14
1 IMPLEMENTASI METODE FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (F-AHP) UNTUK PEMILIHAN SUMBER DAYA MANUSIA DALAM KEPANITIAAN ORGANISASI MAHASISWA Eka Mahargiyak 1 , Rekyan Regasari M. P. 2 , Ahmad Afif Supianto 3 Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer Universitas Brawijaya Jalan Veteran No. 8, Malang, Jawa Timur, Indonesia [email protected] 1 Abstrak Pemilihan Sumber Daya Manusia (SDM) merupakan hal yang cukup penting dikalangan perusahaan maupun organisasi seperti pemilihan karyawan terbaik. Pada organisasi mahasiswa seperti DPM PTIIK UB tidak beda pula memiliki permasalahan dalam pemilihan panitia untuk sebuah event organisasi. Permasalahan pemilihan panitia yang biasa terjadi adalah pro dan kontra antar tim penyeleksi. Karena setiap orang memiliki pola pikir, intuitif, persepsi, dan pendapat yang berbeda-beda sesuai pengalaman masing-masing. Subjektifitas pun menjadi salah satu fokus utama pada semua penelitian salah satunya penelitian ini. Menggunakan Fuzzy AHP (F-AHP) adalah salah satu cara untuk menyelesaikan permasalahan subjektifitas pemilihan Panitia PEMILWA 2013. Salah satu cara untuk mengurangi resiko subjektifitas pada F-AHP terdapat pada tranformasi TFN terhadap skala AHP. Pada proses ini nilai intensitas pada skala AHP difuzzykan sesuai dengan aturan yang ada. Penelitian ini memiliki pengujian dengan menggunakan 5 bidang sebagai tujuan, 7 kriteria, dan 56 alternatif sebagai data. Dari pengujian yang telah dilakukan didapatkan akurasi sebesar 89.28%. Dengan akurasi yang mendekati 90% dapat dikatakan Metode F-AHP dimplementasikan dengan baik dan berhasil dalam memenuhi kebutuhan pemilihan Panitia PEMILWA 2013 PTIIK UB. Kata Kunci : SDM, Organisasi, Pemilihan Panitia, Fuzzy AHP. Abstract Human Resources (HR) Selection is a pretty important thing among companies and organizations such as the selecting best employees. Student organizations also have problems in the event committee selection. Event comitee selection problems usually occurs in the pros and cons between the mindset, intuitive, perceptions, and opinions of the team selectors which’s various from each individual experience. Subjectivity has become one of the main focus of all research, not excluding this research. Fuzzy AHP (F-AHP) is one way to solve the subjectivity problems in PEMILWA 2013 comittee selection. One way to reduce the risk of subjectivity on F-AHP is contained in the TFN transformation AHP scale. In the process, intensity value on AHP scale then fuzzified in accordance with existing rules. This research is examined by 5 aspects as goals, 7 criterias, and 56 alternates as data. Based on this examining methods, the accuracy level reaced 89.28% on its percentage. Within the accuracy that reached almost 90%, it can be concluded that F-AHP Method is able to be implemented. This methods also had accomplished its goal and provided all committee’s requirements on PEMILWA 2013 PTIIK UB. Key Words : Human Resource, Organization, Committee Selection, Fuzzy AHP.

Implementasi metode f ahp untuk pemilihan sdm

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: Implementasi metode f ahp untuk pemilihan sdm

1

IMPLEMENTASI METODE FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (F-AHP)

UNTUK PEMILIHAN SUMBER DAYA MANUSIA DALAM KEPANITIAAN

ORGANISASI MAHASISWA

Eka Mahargiyak1, Rekyan Regasari M. P. 2, Ahmad Afif Supianto3

Program Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer

Universitas Brawijaya

Jalan Veteran No. 8, Malang, Jawa Timur, Indonesia

[email protected]

Abstrak

Pemilihan Sumber Daya Manusia (SDM) merupakan hal yang cukup penting dikalangan

perusahaan maupun organisasi seperti pemilihan karyawan terbaik. Pada organisasi mahasiswa

seperti DPM PTIIK UB tidak beda pula memiliki permasalahan dalam pemilihan panitia untuk

sebuah event organisasi. Permasalahan pemilihan panitia yang biasa terjadi adalah pro dan kontra

antar tim penyeleksi. Karena setiap orang memiliki pola pikir, intuitif, persepsi, dan pendapat yang

berbeda-beda sesuai pengalaman masing-masing. Subjektifitas pun menjadi salah satu fokus utama

pada semua penelitian salah satunya penelitian ini.

Menggunakan Fuzzy AHP (F-AHP) adalah salah satu cara untuk menyelesaikan permasalahan

subjektifitas pemilihan Panitia PEMILWA 2013. Salah satu cara untuk mengurangi resiko

subjektifitas pada F-AHP terdapat pada tranformasi TFN terhadap skala AHP. Pada proses ini nilai

intensitas pada skala AHP difuzzykan sesuai dengan aturan yang ada.

Penelitian ini memiliki pengujian dengan menggunakan 5 bidang sebagai tujuan, 7 kriteria,

dan 56 alternatif sebagai data. Dari pengujian yang telah dilakukan didapatkan akurasi sebesar

89.28%. Dengan akurasi yang mendekati 90% dapat dikatakan Metode F-AHP dimplementasikan

dengan baik dan berhasil dalam memenuhi kebutuhan pemilihan Panitia PEMILWA 2013 PTIIK

UB.

Kata Kunci : SDM, Organisasi, Pemilihan Panitia, Fuzzy AHP.

Abstract

Human Resources (HR) Selection is a pretty important thing among companies and organizations such

as the selecting best employees. Student organizations also have problems in the event committee selection.

Event comitee selection problems usually occurs in the pros and cons between the mindset, intuitive,

perceptions, and opinions of the team selectors which’s various from each individual experience. Subjectivity

has become one of the main focus of all research, not excluding this research. Fuzzy AHP (F-AHP) is one way

to solve the subjectivity problems in PEMILWA 2013 comittee selection.

One way to reduce the risk of subjectivity on F-AHP is contained in the TFN transformation AHP scale.

In the process, intensity value on AHP scale then fuzzified in accordance with existing rules. This research is

examined by 5 aspects as goals, 7 criterias, and 56 alternates as data. Based on this examining methods, the

accuracy level reaced 89.28% on its percentage. Within the accuracy that reached almost 90%, it can be

concluded that F-AHP Method is able to be implemented. This methods also had accomplished its goal and

provided all committee’s requirements on PEMILWA 2013 PTIIK UB.

Key Words : Human Resource, Organization, Committee Selection, Fuzzy AHP.

Page 2: Implementasi metode f ahp untuk pemilihan sdm

2

I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Terdapat dua jenis organisasi secara

umum, yaitu organisasi profit (perusahaan)

dan organisasi non-profit seperti organisasi

mahasiswa. Sehingga dua jenis tersebut

pastilah memiliki kesamaan dalam hal

melakukan manajemen sumber daya

manusia. Salah satu organisasi mahasiswa di

lingkungan PTIIK adalah Dewan Perwakilan

Mahasiswa (DPM) PTIIK. DPM PTIIK

memiliki program kerja yaitu Pemilihan

Mahasiswa (PEMILWA) 2013 yaitu program

kerja yang bertujuan melakukan pemilihan

umum untuk memilih Presiden PTIIK

periode tahun depan. Sehingga DPM PTIIK

memerlukan panitia yang kompeten dan

professional untuk PEMILWA 2013.

Permasalahan yang ada pada pemilihan

panitia adalah pro kontra diantara

penyeleksi panitia. pro kontra tersebut

muncul karena perbedaan pandangan dalam

menentukan calon panitia yang lolos.

Sehingga proses pemilihan panitia

disandarkan pada intuitif, persepsi, dan

pendapat penyeleksi karena setiap

penyeleksi memiliki pengalaman,

kepercayaan diri, dan motivasi dalam

memroses informasi, data, dan lingkungan

atau mengatasi masalah. [5]

Salah satu metode yang dipakai untuk

mendukung keputusan adalah metode

Analytical Hierarchy Process (AHP). AHP

merupakan metode yang memperhatikan

faktor-faktor subyektifitas seperti persepsi,

preferensi, pengalaman dan intuisi.

Walaupun metode AHP telah banyak

digunakan untuk membantu dalam

pengambilan keputusan, tetapi metode AHP

tak luput dari kritikan dalam

penggunaannya karena dianggap tidak

seimbang dalam skala penilaian

perbandingan berpasangan. [2]

Untuk mengatasi permasalahan pada

metode AHP, terdapat suatu metode

pendekatan Triangular Fuzzy Number

terhadap skala AHP, metode tersebut adalah

Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (F-

AHP). Selain itu Fuzzy Analytical Hierarchy

Process mampu menutupi kelemahan yang

terdapat pada AHP yaitu permasalahan

terhadap kriteria yang memiliki sifat

subjektif lebih banyak. [6] F-AHP telah

sukses digunakan pada pemilihan sumber

daya manusia diberbagai kasus, salah

satunya adalah Sistem Pendukung

Keputusan (SPK) Pemilihan Karyawan

menggunakan Metode Fuzzy AHP (F-AHP)

sehingga F-AHP merupakan metode yang

sangat cocok untuk menyelesaikan

permasalahan pemilihan panitia PEMILWA

2013 yang bersifat kompleks dan terdapat

unsur persepsi dan intuitif. [6]

Berdasarkan penjelasan terkait

permasalahan yang ada dan kelebihan

metode yang digunakan, maka pemilihan

SDM inilah yang menjadi fokus utama

penelitian ini. Untuk itulah dari hasil kajian

di lapangan melalui pengalaman penulis dan

realita yang ada sekarang, muncullah sebuah

judul yaitu “Implementasi Metode Fuzzy

Analytical Hierarchy Process (F-AHP)

untuk Pemilihan Sumber Daya Manusia

dalam Kepanitiaan Organisasi Mahasiswa”

sehingga diharapkan penelitiaan ini dapat

memberikan alternatif keputusan

menentukan Panitia PEMILWA 2013.

1.2 Rumusan Masalah

Adapun rumusan masalah yang

diangkat pada penelitian ini adalah :

1. Mengimplementasikan Metode Fuzzy

Analytical Hierarchy Process (F-AHP)

untuk pemilihan sumber daya manusia

dalam kepanitiaan organisasi

mahasiswa.

2. Melakukan pengujian matriks

perbandingan kriteria berpasangan

untuk mengetahui pengaruhnya

terhadap hasil akhir pemilihan sumber

daya manusia menggunakan Fuzzy

Analytical Hierarchy Process (F-AHP).

3. Pengujian dan analisis hasil dari

implementasi metode Fuzzy Analytical

Hierarchy Process (F-AHP) terhadap

objek penelitian serta melakukan

perhitungan tingkat akurasi hasil

penelitian.

1.3 Batasan Masalah

Adapun batasan masalah pada

penelitiaan ini adalah :

1. Studi Kasus pada penelitian ini adalah

Panitia Pemilihan Mahasiswa

(PEMILWA) 2013 Program Teknologi

Informasi dan Ilmu Komputer

Universitas Brawijaya.

Page 3: Implementasi metode f ahp untuk pemilihan sdm

3

2. Data uji yang digunakan adalah

Mahasiswa Program Teknologi

Informasi dan Ilmu Komputer

Universitas Brawijaya.

3. Jumlah data uji yang digunakan adalah

56 mahasiswa.

4. Kriteria-kriteria yang digunakan pada

penelitian sebanyak tujuh kriteria, yaitu

pengambilan keputusan, penyesuaian

diri, komunikasi, perencanaan dan

manajemen, kerja keras, keuletan, dan

kooperatif.

5. Hasil dari pemilihan sumber daya

manusia pada penelitiaan ini akan

ditempatkan pada lima bidang, yaitu

Bidang Sekretariat, Bidang Acara,

Bidang Perlengkapanm, Bidang

Publikasi, Dekorasi, dan Dokumentasi

(PDD), Bidang Konsumsi.

6. Metode yang digunakan adalah Fuzzy

Analytical Hierarchy Process (F-AHP.)

7 Bahasa Pemrograman untuk pembuatan

aplikasi ini adalah Bahasa Pemrograman

Java.

8. Aplikasi ini hanya sebatas implementasi

dari sebuah metode untuk

menyelesaikan permasalahan yang ada

dan dapat menjadi sebuah aplikasi

pendukung untuk pengambilan

keputusan.

1.4 Tujuan Penelitian

Tujuan yang ingin dicapai pada

penelitian ini adalah :

1. Mengimplementasikan metode Fuzzy

Analytical Hierarchy Process (F-AHP)

untuk pemilihan Sumber Daya Manusia

(SDM) Kepanitiaan Pemilihan

Mahasiswa (PEMILWA) 2013 PTIIK UB.

2. Mengetahui pengaruh dari perubahan

matriks perbandingan kriteria

berpasangan terhadap hasil akhir

pemilihan panitia menggunakan Fuzzy

Analytical Hierarchy Process (F-AHP).

II KAJIAN PUSTAKA DAN DASAR

TEORI

AHP melibatkan prinsip-prinsip

dekomposisi, perbandingan berpasangan,

dan generasi prioritas vektor serta sintesis.

Meskipun begitu AHP masih belum bisa

mencerminkan gaya pemikiran manusia

yang banyak dikembangkan untuk

memecahkan masalah. Oleh karena itu, skala

AHP orisinal harus didekati dengan metode

yang lain. Salah satu pendekatan yang patut

dipertimbangkan adalah dengan

menggunakan pendekatan logika fuzzy. [2]

Dalam AHP judgement yang

dilakukan oleh pengambilan keputusan atau

pakar tidak bersifat deterministik, namun

lebih merupakan persepsi yang linguistic.

Pada Fuzzy AHP peniliaian (prefensi)

pengambil keputusan yang mengandung

uncertainty ini dimodelkan dengan

menggunakan logika fuzzy. Informasi dalam

Fuzzy AHP seperti halnya dengan AHP

konvensional diperoleh dalam bentuk

matriks perbandingan berpasangan. [4]

2.1 Triangular Fuzzy Number terhadap skala

AHP Crisp

Pada penelitian ini, representasi fungsi

yang digunakan adalah representasi fungsi

segitiga atau Triangular Fuzzy Number (TFN).

Berikut ini terdapat aturan-aturan-aturan

operasi aritmatika TFN yang umum

digunakan. Jika dimisalkan terdapat 2 TFN

yaitu M1 (l1, m1, u1) dan M2 (l2, m2, u2). [2]

M1 M2 = (l1 + l2, m1 + m2, u1 + u2) (2-1)

M1 M2 = (l1 - l2, m1 - m2, u1 - u2) (2-2)

M1 M2 = (l1.l2, m1 .m2, u1 .u2) (2-3)

λ M2 = (λ. l2, λ. m2, λ. u2) (2-4)

= (1/u1, 1/m1, 1/l1) (2-5)

= (l1/u2, m1/m2, u2/l2) (2-6)

Pada model AHP orisinil, pairwisse

comparison menggunakan skala 1 sampai 9.

Dengan menransformasi Triangular Fuzzy

Number terhadap sekala AHP maka skala

yang digunakan adalah seperti pada tabel 2.1

Tabel 2.1 Fuzzifikasi Perbandingan

Kepentingan antara Dua Kriteria

Sumber : [2]

Skala

AHP Skala Fuzzy

Invers Skala

Fuzzy

1 1= (1,1,1)

= jika diagonal

(1,1,3)

= selainnya

(1/3, 1/1, 1/1)

3 3 = (1,3,5) (1/5, 1/3, 1/1)

5 5 = (3,5,7) (1/7, 1/5, 1/3)

7 7 = (5,7,9) (1/9, 1/7, 1/5)

Page 4: Implementasi metode f ahp untuk pemilihan sdm

4

9 9 = (7,9,9) (1/9, 1/9, 1/7)

2

4

6

8

2 = (1,2,4)

4 = (2,4,6)

6 = (4,6,8)

8 = (6,8,9)

(1/4, 1/2, 1/1)

(1/6, 1/4, 1/2)

(1/8, 1/6, 1/4)

(1/9, 1/8, 1/6)

Skala fuzzifikasi perbandingan

kepentingan antara dua kriteria pada tabel

2.1 dapat digambarkan dalam bentuk grafik

seperti pada gambar 2.1

Gambar 2.1 Grafik Fuzzifikasi Skala AHP

Sumber : [2]

2.2 Langkah Kerja F-AHP

Adapun cara kerja F-AHP adalah : [6]

1. Membuat struktur hirarki masalah yang

akan diselesaikan dan menentukan

perbandingan matriks berpasangan

antar kriteria dengan skala TFN.

2. Menentukan nilai sintesis fuzzy (Si)

prioritas dengan rumus

(2-7)

dimana :

(2-8)

Sedangkan

( 2-9)

dimana :

M = objek (kriteria, subkriteria, atau

alternatif),

i = baris ke-i,

j = kolom ke-j,

l = nilai lower,

m = nilai medium,

u = nilai upper.

3. Menentukan nilai vektor (V) dan nilai

ordinat defuzzifikasi (d’)

Jika hasil yang diperoleh pada setiap

matrik fuzzy, M2 ≥ M1 (M2= (l2,m2,u2) dan

M2= (l1,m1,u1)) maka niai vektor dapat

dirumuskan sebagai berikut :

V(M2 ≥ M1) = sup[min(µM1(x),

min(µM2(y)))]

atau sama dengan grafik pada gambar

Gambar 2.3 Grafik Nilai Vektor

Sumber : [6]

Jika hasil nilai fuzzy lebih besar dari k,

Mi, (i=1,2,,k) maka nilai vektor dapat

didefinisikan sebagai berikut :

V( M ≥ M1, M2, ….., Mk) = V (M ≥

M1) dan

V(M ≥ M2) dan V (M ≥ Mk) = min

V(M ≥ Mi)

(2-10)

asumsikan bahwa

d’(Ai) = min V (Si ≥ Sk)

(2-11)

untuk k = 1,2,…, n; k ≠ i, maka diperoleh

nilai bobot vektor

W’ = (d’(A1), d’(A2),…, d’(An))T

(2-12)

Dimana Ai = 1,2,…,n adalah vektor fuzzy

(W)

4. Normalisasi nilai bobot vektor fuzzy (W)

Setelah dilakukan normalisasi dari

persamaan (2-12) maka nilai bobot

vektor yang ternormalisasi adalah

seperti rumus berikut :

W (d(A1), d(A2),…, d(An),)T

(2-13)

III METODE PENELITIAN DAN

PERANCANGAN

Bab ini membahas metode yang

digunakan pada penelitian “Implementasi

Metode Fuzzy Analytical Hierarchy Process (F-

AHP) untuk Pemilihan Sumber Daya

Manusia dalam Kepanitiaan Organisasi

Mahasiswa” beserta menjelaskan terkait

studi literatur, metode pengambilan data,

perancangan sistem, implementasi,

pengujian, dan pengambilan kesimpulan

Page 5: Implementasi metode f ahp untuk pemilihan sdm

5

dan saran. Untuk lebih jelas dalam

memahami alur penelitian dan cara kerja

sistem yang akan dibangun, dapat dilihat

pada gambar 3.1

Gambar 3.1 Diagram Alir Metode Penelitian

Sumber : Perancangan

3.1 Inferensi Data

Basis pengetahuan yang digunakan

dalam sistem ini adalah masukan nilai dari

seleksi Calon Panitia PEMILWA 2013.

Pemberian nilai berdasarkan ketentuan yang

telah ditetapkan oleh Dewan Perwakilan

Mahasiswa (DPM) PTIIK. Adapun untuk

penjelasan diuraikan sebagai berikut :

1. Bidang Kepanitiaan

Tabel 3.1 Bidang Kepanitian PEMILWA 2013

Sumber : DPM PTIIK UB

No. Bidang

1 Sekretariat

2 Acara

3 Perlengkapan

4 Publikasi, Dekorasi, dan

Dokumentasi (PDD)

5 Konsumsi

2. Kriteria Penilaian

Tabel 3.2 Kriteria Penilaian

Sumber : DPM PTIIK UB

No. Kriteria

1 Pengambilan Keputusan

2 Penyesuaian Diri

3 Komunikasi

4 Perencanaan dan Manajemen

5 Kerja Keras

6 Keuletan

7 Kooperatif

3. Nilai Kemampuan

Tabel 3.3 Rentang Nilai untuk Kriteria

Sumber : DPM PTIIK UB

Interval Nilai Kriteria Poin

61 – 65 1

66 – 70 2

71 - 75 3

76 - 80 4

81 – 85 5

86 - 90 6

91- 95 7

96 – 100 8

3.2 Perhitungan Fuzzy AHP

Pada subbab ini dijelaskan secara

ringkas dan rinci terkait implementasi Fuzzy

Analytical Hierarchy Process beserta

perhitungannya dengan menggunakan data

yang telah diperoleh dari DPM PTIIK UB

2013. Data tersebut berisikan lima (5) bidang

panitia, tujuh (7) kriteria penilaian, lima

puluh enam (56) calon panitia, dan nilai

yang dimiliki oleh masing-masing calon

panitia.

1. Menyusun Hirarki

Gambar 3.2 Struktur Hirarki AHP

Sumber : Perancangan

Lima bidang pada Struktur

Panitia PEMILWA 2013

pk

ep

p

d

k

o

p

m

k

k

k

u

k

o

o

Calon

Panitia ke-

1

Calon

Panitia ke-

2

Calon

Panitia ke-

n

. . . . . . . .

. . . . . . . .

. .

Mulai

Selesai

Studi Literatur

Metode Pengambilan Data

Analisis Kebutuhan

Perancangan

Implementasi

Pengujian

Pengambilan Kesimpulan dan

Saran

Page 6: Implementasi metode f ahp untuk pemilihan sdm

6

2. Pembuatan Matriks Perbandingan Kriteria

Berpasangan Setiap Bidang

Matriks perbandingan berpasangan

merupakan tahap untuk melakukan

penentuan tingkat kepentingan antara satu

kriteria dengan kriteria yang lain.

Perbandingan kriteria ini dilakukan

terhadap semua kriteria tanpa terkecuali

sehingga tujuh (7) kriteria dibandingkan satu

sama lain

Tabel 3.4 Matriks Perbandingan Kriteria

Berpasangan

Bidang Sekretariat

Sumber : DPM PTIIK

Kriteria K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7

K1 1 1 0.3 0.3 1 0.5 1

K2 1 1 1 1 1 3 2

K3 3 1 1 1 7 7 2

K4 3 1 1 1 4 4 2

K5 1 1 0.14 0.2 1 1 0.3

K6 2 0.3 0.14 0.2 1 1 0.5

K7 1 0.5 0.5 0.5 3 2 1

3. Transformasi Triangular Fuzzy Number

(TFN) terhadap Skala AHP

K

K1 . . . . . . . K7

l m u . . . l m u l m u

K

1 1 1 1 . . . 1 1 3 1 1 1

K

2

0.3

1 1 . . . 1 2 4 0.3

1 1

K

3 1 3 5 . . . 1 2 4 1 3 5

K

4 1 3 5 . . . 1 2 4 1 3 5

K

5

0.3

1 1 . . . 0.2

0.3

1 0.3

1 1

K

6 1 2 4 . . .

0.25

0.5

1 1 2 4

K

7

0.3

1 1 . . . 1 1 1 0.3

1 1

Total 43

.2

71

.6

11

9.4

4. Menghitung Nilai Sintesis Fuzzy Kriteria

berikutnya adalah menghitung nilai

sintesis fuzzy (SKi) masing-masing kriteria

menggunakan Persamaan (2-7). dapat

diambil contoh nilai pada tabel 3.5 bahwa

sudah terdapat nilai total masing-masing l,

m, u pada setiap barisnya dan nilai total

masing-masing l, m, u pada kolom l, m, u.

Tabel 3.6 Nilai Sintesis Fuzzy (SKi) Bidang

Sekretariat

Sumber : Perancangan

5. Menghitung Nilai Vektor (V), Nilai

Ordinat Defuzzyfikasi (d’), dan Bobot Global

(GWi) Kriteria

1. Kriteria 1 (K1)

VSK1 ≥ V(SK2, SK3, SK4, SK5, SK6,

SK7)

Berdasarkan Persamaan (2-10)

maka kita membandingkan nilai M2

dengan M1 sesuai pada tabel 3.14.

nilai m2 ≤ m1 pada VSK1 ≥ V(SK2)

sehingga nilai menggunakan

sehingga menggunakan rumus

.

SK1 = 7.0000

119.4000

, 11.0000

71.6180

, 23.0000

43.270

SK2 = 6.3333

119.4000

, 10.0000

71.6180

, 20.0000

43.270

SK3 = 5.5000

119.4000

, 9.0000

71.6180

, 18.0000

43.270

SK4 = 3.1833

119.4000

, 4.5000

71.6180

, 9.0000

43.270

SK5 = 4.7500

119.4000

, 7.5000

71.6180

, 15.0000

43.270

SK6 = 4.1667

119.4000

, 10.0000

71.6180

, 15.0000

43.270

SK7 = 2.8667

119.4000

, 6.3333

71.6180

, 7.0000

43.270

= (0.0389, 0.0721, 0.3004)

= (0.0530, 0.1396, 0.4622)

= (0.1200, 0.3072, 0.7395)

= (0.0642, 0.2234, 0.5547)

= (0.0263, 0.0660, 0.1780)

= (0.0256, 0.0730, 0.2011)

= (0.0342, 0.1187, 0.3235)

Tabel 3.5 Transformasi TFN

Terhadap Skala AHP Bidang Sekretariat

Sumber : Perancangan

Page 7: Implementasi metode f ahp untuk pemilihan sdm

7

Perhitungan ini dilakukan sampai

SK7. V(SK1 ≥ SK2) = __________0.0530 –

0.3004_________

((0.0721 – 0.3004) –

(0.1396 – 0.4622))

0.7857;

V(SK1 ≥ SK3) = 0.4342;

V(SK1 ≥ SK4) = 0.6096;

V(SK1 ≥ SK5) = 1;

V(SK1 ≥ SK6) = 0.9970;

V(SK1 ≥ SK7) = 0.8512;

Sehingga diperoleh nilai ordinat

defuzzifikasi (d’(VSK1)) sebagai

berikut :

d’(VSK1)= min(0.7875, 0.4342, 0.6096,

1, 0.9970, 0.8512) = 0.4342

perhitungan tersebut terus

dilakukan terhadap semua kriteria

Dari hasil perhitugan nilai vektor (V),

nilai ordinat defuzzifikasi, dan nilai bobot

global (GW) disetiap bidang dapat dilakukan

perankingan kriteria setiap bidang dengan

hasil sebagai berikut :

Tabel 3.7 Nilai Vektor (v) dan Defuzzifikasi

(d’) Bidang Sekretariat

Sumber : Perancangan

d’(SKi) Tota

l

SK

1

SK

2

SK

3

SK

4

SK

5

SK

6

SK

7

VSK

i

1.0

0

1.1

8

1.5

0

1.4

1

0.9

5

1.0

0

1.1

9

0.7

8

1.0

0

1.3

2

1.2

0

0.6

2

0.6

8

0.9

2

0.4

3

0.6

7

1.0

0

0.8

3

0.1

9

0.2

5

0.5

1

0.6

0

0.8

2

1.1

4

1.0

0

0.4

1

0.4

7

0.7

1

1.0

2

1.2

0

1.5

1

1.4

2

1.0

0

1.0

4

1.2

1

0.9

9

1.1

8

1.4

8

1.3

9

0.9

5

1.0

0

1.1

8

0.8

5

1.0

5

1.3

6

1.2

5

0.7

3

0.7

8

1.0

0

W’ 0.4

3

0.6

7

1.0

0

0.8

3

0.1

9

0.2

5

0.5

1 3.91

GWk

i

0.1

1

0.1

7

0.2

5

0.2

1

0.0

4

0.0

6

0.1

3 1.00

Setelah itu melakukan perankingan

bobot global kriteria pada semua bidang,

namun salah satu nya seperti bidang

sekretariat

Tabel 3.8 Perankingan Kriteria Bidang

Sekretariat

Sumber : Perancangan

Kriteria Nama GW Ranking

4 Perencanaan dan 0.2142 1

Manajemen

2 Penyesuaian Diri 0.1715 2

7 Kooperatif 0.1326 3

3 Komunikasi 0.1255 4

1 Pengambilan

Keputusan 0.1110 5

6 Keuletan 0.0657 6

5 Kerja Keras 0.0495 7

Setelah melakukan perankingan bobot

global kriteria disetiap bidang, perankingan

bobot global alternatif disetiap alternatif

dilakukan dengan menggunakan cara yang

sama seperti diatas. Setelah menghitung dan

mendapatkan bobot global, dilakukan

perhitungan score masing-masing alternatif

di lima bidang, salah satu bidang, yaitu

bidang sekretariat. Dapat dilihat pada tabel

3.9

Tabel 3.9 Ranking Alternatif Bidang

Sekretariat

Sumber : Perancangan

Urutan Alternatif Bobot

Calon Panitia

1 21 0.02567

2 5 0.02443

3 11 0.02409

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

54 7 0.01188

55 47 0.01167

56 51 0.01118

3.3 Pemilihan Panitia Berdasarkan Piliahn

dan Score

Setelah mendapatkan score setiap

altenratif, langkah selanjutnya adalah

melakukan pemilihan panitia berdasarkan

pilihan panitia dan score. Adapun cara

tersebut adalah :

1. Melakukan perhitungan pilihan pertama

pada data alternatif

Pada tahapan ini dilakukan perhitungan

banyak pilihan bidang pada pilihan pertama

yang dipilih oleh semua alternatif.

Kemudian dapat diketahui banyak bidang

yang dipilih, dapat dilihat pada tabel 3.10

Page 8: Implementasi metode f ahp untuk pemilihan sdm

8

Tabel 3.10 Jumlah Minat Pilihan Pertama

Sumber : Perancangan

Id

Bidang Bidang

Banyak Pilihan

Pertama

1 Sekretariat 4

2 Acara 21

3 Perlengkapan 14

4 PDD 5

5 Konsumsi 12

2. Melakukan pengurutan banyak minat

bidang dari terbesar ke terkecil

Setelah mengetahui jumlah peminat

bidang pada pilihan pertama, selanjutnya

adalah mengurutkan dari banyak minat

bidang dari terbesar ke terkecil. Tahapan ini

berfungsi untuk menentukan awal

pengurutan dan pemilihan panitia.

Tabel 3.11 Pengurutan Banyak Minat Bidang

Sumber : Perancangan

Id Bidang Bidang Banyak Pilihan

Pertama

2 Acara 21

3 Perlengkapan 14

5 Konsumsi 12

4 PDD 5

1 Sekretariat 4

3. Menghapus alternatif yang tidak memiliki

pilihan pertama sesuai dengan bidang yang

dicari

Pada perhitungan ini bidang acara

adalah bidang pertama yang dilakukan

pemilihan panitia karena bidang yang paling

banyak dipilih oleh alternatif.

Tabel 3.12 Alternatif Bidang Acara

Sumber : Perancangan

Id

Bidang Alternatif

Pil.

ke-1

Pil.

ke-2 Score

2 A21 2 0 0.02503

2 A11 2 3 0.02402

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

2 A20 2 1 0.01802

2 A27 4 2 0.01802

Kemudian menghapus alternatif pada

bidang acara yang pilihan pertama bukan

bidang acara (bidang dua). Setelah

melakukan penyeleksian pilihan pertama

dan menghapus yang tidak sesuai, langkah

selanjutnya adalah mengambil tujuh (7)

alternatif terbaik sehingga didapatkan

alternatif pada tabel 3.13

Tabel 3.13 Alternatif Terpilih Bidang Acara

Sumber : Perancangan

Alternatif Score

A21 0.02503

A11 0.02402

A9 0.02402

A5 0.02302

A15 0.02202

A12 0.02102

A16 0.02102

4. Menghapus Alternatif di Bidang Lain

Menghapus alternatif di bidang lain

disini memiliki arti bahwa alternatif yang

sudah terpilih menjadi panitia di bidang

acara, alternatif tersebut dihapus di bidang

lain sehingga alternatif tersebut sudah tidak

menjadi bagian alternatif yang dipilih di

bidang lain.

5. Melakukan Langkah Satu sampai Empat

Berdasarkan tabel 3.11 bidang acara

adalah bidang pertama yang dilakukan

pemilihan dan pengurutan alternatif

menggunakan langkah satu hingga empat.

Setelah melakukan pemilihan alternatif pada

bidang acara, dilakukan pemilihan alternatif

bidang perlengkapan dan diikuti bidang

berikutnya.

Tabel 3.14 Alternatif Terpilih Bidang

Perlengkapan

Sumber : Perancangan

Alternatif Score

A55 0.02229

A39 0.02128

A40 0.02128

A41 0.02128

A38 0.02026

A30 0.01824

A34 0.01722

IV IMPLEMENTASI

Pada bab ini membahas implementasi

perangat lunak yang telah dibuat

berdasarkan analisis kebutuhan,

perancangan sistem, dan perancangan

proses pada bab sebelumnya. Adapun hal-

Page 9: Implementasi metode f ahp untuk pemilihan sdm

9

hal yang terlibat pada bab ini adalah

spesifikasi sistem, implementasi program,

implementasi antarmuka, dan implementasi

uji coba.

1. Implementasi Program

Implementasi program merupakan

tahapan untuk menjelaskan berbagai proses

yang ada pada program. Pada implementasi

program terdapat dua implementasi utama

yaitu perhitungan Consistency Ratio (CR),

Perhitungan F-AHP, serta pengurutan dan

pemilihan panitia.

Tabel 4.1 Menu dan Class Program

Sumber : Implementasi No

.

Menu Class Keterangan

1 Calon

Panitia

calonPan

itiaFrame

.java

Menu ini adalah

menu untuk

melakukan

penyimpanan,

pengubahan, dan

penghapusan data

alternatif yaitu

Calon Panitia

PEMILWA 2103.

Pada menu

terdapat Class dan

method yang

menjalankan

fungsi

menyimpan,

mengubah, dan

menghapus data.

2 Perhit

ungan

AHP

ahpFram

e.java

Menu ini adalah

menu untuk

melakukan

perhitungan

Consistemcy Ratio

setiap matriks

perbandingan

berpasangan

disetiap bidang.

3 Perhit

ungan

Fuzzy

AHP

fahpFra

me.java

Menu ini adalah

menu untuk

melakukan

perhitungan data

menggunakan

Algoritma Fuzzy

AHP.

Perhitungan

dilakukan

terhadap kriteria

dan alternatif.

4 Lapor

an

Akhir

Laporan.j

ava

Menu ini adalah

menu untuk

melakukan

perhitungan akhir

yaitu perhitungan

score serta

perankingan

calon panitia

disetiap bidang.

5 Pengat

uran

pengatur

anFrame.

java

Menu ini adalah

menu untuk

melakukan

penyimpnanan,

pengubahan, dan

penghapusaan

bidang dan

kriteria Selain itu

memiliki fungsi

untuk pembuatan

matriks

perbandingan

berpasangan.

2. Implementasi Antarmuka

1. Antarmuka Calon Panitia

Implementasi antarmuka

merupakan implementasi untuk

mengetahui cara kerja aplikasi

menggunakan interface atau antarmuka

yang sudah dibuat. Pada implementasi

ini terdapat antarmuka untuk mengolah

data alternatif, martiks perbandingan

berpasangan, perhitungan AHP dan F-

AHP, serta laporan akhir.

Gambar 4.1 Tab Data Calon Panitia

Sumber : Implementasi

Gambar 4.2 Tabel Calon Panitia

Sumber : Implementasi

2. Antarmuka Fuzzy AHP

Perhitungan Fuzzy AHP merupakan

perhitungan utama pada penelitian ini.

Pada submenu ini terdapat tabel yang

Page 10: Implementasi metode f ahp untuk pemilihan sdm

10

menampilkan nilai transformasi TFN

terhadap skala AHP dapat dilihat pada

gambar 4.3. Nilai fuzzy inilah yang

menjadi nilai utama untuk perhitungan

bobot global alternatif.

Gambar 4.3 Submenu Perhitungan Fuzzy AHP

Alternatif

Sumber : Implementasi

Gambar 4.4 Tabel Transformasi TFN

Terhadap Skala AHP Alternatif

Sumber : Implementasi

3. Antarmuka Laporan Akhir

Proses perhitungan score dilakukan

dengan cara mengalikan nilai bobot

global alternatif disetiap kriteria dengan

bobot global kriteria disetiap bidang.

Sehingga dapat disimpulkan setiap

alternatif memiliki nilai bobot global

sebanyak tujuh dan nilai bobot global

kriteria sebanyak lima. Didapatkan score

alternatif disetiap bidang seperti pada

gambar 4.6

Gambar 4.5 Tabel Pengurutan Alternatif

Setiap Bidang

Sumber : Implementasi

Gambar 4.6 Pengurutan dan Pemilihan

Panitia Setiap Bidang

Sumber : Implementasi

V PENGUJIAN DAN ANALISIS

Pada bab ini dilakuakn pengujian

sebanyak tiga pengujian, antara lain

pengujian akurasi terhadap perhitungan

manual, pengujian akurasi terhadap seleksi

Panitia PEMILWA 2013.

5.1 Pengujian Terhadap Perhitungan

Manual

Pengujian ini memiliki maksud umum

yaitu untuk mengetahui kecocokan hasil dari

kedua perhitungan disetiap tahapan

perhitungan yang ada. Hasil pengujian

terhadap pengujian manual menghasilkan

nilai yang memiliki nilai sama dan kongruen,

nilai sama adalah nilai yang sama persis,

sedangkan nilai kongruen adalah dua nilai

yang mendekati sama atau mendekati

kemiripan.

1. Nilai Total Transformasi TFN terhadap

Skala AHP

Tabel 5.1 Pengujian Nilai Total TFN

Sumber : Pengujian dan Analisis

TFN Perhitungan

Manual

Pehitungan

Sistem Keterangan

l 43.2700 43.269 Kongruen

m 71.6180 71.618 Kongruen

u 119.4000 119.4 Kongruen

2. Nilai Ordinat Defuzzyifikasi (d’)

Tabel 5.2 Pengujian Nilai Ordinat

Defuzzyfikasi (d’)

Sumber : Pengujian dan Analisis

Kriteria Perhitungan

Manual

Pehitungan

Sistem Keterangan

K1 0.43 0.434 Kongruen

K2 0.67 0.672 Kongruen

K3 1 1 Sama

K4 0.84 0.838 Kongruen

K5 0.19 0.194 Kongruen

K6 0.26 0.257 Kongruen

K7 0.52 0.52 Sama

Page 11: Implementasi metode f ahp untuk pemilihan sdm

11

5.2 Pengujian Metode F-AHP

Pengujian ini dilakukan untuk

mengetahui hasil akhir pengurutan alternatif

menggunakan Metode F-AHP. Pada tabel 5.3

dapat dilihat bahwa setiap alternatif

menempati urutan yang berbeda disetiap

bidang. Namun ada juga alternatif yang

menempati urutan yang sama pada beberapa

bidang. Seperti A01 pada bidang sekretariat

menempati urutan ke-16 sedangkan pada

bidang acara menempati urutan ke-17.

Namun pada bidang PPD menempati posisi

yang sama seperti bidang sekretariat.

Tabel 5.3 Hasil Perankingan Alternatif

Sumber : Pengujian dan Analisis Altern

atif

Sekreta

riat

Aca

ra

Perlengk

apan

PD

D

Konsu

msi

A01 16 17 8 16 17

A02 26 23 26 21 23

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

.

A55 24 26 11 10 11

A56 36 34 29 25 34

5.3 Pengujian Akurasi Terhadap Seleksi

Panitia PEMILWA 2013

Perhitungan akurasi dilakukan disetiap

bidang dan dilakukan secara keseluruhan.

Rumus perhitungan akurasi yang digunakan

dapat dilihat pada Persamaan (5-1).

Akurasi

(%) =

Banyak data tidak

cocok

Banyak data

keseluruhan

x 100 (5-1)

Data tidak cocok pada tabel-tabel

dibawah ditandai dengan warna orange.

Adapun hasil pemilihan panitia oleh sistem

dan hasil pemilihan panitia oleh PEMILWA

2013 disajikan perbidang sebagai berikut :

1. Bidang Sekretariat

Tabel 5.4 Uji Akurasi Bidang Sekretariat

Sumber : Pengujian dan Analisis

Sistem PEMILWA

2013 Kecocokan

Score Alternatif Alternatif

0.02113 A1 A1 Cocok

0.02113 A4 A4 Cocok

0.01911 A2 A2 Cocok

0.01509 A3 A56 Tidak

Cocok

0.01610 A52 A52 Cocok

Hasil pemilihan oleh sistem terdapat

satu alternatif yang tidak cocok, akurasi

pada bidang sekretariat adalah 80%.

2. Bidang Acara

Tabel 5.5 Uji Akurasi Bidang Acara

Sumber : Pengujian dan Analisis Sistem Lapangan

Kecocokan Score Alternatif Alternatif

0.02503 A21 A21 Cocok

0.02402 A11 A11 Cocok

0.02402 A 9 A9 Cocok

0.02302 A5 A5 Cocok

0.02202 A15 A15 Cocok

0.02102 A12 A12 Cocok

0.02102 A16 A20 Tidak Cocok

Hasil pemilihan oleh sistem terdapat

satu alternatif yang tidak cocok, akurasi

pada bidang sekretariat adalah 85.71%.

3. Bidang Perlengkapan

Tabel 5.6 Uji Akurasi Bidang Perlengkapan

Sumber : Pengujian dan Analisis Sistem Lapangan

Kecocokan Score Alternatif Alternatif

0.02229 A55 A55 Cocok

0.02128 A39 A39 Cocok

0.02128 A40 A40 Cocok

0.02128 A41 A41 Cocok

0.02026 A38 A38 Cocok

0.01824 A30 A31 Tidak Cocok

0.01722 A34 A34 Cocok

0.01621 A37 A37 Cocok

0.01418 A42 A43 Tidak Cocok

Hasil pemilihan oleh sistem terdapat

dua alternatif yang tidak cocok, akurasi pada

bidang sekretariat adalah 77.77%.

4. Bidang PDD

Tabel 5.7 Uji Akurasi Bidang PDD

Sumber : Pengujian dan Analisis Sistem Lapangan

Kecocokan Score Alternatif Alternatif

0.02153 A28 A28 Cocok

0.01957 A26 A26 Cocok

0.01859 A27 A27 Cocok

0.01761 A25 A25 Cocok

0.01370 A24 A24 Cocok

0.01859 A19 A30 Tidak Cocok

Page 12: Implementasi metode f ahp untuk pemilihan sdm

12

Hasil pemilihan oleh sistem terdapat

satu alternatif yang tidak cocok, akurasi

pada bidang sekretariat adalah 83.33%.

5. Bidang Konsumsi

Tabel 5.8 Uji Akurasi Bidang Konsumsi

Sumber : Pengujian dan Analisis Sistem Lapangan

Kecocokan Score Alternatif Alternatif

0.02273 A44 A44 Cocok

0.02174 A48 A48 Cocok

0.02174 A50 A50 Cocok

0.01976 A46 A54 Tidak Cocok

0.01877 A53 A53 Cocok

Hasil pemilihan panitia oleh sistem

dengan pemilihan oleh PEMILWA 2013

memiliki perbedaan data tidak cocok,

akurasi keberhasilan sebesar 89.28%.

Pada Bidang Sekretariat memiliki satu

data tidak cocok dan memiliki persentase

akurasi 80%, Bidang Acara memiliki satu

data tidak cocok dan memiliki persentase

akurasi 85.71%, Bidang Perlengkapan

memiliki dua data tidak cocok dan memiliki

persentase akurasi 77.77%, Bidang PDD

memiliki satu data tidak cocok dan memiliki

persentase akurasi 83.33%, Bidang Konsumsi

memiliki satu data tidak cocok dan memiliki

persentase akurasi 80%.

Setelah menghitung akurasi setiap

bidang, maka perhitungan akurasi secara

keeluruhan dilakukan. Pada pengujian

akurasi keseluruhan didapatkan enam data

tidak cocok dengan persentase akurasi

89.28%.

5.4 Pengujian Matriks Perbandingan

Kriteria Berpasangan

Pengujian matriks perbandingan kriteria

berpasangan merupakan pengujian untuk

mengetahui sensitifitas dari perubahan

matriks terhadap hasil pemilihan Panitia

PEMILWA 2013. Matriks perbandingan itu

sendiri adalah matriks yang berisikan nilai

intensitas kepentingan antarkriteria disetiap

bidang

Tabel 5.9 Jumlah Data Tidak Cocok

Sumber : Pengujian dan Analisis

Akurasi

Penguj

ian

Asli

Penguj

ian

ke-1

Penguj

ian

ke-2

Penguj

ian

ke-3

Sekretari 1 1 1 2

at

Acara 1 2 0 1

Perlengk

apan 2 1 2 1

PDD 1 1 1 1

Konsums

i 1 1 1 1

Total 6 6 5 6

Akurasi 89.28% 89.28% 91.07% 89.28%

Selain pengujian akurasi terhadap hasil

asli dilapangan. Pengubahan matriks

perbandingan kriteria berpasangan

merupakan salah satu untuk mengetahui

sensitifitas matriks tersebut. Pengujian

pengubahan matriks dilakukan sebanyak

tiga kali untuk mengetahui hasil pemilihan

panitia oleh sistem.

Dari tiga pengujian matriks

perbandingan masing-masing memiliki

banyak data salah dan akurasi keberhasilan.

Pada pengujian pertama terdapat enam data

tidak cocok dengan akurasi 89.28%,

pengujian kedua terdapat lima data tidak

cocok dengan akurasi 91.07%, dan pengujian

ketiga terdapat enam data tidak cocok

dengan akurasi 89.28%. Perbedaan tersebut

dipengaruhi oleh perubahan matriks

perbandingan kriteria berpasangan.

Gambar 5.1 Grafik Perubahan Akurasi

Sumber : Pengujian dan Analisis

VI PENUTUP

6.1 Kesimpulan

Dari setiap proses penelitian pada

Implementasi Metode Fuzzy Analytical

Hierarchy Process untuk Pemilihan Sumber

Daya Manusia dalam Kepanitiaan

Organisasi Mahasiswa didapatkan

ksesimpulan seperti berikut :

Page 13: Implementasi metode f ahp untuk pemilihan sdm

13

1. Metode Fuzzy Analytical Hierarchy

Process (F-AHP) dapat

diimplementasikan untuk

menyelesaikan kasus pemilihan Panitia

PEMILWA 2013 PTIIK UB.

2. Nilai perubahan Consistency Ratio (CR)

hanya berpengaruh terhadap status

matriks perbandingan kriteria

berpasangan yaitu diterima atau ditolak.

Karena nilai CR adalah sebatas

parameter penentu untuk menentukan

status matriks perbandingan

berpasangan.

3. Secara mendasar Metode Fuzzy

Analytical Hierarchy Process (F-AHP)

melakukan pemilihan Panitia

PEMILWA 2013 hanya sebatas

perankingan berdasarkan score alternatif

disetiap bidang sehingga tidak dapat

melakukan pemilahan dan pemilihan

panitia sesuai dengan kebutuhan DPM

PTIIK UB. Untuk mengatasi hal tersebut

diperlukan metode tambahan berupa

metode perhitungan jumlah peminat

disetiap bidang dan penyaringan

alternatif berdasarkan jumlah panitia

yang dibutuhkan dengan mengacu

kepada hasil perankingan yang telah

dihasilkan oleh Metode F-AHP.

4. Berdasarkan penambahan metode

pemilahan dan pemilihan Panitia

PEMILWA 2013 terhadap penelitian ini

yang menggunakan Metode F-AHP,

diperoleh hasil pemilihan panitia

dengan kemiripan sebesar 89.28%.

5. Pada pengujian ke-2 memiliki tingkat

kemiripan terbaik yaitu 91.07%. Hal ini

menunjukan pada pengujian ke-2

bahwa salah satu faktor yang

mempengaruhi kemiripan adalah

peningkatkan nilai intensitas

kepentingan antarkriteria. Selain faktor

tersebut terdapat faktor lain yang

mempengaruhi, yaitu penambahan

metode baru pemilahan dan pemilihan

panitia karena proses pemilahan dan

pemilihan panitia menggunakan proses

penyaringan pilihan bidang yang

pertama dan pilihan bidang yang kedua

namun tetap mengacu kepada hasil

perankingan yang telah dihasilkan oleh

Metode F-AHP.

6.2 Saran

Terdapat beberapa saran diperlukan

untuk memperbaiki kekurangan dan

kelemahan penelitian pemilihan sumber

daya manusia, baik saran untuk

pengembangan sistem maupun dari proses

implementasi. Adapun saran-saran tersebut

antara lain :

1. Perlu penambahan algoritma optimasi

seperti algorirma evolusi untuk

pembentukkan matriks perbandingan

kriteria berpasangan untuk menghitung

Consistency Ratio (CR) dengan nilai

terkecil.

2. Perlu penambahan fitur yang lebih

dinamis pada aplikasi agar lebih bisa

mengakomodasi kebutuhan dan

keinginan user yang dinamis pula.

3. Perlu perhitungan statistik untuk

melengkapi proses pengujian dan

analisis hasil pemilihan panitia oleh

sistem

4. Perlu pengamatan, pembahasan, dan

pengupasan lebih dalam tentang

karakter hubungan antara matriks

perbandingan kriteria berpasangan

dengan hasil pemilihan Panitia

PEMILWA 2013.

Daftar Pustaka

[1] Amborowati, Armadyah, 2007,

“Sistem Penduung Keputusan

Penilaian Karyawan Berprestasi

Berdasarkan Kinerja (Studi Kasus

pada STMIK AMIKOM

Yogyakarta)”, Seminar Nasional

Aplikasi Teknologi Informasi,

Yogyakarta, hal. D-5-D-9.

[2] Anshori, Y., 2012, “Pendekatan

Triangular Fuzzy Number dalam

Metode Analytic Hierarchy Process”,

Jurnal Ilmiah Foristek, Vol. 1, No. 1,

hal. 126-135.

[3] Gomes, Faustino Cordoso, 2003,

Manajemen Sumber Daya Manusia,

Edisi 2, Penerbit Andi, Yogyakarta.

[4] Hetharia, D., 2009, “Penerapan

Fuzzy Analytical Hierarchy Process

dalam Metode Multi Attribute

Failure Mode Anaylisis untuk

Mengidentifikasi Penyebab

Kegagalan Potensial pada Proses

Page 14: Implementasi metode f ahp untuk pemilihan sdm

14

Produksi”, Jurnal TI, Vol. 4, No. 2,

hal. 106-113.

[5] Ivancevich, J. M., Konopaske, R.,

Matteson, M. T., 2005, Perilaku dan

Manajemen Organisasi, Jilid 2, Edisi 7,

Penerbit Erlangga, Jakarta.

[6] Jasril, Haerani, E., Afrianty, I., 2011,

“Sistem Pendukung Keputusan

(SPK) Pemilihan Karyawan Terbaik

Menggunakan Metode Fuzzy AHP

(F-AHP)”, Seminar Nasional Aplikasi

Teknologi Informasi, Yogyakarta, hal.

F-36-F-43.

[7] Kong, Feng, Liu, Hongyan, 2005,

“Applying Fuzzy Analytical

Hierarchy Process to Evaluate

Success Factors of E-Commerce”,

International Journal of Information and

System Sciences, Vol. 1, No. 3-4, hal.

406-412.

[8] Kusumadewi, S., Purnomo, H., 2010,

Aplikasi Logika Fuzzy untuk

Pendukung Keputusan, Edisi 2, Graha

Ilmu, Yogyakarta.

[9] Maharrani, Ratih H., Syukur A., P,

Tyas C., 2010, “Penerapan Metode

Analytical Hierarchy Process dalam

Penerimaan Karyawan pada PT.

Pasir Besi Indonesia”, Jurnal

Teknologi Informasi, Vol. 6, No. 1, hal.

102-114.

[10] Mondy, R. Wayne., 2008, Manajemen

Sumber Daya Manusia, Jilid 1, Edisi

10, Penerbit Erlangga, Jakarta.

[11] Nasibu, Iskandar Z., 2009,

“Penerapan Metode AHP dalam

Sistem Pendukung Keputusan

Penempatan Karyawan

Menggunakan Aplikasi Expert

Choice”, Jurnal Pelangi Ilmu, Vol. 2,

No. 5, hal. 180-193.

[12] Noe, Raymond A., Hollenbeck, John

R., Gerhart B., Wright, Patrick M.,

2010, Manajemen Sumber Daya

Manusia Mencapai Keunggulan

Bersaing, Buku 1, Edisi 6, Penerbit

Salemba Empat. Jakarta.

[13] Rivai, Veithzal. 2004, Manajemen

Sumber Daya Manusia untuk

Perusahaan dari Teori ke Praktik, PT.

RajaGrafindo Persada, Jakarta.

[14] Tang, Yu-Cheng, Beynon, M. J., 2005,

“Application and Development of a

Fuzzy Analytical Hierarchy Process

within a Capital Investment Study”,

Journal of Economics and Management,

Vol. 1, No. 2, hal. 207-230.

[15] Winardi, J., 2004, Manajemen Perilaku

Organisasi, Prenada Media, Jakarta

Timur.