## SISTEM PENILAIAN INDEKS KINERJA DOSEN MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Febryan Ervan 1 , Marsani Asfi 2 , Chandra Lukita 3 Universitas Catur Insan Cendekia Jl. Kesambi 202 Kota Cirebon, 0231200418/0231 242112 e-mail: febryanervan8@gmail.com 1 , marsani.asfi@cic.ac.id 2 , chandra.luktia@cic.ac.id 3

## Abstrak
Indikator penilaian kinerja dosen yang dilakukan tiap semester melalui  kuesioner dari mahasiswa hanya memiliki satu variabel saja, yaitu mahasiswa. Oleh karena itu diperlukan variabel penilaian lainnya serta  metode  dalam  penilaian  kinerja  dosen.  Penelitian  penilaian  kinerja  dosen  ini  menggunakan  enam variabel yaitu tingkat pendidikan, jabatan fungsional, beban kinerja dosen, kegiatan penelitian, pengabdian kepada  masyarakat,  dan  hasil  kuesioner  mahasiswa.  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) menggunakan penjumlahan terbobot dalam mencari rating kinerja setiap alternatif semua atribut. Tahapan penelitiannya  yaitu  pengelolaan  data  enam  variabel  yang  berupa  data  vektor,  selanjutnya  penentuan alternatif, penentuan kriteria, pemberian Nilai Rating Kecocokan, penentuan Bobot Preferensi, kemudian dibuat Tabel Rating Kecocokannya. Hasil dari matrik keputusan digunakan untuk menghitung Nilai Rating Kinerja  ternormalisasi  dalam  bentuk  matrik,  dan  Nilai  Preferensi  yang  dihasilkan  dijadikan  penentuan Indeks  Kinerja(IKD)  dosen.  Hasil  penelitian  ini  berupa  aplikasi  berbasis  web  penentuan  Indeks  Kinerja Dosen (IKD) yang merupakan implementasi dari tahapan SAW, serta menghasilkan penilaian yang bersifat objektif.
Kata kunci: Indeks, Kinerja, Dosen, Preferensi, Simple Additive Weigthing

## Abstract
Indicators of lecturer performance conducted every semester through questionnaires from students only have one variable. Therefore we need other assessment variables and methods in evaluating lecturer performance.  This  lecturer  performance  appraisal  study  uses  six  variables,  namely  education  level, functional  position,  lecturer  performance  burden,  research  activities,  community  service,  and  student questionnaire  results.  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method  uses  the  weighted  sum  in  finding  the performance rating of each alternative for all attributes. The stages of the research are the management of six variable data in the form of vector data, then the determination of alternatives, determination of criteria, giving a Match Rating Value, determining Weight Preferences, then making a Match Rating Table. The results of the decision matrix are used to calculate the Normalized Performance Rating Value in the form of  a  matrix,  and  the  resulting  Preference  Value  is  used as a  determination of  the  lecturer  Performance Index (IKD). The results of this study are in a web-based application to determine Lecturer Performance Index (IKD) which is an implementation of the SAW stage, and produces an objective assessment .
Keywords : indeks, performance, lecture, Simple Additive Weighting, preference

## 1. PENDAHULUAN
Secara  umum  proses  penilaian  kinerja  dosen  hanya  menggunakan  satu  variabel  penilaian  yaitu kuesioner yang diisi oleh mahasiswa melalui google form. Data penilaian kuesioner diolah menggunakan microsoft  excel yang  menghasilkan  penilaian  dalam  bentuk  Indeks  Kinerja  Dosen  (IKD).  Penilaian kuesioner  masih  dipengaruhi  unsur  subjektifitas  dan  memerlukan  waktu  yang  cukup  lama  untuk menganalisanya,  sehingga  diperlukan  lebih  dari  satu  variabel  penilaian  untuk  menghilangkan  unsur subjektifitas. Oleh  kerena itu  diperlukan  sistem pendukung  keputusan untuk  membantu proses penilaian Indeks  Kinerja  Dosen  (IKD).  Dokumen  sistem  dalam  penelitian  ini  bersumber  dari  dokumen  penilaian indeks  kinerja  dosen  di  Universitas  Catur  Insan  Cendekia  (UCIC).  Diharapkan  dengan  adanya  sistem pendukung  keputusan  ini  bisa  menghasilkan  penilaian  yang  objektif  dan  mempercepat  waktu  penilaian. Sistem penilaian ini berguna bagi Biro Pengendalian Mutu serta dapat menjadi model bagi perguruan tinggi lainnya dalam  pengambilan keputusan baik ditingkat program studi, fakultas maupun institusi.
Prestasi  kerja  atau  kinerja  adalah  catatan  tentang  hasil-hasil  yang  diperoleh  dari  fungsi-fungsi pekerjaan  tertentu  atau kegiatan  selama  kurun  waktu  tertentu. Penilaian kinerja ( performance appraisal ) adalah  proses  mengevaluasi  seberapa  baik  karyawan  melakukan  pekerjaan  mereka  jika  dibandingkan dengan seperangkat standar, dan kemudian mengkomunikasikan informasi tersebut pada karyawan. [3]
Penelitian terkait, yaitu seleksi dosen berprestasi di STMIK CIC Cirebon menggunakan metode AHP. Kriteria  yang  digunakan  adalah  Kuesioner  Dosen,  Meeting  Attendance,  Penelitian  dan  Pengabdian Masyarakat,  serta Exam  Score  Submission [2].  Dalam  penelitian  ini  kriteria  yang  digunakan  dalam menentukan Indeks Kinerja Dosen (IKD) adalah Tingkat Pendidikan (TP), Jabatan Fungsional (JF), Beban Kerja Dosen (BKD), sedangkan untuk Kegiatan Penelitian  (KP), Pengabdian kepada Masyarakat (PkM) dan Hasil Kuesioner (HK) dari mahasiswa diambil dengan mengacu pada penelitian [2].
Metode Simple Additive Weighting (SAW) membutuhkan proses normalisasi matrik keputusan ( X ) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua ranting alternatif  yang ada. Metode SAW mengenal adanya 2 (dua) atribut yaitu kriteria keuntungan ( benefit ) dan kriteria biaya ( cost )[1]. Perbedaan mendasar dari kedua kriteria ini adalah dalam pemilihan kriteria ketika mengambil keputusan.[4].
Dalam  penelitian  ini  dengan  melakukan  revisi  kriteria  pada  [2],  maka  Penelitian  penilaian  kinerja dosen ini menggunakan enam variabel yaitu tingkat pendidikan, jabatan fungsional, beban kinerja dosen, kegiatan penelitian, pengabdian kepada masyarakat, dan hasil kuesioner mahasiswa. Penggunaan metode SAW digunakan untuk menyesuaikan dengan kondisi dilapangan.

## 2. METODE PENELITIAN
Menentukan Alternatif
Menentukan Kriteria (A i )
Memberikan Nilai Rating Kecocokan Menentukkan Bobot Preferensi (W) Membuat Tabel Rating Kecocokan Membuat Matriks Keputusan (X) Menghitung Nilai Rating Kinerja Ternormalisasi (r ij )
Membuat Matrik Ternormalisasi (R)
Hasil Akhir Nilai Preferensi (V i ) 3 4 5 6 7 8 9 1 2
Gambar 1. Tahapan dalam perhitungan IKD menggunakan metode SAW

## 2.1. Menentukan Alternatif.
Data alternatif merupakan data-data utama dosen yang berisi data-data untuk 6(enam) kriteria yang digunakan untuk penilaian kinerja dosen.
2.2. Menentukan Kriteria (A i )
Ditahapan ini kriteria dan bobot kriteria yang telah dibuat. Besaran bobot mengacu pada penilaian internal yang dilakukan oleh Biro Penjaminan Mutu(BPM) Universitas CIC. Besaran bobot juga dijadikan standar mutu dalam penentuan indeks kinerja dosen.
Tabel 1. Kriteria dan Bobot Penilaian[2] (dengan revisi)
No  Kriteria Keterangan Atribut  Bobot (W) 1. C1 Tingkat Pendidikan (TP) Benefit 10% (0,1) 2. C2 Jabatan Fungsional (JF) Benefit 10% (0,1) 3. C3 Beban Kerja Dosen (BKD) Benefit 20% (0,2) 4. C4 Kegiatan Penelitian (KP) Benefit 20% (0,2) 5. C5 Pengabdian kepada Masyarakat (PkM) Benefit 20% (0,2) 6. C6 Hasil Kuesioner (HK) Benefit 20% (0,2) Total 100% (1)

## 2.3. Memberikan Nilai Rating Kecocokan
Tabel 3 menjelaskan aturan nilai rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
Tabel 2. Nilai Rating Kecocokan Nilai  Keterangan 5 Sangat Baik 4 Baik 3 Cukup

## 2.4. Menentukan Bobot Preferensi (W)
Menentukan  bobot  preferensi  atau  tingkat  kepentingan  untuk  setiap  kriteria.  Adapun  ketentuan bobot kriteria sebagai berikut :
W = {𝟎, 𝟏; 𝟎, 𝟏; 𝟎, 𝟐; 𝟎, 𝟐; 𝟎, 𝟐; 𝟎, 𝟐}
Tabel  3  merupakan  data  simulasi  yang  akan  digunakan  dalam  contoh  perhitungan.  Tabel  3  juga berisi data-data awal yang berisi alternatif, Nilai C1,C2,C3,C4,C5 dan C6.
Tabel 3. Data Awal
Alternatif (Nama Dosen) Kriteria TP (C1) JF (C2) BKD (C3) KP (C4) PkM (C5) HK (C6) A1 S2 LK 11 2 1 > RRK A2 S3 L 13 3 0 = RRK A3 S3 AA 12 4 2 > RRK A4 S2 L 12 2 2 = RRK A5 S3 LK 10 3 2 > RRK

## 2.5. Membuat Tabel Rating Kecocokan
Tabel 3 selanjutnya diubah menjadi tabel rating kecocokan seperti tabel 4 yang menjelaskan data data awal atau data kualitatif yang dirubah ke dalam data kuantitatif. Nilai kuantitatif menyesuaikan dengan nilai rating kecocokan yang telah ditentukan diawal tahapan 2.3.
Tabel 4. Rating Kecocokan Alternatif Kriteria TP (C1) JF (C2) BKD (C3) KP (C4) PkM (C5) HK (C6) A1 4 5 3 4 4 5 A2 5 4 5 5 3 4 A3 5 3 4 5 5 5 A4 4 4 3 4 5 4 A5 5 5 4 5 5 5

## 2.6. Membuat Matriks Keputusan (X)
Tabel  5.  Merrupakan  data  yang  digunakan  sama  dengan  data  rating  kecocokan  hanya  bedanya ditambahkan  dengan  nilai  maksimum  dari  setiap  alternatif  karena  kriteria  yang  digunakan  merupakan atribut benefit atau keuntungan.
Tabel 5. Matrik Keputusan
A i C j C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 4 5 3 4 4 5 A2 5 4 5 5 3 4 A3 5 3 4 5 5 5 A4 4 4 3 4 5 4 A5 5 5 4 5 5 5 Nilai Max 5 5 5 5 5 5

## 2.7. Menghitung Nilai Rating Kinerja Ternormalisasi
Tahapan  berikutnya  adalah  menghitung  nilai  rating  kinerja  ternormalisasi  untuk  masing-masing alternatif dengan data yang bersesuaian dengan kriteria yang bersesuaian. Contoh perhitungannya seperti perhitungan (1.1 dan 1.2) :
Normalisasi Matriks A1 dan  A4 :
R11 =
4
Max {4,5,5,4,5} = 4 5 = 0,8 (1.1) R41 = 4 Max {4,5,5,4,5} = 4 5 = 0,8 (1.2)
Dimana  nilai  4  adalah  nilai  untuk  kriteria  C1  pada  alternatif  A1,  sedangkan  Max(4,5,5,4,5)  adalah  nilai maksimum yang akan dicarikan dalam kreiteria C1 yang ada.

## 2.8. Membuat Matrik Ternormalisasi (R)
Ditahapan  ini  hasil  dari  perhitungan  normalisasi  setiap  kriteria  yang  membentuk  matriks ternormalisasi dan angka yang berada di dalam tabel matrik ternormalisasi merupakan hasil pembulatan. Tabel 6 merupakan contoh matrik ternormalisasi.
Tabel 6. Matrik Ternormalisasi Bobot (W) 0,1 0,1 0,2 0,2 0,2 0,2 Atribut Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Benefit Alaternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 0,8 1,0 0,6 0,8 0,8 1,0 A2 1,0 0,8 1,0 1,0 0,6 0,8 A3 1,0 0,6 0,8 1,0 1,0 1,0 A4 0,8 0,8 0,6 0,8 1,0 0,8 A5 1,0 1,0 0,8 1,0 1,0 1,0
2.9. Hasil Akhir Nilai Preferensi (V i )
Hasil  yang  diperoleh  dari  setiap  kriteria  yang  ternormalisasi  (R),  langkah  selanjutnya  yaitu menentukan  hasi  akhir  nilai  preferensi  (V i )  yang  diperoleh  dari  penjumlahan  dan  perkalian  nilai ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W). Hasil perhitungan berikut (2.1 dan 2.2.) :
V1  = (0,1*0,8) + (0,1*1,0) + (0,2*0,6) + (0,2*0,8) + (0,2*0,8) + (0,2*1,0) (2.1) = 0,08 + 0,1 + 0,12 + 0,16 + 0,16 + 0,2 = 0,82 V5  = (0,1*1,0) + (0,1*1,0) + (0,2*0,8) + (0,2*1,0) + (0,2*1,0) + (0,2*1,0) (2.2)
= 0,1 + 0,1 + 0,16 + 0,2 + 0,2 + 0,2 = 0,96
Tabel 7 merupakan hasil akhir contoh perhitungan IKD
Tabel 7. Preferensi atau Vektor (V i ) Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 TOTAL RANK A1 0,08 0,1 0,12 0,16 0,16 0,2 0,82 4 A2 0,1 0,08 0,2 0,2 0,12 0,16 0,86 3 A3 0,1 0,06 0,16 0,2 0,2 0,2 0,92 2 A4 0,08 0,08 0,12 0,16 0,2 0,16 0,80 5 A5 0,1 0,1 0,16 0,2 0,2 0,2 0,96 1

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil analisa sistem menggunakan Unified Modelling Language (UML) pada sistem pendukung keputusan untuk menentukan Indeks Kinerja Dosen (IKD).

## 3.1. Diagram Use Case System
Diagram  1,  merupakan  diagram  use  case  system  yang  digunakan  dalam  perancangan  sistem penilaian IKD
Diagram 1. Use Case Sistem

## 3.2. Diagram Activity System
Diagram  activity  2  sistem  berisi  tahapan  sistem  yang  diusulkan.  Tahapan  dari  login  awal, penentuan  data-data  awal,  proses  penentuan  IKD  sampai  dengan  laporan.  Bagian-bagian  utama  dari diagram activity mencakup kelola data kriteria, kelola data sub kriteria, kelola data dosen, kelola data nilai, kelola data normalisasi, kelola data vektor dan kelola data user.
uc BPM
BPM Login
Tampil Menu Utama Kelola Data Dosen Kelola Data Kriteria Tambah Data Dosen Edit Data Dosen Hapus Data Dosen Kelola Data Sub Kriteria Tampil Data Dosen Tampil Data Kriteria Tampil Data Sub Kriteria Kelola Data Nilai Kelola Data Vektor Cetak Lap IKD Perperiode Kelola Data User Tampil Data Nilai Tampil Data Vektor Tampil Data User Tambah Data User Edit Data User Hapus Data User Kelola Data Normalisasi Tampil Data Normalisasi Logout Cetak Lap IKD Persemester Cetak Lap IKD Perdosen «extend» «include» «extend» «extend» «extend» «extend» «extend» «extend» «extend» «extend» «extend» «extend» «extend» «extend» «extend» «extend» «extend» «extend» «extend» «extend» «extend» «extend» «extend» «extend» «extend»
Diagram 2. Diagram Activity Sistem

## 3.3. Diagram Sequence Sistem

## Diagram 3. Diagram Sequence Sistem IKD
Diagram  3,  merupakan  diagram  sequence  yang  berisi  tahapan  proses  dan  keterkaitan  antar  proses  dari sistem penilaian IKD. Terlihat pada diagram 3, proses perubahan tahapan data vektor dan data normalisasi.
act BPM Biro Pengendalian Mutu (BPM) Mulai Login Tampil Menu Utama Kelola Data Normalisasi Kelola Data Kriteria Kelola Data Vektor Kelola Data S ub Kriteria Kelola Data Nilai Kelola Data Dosen Kelola Data User S elesai Validasi Username dan Password Valid Tidak Valid Cetak Laporan I KD Persemester Cetak
Laporan I KD Perperiode Cetak Laporan I KD Perdosen
Tampil Data Kriteria Tampil Data S ub Kriteria Tambah Data Edit Data Hapus Data Tampil Data Dosen Tampil Data Nilai Tampil Data Normalisasi
Mencetak Laporan I KD Tampil Data User Tambah Data Edit Data Hapus Data sd Kel.Vektor BPM Login Menu Utama Normalisasi Vektor Control Sistem Data Normalisasi Data Vektor 1. Pilih Form Normalisasi() 2. Jalankan Form Normalisasi()
3. Tampil() 4. Tampil Form() 5. Ambil Data Normalisasi() 6. Jalankan() 7. Ambil Data Normalisasi() 8. Tampil() 9. Tampil Data Normalisasi() 10. Pilih Form Vektor() 11. Jalankan Form Vektor() 12. Tampil()
13. Tampil Form()
14. Cetak Laporan IKD Perperiode() 15. Jalankan()
16. Ambil Data Vektor()
17. Tampil() 18. Cetak() 19. Cetak Laporan IKD Persemester() 20. Jalankan() 21. Ambil Data Vektor() 22. Tampil() 23. Cetak() 24. Cetak Laporan IKD Perdosen() 25. Jalankan() 26. Ambil Data Vektor() 27. Tampil() 28. Cetak() 29. Log Out() 30. Jalankan() 31. Tampil() 32. Tampil Form Login()

## 3.4. Implementasi Sistem
Implementasi Sistem berupa aplikasi berbasis web yang mencakup
1. Pembuatan kriteria dan sub kriteria beserta bobot penilaian.
2. Mengelola tingkat pendidikan, jabatan fungsional, beban kerja dosen, kegiatan penelitian, pengabdian kepada masyarakat dan data hasil kuesioner.
3. Melakukan  perhitungan  penilaian  indeks  kinerja  dosen  dan  mencetak  laporan  Indeks  Kinerja  Dosen (IKD)
4. Mengelola data user atau pengguna aplikasi.
5. Mencetak laporan Indeks Kinerja Dosen (IKD) perdosen.
Gambar 3, merupakan form data dosen yang berisi daftar data dosen. Data-data dosen mencakup nidn, nama dosen, periode nilai, semester, tingkat pendidikan, jabatan fungsional, beban kerja dosen, kegiatan penelitian, pengabdian kepada masyarakat, dan hasil kuesioner.
Gambar 2. Implementasi Form data dosen
Sedangkan untuk gambar 3 merupakan implementasi dari form Data nilai. Form ini berisi daftar nilai dari masing-masing kriteria untuk proses menentukan Indeks Kinerja Dosen (IKD). Pada data nilai terdapat id  nilai,  nidn,  nama  dosen,  periode  nilai,  semester,  tingkat  pendidikan,  jabatan  fungsional,  beban  kerja dosen, kegiatan penelitian, pengabdian kepada masyarakat, dan hasil kuesioner.

## Gambar 3. Implementasi Form Data Nilai
Gambar 4. merupakan implementasi form hasil pengolahan data vektor. Data vektor merupakan hasil akhir dari proses menentukan Indeks Kinerja Dosen (IKD). Pada data normalisasi terdapat id vektor, nidn, nama dosen, periode nilai, semester, tingkat pendidikan, jabatan fungsional, beban kerja dosen, kegiatan penelitian, pengabdian kepada masyarakat, hasil kuesioner, total nilai, index kinerja dosen, dan ranking. Pada data vektor terdapat button cetak yang berfungsi untuk mencetak laporan Indeks Kinerja Dosen.

## Gambar 4. Form Data Vektor
Gambar 5 merupakan laporan Indeks Kinerja Dosen (IKD) Persemester merupakan hasil dari tabel vektor yang dicetak berdasarkan semester yang dipilih.

## Gambar 5. Implementasi Output sistem IKD
Gambar 7 merupakan laporan Indeks Kinerja Dosen (IKD) Perdosen merupakan hasil dari tabel vektor yang dicetak berdasarkan nidn dan semester yang dipilih, seperti pada gambar 6. Pilihan mencetak terdiri dari combo box pilih nidn, pilih semester, dan tombol cetak data perdosen.
Gambar 6. Implementasi Cetak Laporan IKD per semester
Gambar 7. Laporan IKD persemester

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  dari  pembahasan  mengenai  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan Indeks  Kinerja  Dosen  (IKD)  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW),  maka  beberapa kesimpulan sebagai berikut :
1. Aplikasi ini memiliki 6 (enam) variabel penilaian yaitu : tingkat pendidikan, jabatan fungsional, beban kerja dosen, kegiatan penelitian, pengabdian kepada masyarakat, dan hasil kuesioner.
2. Aplikasi  ini  membantu  melakukan  penilaian  terhadap  indeks  kinerja  dosen  dan  meningkatkan  unsur objektifitas  terhadap  Indeks  Kinerja  Dosen  (IKD)  karena  menggunakan  lebih  dari  satu  variabel penilaian.
3. Aplikasi ini dapat mempercepat penentuan Indeks Kinerja Dosen (IKD) dan menghasilkan perankingan berdasarkan hasil perhitungan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Kusrini. Konsep Dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi Offset. 2007.
[2]   Marsani  A,  Chandra  L,  Amroni  A. Sistem  Penunjang  Keputusan  Seleksi  Dosen  Berprestasi Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP) di  STMIK  CIC  Cirebon.  Proceeding Konferensi Nasional Sistem Informasi 2013 STMIK Bumigora.2013: 14-16.
[3]   Mathis, Robert, John J. Manajemen Sumber Daya Manusia. Jakarta : Salemba Empat. 2006: Edisi 10.
[4]  Nugraha, F., Surarso, B., & Noranita, B. Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Pemilihan Pemenang Pengadaan Aset dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW) . Jurnal Sistem Informasi Bisnis. 2012: 2 (2), 2502-2377.
[5]   Lukita C, Nas C, Ilham W. Analisis Perbandingan Metode MOORA dan Metode WASPAS Dalam Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Utama Peningkatan Kualitas Mata Pelajaran . Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi. 2019; 5(3): 130-137. ISSN 2476-8812