PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU TERBAIK STUDI KASUS : SMA NEGERI 63 JAKARTA
Norina Br Lingga 1) , Humisar Hasugian 2)
Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : noriinalingga@gmail.com 1) , humisar.hasugian@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Penelitian  ini  membahas  decision  support  system  pemilihan  guru  terbaik  pada  SMA  Negeri  63  Jakarta.  Guru merupakan  pendidik  profesional  dengan  tugas  mendidik,  mengajar,  membimbing,  mengarahkan,  dan mengevaluasi  peserta  didik.  SMA  Negeri  63  Jakarta  merupakan  sekolah  negeri  yang  berupaya  meningkatkan mutu  pendidikan  agar  dapat  bersaing  dengan  sekolah  lainnya.  Salah  satu  upaya  yang  sudah  dilakukan mengevaluasi  kinerja guru  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  potensi  dan  mengembangkan  kinerja.  Saat  ini, pihak sekolah hanya melakukan proses penilaian kinerja guru tetapi belum  melakukan pemilihan guru terbaik sehingga  terdapat  beberapa guru  yang  tidak  melakukan  perubahan  sikap  dan  kinerja  dalam  proses  mengajar. Oleh  karena  itu  SMA  Negeri  63  Jakarta  membutuhkan  sistem  penunjang  keputusan  yang  dapat  melakukan pemilihan  guru  terbaik  agar  semakin  memotivasi  guru  untuk  melakukan  perubahan  sikap  dan  cara  mengajar. Sistem ini menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) sebagai penentu bobot kriteria, yang akan membandingkan  kriteria  satu  dengan  kriteria  yang  lainnya  dan  metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) sebagai  metode  untuk  mencari  penjumlahan  terbobot.  Salah  satu  yang  akan  membantu  pengambil  keputusan adalah dihasilkannya laporan ranking yang sudah terurut dari alternatif dengan nilai tertinggi sampai dengan alternatif  dengan  nilai  terkecil.  MySQL  sebagai  database  dan  Microsoft  Visual  Studio  2008  digunakan  untuk membuat sistem ini yakni sebagai database dan tool pembuatan sistem.
Kata kunci : SPK, AHP, SAW, Pemilihan.

## 1. PENDAHULUAN
Guru  merupakan  salah  satu  tonggak  utama dalam  dunia  pendidikan,  kemampuan  dan  prestasi siswa tidak lepas dari bagaimana peran seorang guru dalam mengajar, membimbing, mengarahkan, melatih,  menilai,  dan  mengevaluasi  peserta  didik. SMA  Negeri  63  Jakarta  yang  berlokasi  di  Jalan AMD Manunggal V No.57, RT.1/RW.11, Petukangan  Utara,  Pesanggrahan,  Jakarta  Selatan merupakan  sekolah  yang  selalu  berusaha  untuk meningkatkan  mutu  pendidikan  agar  dapat  bersaing dengan  sekolah  lainnya.  Salah  satu  usaha  yang dilakukan  adalah  dengan  meningkatkan  kualitas guru  dengan  memberikan  apresiasi  kepada  guru terbaik.  Guru  terbaik  adalah  guru  yang  berhasil melaksanakan  tugas  dan  memiliki  kemampuan kinerja  melebihi  guru  lain.  Proses  pemilihan  guru terbaik  pada  SMA  Negeri  63  Jakarta  dilakukan dengan  cara  Bidang  Kurikulum  bertanya  kepada beberapa  siswa  siapa  yang  menurut  mereka  guru terbaik. Tentu penilaian seperti ini masih dipengaruhi  unsur  subjektifitas  dari  yang  memilih, sehingga  dirasakan  kurang  mendukung  proses tersebut.  Apabila  terjadi  ketidaktepatan  tim  penilai dan  siswa  dalam  memberikan  penilaian  kepada setiap  guru  karena  adanya  beberapa  kriteria  yang bersifat  subjektif,  maka  penilaian  diberikan  masih bersifat  tidak  pasti  dan  tidak  jelas  karena dimungkinkan muncul ketidaktepatan dalam memberikan nilai kepada guru yang akan berdampak
pada  hasil  pemilihan  guru  terbaik  menjadi  kurang tepat  dan  akurat. Selain  itu  penilaian  juga  tidak menggunakan  kriteria-kriteria  yang  ditentukan secara  standar,  tidak  adanya  pembobotan  untuk setiap  kriteria,  dan  tidak  adanya  perangkingan  dari hasil  penilaian  akhir.  Berdasarkan  kendala  yang dihadapi  tersebut,  maka  dibuatkan  suatu  sistem penunjang  keputusan  untuk  membantu  proses pemilihan  guru  terbaik  di  SMA  Negeri  63  Jakarta. Pembuatan sistem ini diharapkan dapat menyelesaikan  permasalahan  yang  dihadapi,  dan menghasilkan  rekomendasi  keputusan  yang  bisa membantu  Bidang  Kurikulum  untuk  menentukan siapa  yang  benar-benar  layak  mendapat  predikat sebagai  guru  terbaik.  Dalam  sistem  ini  untuk menentukan  bobot  kriteria  dan  menyederhanakan permasalahan kedalam sebuah struktur hierarki yang mudah  dipahami  digunakan  metode Analytical Hierarchy  Process (AHP)  dan  untuk  penentuan ranking guru terbaik berdasarkan perhitungan bobot kriteria  dengan  metode  sebelumnya  digunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).
2. METODOLOGI PENELITIAN
2.1. Metode Pengumpulan Data
Untuk  mengumpulkan  data,  informasi,  dan materi  yang  relevan  dengan  permasalahan  yang dibahas pada SMA Negeri 63 Jakarta,  maka penulis dalam penelitian ini, menggunakan metode yaitu :
a. Observasi
Observasi  dilakukan  dengan  cara  pengamatan langsung untuk mendapatkan hal-hal yang berkaitan dengan  sistem  penunjang  keputusan  pemilihan  guru terbaik  sekaligus  mendapatkan  masukan  dalam penelitian ini.
b. Wawancara Proses  mengumpulan  data  yang  dibutuhkan dengan  bertanya  langsung  kepada  narasumber berhubungan  dengan  pemilihan  guru  terbaik  yang dilakukan  pada  Bidang  Kurikulum  sebagai  pihak yang  diberikan  wewenang  untuk  menyelenggarakan pemilihan  guru  terbaik  dilakukan  dengan  metode wawancara. c. Analisa Dokumen Informasi yang sesuai dengan sistem yang akan dibuat dapat diperoleh dengan menganalisa dokumen berjalan, metode ini disebut dengan analisa dokumen.
d. Studi Pustaka Membaca jurnal atau e-book serta referensi lain yang berkaitan dengan teori  pemilihan guru terbaik, teori  tentang Decision  Support  System ,  teori mengenai  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP),  teori  mengenai  metode Simple  Additive Weighting (SAW),  dan  teori-teori  lainnya  yang berkaitan  dengan  pembuatan  sistem  penunjang keputusan ini dilakukan pada kegiatan ini.
e. Kuesioner
Respon  atau  tanggapan  responden  mengenai pertanyaan  atau  pernyataan  yang  ditujukan  dapat dilakukan  dengan  proses  pengumpulan  data  yang disebut  dengan  metode  kuesioner  dimana  hasil kuesioner  yang  di  peroleh  dari  responden  ini  akan didapatkan  suatu  hasil  yang  akan  digunakan  untuk perhitungan kriteria pada pemilihan guru terbaik.

## 2.2. Instrumentasi
Teknik wawancara dan menyebarkan kuesioner merupakan instrumentasi yang dipilih oleh penulis. Wawancara dilakukan pada Bidang Kurikulum SMA Negeri 63 Jakarta untuk memperoleh  informasi  tentang  bagaimana  proses penentuan  guru  terbaik.  Dengan  menggunakan kuesioner  sebagai  instrumentasi  yang  disebarkan kepada  responden  ahli,  dapat  diperoleh  sebuah pernyataan  yang  akan  digunakan  untuk  mengukur apa yang ditemukan dalam kegiatan ini.

## 2.3. Teknik Analisa Data
Pada  penelitian  ini  teknik  analisa  data  yang digunakan  mengunakan  analisis  deskriptif,  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP),  dan  metode Simple Additive Weighting (SAW). Penyajian dalam bentuk  rangkuman  yang  merupakan  perolehan  dari hasil  survei  dilakukan  melalui  analisis  deskriptif. Sementara untuk menentukan bobot kriteria digunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan  untuk  menentukan  perankingan  guru yang  diurutkan  dari  nilai  terbesar  ke  nilai  terkecil
agar  dapat  diperoleh  hasil  untuk  mengetahui  guru terbaik digunakan metode Simple Additive Weighting (SAW).

## 2.4. Komponen Decision Support System
Aplikasi  untuk  pengambilan  keputusan  yang dibuat  oleh  penulis  terdiri  dari  beberapa  subsistem. Dari beberapa subsistem tersebut dapat digambarkan  pada  gambar  1  berikut  ini  beserta dengan penjelasannya.
Gambar 1. Komponen Sistem Penunjang Keputusan
a. Subsistem Manajemen Data
Menyediakan data baik data internal , eksternal , dan privat data.  Data internal dalam  aplikasi  ini adalah  data  guru  yang  diperoleh  dari  Bidang Kurikulum SMA Negeri 63 Jakarta. Aktivitas untuk membentuk dan mengakses digunakan dari data-data internal yang tersedia. Data eksternal dalam aplikasi ini  adalah  data  penilaian  guru  berupa  kehadiran, nilai  SKP  dan  kuesioner  penilaian  siswa.  Data eksternal ini  menggambarkan  faktor-faktor  yang dapat  mempengaruhi  proses  penilaian  kinerja  guru. Data privat adalah  data  kriteria  dan  bobot  yang dimasukkan oleh pengambil keputusan. b. Subsistem Manajemen Model
Sistem Penunjang Keputusan ini dibuat dengan menggunakan tools Microsoft Visual  Studio 2008 yang  merupakan  bahasa  pemograman Visual  Basic dan tools Heidi  SQL yang  merupakan database MySQL.
c. Subsistem Antarmuka Pengguna
Untuk  berkomunikasi  dan  menjalakan  sistem sesuai  perintah  pengguna  ( user )  dapat  dilakukan melalui  subsistem  ini,  dengan  kata  lain  interaksi antara  sistem  dan  pengguna  ( user )  juga  bisa  terjadi. Perintah  yang  bisa  pengguna  berikan  adalah entry data  mengenai  guru,  penilaian  kinerja  guru,  kriteria yang  menentukan  proses  penilaian  kinerja  guru, target  yang  dihasilkan  dari  kriteria  hingga  laporan guru  yang  terpilih  menjadi  guru  terbaik  di  SMA Negeri 63 Jakarta.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Profil Organisasi
Organisasi  yang  menjadi  tempat  penelitian adalah  SMA  Negeri  63  Jakarta  yang  merupakan salah  satu  Sekolah  Menengah  Atas  terbaik  yang berada  di  wilayah  Jakarta  Selatan.  Sekolah  yang
beralamat di Jalan AMD V No. 57 Petukangan Utara Kecamatan Pesanggrahan, Jakarta Selatan. Peringkat 8  dan  merupakan  7  besar  sekolah  terbaik  di  DKI Jakarta  pernah  diraih  oleh  sekolah  ini.  Selain  itu pernah  mendapat reward sebagai  sekolah  terbaik nomor  1  se-Jakarta  Selatan  pada  tahun  2010.  SMA Negeri  63  Jakarta  juga  terkenal  dengan  nilai  output yang sangat membanggakan. Untuk bidang ekstrakulikuler,  SMAN  63  memiliki  beberapa cabang  unggulan  seperti  bola  basket,  futsal, badminton,  tari  saman,  jujitsu, english  club , japanese  club ,  paduan  suara,  dan  lain-lain. SMA Negeri 63 Jakarta mempunyai  NSS: 301016305069, nomor telepon : 021- 7354473, dan fax : 73887414. Visi  :  Terwujudnya  prestasi  unggul  dan  terampil berdasarkan imtaq.
Misi :
a. Memperkuat  keimanan  dan  ketaqwaan  pada Tuhan Yang Maha Esa
b.    Mengembangkan SDM yang berkualitas
c. Menghasilkan  siswa  yang  berprestasi  dan terampil
d. Menghasilkan  siswa  yang  berbudi  luhur  dan berakhlak mulia
e. Meningkatkan  Pengelolaan  dan  Pelayanan Pendidikan.
3.2. Analisa Masalah
Menurut  Heizer  dan  Render  (2010), Fishbone Diagram disebut  juga  tulang  ikan  yang  berfungsi untuk  menunjukkan  faktor-faktor  utama  yang mempengaruhi  kualitas  dan  memiliki  akibat  dari masalah  yang  kita  pelajari.  Garis  horizontal  utama dan  garis  diagonal  utama  dengan  garis  kecil bercabang  membuat  tampilan Fishbone  Diagram semakin  mirip  dengan  tulang  ikan.  Tulang  ikan merupakan  penyebab  dan  akibat  dalam  situasi dimana  diperlukan  untuk  memecahkan  masalah produksi atau dilema lainnya. Penulis menggunakan Fishbone  Diagram dalam  menganalisa  masalah pengambilan keputusan pemilihan guru terbaik pada SMA Negeri 63 Jakarta sebagai berikut :

## 3.3. Proses Bisnis
SMA  Negeri    63  Jakarta  melakukan  penilaian kinerja  guru  setiap  tahun.  Penilaian  dilakukan  oleh bidang  kurikulum  dengan  melihat  daftar  absensi guru  dan  nilai  SKP  guru.  Berdasarkan  penilaian kinerja  inilah  akan  dipilih  guru  terbaik.  Selain  itu pemilihan  guru  terbaik  dilakukan  juga  dengan melihat  penilaian  siswa  terhadap  guru  yang mengajar mereka. OSIS akan bertanya kepada siswa siapa menurut mereka guru terbaik, kemudian OSIS merekap  dan  menyerahkan  nama-nama  guru  terbaik menurut para siswa ke bidang kurikulum. Kemudian bidang  kurikulum  merekap  kinerja  guru  dan menjumlahkan  hasil  guru  terbaik  pilihan  siswa. Hasil  rekap  dan  evaluasi  ini  selanjutnya  diserahkan kepada  kepala  sekolah  untuk  selanjutnya  kepala sekolah  mengadakan  rapat  untuk  menyatakan persetujuan  terhadap  hasil  evaluasi  kinerja  guru tersebut. Guru dengan hasil evaluasi kinerja tertinggi akan ditetapkan sebagai guru terbaik.
Shelly  dan  Rosenblatt  (2012)  mengemukakan: ”Metode yang banyak digunakan untuk memvisualisasikan dan mendokumentasikan perangkat lunak dalam mendesain sistem merupakan pengertian  dari Unified  Modeling  Language ”. Salah satunya  dengan Activity  diagram, yang  berfungsi untuk menunjukkan  penggambarkan  berbagai  alur kegiatan  yang  ada  pada  sistem  yang  akan  dibuat, kegiatan  apa  yang  dilakukan  diawal, decision yang mungkin  akan  ada  dan  sampai  kegiatan  akhir  yang dilakukan.  Diagram  aktivitas berdasarkan  uraian proses  bisnis  sebelumnya  dapat  digambarkan sebagai berikut :

## Gambar 3. Diagram Aktivitas
3.4. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Thomas  L.  Saaty merupakan  orang  yang mengembangkan metode AHP, metode ini bertujuan
untuk  menyederhanakan  masalah  yang  banyak  atau kompleks  ke  dalam  sub-sub  masalah  yang selanjutnya  akan  disusun  menjadi  bentuk  hierarki (Sukenda,  2012). Nilai  bobot  relatif  yang  diberikan pada  satu  kriteria  majemuk  dengan  membuat perbandingan  berpasangan  ( pairwise  comparison ) dilakukan  dengan  metode Analytical  Hierarchy Process  (AHP) dengan pakar  ( expert ). Hubungan di dalam  struktur  dapat  terbentuk  dari  perbandingan berpasangan  ini  yang  hasilnya  selanjutnya  berupa matriks,  yang mana bentuk eigen vector utama atau fungsi eigen merupakan  turunan  dari  skala  rasio. Yang  terpentingnya  adalah  matriksnya  bernilai positif dan berbalikan, dengan rumus yakni a ij = 1/a ji . Gambar  4  berikut  merupakan  penggambaran  dari struktur hierarki yang digunakan.

## Gambar 4. Struktur Hierarki

## 3.5. Perbandingan Kepentingan Antar Kriteria
Berdasarkan  tingkat  kepentingan  diatas  dari kuesioner  yang  telah  diajukan  kepada  pengambil keputusan  maka  selanjutnya  dibuatlah  tabel  matriks perbandingan  per  kriteria  yang  dapat  dilihat  pada tabel 1 berikut :

## Tabel 1. Matriks Perbandingan Per Kriteria
Kriteria Kehadiran Kuesioner Siswa Nilai SKP Tugas Tambahan Jenjang Pendidikan Kehadiran 1 7 1 4 4 Kuesioner Siswa 1/7 1 1/6 1/3 1/5 Nilai SKP 1 6 1 5 4 Tugas Tambahan ¼ 3 1/5 1 1/2 Jenjang Pendidikan ¼ 5 1/4 2 1

## 3.6. Pengujian  Metode  Analytical  Hierarchy
Process (AHP)
Menghitung  nilai Consistency  Index (CI)  dan nilai Consistency  Ratio (CR)  merupakan  pengujian yang  dilakukan  dengan  model  AHP.  Menurut Marimin  dan  Maghfiroh  (2010)  pengukuran  ini dimaksudkan  agar  dapat  diketahui  konsistensi jawaban  yang  akan  berpengaruh  kepada  kesahan hasil. Rumus  untuk  menghitung  nilai Consistency Index adalah sebagai berikut :
CI = (𝜋−𝑛) 𝑛−1 𝑛 : banyaknya kriteria
CI = ( 5,1892 − 5)
5  − 1

## CI = 0,0473
Nilai  RI  yaitu Random  Index merupakan  nilai  yang dikeluarkan  oleh Oarkridge  laboratory yang digunakan  untuk  menghitung Consistency  Ratio , berupa  tabel  seperti  terlihat  pada  tabel  2  (Marimin dan Maghfiroh, 2010) :
Tabel 2. Nilai Random Index ( Oarkridge Laboratory ) N 1 2 3 4 5 6 7 8 9  10  11  12  13
RI 0,00 0,00 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56
Parameter  yang  digunakan  untuk  memeriksa perbandingan  berpasangan  telah  dlakukan  dengan konsekuen  atau  tidak  merupakan  pengertian  dari Consistency  Ratio ,  dengan  rumus 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 .  Untuk n=5, maka nilai RI adalah 1,12.

## CR = 0,0473 1.12

## CR = 0,0422
Jika  CR  tidak  lebih  dari  0,10  maka  penilaian  ini dikatakan  konsisten,  sehingga  dapat  dikatakan bahwa  penilaian  perbandingan  kriteria  guru  terbaik pada  SMA  Negeri  63  Jakarta sudah  konsisten dan tidak memerlukan revisi penilaian.

## 3.7. Metode  Pengambilan  Keputusan  dengan Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  ini  sering  juga  disebut  dengan  metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW adalah untuk mencari jumlah nilai terbobot dari semua rating kinerja  masing-masing  alternatif  pada  seluruh atribut  (Kusumadewi,  2006). Metode Simple Additive Weighting (SAW) digunakan untuk menghitung  nilai  akhir  alternatif  yaitu  menentukan guru  terbaik.  Keluaran  yang  nantinya  dihasilkan adalah  nilai  untuk  setiap alternatif dari  nilai tertinggi hingga  nilai  yang  paling  rendah.  Sebelumnya digunnakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  sebagai  perhitungan  antar  kriteria,  dimana hasil  perhitungan  bobot  kriteria  tersebut  telah konsisten  dan  telah  ditentukan  dan  ditetapkan disetiap  kriteria  dimana  total  bobot,  apabila dijumlahkan  tidak  akan  lebih  dari  100%,  seperti terlihat pada tabel 3 berikut ini :
Tabel 3. Persentase Bobot Kriteria
Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot KRI01 Kehadiran 36,83% KRI02 Kuesioner Siswa 3,82% KRI03 Nilai SKP 37,96%
KRI04 Tugas Tambahan 8,18% KRI05 Jenjang Pendidikan 13,21%
Pada  kriteria  jenjang  pendidikan  peneliti melakukan  konversi  kedalam  skala  ordinal.  Hal  ini bertujuan  untuk  memudahkan  proses  perhitungan tanpa  merubah  makna  ataupun  nilai  sebenarnya. Dimana  semakin  tinggi  jenjang  pendidikan  guru maka nilai yang didapat juga semakin tinggi. Tabel 4 merupakan  daftar  konversi  yang  telah  dilakukan oleh peneliti.

## Tabel 4. Skala Ordinal Kriteria Jenjang Pendidikan
Nilai Skala Keterangan 1 Strata 1 (S1) 2 Strata 2 (S2) 3 Strata 3 (S3)
Berdasarkan  banyaknya  guru  pada  SMA Negeri  63  Jakarta,  maka  diambil  5  (lima)  guru untuk dijadikan sample atau contoh untuk menerapkan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dalam  mengambil  keputusan  guru  terbaik. Dimana  data merupakan hasil rekap nilai dari  setiap kriteria  yang  terlihat pada tabel 5 berikut.
Tabel 5. Nilai Alternatif Per Kriteria
Alternatif Kriteria Kehadiran Kuesioner Siswa Nilai SKP Tugas Tambahan Jenjang Pendidikan Adi Triantoro, M.Kom 97,8 3,7 87,44 3 2 Afdal Rafi, S.Pd 97 2,9 87,33 2 1 Syamsudin, S.Th.I 96,3 3,2 87,33 0 2 Mely Sunarsih,S.Pd 96,2 3,2 87,33 2 2 Yesi Efianti, S.S 97,3 3,3 87,33 2 1
Hal pertama yang dilakukan adalah normalisasi  dijadikan  matriks  untuk  menghitung nilai  masing-masing  kriteria,  Persamaan  berikut digunakan  untuk  menghitung  berdasarkan  kriteria benefit /keuntungan atau berdasarkan kriteria cost /biaya.
𝑋𝑖𝑗
𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 jika j atribut keuntungan ( benefit )
r ij = 𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗
𝑋𝑖𝑗 jika j atribut biaya ( cost )
Karena  semua  kriteria  bernilai benefit maka digunakan  rumus  SAW  keuntungan,  dibawah  ini contoh perhitungan kriteria kehadiran :
R 11 97,8 max(97,8; 97; 96,3; 96,2; 97,3) = 97,8 97,8 = 1 R 21 97 max(97,8; 97; 96,3; 96,2; 97,3) = 97 97,8 = 0,9918 R 31 96,3
max(97,8; 97; 96,3; 96,2; 97,3) = 96,3 97,8 = 0,9847
R 41 96,2
max(97,8; 97; 96,3; 96,2; 97,3) = 96,2 97,8 = 0,9836
R 51 97,3 max(97,8; 97; 96,3; 96,2; 97,3) = 97,3 97,8 = 0,9949
Setelah  dilakukan  perhitungan  untuk  setiap kriteria  maka  diperoleh  nilai  matriks  normalisasi seperti pada tabel 6 berikut ini :
Tabel 6.  Nilai Matriks Normalisasi
Alternatif Kriteria Kehadiran Kuesioner Siswa Nilai SKP Tugas Tambahan Jenjang Pendidikan Adi Triantoro, M.Kom 1 1 1 1 1 Afdal Rafi, S.Pd 0,9918 0,7838 0,9987 0,6667 0,5000 Syamsudin, S.Th.I 0,9847 0,8649 0,9987 0 1 Mely Sunarsih,S.Pd 0,9836 0,8649 0,9987 0,6667 1 Yesi Efianti, S.S 0,9949 0,8919 0,9987 0,6667 0,5000 Bobot 0,3683 0,0382 0,3796 0,0818 0,1321
Langkah  selanjutnya  adalah  proses  nilai preferensi  untuk  setiap  guru  dengan  persamaan sebagai berikut :
V 𝑖 = ∑ w 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1
1. Adi Triantoro, M.Kom
= {(1 x 0,3683) + (1 x 0,0382) + (1 x 0,3796) + (1 x 0,0818) + (1 x 0,1321)}
= (0,3683 + 0,0382 + 0,3796 + 0,0818 + 0,1321) = 1
2. Afdal Rafi, S.Pd
=  {(0,9918  x  0,3683)  +  (0,7838  x  0,0382)  + (0,9987 x 0,3796) + (0,6667 x 0,0818) + (0,5000 x 0,1321)}
= (0,3653 + 0,0299 + 0,3791 + 0,0545 + 0,0661) = 0,8949
3. Syamsudin, S.Th.I
=  {(0,9847  x  0,3683)  +  (0,8649  x  0,0382)  + (0,9987 x 0,3796) + (0 x 0,0818) + (1 x 0,1321)}
= (0,3627 + 0,0330 + 0,3791 + 0 + 0,1321)
= 0,9069
4. Mely Sunarsih, S.Pd
=  {(0,9836  x  0,3683)  +  (0,8649  x  0,0382)  + (0,9987  x  0,3796)  +  (0,6667  x  0,0818)  +  (1  x 0,1321)}
= (0,3623 + 0,0330 + 0,3791 + 0,0545 + 0,1321) = 0,9610
5. Yesi Efianti, S.S
=  {(0,9949  x  0,3683)  +  (0,8919  x  0,0382)  + (0,9987 x 0,3796) + (0,6667 x 0,0818) + (0,5000 x 0,1321)}
= (0,3664 + 0,0341 + 0,3791 + 0,0545 + 0,0661) = 0,9002
Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai terbesar  diperoleh  oleh Adi  Triantoro,  M.Kom sebagai alternatif terbaik dengan nilai 1 .
3.8. Model Data
a. ERD (Entity Relationship Diagram) Berguna  sebagai  bentuk  penggambaran
relasi atau hubungan yang ada pada data store , akan tetapi tidak untuk menggambarkan proses yang  terjadi  merupakan  pengertian  dari Entity Relationship  Diagram atau  diagram  hubungan data.  Berikut  ERD  pada  sistem  penunjang keputusan  pemilihan  guru  terbaik  pada  SMA Negeri 63 Jakarta :
Gambar 5. ERD (Entity Relationship Diagram)
b. LRS (Logical Record Structure)
Tabel-tabel yang terbentuk dari hasil antar himpunan entitas  yang  merupakan representasi dari struktur record-record merupakan pengertian LRS secara sederhana, berikut  LRS yang  digunakan  dalam  pemilihan  guru  terbaik pada SMA Negeri 63 Jakarta :
Gambar 6. LRS
c. Use Case Diagram
Merupakan diagram yang dapat menggambarkan  apa  yang  dibutuhkan  sistem melalui  pemikiran  dari  yang  menggunakan
sistem  yaitu user dan  dapat  disebut  sebagai pola  perilaku  sistem.  Rancangan use  case diagram hasil  analisa  tersebut  adalah  sebagai berikut :
Gambar 7. Use Case Diagram Input
Gambar 8. Use Case Diagram Proses
Gambar 9. Use Case Diagram Laporan

## d. Rancangan Layar
Rancangan  layar  pada  sistem  penunjang keputusan  pemilihan  guru  terbaik  pada  SMA Negeri 63 Jakarta adalah sebagai berikut :
Gambar 10. Rancangan Layar Entry Data Guru

## Gambar 11. Rancangan Layar Perbandingan AHP
Gambar 13. Rancangan Layar Entry Keputusan Guru Terbaik
Gambar 14. Rancangan Layar Laporan Cetak Keputusan
3.9. Hasil Penelitian Setelah dilakukan perhitungan terbobot menggunakan  metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan mencari perangkingan dengan menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  maka  diperoleh  nilai  alternative  urutan tertinggi.  Dalam  contoh  kasus  pemilihan  guru terbaik  pada  SMA  Negeri  63  Jakarta  maka terpilihlah  guru dengan  urutan  nilai  tertinggi  seperti pada tabel 7 berikut:
Tabel 7. Hasil Penelitian
No. Alternatif (Guru) Nilai Alternatif Ranking 1. Adi Triantoro, M.Kom 1 1 2. Mely Sunarsih, S.Pd 0,9610 2 3. Syamsudin, S.Th.I 0,9069 3 4. Yesi Efianti, S.S 0,9002 4 5. Afdal Rafi, S.Pd 0,8949 5

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  uraian  dan  pembahasan  analisa yang  telah  dilakukan  pada  SMA  Negeri  63  Jakarta maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
a. Dapat meminimalisir
kesalahan dan mempercepat  proses  pemilihan  guru  terbaik karena semuanya dilakukan di dalam satu sistem. Dengan  adanya  sistem  penunjang  keputusan pemilihan guru terbaik diharapkan dapat membantu  Bidang  Kurikulum  dalam  melakukan pengolahan  data,  perhitungan  nilai  akhir,  dan pencetakan laporan dari hasil penilaian.
b. Dengan  adanya  sistem  penunjang  keputusan  ini maka  dapat  dilakukan  proses  perangkingan dalam  pemilihan  guru  terbaik  dengan  tepat menggunakan  metode Analytical  Hierarchy Process (AHP)  sebagai  penentuan  bobot  dari kriteria  yang  digunakan  untuk  acuan  penilaian guru  per  kriteria  dan  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  sebagai  proses  penilaian ranking guru  sesuai  dengan  nilai  kriteria  yang telah  ditentukan  sebelumnya.  Sehingga  proses penilaian  kinerja  guru  lebih  tepat  dan  terhindar dari adanya subjektifitas dalam proses pemilihan.
c. Berdasarkan surat persetujuan kriteria maka telah ditetapkan  kriteria  secara  standar  dan  disetujui oleh decision maker yaitu  Kepala  Sekolah  SMA Negeri  63  Jakarta,  terdapat  5  (lima)  kriteria dengan  nilai eigenvector (bobot)  masing-masing yaitu  kehadiran  dengan  bobot  0,3683,  kuesioner siswa  dengan  bobot  0,0382,  nilai  SKP  dengan bobot  0,3796,  tugas  tambahan  dengan  bobot 0,0818,  dan  jenjang  pendidikan  dengan  bobot
0,1321.  Dan  nilai eigenvector tersebut  sudah konsisten  dan  tidak  perlu  dilakukan  perhitungan ulang  dengan  nilai Consistency  Ratio yaitu 0,0422.
d. Sistem  penunjang  keputusan  ini  menggunakan
Simple  Additive  Weighting (SAW)  sebagai proses  perhitungan  perangkingan  guru  sehingga informasi ranking masing-masing  guru  pada tahun  ajaran  tertentu  dapat  dilihat  dengan mencetak laporan ranking guru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Heizer,  Jay  &  Barry  Render,  2010. Manajemen Operasi ,  Edisi  Ketujuh  Buku  1,  Jakarta:  Salemba Empat.
[2] Kusumadewi S. 2006. Fuzzy Multi-Attribut Decision Making (Fuzzy MADM) , Yogyakarta: Graha Ilmu.
[3] Marimin  &  Maghfiroh,  2010, Aplikasi  Teknik Pengambilan  Keputusan  dalam  Manajemen  Rantai Pasok , Bogor: IPB Press.
[4] Shelly,  Gary  B.,  dan  Harry  J.  Rosenblatt,  2012, System Analysis and Design , 9th ed. USA,   Course Technology.
[5] Sukenda,  Zeny,  P.A.,  2012, Sistem  Penunjang Keputusan untuk Memilih Kendaraan Bekas dengan Menggunakan Metode Analitic   Hierarchy  Process (AHP).