## Implementasi Algoritma Weighted Product (WP) Dengan Model Fuzzy Multi Attribute Decission  Making (FMADM) Dalam Penilaian  Kinerja Karyawan
Kiki Apni Puspita Sari 1 , Eka Irawan 2 , Fitri Rizky 3
1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar – Indonesia Jln. Sudirman Blok A No. 1-3 Pematangsiantar, Sumatera Utara
1 kikiapnipuspitasari@gmail.com, 2 ekairawan@stikomtunasbangsa.ac.id,
3 fitri_rizki@stikomtb.ac.id

## Abstract
Employee  performance  appraisal  is  a  work  evaluation activity  that  is  used  to  determine the  quality  which  will  be  used  for  the  achievement  of  each  individual  employee.  The purpose of this research is to appraise employee performance, especially for the security guard.  In  this  study  the  authors  used  the  Decision  Support  System  technique  using  the Fuzzy Multi Attribute Decision Making algorithm, namely Weighted Product. The source of  the  research  data  used  was  to  provide  an  assessment  form  to  Krani  Papam.  In  the employee  performance  appraisal,  researchers  used  5  assessment  criteria,  including: Attendance  (C1),  Responsibility  (C2),  Commitment  (C3),  Cooperation  (C4),  and Motivation  (C5).  In  this  study,  the  alternative  used  as  a  sample  is  employees  in  the security  section  (security  guard).  From  the  results  of  manual  calculations  and  system testing, the highest value is 0.0286. It is expected that the results of this study can provide input  to  the office,  especially  the  security  section  (security  guard)  in  selecting  employee performance so that the assessment is carried out objectively.
Keywords : Spk, Employee Performance, Fuzzy MADM, Weighted Product.

## Abstrak
Penilaian  kinerja  karyawan  merupakan  suatu  kegiatan  evaluasi  kerja  yang  digunakan untuk  menentukan  kualitas  yang  nantinya  digunakan  untuk  pencapaian  setiap  masing- masing  karyawan.  Tujuan  dari  penelitian  adalah  untuk  penilaian  kinerja  karyawan khususnya  pada  bagian  satpam.  Pada penelitian  ini  penulis  menggunakan  teknik  Sistem Pendukung  Keputusan  dengan  menggunakan  algoritma  Fuzzy  Multi  Attribute  Decision Making yaitu Weighted Product. Sumber data penelitian yang digunakan adalah dengan melakukan  pemberian  form  penilaian  kepada  Krani  Papam.  Pada  penilaian  Kinerja Karyawan  peneliti  menggunkan  5  kriteria  penilaian  antara  lain:  Kehadiran  (C1), Tanggung  Jawab  (C2),  Komitmen  (C3),  Kerja  sama  (C4),  dan  Motivasi  (C5).  Pada penelitian  ini  alternatif  yang  digunkan  sebagai  sample  adalah  Karyawan  pada  bagian keamanan  (satpam).  Dari  hasil  perhitungan  manual  dan  pengujian  sistem  maka  dapat dihasilkan  nilai  tertinggi  yaitu  0,0286.  Diharapkan  Hasil  penelitian  ini  dapat memberikan masukkan kepada pihak kantor khususnya bagian keamanan (satpam) dalam menyeleksi kinerja karyawan sehingga penilaian dilakukan secara objektif.
Kata Kunci : Spk, Kinerja Karyawan, Fuzzy MADM, Weighted Product.

## 1. Pendahuluan
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sebuah  sistem  be rbasis  komputer  yang dapat membantu dalam proses pengambilan keputusan. Sistem pendukung keputusan yang  bersifat  Adaptif,  Fleksibel,  dan  Interaktif,  yang  dapat  digunakan  untuk memecahkan  masalah-masalah  yang  tidak  terstruktur  sehingga  dapat  meningkatkan nilai  keputusan  yang  akan  diambil  nantinya.Sistem  Pendukung  Keputusan  dapat
digambarkan  sebagai  sistem  yang  berkemampuan  dalam  mendukung  analisis  data, pemodelan  keputusan,  berorientasi  keputusan,  orientasi  perencanaan  masa  depan, dan  digunakan  pada  saat-saat  yang  tidak  biasa.[1].  WP( Weighted  Product) merupakan  metode  sederhana  dengan    perkalian  untuk  menghubungkan  rating atribut  dimana  setiap  atribut  harus  di  pangkatkan  dengan  bobot  atribut  yang bersangkutan.  [2]  Weight  Product  Model  merupakan  suatu  penerapan  metode  yang sangat  banyak  digunakan  dalam  menyelesaikan  suatu  masalah.  FMADM (Fuzzy Multi  Attribute  Decision  Making) merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria  tertentu.  Selain itu,  FMADM( Fuzzy  Multi  Attribute  Decission  Making) digunakan  sebagai  penentu bobot  untuk  setiap  atribut  yang  nantinya  akan  dilanjutklan  dengan  proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif yang telah ditetapka.[1].
Penilaian  kinerja  karyawan  merupakan  suatu  kegiatan  evaluasi  kerja  yang digunakan  untuk  menentukan  kualitas  yang  digunakan  untuk  pencapaian  setiap masing-masing  karyawan.  Setiap  perusahaan  pastinya  memiliki  standar  dalam menilai  setiap  karyawannya.  Namun,  dalam  perkembangan  penilaian  kinerja karyawan  yang  dilakukan  kurang  maksimal  karena  belum  adanya  sistem  yang mendukung.  Pada  kesempatan  ini  penulis  hanya  berfokus  pada  penilaian  kinerja karyawan  pada  bagian  keamanan  (Satpam)  di  PT  Perkebunan  Nusantara  IV  Bah Jambi.Satuan  pengamanan  yang  selanjutnya  disingkat  Satpam  merupakan  satuan atau  kelompok  petugas  yang  dibentuk  oleh  instansi/badan  usaha    untuk  melaksakan pengamanan  dalam  rangka  menyelenggarakan  swakarsa  di  lingkungan  kerjanya. Dalam  rangka meningkatkan  kualitas produksi dan  SDM, PT Perkebunan Nusantara terus  menerus melakukan  evaluasi dan dapat berkesinambung dalam  segala  hal, dan juga penilaian kinerja karyawan untuk menentukan manakah karyawan terbaik. Oleh karena  itu  dibutuhkan  suatu  algoritma  yang  dapat  mempermudah    dalam  penilaian kinerja karyawan.
Beberapa  penelitian  terkait    yang  menggunakan  metode Fuzzy  Muti  Attribute Decision  Making (FMADM)  dan Weight  Product (WP)  salah  satunya    seperti  :  [3] yang  meneliti  mengenai  penentuan  pegawai  terbaik  menggunakan  metode Fuzzy Muti  Attribute  Decision  Making (FMADM)  dan Weight  Product (WP),  yang menggunakan  4  kriteria  seperti  kehadiran,  kecepetan  kerja,  tanggung  jawab  dan kerja  sama  yang  menghasilkan  perhitungan  tertinggi  menggunakan  sistem  dan manual  yang  memiliki  nilai  yang  sama.  Selanjutnyap ada  penelitian    [4]  meneliti menggunakan  metode Fuzzy  Simple  Additive  Weighting (FSAW)seluruh  kriteria  di berikan  bobot,  jadi  jika  ada  kekurangan  disalah  satu  kriteria  tidak  terlalu berpengaruh  pada  penilaian.  Sehingga  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Simple Additive  Weighting (FSAW)  sudah  dapat  berjalan  dengan  baik  dandan  dapat menghasilkan pembobotan kriteria yang jelas dan tepat dibanding manual.
Dalam  hal  ini  peneliti  ingin  menggunakan    SPK  (Sistem  Pendukung  Keputusan) untuk  melakukan perankingan dan mencari  karyawan  terbaik pada penilaian  kinerja karyawan  (Satpam) pada PT Perkebunan Nusantara  IV  Unit  Bah Jambi.  Diharapkan dengan  adanya  penelitian  ini  dapat    digunakan  sebagai  salah  satu  dasar  dalam pengambilan keputusan  kepada pihak PT Perkebunan Nusantara IV Unit Kebun Bah Jambi dalam menilai kinerja karyawan khususnya  pada bagian Satpam.

## 2. Metodologi Penelitian

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sebuah  sistem  berbasis  komputer  yang dapat  membantu    dalam  proses  pengambilan  keputusan.  “Sistem  pendukung keputusan  yang  bersifat  Adaptif,  Fleksibel,  dan  Interaktif  yang  dapat  digunakan untuk  memecahkan  masalah-masalah  yang  tidak  terstruktur  sehingga  dapat meningkatkan nilai keputusan yang akan diambil nantinya”[1].
2.2. Weight Product (WP)
Weight  Product (WP)  merupakan  merupakan  bagian  dari  konsep Multi  Criteria Decision  Making (MCDM),  yang  merupakan  teknik  pengambilan  keputusan  dari beberpa  alternatif.  WP  ( Weighted  Product) merupakan  metode  sederhana  dengan perkalian  untuk  menghubungkan  rating  atribut  dimana  setiap  atribut  harus  di pangkatkan dengan bobot atribut yang bersangkutan  [2].
Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan  model  FMADM    metode  WP  . Langkah – langkah penyelesaiannya adalah sebagai berikut [3]  :
a) Menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atrubut
b) Rating  setiap  atribut  harus  dipangkatkan  dulu  dengan  bobot  atibut  yang bersangkutan.
c) Dilakukan  perbaikan  bobot  (W),  sehingga  menghasilkan  bobot  baru  (W  baru) seperti pada persamaan 1.
(1)
d) Mencari  vektor  S  dan  dilanjut  mencari  vektor  V  yang  digunakan  untuk perankingan. Metode WP menggunkan perkalian untuk menghubungkan rating atribut,  dimana  rating  setiap  atribut  harus  dipangkatkan  dulu  dengan  bobot atribut  yang  bersangkutan  atau  bisa  disebut  proses  normalisasi.  Preferensi untuk setiap alternatif Ai diberukan seperti persamaan 2.
∏ (2)
Dimana  ∑wj  =  wj  adalah  pangkat  bernilai  positif  untuk  atribut  keuntungan  , dan  bernilai  negatif  untuk  atribut  biaya.  Sedangkan  preferensi  relatif  dari setiap alternatif, diberikan seperti persamaan 3.
∏ ∏ (3)
e) Hasil  akhir  perolehan  dari  proses  perankingan  yaitu  menghasilkan  nilai terbesar  sehingga  di  peroleh  nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam  penelitian,  data  yang  digunakan  akan  diolah  dari  hasil  wawancara  dan kuesioner  yang  diberikan  pada  ketua  papam  (Keamanan)  PT  Perkebunan  Nusantara IV kebun unit Bah Jambi. Sampel data yang digunakan sebanyak 46 sampel. Setelah data  yang  diperlukan  diperoleh,  Kemudian  ditentukan  atribut  yang  akan  digunakan dalam penelitian. Atribut yang telah ditentukan ada 5 yaitu sebagai berikut :
1. Kehadiran
2. Tanggung Jawab
3. Komitmen
4. Kerja Sama
5. Motivasi
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode Fuzzy  Muti  Attribute  Decision Making (FMADM)  dan Weight  Product (WP)  untuk  mengolah  data  yang  telah diperoleh dengan melakukan perankingan dalam penilaian kinerja karyawan.
Tabel 1. Hasil Rekapitulasi Data Kinerja Satpam No Nama Kriteria Kehadiran Tanggung Jawab Komitmen Kerja Sama Motivasi 1 Wagirin 8 8 7 8 7 2 Mesnan 8 7 8 8 8 3 Suyanto 7 7 7 8 7
No Nama Kriteria Kehadiran Tanggung Jawab Komitmen Kerja Sama Motivasi 4 Yanto B 7 7 7 7 7 5 Supriadi – I 7 7 6 7 8 6 Syukur S Tanjung 8 8 7 7 7 7 Sutiono - - - - - 8 Marganti Hutahaean 6 7 6 6 7 9 Suryono 9 8 7 0 9 10 Sabari 8 7 7 8 8 11 Ponimin 8 8 8 8 8 12 Karli 6 6 7 6 8 13 Mesdi - I 6 7 6 8 7 14 Sukijan 8 7 8 7 7 15 Karmen 7 7 7 7 8 16 Suryanto 8 7 8 7 7 17 Kasnoto 9 8 9 8 8 18 Atin 6 7 8 8 9 19 Mahdiyono 8 8 8 8 7 20 Suparman Panjaitan 7 8 8 7 8 21 Sofyansyah Siregar 7 7 7 8 8 22 Kurnia Ginting 6 7 6 8 7 23 Ariansyah 7 8 6 8 7 24 Suardi 7 8 7 7 7 25 Supriyadi 7 8 8 7 8 26 Mulyadi 7 7 7 7 8 27 Kariaman Damanik 7 6 7 8 7 28 Musnan 7 7 7 7 7 29 Sujarwadi 9 8 9 8 7 30 Robiadi 8 7 7 7 9 31 Abdul Haris 9 9 9 9 7 32 Gunandi 8 7 8 7 9 33 Budi Basuki 7 7 7 7 8 34 Rohadi 8 7 7 7 7 35 Sugianto 6 7 6 8 7 36 Adi Frianto 7 7 7 7 7 37 Suyanto Ii 7 6 7 6 7 38 Didi Juniardi 8 7 7 8 7 39 Dirham Subakti 7 7 7 7 7 40 Suparman 8 7 8 7 7 41 Srinoto P Sinaga 7 7 8 7 8 42 Tarno 6 7 7 7 7 43 M.Ali Wardahana 7 8 6 7 7 44 Wijaya Saragih 7 7 7 7 7 45 Sutrisno 6 7 8 6 7 46 Supriadi Ii 7 8 8 7 8
Adapun  langkah-langkah  penyelesaian  dengan  menggunakan Algoritma  Weighted Product dengan Model Fuzzy Multi Attribute Decision Making yaitu sebagai berikut :
Menentukan  kriteria  yang  akan  digunakan  dan  bobot  penentuan  bobot  dimasing- masing kriteria. Bobot yang digunakan adalah bobot dengan bilangan fuzzy yang nantinya akan  dikonversikan  ke  bilangan  crisp  dengan  menggunakan  teori  penalaran  dimana bilangan  yang  mendekati  1,  tingkat  ketergantungannya  semakin  tinggi.  Pada  bobot  ini terdiri  dari  5  bilangan fuzzy, yaitu  Sangat  Rendah  (SR),  Rendah  (R),  Cukup  (C),  Tinggi (T),  dan  Sanggat  Tinggi  (ST).  Berikut  hasil  penentuan  bobot  dengan  menggunakan bilangan fuzzy . Bobot pada bilangan Fuzzy : Sangat Rendah (SR) = 0 Rendah (R) = 0,2 Cukup (C) = 0,5 Tinggi (T) = 0,7 Sanggat Tinggi (ST) = 1
Tabel 2. Rating Kecocokan Kriteria Tehadap Alternatif
Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5
A1 ST  ST T ST T A2 ST T ST ST  ST A3 T T T ST T A4 T T T T T A5 T T C T ST A6 ST  ST T T T A7 C T C C T A8 ST  ST T ST  ST A9 ST T T ST  ST A10 ST  ST  ST ST  ST A11 C C T C ST … …  …  …  …  … … …  …  …  …  … A44 C T ST C T A45 T ST  ST T ST
Setelah  melakukan  rating  kecocokan  terhadap  setiap  alternatif  maka  langkah selanjutnya  yaitu  melakukan  penyelesaian  dengan  menggunkan  metode  WP  dengan menggunakan  model Fuzzy MADM.  Sebelum  melakukan  perhitungan  dengan menggunakan  metode,  terleih  dahulu  melakukan  transformasi  data  yang  sebelumnya menggunakan  bilangan  huruf Fuzzy di  ubah  menjadi  bilangan  angka Fuzzy agar  dapat mempermudah dalam melakukan proses perhitungan.
Tabel 3. Transformasi Data
Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5 A1 1 1 0,7 1 0,7 A2 1 0,7 1 1 1 A3 0,7  0,7  0,7 1 0,7 A4 0,7  0,7  0,7  0,7  0,7 A5 0,7  0,7  0,5  0,7 1 A6 1 1 0,7  0,7  0,7 A7 0,5  0,7  0,5  0,5  0,7 A8 1 1 0,7 1 1 A9 1 0,7  0,7 1 1 A10 1 1 1 1 1 A11 0,5  0,5  0,7  0,5 1 … …  …  …  …  … … …  …  …  …  … A44 0,5  0,7 1 0,5  0,7 A45 0,7 1 1 0,7 1
Sebelum  melakukan  perhitungan  dengan  menggunkan  algoritma Weighted  Product , terlebih  dahulu  akan  dilakukan  penentuan  tingkat    ketergantungan  atau  kepentingan disetiap masing-masing kriteria, yaitu sebagai berikut:
Tabel 4. Hasil Ketergantungan Kriteria Kriteria Keterangan Ketergantungan  Nilai Crisp  Kepentingan C1 Kehadiran Tinggi 0,7 Benefit C2 Tanggung Jawab Sangat Tinggi 1 Benefit C3 Komitmen Cukup 0,5 Benefit C4 Kerja Sama Rendah 0,2 Benefit C5 Motivasi Rendah 0,2 Benefit
Pengambilan  keputusan  memberikan  bobot  dan  perbaikan  bobot  kriteria,  berdasarkan kepentingan dari masing-masing kriteria yang nantinya akan menghasilkan bobot baru.
Tabel 5. Hasil Perhitungan W Baru W Perhitungan W baru Hasil W1 0,2692 W2 0,3846 W3 0,1923 W4 0,0769 W5 0,0769
Setelah  menentukan  bobot  baru,  maka  selanjutnya  menentukan  nilai  vektor  S  dengan cara mengalihkan setiap data nilai alternatif rating kecocokan yang berpangkat positif dari perbaikan bobot tadi. Berikut adalah contoh perhitungan manual untuk mencari vektor s :
Berikut adalah hasil perhitungan vektor S :
Tabel 6. Hasil Vektor S Alternatif  Vektor S S1 0,9084 S2 0,8718 S3 0,7195 S4 0,7000 S5 0,6744 S6 0,8839 S7 0,5840 S8 0,9337 S9 0,8140 S10 1,0000 S11 0,5626 … … … … S44 0,6673 S45 0,8839
Hasil  dari  penentuan  vektor  S,  maka  selanjutnya  menentukan  nilai  vektor  V dengan  menggunakan  nilai  vektor  S  yang  nantinya  akan  menghasilkan  alternatif
tertinggi  dari  setiap  vektor  V.  Berikut  adalah  contoh  perhitungan  manual  untuk mencari nilai vektor v :
. Berikut hasil perhitungan dari vektor V :
Tabel 7. Hasil Vektor V Alternatif  Vektor V V1 0,026 V2 0,025 V3 0,0206 V4 0,02 V5 0,0193 V6 0,0253 V7 0,0167 V8 0,0267 V9 0,0233 V10 0,0286 V11 0,0161 … … V44 0,0191 V45 0,0253
Setelah  dilakukan  perhitungan  vektor  V  maka  akan  dihasilkan  nilai  tertinggi  dan juga  ranking  tertinggi.  Dari  tabel  diatas  diperoleh  nilai  tertinggi  ada  pada  A10  dan A16 dengan  nilai V  = 0,0286.  Sehingga dapat dijadikan  alternatif terbaik dan dapat direkomendasikan dalam penilaian kinerja karyawan.
Selanjutnya  dilakukan  pengujian  data  menggunakan  sistem.  Pengujian  yang digunakan  untuk  menguji  perhitungan  manual  yang  telah  dilakukan  adalah  dengan menggunakan  program  berbasis web .  Adapun  kebutuhan  sistem  yang  digunakan dalam  pendataan  sistem  pendukung  keputusan  dalam  penilaian  kinerja  karyawan terbaik meliputi kebutuhan software dan kebutuhan hardware .
1) Kebutuhan Software , meliputi :
a. Web sebagai aplikasi bahasa pemrograman yang digunakan.
b. Xampp sebagai server
c. Sublime Text 3 sebagai aplikasi desain form
2) Kebutuhan Hardware , meliputi : Dalam  mengoperasikan  aplikasi  ini hardware yang  dibutuhkan  harus berteknologi multimedia dan memiliki komponen hardware minimal :
a. Processor minimal setara Dual-Core
b. Memory ram 2Gb
c. Hardisk minimal 500 Gb
Dan  berikut  adalah  tampilan  dari  hasil  vektor  v  yang  merupakan  hasil  akhir  dari pengolahan data menggunakan sistem:
Gambar 1. Hasil Vektor v
Setelah  melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  sistem  dengan  metode Fuzzy WP  maka  dihasilkan  nilai  akhir  tertinggi  yaitu  0,0286.  Begitu  juga  dengan melakukan  perhitungan  manual  dengan  excel  yang  menghasilkan  hasil  yang  sama seperti  yang dihasilkan pada  sistem.  Maka  dengan dilakukannya perhitungan  secara manual,  excel  ataupun  dengan  menggunakan  program  yang  telah  dibuat menghasilkan hasil yang sama dan dapat dikatakan berhasil.

## 4. Kesimpulan
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  diambil  pada  Implementasi  Algoritma Weighted Product (WP)  dengan  model Fuzzy  Multi  Attribute  Decision  Making (FMADM)    adalah sebagai berikut :
a) Penerapan  metode  WP  dengan  Model Fuzzy MADM  dalam  penilaian  kinerja karyawan  dengan  menggunakan  program  berbasis  web  dapat  membantu  pihak manajemen dalam melakukan penilaian terhadap karyawannya.
b) Dengan  menerapkan    program  metode  WP  dengan  Model Fuzzy MADM  berbasis web  dapat  menghasilkan  nilai  yang  sama  dengan  nilai  perhitungan  manual  dan dengan menggunakan excel . Nilai tertinggi yang dihasilkan adalah 0,0286, Dengan menggunakan  kriteria-kriteria  seperti  :  Kehadian,  Tanggung  Jawab,  Komitmen, Kerja Sama dan Motivasi.

## Daftar Pustaka
[1] D.  Lidia  Purwani,  R.  Renaldo,  Nungsiyati,  And  M.  Muslihuddin,  “Model Kebijakan  Prioritas  Dalam  Upaya  Meningkatkan  Kinerja  Pdam  Kab.  Pringsewu Menggunakan  Fuzzy  Atribut  Decission  Making  (Fmadm)  Dengan  Metode  Simple
Additive  Weighting  (Saw),” Manaj.  Sist.  Inf.  Dan  Teknol. ,  Vol.  06,  No.  Kinerja Pdam Kab. Pringsewu, Pp. 17–22, 2016.
[2] D.  Nofriansyah  And  S.  Defit,  “Multi  Criteria  Decision  Making  (Mcdm)  Pada Sistem Pendukung Keputusan,” Deepublish . P. 143, 2017.
[3] A. S. P. M. Ridwan Nur Septian, “Sistem Penilaian Pegawai Menggunakan Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (Fmadm) Dan Weighted Product (Wp),” Vol. X, No. X, Pp. 27–33, 2017.
[4] F.  Agustini  And  E.  R.  Ariska,  “Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting (Saw) Dengan Model Fuzzy Model Attribute Decision Making (Fmadm) Penilaian Kinerja Karyawan Dtpeduli,” J. Techno Nusa Mandiri , Vol. 16, No. 1, Pp. 21–28,
2019, Doi: 10.33480/Techno.V16i1.107.