Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 347-357 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)

## Ilun Silviliani, Ade Priyatna
Fakultas Teknologi Informasi , Program Studi Sistem Informasi, Universitas Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia Email: 1 11172749@nusamandiri.ac.id, 2 ade.aeq@nusamandiri.ac.id
Abstrak− Pemilihan karyawan terbaik dilakukan untuk memberikan suatu penghargaan kepada karyawan yang telah bekerja dengan baik dan teladan. Hal ini dilakukan sebagai bentuk terima kasih perusahaan atas apa yang telah diberikan karyawan kepada perusahaan. Namun  dalam  melakukan  pemilihan  karyawan  terbaik  ada  beberapa  kriteria  sebagai  pertimbangan  yaitu  kedisiplinan,  kehadiran, komunikasi, kerjasama dan tanggung jawab. Dikarenakan data karyawan yang banyak, sehingga menyebabkan lamanya waktu proses dalam  pengambilan  keputusan.  Maka,  penulis  memakai  metode  Analytical  Hierarchy  Process  dimana  dalam  proses  pengambilan keputusan dilakukan dengan cara menilai alternatif pilihan berdasarkan kriteria yang telah ditentukankan guna membantu mempercepet pengambilan keputusan dalam pemilihan karyawan terbaik. Perhitungan matriks alternatif menghasilkan nilai 0,333 atau 33,3% untuk karyawan 4 atas nama Apri Yuliani. Dan karyawan tersebut yang direkomendasikan sebagai karyawan terbaik.
Kata Kunci: Pemilihan Karyawan Terbaik; Analytical Hierarchy Process; Keputusan
Abstract− The best selection is made to give an award to employees who have worked well and are exemplary. This is done as a form of  gratitude  for  what  has  been  given  to  the  company.  However,  in  selecting  the  best  employees  there  are  several  criteria  for consideration, namely discipline, attendance, communication, cooperation and responsibility. Due to the large number of employee data,  causing the decision-making process  time.  So,  the  author  uses the Analytical  Hierarchy  Process  method  where  the  decision- making process is carried out by evaluating alternatives based on predetermined criteria to help speed up decision making in selecting the best employees. The alternative matrix calculation yields a value of 0.333 or 33,3% for employee 4 on behalf of Apri Yuliani. And those employees are recommended as the best employees.
Keywords : Best Employee Selection; Analytical Hierarchy Process; Decision

## 1. PENDAHULUAN
Kualitas  sumber  daya  manusia  menentukan  sejauh  mana  sistem  sumber  daya  manusia  ini  sanggup  menunjang  dan memuaskan keinginan karyawan maupun perusahaan. Dalam peningkatan pengetahuan, skill, perubahan sikap, perilaku, koreksi  terhadap  kekurangan-kekurangan  kinerja  dibutuhkan  untuk  meningkatkan  kinerja  dan  produktivitas(Putri  & Warianto,  2017).  Eksitensi  seorang  karyawan  dalam  menjalankan  tugasnya  sangat  mendukung  suatu  pencapaian perusahaan.(Stevanus et al., 2018)
Semakin pesatnya perkembangan teknologi informasi pada era globalisasi, menjadi salah satu bukti nyata bahwa pemanfaatan  teknologi  informasi  memberikan  banyak  kemudahan  dalam  aktivitas  bisnis.  Sumber  daya  manusia  pun memegang  kedudukan  yang  berpengaruh  dalam  aktivitas  atau  kegiatan  untuk  kemajuan  perusahaan  (Witasari  & Jumaryadi,  2020).  Era  globalisasi  yang  semakin  maju  membentuk  persaingan  yang  semakin  tajam,  dimana  setiap perusahaan dan para pelaku ekononi harus memiliki SDM yang mampu menyesuaikan diri(Setiadji & Sofiana, 2016)
Teknologi merupakan  alat  canggih  yang  dapat  membantu  perusahaan  mendapatkan  informasi  yang  dibutuhkan sehingga dapat membantu manager untuk mengambil keputusan dengan mudah(Penta et al., 2019).
Karyawan  diharapkan  dapat  melakukan  peningkatan  daya  saing,  selain  karyawan  perusahan  harus  mendukung kinerja  kerja  karyawan  seperti  memberikan  pelatihan-pelatihan,  kursus-kursus  serta  penunjang  lainnya  seperti memberikan predikat karyawan terbaik guna meningkatkan kompetensi dalam bekerja.Oleh karena itu diperlukan suatu sistem  pendukung  keputusan(SPK)  yang  dapat  memperhitungkan  segala  kriteria  yang  mendukung  pengambilan keputusan  guna  membantu  mempermudah  proses  pengambilan  keputusan  tersebut(Murdianto  et  al.,  2016).  Karyawan adalah  setiap  orang  yang  mempersiapkan  pelayanan  dan  mendapatkan  imbalan  ataupun  bonus  yang  besarannya  telah ditentukan terlebih dahulu(Sumanto et al., 2020). Sistem adalah hubungan fungsional yang terorganisasi / teratur, yang berangsung  diantara  bagian-bagian  atau  elemen-elemen(Setiady  et  al.,  2018).  Sistem  pendukung  keputusan  dapat diartikan  sebagai  suatu  sistem  yang  dirancang  yang  digunakan  untuk  mendukung  manajemen  didalam  pengambilan decision (Nofriansyah, D., & Defit, 2017) .
PT. Synergy Engineering memiliki cukup banyak karyawan sehingga jika dilakukan pemilihan karyawan terbaik maka pemilihan yang dilakukan HRD dalam menentukan karyawan terbaik masih sulit untuk pengambilan keputusannya, data  karyawan  yang  banyak  menyebabkan  lamanya  waktu  proses  dalam  pengambilan  keputusan.  Dengan  adanya permasalahan  diatas  penulis  tertarik  untuk  mengambil  permasalahan  mengenai  pemilihan  karyawan  terbaik  guna membantu mempercepet pengambilan keputusan.
Berdasarkan latar belakang yang telah diuraikan sebelumnya, maka permasalahan mengenai pemilihan karyawan terbaik  dapat  menyebabkan  penunjang  keputusan  yaitu,  bagaimana  menentukan  kriteria  untuk  pemilihan  karyawan terbaik,  dan  bagaimana  implementasi  sistem  penunjang  keputusan  pemilihan  karyawan  terbaik  dengan  menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Maksud dari penelitian skripsi ini, untuk mengetahui kritera-kriteria yang menjadi  prioritas  dalam  memilih  karyawan  terbaik  di  PT.  Synergy  Enginering,  Membantu  perusahaan  untuk  memilih
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 347-357 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
karyawan  terbaik  berdasarkan  nilai  yang  tepat  dan  efisien,  dan  menerapkan  sistem  penunjang  keputusan  dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process ( AHP) untuk memilih karyawan terbaik.
Sedangkan,  salah  satu  tujuan  dalam  penelitian  dan  penulisan  skripsi  ini  adalah  untuk  membantu  mempercepet pengambilan keputusan pemilihan karyawan terbaik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
AHP adalah sebuah metode untuk memeringkat alternatif keputusan dan memilih yang terbaik dengan beberapa kriteria. AHP mengembangkan satu nilai numerik untuk memeringkat setiap alternatif keputusan, berdasarkan pada sejauh mana tiap-tiap alternatif memenuhi kriteria pengambil keputusan(Permatasari, 2020). Sedangkan tahapan metode Analytichal Hierarchy Process (AHP) adalah sebagai berikut(Sari, 2018) :
a. Mendefinisikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan, lalu menyusun hierarki dari permasalahan yang dihadapi. Penyusunan hirarki adalah dengan cara menetapkan sasaran sistem secara keseluruhan pada top level .
b. Menentukan  prioritas  elemen  (membuat  perbandingan  pasangan,  yaitu  membandingkan  elemen  secara berpasangan sesuai dengan kriteria yang diberikan).
c. Sintesis (menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks, membagi setiap nilai dari kolom dengan total  kolom  yang  bersangkutan untuk  memperoleh normalisasi matriks dan menjumlahkan nilai-nilai  dari setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata- rata).
d. Mengukur konsistensi .
e. Menghitung Indeks Konsistensi (CI).
f. Menghitung Rasio Konsistensi (CR).
g. Memeriksa konsistensi hierarki. Jika nilainya lebih dari 10%,  maka penilaian dari data judgment harus diperbaiki. Namun  jika rasio konsistensi
h. (CI atau IR) kurang atau sama dengan 0,1, maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar.
Didalam  melakukan  penelitian  untuk  mendapatkan  data  yang  akurat  sebagai  acuan  penulisan,  maka  penulis melakukan beberapa metode penelitian sebagai berikut :

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang akan dilakukan penulis dalam penelitian ini dapat dilihat pada gambar bagan berikut ini :
Gambar 1. Bagan Tahapan Penelitian
Berdasarkan dengan gambar bagan di atas maka dapat diuraikan secara rinci sebagai berikut : 1. Studi Pendahuluan
Studi pendahuluan merupakan kegiatan awal  penelitian yang dilakukan penulisi  untuk  mengetahui dan memahami bagaimana  melakukan  penelitian  yang  baik  dan  benar,  sehingga  penulis  melakukan  studi  pustaka  serta  mengkaji penelitian terdahulu.
2. Identifikasi Masalah
Dalam tahap identifikasi  masalah, penulis akan merumuskan permasalahan yang sedang terjadi guna mencari  tahu penyebab terjadinya masalah. Permasalah yang terjadi akan diperinci untuk memudahkan dalam mencari solusi. 3. Pengumpulan Data
Setelah perumusan masalah dilakukan langkah penulis selanjutnya yaitu pengumpulan data. Data yang didapatkan peneliti  yaitu  dengan  melakukan  observasi  ke  PT.  Synergy  Engineering  dan  melakukan  wawancara  dengan  pihak terkait.
4. Pembuatan dan Pengisian Kuesioner
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 347-357 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Tahap pembuatan dan pengisian kuesioner akan dilihat dari  hasil wawancara yang telah dilakukan peneliti kepada pihak PT. Synergy Engineering. Dari hasil wawancara barulah dibuat kuesioner barulah kuesioner tersebut diisi oleh Head Of Departement (HOD) dari departemen Information Technology (IT), General Affair (GA), Quality, Safety Health and Environment (QHSE), Human Resource Development (HRD), dan Finance .
5. Analisa Data
Tahapan  selanjutnya  yaitu  analisa  data,  data  yang  akan  di  analisa  yaitu  data  dari  pengisian  kuesioner  yang  telah dilakukan oleh responden. Data tersebut akan diolah dengan perhitungan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menghasilkan data yang valid dan relevan. 6. Kesimpulan dan Saran
Tahapan terakhir dalam penelitian ini yaitu kesimpulan dan saran. Dimana  pada kesimpulan akan dijelaskan secara singkat mengenai hasil dari penelitian yang telah dilakukan. Sedangkan untuk saran yaitu memberi catatan jika ada kekurangan guna menjadi evaluasi untuk penulis.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Model AHP Dalam Menentukan Urutan Prioritas
Dalam menentukan urutan prioritas pemilihan karyawan terbaik dilakukan melalui langkah-langkah berikut :
1. Penyusunan kriteria meliputi : kedisiplinan, kehadiran, komunikasi, kerjasama, tanggung jawab.
2. Penetapan bobot kriteria melalui kuesioner dari HOD masing-masing depatremen yaitu : IT, GA, QHSE, HRD dan Finance sebagai responden.
3. Penyusunan  nilai  masing-masing  yakni  nilai  kedisiplinan,  kehadiran,  komunikasi,  kerjasama,  dan  tanggung  jawab menurut variabel operasional yang diturunkan.
4. Perhitungan  nilai  hirarki  prioritas  pemilihan  karyawan  terbaik  berdasarkan  perkalian  bobot  kriteria  dan  masing- masing dari nilai kedisiplinan, kehadiran, komunikasi, kerjasama, dan tanggunng jawab.

## 3.1.1 Perbandingan Faktor
Perbandingan  faktor  dilakukan  untuk  menentukan  faktor  mana  yang  lebih  penting  dan  diisikan  dengan  nilai  yang merupakan tingkat kepentingan faktor itu sendiri.

## Gambar 2. Tabel Perbandingan Faktor Dalam Kriteria

## 3.1.2 Membuat Struktur Hirarki
Diawali dengan tujuan utama yaitu pemilihan  karyawan terbaik. Selanjutnya yaitu kriteria yang mempengaruhi  dalam mengambil keputusan pemilihan karyawan terbaik. Dan terakhir menentukan alternatif.
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 347-357 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin

## 3.2 Pengolahan Data Menggunakan AHP
a. Perhitungan Faktor Hirarki Untuk Semua Kriteria
Tabel 1. Matriks Faktor Pembobotan Hirarki Kriteria yang Disederhanakan Kriteria Kedisiplinan Kehadiran Komunikasi Kerjasama Tanggung Jawab Kedisiplinan 1,000 3,000 3,000 0,333 0,200 Kehadiran 0,333 1,000 3,000 0,333 0,200 Komunikasi 0,333 0,333 1,000 0,200 0,200 Kerjasama 3,000 3,000 5,000 1,000 0,500 Tanggung Jawab 5,000 5,000 5,000 2,000 1,000 Jumlah 9,667 12,333 17,000 3,867 2,100
Dari  hasil  yang  telah  sederhanakan, maka  bagian-bagian  pada  setiap  kolom  dibagi  dengan  jumlah kolom  yang bersangkutan, akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Selanjutnya nilai vektor eigen didapat dari hasil rata-rata bobot relatif dari setiap baris. Hasilnya seperti pada tabel dibawah ini:
Tabel 2. Matriks Faktor Pembobotan Hirarki Kriteria yang Dinormalkan Kriteria Kedisiplinan Kehadiran Komunikasi Kerjasama Tanggung Jawab Vector Eigen (Dinormalkan) Kedisiplinan 0,103 0,243 0,176 0,086 0,095 0,141 Kehadiran 0,034 0,081 0,176 0,086 0,095 0,095 Komunikasi 0,034 0,027 0,059 0,052 0,095 0,053 Kerjasama 0,310 0,243 0,294 0,259 0,238 0,269 Tanggung Jawab 0,517 0,405 0,294 0,517 0,476 0,442 Total 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
Nilai vector eigen yang telah didapat akan dikalikan dengan matriks semula, menghasilkan nilai untuk tiap baris, yang selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan vector yang bersangkutan. Nilai rata-rata dari hasil pembagian ini yakni principal eigen value maksimum (λmaks).
[ 1,000 3,000 3,000 0,333 0,200 0,333 1,000 3,000 0,333 0,200 0,333 3,000 5,000 0,333 3,000 5,000 1,000 0,200 0,200 5,000 1,000 0,500 5,000 2,000 1,000] Χ [ 0,141 0,095 0,053 0,269 0,442] = [ 0,763 0,480 0,274 1,464 2,425]
[ 0,763
0,480 0,274
1,464
2,425] : [ 0,141 0,095 0,053 0,269 0,442] = [ 5,417 5,070 5,129 5,445 5,486] ∑ 26, 547
λmaks = 26,547 5 = 5,309
Karena matriks berordo 5 (yakni terdiri dari 5 kriteria utama), nilai indeks konsistensi (CI) yang di peroleh:
CI = (λmaks−n) (𝑛−1) = (5,309−5) (5−1) = 0,309 4 = 0,077
Untuk n=5, RI= 1,12 (Tabel Saaty, Thomas L, and Luis G. Vegas, 1994), maka:
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,071 1,12 = 0,069
Karena CR <0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten.
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  diatas  menunjukan  bahwa  tanggung  jawab  merupakan  kriteria  yang  paling penting dalam pemilihan karyawan terbaik dengan bobot 0,442 atau 44,2%. Berikutnya adalah kerjasama dengan nilai bobot 0,269 atau 26,9%. Kriteria kedisiplinan dengan nilai bobot 0,141 atau 14,1%. Kriteria kehadiran dengan nilai bobot 0,095 atau 9,5%. Dan kriteria terakhir yaitu komunikasi dengan nilai bobot 0,053 atau 5,3%.
b. Berikut perhitungan faktor evaluasi kriteria Kedisiplinan
Tabel 3. Tabel Matriks Faktor Evaluasi Kriteria Kedisiplinan yang Disederhanakan
Alternatif Karyawan 01 Karyawan 02 Karyawan 03 Karyawan 04 Karyawan 05 Karyawan 01 1,000 0,333 2,000 0,333 0,333 Karyawan 02 3,000 1,000 3,000 3,000 2,000

## TIN: Terapan Informatika Nusantara
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 347-357 ISSN 2722-7987 (Media Online)

## Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Alternatif Karyawan 01 Karyawan 02 Karyawan 03 Karyawan 04 Karyawan 05 Karyawan 03 0,500 0,333 1,000 0,200 0,200 Karyawan 04 3,000 0,333 5,000 1,000 0,333 Karyawan 05 3,000 0,500 5,000 3,000 1,000 Jumlah 10,500 2,500 16,000 7,533 3,867
Dari  hasil  yang  telah  sederhanakan,  maka  bagian-bagian  pada  tiap  kolom  dibagi  dengan  jumlah  kolom  yang bersangkutan, akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Selanjutnya nilai vektor eigen didapat dari hasil rata-rata bobot relatif untuk setiap baris. Hasilnya seperti pada tabel dibawah ini:
Tabel 4. Tabel Matriks Faktor Evaluasi Kriteria Kedisiplinan yang Dinormalkan Alternatif Karyawan 01 Karyawan 02 Karyawan 03 Karyawan 04 Karyawan 05 Vector Eigen (Dinormalkan) Karyawan 01 0,095 0,133 0,125 0,044 0,086 0,097 Karyawan 02 0,286 0,400 0,188 0,398 0,517 0,358 Karyawan 03 0,048 0,133 0,063 0,027 0,052 0,064 Karyawan 04 0,286 0,133 0,313 0,133 0,086 0,190 Karyawan 05 0,286 0,200 0,313 0,398 0,259 0,291 Total 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
Nilai vector eigen yang telah didapat akan dikalikan dengan matriks semula, menghasilkan nilai untuk tiap baris, yang selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan vector yang bersangkutan. Nilai rata-rata dari hasil pembagian ini yakni principal eigen value maksimum (λmaks).
[ 1,000 0,333 2,000 0,333 0,333 3,000 1,000 3,000 3,000 2,000 0,500 3,000 3,000 0,333 0,333 0,500 1,000 0,200 0,200 5,000 1,000 0,333 5,000 3,000 1,000] Χ [ 0,097 0,358 0,064 0,190 0,291] = [ 0,505 1,994 0,328 1,018 1,652]
[ 0,505
1,994 0,328
1,018
1,652] : [ 0,097 0,358 0,064 0,190 0,291] = [ 5,218 5,573 5,101
5,358
5,678] ∑ 26, 547
λmaks = 26,927 5 = 5,385
Karena matriks berordo 5 (yakni terdiri dari 5 kriteria utama), nilai indeks konsistensi (CI) yang di peroleh:
CI = (λmaks−n) (𝑛−1) = (5,385−5) (5−1) = 0,385 4 = 0,096
Untuk n=5, RI= 1,12 (Tabel Saaty, Thomas L, and Luis G. Vegas, 1994), maka:
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,096 1,12 = 0,086
Karena CR <0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten.
Dari hasil perhitungan pada tabel diatas menunjukan bahwa karyawan yang memiliki kriteria kedisiplinan paling tinggi yaitu karyawan 2 dengan bobot 0,358 atau 35,8%. Berikutnya adalah karyawan 5 dengan nilai bobot 0,291 atau 29,1%. Karyawan 4 dengan nilai bobot 0,190 atau 19%. Karyawan 1 dengan nilai bobot 0,097 atau 9,7%. Dan terakhir karyawan 3 dengan nilai bobot 0,064 atau 6,4%.

## c. Perhitungan Faktor Evaluasi Kriteria Kehadiran
Tabel 5. Tabel Matriks Faktor Evaluasi Kriteria Kehadiran yang Disederhanakan
Alternatif Karyawan 01 Karyawan 02 Karyawan 03 Karyawan 04 Karyawan 05 Karyawan 01 1,000 0,333 2,000 0,333 0,500 Karyawan 02 3,000 1,000 3,000 3,000 2,000 Karyawan 03 0,500 0,333 1,000 0,333 0,200 Karyawan 04 3,000 0,333 3,000 1,000 0,333 Karyawan 05 2,000 0,500 5,000 3,000 1,000 Jumlah 9,500 2,500 14,000 7,667 4,033
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 347-357 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Dari  hasil  yang  telah  sederhanakan,  maka  bagian-bagian  pada  tiap  kolom  dibagi  dengan  jumlah  kolom  yang bersangkutan, akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Selanjutnya nilai vektor eigen didapat dari hasil rata-rata bobot relatif untuk setiap baris. Hasilnya seperti pada tabel dibawah ini:
Tabel 6. Tabel Matriks Faktor Evaluasi Kriteria Kehadiran yang Dinormalkan
Alternatif Karyawan  01 Karyawan  02 Karyawan            03  Karyawan              04 Karyawan               05 Vector Eigen (Dinormalkan) Karyawan 01 0,105 0,133 0,143 0,043 0,124 0,110 Karyawan 02 0,316 0,400 0,214 0,391 0,496 0,363 Karyawan 03 0,053 0,133 0,071 0,043 0,050 0,070 Karyawan 04 0,316 0,133 0,214 0,130 0,083 0,175 Karyawan 05 0,211 0,200 0,357 0,391 0,248 0,281 Total 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
Nilai vector eigen yang telah didapat akan dikalikan dengan matriks semula, menghasilkan nilai untuk tiap baris, yang selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan vector yang bersangkutan. Nilai rata-rata dari hasil pembagian ini yakni principal eigen value maksimum (λmaks).
[ 1,000 0,333 2,000 0,333 0,500 3,000 1,000 3,000 3,000 2,000 0,500 3,000 2,000 0,333 0,333 0,500 1,000 0,333 0,200 3,000 1,000 0,333 5,000 3,000 1,000] Χ [ 0,110 0,363 0,070 0,175 0,281] = [ 0,570 1,992 0,361 0,930 1,559]
[ 0,570 1,992
0,361
0,930
1,559] : [ 0,110 0,363 0,070 0,175 0,281] = [ 5,194 5,480 5,148
5,304
5,541] ∑ 26,668
λmaks = 26,668 5 = 5,334
Karena matriks berordo 5 (yakni terdiri dari 5 kriteria utama), nilai indeks konsistensi (CI) yang di peroleh:
CI = (λmaks−n) (𝑛−1) = (5,334−5) (5−1) = 0,334 4 = 0,083
Untuk n=5, RI= 1,12 (Tabel Saaty, Thomas L, and Luis G. Vegas, 1994), maka:
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,083 1,12 = 0,074
Karena CR <0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten.
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  diatas  menunjukan  bahwa  karyawan  yang  memiliki  kriteria  kehadiran  paling tinggi yaitu karyawan 2 dengan bobot 0,363 atau 36,3%. Berikutnya adalah karyawan 5 dengan nilai bobot 0,281 atau 28,1%. Karyawan 4 dengan nilai bobot 0,175 atau 17,5%. Karyawan 1 dengan nilai bobot 0,110 atau 11%. Dan terakhir karyawan 3 dengan nilai bobot 0,070 atau 7%.

## d. Perhitungan Faktor Evaluasi Kriteria Komunikasi
Tabel 7. Matriks Faktor Evaluasi Kriteria Komunikasi yang Disederhanakan Alternatif Karyawan 01 Karyawan 02 Karyawan 03 Karyawan 04 Karyawan 05 Karyawan 01 1,000 5,000 5,000 5,000 5,000 Karyawan 02 0,200 1,000 0,500 0,500 0,500 Karyawan 03 0,200 2,000 1,000 3,000 0,333 Karyawan 04 0,200 2,000 0,333 1,000 0,333 Karyawan 05 0,200 2,000 3,000 3,000 1,000 Jumlah 1,800 12,000 9,833 12,500 7,167
Dari  hasil  yang  telah  sederhanakan,  maka  bagian-bagian  pada  tiap  kolom  dibagi  dengan  jumlah  kolom  yang bersangkutan, akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Selanjutnya nilai vektor eigen didapat dari hasil rata-rata bobot relatif untuk setiap baris. Hasilnya seperti pada tabel dibawah ini:
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 347-357 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Tabel 8. Tabel Matriks Faktor Evaluasi Kriteria Komunikasi yang Dinormalkan Alternatif Karyawan 01 Karyawan 02 Karyawan 03 Karyawan 04 Karyawan 05 Vector Eigen (Dinormalkan) Karyawan 01 0,556 0,417 0,508 0,400 0,698 0,516 Karyawan 02 0,111 0,083 0,051 0,040 0,070 0,071 Karyawan 03 0,111 0,167 0,102 0,240 0,047 0,133 Karyawan 04 0,111 0,167 0,034 0,080 0,047 0,088 Karyawan 05 0,111 0,167 0,305 0,240 0,140 0,192 Total 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
Nilai vector eigen yang telah didapat akan dikalikan dengan matriks semula, menghasilkan nilai untuk tiap baris, yang selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan vector yang bersangkutan. Nilai rata-rata dari hasil pembagian ini yakni principal eigen value maksimum (λmaks).
[ 1,000 5,000 5,000 5,000 5,000 0,200 1,000 0,500 0,500 0,500 0,200 0,200 0,200 2,000 2,000 2,000 1,000 3,000 0,333 0,333 1,000 0,333 3,000 3,000 1,000] Χ [ 0,516 0,071 0,133 0,088 0,192] = [ 2,937 0,381 0,705 0,441 1,100]
[ 2,937 0,381
0,705
0,441
1,100] : [ 0,516 0,071 0,133 0,088 0,192] = [ 5,696 5,363 5,296
5,036
5,716] ∑ 27,106
λmaks = 27,106 5 = 5,421
Karena matriks berordo 5 (yakni terdiri dari 5 kriteria utama), nilai indeks konsistensi (CI) yang di peroleh:
CI = (λmaks−n) (𝑛−1) = (5,421−5) (5−1) = 0,421 4 = 0,105
Untuk n=5, RI= 1,12 (Tabel Saaty, Thomas L, and Luis G. Vegas, 1994), maka:
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,105 1,12 = 0,094
Karena CR <0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten.
Dari hasil perhitungan pada tabel diatas menunjukan bahwa karyawan yang memiliki kriteria komunikasi paling tinggi yaitu karyawan 1 dengan bobot 0,516 atau 51,6%. Berikutnya adalah karyawan 5 dengan nilai bobot 0,192 atau 19,2%. Karyawan 3 dengan nilai bobot 0,133 atau 13,3%. Karyawan 4 dengan nilai bobot 0,088 atau 8,8%. Dan terakhir karyawan 2 dengan nilai bobot 0,071 atau 7,1%.

## e. Perhitungan Faktor Evaluasi Kriteria Kerjasama
Tabel 9. Tabel Matriks Faktor Evaluasi Kriteria Kerjasama yang Disederhanakan
Alternatif Karyawan 01 Karyawan 02 Karyawan 03 Karyawan 04 Karyawan 05 Karyawan 01 1,000 2,000 2,000 0,333 0,333 Karyawan 02 0,500 1,000 2,000 0,500 0,200 Karyawan 03 0,500 0,500 1,000 0,200 0,333 Karyawan 04 3,000 2,000 5,000 1,000 3,000 Karyawan 05 3,000 5,000 3,000 0,333 1,000 Jumlah 8,000 10,500 13,000 2,367 4,867
Dari  hasil  yang  telah  sederhanakan,  maka  bagian-bagian  pada  tiap  kolom  dibagi  dengan  jumlah  kolom  yang bersangkutan, akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Selanjutnya nilai vektor eigen didapat dari hasil rata-rata bobot relatif untuk setiap baris. Hasilnya seperti pada tabel dibawah ini:
Tabel 10. Tabel Matriks Faktor Evaluasi Kriteria Kerjasama yang Dinormalkan
Alternatif Karyawan 01 Karyawan 02 Karyawan 03 Karyawan 04 Karyawan 05 Vector Eigen (Dinormalkan) Karyawan 01 0,125 0,190 0,154 0,141 0,068 0,136 Karyawan 02 0,063 0,095 0,154 0,211 0,041 0,113 Karyawan 03 0,063 0,048 0,077 0,085 0,068 0,068 Karyawan 04 0,375 0,190 0,385 0,423 0,616 0,398
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 347-357 ISSN 2722-7987 (Media Online)

## Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Alternatif Karyawan 01 Karyawan 02 Karyawan 03 Karyawan 04 Karyawan 05 Vector Eigen (Dinormalkan) Karyawan 05 0,375 0,476 0,231 0,141 0,205 0,286 Total 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
Nilai vector eigen yang telah didapat akan dikalikan dengan matriks semula, menghasilkan nilai untuk tiap baris, yang selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan vector yang bersangkutan. Nilai rata-rata dari hasil pembagian ini yakni principal eigen value maksimum (λmaks).
[ 1,000 2,000 2,000 0,333 0,333 0,500 1,000 2,000 0,500 0,200 0,500 3,000 3,000 0,500 2,000 5,000 1,000 0,200 0,333 5,000 1,000 3,000 3,000 0,333 1,000] Χ [ 0,136 0,113 0,068 0,398 0,286] = [ 0,725 0,573 0,367
2,228
1,593]
[ 0,725 0,573 0,367 2,228 1,593] : [ 0,136 0,113 0,068 0,398 0,286] = [ 5,343 5,078 5,397 5,600 5,578] ∑ 26,995 λ
maks = 26,995 5 = 5,399
Karena matriks berordo 5 (yakni terdiri dari 5 kriteria utama), nilai indeks konsistensi (CI) yang di peroleh:
CI = (λmaks−n) (𝑛−1) = (5,399−5) (5−1) = 0,399 4 = 0,100
Untuk n=5, RI= 1,12 (Tabel Saaty, Thomas L, and Luis G. Vegas, 1994), maka:
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,100 1,12 = 0,089
Karena CR <0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten.
Dari  hasil perhitungan pada tabel  diatas menunjukan bahwa karyawan yang memiliki kriteria kerjasama paling tinggi yaitu karyawan 4 dengan bobot 0,398 atau 39,8%. Berikutnya adalah karyawan 5 dengan nilai bobot 0,286 atau 28,6%. Karyawan 1 dengan nilai bobot 0,136 atau 13,6%. Karyawan 2 dengan nilai bobot 0,113 atau 11,3%. Dan terakhir karyawan 5 dengan nilai bobot 0,068 atau 6,8%.

## f. Perhitungan Faktor Evaluasi Kriteria Tanggung Jawab
Tabel 11. Tabel Matriks Faktor Evaluasi Kriteria Tanggung Jawab yang Disederhanakan
Alternatif Karyawan 01 Karyawan 02 Karyawan 03 Karyawan 04 Karyawan 05 Karyawan 01 1,000 2,000 3,000 0,333 3,000 Karyawan 02 0,500 1,000 2,000 0,500 3,000 Karyawan 03 0,333 0,500 1,000 0,200 3,000 Karyawan 04 3,000 2,000 5,000 1,000 3,000 Karyawan 05 0,333 0,333 0,333 0,333 1,000 Jumlah 5,167 5,833 11,333 2,367 13,000
Dari  hasil  yang  telah  sederhanakan,  maka  bagian-bagian  pada  tiap  kolom  dibagi  dengan  jumlah  kolom  yang bersangkutan, akan diperoleh bobot relatif yang dinormalkan. Selanjutnya nilai vektor eigen didapat dari hasil rata-rata bobot relatif untuk setiap baris. Hasilnya seperti pada tabel dibawah ini:
Tabel 12. Tabel Matriks Faktor Evaluasi Kriteria Tanggung Jawab yang Dinormalkan
Alternatif Karyawan 01 Karyawan 02 Karyawan 03 Karyawan 04 Karyawan 05 Vector Eigen (Dinormalkan) Karyawan 01 0,194 0,343 0,265 0,141 0,231 0,235 Karyawan 02 0,097 0,171 0,176 0,211 0,231 0,177 Karyawan 03 0,065 0,086 0,088 0,085 0,231 0,111 Karyawan 04 0,581 0,343 0,441 0,423 0,231 0,404 Karyawan 05 0,065 0,057 0,029 0,141 0,077 0,074 Total 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
Nilai vector eigen yang telah didapat akan dikalikan dengan matriks semula, menghasilkan nilai untuk tiap baris, yang selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan vector yang bersangkutan. Nilai rata-rata dari hasil pembagian ini yakni principal eigen value maksimum (λmaks).
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 347-357 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
[ 1,277 0,939 0,580 2,237 0,383] : [ 0,235 0,177 0,111 0,404 0,074] = [ 5,446 5,296 5,234 5,543 5,185] ∑ 26,704 λ
maks = 26,704 5 = 5,341
Karena matriks berordo 5 (yakni terdiri dari 5 kriteria utama), nilai indeks konsistensi (CI) yang di peroleh:
CI = (λmaks−n) (𝑛−1) = (5,341−5) (5−1) = 0,341 4 = 0,085
Untuk n=5, RI= 1,12 (Tabel Saaty, Thomas L, and Luis G. Vegas, 1994), maka:
CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 = 0,085 1,12 = 0,076
Karena CR <0,100 berarti preferensi responden adalah konsisten.
Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  diatas  menunjukan  bahwa  karyawan  yang  memiliki  kriteria  tanggung  jawab paling tinggi yaitu karyawan 4 dengan bobot 0,404 atau 40,4%. Berikutnya adalah karyawan 1 dengan nilai bobot 0,235 atau 23,5%. Karyawan 2 dengan nilai bobot 0,177 atau 17,7%. Karyawan 3 dengan nilai bobot 0,111 atau 11,1%. Dan terakhir karyawan 5 dengan nilai bobot 0,074 atau 7,4%.

## g. Perhitungan Total Ranking/Prioritas Global
1. Faktor Evaluasi Total
Dari  seluruh evaluasi  yang dilakukan terhadap ke-5 kriteria yakni kedisiplinan, kehadiran, komunikasi, kerjasama dan tanggung  jawab.  Selanjutnya  akan  dikalikan  dengan  vector  prioritas.  Dengan  demikian  dapat  diperoleh  tabel  matriks hubungan antara kriteria dengan alternatif.
Tabel 13. Tabel Matriks Hubungan antara Kriteria dengan Alternatif
Kedisiplinan Kehadiran Komunikasi Kerjasama Tanggung Jawab Karyawan 1 0,097 0,110 0,516 0,136 0,235 Karyawan 2 0,358 0,363 0,071 0,113 0,177 Karyawan 3 0,064 0,070 0,133 0,068 0,111 Karyawan 4 0,190 0,175 0,088 0,398 0,404 Karyawan 5 0,291 0,281 0,192 0,286 0,074
2. Total Ranking
Untuk mencari total rangking untuk masing-masing seleksi siswa adalah dengan cara mengalikan faktor evaluasi kriteria masing-masing alternatif dengan vektor prioritas kriteria.
Tabel 14. Tabel Total Ranking Karyawan 1 Faktor Evaluasi Kriteria Vektor Prioritas Total Ranking Kedisiplinan 0,097 0,141 0,014 Kehadiran 0,110 0,095 0,010 Komunikasi 0,516 0,053 0,028 Kerjasama 0,136 0,269 0,036 Tanggung Jawab 0,235 0,442 0,104 Jumlah 1,000 0,192 Tabel 15. Tabel Total Ranking Karyawan 2 Faktor Evaluasi Kriteria Vektor Prioritas Total Ranking Kedisiplinan 0,358 0,141 0,050 Kehadiran 0,363 0,095 0,034 Komunikasi 0,071 0,053 0,004
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 347-357 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Faktor Evaluasi Kriteria Vektor Prioritas Total Ranking Kerjasama 0,113 0,269 0,030 Tanggung Jawab 0,177 0,442 0,078 Jumlah 1,000 0,197 Tabel 16. Tabel Total Ranking Karyawan 3 Faktor Evaluasi Kriteria Vektor Prioritas Total Ranking Kedisiplinan 0,064 0,141 0,009 Kehadiran 0,070 0,095 0,007 Komunikasi 0,133 0,053 0,007 Kerjasama 0,068 0,269 0,018 Tanggung Jawab 0,111 0,442 0,049 Jumlah 1,000 0,090 Tabel 17. Tabel Total Ranking Karyawan 4 Faktor Evaluasi Kriteria Vektor Prioritas Total Ranking Kedisiplinan 0,190 0,141 0,027 Kehadiran 0,175 0,095 0,017 Komunikasi 0,088 0,053 0,005 Kerjasama 0,398 0,269 0,107 Tanggung Jawab 0,404 0,442 0,178 Jumlah 1,000 0,333 Tabel 18. Tabel Total Ranking Karyawan 5 Faktor Evaluasi Kriteria Vektor Prioritas Total Ranking Kedisiplinan 0,291 0,141 0,041 Kehadiran 0,281 0,095 0,027 Komunikasi 0,192 0,053 0,010 Kerjasama 0,286 0,269 0,077 Tanggung Jawab 0,074 0,442 0,033 Jumlah 1,000 0,187 Dari perhitungan pada masing-masing tabel diatas diperoleh: 1. Karyawan 1 = 0,192 3.  Karyawan 3 = 0,090 5.  Karyawan 5 = 0,187 2. Karyawan 2 = 0,197 4.  Karyawan 4 = 0,333

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian serta pembahasan yang dilakukan dapat disimpulkan, hipotesis H1 diterima artinya metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dapat menentukan keputusan pemilihan karyawan terbaik, terdapat 5 kriteria yang mempengaruhi  proses  pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan  karyawan  terbaik  di  PT.  Synergy  Engineering  yaitu kedisiplinan, kehadiran, komunikasi, kerjasama, dan tanggung jawab dan dalam pemilihan karyawan terbaik  ini dapat disimpulkan bahwa karyawan yang terpilih menjadi karyawan terbaik adalah karyawan 4 atas nama Apri Yuliani dengan nilai yang telah didapat melalui perhitungan yaitu 0,333 atau 33,3%.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih saya sampaikan kepada Allah SWT atas keberkahannya sehingga saya bisa menyelesaikan penelitian ini, kepada kedua orang tua saya juga yang telah memberikan do’a serta dukungannya, serta teman-teman sekalian yang telah memberikan semangat.

## REFERENCES
Murdianto,  H., Khairina,  D.  M.,  & Hatta,  H.  R.  (2016).  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Karyawan Terbaik  Per Triwulan Pt.Cahaya  Fajar  Kaltim  Pltu  Embalut  Tanjung  Batu  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting. Prosiding  SAKTI (Seminar Ilmu Komputer Dan Teknologi Informasi) , 1 (1), 24–29. https://doi.org/10.31219/osf.io/j4yva Nofriansyah, D., & Defit, S. (2017). MULTI CRITERIA DECISION MAKING (MCDM) PADA SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN . DEEPUBLISH.
Penta, M. F., Siahaan, F. B., & Sukamana, S. H. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Menggunakan
Vol 2, No 5, Oktober 2021, Hal 347-357 ISSN 2722-7987 (Media Online) Website https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/tin
Metode  SAW  pada  PT.  Kujang  Sakti  Anugrah. JSAI  (Journal  Scientific  and  Applied  Informatics) , 2 (3),  185–192. https://doi.org/10.36085/jsai.v2i3.410 Permatasari, C. K. (2020). Penerapan Analitycal Hierarchy Process (Ahp) dalam Menentukan Lokasi Pabrik Tempe. Journal of Applied Science (Japps) , 2 (2), 024–033. https://doi.org/10.36870/japps.v2i2.182 Putri,  S. A.,  &  Warianto, W.  (2017).  PENGARUH  PELATIHAN DAN  KALIMAT  MOTIVASI  TERHADAP  PRODUKTIFITAS KERJA KARYAWAN UMKM. OPTIMA , 1 (1), 60. https://doi.org/10.33366/opt.v1i1.496 Sari, F. (2018). Metode dalam Pengambilan Keputusan . CV Budi Utama .
Setiadji,  B.,  &  Sofiana,  S.  (2016).  Sistem  Rekomendasi  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Dengan  Metode  Topsis  Pada  Bussan  Auto Finance. Jurnal Informatika Universitas Pamulang , 1 (1), 12–16.
Setiady,  T.,  Damiyana,  D.,  &  Nurawan,  Y.  (2018). Sistem  Penunjang  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan  dalam  Pemilihan Karyawan Terbaik Berbasis Web di LP3I Jakarta . 8 (1).
Stevanus, R., Handayani, R. I., & Kristiyanti, D. A. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bonus Karyawan Menggunakan Metode Ahp Pada Rumah Sakit Buah Hati Ciputat. Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Bonus Karyawan Menggunakan Metode Ahp Pada Rumah Sakit Buah Hati Ciputat , 2 (2), 1–8.
Sumanto, S., Nugraha, N. R., Indriani, K., & Christian, A. (2020). Penentuan Alternatif Karyawan Terbaik Penerima Umroh Dengan Metode Simple Additive Weighting Pada PT. Bpr Pandanaran Jaya. J I M P - Jurnal Informatika Merdeka Pasuruan , 4 (3), 1–6. https://doi.org/10.37438/jimp.v4i3.224
Witasari, D., & Jumaryadi, Y. (2020). Aplikasi Pemilihan Karyawan Terbaik Dengan Metode Simple Additive Weighting (Saw) (Studi Kasus  Citra  Widya  Teknik). JUST  IT :  Jurnal  Sistem  Informasi,  Teknologi  Informasi  Dan  Komputer , 10 (2),  115. https://doi.org/10.24853/justit.10.2.115-122