## Sistem Pendukung Keputusan Kinerja Karyawan Tenaga Kependidikan Terbaik Dengan Metode  Simple Additive Weighting (SAW)
Dan Metode Kano Studi Kasus Universitas Mercu Buana
Namin 1 , Jan Everhard 2
1,2 Teknologi informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Ciledug Raya, Petukangan Utara, Kec. Kembangan Kota Jakarta Selatan, DKI Jakarta 12260
1,2 namin6775@gmail.com, yan.everhard@budiluhur.ac.id

## Abstract
Selection of the best performance education staff employees in tertiary institutions whose results are beneficial for advancing academic and institutional quality improvement. The selection of employees performing the best performance at Mercu Buana University is conducted every academic year. In the assessment process still uses the  Excel  application  so  it  is  less  effective  and  accurate.  Based  on  this  in  this  study  built  a  decision  support system  that  is  used  for  the  selection  process  for  selecting  the  best  employee  performance.  Processing  these values requires a Decission Support System (DSS) application to help process these values  and make ranking and  weighting  so  that  leaders  are  faster  and  easier  in  making  the  best  employee  performance  selection decisions.  Decision  support  system  that  is  used  by  the  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  and  Kano  method. absolute  optimal  requirements  for  orientation of the  process  of  developing  academic and  institutional  quality activities.  The  Decission  Support  System  (DSS)  application  is  expected  to  be  able  to  assist  the  Information Technology  (IT)  division  in  selecting  the  best  employee  performance  education  staff  that  truly  meets  the required criteria and solving problems in selecting the best employee performance.
Keywords:  The  selection  of  the  best  educational  staff  employee  performance  using  the  SAW  and  Kano methods

## Abstrak
Pemilihan  karyawan  tenaga  kependidikan  kinerja  terbaik  di  perguruan  tinggi  yang  hasilnya  bermanfaat  bagi kemajuan  peningkatan  kualitas  akademik  dan  kelembagaan.  Pemilihan  karyawan  tenaga  kependidkan  kinerja terbaik  di  Universitas  Mercu  Buana  dilakukan  setiap  tahunn  akademik.  Dalam  proses  penilaian  masih menggunakan  aplikasi  excel  sehingga  kurang  efektif  dan  akurat.  Berdasarkan  hal  tersebut  pada  penelitian  ini dibangun sistem pendukung keputusan yang digunakan untuk proses seleksi pemilihan kinerja karyawan tenaga kependidikan  terbaik.  Pengolahan  nilai-nilai  tersebut  diperlukan  sebuah  aplikasi  Decission  Support  System (DSS)    untuk  membantu  mengolah  nilai  tersebut  dan  melakukan  perankingan  dan  bobot  sehingga  pimpinan lebih  cepat  dan  mudah  dalam  pengambilan  keputusan  seleksi  kinerja  karyawan  tenaga  kependidikan  terbaik. Sistem pendukung keputusan yang digunakan  dengan  metode  Simple Additive Weighting (SAW) dan Kano., Metode  SAW  ini  digunakan  untuk  menentukan  nilai  kriteria,  yang  kemudian  dilakukan  proses  bobot  dan perangkingan  untuk  menentukan  alternatif  terbaik  dan  metode  Kano  untuk  menentukan  nilai  secara  individu untuk  kepuasan  karyawan  dan  menciptakan  syarat  mutlak  yang  optimal  untuk  orientasi  proses    aktivitas pengembangan  kualitas  akademik  dan  kelembagaan.  Aplikasi  Decission  Support  System  (DSS)  diharapkan dapat  membantu  divisi  Information  Technology  (  IT  )  dalam  memilih  karyawan  tenaga  kependidikan  kinerja karyawan terbaik  yang  benar-benar  sesuai  dengan  kriteria yang  dibutuhkan  dan  memecahkan  masalah   dalam seleksi kinerja karyawan terbaik
Kata kunci: Pemilihan  kinerja karyawan tenaga  kependidikan terbaik dengan  metode  SAW dan Kano

## I.      PENDAHULUAN

## 1.      Latar Belakang
Pengelolaan  sumber  daya  manusia(SDM)  dari  suatu  akademik  sangat  mempengaruhi  banyak  aspek penentuan keberhasilan kerja dari instansi tersebut. Salah satu yang terpenting dalam manajemen sumber daya manusia  (SDM)  di  suatu  instansi  adalah  memilih  karyawan  terbaik  secara  periodic  sehingga  untuk  memacu semangat  karyawan  dalam  meningkatkan  dedikasi  dan  kinerjanya.  Universitas  Mercu  Buana  masih  belum optimal  dalam  pelaksanaan  pemilihan  karyawan  tenaga  kependidikan  terbaik  hal  ini  disebabkan  belum tersediannya  media  yang  dapat  memproses  penilaian    karyawan  yang  akan  memberikan  rekomendasi  dalam pemilihan karyawan terbaik.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  prosedur  penilaian  dan  pemilihan  karyawan  tenaga kependidikan  terbaik  pada  Universitas  Mercu  Buana  serta  untuk  menghasilkan  system  pendukung keputusan(SPK)  pemilihan  karyawan  terbaik  berdasarkan  kebutuhan  akademik.  Dalam  menentukan  karyawan tenaga kependidikan terbaik menggunakan metode Simple Additive Weighting(SAW) dan Metode Kano dengan menggunakan kriteria-kriteria yang sudah digunakan seperti  disiplin kehadiran, disiplin keberadaan di tempat, Nilai DP3K karyawan, ketepatan waktu masuk kerja, Kegiatan Korsa.

## II.  METODOLOGI PENELITIAN
2.1  Kerangka Konsep Penelitian
Kerangka  konsep  penelitian  merupakan  langkah  demi  langkah  dalam  penyusunan  sistem  seperti terlihat pada gambar gambar 1. Kerangka konsep penelitian.
Perumusan Masalah
Sulitnya Mengetahui Kinerja
Karyawan
KAJIAN PUSTAKA
- Decision Suport System -Simple Additive Weighting - Focus Group Discussion - Pengujian Akurasi Metode - Kinerja Karyawan KAJIAN STUDI -Ades Galih Anto et al., 2015 -Ganda Putra Monako et al., 2015 -Ulfah Septiani, Tristiyano. 2017 -Elik Yuli Arianto, Fernando B Siahaan., 2018 -Ririn Antika, Tri Susilowati. 2017 Solusi Membuat Aplikasi SPK untuk mengetahui Kinerja Karyawan Tenaga Kependidikan Universitas Mercu Buana Pembobotan untuk menentukan tingkat kepentingan masing-masing kriteria yang ada dan pengolahan data untuk menentukan tingkat dari karyawan yang ada menggunakan SAW Pengolahan Data dan Analisa Data SAW SAW Pengujian Validalitas dan Akurasi KANO KONDISI YANG DIHARAPKAN  (HASIL) - Meningkatkan Kontrol Manajemen dan Kinerja
- Mendukung Pencarian Solusi Permasalahan Yang Kompleks
- SPK Dapat Dengan Akurat, Tepat dan Objektif - Didukung Oleh Suatu Basis Data Yang Komprehensif
a.  Penjelasan :

## 1.  Perumusan Masalah
Perumusan masalah dari penelitian ini adalah sulitnya mengetahui kinerja karyawan sehingga karyawan yang benar-benar memiliki kinerja yang optimal yang layak mendapatkan predikat karyawan terbaik.
2.  Kajian Pustaka
Dalam  melakukan  penelitian  ini,  penulis  membaca  buku  dan  literature    terkait      dengan  DSS,  SAW, FGD/KANO, pengujian akurasi algoritma pengukuran kinerja agar mempunyai konsep teori yang kuat
3.  Kajian Studi
Dalam melakukan  penelitian  ini,  penulis membaca  karya  penelitian  sebelumnya  yang  terkait  dengan  topik penelitian
4.  Solusi
Solusi dari untuk mengetahui kinerja dari karyawan menggunakan metode SAW.
5.  Pengolahan  Analisa Data
Metode  SAW  dilakukan  pembobotan  untuk  menentukan  tingkat  kepentingan  masing–masing  kriteria  yang ada dan selanjutnya menggunakan KANO untuk menentukan peringkat alternatif
6.  Pengolahan Vaidasi dan Akurasi
Apliasi  DSS  yang  sudah  dibuat  menggunakan  Metode  SAW  akan  diuji  menggunakan  FGD  apakah  layak atau tidak, kemudian diuji kelayakan aplikasi menggunakan KANO
7.  Kondisi yang diharapkan / Hasil
Hasil  yang  diharapkan  dari  Metode  SAW  dan  KANO  ini  adalah  menghasilkan  suatu  DSS  yang  dapat mengetahui kinerja karyawan serta dapat mengatasi dengan pemilihan karyawan terbaik berdasarkan kriteria kinerja karyawan.

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3. 1  Identifikasi Masalah
Berdasarkan latar belakang diatas, maka identifikasi masalah pada penelitian ini adalah system pendukung keputusan(SPK)  kinerja  karyawan  terbaik  yang  berjalan  saat  ini  masih  menggunakan  Aplikasi  Excel  di Universitas Mercu Buana, sehingga ada permasalahan yang muncul kurang tepat dan akurat untuk menentukan keputusan kinerja karyawan terbaik .

## 3.2   Rumusan Masalah
Permasalahan  yang  penulis  rumuskan  dan  supaya  dapat  tercapainya  sasaran  yang  diharapkan,  maka permasalahan ini adalah:
1.  Sistem  yang  akan  dibangun ini  difokuskan  pada   proses  pengambilan   keputusan  pemilihan  karyawan tenaga kependidikan kinerja terbaik.
2. Merancang  perbaikan  kualitas  pelayanan untuk menghasilkan system pendukung keputusan yang  mampu Menilai  kinerja   karyawan   dan   jenjang jabatan   karyawan dengan   sistem memproses   secara tepat  dan akurat.

## 3.3    Analisa Tseng dan Huang
Tseng  dan  Huang  (2011)  menuliskan  4  langkah  pengambilan  keputusan  meliputi  identifikasi  masalah, menyusun  preferensi,  mengevaluasi  alternatif,  dan  menentukan  alternatif  terbaik. Decision  Support  System (DSS) digunakan untuk mengumpulkan data, menganalisa dan membentuk data yang dikoleksi dan mengambil keputusan yang benar atau membangun strategi dari analisis, tidak terpengaruh oleh komputer, basis data atau manusia  penggunanya.  Sprague  dan  Watson  mendefinisikan Decision  Support  System (DSS)  sebagai  sistem yang memiliki lima karakteristik utama yaitu (Sparague dan Watson, 1993) :
1) Sistem yang berbasis komputer
2) Dipergunakan untuk membantu para pengambil keputusan
3) Untuk memecahkan masalah – masalah rumit yang mustahil dilakukan dengan kalkulasi manual 4) Melalui cara simulasi yang interaktif
5) Dimana data dan model analisis sebagai komponen utama
3.4       Pemodelan Sistem

## 3.4.1    Use Case Diagram
Use case diagram  akan  menggambarkan hubungan  antara actor dengan  sistem.  Dalam  sistem  ini  akan terdiri dari beberapa actor dan use case . Terdapat 2 (dua) aktor yang ada pada sistem ini yaitu: karaywan dan admin .  Karyawan  dan  admin  memiliki  hak  akses  yang  berbeda  oleh  karena  itu  menu  yang  akan  ditampilkan pada halaman user interface prototipe pun akan berbeda.
Untuk  karyawan  menu  yang  tersedia  upload  idea,  share  links  dan  meeting  notes.  Sementara  untuk admin bisa melakukan manage user, validate idea, validate links, validate notes.

## Gambar  2. Use Case Diagram

## Identifikasi Aktor
Terdapat 2 (dua) aktor pada sistem ini yang disebut dengan user. Dalam konteks ini semua user dapat menggunakan  sistem,  namun  akan  ada  perbedaan  hak  akses  user.  Seperti  yang  telah  di  jelaskan  pada  tabel berikut:
Table 1. Tabel identifikasi aktor No Aktor Deskripsi 1 Admin User yang memiliki hak akses penuh terhadap sistem 2 Karyawan User yang memiliki hak akses terbatas

## Deskripsi Use Case
Use case merepresentasikan bagaimana sistem melakukan interaksi dengan lingkungan melalui ilustrasi sebuah  aktifitas  yang  dilakukan  oleh user dan  bagaimana  sistem  akan  memberikan  tanggapan.  Tujuan  utama dari use case description adalah membuat rangkaian use case yang menjelaskan semua kegiatan yang dilakukan user terhadap sistem.
3.4.2  Use Case activity diagram dan class diagram.
Pada  tahap requirement  analysis dibutuhkan  dari  pengguna  untuk    tingkat  kepentingan  masing-masing pegawai, langkah berikutnya ialah masuk kedalam tahapan logika perencanaan. Dalam logika perencanaan ini menggunakan  perancangan Object  Oriented  Design yang  menentukan  aktor,  membuat use  case,  activity diagram dan class diagram terlihat pada Gambar 3  Use Case Diagram
Admin Input Data Kriteria Input Nilai Bobot Karyawan Perhitungan Nilai Bobot Kriteria dengan SAW Lihat Hasil Penilaian Kriteria KabIro Sumberdaya Manusia Cetak Laporan Penilaian Kinerja Karyawan Cetak Laporan Hasil Hitungan Rengking

## Gambar 3  Use Case Diagram
Use  case menggambarkan  aktor  dalam  hal  ini  adalah  admin  dari  Unit  Biro  Sumber  Daya  Manusia Universitas Mercu Bana yang mengelola data kriteria karyawan tenaga kependidikan.

## 3.4.3 Activity Diagram
Pada activity  diagram ini  adalah  merupakan  kegiatan  yang  saling  berelasi  untuk  menghasilkan  suatu keluaran  yang  mendukung  pada  tujuan  dan  sasaran  terhadap  penilaian  kinerja  karyawan  yang  terlihat  pada Gambar 4 activity diagram.

## Activity Diagram
Staff SDM Kepala Biro Sumberdaya Manusia
Menginput Nilai Kriteria Karyawan Menginput Nilai Bobot Kriteria Melakukan Perhitungan SAW  Penilaian Kinerja Laporan Hasil Penilaian Rengking Menerima Laporan
Gambar 4 Activity Diagram
Activity  diagrams adalah  diagram  yang  menggambarkan  berbagai  aliran  aktivitas  dalam sebuah sistem yang  sedang  dirancang  dan  bagaimana masing-masing aliran  berawal,  keputusan  yang  mungkin terjadi, dan bagaimana aktivitas tersebut berakhir.

## 3.4.4    Implementasi Sistem
Konsep  dasar Metode Simpple  Additive  Weighting (SAW) adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut  (Pahlevy,  2010)  Metode  ini  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  X    ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif yang  ada.  Kelebihan  dari  metode  simple  additive  weighting  dibanding  dengan  model  pengambil  keputusan lainnya terletak pada kemampuannya untuk melakukan penilaian secara lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot preferensi yang sudah ditentukan, selain itu SAW juga dapat menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada karena adanya proses perangkingan setelah menentukan bobot untuk setiap atribut (Kusumadewi, 2006).
Metode  untuk  memodelkan  kebutuhan  pengguna  adalah  dengan  metode  Kano.  Metode  Kano dikembangkan  oleh  Norioko  Kano  dari  Tokyo  Riko  University  pada  tahun  1984.  Metode  Kano  adalah model yang  bertujuan  untuk  mengkategorikan  atribut-atribut  dari  produk  maupun  jasa  berdasarkan  seberapa  baik produk  atau  jasa  tersebut  mampu  dapat  diterima  dan  pengaruhnya  dalam  memuaskan  kebutuhan  pelanggan. Strategi  ini  mengharuskan  perusahaan  atau  instansi  untuk  memperhatikan  bagaimana  menciptakan attractive quality dalam proses pengembangan pelayanannya.
3.4.5  Langkah-langkah Metode Simpple Additive Weighting
Menurut Kusumadewi, 2006 Langkah Penyelesaian SAW sebagai berikut:
a. Menentukan riteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
b.  Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap  kriteria.
c.  Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  (Ci),  kemudian  melakukan  normalisasi  matriks berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan  ataupun  atribut  biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
d.  Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan  vektor  bobot  sehingga  diperoleh nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif  terbaik  (Ai)  sebagai solusi
3.4.5.1 Formula untuk melakukan normalisasi yaitu:
Dimana : rij = rating kinerja ternormalisasi Maxij = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Minxij = nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij = baris dan kolom dari matriks
Dengan rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i =1,2,…m dan j = 1,2,…,n.
3.4.5.2 Formula Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) yaitu:
Dimana : Vi  = Nilai akhir dari alternatif Wj = Bobot yang telah ditentukan rij  = Normalisasi matriks Nilai Vi  yang lebih  besar  mengindikasikan  bahwa  alternative  Ai  lebih terpilih

## 3.5    Proses Metode SAW

## a).     Data Kriteria
Data kriteria merupakan data mengenai kriteria-kriteria dari sebuah pengambilan keputusan. Pada contoh tabel kriteria  berikut  terdapat  beberapa  kolom  yaitu kode  kriteria,  nama  kriteria,  atribut  dan  bobot.  Bobot  kriteria menentukan nilai yang penting dari kriteria tersebut. Atribut kriteria terdiri dari benefit atau cost , dimana benefit artinya  semakin  besar  nilainya  semakin  bagus,  sedangkan cost semakin  kecil  nilainya  semakin  bagus.Tabel.2 adalah contoh data kriteria yang akan digunakan oleh sistem menggunakan algoritma Simple Additive Weighting (SAW) yaitu Absensi, Keberadaan, DP3K, Ketepatan dan Korsa.
Tabel .2 Contoh Tabel Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Attribut Bobot C001 Absensi Benefit 30 C002 Keberadaan Benefit 25 C003 DP3K Benefit 20 C004 Ketepatan Benefit 15 C005 Korsa Benefit 10
Jika j ialah atribut keuntungan ( benefit )
Jika j ialah atribut biaya ( cost )

## b).      Data Crips
Data  Crips  (nilai  kriteria)  yang  berisi  No,  Nama  kriteria,  Keterangan  dan  nilai.  Crips  yaitu  sebagai pembatas dari nilai setiap kriteria seperti terlihat table.3 contoh pemberian nilai crips.
Tabel .3 contoh Pemberian Nilai Crips Keterangan Nilai  Bobot A 100 B 80 C 60 D 40 E 20
c).     Pemberian Nilai Bobot untuk setiap Crip pada setiap Kriteria.
Pemberian  nilai  bobot  untuk  setiap  crips,  berpengaruh  terhadap  atribut  dari  kriteria. Setelah  diperoleh pada masing-masing karyawan, setiap  profil karyawan diberikan bobot nilai sesuai ketentuan pada tabel Tabel 4 tabel data crips berikut ini.

## Tabel. 4 Tabel Data Crips
Kode Kriteria Nama Kriteria Crips Nilai Bobot C001 Absensi A 100 C001 Absensi B 80 C001 Absensi C 60 C001 Absensi D 40 C001 Absensi E 20 C002 Keberadaan A 100 C002 Keberadaan B 80 C002 Keberadaan C 60 C002 Keberadaan D 40 C002 Keberadaan E 20 C003 DP3K A 100 C003 DP3K B 80 C003 DP3K C 60 C003 DP3K D 40 C003 DP3K E 20 C004 Ketepatan A 100 C004 Ketepatan B 80
C004 Ketepatan C 60 C004 Ketepatan D 40 C004 Ketepatan E 20 C005 Korsa A 100 C005 Korsa B 80 C005 Korsa C 60 C005 Korsa D 40 C005 Korsa E 20

## d).       Data Alternatif
Data  Alternatif  merupakan  alternatif  yang  akan  dihitung  nilainya  dan  dipilih  sebagai  alternative  nilai terbaik terlihat pada table.5 contoh alternatif calon karyawan terbak.
Tabel.5 Contoh Alternatif Calon Karyawan Terbaik

## e).    Data Nilai Alternatif
Nilai  Alternatif  mencatat  nilai  setiap  alternatif  berdasarkan  semua  data  kriteria.  Berikut  contoh  nilai alternatif dari Calon karyawan terbaik terlihat pada table.6 nilai altenatif .
Tabel.6  Nilai Alternatif C001 C002 C003 C004 C005 A001 B C A B A A002 A B C A A A003 C A A B B

## 3.6.      Perhitungan Metode SAW
Setelah menyiapkan data, proses berikutnya adalah melakukan perhitungan SAW yang kita bagi menjadi 3 langkah yaitu:
a ).     Tahap Analisa .
Pada tahap ini akan mengubah nilai pada alternatif sesuai bobot pada data crips, sehingga diperoleh data seperti tabel.7  nilai Alternatif bobot dan crips.
No Kode Nama Alternatif Keterangan 1 A001 Joko - 2 A002 Rudi - 3 A003 Indah -
Tabel.7  Nilai Alternatif Bobot data crips

## b).     Tahap Normalisasi
Untuk melakukan tahap analisa normalisasi, perlu memahami rumus berikut:

## c.  Formula analisa normalisasi

## Penjelasan:
Benefit , setiap elemen matriks dibagi dengan max dari baris matriks Cost , min dari kolom matriks dibagi dengan setiap elemen matriks.
Misal untuk kriteria C001, karena Benefit , maka kita cari Max (80, 100, 60) = 100. Sehingga untuk: A001 = 80 /100   = 0.8 A002 = 100 / 100= 1 A003 = 60 / 100  = 0.6
Untuk kriteria C002, karena Benefit , maka kita cari Max (60, 80, 100) = 100. Sehingga untuk: A001 = 60 / 100   = 0.6 A002 = 80 / 100= 0.8 A003 = 100 / 100  = 1
Untuk kriteria C003, karena Benefit , maka kita cari Max (100, 60, 100) = 100. Sehingga untuk: A001 = 100 / 100   = 1 A002 = 60 / 100= 0.6 A003 = 100 / 100  = 1
Untuk kriteria C004, karena Benefit , maka kita cari Max (80, 100, 80) = 100. Sehingga untuk: A001 = 80 / 100   = 0.8 A002 = 100 / 100= 1 A003 = 80 / 100  = 0.8
Untuk kriteria C005, karena Benefit , maka kita cari Max (100, 100, 80) = 100. Sehingga untuk: A001 = 100 / 100   = 1 A002 = 100 / 100= 1 A003 = 80 / 100  = 0.8
Hasilnya dari perhitungan tahap analisa normalisasai pada tabel.8 contoh hasil normalisasi adalah :
C001 C002 C003 C004 C005 A001 80 60 100 80 100 A002 100 80 60 100 100 A003 60 100 100 80 80
Jika j ialah atribut keuntungan ( benefit )
Jika j ialah atribut biaya ( cost )
Tabel .8  Contoh Hasil normalisasi

## d.      Tahap Perangkingan
Dalam tahap ini menggunakan formula
Keterangan : Vi = nilai akhir dari alternatif Wj = bobot yang telah ditentukan Rij = normalisasi matriks
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih Pada tahap perangkingan, kita mengalikan bobot kriteria dengan setiap baris matriks nilai normalisasi.
A001 = (0.8 * 30) + (0.6 * 25) + (1 * 20) + (0.8 * 15) + (1 * 10) = 83 A002 = (1 * 30) + (0.8 * 25) + (0.6 * 20) + (1 * 15) + (1 * 10) = 86
A003 = (0.6 * 30) + (1 * 25) + (1 * 20) + (0.8 * 15) + (0.8 * 10) = 81
Sehingga hasilnya perangkingan dalah seperti terlihat pada table.9 contoh perangkingan.
Tabel.9  Contoh Perangkingan
Nilai yang  terpilih  dalam proses perankingan adalah nilai total tertinggi dan perankingan angka terendah maka kode A002 nama alternative kinerja  karyawan terbaik adalah Rudi.

## 3.7       Tampilan Aplikaasi Sistem Pendukung Keputusan(SPK) 3.7.1    Menu Login
Penerapan  penghitungan  program  sistem  penunjang  keputusan  akan  disesuaikan  pada  aplikasi  sistem yang  akan  di  tampilkan  seperti  login  ini  adalah  tampilan  awal  yang  akan  muncul  apabila  sistem  dijalankan. Login ini akan masuk ke dashboard  admin akan menginput nama username dan password apabila login tersebut sukses.masuk ke menu utama. Jika tidak sukses akan muncul validasi terlihat pada Gambar 5 layar login.
C001 C002 C003 C004 C005 A001 0.8 0.6 1 0.8 1 A002 1 0.8 0.6 1 1 A003 0.6 1 1 0.8 0.8
C001 C002
C003 C004 C005 Total Rank A001 24 15 20 12 10 81 3 A002 30 20 12 15 10 87 1 A003 18 25 20 12 8
83 2
Gambar  5 Gambar Layar Login

## 3.7.2 Menu Utama Penilaian Karyawan Kinerja Terbaik7
Untuk  masuk  kemenu  utama  sistem  pendukung  keputusan  dengan  Login  menginput  nama  username dan password jika berhasil akan  masuk ke menu utama sistem penilaian kinerja karyawan terlihat pada gambar 6 tampilan SAW penilaian kriteria sistem pendukung keputusan.

## 3.8 Pengembangan Kualitas Software Model ISO 9126
ISO  9126 adalah standar  internasional yang  diterbitkan  oleh ISO untuk evaluasi kualitas  perangkat lunak dan  merupakan  pengembangan  dari ISO  9001.  Standar  ini  dibagi  menjadi  empat  bagian  yang  masing- masing menjelaskan model kualitas, metrik eksternal, metrik internal, dan metrik kualitas yang digunakan. Ada enam ukuran kualitas yang ditetapkan oleh ISO 9126, yaitu fungsionalitas, kehandalan ( reliability ), kebergunaan ( usability ), efisiensi, portabilitas, serta keterpeliharaan ( maintainability )
ISO 9126 mendefinisikan metrik internal dan ISO / IEC 9126-4 mendefinisikan kualitas dalam metrik penggunaan,  untuk  pengukuran  karakteristik  atau  subkarakteristik. Metrik  internal mengukur  perangkat  lunak itu sendiri, metrik eksternal mengukur perilaku sistem berbasis komputer yang mencakup perangkat lunak, dan metrik  kualitas  yang  digunakan  mengukur  efek  penggunaan  perangkat  lunak  dalam  konteks  penggunaan tertentu.
Langkah-langkah  yang  dilakukan  untuk  melakukan  audit kualitas  perangkat  lunak dengan standard  ISO 9126 (Pressman:2010) antara lain
- Functionality :    kemampuan    menutupi    fungsi    produk    perangkat    lunak    yang    menyediakan  kepuasan kebutuhan user.
- Reliability :  kemampuan   perangkat   lunak  untuk   perawatan   dengan   level   performasi
- Usability : kemampuan yang berhubungan dengan penggunaan perangkat lunak
-   Efficiency : kemampuan  yang  berhubungan  dengan  sumber  daya  fisik  yang  digunakan ketika perangkat lunak dijalankan.
- Maintainanility :  kemampuan yang   dibutuhkan   untuk   membuat  perubahan   perang lunak
-   Portability : kemapuan  yang  berhubungan  dengan kemapuan perangkat lunak   yang dikirim ke lingkungan berbeda

## 3.9       Aspek Kualitas Model ISO 9126
Hasil  pengujian  kualitas  ini  terdiri  dari  enam  karakteristik  kualitas  masing-masing  aspek  dan  tingkat kualitas  secara  keseluruhan  yaitu Functionality,  Reliability,  Usability,  Efficienc,  Maintainability,  Portability. Dari  responden  Unit  Biro  Sumberdaya  Manusia,  Biro  gedung  dan  sarana,  Biro  Administrasi  keuangan,  Biro Administrasi Pembelajaran, Pusat Operasional Perkuliahan, Fakultas Ekonomi Bisnis, Fakultas Teknik, Fakultas Ilmu Komputer,  yang mengisi kuesioner untuk pengujian kualitas perangkat lunak, Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan  Kinerja  Karyawan  Tenaga  Kependidikan  Terbaik.  Tanggapan  berdasarkan  jawaban  responden terhadap indikator softwar, dengan  mengadaptasi ISO 9126 dapat diukur dengan  menggunakan rumus sebagai berikut:
Keterangan:
a. Skor aktual adalah jawaban seluruh responden atas kuesioner yang telah diajukan.
b. Skor  ideal  adalah  nilai  tertinggi  atau  semua  responden  diasumsikan  memilih  jawaban  dengan  skor tertinggi.
Tabel.9 Kriteria Presentase  Tanggapan Responden Terhadap Skor Ideal (Dwi Ratna, 2016)
% Jum lah Skor Kriteria 20,00% - 36,00% Tidak Baik 36.01% - 52,00% Kurang Baik 52,01% - 68,00% Cukup 68,01% - 84,00% Baik 84,01% - 100% Sangat Baik
3.10     Perhitungan hasil kuesioner uji model ISO 9126
a).    Tanggapan Responden Berdasarkan Aspek Functionality
Merupakan  kemampuan  perangkat  lunak  untuk  menyediakan  fungsi  sesuai  kebutuhan  pengguna,  ketika digunakan dalam kondisi tertentu terlihat pada tabel 10 tabel aspek functionality.
Hasil  dari  kuesioner  tersebut,  pada  tabel  10    dapat  dilihat  responden  setuju  bahwa  sistem  pendukung keputusan kinerja karyawan tenaga kependidikan pada  Universitas Mercu Buana memiliki fungsionalitas yang baik sesuai dengan fungsi-fungsi yang dibutuhkan oleh pengguna.
Persentase skor tanggapan pada kuesioner sebesar 80,56% berada dalam kriteria baik.
Tabel.10 Tabel Aspek Functionality Kriteria Jawaban Bobot Functionality Total Suitability Accucary Security Interoperability Compliance Sangat Tidak Setuju 1 - - - - - - Tidak Setuju 2 - - - 1 - 4 Ragu-ragu 3 2 6 7 6 4 75 Setuju 4 40 38 38 35 39 760 Sangat Setuju 5 8 6 5 8 7 170 Jumlah Responden 50 50 50 50 50 250 Skor Aktual 206 200 198 200 203 1.007 Skor Ideal 250 250 250 250 250 1.250

## b).     Tanggapan Responden Berdasarkan Aspek Reliability
Merupakan  kemampuan  perangkat  lunak  untuk  mempertahankan  tingkan  kinerja  tertentu,  ketika digunakan dalam kondisi tertentu terlihat pada tabel  11  tabel aspek reability
Tabel 11  Tabel Aspek Reability Kriteria Jawaban Bobot Reability Total Maturity Fault Tolerance Recoverability Sangat Tidak Setuju 1 - - - - Tidak Setuju 2 - - - - Ragu-ragu 3 9 14 12 105 Setuju 4 34 30 31 380 Sangat Setuju 5 7 6 7 100 Jumlah Responden 50 50 50 150 Skor Aktual 198 192 195 585 Skor Ideal 250 250 250 750
Hasil  dari  kuesioner  tersebut,  pada  tabel  diatas  dapat  dilihat  responden  setuju  bahwa  sistem pendukung  keputusan  kinerja  karyawan  tenaga  kependidikan  pada  Universitas  Mercu  Buana  memiliki tingkat kehandalan yang baik sesuai dengan fungsi-fungsi yang dibutuhkan oleh pengguna.
Persentase skor tanggapan pada kuesioner sebesar 78 % berada dalam kriteria baik.

## c.     Tanggapan Responden Berdasasrkan Aspek Usability
Merupakan  kemampuan  perangkat  lunak  untuk  dipahamai,  dipelajari,  digunakan,  dan  menarik  bagi pengguna, ketika digunakan dalam kondisi tertentu yang terlihat pada Tabel I2 tabel aspek Usability
Tabel 12 Tabel Aspek Usability
Kriteria Jawaban Bobot Usability Total Understandibility Learnability Operability Attractiveness Sangat Tidak Setuju 1 - - - - - Tidak Setuju 2 1 - - - 2 Ragu-ragu 3 2 3 1 5 33 Setuju 4 37 38 41 35 604 Sangat Setuju 5 10 9 8 10 185 Jumlah Responden 50 50 50 50 200 Skor Aktual 206 206 207 205 824 Skor Ideal 250 250 250 250 1000
Hasil  dari  kuesioner  tersebut,  pada  tabel  diatas  dapat  dilihat  responden  setuju  bahwa  sistem  pendukung keputusan  kinerja  karyawan  tenaga  kependidikan  pada  Universitas  Mercu  Buana  memiliki  kegunaan  yang sangat baik sesuai dengan fungsi-fungsi yang dibutuhkan oleh pengguna.
Presantase skor tanggapan pada kuesioner sebesar 82,4 % berada dalam sangat baik.

## d.     Tanggapan Responden Berdasarkan Aspek Efficiency
Merupakan kemampuan perangkat lunak untuk memberikan kinerja yang sesuai dan relatif terhadap jumlah sumber daya yang digunakan pada saat keadaan tersebut terlihat pada Tabel  13. tabel aspek Efficiency
Tabel 13 Tabel Aspek Efficiency Kriteria Jawaban Bobot Efficiency Total Time Behavior Resource Behavior Sangat Tidak Setuju 1 - - - Tidak Setuju 2 - - - Ragu-ragu 3 4 3 21 Setuju 4 39 37 304 Sangat Setuju 5 7 10 85 Jumlah Responden 50 50 100 Skor Aktual 203 207 410 Skor Ideal 250 250 500
Hasil  dari  kuesioner  tersebut,  pada  tabel  diatas  dapat  dilihat  responden  setuju  bahwa  sistem  pendukung keputusan  kinerja  karyawan  tenaga  kependidikan  pada  Universitas  Mercu  Buana  memiliki  kemampuan  yang baik sesuai dengan fungsi-fungsi yang dibutuhkan oleh pengguna.
Persentase skor tanggapan pada kuesioner sebesar 82% berada dalam kriteria baik.
e.      Tanggapan Responden Berdasarkan Aspek Maintainability
Merupakan kemampuan  perangkat lunak untuk dimodifikasi. Modifikasi meliputi koreksi, perbaikan atau adaptasi terhadap perubahan lingkungan, persyaratan, dan spesifikasi fungsional tampilan pada Tabel 14 tabel Aspek Maintainbility
Tabel 14 Tabel Aspek Maintainbility Kriteria Jawaban Bobot Maintainbility Total Analyzability Changeability Stability Testability Sangat Tidak Setuju 1 - - - - - Tidak Setuju 2 - 1 - 2 6 Ragu-ragu 3 4 3 5 5 51 Setuju 4 38 35 36 37 584 Sangat Setuju 5 8 11 9 6 170 Jumlah Responden 50 50 50 50 200 Skor Aktual 204 206 204 197 811 Skor Ideal 250 250 250 250 1.000
Hasil  dari  kuesioner  tersebut,  pada  tabel  diatas  dapat  dilihat  responden  setuju  bahwa  sistem pendukung  keputusan  kinerja  karyawan  tenaga  kependidikan  pada  Universitas  Mercu  Buana  memiliki perlindungan atau proteksi yang baik sesuai dengan fungsi-fungsi yang dibutuhkan oleh pengguna.
Persentase skor tanggapan pada kuesioner sebesar 81,1 % berada dalam kriteria baik.
f.  Tanggapan Responden Berdasarkan Aspek Portability
Merupakan kemampuan perangkat lunak untuk ditransfer dari satu lingkungan ke lingkungan lain terlihat pada Tabel  15  Tabel Aspek Portability
Tabel 15  Tabel Aspek Portability
Kriteria Jawaban Bobot Portability Total Adaptability Instalability Coexistence Replaceability Sangat Tidak Setuju 1 Tidak Setuju 2 1 2 1 1 10 Ragu-ragu 3 2 2 3 3 30 Setuju 4 40 39 38 36 612 Sangat Setuju 5 7 7 8 10 160 Jumlah Responden 50 50 50 50 200 Skor Aktual 203 201 203 205 812 Skor Ideal 250 250 250 250 1.000
Hasil  dari  kuesioner  tersebut,  pada  tabel  diatas  dapat  dilihat  responden  setuju  bahwa  sistem pendukung  keputusan  kinerja  karyawan  tenaga  kependidkan  pada  Universitas  Mercu  Buana  memiliki tingkat adaptasi yang baik dengan aplikasi-aplikasi yang telah berjalan diperusahaan.
Persentase skor tanggapan pada kuesioner sebesar 81,2 % berada dalam kriteria baik .

## IV. KESIMPULAN

## 4.1  Kesimpulan
Berdasarkan  permasalahan,  studi  pustaka,  tinjauan  penelitian,  tinjauan  obyek  penelitian  dan metodologi  penelitian  dalam  Sistem  Informasi  DSS,  metode  SAW  dan  KANO  dapat  diterapkan  untuk mengetahui kinerja dari masing-masing karyawan tenaga kependidikan dengan kesimpulkan sebagai berikut:
1. Hasil  pengujian  kualitas  dengan  mengadaptasi  metode  ISO  9126  berdasarkan  6  (enam)  variabel  model menghasilkan skor sebagai berikut :
a).  Aspek Functionality responden menerima dengan baik yaitu 80,56 %. b).  Aspek Reability responden menerima dengan baik yaitu 78 %. c).  Aspek Usability responden menerima dengan baik yaitu  82,4 %. d).  Aspek Efficiency responden menerima dengan baik yaitu 82 %. e).  Aspek Maintainability responden menerima dengan baik yaitu 81,1 %. f).  Aspek Portability responden menerima dengan baik yaitu 81,2 %.
Hasil  pengujian  kualitas  perangkat  lunak  tingkat  kualitas  masing-masing  aspek  dan  tingkat  kualitas secara keseluruhan dari kuesioner yang telah diisi oleh responden menghasilkan skor ideal dalam kriteria Baik
.

## V. DAFTAR PUSTAKA
[1]   Ivandra Muhamad, 2018, Aplikasi  Sistem Evaluasi Kinerja Dosen dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)  Studi Kasus Universitas Mercu Buana, Jakarta
[2]    ISO/IEC.  (2001a).    ISO/IEC  9126-1:  Software    Engineering-Software  product    quality-Part  1  :  Quality model  Geneva, Switzerland: International Organization for Standardization
[3]   Bee Be.e Chua L. E. (2004). Applying lhe ISO 9126 model to th€ €valuation of an .lea'ning. ASCILITE , 184- 190.
[4]   Dewi Ratna, 2016,   Kriteria  Presentase  Tanggapan  Responden  Terhadap  Skor   Ideal  berdasarkan jawaban   responden terhadap indikator softwar
[5]    Kusumadewi,      Sri  Hartati,    S.Harjoko.  A.  dan    Wardoyo,  R.(2006).    Fuzzy    Multi-Attribute    Decision Making. Yogyakarta Yogyakarta: Penerbit Graha Ilmu.
[6]  Kano, N., Seraku, K., Takahaski, F., Tsuji, S., “Attractive quality and must-be quality,” Hinshitsu Qual. J. Jpn.  Soc. Qual , vol. 14, no. 2, 1984.
[7]  McCall,  J.  A.,  Richards,  P.  K.,  &  Walters,  F.  G.  (1977).  Factors  in  Software  Quality  US  Rome  Air Development   Center Repor
[8]  Pressman R.S. 2010. Software Engineering : a practitioner’s approach, McGraw-Hill, New York,68
[9]    Pahlevy,  Randy,  Tesar.  2010.  Rancang  Bangun  Sistem  pendukung  Keputusan  Menentukan  penerima Beasiswa dengan Menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Skripsi Program Studi Teknik Informatika. Surabaya,Indonesia: Universitas Pembangunan Nasional “Veteran”.
[10]  Sparague,  R.  H.  and    Watson    H.  J.1993.  Decision  Support    Systems:  Putting    Theory    Into  Practice. Englewood  Clifts, N. J., Prentice Hall.
[11] Tseng, G.H. and  Huang,  J.J, 2011.  Multiple  Attribute   Decision  Making,   Methods   and  Applications. CRC Press, Boca Raton.