## Sistem pendukung keputusan kelayakan dalam menentukan posisi jabatan pada PT SCI dengan metode FAHP

## Leonardo
Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Stikubank Jl. Tri Lomba Juang, Mugassari, Semarang
Email: leonrd188@gmail.com
Riwayat Artikel Diterima: 31-03-2023 Direvisi: 04-06-2023 Disetujui: 05-06-2023

## Abstract
Making decisions in giving positions to employees is important because it can affect the company's progress; the assignment itself has several types, one of which is the provision of promotions and demotions to employees. In this study, a decision support system was developed  to  determine  employee  positions  by  providing  demotions  or  promotions  to employees  working  at  PT  SCI  using  the  web-based  Fuzzy  AHP  (FAHP)  method.  The results are that employees in the top four ranks will get promotions, and employees with high  positions  but  not  in  the  top  four  will  be  demoted.  The  data  collected  is  PT  SCI's employee  data.  The  results  of  this  research  are  decision-making  applications  using  the FAHP  methods,  which  can  help  simplify  and  speed  up  the  determination  of  employee demotions and promotions.
Keywords: FAHP, web, decision support system, job determination

## Abstrak
Pengambilan  keputusan  dalam  memberikan  jabatan  terhadap  karyawan  merupakan  hal yang  penting  karena  dapat  mempengaruhi  kemajuan  perusahaan,  pemberian  jabatan sendiri memiliki beberapa jenis, salah satunya merupakan pemberian promosi dan demosi terhadap  karyawan.  Dalam  penelitian  ini  dikembangkan  sistem  pendukung  keputusan dalam menentukan jabatan karyawan dengan memberikan demosi atau promosi terhadap karyawan yang bekerja pada PT. SCI dengan menggunakan metode Fuzzy AHP (FAHP) berbasis  web.  Hasil  yang  diperoleh  adalah  dapat  memberikan  keputusan  terhadap karyawan  dengan  ranking  empat  teratas  akan  mendapatkan promosi,  dan  bagi karyawan dengan  jabatan  tinggi  namun  tidak  masuk  dalam  empat  ranking  teratas  akan  mendapat demosi  jabatan.  Data  yang  dikumpulkan  merupakan  data  pegawai  milik  PT.  SCI.  Hasil dari  penelitian  ini  adalah  aplikasi  pengambilan  keputusan  dengan  metode  FAHP  yang dapat membantu untuk mempermudah dan mempercepat penentuan demosi dan promosi jabatan karyawan.
Kata kunci: FAHP, web, sistem pendukung keputusan, pemilihan jabatan

## Pendahuluan
Penentuan  dalam  pengambilan  keputusan  yang  tepat  dan  sesuai  dalam sebuah  perusahaan  atau  organisasi  memiliki  pengaruh  signifikan  terhadap kemajuan  dan  kemunduran  perusahaan  tersebut.  Oleh  karena  itu,  perlu  adanya penilaian  yang  tepat  dalam  menentukan  jabatan  karyawan,  baik melalui  promosi maupun  demosi,  dengan  mempertimbangkan  berbagai  aspek  dan  penilaian tertentu.
Berdasarkan  observasi  dan  wawancara  dengan human  resource development (HRD)  PT  Sango  Ceramics  Indonesia  (SCI),  proses  dalam menentukan  promosi  atau  demosi  jabatan  yang  tepat  pada  karyawan membutuhkan  beberapa  pengamatan  yang  harus  dilakukan  terlebih  dahulu. Pengamatan  tersebut  memiliki  tujuan  untuk  menentukan  kelayakan  karyawan dalam menerima jabatan tersebut, aspek-aspek yang diamati oleh HRD didasarkan pada enam aspek, yaitu masa kerja, loyalitas, kerja sama, kepemimpinan, prestasi kerja dan hasil tes psikotes.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) merupakan sistem informasi dengan memiliki  fitur  yang  interaktif, mudah  untuk  dikembangkan,  flexsible  dan mudah diadaptasi  [1],  sehingga  dapat  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  kondisi yang tidak terstruktur atau semi testruktur. Menurut O’Brien dan Marakas (2007), SPK  adalah  sistem  informasi  yang  berbasis  pada  komputer  untuk  menyediakan fitur  dukungan  informasi  yang  interaktif  kepada  para  pengguna  [2],  guna  untuk membantu  dalam  pengambilan  keputusan.  Hasil  yang  diberikan  oleh  SPK  tidak langsung menampilkan informasi yang mentah, melainkan menghasilkan deretan data dan menampilkan saran sebagai salah satu jawaban dari pilihan-pilihan yang diinputkan pengguna [3].
Sebagai bahan acuan dan pembanding untuk mengembangkan sistem pada jurnal  ini,  maka  diperlukan  penggalian  beberapa  informasi  terkait  sistem pendukung keputusan dengan metode FAHP dari jurnal yang pernah dibuat oleh peneliti  sebelumnya,  yang  berkaitan  dengan  judul  sehingga  dapat  membantu penulis untuk memperoleh landasan-landasan teori ilmiah.
Penelitian Aisyah, dkk. pada tahun 2021 tentang SPK dengan metode AHP untuk  membantu  dalam  menentukan  pemilihan  manajer  terbaik,  menjelaskan bagaimana  cara  untuk  melakukan  pemilihan  manajer  terbaik  di  perusahaan  agar penilaian  didasarkan  pada  data  yang  real  tanpa  berdasarkan  dengan  pemilihan manual yang dapat menghindari penilaian yang memihak pada salah satu manajer. Hasil  yang  diharapkan  merupakan  data  yang  tepat  dan  terbuka  sehingga  dapat menentukan manajer yang terbaik dengan berdasarkan beberapa kriteria [4].
Penelitian  Harahap,  dkk.  pada  tahun  2022  mengenai  penerapan  metode FAHP  untuk  membantu  dalam  pemilihan  metode  pembelajaran  demi  menunjang
pembelajaran  matematika,  dijelaskan  bahwa  pemilihan  metode  pembelajaran terhadap  pendidikan  merupakan  suatu  prioritas  demi  melahirkan  generasi  yang berkualitas.  Hasil  yang  diperoleh merupakan  pertimbangan  agar  dapat  dilakukan pemilihan  metode  terhadap  pembelajaran  matematika  yang  tepat  dan  dapat meningkatkan kriteria maupun subkriteria dalam menentukan bobot prioritas yang rendah.  Selain  itu,  hasil  tersebut  digunakan  untuk  meningkatkan  kualitas pembelajaran dan pemahaman siswa dalam belajar matematika dari SD [5].
Metode FAHP juga digunakan dalam SPK pada penelitian Nugraha, dkk. pada  tahun  2022.  Penelitian  tersebut  menjelaskan  bahwa  Covid-19  tidak  hanya menyebabkan kelumpuhan kesehatan tetapi juga berdampak pada berbagai aspek kehidupan  lainnya  seperti  aspek  ekonomi,  pendidikan,  dan  juga  beberapa  aspek lainnya.  Hasil  yang  diharapkan  adalah  untuk  menentukan  warga  yang  lebih berhak  dan  layak  untuk  mendapat  bantuan  sosial  berdasarkan  beberapa  kriteria [6].
Dalam  penelitian  ini  akan  dibangun  SPK  dengan  metode  FAHP  untuk menentukan  kenaikan  jabatan  karyawan.  Perbedaan  penelitian  ini  dengan penelitian sebelumnya yaitu pada fokus utama penelitian, dimana pada penelitian sebelumnya  berfokus  terhadap  pencarian  manajer  terbaik,  metode  pembelajaran matematika  dan  bantuan  sosial  bagi  yang  terdampak  Covid-19.  Penelitian  ini berfokus untuk menentukan kenaikan jabatan karyawan secara umum di PT. SCI. Penelitian  ini  menawarkan  perspektif  yang  berbeda  dalam  penggunaan  metode FAHP dalam konteks penentuan kenaikan jabatan.
Metode FAHP yang digunakan dalam penelitian memiliki perbedaan pada variabel penilaian dimana enam aspek penilaian digunakan, yang mencakup masa kerja, loyalitas pekerjaan, kerja sama, kepemimpinan, prestasi kerja, dan hasil tes psikotes.  Penelitian  sebelumnya  hanya  menggunakan  variabel  seperti  loyalitas pekerja, kerja sama, dan prestasi kerja. Perbedaan ini menunjukkan bahwa adanya variasi  dalam  variabel  penilaian  dapat  digunakan  untuk  mengaplikasikan  FAHP dalam konteks penentuan kenaikan jabatan.

## Metode Penelitian
AHP  atau  disebut Analytical  Hierarchy  Process merupakan  metode  yang telah  dikembangkan  pada  tahun  1970-an  oleh  Thomas  L.  Saaty  [7].  AHP merupakan  suatu  model  pendukung  keputusan  untuk  membantu  dalam menguraikan  masalah-masalah  multi  kriteria  yang  kompleks  menjadi  suatu hierarki  [8].  Faktor-faktor  yang  diperhatikan  dalam  pengambilan  keputusan dengan metode AHP yaitu intuisi, pengalaman, preferensi dan persepsi [9].
Langkah-langkah metode AHP menurut Kusrini, 2007, seperti berikut:
1. Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan  solusi  ke  dalam  struktur  hieararki [10].
2. Membuat tabel skala perbandingan berpasangan, yang disederhanakan sebagai skala  untuk  membandingkan  satu  variabel  dengan  variabel  lainnya,  dimana skala  terkecil  mengartikan  bahwa  variabel  tersebut  tidak  lebih  penting  dari variabel lainnya [11]. Skala perbandingan ini ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1 Skala perbandingan kepentingan Skala (S) Keterangan 1 Sama Pentingnya 3 Agak Penting 5 Cukup Penting 7 Lebih Penting 9 Sangat Penting 2, 4, 6, 8 Nilai pertengahan dari keduanya Kebalikan Nilai kebalikan A = 1 / A. dimana A adalah matriks perbandingan berpasangan antar elemen.
3. Menentukan  prioritas  elemen  dengan  menyusun  matriks  perbandingan berpasangan  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang  diberikan.  Tabel  2 menunjukkan matriks perbandingan berpasangan.
Tabel 2 Matriks perbandingan berpasangan a 1 a 2 … a j a 1 1 a 12 … a 1 j a 2 a 21 1 … a 2 j … … … … … a i a i1 a i 2 … 1
Untuk melengkapi kolom a ij yaitu dengan Persamaan (1).
𝑎 𝑖𝑗 = 1 𝑎 𝑗𝑖 (1)
4. Normalisasi  matriks  pada  tiap-tiap  kolom  dengan  menjumlahkan  nilai  dari setiap  kolom  pada  matriks,  dan  kemudian  membagi  setiap  nilai  dari  kolom dengan nilai hasil penjumlahan tiap kolom sesuai dengan Persamaan (2). Nilai ternormalisasi = Nilai tiap elemen Jumlah kolom elemen (2) 5. Menghitung  nilai  bobot  prioritas  ( eigen  vector ) dengan  cara  menjumlahkan nilai  baru  dari  setiap  baris  dengan  jumlah  kriteria  sesuai  dengan  Persamaan (3).
𝐸𝑖𝑔𝑒𝑛 𝑣𝑒𝑐𝑡𝑜𝑟 = Jumlah per baris Jumlah kriteria (𝑛) (3)
6. Menghitung nilai konsistensi dengan:
a. Mengalikan tiap nilai elemen pada kolom dengan eigen vector .
b. Bobot  prioritas  didapatkan  dengan  menjumlahkan  hasil  perkalian  di  atas (bagian a).
c. 𝜆 max didapatkan  dengan  membagi  bobot  prioritas  dengan  jumlah l kriteria sesuai dengan Persamaan (4).
𝜆 𝑚𝑎𝑥 = Bobot prioritas Jumlah kriteria (4)
7. Menghitung Consistency Index dengan Persamaan (5).
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑥 − 𝑛 𝑛 − 1 (5)
dimana 𝑛 adalah jumlah kriteria.
8. Menghitung Consistency Ratio dengan Persamaan (6).
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 (6)
dimana CR adalah Consistency - Ratio , CI adalah Consistency - Index , RI adalah Random - Consistency - Index . Ratio Index (RI)  yang  umum  untuk  digunakan adalah seperti terlihat pada Tabel 3.
Tabel 3 Random Consistency Index Matriks 1 2 3 4 5 6 7 8 9 RI 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45
Pemeriksaan  terhadap  Consistency-Ratio  merupakan  hal  utama  untuk mengetahui bahwa perhitungan dapat dilanjutkan atau tidak [12]. Jika nilai CR < 0,1  maka  nilai  CR  dinyatakan  benar  dan  perhitungan  dapat  dilanjutkan,  namun apabila  nilai  CR  >  0,1  maka  perhitungan  tidak  dapat  dilanjutkan  dan  data  harus diperbaiki [13].
FAHP merupakan penggabungan metode AHP dengan pendekatan logika Fuzzy.  FAHP  menutupi  kekurangan-kekurangan  yang  ada  pada  AHP,  yang dimana permasalahannya terletak pada kriteria yang memiliki sifat subjektif lebih banyak  [14].  Ketidakpastian  bilangan  direpresentasikan  dalam  urutan-urutan skala. Pada metode FAHP digunakan Triangular Fuzzy Number (TFN) [15]. TFN merupakan  gabungan  dari  dua  garis  (linier) dan  memiliki  fungsi i untuk mengetahui  batas  atas  dan  batas  bawah  dari  skala  matriks  perbandingan berpasangan  yang  dapat  digambarkan  pada  Gambar  1.  Langkah-langkah  metode FAHP adalah sebagai berikut.
1. Membuat  struktur  perbandingan  matriks  berpasangan  antar  kriteria  dengan skala TFN, seperti terlihat pada Tabel 4.
Tabel 4 Nilai Skala TFN Skala - AHP (s) Skala - Fuzzy Invers Skala - Fuzzy 1 1, 1, 1 (jika diagonal) 1, 1, 3 (selain diagonal) 1/3, 1/1, 1/1 3 1, 3, 5 1/5, 1/3, 1/1 5 3, 5, 7 1/7, 1/5, 1/3 7 5, 7, 9 1/9, 1/7, 1/5 9 7, 9, 9 1/9, 1/9, 1/7 2 1, 2, 4 1/4, 1/2, 1/1 4 2, 4, 6 1/6, 1/4, 1/2 6 4, 6, 8 1/8, 1/6, 1/4 8 6, 8, 9 1/9, 1/8, 1/6 2. Mencari dan menghitung nilai dari sintesis - fuzzy ( 𝑆 𝑖 ) dengan Persamaan  (7), (8), dan (9).
𝑆 𝑖 =   ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑥  [∑ ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑗=1 ] −1 (7)
dengan
∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 =   [∑ 𝑙 𝑗 , ∑ 𝑚 𝑗 , ∑ 𝑢 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑗=1 ] −1 (8)
1 ∑ ∑ 𝑀 𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 = ( 1 ∑ 𝑢 𝑖 𝑛 𝑖=1 , 1 ∑ 𝑚 𝑖 𝑛 𝑖=1 , 1 ∑ 𝑙 𝑖 𝑛 𝑖=1 ) (9)
dan ∑ 𝑀 𝑔𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 adalah  penjumlahan  baris  pada  matriks  berpasangan,
∑ ∑ 𝑀 𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=1 𝑛 𝑖=1 adalah  penjumlahan  kolom  pada  perbandingan  matriks berpasangan [6], dimana 𝑀 adalah objek, 𝑖 adalah bilangan pada baris ke- 𝑖 , 𝑗 adalah  bilangan  pada  kolom  ke- 𝑗 , 𝑙 adalah  nilai - lower , 𝑚 adalah  nilai - medium, dan 𝑢 adalah nilai - upper .
3. Menghitung - nilai  vektor  ( 𝑉 )  dan  nilai - ordinat  defuzzifikasi ( 𝑑′ ).  Jika  nilai hasil perhitungan yang didapatkan pada matriks fuzzy , 𝑀 2 ≥ 𝑀 1 dimana 𝑀 1 = (𝑙 1 , 𝑚 1 , 𝑢 1 ) dan 𝑀 1 = (𝑙 2 , 𝑚 2 , 𝑢 2 ) maka  nilai  vektor  dapat  dilihat  dengan Persamaan (10).
𝑉(𝑀 2 ≥ 𝑀 1 ) = sup[min(𝜇𝑀 1 (𝑥), min(𝜇𝑀 2 (𝑦)))] (10)
dimana  nilai  sub  merupakan  batas - atas  terkecil  dari i hasil - minimal  vektor.
Untuk menentukan nilai vektor dapat dilihat pada Persamaan (11).
𝑉(𝑀 2 ≥ 𝑀 1 ) = { 1 , jika 𝑚 2 ≥ 𝑚 1 0 , jika 𝑙 1 ≥ 𝑢 2 𝑙 1 − 𝑢 2 (𝑚 2 − 𝑢 2 ) − (𝑚 1 − 𝑙 1 ) , lainnya (11)
Jika hasil dari nilai i fuzzy nilainya lebih - besar dari 𝑘 , 𝑀 𝑖 ( 𝑖 = 1,2, … , 𝑘 ), maka nilai dari vektor tersebut dapat didefinisikan seperti pada Persamaan (12).
𝑉(𝑀 ≥ 𝑀 1 , 𝑀 2 , … , 𝑀 𝑘 ) = 𝑉(𝑀 ≥ 𝑀 1 ) dan
𝑉(𝑀 ≥ 𝑀 2 ) dan 𝑉(𝑀 ≥ 𝑀 𝑘 ) = min  𝑉(𝑀 ≥ 𝑀 𝑖 ) (12)
Ordinat - defuzzifikasi dapat dicari melalui Persamaan (13). 𝑑 ′ (𝐴 𝑖 ) = min  𝑉(𝑆 𝑖 ≥ 𝑆 𝑘 ) (13)
Untuk 𝑘 = 1,2, … , 𝑛; 𝑘 ≠ 𝑖 ,  maka  akan  diperoleh i nilai  bobot  dengan Persamaan (14).
𝑊 ′ = (𝑑 ′ (𝐴 1 ), 𝑑 ′ (𝐴 2 ), … , 𝑑 ′ (𝐴 𝑛 )) 𝑇 (14)
dimana nilai dari 𝐴 𝑖 = 1,2, … , 𝑛 disebut dengan vektor - fuzzy ( 𝑊 ).
4. Normalisasi  pada  nilai  vektor - fuzzy ( 𝑊 )  setelah  dilakukannya  normalisasi dengan  Persamaan  (14)  maka a nilai  dari  bobot - vektor  yang  ternormalisasi yaitu seperti terlihat pada Persamaan (15).
𝑊 = (𝑑(𝐴 1 ), 𝑑(𝐴 2 ), … , 𝑑(𝐴 𝑛 )) 𝑇 (15)
dimana 𝑊 adalah bilangan non fuzzy

## Hasil dan Pembahasan
Pada bagian ini dibahas hasil dari SPK. Gambar 2 menunjukkan gambaran umum sistem yang digambarkan dengan flowchart sistem.

## Gambar 2 Flowchart Sistem
Tabel 5 menunjukkan data kriteria yang digunakan dalam SPK kelayakan dalam menentukan posisi jabatan pada PT. SCI dengan metode FAHP. Gambar 3 menunjukkan struktur hirarki.
Tabel 5 Data kriteria Kriteria Keterangan TP Test Psikotest MK Masa Kerja KS Kerja Sama PK Prestasi Kerja KP Kepemimpinan LT Loyalitas

## Gambar 3 Struktur hirarki
Tabel perbandingan antar kriteria dibuat dari penilaian dari satu kriteria ke kriteria lainnya yang diambil dari skala 1 – 9 menurut Tabel 1, dan menghasilkan data seperti pada Tabel 6. Tabel 6 merupakan hasil penilaian yang telah diambil melalui  wawancara  dengan  HRD  dari  PT.  SCI,  yang  menghasilkan  prioritas penilaian dari satu variabel dengan variabel lainnya.
Tabel 6 Data perbandingan antar kriteria
TP  MK  KS  PK  KP  LT TP 1 3 3 5 7 5 MK  1/3 1 3 3 3 9 KS 1/3 1/3 1 1 3 5 PK 1/5 1/3 1 1 3 3 KP 1/7 1/3 1/3  1/3 1 3 LT 1/5 1/9 1/5  1/3  1/3 1
Setelah  membuat  data  perbandingan  antar  kriteria  maka  langkah selanjutnya adalah mencari nilai CR. Hasil CR dari Tabel 6 adalah 0.067 dimana CR < 0.1 sehingga perhitungan dapat dilanjutkan ke tahap berikutnya.
Perhitungan untuk skala geometrik merupakan langkah berikutnya setelah menghitung nilai CR. Data untuk menghitung nilai geometrik dapat diambil dari Tabel 6, namun tiap-tiap nomor akan digantikan dengan skala TFN pada Tabel 4 yang  nantinya  masing-masing  kriteria  akan  memiliki  nilai l , m ,  dan n .  Untuk mencari  jumlah,  dilakukan  perkalian  masing-masing  nilai - pada  sel  yang - terdapat pada baris - matriks tersebut. Lalu dicari nilai mean dengan memangkatkan jumlah dengan 1/ n , dimana n = jumlah kriteria. Hasil dapat dilihat pada Tabel 7, Tabel 8 dan Tabel 9.
Tabel 7 Nilai skala geometrik (1) TP MK KS l m n l m n l m n TP 1 1 1 1 3 5 1 3 5 MK 0,2 0,333 1 1 1
1 1 3 5 KS 0,2 0,333 1 0,2 0,333 1 1 1 1 PK 0,143 0,2 0,333 0,2 0,333 1 0,333 1 1 KP 0,111  0,143 0,2 0,2 0,333 1 0,2 0.333 1 LT 0,143 0,2 0,333  0,111  0,111  0,143  0,111  0,143  0,2 Tabel 8 Nilai skala geometrik (2) PK KP LT l m n l m n  l  m  N TP 3 5 7 5 7 9  3  5 7 MK 1 3 5 1 3 5  7  9 9 KS 1 1 3 1 3 5  3  5 7 PK 1 1 1 1 3 5  1  3 5 KP 0,2  0,333  1 1 1 1  1  3 5 LT 0,2  0,333  1  0,2  0,333  1  1  1 1 Tabel 9 Perhitungan nilai mean Jumlah Mean l m n l m n TP 45 1575  11025  1,886  3,411  4,718 MK 4,2 135 1575 1,27 2,265  3,411 KS 0,2 2,333 135 0,765  1,152  2,265 PK 0,01 0,6 8,333 0,46 0,918  1,424 KP 0,001 0,01 0,333  0,293 0,46 0,833 LT 0 0 0,01 0,203  0,266 0,46 Jumlah 4,88 8,47 13,11
Langkah selanjutnya adalah perhitungan nilai bobot dan normalisasi. Pada tahap  ini  akan  terdapat  dua  proses,  dimana  proses  pertama  adalah  dengan mengalikan  mean  l, m ,  dan n ,  dengan  1/jumlah  dari  Tabel  8.  Proses  kedua  atau normalisasi  akan  dihitung  total  jumlah  dari  nilai  bobot  masing-masing  kriteria. Hasil  tersebut  akan  dibagi  dengan  total  keseluruhan  dari  total  jumlah  masing- masing kriteria, yang hasilnya ditunjukkan pada Tabel 10 dan Tabel 11.
Tabel 10 Nilai bobot dan normalisasi (1) Mean Jumlah l m N l m n TP 1,886  3,411  4,718  0,205  0,118  0,076 MK 1,27 2,265  3,411  0,205  0,118  0,076 KS  0,765  1,152  2,265  0,205  0,118  0,076 PK 0,46 0,918  1,424  0,205  0,118  0,076 KP  0,293 0,46 0,833  0,205  0,118  0,076 LT 0,203  0,266 0,46 0,205  0,118  0,076 Tabel 11 Nilai bobot dan normalisasi (2) Nilai Bobot M i N i l m n TP 0,387  0,403 0,36 1,149  0,383 MK 0,26 0,267 0,26 0,788  0,263 KS 0,157  0,136  0,173  0,465  0,155 PK 0,094  0,108  0,109  0,311  0,104 KP 0,06 0,054  0,064  0,178  0,059 LT 0,042  0,031  0,035  0,108  0,036 Jumlah 3
Langkah  selanjutnya  adalah  perankingan  alternatif.  Dari  proses perhitungan  FAHP  maka  akan  diperoleh  nilai  bobot  yang  ternomalisasi  yang nantinya  nilai  tersebut  akan  dikalikan  dengan  nilai  alternatif  dan  akan menghasilkan data perangkingan karyawan sesuai dengan Tabel 12.
Tabel 12 Perangkingan dari alternatif Nama Rata-rata  Ranking Andread 0,323 1 Danang 0,18 2 Tama 0,16 3 Hilmi 0,106 4 Fandhi 0,104 5 Ahmad 0,094 6 Fadil 0,041 7
Implementasi SPK merupakan hasil akhir dari penelitian dengan membuat aplkasi  SPK  untuk  menentukan  kelayakan  posisi  jabatan  karyawan  dengan metode FAHP yang berbasis web, yang ditampilkan dalam Gambar  3. Gambar 3
akan menampilkan halaman login web untuk pengguna, setelah login sukses user akan  dialihkan  ke  halaman  Home.  Pada halaman  Home  ini tersedia  empat  menu yakni  home,  penilaian,  kriteria  dan  perangkingan  yang  akan  ditampilkan  pada Gambar 4.
Gambar 3 Halaman Login
Gambar 4 Halaman Home
Pada  Gambar  4  setelah  melakukan login akan  langsung  ditampilkan  data karyawan  yang  sudah  dimasukkan  sebelumnya.  Pada  bagian  pojok  kanan  atas akan  ada  tombol  keluar.  Nantinya  data  karyawan  akan  dipakai  untuk  halaman penilaian  yang  akan  ditampilkan  pada  Gambar  5.  Gambar  5  menampilkan  tabel data  penilaian  karyawan.  Data  penilaian  dimasukkan  secara  manual  oleh  HRD setelah  melakukan  penilaian  secara  individu.  Setelah  data  dimasukkan  dapat dilanjutkan dengan pergi ke halaman kriteria yang akan ditampilkan pada Gambar 6.

## Gambar 5 Halaman Penilaian
Gambar  6  merupakan  proses  perhitungan  AHP  seperti  pada  Tabel  6, dimana  pada  halaman  ini user hanya  memasukkan  angka  pada  masing-masing kriteria untuk dihitung nilai dari CR. Hal ini dilakukan  untuk mengetahui bahwa nilai  kriteria  yang  dimasukkan  benar  dan  perhitungan  dapat  dilanjutkan.  Pada Gambar 6 proses input hanya berlaku pada satu sisi saja yang nantinya pada sisi lainnya  akan  dilakukan  perhitungan  otomatis.  Angka  dengan  koma  merupakan
hasil  perhitungan  dari  Persamaan  (1),  dimana  hasil  ini  akan  dihitung  secara otomatis. Untuk perhitungan nilai CR ditampilkan pada Gambar 7.

## Gambar 6 Halaman Kriteria
Gambar  7  merupakan  hasil  perhitungan  dari  pencarian  nilai  CR, perhitungan  nilai  CR  dilakukan  menggunakan  Persamaan  (2)  sampai  Persamaan (6).

## Gambar 7 Halaman perhitungan nilai CR
Gambar 8 merupakan hasil perhitungan nilai karyawan dengan nilai bobot antar  kriteria  yang  sudah  ternomalisasi,  namun  belum  diurutkan.  Tampilan halaman perankingan yang sudah diurutkan ditampilkan pada Gambar 9.
Gambar 8 Halaman Perankingan Karyawan
Gambar 9 Perankingan yang telah diurutkan

## Simpulan
Dari  penelitian  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  karyawan  dengan  ranking  4 teratas  dengan  nilai  rata-rata  0.323,  0.18,  0.16,  dan  0,106  akan  mendapatkan promosi lebih lanjut, dan untuk karyawan lainnya akan diberikan bimbingan lebih lanjut  untuk  meningkatkan  kinerjanya  sehingga  dapat  memberikan  hasil  yang terbaik  untuk  perusahaan,  Adapun  karyawan  yang  akan  mendapat  demosi  bagi yang memegang jabatan tinggi dan tidak masuk dalam empat ranking teratas. Dari kesimpulan  di  atas  dapat  dinyatakan  bahwa  SPK  dengan  metode  FAHP  dapat membantu  pengguna  untuk  menilai  kinerja  karyawan  dengan  lebih  cepat  dan efisien. SPK ini dapat diterapkan dalam menilai kinerja karyawan lebih lanjut.
Adapun  saran  yang  diharapkan  untuk  dapat  menjadi  masukan  yang berguna bagi berbagai pihak, diantaranya adalah SPK dengan metode FAHP dapat dikembangkan  lebih  lanjut  dengan  menggunakan  metode  lainnya  atau  sistem perangkingan  lainnya  agar  hasil  dapat  lebih  akurat.  selain  itu  SPK  dapat  diuji lebih  lanjut  dan  tidak  berfokus  pada  kriteria-kriteria  yang  ada  sehingga  dapat menghasilkan  uji  coba  yang  lebih  akurat  dan  lebih  baik.  Web  SPK  juga  dapat dikembangkan  lebih  lanjut  sehingga  penginputan  data  dapat  lebih  fleksibel  dan user friendly .

## Daftar Pustaka
[1] U.  Rosada,  Y.  Agus  Pranoto,  and  F.  Santi  Wahyuni,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Pegawai  Kantor  Desa  Bakung  Kabupaten  Blitar Menggunakan Metode Fuzzy AHP,” 2020.
[2] D. Abdillah, I. Lubis, and E. Rahayu, “Penerapan Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process Terhadap Penilaian Kinerja Honorer (Studi Kasus Dinas Kependudukan dan Keluarga Berencana Provinsi Sumatera Utara),” 2022.
[3] P.  P.  Putra,  I.  Gede,  A.  Gunadi,  I.  Made,  and  W.  A.  Kesiman,  “Model Analisis  Penentuan  Bonus  Akhir  Tahun  Karyawan  Berdasarkan  Metode Fuzzy  AHP  (Studi  Kasus :  PT.  Baliyoni Saguna),” Jurnal  Ilmu  Komputer Indonesia (JIK) , vol. 6, no. 1, 2021.
[4] N.  Aisyah  and  A.  S.  Putra,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi Pemilihan  Manajer  Terbaik  Menggunakan  Metode  AHP  (Analytic Hierarchy Process),” 2021.
[5] A. R. Harahap, N. H. M. Simbolon, R. A. Agata, and S. Sunarsih, “Metode Fuzzy  AHP  (Analytical  Hierarchy  Process)  untuk  Pemilihan  Metode Pembelajaran  Demi  Menunjang  Pembelajaran  Matematika,” Jurnal  Sains dan  Edukasi  Sains ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  9–17,  Feb.  2022,  doi: 10.24246/juses.v5i1p9-17.
[6] R.  Nugraha  and  D.  Gustian,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan Bantuan  Sosial  dengan  Metode  Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process,”
Jurnal Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) , vol. 11, no. 1, pp. 87– 92, Apr. 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i1.1357.
[7] V.  I.  Ramadhanti  and  F.  Pulansari,  “Integration  of  fuzzy  AHP  and  fuzzy TOPSIS for green supplier selection of mindi wood raw materials,” Jurnal Sistem  dan  Manajemen  Industri ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  1–13,  Jun.  2022,  doi: 10.30656/jsmi.v6i1.4332.
[8] M.  Hafiz  Trisaputra  and  A.  Muzakir,  “Implementasi  Metode  Fuzzy Analytic Hierarchy Process (F-AHP) Untuk Penentuan Kelas Unggulan Di SMPN 2 Tanjung Lago,” 2021.
[9] O.  Okfalisa,  D.  U.  Iswavigra,  H.  Rusnedy,  and  T.  Saktioto,  “Pemilihan Smartphone  Berdasarkan  Rekomendasi  Profile  User:  Integrasi  Fuzzy Analytical  Hierarchy  Process  dan  Rule  Based,” JURNAL  SISTEM INFORMASI  BISNIS ,  vol.  10,  no.  2,  pp.  211–219,  Dec.  2020,  doi: 10.21456/vol10iss2pp211-219.
[10]  *  Wirawan et  al. ,  “Analisis  Pemilihan  Supplier  Bahan  Baku  Edamame Dengan Metode Fuzzy Analitycal Hierarchy Process (FAHP) Di PT XYZ,” Jurnal  Kendali  Teknik  dan  Sains ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  64–74,  2023,  doi: 10.59581/jkts-widyakarya.v1i2.281.
[11]  A.  J.  Kusuma,  A.  P.  Putra,  and  J.  Lemantara,  “Implementasi  Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  Pemilihan  Siswa  Berprestasi  di  Sekolah Menengah  Atas  dengan  Metode  AHP  dan  TOPSIS,” Jurnal  Komunika: Jurnal  Komunikasi,  Media  dan  Informatika ,  vol.  10,  no.  2,  p.  73,  Dec. 2021, doi: 10.31504/komunika.v10i2.4488.
[12]  D.  S.  Wijaya  and  D.  S.  Widodo,  “Evaluation  Supplier  Involve  on  Food Safety and Halal Criteria using Fuzzy AHP: A Case Study in Indonesia,” Jurnal  Teknik  Industri ,  vol.  23,  no.  1,  pp.  67–78,  Mar.  2023,  doi: 10.22219/JTIUMM.Vol23.No1.67-78.
[13]  S.  Wibawa  (BINUS  University),  A.  Ekawati  (BINUS  University),  B. Maryadi  (BINUS  University),  N.  Fitriyani  (BINUS  University),  and  A. Redi  (BINUS  University),  “KOMPARASI  FUZZY  AHP,  TOPSIS  DAN
SMART UNTUK PEMILIHAN SUPPLIER,” Jurnal  Manajemen  Industri dan  Logistik ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  121–129,  Nov.  2021,  doi: 10.30988/jmil.v5i2.832.
[14]  M. Djunaidi, C. D. Utami, A. K. Alghofari, and H. Munawir, “Selection of Furniture  Raw  Material  Suppliers  using  Fuzzy  Analytical  Hierarchy Process,” Jurnal Teknik Industri , vol. 20, no. 1, pp. 12–21, Feb. 2019, doi: 10.22219/jtiumm.vol20.no1.12-21.
[15]  A. Rahayu and D. Gustian, “DECISION SUPPORT SYSTEM STUDENT ACHIEVEMENT  DURING  THE  COVID-19  PANDEMIC  WITH METHOD FUZZYANALYTIC HIERARCHY PROCESS,” Jurnal Teknik Informatika  (JUTIF) ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  21–28,  2022,  doi: 10.20884/1.jutif.2022.3.1.121.