Lihat ke Halaman Asli

Adi Novendra Putra

Teknik Informatika 22 - UIN Maulana Malik Ibrahim Malang

Transformasi Penilaian Kinerja dengan Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Web di Era Digitalisasi

Diperbarui: 3 September 2024   21:50

Kompasiana adalah platform blog. Konten ini menjadi tanggung jawab bloger dan tidak mewakili pandangan redaksi Kompas.

Ilustrasi Sistem Pendukung Keputusan (Sumber: Freepik.com)

Transformasi Penilaian Kinerja dengan Sistem Pendukung Keputusan Berbasis Web di Era Digitalisasi 

Artikel yang ditulis oleh Muhammad Chezar Ramadhan, Jansen Wiratama, dan Angga Aditya Permana berjudul "A Prototype Model on Development of Web-Based Decision Support System for Employee Performance Assessments with Simple Additive Weighting Method" adalah upaya penting dalam mengatasi tantangan penilaian kinerja karyawan yang sering kali dianggap lambat, subjektif, dan tidak efisien. 

Penelitian ini berfokus pada pengembangan Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System/DSS) berbasis web untuk menilai kinerja karyawan di PT Tibeka Logistik Indonesia menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW dipilih karena kesederhanaannya dalam penggunaan dan kemampuannya untuk menghasilkan keputusan yang lebih objektif dan akurat dengan mempertimbangkan beberapa kriteria secara simultan.
Dalam artikel ini, para penulis menekankan pentingnya digitalisasi di sektor logistik dan sumber daya manusia. Mereka menggarisbawahi bahwa, meskipun teknologi telah digunakan di berbagai bagian perusahaan untuk meningkatkan produktivitas dan kualitas, penilaian kinerja karyawan masih dilakukan secara manual dan konvensional. Hal ini menyebabkan proses penilaian menjadi lambat, memakan waktu, dan kurang objektif, seperti yang terlihat pada kasus PT Tibeka Logistik Indonesia. Pada tahun 2023, penelitian ini menghasilkan DSS berbasis web yang diuji menggunakan metode User Acceptance Test (UAT) dengan hasil yang sangat baik, menunjukkan bahwa sistem ini dapat diterima dan bermanfaat bagi pengguna.
Dalam upaya meningkatkan efisiensi dan efektivitas penilaian kinerja, penelitian ini menggabungkan pendekatan prototipe dalam pengembangan perangkat lunak, yang memungkinkan pengujian dan evaluasi langsung oleh pengguna. Hal ini memungkinkan perusahaan untuk mendapatkan umpan balik yang lebih cepat dan akurat mengenai kebutuhan pengguna, yang pada akhirnya akan meningkatkan kualitas dan relevansi sistem yang dikembangkan. Keberhasilan implementasi ini tercermin dalam hasil UAT, yang menunjukkan peningkatan signifikan dalam integrasi, keamanan data, dan objektivitas penilaian dibandingkan dengan metode konvensional. Lebih lanjut, penelitian ini berpotensi memberikan kontribusi yang besar dalam pengembangan sistem penilaian kinerja yang lebih modern dan terintegrasi di berbagai perusahaan, khususnya di sektor logistik.
***
Pentingnya sistem pendukung keputusan (DSS) berbasis web dalam penilaian kinerja karyawan menjadi sorotan utama dalam penelitian ini. Berdasarkan artikel tersebut, sistem yang dikembangkan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) terbukti efektif dalam mengatasi beberapa masalah umum pada proses evaluasi kinerja, seperti ketidakobjektifan dan ketidakefisienan. Metode SAW, yang digunakan dalam DSS ini, menggabungkan beberapa kriteria penilaian dan menghasilkan keputusan berdasarkan penjumlahan bobot dari masing-masing alternatif yang dinormalisasi. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode SAW mampu meningkatkan akurasi penilaian dan membantu manajer untuk membuat keputusan yang lebih objektif dan terukur.
Penelitian ini mencatat bahwa penggunaan teknologi dalam penilaian kinerja karyawan dapat menghasilkan berbagai manfaat. Dengan beralih dari metode penilaian konvensional ke sistem berbasis web, PT Tibeka Logistik Indonesia berhasil meningkatkan kecepatan dan efisiensi dalam proses evaluasi. Sebelum implementasi DSS berbasis web ini, proses penilaian dilakukan secara manual menggunakan aplikasi spreadsheet, yang sering kali memakan waktu dan rentan terhadap kesalahan manusia. Setelah menggunakan sistem ini, integrasi data penilaian menjadi lebih baik, dan pengelolaan informasi lebih aman karena memerlukan autentikasi pengguna melalui nama pengguna dan kata sandi. Menurut hasil UAT yang disampaikan dalam artikel ini, 100% pengguna menyatakan bahwa sistem ini mudah digunakan dan memenuhi kebutuhan perusahaan. Hasil UAT menunjukkan skor rata-rata 4 dari skala 1-4, menunjukkan bahwa pengguna sangat puas dengan fungsionalitas dan kinerja sistem.
Selain itu, artikel ini menunjukkan bagaimana DSS berbasis web ini mampu meningkatkan objektivitas dalam penilaian kinerja karyawan. Sebelum sistem ini diimplementasikan, penilaian karyawan sering kali bersifat subjektif, berdasarkan penilaian subjektif dari manajer yang dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor, termasuk bias pribadi. Sistem baru ini mengurangi subjektivitas dengan menggunakan formula SAW yang jelas dan terstruktur, yang memeringkat karyawan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Sebagai contoh, karyawan dengan inisial MA, yang memiliki skor tertinggi dalam simulasi yang dilakukan, berhasil menempati peringkat pertama karena memperoleh hasil terbaik dalam tiga aspek utama: integrasi, keamanan, dan peringkat.
Secara keseluruhan, penelitian ini menunjukkan bahwa penerapan teknologi informasi, khususnya sistem berbasis web dengan metode SAW, dapat memberikan kontribusi yang signifikan terhadap efisiensi dan objektivitas dalam penilaian kinerja karyawan. Hal ini sangat relevan mengingat kebutuhan perusahaan untuk beradaptasi dengan perubahan teknologi dan tuntutan pasar yang dinamis. 

Pada tahun 2023, dengan meningkatnya persaingan global, perusahaan harus terus mencari cara untuk meningkatkan produktivitas dan kinerja karyawan. Penelitian ini menunjukkan bahwa integrasi teknologi ke dalam proses penilaian kinerja adalah langkah yang tepat dan strategis. Dengan demikian, sistem ini tidak hanya relevan bagi PT Tibeka Logistik Indonesia tetapi juga dapat diadopsi oleh perusahaan lain yang ingin meningkatkan efektivitas manajemen sumber daya manusia mereka.
***
Penelitian yang dilakukan oleh Ramadhan, Wiratama, dan Permana ini memberikan kontribusi yang penting dalam bidang sistem informasi dan manajemen sumber daya manusia. Implementasi sistem pendukung keputusan berbasis web dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) menunjukkan bahwa teknologi dapat secara signifikan meningkatkan efisiensi, keamanan, dan objektivitas dalam penilaian kinerja karyawan. Hasil uji penerimaan pengguna (UAT) dengan skor rata-rata 4 dari skala 1-4 membuktikan bahwa sistem ini tidak hanya mudah digunakan tetapi juga efektif memenuhi kebutuhan perusahaan.
Dengan melihat keberhasilan penerapan sistem ini, perusahaan lain di industri logistik dan sektor lainnya dapat mempertimbangkan untuk mengadopsi pendekatan serupa guna meningkatkan proses penilaian kinerja mereka. Selain itu, penelitian ini membuka peluang untuk pengembangan lebih lanjut dengan mempertimbangkan metode keputusan lainnya, seperti Analytic Hierarchy Process (AHP) atau metode PROMETHEE, untuk menghasilkan keputusan yang lebih komprehensif dan terperinci. 

Di era digitalisasi ini, adopsi teknologi untuk pengambilan keputusan yang lebih baik adalah langkah penting menuju peningkatan kinerja perusahaan secara keseluruhan.
Penelitian ini menjadi contoh bagaimana pendekatan berbasis teknologi dapat mengatasi tantangan dalam manajemen sumber daya manusia. Dengan demikian, inovasi ini berpotensi memperkuat daya saing perusahaan dan menciptakan lingkungan kerja yang lebih adil dan produktif.

Referensi:

Ramadhan, M. C., Wiratama, J., & Permana, A. A. (2023). A prototype model on development of web-based decision support system for employee performance assessments with simple additive weighting method. Jurnal Sistem Informasi, 10(1), 25-32. https://doi.org/10.30656/jsii.v10i1.6137  

Baca konten-konten menarik Kompasiana langsung dari smartphone kamu. Follow channel WhatsApp Kompasiana sekarang di sini: https://whatsapp.com/channel/0029VaYjYaL4Spk7WflFYJ2H



BERI NILAI

Bagaimana reaksi Anda tentang artikel ini?

BERI KOMENTAR

Kirim

Konten Terkait


Video Pilihan

Terpopuler

Nilai Tertinggi

Feature Article

Terbaru

Headline