Sistem Pendukung Keputusanpemilihan Guru Teladan Dengan Simple Additive Weighting Method (Saw) (Studi Kasus Di Sma Angkasa Yogyakarta)

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSANPEMILIHAN GURU TELADAN DENGAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING METHOD (SAW) (STUDI KASUS DI SMA ANGKASA YOGYAKARTA)
Harliyus Agustian, Anton Setiawan Hawibowo, Yuliani Indrianingsih Jurusan Teknik Informatika Sekolah Tinggi Teknologi Adisutjipto Yogyakarta informatika@stta.ac.id

## ABSTRACT
Decision  Support  System or DSS is  a system  that helps managers solve problems in a semi-structured. Many of the techniques used to make the DSS, one with Fuzzy Logic Multi-Attribute Decision Making (MADM). Fuzzy logic  is one problem  on feelings.  Where  the degree  of  membership is  usually representedwith  a value  of 0  and 1, with  Fuzzy  Logic  is  the  degree of  membership  can  be  represented with  a  value  between  0  and  1,  which  can  be  more  balanced.  High  School  Angkasa Yogyakarta is a place to educate students thus the students can be useful for Nation. In realizing, the need  for good quality  teachers  who can become  role  models for  students, so  that teaching  and    learning process will  be  better. Thus the  need assessment conducted by  the student or  the  principal to  determine the  ability of ateacher, both in  the process  of teaching or outside  the teaching  process. In the process  of  assessment  needs  to  consider  several  factors  than  affect  teacher performance.  These  factor  related  to  teaching  and  learning  process  outside  the process of theaching  anyothers  on the Indonesian Government Regulation Number 74  Year  2008  about  the  master  of  pedagogical,competence,  personality,  social  and professional.
High School Angkasa in conducting an assessment to each teacher based on the result of the vote.  So , to help assist in making selection for decision support of teacher to be made SPK. DSS will use fuzzy logic techniques that apply MADM SAW method in its calculation. It is expected that DSS can be an alternativein the selection of exeplary teacher in High School Yogyakarta.
Key words: DSS, MADM Fuzzy Logic, SAW method.

## 1. Pendahuluan
Komputer  merupakan  suatu  hasil  perkembangan  teknologi.  Komputer mempunyai  kemampuan  yang  fantastis  dalam  banyak  hal.  Dengan  kemampuannya itu  menyebabkan  komputer  dapat  diterima  diberbagai  kalangan,  bahkan  telah menjadi suatu kebutuhan. Salah satu kemampuan itu, adalah dalam pengelolaan data dan komunikasi informasi.
Informasi  sangat  dibutuhkan  dalam  proses  pengambilan  keputusan. Keputusan  yang  baik  dan  tepat  perlu  didukung  oleh  ketersediaan  informasi  yang akurat,  cepat  dan  relevan.  Dengan  informasi  yang  demikian,  supervisor/pimpinan suatu  lembaga/organisasi  dapat  gambaran  yang  komplek  dan  spesifik  dari  suatu keputusan  yang  akan  dirumuskan.  Keputusan  akan  efisien  dari  aspek  waktu  karena data  dapat  diakses  secara  instan.  Di  samping  itu  keakuratan  data  lebih  terjamin,
sehingga keputusan  yang dirumuskan akan  lebih tepat dan dapat dirumuskan dalam waktu yang relatif lebih singkat.
Dalam pengambilan keputusan  ini, dibutuhkannya suatu sistem pengambilan keputusan  yang  dapat  membantu  seorang  pimpinan  untuk  mengambil  keputusan. Istilah  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau  lebih  dikenal  dengan Decision Support  System  (DSS) merupakan  suatu  sistem  untuk  mendukung  para  pengambil keputusan  manajerial  dalam  situasi  keputusan  semiterstruktur.  Sistem  ini dimaksudkan  untuk  menjadi  alat  bantu  bagi  para  pengambil  keputusan  untuk memperluas kapabilitas mereka, namun tidak untuk menggantikan penilaian mereka.
SMA  Angkasa  dalam  pengambilan  keputusan  untuk  memilih  guru  teladan tidak berdasarkan data yang kualitatif yang membandingkan setiap kriteria yang ada, sehingga  penilaian  hanya  dilakukan  oleh  siswa  dengan  memilih  guru  yang menurutnya teladan tanpa mempertimbangkan kriteria-kriteria yang diperlukan. Jadi penilaian yang dilakukan hanya berdasarkan hasil voting suara dan juga perhitungan yang  dilakukan  juga  tidak  komputerisasi  sehingga  data  yang  lama  sering  sekali hilang  dari  pembukuan.  Dalam  hal  ini  sangat  diperlukan  sistem  yang  dapat menggabungkan  antara  pendukung  keputusan  dan  komputerisasi  dengan menggunakan  perhitungan  yang  tepat,  untuk  membantu  menilai  setiap  guru berdasarkan  kriteria  atau  faktor  yang  dijadikan  pertimbangan,  sehingga  hasil  yang didapat lebih objektif.

## 2. Landasan Teori
Kualitas  dalam  pengambilan  keputusan  sangat  dipengaruhi  oleh  kriteria yang  akan  digunakan  dalam  penilaian,  semakin  detail  kriteria  yang  digunakan  hasil keputusan yang didapat akan semakin baik.
Pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  guru  teladan,  dalam  segi penilaian  lebih  cenderung  ke  siswa  dan  lingkungan  sekolah.  Sehingga  melibatkan data-data  yang  bersifat  kualitatif,  seperti  interaksi  antara  guru  dengan  siswa  dan sesama  pengajar.  Dengan  data-data  yang  bersifat  kualitaif  tersebut  dapat  dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan untuk mendapatkan hasil terbaik.

## Dasar Penilaian Guru
Kriteria  penilaian  yang  dilakukan  meliputi  kompetensi  pedagogik, profesional,  kepribadian,  dan  sosial  yang  terdapat  di  dalam  Peraturan  Pemerintah Republik  Indonesia  Nomor  74  Tahun  2008  Tentang  Guru.  Faktor-faktor  tersebut dapat dijabarkan sebagai berikut.
1. Penilaian yang dilakukan oleh siswa melibatkan kompetensi pedagogik, soial dan profesional yang dijabarkan sebagai berikut.
a. Menunjukkan penguasaan materi yang diajarkan
b. Mengaitkan materi dengan pengetahuan lain yang diajarkan
c. Menyampaikan materi dengan jelas
d. Mengaitkan materi dengan realitas kehidupan
e. Melaksanakan pembelajaran secara bertahap / runtut
f. Menguasai kelas
g. Melaksanakan pembelajaran sesuai dengan alokasi waktu yang di rencanakan
h. Menggunakan media secara efektif dan efisien
i. Menghasilkan pesan yang menarik
j. Menumbuhkan partisipasi aktif siswa dalam pembelajaran
Sistem Pendukung Keputusanpemilihan Guru Teladan Dengan Simple Additive Weighting Method (Saw) (Studi Kasus Di Sma Angkasa Yogyakarta)
k. Menunjukkan sikap terbuka terhadap respon siswa
l. Menumbuhkan keceriaan  dan antusiasme siswa dalam belajar
m. Memantau kemajuan belajar selama proses
n. Melakukan penilaian akhir sesuai dengan kompetensi
o. Menggunakan bahasa lisan dan tulis secara jelas, baik dan benar
p. Berpakaian rapi dan sopan
q. Disiplin dalam mengajar
2. Penilaian oleh kepala sekolah melibatkan kompetensi kepribadian dan sosial yang dijabarkan sebagai berikut.
a. Ketaatan dalam menjalankan ajaran agama.
b. Tanggung jawab terhadap tugas.
c. Kejujuran.
d. Kedisiplinan.
e. Keteladanan.
f. Menunjukkan Etos kerja yang tinggi dalam mengajar.
g. Kemampuan menerima kritik dan saran.
h. Kemampuan berkomunikasi.
i. Kemampuan bekerja sama.
j. Memanfaatkan teknologi informasi dalam pengembangan diri.
3. Penilaian  umum  melibatkan  kompetensi  profesional  yang  djabarkan  sebagai berikut.
a. Lomba dan karya akademik
b. Pembimbing siswa
c. Keikutsertaan dalam forum
d. Pendidikan
e. Lama Mengajar
f. Jumlah jam mengajar

## Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung  Keputusan  atau decision  support  systems disingkat  DSS dapat  diartikan  sebagai  sekumpulan procedure berbasis  model  untuk  data pemprosesan  dan  penilaian  guna  membantu  para  manajer  mengambil  keputusan (Turban, 2005).
Metode Simple Additive Weighting Method (SAW)
Konsep dasar metode SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut (Fishburn, 1967 and MacCrimmon, 1968  dalam  buku  Kusumadewi,  2006).  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.

## Algoritma SAW
Pada  dasarnya  langkah-langkah  dalam  pembentukan  metode  SAW  dapat dijelaskan dengan algoritma berikut.
Langkah Pertama: Data dalam bentuk bilangan fuzzy dikonversi ke bilangan crisp. Berdasarkan  tipe  data  yang  digunakan  pada  setiap  kinerja  alternatif-alternatifnya, ada 3 jenis data yang digunakan  yaitu :
a. Semua data yang digunakan adalah data fuzzy
b. Semua data yang digunakan adalah data crisp
c. Semua data adalah campuran atara data fuzzy dan data crisp.
Dalam  melakukan perangkingan semua data fuzzy dikonversi ke data crisp, apabila berupa  data  linguistik  maka  di  konversikan  terlebih  dahulu  ke  data  fuzzy,  baru kemudian dikonversikan ke data crisp (Chen, 1992 dalam buku Kusumadewi, 2006).
Langkah Kedua: Membuat matriks keputusan dan vektor bobot.
a. Data fuzzy diinputkan ke dalam suatu matriks
b. Pemberian nilai bobot kriteria untuk membuat tingkat kepentingan kriteria Langkah Ketiga : Melakukan normalisasi matriks.
Normalisasi  perlu  dilakukan  untuk  mendapatkan  nilai  normalisasi  antara  0  dan  1, dimana nilai 0 adalah nilai terendah dan nilai 1 adalah nilai tertinggi.
Langkah Keempat : Membuat perankingan.
Perangkingan diperlukan untuk mendapatkan alternatif terbaik, yang melibatkan nilai normalisasi dan vektor terbobot.

## 4. Implementasi  Sistem dan Analisa
Program  aplikasi  yang  mengimplementasikan  metode  SAW  untuk pengambilan  keputusan  pemilihan  guru  teladan,  memiliki  menu  utama  yang disesuaikan dengan hak akses  masing-masing user sebelum  melanjutkan ke aplikasi selanjutnya. Menu utama tersebut terdiri atas file untuk master input data yaitu input kriteria,  output,  alternatif  guru  yang  akan  dipilih,  siswa  dan user .  Kemudian  proses perhitungan SAW  yang dilakukan oleh siswa dan kepala sekolah, sampai ditemukan alternatif  terbaik  yang  akan  mendapat  predikat  guru  teladan.  Juga  terdapat  fasilitas edit untuk memperbaiki master input data kriteria dan output. Selain itu juga terdapat fasilitas  bantuan  untuk admin dan  info.  Gambar  1  memperlihatkan  tampilan  form utama.

## Gambar 1. Form Menu Utama

## Form Inputan
Form  penginputan  yang  sangat  dibutuhkan  dalam  sistem  ini  adalah penginputan kriteria. Gambar 2 akan memperlihatkan proses penginputan.
Gambar. 2b
Sistem Pendukung Keputusanpemilihan Guru Teladan Dengan Simple Additive Weighting Method (Saw) (Studi Kasus Di Sma Angkasa Yogyakarta)
Gambar  2a  merupakan  proses  penginputan  nama  Projek  guru teladan  yang akan dibuat sedangkan Gambar 2b merupakan proses penginputan kelompok kriteria yang  digunakan  yaitu  kelompok  siswa,  kepala  sekolah  dan  umum.  Penginputan jumlah  kelompok  dilakukan  pada  gambar  2a.  Gambar  2c  menunjukkan  proses penginputan  kriteria  berdasarkan  kelompok  kriteria  yang  digunakan  sedangkan gambar  2d  menunjukkan  proses  penginputan  nilai  fuzzy  setiap  kriteria,  dimana penginputan  jumlah  nilai  fuzzy  atau  fungsi  dilakukan  pada  gambar  2c.  Bila  telah selesai menginputkan data pada setiap form maka tekan tombol ‘Berikutnya’.

## Form Proses
Proses  yang  terjadi  adalah  penilaian  yang  dilakukan  oleh  siswa,  kepala sekolah  dan  umum,  dimana  semua  kriteria  telah  diinputkan  pada  gambar  2c  yang telah disesuaikan dengan nama kelompok kriteria masing-masing. Pada menu utama yang  hak  aksesnya  bukan  sebagai admin, pilih  menu  ‘Proses’  untuk  menampilkan form proses penilaian. Gambar 3 akan memperlihatkan proses penilaian tersebut.
Gambar. 2c Gambar. 2d Gambar 3a Gambar 3b
Proses perhitungan pada gambar 3a merupakan penilaian yang dilakukan oleh siswa dengan 17 kriteria penilaian, sedangkan gambar 3b merupakan penilaian oleh kepala sekolah  dengan  10  kriteria.  Kriteria  yang  digunakan  oleh  siswa  berbeda  dengan kriteria kepala sekolah. Proses penilaian sama dengan cara mengisi kolom yang ada untuk  setiap  alternatif  yang  ada  dengan  nilai  fuzzy  1  –  5  yang  memiliki  predikat masing-masing dari ‘SANGAT TIDAK BAIK’ sampai ‘SANGAT BAIK’.  Langkah terakhir adalah tekan tombol ‘Selesai’, sehingga akan ditampilkan hasil perhitungan sementara.  Berbeda  dengan  penilaian  umum  yang  menggunakan  6  kriteria  yang memiliki  nilai  fungsi  berbeda-beda  disesuaikan  dengan  kondisi  SMA.  Gambar  3c akan memperlihatkan proses penilaian secara umum.
Pada  gambar  3c  memperlihatkan  data  kriteria  yang  digunakan  secara keseluruhan menggunakan portofolio dalam penilaiannya seperti ‘Prestasi akademik,
Pendidikan  (ijazah  pendidikan)  dll’,  untuk  memberikan  nilai  pada  kolom  dan disesuikan  dengan  data  yang  ada  di  atas  tabel  penilaian  yang  akan  memperlihatkan data  portofolio  yang  telah  dilengkapi  oleh  guru  tersebut  dan  data  lainya  yang berkaitan dengan kriteria penilaian seperti ‘jumlah jam mengajar, lama mengajar dll’. Langkah terakhir tekan tombol ‘Selesai’ untuk menampilkan hasil penilaian.

## Form Hasil Akhir
Setelah  melakukan  proses  penilaian  oleh  siswa,  kepala  sekolah  dan  umum dengan  perhitungan  SAW  maka  akan  ditampilkan  hasil  penilaian  secara  langsung oleh  sistem.  Data  perangkingan  untuk  guru  teladan  didapat  dengan  membuat persentase penilaian  yang dilakukan  oleh siswa, kepala sekolah dan umum. Gambar 4 akan menampilkan hasil perhitungan.
Gambar. 4a
Gambar. 4b

## Analisis
Pada hasil akhir akan ditampilkan hasil penilaian keseluruhan, dimana pada setiap penilaian yaitu siswa diberikan persentase penilaian 50%, kepala sekolah 25% dan  umum  25%  sehingga  total  persentase  100%.  Gambar  4a  menunjukkan  hasil perhitungan yang dilakukan oleh siswa dengan nilai 49 dan persentase 42, 9825 dari persentase  keseluruhan  89,7013  di  dapat  oleh  pak  Maryono.  Gambar  4b menunjukkan hasil perhitungan kepala sekolah dengan nilai 27,8 dan persentase 21, 7188  dari  persentase  keseluruhan  89,7013  di  dapat  oleh  pak  Maryono.  Sedangkan gambar  4c  untuk  umum  di  dapat oleh  pak  Maryono  dengan  nilai  21  dan  persentase 25  dari  persentase  keseluruhan  89,7013.    Persentase  keseluruhan  di  dapat  dari  total persentase penilaian oleh siswa, kepala sekolah dan umum.

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan uji coba dan analisis maka dapat diambil kesimpulan :
1. Sistem  pendukung  keputusan  untuk  Pemilihan  Guru  Teladan  merupakan  solusi bagi  para  siswa  dan  kepala  sekolah  dalam  memilih  Guru  teladan  di  SMA Angkasa.
2. Konsep simple  additive  weighting  method dapat  diterapkan  dalam  sistem pendukung keputusan untuk pemilihan guru teladan dan menghasilkan nilai yang sama antara perhitungan manual dan sistem.
3. Rekomendasi  Pemilihan  Guru  Teladan  dapat  tercapai  bila  melebihi  80%  dari nilai keseluruhan.
4.  Proses  penilaian  akhir  didapat  dengan  memberikan  nilai  persentase  setiap kelompok penilaian.
Saran
Sistem  ini  dapat  dikembangkan  lagi  dengan  perhitungan  yang  lainnya misalnya  Metode Weighted Product,  Electre,  TOPSIS dan  AHP.  Juga  aplikasi  ini dapat dikembangkan dalam versi client server sehingga dapat dieksekusi oleh banyak user. Selain  itu  metode-metode    ini  dapat  digunakan  untuk  memecahkan permasalahan lain selain Pemilihan Guru Teladan.

## 6. Daftar Pustaka
Aqib,  Zainal,  2009, Menjadi  Guru  Profesional Berstandar  Nasiona. Yrama  Widya, Bandung
Kusumadewi,  Sri,  Hari  Purnomo,  2004, Aplikasi  Logika  Fuzzy  untuk  pendukung keputusan, Graha Ilmu, Yogyakarta
Kusumadewi, Sri, Sri hartati, Agus Harjoko, Retantyo Wardoyo, 2006, Fuzzy Multi- Attribute Decision Making (Fuzzy MADM), Graha Ilmu, Yogyakarta
Muslich, Masnur,  2007, Sertifikasi  Guru Menuju Profesionalisme Pendidik, Grafika Offset, Jakarta
Turban  E.,  Aronson  J.E.,  dkk,  2003, Decision  Support  Systems  and  Intelligent  Systems (Sistem Pendukung Keputusan dan Sistem Cerdas) . Andi Offset.  Yogyakarta.