JUKI: Jurnal Komputer dan Informatika

## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Instruktur Bahasa Inggris Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Hery Sunandar *1 , Denni M Rajagukguk 2
1 STMIK Budi Darma Medan, Jl. Sisingamangaraja No. 338 Simpang Limun Medan, Indonesia 2 Universitas Imelda Medan, Jl. Bilal Ujung No.24,52, Pulo Brayan Darat I, Medan Timur, Indonesia hery.nandar@gmail.com 1 , rajdenni@yahoo.co.id 2
Abstrak-Penggunaan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  dapat  membantu  seseorang  dalam  mengambil  keputusan  yang  akurat  dan tepat sasaran. Banyak permasalahan yang dapat diselesaikan dengan menggunakan SPK. Penelitian ini bertujuan untuk merancang SPK dengan  Metode  SAW  untuk  penentuan  instruktur  Bahasa  Inggris.  Sistem  ini  memanfaatkan  kriteria-kriteria  dan  bobot.  Terdapat  6 kriteria  utama  untuk  pengukur.  Berdasarkan  analisa  SPK  dengan  menggunakan  metode  SAW  diperoleh  hasil  efektivitas  kinerja. Berdasarkan  metode  SAW  efektivitas  penentuan  instruktur  bahasa  Inggris  dipengaruhi  oleh  banyak  faktor  yang  menjadi  kriteria  dari sistem pendukung keputusan itu.

## Kata kunci: SPK, Metode SAW.
Abstract-Use  of  Decision  Support  Systems  (SPK)  can  help  someone  in  making  decisions  that  are  accurate  and  right  on  target.  Many problems can be solved by using SPK. This study aims to design SPK with SAW Method for the determination of English instructors. This system utilizes criteria and weights. There are 6 main criteria for gauges. Based on the SPK analysis using the SAW method the results of performance  effectiveness  are  obtained.  Based  on  the  SAW  method  the  effectiveness  of  the  determination  of  the  English  instructor  is influenced by many factors that are the criteria of the decision support system.

## Keywords: SPK, SAW Method.

## PENDAHULUAN
Kemajuan  teknologi  yang  sangat  dirasakan  oleh  badan-badan  organisasi  yang  banyak menghasilkan  dan  membutuhkan  informasi  dalam  kegiatan  operasionalnya,  karena  disadari  bahwa komputer merupakan alat Bantu untuk menyelesaikan berbagai pekerjaan manusia secara cepat dan tepat. Di samping itu komputer juga dapat menyimpan data, memperbaiki data, serta mengambil informasi yang diinginkan, dimana data dan informasi tersebut disimpan dalam suatu media penyimpanan berupa file[1].
Konsep  dan  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan,  konsep  sistem  pengambilan  keputusan  (SPK) yang  berkembang  pesat,  menimbulkan  beberapa  metode  untuk  menciptakan  permodelan  sebagai  sarana pengambilan  keputusan  dengan  kelebihan  dan  kekurangannya  masing-masing[2].  Diantaranya  AHP (Analytic Hierarchy Process) yang digunakan untuk pengambilan keputusan dalam hal melakukan prediksi atas  suatu  produk,  IRR (Internal  Rate  Of  Return) yang  digunakan  untuk  pengambilan  keputusan berdasarkan analisa ekonomi, Kuantitatif yang melakukan keputusan berdasarkan nilai matematis.
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 alternatif yang ada. Metode ini merupakan metode yang paling terkenal dan  paling  banyak  digunakan  dalam  menghadapi  situasi Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM). MADM  itu  sendiri  merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  mencari  alternatif  optimal  dari  sejumlah alternatif  dengan  kriteria  tertentu[3].  Metode  SAW  ini  mengharuskan  pembuat  keputusan  menentukan  bobot bagi  setiap  atribut.  Skor  total  untuk  alternatif  diperoleh  dengan  menjumlahkan  seluruh  hasil  perkalian  antara rating (yang dapat dibandingkan lintas atribut) dan bobot tiap atribut. Rating tiap atribut haruslah bebas dimensi dalam arti telah melewati proses normalisasi matriks sebelumnya.
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) / Decision Support System (DSS) merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, di mana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.
Decision  Support  System (DSS)  biasanya  dibangun  untuk  mendukung  solusi  atas  suatu  masalah  atau untuk mengevaluasi suatu peluang. Decision Support System (DSS) yang seperti itu disebut aplikasi Decision Support  System (DSS).  Aplikasi Decision  Support  System (DSS)  digunakan  dalam  pengambilan keputusan. Aplikasi Decision  Support  System (DSS)  menggunakan  CBIS (Computer  Based  Information Systems) yang fleksibel,  interaktif,  dan  dapat  diadaptasi,  yang  dikembangkan  untuk  mendukung  solusi  atas masalah manajemen  spesifik  yang  tidak  terstruktur.  Aplikasi Decision  Support  System (DSS)  menggunakan  data, memberikan antarmuka pengguna yang mudah, dan dapat menggabungkan pemikiran pengambilan
JUKI: Jurnal Komputer dan Informatika
keputusan.  Dari  sisi  konteks,  pada  dasarnya  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  akan  lebih  dikenal apabila mengetahui terlebih dahulu pengertian dan manfaat sebuah sistem. Lebih lanjut pengertian tentang sistem pertama kali dapat diperoleh dari defenisinya sebagai suatu prosedur atau aturan atau sering disebut tahap dan cara. Dengan demikian defenisi ini akan mempunyai peranan penting didalam pendekatan untuk mempelajari  suatu  sistem.  Pendekatan  sistem  yang  merupakan  kumpulan  dari  elemen-elemen  atau komponen-komponen  atau  subsistem-subsistem  merupakan  defenisi  yang  luas.  Defenisi  ini  lebih  banyak diterima,  karena  kenyataan  suatu  sistem  dapat  terdiri  dari  beberapa  subsistem  atau  sistem  bagian lainnya[4][5].

## METODE PENELITIAN
Metode penelitian yang digunakan dalam menentukan instruktur Bahasa Inggris pada penelitian ini dengan tahap-tahap sebagai berikut [6]:
.
Gambar 1. Metode Penelitian
Metode 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  alternatif  yang  ada.Metode  ini  merupakan  metode  yang  paling  dikenal  dan  paling banyak digunakan orang dalam menghadapi situasi MADM. Metode ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut. Skor total untuk  sebuah alternatif diperoleh dengan menjumlahkan seluruh hasil perkalian antara rating (yang dapat dibandingkan lintas atribut) dan bobot tiap atribut. Rating tiap atribut haruslah bebas dimensi yang artinya telah melewati proses normalisasi sebelumnya[7].
Langkah-langkah penyelesaian dengan metode SAW yaitu:
1. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci.
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  (Ci),  kemudian  melakukan  normalisasi  matriks berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan  ataupun  atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik (A i ) Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut [8], [9]:
dengan r ij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif A i pada atribut C j ; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n. - Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) diberikan sebagai:
- NilaiV i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1.Data yang digunakan
Model  SAW  dalam  prosesnya  memerlukan  kriteria  yang  akan  dijadikan  bahan  perhitungan  pada proses perankingan. Kriteria yang menjadi bahan pertimbangan bagian proses penentuan instruktur bahasa Inggris seperti yang ditunjukan pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan C1 Pendidikan C2 Umur C3 Nilai Wawancara C4 Pengalaman Kerja C5 Nilai Test Bahasa Inggris C6 Nilai Psikotest 3.2 Proses
Langkah penyelesaian dalam penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW) meliputi:
1. Memberikan  nilai  setiap  alternatif  (Ai)  pada  setiap  kriteria  (Cj)  yang  sudah  ditentukan.  Hasil  dapat dikonversikan ke bilangan crisp . Untuk lebih jelas data pendidikan dibentuk dalam tabel 2 di bawah ini
Tabel 2. Pendidikan Bilangan Fuzzy Nilai D3 0.57 S1 0.71 S2 0.86 S3 1 a. Umur
Pada variabel usia bilangan-bilangan dapat dikonversikan ke bilangan crisp . Untuk lebih jelas data umur dibentuk dalam tabel 3
Tabel 3. Umur Umur Nilai <= 18 Tahun 0.25 >= 19 s/d <=22 0.5 Tahun >= 23 s/d <=26 0.75 Tahun > 26 Tahun 1 b. Nilai Wawancara
JUKI: Jurnal Komputer dan Informatika
Pada variabel nilai wawancara dapat dikonversikan ke bilangan crisp . Untuk lebih jelas data nilai wawancara dibentuk dalam tabel 4.
Tabel 4. Nilai Wawancara Nilai Wawancara Nilai 0 - 25 0.25 26-50 0.5 51-75 0.75 76 - 100 1 c. Pengalaman Kerja
Pada variabel Pengalaman Kerja dapat dikonversikan ke bilangan crisp . Untuk lebih jelas data Nilai Wawancara dibentuk dalam tabel 5.
Tabel 5 Pengalaman Kerja Lama Nilai 0 tahun 0 1 Tahun 0.25 >=2 s/d <=3 Tahun 0.5 >= 4 s/d <=6 Tahun 0.75 > 6 Tahun 1
d. Nilai Test Bahasa Inggris
Pada variabel Nilai Test Bahasa dapat dikonversikan ke bilangan. Untuk lebih jelas data Nilai Wawancara dibentuk dalam tabel 6.
Tabel 6 Nilai Test Bahasa Inggris Nilai Nilai 0 s/d 50 0 51 s/d 59 0.25 60 s/d 69 0.5 70 s/d 79 0.75 >=80 1
e. Nilai Psikotest
Pada variabel Nilai Psikotest dapat dikonversikan ke bilangan. Untuk lebih jelas data Nilai Wawancara dibentuk dalam tabel 7.
Tabel 7. Nilai Psikotest Nilai Nilai 0 s/d 50 0 51 s/d 59 0.25 60 s/d 69 0.5 70 s/d 79 0.75 >=80 1
Agar lebih jelas dimisalkan untuk dari Tabel 4.8 diatas adalah K1 = Instruktur A, K2 = Instruktur B dan K3 = Instruktur C. Tabel 8 menunjukkan rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
Tabel 8. Rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
Altern Kriteria atif C1 C2 C3 C4 C5 C6 K1 0.29 0.5 0.75 0.25 0.75 0.75 K2 0.57 0.75 0.5 0.5 0.75 0.75 K3 0.71 0.75 0.75 0.5 1 1 Dari Tabel 8 diubah kedalam matriks keputusan X dengan data :  0.29 0.5  0.75  0.25  0.75  0.75 
  X =  0.57 0.75  0.5 0.5 0.75 0.75   0.71  0.75  0.75  0.5 1 1   
JUKI: Jurnal Komputer dan Informatika

## 2. Memberikan nilai bobot (W).
Untuk menentukan bobot dari penentuan Instruktur dibentuk dalam tabel 9 Tabel 9 Bobot untuk Penentuan Instruktur Kriteria Bobot Nilai C1 (Pendidikan) Rendah (R) 0.2 C2 (Umur) Rendah (R) 0.2 C3 (Nilai Wawancara) Sedang (S) 0.4 C4 (Pengalaman Kerja) Sedang (S) 0.4 C5 (Nilai Test Bahasa Inggris) Tengah (T1) 0.6 C6 (Nilai Psikotest) Tengah (T1) 0.6 Dari Tabel 4.10 diperoleh nilai bobot (W) dengan data : W =  0.2 0.2  0.4  0.4 0.6  0.6 
3.  Menormalisasi matriks X menjadi matriks R berdasarkan persamaan 1.
 x
 ij Jika j adalah atribut diterima Max X  ij r  i
 ij Min X  ij i Jika i adalah atribut ditolak  X ij  Keterangan : r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi x ij = nilai atribut yang dimiliki setiap kriteria max i x ij = nilai terbesar dari setiap kriteria min i x ij = nilai terkecil dari setiap kriteria. benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik. cost = jika nilai terkecil adalah terbaik.
Tabel 10 Penggolongan kriteria Kriteria Cost  Benefit C1 (Pendidikan)  C2 (Umur)  C3 (Nilai Wawancara)  C4 (Pengalaman Kerja)  C5 (Nilai Test Bahasa Inggris)  C6 (Nilai Psikotest) 
a.  Untuk pendidikan termasuk ke dalam atribut keuntungan ( benefit ), karena semakin tinggi nilai maka dianggap semakin baik.
r 11  0.29 = Max  0.29;0.43;0.57;0.71;86;1  0.29 1 = 0.29
r 21 
r 31  0.57 Max  0.29;0.43;0.57;0.71;86;1  0.71 Max  0.29;0.43;0.57;0.71;86;1  = = 0.29 1 0.71 1 = 0.29 = 0.71
b. Untuk umur termasuk ke dalam atribut biaya ( cost ), karena semakin kecil nilai maka dianggap semakin baik.
r 11  r 21  r 31  0.5 =
Min  0.25;0.5;0.75;1  = 0.75
Min  0.25;0.5;0.75;1  = 0.75 0.25 = 0.50 0.5 0.25 = 0.33 0.75 0.25 = 0.33 0.75 Min  0.25;0.5;0.75;1 
JUKI: Jurnal Komputer dan Informatika
c. Untuk Nilai Wawancara termasuk ke dalam atribut keuntungan ( benefit ), karena semakin tinggi nilai maka dianggap semakin baik.
r 11  0.75 Max  0.29;0.43;0.57;0.71;86;1  = 0.75 1 = 0.75 r 21  0.5 = Max  0.29;0.43;0.57;0.71;86;1  0.5 1 = 0.5
r 31  0.75 Max  0.29;0.43;0.57;0.71;86;1  = 0.75
1 = 0.75
d. Untuk pengalaman kerja termasuk ke dalam atribut keuntungan ( benefit ), karena semakin tinggi pengalaman kerja maka dianggap semakin baik. Jadi:
r 11  0.25 = Max  0.29;0.43;0.57;0.71;86;1  0.25 1 = 0.25
r 21  r 31  0.5 Max  0.29;0.43;0.57;0.71;86;1  0.5 Max  0.29;0.43;0.57;0.71;86;1  = = 0.5 1 0.5 1 = 0.5 = 0.5
e. Untuk Nilai Test Bahasa Inggris termasuk ke dalam atribut keuntungan ( benefit ), karena semakin tinggi nilai test bahasa Inggris maka dianggap semakin baik. Jadi :
r 11  0.75 = Max  0.29;0.43;0.57;0.71;86;1 
r 21  0.75 = Max  0.29;0.43;0.57;0.71;86;1  0.75 1 0.75 1 = 0.75 = 0.75
r 31  1
Max  0.29;0.43;0.57;0.71;86;1  = 1 1 = 1
f. Untuk Nilai Psikotest termasuk ke dalam atribut keuntungan ( benefit ), karena semakin tinggi nilai psikotest maka dianggap semakin baik.
r 11 
r 21  0.75 Max  0.29;0.43;0.57;0.71;86;1  0.75 Max  0.29;0.43;0.57;0.71;86;1  = = 0.75 1 0.75 1 = 0.75 = 0.75 r 31  1
Max  0.29;0.43;0.57;0.71;86;1  = 1 1= 1
Matrik R :  0.29 0.50  0.75  0.25  0.75  0.75 
 
R =  0.29 0.50  0.5 0.5 0.75 0.75   0.71  0.33  0.75 0.5 1 1   
4.  Melakukan proses perankingan dengan menggunakan persamaan
n V   W r i j  ij j  1 Keterangan : V i = ranking untuk setiap alternatif w j = nilai bobot dari setiap criteria r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi
JUKI: Jurnal Komputer dan Informatika
W =  0.2
 0.29
R =  0.29   0.71  0.2 0.4  0.4  0.6  0.6 
0.50  0.75  0.25  0.75  0.75 
0.50  0.5 0.5  0.75  0.75   0.33  0.75  0.5 1 1  
Maka,
V 1 = (0.29)(0.2) + (0.5)(0.2) + (0.5)(0.4) + (0.25)(0.4) + (0.75)(0.6) + (0.75)(0.6) = 0,058 + 0,1 + 0,2  + 0,1 + 0,45 + 0,45
= 1,358
V 2 = (0.29)(0.2) + (0.5)(0.2) + (0.5)(0.4) + (0.50)(0.4) + (0.75)(0.6) + (0.75)(0.6)
= 0,058 + 0,1 + 0,2 + 0,2 + 0,45 + 0,45
= 1,458
V 3 = (0.71)(0.2) + (0.33)(0.2) + (0.75)(0.4) + (0.5)(0.4) + (0.75)(0.6) + (0.75)(0.6) = 0,142 + 0,066 + 0,3 + 0.2 + 0.45 + 0.45 = 1,608

## 3.2. Hasil
Nilai terbesar ada pada V 3 sehingga alternatif K3 (Instruktur 3) adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik. Maka Instruktur K3 terpilih untuk menjadi Instruktur. Untuk lebih jelas lihat pada Tabel 11.
Tabel 11. Ranking No Nama Nilai Hasil Calon Pendidikan  Umur Nilai Pengalaman Test Nilai Akhir Instruktur Wawancara Kerja Bahasa  Psikotest Inggris 1 K3 0.71 0.75 0.75 0.5 1 1 1.608 2 K2 0.57 0.75 0.5 0.5 0.75 0.75 1.458 3 K1 0.29 0.5 0.75 0.25 0.75 0.75 1.358

## KESIMPULAN
Aplikasi yang dibangun dapat membantu dalam penentuan Instruktur Bahasa Inggris menggunakan metode  Fuzzy  Multiple  Criteria  Decision  Making  dengan  perhitungan  bobot  menggunakan  Simple Addaptive Weigthing sebagai acuan penentuan instruktur Bahasa Inggris.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H. M. Jogiyanto, Analisis dan Desain (Sistem Informasi Pendekatan Terstruktur Teori dan Praktek Aplikasi Bisnis) . Yogyakarta: Penerbit Andi, 2017.
[2] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . 2007.
[3] T. Limbong et al. , “The Implementation of Multi-Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis Method to Select the Lecturer Assistant Working at Computer Laboratorium,” 2018.
[4] K. Nisa and E. Sutinah, “Profile Matching Untuk Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Vendor Maintenance Server dan Jaringan,” J. Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 262–269, 2018, doi: 10.31311/ji.v5i2.3638.
[5] T. Limbong, “Pemanfaatan visualisasi dan animasi untuk kegiatan akademik sebagai sarana pengumuman pada stmik budi darma medan,” Inf. dan Teknol. Ilm. , 2013.
[6] Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D. Bandung: PT Alfabet, 2016.
[7] A. Rikki, “Pengujian Sistem Pendukung Keputusan Metode Simple Additive Weighting dan Weighted Product dengan Matlab,” vol. 2, no. 1, pp. 47–51, 2017.
[8] J. Simarmata, T. Limbong, M. Aritonang, and S. Sriadhi, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU BIDANG STUDI KOMPUTER MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW),” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , vol. 3, no. 2, pp. 186–190, 2018.
[9] S. Mahulae and T. Limbong, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting dalam Penentuan Guru untuk diusulkan Sertifikasi,”
MEANS (Media Inf. Anal. dan Sist. , vol. 4, no. 1, pp. 58–63, 2019.