## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN MENGGUNAKAN METODE SAW
UNTUK PENILAIAN DOSEN BERPRESTASI (STUDI KASUS DI UNIVERSITAS DEHASEN BENGKULU)

## Leni Natalia Zulita
Dosen Tetap Fakultas Ilmu Komputer Universitas Dehasen Bengkulu

## ABSTRACT
One element in the administration of higher education is the Lecturer. Lecturer is an academic staff  in  charge  of  implementing  the  Tri  Dharma  Perguruan  Tinggi,  which  includes  education  and learning,  research  and  development  of  science  and  technology,  as  well  as  community  service. According to Undang-Undang Republik Indonesia No 14 tahun 2005 tentang Guru dan Dosen, Pasal 51 Ayat (1) Butir b, that Lecturers are entitled to promotions and rewards according to their academic performance.  In  this  study  designed  a  decision  support  system  for  the  assessment  of  outstanding lecturers at Dehasen Bengkulu university. The method used is Simple Additive Weighting is a simple ranking method to assist in decision making. In the process of determining achievement lecturer used several  criteria:  Educational  Qualification,  Functional,  Research,  Journals,  and  Devotion  in  the community. Results from the system are made is to determine which has the highest value Lecturers and top, and will serve as outstanding lecturer.

## INTISARI
Salah  satu  unsur  dalam  penyelenggaraan  pendidikan  tinggi  adalah  dosen.  Dosen  merupakan tenaga  akademik  yang  bertugas  melaksanakan  Tri  Dharma  Perguruan  Tinggi,  yang  meliputi pendidikan  dan  pembelajaran,  penelitian  dan  pengembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi,  serta pengabdian  pada  masyarakat.  Berdasarkan  Undang-Undang  Republik  Indonesia  No  14  tahun  2005 tentang Guru dan Dosen, Pasal 51 Ayat (1) Butir b, bahwa Dosen berhak mendapatkan promosi dan penghargaan  sesuai  dengan  kinerja  akademiknya.  Dalam  penelitian  ini  dirancang  sebuah  Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  penilaian  dosen  berprestasi  di  Universitas  Dehasen  Bengkulu.  Metode yang  digunakan  adalah Simple  Additive  Weighting yang  merupakan  metode  perankingan  sederhana untuk  membantu  dalam  pengambilan  keputusan.  Dalam  proses  penentuan  prestasi  dosen  digunakan beberapa  kriteria  yaitu  :  Kualifikasi  Pendidikan,  Pembelajaran,  Penelitian,  Jurnal,  dan  Pengabdian Pada Masyarakat. Hasil dari sistem yang dibuat adalah untuk menentukan Dosen yang memiliki nilai tertinggi dan teratas, dan akan dijadikan sebagai Dosen yang berprestasi.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, SAW, Dosen Berprestasi

## 1. PENDAHULUAN
Salah  satu  unsur  dalam  penyelenggaraan pendidikan tinggi adalah dosen. Dosen merupakan  tenaga  akademik  yang  bertugas melaksanakan  Tri  Dharma  Perguruan  Tinggi, yang  meliputi  pendidikan  dan  pembelajaran, penelitian  dan  pengembangan  ilmu  pengetahuan dan teknologi, serta pengabdian pada masyarakat. Berdasarkan Undang-undang Republik Indonesia No 14 tahun 2005 tentang Guru dan Dosen, Pasal 51  Ayat  (1)  Butir  b,  bahwa  dosen  berhak mendapatkan  promosi  dan  penghargaan  sesuai dengan kinerja akademiknya.
Pemilihan
dosen berprestasi diselenggarakan  di  tingkat  Perguruan  Tinggi, Kopertis  dan  tingkat  nasional.  Dimana  yang sebagai  dosen  berprestasi  adalah  dosen  tetap
perguruan  tinggi  yang  bekerja  penuh  waktu  dan berstatus sebagai dosen tetap dan juga dalam tiga tahun  terakhir  memiliki  prestasi  pada  perguruan tinggi  asal.  Dosen  tersebut  diusulkan  secara tertulis oleh Pimpinan Perguruan Tinggi Negeri/Koordinator  Kopertis  bagi  Perguruan Tinggi  Swasta,  yang  dilampiri  Surat  Keputusan Rektor/Ketua/Direktur/Koordinator Kopertis tentang  Dosen  Berprestasi.  Klasifikasi  untuk dosen  berprestasi  adalah  sekurang-kurangnya Magister  atau  setara    tanpa  dibatasi  usia, kepangkatan  dan  golongan,  jabatan  pimpinan Perguruan  Tinggi  ataupun  jabatan  fungsional akademik.
Merujuk  pada  pemikiran  di  atas  sudah selayaknya  dibangun  suatu  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  yang  berbasis  komputer ( Computer  Based  Decision  Support  System ).
Sistem  ini  adalah  suatu  sistem  yang  berbasis komputer  yang  ditujukan  untuk  membantu pengambilan keputusan dan mempunyai kemampuan  analisa  dalam  pemilihan  dosen berprestasi dengan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai permasalahan.  Proses  pengambilan  keputusan dilakukan  dengan  menggunakan  metode Simple Additive  Weighting (SAW)  dengan  konsep  dasar metode ini adalah mencari penjumlahan terbobot dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  semua atribut.  Dimana  masing-masing  kriteria  sebagai faktor  penilaian  dan  sebagai  alternatif  dalam  hal ini adalah para Dosen.

## A.Perumusan Masalah
Pada  penelitian  ini  perumusan  masalahnya adalah :
1. Bagaimana  cara  pengambilan  keputusan dalam penilaian dosen berprestasi?
2. Bagaimana mengimplementasikannya dengan menggunakan Metode Simple Additive
Weighting (SAW) ?

## B.Batasan Masalah
Pada penelitian ini batasan  masalah terletak pada :
1. Penilaian  dilakukan  pada  Dosen  tetap Universitas Dehasen Bengkulu
2. Metode  yang  digunakan  adalah  metode Simple Additive Weighting (SAW)
3. Kriteria  penilaian  meliputi  :  Pendidikan, Pembelajaran, banyaknya Penelitian,
banyaknya  penulisan  Jurnal  dan  banyaknya kegiatan Pengabdian pada masyarakat
4. Yang  digunakan  dalam  implementasi  dan pengujiannya  adalah  menggunakan PHP

## MYSQL

## C.Tujuan Penelitian
Tujuan pada penilitian ini adalah :
1. Merancang  sebuah  Sistem  Pendukung Keputusan  yang  berbasis  komputer  untuk menentukan nilai dosen berprestasi
2. Sistem pengambilan keputusan dosen berprestasi dilakukan dengan
menggunakan  Simple  Additive  Weighting (SAW).
3. Dari  hasil  pengolahan  data  tersebut  akan digunakan  sebagai  pertimbangan  Pimpinan untuk menetukan dosen yang  memiliki nilai tertinggi dan memiliki prestasi terbaik

## II.   KAJIAN PUSTAKA

## A. Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  adalah  kumpulan  objek  seperti orang,  sumber  daya,  konsep,  dan  prosedur  yang dimaksudkan untuk melakukan suatu fungsi yang dapat  diidentifikasi  atau  untuk  melayani  suatu tujuan.  Sebagai  contoh,  suatu  universitas  adalah suatu sistem mahasiswa, fakultas, staf, administrasi,  gedung,  perlengkapan,  ide-ide  atau aturan  dengan  tujuan  mendidik  mahasiswa, menghasilkan  riset,  dan  memberikan  layanan kepada komunitas (sistem lain).
Definisi yang jelas mengenai tujuan sistem merupakan pertimbangan kritis dalam mendesain sistem  pendukung  manajemen  (MSS).  Catatan mengenai  level-level  (yakni  hierarki)  sistem mencerminkan  fakta  bahwa  semua  sistem  secara aktual  adalah  subsistem  karena  setiap  sistem diisikan di dalam sistem yang lebih besar(Turban, 2005).
Menurut Kusrini (2005), keputusan merupakan  kegiatan  memilih  strategi  atau tindakan  dalam  pemecahan  masalah  tersebut. Kriteria dari keputusan adalah banyak pilihan/alternatif,  ada  kendala/syarat,  mengikuti suatu pola/model tingkah laku, banyak input/variabel,  ada  faktor  resiko,  dibutuhkan kecepatan dan ketepatan serta keakuratan.
Menurut  Efraim  Turban,  et  al.  (2005), pengambilan  keputusan  adalah  sebuah  proses memilih  tindakan  (di  antara  berbagai  alternatif) untuk  mencapai  suatu  tujuan  atau  beberapa tujuan.
Sistem  Pendukung  Keputusan  ( Decision
Support System /DSS) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan,  dan  pemanipulasian  data.  Sistem  ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorang pun  tahu  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya dibuat (Kusrini, 2007).
Sistem  Pendukung  Keputusan  biasanya dibangun  untuk  mendukung  solusi  atas  suatu masalah  atau untuk  mengevaluasi  suatu  peluang. Biasanya  Sistem  Pendukung  Keputusan  lebih ditujukan  untuk  mendukung  manajemen  dalam melakukan pekerjaan yang bersifat analitis dalam
situasi  yang  kurang  terstruktur  dan  dengan kriteria yang kurang jelas.

## B. Tujuan Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  tidak dimaksudkan untuk mengotomatisasikan pengambilan  keputusan,  tetapi  memberikan perangkat interaktif yang memungkinkan pengambil  keputusan  untuk  melakukan  berbagai analisis menggunakan model-model yang tersedia.
Tujuan dari sistem pendukung keputusan adalah :
1. Membantu  manajer  dalam  pengambilan keputusan atas masalah semiterstruktur
2. Memberikan  dukungan  atas  pertimbangan manajer  dan  bukannya  dimaksudkan  untuk menggantikan fungsi manajer
3. Meningkatkan  efektifitas  keputusan  yang diambil  manajer  lebih  daripada  perbaikan efesiensinya
4. Komputer  memungkinkan  para  pengambil keputusan untuk melakukan banyak komputasi  secara  cepat  dengan  biaya  yang rendah
5. Peningkatan produktifitas
6. Komputer bisa meningkatkan kualitas keputusan yang dibuat
7. Berdaya saing
8. Mengatasi keterbatasan kogntif dalam pemroresan dan penyimpanan
C. Sistem Pendukung Keputusan Ditinjau dari tingkat teknologinya
Menurut  Kusrini  (2007),  dilihat  dari tingkat teknologinya, Sistem Pendukung Keputusan dibagi menjadi 3 yaitu :
1. Sistem Pendukung Keputusan Spesifik
SPK ini bertujuan membantu memecahkan  suatu  masalah  dengan  karakteristik tertentu  misalnya  SPK  penentuan  harga  satuan barang
2. Pembangkit Sistem Pendukung Keputusan
Merupakan  suatu software yang  khusus digunakan  membangun  dan  mengembangkan SPK

## 3. Perlengkapan Sistem Pendukung Keputusan
Berupa software dan hardware yang digunakan  atau  mendukung  pembangunan  SPK spesifik maupun pembangkit SPK.

## D. Tingkatan  Dukungan  Sistem  Pendukung Keputusan
Menurut  Kusrini  (2007),  berdasarkan tingkat dukungannnya, sistem pendukung keputusan terbagi atas:

## 1. Retrieve Information Elements
Ini  adalah  dukungan  terendah  yang diberikan  oleh Decision  Support  System (DSS) yaitu berupa akses selektif terhadap informasi.

## 2. Analyze Entire File
Pada  tahap  ini  para  manejer  diberi  akses untuk  melihat  dan  menganalisa  file  secara lengkap.

## 3. Prepare Report Fro Multiple Files
Dukungan  ini  cenderung  dibutuhkan mengingat  para  manajer  berhubungan  dengan banyak aktivitas dalam satu momen tertentu.
4. Estimete Decision Consequences
Dalam tahapan ini manajer
dimungkinkan  untuk  melihat  dampak  dari  setiap keputusan yang diambil.
5. Propose Decision
Pada tahapan ini suatu alternatif keputusan  bisa  diberikan  kepada  manajer  untuk dipertimbangkan.
6. Make Decision
Ini  adalah  tahapan  dukungan  yang diharapkan dari sistem pendukung keputusan.

## E. Kerangka Kerja Pendukung Keputusan
Menurut  Efraim  Turban,  et  al.  (2005), kerangka kerja klasik untuk pendukung keputusan  berikut  ini  menggambarkan  beberapa isu  tambahan  seperti  hubungan  antara  teknologi dan evolusi sistem terkomputerisasi yaitu sebagai berikut :
1. Keputusan Terstruktur ( Structure Decision)
Adalah  keputusan  yang  dilakukan  secara berulang-ulang  dan  bersifat  rutin  serta  prosedur pengambilan keputusan jelas.
2. Keputusan Semiterstruktur
( Semistructure Decision )
Adalah  keputusan  yang  memiliki  dua sifat  dimana  sebagian  keputusan  bisa  ditangani oleh  komputer  dan  yang  lainnya  tetap  harus dilakukan  oleh  pengambil keputusan.  Contohnya adalah    pengevaluasian  kredit  dan  penjadwalan produksi.
3. Keputusan Tidak Terstruktur ( Unstructured Decision)
Adalah  keputusan  yng  penanganannya rumit  karena  tidak  terjadi  berulang-ulang  atau tidak  selalu  terjadi.  Contohnya  keputusan  untuk pengembangan teknologi baru.

## F. Langkah-langkah Pemodelan Dalam
Sistem Pendukung Keputusan
Saat melakukan pemodelan dalam pembangunan  Sistem  Pendukung  Keputusan, ada 4 fase dalam proses pengambilan keputusan, yaitu:

## 1. Studi Kelayakan ( Intellegence)
Pada  tahap  ini  sasaran  ditentukan  dan dilakukan pencarian prosedur, pengumpulan data, identifikasi  kepemilikan  masalah,  klasifikasi masalah,  hingga  akhirnya  terbentuk  sebuah penyataan masalah.
2. Perancangan ( Design )
Pada  tahap  ini  akan  diformulasikan model  yang  akan  digunakan  dan  kriteria-kriteria yang  ditentukan,  setelah  itu  dicari  alternatif model yang bisa menyelesaikan masalah tersebut.
3. Pemilihan ( Choice )
Setelah tahap design ditentukan berbagai alternatif  model  beserta  variabel-variabel,  pada tahapan  ini  akan  dilakukan  pemilihan  modelny termasuk  solusi  dari  model  tersebut.  Selanjutnya dilakukan  analisis  sensivitas  yaitu  mengganti beberapa variabel.
4. Membuat Decision Support System Setelah menetukan modelnya,
selanjutnya adalah menginplementasikannya dalam aplikasi DSS.
Gambar 1. Fase Sistem Pendukung Keputusan

## G. Komponen Sistem Pendukung Keputusan
Menurut  Turban  (2005),  kompenen sistem pendukung keputusan terdiri dari beberapa subsistem, yaitu:
1. Subsistem Manajemen Data ( Database )
Subsistem  manajemen  data  memasukkan satu database yang berisi data yang relevan untuk suatu  situasi  dan  dikelola  oleh  perangkat  lunak yaitu Database Managemen System (DBMS). Subsistem manajemen data bisa diinterkoneksikan dengan data warehouse perusahaan, suatu repositori untuk data peruusahaan  yang  relevan  dengan  pengambilan keputusan.
2. Subsistem  Manajemen  Model  ( Model base )
Merupakan  paket  perangkat  lunak  yang memasukkan  model  keuangan,  statistik,  ilmu manajemen  atau  model  kuantitatif    lain  yang memberikan  kapabilitas  analitik  dan  manajemen perangkat lunak yang tepat.

## 3. Subsistem Antarmuka Pengguna ( User Interface System)
Pengguna  berkomunikasi  dengan  dan memerintahkan  sistem  pendukung  keputusan melalui  subsistem  tersebut.  Pengguna  adalah bagian  yang  dipertimbangkan  dari  sistem.  Para peneliti  menegaskan  bahwa  beberapa  kontribusi unik  dari  sistem  pendukung  keputusan  berasal dari  interaksi  yang  intensif  antara  komputer  dan pembuatan keputusan.
H. Subsistem Manajemen

## Berbasis
Pengetahuan
Subsistem  tersebut  mendukung  semua subsistem  lain  atau  bertindak  langsung  sebagai suatu  komponen  independen  dan  bersifat opsional.

## Gambar 2 Model Konseptual SPK

## I. Pendekatan Dalam Pembangunan Sistem Pendukung Keputusan
Menurut Kusrini (2007), ada 2 pendekatan dalam pembangunan sistem pendukung keputusan yaitu :
1. Membangun  sistem  pendukung  keputusan yang  dibuat  dengan  bahasa  pemrograman sesuai keperluan orgnisasi. Strategi pembangunannya adalah menggunakan
bahasa pemrograman generik/umum.
Seperti visual basic, delphi, pascal, dll.
2. Menggunakan  generator  sistem  pendukung keputusan.  Generator  sistem  pendukung keputusan  adalah  sebuah  sistem  aplikasi yang mengeliminasi penulisan kode program  saat  merancang  dan  membangun sistem pendukung keputusan.

## J. Pengertian Penilaian
Penilaian adalah proses sistematis meliputi  pengumpulan  informasi  (angka  atau deskripsi  verbal),  analisis,  dan  interpretasi  untuk mengambil  keputusan.  Sedangkan  penilaian pendidikan  adalah  proses  pengumpulan  dan pengolahan informasi untuk menentukan pencapaian  hasil  belajar  peserta  didik.  (Kamus Besar Bahasa Indonesia,2003)
Untuk  itu,  diperlukan  data  sebagai informasi yang diandalkan sebagai dasar pengambilan keputusan. Dalam hal ini, keputusan berhubungan dengan sudah atau belum berhasilnya  peserta  didik  dalam  mencapai  suatu kompetensi.
Penilaian  merupakan  suatu  proses  yang dilakukan  melalui  langkah-langkah  perencanaan, penyusunan alat penilaian, pengumpulan informasi melalui sejumlah bukti yang menunjukkan  pencapaian  hasil  belajar  peserta didik,  pengolahan,  dan  penggunaan  informasi tentang  hasil  belajar  peserta  didik.  Penilaian dilaksanakan melalui berbagai bentuk antara lain: penilaian  unjuk  kerja  ( performance ),  penilaian sikap,  penilaian  tertulis  ( paper  and  pencil  test ), penilaian  proyek,  penilaian  melalui  kumpulan hasil  kerja/karya  peserta  didik  ( portfolio ),  dan penilaian diri.

## K. Dosen Berprestasi
Dosen  adalah  pendidik  profesional  dan ilmuan dengan tugas utama mentransformasikan, mengembangkan,  dan  menyebarluaskan  ilmu pengetahuan,  teknologi,  dan  seni  melalui pendidikan,  penelitian,  dan  pengabdian  pada masyarakat.(UU-RI No.1 Tahun 2005 Pasal 1 (2) Tentang Guru dan Dosen).
Dari pasal 1 ini perlu ditekankan bahwa seorang  dosen  bukan  hanya  merupakan  seorang pendidik  profesional  pada  perguruan  tinggi,  tapi juga  merupakan  seorang  ilmuwan.  Untuk  itu, dalam  UU  RI  no.  14  Tahun  2005  pasal  45,
dikatakan  bahwa  “Dosen  wajib  memiliki kualifikasi akademik, kompetensi, sertifikat pendidik,  sehat  jasmani  dan  rohani,  dan memenuhi  kualifikasi  lain  yang  dipersyaratkan satuan  pendidikan  tinggi  tempat  bertugas,  serta memiliki  kemampuan  untuk  mewujudkan  tujuan pendidikan nasional”.
Secara umum Pemerintah melalui UU RI No.14  Tahun  2005  pasal  46,  mengharuskan setiap  dosen  memiliki  kualifikasi  akademik minimum sebagai berikut:
1) Lulusan  program  magister  untuk  dosen program diploma atau program sarjana.
2) Lulusan program doktor untuk dosen
program pascasarjana.
Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia (2003:895)  “Prestasi  adalah  hasil  yang  telah dicapai (dari yang telah dilakukan, dikerjakan dan sebagainya)”.
Dosen  berprestasi  adalah  dosen  yang dalam  tiga  tahun  terakhir memiliki  prestasi  yang sangat  bermanfaat  dan  dapat  dibanggakan perguruan  tinggi  asal,  serta  diakui  pada  skala nasional
atau internasional. (01/PP/DITDIKTENDIK/2013  tentang  Pedoman Umum Pemilihan Dosen Berprestasi).

## L. Pengertian Fuzzy
Teori  himpunan Fuzzy pertama  kali diperkenalkan  oleh  Lotfi  A.  Zadeh  pada  tahun 1965.  Pada  teori  ini  komponen  utama  yang sangat  berpengaruh  adalah  fungsi  keanggotaan. Fungsi  keanggotaan  merepresentasikan  derajad kedekatan  suatu  objek  terhadap  atribut  tertentu, sedangkan  pada  teori  probabilitas  lebih  pada penggunaan frekuensi relatif. (Sri Kusumadewi et al, 2006).
Teori himpunan fuzzy merupakan kerangka  matematis  yang  digunakan  untuk merepresentasikan ketidakpastian, ketidakjelasan, ketidaktepatan, kekurangan informasi, dan kebenaran parsial.
Menurut  Kusumadewi  dan  Purnomo  ( 2004  :  1  )  Logika  Fuzzy  adalah  suatu  cara  yang tepat untuk memetakan suatu ruang input ke dalam suatu ruang output.
Ada beberapa alasan orang menggunakan logika fuzzy :
1. Konsep logika fuzzy mudah dimengerti

## 2. Logika fuzzy sangat fleksibel
3. Logika  fuzzy  memiliki  toleransi  terhadap data-data yang tidak tepat
4. Logika fuzzy mampu memodelkan fungsi- fungsi nonlinear yang sangat kompleks
5. Logika  fuzzy  dapat  membangun  dan mengaplikasikan  pengalamanpengalaman  para pakar  secara  langsung  tanpa  harus  melalui proses pelatihan.
6. Logika  fuzzy  dapat  bekerjasama  dengan teknik-teknik kendali secara konvensional
7. Logika  fuzzy  didasarkan  pada  bahasa alami.

## M. Konsep Dasar Himpunan Fuzzy

## 1. Himpunan Klasik (Crips)
Pada  teori  himpunan  klasik  keberadaan suatu  elemen  pada  suatu  himpunan  A  hanya akan  memiliki  2  kemungkinan  keanggotaan yaitu  menjadi  anggota  A  atau  tidak  menjadi anggota  A.  Suatu  nilai  yang  menunjukkan seberapa  besar  tingkat  keanggotaan  suatu elemen  (x)  dalam  suatu  himpunan  A,  sering dikenal  dengan  nama  nilai  keanggotaan    atau derajat keanggotaan, dinotasikan dengan µA(x). Pada  himpunan  klasik  hanya  ada  2  nilai keanggotaan  yaitu  µ A (x)=1  untuk  x  menjadi anggota A ; dan µ A (x)=0 untuk x bukan anggota dari A.

## 2. Himpunan Fuzzy
Lotfi  A.  Zadeh  memberikan  definisi tentang himpunan fuzzy Ã sebagai :
 Jika X adalah koleksi dari obyek-obyek yang  dinotasikan  secara  generik  oleh  x, maka  himpunan  fuzzy  Ã  dalam  X adalahn  suatu  himpunan  pasangan berurutan.
Ã = {(x,m A (X)) | xϵX} Dengan µ A (x) adalah
derajat keanggotaan  x  yang  memetakan  X  ke
ruang  keanggotaan  M  yang  terletak pada rentang (0,1).
 Support dari  himpunan  fuzzy  Ã,S  (Ã) adalah  himpunan  crips  dari  xϵX sedemikian hingga µ Ã (x) > 0
 Himpunan  a-level  adalah  himpunan elemen-elemen  yang  ada  pada  himpunan fuzzy Ã  sedemikian  hingga  untuk  suatu nilai α :
Aα ={ xϵX | µ Ã (x) ≥ α}, dan A’α = { µ Ã (x) > α}
 Himpunan  Fuzzy  Ã , dikatakan convex jika : µ Ã (λx 1 +  (1-λ)  x 2 )  ≥  min  (µ Ã (x 1 ),  µ Ã (x 2 ), x 1, x 2 ϵ X, λϵ [0,1])
Himpunan fuzzy convex memiliki fungsi  keanggotaan  dengan  derajat keanggotaan  senantiasa  monoton  (naik atau  turun)  atau  memiliki  derajat keanggotaan yang monoton naik kemudian monoton turun.
N. Fuzzy Multi Attribute Decision
Making(FMADM)
Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision Making (FMADM)  adalah  suatu  metode  yang digunakan  untuk  mencari  alternatif  optimal  dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari Fuzzy MADM  adalah  menentukan  nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi  alternatif  yang  sudah  diberikan.  Pada dasarnya,  ada  3  pendekatan  untuk  mencari  nilai bobot atribut, yaitu :

## 1. Pendekatan subyektif
2. Pendekatan obyektif
3. Pendekatan  integrasi  antara  subyektif dan obyektif.
Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan  dan  kelemahan.  Pada  pendekatan subyektif,  nilai  bobot  ditentukan  berdasarkan subyektifitas  dari  para  pengambil  keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan  alternatif  bisa  ditentukan  secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot  dihitung  secara  matematis  sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil
keputusan.
Ada  beberapa  metode  yang  dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah FMADM antara lain :
a. Simple Additive Weighting Method (SAW);
b. Weighted Product (WP)
c. Elimination Et Choix Traduisant la Realite
(ELECTRE)
d. Technique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
e. Analytic Hierarchy Process (AHP)

## O. Algoritma FMADM
Menurut  Henry  Wibowo,  et  al.  (2009), Algoritma FMADM adalah:
1. Memberikan  nilai  setiap  alternatif  (Ai) pada  setiap  kriteria  (Cj)  yang  sudah ditentukan,  dimana  nilai  tersebut  di peroleh berdasarkan nilai crisp;
i=1,2,…m dan j=1,2,…n.
2. Memberikan  nilai  bobot  (W)  yang  juga didapatkan berdasarkan nilai crisp.
3. Melakukan  normalisasi  matriks  dengan cara  menghitung  nilai  rating  kinerja ternormalisasi (rij) dari alternatif Ai pada atribut  Cj  berdasarkan  persamaan  yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut keuntungan/benefit=MAKSIMUM  atau atribut  biaya/cost=MINIMUM).  Apabila berupa  artibut  keuntungan  maka  nilai crisp  (Xij)  dari  setiap  kolom  atribut dibagi  dengan  nilai  crisp  MAX  (MAX Xij)  dari  tiap  kolom,  sedangkan  untuk atribut  biaya,  nilai  crisp  MIN  (MIN  Xij) dari  tiap  kolom  atribut  dibagi  dengan nilai crisp (Xij) setiap kolom.
4. Melakukan  proses  perankingan  dengan cara  mengalikan  matriks  ternormalisasi (R) dengan nilai bobot (W).
5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif
(Vi) dengan cara
menjumlahkan  hasil  kali  antara  matriks ternormalisasi  (R)  dengan  nilai  bobot (W). Nilai  Vi yang lebih besar
mengindikasikan  bahwa  alternatif  Ai lebih terpilih.

## P. Langkah Penyelesaian
Dalam penelitian ini menggunakan FMADM  metode  SAW.  Adapun  langkah- langkahnya adalah:
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan  acuan  dalam  pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria  (Ci),  kemudian  melakukan normalisasi matriks berdasarkan
persamaan  yang  disesuaikan  dengan jenis atribut sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan  yaitu  penjumlahan  dari perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai  terbesar  yang  dipilih  sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.(Kusumadewi, 2006).

## Q. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Menurut  Kusumadewi  (2006),  metode ini  merupakan  metode  yang  paling  dikenal  dan paling banyak digunakan orang dalam menghadapi  situasi Multiple  Aribut  Decision Making  (MADM). Metode  ini  mengharuskan pembuat  keputusan  menentukan  bobot  dari setiap  atribut.  Skor  total  untuk  pembuat alternatif  diperoleh  dengan  menjumlahkan seluruh  hasil  perkalian antara rating (yang dapat dibandingkan lintas atribut).
Rating tiap  atribut  haruslah  bebas dimensi  dalam  arti  telah  melewati  proses normalisasi sebelumnya.
Metode  SAW  membutuhkan  proses nomalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
x ij
Max x ij Jika  j  adalah  atribut keuntungan ( benefit ) R ij =
Min x ij x ij
Jika  j  adalah  atribut biaya ( cost )
Keterangan : R ij = Nilai rating kinerja ternomalisasi x ij =  Nilai  atribut  yang  dimiliki  dari  setiap kriteria
Max x ij = Nilai terbesar dari setiap kriteria Min x ij = Nilai terkecil dari setiap kriteria Benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik Cost = jika nilai terkecil adalah terbaik
Dimana rij adalah rating kinerja ternomalisasi dari  alternative  A i pada  atribut  Cj  ; i=1,2,. .,m dan j=1,2,. .,n. Nilai preferensi (yang paling  utama)  untuk  setiap  alternative  (Vi) diberikan sebagai :
n V i =  W j r ij j=1 Keterangan : Vi = rangking untuk setiap alternatif wj = nilai bobot dari setiap kriteria rij = nilai rating kinerja ternormalisasi
Nilai
Vi yang lebih besar mengindikasikan  bahwa  alternative  Ai  lebih terpilih.
Adapun  langkah-langkah  penyelesaian Simple Additive Weigthing (SAW) adalah :
1. Menentukan  Kriteria  apa  saja  yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu :
C1 =   Kualifikasi Pendidikan C2 =   Pembelajaran C3 =  Banyaknya Penelitian C4 =  Banyaknya Menulis Jurnal C5 =  Banyaknya Kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat Yang Telah Dilakukan
Setelah  membuat  matriks  berdasarkan  kriteria (C 1 ,C 2 ,C 3 ,...,C J ), kemudian melakukan normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (aribut keuntungan  ataupun  atribut  biaya),  sehingga matriks ternormalisasi R
r 11 r 12 r 1j
R = ┋
┋
r i1 r i2 r ij
2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria misalnya :
 Nilai 1 = Sangat Kurang (SK)
 Nilai 2 = Kurang (K)
 Nilai 3 = Cukup (C)
 Nilai 4 = Baik (B)
 Nilai 5 = Terbaik (TB)
memberikan bobot preferensi (W)
3. Hasil akhir diperoleh dari proses perenkingan  yaitu  penjumlahan  dari perkalian  matriks  ternormalisasi  R  dengan vektor bobot
preferensi, sehingga diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih sebagai  alternatif  terbaik  misalnya  (Ai)
sebagai solusi.

## III. ANALISIS DAN PERANCANGAN

## A. Pendahuluan
Penelitian merupakan rangkaian kegiatan ilmiah dalam rangka pemecahan suatu permasalahan. Fungsi penelitian adalah mencarikan  penjelasan  dan  jawaban  terhadap permasalahan  serta  memberikan  alternatif  bagi kemungkinan  yang  dapat  digunakan  untuk pemecahan  masalah.  Penjelasan  dan  jawaban terhadap  permasalahan  itu  dapat  bersifat  abstrak dan  umum  sebagaimana  halnya  dalam  penelitian dasar dan dapat pula sangat konkret dan spesifik seperti biasanya ditemui pada penelitian.

## B. Kerangka Kerja
Kerangka  kerja  diperlukan  dalam  acuan langkah-langkah  mengerjakan  suatu  penelitian dengan  membuat  sebuah  tahapan  metodologi
penelitian  agar  tidak  terjadi  kerancuan  selama pengerjaan  penelitian  dan  hasil  yang  dicapai menjadi  lebih  maksimal.    Kerangka  kerja  pada penelitian ini dapat dilihat pada gambar berikut :

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitian

## 1. Identifikasi Masalah
Masalah yang diidentifikasi dalam penelitian ini adalah bagaimana mengimplementasikan sistem pendukung keputusan  dengan  metode simple  additive weighting (SAW) untuk  menentukan  penilaian dosen berprestasi.

## 2. Menganalisa Masalah
Setelah  mengindentifikasi  masalah  yang akan  diteliti,  maka  masalah-masalah  tersebut perlu  dianalisis.    Hal  ini  perlu  dilakukan  agar tidak  ada  kendala  dalam  pemecahan  masalah tersebut.    Pada  penelitian  ini  masalah  yang berhubungan  dengan  menganalisa  penilaian kinerja  dosen  terhadap  pendidikan,  jenjang jabatan  akademik,  penelitian,  penulisan  jurnal, dan pengabdian pada masyarakat.
3. Pengumpulan Data
Data  dikumpulkan  dari  berbagai  sumber yang ada.  Pengumpulan data pada  penelitian ini dilakukan  dengan  tiga  metode,  yaitu  studi pustaka, metode observasi dan wawancara.
a. Observasi :
Dalam metode ini dilakukan pengamatan secara  langsung  di  tempat  penelitian untuk mengetahui secara jelas dan terinci permasalahan yang ada.
b. Wawancara :
Metode  ini  dilakukan  untuk  memperoleh informasi  atau  data  yang  dibutuhkan dengan  cara  melakukan  wawancara langsung pada tempat atau objek penelitian.
4. Menganalisa Data
Data yang didapat langsung dari Universitas  Dehasen  Bengkulu  serta  wawancara dengan  bagian  kepegawaian.  Data  tersebut disimpan  dalam  bentuk  format Microsoft  Excel . Kemudian  data  itu  ditranformasikan  ke  dalam database yang dimiliki oleh Php .

## 5. Studi Literatur
Selain  data  yang  diperoleh  dari  tempat penelitian,  penulis  juga  mengumpulkan  literatur- literatur  yang  berhubungan  dengan  penelitian, yaitu  mengumpulkan  buku-buku, e-book dan jurnal yang berkaitan dengan judul yang dibuat.

## 6. Perancangan Sistem
Setelah  data  dikumpukan,  dilanjutkan dengan    pembuatan  aplikasi  menggunakan Php Mysql .

## 7. Pembangunan Sistem
Pada  tahapan  perancangan  sistem  akan dilakukan instalisasi software untuk  mendukung implementasi  atau  pengujian  pada  penelitian  ini. Software yang digunakan adalah xampp, php dan database mysql.
8. Pengujian Sistem
Tahap  pengujian  sistem  dimulai  dengan melakukan input data kedalam aplikasi. Kemudian  pengujian  dilakukan  dengan  konsep dasar  metode simple  additive  weigthing dengan menghitung  penjumlahan  bobot  dari  rating kinerja  dosen  di  setiap  altenatif  pada  semua atribut  untuk  memastikan  kebenaran  proses. Setelah berhasil maka akan di lakukan pengujian terhadap data yang sebenarnya.

## 9. Pengambilan Kesimpulan
Pada akhir pembahasan dilakukan penarikan  kesimpulan  sebagai  penilaian  kinerja dan  manfaat  sistem  secara  nyata  dalam menentukan  nilai  dari  kinerja  dosen  sehingga akan  didapatkan  nilai  tertinggi  dan  dan  prestasi terbaik.

## C. Analisa Dan Perancangan Sistem
Sistem pendukung keputusan digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi    yang  tidak  terstruktur  Biasanya  sistem pendukung keputusan dibangun untuk mendukung solusi atas suatu masalah atau untuk mengevaluasi  suatu  peluang.  Pada  penelitian  ini penulis membahas mengenai analisa dan perancangan  sistem  yang  bertujuan  untuk memberi  gambaran  kepada  pemakai  tentang sistem  yang  dibuat  dan  memberikan  gambaran yang  jelas  kepada programmer yang  akan mengimplementasikan sistem.
Target  analisa  ini  adalah  gambaran proses  perankingan  dengan  menggunakan  bobot pada  setiap  kriteria  pada  setiap  alternatif.  Yang telah  diberikan  oleh  pengambil  keputusan. Berdasarkan  gambaran  ini,  maka  akan  dibuat rancangan.

## I.   Analisis Sistem
Pada  penelitian  ini,  penulis  menganalisa proses perankingan dengan menggunakan metode Simple Additive Weigthing (SAW) untuk mendapatkan  alternatif  terbaik  yang  diperoleh berdasarkan  nilai  keseluruhan  preferensi  yang diberikan.
Hasil  perankingan  didapatkan  dari  nilai akhir  pada  semua  alternatif  yang  memiliki  nilai terbesar dijadikan sebagai peringkat teratas. Pada metode  ini  konsep  dasarnya  adalah  mencari
penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada setiap alternatif semua atribut.
Hasil akhir dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi  R  dengan  vektor  bobot  sehingga akan diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.
Ada  beberapa  tahapan  yang  akan dilaksanakan pada analisis sistem dalam penelitian  ini  yaitu  analisis  permasalahan  dan analisis kebutuhan sistem.

## a. Analisis Permasalahan
Pada  penilaian  dosen  belum  adanya  alat yang  dapat  membantu  memberikan  kemudahan bagi pengambil keputusan atau pihak manajemen untuk  memperoleh  hasil  atau  penilaian  terhadap kegiatan dosen secara cepat dan akurat.
Proses  penilaian  dosen  berprestasi  pada Universitas  Dehasen  Bengkulu  selama  ini dilakukan berdasarkan pada setiap alternatif atau para dosen yang mengikuti seleksi ditindaklanjuti dengan pemeriksaan dokumen di bagian kepegawaian.  Akan  tetapi  selama  ini  hasil  dari sistem  penyeleksian  dosen  berprestasi  belum sesuai dengan yang diharapkan. Sebagai contohnya  ada  dosen  yang  benar-benar  layak  di jadikan  sebagai  dosen  berprestasi  tetapi  tidak dimasukkan  ke  dalam  alternatif  dalam  penilaian dosen berprestasi.

## b. Analisis Kebutuhan Sistem
Pada  kebutuhan  sistem,  yang  dibutuhkan adalah  semua  informasi  data  yang  berkaitan dengan  proses  penilaian  dosen  berprestasi. Dilihat  dari  analisis  masalah  pada  sistem penyeleksian  yang  tidak  sesuai  dengan  yang diharapkan  maka  pada  penilitian  ini  yang dibutuhkan adalah kriteria yang dijadikan sebagai acuan  dalam  pengambilan  keputusan,  alternatif yaitu  dosen,  rating  kecocokan  pada  setiap alternatif  pada  setiap  kriteria,  dan  bobot kepentingan.
Output yang akan dihasilkan dari penelitian  ini  adalah  sebuah  alternatif  yang memiliki  nilai  tertinggi  dibandingkan  dengan alternatif nilai yang lain. Hasil Output nya diambil dari urutan alternatif  tertinggi ke alternative yang terendah.  Hasil  akhir  yang  dikeluarkan  oleh program  berasal  dari  nilai  setiap  kriteria,  karena dalam  setiap  kriteria  memiliki  nilai  yang
berbeda-beda.  Alternatif  yang  dimaksud  adalah dosen tetap pada Universitas Dehasen Bengkulu.
Informasi  yang  dibutuhkan  pada  sistem implementasi  dalam  pemilihan  dosen  berprestasi yang diusulkan adalah sebagai berikut :

## 1. Kriteria Penilaian
Berikut ini adalah kriteria yang dibutuhkan untuk pengambilan keputusan berdasarkan  alternatif  yang  telah  ditentukan, sebagai berikut ini:
C1 = Kualifikasi Pendidikan C2 = Pembelajaran C3 = Banyaknya Penelitian C4 = Banyaknya menulis jurnal C5 = Banyaknya kegiatan pengabdian kepada masyarakat yang telah dilakukan
Dari  kriteria  tersebut  akan  dibuat  suatu tingkat  kepentingan  kriteria  berdasarkan  nilai bobot  yang  telah  ditentukan  ke  dalam  bilangan fuzzy.  Rating  kecocokan  setiap  alternatif  pada setiap kriteria sebagai berikut :
 Nilai 1 = Sangat Kurang (SK)
 Nilai 2 = Kurang (K)
 Nilai 3 = Cukup (C)
 Nilai 4  = Baik (B)
 Nilai 5  = Terbaik (TB)
Berdasarkan  rating  kecocokan  di  atas, selanjutnya penjabaran bobot setiap kriteria yang telah di konversikan dengan bilangan fuzzy.

## a)Kriteria kualifikasi Pendidikan
Kriteria
Kualifikasi Pendidikan merupakan persyaratan pertama yang dibutuhkan untuk  pengambilan  keputusan,  berdasarkan kualifikasi  pendidikan  dengan  penilaian  20%. Berikut ini adalah interval kualifikasi pendidikan yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy :

## Tabel 1 Kualifikasi Pendidikan
Kualifikasi Pendidikan Nilai S3 5 S2 4 S1 3

## b)Kriteria Pembelajaran
Kriteria Pembelajaran
merupakan persyaratan  kedua  yang  dibutuhkan  untuk
pengambilan keputusan yang berdasarkan kinerja akademiknya untuk pembimbing tesis, Pembimbing  Laporan  Tugas  Akhir  (LTA)  dan pembimbing  Praktik  Kerja  Lapangan  (PKL). Berikut ini adalah penjabaran interval pembelajaran  yang  telah  dikonversikan  dengan bilangan fuzzy :
Tabel 2 Pembelajaran Pembelajaran Nilai Tesis 5 Skripsi 4 LTA 3 PKL 2
c)Kriteria  Penelitian  yang  telah  dilakukan sejak ditetapkan sebagai dosen tetap
Kriteria  Penelitian  yang  telah  dilakukan sejak  ditetapkan  sebagai  dosen  tetap  merupakan persyaratan  ketiga  yang  dibutuhkan  untuk pengambilan keputusan yang berdasarkan banyaknya  penelitian  yang  telah  dilakukan  sejak ditetapkan sebagai dosen tetap. Berikut ini adalah penjabaran interval penelitian yang telah dilakukan  sejak  ditetapkan  sebagai  dosen  tetap yang telah dikonversikan dengan bilangan fuzzy :
Tabel 3. Penelitian yang telah dilakukan sejak ditetapkan sebagai dosen tetap
Banyaknya Penelitian yang telah dilakukan Nilai Lebih dari 5 5 5 4 4 3 3 2

## d)Kriteria Banyaknya menulis jurnal
Kriteria  banyaknya  jumlah  penulisan jurnal  merupakan  persyaratan  berikutnya  yang dibutuhkan  untuk  pengambilan  keputusan  yang berdasarkan  banyaknya  jumlah  penulisan  jurnal sejak  ditetapkan  sebagai  dosen  tetap.  Berikut  ini adalah  penjabaran  interval  banyaknya  menulis jurnal  yang  telah  dikonversikan  dengan  bilangan fuzzy :

## Tabel 4. Banyaknya Menulis Jurnal
Banyaknya Menulis Jurnal Nilai Lebih dari 5 5 5 4 4 3 3 2
e)Kriteria Banyaknya Pengabdian pada masyarakat
Kriteria  banyaknya  jumlah  Pengabdian pada masyarakat merupakan persyaratan berikutnya  yang  dibutuhkan  untuk  pengambilan keputusan  yang  berdasarkan  banyaknya  jumlah kegiatan  dalam  pengabdian  pada  masyarakat sejak  ditetapkan  sebagai  dosen  tetap.  Berikut  ini adalah  penjabaran  interval  pengabdian  pada masyarakat dikonversikan dengan bilangan fuzzy :
Tabel 5. Banyaknya Pengabdian pada masyarakat Pengabdian pada masyarakat Nilai Lebih dari 5 5 5 4 4 3 3 2

## 2. Alternatif yang ditunjuk sebagai kandidat dosen berprestasi
Sebagai bahan implementasi pada metode Simple  Additive  Weighting secara manual, yaitu dengan 6 orang dosen tetap sebagai alternatif  dosen  berprestasi  yang  melengkapi persyaratan  dan  berkas  di  Universitas  Dehasen Bengkulu.
Dari  pengisian  kuesioner  maka  data- datanya dimasukkan ke dalam tabel berikut :
pada  setiap  kriteria,  yang  terlihat  pada  tabel berikut:
Karena  setiap  nilai  yang  diberikan  pada setiap alternatif di setiap kriteria merupakan nilai kecocokan  (nilai  terbesar  adalah  terbaik),  maka semua  kriteria  yang  diberikan  diasumsikan sebagai kriteria keuntungan.
Pengambil  keputusan  memberikan  bobot berdasarkan  tingkat  kepentingan  masing-masing kriteria yang dibutuhkan sebagai berikut:
Vektor Bobot : W = {4, 4, 5, 5, 5}
Selanjutnya  adalah  membuat  matriks keputusan X, dibuat dari tabel kecocokan sebagai berikut ini :
4 3 5 5 5
4 4    3 3 2 4 4    3 3 2 4 3    3 3 3 4 2    1 1 1 3 1    0 0 1
Pertama,  dilakukan  normalisasi  matriks X untuk menghitung nilai masing-masing kriteria berdasarkan kriteria diasumsikan sebagai  kriteria keuntungan atau biaya sebagai berikut :
  1 4 4 3 ; 4 ; 4 ; 4 ; 4 ; 4 max 4 11    r   1 4 4 3 ; 4 ; 4 ; 4 ; 4 ; 4 max 4 21
   r   1 4 4 3 ; 4 ; 4 ; 4 ; 4 ; 4 max 4 31
   r   1 4 4 3 ; 4 ; 4 ; 4 ; 4 ; 4 max 4 41    r
  1 4 4 3 ; 4 ; 4 ; 4 ; 4 ; 4 max 4 51    r   75 , 0 4 3 3 ; 4 ; 4 ; 4 ; 4 ; 4 max 3 61    r   75 , 0 4 3 1 ; 2 ; 3 ; 4 ; 4 ; 3 max 3 12    r   1 4 4 1 ; 2 ; 3 ; 4 ; 4 ; 3 max 4 22    r   1 4 4 1 ; 2 ; 3 ; 4 ; 4 ; 3 max 4 32    r   75 , 0 4 3 1 ; 2 ; 3 ; 4 ; 4 ; 3 max 3 42    r   5 , 0 4 2 1 ; 2 ; 3 ; 4 ; 4 ; 3 max 2 52    r   25 , 0 4 1 1 ; 2 ; 3 ; 4 ; 4 ; 3 max 1 62    r   1 5 5 0 ; 1 ; 3 ; 3 ; 3 ; 5 max 5 13    r   6 , 0 5 3 0 ; 1 ; 3 ; 3 ; 3 ; 5 max 3 23    r   6 , 0 5 3 0 ; 1 ; 3 ; 3 ; 3 ; 5 max 3 33    r   6 , 0 5 3 0 ; 1 ; 3 ; 3 ; 3 ; 5 max 3 43    r   2 , 0 5 1 0 ; 1 ; 3 ; 3 ; 3 ; 5 max 1 53    r   0 5 0 0 ; 1 ; 3 ; 3 ; 3 ; 5 max 0 63    r   1 5 5 0 ; 1 ; 3 ; 3 ; 3 ; 5 max 5 14    r   6 , 0 5 3 0 ; 1 ; 3 ; 3 ; 3 ; 5 max 3 24    r   6 , 0 5 3 0 ; 1 ; 3 ; 3 ; 3 ; 5 max 3 34    r   6 , 0 5 3 0 ; 1 ; 3 ; 3 ; 3 ; 5 max 3 44    r   2 , 0 5 1 0 ; 1 ; 3 ; 3 ; 3 ; 5 max 1 54    r   0 5 0 0 ; 1 ; 3 ; 3 ; 3 ; 5 max 0 64    r   1 5 5 1 ; 1 ; 3 ; 2 ; 2 ; 5 max 5 15    r X =
  4 , 0 5 2 1 ; 1 ; 3 ; 2 ; 2 ; 5 max 2 25    r   4 , 0 5 2 1 ; 1 ; 3 ; 2 ; 2 ; 5 max 2 35    r   6 , 0 5 3 1 ; 1 ; 3 ; 2 ; 2 ; 5 max 3 45    r   2 , 0 5 1 1 ; 1 ; 3 ; 2 ; 2 ; 5 max 1 55    r   2 , 0 5 1 1 ; 1 ; 3 ; 2 ; 2 ; 5 max 1 65    r
Dari  hasil  r 11 sampai  dengan  r 65 maka dibuatkan normalisasi matriks R sebagai berikut:
1 0,75 1 1 1 1 1 0,6 0,6 0,4 1 1 0,6 0,6 0,4 1 0,75 0,6 0,6 0,6 1 0,5 0,2 0,2 0,2 0,75  0,25 0 0 0,2 Selanjutnya akan dibuat perkalian matriks W  *  R dan  penjumlahan  hasil  perkalian untuk  memperoleh  alternatif    terbaik  dengan melakukan  perankingan  nilai  terbesar  sebagai berikut ini :
n V i =  W j r ij j=1
Dimana :
Vi = rangking untuk setiap alternatif wj = nilai bobot dari setiap kriteria rij = nilai rating kinerja ternormalisasi
Dengan persamaan di atas, maka akan didapat :
V 1 = (4)(1)+(4)(0,75)+(5)(1)+(5)(1)+(5)(1) = 22
V 2 =  (4)(1)+(4)(1)+(5)(0,6)+(5)(0,6)+(5)(0,4)  = 16
V 3 =  (4)(1)+(4)(1)+(5)(0,6)+(5)(0,6)+(5)(0,4)  = 16 V 4 =(4)(1)+(4)(0,75)+(5)(0,6)+(5)(0,6)+(5)(0,6)
= 16
V 4 = (4)(1)+(4)(0,5)+(5)(0,2)+(5)(0,2)+(5)(0,2) =
9
V 6 =  (4)(0,75)+(4)(0,25)+(5)(0)+(5)(0)+(5)(0,2)
= 5
Hasil  perangkingan  dalam  bentuk  tabel dapat dilihat pada tabel berikut ini:
Sehingga  dengan  demikian  nilai  terbaik ada  pada V 1 dengan  alternatif  A1  adalah alternatif  yang  terpilih  sebagai  alternatif  terbaik untuk  meraih  prestasi  pada  Universitas  Dehasen Bengkulu.  Dengan  kata  lain, Dosen  A1 akan terpilih sebagai dosen berprestasi.

## II. Analisis Perancangan Sistem
Model  dari  sistem  yang  diusulkan  akan disajikan  dalam  dua  bentuk,  yang  pertama  yaitu menggunakan  pemodelan  fisik (phisycal  model) dengan  membuat flowchart  system. Model tersebut akan menunjukkan kepada user bagaimana  nantinya  sistem  yang  diusulkan bekerja  secara  fisik.  Bentuk  kedua  yaitu menggunakan  pemodelan  logic (logical  model), model ini akan menggambarkan dengan diagram arus  data  (DFD)  yang  akan  menjelaskan  kepada user  bagaimana  nantinya  fungsi-fungsi  sistem yang akan diusulkan secara logika akan bekerja.

## a) Flowchart System
Berikut ini adalah flowchart dari langkah-langkah  sistem  pendukung  keputusan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) yang  menggambarkan  dimulainya  arus data  sampai  dengan  hasil  vektor  untuk  alternatif
R =
terpilih, sesuai dengan gambar Flowchart System di bawah ini :
Gambar 2. Flowchart System

## b) Diagram Konteks
Diagram  Konteks  merupakan  gambaran secara  garis  besar  suatu  rancangan  Sistem.
Dengan Diagram Konteks ini akan memperlihatkan
hubungan antar entitas.
Diagram  Konteks  juga  akan  menggambarkan aliran  data  yang  melalui  seluruh  proses  Sistem. Secara  detail  dapat  dijelaskan  pada  gambar  4.3 berikut ini :
Gambar 3.  Diagram Konteks

## c) Database
Proses perancangan sistem membutuhkan suatu database yang digunakan untuk menyimpan    data  dan informasi  yang  diperlukan dalam  sistem  dan  disusun  sedemikian  rupa  ke dalam  bentuk  tabel  untuk  mempermudah  sistem dalam mengambil keputusan. Seluruh tabel saling berhubungan dengan yang lainnya dan gambaran tabel  basis  pengetahuan  yang  digunakan  adalah sebagai berikut:

## Rancangan File admin
Tabel admin ini  merupakan  simpan  data bagi admin yang  akan login ke server .  Hanya admin yang  berhak  menambah,  meng edit dan menghapus data yang ada pada sistem.
Nama file : Admin Primary Key : User_login Secondary Key : -

## Rancangan File Kasus
Tabel File Kasus ini merupakan isi dari  data Kasus. Nama file : Kasus Primary Key : id_kasus Secondary Key : -

## Rancangan File Alternatif
Tabel  File  Alternatif  ini  merupakan  isi  dari biodata Dosen. Nama file : Alternatif Primary Key : id_alternatif Secondary Key : - Mulai
Data Alternatif Data Kriteria Input Data Alternatif Input Data Kriteria Alternatif Kriteria Rating Kecocokan Nilai Alternatif Nilai Alternatif Perhitungan Vektor Vektor Hasil Vektor / Alternatif Terbaik Selesai

## Rancangan File Kriteria
Pada  rancangan  file  kriteria  berisi  data-data
kriteria. Nama file : Kriteria Primary Key : Id_Kriteria Secondary Key : -

## Rancangan File Nilai Kepentingan
Pada rancangan file Nilai Kepentingan berisi nilai kepentingan pada setiap kriteria.
Nama file : Nilai Kepentingan Primary Key : Id_Nilai Secondary Key : -

## Rancangan File Nilai Kriteria
Nama file : Nilai Primary Key : id_nilai_kriteria Secondary Key : id_alternatif Nama file : Proses Primary Key : id_proses Secondary Key : -
Rancangan File Nilai Bobot Preferensi Nama file : Nilai Bobot Preferensi Primary Key : id_bobot Secondary Key : - Rancangan File Proses Nama file : Proses Primary Key : id_proses Secondary Key : -

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Skenario Pengujian
Pada  penelitian  ini  Skenario  pengujian dilakukan  untuk  menguji  sistem  dan  memeriksa apakah sistem yang dibuat sudah baik dan benar. Pada  penilaian  dosen  berprestasi,  yang  akan dilakukan  adalah  menganalisa  setiap  variabel yang  didapat  dari  data  kuesioner  untuk mendapatkan  nilai  yang  bisa  diambil  mewakili penilaian  tersebut.  Metode  yang  digunakan adalah metode Simple Additive Weighting (SAW) yaitu  penjumlahan  terbobot.  Tahapan  pada skenario  pengujian  adalah  tahap  persiapan, menyiapkan variabel input,  dan variabel output.

## 1)Tahap persiapan
Yang pertama dilakukan pada skenario pengujian adalah membuka aplikasi XAMPP  Control  Panel  Aplication untuk mengaktifkan apache dan mysql. Setelah kedua module tersebut running, maka  yang berikutnya adalah membuka browser mozilla firefox.
Ketik http://localhost/saw/index.php?menu=kasus untuk menuju ke sistem yang berbasis php.

## 2)Variabel Input
Pada  tahapan  berikut  ini  adalah proses  persiapan  beberapa  variabel  input yang  akan  di  masukkan  ke  dalam  sistem. Masing-masing  variabel  mewakili  semua tahapan  yang  dilakukan  dalam  pengujian sistem.

## A. Kasus
Persiapkan  kasus  yang  akan  dibuat dalam sistem pendukung keputusan
menggunakan  metode  SAW.  Pada  penelitian ini kasusnya adalah penilaian dosen berprestasi.

## B. Alternatif
Bila  kasus  telah  ditentukan,  yang berikutnya  adalah  menentukan  alternatif. Dalam  penilaian  dosen  berprestasi  pada Universitas  Dehasen  Bengkulu  ditunjuk  6
orang  dosen  tetap  yayasan  yang  mewakili setiap  fakultas.  Dosen  inilah  yang  dijadikan sebagai  alternatif  dalam  penilaian  dosen berprestasi. 6 alternatif  Ai (i=1,2,…,n) yang akan dinilai  yaitu :
A1 = Dosen 1 A2 = Dosen 2 A3 = Dosen 3
A4 = Dosen 4  .  .  . A20 = Dosen 20

## C. Kriteria
Ada  5  kriteria  Cj  dimana  j=1,2,…,n yang  ditentukan  untuk  melakukan  penilaian yaitu :
C1 = Kualifikasi Pendidikan C2 = Pembelajaran C3 = Banyaknya Penelitian C4 = Banyaknya Jurnal C5  =  Banyaknya  Pengabdian  Pada Masyarakat

## D. Nilai Bobot
Untuk  dijadikan  sebagai  penilaian, ada 5 kategori nilai untuk menentukan rating kecocokan  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria, yaitu:
 Nilai 1 = Sangat Kurang (SK)
 Nilai 2 = Kurang (K)
 Nilai 3 = Cukup (C)
 Nilai 4 = Baik (B)
 Nilai 5 = Terbaik (TB)
Dari data kriteria Cj dan nilai bobot di atas, maka dibuat susunan interval nilai bobot dari  masing-masing    kriteria  yang  telah dikonversikan  ke  bilangan Fuzzy .  Disini  ada 5 tabel kriteria yaitu:
Tabel 1 Kriteria Kualifikasi Pendidikan C1 Nilai Bobot S3 5 S2 4 S1 3
Pada kriteria ini, kualifikasi Pendidikan ditentukan  3  tingkatan  dan  masing-masing diberi bobot sesuai dengan tingkatan tinggi dan rendahnya  pendidikan  tersebut.  Untuk  nilai
bobot  yang  terbesar  mengidentifikasi  bahwa kualifikasi  pendidikan  memenuhi  nilai  yang terbaik.  Dan  akan  disusun  ke  bawah  sesuai dengan tingkatan pendidikan.
Tabel 2 Pembelajaran C2 Nilai Bobot Tesis 5 Skripsi 4 LTA 3 PKL 2
Pada  Pembelajaran,  penentuan  nilai bobot  sama  seperti  penentuan  di  kualifikasi pendidikan.  Semakin  tinggi  tingkatan  fungsi sebagai  pembimbing  sebuah  alternatif,  maka semakin tinggi nilai bobot yang ditentukan.
Tabel 3 Kriteria  Banyaknya Penelitian
C3 Nilai Bobot Lebih Dari 5 5 5 Penelitian 4 4 Penelitian 3 3 Penelitian 2 2 Penelitian 1 Dari kegiatan penelitian yang dilakukan  oleh  masing-masing  alternatif,  nilai bobot  diperoleh  dari  tingkatan  berapa  banyak jumlah  penelitian  yang  telah  dilakukan  sejak ditetapkan  sebagai  dosen  tetap.  Begitu  juga pada  kriteria  banyaknya  jurnal  dan  banyaknya pengabdian  pada  masyarakat,  pemberian  nilai bobot sama seperti pemberian  nilai bobot pada kriteria  banyaknya  penelitian.  Dapat  dilihat pada tabel 5.4 dan tabel 5.5.
Tabel 4 Kriteria  Banyaknya Jurnal C4 Nilai Bobot Lebih Dari 5 5 5 Jurnal 4 4 Jurnal 3 3 Jurnal 2 2 Jurnal 1 Tabel  5  Kriteria    Banyaknya  Pengabdian  Pada Masyarakat C5 Nilai Bobot Lebih Dari 5 5 5 Pengabdian 4 4 Pengabdian 3 3 Pengabdian 2 2 Pengabdian 1

## E. Bobot Preferensi
Berikut  ini  adalah  tahap  pemberian bobot preferensi untuk menentukan tingkatan kepentingan  dari  sebuah  kriteria.  Pengambil keputusan  memberikan  bobot  untuk  setiap kriteria  berdasarkan  tingkat  kepentingannya, yaitu:
C1 = 4 C2 = 4
C3 = 5 C4 = 5 C5 = 5 Tingkatan kepentingan tersebut diberikan  sesuai  dengan  pedoman  pada penilaian dosen berprestasidan telah ditetapkan oleh perguruan tinggi pada tempet penelitian. Untuk nilai 5 mengidentifikasikan bahwa  kriteria  tersebut  dianggap  paling penting  dan  sebagai  kriteria  terbaik  dalam penilaian dosen berprestasi.
Setelah dibuat susunan interval bobot, berdasarkan  dari  pengisian  kuesioner  setiap alternatif    diberikan  bobot  rating  kecocokan sebagai berikut sesuai dengan tabel :
Tabel  6  Rating  Kecocokan  setiap  alternatif pada setiap kriteria
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 4 3 5 5 5 A2 4 4 3 3 2 A3 4 4 3 3 2 A4 4 3 3 3 3 -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- -- A20 4 3 1 2 1

## 3) Variabel Output
Target  yang  ingin  dicapai  dari  sistem yang dibuat pada sistem pendukung keputusan penilaian dosen berprestasi  adalah hasil  perankingan  yang  sesuai  dengan perhitungan menggunakan metode SAW.
Dari  tabel  rating  kecocokan  setiap alternatif  pada  setiap  kriteria,  ditentukan atribut  yang  digunakan  adalah  atribut keuntungan  (bonefit=maximum)  yaitu  nilai yang terbesar itu nilai yang terbaik.
Pada  metode  SAW,  hasil  yang  ingin dicapai  adalah  alternatif  yang  memiliki  nilai tertinggi.  Pada  tabel  7  di  bawah  ini  akan diperlihatkan  hasil  proses  perankingan  yang ingin dicapai dari uji coba di sistem.
Tabel 7 Hasil Proses Perankingan
Maka  dilihat  dari  tabel  diatas,  nilai terbesar  ada  pada  A1  dan  merupakan  yang terpilih sebagai dosen berprestasi.

## B. Implementasi Skenario Pengujian
Proses  implementasi  skenario  pengujian meliputi  rancangan  antarmuka.  Perangkat  lunak yang dikembangkan untuk membantu menganalisis  proses  penilaian  dan  perankingan alternatif  yang  terbaik  sesuai  dengan  metode Simple Additive Weighting .
Antarmuka perangkat lunak dibuat menggunakan PHP  MYSQL .  Untuk  masuk  ke antarmuka sistem pendukung keputusan penilaian dosen  berprestasi,  di  mulai  dengan  pengaktifan XAMPP  Control  Panel  Aplication .  Pada  a pache dan mysql di start dan  selanjutnya  buka  menu
browser
mozilla firefox,
ketik
http://localhost/saw/index.php?menu=proses1 .
Gambar 2 Localhost SPK Penilaian Dosen Berprestasi
Pada  awal  membuka  Aplikasi  ini,  user akan  dihadapkan  dengan  menu  Jendela login administrator .  Menu  ini  berfungsi  menerima masukan  berupa username dan password untuk kemudian  akan  dicek  apakah username dan password tersebut  telah  valid.  Jika  ya,  maka pengguna dapat menggunakan aplikasi ini.
Namun  jika  tidak,  aplikasi  ini  akan menolak username dan password tersebut  dan aplikasi  ini  tidak  dapat  digunakan.  Masukkan User  Login dan Password lalu  klik Login dan akan muncul tampilan seperti di bawah ini :

## Gambar 3 Menu Login

## 1. Menu Utama
Menu  utama  merupakan  menu  yang pertama  kali  tampil  ketika  program  dijalankan oleh  pengguna.  Adapun  antarmuka  menu  utama, dapat dilihat pada gambar berikut :

## Gambar 4 Menu Utama

## 2. Menu Input Data
Pada  sub  menu  input  data  berisi  tentang input  Kasus,  input  data  alternatif,  input  data kriteria,  input  data  nilai  bobot,  dan  input  data nilai kriteria dapat dilihat pada gambar berikut ini :

## Gambar 5 Menu Input Data

## 3. Menu Proses SAW
Menu  proses  SAW  adalah  menu  untuk proses  perankingan  dari  tahapan  metode  SAW pada  penilaian  dosen  berprestasi.  Pada  menu  ini setelah  di  klik  langsung  menghasilkan  proses akhir  untuk  mendapatkan  nilai  ranking  tertinggi dari semua alternatif yang memiliki nilai terbesar dan dijadikan sebagai peringkat teratas. Tampilan
sub menu proses SAW dapat dilihat pada gambar berikut:

## Gambar 6 Menu Proses SAW

## 4. Menu Logout
Menu  Logout  berfungsi  mengakhiri aplikasi.
Gambar 7 Menu Logout

## A. Proses Input Data

## a. Data Kasus
Klik  pada  menu  data  kasus  maka  akan tampil seperti gambar berikut :

## Gambar 8 Input Data Kasus
Input  data  kasus  merupakan  form  yang berfungsi  untuk  memasukkan  data  kasus  yang akan  di  proses  dalam  penilaian  menggunakan metode  SAW.  Pada  penelitian  ini  kasusnya adalah Penilaian  Dosen  Berprestasi .  Klik Tambah untuk melakukan proses selanjutnya.

## b. Data Alternatif
Menu  input  data  alternatif  berfungsi untuk  menginput  alternatif  yang  akan  di  nilai dalam proses penilaian dosen berprestasi.

## c. Data Kriteria
Menu input data kriteria  dibuat dengan tujuan  untuk  menambahkan  data  kriteria  atau syarat  yang  sudah  ditentukan  dalam  penilaian dosen  berprestasi.  Menu kriteria  dapat  dilihat pada gambar berikut :
Gambar 10 Input Data kriteria
d. Nilai Bobot Preferensi

## e. Nilai Kriteria

## Gambar 12 Input Nilai Kriteria

## B. Proses SAW
Proses  akhir  yang  dilakukan  adalah Proses SAW yaitu untuk menunjukkan hasil dari penilaian  dosen  berprestasi  sesuai  dengan perhitungan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW). Klik  pada Proses  SAW lalu  klik  pada hasil , maka akan keluar tampilan seperti gambar berikut :

## Gambar 13 Proses SAW
1. Hasil dari Menyusun Matriks Nilai kriteria untuk masing-masing alternatif    yang  telah  dimasukkan  dalam  sistem akan  disusun  dalam  sebuah  matrik,  berikut  ini adalah  hasil  proses  penyusunan  matrik  dari  data alternatif dan kriteria yaitu sebagai berikut :

## Gambar 14 Hasil Susunan Matrik

## 2. Hasil Perankingan
Setelah  diperoleh  hasil  perhitungan, maka diperoleh  hasil perankingan yang dibentuk ke dalam tabel dan disimpulkan alternatif terbaik yang  memperoleh  nilai  tertinggi  dan  teratas, seperti pada gambar berikut ini :

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## A. Kesimpulan
Penelitian  yang  telah  penulis  laksanakan pada  penilaian  dosen  berprestasi  di  Universitas Dehasen Bengkulu, fokus output nya adalah pada hasil  perankingan.  Penelitian  ini  menggunakan Simple  Additive  Weighting  (SAW) dengan menarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Proses penyeleksian dosen untuk
mendapatkan  alternatif  terbaik  adalah  diawali dengan  proses  menganalisa  data  kriteria  yang telah  ditetapkan  dan  masing-masing  kriteria tersebut diberikan nilai bobot.
2. Setiap  Alternatif  diberi  bobot  berdasarkan hasil  pengisian  kuesioner  yang  meliputi  :
Kualifikasi  Pendidikan,  Jabatan  Fungsional,
Banyaknya Penelitian, Banyaknya Jurnal, dan
Banyaknya Kegiatan Pengabdian Pada Masyarakat.
3. Bobot  yang  diberikan  berdasarkan  dari  hasil pengisian  kuesioner  diberikan  nilai  bobot kepentingan  meliputi:  kualifikasi  pendidikan diberi bobot 4, jabatan fungsional diberi bobot 4,  banyaknya  penelitian  diberi  bobot  5, banyaknya  jurnal  diberi  bobot  5  dan benyaknya kegiatan pengabdian pada masyarakat  diberi  bobot  5.  Pemberian  nilai bobot ini dilihat dari pentingnya suatu kriteria yang  telah  ditentukan  oleh  sistem  penilaian dosen  berprestasi  di  Universitas  Dehasen Bengkulu.
4. Pemberian skala konversi dan bobot preferensi dari setiap bobot kriteria mempengaruhi penilaian dan hasil
perhitungan SAW.
5. Pada penelitian ini, sistem yang
dikembangkan  menggunakan PHP sebagai bahasa pemrogramannya dan MYSQL sebagai databasenya.
6. Setelah  dilakukan  pengujian  menggunakan php  mysql ,  hasil  perhitungan  yang  diperoleh menghasilkan  nilai  yang  sama  dengan perhitungan  secara  manual  yang  telah dijelaskan  pada  bab  sebelumnya,  yaitu  pada alternatif  A1  adalah  yang  memperoleh  nilai terbaik dan tertinggi.
7. Hasil  akhir  berupa  nilai  perankingan,  dapat digunakan sebagai pertimbangan dalam
mengambil  keputusan  lebih  lanjut  terhadap pemilihan dosen berprestasi.

## B. Saran
Mengingat  berbagai  keterbatasan  yang dialami  penulis  terutama  masalah  pemikiran  dan waktu,  maka  penulis  menyarankan  untuk pengembangan  penelitian  dimasa  yang  akan datang sebagai berikut :
1. Perlu adanya penelitian dengan menggunakan metode  yang  lain  sebagai  pembanding  untuk mendapatkan alternatif terbaik.
2. Perlu  dibuat  batas  angka  minimum  dan maksimum dalam pengisian nilai kriteria.

## DAFTAR PUSTAKA
Apriansyah Putra,et.al.(2011).” Penentuan Penerimaan Beasiswa Dengan Menggunakan  Fuzzy  MADM.” .Ed  .Jurnal Seminar Nasional Informatika 2011.ISSN:1979-2328. Asep Kamaludin.(2012).” Sistem Pendukung Keputusan  Dalam  Pemilihan  Alternatif  Alat Kontrasepsi  Menggunakan  Simple  Additive Weighting.” .Ed  .Jurnal  Jurusan  Teknik Informatika UIN SGD Bandung.
Efraim  Turban,et.al.(2005). ”Decision  Support System  And  Intelligent  System.” .  Edisi  7 Jilid 1.Yogyakarta: Andi.
Kemendikbud-Ditdiktendik.(2013).” Pedoman Umum Pemilihan Dosen Berprestasi.” .01/PP/DITDIKTENDIK/2013.
Kusrini.(2007).” Konsep  Dan  Aplikasi  Sistem Pendukung Keputusan.” Yogyakarta . Andi.
Kusumadewi, Sri,et.al.(2006).” Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FUZZY MADM)”. Yogyakarta: Graha Ilmu
Nandang  Hermanto.(2012).” Sistem  Pendukung Keputusan  Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW) Untuk Menentukan  Jurusan  Pasa  SMK  Bakti Purwokerto.” .Ed  .Jurnal  Seminar  Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan.ISBN:989-26-0255-0
Republik  Indonesia(2005).” Tentang  Guru  Dan Dosen”. UU-RI Nomor 14 Tahun 2005.
Winnie  Septiani.,  Ivanna.(2012).” Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penilaian  Prestasi  Belajar  Sistem  Sekolah
Dasar  Pusaka  Bangsa.” .Ed  .Jurnal  Teknik Industri.ISSN:1411-6340.