Edianto Berutu ( )

Pelita Informatika Budi Darma, Volume : IX, Nomor: 3, April 2015

ISSN : 2301-9425

SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENGANGKATAN KARYAWAN TETAP DENGAN METODE ANALYTIC HIERARCHY PROCESS (AHP) PADA PT. PERKEBUNAN LEMBAH BHAKTI PROPINSI NAD KAB. ACEH SINGKIL Edianto Berutu (1011418) Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma Medan Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan http://wwww.stmik-budidarma.ac.id // Email : [email protected] ABSTRAK Perkembangan teknolog iinformasi Saat in imembutukan informasi yang cepat dan akurat dalam implementasinya. Pengangkatan Karyawan yang berkinerja baik dengan dukungan sistem pendukung keputusan merupakan salah satu implementasi perkembangan teknolog iinformasi. Penelitian yang menggunakan metode AHP dalam sistem pendukung keputusan ini menghasilkan sebuah aplikasi sistem pendukung keputusan pengangkatan yang bisa digunakan pada Perusahaan. Kriteria yang digunakan pada sistem pendukung keputusan penilaian kinerja Karyawan ini adalah :Kualitas Kerja Karyawan. Hasil penelitian ini adalah menghasilkan urutan rangking dari calon guru yang memiliki kinerja yang baik yang telah diseleksi, dan output dari aplikasi tersebut dapat membantu pengambil keputusan (decision maker) dalam memilih alternatif pengangkatan Karyawan. Aplikasi pada penelitian ini diimplementasikan dengan menggunakan bahasa pemrograman VB.Net.2008 dan database menggunakan Mysql. Kata Kunci :Sistem Pendukung Keputusan, Metode AHP, Pengangkatan Karyawan. 1. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Keberhasilan suatu perusahaan baik besar maupun kecil bukan sematamata ditentukan oleh sumber daya alam yang tersedia, akan tetapi banyak ditentukan oleh kualitas sumber daya manusia. Sumber daya manusia merupakan sumbangan yang terpenting bagi pertumbuhan dan perkembangan perusahaan. Untuk itu perusahaan perlu melakukan penilaian atas kinerja para karyawannya.Kecepatan dan validitas dalam mengolah informasi tersebut di atas merupakan syarat utama untuk mendukung keputusan pengangkatan karyawan tetap. sehingga sistem pendukung keputusan yang digunakan juga harus memiliki perencanaan secara komprehensif dan terpadu untuk mengecilkan tingkat resiko kegagalan pengembangan dan pemilihan keputusan, untuk itu sebuah perusahaan harus berhati-hati untuk menyeleksi dalam pengangkatan karyawan tetap. Dalam meningkatkan kinerja karyawan PT. Perkebunan Lembah Bakti melakukan Pemilihan karyawan tetap dengan cara priode. Yang dimaksid dengan cara priode adalah bertahap, tetapi belum optimal dalam pelaksanaannya. Kenapa dibilang belum optimal karena cara pengangkatan karyawannya tidak propesional, dalam memgangbil suatu keputusan layak atau tidaknya calon karyawan diangkat sesbagai karyawan tetap diperusahaan tersebut. karena banyaknya calon karyawan yang harus diseleksi satu persatu berbagai kriteriakriterianya untuk diangkat menjadi karyawan tetap. Hal ini menjadi kendala PT. Perkebunan Lembah Bakti untuk mengambil suatu keputusan. Dengan

cara pemilihan seperti ini yang bisa merugikan perusahaan, karerna karyawan yang dipilih belum berpengalaman dan tidak bertanggung jawab dalam mengerjakan pekerjaannya. Dengan demikian Sistem informasi sangat penting untuk mendukung proses pengambilan keputusan. Sistem informasi mempunyai tujuan untukmendukung sebuah aplikasi Decision Support System ( DSS ) atau dikenal juga dengan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang telah dikembangkan pada tahun 1970 Ada berbagai macam metode untuk pendukung keputusanyang dapat digunakan untuk menyeleksi pengangkatan karyawan tetap. Seperti metode SAW (Simple Additive Weighting), metode Fuzzy Mamdani, dan banyak lagi metode lain. Dengan banyaknya metode ini penulis memilih metode untuk menyelesaikan masalahnya dengan metode AHP (Analytic Hierarchy process). AHP dikembangkan di Wharton School of Business oleh Thomas Saaty pada tahun 1970-an, AHP kemudian menjadi alat yang sering digunakan dalam pengambilan keputusan. AHP merupakan proses dalam pengambilan keputusan dengan menggunakan perbandingan berpasangan (PairwiseComparisons) untuk menjelaskan faktor evaluasi dan faktor bobot dalam kondisi multi faktor. Dengan demikian AHP digunakan manakala keputusan yang diambil melibatkan banyak faktor, dimana pengambil keputusan mengalami kesulitan dalam membuat bobot setiap faktor tersebut. AHP memecahkan suatu situasi yang kompleks, tidak terstruktur ke dalam beberapa komponen dalam susunan yang hirarki, dengan memberi nilai subjektif

Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Karyawan Tetap Dengan Metode Analytic Hierarchy Process (Ahp) Pada Pt. Perkebunan Lembah Bhakti Propinsi Nad Kab. Aceh Singkil. Oleh : Edianto Berutu

96


tentang pentingnya setiap variable secara relatife, dan menetapkan variable mana yang memiliki prioritas paling tinggi guna mempengaruhi hasil pada situasi tersebut. Oleh karena itu, dalam skripsi ini akan dijelaskan metode Analytical Hirarchy Process (AHP) dalam menyelesaikan masalah pengambilan keputusan. Jurnal metode Analytical Hirarchy Process (AHP) yang dikembangkan sebelom nya, Dengan demikian AHP digunakan keputusan yang diambil melibatkan banyak faktor, dimana pengambil keputusan mengalami kesulitan dalam membuat bobot setiap faktor tersebut. AHP memecahkan suatu situasi yang kompleks, tidak terstruktur ke dalam beberapa komponen dalam susunan yang hirarki, dengan memberi nilai subjektif tentang pentingnya setiap variable secara relatife, dan menetapkan variable mana yang memiliki prioritas paling tinggi guna mempengaruhi hasil pada situasi tersebut. Oleh karena itu, dalam skripsi ini akan dijelaskan metode Analytical Hirarchy Process (AHP) dalam menyelesaikan masalah pengambilan keputusan Pengangkatan Karyawan. 1.2 Rumusan Masalah Berdsarkan latar belakang di atas, maka dapat di rumuskan beberapa masalah, antara lain: 1. Bagaiman penilaian kriteria-kriteria pengangkatan karyawan tetap pada PT. Perkebunan Lembah Bakti? 2. Bagaimana proses pengangkatan karyawan tetap pada PT. Perkebunan Lembah Bakti dengan metode Analytic Hierarchy process (AHP)? 3. Bagaimana merancang sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy process (AHP) untuk pengangkatan calon karyawan tetap? 1.3 Batasan Masalah Pada penelitian ini, diperlukan beberapa batasan masalah agar sesuai dengan apa yang direncanakan sebelumnya. Adapun batasan masalah dalam penelitian ini sebagai berikut: 1. Kriteria calon Karyawan ditentukan oleh pihak berwenang di perusahaan yang menghasilkan suatu keputusan. 2. Variable-variabel penilaian dibatasi hanya Karyawan Pemanen yang masi masa training pada PT. Perkebunan Lembah Bakti. 3. Output yang dihasilkan yaitu hasil dari pengangkatan karyawan tetap dengan mengunakan metode Analytic Hierarchy process (AHP). 4. Pembuatan program sistem pendukung keputusan pengangkatan karyawan tetap ini mengunakan bahasa pemograman Microsoft Visual Basic 2008. 1.4 Tujuan dan Manfaat Penelitian 1.4.1 Tujuan Penelitian

ISSN : 2301-9425

Adapun tujuan dalam penelitian yang dilakukan oleh penulis skripsi ini adalah sebagai berikut: 1. Menguraikan proses penilaian terhadap pengankatan karyawan tetap pada PT. Perkebunan Lembah Bakti. 2. Menerapkan metode Analytic Hierarchy process (AHP) untuk pengangkatan karyawan tetap pada PT. Perkebunan Lembah Bakti. 3. Merancang sistem pendukung keputusan pengangkatan karyawan tetap pada PT. Perkebunan Lembah Bakti. 1.4.2 Manfaat Penelitian Berdasarkan perumusan dan tujuan masalah yang sudah di uraikan diatas, maka penulis menguraikan berapa hal yang menjadi manfaat dari penulisan skripsi ini adalah sebagai berikut: 1 Dapat memahami bagaiman penilaian kriteriakriteria pengangkatan karyawan tetap pada PT. Perkebunan Lembah Bakti 2 Dapat memahami bagaimana proses bagaimana proses pengangkatan karyawan tetap pada PT. Perkebunan Lembah Bakti dengan metode Analytic Hierarchy process (AHP) 3 Dapat memahami bagaimana merancang sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy process (AHP) untuk pengangkatan calon karyawan tetap? 2. LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan merupakan sistem pendukung informasi interaktif yang menyediakan informasi dan pemodelan. Sistem itu digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tidak seorangpun mengetahui secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat. Sistem pendukung keputusan biasanya dibangun untuk mendukung solusi atas suatu masalah atau untuk mengevakuasi suatu peluang. Sistem pendukung keputusan seperti ini disebut aplikasi sistem pedukung keputusan. Aplikasi sistem pendukung keputusan digunakan dalam pengambilan keputusan dalam suatu permasalahan.Aplikasi sistem pendukung keputusan menggunakan CBIS(computer based information system) yang fleksibel, interaktif dan dapat diadaptasi serta dikembangkan dalam mendukung solusi atas masalah manajemen spesifikasi yang tidak terstruktur. Pengambilan keputusan yang melibatkan beberapa kriteria ini disebut dengan multiple criteria decision making. Multiple criteria decision making merupakan bagian dari masalah pengambilan keputusan yang relatif kompleks, yang mengikutsertakan satu atau beberapa orang pengambil keputusan, dengan sejumlah kriteria yang beragam yang harus dipertimbangkan, dan masing-


97


masing kriteria memiliki nilai bobot tertentu, dengan tujuan untuk mendapatkan solusi optimal atas suatu permasalahan sumber (Kusrini, 2007, 16).

2.

Memperhitungkan validasi sampai dengan batas toleransi konsistensi berbagai kreteria dan alternatife yang dipilih oleh para pengambil keputusan. 3. Memperhitungkan daya tahan atau ketahanan output analisis sensitivitas pengambilan keputusan. Selain itu, AHP mempunyai kemampuan untuk memecahkan masalah yang multiobjektif dan multikreteria yang berdasarkan pada perbandingan preferensi dari setiap elemen dalam hirarki. Jadi, model ini merupakan suatu model pengambilan keputusan komprehensif. Pada dasarnya langkah-langkah dalam metode AHP sebagai berikut: 1. mengidentifikasi masalah dan menentukan solusi yang diinginkan. Masalah yang dibahas yaitu, mutasi pegawai dengan multikriteria. Solusi yang diharapkan yaitu mendapatkan alternatif-alternatif mahasiswa berprestasi yang diharapkan. 2. Membuat matriks perbandingan berpasangan yang menggambarkan kontribusi relatif atau pengaruh setiap elemen terhadap masingmasing tujuan dan kriteria yang setingkat diatasnya. Perbandingan dilakukan berdasarkan “judgement”dari pengambilan keputusan dengan menilai tingkat suatu kepentingan suatu elemen dibanding elemen lainnya.

2.2. Metode Analitic Hierarchy Proses(AHP) AHP yang dikembangkan oleh Thomas L.Saaty, yang dapat memecahkan masalah yang kompleks dimana aspek atau kriteria yang diambil cukup banyak. Juga komleksitas ini disebabkan oleh struktur masalah yang belum jelas, ketidakpastian persepsi pengambilan keputusan serta ketidakpastian tersedianya data statistik akurat bahkan tidak ada sama sekali (Suryadi dan Ramdhani,2002). Menurut Yahya dalam buku (Suryadi dan Ramdhani,2002) adakalanya timbul masalah keputusan yang dirasakan dan diamati perlu diambil secepatnya, tetapi variasinya rumit sehingga datanya tidak mungkin datanya dicatat secara numerik, hanya secara kualitatif saja yang diukur, yautu berdasarkan persepsi pengalaman dan intuisi. Namun, tidak menutup kemungkinan, bahwa model-model lainnya ikut dipertimbangan pada saat proses pengambilan keputusan dengan pendekatan AHP, khususnya dalam memahami para pengambilan keputusan individual pada saat proses penerapan pendekatan ini. Kelebihan AHP dibanding metode lain, diantaranya sebagai berikut. (Suryadi dan Ramdhani,2002) 1. Struktur yang berhirarki, sebagai konsekkuensi dari kreteria yang dipilih, sampai pada subkreteria yang paling dalam. Tabel 1 Matriks perbandingan berpasangan Kriteria 1 Kriteria 1 Kriteria 2 Kriteria 3 Kriteria 4 Kriteria 1 K11 K12 K13 K14 Kriteria 2 K21 K22 K23 K24 Kriteria 3 K31 K32 K33 K34 Kriteria 4 K41 K42 K43 K44 Kriteria 5 K51 K52 K53 K54 Sumber: http://www.scribd.com/doc91801203/4/Landasan-teori, tanggal 10 mai 2013 3.

4.

5.

6. 7.

8.

Melakukan perbandingan bepasangan sehingga diperoleh judgement seluruhnya sebanyak n x [ (n-1) /2] buah, dengan n adalah banyaknya elemen yang dibandingkan. Bila terdapat 5 kriteria yang dibandingkan maka kita harus melakukan judgementperbandingan berpasangan sebanyak 10 kali. Menghitung nilai eigen dari menguji konsistensinya, jika tidak konsisten maka pengambilan data diulang. Mengulang langkah 3, 4 dan 5 untuk seluruh tingkat hierarki. Menghitung vektor eigen dari setiap matriks perbandingan berpasangan. Nilai vektor eigenmerupakan bobot setiap elemen. Langkah ini untuk mengintensis judgement dalam penentuan prioritas elemen-elemen pada tingkat hierarki terendah sampai pencapaian tujuan. Memeriksa konsistensis hierarki. Jika nilai lebih dari 10 persen maka penilaian data judgement harus diperbaiki.

ISSN : 2301-9425

Kriteria 5 K15 K25 K35 K45 K55

Sumber: http://www.scribd.com/doc91801203/4/Landasa n-teori, tanggal 10 mai 2013 2.3.1.

Prinsip Dasar AHP Dalam menyelesaikan permasalahan dengan AHP ada beberapa prinsip yang harus dipahami, diantaranya adalah: Buku Konsep dan Aplikasi SPK (Kusrini, M.Kom 2007 Hal:132 ) 1. Membuat hierarki Sistem yang komleks bisa dipahami dengan memecahnya menjadi elemen-elemen pendukung, menyusun elemen secara hierarki, dan menggabungkannya atau mensintesisnya. 2. Penilaian Kriteria dan Alternatif Kriteria dan Alternatif dilakukan dengan perbandingan berpasangan. Menurut Saaty (1988), untuk berbagai persoalan, skala 1 sampai 9 adalah skala terbaik untuk mengekspresikan pendapat. Hilai dan defenisi


98


pendapat kualitatif dan skala perbandingan saaty bisa diukur menggunakan sebagai

ISSN : 2301-9425

berikut:

Tabel 2 Skala Penilaian Perbandingan Pasangan Keterangan Kedua elemen sama pentingnya Elemen yang satu sedikit lebih penting dari pada elemen yang lainnya Elemen yang satu lebih penting dari pada elemen yang lainnya Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan Jika aktifitas i mendapat suatu angka dibandingkan dengan aktifitas j, maka j memiliki nilai kebalikannya dibandingkan dengan i Sumber: Kusrini, Sistem Pendukung Keputusan, 2007, 134 Intensitas kepentingan 1 3 5 7 9 2,4,6,8 Kebalikan

3.

4.

Synthesis of priority (menentukan prioritas) Untuk setiap kriteria dan alternatitif, perlu dilakukan perbandingan berpasangan (Pairwise Comparisons). Nilai-nilai perbandingan relatif dari seluruh alternatif kriteria bisa disesuaikan dengan judgement yang telah ditentukan untuk menghasilkan bobot dan prioritas. Bobot dan prioritas dihitung dengan memanipulasi matriks atau melalui penyelesaian permasalahan matematika. Logical Consistency (Konsistensi Logis) Konsistensi memiliki dua makna. Pertama, objek-objek yang serupa bisa dikelompokan sesuai dengan keseragaman dan relavansi. Kedua, menyangkut tingkat hubungan antarobjek yang didasarkan pada kriteria tertentu. Sumber: Buku Konsep dan Aplikasi SPK (Kusrini, M.Kom 2007 Hal:135)

2.3.2. Prosedur AHP Pada dasarnya, prosedur atau langkah-langkah dalam metode AHP meliputi: 1. Mendefenikan masalah dan menentukan solusi yang diinginkan, lalu menyusun hierarki adalah dengan menetapkan tujuan yang merupakan sasaran sistem secara keseluruhan secara keseluruhan pada level atas. 2. Menentukan prioritas elemen a. Membuat perbandingan pasangan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai kriteria yang diberikan. b. Matriks perbandingan berpasangan diisi menggunakan bilangan untuk merepresentasikan kepentingan relatif dari suatu elemen terhadap elemen yang lainnya. 3. Sintesis Pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan disintesis untuk

Melakukan normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi ( ) dan alternatif ( ) pada atribut ( ) berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan / benefit = MAKSIMUM atau atribut biaya / cost = MINIMUM ). Apalagi berupa atribut keuntungan maka nilai crisp (

) dari setiap kolom atribut

dibagi dengan nilai crisp MAX (MAX ) dari setiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp ( ) setiap kolom. Melakukan proses perengkingan dengan cara mengalihkan matriks ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W). Melakukan niali prefensi untuk setiao alternatif ( ) dengan cara menjumlahkan hasil kali antara matriks ternomalisasi (R) dengan nilai bobot Yng lebih besar mengindikasikan (W). Nilai bahwa alternatif lebih terpilih. Sumber (Kusumadewi, 2006, 104)

Pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan disintesis untuk memproleh keseluruhan prioritas. Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah: a. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks b. Membagi setiap nilai dari kolom dengan kolom yang bersangkutan untuk memproleh normalisasi matriks. c. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata. 4. Mengukur konsistensi Dalam pembuatan keputusan, penting untuk mengetahui seberapa baik konsistensi yang ada memprol ) pada setiap kriteria ( ) yang karena tidak menginginkan keputusan sudah ditentukan, dimana nilai tersebut diperoleh berdasarkan pertimbangan dengan konsisten berdasarkan nilai crisp; i = 1, 2, . .m dan j = 1, 2, yang rendah. Hal-hal yang dilakukan dalam . . n. langkah ini adalah: Menentukan nilai bobot (W) yang juga a. Kalikan setiap nilai pada kolom pertama didapatkan berdasarkan nilai crisp. dengan prioritas relatif elemen pertama, nilai Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Karyawan Tetap Dengan Metode Analytic Hierarchy Process 99 (Ahp) Pada Pt. Perkebunan Lembah Bhakti Propinsi Nad Kab. Aceh Singkil. Oleh : Edianto Berutu


pada kolom kedua dengan proritas relatif elemen kedua, dan seterusnya. b. Jumlahkan setiap baris. c. Hasil dari perjumlahan baris dibagi dengan elemen prioritas relatif yang bersangkutan. d. Jumlahkan hasil bagi diata dengan banyaknya elemen yang ada, hasilnya disebut λ maks 5. Hitung Consistency Index (CI) dengan rumus: CI = ( λ maks –n) / n Dimana n banyaknya elemen 6. Hitung Rasio Konsistensi / Consistensy Ratio(CR) dengan rumus: CR = CI / RC Dimana : CR = Consistensy Ratio CI = Consistens index IR = indeks Random Consistency 7. Memeriksa konsistensi hierarki. Jika nilainya lebih dari 10%, maka penilaian judgement harus diperbaiki. Namun jika rasio konsistensi (CI/IR) kirang atau sama dengan 0.1, maka hasil perhitungan bisa dinyatakan benar. Tabel 3. daftar indeks Random Konsistensi Ukuran matriks Nilai IR 1,2 0,00 3 0.58 4 0.90 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49 11 1.51 12 1.48 13 1.56 14 1.57 15 1.59 Sumber: Kusrini, Sistem Pendukung Keputusan, 2007, 136 8. Langkah yang harus dilakukan dalam menyelesaikan persoalan dengan AHP (Mulyono, 1996:108) yaitu: a. Decomposition Decomposition adalah proses menganalisa permasalahan riil dalam struktur hirarki atas unsur – unsur pendukungnya. Struktur hirarki secara umum dalam metode AHP yaitu: Jenjang 1 : Goal atau Tujuan, Jenjang 2 : Kriteria, Jenjang 3 : Subkriteria (optional), Jenjang 4 : Alternatif. b. Comperative judgment Comperative judgment adalah berarti membuat suatu penilaian tentang kepentingan relatif antara dua elemen pada suatu tingkat tertentu yang disajikan dalam bentuk matriks dengan menggunakan skala prioritas. Jika terdapat n elemen, maka akan diperoleh matriks pairwise comparison (matriks perbandingan) berukuran n x n dan

ISSN : 2301-9425

banyaknya penilaian yang diperlukan adalah n(n-1)/2. Ciri utama dari matriks perbandingan yang dipakai dalam metode AHP adalah elemen diagonalnya dari kiri atas ke kanan bawah adalah satu karena elemen yang dibandingkan adalah dua elemen yang sama. Selain itu, sesuai dengan sistimatika berpikir otak manusia, matriks perbandingan yang terbentuk akan bersifat matriks resiprokal dimana apabila elemen A lebih disukai dengan skala 3 dibandingkan elemen B, maka dengan sendirinya elemen B lebih disukai dengan skala 1/3 dibanding elemen A. Dengan dasar kondisi-kondisi di atas dan skala standar input AHP dari 1 sampai 9, maka dalam matriks perbandingan tersebut angka terendah yang mungkin terjadi adalah 1/9, sedangkan angka tertinggi yang mungkin terjadi adalah 9/1. Angka 0 tidak dimungkinkan dalam matriks ini, sedangkan pemakaian skala dalam bentuk desimal dimungkinkan sejauh si expert memang menginginkan bentuk tersebut untuk persepsi yang lebih akurat. c. Synthesis of priority Setelah matriks perbandingan untuk sekelompok elemen selesai dibentuk maka langkah berikutnya adalah mengukur bobot prioritas setiap elemen tersebut. Hasil akhir dari penghitungan bobot prioritas tersebut adalah suatu bilangan desimal di bawah satu (misalnya 0.01 sampai 0.99) dengan total prioritas untuk elemen – elemen dalam satu kelompok sama dengan satu. Bobot prioritas dari masing – masing matriks dapat menentukan prioritas lokal dan dengan melakukan sintesa di antara prioritas lokal, maka akan didapat prioritas global. Usaha untuk memasukkan kaitan antara elemen yang satu dengan elemen yang lain dalam menghitung bobot prioritas secara sederhana dapat dilakukan dengan cara berikut: 1. Jumlahkan elemen pada kolom yang sama pada matriks perbandingan yang terbentuk. Lakukan hal yang sama untuk setiap kolom. 2. Bagilah setiap elemen pada setiap kolom dengan jumlah elemen kolom tersebut (hasil dari langkah 1). Lakukan hal yang sama untuk setiap kolom sehingga akan terbentuk matrik yang baru yang elemen – elemennya berasal dari hasil pembagian tersebut. 3. Jumlahkan elemen matrik yang baru tersebut menurut barisnya. 4. Bagilah hasil penjumlahan baris (hasil dari langkah 3) dengan total alternatif agar didapatkan prioritas terakhir setiap elemen dengan total bobot prioritas sama dengan satu. Proses yang dilakukan untuk membuat total bobot prioritas sama dengan satu biasa disebut proses normalisasi.


100

ISSN : 2301-9425


1. Logical consistency Salah satu asumsi utama metode AHP yang membedakannya dengan metode yang lainnya adalah tidak adanya syarat konsistensi mutlak. Dengan metode AHP yang memakai persepsi manusia sebagai inputannya maka ketidakkonsistenan itu mungkin terjadi karena manusia mempunyai keterbatasan dalam menyatakan persepsinya secara konsisten terutama kalau membandingkan banyak elemen. Berdasarkan konsisi ini maka manusia dapat menyatakan persepsinya dengan bebas tanpa harus berpikir apakah persepsinya tersebut akan konsisten nantinya atau tidak. Persepsi yang 100 % konsisten belum tentu memberikan hasil yang optimal atau benar dan sebaliknya persepsi yang tidak konsisten penuh mungkin memberikan gambaran keadaan yang sebenarnya atau yang terbaik. Penentuan nilai preferansi antar elemen harus secara konsisten logis, yang dapat diukur dengan menghitung Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR)

suatu penilaian pengangkatan Karyawan pada setiap Karyawan perusahaan. Sistem pendukung keputusan penentuan karyawan tetap merupakan suatu sistem yang di bangun untuk membantu Manager untuk menyelesaikan permasalahan penentuan pengangkatan karyawan untuk setiap karyawan. Sistem dalam mengambil keputusan menggunakan metode AHP (Analitycal Hierarchy process) untuk menentukan rating dan penjumlahan bobot dalam penentuan besaran bonus kerja dengan melihat kreiteria-kriteria dan bobot yang telah ditetapkan. Khususnya untuk menentukan pengangkatan karyawan tetap pada PT. Perkebunan Lembah Bhakti Hal pertama yang dilakukan untuk menentukan bobot kriteria adalah dimana dalam terminologi AHP disebut pair-wire comparation. Adapun kriteria-kriteria yang di gunakan untuk pengangkatan karyawan pada PT. Perkebunan Lembah Bhakti adalah: 1. Pengetahuan 2. Disiplin 3. Kualitas Kerja 4. Jujur 5. Kerja Sama 6. Inisiatif 7. Kehadiran

4. Pembahasan Dalam Penelitian ini, penulis menganalisa masalah dalam suatu perusahaan PT. Perkebunan Lembah Bhakti di Aceh Singkil, penulis menganalisa 4.1.2 Calon

Data Nama Calon

NIK

Alamat

Tempat lahir

Tanggal lahir

Syahputra

011352

Gunung Meriah

Rimo

04 Agustus 1983

Riko

011243

Gosong Telaga

Singkil

25 Juli 1980

Sugianto

011365

Tanah Bara

Tanah Bara

19 Januari 1985

Karyawan Tetap Tabel 4.: Data Karyawan

4.1.3 Kriteria Calon Karyawan Tetap Kriteria yang dijadikan sebagai acuan untuk menentukan karyawan tetap dapat dilihat pada tabel 4.2 Tabal 5 : Kriteria Penilaian Karyawan Tetap Kriteria Pengetahuan

Penilaian 0-3

Disiplin

0-3

Jujur Kualitas Kerja Kerja Sama Inisiatif Kehadiran

0-3 0-3 0-3 0-3 0-3

4.1.4 Dasar Bobot Kriteria Tabel 6: Pembobotan Berdasarkan Pengetahuan Parameter Nilai


101


Ukuran Sangat renah Rendah Tinggi Sangat Tinggi

0 1 2 3

Tabel 7: Pembobotan Berdasarkan Disiplin Paramenter Ukuran Nilai Sangat males Males Rajin Sangat rajin

0 1 2 3

Tabel 8: Pembobotan Berdasarkan Kualitas Kerja Paramenter Ukuran Nilai Sangat males 0 Males 1 Rajin 2 Sangat rajin 3 Tabel 9: Pembobotan Berdasarkan Jujur Paramenter Ukuran Nilai Sangat rendah Rendah Tinggi Sangat tinggi

0 1 2 3

Tabel 10: Pembobotan Berdasarkan Kerja Sama Parameter Ukuran Nilai Sangat renah 0 Rendah Tinggi Sangat Tinggi

1 2 3

Tabel 11 : Pembobotan Berdasarkan Inisiatif Parameter Ukuran Nilai Sangat renah 0 Rendah 1 Tinggi 2 Sangat Tinggi 3 Tabel 12: Pembobotan Berdasarkan Kerja Kehadiran Paramenter Ukuran Nilai Sangat males 0 Males 1 Rajin 2 Sangat rajin 3 Langkah selanjutnya membuat matrik perbandingan berpasangan yang menggambarkan kontribusi relatif atau pengaruh setiap elemen terhadap tujuan atau kriteria yang setingkat di

ISSN : 2301-9425

atasnya. Jika RC < 0.1 maka nilai perbandingan berpasangan pada matriks kriteria diberikan konsistensi. Jika CR > 0.1, maka nilai perbandingan berpasangan pada matriks kriteria tidak konsisten. Jadi apabila matriks kriteria tersebut tidak konsisten, maka pengisian nilai-nilai matriks berpasangan pada unsur maupun alternatif harus diulang. Hal pertama yang dilakukan untuk menentukan bobot kriteria adalah dimana dalam terminologi AHP disebut pair-wire comparation. Defenisinya adalah sebagai berikut: 1. Pengetahuan 4 kali didapat dari perhitungan bobot Pengetahuan atau sistemastis kerja yang diberi sebanyak 20. Kemudian nilai tersebut dibagi 2 sesuai dengan kriteria yang akan dibahas yaitu pengetahuan atau sistemastis kerja Jumlah total nilai keseluruhan bobot dibagi jumlah keseluruhan kriteria penentuan. 100 x 20 = 2000 2000 : 2 = 1000 1000 : 250 = 4 2. Disipli 3 kali didapat dari perhitungan bobot Perencanaan kerja dan hasil kerja yang diberi sebanyak 20. Kemudian nilai tersebut dibagi 3 sesuai dengan jenis kriteria yang akan dibahas yaitu Perencanaan kerja, rajin dan hasil kerja Jumlah total nilai keseluruhan bobot dibagi jumlah keseluruhan kriteria penentuan. 100 x 20 = 2000 2000 : 3 = 666 666: 222 = 3 3. Jujur 2 kali didapat dari perhitungan Perencanaan kerja dan hasil kerja yang diberi nilai sebanyak 17,5. Kemudian nilai tersebut dibagi 2 sesuai dengan jenis kriteria yang akan dibahas. Jumlah total nilai keseluruhan bobot dibagi jumlah keseluruhan kriteria penentuan. 100 x 17,5 = 1750 1750: 2 = 875 875 : 437 = 2 4. Kualitas kerja 1,5 kali didapat dari perhitungan Kerja sama dan Sikap yang diberi nilai sebanyak 15. Kemudian nilai tersebut dibagi 2 sesuai dengan jenis kriteria yang akan dibahas. Jumlah total nilai keseluruhan bobot dibagi jumlah keseluruhan kriteria penentuan. 100 x 15 = 1750 1750: 2 = 875 875 : 583 = 1.5 5. Kerja sama 1 kali didapat dari perhitungan Kemampuan dan Pengendalian yang diberi nilai sebanyak 10. Kemudian nilai tersebut dibagi 2 sesuai dengan jenis kriteria yang akan dibahas. Jumlah total nilai keseluruhan bobot dibagi jumlah keseluruhan kriteria penentuan. 100 x 10 = 1000 1000: 2 = 500 500 : 500 = 1 6. Inisiatif 2 kali didapat dari perhitungan Perencanaan kerja dan hasil kerja yang diberi


102

ISSN : 2301-9425


Jumlah total nilai keseluruhan bobot dibagi nilai sebanyak 17,5. Kemudian nilai tersebut jumlah keseluruhan kriteria penentuan. dibagi 2 sesuai dengan jenis kriteria yang akan 100 x 20 = 2000 dibahas. Jumlah total nilai keseluruhan bobot 2000 : 3 = 666 dibagi jumlah keseluruhan kriteria penentuan. 666: 222 = 3 100 x 17,5 = 1750 Jika RC < 0.1 maka nilai perbandingan 1750: 2 = 875 berpasangan pada matriks kriteria diberikan 875 : 437 = 2 konsistensi. Jika CR > 0.1, maka nilai perbandingan 7. Disipli 3 kali didapat dari perhitungan bobot berpasangan pada matriks kriteria tidak konsisten. Perencanaan kerja dan hasil kerja yang diberi Jadi apabila matriks kriteria tersebut tidak konsisten, sebanyak 20. Kemudian nilai tersebut dibagi 3 maka pengisian nilai-nilai matriks berpasangan pada sesuai dengan jenis kriteria yang akan dibahas unsur maupun alternatif harus diulang. yaitu Perencanaan kerja, rajin dan hasil kerja Tabel 13: Hasil Perhitungan Kriteria

Keterangan : 1. Jumlah merupakan penjumlahan dari semua angka yang ada pada baris diatasnya dalam satu kolom. 2. Priority Vector menunjukan bobot dari masingmasing kriteria, jadi dalam hal ini harga merupakan bobot tertinggi/terpenting dalam calon Karyawan Tetap. 3. Setelah mendapatkan bobot untuk setiap kriteria ( yang ada pada kolom Priority Vector), maka selanjutnya mengecek apakah bobot yang dibuat konsisten atau tidak. Untuk hal ini, yang pertama yang dilakukan adalah menghitung Pricipal Eigen Value (max) matrix.

n

1

2

3

R1

0

0

0,58

Principal Eigen Value (max) matrix perhitungannya dengan cara menjumlahkan hasil perkalian antara jumlah dan priority vector. 5. Principal Eigen Value (max) = (1,95×0.5143)+(2,83×0,3620)+(8×0.1232)=3,0 6. Menghitung Consistency Index (CI) dengan rumus 7. CI = (max-n)/(n-1), untuk n = 3 8. CI= (3,0-3) / (3-1) = 0, CI sama dengan nol berarti pembobotan yang dilakukan sangat konsisten 9. Menghitung Consistency Ratio (CR) diperoleh dengan rumus CR=CI/RI, nilai RI bergantung pada jumlah kriteria seperti pada tabel berikut: Tabel 14: Consistency Ratio 4 5 6 7 8 9 10

0,9

4.

1,12 1,24 1,32

1,41

1,45

1,4

Jadi untuk n=3, RI=0.58. masing-masing sel pada tabel 4.5 dibagi dengan CR=CI/RI = 0/5,8 = 0,0 jumlah kolom masing-masing kriteria. 1. Jika hasil perhitungan CR lebih kecil atau sama dengan 10% ketidak konsistenan masih bisa Tabel 15: Kriteria Pengetahuan diterima, sebaliknya jika lebih besar dari 10%, Nama Calon Syahputra Riko Sugianto tidak bisa diterima. 1 2 2 Syahputra 2. Yang kedua memberi penilaian terhadap pengnangkatan karuawan tetap , disebut pair0.5 1 1,5 Riko wire comparation. 0.5 0,6667 1 Sugianto 3. Kolom (Disiplin, Rajin, Kualitas kerja, Kerja sama, Inisiatif, Kehadiran, Jujur dan Tanggung 2 3,6666 4,5 Jumlah jawab ) diambil dari kolom priority vector ketiga matrix calon Penerima. Arti dari tabel diatas dari ketiga calon Setelah masukkan data tabel 4.4 dihasilkan nilai kariawan tetap untuk kriteria pengetahuan yang pembagian jumlah kolom yang rumusnya adalah Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Karyawan Tetap Dengan Metode Analytic Hierarchy Process 103 (Ahp) Pada Pt. Perkebunan Lembah Bhakti Propinsi Nad Kab. Aceh Singkil. Oleh : Edianto Berutu

ISSN : 2301-9425


paling tinggi adalah Sigianto dengan skor 4,5 disusul Riko dengan skor 3,6666 dan Syahputra dengan skor 2 .Nilai CI adalah 0,1 yang berarti pembobotan tidak terlalu konsisten ,tetapi karena nilai CR= 2,0% lebih kecil dari 10%, maka ketidak konsistenan masih bisa diterima. Tabel 16 : Kriteria Disiplin Nama Calon Syahputra Riko Sugianto 1 1,5 3 Syahputra 0.5 1 3 Riko Sugianto

0,3333

0,333

1

Jumlah

1,8333

3,3333

7

Arti dari tabel diatas dari ketiga calon penerima untuk kriteria Jujur dan Tanggung Jawab yang paling tinggi adalah Sugianto dengan skor 7 disusul Riko dengan skor 3,3333 dan Syahputra dengan skor 1,8333. Nilai CI adalah 0,1 yang berarti pembobotan tidak terlalu konsisten ,tetapi karena nilai CR=2,0% lebih kecil dari 10%, maka ketidak konsistenan masih bisa diterima. Tabel 17: Kriteria Kualitas Kerja Nama Calon Syahputra Riko Sugianto Syahputra

1

2

0,5

Riko

0.5

1

2

Sugianto

2

0,5

1

Jumlah

3,5

3,5

3,5

Arti dari tabel diatas dari ketiga calon karyawan tetap untuk kriteria Jujur kesemua calon memiliki skor yang sama yaitu 3,5 . Nilai CI adalah 0,1 yang berarti pembobotan tidak terlalu konsisten ,tetapi karena nilai CR=2,0% lebih kecil dari 10%, maka ketidak konsistenan masih bisa diterima.

Nama calon

Tabel 18: Kriteria Jujur Syahputra Riko Sugianto

Syahputra

1

1,5

2

Riko

0.6667

1

1

Sugianto

0,5

1

1

Jumlah

2,1667

3,5

4

Nama Calon

Syahputra

Riko

Sugianto

Syahputra

1

1,5

0,5

Riko

0.6667

1

0,75

Sugianto

2

1,333

1

Jumlah

3.667

3,833

2,25

Arti dari tabel diatas dari ketiga calon penerima untuk kriteria Kerjasama dan sikap yang paling tinggi adalah Riko dengan skor 3,833 disusul Syahputra dengan skor 3.667 dan Sugianto dengan skor 2,25. Nilai CI adalah 0,1 yang berarti pembobotan tidak terlalu konsisten ,tetapi karena nilai CR=2,0% lebih kecil dari 10%, maka ketidak konsistenan masih bisa diterima. Tabel 21 : Kriteria Inisiatif Nama Calon Syahputra Riko Sugianto 1 1,5 2 Syahputra Riko

0.6667

1

0,75

Sugianto Jumlah

0,5 2.167

1,333 3,833

1 3,75

Arti dari tabel diatas dari ketiga calon karyawan tetap untuk kriteria Inisiatif yang paling tinggi adalah Riko dengan skor 3,833 disusul Sugianto dengan skor 3.75 dan Syahputra dengan skor 2.167. Nilai CI adalah 0,1 yang berarti pembobotan tidak terlalu konsisten ,tetapi karena nilai CR=2,0% lebih kecil dari 10%, maka ketidak konsistenan masih bisa diterima. Tabel 22: Kriteria Kehadiran Nama Calon Syahputra Riko Sugianto 1 0,5 1,5 Syahputra 2 1 0,75 Riko Sugianto Jumlah

0,667 3,667

1,333 2,833

1 3,25

Arti dari tabel diatas dari ketiga calon karyawan tetap untuk kriteria Kehadiran yang paling tinggi adalah Syahputra dengan skor 3,667 disusul Sigianto dengan skor 3.25 dan Riko dengan skor 2,833. Nilai CI adalah 0,1 yang berarti pembobotan tidak terlalu konsisten ,tetapi karena nilai CR=2,0% lebih kecil dari 10%, maka ketidak konsistenan masih bisa diterima. Setelah itu menghitung nilai-nilai kriteria tiap calon dengan rumus matriks pada tabel 4.13 dikalikan dengan matriks pada tabel 4.12 dan ditampilkan pada tabel 4.11, maka langkah terakhir adalah menghitung total skor untuk ketiga calon karyawan tetap. Semua hasil penilaiannya tersebut dalam bentuk tabel yang disebut Overall composite weight.

Arti dari tabel diatas dari ketiga calon karyawan tetap untuk kriteria Kualitas kerja yang paling tinggi adalah Sugianto dengan skor 4 disusul Riko dengan skor 3,5 dan Syahputra dengan skor 2,1667. Nilai CI adalah 0,1 yang berarti pembobotan tidak terlalu konsisten ,tetapi karena nilai CR=2,0% lebih kecil dari 10%, maka ketidak konsistenan masih bisa diterima. Tabel 20: Kriteria Kerja Sama Tabel 23: Nilai Masing-Masing Calon Karyawan Tetap.


104

ISSN : 2301-9425


Syahputra Riko Sugianto

P 0,090998 0,052286 0,039947

D 0,052606 0,052606 0,052606

J 0,0708723 0,043001 0,039078

a.

Weight diambil dari kolom Priority Vector dalam matrix kriteria. b. Kolom ( Disiplin, Rajin, Kualitas kerja, Kerja sama, Inisiatif, Kehadiran, jujur dan Tanggung jawab ) diambil dari kolom priority vector ketiga matrix calon Penerima. Composite weight diperoleh dari hasil jumlah perkalian diatasnya dengan weight. 1. Syahputra = 0,090998 + 0,052606 + 0,0708723 + 0,039733 + 0,08894 + 0,022863 + 0,06463 = 0,430644 2. Riko = 0,052286 + 0,052606 + 0,043001 + 0,034795 + 0,049322 + 2,258316 + 0,041113 = 2,531439 3. Sugianto = 0,039947 + 0,052606 + 0,039078 + 0,059969 + 0,054229 + 0,024103 + 0,017436 = 0,287368 Dari Prioritas global dapat diketahui bahwa nilai terbesar adalah Riko yaitu 2,531439, maka Riko merupakan karyawan yang akan diangkat diantara karyawan-karyawan lainnya merupakan pilihan pertama jika dilakukan penentuan karyawan tetap.

KK 0,039733 0,034795 0,059969

KS 0,08894 0,049322 0,054229

I 0,022863 2,258316 0,024103

K 0,06463 0,041113 0,017436

bentuk Tampilan form Menu Utama dapat dilihat pada Gambar

Gambar 2 Tampilan Form Menu Utama 3. Tampilan Form Data Karyawan From data DaeaKaryawan adalah form yang peneliti rancang sebagai form penerima inputan data Karyawan. Adapun bentuk Tampilan form Data Pegawai dapat dilihat pada Gambar

4. IMPLEMENTASI a. Hasil Tampilan Tampilan menu dari sistem pendukung pengambilan keputusan untuk pengangkatan Karyawan Menggunakan Metode Analisis Hirarki Proses (AHP)adalah sebagai berikut : 1. Form Login

Gambar 3 Tampilan Form Data Karyawan 4. Tampilan Form Jabatan From Jabatan merupakan form yang digunakan sebagai form untuk penerima inputan data Penilaian jabatan. Adapun bentuk Tampilan form jabatan Penilaian dapat dilihat pada Gambar

Gambar 1 Tampilan Login 2. Tampilan Menu Utama Form Menu Utama adalah form yang peneliti rancang sebagai form induk dari Perangkat Lunak Sistem Karyawan. Adapun isi dari form ini adalah menu-menu dengan sistem drop down yang dapat dipilih user dalam berinteraksi dengan Perangkat Lunak Sistem seleksi Karyawan. Adapun

Gambar.4 Tampilan Jabatan


105


5. Tampilan Form Penilaian Karyawan From data menu Penilaian merupakan form yang digunakan sebagai form untuk penerima inputan data Penilaian. Adapun bentuk Tampilan form Kriteria Penilaian dapat dilihat pada Gambar 5.

Gambar 5 Tampilan Form Penilaian Karyawan 6. Tampilan Form Proses Penilaian Bobot Kriteria From data menu Penilaian merupakan form yang digunakan sebagai form untuk proses inputan data Penilaian bobot kriteria. Adapun bentuk Tampilan form Kriteria Penilaian dapat dilihat pada Gambar 6

ISSN : 2301-9425

Bakti tidak bisa digunakan untuk melakukan penilaian jika yang dinilai hanya satu calon Karyawan. 3. Faktor yang mempengaruhi hasil perhitungan dengan menggunakan metode Analytic Hierarchy process AHP adalah merancang sistem pendukung keputusan untuk pengangkatan calon karyawan tetap. 5.2 Saran Berdasarkan kesimpulan di atas,maka penulis memberikan saran sebagai berikut: 1. MetodeAnalytic Hierarchy process (AHP)inidapatdikembangkanuntukaplikasipenent uanbidang yang lain, sistempenerimaansiswabaru, penerimaankaryawandan lain-lain. 2. Merancang aplikasi sistem pendukung keputusan ini dapat dikembangkan dengan aplikasi Microsoft V.B Net, dan Pemrograman Web/Html. 3. Dan jika ada kekurangan dalam penyusunan penulisan skripsi ini agar diberikan saran-saran untuk perkembangan lebih lanjutnya lagi. DAFTAR PUSTAKA 1. 2.

3.

4.

Dra. H. SadiliSamsudin, M.M, M.Pd, Bandung, 2006 Sri Kusumadewi, Sri Hartati, AgusHarjoko. Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM). PenerbitGrahaIlmu,YogyakartaEdisi I 2006. Kusrini. KonsepDan AplikasiSistemPendukungKeputusan. PenerbitAndiOffest, Yogyakarta, Edisi I, 2007. EdyWinarno ST, M.Eng, Ali Zaki. Visual Basic. NET. Penerbit PT Elex Media Komputindo, Jakarta, 2013

Gambar 6 Tampilan Form Poses Penilaian Bobot Kriteria 5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Kaeryawan Tetap Dengan Metode Analytic Hierarchy process (AHP) ini merupakan salah satu solusi untuk meningkatkan efesiensi dan efektifitas proses Penilaian Karyawan. Sistem ini dapat memambantu PT. Perkebunan Lembah Bakti Aceh Singki dalam memberikan gambaran bagi pendukung keputusan Perusahaan dalam menilai Karyawan. Penulis menarik kesimpulan sebagai berikut : 1. lebih tepat untuk menyelesaikan penilaian kriteria-kriteria pengangkatan karyawan tetap pada PT. Perkebunan Lembah Bakti. 2. Implementasi metode Analytic Hierarchy process (AHP) dalam Pengangkatan karyawan tetap memiliki kelemahan dalam pengangkatan karyawan tetap pada PT. Perkebunan Lembah Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Karyawan Tetap Dengan Metode Analytic Hierarchy Process (Ahp) Pada Pt. Perkebunan Lembah Bhakti Propinsi Nad Kab. Aceh Singkil. Oleh : Edianto Berutu

106

Edianto Berutu ( )

Recommend Documents