## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 592−602 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4805

## Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Metode (COPRAS)
Faras Tira Wulandari 1 , Agung Triayudi 2,* , Mesran 1 , Kelik Sussolaikah 3
1 Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Universitas Budi Darma, Medan Jl. Sisingamangaraja No.338, Siti Rejo I, Kec. Medan Kota, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia
2 Fakultas Teknologi dan Informatika, Program Studi Informatika, Universitas Nasional, Jakarta Jl. Sawo Manila No.61, RT.14/RW.7, Pejaten Bar., Ps. Minggu, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta, Indonesia
3 Prodi Informatika, Universitas PGRI Madiun, Madiun Jl. Setia Budi No.85, Kanigoro, Kec. Kartoharjo, Kota Madiun, Jawa Timur, Indonesia Email: 1 farastirawulandari@gmail.com, 2,* agungtriayudi@civitas.unas.ac.id, 3 mesran.skom.mkom@gmail.com,
4 vikaelisabeth@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agungtriayudi@civitas.unas.ac.id Submitted: 10/01/2024; Accepted: 25/01/2024; Published: 27/01/2024
Abstrak− Sistem pendukung keputusan evaluasi kinerja dosen membantu Biro Pengendalian Mutu (BPM) dalam menetapkan indeks kinerja dosen (IKD). Sistem ini menggunakan metode Complex Proportional Assessment (COPRAS) untuk penilaian ini. COPRAS memfasilitasi analisis berbagai alternatif,  memperkirakan tingkat utilitasnya dengan mempertimbangkan nilai atribut dalam interval,  meningkatkan ketepatan dan efisiensi dalam pengambilan keputusan. Evaluasi rutin terhadap kinerja dosen  di  universitas  sangat  penting  untuk  meningkatkan  kualitas  mereka  secara  berkelanjutan.  Oleh  karena  itu,  sistem pendukung  keputusan  sangat  penting  untuk  menyederhanakan  proses  dan  meminimalkan  kesalahan  dalam  komputasi  data sistem secara cepat dan akurat, dengan menggunakan metode Complex Proposal Assessment (COPRAS). Hasil penilaian secara konsisten mengakui alternatif A 4 , sebagai alternatif yang optimal untuk kinerja dosen teladan, dengan nilai sempurna 100.
Kata Kunci: Penilaian Kinerja Dosen; Sistem Pendukung Keputusan; COPRAS
Abstract− The lecturer performance evaluation decision support system aids the Quality Control Bureau (BPM) in establishing the  lecturer  performance  index  (IKD).  It  employs  the  Complex  Proportional  Assessment  (COPRAS)  method  for  this assessment.  COPRAS  facilitates  the  analysis  of  diverse  alternatives,  estimating  their  utility  levels  by  considering  attribute values within intervals, enhancing precision and efficiency in decision-making. The regular evaluation of lecturer performance at  the  university  is  pivotal  for  the  continual  enhancement  of  their  quality.  Thus,  a  decision  support  system  is  imperative  to streamline processes and minimize errors in rapidly and accurately computing system data, employing the Complex Proposal Assessment (COPRAS) method. The examination outcomes consistently recognize alternative A 4 , as the optimal alternative for exemplary lecturer performance, achieving a perfect score of 100.
Keywords: Lecturer Performance Assessment; Decision Support System; COPRAS

## 1. PENDAHULUAN
Baik di lingkungan perusahaan maupun institusi pendidikan seperti universitas, institut, atau sekolah menengah, evaluasi kinerja karyawan menjadi hal yang sangat penting dan lazim dilakukan. Evolusi teknologi informasi yang cepat  telah  merasuk  ke  berbagai  aspek  kehidupan,  menawarkan  kemudahan  yang  substansial  dalam  berbagai aktivitas. Hal ini terutama telah merampingkan penilaian kinerja dosen di lembaga pendidikan. Dosen, yang secara langsung berinteraksi dengan mahasiswa, berfungsi sebagai indikator penting dari keberhasilan program di dalam fakultas  atau  universitas  yang  mendidik  mereka.  Oleh  karena  itu,  mengevaluasi  kinerja  mereka  sangat  penting untuk  memenuhi  tujuan,  visi,  dan  misi  setiap  program  akademik.  Penilaian  kinerja  melibatkan  pengukuran keberhasilan  operasional  organisasi  dan  personel  berdasarkan  tujuan,  standar,  dan  kriteria  strategis  yang  telah ditentukan. Hasil dari evaluasi kinerja dosen memainkan peran penting dalam mempengaruhi keputusan mengenai pengakuan atau tindakan korektif dalam program studi atau fakultas. Selain itu, evaluasi ini juga berfungsi sebagai alat motivasi bagi dosen untuk berusaha melakukan perbaikan yang berkelanjutan[1].
Dosen merupakan komponen penting dalam keberhasilan program studi di universitas atau fakultas, yang memainkan  peran  tidak  langsung  namun  signifikan  dalam  interaksi  dengan  mahasiswa.  Mengevaluasi  kinerja dosen  menjadi  sangat  penting  untuk  menyelaraskan  dengan  tujuan,  visi,  dan  misi  setiap  program  akademik. Pengakuan  terhadap  dosen-dosen  yang  berprestasi  dapat  dicapai  melalui  sistem  penghargaan  yang  mengakui kontribusi mereka. Proses identifikasi dosen berprestasi terkait erat dengan penilaian beban kerja dosen (BKD), yang harus dilakukan sebelumnya sebagai salah satu kriteria untuk mengenali dosen berprestasi[2]. Oleh karena itu, sistem pendukung keputusan (SPK) muncul sebagai solusi yang diperlukan untuk mengatasi tantangan yang dihadapi.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah  alat  yang  menghasilkan  berbagai  alternatif  kriteria  untuk menyelesaikan masalah dan membantu dalam pengambilan keputusan, yang memenuhi kebutuhan semua pihak yang terlibat. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan adalah Complex Proportional Assessment (COPRAS), sebuah pendekatan komparatif kuantitatif yang biasanya menggabungkan berbagai penilaian biaya dan manfaat risiko. Setiap kriteria yang dipertimbangkan memiliki beberapa alternatif yang mampu memberikan solusi. Di luar

## Journal of Information System Research (JOSH)
metode COPRAS, terdapat beberapa metode  pendukung keputusan lainnya yang bertujuan untuk menghasilkan keputusan yang lebih tepat dan tidak bias, seperti Analytical Network Process (ANP) dan metode Fuzzy Simple Additive Weighting (Fuzzy SAW). ANP, terlepas dari kekuatan analitisnya, mengalami waktu pemrosesan yang lama  karena  penentuan  bobot  yang  komprehensif  antar  kriteria  dan  penilaian  bobot  antar  kriteria.  Sebaliknya, metode Fuzzy SAW menghadapi tantangan komputasi yang panjang, yang mengharuskan penguraian semua bobot kriteria  ke  dalam  format  himpunan  numerik  dan  fuzzy  sebelum  menetapkan  bobot  kriteria  secara  keseluruhan. Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini,  saya  memilih  metode  COPRAS  karena  proses  penghitungan  dan pengambilan keputusannya yang cepat, karena metode ini secara langsung menghitung nilai evaluasi akhir tanpa perlu melakukan penilaian komparatif terhadap bobot kepentingan di antara dua kriteria. Selain itu, tidak perlu mengubah hasil perhitungan bobot menjadi angka fuzzy, sehingga memungkinkan perhitungan yang lebih cepat.
Untuk menentukan alternatif yang paling sesuai dengan preferensi pengguna dan untuk membedakannya, dilakukan  proses  perkalian  berdasarkan  skala  prioritas  yang  telah  ditentukan.  Metode  ini  berusaha mengidentifikasi hasil terbaik dan paling sesuai di antara pilihan-pilihan tersebut sebagai solusi potensial. Dalam menentukan  alternatif  yang  optimal  untuk  mengevaluasi  kinerja  dosen,  langkah  awal  yang  dilakukan  adalah dengan  menetapkan  normalisasi  fungsi  matriks  yang  mempengaruhi  penilaian  kinerja.  Proses  ini  selanjutnya menggabungkan hasil perhitungan metode COPRAS dengan mengalikan bobot yang diberikan pada setiap kriteria yang  telah  ditetapkan  sebelumnya.  Tujuan  di  balik  hasil  perhitungan  ini  adalah  untuk  memfasilitasi  proses pengambilan keputusan.
Beberapa penelitian sebelumnya yang menggunakan metode COPRAS dapat memperoleh suatu keputusan yang mampu meminimumkan serta memperoleh hasil yang lebih akurat, diantaranya Penelitian yang dilakukan oleh  Pristiwati  Fitriani  dan  Tomy  Satria  Alasi  di  tahun  2020.  Dalam  penelitian  ini,  Pristiwati  dkk  membahas tentang Menentukan Judul Skripsi Mahasiswa berdasarkan penilaian Dosen. Disini Pristiwati, dkk menggunakan metode  WASPAS,  COPRAS  dan  EDAS.  Dalam  penelitian  ini,  metode  ini  diharapkan  dapat  memberikan rekomendasi  Menentukan  Judul  Skripsi  Mahasiswa  berdasarkan  penilaian  Dosen  dengan  keputusan  yang memuaskan berdasarkan kriteria yang telah ditentukan. Sistem yang dibuat memungkinkan pihak Dosen dengan mudah  Menentukan  Judul  Skripsi  Mahasiswa  berdasarkan  penilaian  Dosen[3].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Alwali Daini Udda Siregar, dkk pada tahun 2020 tentang Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Marketing Terbaik di PT. Alfa Scorph Menggunakan Metode COPRAS. Dalam sistem pendukung keputusan ini, Supervisor dapat melakukan Pemilihan Sales Marketing Terbaik di PT. Alfa Scorph[4]. Penelitian yang dilakukan oleh Tessa Yolanda  Marisi  Sihite  pada  tahun  2020  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kelompok  Nelayan Terbaik Menerapkan Metode Copras. Dimana dalam penelitian ini terdapat 4 kriteria yaitu Aspek Administrasi Kelembagaan,  Aspek  Perencanaan,  Aspek  Pelaksanaan  Kegiatan,  Aspek  Pembinaan  dan  Pengawasan  sehingga memperoleh hasil sebesar 100 sebagai alternatif terbaik yang menduduki peringkat pertama[5]. Penelitian yang dilakukan  oleh  Garuda  Ginting,  dkk  tentang  Penerapan  Complex  Proportional  Assessment  (COPRAS)  dalam memberikan rekomendasi Kepolisian Sektor Terbaik berdasarkan rangking yang terbesar[6].
Berdasarkan  pembahasan  diatas,  maka  dari  itu  penulis  tertarik  menggunakan  metode  COPRAS  dalam sistem pendukung keputusan Penilaian kinerja dosen. Dengan hasil sistem yang diharapkan dapat membantu pihak manajemen uniersitas untuk menentukan kinerja dosen  secara cepat, tepat dan akurat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam penelitian ini, berbagai langkah telah dilakukan oleh penulis. Tahapan pengumpulan data yang digunakan untuk memperoleh informasi yang diperlukan mencakup langkah-langkah berikut:
a. Analisa Masalah
Pada fase awal ini, dilakukan pemecahan masalah dan analisis pola yang terdapat dalam data sebelum proses perancangan dimulai.
b. Pengumpulan Data
Langkah kedua melibatkan pengumpulan data yang dilakukan melalui beberapa metode, termasuk observasi yang bertujuan untuk menetapkan kriteria calon dosen dengan kinerja terbaik.
c. Studi Literatur dan Kepustakaan
Tahap ketiga adalah kajian literatur, yang melibatkan penelitian teori-teori terkait yang termasuk jurnal, buku, dan tugas akhir mahasiswa.
d. Analisa dan Penerapan Metode
Pada langkah keempat, dilakukan analisis penelitian setelah data yang diperlukan terkumpul. Analisis dimulai dengan memeriksa masalah dalam penilaian kinerja dosen, termasuk evaluasi sistem lama yang masih manual. Selanjutnya,  dilakukan  analisis  terhadap  sistem  baru  yang  menggunakan  metode  COPRAS  dalam  proses perhitungannya.
e. Penarikan Kesimpulan
Tahap terakhir melibatkan penarikan kesimpulan dari keseluruhan proses penelitian ini. Ini melibatkan evaluasi terhadap apakah hipotesis awal yang diajukan sesuai dengan hasil penelitian serta menjadi inti dari keseluruhan

## Journal of Information System Research (JOSH)
hasil penelitian ini. Dari tahapan tersebut dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1. Flowchart Tahapan Penelitian

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  mengacu  pada  sistem  informasi  interaktif  yang  memfasilitasi  pengambilan keputusan dengan menawarkan informasi, pemodelan, dan kemampuan manipulasi data. Sistem ini terbukti sangat berharga  dalam  skenario  yang  semi-terstruktur  atau  tidak  terstruktur,  situasi  di  mana  metodologi  pengambilan keputusan yang tepat tidak didefinisikan secara eksplisit[7]–[11].

## 2.3 Penilaian Kinerja Dosen
Penilaian kinerja berfungsi sebagai metode yang digunakan oleh para manajer untuk mengevaluasi apakah seorang karyawan secara efektif memenuhi tugas dan kewajiban yang ditugaskan kepada mereka. Pada dasarnya, hal ini melibatkan penilaian secara sistematis terhadap kinerja pekerjaan individu karyawan dan potensi mereka dalam upaya pengembangan diri yang berkontribusi pada kemajuan perusahaan atau organisasi[12]–[15].

## 2.4 Complex Proportional Assessment (COPRAS)
Metode  COPRAS  didasarkan  pada  korelasi  langsung  dan  proporsional  antara  tingkat  signifikansi  dan  utilitas alternatif, terutama ketika dihadapkan pada kriteria yang saling bertentangan. Metode ini menilai seberapa baik kinerja  alternatif  di  berbagai  kriteria  beserta  bobotnya  masing-masing.  Metode  ini  mengidentifikasi  keputusan terbaik dengan mempertimbangkan solusi ideal dan solusi terburuk. Dalam konteks pengambilan keputusan dalam lingkungan  manufaktur,  metode  COPRAS  ini  mengikuti  proses  pemeringkatan  enam  tahap  untuk  mengukur tingkat  kepentingan  dan  keampuhan  alternatif.  Aspek  yang  menguntungkan  dari  metode  COPRAS  adalah kemampuannya untuk mengevaluasi kriteria positif (menguntungkan) dan negatif (tidak menguntungkan) secara independen  selama  proses  evaluasi.  Yang  membedakan  metode  COPRAS  dengan  teknik  lainnya  adalah kemampuannya untuk  menghitung tingkat utilitas alternatif,  yang  menandakan sejauh  mana alternatif-alternatif tersebut dibandingkan[16]–[21]. Langkah-langkah prosedural untuk metode COPRAS meliputi[22]: a. Membuat matrik keputusan awal X
X = [X ij ] m*n = [ x 11 x 12 x 13 x 1n x 21 … x m1 x 22 … x m2 x 23 … x m3 x 24 … x mn ] (1)

## Journal of Information System Research (JOSH)
b. Tentukan matriks keputusan normalisasi tertimbang, D.
D=[ 𝑦 𝑖𝑗 ] 𝑥𝑚𝑛 = 𝑟 𝑖𝑗 x 𝑤 𝑗 (i=1, 2,…,m; j = 1,2,…,n (2)
Jumlah nilai normalisasi tertimbang tak berdimensi dari masing-masing kriteria selalu sama dengan bobot kriteria tersebut.
∑ y ij m i=1 = w j (3)
Dengan  demikian,  dapat  dikatakan    bahwa  bobot, 𝑤𝑗 dari 𝑗𝑡 ℎ  kriteria  tersebut  didistribusikan  secara proporsional di antara semua alternatif sesuai dengan nilai normalisasi tertimbang, 𝑦𝑖𝑗 .
c. Jumlah nilai normalisasi tertimbang dihitung untuk atribut menguntungkan dan tidak menguntungkan dengan menggunakan persamaan berikut:
S+i = ∑ y + ij m i=1 (4)
S−i = ∑ 𝑦 − 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 (5)
Dimana 𝑦 + 𝑖𝑗 dan 𝑦 − 𝑖𝑗 adalah  nilai  normalisasi  tertimbang  untuk  atribut  yang  menguntungkan  dan  tidak menguntungkan. Semakin besar nilai 𝑆 + 𝑖 , semakin baik alternatifnya; Dan semakin rendah nilai 𝑆 − 𝑖 , semakin baik alternatifnya. Nilai 𝑆 + 𝑖 dan 𝑆 − 𝑖 mengungkapkan tingkat tujuan yang dicapai oleh masing-masing alternatif. Bagaimanapun, jumlah 'pluses' 𝑆 + 𝑖 dan 'minus' 𝑆 − 𝑖 dari alternatif selalu sama dengan jumlah bobot untuk atribut menguntungkan dan tidak menguntungkan seperti yang diungkapkan oleh persamaan berikut.
S +i = ∑ 𝑠 +𝑖 𝑚 𝑖=1 = ∑ ∑ 𝑦 + 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑚 𝑖=1 (6)
S -i = ∑ 𝑠 −𝑖 𝑚 𝑖=1 = ∑ ∑ 𝑦 − 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑚 𝑖=1 (7)
d. Tentukan signifikansi alternatif berdasarkan penentuan alternatif positif alternatif 𝑆 + 𝑖 dan negatif 𝑆 − 𝑖 . e. Tentukan signifikansi atau prioritas relatif ( 𝑄 𝑖 ) dari alternatifnya.
𝑄 𝑖 = 𝑆 + 𝑖 + 𝑠 −𝑚𝑖𝑛 ∑ 𝑠−𝑖 𝑚 𝑖=1 𝑠 −𝑖 ∑ (𝑠−𝑚𝑖𝑛/𝑠 −𝑖) 𝑚 𝑖=1 (i=1,2,…,m) (8)
f. Dimana 𝑆 − 𝑚𝑖𝑛 adalah  nilai  minimum 𝑆 − 𝑖 .  Semakin  besar  nilai 𝑄 𝑖 ,  semakin  tinggi  prioritas  alternatif.  Nilai signifikansi relatif suatu alternatif menunjukkan tingkat kepuasan yang dicapai oleh alternatif itu. Alternatif dengan nilai signifikansi relatif tertinggi ( 𝑄 𝑚𝑎𝑥 ) adalah pilihan terbaik di antara alternatif kandidat. g. Hitung utilitas kuantitatif ( 𝑈 𝑖 ) untuk 𝑖 𝑡 ℎ alternatif lain. Tingkat utilitas alternatif yang mengarah ke peringkat lengkap  dari  alternatif  kandidat  ditentukan  dengan  membandingkan  prioritas  semua  alternatif  dengan  yang paling efisien dan dapat dinyatakan sebagai berikut:
𝑈 𝑖 = [ 𝑄𝑖 𝑄𝑚𝑎𝑥 ] x 100% (9)
Dimana 𝑄 𝑚𝑎𝑥 adalah nilai signifikansi relatif maksimum. Nilai utilitas ini berkisar antara 0% sampai 100%. Dengan  demikian,  pendekatan  ini  memungkinkan  untuk  mengevaluasi  ketergantungan  langsung  dan proporsional  terhadap  tingkat  kepentingan  dan  utilitas  dari  alternatif  yang  dipertimbangkan  dalam  masalah pengambilan keputusan yang memiliki banyak kriteria, bobot dan nilai kinerja alternatif sehubungan dengan semua kriteria mengikuti dua langkah[22].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Untuk menilai kinerja Dosen ada kriteria tertentu, sistem penskala-an terhadap variabel kriteria unggulan. Sistem penskla-an tiap variabel ini didasarkan pada nilai interval masing-masing kelompok (sub sektor) dengan kisaran nilai dari 1 sampai 6. Sementara untuk data yang bukan berupa angka, penskla-an dilakukan dengan sistem strata. Masing-masing  kriteria  (variabel)  memiliki  bobot  yang  berbeda-beda  disesuaikan  dengan  tingkat  sumbangan kriteria terhadap penilaian kinerja dosen.

## 3.1 Penentuan kriteria dan bobot
Dalam menghasilkan keputusan dalam penilaian kinerja dosen, maka dibutuhkan data-data seperti, data kriteria, bobot dan alternatif.  Untuk pemilihan tersebut terdapat 5 (lima) kriteria yang digunakan untuk melakukan suatu penilaian. Pada berbagai kriteria-kriteria memiliki nilai bobot yang dimana hasilnya menggunakan metode, Rank Order Centroid (ROC). Berikut tabel 1 merupakan daftar kriteria dan bobot yang digunakan.
Tabel 1. Kriteria dan Bobot Kriteria Keterangan Bobot Jenis C1 Golongan 0.20 Benefit

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 592−602 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4805
Kriteria Keterangan Bobot Jenis C2 Surat Peringatan 0.18 Cost C3 H-Index Scopus 0.16 Benefit C4 Pendidikan 0.14 Benefit C5 C6 C7 C8 Lama Mengajar Rank Sinta Institusi Umur Pembicara Eksternal 0.11 0.09 0.07 0.05 Benefit Cost Benefit Benefit
Penyeleksian  penilaian  kinerja  dosen  yang  memiliki  kriteria-kriteria  sebagai  persyaratan  diterimanya permohonan tersebut. Pembuatan bobot kepentingan di setiap kriteria menggunakan  metode ROC  (Rank Order Centroid)  yang  merupakan  metode  untuk  mendapatkan  nilai  bobot  yang  diperlukan  dalam  perangkingan  pada sistem  pendukung  keputusan.  Dalam  tahapan  pembobotan  metode  ROC  (Rank  Order  Centroid)  menjadikan kriteria pertama lebih penting dari kriteria kedua, ketiga, dan seterusnya[23].
Tabel 2. Alternatif Untuk Kriteria
Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C 5 C6  C7   C8 A 1 IIIC 0 2 S2 5 3 30 3 A 2 IIIC 0 1 S2 6 9 30 2 A 3 IIIC 0 2 S2 4 4 30 2 A 4 IIIC 0 5 S2 7 1 40 4 A 5 IIIB 0 2 S2 4 15 30 3 A 6 IIIB 0 1 S2 4 8 30 3 A 7 IIIB 0 0 S2 4 20 30 3 A 8 IIIB 0 0 S2 4 5 30
3
Agar  dapat  diketahui  nilai  dari  data-data  linguistik,  maka  dilakukan  pembobotan  terhadap  data  kriteria seperti terlihat pada tabel 3.
Tabel 3. Golongan Keterangan  Nilai IVA 6 IIID 5 IIIC 4 IIIB 3 IIIA 2 - 1
Agar dapat diketahui nilai dari data-data linguistik, maka dilakukan pembobotan terhadap data pembobotan asal bahan baku seperti terlihat pada tabel 4.
Tabel 4. Surat Peringatan Keterangan  Nilai >=2 1 1 2 0 3
Agar  dapat  diketahui  nilai  dari  data-data  linguistik,  maka  dilakukan  pembobotan  terhadap  data  kriteria seperti terlihat pada tabel 5.
Tabel 5. H-Index Scopus Keterangan  Nilai >=11 10 6-10 5 1-5 3 0 1
Agar dapat diketahui nilai dari data-data linguistik, maka dilakukan pembobotan terhadap data pembobotan asal bahan baku seperti terlihat pada tabel 6.
Tabel 6. Pendidikan Keterangan Nilai S3 4

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 592−602 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4805
Keterangan Nilai S2
2
Agar  dapat  diketahui  nilai  dari  data-data  linguistik,  maka  dilakukan  pembobotan  terhadap  data  kriteria seperti terlihat pada tabel 7.
Tabel 7. Pembicara Eksternal Keterangan  Nilai 4-8 1-3 0 5 3 1
Berdasarkan  tabel  diatas,  kriteria  yang  terdapat  pada  C1,  C2,  C3,  C4  dan  C8  setelah  data  alternatif dibobotkan maka diperoleh data rating kecocokan yang terlihat pada tabel 8 berikut ini.

## Tabel 8. Data Rating Kecocokan
Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8 A 1 4 3 3 2 5 3 30 3 A 2 4 3 3 2 4 9 30 2 A 3 4 3 3 2 4 4 30 2 A 4 4 3 5 2 7 1 40 3 A 5 3 3 3 2 4 15 30 3 A 6 3 3 3 2 4 8 30 3 A 7 3 3 1 2 4 20 30 3 A 8 3 3 1 2 4 5 30 3
3.2 Penerapan Metode COPRAS
1. Membuat matrik keputusan
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 4 4 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 5 3 3 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 5 6 4 7 4 4 4 4 3 9 4 1 15 8 20 5 30 30 30 40 30 30 30 30 3 2 2 3 3
3 3 3 ]
2. Normalisasi matrik X
C1 = (4 +4+ 4 + 4 + 3 + 3 + 3 + 3) = 28
A 11 = 4 :28 = 0.142 A 21 = 4 : 28 = 0.142 A 31 = 4 : 28 = 0.142 A 41 = 4 : 28 = 0.142 A 51 = 3 :28 = 0.103 A 51 = 3 :28 = 0.107 A 51 = 3 :28 = 0.107
A 51 = 3 :28 = 0.107 C2 = (3 +3+ 3 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3) = 24 A 11 = 3 :24 = 0.125 A 21 = 3 : 24 = 0.125 A 31 = 3 : 24 = 0.125 A 41 = 3 : 24 = 0.125 A 51 = 3 :24 = 0.125 A 51 = 3 :24 = 0.125 A 51 = 3 :24 = 0.125 A 51 = 3 :24 = 0.125 C3 =(3 +3+ 3 + 5 + 3 + 3 + 1 + 1) = 22 A 11 = 3 :22 = 0.136 A 21 = 3 : 22 = 0.136 A 31 = 3 : 22 = 0.136 A 41 = 5 : 22 = 0.227 A 51 = 3 :22 = 0.136 A 51 = 3 :22 = 0.136

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 592−602 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4805
A 51 = 1 :22 = 0.045 A 51 = 1 :22 = 0.045 C4 = (2 +2+ 2 + 2 + 2 + 2 + 2 + 2) = 16 A 11 = 2 :16 = 0.125 A 21 = 2 : 16 = 0.125 A 31 = 2 : 16 = 0.125 A 41 = 2 : 16 = 0.125 A 51 = 2 :16 = 0.125 A 51 = 2 :16 = 0.125 A 51 = 2 :16 = 0.125 A 51 = 2 :16 = 0.125 C5 = (5 +6+ 4 + 7 + 4 + 4 + 4 + 4) = 38 A 11 = 3 :38 = 0.130 A 21 = 3 : 38 = 0.130 A 31 = 3 : 38 = 0.130 A 41 = 5 : 38 = 0.217 A 51 = 3 :38 = 0.130 A 51 = 3 :38 = 0.130 A 51 = 3 :38 = 0.130 A 51 = 3 :38 = 0.130 C6 = (3 +9+ 4 + 1 + 15 + 8 + 20 + 5) = 65 A 11 = 3 :65 = 0.046 A 21 = 9 : 65 = 0.138 A 31 = 4 : 65 = 0.061 A 41 = 1 : 65 = 0.015 A 51 = 15 :65 = 0.230 A 51 = 8 :65 = 0.123 A 51 = 20 :65 = 0.307 A 51 = 5 :65 = 0.076 C7 = (30 +30+ 30 +40 + 30+ 30 + 30 + 30) = 250
A 11 = 30 :250 = 0.12 A 21 = 30 : 250= 0.12 A 31 = 30 : 250 = 0.12 A 41 = 40 : 250 = 0.16 A 51 = 30 :250 = 0.12 A 51 = 30 :250= 0.12 A 51 = 30 :250 = 0.12 A 51 = 30 :250 = 0.12 C8 = (3 +2+ 2 + 3 + 3 + 3 + 3 + 3) = 22 A 11 = 3 :22 = 0.136 A 21 = 2 : 22 = 0.090 A 31 = 2 : 22 = 0.090 A 41 = 3 : 22 = 0.136 A 51 = 3 :22 = 0.136 A 51 = 3 :22 = 0.136 A 51 = 3 :22 = 0.136 A 51 = 3 :22 = 0.136 Dari perhitungan diatas diperoleh matrik X ij X ij = [ 0.142 0.125 0.136 0.142 0.125 0.136 0.125 0.130 0.125 0.130 0.142 0.125 0.136 0.142 0.103 0.107 0.107 0.107 0.125 0.125 0.125 0.125 0.125 0.227 0.136 0.136 0.045 0.045 0.125 0.130 0.125 0.217 0.125 0.130 0.125 0.130 0.125 0.125 0.130 0.130 0.046 0.138 0.12 0.136 0.12 0.090 0.061 0.015 0.230 0.123 0.307 0.045 0.12 0.090 0.16 0.136 0.12 0.136 0.12 0.136 0.12 0.12 0.136 0.136 ]
3. Menentukan matriks pengambilan keputusan tertimbang yang dinormalisasi = 𝑋 𝑖𝑗 * 𝑊 j Untuk C1 A 11 = 0.111 * 0.456 = 0.051 A 21 = 0.222 * 0.456 = 0.101 A 31 = 0.111 * 0.456 = 0.051

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 592−602 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4805
A 41 = 0.333 * 0.456 = 0.152 A 51 = 0.222 * 0.456 = 0.101 A 31 = 0.111 * 0.456 = 0.051 A 41 = 0.333 * 0.456 = 0.152 A 51 = 0.222 * 0.456 = 0.101 Untuk C2 A 12 = 0.143 * 0.257 = 0.037 A 22 = 0.286 * 0.257 = 0.074 A 32 = 0.143 * 0.257 = 0.037 A 42 = 0.286 * 0.257 = 0.074 A 52 = 0.143 * 0.257 = 0.037 A 31 = 0.111 * 0.456 = 0.051 A 41 = 0.333 * 0.456 = 0.152 A 51 = 0.222 * 0.456 = 0.101 Untuk C3 A 13 = 0.083 * 0.157 = 0.013 A 23 = 0.333 * 0.157 = 0.052 A 33 = 0.167 * 0.157 = 0.026 A 43 = 0.250 * 0.157 = 0.039 A 53 = 0.167 * 0.157 = 0.026 A 31 = 0.111 * 0.456 = 0.051 A 41 = 0.333 * 0.456 = 0.152 A 51 = 0.222 * 0.456 = 0.101 Untuk C4 A 14 = 0.083 * 0.09 = 0.007 A 24 = 0.333 * 0.09 = 0.030 A 34 = 0.167 * 0.09 = 0.015 A 44 = 0.250 * 0.09 = 0.023 A 54 = 0.167 * 0.09 = 0.015 A 31 = 0.111 * 0.456 = 0.051 A 41 = 0.333 * 0.456 = 0.152 A 51 = 0.222 * 0.456 = 0.101 Untuk C5 A 15 = 0.111 * 0.04 = 0.004 A 25 = 0.222 * 0.04 = 0.008 A 35 = 0.111 * 0.04 = 0.004 A 45 = 0.333 * 0.04 = 0.013 A 55 = 0.222 * 0.04 = 0.008 A 31 = 0.111 * 0.456 = 0.051 A 41 = 0.333 * 0.456 = 0.152 A 51 = 0.222 * 0.456 = 0.101 Untuk C6 A 14 = 0.083 * 0.09 = 0.007 A 24 = 0.333 * 0.09 = 0.030 A 34 = 0.167 * 0.09 = 0.015 A 44 = 0.250 * 0.09 = 0.023 A 54 = 0.167 * 0.09 = 0.015 A 31 = 0.111 * 0.456 = 0.051 A 41 = 0.333 * 0.456 = 0.152 A 51 = 0.222 * 0.456 = 0.101 Untuk C7 A 14 = 0.083 * 0.09 = 0.007 A 24 = 0.333 * 0.09 = 0.030 A 34 = 0.167 * 0.09 = 0.015 A 44 = 0.250 * 0.09 = 0.023 A 54 = 0.167 * 0.09 = 0.015 A 31 = 0.111 * 0.456 = 0.051 A 41 = 0.333 * 0.456 = 0.152 A 51 = 0.222 * 0.456 = 0.101 Untuk C8 A 14 = 0.083 * 0.09 = 0.007 A 24 = 0.333 * 0.09 = 0.030

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 592−602 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4805
A 34 = 0.167 * 0.09 = 0.015 A 44 = 0.250 * 0.09 = 0.023 A 54 = 0.167 * 0.09 = 0.015 A 31 = 0.111 * 0.456 = 0.051 A 41 = 0.333 * 0.456 = 0.152 A 51 = 0.222 * 0.456 = 0.101 Dari perhitungan diatas diperoleh matrik D ij :
D ij = [ 0.051 0.037 0.013 0.101 0.074 0.052 0.007 0.004 0.030 0.008 0.051 0.037 0.026 0.152 0.101 0.051 0.152 0.101 0.074 0.037 0.051 0.152 0.101 0.039 0.026 0.051 0.152 0.101 0.015 0.004 0.123 0.013 0.015 0.008 0.051 0.051 0.152 0.101 0.152 0.101 0.007 0.030 0.007 0.007 0.030 0.030 0.015 0.023 0.015 0.051 0.152 0.101 0.015 0.015 0.023 0.023 0.015 0.015 0.051 0.051 0.152 0.101 0.152 0.101 ]
Perhitungan  memaksimalkan  dan  meminimalkan  indeks  untuk  masing-masing  alternatif.  Perhitungan memaksimalkan S+ (C1 + C2 + C3 + C5) A 1 = 0.051 + 0.037 + 0.013 + 0.004 = 0.105 A 2 = 0.101 + 0.074 + 0.052 + 0.008 = 0.235 A 3 = 0.051 + 0.037 + 0.026 + 0.004 = 0.118 A 4 = 0.152 + 0.074 + 0.039 + 0.013 = 0.278 A 5 = 0.101 + 0.037 + 0.026 + 0.008 = 0.244 A 6 = 0.051 + 0.037 + 0.026 + 0.004 = 0.118 A 7 = 0.152 + 0.074 + 0.039 + 0.013 = 0.278 A 8 = 0.101 + 0.037 + 0.026 + 0.008 = 0.244 Perhitungan meminimalkan S- (C4) A 1 = 0.007 A 2 = 0.030 A 3 = 0.015 A 4 = 0.023 A 5 = 0.015 A 6 = 0.015 A 7 = 0.023 A 8 = 0.015 Perhitungan bobot relatif tiap alternatif
Tabel 6. Perhitungan Bobot Relative Tiap Alternatif
1 / S -i S- * total 1 / S -i 14.28 3.333 15.33 5.346 48.66 6.267 36.47 2.888 57.66 3.443 48.34 2.567 56.22 1.785 45.46 1.565 Total Total 456.4 37.196
4. Tentukan urutan perioritas alternatif. (Total S-) / (S- + total dari 1/S- i) + (S+) Q 1 = (0.090) / (0.015 + 224.4) + (0.244) = 0.324
Q 2 = (0.090) / (0.015 + 224.4) + (0.244) = 0.234
Q 3 = (0.090) / (0.015 + 224.4) + (0.244) = 0.312 Q 4 = (0.090) / (0.007 + 224.4) + (0.105) = 0.123 Q 5 = (0.090) / (0.030 + 224.4) + (0.235) = 0.234 Q 6 = (0.090) / (0.015 + 224.4) + (0.118) = 0.234 Q 7 = (0.090) / (0.023 + 224.4) + (0.278) = 0.279 Q 8 = (0.090) / (0.015 + 224.4) + (0.244) = 0.234 Max Q i = 0.456 5. Perhitungan Performance Indeks (Pi) nilai untuk masing-masing alternatif. (Qi / Max Qi) * 100 P 1 = (0.106 / 0.279)*100 = 37.992

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 2, Januari 2024, pp 592−602 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i2.4805
P 2 = (0.242 / 0.279)*100 = 86.738 P 3 = (0.119 / 0.279)*100 = 42.652 P 4 = (0.279 / 0.279)*100 = 100 P 5 = (0.245 / 0.279)*100 = 87.813 P 6 = (0.109 / 0.279)*100 = 39.068 P 7 = (0.108 / 0.279)*100 = 38.709 P 8 = (0.105 / 0.279)*100 = 37.634
Tabel 7. Hasil Perhitungan Outrangking Masing-Masing Alternatif
Alternatif Nilai Ranking A 1 37.992 7 A 2 86.738 3 A 3 42.652 4 A 4 100 1 A 5 87.813 2 A 6 39.068 5 A 7 38.709 6 A 8 37.634 8
Dari  hasil  pengujian  terhadap  kedelapan  (8)  alternatif  dapat  disimpulkan  bahwa  alternatif  terbaik  yang dianggap layak sebagai kinerja dosen terbaik adalah alternatif A 4 dengan nilai 100.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan data yang diuji, temuan penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode COPRAS dalam sistem pendukung keputusan memberikan kontribusi yang signifikan dalam mencapai hasil keputusan yang lebih tepat dan tidak bias. Penerapan metode ini menghasilkan keputusan yang konsisten, dengan mempertahankan alternatif yang sama dengan pilihan peringkat teratas. Akibatnya, hasil penelitian ini terwujud dalam keputusan dosen yang menguntungkan, khususnya pada alternatif A4, yang mencapai nilai 100, yang menunjukkan kinerja yang unggul.

## REFERENCES
[1] E.  Nurfarida,  K.  Eliyen,  and  B.  A.  Nugroho,  “Perancangan  Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Kinerja  Dosen Menggunakan  Multy  Attribute  Utility  Theory,”  INOVTEK  Polbeng  -  Seri  Inform.,  vol.  5,  no.  2,  p.  274,  2020,  doi: 10.35314/isi.v5i2.1579.
[2] D. Aldo, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Dengan Menggunakan Metode Multi Attribute Utility Theory ( Maut ),” Jursima, vol. 7, no. 2, p. 76, 2019, doi: 10.47024/js.v7i2.180.
[3] P. Fitriani and T. S. Alasi, “Sistem Pendukung Keputusan dengan Metode WASPAS, COPRAS, dan EDAS : Menentukan Judul Skripsi,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 4, p. 56, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2431.
[4] F. Alwali Daini Udda Siregar, Nelly Astuti Hasibuan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Sales Marketing Terbaik di  PT.  Alfa  Scorph  Menggunakan  Metode  COPRAS,”  Creat.  Inf.  Technol.  J.,  vol.  2,  pp.  62–68,  Jul.  2020,  doi: 10.30865/json.v2i1.2455.
[5] T. Yolanda and M. Sihite, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Kelompok Nelayan Terbaik Menerapkan Metode Copras,” Ilm. Inf. dan Teknol. Ilm., vol. 7, no. 2, pp. 106–110, 2020.
[6] G. Ginting, S. Alvita, Mesran, A. Karim, M. Syahrizal, and N. K. Daulay, “Penerapan Complex Proportional Assessment ( COPRAS ) Dalam Penentuan Kepolisian Sektor Terbaik,” J. Sains Komput. Inform., vol. 4, no. 2, pp. 616–631, 2020.
[7] D. P. Indini and A. Triayudi, “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan dalam Penentuan Alat Bantu Media Pembelajaran Fisika Terbaik Menggunakan Metode PSI,” vol. 4, no. 4, pp. 861–871, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i4.3466.
[8] A. Iskandar, “Penerapan Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) Dalam Penyeleksian Kelayakan Nasabah Penerima Kredit,” J. Comput. Syst. Informatics …, vol. 4, no. 1, 2022, doi: 10.47065/josyc.v4i1.2499.
[9] M. A. Abdullah and R. T. Aldisa, “Perbandingan Metode Preference Selection Index dan Kombinasi Preference Selection Index dan TOPSIS dalam Penilaian Kinerja Karyawan Hotel,” KLIK Kaji. Ilm. Inform. dan Komput., vol. 3, no. 6, pp. 1080–1087, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.960.
[10]  H. Maria Valentine, S. Ramos, and F. Nugroho, “Penerapan Metode ROC-TOPSIS dalam Keputusan Penerima Program Keluarga Harapan,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 4, no. 1, pp. 203–211, 2022, doi: 10.47065/josyc.v4i1.2541.
[11]  H. Ekawati and Y. Yunita, “Penerapan Metode MOOSRA dalam Rekomendasi Platform Investasi Emas Online Terbaik dengan Pembobotan ROC,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA, vol. 7, no. 2, pp. 778–786, 2023.
[12]  Ahyuna,  B.  Rahman,  F.  Nugroho,  I.  W.  S.  Nirawana,  and  A.  Karim,  “Analisa  Penerapan  Metode  MABAC  dengan Pembobotan Entropy dalam Penilaian Kinerja Dosen di Era Society 5 . 0,” Build. Informatics, Technol. Sci., vol. 5, no. 1, p. 29−39, 2023, doi: 10.47065/bits.v5i1.3511.
[13]  E. S. P. M. Kom and R. Fauzi, “Metode Profile Matching Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen,” J. Educ. Dev., vol. 10, no. 2, pp. 619–625, 2022.
[14]  A. Lisdiyanto, “Sistem Penilaian Kinerja Tridharma Dosen Menggunakan SAW,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis, vol. 5, no. 1, pp. 69–72, 2023.
[15]  I.  P.  D.  Suarnatha,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENILAIAN  KINERJA  DOSEN  MENGGUNAKAN METODE HYBRID AHP DAN TOPSIS,” J. Teknol. DAN ILMU Komput. PRIMA, vol. 5, no. 1, pp. 11–18, 2022.

## Journal of Information System Research (JOSH)
[16]  H. R. Hatta, I. K. A. Putro, M. Wati, M. Z. Z. Hatta, A. Justitia, and N. Noorcahyati, “Decision Support System Selection of Drug Plants for Respiratory System Disease using Complex Proportional Assessment Method,” 2023.
[17]  W. Widiyawati, A. S. Widyasih, S. Hanadwiputra, Z. M. Subekti, and L. Marlinda, “Selection Of The Best Employees Using The Complex Proportional Assessment Method,” JISAMAR (Journal Inf. Syst. Applied, Manag. Account. Res., vol. 7, no. 1, pp. 151–159, 2023.
[18]  R. J. Rumandan, “Decision Support System for Choosing Online Learning Platforms Using the Complex Proportional Assessment Method,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci., vol. 7, no. 1, pp. 18–27, 2023.
[19]  M.  R.  N.  Alam,  R.  H.  Hardi,  and  S.  Sumardi,  “The  utilization  of  Complex  Proportional  Assessment  (COPRAS)  in Determining the Selection of the Best Speaker,” Multica Sci. Technol., vol. 2, no. 1, pp. 30–37, 2022.
[20]  F. R. Perdana, G. Athallah, and P. Rosyani, “Comparison of Copras, Vikor, and Waspas Methods in School Promotion Media Selection,” Int. J. Integr. Sci., vol. 2, no. 12, pp. 1951–1966, 2023.
[21]  M.  D.  Irawan,  H.  Situmorang,  R.  Sitanggang,  and  D.  Sawitri,  “Decision  Support  System  for  Determining  Employee Movements Using the COPRAS Method,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 8, no. 1, pp. 220–234.
[22]  S.  Rizki  Tanjung  and M.  V  Siagian,  “Penerapan Metode  COPRAS  dan  ENTROPY dalam  Pemilihan  Anggota  Badan Pengawas Pemilihan Umum (BAWASLU),” J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 48–59, 2021, [Online]. Available: https://hostjournals.com/
[23]  M. Mesran, T. M. Diansyah, and F. Fadlina, “Implemententasi Metode Rank Order Cendroid (ROC) dan Operational Competitiveness Rating Analysis (OCRA) dalam Penilaian Kinerja Dosen Komputer Menerapkan (Studi Kasus: STMIK Budi Darma),” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci., vol. 1, no. September, p. 822, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.89.