Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Keterlambatan Pegawai
Latar Belakang
Kedisiplinan pegawai merupakan salah satu faktor penting dalam meningkatkan kualitas kerja dan efektivitas suatu instansi. Salah satu bentuk kedisiplinan yang harus diperhatikan adalah ketepatan waktu kehadiran pegawai. Tingginya tingkat keterlambatan dapat berdampak pada menurunnya produktivitas, terganggunya pelayanan, serta menurunkan kualitas kinerja organisasi.
Dalam proses penilaian keterlambatan pegawai, sering kali ditemukan kesulitan dalam menentukan tingkat pelanggaran secara objektif karena banyaknya data dan beberapa faktor yang harus diperhatikan, seperti frekuensi keterlambatan, durasi keterlambatan, alasan keterlambatan, dan pelaporan keterlambatan. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat membantu proses penilaian secara cepat, objektif, dan terukur menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).
Tujuan
- Membantu menentukan tingkat pelanggaran keterlambatan pegawai secara objektif.
- Mempermudah proses penilaian keterlambatan berdasarkan beberapa kriteria.
- Menghasilkan nilai akhir atau skor pelanggaran secara otomatis.
- Membantu menentukan pemberian Surat Peringatan (SP).
- Membuat proses penilaian lebih cepat, akurat, dan transparan.
Langkah-Langkah Metode SAW
- Menentukan permasalahan
- Menentukan kriteria-kriteria
- Memberikan bobot pada setiap kriteria
- Menentukan jenis atribut (Benefit atau Cost / Max atau Min)
- Memasukkan data ke dalam tabel
- Melakukan normalisasi matriks
- Menghitung nilai preferensi atau skor akhir
- Melakukan perangkingan
Kriteria Penilaian
| Kode | Kriteria | Jenis | Bobot |
|---|---|---|---|
| C1 | Frekuensi Terlambat | Cost | 45 % |
| C2 | Durasi Terlambat | Cost | 30 % |
| C3 | Skor Alasan | Benefit | 15 % |
| C4 | Lapor Atasan | Benefit | 10 % |
Rumus Normalisasi Kriteria
Kriteria C1: Frekuensi Keterlambatan
Definisi: C1 merupakan jumlah keterlambatan pegawai dalam satu periode. Semakin besar jumlah keterlambatan, maka semakin tinggi tingkat pelanggaran.
Rci = Jumlah keterlambatan / Max keterlambatan
Misal: Jika Keterlambatan terbesar = 9, Pegawai terlambat = 6. Maka: Rci = 6 / 9 = 0.667
Kriteria C2: Durasi Keterlambatan
Definisi: C2 merupakan total menit keterlambatan pegawai selama satu periode. Semakin lama durasi keterlambatan, maka semakin tinggi pelanggaran.
Rc2 = Total menit keterlambatan / Max durasi keterlambatan
Misal: Jika Durasi terbesar = 229 menit, Total durasi pegawai = 98 menit. Maka: Rc2 = 98 / 229 = 0.427
Kriteria C3: Nilai Alasan
Definisi: C3 merupakan nilai kualitas alasan keterlambatan berdasarkan kategori alasan. Pada sistem, alasan baik mendapat nilai tinggi dan alasan buruk mendapat nilai rendah. Karena sistem menghitung tingkat pelanggaran, maka nilai alasan tetap dinormalisasi terhadap nilai maksimum, namun pada perhitungan akhir dipakai nilai kebalikannya (1 – C3).
Rc3 = Nilai alasan / Max nilai alasan
Misal: Jika Nilai alasan maksimum = 100, Pegawai mendapat nilai alasan = 60. Maka: Rc3 = 60 / 100 = 0.6
| No | Keterangan Alasan | Skor |
|---|---|---|
| 1 | Sakit / Musibah (Ada Bukti) | 85 |
| 2 | Kendaraan Mogok / Ban Bocor | 70 |
| 3 | Macet Luar Biasa | 55 |
| 4 | Urusan Pribadi | 35 |
| 5 | Tanpa Alasan | 10 |
Kriteria C4: Lapor Keterlambatan
Definisi: C4 merupakan nilai kedisiplinan pegawai dalam melakukan pelaporan keterlambatan. Pada sistem: Melapor = 100, Tidak melapor = 20. Semakin besar nilai pelaporan, maka semakin baik kepatuhan administrasi. Pada perhitungan akhir memakai nilai kebalikannya (1 - C4) karena melapor berarti mengurangi pelanggaran, sedangkan tidak melapor menambah pelanggaran.
Rc4 = Nilai lapor / Max nilai lapor
Misal: Jika Nilai maksimum = 100, Pegawai memiliki nilai lapor = 20. Maka: Rc4 = 20 / 100 = 0.2
Rumus Perhitungan Akhir SAW
V = 0.45 X C1 + 0.30 X C2 + 0.15 X (1 - C3) + 0.10 X (1 - C4)
Contoh Data Pegawai:
| Nama Pegawai | C1 | C2 | C3 | C4 |
|---|---|---|---|---|
| A1 | 3 | 121 | 10 | 20 |
| A2 | 4 | 78 | 10 | 20 |
| A3 | 5 | 64 | 85 | 20 |
Interpretasi Nilai SAW
| Rentang Nilai | Keterangan |
|---|---|
| Tinggi | Pelanggar Berat |
| Sedang | Pelanggar Sedang |
| Rendah | Pelanggar Ringan |
Logika Status Surat Peringatan (SP)
Pegawai dianggap melanggar aturan kedisiplinan jika memenuhi kondisi: Jumlah keterlambatan > 5 atau Skor Akhir ≥ 0.60.
Konsekuensi:
- SP1: Pelanggaran Pertama
- SP2: Pelanggaran Kedua
- SP3: Pelanggaran Ketiga atau lebih
Kesimpulan Karakteristik Modifikasi SAW
Sistem ini tidak memakai metode SAW Klasik akademik murni, melainkan SAW berbasis skor pelanggaran disiplin. Semakin tinggi skor akhir, maka performa kedisiplinan pegawai dinilai semakin buruk. Kriteria C1 dan C2 bertindak menaikkan skor pelanggaran, sedangkan kriteria C3 dan C4 bertindak menurunkan skor pelanggaran (itulah sebabnya rumus akhir mengimplementasikan komplemen 1 – C3 dan 1 – C4).
Simulasi Aturan SP dan Mekanisme Reset
Kondisi 1
| Bulan | Terlambat | Status SP dan Reset |
|---|---|---|
| Januari | 6 | SP1 |
| Februari | 3 | Reset |
| Maret | 7 | SP1 |
| April | 6 | SP2 |
Kondisi 2
| Bulan | Terlambat | Status SP dan Reset |
|---|---|---|
| Januari | 6 | SP1 |
| Februari | 9 | SP2 |
| Maret | 5 | Tetap SP2 |
| April | 4 | Tetap SP2 |
| Mei | 3 | Reset |
| Juni | 6 | SP1 |
Kondisi 3
| Bulan | Terlambat | Status SP dan Reset |
|---|---|---|
| Januari | 7 | SP1 |
| Februari | 8 | SP2 |
| Maret | 9 | SP3 |
Karakteristik Penentuan Nilai Maksimal Kriteria
Berdasarkan struktur logika pemrograman sistem, terdapat dua mekanisme penentuan nilai maksimal yang berjalan secara harmonis di dalam program:
-
Mekanisme Dinamis / Berbasis Data (Data-Driven) [C1 dan C2]:
Nilai maksimal (seperti contoh 8 kali untuk C1 dan 229 menit untuk C2) tidak dikunci secara permanen (hardcoded) di dalam sintaks program. Angka ini murni potret kondisi kedisiplinan terburuk pegawai pada bulan berjalan menggunakan fungsi koding
$qMax. Jika bulan depan rekor terburuk pegawai bergeser menjadi 12 kali telat atau 500 menit, sistem akan otomatis beradaptasi menangkap angka baru tersebut tanpa memerlukan perubahan source code. -
Mekanisme Statis / Berbasis Standar (Fixed Target) [C3 dan C4]:
Berbeda dengan C1 dan C2, nilai maksimal untuk C3 (Nilai Alasan) dan C4 (Ketepatan Pelaporan) dipatok statis pada angka 100. Hal ini terlihat pada fungsi
hitungC3C4(), di mana skor alasan secara mutlak merujuk pada plafon nilai tertinggi di database master (tbl_kategori_alasan), dan pelaporan yang tertib langsung diberi nilai reward angka mutlak 100 via pengkondisian variabel$nilaiLapor = ($d['lapor'] == 'YA') ? 100 : 20;.
