Volume (4) Juli 2019, pp 181-190 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penentuan Dosen Favorit Menggunakan Simple Additive Weighting (SAW)
Wowon Priatna 1 , Agung Nugroho 2 , Nurjeli 3 Universitas Bhayangkara, STT Pelita Bangsa, STMIK Mitra Karya wowon.priatna@dsn.ubharajaya.ac.id, agung@pelitabangsa.ac.id, elhyho19@gmail.com
Abstract
The  process  of  determining  favorites  is  what  must  be  in  accordance  with predetermined  criteria.  To  help  in  selecting  people  who  deserve  to  be  favorites,  a decision support system is needed. One method that can be used to support decisions is to use FMADM (Fuzzy Multiple Addictive Decision Making). Where in this study using the  SAW  method  (Simple  Addictive  Weighted),  which  is  to  find  the  best  alternative from  several  alternatives.  Find  the  best  alternative  based  on  predetermined  criteria. This method is chosen to choose the best alternative that is suitable, and look for the value of each attribute, after the search process to get the best.
Keywords : information System, Decision support system, fuzzy SAW, FMADM
Abstrak
Proses  penentuan  dosen  favorit  yaitu  harus  sesuai  dengan  kriteria  yang  telah ditentukan.  Untuk  membantu  dalam  menseleksi  penentuan  seseorang  yang  layak menjadi dosen favorit, maka dibutuhkan sebuah sistem pendukung keputusan.  Salah satu  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  sistem  pendukung  keputusan  yaitu menggunakan  FMADM  (Fuzzy  Multiple  Addective  Decission  Making).  Dimana  pada penelitian ini menggunakan metode SAW (Simple Addictive Weighted) yaitu mencari alternatif  terbaik  dari  beberapa  alternatif.  Dimana  alternatif  terbaik  berdasarkan kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan.  Metode  ini  dipilih  karna  mampu  memilih alternatif  terbaik  yaitu  dosen  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang  dimasukkan, kemudian  mencari  nilai  bobot  dari  setiap  atribut,  setelah  proses  mencari perangkingan untuk mendapatkan alternatif terbaik yaitu dosen favorit.
Kata kunci : Sistem InformasiSistem pendukung Keputusan, FMADM, fuzzy SAW, Kriteria Dosen Favorit

## 1. PENDAHULUAN
Memiliki dosen atau staff pengajar yang disukai oleh mahasiswa adalah keharusan  dalam  menciptakan  proses  belajar  yang  nyaman  dan  kelancaran di  kelas  yang  membuat  mahasiswa  akan  semangat  mengikuti  proses perkuliahan  sehingga  terciptanya  proses  belajar  yang  lebih  efektif.  Untuk menjadi  seorang  dosen  favorit  tidaklah  mudah  untuk  dijalani.  Tidak  hanya harus  kuliah  tinggi-tinggi  dan  memiliki  otak  yang  cemerlang,  dosen  harus bisa  mengambil  hati  para  mahasiswanya  agar  mereka  mampu  menyerap mata kuliah yang disampaikannya.
Volume (4) Juli 2019, pp 181-190 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
STMIK Mitra  Karya  merupakan  lembaga  pendidikan  yang  selalu berupaya  untuk meningkatkan kualitas dalam proses pembelajaran sehingga dapat  menghasilkan  lulusan  yang  mempunyai  kompetensi  di  bidangnya, untuk  itu STMIK Mikar  menentukan  pemilihan  dosen  favorit  hal  ini  di lakukan  untuk  memotivasi  dosen  lebih  meningkatkan  kualitas  dan kompetensinya.  kompetensi  yang  ada.  Dalam  penentuan  dosen  favorit  di STMIK Mitra Karya terdapat beberapa faktor yang menjadi penilaian kinerja, adalah  keterlibatan  dosen  dalam  sekolah  tinggi  meliputi  pelaksaan  proses belajar  mengajar,  kuisoner,  bimbingan,  penelitian  dan  pengabdian  pada masyarakat.  Didalam  era  teknologi  seperti  ini  dibutuhakan  suatu  system pengambil  keputusan  untuk  mendapatkan  sistem  PendukungKeputusan sebagai  sekumpulan  tools  komputer  yang  terintegrasi  yang  mengijinkan seorang decision maker untuk berinteraksi langsung dengan komputer.
Dari  uraian  masalah  di  atas,  maka  perlu  adanya  sebuah  sistem pendukung keputusan yang dapat membantu proses pengambilan keputusan suatu  masalah  sehingga  keputusan  yang  diberikan  atau  dihasilkan diharapkan dapat memenuhi batasan  yang ditentukan. Dalam  penelitian ini menggunakan  Metode  SAW  karena  metode  ini  menentukan  bobot  dan kriteria  seperti  penelitian  yang  telah  dilakukan  Sihombing  Hutasoit  dkk[6] merancang  sistem  pendukung  keputusan  untuk  melakukan  penilaian  guru terbaik menggunakan metode SAW, sedangkan Hidayat dkk[4] menggunakan metode  SAW  untuk  mengukur  kinerja  dosen  di  universitas  muhamadiyah solo.  Sedangkan  Fitriyania[3]  menggunakan  SAW  untuk  menentukan beasiswa.  Afshari  dkk[1]  SAW  digunakan  untuk  menyelesaikan  seleksi permasalahan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN 2.1 Analisis Data
Data  yang  didapatkan  dianalisa  sesuai  dengan  Konsep  dasar  metode SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada.  Metode  SAW adalah salah satu metode untuk menyelesaikan permasalahan dalam FMADM [1][11]  Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif yang ada.
Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making  (FMADM)  adalah  suatu metode  yang  digunakan  untuk  mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah alternative  dengan  kriteria  tertentu.  Inti  dari  FMADM  adalah  menentukan nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses perangkingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah[7][2][5][8].
Volume (4) Juli 2019, pp 181-190 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Langkah-langkah dalam metode SAW adalah [7]:
1. Membuat matrik  keputusan R berukuran m x  n,  dimana alternatif yang dipilih dan n = kriteria.
2. Memberikan  nilai  X  setiap  alternatif  (i)  pada  setiap  kriteria  (j)  yang sudah  ditentukan,  dimana,  i  =  1,  2,…m  dan  j  =  1,2,…n  pada  matrik keputusan R.
(1)
3. Memberikan nilai bobot preferensi (W) oleh pengambil keputusan untuk masing masing kriteria yang sudah ditentukan.
4. Melakukan  normalisasi  matrik  keputusan  R  dengan  cara  menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij ) dari alternatif pada atribut Cj.
(2)
5. Hasil  dari  rating  kerja  ternormalisasi  (���)  membentuk  matrik ternormalisasi (Z).
(3)
6. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V)  dengan  cara menjumlahkan  hasil  kali  antara  matrik  ternormalisasi  (Z)  dengan  nilai bobot preferensi (W).
(4)

## 2.2. Penerapan SAW
Berikut adalah tahapan-tahapan dalam penerapan SAW.
1. Pembobotan
Untuk menentukan Dosen Favorit tahap pertama yang dilakukan adalah dengan  menentukan  kriteria  penilaian  dan  bobot  dari  masing-masing kriteria.
Volume (4) Juli 2019, pp 181-190 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## 2. Menentukan nilai matrix
Membuat matrik keputusan R berukuran m x n yang didapat dari hasil pembobotan.
3. Menentukan matrix keputusan
Skor  yang  sudah  diinput  selanjutnya  dilakukan  perhitungan normalisasi  (R)  dengan  menggunakan  formula  yang  sesuai  dengan  jenis atribut kriteria.
4. Perhitungan preferensi (Vi)
Perhitungan preferensi bisa dilakukan apabila proses normalisasi telah selesai  dan  sudah  diketahui  hasilnya.  Setelah  itu  semua  hasil  normalisasi dimasukan ke dalam rumus Preferensi (Vi).

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Impementasi SAW
a. Menentukan Bobot kriteria
Dalam  menentukan  dosen  favorit  diperlukan  bobot  kriteria  yang digunakan. Dilihat pada table 1.
Tabel 1. Bobot Kriteria Kode Kriteria Bobot Keterangan C1 Pandangan Luas 0,4 Benefit C2 Mudah Dihubungi 0,25 Benefit C3 Pinter 0,15 Benefit C4 Tidak Pelit Nilai 0,1 Benefit C5 Tidak Pelit Ilmu 0,1 Benefit Total 1 b. Menentukan nilai matrik
Skor  nilai  matriks  diperoleh  dari  hasil  perhitungan  masing-masing kriteria.  Perhitungan  ini  dasar  untuk  menentukan  nilai  normalisasi  (R)  dan nilai preferensi (Vi). input nilai matriks dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Input nilai matrix Kriteria Nama Dosen A1 A2 A3  A4 A5 Pandangan Luas 91 70 90 80 85 Mudah Dihubungi 88 80 85 70 75 Pintar 86 75 70 80 80 Tidak Pelit Nilai 84 80 90 90 80 Tidak Pelit Ilmu 84 95 75 95 90
Nilai skor di input pada tabel diatas pada tiap-tiap kriteria C1, C2, C3, C4, C5 sudah dalam bentuk nilai matriks awal. Nilai matrix awal dapat dilihat pada tabel 3.
Volume (4) Juli 2019, pp 181-190 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 3. Nilai Matrix Awa
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 91 88 86 84 84 A2 70 80 75 80 95 A3 90 85 70 90 75 A4 80 70 80 90 95 A5 85 75 80 80 90
c. Menentukan Matriks R (Normalisasi)
Skor  yang  sudah  diinput  selanjutnya  dilakukan  perhitungan normalisasi  (R)  dengan  menggunakan  formula  yang  sesuai  dengan  jenis atribut  kriteria  penilaian,  karena  pada  kasus  ini  semua  kriteria  atribut bersifat benefit maka digunakan formula (2). Hasil dari matrix R normalisasi dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Hasil Normalisasi Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 1 1 0,93 0,88 A2 0,76 0,9 0,87 0,88 1 A3 0,98 0,96 0,81 1 0,78 A4 0,87 0,79 0,93 1 1 A5 0,93 0,85 0,93 0,88 0,94
d. Perhitungan preferensi (Vi)
Setelah  itu  semua  hasil  normalisasi  dimasukan  ke  dalam  rumus Preferensi  (Vi)  yaitu  dengan  formula  (3)  sebagai  dengan  ketentuan  bobot (W)  =  [0,4  0,25  0,15  0,1  0,1  ].  Untuk  mendapatkan  preferensi  (Vi),  maka setiap  kolom  alternatif  ternormalisasi  dikalikan  dengan  bobot  yang  telah ditentukan sebelumnya. Hasil perhitungan ditunjukan pada tabel 5.
Tabel 5. Nilai preferensi Alternatif Nilai Preferensi V5 =A5 0,906 V4=A4 0,885 V3=A3 0,9315 V2=A2 0,8475 V1=A1 0,621
Dan setelah dilakukan perankingan sehingga didapatkan hasil pada tabel 6.
Volume (4) Juli 2019, pp 181-190 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Tabel 6 . Hasil Rangking Alternatif Nilai Preferensi Rangking V5 =A5 0,906 1 V4=A4 0,885 2 V3=A3 0,9315 3 V2=A2 0,8475 4 V1=A1 0,621 5
Dari  hasil  perhitungan  preferensi  yang  telah  diranking  maka  hasilnya adalah  V5  atau  A5  memiliki  nilai  tertinggi,  dan  hasil  ini  bisa  digunakan sebagai  pendukung  keputusan  dalam  penentuan  dosen  favorit  di STMIK MIKAR.

## 3.2 Perancangan Sistem
Untuk  perancangan  system  di  modelkan  mengunakan  use  case  dan class  diagram  yang  merupakan  diagram  UML  ( Unified  modeling  Language ) yang berfungsi memodelkan user yang berinteraksi dengan system. Digram use case dan class diagram untuk system pendukung keputusan menentukan dosen favorit ditunjukan pada gambar 1 dan gambar 2.
admin login data dosen data kriteria data himpunan data klasifikasi analisa User Account logout
Gambar 1. Use Case Diagram
Volume (4) Juli 2019, pp 181-190 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
dosen
-id_dsn : varchar(10)
-nama_dsn : varchar(30) +input() : void +edit() : void + delete() : void himpunan -id_himpunan : int(5) -id_kriteria : int(5) -nilai : varchar(100) -keterangan : varchar(100) +input() : void + delete() : void klasifikasi -id_klasifikasi : int(5) -id_dsn : varchar(10) -pandangan_luas : double -mudah_di_hubungi : double -tidak_pelit_ilmu : double -tidak_pelit_nilai : double -pintar : double +input() : void + delete() : void kriteria -id_kriteria : int(5) -namakriteria : varchar(100) admin -id_user : int(11) -level : enum('Admin') -username : varchar (30) -password : varchar (100) -nama : varchar (30) +update() : void
Gambar 2. Class Diagram

## 3.3 Hasil Perancangan Aplikasi
Berikut  adalah  gambar  3  adalah  tampilan  menu  awal  aplikasi  system pemilihan keputusan dosen Pavorit
a. Menu Utama
Halaman  menu utama berfungsi sebagai halaman awal sebuah sistem setelah login dan sebagai penghubung antara menu yang satu dengan menu yang lain.
Logo Kampus Input Data Data Dosen Data Kriteria Data Himpunan Analisa Data klasifikasi Analisi Footer Profil  Logout
Gambar 3. Halaman Utama Aplikasi
Volume (4) Juli 2019, pp 181-190 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik

## b. Halaman Profil
Halaman  profil  berfungsi  sebagai  halaman  untuk  merubah  data  profil admin.
Logo Kampus Input Data Data Dosen Data Kriteria Data Himpunan Analisa Data klasifikasi Analisi Footer Profil  Logout Ubah Profil Nama Lengkap username password Konfirmasi password Ubah Kembali
Gambar 4. Halaman profil
c. Halaman Data Dosen Halaman    data  dosen  ini  berfungsi  untuk  melihat  data  dosen  serta menambah, merubah, dan menghapus data dosen.

## Gambar 5. Halaman data dosen
d. Halaman kriteria Halaman  data kriteria ini berfungsi untuk melihat data kriteria
Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknik Informatika (JURASIK) Volume (4) Juli 2019, pp 181-190 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
Gambar 6. Halaman kriteria

## 4.  SIMPULAN
4.1. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  dan  pembahasan  yang  dilakukan,  maka  dapat disimpulkan beberapa hal sebagai berikut.
a. Pada  penelitian  ini  sudah  dikembangkan  aplikasi  sistem  pendukung sistem pendukung keputusan untuk menentukan dosen favorit.
b. Dengan  adanya  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  ini    dapat membantu  pada STMIK mitra    karya    untuk  lebih  cepat  mendapatkan nilai tertinggi untuk menentukan dosen favorit
c. Dalam aplikasi SPK ini menggunakan metode  Fuzzy SAW (simple Addive weighting) untuk  menghitug  nilai  bobot  kriteria  dan  melakukan  proses perangkingan.  Dimana  kriteria-kriteria  tersebut  diberi  nilai  bobot  dan nilai  bobot  tersebut  dinormalisasika  kemudian  perhitungan  nilai  bobot dan menghasilkan rangking tertinggi.

## 4.2. Saran
Berdasarkan  pengujian  yang  telah  dilakukan  pada  sistem  pendukung keputusan yang telah dibuat, tentunya masih ada kekurangan dan kelemahan yang  terjadi  sehinggah  perlu  dikembangkan  lagi  agar  kinerja  lebih  baik. Adapun saran untuk pengembangan penelitian ini adalah :
a. Penulis  mengharapkan  ada  pihak  atau  peneliti  lain  yang  mau mengembangkan dan melanjutkan penelitian ini.
b. Untuk  menggunakan  metode-metode  SPK  yang  lain  untuk membandingkan hasil keakuratan hasil keputusan tersebut.
c. Tersebut dinormalisasika dan menghasilkan rangking tertinggi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Afshari, Alireza., Mojahed, Majid., Mohd Yusuff, Rosnah. 2010. Simple Additive Weighting approach  to  Personnel  Selection  problem.  International  Journal  of  Innovation, Management and Technology, Vol. 1, No. 5, December 2010 ISSN: 2010-0248.
Volume (4) Juli 2019, pp 181-190 ISSN: 2527-5771/EISSN: 2549-7839 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jurasik
[2]  Carver,  S.J.,  1991.  Integrating  multi-criteria  evaluation  with  geographical  information systems.  International  Journal  of  Geographical  Information  Systems,  5  (3),  321–339. doi:10.1080/02693799108927858
[3]  Fitriyani., Yuranda., Pajarini, Peti., Rosmawati. 2018. Penentuan Beasiswa Pada SMPN 6 Pangkalpinang Menggunakan Metode SAW dan Fuzzy Multi Attribute Decision Making. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) Vol . 2 No. 1 (2018) 437 – 443
[4]  Hidayat,  Awalludin.  Mustafidah,  Hindayati.  Suyadi,  Aman.  Prosiding  SENATEK  2015 Fakultas  Teknik,:Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw)  Untuk  Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Dosen  Di  Universitas  Muhammadiyah Purwokerto. Universitas Muhammadiyah Purwokerto. Purwokerto, 28 November 2015, ISBN 978-602-14355-0 -2.
[5]  Natalia, Christine., Triyanti, Vivi., Christin Pradina, Tri. 2016. Devising Decision Support System for the Selection of Medical Equipment Delivery Service. Journal of Industrial and Intelligent Information Vol. 4, No. 2, March 2016.
[6]  Sihombing Hutasoit, Rotua. Perdana Windarto, Agus. Hartama, Dedy. Solikhun.  JURASIK (Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  &  Teknik  Informatika):  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Pada Smk Maria Goretti Pematangsiantar Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw). Volume 1, Nomor 1, Juli 2016.
[7]  Sri  dan  Purnomo  Hari.  2010,  “Aplikasi  Logika  Fuzzy”,  Cetakan  Pertama,  Graham  Ilmu, Yogyakarta
[8]  Z.  Zhang.,  U.  Demšar.,  J.  Rantala.,  J.  Rantala.  2014.  A  fuzzy  multiple-attribute  decision- making  modelling  for  vulnerability  analysis  on  the  basis  of population  information  for disaster  management.  International  Journal  of  Geographical  Information  Science,  2014
Vol. 28, No. 9, 1922–1939. 9, http://dx.doi.org/10.1080/13658816.2014.908472