## 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.v4i4.2467

## Model Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Operator Caroline Officer Inbond 188 Terbaik dengan Metode AHP Dan SMART Berdasarkan Rekam Jejak Kinerja Operator
Yan Yang Thanri 1 , Fitri Pranita Nasution 2
1 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Sistem Informasi, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia
2 Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Teknik Informatika, Universitas Potensi Utama, Medan, Indonesia Email: 1,* ythanri@email.com, 2 fitrinasution126@gmail.com Email Penulis Korespondensi: ythanri@email.com
Abstrak− Lembar  Kinerja  Operator  dapat  digunakan  sebagai  standar  untuk  untuk  menentukan  kualitas  kinerja  operator. Kinerja layanan operator merupakan ujung tombak dalam meningkatkan jumlah pelanggan yang menggunakan produk, dimana operator tersebut berhubungan langsung dengan pelanggan untuk mengatasi dan membantu permasalahan yang dihadapi oleh pelanggan.  Adapun  masalah  yang  terdapat  pada  Intansi  jaringan  telekomunikasi  adalah  belum  adanya  penentuan  standar kualitas  kinerja  operator  caroline  officer  inbond  188  yang  tersistem  dan  masih  menggunakan  cara  konvensional  dan menggunakan indikator yang tidak jelas dan bersifat subjektif. Dimana dengan cara tersebut sangat beresiko terjadi kesalahan dalam menilai kinerja operator yang tepat ditambah keterkaitan emosional dan hubungan kekeluargaan sering menjadi faktor yang  sangat  mempengaruhi  hasil  dalam  penilaian  kinerja  operator.  Dari  permasalahan  ini  dibutuhkan  model  rekam  jejak operator yang terekam dalam Lembar Kinerja Operator (LKO) sebagai model sistem pendukung keputusan dalam melakukan proses penilaian kinerja operator caroline officer inbond 188 dengan menggunakan metode AHP dan SMART. Model Sistem Pendukung  Keputusan  dengan  kombinasi  penerapan  dua  metode  yaitu  AHP  dan  SMART,  dimana  AHP  digunakan  untuk menormalisasi bobot kriteria yang dijadikan sebagai indicator dalam pemilihan operator terbaik berdasarkan Lembar Kinerja Operator yang terekan dalam Rekam Jejak Kinerja Operator dan proses perangkingan dengan menggunakan penerapan metode SMART dengan cara mencari nilai utility berdasarkan sebelas kriteria yang dibagi menjadi dua bagian yaitu 2 kriteria biaya dan 11 kriteria keuntungan, dimana hasilnya akan dipadukan dengan bobot kriteria dari penerpan metode AHP. Model ini dapat dijadikan sebagai tahapan atau langkah-langkah serta rekomendasi kepada pihak instansi khususnya pimpinan untuk melakukan proses pemilihan operator caroline officer inbond 88 terbaik.
Kata Kunci: Model DSS, Lembar Kinerja Operator, Kombinasi, AHP, SMART
Abstract− The  Operator  Performance  Sheet  can  be  used  as  a  standard  against  which  to  determine  the  quality  of  operator performance. Operator service performance is the spearhead in increasing the number of customers using the product, where the  operator  is  in  direct  contact  with  customers  to  solve  and  help  problems  faced  by  customers.  The  problem  with  the telecommunication  network  agency  is  the  absence  of  a  systemized  quality  standard  for  the  performance  of  the  188  inbond caroline officer operator and still uses conventional methods and uses indicators that are unclear and subjective in nature. Where in  this  way  there  is  a  high  risk  of  errors  in  assessing  the  performance  of  the  correct  operator,  plus  emotional  and  familial relationships are often factors that greatly affect the results in evaluating operator performance. From this problem, an operator track record model is needed which is recorded in the Operator Performance Sheet (LKO) as a decision support system model in  conducting  the  performance  appraisal  process  for  the  operator  caroline  officer  inbond  188  using  the  AHP  and  SMART methods. Decision Support System Model with a combination of the application of two methods, namely AHP and SMART, where AHP is used to normalize the weight of the criteria which is used as an indicator in selecting the best operator based on the Operator Performance Sheet which is recorded in the Operator Performance Track Record and the ranking process using the application of the SMART method. looking for utility value based on eleven criteria divided into two parts, namely 2 cost criteria and 11 profit criteria, where the results will be combined with the criteria weights of the AHP method application. This model can be used as a stage or steps and recommendations to agencies, especially leaders, to carry out the selection process for the best inbond 88 caroline officer operator.
Keywords : DSS Model, Operator Performance Sheet, Combination, AHP, SMART

## 1. PENDAHULUAN
Rekam jejak  [1] adalah semua kegiatan yang telah dilakukan oleh  seseorang atau organisasi di masa lalu, yang menunjukkan seberapa baik mereka dalam melakukan pekerjaan [2], mengatasi masalah dan lain sebagainya [3]. Rekam  jejak  yang  tertuang  didalam Lembar  Kinerja  dapat digunakan  sebagai  standar  untuk untuk menentukan kualitas kinerja karyawan. Semakin baik kinerja karyawan maka akan membuat sebuah perusahaan menjadi kokoh [4], bertumbuh dan berkembang dengan pesat dan menjadi besar [5]. Hal ini juga dirasakan Instansi jasa layanan telekomunikasi dan jaringan  dikota Medan, dimana diperlukan suatu model rekam jejak operator yang terekam pada Lembar Kinerja Operator (LKO) dalam peningkatan kualitas serta kinerja layanan operator. Kinerja layanan operator merupakan ujung tombak dalam meningkatkan jumlah pelanggan yang menggunakan produk. Operator yang dibahas pada penelitian ini adalah operator caroline officer inbond 188 yang berhubungan langsung dengan pelanggan untuk mengatasi dan membantu permasalahan yang dihadapi  oleh  pelanggan.  Adapun  masalah pada Instansi  jasa  layanan  telekomunikasi  dan  jaringan    adalah    belum  adanya    penentuan  standar  kualitas  kinerja operator caroline officer inbond 188 yang tersistem dan masih menggunakan cara konvensional dan menggunakan indikator yang tidak jelas dan bersifat subjektif. Dimana dengan cara tersebut sangat beresiko terjadi kesalahan dalam  menilai  kinerja  operator  yang  tepat  ditambah  keterkaitan  emosional  dan  hubungan  kekeluargaan  sering

## 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.v4i4.2467
Submitted: 05/09/2020 ; Accepted: 24/09/2020 ; Published: 20/10/2020
menjadi faktor yang sangat mempengaruhi hasil dalam penilaian kinerja operator. Seperti kebanyakan perusahaan masih menggunakan penilaian yang bersifat subyektif dalam mengukur efektifitas strategi Sumber Daya Manusia (SDM) yang mereka terapkan [6]. Adapun metode MCDM yang digunakan dalam penilaian kinerja sumber daya manusia diantaranya metode TOPSIS [7-10], SAW [11-14], AHP [15-17], PROMETHEE [18-19].
Pada penelitian terdahulu [20] mengenai evaluasi kinerja pegawai dengan menggunakan metode SMART, dimana  menggunakan  5  kriteria penilaian  dalam  evaluasi  kinerja  pegawai  dengan  hasil  tingkat  akurasi  sebesar 90%.  Penelitian  mengenai  Evaluasi  Kinerja  Kepolisian  Berdasarkan  Kriteria  Pengguna  Menggunakan  Metode Smart,  dimana  penelitian  ini  menghasilkan  sebuah  model  dengan  penerapan  metode  SMART  untuk  evaluasi kinerja  kepolisian  berdasarkan  8  kriteria  [21].  Berdasarkan  penelitian    terdahulu    maka    masih    perlu    lagi dikembangkan  dengan tujuan  agar  memberikan hasil  keputusan  yang  maksimal   yaitu  didalam  penentuan bobot prioritas terhadap kriteria guna untuk meningkatkan validitas nilai bobot untuk mendapatkan operator yang berkualitas  berdasarkan  rekam  jejak  operator  yang  tertuang  dalam  LKO  maka  dibutuhkan  model  rekam  jejak operator yang terekam dalam Lembar Kinerja Operator (LKO) sebagai model sistem pendukung keputusan dalam melakukan proses penilaian kinerja operator caroline officer inbond 188 dengan menggunakan metode AHP dan SMART.
Model sistem pendukung keputusan digunakan untuk mengatasi permasalahan dalam pengambilan sebuah keputusan yang tepat dari beberapa pilihan untuk mendapatkan solusi terbaik [22-24], dimana  AHP digunakan untuk   mendapatkan   bobot    prioritas   dan   Simple    Multi  -Attribute  Rating  Technique   (SMART)   digunakan untuk  mendapatkan  perangkingan  dari  kualitas kinerja operator yang komprehensif dengan memperhitungkan hal-hal  yang  bersifat  kualitatif  dan  kuantitatif  dalam  mengembangkan  proses  pemilihan  operator  terbaik  pada caroline  officer  inbond  188  sehingga  dapat  meningkatkan  kualitas  pelayanan  yang  berdampak  terhadap perkembangan perusahaan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Metode  penelitian merupakan  tahapan yang akan dilakukan  untuk  mempermudah  dalam melakukan  penelitian. Metode  penelitian  yang  digunakan  pada  penerapan  Rekam  Jejak  sebagai  sebagai  model  sistem  pendukung keputusan dalam penilaian kinerja layanan operator caroline officer inbond 188 menggunakan metode AHP dan SMART adalah sebagaimana digambarkan pada gambar 1.
Mempelajari Literatur Pengumpulan Data Analisis Kebutuhan Sistem AHP untuk mendapatkan perioritas bobot kriteria perangkingan dengan menggunakan SMART Pemilihan Operator terbaik Melakukan Pengolahan data Model Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Operator Terbaik Lembar Kinerja Operator
Gambar 1. Metode Penelitian model sistem pendukung keputusan dalam penilaian kinerja layanan operator caroline officer inbond 188 menggunakan metode AHP dan SMART
Pada gambar 1 terdiri dari tahap penelitian yaitu tahap studi literature, tahap ini bertujuan untuk memperdalam dan memahami mengenai teori maupun metode yang akan digunakan dalam memecahkan permasalahan yang ada. Studi literature dilakukan dengan mencari literatur yang dipelajari pada tahap ini adalah mengenai metode AHP dan metode SMART pada proses kinerja layanan operator caroline officer inbond 188 untuk pemilihan operator terbaik  meningkatkatkan  kualitas  layanan  perusahaan.  Tahap  kedua  yaitu  pengumpulan  data,  pada  tahap  ini ditentukan data yang akan digunakan pada penelitian. Proses menentukan data penelitian ini akan sangat berguna pada saat pengumpulan data. Pada tahap inilah ditentukan data apa saja yang akan dibutuhkan dalam mencari data tentang  penentuan  penilaian  kinerja  layanan  operator caroline  officer  inbond  188  yang  terekam  dalam  Lembar

## 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.v4i4.2467
Submitted: 05/09/2020 ; Accepted: 24/09/2020 ; Published: 20/10/2020
Kinerja Operator (LKO) dengan cara melakukan Observasi, Survei dan Analisis data berupa data kriteria dan data training (data set). Tahap ketiga yaitu analisis kebutuhan sistem, pada tahap ini data yang telah dikumpulkan akan dianalisis, untuk mendata kebutuhan apa saja yang dibutuhkan pada penelitian ini, baik secara fisik maupun sistem yaitu berupa kriteria yang digunakan untuk melakukan penilaian kinerja layanan operator caroline officer inbond 188. Tahap keempat melakukan pengolahan data, tahap ini bertujuan untuk melakukan proses pengolahan data dari  hasil data yang didapat dari tahap pengumpulan data yang didapat dari pihak perusahaan melalui questioner yang  diberikan  oleh  peneliti.  Kemudian  questioner  tersebut  diolah  dengan  menggunakan  metode  Analitycal Hierarchy  Process  (AHP)  untuk  mendapatkan  bobot  perioritas  kriteria  untuk  masing-masing  jurusan.  Dan kemudian  Pada   tahap ini  dilakukan  perhitungan   dengan metode  metode  SMART terhadap  nilai   kriteria   dan alternatif yang ada. Tetapi  sebelum  dilakukan  perhitungan  maka  dilakukan  penentuan  rating  kecocokan setiap alternatif  dari  setiap  kriteria  yang  ada.  Penentuan  bobot  nilai  ini  bertujuan  untuk  mempermudah    dalam    hal perhitungan  terhadap  nilai  kriteria  dan  alternatif  dalam proses kinerja layanan operator caroline officer inbond 188  untuk  pemilihan  operator  terbaik  meningkatkan  kualitas  layanan  perusahaan.  Tahap  kelima  yaitu  model Sistem Pendukung Keputusan, tahap ini dibangun sebuah model Sistem Pendukung Keputusan, dima model ini digunakan sebagai acuan dalam proses penilaian kinerja operator caroline inbond 188  untuk pemilihan operator berdasarkan  rekam jejak  kinerja  operator  yang tertuang dalam  bentuk Lembar  Kinerja  Operator  (LKO)  terbaik meningkatkan kualitas layanan perusahaan.

## 2.2 Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode Analytical Hierrchy Process (AHP) dikembangkan oleh Prof. Thomas Lorie Saaty dari Wharton Business School di awal tahun 1970, yang digunakan untuk mencari rangking atau urutan prioritas dari berbagai alternatif dalam  pemecahan  suatu  permasalahan.  Dalam  penentuan  prioritas  diperlukan  uji  konsistensi  terhadap  pilihan pilihan yang telah dilakukan [25-27]. Secara umum pengambilan keputusan dengan metode AHP didasarkan pada langkah- langkah pada gambar 2.
Identifikasi masalah Menentukan Solusi Struktur Hirarki Perbandingan Berpasangan Normalisasi Matriks CR<=0.1 Eigen Vektor Ranking Perioritas
Gambar 2. Langkah-langkah metode Analytical Hierrchy Process (AHP)

## 2.3 Metode Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART)
SMART  ( Simple  Multi–Attribute  Rating  Technique )  merupakan  metode  pengambilan  keputusan  multi  kriteria dengan  menggunakan  linear  additive  model  untuk  meramal  nilai  setiap  alternatif.  Analisa  yang  terlibat  adalah transparan sehingga metode ini memberikan pemahaman masalah yang tinggi dan dapat diterima oleh pembuat keputusan [28]. Adapun langkah  dalam penyelesaian metode SMART pada gambar 3.
Menentukan Kriteria Menentukan Bobot Kriteria Normalisas i bobot Nilai Paramater (Alternatif) setiap kriteria Menentukan Nilai Utility Cost Nilai Utility kriteria cost Nilai Utility kriter ia benefit ya tidak Menentukan Nilai Akhir Perangkingan
Gambar 3. Langkah-langkah metode Simple Multi-Attribute Rating Technique (SMART)

## 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.v4i4.2467

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Model Sistem Pendudkung Keputusan
Model Sistem Pendukung Keputusan menentukan operator caroline officer inbond 188 terbaik dengan metode ahp dan  smart  berdasarkan  rekam  jejak  kinerja  operator  berdasarkan  Lembar  Kinerja  Operator  (LKO)  untuk meningkatkan kualitas layanan perusahaan dapat dilihat pada gambar 4.
Lembar Kinerja Operator (LKO)
Struktur Hirarki Perbandingan Berpasangan Normalisasi Matriks CR<=0.1 Eigen Vektor Bobot Kriteria Menentukan Nilai Utility Cost Nilai Utility kriteria cost Nilai Utility kriteria benefit ya tidak Perangkingan Operator Nilai Paramater (Alternatif) setiap kriteria Menentukan Nilai Akhir ya tidak Gambar 4 . Model Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Operator Caroline Officer Inbond 188
Tahapan Model Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Operator Caroline Officer Inbond 188 pada gambar 4 menggunakan kombinasi metode AHP dan SMART yaitu 1. Lembar Kinerja Operator (LKO)
2. Penentuan Bobot Kriteria dengan menggunakan metode AHP
a. Struktur Hirarki
b. Matriks  perbandingan  berpasangan  kriteria  berdasarkan  pilihan  dari  pembuat  keputusan  dalam  bentuk penilaian tingkat kepentingan dari satu elemen dengan elemen yang lain.
c. Normalkan data dengan membagi nilai dari elemen dalam matriks berpasangan pada langkah b terhadap total nilai dari kolom.
d. Menghitung nilai eigen vector dan menguji konsistensinya dengan persamaan (1)
CR ( Consistency Ratio )<=0
(1)
e. Bobot kriteria (w j ) dari hasil penerapan metode AHP dapat digunakan sebagai indikator dalam pemilihan operator terbaik berdasarkan lembar kinerja operator (LKO).
3. Nilai Parameter (Alternatif) setiap kriteria
4. Perangkingan Operator dengan menggunakan metode SMART
a. Menentukan nilai utility untuk kriteria biaya ( cost criteria ) dengan menggunakan rumus persamaan (2) dan kriteria keuntungan ( benefit kriteria ) dengan menggunakan rumus persamaan (3)
𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) = (𝑐𝑚𝑎𝑥−𝑐𝑜𝑢𝑡) (𝑐𝑚𝑎𝑥−𝑐𝑚𝑖𝑛) (2)
𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) = (𝑐𝑜𝑢𝑡−𝑐𝑚𝑖𝑛) (𝑐𝑚𝑎𝑥−𝑐𝑚𝑖𝑛) (3)
b. Menentukan  Nilai  Akhir  dengan  mengalikan  bobot  kriteria  (w j )  yang  didapat  dari  hasil  metode  AHP dengan nilai utility (u j ) dari hasil metode SMART yang dapat dilihat pada persamaan (4) 𝑢 (𝑎𝑖) = ∑ 𝑤 𝑗 ∗ 𝑢 𝑗 (𝑎 𝑖 ) 𝑚 𝑗=1 (4)
5. Perangkingan Operator didapat dari hasil nilai akhir ( 𝑢 (𝑎𝑖) ) yang diurut berdasarkan urutan perioritas operator

## 3.2 Lembar Kinerja Operator (LKO)
Lembar Kinerja Operator (LKO) dijadikan sebagai rekam jejak kinerja operator caroline officer inbond 188 untuk menilai kinerja operator tersebut. LKO ini diisi oleh pihak supervisor setiap bulannya berdasarkan kinerja operator tersebut.  Terdapat  11  kriteria  yang  dijadikan  indicator  pengambil  keputusan  meliputi  ;  (K1)  Kriteria proscap

## 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.v4i4.2467
Submitted: 05/09/2020 ; Accepted: 24/09/2020 ; Published: 20/10/2020
dilihat dari pelayanan seorang Operator terhadap pelanggan meliputi tata bahasa, smile voice dan intonasi suara. (K2) Kriteria solusi dilihat dari cara pemberian solusi terhadap keluhan dari pelanggan yang sesuai dengan standar perusahaan. (K3) Kriteria Customer Experience Survey adalah nilai yang diberikan oleh pelanggan melalui sms terhadap layanan seorang Operator Inbond Caroline Officer 188 setelah pelanggan menghubungi call center 188. (K4) Kriteria Average Halding Time dilihat dari lama (waktu) pelayanan terhadap pelanggan dalam menyelesaikan permasalahan yang dihadapi oleh pelanggan, di mana semakin cepat waktu yang dibutuhkan dalam menyelesaikan masalah tersebut maka semakin baik. (K5) Kriteria Held Call dilihat dari waktu tunggu dalam pencarian solusi permasalahan pelanggan, dimana  pelanggan diminta untuk menunggu, dimana semakin cepat waktu menunggu pelanggan maka semakin baik. (K6) Kriteria Staff Time dilihat dari lama (waktu) kerja seorang Operator Inbond Caroline Officer 188 dengan minimal delapan jam tiga puluh menit setiap harinya. (K7) Kriteria Auxiliary dilihat dari lama (waktu) istirahat seorang Operator Inbond Caroline Officer 188 dengan maksimal waktu satu jam tiga puluh  menit  setiap  jam  kerja.  (K8)  Kriteria  kehadiran  dilihat  dari  jumlah  kehadiran  seorang  Operator  Inbond Caroline Officer 188 dalam bekerja. (K9) Kriteria login dilihat dari ketepatan waktu login seorang Operator Inbond Caroline Officer 188 dalam menngunakan aplikasi cisco. (K10) Kriteria Product Knowledge and prosedur dilihat dari nilai ujian mengenai produk telkomsel. (K11) Kriteria penampilan dilihat dari penampilan seorang Operator Inbond Caroline Officer 188.

## 3.2 Struktur Hirarki
Struktur hirarki Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Operator Caroline Officer Inbond 188 ditunjukkan pada gambar 5.
Operator Terbaik Proscap Solusi Customer Experience Survey Average Halding Time Held Call Staff time Auxiliary Kehadiran Login
Product
Knowledge and prosedur
Penampilan
Operator Caroline Officer -1
Operator Caroline Officer -2 Operator Caroline
Officer -3
Operator Caroline Officer -4 Operator Caroline Officer -5
Gambar 5 . Struktur Hirarki Model Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Operator Caroline Officer Inbond 188

## 3.3 Bobot Kriteria
Dalam menentukan bobot kriteria Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Operator Caroline Officer Inbond 188 berdasarkan  Lembar  Kinerja  Operator  (LKO)  yang  dijadikan  sebagai  rekam  jejak  kinerja  operator  adalah menggunakan metode Analytical Hirarchy Process (AHP).
Gambar 6 . Hasil input nilai kriteria dalam bentuk Matriks Berpasangan
Pada gambar 6 dilakukan langkah input matrik berpasangan masing-masing kriteria, input matriks berpasangan ini didapat dari hasil wawancara dan observasi dengan pihak intansi dengan menggunakan skala 1 sampai dengan 9 menurut Saaty (1998) dalam mengekspresikan pendapat.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
Volume 4, Nomor 4, Oktober 2020, Page 1100-1118 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.v4i4.2467
Submitted: 05/09/2020 ; Accepted: 24/09/2020 ; Published: 20/10/2020
Gambar 7 . Hasil Eigen Vektor untuk menghasilkan Bobot kriteria
Setelah dilakukan proses perbandingan berpasangan maka langkah berikutnya yaitu dilakukan tahap normalisasi matriks yang ditunjukkan pada gambar 7, untuk menghasilkan eigen vector maka harus dilakukan uji konsistensi terlebih  dahulu  yaitu  dengan  menggunakan  rumus  persamaan  (1)  CR( Consistency  Ratio )<=0,  dimana  hasil  uji konsistensi adalah 0,00389  dan dinyatakan konsisten  sehingga bobot kriteria dari hasil penerapan metode AHP dapat digunakan sebagai indikator dalam pemilihan operator terbaik berdasarkan lembar kinerja operator (LKO).

## 3.4 Nilai Parameter (Alternatif) setiap Kriteria
Data alternatif yang digunakan adalah data operator caroline officer inbond 188, dalam penelitian ini menggunakan sampel sebanyak 4 operator dari 54 operator, dimana nilai parameter diambil dari Lembar Kinerja Operator (LKO) berdasarkan rekam jejak yang ditunjukkan pada tabel 1.
Tabel 1 . Data Rekam Jejak Operator berdasarkan Lembar Kinerja Operator (LKO)
NIK P0001 NIK P0002 NIK P0003 NIK P0004 Nama Desy Rizky Batubara Nama Christina Benhana Simatupang Nama Cut Fitri R Nama Desy Azni Fajarwati Boru Sitepu Kriteria Penilaian Kriteria Penilaian Kriteria Penilaian Kriteria Penilaian K1 Tinggi K1 Tinggi K1 Cukup K1 Sangat Tinngi K2 Rendah K2 Rendah K2 Cukup K2 Tinggi K3 Buruk K3 Baik K3 Baik K3 Baik K4 Lambat K4 Cukup Cepat K4 Lambat K4 Sangat Cepat K5 >15 Menit K5 <=15 Menit K5 <=10 Menit K5 >15 Menit K6 Rendah K6 Cukup K6 Cukup K6 Cukup K7 K7<= 1 jam 30 menit K7 K7<= 1 jam 30 menit K7 K7> 1 jam 30 menit K7 K7> 1 jam 30 menit K8 Cukup K8 Cukup K8 Tinggi K8 Rendah K9 Melewati waktu login K9 Rata-rata 15 menit sebelum waktu login K9 Rata-rata 30 menit sebelum waktu login K9 Rata-rata 1 jam sebelum waktu Login K10 <60 K10 <60 K10 60-69,99 K10 >80 K11 Cukup K11 Cukup K11 Kurang Baik K11 Kurang Baik Tabel 2 . Data Penilaian Kinerja Operator dalam bentuk Nilai
NIK Nama Operator (Alternatif) Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 P0001 Desy Rizky Batubara 0,75 0,25 0,25 0,25 0,25 0,25 0,5 0,5 0,25 0,25 0,5 P0002 Christina Benhana Simatupang 0,75 0,25 0,75 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,25 0,5 P0003 Cut Fitri R 0,5 0,5 0,75 0,25 0,75 0,5 0,25 0,75 0,75 0,5 0,25 P0004 Desy Azni Fajarwati Boru Sitepu 1 0,75 0,75 1 0,25 0,5 0,25 0,25 1 1 0,25
Data penilaian yang terdapat pada tabel 2 adalah data yang dikonversi dari tabel 1 kedalam bentuk nilai berdasrkan indicator subkriteria masing-masing kriteria yang digunakan dalam penilaian kinerja operator berdasarkan Lembar Kinerja Operator (LKO) yang terdapat pada Rekam Jejak Kinerja Operator.

## 3.4 Nilai Utility
Dalam mementukan nilai utility ditentukan berdasarkan sifat kriteria dalam penilain kinerja operator yang terdapat pada LKO yaitu menentukan kriteria biaya ( cost criteria ) dengan menggunakan rumus persamaan (2) dan kriteria keuntungan ( benefit kriteria ) dengan menggunakan rumus persamaan (3). Dari sebelas kriteria yang digunakan

## 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.v4i4.2467
Submitted: 05/09/2020 ; Accepted: 24/09/2020 ; Published: 20/10/2020
dalam pemilihan operator terbaik terdapat 9 kriteria biaya meliputi K1, K2, K3, K4, K5, K6 , K8, K9, K10 dan K11 serta 2 kriteria keuntungan meliputi K5 dan K7.
𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) = (𝑐𝑚𝑎𝑥−𝑐𝑜𝑢𝑡) (𝑐𝑚𝑎𝑥−𝑐𝑚𝑖𝑛) (2)
𝑢 𝑖 (𝑎 𝑖 ) = (𝑐𝑜𝑢𝑡−𝑐𝑚𝑖𝑛) (𝑐𝑚𝑎𝑥−𝑐𝑚𝑖𝑛) (3)
𝑢 𝐾5 (𝑎 1 ) = (0,75−0,25) (0,75−0,25) =1 dengan menggunakan persamaan (2) dan 𝑢 𝐾1 (𝑎 1 ) = (0,75−0,5) (1−0,5) = 0,5 dengan menggunakan persamaan (3). Hasil nilai utility untuk sebelas kriteria dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3 . Hasil Nilai Utility Operator
NIK Nama Operator (Alternatif) Nilai Utility K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 P0001 Desy Rizky Batubara 0,5 0 0 0 1 0 0 0,5 0 0 1 P0002 Christina Benhana Simatupang 0,5 0 1 0,3333 0,5 1 0 0,5 0,3333 0 1 P0003 Cut Fitri R 0 0,5 1 0 0 1 1 1 0,6667 0,3333 0 P0004 Desy Azni Fajarwati Boru Sitepu 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0

## 3.5 Nilai Akhir
Perhitungan nilai akhir untuk setiap data operator dengan menggunakan persamaan (3) dengan mengalikan hasil bobot kriteria dari hasil penerapan metode AHP pada gambar 7 dengan nilai utility masing-masing kriteria pada tabel 3dari hasil penerapan metode SMART.
𝑢 (𝑎𝑖) = ∑ 𝑤 𝑗 ∗ 𝑢 𝑗 (𝑎 𝑖 ) 𝑚 𝑗=1 (3)
𝑢 (𝑎1) = ( 0,133*0,5)+(0,133*0)+(0,133*0)+(0,073*0)+(0,043*1)+(0,133*0)+(0,073*0) +(0,133*0,5)+(0,043*0)+(0,073*0)+(0,028*1) = 0,20
Hasil perhitungan nilai akhir setiap data operator dengan mengunnakan persamaan (3) dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4 . Nilai Akhir berdasarkan Kinerja Operator
NIK Nama Operator (Alternatif) Nilai Akhir NA K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 P0001 Desy Rizky Batubara 0,0665 0 0 0 0,043 0 0 0,0665 0 0 0,028 0,20 P0002 Christina Benhana Simatupang 0,0665 0 0,133 0,0243 0,0215 0,133 0 0,0665 0,0143 0 0,028 0,49 P0003 Cut Fitri R 0 0,0665 0,133 0 0 0,133 0,073 0,133 0,0287 0,0243 0 0,59 P0004 Desy Azni Fajarwati Boru Sitepu 0,133 0,133 0,133 0,073 0,043 0,133 0,073 0 0,043 0,073 0 0,84

## 3.6 Perangkingan
Hasil  perangkingan  dengan  menggunakan  model  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Operator  Caroline Officer Inbond 188 pada gambar 4, dimana perhitungan nilai akhir masing-masing operator menggunakan metode SMART  berdasarkan  perkalian  bobot  kriteria  dari  LKO  yang  tersimpan  dan  Rekam  Jejak  Operator  yang dinormalisasi  dengan  menggunakan  metode  AHP  untuk  mendapatkan  nilai  eigen  vector  masing-masing  bobot yang konsisten. Berdasarkan hasil nilai akhir yang terdapat pada tabel 4 maka didapat perioritas urutan pertama yaitu  operator  dengan  NIK  P004 ddengan nilai akhir  0,84, perioritas  kedua yaitu  operator dengan  NIK  P0003 dengan  nilai  akhir  0,59,  perioritas  urutan  ketiga  yaitu  operator  dengan  NIK  P0002  dengan nilai akhir  0,49  dan urutan  perioritas  terakhir  yaitu  operator  dengan  NIK  P001  dengan  nilai  akhir  0,20,  maka  dalam  hal  ini  untuk pemilihan operator caroline inbonf officer 188 terbaik yaitu operator dengan NIK P005 dengan nilai akhir yang tertinggi yaitu 0,84.

## 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.v4i4.2467

## 4. KESIMPULAN
Model Sistem Pendukung Keputusan dengan kombinasi penerapan dua metode yaitu AHP dan SMART, dimana AHP digunakan untuk menormalisasi bobot kriteria yang dijadikan sebagai indicator dalam pemilihan operator terbaik  berdasarkan  Lembar  Kinerja  Operator  yang  terekan  dalam  Rekam  Jejak  Kinerja  Operator  dan  proses perangkingan  dengan  menggunakan  penerapan  metode  SMART  dengan  cara  mencari  nilai  utility  berdasarkan sebelas kriteria yang dibagi menjadi dua bagian yaitu 2 kriteria biaya dan 11 kriteria keuntungan, dimana hasilnya akan dipadukan dengan bobot kriteria dari penerpan metode AHP. Model ini dapat dijadikan sebagai tahapan atau langkah-langkah serta rekomendasi kepada pihak instansi khususnya pimpinan untuk melakukan proses pemilihan operator caroline officer inbond 88 terbaik.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Peneliti  mengucapakan  terima  kasih  kepada  Direktorat  Riset  dan  Pengabdian  Masyarakat  Direktorat  Jenderal Penguatan  Riset  dan  Pengembangan  Kementrian  Riset,  Teknologi  dan  Pendidikan  Tinggi  Republik  Indonesia (KEMENRISTEKDIKTI) yang telah mendanai pelaksanaan penelitian ini.

## REFERENCES
[1]    Dundu,  M.  K.,  Sentinuwo,  S.  R.,  &  Jacobus,  A.  (2016).  Implementasi  AHP  Sistem Penunjang Keputusan Promosi Jabatan di Universitas Sam Ratulangi. Jurnal Teknik Informatika, 7(1).
[2]     Khoiri, M. S., Tanti, L., & Safrizal, S. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Staff Pengajar Pada Yayasan Islamic  Center  Medan  Dengan  Penerapan  Metode  Profile  Matching.  Konferensi  Nasional  Sistem  Informasi  (KNSI) 2018.
[3]     Dundu,  M.  K.,  Sentinuwo,  S.  R.,  &  Jacobus,  A.  (2016).  Implementasi  AHP  Sistem  Penunjang Keputusan  Promosi Jabatan di Universitas Sam Ratulangi. Jurnal Teknik Informatika, 7(1).
[4]     Sumardi,  S.  (2016).  Desain  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Lpk  Alfabank  Semarang Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (Ahp). Infokam, 12(1).
[5]    Tanti,  L.  (2015).  Pemilihan  Pegawai  Berprestasi  Berdasar  Evaluasi  Kinerja  Pegawai  Dengan  Metode  SAW. SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, 3(1), 2-2.
[6]     Becker, B. E., Huselid, M. A., Huselid, M. A., & Ulrich, D. (2001). The HR scorecard: Linking people, strategy, and performance. Harvard Business Press.
[7]   Jasri, D. S., & Rahim, R. (2017). Decision Support System Best Employee Assessments with Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution. International Journal of Recent Trends in Engineering & Research, 3(3), 6- 17.
[8]   Rahim, R., Supiyandi, S., Siahaan, A. P. U., Listyorini, T., Utomo, A. P., Triyanto, W. A., & Khairunnisa, K. (2018, June). TOPSIS Method Application for Decision Support System in Internal Control for Selecting Best Employees. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1028, No. 1, p. 012052). IOP Publishing.
[9] Tanti, L., Thanri, Y. Y., Adhar, D., & Fahrozi, W. (2019, November). Decision Support System Selection of Aviation Student  Departments  with  TOPSIS  method.  In 2019  7th  International  Conference  on  Cyber  and  IT  Service Management (CITSM) (Vol. 7, pp. 1-6). IEEE.
[10]  Safrizal, S., & Susianto, S. (2019). Pengembangan Model Sistem Pendukung Keputusan Dengan Kombinasi Metode Fuzzy  Tahani  Dan  Topsis  Dalam  Penilaian  Kinerja  Instruktur. J-SAKTI  (Jurnal  Sains  Komputer  dan Informatika), 3(2), 227-242.
[11]   RAHAYU, I. S., ALIM, S., & ZAINAL, R. F. (2018). Decision support system for new employee placement on an office department by using saw fuzzy (case study: cv. Kencana abadi). Journal of electrical engineering and computer sciences, vol 2 number 2, dec 2017, 2(2).
[12]   Sahir, S. H., Rosmawati, R., & Minan, K. (2017). Simple Additive Weighting Method to Determining Employee Salary Increase Rate. Int. J. Sci. Res. Sci. Technol, 3(8), 42-48. [15] Partha, I. G. N. W., Weking, P. N. M., & Sudarmojo, Y. P. Designing a Decision Support System for the Best Employee Selection Using AHP Method Case Study PT. Z Bali. International Journal of Engineering and Emerging Technology, 3(2), 51-66.
[13]   Tanti,  L.  (2015).  Pemilihan  Pegawai  Berprestasi  Berdasar  Evaluasi  Kinerja  Pegawai  Dengan  Metode SAW. SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, 3(1), 2-2.
[14]  Tanti,  L.  (2017,  August).  PENENTUKAN  JURUSAN  SISWA  PADA  LEMBAGA  PENDIDIKAN  DAN PELATIHAN (LPP) PENERBANGAN. In SISITI: Seminar Ilmiah Sistem Informasi dan Teknologi Informasi (Vol. 5, No. 1).
[15]   Safrizal, S. (2014). Rekam Jejak Dosen Sebagai Model Pengambilan Keputusan Dalam Pemilihan Dosen Berprestasi. Creative Information Technology Journal, 2(1), 65-76.
[16]   Safrizal,  S.  (2016).  Evaluasi  kinerja  instruktur  untuk  meningkatkan  profesionalisme  pada  lembaga  pendidikan  dan pelatihan penerbangan. Semnasteknomedia online, 4(1), 1-3.
[17]  Safrizal,  S.  (2016).  EVALUASI  KINERJA  INSTRUKTUR  UNTUK  MENINGKATKAN  PROFESIONALISME PADA LEMBAGA PENDIDIKAN DAN PELATIHAN PENERBANGAN. SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE, 4(1), 1-3.
[18]   Tanti, L., Rahmad, I. F., & Thanri, Y. (2018, August). Monitoring and Evaluation of Flight Instructor Performance with PROMETHEE Method. In 2018 6th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM) (pp. 1-6). IEEE.

## 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.v4i4.2467
[19]  Tanti,  L.  (2018).  Penilaian  Kinerja  Dosen  Dalam  Bidang  Pengajaran  Dengan  Penerapan  Metode  PROMETHEE. JUSITI: Jurnal Sistem Informasi dan Teknologi Informasi, 4(2), 146-154.
[20]  Setiawan, W., Pranoto, N., & Huda, K. (2020). Employee Performance Evaluation Decision Support System with the SMART  (Simple  Multi-Attribute  Rating  Technique)  Method. Jurnal  RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi Informasi), 4(1), 50-55.
[21]  Prayoga, A., & Nursari, S. R. C. (2020). Evaluasi Kinerja Kepolisian Berdasarkan Kriteria  Pengguna Menggunakan Metode Smart. Journal of Informatics and Advanced Computing (JIAC), 1(1), 1-8.
[22] Tanti,   L.,    Puspasari,   R.,    &   Triandi,   B.   (2018,   August).   Employee   Performance  Assessment  with  Profile Matching Method. In 2018 6th International Conference on Cyber and IT Service Management (CITSM) (pp. 1-6). IEEE.
[23]   J.   M.   Taylor   Jr   and   B.   Love,   "Simple   Multi-Attribute   Rating Technique   for Renewable  Energy Deployment Decisions(SMART    REDD),"    Journal    of    Defense  Modeling    and    Simulation:  Applications,  Methodology, Technology, vol. 11, no. 3, pp.227-232, 2014.
[24]    J. Mustajoki  and  R.  P.  Hämäläinen, "Smart-Swaps  —  A  decision  support  system  for multicriteria  decision  analysis with the even swaps method," Science Direct, vol. 44, no.1, pp. 313-325, 2007.
[25]   Mahdi, I. M., & Alreshaid, K. (2005). Decision support system for selecting the proper project delivery method using analytical hierarchy process (AHP). International journal of project management, 23(7), 564-572.
[26]   Konstantinos, I., Georgios, T., & Garyfalos, A. (2019). A Decision Support System methodology for selecting wind farm  installation  locations  using  AHP  and  TOPSIS:  Case  study  in  Eastern  Macedonia  and  Thrace  region,  Greece. Energy Policy, 132, 232-246
[27]  Saaty,  T.  L.,  Peniwati,  K.,  2008,  Group  Decision  Making:  Drawing  Out  and  Reconcilling  Differences,  RWS Publications, Pittsburgh.
[28]  F.    M.  Kasie,  "Combining  Simple  Multiple  Attribute  Rating  Technique    and  Analytical  Hierarchy  Process      for Designing Multi-Criteria   Performance   Measurement Framework,"  Global  Journal  of Researches in Engineering Industrial Engineering, vol. 13, no. 1, pp. 15-30, 2013.