## Prototipe Sistem Pendukung Keputusan untuk Penentuan Guru Teladan pada SMK Era Informatika
Suherman Achmad 1) , Achmad Solichin 2)
1 Jurusan Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : 1111510952@student.budiluhur.ac.id 1) , achmad.solichin@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Dalam implementasi Kurikulum 2013 di Sekolah Menengah Kejuruan, pihak sekolah sering menghadapi beberapa kendala terkait dengan mutu pembelajaran yang menitikberatkan pada bidang keahlian dan ketrampilan peserta didik.  Dalam  hal  ini  guru  selaku  pembina  dan  pembimbing  peserta  didik  sangat  berperan  dalam  menata  dan menciptakan  pembelajaran  yang  nyaman,  tepat  sasaran,  bermutu  serta  memiliki  nilai  pendidikan  bertaraf internasional sebagaimana sesuai dengan harapan peserta didik. Namun di SMK Era Informatika saat ini tenaga pendidik atau guru perlu untuk ditata dan ditinjau standar kriteria guru yang bermutu. Oleh karena itu, program guru  teladan  perlu  dilakukan  agar  guru  terpacu  untuk  selalu  meningkatkan  mutunya.  Dalam  penetapan  guru teladan,  pihak  sekolah  masih  mengalami  beberapa  kendala  terkait  dengan  kriteria  dari  masing-masing  guru. Untuk  mengatasi  kendala  tersebut  serta  meminimalisir  terjadinya  kesalahan  dibutuhkan  sebuah  Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  menentukan  guru  teladan.  Pada  penelitian  ini,  dibuat  sebuah  Sistem  Pendukung Keputusan dengan menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW menghitung kompetensi tiap  individu  berdasarkan  kriteria  yang  diberikan.  Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan (x) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua alternatif yang ada. Sistem pendukung keputusan penetapan guru teladan ini dikembangkan dengan bahasa pemrograman PHP dan database MySQL. Hasil penelitian ini berupa aplikasi SPK yang menyajikan rekomendasi guru teladan berdasarkan data masukan yang diberikan.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting , PHP, MySQL

## 1. PENDAHULUAN
Perkembangan  informasi  mempunyai  peranan yang sangat penting didalam suatu usaha menciptakan  kemajuan  disemua  bidang  khususnya bidang  pendidikan.  Teknologi  yang  sudah  ada  dan berkembang  pesat  dapat  dirasakan  manfaatnya  bagi sekolah yaitu melalui sistem yang terkomputasi yang dapat mengelolah informasi dengan cepat dan akurat sehingga dapat  membantu kelancaran suatu kegiatan dan  menjadi salah satu faktor yang  ikut  mendukung sebuah keputusan. Bagaimana mengembangkan suatu sistem  pendukung  keputusan  penetapan  calon  guru teladan  berdasarkan kriteria terbaik, tentu bukan  hal yang mudah.
Rumusan  masalah  yang  dihadapi  dalam perancangan sistem antara lain:
a. Bagaimana merancang sistem pendukung keputusan  rekomendasi  penetapan  guru  teladan di SMK Era Informatika dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) bagi seorang guru.
b. Bagaimana menerapkan metode Simple Additive Weighting (SAW)  sebagai  salah  satu  metode dalam  membuat  sistem  pendukung  keputusan rekomendasi penetapan guru teladan di SMK Era informatika bagi seorang guru.
Manfaat  yang  diperoleh  dari  penelitan  ini adalah sebagai berikut:
a. Membangun suatu model pengambilan keputusan  dengan  mengunakan  metode  Simple
Additive  Weighting  (SAW)  guna  membantu penetapan guru teladan di SMK Era Informatika. b. Memudahkan penetapan guru teladan berdasarkan  kriteria  guru  yang  berbeda  latar belakang.
c. Tidak mebuang banyak waktu untuk penentukan guru  teladan  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang diharapkan.
d. Hasil keputusan penetapan guru teladan menjadi lebih mudah, dan akurat.
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) merupakan  metode  penjumlahan  terbobot  yang konsep  dasarnya  adalah  mencari  penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua kriteria. Dalam  hal  ini SMK Era Informatika memiliki wewenang untuk melmilih dan menetapkan guru teladan dengan metode SAW.
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  adalah bagian  dari  sistem  informasi  berbasis  komputer termasuk sistem berbasis pengetahuan atau manajemen  pengetahuan  yang  dipakai  untuk mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu organisasi  atau  perusahaan.  Dapat  juga  dikatakan sebagai  sistem  komputer  yang  mengolah  data menjadi  informasi  untuk  mengambil  keputusan  dari masalah semi terstruktur yang spesifik [1].
Pendapat  oleh  beberapa  ahli  bahwa  Sistem pendukung  keputusan  (SPK)  atau  Decision  Support
Prototipe Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penentuan Guru Teladan Pada Smk Era Informatika
System (DSS) dibuat untuk meningkatkan proses dan kualitas  hasil  pengambilan  keputusan,  dimana  DSS dapat  memadukan  data  dan  pengetahuan  untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi dalam proses pengambilan keputusan [2]
Sistem pendukung keputusan menurut [3] ialah proses pengambilan keputusan dibantu menggunakan komputer  untuk  membantu  pengambil  keputusan dengan  menggunakan  beberapa  data  dan  model tertentu untuk menyelesaikan beberapa masalah yang tidak  terstruktur.  Keberadaan  SPK  pada  perusahaan atau  organisasi  bukan  untuk  menggantikan  tugas- tugas pengambil keputusan, tetapi merupakan sarana yang  membantu  bagi  mereka  dalam  pengambilan keputusan.  Dengan  menggunakan  data-data  yang diolah menjadi informasi untuk mengambil keputusan  dari  masalah-masalah  semi-terstruktur. Dalam  implementasi  SPK,  hasil  dari  keputusan- keputusan  dari  sistem  bukanlah  hal  yang  menjadi patokan,  pengambilan  keputusan  tetap  berada  pada pengambil  keputusan.  Sistem  hanya  menghasilkan keluaran yang mengkalkulasi data-data sebagaimana pertimbangan seorang pengambil keputusan. Sehingga kerja pengambil keputusan dalam mempertimbangkan keputusan dapat dimudahkan [3]
Dengan  pengertian  diatas  dapat  dijelaskan bahwa  Sistem  Pendukung  Keputusan  bukanlah  alat pengambilan  keputusan,  melainkan  merupakan sistem yang membantu pengambil keputusan dengan melengkapi  sistem  dengan  informasi  dari  data  yang telah  diolah  dengan  relevan  dan  diperlukan  untuk membuat keputusan tentang suatu masalah.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Metodologi Penelitian
Metoda  penelitian  ini  digunakan  sebagai pedoman peneliti dalam pelaksanaan penelitian agar hasil yang dicapai tidak menyimpang dari tujuan yang sudah  ditetapkan. Dalam  penelitian  ini,  langkah- langkah yang perlu dilakukan adalah sebagai berikut:
a. Studi  Literatur  atau  Tinjauan  Studi.  Teknik  ini diawali  dengan  pengumpulan  data-data  dengan cara mempelajari bahan-bahan, konsep, dan teori yang  diperlukan  dari  beberapa  sumber  tertulis (buku,  majalah,  tutorial,  dll),  dan  pemahaman yang  diperlukan  akan  digunakan  sebagai reverensi penyusunan.
b. Observasi  Langsung.  Dalam  teknik  ini  akan diadakan  pengamatan  secara  langsung  terhadap gejala-gejala pokok dari apa yang sedang diteliti, pengamatan  yang  dilakukan  dalam  situasi  yang sebenarnya diperlukan untuk keperluan khusus.
c. Perancangan aplikasi Sistem Pendukung
Keputusan  untuk  mendukung  metode  yang diusulkan yaitu metode Simple Additive Weighting (SAW) dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP.
d. Mempersiapkan sample data sebagai masukan.
e. Implementasi data dengan menggunakan program aplikasi yang telah dibuat  sebelumnya.
f. Melakukan beberapa uji coba dan evaluasi hasil berkaitan  dengan  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  yang telah dibuat.
2.2. Analisis dan Penyelesaian Masalah
a. Analisis Masalah Untuk  dapat  membantu  dalam  penetapan guru teladan secara akurat dan terkomputerisasi maka  perlu  adanya  penilaian  kinerja  guru oleh SMK  Era  Informatika.  Penetapan  guru  teladan ini  dilakukan  agar  dapat  memberikan  motivasi serta meningkatkan potensi dalam hal mengajar. Penetapan  guru  teladan  ini  dapat  dilakukan dengan  membangun sebuah Sistem Pendukung Keputusan  yang  menggunakan  sebuah  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Dalam  hal ini Sekolah Menengah Kejuruan Era Informatika mengalami beberapa permasalahan yang  sering  kali  kurang  konsisten  dengan kriteria  guru,  diantaranya  motivasi  guru  yang kurang  berinovasi,  dan  juga  keterbatasan sumber daya pengetahuan yang belum memenuhi kriteria guru berprestasi. Masalah ini yang seringkali menyebabkan proses penetapan guru teladan belum terealisasi dengan baik.
b. Penyelesaian Masalah
Berdasarkan  masalah  yang  diuraikan sebelumnya,  maka  penulis  mencoba  untuk membangun  atau  membuat  sebuah  sistem pendukung  keputusan  guna  mencari  dan mengelompokkan  kriteria  guru  teladan  yang diharapkan.Dalam pembuatan sistem pendukung  keputusan  metode  yang  digunakan akan  memanfaatkan  komputer  sebagai  media atau sarana untuk menciptakan hasil penetapan guru  teladan  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang telah ditentukan.

## 2.3. Stuktur Database
a. Spesifikasi Basis Data
1) Nama Tabel : pengguna Isi : untuk data pengguna Media : harddisk Primary Key : id_pengguna Tabel 2: Tabel pengguna No Nama Field Tipe Panjang Keterangan 1 id_pengguna Int 11 Id Admin (PK) 2 nama_lengkap Varchar 255 nama lengkap 3 Username Varchar 100 nama admin 4 Password Varchar 100 kata sandi admin 2) Nama Tabel : nilai Isi : untuk data nilai Media : harddisk Primary Key : id_nilai Tabel 3: Tabel nilai No Nama Field  Tipe Panjang Keterangan
1 id_ nilai Int 11 id_bobot
2 ket_nilai Varchar 45 ket nilai
3 jum_ nilai Doble - jum nilai 3) Nama Tabel : kriteria Isi : untuk data kriteria Media : harddisk Primary Key : id_ kriteria Tabel 4: Tabel kriteria No Nama Field Tipe Panj ang Keterangan 1 id_kriteria Int 11 id_kriteria(PK) 2 nama_kriteria Varchar 255 nama kriteria 3 tipe_kriteria Varchar 10 tipe kriteria 4 bobot_kriteria Doble - bobot kriteria 4) Nama Tabel : alternatif Isi : untuk data alternatif Media : harddisk Primary Key : id_ alternatif Tabel 5: Tabel alternatif No Nama Field Tipe Panj ang
Keterangan 1 id_ alternatif Int 11 id_ alternatif(PK) 2 nama_ alternatif Varchar 255 nama alternatif 3 hasil_ alternatif Double - hasil alternatif 5) Nama Tabel : rangking Isi : untuk data rangking Media : harddisk Primary Key : id_ alternatif, id_kriteria Tabel 6: Tabel rangking No Nama Field Tipe Panj ang
Keterangan 1 id_ alternatif Int 11 id_alternatif (PK) 2 id_kriteria Int 11 id_ kriteria (PK) 3 nilai_rangking Double - nilai rangking 4 nilai_normalisasi Double - nilai normalisasi 5 bobot_normalisasi Double - Bobot normalisasi
2.4. Flowchart dan Algoritma SAW
a. Flowchart SAW Flowchart ini merupakan alur dari proses untuk menampilkan  hasil  perangkingan.  Berikut flowchart untuk SAW.

## Gambar 1: Flowchart SAW
b. Algoritma SAW
1. Start
2. Pencarian Data Guru
3. Select Data Kriteria Penilaian dan Data Bobot
4. N ormalisasi Setiap Nilai Kriteria
5. Vij = ∑ Wi Rij
6. End
Ada  lima  tahapan  yang  harus  dilakukan  dalam metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  untuk sistem penunjang keputusan antara lain:
1) Pengumpulan kriteria
2) Pengumpulan data Alternatif
3) Pembobotan Kriteria
4) Matrik Keputusan dan Matrik Normalisasi R
5) Proses Perangkingan

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Tampilan Layar Menu Utama
Setelah user melakukan  proses login dan berhasil  maka  akan  muncul  halaman  utama.  Pada halaman ini terdapat menu Home , Kriteria, Alternatif,
Rangking, Laporan, dan Pengaturan .

## Gambar 2: Tampilan Layar Menu Utama

## 3.2. Tampilan Layar Menu Kriteria
Pada  menu  ini  user    dapat  menambah  nama kriteria,  tipe  kriteria  serta  bobot  kriteria  pada  form tambah kriteria dan user juga dapat mengubah nama
Mulai Pencarian Data
Guru ( Find Data for Ranked )
Select  Data  Kriteria Penilaian dan Data Bobot ( Select Data Kriteria for Ranked
Normalisasi Setiap Nilai Kriteria ( Normalization Value Kriteria Ranked ) V ij = ∑ W i R ij End
kriteria,  tipe  kriteria  serta  bobot  kriteria  pada  form ubah  kriteria,  apabila  terjadi  kesalahan  penulisan nama,  tipe  atau  bobot  kriteria.  Tipe  kriteria digolongkan  menjadi  benefit  dan  cost,  artinya  jika tipe  kriteria  menguntungkan  maka  didigunakan  tipe benefit,  dan  apabila  kriteria  tidak  menguntungkan maka tipe kriteria yng digunakan adalah cost. Berikut tampilan  layar  form  tambah  kriteria  dan  form  ubah kriteria pada form kriteria, seperti yang terlihat pada Gambar 3.
Gambar 3: Tampilan Layar Menu Kriteria

## 3.3. Tampilan Layar Menu Alternatif
Pada  menu  ini user dapat  menambah  nama alternatif  pada form tambah  alternatif  dan user juga dapat  mengubah  nama  alternatif  pada form ubah alternatif,  apabila  terjadi  kesalahan  penulisan  nama alternatif. Berikut tampilan layar menu alternatif.
Gambar 4: Tampilan Layar Menu Alternatif

## 3.4. Tampilan Layar Menu Rangking
Pada  menu  ini  user    dapat  melihat  semua  data rangking  dan  perangkingan.  Selain  itu  Juga tersedia form  untuk  mengubah  dan  menambah  rangking.
Berikut tampilan  layar  menu  rangking, dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5: Tampilan Layar Menu Rangking

## 3.5. Tampilan Layar Menu Laporan
Pada menu ini user  dapat melihat semua semua laporan perangkingan, hasil normalisasi R perangkingan  serta  hasil  akhir.  Dan  hasil  laporan dapat  dicetak  melalui  perangkat  tambahan  seperti printer dan juga dapat di download keperangkat lain. Berikut tampilan layar menu Laporan.
Gambar 6: Tampilan Layar Menu Laporan
Gambar 7: Tampilan Layar  Cetak Laporan perangkingan
Tabel 6 berikut ini merupakan nama-nama guru dan kriteria yang dijadikan sebagai data uji program.
Tabel 6: Laporan Data Guru Alternatif Kriteria
Sertifika si Guru Fungsiona l/jabatan Pengala man kerja Jenjang studi Sesi Mengaj ar Kompet ensi keprib adian Amri, S.pd 5 10 6.3 10 8 10 Ari Kusnanto 0 25 0.8 10 23 10
Arif Susilo, S.Pd
5 5 3.5 20 12 10
Dede Lesmana, S.Pd
5 45 5.6 20 24 10 Murti
Lukitawati, S.Pd, M.Pd 5 20 10 30 28 10 Nilam Sari, S.Pd 5 25 4.1 20 16 10
Rasimin, S.Pd 5 10 5 20 4 10
Rendi Nere, S.Kom 5 10 5.5 20 26 10 Rosi Andriani 5 5 3 10 14 10 Rudi Sopiyadi, S.Pd 5 30 5.7 20 10 10 Siti Sarah, S.Pd 5 20 6.2 20 13 10
Sri Wulandari,S.Pd 5 25 3.1 20 5 10
Sifa Fauzah, S.Pd 5 10 3.5 20 8 10 Sihuku, S.Kom 5 10 7.1 20 20 10
Singgih Purnama, S.Pd 5 5 3.5 20 28 10 Suherman Achmad 0 5 2.3 0 16 10 Susi Hartini, S.Pd 5 10 4.2 20 10 10
Umi Qonitah, S.Ag
5 35 11 20 21 10
Yustianingsih, S.Kom 5 40 5.1 20 14 10
Hasil  pembobotan  diperoleh  dari  nilai  bobot  setiap alternatif  dari  masing-masing  kriteria  yang  sudah ditentukan. Berikut ini adalah tabel hasil pembobotan kriteria.

## Tabel 7: Pembobotan Kriteria
Alternatif Kriteria Sert ifika si Gur u Fun gsio nal/j abat an Pen gal am an ker ja Jen jan g stu di Sesi Meng ajar Komp etensi Kepri badia n Amri, S.pd 5 10 40 10 10 10 Ari Kusnanto 0 25 10
10 25 10
Arif Susilo, S.Pd 5 5 30 20 15 10
A4 : Dede
Lesmana, S.Pd 5 45 40 20 25 10
Murti
Lukitawati, S.Pd, M.Pd
5 20 70 30 30 10
Nilam Sari,
S.Pd 5 25 30 20 20 10
Rasimin, S.Pd 5 10 40 20 5 10
Rendi Nere, S.Kom
5 10 40 20 30 10 Rosi Andriani 5 5 30 10 15 10
Rudi Sopiyadi,
S.Pd
5 30 40 20 15 10
Siti Sarah,
S.Pd 5 20 40 20 15 10 Sri
Wulandari,
S.Pd 5 25 30 20 10 10
Sifa Fauzah, S.Pd
5 10 30 20 10 10
Sihuku, S.Kom
5 10 50 20 25 10
Singgih Purnama, S.Pd 5 5 30 20 30 10
Suherman Achmad
0 5 20 0 20 10
Susi Hartini, S.Pd
5 10 30 20 15 10
Umi Qonitah, S.Ag
5 35 70 20 25 10 Yustianingsih , S.Kom 5 40 40 20 15 10
Tabel 8: Pencarian Nilai Benefit dan Cost Setiap Kriteria
Serti fikas i Gur u (Ben efit) Fungs ional/ jabat an (Bene fit) Pengal aman kerja (Benefi t) Jenja ng studi (Bene fit) Sesi Men gajar (Ben efit) Kom peten si Kepri badia n (Bene fit) 5 45 70 30 30 10
Berdasarkan  hasil perhitungan dengan aplikasi SPK,  diperoleh  hasil  perankingan  seperti  tampak pada Tabel 9. Proses perangkingan yaitu menjumlahkan seluruh perkalian matriks ternormalisasi  R  dengan  vektor  bobot,  maka  akan diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik.  Sebagaimana  dari  contoh  implementasi program  yang  telah  diuji  pada  guru  SMK  Era Informatika  diatas  bahwa  hasil  penatapan  guru teladan  yaitu:  Murti  Lukitawati,  S.Pd,  M.Pd 1+0.44+1+1+1+1 = 5.44.

## Tabel 9: Hasil Perankingan Data Uji
Nama Guru Hasil Perangkingan Amri, S.pd 3.46 Ari Kusnanto 2.86 Arif Susilo, S.Pd 3.71 Dede Lesmana, S.Pd 5.07 Murti Lukitawati, S.Pd, M.Pd 5.44 Nilam Sari, S.Pd 4.31 Rasimin, S.Pd 3.63
Rendi Nere, S.Kom 4.46 Rosi Andriani 3.37 Rudi Sopiyadi, S.Pd 4.4 Siti Sarah, S.Pd 4.18 Sri Wulandari, S.Pd 3.98 Sifa Fauzah, S.Pd 3.65 Sihuku, S.Kom 4.43 Singgih Purnama, S.Pd 4.21 Suherman Achmad 2.06 Susi Hartini, S.Pd 3.82 Umi Qonitah, S.Ag 5.28 Yustianingsih, S.Kom 4.63

## 3.7. Kelebihan dan Kekurangan Aplikasi
Setelah  dilakukan  analisa  terhadap  hasil pengujian  aplikasi,  dapat  diketahui  beberapa kelebihan dan kekurangan dari aplikasi ini, sehingga dapat disimpulkan sebagai berikut :
a. Kelebihan Aplikasi
1) Desain  sistem  pendukung  keputusan  dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) mudah untuk dipahami dan digunakan.
2) Aplikasi ini tidak terlalu membutuhkan spesifikasi software dan hardware yang tinggi.
3) User  Friendly .  Karena  tampilannya  yang  simpel dan mudah  untuk  dioperasikan,  sehingga pengguna dapat dengan mudah menggunakannya.
4) Mempercepat  SMK  Era  Informatika  Untuk menetapkan guru teladan.
5) Tingkat  akurasi  seleksi  guru  teladan  dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) relatif cukup akurat.
b. Kekurangan Aplikasi
1) Aplikasi  ini  masih  dijalankan  dalam  server  local dengan aplikasi paket service dari XAMPP version 3.2.1,  jadi  tidak  bisa  di  buka  tanpa software tersebut.
2) Kriteria yang digunakan hanya menggunakan data statis  dari  Sekolah  Menengah  Kejuruan  Era Informatika

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  studi  dan implementasi  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) untuk sistem pendukung keputusan penetapan guru  teladan  di  Sekolah  Menengah  Kejuruan  Era Informatika antara lain :
a. Pada  penelitian  ini  telah  berhasil  dibangun  dan dapat  berfungsi  sesuai  tujuan,  yaitu  sistem pendukung  keputusan  penetapan  guru  teladan  di Sekolah Menengah Kejuruan Era Informatika
b. Aplikasi ini dibuat sebagai alat bantu bagi Sekolah Menengah  Kejuruan  Era  Informatika  untuk menetapkan  guru  teladan  secara  bijak  berdasar syarat yang sah.
c. Sistem  pendukung  keputusan  ini  masih  dapat dikembangkan,  dan  tidak  hanya  pada  penetapan guru  teladan  saja,  namun  dapat  menentukan bidang lain yang membuhtukan sistem pendukung keputusan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Ching-Chin, C., Ka Ing, A.I., Ling-Ling, W., and Ling- Chieh, K., 2010. Designing a decision-support system for new product sales forecasting , Journal of Expert Systems with Applications, Vol.37, pp. 1654-1665.
[2]   Maharrani, R.H., Syukur, A., dan Catur P., Tyas, 2010. Penerapan  Metode  Analytial  Hierarchi  Process Dalam  Penerimaan  Karyawan  Pada  Pt.  Pasir  Besi Indonesia. Jurnal  Teknologi  Informasi,  Vol.6,  No.1, Hal 102-114.
[3]  Wibowo,  Bagus  Ari,  2011. Perancangan  dan Implementasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk Jalan  Menggunakan  Metode  ID3 (Studi  Kasus BAPPEDA Kota Salatiga). Universitas Kristen Satya Wacana: Jawa Tengah.