Institutional Repository | Satya Wacana Christian University: Perancangan Sistem Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode TOPSIS Studi Kasus pada Business Center Tempo Direct Solo T1 682005072 BAB II

(1)

Bab 2

Tinjauan Pustaka

2.1 Penelitian Terdahulu

Pemilihan studi pustaka tentang sistem informasi penilaian kinerja karyawan ini juga didasari pada penelitian sebelumnya yang berjudul ”Penerapan Metode TOPSIS untuk Pemberian Bonus Karyawan Berprestasi pada PT.Deltomed Laboratories” (Pujiastuti, 2010). Dalam penelitian ini dijelaskan bahwa bagaimana sistem melakukan perhitungan pemberian bonus karyawan dengan metode TOPSIS.

Adapun peneliti sebelumnya yaitu dengan judul ”Usulan Pemilihan Supplier Bahan Baku Dengan menggunakan metode TOPSIS Studi Kasus Pada Perusahaan Kayu CV.88 Samarinda” (Utomo, 2007). Dalam penelitian tersebut dijelaskan bahwa bagaimana sistem pendukung keputusan membantu di dalam proses pemilihan supplier bahan baku dengan metode TOPSIS. Sehingga perusahaan dapat menentukan supplier mana yang sesuai dengan kebutuhan dan mana yang bisa membantu dalam pengolahan bahan produksi.

Dari peneliti yang sebelumnya, maka penulis mencoba mengembangkan aplikasi agar dapat lebih membantu user dalam penggunaanya yaitu sistem yang dibangun ini dapat mengolah penggajian karyawan yang dilakukan secara komputerisasi tanpa pengguna harus melakukan secara manual dalam penyusunan laporan karena semua perhitungan dilakukan oleh aplikasi.

(2)

Dalam penilaian tingkat kinerja karyawan untuk pemberian bonus, user juga dimudahkan dalam penggunaannya yaitu pengguna dapat melakukan inputan faktor pendukung yang telah ditentukan untuk perhitungan tingkat kinerja karyawan. Selain itu sistem juga dapat mengolah laporan tingkat kinerja untuk pemberian bonus karyawan tiap bulannya.

2.2 Sistem Informasi

Untuk memahami pengertian sistem informasi harus dilihat hubungan antara data dan sebagai entitas penting pembentuk sistem informasi. Data merupakan nilai, keadaan, atau sifat berdiri sendiri lepas dari konteks apapun. Sementara informasi adalah data yang telah di kelola menjadi sebuah bentuk yang berarti bagi penerimanya dan bermanfaat dalam pengambilan keputusan saat ini atau yang akan mendatang. Tujuannya adalah untuk menyajikan informasi guna pengambilan keputusan pada perencanaan, pemrakasaan, pengorganisasian, pengendalian kegiatan operasi subsistem suatu perusahaan, dan menyajikan suatu sinergi organisasi pada proses (Hanif, 2007).

2.3 Penilaian Peringkat Kinerja Karyawan

Penilaian kinerja karyawan adalah suatu proses penilaian prestasi kinerja pegawai yang dilakukan pemimpin perusahaan secara sistematik berdasarkan pekerjaan yang ditugaskan kepadanya. Penilaian prestasi kerja adalah suatu alat yang berfaedah tidak hanya untuk mengevaluasi kerja dari para karyawan, tetapi juga untuk

(3)

mengembangkan dan memotivasi kalangan karyawan (Nurmianto, 2006).

Penilaian kinerja karyawan biasanya menggunakan bobot dalam setiap indikator yang terkait dengan derajat kepentingan dari item tersebut. Beberapa contoh dari metode penilaian karyawan adalah pendekatan daftar periksa, metode pilihan, dan metode pendekatan. Pada setiap metode difokuskan pada hubungan faktor-faktor potensi individu karyawan (mutu SDM) dengan kinerjanya yang kemudian dilakukan pembobotan sesuai dengan besar kepentingannya. Manfaat penilaian kinerja karyawan adalah perbaikan prestasi kerja, penyesuaian kompensasi, keputusan penempatan, kebutuhan latihan dan pengembangan, perencanaan dan pengembangan karier, memperbaiki penyimpangan proses

staffing, mengurangi ketidak-akuratan informasi, memperbaiki

kesalahan desain pekerjaan, dan kesempatan kerja yang adil. (Nurmianto, 2006).

Sistem penilaian kinerja karyawan nantinya akan menghasilkan output penilaian kinerja karyawan dalam bentuk tertentu. Bentuk tersebut misalnya adalah score penilaian yang terdiri dari angka-angka yang menunjukkan kualitas kerja karyawan atau peringkat (rating performance).Konsep perangkingan/peringkat nilai dapat menjadi salah satu alternatif pemilihan. Perangkingan dapat dilihat dari jumlah nilai penilaian. Dimana karyawan dengan jumlah nilai penilaian tertinggi dapat diasumsikan sebagai karyawan dengan kinerja yang baik. Demikian juga sebaliknya karyawan yang mempunyai penilaian rendah dapat diasumsikan mempunyai kinerja yang buruk.

(4)

2.4 Absensi

Absensi adalah daftar administrasi ketidakhadiran seorang pegawai. Absen adalah bukti kehadiran pegawai di tempat kerja, karyawan diwajibkan melakukan absensi baik pada saat masuk dan pada saat meninggalkan tempat kerja.

Absensi merupakan pencacatan daftar kehadiran seseorang yang nantinya akan menghasilkan laporan-laporan terkait, ketidakhadiran dan kerja lembur (Istijanto, 2005).

2.5 Penggajian

Penggajian adalah salah satu proses hal yang penting bagi setiap karyawan yang bekerja dalam suatu perusahaan, karena dengan gaji yang diperoleh seseorang dapat memenuhi kebutuhan hidupnya. Istijanto menyatakan bahwa gaji adalah balas jasa yang dibayar secara periodik kepada karyawan tetap serta mempunyai jaminan yang pasti, pemberian pembayaran finansial kepada karyawan sebagai balas jasa untuk pekerjaan yang dilaksanakan dan sebagai motivasi pelaksanaan kegiatan di waktu yang akan datang (Istijanto, 2005).

2.6 Metode TOPSIS

TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang. 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

(5)

menggunakan jarak untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal.

Metode ini banyak digunakan untuk menyelesaikan pengambilan keputusan secara praktis. Hal ini disebabkan konsepnya sederhana dan mudah dipahami, komputasinya efisien, dan memiliki kemampuan mengukur kinerja relatif dari alternatif-alternatif keputusan (Badriyah, 2010).

2.6.1 Tahapan Dalam Metode TOPSIS

Langkah-langkah dalam penyelesaian masalah dengan metode TOPSIS adalah:

1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi.

2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot. 3. Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi

ideal negatif.

4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif.

5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif.

2.6.2 Matrik Keputusan Ternormalisasi

Dalam membuat matrik keputusan yang ternormalisasi harus ditentukan bobot preferensi dan matrik keputusan terlebih dahulu. Bobot kriteria untuk setiap kriteria dan matrik keputusan yang dibentuk dari perkalian dengan bobot kriteria.

Matrik keputusan ternormalisasi (rij) ditentukan sebagai

(6)

Keter rij xij i j 2.6.3 men men Keter yij w rij 2.6.4 dite beri Gam eterangan: : Matriks : Matriks : 1,2,…m : 1,2,…n .6.3 Matrik Matrik engkalikan enghasilkan m Ga eterangan: : Matrik k : Bobot p : Matriks

.6.4 Solusi I

Solusi i itentukan berd erikut:

ambar 2.1 Rum

ks ternormalisasi ks keputusan [i] [

ik Keputusan T

k Keputusa bobot wi

matrik yij de

ambar 2.2 Rum

k keputusan terno t preferensi ks ternormalisasi

i Ideal Positif

i ideal positif erdasarkan ran

=

r

y

mus Matrik Kep

asi [i] [j] i] [j]

an Ternormal

san ternorm dengan ra dengan rumus s

umus Matrik Ter

ernormalisasi terb asi

tif dan Negati

itif A+ dan s ranking bobot

= m i

x

w

=

eputusan Ternor alisasi Terbo

rmalisasi te rating kerja us sebagai beri

errnormalisasi T

erbobot

atif

solusi ideal ot ternormali

ij ij

x

1 2 ij i

r

ormalisasi bobot

terbobot d ja rij yang

erikut:

i Terbobot

l negatif A- alisasi (yij) se

dengan g akan

dapat sebagai

(7)

Den

Keter yj+

yj-

yij w rij A- A+ i j 2.6.5 seb Ga engan ketentu Gambar eterangan: : Solusi id : Solusi id : Matrik k : Bobot p : Matriks : Solusi m : Solusi m : 1,2,…m : 1,2,…n

.6.5 Jarak de

Jarak an ebagai berikut:

ambar 2.3 Rum

tuan sebagai b

ar 2.4 Ketentuan

i ideal positif i ideal negatif k keputusan terno t preferensi ks ternormalisasi

minimal ideal n i maksimal ideal

m dengan Solus antara alternat ut: +

=

A

−

=

A

+ j y − j y

umus Solusi Ideal

i berikut:

an Dalam Solus

ernormalisasi terb asi

negatif eal postif

lusi Ideal

natif dengan so

(

+ +

=

y

₁

,

y

₂

(

− −

=

y

₁

,

y

₂

= ; min ; max ij i ij i y y = ; max ; min ij i ij i y y

eal Positif dan N

usi Ideal Positif

erbobot

solusi ideal p

)

+ n

y

,

)

− n

y

,

; j ; Negatif

if dan Negatif

l positif dirum

)

(8)

Keter Di+

yi+

yij

seb

Keter Di

-yi-

yij 2.6.6

beri

eterangan: : Jarak alt : Solusi id : Matriks

Jarak an ebagai berikut:

eterangan: : Jarak alt : Solusi id : Matriks

.6.6 Nilai Pr

Nilai pr erikut:

Gambar 2.5 R

alternatif Ai den i ideal positif ks ternormalisasai

antara alternat ut:

Gambar 2.6 R

alternatif Ai den i ideal negatif ks ternormalisasai Preferensi Unt preferensi untu Gambar 2 +

=

D

−

=

D

V

Rumus Jarak S

engan solusi ideal asai terbobot

atif dengan so

Rumus Jarak So

engan solusi ideal asai terbobot

Untuk Setiap A

ntuk setiap alt

r 2.7 Rumus Ni

(

= +

=

n j i

y

(

=

n j ij

y

1 −

+

=

D

Solusi Ideal Pos

eal positif

solusi ideal ne

Solusi Ideal Neg

eal negatif

p Alternatif

alternatif (Vi)

Nilai Preferensi

)

−

y

_ij 2

)

−

y

_i 2

+ −

+

_i i

D

ositif negatif dirum egatif

) diberikan se muskan

(9)

Keterangan:

Vi : Kedekatan tiap alternatif terhadap solusi ideal

Di- : Jarak alternatif Ai dengan solusi ideal negatif

Di+ : Jarak alternatif Ai dengan solusi ideal positif

Nilai Vi yang lebih besar dari nilai lainnya menunjukkan

(1)

2.4 Absensi

Absensi merupakan pencacatan daftar kehadiran seseorang yang nantinya akan menghasilkan laporan-laporan terkait, ketidakhadiran dan kerja lembur (Istijanto, 2005).

2.5 Penggajian

2.6 Metode TOPSIS

(2)

menggunakan jarak untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal.

2.6.1 Tahapan Dalam Metode TOPSIS

Langkah-langkah dalam penyelesaian masalah dengan metode TOPSIS adalah:

1. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi.

2. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot. 3. Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi

ideal negatif.

4. Menentukan jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif.

5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif.

2.6.2 Matrik Keputusan Ternormalisasi

Matrik keputusan ternormalisasi (rij) ditentukan sebagai

(3)

.6.4 Solusi I Solusi i itentukan berd erikut:

ambar 2.1 Rum

ks ternormalisasi ks keputusan [i] [

ik Keputusan T k Keputusa bobot wi

matrik yij de

ambar 2.2 Rum

k keputusan terno t preferensi ks ternormalisasi

i Ideal Positif i ideal positif erdasarkan ran

=

r

y

mus Matrik Kep

asi [i] [j] i] [j]

an Ternormal san ternorm

dengan ra dengan rumus s

umus Matrik Ter

ernormalisasi terb asi

tif dan Negati itif A+ dan s

ranking bobot = m i

x

w

=

eputusan Ternor alisasi Terbo rmalisasi te rating kerja us sebagai beri

errnormalisasi T

erbobot

atif

solusi ideal ot ternormali

ij ij

x

1 2 ij i

r

ormalisasi bobot

terbobot d ja rij yang

erikut:

i Terbobot

l negatif A- alisasi (yij) se

dengan g akan

dapat sebagai

(4)

Den

Keter yj+

yj-

yij w rij A- A+ i j 2.6.5 seb Ga engan ketentu Gambar eterangan: : Solusi id : Solusi id : Matrik k : Bobot p : Matriks : Solusi m : Solusi m : 1,2,…m : 1,2,…n

.6.5 Jarak de Jarak an ebagai berikut:

ambar 2.3 Rum

tuan sebagai b

ar 2.4 Ketentuan

i ideal positif i ideal negatif k keputusan terno t preferensi ks ternormalisasi

minimal ideal n i maksimal ideal

m dengan Solus antara alternat ut: +

=

A

−

=

A

+ j y − j y

umus Solusi Ideal

i berikut:

an Dalam Solus

ernormalisasi terb asi

negatif eal postif

lusi Ideal natif dengan so

(

+ +

=

y

₁

,

y

₂

(

− −

=

y

₁

,

y

₂

= ; min ; max ij i ij i y y = ; max ; min ij i ij i y y

eal Positif dan N

usi Ideal Positif

erbobot

solusi ideal p

)

+ n

y

,

)

− n

y

,

; j ; Negatif

if dan Negatif

l positif dirum

)

(5)

Keter Di+

yi+

yij

seb

Keter Di

-yi-

yij

2.6.6

beri

eterangan: : Jarak alt : Solusi id : Matriks

Jarak an ebagai berikut:

eterangan: : Jarak alt : Solusi id : Matriks

.6.6 Nilai Pr Nilai pr erikut:

Gambar 2.5 R

alternatif Ai den i ideal positif ks ternormalisasai

antara alternat ut:

Gambar 2.6 R

alternatif Ai den i ideal negatif ks ternormalisasai Preferensi Unt preferensi untu Gambar 2 +

=

D

−

=

D

V

Rumus Jarak S

engan solusi ideal asai terbobot

atif dengan so

Rumus Jarak So

engan solusi ideal asai terbobot

Untuk Setiap A ntuk setiap alt

r 2.7 Rumus Ni

(

= +

=

n j i

y

(

=

n j ij

y

1 −

+

=

D

Solusi Ideal Pos

eal positif

solusi ideal ne

Solusi Ideal Neg

eal negatif

p Alternatif alternatif (Vi)

Nilai Preferensi

)

−

y

_ij 2

)

−

y

_i 2

+ −

+

_i i

D

ositif negatif dirum egatif

) diberikan se muskan

(6)

Keterangan:

Vi : Kedekatan tiap alternatif terhadap solusi ideal

Di- : Jarak alternatif Ai dengan solusi ideal negatif

Di+ : Jarak alternatif Ai dengan solusi ideal positif

Nilai Vi yang lebih besar dari nilai lainnya menunjukkan