## Jurnal Ilmiah Universitas Batanghari Jambi
Lembaga Penellitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Volume 23(2), Juli 2023, 1214-1224 DOI: 10.33087/jiubj.v23i2.3433

## Pemilihan Karyawan Terbaik Berdasarkan Kinerja Karyawan dengan Menggunakan Metode Analytic Network Process (ANP)

## Ibnu Rusydi, Suhardi, Alviona Marsya
Fakultas Sains dan Teknologi, Program Studi Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Correspondence: ibnurusydi@dharmawangsa.ac.id, suhardi@uinsu.ac.id, alvionamarsya748@gmail.com
Abstrak. Karyawan adalah pekerja yang yang memberikan sebuah jasa biasanya dalam bentuk tenaga ataupun pikiran  dan  mendapatkan  upah  berdasarkan  perjanjian  yang  telah  disepakati  oleh  bersama.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  pemilihan  karyawan  terbaik  pada  Stabat  POM  PT.  Langkat  Nusantara  Kepong  untuk peningkatan  jabatan  atau kenaikan  gaji  yang  sebelumnya  subjektifitas  menjadi  objektifitas.  Untuk  itulah  perlu adanya sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode analytic network process (ANP). Metode ini dipilih  karena  mampu  menyelesaikan  penilaian  kinerja  karyawan  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  sudah ditentukan  pada  Stabat  POM  PT.  Langkat  Nusantara  Kepong  (LNK)  yaitu,  kinerja  ( job  perfo  mance  dan results ),  kompetensi  teknis  dan  pemahaman  terhadap  tugas,  manajemen  dan  tanggung  jawab,  inisiatif  dan kreatifitas  dalam  konteks  pekerjaan,  fleksibilitas  dan  kerjasama  (dalam  divisi  ataupun  antar  divisi),  disiplin, komitmen  dan  motivasi,  menjalankan  nilai  “Kuala  Lumpur  Kepong”  (integritas,  kesetiaan,  rendah  hati)  dan keterlambatan  masuk  kerja,  yang  nantinya  akan  dijadikan  acuan  dalam  pemberian  kenaikan  gaji  atau peningkatan  jabatan  itu  sendiri.  Sistem  ini  dikembangkan  dengan  bahasa  pemrograman  Python.  Hasil  dari penelitian  ini  berupa  penerapan  metode  ANP  kedalam  sistem  dengan  proses  perhitungan  manual  disimpulkan memiliki  hasil  yang  sama  pada  tiap-tiap  prosesnya,  sehingga  sistem  yang  dibangun  ini  dirasa  berhasil  dalam menentukan siapa karyawan terbaik yang berhak mendapatkan kenaikan gaji atau peningkatan jabatan.
Kata kunci : analytic network process (ANP); karyawan terbaik; pemilihan; pengambilan keputusan; sistem.
Abstract.  Employees  are  workers  who  provide  a  service,  usually  in  the  form  of  energy  or  thoughts  and  get wages based on an agreement that has been mutually agreed upon. The purpose of this study is the selection of the best employees for promotion or salary increases which were previously subjectivity to objectivity. For this reason, it is necessary to have a decision support system for evaluating employee performance for promotion or salary increases using the Analytic Network Process (ANP) method. This method was chosen because it is able to  complete  employee  performance  appraisals  based  on  the  criteria  that  have  been  determined  at  the  POM Stabat  PT.  Langkat  Nusantara  Kepong  (LNK),  namely,  performance  (job  performance  and  results),  technical competence and understanding of tasks, management and responsibilities, initiative and creativity in the context of  work,  flexibility  and  cooperation  (within  divisions  or  between  divisions),  discipline,  commitment  and motivation, carrying out the values of “Kuala Lumpur Kepong” (integrity, loyalty, humility) and late arrival to work,  which  will  later  be  used  as  a  reference  in  giving  salary  increases  or  promotions  for  the  position  itself. This system was developed with the Python programming language. The results of this study in the form of the application of the ANP method into the system with a manual calculation process concluded to have the same results  in  each  process,  so  that  the  system  that  was  built  was  deemed  successful  in  determining  who  the  best employees were entitled to a salary increase or promotion.
Keywords : analytic network process (ANP); decision making; the best employee; system; vote.

## PENDAHULUAN
Stabat  POM  PT.  Langkat  Nusantara Kepong  (LNK)  adalah  perusahaan  Kerjasama Operasi (KSO) yang bergerak pada bidang usaha agroindustri.  Komoditas  utama  yang  dikelola yaitu  Kelapa  Sawit.  PT.  Langkat  Nusantara Kepong  (LNK)  merupakan  perusahaan  Kerja Sama  Operasional  antara  PT.  Perkebunan Nusantara  II  (PTPN  II  Persero)  dengan  Kuala Lumpur  Kepong  (KLK)  Plantation  Holdings SDN BHD Malaysia yang bergerak pada bidang
usaha  Agroindustri.  Penilaian  kinerja  karyawan pada  Stabat  POM  PT.  Langkat  Nusantara Kepong  (LNK)  biasanya  dilakukan  secara subjektif.  Ini  menjadi  masalah  bagi  perusahaan dalam  pemilihan  karyawan  terbaik,  dimana penilaian  yang  dilakukan  secara  subjektif,  sulit bagi  perusahaan  untuk  menentukan  layak  atau tidaknya  seorang  karyawan  menjadi  karyawan terbaik,  karena  penilaian  yang  belum  bersifat objektifitas  akan  ditakutkan  menimbulkan  suatu ketidaktepatan dalam pemilihan karyawan
terbaik  sehingga  tidak  tepat  sasaran.  Karyawan yang  seharusnya  mendapatkan  peningkatan jabatan atau kenaikan gaji tidak memperoleh apa yang menjadi haknya. Hal ini dapat menimbulkan suatu ketidakadilan terhadap hasil keputusan  sehingga  bisa  menyebabkan  adanya kecemburuan sosial antara karyawan. Permasalahan  ini  dapat  diselesaikan  dengan membangun sebuah sistem pengambilan keputusan. Dalam membangun sistem pengambilan  keputusan,  dengan  menerapkan suatu metode perangkingan yang dapat mempermudah  perhitungan  dalam  menentukan karyawan  terbaik.  Pada  kasus  pemilihan karyawan terbaik ini metode perangkingan yang dapat  di  terapkan  yaitu  menggunakan  metode analytic  network  process (ANP)  (Ulfa  dkk, 2021)
ANP  merupakan  pengembangan  dari metode  AHP  ( analytical  hierarchy  process ). Prinsipnya analytical  network  process (ANP) menekankan  adanya  interaksi  dan  umpan  balik dari  elemen-elemen  dalam  cluster  dan  antar cluster.  Jaringan  umpan  balik  adalah  struktur untuk  memecahkan  masalah  yang  tidak  dapat disusun  dengan  menggunakan  struktur  hierarki. ANP adalah teori matematis yang memungkinkan  seorang  pengambil  keputusan menghadapi faktor-faktor yang saling berhubungan  ( dependence )  serta  umpan  balik ( feedback )  secara  sistematik  (Abdillah  dkk, 2018). ANP merupakan suatu metode pengambilan  keputusan  berdasarkan  banyaknya kriteria.  ANP  digunakan  untuk  memecahkan masalah  yang  bergantung  pada  alternatif- alternatif  dan  kriteria-kriteria  yang  ada.  Dalam teknik analisisnya, ANP menggunakan perbandingan  berpasangan  pada  alternatif- alternatif dan kriteria. Jaringan ANP istilah level disebut cluster yang  di  dalamnya  terdapat kriteria  atau  alternatif  yang  disebut node atau elemen.  ANP  lebih  bersifat general dari  AHP yang  digunakan  pada multi  criteria  decisionn analysis (MCDA).  Struktur  AHP  merupakan suatu decision problem  dalam  bentuk  tingkata suatu  hirarki,  sementara  ANP  menggunakan pendekatan  jaringan  tanpa  harus  menetapkan level seperti pada hirarki yang digunakan dalam AHP (Aditia dkk, 2021); (Affandi dkk, 2019) Perbedaan dan pembaruan pada penelitian  ini  dengan  penelitian  sebelumnya yang  telah  menggunakan  metode  ANP  adalah kasus,  tempat  dan  data  yang  berbeda  dengan penelitian  yang  di  teliti  oleh  penulis,  selain  itu pada  penelitian  sebelumnya  hanya  beberapa
kriteria  dan  alternatif,  sedangkan  yang  akan  di teliti,  berdasarkan  observasi  di  Stabat  POM  PT. Langkat  Nusantar  Kepong  lebih  banyak  kriteria dan  alternatif  ada  8  kriteria  yaitu  kinerja  ( job perfomance  dan  results ),  kompetensi  teknis  dan pemahaman  terhadap  tugas,  manajemen  dan tanggung  jawab,  inisiatif  dan  kreatifitas  dalam konteks  pekerjaan,  fleksibilitas  dan  kerjasama (dalam  divisi  ataupun  antar  divisi),  disiplin, komitmen  dan  motivasi,  menjalankan  nilai “Kuala  Lumpur  Kepong”  (integritas,  kesetiaan, rendah  hati),  keterlambatan  masuk  kerja  dan  85 karyawan sebagai alternatif, dengan sampel data 50 alternatif. Setelah itu akan di implementasikan ke website dengan menggunakan PHP sebagai bahasa pemrogramannya dan MySQL sebagai Databasenya, untuk mempermudah Stabat POM PT.  Langkat  Nusantara  Kepong  (LNK)  dalam memilih  karyawan  terbaik  dengan  berdasarkan sistem pendukung keputusan dalam pengambilan keputusan.

## METODE
Tahapan-tahapan  yang  akan  digunakan dalam penelitian ini adalah:
1. Perencanaan:  (1)  menentukan  topik,  topik penelitian  ini  adalah  pemilihan  karyawan terbaik berdasarkan kinerja karyawan dengan  menggunakan  metode analytic network  process (ANP);  (2)  menentukan objek  penelitian,  objek  penelitian  ini  adalah Stabat POM PT Langkat Nusantara Kepong (LNK); (3) perumusan masalah; (4) Penentuan judul; dan (5) Penentuan tujuan.
2. Pengumpulan  data.  Ada  empat  cara  dalam penelitian  ini  untuk  mendapatkan  informasi atau mengumpulkan data, yaitu: (1) observasi,  pengamatan  langsung  terhadap suatu  objek  penelitian  untuk  memperoleh pemahaman yang lebih baik tentang masalah atau  situasi  yang  sedang  dipelajari  secara langsung  di  Stabat  POM  PT.  Langkat Nusantara  Kepong  (LNK);  (2)  wawancara, melakukan  tanya  jawab  kepada  Second Clerk  atau  Staff  Produksi  yang  ditunjuk langsung  oleh  HRD;  (3)  dokumentasi,  yaitu data  maupun  informasi  dalam  bentuk  buku, arsip,  dokumen,  tulisan  dan  gambar  yang berupa  laporan  serta  keterangan  yang  dapat mendukung penelitiannya; (4) study literatural,  merupakan  rangkaian  proses yang  berkaitan  dengan  proses  pengumpulan informasi, termasuk membaca dan mencatat, serta  mengolah  bahan  penelitian  dan
mencari referensi terkait kasus atau masalah yang  relevan  dengan  penelitian.  Tujuannya adalah  untuk  memberikan  kerangka  kerja bagi  pengembangan  tinjauan  konseptual pada metode penelitian berdasarkan tinjauan pustaka.
3. Analisis kebutuhan. Pada analisis kebutuhan sistem  membahas  beberapa  kebutuhan  dan persyaratan terkait dengan input, proses dan output.  Kebutuhan  atau  persyaratan  ini ditentukan  berdasarkan  hasil  wawancara. Hasil  analisis  kebutuhan  sistem  yang disesuaikan  dengan  kebutuhan  data  yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan  dengan  menggunakan  metode ANP adalah sebagai berikut:
a. Kebutuhan Input
- Data  alternatif,  jumlah  alternatif pada  pemilihan  karyawan  terbaik berdasarkan kinerja karyawan
dengan  mengunakan  metode  ANP yaitu 85 alternatif atau 85 karyawan pada  Stabat  POM  PT.  Langkat Nusantara  Kepong,  dengan  sampel data  berjumlah  50  alternatif  untuk perhitungan ANP nya.
- Data  pembobotan  kriteria,  jumlah kriteria  pada  Stabat  POM  PT. Langkat  Nusantara  Kepong  untuk
pemilihan karyawan
terbaik
berdasarkan kinerja karyawan dengan  mengunakan  metode  ANP adalah  8  kriteria  yaitu  kinerja (job perfomance dan results) , kompetensi  teknis  dan  pemahaman terhadap  tugas,  manajemen  dan tanggung jawab, inisiatif dan
kreatifitas dalam konteks pekerjaan, fleksibilitas  dan  kerjasama  (dalam divisi ataupun antar divisi), disiplin,
komitmen
dan motivasi, menjalankan  nilai  “Kuala  Lumpur
Kepong”  (integritas,  kesetiaan, rendah  hati),  dan  keterlambatan masuk kerja (Yulianto, 2020)
- Kebutuhan proses
- Kebutuhan  output,  output  yang diharapkan  berupa  informasi  nilai yang  dapat  dipertimbangkan  oleh pihak pengambil keputusan.
4. Perancangan. Langkah-langkah yang akan di lakukan  peneliti  untuk  memilih  karyawan terbaik berdasarkan kinerja karyawan sebagai berikut :
a. Pemodelan  dengan  UML.  Pemodelan Sistem unified  modeling  language (UML) pada pemilihan karyawan terbaik  berdasarkan  kinerja  karyawan dengan  menggunakan  metode  ANP ( analytic network process ) yang meliputi:
1. Use  case  diagram .  Gambar  1 menjelaskan sebuah use case mempresentasikan  sebuah  interaksi antar actor dengan sistem. Use case diagram pemilihan karyawan terbaik dengan metode ANP adalah diagram yang menggambarkan interaksi  actor  yaitu  manager  yang bisa mengelola data periode, mengelola data karyawan yang bisa memberi penilaian karyawan, setelah  di  beri  penialaian,  maka dapat di proses data penilaian relasi karyawan terhadap kriteria dan data penilaian  relasi  kriteria  terhadap karyawan  yang  bisa  di  proses  ke hasil  penialaian  anp,  manager  juga bisa  mengelola  data  dan  bobot kriteria,  lalu  bisa  di  proses  data penilaian  kriteria,  yang  bisa  di proses  ke  hasil  penilaian  anp, manager  juga  bisa  mengelola  data pengguna,  sedangkan  karyawan yang hanya bisa melihat hasil ANP dan perangkingan karyawan terbaik berdasarkan  sistem  (Setiady  dkk, 2018)
Sumber: data olahan
Gambar 1 Use Case Diagram
2. Activity diagram . Gambar 2 menjelaskan aktivitas yang diusulkan  adalah  manager  login username,  memilih  menu  periode,
karyawan,  kriteria,  penilaian  ANP yaitu  terdiri  dari  penilaian  anp kriteria  terhadap  tujuan,  kriteria terhadap  karyawan  atau  alternatif, karyawan  atau  alternatif  terhadap kriteria, hasil penilaian dan pengguna.  Gambar  3  menjelaskan aktivitas  yang  diusulkan  adalah karyawan  login  username,  memilih menu  hasil  penilaian  (Frastian  dkk, 2018)
Sumber: data olahan

## Gambar 2
Activity Diagram Manager

## Sumber: data olahan

## Gambar 3
Activity Diagram Karyawan
b. Flowchart. Flowchart atau diagram alir pada penelitian ini meliputi :
1. Flowchart ANP.  Gambar  4  ketika dimulai,  ANP  akan  menentukan perbandingan  berpasangan  elemen- elemen  dalam  kluster  atau  antar kluster,  dalam  ANP,  cluster-cluster yang disusun dalam struktur diberikan  skala  kepentingan  yang direpresentasikan dalam bentuk angka  berdasarkan  skala  penilaian perbandingan  berpasangan  yaitu  1- 9,  lalu  di  uji  konsistensi  rasionya, jika  lebih  dari  10  %,  maka  harus mengulang dari awal, jika konsisten maka  membentuk  cluster  matriks, lalu  menghitung  prioritas cluster, lalu menghitung unweighted, weighted dan limit  supermatrix yang dihasilkan dari perkalian terus menerus, sampai  baris  alternatif mempunyai  nilai  prioritas  yang sama, sehingga menghasilkan
perangkingan  alternatif  dari  ANP (Hariyadi, 2019)
Sumber: data olahan
Gambar 4 Flowchart ANP
2. Flowchart System. Gambar 5 menjelaskan  ketika  program  di jalankan,  user  harus  login  untuk mengakses  semua  menu  di  dalam sistem,  setelah  user  berhasil  login, maka user memilih menu yang ada.
Menu  periode,  berisi  data  periode pemilihan  karyawan,  pada  menu karyawan,  berisi  data  karyawan yang  ada  di  Stabat  POM  PT. Langkat Nusantara Kepong (LNK), pada  menu  kriteria  berisi  data kriteria  yang  menjadi  tolak  ukur dalam  penilaian  karyawan  terbaik, pada  menu  penilaian  ANP,  berisi data  perhitungan  ANP,  pada  menu hasil  penilaian  ANP,  berisi  hasil penilaian dan perangkingan karyawan terbaik (Miftah, 2017)
Sumber: data olahan

## Gambar 5
Flowchart System
c. Entity Relationship Diagram (ERD)

## Sumber: data olahan

## Gambar 6
Entity Relationship Diagram (ERD)
d. Pengujian. Tahap  pengujian  diperlukan untuk  menjadi  ukuran  bahwa  sistem  dapat dijalankan  sesuai  dengan  tujuan,  yang  akan dilakukan  dengan  cara  sebagai  berikut:  (1) Pengujian Metode. Pengujian metode adalah pengujian  yang  bertujuan  untuk  melihat perbandingan hasil sistem dengan menggunakan  metode  ANP  maupun  secara manual;  dan  (2)  Pengujian  Black  Box.
Pengujian  black  box  adalah  pengujian  yang bertujuan  untuk  melihat  fungsi  perangkat lunak  tentang  cara  beroperasinya,  apakah masukan  data  dan  keluaran  telah  berjalan sebagaimana  yang  telah  di  harapkan sebelumnya.
e. Penerapan. Penerapan atau penggunaan pada sistem  ini  adalah  perusahaan  dapat  memilih karyawan  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang sudah  di  berikan  oleh  pihak  perusahaan dengan  menggunakan  sistem  dengan  hasil rangking atau peringkat dari hasil perhitungan ANP (Gaffar dkk, 2021) HASIL Tabel 1 Data Kriteria No. Kriteria Bobot 1 Kinerja (job perfomance dan results) 2,0 2 Kompetensi teknis dan pemahaman terhadap tugas 1,5 3 Manajemen dan tanggung jawab 1,5 4 Inisiatif dan kreatifitas dalam konteks pekerjaan 1,0 5 Fleksibilitas dan kerjasama (dalam divisi atau antar divisi) 1,0 6 Disiplin, komitmen dan motivasi 1,0 7 Menjalankan nilai “Kuala Lumpur Kepong” (integritas, kesetiaan, rendah hati) 1,0 8 Keterlambatan masuk kerja 1,0 Sumber: data olahan
Alternatif  dalam  penelitian  ini  adalah Karyawan yang ada di Stabat POM PT. Langkat Nusantara  Kepong  berjumlah  85  karyawan
dengan  sampel  data  50  karyawan  untuk alternatifnya  dengan  nilai  setiap  karyawan berdasarkan kriteria.

## Tabel 2
Data Alternatif
Sumber: data olahan
Jaringan ANP dibangun untuk membuat Control  Criteria . Control  Criteria merupakan pengkategorian  dari  hasil  pengelompokkan kriteria. Gambar 7 menjelaskan Control Criteria terdiri  dari  dua cluster, yaitu cluster Aspek Teknis Pekerjaan dan cluster Aspek Non Teknis. Cluster Aspek  Teknis  Pekerjaan  terdiri  dari  4 kriteria,  yaitu Kinerja  (  Job  Performance  & Results) ,  Kompetensi  teknis  dan  pemahaman terhadap tugas, Manajemen dan tanggung jawab, Inisiatif dan kreatifitas dalam konteks pekerjaan. Cluster Non  Teknis  terdiri  dari  4  kriteria,  yaitu Fleksibilitas  dan  kerja  sama  (dalam  divisi  atau antar  divisi),  Disiplin,  komitmen  dan  motivasi, Menjalankan  nilai  “Kuala  Lumpur  Kepong” (Integritas,  Kesetiaan,  Rendah  Hati)  dan Keterlambatan masuk kerja.

## Sumber: data olahan
Gambar 7 Pembentukan Jaringan
Tahap comparative judgement dilakukan dengan  cara  melakukan  penilaian  perbandingan berpasangan antar elemen didalam suatu cluster . Tujuan  dari  perbandingan  berpasangan  adalah untuk mendapatkan nilai prioritas-prioritas lokal antar  elemen-elemen  didalam  suatu cluster berdasarkan cluster induknya. ANP terdapat dua comparative  judgement, yaitu inner  dependence judgement dan outer dependence judgement.
a. Inner dependence Judgement
1. Inner  dependence  Judgement antar kriteria terhadap tujuan.
Pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan matriks perbandingan berpasangan antar kriteria  terhadap  tujuan.  Perhitungan dilakukan  dengan  cara  mengurangkan nilai  pada  setiap  baris  kriteria  dengan nilai pada setiap kolom kriteria. Untuk Nilai K 11 : K 11 = Nilai Baris K 1 – Nilai Kolom K 1 = 2,0 – 2,0 = 0 Tahap  selanjutnya  yaitu  menerapkan rumus,  jika  nilai  pada  kolom  tersebut lebih  besar  atau  sama  dengan  ( >= )  0 maka  (nilai + 1),  jika  tidak  maka  nilai resiprokal  atau  nilai  kebalikan  dari kolom tersebut (1/(nilai-1)),
Untuk nilai K 21 (Baris 2 Kolom 1) : K 21 = 1/( K 12 ) = 1/1,50 = 0,67 Keterangan : K 21 = Baris 2 Kolom1; K 12 = Baris 1 Kolom 2 Tahap  selanjutnya  yaitu  menghitung nilai  PV  ( Priority  Vector ).  Perhitungan dilakukan  dengan  cara  membagi  nilai rata-rata  dari  setiap  baris  matriks perbandingan  berpasangan  dengan  total jumlah nilai rata-ratanya.
Untuk  PVK1  :  PVK1  =  Nilai  rata-rata K1/Jumlah nilai rata-rata = 1,75/8,562 = 0,20 Dilakukan  perhitungan  yang  sama  pada setiap baris kriteria hingga baris kriteria ke 8. Tahap  selanjutnya  yaitu  menghitung WSM (Weighted Sum Matrix) . Perhitungan  dilakukan  dengan  cara mengalikan setiap baris matriks perbandingan  berpasangan  dengan  nilai
PV ( Priority Vector ).
Untuk WSM K1 : WSM K1 = ((K 11 × PV K1 ) + (K 12 × PV K2 ) + (K 13 × PV K3 ) + (K 14 × PV K4 ) + (K 15 × PV K5 )  +  (K 16 ×  PV K6 )  +  (K 17 ×  PV K7 )+ (K 18 ×  PV K8 ))  =  ((1  ×  0,20)  +  (1,50  × 0,15) + (1,50× 0,15) + (2 × 0,10) + (2 × 0,10)  +  (2  ×  0,10)  +  (2  ×  0,10)+  (2 × 0,10)) = 1,65 Tahap  selanjutnya  yaitu  menghitung nilai CV ( Consistensi Vector ).
Perhitungan  dilakukan  dengan  cara membagi  nilai  pada  setiap  baris  WSM dengan nilai pada baris PV yang sama. Untuk  CV K1 :  CV K1 =  WSM K1 /  PV K1 = 1,65/0,20 = 8,06
Kemudian dilakukan perhitungan menggunakan  rumus  yang  sama  hingga baris  ke  8.  Tahap  selanjutnya  yaitu menghitung CI ( Consistency Index ). λ Max = (CV K1 + CV K2 + CV K3 + CV K4 + CV K5 CV K6 +  CV K7 +  CV K8 )  /  8  =  ( 8,06+ 7,96 + 7,96+ 8,06 + 8,06 + 8,06 + 8,06 + 8,06 ) / 8 = 8,0 CI = ( λ Max – 8) / (8 – 1) = (8,0 – 8)/7 = 0,00 Tahap  selanjutnya  yaitu  menghitung nilai CR ( Consistency Ratio ) CR = CI / RI 8 = 0,00/ 1,41 = 0,00
CR  yang  diperoleh  yaitu  0.00,  sehingga data dianggap konsisten.
2. Inner  dependence  Judgement antar
Alternatif terhadap Kriteria.
Pada  tahap  ini  dilakukan  perhitungan matriks perbandingan berpasangan setiap alternatif terhadap setiap Kriteria. Dengan  cara  memberikan  penilaian tingkat  kepentingan  setiap  pasangan elemen  alternatif  dengan  menggunakan skala saaty.
b. Outer Dependence Judgement antar Cluster
Outer  Dependence  Judgement antar Cluster bertujuan untuk mendapatkan bobot prioritas dari  setiap cluster .  Nilai  setiap cluster diperoleh  dari  penjumlahan  bobot  prioritas setiap  kriteria  yang  berada  di  dalam cluster tersebut.
Cluster C1 = PV K1 + PV K2 + PV K3 + PV K4 = 0,20 + 0,15 + 0,15+ 0,10 = 0,60 Cluster C2 = PV K5 + PV K6 + PV K7 + PV K8 = 0,10 + 0,10 + 0,10 + 0,10 = 0,40 Persentase nilai untuk setiap cluster yaitu :
Cluster C1 = 0,60 1 × 100 %= 60%
Cluster C2 = 0,40 1 × 100 % = 40 %
Tahap  selanjutnya  yaitu  membuat  matriks perbandingan  berpasangan  antar cluster, dilakukan  dengan  cara  yang  sama  dengan Inner  dependence  Judgement antar  kriteria terhadap  tujuan  hingga  mendapatkan  bobot prioritas. Outer  Dependence  Judgement antar  kriteria  terhadap  alternatif  bertujuan untuk  memperoleh  bobot  prioritas  dari setiap  kriteria  berdasarkan  masing-masing alternatif. Pada tahap ini dilakukan perhitungan matriks perbandingan berpasangan  setiap  kriteria  terhadap-masing masing  alternatif.  Perhitungan  matriks perbandingan  berpasangan  antar  setiap Kriteria  terhadap  Alternatif  1  sampai Alternatif  50,  dilakukan  dengan  cara  yang
sama  dengan Inner  dependence  Judgement antar  kriteria  terhadap  tujuan  sebelumnya, hingga mendapatkan bobot prioritas.
c. Syntesis of Priority
Perhitungan Systesis  of  Priority dilakukan dalam 3 tahapan, yaitu:
1. Unweighted  Super  Matrix . Unweighted Supermatrix (supermatriks tanpa pembobotan) dibuat dengan menggabungkan  semua  prioritas  lokal yang  berasal  dari  perbandingan  antar elemen  yang  mempengaruhi  satu  sama lain.  Nilai  pada  kolom  yang  berwarna hijau diperoleh dari Priority Vector (PV) antar  kriteria  terhadap  goal.  Nilai  pada kolom  yang  berwarna  orange  diperoleh dari  Matriks  keputusan  antar  alternatif terhadap  kriteria  dan  nilai  pada  kolom yang  berwarna  kuning  diperoleh  dari Matriks keputusan antar kriteria terhadap alternatif. 2. Weighted Super Matrix . Tahap selanjutnya  yaitu  membuat Weighted Super  Matrix (super  matriks  terbobot). Perhitungan dilakukan dengan menormalisasi  nilai  dari Unweighted
Super Matrix pada baris kriteria.
Cluster C1  =  PV K1 +  PV K2 +  PV K3 + PV K4 = 0,20 + 0,15 + 0,15 + 0,10 = 0,60
Perhitungan
dilakukan dengan menjumlahkan nilai pada kolom Cluster aspek teknis pekerjaan (K1, K2, K3,K4) dari Unweighted  Supermatrix seperti berikut ini :
[ 𝐾1 𝐾2 𝐾3 𝐾4 ] = [ 0,20 0,15 0,15 0,10 ] K1 + K2 + K3 + K4 = 0,60 Tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan perhitungan normalisasi dengan menggunakan Priority Vector dari Outer
Dependence  Judgement antar cluster, diketahui Priority  Vector dari Outer Dependence  Judgement antar cluster adalah sebagai berikut :
[ 𝐶1 𝐶2 ] = [ 0,55 0,45 ] Maka :
[ 𝐾1 𝐾2 𝐾3 𝐾4 ] = [ 0,20/0,60 0,15/0,60 0,15/0,60 0,10/0,60 ] × CL1
[ 𝐾1 𝐾2 𝐾3 𝐾4 ] = [ 0,20 0,60 0,15 0,60 0,15 0,60 0,10 0,60 ]
× 0,55= [ 0,18 0,14 0,14 0,10 ] Perhitungan limit super matrix dilakukan  dengan  mengalikan  atau memangkatkan weighted  super  matrix secara  terus  menerus  hingga  diperoleh nilai  setiap  baris  pasangan  alternatif- alternatif memiliki  nilai  yang  sama  atau mendekati  sama.  Dalam  penelitian  ini untuk  memperoleh limit  super  matrix dilakukan  pemangkatan  hingga  pangkat dua, karena setelah dipangkatkan 2 nilai pada  setiap  baris  alternatif-alternatif yang  bersesuaian  sudah  memiliki  nilai yang  sama.  Hasil  dari  pengurutan prioritas  secara  lengkap  ditunjukkan dalam  Tabel  1  pengurutan  prioritas dilakukan  dengan  menggunakan  nilai priority  vector dari  hasil  perhitungan limit super matriks pada tahap sebelumnya. Berdasarkan
Hasil perhitungan  Limit  Super  Matriks  nilai prioritas  tertinggi  yaitu  Alternatif  A6 dengan  nilai  sebesar  1,91  dan  nilai prioritas  terendah  yaitu  Alternatif  A35 dengan nilai sebesar 0,930.
Tabel 3

## Pengurutan Prioritas
Nama Karyawan Alternatif PV Rank Panggah Ferdinan Prabowo A6 1,92 1 Hamdansyah A43 1,80 2 Abdi Muhzar A44 1,794 3 Pramuda Pratama A46 1,792 4 Doni Enjeki Manurung A02 1,791 5 Iwan Suprayogi A04 1,791 6 Herman Susilo A01 1,791 7 Adi Syafrudin A08 1,790 8 Ichsan Ramadhan A18 1,73 9 Suyatmin A26 1,675 10 Supangat A14 1,675 11
Deni Setiawan A5 1,670 12 J.P Munthe A3 1,667 13 Lilik Suhardi A7 1,666 14 Ferdian Syahputra A31 1,665 15 Roni Ramadani A40 1,609 16 Armadi A10 1,605 18 Apriadi Muntasin A9 1,549 19 Maradoli Nasution A20 1,548 20 Kasno A30 1,544 22 Darmadi A37 1,541 24 Mujiarto Daulay A32 1,541 25 K.P Pinem A29 1,539 26 E.Risdianto A15 1,482 27 Sumantri A49 1,482 28 Alsamsida Dalimunthe A17 1,481 29 Boiman A25 1,480 30 Parizal A11 1,479 31 Sanggam Tanjung Parlu A23 1,479 32 Syafii A21 1,478 33 Budianto A41 1,427 34 Irmansyah A50 1,426 35 Dodi Agusman A45 1,425 36 Muhammad Yogi A22 1,424 37 Legiman A12 1,424 38 Lislu Sehat A19 1,423 39 Heri Andreas Siregar A24 1,423 40 Husni Tamrin A13 1,422 41 Abri Suganda A42 1,417 42 Ferry Bernandos Sitorus A47 1,368 43 Mustari A36 1,365 44 Muhammad Idris A38 1,356 45 Derman Syahputra A27 1,301 46 Misno II A28 1,298 47 Bambang Wahyudi A39 1,289 48 Agustian Syahputra A34 1,114 49 Laurentius Sihotang A35 0,930 50
Sumber: data olahan
Tabel  3  hasil  pengujian  bahwa  antara perhitungan hasil sistem dan perhitungan secara manual,  dapat  dilihat  rangking  pada  50 karyawan  sesuai,  jadi  perhitungan  persentase keberhasilan sistem adalah sebagai berikut :
Sumber: data olahan Gambar 8 Login Sistem
Manager  dan  karyawan  dapat  login dengan  mengisi  username  dan  password  yang tepat  dan  sesuai  dengan  jenis  pengguna  yang sudah  tersimpan  di  database.  Apabila  data  yang dimasukan benar maka pengguna akan dihadapkan kemenu utama seperti pada Gambar 9  Menu  utama  terdiri  dari  periode,  karyawan, kriteria,  penilaian  ANP,  hasil  penilaian,  user management, dan log out.
Sumber: data olahan Gambar 9
Penilaian Bobot Kriteria Tujuan
Jika  menu  nilai  bobot  kriteria  terhadap tujuan  yg  dipilih  maka  akan  muncul  matriks perbandingan  berpasangan  kriteria  terhadap tujuan,  terdiri  dari  beberapa  data  kriteria  yang menghasilkan  nilai Egen  Vector atau  Bobot prioritas  dan  nilai  konsistensi  dalam  penentuan karyawan terbaik yang terlihat pada Gambar 10.
Sumber: data olahan Gambar 10 Unweighted Supermatrix
Setelah  menentukan  nilai  perbandingan berpasangan alternatif, maka tahapan selanjutnya menentukan nilai Unweighted Supermatriks,  dengan  menggabungkan  semua prioritas  lokal  yang  berasal  dari  perbandingan antar  elemen  yang  mempengaruhi  satu  sama lain.

## Sumber: data olahan

## Gambar 11 Weighted Supermatrix
Setelah  menentukan  nilai  Unweighted Supermatriks, maka tahapan selanjutnya menentukan nilai weighted supermatriks, perhitungan  dilakukan  dengan  menormalisasi nilai  dari unweighted  super  matrix pada  baris kriteria.
Sumber: data olahan Gambar 12 Limit Supermatrix
Limit  supermatriks  ini  juga  merupakan hasil  akhir  untuk  melakukan  perangkingan seperti pada Gambar 13.
Sumber: data olahan Gambar 13

## Perangkingan Karyawan
Gambar  13  merupakan  hasil  tampilan perangkingan  akhir  pemilihan  karyawan  terbaik berdasarkan kinerja karyawan dengan menggunakan  metode analytic  network  process (ANP).

## SIMPULAN
Dengan  menggunakan  metode Analytic Network Process (ANP), dari kedelapan elemen kriteria  yang  terdiri  dari  yaitu  kinerja (job perfomance  dan  results) ,  kompetensi  teknis  dan pemahaman  terhadap  tugas,  manajemen  dan tanggung  jawab,  inisiatif  dan  kreatifitas  dalam konteks  pekerjaan,  fleksibilitas  dan  kerjasama (dalam  divisi  ataupun  antar  divisi),  disiplin, komitmen  dan  motivasi,  menjalankan  nilai “Kuala  Lumpur  Kepong”  (integritas,  kesetiaan, rendah  hati),  keterlambatan  masuk  kerja  yaitu dukungan  bank  dengan  bobot  prioritas  sebesar 0.18  dan  peringkat  pertama  yaitu  Panggah Ferdinan Probowo dengan bobot prioritas secara manual sebesar 1,91 dan nilai prioritas terendah yaitu  Laurentius  Sihotang  dengan  nilai  sebesar 0,090.  Dengan  adanya  sistem  pendukung keputusan  dengan  metode Analytic  Network Process (ANP  ini  agar  karyawan  mendapatkan
penilaian  secara  objektifitas  yang  bertujuan untuk  peningkatan  jabatan  atau  kenaikan  gaji sesuai  apa  yang  menjadi  haknya  setiap karyawan. Sistem Pendukung Keputusan dirancang  secara  komputerisasi  sehingga  dapat membantu pihak personalia dalam mendapatkan karyawan  yang  memiliki  nilai  terbaik  sehingga orang  tersebut  layak  bekerja  di  PT.  Langkat Nusantara  Kepong  dengan  optimal.  Hasil  dari penelitian  ini  berupa  penerapan  metode  ANP kedalam  sistem  dengan  proses  perhitungan manual  disimpulkan  memiliki  hasil  yang  sama pada  tiap-tiap  prosesnya,  sehingga  sistem  yang dibangun  ini  dirasa  berhasil  dalam  menentukan siapa karyawan terbaik. yang berhak mendapatkan  kenaikan  gaji  atau  peningkatan jabatan.

## DAFTAR PUSTAKA
Abdillah,  M.,  Ilhamsyah,  I.,  &  Hidayati,  R. 2018. Penerapan Metode Analytic Network Process (ANP) Berbasis Android  Sebagai  Sistem  Pendukung Keputusan  Dalam  Pemilihan  Tempat Kos.  Journal  Coding,  Rekayasa  Sistem
Komputer Untan, 6(3), 12–22 Aditia, I. I., Latuconsina, R., & Dinimaharawati,
A.  2021.  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Tempat Kerja Decision Support System of Internship Workplace Selection  for  Electrical  Engineering
Faculty  Student  ’  S  of  Telkom
University. 8(5), 6725–6736.
Affandi,  L.,  Rahmanto,  A.  N., &  burhan, M.  B.
A.  2019.  Sistem  Pendukung  Keputusan Pembagian Zakat pada Masjid Menggunakan Metode Analytic Network  Process. Seminar  Informatika Aplikatif Polinema , 246–252.
Frastian,  N.,  Katarina,  D.,  &  Heriyati,  H.  2018.
Sistem  Pendukung  Keputusan  Kinerja Dosen Menggunakan Metode Analytical Network Process (Anp) Pada Universitas.  Faktor  Exacta,  11(3),  240–
245.
Gaffar, A. F. O., Malani, R., & Putra, A. B. W. 2021. Artificial  Intelligence :  Konsep Fundamental dan Terapan . Media Nusa Creative.
Hariyadi,  F.  2019.  Desain  Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Penentuan  Karyawan Terbaik  Menggunakan  Metode  Analytic
Network  Process  (Studi  Kasus:  IT
Telkom  Purwokerto). Conference  on
Electrical Engineering, Telematies,
Industrial Technology, and Creative . Miftah,  Z.  2017.  Pemilihan  Guru  SMK Berprestasi  dengan  Metode  Analytical Network Process (ANP) dan Kompetensi  Gomes. JABE  (Journal  of Applied  Business  and  Economic) ,  4(2), 117.
Setiady, T., Damiyana, D., & Nurawan, Y. 2018. Sistem  penunjang  keputusan  penilaian kinerja  karyawan  dalam  pemilihan karyawan  terbaik  berbasis  web  di  LP3I jakarta. Jurnal Sisfotek Global , 8(1), 87– 92.
Ulfa,  N.,  Arhami,  M.,  &  Muhammad  Rizka,  D.
2021.  Penggunaan  Metode  Analytic Network Process (Anp) Untuk Pendukung Keputusan Pemberian Bonus Karyawan. Jurnal Teknolog i, 21(1), 17– 25.
Yulianto,  B.  2020. Perilaku  Penggunaan  APD Sebagai Alternatif
meningkatkan
Kinerja  Karyawan  Yang  Terpapar
Bising  Intensitas  Tinggi .  Scorpindo Media Pustaka