## Analisis Perbandingan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Menggunakan Metode TOPSIS dan WASPAS
Haida Dafitri * , Nur Wulan, Hanna Ritonga
Fakultas Teknik dan Komputer, Universitas Harapan Medan, Medan, Indonesia Email: 1,* aida.stth@gmail.com, 2 nurwulanstth@gmail.com, 3 hannaajah7377@gmail.com Email Penulis Korespondensi: aida.stth@gmail.com Submitted 09-09-2022 ; Accepted 04-10-2022 ; Published 31-10-2022

## Abstrak
Dalam upaya meningkatkan mutu pendidikan untuk para siswa sebagai generasi penerus bangsa dibutuhkan guru yang berkompeten dalam memberikan pendidikan kepada siswa. Tugas guru adalah mendidik, mengajar, membimbing, mengarahkan, melatih, menilai, dan  mengevaluasi  peserta  didiknya.  Sistem  pendukung  keputusan  di  dunia  pendidikan  dipandang  sebagai  asset  penting  untuk menunjang kelancaran dan keakuratan dalam pencapaian suatu tujuan. SD Negeri No.101211 Aek Batang Paya belum memiliki sistem pendukung keputusan untuk membantu Kepala Sekolah dalam melakkan pemilihan guru terbaik, pengambilan keputusan secara manual akan  menghasilkan  penilaian  yang  tidak  objektif  sehingga  tidak  tepat.  Maka  dari  itu  penulis  merancang  sebuah  sitem  pendukung keputusan  analisis  perbandingan  antara  dua  metode  yaitu  metode  metode  TOPSIS  dan  metode  WASPAS  dengan  kriteria  yang ditentukan.  Kedua  metode  ini  dibandingkan  untuk  mengetahui  metode  mana  yang  lebih  efektif,  mudah  dan  cepat  dalam  proses perhitungannya yang diharapkan dapat membantu dalam menentukan guru terbaik.
Kata Kunci: Guru; Sekolah; Sistem Pendukung Keputusan; Topsis; Waspas

## Abstract
In an effort to improve the quality of education for students as the nation's next generation, competent teachers are neded in providing education to students. The task of the teacher is to educate, teach, guide, direct, train, assess, and evaluate students. Decision support systems in the world of education are seen as important assets to support fluency and accuracy in achieving a goal. SD Negeri No. 101211  Aek  Batang  Paya  does  not  yet  have  a  decision  support  system  to  assist  the  principal  in  selecting  the  best  teacher,  manual decision making will result in an assessment that is not objective so it is not appropriate. Therefore, the authors designed a decision support  system  for  comparative  analysis  between  the  two  methods,  namely  the  TOPSIS  method  and  the  WASPAS  method  with specified criteria. These two methods are compared to find out which method is more effective, easy and fast in the calculation process which is expected to help in determining the best teacher.
Keywords: Teacher; School; Decision Support System; Topsis; Waspas

## 1. PENDAHULUAN
Dalam upaya meningkatkan mutu pendidikan untuk para siswa sebagai generasi penerus bangsa dibutuhkan guru yang berkompeten dalam memberikan pendidikan kepada siswa, Tugas utama guru adalah mendidik, mengajar, membimbing, mengarahkan,  melatih,  menilai,  dan  mengevaluasi  peserta  didiknya.  Guru  berprestasi  adalah  guru  yang  memiliki kemampuan  melaksanakan  tugas,  keberhasilan  dalam  melaksanakan  tugas,  memiliki  kepribadian  yang  sesuai  dengan profesi guru dan memiliki wawasan kependidikan sehingga secara nyata mampu meningkatkan mutu proses dan hasil pembelajaran atau bimbingan melebihi yang dicapai oleh guru lain sehingga dapat dijadikan panutan siswa, rekan sejawat, maupun masyarakat sekitarnya[1].
Biasanya untuk memilih guru terbaik dilakukan oleh Kepala Sekolah yang sudah berpengalaman. Masalah yang terjadi  yaitu  ketika  Kepala  Sekolah  tidak  berada  ditempat  saat  keputusan  diperlukan  dan  pemilihan  dilakukan  tidak menggunakan pencatatan atau berdasarkan laporan yang sesuai sehingga mengakibatkan kecemburuan bagi guru-guru yang tidak terpilih. Oleh karena itu dibutuhkan sebuah sistem yang dapat mengatasi beberapa masalah yang terjadi. Sistem yang dapat digunakan dalam bidang ilmu komputer adalah sistem pendukung keputusan. Sistem pendukung keputusan atau Decision Support System (DSS) merupakan suatu sistem yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan pada sebuah organisasi atau perusahaan, di dunia pendidikan Sistem Penunjang Keputusan (SPK) dapat dipandang sebagai aset penting  untuk  menunjang  kelancaran  dan  keakuratan  dalam  pencapaian  suatu  tujuan.  Salah  satunya  adalah  untuk menentukan atau penilaian guru terbaik, dengan menggunakan sistem penunjang keputusan proses pemilihan guru terbaik akan semakin objektif dan tepat sasaran. [2][3].
Sampai saat ini belum adanya sebuah sistem yang mengatur pemilihan guru terbaik di SD Negeri No.101211 Aek batang  Paya.  Dalam  meningkatkan  kinerja  guru  terbaik  di  SD  Negeri  No.101211  Aek  batang  Paya,  akan  melakukan pemilihan guru terbaik dengan cara bertahap, tetapi belum optimal dalam pelaksanaannya, kenapa dibilang belum optimal karena cara penilaiannya masih belum tersistem dan terstruktur terhadap kriteria-kriteriannya untuk dipilih menjadi guru terbaik/berprestasi.
Untuk menyelesaikan masalah tersebut digunakan metode TOPSIS ( Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution ) merupakan metode multi kriteria yang digunakan untuk mengidentifikasi solusi dari himpunan alternatif berdasarkan  minimalisasi  simultan  dari  jarak  titik  ideal  dan  memaksimalkan  jarak  dari  titik  terendah  dan  metode WASPAS ( Weight Aggregated Sum Product Assesment ) merupakan sebuah metode untuk mengurangi kesalahan atau mengoptimalkan interpretasi untuk memilih nilai tertinggi dan terendah[4][5][6].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Menurut Lukita, C., (2020), Langkah-langkah dalam proses pengambilan keputusan untuk menentukan pemilihan guru terbaik dengan menggunakan metode-metode yang digunakan seperti pada Gambar berikut:
Gambar 1. Tahapan Proses Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  TOPSIS  dan  Metode  WASPAS  Untuk  menentukan  perhitungan  dengan memeberikan  nilai  pada  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan  sehingga Output yang  akan  dihasilkan  dalam  sistem pendukung keputusan ini adalah hasil perhitungan dari kedua metode dengan hasil dan rangking yang akan didapat oleh guru serta metode mana yang lebih efekti, cepat dan mudah dalam proses perhitungan masin-masing metode[7].
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau  Decision  Support  System  (DSS)  merupakan  sistem  yang  berbasis computer dan ditujukan untuk membantu pengambilan keputusan denan memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan yang tidak terstruktur [8][9].

## 2.2 Metode TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)
TOPSIS adalah salah satu metode pengambilan keputusan multikriteria, Topsis menggunakan prinsip bahwa alternatif terpilih  harus  mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif  untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal [10][11].
Tahapan-tahapan metode Topsis yaitu [12]: a. Membuat matriks perbandingan berpasanganyang ternormalisasi.
𝒓 𝒊𝒋 = 𝒙𝒊𝒋 √∑ 𝒎 𝒊=𝟏 𝜲𝟐𝒊𝒋
( 1) Dimana:
Rij  = Elemen matriks ternormalisasi [i][j] Xij  = Elemen matriks keputusan X b. Membuat matriks keputusan yang ternomalisasi terbobot
𝒚 𝒊𝒋 = 𝒘 𝒊 𝒓 𝒊𝒋 ( 2) Dimana:
Yij  = matriks ranting berbobot, Wi  = bobot ranting ke I, dan Rij  = matriks hasil normalisasi pada langkah ke dua.
c. Tentukan  solusi  ideal  positif  (A+)  dan  solusi  dan  solusi  ideal  negative  (A-)  berdasarkan  nilai  matriks  ranting terbobot pada langkah ke-3. Berikut persamaan yang digunakan untuk mencari nilai solusi ideal positif dan nilai solusi ideal positif dan nilai solusi ideal negative.
𝑨 + = (𝒚 𝟏+ , 𝒚 𝟐+ , 𝒚 𝟑+ , … , 𝒚 𝒏+ ) ( 3) 𝑨 − = (𝒚 𝟏− , 𝒚 𝟐− , 𝒚 𝟑− , … , 𝒚 𝒏− ) ( 4)
Dengan ketentuan:
Yi + = max yij : jika j adalah atribut keuntungan. min yij : jika j adalah atribut biaya. yi - =  max yij : jika j adalah atribut biaya. min yij : jika j adalah atribut keuntungan.
d. Tentukan jarak antara nilai tebobot setiap alternative terhadp solusi ideal positif dan solusi ideal negatifnya. Untuk menentukan  jarak  antara  nilai  terbobot  setiap  alternative  terhadap  solusi  ideal  positif,  digunakan  persamaan berikut:
𝑫 𝒊 + = √∑ (𝒚 𝟏 + − 𝒚 𝒊𝒋 ) 𝟐 𝒏 𝒊=𝟏
( 5)
e. Sedangkan unuk menghitung jarak antara nilai terbobot setiap alternative terhadap solusi ideal negative, digunakan persamaan beikut:
𝑫 𝒊 − = √∑ (𝒚 𝒊𝒋 − 𝒚 𝟏 – ) 𝟐 𝒏 𝒊=𝟏
( 6)
Langkah terakhir adalah menghitung nilai preferensi untuk setiap alternative dengan persamaan:
𝒗 𝒊 = 𝑫 𝒊 − 𝑫   + 𝑫 𝒊 + 𝒊 − ( 7)

## 2.3 Metode WASPAS (Weight Aggregated Sum Product Assesment).
WASPAS merupakan metode gabungan yang terdiri dari metode WP dan metode SAW, metode WASPAS ini diharapkan dapat memberikan hasil yang lebih baik dalam membantu penentuan sistem pendukung keputusan.Waspas merupakan metode  yang  dapat  mengurangi  kesalahan-kesalahan  atau  mengoptimalkan  dalam  penaksiran  untuk  pemililahan  nilai tertinggi dan terendah [13][14].
Tahapan-Tahapan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS), yaitu: a. Membuat Matriks Keputusan
𝒙 = [ 𝒙𝟏 𝟏 𝒙𝟏 𝟏 … 𝒙𝟏 𝒏 𝒙𝟐 𝟏 𝒙𝟐 𝟐 … 𝒙𝟐 𝒏 …     …    …   … 𝒙𝒎 𝟏 𝒙𝒎 𝟐 … 𝒙𝒎 𝒏 ] (8)
Dimana  m  adalah  jumlah  Alternatif  kandidat,  n  adalah  jumlah  kriteria  evaluasi  dan  xij  adalah  kinerja  Alternatif sehubungan dengan kriteria j.
b. Menormalisasikan matrik x.
Kriteri keuntungan
𝒙 𝒊𝒋 = 𝒙𝒊𝒋 𝑴𝒂𝒙𝒊 𝒙𝒊𝒋 ( 9)
Kriteria biaya
𝒙 𝒊𝒋 = 𝑴𝒊𝒏𝒊 𝒙𝒊𝒋 𝒙𝒊𝒋 ( 10) c.

## Menghitung Preferensi (Qi)
𝑸𝒊 = 𝟎, 𝟓 ∑ 𝒙𝒊𝒋𝒘 𝒏 𝒋=𝟏 + 𝟎, 𝟓 ∏ (𝒙𝒊𝒋) 𝒏 𝒋=𝟏 𝒘𝒊 (11)
Dimana: Qi   = Nilai dari Q ke i Xijw = Perkalian nilai xij dengan bobot (w) 0,5  = Ketetapan
Pada langkah ini Alternatif yang terbaik merupakan Alternatif yang memiliki Qi dengan nilai tertinggi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  sistem  merupakan  suatu  tehapan  pemahaman  terhadap  sistem  yang  sedang  berjalan  atau  yang  akan  dibuat. Analisis  sistem  dapat  dijelaskan  mulai  dari  analisis  kebutuhan  yang  merupakan  apa  saja  yang  dibutuhkan  dalam perancangan  sistem.  Tahapan  analisis  bertujuan  maupun  yang  akan  dibuat  dan  untuk  mengidentifikasikan  kebutuhan, batasan sistem dan hubungan antar kebutuhan sistem [15][16].
a. Kriteria dan Bobot
Adapun lima kriteri yang digunakan untuk penilaian yaitu:
C1 : Kehadiran
C2 : Kemampuan Memotivasi
C3
: Kepribadian C4 : Disiplin C5 : Kerja Sama Dalam pengambilan keputusan memberikan bobot untuk setiap kriteria sebagai berikut: C1=0,20%, C2=0,20%, C3=0,20%, C4=0,25%, C5=0,15%. Adapun kriteria dan bobot akan disajikan kedalam tabel dibawah ini.
Tabel 1. Kriteria dan Bobot Kriteria Keterangan Bobot C1 Kehadiran 0,20 C2 Kemampuan Memotivasi 0,20 C3 Kepribadian 0,20 C4 Disiplin 0,25 C5 Kerja Sama 0,15
Masing-masing kriteria memiliki nilai kriteria dan bobot dari masing-masing kriteria di bawah ini:
Tabel 2. Nilai Kriteria dan Bobot Kriteria Nilai Keterangan Bobot 70-100 Terbaik 1 69-0 Tidak 2
b. Rating kecocokan dari setiap alternatif
Berdasarkan  pembobotan  kriteria  di  atas  maka  didapatkan  hasil  pembobotan  pada  setiap  siswa  untuk  masing- masing kriteria:
Tabel 3. Alternatif Pada Setiap Kriteria Alt Nama C1 C2 C3 C4 C5 A1 Akhir 98 90 95 98 95 A2 Leli Suriati 95 85 85 98 88 A3 Lenni 95 80 80 95 85 A4 Lilis 95 80 80 90 80 A5 Lidia 95 82 85 82 80 A6 Efrida
95 80 85 80 85 A7 Bintang
95 80 80 82 85 A8 Yusri
95 80 80 85 80 A9 Juria 95 80 85 85 80 A10 Nurpatima 95 80 82 80 80

## 3.1 Proses Perhitungan Metode TOPSIS
Data yang telah dikonversi diubah menjadi matriks:
X =
[
98  90  95  98   95 95  85  85  98  88
95  80  80  95  85 95  80  80 90  80 95  82  85  82  80 95  80  85  80  85 95  80  80  82  85 95  80  80  85  80 95  80  85  85  80 95  80  82  80  80 ]
a. Membuat matrix keputusan ternormalisasi alermatif terbobot.
Tabel 4. Matrix Keputusan Ternormalisasi Alermatif Terbobot
Alt C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.32251724995 0.34809280927 0.35842932311 0.35309641468 0.35793288513 A2 0.31521823931 0.32875431987 0.32069992068 0.35309641468 0.33155888307 A3 0.31521823931 0.31715122623 0.30183521946 0.34228734076 0.32025573933 A4 0.31521823931 0.31715122623 0.30183521946 0.32427221756 0.30141716643
A5 0.31521823931 0.24814888953 0.32069992068 0.29544802045 0.30141716643 A6 0.31521823931 0.31715122623 0.32069992068 0.28824197117 0.32025573933 A7 0.31521823931 0.31715122623 0.30183521946 0.29544802045 0.3202557393 A8 0.31521823931 0.31715122623 0.30183521946 0.30625709436 0.30141716643 A9 0.31521823931 0.31715122623 0.32069992068 0.30625709436 0.30141716643 A10 0.31521823931 0.31715122623 0.30938109995 0.28824197117 0.30141716643
b. Membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot
Matriks keputusan ternormalisasi terbobot didapatkan dari perkalian matriks R dengan bobot preferensi (0.2, 0.2, 0.2, 0.25, 0.15) didapat:
Tabel 5. Matriks Keputusan Ternormalisasi Terbobot Perkalian Matriks R Dengan Bobot Preferensi (0.20) (0.20) (0.20) (0.25) (0.15) 0.06650 344999 0.06961856185 0.7168586462 0.08827410367 0.05368993277 0.0630436478 6 0. 06575086397 0.06413998414 0.08827410367 0.04973383246 0.0630436478 6 0.06343024525 0.06036704389 0 .08557183519 0.0480383609 0.0630436478 6 0.06343024525 0.06036704389 0.08106805439 0.04521257496 0.0630436478 6 0.04962977791 0.06413998414 0.07386200511 0.04521257496 0.0630436478 6 0.06343024525 0.06413998414 0.07206049279 0.0480383609 0.0630436478 6 0.06343024525 0.06036704389 0.07386200511 0.0480383609 0.0630436478 6 0.06343024525 0.06036704389 0.07656427359 0.04521257496 0.0630436478 6 0.06343024525 0.06413998414 0.07656427359 0.04521257496 0.0630436478 6 0.06343024525 0.06187621999 0.07206049279 0.04521257496
c. Menghitung Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
Tabel 6. Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
A+ 0.06650344999; 0.06961856185; 0.7168586462; 0.08827410367; 0.05368993277
A- 0.06304364786;0.04962977791; 0.06036704389; 0.07206049279; 0.04521257496
d. Menghitung Jarak Antara Nilai Terbobot Setiap Alternatif Terhadap Solusi Ideal A+ dan Solusi Ideal A-
Tabel 6. Jarak Antara Nilai Terbobot Setiap Alternatif Terhadap Solusi Ideal A+ dan Solusi Ideal A-
Kode Solusi Ideal Positif Kode Solusi Idel Negatif D1+ 0 D1- 0.02294926534 D2+ 0.0095661953 D2- 0.017678403419 D3+ 0.01520378893 D3- 0.013803899915 D4+ 0.01776816717 D4- 0.000900771060 D5+ 0.01946227447 D5- 0.004457982844 D6+ 0.02038552725 D6- 0.004713789430 D7+ 0.02077421859 D7- 0.003351237653 D8+ 0.02002257619 D8- 0.004503855300 D9+ 0.01815848844 D9- 0.005875311358 D10+ 0.022243725774 D10- 0.001509142171
e. Menghitung Kedekatan Setiap Alternatif Terhadap Solusi Ideal
Tabel 7. Kedekatan Setiap Alternatif Terhadap Solusi Ideal
Alt Nilai A1 1 A2 0.64887773627 A3 0.47587037995 A4 0.33641140270 A5 0.18636851538 A6 0.18780548850 A7 0.13890877832 A8 0.18363271889 A9 0.24446036031 A10 0.06353543382
Maka solusi yang didapat dari nilai V (jarak kedekatan setiap alternatif terhadap solusi ideal) diperoleh nilai V1 atau A1 memiliki nilai tertinggi yaitu: 1.

## 3.2 Proses Perhitungan Metode WASPAS
Berikut ini adalah niali matrik keputusanya:
X=
(
98  90  95  98   95 95  85  85  98  88
95  80  80  95  85 95  80  80 90  80
95  82  85  82  80 95  80  85  80  85 95  80  80  82  85
95  80  80  85  80
95  80  85  85  80 95  80  82  80  80 )
a. Menghitung matrix normalisasi untuk semua alternatif.
x=
[
1                      1                            1                        1                           1 0.9693877551     0.94444444444   0.89473684211   1    0.92631578947 0.9693877551  0.88888888889   0.842105263116   0.89473684211  0.89473684211 0.9693877551  0.91111111111   0.842105263116  0.91836734694  0.842105263116 0.9693877551  0.88888888889  0.89473684211   0.83673469388  0.842105263116 0.9693877551   0.88888888889  0.89473684211   0.81632653061  0.89473684211 0.9693877551   0.88888888889   0.842110526316  0.83673469388  0.89473684211 0.9693877551   0.88888888889   0.842110526316   0.86734693878  0.842105263116 0.9693877551   0.88888888889  0.8947368421     0.86734693878     0.81632653061
0.9693877551  0.88888888889   0.86315789474  0.81632653061  0.84210526316 ]
Langkah selanjutnya yaitu menghitung preferensi (Qi) dengan menggunakan persamaan dibawah ini.
Tabel 8. Hasil Perhitungan Untuk Semua Alternatif Alt Nilai A1 1 A2 0.95029133391 A3 0.91592213553 A4 0.89536662926 A5 0.88987871376 A6 0.88815653832 A7 0.88281138904 A8 0.88264173079 A9 0.88264173079 A10 0.87388613151
Berdasarkan hasil perhitungan nilai preferensi, maka diperoleh A1 memiliki nilai tertinggi yaitu: 1.

## 3.3 Perbandingan Perangkingan Metode Topsis dan Metode Waspas
Pada Bagian ini Akan memperlihatkan hasil perbandingan perangkingan antara metode Topsis dan metode Waspas.
Tabel 9. Perbandingan hasil perhitugan metode Topsis dan metode Waspas
Alternatif Perhitungan Topsis Perhitungan Waspas Hasil Rangking Hasil Rangking Akhir Parsaulian 1 1 Terbaik) 1 1(Terbaik) Leli Suriati 0.64887773627 2(Tidak) 0.95029133391 2(Terbaik) Lenni Marlina 0.47587037995 3(Tidak) 0.91592213553 3(Terbaik) Lilis Maisaroh 0.33641140270 4(Tidak) 0.89536662926 4(Terbaik) Lidia Kando Hutapea 0.18636851538 7(Tidak) 0.88987871376 5(Terbaik) Efrida Saris 0.18780548850 6(Tidak) 0.88815653832 6(Terbaik) Bintang Tanjung 0.13890877832 9(Tidak) 0.88281138904 7(Terbaik) Yusri Donoran 0.18363271889 8(Tidak) 0.88264173079 8(Terbaik) Juria Nainggolan 0.24446036031 5(Tidak) 0.88264173079 9(Terbaik) Nurpatima Hutasuhut 0.06353543382 10(Tidak) 0.87388613151 10(Terbaik)
Dari perangkingan diatas maka guru yang berna Akhir Parsaulian Hasibuan yang mendapatkan nilai terbaik dalam perhitungan kedua metode tersebut.

## 3.4  Implementasi Sistem
a.   Tampilan Menu Beranda SPK
Setelah  berhasil  login  maka  pertama  yang  muncul  adalah  form  beranda,  Tampilan  ini  berfungsi  untuk menampilkan keseluruhan sistem, sepeprti menu alternative, kriteria, perhitungan metode Topsis, perhitungan metode Waspas, data admin serta laporan hasil perhitungannya. Adapun Tampilan menu utama dapat dilihat pada gambar sebagai berikut:
Gambar 2. Tampilan Halaman Beranda Sistem Pendukung Keputusan
c. Tampilan Menu Alternatif
Tampilan Menu Alternatif berfungsi untuk memasukkan data alternatife guru dengan memasukkan data nilai guru yang akan dijadikan data untuk penilaian pemilihan guru terbaik. Adapun menu-menunya ialah: Menu Alternatif, Menu Nama Alternatif, Kehadiran, Kemampuan Memotivasi, Kepribadian, Disiplin, Kerja Sama.
Kemudian  ada  juga menu  Simpan,  Perbaharui,  Hapus  dan  Keluar.  Adapun  tampilan  masukan  data  guru  dapat dilihat pada gambar sebagai berikut :
d. Tampilan Menu Kriteria
Tampilan Menu Kriteria digunakan untuk mengubah dan menghapus data Kriteria seperti: Kode Kriteria, Nama kriteria, Bobot.
Untuk menu perbaharui fungsi untuk mengubah data kriteria yang ingin diubah dan menu keluar fungsinya untuk keluar  dari  tampilan  menu  Kriteria.  Adapun  tampilan  masukan  form  data  Kriteria  dapat  dilihat  pada  gambar  sebagai berikut:
Gambar 4. Tampilan Menu Kriteria

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan analisa dan pembahasan yang telah dijelaskan, maka dapat disimpulkan bahwa hasil perbandingan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam pemilihan guru terbaik dengan menggunakan metode TOPSIS dan metode WASPAS yaitu  proses  analisis  data  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  TOPSIS  dan  metode  WASPAS  sehingga diperoleh  hasil  keputusan  dengan  hasil  yang  sama  yaitu  Akhir  Parsaulian  Hasibuan  dengan  hasil  terbaik  yang direkomendasikan  sebagai  Guru  Terbaik  Pada  SD  Negeri  No.111210  Aek  Batang  Paya  dan  setelah  melakukan perbandingan terhadap metode TOPSIS dan metode WASPAS maka berdasarkan hasil yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa metode WASPAS jauh lebih efektif karna dapat menghasilkan nilai yang lebih cepat dan mudah dalam melakukan pemilihan Guru Terbaik Pada SD Negeri No.111210 Aek Batang Paya.

## REFERENCES
[1]   Ardiansyah, H. (2017). Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Guru Terbaik dengan Metode TOPSIS (Technique for Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution)  Studi  Kasus:  SDN  Bendungan  Hilir  01  Pagi  Jakarta  Pusat. J.  Inform.  Univ. Pamulang, 2(2), 89.
[2]   Nurismayani, A. D. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Berdasarkan Penilaian Kinerja Di Ra At- Taqwa  Nongsa  Menggunakan  Metode  Saw  (Simple  Additive  Weighting). Program  Studi  Sistem  Informasi  Sekolah  Tinggi Manajemen Informatika Dan Komputer (Stmik) Gici Batam.
[3] Duwiyanti,  F.,  &  Ardhiansyah,  M.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik  di  SMK  Pustek Serpong. International Journal of Education, Science, Technology, and Engineering, 2(1), 45-67.
[4] Siregar,  J.,  Arifian,  A.,  &  Azis,  W.  A.  (2022).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik  Dengan Metode Ahp Dan Topsis. Journal of Innovation Research and Knowledge, 1(10), 1273-1284.
[5] Barus, S., Sitorus, V. M., Napitupulu, D., Mesran, M., & Supiyandi, S. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru Tetap Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product Assesment (WASPAS). Jurnal Media Informatika Budidarma, 2(2).
[6] Christian, D., Trisnawarman, D., & Rusdi, Z. (2019). Dashboard inventori pt. petra sejahtera abadi. Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi, 7(2), 240-244.
[7] Duwiyanti,  F.,  &  Ardhiansyah,  M.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik  di  SMK  Pustek Serpong. International Journal of Education, Science, Technology, and Engineering, 2(1), 45-67.
[8] Tarigan, M. J., Siambaton, M. Z., & Haramaini, T. (2021). Implementasi Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) Dalam Menentukan Jurusan Siswa Pada SMKN 8 Medan. Jurnal Minfo Polgan, 10(1), 42-53.
[9] Siregar, J., Arifian, A., & Azis, W. A. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Dengan Metode Ahp Dan Topsis. Journal of Innovation Research and Knowledge, 1(10), 1273-1284.
[10]   Perwira,  Y.  (2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Berprestasi  Di  Smk  Negeri  1  Pantai  Labu  Dengan Menggunakan Metode Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution (Topsis). Jurnal Ilmu Komputer dan Sistem Informasi (JIKOMSI), 3(1.1), 229-250.
[11] Siregar,  J.,  Arifian,  A.,  &  Azis,  W.  A.  (2022).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik  Dengan Metode Ahp Dan Topsis. Journal of Innovation Research and Knowledge, 1(10), 1273-1284.
[12]  Yulianto,  A.  (2014).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi  di  Fakultas  Matematika  dan  Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta denganMetode Ahp dan Topsis. Yogyakarta. Universitas Negeri Yogyakarta.
[13] Nurismayani, A. D. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Berdasarkan Penilaian Kinerja Di Ra At-Taqwa Nongsa Menggunakan Metode Saw (Simple Additive Weighting). Program Studi Sistem Informasi Sekolah Tinggi Manajemen Informatika Dan Komputer (Stmik) Gici Batam.
[14]  Tarigan, M. J., Siambaton, M. Z., & Haramaini, T. (2021). Implementasi Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS) Dalam Menentukan Jurusan Siswa Pada SMKN 8 Medan. Jurnal Minfo Polgan, 10(1), 42-53.
[15]  Lukita,  C.,  Nas,  C.,  &  Ilham,  W.  (2020).  Analisis  pengambilan  keputusan  penentuan  prioritas  utama  dalam peningkatan kualitas  mata pelajaran  dengan  menggunakan metode perbandingan  WASPAS  dan  MOORA. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, 5(3), 130-137.
[16] Duwiyanti,  F.,  &  Ardhiansyah,  M.  (2019).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik  di  SMK  Pustek Serpong. International Journal of Education, Science, Technology, and Engineering, 2(1), 45-67.