KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 4, No 5, April 2024, Hal 2442-2450 DOI 10.30865/klik.v4i5.1785 https://djournals.com/klik

## Penerapan Metode Multi Factor Evaluation Process Dalam Penilaian Kinerja Karyawan Bagian Produksi CNC
Muhamad Bayu Aditya Pratama * , Tukino, Baenil Huda, Shofa Shofiah Hilabi
Fakultas Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Buana Perjuangan, Karawang, Indonesia Email: 1,* SI20.muhamadbayuadityapratama@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 tukino@ubpkarawang.ac.id, 3 baenil88@ubp.karawang.ac.id,
4 shofa.hilabi@ubpkarawang.ac.id. Email Penulis Korespondensi: SI20.muhamadbayuadityapratama@mhs.ubpkarawang.ac.id
Abstrak− Berkaca pada masalah yang telah terjadi sebelumnya disebabkan karena kurangnya perusahaan dalam mengelola sdm-nya dengan baik, sehingga menyebabkan munculnya kekacauan pada bagian produksi. Masalah tersebut timbul karena didalam perusahaan terlalu  banyak  karyawan  PKWT  (Perjanjian  Kerja  Waktu  Tertentu)  yang  bekerja  sehingga  menyebabkan  ketidakstabilan  pada  lini produksi. Disaat masa kerja karyawan PKWT akan berakhir, banyak calon karyawan pengganti yang mengundurkan diri pada tahap training  karena  mereka  tidak  kuat  terhadap  tekanan  bekerja  pada  suhu  ruangan  yang  panas  dalam  pembuatan  velg.  Sehingga menyebabkan perusahaan harus mencari kandidat lainnya  yang akan memakan banyak waktu, sedangkan disisi lain produksi harus tetap berjalan seperti biasanya. Tentu saja hal itu akan berdampak buruk bagi perusahaan jika terus berlanjut kedepannya. Oleh karena itu dibutuhkan pengelolaan sdm yang baik agar dapat memastikan tercapainya tujuan Perusahaan dengan efisien dan efektif. Hal yang harus dilakukan dalam pengelolaan sdm salah satunya adalah memantau dan melihat kinerja karyawan. Karena dengan mengetahui kinerja  karyawan  Perusahaan  dapat  memastikan  bahwa  tugas-tugas  dikerjakan dengan  standar yang  telah ditetapkan dan  mencapai hasil yang optimal. Penilaian kinerja karyawan dilakukan pada bagian CNC, khususnya pada hasil produksi. Penilaian ini bertujuan untuk  menilai  kinerja  karyawan secara  objektif  dan  adil,  sehingga  dapat  digunakan  sebagai  evaluasi  untuk pengambilan keputusan seperti perpanjangan kontrak, pengangkatan karyawan tetap, promosi jabatan, dan lain-lainnya. Penilaian kinerja ini tentunya dapat sangat  membatu  perusahaan  dalam  mengelola  sumber  daya  manusianya  dan  mengurangi  dampak  kerugian  perusahaan  untuk kedepannya. Selain itu peniliaian ini sangat penting bagi suatu perusahaan untuk menjamin terciptanya suatu kualitas produk yang baik. Penulis memanfaatkan sistem terkomputerisasi dengan python dan metode Multi Factor Evaluation Process untuk mengevaluasi kinerja  para  karyawan.  Alasan  penulis  menggunakan  metode  ini  dikarenakan  kemampuannya  dalam  membuat  penilaian  tepat berdasarkan pada nilai kriteria yang telah ditetapkan. Data dalam penelitian ini adalah data hasil produksi CNC yang direkap selama satu bulan. Dengan menilai sebanyak 46 karyawan berdasarkan dari data Total Produksi, Barang OK (sesuai SOP), dan Barang Reject (Not Good). Adapun hasil penerapan MFEP dalam penilaian kinerja ini menghasilkan nilai tertinggi 9.2 sedangkan untuk terendahnya mendapatkan nilai 3.0.
Kata Kunci: Penilaian Kinerja; SPK; MFEP; CNC
Abstract− Reflecting  on  the  problems  that  have  occurred  previously  due  to  the  company's  lack  of  managing  its  human  resources properly, causing chaos in the production department. This problem arises because in the company there are too many PKWT (Specified Time Work Agreement) employees working, causing instability in the production line. When PKWT's work period was about to end, many prospective replacement employees resigned during the training stage because they could not stand the pressure of working in hot room temperatures in making wheel rims. This causes the company to have to look for other candidates which will take many time, while  production  must  continue as  usual.  Of  course,  this  will  have  a  negative impact  on  the  company  if  it  continues  in  the  future. Therefore, good human resource management is needed to ensure that the Company's goals are achieved efficiently and effectively. One  of  the  things  that  must  be done  in  managing human  resources  is  monitoring  and  viewing  employee  performance.  Because  by knowing the performance of the Company's employees, you can ensure that tasks are carried out to predetermined standards and achieve optimal  results.  Employee  performance  assessments  are  carried  out  in  the  CNC  section,  especially  on  production  results.  This assessment aims to assess employee performance objectively and fairly, so that it can be used as an evaluation for decision making such  as  contract  extensions,  the  appointment  of  permanent  employees,  promotions,  and  others.  This  performance  assessment  can certainly really help companies manage their human resources and reduce the impact of company losses in the future. Apart from that, this  assessment  is  very  important  for  a  company to  ensure  the  creation  of  a  good quality product. The  author  uses  a  computerized system using Python and the Multi Factor Evaluation Process method to evaluate employee performance. The reason the author uses this method is because of its ability to make precise judgments based on predetermined criteria values. The data in this research is CNC production data recorded for one month. By assessing 46 employees based on data on Total Production, OK Goods (according to SOP), and Reject Goods (Not Good). The results of implementing MFEP in this performance assessment produced the highest score of 9.2 while the lowest score was 3.0.
Keywords : Performance Assessment; DSS; MFEP; CNC

## 1. PENDAHULUAN
Seiring berkembangnya teknologi informasi dapat memudahkan manusia dalam berbagai hal, salah satunya adalah dalam melakukan pengolahan data  [1][2].  Kemampuan  mengolah  data  menjadi  kunci  bagi  pengguna  sistem  informasi  untuk mendapatkan informasi yang relevan dengan kebutuhan mereka contohnya dalam pengelolaan sumber daya manusia [3]. Berkaca pada masalah yang telah terjadi sebelumnya disebabkan karena kurangnya perusahaan dalam mengelola sdm- nya dengan baik, sehingga menyebabkan munculnya kekacauan pada bagian produksi. Masalah tersebut timbul karena didalam  perusahaan  terlalu  banyak  karyawan  PKWT  (Perjanjian  Kerja  Waktu  Tertentu)  yang  bekerja  sehingga menyebabkan  ketidakstabilan  pada  lini  produksi.  Disaat  masa  kerja  PKWT  akan  berakhir,  banyak  calon  karyawan pengganti  yang  mengundurkan  diri pada  tahap  training  karena  mereka  tidak  kuat  terhadap  tekanan  bekerja pada  suhu ruangan  yang  panas dalam  pembuatan velg.  Sehingga  menyebabkan  perusahaan  harus mencari  kandidat  lainnya  yang
Muhamad  Bayu  Aditya  Pratama,  Penerapan  Metode  Multi  Factor  Evaluation  Process  Dalam  Penilaian  Kinerja Karyawan Bagian Produksi CNC
akan memakan banyak waktu, sedangkan disisi lain produksi harus tetap berjalan seperti biasanya. Tentu saja hal itu akan berdampak buruk bagi perusahaan jika terus berlanjut kedepannya. Hal yang harus dilakukan dalam pengelolaan sdm salah satunya adalah memantau dan melihat kinerja karyawan. Karena dengan mengetahui kinerja karyawan Perusahaan dapat memastikan bahwa tugas-tugas dikerjakan dengan standar yang telah ditetapkan dan mencapai hasil yang optimal. Oleh  karena  itu  perusahaan  harus  membuat  keputusan  yang  tepat  untuk  mengatasi  masalah  tersebut.  Pengambilan keputusan yang efektif berlandaskan pada pendekatan terstruktur yang dimulai dengan identifikasi masalah, pengumpulan informasi,  evaluasi  alternatif,  dan  pemilihan  solusi  terbaik  [4].  Sistem  pendukung  keputusan  dibangun  agar  dapat membantu  menyelesaikan  permasalahan  dalam  hal  pengambil  keputusan  yang  bersifat  semi  terstruktur  maupun  tidak terstruktur [5][6]. Selain itu sistem pendukung keputusan dapat membantu dalam  proses pengambilan keputusan yang kompleks, berbekal data yang akurat dan analisis yang mendalam  [7]. Sehingga masalah tersebut dapat diatasi dengan membangun sistem pendukung keputusan sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan  [8]. Penilaian kinerja dilakukan menggunakan  sistem  pendukung  keputusan  dengan  metode  multifactor  evaluation  process  yang  sudah  terbukti menghasilkan data yang akurat [9]. Multifactor Evaluation Process (MFEP) adalah metode kuantitatif yang menggunakan weighting  system  [10].  Dalam  proses  multi  factor  evaluation  process,  penilaian  dilakukan  secara  kuantitatif  dengan mempertimbangkan berbagai faktor yang diberi bobot tertentu. MFEP merupakan metode pengambilan Keputusan yang didasarkan pada pertimbangan subjektif dan intuitif terhadap berbagai faktor atau kriteria yang dianggap penting [11].
Dalam penelitian Nurkhalik, Syuryadi (2022) yang berjudul “Penerapan Metode MFEP (Multifactor Evaluation Process) Dalam Seleksi Karyawan”  dengan menggunakan metode  MFEP dapat  meningkatkan efektfitas dan efisiensi waktu dalam hal pengambilan keputusan [12][13]. Penelitian Ikwal Fazri (2021) yang berjudul “Penerapan Metode Multi Factor Evaluation Process (MFEP) Pada Penilaian Kinerja Kolektor Dalam Pengumpulan Dana Kredit Sepeda Motor” Proses pengambilan Keputusan seringkali rumit karena melibatkan banyak faktor yang perlu ditimbangkan. Keputusan dengan  faktor  yang  sedikit  dapat  diambil  berdasarkan  pertimbangan  individu  atau  pendapat  orang  lain,  tetapi  untuk Keputusan dengan banyak faktor diperlukan metode khusus [14]. Penelitian Harlen, Arina (2020) yang berjudul “Sistem Kuisioner  Penilaian  Kinerja  Guru  Menggunakan  Metode Multi  Factor  Evaluation  Process  Pada  SMP  Negeri  3  Binjai Berbasis  Framework  Codeigniter”  dengan  menggunakan  metode  MFEP  dapat  mempermudah  dalam  memonitoring kinerja  guru  ketika  melaksanakan  tugas  utamanya  sehingga  dapat  menjadi  sebuah  bahan  evaluasi  jika  suatu  waktu diperlukan perbaikan dalam menjalankan tugas dan tanggungjawabnya [15].
Penilaian  kinerja  dilakukan  pada  hasil  produksi  CNC.  Penilaian  ini  bertujuan  untuk  menilai  kinerja  karyawan secara objektif dan adil, sehingga dapat digunakan sebagai evaluasi untuk pengambilan keputusan seperti perpanjangan kontrak,  pengangkatan  karyawan  tetap,  promosi  jabatan,  dan  lain-lainnya.  Penilaian  kinerja  ini  tentunya  dapat  sangat membantu perusahaan dalam mengelola sumber daya manusianya dan mengurangi dampak kerugian perusahaan untuk kedepannya.  Selain  itu  peniliaian  ini  sangat  penting bagi  suatu  perusahaan  untuk menjamin  terciptanya  suatu  kualitas produk yang baik. Dengan penerapan metode multi factor evaluation process dalam sistem pendukung Keputusan yang terkomputerisasi  menggunakan  python  diharapkan  dapat  membantu  melakukan  penilaian  kinerja  karyawan  dan memberikan penilaian yang adil, objektif dan transparan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahap Pegolahan Data
Penelitian ini dilakukan menggunakan metode Multi Factor Evaluation Process [16] [17]. Multi Factor Evaluation Process adalah  metode  pengambilan  keputusan  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  karyawan  berdasarkan  beberapa faktor kriteria. Sistem pendukung keputusan ini sering digunakan dalam melakukan penilaian kinerja karyawan. Metode ini  dipakai  untuk  mengolah,  mengumpulkan  dan  menganalisis  untuk  mendukung  penelitian  [18].  Adapun  tahapan pengolahan data dapat dilihat pada gambar 1 berikut :
Muhamad  Bayu  Aditya  Pratama,  Penerapan  Metode  Multi  Factor  Evaluation  Process  Dalam  Penilaian  Kinerja Karyawan Bagian Produksi CNC
Dapat dilihat pada gambar 1 diatas, tahapan pengolahan data dilakukan dengan melewati beberapa tahap, seperti pengumpulan data, penggunaan metode multi factor evaluation process untuk menilai kinerja karyawan, dan kemudian melakukan perbandingan antara perhitungan manual dengan perhitungan otomatis menggunakan Python. Adapun tahapan pengolahan data dapat diuraikan sebagai berikut :

## 2.1.1 Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  observasi  mengenai  penelitian  terkait [20] .  Observasi  merupakan  metode pengumpulan  data  yang  biasanya  dilakukan  untuk  berbagai  jenis  penelitian.  Dengan  memahami  kelebihan  dan kekurangannya, observasi dapat digunakan secara efektif untuk menghasilkan data yang akurat dan objektif. Penilaian kinerja ini dilakukan pada 46 karyawan di bagian CNC. Analisis data yang dicari untuk mendukung data penilaian, seperti total  produksi  yang  dihasilkan,  Barang  OK  (sesuai  SOP),  dan  Barang  Reject  (Not  Good)  yang  dikumpulkan  selama sebulan [21] .

## 2.1.2 Multi Factor Evaluation Process
MFEP  adalah  sebuah  alat  bantu  untuk  mengambil  keputusan  yang  tepat  ketika  dihadapkan  pada  berbagai  faktor pertimbangan. Penilaian metode ini diselesaikan dengan cara menilai indikator atau faktor penyebab dari suatu masalah secara subjektif yang berfokus pada hal-hal yang dianggap penting dalam penyelesaian masalah . Dalam metode ini, sistem pemberian bobot dilakukan berdasarkan skala prioritas tingkat kepentingannya. Nilai bobot berkisar dari 0 sampai 1, dan hasil akhirnya dievaluasi berdasarkan bobot, kriteria, dan beberapa faktor lainnya [22]. Metode ini mempertimbangkan semua kriteria penting dengan cara memberikan bobot pada kriteria dan alternatif, sehingga menghasilkan kesimpulan berdasarkan faktor-faktor pertimbangan tersebut [23]. Adapun tahapan multi factor evaluation process dapat disimpulkan sebagai berikut:
a. Penentuan Kriteria dan Pemberian Bobot Faktor (Weight Factor)
Tahap  pertama  yang  harus  dikerjakan  adalah  mencari  atau  menentukan  kriteria  sebagai  acuan  dalam  melakukan penilaian kinerja. Setelah itu k etentuan dalam memberikan nilai bobot, dimana total pembobotan harus bernilai 1 (∑ pembobotan = 1).
b. Penentuan Nilai Evaluasi Faktor (NEF)
Nilai evaluasi faktor didapatkan dari data observasi yang telah dikumpulkan sebelumnya. Setelah mendapatkan data tersebut,  maka  data  tersebut  akan  dikonversikan kedalam  nilai  evaluasi  faktor,  untuk  detailnya  dapat  dilihat pada uraian berikut:
1. Total Produksi
Total produksi dihitung melalui hasil produksi yang dicapai harian, lalu dijumlahkan dalam rentang 1 bulan. Nilai Total Produksi : ≥4000 = 10, 3000 - 3999 = 9, 2900 - 2999 = 8, 2800 - 2899 = 7, 2700 - 2799 = 6, 2500 - 2699 = 5, 2300 – 2499 = 4, <2299 = 3.
2. Barang OK
Ketelitian karyawan dalam pengoperasian mesin CNC, sehingga menghasilkan barang sesuai standar yang telah ditetapkan perusahaan. Dimana Nilai Barang OK akan dihitung selisihnya dari total produksi dalam hitungan persen. Nilai Barang OK : 100% = 10, 99% = 9, 98% = 8, 97% = 7,  96% = 6 95% = 5, 94% = 4, <93% = 3.
3. Barang Reject
Karyawan kurang fokus dalam pengoperasian mesin CNC, sehingga menyebabkan barang menjadi tidak sesuai standar yang ditetapkan perusahaan. Nilai Barang Reject : 0 - 10 = 10, 11 - 20 = 9, 21 - 30 = 8, 31 - 40 = 7,  41 - 50 = 6, 51 – 60 = 5, 61 – 70 = 4, >71 = 3.
c. Mencari Nilai Bobot Evaluasi (NBE) dan Total Bobot Evaluasi (TBE)
Adapun untuk mencari nilai bobot evaluasi dan total bobot evaluasi dapat dilihat pada uraian berikut:
1. Nilai Bobot Evaluasi (NBE)
Nilai Bobot Evaluasi merupakan hasil nilai yang didapatkan dari perkalian antara Nilai Evaluasi Faktor dengan Bobot Faktor. Adapun untuk mendapatkan Nilai Bobot Evaluasi dapat dilihat pada rumus berikut: Y = R x W
2. Total Bobot Evaluasi (TBE)
Untuk menemukan Total Bobot Evaluasi perlu dilakukan hitungan pertambahan dari hasil Nilai Bobot Evaluasi yang telah didapatkan sebelumnya. Adapun untuk mendapatkan Total Bobot Evaluasi dapat dilihat pada rumus berikut: V = y 1 + y 2 + y 3
Keterangan : W = Bobot Faktor R = Nilai Evaluasi Faktor Y = Nilai Bobot Evaluasi V = Total Bobot Evaluasi
d. Hasil Perangkingan
Setelah  dilakukan  perkalian  dan  penjumlahan  untuk  mendapatkan  total  bobot  evaluasi,  maka  akan  dilakukan perangkingan dari nilai terbesar hingga terkecil hingga menghasilkan rangking yang ber-urutan
Muhamad  Bayu  Aditya  Pratama,  Penerapan  Metode  Multi  Factor  Evaluation  Process  Dalam  Penilaian  Kinerja

## Karyawan Bagian Produksi CNC

## 2.1.3 Perbandingan
Pada  tahap  ini  akan  dilakukan  sebuah  perbandingan  untuk  melihat  perbedaan  dan  efektifitas  antara  penilaian  kinerja manual dan sistem terkomputerisasi dengan Python yang dilakukan menggunakan Google Collaboratory. Perbandingan ini sangat penting dilakukan untuk mengetahui efektifitas dan waktu yang diperlukan agar dapat membantu Perusahaan dalam melakukan penilaian kinerja kedepannya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Seperti yang telah dibahas pada tahap pengolahan data diatas. Penerapan metode dalam penelitian ini melewati beberapa tahap agar bisa mendapatkan nilai hasil akhirnya. Untuk melakukan penerapan metode multi factor evaluation process tahap pertama adalah menentukan kriteria dan nilai bobotnya, lalu diteruskan mencari nilai evaluasi faktornya. Setelah diperoleh  kriteria,  nilai  bobot,  dan  nilai  evaluasi  faktor,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  untuk mendapatkan  nilai  bobot  evaluasi  dan  total  bobot  evaluasi.  Hasilnya  akan  menjadi  nilai  akhir  yang  akan  dibuatkan perangkingan  berdasarkan  nilai  terbesar  hingga  terkecil.  Setelah  itu  metode  multi  factor  evaluation  process  akan diimplementasikan kedalam Python dan akan dilakukan perbandingan antara hitungan manual dengan hitungan program Python.

## 3.1 Hasil Penerapan Multi Factor Evaluation Process
Dalam  penerapan  metode  ini  hal  yang  dilakukan  pertama  adalah  menentukan  kriterianya.  Setelah  kriteria  ditetapkan, langkah berikutnya adalah memberikan nilai bobot. Penulis mendapatkan 3 kriteria yang cocok sebagai acuan penilaian dan kemudian memberikan nilai bobot berdasarkan skala prioritas kepentingannya. Kriteria dan nilai bobot yang telah ditetapkan dapat dilihat pada tabel 1.
Tabel 1 . Kriteria dan Bobot Faktor Kriteria Keterangan Bobot C1 Total Produksi 0.4 C2 Barang OK 0.4 C3 Barang Reject 0.2
Dapat dilihat pada tabel 1 menunjukkan ada 3 kriteria yang dipilih dalam melakukan penilaian yaitu total produksi, barang OK (sesuai sop), dan barang reject (not good). Kriteria tersebut diilai sangat cocok sebagai acuan dalam penilaian kinerja karyawan pada bagian CNC. Selain itu  pemberian dibobot dilakukan pada masing-masing kriteria berdasarkan skala  kepentingannya.  Semakin  besar  nilainya  maka  menjadi  sangat  penting  kriteria  tersebut.  Dalam  pemberian  nilai bobot faktor  pada  masing-masing  kritera  jika  dijumlahkan harus  bernilai  1.  Selanjutnya adalah  mencari  nilai  evaluasi faktor, nilai bobot evaluasi, dan total bobot evaluasi yang akan diuraikan sebagai berikut :
a. Nilai Evaluasi Faktor
Nilai  evaluasi  faktor  didapatkan  dari  hasil  konversi  data  yang  telah  dikumpulkan  pada  observasi  sebelumnya. Penilaian dilakukan pada 46 karyawan bagian CNC, seperti yang sudah dijelaskan pada tahap pengolahan data untuk nilai terendahnya mendapatkan angka 3, sedangkan nilai tertinggi mendapatkan angka 10.
Tabel 2 . Nilai Evaluasi Faktor No Alternatif Total Produksi  Barang OK  Barang Reject 1 A WILDAN 10 9 8 2 M RIFKY R 10 8 3 3 RACHMADI I 10 8 3 4 AGUNG 6 8 7 5 FAHRI 7 8 5 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 42 NANA S 4 6 3 43 RIZAL 6 3 3 44 SUKERDI 3 4 4 45 M FAZRY P 4 3 3 46 A WAHYU 3 3 3
Dapat dilihat pada tabel 2 diatas merupakan nilai evaluasi faktor yang didapatkan dari hasil konversi  pada data observasi yang telah dikumpulkan sebelumnya.
b. Nilai Bobot Evaluasi
Muhamad  Bayu  Aditya  Pratama,  Penerapan  Metode  Multi  Factor  Evaluation  Process  Dalam  Penilaian  Kinerja

## Karyawan Bagian Produksi CNC
Untuk  mencari  nilai  bobot  evaluasi  perlu  dilakukan  perkalian  antara  nilai  evaluasi  faktor  dengan  bobor  faktor sesuai dengan kriteria masing-masing sehingga nantinya akan menghasilkan sebuah nilai bobot evaluasi. Berikut uraian untuk mencari nilai bobot evaluasi :
1. Nilai Bobot Evaluasi Total Produksi A WILDAN = 10 * 0.4 = 4.0 M RIFKY R = 10 * 0.4 = 4.0 RACHMADI I = 10 * 0.4 = 4.0 AGUNG = 6 * 0.4 = 2.4 FAHRI = 7 * 0.4 = 2.8 …….
…….
NANA S = 4 * 0.4 = 1.6 RIZAL = 6 * 0.4 = 2.4 SUKERDI = 3 * 0.4 = 1.2 M FAZRY P = 4 * 0.4 = 1.6 A WAHYU = 3 * 0.4 = 1.2 2. Nilai Bobot Evaluasi Barang OK (Sesuai SOP) A WILDAN = 9 * 0.4 = 3.6 M RIFKY R = 8 * 0.4 = 3.2 RACHMADI I = 8 * 0.4 = 3.2 AGUNG = 8 * 0.4 = 3.2
FAHRI
= 8 * 0.4 = 3.2 ……. ……. NANA S = 6 * 0.4 = 2.4 RIZAL = 3 * 0.4 = 1.2 SUKERDI = 4 * 0.4 = 1.6 M FAZRY P = 3 * 0.4 = 1.2 A WAHYU = 3 * 0.4 = 1.2 3. Nilai Bobot Evaluasi Barang Reject (Not Good) A WILDAN = 8 * 0.2 = 1.6 M RIFKY R = 3 * 0.2 = 0.6 RACHMADI I = 3 * 0.2 = 0.6 AGUNG = 7 * 0.2 = 1.4 FAHRI = 5 * 0.2 = 1.0
……. …….
Muhamad  Bayu  Aditya  Pratama,  Penerapan  Metode  Multi  Factor  Evaluation  Process  Dalam  Penilaian  Kinerja Karyawan Bagian Produksi CNC
NANA S = 3 * 0.2 = 0.6 RIZAL = 3 * 0.2 = 0.6 SUKERDI = 4 * 0.2 = 0.8 M FAZRY P = 3 * 0.2 = 0.6 A WAHYU
= 3 * 0.2 = 0.6 c. Total Bobot Evaluasi
Untuk mencari total bobot evaluasi perlu dilakukan hitungan pertambahan dari setiap hasil yang didapatkan dari nilai bobot evaluasi. Dimana hasil nilai bobot evaluasi dari total produksi, barang ok, dan barang reject akan dijumlahkan sehingga menghasilkan total bobot evaluasi. Berikut uraian untuk mencari nilai total bobot evaluasi :
A WILDAN = 4.0 + 3.6 +1.6 = 9.2 M RIFKY R = 4.0 + 3.2 + 0.6 = 7.8 RACHMADI I = 4.0 + 3.2 + 0.6 = 7.8 AGUNG = 2.4 + 3.2 + 1.4 = 7.0 FAHRI = 2.8 + 3.2 + 1.0 = 7.0 ……. ……. NANA S = 1.6 + 2.4 + 0.6 = 4.6 RIZAL = 2.4 + 1.2 + 0.6 = 4.2 SUKERDI = 1.2 + 1.6 + 0.8 = 3.6 M FAZRY P = 1.6 + 1.2 + 0.6 = 3.4 A WAHYU = 1.2 + 1.2 + 0.6
= 3.0
Lalu hasil dari nilai bobot evaluasi dan total bobot evaluasi yang telah ditemukan akan dituangkan kedalam bentuk tabel yang dapat dilihat pada tabel 3 dibawah.
Tabel 3 . Nilai Bobot Evaluasi dan Total Bobot Evaluasi No Alternatif Nilai Bobot Evaluasi TBE 1 A WILDAN 4.0 3.6 1.6 9.2 2 M RIFKY R 4.0 3.2 0.6 7.8 3 RACHMADI I 4.0 3.2 0.6 7.8 4 AGUNG 2.4 3.2 1.4 7.0 5 FAHRI 2.8 3.2 1 7.0 .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. .. 42 NANA S 1.6 2.4 0.6 4.6 43 RIZAL 2.4 1.2 0.6 4.2 44 SUKERDI 1.2 1.6 0.8 3.6 45 M FAZRY P 1.6 1.2 0.6 3.4 46 A WAHYU 1.2 1.2 0.6 3.0
Pada tabel 3 menunjukkan sebuah hasil dari nilai bobot evaluasi yang diperoleh dari perkalian yang dilakukan pada  nilai  evaluasi  faktor  dengan  bobot  faktor,  dan  juga  menunjukkan  total  bobot  evaluasi  yang  diperoleh  dari  hasil penjumlahan  nilai  bobot  evaluasi.  Selain  itu  pada  tabel  3  juga  menunjukkan  hasil  yang  telah  dilakukan perangkingan berdasarkan nilai tertinggi dari total bobot evaluasi.

## 3.2 Hasil Penerapan Program Python
Setelah  menerapkan  metode  multi  factor  evaluation  process  dan  mendapatkan  hasilnya,  langkah  selanjutnya  adalah menerapkan  metode  tersebut  ke  dalam  Python.  Program  Python  ini  akan  digunakan  untuk  mengotomatisasi  proses
Muhamad  Bayu  Aditya  Pratama,  Penerapan  Metode  Multi  Factor  Evaluation  Process  Dalam  Penilaian  Kinerja Karyawan Bagian Produksi CNC
evaluasi dan menghasilkan sebuah nilai hasil yang lebih cepat dan akurat. Program yang digunakan untuk mengolah data yaitu Google Collaboratory. Google Collaboratory adalah platform berbasis web yang dirancang khusus untuk menulis dan  menjalankan  program  Python.  Tahap  pertama  dalam  penerapan  metode  multi  factor  evaluation  process  ke  dalam program Python adalah memasukkan kriteria dan bobot faktornya. Tampilan output python dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2. Kriteria dan Bobot Faktor
Gambar 2 menunjukkan hasil output program python yang telah dimasukan coding untuk memasukkan kriteria dan nilai bobot faktor. setelah itu dibuatkan dataframe hingga menghasilkan output program  seperti yang ditampilkan pada gambar 2. Langkah selanjutnya adalah memasukkan data nilai evaluasi faktor kedalam Python. Setelah memasukkan nilai evaluasi faktor maka akan dilakukan  matrix perkalian yang berupa array 2 dimensi. Nilai perkalian ini dilakukan dari  masing-masing  nilai  evaluasi  faktor  yang  dikalikan  dengan  Bobot  Faktornya,  sehingga  menghasilkan  nilai  bobot evaluasi. Jika nilai bobot evaluasi telah keluar, maka akan dilakukan penjumlahan pada hasil nilai bobot evaluasi yang dimana  nantinya  hasil  penjumlahan  tersebut  akan  menghasilkan  total  bobot  evaluasi.  Setelah  total  bobot  evaluasi ditemukan maka akan dilakukan tahap akhir yaitu perangkingan. Untuk tampilan hasil dari program Python dari nilai evaluasi faktor, nilai bobot evaluasi, total bobot evaluasi dan hasil perangkingan bisa dilihat pada gambar 3.

## Gambar 3. Hasil Perhitungan Matrix Menggunakan Python
Gambar  3  diatas  merupakan  hasil  implementasi  metode  multi  factor  evaluation  process  yang  telah  diterapkan kedalam program python. Yang dimana untuk mendapatkan output seperti gambar 3 diatas harus dibuatkan dataframe setelah pengolahan data selesai dilakukan. Dapat dilihat pada gambar 3 hasil nilai yang dikerluarkan oleh program sudah sesuai dengan yang dilakukan pada proses manual sebelumnya.

## 3.3 Perbandingan
Perhitungan  manual  dan  perhitungan  otomatis  menggunakan  Python  memiliki  perbedaan  dan  efektifitasnya  masing- masing. Jika perhitungan manual membutuhkan ketelitian dan waktu dalam melakukan perhitungan, maka  perhitungan otomatis menggunakan Python bisa mendapatkan hasil yang cepat dan akurat sehingga dapat menghemat waktu dalam melakukan  penilaian  kinerja. Untuk  hasil  perhitungan  manual  dapat dilihat  pada  tabel  3,  sedangkan  hasil  perhitungan sistem dapat dilihat pada gambar 3.
Muhamad  Bayu  Aditya  Pratama,  Penerapan  Metode  Multi  Factor  Evaluation  Process  Dalam  Penilaian  Kinerja Karyawan Bagian Produksi CNC

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan uraian dan pembahasan yang telah dilakukan, Bobot masing-masing faktor ditentukan berdasarkan tingkat kepentingannya, dan perhitungan dilakukan untuk menghasilkan nilai akhir yang diperlukan sebagai acuan untuk hasil penilaian. Nilai akhir terbesar jatuh kepada “A WILDAN (9.2)” diikuti oleh “M RIFKY R (7.8)” dan “RACHMADI I (7.8)”  dengan  nilai  akhir  yang  sama.  Berdasarkan  uraian  yang  telah  dibahas  sebelumnya penulis  membandingkan penggunaan  metode  multi  factor  evaluation  process  melalui  cara  manual  dan  terkomputerisasi  menggunakan  python untuk mengetahui ketepatan dan efisiensi waktu yang dibutuhkan ketika menggunakan 2 cara tersebut. Jika mengerjakan secara  manual  membutuhkan  waktu  dan  ketelitian  dalam  melakukan  perhitungan  sedangkan  menggunakan  python perhitungan  dapat  diselesaikan  dengan  cepat  dan  akurat  oleh  sistem.  Dengan  ini  penulis  menyimpulkan  bahwa  multi factor evaluation process merupakan metode yang tepat untuk menilai kinerja karyawan secara objektif dan komprehensif. Selain  itu  metode  ini  sangat  efektif  dalam  membantu  perusahaan  yang  menginginkan  transparansi  untuk  melakukan penilaian  kinerja.  Dikarenakan  multi  factor  evaluation  process  memberikan  bobot  yang  jelas  untuk  faktor  yang  akan dilakukan penilaian, sehingga karyawan dapat mengetahui bagaimana cara kinerja mereka dinilai. Dengan adanya sistem pendukung  keputusan  ini,  diharapkan  dapat  membantu  perusahaan  dalam  melakukan  penilaian  kinerja  terhadap karyawannya.  Sehingga  perusahaan  dapat  mengambil  sebuah  keputusan  yang  tepat  sesuai  kebutuhan  yang  diperlukan oleh  perusahaan.  Semoga  penelitian  dapat  berkontribusi  dan  bermanfaat  bagi  perusahaan  manapun  sebagai  bahan referensi dalam melakukan penilaian kinerja.

## REFERENCES
[1] J. M. Sagita Putri, P. Korespondensi, A. Thyo Priandika, and Y. Rahmanto, “Sistem Informasi Administrasi Surat Menyurat Pada Kantor  Balai  Desa  Jatimulyo,”  CHAIN :  Journal  of  Computer  Technology,  vol.  1,  no.  1,  pp.  1–6,  Jan.  2023,  doi: https://doi.org/10.58602/chain.v1i1.1.
[2] M. B. A. Pratama, S. S. Hilabi, M. M. Ihsan, I. Ferdiansyah, and H. S. Nizar, “Application of the Waterfall Method in Creating Payroll Applications Based on Java Netbeans,” Jurnal Multimedia dan Teknologi Informasi (Jatilima), vol. 6, no. 01, pp. 35–45, Mar. 2024, doi: 10.54209/jatilima.v6i01.432.
[3] M.  N.  D.  Satria,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Staff  Administrasi  Menggunakan  Metode  VIKOR,”  Journal  of Artificial  Intelligence  and  Technology  Information  (JAITI),  vol.  1,  no.  1,  pp.  39–49,  Feb.  2023,  doi: https://doi.org/10.58602/jaiti.v1i1.24.
[4] E. Khoiril Ulama, A. Thyo Priandika, and F. Ariany, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN SAPI SIAP JUAL (TERNAK SAPI LEMBU JAYA LESTARI LAMPUNG TENGAH) MENGGUNAKAN METODE SAW,” Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak (JATIKA), vol. 3, no. 2, pp. 138–144, Jun. 2022, doi: https://doi.org/10.33365/jatika.v3i2.2022.
[5] G. Lestari and A. Savitri Puspaningrum, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMBERIAN TUNJANGAN KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) STUDI KASUS: PT MUTIARA FERINDO INTERNUSA,”  Jurnal  Teknologi  dan  Sistem  Informasi  (JTSI),  vol.  2,  no.  3,  pp.  38–48,  Sep.  2021,  doi: https://doi.org/10.33365/jtsi.v2i3.860.
[6] Tukino, M. Rizky Arfani, A. Hananto, and B. Huda, “Seleksi Penerimaan Bantuan Internet Gratis dengan Menggunakan Metode AHP,” INTERNAL (Information System Journal, vol. 6, no. 1, pp. 1–9, Jun. 2023, doi: https://doi.org/10.32627/internal.v6i1.736.
[7] S. Setiawansyah, “Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Tempat Wisata Menggunakan Metode TOPSIS,” Jurnal Ilmiah Informatika  dan  Ilmu  Komputer  (JIMA-ILKOM),  vol.  1,  no.  2,  pp.  54–62,  Sep.  2022,  doi:  https://doi.org/10.58602/jima- ilkom.v1i2.8.
[8] J. Hutagalung and M. T. Indah R, “Pemilihan Dosen Penguji Skripsi Menggunakan Metode ARAS, COPRAS dan WASPAS,” Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer), vol. 10, no. 3, pp. 354–367, Nov. 2021, doi: https://doi.org/10.32736/sisfokom.v10i3.1240.
[9] I. Ismail and I. Irma, “Implementasi Algoritma Multi Factor Evaluation Process Pada Seleksi Pengangkatan Aparat Desa Timusu Kecamatan Liliriaja Kabupaten Soppeng,” Jurnal Ilmiah Sistem Informasi dan Teknik Informatika (JISTI), vol. 5, no. 2, pp. 9– 16, Oct. 2022, doi: https://doi.org/10.57093/jisti.v5i2.122.
[10]  W. A. Ramadhani, N. Irawati, and C. Maulana, “Penerapan Metode Multifactor Evaluation Process (MFEP) Untuk Menentukan Kelayakan  Penerima  Bantuan  Pinjaman  Modal  Usaha  Kecil  Menengah,”  Building  of  Informatics,  Technology  and  Science (BITS), vol. 4, no. 1, pp. 50–59, Jun. 2022, doi: https://doi.org/10.47065/bits.v4i1.1490.
[11]  D.  N.  Huda  and  M.  T.  Margianto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pada  Aplikasi  Penyedia  Layanan  Internet  Terbaik Menggunakan  Metode  Multi  Factor  Evaluation  Process,”  Bangkit  Indonesia,  vol.  XI,  no.  01,  pp.  30–39,  Mar.  2022,  doi: https://doi.org/10.52771/bangkitindonesia.v11i1.208.
[12]  N. W. Asbara and S. Syuryadi, “Penerapan Metode MFEP (Multifactor Evaluation Process) Dalam Seleksi Karyawan,” Jurnal Sistem Komputer dan Informatika (JSON), vol. 3, no. 4, pp. 516–521, Jun. 2022, doi: http://dx.doi.org/10.30865/json.v3i4.4228.
[13]  B. Huda, S. Shofiah Hilabi, and M. Rahayuningsih, “Android Based Employee Absence and Leaving Application Information System,”  Buana  Information  Technology  and  Computer  Sciences  (BIT  and  CS),  vol.  2,  no.  1,  pp.  11–16,  Jan.  2021,  doi: https://doi.org/10.36805/bit-cs.v2i1.1243.
[14]  I.  Fazri,  “Penerapan  Metode  Multi  Factor Evaluation  Process  (MFEP)  Pada  Penilaian  Kinerja  Kolektor  Dalam  Pengumpulan Dana  Kredit  Sepeda  Motor,”  Jurnal  Sistem  Komputer  dan  Informatika  (JSON),  vol.  2,  no.  2,  pp.  110–114,  Jan.  2021,  doi: http://dx.doi.org/10.30865/json.v2i2.2449.
[15]  H.  Gilbert  Simanullang  and  A.  Prima  Silalahi,  “SISTEM  KUESIONER  PENILAIAN  KINERJA  GURU  MENGGUNAKAN METODE  MULTIFACTOR  EVALUATION  PROCESS  PADA  SMP  NEGERI  3  BINJAI  BERBASIS  FRAMEWORK CODEIGNITER,” Jurnal Informatika Kaputama, vol. 4, no. 2, pp. 149–157, Jul. 2020, doi: https://doi.org/10.59697/jik.v4i2.326.
Muhamad  Bayu  Aditya  Pratama,  Penerapan  Metode  Multi  Factor  Evaluation  Process  Dalam  Penilaian  Kinerja Karyawan Bagian Produksi CNC
[16]  Agustian  Adittia,  Tukino,  and  F.  Nurapriani,  “PENERAPAN  ANALISIS  SENTIMEN  DAN  NAIVE  BAYES  TERHADAP OPINI PENGGUNAAN KENDARAAN LISTRIK DI TWITTER,” Jurnal Teknik Informatika Aceh (Jurnal TIKA), vol. 7, no. 3, pp. 243–239, Dec. 2022, doi: https://doi.org/10.51179/tika.v7i3.1550.
[17]  Shofa  Shofiah  Hilabi  and  Nuryati,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  pemilihan  Brand  Supplier  terbaik  menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Pada  Matahari  Dept.Store),”  Karawang,  Feb.  2021.  [Online].  Available: https://journal.ubpkarawang.ac.id/index.php/ProsidingKNPP/article/view/1562
[18]  A.  Hananto,  M.  R.  Arfani,  and  S.  Aripiyanto,  “Seleksi  Penerimaan  Bantuan  Internet  Gratis  dengan  Metode  AHP,”  Jurnal Informatika Utama, vol. 1, no. 1, pp. 24–27, Jun. 2023, doi: https://doi.org/10.55903/jitu.v1i1.73.
[19]  B. Priyatna, A. Hananto, A. Solehudin, A. L. Hananto, and N. Heryana, “Determining the Formulation of Mosquito Repellent Production  Raw  Materials  Using  Simple  Additive  Weighting  (SAW),”  Bikaner,  May  2023.  [Online].  Available: https://ijisae.org/index.php/IJISAE/article/view/2873
[20]  Maharina Maharina, J. Sasmito, and C. Zonyfar, “The Electronic and Transactions Law (EIT Law) as the First Cyber crime Law in Indonesia: An Introduction and Its Implementation,” Pena Jutisia: Media Komunikasi Dan Kajian Hukum, vol. 21, no. 2, pp. 345-362, Feb. 2022. doi: http://dx.doi.org/10.31941/pj.v21i2.2680.
[21]  E.  Novalia,  A.  Voutama,  and  S.  Susanto,  “Sales  System  Using  Apriori  Algorithm  to  Analyze  Consumer  Purchase  Patterns,” Buana  Information  Technology  and  Computer  Sciences  (BIT  and  CS)  22  |,  vol.  3,  no.  1,  pp.  22–27,  Jan.  2022,  doi: https://doi.org/10.36805/bit-cs.v3i1.2049.
[22]  B.  H.  Siregar,  F.  Helmiah,  and  W.  M.  Kifti,  “Implementasi  Metode  Multi  Factor  Evaluation  Process  (MFEP)  Pada  Sistem Penilaian Kinerja Kelurahan di Kecamatan,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS), vol. 4, no. 1, pp. 28–37, Jun. 2022, doi: https://doi.org/10.47065/bits.v4i1.1479.
[23]  L. Ersa, I. S. F. Al Afif, and S. Hidayatulloh, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Produk Otomasi Paling Diminati Dengan Metode Multi Factor Evaluation Process,” Paradigma - Jurnal Komputer dan Informatika, vol. 24, no. 1, pp. 37–46, Mar. 2022, doi: https://doi.org/10.31294/paradigma.v24i1.971.