## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 195 -205 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 336 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai Negeri Sipil Menggunakan Metode (Combinative Distance – Based Assessment) Pada Kantor Camat Sei Kepayang

## Munawir Akmal Siahaan
Fakultas Ilmu Komuter, Prodi Teknik Informatika Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia Email: munha2909@gmail.com
Email Penulis Korespondensi: munha2909@gmail.com
Abstrak − Penilaian kinerja dilakukan untuk mengevaluasi kinerja pegawai yang ada dan juga dapat digunakan oleh  instansi untuk memacu  pegawai  bekerja  lebih  baik,  maka  suatu  instansi  dapat  memberikan  penghargaan  kepada  para  pegawai  yang  dianggap berprestasi. Penghargaan bisa berupa pemberian penghargaan, pengangkatan dalam jabatan, kenaikan golongan, atau yang lainnya, yang  dapat  memberi  semangat  dan  motivasi  kepada  pegawai.  Sistem  yang  berjalan  di  Kantor  Camat  Sei  Kepayang  masih  terdapat kelemahan  yaitu  proses  penilaian  pegawai  masih  dilakukan  secara  manual  dan  juga  belum  adanya  sistem  tentang  pengambilan keputusan yang mendukung penilaian kinerja pegawai. Dalam menyelesaikan permasalahan tersebut, peneliti menggunakan metode (combinative  distance-based  assessment)  yang  berguna  untuk  melakukan  perhitungan  penilaian  kinerja  pegawai,  sehingga  metode (combinative distance-based assessment) dapat mengetahui pegawai yang mendapat nilai prestasi yang tertinggi. sedangkan Program untuk  membuat  system  tersebut  menggunakan  program  visual  basic.  Aplikasi  ini  akan  menampilkan  penilaian  kinerja  secara otomatisasi dan laporan akhir bisa dicetak secara langsung, berdasarkan bulan dan tahun. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan aplikasi yang menjadi fasilitas penunjang sebagai alat bantu untuk menghitung kinerja pegawai dengan lebih efektif.
Kata Kunci : SPK; Pegawai; Penilaian Kinerja; Metode CODAS
Abstract − Performance appraisal is carried out to evaluate the performance of existing employees and can also be used by agencies to spur employees to work better, so an agency can give awards to employees who are considered to be outstanding. Awards can be in the form of awards, appointments in positions, promotion, or others, which can give enthusiasm and motivation to employees. The system  that  runs  in  the  Sei  Kepayang  sub-district  office  still  has  weaknesses,  namely  the  employee  appraisal  process  is  still  done manually and there is also no system for decision-making that supports employee performance appraisal.  In solving these problems, the  researcher  uses  the  method  (combinative  distance-based  assessment)  which  is  useful  for  calculating  employee  performance appraisals, so that the method (combinative distance-based assessment) can find out which employees  get the highest achievement score.  while  the  program  to  create  the  system  uses  a  visual  basic  program.  This  application  will  display  performance  appraisals automatically and the final report can be printed directly, by  month and year. This study aims to produce applications that become supporting facilities as a tool for calculating employee performance more effectively.
Keywords : SPK, employees, performance appraisal, CODAS method

## 1. PENDAHULUAN
Seiring berkembangnya waktu kemajuan teknologi informasi semakin berkembang dalam segala aspek kehidupan yang pada penerapannya dapat mempermudah pekerjaan manusia. Manusia dalam kehidupan sehari-hari sering menemui masalah dalam pengambilan keputusan. Masalah yang muncul dapat berskala besar atau kecil yang sangat berpengaruh dalam hasil keputusan. Sekarang ini manusia mulai mengembangkan sistem yang dapat membantu menentukan alternatif terbaik  dalam  suatu  permasalahan,  yaitu  sistem  pendukung  keputusan  (SPK).  Di  dalam  sistem  pendukung  keputusan terdapat  alternatif,  kriteria  dan  bobot  yang  digunakan  untuk  menentukan  suatu  solusi  terbaik.  Kualitas  sumber  daya manusia merupakan salah satu faktor penunjang untuk meningkatkan produktivitas kinerja suatu perusahaan. Maka dari itu sumber daya  manusia  yang berkompetensi tinggi dapat mendukung tingkat  kinerja, dengan penilaian kinerja maka akan diketahui prestasi yang dicapai setiap pegawai, hal ini dapat digunakan oleh perusahaan sebagai pertimbangan dalam menentukan staff terbaik.
Dhaksina Medan merupakan salah satu perusahaan yang bergerak di bidang pelayanan, jasa perhotelan, yang kegiatan usahanya  menyediakan  kamar  bagi  para  wisatawan  domestik  ataupun  mancanegara.  Penilaian  kinerja  staff  di  Hotel Dhaksina Medan  memiliki beberapa indikator dalam proses penilaiannya. Adapun penilaian kinerja staff  yang sedang berjalan saat ini hanya Penilaian Umum, penilaian dilakukan dengan menggunakan alat ukur berupa kuesioner, penilai dapat bersumber dari atasan langsung (Owner, Manager, HRD, Kepala Bagian, rekan  kerja, serta pihak  yang dilayani non-edukatif. Tingkat Kehadiran, skor Kehadiran dihitung berdasarkan persentase jumlah  kehadiran yang diambil dari hasil rekapitulasi Absensi, kemudian dibandingkan antara total waktu kerja yang dicapai staff dan jumlah waktu kerja ideal tiap pegawai dikalikan 100%.
Di  Hotel  Dhaksina  Medan  memiliki  program  untuk  Staff  Hotel  Dhaksina  yaitu  penilaian  kinerja  staff  terbaik  dimana program tersebut memliki kriteria diantaranya kerapian, kebersihan, tata karma, kedisiplinan, kerja sama. Dalam hal ini manejer  penilaian  kinerja  staff  hotel  dhaksina  kesulitan  untuk  menentukan  penilaian  kinerja  staff  tersebut.  Hal  ini dikarenakan  banyaknya  kriteria  yang  harus  dipertimbangkan.  Pemilihan  adalah  proses  formal  pengambilan  keputusan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 195 -205 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 336 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
kelompok di mana staff yang memenuhi persyaratan berhak untuk menjadi staff terbaik, memilih staff dalam menentukan penilaian kinerja staff masih menggunakan penilaian secara subjektif. Penilaian calon kinerja staff terbaik tersebut masih berdasarkan perhitungan secara manual yaitu dengan menggunakan Microsoft Excel. Proses penilaian secara manual ini tidak  menutup kemungkinan akan terjadinya kesalahan dalam perhitungan setiap kriteria, kesulitan jika ada kesalahan kapasitas atau jumlah informasi yang disampaikan sangat terbatas hingga tidak detail dan sering terjadi human error dalam penggunaan Microsoft Excel. Dalam proses seperti ini tentu memakan waktu lama dalam proses perhitungannya. Untuk mempermudah dalam proses pengambilan keputusan, maka diperlukan suatu aplikasi berbasis komputer berupa sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan output pedukung terhadap pengambilan keputusan yang dilakukan. Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan pemanipulasian data. Sistem itu digunakan untuk pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang  tidak  terstruktur,  dimana  tak  seorang  pun  tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya  dibuat[1].  Sistem pendukung  keputusan  memiliki  beberapa  metode  dalam  menyelesaikan  sebuah  masalah,  salah  satu  nya  yaitu  metode CODAS (Combinative Distance-Based Assessment), ELECTRE, TOPSIS, SAW dan lainnya.
Banyak penelitian yang telah dilakukan terkait dalam penyelesaian masalah berbasis keputusan, misalnya penelitian yang dihasilkan oleh Ibrahim Ahmed Badi, Ali M. Abdulshahed, Ali G. Shetwan pada tahun 2018 dengan judul penelitian A Case Study  Of  Supplier Selection For  A Steelmaking  Company In  Libya By Using The Combinative Distance-Based Assessment Model (Studi Kasus Pemilihan Pemasok Untuk Perusahaan Pembuat Baja Di Libya Dengan Menggunakan Model  Penilaian  Berbasis  Jarak  Kombinasi)  ,  dapat  menghasilkan  keputusan  dalam  menghasilkan  alternative  terbaik untuk pemilihan pemasok baja untuk perusahaan baja terbaik[2].
Pada  penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode  CODAS  untuk  melakukan  perangkingan.  Metode  ini  dipilih  karena metode  ini  berguna  untuk  menangani  masalah  pengambilan  keputusan  multi-kriteria.  Dalam  metode  ini,  keinginan alternative  ditentukan  dengan  menggunakan  dua  ukuran.  Ukuran  utama  dan  utama  terkait  dengan  jarak  Euclidean alternative dari negatif-ideal. Menggunakan jenis jarak ini membutuhkan ruang indiferensi-norm untuk kriteria. Ukuran sekunder adalah jarak Taxicab, yang terkait dengan ruang ketidak pedulian-norm. Alternatif yang memiliki jarak lebih besar  dari  solusi  negatif-ideal  lebih  diinginkan.  Dalam  metode  ini,  jika  dua  alternative  tidak  sebanding  dengan  jarak Euclidean,  maka  jarak  Taxicab  digunakan  sebagai  ukuran  sekunder.  Meskipun-norm  ruang  indiferensi  lebih  disukai dalam CODAS, dua jenis ruang indiferensi dapat dipertimbangkan dalam prosesnya[2].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan atau Decision Support System (DSS) adalah sebuah sistem yang mampu memberikan kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi terstruktur dan  tak  terstruktur.  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  situasi  semi  terstruktur  dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat [8]. Pada  dasarnya  sistem  pendukung  keputusan  merupakan  pengembangan  lebih  lanjut  dari  sistem  manajemen terkomputerisasi  yang  dirancang  sedemikian  rupa  sehingga  bersifat  interaktif  dengan  pemakainya.  Sifat  interaktif  ini dimaksudkan  untuk  memudahkan  integrasi  antara  berbagai  komponen  dalam  proses  pengambilan  keputusan  seperti prosedur,  kebijakan,  teknis,  analisis,  serta  pengalaman  dan  wawasan  manajerial  guna  membentuk  suatu  kerangka keputusan yang bersifat fleksibel [8].

## 2.2 Combinative Distance-Based Assessment
Metode Combinative Distance-Based Assessment (Codas). Dalam metode ini, keinginan alternatif ditentukan dengan menggunakan  dua  ukuran.  Ukuran  utama  dan  utama  terkait  dengan  jarak  Euclidean  alternatif  dari  negatif-ideal. Menggunakan jenis jarak ini membutuhkan ruang indiferen 1^2-norma untuk kriteria. Ukuran sekunder adalah jarak Taksi yang terkait dengan ruang indiferen 1^1-norma. Jelas bahwa alternatif yang memiliki jarak lebih jauh dari solusi negatif- ideal lebih diinginkan. Dalam metode ini, jika kita memiliki dua alternatif yang tidak dapat dibandingkan menurut jarak Euclidean, maka jarak Taxicab digunakan sebagai ukuran sekunder. Meskipun ruang indiferen 1^1-norm lebih disukai dalam CODAS, dua jenis ruang indiferen dapat dipertimbangkan dalam prosesnya. Misalkan kita punya n alternatif dan m kriteria

## 2.3 Langkah Analisis
Adapun langkah-langkah analisis yang dilakukan pada penelitian ini adalah : Metode Combinative Distance-Based Assessment  (Codas) .  Dalam  metode  ini,  keinginan  alternatif  ditentukan  dengan  menggunakan  dua  ukuran.  Ukuran utama  dan  utama  terkait  dengan  jarak  Euclidean  alternatif  dari  negatif-ideal.  Menggunakan  jenis  jarak  ini

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 195 -205 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 336 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
membutuhkan ruang indiferen 1 2 -norma untuk kriteria. Ukuran sekunder adalah jarak Taksi yang terkait dengan ruang indiferen 1 1 -norma. Jelas bahwa alternatif yang memiliki jarak lebih jauh dari solusi negatif-ideal lebih diinginkan. Dalam metode ini, jika kita memiliki dua alternatif yang tidak dapat dibandingkan menurut jarak Euclidean, maka jarak Taxicab digunakan sebagai ukuran sekunder. Meskipun ruang  indiferen 1 1 -norm lebih disukai dalam  CODAS, dua jenis  ruang  indiferen  dapat  dipertimbangkan  dalam  prosesnya.  Misalkan  kita  punya  ??  alternatif  dan  ??  kriteria. Langkah-langkah metode yang diusulkan disajikan sebagai berikut:
Langkah 1 . Buat matriks pengambilan keputusan ( X ), yang ditunjukkan sebagai berikut :
𝑋 = [𝑥 𝑖𝑗 ] 𝑛𝑋𝑚 = [ 𝑥 11 𝑥 12 𝑥 21 ⋮ 𝑥 𝑛1 𝑥 22 ⋮ 𝑥 𝑛2 … 𝑥 1𝑚 … ⋮ … 𝑥 2𝑚 ⋮ 𝑥 𝑛𝑚 ] , (1)
dimana 𝑥 𝑖𝑗 ( 𝑥 𝑖𝑗 ≥ 0) menunjukkan nilai kinerja alternatif ke-pada kriteria ke-( 𝑖∈ {1,2,…, 𝑛 } dan 𝑗∈ {1,2,…, 𝑚 }).
Langkah  2. Hitung  matriks  keputusan  yang  dinormalisasi.  Kami  menggunakan  normalisasi  linier  dari  nilai  kinerja sebagai berikut:
𝑛 𝑖𝑗 =
{ 𝑥𝑖𝑗 max  𝑥𝑖𝑗 𝑖 𝑖𝑓 𝑗  ∈ 𝑁 𝑏
min  𝑥𝑖𝑗
𝑖 𝑥𝑖𝑗 𝑖𝑓 𝑗  ∈ 𝑁 𝑐
(2)
dimana 𝑁 𝑏 dan 𝑁 𝑐 masing-masing mewakili himpunan kriteria manfaat dan biaya.
Langkah  3. Hitung  matriks  keputusan  ternormalisasi  tertimbang.  Nilai  kinerja  ternormalisasi  berbobot  dihitung sebagai berikut:
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑗 𝑛 𝑖𝑗 (3)
di mana 𝑤 𝑗 (0 < 𝑤 𝑖𝑗 < 1) menunjukkan bobot kriteria ke-, dan ∑ 𝑤 𝑗 𝑚 𝑗=1 = 1.
Langkah 4. Tentukan solusi negatif-ideal (titik) sebagai berikut:
ns = [𝑛𝑠 𝑗 ] 1𝑥𝑚 (4)
𝑛𝑠 𝑗 = min  𝑟 𝑖𝑗 𝑖 (5)
Langkah 5. Hitung jarak Euclidean dan Taksi alternatif dari solusi negatif-ideal, ditunjukkan sebagai berikut:
𝐸 𝑖 = √∑ (𝑟 𝑖𝑗 − 𝑛𝑠 𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 (6)
𝑇 𝑖 = ∑ |𝑟 𝑖𝑗 − 𝑛𝑠 𝑗 𝑚 𝑗=1 |
(7)
Langkah 6. Buat matriks penilaian relatif, yang ditunjukkan sebagai berikut:
Ra = [ ℎ 𝑖𝑘 ] 𝑛𝑥𝑛 (8)
ℎ 𝑖𝑘 = ( 𝐸 𝑖 - 𝐸 𝑘 ) + ( 𝜓 ( 𝐸 𝑖 - 𝐸 𝑘 ) x ( 𝑇 𝑖 - 𝑇 𝑘 )), (9)
di  mana 𝑘 ∈ {1,2,…, 𝑛 } dan 𝜓 menunjukkan  fungsi ambang untuk  mengenali persamaan jarak Euclidean dari dua alternatif, dan didefinisikan sebagai berikut:
𝜓 (x) = { 1 0 𝑖𝑓 𝑖𝑓 |𝑥| |𝑥| ≥ < 𝑟 𝑟 (10)
Dalam  fungsi  ini, 𝜏 adalah  parameter  threshold  yang  dapat  diatur  oleh  pengambil  keputusan.  Disarankan  untuk mengatur parameter ini pada nilai antara 0,01 dan 0,05. Jika selisih jarak Euclidean dari dua alternatif lebih kecil dari 𝜏 , kedua alternatif ini juga dibandingkan dengan jarak Taxicab. Dalam studi ini, kami menggunakan 𝜏 = 0,02 untuk perhitungannya.
Langkah 7. Hitung skor penilaian setiap alternatif, yang ditunjukkan sebagai berikut:
H 𝑖 = ∑ ℎ 𝑖𝑘 𝑛 𝑘=1 ,
(11)

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 195 -205 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 336 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Langkah  8. Beri  peringkat  alternatif  sesuai  dengan  nilai  penilaian  yang  menurun  skor  ( H 𝑖 ).  Alternatif  dengan H 𝑖 tertinggi adalah pilihan terbaik diantara alternative.x
Untuk mendeskripsikan metode yang diusulkan, kami menggunakan situasi sederhana dengan tujuh alternatif dan dua kriteria. Misalkan nilai kinerja ternormalisasi tertimbang ( 𝑟 𝑖𝑗 ) telah dihitung. Nilai-nilai ini tidak berdimensi dan antara 0 dan 1. Gambar 1 menunjukkan posisi semua alternatif menurut nilai-nilai ini.
Seperti dapat dilihat pada gambar ini, 𝑛𝑠 = [0,1 0,1] adalah titik ideal negatif (penyelesaian). Jarak Euclidean alternatif dari titik ini adalah:
𝐸 1 = √(0.1 − 0.1) 2 + (0.3 − 0.1) 2 = 0.2 𝐸 2 √(0.5473 − 0.1) 2 +   (0.5 − 0.1) 2 =0.6
𝐸 3 √(0.2 − 0.1) 2 +   (0.1 − 0.1) 2 =0.1 𝐸 4 √(0.7 − 0.1) 2 +   (0.1 − 0.1) 2 =0.6
𝐸 5 √(0.4 − 0.1) 2 +   (0.2 − 0.1) 2 =0.3162
𝐸 6 √(1 − 0.1) 2 + (0.3 − 0.1) 2 =0.9220
𝐸 7 √(0.4 − 0.1) 2 +   (1 − 0.1) 2 =0.9487
Berdasarkan jarak-jarak ini, kita dapat mengatakan bahwa urutan alternatifnya adalah 𝐴 3 ≺ 𝐴 1 ≺ 𝐴 5 ≺𝐴 2 = 𝐴 4 ≺ 𝐴 6 ≺ 𝐴 7 .  Seperti  yang  dinyatakan  sebelumnya,  jarak  Euclidean  adalahukuran  untuk  membandingkan  alternatif  dalam ruang indiferen 𝑙 2 -norma. Di ruang ini kita tidak dapat menemukan perbedaan antara 𝐴 2 dan 𝐴 4 . Jadi jarak Taxicab, yaitu ukuran ruang indiferen 𝑙 1 -norma, digunakan dalam kasus ini. Jarak Taxicab 𝐴 2 dan 𝐴 4 dari titik negatif-ideal adalah:
𝑇 2 = |0.5473 − 0.1| + |0.5 − 0.1| = 0.8473
𝑇 4 = |0.7 − 0.1| + |0.1 − 0.1| = 0.6
Seperti yang dapat dilihat, 𝐴 2 memiliki jarak Taksi yang lebih besar dari titik ideal negatif. Fakta ini jelas menurut kurva  indiferen  yang  disajikan  pada  Gambar  1.  Oleh  karena  itu,  kita  dapat  mengatakan  bahwa 𝐴 2 lebih  diinginkan daripada 𝐴 4 , dan peringkat akhirnya adalah 𝐴 3 ≺ 𝐴 1 ≺ 𝐴 5 ≺ 𝐴 4 ≺𝐴 2 ≺𝐴 6 ≺𝐴 7 . [10].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1  Analisa
Analisa adalah kajian yang dilaksanakan terhadap sebuah permasalahan, guna meneliti struktur masalah tersebut secara  mendalam  dengan  cara  memecah  masalah  tersebut  menjadi  bagian-bagian  kecil  yang  lebih  mudah  dipelajari, kemudian  mempelajari bagian-bagian tersebut, lalu  mengambil kesimpulannya. Saat ini  Penilai  Kinerja PNS/Kepala Sub Bag Kepegawaian di Kantor Camat Sei Kepayang  masih menggunakan cara manual dalam proses penilaian kinerja pegawai yaitu dengan menghitung skor setiap kriteria menggunakan Microsoft Excel. Proses penilaian secara manual ini  tidak  menutup  kemungkinan  akan  terjadinya  kesalahan  dalam  perhitungan  setiap  kriteria,  kesulitan  jika  ada kesalahan kapasitas atau jumlah informasi yang disampaikan sangat terbatas hingga tidak detail dan sering terjadi human error dalam penggunaan Microsoft Excel. Dalam proses ini tentu memakan waktu lama dalam proses perhitungannya. Untuk membantu pihak Penilai Kinerja PNS/Kepala Sub Bag Kepegawaian dalam proses pengambilan keputusan, maka diperlukan  suatu  aplikasi  berbasis  komputer  berupa  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  memberikan  output pedukung  terhadap  pengambilan  keputusan  yang  dilakukan,  didalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  terdapat  metode Combinative Distance-Based Assessment (CODAS) yang  bisa digunakan  untuk menyelesaikan penelitian ini.

## 3.2 Data Kriteria Penyeleksian
Data kriteria penyeleksian adalah data penting atau elemen penting karena merupakan hal-hal yang akan dinilai pada penilaian kenerja Pegawai Negeri Sipil. Berikut kriteria-kriteria penyeleksian yang digunakan berdasarkan prioritas yang

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 195 -205 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 336 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
telah  dianalisa  terlebih  dahulu.  Kriteria  yang  menjadi  bahan  pertimbangan  dalam  proses  penentuan  penilaian  kenerja Pegawai Negeri Sipil seperti yang dinputkan pada tabel 1
Tabel 1. Data Alternatif
No Alternatif Keterangan 1 A1 Masnizar Marpaung 2 A2 Dahniar Sinambela 3 A3 Khairul Anwar 4 A4 Vardy Meidianto 5 A5 Sukmawan Tabel 2. Tabel Kriteria. No Kriteria Keterangan 1 C1 Orientasi Pelayanan 2 C2 Integritas 3 C3 Komitmen 4 C4 Disiplin 5 C5 Kerjasama

## 3.3 Penerapan Metode Combinative  Distance-Based Assessment
Dalam  kasus  ini  diterapkan  metode Combinative    Distance-Based  Assessment  (Codas). dalam  penilaian    kinerja Pegawai Negeri Sipil sehingga hasil yang diperoleh berupa perangkingan ada beberapa tahap dilakukan sebagai berikut :
1. Menentukan Alternatif dan Kriteria
Alternative dan  kriteria berdasarkan data  yang diperoleh  yang dijadikan acuan dalam  mengukur  kinerja  Pegawai Negeri Sipil.

## Tabel 3. Data Nilai Aternatif Untuk Setiap Kriteria
2. Matriks keputusan yang dibentuk dari tabel kecocokan adalah sebagai berikut:
𝑋𝑖𝑗 = [ 88 84 83 90 87 82 81 82 89 85
80 83 87 85 87
81 80 85 84 81
89 87 81 88 89]
Dimana:    Max ( 𝑋 ij) : C1 = 89, C2 = 87, C3 = 87, C4 = 90, C5 = 89
3. Menghitung normalisasi matriks keputusan. Untuk menentukan normalisasi keputusan sebagai berikut : Normalisasi matriks keputusan dengan menggunakan linear :
𝒏 𝒊𝒋 =
{ 𝒙𝒊𝒋 𝐦𝐚𝐱  𝒙𝒊𝒋 𝒊 𝒊𝒇 𝒋  ∈ 𝑵 𝒃 𝐦𝐢𝐧  𝒙𝒊𝒋 𝒊 𝒙𝒊𝒋 𝒊𝒇 𝒋  ∈ 𝑵 𝒄 Bobot Kriteria 0.26 0.17 0.14 0.24 0.19 Alternatif Orientasi Pelayanan Integritas Komitmen Disiplin Kerjasama A1 88 84 83 90 87 A2 82 81 82 89 85 A3 80 83 87 85 87 A4 81 80 85 84 81 A5 89 87 81 88 89

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 195 -205 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 336 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
C1 = Orientasi Pelayanan
𝑛 11 = 88 89 = 0.99
𝑛 21 = 82 89 = 0.92
𝑛 31 = 80 89 = 0.90
𝑛 41 = 81 89 = 0.91
𝑛 51 = 89 89 = 1
C2 = Integritas
𝑛 12 = 84 87 = 0.97
𝑛 22 = 81 87 = 0.93
𝑛 32 = 83 87 = 0.95
𝑛 42 = 80 87 = 0.92
𝑛 52 = 87 87 = 1
C3 = Komitmen
𝑛 13 = 83 87 = 0.95
𝑛 23 = 82 87 = 0.94
𝑛 33 = 87 87 = 1
𝑛 43 = 85 87 = 0.98
𝑛 53 = 81 87 = 0.93
C4 = Disiplin
𝑛 14 = 90 90 = 1
𝑛 24 = 89 90 = 0.99
𝑛 34 = 85 90 = 0.94
𝑛 44 = 84 90 = 0.93
𝑛 54 = 88 90 = 0.98
C5 = Kerjasama
𝑛 15 = 87 89 = 0.98
𝑛 25 = 85 89 = 0.96
𝑛 35 = 87 89 = 0.98

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 195 -205 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 336 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
𝑛 45 = 81 89 = 0.91
𝑛 55 = 89 89 = 1
Tabel 4 . Hasil penormalisasian matriks. Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.99 0.97 0.95 1 0.98 A2 0.92 0.93 0.94 0.99 0.96 A3 0.90 0.95 1 0.94 0.98 A4 0.91 0.92 0.98 0.93 0.91 A5 1 1 0.93 0.98 1 SUM 𝒏 𝒊𝒋 4.72 4.77 4.80 4.84 4.82 4. Menentukan jarak Euclidean dan Taxicab alternatif dari solusi negatif  ideal. Menghitung jarak Euclidean sebagai berukut :
𝑬 𝒊 = √∑ (𝒓 𝒊𝒋 − 𝒏𝒔 𝒋 ) 𝟐 𝒎 𝒋=𝟏 𝐸 1 = √ ∑ = (0.26 − 0.26) 2 + (0.16 − 0.17) 2 + (0.13 − 0.14) 2 + (0.24 − 0.24) 2 + (0.19 − 0.19) 2
= 0.0098
𝐸 2 = √ ∑ = (0.24 − 0.26) 2 + (0.16 − 0.17) 2 + (0.13 − 0.14) 2 + (0.24 − 0.24) 2 + (0.18 − 0.19) 2
= 0.0266
𝐸 3 = √ ∑ = (0.23 − 0.26) 2 + (0.16 − 0.17) 2 + (0.14 − 0.14) 2 + (0.23 − 0.24) 2 + (0.19 − 0.19) 2
= 0.0311
𝐸 4 = √ ∑ = (0.24 − 0.26) 2 + (0.16 − 0.17) 2 + (0.14 − 0.14) 2 + (0.22 − 0.24) 2 + (0.17 − 0.19) 2
= 0.0363
𝐸 5 = √ ∑ = (0.26 − 0.26) 2 + (0.17 ∗ 0.17) 2 + (0.13 − 0.14) 2 +
(0.24 − 0.24) 2 + (0.19 − 0.19) 2
= 0.0109
Menghitung jarak Taxicab sebagai berukut :
𝑻 𝒊 = ∑ |𝒓 𝒊𝒋 − 𝒏𝒔 𝒋 𝒎 𝒋=𝟏 |

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 195 -205 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 336 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
𝑇 1 = ∑ |0.26 − 0.26| + |0.16 − 0.17| + |0.13 − 0.14| + |0.24 − 0.24| + |0.19 − 0.19|
= 0.0185
𝑇 2 = ∑ |0.24 − 0.26| + |0.16 − 0.17| + |0.13 − 0.14| + |0.24 − 0.24| + |0.18 − 0.19| = -0.0511
𝑇 3 = ∑ |0.23 − 0.26| + |0.16 − 0.17| + |0.14 − 0.14| + |0.23 − 0.24| + |0.19 − 0.19| = -0.0527
𝑇 4 = ∑ |0.24 − 0.26| + |0.16 − 0.17| + |0.14 − 0.14| + |0.22 − 0.24| + |0.17 − 0.19|
= -0.0737
𝑇 5 = ∑ |0.26 − 0.26| + |0.17 − 0.17| + |0.13 − 0.14| + |0.24 − 0.24| + |0.19 − 0.19| = -0.0146
Tabel 5. Menentukan jarak Euclidean dan Taxicab alternatif dari solusi negatif ideal. Alternatif Kriteria Jarak Orientasi Pelayanan Integritas  Komitmen  Disiplin  Kerjasama Euclidean Taxicab A1 0.26 0.16 0.13 0.24 0.19 0.0098 0.0185 A2 0.24 0.16 0.13 0.24 0.18 0.0266 -0.0511 A3 0.23 0.16 0.14 0.23 0.19 0.0311 -0.0527 A4 0.24 0.16 0.14 0.22 0.17 0.0363 -0.0737 A5 0.26 0. 17 0.13 0.24 0.19 0.0109 -0.0146 Solusi negatif- ideal 0.23 0.16 0.13 0.22 0.17
5. Menghitung penilaian relatif dan hasil penilaian alternatif.
𝒉 𝒊𝒌 = ( 𝑬 𝒊 - 𝑬 𝒌 ) + ( 𝜓 ( 𝑬 𝒊 - 𝑬 𝒌 ) x ( 𝑻 𝒊 - 𝑻 𝒌 ))
ℎ 11 =  (0.0098 – 0.0098) + (0.2 (0.0098 – 0.0098) * (0.0185 – 0.0185))
= 0.0000 + 0.0000 = 0
ℎ 12 =  (0.0098 – 0.0266) + (0.2 (0.0098 – 0.0266) * (0.0185 – - 0.0511))
= -0.0168 + 0.0696
= 0.0528
ℎ 13 =  (0.0098 – 0.0311) + (0.2 (0.0098 – 0.0311) * (0.0185 – - 0.0527))
= -0.0213 + 0.0712
= 0.0499
ℎ 14 =  (0.0098 – 0.0363) + (0.2 (0.0098 – 0.0363) * (0.0185 – - 0.0737))
= -0.0265 + 0.0922
= 0.0657
ℎ 15 =  (0.0098 – 0.0109) + (0.2 (0.0098 – 0.0109) * (0.0185 – - 0.0146))
= -0.0011 + 0.0331 = 0.0320
ℎ 21 =  (0.0266 – 0.0098) + (0.2 (0.0266 – 0.0098) * (- 0.0511 – 0.0185))

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 195 -205 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 336 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
= 0.0168 + -0.0696
= - 0.0528
ℎ 22 =  (0.0266 – 0.0266) + (0.2 (0.0266 – 0.0266) * (- 0.0511 – - 0.0511))
= 0.0000 + 0.0000
= 0
ℎ 23 =  (0.0266 – 0.0311) + (0.2 (0.0266 – 0.0311) * (- 0.0511 – - 0.0527))
= -0.0045 + 0.0016 = - 0.0029
ℎ 24 =  (0.0266 – 0.0363) + (0.2 (0.0266 – 0.0363) * (- 0.0511 – - 0.0737))
= -0.0096 + 0.0226
= 0.0130
ℎ 25 =  (0.0266 – 0.0109) + (0.2 (0.0266 – 0.0109) * (- 0.0511 – - 0.0146))
= 0.0157 + -0.0365 = - 0.0208
ℎ 31 =  (0.0311 – 0.0098) + (0.2 (0.0311 – 0.0098) * (- 0.0527 – 0.0185))
= 0.0213 + -0.0712 = - 0.0499
ℎ 32 =  (0.0311 – 0.0266) + (0.2 (0.0311 – 0.0266) * (- 0.0527 – - 0.0511))
= 0.0045 + -0.0016 = 0.0029
ℎ 33 =  (0.0311 – 0.0311) + (0.2 (0.0311 – 0.0311) * (- 0.0527 – - 0.0527))
= 0.0000 + 0.0000
= 0
ℎ 34 =  (0.0311 – 0.0363) + (0.2 (0.0311 – 0.0363) * (- 0.0527 – - 0.0737))
= -0.0051 +  0.0210 = 0.0159
ℎ 35 =  (0.0311 – 0.0109) + (0.2 (0.0311 – 0.0109) * (- 0.0527 – - 0.0146))
= 0.0202 + -0.0381 = - 0.0179
ℎ 41 =  (0.0363 – 0.0098) + (0.2 (0.0363 – 0.0098) * (- 0.0737 – 0.0185))
= 0.0265 + -0.0922 = - 0.0657
ℎ 42 =  (0.0363 – 0.0266) + (0.2 (0.0363 – 0.0266) * (- 0.0737 – - 0.0511))
= 0.0096 + -0.0226 = - 0.0130

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 195 -205 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 336 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
ℎ 43 =  (0.0363 – 0.0311) + (0.2 (0.0363 – 0.0311) * (- 0.0737 – - 0.0527))
= 0.0051 + -0.0210 = - 0.0159
ℎ 44 =  (0.0363 – 0.0363) + (0.2 (0.0363 – 0.0363) * (- 0.0737 – - 0.0737))
= 0.0000 + 0.0000
= 0
ℎ 45 =  (0.0363 – 0.0109) + (0.2 (0.0363 – 0.0109) * (- 0.0737 – - 0.0146))
= 0.0254 + -0.0591 = - 0.0337
ℎ 51 =  (0.0109 – 0.0098) + (0.2 (0.0109 – 0.0098) * (- 0.0146 – 0.0185))
= 0.0011 + -0.0331 = - 0.0320
ℎ 52 =  (0.0109 – 0.0266) + (0.2 (0.0109 – 0.0266) * (- 0.0146 – - 0.0511))
= -0.0157 + 0.0365 = 0.0208
ℎ 53 =  (0.0109 – 0.0311) + (0.2 (0.0109 – 0.0311) * (- 0.0146 – - 0.0527))
= -0.0202 + 0.0381 = 0.0179
ℎ 54 =  (0.0109 – 0.0363) + (0.2 (0.0109 – 0.0363) * (- 0.0146 – - 0.0737))
= -0.0254 + 0.0591 = 0.0337
ℎ 55 =  (0.0109 – 0.0109) + (0.2 (0.0109 – 0.0109) * (- 0.0146 – - 0.0146))
= 0.0000 + 0.0000
= 0
Tabel 6. Penilaian relatif dan hasil penilaian alternatif.
A1 A2 A3 A4 A5
H A1 0 - 0.0528  - 0.0499  - 0.0657  - 0.0320 - 0.2004 A2 0.0528 0 0.0029 - 0.0130 0.0208 0.0635 A3 0.0499  - 0.0029 0 - 0.0159 0.0179 0.0490 A4 0.0657 0.0130 0.0159 0 0.0337 0.1283 A5 0.0320  - 0.0208  - 0.0179  - 0.0337 0 - 0.0404
Menurut  hasil  penilaian,  peringkat  alternatif  adalah A5 ≺ A1 ≺ A3 ≺ A2 ≺ A4. Oleh  karena  itu, A4 (Vardy Meidianto)  adalah  Pegawai  Negeri  Sipil  terbaik  di  Kantor  Camat  Sei  Kepayang  sehubungan  dengan  penilaian metode Combinative  Distance-Based Assessment (Codas) .

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 3, No 3, September 2022, Hal 195 -205 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 336 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Berlandaskan hasil penelitian yang penulis lakukan mengenai sistem pendukung keputusan penilaian kinerja pegawai negeri  sipil    menggunakan  metode  Combinative  Distance-Based  Assessment  di  Kantor    Camat  Sei  Kepayang, berdasarkan penilaian kriteria setiap kinerja pegawai negeri sipil, penulis dapat menarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Prosedur  pengambilan  keputusan  yang  penulis  rangkum  dalam  penilaian  kinerja  Pegawai  Negeri  Sipil berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan oleh pihak Kantor Camat Sei Kepayang.
2. Penerapan  Metode  Combinative    Distance-Based    Assessment  (CODAS)  digunakan  untuk  pengambilan keputusan dalam penilaian kinerja Pegawai Negeri Sipil di Kantor Camat Sei Kepayang sehingga mendapatkan hasil yang diinginkan.
Sistem pendukung  keputusan  penilaian  kinerja pegawai  negeri sipil  menggunakan  metode Combinative  Distance- Based  Assessment (CODAS) dirancang dengan menggunakan bahasa pemograman Visual Basic 2008, dan Microsoft access 2010 sebagai database.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini.

## REFERENCES
[1] J.  A.  Mehdi  KESHAVARZ  GHORABAEE,  Edmundas  Kazimieras  ZAVADSKAS,  Zenonas  TURSKIS,  “A  NEW COMBINATIVE  DISTANCE-BASED  ASSESSMENT  (CODAS)  METHOD  FOR  MULTI-CRITERIA  DECISION- MAKING,” Econ. Comput. Econ. Cybern. Stud. Res., vol. 50, no. 1, pp. 39–68, 2016.
[2] A. G. S. Badi, Ibrahim Ahmed, Ali M. Abdulshahed, “SUPPLIER SELECTION USING COMBINATIVE DISTANCE- BASED ASSESSMENT (CODAS) METHOD FOR MULTI-CRITERIA DECISION-MAKING,” SSRN Electron. J., pp. 27–37, 2018, doi: 10.2139/ssrn.3177276.
[3] I.  A.  Badi,  A.  M.  Abdulshahed,  and  A.  G.  Shetwan,  “A  CASE  STUDY  OF  SUPPLIER  SELECTION  FOR  A STEELMAKING  COMPANY  IN  LIBYA  BY  USING  THE  COMBINATIVE  DISTANCE-BASED  ASSESSMENT (CODAS) MODEL,” Decis. Mak. Appl. Manag. Eng., vol. 1, no. 1, pp. 01–12, 2018, doi: 10.31181/dmame180101b.
[4] H. T. SIHOTANG, “Sistem Informasi Pengagendaan Surat Berbasis Web Pada Pengadilan Tinggi Medan,” vol. 3, no. 1, pp. 6–9, 2019, doi: 10.31227/osf.io/bhj5q.
[5] . I. N. A. A. D., . I. M. A. W. S. K. . M. C., and . D. D. G. H. D. S. K. . M., “Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Hotel Di Kecamatan Buleleng Dengan Metode Analytic Hierarchy Process (Ahp) Dan Technique for Others Reference By Similarity To Ideal Solution (Topsis),” Kumpul. Artik. Mhs. Pendidik. Tek. Inform., vol. 7, no. 1, p. 10, 2018, doi: 10.23887/karmapati.v7i1.13590.
[6] A. Herliana and P. M. Rasyid, “Sistem Informasi Monitoring Pengembangan Software Pada Tahap,” J. Inform., no. 1, pp. 41–50, 2016.
[7] Abdullah, “Rancang Bangun Sistem Informasi,” Romney dan Steinbart, no. tahun 2016, pp. 7–25, 2015.
[8] B.  ARIFIN,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  REKOMENDASI  PEMILIHAN  MOBIL  BEKAS  DENGAN MENGGUNAKAN METODE TOPSIS,” Ekp, vol. 13, no. 3, pp. 1576–1580, 2015.
[9] B. A. B. Ii, “Suharnan.2005. psikologi kognitif . edisi revisi Surabaya:Srikandi Ghalia.hlm.194 11,” pp. 11–44.
[10] H.  Z.  LUTFIANA,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENGUJIAN  KENDARAAN  BERMOTOR  DENGAN METODE  FUZZY  MULTI  ATTRIBUTE  DECISION  MAKING  MODEL  YAGER  (STUDI  KASUS: DISHUBKOMINFO  KABUPATEN  BREBES),”  IOSR  J.  Econ.  Financ.,  vol.  3,  no.  1,  p.  56,  2016,  doi: https://doi.org/10.3929/ethz-b-000238666.
[11] D. Lianto, “Penilaian kinerja keuangan perusahaan menggunakan analisis du pont,” Jibeka, vol. 7, no. 3, pp. 25–31, 2013.
[12] M.  Hardianti,  R.  Hidayatullah,  F. Pratiwi,  and  A.  Hadiansa,  “Sistem  Penunjang  Keputusan Penilaian  Kinerja Pegawai Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp),”  I  N  F  O  R  M  a  T  I  K  a,  vol.  9, no.  2,  p.  70,  2017, doi: 10.36723/juri.v9i2.107.
[13] Suprananto,  “Penilaian  (Assessment)  dalam  Pembelajaran,”  Penilai.  Pendidik.,  pp.  9–39,  2012,  [Online].  Available: https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwit6_LVlN7r AhXS63MBHSu2C3AQFjAKegQIBRAB&url=https%3A%2F%2Fwww.slideshare.net%2Fmulyatirahman%2Ftugas- evaluasi-kelompok-sertifikasi-uny&usg=AOvVaw00v5m0tF4A1e7sFsfpNjX8.
[14] A. Entedaim, “Analisis Kinerja Pada Kantor Camat Banawa Kabupaten Donggala (Studi Pelayanan E-Ktp),” Katalogis, vol. 4, no. 11, pp. 47–54, 2016.
[15] Dirk  Malaga  Kusuma,  “Kinerja  Pegawai  Negeri  Sipil  (Pns)  Di  Kantor  Badan  Kepegawaian  Daerah  Kabupaten  Kutai Timur,” eJournal Adm. Negara, pp. 1388–1400, 2013, [Online]. Available: ejournal.ip.fisip-unmul.org.
[16] M Teguh Prihandoyo, “Unified Modeling Language (UML) Model  Untuk Pengembangan Sistem Informasi Akademik Berbasis Web,” J. Inform. J. Pengemb. IT, vol. 3, no. 1, pp. 126–129, 2018.
[17] Asep Ramdhani M, “Mengenal Microsoft Visual Basic 2008,” pp. 1–10, 2008.