Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Karyawan Menerapkan Kombinasi Metode Simple Additive Weighting
(SAW) dengan Rank Order Centroid (ROC)

## Muliati Badaruddin
Prodi Sistem Informasi, STMIK Ichsan Gorontalo, Gorontalo, Indonesia Email: 1 muliati.badaruddin@stmik-ichsan.ac.id

## Abstrak
Dalam penelitian ini dibahas kombinasi metode Rank Order Centroid(ROC) dan Simple Additive Weighting (SAW) untuk menghasilkan keputusan manager perusahaan dalam penilaian kinerja karyawan. Hasil penilaian kinerja karyawan diharapkan menjadi lebih efektif dan objektif dikarenakan dukungan sistem pendukung keputusan yang digunakan. Banyak penelitian yang dilakukan  dalam  penilaian  kinerja  dengan  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting,  namun  belum  atau  tidak menggunakan pembobotan yang baik. Dengan kombinasi metode pembobotan dan perangkingan maka hasil keputusan dapat dipastikan akan menjadi lebih efektif.
Kata Kunci: Simple Additive Weighting, SAW, Rank Order Centroid, ROC, Kinerja, Karyawan, SPK

## Abstract
This research discusses the combination of Rank Order Centroid (ROC) and Simple Additive Weighting (SAW) methods to produce company manager's decisions in evaluating employee performance. The results of employee  performance appraisal are expected to be more effective and objective due to the support of the decision support system used. Many studies have been conducted in performance appraisal using the Simple Additive Weighting method, but have not or do not use good weighting. With a combination of weighting and ranking methods, the outcome of the decision will certainly be more effective.
Keywords : Simple Additive Weighting, SAW, Rank Order Centroid, ROC, Performance, Employee, DSS

## 1. PENDAHULUAN
Penerapan teknologi informasi yang berkembang hingga saat ini semakin dirasakan manfaatkan disemua kalangan, penerapan  aplikasi-aplikasi  yang  mendukung  keputusan  baik  semi  terstruktur  maupun  yang  terstruktur memberikan  efektifitas  terhadap  keputusan  yang  dihasilkan  manager  perusahaan.  Sehingga  memudahkan penilaian terhadap kinerja karyawan diperusahaan tersebut. Penilaian kinerja karyawan sangat penting dilakukan, agar pemberian insentif yang dilakukan oleh manager perusahaan tepat sasaran.
Beberapa tujuan dilakukannya penilaian terhadap kinerja karyawan yaitu untuk pemberian insentif kerja, promosi kenaikan jabatan, peningkatan kualitas kerja, motivasi terhadap karyawan, evaluasi atas hasil kerja yang dilakukan, dan lainnya. Besarnya manfaat yang diberikan terhadap penilaian kinerja maka hal ini sangat penting dilakukan oleh manager perusahaan. Penerapan teknologi yang mendukung keputusan karyawan tersebut  dapat digunakan dengan menerapkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK)[1].
Sistem Pendukung Keputusan merupakan suatu sistem berbasis komputer yang membantu manager dalam menyelesaikan masalah baik terstruktur maupun tidak terstruktur dengan menggunakan data dan metode[2]–[4]. Keputusan yang baik dihasilkan dari proses yang objektif dan hal ini mampu diselesaikan dengan penggunakan SPK[5]. Penerapan metode metode dalam penghasilan keputusan perlu di lakukan agar hasil yang diberikan dapat dipertanggung  jawabkan  dengan  baik.  Hingga  saat  ini  penerapan  metode  dalam  sistem  pendukung  keputusan banyak  dilakukan  di  kalangan  peneliti-peneliti,  beberapa  metode  tersebut  diantaranya  Simple  Additive Weighting[6], TOPSIS[7], [8], ELECTRE[9]–[11], MOORA[12]–[14], ARAS[15], [16].
Pada penelitian ini penulis menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode ini sangat mudah  dan  sederhana  dalam  menghasilkan  keputusan.  Namun  dalam  penerapan  metode  SAW  bobot  masih dihasilkan  dengan  pemberian  nilai  langsung  dalam  pemrosesan  perangkingan.  Hal  ini  tentu  memberikan kelemahan besar dalam perangkingan menggunakan metode SAW. Agar pembobotan terhadap kriteria menjadi lebih baik, penulis menggunakan metode Rank Order Centroid (ROC). ROC merupakan metode sederhana yang dapat menghasilkan nilai bobot terhadap beberapa kriteria yang digunakan[15].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Karyawan
Menurut  undang-undang  No.14  Tahun  1969  tentang  Pokok  Tenaga  Kerja,  karyawan  merupakan  orang  yang mampu melaksanakan pekerjaan, baik didalam maupun diluar hubungan kerja guna menghasilkan jasa ataupun barang untuk memenuhi kebutuhan masyarakat. Karyawan merupakan seseorang yang dapat melakukan pekerjaan
serta memberikan hasil kerjanya kepada pengusaha atau instansi tempat karyawan bekerja, dimana hasil kerjanya sesuai dengan profesi atau pekerjaan atas keahlian yang dibidanginya.

## 2.2 Rank Order Centroid (ROC)
Rank  Order  Centroid  (ROC)  merupakan  metode  dalam  memberikan  hasil  bobot  yang  dibutuhkan  dalam perangkingan  pada  sistem  pendukung  keputusan.  Penerapan  metode  ROC  cukup  mudah.  ROC  bekerja  dengan menitikberatkan  bahwa  kriteria  pertama  lebih  penting  dibanding  kriteria  kedua,  kriteria  kedua  lebih  penting dibanding kriteria ke tiga, begitu selanjutnya[15], [17]. Sehingga dapat digambarkan kepentingan kriteria seperti dibawah ini:
C 1 >C 2 >C 3 >C m (1)
Nilai bobot(W), dapat dihasilkan dengan berikut:
𝑊 𝑚 = 1 𝑚 ∑ ( 1 𝑖 ) 𝑚 1=1 (2)

## 2.3 Simple Additive Weighting
Metode Simple Additive Weighting merupakan metode yang dapat melakukan perangkingan dengan penjumlahan terbobot  pada  setiap  nilai  alternatif[6],  [18],  [19].  Metode  ini  cukup  mudah  dalam  proses  perhitungannya. Beberapa langkah dalam penerapan metode SAW[20], [21], seperti pada langkah berikut ini: 1. Mempersiapkan matrik keputusan
= [ 𝑥 11 𝑥 12 . 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 11 . 𝑥 2𝑛 . . . . 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚1 . 𝑥 𝑚𝑛 ] (3)

## 2. Menormalisasikan matrik keputusan
Untuk kriteria benefit menggunakan persamaan berikut.
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 (4)
Untuk kriteria cost menggunakan persamaan berikut.
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 (5)
3. Melakukan perangkingan 𝑉 𝑖 = ∑ 𝑊 𝑗 . 𝑅 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
(6)
Alternatif yang terbaik merupakan alternatif yang memiliki nilai Vi tertinggi.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam penerapan sistem pendukung keputusan, dibutuhkan alternatif-alternatif, kriteria serta bobot dari kriteria yang digunakan sebagai data dalam menghasilkan suatu keputusan. Berikut pada tabel 1, merupakan kriteria yang merupakan syarat-syarat yang digunakan untuk penilaian kinerja karyawan. Sedangkan pada tabel 2, merupakan alternatif karyawan perusahaan yang akan dinilai kinerjanya pada penelitian ini.
Tabel 1. Kriteria Penilaian Kinerja
Kriteria Keterangan Jenis C 1 Kualitas Kerja Benefit C 2 Disiplin Benefit C 3 Kerjasama Benefit C 4 Loyalitas Benefit C 5 Teguran Cost Tabel 2. Alternatif Karyawan Alternatif Kualitas Kerja (C 1 ) Disiplin (C 2 ) Kerjasama (C 3 ) Loyalitas (C 4 ) Teguran (C 5 ) A 1 Baik Sangat Baik Cukup Baik Sangat Baik Tidak Pernah A 2 Sangat Baik Baik Baik Cukup Baik Tidak Pernah A 3 Sangat Baik Baik Baik Baik Tidak Pernah A 4 Baik Sangat Baik Sangat Baik Cukup Baik Tidak Pernah
Alternatif Kualitas Kerja (C 1 ) Disiplin (C 2 ) Kerjasama (C 3 ) Loyalitas (C 4 ) Teguran (C 5 ) A 5 Sangat Baik Baik Baik Baik Tidak Pernah A 6 Kurang Baik Cukup Baik Baik Sangat Baik Pernah A 7 Cukup Baik Baik Baik Baik Tidak Pernah A 8 Baik Cukup Baik Baik Sangat Baik Tidak Pernah A 9 Kurang Baik Baik Baik Baik Pernah A 10 Baik Sangat Baik Kurang Baik Baik Pernah
Pada  tabel  1  kriteria  diatas,  belum  memiliki  bobot,  untuk  itu  tahap  pertama  yang  dilakukan  yaitu menentukan nilai  bobot pada tiap tiap kriteria. Hal  ini dengan menggunakan metode ROC, berikut perhitungan dengan menerapkan metode ROC (persamaan 2).
𝑊 1 = 1+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5 5 = 0,457
𝑊 2 = 0+ 1 2 + 1 3 + 1 4 + 1 5
5 = 0,257
𝑊 3 = 0+0+ 1 3 + 1 4 + 1 5
5 = 0,156
𝑊 4 = 0+0+0+ 1 4 + 1
5 5 = 0,090
𝑊 5 = 0+0+0+0+ 1 5 5 = 0,040
Hasil dari perhitungan pembobotan diatas dapat dilihat pada tabel 3.
Tabel 3. Nilai Bobot
Kriteria Bobot C 1 0,457 C 2 0,257 C 3 0,156 C 4 0,090 C 5 0.040
Pada tabel 2 nilai dari tiap-tiap kriteria pada setiap alternatif dibobotkan dengan menggunakan tabel 4 dan 5, sebagai berikut:
Tabel 4 . Pembobotan Nilai Kriteria C 1 -C 4 Keterangan Bobot Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup Baik 3 Kurang Baik 2 Tidak Baik 1 Tabel 5 . Pembobotan Nilai Kriteria C 5 Keterangan Bobot Tidak Pernah 1 Pernah 2
Sehingga hasil dari pembobotan dapat dilihat pada tabel 6 sebagai berikut:
Tabel 6. Rating Kecocokan
Alternatif (C 1 )
(C 2 ) (C 3 ) (C 4 ) (C 5 )
A 1 4
5
3 5 1 A 2 5 4
4 3 1 A 3 5 4 4 4 1 A 4 4 5 5 3 1 A 5 5 4 4 4 1
Alternatif (C 1 ) (C 2 ) (C 3 ) (C 4 ) (C 5 ) A 6 2 3 4 5 2 A 7 3 4 4 4 1 A 8 4 3 4 5 1 A 9 2 4 4 4 2 A 10 4 5 2 4 2
Setelah  data  rating  kecocokan  telah  diperoleh,  maka  dilakukan  perhitungan  perangkingan  dengan menerapkan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  Langkah  awal  dengan  menyiapkan  matrik keputusan(persamaan 3), sebagai berikut:
4 5 3 5 1 5 4 4 3 1
5
4 4 4 1
4
5 5 3 1 Xij 5 4 4 4 1
2
3 4 5 2 3
4 4 4 1 4
3 4 5 1 2
4 4 4 2 4
5 2 4 2
Langkah  selanjutnya  menormalisasikan  matrik  keputusan  dengan  menggunakan  persamaan  ke  4  dan  5. Hasil yang diperoleh seperti pada matrik Rij sebagai berikut.
0.8 1 0.6 1 1 1 0.8 0.8 0.6 1 1 0.8 0.8 0.8 1 0.8 1 1 0.6 1 Rij 1 0.8 0.8 0.8 1 0.4 0.6 0.8 1 0.5 0.6 0.8 0.8 0.8 1 0.8 0.6 0.8 1 1 0.4 0.8 0.8 0.8 0.5 0.8 1 0.4 0.8 0.5
Berikutnya  menentukan  Preferensi  akhir  dengan menggunakan  persamaan  6,  sehingga  hasil  akhir  dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Hasil Preferensi Akhir Alternatif Nilai Vi Keterangan A 3 0.8994 Sangat Baik A 5 0.8994 Sangat Baik A 2 0.8814 Sangat Baik A 4 0.8726 Sangat Baik A 1 0.8462 Sangat Baik A 10 0.777 Cukup Baik A 8 0.7746 Cukup Baik A 7 0.7166 Cukup Baik A 9 0.6052 Kurang Baik A 6 0.5718 Kurang Baik
Pada tabel 7 dapat dilihat karyawan yang memiliki nilai dibawah 0.7 merupakan karyawan yang memiliki kinerja yang Kurang Baik, di antara atau sama dengan 0.7 dan dibawah 0.8 memiliki nilai Cukup Baik dan yang diatas  atau  sama  dengan  0.8  memiliki  kinerja  yang  Sangat  Baik.  Dari  hasil  perhitungan  pada  tabel  7  tersebut, merupakan  dasar  bagi  manager  perusahaan  untuk  menilai  karyawan  dan  memutuhkan  karyawan  yang  akan diberikan insentif, promosi kenaikan jabatan atau reward.

## 4. KESIMPULAN
Dari penelitian yang dihasilkan diperoleh kesimpulan:
1. Sistem  Pendukung  Keputusan  memberikan  keputusan  bagi  manager  untuk  menghasilkan  keputusan  yang objectif, sehingga dapat meningkatkan efektifitas keputusan yang dihasilkan.
2. Penerapan  kombinasi  ROC  dan  SAW  memberikan  keputusan  yang  lebih  baik  bila  dibandingkan  dengan pembobotan yang dihasilkan tanpa proses perhitungan.

## REFERENCES
[1] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[2] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[3] D. Nofriansyah and S. Defit, Multi Criteria Decision Making (MCDM) pada Sistem Pendukung Keputusan . 2018.
[4] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[5] E. Turban, J. E. Aronson, and T. Liang, “Decision Support Systems and Intelligent Systems.”
[6] S. H. Sahir, R. Rosmawati, and K. Minan, “Simple Additive Weighting Method to Determining Employee Salary Increase Rate,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 8, pp. 42–48, 2017.
[7] G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[8] Jasri, D. Siregar, and R. Rahim, “Decision Support System Best Employee Assessments with Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution,” Int. J. Recent TRENDS Eng. Res. , vol. 3, no. 3, pp. 6–17, 2017.
[9] I. Saputra, S. I. Sari, and Mesran, “PENERAPAN ELIMINATION AND CHOICE TRANSLATION REALITY ( ELECTRE ) DALAM PENENTUAN KULKAS TERBAIK,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, pp. 295–305, 2017. [10]  A. Yanie et al. , “Web Based Application for Decision Support System with ELECTRE Method,” in Journal of Physics: Conference Series , 2018, vol. 1028, no. 1.
[11]  I. Dahanum and T. Zebua, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Internet Service Provider Menerapkan Metode Elimination and Choice Translation Reality ( Electre ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, pp. 248–255, 2017.
[12]  D. Assrani, N. Huda, R. Sidabutar, I. Saputra, and O. K. Sulaiman, “Penentuan Penerima Bantuan Siswa Miskin Menerapkan Metode Multi Objective Optimization on The Basis of Ratio Analysis (MOORA),” Penentuan  Penerima  Bantu.  Siswa  Miskin  Menerapkan Metod. Multi Object. Optim. Basis Ratio Anal. , vol. 5, no. 2407–389X (Media Cetak), pp. 1–5, 2018.
[13]  J. Afriany, L. Ratna, S. Br, I. Julianty, and E. L. Nainggolan, “Penerapan MOORA Untuk Mendukung Efektifitas Keputusan Manajemen Dalam Penentuan Lokasi SPBU,” vol. 5, no. 2, pp. 161–166, 2018.
[14]  N.  W.  Al-Hafiz,  Mesran,  and  Suginam,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentukan  Kredit  Pemilikan  Rumah  Menerapkan  Multi- Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( Moora ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 306–309, 2017.
[15]  Mesran, J. Afriany, and S. H. Sahir, “Efektifitas Penilaian Kinerja Karyawan Dalam Peningkatan Motivasi Kerja Menerapkan Metode Rank Order Centroid (ROC) dan Additive Ratio Assessment (ARAS),” in Seminar  Nasional  Riset  Information  Science  (SENARIS) , 2019, no. September, pp. 813–821.
[16]  E. K. Zavadskas and Z. Turskis, “A new additive ratio assessment ( ARAS ) method in multicriteria decision ‐ making,” vol. 8619, 2011.
[17]  N. Astiani, D. Andreswari, and Y. Setiawan, “Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Tanaman Obat Herbal Untuk Berbagai Penyakit Dengan Metode Roc (Rank Order Centroid) Dan Metode Oreste Berbasis Mobile Web,” J. Inform. , vol. 12, no. 2, 2016.
[18]  M.  D.  L.  Siahaan,  Elviwani,  A.  B.  Surbakti,  A.  H.  Lubis,  and  A.  P.  U.  Siahaan,  “Implementation  of  Simple  Additive  Weighting Algorithm in Particular Instance,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 6, pp. 442–447, 2017.
[19]  R. T. Utami, D. Andreswari, and Y. Setiawan, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan pembobotan Rank Order Centroid(ROC) Dalam Pengambilan Keputusan Untuk Seleksi Jasa Leasing Mobil,” J. Rekursif , vol. 4, no. 2, pp. 209–221, 2016.
[20]  R. Fauzan, Y. Indrasary, and N. Muthia, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Beasiswa Bidik Misi di POLIBAN dengan Metode SAW Berbasis Web,” J. Online Inform. , vol. 2, no. 2, p. 79, 2018.
[21]  Y. M. Kristania, “Implementasi kombinasi metode ahp dan saw dalam pendukung keputusan penentuan kredit perumahan rakyat,” J. Telemat. , vol. 11, no. 1, pp. 65–78, 2018.