252 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 252-265 E-ISSN 2503-2933
Implementasi Analytical Hierarchy Process Dan Metode Perbandingan Eksponensial Untuk Pemberian Reward

## Karyawan
Suharsono Bantun 1 , Rabiah Adawiyah 2 , Kharis Syaban 3 , Dimas Febriyan Priambodo* 4 , Nirsal 5 , Suci Pricilia Lestari 6 , Jayanti Yusmah Sari 7 1,2,3,6,7 Jl. Pemuda No 339, Tahoa, Kolaka Kabupaten Kolaka Sulawesi Tenggara 93561
4 Jl. Raya H. Usa, Putat Nutug, Kec. Ciseeng, Kabupaten Bogor, Jawa Barat 16120
5 Jl. Latamacelling, Tompotika, Kec. Wara, Kota Palopo, Sulawesi Selatan 91911
1,2,6 Program Studi Sistem Informasi, Universitas Sembilanbelas November Kolaka
3,7 Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Sembilanbelas November Kolaka
4 Program Studi Rekayasa Keamanan Siber, Politeknik Siber dan Sandi Negara
5 Program Studi Informatika, Universitas Cokroaminoto Palopo e-mail: 1 suharsonob@usn.ac.id, 2 adawiyah.heru@gmail.com, 3 k.syaban@gmail.com, * 4 dimas.febriyan@poltekssn.ac.id , 5 nirsal@uncp.ac.id, 6 sucilestari9942@gmail.com,
7 jayanti@usn.ac.id

## Abstrak
Pemberian  reward  karyawan  adalah  salah  hal  yang  wajib  di  perhatikan  dengan seksama.  Hal  ini  dikarenakan  pemberian  reward  dapat  menjadi  salah  satu  indikator  untuk motivasi  karyawansehingga  pencapaian  perusahaan  lebih  optimal,  tapi  pada  kenyataannya kesulitan dalam menentukan karyawan yang layak menerima reward karena banyak karyawan yang  berhak  menerima  reward  tetapi  kuota  yang  terbatas.  Hal  inilah  yang  menjadi  kesulitan yang dihadapi oleh PT. YXZ khususnya dalam pemberian reward tahunan, karena dalam proses perhitungannya  memiliki  5  kriteria  penilaian  sehingga  dalam  hal  ini  diperlukan  suatu  sistem untuk  mendukung  keputusan  manajerial  dalam  bentuk  rekomendasi  karyawan  yang  berhak menerima  reward  dengan  mengimplementasikan  Metode  Perbandingan  Eksponensial  (MPE) dan  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP).  Berdasarkan  hasil  penelitian,  terdapat  beberapa alternatif  yang  dapat  di  rekomendasikan  untuk  menerima  reward  sehingga  dapat  dijadikkan acuan  dalam pemberian reward karyawan.
Kata kunci —AHP, Reward , MPE, Sistem Pendukung Keputusan

## Abstract
Giving employee rewards is one thing that must be considered carefully. This is because the  provision  of  rewards  can  be  an  indicator  for  employee  motivation  so  that  the  company's achievement is more optimal, but in reality it is difficult to determine employees who deserve to receive  rewards  because  many  employees  are  entitled  to  receive  rewards  but  the  quota  is limited. This is the difficulty faced by PT. YXZ especially in giving annual rewards, because in the  calculation  process  it  has  5  assessment  criteria  so  that  in  this  case  a  system  is  needed  to support managerial decisions in the form of recommendations for employees who are entitled to receive  rewards  by  implementing  the  Exponential  Comparison  Method  (MPE)  and  Analytical Hierarchy Process (AHP). Based on the results of the study, there are several alternatives that can  be  recommended  to  receive  rewards  so  that  they  can  be  used  as  references  in  giving employee rewards.
Keywords —AHP, Decision Support System , MPE, Rewards
Jatisi                              ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 252-265 E-ISSN 2503-2933 253
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
1. PENDAHULUAN
emberian reward karyawan  menjadi  salah  satu  indikator  untuk  mendorong  karyawan bekerja  lebih  giat  untuk  pelaksanaan  tugas  perusahaan  yang  lebih  optimal.  Namun  pada kenyataannya,  perusahaan  kesulitan  dalam  menentukan  parameter  yang  layak  menerima reward . Hal ini disebabkan karena banyak karyawan yang berhak menerima reward tetapi kuota yang  terbatas  sehingga  harus  lebih  selektif.  Pemberian reward tahunan  bersifat  unik  karena dalam  proses  perhitungannya  memiliki  5  kriteria.  Sistem  pendukung  keputusan  dibutuhkan untuk membantu manajerial dalam memberikan rekomendasi karyawan yang berhak menerima reward tahunan. Penelitian ini dilakukan dengan mengimplementasikan MPE dan Metode AHP ke dalam aplikasi berbasis web. Hal tersebut dimaksudkan agar mudah diakses oleh manajerial kantor  induk  PT.  XYZ.  Kombinasi  MPE  dan  AHP  dipilih  karena  metode  AHP  memiliki kelebihan  pada  matriks  perbandingan  berpasangan  dan  melakukan  analisis  konsistensi. Sedangkan  MPE  dapat  menyelesaikan  pengambilan  keputusan  dengan  kriteria  jamak.  Dengan kata  lain  metode  AHP  digunakan  untuk  analisis  prioritas  kriteria  dan  MPE  digunakan  untuk perangkingan alternatif.
Metode  AHP  diinisiasi  oleh  Thomas  L.  Saaty  adalah  sebuah framework pengambilan keputusan  yang  efektif  atas  persoalan  yang  kompleks.  Tiga  prinsip  dalam  AHP  yaitu  prinsip hirarki, prinsip prioritas, dan prinsip konsistensi [1]. MPE adalah salah satu dari sekian banyak metode  untuk  menentukan  prioritas  dari  keputusan  berkriteria  jamak.  Teknik  ini  cocok digunakan  oleh  pengambil  keputusan  untuk  menggunakan  rancang  bangun  model  yang  baik pada tahapan proses [2].
Penelitian dari R Stevanus dkk [3] Menggunakan metode AHP Pada Rumah Sakit Buah Hati  Ciputat  dan  Multia  Amalia  dkk    [4]  untuk  menentukan  kriteria  penerima reward . Pengolahan  data  dengan  menggunakan  metode  AHP  menghasilkan  pembobotan,  dimana  hasil pembobotan  ini  menentukan  mana  yang  lebih  diprioritaskan.  Jadiaman  Parhusip  dkk  masih menggunakan singgle  method yaitu  AHP  [5]  untuk  membantu  pemilihan  penerima  bantuan pangan non tunai.
Penelitian lain oleh D. R. Sari dkk [6] berusaha menggabungkan AHP dengan ( Technique For  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution )  TOPSIS  untuk  memberi  rekomendasi kelulusan thesis. Dalam penelitian metode AHP digunakan untuk penentuan bobot kriteria dan perangkingan menggunakan metode TOPSIS. Penggabungan metode yang sama juga dilakukan Hendry Mario dkk [7] dan joko susetyo dkk [8] dengan tujuan menentukan pemilihan supplier. Penelitian  lainnya  oleh  Afrisawati  dkk  [9]  untuk  pemilihan  bibit  ternak  sapi  potong  dengan mengkombinasikan Metode AHP dan Metode ( Multifactor Evaluation Process ) MFEP. Metode AHP  dipilih  karena  mampu  dalam  menganalisis  kriteria  lebih  konsisten  dan  metode  MFEP mampu  menganalisis  alternatif  berdasarkan  kriteria  yang  ada  dengan  cara  mudah  dan  akurat. Penelitian  D.  Permatasari  dkk  [10]  mengkombinasikan  AHP  dan  SAW  untuk  penentuan kenaikan pangkat serta yang terbaru penelitian dari Sudiarjo dkk [11] dengan menggabungkan AHP dengan weighted product untuk pemilihan tempat kost.
Hampir  sama  dengan  penelitian  yang  dilakukan  armiyana  dkk  [1]  menggunakan penggabungan  AHP  dan  MPE  untuk  memberikan  solusi  dan  informasi  dalam  pemilihan sekolah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah penggabungan Metode Perbandingan Eksponensial  dan  metode Analytical  Hierarchy  Process mampu  mengoptimalkan  pemberian reward karyawan di PT. XYZ. Oleh karena itu, dari penelitian yang akan memberi hasil berupa rekomendasi karyawan yang layak menerima reward berdasarkan kriteria-kriteria yang telah di tentukan.
P
254 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 252-265 E-ISSN 2503-2933

## 2. METODE PENELITIAN
Implementasi sistem web dalam penelitian ini menggunakan Metode AHP untuk analisis pembobotan sedangkan MPE digunakan dalam perangkingan alternatif seperti ditunjukkan pada Gambar 1.
Mulai Input Data Hitung bobot kriteria dengan metode AHP Hitung perangkingan alternatif menggunakan MPE Selesai
Gambar 1. Flowchrat Diagram System

## 2.1   Metode Analytical Hierarchy Process
Sebuah  metode  yang  dikembangkan  sekitat  awal  tahun  1970  oleh  Dr.  Thomas  L.  Saaty dari Universitas Pittsburg [12]. Sesuai dengan desainnya metode ini digunakan untuk mengolah persepsi  dalam  suatu  masalah  spesifik  melalui  prosedur  runtut  untuk  sampai  pada  suatu  skala preferensi  dari  berbagai  set  alternatif.  Penelitian  ini  menggunakan  analogi  yang  sama  dengan membuat suatu permodelan khususnya untuk pemberian reward yang awalnya tidak mempunyai struktur  agar  dapat  diukur  atau  digoolongkan  secara  kuantitatif.    Pemberian reward adalah permasalahan  yang  kompleks  dan  tidak  berkerangka,  berdata  statistik  sangat  minim  dan  pada pelaksanaannya hanya berdasar persepsi, pengalaman ataupun intuisi.
Sistem  pendukung  keputusan  dibuat  untuk  memberikan  informasi,  membimbing, memprediksi serta mengarahkan pengambil keputusan agar keputusan yang dihasilkan menjadi lebih  baik  [13].  Penentuan  prioritas  dengan  metode  AHP  dalam  penelitian  ini  mengikuti beberapa langkah sebagai berikut.
1. Mendefinisikan  masalah  dilanjutkan  membuat  solusi  sesuai  keinginan,  diikuti  dengan menyusun hierarki permasalahan tersebut.
Jatisi                              ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 252-265 E-ISSN 2503-2933 255
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
2. Menentukan prioritas elemen perbandingan pasangan untuk merepresentasikan kepentingan relatif dari setiap elemen.
3. Melakukan  pertimbangan  terhadap  perbandingan  berpasangan  untuk  memperoleh keseluruhan prioritas. Hal ini dilakukan dengan menjumlahkan angka dari setiap kolom dan membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total  kolomnya  (normalisasi  matriks).  Langkah berikutnya adalah menjumlahkan nilai setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen (nilai rata-rata).
4. Pengukuran  konsistensi  dengan  mengalikan  setiap  nilai  di  kolom  pertama  dengan  prioritas relatif  elemen  pertama,  nilai  pada  kolom  kedua  dengan  prioritas  elemen  kedua  dan seterusnya,  ditutup  dengan  penjumlahan  setiap  barisnya.  Hasil  penjumlahan  baris  tersebut selanjutnya  dibagi  dengan  elemen  prioritas  relatif  bersangkutan  dan  menjumlahkan  hasil pembagian dengan banyaknya ( λ maks).
5. Menghitung Consistency  Index (CI)  dengan  mengacu  pada  persamaan  (1),  dimana  n merupakan banyaknya kriteria.
= (1)
6. Menghitung Consistency Ratio (CR) menggunakan persamaan (2), dimana CI adalah Indeks Konsistensi di atas dan RI adalah Indeks Random Konsistensi.
= (2)
7. Melakukan  pengecekan  konsistensi  dari  hierarki.  Jika  hasil  perhitungan  didapatkan  nilai rasio  konsistensi  lebih  dari  10%  atau  0,1  maka  perhitungan  harus  diulang.  Jika  nilainya kurang  atau  sama  dengan  10%  atau  0,1  maka  dapat  dinyatakan  benar  dan  dapat  dipakai sebagai acuan. Acuan i ndex Ratio dapat dilihat pada Tabel 1.

## Tabel 1 Index Ratio

## 2.2 Metode Perbandingan Eksponensial (MPE)
Metode  Perbandingan  Exponensial  (MPE)  adalah  salah  satu  metode  pengambilan keputusan kriteria jamak untuk menentukan urutan prioritas alternatif keputusannya. MPE juga dapat  mengkuantifikasikan  alternatif  dalam  skala  tertentu.  Penelitian  ini  menggunakan  MPE dengan urutan langkah sebagai berikut.
1. Menyusun pilihan alternatif keputusan.
2. Menentukan  perbandingan  relatif  setiap  kriteria  keputusan  untuk  di  evaluasi  menggunakan skala konversi.
3. Menentukan tingkat kepentingan relatif setiap kriteria keputusan.
4. Menilai semua alternatif pada setiap kriteria (total skor) setiap alternatif.
5. Mengurutkan setiap alternatif dengan kriteria semakin besar Total Nilai (TN) alternatif maka prioritasnya semakin tinggi.
Formula perhitungan skor untuk setiap alternatif ditunjukkan pada persamaan (3), dimana adalah  Total  nilai  alternatif  ke-i, adalah  Derajat  kepentingan  relatif  ke- j pada  pilihan keputusan  ke- i , adalah  Derajat  kepentingan  kriteria  keputusan  ke-j  dan  biasanya  berupa bilangan  bulat  lebih  besar  dari  nol, m adalah  Jumlah  kriteria  keputusan  dan n adalah  Jumlah alternatif keputusan.
= ∑ ! " (3)
N 1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 IR 0 0 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,42 1,45 1,49
256 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 252-265 E-ISSN 2503-2933

## 2.3   Penentuan Bobot Kriteria
Proses penetuan kriteria dengan melakukan tanya jawab secara langsung pada pimpinan PT. XYZ  untuk  menggali  informasi tentang  skala  parameter  yang  dijadikan  sebagai  indikator. Penentuan bobot dalam penelitian ini menggunakan rumus Metode AHP terlampir dalam Tabel 2.
Tabel 2. Bobot Kriteria Kode Kriteria Bobot Kriteria Sub Kriteria Bobot Sub Kriteria Prioritas Bobot C1 Prestasi 0,43 Baik 0,63 0,271 Cukup 0,26 0,112 Kurang 0,11 0,047 C2 Ketelitian Kerja 0,25 Baik 0,63 0,158 Cukup 0,26 0,065 Kurang 0,11 0,028 C3 Disiplin 0,16 Baik 0,63 0,101 Cukup 0,26 0,042 Kurang 0,11 0,018 C4 Tanggung Jawab 0,10 Baik 0,63 0,063 Cukup 0,26 0,026 Kurang 0,11 0,011 C4 Absensi 0,05 Baik 0,63 0,032 Cukup 0,26 0,013 Kurang 0,11 0,006 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Metode Analytical Hierarchy Process

## 3.1.1 Menentukan prioritas kriteria
a. Matriks Prioritas Kriteria
Matriks  perbandingan  berpasangan  diisi  angka  untuk  merepresentasikan  kepentingan relatif  antar  elemen.  1  (sama  penting),  3  (sedikit  lebih  penting),  5  (lebih  penting),  7  (sangat penting),  9  (amat  sangat  penting).  Tabel  matriks  perbandingan  berpasangan  ditunjukkan  pada Tabel 3.
Tabel 3. Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Prestasi Ketelitian Kerja Kedisiplinan Tanggung Jawab Absensi Prestasi (C1) 1,00 3,00 5,00 3,00 5,00 Ketelitian Kerja (C2) 0,33 1,00 3,00 5,00 3,00 Kedisiplinan (C3) 0,20 0,33 1,00 3,00 5,00 Tanggung Jawab (C4) 0,33 0,20 0,33 1,00 3,00 Absensi (C5) 0,20 0,33 0,20 0,33 1,00 Jumlah 2,07 4,87 9,53 12,33 17,00
Jatisi                              ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 252-265 E-ISSN 2503-2933 257
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## b. Matriks Nilai Kriteria/ Normalisasi Matriks
Normalisai matriks dilakukan dengan cara membagi setiap nilai di kolom dengan total kolom  dilanjutkan  dengan  menjumlahkan  nilai  setiap  baris  dan  membaginya  dengan  jumlah elemen untuk mendapatkan rata-rata (Bobot prioritas). Hasil normalisasi matriks terlampir pada Tabel 4.
Tabel 4. Matriks Nilai Kriteria (Normalisasi Matriks)
Kriteria Prestasi Ketelitian Kerja Kedisiplinan Tanggung Jawab Kehadiran Jumlah Prioritas Prestasi (C1) 0,48 0,62 0,52 0,24 0,29 2,16 0,43 Ketelitian Kerja (C2) 0,16 0,21 0,31 0,41 0,18 1,26 0,25 Kedisiplinan (C3) 0,10 0,07 0,10 0,24 0,29 0,81 0,16 Tanggung Jawab (C4) 0,16 0,04 0,03 0,08 0,18 0,49 0,10 Absensi (C5) 0,10 0,07 0,02 0,03 0,06 0,27 0,05 Jumlah 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 5,00 1,00

## c. Matriks Penjumlahan Baris
Matriks  penjumlahan  baris  dikerjakan  dengan  mengalikan  nilai  prioritas  pada  tabel  4 dengan nilai matriks pada tabel 3 dengan hasil terlampir pada Tabel 5. Kolom jumlah pada tabel diperoleh dari dari penjumlahan setiap baris. Sebagai contoh garis pertama diperoleh nilai 7,35 dari hasil penjumlahan dari 0,43 + 1,30 + 2,16 + 1,30 + 2,16
Tabel 5. Matriks Penjumlahan Baris Kriteria Prestasi Ketelitian Kerja Disiplin Tanggung Jawab Absensi Jumlah Prestasi (C1) 0,43 1,30 2,16 1,30 2,16 7,35 Ketelitian Kerja (C2) 0,08 0,25 0,76 1,26 0,76 3,12 Kedisiplinan (C3) 0,03 0,05 0,16 0,48 0,81 1,54 Tanggung Jawab (C4) 0,03 0,02 0,03 0,10 0,30 0,48 Absensi (C5) 0,01 0,02 0,01 0,02 0,05 0,11
d. Menghitung Rasio Konsistensi
Tabel 6. Consistency Ratio Kriteria Jumlah Per Baris Prioritas Hasil Prestasi 7,35 0,43 7,78 Ketelitiankerja 3,12 0,25 3,37 Disiplin 1,54 0,16 1,70 TanggungJawab 0,48 0,10 0,58 Absensi 0,11 0,05 0,17
258 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 252-265 E-ISSN 2503-2933
Tabel 6 kususnya pada kolom jumlah per baris didapatkan dari kolom jumlah pada tabel 5, sedangkan nilai pada kolom prioritas didapatkan dari kolom nilai prioritas pada tabel 4. Dari keempat  tabel  diatas  juga  dapat  diperoleh  rangkuman  data  berupa  jumlah  kolom  hasil  sebesar 13,60;  jumlah  kriteria  (n)  sebesar  5; λ maks  bernilai  2,72;  Nilai  CI berdasarkan  Persamaan  1 sebesar -0,46 ; sehingga nilai CR nya menjadi -0,41. Karena nilai CR (-0,41) ≤ 0.1, maka rasio konsistensi dari semua perhitungan dapat diterima.

## 3.1.2 Menentukan Sub Kriteria
Perhitungan  sub  kriteria  hampir  sama  dengan  perhitungan  kriteria  diatas.  Hasil  pada Tabel  7,  8,  9  dan  10  hanya  akan  menampilkan  hasil-hasil  dari  perhitungan  sub  kriteria  dari masing-masing kriteria yaitu, baik, cukup, dan kurang. a . Matriks Perbandingan Berpasangan
Tabel 7. Matriks Perbandingan Berpasangan Sub Kriteria Sub Kriteria Baik Cukup Kurang Baik 1,00 3,00 5,00 Cukup 0,33 1,00 3,00 Kurang 0,20 0,33 1,00 Jumlah 1,53 4,33 9,00
b . Matriks Nilai Kriteria / Normalisasi Matriks
Tabel 8. Normalisasi Matriks Sub Kriteria Baik Cukup Kurang Jumlah Prioritas Baik 0,65 0,69 0,56 1,90 0,63 Cukup 0,22 0,23 0,33 0,78 0,26 Kurang 0,13 0,08 0,11 0,32 0,11 Jumlah 1,00 1,00 1,00 3,00 1,00
c . Matriks Penjumlahan Baris
Tabel 9. Matriks Penjumlahan Baris Sub Kriteria Baik Cukup Kurang Jumlah Baik 0,63 1,90 3,17 5,70 Cukup 0,09 0,26 0,78 1,13 Kurang 0,02 0,04 0,11 0,16
d. Rasio Konsistensi Tabel 10. Rasio Konsistensi Sub Kriteria Jumlah Prioritas Hasil Baik 5,70 0,63 6,33 Cukup 1,13 0,26 1,39 Kurang 0,16 0,11 0,27
Jatisi                              ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 252-265 E-ISSN 2503-2933 259
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Berdasarkan  Tabel  7  matriks  perbandingan  berpasangan  sub  kriteria,  tabel  8  hasil normalisasi matriks, tabel 9 matriks penjumlahan baris, dan tabel 10 rasio konsistensi, diperoleh Jumlah (jumlah kolom hasil) = 7,99; Jumlah kriteria (n) = 3; λ maks sebesar 2,66; nilai CI -0,11 sehingga  nilai  CR  sebesar  -0,19.  Karena  nilai  CR  (-0,19) ≤ 0.1,  maka  dapat  dikatakan  bahwa rasio  konsistensi  dari  semua  perhitungan  dapat  diterima.  Setelah  perhitungan  kriteria  dan  sub kriteria  selesai,  langkah  selanjutnya  yaitu  menghitung  prioritas.  Hasil  perhitungan  Prioritas dapat dilihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Prioritas Kode Kriteria Bobot Kriteria Sub Kriteria Bobot Sub Kriteria Prioritas Bobot C1 Prestasi 0,43 Baik 0,63 0,271 Cukup 0,26 0,112 Kurang 0,11 0,047 C2 Ketelitian Kerja 0,25 Baik 0,63 0,158 Cukup 0,26 0,065 Kurang 0,11 0,028 C3 Disiplin 0,16 Baik 0,63 0,101 Cukup 0,26 0,042 Kurang 0,11 0,018 C4 Tanggung Jawab 0,10 Baik 0,63 0,063 Cukup 0,26 0,026 Kurang 0,11 0,011 C4 Absensi 0,05 Baik 0,63 0,032 Cukup 0,26 0,013 Kurang 0,11 0,006

## 3.2   Metode Perbandingan Eksponensial (MPE)

## 3.2.1 Data Alternatif
Tabel  12  adalah  data  alternatif  dari  lokus  tempat  penelitian  ini  dibuat  dan  dilaksakan. Merujuk pada wawancara kepada pembuat keputusan perusahaan di PT XYZ.
Tabel 12. Data Alternatif No Nama Karyawan Kriteria Sub Kriteria Nilai 1. Agustina Prestasi Baik 3 Ketelitian Kerja  Cukup 2 Kedisiplinan Kurang 1 Tanggung Jawab Baik 3 Kehadiran Baik 3 2. Ariyanto Prestasi Baik 3 Ketelitian Kerja  Baik 3 Kedisiplinan Cukup 2
260 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 252-265 E-ISSN 2503-2933
No Nama Karyawan Kriteria Sub Kriteria Nilai Tanggung Jawab Baik 3 Kehadiran Cukup 2 3. Dinda Ariesta Jaohari Prestasi Cukup 2 Ketelitian Kerja  Cukup 2 Kedisiplinan Baik 3 Tanggung Jawab Baik 3 Kehadiran Baik 3 4. Eggar Sunggara Prestasi Baik 3 Ketelitian Kerja  Baik 3 Kedisiplinan Cukup 2 Tanggung Jawab Baik 3 Kehadiran Kurang 1 5. Fitriani B Prestasi Baik 3 Ketelitian Kerja  Cukup 2 Kedisiplinan Baik 3 Tanggung Jawab Baik 3 Kehadiran Kurang 1 6. Florencia Triandini Prestasi Baik 3 Ketelitian Kerja  Cukup 2 Kedisiplinan Baik 3 Tanggung Jawab Baik 3 Kehadiran Baik 3 7. Milda Jayanti Prestasi Baik 3 Ketelitian Kerja  Baik 3 Kedisiplinan Cukup 2 Tanggung Jawab Baik 3 Kehadiran Baik 3 8. Nasratul Akbar Prestasi Baik 3 Ketelitian Kerja  Baik 3 Kedisiplinan Baik 3 Tanggung Jawab Baik 3 Kehadiran Cukup 2 9. Nyoman Mertayasa Prestasi Baik 3 Ketelitian Kerja  Baik 3 Kedisiplinan Baik 3 Tanggung Jawab Baik 3 Kehadiran Baik 3 10.  Restin Adam Prestasi Baik 3
Jatisi                              ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 252-265 E-ISSN 2503-2933 261
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
No Nama Karyawan Kriteria Sub Kriteria Nilai Ketelitian Kerja  Baik 3 Kedisiplinan Cukup 2 Tanggung Jawab Baik 3 Kehadiran Baik 3 11.  Riska Prestasi Baik 3 Ketelitian Kerja  Baik 3 Kedisiplinan Cukup 2 Tanggung Jawab Baik 3 Kehadiran Baik 3 12.  Wandi Pratama Sardi Prestasi Baik 3 Ketelitian Kerja  Baik 3 Kedisiplinan Cukup 2 Tanggung Jawab Baik 3 Kehadiran Baik 3 13.  Yohana Sarly Rante Prestasi Baik 3 Ketelitian Kerja  Baik 3 Kedisiplinan Cukup 2 Tanggung Jawab Baik 3 Kehadiran Cukup 2

## 3.2.2 Menghitung Skor atau Total Nilai Alternatif
Proses perhitungan pada setiap alternatif dilakukan dengan menggunakan rumus metode perbandingan eksponensial, dengan menggunakan persamaan 3, contoh perhitungannya adalah TN1= (3 0,271 ) + (2 0,065 ) + (1 0,018 ) + (3 0,063 ) + (3 0,032 ) = 5,500. sehingga diperoleh total nilai dari setiap  alternatif  dapat  di  lihat  pada  Tabel  13.  Dari  jumlah  hasil  hitung  diperoleh  nilai  tengah 5,627 yang di jadikan nilai ambang batas untuk mendapatkan alternatif yang di rekomendasikan untuk mendapatkan reward .
Tabel 13. Hasil Hitung Total Nilai Alternatif Hasil Hitung Keterangan TN1 Agustina 5,500 TIDAK DI REKOMENDASIKAN TN2 Ariyanto 5,646 DI REKOMENDASIKAN TN3 Dinda Ariesta J 5,351 TIDAK DI REKOMENDASIKAN TN4 Eggar Sunggara 5,636 DI REKOMENDASIKAN TN5 Fitriani B 5,581 TIDAK DI REKOMENDASIKAN TN6 Florencia T. 5,617 TIDAK DI REKOMENDASIKAN TN7 Milda Jayanti 5,672 DI REKOMENDASIKAN
262 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 252-265 E-ISSN 2503-2933
Suharsono, et., al [Implementasi Analytical Hierarchy Process dan Metode Perbandingan Eksponensial Untuk Pemberian Reward Karyawan] Total Nilai Alternatif Hasil Hitung Keterangan TN8 Nasratul Akbar 5,733 DI REKOMENDASIKAN TN9 Nyoman M 5,760 DI REKOMENDASIKAN TN10 Restin Adam 5,672 DI REKOMENDASIKAN TN11 Riska 5,672 DI REKOMENDASIKAN TN12 Wandi Pratama S 5,672 DI REKOMENDASIKAN TN13 Yohana Sarly R 5,646

## DI REKOMENDASIKAN

## 3.3   Pengujian Akurasi
Untuk mengukur keberhasilan implementasi Metode AHP dan MPE dilakukan pengujian menggunakan metode confusion matrix. Data uji yang digunakan dalam pengujian akurasi yaitu perbandingan antara data yang terklasifikasi benar dengan keseluruhan data. Hasil perhitungan menggunakan confusion  matrix dapat  dilihat  pada  Tabel  14.  Nilai  akurasi  dapat  diperoleh dengan  persamaan  4  dimana True  Positive (TP)  adalah  jumlah  data  positif  yang  terklasifikasi benar oleh sistem; True Negative (TN) adalah jumlah data negatif yang terdeteksi benar; False Positive (FP) adalah jumlah data positif yang masuk kedalam kelompok salah; False Negative (FN) adalah jumlah data negatif yang terklasifikasi salah.
Akurasi % = +,- +,.+,-,.- × 100% (4) Tabel 14. Confusion matrix Klasifikasi Benar Diklasifikasikan sebagai Di rekomendasikan Tidak di rekomendasikan Di rekomendasikan True Positive : 9 Karyawan True Negative : 13 karyawan Tidak di rekomendasikan False Positive : 4 Karyawan False Negative : 0 karyawan
Berdasarkan confusion matrix pada Tabel 14 maka di peroleh nilai akurasi sistem sebesar 85%  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  sistem  yang  dibuat  memiliki  akurasi  yang  baik  dan dapat dijadikan alat bantu untuk mendukung keputusan manajerial dalam menentukan karyawan yang layak menerima reward tahunan.

## 3.4   Tampilan Aplikasi
Tampilan  menu  utama  aplikasi  web  dalam  penelitian  ini  ter- capture pada  Gambar  2. Menu input terdiri dari penginputan data nilai, kriteria, sub kriteria dan alternatifnya dan pada analisis  datanya  terdapat  fitur  bobot  kriteria  dan  subkriteria  serta  nilai  kriteria  pada  tiap-tiap alternatif.
Jatisi                              ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 252-265 E-ISSN 2503-2933 263
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 2. Tampilan Menu Utama
Gambar 3. Halaman Kriteria (Kiri) Halaman Alternatif (Kanan)
Gambar 3 menununjukkan halaman kriteria dan alternatif. Untuk halaman kriteria data yang ditunjukkan adalah kode, nama, dan bobot kriteria masing-masing. Untuk masing-masing data disediakan fitur untuk memperbarui data dan jika tidak diperlukan datanya aplikasi ini juga menyediakan fitur menghapus data yang telah diinput sebelumnya. Tampilan yang ditunjukkan pada  Gambar  4  merupakan  halaman  analisa  kriteria  dan  perangkingan.  Berdasarkan  pada Gambar  4  untuk  fitur  analisa  kriteria  ada  5  kriteria  pertama  prestasi,  kedua  ketelitian  kerja, ketiga disiplin, keempat tanggung jawab, dan kelima absensi/kehadiran.
Gambar 4. Halaman Analisa Kriteria (Kiri) Tampilan Perangkingan (Kanan)
264 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 252-265 E-ISSN 2503-2933

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  dan  outputnya  berupa  aplikasi  dapat  membantu  pihak  manajemen  dalam menentukan  rekomendasi  penerima reward tahunan  dengan  akurasi  sebesar  85%.  Hasil rekomendasi di peroleh dengan membandingkan nilai kriteria dan sub kriteria tiap-tiap alternatif calon  penerima reward dengan  perhitungan  MPE  dan  metode  AHP.  Nilai  ambang  batas penentuan rekomendasi di ambil dari nilai tengah hasil perhitungan untuk keseluruhan alternatif yaitu 5,627.

## 5. SARAN
Untuk  penelitian  lebih  lanjut  diharapkan  untuk  menambah  kriteria-kriteria  lain  yang sering  menjadi  pertimbangan  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  memberikan reward karyawan  serta  dapat  mengembangkan  metode  penelitian  yang  digunakan  untuk  memperoleh hasil penelitian yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  Armiyana  And  R.  M.  Candra, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Sekolah Anak  Dengan  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Metode Perbandingan  Eksponensial  (MPE),”  J.  Coreit  J.  Has.  Penelit.  Ilmu  Komput.  dan Teknol. Inf. , Vol. 3, No. 1, P. 31, 2018, Doi: 10.24014/Coreit.V3i1.3655.
[2] R.  I.  Borman  And  H.  Fauzi, “Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerima Beasiswa,” Cess J. Comput. Eng. Syst. Sci. , Vol. 3, No. 1, Pp. 17–22, 2018.
[3] R.  Stevanus,  R.  I.  Handayani,  And  D.  A.  Kristiyanti, “Sistem  Pendukung  Keputusan Pemberian Bonus Karyawan Menggunakan Metode AHP pada Rumah Sakit Buah Hati Ciputat,”  Sist.  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Bonus  Karyawan  Menggunakan Metod.  Ahp  pada  Rumah  Sakit  Buah  Hati  Ciputat ,  Vol.  2,  No.  2,  Pp.  1–8,  2018, [Online]. Available: Http://Jurnal.Una.Ac.Id/Index.Php/Jurti/Article/View/42/39.
[4] R.  Multi  Amalia  And  D.  Yuni  Utami, “Pemberian  Reward  Berdasarkan  Penilaian Kinerja  Karyawan  Dengan  Metode  AHP  pada  PT.  Anugerah  Protecindo,”  J.  Ilmu Pengetah. dan Teknol. Komput. , Vol. 3, No. 2, Pp. 181–188, 2018, [Online]. Available: Www.Nusamandiri.Ac.Id.
[5] Jadiaman  Parhusip, “Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  pada Desain Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Calon Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) di Kota Palangka Raya,” J. Teknol. Inf. J. Keilmuan dan Apl. Bid. Tek. Inform. , Vol. 13, No. 2, Pp. 18–29, 2019, Doi: 10.47111/Jti.V13i2.251.
[6] D. R. Sari, A. P. Windarto, D. Hartama, And S. Solikhun, “Decision Support System For Thesis  Graduation  Recommendation  Using  Ahp-Topsis  Method,”  J.  Teknol.  dan  Sist. Komput. , Vol. 6, No. 1, Pp. 1–6, 2018, Doi: 10.14710/Jtsiskom.6.1.2018.1-6.
Jatisi                              ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 252-265 E-ISSN 2503-2933 265
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
[7] H.  Mario,  S.  Caesar,  B.  Marpaung,  U.  Kristen,  K.  Wacana,  and  M.  P.  Eksponensial, “Pemilihan  Supplier  Dengan  Pendekatan  Metode  Ahp-Topsis  dan  Ahp-Mpe :  Studi Kasus  pada  Perusahaan  Reparasi  Supplier  Selection  With  Ahp-Topsis  and  Ahp-Mpe Method ’ S : Case Study In Repair Service ’ S Company,” J. Tek. Dan Ilmu Komput. , Pp. 49–59, 2014.
[8] J.  Susetyo,  C.  I.  Parwati,  and  C.  N.  Asmi, “Usulan  Pemilihan  Supplier  Bahan  Baku Dengan Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) dan Topsis (Technique For Order Preference  By  Similarity  To  Ideal  Solution)  pada  Industri  Konveksi,” Simp.  Nas.  Rapi Xviiii – 2019 Ft Ums , Pp. 42–48, 2019.
[9] A.  Afrisawati  And  I.  Irianto ,  “Pemilihan  Bibit  Ternak  Sapi  Potong Melalui  Kombinasi Metode  AHP  dan Metode Mfep,”  Jurteksi  (Jurnal  Teknol.  dan  Sist. Informasi) ,  Vol.  6, No. 1, Pp. 43–50, 2019, Doi: 10.33330/Jurteksi.V6i1.392.
[10] D. S. S. D. Permatasari;, “Penerapan Metode AHP dan Saw Untuk Penentuan Kenaikan Jabatan  Karyawan,”  Jatisi  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasijurnal  Tek.  Inform. dan Sist. Inf. , Vol. 5, No. 1, Pp. 60–73, 2018.
[11] A.  Sudiarjo  And  M.  Hikmatyar, “Kombinasi  Metode  Analytic  Hierarchy  Process  dan Weighted  Product  pada  Rekomendasi  Pemilihan  Tempat  Kost,”  Jatisi  (Jurnal  Tek. Inform.  dan  Sist.  Informasi) ,  Vol.  9,  No.  1,  Pp.  453–467,  2022,  Doi: 10.35957/Jatisi.V9i1.1562.
[12] “What  Is  The  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP)?  |  Passage  Technology.” Https://Www.Passagetechnology.Com/What-Is-The-Analytic-Hierarchy-Process (Accessed Aug. 01, 2022).
[13] A.  Sasongko,  I.  F.  Astuti,  And  S.  Maharani, “Pemilihan  Karyawan  Baru  Dengan Metode Ahp (Analytic Hierarchy Process),” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , Vol. 12, No. 2, p. 88, 2017, doi: 10.30872/jim.v12i2.650.