## kshMETODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING  DALAM PENILAIAN GURU PNS BERPRESTASI
Harryanto Sofyan Anwar 1 , Fajar Agustini 2

## 1Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri
Jakarta, Indonesia
2 Sistem Informasi Akuntansi, Universitas Bina Sarana Informatika Jakarta, Indonesia
e-mail: harryanto_sopyan@yahoo.com , fajar.fgt@bsi.ac.id

## Abstrak
Penelitian  ini  berisi  tentang  penerapan  penilaian  guru  PNS  berprestasi  Di  SDN  Kedung Jaya 02 Babelan, dimana saat ini belum adanya sistem penilaian untuk menentukan guru PNS  berprestasi  yang  ada  di  SDN  Kedung  Jaya  02  Babelan.  Oleh  karena  itu  diperlukan sistem  pendukung  keputusan  untuk  penilaian  guru  PNS berprestasi.  Sistem  pendukung keputusan  ini  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Metode  ini sering  dikenal  dengan  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW adalah  mencari  penjumlahan  nilai bobot  dari  rating  kinerja  pada setiap  alternatif pada semua atribut. Kriteria yang menjadi penilaian untuk menentukan guru PNS berprestasi yang  ada  di  SDN  Kedung  Jaya  02  Babelan  adalah pedagogik ,  kepribadian,  sosial  dan profesional.  Nilai  yang  lebih  besar  akan  mengindikasikan  bahwa alternative lebih terpilih. Pada kasus penilaian untuk menentukan guru PNS berprestasi yang ada di SDN Kedung  Jaya  02  Babelan  hasil  dari  penilaian  dengan  menggunakan  metode  SAW  akan terlihat  perbedaannya  pada  saat  proses  perangkingan  saat  menentukan  guru  PNS berprestasi.
Kata kunci: Simple Additive Weighting, Guru PNS Berprestasi, Kriteria dan Nilai Bobot

## Abstract
This  study  contains  the  application  of  the  assessment  of  outstanding  civil  servant teachers  in  SDN  Kedung  Jaya  02  Babelan,  where  there  is  currently  no  assessment system  for  determining  outstanding  PNS  teachers  in  SDN  Kedung  Jaya  02  Babelan. Therefore  we  need  a  decision  support  system  for  the  assessment  of  outstanding  civil servant  teachers.  This  decision  support  system  uses  the  Simple  Additive  Weighting (SAW)  method.  This  method  is  often  known  as  the  weighted  sum  method.  The  basic concept of the SAW method is to find the sum of the weighted values of the performance ratings  for  each  alternative  on  all  attributes.  The  criteria  used  as  an  assessment  to determine  the  outstanding  civil  servant  teachers  in  SDN  Kedung  Jaya  02  Babelan  are pedagogical,  personal,  social  and  professional.  A  greater  value  will  indicate  that  the alternative  is  chosen.  In  the  case  of  the  assessment  to  determine  the  outstanding  civil servant  teachers  in  SDN  Kedung  Jaya  02  Babelan  the  results  of  the  assessment  using the  SAW  method  will  look  different  during  the  ranking  process  when  determining  the outstanding PNS teachers.
Keywords  : Simple  Additive  Weighting,  Teacher  of  Civil  Servant  Achievement, Criteria and Weight Value

## PENDAHULUAN
Penyelenggaraan  pemilihan  guru  PNS berprestasi di SDN Kedung Jaya 02 telah dilaksanakan sejak tahun 2009. Penyelenggaraan  pemilihan  guru  PNS berprestasi
dilaksanakan dalam beberapa    jenjang  pendidikan  dan  secara bertingkat,  dimulai  dari  tingkat  satuan pendidikan,  kecamatan,  kabupaten/kota, provinsi  dan  tingkat  nasional.  Secara umum,  pelaksanaan  pemilihan  guru  PNS berprestasi  telah  berjalan  dengan  lancar sesuai  dengan  kriteria  yang  ditetapkan. Namun demikian,  pelaksanaannya dirasa masih  belum  optimal  sehingga  perlu dilakukan penyempurnaan sistem penyelenggaraan,  khususnya  pada  aspek yang  dinilai.  ( Pedoman  Guru  Berprestasi 2013:1-2 ).
Berdasarkan  Pedoman  Pemilihan  Guru PNS  Berprestasi,  ada  beberapa  kriteria penilaian  diantaranya  tes  tertulis,  unjuk kerja/karya  tulis  ilmiah,  wawancara,  dan portofolio.  Dari  beberapa  kriteria  tersebut masing-masing  memiliki  bobot    penilaian yang  berbeda.  Selain  itu  tiap  jenjangnya memiliki  kriteria  yang  sama  dan  tanpa dibatasi  usia,  namun  bobot  penilaiannya juga  berbeda  pula.  Proses  pengumpulan data  dan  penilaian  yang  dilakukan  masih dilakukan secara manual dengan menggunakan  Excel  dan  data  terpisah pada  tiap  jenjangnya.  Sehingga  hal  itu kurang efektif dan memungkinkan terjadinya data yang hilang.
Dalam  Undang-Undang  No.  14  Tahun 2005  tentang  Guru  mengamanatkan bahwa ” Guru yang berprestasi, berdedikasi  luar  biasa,  dan  atau  bertugas di  daerah    khusus  berhak  memperoleh penghargaan ” .  Namun,  dalam  praktiknya, ajang  Pemilihan Guru Berprestasi kurang mendapatkan respon dari para guru PNS. Menurut Johan
Wahyudi
dalam eduksi.kompasiana.com,  30  Mei  2013 mengatakan,
“ tak  lagi  guru  bergairah  mengikuti seleksi  itu  karena  ketiadaan  apresiasi sepadan dari  pemerintah ” . Ada beberapa persoalan  keengganan  guru  mengikuti seleksi  guru  PNS  berprestasi.  Salah satunya dalam hal besarnya pengorbanan.
Pengorbanan materi
maupun  nonmateri  untuk  mengumpulkan berkas-berkas  seperti  portofolio,  karya tulis ilmiah, dan dokumen-dokumen pribadi  secara  manual.  Sehingga  untuk meminimalisir  terjadinya  kendala-kendala dalam  proses  pemilihan  Guru  PNS Berprestasi, maka diperlukan suatu sistem yang mendukung dalam proses pemilihan Guru  PNS  Berprestasi.  Merujuk  pada pemikiran  di  atas  sudah  selayaknya dibangun  suatu  Sistem    Pendukung Keputusan( SPK ) yang berbasis komputer( Computer Based
Decision Support  System ).  Sistem  ini  adalah  suatu sistem  yang  berbasis  komputer  yang ditujukan  untuk  membantu  pengambilan keputusan  dan  mempunyai  kemampuan analisa  dalam  pemilihan  guru  PNS berprestasi  dengan  memanfaatkan  data dan  model  tertentu  untuk  memecahkan berbagai permasalahan.
Proses
pengambilan
keputusan dilakukan dengan  menggunakan  metode Simple Additive  Weighting (SAW)  dengan konsep  dasar  metode  ini  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja pada    setiap    alternatif  semua  atribut. Dimana  masing-masing    kriteria  sebagai faktor  penilaian  dan  sebagai  alternatif dalam  hal  ini  adalah  para  guru  PNS. Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) merupakan  metode  yang  paling  mudah dan  intuitif  untuk  menangani  masalah multiple    criteria  seperti  pada  kasus penelitian ini, karena fungsi linear additive dapat mewakili preferensi pembuat keputusan,  selain  itu  metode  SAW  juga dapat  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari sejumlah  alternatif  yang  ada  karena terdapat    proses  perangkingan  setelah menentukan bobot setiap atribut.
METODE 1.  Metode Pengumpulan Data
Penelitian menggunakan data primer,  berupa  jawaban  hasil  wawancara dan  memberikan  kuesioner  dalam  hal  ini kepada  Kepala  Sekolah  dan  Calon  Guru
Berprestasi  di  Sekolah  SDN  Kedung  Jaya 02.  Penelitian  ini  menggunakan  sumber data, yaitu:
a.  Studi Pustaka Pengumpulan  data  dengan  cara mengkaji  buku-buku  secara  teoritis yang berkaitan penelitian yang akan diteliti oleh penulis.
b.  Studi Lapangan 1) Wawancara Dilakukan  untuk  mendapatkan data dengan cara mewawancarai langsung Kepala sekolah yang bersangkutan  dengan  calon Guru  Berprestasi  ,  yaitu  guru Pengajar  di  Sekolah  SDN Kedung Jaya 02. 2) Data Nilai Dilakukan dengan cara mendata  hasil  nilai  calon  guru PNS Berprestasi berdasarkan beberapa pengumpulan nilai berupa: a)  Menguasai  teori  belajar dan Prinsip-prinsip pembelajaran b)  Menguasai Karekteristik peserta didik c)  Pengembangan kurikulum d)  Kegiatan pembelajaran yang mendidik e)  Pengembangan potensi peserta didik f) Penilaian dan Evaluasi
g)  Komunikasi peserta didik h)  Bertindak  sesuai  dengan norma  agama,  hukum, social  dan  kebudayaan Nasional i) Menunjukkan pribadian yang dewasa dan terladan j) Etos kerja, tanggung jawab  yang  tinggi,  rasa bangga menjadi guru k)  Bersikap inklusif, bertindak  objektif,  serta tidak diskriminatif l) Komunikasi  sesama  guru, tenaga kependididkan, orang tua, peserta m)  Penguasaan materi, struktur,  konsep  dan  pola pikir keilmuan yang mendukung mata pelajaran yang diampu n)  Mengembangkan keprofesionalan melaui tindakan yang reklekti 3) Form Penilaian Dilakukan dengan cara menyerahkan  Form  Penilaian Sikap  kepada    kepala  sekolah yang bersangkutan.
Sedangkan data  kuesioner yang diambil mencakup beberapa aspek tentang sikap: a) Kedisiplinan
b) Kejujuran
c) Tanggung Jawab Ketiga  aspek  tersebut  dinilai dengan menggunakan 4 kategori pengukuran a) Sangat Baik skor 4 b) Baik skor 3
c) Cukup skor 2 d) Kurang skor 1
Gambar 1. Format Form Penilaian Sikap Penentuan Guru PNS Berprestasi
2.  Populasi dan Sampel Penelitian a.  Populasi
Menurut Siyoto & Sodik (2015:63) “ Populasi adalah merupakan wilayah  generalisasi  yang  terdiri dari  obyek/subyek  yang  memiliki kuantitas dan karakteristik tertentu yang  ditetapkan  oleh  peneliti untuk  dipelajari  dan  kemudian ditarik kesimpulannya.
Populasi  dalam  penelitian  ini adalah  Guru  Pengajar  PNS  yang ada  di  SDN  Kedung  Jaya  02. Karena Guru PNS lebih di tekankan  oleh  Dinas  Pendidikan dalam pengajaranya , maka dapat dilakukan penentuan sampel. Sampel dalam penelitian menggunakan  teknik  probabilitas sampel, dimana semua item pada populasi  mempunyai  kesempatan yang  sama  untuk  terpilih  menjadi item sampel.
b. Sampel
Menurut Siyoto & Sodik, (2015:64) “ Sampel  adalah  sebagian  dari jumlah  dan  karakteristik  yang dimiliki  oleh  populasi  tersebut, ataupun bagian kecil dari anggota populasi  yang  diambil  menurut prosedur  tertentu  sehingga  dapat mewakili populasinya. ” Jika populasi  besar,  dan  peneliti  tidak mungkin mempelajari seluruh yang  ada  di  populasi,  hal  seperti ini
dikarenakan adanya keterbatasan  dana  atau  biaya, tenaga  dan  waktu,  maka  oleh sebab  itu  peneliti  dapat  memakai sampel yang diambil dari populasi. Sampel  yang  akan  diambil  dari populasi tersebut harus betul-betul representatif. Sampel yang penulis  ambil  adalah  para  guru PNS  berjumlah  8  guru  PNS. Penulis menentukan sampel berdasarkan  peringkat  1  s.d  10 tiap  kelasnya.  Berikut  adalah sampel yang diambil:
Tabel 1. Alternatif Calon Guru PNS Berprestasi
NO Nama NIK 1 Siti Jaenabun S.Pd.I 19670203 198803 2002 2 Dra. Sri Sumarningsih. M.Pd 19640520 200801 2004 3 Rusdianan Efendi S.Pd.I 19770820 201101 1001 4 Sri Nani Y. S.Pd.SD 19820711 200801 2004 5 Padilah S. Pd.I 19711009 200701 1005 6 Idah Saidah S.Pd 19671007 200801 2003 7 Abdul Gudus Auzai. S.Pd 19800707 200801 1005 8 Yulianti  S.Pd. SD 10840527 200801 2005

## 3.  Metode Analisis Data
a. Simple Additiv Weighting
(SAW)
Berdasarkan  hasil  wawancara  dengan Kepala  sekolah  SDN  Kedung  Jaya  02,
metode  analisis  data  yang  diperlukan adalah sebagai berikut:
1) Menentukan  kriteria  penelitian  (Ci) yang  akan  dijadikan  acuan  dalam menentukan pengambilan keputusan.
2) Menentukan  bobot  preferensi  atau tingkat  kepentingan  (W)  dari  setiap keriteria.
3) Menentukan  rating  kecocokan  setiap
alternative pada setiap kriteria
kemudian  memodelkannya  ke  dalam bilangan fuzzy setelah  dikonversikan kebilangan crips .  Pada  variabel  nilai diatas  terdiri  dari  5  bobot  bilangan fuzzy yaitu:
Gambar 2.  Grafik Nilai Bobot Simple Additive Weighting Method Sumber : (Septiana et al, 2016)
4) Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria (Ci ).
5) Melakukan  normalisasi  dengan  cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi.
6) Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses penilaian guru berprestasi yaitu penjumlahan dari perkalian ternormalisasi R dengan vector bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih  sebagai alternative terbaik  (Ai) sebagai solusi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
1. Pengolahan  Data Simple  Additive Weighting Berikut ini adalah langkah-langkah dalam  mengolah  data  yang  telah dikumpulkan  oleh  peneliti  menjadi  data rangking  dengan  menggunakan  metode Simple Additive Weighting .
a.  Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam  pengambilan  keputusan, yaitu Ci Setelah data diperoleh, selanjutnya  adalah  melakukan perhitungan dengan data tersebut  dengan  metode  SAW. Untuk menganalisa data penilaian dari para komite sekolah    dan  kepala  sekolah yang sudah
didapatkan,
kemudian  penulis  mengolah sesuai  dengan  bobot  nilai  yang sudah ditentukan.
r1.14
= 0,8
𝑀𝑎𝑥{0,8; 1,0; 0,8; 1,0; 0,6; 0,6; 0,6; 1,0} =   0,8 1,0 = 0,8
𝑟2.14 = 1,0
𝑀𝑎𝑥{0,8; 1,0; 0,8; 1,0; 0,6; 0,6; 0,6; 1,0} =   1,0 1,0 = 1,0 b.  Melakukan Normalisasi
Selanjutnya  menghitung  proses normalisasi  keputusan  (R)  ke suatu skala yang dapat diperbandingkan  dengan  semua rating alternative yang ada. Dimana  diambil  berdasarkan  nilai kriteria dari masing-masing altenatif.  Normalisasi alternative untuk kriteria mengembangan keprofesionalan (C14) dengan menggunakanguru persamaan 𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 , karena mengembangkan  keprofesionalan pada  penentuan  guru  berprestasi masuk  kategori  atribut benefit .
Maka  dapat  dilihat  perhitungannya sebagai berikut:
𝑟3.14
= 0,8
𝑀𝑎𝑥{0,8; 1,0; 0,8; 1,0; 0,6; 0,6; 0,6; 1,0}
=   0,8 1,0 = 0,8 𝑟4.14 = 1,0
𝑀𝑎𝑥{0,8; 1,0; 0,8; 1,0; 0,6; 0,6; 0,6; 1,0}
=   1,0 1,0 = 1,0 𝑟5.14 = 0,6
𝑀𝑎𝑥{0,8; 1,0; 0,8; 1,0; 0,6; 0,6; 0,6; 1,0} =   0,6 1,0 = 0,6
𝑟6.14
=
0,6 𝑀𝑎𝑥{0,8; 1,0; 0,8; 1,0; 0,6; 0,6; 0,6; 1,0} =  0,6 1,0 = 0,6
𝑟8.14 = 1,0
𝑀𝑎𝑥{0,8; 1,0; 0,8; 1,0; 0,6; 0,6; 0,6; 1,0} =   1,0 1,0 = 1,0 𝑟7.14 = 0,6 𝑀𝑎𝑥{0,8; 1,0; 0,8; 1,0; 0,6; 0,6; 0,6; 1,0}

## =  0,6
1,0 = 0,6
Dari  keterangan  diatas  dapat diambil  kesimpulan  bahwa,  setiap perhitunngan  kriteria  ada  dua macam,  jika  kriteria  penilaian
beratribut benefit, maka nilai kriteria  penilaian  dibagi  dengan nilai tertinggi kemudian didapatkan R,  dan  jika  kriteria  penilaian beratribut  cost,  nilai  terendah dibagi dengan nilai  kriteria  penilaian  kemudian didapatkan R .
Tabel 2 Jumlah nilai Normalisasi R untuk semua kriteria guru PNS berprestasi
No. Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10  C11  C12  C13  C14 1 SITI JAENABUN S.pd.I 0,2  0,8  0,8  1,0  1,0  0,6  0,6  1,0  0,2 1,0 0,6 0,8 0,6 0,8 2 DRA. SRI SUMAMRNINGSIH M.Pd 0,6  0,8  1,0  0,8  1,0  1,0  0,8  0,6  0,6 0,8 0,8 0,6 1,0 1,0 3 RUSIDIANA EFENDI S.pd.I 1,0  0,4  0,5  1,0  0,8  0,8  1,0  0,6  0,6 0,8 0,8 0,8 1,0 0,8 4 SRI NANI Y S.PD.SD 1,0  0,4  0,8  0,8  1,0  0,8  0,6  0,8  0,6 1,0 0,8 0,6 1,0 1,0 5 PADILAH S.PD.I 1,0  0,8  0,8  0,6  1,0  1,0  0,6  0,8  1,0 0,8 0,8 0,6 1,0 0,6 6 IDAH SAIDAH S.PD 1,0  0,8  0,8  0,8  0,8  1,0  0,8  1,0  1,0 1,0 0,8 0,8 0,8 0,6 7 ABDUL GUDUS AUZIE S.PD 1,0  1,0  1,0  1,0  1,0  1,0  1,0  1,0  1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,6 8 YULIANTI S.PD.SD 1,0  1,0  0,8  1,0  1,0  1,0  1,0  1,0  1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 c.  Melakukan Perangkingan Langkah terakhir adalah menghitung nilai bobot dari masing-masing  nilai  alternative berdasarkan  nilai  kriteria  dan bobot kriteria menggunakan
persamaan:
𝑉 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛

## 𝐽−1
Dimana  nilai  kepentingan  setiap kriteria adalah sebagai berikut:

## Tabel 3 Bobot Kepentingan setiap Kriteria
c1 1 sangat penting c2 0,75 penting c3 1 sangat penting c4 0,5 cukup penting c5 0,75 penting c6 1 sangat penting c7 0,5 cukup penting c8 0,75 penting c9 0,75 penting c10 0,75 penting c11 0,75 penting c12 0,75 penting c13 1 sangat penting c14 0.5 cukup penting
Berdasarkan  tabel  diatas,  maka perhitungannya sebagai berikut:
𝑉1 = {(0,2 × 1,0) + (0,8  × 0,75 ) + (1,0  × 1,0) + (1,0  × 0,50) + (1,0  × 0,75) + (0,6 × 1,0) + (0,6  × 0,50) + (1,0  × 0,75) + (0,2  × 0,75) + (1,0  × 0,75) + (0,6  × 0,75) + (0,8  × 0,75) + (0,6  × 1,0) + (0,8  × 0,50)} =
7,65
𝑉2 = {(0,6 × 1,0) + (0,8  × 0,75 ) + (1,0  × 1,0) + (0,8  × 0,50) + (1,0  × 0,75) + (1,0 × 1,0) + (0,8  × 0,50) + (0,6  × 0,75) + (0,6  × 0,75) + (0,8  × 0,75) + (0,8 × 0,75) + (0,6  × 0,75) + (1,0  × 1,0) + (1,0  × 0,50)} =
7,9 𝑉3 = {(0,2 × 1,0) + (0,8  × 0,75 ) +
(1,0  × 1,0) + (1,0  × 0,50) + (1,0  × 0,75) + (0,6 × 1,0) + (0,6  × 0,50) + (1,0  × 0,75) + (0,2  × 0,75) + (1,0  × 0,75) + (0,6  × 0,75) +
(0,8  × 0,75) + (0,6  × 1,0) + (0,8  × 0,50)} = 8,45
𝑉4 = {(1,0 × 1,0) + (0,4  × 0,75 ) + (0,8 × 1,0) + (0,8  × 0,50) + (1,0  × 0,75) + (0,8 × 1,0) + (0,6  × 0,50) + (0,8  × 0,75) + (0,6  × 0,75) + (1,0  × 0,75) + (0,8  × 0,75) + (0,6 × 0,75) + (1,0  × 1,0) + (1,0 × 0,50)} =
8,6
𝑉5 = {(1,0 × 1,0) + (0,8  × 0,75 ) + (0,8  × 1,0) + (0,6  × 0,50) + (1,0  × 0,75) + (1,0 × 1,0) + (0,6  × 0,50) + (0,8 × 0,75) + (1,0  × 0,75) + (0,8  × 0,75) + (0,8  × 0,75) + (0,6  × 0,75) + (1,0  × 1,0) + (0,6  × 0,50)} = 9,05 𝑉6 = {(1,0 × 1,0) + (0,8  × 0,75 ) + (0,8  × 1,0) + (0,8  × 0,50)
+ (0,8  × 0,75) + (1,0 × 1,0) + (0,8  × 0,50) + (1,0  × 0,75) + (1,0  × 0,75) + (1,0  × 0,75) + (0,8 × 0,75) + (0,8  × 0,75)
+ (0,8  × 1,0) + (0,6  × 0,50)}
= 9,35
𝑉7 = {(1,0 × 1,0) + (1,0  × 0,75 ) + (1,0  × 1,0) + (1,0  × 0,50) + (1,0  × 0,75) + (1,0 × 1,0) + (1,0  × 0,50) + (1,0  × 0,75) + (1,0  × 0,75) + (1,0  × 0,75) + (1,0  × 0,75) + (1,0  × 0,75) + (1,0  × 1,0) + (0,6  × 0,50)} =
10,54 𝑉8 = {(1,0 × 1,0) + (1,0  × 0,75 ) + (0,8  × 1,0) + (1,0  × 0,50) + (1,0  × 0,75) +
(1,0 × 1,0) + (1,0  × 0,50) + (1,0  × 0,75) +
(1,0  × 0,75) + (1,0  × 0,75) + (1,0  × 0,75) +
(1,0  × 0,75) + (1,0  × 1,0) + (1,0  × 0,50)} =
10,55 Sehingga didapat hasil nilai
perangkingan  dengan  dikelompokkan  per kriteria  penilaian  maka  didapat  sebagai berikut:
Tabel 4 Hasil nilai perangkingan Nilai Rata-Rata Menguasai karakterristik.
No. Nama Nilai C1 1 SITI JAENABUN S.Pd.I 0,2 2 Dra. SRI SUMARNINGSIH. M.Pd 0,6 3 RUSDIANA EFENDI S.Pd.I 1,0 4 SRI NANI Y. S.Pd.SD 1,0 5 PADILAH S. Pd.I 1,0 6 IDAH SAIDAH S.Pd 1,0 7 ABDUL GUDUZ AUZAI. S.Pd 1,0 8 YULIANTI S.Pd. SD 1,0 Selanjutnya dapat dilihat hasil
perbandingan perangkingan
antara
perangkingan manual dengan SAW sebagai berikut:

## Tabel 5 Hasil Perbandingan perhitungan Metode yang lama dengan SAW
No. Nama lengkap TOTAL MANUAL Peringkat Manual ALTERNATIF TOTAL SAW Peringkat SAW 1 SITI JAENABUN S.Pd.I 48 7 SITI JAENABUN S.Pd.I 7,65 8 2 Dra. SRI SUMARNINGSIH. M.Pd 54 3 Dra. SRI SUMARNINGSIH. M.Pd 7,9 7 3 RUSDIANA EFENDI S.Pd.I 51 6 RUSDIANA EFENDI S.Pd.I 8,45 6 4 SRI NANI Y. S.Pd.SD 52 5 SRI NANI Y. S.Pd.SD 8,6 5 5 PADILAH S. Pd.I 51 6 PADILAH S. Pd.I 9,05 4 6 IDAH SAIDAH S.Pd 53 4 IDAH SAIDAH S.Pd 9,35 3

## SIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang
dilakukan  oleh  penulis  didapat  beberapa kesimpulan diantaranya: 1.  Kriteria  pada  data  yang  ada untuk  penentuan  siswa  teladan sudah bersifat objektif dikarenakan menggunakan metode Simple Additive Weighting dimana  jika  bobot kriteria besar tetapi nilainya kecil akan  sangat  berpengaruh  untuk penilaian, tetapi jika ada kekurangan  pada  salah  satu kriteria  yang  bobotnya  kecil maka  tidak  terlalu  berpengaruh untuk penilaian. 2.  Penentuan guru berprestasi sudah berdasarkan aspek kriteria  dengan  menggunakan metode Simple Additive Weighting sudah berjalan dengan baik dan dapat menghasilkan pembobotan kriteria  penilaian  dan  informasi yang  jelas  dan  70%  akurat dibandingkan dengan perhitungan dengan metode yang lama sehingga SDN Kedung  Jaya  02  Babelan  dapat mempergunakannya sebagai alat  bantu  dalam  pengambilan keputusan  yang  tepat  untuk menetapkan  guru  PNS  yang berprestasi. 3.  Penilaian yang sudah menggunakan simple  additive weighting mengurangi  timbulnya penilaian  subjektif.  Contoh  hasil penilaian  diatas,  hanya  posisi peringkat 1 saja yang menunjukan  nama  yang  sama dari  perhitungan  metode  yang lama  dengan  metode Simple Additive  Weighting .  Selebihnya berubah, contohnya Padilah S.Pd.I  mendapatkan  nilai  51 dengan peringkat ke 6,
sedangkan dengan menggunakan  metode Simple Additive Weighting mendapatkan nilai  9,05  memperoleh  peringkat ke 4.
4. Dapat disimpulkan juga bahwa  hipotesis  penelitian berhasil  dengan  hasil  H1:
Penulis  menduga  terdapat pengaruh penggunaan metode Simple Additive Weighting terhadap  akurasi penentuan  guru  berprestasi pada  SDN  Kedung  Jaya  02 Babelan.

## UCAPAN TERIMAKASIH
Terima kasih kepada Universitas Bina Sarana  Informatika  dan  Bapak  Muhammad Rifai  atas  Kontribusinya  dalam  penulisan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
Andrianto,  Christian  Budi,  dan  Hanif  Al Fatta.
(2017). Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa  Di  Smp  Muhammadiyah  2 Kalasan .  Jurnal  Teknologi  Informasi. Vol.  12  No. 34 ,  1907 – 2430.  ISSN: 1907-2430.
Chintyari,  Yananda  Eka.  dan  Titin  Prihatin (2018). Implementasi  Metode  Simple
Additive  Weighting  Untuk  Pemilihan Guru  Berprestasi  Pada  SMP  Islam Pondok Duta , Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer.  Vol. 3.  No (2),  38 – 45.  E- ISSN: 2527-4864.
Fauziah, Y. & Sarjono, S. (2016). ANALISIS
DAN PERANCANGAN
SISTEM
PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN  GURU  BERPRESTASI DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE SIMPLE
ADDITIVE WEIGHTING (SAW)  PADA  SMK  N1 MUARO  JAMBI. Jurnal  Manajemen Sistem Informasi,1 (1),35-44.
7 ABDUL GUDUZ AUZAI. S.Pd 61 2 ABDUL GUDUZ AUZAI. S.Pd  10,54 2 8 YULIANTI S.Pd. SD 62 1 YULIANTI S.Pd. SD 10,55 1
Helilintar,  Risa.  Wing  Wahyu  Winarno  dan Hanif  Al-Fatta.  (2016). Penerapan Metode SAW dan Fuzzy Dalam Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan Beasiswa. Citec  Journal,  Vo.  3.  No.
(2), 89 – 101. ISSN: 2354-5771.
Kesuma,  R.  P.  &  Wigati  R.  R.  (2013).
Pengembangan  Sistem  Penunjang Keputusan Penentuan Pemberian
Beasiswa Tingkat Sekolah. JSM(Jurnal SIFO Mikroskil) , 14(2), 89-98.
Mufizar,  T.  (2014).  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Mahasiswa
Baru  Program  Beasiswa  D3  TKJ
Dengan  Metode  SAW(Simple  Additive
Weighting). Konferensi Nilai Niansyah, Dicky. (2014). Konsep Data Mining vs Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Deepublish.
Naba,  D.  E.  A.(2009).  Tutorial  Cepat  & Mudah  Fuzzy  Dengan  MATLAB.  Agus Naba
Nofriansyah,  Dicky.  (2014). Konsep  Data Mining vs Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Deepublish.
Putri,  Dwi  Andini.  (2018).  Penerapan Metode Fuzzy Saw Sebagai Pendukung  Keputusan  PEngangkatan Karyawan  Tetap  Perusahaan.  Jurnal
TECHNO  Nusa  Mandiri.  Vol. 15.  No.
(1), 31 – 36. ISSN: 1978-2136.
Sari, Devi. dan Oktafianto. (2017). RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN  SISWA  BERPRESTASI MENGGUNAKAN  METODE  SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDY KASUS SD N 01
SIDOMULYO-BANGUNREJO) ,  Vol. 5. No. (1) , 125 – 130.
Andrianto,  Christian  Budi,  dan  Hanif  Al Fatta. (2017). Analisis Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa  Di  Smp  Muhammadiyah  2 Kalasan .  Jurnal  Teknologi  Informasi.
Vol.  12  No. 34 ,  1907 – 2430.  ISSN:
1907-2430.
Chintyari,  Yananda  Eka.  dan  Titin  Prihatin (2018). Implementasi  Metode  Simple Additive  Weighting  Untuk  Pemilihan Guru  Berprestasi  Pada  SMP  Islam Pondok Duta , Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer.  Vol. 3.  No (2),  38 – 45.  E- ISSN: 2527-4864.
Fauziah, Y. & Sarjono, S. (2016). ANALISIS
DAN PERANCANGAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN  GURU  BERPRESTASI DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE SIMPLE ADDITIVE
WEIGHTING (SAW)  PADA  SMK  N1 MUARO  JAMBI. Jurnal  Manajemen Sistem Informasi,1 (1),35-44.
Helilintar,  Risa.  Wing  Wahyu  Winarno  dan Hanif  Al-Fatta.  (2016). Penerapan Metode SAW dan Fuzzy Dalam Sistem Pendukung  Keputusan  Penerimaan Beasiswa. Citec  Journal,  Vo.  3.  No. (2), 89 – 101. ISSN: 2354-5771.
Kesuma,  R.  P.  &  Wigati  R.  R.  (2013). Pengembangan  Sistem  Penunjang Keputusan Penentuan Pemberian
Beasiswa Tingkat Sekolah. JSM(Jurnal SIFO Mikroskil) , 14(2), 89-98.
Mufizar,  T.  (2014).  Sistem  Pendukung Keputusan  Penerimaan  Mahasiswa Baru  Program  Beasiswa  D3  TKJ Dengan  Metode  SAW(Simple  Additive Weighting). Konferensi Nilai Niansyah, Dicky. (2014). Konsep Data Mining vs Sistem Pendukung
Keputusan . Yogyakarta: Deepublish.
Naba,  D.  E.  A.(2009).  Tutorial  Cepat  & Mudah  Fuzzy  Dengan  MATLAB.  Agus Naba
Nofriansyah,  Dicky.  (2014). Konsep  Data Mining vs Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Deepublish.
Putri,  Dwi  Andini.  (2018).  Penerapan
Metode
Fuzzy Saw Sebagai
Pendukung  Keputusan  PEngangkatan Karyawan  Tetap  Perusahaan.  Jurnal
TECHNO  Nusa  Mandiri.  Vol. 15.  No. (1), 31 – 36. ISSN: 1978-2136.
Sari, Devi. dan Oktafianto. (2017). RANCANG BANGUN SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN  SISWA  BERPRESTASI MENGGUNAKAN  METODE  SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) (STUDY KASUS SD N 01 SIDOMULYO-BANGUNREJO) ,  Vol. 5. No. (1) , 125 – 130.
Subawa,  I  Gede  Bendesa.  I  Made  Agus Irawan  dan  I  Made  Gede  Sunarya.
(2015). Pengembangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Terbaik Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  ( Saw ) Di Pt Tirta Jaya Abadi Singaraja . Kumpulan Artikel Mahasiswa Pendidikan  Teknik  Informatika.  Vol. 4. No. (5), 164 – 170. ISSN: 2252-9063.
Susanti,  Eva.  (2017). Sistem  Pendukung Keputusan Penentuan Siswa Berprestasi Pada Sma Xaverius Pringsewu Menggunakan Metode Saw .  Prociding  KMSI,  Vol. 3.  No. (1).
Retrieved from http://ojs.stmikpringsewu.ac.id/ index.php/procidingkmsi/article/view/30 3/283
Syaiful  B.(2014)  Guru  dan  Anak  Didik Dalam Interaksi Edukatif.
Zulita,  L.  N.  (2013).  Sistem  Pendukung
Keputusan Menggunakan Metode SAW Untuk Penilaian Dosen Berprestasi(Studi Kasus Di Universitas Dehasen  Bengkulu) Jurnal  Media Informatika 9 (2).