## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15   No. 1, Mei  2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## ANALISIS METODE ARAS DALAM PEMILIHAN GURU TERBAIK PADA SMK MUHAMMADIYAH DURI
Teuku Radillah 1 , Muhammad Iqbal 2 , Khelvin Ovela Putra 3 , Irman Efendi 4
1,2,3 Institut Teknologi Mitra Gama, 4 AMIK Bukittinggi 1,2,3 Jl. Khayangan No 99 Kota Duri kode pos 28784, 4 Jl Birugo Bungo No 137 Bukittinggi e-mail : t.radillah@gmail.com

## ABSTRAK
Pemilihan  guru  terbaik  adalah  proses  penyeleksian  untuk  menentukan  guru  yang  memiliki kualitas, kompetensi,  dan keterampilan terbaik  dalam  profesi  pendidikan.  Tujuan  utama  dari pemilihan guru terbaik  adalah  untuk  memastikan  bahwa  siswa  menerima  pendidikan  yang  berkualitas  dan  efektif. Untuk  itu  SMK  muhammadiyah  yang  merupakan  salah  satu    Sekolah  menegah  Kejuruan  swasta  yang berada di Kota Duri juga menerapkan pemilihan guru tersebut dengan mengumpulkan data – data guru yang  masuk  nominasi  guru  terbaik  dengan  perhitungan  secara  manual,  dan  untuk  menghasilkan  hasil pemilihan  yang  efektif,  dibutuhkan  suatu  aplikasi  yang  dapat  melakukan  analisis  perhitungan  bobot kriteria  guru  terbaik  dengan  menggunakan  metode Additive  Ratio  Assessment  (ARAS) .  Aplikasi pemilihan  guru  terbaik  menggunakan  metode  ARAS  ini  akan  melakukan  pengurutan  nialai  tertinggi secara ascanding secara otomatis berdasarkan nilai peringkat tertinggi, yaitu 0,890951 dari 8 alternatif (guru) yang menjadi nominasi pemilihan guru terbaik, sehingga dari perhitungan nilai peringkat tersebut dapat membantu memberikan rekomendasi secara efektif dalam proses pemilihan guru terbaik pada SMK Muhammadiyah Duri.
Kata kunci : Guru terbaik, ARAS, SMK Muhammadiyah Duri

## ABSTRACT
Selection of the best teacher is a selection process to determine teachers who have the best quality, competence and skills in the education profession. The main objective of selecting the best teachers is to ensure  that  students  receive  a  quality  and  effective  education.  For  this  reason,  Muhammadiyah Vocational School which is one of the Private Vocational High Schools in Duri City also implements the selection  of  teachers  by  collecting  teacher  data  that  is  included  in  the  best  teacher  unemployment  by manual calculation, and to produce effective election results, it takes a an application that can carry out an  analysis  of  calculating  the  weight  of  the  best  teacher  criteria  using  the  Additive  Ratio  Assessment (ARAS) method. The best teacher selection application using the ARAS method will automatically sort the highest  grades  based  on the  highest  rating value,  namely  0.144939  of the 8  alternatives  (teachers)  who are unemployed. the process of selecting the best teacher at SMK Muhammadiyah Duri.
Keywords: The best teacher, ARAS, SMK Muhammadiyah Duri

## 1. PENDAHULUAN
Guru  adalah  seorang  pendidik  atau pengajar  yang  bertugas  untuk  memberikan instruksi,  pengetahuan,  dan  bimbingan  kepada siswa  atau murid  di  sekolah,  perguruan  tinggi, atau  lembaga  pendidikan  lainnya.  Mereka memiliki pengetahuan dan keterampilan dalam bidang  tertentu  dan  bertanggung  jawab  untuk mendidik  dan  membimbing  peserta  didik
dalam  mencapai  tujuan  belajar.    Proses pemilihan  guru  terbaik  merupakan  motivasi bagi  pengajar  untuk  meningjatkan  kompenetsi dan kualifikasi guru tersebut dalam memberikan  ilmu  pengetahuan  kepada  peserta didik    Pemilihan  guru  terbaik  ini  juga dilakukan  oleh    SMKS  Muhammadiyah  Duri dengan melakukan observasi dan dan pengumpulan data secara manual yaitu dengan

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15   No. 1, Mei  2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
kuesioner maupun penilaian rekan guru sejawat dan  kepala  sekolah.  Adapun  tujuan  dari penelitian  ini  ntuk  menghasilkan  analisis  yang akurat  yang  dapat  melakukan  perhitungan bobot  kriteria  dalam  pemilihan  guru  terbaik dengan  menggunakan  metode Additive  Ratio Assessment ( ARAS ) .
Untuk  mewujudkan  pencapaian  yang optimal, pada penelitian ini untuk menganalisis prosedur  perhitungan  metode ARAS dilakukan perbandingan dari berbagai penelitian sebelumnya  yang  memiliki  persamaan  dengan penelitian  saat  ini  seperti  Komparasi  Metode ELECTRE,  SMART  dan  ARAS  Dalam Penentuan  Prioritas  RENAKSI  Pasca  Bencana Alam yang bertujuan untuk penentuan prioritas penanganan  daerah  terdampak  bencana  alam yang  harus  ditangani  dahulu  dalam  proses RENAKSI  (Rencana  Aksi  Rekontruksi  dan Rehabilitasi)(Praba Ristadi Pinem et al., 2017). Penelitian serupa juga dilakukan pada penelitian Implementasi  Metode  Additive
Ratio  Assessment  (ARAS)  Untuk  Menentukan Siswa Terbaik(Siregar et al., 2021).
a. Definisi Guru
Guru  adalah  seorang  pendidik  atau pengajar yang memiliki pengetahuan, keterampilan,  dan  pengalaman  dalam  bidang tertentu.  Guru  juga  merupakan  sosok  yang mempunyai  peran  penting  dalam  proses pembelajaran untuk meningkatkan perkembangan anak sesuai dengan kemampuannya.  Guru  merupakan  fasilitator dalam pembelajaran untuk menunjang perkembangan peserta didik (Sukitman, Trizid, 2020).
b. Definisi Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan rumpun  ilmu  dari artificial  intelligence (kecerdasan buatan) yang sangat popular untuk diterapkan dibidang industri kesehatan, transportasin keuangan, dan sebagainya. Artificial  Intelligence atau  kecerdasan  buatan adalah sistem komputer yang mampu melakukan tugas-tugas yang biasanya membutuhkan  kecerdasan  manusia.  Teknologi ini  dapat  membuat  keputusan  dengan  cara menganalisis  dan  menggunakan  data  yang tersedia  di  dalam  sistem.(Sobron  &  Lubis, 2021). Sistem pendukung keputusan merupakan  bagian Artificial  Intelligence yang menggunakan  metode  perhitungan  matematis untuk menghasilkan informasi berupa peringkat  alternatif  yang  ideal  (Praba  Ristadi Pinem et al., 2017)
c. PHP (Hypertext Preprocessor) PHP adalah  suatu  bahasa scripting yang terpasang pada HTML. Sebagian sintaks mirip dengan  bahasa C,  Java, dan Perl . PHP merupakan  sebuah  bahasa  pemrograman  yang yang  dirancang  khusus  untuk  pengembangan aplikasi web yang  disisipkan  secara  langsung kedalam HTML (Matusea & Suprianto, 2021) d. HTML (Hypertext Preprocessor) HTML merupakan  singkatan  Hypertext Markup  Language  untuk  membuat  dan menyusun  bagian  paragraf, heading , link atau tautan, dan blockquote untuk halaman web dan aplikasi.(Rahmatuloh & Rizky Revanda, 2022).
e. Database
Database adalah  kumpulan  data  yang dikelola oleh sistem informasi, karena menjadi tempat untuk menampung dan mengorganisasikan  seluruh  data  yang  ada dalam  sistem,  sehingga  dapat  dieksplorasi untuk  menyusun  informasi-informasi  dalam berbagai bentuk(Manajemen et al., 2023)
Database merupakan kumpulan informasi yang  disimpan  di  dalam  komputer  secara sistematik sehingga dapat diperiksa menggunakan  suatu  program  komputer  untuk memperoleh informasi .(Billah et al., 2023) f. DBMS ( Database Management System ) Database  Management  System  (DBMS) adalah  suatu  sistem  perangkat  lunak  yang untuk mengakses data pada database
(Margaretta  et  al.,  2020) .  DBMS merupakan sebuah sistem perangkat lunak yang
memungkinkan user untuk  mendefinisikan, membuat,  memelihara,  dan  mengendalikan akses ke basis data (Dewi et al., 2021).
g. MySQL
MySQL  adalah  Singkatan  dari Structure Query  Language yang  digunakan  untuk mendefinisikan structure data,  memodifikasi kemanan  dan maintenance data  pada  basis data.  MySQL  juga  merupakan  RDBMS  yang mudah  digunakan,  dan  merupakan  bahasa standar  yang  paling  banyak  digunakan  untuk mengakses database relasional.(Saputra  et  al., 2020)
h. Xampp XAMPP adalah  sebuah  paket  kumpulan perangkat  lunak  ( software )  yang  terdiri  dari Apache,  MySQL,  PHPMyAdmin,  PHP,  Perl, Filezilla ,  dan  lain-lain  yang  mana  tidak  perlu menginstal  aplikasi-aplikasi  tersebut  satu persatu (Sudaria et al., 2021).

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15   No. 1, Mei  2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi untuk analisis sistem merupakan serangkaian langkah
dan
pendekatan  yang  digunakan  untuk  memahami, menganalisis,  dan  merancang  sistem  yang kompleks.  Metodologi  ini  membantu  dalam mengidentifikasi kebutuhan, mengevaluasi kinerja sistem yang ada, dan merancang solusi yang efektif. Adapun  metodologi yang diterapkan pada penelitian ini dalam
pengambilan keputusan adalah metode ARAS a. Metode ARAS Metode Additive Ratio Assessment (ARAS) adalah metode pengambilan  keputusan multikriteria  berdasarkan  konsep  kerangka berfikir yang komprehensif berdasarkan pertimbangan  proses  hirarki  yang  digunakan untuk  perangkingan  nilai  indeks  secara keseluruhan  yang  meliputi  perhitungan  bobot untuk  menghitung  suatu  kriteria. Metode Additive Ratio Assessment (ARAS)
dikembangkan  oleh  Zavadskas  dan  Turskis pada  tahun  2010.  ARAS  juga  dapat  dikatakan sevagai  metode  pengambilan  keputusan  dalam perangkingan  kriteria  yang  menggunakan prinsip  bahwa  alternatif  yang  terpilih  harus mempunyai  jarak  terdekat  dengan  solusi  ideal positif  dan  jarak  terjauh  dengan  solusi  ideal negatif  dengan  melakukan  pembobotan  setiap kriteria (Iqbal et al., 2021).
b. Prosedur Metode ARAS
Dalam menyelesaikan permasalahan dengan ARAS ada  beberapa  prosedur  yang harus dipahami, diantaranya adalah: 1. Pembentukan Decision Making Matrix
i = 0, m ; j = 1 ,n;
Keterangan :
m :  Jumlah alternatif
n : Jumlah kriteria X ij : Nilai performal dari alternative I terhadap j X 0j : Nilai optimum dari ktriteria
2. Normalisasi Decision Making Matrix untuk semua kriteria.
Jika pada ktriteria yang diusulkan bernilai maksimum maja normalisasinya adalah :
X ij = Xij ∑ 1 𝑚 𝑖=0 X ij
Jika pada kriteria yang diusulkan bernilai minimum, maka proses normalisasinya ada 2 tahap yaitu:
X ij = 1 𝑋+𝑖𝑗 ; X ij = Xij ∑ 1 𝑚 𝑖=0 X ij
3. Menentukan bobot matriks yang sudah dinormalisasikan pada tahap 2.
∑ 1 𝑛 𝑗=1 W j = 1
4. Menentukan nilai fungsi optimum. S i = ∑ 1 𝑛 𝑗=1 X ij ; i = o, m
S i adalah nilai indeks keseluruhan pada alternatif ke-i
5. Menentukan tingkat peringkat.
K i = Si 𝑆0 ; i = o, m .
3.   HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Hasil Analisa Proses
Penerapan perhitungan menggunakan metode ARAS pada  penelitian  ini  dalam pengambilan keputusan pemilihan guru terbaik melalui tahapan-tahapan sebagai berikut :
1. Mengumpulkan data alternatif
Data  alternatif  yang  akan  dipilih  dalam studi kasus ini merupakan data guru yang dapat dilihat pada  Tabel 1 dibawah ini :
Tabel 1. Alternatif No Alternatif Alternatif 1 A1 M. Al Ashari 2 A2 Adi Prasetya 3 A3 Tommy Mandala 4 A4 Farhum Candra 5 A5 Ira Anjani 6 A6 M. Lukman 7. A7 M. Arief 8. A8 Dina Aryana
2. Menentukan  nilai  kriteria  dan  nilai bobot
Adapun  penentuan  bobot  kepentingan  dari setiap  kriteria  (Wj)  dapat  dilihat  pada  Tabel Tabel 2 dibawah ini :
Tabel 2 Data Nilai Kriteria dan Bobot No Kriteria Keterangan Bob ot (%) 1 C1 Bahan Ajar 15 2 C2 Pendidikan 20

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15   No. 1, Mei  2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
3 C3 Kehadiran 10 4 C4 Penguasaan Materi 10 5 C5 Kesesuaian Silabus 15 6 C6 Metode Pengajaran 15 7 C7 Kesesuaian  kurikulum dgn bahan ajar 15 Tabel 3. Data  Nilai Sub Kriteria No Sub Kriteria Nilai Bobot 1 Sangat Baik 5 2 Baik 4 3 Cukup Baik 3 4 Kurang Baik 2
3. Menentukan  nilai  sub  kriteria  dan  nilai bobot sub kriteria
Adapun  penentuan  penentuan  nilai  bobot sub kriteria dilihat pada  dibawah ini :
Tabel 4 Data Nilai Bobot Sub Kriteria Bahan Ajar No Variabel C1 Nilai Bobot 1 Lengkap Sangat Baik 5 2 Memadai Baik 4 3 Kurang Memadai Cukup Baik 3 Tabel 5. Data Nilai Bobot Sub Kriteria Jenjang Pendidikan No Variabel C2 Nilai Bobot 1 S1 Sangat Baik 5 2 S2 Baik 4 3 S3 Cukup Baik 3
Tabel 6. Data Nilai Bobot Sub Kehadiran
No Variabel C3 Nilai Bobot 1 Tepat waktu Sangat Baik 5 2 Selalu Hadir Baik 4 3 Sering Terlambat Cukup Baik 3 Tabel 6. Data Nilai Bobot Sub Kriteria Penguasaan Materi No Variabel C4 Nilai Bobot 1 Sangat Sangat Baik 5
Menguasai 2 Menguasai Baik 4 3 Kurang Menguasai Cukup Baik 3 4 Tidak Menguasai Kurang Baik 2 Tabel  7.  Data  Nilai  Bobot  Sub  Kriteria Kesesuaian Silabus No Variabel C5 Nilai Bobot 1 Sesuai Sangat Baik 5 2 Kurang Sesuai Baik 4 Tabel 8. Data Nilai Bobot Sub Kriteria Metode Pengajaran No Variabel C6 Nilai Bobot 1 Terapan,  Teori dan Praktek Sangat Baik 5 2 Terapan, dan Teori Baik 4 3 Teori dan Aktif Cukup Baik 3 4 Teori dan pasif Kurang Baik 2 Tabel  9.  Data  Nilai  Bobot  Sub  Kriteria Kesesuaian kurikulum dengan bahan ajar No Variabel C7 Nilai Bobot 1 Sesuai Sangat Baik 5 2 Sesuai Baik 4 3 Kurang Sesuai Cukup Baik 3

## 4. Pembentukan Matriks Keputusan
Tabel 10. Matriks Keputusan
No (A i ) C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 1 A0 5 5 5 4 5 5 5 2 A1 3 4 3 4 5 4 3 3 A2 5 2 3 2 4 3 5 4 A3 3 4 4 3 5 2 3 5 A4 3 4 4 2 5 3 3 6 A5 3 5 5 3 5 3 4 7 A6 4 4 4 2 4 4 5 8 A7 4 5 4 3 5 5 4

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15   No. 1, Mei  2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
9 A8 5 5 5 3 4 4 3 Nil. Max (A 0 ) 5 5 5 4 5 5 5
5. Normalisasi  Matriks  Keputusan  Untuk Semua Kriteria X ij = 1 𝑋+𝑖𝑗 A. Kriteria C1 : A 01 = 5 5+3+5+3+3+3+4+4+5 = 5 35 =0,142857
A 11 = 3 5+3+5+3+3+3+4+4+5 = 3 35 =0,085714
A 21 = 5 5+3+5+3+3+3+4+4+5 = 5 35 =0,142857 A 31 = 3 5+3+5+3+3+3+4+4+5 = 5 35 =0,085714
A 41 = 3 5+3+5+3+3+3+4+4+5 = 4 35 =0,085714
A 51 = 3 5+3+5+3+3+3+4+4+5 = 2
35
=0,085714
A 61 = 4 5+3+5+3+3+3+4+4+5 = 5 35 =0,114286
A 71 = 4 5+3+5+3+3+3+4+4+5 = 5 35 =0,114286
A 81 = 5 5+3+5+3+3+3+4+4+5 = 5 35
=0,142857
Tabel 11. Normalisasi Matriks Keputusan Untuk Semua Kriteria
N o (A i ) C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 1 A0 0,1 428 57 0,13 157 894 7 0,1 351 35 0,15 384 6 0,1 190 476 19 0,1 515 151 52 0,1 428 571 43 2 A1 0,0 857 14 0,10 526 315 8 0,0 810 81 0,15 384 6 0,1 190 476 19 0,1 212 121 21 0,0 857 142 86 3 A2 0,1 428 57 0,05
263 157 9 0,0 810 81 0,07
692 3 0,0 952 380 95 0,0 909 090 91 0,1 428 571 43 4 A3 0,0 857 0,10 526 315 0,1 081 0,11 538 0,1 190 476 0,0 606 060 0,0 857 142
14 8 08 5 19 61 86 5 A4 0,0 857
14 0,10 526 315 8 0,1 081 08 0,07 692 3 0,1 190
476 19 0,0 909 090 91 0,0 857 142 86 6 A5 0,0 857 14 0,13 157 894 7 0,1 351 35 0,11 538 5 0,1 190 476 19 0,0 909 090 91 0,1 142 857 14 7 A6 0,1 142 86 0,10 526 315 8 0,1 081 08 0,07 692 3 0,0 952 380 95 0,1 212 121 21 0,1 428 571 43 8 A7 0,1 142 86 0,13 157 894 7 0,1 081 08 0,11 538 5 0,1 190 476 19 0,1 515 151 52 0,1 142 857 14 9 A8 0,1 428 57 0,13 157 894 7 0,1 351 35 0,11 538 5 0,0 952 380 95 0,1 212 121 21 0,0 857 142 86

## 6. Bobot yang sudah dinormalisasi
Tabel 12. Penentuan Bobot Normalisasi
Bobot Awal 15 20 10 10 15 15 15 Bobo (%)
0,1 5 0,2 0,1 0,1 0,15 0,1 5 0,1 5 No ( A i ) C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 1 A 0 0,0 214 29 0,0 263 16 0,0 135 14 0,0 153 85 0,0178 57 0,0 227 27 0,0 214 29 2 A 1 0,0 128 57 0,0 210 53 0,0 081 08 0,0 153 85 0,0178 57 0,0 181 82 0,0 128 57 3 A 2 0,0 214 29 0,0 105 26 0,0 081 08 0,0 076 92 0,0142 86 0,0 136 36 0,0 214 29 4 A 3 0,0 128 57 0,0 210 53 0,0 108 11 0,0 115 38 0,0178 57 0,0 090 91 0,0 128 57 5 A 4 0,0 128 57 0,0 210 53 0,0 108 11 0,0 076 92 0,0178 57 0,0 136 36 0,0 128 57 6 A 5 0,0 128 57 0,0 263 16 0,0 135 14 0,0 115 38 0,0178 57 0,0 136 36 0,0 171 43 7 A 6 0,0 171 43 0,0 210 53 0,0 108 11 0,0 076 92 0,0142 86 0,0 181 82 0,0 214
29
8 A 0,0 171 0,0 263 0,0 108 0,0 115 0,0178 0,0 227 0,0 171

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15   No. 1, Mei  2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
7 43 16 11 38 57 27 43 9 A 8 0,0 214 29 0,0 263 16 0,0 135 14 0,0 115 38 1,4285 71 0,0 181 82 0,0 128 57

## 7. Menentukan Nilai Fungsi Optimum
Untuk  menentukan  nilai  fungsu  optimum dengan menjumlahkan  krtiteria sebagai berikut : S i = ∑ 1 𝑛 𝑗=1 X ij ; i = o, m
A0  =  0,021429  +  0,026316  +  0,013514  + 0,015385 + 0,017857 + 0,022727 + 0,021429 = 0,138655
A1  =  0,012857  +  0,021053  +  0,008108  + 0,015385+0,017857  +  0,018182  +  0,012857  = 0,106299
A2  =  0,021429    +  0,021053  +  0,008108  + 0,015385 + 0,017857 + 0,018182 + 0,012857= 0,097106
A3  =  0,021429  +  0,010526  +  0,008108  + 0,007692  +  0,014286  +  0,009091+  0,021429= 0,096064
A4  =  0,012857  +  0,021053  +  0,010811  + 0,007692 + 0,017857 + 0,013636 + 0,012857= 0,096764
A5  =  0,012857  +  0,026316  +  0,013514  + 0,011538 + 0,017857 + 0,013636 + 0,017143= 0,112861
A6  =  0,017143  +  0,021053  +  0,010811  + 0,007692 + 0,014286 + 0,018182 + 0,021429= 0,110595
A7  =  0,017143  +  0,026316  +  0,010811  +
0,011538 + 0,017857 + 0,022727 + 0,017143= 0,123535
A8  =  0,021429  +  0,026316  +  0,013514  +
0,011538 + 1,428571 + 0,018182 + 0,012857= 0,118121 Tabel 13. Nilai Fungsi Optimum A0 0,138655 A1 0,106299 A2 0,097106 A3 0,096064 A4 0,096764 A5 0,112861
A6 0,110595 A7 0,123535 A8 0,118121

## 8. Menentukan  Peringkat  Tertinggi  Dari Setiap Alternatif
Untuk  menentukan  nilai  rangking  atau peringkat tertinggi dari setiap alternatif sebagai berikut :      K i = Si 𝑆0 ; i = o, m
K i1 = 0,106299 0,138655 = 0,766638
K i2 = 0,097106
0,138655 = 0,700340
K i3 = 0,096064
0,138655 = 0,692827
K i4 = 0,096764 0,138655 = 0,697870
K i5 = 0,112861 0,138655 = 0,813969
K i6 = 0,110595 0,138655 = 0,797622
K i7 = 0,123535 0,138655 = 0,890951
K i8 = 0,118121
0,138655 = 0,851903 Tabel 14. Peringkat Tertinggi Dari Setiap Alternatif A0 0,138655 A1 0,766638 A2 0,700340 A3 0,692827 A4 0,697870 A5 0,813969 A6 0,797622 A7 0,890951 A8 0,851903

## 9. Hasil Peringkat / Rangking Guru terbaik
Tabel 15. Peringkat Guru Terbaik (A i ) A0 0,138655 Peringkat A1 M. Al Ashari 0,766638 5 A2 Adi Prasetya 0,700340 6 A3 Tommy Mandala 0,692827 8 A4 Farhum Candra 0,697870 7

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15   No. 1, Mei  2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
A5 Ira Anjani 0,813969 3 A6 M. Lukman 0,797622 4 A7 M. Arief 0,890951 1 A8 Dina Aryana 0,851903 2
Dari  pemilihan  alternatif  terhadap  8  nominasi guru  terbaik  menggunakan  metode ARAS ini diperoleh nilai tertinggi adalah M. Arief, yaitu : 0,890951

## b. Hasil Implementasi
Hasil  penerapan  metode  ARAS  pada penelitian  pemilihan  guru  terbaik  ini  berbasis web dengan menggunakan bahasa pemograman  PHP.  Adapun  hasil  penerapan pada  aplikasi  yang  dibangun  menggunakan metode ARAS adalah sebagai berikut :
1. Untuk analisis nilai fungsi optimum.
Gambar 1. Nilai Fungsi Optimum
Pada  penelitian  menggunakan  aplikasi berbasis  metode ARAS ini  dapat  menampilkan hasil peringkat atau rangking secara otomatis
2. Hasil Perhitungan Peringkat / Rangking
Gambar 2. Nilai Peringkat

## 4.  KESIMPULAN
Dari  uraian  tersebut  yang  telah  dibahas sebelumnya  dapat  ditarik  kesimpulan    sebagai berikut :
1. Penerapan  menggunakan  metode ARAS dalam  pemilihan  guru  terbaik  berdasarkan nilai  fungsi  optimum alternatif  yang dibagi dengan nilai fungsi optimum A0.
2. Pada  penerapan  aplikasi  ini  perhitungan perangkingan  berdasarkan  nilai  fungsi optimum  dapat  diurutkan  secara  otomatis berdasarkan urutan rangking.
3. Hasil  dari  penerapan  metode  ARS  pada penelitian ini dapat memberikan
rekomendasi  pemilihan  guru  terbaik  secara efektif .

## 5. REFERENSI
Billah, M. A., Ramdhani, A., & Muhima, R. R.
(2023). Sistem  Manajemen  Inventory  di Rumah  Sakit  Mayapada  Surabaya . 2 (1), 144–150. https://doi.org/10.31284/p.semtik.2023- 1.4126 Dewi,  R.  K.,  Adrian,  Q.  J.,  Sulistiani,  H.,  & Isnaini,  F.  (2021).  Dashboard  Interaktif Untuk  Sistem  Informasi  Keuangan  Pada Pondok Pesantren Mazroatul’Ulum. Jurnal  Teknologi  Dan  Sistem  Informasi (JTSI) , 2 (2), 116–121. http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI Iqbal,  M.,  Satria,  B.,  &  Radillah,  T.  (2021). Implementasi SPK Menggunakan Metode  ARAS  Untuk  Penentuan  SMA dan  SMK  Terbaik  Berbasis  Website. Indonesian Journal of Computer Science
A , 10 (2), 425–435. Manajemen,  J.,  Informasi,  S.,  Nasirin,  L.  J., Riyadi,  W.,  &  Nasirin,  L.  J.  (2023). Perancangan Sistem Informasi Penarimaan  Siswa  Baru  Berbasis  Web Pada  MTS  Al-Fajar  Tanjung  Jabung Timur  Jurnal  Manajemen  Teknologi  dan Sistem Informasi ( JMS ) . 3 , 384–394.
Margaretta,  S.,  Arwani,  I.,  &  Ratnawati,  D. E.
(2020). Implementasi  Algoritma  K- Nearest Neighbor Pada Database Menggunakan  Bahasa  SQL . 4 (7),  2043–
2052. http://j-ptiik.ub.ac.id
Matusea,  A.  A.  F.,  &  Suprianto,  A.  (2021). Rancang  Bangun  Aplikasi  Pendaftaran Pasien  Online  Dan  Pemeriksaan  Dokter
Di  Klinik  Pengobatan  Berbasis  Web.
Jurnal  Rekayasa  Informasi , 10 (2),  136–

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 15   No. 1, Mei  2023 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
149.
Praba  Ristadi  Pinem,  A.,  Handayani,  T.,  &
Margaretta Huizen,
L. (2017). Komparasi  Metode  ELECTRE,  SMART dan  ARAS  Dalam  Penentuan  Prioritas RENAKSI Pasca Bencana Alam. Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi , 1 (3), 109–116. Rahmatuloh, M., & Rizky Revanda, M. (2022). Rancang  Bangun  Sistem  Informasi  Jasa Pengiriman  Barang  Pada  Pt.  Haluan Indah  Transporindo  Berbasis  Web. Jurnal Teknik Informatika , 14 (1), 54–59. Saputra,  R.  A.,  Parjito,  P.,  &  Wantoro,  A.
(2020).  Implementasi  Metode  Jeckson
Network  Queue  Pada  Pemodelan  Sistem Antrian  Booking  Pelayanan  Car  Wash (Studi  Kasus :  Autoshine  Car  Wash Lampung). Jurnal Teknologi Dan Sistem
Informasi , 1 (2), 80–86.
https://doi.org/10.33365/jtsi.v1i2.433 Siregar,  M.  U.,  Nasiroh,  T.  N.,  &  Mustakim, M.  (2021).  Suatu  Pendekatan  Hibrid
Menggunakan Topsis-Entropi
Pada
Kriteria  Objektif  a  Hybrid  Approach Using  Entropy-Topsis  To  Determine Merit  Scholars  Based  on  Objective
Criteria. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu  Komputer  (JTIIK) , 8 (1),  167–176. https://doi.org/10.25126/jtiik.202184261 Sobron,  M.,  &  Lubis.  (2021).  Implementasi Artificial  Intelligence  Pada  System Manufaktur  Terpadu. Seminar  Nasional Teknik  (SEMNASTEK)  UISU , 4 (1),  1–7. https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/semnas tek/article/view/4134 Sudaria,  Putra,  A.  S.,  &  Novembrianto,  Y. (2021).  Sistem  Manajemen  Pelayanan Pelanggan  Menggunakan  PHP  Dan MySQL  (  Studi  Kasus  pada  Toko  Surya ). Tekinfo , 22 (1), 100–117. Sukitman, Trizid,  A.  (2020).  Peran  Guru  Pada Masa  Pandemi  Covid-19. Prosiding
Diskusi
Daring Tematik
Nasional , September ,
91–95. https://www.kompasiana.com/dewiqraf/5 e81872102c9f046bd5b0732/peran-guru- ditengah-pandemi-covid-