0.008 -0.019 -0.026 0.018
f. Perankingan alternatif
Dilakukan dengan menambahkan setiap elemen kriteria dari masing-masing alternatif berdasarkan matriks jarak alternatif dari daerah perkiraan perbatasan (Q).
A1 = (-0.021) + (-0.133) + 0.071 + 0.015 + 0.035 + 0.004 = -0.030 A2 = (-0.225) + (-0.012) + (-0.087) + 0.015 + 0.004 + (-0.009) = -0.316 A3 = (-0.021) +0.108 + 0.071 + (-0.019) + 0.035 + (-0.009) = 0.163 A4 = 0.183 + 0.108 + (-0.008) + 0.015 (-0.026) + 0.004 = 0.275
A5 = 0.183 + (-0.012) + (-0.008) + (-0.019) + (-0.026) + (0.018) = 0.134
Berdasarkan  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan  metode  MABAC  dengan pembobotan ROC dalam evaluasi kinerja pegawai SAMSAT Praya menghasilkan nilai terbaik yang dapat dilihat pada Tabel 9 yaitu alternatif A4 dengan hasil nilai 0.275 sebagai pegawai dengan nilai tertinggi.
Tabel 9. Hasil Perangkingan Alternatif Nama Hasil Rangking A1 -0.030 5 A2 -0.316 4 A3 0.163 2 A4 0.275 1 A5 0.134 3

## SIMPULAN
Dari penelitian ini penulis memberikan kesimpulan bahwa metode MABAC dapat diimplementasikan  dalam  evaluasi  kinerja  pegawai  dengan  kriteria  memenuhi  kriteria seperti Kualitas Kerja, Ketepatan Waktu, Inisiatif, Kerjasama Tim, Integritas, Peningkatan Keterampilan sehhingga dapat memberikan rekomendasi pegawai dengan kinerja terbaik dengan  hasil  akhir  yang  tertinggi  didapatkan  yaitu  pada  alternatif  A4  atas  nama XXXXXXXX dengan nilai 0.275. Sehingga pimpinan kantor SAMSAT dapat menindaklanjuti hasil evaluasi kinerja tersebut dengan memberikan penghargaan  dan pembinaan atau pengembangan kepada pegawai yang memiliki nilai kinerja terendah.

## DAFTAR PUSTAKA
Aliyansyah  Muhammad  Andi,  2017. Analisa  Hidrolika  Aliran  Sungai  Blifard  dengan Menggunakan HEC-RAS. Universitas Hasanuddin, Makassar.
Anggrahini.1997. Hidrolika Saluran Terbuka, CV. Citra Media.Surabaya.
Annisa, H., Musa, R., & Mallombasi, A. (2021). Studi Karakteristik dan Laju Sedimen Sungai
Maros. Jurnal Teknik Sipil MACCA, 6(1), 26 – 35.
https://jurnal.ft.umi.ac.id/index.php/jtsm/article/view/275/168
Anonim, 2006. Peraturan Pemerintah Nomor 20 Tahun 2006 Tentang Irigasi. Jakarta Anonim, 2010. Software HEC-RAS 4.1, Hydraulic Engineering Center (HEC), Institute for Water Resources (IWR), US Army Corp of Engineer (USACE), California
Anonim, 2011. Peraturan Pemerintah Nomor 38 Tahun 2011 Tentang Sungai. Jakarta Anonim, 2019. Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 17 Tahun 2019      Tentang Sumber Daya Air. Jakarta
Asdak, chay, Hidrologi dan Pengelolaan Daerah Sungai, Gadjah Madah University press Yogyakarta, 2010.
Anwar, S. 2009, Pengelolaan Sumber Daya Air, PT. Mediatama Saptakarya Yayasan Badan Penerbit Pekerjaan Umum, Jakarta.
Asdak,  Chay,  2004, Hidrologi  dan  Pengelolaan  Daerah  Aliran  sungai,  Universitas  Gaja Mada, Yogyakarta.
Ashad,  H.  (2020a). Analisis  Kalibrasi  Koefiesien  Manning  pada  Saluran  Tanah  dan Pasangan Batu Saluran Sekunder Belawa Daerah Irigasi Saddang Kabupaten Sidrap. Jurnal Teknik Sipil MACCA, 5(3), 267 – 274. https://jurnal.ft.umi.ac.id/index.php/jtsm/article/view/204/137
Ashad, H. (2020b). Kajian Pengaliran Banjir Sungai Terhadap Koefisien Kekasaran Manning Pada Sungai Larompong Kabupaten Luwu Provinsi Sulawesi Selatan. Jurnal Teknik Sipil MACCA,5(2),112 – 116.
https://jurnal.ft.umi.ac.id/index.php/jtsm/article/view/85/62
Ashad,  H.,  &  Hadi,  A.  K.  (2021). Kajian  Kebutuhan  Debit  Air  pada  Daerah  Irigasi  Bila Kabupaten  Sidenreng  Rappang.  Jurnal  Teknik  Sipil  MACCA,  6(2),  141 – 150. https://jurnal.ft.umi.ac.id/index.php/jtsm/article/view/339/216
Gemma  Galgani  Tanjung  Dewandaru,  Lasminto  Umboro.  2014, Studi  Penanggulangan Banjir  Kali  Lamong  Terhadap  Genangan  di  Kabupaten  Gresik.  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.
Haryono Putro dan Joetata Hadihardaja, 2013. Variasi Koefisien kekasaran Manning (n) pada Flum Akrilic pada Variasi Kemiringan Saluran dan Debit Aliran. Jurnal. Jurusan
Teknik Sipil Universitas Gunadarma.
Hadisusanto, Nugroho. 2011. Aplikasi Hidrologi, Malang, Jogja Media Umum.
Indarto, S., & Dea, I. (2022). Hidrologi : Teori Dan Penerapan Hidrologi Di Jawa Timur .
Terbitkan dalam-dalam.
Kodoatie, R. J. & Syarief, R.  2005. Pengelolaan  Sumber  Daya  Air Terepadu. Andi Offset, Yogyakarta.
Rizaldy, A., Musa, R., & Mallombasi, A. (2021). Kalibrasi Koefisien Debit Model Bukaan Pintu Sorong Pada Saluran Terbuka (Uji Laboratorium). Jurnal Teknik Sipil MACCA, 6(1), 1 – 10. https://jurnal.ft.umi.ac.id/index.php/jtsm/article/view/273/166
Kusuma, W. I. (2016). Perencanaan Sistem Drainase Kawasan Perumahan Green Mansion Residence Sidoarjo. Jurnal. Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Lestari, U. S. (2016). Kajian metode empiris untuk menghitung debit banjir Sungai Negara di ruas Kecamatan Sungai Pandan (Alabio). Poros Teknik, 8(2), 86-96.
Maryono, A. 2007, Restorasi Sungai, Gadja Mada University Press, Yogyakarta. Mulyanto,H.R. 2006, Sungai Fungsi dan Sifat-Sifatnya, Graha Ilmu, Yogyakarta.
Pallu,Muh  saleh,  Teori  dasar  Angkutan  sedimen  Didalam  Saluran  Terbuka,  CV.  Telaga zamzam, Makassar ,2012
Priyantoro,  D.  1987.  Teknik  pengangkutan  Sedimen.  Malang  :  Himpunan  Mahasiswa Pengairan Fakultas Teknik Universitas Brawijaya
Sarwono  Bambang,  Lasminto  Umboro,  Ramanintyas  Aninda.  2017.  Perencanaan Penanggulangan  Banjir  Akibat  Luapan  Sungai  Petung.  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember Surabaya.
Soemarto, CD. 1999. Hidrologi  Teknik,  Surabaya,  Penerbit  Usaha Nasional.
Soemartono,CD. Hidrologi Teknik, Usaha Nasional, Surabaya 1987.
Sowono Bambang, Ratnasari DA, Ansori Bagus Muhammad. 2015. Studi Pengendalian Banjir Sungai Kalidawir, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya.
Soewarno, 1995. Hidrologi,  Aplikasi  Metode  Statistik  untuk  Analisa Data Jilid I. Penerbit Nova, Bandung.
Soewarno, (1995). Hidrologi, Aplikasi  Metode  Statistik untuk Analisa Data Jilid II. Penerbit Nova, Bandung.
Sosrodarsono, S. dan Takeda, K. 1987. Hidrologi Untuk Pengairan. PT Pradanaya Paramita, PT. Jakarta.
Tahir, A. (2011). Kinerja campuran Split Mastic Asphalt (SMA) yang menggunakan serat selulosa  alami  dedak  padi.  Jurnal  Rekayasa  Dan  Manajemen  Transportasi. https://core.ac.uk/download/pdf/292007557.pdf
Tahir, M., & Musa, R. (2020). Kajian Koefisien Kekasaran Manning (n) Pasangan Batu dan Beton  Berdasarkan  Kuantifikasi  Kekasaran  Hidrolis  (Studi  Kasus  Daerah  Irigasi Wawotobi  Kab.  Konawe  Sultra).  Jurnal  Teknik  Sipil  MACCA,  5(2),  118 – 132.
https://jurnal.ft.umi.ac.id/index.php/jtsm/article/view/83/61
Suadnya, DP, JSF Sumarauw, and T. Mananoma. 2017. “Analisis Debit Banjir Dan Tinggi Muka Air.” Jurnal Sipil Statik 5(3):143– 50.
Suripin, 2003. Sistem Drainase Perkotaan Yang Berkelanjutan, Andi, Yogyakarta.
Triatmodjo, Bambang. 2016. Soal Penyelesaian Hidrolika II. Cetakan ke-16, Beta Offset,
Yogyakarta.
Triatmodjo, Bambang. 2019. Hidrologi  Terapan. Cetakan ke-7, Beta Offset, Yogyakarta.
Triatmodjo, Bambang. 2020. Hidrolika II. Cetakan ke-13, Beta Offset, Yogyakarta.
Ven Te Chow. 1985, Hidrolika Saluran Terbuka. Diterjemahkan oleh E.V. Nensi Rosalina, Penerbit Erlangga, Jakarta
Wahyuddin Qadri, Sholihin Muhammad, Sisinggih Dian. 2015. Studi Penanganan Banjir Sungai Bila Kab. Sidrap, Universitas Brawijaya, Malang.
WAHYU  INDRA  KUSUMA  (2016)  ‘Perencanaan  Sistem  Drainase  Kawasan  Perumahan Green Mansion Residence Sidoarjo’, 2016, pp. 1– 163.
Yang,C.T. 1996, Sediment Transport Theory and Practice, The McGraw-Hill Companies,lnc, Singapura.
Wellang, M., Hasim, M. F., & Simin, I. F. (2019). Analisa Koefisien Kekasaran Manning (n) dan Chezy (c) pada Saluran Terbuka dengan Variasi Debit Aliran dan Kemiringan.
Jurnal Teknik Sipil MACCA,4(1),11 – 21.
https://jurnal.ft.umi.ac.id/index.php/jtsm/article/view/357/231