SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI NEGERI SIPIL BERPRESTASI BERDASARKAN KINERJA MENGGUNAKAN METODE FUZZY- ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS
(STUDI KASUS: KEMENTERIAN AGAMA KABUPATEN MALANG)
Yohanes Baptista Kukuh Anggalih Wardana Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia kukuh.anggalih@gmail.com

## ABSTRAK
Pemilihan  Pegawai  Negeri  Sipil  berprestasi  merupakan  salah  satu  metode  yang  banyak  digunakan  oleh Kementerian  sebagai  sebuah  bentuk  penghargaan  kepada  pegawai  yang  memiliki  kinerja  selama  ini  dapat dianggap memuaskan untuk masyarakat.  Begitu  halnya  dengan  Kementerian  Agama Kabupaten Malang yang memberikan  penghargaan  kepada  pegawai  sebagai  salah  satu  bentuk  apresiasi  atas  kinerja  yang  dianggap memuaskan.  Untuk  itu  diperlukan  adanya  suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang  memperhitungkan  segala kriteria pendukung guna membantu mempermudah pengambilan keputusan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sistem  pengambil  informasi  yang  ditujukan  pada  suatu  masalah tertentu  yang  harus  dipecahkan  dalam  mendukung  setiap  keputusan.  Persoalan  pendukung  keputusan  pada dasarnya  adalah  bentuk  pemilihan  dari  berbagai  alternatif  tindakan  yang  mungkin  dipilih  yang  proses-nya melalui  mekanisme  tertentu,  dengan  harapan  menghasilkan  sebuah  keputusan  terbaik.  Ada  beberapa  metode yang  digunakan  dalam  pengembangan  suatu  pendukung  keputusan,  salah  satunya  menggunakan  metode Analytical Hierarchy Process sebagai pendukung keputusan Pegawai Negeri Sipil berprestasi. Akan tetapi pada kenyataannya  metode  Analytical  Hierarchy  Process  belum  mampu  mengatasi  permasalahan  yang  samar  atau tidak  pasti.  Untuk  itu  penulis  menggunakan  metode  Fuzzy-Analytical  Hierarchy  Process  untuk  mengatasi permasalahan tersebut.
Berdasarkan  hasil  pengujian  fungsional  sistem,  menunjukkan  bahwa  metode  Fuzzy-Analytical  Hierarchy Process  pada  sistem  dapat  berjalan  dengan  sempurna  dan  menunjukkan  bahwa  aplikasi  dapat  berjalan  dalam fungsi perhitungan setiap proses khususnya perangkingan alternatif.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Pegawai Negeri Sipil, Fuzzy-Analytical Hierarchy Process, kriteria, rangking .

## 1. PENDAHULUAN
Menjelang  akhir  tahun  Aparatur  Sipil  Negara (ASN)  diwajibkan  untuk  mendapatkan  penilaian dalam  pelaksanaan  dan  penyelengaraan  pemerintah. Penilaian  atas  pekerjaan  Aparatur  Sipil  Negara  ini dituangkan dalam bentuk Daftar Penilaian Pelaksanaan  Pekerjaan  Aparatur  Sipil  Negara  atau yang  lebih  dikenal  dengan  DP3  Aparatur  Sipil Negara.  Namun  Daftar  Penilaian  Pelaksanaan Aparatur  Sipil  Negara  tersebut  memiliki  banyak kelemahan sehingga disempurnakan dengan Penilaian Prestasi  Kerja  Aparatur  Sipil  Negara.  Kelemahan yang utama dari Daftar Penilaian Pelaksanaan adalah tidak  dapat  digunakan  dalam  menilai  dan  mengukur seberapa  besar  produktivitas  dan  kontribusi  Aparatur Sipil  Negara  terhadap  organisasi.  Untuk  itu diterbitkanlah Peraturan Pemerintah Republik Indonesia  Nomor  46  Tahun  2011  Tentang  Penilaian Prestasi  Kerja  Aparatur  Sipil  Negara  yang  dijadikan dasar  dalam  penyempurnaan  pelaksanaan  penilaian Aparatur  Sipil  Negara.  Penilaian  Prestasi  Kerja Aparatur  Sipil Negara dilaksanakan secara  sistematis yang  penekanannya  pada  tingkat  capaian  sasaran kerja  tertentu  atau  yang  telah  disusun  dan  disepakati
bersama antara Aparatur Sipil Negara dengan Pejabat Penilai [1].
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  sistem penghasil  informasi  yang      ditujukan  pada  suatu masalah  tertentu  yang  harus  dipecahkan.  Ada beberapa  metode  yang  sering  digunakan  dalam pengembangan  suatu  sistem  pendukung  keputusan, salah  satunya  adalah Fuzzy-Analytical  Hierarchy Process dimana adalah  metode  analisis  yang dikembangkan  dari Analytical  Hierarchy  Process tradisional.  Walaupun Analytical  Hierarchy  Process biasa  digunakan  dalam  menangani  kriteria  kualitatif dan  kuantitatif  pada Multi-Criteria  Decision  Making namun Fuzzy-Analytical  Hierarchy  Process yang dianggap lebih baik dalam mendeskripsikan keputusan yang samar-samar [2].
Makalah  ini  mengusulkan  penerapan  metode Fuzzy-Analytical Hierarchy Process untuk menyelesaikan  permasalahan  tersebut.  Metode  ini berbasis  pada  formalisasi  masalah  kompleks  dengan menggunakan  struktur  hierarki  dan  perbandingan pairwise  dengan Analytical  Hierarchy  Process [3]. Pada makalah ini, metode Fuzzy-Analytical Hierarchy  Process diimplementasikan  pada  kasus
Kementerian  Agama  Kabupaten  Malang.  Selama  ini, proses  penilaian  kinerja  Aparatur  Sipil  Negara  di Kementerian  Agama  Kabupaten  Malang  masih dilaksanakan secara manual, sehingga rentan terpengaruh  subjektivitas  manusia  dan  kurang  dapat diukur  konsistensinya.  Dengan  sistem  yang  berbasis Fuzzy-Analytical  Hierarchy  Process ,  penilaian  dapat dilakukan  secara  lebih  objektif,  konsisten,  dan terukur, sehingga hasilnya lebih dapat dipertanggungjawabkan  dan  memberikan  arah  yang lebih  tepat  bagi  kebijakan  pengembangan.  Makalah ini  akan  meninjau  kesesuaian  antara  keputusan  yang dihasilkan  oleh Fuzzy-Analytical  Hierarchy  Process dengan keputusan penilai berpengalaman.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Kementerian Agama Kabupaten Malang
Berikut  ini  adalah  visi  dan  misi  yang  diemban oleh  Kementerian  Agama  Kabupaten  Malang  yang digunakan  sebagai  pedoman  dalam  mengayomi masyarakat  khususnya  di  Kabupaten  Malang,  Jawa Timur  dengan  visi  “Terwujudnya  Masyarakat Indonesia  yang  Taat  Beragama,  Rukun,  Cerdas,  dan Sejahtera  Lahir  Batin  dalam  rangka  Mewujudkan Indonesia yang Berdaulat, Mandiri, dan Berkepribadian  Berlandaskan  Gotong  Royong”. Dengan misi sebagai berikut:
1. Meningkatkan  kualitas  pembinaan  kehidupan beragama khusunya di Kabupaten Malang.
2. Meningkatkan kualitas pembinaan wawasan keagamaan.
3. Meningkatkan  kualitas  pembinaan  toleransi  dalam kehidupan beragama.
4. Meningkatkan  kualitas  pembinaan  sesama  dan antar umat khususnya di Kabupaten Malang.
5. Meningkatkan  kualitas  penyelenggaraan  RA, madrasah,  pendidikan  agama  dan  pendidikan keagamaan di Kabupaten Malang.
6. Meningkatkan  kualitas  penyelenggaraan  ibadah haji dan umroh.
7. Mewujudkan  tatakelola  kepemerintahan  yang profesional, integritas, bersih dan melayani.
2.2 Penilaian Kriteria Aparatur Sipil Negara Berdasarkan Pasal Nomor 4 Peraturan Pemerintah  No.  46  Tahun  2011  Penilaian  Prestasi Kerja  Aparatur  Sipil  Negara  dibagi  dalam  dua  unsur yaitu  Perilaku  Kerja  merupakan  setiap  tingkah  laku, sikap  atau  tindakan  yang  dilakukan  oleh  seorang Aparatur  Sipil  Negara  yang  seharusnya  dilakukan sesuai  dengan  Ketentuan  Peraturan  Perundang  – Undangan  yang  berlaku.  Adapun  unsur  Perilaku Kerja meliputi:
a. Orientasi  Pelayanan ,  merupakan  sikap  dan perilaku  kerja  Aparatur  Sipil  Negara  dalam memberikan  pelayanan  kepada  yang  dilayani antara  lain  meliputi  masyarakat,  atasan,  rekan sekerja, unit kerja terkait, dan atau instansi lain.
b. Integritas , merupakan kemampuan seorang Aparatur  Sipil  Negara  untuk  bertindak  sesuai dengan nilai, norma, dan etika dalam berorganisasi.
c. Komitmen ,  merupakan  kemauan  dan  kemampuan seorang  Aparatur  Sipil  Negara  untuk  dapat menyeimbangkan  antara  sikap  dan  tindakan  untuk mewujudkan tujuan organisasi dengan mengutamakan kepentingan dinas daripada kepentingan  diri  sendiri,  seorang  dan  atau golongan.
d. Disiplin , merupakan kesanggupan seorang Aparatur  Sipil  Negara  untuk  menaati  kewajiban dan  menghindari  larangan  yang  ditentukan  dalam Peraturan  Perundang-Undangan  atau  Peraturan Kedinasan yang apabila tidak ditaati atau dilanggar akan dijatuhi sanksi.
e. Kerja Sama , merupakan kemauan dan kemampuan seorang Aparatur Sipil Negara untuk bekerja sama dengan rekan kerja, atasan, bawahan baik di dalam sesama  unit  kerjanya  maupun  instasi  lain  dalam menyelesaikan  suatu  tugas  dan  tanggung  jawab yang diembannya.
f. Kepemimpinan , merupakan kemampuan dan kemauan  Aparatur  Sipil  Negara  untuk  memotivasi dan  mempengaruhi  bawahan  atau  orang  lain  yang berkaitan  dengan  bidang  tugasnya  demi  mencapai tujuan organisasinya.
Penilaian  Sasaran  Kerja  Pegawai  dilaksanakan setiap  akhir  tahun  anggaran  dengan  membandingkan capaian  dan  target  yang  telah  diperjanjikan  diawal tahun  atau  kontrak  kerja  dan  ditambahkan  dengan tugas-tugas tambahan lainnya [1]. Nilai prestasi kerja dinyatakan dalam angka dan sebutan sebagai berikut: a. 91 – ke atas : Sangat Baik
b. 76 – 90 : Baik c. 61 – 75 : Cukup d. 51 – 60 : Kurang
e. 50 – ke bawah  : Buruk

## 2.3 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  suatu bentuk dari sistem informasi manajemen yang secara khusus  dibuat  untuk  mendukung  perencanaan  dan stakeholders  dalam  pengambilan  keputusan.  Sistem Pendukung Keputusan dapat mencerminkan berbagai konsep dari pengambilan keputusan dan kondisi yang berbeda-beda,  dan  akan  sangat  berguna  untuk semi- structured atau unstructured problems dimana proses pengambilan  keputusan  ditingkatkan  dengan  dialog interaktif  antara  Sistem  Pendukung  Keputusan dengan pengguna Analitycal Hierarchy Pr ocess. Analitycal Hierarchy Pr ocess yang dikembangkan  oleh  Saaty  ini  memecahkan  yang kompleks  dimana  aspek  atau  kriteria  yang  diambil cukup  banyak,  kompleksitas  ini  disebabkan  oleh banyak  hal  diantaranya  struktur  masalah  yang  belum jelas, ketidakpastian persepsi  pengambilan  keputusan serta ketidakpastian tersedia data statistik yang akurat atau  bahkan  tidak  ada  sama  sekali.  Adakalanya
timbul masalah keputusan yang dirasakan dan diamati perlu  diambil  secepatnya,  tetapi  variasinya  rumit sehingga  datanya  tidak  dapat  dicatat  secara  numerik (kuantitatif), namun secara kualitatif, yaitu berdasarkan persepsi pengalaman dan intuisi. Namun, tidak  menutup  kemungkinan,  bahwa  model-model lainnya  ikut  dipertimbangkan  pada  saat    proses pengambilan keputusan dengan pendeketan Analitycal  Hierarchy  Pr ocess,  khususnya  dalam memahami  para  kepututsan  individual  pada  saat proses penerapan pendekatan ini [4].

## 2.4 Fuzzy-Analytical Hierarchy Process (F-AHP)
Fuzzy-Analytical  Hierarchy  Process adalah metode  analisis  yang  dikembangkan  dari Analytical Hierarchy  Process tradisional.  Walaupun Analytical Hierarchy Process biasa digunakan dalam menangani kriteria  kualitatif  dan  kuantitatif  pada Multi-Criteria Decision  Making namun Fuzzy-Analytical  Hierarchy Process dianggap  lebih  baik  dalam  mendeskripsikan keputusan  yang  samar-samar  daripada Analytical Hierarchy Process tradisional [2].
Gambaran  yang lebih baik dapat dikembangkan ke dalam bentuk data kuantitatif dengan menggunakan  teori fuzzy .  Di  sisi  lain,  metode Analytical  Hierarchy  Process sering  digunakan  pada aplikasi  yang  bersifat crisp . Analytical  Hierarchy Process tradisional  masih  tidak  dapat  mewakili penilaian manusia. Untuk menghindari risiko tersebut, Fuzzy-Analytical Hierarchy Process dikembangkan  untuk  memecahkan  masalah fuzzy berhirarki  [6].  Untuk  alur  proses  dari  metode  dapat dilihat  dari  Gambar  1  beserta  dengan  penjelasan gambar berikut ini:
MULAI SELESAI KRITERIA DAN SUB- KRITERIA PENYUSUNAN MATRIKS PERBANDINGAN KRITERIA DAN SUB-KRITERIA PEMBOBOTAN DENGAN SKALA AHP PERHITUNGAN NILAI PRIORITAS DAN KONSISTENSI RASIO (CR) CR ≤ 0.1 KONVERSI BOBOT KRITERIA DAN SUB- KRITERIA DENGAN SKALA TFN Y N PERHITUNGAN RATA” NILAI GEOMETRIS DAN BOBOT FUZZY DEFUZZIFIKASI (CENTER OF GRAVITY) PENYIMPANAN ALTERNATIF KE DALAM DATABASE PENYUSUNAN MATRIKS PERBANDINGAN BERDASARKAN SUB- KRITERIA PEMBOBOTAN KRITERIA
MENGGUNAKAN NILAI MINIMUM FUZZIFIKASI NILAI
MINIMUM ( W’)
NORMALISASI BOBOT KRITERIA (W) PERANKINGAN
ALTERNATIF MENGGUNAKAN NILAI
BOBOT NORMALISASI
REKOMENDASI ALTERNATIF BERDASARKAN NILAI RANKING
Gambar 1. Flowchart Fuzzy-Analytical Hierarchy Process [7]
Berdasarkan  Gambar  1  terdapat  penjelasan dalam setiap tahap sebagai berikut:
1. Menyusun  matriks  perbandingan  ( Pairwise  Matrix Comparison ) antar semua kriteria dan sub kriteria. Masing-masing elemen akan  dibandingkan dengan memberikan bobot pada masing-masing perbandingan.
2. Menghitung  nilai  Rasio  Konsistensi  dari  hasil perhitungan Pairwise  Matrix  Comparison untuk mengetahui pembobotan Pairwise Matrix Comparison telah  konsisten  atau  belum  dengan syarat  nilai  Rasio  Konsistensi  ≤  0,1  dengan menggunakan rumus berikut: CI = (λmax - n) / (n -1) (1) CR = CI / IR (2) Dimana:
CI = Consistency Index λmax = Nilai Eigen Maksimum n = jumlah elemen CR = Consistency Ratio IR = Index Ratio 3. Mengubah  hasil  pembobotan Pairwise  Matrix Comparison ke  dalam  bentuk  bilangan Triangular Fuzzy  Number dengan menggunakan  skala Triangular Fuzzy Number . 4. Menghitung  nilai  rata-rata  geometris fuzzy dan bobot fuzzy dari setiap elemen dengan menggunakan rumus:
(3) (4) Dimana:
CI = Consistency Index λ max = Nilai Eigen Maksimum n = jumlah elemen CR = Consistency Ratio IR = Index Ratio 5. Proses defuzzifikasi terhadap  seluruh  elemen kriteria  dan  sub  kriteria  dengan  menggunakan metode Centre of Gravity (COG).
(5)
Dimana: BNP = Best NonFuzzy Performance lRi = nilai terendah bobot fuzzy elemen ke-i mR i = nilai tengah bobot fuzzy elemen ke-i uR i = nilai tertinggi bobot fuzzy elemen ke-i
6. Menentukan  prioritas fuzzy untuk  masing-masing alternatif dengan menggunakan variabel linguistik.
7. Mengintegrasikan  bobot  setiap  kriteria  maupun sub-kriteria  dan  nilai  performansi fuzzy dengan perhitungan  bilangan fuzzy untuk  mendapatkan matriks Fuzzy  Synthetic  Decision atau Fuzzy Synthethic Extent dengan menggunakan rumus:
(6) Dimana: R i = fuzzy synthetic decision alternatif ke – i E i =  nilai fuzzy  performance alternatif  pada elemen ke – i w = bobot total fuzzy elemen ke – i
8. Melakukan defuzzifikasi terhadap alternatif menggunakan metode Centre of Gravity .
9. Hasil perhitungan Centre of Gravity akan diurutkan berdasarkan  nilai  tertinggi  menuju  nilai  yang terendah untuk mendapatkan hasil akhir [7].
2.5 Visual Basic.NET Bahasa pemograman Microsoft® Visual Basic®.NET  adalah  sebuah  bahasa  pemograman tingkat  tinggi  untuk  Microsoft.NET  Framework. Pemograman  VB.NET  sangat  mudah  dipahami  dan dipelajari.  Bahasa  pemograman  Visual  Basic.NET mirip  dengan  bahasa  pemograman  Visual  Basic, tetapi  keduanya  tidak  sama.  Pada  intinya,  Visual Basic.NET ini adalah sebuah pemograman berorientasi  objek,  yang  dianggap  sebagai  evolusi selanjutnya  dari  bahasa  pemograman  Visual  Basic standar [8].

## 2.6 SQL Server
Microsoft SQL Server adalah
sebuah Relationship  Data  Base  Management  System produk Microsoft. Bahasa
kueri utamanya adalah Transact-SQL yang  merupakan  implementasi dari SQL standar  ANSI/  ISO  yang  digunakan  oleh Microsoft  dan Sybase.  Umumnya  SQL  Server digunakan  di  dunia  bisnis  yang  memiliki  basis  data berskala  kecil  sampai  dengan  menengah,  tetapi kemudian  berkembang  dengan  digunakannya  SQL Server  pada  basis  data  besar.  Microsoft  SQL  Server dan Sybase/ASE dapat berkomunikasi lewat jaringan dengan menggunakan protokol Tabular Data Stream .

## 3. METODE PENELITIAN
3.1 Blok Diagram Sistem
Blok  diagram  perancangan  sistem  aplikasi ditunjukkan pada Gambar 2.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN INPUT BIODATA PEGAWAI NEGERI SIPIL INPUT PENILAIAN KRITERIA PEGAWAI NEGERI SIPIL PERHITUNGAN METODE FUZZY-ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS PERANGKINGAN ALTERNATIF
Gambar 2. Blok Diagram Sistem
Pada  Gambar  2  dijelaskan  alur  sistem  yaitu pengguna  memasukan  biodata  dan  penilaian  kriteria alternatif  untuk  dilakukan  proses  perbandingan berpasangan  terhadap  kriteria  dan  subkriteria, kemudian  dilakukan  perhitungan  dan  menampilkan data dalam bentuk rangking.

## 3.2 Flowchart Pejabat Penilai
MULAI USERNAME & PASSWORD LOG-IN LOG-IN LOG-IN SUKSES? A YES NO A INPUT PILIHAN FORM FORM DATA KARYAWAN F-AHP LAPORAN LOG-OUT YAKIN LOG- OUT? SELESAI FORM DATA KARYAWAN BACK? PROSES PEMBUATAN LAPORAN TAMPIL LAPORAN PERANGKINGAN F-AHP BACK? PROSES PERHITUNGAN SPK TAMPIL HASIL
PERHITUN GAN SPK TAMPIL PERANGKINGA N ALTERNATIF TERBAIK BACK? NO NO NO YES YES YES NO NO NO NO YES YES YES YES

## Gambar 3. Flowchart Pejabat Penilai
Berdasarkan Gambar 3 terdapat penjelasan User melakukan  Log-In  dengan  hak  akses  sebagai  Pejabat Penilai, User memilih  pilihan  menu, User memilih menu  Data  Pegawai  dimana  pada  hak  akses  ini pengguna  hanya  dapat  melihat  Biodata  beserta dengan  Nilai  Kriteria, User memilih  menu  F-AHP dimana  pengguna  dapat  melihat  proses  perhitungan, User memilih menu Laporan pengguna dapat melihat hasil  perangkingan  beserta  dengan  nama  dan  nilai hasil, User melakukan Log-Out.

## 3.3 Flowchart Administrator
MULAI USERNAME & PASSWORD LOG-IN LOG-IN LOG-IN SUKSES? A YES NO A INPUT PILIHAN FORM FORM DATA KARYAWAN F-AHP LAPORAN LOG-OUT YAKIN LOG- OUT? SELESAI FORM DATA KARYAWAN INPUT DATA KARYAWAN CRUD tb_data_karyawan BACK? PROSES PEMBUATAN LAPORAN TAMPIL LAPORAN PERANGKINGAN F-AHP BACK? PROSES PERHITUNGAN SPK TAMPIL HASIL PERHITUN GAN SPK TAMPIL PERANGKINGA N ALTERNATIF TERBAIK BACK? NO NO NO YES YES YES NO NO NO NO YES YES YES YES Gambar 4. Flowchart Administrator
Berdasarkan Gambar 4 terdapat penjelasan User melakukan  Log-In  dengan  hak  akses  sebagai  Pejabat Penilai, User memilih  pilihan  menu, User memilih menu  Data  Pegawai  dimana  pada  hak  akses  ini pengguna  dapat  melihat,  menambahkan  data  baru, mengubah  maupun  menghapus  Biodata  beserta dengan  Nilai  Kriteria, User memilih  menu  F-AHP dimana  pengguna  dapat  melihat  proses  perhitungan, User memilih menu Laporan pengguna dapat melihat hasil  perangkingan  beserta  dengan  nama  dan  nilai hasil, User melakukan Log-Out.

## 3.4 Flowchart Fuzzy-Analytical Hierarchy Process
MULAI SELESAI Penilaian Kriteria Penyusunan Matriks Berpasangan Kriteria dengan Subkriteria Pembobotan dengan Skala AHP Perhitungan Nilai Prioritas dan Konsistensi Rasio CR ≤ 0.1 B B Y N Penentuan Nilai Preferensi Pembobotan Matriks AHP menggunakan Skala Fuzzy TFN Penentuan Nilai Fuzzy Synthethic Extent (FSE) Perbandingan Nilai Fuzzy Synthethic Extent dengan setiap Kriteria Penyusunan Matriks Perbandingan Nilai FSE Defuzzifikasi antara Kriteria ( w’) Normalisasi Vektor Bobot (w) Perangkingan Alternatif menggunakan Nilai Normalisasi
Gambar 5. Flowchart F-AHP
Berdasarkan  Gambar  5  mengenai  Flowchart Fuzzy-Analytical Hierarchy Process , terdapat penjelasan setiap tahap sebagai berikut: 1. Menyusun  matriks perbandingan antar  kriteria dan subkriteria.  Setiap  elemen  akan  dibandingkan dengan memberikan bobot pada setiap perbandingan.
2. Menghitung  nilai  Rasio  Konsistensi  dari  hasil perhitungan untuk mengetahui apakah pembobotan telah konsisten.
3. Mengubah  hasil  pembobotan  ke  dalam  bentuk bilangan  TFN  menggunakan  skala  TFN  seperti yang ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1. Skala TFN Intensitas Kepentingan Skala TFN (Ɩ:m:µ) Sangat Bagus (3:5:7) Bagus (1:3:5) Sedang (1:1:1) Jelek (1/5:1/3:1) Sangat Jelek (1/7:1/5:1/3)
4. Menghitung  nilai Fuzzy  Synthethic  Extent dari bobot fuzzy dari setiap elemen.
5. Melakukan  proses  perbandingan  nilai Fuzzy Synthethic Extent setiap kriteria utama.
6. Mengintegrasikan  bobot  setiap  kriteria  maupun subkriteria  dan  nilai  performansi fuzzy untuk mendapatkan  matriks  perbandingan  nilai Fuzzy Synthethic Extent setiap alternatif. 7. Melakukan defuzzifikasi terhadap nilai kriteria.
8. Hasil perhitungan diurutkan berdasar nilai tertinggi,  alternatif  dengan  nilai  tertinggi  adalah alternatif terbaik [7].

## 3.5 Data Flow Diagram Level 0
SPK PEMILIHAN PNS BERPRESTASI ADMINISTRATOR
MANAJER PERSONALIA DATA KRITERIA LAPORAN PERHITUNGAN PERANGKINGAN HASIL LAPORAN PERHITUNGAN PERANGKINGAN HASIL

## Gambar 6. Data Flow Diagram Level 0
Data  Flow  Diagram Level 0  menggambarkan satu  lingkaran  besar  yang  mewakili  seluruh  proses yang terdapat di dalam suatu sistem.

## 3.6 Data Flow Diagram Level 1
ADMINISTRATOR 1 PENDATAAN PNS 2 PENILAIAN 3 LAPORAN MANAJER PERSONALIA tb_data_karyawan_spk INFO NILAI ALTERNATIF DATA KRITERIA DATA ALTERNATIF LAPORAN DATA HASIL PERANGKINGAN SPK BIODATA ALTERNATIF DATA ALTERNATIF Gambar 7. Data Flow Diagram Level 1
Pada Data  Flow  Diagram Level 1  ini  akan dipecah  menjadi  3  proses,  yaitu  Proses  Pendataan Karyawan, Proses Penilaian, dan Proses Laporan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Halaman Log-In
Gambar 8. Halaman Log-In
Gambar  8  merupakan  halaman  yang  pertama kali  muncul,  terdapat  sebuah form yang  diisi  dengan username dan password setiap  pengguna  yang berbeda untuk setiap hak akses.

## 4.2 Halaman Data Aparatur Sipil Negara
Gambar 9. Halaman Data Aparatur Sipil Negara
Gambar  9  menampilkan  biodata  beserta  nilai kriteria Aparatur Sipil Negara.

## 4.3 Halaman Fuzzy-Analytical Hierarchy Process

## Gambar 10. Halaman F-AHP
Gambar  10  menampilkan  penentuan  prioritas fuzzy alternatif  menggunakan  variabel  linguistik  dan mengintegrasikan bobot kriteria dan nilai performansi fuzzy untuk  mendapatkan  matriks Fuzzy  Synthetic Decision kemudian  terdapat  defuzzifikasi  setiap alternatif.

## 4.4 Halaman Laporan

## Gambar 11. Halaman Laporan Hasil
Gambar 11 menampilkan Laporan yang menampilkan, menyimpan, dan mencetak perangkingan alternatif hasil.

## 4.5 Pengujian Perbandingan Perhitungan
Pengujian  dilakukan  untuk  membandingkan hasil  akhir  perhitungan  manual  dengan  perhitungan sistem  dimana  hasil  perbandingan  untuk  mengetahui presentasi error. Dari  hasil  pengujian  sistem  untuk perhitungan  rata-rata error tertinggi  dan  terendah  seperti yang  ditunjukkan  Tabel  4.2  dimana error tertinggi  = 3%, error terendah = 1%, rata-rata error = 5,5%, seperti yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Perbandingan Hasil Perhitungan Nama Perhitu- ngan Manual Perhitu- ngan Aplikasi Error Drs. IJ. Wartohadi, M.Th 78,75157984 78,8 2% FX. Sukarman, S.Ag 80,04319625 80,2 3% Elisabeth Ningtyas, SE 66,28227238 66,2 0% St. Rudi Muryanto, S.Ag 74,05549479 74,0 0% Katharina Utami, S.Ag 72,99033059 73,0 1% Suntrimah, S.Ag 66,88940464 66,8 0% Arik Puji Lestari, S.Ag 67,97323299 68,0 1% Kristina Ani, M.Th 69,37208445 69,4 2% Gunarti, S.Ag 75,30344452 75,2 2% Jumlah Rata-rata Error 5,5% 4.6 Pengujian Fungsional pada Sistem Operasi
Pengujian  dilakukan  umtuk  mengetahui  tingkat keberhasilan  fungsional,  yang  ditunjukan  pada  Tabel 3.
Tabel 3. Pengujian Fungsional Proses Sistem Operasi Win XP Win 7 Win 8 Win 10 Tampilan Sistem Aplikasi × √ √ √ Proses Log-In dan Log-Out
hak akses Administrator × √ √ √
Proses Log-In dan Log-Out hak akses Pejabat Penilai × √ √ √ Hak Akses Pejabat Penilai di Halaman F-AHP × √ √ √ Hak Akses Pejabat Penilai di Halaman Laporan × √ √ √ Hak Akses Administrator di Halaman Data ASN × √ √ √ Hak Akses Administrator di Halaman F-AHP × √ √ √ Hak Akses Administrator Halaman Laporan × √ √ √ Tampil data di Halaman Data × √ √ √ Proses simpan data  ASN di Halaman Data × √ √ √ Ubah data  &  ASN di Halaman Data × √ √ √ Hapus data ASN di Halaman Data × √ √ √ Perhitungan Metode F-AHP × √ √ √ Laporan di Halaman Laporan × √ √ √
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil pengujian, didapatkan beberapa kesimpulan antara lain sebagai berikut:
1. Dengan  membandingkan  perhitungan  manual dan  perhitungan Fuzzy-Analytical  Hierarchy Process , sistem telah menghasilkan hasil urutan rangking yang sama sehingga sistem telah valid dan  dapat  mengatasi  permasalahan  dalam menentukan  rangking  prioritas  ketika  terdapat nilai  kriteria  dari  Aparatur  Sipil  Negara  yang bernilai sama.
2. Berdasarkan  hasil  verifikasi  sistem,  aplikasi  ini sudah  menerapkan  metode Fuzzy-Analytical Hierarchy  Process dengan  benar  karena perbandingan  hasil  antara  perhitungan  sistem dengan  perhitungan spreadsheet dengan  tingkat angka rata-rata error 5.5%.
3. Dengan  memanfaatkan  teknologi  pemrograman dan database yang  ada,  proses  penilaian Aparatur  Sipil  Negara  dapat  dilakukan  dengan cepat  karena  telah  terkomputerisasi  sehingga siap  untuk  dilakukan  dalam  penilaian  kinerja Aparatur  Sipil  Negara  pada  Instansi  maupun Kementerian yang bersangkutan.

## 5.2 Saran
Berdasarkan  kesimpulan  di  atas,  terdapat beberapa  saran  yang  mungkin  akan  direalisasikan  di masa yang mendatang, antara lain:
1. Untuk  pengembangan  lebih  lanjut  ini  perlu diterapkan  mengurutkan  hasil  akhir  penilaian menggunakan  angka  bulat  sehingga  hasil  nilai perangkingan terlihat lebih sederhana.
2. Untuk  pengembangan  selanjutnya  hendaknya dilakukan  pengujian  efisiensi  algoritma  metode dengan  membandingkan  hasil  seleksi  dengan metode Technique  of  Order  by  Similarity  to Ideal Solution maupun Weighted Product untuk
menentukan  metode  yang  menghasilkan  hasil rangking akurat, efisien dan terbaik.
DAFTAR PUSTAKA [1] Republik Indonesia. 2011. Peraturan
Pemerintah Nomor  46  Tahun  2011  tentang Penilaian  Prestasi  Kerja  Pegawai  Negeri  Sipil . Lembaran  Negara  Republik  Indonesia  tahun 2011. Sekretariat Negara. Jakarta.
[2] Chang,  D.  Y.  1996. Applications  of  The  Extent Analysis  Method  on  Fuzzy  AHP .  European Jurnal  of  Operational  Research.  Vol  95.  Page 649-655.
[3] Güngör,  Z.,  Serhadlıoğlu,  G.  &  Kesen,  S.  E., 2009. A  fuzzy  AHP  approach  to  personnel selection  problem.  Applied  Soft  Computing, 9(2), pp. 641-646.
[4] Saaty,  Thomas  L.  1980. Analytic  Hierarchy Process.  Mc  Graw  hill :  New    York.  (2001), Decision Making with Dependence and Feedback: The Analytic Network Process . RWS Publications: Pittsburgh, PA.
[5] Sukandar,  Nabila  Khalida.  2014. Penerapan Metode  Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process dalam  Penilaian  Kinerja  Pegawai .  Universitas Pendidikan Indonesia: Jakarta.
[6] Witjaksono,  A.W.  2009. Perancangan  Sistem Pengukuran  Kinerja  Di  Apotik  XYZ  Dengan Menggunakan  Metode  Integrated  Performance Asurement  Systems  (IPMS)  Dan  Pembobotan Triangular  Fuzzy  AHP .  Fakultas  Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta: Surakarta.
[7] Ahmad  Faisol,  M.  Aziz  Muslim  &  Hadi Suyono.  2014. Komparasi  Fuzzy  AHP  dengan AHP  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan Investasi Properti . Jurnal EECCIS. Vol 8.
[8] Hakim,  Lukman.  2012. Modul  Pemrograman Visual  Basic  2011/2012  versi  1  Program  Studi Teknik  Informatika .  Jakarta:  Universitas  Bunda Mulia.