Positif : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Volume 4.
No.
2, 2018, pp.
68 - 77
E-ISSN 2460-9552
P-ISSN 2620-3227
Article history Received Oct 15, 2018
Accepted Nov 15, 2018
METODE FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM METODE
PERFORMANCE APPRAISAL UNTUK MENENTUKAN TINGKAT KUALITAS
DOSEN PADA JURUSAN AKUNTANSI POLITEKNIK NEGERI BANJARMASIN
Heru Kartika Candra1.
Ronny Mantala2.
Said Muhammad3.
Slamet Riyadhi4 Prodi Komputer Akuntansi.
Politeknik Negeri Banjarmasin Prodi Manajemen Informatika.
Politeknik Negeri Banjarmasin Email : Heru_kcandra@poliban.
id, rmantala@gmail.
com, muhamad.
bahasyim@gmail.
mets1409@akuntansipoliban.
Abstract The measure of the success of a lecturer in transferring his knowledge to students becomes the main focus so that it can be described in a measurable manner, so that what is given can be understood, accepted and applied by students in accordance with the objectives to be achieved, namely the quality of teaching.
Almost all universities assess their teaching performance.
Performance appraisal means evaluating the current and / or past teaching quality relative to its performance standards.
Some reasons for assessing teacher quality, first is integrated in the performance management process, second is assessment allows superiors and subordinates to develop a plan to correct all deficiencies found, third is assessment needed to know the strengths and weaknesses of teachers that are useful for career planning for teachers itself.
There are several tools that are commonly used to conduct teacher performance assessments, namely the performance appraisal method.
However, performance appraisal has several weaknesses (Dessler, 2.
including: subjective assessment, halo effect, centralized tendency, influenced by age, race and Therefore, a technical evaluation system for performance appraisal is needed, so that it can get a more accountable assessment.
In the previous research conducted by the author, the method used in the measurement process with parameters in the performance appraisal method is by using the Fuzzy Mamdani Logic method where the aim is to assess teacher performance by improving the assessment method of performance appraisal from the parameters, so can be used as a decision support system.
The results obtained in the measurement with Fuzzy Mamdani Logic method are seen from the accuracy level of 60% accuracy of the calculation compared to the use of performance appraisal method.
After developing the method that is by using the method of Fuzzy Analiytic Hierarchi Process the results obtained can increase the level of calculation accuracy up to 93%, considering in the FAHP method, the parameters that become the calculation variable will be analyzed first the level of consistency so that it is feasible to use.
Keywords: Fuzzy Analiytic Hierarchi Process.
Assessment.
Teacher Abstrak Ukuran keberhasilan seorang dosen dalam mentransferkan ilmunya kepada mahasiswa menjadi fokus utama agar dapat digambarkan secara terukur, sehingga apa yang diberikan dapat dipahami, diterima dan diterapkan oleh mahasiswa sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai yaitu kualitas pengajaran.
Hampir seluruh perguruan tinggi melakukan penilaian prestasi pengajarnya.
Penilaian prestasi berarti mengevaluasi kualitas pengajar saat ini dan/atau dimasa lalu relatif terhadap standar kinerjanya.
Beberapa alasan untuk menilai kualitas pengajar, pertama adalah terintegasi dalam proses manajemen kinerja, kedua adalah penilaian memungkinkan atasan dan bawahan menyusun sebuah rencana untuk mengkoreksi semua kekurangan yang ditemukan, ketiga adalah penilaian dibutuhkan untuk mengetahui kelebihan dan kelemahan dari pengajar yang berguna untuk perencanaan karier bagi pengajar itu sendiri.
Positif : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Volume 4.
No.
2, 2018, pp.
68 - 77
E-ISSN 2460-9552
P-ISSN 2620-3227
Ada beberapa alat bantu yang sudah umum digunakan untuk melakukan penilaian prestasi pengajar yaitu dengan metode performance appraisal.
Akan tetapi performance appraisal memiliki beberapa kelemahan (Dessler, 2.
diantaranya adalah: penilaian subyektif, terjadi efek halo, kecenderungan terpusat, dipengaruhi oleh umur, ras dan jenis kelamin.
Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem teknis penilaian pada performance appraisal, agar lebih mendapatkan penilaian yang lebih dapat Pada penellitian sebelumnya yang dilakukan oleh penulis, metode yang dipakai dalam proses pengukuran dengan parameter dalam metode performance appraisal yaitu dengan menggunakan metode Logika Fuzzy Mamdani dimana tujuannya untuk melakukan penilaian prestasi pengajar dengan cara memperbaiki metode penilaian dari performance appraisal dari parameter-parameter yang dimiliki, sehingga dapat dipergunakan sebagai sistem penunjang keputusan.
Hasil yang diperoleh dalam pengukuran dengan metode Logika FuzzyMamdani dilihat dari tingkat akurasi sebesar 60% ketepatan perhitungan dibandingkan dari penggunaan metode performance appraisal.
Setelah melakukan pengembangan metode yaitu dengan menggunakan metode Fuzzy Analiytic Hierarchi Process hasil yang diperoleh dapat miningkatkan tingkat akurasi perhitungan sampai mencapai 93%, mengingat dalam metode FAHP, parameter yang menjadi variable perhitungan akan di analisa dulu tingkat konsistensinya sehingga layak untuk digunakan.
Kata Kunci : Fuzzy Analiytic Hierarchi Process.
Penilaian.
Pengajar PENDAHULUAN Evaluasi kualitas pengajar sangat diperlukan, untuk mengetahui pengaruh pengajaran seorang pengajar terhadap mahasiswa.
Sedangkan tujuan dari evaluasi ini adalah: Pertama.
Untuk meningkatkan kualitas pengajar.
Kedua.
Mengembangkan diri pengajar itu sendiri.
Ketiga.
Meningkatkan kepuasan mahasiswa terhadap Keempat.
Meningkatkan motivasi kerja pengajar.
Kelima.
Mencapai tujuan program Keenam.
Meningkatkan Perhitungan evaluasi kualitas pengajar adalah mempergunakan cara perhitungan dengan menggunakan beberapa parameter yang nantinya menghasilkan sebuah nilai yang dinamakan dengan Nilai Kualitas Dosen (NKD), dengan rumus sebagai berikut : NKD = 20 % KM 30 % KH 25 % SU 25 % NA.
Dimana KM adalah Kepuasan Mahasiswa.
KH adalah Kehadiran.
SU adalah Penyerahan Soal Ujian.
NA adalah Pengumpulan Nilai Akhir.
Ada beberapa alat bantu yang sudah umum digunakan untuk melakukan penilaian prestasi pengajar yaitu dengan metode performance appraisal.
Akan tetapi performance appraisal memiliki beberapa kelemahan (Dessler, 2.
diantaranya adalah:
penilaian subyektif, terjadi efek halo, kecenderungan terpusat, dipengaruhi oleh umur, ras dan jenis kelamin.
Oleh karena itu dibutuhkan suatu sistem teknis penilaian pada performance appraisal, agar lebih mendapatkan penilaian yang lebih dapat dipertanggungjawabkan.
Pada penelitian yang dilakukan oleh Herri Trianto, dkk .
, tentang Sistem Informasi Perijinan dan Monitoring Papan Reklame Berbasis WEB GIS dengan Fuzzy AHP sebagai Hasil yang dicapai pada penelitian ini adalah Penentuan lokasi pemasangan papan reklame dengan melihat hasil bobot dari setiap kriteria berdasarkan dari inputan surat ijin pemasangan.
Hasil yang diperoleh yaitu pemasangan dapat dilakukan di Jalan Pemuda Surabaya dengan nilai bobot kriteria volume jalan = 0,0516356, dekat perdagangan = 0,0416667, dekat pendidikan = 0,0568182, kepadatan kendaraan = 0,0434457, dan Luas reklame = 0,047244.
(Trianto.
, dkk.
Sedangkan Penelitian yang dilakukan oleh Ni Made Dwi Parwati .
,tentang Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Teladan Menggunakan Metode Fuzzy AHP, dalam penelitian iniProses penilaian kualitas karyawan PT.
BTDC melakukan pemilihan karyawan teladan untuk memacu semangat karyawan dalam meningkatkan atau bahkan tetap mempertahankan dedikasi dan Metode Fuzzy AHP dapat diterapkan pada aplikasi dan dapat memberikan rekomendasi karyawan teladan yang dipilih dari beberapa alternative kandidat sesuai dengan kriteria yang ditentukan.
(Parwati,2.
Logika Fuzzy merupakan sebuah logika yang memiliki nilai kekaburan atau kesamaran (Fuzzynes.
antara dua nilai.
Pendekatan fuzzy khususnya pendekatan triangular fuzzy number terhadap skala AHP diharapkan mampu untuk Positif : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Volume 4.
No.
2, 2018, pp.
68 - 77
diharapkan hasil yang diperoleh lebih akurat.
METODE PENELITIAN
Data kriteria yang digunakan dalam penentuan tingkat kualitas kualitas dosen, seperti pada table 1 di bawah ini.
Berdasarkan Tabel 1 terdapat 4.
kriteria sebagai penentuan tingkat kualitas kualitas dosen.
E-ISSN 2460-9552
P-ISSN 2620-3227
Langkah-langkah yang akan dilakukan dalam penelitian ini dengan metode FAHP adalah :
Membuat Struktur Hirarki Struktur Penentuan Tingkat Kualitas Dosen, dapat dilihat pada gambar 3.
perbandingan matriks berpasangan antar criteria dengan skala TFN dapat dilihat pada table 3a dan 3b.
Tabel 1.
Data Kriteria Nilai Gambar 3 Hirarki Penentuan Kualitas Dosen Adapun sebagai sampel data awal perhitungan sebagai alternatif, digunakan 5 .
orang siswa yang termasuk ikut dalam seleksi Data dosen peserta seleksi seperti terlihat pada table 2.
Tabel 3a.
Perbandingan matriks berpasangan Kriteria FAHP Tabel 2.
Daftar Perangkingan Kualitas Dosen Jurusan Akuntansi Poliban Penentuan Nilai Sintesis Tabel 3b.
Penghitungan Jumlah baris setiap kolom sel Adapun tahapan proses perhitungan penentuan kaulitas kinerja dosen dengan metode FAHP adalah sebagai berikut :
Gambar 2.
Prosedur Perhitungan Menggunakan metode Fuzzy AHP Tabel di atas adalah perhitungan nilai jumlah baris dan kolom hasil perbandingan kriteria, selanjutnya menggunakan persamaan nilai sintesis Fuzzy masing-masing criteria (Sk.
dimana I = 1, 2, dan 3.
2,500.
16,5 13,400 10,900
0,150.
0,222.
0,367
6,5.
16,5 13,400 10,900
0,300.
0,481.
0,734
Positif : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Volume 4.
No.
2, 2018, pp.
68 - 77
3,4.
4,000.
16,5 13,400 10,900
3,4.
4,000.
16,5 13,400 10,900
0,204.
0,296.
0,428
0,204.
0,296.
0,428
E-ISSN 2460-9552
P-ISSN 2620-3227
Kriteria 3 (K.
, nilai vektornya adalah :
VSK3 Ou (VSK1.
VSK2.
VSK.
VSK3OuVSK1 = 1 VSK3Ou VSK2 = 0,409 VSK3Ou VSK4 = 1 Sehingga diperoleh nilai ordinat, dAo dAo(VSK.
= min .
0,409.
=0,409
Kriteria 4 (K.
, nilai vektornya adalah :
VSK4 Ou (VSK1.
VSK2.
VSK.
VSK4OuVSK1 = 1 VSK4Ou VSK2 = 0,409 VSK4Ou VSK3 = 1 Sehingga diperoleh nilai ordinat, dAo dAo(VSK.
= min .
0,409.
=0,409
Berdasarkan nilai ordinat K1.
K2.
K3 dan K4, maka nilai bobot vector dapat ditentukan sesuai persamaan sebagai WAo = .
Ao (A.
, dAo (A.
A, dAo (A.
)T, maka dihasilkan bobot WAo=.
,205.
0,409.
0,409 )T
Sehingga dapat ditabelkan seperti berkut :
Tabel 4.
Kesimpulan Penghitungan Nilai Sintesis Fuzzy (S.
Kriteria Penentuan Nilai vector (V) dan nilai Ordinat Defuzzifikasi .
Berdasarkan table 3.
dan persamaan yang ada, maka diperoleh nilai vector dan nilai ordinat defuzzyfikasi dari masing-masing a a a " $# $# $ , "% &&'% .
Kriteria 1 (K.
, nilai vektornya adalah :
VSK1 Ou (VSK2.
VSK3.
VSK.
VSK1OuVSK2 = 0,300 $ 0,367 0,222 $ 0,367 $ 0,481 $ 0,734 0,205 VSK1Ou VSK3 = 0,688 VSK1Ou VSK4 = 0,688 Sehingga diperoleh nilai ordinat, dAo dAo(VSK.
= min .
,205.
0,688.
0,205
Kriteria 2 (K.
, nilai vektornya adalah :
VSK2 Ou (VSK1.
VSK3.
VSK.
VSK2OuVSK1 = 1 VSK2Ou VSK3 = 1 VSK2Ou VSK4 = 1 Sehingga diperoleh nilai ordinat, dAo dAo(VSK.
= min .
Normalisasi nilai bobot vector (W) Normalisasi nilai bobot vector diperoleh dengan persamaan yang ada, dimana tiap elemen bobot vector dibagi jumlah bobot vector itu sendiri.
Normalisasi nilai bobot vector fuzzy criteria sama dengan nilai bobot prioritas global .
ang menjadi tujuanny.
Wlokal=.
,101.
0,494.
0,202.
Perangkingan Alternatif dan hasil keputusan Nilai yang ditetapkan dari hasil penilaian berkisar antara <= 20 sampai dengan 100.
Sehingga rentang nilai akhir yang disesuaikan dengan intensitas kepentingan fuzzy seperti pada table 4.
Tabel 5.
Rentang Nilai Berdasarkan Intensitas Kepentingan Dari hasil penilaian yang dapat dilihat pada , maka dapat ditentukan perhitungan FAHP untuk alternative dari masing-masing Positif : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Volume 4.
No.
2, 2018, pp.
68 - 77
kriteria yang telah ditentukan.
Adapun langkah yang lakukan sebagai berikut :
Perhitungan Perbandingan Alternatif dengan Kriteria Kepuasan Mahasiswa
E-ISSN 2460-9552
P-ISSN 2620-3227
Perhitungan Perbandingan Alternatif dengan Kriteria Kehadiran Tabel 7.
Pembandingan Alternative Berdasar Kriteria Kehadiran Tabel 6.
Pembandingan Alternative Berdasar Kriteria Kepuasan Mahasiswa 3,286.
4,167.
3,444.
4,500.
24,944 30,667 37.
0,092.
0,147.
0,223
7,500.
9,000.
10,500
0,200.
0,293.
0,421
7,500.
9,000.
10,500
0,200.
0,293.
0,421
3,000.
3,667.
5,000
0,080.
0,120.
0,200
3,500.
4,500.
6,000
0,093.
0,147.
0,241
24,944 30,667 37.
24,944 30,667 37.
24,944 30,667 37.
24,944 30,667 37.
0,085.
0,133.
0,215
8,500.
10,500.
12,500
0,220.
0,335.
0,497
2,667.
3,133.
4,000
0,069.
0,100.
0,159
5,500.
6,833.
8,500
0,142.
0,218.
0,338
5,222.
6,750.
8,286
0,135.
0,215.
0,329
25,175 31,383 38,686
25,175 31,383 38,686
25,175 31,383 38,686
25,175 31,383 38,686
25,175 31,383 38,686
Penentuan Nilai Sintesis Penentuan Nilai Sintesis Kriteria Kehadiran .
Penentuan Nilai Sintesis Penentuan Nilai Sintesis Kriteria Kepuasan Mahasiswa .
Penentuan Nilai vector (V) dan nilai .
Penentuan Nilai vector (V) dan nilai Ordinat Defuzzifikasi .
Alternatif berdasarkan Kriteria Kepuasan Mahasiswa .
Normalisasi nilai bobot vector (W) = Jadi Bobot Kriteria (W) = .
,059.
0,423.
0,423.
0,002.
Ordinat Defuzzifikasi .
Alternatif berdasarkan Kriteria Kepuasan Mahasiswa .
Normalisasi nilai bobot vector (W) = Jadi Bobot Kriteria (W) = .
,241.
0,505.
0,000.
0,254.
Perhitungan Perbandingan Alternatif berdasarkan Kriteria Penyerahan Soal Ujian Positif : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Volume 4.
No.
2, 2018, pp.
68 - 77
E-ISSN 2460-9552
P-ISSN 2620-3227
Perhitungan Perbandingan Alternatif berdasarkan Kriteria Penyerahan Nilai Ujian Tabel 8.
Pembandingan Alternative Berdasar Kriteria Penyerahan Soal Ujian Tabel 9.
Pembandingan Alternative Berdasar Kriteria Penyerahan Nilai Ujian 4,500.
5,167.
6,000
0,138.
0,192.
0,269
4,500.
5,167.
6,000
0,138.
0,192.
0,269
6,000.
8,000.
10,000
0,185.
0,297.
0,448
4,500.
5,167.
6,000
0,138.
0,192.
0,269
2,833.
3,400.
4,500
0,087.
0,126.
0,201
22,333 26,900 32,500
22,333 26,900 32,500
22,333 26,900 32,500
22,333 26,900 32,500
22,333 26,900 32,500
Penentuan Nilai Sintesis Penentuan Nilai Sintesis Kriteria Penyerahan Soal 8,000.
10,000.
12,000
0,229.
0,341.
0,502
3,333.
3,567.
4,167
0,095.
0,121.
0,174
4,500.
6,167.
8,000
0,129.
0,210.
0,335
3,233.
3,567.
4,167
0,092.
0,121.
0,174
4,833.
6,067.
6,667
0,138.
0,207.
0,279
23,900 29,367 35,000
23,900 29,367 35,000
23,900 29,367 35,000
23,900 29,367 35,000
23,900 29,367 35,000
Penentuan Nilai Sintesis Penentuan Nilai Sintesis Kriteria Penyerahan Nilai Ujian .
Penentuan Nilai vector (V) dan nilai Ordinat Defuzzifikasi .
Alternatif berdasarkan Kriteria Kepuasan Mahasiswa .
Normalisasi nilai bobot vector (W) = Jadi Bobot Kriteria (W) = .
,183.
0,183.
1,413.
0,183.
Penentuan Nilai vector (V) dan nilai Ordinat Defuzzifikasi .
Alternatif berdasarkan Kriteria Kepuasan Mahasiswa Positif : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Volume 4.
No.
2, 2018, pp.
68 - 77
Normalisasi nilai bobot vector (W) = Jadi Bobot Kriteria (W) = .
,581.
0,000.
0,260.
0,000.
Dari proses penghitungan FAHP kriteria diperoleh bobot local (Wloka.
yang akan dikalikan dengan hasil bobot dari penghitungan alternative (Wpriorita.
, sehingga didapatkan nilai bobot global (Wgloba.
sebagai nilai perangkingan.
Dari perhitungan perbandingan kriteria di atas, maka dapat direkapitulasi hasil bobot global kriteria seperti terlihat pada tabel di bawah ini.
E-ISSN 2460-9552
P-ISSN 2620-3227
V45 = K4 x K4A5 = 0,202 x 0,159 = 0,133 Dari hasil perhitungan tersebut diperoleh hasil keseluruhan perhitungan seperti terlihat pada tabel di bawah ini Tabel 13.
Hasil Perhitungan Penilaian Alternatif Tabel 10.
Nilai Bobot Kriteria Dari perhitungan di atas, maka akan dapat dilakukan perangkingan prioritas untuk menilai tingkat kualitas kinerja dosen, dimana nilai bobot yang terbesar adalah nilai tingkat kulaitas kinerja dosen yang paling baik Kemudian dilakukan perhitungan terhadap alternatif dalam hal ini penilaian dosen.
Dari perhitungan di atas didapatkan hasil nilai bobot global dari kriteria seperti terlihat pada tabel di bawah ini.
Tabel 14.
Hasil Perangkingan Tabel 11.
Nilai Bobot Alternatif Berdasar Kriteria
HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari nilai bobot global kriteria dan nilai bobot global alternatif, maka akan ditentukan nilai perhitungan prioritas alternatif, yaitu dengan cara mengalikan nilai bobot global kriteria dengan nilai bobot global alternatif per kriteria.
Pada bagian ini akan dijelaskan proses penggunaan program yang dibuat untuk penentuan tingkat kulaitas kinerja dosen.
Pada Program sistem ini terdiri menu utama, input data dosen, input data kriteria, input nilai pembandingan kriteria, input nilai pembandingan alternatif, perhitungan bobot kriteria, perhitungan bobot alternatif tiap kriteria, proses perangkingan dan laporan hasil perangkingan.
Nilai Prioritas Alternatif (V) = Nilai bobot global kriteria x Nilai bobot global alternatif per kriteria V11 = K1 x K1A1 = 0,101 x 0,059 = 0,006 V12 = K1 x K1A2 = 0,101 x 0,423 = 0,119 V13 = K1 x K1A3 = 0,101 x 0,423 = 0,037 Gambar 4.
Form Login sistem Form ini digunakan untuk keamanan sistem, khususnya adalah keamanan data.
Form ini Positif : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Volume 4.
No.
2, 2018, pp.
68 - 77
E-ISSN 2460-9552
P-ISSN 2620-3227
dilengkapi dengan mengisi user name dan password yang berhak atas sistem ini.
Gambar 5.
Form Input Data Master Dosen Form ini digunakan untuk memberikan kode terhadap obyek dosen JURUSAN AKUNTANSI POLIBAN Banjarmasin, hal ini dimaksudkan untuk mengefektifkan dan memudahkan dalam pemanggilan data dosen yang berisi uraian namanama item tentang dosen.
Sedangkan form yang digunakan untuk memberikan kode terhadap jenis kriteria, hal ini dimaksudkan untuk mengefektifkan dan memudahkan dalam pemanggilan data kriteria yang berisi criteria, seperti terlihat di bawah ini.
Gambar 7.
Form Input nilai pembandingan kriteria dan sub kriteria Gambar 6.
Form Input Data Kriteria Form ini digunakan untuk memasukkan data nilai pembandingan kriteria dari setiap kriteria yang telah ditetapkan.
Form ini sebagai nilai untuk proses perhitungan selanjutnya menggunakan metode Fuzzy AHP.
Gambar 8.
Form Input nilai pembandingan criteria dan alternatif Positif : Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Volume 4.
No.
2, 2018, pp.
68 - 77
Dari proses perhitungan sebelumnya menggunakan metode FAHP, maka didapat hasil dalam bentuk hasil perangkingan sistem.
E-ISSN 2460-9552
P-ISSN 2620-3227
PENUTUP
Pada penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa aplikasi berbasis metode Fuzzy AHP pada kasus ini dapat digunakan sebagai perhitungan alternatif, hal ini dapat dilihat dari kesesuaian hasil dengan perhitungan menggunakan metode Fuzzy AHP sebesar 93%.
Sehingga hal ini dapat dipakai untuk membantu dalam menentukan tingkat kualitas dosen di Jurusan Akuntansi Poliban Banjarmasin.
Untuk kebenaran perbandingan antara perhitungan manual dengan menggunakan system perlu di uji tingkat konsistensi dengan menggunakan metode uji yang lain, pada penelitian ini masih memakai pembandingan hasil.
Gambar 9.
Form Hasil Perangkingan Alternatif
REFERENSI