## Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menerapkan Metode TOPSIS
Ahmad Rifqi 1 , Rima Tamara Aldisa 2,*
Fakultas Teknologi Komunikasi Dan Informatika, Informatika, Universitas Nasional, Jakarta, Indonesia Email: 1 Ahmadrifqi1508@gmail.com, 2,* rimatamaraa@gmail.com Email Penulis Korespondensi: rimatamaraa@gmail.com
Abstrak- Perkembangan  teknologi  informasi  berpotensi  mempengarhi  tingkat  operasional  dan  kompleksitas  tugas  manusia. Kesuksesan suatu organisasi atau perusahaan dalam mencapai tujuan yang telah ditetapkan sangat bergantung pada kesiapan sumber daya  manusianya.  Peran  karyawan  dalam  suatu  perusahaan  atau  instansi  sangat  vital,  karena  mereka  yang  memenuhi  kebutuhan keterampilan organisasi dapat meningkatkan produktivitas secara keseluruhan. Oleh karena itu, sistem komputer sangat diperlukan untuk  memenuhi  kebutuhan  informasi  tersebut  yaitu  sistem  pendukung  keputusan  (SPK).  Pada  penelitian  ini  peneliti  melakukan penelitian terhadap kinerja karyawan dengan menggunakan metode TOPSIS ini dan menggunakan beberapa kriteria-kriteria yang ada yaitu  tanggung  jawab,  disiplin,  kerapian,  kerjasama  dan  kejujuran  yang  diharapkan  dapat  membantu  dalam  menentukan  penelian karyawan yang baik dan bisa diterapkan diinstasi ataupun perusahaan. Berdasarkan penelitian yang sudah dilakukan, Hasil tertinggi yang diperoleh oleh nilai 0.672 Atas nama Erina sebagai karyawan dengan perolehan nilai tertinggi.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan (SPK);  Karyawan; Metode TOPSIS
Abstract- The development of information technology has the potential to affect the operational level and complexity of human tasks. The success of an organization or company in achieving its set goals is highly dependent on the readiness of its human resources. The role of employees in a company or agency is very vital, because those who meet the needs of organizational skills can increase overall productivity. Therefore, a computer system is needed to meet these information needs, namely a decision support system (DSS). In this  study,  researchers  conducted  research  on  employee  performance  using  the  TOPSIS  method  and  used  several  existing  criteria, namely responsibility, discipline, neatness, cooperation and honesty which are expected to help in determining good employee research and can be applied in institutions or companies. Based on the research that has been done, the highest result is obtained by the value of 0.672 On behalf of Erina as the employee with the highest score.
Keywords: Decision Support System (DSS); Employee performance; TOPSIS method

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  berpotensi  mempengaruhi  tingkat  operasional  dan  kompleksitas  tugas  manusia. Karena itu, muncul ide untuk mengembangkan perangkat keras teknologi informasi yang dapat menyelesaikan berbagai masalah  yang  sulit  dipecahkan  oleh  manusia.  Sebagai  contoh,  komputer  yang  dulunya  hanya  berfungsi  sebagai  alat elektronik untuk menyimpan dan mengolah informasi, kini dapat digunakan sebagai alat pengambilan keputusan untuk membantu  masyarakat  menghadapi  tantangan  pengambilan  keputusan.  Dengan  kata  lain,  komputer  didesain  untuk berpikir sebagaimana manusia melakukannya[1]–[5].
Kesuksesan suatu organisasi atau perusahaan dalam mencapai tujuan yang telah ditetapkan sangat bergantung pada kesiapan  sumber  daya  manusianya.  Kesiapan  ini  tercermin  dalam  pengetahuan  standar  profesional  dan  kemampuan pelaksanaan  tugas  yang  menjadi  tanggung  jawab  individu.  Kualitas  dari  pekerjaan  yang  dilakukan  oleh  sumber  daya manusia merupakan faktor penting yang berkontribusi pada produktivitas kegiatan organisasi atau instansi. Oleh karena itu, keberhasilan ini membutuhkan sumber daya manusia dengan tingkat keahlian yang tinggi. Evaluasi kinerja pegawai menjadi  penting  dalam  mengukur  pencapaian  masing-masing  individu.  Peran  karyawan  dalam  suatu  perusahaan  atau instansi  sangat  vital,  karena  mereka  yang  memenuhi  kebutuhan  keterampilan  organisasi  dapat  meningkatkan produktivitas secara keseluruhan. Dalam proses pemilihan karyawan yang unggul, diperlukan pertimbangan yang cermat dan  kompleks.  Untuk  mendapatkan  informasi  yang  cepat  dan  akurat  mengenai  kinerja  karyawan  yang  sesuai  dengan kriteria yang diharapkan, perlu dilakukan proses otomatisasi dengan bantuan teknologi.[6]–[8]. Oleh karena itu, sistem komputer sangat diperlukan untuk memenuhi kebutuhan informasi tersebut yaitu sistem pendukung keputusan (SPK)[9]- [10].
SPK adalah sebuah sistem informasi berbasis komputer yang menciptakan opsi keputusan sebagai bantuan bagi manajemen dalam menghadapi permasalahan yang terstruktur maupun tak terstruktur, dimana data dan model digunakan dalam  prosesnya[11]–[13].  Pada  penelitian  ini  peneliti  melakukan  penelitian  terhadap  kinerja  karyawan  dengan menggunakan metode Technique for Others Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) ini dan menggunakan beberapa kriteria-kriteria yang ada yaitu  tanggung jawab, disiplin, kerapian, kerjasama dan kejujuran yang  diharapkan dapat membantu dalam menentukan penelian karyawan yang baik dan bisa diterapkan diinstasi ataupun perusahaan.
Penelitian yang dilakukan oleh Valentine dkk tahun 2023 meneliti metode ROC-TOPSIS dalam memilih penerima PKH menghasillkan penerima yang berhak yaitu Joko Sutirno dengan perolehan nilai tertinggi yaitu 1.0000[14]. Penelitian  oleh  Gifty  dan  Suhaedi  tahun  202  menelti  metode  TOPSIS  dalam  seleksi  penerimaan  dana  bantuan menghasilkan rangking urutan yang paling berhak menerima hingga yang tidak layak menerima bantuan[15]. Penelitian oleh Sinambela dkk tahun 2023 meneliti penerimaan mahasiswa magang dengan metode TOPSIS menghasilkan status mahasiswa  yang  diterima  dan  ditolak[16].  Penelitian  oleh  Rahman  dkk  tahun  2023  meneliti  metode  TOPSIS  pada
pemilihan objek wisata alam di Kab. Deli Serdang menghasilkan objek wisata alam yang terbaik dengan nilai tertinggi yaitu Pemandian Alam Sembahe[17].
Dalam penelitian yang penulis lakukan menggunakan metode TOPSIS  sangat tepat untuk menentukan keputusan diharapkan dapat membantu menentukan dalam penelitian kinerja karyawan. Karena banyaknya kinerja karyawan yang baik  maka sangat  diperlukan untuk  menentukan atau menyeleksi  karyawan yang lebih baik  dan berkualitas. Sangking banyak kinerja pekerja diluar yang sangat banyak memiliki kualitas dibidang skil atau kemampuan masing-masing setiap indivitu hal ini menjadi harus perlu diperhatikan dalam menentukan keputusan yang efektif dibidang penelian karyawan yang memiliki bidang yang diperlukan diprusahaan atau instasi manapun [18].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi  penelitian  ini  menjelaskan  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  pelaksanaan  penelitian.  Terdiri  dari beberapa  tahapan  yang  saling  terkait  secara  sistematis,  tahapan-tahapan  tersebut  sangat  penting  untuk  memfasilitasi jalannya penelitian dengan lebih mudah. Rincian tahapan penelitian dapat diakses pada gambar 1 yang terdapat di bawah ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut merupakan penjelasan dari gambar tahapan penelitian.
1. Identifikasi masalah
Pada tahapan ini penulis menguraikan permasalahan apa yang terjadi.
2. Pengumpulan Data
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data yang berhubungan dengan penelitian dan pembuatan system.
3. Studi Literatur
Pada tahap ini, dilakukan pemahaman terhadap objek yang akan diteliti, dengan membaca sebagai sumber referensi, buku-buku ,jurnal, maupun sumber bacaan lainnya.
4. Penerapan Metode
Pada tahap ini, penulis menerapkan metode TOPSIS dalam penilaian kinerja karyawan.
5. Kesimpulan
Pada tahap ini, penulis menyimpulkan hasil dari pennerapan metode

## 2.2 Karyawan
Karyawan merupakan aset terpenting yang memiliki dampak yang begitu besar bagi keberhasilan perusahaan. Ada banyak definisi  pekerja  yang  dibuat  oleh  para  ahli  yang berbeda.  Menurut  Hasibuan  (2002),  pengertian  pekerja  adalah  setiap orang yang memberikan jasa (baik  berupa pikiran maupun tenaga) dan menerima imbalan atau imbalan dalam jumlah yang telah ditetapkan[11]–[14].

## 2.3 Metode TOPSIS
TOPSIS    ialah  metode  yang  terdapat  dalam  sistem  pendukung  keputusan  multikriteria  [23]–[27].  Metode  TOPSIS dikenalkan pertama kalinya oleh Yoon dan Hwang (1981). Metode TOPSIS menguraikan bahwa alternatif yang terpilih memiliki  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak  yang  jauh  dari  solusi  ideal  negatif,  dilihat  dari  perspektif geometris  dengan  menggunakan jarak Euclidean. Tujuannya  adalah  untuk  menentukan  tingkat  kedekatan  relatif  suatu
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Studi Literatur Penerapan Metode TOPSIS Kesimpulan
alternatif dengan solusi optimal. Adapun langkah-langkah dalam penerapan metode TOPSIS adalah sebagai berikut[28]– [32]. a. Membentuk matriks keputusan.
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋 11 𝑋 21 ⋯ 𝑋 12 𝑋 22 ⋯ 𝑋 𝑚1 𝑋 𝑚2 ⋯ ⋯ … 𝑋 1𝑛 𝑋 2𝑛 … ⋯ 𝑋 𝑚𝑛 ] (1)
b. Menentukan matriks keputusan ternormalisasi:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (2)
c. Menghitung Normalisasi Terbobot.
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 (3)
d. Menentukan matriks solusi ideal positif dan negatif.
1. Nilai kriteria solusi ideal positif
𝑌 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … 𝑦 𝑛 + ) (4)
max Y + jika benefit, min Y + jika cost 2. Nilai kriteria solusi ideal negatif Y − = (y 1 − , y 2 − , … y n − )
min Y − jika benefit, max Y − jika cost
(5)
e. Menghitung jarak ideal.
1. Jika solusi ideal nilai positif
𝐷 𝑖 + = √∑ ( 𝑛 𝑗=1 𝑦 1 + − 𝑦 𝑖𝑗 ) 2 (6)
2. Jika solusi ideal nilai negatif
𝐷 𝑖 − = √∑ ( 𝑛 𝑗=1 𝑦 𝑖𝑗 − 𝑦 1 − ) 2 (7)
f. Menghitung preferensi
𝑣 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + (8)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penentuan Alternatif
Keputusan dalam menentukan penilaian kinerja karyawan dengan lebih efisien dan tepat diperlukan Sistem Pendukung Keputusan. Berikut ini data alternatif karyawan yang akan dilakukan penilaian dengan penggunaan metode TOPSIS.

## Tabel 1. Data Alternatif
Alternatif  Keterangan A 1 Sandi A 2 Aldi A 3 Erina A 4 Firman A 5 Rahma A 6 Satria A 7 Hana

## 3.2 Penentuan Kriteria
Dalam penilaian kinerja karyawan dibutuhkan kriteria yang telah terpenuhi. Data kriteria dapat dilihat pada tabel 1 berikut ini.
Tabel 2. Data Kriteria
Kriteria Keterangan Bobot Jenis C 1 Tanggung jawab  0,20 Benefit C 2 Disiplin 0,15 Benefit C 3 Kerapian 0,15 Benefit C 4 Kerjasama 0,20 Benefit C 5 Kejujuran 0,30 Benefit
Berikut ini merupakan data setiap karyawan yang akan dilakukan proses penilaian dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 3. Data Karyawan Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A 1 Baik Baik Cukup baik Baik Baik A 2 Baik Baik Baik Cukup baik Baik A 3 Sangat baik Baik Cukup baik Baik Baik A 4 Sangat baik  Cukup baik Baik Baik Cukup baik A 5 Baik Sangat baik Baik Cukup baik Baik A 6 Baik Baik Baik Baik Cukup baik A 7 Baik Baik Cukup baik  Cukup baik Baik
Dari  tabel  data  karyawan  diperlukan  tabel  pembobotan  pada  seluruh  data  kriteria  yang  digunakan,  tabel pembobotan yang digunakan yaitu tabel berikut.
Tabel 4. Nilai Bobot Kepenting Kriteria Skala Bobot Kriteria Sangat baik 5 Baik 4 Cukup baik 3 Buruk 2 Sangat buruk 1
Tabel rating kecocokan di dapat berdasarkan tabel data karyawan yang telah dibobotkan maka menghasilkan tabel berikut ini.
Tabel 5. Rating Kecocokan Karyawan Alternatif   C1  C2  C3  C4  C5 A 1 4 4 3 4 4
A 2 4 4 4 3 4
A 3 5 4 3 4 4
A 4 5 3 4 4 3
A 5 4 5 4 3 4
A 6 4 4 4 4 3
A 7 4 4 3 3 4

## 3.3 Penerapan Metode TOPSIS
Penerapan  metode  TOPSIS  dilakukan  dengan  prosedur  atau  langkah  perhitungan  berikut  ini  dalam  penilaian  kinerja karyawan.
Langkah 1 : Membuat Matriks Normalisasi R |𝑅 1 | = √4 2 + 4 2 + 5 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 = 11.402 𝑟 11 = 4 11.402 = 0.351 𝑟 12 = 4 11.402 = 0.351 𝑟 13 = 5 11.402 = 0.439 𝑟 14 = 5 11.402 = 0.439 𝑟 15 = 4 11.402 = 0.351 𝑟 16 = 4 11.402 = 0.351 𝑟 17 = 4 11.402 = 0.351 |𝑅 2 | = √4 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 =  10.677 𝑟 21 = 4 10.677 = 0.375
𝑟 22 = 4 10.677 = 0.375 𝑟 23 = 4 10.677 = 0.375 𝑟 24 = 3 10.677 = 0.281 𝑟 25 = 5 10.677 = 0.468 𝑟 26 = 4 10.677 = 0.375 𝑟 27 = 4 10.677 = 0.375
|𝑅 3 | = √3 2 + 4 2 + 3 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 = 9.539 𝑟 31 = 3 9.539 = 0.314
𝑟 32 = 4 9.539 = 0.419
𝑟 33 = 3 9.539 = 0.314
𝑟 34 = 4 9.539 = 0.419
𝑟 35 = 4 9.539 = 0.419
𝑟 36 = 4 9.539 = 0.419
𝑟 37 = 3 9.539 = 0.314
|𝑅 4 | = √4 2 + 3 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 + 4 2 + 3 2 = 9.539 𝑟 41 = 4 9.539 = 0.419
𝑟 42 = 3 9.539 = 0.314
𝑟 43 = 4 9.539 = 0.419
𝑟 44 = 4 9.539 = 0.419
𝑟 45 = 3 9.539 = 0.314 𝑟 46 = 4 9.539 = 0.419 𝑟 47 = 3 9.539 = 0.314 |𝑅 5 | = √4 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 + 4 2 + 3 2 + 4 2 = 9.899 𝑟 51 = 4 9.899 = 0.404 𝑟 52 = 4 9.899 = 0.404 𝑟 53 = 4 9.899 = 0.404 𝑟 54 = 3 9.899 = 0.303 𝑟 55 = 4 9.899 = 0.404 𝑟 56 = 3 9.899 = 0.303 𝑟 57 = 4 9.899 = 0.404
Berdasarkan tahapan perhitungan diatas, selanjutnya dibentuk matriks sebagai berikut
R =
[
0.351 0.375 0.314 0.419 0.404
0.351 0.375 0.419 0.314 0.404
0.439 0.375 0.314 0.419 0.404
0.439 0.281 0.419 0.419 0.303
0.351 0.468 0.419 0.314 0.404
0.351 0.375 0.419 0.419 0.303
0.351 0.375 0.314 0.314 0.404]
Langkah 2 : Menghitung Matriks Y 𝑦 11 = (0.20) ∗ (0.351) = 0.070 𝑦 12 = (0.15) ∗  (0.375) = 0.056 𝑦 13 = (0.15) ∗ (0. 314) = 0.047 𝑦 14 = (0.20) ∗ (0.419) = 0.084 𝑦 15 = (0.30) ∗ (0.404) = 0.121 𝑦 21 = (0.20) ∗  (0.351)   = 0.070 𝑦 22 = (0.15) ∗ (0.375)   = 0.056 𝑦 23 = (0.15) ∗ (0. 419) = 0.063
𝑦 24 = (0.20) ∗  (0.314)   = 0.063 𝑦 25 = (0.30) ∗ (0.404)   = 0.121 𝑦 31 = (0.20) ∗  (0.439)   =  0.088 𝑦 32 = (0.15) ∗ (0.375)   = 0.056 𝑦 33 = (0.15) ∗ (0. 314) = 0.047 𝑦 34 = (0.20) ∗  (0.419) = 0.084 𝑦 35 = (0.30) ∗ (0.404) = 0.121 𝑦 41 = (0.20) ∗  (0.439) = 0.088 𝑦 42 = (0.15) ∗  (0.281) = 0.042 𝑦 43 = (0.15) ∗  (0. 419) = 0.063 𝑦 44 = (0.20) ∗ (0.419) = 0.084 𝑦 45 = (0.30) ∗ (0.303) = 0.091 𝑦 51 = (0.20) ∗  (0.351) = 0.070 𝑦 52 = (0.15) ∗ (0.468) = 0.070 𝑦 53 = (0.15) ∗ (0. 419) = 0.063 𝑦 54 = (0.20) ∗  (0.314) = 0.063 𝑦 55 = (0.30) ∗ (0.404) = 0.121 𝑦 61 = (0.20) ∗  (0.351) = 0.070 𝑦 62 = (0.15) ∗ (0.375) = 0.056 𝑦 63 = (0.15) ∗  (0. 419) = 0.063 𝑦 64 = (0.20) ∗ (0.419) = 0.084 𝑦 65 = (0.30) ∗ (0.303) = 0.091 𝑦 71 = (0.20) ∗ (0.351) = 0.070 𝑦 72 = (0.15) ∗ (0.375) = 0.056 𝑦 73 = (0.15) ∗ (0. 314) = 0.047 𝑦 74 = (0.20) ∗ (0.314) = 0.063 𝑦 75 = (0.30) ∗ (0.404) = 0.121
Berdasarkan perhitungan diatas, maka dibentuk matriks sebagai berikut.
Y=
[
0.070 0.056 0.047 0.105 0.121
0.070 0.056 0.063 0.079 0.121
0.088 0.056 0.047 0.105 0.121
0.088 0.042 0.063 0.105 0.091
0.088 0.070 0.063 0.079 0.121
0.070 0.056 0.063 0.105 0.091
0.070 0.056 0.047 0.079 0.121]
Langkah 3 . Menentukan solusi ideal positif dan negatif Solusi ideal positif 𝑦 1 + = 𝑚𝑎𝑥 {0.070 ; 0.070 ; 0.088 ; 0.088; 0.070 ; 0.070 ; 0.070} = 0.088 𝑦 2 + = 𝑚𝑎𝑥 {0.056 ; 0.056; 0.056 ; 0.042;  0.070 ; 0.056 ; 0.056} = 0.070 𝑦 3 + = 𝑚𝑎𝑥 {0.047 ; 0.063; 0.047 ; 0.063;  0.063 ; 0.063 ; 0.047} = 0.063 𝑦 4 + = 𝑚𝑎𝑥 {0.084 ; 0.063 ; 0.084 ; 0.084; 0.063 ; 0.084 ; 0.063} = 0.084 𝑦 5 + = 𝑚𝑎𝑥 {0.121; 0.121 ; 0.121 ; 0.091; 0.121 ; 0.091 ;  0.121} = 0.121 𝐴 + = 𝑚𝑎𝑥{0.088; 0.070; 0.063; 0.084; 0.121}
Solusi Ideal Negatif 𝑦 1 − = 𝑚𝑎𝑥 {0.070 ; 0.070 ; 0.088 ; 0.088; 0.070 ; 0.070 ; 0.070} = 0.070 𝑦 2 − = 𝑚𝑎𝑥 {0.056 ; 0.056; 0.056 ; 0.042;  0.070 ; 0.056 ; 0.056} = 0.042 𝑦 3 − = 𝑚𝑎𝑥 {0.047 ; 0.063; 0.047 ; 0.063;  0.063 ; 0.063 ; 0.047} = 0.047 𝑦 4 − = 𝑚𝑎𝑥 {0.084 ; 0.063 ; 0.084 ; 0.084; 0.063 ; 0.084 ; 0.063} = 0.063 𝑦 5 − = 𝑚𝑎𝑥 {0.121; 0.121 ; 0.121 ; 0.091; 0.121 ; 0.091 ;  0.121} = 0.091 𝐴 − = 𝑚𝑎𝑥{0.070; 0.042; 0.047; 0.063; 0.091}
Langkah 4 . Mencari jarak terpendek dengan solusi ideal positif dan negative Jarak terpendek untuk solusi ideal positif
𝐷 1 + = √(𝟎. 𝟎𝟖𝟖 − 0.070) 2 + (𝟎. 𝟎𝟕𝟎 − 0.056) 2 + (𝟎. 𝟎𝟔𝟑 − 0.047) 2 + (𝟎. 𝟎𝟖𝟒 − 0.084) 2 + (𝟎. 𝟏𝟐𝟏 − 0.121) 2 = 0.027 𝐷 2 + = √(𝟎. 𝟎𝟖𝟖 − 0.070) 2 + (𝟎. 𝟎𝟕𝟎 − 0.056) 2 + (𝟎. 𝟎𝟔𝟑 − 0.063) 2 + (𝟎. 𝟎𝟖𝟒 − 0.063) 2 + (𝟎. 𝟏𝟐𝟏 − 0.121) 2 = 0.031
𝐷 3 + = √(𝟎. 𝟎𝟖𝟖 − 0.088) 2 + (𝟎. 𝟎𝟕𝟎 − 0.056) 2 + (𝟎. 𝟎𝟔𝟑 − 0.047) 2 + (𝟎. 𝟎𝟖𝟒 − 0.084) 2 + (𝟎. 𝟏𝟐𝟏 − 0.121) 2 = 0.021
𝐷 4 + = √(𝟎. 𝟎𝟖𝟖 − 0.088) 2 + (𝟎. 𝟎𝟕𝟎 − 0.042) 2 + (𝟎. 𝟎𝟔𝟑 − 0.063) 2 + (𝟎. 𝟎𝟖𝟒 − 0.084) 2 + (𝟎. 𝟏𝟐𝟏 − 0.091) 2 = 0.041
𝐷 5 + = √(𝟎. 𝟎𝟖𝟖 − 0.070) 2 + (𝟎. 𝟎𝟕𝟎 − 0.070) 2 + (𝟎. 𝟎𝟔𝟑 − 0.063) 2 + (𝟎. 𝟎𝟖𝟒 − 0.063) 2 + (𝟎. 𝟏𝟐𝟏 − 0.121) 2 = 0.027
𝐷 6 + = √(𝟎. 𝟎𝟖𝟖 − 0.070) 2 + (𝟎. 𝟎𝟕𝟎 − 0.056) 2 + (𝟎. 𝟎𝟔𝟑 − 0.063) 2 + (𝟎. 𝟎𝟖𝟒 − 0.084) 2 + (𝟎. 𝟏𝟐𝟏 − 0.091) 2 = 0.038
𝐷 7 + = √(𝟎. 𝟎𝟖𝟖 − 0.070) 2 + (𝟎. 𝟎𝟕𝟎 − 0.056) 2 + (𝟎. 𝟎𝟔𝟑 − 0.047) 2 + (𝟎. 𝟎𝟖𝟒 − 0.063) 2 + (𝟎. 𝟏𝟐𝟏 − 0.121) 2 = 0.035 Jarak Terpendek untuk solusi ideal negative
𝐷 1 − = √(0.070 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟎) 2 + (0.056 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟐) 2 + (0.047 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟕) 2 + (0.084 − 𝟎. 𝟎𝟔𝟑) 2 + (0.121 − 𝟎. 𝟎𝟗𝟏) 2 = 0.039
𝐷 2 − = √(0.070 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟎) 2 + (0.056 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟐) 2 + (0.063 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟕) 2 + (0.063 − 𝟎. 𝟎𝟔𝟑) 2 + (0.121 − 𝟎. 𝟎𝟗𝟏) 2 = 0.037
𝐷 3 − = √(0.088 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟎) 2 + (0.056 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟐) 2 + (0.047 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟕) 2 + (0.084 − 𝟎. 𝟎𝟔𝟑) 2 + (0.121 − 𝟎. 𝟎𝟗𝟏) 2 = 0.043
𝐷 4 − = √(0.088 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟎) 2 + (0.042 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟐) 2 + (0.063 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟕) 2 + (0.084 − 𝟎. 𝟎𝟔𝟑) 2 + (0.091 − 𝟎. 𝟎𝟗𝟏) 2 = 0.032
𝐷 5 − = √(0.070 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟎) 2 + (0.070 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟐) 2 + (0.063 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟕) 2 + (0.063 − 𝟎. 𝟎𝟔𝟑) 2 + (0.121 − 𝟎. 𝟎𝟗𝟏) 2 = 0.044
𝐷 6 − = √(0.070 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟎) 2 + (0.056 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟐) 2 + (0.063 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟕) 2 + (0.084 − 𝟎. 𝟎𝟔𝟑) 2 + (0.091 − 𝟎. 𝟎𝟗𝟏) 2 = 0.030
𝐷 7 − = √(0.070 − 𝟎. 𝟎𝟕𝟎) 2 + (0.056 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟐) 2 + (0.047 − 𝟎. 𝟎𝟒𝟕) 2 + (0.063 − 𝟎. 𝟎𝟔𝟑) 2 + (0.121 − 𝟎. 𝟎𝟗𝟏) 2 = 0.033
Langkah 5. Mencari Nilai Preferensi 𝑉 1 = 0.039 0.039+0.027 = 0.590 𝑉 1 = 0.037 0.037+0.031 = 0.546 𝑉 1 = 0.043 0.043+0.021 = 0.672 𝑉 1 = 0.032 0.032+0.041 = 0.433
𝑉 1 = 0.044 0.044+0.027 = 0.618 𝑉 1 = 0.030 0.030+0.038 = 0.441 𝑉 1 = 0.033 0.033+0.035 = 0.492
Dari  penerapan  metode  TOPSIS  yang  telah  dilaksanakan  maka  akan  menghasilkan  tabel  penilaian  karyawan berikut.

## Tabel 6. Hasil Penilaian Karyawan

## Preferensi  Nilai  RANK
V1 0.590 3 V2 0.546 4 V3 0.672 1 V4 0.433 7 V5 0.618 2 V6 0.441 6 V7 0.492 5
Dapat dilihat dari hasil Perhitungan nilai Preferensi diatas, maka diperoleh nilai preferensi yang paling terbesar yaitu pada V 3 dengan nilai 0.672 Atas nama Erina sebagai A 3.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian yang telah dilakukan, dapat  dinyatakan bahwa masalah penilaian kinerja karyawan yang optimal dapat  diatasi  melalui  penerapan  metode  TOPSIS.  Dengan  menggunakan  metode  ini,  perusahaan  dapat  dibantu  dalam pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  karyawan  terbaik  dalam  penilaian  mereka.  Dalam  melakukan  penilaian karyawan  digunakan  beberapa  kriteria-kriteria  yang  ada  yaitu  tanggung  jawab,  disiplin,  kerapian,  kerjasama  dan
kejujuran.  Hasil  perhitungan  nilai  preferensi  yang  paling  terbesar  yaitu  pada  V 3 dengan  nilai  0.672  Atas  nama  Erina sebagai karyawan dengan perolehan nilai tertinggi.

## REFERENCES
[1] A. Oktaviyana, “Analisis Dan Pengembangan Sistem Informasi Manajemen,” Circ. Arch. , vol. 1, no. 1, 2023.
[2] R. Anggraeni and I. E. Maulani, “Pengaruh Teknologi Informasi Terhadap Perkembangan Bisnis Modern,” J. Sos. dan Teknol. , vol. 3, no. 2, pp. 94–98, 2023.
[3] P. D. Hariyanto et al. , “PERAN MASYARAKAT DALAM PERKEMBANGAN MENTAL ANAK DI ERA TEKNOLOGI,” FKIP e-PROCEEDING , pp. 66–72, 2023.
[4] E. Setiyono and W. Widaryanti, “Penerapan Teknologi Informasi dan Profesionalisme dalam Meningkatkan Kinerja Auditor KAP Kota Semarang,” Solusi , vol. 21, no. 1, pp. 488–496, 2023.
[5] M. S. Maulidi, “Inovasi Pendidikan Dalam Proses Perkembangan Pendidikan Indonesia Terhadap Teknologi Di Abad 21,” 2023.
[6] P. Nursyifa, T. Syalasya, and V. Julvina, “Pengaruh Budaya Organisasi, Kualitas SDM, Disiplin Kerja Terhadap Motivasi Dan Kinerja Karyawan,” Trending J. Manaj. dan Ekon. , vol. 1, no. 2, pp. 48–59, 2023.
[7] I. M. Darsana and I. G. M. Sukaarnawa, Manajemen sumber daya manusia . Mafy Media Literasi Indonesia, 2023.
[8] T.  Novita,  S.  Hasan,  and  R.  Dewi,  “Pengaruh  Pengembangan  Sumberdaya  Manusia  Dan  Budaya  Digital  Terhadap  Kinerja Pegawai,” Parad. J. Ilmu Ekon. , vol. 6, no. 3, pp. 187–197, 2023.
[9] E. Wahyuningsih, “Sistem pendukung keputusan penilaian kinerja karyawan menggunakan metode analytical hierarchy process (ahp),” pp. 378–387, 2016.
[10]  A. Surahman and N. Nursadi, “Sistem Pendukung Keputusan Kenaikan Gaji Karyawan Dengan Metode Topsis Berbasis Web,” JTKSI (Jurnal Teknol. Komput. Dan Sist. Informasi) , vol. 2, no. 3, pp. 82–87, 2019.
[11]  S. Hutagalung, D. S. Gea, D. P. Indini, and Mesran, “Penerapan Metode MOORA Dalam Pemilihan Bimbingan Belajar Terbaik,” J. Informatics Manag. Inf. Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 1–7, 2023.
[12]  D. P. Indini, K. Khairunnisa, N. D. Puspa, T. A. Siregar, M. Mesran, and M. Kom, “Penerapan Metode OCRA dalam Menentukan Media Pembelajaran Online Terbaik di Masa Pandemi Covid-19 dengan Pembobotan ROC,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 3, no. 2, pp. 60–66, 2021.
[13]  R.  T.  Aldisa,  “Analisis  Perbandingan  Metode  ROC-WASPAS  dan  Entropy-WASPAS  dalam  Keputusan  Pemberian  Reward Kinerja Pegawai Hotel,” Build. Informatics, Technol. Sci. , vol. 4, no. 3, pp. 1212–1223, 2022, doi: 10.47065/bits.v4i3.2562.
[14]  H.  Maria  Valentine,  S.  Ramos,  and  F.  Nugroho,  “Penerapan  Metode  ROC-TOPSIS  dalam  Keputusan  Penerima  Program Keluarga Harapan,” J. Comput. Syst. Informatics , vol. 4, no. 1, pp. 203–211, 2022, doi: 10.47065/josyc.v4i1.2541.
[15]  H. G. Salsabila and D. Suhaedi, “Implementasi Metode Topsis dalam Seleksi Penerimaan Dana Bantuan Masyarakat,” J. Ris. Mat. , pp. 21–28, 2023.
[16]  L. Sinambela and L. Nababan, “IMPLEMENTASI METODE TOPSIS DALAM PENERIMAAN MAHASISWA MAGANG PADA YAYASAN PERGURUAN IMMANUEL MEDAN,” JTIK (Jurnal Tek. Inform. Kaputama) , vol. 7, no. 2, pp. 286–296, 2023.
[17]  M.  Rahman,  D.  Leman,  D.  R.  D.  Putri,  and  J.  S.  Sinaga,  “Pemilihan  Objek  Wisata  Alam  Di  Kabupaten  Deli  Serdang Menggunakan Metode TOPSIS,” IT (INFORMATIC Tech. J. , vol. 10, no. 2, pp. 122–134, 2023.
[18]  S. Sukamto, Y. Andriyani, and K. Wahyuni, “Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Topsis,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 7, no. 3, pp. 333–340, 2021.
[19]  S. Mallu, “Sistem pendukung keputusan penentuan karyawan kontrak menjadi karyawan tetap menggunakan metode topsis,” J. Ilm. Teknol. Infomasi Terap. , vol. 1, no. 2, 2015.
[20]  N. Palasara and T. Baidawi, “Penerapan Metode Topsis Pada Peningkatan Kinerja Karyawan,” 2018.
[21]  P.  Simanjuntak,  N.  Kurniasih,  Mesran,  and  J.  Simarmata,  “Penentuan  Kayu  Terbaik  Untuk  Bahan  Gitar  Dengan  Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment ( WASPAS ),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 36–42, 2018.
[22]  F. Mahdi, Faisal, D. P. Indini, and Mesran, “Penerapan Metode WASPAS dan ROC ( Rank Order Centroid ) dalam Pengangkatan Karyawan Kontrak,” Bull. Comput. Sci. Res. , vol. 3, no. 2, pp. 197–202, 2023, doi: 10.47065/bulletincsr.v3i2.232.
[23]  S. Syamsudin and R. Rahim, “Study Approach Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS),” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 3, pp. 268–285, 2017, doi: 10.23883/IJRTER.2017.3077.GZXDL.
[24]  A.  Suryana,  E.  Yulianto,  and  K.  D.  Pratama,  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Prestasi  Pegawai Menggunakan Metode Saw, Ahp, Dan Topsis,” J. Ilm. Teknol. Infomasi Terap. , vol. 3, no. 2, 2017.
[25]  D. N. Sholihaningtias, “Rekomendasi Kelayakan Penerima Kredit Menggunakan Metode TOPSIS dengan Pembobotan ROC,” J. SAINTEKOM , vol. 13, no. 1, pp. 88–99, 2023.
[26]  R. T. Aldisa, “Penerapaan Metode TOPSIS dengan Pembobotan ROC dalam Seleksi Penerimaan Auditor Internal Perusahaan,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 7, no. April, pp. 828–836, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i2.5899.
[27]  M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Perbandingan Metode Preference Selection Index dan Kombinasi Preference Selection Index dan TOPSIS dalam Penilaian Kinerja Karyawan Hotel,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 3, no. 6, pp. 1080–1087, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.960.
[28]  T. Susilowati, A. Nazar, S. Mukodimah, M. Idris, and F. Satria, “Sistem pendukung keputusan penilaian kinerja guru sekolah dasar kecamatan gunung alip menggunakan metode topsis,” J. TAM (Technology Accept. Model. , vol. 9, no. 1, pp. 36–42, 2018.
[29]  S. Hidayat and R. Irviani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Teladan Ma Al Mubarok Batu Raja Menggunakan Metode Topsis,” J. TAM (Technology Accept. Model. , vol. 6, pp. 1–8, 2017.
[30]  H. B. Sanggoro, “ANALISA PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK MENENTUKAN SUBKONTRAKTOR SPESIALIS DENGAN METODE TOPSIS,” J. Manaj. Kompeten , vol. 6, no. 1, pp. 22–27, 2023.
[31]  K. Salahudin, “PERANCANGAN SISTEM INFORMASI PENETAPAN BONUSKARYAWAN DENGAN METODE TOPSIS (STUDI KASUS: PT. UBM BISCUIT Lampung),” J. Teknol. Terkini , vol. 3, no. 3, 2023.
[32]  A. S. Sembiring and T. S. Alasi, “Penyedia Layanan Konsultasi Kesehatan dengan Metode TOPSIS,” J. Armada Inform. , vol. 7, no. 1, 2023.