## IMPLEMENTASI SISTEM PENILAIAN KINERJA KARYAWAN DENGAN METODE FUZZY SIMPLE ADDITIVE WEIGHTED
Krisnadhi Hariyanto 1 , Eko Budi Satoto 2
Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Wijaya Putra Surabaya 1,2 Jl. Raya Benowo No. 1-2, Surabaya, Indonesia Email : Krisnadhihariyanto@yahoo.co.id / krisnadi@uwp.ac.id 1 Email :   Ekobudisatoto@yahoo.co.id 2

## ABSTRACT
The  performance  of  some  companies  is  very  important  for  tje  evaluation  of  and  planning  for  the future.  The  employees  should  be  conducted  to  determine  the  one  who  will  be  every  employee.  In practice, this assessment on work performance of employees to do with methods good and right, so as not to be errors in judgmnet. The assessment conducted to be able to ensure fair threatment and be  satisfactory  for  them  is,  and  eventually  grow  loyalty  his  work.  Fuzzy  additive  weighting  simple method  chosen  to  conduct  the  assessment  and  ranking  work  performance  of  employees.  From  the results  of  the  tests  may  conclude  that  it  can  implement  a  work  contract  to  the  employees  of  the company. Surya Mas Megah Steel.
Keyword : The support system, FSAW, The employees work.

## 1. Pendahuluan
Pengukuran  kinerja  suatu  perusahaan sangat penting guna evaluasi dan perencanaan  masa  depan.  Penilaian  prestasi karyawan  mutlak  harus  dilakukan  untuk mengetahui  prestasi  yang  hendak  dicapai setiap karyawan. Apakah prestasi yang dicapai setiap  karyawan  baik,  sedang  atau  kurang. Penilaian  prestasi  penting  bagi  perusahaan untuk  menetapkan  tindakan  kebijaksanaan selanjutnya  (1).  Untuk  itu  setiap  perusahaan mempunyai cara yang berbeda dalam melakukan  penilaian  prestasi  kerja  karyawan. Penilaian  ini  tergantung  pada  kebijakan perusahaan.
PT.  Surya  Mas  Megah  Steel    merupakan sebuah  perusahaan  yang  bergerak  dibidang produksi  pipa  baja.  Perusahaan  ini  memiliki karyawan  yang  jumlahnya  selalu  meningkat, hal  ini  dikarenakan  jumlah  permintaan produksi  yang  semakin  bertambah.  Kondisi saat ini, penilaian dilakukan dengan mengamati  karyawan  kemudian  data  diolah secara manual, dimana masih banyak terjadinya  kesalahan  dalam  penginputan  data karyawan  dan  penilaian  prestasi  kerja  serta membutuhkan  waktu  yang  relatif  lebih  lama. Terdapat beberapa pendekatan untuk menyelesaikan permasalahan penilaian prestasi karyawan, antara  lain  dengan menggunakan Multi Attribute Decision Making  (MADM)  dengan  metode  Simple
Additive Weighting (SAW), Weighted Product (WP), ELECTRE, TOPSIS, Analytic Hierarchy Process (AHP).
Menurut Afshari Alireza, Mojahed Majid dan Mohd Yusuff Rosnah dalam “Simple Additive Weighting  Approach  to  Personnel  Selection Problem”  keterbatasan  dari  makalah  tersebut adalah  adalah  bahwa  SAW  mengabaikan fuzziness of executivesselama proses pengambilan  keputusan.  Selain  itu,  beberapa kriteria  dapat memiliki struktur kualitatif atau memiliki  struktur  yang  tidak  pasti  dan  tidak dapat diukur dengan tepat (2).
Armadyah  Amborowati  pada  jurnalnya yang  berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian  Karyawan  Berprestasi  berdasarkan Kinerja” membangun sebuah sistem pendukung  keputusan  yang mempunyai kemampuan  analisa  pemilihan  karyawan berprestasi  dengan  menggunakan  metode Analytic  Hierarchy  Process  (AHP),  dimana masing-masing  kriteria  dalam  hal  ini  faktor- faktor  penilaian  dan  alternatif  dalam  hal  ini para  karyawan  dibandingkan  satu  dengan yang  lainnya  sehingga  memberikan  output nilai  intensitas  prioritas  yang  menghasilkan suatu  sistem  yang  memberikan  penilaian terhadap setiap karyawan.
Sistem    pendukung    keputusan    ini membantu    melakukan    penilaian    setiap karyawan,   melakukan perubahan  kriteria,dan
perubahan nilai  bobot.  Hal  ini  berguna  untuk memudahkan  pengambil  keputusan  yang terkait  dengan  masalah  pemilihan  karyawan berprestasi,  sehingga  akan  di  dapatkan karyawan  yang  paling  layak  diberi  reward atau penghargaan (3). Dari beberapa pendekatan  yang  memungkinkan,  dipilih pendekatan  Fuzzy  Multi  Attribute  Decision Making  (FMADM)  dengan  metode  Simple Additive  Weighting  (SAW).  Metode  ini dipilih  karena  metode  ini  menentukan  nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan yang akan  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari sejumlah  alternatif,  dalam  hal  ini  alternatif yang dimaksud adalah yang berhak menerima reward  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang ditentukan.  Alasan  lain  penggunaan  Fuzzy Multi  Attribute  Decision  Making  (FMADM) dengan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)  karena  data  penilaian  yang  diinput tidak harus berupa data crips, berbeda dengan metode  Multi  Attribute  Decision  Making (MADM)  klasik,  dimana  input  data  penilaian harus berupa data crips.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah bagaimana  melakukan  penilaian  kinerja karyawan  di  PT.  Surya  Mas  Megah  Steel dengan    memanfaatkan    metode    Fuzzy Simple    Additive    Weighting    (FSAW). Diharapkan    penilaian    kinerja  karyawan dengan  metode  FSAW  di  Ifun  Jaya  Textile dapat dilakukan dengan lebih baik dan cepat, sehingga  bisa  membantu  manajemen  dalam mengambil sebuah keputusan.

## 2. Tinjauan Pustaka
1. Fuzzy  Multi  Attribute  Decision Making
Pada dasarnya proses MADM
dilakukan melalui 3 tahapan yaitu: penyusunan  komponen-komponen  situasi, analisis  dan  sintesis  informasi.  Pada  tahap penyusunan  komponen,  komponen  situasi akan  dibentuk  tabel  taksiran  yang  berisi identifikasi  alternatif  dan  spesifikasi  tujuan, kriteria  dan  tribut.  Salah  satu  cara  untuk menspesifikasikan tujuan situasi |Oi, i=1,...,t  |  adalah  dengan  cara  mendaftar konsekuensi-konsekuensi yang mungkin dari alternatif yang telah teridentifikasi      | Ai, i=1,...,n|. Selain itu juga disusun atribut- atribut yang akan digunakan |ak, k=1,...,n|.
Tahapan analisis dapat dilakukan melalui 2 langkah yaitu :
a. Mendatangkan taksiran dari besaran yang potensial, kemungkinan  dan  ketidakpastian yang berhubungan dengan dampak-dampak  yang  mungkin pada setiap alternatif. b. Meliputi pemilihan dari preferensi pengambil keputusan untuk setiap nilai dan
ketidakpedulian terhadap resiko yang timbul.
Masalah Multi Attribute Decision Making (MADM)  adalah  mengevaluasi  m  alternatif Ai  (i=1,2,...,m)  terhadap  sekumpulan  atribut atau  kriteria  Cj  (j=1,2,...,n),  dimana  setiap atribut  saling  tidak  bergantung  satu  dengan yang  lainnya.  Matriks  keputusan  setiap alternatif  terhadap  setiap  atribut  X,  diberikan sebagai :
Dimana  Xij  merupakan  rating  kinerja alternatif  ke-i  terhadap  atribut  ke-j.  Nilai bobot yang menunjukkan tingkat kepentingan  relatif  setiap  atribut,  sebagai W.W = {W1, W2, ..., Wn}.
Rating  kinerja  (X)  dan  nilai  bobot  (W)
merupakan nilai utama yang
merepresentasikan  preferensi  absolut  dari pengambil keputusan. Metode  MADM  klasik  memiliki  beberapa kelemahan :
a. Tidak cukup efisien untuk menyelesaikan masalah-masalah pengambilan keputusan yang melibatkan  data-  data  yang  tidak tepat, tidak pasti dan tidak jelas.
b. Biasanya diasumsikan bahwa keputusan akhir terhadap alternative-alternatif  diekspresikan dengan  bilangan riil, sehingga tahap perangkingan menjadi kurang mewakili  beberapa  permasalahan tertentu  dan  penyelesaian  masalah hanya terpusat pada tahap agregasi.
Salah  satu  cara  yang  dapat  digunakan untuk  menyelesaikan  permasalahan  tersebut adalah  dengan  menggunakan  Fuzzy  Multi Attribute Decision Making (FMADM). Tahapan untuk penyelesaian masalah
FMADM :
a. Membuat rating pada setiap alternative  berdasarkan  agregasi derajat  kecocokan  pada  semua kriteria.
b.  Merangking semua alternative untuk mendapatkan alternative terbaik.  Ada  2  (dua)  cara  yang digunakan,  yaitu  defuzzy  atau  relasi preferensi fuzzy (7).

## 2. Simple  Additive  Weighting  Method (SAW)
Metode ini sering dikenal dengan istilah metode  penjumlahan  terbobo.  Konsep dasar  metode  ini  adalah  mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada  setiap  semua  atribut  (7).  Metode ini  membutuhkan  proses  normalisasi matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua rating alternatif yang ada.
Dimana  rij  adalah  rating  kinerja ternormalisasi  dari  alternatif  Ai  pada atribut Cj, i = 1, 2, ..., m dan j = 1, 2, ..., n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai : Vi = ∑ Wj . rij. Nilai Vi yang lebih besar mengidentifikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

## 3. Metode Penelitian
1. Jenis Penelitian
Penelitian  dilakukan  di  PT.  Surya  Mas
Megah  Steel  dengan  membandingkan antara penilaian kinerja karyawan secara  manual  dengan  penilaian  kinerja karyawan  dengan  metode  FSAW  untuk mengetahui  seberapa  cepat,  akurat  dan tepat proses perhitungan yang
dilakukan.  Untuk  melakukan  penelitian dilakukan  observasi  terlebih  dahulu  di
PT.  Surya  Mas  Megah  Steel  dengan membagikan  kuesioner  dan  melakukan wawancara kepada pemilik perusahaan.
2. Populasi dan Sampel Jumlah  karyawan  yang  digunakan dalam populasi adalah 35 orang.
3. Metode Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan memberikan kuesioner kepada 4 (empat) orang yang terdiri dari pemilik perusahaan, manager operasional, kepala  bagian  dan  pengawas.  Berikut pertanyaan  yang  disampaikan  pada  pre test :
1. Penilaian  kinerja  karyawan  yang berjalan  saat  ini  dapat  memberikan informasi yang akurat ?
2. Penilaian  kinerja  karyawan  yang berjalan  saat  ini  dapat  memberikan hasil yang cepat ?
3. Penilaian  kinerja  karyawan  yang berjalan  saat  ini  dapat  membantu perusahaan dalam pengambilan
keputusan ?
4. Proses  yang  berjalan  saat  ini  dapat memudahkan dalam melakukan
penilaian kinerja karyawan ?
5. Proses  yang  berjalan  saat  ini  sudah memberikan  analisis  yang  tepat  dan akurat  terhadap  penilaian  kinerja karyawan ?
6. Penilaian  kinerja  karyawan  yang berjalan    saat  ini  menggunakan beberapa parameter / variabel ?
7. Penilaian  kinerja  karyawan  yang berjalan  saat  ini  dapat  memberikan keuntungan bagi perusahaan ?
Hasil  kuesioner  tersebut  diukur  dengan skala likert yang nerupakan bentuk skala penilaian  antar  1  (satu  )  sampai  4
(empat) dengan deskripsi sebagai berikut :
a. Angka  1  (satu)  menyatakan    tidak setuju (TS).
b. Angka  2  (dua)  menyatakan  kurang setuju (KS).
c. Angka  3  (tiga)  menyatakan  setuju (S).
d. Angka  4  (empat)  menyatakan  sangat setuju (SS).
Tabel 1 : Hasil Pre Test
Selain memberikan kuesioner, dilakukan  pula  wawancara  terhadap pemilik perusahaan.
Wawancara dilakukan  untuk  mengetahui  apa  yang
menjadi  kriteria  penilaian  kinerja  dan bagaimana  pembobotan  yang  saat  ini dilakukan.  Dari  hasil  wawancara  yang dilakukan,
pemilik perusahaan menetapkan beberapa kriteria dan bobot untuk penilaian kinerja karyawan yaitu : Tabel 2 : Kriteria dan Bobot Penilaian

## 4. Teknik Pengolahan Dan Analisa Data
Setelah  data  diperoleh,  selanjutnya adalah  melakukan  perhitungan  dengan data  tersebut  dengan  metode  FSAW. Untuk  menganalisis  data  hasil  angket dilakukan langkah-langkah sebagai berikut : 1. Melakukan identifikasi kriteria.
Identifikasi kriteria :
C1 = kuantitas dan kualitas kerja C2 = ketaatan C3 = kerjasama
C4 = semangat kerja C5 = disiplin kerja Dari bilangan fuzzy bobot yang telah dikonversikan ke bilangan kriteria : Sangat  Rendah  (SR)  =  0  ;  Rendah (R) = 0,25 ; Cukup (C) = 0,5 ; Tinggi
(T) = 0,75 ; Sangat Tinggi (ST) = 1
Tabel 3 : Hasil Nilai Kriteria
2. Melakukan konversi bilangan fuzzy ke bilangan kriteria :
Semua  kriteria  terbagi  atas  5  (lima) bilangan  fuzzy,  yaitu  sangat  kurang (SK),  kurang  (K),  cukup  (C),  baik
(B),  sangat  baik  (SB).  Bilangan- bilangan tersebut
dapat dikonversikan  ke  bilangan  kriteria  :
SK  =  0  ;  K  =  0,25  ;  C  =  0,5  ; B = 0,75 ; SB = 1.
Tabel 4 : Nilai Kriteria Terkonversi
3. Membuat matriks keputusan. Berdasarkan  tabel  rating  kecocokan,
dapat  dibentuk  matriks  keputusan sebagai berikut :
Dari  matriks  keputusan  (X)  tersebut kemudian dilakukan proses normalisasi  ke  seluruh  skala  yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif.
Tabel 5 : Proses Normalisasi 4. Melakukan perangkingan.
Setelah proses
normalisasi, kemudian  dihitung  nilai  preferensi untuk  setiap  alternatif  (Vi)  dengan vektor  bobot              W  = [1;0,75;0,5;0,5;0,75].
Tabel 6 : Nilai Preferensi Alternatif

## 4. Hasil Dan Pembahasan
1. Hasil
Setelah  penilaian  kinerja  karyawan dengan  metode  FSAW  diimplementasi dan  disebar  kuesioner  tahap  kedua dengan  responden  yang  sama  untuk mengukur  dampak  implementasi  sistem dengan  pertanyaan  dan  hasil  sebagai berikut : 1. Apakah sistem pendukung keputusan penilaian  kinerja  dengan  metode
FSAW  dapat  memberikan  informasi yang lebih akurat ?
2. Apakah sistem pendukung keputuasan penilaian kinerja karyawan  dengan  metode  FSAW dapat  lebih  efektif  untuk  menilai kinerja karyawan ?
3. Apakah sistem pendukung keputusan penilaian  kinerja  karyawan  dengan metode  FSAW  dapat  membantu
perusahaan dalam
mengambil
keputusan ?
4. Apakah sistem pendukung keputusan penilaian  kinerja  karyawan  dengan metode  FSAW  dapat  digunakan secara  mudah  dalam  melakukan penilaian prestasi kerja karyawan ?
5. Apakah sistem pendukung keputusan penilaian  kinerja  karyawan  dengan metode  FSAW  dapat  memberikan analisis yang lebih tepat dan akurat ?
6. Apakah sistem pendukung keputusan penilaian  kinerja  karyawan  dengan metode  FSAW  dapat  digunakan untuk  menilaia  kinerja  karyawan
dengan menggunakan beberapa parameter / variabel ? 7. Apakah sistem pendukung keputusan penilaian  kinerja  karyawan  dengan metode  FSAW  dapat  memberikan keuntungan bagi perusahaan ?
Tabel 7 : Hasil post test
Tabel 8 : Hasil pre test dan post test
2. Pembahasan
Setelah nilai direkap, kemudian dilakukan  perhitungan  dengan  cara menjumlahkan  nilai  dari  setiap  kriteria, sehingga  didapatkan  nilai  total  dari setiap karyawan.
Tabel 10 : Hasil penilaian karyawan
Tabel 11 : Hasil perangkingan metode FSAW

## 5. Kesimpulan
Penilaian  prestasi  kerja  karyawan  kontrak dengan  parameter  penilaian  kualitas  dan kuantitas kerja, ketaatan, kerjasama, semangat kerja dan disiplin kerja menggunakan  FSAW  sudah  berjalan  baik dan  dapat  menghasilkan  analisis  dan informasi  yang  akurat  dan  cepat  terlihat dibandingkan  dengan  perhitungan  manual sehingga PT. Surya Mas Megah Steel dapat mempergunakannya  sebagai  alat  bantu untuk pengambilan keputusan.

## 6. Daftar Pustaka
Balh, Serkan, dan Serdar Korokoglu, 2008.
Operating  System  Selection  Using
Fuzzy  dan  Topsis  Methods,  Turkey  :
Departement of Computer Engineering, Ege University. Bititci,  Umit  S.,  Allan  S. Carrie, and  Liam McDevitt, 2007. Integrated Performance  Measurement  Systems  :
A Development Guide, Glasgow, UK : University of Strathclyde. Efraim Turban, Jay E. Aronson, Ting Peng Liang,  2005.    Decision  Sipport
Systems and Intellgent Systems,
Person, New Jersey. Kusumadewi,  Sri  dan  Purnomo,  Hadi, 2010.  Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk Pendukung  Keputusan,  Edisi  2,  Graha Ilmu, Yogyakarta.
Ozdagoglu,  Askin,  dan  Guzin  Ozdagoglu, 2007.  Comparison  of  AHP  and  Fuzzy for The Multicriteria Decision Making Process  with  Linguistic  Evaluation, Istanbul  :  Ticaret  University  Fen
Bilimleri Dergisi.
Wibisono,  Dharmawan,  2006.  Manajemen Kinerja, Jakarta : Penerbit Erlangga.