## Penilaian Kinerja Karyawan Di Kantor RUPBASAN Kelas II Blitas Dengan
Menggunakan Fuzzy Simple Additive Weighted
Desma Syahputra 1 , Fitri Marisa 2
1 adesma58@gmail.com, 2 fitrimarisa@widyagama.ac.id
Program studi Teknik  Informatika, Universitas Widyagama, Malang
Abstract -- Measurement of a company's performance is very important  for  future  evaluation  and  planning.  Employee performance assessment is absolutely necessary to determine the  achievements  that  each  employee wants to achieve. For this reason, each company has a different way of evaluating employee  performance.  In  practice,  the  assessment  of  the work  performance  of  employees  must  be  carried out with a good and appropriate method, so that no errors occur in the assessment.  The  results  of  the  assessment  carried  out  must be  able  to  guarantee  fair  and satisfactory treatment for the employees  assessed,  so  that  in  turn  it  fosters  loyalty  and morale.  There  are  several  tools  that  are  commonly  used  to conduct  employee  performance  appraisals,  namely  by  the method  of  apparel  performance.  However,  this  method  has several problems including the assessment is still vague, halo effects occur, centralized tendencies, influenced by age, race, and  gender.  A  decision  support system is a tool that can be used  to  evaluate  employee  work  performance by improving the  assessment  methods  of  apparel  performance.  Fuzzy Method  Simple  Additive  Weighting  was chosen to make an assessment and ranking of employee performance. From the test  results, it can be concluded that this application can be implemented  for  the  work  performance  assessment  of contract employees in the Blitar cluster II RUPBASAN  class.
Intisari  --  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. Untuk itu setiap perusahaan  mempunyai  cara  yang  berbeda  dalam  melakukan penilaian  prestasi  kerja  karyawan.  Dalam  praktiknya,  kegiatan penilaian  atas  prestasi  kerja  para  karyawan  harus  dilakukan dengan  metode  yang  baik  dan  tepat,  sehingga  tidak  terjadi kesalahan  dalam  penilaian.  Hasil  penilaian  yang  dilakukan harus  dapat  menjamin  perlakuan  yang  adil  serta  memuaskan bagi  para  karyawan  yang  dinilai,  sehingga  pada  gilirannya menumbuhkan  loyalitas  dan  semangat  kerja.  Ada  beberapa alat  bantu  yang  sudah  umum  digunakan  untuk  melakukan penilaian  prestasi  kerja  karyawan,  yaitu  dengan  metode performance  apparsial.  Akan  tetapi  metode  ini  memiliki beberapa  masalah  diantaranya  adalah penilaian masih bersifat
samar,  terjadi  efek  halo,  kecenderungan terpusat, dipengaruhi umur,  ras  dan  jenis  kelamin.  Sistem  pendukung  keputusan merupakan alat bantu yang dapat digunakan untuk melakukan penilaian  prestasi  kerja  karyawan  dengan  cara  memperbaiki metode  penilaian  dari  performance  apparsial.  Metode  Fuzzy Simple  Additive  Weighting  dipilih  untuk  melakukan penilaian dan  perangkingan  prestasi  kerja  karyawan.  Dari  hasil pengujian  dapat  disimpulkan  bahwa  aplikasi    ini  dapat diimplementasikan  untuk  penilaian  prestasi  kerja  karyawan kontrak di kantror RUPBASAN  kelas II Blitar.
Kata  kunci  :  Pengukuruan  kinerja,  Penilaian  prestasi,  kantor rupbasan,Performance Apparsial,Fuzzy  SAW .

## I. PENDAHULUAN
Pengukuran  kinerja  suatu  kantor  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.  Untuk  itu  setiap  perusahaan mempunyai  cara  yang  berbeda  dalam  melakukan  penilaian prestasi  kerja  karyawan.  Penilaian  ini  tergantung    pada kebijakan  kantor.  Rupbasan  kelas  II  Blitar  merupakan  sebuah kantor  yang  bergerak  dibidang  penyimpanan  barang  sitaan milik  Negara.  kantor  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  Mak ing (MADM)  dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW), Weighted  Product (WP), ELECTRE,  TOPSIS, Analytic Hierarchy Process (AHP).
“ 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 [1].
Sistem  pendukung  keputusan  ini  membantu  melakukan penilaian  setiap  karyawan,  melakukan  perubahan  kriteria,dan perubahan nilai bobot [2]. 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 Mak ing (FMADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini dipilih  karena  metode ini menentukan nilai bobot untuk setiap atribut,  kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan  [3] yang  akan  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari  sejumlah alternatif,  dalam  hal  ini  alternatif  yang  dimaksud  adalah yang berhak  menerima  reward  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang ditentukan  [3][4].  Alasan  lain  penggunaan Fuzzy  Multi Attribute Decision Mak ing (FMADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) karena data penilaian yang diinput tidak  harus  berupa  data  crips,  berbeda  dengan  metode Multi Attribute Decision Mak ing (MADM) klasik, dimana input data penilaian harus berupa data crips [5].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  bagaimana  melakukan penilaian  kinerja  karyawan  di  Ifun  Jaya  Textile  dengan memanfaatkan  metode Fuzzy  Simple  Additive  Weighting (FSAW).Diharapkan penilaian kinerja karyawandengan metode  FSAWdi  Ifun  Jaya  Textile  dapat  dilakukan  dengan lebih  baik  dan  cepat,  sehingga  bisa  membantu  manajemen dalam  mengambil  sebuah keputusan.

## II. METODE  PENELITIAN

## A. Jenis Penelitian
Penelitian  dilakukan  di  kantor  Rupbasan  Kelas  II  blitar 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  Rupbasan Kelas  II  blitar  dengan  membagikan  kuesioner  dan  melakukan wawancara kepada penjabat kantor.

## B. Populasi  dan  Sampel
Jumlah  karyawan  di  Rupbasan  Kelas  II  blitar  pada Desember  tahun  2018  adalah  35  orang,  adapun  jumlah detailnya adalah sebagai berikut :
Gambar  1 . Jumlah  karyawan Rupbasan Kelas II blitar   Tahun
2018
Dengan jumlah  populasi yang hanya 35  orang, maka  seluruh populasi akan digunakan dalam  penelitian.
C. Metode  Pengumpulan  Data Pengumpulan data dilakukan dengan memberikan kuisioner  kepada  4  (empat)  orang  yang  terdiri  dari  pemilik perusahaan,  manager  operasional,  mandor  dan  bendahara perusahaan.  Berikut  pertanyaan  yang  disampaikan  pada pre test :
1. Penilaian  kinerja  karyawan yang saat ini berjalan dapat memberikan  informasi  yang akurat?
2. Penilaian  kinerja  karyawan yang saat ini berjalan dapat memberikan  hasi yang cepat?
3. Penilaian  kinerja  karyawan yang saat ini berjalan dapat membantu  perusahaan dalam pengambilan keputusan?
4. Proses yang saat ini berjalan dapat memudahkan dalam melakukan  penilaian kinerja  karyawan?
5. Proses  yang  saat  ini  berjalan  sudah  memberikan analisis yang tepa dan akurat terhadap penilaian kinerja karyawan?
6. Penilaian  kinerja  karyawan  yang  saat  ini  berjalan menggunakan beberapa parameter/variable?
7. Penilaian  kinerja  karyawan yang saat ini berjalan dapat memberikan  keuntungan bagi perusahaan?
Hasil  kuisioner  tersebut  diukur  degan  skala  Likert,  yang merupakan  bentuk  skala  penilaian  antara  1  (satu)  sampai  4 (empat)  dengan deskripsi sebagai berikut:
 Angka (1)  menyatakan tidak setuju (TS)
 Angka (2)  menyatakan kurang setuju (KS)
 Angka (3)  menyatakan setuju (S)
 Angka (4)  menyatakan sangat setuju (S) 0 5 10 15 20 25 30 35 40 JA N U A R I FE B R U A R I
M A RE T A P R IL M E I JU N I JU LI A G U ST U S SE P TE M BE R N O V E M B E R DE SE M B E R

## JUMLAH KARYAWAN
JUMLAH KARYAWAN
Gambar  2.  Hasil Pre Test :
Selain  memberikan  kuesioner,  dilakukan  pula  wawancara terhadap  pemilik  perusahaan  Ifun  Jaya  Textile.  Wawancara dilakukan  untuk  mengetahui  apa  yang  menjadi  kriteria penilaian  kinerja  karyawan  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  1.  Kriteria  dan  Bobot Penilaian Kinerja Karyawan di Ifun Jaya Textile
No Kriteria Penilaian Bobot Preferensi Keterangan 1 Kualitas dan kuantitas kerja Sangat Tinggi Menilai  berapa jumlah dan bagaimana kualitas pekerjaan yang telah diselesaikan karyawan 2 Ketaatan Tinggi Menilai  tanggung jawab terhadap seluruh proses pelaksanaan tugas dan ketaatan terhadap aturan perusahaan 3 Kerjasama Cukup Menilai  tingkat kemampuan  bekerjasama dengan atasan dan rekan kerja  dalam melaksanakan  tugas 4 Semangat kerja Cukup Menilai  motivasi secara terus menerus dalam pelaksanaan tugas dan antusiasme untuk pengembangan dirinya 5 Disiplin kerja Tinggi Menilai  ketepatan hadir di tempat kerja
D. Teknik  Pengolahan Data
Setelah  data  diperoleh,  selanjutnya  adalah  melakukan perhitungan dengan data tesebut dengan metode FSAW.Untuk menganalisis  datahasil  angket  dilakukan  langkah-langkah sebagai berikut:
1. Melakukan identifikasi  kriteria.Identifikasi  Kriteria C1  = Kualitas dan Kuantitas Kerja C2   Ketaatan C3  = Kerjasama C4  = Semangat Kerja C5  = Disiplin  Kerja
Dari  bilangan  fuzzy bobot yang telah ditentukan dapat dikonversikan  ke  bilangan crips : Sangat Rendah (SR) =0; Rendah  (R)=0,25;  Cukup  (C)=0,5;  Tinggi  (T)=0,75;  dan Sangat Tinggi (ST)=1.
2. Melakukan  konversi  bilangan  fuzzy  ke  bilangan   crips. Semua  kriteria  terbagi  atas  5  (lima)  bilangan  fuzzy,  yaitu sangat  kurang  (SK),  kurang  (K),  cukup  (C),  baik  (B), sangat  baik  (SB).  Bilangan-bilangan  fuzzy  tersebut  dapat dikonversikan  ke  bilangan  crips  :  SK=0;  K=0,25;  C=0,5; B=0,75;  dan SB=1;
Gambar  3.  Hasil konversi 10  orang pertama bilangan fuzzy kebilangan crips dari setiap alternatif pada setiap kriteria
Gambar  4.  Hasil konversi 10  orang kedua bilangan fuzzy kebilangan crips dari setiap alternatif pada setiap kriteria
0 5 10 15 20 Pertanyaan Total Puji widodo Kepala kantor
wulan Wakil kepala kantor
Nia kepegawaian Roni wahyu Bendahara 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2

## Nilai Kriteria
Nilai Kriteria C1 Nilai Kriteria C2 Nilai Kriteria C3 Nilai Kriteria C4 Nilai Kriteria C5 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 Nilai Kriteria C1 Nilai Kriteria C2 Nilai Kriteria C3
Nilai Kriteria C4 Nilai Kriteria C5
Gambar  5.  Hasil konversi 10  orang ketiga bilangan fuzzy kebilangan crips dari setiap alternatif pada setiap kriteria
Gambar  6.  Hasil konversi 5 orang keempat  bilangan fuzzy kebilangan crips dari setiap alternatif pada setiap kriteria
3. Membuat matriks  keputusan.
Berdasarkan  tabel  rating  kecocokan,  dapat  dibentuk matriks  keputusan dibentuk sebagai berikut :
0.75 ⋯ 0.75 X = [ ⋮ ⋱ ⋮ ] 0.75 ⋯ 1
Dari  matriks  keputusan  (X)  tersebut  kemudian  dilakukan proses normalisasi ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada  sesuai  dengan persamaan.

## 4. Melakukan Perangkingan.
Setelah proses normalisasi,  kemudian  dihitung  nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) dengan vector bobot W = [1; 0,75; 0,5; 0,5; 0,75] sesuai dengan persamaan 1.2 :
Gambar  7.  Hasil perangkingan 10  orang pertama dengan FSAW
Gambar  8.  Hasil perangkingan 10  orang kedua dengan FSAW
Gambar  9.  Hasil perangkingan 15  orang ketiga dengan FSAW
III. HASIL  DAN  PEMBAHASAN

## A. Hasil
Setelah  penilaian  kinerja  karyawan  dengan  metode FSAW  diimplementasikan  di  Ifun  Jaya  Textile,  disebar kuesioner  tahap  kedua  dengan  responden  yang  sama untuk  mengukur  dampak  implementasi  sistem  dengan pertanyaan dan hasilsebagai berikut  :
1. Apakah  sistem  pendukung  keputusan  penilaian  kinerja karyawan  dengan  metode  FSAW  dapat  memberikan informasi  yang lebih akurat?
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 M u st o fa
A gu s Sa lim
A h m a d Da h la n So b iy a n to So b ir in
M u st aq im Is m a il M . Za ka ria B u rh an u d d in Fa rid
Nilai Kriteria C1 Nilai Kriteria C2
Nilai Kriteria C3
Nilai Kriteria C4
Nilai Kriteria C5 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 Is m a il
M . Za ka ria
B u rh an u d d in Fa rid M . Ta u fiq Sa efu d d in G h u fr o n Ju n a id i Y u sr o n Nilai Kriteria C1 Nilai Kriteria C2 Nilai Kriteria C3
Nilai Kriteria C4 Nilai Kriteria C5 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 C1 C2 C3 C4 C5 0 0.2 0.4 0.6 0.8 A d i K u su m o K u rn ia w an Ir h am M u ly o n o C o n d ro A m a t R id h o M if ta h u d d in M ir za N u ru l H u d a Za en a l A b id in M u st o fa C1 C2 C3 C4 C5 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 A gu s Sa lim A h m a d Da h la n
So b iy a n to So b ir in
M u st aq im Is m a il M . Za ka ria B u rh an u d d in Fa rid M . Ta u fiq Sa efu d d in G h u fr o n
Ju n a id i Y u sr o n C1 C2 C3
C4 C5
2. Apakah  sistem  pendukung  keputusan  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 pengambilan 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 menilai  kinerja  karyawan  dengan  menggunakan  beberapa parameter?
7. Apakah  sistem  pendukung  keputusan  penilaian  kinerja karyawan  dengan  metode  FSAW  dapat  memberikan keuntungan bagi perusahaan?
Tabel 2. Hasil Post Test
No Nama Karya wan Jabatan Pertanyaan Total 1 2 3 4 5 6 7 1 Puji widod o Kepala kantor 3 3 4 3 3 4 3 2 3 2 Wulan dari Wakil  kepala kantor 3 3 3 4 4 4 3 2 4 3 Nia kepegawaian
3 3 3 3 3 4 3 2 2 4 Roni wahyu Bendahara 3 3 4 3 3 4 3 2 3
Dari hasil pre test dan post test tersebut, bisa dirangkum dalam table berikut : Tabel 3. Hasil Pre Test dan Post Test.
Tabel 3. Hasil Pre-test dan Post Test
No Nama Jabatan Pre Test Post Test 1 Puji  widodo Kepala kantor 16 23 2 Wulandari Wakil  kepala kantor 17 24 3 Nia kepegawaian 15 22 4 Roni wahyu Bendahara 15 23
Apabila  table  hasil pre  test dan post  test tersebut digambarkan  dalam  bentuk  grafik,  akan  tampak  perbedaan
yang  signifikan  terhadap  penggunaan  sistem  pendukung keputusan  penilaian  kinerja  kerja  karyawan  dengan  metode FSAW.
Gambar  10.  Grafik  hasil pre-test dan post-test

## B. Pembahasan
Sebelum  adanya  sistem  pendukung  keputusan  penilaian prestasi  kerja  karyawan,  penilaian  dilakukan  secara  manual. Setelah  nilai  direkap, kemudian dilakukan perhitungan dengan cara  menjumlahkan  nilai  dari  setiap  kriteria,  sehingga didapatkan  nilai  total  dari  setiap  karyawan.  Dari  hasil perhitungan  secara  manual  dan  dengan  menggunakan  sistem pendukung  keputusan  terdapat  perbedaan  dalam  hasil perangkingan  yang  dilakukan.  Hal  ini  dikarenakan  pada perhitungan  manual  nilai  total  didapat  dengan  menjumlahkan semua  nilai  pada  setiap  kriteria,  sedangkan  pada perhitungan dengan  sistem  pendukung  keputusan,  dilakukan pembobotan terlebih  dahulu  untuk  setiap  kriteria,  kemudian  dilakukan penjumlahan  nilai  dari setiap kriteria. Perbedaan perangkingan tersebut bisa dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar  11.  Hasil  Perbedaan Perangkingan pertama
Perhitungan manual dan Perhitungan FSAW 0 5 10 15 20 25 30 35 40 A h m a d Sh o le h E ko … K is w an d i
Ib n u N u gr o h o Sla m e t Lu km a n H ak im Su d o m o K as m u ri
C ar m u n
Se ty a d i Rangking Perhitungan Manual
Rangking
Perhitungan
FSAW
3 0
2
5
2 0 1 Pre Test
Kepala Wakil  kepala  Mandor
kantor             kantor
Gambar  12  Hasil  Perbedaan  Perangkingan  kedua  Perhitungan manual  dan Perhitungan FSAW
Gambar  13.  Hasil  Perbedaan Perangkingan ketiga Perhitungan manual  dan Perhitungan FSAW
IV. KESIMPULAN  DAN  SARAN
Penilaian prestasi  kerja  karyawan  kontrak  dengan parameter  penilaian  kualitas  dan  kuantitas  kerja,  ketaatan, kerjasama,  semangat  kerja  dan  disiplin  kerja  menggunakan algoritma Fuzzy  Simple  Additive  Weighting sudah  berjalan dengan  baik  dan  dapat  menghasilkan  analisis  dan  informasi yang  akurat  dan  cepat  terlihat  dibandingkan  dengam perhitungan  manual  sehingga  Rupbasan  Kelas  II  blitar  dapat mempergunakannya  sebagai  alat  bantu  untuk  pengambilan keputusan.

## DAFTAR  PUSTAKA
[1]  A.  Y.  Rahman,  M.  Sa’adah,  F.  W.  Setiawan,  and  E. Supriyanto,  “Vice  Presidential  Election  Prediction Period 2019-  2024  using  Simple  Additive  Weighting,”  pp.  56– 60,  2018.
[2]  A. P.  Widyassari,  “Aplikasi  Sistem  Pendukung Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan  untuk  Kenaikan
Gaji  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW),” Intensif , vol. 1, no. 2, p. 92,  2017.
[3]  A.  Y.  Rahman,  M.  Sa’adah,  F.  W.  Setiawan,  A.  L. Hananto,  and  E.  Supriyanto,  “Access  Level  File  using Simple  Additive Weighting,” pp. 62–66,  2018.
[4]  A.  K.  Sari,  E.  Sihombing,  and  Solikhatun,  “Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  Meningkatkan  Kualitas Pelayanan di Bidang Kesehatan,” 2017.
[5]  Saefudin, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Penilaian  Kinerja  Pegawai  Menggunakan  Fuzzy  Simple Additive  Weighting  (FSAW),”  vol.  1,  no.  1,  pp.  33–37, 2018.
0 5 10 15 20 25 30 35 A d i K u su m o K u rn ia w an
Ir h am
M u ly o n o
C o n d ro A m a t R id h o M if ta h u d d in
M ir za
N u ru l H u d a Za en a l A b id in
Rangking Perhitungan Manual
Rangking Perhitungan FSAW 0 5 10 15 20 25 30 35 40 Rangking Perhitungan Manual Rangking
Perhitungan
FSAW