## Penentuan Dosen Teladan Berdasarkan Penilaian Kinerja Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (Studi Kasus Dosen Unsulbar)
Kurniawati 1 , Irfan AP 2 , Heliawati Hamrul 3 1,2,3 Teknik Informatika, Teknik, Universitas Sulawesi Barat
1 kurniawati.tid@gmail.com * , 2 irfan_ap@unsulbar.ac.id , 3 heliawatyhamrul@unsulbar.ac.id

## Abstract
The main objective in this study is to determine the Lecturer Performance Appraisal so that it is easy to find out which lecturers have good performance or can be called exemplary lecturers, using the Simple Additive Weighting method where the concept used  is  the  weighted  sum  of  the  performance  ratings  of  each  alternative  on  all  attributes.  With  the  output  in  the  form  of information that is visualized by knowing the predicate of a lecturer who has a good performance or commonly called a model lecturer . Where lecturers who have a higher value predicate or are also called exemplary lecturers of West Sulawesi University, Informatics  Engineering. The  research  method  used  refers  to  the  Waterfal  system  development  method  for  the  software manufacturing process and the stages in the SAW method for the results analysis process
Keywords: Decision Support System, Model Lecturer, Simple Additive Weighting (SAW).

## Abstrak
Tujuan utama dalam penelitian ini untuk mengetahui Penilaian Kinerja Dosen agar dapat dengan mudah mengetahui dosen yang memiliki kinerja baik atau bisa disebut dosen teladan, dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting dimana konsep yang digunakan adalah penjumlahan terbobot dari rating kinerja dari setiap alternatif pada semua atribut dengan output berupa informasi yang divisualisaikan dengan mengetahui predikat dosen yang memiliki kinerja baik atau biasa disebut Dosen Teladan dimana dosen yang memiliki predikat nilai yang lebih tinggi atau disebut juga dosen teladan Universitas Sulawesi Barat.  Metode  penelitian  yang  digunakan  mengacu  pada  metode  pengembangan  sistem  Waterfal  pada  proses  pembuatan perangkat lunak nya dan tahapan dalam metode SAW pada proses analisis hasil.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Dosen Teladan, Simple Additive Weighting (SAW).

## 1. Pendahuluan
Universitas  Sulawesi  Barat  memperoleh  izin operasional  melalui  Keputusan  Menteri  Pendidikan dan  Kebudayaan  Nomor:229/D/0/2007  tanggal  31 November  2007  yang  dikelola  oleh  Yayasan Pendidikan  Indonesia  Sulawesi  Barat  di  bawah koordinasi Kopertis Wilayah IX Sulawesi. Tanggal 13 Mei  2013  Universitas  Sulawesi  Barat  di  bawah berubah  status  dari  Perguruan  Tinggi  Swasta  (PTS) menjadi  Perguruan  Tinggi  Negeri  (PTN)  melalui Peraturan  Presiden  Republik  Indonesia  Nomor:  36 Tahun 2013 tentang pendirian Sulawesi Barat. Dengan adanya Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 36  Tahun  2013  tentang  Pendirian  Sulawesi  Barat berarti bahwa Yayasan Pendidikan Indonesia Sulawesi Barat  telah  mengalihkan  pengelolaan  dan  aset Universitas  Sulawesi  Barat  kepada  Menteri Pendidikan dan Kebudayaan sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan.
Berdasarkan  data  yang  diperoleh  dari  Pangkalan Data  Universitas  Sulawesi  Barat  pada  tahun  2013- 2019. Diperoleh data bahwa jumlah dosen yang ada di Unsulbar sebanyak 340 yang terdiri dari 20 Program Studi dan 8 Fakultas.  Dengan jumlah mahasiswa yang mengalami peningkatan drastis pada tahun 2017-2018 sebanyak    5.906    dan    pada    tahun    2018-2019 sebanyak    7.940.
Berdasarkan  Undang-undang  Republik  Indonesia No 14 Tahun 2005 Tentang Guru dan Dosen, Pasal 51 Ayat (1) butir b Dosen berhak mendapatkan promosi dan  penghargaan  sesuai  dengan  tugas  dan  prestasi kerja.  Dan  butir  d  Dosen  berhak  memperoleh kesempatan  untuk  meningkatkan  kompetensi,  akses sumber  belajar,  informasi,  sarana  dan  prasarana pembelajaran, serta penelitian dan pengabdian kepada masyarakat.
Untuk  menghasilkan  tenaga  pendidik  yang kompeten  sejalan  dengan  visi  dan  misi  kampus tentunya memerlukan berbagai upaya yang terukur dan berkesinambungan. Banyak upaya yang bisa dilakukan agar  tujuan  tersebut  dapat  dicapai,  salah  satunya penilai kinerja dosen untuk mengetahui tingkat kinerja dosen selama satu semester. Evaluasi ini di upayakan agar terciptanya hal-hal positif terhadap kinerja dosen dalam pelaksanaan tugasnya. Tugas utama dosen pada institusi  pendidikan  tinggi  adalah  sebagai  pelaksana kegiatan  Tri  Dharma,  sehingga  yang  akan  menjadi sasaran evaluasi kinerja dosen meliputi data BKD dan SKP  Dosen  Unsulbar.  Adapun  pokok  dari  BKD  dan SKP Dosen Unsulbar adalah sebagai berikut.
1. Pengajaran
2. Penelitian
3. Pengabdian
4. Penunjan
5. Kerjasama
6. Kedisiplinan
7. Integritas
Hal  ini  relevan  dengan  penilaian  kinerja  dosen setiap  intansi  Perguruan  Tinggi  salah  satunya Universitas Sulawesi Barat dimana prosesnya terbagi menjadi 2 tahapan :
1. Penilaian SKP (Sasaran Kerja Pegawai)
2. Penilaian BKD (Beban Kerja Dosen)
Proses penilaian kinerja Dosen Unsulbar meliputi proses sebagai berikut :
1.  Di  awal  tahun  (Januari)  dosen  membuat  SKP (Sasaran  Kerja  Pegawai)  yang  akan  dilakukan selama 1 tahun (kegiatan Tridarma).
2.  Di  akhir  tahun  dosen  melaporkan  kegiatannya selama 1 tahun
3. Dosen juga membuat review laporan BKD setiap semester (ganjil/genap).
Penilaian  Kinerja  Dosen  penting  dilakukan  oleh setiap  Perguruan  Tinggi  sebab  dengan  melakukan penilaian  kinerja,  Perguruan  tinggi  dapat  dengan mudah melihat potensi dan kinerja dosen. Salah satu manfaat  yang  dapat  diperoleh  dari  proses  penilaian kinerja adalah dapat dengan mudah mengetahui dosen yang  memiliki  kinerja  baik  atau  bisa  disebut  dosen teladan. Akan tetapi
proses  pemilihan  dosen  teladan  mengalami  banyak kesulitan  dikarenakan  banyaknya  jumlah  dosen  yang dinilai dan membutuhkan proses yang cukup lama.
Berdasarkan  pada  penelitian  sebelumnya  Hery Nurmawan,  dkk  Tahun  2019,  melakukan  penelitian yang  berjudul  “Sistem  Pendukung  Keputusan Karyawan Berprestasi pada Pt. ABC dengan Metode SAW”  dengan  penilaian  kinerja  dengan  bobot  dan kriteria  yang  telah  ditentukan  maka  akan  diketahui prestasi  setiap  karyawan  yang  terdiri  dari  divisi software, development, dan internet service provider, divisi marketing dan divisi infrastruktur. Dengan hasil adalah sebuah sistem pendukung keputusan yang dapat menampilkan  daftar  karyawan  terbaik  setiap  divisi. Untuk divisi marketing mempunyai Karyawan terbaik dengan nilai tertinggi yaitu 14 poin.
Dengan  itu  dibutuhkan  suatu  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  dimana  SPK  adalah  suatu  sistem yang  mampu  menyediakan  fungsi  pengelolaan  data berdasarkan  suatu  model  tertentu,  sehinga  user  dari sistem  tersebut  dapat  memilih  alternatif  keputusan yang  terbaik.  dengan  menggunakan  metode  Simple Additive  Weighting  dimana  konsep  yang  digunakan adalah  penjumlahan  terbobot  darirating  kinerja  dari setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Dengan  proses normalisasi matriks keputusan (X) dalam suatu skala yang diperbandingkan pada rating alternatif yang ada.

## 2. Metode Penelitian
Jenis  penelitian  yang  akan  digunakan  adalah penelitian data kuantitatif (berbasis perhitungan angka dan  statistika)  dan  kualitatif  berdasarkan  data
deskriptif  guna  memahami  suatu  fenomena  secara mendalam  dengan  menggunakan  landasan  teori sebagai panduan untuk memfokuskan penelitian.
Adapun metode yang digunakan dalam menentukan  kinerja  Dosen  Teladan  yaitu  metode waterfall  dengan  implementasi  algoritma  SAW (Simple Additive Weighting).

## 2.1. Metode Waterfall
Metode  waterfall  merupakan  salah  satu  metode dalam  Sistem  Development  Life  Cycle  yang digunakan untuk pengembangan suatu perangat lunak. Adapun tahapan dari metode waterfall adalah sebagai berikut.

## Gambar 1. Tahapan Metode Waterfall
Gambar 1 merupakan tahapan metode waterfall yang secara rinci dijelaskan sebagai berikut.
a. Analisis (Requiretment) Analisis  pengumpulan  kebutuhan  dilakukan secara intensif untuk menspesifikasikan kebutuhan perangkat lunak agar dapat di pahami perangkat lunak seperti apa yang di butuhkan oleh user baik berupa dokumen, maupun sumber yang lain  yang  dapat  menunjang  proses  penelitian dalam menentukan solusi permasalahan yang ada. Adapun  tahapan  analisis  yang  dilakukan  yaitu proses  terjung  langsung  ke  lapangan  untuk melihat permasalahan yang ada. Dengan melalui proses  wawancara,  pengumpulan  data,  dan literatur–  literatur  jurnal  yang  terkait  dengan penelitian.
b. Desain (Design) Desain  perangkat  lunak  termasuk  struktur  data, arsitektur perangkat lunak, representasiantarmuka,  dan  prosedur  pengodean. Tahap ini mentranslasi kebutuhan perangkat lunak dari  tahap  analisis  kebutuhan  ke  representasi desain  agar  dapat  di  implementasikan  menjadi program  pada  tahap  selanjutnya.  Dalam  hal  ini dibuat  rancangan  penentuan  dosen  teladan berdasarkan  penilaian  kinerja  menggunakan metode  simple  additive  weighting  (studi  kasus dosen  unsulbar)  dengan  tujuan  agar  mengetahui bagaimana hasil Implementasi Algoritma Simple
Additive Weighting dalam menentukan penilaian kinerja dosen teladan.
c. Pembuatan Code Program (Implementation) Desain  harus  di  translasikan  ke  dalam  program perangkat  lunak.  Hasil  dari  tahap  ini  adalah program komputer yang sesuai desain yang telah dibuat.  Adapun  pembuatan  sistem  program menggunakan  PHP  Mysql  dan  Xampp  sebagai penghubung database server.
d. Pengujian (Verification) Pengujian  fokus  terhadap  perangkat  lunak (software)  secara  logic  dan  fungsional  untuk memastikan  bahwa  semua  bagian  sudah  diuji untuk  meminimalisir  error  (kesalahan)  dan keluaran  harus  sesuai  pemilihan  cara  pengujian dilakukan  dengan  menggunakan  data-data  yang sering  digunakan  untuk  pengolahan  data,  mulai dari  data  operasional,  data  input  dan  output. Adapun teknik pengujian yang digunakan adalah BlackBox  Testing  untuk  melihat  tampilan  dari hasil  program  dengan  harapan  program  sudah berjalan sesuai dengan yang diinginkan.
e. Pendukung (Support) atau Pemeliharaan (maintance).
Perubahan dapat terjadi karena adanya kesalahan yang muncul dan tidak terdeteksi saat pengujian atau  perangkat  lunak  harus  beradaptasi  dengan lingkungan  baru.  Tahap  pendukung  atau pemeliharaan dapat mengulangi proses pengembangan  mulai  dari  analisis  spesifikasi untuk perubahan perangkat lunak yang sudah ada. Tapi tidak untuk membuat perangkat lunak baru. Dalam  hal  ini  baik  perangkat  pendukung  dan pemeliharaan  untuk  software  maupun  hadrware agar  dapat  diperhatikan  dan  di  update  sesuai kebutuhan antara user dan programmer sehingga dapat berjalan sesuai dengan keinginan.
2.2. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Menurut  Anggraeni  dan  Oktafianto  (2017), Metode Simple Addtive Weighting (SAW) sering juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternatif  pada  semua  atribut.  Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
Menurut Putra dkk (2018), berikut adalah Rumus metode SAW :
Keterangan: rij = Nilai rating kinerja ternormalisasi
Max xij = Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom
Min xij = Nilai minimum dari setiap baris dan kolom xij = Nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Benefit = Jika nilai terbesar adalah terbaik
Cost = Jika nilai terkecil adalah terbaik
Dengan  rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari alternatif Ai pada atribut
Cj;i = 1,2....m dan j = 1,2...n
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan pada gambar
Keterangan:
Vi = Rangking untuk setiap alternative/nilai alternatif Wj = Nilai bobot rangking dari setiap kriteria rij = Nilai rating kinerja ternormalisasi
Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
2.3. Langkah-langkah Penyelesaian SAW
Menurut  Mufizar  (2015),  Langkah–langkah Penyelesaian  metode  Konsep  dasar  metode  SAW adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut.
1.  Memberikan  nilai  bobot  preferensi  (W)  oleh pengambil keputusan untuk masing-masing kriteria yang sudah ditentukan.
2.  Melakukan  normalisasi  matriks  keputusan  Z dengan  cara  menghitung  nilai  rating  kinerja ternormalisasi  (rij)  dari  alternatif  Ai  pada  atribut Cj..
Dengan ketentuan :
a.  Dikatakan  atribut  keuntungan  apabila  atribut banyak memberikan keuntungan bagi pengambil  keputusan,  sedangkan  atribut  biaya merupakan  atribut  yang  banyak  memberikan
pengeluaran  jika  nilainya  semakin  besar  bagi pengambil keputusan.
b.  Apabila  berupa  atribut  keuntungan  maka  nilai (xij)  dari  setiap  kolom  atribut  dibagi  dengan nilai  (MAX  xij)  dari  tiap  kolom,  sedangkan untuk  atribut  biaya,  nilai  (MIN  xij)  dari  tiap kolom  atribut  dibagi  dengan  nilai  (xij)  setiap kolom.
3.  Hasil  dari  nilai  rating  kinerja  ternormalisasi  (rij) membentuk matriks ternormalisasi (R)
4.  Melakukan  proses  perankingan  dengan  cara mengalikan matriks ternormalisasi (N) dengan nilai bobot preferensi (W).
5.  Perangkingan  menjumlahkan  hasil  kali  antara matriks    ternormalisasi  (N)  dengan  nilai  bobot preferensi (W).
Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
2.4. Teknik Analisis Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah data SKP dan BKD Dosen Universitas Sulawesi Barat yang dikategorikan berdasarkan keriteria Pengajaran,
Penelitian,
Pengabdian, Penunjang,Kerjasama, Kedisiplinan, dan Integritas. Adapun langkah-langkah pengolahan data dapat dilihat pada gambar 2 berikut.

## Gambar 2. Flowchart Metode SAW
Gambar 2 merupakan langkah – langkah yang akan digunakan  dalam  metode  SAW  adalah  menentukan bobot  kriteria  pada  penilaian  kinerja  dosen, selanjutnya menginput data berdasarkan kriteria yang ditentukan,  tentukan  nilai  max,  kemudian  dilakukan proses normalisasi berdasarkan keputusan matriks (X), didalam  proses  pelaksanaannya  digunakan  metode SAW,  kemudian  kita  jumlahkan  hasil  normalisasi matriks keputusan lalu dikalikan dengan nilai matriks keputusan dengan bobot kriteria preferensi yang telah ditentukan  lalu  Hasilnya  dapat  ditarik  kesimpulan dengan melihat nilai yang paling tinggi mengindikasikan alternatif Ai yang lebih terpilih dan disebut juga dosen teladan Unsulbar.
2.5. Teknik Pembobotan Atribut/Kriteria
Pembobotan  kriteria  dalam  penelitian  ini  dapat dilihat pada tabel 1 berikut.

## Tabel 1. Kriteria/atribut SKP dan BKD
No Nama Kriteria/Atribut 1 Pengajaran 2 Penelitian 3 Pengabdian 4 Penunjang 5 Kerjasama 6 Kedisiplinan 7 Integritas
Sumber tabel merujuk pada Data SKP dan BKD pada Dosen Teknik Informatika Universitas Sulawesi Barat.
Adapun pembobotan dari masing-masing kriteria dapat  dilihat  pada  tabel  berikut.  Pembobotan  SKP dapat dilihat pada tabel 2 dan 3 berikut.
Tabel 2. Penilaian Kriteria SKP
Keterangan Skala penilaian Nilai Sangat Baik 91 – 100 5 Baik 76 – 90 4 Cukup 66 – 75 3 Kurang 51 – 60 2 Sangat Kurang 0 – 50 1
Sumber  tabel  Merujuk  pada  penentuan  Skala  Rating Kecocokan  pada  journal  Mufizar  (2015).  Serta  pada penelitian dengan judul Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi Di STMIK Tasikmalaya Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (CSRID Journal, 155- 166).
Tabel  2  merupakan  kriteria  pembobotan  SKP. Berdasarkan data yang ada penulis memberikan poin 5 pada  rentang  skor  penilaian  antara  91  –  100  (sangat baik),  poin  4  rentang  nilai  76  –  90  (baik),  poin  3 rentang nilai 66 – 75 (cukup), poin 2 rentang nilai 51 – 60  (kurang)  dan  poin  1  dengan  rentang  nilai  0  -50 (sangat kurang).
Untuk  kriteria  penilain  BKD  dapat  dilihat  pada tabel 4 dan 5 berikut.

## Tabel 4. Penilaian Kriteria BKD
Keterangan Nilai Ada 5 Tidak ada 1
Sumber tabel merujuk pada Data SKP dan BKD Dosen Teknik Informatika Universitas Sulawesi Barat.
Berdasarkan data yang ada, pada umumnya untuk kriteria  BKD  penulis  memberikan  poin  5  jika  ada (memenuhi  kriteria)  dan  poin  1  jika  tidak  ada  (tidak memenuhi  kriteria),  sebagaimana  dapat  dilihat  pada tabel 5 berikut.

## Tabel 5. Penilaian BKD Khusus
Keterangan Skala Penilaian Nilai Sangat Baik >3 5 Baik 3 4 Cukup 2 3 Kurang 1 2 Sangat Kurang Tidak ada 1
Sumber tabel merujuk pada Data SKP dan BKD pada Dosen Teknik Informatika Universitas Sulawesi Barat.
Pada  tabel  5  diatas,  skala  penilaian  BKD  khusus diberikan poin 5 (sangat baik) jika dilakukan >3 kali, poin 4 (baik) jika dilakukan 3 kali, poin 3 (cukup) jika dilakukan 2 kali poin 2 (kurang) jika dilakukan 1 kali dan  poin  1  (sangat  kurang)  jika  tidak  ada.Adapun penilaiannya  secara  keseluruhan  adalah  sebagai berikut.
Tabel 6. Skala Prioritas
No Kriteria Poin BKD 1 Pengajaran 33,36 2 Penelitian 13,9 3 Pengabdian 13,9 4 Penunjang 30,58
SKP 1 Kerjasama 8,34 2 Kedisiplinan 3 Integritas Total 100%
Keterangan Tabel 6 Skala Prioritas:
Pengajaran = 33,36 hasil kali 2,78 * 12 Penelitian = 13,9 hasil kali 2,78 * 5 Pengabdian = 13,9 hasil kali 2,78 *5
Penunjang = 13,9 hasil kali 2,78 * 11 Kerjasama,kedisiplinan, integritas = 8,34 hasil kali 2,78 *3
Jumlah  Prioritas  100%  didapatkan  dari  hasil  jumlah kalkulasi  kriteria  SKP  dan  BKD  Dosen  prodi  teknik Informatika.  Pembobotan  dari  masing-masing kriterian dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 7. Pembobotan Kriteria No Nama Kriteria/At ribut Bobot  Pembulatan Nilai Bobot 1 Pengajaran 2,78 3 2 Penelitian 2,78 3 3 Pengabdian 2,78 3 4 Penunjang 2,78 3 5 Kerjasama 2,78 3 6 Kedisiplinan 2,78 3 7 Integritas 2,78 3 Jumlah 100%
Berdasarkan  data  yang  ada  pada  tabel  yang merujuk  pada  skala  prioritas.  Didapatkan  nilai  bobot 2,78 masing–masing kriteria yang di dapat dari hasil bagi  (100:36)  =2,78  atau  jika  dibulatkan  menjadi  3. Jadi masing-masing bobot preferensi= 3.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
3.1.Hasil Perhitungan Metode SAW
Penelitian  menggunakan  data  BKD  dan  SKP Dosen Universitas Sulawesi Barat tahun 2018 – 2019 semester  6  (Genap),  dimana  teknik  yang  akan digunakan  sesuai  dengan  metode  SAW  (Simple Additive Weighting). Dengan hasil dapat mengetahui siapa preferensi Alternatif (Dosen) yang memilki Nilai tertinggi  yang  mendapat  Predikat  Dosen  Teladan. Dapat dilihat berdasarkan Data yang dilampirkan pada Tabel data di bawah ini :
Tabel 8. Sub Kriteria BKD “Pengajaran” Rekap BKD semester 6 Genap 2018-2019
NO KRITERIA HIMPUNAN KRITERIA PENGAJARAN NILAI Ya Tidak Ada C1 Melaksanakan  Perkuliahan  /  Tutorial dan  Membimbing,  Menguji,  serta Menyelenggarakan Pendidikan di Laboratorium, Praktek Keguruan 5 1 C2 Membimbing Seminar 5 1 C3 Membimbing Kuliah Kerja Nyata, Praktek Kerja Nyata, Praktek Kerja Lapangan 5 1 C4 Membimbing dan Ikut Membimbing dalam Menghasilkan Disertasi, Tesis, Skripsi dan Laporan Akhir Studi 5 1 C5 Bertugas Sebagai Penguji Pada Ujian Akhir 5 1 C6 Membina Kegiatan Mahasiswa 5 1 C7 Mengembangkan Program Kuliah 5 1 C8 Mengembangkan Bahan Pengajaran 5 1 C9 Menyampaikan Orasi Ilmiah 5 1 C10 Membimbing Akademi Dosen yang Lebih Rendah Jabatannya 5 1 C11 Melaksanakan Kegiatan Data Sering dan Pengcangkokan Akademik Dosen 5 1 C12 Melakukan Kegiatan Pengembangan Diri untu Meningkatkan Kompetensi 5 1
Pada  tabel  8  diatas  menjelaskan  tentang  kriteria Pengajaran pada BKD yang terdiri dari himpunan sub kriteria C1 – C12. Dan pada kolom nilai diberikan poin 5  apabila  kriteria  memenuhi  dan  poin  1  jika  tidak memenuhi.
Tabel 9. Sub Kriteria BKD “Penelitian” NO KRITERIA
KRITERIA PENELITIAN NILAI
Ya Tidak ada C13 Menghasilkan karya ilmiah 5 1 NILAI Ya  Tidak ada C14 Menerjemahkan/Penyaduran buku Ilmiah 5 1 C15 Mengedit/menyunting Karya Ilmiah 5 1 C16 Membuat rencana dan karya teknologi yang dipatenkan 5 1 C17 Membuat rancangan dan karya teknologi, rancangan dan karyaseni management 5 1
Pada  tabel  9  diatas  menjelaskan  tentang  kriteria Penelitian pada BKD yang terdiri dari himpunan sub kriteria  C13  –  C17.  Dan  pada  kolom  nilai  diberikan poin 5 apabila kriteria memenuhi dan poin 1 jika tidak memenuhi.
Tabel 10. Sub Kriteria BKD “Pengabdian”
NO KRITERIA KRITERIA PENGABDIAN NILAI
Ya Tidak
Ada C18 Menduduki Jabatan Pimpinan 5 1 C19 Melaksanakan Pengembangan hasil pendidikan dan penelitian 5 1 C20 Memberi  latihan/  penyuluhan/ penataran/ceramah pada masyarakat 5 1 C21 Memberi  pelayanan  kepada masyarakat  atau  kegiatan  lain yang  menunjang  pelaksanaan tugas  umum  pemerintah  dan pembangunan. 5 1 C22 Membuat/Menulis
Karya Penelitian 5 1
Pada tabel 10 diatas menjelaskan tentang kriteria Pengabdian pada BKD yang terdiri dari himpunan sub kriteria  C18  –  C22.  Dan  pada  kolom  nilai  diberikan poin 5 apabila kriteria memenuhi dan poin 1 jika tidak memenuhi.
Tabel 11. Sub Kriteria BKD “Penunjang”
NO
KRITERIA  KRITERIA PENUNJANG NILAI Ya Tidak Ada C23 Menjadi anggota dalam suatu panitia/badan pada perguruan tinggi 5 1 C24 Menjadi  anggota  panitia/badan pada lembaga pemerintah 5 1 C25 Menjadi anggota organisasi profesi 5 1
C26 Mewakili perguruan tinggi/lembaga pemerintah 5 1 C27 Menjadi anggota delegasi nasional ke pertemuan internasional 5 1 C28 Berperan secara aktif dalam pertemuan ilmiah 5 1 C29 Mendapat penghargaan/tanda jasa 5 1 C30 Menulis  buku  pelajaran  SMTA ke  bawah  yang  diterbitkan  dan diedarkan secara nasional 5 1 C31 Mempunyai prestasi di bidang olahraga/humniora 5 1 C32 Keanggotaan dalam organisasi profesi Dosen 5 1 C33 Keanggotaan dalam Tim Penilai 5 1
Pada tabel 11 diatas menjelaskan tentang kriteria Penunjang pada BKD yang terdiri dari himpunan sub kriteria  C23  –  C33.  Dan  pada  kolom  nilai  diberikan poin 5 apabila kriteria memenuhi dan poin 1 jika tidak memenuhi.
Tabel 12. Sub Kriteria BKD “Khusus”
NO KRITERIA KRITERIA YANG DILAKUKAN LEBIH DARI SATU Skala  Nilai
C4 Membimbing dan Ikut Membimbing dalam Menghasilkan  Disertasi,  Tesis, Skripsi dan Laporan Akhir Studi > 3 5 C5 Bertugas Sebagai Penguji Pada Ujian Akhir 3 4 C13 Menghasilkan karya ilmiah 2 3 C20 Memberi latihan/ penyuluhan/ penataran/ceraah pada masyarakat 1 2 C32 Keanggotaan dalam organisasi profesi Dosen tidak ada 1
Pada tabel 12 diatas menjelaskan tentang kriteria BKD Khusus yang terdiri dari: penelitian, pengabdian dan penunjang yang dilakukan lebih dari satu kali yang memiliki  nilai  khusus,  yang  dapat  di  perbandingkan. Pada BKD yang terdiri dari himpunan sub kriteria C4, C5,  C13.  Dan  seterusnya.  Dan  pada  kolom  nilai diberikan poin 5 apabila penelitian dilakukan > dari 3 kali, poin 4 apabila dilakukan sebanyak 3 kali, poin 3 apabila  dilakukan  sebanyak  2  kali,  poin  2  apabila dilakukan hanya 1 kali. Dan poin 1 apabila tidak ada.
Tabel 13. Sub Kriteria SKP NO KRITERIA KRITERIA SKP NILAI Ya Tidak Ada C34 Kriteria Kerjasama 5 1 C35 Kriteria Kedisiplinan 5 1 C36 Kriteria Integritas 5 1
Pada tabel 13 diatas menjelaskan tentang kriteria Kerjasama,  Kedisiplinan,  dan  Integritas  pada  SKP yang terdiri dari himpunan sub kriteria C34, C35, C36. Dan pada kolom nilai diberikan poin apabila kriteria tersebut memiliki rentang nilai antara:   91 – 100   poin 5  (sangat  baik),  dengan  nilai  antara  76  –  90  poin  4 (baik),dengan  nilai  antara  66  –  75  poin  3  (cukup), dengan nilai 51 – 60 poin 2 (kurang),jika nilai 0 – 50 poin 1 (sangat kurang).
Adapun Langkah-langkah penyelesaiannya secara detail  dapat  dilihat  pada  lampiran.  Hasil  dari perhitungan metode SAW dapat dilihat pada gambar 2 berikut.

## Gambar 3. Rating Kecocokan Data Alternatif pada Ms. Excel
Gambar  3  diatas  di  dapat  dari  hasil  pencocokan dari  masing-masing  kriteria  BKD  dan  SKP  Tahun 2018-2019  Genap  berdasarkan  nilai  yang  dapat  di perbandingkan.  Dosen  Unsulbar  Program  Studi Teknik Informatika. Setelah di dapat rating kecocokan langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  sifat  dari masing-masing  kriteria  apakah  bernilai  benefit  atau cost.
a.  Dikatakan  bernilai  benefit  apabila  atribut  banyak memberikan keuntungan bagi pengambil keputusan,  sedangkan  atribut  biaya  merupakan atribut  yang  banyak  memberikan  pengeluaran (biaya) bagi pengambil keputusan.
b.  Apabila berupa atribut keuntungan maka nilai Rii = (Xij / Max {Xij}) dari tiap kolom, sedangkan untuk atribut biaya, nilai Rii = (Xij / Min {Xij}) dari tiap kolom  atribut  di  bagi  dengan  nilai  (Xij)  setiap kolom. Maka di dapat hasil Max pada tabel 4.8
Sehingga  hasil  akhirnya  dapat  dilihat  pada  tabel 14 berikut.
Tabel 14. Nilai Preferensi Hasil dari Perhitungan Menggunakan
microsoft excel No  Nama Dosen Hasil 1 Muh Fahmi Rustan 89,75 2 Dian Megah Sari 93,05 2 Arnita Irianti 92,65 4 Nuramlamsyah Zulkarnain 92,30 5 Heliawaty Hamrul 92,15
6 Sugiarto Cokrowibowo 94,90
Tabel 14 merupakan hasil dari perhitungan yang dilakukan menggunakan Microsoft Excel dimana hasil normalisasi matriks keputusan R nilai rij dikali dengan bobot  preferensi  (W)  yang  telah  telah  ditentukan. Dapat  dilihat  nilai  yang  lebih  tinggi  terdapat  pada Dosen Sugiarto Cokrowibowo dengan Nilai 94,90.

## 3.2.Antar Muka Program
Hasil  analisa  metode  SAW  kemudian  di impelementasikan  kedalam  aplikasi  berbasis  website sehingga  memudahkan  user  untuk  melakukan perhitungan Kinerja Dosen Teladan. Adapun tampilan user  interfacenya dapat  dilihat  pada  gambar  3-8 berikut.

## Gambar 4. Tampilan Login
Gambar 4 merupakan tampilan login dimana admin memasukkan  username  dan  password.  Untuk menampilkan  halaman  menu  yang  tersedia  pada program seperti: Saw, Home, Nilai, kriteria, Alternatif, Rangking, dan Laporan sehingga dapat di akses oleh user.

## Gambar 5. Penilaian Kriteria
Gambar  5  menunjukkan  Data  Nilai  Preferensi untuk  menampilkan  nilai  yang  dijadikan  kategori penilaian seperti sangat baik, baik, cukup, kurang, dan sangat  kurang.  Data  diperoleh  berdasarkan  skala perbandingan yang dibuat dengan melihat Data Yang ada  pada  penelitian  yaitu  BKD  dan  SKP  Dosen Unsulbar Prodi Teknik Informatika.
Gambar 6. Data Kriteria: Input Kriteria, Tipe dan Bobot Kriteria.
Gambar 6 menampilkan Data Kriteria yang terdiri dari Nama Kriteria, Tipe Kriteria, dan Bobot Kriteria. Pada kolom nama kriteria tersebut C1- C36 di dapat dari sub kriteria yang digunakan pada Data SKP dan BKD dosen yang terdiri dari: pengajaran, Penelitian, Pengabdian,  Penunjang,  Kerjasama,  Kedisiplinan, Integritas, pada tipe kriteria menggunakan sifat benefit dimana  kriteria  memiliki  komponen  penting  atau bermanfaat pada Dosen yang termasuk pada Tridarma Dosen. Pada bobot kriteria ditentukanberdasarkan data BKD  dan  SKP  dosen  Unsulbar  Prodi  Teknik Informatika.

## Gambar 7. Data Perangkingan.
Gambar 7 menampilkan Alternatif, Kriteria, dan Nilai  Dimana  alternatif  di  dapatkan  dari  objek penelitian  atau  Dosen  Prodi  Teknik  Informatika, Kriteria  yang  didapatkan  dari  sumber  data  BKD  dan SKP  tahun  2019  yang  digunakan  di  prodi  teknik informatika, dan Nilai di dapatkan dari hasil BKD dan SKP  yang  telah  akumulasikan  sesuai  rentang  skala penilaian yang digunakan.
Gambar 8. Hasil Alternatif
Gambar  8  Hasil  Alternatif  menampilkan  Nama Alternatif  (Dosen)  dan  jumlah  Akumulasi  data  BKD dan SKP pada tiap-tiap masing Dosen Unsulbar  Prodi Tenik Informatika.

## Gambar 9. Grafik Perangkingan
Gambar  9  menampilakan  Grafik  Perangkingan berdasarkan  hasil  alternatif  yang  dapat  dibedakan berdasarkan  Warna,  Nilai  dan  Nama  dosen  dimana pada  grafik  tersebut  menunjukkan  hasil  persentase berdasarkan data SKP dan BKD Dosen Unsulbar Prodi Teknik Informatika.
3.3. Black Box Testing.
Pengujian Blackbox
Menurut  Jaya  Snadika  Tri  (2018),  Black-Box Testing merupakan Teknik pengujian perangkat lunak yang  berfokus  pada  spesifikasi  fungsional  dari perangkat  lunak.Blackbox  Testing  bekerja  dengan mengabaikan  struktur  kontrol  sehingga  perhatiannya difokuskan pada informasi domain.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  penelitian  yang  sudah  dilakukan dengan  merujuk  pada  data  yang  ada,  dan  referensi- referensi  yang  telah  menambah  ilmu  pengetahuan yang  baru  maka,  penulis  dapat  menarik  kesimpulan dari  penelitian  mengenai:  Penentuan  Dosen  Teladan Berdasarkan Penilaian Kinerja Menggunakan Metode Simple  Additive  Weighting  (Studi  Kasus  Dosen Unsulbar)  dapat  di  implementasikan  dengan  melihat rujukan pada perhitungan manual dan program dimana data yang dihasilkan sama nilai tertinggi tetap dimiliki oleh  A6  (Sugiarto  Cokrowibowo)  dimana  dapat dibuktikan dalam perhitungan excel A6 diperoleh nilai 94,90  perhintungan  secara  manual  nilai  94,89  dan Program  nilai  94,89  .  Dimana  dosen  yang  memilki predikat nilai yang lebih tinggi atau disebut juga dosen teladan  uiversitas  sulawesi  barat  prodi  teknik informatika jatuh kepada Dosen Sugiarto Cokrowibowo.

## Ucapan Terimakasih
Terima  kasih  yang  tak  terhingga  penulis  ucapkan kepada  Bapak  dan  Ibu  Dosen  serta  pihak  akademik Universitas  Sulawesi  Barat  yang  telah  banyak membantu  proses  penelitian  ini.  Tidak  lupa  terima kasih kepada Tim Reviewer dan Penerbit.

## Daftar Rujukan
[1] Asnawi,  M.F..  dan  Muwafiq  B.M.A.,2019,  Implementasi Metode Simple Addtive Weight (SAW) pada Sistem Pendukung keputusan Penentuan Dosen Berprestasi,Vol.6No.3.
[2] Erdawati.,  Linarta,  A.,  Ardianto,  S.,  dan  Yunita,  P.,  2016, Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Dosen  Berprestasi Menggunakan Metode Analytical HierarcyProcess(AHP),Vol.8No.2. [3] Kuntilatifah,S.,  dan  Irawan,  D.,  2017,  Sistem  Pendukung Keputusan  Guru  Berprestasi  di  SD  Negeri  04  Watuagung Menggunakan Metode SAW,Vol.5No.1.
[4] Mufizar,  T.,    2015,  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Dosen  Berprestasi  di  STMIK  Tasikmalaya  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),Vol.7No.3.
[5] Nurmawan,  H.,  Andriani,Y.F.,  dan  Kusrini,  2019,  Sistem Pendukung  Keputusan  Karyawan  Berprestasi  Pada  Pt.  Abc Dengan Metode Saw, Vol.5 No.1.
[6] Nurlaela,  S.,  Akmaluddin.,  Hadianti  S.,  dan  Yusuf  L,  2019, Penyeleksian  Jurusan  Terfavorit  Pada  SMK  Sirajul  Falah dengan Metode SAW, Vol.15 No. 1.
[7] Saputra, R.H., Baba, J.A., dan Siregar,G.Y.K.S., 2018, Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Modifikasi Skala Likert Dengan Metode Simple AdditiveWeighting,Vol.9No.1.