Perancangan Group Decision Support System Pemilihan Karyawan dengan Kinerja Terbaik Menggunakan Metode Simple Analytic Network Process (Studi Kasus: PT XYZ)

Authors

  • Arief Samuel Gunawan Institut Teknologi Harapan Bangsa
  • Cut Fiarni Institut Teknologi Harapan Bangsa
  • Candyda Andhika Institut Teknologi Harapan Bangsa

DOI:

https://doi.org/10.61769/telematika.v11i2.137

Keywords:

Sistem Penilaian Kinerja Karyawan, Simple ANP, Group Decision Support System

Abstract

PT XYZ adalah salah satu Pedagang Besar Farmasi (PBF) di Bandung, yang melakukan pengadaan, penyimpanan, dan penyaluran sediaan farmasi. Untuk menjamin mutu pelayanan yang diberikan, PT. XYZ melakukan penilaian kinerja karyawan secara berkala dengan pemilihan karyawan yang memiliki kinerja terbaik untuk diberi penghargaan atau insentif. Namun, terdapat kendala dimana penilaian dilakukan hanya secara sepihak oleh manajer, kemudian kriteria yang diterapkan belum mengacu pada standar baku, serta belum adanya pembobotan kepentingan untuk setiap kriteria yang ada, sehingga mengakibatkan tingginya subjektivitas dari proses tersebut. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, maka dalam penelitian ini dirancang Group Decision Support System (GDSS) yang dapat membantu proses evaluasi kinerja karyawan dan proses pemilihan karyawan terbaik berdasarkan kinerja, yang dapat digunakan oleh seluruh pihak yang bersangkutan dalam proses tersebut. Pada GDSS digunakan metode Simple Analytic Network Process (ANP), dengan empat kriteria utama, yaitu kedisiplinan, tanggung jawab, attitude dan karakter, serta pemanfaatan waktu kerja. GDSS Pemilihan Karyawan Berdasarkan Kinerja Terbaik ini mampu meningkatkan objektivitas dari proses penilaian kinerja karyawan, serta memudahkan pengambilan keputusan oleh manajer dalam pemilihan karyawan terbaik berdasarkan kinerja, dengan nilai rata-rata User Acceptance Test (UAT) di atas 80%, dengan persentase kepuasaan tertinggi yaitu 100% pada tampilan dasbor yang bersifat informatif.

Author Biographies

Arief Samuel Gunawan, Institut Teknologi Harapan Bangsa

Arief Samuel Gunawan, lahir pada tahun 1980 di Bandung, menerima gelar Sarjana Teknik dari Universitas Katolik Parahyangan Bandung Jurusan Teknik Industri pada tahun 2003, dan gelar Master in Industrial Management dari Katholieke Universiteit Leuven, Belgia pada tahun 2004. Saat ini mengajar sebagai dosen di Institut Teknologi Harapan Bangsa. Minat penelitian adalah pada manajemen dan analisis proses bisnis, supply chain management, dan enterprise resource planning (ERP).

Cut Fiarni, Institut Teknologi Harapan Bangsa

Cut Fiarni, lahir pada tanggal 4 Juli di Bandung, menerima gelar S.Si dari departemen Fisika, FMIPA, ITB pada tahun 2003 dan gelar MT, dari sekolah Teknik Elektro dan Informatika (STEI), ITB pada tahun 2007. Saat ini mengajar  sebagai dosen di Institut Teknologi Harapan Bangsa. Minat penelitian meliputi data mining, analisis keputusan, sistem rekomendasi, dan IT governance.

Candyda Andhika, Institut Teknologi Harapan Bangsa

Candyda Andhika, lahir pada tanggal 24 Juni 1994 di Bandung. Menerima gelar Sarjana Teknik dari Departemen Sistem Informasi, Institut Teknologi Harapan Bangsa pada tahun 2016.

References

Budi Akademika, Universitas Brawijaya. 2012. Sistem Pndukung Keputusan (Decision Support System). [Online]. Tersedia: http://pbsabn.lecture.ub.ac.id/2012/05/definisi-sistem-pendukung-keputusan-decision-support-system/ [12 November 2015].

Mangkunegara, Anwar Prabu. 2010. Evaluasi Kinerja SDM. Bandung: PT Refika Aditama.

Komisi Pemilihan Umum. 2011. Peraturan Pemerintah Nomor 46 Tahun 2011, tentang Penilaian Prestasi Kerja Pegawai Negeri Sipil. [Online]. Tersedia: www.kpu.go.id/dmdocuments/PP.46_2011.pdf [5 November 2015].

Gwo-Hshiung Tzeng dan Jih-Jeng Huang, Multiple Attribute Decision Making: Methods and Applications, CRC Press, 2011.

Ivancevich, John M. 2010. Human Resource Management: 11th Edition. Pakistan: Tata McGraw Hill Education.

Cover Vol 11(2)

Downloads

Published

2017-02-22

Issue

Vol. 11 No. 2 (2016)

Section

Articles

License

 

You are free to:

  1. Share — copy and redistribute the material in any medium or format for any purpose, even commercially.
  2. Adapt — remix, transform, and build upon the material for any purpose, even commercially.
  3. The licensor cannot revoke these freedoms as long as you follow the license terms.

Under the following terms:

  1. Attribution — You must give appropriate credit, provide a link to the license, and indicate if changes were made. You may do so in any reasonable manner, but not in any way that suggests the licensor endorses you or your use.
  2. ShareAlike — If you remix, transform, or build upon the material, you must distribute your contributions under the same license as the original.
  3. No additional restrictions — You may not apply legal terms or technological measures that legally restrict others from doing anything the license permits.

Notices:

You do not have to comply with the license for elements of the material in the public domain or where your use is permitted by an applicable exception or limitation.

No warranties are given. The license may not give you all of the permissions necessary for your intended use. For example, other rights such as publicity, privacy, or moral rights may limit how you use the material.