## Sistem Pendukung Keputusan Penilaian  Kinerja Karyawan Pada Asosiasi Tenaga Ahli Kontruksi Nasional Sumut

## Romauli Rumahorbo
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Jalan Sisingamangaraja No. 338 Medan, Indonesia

## Abstrak
ATAKNAS Sumut dalam menentukan pemilihan karyawan terbaik berdasarkan beberapa factor penilaian. Faktor penilaian tersebut terdiri dari sikap, absensi ,pengalaman  dibidang ahli konstruksi , penampilan menarik, lulusan seerajat, dan mampu meninggkatkan  kinerja  yang  baik  dan  mampu  bersaing.  Demi  efektifitas  kerja  dalam  penilaian  kinerja  maka  pengambilan keputusan  yang tepat sangat diperlukan.oleh  karena  itu, dibuatlah perangkat  lunak  yang  dapat mengambil suatu keputusan untuk melaporkanpenilaiankinerjakaryawan. Perangkat lunak ini dibangun dengan basis system pendukung keputusan yang memiliki kemampuan untuk menilai kinerja karyawan dengan menggunakan metode Multifactor Evaluation Process (MFEP). Metode  MFEP  adalah  metode  kuantitatif  yang  menggunakan  weighting  sistem.Pengambilan  keputusan  dilakukan  dengan memberikan  pertimbangan  secara  subyektif  dan  intuitif,menimbang  berbagai  faktor  yang  mempunyai  pengaruh  penting terhadap alternatif pilihan.
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Penilaian kinerja Karyawan, MFEP .

## Abstract
ATAKNAS North Sumatra in determining the best employee selection based on several assessment factors. The assessment factors  consist  of  attitudes,  absences,  experience  in  the  field  of  construction  experts,  attractive  appearance,  equivalent graduates, and able to improve good performance and be able to compete. For the sake of work effectiveness in performance appraisal, appropriate decision making is needed. Therefore, software is made that can make a decision to report on employee values. This software is built on the basis of a decision support system that has the ability to assess employee performance using the Multifactor Evaluation Process (MFEP) method. The MFEP method is a quantitative method that uses weighting systems.  Decision  making is done by giving subjective and intuitive  considerations,  weighing  various factors that have an important influence on alternative choices.
Keywords : Decision Support System, Employee Performance Assessment, MFEP.

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  pendukung  keputusan    (decision  support  system  disingkat  DSS)  adalah  bagian  dari  sistem  informasi berbasis pengetahuan (manajemen) pengetahuan yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan[1]. Dapat juga dikatakan sebagai sistem komputer yang mengolah dan menjadi informasi  untuk  pengambilan  keputusan  dari  masalah  semi  terstruktur  yang  spesifi[2]k.  Menurut  Moore  and chang. spk dapat digambarkaaan sebagai sistem yang berkemapuan mendukung analisis[3].
Oleh  karena  itu  pada  penelitian  kali  ini  penulis  membahas  tentang  penilaian  kinerja  karyawan  Pada Asosiasi  Tenaga  Ahli  konstruksi  Nasional  (ATAKNAS)  sumut.  terdapat  penilaian  kinerja  karyawan  Ataknas sumut akan terus berupaya meningkatkan kemampuan para pekerja jasa konstruksi di sumut dengan melakukan berbagai pelatihan dan dengan kriteria yang dilakukan dalam penilaian kinerja karyawan sebagai berikut: sikap, mempunyai pengalaman dibidang kerja ahli konstruksi, penampilan menarik, dan lulusan sederajat atau strata,dan mampu meningkatkan kinerja yang baik dan benar/bersaing.
Penilaian kinerja karyawan  menggunakan metode Multifactor Evaluataion Proces. MFEP adalah metode kuantitatif  yang  menggunakan  weighting  sistem  dalam  pengambilan  keputusan.  Pengambilan  keputusan dilakukan secara subyektif dan  intuitif dengan  menimbang  berbagai  faktor yang  mempunyai pengaruh penting terhadap  alternatif  pilihan  mereka.  Untuk  keputusanyang  berpengaruh  secara  strategis,  lebih  dianjurkan menggunakan sebuah pendekatan kuantitatif seperti MFEP. Dalam MFEP  pertama- tama seluruh kriteria yang menjadi  faktor  penting  dalam  melakukan  pertimbangan  diberikan  pembobotan  (weighting)  yang  sesuai rmerupakan salah satu proses penempatan atau penyaluran dalam pemilihan karyawan terbaik di asosiasi. Dalam penilaian  ini,  karyawan  diberi  kesempatan    yang  paling  cocok  dengan  karakteristik  dirinya.  Ketepatan  dalam penilaian dapat  menentukan keberhasilan karyawan. Sebaliknya, kesempatan  yang sangat baik  bagi karyawan akan hilang karena kekurangan ketepatan dalam menilai dirinya sendiri .

## 2. LANDASAN TEORI

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah  bangian  dari  sistem  imformasi  berbasis  komputer termasuk  sistem berbasis  pengetahuan  atau  manajemaen  pengetahuan  yang  dipakai  untuk  mendukung  pengambilan  keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan[4]. Sistem pendukung keputusan biasanya dibuat untuk mendukung solusi
atas suatu masalah atau untuk mengevaluasi suatu peluang. SPK yang seperti itu disebut aplikasi SPK. Aplikasi SPK digunakan untuk pengambilan keputusan. Aplikasi SPK menggunakan CBIS (Computer Based Information Sistem) yang fleksibel, interaktif dan dapat diadaptasi, yang dikembangkan untuk mendukung solusi atas masalah manajemen spesifik yang tidak terstruktur[2]. Aplikasi SPK menggunakan data memberikan antarmuka pengguna yang mudah dan dapat menggabungkan pemikiran pengambil keputusan. SPK lebih ditujukan untuk mendukung manajemen dalam melakukan pekerjaan yang bersifta analisis dalam situasi yang kurang terstruktur dan dengan criteria  yang  kurang  jelas.  SPK  tidak  dimaksdukan  untuk  mengoptimalisasi  pengambilan  keputusan,  tetapi memberikan perangkat interaktif yang memungkinkan pengambil keputusan untuk melakukan berbagai analisis menggunakan model-model yang tersedia[3][5]–[7].

## 2.2 MFEP (Multifactor Evaluation Process)
Multifactor  Evaluation  Process (MFEP)  merupakan  model  pengambilan  keputusan  yang  menggunakan pendekatan  kolektif  dari  proses  pengambilan  keputusannya  (Render  dan  Stair,  2002).  Langkah-langkah  proses perhitungan menggunakan metode MFEP, yaitu: 1. Menentukan faktor dan bobot faktor dimana total pembobotan harus  sama  dengan  satu.  2.  Mengisikan  nilai  untuk  setiap  faktor  yang  mempengaruhi  dalam  pengambilan keputusan dari dat-adata yang akan diproses, nilai  yang dimasukkan dalam proses pengambilan keputusan dari data-data  yang  akan  diproses,  nilai  yang  dimasukkan  dalam  proses  pengambilan  keputusan  merupakan  nilai objektif,. 3. Proses perhitungan weight evaluation yang merupakan proses perhitungan bobot antara faktor weight dan factor evaluation dengan penjumlahan seluruh hasil weight evaluations untuk memperoleh total hasil evaluasi.
W = ∑ W 1 +W 2 +W 3 + .......... +W n (1)
Keterangan : W = Total bobot kriteria w = Bobot kriteria
W e = w.e (2)
Keterangan : e   = Evaluasi bobot w  = Bobot kriteria e   = Evaluasi kriteria Dalam pengambilan keputusan multi faktor, keputusan  multi  faktor,  pengambil  keputusan  secara  subyektif  dan  intuitif  menimbang  berbagai  faktor  yang mempunyai  pengaruh  penting  terhadap  alternatif  pilihan  mereka.  Untuk  keputusan  yang  berpengaruh  secara strategis, lebih dianjurkan menggunakan sebuah pendekatan kuantitatif seperti Multifactor Evaluation Process . Dalam  Multifactor  Evaluatiaon  Process  pertama-tama  seluruh  kriteria  yang  menjadi  faktor  penting  dalam melakukan pertimbangan diberikan pembobotan (weighting) yang sesuai. Langkah yang sama dilakukan terhadap alternatif-alternatif  yang  akan  dipilih,  yang  kemudian  dapat  dievaluasi  berkaitan  dengan  factor-faktor pertimbangan tersebut. Jumlah dari masing-masing bobot kriteria (w) harus samadengan 1 dan mempunyai range nilai evaluasi kriteria (e) 1-9.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Analisa sistem adalah penguraian dari suatu sistem imformasi yang utuh kedalam bagian-bagian komponennya dengan maksud untuk mengidentifikasikan dan mengevaluasi permasalahan, kesempatan, hambatan yang terjadi dan kebutuhan yang diharapkan sehingga dapat diusulkan perbaikan Analisis  sistem  diperlukan  dalam  perancangan  suatu  sistem,  hal  tersebut  dilakukan  agar  nantinya  sistem  yang akan  dirancang  sesuai  dengan  permasalahan  yang  akan  diselesaikan.  Selain  itu  dengan  adanya  analisis  sistem, sistem  yang dirancang diharapkan akan  lebih  baik dan  memudahkan dalam pengembangan sistem selanjutnya. Hasil  analisis  nantinya  akan  menjadi  dasar  untuk  melakukan  perancangan  atau  desain  perangkat  lunak  sesuai kebutuhan sistem. Sistem yang akan dibangun adalah sistem dengan menggunakan metode Multifactor Evaluation Process dalam sistem pendukung keputusan dimana dalam sistem ini digunakan untuk penilaian kinerja karyawan pada ATAKNAS Sumut.
Langkah-langkah  pemecahan  masalah  dengan  menggunakan  metode Multifactor Evaluation  Process dan  data yang di gunakan adalah sebagai berikut :
Tabel 1. Data yang akan di gunakan NO NAMA-NAMA 1 MARJAULINA LUMBAN GAOL 2 DEWI PANGARIBUAN 3 NURI ANDIKA PINEM 4 RONSON SIMANGUSONG 5 C . BR SINAGA
Penentuan faktor dan bobot faktor dimana total pembobotan harus sama dengan 1 (∑ pembobotan =1), yaitu factor weight. Faktor dan bobot dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Faktor dan pembobotan No Faktor Bobot 1 Sangat buruk 2 2 Buruk 4 3 Cukup 5 4 Baik 7 5 Sangat Baik 9 Total ( ∑ Wj ) 27
Selanjutnya  dilakukan perbaikan bobot terlebih dahulu. Bobot awal  W=( 2, 4,5,7,9) akan diperbaiki sehingga . total bobot  ∑ Wj= 1 yang ditunjukkan dalam persamaan berikut ini :
W  sangat Buruk = 2 27 = 0,07407407
W  Buruk  = 4 27 = 0,1481481
W  Cukup  = 5 27 = 0, 1851852
W  Baik  = 7 27 = 0, 2592593
W  Sangat Baik = 9 27 = 0, 3333333
Sehingga diperoleh perbaikan nilai bobot dapat dilihat pada table 3.
Tabel 3. Perbaikan nilai bobot No Faktor Bobot 1 Sangat buruk 0,07407407 2 Buruk 0,14814815 3 Cukup 0,18518518 4 Baik 0,25925926 5 Sangat Baik 0,33333333 Total 1
Mengisikan nilai  untuk setiap sub factor yang mempengaruhi dalam pengambilan keputusan dari data – data yang akan diproses dalam tabel sebagai berikut:
Tabel 4. Sub Factor Nama Baik Cukup Sangat Baik Buruk B 1 B 2 B 3 B 4 B 5 C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 B k B k B k B k B k Marjuliana 7 7 6 7 6 6  7  6  7 6 4 5  5  4  5 5  5  5 5 4 Dewi 6 6 6 6 6 7  6  6  6 7 5 5  5  5  5 4  4  4 4 4 Nuri 7 6 7 6 7 7  7  7  7 6 5 5  5  4  4 5  4  4 5 4 Ronson 6 7 7 7 7 6  7  6  6 7 5 5  5  5  4 4  4  4 4 4 Sinaga 6 6 6 6 7 6  7  6  7 6 5 5  4  4  4 5  4  5 4 4 Keterangan: Baik Cukup Sangat Baik Buruk B1 = Jujur C1= rajin S1= sangat jujur Bk1= bolos B2 = Taat C2= Cekatan S2=sangat taat Bk2=mencuri B3 = Disiplin C3= Bijaksana S3=sangat Disiplin Bk3=ketiduran B4 = Ulet C4= Cermat S4=sangat ulet Bk4=berbohong B5 = Sopan C5= Pintar S5=sangat sopan Bk5=terlambat
Proses  perhitungan weight  evaluation merupakan  proses  perhitungan  bobot  antara faktor  weiht dan factor evaluation dengan serta penjumlahan seluruh hasil weight evaluation untuk memproleh total hasil evaluasi. Hitunglah nilai rata-rata sub faktor: 1. Baik
Marjuliana      = 7+7+6+7+ 6 5 = 33 5 = 6,6
Dewi = 6+6+6+6+ 6 5 = 30 5 = 6
Nuri = 7+6+7+6+ 7
5 = 33 5 =6,6
Ronson         = 6+7+7+7+ 7 5 = 34 5 = 6,8
Sinaga          = 6+6+6+6+ 7 5 = 31 5 = 6,2
Sehingga diperoleh nilai rata-rata kriteria pada tebel  5.
Tabel 5. Nilai rata-rata  kriteria
Nama Sikap SangaBuruk Buruk Cukup Baik SangatBaik Marjulian 9 4,4 6,4 6,6 4,6 Dewi 7 4 4 6 5 Nuri 5 4,4 4,4 6,6 4,8 Ronson 7 4,2 4,2 6,8 4,6 Sinaga 4 4,4 4,4 6,2 4,4 Perhitungan Weight Evaluation 1.   Weight Evaluation Baik Marjuliana  = 0,25925926 X 6 ,6 = 1,711111116 Dewi =   0,25925926 X 6  = 1,55555556 Nuri =      0,25925926  X 6,6 = 1,711111116 Ronson =   0,25925926  X6,8  =  1,76296297 Sinaga =    0,25925926  X 6,2 = 1,607407412 2.   Weight Evaluation Sangat Baik Marjuliana  =  0,3333333 X 4,6 = 1,53333318 Dewi =  0,3333333  X 5 = 1,6666665 Nuri =  0,3333333  X 4,8 = 1,59999984 Ronson =  0,3333333  X 4,6 = 1,53333318 Sinaga =  0,3333333  X 4,4 =1,46666652 Tabel 6. Nilai  Weight Evolution Nama Sangat Buruk Buruk Baik Cukup Sangat Baik Marjuliana 1,53333318 0,65185186 1,71111112 1,185185152 0,66666663 Dewi 1,6666665 0,5925926 1,55555556 1,185185152 0,51851849 Nuri 1,59999984 0,65185186 1,71111112 1,259259224 0,29629628 Ronson 1,53333318 0,62222223 1,76296297 1,222222188 0,51851849 Sinaga 1,46666652 0,65185186 1,607407412 1,22222218 0,37037035
Menjumlahkan seluruh hasil Weight Evaluation untuk memperoleh total hasil evaluasi : 1. ∑𝑊 𝑀𝐴𝑅𝐽𝐴𝑈𝐿𝐼𝑁𝐴 =(1,53333318+0,65185186+1,71111112+1,185185152+0,66666663) =5,748146562 2. ∑𝑊 𝐷𝐸𝑊𝐼 =(1,6666665+0,5925926+1,55555556+1,185185152+0,51851849) =5,518517342 3. ∑𝑊 𝑁𝑈𝑅𝐼 =(1,59999984+0,65185186+1,71111112+1,259259224+0,29629628) =5,518512484 4. ∑𝑊 𝑅𝑂𝑁𝑆𝑂𝑁 =(1,53333318+0,62222223+1,76296297+1,222222188+0,51851849) =5,659259058 5. ∑𝑊 𝑆𝐼𝑁𝐴𝐺𝐴 =(1,46666652+0,65185186+1,607407412+1,22222218+0,37037035) =5,318518322 .
4.  IMLEMENTASI
Adapun  hasil  dari  pengujian  program  adalah  terpilihnya  satu orang  sebagai  kinerja  karyawan  .  Berikut  adalah tampilan hasil akhir dari proses penilayan kinerja karyawan.
Gambar 1. Tampilan Form Hasil

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil pembahasan yang telah dilakukan sebelumnya, maka dapat disimpulkan sebagai berikut:
1.  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  di  ATAKNAS  SUMUT  dilakukan  dengan  penyeleksian  menggunakan  Uji tertulis  kemudian  pemilihan  dilakukan  dengan  penyeleksian  menggunakan  Sistem  Pendukung  Keputusan menggunakan metode Multifactor Evaluation Process (MFEP) untuk penilaian penyeleksian.
2.  Pemilihan Karyawan Terbaik ATAKNAS SUMUT dengan metode Multifactor Evaluation Process (MFEP) dilakukan proses pemilihan dengan  menentukan Alternatif pemilihan,  menentukan Kriteria Pemilihan  yaitu dengan  nilai  Keahlian,  Kepribadian  ,  Disiplin,  Sikap,  Absensi,  Loyalitas.  Kemudian  menentukan  Bobot Kriteria yaitu dengan Nilai bobot Sangat baik, Baik, Cukup, Buruk, Sangat Buruk.
3.  Perancangan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  di  ATAKNAS  SUMUT  dengan  menggunakan  bahasa pemograman Microsoft Visual  Studio 2008, Database Mysql, dan dengan adanya perancangan sistem  yang menggunakan Use case , activity diagram dan flowchart untuk mendeskripsikan alur proses..

## REFERENCES
[1] M. K. Kusrini, “Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan,” pp. 11–24, 2007.
[2] G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[3] E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[4] G.-H. Tzeng and J.-J. Huang, Multiple Attribute Decision Making Method And Applications . CRC Press, 2011.
[5] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and Retantyo Wardoyo, “Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FUZZY MADM),” Ed. Pertama Cetakan Pertama. Graha Ilmu. Yogyakarta. , 2006.
[6] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[7] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.