Dalam dunia bisnis yang kompetitif, penilaian kinerja karyawan adalah hal yang sangat penting. Evaluasi yang akurat dapat membantu perusahaan mengidentifikasi kekuatan dan kelemahan karyawan, serta memberikan dasar untuk pengembangan karir dan pengambilan keputusan terkait dengan promosi dan penggajian. Salah satu metode yang umum digunakan dalam penilaian kinerja karyawan adalah Algoritma Simple Additive Weighting (SAW). Dalam artikel ini akan dijelaskan konsep dasar dari algoritma SAW dan bagaimana algoritma ini digunakan dalam proses penilaian kinerja karyawan.

Algoritma Simple Additive Weighting (SAW)

Algoritma Simple Additive Weighting (SAW) adalah salah satu teknik pengambilan keputusan multi-kriteria yang digunakan untuk menilai alternatif berdasarkan sejumlah kriteria yang telah ditentukan sebelumnya. SAW sering digunakan dalam berbagai konteks, termasuk penilaian kinerja karyawan. Metode ini melibatkan beberapa langkah dasar:

• Identifikasi Kriteria Penilaian: Langkah pertama dalam penggunaan SAW dalam penilaian kinerja karyawan adalah mengidentifikasi kriteria yang akan digunakan untuk menilai karyawan. Kriteria ini dapat mencakup hal-hal seperti produktivitas, kemampuan berkolaborasi, inisiatif, kepatuhan terhadap peraturan, dan banyak lagi.

• Penentuan Bobot Kriteria: Setiap kriteria diberi bobot relatif yang mencerminkan tingkat pentingannya dalam penilaian keseluruhan. Bobot ini dapat ditentukan melalui berbagai metode, termasuk penilaian subjektif oleh manajer atau dengan menggunakan metode analisis statistik.

• Pengumpulan Data: Data kinerja karyawan dikumpulkan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Data ini bisa berupa angka, peringkat, atau penilaian kualitatif, tergantung pada kriteria yang digunakan.

• Normalisasi Data: Data yang telah dikumpulkan seringkali memiliki satuan atau skala yang berbeda. Oleh karena itu, perlu dilakukan normalisasi data untuk mengubah semua kriteria menjadi skala yang sama. Ini memungkinkan perbandingan yang adil antara karyawan.

• Perhitungan Skor Kinerja: Skor kinerja untuk setiap karyawan dihitung dengan mengalikan nilai masing-masing kriteria dengan bobotnya, kemudian menjumlahkan semua hasilnya. Karyawan dengan skor tertinggi dianggap memiliki kinerja terbaik.

• Peringkat Karyawan: Setelah skor kinerja dihitung, karyawan dapat diberi peringkat berdasarkan skor mereka. Karyawan dengan peringkat tertinggi dianggap memiliki kinerja terbaik, sementara yang memiliki peringkat lebih rendah dianggap memiliki kinerja yang kurang baik.

Keuntungan Algoritma SAW dalam Penilaian Kinerja Karyawan

• Objektivitas: Algoritma SAW mengurangi tingkat subjektivitas dalam penilaian kinerja karyawan karena bobot kriteria ditentukan sebelumnya dan data yang digunakan untuk penilaian bersifat terukur.
• Kemampuan Menangani Banyak Kriteria: SAW dapat dengan mudah menangani banyak kriteria penilaian, yang mungkin sulit dilakukan secara manual atau dengan metode lain.
• Transparansi: Algoritma SAW memberikan transparansi dalam proses penilaian, karena kriteria dan bobotnya ditetapkan sebelumnya, sehingga karyawan dapat lebih memahami dasar dari penilaian mereka.

Berikut ini merupakan pseucode Algoritma Simple Additive Weighting (SAW) dalam penilaian kinerja karyawan:

// Langkah 1: Identifikasi Kriteria Penilaian
kriteria = [produktivitas, kemampuan_berkolaborasi, inisiatif, kepatuhan]

// Langkah 2: Penentuan Bobot Kriteria
bobot = [0.3, 0.2, 0.2, 0.3]

// Langkah 3: Pengumpulan Data
data_karyawan = [
    [85, 8, 4, 90],  // Karyawan A
    [92, 7, 5, 85],  // Karyawan B
    [88, 9, 3, 88]   // Karyawan C
]

// Langkah 4: Normalisasi Data
normalisasi_data = []
for karyawan in data_karyawan:
    karyawan_normalisasi = []
    for i in range(len(kriteria)):
        karyawan_normalisasi.append(karyawan[i] / max(data_karyawan, key=lambda x: x[i])[i])
    normalisasi_data.append(karyawan_normalisasi)

// Langkah 5: Perhitungan Skor Kinerja
skor_kinerja = []
for karyawan_normalisasi in normalisasi_data:
    skor = 0
    for i in range(len(kriteria)):
        skor += karyawan_normalisasi[i] * bobot[i]
    skor_kinerja.append(skor)

// Langkah 6: Peringkat Karyawan
peringkat = argsort(skor_kinerja)  // Mengurutkan indeks berdasarkan skor

// Menampilkan hasil peringkat karyawan
for i in range(len(pemeringkatan)):
    print("Karyawan", i + 1, ": Skor =", skor_kinerja[peringkat[i]])

Algoritma Simple Additive Weighting (SAW) adalah metode yang berguna dalam penilaian kinerja karyawan. Dengan menggunakan SAW, perusahaan dapat melakukan penilaian kinerja yang lebih objektif dan mengambil keputusan yang lebih tepat terkait dengan promosi, pengembangan, dan penggajian karyawan. Namun, penting untuk diperhatikan bahwa SAW hanya salah satu dari banyak metode penilaian kinerja yang tersedia, dan keberhasilannya bergantung pada pemilihan kriteria yang sesuai dan penentuan bobot yang akurat.

Source code beserta data lengkap pemrograman MATLAB di atas dapat diperoleh melalui halaman berikut ini: Source Code