## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 391 - 399 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 923 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Rancang Bangun Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Jabatan Pegawai Dengan Menggunakan Metode Multi Criteria Decision Making (MCDM)
Riandy Putratama Nasution, Supiyandi*, Muhammad Amin
Fakultas Sain dan Teknologi, Program Studi Sistem Kompuiter, Universitas Pembangunan Panca Budi, Medan, Indonesia Email: 1, riandy714@gmail.com, 2 .* supiyandi.mkom@gmail.com, 3 mhdamin9977@gmail.com Email Penulis Korespondensi: supiyandi.mkom@gmail.com
Abstrak - Sistem kenaikan jabatan pegawai pada Dinas Perkebunan dan Peternakan Provinsi Sumatera Utara masih sudah dilakukan degan cara komputer, akan tetapi sistem  yang digunakan hanya untuk menginputkan data-data saja dan tidak terintegrasi, sehingga tidak menutup kemungkinan jika pengambilan keputusan dilakukan secara subjektif dengan hanya melihat dari sisi aspek tertentu saja, dalam proses kenaikan jabatan pegawai yang hanya melihat dari kebiasaan setiap harinya saat bekerja tidak lah efektif. Melihat masalah yang  ada,  maka  diperlukan  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  membantu  memecahkan  permasalahan  dalam  pengambilan keputusan dengan menyesuaikan kriteria dan bobot yang sudah di tentukan oleh instansi. Metode yang digunakan dalam pengambilan keputusan adalah metode multi kriteria decision making, dengan metode ini kita dapat mengetahui data pegawai yang termasuk dalam bobot dan kriteria kenaikan jabatan pada Dinas Perkebunan dan Peternakan Provinsi Sumatera Utara. Adanya permasalah pada Dinas Perkebunan dan Peternakan Provinsi Sumatera Utara membutuhkan Sistem Pendukung Keputusan dalam menentukan kenaikan jabatan karyawan. Metode pengembangan sistem menggunakan model waterfall merupakan pengembangan perangkat lunak yang sistematik dan sekuensial yang akan dibangun menggunakanan bahasa pemograman. Hasil akhir dalam penelitian ini adalah dibuatnya Sistem Pendukung  Keputusan  Kenaikan  Jabatan  pegawai  Pada  Dinas  Perkebunan  dan  Peternakan  Provinsi  Sumatera  Utara  berbasis koputerisasi yang terintegrasi ini dapat menentukan kenaikan jabatan pegawai yang layak di pertimbangkan dan belum terpilih untuk melilih salah satu yang terbaik dalam kelengkapan berkas jabatan. Setelah keputusan yang didapat dalam aplikasi sistem pendukung keputusan tersebut, maka sistem akan menampilkan hasil keputusan yang sudah di ambil.
Kata Kunci: Jabatan Pegawai, SPK, Multi Criteria Decision Making.
Abstract− The system for increasing employee positions at the Dinas Perkebunan dan Peternakan of North Sumatra Province has still been carried out using a computer, but the system used is only for inputting data and is not integrated, so it does not rule out the possibility that decision making is carried out subjectively by only looking at it from one side. In certain aspects, of the promotion process, employees who only look at their daily habits at work are not effective. Seeing the existing problems, a  decision support system is needed that can help solve problems in decision-making by adjusting the criteria and weights that have been determined by the  agency.  The  method  used  in  decision-making  is  a  multi-criteria  decision-making  method,  with  this  method  we  can  find  out employee data included in the weights and criteria for promotion at the Dinas Perkebunan dan Peternakan of North Sumatra Province. There  are  problems  with  the  Department  of  Agriculture  and  Animal  Husbandry  of  North  Sumatra  Province  requiring  a  Decision Support System in determining employee promotions. The system development method using the waterfall model is a systematic and sequential software development that will be built using a programming language. The final result of this research is the creation of a  Decision  Support  System  for  Employee  Promotion  at  Dinas  Perkebunan  dan  Peternakan  of  North  Sumatra  Province  based  on integrated co-opterization can determine promotions for employees who are worth considering and have not been selected to choose the  best  one  in  the  completeness  of  the  position  file.  After  the  decisions  obtained  in  the decision support  system  application,  the system will display the results of the decisions that have been taken.
Keywords : Employee Position, SPK, Multi Criteria Decision Making.

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era globalisasi yang  semakin  berkembang  saat  ini,  komputer  menjadi  salah  satu  kebutuhan  hidup  manusia. Komputer  merupakan  suatu  alat  elektronika  yang  mana  komputer  menjadi  cikal  bakal  dari  banyak  penemuan  lainnya terutama  dibidang  teknologi  informasi  bahkan  ekonomi,  Manusia  dan  akalnya  telah  mampu  menciptakan  dan mendayagunakan suatu teknologi yang muthakhir seperti komputer, agar dikemudian hari komputer dapat benar-benar mendukung  segala  jenis  kegiatan  dan  kebutuhan  manusia  terutama  dalam  dunia  kerja.  Salah  satu  elemen  dalam perusahaan  yang  sangat  penting  adalah  Sumber  Daya  Manusia  [1].  Pengelolaan  SDM  dari  suatu  perusahaan  sangat mempengaruhi banyak aspek penentu keberhasilan  kerja dari perusahaan tersebut. Jika SDM dapat diorganisir dengan baik, maka diharapkan perusahaan dapat menjalankan semua proses usahanya dengan baik. Terdapat beberapa kendala pengelolaan  SDM  [2],  salah  satunya  adalah  apabila  perusahaan  memiliki  jumlah  pegawai  yamg  cukup  banyak    maka perencanaan  jenjang  karir  dari  tiap  pegawai  dan  kaderisasi/pergantian  jabatan  dalam  perusahaan  menjadi  sulit  dan menghabiskan  banyak  waktu  karena  tiap-tiap  personal Human  Resource  Departement (HRD)  belum  tentu  mengenal dengan dekat tiap-tiap pegawai yang ada [3], hal ini akan menjadi kendala yang cukup penting dalam rangka menyusun jenjang  karir  dari  tiap  pegawai  dan  kaderisasi/pergantian  jabatan  karena  hal-hal  tersebut  harus  dilakukan  berbasis kompetensi dari tiap-tiap jabatan dan pegawai yang bersangkutan [4].
Salah  satu  contoh  yang  akan  disorot  dalam  hal  ini  adalah  cara  pemilihan  pegawai  dari  sejumlah  pegawai  yang  sesuai dengan kriteria yang ada pada suatu jabatan tertentu. Jadi seandainya terdapat suatu jabatan pada bagian dari perusahaan yang  kosong  maka  dibutuhkan  pegawai  untuk  mengisinya.  Dalam  hal  ini  perlu  dilakukan  analisis  terhadap  pegawai-

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 391 - 399 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 923 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
pegawai yang menurut hasil perhitungan kriterianya cocok dengan jabatan tersebut. Untuk mempermudah pelaksanaan penilaian kenaikan jabatan pegawai maka dibuat sebuah sistem program yang betujuan mempermudah proses penyusunan dan pengenalan target. Sistem Program yang akan dibuat menggunakan metode Multi Criteria Decision Making (MCDM) dimana metode ini menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan kriteria tertentu dan menuju pada suatu perankingan [5], cara kerja metode ini menentukan nilai kriteria dari sejumlah alternatif sehingga dapat di peroleh nilai bobot kriteria dan matriks keputusan dari sejumlah alternatif dan selanjutnya dapat dilakukan proses perhitungan perankingan  sehingga  pimpinan  dapat  mengetahui  seorang  pegawai  layak  menduduki  jabatannya  atau  tidak.  Dengan metode ini dapat membantu mengatasi masalah-masalah yang terjadi diatas agar SDM dapat didayagunakan secara efisien dan  efektif.  Untuk  literatur-literatur  yang  saya  gunakan  sebagai  bahan  pendukung  pada  penelitian  ini  saya  gunakan beberapa  literatur  antara  lain,  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6],  dengan  judul  “Penerapan  Multi-Criteria  Decision Making Dalam Pengambilan Keputusan Sistem Perawatan” dari hasil penelitian tersebut mendapatkan hasil kesimpulan yaitu, Kriteria kritis utama untuk komponen kritis adalah usia komponen, sedangkan untuk kriteria kritis lainnya adalah Reliability. [7] yang berjudul “Pemilihan Metode Multi Criteria Decision Making (MCDM) Menggunakan Pendekatan Rank Similarity Simulation (RSS)”, dari hasil penelitian di dapat kesimpulan yaitu, Setiap metode MCDM menghasilkan perangkingan yang berbeda meskipun dengan kasus yang sama dan data yang sama. Peneliti, Pengembang SPK maupun para pembuat keputusan sangat disarankan untuk melakukan pengujian sistematis berdasarkan kasus dan data yang sedang dihadapi. Dalam memilih metode MCDM, peneliti, pengembang SPK serta para pembuat keputusan dapat menggunakan pendekatan  Rank  Similarity  Simulation  (RSS)  yang  mengimplementasikan  nilai  Rank  Similarity  Index  (RSI)  untuk menentukan  tingkat  kemiripan  hasil  perangkingan  dari  metode  MCDM  yang  akan  digunakan.  Metode  MCDM  yang memiliki nilai Top Rank Probability (TRP) atau berhasil mengumpulkan rangking tertinggi terbanyak berdasarkan nilai RSI adalah metode yang paling layak dipilih untuk digunakan dalam menyelesaikan masalah perangkingan yang sedang dihadapi. Berikutnya penelitian yang dilakukan oleh [5] dengan judul” Penggunaan Algoritma Multi Criteria Decision Making dengan Metode Topsis dalam Penempatan Karyawan” dari hasil penelitian diperoleh hasil yaitu, Semakin banyak data  yang  diproses,  metode  MCDM  dan  TOPSIS  memiliki  akurasi  yang  semakin  tinggi,  tetapi  membutuhkan  waktu eksekusi yang lebih lama.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) / Decision Support Sistem (DDS) adalah bagian dari sistem informasi berbasis komputer termasuk sistem basis pengetahuan atau  manajemen pengetahuan  yang dipakai untuk  mengambil  keputusan dalam  suatu  organisasi  atau  perusahaan.  Dapat  juga  dikatakan  sebagai  sistem  komputer  yang  mengolah  data  menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi terstruktur yang spesifik [8]. Menurut Moore and Chang Sistem pendukung  keputusan  dapat  digambarkan  sebagai  sistem  yang  berkemampuan  mendukung  analisis  ad  hoc  data,  dan pemodelan  keputusan,  berorientasi  keputusan,  orientasi  perencanaan  masa  depan,  dan  digunakan  pada  saat-saat  yang tidak  biasa.  Sedangkan  menurut  Raymond  McLeod,  Jr.Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sebuah  sistem  yang menyediakan  kemampuan  untuk  penyelesaian  masalah  dan  komunikasi  untuk  permasalahan  yang  bersifat  semi- terstruktur [9].
Dengan  pengertaian  diatas  dapat  dijelaskan  bahwa  sistem  pendukung  keputusan  merupakan  bukan  alat  pengambil keputusan,  melainkan  sistem  yang  membantu  pengambilan  keputusan  dengan  melengkapi  mereka  informasi  dari  data yang telah diolah dengan relevan dan diperlukan untuk membuat keputusan tentang suatu masalah dengan lebih cepat dan akurat. Sehingga sistem ini tidak   dimaksudkan untuk menggantikan pengambilan keputusan dalam proses pembuatan keputusan.  Pada  dasrnya  SPK  dirancng  untuk  mendukung  seluruh  tahap  pengambilan  keputusan  mulai  dari mengidentifikasi  masalah,  memilih  data  yang  relevan,  menentukan  pendekatan  yang  digunakan  dalam  proses pengambilan keputusan, sampai  mengevaluasi pemilihan alternatif  [10]. Istilah  SPK  mengacu pada suatu sistem  yang memanfaatkan  dukungan  komputer  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Untuk  memberikan  pengertian  yang  lebih mendalam, akan diuraikan beberapa difinisi mengenai SPK yang dikembangkan oleh beberapa ahli, diantaranya oleh Man dan Watson  yang  memberikan definisi sebagai berikut,  SPK  merupakan  suatu  sistem  yang interaktif,  yang  membantu pengambil keputusan melalui penggunaan data dan model-model keputusan untuk memecahkan masalah yang sifatnya semi terstruktur maupun yang tidak terstruktur [11].
Menurut (Simon,1960) ada tiga fase dalam proses Pengambilan keputusan , di antaranya sebagai berikut :
1. Intellegence
Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian dari ruang lingkup problematika secara proses pengenalan masalah. Data masukan diperoleh, diproses dan diuji dalam rangka mengidentifikasi masalah.
2. Design
Tahap ini merupakan proses menemukan, mengembangkan dan menganalisis alternatif tindakan yang bisa dilakukan. Tahap ini meliputi menguji keleyakan solusi.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 391 - 399 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 923 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3. Choice
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pemilihan  diantara  berbagai  alternatif  tindakan  yang  mungkin  dijalankan.  Hasil pemilihan tersebut kemudian diimplementasikan dalam proses pengambilan keputusan.

## Gambar 1. Fase Proses Pengambilan Keputusan

## 2.2 Logika Fuzzy
Logika  Fuzzy  pertama  kali  diperkenalkan  oleh  Prof.  Lotfi  Zadeh  pada  tahun  1965.  Dia  adalah  orang  Iran  yang menjadi guru besar di University of California at Berkeley dalam papernya yang berjudul Fuzzy Set . Dalam paper tersebut dia mempaparkan ide dasar fuzzy set yang meliputi inclusion, union, intersection, complement, relation dan convexity. Lotfi  Zadeh  mengatakan  penerapan  integrasi  Logika  Fuzzy  kedalam  sistem  informasi  dan  rekayasa  proses  akan menghasilkan sistem kontrol, alat-alat rumah tangga, dan sistem pengambil keputusan yang lebih fleksibel, mantap, dan canggih dibandingkan dengan sistem konvensional [12].
Logika Fuzzy merupakan perkembangan dari logika boolean yang hanya mengenal nilai 0 atau 1, benar atau salah, hitam atau  putih. Logika  Fuzzy memiliki  karakteristik  dan  keunggulan  dalam  menangani  permasalahan  yang  bersifat ketidakpastian dan kebenaran parsial. Logika Fuzzy memungkinkan nilai keanggotaan antara 0 dan  1, tingkat keabuan dan juga hitam dan putih, dan dalam bentuk linguistik, konsep tidak pasti seperti "sedikit", "lumayan", dan "sangat". Hal ini sangat berpengaruh dalam penyelesaian masalah di dunia nyata yang biasanya tidak bisa dilihat sebagai hitam atau putih. Kenyataannya terdapat banyak hal yang bernilai abu-abu dan jika diperhatikan akan membantu kita untuk membuat keputusan yang secara intuitif tampak lebih adil [13].

## 2.3 Multi Criteria Decision Making (MCDM)
Muti Criteria Decision Making (MCDM) adalah suatu metode pengambilan keputusan untuk menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan beberapa kriteria tertentu. Kriteria biasanya berupa ukuran-ukuran, aturan- aturan  atau  standar  yang  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan.  [5].  Berdasarkan  tujuannya.  MCDM  dapat  dibagi menjadi 2 model (Zimmermann, 1991): Multi Attribute Decision Making (MADM) dan Multi Objective Decision Making (MODM).  Seringkali  MCDM  dan  MADM  digunakan  untuk  menerangkan  kelas  atau  kategori  yang  sama.  MADM digunakan untuk menyelesaikan masalah-masalah dalam ruang diskret. Oleh karena itu, pada MADM biasanya digunakan untuk  melakukan  penilaian  atau  seleksi  terhadap  beberapa  alternatif  dalam  jumlah  yang  terbatas.  Sedangkan  MODM digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah-masalah  pada  ruang  kontinyu  (seperti  permasalahan  pada  pemrograman matematis) [14] 2020).
Ada beberapa fitur umum yang akan digunakan dalam MCDM [15] yaitu: 1. Alternatif
Alternatif  adalah  objek-objek  yang  berbeda  dan  memiliki  kesempatan  yang  sama  untuk  dipilih  oleh  pengambil keputusan.
2. Atribut
Atribut  sering  juga  dikenal  dengan  karakteristik,  komponen,  atau  criteria  keputusan.  Meskipun  pada  kebanyakan kriteria bersifat satu level, manun tidak menutup kemungkinan adanya sub kriteriayang berhubungan denga kriteria yang telah diberikan.
3. Konflik antar Kriteria
Beberapa kriteria mempunyai komflik antara satu dengan yang lainnya, misalnya kriteria kuntungan akan mengalami konflik dengan kriteria biaya.
4. Bobot Keputusan
Bobot keputusan menunjukan kepentingan relative dari setiap kriteria, W = (w 1 , w 2 …., wn). Pada MCDM akan dicari bobot kepentingan dari setiap kriteria.
5. Matriks Keputusan Suatu  matiks  keputusan  X  yang  berukuran  m  x  n,  berisi  elemen-elemen  x ij ,  yang  merepresentasikan  ranting  dari alternatif A i (i = 1,2,…m)  terhadap kriteria C j (j = 1,2,….n).

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 391 - 399 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 923 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Ada beberapa cara dalam mengklasifikasikan metode MCDM. Menurut tipe data yang digunakan, MCDM dapat dibagi berdasarkan tipe data deterministik, stokastik atau fuzzy. Menurut jumlah pengambil keputusan yang terlibat dalam proses pengambil keputusan. MCDM dapat dibagi berdasarkan pengambilan keputusan dalam bentuk grup (kelompok) [16]. Pada dasarnya, proses MADM dilakukan melalui 3 tahap, yaitu penyusunan komponen-komponen situasi, analisis, dan sintesis  informasi  Pada  setiap  penyusunan  komponen,  komponen  situasi,  akan  dibentuk  tabel  taksiran  yang  berisi identifikasi alternatif dan spesifikasi tujuan, kriteria dan atribut. Tahap analisis dilakukan melalui dua langkah. Pertama, mendatangkan taksiran dari besaran yang potensial, kemungkinan, dan ketidakpastian yang berhubungan dengan dampak- dampak yang mungkin pada setiap alternatif. Kedua, meliputi pemilihan preferensi pengambilan keputusan untuk setiap nilai, dan ketidakpastian terhadap resiko yang timbul. Demikian pula, ada beberapa cara untuk menentukan preferensi pengambilan keputusan pada setiap konsekuen yang dapat dilakukan pada langkah kedua. Metode yang paling sederhana adalah untuk menurunkan bobot atribut dan kriteria adalah dengan fungsi utilitas atau penjumlahan terbobot. Secara umum, model multi-attribute decision making dapat didefinisikan sebagai berikut: Misalkan A = {a i | i = 1,…,n} adalah  himpunan  alternatif-alternatif  keputusan  dan  C  =  {C j adalah      |  j  =1,…,  m}  adalah  himpunan  tujuan  yang diharapkan, maka akan ditentukan alternatif x memiliki derajat harapan tertinggi terhadap tujuan-tujuan yang relevan cj. Sebagian  besar  pendekatan  MADM  dilakukan  melalui  dua  langkah,  yaitu  :  Pertama,  melakukan  agregasi  terhadap keputusan-keputusan  yang  tanggap  terhadap  semua  tujuan  pada  setiap  alternatif;  kedua,  melakukan  perangkingan alternatif-alternatif  keputusan  tersebut  berdasarkan  hasil  agregasi  keputusan.  Secara  umum  dapat  dikatakan  bahwa, MADM  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  sejumlah  alternatif  dan Ada  beberapa  metode  yang  dapat  digunakan untuk menyelesaikan  masalah  MADM.  antara  lain: Simple  Additive  Weighting  Method (SAW)  , Weighted  Product (WP) ,ELECTRE  , Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  , Analytic  Hierarchy  Process (AHP) .

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Permasalahan
Sistem yang sedang berjalan pada suatu perusahaan khususnya pada data pegawai adalah sebagai berikut:  pegawai yang ingin naik pangkat, memberikan data pegawai kepada bagian diklat & penempatan, Bagian Diklat & penempatan mengecek data pegawai, kemudian memproses data tenaga kerja dan data melakukan penilaian terhadap item-item yang sudah, seterusnya data yang sudah valid diberikan kepada bagian personalia, Bagian personalia  memeriksa data calon tenaga kerja, dan data interview ditentukan. Sistem pendukung keputusan Kenaikan jabatan pegawai yang dilaksanakan pada sebuah perusahaan, pada umumnya sistem yang digunakan belum efektif karena masih menggunakan sistem manual dalam  pengolahan  datanya.  Pendataan  diolah  dengan  menggunakan Microsoft  Office ( Microsoft  Word dan Microsoft Excel ). Untuk mengetahui data kenaikan jabatan pegawai yang ada pada tahun-tahun sebelumnya ataupun yang sedang berjalan maka pihak perusahaan, khususnya pada bagian personalia harus mencari dan membuka kembali file-file yang ada dan melakukan rekap data yang membutuhkan waktu yang sangat lama. Untuk itu penulis akan merancang sistem informasi  yang  baru,  yaitu  sistem  pendukung  keputusan  kenaikan  jabatan  pegawai  karena    akan  lebih  meningkatkan kinerja dan efisiensi kerja dibandingkan harus membuka kembali file file yang sudah ada.

## 3.2 Analisis Metode Multi Criteria Decission Making
Dalam  penentuan  peringkat  (ranking)  kandidat  yang  diperlukan  untuk  kenaikan  jabatan,  seperti  telah  dijelaskan secara mendetail pada sebelumnya, bahwa terdapat aspek yang menentukan, adalah sebagai berikut : 1. Aspek Kapasitas Intelektual
2. Aspek Sikap Kerja
3. Aspek Perilaku
4. Aspek Pendidikan
5. Aspek Lama Bekerja
Kemudian  aspek-aspek  ini,  dibagi  menjadi  2  bagian  untuk  proses  perhitungannya  dengan  memilahnya  ke  dalam  dua kelompok, yaitu :
1. Core Factor (Faktor Utama) Core  factor merupakan  aspek  (kompetensi)  yang  paling  menonjol/paling  dibutuhkan  oleh  suatu  jabatan  yang diperkirakan dapat menghasilkan kinerja optimal. Core factor meliputi Common sense, verbalisasi ide, sistematika berpikir,  penalaran  dan  solusi  real,  konsentrasi,  logika  praktis,  fleksibilitas,  berpikir,  imajinasi  kreatif,  antisipasi, potensi kecerdasan (IQ), Pendidikan.
2. Secondary factor (Faktor Pendukung)
Secondary factor adalah item - item selain aspek yang ada pada core factor . Secondary factor meliputi energi psikis, ketelitian dan tanggungjawab,  kehati-hatian, pengendalian perasaan, dorongan berprestasi, vitalitas dan perencanaan, Lama Bekerja, dominance, influence, steadiness, compliance.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 391 - 399 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 923 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## 3.3 Kriteria Bobot
Dalam metode Metode Multi Citeria Decission Making terdapat kriteria yang dibutuhkan untuk menentukan kelayakan kenaikan jabatan pegawai. Adapun kriterianya adalah sebagai berikut
Tabel 1. Kriteria
Kriteria Keterangan K001 Kapasitas Intelektual K002 Sikap Kerja K003 Perilaku K004 Pendidikan K005 Lama Bekerja
Dari  masing-masing  kriteria  tersebut  akan  ditentukan  bobot-bobotnya.  Pada bobot terdiri dari 4 bilangan fuzzy, yaitu rendah (R), Cukup (C), tinggi (T), dan Sangat Tinggi (ST) seperti terlihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Bilangan Untuk Bobot Keterangan
R : Rendah C : Cukup T : Tinggi ST : Sangat Tinggi
Dari gambar diatas, bilangan-bilangan fuzzy dapat dikonversikan ke bilangan crisp. Untuk lebih jelas data bobot dibentuk dalam tabel di bawah ini.
Tabel 2 . Bobot Bilangan Fuzzy Nilai Rendah (R) 0.25 Cukup (C) 0.5 Tinggi (T) 0.75 Sangat Tinggi (ST) 1
Dari banyaknya pegawai yang diseleksi diambil kasus untuk tiga pegawai sebagai contoh untuk penerapan Metode Multi Citeria Decission Making dalam  penentuan kenaikan jabatan pegawai. Dalam melakukan penilaian terdiri dari 3 aspek dan beberapa sub aspek sebagai berikut :
1. Kapasitas Pangkat Terakhir Intelektual, penilain dilakukan pada sub aspek dimana dalam aspek Kapasitas Intelektual ini berjumlah 10 sub-aspek  Sebagai contoh, dapat dilihat pada tabel 3:
Tabel 3 . Tabel Kapasitas Intelektual Kode Pegawai Nama Pegawai Intelektual CS VI SB PS KS LP FB IK AT IQ P0001 X-R11 5 5 4 6 5 3 7 5 4 6 P0002 X-R12 8 9 7 10 8 8 10 9 9 8 P0003 X-R13 7 7 7 9 9 9 7 7 8 7

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 391 - 399 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 923 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Keterangan CS = Common sense
VI
= Verbalisasi ide SB = Sistematika berpikir
PS
= Penalaran dan solusi real KS = Konsentrasi LP = Logika Praktis FB = Fleksibilitas Berpikir IK = Imajinasi kreatif AT = Antisipasi IQ = Potensi kecerdasan (IQ) Tabel.4. Tabel Nilai Intelektual Kode Pegawai Nama Pegawai Pa Intelektual P0001 X-R11 5 6)/10 4 5 7 3 5 6 4 5 (5 = + + + + + + + + +  P0002 X-R12 6 . 8 )/10 8 9 9 10 8 8 10 7 9 (8 = + + + + + + + + +  P0003 X-R13 7 . 7 7)/10 8 7 7 9 9 9 7 7 (7 = + + + + + + + + + 
2. Sikap Kerja
Pada aspek ini, penilain dilakukan pada sub aspek dimana dalam aspek  Kapasitas Sikap Kerja ini berjumlah 6 sub- aspek Sebagai contoh, dapat dilihat pada tabel 5:
Tabel 5. Tabel Sikap Kerja KodePegawai Nama Pegawai Sikap Kerja EP KT KH PP DB VP
P0001 X-R11 5 5 5 5 4 6 P0002 X-R12 9 8 9 9 9 8 P0003 X-R13 10 10 10 10 10 10 Keterangan EP  = Energi Psikis KT = Ketelitian dan Tanggung jawab KH  = Kehati-hatian PP = Pengendalian Perasaan DB  = Dorongan Berprestasi VP = Vitalitas dan Perencanaan Tabel 6. Tabel Nilai Sikap Kerja KodePegawai Nama Pegawai Sikap Kerja P0001 X-R11
5 6)/6 4 5 5 5 (5 = + + + + +  P0002 X-R12 6 . 8 8)/6 9 9 9 8 (9 = + + + + +  P0003 X-R13 10 10)/6 10 10 10 10 (10 = + + + + + 
3. Perilaku
Pada aspek ini, penilain dilakukan pada sub aspek dimana dalam aspek Kapasitas Perilaku ini berjumlah 4 sub-aspek Sebagai contoh, dapat dilihat pada tabel 7:
Tabel 7. Tabel Perilaku KodePegawai Nama Pegawai Perilaku DM IF SD CL P0001 X-R11 5 5 5 4 P0002 X-R12 8 8 8 8 P0003 X-R13 5 5 5 4 Keterangan DM = Dominance
IF = Influence
SD
= Steadiness CL = Compliance
Tabel 8 Tabel Nilai Perilaku KodePegawai Nama Pegawai Perilaku P0001 X-R11 75 . 4 4)/4 5 5 (5 = + + + 

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 391 - 399 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 923 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
P0002 X-R12 8 8)/4 8 8 (8 = + + +  P0003 X-R13 75 . 4 4)/4 5 5 (5 = + + + 
4. Pendidikan Pada Aspek pendidikan di beri nilai di bawah ini:
Tabel 9 Tabel Pendidikan KodePegawai Nama Pegawai Pendidikan PF NF P0001 X-R11 2.5 2.5 P0002 X-R12 8 6 P0003 X-R13 6 4 Keterangan
PF = Pendidikan Formal
IF = Pendidikan Non Formal
Tabel 10 Tabel Nilai Pendidikan KodePegawai Nama Pegawai Pendidikan P0001 X-R11 5 . 2 2)/2 (3 = +  P0002 X-R12 7 )/2 6 (8 = +  P0003 X-R13 5 4)/2 (6 = + 
5. Lama Bekerja Pada Aspek Lama Bekerja di beri nilai di bawah ini:
Tabel 11 Lama Bekerja KodePegawai Nama Pegawai Lama Bekerja L1 L2 P0001 X-R11 6 4 P0002 X-R12 10 10 P0003 X-R13 7 3 Keterangan L1
= Posisi Sesuai Jabatan L2 = Posisi Tidak Sesuai Jabatan
Tabel 12 Nilai Lama Bekerja KodePegawai Nama Pegawai Lama Bekerja P0001 X-R11 5 4)/2 (6 = +  P0002 X-R12 10
10)/2 (10 = +  P0003 X-R13 5 3)/2 (7 = +  Tabel 13 Data Pegawai
Kode Pegawai Nama Pegawai Kapasitas Intelektual Sikap Kerja Perilaku Pendidikan Lama Bekerja P0001 X-R11 5 5 4,75 2,5 5

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 391 - 399 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 923 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
P0002 X-R12 8,6 8,6 7,8 7,5 10 P0003 X-R13 7,7 10 4,75 5 5 X-R11 = (1)(0.5) + (1)(0.5) + (1)(0.5) +(0.75)(0.33)+(1)(0.5) = 0.5 + 0.5 + 0.5 +0.24+0.5 = 2.24 X-R12 = (1)(1) + (1)(1) + (1)(1)+(0.75)(1)+(1)(1) = 1 + 1 + 1 +0.75+1 = 4.75 X-R13 = (1)(1) + (1)(1) + (1)(0.5)+(0.75)(0.67)+(1)(0.5) = 1 + 1 + 0.5 +0.5+0.5 = 3.5
Nilai terbesar ada pada Donald S.Kom adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik. Untuk lebih  jelas  lihat pada Tabel 14 di bawah ini.
Tabel 14. Rangking KodePegawai Nama Pegawai Nilai P0001 X-R11 2.24 P0002 X-R12 4.75 P0003 X-R13 3.5

## 6. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  penelitian  pada  sistem  yang  sedang  berjalan  dan  penyesuaian  sistem  yang  dirancang  dengan kebutuhan yang diinginkan di lapangan, apakah sesuai dengan uraian yang sudah dibahas sebelumnya, maka penelitian ini  mengambil kesimpulan dengan tersedianya aplikasi sistem pendukung keputusan yang mampu menyajikan informasi yang cepat, akurat, dan pengoperasian yang mudah, akan sangat membantu menentukan pegawai yang layak dinaikkan jabatannya. Metode Multi Citeria Decission Making dapat digunakan sebagai pilihan untuk menyelesaikan permasalahan ketidak pastian. Proses untuk menentukan kelayakan dalam menentukan pegawai yang layak menerima kenaikan jabatan yang  sesuai  lebih  mudah  dibandingkan  dengan  menggunakan  cara  manual.  Dengan  dirancangnya  sistem  pendukung keputusan penentuan kenaikan jabatan dengan Metode Multi Citeria Decission Making akan lebih mudah mengolah data kenaikan jabatan, karena sistem ini memiliki kelebihan yaitu.,Lebih mudah dalam pembuatan laporan yang dibutuhkan, Meminimalisasi waktu dan Keamanan data.

## REFERENCES
[1]  Anas dan Doni Harfianto, “Sumber Daya Manusia Indonesia di Era Globalisasi,” J. Ris. , vol. 3, no. September, pp. 95–112, 2020.
[2]  M. Kasran, S. Sampetan, and U. M. Palopo, “Pengaruh softskill dan hardskill terhadap kinerja karyawan,” vol. 10, pp. 785–792, 2023.
[3]  P. Studi, K. Sosial, and U. Padjadjaran, “Peran Hrd 2,” vol. 4, 2017.
[4]  A. Irmawati, “Meningkatkan Produktivitas Karyawan,” vol. 18, no. 2, pp. 123–132, 2015.
[5]  A. N. Pramudhita, H. Suyono, and E. Yudaningtyas, “Pengunaan MCDM dengan Metode Topsis dalam Penempatan Karyawan,” Eecis ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  91–94,  2015,  [Online].  Available:  https://media.neliti.com/media/publications/62047-ID-penggunaan- algoritma-multi-criteria-deci.pdf
[6]  Jani  Rahardjo,  Rosa  Yustina,  and  Ronald  E.  Stok,  “Penerapan  Multi-Criteria  Decision Making  Dalam  Pengambilan  Keputusan Sistem Perawatan,” J. Tek.
Ind. , vol. 2, no. 1, pp. 1–12, 2000, [Online]. Available:
http://puslit2.petra.ac.id/ejournal/index.php/ind/article/view/15982
[7]  R.  S.  Dwitama,  “Pemilihan  Metode  Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  Menggunakan  Pendekatan  Rank  Similarity Simulation (RSS),” Semin. Nas. Has. Penelit. dan Pengabdi. , vol. 1, no. Mcdm, pp. 27–37, 2019.
[8]  S. Supiyandi et al. , “Implementasi Metode Weighted Sum Model Dalam Menentukan Pemilihan Mobil Bekas,” SENASHTEK Pros. Semin. Nas. Sos. Humaniora, dan Teknol. , pp. 106–111, 2022.
[9]  I.  S.  T.  Henny  Febriana  Harumy,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Penentuan  Jabatan  Manager,” Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Multimed. 2016 , no. April, pp. 6–7, 2016.
[10] F.  Kuriniawan  and  Z.  Sitorus,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  KPR  (Kredit  Perumahan  Rakyat)  Di  Dinas Perumahan  dan  Kawasan  Pemukiman  Menggunakan  Metode  Topsis,” J.  Inf.  Komput.  Log. ,  vol.  1,  2020,  [Online].  Available: http://ojs.logika.ac.id/index.php/jikl/article/view/72%0Ahttp://ojs.logika.ac.id/index.php/jikl/article/viewFile/72/83
[11] S.  Supiyandi,  C.  Rizal,  M.  N.  H.  Siregar,  E.  Putra,  and  R.  Saragih,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Biji  Kopi Arabika  Terbaik  Menggunakan  Metode  SMART,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  796–802,  2022,  doi: 10.47065/bits.v4i2.2118.
[12] M.  D.  Irawan  and  H.  Herviana,  “Implementasi  Logika  Fuzzy  Dalam  Menentukan  Jurusan  Bagi  Siswa  Baru  Sekolah Menengah Kejuruan (Smk) Negeri 1 Air Putih,” J. Teknol. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 129, 2019, doi: 10.36294/jurti.v2i2.427.
[13] H. Nasution, “Implementasi Logika Fuzzy pada Sistem Kecerdasan Buatan,” ELKHA J. Tek. Elektro , vol. 4, no. 2, pp. 4–8,
2020,
Available:

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 391 - 399 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 923 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
https://jurnal.untan.ac.id/index.php/Elkha/article/view/512%0Ahttp://download.garuda.kemdikbud.go.id/article.php?article=1559 615&val=2337&title=Implementasi Logika Fuzzy pada Sistem Kecerdasan Buatan
[14] K. Y. Palilingan, “Multi Criteria Decision Making Using TOPSIS Method For Choosing Mate,” J. Tek. Inform. , vol. 15, no. 4, pp. 283–290, 2020.
[15] B. Pengkajian, T. Pertanian, P. Teknologi, H. Pertanian, U. Syiah, and K. Darussalam, “Implementasi Multi Criteria Decision Making  (Mcdm)  Pada  Agroindustri:  Suatu  Telaah  Literatur,” J.  Teknol.  Ind.  Pertan. ,  vol.  30,  no.  2,  pp.  234–343,  2020,  doi: 10.24961/j.tek.ind.pert.2020.30.2.234.
[16] N.  F.  Rokhmah,  N.  Hidayat,  and  A.  R.  Alghofari,  “Multi  Criteria  Decision  Making  menggunakan  Operator  Group
Generalized  Interval  Value  Pythagorean  Fuzzy,” Limits  J.  Math.  Its  Appl. ,  vol.  18,  no.  2,  p.  187,  2021,  doi: 10.12962/limits.v18i2.9480.