## Pemilihan Guru Berprestasi Menggunakan DSS (Decision Support System) Dengan Metode FMADM (Fuzzy Multiple Attribute Decission Making) Dan SAW (Simple Additive Weighting)
Suryati 1 , Zuraidah Jauhari 2
Teknik Sipil Universitas Indo Global Mandiri Palembang. Sistem Informasi Universitas Indo Global Mandiri Palembang e-mail: 1 Suryati@Uigm.ac.id, 2 zuraida@uigm.ac.id

## ABSTRAK
Sistem  pendukung  keputusan  (decision  support  systems)  merupakan  bagian  dari  sistem  informasi berbasis komputer termasuk sistem berbasis pengetahuan/manajemen pengetahuan yang dipakai untuk mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu  organisasi  atau  perusahaan.  Guru  adalah  faktor pendidik  yang  paling  penting  dalam  sebuah  lembaga  kependidikan.  Dengan  harapan  seorang  guru tidak  hanya  mengajar  namun  juga  dapat  memberikan  pendidikan  serta  prestasi  yang  membanggakan bagi  dirinya,  siswa  dan  lembaga.  Lembaga  akan  memberikan  penghargaan  atau  reward  pada  guru yang berhasil tersebut. Kendalanya adalah lamanya waktu untuk menyeleksi guru-guru yang dianggap berprestasi. Berdasarkan permasalahan tersebut, maka perlu dikembangkan adanya sebuah perangkat lunak  agar  bisa  melakukan  tugas–tugas  secara  mandiri  sehingga  dapat  meminimalisir  terjadinya kesalahan  data  maupun  mempercepat  proses  penyeleksian  guru  berprestasi.  Metode  yang  digunakan adalah  FMADM  (FuzzyMultiple  AtributDecision  Making)  dan  SAW  (Simple  Additive  Weighting). Penelitian  ini  membahas  mengenai  pengkajian,  analisis  dan  pengembangan  sebuah  sistem  penunjang keputusan menggunakan pencocokan profil yang bersifat mandiri supaya bisa membantu institusi atau lembaga  untuk  memberikan  reward  sebagai  penghargaan  atas  prestasi  dari  guru  pada  institusi  atau lembaga bersangkutan.
Kata kunci : SPK, FMADM, SAW, Kriteria,  Prestasi.

## 1. PENDAHULUAN
Setiap inovasi diciptakan untuk  memberikan  manfaat positif bagi  kehidupan  manusia. Teknologi Memberikan banyak kemudahan, masyarakat sudah banyak menikmati manfaat dari inovasi-inovasi teknologi guna mendapatkan informasi terbaik.
Sistem  pendukung  keputusan(SPK)  adalah  bagian  dari  sistem  informasi  berbasis  komputer  termasuk  sistem berbasis pengetahuan/manajemen pengetahuan yang dipakai untuk mendukung pengambilan keputusan dalam suatu organisasi atau perusahaan. SPK dapat digambarkan sebagai sistem yang berkemampuan mendukung analisis data, dan pemodelan keputusan, berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan, dan digunakan pada saat-saat yang  tidak  biasa.  Untuk  mendukung  sebuah  keputusan  dalam  pemilihan  guru  terbaik  dirasakan  perlu  adanya dukungan dari sebuah sistem aplikasi yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan dengan cepat dan akurat. Sistem  aplikasi  yang  dibuat  membutuhkan  informasi  pendukung    dimana  informasi  tersebut  didapatkan  dari portofolio  guru.  Informasi  tersebut  terdiri  dari  kualifikasi  akademik,  pedagogik  (cara  membimbing  siswa), kepribadian, sosial, dan professional.
Metode yang digunakan oleh peneliti dalam SPK penentuan guru terbaik ini ialah dengan menggunakan metode Fuzzy  Multiple  Atribut  Decision  Making  (FMADM)  dan  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  FMADM  adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap attribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan untuk  menyelesaikan  alternatif  yang  sudah  diberikan  dengan  metode  SAW.  Guru  adalah  pendidik  profesional dengan  tugas  utama  mendidik,  mengajar,  membimbing,  mengarahkan,  melatih,  menilai,  dan  mengevaluasi  peserta didik pada pendidikan anak di jalur pendidikan formal. Guru memiliki hak untuk mendapatkan penghargaan sesuai dengan prestasi kerja, dedikasi luar biasa, dan bertugas di daerah khusus”. Penelitian ini mengambil data sampel di SMA  LTI  IGM  Palembang.  Yang  merupakan  SMA  Life  Skill  dimana  para  siswa  siswi  di  perboleh  kan  memilih bidang  ilmu  yang  telah  di  sediakan.  SMA  LTI  IGM  Palembang  merupakan  sekolah  dengan  fasilitas  lengkap  dan lulusan yang bermutu.
SMA  LTI  IGM  Palembang    memiliki  sejumlah  guru  yang  aktif  dalam  proses  belajar-mengajar  di  sekolah sehari-hari. Diharapkan seorang guru tidak hanya mengajar namun juga dapat memberikan pendidikan serta prestasi yang  membanggakan bagi dirinya,  siswa dan lembaga. Lembaga akan  memberikan penghargaan atau reward pada guru  yang  berhasil  tersebut.  Dalam  hal  ini  kinerja    dan  portofolio  guru  akan  dinilai  oleh  panitia  penilaian  guru berprestasi  untuk  memperoleh  hasil  yang  diinginkan.    Untuk  menentukan  hasil  pemilihan  guru  berprestasi  secara
manual,  akan  memerlukan  waktu  yang  cukup  lama.  Maka  dari  itu  perlu  dibuatkan  aplikasi  web  pemilihan  guru berprestasi  yang  lebih  baik  melalui  proses  penilaian.  Disamping  mempermudah  pihak  sekolah  dalam  menentukan guru  berprestasi,  akan  diperoleh  hasil  pemilihan  terbaik  karena  jika  masih  mempergunakan  sistem  manual  akan terdapat  banyak  kecurangan  dengan  cara  memanipulasi  data,  maka  dengan  dibuatnya  SPK  pemilihan  guru berprestasi  dengan  metode  FMADM  dan  SAW  akan  meminimalisir  kesalahan  dan    memberikan  hasil  yang memuaskan. Aplikasi ini digunakan untuk menentukan guru berprestasi dari hasil penilaian yang dilakukan panitia penilaian  guru  berprestasi  dengan  menggunakan  metode  FMADM  dan  SAW.  Penilaian  dilakukan  dengan  cara panitia  penilaian  guru  berprestasi  masuk  ke  dalam  halaman  web,  kemudian  panitia  penilaian  guru  berprestasi melakukan  login,  setelah  panitia  penilaian  guru  berprestasi  melakukan  login  akan  masuk  ke  dalam  halaman penilaian yang berisi pilihan-pilihan untuk dicentang. Panitia penilaian guru berprestasi cukup memberikan centang untuk menjawab pertanyaan-pertanyaan yang ada di halamana tersebut. Hasil dari jawaban tersebut akan ditampung untuk masing-masing guru.
Penggunaan  komputer  sebagai  alat  untuk  membantu  meningkatkan  pekerjaan  yang  dihadapi  oleh  setiap perusahaan telah banyak dipakai pada saat ini. Komputer mampu memberikan pemecahan masalah yang berkenaan dengan  pengolahan  data.  Perkembangan  teknologi  memang  sangat  diperlukan.  Teknologi  Memberikan  banyak kemudahan, serta sebagai cara baru dalam  melakukan berbagai aktifitas  manusia. Khusus dalam bidang teknologi, masyarakat sudah banyak menikmati manfaat dari inovasi-inovasi teknologi guna mendapatkan informasi terbaik.
Sistem  pendukung  keputusan  dapat  juga  dikatakan  sebagai  sistem  komputer  dalam  pengolahan  data  menjadi informasi untuk mengambil keputusan dari masalah semi-terstruktur yang spesifik.
Guru  merupakan  tenaga  pendidik  profesional,  oleh  sebab  itu  kita  perlu  memberikan  apresiasi  pada  guru  yang berkinerja  baik,  kreatif  dan  selalu  berusaha  memberikan  karya-karya  terbaiknya  untuk  di  implementasikan  pada siswa  didiknya.  Untuk  menentukan  seorang  guru  termasuk  dalam  kategori  terbaik  dalam  proses  pengolahan  data dibutuhkan metode yang dapat menangani permasalahan tersebut metode yang digunakan oleh peneliti dalam sistem pengambilan  keputusan  penentuan  guru  terbaik  ini  ialah  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Multiple  Atribut Decision Making dan Simple Additive Weighting.
Sistem  pengambilan  keputusan  dengan  mengunakan  metode Fuzzy dan  SAW    bertujuan  untuk  menentukan siapa guru yang mendapatkan penilaian tertinggi berdasarkan kriteria-kriteria serta bobot nilai dalam pemilihan guru berprestasi di SMA LTI IGM Palembang.
Penelitian  ini  memberikan  kontribusi  kepada  guru  guru  secara  umum  tetang  pemakaian  produk  teknologi informasi  yang berupa sebuah aplikasi  yang dapat  mendukung  untuk pengambilan sebuah keputusan.  Penerimaan teknologi telah menjadi isu manajemen teknologi yang semakin penting dalam sebuah lembaga karena penggunaan teknologi  telah  memberikan  bukti  yang  empiris  untuk  memajukan  pendidikan  di  negara  ini.  Penelitian  ini mengusulkan metode-metode riset khusus yang dapat di kembangkan dengan menggunakan teknologi informasi.
Pembahasan dalam penelitian pemilihan guru berprestasi menggunakan DSS ( Decision Support System ) dengan metode  FMADM  ( Fuzzy  Multiple    Attribute  Decission  Making )  dan  SAW  ( Simple  Additive  Weighting )  meliputi proses  penilaian  yang  dilakukan  oleh  panitia  penilaian  guru  berprestasi  terhadap  guru-guru  SMA  LTI  IGM Palembang, guna mendapatkan data siapa penerima predikat guru berprestasi di SMA LTI IGM Palembang.
Dari  penelitian  terdahulu,  peneliti    menemukan  penelitian  dengan  judul  yang  sama  yaitu  Sistem  Pendukung keputusan  pemilihan  guru  berprestasi  menggunakan  metode  Analytical  Hierarchy  Process  pada  SMK  Negeri  9 semarang.
Tabel 1 .  Penelitian Terdahulu Nama Peneliti Judul Penelitian Hasil Penelitian Fara Atika Sistem Pendukung Keputusan pemilihan guru berprestasi di Kecamatan Kradenan Kabupaten Grobogan menggunakan Metode Simple Additive Weighting Hasil akhir yang terpilih sebagai guru berprestasi dan lanjut pada tingkat kabupaten rata -rata harus lebih dari 0.8
Perbedaan: penelitian yang dilakukan Fara Atika Hasil dari perhitungan ternormalisasi matriks akan dikalikan dengan nilai bobot yang sudah ditentukan nilainya C1 adalah 25%, C2 adalah 25%, C3 adalah 25% dan C4 adalah 25% .Setelah dikalikan dengan nilai bobot pada masing-masing kriteria kemudian dijumlahkan maka akan ketemu hasil akhir dari pencarian metode SAW.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  Komputer Based  Information  System (CBIS)  yang  interaktif, fleksibel, mudah disesuaikan (dapat beradaptasi) yang secara khusus dikembangkan untuk mendukung penyelesaian dari permasalahan yang tidak terstruktur untuk meningkatkan pembuatan (Dyah dan Maulana, 2009: 333).
2.2 Pengertian Metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)
Kusumadewi  (2007)  mengatakan Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM)  adalah  suatu  metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM 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  pendekatan  subyektif,  pendekatan  obyektif  dan  pendekatan  integrasi  antara  subyektif  &  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.  Pendekatan  obyektif,  nilai  bobot  dihitung  secara  matematis  sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan. Sedangkan pendekatan integrasi antara subyektif dan obyektif adalah gabungan dari pendekatan subyektif dan pendekatan obyektif (Amalia, dkk, 2009:63).

## 2.3 Pengertian Metode
Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  sering  juga  dikenal  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  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 alternative yang ada(Amalia, dkk, 2009:64).

## 3. METODE PENELITIAN
Ada beberapa metode penelitian yang akan dipakai dalam pembahasan penelitian ini

## 3.1 Metodologi Analisa
Teknik  analisa  adalah  teknik  yang  digunakan  peneliti  untuk  menggambarkan  hasil  analisa  selama  Penulis melakukan penelitian di SMA LTI IGM. Teknik analisa yang Penulis gunakan dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk memilih guru terbaik pada SMA LTI IGM adalah Model pengembangan software yang diperkenalkan oleh Winston Royce pada tahun 70-an ini merupakan model klasik yang sederhana dengan aliran sistem yang linier —  keluaran dari tahap sebelumnya merupakan masukan untuk tahap berikutnya. Pengembangan dengan model ini adalah hasil adaptasi dari pengembangan perangkat keras, karena pada waktu itu belum terdapat metodologi pengembangan perangkat lunak  yang lain. Proses pengembangan  yang sangat terstruktur ini  membuat potensi kerugian  akibat  kesalahan pada proses  sebelumnya  sangat  besar  dan  acap  kali  ma hal  karena  membengkaknya biaya pengembangan ulang. Metode Waterfall / Sequential Linier adalah suatu proses pengembangan perangkat lunak  berurutan,  di  mana  kemajuan  dipandang  sebagai  terus  mengalir  ke  bawah  (seperti  air  terjun)  melewati fase-fase  perencanaan,  pemodelan,  implementasi  (konstruksi),  dan  pengujian.  Berikut  adalah  gambar pengembangan perangkat lunak berurutan/ linear ( Pressman, Roger S. 2001 ).

## 3.1.1 Metode Analisa
Metode analisa yang digunakan adalah metode analisa pendekatan pada objek. Teknik berorientasi objek, yang didasarkan  atas  konsep  pemrograman  yang  berorientasi  objek,  yang  bisa  membantu  penganalisa  merespon permintaan  SMA  LTI  IGM  akan  suatu  sistem  baru  yang  harus  menjalani  pemeliharaan,  adaptasi  dan  perancangan ulang  terus  menerus.  Langkah  penyelesaian  dalam  penyeleksian  guru  berprestasi  dengan  menggunakan  metode Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dan Simple Additive Weighting (SAW) adalah :

## Gambar 1 Langkah Penyelesaian FMADM

## 3.1.2 Alat Analisa
Alat  analisa  yang  dipergunakan  adalah  dengan  membuat  diagram  UML  ( Unified  Modelling  Language )  yang terdiri dari use case diagram, class diagram dan activity diagram. Pembuatan aplikasi dengan menggunakan bahasa
Menentukan Kriteria Menentukan ranting kecocokan Membuat matrik keputusan Perangkingan
pemrograman  Berbasis WEB. analisa  dapat  memenuhi  kebutuhan  sistem  pada  bagian  penilaian.  UML  dapat memodelkan suatu sistem yang menggunakan konsep berorientasi objek.

## 3.2 Metode Pengembangan Sistem
Untuk  membangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Guru  Terbaik  di  SMA  LTI  IGM  ini  penulis menggunakan  model  sekuensial  linier  atau  model  air  terjun.  Model  sekuensial  linier  ini  terdiri  dari  tahap  analisis, desain, coding ,  dan testing .  Sekuensial  linier  merupakan  sebuah  pendekatan  dengan  perkembangan    perangkat lunak   yang  sistematik  dan  sekuensial  pada  seluruh analisis, desain, kode, dan pengujian.
Tahapan-tahapan dalam Model Sekuensial Linier sebagai berikut :
a. Analisis
Tahap  analisis  pada  sistem  yang  akan  dibangun  yaitu  menganalisa  data  apa  saja  yang  dibutuhkan  pada perancangan  sistem  ini.  Seperti  kebutuhan  data  calon  guru  terbaik,  data  bidang  kerja,  data  siswa,  dan  data kriteria.
b. Desain
Proses  desain  menerjemahkan  syarat/kebutuhan  ke  dalam  sebuah  refresentasi  perangkat  lunak  yang  dapat diperkirakan demi kualitas sebelum dimulai pemunculan kode.
c. Coding
Desain harus diterjemahkan ke dalam bentuk mesin yang bisa dibaca. Jika desain dilakukan dengan cara  yang lengkap, pembuatan kode yang dapat diselesaikan secara  mekanis. Bahasa pemrograman yang akan digunakan dalam sistem ini adalah bahasa PHP dan menggunakan DBMS MySQL.
d. Testing
Proses  pengujian  berfokus  pada  logika  internal  perangkat  lunak,  memastikan  bahwa  semua  pernyataan  sudah diuji,  dan  pada  eksternal  fungsional  yaitu  mengarahkan  pengujian  untuk  menemukan  kesalahan-kesalahan  dan memastikan bahwa input yang dibatasi akan memberikan hasil aktual yang sesuai dengan hasil yang dibutuhkan. ( Pressman, Roger S. 2001 ).

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Langkah  penyelesaian  dalam  penyeleksian  guru  berprestasi  dengan  menggunakan  metode Fuzzy  Multiple Attribute Decision Making (FMADM) dan Simple Additive Weighting (SAW), seperti pada gambar 1 yaitu :
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan menjadi acuan dalam pengambilan keputusan.
2. Menentukan ranting kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat  matrik  keputusan  berdasarkan  kriteria,  kemudian  melakukan  normalisasi  matrik  berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan atau atribut biaya) sehingga diperoleh matrik ternormalisasi R.
4. Hasil akhir diperoleh dari proses perangkingan  yaitu penjumlahan dari perkalian  matrik  ternormalisasi  R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik sebagai solusi.
Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM)  digunakan  untuk  memberi  nilai  bobot  dari  kriteria- kriteria guru berprestasi serta memproses data yang bersifat kabur seperti sangat rendah, rendah, cukup, tinggi dan sangat  tinggi  diolah  terlebih  dahulu  kedalam  bilangan fuzzy untuk  diolah  menjadi  bilangan crisp (bilangan tegas).Sedangkan Simple  Additive  Weighting (SAW)  digunakan  untuk  melakukan  proses  perhitungan (perangkingan)  berdasarkan  dari  nilai  bobot  kriteria  yang  telah  ditentukan  sebelumnya  dengan  metode Fuzzy Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM).  Dengan  demikian  dari  dua  proses  metode  tersebut  dapat menghasilkan nilai alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada.

## 4.1.1 Kriteria dan Bobot
Kriteria  adalah  ukuran  yg  menjadi  dasar  penilaian  atau  penetapan  di  pilihnya  guru  terbaik.Sedangkan  bobot adalah niai dari setiap kriteria dalam penentuan guru berprestasi di SMA LTI IGM. Dalam metode Fuzzy Multiple Attribute  Decision  Making (FMADM)dan Simple  Additive  Weighting  Method (SAW)terdapat  kriteria  yang dibutuhkan untuk menentukan nilai guru berprestasi di SMA LTI IGM. Adapun kriterianya adalah sebagai berikut:
1. C1= Metode pembelajaran.
2. C2=  Perancangan pembelajaran.
3. C3=  Evaluasi hasil belajar.
4. C4= Nilai peserta didik.
5. C5= Karya pengembangan profesi.
6. C6=  Pengurus organisasi bidang pendidikan.
7. C7= Sosial
8. C8= Jabatan guru
9. C9= Absensi guru.
10. C10= Disiplin masuk mata peajaran.
11. C11= Kualifikasi akademik.
12. C12= Lama pengalaman mengajar.
13. C13= Jumlah karya tulis.
14. C14= Tugas tambahan.
15. C15= Jumlah peghargaan di bidang pendidikan.
16.
Dari  masing-masing  kriteria  tersebut  akan  ditentukan  bobotnya.  Pada  bobot  terdiri  dari  lima  bilangan fuzzy. Yaitu  sangat  rendah  (SR),  rendah  (R),  cukup  (C),  tinggi  (T)  dan  sangat  tinggi  (ST)  seperti  terlihat  pada Gambar 2.
Gambar 2 Bilangan fuzzy untuk bobot.
Berikut ini adalah penjelasan bobot kriteria dari Gambar 2:
1) Sangat Rendah (SR)  = 0
2) Rendah (R)= 0.25
3) Cukup (C) = 0.50
4) Tinggi (T) = 0.75
5) Sangat Tinggi (ST) = 1
Standar range yang dipakai dalam metode ini adalah 0 – 1. Bilangan fuzzy untuk kriteria 1 (C1), kriteria 2 (C2), kriteria 3 (C3),  kriteria 4 (C4), kriteria 5 (C5),kriteria 6 (C6), kriteria 7 (C7), kriteria 8 (C8),  kriteria 9 (C9), kriteria 10 (C10), kriteria 11 (C11), kriteria 12 (C12), kriteria 13 (C13),  kriteria 14 (C14), kriteria 15 (C15) adalah sama yaitu 15 (lima belas).

## 4.1.2 Kriteria Metode Pembelajaran
Variabel metode pembelajaran dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.
Tabel 2. Kriteria 1 (C1) Metode pembelajaran.
C1 Bilangan fuzzy Bilangan Crisp Metode demonstrasi Sangat Tinggi (ST) 1 Metode diskusi Tinggi (T) 0,75 Metode eksperimen Cukup (C) 0,50 Metode latihan Rendah  (R) 0,25 Metode ceramah Sangat Rendah (SR) 0

## 4.1.3 Kriteria Perencanaan Pembelajaran
Perencanaan  Pembelajaran  berarti  pemikiran  tentang  penerapan  prinsip-prinsip  umum  mengajar  tersebut  di dalam pelaksanaan tugas mengajar dalam suatu situasi interaksi guru dan murid, baik di dalam kelas maupun di luar kelas.  Perencanaan  pembelajaran  dibagi  menjadi  5  yaitu:  perencanaan  tingkat  nasional,  perencanaan  profinsi,
perencanaan  rayon,  dan  perencanaan  sekolah.  Variabel  perencanaan  pembelajaran  dikonversikan  dengan  bilangan fuzzy terdapat pada tabel 3.
Tabel 3. Kriteria 2 (C2) Perencanaan pembelajaran.
C2 Bilangan fuzzy Bilangan Crisp Perencanaan nasional Sangat Tinggi (ST) 1 Perencanaan profinsi Tinggi (T) 0,75 Perencanaan kabupaten Cukup (C) 0,50 Perencanaan rayon Rendah  (R) 0,25 Perencanaan sekolah Sangat Rendah (SR) 0

## 4.1.4 Kriteria Evaluasi Hasil Belajar
Evaluasi  pembelajaran  merupakan  sebuah  kegiatan  mengevaluasi  atau  mengoreksi  hal-hal  yang  telah  terjadi atau dilakukan selama kegiatan pembelajaran sedang berlangsung . Evaluasi bisa dilaksanakan dalam  waktu  30 hari sekali,  14  harisekali,  7  hari  sekali,  setiap  hari  atau  lebih  dari  30  hari.Variabel  evaluasi  hasil  belajar  dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini. Tabel 4. Kriteria 3 (C3) evaluasi hasil belajar.
C3 Bilangan fuzzy Bilangan Crisp Setiap Hari Sangat Tinggi (ST) 1 Setiap 7 Hari Tinggi (T) 0,75 Setiap 14 Hari Cukup (C) 0,50 Setiap 30 Hari Rendah  (R) 0,25 > 30 Hari Sangat Rendah (SR) 0

## 4.1.5 Kriteria Nilai peserta didik
Nilai  dari  peserta  didik  adalah  jumlah  nilai  rata-rata  ujian  siswa  satu  kelas  yang  telah  di  bimbing  oleh  guru selama  proses  belajaar-mengajar.  Variabel  nilai  peserta  didik  dikonversikan  dengan  bilangan fuzzy terdapat  pada tabel 5.
Tabel 5. Kriteria 4 (C4) Nilai peserta didik. C4 Bilangan fuzzy Bilangan Crisp 3.5 – 4 Sangat Tinggi (ST) 1 3.0 - 3.4 Tinggi (T) 0,75 2.5 - 2.9 Cukup (C) 0,50 2.0 – 2.4 Rendah  (R) 0,25 < 2.0 Sangat Rendah (SR) 0

## 4.1.6 Kriteria Karya pengembangan profesi.
Pengembangan  profesi  merupakan  peningkatan  keterampilan  melalui  penulisan  karya  ilmiah.  Penilaian  karya pengembangan  profesi  adalah  karya  tulis  yang  telah  dibuat  oleh  guru  tersebut  yang  berupa  buku,  artikel,  soal UN/UAS,  LKS  atau  tidak  ada  sama  sekali.  Variabel  pengembangan  profesi  dikonversikan  dengan  bilangan fuzzy pada tabel 6.
Tabel 6. Kriteria 5 (C5) Karya pengembangan profesi..
C5 Bilangan fuzzy Bilangan Crisp Penulis Buku Sangat Tinggi (ST) 1 Penulis  Artikel Tinggi (T) 0,75 Penulis Soal UN/UAS Cukup (C) 0,50 Penulis LKS Rendah  (R) 0,25 Bukan Penulis Sangat Rendah (SR) 0

## 4.1.7 Kriteria pengurus organisasi bidang pendidikan.
Pengurus  /  panitia  organisasi  bidang  pendidikan  adalah  guru  yang  berperan  atau  bekerja  sebagai  pengurus  di suatu  tempat  atau  wadah  dimana  orang-orang  berkumpul  dan  bekerjasama  secara  rasional,  sistematis  dan terorganisasi  dalam  memanfaatkan  sumber  daya  di  bidang  pendidikan.  organisasi  Pengalaman  organisasi  seorang guru  akan  dinilai  sesuai  dengan  tingkatan  organisasi  yang  telah  diikuti.  Variabel  pengurus  organisasi  bidang pendidikan dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.
Tabel 7. Kriteria 6 (C6) Pengurus organisasi bidang pendidikan.
C6 Bilangan fuzzy Bilangan Crisp Tingkat Internasional Sangat Tinggi (ST) 1 Tingkat Nasional Tinggi (T) 0,75 Tingkat Provinsi Cukup (C) 0,50 Tingkat Kabupaten/Kota Rendah  (R) 0,25 Tingkat Kecamatan Sangat Rendah (SR) 0

## 4.1.8 Kriteria Sosial
Sosial  dapat  berarti  kemasyarakatan.  Sosial  adalah  keadaan  dimana  terdapat  kehadiran  orang  lain.Variabel sosial dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.
Tabel 8. Kriteria 7 (C3) Sosial
C7 Bilangan fuzzy Bilangan Crisp Berkomunikasi dan bergaul secara efektif dengan peserta didik Sangat Tinggi (ST) 1 Berkomunikasi dan bergaul secara efektif dengan sesama pendidik Tinggi (T) 0,75 Berkomunikasi dan bergaul secara efektif dengan tenaga kependidikan Cukup (C) 0,50 Berkomunikasi dan bergaul secara efektif dengan orang tua/ wali peserta didik Rendah  (R) 0,25 Berkomunikasi dan bergaul secara efektif dengan Masyarakat sekitar Sangat Rendah (SR) 0

## 4.1.9 Kriteria Jabatan Guru
Jabatan fungsional guru adalah jabatan fungsional yang mempunyai ruang lingkup, tugas, tanggung jawab, dan wewenang  untuk  melakukan  kegiatan  mendidik,  mengajar,  membimbing,  mengarahkan,  melatih,  menilai,  dan mengevaluasi  peserta  didik  pada  pendidikan  anak  usia  dini  jalur  pendidikan  formal,  pendidikan  dasar,  dan pendidikan  menengah  sesuai  dengan  peraturan  perundang-undangan  yang  diduduki  oleh  Pegawai  Negeri  Sipil. Jenjang jabatan fungsional guru dari yang terendah sampai dengan yang tertinggi, yaitu: guru pertama, guru muda, guru madya, guru utama da guru honor. Variabel jabatan guru dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.
Tabel 9. Kriteria 8 (C8) Jabatan guru.
C8 Bilangan fuzzy Bilangan Crisp Utama Sangat Tinggi (ST) 1 Madya Tinggi (T) 0,75 Muda Cukup (C) 0,50 Pertama Rendah  (R) 0,25 Honor Rendah  (R) 0,25

## 4.1.10 Kriteria Absensi Guru
Absensi guru adalah pola kebiasaan ketidak hadiran dari guru setiap jadwal mata pelajaran berlangsung.Dalam absensi ini dibagi menjadi 0 kali guru tidak hadir, 1 kali guru tidak hadir, 2 kali guru tidak hadir, 3 kali guru tidak hadir,  dan  lebih  dari  3  kali  guru  tidak  hadir.  Kehadiran  guru  sangat  menentukan  keberhasilan  proses  belajar mengajar di sekolah setiap hari. Variabel absensi guru  dikonversikan dengan bilangan fuzzy dapat dilihat pada tabel 10.
Tabel 10. Kriteria 9 (C9) Absensi guru. C9 Bilangan fuzzy Bilangan Crisp 0 Sangat Tinggi (ST) 1 1 Tinggi (T) 0,75 2 Cukup (C) 0,50 3 Rendah  (R) 0,25 >3 Sangat Rendah (SR) 0

## 4.1.11 Kriteria Disiplin Masuk Mata Pelajaran
Disiplin  masuk  mata  pelajaran  yaitu  ketepatan  atau  keterlambatan  waktu  guru  dalam  mengisi  jadwal  mata pelajaran  di  setiap  kelas.  Disini  akan  dibagi  menjadi  5  bagian  untuk  mengetahui  ketepatan  waktu  guru  masuk  ke dalam kelas  mata pelajarannya. 1. Datang 10 menit sebelum pelajaran dimulai, 2 tepat waktu, terlambat 10 menit, terlambat 20 menit, dan terlambat 30 menit. Dalam penilaian kriteria ini, guru yamg semakin cepat datang ke kelas yang akan di ajar nya maka nilai yang di ddapatkan akan menjadi lebih besar dan semakin lama guru tersebut masuk dan  melakukan  proses  belajar  mengajar,  maka  nilai  yang  akan  didapatkan  guru  tersebut  akan  berkurang.Variabel disiplin masuk mata pelajaran dikonversikan dengan bilangan fuzzy dapat dilihat pada tabel 11.
Tabel 11. Kriteria 10 (C10) Disiplin masuk mata pelajaran.
C10 Bilangan fuzzy Bilangan Crisp Datang 10 menit sebelum pelajaran dimulai Sangat Tinggi (ST) 1 Tepat waktu Tinggi (T) 0,75 Terlambat 10 menit Cukup (C) 0,50 Terlambat 20 menit Rendah  (R) 0,25 Terlambat 30 menit Sangat Rendah (SR) 0

## 4.1.12 Kriteria Kualifikasi Akademik
Kualifikasi  akademikadalah  tingkat  pendidikan  minimal  yang  harus  dipenuhi  oleh  seorang  pendidik  yang berlaku. Kualififkasi akademik berisi tentang pendidikan terakhir seorang guru yang meliputi: S III, S II, S I, dan D III.  Variabel  kualifikasi  akademik  dikonversikan  dengan  bilangan fuzzy terdapat  pada  tabel  11. Data dibuktikan dengan ijazah dan atau sertifikasi keahlian yang relevan sesuai ketentuan perundang-undangan yang
3.11 Kriteria 11 (C11) Kualifikasi Akademik C11 Bilangan fuzzy Bilangan Crisp S III Sangat Tinggi (ST) 1 S II Tinggi (T) 0,75 S I Cukup (C) 0,50 D III Rendah  (R) 0,25 SMA Sangat Rendah  (SR) 0

## 4.1.13 Kriteria Lama Pengalaman Guru
Lama  pengalaman  guru  ialah  berapa  lama  seorang  guru  telah  bertugas  membimbing  siswa  terhitung  dengan tahun.  Dalam  hal  ini  dikategorikan  menjadi  lebih  dari  30  tahun,  20-30  tahun,  10-19  tahun,  5-9  tahun,  dan  kurang dari 5 tahun. Variabel lama pengalaman guru dikonversikan dengan bilangan fuzzy dapat dilihat pada tabel 12.
Tabel 12. Kriteria 12 (C12) Lama pengalaman mengajar.
C12 Bilangan fuzzy Bilangan Crisp >30 Tahun Sangat Tinggi (ST) 1 20-30 Tinggi (T) 0,75 10-19 Cukup (C) 0,50 5-9 Rendah  (R) 0,25 <5 Sangat Rendah (SR) 0

## 4.1.14 Kriteria Jumlah Karya Tulis
Jumlah  karya  tulis  yaitu  jumlah  karya  tulis  yang  memiliki  karakteristik  keilmuan  dan  memenuhi  syarat keilmuan yang telah di buat oleh seorang guru.Dalam penilaian ini, semakin banyak karya tulis maka penilaian guru tersebut semakin baik.Variabel jumlah karya tulis dikonversikan dengan bilangan fuzzy di tabel 13.
Tabel 13. Kriteria 13 (C13) Jumlah karya tulis.
C13 Bilangan fuzzy Bilangan Crisp >10 Sangat Tinggi (ST) 1 8-10 Tinggi (T) 0,75 5-7 Cukup (C) 0,50 2-4 Rendah  (R) 0,25 0-1 Sangat Rendah (SR) 0

## 4.1.15 Kriteria Tugas Tambahan
Tugas tambahan guruadalah tugas seorang guru yang telah lulus sertifikasi diluar beban kerja guru. Dalam hal ini  di  bagi  menjadi  kepala  sekolah,  wakil  kepala  sekolah,  kepala  lab.,  wali  kelas,  dan  Pembina  ekstra kurikuler.Kepala  sekolah adalah guru yang  diberikan  tugas  tambahan  untuk  memimpin  suatu sekolah yang diselenggarakan proses belajar-mengajar atau tempat terjadi interaksi antara guru yang memberi pelajaran dan murid yang  menerima  pelajaran.  Wakil  kepala  sekolah  adalah  seorang  guru  yang  diberi  tugas  tambahan  untuk  mewakili kepala  sekolah  dalam  bidang-bidang  tertentu  dalam  suatu  sekolah.  Wali  kelas  adalah  guru  yang  diberi  tugas tambahan  untuk  mengelola  kelas  pada  agar  proses  kegiatan  pengendalian  dalam  proses  belajar-mengajar  agar berlangsung  dengan  dinamis,  produktif,   efektif  dan  efisien  sehingga  tercipta  situasi  dan  kondisi  kelas  yang harmonis bagi berlangsungnya kegiatan belajar mengajar.Kepala lab adalag guru yang diberi tugas tambahan untuk mengatur  dan  mengembangkan  laboratorium  yang  dimiliki  sekolah.  Dan  Pembina  ekstra  kurikuler  adalah  guru pembimbing  kegiatan  yang  dilakukan siswa sekolah   di  luar  jam  belajar kurikulum standar  agar  siswa  dapat mengembangkan kepribadian, bakat, dan kemampuannya di berbagai bidang di luar bidang akademik.Variabel tugas tambahan dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.
Tabel  14. Kriteria 14 (C14) Tugas tambahan.
C14 Bilangan fuzzy Bilangan Crisp Kepala sekolah Sangat Tinggi (ST) 1 Wakil kepala sekolah Tinggi (T) 0,75 Wali kelas Cukup (C) 0,50 Kepala lab. Rendah  (R) 0,25 Pembina ekstra kurikuler Sangat Rendah (SR) 0

## 4.1.16 Kriteria Jumlah Penghargaan di Bidang Pendidikan
Jumlah penghargaan guru adalah jumlah penghormatan yang diberikan kepada guru yang memiliki prestasi di dalam  bidang  pendidikan.  Prestasi  ini  bisa  didapatkan  guru  dari  berbagai  kegiatan  perlombaan/turnamen  maupun
penghargaan  dari  atasan  maupun  pemerintah.  Jumlah  dari  penghargaan  itulah  yang  nantinya  akan  dihitung  dan semakin  besar  nilai  jumlah  penghargaan  maka  nilai  penilaian  inipun  akan  semakin  bagus.Variabel  jumlah penghargaan di bidang pendidikan dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini.
Tabel 15. Kriteria 15 (C15) Jumlah penghargaan di bidang pendidikan.
C15 Bilangan fuzzy Bilangan Crisp >10 Sangat Tinggi (ST) 1 8-10 Tinggi (T) 0,75 5-7 Cukup (C) 0,50 2-4 Rendah  (R) 0,25 0-1 Sangat Rendah (SR) 0

## 4.2 Hasil Eksekusi
Hasil eksekusi adalah hasil dari sistem yang dijalankan. Peneliti melakukan pengujian di localhost . Pengaksesan sistem user dilakukan pada http://localhost/cspkpilgurusman1/ Pada sistem ini akan terdiri dari halaman akses user dan halaman akses admin.

## 4.2.1 Halaman Akses User
Halaman  akses user merupakan  halaman  yang  dapat  di  akses  oleh user pada  sistem  ini  yang  menjadi user adalahguru SMA LTI IGM yaitu calon Guru berprestasi. Pada halaman akses user terdiri dari : a. Halaman Home
Perangkat lunak penentuan guru berprestasi ini jika dieksekusi akan tampil halaman home yang berisi pilihan- pilihan menu seperti pada gambar 3.
Gambar 3 Tampilan Halaman Home .

## 4.2.2 Halaman Akses Admin
Halaman akses administrator merupakan halaman yang dapat diakses oleh admin.

## 4.2.3 Halaman Login Admin
Halaman login adalah halaman dimana seorang admin akan mengetikkan username dan password untuk menuju ke halaman home admin seperti pada gambar 4.
a. Halaman Home Admin
Halaman home admin  adalah  halaman  yang  muncul  ketika  admin  memasukkan username dan password dengan benar, seperti pada gambar 5.
Gambar 5 Tampilan Halaman Home Admin.
a. Halaman Pengguna
Halaman pengguna digunakan untuk menambah atau menghapus pengguna, seperti pada gambar 6.
Gambar 6 Tampilan Halaman Pengguna .

## b. Halaman Guru
Form  ini  digunakan  admin  untuk  menginput  data  calon  penerima  predikat  guru  berprestasi  di  SMA  LTI IGM. Dalam menu guru admin dapat menginput data tentang guru yang masuk dalam calon predikat guru berprestasi dan menginput nilai kriteria dari guru bersangkutan, seperti pada gambar 7.
c. Halaman Variabel
Halaman variabel adalah halaman yang berfungsi untuk menambah atau menghapus variabel atau kriteria dalam pemilihan guru berprestasi, seperti pada gambar  8.
Gambar 8 Tampilan Halaman Variabel .
d. Halaman Penentuan
Halaman  penentuan  adalah  halaman  yang  berfungsi  untuk  menentukan  tahun  pemilihan  dilakukan  dan  akan langsung menentukan siapa guru yang berhak mendapatkan predikat guru terbaik di SMA LTI IGM, seperti pada gambar 9.
Gambar 9 Tampilan Halaman Laporan .
e. Halaman Logout
Halaman  Logout  digunakan  admin  untuk  keluar  dari  halaman  web  pemilihan  guru  berprestasi,  seperti  pada gambar 10.
Gambar 10 Tampilan Halaman Logout .

## 4.2.4 Hasil Pengujian Black Box
Pengujian  yang  di  lakukan  terhadap  sistem  dengan  menggunakan  Metode Black  Box .Menurut  Roger  S. Pressman  (2002:551),  Pengujian Black-Box berfokus  pada  persyaratan  fungsional  perangkat  lunak.  Dengan demikian,  pengujian black-box memungkinkan  perekayasaan  perangkat  lunak  mendapatkan  serangkaian  kondisi input yang sepenuhnya menggunakan semua persyaratan fungsiona luntuk suatu program.Hasil pengujian sistem ini akan diperlihatkan pada tabel IV.1.

## Tabel 16. Tabel Hasil Pengujian Sistem

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan hasil penelitian maka peneliti dapat menarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Sistem  penentuan  guru  berprestasi  dapat  diterapkan  sebagai  sarana  panitia  penilaian  guru  berprestasi dalam proses penilaian guru.
2. Sistem  tersebut dapat dikembangkan dengan menambahkan beberapa kriteria, sesuai dengan kebutuhan user

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kadir, A. (2008). Dasar Pemograman Web Dinamis Menggunakan PHP . Ed: III. Penerbit Andi Yogyakarta.
[2] Amalia,  R.,  Fadlun,  A.,  Arivanty,  K.,  &  Wibowo,  H.  (2009), “    Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk Menentukan  Penerima  Beasiswa  Bank  BRI  Menggunakan  FMADM “  (Studi  Kasus:  Mahasiswa  Fakultas Teknologi Industri Universitas Islam Indonesia). Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Informasi 2009, 62-67
[3] Sholiq,  Prof.  Dr.  Ir.  Imam  Robandi,  MT.  (2010) “Analisa  dan  Perancangan  Berorientasi  Obyek ”,  Penerbit Muara Indah Bandung.
[4] Widiastuti,  N.I.  (2012),  “  Model  Perilaku  Berjalan  Agen-Agen  Menggunakan  Fuzzy  Logic ”, . Jurnal Komputer dan Informatika (KOMPUTA). Vol. 1, No. 1, 37-43
[5] Hasugian, P.M. (2012), “ Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Untuk Menentukan Tenaga Kerja Dengan Metode Simple Additive Weighitng ” , (Studi Kasus : PT Cahya Bintang Medan). Vol. 2, 39-44
[6] Pelita Informatika Budi Darma . Iryanto., Samosir, R., & Siregar, R. (2013), “ Produksi Kopi Optimum Antara Metode Fuzzy -Mamdani Dengan Fuzzy –Sugeno Pada PT XYZ ”, Siantia Matematika. Vol. 1, No. 6, 517-527
[7] Pressman Rogger  (2002),  ” Rekyasa Perangkat Lunak”, Penerbit ANDI and McGraw Hill Book Co.