BAB III ANALISIS DAN DESAIN SISTEM
III.1. Analisis Masalah Salah satu cara untuk meningkatkan kualitas serta kinerja dari suatu perusahaan adalah peningkatan kinerja dari setiap karyawan, semakin baik kinerja dari karyawan tersebut maka akan semakin berkembang perusahaan tersebut. Pada saat ini PT.Bintang Pharma telah memiliki 364 orang karyawan dalam melakukan aktivitas pekerjaan yang di bagi dalam beberapa divisi dan jabatan. Penilaian kinerja karyawan dilakukan oleh masing-masing kepala bagian setiap bulannya dan dilaporkan kepada bagian personalia perusahaan. Bagian personalia akan menentukan dan merekomendasikan kepada direktur perusahaan calon karyawan yang berprestasi untuk mendapatkan penghargaan. Dalam menentukan calon karyawan terbaik berdasarkan perhitungan penilaian kinerja karyawan, pihak personalia mengalami beberapa kendala dalam proses perhitungannya, kendala – kendala itu antara lain : 1.
Kompetensi
karyawan
dinilai
dengan
perhitungan
manual
tanpa
menggunakan komputerisasi. 2.
Seringnya terjadi pemborosan waktu ketika mencari data karyawan terbaik.
3.
Belum ada sistem yang khusus untuk memberikan informasi tentang penilaian karyawan terbaik pada PT.Bintang Pharma. Berdasarkan dari kendala – kendala yang dihadapi oleh pihak personalia
yang disebutkan diatas, maka pihak perusahaan memerlukan suatu sistem
47
48
pendukung keputusan yang juga menggunakan metode tertentu sehingga keputusan akhir yang menjadi tujuan perusahaan akan tercapai dalam pemilihan karyawan berprestasi. Dalam hal ini, penulis mencoba merancang dan menawarkan kepada pihak personalia perusahaan berupa suatu model sistem pendukung keputusan untuk menetukan karyawan terbaik menggunakan metode SAW, karena metode ini menentukan nilai bobot untuk setiap atribut kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik, sesuai kriteria yang telah ditetapkan perusahaan. Indikator penilaian untuk menentukan karyawan terbaik yang telah ditetapkan oleh perusahaan adalah pola kerja, disiplin, intelektual, kompetensi dan pengalaman kerja dari masing – masing karyawan. Dengan menggunakan metode SAW berupa perangkingan dari nilai karyawan, diharapkan keputusan untuk menentukan karyawan terbaik lebih tepat dan akurat karena sudah didasarkan pada kriteria dan bobot yang sudah ditetapkan perusahaan, sehingga dapat menentukan siapa yang berhak mendapatkan penghargaan dan predikat karyawan terbaik dari direktur perusahaan.
III.2. Penerapan Metode / Algoritma Penerapan metode / algoritma merupakan metode yang digunakan untuk mengkodekan pengetahuan dalam sebuah sistem pengambilan keputusan yang berbasis pengetahuan (knowledge base). Basis pengetahuan mengandung pengetahuan untuk pemahaman dan merupakan inti dari sistem pengambilan
49
keputusan, yaitu dengan menerapkam algoritma Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dengan metode SAW (Simple Additive Weighting). Algoritma FMADM adalah: 1.
Memberikan nilai setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Cj) yang sudah ditentukan, dimana nilai tersebut di peroleh berdasarkan nilai crisp; i=1,2,…m dan j=1,2,…n.
2.
Memberikan nilai bobot (W) yang juga didapatkan berdasarkan nilai crisp.
3.
Melakukan normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif Aipada atribut Cj berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan / benefit = MAKSIMUM atau atribut biaya / cost = MINIMUM). Apabila berupa artibut keuntungan maka nilai crisp (Xij) dari setiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp MAX (MAX Xij) dari tiap kolom, sedangkan untuk atribut biaya, nilai crisp MIN (MIN Xij) dari tiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp (Xij) setiap kolom.
4.
Melakukan
proses
perankingan
dengan
cara
mengalikan
matriks
ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W). 5.
Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) dengan cara menjumlahkan hasil kali antara matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W). Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih [1].
III.2.1 Flowchart Metode SAW dalam Menentukan Karyawan Terbaik Metode SAW (Simple Additive Weighting) sering juga dikenal istilah metode
50
penjumlahan berbobot. Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternative pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut: dengan r adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Aij i pada atribut C; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n.
Dimana rij adalah rating kinerja ternomalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,…,m dan j=1,2,…,n. Nilai preferensi untuk setiap alternative (Vi) diberikan sebagai :
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternative Ai lebih terpilih. Langkah Penyelesaian dalam penelitian ini menggunakan FMADM metode SAW : 1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
51
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria. 3. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci), kemudian melakukan normalisasi matriks 4. berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R. 5. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi . Penilaian pegawai dilakukan dengan melihat nilai - nilai terhadap kriteria yaitu pola kerja, kepribadian, intelektual, kompetensi dan pengalaman. Selanjutnya masing-masing kriteria tersebut dijadikan sebagai faktor untuk menentukan penilaian pegawai sehingga menghasilkan keputusan pemilihan pegawai berprestasi dan himpunan fuzzy nya adalah Rendah, Cukup, Baik, dan Terbaik. Himpunan ini kemudian diperlakukan sebagai input kedalam sistem FMADM (dalam hal ini disebut sebagi Ci). Flowchart proses SAW digunakan untuk menggambarkan alur kerja dalam proses penilaian karyawan sehingga mendapatkan karyawan berprestasi dilingkungan PT.Bintang Pharma. Berikut ini adalah flowchart sistem pendukung keputusan menentukan karyawan terbaik pada PT.Bintang Pharma :
52
Gambar III.1. Flowchart Proses SAW dalam Menentukan Karyawan Terbaik
53
III.2.2 Studi Kasus Penerapan Metode SAW Dalam penilaian karyawan di lingkungan PT.Bintang Pharma dengan menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) diperlukan kriteria dan bobot yang digunakan sebagai penilaian pegawai sehingga mendapatkan prioritas atau rangking didalam menghasilkan alternatif terbaik yaitu berupa karyawan yang berprestasi. Sebagai contoh kasus, berikut ini adalah tabel nilai bobot kriteria yang didapatkan dari hasil riset penulis pada perusahaan tempat penulis melakukan riset. Tabel III.1. Tabel Bobot Kriteria No
Aspek Kriteria
1
Pola Kerja (C1)
2
Kepribadian (C2)
3
Intelektual (C3)
4
Kompetensi (C4)
5
Pengalaman (C5)
Definisi Bobot (W) Inisiatif, proaktif, kreatif serta dapat menyelesaikan pekerjaan dalam waktu 25% secepat mungkin dan efesien Dapat bekerjasama dengan rekan kerja, memiiliki motivasi untuk berprestasi, bertanggung jawab, teliti serta dapat 25% melaksanakan pekerjaan sepenuh kemampuannya tanpa harus diawasi Memiliki pengetahuan serta keterampilan teknis untuk menunjang pekerjaannya serta 25% mampu mengerjakan tugas diluar tugas utamanya Kemampuan karyawan menyelesaikan pekerjaan yang dibebankan kepadanya serta 15% paham dan menguasai prosedur-prosedur terkait yang berlaku Besarnya dedikasi yang ditunjukkan terhadap pekerjaan dan mampu meminimalisasi kesalahan dan mampu 10% memelihara milik perusahaan serta dapat mengefesiensikan biaya dan barang yang dipakai untuk melaksanakan tugasnya
54
Dari masing-masing bobot tersebut, maka ditentukan variable yang dirubah kedalam bilangan fuzzy yaitu nilai bobot 0 untuk sangat rendah (SR), nilai bobot 0.2 untuk rendah (R), nilai bobot 0.4 untuk sedang (S), nilai bobot 0.6 untuk tengah (T1), nilai bobot 0.8 untuk tinggi (T2) dan nilai bobot 1 untuk sangat tinggi (ST) yang ditunjukkan pada Gambar berikut ini :
Gambar III.2. Grafik Bobot Penilaian
Agar dapat dibentuk matriks keputusan penilaian kinerja karyawan sehingga dapat memberikan bantuan terhadap pihak personalia dalam menentukan karyawan yang berprestasi dengan mengambil 6 sampel data karyawan yang ditunjukkan pada tabel berikut : Tabel III.2. Tabel Kriteria Penilaian
Alternatif Henry (A1) Yusnida (A2) Fedlin (A3) Febri (A4) Suri (A5) Roni (A6)
Penilaian Pola Kerja Kepribadian Intelektual Kompetensi Pengalaman (C1) (C2) (C3) (C4) (C5) 90 94 80 95 100 85 79 80 85 50 90 80 85 90 100 90 89 75 99 100 80 75 90 80 50 70 80 68 90 50
55
Dari sampel pada tabel III.2 diatas, diubah kedalam matrik keputusan (X) di tunjukkan pada gambar berikut ini
Gambar III.3. Matriks Penilaian Pengambilan nilai maksimal (tertinggi) dari masing-masing kolom kriteria dapat dilihat pada tabel berikut ini : Tabel III.3. Tabel Nilai Maksimal
Alternatif A1 A2 A3 A4 A5 A6
C1 90 85 90 90 80 70
Max C2 C1 90 94 90 79 90 80 90 89 90 75 90 80
Max C2 94 94 94 94 94 94
Kriteria Max C3 C3 80 90 80 90 85 90 75 90 90 90 68 90
C4 95 85 90 99 80 90
Max C5 C4 99 100 99 50 99 100 99 100 99 50 99 50
Max C5 100 100 100 100 100 100
Kemudian dilakukan normalisasi matriks X berdasarkan persamaan (1) sebagai berikut :
56
57
Dari hasil perhitungan normalisasi matriks X diatas, maka hasil matriks X dapat dilihat pada tabel dibawah ini : Tabel III.4. Tabel Hasil Normalisasi Kriteria
Alternatif A1 A2 A3 A4 A5 A6
C1
C2
C3
C4
C5
1.00 0.944 1.00 1.00 0.889 0.778
1.00 0.840 0.851 0.947 0.798 0.851
0.889 0.889 0.944 0.833 1.00 0.755
0.959 0.858 0.909 1.00 0.808 0.909
1.00 0.5 1.00 1.00 0.5 0.5
58
Setelah mendapatkan nilai normalisasi, maka langkah selanjutnya adalah melakukan perangkingan dengan mengunakan rumus :
Berdasarkan rumus diatas, maka untuk mendapatkan preferensi nilai keputusan adalah dengan cara perkalian Bobot (W) * Hasil Normalisasi. Bobot (W) adalah : [0,250
0,250
0,250
0,150
0,100].
V1 = (0.250*1.00) + (0.250*1) + (0.250*0.889) + (0.150*0.959) + (0.100*1.00) = 0.965 V2
= (0.250*0.944) + (0.250*0.840) + (0.250*0.889) + (0.150*0.858) + (0.100*0.5) = 0.846
V3 = (0.250*1) + (0.250*0.851) + (0.250*0.944) + (0.150*0.909) + (0.100*1.00) = 0.934 V4 = (0.250*1) + (0.250*0.947) + (0.250*0.833) + (0.150*1) + (0.100*1) = 0.944 V5 = (0.250*0.889) + (0.250*0.798) + (0.250*1) + (0.150*0.808) + (0.100*0.5) = 0.842 V6 = (0.250*0.778) + (0.250*0.851) + (0.250*0.755) + (0.150*0.909) + (0.100*0.5) = 0.780
59
Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan metode SAW maka nilai terbesar ada pada V1 dengan nilai 0.965 sehingga alternatif pegawai A adalah alternatif yang terpilih sebagai karyawan yang mendapat predikat terbaik. Hasil perhitungan vektor diatas dapat dilihat pada tabel dibawah ini : Tabel III.5. Tabel Nilai Preferensi Keputusan Preferensi Keputusan C1
C2
C3
C4
C5
Nilai Preferensi
Peringkat Penilaian
A1
0.25
0.25
0.222
0.143
0.1
0.965
1
A2
0.236
0.21
0.222
0.128
0.05
0.846
4
A3
0.25
0.212
0.236
0.136
0.1
0.934
3
A4
0.25
0.236
0.208
0.15
0.10
0.944
2
A5
0.222
0.199
0.25
0.121
0.05
0.842
5
A6
0.194
0.212
0.188
0.136
0.05
0.780
6
Alternatif
III.3. Desain Sistem Perancangan desain sistem yang akan dibangun menggunakan pemodelan Unified Modelling System (UML). Diagram-diagram yang digunakan use case diagram, activity diagram, class diagram dan squence diagram. III.3.1. Use Case Diagram Use case diagrams merupakan pemodelan untuk menggambarkan kelakuan (behavior) sistem yang akan dibuat. Diagram use case mendeskripsikan sebuah interaksi antara satu atau lebih actor dengan sistem yang akan dibuat. Dengan pengertian yang cepat, diagram use case digunakan untuk mengetahui fungsi apa saja yang ada didalam sebuah sistem dan siapa saja yang berhak menggunakan
60
fungsi – fungsi tersebut. Berikut ini merupakan usecase diagram sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan terbaik menggunakan metode saw
Gambar III.4. Use Case Diagram Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik dengan Menggunakan Metode SAW
III.3.2. Class Diagram Class Diagram adalah sebuah spesifikasi yang jika diperusahaanasi akan menghasilkan sebuah objek dan merupakan inti dari pengembangan dan desain berorientasi objek. Class menggambarkan keadaan (atribut/properti) suatu sistem, sekaligus
menawarkan
layanan
untuk
memanipulasi
(metoda/fungsi), berikut gambar Class Diagram :
keadaan
tersebut
61
Gambar III.5. Class Diagram Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik dengan Menggunakan Metode SAW
III.3.3. Activity Diagram Activity diagram menggambarkan berbagai alir aktivitas dalam sistem yang sedang dirancang, bagaimana masing-masing alir berawal, decision yang mungkin terjadi, dan bagaimana mereka berakhir. Activity diagram juga dapat menggambarkan proses paralel yang mungkin terjadi pada beberapa eksekusi yaitu :
62
1.
Activity Diagram Login Admin Berikut gambar activity diagram untuk login admin Sistem Pendukung
Keputusan Menentukan Karyawan Terbaik Dengan Metode SAW (Simple AdditiveWeighting) Studi Kasus PT.Bintang Pharma. Start
Masukkan Username
Masukkan Password Username dan Password Salah
Sukses Sistem Admin
End
Gambar III.6. Activity Diagram Login Admin
2.
Activity Diagram Data Divisi Activity diagram data divisi merupakan activity diagram untuk proses save,
edit, search dan delete data pada tabel datadivisi. Activity diagram data divisi ditunjukkan pada gambar berikut ini :
63
Gambar III.7. Activity Diagram Data Divisi 3.
Activity Diagram Data Jabatan Activity diagram data divisi merupakan activity diagram untuk proses save,
edit, search dan delete data pada tabel datajabatan. Activity diagram data divisi ditunjukkan pada gambar berikut ini :
64
Gambar III.8. Activity Diagram Data Jabatan
4.
Activity Diagram Data Karyawan Activity diagram data bobot merupakan activity diagram untuk proses save,
edit, search dan delete data pada tabel datakaryawan. Activity diagram data karyawan ditunjukkan pada gambar berikut ini :
65
Gambar III.9. Activity Diagram Data karyawan
5.
Activity Diagram Data Bobot Kriteria Activity diagram data bobot merupakan activity diagram untuk proses save,
edit, search dan delete data pada tabel kriteria. Activity diagram data kriteria ditunjukkan pada gambar berikut ini :
66
Gambar III.10. Activity Diagram Bobot Kriteria
6.
Acitivity Diagram Penilaian Karyawan Activity diagram penilaian karyawan merupakan activity diagram untuk
save, deleete, dan menghitung dengan metode saw untuk menentukan nilai dan rangking karyawan pada tabel nilai. Activity diagram penilaian karyawan ditunjukkan pada gambar berikut ini:
67
Gambar III.11. Activity Diagram Penilaian Karyawan 7.
Activity Diagram Perhitungan Metode SAW Activity diagram perhitungan metode saw merupakan activity diagram
untuk proses, cek priode,
dan menghitung nilai preferensi keputusan untuk
menentukan rangking karyawan pada tabel normalisasi. Activity diagram perhitungan metode saw ditunjukkan pada gambar berikut ini:
68
Gambar III.12. Activity Diagram Perhitungan Metode SAW
III.3.4. Sequence Diagram Sequence diagram menggambarkan interaksi antar objek di dalam dan di sekitar sistem (termasuk pengguna, display, dan sebagainya) berupa message yang digambarkan terhadap waktu. Sequence diagram terdiri atar dimensi vertikal (waktu) dan dimensi horizontal (objek-objek yang terkait). Sequence diagram juga memperlihatkan tahap demi tahap apa yang seharusnya terjadi untuk menghasilkan sesuatu didalam use case. Berikut ini
69
adalah tahapan yang terjadi didalam use case yg digambarkan didalam sequence diagram, antara lain : 1. Sequence diagram form login Admin. Berikut ini merupakan gambar tentang squence diagram pada form login Admin
form login
database
menu utama admin
admin
login
validasi login
username dan password salah
result username dan password valid
Gambar III.13. Sequence Diagram pada Form Login Admin
2. Sequence diagram form input Data Karyawan Berikut ini merupakan gambar tentang Sequence diagram form input Data Karyawan :
70
Gambar III.14. Sequence Diagram Form Data Karyawan
3. Sequence diagram form input Data Bobot Kriteria Berikut ini merupakan gambar tentang Sequence diagram form input Data Bobot Kriteria :
71
Form Bobot Kriteria
Data Kriteria
Database
admin
masukkandata() tambahdatobobot pesankosong tambahdatabobot tambahdataBobotberhasil
prosestambahdata
pesanberhasil
tampildata() ubahdatabobot ubahdahdatabobot pesankosong ubahdatabobot
prosesubahdata
ubahdatabobotberhasil pesanberhasil
tampildata() hapusdata() hapusdataberhasil
Gambar III.15. Sequence Diagram Form Data Bobot Kriteria
4. Sequence diagram form Penilaian Berikut ini merupakan gambar Sequence diagram form input Penilaian Karyawan
72
Form Peniilaian
Data Nilai
Database
admin
masukkandata() tambahdatanilai pesankosong tambahdatanilai tambahdatanilaiberhasil
prosestambahdata
pesanberhasil
tampildata() ubahdatanilai ubahdahdatanilai pesankosong ubahdatanilai
prosesubahdata
ubahdatanilaiberhasil pesanberhasil
tampildata() hapusdata() hapusdataberhasil
Gambar III.16. Sequence Diagram pada Form Login Admin 5. Sequence diagram form keluar admin. Berikut ini merupakan gambar tentang Sequence diagram form keluar admin :
73
keluar Admin
keluar
kembali login
Gambar III.17. Sequence Diagram pada Form Keluar Admin
6. Sequence diagram form laporan Berikut ini merupakan sequence diagram laporan untuk melihat informasi penilaian karyawan terbaik serta peringkat penilaian untuk priode tertentu :
Gambar III.18. Sequence Diagram pada Form Laporan per-Priode 7.
Squence diagram Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Berikut ini merupakan sequence diagram sisstem pendukung keputusan
untuk menentukan karyawan terbaik :
74
Menu Master
Proses
Utility
Laporan
Admin
:Admin
Proses Penilaian Karyawan
Back Data User Program
Back
Lap.Nilai per-Priode Back
Gambar III.19.Class Diagram Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik
III.4. Desain Database Perancangan database berguna untuk menyimpan data - data yang saling berhubungan satu dengan yang lainnya. Dalam perancangan database di bentuk satu file yang berguna untuk menyimpan tabel - tabel yang diperlukan sebagai basis penyimpanan suatu data. III.4.1. Normalisasi Normalisasi database biasanya jarang dilakukan dalam database skala kecil dan dianggap tidak diperlukan pada penggunaan personal. Namun seiring dengan berkembangnya informasi yang dikandung dalam sebuah database, proses normalisasi akan sangat membantu dalam menghemat ruang yang digunakan oleh setiap tabel di dalamnya, sekaligus mempercepat proses permintaan data. Pada tahap ini semua data direkam tanpa format tertentu dan data bisa jadi mengalami duplikasi.
75
1.
Bentuk Normal Pertama ( 1NF/ First Normal Form) a. Tabel Normal Pertama
2.
Bentuk Normal Kedua (2NF/ Second Normal Form) a. Tabel DataUser NamaUser
Kunci
Akses
b. Tabel DataJabatan KdJabatan
Jabatan
c. Tabel DataDivisi KdDivisi
Divisi
d. Tabel DataKaryawan NIK
Nam a
Alam at
Temp aLahi r
TglLa hir
No HP
NoK TP
NP WP
Em ail
JKela min
Aga ma
Stat us
KdJ abat an
KdDi visi
TglG abung
Id_Kr iteria
76
e. Tabel DataKriteria ID_Kriteria Description K_PolaKerja K_Pribadi K_Intelektual K_Kompetensi K_Pengalaman
f. Tabel DataNilai NoUr ut
3.
TglNi lai
Bulan
Tahun
NI K
NPola Kerja
NPri badi
Bentuk Normal Ketiga (3NF/ Third Normal Form) a. Tabel DataUser NamaUser*
Kunci
Akses
a. Tabel DataJabatan KdJabatan*
Jabatan
b. Tabel DataDivisi KdDivisi*
Divisi
NIntele ktual
NKo NPenga mpete laman nsi
NKet erang an
77
c. Tabel DataKaryawan NIK*
Nam a
Alam at
Temp aLahi r
TglLa hir
No HP
NoK TP
NP WP
Em ail
JKela min
Aga ma
Stat us
KdJ abat an
KdDi visi
TglG abung
Id_Kr iteria
d. Tabel DataKriteria ID_Kriteria*
Descriptio n
K_PolaK erja
K_Priba di
K_Intelek tual
K_Kompete nsi
K_Pengalam an
e. Tabel DataNilai NoUr ut*
TglNi lai
Bulan
Tahun
NI K
NPola Kerja
NPri badi
NIntele ktual
NKo NPenga mpete laman nsi
III.4.2. Desain Tabel Database Pada aplikasi Sistem pendukung keputusan ini, semua record disimpan pada database yang dibuat dengan SQL Server 2008. Berikut adalah tabel struktur data pada setiap tabel di dalam Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Karyawan Terbaik Dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting) Studi Kasus PT.Bintang Pharma. Nama database : SPKKaryawan, Nama Tabel : DataUser Primery key : NamaUser.
NKet erang an
78
Tabel III.6. Tabel DataUser No
Field Name
Type
Width
Keterangan
1
NamaUser
varchar
50
Nama User Pengguna
2
Kunci
varchar
25
Password
3
Akses
varchar
20
Level Pengguna
Nama database : SPKKaryawan, Nama Tabel : DataJabatan Primery key : KdJabatan. Tabel III.7. Tabel DataJabatan No 1 2
Field Name
Type
Width
Keterangan
KdJabatan
varchar
5
Kode Jabatan
Jabatan
varchar
30
Nama Jabatan
Nama database : SPKKaryawan, Nama Tabel : DataDivisi Primerykey : KdDivisi. Tabel III.8. Tabel DataDivisi No
Field Name
Type
Width
Keterangan
1
KdDivisi
varchar
5
Kode Divisi
2
Divisi
varchar
30
Nama Divisi
79
Nama database : SPKKaryawan, Nama Tabel : DataKaryawan Primery key : NIK Tabel III.9. Tabel DataKaryawan No
Field Name
Type
Width
Keterangan
1
NIK
varchar
8
Nomor Induk Karyawan
2
Nama
varchar
50
Nama Karyawan
3
Alamat
varchar
50
Alamat Karyawan
4
TempatLahir
varchar
25
Tempat Kelhiran
5
TglLahir
datetime
datetime
Tangggal Lahir
6
JKelamin
varchar
15
Jenis Kelamin
7
NoKTP
varchar
18
Nomor KTP
NPWP
varchar
18
Nomor NPWP
9
NoHP
varchar
15
Nomor Handphone
10
Email
varchar
50
Alamat Email
11
Agama
varchar
25
Agama
12
Status
varchar
35
Status Pernikahan
13
KdDivisi
varchar
5
Kode Divisi
14
KdJabatan
varchar
5
Kode Jabatan
15
TglGabung
datetime
datetime
16
StatusKerja
varchar
10
Status Karyawan
17
TglResign
datetime
datetime
Tanggal Berhenti
18
ID_Kriteria
varchar
3
8
Tanggal Mulai Bekerja
Id Kriteria
80
Nama database : SPKKaryawan, Nama Tabel : DataKriteria Primery key : ID_Kriteria. Tabel III.10. Tabel DataKriteria No
Field Name
Type
Width
Keterangan
1
ID_Kriteria
varchar
3
Id Kriteria
2
Description
varchar
15
Nama Kriteria
3
K_PolaKerja
numeric
(18, 3)
Bobot Kriteria
4
K_Pribadi
numeric
(18, 3)
Bobot Kepribadian
5
K_Intelektual
numeric
(18, 3)
Bobot Intelektual
6
K_Kompetensi
numeric
(18, 3)
Bobot Kompetensi
7
K_Pengalaman
numeric
(18, 3)
Bobot Pengalaman
Nama database : SPKKaryawan, Nama Tabel : DataNilai Primery key : NoUrut Tabel III.11. Tabel DataNilai No
Field Name
Type
Width
Keterangan
1
NoUrut
varchar
3
Nomor Urutan Penilaian
2
TglNilai
datetime
10
Tanggal Penilaian
3
Bulan
varchar
15
Bulan Penilaian
4
Tahun
varchar
4
Tahun Penilaian
5
NIK
varchar
8
Nomor Induk Karyawan
6
NPolaKerja
numeric
(18, 0)
Nilai Pola Kerja
7
NPribadi
numeric
(18, 0)
Nilai Kepribadian
81
8
NIntelektual
numeric
(18, 0)
Nilai Intelektual
9
NKompetensi
numeric
(18, 0)
Nilai Kompetensi
10
NPengalaman
numeric
(18, 0)
Nilai Pengalaman
11
Keterangan
varchar
15
Keterangan Penilaian
III.5. Rancangan Tampilan 1. Rancangan antar muka form login Saat user pertama sekali membuka program maka akan dihadapkan pada form login ini. User diminta untuk memasukkan user name, password dan pilihan akses agar dapat masuk ke menu utama program.
Gambar III.20. Rancangan Antar Muka Form Login
2. Rancangan antar muka form menu utama Antar muka ini merupakan antar muka yang berisi beberapa sub menu rancangan sistem pendukung keputusan menentukan karyawan terbaik. Rancangan antar muka menu utama ditunjukkan pada gambar berikut ini :
82
Gambar III.21. Rancangan Antar Muka Form Menu Utama
3. Rancangan antar muka form divisi Form divisi ini berguna untuk menginputkan data dari divisi karyawan bekerja. Rancangan antar muka form divisi ditunjukkan pada gambar berikut ini :
Gambar III.22. Rancangan Antar Muka Form Divisi
83
4. Rancangan antar muka form jabatan Form divisi ini berguna untuk menginputkan data dari divisi karyawan bekerja. Rancangan antar muka form divisi ditunjukkan pada gambar berikut ini :
Gambar III.23. Rancangan Antar Muka Form Jabatan 5. Rancangan antar muka form karyawan Perancangan input form data karyawan dirancang untuk dapat menyimpan data karyawan. Berikut adalah ini adalah rancangan input data karyawan :
Gambar III.24. Rancangan Antar Muka Form Karyawan
84
6. Rancangan antar muka form bobot kriteria Rancangan form bobot kriteria berguna untuk menambah menghapus dan merubah data bobot kriteria sebagai kriteria karyawan terbaik. Data yang di inputkan berdasarkan dengan perusahaan penulis melakukan riset.
Gambar III.25. Rancangan Antar Muka Form Bobot Kriteria
7. Form Penilaian Karyawan Form ini dirancang untuk melakukan penilaian terhadap karyawan yang nantinya akan dipilih sesuai dengan kinerja karyawan selama periode yang telah ditentukan. Berikut rancangan form penilaian :
Gambar III.26. Rancangan antar muka form Penilaian Karyawan
85
8. Rancangan form matriks nilai keputusan metode saw Form
ini
dirancang
untuk
menghitung
nilai
keputusan
dengan
menggunakan metode saw, dimana dalam proses perhitungannya di buat didalam matriks nilai awal, matriks perhitungan rumus dengan cara membagi nilai awal perkolom di bagi dengan nilai maksimal perkolom, sehingga hasilnya nanti di masukkan ke dalam matriks normalisasi. Hasil dari matriks normalisasi kemudian di jumlahkan sehinggadapatlah hasil nilai preferensi sistem pendukung keputusan menentukan karyawan terbaik dengan metode saw sesuai priode yang di tentukan. Berikut ini merupakan gambar rancangan form matriks :
Gambar III.27. Rancangan Antar Muka Form Matriks Nilai Preferensi Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode SAW
86
9.
Laporan Data Karyawan
Laporan ini dirancang untuk menampilkan data karyawan PT.Bintang Pharma. Isi laporan berupa nik karyawan, nama, alamat, nohp, divisi dan jabatan karyawan. Berikut merupakan rancangan laporan data karyawan :
Gambar III.28. Rancangan Antar Muka Laporan Data Karyawan
87
10. Laporan Data Bobot Kriteria Laporan ini dirancang untuk menampilkan data bobot kriteria penilaian yang ditetapkan oleh perusahaan. Isi laporan berupa idkriteria, bobot pola kerja, bobot kepribadian, bobot intelektual, bbobot kompetensi serta bobot pengalaman kerja karyawan. Berikut merupakan rancangan laporan data bobot kriteria :
Gambar III.29. Rancangan Antar Muka Laporan Bobot Kriteria
88
11. Laporan Proses Perhitungan Penilaian Karyawan per-Priode Laporan ini dirancang untuk menampilkan hasil penilaian karyawan untuk priode bulanan. Isi laporan berupa nama karyawan, priode penilaian, nilai awal, nilai maksimal, nilai normalisasi dan nilai preferensi keputusan, berikut rancangan tampilan laporan per-priode :
Gambar III.30. Rancangan Antar Muka Laporan Penilaian Karyawan perPriode Menggunakan Metode SAW
89
12. Laporan Nilai Karyawan per-Priode Laporan ini dirancang untuk menampilkan hasil penilaian karyawan untuk priode bulanan. Isi laporan berupa nilai preferensi pola kerja, preferensi kepribadian, preferensi intelektual, preferensi kompetensi, preferensi pengalaman, total nilai serta rangking penilaian karyawan per-priode. Berikut rancangan tampilan laporan nilai karyawan per-priode :
Gambar III.31. Rancangan Laporan Nilai Karyawan per-Priode
55
56
