SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN DALAM ... - P3M Sinus

Sistem penentuan insentif bagi karyawan pada Perusahaan Sami Surya Indah .... Data mengenai teori bahasa pemrograman berbasis web yang sesuai dengan...

0 downloads 6 Views 784KB Size

Recommend Stories


sistem penunjang keputusan dalam penentuan prioritas pemilihan
penyiaran analog ke sistem penyiaran digital, dimana 1 (satu) saluran pada sistem penyiaran ..... Pemegang Hak Penggunaan Frekuensi : Lisensi BHP. 5.

sistem penunjang keputusan dalam penentuan prioritas pemilihan
penyiaran publik di lima dari negara (Bulgaria, Estonia, Jerman, Hungaria dan ... er lev el. R ev enues. N r of c ountrie s. Public Broadcasters. Commercial ...

METODE AHP DALaM SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN ... - Neliti
E-mnr'l: astro-'[email protected]'eom. ABSTRACT. Titis research is conducted to apply ..... ktar-'r_,traj- __- ewr ara I I 'EI I ria r uin jl. Gambar I i Nilai Prioritas Kriteria.

ISSN : 1693 – 1173 DESAIN DAN ANALISIS SISTEM ... - P3M Sinus
MATLAB. Pada LCD muncul peringatan auto rem, serta urutan rules yang dieksekusi. Variabel yang sesuai muncul peringatan pengereman. Jika variabel diluar.

sistem penunjang keputusan penentuan lokasi terbaik tempat
25 Jun 2012 - Gibson, karena metode ini dapat membantu pengambilan keputusan menentukan lokasi terbaik dari beberapa alternatif lokasi pembuatan ...

perbandingan performansi jaringan virtual private ... - P3M Sinus
disebut peladen atau server. Desain ini disebut dengan system client-server. [1]. Media transmisi merupakan jalur yang digunakan untuk dapat melakukan.

IMPLEMENTASI DAN ANALISIS ALGORITMA ... - P3M Sinus
imbuhan yang ada berdasarkan aturan morfologi dalam Bahasa Indonesia, tanpa ... Stemming bahasa indonesia dengan algoritma Nazief & Andriani diusulkan ...

rancang bangun sistem penunjang keputusan ... - IPB Repository
Eropa dengan bobot 0,326 yang memiliki porsi kedua terbesar diikuti Asia ... Value), Net B/C ratio, IRR (Internal rate of Return) dan PBP (Payback .... Page 14 ...... dunia adalah Brasil disusul oleh Amerika Serikat dan India. ...... kualifikasi SDM,

pembuatan situs social network untuk mahasiswa dan ... - P3M Sinus
Asynchronous JavaScript and XML (AJAX), PHP dan MySQL. ... AJAX adalah karena kemampuan teknologi AJAX melakukan request data kepada server tanpa.

Sistem Penunjang Keputusan Memilih Paket Wisata - Jurnal Publikasi
STMIK Pontianak. Jln. Merdeka No. 372 Pontianak, Kalimantan Barat. E-mail: [email protected] dan ..... Informasi, dan. Implementasi. Kompas, Jakarta.

Story Transcript


ISSN (Print) : 1693-1173 ISSN (Online) : 2548-4028

SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN INSENTIF BAGI KARYAWAN MENGGUNAKAN METODE PROMETHEE Aorora Mahardika1), Sri Siswanti2), Tri Irawati3) 1,2)

3)

Program Studi Teknik Informatika, STMIK Sinar Nusantara Surakarta Program Studi Komputerisasi AKuntansi, STMIk SInar Nusantara Surakarta 1)

[email protected], 2)[email protected], 3)[email protected]

Abstract PT. Sami Surya Indah has 7,100 employees who provide incentive issues, in addition to the current handling of obstacles in reporting and determination of employees who deserve incentives. The current system in the Company is still using manual process where the database used is still in paper form. For that will be designed and made a decision support system to determine the incentives for employees with the method Promethee in PT. Sami Surya Indah. The purpose of this study is to design and build systems that can assist in determining the feasibility of providing incentives to prospective employees. This study also aims to apply the Promethee method for determining the feasibility of providing incentives to employees. Methods of data collection include field study and literature study. Field studies include interviews and observations. While the literature study conducted by examining the relevant literature with the problem. Designing system design using CD (Context Diagram), DFD (Data Flow Diagram) and ERD (Entity Relation Diagram), Implementation program with PHP and database MySql. The results of the functionality test shows the application is running in accordance with its function and based on the validity test of the application has been declared valid. In performing system performance testing the author uses Blackbox method. Keywords: Decision Support System, Promethee Method, Incentive Determination

I.

PENDAHULUAN Insentif adalah suatu bentuk dorongan finansial kepada karyawan sebagai balas jasa perusahaan kepada karyawan atas prestasi karyawan tersebut. Insentif merupakan sejumlah uang yang ditambahkan pada upah dasar yang di berikan perusahaan kepada karyawan. Sistem penentuan insentif bagi karyawan pada Perusahaan Sami Surya Indah yang sedang berjalan yaitu menggunakan sistem perhitungan poin. Dengan metode perhitungan poin ini apabila karyawan mempunyai poin diatas grade yang ditentukan maka karyawan tersebut berhak mendapatkan insentif dari perusahaan. Akan tetapi masalah yang muncul dari metode poin tersebut yaitu metode poin yang diterapkan oleh perusahaan tidak menerapkan nilai prioritas terhadap variabel yang dijadikan parameter untuk menghitung poin tersebut. Sehingga setiap variabel tidak memiliki tingkat prioritas. Hal tersebut menjadikan setiap kriteria yang seharusnya mempunyai bobot atau prioritas yang tinggi akan mempunyai nilai yang sama. Berdasarkan permasalahan diatas maka penulis dalam hal ini akan membuat suatu Sistem penunjang keputusan dalam menentukan calon penerima insentif bagi karyawan. Dengan sistem yang dibangun oleh penulis ini akan memudahkan bagi Perusahaan dalam menentukan calon penerima insentif. Perusahaan akan memperoleh hasil data yang tepat dan secara cepat.

Jurnal Ilmiah SINUS…………….1

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Sistem Pendukung Keputusan Sistem pendukung keputusan dapat digambarkan sebagai sistem yang berkemampuan mendukung analisis ad hoc data, dan pemodelan keputusan, berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan, dan digunakan pada saatsaat yang tidak biasa (Fathansyah, 2012) . 2.2 Promethee Promethee adalah suatu metode penentuan urutan (prioritas) dalam analisis multikriteria. Sawicki mengungkapkan kriteria adalah definisi masalah dalam bentuk yang konkret dan kadang-kadang dianggap sebagai sasaran yang akan dicapai (Turban, 2005) a. Kriteria Quansi / tipe II (Quansi Kriteria)

H (d) = 0 jika –q ≤ d ≤ q 1 jika d < -q atau d >q Gambar 1. Kriteria Quansi Pada kriteria ini dua alternatif memiliki preferensi yang sama penting selama selisih atau nilai H(d) dari masing – masing alternative untuk criteria tertentu tidak melebihi nilai q dan apabila selisih hasil evaluasi untuk masing – masing alternative melebihi nilai q maka terjadi bentuk preferensi mutlak. Jika pembuat keputusan menggunakan criteria quansi, maka dia harus menentukan nilai q, dimana nilai ini dapat menjelaskan pengaruh yang signifikan dari suatu criteria. Dengan demikian q adalah merupakan nilai threshold indifference yaitu nilai dterbesar yang masih memungkinkan terjadinya indifference antar alternatif. b. Standar Insentif Karyawan Berdasarkan keputusan dari PT. Sami Surya Indah nilai standar calon penerima insentif adalah 70. Dari situlah untuk mengetahui calon karyawan penerima insentif, kemudian dicari nilai yang paling tertinggi dan yang paling banyak yang berhak menerima insentif. 2.3 Penelitian Terdahulu Berdasarkan penelitian Ranida Pradita dan Nurul Hidayat yang berjudul Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Berprestasi Menggunakan Metode Promethee diperoleh kesimpulan Pemilihan guru berprestasi dengan menggunakan sistem yang dibuat/dikembangkan ini, hasil perangkingan guru-guru berprestasi (dari semua peserta) jauh lebih cepat didapat dan diharapkan lebih akurat, karena sistem ini menggunakan kriteria-kriteria yang berkaitan dengan kualitas dan kuantitas prestasi para guru peserta pemilihan, serta mereduksi subyektifitas dari para penilai (Hidayat, 2013) Berdasarkan penelitian Harry Budiharjo S, Herry Sofyan, Suparja yang berjudul Perencanaan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Penerimaan Taruna Dengan Metode Promethee (Studi Kasus Seleksi Taruna Akmil) diperoleh kesimpulan: (1) Metode Promethee dapat digunakan dalam menyusun ranking calon

2…………….Jurnal Ilmiah SINUS

taruna, yang dapat memberikan hasil yang tepat dan akurat. Karena metode ini dalam proses perankingan alternatif menggunakan data kuantitatif maupun data kualitatif. Data tersebut akan digabungkan menjadi satu dengan bobot penilaian yang telah diperoleh melalui penilaian atau survei yang dilakukan kepada para pakar. Pada metode promethee perankingan dilakukan berdasarkan tingkat dominasi antara alternatif satu dengan alternatif lainnya, semakin dominasinya besar maka akan menduduki ranking di atas. (2) Dari hasil penelitian yang telah dilakukan dengan menjadikan tiga skenario yang berbeda yaitu, skenario 1 (Base case), skenario 2 (kombinasi Base case dengan promethee), skenario 3 (metode Promethee) memberikan hasil yang berbeda. Perbedaan pada skenario 1 dengan skenario 2 pada kategori kelompok I tidak jauh berbeda namun pada kelompok II dan selanjutnya perbedaannya cukup signifikan. Ini disebabkan karena jumlah peserta pada kelompok I hanya sedikit sedangkan kelompok yang lain pesertanya cukup banyak. Untuk skenario 3 yang menggunakan metode Promethee, memberikan perbedaan yang sangat tajam. Dari peserta yang memiliki ranking ke 12 sampai 20 pada base case ternyata akan terlempar jauh menjadi ranking di bawah antara ranking 30 sampai dengan 50 pada skenario 3, demikian juga sebaliknya yang sebelumnya ranking 22 pada skenario 1 menjadi ranking 7 pada skenario 3, masih banyak lagi perbedaan yang lain. (3) Skenario 3 yang murni menggunakan metode Promethee adalah merupakan skenario yang paling tepat digunakan untuk membuat perankingan, karena akan memberikan kesempatan kepada para calon yang memiliki kelebihan pada bidang tertentu dan terbatas pada bidang yang lain. (4) Dengan program penilaian yang berbasis Web maka memudahkan kepada sub panitia untuk menyampaikan hasil penilaian yang telah dilakukan dari tiap-tiap bagian kepada admin panitia pusat. Panitia pusat juga mudah untuk mengontrol perkembangan penilaian dari masing-masing bidang setiap saat (Harry Budiharjo S, 2015) III. METODE PENELITIAN Dalam metode penelitian dilakukan pencarian suatu data dengan teknik / metode pengumpulan data, adapun jenis data yang diperlukan yaitu. 3.1 Jenis Data a. Data primer Data primer yang dibutuhkan dalam membuat sistem pendukung keputusan dalam menentukan insentif diantaranya. - Data karyawan yang bekerja di PT.Sami Surya Indah. - Data absensi kehadiran karyawan. - Data nilai kedisiplinan karyawan - Data nilai sikap karyawan - Data nilai loyalitas karyawan b. Data Sekunder Data Sekunder yang dibutuhkan dalam membangun aplikasi pendukung keputusan dalam menentukan insentif karyawan diantaranya. - Data mengenai teori pendukung keputusan yang sesuai dengan kaidah-kaidah yang berlaku dan benar. - Data mengenai teori metode penentuan Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation. - Data mengenai teori tentang pengertian insentif - Data mengenai teori bahasa pemrograman berbasis web yang sesuai dengan kaidah-kaidah yang benar.

Jurnal Ilmiah SINUS…………….3

3.2 Metode Pengumpulan data Adapun metode pengumpulan data yang dilakukan antara lain. a. Observasi Pada tahap ini melakukan kunjungan langsung ke PT. Sami Surya Indah. Hal tersebut dilakukan dengan tujuan agar diketahui secara langsung proses penentuan calon penerima insentif bagi karyawan dengan metode yang sudah berjalan. Selanjutnya akan menyusun langkah-langkah yang sistematis dalam membuat sistem penentuan calon penerima insentif mengguakan metode Preference Ranking Organization Method for Enrichment Evaluation. b. Wawancara Pada tahap ini dilakukan pengumpulan data dengan wawancara, dengan cara menerapkan metode wawancara, mengajukan pertanyaan kepada bagian HRD(Human Resource Development). Metode dilakukan dengan lisan sehingga dijawab dengan lisan oleh pihak perusahaan atau ahli yang mempunyai kompetensi di bidang tersebut. c. Studi Pustaka Pada tahap ini mencari referensi pada buku-buku yang berkaitan dengan permasalahan tersebut. 3.3 Metode Analisa Sistem Dalam tahap ini adalah suatu kegiatan untuk melakukan analisa terhadap alternatif atau calon penerima insentif. Dalam hal ini menggali data dari pihak perusahaan. Masalah yang dihadapi saat ini adalah proses penentuan penerima insentif yang kurang cepat dan kurang tepat. Sehingga dengan proses analisa ini dapat mengetahui kelayakan dari sistem yang telah dibangun. IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Dalam hal pembahasan akan diuraikan tentang Analisa Alternatif, Perancangan Sistem, Halaman Aplikasi, dan Pengujian Aplikasi yang akan menjadi acuan dalam pembuatan sistem ini. 4.1 Analisa Data Dengan Promethee Dalam tahap ini adalah suatu kegiatan untuk melakukan analisa terhadap alternatif atau calon penerima insentif. Dalam hal ini menggali data dari pihak perusahaan. Adapun calon alternatif dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1 Analisa Calon Alternatif No 1 2 3 4 5

a.

Nama Alternatif Ayu Triwahyuni Beni Riswanto Dion Kusnadi Eka Ayu Rismawati Junaidi Iswanto

Keterangan Humas Humas Marketing HRD TU

Analisa Kriteria Dalam tahap ini adalah suatu kegiatan untuk melakukan analisa terhadap kriteria dalam menentukan calon penerima insentif. Dalam hal ini menggali data dari pihak perusahaan. Adapun kriteria dapat dilihat pada Tabel 2

4…………….Jurnal Ilmiah SINUS

Tabel 2 Analisa Kriteria No

Kriteria

1 2 3 4

Nilai Kehadiran Nilai Kedisiplinan Nilai Sikap Nilai Loyalitas

Min/Max

Type

Batas Interval Max

Max Max Max Max

2 2 2 2

3 3 3 3

Keterangan: 1. Nilai kehadiran Merupakan kriteria yang di dapat dari nilai kehadiran penilaian tingkat kehadiran dari setiap karyawan 2. Nilai Kedisiplinan Merupakan kriteria yang di dapat dari nilai kehadiran penilaian tingkat kedisplinan dari setiap karyawan 3. Nilai Sikap Merupakan kriteria yang di dapat dari nilai kehadiran penilaian tingkat sikap dari setiap karyawan 4. Nilai Loyalitas Merupakan kriteria yang di dapat dari nilai kehadiran penilaian tingkat loyalitas dari setiap karyawan

yang diperoleh dari hasil

yang diperoleh dari hasil

yang diperoleh dari hasil

yang diperoleh dari hasil

b. Input Nilai Dalam tahap ini adalah suatu kegiatan untuk melakukan analisa nilai dari setiap alternatif pada kriteria yang dimiliki. Dalam hal ini menggali data dari pihak perusahaan. Adapun data nilai dapat dilihat pada tabel 3. 1. Klasifikasi Tabel 3 Klasifikasi Nilai Alternatif No 1 2 3 4 5

Nama Alternatif Ayu Triwahyuni Beni Riswanto Dion Kusnadi Eka Ayu Rismawati Junaidi Iswanto

Nilai Kedisiplinan 75 90 94 85 80

Nilai Kehadiran 86 78 82 88 79

Nilai Loyalitas 80 75 79 83 78

Nilai Sikap 79 80 82 83 72

Tabel klasifikasi alternatif seperti pada Tabel 3 menjelaskan tentang nama – nama calon atau alternatif calon penerima insentif dengan nilai yang melekat pada setiap calon karyawan yang nantinya akan mendapatkan insentif. Nilai pada setiap karyawan didapatkan dari hasil pengumpulan data pada setiap komponen atau kriteria dalam proses penentuan calon penerima dana insentif. Setelah memasukan nilai dengan melakukan klasifikasi, langkah selanjutnya akan dilakukan proses analisa nilai pada setiap kriteria menggunakan metode promethee. Preferensi Type 2 (quasi) P(x)

0

𝑷 𝒙 =

m

𝟎, 𝒙 ≤ 𝒎 𝟏, 𝒙 > 𝑚

x Gambar 2. Preferensi Type 2 (quasi) Jurnal Ilmiah SINUS…………….5

Keterangan : X = Alternatif P(x) = Nilai Preferensi X M = Batas interval C = Kriteria Nilai Prefensi (Ayu Triwahyuni dan Beni Riswanto) - Untuk Kriteria Nilai Kedisiplinan P(X) = C1 (A1) – C1(A2) = 75 – 90 = -15 Berdasarkan kaidah maksimasi di peroleh : (A1,A2) = 0 Keterangan : - C1 : Kriteria ke-1 (Kedispilinan) - A1 : Karyawan Ke-1 ( Ayu tri Wahyuni) - A2 : Karyawan Ke-2 ( Beni Riswanto) - Hasil 0, Karena hasil P(X) = 15, Apabila hasil P(X) kurang dari interval 3 maka hasilnya 0. Apabila lebih dari interval 3 maka hasilnya 1. = C1 (A2) – C1(A1) = 90 – 75 = 15 Berdasarkan kaidah maksimasi di peroleh : (A2,A1) = 1 P(X)

-

-

-

Untuk Kriteria Nilai Kehadiran .P(X) = C1 (A1) – C1(A2) = 86 – 78 =8 Berdasarkan kaidah maksimasi di peroleh : (A1,A2) = 1 P(X) = C1 (A2) – C1(A1) = 78 – 86 = -8 Berdasarkan kaidah maksimasi di peroleh : (A2,A1) = 0 Untuk Kriteria Nilai Loyalitas P(X) = C1 (A1) – C1(A2) = 80 – 75 =5 Berdasarkan kaidah maksimasi di peroleh : (A1,A2) = 1 P(X) = C1 (A2) – C1(A1) = 75 - 80 = -5 Berdasarkan kaidah maksimasi di peroleh : (A2,A1) = 0 Untuk Kriteria Nilai Loyalitas P(X) = C1 (A1) – C1(A2) = 79 – 80 = -1 Berdasarkan kaidah maksimasi di peroleh : (A1,A2) = 0 P(X) = C1 (A2) – C1(A1) = 80 - 79 =1 Berdasarkan kaidah maksimasi di peroleh : (A2,A1) = 0

6…………….Jurnal Ilmiah SINUS

2. Index Preferensi Dengan menggunakan langkah yang sama pada penilaian prefensi maka akan di dapatkan data sebagai berikut : Index Preferensi (Pi) A1,A2 = Σ(PX) / ΣC =(0+1+1+0)/4 = 0,50 Index Preferensi (Pi) A2,A1 = Σ(PX) / ΣC =(1+0+0+0)/4 = 0,25 Dengan menggunakan langkah yang sama dengan data set yang telah ditentukan maka ringkas perhitungan akan didapatkan seperti Tabel 4. Tabel 4 Matrik Perhitungan Pi Alternatif A1 A2 A3 A4 A5

A1 0,25 0,25 0,5 0,25

A2 0,5 0,75 0,5 0

A3 0,5 0 0,5 0

A4 0 0,25 0,25 0

A5 0,75 0,5 1 1 -

3. Leaving Flow 𝟏 ɸ+(a) = 𝒏−𝟏 ∑p(a,x) .................................. (1) Dimana : p(a,x) : Nilai Indeks preferensi n : Jumlah alternatif Sehingga : Φ+( A1) Φ+( A2) Φ+( A3) Φ+( A4) Φ+( A5)

= (1/(5-1)) (0,5 + 0,5 + 0 + 0,75) = 0,438 = (1/(5-1)) (0,25 + 0 + 0,25 + 1) = 0,25 = (1/(5-1)) (0,25 + 0,75 + 0,25 + 1) = 0,563 = (1/(5-1)) (0,5 + 0,5 + 0,5 + 1) = 0,625 = (1/(5-1)) (0,25 + 0+ 0 + 0) = 0,063

4. Entering Flow 𝟏 ɸ-(a) = 𝒏−𝟏 ∑p(x,a) .................................. (2) Dimana : p(x,a) : Nilai Indeks preferensi (b,a) n : Jumlah alternatif Sehingga : Φ-( A1) = (1/(5-1)) (0,25 + 0,25 + 5+ 0,25) = 0,313 Φ-( A2) = (1/(5-1)) (0,5 + 0,75 + 0,5 + 0) = 0,438 Jurnal Ilmiah SINUS…………….7

Φ-( A3) = (1/(5-1)) (0,5 + 0 + 0,5 + 0) = 0,25 Φ( A4) = (1/(5-1)) (0 + 0,25 + 0,25 + 0) = 0,125 Φ-( A5) = (1/(4-1)) (0,75 + 5+ 1 + 1) = 0,81

5. Net Flow Perhitungan Promethee II yaitu mencari nilai net flow atau nilai keseluruhan. Nilai net flow didapat dari pengurangan nilai leaving flow dengan nilai entering flow. Untuk mendapatkan nilai net flow dapat menggunakan persamaan sebagai berikut. (3) Dimana :

Sehingga : Φ (A1 / Ayu Tri Wahyuni )= 0,438 – 0,313 = 0,125 Φ (A2 / Beni Riswanto ) = 0,25 – 0,438 = - 0,188 Φ (A3 / Dion Kusnaidi ) = 0,563 – 0,25 = 0,313 Φ (A4 / Eka Ayu Rismawati )= 0,625 – 0,125 = 0,5 Φ (A5 / Junaidi Riswanto )= 0,063– 0,813 = -0,75 c. Hasil Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan metode Promethee diatas dapat ditarik kesimpulan, bahwa karyawan yang layak mendapatkan dana insentif dari hasil perhitungan tersebut adalah Eka Ayu Rismawati dengan bobot net flow yang paling besar. Dimana bobot dari Eka Ayu Rismawati adalah 0,5. 4.2 Perancangan Sistem a. Contex Diagram Diagram Konteks pada Sistem Penentuan Calon Penerima Insentif ini menggambarkan sistem aliran program secara umum. Adapun gambaran context diagram seperti pada Gambar 3. Hasil Seleksi

Hasil Seleksi

HRD (Pimpinan)

Karyawan

Sistem Penentuan Calon Penerima Insentif Admin

Karyawan

Kriteria

Nilai Analisa

Hasil

Gambar 3. Context Diagram 8…………….Jurnal Ilmiah SINUS

b. Data Flow Diagram Data flow diagram (Gambar 4) merupakan suatu gambaran sistem secara logika dan teknik dari penggambaran aliran data dengan menggunakan simbol-simbol tertentu Data Karyawan Data Kriteria

Data Karyawan

1

01

pro_alternatif

02

pro_kriteria

03

pro_nilai

Admin Input Data Data Kriteria

Data Karyawan

Data Kriteria

Analisa dengan Promethee Data Analisa Data Nilai

2 Memasukan data nilai

Proses Data

Hasil nilai dari setiap karyawan

Data Kriteria

3 Data Hasil

Output Data

Akses Hasil

HRD (Pimpinan)

Data Karyawan

Akses Hasil

Karyawan

Gambar 4. Data Flow Diagram c. Relasi Antar Tabel Dalam aplikasi pendukung keputusan yang dibangun ini terdapat 4 buah tabel utama yang mempunyai relasi atau hubungan seperti pada Gambar 5. Pro_alternatif

Id_alternatif Nama Keterangan

Pro_nilai

Pro_admin

1 M M

Id_nilai Id_alternatif Id_kriteria Nilai Id_admin

1

Id_admin Nama Username Password

M

Pro_kriteria Id kriteria nama keterangan Min_max Tipe_preferensi Nilai_p Nilai_q Nilai_gausian

1

Gambar 5. Relasi antar tabel 4.4 Halaman Aplikasi a Form Tampil Data Alternatif Tampilan form tampil data alternatif (Gambar 6) ini merupakan salah satu form atau fitur tampilan dari aplikasi yang digunakan untuk menampilkan data alternatif atau data karyawan yang akan diseleksi untuk mendapatkan dana insentif.

Gambar 6. Tampilan Form Tampil Data Alternatif Jurnal Ilmiah SINUS…………….9

b

Form Tambah Data Alternatif Tampilan form tambah data alternatif seperti pada Gambar 7, merupakan salah satu form atau fitur tampilan dari aplikasi yang digunakan untuk menambahkan data alternatif atau data karyawan yang akan diseleksi untuk mendapatkan dana insentif. Pada halaman tambah data alternatif ini terdapat beberapa fitur atau elemen yang masing-masing elemen mempunyai fungsi yang berbeda-beda.

Gambar 7. Tampilan Form Tambah Data Alternatif c

Form Tampil Data Kriteria Tampilan form tampil data kriteria seperti pada Gambar 8, merupakan salah satu form atau fitur tampilan dari aplikasi yang digunakan untuk menampilkan data kriteria yang telah dimasukkan ke dalam sistem aplikasi. Data kriteria yang dimaksud yaitu data yang terkait dengan proses penentuan pemberian insentif kepada karyawan.

Gambar 8. Tampilan Form Tampil Data Kriteria d

Form Input Nilai Tampilan form input nilai ini merupakan salah satu form atau fitur tampilan dari aplikasi yang digunakan untuk memasukkan data nilai dari setiap karyawan ke dalam sistem aplikasi ini. Data nilai yang dimaksud merupakan nilai dari kriteria yang dijadikan acuan dalam menentukan calon karyawan yang berhak menerima insentif. Pada halaman input nilai ini terdapat beberapa fitur atau elemen yang masing-masing elemen mempunyai fungsi yang berbeda-beda. Pada halaman ini sistem akan memasukan data yang telah diketikan oleh user. Kemudian sistem akan melakukan proses perhitungan menggunakan metode Promethee. Adapun tampilan form update data kriteria terdapat pada Gambar 9.

10…………….Jurnal Ilmiah SINUS

Gambar 9. Tampilan Form Input Nilai 4.3

Pengujian Aplikasi Dalam hal ini akan dilakukan pengujian terhadap sistem aplikasi yang telah dibangun. Adapun metode dalam hal pengujian sistem menggunakan metode Black Box. Dengan menggunakan metode ini diharapkan dapat memaparkan kelayakan kinerja dari sistem. Pada Tabel 5 merupakan hasil pengujian sistem aplikasi yang dibangun. Tabel 5 Pengujian Kelas Uji Sistem Input Data No

Skenario Pengujian

1

Input Data Kriteria

2

Hapus Data Kriteria

3

Tampil Data Kriteria 4

Data kriteria bersifat dinamis

5

Notifikasi

6

Input Data Alternatif

7

Hapus Data Alternatif

8

Tampil Data Alternatif

9

Data Alternatif besifat dinamis

10

Notifikasi

Hasil Yang Diharapkan

Hasil Pengujian

Sistem dapat memasukan data kriteria. Sistem dapat menghapus data kriteria Sistem dapat menampilkan data kriteria Sistem dapat mengelola data kriteria yang tidak terbatas

Sistem dapat memasukan data kriteria. Sistem dapat menghapus data kriteria Sistem dapat menampilkan data kriteria Sistem dapat mengelola data kriteria yang tidak terbatas Sistem tidak dapat memberikan informasi apabila terjadi kesalahan sistem Sistem dapat memasukan data Alternatif. Sistem dapat menghapus data Alternatif Sistem dapat menampilkan data Alternatif Sistem dapat mengelola data Alternatif yang tidak terbatas Sistem tidak dapat memberikan informasi apabila terjadi kesalahan sistem

Sistem dapat memberikan informasi apabila terjadi kesalahan sistem Sistem dapat memasukan data Alternatif. Sistem dapat menghapus data Alternatif Sistem dapat menampilkan data Alternatif Sistem dapat mengelola data Alternatif yang tidak terbatas Sistem dapat memberikan informasi apabila terjadi kesalahan sistem

Kesimpulan Valid Valid Valid Valid

Valid

Valid Valid Valid Valid

Valid

Jurnal Ilmiah SINUS…………….11

Langkah selanjutnya akan dilakukan proses perhitungan prosentase nilai kinerja sistem aplikasi yang dibangun. Dalam melakukan proses perhitungan prosentase, menerapkan rumus perhitungan dengan rumus sebagai berikut. Nilai Kelayakan Sistem = (Jumlah Valid / ΣSkenario Pengujian) x 100 (4) Berdasarakan rumus perhitungan kelayakan sistem yang telah dipaparkan, maka nilai kelayakan sistem adalah sebagai berikut. Nilai Kelayakan Sistem = (26/26) x 100 = 100 % Sehinga dapat disimpulkan bahwa dengan melakukan pengujian kelayakan sistem, dengan menggunakan jumlah skenario pengujian sebanyak 26 butir uji, hasil valid 26. Maka nilai kelayakan sistem aplikasi pendukung keputusan dalam melakukan penentuan penerima insentif sebesar 100%. V. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan 1. Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Calon Penerima Insetif yang dibuat sudah sesuai dengan proses analisa dengan metode PROMETHEE. Hal tersebut dibuktikan dengan hasil proses perhitungan pembobotan sampai dengan memperoleh nilai pada setiap alternatif, dimana hasil sistem sama dengan proses analisa perhitungan secara manual. 2. Sistem pendukung keputusan yang telah dibuat, dengan menggunakan jumlah skenario pengujian sebanyak 26, hasil nilai valid sebanyak 26. Maka hasil nilai kelayakan sistem dari aplikasi yang telah dibangun sebesar 100%. 3. Hasil perhitungan menggunakan metode PROMETHEE pada kasus penentuan calon penerima insentif, menghasilkan data Karyawan yang layak menerima insentif yang paling tinggi Eka Ayu Rismawati dengan bobot net flow yang paling besar yaitu 0,5. 5.2 Saran 1. Secara umum aplikasi pendukung keputusan yang dibuat sudah mampu memberikan alternatif keputusan bagi pihak perusahaan dalam membantu menetukan karyawan yang layak mendapatkan insentif. Akan tetapi didalam sistem masih terdapat beberapa sistem validasi yang tidak maksimal, sehingga disarankan agar pengembangan aplikasi ini dapat ditingkatkan dalam hal sistem validasi data. 2. Sebaiknya pengguna atau admin yang menjalankan aplikasi ini adalah orang yang telah mengerti tentang cara menjalankan atau mengoperasionalkan komputer. Hal tersebut penting karena pada aplikasi ini terdapat beberapa alur atau prosedur yang mengharuskan pengguna mengerti tentang cara menggunakan komputer. DAFTAR PUSTAKA Fathansyah. (2012). Basis Data - Buku Teks Ilmu Komputer Basis Data (Edisi Revisi). Bandung: Informatika. Harry Budiharjo S, H. S. (2015). Perencanaan Sistem Pendukung Pengambilan Keputusan Penerimaan Taruna Dengan Metode Promethee (Studi Kasus Seleksi Taruna AKMIL). Seminar Nasional Informatika 2015 (semnasIF 2015) (pp. 147-155). Yogyakarta: UPN ”Veteran” Yogyakarta, 14 November 2015. Hidayat, R. P. (2013). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Berprestasi Menggunakan Metode Promethee. Jurnal Sains Dan Seni Pomits Vol. 2, No.1, ISSN. 2337-3520 (2301-928X Print) , 1-6. Turban, E. (2005). Decicion Support Systems and Intelligent Systems. Yogyakarta: Penerbit Andi. 12…………….Jurnal Ilmiah SINUS

Life Enjoy

" Life is a reality to be experienced! "

Get in touch

Social

© Copyright 2016 - 2018 FEXDOC.COM - All rights reserved.