OPEN ACCESS J. O F INISTA, V OL . 3, N O . 1, PP .023-035, NOV 2020 ISSN : 2622-8106 (ONLINE) DOI: 10.20895/INISTA.V2I2
Journal of Informatics, Information System, Software Engineering and Applications
Penerapan Metode Additive Ratio Assessment(ARAS) Untuk Mendukung Penilaian Kinerja Guru Pada SDN Sentul 02
Dadang Adib Fangsuri #1 Sri Lestanti #2
# Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Islam Balitar Jl. Majapahit No.2-4, Sananwetan, Kec Sananwetan, Kota Blitar, Jawa Timur 66137 Indonesia
1 dadangadib22@gmail.com
accepted on 28-11-2020

## Abstract
Guru  (pendidik)  adalah  sebagai  peran  pembimbing  dalam  melaksanakan  proses  belajar  mengajar  dan mempunyai  tugas  memberikan  bantuan  dan  dorongan,  mengawasi  dan  memberikan  pembinaan,  serta  tugas menanamkan serta membiasakan anak disiplin dan patuh terhadap peraturan baik di sekolah, di rumah, maupun di masyarakat.
Penelitian ini menggunakan metode Additive Ratio Assessment(ARAS) yang menghasilkan suatu model dari suatu sistem yang mampu memberikan rekomendasi guru tebaik yang diterapkan dalam suatu sistem pendukung keputusan  metode Additive  Ratio  Assessment(ARAS) dalam  menentukan  peringkat  tertinggi  berdasarkan  5 kriteria penilaian yaitu Pendagogik, Kepribadian, Sosial, Professional dan tanggungjawab, dari setiap kriteria sudah ditentukan bobot yang telah diatur oleh kepala sekolah. Penilaian kinerja guru ini bertujuan untuk melihat hasil kinerja secara kualitas dan kuantitas yang telah dicapai oleh seoarang guru selama melaksankan tugasnya.
Pengujian  ini  dilakukan  secara  obyektif  dimana  SPK  diuji  secara  langsung  ke  lapangan  dan  mengisi kuisioner mengenai kepuasan dengan beberapa point  dan dibagikan kepada guru, kepala sekolah dan peguji ahli  dengan  mengambil  sample  sebanyak  20  orang  guru  dan  1  penguji  ahli.  Dari  pengujian  black  box  beta menunjukkan  perolehan  penilaian  baik  55,26%  dan  penilaian  sangat  baik  43,55%  yang  dinyatakan  oleh  21 responden, artinya fitur yang telah disediakan mudah dipelajari dan mudah dipahami.
Kata Kunci: Sistem pendukung keputusan, Metode Additive Ratio Assessment (Aras), Penilaian kinerja guru.

## I. I NTRODUCTION
S ebagai  pendidik  guru  mempunyai  tugas  memberikan  bantuan  dan  dorongan,  mengawasi  dan memberikan  pembinaan,  serta  tugas  menanamkan  serta  membiasakan  anak  disiplin  dan  patuh  terhadap peraturan baik di sekolah, di rumah, maupun di masyarakat. Peran guru yang ke dua sebagai pembimbing, tugas ini    merupakan  aspek  mendidik  sebab  tidak  hanya  berkaitan  dengan  pengetahuan  saja,  akan  tetapi  juga menyangkut pengembangan kepribadian dan dalam usaha membentuk nilai anak didik. Peran guru yang ke tiga yaitu  guru  sebagai  pengajar,  dalam  hal  ini  lebih  menekankan  kepada  tugas  dalam  merencanakan  dan melaksanakan pengajaran.
Dalam pelaksanaan PKG di SD Negeri Sentul 02 selama ini masih manual, belum begitu detail dan belum terkomputerisasi, hal ini sangat rawan akan terjadinya ketidak obyektifitasan. Oleh karena itu seorang kepala sekolah di  tuntut harus bersikap adil, jujur dan obyektif dalam memberikan penilaian terhadap guru.  dengan menggunakan  metode  tersebut  permasalahan  dalam  menentukan  PKG  akan  lebih  mudah  karena  metode Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  banyak  melakukan  perangkingan  dengan  cara  membandingkan  suatu alternatif dengan alternatif lainnya sehinnga hasil yang didapatkan  ideal dan terbaik

## II. KAJIAN PUSTAKA
Dalam penelitian-penelitian sebelumnya, penggunaan aplikasi penilaian kinerja guru sudah sangat banyak digunakan  agar  untuk  mempermudah  suatu  pekerjaan  maupun  memberikan  informasi.  Dan    untuk mempermudah  dalam  proses  pembuatan  aplikasi  penilaian  kinerja  guru  berbasis  web  ini,  metode  yang digunakan yaitu Additive Ratio Assessment(Aras) sebagai acuan langkah dalam membangun sistem. Selain itu, sebagai  penguat  penulis  untuk  membuat  penelitian,  terdapat  beberapa  jurnal  penelitian  terdahulu  untuk dijadikan referensi. Adapun jurnal terkait yang digunakan yaitu:
1. Menurut David simamarta dkk (2019) Metode aras adalah salah satu Metode Multicriteria Decision Making  (MCDM)  yang  dikembangkan  oleh  Zavadskas  pada  tahun  2010.  penelitian  ini mengimplementasikan metode ARAS untuk memberikan rekomendasi pasien kunjungan sehat pada FKTP dr. Josepb Nugroho H.S. Penelitian ini memanfaatkan data-data yang dimiliki oleh FKTP dr. Josepb  Nugroho  H.S  dalam  menghasilkan  rekomendasi  peserta.  Hasil  rekomendasi  diolah  kedalam bentuk informasi geografis dikarenakan cara FKTP dr.Josepb Nugroho H.S akan menghubungi pasien kunjungan  sehat  adalah  dengan  memberikan  surat  undangan  untuk  datang  ke  FKTP  melakukan konseling.
2. Menurut    Azmi  (2020)  pada  penelitiannya  yang  berjudul  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Polisi Militer Terbaik Menggunakan Metode Additive Ratio Assessment (ARAS). Metode Additive Ratio  Assessment  (ARAS)  adalah  Metode  Additive  Ratio  Assessment  (ARAS)  adalah  metode kerangka berfikir yang komprehensif pertimbangan proses hirarki yang kemudian dilakukan sebuah metode  yang  digunakan  untuk  perangkingan  kriteria, perhitungan  bobot  untuk  menghitung  suatu kriteria dalam menentukan Polisi Militer terbaik. Metode ARAS menggunakan fungsi utilitas dalam penentuan  dalam  penentuan  efisien  relatif  secara  kompleks  dari  alternatif  yang  mungkin  dalam pengambilan  keputusan,  untuk  menentukan  perhitungan  pemilihan  Polisi  Militer  terbaik  maka diperlukan  suatu  sistem  yang  memberikan  kemudahan  pencarian  tersebut.  Sistem  pendukung keputusan yang dapat memperhitungkan segala kriteria untuk pemilihan Polisi Militer.
3. Menurut joly (2019) pada penelitiannya yang berjudul Penerapan Metode ARAS Guna Mendukung Keputusan Produk Unggulan Daerah.Pada penelitian ini penulis mengunakan metode Additive Ratio Assessment  (ARAS).  Dengan  Metode  Additive  RatioAssessment  (ARAS)  permasalahan  dalam menentukan produk unggulan untuk meningkatkan prekonomian masyarakat untu lebih mudah karena metode Additive Ratio Assessment (ARAS) ini secara garis besar banyak melakukan perangkingan dengan  cara  membandingkan  dengan  alternatif  lainya  sehingga  mendapatkan  hasil  yang  ideal  dan terbaik[7]–[9]. Sistem pendukung keputusan adalah sistem pengahasil sistem informasi yang diajukan pada suatu masalah tertentu yang harus dipecahkan oleh manager dan dapat membantu manager dalam pengambilan keputusan Sistem pendukung keputusan juga merupakan bagian dari informasi berbasis computer termasuk berbasis pengetahuan (manajemen pengetahuan) yang dipakai untuk pengambilan keputusan dalam suatu organisasi perusahaan atau lembaga pendidikan.

## III. METODOLOGI PENELITIAN
Pada  bab  ini  membahas  mengenai  proses  perancangan  aplikasi  web  penilaian  kinerja  guru  berbasis  web ,Sebelum membuat sistem sangat diperlukan menentukan masalah, pengumpulan data, membangun desain dan mengimplementasikan ke sistem.
1. Pengumpulan data
Data  yang  diperlukan  dalam  penyusunan  skripsi  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan  informasi  yang  relative lengkap  sebagai  bahan  yang  dapat  mendukung  kebenaran  materi,  uraian  dan  pembahasan.  Oleh  karena  itu,
sebelum  penyusunan  skripsi  ini  dilakukan  riset  atau  penelitian  terlebih  dahulu  untuk  menjaring  data  serta informasi  yang  terkait.  Metode  pengumpulan  data  yang  dianggap    sesuai    dengan    permasalahan  yang    ada dalam  pelaksanaan  penyusunan  skripsi    dimana  dalam    pelaksanaanya  dilakukan    tahapan  Pengamatan  atau observasi di SDN SENTUL 02 dan wawancara.
2. Perancangan Sistem
Gambar 1. Kerangka kinerja penelitian
Dapat diuraikan masing-masing tahapan dalam melakukan penelitian sebagai berikut :
1.   Identifikasi Masalah
Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  tahapan  untuk  merumuskan  suatu  maslaah  yang  akan  diteliti terlebih dahulu.
2. Studi Literatur
Pada  tahapan  ini  dilakuakan  pencarian  dengan    mengumpulkan  data  tentang  teori-teori  yang berhubungan dengan topik dari penelitian. Teori-teori ini dapat diambil dari buku-buku literatur dan referensi-referensi lain yang berhubungan dengan topik penelitian.
3. Pengumpulan Data
Untuk  melakukan  penyusunan  penelitian  ini  diperlukan  data  yang  sangat  akurat,  maka  pada pengumpulan  data  ini  penulis  melakukan  beberapa  langkah  dalam  melakukan  proses  pengumpulan data antara lain observasi dan wawancara.
4. Analisis Data
Pada tahapan ini penulis melakukan analisis dan permasalahan yang ada , berupa kendala dari masalah yang terjadi dalam proses penilaian kerja, sehingga penulis dapat  mencari  solusi  dari  permasalahan tersebut dan mempelajari secara rinci bagaiamana sistem peniliaan kinerja guru di SDN Sentul 02. 5. Desain Sistem
Melakukan desain sistem yang akan dibuat dan melakukan desain sistem pemecahan masalah secara terperinci, merancang desain file, desain input dan desain output.
6. Implementasi dan coding
Setelah perancangan sistem telah dibuat, maka dapat dilakukan pembuatan aplikasi sistem yang telah diteliti. Kemudian mengoptimalkan fungsi-fungsi yang ada , hal ini dilakukan untuk mempermudah proses  pengkodean(coding),  kemudian  melakukan  pengkodean  program,setelah  selesai    selanjutnya dilakukan testing untuk program, apabila didalam testing terdapat kesalahan/error pada aplikasi sistem maka dilakukan perbaikan sebelum masuk ketahap implementasi

## A. Rancangan Desain Layout
Gambar 2.3 tampilan layout III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. M ETODE ARAS
ARAS merupakan metode yang didasarkan pada prinsip intuitif bahwa alternatif harus memiliki rasio terbesar  untuk  menghasilkan  solusi  yang  optimal  Metode  ARAS  melakukan  perangkingan  dengan membandingkan nilai setiap kriteria pada masing-masing alternative dengan melihat bobot masing masing untuk  memperoleh  alternative  yang  ideal.  Pada  metode  ARAS  nilai  fungsi  utilitas  yang  menentukan efisiensi  relatif  kompleks  dari  alternatif  yang  layak  berbanding  lurus  dengan  efek relatif  dari  nilai  dan bobot  kriteria  utama  yang  dipertimbangkan  penentuan  alternative  terbaik.  ARAS  didasarkan  pada argumen bahwa permasalahan yang rumit dapat dipahami dengan sederhana menggunakan perbandingan relatif. Pada ARAS, rasio jumlah nilai kriteria yang dinormalkan dan ditimbang, yang menggambarkan alternatif  yang  dipertimbangkan,  dengan  jumlah  nilai  kriteria  normal  dan  tertimbang,  yang menggambarkan alternatif yang optimal. Dalam pendekatan klasik, metode pengambilan keputusan multi- kriteria fokus pada peringkat. metode ARAS membandingkan fungsi utilitas dari alternatif dengan nilai fungsi  utilitas  yang  optimal  (maulana,  hendrawan,  &  pinem,  2019).  Dalam  melakukan  perangkingan, metode ARAS memiliki beberapa langkah yaitu:
Langkah - langkah perhitungan dengan metode ARAS, sebagai berikut: 1 .Pembentukan Decision Making Matriks
X = [ 𝑋𝑜𝑖 𝑋𝑜𝑗 𝑋𝑖1 𝑋𝑖𝑗 ⋯ 𝑋𝑜𝑛 ⋯ 𝑋𝑖𝑛 ⋮ ⋮ 𝑋𝑛𝑖 𝑋𝑚𝑗 ⋱ ⋮ ⋯ 𝑋𝑚𝑛 ] ( i = 0, m ; .... j = 1, n )
Dimana :
m   = Jumlah Alternatif
n    = Jumlah Kriteria
Xij = Nilai kriteria dari alternatif i
Xoj = nilai optimum dari kriteria J
Jika nilai optimum nilai J  ( 𝑋 𝑜𝑗 ) Tidak di ketahui maka :
Penerapan Metode Additive Ratio Assessment(ARAS) Untuk Mendukung Penilaian Kinerja Guru Pada SDN Sentul 02
𝑋 𝑜𝑗 =  Max 𝑀𝑖𝑛 𝑖 = 𝑋 𝑖𝑗 . if 𝑀𝑎𝑥 𝑖 . 𝑋 𝑖𝑗 lebih baik atau
𝑋 𝑜𝑗 =  Max 𝑀𝑖𝑛 𝑖 = 𝑋 𝑖𝑗 . if 𝑀𝑖𝑛 𝑖 . 𝑋 𝑖𝑗 lebih baik
2. normalisasi matrik keputusan a.jika  kriteria beneficial (Max) maka dilakukan normalisasi mengikuti:
𝑋 𝑖𝑗 * = 𝑥𝑖𝑗 ∑ =0 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 1
➔ Dimana : 𝑋 𝑖𝑗 * adalah nilai normalisasi b.jika  Kriteria Non Beneficial Maka Dilakukan Normalisasi :
➔ Tahap 1 = 𝑋 𝑖𝑗 1 𝑋 𝑖𝑗 ➔ Tahap 2 = R= 𝑥𝑖𝑗 ∑ =0 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 1
3. Menentukan bobot matriks
D = [dij] m x n = rij.wj ➔ Dimana : wj = bobot kriteria 4. Menentukan nilai optimalisasi (Si) Si = ∑ 𝑛 𝑖 = 1 dij : ( 𝑖 = 1,2,…. 𝑚 : 𝑗 = 1,2,…., 𝑛 ) 5. Menentukan tingkat peringkat tertinggi dari alternative
𝐾 𝑖 = 𝑆 𝑖 𝑆 𝑜 Dimana 𝑆 𝑖 dan 𝑆 𝑜 merupakan nilai kriteria optimalitas Keterangan:
𝐾𝑖 = nilai tingkat peringkat alternatif
𝑆𝑖 = nilai optimum untuk alternatif i
𝑆 0 = nilai optimum untuk alternatif optimal
Berikut    contoh  sederhana  proses  penerapan  Metode Additive  Ratio  Assessment(ARAS) dalam  melakukan penilaian,

## B. Pembobotan Kriteria
1. Menentukan rangking dari masing-masing alternatif, maka terlebih dahulu dilakukan penentuan bobot kepentingan dari setiap kriteria (Wj). Adapun penentuan bobot kepentingan dari seriap kriteria (Wj) dibentuk dalam Tabel 3.3 berikut.
Tabel 3.3 Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Jenis Nilai bobot Kriteria C1 Pendagogik Benefit 20 C2 Kepribadian Benefit 25 C3 Sosial Benefit 15 C4 Professional Benefit 5 C5 Tanggung jawab Benefit 35 jumlah 100
2. Data Awal dari setiap alternatif Dari data kriteria yang sudah dimulai, langkah selanjutnya dilakukan
menentukan rating kecocokan seperti Tabel 3.4 di bawah ini
Tabel 3.4 Data awal dari setiap alternatif Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Alternatif 1 5 4 4 5 5 Alternatif 2 5 4 3 5 5 Alternatif 3 4 4 3 5 5 Alternatif 4 4 2 4 4 5 Alternatif 5 4 3 4 4 4 Alternatif 6 3 5 4 3 3
3. Setelah didapatkan data awal dari setiap alternatif, selanjutnya dimulai perhitungan metode Additive
Ratio Assessment.. contoh tabel 3.4 dilakukan untuk 6 Alternatif dari 27 total Alternatif, berikut ini Matriks keputusan dapat dilihat pada tabel 3.5 yaitu:
Tabel 3.5 Matrik keputusan
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Alternatif 1 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 13 𝑋 14 𝑋 15 Alternatif 2 𝑋 21 𝑋 22 𝑋 23 𝑋 24 𝑋 25 Alternatif 3 𝑋 31 𝑋 32 𝑋 33 𝑋 34 𝑋 35 Alternatif 4 𝑋 41 𝑋 42 𝑋 43 𝑋 44 𝑋 45 Alternatif 5 𝑋 51 𝑋 52 𝑋 53 𝑋 54 𝑋 55 Alternatif 6 𝑋 61 𝑋 62 𝑋 63 𝑋 64 𝑋 65
4. Hasil dari matriks keputusan dapat disajikan pada tabel
Tabel 3.6 Hasil Matrik Keputusan3.6 yaitu:
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Alternatif 1 5 4 4 5 5 Alternatif 2 5 4 3 5 5 Alternatif 3 4 4 3 5 5 Alternatif 4 4 2 4 4 5 Alternatif 5 4 3 4 4 4 Alternatif 6 3 5 4 3 3
C. Matrik Keputusan Ternormalisasi
1. Setelah matriks keputusan dibuat, selanjutnya adalah membuat matriks keputusan yang ternormalisasi dengan tujuan dimungkinkan untuk mempermudah perhitungan ARAS, dengan menampilkan variable Rij berdasarkan nilai kriteria C1,C2,C3,C4,C5. Maka hasil yang di dapatkan pada tabel 3.7 dibawah ini
:

## Tabel 3.7 Matrik Ternormalisasi
Kriteria A1
𝑋 11 √𝑋 11  +  𝑋21 +  𝑋31 𝑋 11 √𝑋 12  +  𝑋22 +  𝑋32 𝑋 11 √𝑋 13  +  𝑋23 +  𝑋33 A2 𝑋 11
√𝑋 11  +  𝑋21 +  𝑋31 𝑋 11 √𝑋 12  +  𝑋22 +  𝑋32 𝑋 11
√𝑋 13  +  𝑋23 +  𝑋33 A3 𝑋 11
√𝑋 11  +  𝑋21 +  𝑋31 𝑋 11 √𝑋 12  +  𝑋22 +  𝑋32 𝑋 11
√𝑋 13  +  𝑋23 +  𝑋33
Contoh diatas dilakukan untuk 3 kriteria dari 5 kriteria yang di proses, dan 3 Alternatif dari total 27
Alternatif. berikut matriks ternormalisasi terlihat pada tabel 3.8
Tabel 3.8 Pernormalisasian matriks keputusan untuk semua kriteria
R 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 ∑ =0 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 1
2. Maka dapat di selesaikan Matrik Keputusan C1,C2,C3,C4,C5 Menghasilkan nilai 𝑅 01 hingga 𝑅 27 dengan cara penjumlahan nilai C1 kemudian dibagi dengan hasil C1 dan menghasilkan nilai matrik keputusan 𝑅 01 .
Keterangan :
R = Matrik Keputusan
Maka hasil dari perhitungan Matrixs Keputusan diperoleh hasil perhitungan Matriks keputusan yang telah dinormalisasikan sebagai berikut ini :
[ 𝑅 01 𝑅 02 𝑅 03 𝑅 04 𝑅 05 𝑅 11 𝑅 12 𝑅 13 𝑅 14 𝑅 15 𝑅 21 𝑅 22 𝑅 23 𝑅 24 𝑅 25 𝑅 31 𝑅 32 𝑅 33 𝑅 34 𝑅 35 𝑅 41 𝑅 42 𝑅 43 𝑅 44 𝑅 45 𝑅 51 𝑅 52 𝑅 53 𝑅 54 𝑅 55 𝑅 61 𝑅 62 𝑅 63 𝑅 64 𝑅 65 ]
Keterangan :
A* = Hasil perhitungan matrik keputusan yang telah dinormalisasi
D. Menentukan Bobot
C R Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 R0 0,04717 0,04808 0,04717 0,04630 0,04673 R1 0,04717 0,03846 0,03774 0,04630 0,04673 R2 0,04717 0,03846 0,02830 0,04630 0,04673 R3 0,03774 0,03846 0,02830 0,04630 0,04673 R4 0,03774 0,01923 0,03774 0,03704 0,04673 R5 0,03774 0,02885 0,03774 0,03704 0,03738 R6 0,02830 0,04808 0,03774 0,02778 0,02804
R*
1. Menentukan Bobot matriks yang sudah dinormalisasi, contoh perkalian D1,D2,D3,D4,D5 dikali dengan bobot, maka hasil yang di dapatkan pada tabel 3.9
𝐃 = [ 𝑫 𝒊𝒋 ] m × n = 𝑹 𝒊𝒋 . 𝒘𝒋
= [R*01]*W1= Rij 𝑥 𝑤𝑗
Keterangan :
D  = Bobot Matrik
j   =  Kriteria
R  = Data ternormalisasi w = Bobot
i   =  Alternatif
Tabel 3.9 Matrik ternormalisasi terbobot Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 D0 0,00943 0,01202 0,00708 0,00231 0,01636 D1 0,00943 0,00962 0,00566 0,00231 0,01636 D2 0,00943 0,00962 0,00425 0,00231 0,01636 D3 0,00755 0,00962 0,00425 0,00231 0,01636 D4 0,00755 0,00481 0,00566 0,00185 0,01636 D5 0,00755 0,00721 0,00566 0,00185 0,01308 D6 0,00566 0,01202 0,00566 0,00139 0,00981
Setelah melakukan perhitungan perkalian diatas  diperoleh hasil matriks sebagai berikut :
[ 𝐷 01 𝐷 02 𝐷 03 𝐷 04 𝐷 05 𝐷 11 𝐷 12 𝐷 13 𝐷 14 𝐷 15 𝐷 21 𝐷 22 𝐷 23 𝐷 24 𝐷 25 𝐷 31 𝐷 32 𝐷 33 𝐷 34 𝐷 35 𝐷 41 𝐷 42 𝐷 43 𝐷 44 𝐷 45 𝐷 51 𝐷 52 𝐷 53 𝐷 54 𝐷 55 𝐷 61 𝐷 62 𝐷 63 𝐷 64 𝐷 65 ]
E. Menentukan Nilai Optimalisasi
Setelah melakukan tahap diatas maka tahap selanjutnya menentukan matrik solusi yang diperoleh dari nilai tertinggi dari setiap kriteria,
Si = ∑ = 1 𝑛 𝑗 dij : (i = 1, 2, ... m : j = 1, 2, ... , n)
Si = ∑ 𝑛 𝑗 =1 𝐷 𝑖𝑗 ; 𝑖 = n=1+2+3+4+5 : i = 1,2,3,,4,5
Tabel 3.10 Menentukan nilai optimalisasi
Nilai optimalisasi Nilai S0 0,04720 S1 0,04338 S2 0,04196 S3 0,04008
S4 0,03622 S5 0,03536 S6 0,03454 Keterangan :
𝑆 0 = Nilai optimalisasi

## F. Hasil Keputusan
Menentukan hasil keputusan tertinggi dari setiap alternatif, dengan cara membagi nilai optimalisasi alternatif terhadap alternatif 0 (A0)
𝐾 𝑖 = 𝑆 𝑖 𝑆 𝑜
Keterangan :
𝐾 𝑖 = nilai tingkat peringkat alternatif
𝑆 𝑖 = nilai optimum untuk alternatif i
𝑆 0 = nilai optimalisasi
Tabel 3.11 Hasil Keputusan Tingkatan Peringkat Nilai K0 0,07864 K1 0,07228 K2 0,06992 K3 0,06678 K4 0,06036 K5 0,05891 K6 0,05756
Sehingga  telah  didapatkan  untuk  menentukan  Alternatif  tertinggi  dengan  menggunakan  perhitungan  metode

## Additive Ratio Assessment (ARAS)
A. Implementasi antarmuka
1. Halaman Home Kepala Sekolah

## Home kepala sekolah
1) Fungsi  menu  data  guru  adalah  untuk  menambahkan  data  guru  yang  mau  di  inputkan nilainya, dan menampilkan data yang mau di edit dan di hapus.
2) Fungsi menu penilaian untuk menilai kriteria guru.
3) Fungsi  menu  hasil  evaluasi  untuk  melihat  hasil  penilaian  yang  telah  di  nilai  oleh  kepala sekolah dan melihat hasil rangking dari beberapa guru.
B. Halaman Home Guru
Seperti yang terlihat pada tampilan home guru semua guru dan staf yang ada dapat melihat tabel evaluasi penilaian kinerja guru dan dapat melihat hasil peringkat sesuai dengan apa yang di inputkan kepala sekolah.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian Penerapan Metode Naïve Bayes Dalam Prediksi Penentuan Jurusan Mahasiswa TI dapat disimpulkan hasil sebagai berikut:
1.    Perancangan  dalam  membangun  Aplikasi  Penilaian  Kinerja  Guru  berbasis  web  dengan  menggunakan metode  ARAS  dengan  menyiapkan  data  set  berupa  data  guru  dan  data  kriteria  bobot,  sehingga  dapat
mengolah nilai dan data guru secara sistematis sesuai dengan metode ARAS yang menghasilkan nilai akhir digunakan untuk sistem perangkingan.
2. Hasil  dari  penerapan  metode  ARAS  dalam  penilaian  kinerja  guru  berbasis  web  dengan  menggunakan beberapa kriteria dan bobot untuk perhitungan, dapat diketahui nilai tertinggi dan terendah yang digunakan dalam perangkingan dan bertujuan untuk mengetahui perkembangan guru di SD Negeri Sentul 02 sebagai bahan  untuk  perkembangan  diri  guru  dan  membantu  kepala  sekolah  dalam  memberikan  apresiasi peningkatan kinerja untuk memberikan bonus dan tunjangan lainnya sesuai dengan kebijkan di SD Negeri Sentul 02.
2.   Berdasarkan hasil kuisioner pengujian yang telah di isi oleh responden sebanyak 20 orang dengan rincian 1 kepala sekolah dan 19 guru dapat di simpulkan dengan rincian nilai rata-rata tertinggi dengan persentase 55.26%  (Baik),  sehingga  aplikasi  penilaian  kinerja  guru  berbasis  web  ini  bisa  di  katakan  (baik)  untuk digunakan.
UCAPAN TERIMAKASIH Penulis menyampaikan banyak-banyak terimakasih kepada Allah Swt karena telah memberikan kesehatan jasmani  ataupun  rohani  dan  teruntuk  Fakultas  Teknik  Informatika  pada  khususnya,  yang  telah  memberikan dukungan atas terselesaikannya penelitian ini.

## D AFTAR PUSTAKA
[1] Nadeak,  A.  S.  (2019).  Penerapan  Metode  Aras  (Additive  Ratio  Assessment)  Dalam  Penilaian  Guru Terbaik. Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (Sainteks) , 571-578.
[2] Syahputra,  H.,  Syahrizal,  M.,  Suginam,  Nasution,  S.  D.,  &  Purba,  B.  (2019).  Spk  Pemilihan  Konten Youtube  Layak  Tonton  Untuk  Anak-Anak  Menerapkan  Metode  Additive  Ratio  Assessment  (Aras)  .
Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (Sainteks) , 678-685.
[3] Simarmata, D., Midyanti, D. M., & Hidayati, R. (2019). IMPLEMENTASI METODE ADDITIVE RATIO ASSESMENT (ARAS). Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi , 109-119.
[4] Zavadskas, E. K., & Turskis, Z. (2010). A new additive ratio assessment (ARAS) method in multicriteria decision‐making. Technological and Economic Development of Economy, 159-172.
[5] Susanto, H. (2018). Penerapan Metode Additive Ratio Assessment(ARAS) Dalam Pendukung Keputusan Pemilihan Susu Gym Terbaik Untuk Menambah Masa Otot. Majalah Ilmiah INTI, 1-5.
[6] K.  R.  Prasetyowati  and  T.  Sutojo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilai  Kinerja  Guru  (  Pkg  ) Menggunakan Metode Simple Additive Weighting ( Saw ) ( Studi Kasus ) Sma Negeri 9 Semarang,” pp. 1–5, 2009.
[7] T. Mufizar, Susanto, and N. Nurjayanti, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru di SDN Mohammad Toha Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP),” Konf. Nas. Sist. Inform.
- STMIK STIKOM Bali, pp. 581–586, 2015.
[8] A.  Paramita,  F.  A.  Mustika,  and  N.  Farkhatin,  “Aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan  Guru  Terbaik Berdasarkan Kinerja dengan Metode Analytical Hierarchy Process ( AHP ),” Teknosi, vol. 3, no. 1, pp.
9–18, 2017.
[9] D.  Nofriansyah  and  S.  Defit,  Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  pada  Sistem  Pendukung Keputusan. 2018.
[10] Perdana, N. G., & Widodo, T. (2013). Sistem Pendukung Keputusan Pemberian Beasiswa Kepada Peserta Didik Baru Menggunakan Metode Topsis. Seminar Nasional Teknologi Informasi & Komunikasi Terapan
2013 (Semantik 2013) , 1-8.
[11] Fitri,  N.  Y.,  &  Nurhadi.  (2017). Analisis  Dan  Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja Guru Dengan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Saw) Pada Smk Yadika Jambi.
Jambi: Jurnal Manajemen Sistem Informasi .
[12] Hasmi, M. A., Mesran, M., & Nadeak, B. (2018). Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Instruktur Fitness  Menerapkan  Metode  Additive  Ratio  Assessment  (Aras)  (Studi  Kasus :  Vizta  Gym  Medan).
KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer), 2(1), 121–129. https://doi.org/10.30865/komik.v2i1.918
[13] Lia Ciky Lumban Gaol, N. A. H. (2018). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN TEAM LEADER  SHIFT  TERBAIK  DENGAN  MENGGUNAKAN  METODE  ARAS  STUDI  KASUS  PT.
ANUGRAH BUSANA INDAH Lia. Informasi Dan Teknologi Ilmiah (INTI) , 13 (1), 16–21.
[14] (Joli  Afriany,  2019)Joli  Afriany,  L.  (2019).  Penerapan  Metode  ARAS  Guna  Mendukung  Keputusan
Produk Unggulan Daerah. Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains (SAINTEKS) , 1 (1), 441–447.
[15] Azmi, D. T. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Polisi Militer Terbaik Menggunakan Metode Additive Ratio Assessment ( ARAS ) ( Studi Kasus : Detasement Polisi Militer ( Denpom ) I / 5 Medan .
7 (2), 159–164.