bab iv hasil dan pembahasan 4.1 gambaran umum cv. mitra ...repository.unika.ac.id/18605/5/15.d2.0015...

34 Program Studi Manajemen FEB UNIKA Soegijapranata

BAB IV

HASIL DAN PEMBAHASAN

4.1 Gambaran Umum CV. Mitra Moulding Sentosa

CV. Mitra Moulding Sentosa (CV. Mimosa) berdiri sejak tahun 2000

dan telah beroperasi selama 18 tahun lamanya dalam memproduksi

berbagai macam cetakan (moulding). CV. Mitra Moulding Sentosa adalah

perusahaan manufaktur yang menangani pembuatan cetakan (moulding)

dan memiliki banyak diversifikasi produk meliputi :komponen plastik

mekanik untuk kendaraan, komponen elektronik, komponen untuk

konektor presisi audio, dan lain sebagainya. Perusahaan manufaktur ini

merupakan usaha keluarga yang kedepannya akan diteruskan oleh para

keluarga secara turun-temurun. CV. Mimosa yang dari tahun-ketahun terus

meningkatkan kapasitas produksinya, sekarang ini telah memiliki 52 orang

karyawan produksi dan 7 orang karyawan kantor yang termasuk

didalamnya staff HR (Human Resource) dan staff keuangan. CV. Mitra

Moulding Sentosa juga memiliki anak perusahan yaitu CV. Kharisma yang

didirikan untuk memasarkan produk-produk yang diproduksi di CV.

Mimosa, dan menjadi salah satu sarana marketing dari CV. Mimosa

sendiri. CV. Mimosa juga telah memiliki banyak mitra perusahaan atau

pelanggan tetap khususnya di daerah Semarang, seperti Panasonic, Advan,

dan Indofood.


A. Visi perusahaan adalah “Menjadi perusahaan moulding yang

unggul dalam kualitas produk, presisi dan terpercaya pada

kawasan Jawa dan sekitarnya”

B. Misi perusahaan adalah :

1. Memproduksi produk-produk plastik injeksi dan moulding yang

berkualitas dengan produktivitas dan efisiensi yang tinggi

2. Memberikan pelayanan yang cepat ramah dan tepat waktu

3. Mengembangkan SDM agar menjadi lebih terampil

4.2 Deskripsi Responden

Jumlah responden yang menjadi sumber data dalam penelitian ini hanya

berjumlah 1 orang yang merupakan Kepala Bagian Produksi (KaBag. Produksi)

sebagai supervisor langsung yang bertindak sebagai penilai. Sedangkan yang

menjadi subjek dalam penelitian ini sebanyak 6 orang yaitu seluruh karyawan

kontrak produksi pada CV. Mitra Moulding Sentosa pada periode tahun 2018

yang akan dipertimbangkan untuk segera menjadi karyawan tetap.

Berikut ini adalah tabel sebaran data berdasarkan jenis kelamin, usia,

pendidikan, dan pengalaman kerja yang menjadi subjek penelitian kali ini, yaitu 6

orang yang masih menjadi karyawan kontrak bagian produksi :


Tabel 4.1 Pengelompokkan Jenis Kelamin, Usia, Pendidikan, dan

Pengalaman Kerja Subjek Penelitian

No. Kriteria Jumlah

(orang)

Persentase

(%)

1 Jenis Kelamin :

Laki-Laki

6

100%

Total 6 100%

2 Usia :

<20 tahun

20-25 tahun

25-30 tahun

2

3

1

33,3%

50%

16,6%

Total 6 100%

3 Pendidikan :

SMA

SMK

D3/S1

3

2

1

50%

33,3%

16,6%

Total 6 100%

4 Pengalaman Bekerja :

<1 tahun

1-3 tahun

3-5 tahun

1

4

1

16,6%

66,6%

16,6%

Total 6 100%

Sumber : Data primer yang diolah (2018)

Data personal yang diperoleh untuk masing-masing subjek penelitian

melalui pengisian kuesioner penilaian oleh Kepala Bagian Produksi dengan

bantuan database dari staff HR akan dijabarkan dalam tabel dibawah ini. Data

ini yang nantinya juga akan dipergunakan dalam perhitungan / kalkulasi nilai

menggunakan metode Weighted Product Model berdasarkan kriteria untuk

menjadi karyawan tetap bagian produksi CV. Mitra Moulding Sentosa.


Tabel 4.2 Data Personal Subjek Penelitian

Tabel ini berisikan data identitas subjek penelitian yang terkait dengan

perhitungan beserta hasil penilaian kuesioner yang telah dikonversikan kedalam

angka

No. Nama / Pendidikan / Pengalaman

Bekerja

Penilaian Kuesioner

1.

R1 / SMK / ± 1 tahun

A1 = 0.8; A2 = 0.6; A3 = 0.6; A4 = 0.6

B1 = 0.5; B2 = 1.0

C1 = 0.6; C2 = 0.8; C3 = 0.8

2.

R2 / SMA / ± 2 tahun

A1 = 0.8; A2 = 0.8; A3 = 0.6; A4 = 0.6

B1 = 1.0; B2 = 1.0

C1 = 0.8; C2 = 0.6; C3 = 1.0

3.

R3 / D3 / ± 4 tahun

A1 = 0.6; A2 = 0.8; A3 = 0.6; A4 = 0.8

B1 = 1.0; B2 = 1.0

C1 = 0.6; C2 = 1.0; C3 = 0.8

4.

R4 / SMK / ± 2 tahun

A1 = 0.6; A2 = 0.8; A3 = 0.8; A4 = 0.6

B1 = 0.5; B2 = 1.0

C1 = 0.8; C2 = 0.8; C3 = 0.8

5.

R5 / SMA / ± 2 ½ tahun

A1 = 1.0; A2 = 0.8; A3 = 0.6; A4 = 0.6

B1 = 1.0; B2 = 1.0

C1 = 1.0; C2 = 0.6; C3 = 0.8

6.

R6 / SMA / ± 5 bulan

A1 = 0.8; A2 = 0.8; A3 = 0.6; A4 = 0.8

B1 = 1.0; B2 = 1.0

C1 = 0.6; C2 = 0.8; C3 = 0.6

Sumber : Data primer (2018)

*Keterangan Penilaian Kuesioner :

A1 = nilai skor subjek pada indikator A (Keterampilan Bekerja) pertanyaan

pertama


B2 = nilai skor subjek pada indikator B (Kedisiplinan) pertanyaan kedua

C3 = nilai skor subjek pada indikator C (Produktivitas) pertanyaan ketiga

4.3 Analisis Data

Analisis data meliputi pengolahan dan penyajian data yang nantinya akan

diinterpretasikan atau dideskripsikan hasilnya untuk mengetahui temuan

penyelesaian masalah penelitian. Pengolahan data dalam penelitian ini adalah

dengan melakukan perhitungan menggunakan langkah-langkah metode

Weighted Product Model (WPM), sedangkan penyajian data yang terkumpul

beserta hasil analisis data akan ditampilkan berupa tabel dan uraian perhitungan.

Ringkasan perhitungan menggunakan metode Weighted Product Model (WPM)

peneliti sajikan dalam bentuk diagram alir / flowchart langkah perhitungan agar

lebih mudah dipahami dan memberikan gambaran umum tahapan penyelesaian

pengolahan data penelitian ini. Berikut adalah diagram alir diikuti dengan

dengan perhitungan beserta uraian hasil analisis data penelitian ini.


4.3.1 Perhitungan Menggunakan Weighted Product Model

Gambar 4.1 Diagram Alir / Flowchart Metode Weighted Product Model

Data yang telah dikumpulkan melalui kuesioner penilaian akan diolah

menggunakan tahapan metode Weighted Product Model yang telah dilakukan

penyelesaian tahap awal ketika dilakukan wawancara dengan staff HR dari CV.

Mitra Moulding Sentosa. Tahapan awal dalam perhitungan WPM tersebut yaitu :

menentukan kriteria, dan juga pembuatan kuesioner penilaian. Mengikuti diagram

alir diatas, tahap dalam perhitungan menggunakan metode Weighted Product

Model adalah sebagai berikut :

Mulai

Langkah 1:

Menentukan

Kriteria &

Sifatnya

Langkah 2:

Pembuatan

Kuesioner &

Bobotnya

Langkah 3:

Menentukan

Rating Kecocokan

& Normalisasi

Bobot

Langkah 4:

Menghitung

Nilai Vektor S

Alternatif

Langkah 5:

Menghitung

Nilai Vektor V

Alternatif

Langkah 6:

Menentukan

Bobot Indikator

yang Tidak

Dihitung Dengan

WPM

Langkah 7:

Perhitungan

Nilai Akhir &

Pemeringkatan

Hasil

Selesai


Langkah 1. Menentukan Kriteria dan Sifatnya

Tahap penentuan kriteria merupakan tahap awal untuk mengidentifikasi

kriteria yang sangat relevan atau sangat dibutuhkan terkait dengan jabatan yang

akan diisi. Tahap ini telah dilaksanakan sebelum dilakukan pembuatan kuesioner

dan perhitungan lebih lanjut dengan mendiskusikannya dengan staff HR CV.

Mitra Moulding Sentosa. Berikut adalahhasil informasiyang diperoleh guna

menjadi standar penilaian untuk seleksi menggunakan metode Weighted Product

Model :

Teridentifikasi 5 indikator utama kriteria seleksi karyawan tetap CV. Mitra

Moulding Sentosa yang semuanya termasuk kedalam sifat kriteria benefit dan di

tampilkan dalam tabel berikut :

Tabel 4.3 Kriteria dan Sifat Kriteria

No. Kriteria Sifat

1 Pendidikan Benefit

2 Pengalaman Kerja Benefit

3 Keterampilan Bekerja Benefit

4 Kedisiplinan Benefit

5 Produktivitas Benefit


Kelima indikator tergolong kedalam sifat kriteria benefit karena nilai kriteria

tersebut berbanding lurus dengan peningkatan nilai yang diharapkan. Dalam artian

semakin tinggi nilai yang didapat adalah semakin baik.


Langkah 2. Pembuatan Kuesioner Penilaian Beserta Bobot

Kuesioner penilaian yang telah dibuat bertujuan memperoleh informasi

lengkap subjek penelitian mengenai 5 indikator atau kriteria yang telah

sebelumnya diidentifikasi. Informasi yang diperoleh salah satunya adalahdata

personal 6 orang kandidat karyawan tetap produksi yang ikut dipertimbangkan

dan memiliki bobot dalam perhitungan pula, seperti halnya pendidikan dan

pengalaman kerja. Pada kolom penilaian kuesioner, merupakan breakdownpoin

pertanyaan dari tiga butir indikator yang akan diukur yaitu keterampilan bekerja,

kedisiplinan, dan produktivitas. Ketiga indikator tersebut diukur melalui masing-

masing 4 pertanyaan, 2 pertanyaan, dan 3 pertanyaan secara urut beserta bobot

tiap poin pertanyaan. Hasil pertanyaan kuesioner yang telah dibuat peneliti

lampirkan pada bagian lampiran.

Berikut adalah jumlah bobot bagi tiap indikator :

Tabel 4.4 Bobot Kriteria / Indikator

No. Kriteria Bobot

1 Pendidikan 15%

2 Pengalaman Kerja 15%

3 Keterampilan Bekerja 25%

4 Kedisiplinan 20%

5 Produktivitas 25%

Sumber : Data primer (2018)

Pemberian Bobot Pertanyaan Kuesioner


Tabel 4.5 Penilaian Bobot Pertanyaan Kuesioner

No Nama Nilai Nilai

1 Sangat Tinggi 5

2 Tinggi 4

3 Cukup 3

4 Rendah 2

5 Sangat Rendah 1

*Keterangan : = bobot asli sebelum dilakukan normalisasi

a) Bobot indikator keterampilan bekerja [Indi 1] (4 aspek pertanyaan) :

𝑊𝑖𝑛𝑖𝑡 = {𝑤𝑖𝑛𝑖𝑡_1, 𝑤𝑖𝑛𝑖𝑡 _2, 𝑤𝑖𝑛𝑖𝑡_3, 𝑤𝑖𝑛𝑖𝑡_4}

𝑊𝑖𝑛𝑖𝑡 = {5,4,4,3}

b) Bobot indikator kedisiplinan [Indi 2] (2 aspek pertanyaan) :

𝑊𝑖𝑛𝑖𝑡 = {𝑤𝑖𝑛𝑖𝑡_1, 𝑤𝑖𝑛𝑖𝑡 _2,}

𝑊𝑖𝑛𝑖𝑡 = {4,4}

c) Bobot indikator produktivitas [Indi 3] (3 aspek pertanyaan) :

𝑊𝑖𝑛𝑖𝑡 = {𝑤𝑖𝑛𝑖𝑡_1, 𝑤𝑖𝑛𝑖𝑡 _2, 𝑤𝑖𝑛𝑖𝑡_3}

𝑊𝑖𝑛𝑖𝑡 = {4,3,5}


Langkah 3. Menentukan Rating Kecocokan dan Normalisasi Bobot

Rating kecocokan adalah hasil penilaian untuk tiap kandidat karyawan tetap

(alternatif) dalam setiap aspek pertanyaan yang ada. Hasil penilaian menggunakan

acuan berdasarkan kuesioner yang diisi oleh KaBag Produksi CV. Mitra

Moulding Sentosa Semarang. Rating kecocokan akan ditampilkan dalam bentuk

matriks keputusan agar mempermudah perhitungan. Berikut adalah matriks

keputusan atau data alternatif per kriteria :

Tabel berikut menunjukkan hasil penilaian alternatif untuk kriteria

Keterampilan Bekerja

Tabel 4.6 Data Responden Indikator Keterampilan Bekerja (Indi 1)

Responden Keterampilan Bekerja

A1 A2 A3 A4

R1 0.8 0.6 0.6 0.6

R2 0.8 0.8 0.6 0.6

R3 0.6 0.8 0.6 0.8

R4 0.6 0.8 0.8 0.6

R5 1.0 0.8 0.6 0.6

R6 0.8 0.8 0.6 0.8



Kedisiplinan


Tabel 4.7 Data Responden Indikator Kedisiplinan (Indi 2)



Produktivitas

Tabel 4.8 Data Responden Indikator Produktivitas (Indi 3)

Responden Produktivitas

A1 A2 A3

R1 0.6 0.8 0.8

R2 0.8 0.6 1.0

R3 0.6 1.0 0.8

R4 0.8 0.8 0.8

R5 1.0 0.6 0.8

R6 0.6 0.8 0.6


Ketiga matriks tersebut menunjukkan perolehan nilai atau scoring alternatif

terhadap aspek-aspek dalam tiap indikator sebelum dilakukan pengubahan

menjadi nilai vektor. Sebelum dilakukan proses perhitungan nilai vektor, bobot

nilai asli dari tiap aspek pertanyaan perlu dilakukan normalisasi terlebih dahulu.

Responden Kedisiplinan

A1 A2

R1 0.5 1.0

R2 1.0 1.0

R3 1.0 1.0

R4 0.5 1.0

R5 1.0 1.0

R6 1.0 1.0


Hal tersebut bertujuan untuk menyajikan nilai data yang lebih normal dan akurat

untuk proses pengolahan data lebih lanjut. Normalisasi bobot dinyatakan dengan

menggunakan rumus :

*Keterangan : WJ= Hasil normalisasi bobot

Wj= Nilai bobot yang akan dinormalisasi

∑Wj= Total nilai seluruh bobot yang ada

a) Normalisasi bobot indikator Keterampilan Bekerja (4 aspek pertanyaan)

𝑊𝑖𝑛𝑖𝑡 = {5,4,4,3}

W1 = 5

5+4+4+3 =

5

16 = 0,3125

W2 = 4

5+4+4+3 =

4

16 = 0,25

W3 = 4

5+4+4+3 =

4

16 = 0,25

W4 = 3

5+4+4+3 =

3

16 = 0,1875

b) Normalisasi bobot indikator Kedisiplinan (2 aspek pertanyaan)

𝑊𝑖𝑛𝑖𝑡 = {4,4}

W1 = 4

4+4 =

4

8 = 0,5

W2 = 4

4+4 =

4

8 = 0,5


c) Normalisasi bobot indikator Produktivitas (3 aspek pertanyaan)

𝑊𝑖𝑛𝑖𝑡 = {4,3,5}

W1 = 4

4+3+5 =

4

12 = 0,333

W2 = 3

4+3+5 =

3

12 = 0,25

W3 = 5

4+3+5 =

5

12 = 0,416

Langkah 4. Menghitung nilai vektor S

Dengan adanya matriks keputusan dan bobot yang telah dinormalisasi, maka

seluruh komponen untuk menghitung nilai vektor S telah terpenuhi. Vektor S

dapat dikatakan sebagai skor keseluruhan dalam indikator bagi tiap alternatif.

Menghitung nilai vektor S yaitu dengan cara mengalikan seluruh nilai kriteria

yang dimiliki sebuah alternatif dengan bobot berpangkat positif untuk kriteria

benefit dan berpangkat negatif pada kriteria cost. Rumus untuk menghitung vektor

S dinyatakan dengan :

Si = ( X11W1) (X12

W2) (X13W3)….

*Keterangan : Si= nilai vektor S

X = nilai alternatif pada matriks keputusan

W = bobot kriteria pada matriks keputusan

a) Perhitungan nilai vektor S indikator Keterampilan Bekerja

Si = ( X11W1) (X12

W2) (X13W3)(X14

W4)

Secara urut nilai vektor S indikator Keterampilan Bekerja untuk R1-R6 :


S1 = (0.8 0.3125) ( 0.60.25) ( 0.6 0.25) ( 0.6 0.1875)

= 0.65643

S2 = ( 0.80.3125) ( 0.8 0.25) ( 0.6 0.25) ( 0.6 0.1875)

= 0.70539

S3 = ( 0.60.3125) ( 0.8 0.25) ( 0.6 0.25) ( 0.8 0.1875)

= 0.68047

S4 = ( 0.60.3125) ( 0.8 0.25) ( 0.8 0.25) ( 0.6 0.1875)

= 0.69282

S5 = ( 1.00.3125) ( 0.8 0.25) ( 0.6 0.25) ( 0.6 0.1875)

= 0.75633

S6 = ( 0.80.3125) ( 0.8 0.25) ( 0.6 0.25) ( 0.8 0.1875)

= 0.74448

b) Perhitungan nilai vektor S indikator Kedisiplinan

Si = ( X21W1) (X22

W2)

Secara urut nilai vektor S indikator Kedisiplinan untuk R1-R6 :

S1 = ( 0.50.5) ( 1.0 0.5)

= 0.70710

S2 = ( 1.00.5) ( 1.0 0.5)

= 1.0

S3 = ( 1.00.5) ( 1.0 0.5)

= 1.0

S4 = ( 0.50.5) ( 1.0 0.5)

= 0.70710

S5 = ( 1.00.5) ( 1.0 0.5)

= 1.0

S6 = ( 1.00.5) ( 1.0 0.5)

= 1.0


c) Perhitungan nilai vektor S indikator Produktivitas

Si = ( X31W1) (X32

W2) (X33W3)

Secara urut nilai vektor S indikator Produktivitas untuk R1-R6 :

S1 = ( 0.60.333) ( 0.8 0.25) ( 0.8 0.416)

= 0.72708

S2 = ( 0.80.333) ( 0.6 0.25) ( 1.0 0.416)

= 0.81708

S3 = ( 0.60.333) ( 1.0 0.25) ( 0.8 0.416)

= 0.76879

S4 = ( 0.80.333) ( 0.8 0.25) ( 0.8 0.416)

= 0.80017

S5 = ( 1.00.333) ( 0.6 0.25) ( 0.8 0.416)

= 0.80209

S6 = ( 0.60.333) ( 0.8 0.25) ( 0.6 0.416)

= 0.64507

Langkah 5. Menghitung nilai vektor V

Vektor V adalah tahap perhitungan akhir metode Weighted Product Model

(WPM) dimana hasil nilainya yang akan digunakan untuk perangkingan atau

pemeringkatan. Menghitung nilai vektor V sangat mudah karena hanya perlu

melakukan normalisasi nilai vektor S yang telah didapat. Nilai vektor V

dinyatakan dengan rumus :

*Keterangan : V = nilai vektor V untuk alternatif

S1 = nilai vektor S alternatif yang dihitung


∑S = total seluruh nilai S dalam satu indikator

a) Perhitungan nilai vektor V indikator Keterampilan Bekerja

Secara urut nilai vektor V indikator Keterampilan Bekerja untuk R1-R6 :

V1 = 0.65643

(0.65643+0.70539+0.68047+0.69282+0.75633+0.74448)

= 0.15496

V2 = 0.70539

(0.65643+0.70539+0.68047+0.69282+0.75633+0.74448)

= 0.16652

V3 = 0.68047

(0.65643+0.70539+0.68047+0.69282+0.75633+0.74448)

= 0.16064

V4 = 0.69282

(0.65643+0.70539+0.68047+0.69282+0.75633+0.74448)

= 0.16355

V5 = 0.75633

(0.65643+0.70539+0.68047+0.69282+0.75633+0.74448)

= 0.17855

V6 = 0.74448

(0.65643+0.70539+0.68047+0.69282+0.75633+0.74448)

= 0.17575

b) Perhitungan nilai vektor V indikator Kedisiplinan

Secara urut nilai vektor V indikator Kedisiplinan untuk R1-R6 :

V1 = 0.70710

(0.70710+1.0+1.0+0.70710+1.0+1.0)

= 0.13060

V2 = 1.0

(0.70710+1.0+1.0+0.70710+1.0+1.0)

= 0.18469

V3 = 1.0

(0.70710+1.0+1.0+0.70710+1.0+1.0)

= 0.18469


V4 = 0.70710

(0.70710+1.0+1.0+0.70710+1.0+1.0)

= 0.13060

V5 = 1.0

(0.70710+1.0+1.0+0.70710+1.0+1.0)

= 0.18469

V6 = 1.0

(0.70710+1.0+1.0+0.70710+1.0+1.0)

= 0.18469

c) Perhitungan nilai vektor V indikator Produktivitas

Secara urut nilai vektor V indikator Produktivitas untuk R1-R6 :

V1 = 0.72708

(0.72708+0.81708+0.76879+0.80017+0.80209+0.64507)

= 0.15943

V2 = 0.81708

(0.72708+0.81708+0.76879+0.80017+0.80209+0.64507)

= 0.17917

V3 = 0.76879

(0.72708+0.81708+0.76879+0.80017+0.80209+0.64507)

= 0.16858

V4 = 0.80017

(0.72708+0.81708+0.76879+0.80017+0.80209+0.64507)

= 0.17546

V5 = 0.80209

(0.72708+0.81708+0.76879+0.80017+0.80209+0.64507)

= 0.17588

V6 = 0.64507

(0.72708+0.81708+0.76879+0.80017+0.80209+0.64507)

= 0.14145


Langkah 6. Penentuan Bobot untuk Indikator Pendidikan dan Pengalaman

Kerja (4 tingkatan nilai)

Didalam pengambilan keputusan untuk menentukan seleksi karyawan tetap

di CV. Mitra Moulding Sentosa ikut dipertimbangkan juga indikator pendidikan

dan pengalaman kerja karyawan kontrak. Oleh karena itu diperlukan penentuan

bobot untuk setiap tingkatan kelompok dalam kuesioner yang diberikan untuk

mempermudah perhitungan. Hal tersebut tentu saja harus dibuat sedemikian rupa

agar pemberian bobot seobjektif mungkin serta tidak berat sebelah dalam

perhitungan nilai akhir dengan aspek dan indikator lain.

Penentuan bobot akan menggunakan rentang nilai vektor V sebagai nilai

akhir, yaitu dengan menggunakan nilai terbesar dan nilai terkecil dari vektor V

yang didapat sebelumnya. Nilai terbesar vektor V yang didapat yaitu 0.18469, dan

nilai terkecil vektor V yang didapat yaitu 0.13060. Sedangkan jumlah tingkatan

nilai bobot yang dibutuhkan yaitu 4 tingkatan nilai. Maka rentang nilai yang

digunakan dinyatakan sebagai berikut :

(Nilai terbesar – Nilai terkecil) / (n+1)

= (0.18469 – 0.13060) / 5

= 0.01081

1. Tingkatan nilai pertama

0.13060 + (1 x 0.01081) = 0.14141

2. Tingkatan nilai kedua

0.13060 + (2 x 0.01081) = 0.15223

3. Tingkatan nilai ketiga

0.13060 + (3 x 0.01081) = 0.16305

4. Tingkatan nilai keempat


0.13060 + (4 x 0.01081) = 0.17387

Tabel berikut menampilkan tingkatan nilai bobot untuk Indikator Pendidikan

dan Pengalaman Kerja yang akan digunakan :

Tabel 4.9 Tingkatan Nilai Bobot Indikator Pendidikan dan Pengalaman

Kerja


Langkah 7. Perhitungan nilai akhir dan pemeringkatan

Nilai akhir merupakan gabungan nilai masing-masing indikator untuk setiap

alternatif / calon karyawan tetap yang ada. Nilai akhir ini yang nantinya akan

digunakan untuk pemeringkatan/perangkingan skor karyawan kontrak.

Perhitungan nilai akhir menggunakan nilai tiap indikator dikalikan dengan porsi

bobot tiap indikator yang ada lalu dijumlahkan. Nilai tiap alternatif dalam masing-

masing indikator ditampilkan dalam tabel sebagai berikut :

No. Pendidikan Bobot Pengalaman

Kerja

Bobot

1 SMP 0.14141 <1 tahun 0.14141

2 SMA 0.15223 1-3 tahun 0.15223

3 SMK 0.16305 3-5 tahun 0.16305

4 D3/S1 0.17387 >5 tahun 0.17387


Tabel 4.10 Pengelompokkan Nilai Akhir Responden

Responden

Indikator

Pendidikan

(15%)

Pengalaman

Kerja

(15%)

Keterampilan

Bekerja

(25%)

Kedisiplinan

(20%)

Produktivitas

(25%)

R1 0.16305 0.15223 0.15496 0.13060 0.15943

R2 0.15223 0.15223 0.16652 0.18469 0.17917

R3 0.17387 0.16305 0.16064 0.18469 0.16858

R4 0.16305 0.15223 0.16355 0.13060 0.17546

R5 0.15223 0.15223 0.17855 0.18469 0.17588

R6 0.15223 0.14141 0.17575 0.18469 0.14145


Nilai yang ditampilkan dalam tabel diatas selanjutnya dilakukan kalkulasi

dengan mengalikan persentase bobot dengan nilai lalu dijumlahkan. Perhitungan

hasil total nilai akhir dinyatakan dengan :

Total Nilai = ( w1 x n1 ) + ( w2 x n2 ) + ( w3 x n3 ) + ( w4 x n4 ) + ( w5 x n5 )

*Keterangan : w1 = besaran persentase bobot indikator ke-1

n1 = nilai responden untuk indikator ke-1

Contoh Perhitungan untuk Total Nilai Responden 1 (R1) :

Total Nilai (R1) = (15% x 0.16305) + (15% x 0.15223) + (25% x 0.15496) +

(20% x 0.13060) + (25% x 0.15943)

= 0.15200


Setelah semua total nilai responden dikalkulasi maka hasil skor akhir untuk

masing-masing responden adalah sebagai berikut :

Tabel 4.11 Total Nilai / Skor Responden dan Peringkat

Responden Total Nilai Peringkat

R1 0.15200 6

R2 0.16902 3

R3 0.16978 2

R4 0.15816 5

R5 0.17121 1

R6 0.16028 4


Hasil skor akhir tersebut menjadi acuan rekomendasi pengangkatan

karyawan tetap dengan menggunakan perhitungan metode WPM dengan

dilakukannya pemeringkatan nilai. Setelah dilakukan pengurutan ulang sesuai

peringkat yang didapat, maka hasil peringkat rekomendasi subjek penelitian

sebagai berikut :

Tabel 4.12 Pemeringkatan / Perangkingan Responden

No Responden Nilai Akhir

1 R5 0.17121

2 R3 0.16978

3 R2 0.16902

4 R6 0.16028

5 R4 0.15816

6 R1 0.15200



4.4 Pembahasan

Weighted Product Model (WPM) mengevaluasi beberapa alternatiif

terhadap sekumpulan atribut atau kriteria, dimana setiap atribut tidak

saling bergantung satu dengan lainnya (Sari, 2017). Setelah dilakukan

perhitungan dengan metode Weighted Product Model (WPM) untuk

mengukur perolehan nilai alternatif terhadap kriteria untuk menjadi

karyawan tetap CV. Mimosa, maka didapatilah calon alternatif R5 yang

menempati urutan pertama atau ranking nilainya tertinggi yaitu dengan

nilai 0.17121. Oleh karena itu dapat dikatakan bahwa nilai preferensi

tersebut menunjukkan bahwa karyawan atau alternatif R5 lebih layak

dipilih dalam pengambilan keputusan seleksi karyawan tetap. Diikuti

oleh alternatif atau karyawan R3, R2, R6, R4, dan R1 secara berurutan

berdasarkan perolehan nilai akhir. Tujuan ditampilkannya hasil dalam

bentuk pemeringkatan atau perangkingan adalah agar dalam proses seleksi

karyawan menggunakan metode WPM dapat menyediakan informasi yang

dapat membantu pengambilan keputusan sesuai kebutuhan atau kuota

perusahaan. Jadi apabila perusahaan menyediakan 3 orang kuota untuk

pengangkatan karyawan tetap, maka perhitungan ini akan

memprioritiaskan 3 orang dengan peringkat tertinggi berdasarkan urutan

yang ada.

Pada perhitungan tersebut, tampak bahwa total nilai akhir ditentukan

oleh penjumlahan skor masing-masing indikator dikalikan dengan bobot


indikator. Pemberian bobot indikator keterampilan bekerja, dan

produktivitas adalah yang terbesar dalam perhitungan ini yaitu sebanyak

25% masing-masing. Dengan adanya bobot yang lebih besar, maka kedua

indikator kriteria tersebut memegang peran yang lebih besar dalam

menentukan nilai akhir. Hal tersebut akan berbeda-beda tergantung

perusahaan lebih memfokuskan pada kriteria apa saja, yaitu saat tahap

awal dalam menentukan kriteria, pemberian bobot, dan juga beserta

sifatnya. Berbeda halnya dengan penentuan bobot tiap aspek pertanyaan

pada kuesioner yang bertindak sebagai pemangkat dalam perhitungan nilai

indikator. Pemberian bobot aspek pertanyaan nantinya akan dilakukan

normalisasi bobot, sehingga range nilai bobot tidak akan terlalu lebar atau

berbeda jauh dan banyak berpengaruh.

Perhitungan dalam penelitian ini bukanlah hasil mutlak, karena

merupakan Sistem Pendukung Keputusan yang hanya menyediakan

informasi untuk dapat dijadikan acuan. Fokus utama perhitungan dalam

penelitian ini bukan untuk menentukan rekomendasi karyawan tetap CV.

Mimosa periode 2018 saja, melainkan untuk memperkenalkan SPK dan

menjelaskan langkah demi langkah yang mudah untuk membantu

pengambilan keputusan seleksi karyawan tetap perusahaan kedepannya.

bab iv hasil dan pembahasan 4.1 gambaran umum cv. mitra ...repository.unika.ac.id/18605/5/15.d2.0015...

Documents