Meta Amalya Dewi
Meta Amalya Dewi
Program Studi Sistem Informasi, School of Engineering Tanri Abeng University Jakarta [email protected]
Diterima 30 April 2018 Disetujui 8 Juni 2018
Abstract —Employees are the important aspect to
determine company progress. PT. Adiperkasa Anugrah Pratama is a company which engaged in manufacturing
Pesatnya perkembangan teknologi yang hadir saat
by giving bonuses to employees as appreciation action,
ini mendorong terjadinya perubahan perilaku bisnis
in determining the employees bonuses they have no
[2]. Perusahaan dapat memanfaatkan perkembangan
precise calculation and potential subjectivity to describe
teknologi tersebut untuk menyelesaikan permasalahan
employees dissatisfaction. This research is conducted by
perhitungan besaran bonus tahunan karyawan dengan
using simple additive weighting (SAW) method. This
mengembangkan
sistem
penunjang keputusan
method can find the best alternative to determine the
menggunakan metode simple additive weighting
amount of employees bonus by finding job period, job position, departmental function and performance value.
(SAW) yang sering juga dikenal dengan istilah
This method can determine the solution and the optimal
metode penjumlahan terbobot dengan mencari
alternative. The application designed by Unified
penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap
Modeing Language (UML) that implemented in PHP
alternatif pada semua atribut [3].
programming language with sublime text 3 and MySQL database type. The result of this study is a supportive
Beberapa penelitian terdahulu yang berhubungan
system that can assist the management in determining
dengan sistem pendukung keputusan menggunakan
the bonus amount of the employees.
metode simple additive weighting diantaranya adalah yang berjudul “Sistem Pendukung Keputusan
Index Terms —employee,
position,
bonuses,
Penentuan Bonus Dengan Metode Simple Additive
performance.
Weighting (Studi Kasus : PTPN III Sei Karang) dengan menggunakan kriteria keuntungan, golongan,
I. P ENDAHULUAN jabatan, gaji dan pajak [4] dan penelitian yang Pemberian bonus merupakan salah satu cara
dilakukan oleh Zulkifli dan Sariffudin dengan judul yang telah dilakukan banyak perusahaan untuk
“Decision Support System Pemberian Bonus memberikan
Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive karyawannya [1]. Demikian halnya PT Adiperkasa
Weighting (Study Kasus : STMIK Pringsewu) dengan Anugrah Pratama sebagai perusahaan berkembang
menggunakan kriteria masa kerja, kedisiplinan, yang bergerak
di bidang manufaktur dalam tanggung jawab dan hasil kerja [5] menghasilkan produk sparepart kendaraan bermotor merek Honda secara rutin memberikan bonus tahunan
membahas bagaimana sebagai imbalan dan apresiasi kepada karyawannya.
membangun sistem penunjang keputusan, dengan Namun dalam penentuan besaran bonus belum
menyediakan informasi, membimbing, memberikan memiliki standar perhitungan baku, sehingga besaran
prediksi serta mengarahkan kepada pengguna bonus yang diterima karyawan kerap menimbulkan
informasi agar dapat melakukan pengambilan ketidakpuasan karena dianggap faktor penentunya
keputusan yang lebih baik [6] dengan menggunakan 4 adalah like and dislike, kedekatan dengan atasan dan
kriteria penilaian kinerja karyawan PT Adiperkasa penilaian subyektifitas yang tinggi. Hal ini berpotensi
Anugrah Pratama, yaitu masa kerja, jabatan, fungsi menjadi demotivasi atau penurunan motivasi dan
kerja, dan hasil kerja.
semangat kerja yang akan
Langkah Penyelesaian metode SAW [7] adalah menurunnya tingkat produktifitas. Sementara dari sisi
berdampak pada
sebagai berikut :
lain, kinerja Manajer Personalia ditentukan dengan ketepatan waktu penyerahan bonus tahunan kepada
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan karyawan yang faktanya masih sering mengalami
dalam pengambilan keterlambatan karena proses perhitungan yang masih
dijadikan
acuan
keputusan, yaitu Ci.
dilakukan secara manual.
ULTIMA InfoSys, Vol. IX, No. 1 | Juni 2018
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif Pada tahap ini sistem didesain menggunakan tools pada setiap kriteria.
UML, yaitu sebuah bahasa pemodelan untuk
3. Membuat matriks keputusan berdasarkan perangkat lunak yang berparadigma ‘berorientasi kriteria
objek’, sementara pemodelan digunakan untuk normalisasi matriks berdasarkan persamaan
permasalahan kompleks yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut
penyederhanaan
sedemikian rupa sehingga lebih mudah dipahami keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga
[8], pemodelan ditulis dengan menggunakan diperoleh matriks ternormalisasi R.
usecase diagram dan class diagram.
Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan Pada tahap ini dilakukan pembangunan aplikasi
yaitu penjumlahan dari perkalian matriks agar User dapat melakukan proses sesuai dengan
ternormalisasi R dengan vector bobot
sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih disain yang telah dibuat dan menampilkan sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.
informasi-informasi yang dibutuhkan dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan
Formula untuk melakukan normalisasi tersebut
sublime text 3.
adalah:
e. Evaluasi Pada tahap evaluasi ini, user mencoba aplikasi
untuk mengetahui apakah aplikasi sudah berjalan 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗
Jika 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛
r dengan baik dan bisa memberikan kepuasan pada
user atau tidak. User melakukan analisis
Jika 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑎𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) { 𝑖𝑗
kelayakan aplikasi dengan menggunakan PIECES framework yang menilai sistem dari aspek
Dimana rij adalah rating kinerja ternormalisasi performance, information, economic, control/ Max Xij adalah nilai maksimum dari setiap kriteria security, efficiency , dan services dengan parameter Min Xij adalah nilai minimum dari setiap kriteria
Xij adalah baris dan kolom dari matriks penilaian throughout dan respond time untuk Dengan rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari
performance; accurate, relevant dan on time alternatif Ai pada atribut Cj; i =1,2,…m dan j
untuk information, cost untuk economic, system =1,2,…,n.
control untuk control/security, sumberdaya biaya Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan
dan tenaga untuk effisiency dan proses layanan sebagai :
untuk services [9].
Alur dari pelaksanaan penelitian ini dapat dilihat
pada gambar berikut :
DimanaVi adalah Nilai akhir dari alternatif Wj adalah Bobot yang telah ditentukan rij adalah Normalisasi matriks
NilaiVi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai merupakan alternatif terbaik.
Gambar 1. Alur Penelitian
III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
II. M ETODE P ENELITIAN A. Analisa Masalah
penggunaan metode SAW penentuan bonus karyawan dengan menggunakan
Pengembangan sistem penunjang keputusan
Dalam
proses
memerlukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan SAW ini dilakukan melalui tahapan sebagai berikut :
sebagai bahan perhitungan untuk penentuan besaran bonus karyawan di PT. Adiperkasa Anugrah Pratama
a. Analisa Masalah dengan berdasarkan pada data penilaian kinerja
Analisa masalah dilakukan untuk mendapatkan karyawan dalam satu tahun. Berdasarkan data gambaran
diperoleh bahwa perusahaan memberikan bobot nilai penentuan perhitungan besaran bonus tahunan
berdasarkan tingkat karyawan menggunakan kriteria sesai kebutuhan
kepentingannya adalah sebagai berikut : perusahaan.
b. Identifikasi Kebutuhan Tabel 1. Bobot Nilai Identifikasi
Nilai mengetahui kebutuhan user terhadap sistem
1 pendukung keputusan yang akan dibangun dalam
Sangat baik
0,75 penentuan besaran bonus tahunan karyawan.
Baik
c.
Desain Sistem 0,50
46 ULTIMA InfoSys, Vol. IX, No. 1 | Juni 2018
Sangat kurang
0 1. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria. Berikut di bawah ini merupakan rating kecocokan
B. Identifikasi Kebutuhan dari setiap alternatif berdasarkan kriterinya
Untuk menyelesaikan masalah dengan metode
masing-masing.
simple additive weighting, dibutuhkan urutan kerja sebagai berikut :
Tabel 7 Rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria
Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan
Kriteria Berdasarkan wawancara yang telah penulis lakukan
acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu C 1 .
N Alternatif
C1 C2 C3 C4 kepada Manajer Personalia dalam menentukan
20% 30% 30% penilaian
1 1 1 1 performance indicator , maka kriteria yang dipilih
kinerja karyawan
Gaji pokok)
dalam menentukan besaran bonus karyawan adalah
1 sebagai berikut :
2 A2 (1 ½ kali
Gaji pokok)
0,75 0,25 0,75 Tabel 2 Nilai prioritas setiap kriteria
Gaji pokok)
Kriteria Keterangan
2. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria C2 Jabatan
Nilai
C1 Masa kerja
(Ci), kemudian melakukan normalisasi matriks C3 Fungsi departemen
berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut
C4 Kinerja
biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R. Matriks keputusan dibentuk dari tabel
Berdasarkan tabel di atas, berikutnya adalah bobot kecocokan sebagai berikut di bawah ini : nilai dari setiap kriteria yang ditentukan :
a. Kriteria masa kerja
1 1 1 1 Tabel 3 Nilai bobot kriteria masa kerja (C1)
1 } 0,50 0,75 0,25 0,75 Masa kerja
1 tahun masa kerja
Kurang
Normalisasi matriks menggunakan persamaan 1:
2 tahun masa kerja
Cukup
Alternatif A1 (2 kali gaji pokok) :
5 tahun masa kerja
Baik
> 5 tahun masa kerja
Sangat baik
r 1,1 =
b. Kriteria jabatan
Tabel 4 Nilai bobot jabatan (C2)
r 1,2 =
1 Kepala Bagian
Kepala Regu
1 1 r 1 1,3 = = = 1
Asmen dan Manager
Sangat baik
c. Kriteria fungsi departemen Tabel 5 Nilai bobot fungsi departemen (C3)
1 1 Fungsi departemen
r 1,4 =
1 Non produksi
Sangat baik
1 Alternatif A2 (1 ½ kali gaji pokok) :
d. Kriteria kinerja
0,75 Tabel 6 Nilai bobot kinerja (C4)
r 2,1 =
Sangat memuaskan
Sangat baik
Cukup memuaskan
Baik
r 2,2 =
Kurang memuaskan
ULTIMA InfoSys, Vol. IX, No. 1 | Juni 2018 ULTIMA InfoSys, Vol. IX, No. 1 | Juni 2018
Tabel 8 Hasil bobot nilai kerja
r 2,4 =
= =1 No Bonus Tahunan
Bobot nilai kerja
𝑀𝑎𝑥(1; 1; 0,75) 1 1 2 kali gaji pokok
2 1 ½ kali gaji pokok
55% Alternatif A3 (1 kali gaji pokok) :
3 1 kali gaji pokok
C. Desain Sistem
r 3,1 =
1 Tahap berikutnya adalah membuat desain sistem baru, dan sebelum aplikasi dibangun dilakukan
rancangan proses dengan menggunakan diagram usecase untuk mengetahui
fungsi apa saja yang ada di dalam sistem informasi
r 3,2 = = = 0,75 dan siapa saja yang berhak menggunakan fungsi-
1 fungsi tersebut [10].
r 3,3 =
r 3,4 =
Dari hasil perhitungan di atas maka di dapat matriks ternormalisasi r sebagai berikut di bawah ini :
Selanjutnya proses
perangkingan
diperoleh
sebagai berikut di bawah ini :
Vektor bobot = (20%, 20%, 30%, 30%)
V1 = ((20%) (1) + (20%) (1) + (30%) (1)+ (30%) (1))
Gambar 1.Usecase diagram rancangan aplikasi sistem penunjang keputusan penentuan bonus
V2 = ((20%) (0,75) + (20%) (1) + (30%) (0,25) + (30%) (1))
Dari gambar di atas dapat diketahui bahwa = (15% + 20% + 22,5% + 30%)
terdapat 3 user yang berinteraksi dengan sistem yaitu = 87,5%
admin, manager personalia dan direktur. Berikutnya rancangan class diagram yang menggambarkan
V3 = ((20%) (0,5) + (20%) (0,75) + (30%) (0,25)+ seluruh objek yang terlihat dalam sistem informasi (30%) (0,75))
[11] berorientasi objek sebagai acuan dalam = (10% + 15% + 7,5% + 22,5%)
membangun database, yang dapat dilihat pada gambar = 55%
di bawah ini:
Berdasarkan perhitungan di atas V1 (bonus 2 kali gaji pokok) = 100%, V2 (bonus 1 ½ kali gaji pokok) = 87,5%, dan V3 (bonus 1 kali gaji pokok) = 55%, bonus tahunan yang diberikan oleh PT Adiperkasa Anugrah Pratama kepada karyawan yang mempunyai bobot nilai kerja sebagai berikut :
48 ULTIMA InfoSys, Vol. IX, No. 1 | Juni 2018
Gambar 4 di atas merupakan tampilan data kriteria yang akan diinput dengan kriteria masa kerja, jabatan, fungsi departemen dan hasil kinerja dengan bobotnya masing-masing.
Gambar 5.Tampilan nilai kriteria Gambar 2. Class diagram rancangan aplikasi sistem
Pada gambar 5 menunjukkan tampilan input nilai penunjang keputusan penentuan bonus kriteria dalam bentuk persentase.
Pada gambar 2 di atas dapat dijelaskan bahwa
untuk membangun database sistem penunjang keputusan penentuan bonus karyawan, dibutuhkan 8 tabel yang terdiri dari tabel karyawan, tabel rangking, tabel kriteria, tabel nilai, tabel bonus, tabel duit, tabel user, dan tabel periode.
D. Implementasi Berikut adalah hasil rancangan aplikasi sistem
penunjang keputusan penentuan bonus karyawan menggunakan bahasa pemrograman PHP dengan
sublime text 3 Gambar 6. Tampilan proses hitung bonus
Gambar 6 di atas adalah tampilan proses hitung bonus karyawan dengan menginput kriteria masa kerja, jabatan, fungsi departemen dan hasil kinerja, maka sistem akan melakukan proses kalkulasi dan hasil dari perhitungan penentuan besaran bonus karyawan dapat dilihat pada gambar 7 di bawah ini :
Gambar 3 Halaman utama aplikasi Gambar 3 di atas merupakan tampilan utama dari
aplikasi setelah user berhasil memasukkan sandi Gambar 7. Tampilan hasil perhitungan penentuan dengan benar pada halaman login, di halaman utama
ini terdapat menu data karyawan, kriteria, periode, bonus karyawan bonus, nilai kriteria, hitung bonus, dan print laporan
E. Evaluasi
bonus karyawan. Setelah mencoba sistem aplikasi penunjang keputusan penentuan bonus karyawan, user (Manajer
Personalia) mengisi formulir penilaian yang telah disediakan penulis, dan hasilnya terangkum dalam tabel 9 di bawah ini.
Gambar 4. Tampilan Kriteria
ULTIMA InfoSys, Vol. IX, No. 1 | Juni 2018
Tabel 9. Hasil penilaian user berdasarkan PIECES PHP dengan sublime text 3 dan database MySQL framework
dapat meningkatkan kinerja Manajer Personalia dalam
perhitungan bonus tahunan Parameter
proses
Hasil Penilaian User karyawan dengan hasil perhitungan yang akurat Throughout
Aplikasi berjalan baik tanpa dan dapat dipertanggungjawabkan dengan baik. n ce hambatan (errors)
AFTAR Respond USTAKA Hanya membutuhkan waktu D P rma time
kurang dari 5 menit untuk [1] S.J.Kuryanti dan N.Indriyani, “Penentuan Bonus Karyawan erfo
proses input, kurang dari 2 detik Dengan Menggunakan Metode Analytic Network Process P (Studi Kasus : PT. Asahimas Flat Glass, T untuk proses pembatalan dan BK Jakarta)”, Prociding Seminar nasional dan teknologi Universitas proses pencarian data.
Muhammadiyah Jakarta, 2016, hal 1-9. Accurate
Hasil perhitungan bonus telah [2] M.A.Dewi, Suliyanih dan J.Marlieana, “Dashboard Sistem sesuai dan tidak ada kesalahan
Informasi Keuangan dalam Mendukung Proses Pengambilan n
Keputusan ,“ Journal Semnasteknomedia, 2013, hal. 17-185. Relevant
tio [3] P.C. Fishburn, A Problem-Based Selection of Multi-Atribute aplikasi
Decision Making Method. Blackwell Publishing. 1967 rma
sesuai
kebutuhan
Manajer Personalia [4] R. Savitri, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Bonus fo In On time
Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Studi Kasus : PTPN
III Sei Karang)”, Jurnal Pelita aplikasi bersifat automaticly Informatika Budi Darma, Vol. VIII. No. 3, 2014, hal 167-171.
sehingga tepat waktu [5] Zulkifli dan Sariffudin, “Decision Support System Pemberian Cost
Bonus Tahunan Pada Karyawan Berdasarkan Kinerja o Karyawan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting my penggunaan kertas (paperless) n
( Studi Kasus : STMIK Pringsewu)”, Jurnal TAM, Vol. 7, co
2016, hal. 67-73.
E. Turban dan J.E.Aronson, Decision Support Systems and System
Kontrol sistem sangat baik Intelligent Systems. 6th edition . Prentice Hall: Upper Saddle l
o River, NJ. 2001 control dengan menggunakan log in tr
[7] Kusumadewi, Fuzzy Multi-Attribut Decision Making (Fuzzy o n
untuk keamanan sistem dan MADM) , Graha Ilmu, Yogyakarta, 2006
A. Nugroho, Rekayasa Perangkat Lunak Menggunakan UML dan Java , Andi Offset: Yogyakarta, 2010, hal. 6. Sumber
C dilengkapi pesan kesalahan.
Adanya aplikasi sudah tidak [9] R. Taufiq, Sistem Informasi Manajemen, Konsep Dasar, cy daya biaya
memerlukan material kertas dan Analisa Dan Metode Pengembangan , Graha Ilmu : pengurangan tinta printer.
Yogyakarta, 2013, hal. 154.
ien Sumber
Proses yang singkat cukup [10] M.A.Dewi, “Implementasi Scrum Model Development pada ffis
E daya tenaga Monitoring Inventory Control Cleaning Equipment dan hanya dilakukan oleh Manajer Chemical PT. Explore Global Solution”, Jurnal Ultima
Personalia saja. Infosys, Vol. VIII. No.8, 2017, hal 112-117 Proses
Proses layanan aplikasi sangat [11] M.A.Dewi, “Digital Racking Number Guna Memaksimalkan layanan
baik
Just In Time-Distribusi Di Warehouse Finished Good PT. kecepatan respon, kemudahan
dengan
memberikan
Softex Indonesia”, Proceedings Konferensi Nasional Sistem dan Informatika (KNS&I), 2015, hal. 260-265
S ervices proses input dan informasi yang dihasilkan dengan akurat.
Dari tabel 9 di atas menunjukkan bahwa aplikasi telah berjalan dengan baik dan dapat menghasilkan informasi sesuai dengan tujuan yang diinginkan user dalam menunjang keputusan penentuan bonus karyawan.
IV. S IMPULAN
Adapun kesimpulan dari penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Penggunaan metode simple additive weighting berhasil dilakukan untuk menentukan besaran bonus tahunan karyawan menggunakan kriteria masa kerja, jabatan, fungsi departemen dan kinerja karyawan dengan hasil perhitungan yang sangat obyektif.
2. Hasil rancangan aplikasi sistem penunjang keputusan penentuan bonus karyawan yang dibangun menggunakan bahasa pemrograman
50 ULTIMA InfoSys, Vol. IX, No. 1 | Juni 2018
Sistem Pendukung Keputusan Dalam Penentuan Penerima Beasiswa PT BFI Finance