## Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Guru Berprestasi Menggunakan Metode Topsis
(Studi Kasus: Dinas Ppo Kab. TTU)
Decision Support System For Determining Teacher Achievement Using The Topsis Method (Case Study: Department Of Ppo, Ttu Regency)
Jeri Aurelianus Sede 1) , Yoseph P.K Kelen 2) , Darsono Nababan 3) ,
1-3) Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Pertanian, Universitas Timor Jl. Km.09, Kelurahan Sasi, Kecamatan Kota Kefamenanu- TTU, NTT, Indonesia 85613.
Riwayat : Copyright ©2023, JITU, Submitted: 11 Maret  2023 ; Revised: 05 Mei 2023; Accepted: 16 September 2023; Published: 30 September 2023
DOI : 10.32938/jitu.v3i2.4083
Abstract  -  This  study  aims  to  assist  human  work  in knowing  the  decision  support  system  for  determining outstanding teachers using the topsis method using the Multi  Attribute  Decision  Making  (MADM)  decision making  method  which  is  used  to  evaluate  or  select several alternatives as a decision support system using one method, namely the The trick for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS). This method is widely used to solve practical decision-making. This is because the concept is simple and easy to understand, computation is efficient, and has the ability to measure the relative performance of decision alternatives. There are 5 criteria used in determining outstanding teachers, namely pedagogic, personality, professional, social and innovation. From the results of calculations using the cicue for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) method, the teacher who was selected as an outstanding teacher was Elisabeth Abi S.PD SD with a score  of  0.825.  Thecnicue  for  order  preference  by similarity to ideal solution (TOPSIS) method  makes it easy to determine outstanding teachers at the youth and sports  education  office  at  TTU,  this  is  web-based  and uses the PHP programming language.
Keywords –  Guru,  Multi  Attribute  Decision Making,Topsis
Abstrak - Penelitian ini bertujuan untuk membantu pekerjaan  manusia  dalam  mengetahui  sistem pendukung  keputusan  penentuan  guru  berprestasi menggunakan  metode  topsis    menggunakan  metode pengambilan  keputusan  Multi  Attribute  Decision Making (MADM) yang di gunakan untuk melakukan penilaian  atau  seleksi  terhadap  beberapa  alternatif sebagai  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan salah satu metode yaitu metode Thecnicue for order preference  by  similarity  to  ideal  solution  (TOPSIS). Metode  ini  banyak  di  gunakan  untuk  menylesaikan keputusan pengambilan keputusan secara praktis. Ini di sebabkan karna konsepnya sederhana dan mudah di  pahami,  komputasinya  efesien,  dan  memiliki kemampuan mengukur kinerja relatif dan alternatif- alternatif  keputusan.  Terdapat  5  kriteria  yang  di
gunakan  dalam  penentuan  guru  berprestasi  yaitu pedagogik,  kepribadian,  profesional,  sosial  dan inovasi. Dari hasil perhitungan dengan menggunakan  metode  thecicue  for  order  preference by  similarity  to  ideal  solution  (TOPSIS)    guru  yang terpilih  menjadi  guru  berprestas  adalah  Elisabeth Abi  S.PD  SD  dengan  Besar  nilai    0,825.    metode Thecnicue for order preference by similarity to ideal solution  (TOPSIS)  memudahkan  dalam  penentuan guru  berprestasi  di  dinas  pendidikan  pemuda  dan olahraga di TTU, ini berbasisi web dan menggunakan bahasa pemrograman PHP .
Kata  kunci  -  Guru,  Multi  Attribute  Decision Making,Topsis

## 1. P ENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini  semakin pesat,  dibuktikan  dengan  peranan  teknologi  yang  telah memasuki  seluruh  aspek  kehidupan  manusia  dengan maksud  membantu  pekerjaan  manusia.  Kecepatan  serta ketepatan  dalam  memproses  data  merupakan  salah  satu kelebihan  yang  dimiliki  teknologi  untuk  menghasilkan informasi.  Didukung  dengan  adanya  internet  sebagai jaringan  terbesar  didunia  memudahkan  manusia  untuk mendistribusikan  ilmu  dan  pengetahuan.  Pertukaran informasi  yang  begitu  mudah  membuat  manusia mendapatkan informasi yang tepat dan relevan.
Untuk  itu  akan  digunakan  metode  pengambilan keputusan Multi  Attribute  Decision  Making (MADM). Metode Multi  Attribute  Decision  Making (MADM) biasanya  digunakan  untuk  melakukan  penilaian  atau seleksi  terhadap  beberapa  alternatif  dalam  jumlah  yang terbatas. Dalam Metode Multi Attribute Decision Making (MADM)  yang  digunakan  dalam  Sistem  Pendukung Keputusan menggunakan salah satu metode yaitu Metode Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution (TOPSIS).
Dinas  pendidikan  pemuda  dan  olahraga  kabupaten Timor tengah Utara, selama ini dalam proses penentuan guru berprestasi masih menggunakan perhitungan secara
*) Jery Aurelianus Sede Email: jeryysede@gmail.com
manual (exel) sehingga banyak terjadi kekeliruan dalam mendapatkan  nilai  akhir,  untuk  itu  perlu  di  buatkan Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Guru Berprestasi Berbasis Web Menggunakan Metode Topsis, mungkin  dengan  adanya  sistem  ini  yang  telah terkomputerisasi  dan  terintegrasi    panitia  akan  sangat terbantu dalam proses penilaian secara tepat, mudah dan akurat dan mungkin sistem ini dapat mempercepat proses kerja  tim  penilai  dalam  menentukan  guru  yang  layak mendapatkan penghargaan sebagai guru yang berprestasi

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tipe Penelitian
Pada  penelitian  ini  menerapkan  tipe  penelitian terapan. Tipe penelitian ini bertujuan untuk memecahkan masalah-masalah kehidupan praktis.

## 2.2 Tahapan Penelitian
Penulis  menerapkan  metode Technique  For  Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS), berikut ini adalah tahapan penelitian
Gambar 1. Flowchart Tahapan Penelitian
1. Identifikasi masalah Tahap ini menjelaskan aspek permasalahan dalam waktu proses penentuan guru berprestasi.
2. Pengumpulan data
Tahap  pengumpulan data ini dilakukan dengan cara wawancara  dan  studi  pustaka  terkait  dengan  aspek permasalahan dalam penentuan guru breprestasi.
3. Tahap analisis data
Tahap  ini  merupakan  tahapan  yang  penting  dalam penelitian.Setelah data
dikumpulkan untuk
menentukan  kriteria-kriteria  yang  digunakan  dalam metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).
4. Tahap perancangan
Pada  bagian  ini  peneliti  membuat  alur  yang berhubungan  dengan  masalah  dan  dilakukan  pada sistem computer menggunakan
Hypertext
Preprocessor (PHP)  dan  MySQL  dalam  membuat alur atau rancangan penelitian.
5. Tahap Implementasi
Pada  tahap  Implementasi,  proses  penerapan  sistem perhitungannya sudah menggunakan metode Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).
6. Pengujian
Pada  tahap  ini  dilakukan  tes  pengujian  pada  sistem apakah sesuai dengan kontruksi yang dirancang atau tidak.

## 2.3 Data Penelitian
1. Jenis Data
Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer dan data sekunder.
a. Data primer
Dalam  data  primer  dilakukan  dengan  cara mengumpulkan  informasi  atau  data  secara langsung di lapangan terkait masalah yang dalam penentuan guru berprestasi.
b. Data sekunder Proses  pengumpulan  data  sekunder  dilakukan
denbgan  cara  memanfaatkan  sumber  publikasi buku,  jurnal  dan  artikel  terkait  masalah  yang dalam penentuan guru berprestasi.
2. Teknik Pengumpulan Data
Teknik pemgumpalan data dalam penelitan ini adalah sebagai berikut : a. Wawancara Menganalisis data dengan mengajukan pertanyaan  secara  langsung  kepada  pihak  yang betanggung jawab atas proses penilaian penentuan guru berprestasi.
b. Studi pustaka Studi  pustaka  merupakan  teknik  pengumpulan data dengan tinjauan pustaka ke perpustakaan dan pengumpulan  buku-buku  serta  refensi-referensi yang  relevan  dengan  penelitian  yang  sedang dilakukan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penentuan  guru  berprestasi  di  perutukan secara  terbuka  bagi  semua  guru  di  sekolah-sekolah daerah kabupaten TTU yang dimana dapat di lihat dari prestasi-prestasi yang sudah di raih oleh siswa dan juga di  adakan  beberapa  metode  penilaian  yang  berupa administrasi, porfolio, penilaian karya tulis, pengalaman  kerja,  prestasi  dan  wawancara  baik  yang
berstatus PNS, Kontrak dan P3K yang bekerja dan atau memberikan  layanan  bagi  peserta  didik  dengan pelayanan yaang sudah memenuhi kriteria-kriteria yang sudah  di  tetapkan  oleh  dinas  dan  di  dinas  kabupaten timor  tengah  utara  masih  menggunakan  sistem penilaian  untuk  menentukan  guru  berprestasi  masih secara manual menggunakan excel maka membutuhkan waktu  yang  cukup  lama.  Berikut  ini  flowchart  sistem yang sedang berjalan .
Gambar 2. Flowchart yang sedang berjalan
Gambar 3. Flowchart sistem yang diusulkan

## 3.1 Perhitungan metode TOPSIS
Dalam penentuan guru terbaik menggunakan metode topsis, langkah pertama sebagai berikut :
1. Menentukan kriteria dan nilai bobot setiap kriteria
Tabel 1. Kriteria dan Bobot No Kriteria Bobot 1 Pedagogik 25 2 Kepribadian 25 3 Profesional 20 4 Sosial 15 5 Inovasi 15 2. Menentukan  nilai  untuk  setiap  guru  pada  setiap kriteria menggunakan skala likert.
Tabel  2. Skala Nilai pada kriteria Pedagogik Range Skala Keterangan Sangat Buruk 1 perancangan  pembelajaran  tidak sesuai dengan karakteristik siswa Buruk 2 cara  mengajar susah  di  mengerti oleh siswa Cukup Baik 3 kurangnya  pemahaman  terhadap siswa Baik 4 pelaksanaan pembelajarannya mendidik keperibadian siswa Sangat Baik 5 menerapkan  teori  pembelajaran gampang  di  pahami  dan  mampu mengembangkan karakter siswa Tabel  3. Skala Nilai Pada Kriteria Kepribadian Range Skala Keterangan Sangat Buruk 1 bertindak sesuka hati Buruk 2 tidak mencerminkan kepribadian yang baik Cukup Baik 3 menjadi teladan bagi siswa Baik 4 rendah hati dan disiplin Sangat Baik 5 berwibawa  dan  menjadi teladan  yang  baik  serta disiplin terhadap waktu
Tabel 4 . Skala Nilai Pada Kriteria Profesional
Range Skala Keterangan Sangat Buruk 1 tidak  mampu  melaksanakan peran  dan  fungsinya  dengan baik Buruk 2 tidak mampu mewujudkan tujuan pendidikan sekolah Cukup Baik 3 mengembangkan tanggung jawabnya dengan baik Baik 4 mampu bekerja untuk mewujudkan tujuan pendidikan sekolah Sangat Baik 5 memahami  tujuan  pekerjaan dan mengembangkan tanggung jawabnya dengan baik
Tabel  4. Skala Nilai Pada Kriteria Sosial Range Skala Keterangan Sangat Buruk 1 selalu mementingkan diri sendiri  dan  susah  berinteraksi dengan siswa Buruk 2 kurangnya  simpatik  terhadap orang tua siswa dan teman guru Cukup Baik 3 dapat  bekerja  sama  dengan sesama guru Baik 4 pandai  bergaul  dengan  kawan sekerja dan mitra pendidikan Sangat Baik 5 bergaul  secara  efektif  dengan sesama guru, peserta
didik,orang  tua  siswa  dan masyarakat sekitar Tabel  5. Skala Nilai Pada Kriteria Inovasi Range Skala Keterangan Sangat Buruk 1 tidak pernah mengikuti kegiatan sekolah Buruk 2 sama  sekali  tidak  mencipkan hal baru
Cukup Baik 3 memiliki perancanaan/ide dalam proses mengajar Baik 4 mampu  mencipkan  hal  baru dan  melibatkan  siswa  dalam proses mengajar Sangat Baik 5 mampu  menciptakan  proses pembelajaran yang menyenangkan
Kemudian menentukan nilai setiap guru pada setiap kriteria  menggunakan  skala  yang  telah  ditentukan. Jumlah  guru  yang  digunakan  dalam  menentukan  guru berprestasi  adalah  12  orang.  Berikut  ini  tabel  data  nilai pada setiap guru.
Tabel 6. Data Nilai Pada Setiap Guru
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 4 5 3 4 4 A2 4 3 4 5 4 A3 5 4 5 3 4 A4 4 4 5 3 3 A5 3 4 5 4 3 A6 5 5
4 5 5 A7 3 4 4 5 4 A8 5 4 4 3 5 A9 4 3 5 4 4 A10 3 4 5 3 4 A11 4 4 4 3 5 A12 5 4 5 3 3
3. Menentukan normalisasi R dan normalisasi X. Untuk menentukan  normalisasi  R  dapat  menggunakan rumus sebagai berikut :
R ij = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 Sehingga :
a. Kriteria Pedagogik R 11 = 4 √4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2 =0.278
R 12 = 4 √4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2 =0.278
R 13 = 5 √4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2 =0.348
R 14 = 4 √4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2 =0.278
R 15 = 3 √4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2 =0.209 R 16 = 5 √4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +5 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2 =0.348 R 17 = 3 √4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2 =0.209 R 18 = 5 √4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2 =0.348 R 19 = 4 √4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2 =0.278 R 110 = 3 √4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2 =0.209 R 111 = 4 √4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2 =0.278 R 112 = 5 √4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +3 2 +5 2 +4 2 +3 2 +4 2 +5 2 =0.348
b. Kriteria Kepribadian R 21 = 5 √5 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2 =0.357
R 22 = 3 √5 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2 =0.214
R 23 = 4 √5 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2 =0.286
R 24 = 4 √5 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2 =0.286
R 25 = 4 √5 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2 =0.286
R 26 = 5 √5 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2 =0.357
R 27 = 4 √5 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2 =0.286
R 28 = 4 √5 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2 =0.286
R 29 = 3 √5 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2 =0.214
R 210 = 4 √5 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2
=0.286
R 211 = 4 √5 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2
=0.286
R 212 = 4 √5 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +3 2 +4 2 +4 2 +4 2
=0.286
c. Kriteria Profesional
R 31 = 3 √3 2 +4 2 +5 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 =0.194
R 32 = 4 √3 2 +4 2 +5 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 =0.259
R 33 = 5 √3 2 +4 2 +5 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 =0.323
R 34 = 5 √3 2 +4 2 +5 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 =0.323
R 35 = 5 √3 2 +4 2 +5 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 =0.323
R 36 = 4 √3 2 +4 2 +5 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 =0.259
R 37 = 4 √3 2 +4 2 +5 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 =0.259
R 38 = 4 √3 2 +4 2 +5 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 =0.259
R 39 = 5 √3 2 +4 2 +5 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 =0.323
R 310 = 5 √3 2 +4 2 +5 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 =0.323
R 311 = 4 √3 2 +4 2 +5 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 =0.259
R 312 = 5 √3 2 +4 2 +5 2 +5 2 +5 2 +4 2 +4 2 +4 2 +5 2 +5 2 +4 2 +5 2 =0.323
d. Kriteria Sosial
R 41 = 4 √4 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 +4 2 +3 2 +3 2 +3 2 =0.301
R 42 = 5 √4 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 +4 2 +3 2 +3 2 +3 2 =0.376
R 43 = 3 √4 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 +4 2 +3 2 +3 2 +3 2 =0.225
R 44 = 3 √4 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 +4 2 +3 2 +3 2 +3 2 =0.225
R 45 = 4 √4 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 +4 2 +3 2 +3 2 +3 2 =0.301
R 46 = 5 √4 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +5 2 +5 2 +3 2 +4 2 +3 2 +3 2 +3 2 =0.376
R 47 = 5 √4 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 +4 2 +3 2 +3 2 +3 2 =0.376
R 48 = 3 √4 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 +4 2 +3 2 +3 2 +3 2 =0.225
R 49 = 4 √4 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 +4 2 +3 2 +3 2 +3 2 =0.301 R 410 = 3 √4 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 +4 2 +3 2 +3 2 +3 2 =0.225 R 411 = 3 √4 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 +4 2 +3 2 +3 2 +3 2 =0.225 R 412 = 3 √4 2 +5 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 +4 2 +3 2 +3 2 +3 2 =0.225 e. Kriteria Inovasi R 51 = 4 √4 2 +4 2 +4 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 =0.284 R 52 = 4 √4 2 +4 2 +4 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 =0.284 R 53 = 4 √4 2 +4 2 +4 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 =0.284 R 54 = 3 √4 2 +4 2 +4 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 =0.213 R 55 = 3 √4 2 +4 2 +4 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 =0.213
R 56 = 5 √4 2 +4 2 +4 2 +3 2 +3 2 +5 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 =0.355
R 57 = 4 √4 2 +4 2 +4 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 =0.284 R 58 = 5 √4 2 +4 2 +4 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 =0.355
R 59 = 4 √4 2 +4 2 +4 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 =0.284 R 510 =
4 √4 2 +4 2 +4 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 =0.284 R 511 =
5 √4 2 +4 2 +4 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 =0.355
R 512 = 3 √4 2 +4 2 +4 2 +3 2 +3 2 +4 2 +4 2 +5 2 +4 2 +4 2 +5 2 +3 2 =0.213

## Berikut ini adalah tabel dari hasil normalisasi R
Tabel 7. Normalisasi R Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,278  0,357  0,194  0,301  0,284 A2 0,278  0,214  0,259  0,376  0,284 A3 0,348  0,286  0,323  0,225  0,284 A4 0,278  0,286  0,323  0,225  0,213 A5 0,209  0,286  0,323  0,301  0,213 A6 0,348  0,357  0,259  0,376  0,355 A7 0,209  0,286  0,259  0,376  0,284 A8 0,348  0,286  0,259  0,225  0,355 A9 0,278  0,214  0,323  0,301  0,284 A10 0,209  0,286  0,323  0,225  0,284 A11 0,278  0,286  0,259  0,225  0,355 A12 0,348  0,286  0,323  0,225  0,213
Setelah  normalisasi  R  didapatkan,  selanjutnya menentukan normalisasi X yaitu dengan cara mengkalikan hasil normalisasi R dengan nilai bobot yang telah  ditentukan.  Berikut  ini  adalah  tabel  hasil normalisasi X
Tabel  8. Normalisasi X Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Bobot 25 25 20 15 15 A1 6,95 8,925  3,88  4,515 4,26
A2 6,95 5,35 5,18 5,64 4,26 A3 8,7 7,15 6,46  3,375 4,26 A4 6,95 7,15 6,46  3,375  3,195 A5 5,225 7,15 6,46  4,515  3,195 A6 8,7 8,925  5,18 5,64 5,325 A7 5,225 7,15 5,18 5,64 4,26 A8 8,7 7,15 5,18  3,375  5,325 A9 6,95 5,35 6,46  4,515 4,26 A10 5,225 7,15 6,46  3,375 4,26 A11 6,95 7,15 5,18  3,375  5,325 A12 8,7 7,15 6,46  3,375  3,195
4. Selanjutnya  adalah  menentukan  solusi  ideal  positif (+) dan solusi ideal negative (-) dengan menggunakan rumus sebagai berikut :
A + = {(max V ij | j ∈ J)(min V ij  | j ∈ J), i = 1,2,3 ...m} = { 𝑣 1 + , 𝑣 2 + ,.... 𝑣 𝑚 + } A - = {(max V ij | j ∈ J)(min V ij  | j ∈ J), i = 1,2,3 ...m} = { 𝑣 1 − , 𝑣 2 − ,.... 𝑣 𝑚 − }
Berikut  ini  adalah  tabel solusi  ideal  positif  (+)  dan solusi ideal negative (-) pada penelitian ini.
Tabel 9. Solusi ideal positif (+) dan solusi ideal negative (-)
Solusi Ideal Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Positif (+) 8,7 8,925 6,46 5,64 5,325 Negatif (- ) 5,225 5,35 3,88 3,375 3,195
5. Kemudian  menghitung Separation  Measure atau jarak ideal dengan rumus sebagai berikut :
Separtion measure untuk solusi ideal positif
𝑠 𝑖 + = √∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑗 + ) 2 𝑛 𝑗=1 , dengan i = 1,2,3,...,n
Separation measure untuk solusi ideal negatif
𝑠 𝑖 − = √∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑗 − ) 2 𝑛 𝑗=1 , dengan i = 1,2,3,...,n
Sehingga  pada  tabel  4.  Merupakan Separation Measure atau jarak ideal positif dan Separation Measure atau jarak ideal negative
Tabel 10. jarak ideal positif dan negative
Alternatif jarak ideal positif jarak ideal Negatif A1 3,481 4,265 A2 4,315 3,306 A3 3,068 4,807 A4 3,985 3,588 A5 4,586 3,346 A6 1,28 6,018 A7 4,243 3,346 A8 3,149 4,641 A9 4,271 3,474 A10 4,636 3,321
A11 3,603 3,527 A12 3,58 4,687
6. Menghitung  kedekatan  relatif  dengan  ideal  dari alternatif  A + dengan  solusi  iedal  A - seperti  pada rumus sebagai berikut :
C i = 𝑆 𝑖 − 𝑆 𝑖 − +𝑆 𝑖 +
Sehingga pada tabel 4. Merupakan hasil kedekatan relatif ideal dari A + dengan A - .
Tabel 11. Rangking Alternatif Hasil Rank A1 0,551 5 A2 0,434 10 A3 0,61 2 A4 0,474 7 A5 0,422 11 A6 0,825 1 A7 0,441 9 A8 0,596 3 A9 0,449 8 A10 0,417 12 A11 0,495 6 A12 0,567 4
Berdasarkan hasil rangking diatas dapat disimpulkan bahwa  guru  A6  merupakan  guru  berprestasi  yaitu Elisabeth Abi S.Pd SD dengan besar nilai 0,825 .

## 3.2 Perancangan Antar Muka
1. Halaman Login
Tampilan awal saat mengakses sistem, dimana harus menggunkan email sebagai username dan password untuk login ke dalam sistem.
Halaman Dashboard
2. Halaman dashboard
Halaman dashboard adalah  halaman  dimana ketika  admin  berhasil  mengakses  halaman login pada sistem tersebut.
Gambar 4. Tampilan Halaman Dasboard

## 3. Halaman Akses Sistem
Halaman akses sistem memiliki beberapa menu yaitu menu dashboard, data guru, data kriteria, perhitungan, hasil dan logout. Halaman akses sistem terletak di bagian kiri admin pada sidebar.
Gambar 5 . Rancangan Tampilan Akses Sistem
4. Halaman Perhitungan halaman ini berisi nilai dan langkah-langkah
perhitungan menggunakan metode topsis .

## IV KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pembahasan  diatas,  maka dapat disimpulkan bahwa:
1. Dari  hasil  perhitungan  dengan  menggunakan metode Technique  For  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) guru yang terpilih  menjadi  guru  berprestasi  adalah Elisabeth Abi S.Pd SD dengan besar nilai 0,825 2. Perancangan  sistem  penentuan  guru  berprestasi dengan metode Technique For Order Preference by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  dapat memudahkan dalam penentuan guru berprestasi di  dinas  pendidikan  pemuda  dan  olahraga  di kabupaten timor tengah utara.
3. Terdapat  5  kriteria  yang  digunakan  dalam penentuan  guru  berprestasi  yaitu  pedagogik, kepribadian, professional, sosial dan inovasi.
4. Perancangan  sistem  penentuan  guru  berprestasi dengan metode Technique For Order Preference by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)  ini berbasis web dan menggunakan bahasa pemrograman PHP .

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Agung,  H.  (2018).  Implementasi  Metode Technique  For  Order  Preference  By  Similarity To  Ideal  Solution(TOPSIS)  Dalam  Sistem Penilaian Karakteristik Anjing. 2, 171-180.
[2] Arman  A,  Tri  Apriyanto  Aundara,    Lifa Stephane,  Muammar  Fadli.  VOL  6.  No  2 ( 2019) Sistem pendukung keputusan pemilihan guru  terbaik  dengan  metode  weighted  product (WP) pada SMAN 1 Pariaman.
[3] Andrian Muljadi, Ali Khumaidi, Nuke L Chusna VOL. 8, NO. 2 AUGUST 2020 Implementasi metode topsis untuk menentukan karyawan terbaik berbasis web pada pt. Munhean indonesia [4] Daniel  Dido  Jantce  TJ  Sitinjak,    Maman,  Jaka
Suwita.  (2020).  Analisa  Dan  Perancangan Sistem  Informasi  Administrasi  Kursus  Bahasa Inggris  Pada  Intensive  English  Course  Di Ciledug Tangerang. Jurnal Ipsikom , 8 (1).
[5] Haposan.J.  (n.d.).  Penataan  pegawai  tidak tetap  dilingkungan  instansi  pemerintahan temprary  employess  management  in  the goverment  institution. Jurnal  Kebijakan Dan Manajemen , 7 .
[6]
Hendri Ardiansyah Teknik Informatika, Universitas Pamulang email :
hendri_ardiansyah@hotmail.com Vol. 2, No. 2,
Juni  2017  Sistem  Penunjang  Keputusan
Pemilihan Guru Terbaik Dengan Metode Topsis (Technique For Order Preference By Similarity
To Ideal Solution).
[7] juami siregar, Angga arifian wiranda abdul azis  Vol  1.  No  10  maret  (2022)  Sistem pendukung  keputusan  pemilihan  guru terbaik dengan metode AHP dan TOPSIS
[8] Kristiana,  T.  (2018). Sistem  Pendukung Keputusan  Dengan  Menggunakan  Metode TOPSIS Untuk Pemilihan Lokasi Pendirian Grosir Pulsa . XX (1), 8–12.
[9] Kurniawan, H., Apriliah, W., Kurniawan, I., Firmansyah, D., Informasi, S., & Pinjam, S. (2020). Penerapan  Metode  Waterfall Dalam  Perancangan  Sistem  Informasi Penggajian  Pada  Smk  Bina  Karya Karawang . 14 , 159–169.
[10] Muhamad  Tabrani,  Suhardi,  H.  P.  (2021). Sistem informasi berbasis website pada unl studio  dengan  menggunakan  framework codeigniter. Jurnal  Ilmiah  M-Progress ,
11 (1), 13–21.
[11] Nurgraha  W.D  &  Wirdayanti.  (2013).  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  supplier menggunakan  metode  analitycal  hierarchy prosess(AHP). Jurnal Ilmiah Foristek , 3 .
[12] Sri  Kusumadewi,  Sri  Hartati,  Agus  Harjoko , RetantyoWardoyo Fuzzy Multy- Atribute Decision Making
[13] Taufik  Hidayat,  fajar  widiyanto,  yulia  krlina hasim.  Vol.5  No.1  April  (2017)  Rancang bangun decision support sistem pemilihan guru terbaik  menggunakan  metode  SAW  ( Simple Additive Weigthing )
[14] undang-undang  nomor  14  tahun  2015  tentang guru dan dosen BAB 11 ketentuan umum pasal 1 nomor 2 dan BAB 11 Kedudukan fungsi dan
tujuan
[15] Widarma, A., &Rahayu, S. (2017).
Perancangan Aplikasi Gaji Karyawan Pada Pt . Pp  London  Sumatra  Indonesia  Tbk  .  Gunung Malayu  Estate  -  Kabupaten  Asahan  E-Issn 2615-2738 . 1 (2), 166–173.
[16] Yoseph  P.K.Kelen,  Siprianus  S.Manek. SISTEM PENDUKUNG
KEPUTUSAN
PEMBERIAN
KREDIT  SEPEDA  MOTOR  MENGGUNAKAN
METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA  PT.  NSS  CABANG  KEFAMENANU Vol.  5, No. 2, September 2019