Penilaian Kinerja Instruktur Komputer Perhitungan Penilaian Kinerja Instruktur Komputer

CH = 0,0008+   0,1632 0,1735 0,1662 0,1636 0,1766 0,1568                   0.0386 0.0270 0,0615 0270 , 0,0001 0,9615 CH = 0,1772 Sedangkan CH dapat dihitung sebagai berikut. CH = RI 1 + EV 1 RI 2 CH = 1,24 +   0,1632 0,1735 0,1662 0,1636 0,1766 0,1568                   90 , 90 , 90 , 90 , 90 , 90 , CH = 2,1399 Sehingga : 0.0828 1399 , 2 1772 , ____    CH CH CRH Setelah dilakukan pengujian Consistency Ratio Hierarchy 10 .  CRH . Dari perhitungan di atas dapat dilihat bahwa CRH0.10 0.08280.1 maka dapat disimpulkan bahwa hierarki pada level 2 ini konsisten.

5.3. Perancangan Penilaian Kinerja Instruktur Komputer

5.3.1. Penilaian Kinerja Instruktur Komputer

Setelah didapat bobot kriteria kompetensi umum, maka dirancang sistem penilaian. Hal ini akan memudahkan penilai untuk memberi nilai kepada Instruktur Komputer secara lebih objektif. Universitas Sumatera Utara Dari 20 kompetensi Spencer yang dianalisi, maka penulis mengusulkan 10 kompetensi yang memiliki bobot paling tinggi, dimana dengan memilih kompetensi tersebut diharapkan akan meningkatkan kinerja Instruktur Komputer dimasa yang akan datang. Adapun 10 kompetensi yang diusulkan sekaligus format penilaian kinerja Instruktur Komputer dapat dilihat pada gambar 5.1. Nama Instruktur : Periode Penilaian : No Faktor Penilaian Kriteria Kompetensi Bobot 1 Empati 2 Berpikir konseptual 3 Berpikir analitis 4 Pemahaman organisasi 5 Kemampuan mempengaruhi 6 Kemampuan mengarahkan 7 Kemampuan memimpin kelompok 8 Pengendalian diri 9 Mencari informasi 10 Kepercayaan diri Gambar 5.1. Format Penilaian Kinerja Instruktur Komputer Adapun skala penilaian yang diusulkan berdasarkan metode penilaian rating scale, dapat dilihat pada Tabel 5.27. Universitas Sumatera Utara Tabel 5.27. Skala Penilaian Kinerja Instruktur Komputer Skala Penilaian Keterangan 5 Sangat Baik Luar Biasa 4 Baik Melebihi Harapan 3 Cukup baik Memenuhi Harapan 2 Kurang Baik Perlu Perbaikan 1 Tidak Baik Tidak MemuaskanBuruk

5.3.2. Perhitungan Penilaian Kinerja Instruktur Komputer

Dari hasil perhitungan kompetensi Instruktur Komputer seperti yang ditunjukkan pada gambar 5.1. selanjuatnya diolah dengan menggunakan statistik deskriptif, yaitu dengan mencari nilai mean μ dan standar deviasi σ. Hal ini bertujuan untuk melakukan penilaian kinerja Instruktur Komputer secara keseluruhan. Penilaian kinerja Instruktur komputer ini dibagi menjadi 3 kategori yaitu dapat dilihat pada Tabel. 28. Tabel 5.28. Kategori Penilaian Kinerja Instruktur Komputer Kategori Keterangan Tinggi sangat baik X μ – 1 σ Sedang baik μ – 1 σ ≤ X ≤ μ + 1 σ Rendah kurang baik X μ – 1 σ Perhitungan Mean μ dan Standar Deviasi σ adalah sebagai berikut: Universitas Sumatera Utara Mean μ = N X  , N = Jumlah Instruktur Komputer Standar Deviasi σ = 1 2 2     N N X X N Universitas Sumatera Utara Universitas Sumatera Utara

BAB VI ANALISIS PEMECAHAN MASALAH

6.1. Analisa Kriteria-kriteria dan Pembobotan Kriteria

Analisa kriteria-kriteria dan pembobotan kriteria dilakukan agar perusahaan mengetahui sejauh mana faktor-faktor kompetensi berpengaruh terhadap prestasi instruktur komputer. Dari hasil pengolahan data yang dilakukan, maka diperoleh bobot masing-masing kriteria dan besarnya pengaruh tiap-tiap kriteria terhadap prestasi kerja instruktur komputer BiNus Center Gajah Mada Medan, yang dapat dilihat pada Tabel 6.1. berikut: Tabel 6.1. Peringkat dan Bobot Kriteria-kriteria Peringkaat Kriteria Rata-rata 1 Menolong dan Melayani Konsumen 0,1766 2 Kognitif 0,1735 3 Manajerial 0,1662 4 Dampak dan Pengaruh di Perusahaan 0,1636 5 Efektivitas Pribadi 0,1632 6 Sukses dan Tindakan Karyawan 0,1568 Sumber: Hasil Pengolahan Data Kriteria menolong dan melayani konsumen memiliki bobot terbesar yaitu 0,1766 artinya bobot menolong dan melayani konsumen memiliki bobot terbesar dan yang paling berpengaruh terhadap kinerja instruktur komputer. Untuk itu perusahaan harus lebih banyak memperhatikan kriteria menolong dan melayani konsumen. Karena kriteria ini menekankan kepada semua instruktur komputer Universitas Sumatera Utara

Dokumen yang terkait

Analisis Metode Fuzzy Analytic Hierarchy Process (Fahp) Dalam Menentukan Posisi Jabatan

12 131 82

Implementasi Metode Profile Matching dan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) pada Perekrutan Tenaga Kurir (Studi Kasus PT. JNE Cabang Medan)

16 91 137

Analisis Metode AHP (Analytical Hierarchy Process) Berdasarkan Nilai Consistency Ratio

2 46 123

Penentuan Komoditas Unggulan Pertanian Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) (Studi Kasus: Pertanian Kecamatan Parbuluan, Kabupaten Dairi)

18 117 72

Implementasi Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) dalam Penentuan Prioritas Pengerjaan Order di PT. Sumatera Wood Industry

6 138 175

Analisis Pemilihan Supplier Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) di PT. Indo CafCo

12 57 78

Studi Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Dan Metode Technique For Order Preference By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) Untuk Peningkatan Kualitas Layanan Di Rumah Sakit Bina Kasih Medan-Sunggal

4 41 149

Perancangan Perangkat Penilaian Kinerja Pejabat Struktural Berdasarkan Kompetensi dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (Studi Kasus di Universitas Maranatha, Bandung).

0 1 21

Perancangan Perangkat Penilaian Kinerja Karyawan Berdasarkan Kompetensi Spencer Dengan Metode Analytical Hierarchy Process (Studi Kasus Di Perusahaan Aswi Perkasa).

0 0 165

Perancangan Perangkat Penilaian Kinerja Struktural Berdasarkan Kompetensi Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) (Studi Kasus Di Universitas Kristen Maranatha).

1 1 29