TAP.COM - ANALISIS PERBANDINGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN ...
JURNAL LPKIA 2017
ANALISIS PERBANDINGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
DAN METODE WEIGHTED PRODUCT UNTUK MENENTUKAN BONUS
KARYAWAN (STUDI KASUS : TRANSVISION BANDUNG)
1
Riky Febrianto, 2Teguh Nurhadi Suharsono, S.T., M.T.
Program Studi Teknik Informatika STMIK LPKIA Bandung
2
Program Studi Sistem Informasi STMIK & PKN LPKIA Bandung
Jln. Soekarno Hatta No. 456 Bandung 40266, Telp. +62 22 75642823, Fax. +62 22 7564282
Email : 1rikyfebrianto2@gmail.com, 2teguhns21@gmail.com
1
ABSTRAKSI
Skripsi. Program Studi Teknik Informatika. 2017
Kata Kunci: Simple Additive Weighting, Weighted Product, Bonus, Penilaian
Gaji merupakan kompensasi yang diberikan oleh perusahaan kepada karyawan sebagai bentuk balas jasa atau hasil kinerja yang
telah diberikan untuk kemajuan perusahaan, disamping pemberian gaji, perusahaan juga memberikan bonus untuk dapat memacu
kinerja dan produktivitas kinerja karyawan. Seorang karyawan yang menerima bonus tersebut harus memenuhi beberapa kriteria
yang sudah ditentukan oleh perusahaan. Untuk membantu dalam menentukan pemberian bonus tersebut maka digunakan metode
pengambilan keputusan. Adanya metode MADM dirasa mampu menjawab permasalahan tersebut, dari berbagai macam metode
MADM, Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) dipilih guna diterapkan dalam sistem penentuan
pemberian bonus untuk karyawan di Transvision Bandung. Kedua metode ini bertujuan untuk memilih alternatif karyawan terbaik
dari beberapa alternatif karyawan berdasarkan kriteria-kriteria (Quantity, Quality, Teamwork, Churn Rate, Attitude, dan
Knowledge) yang telah ditentukan oleh perusahaan. Dari penelitian ini dihasilkan sebuah sistem penentuan pemberian bonus
untuk karyawan yang dimana setiap metode memberikan hasil berupa nilai preferensi terhadap alternatif karyawan. Terdapat
beberapa perbedaan urutan hasil perangkingan dari metode SAW dan metode WP dengan menggunakan 20 alternatif karyawan
yang disebabkan karena pengaruh nilai kinerja alternatif karyawan, nilai bobot dari setiap kriteria, dan juga perbedaan cara
perhitungan dari masing-masing metode. Hasil yang diberikan dengan menggunakan metode WP diketahui lebih teliti
dibandingkan metode SAW, dan dari segi waktu eksekusi diketahui metode WP lebih cepat dalam melakukan perhitungan dari
pada metode SAW. Hal ini dikarena proses perhitungan dari kedua metode yang berbeda sehingga menghasilkan waktu eksekusi
yang berbeda juga.
I. Pendahuluan
I.1. Latar Belakang
Gaji merupakan kompensasi yang diberikan oleh perusahaan
atau instansi kepada karyawan sebagai bentuk balas jasa atas
hasil kinerja yang telah diberikan untuk kemajuan perusahaan,
disamping pemberian gaji pokok pada karyawan, perusahaan
atau instansi juga memberikan bonus atau insentif untuk
memacu kinerja dan produktivitas kinerja karyawan . Seorang
karyawan yang menerima bonus tersebut harus memenuhi
beberapa kriteria tertentu yang berhubungan dengan
kedisplinan, kinerja, dan produktifitas sesuai dengan yang telah
ditentukan oleh perusahaan.
Transvision adalah perusahaan Trans Corp yang bergerak di
bidang layanan televisi berlangganan dengan kantor pusat yang
berada di Jakarta, Indonesia. Transvision lahir pada tanggal 8
Oktober 2013 dari sinergi 2 kekuatan terbaik dalam
Infrastruktur Telekomunikasi dan Media di Indonesia, yaitu CT
Corpora dan Telkom yang sukses melakukan Sinergi Bisnis
kepemilikan TelkomVision. Transvision membutuhkan
informasi yang akurat dan tepat dalam menentukan suatu
keputusan, salah satunya yaitu dalam menentukan pemberian
bonus untuk karyawan.
Selama ini pemberian bonus terhadap karyawan diputuskan
oleh seorang manajer melalui penilaian terhadap karyawan
secara langsung, sehingga penilaian yang dihasilkan cenderung
bersifat
subjektif
yang
memungkinkan
terjadinya
kesalahpahaman antar sesama karyawan. Selain itu waktu
yang diperlukan dalam pengambilan keputusan mengenai
pemberian bonus juga menjadi kurang efektif karena
banyaknya kriteria yang dinilai agar dapat menghasilkan
keputusan yang tepat.
Dalam suatu perusahaan pemberian bonus kepada karyawan
dapat merangsang karyawan dalam bekerja lebih baik sehingga
produktifitas bekerja meningkat, dengan begitu perusahaan
harus dapat menentukan karyawan yang berhak menerima
bonus dengan kriteria yang sudah ditentukan oleh perusahaan.
Untuk membantu manajer dalam menentukan pemberian bonus
kepada karyawan dengan cepat dan tepat sesuai dengan kriteria
yang sudah ditentukan dapat menggunakan metode
pengambilan keputusan..
Dalam kasus pemberian bonus untuk karyawan di Transvision
ini, digunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan
metode Weighted Product (WP) untuk diterapkan ke dalam
sistem pendukung keputusan untuk kemudian dapat dianalisis
perbandingan kedua metode tersebut dalam pengambilan
keputusan. Metode SAW sering juga dikenal istilah metode
penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah
mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap
JURNAL LPKIA 2017
alternatif pada semua atribut, sedangkan metode WP
menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut,
di mana rating setiap atribut harus dipangkatkan dengan bobot
atribut yang bersangkutan (Kusumadewi dkk, 2006). Atribut
disini dapat diartikan sebagai suatu kriteria atau ketetapan yang
sudah dibuat oleh Transvision untuk menjaring setiap
karyawan yang berhak mendapatkan bonus. Kriteria yang
ditetapkan yaitu berupa jumlah penjualan yang didapat
(Quantity), jumlah pelanggan melakukan pembayaran
(Quality), kerjasama tim (Teamwork), jumlah berhenti
berlangganan (Churn Rate), sikap (Attitude), dan pengetahuan
mengenai produk (Knowledge).
I.2. Identifikasi Masalah
Berdasarkan hasil pengamatan maka diperoleh beberapa
permasalahan yang terjadi, diantaranya:
1. Bagaimana analisis perbandingan dari metode Simple
Additive Weighting dan metode Weighted Product dalam
menentukan pemberian bonus untuk karyawan.
I.3. Ruang Lingkup Permasalahan
Lingkup dan batasan masalah yang akan di bahas dalam
perancangan perangkat lunak, antara lain :
1. Sistem pengambilan keputusan penentuan bonus
karyawan yang akan dikembangkan adalah sistem
pendukung keputusan yang hanya membantu
memberikan alternatif terbaik dalam pemberian bonus
karyawan di Transvision dengan kriteria yang telah
ditentukan.
2. Kriteria yang digunakan merupakan kriteria yang sudah
ditentukan oleh perusahaan antara lain adalah jumlah
penjualan yang didapat (Quantity), jumlah pelanggan
melakukan pembayaran (Quality), kerjasama tim
(Teamwork), jumlah berhenti berlangganan (Churn Rate),
sikap (Attitude), dan pengetahuan mengenai produk
(Knowledge)
3. Parameter pembanding dari metode SAW dan metode WP
ini yaitu hasil dari masing-masing metode dalam sistem
pemberian bonus karyawan, serta kecepatan waktu
eksekusi dalam pengambilan keputusan.
I.4. Tujuan Perancangan
Dari hasil identifikasi masalah, maka diperoleh tujuan yang
dapat diselesaikan oleh perangkat lunak ini, antara lain
1. Untuk menganalisis perbandingan dari metode Simple
Additive Weighting dan metode Weighted Product dalam
menentukan pemberian bonus untuk karyawan.
II. Dasar Teori
II.1.2.1 Multi Attribute Decision Making (MADM)
Multi Attribute Decision Making (MADM) adalah suatu
metode pengambilan keputusan yang digunakan untuk
menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada
berdasarkan beberapa kriteria tertentu yang telah ditentukan.
Inti dari Multi Attribute Decision Making (MADM) adalah
menentukan nilai bobot untuk setiap atribut kriteria, kemudian
dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi
alternatif yang telah diberikan.
II.1.2.2 Tahapan Multi Attribute Decision Making
(MADM)
Proses dari MADM ini dilakukan melalui 3 tahapan yaitu:
1. Pada tahapan penyusunan komponen situasi, akan dibentuk
tabel taksiran yang berisi indentifikasi alternatif dan
spesifikasi tujuan, kriteria dan atribut.
2. Pada tahapan analisis dilakukan melalui 2 langkah yaitu:
a. Mendatangkan taksiran dari besaran potensial,
kemungkinan, dan ketidakpastian yang berhubungan
dengan dampak-dampak yang mungkin pada setiap
alternatif.
b. Melakukan pemilihan dari preferensi pengambilan
keputusan untuk setiap nilai dan ketidakpedulian pada
setiap resiko yang timbul.
3. Dan kemudian dilakukan tahap sintesis informasi.
Ada beberapa metode yang dapat digunakan
menyelesaikan masalah FMADM, antara lain :
untuk
Simple Additive Weighting Method (SAW)
Weighted Product (WP)
ELECTRE
Technique for Order Preference by Similarity to Ideal
Solution (TOPSIS)
Analytic Hierarchy Process (AHP)
a.
b.
c.
d.
e.
II.1.2.3 Simple Additive Weighting (SAW)
Metode SAW merupakan metode penjumlahan terbobot,
artinya konsep dasar yang digunakan metode SAW yaitu
dengan mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja setiap
alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan
proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang
dapat dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada
=
�
{
�
ℎ
ℎ
Keterangan :
= Nilai rating kinerja ternormalisasi
= Nilai atribut yang dimiliki dari setiap alternatif
= Nilai terbesar
= Nilai terkecil
= Jika nilai terbesar adalah terbaik
= Jika nilai terkecil adalah terbaik
Di mana
adalah rating kinerja ternormalisasi dari
alternatif � pada atribut � ; =1,2,…, dan =1,2,…, .
Sementara untuk menghitung nilai ranking atau nilai
preferensi akhir yang diperoleh alternatif, digunakan
persamaan sebagai berikut :
= ∑
=1
Keterangan :
= Nilai Preferensi untuk setiap alternatif
JURNAL LPKIA 2017
= Nilai bobot dari setiap kriteria
= Nilai rating kinerja ternormalisasi
Nilai
yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif
lebih terpilih.
perusahaan. Sebagai faktor pendorong, insentif bertujuan untuk
membangun harapan-harapan agar karyawan dapat
menghasilkan suatu tingkat prestasi kerja lebih dari yang sudah
ditentukan
II.1.2.5 Weighted Product (WP)
Weighted Product (WP) adalah metode penyelesaian dengan
menggunakan perkalian untuk menghubungkan nilai atribut, di
mana nilai harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang
bersangkutan
II.1.2.9 Yii Framework
Framework Yii adalah framework (kerangka kerja) PHP
berbasis-komponen, berkinerja tinggi untuk pengembangan
aplikasi Web berskala-besar. Yii menyediakan reusability
maksimum dalam pemrograman Web dan mampu
meningkatkan kecepatan pengembangan secara signifikan.
Nama Yii (dieja sebagai /i:/) singkatan dari "Yes It Is!"
Proses ini sama halnya dengan proses normalisasi. Preferensi
untuk alternatif Ai diberikan sebagai berikut:
Perbaikan bobot untuk ∑ W = 1 menggunakan Persamaan
(1).
=
(1)
∑
Variabel W adalah pangkat bernilai positif untuk atribut
keuntungan dan bernilai negative untuk atribut biaya.
Preferensi untuk alternatif Si diberikan oleh Persamaan (2).
(2)
� = ∏
=1
Dengan i = 1, 2, ...., m dan j = 1, 2, ...., n.
Dimana :
∏ = product / jumlah kali
� = skor / nilai dari setiap alternatif
Xij = Nilai alternatif ke-i terhadap atribut ke-j
= bobot dari setiap atribut atau kriteria
n = Banyaknya kriteria
Untuk mencari alternatif terbaik dilakukan dengan Persamaan
(3).
Preferensi relatif dari setiap alternatif diberikan sebagai berikut
:
=
�
∏ = 1(
Keterangan :
∗)
(3)
II.2.2 Pengertian OOP
OOP adalah paradigma pemograman yang berorientaasikan
kepada objek. Semua data dan fungsi di dalam paradigma ini
dibungkus dalam kelas-kelas atau objek-objek.
II.2.3.1 Pengertian UML
Pengertian UML menurut Sugiarti (2013) dalam bukunya yang
berjudul Analisis Dan Perancangan UML (Unified Modeling
Language), menjelaskan bahwa : “Unified Modeling Language
(UML) adalah sebuah “bahasa” yang telah menjadi standar
dalam industry untuk visualisasi, merancang dan
mendokumentasikan sistem piranti lunak. UML menawarkan
sebuah standar untuk merancang model sebuah sistem”.
II.2.3.2 XAMPP
Pengertian Xampp menurut Kartini (2013) dalam jurnalnya
berjudul Perancangan Sistem Informasi Pemesanan
TiketKonser Musik Online Berbasis Lokasi, menjelaskan
bahwa : “Xampp merupakan tool yang menyediakan paket
perangkat lunak ke dalam satu buah paket”.
III Analisis dan Perancangan
III.I Aliran Proses
III.1.1 Use Case Diagram
Use case menjelaskan tentang urutan kegiatan yang
dilakukan oleh actor dan system untuk tercapainya suatu
tujuan tertentu. Didalam use case ini selain menjelaskan
kegiatan namun juga menjelaskan apa yang di lakukan
oleh actor terhadap system, bukan bagaimana actor dan
system melakukan kegiatan tersebut.
System
V= Preferensi alternative dianalogikan sebagai vector V
= Nilai Kriteria
= Bobot Kriteria / Subkriteria
i = Alternatif
j = Kriteria
n = Banyaknya kriteria
* = Banyaknya kriteria yang telah dinilai pada vector S
Kelola Data Karyawan
Sales Admin
Kelola Data Kriteria
Login
Kelola Penilaian Karyawan
Sales Manager
Laporan Hasil Penilaian
Nilai Vi yang terbesar menyatakan bahwa alternatif Ai yang
terpilih.
Metode SAW
Perbandingan SAW & WP
II.1.2.7 Insentif
Insentif merupakan salah satu faktor yang mendorong
meningkatnya semangat kerja dalam rangka pencapaian tujuan
Gambar 1 Use Case Diagram
Metode WP
CFormModel
CController
AlternatifController
+id_alternatif: int
+nama_alternatif: String
+nik: String
+kode_sales: String
+alamat: String
+tgl_lahir: date
+jenis_kelamin: String
+actionCreate(): boolean
+actionDelete(): boolean
+actionManage(): boolean
+actionUpdate(): boolean
+relations()
+tableName()
+getDbConnection()
+getTableSchema()
+save($runValidation = true, $attributes = null)
+update($attributes = null)
+delete()
+find($condition, $params = array)
+findAll($condition, $params = array)
+findByPk($pk, $condition, $params = array)
+findByPk($pk, $condition, $params = array)
+findBySql($sql, $params = array)
SawAlternatifController
SawKriteriaController
+id: int
+id_alternatif: int
+id_sesion: int
+hasil_alternatif: double
+id_krtiteria: int
+id_sesion: int
+nama_kriteria: String
+tipe_kriteria: String
+bobot_kriteria: double
+desc_kriteria: String
+actionCreate(): boolean
+actionDelete(): boolean
+actionUpdate(): boolean
+attributeName()
+$db
-$_attributess = array
-$_related = array
-$_c
-$_pk
+__construct($id, $module = null)
+filters()
+action()
+behaviors()
+accessRules()
+getActionParams()
+processDynamicOutput($output)
+createAction($actionID)
+getAction()
+setAction()
+getRoute()
+getModule()
+getLayoutFile($layoutName)
+actionCreate(): boolean
+actionDelete(): boolean
+actionUpdate(): boolean
SawNilaiController
+id_nilai: int
+ket_nilai: String
+jum_nilai: double
+actionCreate(): boolean
+actionDelete(): boolean
+actionView(): boolean
+actionUpdate(): boolean
+__construct($auth, $itemName, $userId, $bizId = null, $data = null)
+getUserId()
+getItemName()
+getBizRule()
+setBisRule($value)
+getData()
+setData($value)
+$_names = array
CActiveRecord
+$layout
-$_id
-$_action
-$_pageTitle
-$_dynamicOutput
-$_module
CAuthItem
-$_auth
-$_itemName
-$_userId
-$_bizRule
+$_data
SawSesionController
+id: int
+nama: String
+tanggal: date
+waktu_eksekusi_saw: double
+waktu_eksekusi_wp: double
+jumlah_alternatif: int
+actionDashboard(): boolean
+actionResult(): boolean
+actionReport(): boolean
+actionViewAlternatif(): boolean
+actionViewFinal(): boolean
+actionViewFinal_wp(): boolean
+actionCreate(): boolean
+actionCreate_wp(): boolean
+actionManage(): boolean
Alternatif
SawAlternatif
+id_alternatif: int
+nama_alternatif: String
+nik: String
+kode_sales: String
+alamat: String
+tgl_lahir: date
+jenis_kelamin: String
+id: int
+id_alternatif: int
+id_sesion: int
+hasil_alternatif: double
UserGroupController
+GROUP_ID: int
+GROUP_NAME: String
+actionCreate(): boolean
+actionDelete(): boolean
+actionView(): boolean
+actionUpdate(): boolean
CBaseUserIdeyntit
+const TYPE_OPERATION = 0
+const TYPE_TASK = 1
+const TYPE_ROLE = 2
-$_auth
-$itemName
-$_userId
-$_bizRule
-$_data
+const ERROR_NONE = 0
+const ERROR_USERNAME_INVALID = 1
+const ERROR_PASSWORD_INVALID = 2
+const ERROR_UNKNOWN_IDENTITY = 100
+getId()
+getName()
+getIsAuthenticated()
+getState($name, $defaultValue = null)
+__construct($auth, $itemName, $userId, $bizRule = null, $data = null)
+checkAccess($itemName, $params = array)
+getAuthManager()
+getType()
+getName()
+setBizRule($value)
+getData()
+setData($value)
+assisgen($userId, $bizRule = null, $data = null)
+isAssigned($userId)
+getAssignment($userId)
SawKriteria
SawNilai
SawSesion
SawRangking
UserGroup
+id_krtiteria: int
+id_sesion: int
+nama_kriteria: String
+tipe_kriteria: String
+bobot_kriteria: double
+desc_kriteria: String
+id_nilai: int
+ket_nilai: String
+jum_nilai: double
+id: int
+nama: String
+tanggal: date
+waktu_eksekusi_saw: double
+waktu_eksekusi_wp: double
+jumlah_alternatif: int
+id: int
+id_alternatif: int
+id_kriteria: int
+nilai_kriteria: double
+nilai_rangking: double
+nilai_normalisasi: double
+GROUP_ID: int
+GROUP_NAME: String
WpKriteriaController
WpAlternatifController
SawRangkingController
WpRangkingController
+id_kriteria: int
+id_sesion: int
+nama_kriteria: String
+tipe_kriteria: String
+bobot_kriteria: double
+bobot_kriteria_cont: double
+bobot_kriteria_pangkat: double
+desc_kriteria: String
+id: int
+id_alternatif: int
+id_sesion: int
+hasil_alternatif: double
+hasil_vektor_s: double
+hasil_vektor_v: double
+id: int
+id_alternatif: int
+id_kriteria: int
+nilai_kriteria: double
+nilai_rangking: double
+nilai_normalisasi: double
+id: int
+id_alternatif: int
+id_kriteria: int
+nilai_kriteria: double
+nilai_rangking: double
+nilai_normalisasi: double
+actionCreate(): boolean
+actionDelete(): boolean
+actionUpdate(): boolean
+actionCreate(): boolean
+actionDelete(): boolean
+actionView(): boolean
+actionUpdate(): boolean
+actionCreate(): boolean
+actionDelete(): boolean
+actionUpdate(): boolean
+actionCreate(): boolean
+actionDelete(): boolean
+actionView(): boolean
+actionUpdate(): boolean
WpAlternatif
WpRangking
WpKriteria
+id: int
+id_alternatif: int
+id_sesion: int
+hasil_alternatif: double
+hasil_vektor_s: double
+hasil_vektor_v: double
+id: int
+id_alternatif: int
+id_kriteria: int
+nilai_kriteria: double
+nilai_rangking: double
+nilai_normalisasi: double
+id_kriteria: int
+id_sesion: int
+nama_kriteria: String
+tipe_kriteria: String
+bobot_kriteria: double
+bobot_kriteria_cont: double
+bobot_kriteria_pangkat: double
+desc_kriteria: String
1.
Uraian Cara Penggunaan:
Pada halaman utama admin, terdapat 4 menu utama yang
dapat diakses oleh admin diantaranya : Beranda, Data
Gambar IV.4 Halaman Utama
Bentuk
Nama Dialog
Fungsi
: Halaman Utama Admin
: Menampilkan halaman utama
setelah login berhasil.
:
3.
CAuthAssignment
+attributeNames()
+rules()
+behaviors()
+validate($attributes = null, $dearErrors = true)
2.
+renderFile($viewFile, $data = null, $return = false)
+renderInternal($_viewFile_, $_data_ = null, $_return_ = false)
+createWidget($className, $properties = array)
+public function widget($className, $properties = array, $captureOutput = false)
+endWidget($id)
Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak
Proses pengumpulan kebutuhan dilakukan secara intensif
untuk menspesifikasikan kebutuhan perangkat lunak agar
dapat dipahami perangkat lunak seperti apa yang
dibutuhkan oleh user, spesifikasi kebutuhan perangkat
lunak pada tahap ini perlu untuk didokumentasikan.
Pengumpulan Data/Bahan
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan informasi,
pencarian referensi mengenai elemen-elemen yang
dibutuhkan. Pada tahap ini juga dipelajari mengenai
penjadwalan yang dijadikan sebagai acuan perancangan
dan pembuatan sistem dan pengadaan hardware dan
software yang akan digunakan.
Perancangan Sistem/Desain
Pada tahap ini dilakukan perancangan sistem menggunakan
UML bertujuan agar perangkat lunak yang dibangun sesuai
dengan ide, tujuan dan permasalahan. Pada tahap ini juga
dilakukan proses pada desain pembuatan arsitektur
perangkat lunak, representasi antarmuka, dan prosedur
pengodean. Tahap ini mentranlasi kebutuhan perangkat
lunak dari tahap analisis kebutuhan ke representasi desain
+init()
+getIsInitialized()
-$errors = array
+$_validators
CBaseController
-$wodgetStack
Gambar 2 Class Diagram
+$behaviour = array
+_$initialized = array
1.
CModel
CAplicationComponent
IV Implementasi dan Pengujian
IV. Implementasi
Langkah-langkah kegiatan pengimplementasian perangkat
lunak ini meliputi:
1.
2.
Gambar IV.3 Halaman Login
Uraian Cara Penggunaan:
Masukan Username & Password sesuai hak akses
Tekan Login untuk masuk ke halaman dashboard
IV.1.3 Implementasi Antarmuka
Nama Dialog
: Halaman Login
Fungsi
: Digunakan untuk masuk ke sistem
Bentuk
:
6.
Implementasi dan Pengujian
Pada tahap ini pembuatan aplikasi yang telah
diimplementasikan akan diuji untuk mengenai tingkat
keberhasilan aplikasi, setelah dilakukan tahap implementasi
terhadap pengguna sehingga dapat diketahui sejauh mana
aplikasi dapat memudahkan pengguna ketika digunakan.
Evaluasi dan Perbaikan
Pada tahap ini aplikasi yang telah diuji akan dievaluasi, dan
jika terjadi kesalahan-kesalahan, kurangnya informasi dan
data, ataupun terjadinya perubahan yang berkaitan dengan
aplikasi ini maka akan diperbaiki.
5.
agar dapat diimplentasikan menjadi program pada tahap
selanjutnya.
Pembuatan Kode Program
Desain harus ditranslasikan ke dalam program perangkat
lunak. Hasil dari tahap ini adalah program komputer sesuai
dengan desain yang telah dibuat pada tahap perancangan
sistem/desain.
III.3 Pemodelan Data
III.3.1 Class Diagram
4.
Class diagram adalah suatu diagram yang menyediakan
sekumpulan class objek antar muka interface dan relasinya, dan
juga untuk memodelkan database logic.
JURNAL LPKIA 2017
CComponent
-_e
-_m
+__get($name)
+__set($name, $value)
+__isset($name)
+_unset($name)
+__call($name, $parameters)
+asa($behaviour)
+attachBehaviour($name, $behaviour)
+dettachBehaviour($name)
+hashProperty($name)
+hasEvent($name)
+hasEventHandler($name)
+evaluateExpression($_expression_, $_data_)
JURNAL LPKIA 2017
2.
3.
4.
Master, Metode, dan Laporan.Beranda, merupakan
tampilan awal saat user berhasil melakukan login.
Pada menu data master, terdapat sub menu diantanya :
karyawan, kriteria dan penilaian.
Pada menu metode, terdapat sub menu diantaranya :
metode saw dan metode wp.
Laporan, menu ini berfungsi untuk melihat hasil
perbandingan metode saw dan metode wp berdasarkan
waktu eksekusi.
Nama Dialog
Fungsi
Bentuk
: Halaman Data Karyawan
: Mengelola data karyawan.
:
Bentuk
Gambar IV.7 Halaman Hasil Perangkingan Metode Saw
dan Wp
Uraian Cara Penggunaan:
1. Pilih menu saw vs wp setelah itu akan muncul tampilan
hasil perangkingan dari kedua metode seperti pada
gambar diatas.
Nama Dialog
Fungsi
Bentuk
Gambar IV.5 Halaman Master Kelola Karyawan
Uraian Cara Penggunaan:
1. Input data baru dengan tekan tombol “Tambah Data
Baru”.
2. Setelah itu akan muncul tampilan list data karyawan
seperti pada gambar diatas.
3. Terdapat juga 2 tombol lagi di sebelah kanan yaitu edit
dan hapus data.
4. Edit data karyawan digambarkan dengan “icon pencil”
berfungsi untuk mengubah data yang sebelumnya sudah
tersimpan.
5. Hapus data karyawan digambarkan dengan “icon cakra
(X)” berfungsi untuk menghapus data yang sebelumnya
sudah tersimpan.
Nama Dialog
Fungsi
Bentuk
: Halaman Data Kriteria
: Mengelola data kriteria.
:
Gambar IV.6 Halaman Master Kelola Kriteria
Uraian Cara Penggunaan:
1. Gambar diatas merupakan data kriteria yang digunakan
untuk penentuan bonus karyawan beserta bobot tiap
kriterianya.
Nama Dialog
: Halaman Hasil Perhitungan Saw dan Wp
Fungsi
:
Menampilkan
hasil
perhitungan
menggunakan metode saw dan wp.
:
: Halaman Hasil Perbandingan metode SAW
dan metode WP
: Menampilkan hasil perbandingan metode
saw dan wp.
:
Gambar IV.8 Halaman Hasil Perbandingan Metode Saw
dan Wp
Uraian Cara Penggunaan:
1. Pilih menu laporan setelah itu akan muncul tampilan hasil
perbandingan dari kedua metode seperti pada gambar
diatas.
V Kesimpulan dan Saran
V.1 Kesimpulan
Berdasarkan penelitian dan pengujian diatas, maka
diperoleh kesimpulan bahwa dalam penerapan metode
Simple Additive Weighting dan metode Weighted Product
di dalam penentuan pemberian bonus untuk karyawan
dengan melibatkan 20 data alternatif karyawan pada bidang
sales marketing dan dengan menggunakan kriteria dengan
nilai bobotnya masing-masing sebagai bahan penilaian
terhadap karyawan yang sudah ditentukan oleh perusahaan.
Dari implementasi kedua metode tersebut didapatkan hasil
urutan perangkingan yang berbeda seperti yang ditunjukan
pada Lampiran.1 Perbedaan urutan hasil perangkingan ini
disebabkan oleh adanya pengaruh dari nilai kinerja
alternatif dan nilai bobot kriteria yang diterapkan pada
masing-masing metode yang memiliki metode perhitungan
yang juga berbeda, sehingga hal ini menimbukan hasil yang
JURNAL LPKIA 2017
berbeda pula. Dimana hasil perhitungan metode Weighted
Product diketahui lebih teliti dibandingkan dengan hasil
perhitungan metode Simple Additive Weighting,
dikarenakan metode Weighted Product memanfaatkan
perkalian dari nilai rating kinerja yang dipangkatkan
dengan nilai bobot yang telah diperbaiki sehingga urutan
rangking yang diberikan lebih tepat dengan hasil yang
spesifik. Kemudian dari segi waktu eksekusi dalam
melakukan perhitungan, metode Weighted Product
diketahui memiliki rata-rata waktu eksekusi yaitu 3.5834
Detik, sedangkan metode Simple Additive Weighting
memiliki rata-rata waktu eksekusi yaitu 6.782 Detik, seperti
ditunjukan pada Lampiran.2 Hal ini menunjukan bahwa
metode Weighted Product sedikit lebih cepat dari metode
Simple Additive Weighting, ini dikarenakan berbedanya
banyaknya proses perhitungan dari masing-masing metode.
V.2 Saran
Berdasarkan proyek akhir yang telah dibuat maka saran yang
dapat kami berikan untuk pengembangan penelitian ini adalah:
1. Dapat dikembangkan kembali dengan menggunakan
metode dan algoritma pengambilan keputusan lainnya
dengan platform yang lainnya.
2.
Menambahkan beberapa fitur-fitur tambahan seperti
besaran bonus yang nantinya di terima oleh karyawan
Nur A. S., Sutardi dan Anita P. D. 2016. Penerapan Metode
Weighted Product Dalam Sistem Pendukung Keputusan
Pemilihan Laptop Berbasis Web. SemanTIK, Vol 2, No.1,
hal 169-176. ISSN : 2502-8928
Panggabean E. 2015. Sistem Pendukung Keputusan Penentuan
Lokasi Perumahan Ideal Menggunakan Metode Fuzzy
Simple Additive Weighting. Jurnal TIMES, 4(1), hal 1217. ISSN : 2337-3601
Pressman, R. S., 2012. Rekayasa Perangkat Lunak:
Pendekatan Praktisi. 7 ed.Yogyakarta: ANDI. ISBN
9789792931051.
Pressman, R. S., 2010. Software Enginering : A Practitioner's
Approach, Seventh Edition. New York : McGraw-Hill.
ISBN 978-0-07-337597-7
Sugiarti, Y. 2013. Analisis Dan Perancangan UML (Unified
Modeling Language). Edisi pertama. Yogyakarta : Graha
Ilmu. ISBN : 978-979-756-966-2
LAMPIRAN
Lampiran 1
DAFTAR PUSTAKA
Badiyanto. 2013. Buku Pintar Framework Yii. Yogyakarta.
Mediakom. ISBN 979-877-363-2
Deni, W., Sudana, O. dan Sasmita, A. 2013. Analysis and
implementation fuzzy multi-attribute decision making
SAW method for selection of high achieving students in
faculty level. IJCSI International Journal of Computer
Science Issues, 10(1), hal 674-680. ISSN: 1694-0814
Dessler, G. 1997. Manajemen Sumber Daya Manusia, Edisi
Bahasa Indonesia, Jilid Kedua. Jakarta : Prenhallindo.
Evi, T. 2009. Kajian Teoritis Analisa Hubungan Pemberian
Insentif Dengan Semangat Kerja Karyawan. Yogyakarta.
Seminar Nasional Informatika 2009. ISSN: 1979-2328
Kartini, Budi Utami Fahnun dan Dewi Pratiwi. 2013.
Perancangan Sistem Informasi Pemesanan Tiket Konser
Musik Online Berbasis Lokasi. Prosiding Seminar
Nasional
Teknologi
Informasi
dan Multimedia
(Semnasteknomedia). ISSN : 2302-3805
Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., dan Wardoyo, R.
2006. Fuzzy Multi Attribute Decision Making (MADM).
Yogyakarta: Graha Ilmu.
Lestari S. 2013. Penerapan Metode Weighted Product Model
Untuk Seleksi Calon Karyawan. Jurnal Sistem Informasi
(JSI), 5(1), hal 540-545. ISSN : 2355-4614
Lampiran 2
ANALISIS PERBANDINGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
DAN METODE WEIGHTED PRODUCT UNTUK MENENTUKAN BONUS
KARYAWAN (STUDI KASUS : TRANSVISION BANDUNG)
1
Riky Febrianto, 2Teguh Nurhadi Suharsono, S.T., M.T.
Program Studi Teknik Informatika STMIK LPKIA Bandung
2
Program Studi Sistem Informasi STMIK & PKN LPKIA Bandung
Jln. Soekarno Hatta No. 456 Bandung 40266, Telp. +62 22 75642823, Fax. +62 22 7564282
Email : 1rikyfebrianto2@gmail.com, 2teguhns21@gmail.com
1
ABSTRAKSI
Skripsi. Program Studi Teknik Informatika. 2017
Kata Kunci: Simple Additive Weighting, Weighted Product, Bonus, Penilaian
Gaji merupakan kompensasi yang diberikan oleh perusahaan kepada karyawan sebagai bentuk balas jasa atau hasil kinerja yang
telah diberikan untuk kemajuan perusahaan, disamping pemberian gaji, perusahaan juga memberikan bonus untuk dapat memacu
kinerja dan produktivitas kinerja karyawan. Seorang karyawan yang menerima bonus tersebut harus memenuhi beberapa kriteria
yang sudah ditentukan oleh perusahaan. Untuk membantu dalam menentukan pemberian bonus tersebut maka digunakan metode
pengambilan keputusan. Adanya metode MADM dirasa mampu menjawab permasalahan tersebut, dari berbagai macam metode
MADM, Simple Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) dipilih guna diterapkan dalam sistem penentuan
pemberian bonus untuk karyawan di Transvision Bandung. Kedua metode ini bertujuan untuk memilih alternatif karyawan terbaik
dari beberapa alternatif karyawan berdasarkan kriteria-kriteria (Quantity, Quality, Teamwork, Churn Rate, Attitude, dan
Knowledge) yang telah ditentukan oleh perusahaan. Dari penelitian ini dihasilkan sebuah sistem penentuan pemberian bonus
untuk karyawan yang dimana setiap metode memberikan hasil berupa nilai preferensi terhadap alternatif karyawan. Terdapat
beberapa perbedaan urutan hasil perangkingan dari metode SAW dan metode WP dengan menggunakan 20 alternatif karyawan
yang disebabkan karena pengaruh nilai kinerja alternatif karyawan, nilai bobot dari setiap kriteria, dan juga perbedaan cara
perhitungan dari masing-masing metode. Hasil yang diberikan dengan menggunakan metode WP diketahui lebih teliti
dibandingkan metode SAW, dan dari segi waktu eksekusi diketahui metode WP lebih cepat dalam melakukan perhitungan dari
pada metode SAW. Hal ini dikarena proses perhitungan dari kedua metode yang berbeda sehingga menghasilkan waktu eksekusi
yang berbeda juga.
I. Pendahuluan
I.1. Latar Belakang
Gaji merupakan kompensasi yang diberikan oleh perusahaan
atau instansi kepada karyawan sebagai bentuk balas jasa atas
hasil kinerja yang telah diberikan untuk kemajuan perusahaan,
disamping pemberian gaji pokok pada karyawan, perusahaan
atau instansi juga memberikan bonus atau insentif untuk
memacu kinerja dan produktivitas kinerja karyawan . Seorang
karyawan yang menerima bonus tersebut harus memenuhi
beberapa kriteria tertentu yang berhubungan dengan
kedisplinan, kinerja, dan produktifitas sesuai dengan yang telah
ditentukan oleh perusahaan.
Transvision adalah perusahaan Trans Corp yang bergerak di
bidang layanan televisi berlangganan dengan kantor pusat yang
berada di Jakarta, Indonesia. Transvision lahir pada tanggal 8
Oktober 2013 dari sinergi 2 kekuatan terbaik dalam
Infrastruktur Telekomunikasi dan Media di Indonesia, yaitu CT
Corpora dan Telkom yang sukses melakukan Sinergi Bisnis
kepemilikan TelkomVision. Transvision membutuhkan
informasi yang akurat dan tepat dalam menentukan suatu
keputusan, salah satunya yaitu dalam menentukan pemberian
bonus untuk karyawan.
Selama ini pemberian bonus terhadap karyawan diputuskan
oleh seorang manajer melalui penilaian terhadap karyawan
secara langsung, sehingga penilaian yang dihasilkan cenderung
bersifat
subjektif
yang
memungkinkan
terjadinya
kesalahpahaman antar sesama karyawan. Selain itu waktu
yang diperlukan dalam pengambilan keputusan mengenai
pemberian bonus juga menjadi kurang efektif karena
banyaknya kriteria yang dinilai agar dapat menghasilkan
keputusan yang tepat.
Dalam suatu perusahaan pemberian bonus kepada karyawan
dapat merangsang karyawan dalam bekerja lebih baik sehingga
produktifitas bekerja meningkat, dengan begitu perusahaan
harus dapat menentukan karyawan yang berhak menerima
bonus dengan kriteria yang sudah ditentukan oleh perusahaan.
Untuk membantu manajer dalam menentukan pemberian bonus
kepada karyawan dengan cepat dan tepat sesuai dengan kriteria
yang sudah ditentukan dapat menggunakan metode
pengambilan keputusan..
Dalam kasus pemberian bonus untuk karyawan di Transvision
ini, digunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dan
metode Weighted Product (WP) untuk diterapkan ke dalam
sistem pendukung keputusan untuk kemudian dapat dianalisis
perbandingan kedua metode tersebut dalam pengambilan
keputusan. Metode SAW sering juga dikenal istilah metode
penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah
mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap
JURNAL LPKIA 2017
alternatif pada semua atribut, sedangkan metode WP
menggunakan perkalian untuk menghubungkan rating atribut,
di mana rating setiap atribut harus dipangkatkan dengan bobot
atribut yang bersangkutan (Kusumadewi dkk, 2006). Atribut
disini dapat diartikan sebagai suatu kriteria atau ketetapan yang
sudah dibuat oleh Transvision untuk menjaring setiap
karyawan yang berhak mendapatkan bonus. Kriteria yang
ditetapkan yaitu berupa jumlah penjualan yang didapat
(Quantity), jumlah pelanggan melakukan pembayaran
(Quality), kerjasama tim (Teamwork), jumlah berhenti
berlangganan (Churn Rate), sikap (Attitude), dan pengetahuan
mengenai produk (Knowledge).
I.2. Identifikasi Masalah
Berdasarkan hasil pengamatan maka diperoleh beberapa
permasalahan yang terjadi, diantaranya:
1. Bagaimana analisis perbandingan dari metode Simple
Additive Weighting dan metode Weighted Product dalam
menentukan pemberian bonus untuk karyawan.
I.3. Ruang Lingkup Permasalahan
Lingkup dan batasan masalah yang akan di bahas dalam
perancangan perangkat lunak, antara lain :
1. Sistem pengambilan keputusan penentuan bonus
karyawan yang akan dikembangkan adalah sistem
pendukung keputusan yang hanya membantu
memberikan alternatif terbaik dalam pemberian bonus
karyawan di Transvision dengan kriteria yang telah
ditentukan.
2. Kriteria yang digunakan merupakan kriteria yang sudah
ditentukan oleh perusahaan antara lain adalah jumlah
penjualan yang didapat (Quantity), jumlah pelanggan
melakukan pembayaran (Quality), kerjasama tim
(Teamwork), jumlah berhenti berlangganan (Churn Rate),
sikap (Attitude), dan pengetahuan mengenai produk
(Knowledge)
3. Parameter pembanding dari metode SAW dan metode WP
ini yaitu hasil dari masing-masing metode dalam sistem
pemberian bonus karyawan, serta kecepatan waktu
eksekusi dalam pengambilan keputusan.
I.4. Tujuan Perancangan
Dari hasil identifikasi masalah, maka diperoleh tujuan yang
dapat diselesaikan oleh perangkat lunak ini, antara lain
1. Untuk menganalisis perbandingan dari metode Simple
Additive Weighting dan metode Weighted Product dalam
menentukan pemberian bonus untuk karyawan.
II. Dasar Teori
II.1.2.1 Multi Attribute Decision Making (MADM)
Multi Attribute Decision Making (MADM) adalah suatu
metode pengambilan keputusan yang digunakan untuk
menetapkan alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada
berdasarkan beberapa kriteria tertentu yang telah ditentukan.
Inti dari Multi Attribute Decision Making (MADM) adalah
menentukan nilai bobot untuk setiap atribut kriteria, kemudian
dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi
alternatif yang telah diberikan.
II.1.2.2 Tahapan Multi Attribute Decision Making
(MADM)
Proses dari MADM ini dilakukan melalui 3 tahapan yaitu:
1. Pada tahapan penyusunan komponen situasi, akan dibentuk
tabel taksiran yang berisi indentifikasi alternatif dan
spesifikasi tujuan, kriteria dan atribut.
2. Pada tahapan analisis dilakukan melalui 2 langkah yaitu:
a. Mendatangkan taksiran dari besaran potensial,
kemungkinan, dan ketidakpastian yang berhubungan
dengan dampak-dampak yang mungkin pada setiap
alternatif.
b. Melakukan pemilihan dari preferensi pengambilan
keputusan untuk setiap nilai dan ketidakpedulian pada
setiap resiko yang timbul.
3. Dan kemudian dilakukan tahap sintesis informasi.
Ada beberapa metode yang dapat digunakan
menyelesaikan masalah FMADM, antara lain :
untuk
Simple Additive Weighting Method (SAW)
Weighted Product (WP)
ELECTRE
Technique for Order Preference by Similarity to Ideal
Solution (TOPSIS)
Analytic Hierarchy Process (AHP)
a.
b.
c.
d.
e.
II.1.2.3 Simple Additive Weighting (SAW)
Metode SAW merupakan metode penjumlahan terbobot,
artinya konsep dasar yang digunakan metode SAW yaitu
dengan mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja setiap
alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan
proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang
dapat dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada
=
�
{
�
ℎ
ℎ
Keterangan :
= Nilai rating kinerja ternormalisasi
= Nilai atribut yang dimiliki dari setiap alternatif
= Nilai terbesar
= Nilai terkecil
= Jika nilai terbesar adalah terbaik
= Jika nilai terkecil adalah terbaik
Di mana
adalah rating kinerja ternormalisasi dari
alternatif � pada atribut � ; =1,2,…, dan =1,2,…, .
Sementara untuk menghitung nilai ranking atau nilai
preferensi akhir yang diperoleh alternatif, digunakan
persamaan sebagai berikut :
= ∑
=1
Keterangan :
= Nilai Preferensi untuk setiap alternatif
JURNAL LPKIA 2017
= Nilai bobot dari setiap kriteria
= Nilai rating kinerja ternormalisasi
Nilai
yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif
lebih terpilih.
perusahaan. Sebagai faktor pendorong, insentif bertujuan untuk
membangun harapan-harapan agar karyawan dapat
menghasilkan suatu tingkat prestasi kerja lebih dari yang sudah
ditentukan
II.1.2.5 Weighted Product (WP)
Weighted Product (WP) adalah metode penyelesaian dengan
menggunakan perkalian untuk menghubungkan nilai atribut, di
mana nilai harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yang
bersangkutan
II.1.2.9 Yii Framework
Framework Yii adalah framework (kerangka kerja) PHP
berbasis-komponen, berkinerja tinggi untuk pengembangan
aplikasi Web berskala-besar. Yii menyediakan reusability
maksimum dalam pemrograman Web dan mampu
meningkatkan kecepatan pengembangan secara signifikan.
Nama Yii (dieja sebagai /i:/) singkatan dari "Yes It Is!"
Proses ini sama halnya dengan proses normalisasi. Preferensi
untuk alternatif Ai diberikan sebagai berikut:
Perbaikan bobot untuk ∑ W = 1 menggunakan Persamaan
(1).
=
(1)
∑
Variabel W adalah pangkat bernilai positif untuk atribut
keuntungan dan bernilai negative untuk atribut biaya.
Preferensi untuk alternatif Si diberikan oleh Persamaan (2).
(2)
� = ∏
=1
Dengan i = 1, 2, ...., m dan j = 1, 2, ...., n.
Dimana :
∏ = product / jumlah kali
� = skor / nilai dari setiap alternatif
Xij = Nilai alternatif ke-i terhadap atribut ke-j
= bobot dari setiap atribut atau kriteria
n = Banyaknya kriteria
Untuk mencari alternatif terbaik dilakukan dengan Persamaan
(3).
Preferensi relatif dari setiap alternatif diberikan sebagai berikut
:
=
�
∏ = 1(
Keterangan :
∗)
(3)
II.2.2 Pengertian OOP
OOP adalah paradigma pemograman yang berorientaasikan
kepada objek. Semua data dan fungsi di dalam paradigma ini
dibungkus dalam kelas-kelas atau objek-objek.
II.2.3.1 Pengertian UML
Pengertian UML menurut Sugiarti (2013) dalam bukunya yang
berjudul Analisis Dan Perancangan UML (Unified Modeling
Language), menjelaskan bahwa : “Unified Modeling Language
(UML) adalah sebuah “bahasa” yang telah menjadi standar
dalam industry untuk visualisasi, merancang dan
mendokumentasikan sistem piranti lunak. UML menawarkan
sebuah standar untuk merancang model sebuah sistem”.
II.2.3.2 XAMPP
Pengertian Xampp menurut Kartini (2013) dalam jurnalnya
berjudul Perancangan Sistem Informasi Pemesanan
TiketKonser Musik Online Berbasis Lokasi, menjelaskan
bahwa : “Xampp merupakan tool yang menyediakan paket
perangkat lunak ke dalam satu buah paket”.
III Analisis dan Perancangan
III.I Aliran Proses
III.1.1 Use Case Diagram
Use case menjelaskan tentang urutan kegiatan yang
dilakukan oleh actor dan system untuk tercapainya suatu
tujuan tertentu. Didalam use case ini selain menjelaskan
kegiatan namun juga menjelaskan apa yang di lakukan
oleh actor terhadap system, bukan bagaimana actor dan
system melakukan kegiatan tersebut.
System
V= Preferensi alternative dianalogikan sebagai vector V
= Nilai Kriteria
= Bobot Kriteria / Subkriteria
i = Alternatif
j = Kriteria
n = Banyaknya kriteria
* = Banyaknya kriteria yang telah dinilai pada vector S
Kelola Data Karyawan
Sales Admin
Kelola Data Kriteria
Login
Kelola Penilaian Karyawan
Sales Manager
Laporan Hasil Penilaian
Nilai Vi yang terbesar menyatakan bahwa alternatif Ai yang
terpilih.
Metode SAW
Perbandingan SAW & WP
II.1.2.7 Insentif
Insentif merupakan salah satu faktor yang mendorong
meningkatnya semangat kerja dalam rangka pencapaian tujuan
Gambar 1 Use Case Diagram
Metode WP
CFormModel
CController
AlternatifController
+id_alternatif: int
+nama_alternatif: String
+nik: String
+kode_sales: String
+alamat: String
+tgl_lahir: date
+jenis_kelamin: String
+actionCreate(): boolean
+actionDelete(): boolean
+actionManage(): boolean
+actionUpdate(): boolean
+relations()
+tableName()
+getDbConnection()
+getTableSchema()
+save($runValidation = true, $attributes = null)
+update($attributes = null)
+delete()
+find($condition, $params = array)
+findAll($condition, $params = array)
+findByPk($pk, $condition, $params = array)
+findByPk($pk, $condition, $params = array)
+findBySql($sql, $params = array)
SawAlternatifController
SawKriteriaController
+id: int
+id_alternatif: int
+id_sesion: int
+hasil_alternatif: double
+id_krtiteria: int
+id_sesion: int
+nama_kriteria: String
+tipe_kriteria: String
+bobot_kriteria: double
+desc_kriteria: String
+actionCreate(): boolean
+actionDelete(): boolean
+actionUpdate(): boolean
+attributeName()
+$db
-$_attributess = array
-$_related = array
-$_c
-$_pk
+__construct($id, $module = null)
+filters()
+action()
+behaviors()
+accessRules()
+getActionParams()
+processDynamicOutput($output)
+createAction($actionID)
+getAction()
+setAction()
+getRoute()
+getModule()
+getLayoutFile($layoutName)
+actionCreate(): boolean
+actionDelete(): boolean
+actionUpdate(): boolean
SawNilaiController
+id_nilai: int
+ket_nilai: String
+jum_nilai: double
+actionCreate(): boolean
+actionDelete(): boolean
+actionView(): boolean
+actionUpdate(): boolean
+__construct($auth, $itemName, $userId, $bizId = null, $data = null)
+getUserId()
+getItemName()
+getBizRule()
+setBisRule($value)
+getData()
+setData($value)
+$_names = array
CActiveRecord
+$layout
-$_id
-$_action
-$_pageTitle
-$_dynamicOutput
-$_module
CAuthItem
-$_auth
-$_itemName
-$_userId
-$_bizRule
+$_data
SawSesionController
+id: int
+nama: String
+tanggal: date
+waktu_eksekusi_saw: double
+waktu_eksekusi_wp: double
+jumlah_alternatif: int
+actionDashboard(): boolean
+actionResult(): boolean
+actionReport(): boolean
+actionViewAlternatif(): boolean
+actionViewFinal(): boolean
+actionViewFinal_wp(): boolean
+actionCreate(): boolean
+actionCreate_wp(): boolean
+actionManage(): boolean
Alternatif
SawAlternatif
+id_alternatif: int
+nama_alternatif: String
+nik: String
+kode_sales: String
+alamat: String
+tgl_lahir: date
+jenis_kelamin: String
+id: int
+id_alternatif: int
+id_sesion: int
+hasil_alternatif: double
UserGroupController
+GROUP_ID: int
+GROUP_NAME: String
+actionCreate(): boolean
+actionDelete(): boolean
+actionView(): boolean
+actionUpdate(): boolean
CBaseUserIdeyntit
+const TYPE_OPERATION = 0
+const TYPE_TASK = 1
+const TYPE_ROLE = 2
-$_auth
-$itemName
-$_userId
-$_bizRule
-$_data
+const ERROR_NONE = 0
+const ERROR_USERNAME_INVALID = 1
+const ERROR_PASSWORD_INVALID = 2
+const ERROR_UNKNOWN_IDENTITY = 100
+getId()
+getName()
+getIsAuthenticated()
+getState($name, $defaultValue = null)
+__construct($auth, $itemName, $userId, $bizRule = null, $data = null)
+checkAccess($itemName, $params = array)
+getAuthManager()
+getType()
+getName()
+setBizRule($value)
+getData()
+setData($value)
+assisgen($userId, $bizRule = null, $data = null)
+isAssigned($userId)
+getAssignment($userId)
SawKriteria
SawNilai
SawSesion
SawRangking
UserGroup
+id_krtiteria: int
+id_sesion: int
+nama_kriteria: String
+tipe_kriteria: String
+bobot_kriteria: double
+desc_kriteria: String
+id_nilai: int
+ket_nilai: String
+jum_nilai: double
+id: int
+nama: String
+tanggal: date
+waktu_eksekusi_saw: double
+waktu_eksekusi_wp: double
+jumlah_alternatif: int
+id: int
+id_alternatif: int
+id_kriteria: int
+nilai_kriteria: double
+nilai_rangking: double
+nilai_normalisasi: double
+GROUP_ID: int
+GROUP_NAME: String
WpKriteriaController
WpAlternatifController
SawRangkingController
WpRangkingController
+id_kriteria: int
+id_sesion: int
+nama_kriteria: String
+tipe_kriteria: String
+bobot_kriteria: double
+bobot_kriteria_cont: double
+bobot_kriteria_pangkat: double
+desc_kriteria: String
+id: int
+id_alternatif: int
+id_sesion: int
+hasil_alternatif: double
+hasil_vektor_s: double
+hasil_vektor_v: double
+id: int
+id_alternatif: int
+id_kriteria: int
+nilai_kriteria: double
+nilai_rangking: double
+nilai_normalisasi: double
+id: int
+id_alternatif: int
+id_kriteria: int
+nilai_kriteria: double
+nilai_rangking: double
+nilai_normalisasi: double
+actionCreate(): boolean
+actionDelete(): boolean
+actionUpdate(): boolean
+actionCreate(): boolean
+actionDelete(): boolean
+actionView(): boolean
+actionUpdate(): boolean
+actionCreate(): boolean
+actionDelete(): boolean
+actionUpdate(): boolean
+actionCreate(): boolean
+actionDelete(): boolean
+actionView(): boolean
+actionUpdate(): boolean
WpAlternatif
WpRangking
WpKriteria
+id: int
+id_alternatif: int
+id_sesion: int
+hasil_alternatif: double
+hasil_vektor_s: double
+hasil_vektor_v: double
+id: int
+id_alternatif: int
+id_kriteria: int
+nilai_kriteria: double
+nilai_rangking: double
+nilai_normalisasi: double
+id_kriteria: int
+id_sesion: int
+nama_kriteria: String
+tipe_kriteria: String
+bobot_kriteria: double
+bobot_kriteria_cont: double
+bobot_kriteria_pangkat: double
+desc_kriteria: String
1.
Uraian Cara Penggunaan:
Pada halaman utama admin, terdapat 4 menu utama yang
dapat diakses oleh admin diantaranya : Beranda, Data
Gambar IV.4 Halaman Utama
Bentuk
Nama Dialog
Fungsi
: Halaman Utama Admin
: Menampilkan halaman utama
setelah login berhasil.
:
3.
CAuthAssignment
+attributeNames()
+rules()
+behaviors()
+validate($attributes = null, $dearErrors = true)
2.
+renderFile($viewFile, $data = null, $return = false)
+renderInternal($_viewFile_, $_data_ = null, $_return_ = false)
+createWidget($className, $properties = array)
+public function widget($className, $properties = array, $captureOutput = false)
+endWidget($id)
Analisis Kebutuhan Perangkat Lunak
Proses pengumpulan kebutuhan dilakukan secara intensif
untuk menspesifikasikan kebutuhan perangkat lunak agar
dapat dipahami perangkat lunak seperti apa yang
dibutuhkan oleh user, spesifikasi kebutuhan perangkat
lunak pada tahap ini perlu untuk didokumentasikan.
Pengumpulan Data/Bahan
Pada tahap ini dilakukan pengumpulan informasi,
pencarian referensi mengenai elemen-elemen yang
dibutuhkan. Pada tahap ini juga dipelajari mengenai
penjadwalan yang dijadikan sebagai acuan perancangan
dan pembuatan sistem dan pengadaan hardware dan
software yang akan digunakan.
Perancangan Sistem/Desain
Pada tahap ini dilakukan perancangan sistem menggunakan
UML bertujuan agar perangkat lunak yang dibangun sesuai
dengan ide, tujuan dan permasalahan. Pada tahap ini juga
dilakukan proses pada desain pembuatan arsitektur
perangkat lunak, representasi antarmuka, dan prosedur
pengodean. Tahap ini mentranlasi kebutuhan perangkat
lunak dari tahap analisis kebutuhan ke representasi desain
+init()
+getIsInitialized()
-$errors = array
+$_validators
CBaseController
-$wodgetStack
Gambar 2 Class Diagram
+$behaviour = array
+_$initialized = array
1.
CModel
CAplicationComponent
IV Implementasi dan Pengujian
IV. Implementasi
Langkah-langkah kegiatan pengimplementasian perangkat
lunak ini meliputi:
1.
2.
Gambar IV.3 Halaman Login
Uraian Cara Penggunaan:
Masukan Username & Password sesuai hak akses
Tekan Login untuk masuk ke halaman dashboard
IV.1.3 Implementasi Antarmuka
Nama Dialog
: Halaman Login
Fungsi
: Digunakan untuk masuk ke sistem
Bentuk
:
6.
Implementasi dan Pengujian
Pada tahap ini pembuatan aplikasi yang telah
diimplementasikan akan diuji untuk mengenai tingkat
keberhasilan aplikasi, setelah dilakukan tahap implementasi
terhadap pengguna sehingga dapat diketahui sejauh mana
aplikasi dapat memudahkan pengguna ketika digunakan.
Evaluasi dan Perbaikan
Pada tahap ini aplikasi yang telah diuji akan dievaluasi, dan
jika terjadi kesalahan-kesalahan, kurangnya informasi dan
data, ataupun terjadinya perubahan yang berkaitan dengan
aplikasi ini maka akan diperbaiki.
5.
agar dapat diimplentasikan menjadi program pada tahap
selanjutnya.
Pembuatan Kode Program
Desain harus ditranslasikan ke dalam program perangkat
lunak. Hasil dari tahap ini adalah program komputer sesuai
dengan desain yang telah dibuat pada tahap perancangan
sistem/desain.
III.3 Pemodelan Data
III.3.1 Class Diagram
4.
Class diagram adalah suatu diagram yang menyediakan
sekumpulan class objek antar muka interface dan relasinya, dan
juga untuk memodelkan database logic.
JURNAL LPKIA 2017
CComponent
-_e
-_m
+__get($name)
+__set($name, $value)
+__isset($name)
+_unset($name)
+__call($name, $parameters)
+asa($behaviour)
+attachBehaviour($name, $behaviour)
+dettachBehaviour($name)
+hashProperty($name)
+hasEvent($name)
+hasEventHandler($name)
+evaluateExpression($_expression_, $_data_)
JURNAL LPKIA 2017
2.
3.
4.
Master, Metode, dan Laporan.Beranda, merupakan
tampilan awal saat user berhasil melakukan login.
Pada menu data master, terdapat sub menu diantanya :
karyawan, kriteria dan penilaian.
Pada menu metode, terdapat sub menu diantaranya :
metode saw dan metode wp.
Laporan, menu ini berfungsi untuk melihat hasil
perbandingan metode saw dan metode wp berdasarkan
waktu eksekusi.
Nama Dialog
Fungsi
Bentuk
: Halaman Data Karyawan
: Mengelola data karyawan.
:
Bentuk
Gambar IV.7 Halaman Hasil Perangkingan Metode Saw
dan Wp
Uraian Cara Penggunaan:
1. Pilih menu saw vs wp setelah itu akan muncul tampilan
hasil perangkingan dari kedua metode seperti pada
gambar diatas.
Nama Dialog
Fungsi
Bentuk
Gambar IV.5 Halaman Master Kelola Karyawan
Uraian Cara Penggunaan:
1. Input data baru dengan tekan tombol “Tambah Data
Baru”.
2. Setelah itu akan muncul tampilan list data karyawan
seperti pada gambar diatas.
3. Terdapat juga 2 tombol lagi di sebelah kanan yaitu edit
dan hapus data.
4. Edit data karyawan digambarkan dengan “icon pencil”
berfungsi untuk mengubah data yang sebelumnya sudah
tersimpan.
5. Hapus data karyawan digambarkan dengan “icon cakra
(X)” berfungsi untuk menghapus data yang sebelumnya
sudah tersimpan.
Nama Dialog
Fungsi
Bentuk
: Halaman Data Kriteria
: Mengelola data kriteria.
:
Gambar IV.6 Halaman Master Kelola Kriteria
Uraian Cara Penggunaan:
1. Gambar diatas merupakan data kriteria yang digunakan
untuk penentuan bonus karyawan beserta bobot tiap
kriterianya.
Nama Dialog
: Halaman Hasil Perhitungan Saw dan Wp
Fungsi
:
Menampilkan
hasil
perhitungan
menggunakan metode saw dan wp.
:
: Halaman Hasil Perbandingan metode SAW
dan metode WP
: Menampilkan hasil perbandingan metode
saw dan wp.
:
Gambar IV.8 Halaman Hasil Perbandingan Metode Saw
dan Wp
Uraian Cara Penggunaan:
1. Pilih menu laporan setelah itu akan muncul tampilan hasil
perbandingan dari kedua metode seperti pada gambar
diatas.
V Kesimpulan dan Saran
V.1 Kesimpulan
Berdasarkan penelitian dan pengujian diatas, maka
diperoleh kesimpulan bahwa dalam penerapan metode
Simple Additive Weighting dan metode Weighted Product
di dalam penentuan pemberian bonus untuk karyawan
dengan melibatkan 20 data alternatif karyawan pada bidang
sales marketing dan dengan menggunakan kriteria dengan
nilai bobotnya masing-masing sebagai bahan penilaian
terhadap karyawan yang sudah ditentukan oleh perusahaan.
Dari implementasi kedua metode tersebut didapatkan hasil
urutan perangkingan yang berbeda seperti yang ditunjukan
pada Lampiran.1 Perbedaan urutan hasil perangkingan ini
disebabkan oleh adanya pengaruh dari nilai kinerja
alternatif dan nilai bobot kriteria yang diterapkan pada
masing-masing metode yang memiliki metode perhitungan
yang juga berbeda, sehingga hal ini menimbukan hasil yang
JURNAL LPKIA 2017
berbeda pula. Dimana hasil perhitungan metode Weighted
Product diketahui lebih teliti dibandingkan dengan hasil
perhitungan metode Simple Additive Weighting,
dikarenakan metode Weighted Product memanfaatkan
perkalian dari nilai rating kinerja yang dipangkatkan
dengan nilai bobot yang telah diperbaiki sehingga urutan
rangking yang diberikan lebih tepat dengan hasil yang
spesifik. Kemudian dari segi waktu eksekusi dalam
melakukan perhitungan, metode Weighted Product
diketahui memiliki rata-rata waktu eksekusi yaitu 3.5834
Detik, sedangkan metode Simple Additive Weighting
memiliki rata-rata waktu eksekusi yaitu 6.782 Detik, seperti
ditunjukan pada Lampiran.2 Hal ini menunjukan bahwa
metode Weighted Product sedikit lebih cepat dari metode
Simple Additive Weighting, ini dikarenakan berbedanya
banyaknya proses perhitungan dari masing-masing metode.
V.2 Saran
Berdasarkan proyek akhir yang telah dibuat maka saran yang
dapat kami berikan untuk pengembangan penelitian ini adalah:
1. Dapat dikembangkan kembali dengan menggunakan
metode dan algoritma pengambilan keputusan lainnya
dengan platform yang lainnya.
2.
Menambahkan beberapa fitur-fitur tambahan seperti
besaran bonus yang nantinya di terima oleh karyawan
Nur A. S., Sutardi dan Anita P. D. 2016. Penerapan Metode
Weighted Product Dalam Sistem Pendukung Keputusan
Pemilihan Laptop Berbasis Web. SemanTIK, Vol 2, No.1,
hal 169-176. ISSN : 2502-8928
Panggabean E. 2015. Sistem Pendukung Keputusan Penentuan
Lokasi Perumahan Ideal Menggunakan Metode Fuzzy
Simple Additive Weighting. Jurnal TIMES, 4(1), hal 1217. ISSN : 2337-3601
Pressman, R. S., 2012. Rekayasa Perangkat Lunak:
Pendekatan Praktisi. 7 ed.Yogyakarta: ANDI. ISBN
9789792931051.
Pressman, R. S., 2010. Software Enginering : A Practitioner's
Approach, Seventh Edition. New York : McGraw-Hill.
ISBN 978-0-07-337597-7
Sugiarti, Y. 2013. Analisis Dan Perancangan UML (Unified
Modeling Language). Edisi pertama. Yogyakarta : Graha
Ilmu. ISBN : 978-979-756-966-2
LAMPIRAN
Lampiran 1
DAFTAR PUSTAKA
Badiyanto. 2013. Buku Pintar Framework Yii. Yogyakarta.
Mediakom. ISBN 979-877-363-2
Deni, W., Sudana, O. dan Sasmita, A. 2013. Analysis and
implementation fuzzy multi-attribute decision making
SAW method for selection of high achieving students in
faculty level. IJCSI International Journal of Computer
Science Issues, 10(1), hal 674-680. ISSN: 1694-0814
Dessler, G. 1997. Manajemen Sumber Daya Manusia, Edisi
Bahasa Indonesia, Jilid Kedua. Jakarta : Prenhallindo.
Evi, T. 2009. Kajian Teoritis Analisa Hubungan Pemberian
Insentif Dengan Semangat Kerja Karyawan. Yogyakarta.
Seminar Nasional Informatika 2009. ISSN: 1979-2328
Kartini, Budi Utami Fahnun dan Dewi Pratiwi. 2013.
Perancangan Sistem Informasi Pemesanan Tiket Konser
Musik Online Berbasis Lokasi. Prosiding Seminar
Nasional
Teknologi
Informasi
dan Multimedia
(Semnasteknomedia). ISSN : 2302-3805
Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjoko, A., dan Wardoyo, R.
2006. Fuzzy Multi Attribute Decision Making (MADM).
Yogyakarta: Graha Ilmu.
Lestari S. 2013. Penerapan Metode Weighted Product Model
Untuk Seleksi Calon Karyawan. Jurnal Sistem Informasi
(JSI), 5(1), hal 540-545. ISSN : 2355-4614
Lampiran 2