Aplikasi Sistem Penujang Keputusan Penilaian Karyawan Terbaik dengan Metode Multi Attributive Border Approxmation Area Comparsion (MABAC) (Studi Kasus : PT. Wirasandi)
DOI:
https://doi.org/10.32493/joaiia.v7i1.57505Keywords:
Sistem Pendukung Keputusan, Penilaian Karyawan, Metode MABAC, Multi-Attributive Border Approximation Area ComparisonAbstract
Penilaian karyawan terbaik merupakan salah satu proses penting dalam meningkatkan kinerja dan produktivitas perusahaan. Namun, proses penilaian karyawan di PT. Wirasandi sebelumnya masih dilakukan secara manual sehingga berpotensi menimbulkan subjektivitas dan kesalahan dalam pengambilan keputusan. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) penilaian karyawan terbaik menggunakan metode Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC). Sistem ini dikembangkan berbasis web dengan memanfaatkan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Metode MABAC digunakan untuk membantu proses pengambilan keputusan dengan mempertimbangkan beberapa kriteria penilaian yang telah ditentukan. Tahapan metode MABAC meliputi penyusunan matriks keputusan, normalisasi, pembobotan, penentuan area batas, serta perhitungan nilai preferensi untuk menentukan peringkat karyawan. Hasil pengujian sistem menggunakan metode White Box dan Black Box menunjukkan bahwa seluruh fungsi sistem berjalan sesuai dengan spesifikasi dan kebutuhan pengguna. Aplikasi yang dibangun mampu menghasilkan peringkat karyawan terbaik secara objektif, akurat, dan sistematis. Dengan demikian, sistem pendukung keputusan ini diharapkan dapat membantu pihak manajemen PT. Wirasandi dalam menentukan karyawan terbaik secara efektif dan efisien.
References
[1] R. Dermawan dan S. Sinurat, “Penerapan Metode Multi-Attribut Border Approximation Area Comparison (MABAC) dalam Penentuan Akademi Kebidanan (AKBID) Terbaik,” *Journal of Computer System and Informatics*, vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[2] E. B. Barus, “Sistem pendukung keputusan pemilihan best employee dengan menerapkan metode MABAC,” *TIN: Terapan Informatika Nusantara*, vol. 2, no. 9, pp. 551–557, 2022.
[3] F. Laila dan N. A. Hasibuan, “Pemilihan pengangkatan karyawan tetap menerapkan metode Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison,” *Journal of Informatics Management and Information Technology*, vol. 1, no. 1, pp. 5–12, 2021.
[4] E. A. Tampubolon dan F. Damayanti, “Perancangan sistem pendukung keputusan pemilihan smartphone dengan metode MABAC (Multi Objective Border Approximation Area Comparison),” *JIKSTRA: Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Komputer Terapan*, vol. 6, pp. 134–145, 2024.
[5] S. Sintaro, “Multiple criteria decision making penentuan juara lomba roasting kopi menggunakan Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison,” *Jurnal Ilmiah Computer Science*, vol. 2, no. 2, pp. 58–69, 2024.
[6] L. Johana, S. Purwadi, dan S. Elfitriani, “Sistem pendukung keputusan pemilihan supplier kaca dengan menggunakan metode Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC) pada UD. Delta Glass,” *Jurnal Cyber Tech*, vol. 2, no. 10, 2019.
[7] S. B. Atim, “Penerapan metode Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison dalam rekomendasi pemilihan mobil second,” *Journal of Information Technology, Software Engineering and Computer Science (ITSECS)*, vol. 2, no. 2, pp. 99–110, 2024.
[8] F. Sari dan D. Satria, “Peningkatan produktifitas penilaian kinerja karyawan menggunakan metode MABAC dalam sistem pendukung keputusan,” *INFORMATIKA*, vol. 16, no. 2, pp. 351–357, 2024.
[9] S. Sintaro, “Penerapan rank reciprocal dan Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison untuk penentuan lokasi cafe baru,” *Journal of Artificial Intelligence and Technology Information (JAITI)*, vol. 2, no. 1, pp. 26–37, 2024.
[10] R. K. Hondro, “MABAC: Pemilihan penerima bantuan rastra menggunakan metode Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison,” *Jurnal Mahajana Informasi*, vol. 3, no. 1, pp. 41–52, 2018.
