Aplikasi Sistem Penunjang Keputusan Penilaian Karyawan Terbaik Berbasis Website dengan Metode Mabac
DOI:
https://doi.org/10.62712/juktisi.v5i2.1603Keywords:
MABAC, Sistem Pendukung Keputusan, Penilaian karyawan terbaik, MySQL, SDLCAbstract
Penilaian karyawan terbaik di Badan Siber dan Sandi Negara (BSSN) selama ini masih dilakukan secara manual menggunakan Microsoft Excel dan masukan dari manajer, yang sangat rentan terhadap unsur subjektivitas, inkonsistensi penilaian, serta potensi bias keputusan. Kondisi konvensional tersebut memunculkan kebutuhan yang sangat mendesak akan adanya sistem pendukung keputusan terintegrasi yang mampu memberikan penilaian secara objektif, transparan, dan berbasis data terstruktur. Penelitian ini bertujuan secara khusus untuk merancang dan membangun aplikasi sistem pendukung keputusan berbasis web menggunakan metode Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison (MABAC) guna menilai kinerja karyawan Non-ASN secara lebih akurat, efisien, dan berkeadilan. Pengembangan sistem ini menerapkan kerangka kerja rekayasa perangkat lunak SDLC model Waterfall, yang mencakup tahapan analisis kebutuhan mendalam, perancangan sistem berorientasi objek menggunakan UML, perancangan basis data relasional melalui ERD dan LRS, implementasi kode program menggunakan bahasa PHP dan database MySQL, serta pengujian fungsionalitas sistem secara menyeluruh. Fungsionalitas utama aplikasi dirancang untuk mengelola data kepegawaian, mengelola kriteria penilaian beserta pembobotannya, memasukkan nilai matriks keputusan, mengeksekusi perhitungan matematis otomatis berbasis algoritma MABAC, hingga menyajikan laporan pemeringkatan akhir yang komprehensif. Hasil pengujian fungsional menggunakan black-box testing menunjukkan bahwa seluruh modul aplikasi berjalan dengan sangat baik dan sesuai dengan fungsionalitas yang diharapkan. Implementasi metode MABAC pada pengolahan data 47 pegawai Non-ASN di BSSN berhasil memberikan rekomendasi peringkat karyawan terbaik yang valid, andal, dan konsisten, di mana alternatif A5 menduduki peringkat pertama dengan perolehan skor akhir tertinggi sebesar 0,1240. Kehadiran sistem ini terbukti efektif dalam meningkatkan objektivitas, efisiensi waktu, serta transparansi proses evaluasi kinerja di lingkungan instansi.
Downloads
References
[1] Y. Ginanjar, “Strategi Indonesia Membentuk Cyber Security Dalam Menghadapi Ancaman Cyber Crime Melalui Badan Siber Dan Sandi Negara,” J. Din. Glob., vol. 7, no. 02, pp. 291–312, 2022, doi: https://doi.org/10.36859/jdg.v7i02.1187.
[2] A. Haryanto and S. M. Sutra, “Upaya Peningkatan Keamanan Siber Indonesia oleh Badan Siber dan Sandi Negara (BSSN) Tahun 2017-2020,” Glob. Polit. Stud. J., vol. 7, no. 1, pp. 56–69, 2023, doi: https://doi.org/10.34010/gpsjournal.v7i1.8141.
[3] Randi Tandiele and Kristia Yuliawan, “Sistem Perekrutan Pegawai Menggunakan Microsoft Excel,” J. Teknol. dan Inform., vol. 2, no. 1, pp. 38–49, 2024, doi: https://doi.org/10.70539/jti.v2i1.23.
[4] M. Kartikasari, S. W. P. Listio, B. K. Kristanto, and M. B. Rizal, “SISTEM INFORMASI PENILAIAN KINERJA PEGAWAI BERBASIS WEB SEBAGAI SOLUSI DIGITALISASI SDM,” Cybersp. J. Pendidik. Teknol. Inf., vol. 10, no. 1, pp. 1–11, 2026.
[5] R. A. Sanjaya, H. Firlana, and M. B. Priyatno, “Faktor Motivasi Kerja Yang Mempengaruhi Produktivitas Pegawai Sektor Publik Di Indonesia,” J. Lentera Bisnis, vol. 14, no. 2, pp. 2022–2038, 2025, doi: https://doi.org/10.34127/jrlab.v14i2.1571.
[6] M. Rahmat Hidayat, R. Rusdi, F. Hadi, F. Fatmayanti, and M. Muzakir, “Persepsi Politik, Turnover Intention dan Negligent Behavior Karyawan Swasta di Aceh,” J. Bisnis Dan Kaji. Strateg. Manaj., vol. 9, no. 2, p. 58, 2025, doi: https://doi.org/10.35308/jbkan.v9i2.13242.
[7] S. L. Mulani and Nardiono, “Analisis Perbandingan Metode Moora dan Waspas dalam Pendukung Keputusan Pemilihan Konten Youtube Layak Tonton untuk Anak,” J. Sist. dan Inform., vol. 15, no. 2, pp. 115–121, 2021, doi: https://doi.org/10.30864/jsi.v15i2.345.
[8] M. Arofiyah and R. Hidayat, “Penerapan Algoritma Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Sistem Keputusan Pemilihan Karyawan Berprestasi Di Industri Outsourching Berbasis WEB,” Inf. Syst. Educ. Prof., vol. 7, no. 1, pp. 59–70, 2023.
[9] E. Turban and D. E. Wahono, “Implementasi Sistem Pendukung Keputusan pada Perusahaan X Menggunakan Metode AHP,” J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 7, no. 1, pp. 45–53, 2022.
[10] R. Dermawan and S. Sinurat, “Penerapan Metode Multi-Attribut Border Approximation Area Comparison (MABAC) dalam Penentuan Akademi Kebidanan (AKBID) Terbaik,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[11] F. Laila and N. A. Hasibuan, “Pemilihan Pengangkatan Karyawan Tetap Menerapkan Metode Multi-Attributive Border Approximation Area Comparison,” J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 1, no. 1, pp. 5–12, 2021.
[12] A. Al Khaidar, R. Fazriansyah, and S. G. Ramadhan, “Pengujian Black Box pada Website MyUnpam menggunakan Teknik Equivalence Partitioning,” vol. 6, no. 2, pp. 154–161, 2023, doi: https://doi.org/10.32493/jtsi.v6i2.25501.
[13] Setiyani and Lila, “Desain Sistem: Use Case Diagram B2 - Prosiding Seminar Nasional Inovasi Dan Adopsi Teknologi (INOTEK),” 2021, pp. 10–15.
[14] S. Narulita, A. Nugroho, and M. Z. Abdillah, “Diagram Unified Modelling Language (UML) untuk Perancangan Sistem Informasi Manajemen Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (SIMLITABMAS),” J. Publ. Sist. Inf. dan Telekomun., vol. 2, no. 3, pp. 110–118, 2024.
[15] D. Pamučar and G. Ćirović, “The selection of transport and handling resources in logistics centers using Multi-Attributive Border Approximation area Comparison (MABAC),” Expert Syst. Appl., vol. 42, no. 6, pp. 3016–3028, 2015.
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Rahmawati, Andin Eka Safitri, Oke Hariansyah, Ahmad Mutholib
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
