## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 5, Mei 2024 Hal 467−475 https://djournals.com/resolusi

## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Berprestasi Menerapkan Metode AHP dan MOORA

## Mochamad Dedy Subekti Rahardjo
Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Indraprasta PGRI, Jakarta, Indonesia Email: dedy.subekti@yahoo.com
Email Penulis Korespondensi: dedy.subekti@yahoo.com
Abstrak− Metode penelitian sistem pendukung keputusan ini digunakan untuk pacuan agar dapat membantu pihak sekolah menengah kejuruan  (SMK)  dalam  menentukan  pemilihan  guru  berprestasi.  Dalam  pemilihan  guru  berprestasi  ini,  cara  pemilihannya  masih gunakan sistem manual, adalah berdasarkan observasi dari kepala sekolah langsung dengan cara memilih guru yang dinilai mempunyai keunggulan berdasarkan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan contoh memiliki prestasi khusus, memiliki sifat ketekunan, keaktifan di  sekolah,  kehadiran,  dan  hubungan  sosial.  Pemakaian  metode  tersebut  dipikir  kurang  efektif  karena  akan  menimbulkan  konflik internal  sesama  guru  dan  beberapa  pihak  akan  merasa  dirugikan.Untuk  penelitian  ini,  metode  yang  dipakai  dalam  pemilihan  guru berprestasi  yaitu  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  untuk  pembobotan  dan  Multi-Objective  Optimization  on  the  Basic  of  Ratio Analysis    (MOORA)  dalam  tujuan  perangkingan.  Hasil  untuk  penelitian  ini  yaitu  gabungan  antara  metode  AHP  dengan  MOORA dalam  menentukan  guru berprestasi  dapat dijadikan.  SPK dapat menunjukkan  informasi  sesuai  dari  apa  yang  dimasukkan  pemakai dengan benar.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; AHP; MOORA; Guru Berprestasi
Abstract− This  decision  support  system  research  method  is  used  for  racing  in  order  to  help  vocational  high  schools  (SMK)  in determining  the  selection  of  outstanding  teachers.  In  this  selection  of  outstanding  teachers,  the  method  of  selection  is  still  using  a manual system, which is based on observations from the principal directly by selecting teachers who are considered to have excellence based on predetermined criteria, for example having special achievements, having perseverance, activeness in school, attendance, and social relationships. For this research, the methods used in selecting outstanding teachers are Analytical Hierarchy Process (AHP) for weighting and Multi-Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) in ranking purposes. The result for this research is that the combination of AHP and MOORA methods in determining outstanding teachers can be used. SPK can show information according to what the user enters correctly.
Keywords : Decision Support System; AHP; MOORA; Outstanding Teacher

## 1. PENDAHULUAN
Seiring dengan perkembangan dalam wawasan dan ilmu pengetahuan saat ini, dunia pendidikan guru memiliki peranan yang sangat penting sebagai salah satu tenaga sumber daya manusia yang digunakan untuk memperoleh ajaran ilmu. Guru tidak  hanya  sekadar  menjadi  pengajar,  tetapi  juga  menjadi  pembimbing,  pemberi  arahan,  pelatih,  dan  penilai  bagi pendidikan anak usia dini hingga pendidikan formal tingkat menengah. Dalam menjalankan perannya, seorang guru harus memiliki pengetahuan yang luas, wawasan yang mendalam, serta kepribadian yang baik agar dapat menjadi contoh dan pedoman bagi pembentukan karakter murid yang dibinanya[1].
Di  dalam  ranah  pendidikan,  terdapat  sekolah  menengah  kejuruan  yang  menjalankan  sistem  pemilihan  guru berprestasi.  Proses  pemilihan  tersebut  masih  dilakukan  secara  manual,  di  mana  kepala  sekolah  melakukan  penilaian langsung  terhadap  para  guru  berdasarkan  kriteria-kriteria  tertentu,  seperti  prestasi  akademik,  ketekunan,  keaktifan  di sekolah, tingkat kehadiran, dan hubungan sosial. Penilaian manual ini, meskipun sudah menjadi praktik umum, masih memiliki kelemahan dalam hal objektivitas dan akurasi.
Berdasarkan metode penilaian manual yang dilakukan, dapat disimpulkan bahwa kesungguhan dalam mengajar menjadi  faktor  utama  yang  dinilai.  Oleh  karena  itu,  muncul  kebutuhan  untuk  mengembangkan  sistem  yang  dapat mengintegrasikan metode pembobotan kriteria dan perangkingan objek secara efisien. Salah satu metode yang diusulkan adalah  penggabungan  metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  untuk  pembobotan  kriteria  dan  Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) untuk perangkingan tujuan.
Metode  AHP  merupakan  salah  satu  pendekatan  yang  dapat  digunakan  untuk  mengatasi  kompleksitas  dalam pengambilan keputusan dengan memperhatikan hierarki kriteria yang relevan. Dalam konteks pemilihan guru berprestasi, AHP dapat digunakan untuk memberikan bobot pada setiap kriteria yang dinilai, seperti prestasi akademik, ketekunan, keaktifan, kehadiran, dan hubungan sosial. Penggunaan AHP membantu dalam mengukur tingkat kepentingan relatif dari setiap kriteria tersebut, sehingga memudahkan dalam proses penilaian[2][3].
Selanjutnya,  metode  MOORA  digunakan  untuk  melakukan  perangkingan  terhadap  kandidat  guru  berdasarkan bobot  kriteria  yang  telah  ditentukan  melalui  AHP.  MOORA  adalah  salah  satu  metode  yang  efektif  untuk  menyeleksi alternatif  berdasarkan  berbagai  kriteria  yang  bersifat  multi-objektif.  Dalam  konteks  ini,  MOORA  akan  memberikan ranking pada setiap guru berdasarkan nilai yang diperoleh dari kriteria yang telah diwakili dalam bentuk angka[4][5].
Integrasi antara metode AHP dan MOORA dalam sistem pendukung keputusan untuk pemilihan guru berprestasi di sekolah menengah kejuruan akan memberikan banyak manfaat. Pertama, sistem ini akan meningkatkan objektivitas dan konsistensi dalam proses penilaian, karena penentuan bobot kriteria dilakukan secara sistematis melalui AHP. Kedua, dengan  menggunakan  MOORA,  sistem  akan  memberikan  peringkat  yang  jelas  dan  terukur  terhadap  setiap  guru, memudahkan dalam proses pengambilan keputusan.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Selain itu, implementasi sistem ini juga akan memungkinkan untuk pengembangan lebih lanjut, seperti integrasi dengan teknologi otomasi untuk  mengoptimalkan proses pemilihan guru. Dengan adanya sistem  yang terintegrasi dan terkomputerisasi, efisiensi dan akurasi dalam penilaian guru berprestasi dapat ditingkatkan secara signifikan.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Amirah  Tsany  Alatas  dkk  pada  tahun  2021  yang  membahas  tentang  penilaian kinerja  untuk  kenaikan  jabatan  pegawai  menggunakan  metode  MOORA.  Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  telah dilakukan menggunakan data pegawai yang didapat dari pegawai PT. Supra Visual Mandiri. Dan yang mendapatkan hasil tertinggi adalah A 20 (Tohadi) dengan nilai total 10,96 [6] . Penelitian yang dilakukan oleh Yuda Aji dan Sept i Andryana pada tahun 2021 yang membahas tentang perbandingan metode AHP dan MFEP pada sistem dalam pemilihan vendor. Dari hasil perhitungan dua metode diatas bahwa urutan pertama perbandingan hasil vendor ditempati oleh PT. Bangun Rezeki dengan presentase menggunakan AHP sebesar 87%, dan menggunakan MFEP sebesar 71%, diposisi kedua oleh PT.  Anugerah  Bangunan  dengan  presentase  81%  dan  73%  dengan  MFEP.  Serta  diposisi  terakhir  oleh  PT.  Angka Samudera dengan presentase 72% menggunakan AHP dan 56% menggunakan MFEP [7] . Penelitian yang dilakukan oleh Daeng Mhd El Faritsi dkk pada tahun 2022 dengan judul sistem pendukung keputusan untuk menentukan tenaga pengajar menggunakan metode MOORA. Hasil perhitungan pada penelitian ini diketahui bahwa terdapat 5 alternatif yang menjadi prioritas dengan nilai terbesar 0,3835 dan terendah 0,2991 [8] . Penelitian yang dilakukan oleh Musli Yanto pada tahun 2021  dengan  menggunakan  metode  AHP  dalam  seleksi  produk.  Pada  hasil  perhitungan  diketahui  bahwa  terdapat  3 alternatif yang sangat diminati yaitu tek pucuk harum dengan jumlah 0,9346, ichi ocha sebesar 0,7563, dan mirai ocha dengan jumlah 0,7282[9]. Penelitian yang dilakukan oleh Dimas Aryo dan Wiwit Supriyanti pada tahun pada tahun 2019 dengan menerapkan metode AHP untuk pemilihan siswa berprestasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kriteria nilai akademik memiliki bobot yang tertinggi, yaitu 40%. Kemudian, kriteria nilai sikap dan nilai ketrampilan masing-masing memiliki bobot 35% dan 15%. Nilai aktivitas adalah kriteria dengan bobot terendah, yaitu 10% dari total bobot. Hasil dari penelitian dapat dijadikan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam memilih siswa yang berprestasi di SMAN Kebakkramat secara cepat, akurat, dan tidak terdapat subjektivitas dari pihak yang berwenang[10].
Dalam kesimpulan, penggunaan metode AHP dan MOORA dalam sistem pendukung keputusan untuk pemilihan guru berprestasi di sekolah menengah kejuruan merupakan langkah yang tepat untuk meningkatkan objektivitas, efisiensi, dan  akurasi  dalam  proses  penilaian.  Integrasi  antara  kedua  metode  ini  akan  membantu  dalam  menentukan  guru  yang paling layak berdasarkan kriteria-kriteria yang relevan, serta memberikan peringkat yang obyektif dan terukur. Dengan demikian,  sistem  ini  dapat  menjadi  landasan  yang  kuat  dalam  meningkatkan  kualitas  pendidikan  di  tingkat  sekolah menengah kejuruan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan adalah sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan dan manipulasi data yang digunakan untuk membantu dalam mengambil keputusan pada situasi semi terstruktur dan hanya sistem yang menentukan keputusan[11]. SPK adalah sistem yang berkemampuan mendukung analisis data, permodelan keputusan, berorientasi keputusan, orientasi perencanaan masa depan, dan digunakan pada semua orang[12][13][14].

## 2.2 Guru Berprestasi
Guru berprestasi adalah guru yang mempunyai semangat tekad yang melewati standar yang dijadikan oleh satuan dalam pengajaran, sosial, performa bagus, menciptakan ide karya baru atau keuletan yang telah diakui baik dari semua orang menuju ke prestasi di bidang ilmu pengetahuan[14][15].

## 2.3 Metode Analitycal Hierarchy Process (AHP)
AHP adalah  metode pendekatan untuk  menangani sistem bahasan  yang berhubungan dalam penentuan keputusan dari beberapa yang terkait dan memberikan pilihan untuk dapat dipertimbangkan[16][17]. Metode ini diteliti pertama kali oleh Saaty.  Model  khusus  yang  dikemukakan  oleh  Saaty  yaitu  model  khusus  fungsional  yang  masukkan  utamanya  adalah kesifatan manusia. Untuk menyelesaikan permasalahan dengan AHP ada beberapa aturan yang wajib dipahami, yaitu[18]:
1. Dekomposisi (Decomposition)
Sistem yang kompleks bisa dipahami dengan cara membelah menjadi elemen-elemen yang lebih kecil, lalu disusun dengan cara khusus.
2. Penilaian Komparatif (Comparative Judgment)
Cara dari kriteria dan alternatif dilakukan dengan perbandingan berpasangan.
Segi  umum  dari  langkah-langkah  untuk  pakai    metode  AHP  tujuan  pemecahan  suatu  masalah  adalah  sebagai berikut:
1. Mengurutkan  masalah dan tentukan solusi dari yang diinginkan, lalu disusun khusus dari permasalahan  yang akan dituju.
2. Memilih prioritas.
3. Menciptakan  pasangan,  melakukan  perbandingkan  dengan  secara  berpasangan  yang  sesuai  dengan  kriteria  yang diberikan.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 5, Mei 2024 Hal 467−475 https://djournals.com/resolusi
Tabel 1. Skala Penilaian Perbandingan Pasangan
Intesitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen yang satu sedikit lebih penting daripada elemen yang lainnya
5 Elemen yang satu lebih penting dari elemen yang lainnya
7 Satu elemen jelas lebih mutlak penting daripada elemen lainnya
9 Satu elemen mutlak penting daripada elemen lainnya 2,4,6,8 Nilai-nilai antara dua nilai pertimbangan yang berdekatan Kebalikan Jika aktivitas I mendapat satu angka dibandingkan dengan  aktivitas j, maka j memiliki nilai kebalikannya  dibandingkan dengan i

## 2.4 Metode Multi Objective Optimization On The Basic Of Ratio Analysis (MOORA)
Metode Moora digunakan untuk pemecahan masalah dalam perhitungan matematika yang kompleks[19]. Multi Objective Optimization on the basis of  Ratio  Analysis (MOORA)  merupakan  sistem pengoptimalan satu atau lebih atribut  yang saling  bertentangan  secara  bersama-sama[20][21].  Metode  MOORA  digunakan  untuk  pemecahan  masalah  dalam perhitungan  matematika  yang  kompleks.  Metode  MOORA  telah  diperkenalkan  oleh  Zavadskas  dan  Brauers  dan  pada tahun 2006. Langkah-langkah dalam cara penyelesaian permasalahan dengan memakai metode MOORA, yaitu[22]: 1. Mempersiapkan matriks keputusan.
X ij = [ X 11 X 21 ⋯ X 12 X 22 ⋯ X m1 X m2 ⋯ ⋯ … X 1n X 2n … ⋯ X mn ] (1)
2. Menghitung matriks normalisasi.
X ij ∗ = Xij √∑ Xij 2 m i=1 (2)
3. Menghitung nilai preferensi.
Pada langkah ini, yang menjadi inti dari proses, dilakukan perkalian antara setiap atribut dengan bobot kriteria pada setiap alternatif, kemudian hasil dari kriteria keuntungan dijumlahkan dan dikurangkan dengan hasil kriteria kerugian menggunakan rumus berikut:
y i ∗ = ∑ w j g j=1 X ij ∗ − ∑ w jXij ∗ n j=g+1 (3)

## 2.5 Tahapan Penelitian
Langkah-langkah  yang  dijalankan  guna  mencapai  tujuan  penelitian  dalam  sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan guru berprestasi adalah sebagai berikut:
1. Identifikasi permasalahan
Langkah  pertama  adalah  mengidentifikasi  permasalahan  yang  ingin  diselesaikan  atau  diteliti.  Dalam  hal  ini, permasalahan yang diidentifikasi adalah bagaimana menentukan kriteria dan parameter yang dapat digunakan untuk mengevaluasi kinerja seorang guru dan menentukan guru berprestasi.
2. Pengumpulan data
Setelah  permasalahan  diidentifikasi,  langkah  selanjutnya  adalah  mengumpulkan  data  yang  relevan  untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Data yang dikumpulkan dapat mencakup data kinerja seorang guru seperti hasil tes siswa, evaluasi oleh kepala sekolah, tingkat kehadiran, dan sebagainya.
3. Studi pustaka
Studi pustaka dilakukan untuk meneliti literatur-literatur terkait yang telah ada sebelumnya mengenai penilaian kinerja guru, sistem pendukung keputusan, serta metode-metode yang dapat digunakan dalam penelitian ini. Studi pustaka membantu peneliti untuk memahami landasan teoritis dan metodologi yang relevan untuk penelitian ini.
4. Analisis Implementasi Metode AHP dan MOORA
Langkah ini merupakan inti dari penelitian, yaitu menerapkan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Multi- Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA) untuk mengevaluasi kinerja seorang guru berdasarkan kriteria- kriteria yang telah ditetapkan. Metode AHP digunakan untuk menentukan bobot relatif dari setiap kriteria, sedangkan MOORA digunakan untuk melakukan ranking terhadap alternatif guru berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan.
5. Penyusunan Laporan Penelitian
Langkah terakhir adalah menyusun laporan penelitian yang berisi hasil-hasil dari penelitian ini, termasuk metodologi yang digunakan, analisis data, temuan-temuan, dan rekomendasi. Laporan penelitian ini akan menjadi hasil akhir dari penelitian dan dapat digunakan sebagai acuan untuk pengembangan selanjutnya dalam sistem pendukung keputusan untuk menentukan guru berprestasi.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
Gambar 1. Tahapan Penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  metode pengumpulan  data agar dapat tercapai proses kumpulan data  maka dilakukan analisa dengan  membuat sebuah  wawancara  khusus  dengan  pihak  sekolah  menengah  kejuruan  (SMK)  agar  bisa  mendapatkan  informasi  penuh yang dibutuhkan, (Kepala Sekolah dan Wakil Kepala Sekolah, Rekan juga Perwakilan OSIS) supaya bisa memberikan nilai dalam pemilihan guru berprestasi. Perlakuan ini tentu sangat perlu dilakukan dengan sangat hati-hati sekali karena, agar jangan dapat terjadi menimbulkan kegaduhan diantara sesama pengelola Sekolah Umum lainnya. Dan juga tentu dapat memakan waktu yang cukup panjang untuk memutuskan siapa guru yang terbaik ini agar keputusan tersebut tidak dapat memihak siapapun dan tidak dikriminatif pada pihak lain.
Oleh  karena  itu,  dengan  sistem  pengambilan  keputusan  menggunakan  metode  AHP  dan  MOORA  dijadikan sebagai  tolak  ukur  untuk  menentukan  siapa  guru  yang  terbaik  dalam  pemilihannya.  Setelah  Keunggulan  dari  guru  di dapat, maka dilanjutkan dengan perangkingan menggunakan metode MOORA, bobot yang telah terdapat di metode AHP akan masuk ke matriks normalisasi terbobot.
1. Data Alternatif
Dalam  pemilihan  ini  ada  sebanyak  5  (Lima)  calon  pilih  guru  yang  menjadi  data  alternatif  yang  akan  telah dibandingkan dalam penentuan guru berprestasi yang disebutkan dan dapat dilihat pada tabel 2 berikut:
Tabel 2. Data Alternatif No  Kode Alternatif Nama Alternatif 1 A1 Novalina, M.Pd 2 A2 Fernanda, M.Pd 3 A3 Daniel Pardosi, S.Pd 4 A4 Christine, S.Pd 5 A5 Erita, M.Pd
2. Data Kriteria
Dari penelitian berikut ini untuk menentukan guru berprestasi, maka harus wajib mempunyai kriteria-kriteria yang digunakan seperti terlihat pada tabel 3 berikut ini.
Tabel 3. Data Kriteria No  Kode Alternatif Kriteria 1 C1 Punya Prestasi Khusus 2 C2 Punya Sifat Tekun 3 C3 Keaktifan Di Sekolah 4 C4 Kehadiran 5 C5 Hubungan Sosial

## 3.1 Penerapan Metode AHP
1. Membuat bentuk matriks nilai perbandingan berpasangan.
Tabel 4. Perbandingan Kriteria
Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5
A1
1
3 2 2 3
A2 1/3 1 2 2 3
A3 1/2  1/2 1 2 3
Mulai Identifikasi Permasalahan Pengumpulan Data Studi Pustaka
Analisis Dan Implementasi Metode AHP dan MOORA Pembuatan Laporan Penelitian Selesai

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 5, Mei 2024 Hal 467−475 https://djournals.com/resolusi
Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5 A4 1/2  1/2  1/2 1 3 A5 1/3  1/3  1/3  1/3 1
2. Hitung nilai penyerderhanaan perbandingan pasangan dari nilai kriteria.
Tabel 5. Perbandingan Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 3 2 2 3 A2 0.333 1 2 2 3 A3 0.500  0.500 1 2 3 A4 0.500  0.500  0.500 1 3 A5 0.333  0.333  0.333  0.333 1 ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙_1 2.666  5.333  5.833  7.333 13
3. Tahap dari selanjutnya yaitu membuat matriks untuk kriteria yang dinormalkan
Agar mendapatkan nilai dari matriks kriteria dinormalkan, didapatkan dengan cara bagikan nilai setiap kolom pada kolom yang berkaitan dengan jumlah total dari nilai kolom lain yang berkaitan, sehingga diperoleh bobot relatif yang dinormalkan.
Tabel 6. Perbandingan Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 1/2.666 3/5.333 2/5.833 2/7.333 3/13 A2 0.333/2.666 1/5.333 2/5.833 2/7.333 3/13 A3 0.500/2.666  0.500/5.333 1/5.833 2/7.333 3/13 A4 0.500/2.666  0.500/5.333  0.500/5.833 1/7.333 3/13 A5 0.333/2.666  0.333/5.333  0.333/5.833  0.333/7.333  1/13
4. Mencari nilai baris dengan menjumlahkan nilai nilai setiap baris, berikut perhitungannya:
Tabel 6. Perbandingan Kriteria Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 Jumlah Perbaris  Prioritas A1 0.3750  0.5625  0.3428  0.2727  0.2307 1.7837 0.356 A2 0.1249  0.1875  0.3428  0.2727  0.2307 1.1586 0.231 A3 0.1875  0.0937  0.1714  0.2727  0.2307 0.956 0.191 A4 0.1875  0.0937  0.0857  0.1363  0.2307 0.7339 0.146 A5 0.1249  0.0624  0.0570  0.0454  0.0769 0.3666 0.073
𝐶1 = 0.3750  +  0.5625  +  0.3428  +  0.2727  +  0.2307  =  1.7837 𝐶2 = 0.1249  +  0.1875  +  0.3428  +  0.2727  +  0.2307  =  1.1586 𝐶3 = 0.1875  +  0.0937  +  0.1714  +  0.2727  +  0.2307  =  0.956 𝐶4 = 0.1875  +  0.0937  +  0.0857  +  0.1363  +  0.2307  =  0.7339
𝐶5 = 0.1249  +  0.0624  +  0.0570  +  0.0454  +  0.0769  =  0.3666 5. Mencari nilai prioritas.
Nilai baris dibagi dengan jumlah kolom kriteria. Berikut perhitungannya
𝐶1 = ∑ 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 = ∑ 1.7837 5 = 0.356 𝐶2 = ∑ 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 = ∑ 1.1586 5 = 0.231
𝐶3 = ∑ 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 = ∑ 0.956 5 = 0.191
𝐶4 = ∑ 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 = ∑ 0.7339 5 = 0.146
𝐶5 = ∑ 𝑏𝑎𝑟𝑖𝑠 𝑘𝑜𝑙𝑜𝑚 = ∑ 0.3666 5 = 0.073
6. Menghitung untuk nilai maksimum Diperoleh dengan mengkalikan nilai ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙_1 dengan nilai pada prioritas atau dengan memakai rumus ini sebagai berikut:
𝑊 𝑖 = ∑ 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙_1 𝑖 ∗ 𝑃𝑟𝑖𝑜𝑟𝑖𝑡𝑎𝑠 𝑖 𝑛 𝑖=1
(4)
𝑊 𝑖 = ∑(2.666  ∗  0.356) + (5.333  ∗  0.231) + (5.833  ∗  0.191) + (7.333  ∗  0.146) + (13 ∗ 0.073) = 0.949  +  1.23200  +  1.11410  +  1.070618  +  0.949 = 5.31471

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 5, Mei 2024 Hal 467−475 https://djournals.com/resolusi
𝐶𝐼 = 𝑊𝑖−𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐾𝑟𝑖𝑡𝑒𝑟𝑖𝑎−1 = (5.31471) (5−1) = 0.78679
𝑅𝐼 5 = 1.12 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼5 = 0.78679 1.12 = 0.07025
Maka,  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  konsistensi  yang  dihasilkan  telah  memenuhi  ketentuan,  seperti  terlihat  pada tabel 7 berikut.
Tabel 7. Nilai Bobot Kriteria Kriteria  Bobot Type C1 0.356 Benefit C2 0.231 Benefit C3 0.191 Benefit C4 0.146 Benefit C5 0.073 Cost

## 3.2 Penerapan Metode MOORA
Selesai pencarian bobot kriteria, kemudian  yaitu lakukan perhitungan MOORA, Skala penilaian akan dijadikan bahan hitung pada proses penilaian. Hal ini dimaksudkan untuk menentukan guru berprestasi terbaik. Berikut tabel 8 merupakan skala penilaian dari tiap keterangan pada kriteria disetiap alternative.
Tabel 8. Skala Penilaian Kode Nama Kriteria Keterangan  Nilai C1 Punya prestasi khusus Ya 1 Tidak 0 C2 Punya sifat tekun Ya 1 Tidak 0 C3 Keaktifan di sekolah Sangat aktif 4 Cukup aktif 3 Kurang aktif 2 Tidak aktif 1 C4 Kehadiran Sangat rajin 4 Cukup rajin 3 Kurang rajin 2 Tidak rajin 1 C5 Hubungan Sosial Sangat baik 3 Cukup baik 2 Kurang baik 1
1. Membuat matriks keputusan dari hasil skala penilaian yang mirip.
Berikut tabel 9 merupakan matrik keputusan.

## Tabel 9. Matriks Keputusan
Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5 A1
1
1 4 3 2 A2 1 1 3 4 2 A3 1 1 3 3 3 A4 1 1 4 4 2 A5 1 1 4 3 1
2. Kemudian tentukan matriks keputusan, adalah normalisasikan matriks. Berikut dari cara penghitungan akar kuadrat yaitu:
𝑋 ∗ 𝑧1 = 1 √(12+12+12+12+12) = 1 √(5) = 0.44
𝑋 ∗ 21 = 1 √(12+12+12+12+12) = 1 √(5) = 0.44
𝑋 ∗ 31 = 1 √(12+12+12+12+12) = 1 √(5) = 0.44
𝑋 ∗ 41 = 1 √(12+12+12+12+12) = 1 √(5) = 0.44
𝑋 ∗ 51 = 1 √(12+12+12+12+12) = 1 √(5) = 0.44
Dengan kolom yang pertama dibagi dengan akar hasil penjumlahan kuadrat kolom pertama, dan seterusnya. Pada tabel 10 dapat terlihat matriks normalisasi yang merupakan hasil dari perhitungan.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 5, Mei 2024 Hal 467−475 https://djournals.com/resolusi
Tabel 10. Matriks Normalisasi
Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.44  0.44  0.52  0.39  0.26 A2 0.44  0.44  0.39  0.52  0.26 A3 0.44  0.44  0.39  0.39  0.36 A4 0.44  0.44  0.52  0.52  0.26 A5 0.44  0.44  0.52  0.39  0.19 3. Normalisasi matriks yang terbobot, dikalikan dengan kriteria didapat dari AHP. Kriteria C1
𝑌 11 = 0.356  ∗  0.44  =  0.156 𝑌 21 = 0.356  ∗  0.44  =  0.156 𝑌 31 = 0.356  ∗  0.44  =  0.156 𝑌 41 = 0.356  ∗  0.44  =  0.156 𝑌 51 = 0.356  ∗  0.44  =  0.156 Kriteria C2 𝑌 12 = 0.231  ∗  0.44  =  0.101 𝑌 22 = 0.231  ∗  0.44  =  0.101 𝑌 32 = 0.231  ∗  0.44  =  0.101 𝑌 42 = 0.231  ∗  0.44  =  0.101 𝑌 52 = 0.231  ∗  0.44  =  0.101 Kriteria C3 𝑌 13 = 0.191  ∗  0.52  =  0.099 𝑌 23 = 0.191  ∗  0.39  =  0.074 𝑌 33 = 0.191  ∗  0.39  =  0.074 𝑌 43 = 0.191  ∗  0.52  =  0.099 𝑌 53 = 0.191  ∗  0.52  =  0.099 Kriteria C4 𝑌 14 = 0.146  ∗  0.39  =  0.057 𝑌 24 = 0.146  ∗  0.52  =  0.076 𝑌 34 = 0.146  ∗  0.39  =  0.057 𝑌 44 = 0.146  ∗  0.52  =  0.076 𝑌 54 = 0.146  ∗  0.39  =  0.057 Kriteria C5 𝑌 15 = 0.073  ∗  0.26  =  0.189 𝑌 25 = 0.073  ∗  0.26  =  0.189 𝑌 35 = 0.073  ∗  0.36  =  0.262 𝑌 45 = 0.073  ∗  0.26  =  0.189 𝑌 55 = 0.073  ∗  0.19  =  0.138 Hasilnya bisa dilihat pada tabel 11 berikut ini.
Tabel 11. Matriks Normalisasi Bobot Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.156  0.101  0.099  0.057  0.189 A2 0.156  0.101  0.074  0.076  0.189 A3 0.156  0.101  0.074  0.057  0.262 A4 0.156  0.101  0.099  0.076  0.189 A5 0.156  0.101  0.099  0.057  0.138
4. Menghitung nilai preferensi, adalah atribut benefit akan dijumlahkan dengan atribut benefit lainnya. Atribut cost dijumlahkan pada atribut cost lainnya. Hasil perhitungan dapat terlihat pada tabel 12 berikut.
Tabel 12. Preferensi Hasil Alternatif  Maximum (C3+C4+C5)  Minimum (C1+C2)  Nilai (Yi) A1 0.345 0.257 0.88 A2 0.339 0.257 0.82 A3 0.393 0.257 0.136 A4 0.364 0.257 0.107 A5 0.294 0.257 0.37
5. Tentukan nilai pada perangkingan

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 5, Mei 2024 Hal 467−475 https://djournals.com/resolusi
Tabel 13. Preferensi Hasil
Alternatif Nilai Ranking A1 0.88 1 A2 0.82 2 A3 0.136 4 A4 0.107 5 A5 0.37 3
Berdasarkan  tabel  13,  hasil  dari  semua  perhitungan  di  atas,  di  simpulkan  bahwa  alternatif  A1  yang  bernama Novalina, M.Pd dengan hasil perolehan 136 dapat dijadikan sebagai guru berprestasi.

## 4. KESIMPULAN
Dari  penelitian  yang  dibuat  oleh  penulis  pada  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  guru  berprestasi  sebagai  ajang promosi jabatan  memakai  metode AHP dan MOORA dapat dibuat kesimpulan  yaitu, dengan  menerapkan  metode ini, maka untuk memilih guru berprestasi dalam semua sekolah, dapat menggunakan metode AHP dan MOORA. Yang mana kedua metode ini sangat membantu dalam menentukan guru prestasi, kemudian pihak sekolah umum dapat melakukan penilaian pemilihan guru berprestasi lebih cepat, tepat dan akurat sehingga hasilnya dapat dipertanggung jawabkan.

## REFERENCES
[1] H.  Dafitri,  N.  Wulan,  and  H.  Ritonga,  “Analisis  Perbandingan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik Menggunakan Metode TOPSIS dan WASPAS,” JURIKOM (Jurnal Riset Komputer), vol. 9, no. 5, pp. 1313–1321, 2022.
[2] N. Tou, P. M. Endraswari, and Y. S. R. Nur, “Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Menggunakan Metode AHP pada Fakultas Teknik Ubb,” JIKA (Jurnal Informatika), vol. 7, no. 1, pp. 46–53, 2023.
[3] I. G. P. Marutha and K. A. Sutayasa, “Sistem Pendukung Keputusan Pengembangan Pariwisata Alam Kawasan Plawangan– Turgo Menggunakan Model AHP dan TOPSIS,” Jurnal Sistem Informasi dan Komputer Terapan Indonesia, vol. 1, no. 4, pp. 205–214, 2019.
[4] K. Munthe, T. R. A. Syahputra, A. A. Pasuli, and M. A. Hasibuan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Honorer Kelurahan Medan Sinembah Menerapkan Metode ROC dan MOORA,” Bulletin of Informatics and Data Science, vol. 1, no. 1, pp. 20–29, 2022.
[5] L.  Dahlia,  L.  Magdalena,  and  Kusnadi,  “Penerapan  Sistem  Keputusan  Dengan  Metode  Roc  Dan  Moora  Untuk  Lowongan Pekerjaan Bagi Alumni Universitas Catur Insan Cendekia,” Teknik Informatika Kaputama (JTIK), vol. Vol.7, no. No. 1, pp. 118–127, 2023.
[6] A.  Alatas,  R.  Mumpuni,  and  A.  L.  Nurlaili,  “Spk  penilaian  kinerja  untuk  kenaikan  jabatan  pegawai  menggunakan  metode moora,” Jurnal Informatika dan Sistem Informasi, vol. 2, no. 2, pp. 171–180, 2021.
[7] Y. A. Pramukti and S. Andryana, “Analisis Perbandingan Metode AHP dan Metode MFEP Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Vendor,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 6, no. 4, p. 2014, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i4.4634.
[8] D.  M.  El  Faritsi,  D.  Saripurna,  and  I.  Mariami,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Tenaga  Pengajar Menggunakan Metode MOORA,”  Jurnal Sistem Informasi  Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 4, p. 239, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i4.4948.
[9] M.  Yanto,  “SISTEM  PENUNJANG  KEPUTUSAN  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  AHP  DALAM  SELEKSI PRODUK,” Jurnal Teknologi Dan Sistem Informasi Bisnis, vol. 3, no. 1, pp. 167–174, Jan. 2021, doi: 10.47233/jteksis.v3i1.161.
[10] D. Aryo Anggoro, W. Supriyanti, and R. Artikel, “INFO ARTIKEL ABSTRAK,” Jurnal PPKM, vol. 6, no. 3, pp. 163–171.
[11] I. Susilawati and P. Pristiwanto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pekerja Buruh Harian Lepas Dengan Menggunakan Metode Waspas (Studi Kasus: PT. Socfin Indonesia),” KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 5, no. 1, 2021.
[12] M. H. Lubis, S. Kom, M. Kom, and S. P. Akhir Abadi Tanjung, Sistem Pendukung Keputusan. Deepublish, 2022.
[13] D. Pribadi, R. A. Saputra, and J. M. Hudin, “Sistem Pendukung Keputusan,” 2020.
[14] T. A. Sundara, I. Stephane, and M. Fadli, “SPK Penilihan Guru Terbaik Dengan Metode WP Pada MAN 1 Pariaman,” Jurnal Informatika, vol. 6, no. 2, pp. 310–321, 2019.
[15] R. Damanik, “Hubungan kompetensi guru dengan kinerja guru,” Jurnal Serunai Administrasi Pendidikan, vol. 8, no. 2, 2019.
[16] S. Ipnuwati, K. Khotimah, and K. P. Sari, “Pemilihan Cafe Terbaik Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process ( Ahp),” EXPERT: Jurnal Manajemen Sistem Informasi dan Teknologi, vol. 8, no. 1, 2018, doi: 10.36448/jmsit.v8i1.1049.
[17] M. Metode and A. H. P. Dan, . “Kata Kunci : Kinerja, Penilaian, Karyawan, AHP, MAUT.,” vol. 10, no. 1, 2022.
[18] C. R. Shobun Kollied Anwar, Agus Priyanto, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Objek Wisata Menggunakan Metode AHP,” Skripsi, vol. 5, no. 1, pp. 1–9, 2021.
[19] K. Munthe, T. R. A. Syahputra, A. A. Pasuli, and M. A. Hasibuan, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Pegawai Honorer Kelurahan Medan Sinembah Menerapkan Metode ROC dan MOORA,” Bulletin of Informatics …, vol. 1, no. 1, 2022, [Online]. Available:
https://ejurnal.pdsi.or.id/index.php/bids/article/view/5%0Ahttps://ejurnal.pdsi.or.id/index.php/bids/article/download/5/4
[20] D.  M.  El  Faritsi,  D.  Saripurna,  and  I.  Mariami,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Menentukan  Tenaga  Pengajar Menggunakan Metode MOORA,”  Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), vol. 1, no. 4, p. 239, 2022, doi: 10.53513/jursi.v1i4.4948.
[21] N. Agustina and E. Sutinah, “Penerapan Metode MOORA Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Aplikasi Dompet Digital,” InfoTekJar: Jurnal Nasional Informatika dan Teknologi Jaringan, vol. 6, no. 2, pp. 300–304, 2022.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 5, Mei 2024 Hal 467−475 https://djournals.com/resolusi
[22] A. I. A. Lubis and A. Fau, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Ketua Organisasi BKM (Badan Keswadayaan Masyarakat) Menerapkan Metode MOORA,” Journal of Informatics, Electrical and Electronics Engineering, vol. 2, no. 4, pp. 131–137, 2023.