## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 432 − 440 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1136

## Kombinasi Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dan Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Menentukan Calon Reviewer Internal Universitas Islam Kuantan Singingi
Febri Haswan * , Helpi Nopriandi
Fakultas Teknik, Prodi. Teknik Informatika, Universitas Islam Kuantan Singingi, Teluk Kuantan, Indonesia Email: 1,* febri.haswan88@gmail.com, 2 helpinopriandi83@gmail.com Email Penulis Korespondensi: febri.haswan88@gmail.com Submitted: 22/12/2021 ; Accepted: 29/12/2021 ; Published : 31/12/2021
Abstrak− Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) Universitas Islam Kuantan Singingi setiap tahunnya melakukan penyeleksian  calon  reviewer  internal,  yang  mana  proses  penyeleksian  yang dilakukan saat  ini   dengan  cara  melihat persyaratan  calon  reviewer  yang  mendaftar  di  bagian  LPPM,  kemuadian  persyaratan  tersebut  nantinya  akan  di  seleksi  satu persatu  dengan  ketentuan  yang  telah  ditetapkan,  hasil  penilaian  yang  diperoleh  setiap  calon  nantinya  akan  di  rengkingkan berdasarkan nilai yang tertinggi sampai dengan nilai yang terendah, proses penyeleksian dengan cara tersebut terkadang kurang efektif  dan  menimbulkan  kekeliruan  pada  saat  penilaian,  hal  tersebut  nantinya  dapat  merugikan  peserta  yang  mencalonkan. Dalam penelitian ini penulis mencoba menerapkan metode FMADM dan SAW yang dapat membantu LPPM dalam penyeleksian calon  reviewer  internal.  Metode  Fuzzy  Multiple  Atribut  Decision  Making  (FMADM)  ini  nantinya  digunakan  untuk  mencari alternatif  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria  tertentu,  sedangkan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  digunakan untuk mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternative dari semua atribut, hasil yang diperoleh dari kedua metode ini nantinya menjumlahkan nilai dari setiap kriteria berdasarkan persyaratan yang dimasukan oleh calon peserta reviewer internal, dari hasil tersebut maka dapat dilihat perolehan nilai yang dimiliki setiap peserta. Hasil inilah nantinya akan dijadikan pertimbangan oleh panitia ataupun pimpinan dalam menentukan reviewer internal di Universitas Islam Kuantan Singingi.
Kata Kunci: FMADM; SAW; Kombinasi; Metode; Penerapan
Abstract −The Institute for Research and Community Service (LPPM) of the Islamic University of Kuantan Singingi annually selects  prospective  internal  reviewers,  in  which  the  current  selection  process  is  carried  out  by  looking  at  the  requirements  for prospective reviewers who register at the LPPM section, then these requirements will be selected one by one. with the provisions that  have  been  set,  the  results  of  the  assessment  obtained  by  each  candidate  will  be  ranked  based  on  the  highest  value  to  the lowest value, the selection process in this way is sometimes less effective and causes errors during the assessment, this can later be detrimental to the nominating participants. In this study, the author tries to apply the FMADM and SAW methods which can help LPPM in selecting prospective internal reviewers. This Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) method will later be used to find alternatives from a number of alternatives with certain criteria, while the Simple Additive Weighting (SAW) method  is  used  to  find  the  weighted  summation  of  the  performance  ratings  on  each  alternative  of  all  attributes,  the  results obtained from both This method will add up the scores for each criterion based on the requirements entered by the prospective internal reviewer participants, from these results it can be seen that the score obtained by each participant can be seen. This result will  be  taken  into  consideration  by  the  committee  or  leadership  in  determining  the  internal  reviewer  at  the  Kuantan  Singingi Islamic University.
Keywords: FMADM; SAW; Combination; Method; Application

## 1. PENDAHULUAN
Reviewer  Proposal  adalah  seseorang  atau  sekelompok  orang  yang  memiliki  kompetensi  yang  ditetapkan  oleh penyelenggara penelitian untuk menilai kelayakan proposal[1]. Tahapan kerja reviewer ialah menilai proposal sesuai dengan format maupun ketentuan yang telah ditentukan dan mengukur pengusulan dana yang diajukan dalam suatu penelitian  maupun  pengabdian  kepada  masyarakat.  Melihat  pentingnya  peran  reviewer  Lembaga  Penelitian  dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM) Universitas Islam Kuantan Singingi membuka penerimaan calon reviewer internal  setiap  tahunnya  guna  meningkatkan  kualitas  dari  suatu  penelitian  sehingga  nantinya  penelitian  maupun pengabdian  kepada  masyarakat  sesuai  apa  yang  diharapkan.  Saat  ini  proses  penyeleksian  calon  reviewer  internal Universitas  Islam  Kuantan  Singingi  dilakukan  dengan  cara  melihat  persyaratan  calon  reviewer  yang  mendaftar  di bagian  LPPM,  kemuadian  persyaratan  tersebut  nantinya  akan  di  seleksi  satu  persatu  dengan  ketentuan  yang  telah ditetapkan, hasil penilaian yang diperoleh setiap calon nantinya akan di rengkingkan berdasarkan nilai yang tertinggi sampai  dengan  nilai  yang  terendah,  proses  penyeleksian  dengan  cara  tersebut  terkadang  kurang  efektif  dan menimbulkan  kekeliruan  pada  saat  penilaian,  hal  tersebut  nantinya  dapat  merugikan  peserta  yang  mencalonkan. Dalam  penelitian  ini  penulis  mencoba  menerapkan  sebuah  metode  FMADM  dan  SAW  dalam  penyeleksian  calon reviewer internal di Universitas Islam Kuantan Singingi.
Metode  Fuzzy  Multiple  Atribut  Decision  Making  (FMADM)  adalah  suatu  metode  untuk  mencari  alternatif dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria  tertentu[2].  Metode  FMADM  ini  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap atribut, sedangkan Metode SAW (Simple Additive Weighting) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif  optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria  tertentu.  Inti  dari  SAW  adalah  menentukan  nilai  bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perolehan nilai tertinggi yang akan menyeleksi alternatif yang  sudah  diberikan[3].  Dengan  dua  metode  ini  nantinya  diharapkan  dapat  membantu  LPPM  Universitas  Islam

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 432 − 440 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1136
Kuantan Singingi dalam melakukan proses penyeleksian calon reviewer internal sehingga menjadi lebih efektif dan efisien.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Berikut ini adalah alur tahapan  penelitian, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar dibawah ini.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
a. Analisis Kebutuhan Sistem
Penelitian  ini  diawali  dengan  menganalisis  kebutuhan  sistem,  mempertimbangkan  setiap  kriteria  yang  akan digunakan  dalam  perancangan  sistem.  Kebutuhan  sistem  ini  berguna  untuk  menentukan  Menentukan  Calon Reviewer Internal Universitas Islam Kuantan Singingi.
b. Analisa Sistem
Analisis sistem ini berguna untuk menerapkan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making  FMADM  digunakan untuk mencari alternatif optimalkan dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu, sedangkan metode Simple additive  weighting  (SAW)  merupakan  metode  penjumlahan  terbobot  menghasilkan  nilai  tertinggi  hingga  nilai terendah.
c. Mengumpulkan Data
Metode yang digunakan penulis untuk pengumpulan data dengan berbagai metode sebagai berikut :
1. Observasi
Melakukan  pengamatan  langsung  di  tempat  penelitian    untuk  mengetahui  secara  jelas  dan  terinci permasalahan yang ada. Pengamatan langsung dilalukan pada LPPM Universitas Islam Kuantan Singingi.
2. Interview
Dilakukan  untuk  memperoleh  informasi  atau  data  yang  dibutuhkan  dengan  cara  melakukan  wawancara langsung pada bagian yang terkait yaitu pada Bagian Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat.
3. Studi Literatur
Dalam  metode  ini  informasi  dikumpulkan  dengan  membaca  jurnal  dan  buku  –  buku  yang  berhubungan dengan  tesis  untuk  menunjang  dalam  melakukan  analisa  terhadap  data  dan  informasi.  Diantara  buku  yang berkaitan  dengan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK),  Metode  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making FMADM dan Metode Simple Additive Weighting (SAW).
d. Kriteria dan Pembobotan
Terdapat  8  (Delapan)  kriteria  yang  akan  digunakan  dalam  Menentukan  Calon  Reviewer  Internal  Universitas Islam Kuantan Singingi. Adapun kriteria yang digunakan adalah sebagai berikut :
1. Pendididkan
2. Jabatan Fungsional
3. Penelitian Hibah External
4. Jumlah Publikasi
5. Jumlah Publikasi Terakreditasi
Analisa Kebutuhan Sistem Analisa Sistem Kriteria dan Pembobotan Mengumpulkan Data

## Analisa Data Menggunakan FMADM
Analisa Data Menggunakan SAW Pengujian

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 432 − 440 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1136
6. Jumlah Publikasi Terindex Scopus
7. Jumlah HAKI
8. Jumlah Buku
Dari  kriteria  yang  diatas  nantinya  akan  dibobotkan  dengan  menggunakan  menggunakan  Fuzzy  Multiple Attribute Decision Making (FMADM).
e. Analisa Data Menggunakan FMADM
Analisa data menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making  (FMADM) berguna untuk menentukan alternatif-alternatif  yang  digunakan  dalam  setiap  kriteria,  dengan  menggunakan  Fuzzy  Multiple  Attribute Decision Making  (FMADM) ini nantinya akan didapat beberapa kriteria beserta bobot nilai yang didapat dengan menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making  (FMADM).
f. Analisa Data Menggunakan SAW
Pada  proses  analisa  data  menggunakan  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  ini  berguna  untuk  menentukan perenkingan  tiap  peserta  yang  mengikuti  seleksi,  dari  hasil  seleksi  yang  didapat  nantinya  akan  ditotalkan  nilai keseluruhan.  Total  nilai  yang  telah  dijumlahkan  tersebut    akan  direnkingkan  berdasarkan  nilai  yang  tertinggi sampai nilai yang terendah.
g. Pengujian
Pengujian metode ini berguna untuk untuk mengetahui apakah metode tersebut sesuai dengan yang diharapkan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Kebutuhan Sistem
Pada proses Menentukan Calon Reviewer Internal Universitas Islam Kuantan Singingi, dibutuhkan suatu kebutuhan sistem untuk mempertimbangkan pada setiap kriteria yang akan digunakan, oleh karena itu ada 8 kriteria yang akan digunakan.  Dimana  kriteria  C1  sampai  C8  adalah  kriteria  keuntungan  ( Benefit ).  Adapun  kriteria-kriteria  tersebut yaitu : 1. C1 = Pendididkan
2. C2 = Jabatan Fungsional
3. C3 = Penelitian Hibah External
4. C4 = Jumlah Publikasi
5. C5 = Jumlah Publikasi Terakreditasi
6. C6 = Jumlah Publikasi Terindex Scopus
7. C7 = Jumlah HAKI
8. C8 = Jumlah Buku

## 3.2 Penetapan Input
Untuk  penetapan input pada  penentuan  Reviewer  Internal  Universitas  Islam  Kuantan  Singingi  maka  digunakan variabel sebagai berikut :
1. Variabel C1 = Pendididkan
2. Variabel C2 = Jabatan Fungsional
3. Variabel C3 = Penelitian Hibah External
4. Variabel C4 = Jumlah Publikasi
5. Variabel C5 = Jumlah Publikasi Terakreditasi
6. Variabel C6 = Jumlah Publikasi Terindex Scopus
7. Variabel C7 = Jumlah HAKI
8. Variabel C8 = Jumlah Buku
Dari  tiap-tiap  variabel  ini  nantinya  akan  memiliki  nilai  bobot  yang  telah  ditentukan  dengan  menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM), oleh karena itu maka dibuat suatu variabel yang akan diubah ke dalam bilangan Fuzzy dengan rumus:
variabel ke-n/(n-1) (1)
Keterangan :   n    = nilai bobot n-1  = jumlah variabel–1

## 3.3 Kriteria dan Pembobotan
Terdapat 8 (Delapan) kriteria yang akan digunakan dalam Menentukan Reviewer Internal Universitas Islam Kuantan Singingi.  Adapun  kriteria  dan  bilangan fuzzy yang  digunakan  dalam  Menentukan  Reviewer  Internal  Universitas Islam Kuantan Singingi sebagai berikut:
a. Kriteria Pendidikan :

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 432 − 440 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1136
Tabel 1. Kriteria Pendidikan
Pendidikan Bobot (Nilai) - Variabel ke – 0/(3-1) = 0 S2 Variabel ke – 1/(3-1) = 0,5 S3 Variabel ke – 2/(3-1) = 1
b. Kriteria Jabatan Fungsional :
Tabel 2. Jabatan Fungsional Jabatan Fungsional Bobot (Nilai) Belum Ada Variabel ke – 0/(5-1) = 0 Asisten Ahli Variabel ke – 1/(5-1) = 0,25 Lektor Variabel ke – 2/(5-1) = 0,5 Lektor Kepala Variabel ke – 3/(5-1) = 0,75 Guru Besar Variabel ke – 4/(5-1) = 1
c. Kriteria Jumlah Penelitian Hibah External :
Tabel 3. Kriteria Jumlah Penelitian Hibah External Jumlah Penelitian Hibah External Bobot (Nilai) 0 Variabel ke – 0/(6-1) = 0 1 – 2 Variabel ke – 1/(6-1) = 0,2 3 – 4 Variabel ke – 2/(6-1) = 0,4 5 – 6 Variabel ke – 3/(6-1) = 0,6 7 – 8 Variabel ke – 4/(6-1) = 0,8 9 – 10 Variabel ke – 5/(6-1) = 1
d. Kriteria Jumlah Publikasi : Tabel 4. Jumlah Publikasi Jumlah Publikasi Bobot (Nilai) 0 Variabel ke – 0/(7-1) = 0 1 – 5 Variabel ke – 1/(7-1) = 0,16 6 – 10 Variabel ke – 2/(7-1) = 0,33 11 – 15 Variabel ke – 3/(7-1) = 0,5 16 – 20 Variabel ke – 4/(7-1) = 0,66 21 – 25 Variabel ke – 5/(7-1) = 0,83 26 – 30 Variabel ke – 6/(7-1) = 1
e. Kriteria Jumlah Publikasi Terakreditasi : Tabel 5. Jumlah Publikasi Terakreditasi Jumlah Publikasi Terakreditasi Bobot (Nilai) 0 Variabel ke – 0/(11-1) = 0 1 – 2 Variabel ke – 1/(11-1) = 0,1 3 – 4 Variabel ke – 2/(11-1) = 0,2 5 – 6 Variabel ke – 3/(11-1) = 0,3 7 – 8 Variabel ke – 4/(11-1) = 0,4 9 – 10 Variabel ke – 5/(11-1) = 0,5 11 – 12 Variabel ke – 6/(11-1) = 0,6 13 – 14 Variabel ke – 7/(11-1) = 0,7 15 – 16 Variabel ke – 8/(11-1) = 0,8 17 – 18 Variabel ke – 9/(11-1) = 0,9 19 – 20 Variabel ke – 10/(11-1) = 1
f. Kriteria Jumlah Publikasi Terindex Scopus:

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 432 − 440 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1136
Tabel 6. Jumlah Publikasi Terindex Scopus
Jumlah Publikasi Terindex Scopus Bobot (Nilai) 0 Variabel ke – 0/(11-1) = 0 1 – 2 Variabel ke – 1/(11-1) = 0,1 3 – 4 Variabel ke – 2/(11-1) = 0,2 5 – 6 Variabel ke – 3/(11-1) = 0,3 7 – 8 Variabel ke – 4/(11-1) = 0,4 9 – 10 Variabel ke – 5/(11-1) = 0,5 11 – 12 Variabel ke – 6/(11-1) = 0,6 13 – 14 Variabel ke – 7/(11-1) = 0,7 15 – 16 Variabel ke – 8/(11-1) = 0,8 17 – 18 Variabel ke – 9/(11-1) = 0,9 19 – 20 Variabel ke – 10/(11-1) = 1
g. Kriteria Jumlah HAKI:
Tabel 7. Jumlah HAKI Jumlah HAKI Bobot (Nilai) 0 Variabel ke – 0/(6-1) = 0 1 – 2 Variabel ke – 1/(6-1) = 0,2 3 – 4 Variabel ke – 2/(6-1) = 0,4 5 – 6 Variabel ke – 3/(6-1) = 0,6 7 – 8 Variabel ke – 4/(6-1) = 0,8 9 – 10 Variabel ke – 5/(6-1) = 1
h. Kriteria Jumlah Buku:
Tabel 8. Jumlah Buku Jumlah Buku Bobot (Nilai) 0 Variabel ke – 0/(6-1) = 0 1 – 2 Variabel ke – 1/(6-1) = 0,2 3 – 4 Variabel ke – 2/(6-1) = 0,4 5 – 6 Variabel ke – 3/(6-1) = 0,6 7 – 8 Variabel ke – 4/(6-1) = 0,8 9 – 10 Variabel ke – 5/(6-1) = 1

## 3.4 Pembahasan dan Hasil
Pada sub bab ini akan dibahas tentang proses perhitungan dan keluaran pada penelitian ini.
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan yaitu C1 sampai dengan C8.
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif. Dapat dilihat pada tabel 4.1 sampai dengan tabel 4.8.
3. Membuat  matrik  keputusan  berdasarkan  kriteria  (C i ),  kemudian  melakukan  normalisasi  matrik  berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (Atribut  keuntungan  atau  atribut  biaya)  sehingga  diperoleh matrik ternormalisasi.
Analisa pembahasan dan hasil penggunaan agoritma FMDAM digunakan untuk menentukan nilai bobot pada setiap  kriteria  dalam  menentukan  Calon  Reviewer  Internal Universitas  Islam  Kuantan  Singingi  setelah  bobot  nilai diperoleh  kemudian  data  Calon  Reviewer  akan  di  conversikan  berdasarkan  pesyaratan  calon,  kemudian  untuk Memenuhi  Persyaratan  atau  Tidak  maka  digunakan  metode  SAW.  Hasil  yang  akan  diperoleh  dengan  mencari peringkat/perangkingan dari setiap calon. Untuk contoh kasus yang diambil yaitu pada tabel 9.
Tabel 9. Calon Reviewer No. Calon Reviewer Criteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 1. Calon 1 S2 Lektor 0 6-10 3-4 0 1-2 1-2 2. Calon 2 S3 Lektor 1-2 11-15 5-6 0 1-2 1-2 3. Calon 3 S2 Lektor 1-2 11-15 7-8 1-2 3-4 3-4
Tabel  9.  di  atas  menerangkan  bahwa  Calon  Reviewer  yang  telah  melaksanakan  berbagai  seleksi  akan direngkingkan berdasarkan 8 kriteria yang telah ditentukan dengan nilai sebelumnya telah dibuat ke bilangan fuzzy.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 432 − 440 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1136
Data  Calon  Reviewer  diatas,  akan  dikonversikan  ke  dalam fuzzy yang  sudah  ditentukan  pada  pembahasan sebelumnya :
Tabel 10. Calon Reviewer dengan Bilai Fuzzy No. Calon Reviewer Criteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 1. Calon 1 0,5 0,5 0 0,33 0,2 0 0,2 0,2 2. Calon 2 1 0,5 0,2 0,5 0,3 0 0,2 0,2 3. Calon 3 0,5 0,5 0,2 0,5 0,4 0,1 0,4 0,4
Tabel 10. diatas menyatakan semua nilai Calon Reviewer yang nantinya akan dijumlahkan dari C1, C2, C3, C4,  C5,  C6,  C7,  dan  C8  sehingga nantinya  akan  mendapatkan  suatu  nilai  dengan  bilangan fuzzy .  Selanjunya  akan dilanjutkan  pada  langkah  yang  ketiga  yaitu  :  Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  C i, kemudian melakukan  normalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  sehingga  diperoleh matriks  ternormalisasi  R.  Berdasarkan  pada  tabel  10.  diatas,  dapat  dibentuk  matrik  keputusan  X  dengan menggunakan rumus (1) data berikut :
X =
Untuk mendapatkan matrik ternormalisasi yaitu dengan menggunakan rumus (1) :
A. Normalisasi untuk Kriteria (C1) Pendidikan 0,5 0,5 R11 = =               = 0,5
Max {0,5;1;0,5}               1
1 1 R12 = =              =  1
Max {0,5;1;0,5}               1
0,5 0,5 R13 = =             = 0,5
Max {0,5;1;0,5}               1

## B. Normalisasi untuk Kriteria (C2) Jabatan Fungsional
0,5 0,5 R21 = = = 1 Max {0,5;0,5;0,5}            0,5 0,5 0,5 R22 = = = 1 Max {0,5;0,5;0,5}            0,5 0,5 0,5 R23 = = = 1
Max {0,5;0,5;0,5}            0,5
C. Normalisasi untuk Kriteria (C3) Penelitian Hibah External
0 0 R31 = = = 0
Max {0;0,2;0,2}               0,2
0,2 0,2 R32 = = = 1 Max {0;0,2;0,2}               0,2 0,2 0,2 R33 = = = 1
0,5 0,5 0 0,33 0,2 0 0,2 0,2 1 0,5 0,2 0,5 0,3 0 0,2 0,2 0,5 0,5 0,2 0,5 0,4 0,1 0,4 0,4

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 432 − 440 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1136
Max {0;0,2;0,2}               0,2

## D. Normalisasi untuk Kriteria (C4) Jumlah Publikasi
0,33 0,33 R41 = =        =  0,66 Max {0,33;0,5;0,5}            0,5 0,5 0,5 R42 = =          = 1 Max {0,33;0,5;0,5}            0,5 0,5             0,5 R43 = =          =  1
Max {0,33;0,5;0,5}            0,5

## E. Normalisasi untuk Kriteria (C5) Jumlah Publikasi Terakreditasi
0,2 0,2 R51 = = = 0,5 Max {0,2;0,3;0,4} 0,4 0,3 0,3 R52 = = = 0,75 Max {0,2;0,3;0,4} 0,4 0,4 0,4 R53 = = = 1 Max {0,2;0,3;0,4} 0,4
F. Normalisasi untuk Kriteria (C6) Jumlah Publikasi Terindex Scopus 0 0 R61 = = = 0 Max {0;0;1} 1 0 0 R62 = = = 0 Max {0;0;1} 1 1 1 R63 = = = 1 Max {0;0;1} 1
G. Normalisasi untuk Kriteria (C7) Jumlah HAKI 0,2 0,2 R71 = = = 0,5 Max {0,2;0,2;0,4} 0,4 0,2 0,2 R72 = = = 0,5 Max {0,2;0,2;0,4} 0,4 0,4 0,4 R73 = = = 1 Max {0,2;0,2;0,4} 0,4 H. Normalisasi untuk Kriteria (C8) Jumlah Buku 0,2 0,2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 432 − 440 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1136
R81 = = = 0,5 Max {0,2;0,2;0,4} 0,4 0.2 0,2 R82 = = = 0,5 Max {0,2;0,2;0,4} 0,4 0,4 0,4 R83 = = = 1
Max {0,2;0,2;0,4}                            0,4
Berdasarkan  hasil  perhitungan  normalisasi  matriks  X,  maka  dapat  ditentukan  matriks  ternormalisasi  R  sebagai berikut :
R =
Dari  kriteria  yang  telah  ditentukan,  maka  dibuat  suatu  tingkat  kepentingan  kriteria  berdasarkan  nilai  bobot  yang telah ditentukan ke dalam bilangan fuzzy dengan rumus yaitu variabel ke-n/n-1. Ranting kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria sebagai berikut :
Tabel 11. Tingkat Kepentingan Setiap Kriteria Kriteria Variabel Bobot C1 = Pendididkan Sangat Penting (CP) 1 C2 = Jabatan Fungsional Sangat Penting (CP) 1 C3 = Penelitian Hibah External Penting (SP) 0,5 C4 = Jumlah Publikasi Sangat Penting (SP) 1 C5 = Jumlah Publikasi Terakreditasi Penting (SP) 0,5 C6 = Jumlah Publikasi Terindex Scopus Sangat Penting (SP) 1 C7 = Jumlah HAKI Sangat Penting (SP) 1 C8 = Jumlah Buku Sangat Penting (SP) 1
Dari tabel 11, 6 kriteria yang ada diberi bobot dengan mengubahnya ke bilangan fuzzy yaitu adalah : W = [ 1  1  0,5  1  0,5  1  1  1 ]
Kemudian  tahap  terakhir  untuk  mendapatkan  proses  perangkingan  yaitu  dengan  cara  mengalihkan  bobot  (W) dengan matrik yang telah ternormalisasi (R) seperti yang ada dibawah ini :
V1 = (0,5)(1)+(1)(1)+(0)(0,5)+(0,66)(1)+(0,5)(0,5)+(0)(1)+(0,5)(1)+(0,5)(1) = 0,5 + 1 + 0 +  0,66 + 0,5 + 0 + 0,5 + 0,5 = 3,66 V2 = (1)(1)+(1)(1)+(1)(0,5)+(1)(1)+(0,75)(0,5)+(0)(1)+(0,5)(1)+(0,5)(1) = 1 + 1 + 0,5 + 1 + 0,375 + 0 + 0,5 + 0,5 = 4,875 V3 = (0,5)(1)+(1)(1)+(1)(0,5)+(1)(1)+(1)(0,5)+(1)(1)+(1)(1)+(1)(1)
= 0,5 + 1 + 0,5 + 1 + 0,5 + 1 + 1 + 1 = 6,5
Kesemua  nilai  peringkat  V1-V3  dari  hasil  perkalian  dengan  normalisasi  digabungkan  dalam  tabel  4.12, sehingga diperoleh hasil perangkingan pada tabel dibawah ini :
Tabel 12. Total Nilai Keseluruhan No Calon Revewer Hasil 1. Calon 1 3,66 2. Calon 2 4,875 3. Calon 3 6,5
0.5     1     0      0,66      0,5         0       0,5      0,5 1        1     1      1            0,75       0       0,5      0,5 0,5     1     1      1            1             1       1         1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 3, No 3, Desember 2021 Page: 432 − 440 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v3i3.1136
Tabel 13. Hasil Perankingan No. Calon Reviewer Criteria Hasil Ranking C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 1. Calon 3 0,5 0,5 0,2 0,5 0,4 0,1 0,4 0,4 6,5 1 2. Calon 2 1 0,5 0,2 0,5 0,3 0 0,2 0,2 4,875 2 3. Calon 1 0,5 0,5 0 0,33 0,2 0 0,2 0,2 3,66 3

## 4. KESIMPULAN
Setelah  dilakukan  analisis  dan  pengujian  untuk  menentukan  Calon  Reviewer  Internal  Universitas  Islam  Kuantan Singingi dengan menggunakan Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dan  metode Simple Additive Weighting  (SAW)  maka  dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  Metode  Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM)  dapat  membantu  dalam  mentukan  bobot  nilai  di  setiap  kriteria  dalam  penyeleksian  Calon  Reviewer Internal  Universitas  Islam  Kuantan  Singingi,  sedangkan  penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) memudahkan penjumlahan nilai bobot disetiap kriteria berdasarkan persyaratan dan ketentuan bobot nilai yang telah ditentukan.  Dengan  menerapkan  dua  metode  tersebut  dapat  memilih  alternatif  terbaik  dari  beberapa  alternatif dengan menggunakan setiap kriteria.

## REFERENCES
[1] K. Riset, “Pelatihan reviewer penelitian nasional,” 2017.
[2] F. Haswan, “Decision Support System For Election Of Members Unit Patients Pamong Praja,” Int. J. Artif. Intell. Res. , vol. 1, no. 1, p. 21, 2017, doi: 10.29099/ijair.v1i1.14.
[3] Lismardiana,  “Fuzzy  Multi-Atribute  Decision  Making  (Fuzzy  Madm)  Dengan  Metode  Saw  Dalam  Penentuan  Lulusan Mahasiswa Berprestasi,” J. Teknol. Inf. Dan Komun. , vol. 7, no. 1, pp. 37–46, 2018.
[4] Nopriandi,  H.,  &  Al  Hafiz,  N.  W.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Dosen  Berprestasi  Di  Lingkungan Fakultas  Tarbiyah  Dan  Keguruan  Menggunakan  Fuzzy  Multiple  Attribut  Decision  Making  (FMADM).  Jurnal  Teknologi Dan Open Source, 2(2), 33-44.
[5] Asep, H., R., dan Dini, D., dan Andri, I. (2012). “Sisten Pendukung Keputusan Penyeleksian Calon Siswa Baru Di SMA Negeri 3 Garut” Jurnal Algoritma Sekolah Tinggi Garut Volume 09, Nomor 21 (2012), ISSN 2302 – 7339.
[6] Jogiyanto. (2009). “Sistem Teknologi Informasi” Edisi III, Andi. Yogyakarta
[7] Nandang,  H.  (2012).  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  Untuk Menentukan  Jurusan  Pada  SMK  Bakti  Purworkerto”  Seminar  Nasiona  Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi  Terapan Semarang, 23 Juni 2012, ISBN 979 – 26 – 0255 – 0.
[8] Nurdin, B., dan Helmie, A., W., dan Sukmawati, N., E., dan Sutiko. (2012). “Sistem Pendukung Keputusan, Komputasi dan Simulasi” Seminar Nasional Ilmu Komputer Universitas Diponegoro, 15 September 2012, ISBN 978 – 979 – 756 – 843 – 6.
[9] Sri,  E.  (2011).  “Perancangan  Sistem  Pendukung  Pengambilan  Keputusan  Untuk  Penerimaan  Beasiswa  Dengan  Metode SAW (Simple Additive Weighting) ” Jurnal Teknologi Informasi DINAMIK Volume 16, Nomor 2 (2011) Halaman 171-176, ISSN 0854 – 9524.
[10]  Sugiyono, dan Nazori, A. (2012). “Model Peta Digital Rawan Sambaran Petir Dengan Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting) ” Jurnal Telematika M.Kom Volume 4, Nomor 1 (2012), ISSN 2085 – 725X.
[11]  Harnaningrum, L. N. (2002). Rekayasa Perangkat Lunak. Yogyakarta: Andi.
[12]  Janko,  W.,  &  Bernoider,  E.  (2005).  Multi-Criteria  Decision  Making  An  Application  Study  of  ELECTRE  &  TOPSIS. Yogyakarta: Graha Ilmu.
[13]  Kadir, A. (2003). Pengenalan Sistem Informasi. Yogyakarta: Andi.
[14]  Rudianto, A. M. (2011). Pemrograman Web Dinamis menggunakan PHP dan MySQL. Yogyakarta: Andi.