## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3235

## Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Mekanik Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS
Noprida Arianto * , Nurahman
Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Darwan Ali, Sampit, Indonesia Email: 1,* noprida.arianto@gmail.com, 2 nurrahman.ikhtiar@gmail.com Email Penulis Korespondensi: noprida.arianto@gmail.com
Abstrak− Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sebuah sistem yang dibangun untuk menyelesaikan masalah yang bersifat manajerial  atau  organisasi  perusahaan  yang  dirancang  guna  mengembangkan  efektivitas  dan  produktivitas  manajer  untuk menyelesaikan masalah. PT. Auto Mobil Prima adalah salah satu dealer Hino populer di Sampit. Dealer ini terletak di wilayah Kalimantan Tengah tepatnya di Jl. Jenderal Sudirman Km. 2 Sampit dan memiliki cabang  di Pangkalan Bun dan Palangka Raya.  Penelitian  ini bertujuan untuk  proses  penilaian kinerja  karyawan  bagian  mekanik pada  PT.  Auto  Mobil  Prima.  Pada proses penilaian yang menyulitkan pihak manajemen untuk memberikan bobot setiap kriteria. Sehingga membutuhkan waktu yang  cukup lama,  belum  adanya  sistem  tentang  pengambil keputusan  yang  mendukung penilaian kinerja  karyawan  bagian mekanik.  Dari  permasalahan  diatas  dan  berpatokan  terhadap  penelitian  terdahulu  maka  perlu  adanya  sistem  pendukung keputusan untuk penilaian kinerja karyawan bagian mekanik pada PT. Auto Mobil Prima, salah satu metodenya yang dapat digunakan adalah AHP ( Anailitycal Hierarchy Process ) dan TOPSIS ( Technique For Others Referencean by Similarity to Ideal Solution ). Metode ini dipilih karena mampu menyelesaikan penilaian prestasi kerja karyawan berdasarkan kriteria-kriteria yang sudah  ditentukan.  Adapun  hasil  dari  penelitian  ini  berupa  sebuah  website  sistem  pendukung  keputusan  penilaian  kinerja mekanik dengan metode AHP ( Anailitycal Hierarchy Process ) dan TOPSIS ( Technique For Others Referencean by Similarity to Ideal Solution ). Sehingga diharapkan dapat membantu PT. Auto Mobil Prima pengambil keputusan kinerja mekanik yang bersifat lebih objektif.
Kata Kunci: Analitycal Hierarchy Process (AHP); Kinerja; Penilaian; Sistem Pendukung keputusan (SPK); Technique For Others Referencean by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Abstract− Decision Support (DSS) is a system that was built to solve problems that are managerial or corporate organization designed to develop the effectiveness and productivity of managers to solve problems. PT. Auto Mobil Prima is one of the most popular Hino dealers in Sampit. This dealer is located in Central Kalimantan, precisely on Jl. General Sudirman Km. 2 Sampit and has branches in Pangkalan Bun and Palangka Raya. This study aims to assess the performance of the mechanical employees at PT. Prime Cars. In the assessment process, it is difficult for management to give weight to each criterion. So that it takes quite a long time, there is no system for decision makers that supports the performance appraisal of employees in th e mechanics department. From the problems above and based on previous research, it is necessary to have a decision support system for evaluating the performance of employees in the mechanics department at PT. Auto Mobil Prima, one of the methods that can be used is AHP (Anailitycal Hierarchy Process) and TOPSIS (Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution). This method was chosen because it is able to complete employee performance appraisals based on predetermined criteria. The results of this study are a website for a mechanical performance appraisal decision support system using the AHP (Anailitycal Hierarchy Process) and TOPSIS (Technique For Others Reference by Similarity to Ideal Solution) methods. So it is hoped that it can help PT. Auto Mobil Prima is a more objective mechanical performance decision maker.
Keywords : Analytical Hierarchy Process (AHP) ; Performance; Evaluation; Decision Support System (DSS); Technique For Others Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)

## 1. PENDAHULUAN
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sebuah sistem yang dibangun untuk menyelesaikan masalah yang bersifat manajerial atau organisasi perusahaan yang dirancang guna mengembangkan efektivitas dan produktivitas manajer  untuk  menyelesaikan  masalah.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  bukan  untuk  menggantikan  tugas manajer tetapi hanya sebagai bahan pertimbangan bagi manajer untuk melakukan sebuah keputusan akhir.
PT.  Auto  Mobil  Prima  adalah  salah  satu  perusahaan  dealer  Hino  populer  yang  berada  di  Kabupaten Kotawaringin  Timur.  PT.  Auto  Mobil  Prima  ini  terletak  di  Jl.  Jenderal  Sudirman  Km.  2,  Sampit,  Kalimantan Tengah  dan  memiliki  cabang  di  Pangkalan  Bun  serta  Palangka  Raya.  PT.  Auto  Mobil  Prima  yang  berada  di Kabupaten Kotawaringin Timur memiliki karyawan yang berjumlah 83 orang sedangkan untuk karyawan dibidang mekanik berjumlah 23 orang. Di dalam penilaian kinerja karyawan bagian mekanik yang dilakukan pada PT. Auto Mobil Prima digunakan untuk mengevaluasi hasil dari kinerja seluruh karyawan dengan menggunakan beberapa kriteria yang akan dinilai. Yang meliputi sikap karyawan, pengetahuan, kerjasama Tim, kreatifitas dan kualitas dari masing-masing karyawan di PT. Auto Mobil Prima.
Terdapat  berbagai  kriteria  yang  digunakan  dalam  proses  penilaian  kinerja  karyawan  bagian  mekanik menyulitkan  pihak  manajemen  untuk  memberikan  bobot  setiap  kriteria.  Sehingga  membutuhkan  waktu  yang cukup lama. Proses penilaian kinerja karyawan bagian mekanik masih mendapatkan rekomendasi dari beberapa orang untuk memberikan penilaian, belum adanya sistem tentang pengambil keputusan yang mendukung penilaian kinerja  mekanik  pada  PT.  Auto  Mobil  Prima,  sering  terjadinya  kesalahan  dalam  penilaian  karyawan  serta keputusan pemberian penilaian kinerja karyawan dengan memperkirakan saja. Hal-hal tersebut sangat tidak akurat dan membutuhkan banyak waktu untuk penilaian kinerja pegawai tersebut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3235
Noprida Arianto , Copyright ©2021, MIB , Page 1327 Submitted: 21/08/2021 ; Accepted: 05/10/2021 ; Published: 26/10/2021
Apabila  PT.  Auto  Mobil  Prima  melakukan  penilaian  karyawan  mekanik  dengan  menggunakan  sistem pendukung  keputusan  (SPK)  dapat  memberikan  beberapa  alternatif  dalam  mengambil  keputusan,  menghemat waktu  dalam  penilaian  serta  menghasilkan  keputusan  dengan  cepat  dan  akurat,  meningkatkan  produktivitas analisis, menghemat dalam pembiayaan dan sumber daya manusia (SDM) yang akan dilakukan.
Dari  permasalahan  diatas  dan  berpatokan  terhadap  penelitian  terdahulu  maka  perlu  adanya  sistem pendukung keputusan untuk penilaian kinerja karyawan bagian mekanik pada PT. Auto Mobil Prima, salah satu metodenya  yang  dapat  digunakan  adalah  AHP  ( Anailitycal  Hierarchy  Process )  dan  TOPSIS  ( Technique  For Others Referencean by Similarity to Ideal Solution ). Adapun hasil dari penelitian ini berupa sebuah website sistem pendukung  keputusan  penilaian  kinerja  mekanik  dengan  metode  AHP  ( Anailitycal  Hierarchy  Process )  dan TOPSIS ( Technique for Others Referencean by Similarity to  Ideal Solution ).  Metode ini dipilih karena mampu menyelesaikan  penilaian  prestasi  kerja  karyawan berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  sudah  ditentukan. Sehingga diharapkan  dapat  membantu  PT.  Auto  Mobil  Prima  pengambil  keputusan  kinerja  mekanik  yang  bersifat  lebih objektif.
Tujuan  dari  penelitian  perancangan  dan  pembuatan  sistem  pendukung  keputusan  pada  PT.  Auto  Mobil Prima Dealer Hino antara lain merancang sebuah sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode AHP ( Analitycal Hierarchy Procees ) dan TOPSIS ( Technique For Others Referencean by Similarity to Ideal Solution ) untuk  membantu  PT.  Auto  Mobil  Prima  Dealer  Hino  Sampit  agar  proses  penilaian  kinerja  karyawan  bagian mekanik  secara  terkomputerisasi,  bisa  melakukan  seleksi  secara  cepat,  tepat  mengurangi  kesalahan  dan menghasilkan sistem yang dapat mengatasi kelemahan-kelemahan dari sistem yang sedang berjalan saat ini.
Terdapat  beberapa penelitian terdahulu yang memiliki  keterkaitan dengan metode Anailitycal  Hierarchy Process (AHP)  atau Technique  For  Others  Referencean  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS) berdasarkan judul yang mendekati dengan judul penelitian ini, diantaranya :
Penelitian yang  dilakukan oleh   Endang Wahyuningsih  (2016),  menghasilkan sebuah Sistem Pendukung Keputusan untuk Penilaian Kinerja Karyawan dengan menggunakan metode Analitical Hierarchy Process (AHP) yang dapat membantu manajer Margaria Group dalam melakukan penilain kinerja dari masing-masing karyawan yang ada pada Margaria Group [1].  Penelitian yang  dilakukan oleh Alwan Kamarul  Rahman dan I Gede Agus Suwartane (2020), menghasilkan sebuah aplikasi sistem pendukung keputusan berbasis web yang digunakan untuk pemilihan karyawan terbaik dengan menggunakan metode TOPSIS.[2] Penelitian terdahulu yang dilakukan oleh Ahmad Fauzi dan Taufik Hidayatulloh (2017) menghasilkan sebuah hitungan penilaian kinerja karyawan pada PT. Telecom Visitama dengan metode AHP [3].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Teddy  Setiady,  Damdam  Damiyana  dan  Yosep  Nurawan  (2018), menghasilkan  aplikasi  sistem  untuk  penunjang  keputusan  penilaian  kinerja  karyawan  dengan  menggunakan AHP.[4]  Penelitian  terdahulu  selanjutnya  yang  dilakukan  oleh Desyanti  (2016),  menghasilkan  sebuah  sistem pendukung keputusan yang dibangun ini dapat menghasilkan keputusan yang lebih objektif dan dapat mengetahui karyawan yang memperoleh nilai  paling tinggi  dari  beberapa kriteria yang ada, karyawan yang memiliki   nilai tertinggi layak untuk mendapatkan reward atau penghargaan sehingga dapat meningkatkan kualitas kerja [5].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metodologi penelitian yang dilakukan yaitu mengumpulkan data dan informasi yang sesuai dengan permasalahan yang akan di bahas. Teknik pengumpulan data dan informasi yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
Gambar 1. Tahapan Penelitian
1. Wawancara
Dengan  melakukan  wawancara  dengan Human  Resource  Department (HRD)  pada  PT.  Auto  Mobil  Prima Dealer Hino.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3235
2. Observasi
Observasi dilakukan untuk melihat keadaan secara langsung guna memastikan data yang sudah kita dapatkan, hal  ini  juga  bertujuan  untuk  mendapatkan  data  yang  valid  dengan  melakukan  pengamatan  langsung  ke lapangan.
3. Studi Literatur
Mengumpulkan dan mempelajari penelitian-penelitian yang terdahulu yang berupa jurnal, ataupun file lainnya.
4. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  yang  dilakukan  mulai  dari  menganalisa  sistem  yang  berjalan,  kelemahan  sistem  yang berjalan.  Dari  kelemahan-kelemahan  yang  sudah dianalisa,  selanjutnya  akan  merancang  alur  sistem  dengan menggunakan penggambaran flowchart , Context Diagram , DFD, ERD dan RMD.
5. Pembuatan Sistem
Sistem pendukung keputusan yang akan dibuat berbasis website yang dapat diakses oleh HRD dan Supervisor.
6. Pengujian Sistem
Setelah sistem berhasil dibuat langkah selanjutnya pengujian sistem website pendukung keputusan penilaian mekanik.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Konsep sistem pendukung keputusan (SPK) pertama kali diungkapkan p;ej Michael S. Scott Morton pada awal tahun  1970-an.  Sistem  tersebut  berbasis  komputer  [6].  Sistem  berasal  dari  Bahasa  Yunani  yaitu  systema  yang memiliki arti kesatuan, yakin seluruh bagian-bagian yang mempunyai hubungan antara satu sama lainnya. Menurut Henry C. Lucas Jr, sistem merupakan suatu komponen atau variable yang saling bergantung antara satu sama lain. Menurut Gordon B Davis, sistem terdiri dari bagian-bagian yang saling berkaitan untuk mencapai beberapa tujuan bersama-sama [7], [8]. Sistem Pendukung Keputusan menurut Alavi and Napier, “adalah suatu kumpulan prosedur pemrosesan  data  dan  informasi  yang  berorientasi  pada  penggunaan  model  guna  untuk  menghasilkan  berbagai jawaban  yang  dapat  membantu  manajemen  dalam  mengambil  keputusan”  [7].  Konsep  pendukung  keputusan berbasis  Komputer  membantu  untuk  mengambil  sebuah  keputusan  memanfaatkan  data  dan  model  untuk menyelesaikan permasalahan yang terstruktur [9].

## 2.2 Penilaian Kinerja
Pengertian  kinerja  menurut  Wibowo,  “berasal  dari  kata  performance  yang  memiliki  arti  hasil  pekerjaan  atau sebuah prestasi kerja. Namun perlu dipahami bahwa kinerja bukan sekedar hasil pekerjaan atau bahkan prestasi kerja saja, tetapi juga mencakup bagaimana proses pekerjaan itu berlangsung”[10]. Kinerja karyawan merupakan hal  yang memiliki sifat  individual, karena setiap karyawan mempunyai  tingkat  kemampuan yang berbeda-beda dalam  mengerjakan  tugasnya.  Menurut  Kusryanto  “Kinerja  karyawan  suatu  perbandingan  hasil  yang  dicapai dengan person serta tenaga kerja persatuan waktu” [11]. Penilaian kinerja adalah sebuah proses mengevaluasi dan menilai  prestasi  kinerja  seseorang  atau  karyawan  [12].  Menurut  Dessler  penilaian  kinerja  merupakan  proses penilaian atas prestasi kinerja pegawai yang sering dilakukan oleh pemimpin perusahaan berdasarkan pekerjaan yang dikerjakan oleh pegawai tersebut [10].

## 2.3 Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Menurut  Al-Hamdany  “yaitu  metode  penyelesaian  masalah  dengan  kriteria  yang  ganda,  yang  menuntut pengambilan keputusan mengeluarkan pendapat berkaitan dengan tingkat kepentingan dari setiap kriteria-kriteria yang ada dan kemudian menunjukkan preferensi berkaitan dengan tingkat kepentingan dari setiap kriteria untuk setiap  alternatif”  [13].  AHP  merupakan  suatu  analisa  yang  digunakan  untuk  mengambil  keputusan  dengan menggunakan pendekatan sistem, yang bertujuan untuk  membantu  dalam pengambilan keputusan  [14]. Berikut ini adalah langkah-langkah dalam melakukan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) yaitu :
a. Membuat Matrik Perbandingan Berpasang
Perbandingan  yang  dilakukan  ini  ialah  perbandingan  nilai  antara  kriteria  dengan  kriteria  lainnya. Perbandingan Berpasang yang akan dinilai adalah perbandingan adalah Baris K1 dengan Kolom K2, Baris K1 dengan Kolom  K3, Baris K1 dengan  Kolom K4, Baris K1 dengan Kolom  K5. Sedangkan untuk baris selanjutnya  Baris  K2  dengan  Kolom  K3,  Baris  K2  dengan  Kolom  K3,  Baris  K2  dengan  Kolom  K4  dan terakhir Baris K2 dengan Kolom C5 dan seterusnya. Dibawah ini ketentuan matriks perbandingan berpasang
Tabel 1. Matriks Perbandingan Berpasangan
Goal K1  K2  K3  K4 K5 K1 1 K2 1 K3 1 K4 1 K5 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3235
Untuk nilai perbandingan dapat dilihat pada table dibawah ini.
Tabel 2. Nilai Standar AHP Bobot Keterangan Nilai Bobot 9 Mutlak Sangat Penting dari 8 Mendekati Mutlak dari 7 Sangat Penting dari 6 Mendekati Sangat Penting dari 5 Lebih Penting dari 4 Mendekati Lebih Penting dari 3 Sedikit Lebih Penting dari 2 Mendekati Sedikit Lebih Penting dari 1 Sama Penting Dengan Sumber: Saaty (1974)
b. Menghitung Nilai Perbandingan Berpasang baris K2, K3, K4 dan K5 yang ada pada kolom K1, K2, K3, K4, K5.
Untuk menghitung Baris K2 dengan Kolom K1 menggunakan rumus nilai perbandingan Baris K1 dengan Kolom K1 dibagi dengan nilai perbandingan Baris K1 dengan Kolom K2.
Rumus :
𝑛 × [ 𝑛−1 2 ]
Keterangan : n  =  Banyaknya elemen yang dibandingkan
c. Melakukan Perhitungan Prioritas dan Total Prioritas Setiap Baris
Perhitungan  prioritas  didapatkan  dari  nilai  perbandingan  Baris  K1  dengan  Kolom  K1  dibagi  dengan  total nilai  perbandingan  Kolom  K1.  Untuk  perhitungan  prioritas  terlebih  dulu  menjumlah  nilai  perbandingan Kolom K1, setelah menjumlah nilai perbandingan Kolom K1 menghitung Prioritas dari jumlah Kolom K1 tersebut.  Untuk  melakukan  total  prioritas  hasil  dari  pembagian  sebelumnya  dijumlahkan  setiap  barisnya. Contoh seperti dibawah ini : Rumus : Prioritas = nilai perbandingan kriteria / total nilai perbandingan Baris K1 Kolom K1  = 1 / 2,78 = 0,359 Baris K1 Kolom K2  = 1 / 2,83 = 0,353 Total Prioritas = Jumlah Prioritas Baris K1 = 0,359 + 0,353 = 0,712
d. Menghitung Matrik Konsistensi Kriteria
Konsistensi  Kriteria  didapatkan  dari  mengembalikan  bobot  nilai  dari  2  (dua)  matriks.  Matriks  yang  akan digunakan dalam menghitung Konsistensi Kriteria adalah seluruh nilai Baris K1 pada Matrik Perbandingan Kriteria  dan  seluruh  nilai  pada  Kolom  Prioritas  pada  Prioritas  lalu  dibagi  dengan  nilai  Prioritas  C1. Selanjutnya  melakukan  perhitungan Consistency  Index (CI).  Dibawah  ini  merupakan  rumus Consistency Index (CI) sebagai berikut :
CI = 𝑡−𝑛 𝑛−1 Ketentuan : Jika CI = 0, maka hierarki tersebut konsisten
e. Menghitung rasio konsistensi
Menghitung rasio konsistensi dengan cara membagi nilai CI dengan nilai Index Random (RI n) . Dibawah ini merupakan tabel Index Random sebagai berikut:
Tabel 3. Matrik Perbandingan Kriteria
Ordo Matriks 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Ratio Index 0 0  0,58  0,9  1,12  1,24  1,32  1,41  1,46  1,49 Sumber : Saaty (1974)
Dibawah ini merupakan rumus Consistency Index (CI) sebagai berikut :
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 𝑛 Ketentuan : Jika CR < 0,1, maka hierarki cukup konsisten Sedangkan jika CR > 0,1, maka hierarki sangat tidak konsisten

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3235

## 2.3 Metode Technique For Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
TOPSIS pertama kali dikenalkan oleh Yoon dan Hwang [15] TOPSIS menggunakan suatu prinsip yaitu alternatif yang terpilih  memiliki jarak paling dekat dari  solusi  ideal  positif dan paling jauh dari  solusi  ideal negatif  [16]. TOPSIS memberikan solusi dari beberapa alternatif dengan cara membandingkan setiap alternatif yang ada dengan alternatif terbaik maupun alternatif terburuk diantara alternatif-alternatif masalah yang ada [17]. Metode TOPSIS ini menggunakan jarak untuk melakukan perbandingan. Berikut adalah langkah-langkah dari metode TOPSIS:
1. Membuat matriks dan memasukkan kriteria yang akan digunakan; Pada langkah ini membuat sebuah tabel matriks dengan kriteria dan melakukan penilaian terhadap elemen- elemen yang akan digunakan. Penilaian yang sering dilakukan biasanya memberikan nilai perkisaran antara 1-10 atau 10-100.
2. Menghitung nilai kuadrat serta matrik normalisasi;
Langkah  selajutnya  menghitung  nilai  kuadrat  dari  penilaian  yang  telah  dilakukan  pada  langkah  1  dan menghitung matriks normalisasinya. Dibawah ini adalah rumus untuk menghitung nilai kuadrat yaitu : Kuadrat = n 2 Keterangan : n =  nilai elemen setiap kriteria
Sedangkan untuk rumus menghitung matrik normalisasi sebagai berikut : Langkah 1  =  Jumlah Kuadrat Kolom C1
Langkah 2  = √𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑢𝑎𝑑𝑟𝑎𝑡 𝐾𝑜𝑙𝑜𝑚 𝐶1 2
Langkah 3  = 𝑛 𝐻𝑎𝑠𝑖𝑙 𝐿𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎ℎ 2
3. Menghitung Normalisasi Terbobot
Menghitung Normalisasi Terbobot didapatkan dari hasil perkalian Prioritas pada perhitungan AHP dan hasil Normalisasi. Dibawah ini merupakan rumus dari Normalisasi Terbobot sebagai berikut : V = 𝑤 𝑗 ∙  𝑟 𝑖𝑗
4. Menghitung Solusi Ideal
Solusi Ideal didapatkan dari nilai Max dan Min dari matriks Normalisasi Terbobot, dimana nilai Baris Positif apabila keterangan kriteria yang digunakan adalah benefit (menguntungkan) maka nilai Positif akan diambil dari  nilai  Max  sedangkan  apabila  nilai  kriteria  yang  digunakan  memiliki  keterangan  cost  (tidak menguntungkan) maka nilai Positif akan diambil dari nilai Min.
5. Menghitung Solusi Ideal Positif dan Negatif
Menghitung solusi ideal positif berasal dari pengurangan normalisasi terbobot dengan nilai positif pada tabel solusi ideal. Dari hasil pengurangan tersebut akan dipangkatnya dan hasil tersebut akan menjadi solusi ideal positif. Dibawah ini rumus dari solusi ideal positif antara lain :
S + t = √∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑗 + 𝑛 𝑗=1 ) 2
Sedangkan untuk solusi ideal negative yang akan digunakan adalah nilai negatif dengan rumusa yang sama antara lain yaitu :
S + t = √∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑗 − 𝑛 𝑗=1 ) 2
6. Menghitung Nilai Akhir
C + t = 𝑆 𝑡 − 𝑆 𝑡 − − 𝑆 𝑦 +

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Kasus  dalam  penelitian  ini  ialah  pihak  HRD  akan  melakukan  penilaian  karyawan  melalui  Supervisor  dengan memiliki kriteria tertentu antara lain sikap karyawan, pengetahuan karyawan, kerjasama tim, kreatifitas karyawan dan kualitas karyawan. Data karyawan yang ada di PT. Auto Mobil Prima sebanyak 97 orang karyawan. Sedangkan yang  akan  digunakan  sebagai  sampel  sebanyak  6  (enam)  orang  karyawan.  Dibawah  ini  data  karyawan  untuk dijadikan alternatif penilaian karyawan:
Tabel 4. Tabel Karyawan No Nama Karyawan Jenis Kelamin Jabatan Alamat 1. Ade Kristianto (A1) Laki-Laki Mekanik Jl. Darun Bawan 2. Andrean Herawan (A2) Laki-Laki Mekanik Jl. Sudirman 3. Andrias (A3) Laki-Laki Mekanik Jl. Cilik Riwut 4. Fendi Rohmanto (A4) Laki-Laki Mekanik Jl. Tidar 5. Fendy Indriyanto (A5) Laki-Laki Mekanik Jl. Smekto 6. Ferdiawan Oki L (A6) Laki-Laki Mekanik Jl. Ahmad Yani

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3235

## 3.1 Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process
Dalam  melakukan  perhitungan Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  menggunakan  5  (lima)  kriteria  mulai  dari sikap, pengetahuan, kerjasama tim, kreatifitas dan kualitas. Dibawah ini data kriteria yang akan digunakan dalam melakukan penilaian setiap karyawan:
Tabel 5. Tabel Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria C1 Sikap C2 Pengetahuan C3 Kerjasama Tim C4 Kreatifitas C5 Kualitas
Langkah  selanjut  melakukan  bobot  perbandingan  kriteria  dengan  kriteria  lainnya  dengan  menggunakan nilai standar Analytical Hierarchy Process (AHP). Dibawah ini tabel 6 Nilai Standar AHP :
Tabel 6. Nilai Standar AHP Bobot Keterangan Nilai Bobot 9 Mutlak Sangat Penting dari 8 Mendekati Mutlak dari 7 Sangat Penting dari 6 Mendekati Sangat Penting dari 5 Lebih Penting dari 4 Mendekati Lebih Penting dari 3 Sedikit Lebih Penting dari 2 Mendekati Sedikit Lebih Penting dari 1 Sama Penting Dengan
Dari bobot nilai diatas akan menghasilkan Matrik Perbandingan Berpasang, dimana nilai didapatkan dari perbandingan Kolom C1 dengan Baris C1, Kolom C1 dengan Baris C2 dan seterusnya. Dibawah ini tabel 7 Matrik Perbandingan Berpasang sebagai berikut :
Tabel 7. Matrik Perbandingan Berpasang C1 C2 C3 C4 C5 C1 1 7 6 6 6 C2 0,143 1 3 1 2 C3 0,167 0,333 1 3 7 C4 0,167 1,000 0,333 1 1 C5 0,167 0,500 0,143 1 1 Total  0,1643  9,833  10,476  12 17
Pada tabel 6 Baris C1 dengan Kolom C1 memiliki nilai 1, dimana C1 adalah sikap karyawan. Maka sikap karyawan Sama Penting Dengan sikap karyawan, sedangkan Baris C1 dengan Kolom C2 memiliki nilai 7 maka sikap karyawan Sangat Penting Dari pengetahuan. Adapun penjelasan perhitungan seperti dibawah ini : Baris C1 Kolom C1 = 1 / 1 =  1 Baris C2 Kolom C1
= 1 / 7 =  0,143 Total
= 1 + 0,143 + 0,167 + 0,167 + 0,167 = 1,643
Langkah selanjutnya melakukan Matrik Prioritas dari hasil perhitungan tabel 7. Hasil tersebut dapat dilihat dari tabel 8 dibawah ini.
Tabel 8. Matriks Prioritas C1 C2 C3 C4 C5 Prioritas CM C1 0,6087 0,7119  0,5727  0,5000  0,3529 0,5492 6,1702 C2 0,870 0,1017  0,2864  0,0833  0,1176 0,1352 7,0109 C3 0,1014 0,0339  0,0955  0,2500  0,4118 0,1785 5,4490 C4 0,1014 0,1017  0,0318  0,0833  0,0588 0,0754 5,6121 C5 0,1014 0,0508  0,0136  0,0833  0,0588 0,0616 5,2206 CI 0,023 RI 1,12 CR 0,199
Hasil perhitungan Tabel 7 Matrik Prioritas diatas didapatkan dari Bobot Nilai Baris C1 dan Kolom C1 dibagi dengan Total Kolom C1, penjelasan perhitungan dibawah ini ;

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3235
Baris C1 Kolom C1  = 1 / 1,643 =  0,6087 Baris C2 Kolom C1  = 0,143 / 1,643 =  0,0870 Prioritas = 0,6087 + 0,0870 + 0,1014 + 0,1014 + 0,1014 = 0,5492
Cara menghitung CM yaitu mengembalikan bobot nilai matriks dari 2 (dua) matrik. Hasil CM Baris C1 yaitu antara Baris C1 pada Gambar 4.1 dengan Kolom Prioritas menghasilkan 6,1702. Sedangkan untuk menghitung CI sebagai berikut:
CI = 6,1702+7,0109+5,4490+5,6121+5,2206 5 CI =  5,893 – 5 = 0,8926 4 CI =  0,223
Tabel 9. Ordo Matrik Ordo Matriks 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Ratio Index 0 0 0,58  0,9  1,12  1,24  1,32  1,41  1,46  1,49
Sumber: Saaty (1974)
Sedangkan  perhitungan  hasil  CR  dari  pembagian  antara  hasil  CI    dengan  nilai  RI  adalah  0,223  /  1,12 menghasilkan 0,199. Dari nilai-nilai perhitungan AHP ini akan dikalikan dengan nilai yang aka nada di tahapan TOPSIS. Perhitungan ini bertujuan sebagai penggabungan antara perhitungan AHP dengan perhitungan TOPSIS yang akan dilakukan.

## 3.2 Penerapan TOPSIS
Langkah awal melakukan perhitungan TOPSIS ialah melakukan pembobotan karyawan berdasarkan kriteria yang sudah  ditentukan.  Dimana  pembobotan  karyawan  ini  merupakan  penilaian  dari  setiap  karyawan  berdasarkan kriteria-kriteria  yang  ada  di  tahapan  AHP.  Nilai  yang  akan  diberikan  perkisaran  dari  1-10/kriteria.  Adapun penjelasan dari Tabel 9 dari bobot nilai karyawan, kode karyawan A1 yaitu Ade Kristianto memiliki nilai bobot 8 dari kriteria sikap, nilai 7 dari pengetahuan, 7 dari kerjasama tim, 8 dari kreatifitas dan 8 dari kualitas. Dibawah ini merupakan tabel dari pembobotan karyawan.
Tabel 10. Bobot Nilai Karyawan C1 C2 C3 C4 C5 A1 8 7 7 8 8 A2 9 8 8 8 7 A3 9 9 8 8 8 A4 10 10 10 10 9 A5 4 2 7 6 8 A6 7 6 6 6 5
Dari  pembobotan  pada  tabel  10 akan  dilakukan  perhitungan  hasil  kuadrat  dari  C1  Baris  A1  adalah  64 dimana kuadrat dari 8 adalah 64. Maka nilai sikap Ade Kristianto pada Matrik Kuadrat adalah 64 dan seterusnya. Dibawah ini matrik kuadrat dari bobot penilaian sebagai berikut.
Tabel 11. Matriks Kuadrat C1 C2 C3 C4 C5 A1 64 49 49 64 64 A2 81 64 64 64 49
A3 81 81 64 64 64 A4 100 100 100 100 81 A5 16 4 49 36 64
A6 49 36 36 36 25 Rumus: Kuadrat = 𝑛 2 A1 =  8 2 =  64 A2 =  9 2 =  81
Selanjutnya menghitung nilai Normalisasi. Hasil normalisasi berasal dari hasil Prioritas, hasil Kuadrat dan Bobot Nilai Karyawan. Adapun hasil dari normalisasi sebagai berikut.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3235
Prioritas 0,5492  0,1352  0,1785  0,0754  0,0616 C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,4046  0,3830  0,3679  0,4193  0,4295 A2 0,4551  0,4377  0,4205  0,4193  0,3758 A3 0,4551  0,4925  0,4205  0,4193  0,4295 A4 0,5057  0,5472  0,5256  0,5241  0,4831 A5 0,2023  0,1094  0,3679  0,3145  0,4295 A6 0,3540  0,3283  0,3154  0,3145  0,2684 Adapun rumus untuk perhitungan tabel matriks normalisasi diatas adalah sebagai berikut : Langkah 1 =  64 + 81 + 81 + 100 + 16 + 49 =  391 Langkah 2 = √𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑢𝑎𝑑𝑟𝑎𝑡 𝐾𝑜𝑙𝑜𝑚 𝐶1 2 = √391 2 =  19,77 Langkah 3 =  8/19,77 =  0,4046
Selanjutnya melakukan Normalisasi Terbobot, perkalian antara hasil Normalisasi dengan hasil Prioritas yang berada di perhitungan AHP sebelumnya. Normalisasi Terbobot didapatkan dari hasil perkalian Prioritas pada perhitungan AHP dan hasil Normalisasi pada tabel 12.
Sedangkan untuk nilai Max dan Min didapatkan dari nilai yang paling tinggi dan paling rendah dari Kolom C1 berdasarkan tabel 12. Nilai Max dan Min dari Kolom C1 adalah 0,2778 dan 0,1111. Dibawah ini merupakan tabel dari hasil perhitungan Normalisasi Terbobot sebagai berikut.
Tabel 12. Normalisasi Terbobot C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,2222  0,0518  0,0657  0,0316  0,0265 A2 0,2500  0,0592  0,0751  0,0316  0,0232 A3 0,2500  0,0666  0,0751 0,316 0,0265 A4 0,2778  0,0740  0,0938  0,0395  0,0298 A5 0,1111  0,0148  0,0657  0,0237  0,0265 A6 0,1944  0,0444 0,563 0,0237  0,0165 Max 0,2778  0,0740 0,938 0,0395  0,0298 Min 0,1111  0,0148 0,563 0,0237  0,0165
Dibawah ini rumus penjelasan tentang hasil Normalisasi Terbobot : Rumus : Baris A1 dengan Kolom C1 =  0,4046 x 0,5492 =  0,2222 Baris A2 dengan Kolom C1 =  0,4551 x 0,5492 =  0,2500
Selanjutnya menentukan Solusi Ideal dari hasil Normalisasi Terbobot. Apabila keterangan dalam kriteria yang akan digunakan dapat keuntungan maka termasuk ke dalam Benefit dan yang tidak menguntungkan termasuk ke dalam Cost .  Hasil Baris Positif  tabel  13 didapatkan dari  nilai Max pada  tabel  13, dimana nilai Baris Positif apabila keterangan kriteria yang digunakan adalah benefit maka nilai Positif akan diambil dari nilai Max sedangkan apabila nilai kriteria yang digunakan memiliki keterangan cost maka nilai Positif akan diambil dari nilai Min. Hasil dari Solusi Ideal dapat dilihat pada tabel berikut ini.
Tabel 13. Solusi Ideal Kriteria Benefit  Benefit  Benefit  Benefit  Benefit C1 C2 C3 C4 C5 Positif 0,2778 0,0740 0,0938 0,0395 0,0298 Negatif 0,1111 0,0148 0,0563 0,0237 0,0165 Keterangan:
Jika kriteria dengan keterangan Benefit , maka nilai Positif akan diambil nilai Max dari Normalisasi Terbobot dan nilai Negatif akan diambil nilai Min . Sedangkan jika kriteria dengan keterangan Cost , maka nilai Positif akan diambil nilai Min dari Normalisasi Terbobot dan nilai Negatif akan diambil nilai Max .
Langkah selanjutnya mencari Matriks Solusi Ideal Positif. Matriks ini akan menggunakan nilai bobot dari tabel 12 dan tabel 13. Dibawah ini tabel dari hasil perhitungan Matriks Solusi Ideal Positif yaitu :
Tabel 14. Matriks Solusi Ideal Positif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,0031  0,0005  0,0008 6E-05 1E-05 A2 0,0008  0,0002  0,0004 6E-05 4E-05 A3 0,0008 5E-05 0,0004 6E-05 1E-05

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3235
Dibawah ini penjelasan hasil dari Matriks Solusi Ideal Positif yang telah dilakukan : Baris A1 dengan Kolom C1 =  (0,2222 – 0,2778) 2 =  0,0031 Baris A2 dengan Kolom C1
=  (0,2500 – 0,2778) 2 =  0,0008
Selanjutnya  mencari  Matriks  Solusi  Ideal  Negatif.  Hasil  yang  akan  digunakan  sama  dengan  langkah mencari Matriks Solusi Ideal Positif yaitu menggunakan nilai bobot dari  tabel 12 dan tabel 13, namun bedanya matriks ini menggunakan nilai negatif dari hasil Solusi Ideal pada tabel 15. Dibawah ini hasil Matriks Solusi Ideal Negatif :
Tabel 15. Matriks Solusi Ideal Negatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,0123  0,0014 9E-05 6E-05 1E-05 A2 0,0193 0,002 0,0004 6E-05 4E-05 A3 0,0193  0,0027  0,0004 6E-05 1E-05
Dibawah ini penjelasan perhitungan hasil Mariks Solusi Ideal Negatif : Baris A1 dengan Kolom C1  =  (0,2222 – 0,1111) 2 =  0,0123 Baris A2 dengan Kolom C1  =  (0,2500 – 0,1111) 2 =  0,0193
Dari  Hasil  Perhitungan  diatas  karyawan  atas  nama  Fendi  Romanto  berada  di  rangking  1  dengan  hasil perhitungan 1, rangking 2 atas nama Andrias, rangking 3 atas nama Andrean Herawan, rangking 4 atas nama Ade Kristianto, rangking 5 Ferdiawan Oki Lysyanto dan terakhir rangking 6 Fendy indriyanto. Dibawah ini tabel dari hasil akhir perhitungan AHP dan TOPSIS sebagai berikut:
Tabel 16. Hasil Akhir Positif Negatif Pref Rank A1 0,0667 0,1182 0,6393 4 A2 0,0381 0,1474 0,7947 3 A3 0,354 0,1499 0,8091 2 A4 0 0,182 1 1 A5 0,1798 0,0137 0,0706 6 A6 0,0983 0,0884 0,4737 5

## 3.1 Implementasi Program
Berikut merupakan tampilan dari hasil program yang telah berhasil.

## Gambar 2. Halaman Login
Gambar  diatas  merupakan  tampilan  halaman  untuk login ,  HRD  dan  Supervisor  akan  memasukkan username serta password yang  telah  diberikan  sebelumnya.  Tampilan  ini  untuk  memulai  aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan pada PT. Auto Mobil Prima.
Gambar 3. Halaman Utama Kriteria
Gambar diatas merupakan tampilan halaman utama kriteria, pada halaman ini terdapat kriteria-kriteria yang akan digunakan dalam penilaian kinerja mekanik. Pada halaman ini dapat menambah kriteria-kirteria baru yang akan digunakan nantinya.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI 10.30865/mib.v5i4.3235

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil penelitian dengan menggunakan metode AHP dan TOPSIS ini dapat mengurangi permasalahan penilai kinerja  mekanik  yang  sebelumnya  masih  menggunakan  sistem  mendapatkan  rekomendasi  dari  beberapa  orang untuk memberikan penilaian. Dari hasil pengujian sitem yang telah dilakukan menghasilkan karyawan atas nama Fendi Romanto berada di rangking 1 dengan hasil perhitungan 1, rangking 2 atas nama Andrias, rangking 3 atas nama Andrean Herawan, rangking 4 atas nama Ade Kristianto, rangking 5 Ferdiawan Oki Lysyanto dan terakhir rangking 6 Fendy indriyanto. Dengan adanya sistem pendukung keputusan ini dapat memberikan hasil yang efektif serta pengerjaannya yang tidak memperlukan waktu yang lama.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih disampaikan kepada pihak-pihak yang telah mendukung terlaksananya penelitian ini. Untuk Bapak Muhammad  Fadli  selaku  HRD  ( Human  Resource  Department )  PT.  Auto  Mobil  Prima  Dealer  Hino  Sampit, karyawan-karyawan  PT.  Auto  Mobil  Prima  Dealer  Hino  Sampit,  teman-teman  yang  telah  berpartisipasi  dalam penelitian yang telah dilakukan ini.

## REFERENCES
[1] E.  Wahyuningsih,  K.  Akuntansi,  and  S.  AKAKOM  Jl  Raya  Janti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Karyawan  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp),” Semin.  Ris.  Teknol.  Inf.  tahun ,  pp.  378–387, 2016.
[2] A. K. Rahman and I. G. A. Suwartane, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Karyawan Terbaik Dengan Metode Tehcnique for Order Preference By Similarity To Ideal Solution (Topsis) Berbasis Web,” J. IKRA-ITH Teknol. , vol. 4, no. 1, 2020.
[3] A.  Fauzi  and  T.  Hidayatulloh,  “Penilaian  Kinerja  Karyawan  Pada  PT.  Telecom  Visitama  Menggunakan  Metode Analytical Hierarchy Process,” Indones. J. Comput. Inf. Technol. , vol. 2, no. 2, pp. 65–71, 2017.
[4] T. Setiady, D. Damiyana, and Y. Nurawan, “Sistem penunjang keputusan penilaian kinerja karyawan dalam pemilihan karyawan terbaik berbasis web di LP3I jakarta,” J. Sisfotek Glob. , vol. 8, no. 1, pp. 87–92, 2018.
[5] Desyanti, “Menggunakan Metode Analiticy Hierarcy Process ( Ahp ),” J. Inovtek Polbeng , vol. 1, no. 1, pp. 43–48, 2016.
[6] A. E. Munthafa, H. Mubarok, J. Teknik, and I. Universitas, “PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM SISTEM Kata Kunci : Analytical Hierarchy Process , Consistency Index , Mahasiswa Berprestasi . Keywords : Analytical Hierarchy Process , Consistency Index , Achievement Student b . Kelebihan dan Kelemaha,” J. Siliwangi , vol. 3, no. 2, pp. 192–201, 2017.
[7] W. Setiyaningsih, Konsep Sistem Pendukung Keputusan , vol. 53, no. 9. 2015.
[8] T. Limbong et al. , Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi . Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
[9] D. Gustian, A. Bahrum, and S. Saepudin, “Sistem keputusan penilaian kinerja karyawan dengan menggunakan metode analitical hierracy process,” J. TAM (Technology Accept. Model. , vol. 9, no. 2, pp. 93–95, 2018.
[10]  N. Y. Romario, D . Bachtiar, F .dan Setiawan, “Implementasi Sistem Penilaian Kinerja Karyawan Dengan Menggunakan Metode AHP-TOPSIS Untuk Rekomendasi Pemilihan Karyawan Tetap,” J. Pengemb. Teknol. Inf. dan Ilmu Komput. , vol. 3, no. 4, pp. 3866–3873, 2019.
[11]  T. Huseno, “Kineja Pegawai (Tinjauan dari Dimensi Kepemimpinan, Misi Organisasi, Budaya Organisasi dan Kepuasan Kerja).” p. 123, 2016.
[12]  F. A. Nazilla, N. Santoso, and I. F. Rozi, “Pengembangan Sistem Informasi Penilaian Kinerja  Karyawan Menggunakan Metode Ahp Dan Topsis,” J. Inform. Polinema , vol. 3, no. 4, p. 17, 2017.
[13]  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.
[14]  A.  Kusaeri,  M.  Hermansyah,  and  H.  Bashori,  “Analisis  Pemilihan  Supplier  menggunakan  Pendekatan  Metode Analitychal Hierarchy Process di Pt. XX,” J. Knowl. Ind. Eng. , vol. Vol. 3, no. 2, pp. 51–61, 2016.
[15]  E. N. Sejati Purnomo, S. Widya Sihwi, and R. Anggrainingsih,  “Analisis Perbandingan Menggunakan Metode AHP, TOPSIS, dan AHP-TOPSIS dalam Studi Kasus Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Siswa Program Akselerasi,” J. Teknol. Inf. ITSmart , vol. 2, no. 1, p. 16, 2016.
[16]  A. Suryana, E. Yulianto, and K. D. Pratama,  “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Prestasi Pegawai Menggunakan Metode Saw, Ahp, Dan Topsis,” J. Ilm. Teknol. Inf. Terap. , vol. 3, no. 2, pp. 130–139, 2017.
[17]  M. Marbun and B. Sinaga, Buku Ajar Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Hasil Belajar | 1 STMIK Pelita Nusantara Medan , no. April. 2018.