Jurnal Indonesia Sosial Teknologi: p–ISSN:
2723 - 6609
e-ISSN : 2548-1398
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN KARYAWAN BERPRESTASI MENGGUNAKAN METODE AHP DAN TOPSIS : STUDI KASUS PT. TELKOM DIVISI ENTERPRISE SERVICE
Andi Dwi Pangestu
Universitas Indraprasta PGRI
Email : andi.dwipangestu@gmail.com
Abstract
Determination of outstanding employee at PT. Telkom
Enterprise Service Division is done by selecting employees work every part of
the field based on predetermined criteria. The criteria used are the skills,
knowledge, expertise, flexibility, communication, discipline, responsibility,
loyalty and credibility. Problems faced by these companies is how to determine
the top performers from a number of alternatives employees. This system is a
Decision Support System (DSS), which is built using the merger method of
Analytical Hierarchy Process (AHP) and Technique for Order Preference by
Similarity to Ideal (TOPSIS) assist the determination of employee achievement.
AHP is a decision making method to resolve the problem of determining the
selection of the nature multiobjective and methods
Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) is a
form of method of decision support based on the concept that the best
alternative not only has the shortest distance from the ideal solution positive
but also has the longest distance from the negative ideal solution. Weighting
criteria is done by using AHP and perankingannya done
using TOPSIS.
Key Words: AHP, TOPSIS, Decision Support Systems
Abstrak
Penentuan karyawan berprestasi pada PT. Telkom
Divisi Enterprise Service dilakukan dengan cara memilih karyawan tiap bagian bidang
kerja berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan. Kriteria-kriteria
yang digunakan adalah keterampilan, pengetahuan, keahlian, fleksibilitas, komunikasi, disiplin, tanggung jawab, loyalitas dan kredibilitas. Masalah yang dihadapi oleh perusahaan tersebut adalah bagaimana menentukan karyawan berprestasi dari sejumlah alternatif karyawan. Metode ini merupakan Sistem
Pendukung Keputusan (SPK)
yang dibangun dengan menggunakan penggabungan metode Analitycal Hierarchi Process
(AHP) dan Technique
for Order Preference by Similarity to Ideal (TOPSIS). Hasil dari
penelitian, membantu penentuan karyawan berprestasi. AHP merupakan suatu metode pengambilan keputusan untuk menyelesaikan masalah penentuan pilihan yang sifatnya multiobjective dan metode Technique for Order
Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) merupakan suatu bentuk metode pendukung keputusan yang didasarkan pada konsep bahwa alternatif yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari solusi ideal positif tetapi juga memiliki jarak terpanjang dari solusi ideal negatif. Pembobotan kriteria dilakukan dengan menggunakan AHP dan perankingannya dilakukan dengan menggunakan TOPSIS.
Kata
kunci: AHP, TOPSIS, Sistem
Pendukung Keputusan
Pendahuluan
Kualitas sumber
daya manusia (SDM) ditentukan oleh sejauh mana system sumber daya manusia ini
sanggup menunjang dan
memuaskan keinginan karyawan maupun perusahaan.
Peningkatan pengetahuan,
skill, perubahan sikap,
prilaku, koreksi terhadap kekurangan-kekurangan kinerja dibutuhkan untuk
meningkatkan kinerja dan produktivitas. Karyawan
yang memiliki sikap perjuangan, pengabdian,
disiplin, dan kemampuan professional sangat mungkin
mempunyai prestasi kerja dalam
melaksanakan tugas sehingga
lebih berdaya guna dan
berhasil guna. Karyawan
yang professional dapat diartikan
sebagai sebuah pandangan untuk
selalu berpikir, kerja
keras, berkerja sepenuh waktu,
disiplin, jujur, loyalitas tinggi dan penuh dedikasi demi
untuk keberhasilan pekerjaannya.
Dalam pengolahan
data, PT. Telkom terutama Telkom Divisi Enterprise Service bagian SDM,
masih ada yang menggunakan spread sheet pada program Microsoft Excel
yang terlihat sangat kurang efektif dan efisien.
Dalam hal
ini, spread sheet tidak
dapat lagi memenuhi syarat
ketepatan waktu, kecepatan,
dan ketelitian pengelolaan data
dalam jumlah yang besar.
Sedangkan PT. Telkom
Divisi Enterprise Service
memiliki banyak karyawan
yang harus ditentukan prestasinya
dan harus didata
pada bagian SDM, yang
kesemuanya itu memerlukan waktu yang
cukup lama untuk
memprosesnya karena harus melihat tabel-tabel dalam bentuk excel
yang sangat banyak.
Padahal, data-data tersebut digunakan untuk
menentukan prestasi karyawan. Hal
seperti ini memiliki
kerawanan, jika salah memasukan data.
Selain itu juga,
kurang efektif dalam menentukan
prestasi karyawan.
Penelitian ini
dilakukan pada PT. Telkom Divisi Enterprise Service .
Metode yang akan
digunakan dalam penelitian ini
adalah metode AHP
dan TOPSIS, metode ini
dapat memecahkan masalah kompleks, dimana kriteria
yang diambil lebih dari
satu. Selain itu,
metode AHP mempunyai kemampuan untuk
memecahkan masalah yang multi
objektif dan multi
kriteria berdasar
perbandingan preferensi dari
setiap elemen dalam hierarki. Untuk mengatasi
permasalahan di atas, maka
perlu dibangun suatu
sistem pendukung keputusan dengan
menerapkan suatu metode
perangkingan yang dapat
mempermudah menentukan
karyawan berprestasi dengan menggunakan metode
Analytical Hierarchy Process dan Technique For
Order Reference by Similarity to Ideal Solution (AHP dan
TOPSIS).
TOPSIS
menggunakan prinsip bahwa
alternatif yang terpilih harus
mempunyai jarak terdekat
dari solusi ideal positif
dan terjauh dari
solusi ideal negatif dari
sudut pandang geometris
dengan menggunakan jarak Euclidean
untuk menentukan kedekatan relatif dari
suatu alternatif dengan solusi optimal.
Metode Penelitian
Dalam mengambil keputusan sering kali dihadapkan pada berbagai kondisi, antara lain unik, tidak pasti, dinamis
jangka panjang dan kompleks. Kondisi
unik adalah masalah tersebut tidak mempunyai preseden dan di masa depan mungkin tidak
akan berulang kembali. Kondisi tidak pasti adalah
faktor-faktor yang diharapkan
mempengaruhi dan memiliki kadar informasi sangat rendah. Kondisi jangka panjang memiliki implikasi jangkauan yang cukup jauh ke depan
dan melibatkan sumber-sumber usaha yang penting.
Analitycal
Hirarchy Process (AHP)
Metode
AHP dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, seorang ahli matematika. Metode
ini adalah sebuah kerangka untuk mengambil keputusan dengann efektif atas
persoalan yang kompleks dengann menyederhanakan dan mempercepat proses
pengambilan keputusan dengan memecahkan persoalan tersebut kedalam
bagian-bagiannya
Techique For Others Reference by Similarity to Ideal
Solution (TOPSIS)
TOPSIS
adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria atau alternatif
pilihan yang merupakan alternatif yang mempunyai jarak terkecil dari solusi
ideal positif dan jarak terbesar dari solusi ideal negatif dari sudut pandang
geometris dengan menggunakan jarak Euclidean
Hasil dan Pembahasan
Langkah-langkah perhitungan
Topsis sebagai berikut: Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan dan memberikan
bobot penilaian untuk setiap kriteria.
Berdasarkan data yang diperoleh
dari hasil wawancara di Divisi Enterprise
Service di PT. Telkom Indonesia Tbk.. Pada penelitian ini, peneliti mengambil
contoh kasus 5 (lima) Staf karyawan yang akan diseleksi untuk menjadi salah
satu karawan berprestasi sebagai berikut : A1 =Roni, A2 = Dwi, A3
= Andi, A4 =Alpa.
Tabel 1 Nama kriteria
karyawan berprestasi
Menentukan
nilai perbandingan matriks berpasangan dilakukan dengan metode AHP, sedangkan
perangkingan nya dilakukan dengan metode TOPSIS. Membandingkan input data antar
kriteria dalam bentuk matriks berpasangan dengan menggunakan skala intensitas
kepentingan AHP. Proses ini dilakukan untuk mengetahui nilai konsistensi rasio
perbandingan (CR). Dimana syarat CR < 0.1.
Tabel 2 Perbandingan
Berpasangan Kriteria Mahasiswa Berprestasi
Tabel 3:
Perbandingan matriks berpasangan kriteria AHP
Dari
matriks perbandingan diatas, maka dapat dihitung nilai eigen, lamda maksimum,
dan CR. Sebelum menghitung nilai eigen, dicari nilai perbandingan pada tiap
kolom dibagi dengan jumlah kolomnya, seperti di bawah ini.
Tabel 4 Nilai
perbandingan tiap kolom dibagi jumlah kolom
Setelah
diperoleh hasil pembagian tiap kolomnya, maka dapat dihitung nilai eigen, yaitu
dengan menjumlahkan nilai-nilai dari setiap baris dan membaginya dengan banyak
elemen kriteria untuk mendapatkan rata-rata. Seperti nilai eigen untuk baris
kriteria pertama (C1) dan hasil penjumlahan nilai eigen akan selalu bernilai
satu.
Tabel 5 Nilai
eigen kriteria
Setelah
diperoleh nilai eigen kriterianya, maka dihitung nilai lamda maksimum
(λmaks), yaitu dapat dihitung dengan menjumlahkan hasil dari perkalian
nilai eigen dengan jumlah kolom.
λmaks
= (0.221 4.32) + (0.221 4.32) + (0.136 7.83) + (0.034 28) +(0.083
13.17) + (0.136 7.83) +
(0.083 13.17) + (0.034 28) +(0.052
20) / 9 = 9.16294/ 9 = 1.018109
Dihitung
CI dengan persamaan dengan n = 9 karena banyak kriterianya ada 9.
Jika
nilai CR ≥ 0.1 maka tidak konsisten atau tidak memenuhi syarat dan
diulang kembali matriks perbandingan hingga nilai CR nya memenuhi syarat yang
telah ditentukan. Dari tabel nilai alternative tersebut, didapat nilai
perbandingan matriks berpasangan.
Berikut
ini tabel perbandingan matriks berpasangan alternative terhadap 9 kriteria yang
telah ditentukan perusahaan tersebut. Tabel 1 Perbandingan matriks berpasangan
alternatif untuk kriteria .
Tabel 6 Matriks bobot alternatif terhadap kriteria
Setelah
memperoleh nilai eigen kriteria dan nilai eigen alternatif, kemudian
dilanjutkan dalam perhitungan TOPSIS. Matriks keputusan yang dihasilkan
dari metode AHP merupakan modal awal dalam perhitungan TOPSIS. Matriks bobot
alternative terhadap kriteria merupakan matriks ternormalisasi
pada metode TOPSIS.
Tabel 7 Matriks
ternormalisasi
Menyusun
matriks ternormalisasi terbobot dengan cara matriks bobot alternative terhadap
kriteria dari pengolahan AHP dikalikan dengan eigen dari kriteria.
Tabel 8 Matriks
ternormalisasi terbobot
Dari
matriks keputusan ternormalisasi terbobot diatas dapat ditentukan titik ideal
positif dan titik ideal negative.
Tabel 9 Titik
ideal positif dan titik ideal negative
Setelah
didapat titik ideal positif dan titik ideal negatif dari table perkalian
matriks alternatif terhadap kriteria dan nilai eigen kriteria lalu tentukan
separation measures atau jarak setiap alternatif terhadap titik ideal positif
dan titik ideal negatif. Untuk menghitung jarak setiap alternatif terhadap
titik ideal positif dan negatif.
Tabel 10 Jarak
antara alternatif solusi ideal positif dan solusi ideal negative
Setelah
dapat nilai jarak antara alternatif solusi ideal positif dan solusi ideal
negatif, langkah selanjutnya menghitung nilai kedekatan relative. Nilai
kedekatan relative (preferensi) inilah yang menentukan perangkingan
karyawan mana yang berprestasi.
Dari
nilai V di atas dapat disimpulkan bahwa alternatif (A1) memiliki nilai bobot
yang paling optimum dibandingkan dengan alternatif lain. Oleh karena itu,dapat
diambil keputusan bahwa A1 yang terpilih menjadi karyawan berprestasi di divisi
Enterprise Service.
Implementasi
Perancangan
antar muka sistem bertujuan untuk menggambarkan sistem yang akan dibuat. Menu
utama dari aplikasi ini berisi menu Akun, data master, penilaian, AHP-TOPSIS,
dan laporan keputusan. Pada menu utama ini juga berisi informasi tentang tujuan
dari pembuatan sistem dan bagaimana cara penggunaan sistem.
Gambar 3 Tampilan
Menu Login
Pada
gambar 4, merupakan form untuk menilai karyawan berdasarkan tiap-tiap
kriterianya. Misalkan karyawan yang bernama andi, kriterianya
adalah kualitas kerja, dan nilainya sangat bagus.
Gambar 4 Tampilan
Menu Kriteria
Setelah
sistem dirancang dengan sesuai kebutuhan user, maka dipersiapkan
infrastruktur yaitu Hardware dan Software, lalu dilakukan
instalasi pada hardware dan software yang menunjang pemasangan
sistem penunjang keputusan. Selanjutnya dibuatkan user manual untuk
mempermudah user dalam menggunakan sistem. Dilakukan tahap pengujian
terhadap sistem yang tujuannya untuk menemukan jika terdapat kesalahan pada
sistem. Saran dan masukan dari hasil pengujian akan diperbaiki. Setelah
dilakukan perbaikan maka akan dilaksanakan pelatihan dengan user terkait agar
nantinya sistem yang dipakai sesuai dengan harapan. Setelah dilakukan tahap
testing maka terlebih dahulu sistem di uji coba dengan jangka waktu yang telah
ditentukan lalu laporan dari evaluasi sistem yang telah diuji coba akan diperbaiki
yang hasil dari perbaikan tersebut akan diterapkan pada sistem sebenarnya.
Kesimpulan
Setelah melalui tahap pengujian pada sistem pendukung keputusan pemilihan karyawan berprestasi, di dapatkan kesimpulan bahwa :
Pemilihan karyawan berprestasi dapat dilakukan dengan menggunakan penggabungan metode AHP dan metode TOPSIS yang memiliki nilai keakuratan yang lebih baik daripada menggunakan perhitungan manual.
Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Berprestasi ini telah berhasil dibangun untuk PT. Telkom Divisi Enterprise Service dalam pemilihan karyawan berprestasi untuk menghasilkan keputusan yang lebih objektif,terkomputerisasi dan mengurangi terjadinya human error.
Dagdeviren, M. (2008). Weapon Selection Using the
AHP and TOPSIS Methods Under Fuzzy Environment.
Daihan, D. U. (2001). Komputerisasi Pengambilan Keputusan Berbasis
Komputer. Jakarta: PT. Elex Media Komputindo.
Haris, A. D. (2015). Perancangan dan pembuatan Aplikasi Sistem
Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Berprestasi Berdasarkan Kinerja
Menggunakan Metode AHP” Sistem Informasi. Universitas Sriwijaya.
Himmah, F. U. (n.d.). Implementasi metode AHP TOPSIS dalam
perangkingan Prioritas Pengerjaan Order dan Penentuan Lintasan Kritis dengan
Fuzzy Pert. Teknik Industri ITS.
Jogiyanto, H. (2011). Analisa dan Desain Sistem Informasi.
Jogyakarta: Andi.
Josowidagdo, L. (2003). Metode TOPSIS sebagai Penentu Prioritas
Alternatif Keputusan Program Transportasi.
Kardi Teknomo, H. S. (1999). Penggunaan Metode Analytic Hierarchy
Process Dalam Menganalisa Faktor-faktor yang Mempengaruhi Pemilihan Moda ke
Kampus. Jakarta.
Kusrini. (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan.
Yogyakarta: Andi.
Pressman, S. R. (2005). Software Engineering. New York:
McGrow-Hill.
Ragawanti, E. S. (2014). Pengaruh On The Job Training & Off The
Job Training Terhadap Kinerja Karyawan. Universitas Brawijaya.
Saaty, T. L, . (1993). Pengambilan Keputusan Bagi Para Pemimpin
Proses Hirarki. Binama Pressindo.
Saaty, T. L. (1980). The Analytic Hierarchy Process. New York:
McGraw- Hill.
Shih, H. S. (2001). An Extension of TOPSIS for Group Decision Making.
Taiwan.
Subakti, I. (2002). Sistem Pendukung Keputusan. ITS.
Suhaedi, D. (2006). Penggunaan metode topsis . UNISBA.
Suryadi, K. D. (2000). Sistem Pendukung Keputusan. PT. Remaja
Rosdakarya.