Perangkingan pegawai dapat dilakukan untuk berbagai kebutuhan, salah satunya berkaitan dengan pemberian bonus akhir tahun. Selama ini pemberian bonus akhir tahun pada objek penelitian hanya mengandalkan satu kriteria, yakni target dan capaian. Padahal, banyak indikator lain yang dapat dinilai, seperti absensi, kedisiplinan, gaya komunikasi, kerjasama, dan inisiatif. Penelitian ini bertujuan memberikan alternatif perangkingan pegawai berbasis komputasi dengan multi attribute decison making (MADM). Teknik Elimination and Choice Translation Reality (ELECTRE) digunakan dalam penelitian untuk merangking data pegawai berdasarkan value attribute yang dimilikinya. Hasil penelitian memperlihatkan bahwa, dari sepuluh pegawai yang dinilai, direkomendasikan sebanyak empat alternatif (pegawai) terpilih berdasarkan hasil perbandingan nilai agregat dominannya. Pada penelitian ini juga dapat diketahui bahwa alternatif 6 (Alt-6) merupakan alternatif paling kuat untuk direkomendasikan dipilih. Sebab alternatif 6 (Alt-6) tidak hanya lebih baik dari alternatif 1, 4, 8,9 dan 10, namun juga lebih baik dari alternatif 3 (Alt-3) dan alternatif 4 (Alt-4). Urutan alternatif kedua, ketiga dan keempat berturut- turut adalah alternatif 5, 7 dan 8. Rekomendasi keempat pegawai ini dapat dijadikan bahan pengambilan keputusan bagi pimpinan untuk diberikan bonus akhir tahun.