## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3571

## Perbandingan Metode WP dan SAW dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Tingkat Keberhasilan Guru Mengajar di Tingkat SMK

## Harmayani*, Reza Arvania Harahap
Fakultas Teknik, Teknik Informatika, Universitas Asahan, Kisaran, Indonesia Email: 1 Mayong3010@gmail.com, 2 Rezaharahap554@email.com, Email Penulis Korespondensi: Mayong3010@gmail.com
Abstrak− Untuk meningkatkan prestasi belajar murid, proses pembelajaran harus berlangsung dengan baik dengan didukung guru yang memiliki kompetensi, dan semangat pengajar. Dalam situasi yang ada saat ini sekolah tidak memiliki suatu sistem yang  dapat  membantu  menilai  tingkat  keberhasilan  mengajar  dari  seorang  guru  kepada  murid  di  sekolah,  sehingga  kepala sekolah maupun orang tua murid tidak dapat mengetahui keberhasilan guru dalam mengajar dan membimbing para siswa yang ada.  Menyadari  akan  masalah  tersebut,  penulis  tertarik  untuk  membangun  suatu  sistem  pendukung  keputusan  dengan melakukan  perbandingan  2  metode.  Peneliti  akan  menggunakan  metode  Weight  Product dan  Simple  Addictive  Weighting. Pada tahap ini hasil dari perhitungan metode Weight Product akan dibandingkan dengan hasil perhitungan dari metode Simple Additive Weighting. Dimana hasil perbandingan nya adalah terdapat hasil perbedaan yang tidak terlalu signifikan tetapi hasil perbandingan  lebih  dominan  mengarah  ke  metode  SAW.  Keakuratan  dari  metode  SAW  mencapai  nilai  90%  dikarenakan terdapat proses normalisasi dari nilai asli alternative. Sedangkan untuk metode WP hanya menggunakan pembobotan terhadap alternative yang ada.
Kata Kunci: Weight Product; Simple Additive Weighting; Sistem Pendukung Keputusan
Abstract− To improve student learning achievement, the learning process must take place well with the support of teachers who have competence, and the spirit of the teacher. In the current situation, schools do not have a system that can help assess the level of teaching success from a teacher to students at school, so that the principal and parents of students cannot know the success of teachers in teaching and guiding students. Realizing this problem, the writer is interested in building a decision support system by comparing 2 methods. Researchers will use the Weight Product and Simple Addictive Weighting methods. At this stage the results of the calculation of the Weight Product method will be compared with the results of the calculation of the Simple Additive Weighting method. Where the results of the comparison are that there are results that are not too significant but the results of the comparison are more dominant towards the SAW method. The accuracy of the SAW method reaches a value of 90% because there is a normalization process from the original alternative value. As for the WP method, it only uses a weighting of the existing alternatives.
Keywords : Weight Product; Simple Additive Weighting; Decision Support System

## 1. PENDAHULUAN
Sekolah memiliki peran yang sangat penting dalam mendidik penerus bangsa. Faktor yang dapat mempengaruhi keberhasilan  pendidikan  di  sekolah  yaitu:  guru,  siswa,  sarana  dan  prasarana,  lingkungan  pendidikan    dan kurikulum belajar. Dari berbagai faktor tersebut, guru merupakan peranan yang paling penting dan berpengaruh dalam dunia pendidikan pada proses kegiatan belajar mengajar. Untuk meningkatkan prestasi belajar murid, proses pembelajaran  harus  berlangsung  dengan  baik  dengan  didukung  guru  yang  memiliki  kompetensi,  dan  semangat pengajar. Dalam situasi yang ada saat ini sekolah tidak memiliki suatu sistem yang dapat membantu menilai tingkat keberhasilan  mengajar  dari  seorang  guru  kepada murid  di  sekolah,  sehingga  kepala  sekolah  maupun  orang  tua murid tidak dapat mengetahui keberhasilan guru dalam mengajar dan membimbing para siswa yang ada.
Menyadari akan masalah tersebut, penulis tertarik untuk membangun suatu sistem pendukung keputusan dengan  melakukan  perbandingan  2  metode.  Pengambilan  keputusan  merupakan  sebuah  langkah  yang  penting, sehingga  hasil  yang  didapatkan  akan  sesuai  dengan  yang  diharapkan,  dengan  bantuan  metode  pengambilan keputusan dapat  dilakukan dengan lebih mudah, dan hasil yang didapatkan juga dapat  lebih memuaskan  (Sari, 2018). Pada sistem pendukung keputusan ada beberapa metode yang dapat digunakan dalam menyelesaikan suatu permasalahan. Sesuai permasalahan tersebut peneliti akan menggunakan metode Weight Product (WP) dan Simple Addictive  Weighting  (SAW).  Pemilihan  metode  WP  dikarenakan  memiliki  adanya  kemampuan  dalam menganalisis alternative keputusan berdasarkan kriteria yang ada tanpa perlu normalisasi, sedangkan pemilihan metode Simple Additive Weighting (SAW) merupakan suatu metode dengan cara pembobotan dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut dari kriteria yang ditetapkan  (H.Harmayani, 2020). Dari kedua metode tersebut memiliki kecocokan untuk dilakukan perbandingan metode dalam hal menyelesaikan permasalahan pada penentuan tingkat keberhasilan guru mengajar di tingkat SMK.
Berdasarkan permasalahan di atas, penulis tertarik untuk membuat judul “Perbandingan Metode WP dan SAW dalam Sistem Pendukung Keputusan untuk Menentukan Tingkat Keberhasilan Guru Mengajar di Tingkat SMK”. Perbandingan dua metode dilakukan agar didapat hasil yang lebih akurat dalam memberikan rekomendasi bagi  pengambil  keputusan.  Perbandingan  dari  kedua  metode  tersebut  juga  akan  diterapkan  kedalam  sebuah aplikasi,  sehingga  lebih  mempermudah  pengambil  keputusan.  Metode  WP  memiliki  kesamaan  dengan  metode

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3571
Submitted: 01/01/2022 ; Accepted: 05/03/2022 ; Published: 25/04/2022
SAW  dalam  hal  pembobotan  kriteria  [1]  sehingga  dapat  berguna  dalam  hal  perbandingan  metode  untuk mendapatkan tingkatan yang lebih efektif dalam penentuan tingkat keberhasilan guru mengajar.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut merupakan tahapan penelitian yang dilakukan a. Identifikasi Masalah
Identifikasi  masalah  merupakan  langkah  awal  yang  penting  dalam  proses  penelitian.  Ketika  peneliti menangkap  fenomena  yang  berpotensi  untuk  diteliti,  langkah  selanjutnya  yang  mendesak  adalah mengidentifikasi masalah dari fenomena yang diamati tersebut.
b. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  merupakan  kegiatan  mencari  data  di  lapangan  yang  akan  digunakan  untuk  menjawab permasalahan  penelitian.  Validitas  instrumen  pengumpulan  data  serta  kualifikasi  pengumpul  data  sangat diperlukan untuk memperoleh data yang berkualitas. Saat mengumpulkan data, peneliti harus tekun, sabar, dan tidak  putus  asa.  Peneliti  harus  sabar  untuk  berjalan  dari rumah  ke  rumah,  atau  mendatangi  instansi  tertentu untuk mengadakan wawancara atau membagi kuesioner.
c. Analisis Data
Analisis data yaitu cara untuk mengolah data menjadi sebuah informasi agar data tersebut mudah dipahami dan dapat bermanfaat untuk solusi sebuah permasalahan. Analisis data juga dapat diartikan menjadi kegiatan yang dilakukan untuk untuk merubah data hasil dari penelitian menjadi informasi yang nantinya dapat dipergunakan untuk mengambil kesimpulan. Analisis data disebut juga pengolahan data dan penafsiran data. Analisis data adalah  rangkaian  kegiatan  penelaahan,  pengelompokan,  sistematisasi,  penafsiran  dan  verifikasi  data  agar sebuah fenomena memiliki nilai social, akademis dan ilmiah.
d. Analisa Sistem
Analisa  sistem  adalah  penjabaran  dari  suatu  sistem  informasi  yang  utuh  ke  dalam  berbagai  macam  bagian komponennya dengan maksud agar kita dapat mengidentifikasi atau mengevaluasi berbagai macam masalah maupun  hambatan  yang  akan  timbul  pada  sistem  sehingga  nantinya  dapat  dilakukan  penanggulangan, perbaikan atau juga pengembangan.
e. Perancangan Sistem
Perancangan sistem adalah sebuah kegiatan merancang dan menentukan cara mengolah sistem informasi dari hasil  analisa  sistem  sehingga  dapat  memenuhi  kebutuhan  dari  pengguna  termasuk  diantaranya  perancangan user interface, data dan aktivitas proses.
f. Implementasi Sistem
Implementasi Sistem adalah prosedur yang dilakukan untuk menyelesaikan desain yang ada dalam dokumen yaitu desain sistem yang disetujui, serta menguji, menginstal, memulai, serta menggunakan sistem yang baru atau  sistem  yang  diperbaiki.  Implementasi  sistem  ini  adalah  tahapan  untuk  mengetahui  akan  berhasil  atau tidaknya  suatu sistem aplikasi yang dibangun.
g. Maintenance
System  Maintenance  atau  perawatan  sistem  adalah  pelayanan  yang  diberikan  setelah  implementasi  sistem dilakukan.  Sistem  maintenance  ini  diperlukan  agar  sistem  yang  telah  terpasang  dapat  selalu  bekerja  sesuai
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Analisis Data Perancangan Sistem Implementasi Maintenance

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3571
Submitted: 01/01/2022 ; Accepted: 05/03/2022 ; Published: 25/04/2022
fungsinya. Sistem yang tidak bekerja sesuai fungsinya dapat mengakibatkan pekerjaan terhambat dan ini berarti kerugian pada sebuah perusahaan. Dengan melakukan sistem maintenance secara berkala maka selain seluruh sistem tetap bekerja sesuai fungsinya, juga kerusakan dapat dicegah dan sistem menjadi lebih awet.

## 2.2. Metode Weighted Product
Metode  W.P  menggunakan  perkalian  untuk  menghubungkan  rating  atribut,  dimana  rating  setiap  atribut  harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut yangg bersangkutan.  Proses ini sama halnya dengan proses normalisasi. Preferensi untuk alternatif Ai diitunjukkan pada persamaan sebagai berikut:
Si= ∏ = 1 𝑥 𝑖𝑗 𝑤𝑗 𝑛 𝑗 (1)
Relatiif dari setiiap alternatiif, ditunjukkan pada perrsamaan sebagaii beriikut:
𝑉𝑖 = ∏ =1 𝑥 𝑖𝑗𝑤𝑗 𝑛 𝑗 ∏ =1 (𝑥 𝑗)𝑤𝑗 𝑛 𝑗 (2)

## 2.3. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  SAW  sering  juga  diikenal istiilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode  SAW adalah mencari penjumlahan dari rating kinerja pada setiap alternatif pada semua atriibut.
Rumus pada Aribut benefit :
𝐫 𝒊𝒋 = { 𝐱 𝒊𝒋
𝐌𝐚𝐱  𝐱 𝒊𝒋 (3)
Rumus pada Aribut Cost :
𝐫 𝒊𝒋 = { 𝐌𝐢𝐧  𝐱 𝒊𝒋 𝐱 𝒊𝒋 (4)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis Data
Berdasarkan hasil observasi  lapangan dan kuesioner yang telah diisi  oleh pihak SMKS  Citra Abdi Negoro dan tercantum sebagai lampiran diakhir bagian penelitian ini. Maka dibutuhkan analisis data sebagai berikut :
Tabel 1. Data Nilai Kriteria [1] No. Kriteria Nilai 1 Jumlah Absensi 95 2 Rencana Pembelajaran 90 3 Masa Mengajar 75 4 Media Pembelajaran 80 5 Disiplin 85 Tabel 2 . Data Parameter Kriteria Kriteria Parameter Nilai Bobot Jumlah Absensi <=1 1 2-3 2 4-5 3 6-9 4 >=10 5 Rencana Pembelajaran Kurang Baik 1 Biasa Saja 2 Cukup Baik 3 Baik 4 Sangat Baik 5 Masa Mengajar <=5 Tahun 1 6-10 Tahun 2 11-15 Tahun 3 16-25 Tahun 4 >25 Tahun 5 Media Pembelajaran Kurang Berinovasi 1 Biasa saja 2 Cukup Berinovasi 3

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3571
Kriteria Parameter Nilai Bobot Berinovasi 4 Sangat Berinovasi 5 Disiplin Sangat Tidak Disiplin 1 Tidak Disiplin 2 Cukup Disiplin 3 Disiplin 4 Sangat Disiplin 5
Dalam analisis data sistem juga membutuhkan data-data asli yang harus diolah menjadi data nilai alternatif untuk menyesuaikan dengan metode dari penelitian yang digunakan. Data tersebut dapat dililhat pada tabel berikut
Tabel 3 . Data Guru Mengajar WP [2] No Nama C01 C02 C03 C04 C05 1 Erpan 0 Baik 6 Tahun Cukup Disiplin 2 Nurul 0 Cukup Baik 6 Tahun Inovasi Disiplin 3 Rizal 0 Baik 6 Tahun Inovasi Disiplin 4 Tetuko 0 Baik 4 Tahun Cukup Disiplin 5 Dedi 2 Baik 8 Tahun Biasa Disiplin 6 Agustami 3 Baik 4 Tahun Biasa Disiplin 7 Iudah 0 Cukup Baik 5 Tahun Biasa Disiplin 8 Miftah 0 Baik 6 Tahun Cukup Disiplin 9 Windi 1 Baik 5 Tahun Biasa Disiplin 10 Wulan 0 Baik 6 Tahun Inovasi Disiplin

## 3.1.1 Penerapan Metode Weighted Product (WP)
Pada analisa proses sistem penggunaan metode Weight Product [2] membutuhkan nilai kriteria dan bobot kriteria yang  akan  di  proses  beserta  nilai  alternatif  untuk  melakukan  penentuan  tingkat  keberhasilan  guru  mengajar  di SMKS Citra Abdi Negoro. Langkah-langkah yang digunakan metode WP adalah: a. Menentukan Alternatif [3]
b. Menentukan kriteria dan bobot masing-masing kriteria [4]
c. Melakukan perhitungan nilai relatif bobot awal (wj).  Dimana Σ wj = 1 [5]
d. Membuat matriks perbandingan alternatif dan kriteria [6]
e. Melakukan perhitungan nilai vektor S [7]
f. Melakukan perhitungan nilai preferensi relatif (Vektor V)
g. Merangking alternatif [8]

## A. Menentukan alternatif
Hal  pertama  yang  dilakukan  dalam  penyelesaian  metode  weight  product  adalah  menentukan  alternatif  untuk pemilihan dari keputusan. Dimana alternatif bisa disingkat menjadi (A), sesuai urutan dari alternatif akan dibuat nomor yang terurut. Data penentuan alternatif dapat dilihat pada table dibawah ini:
Tabel 4 . Tabel Alternatif [3] Kode Nama Alternatif A1 Erpan A2 Nurul A3 Rizal A4 Tetuko A5 Dedi A6 Agustami A7 Iudah A8 Miftah A9 Windi A10 Wulan

## B. Menentukan kriteria dan bobot masing-masing kriteria
Kita harus menentukan kriteria yang dapat dijadikan acuan dalam pengambilan sebuah keputusan, yakni Ci dan masing-masing sifat kriteria yakni Cost atau Benefit. Dari masing-masing kriteria tersebut akan ditentukan nilai yang menjadi atribut cost atau atribut benefit. Atribut cost memiliki makna yaitu semakin kecil nilai suatu atribut maka akan semakin baik, sedangkan benefit merupakan suatu keuntungan yaitu semakin besar nilai suatu atribut maka akan semakin baik. Seperti terlihat pada tabel dibawah ini:

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3571
Tabel 5 . Tabel Kriteria [4] Kriteria Bobot Cost/Benefit Kode Jumlah Absensi 95 Cost C1 Rencana Pembelajaran 90 Benefit C2 Masa Mengajar 75 Benefit C3 Media Pembelajaran 80 Benefit C4 Disiplin 85 Benefit C5 Jumlah 425

## C. Melakukan  perhitungan nilai relatif bobot awal
Pada tahap ini perhitungan dilakukan dengan menggunakan rumus sebagai berikut : C1 = 95/425 = 0.22 C2 = 90/425 = 0.21 C3 = 75/425 = 0.18 C4 = 80/425 = 0.19 C5 = 85/425 = 0.20 Dengan total nilai bobot relatif harus sama dengan 1. Σ Wj = 0.22+0.21+0.18+0.19+0.20 = 1
Tabel 6. Nilai relatif bobot [5] Bobot/ kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Σ wj Bobot kepentingan 0.22 0.21 0.18 0.19 0.20 1

## D. Membuat matriks perbandingan alternatif dan kriteria
Setelah  didapat  nilai relatif  bobot  maka  selanjutnya  adalah  pengisian  nilai  dari  tiap  alternatif  dengan  membuat matriks  perbandingan  antara  alternatif  dan  kriteria  berdasarkan  nilai  asli  dari  data.  Untuk  pengisian  nilai perbandingan alternatif dan kriteria dapat dilihat pada tabel 3 data guru mengajar dan sesuaikan dengan tabel 2 parameter kriteria sebagai acuan pilihan pengisian. Matriks perbandingan dapat dilihat pada tabel sebagai berikut
Tabel 7 . Matriks perbandingan alternatif dan kriteria [6]
Alternatif / Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 1 4 2 3 4 A2 1 3 2 4 4 A3 1 4 2 4 4 A4 1 4 1 3 4 A5 2 4 2 2 4 A6 2 4 1 2 4 A7 1 3 1 2 4 A8 1 4 2 3 4 A9 1 4 1 2 4 A10 1 4 2 4 4

## E. Melakukan perhitungan nilai Vektor S
Pada tahap ini perhitungan nilai vektor S dengan cara memangkatkan nilai dari alternatif. Untuk memangkatkan nilai dari alternatif  terlebih dahulu buat nilai pangkatnya. Nilai dari pangkat diambil dari nilai relatif bobot sesuai atribut yang ada. Jika nilai atribut benefit maka menggunakan perkalian 1 sedangkan atribut cost maka dikalikan dengan nilai (-1). Perhitungan sebagai berikut : C1 = 0.22 * (-1) = -0.22 (Cost) C2 = 0.21 * 1 = 0.21 (Benefit) C3 = 0.18 * 1 = 0.18 (Benefit) C4 = 0.19 * 1 = 0.19 (Benefit) C5 = 0.20 * 1 = 0.20 (Benefit) Maka didapat hasil sebagai berikut :
Tabel 8. Pangkat nilai bobot Pangkat -0.22 0.21 0.18 0.19 0.20
Untuk perhitungan vektor S adalah sebagai berikut :
A1 = (1^(-0.22))*(4^0.21)*(2^0.18)*(3^0.19)*(4^0.20) A2 = (1^(-0.22))*(3^0.21)*(2^0.18)*(4^0.19)*(4^0.20)
A3 = (1^(-0.22))*(4^0.21)*(2^0.18)*(4^0.19)*(4^0.20)

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3571
Submitted: 01/01/2022 ; Accepted: 05/03/2022 ; Published: 25/04/2022
A4 = (1^(-0.22))*(4^0.21)*(1^0.18)*(3^0.19)*(4^0.20) A5 = (2^(-0.22))*(4^0.21)*(2^0.18)*(2^0.19)*(4^0.20) A6 = (2^(-0.22))*(4^0.21)*(1^0.18)*(2^0.19)*(4^0.20) A7 = (1^(-0.22))*(3^0.21)*(1^0.18)*(2^0.19)*(4^0.20) A8 = (1^(-0.22))*(4^0.21)*(2^0.18)*(3^0.19)*(4^0.20) A9 = (1^(-0.22))*(4^0.21)*(1^0.18)*(2^0.19)*(4^0.20)
A10 = (1^(-0.22))*(4^0.21)*(2^0.18)*(4^0.19)*(4^0.20)
Hasil perhitungan diatas dapat dilihat pada table berikut :
Tabel 9 . Perhitungan vektor S[7] Alternatif S A1 2.4642 A2 2.4501 A3 2.6027 A4 2.1752 A5 1.9588 A6 1.7291 A7 1.8958 A8 2.4642 A9 2.0139 A10 2.6027

## F. Melakukan Perankingan
Setelah semua langkah perhitungan selesai. Maka langkah terakhir adalah perangkingan. Hasil perangkingan dapat dilihat dibawah ini :
Tabel 10 . Hasil Ranking[8] Alternatif S Rangking A1 2.4642 3 A2 2.4501 5 A3 2.6027 1 A4 2.1752 6 A5 1.9588 8 A6 1.7291 9 A7 1.8958 10 A8 2.4642 4 A9 2.0139 7 A10 2.6027 2

## 3.1.2 Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Pada analisis proses sistem penggunaan metode Simple Additive Weighting (SAW) membutuhkan nilai bobot dari kriteria untuk setiap alternative, selanjutnya akan dilakukan proses perhitungan nilai total keseluruhan alternatif. Dari masing-masing kriteria memiliki nilai bobotnya, seperti terlihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 11 . Bobot Kriteria Kriteria Bobot C1-Jumlah Absensi 0.22 C2-Rencana Pembelajaran 0.21 C3-Masa Mengajar 0.18 C4-Media Pembelajaran 0.19 C5-Disiplin 0.20

## A. Penetuan Data Alternatif
Berikut ini merupakan data alternative tingkat keberhasilan guru mengajar yang dapat dilihat dari tabel berikut:
Tabel 12. Matriks perbandingan nilai alternatif DATA Jumlah Absensi Rencana Pembelajaran Masa Mengajar Media Pembelajaran Disiplin Alternatif Cost Benefit Benefit Benefit Benefit A1 1 4 2 3 4 A2 1 3 2 4 4

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3571
DATA Jumlah Absensi Rencana Pembelajaran Masa Mengajar Media Pembelajaran Disiplin A3 1 4 2 4 4 A4 1 4 1 3 4 A5 2 4 2 2 4 A6 2 4 1 2 4 A7 1 3 1 2 4 A8 1 4 2 3 4 A9 1 4 1 2 4 A10 1 4 2 4 4

## B. Normalisasi
Fungsi dari normalisasi adalah untuk menghitung rating kinerja ternormalisasi dari alternatif diatas Maka, akan didapat nilai sebagai berikut:
1. Untuk kriteria C1 (Cost)
𝒙 𝒊𝒋 𝑀𝑖𝑛 (1; 1; 1; 1; 2; 2; 1; 1; 1; 1) 1 + 1 1 = 1
𝒙 𝒊𝒋 𝑀𝑖𝑛 (1; 1; 1; 1; 2; 2; 1; 1; 1; 1) 1 + 1 1 = 1
𝒙 𝒊𝒋 𝑀𝑖𝑛 (1; 1; 1; 1; 2; 2; 1; 1; 1; 1) 1 + 1 1 = 1
𝒙 𝒊𝒋 𝑀𝑖𝑛 (1; 1; 1; 1; 2; 2; 1; 1; 1; 1) 1 + 1 1 = 1
𝒙 𝒊𝒋 𝑀𝑖𝑛 (1; 1; 1; 1; 2; 2; 1; 1; 1; 1) 2 + 1 2 = 0.5
𝒙 𝒊𝒋 𝑀𝑖𝑛 (1; 1; 1; 1; 2; 2; 1; 1; 1; 1)
2 + 1 2 = 0.5
𝒙 𝒊𝒋 𝑀𝑖𝑛 (1; 1; 1; 1; 2; 2; 1; 1; 1; 1)
1 + 1
1 = 1
𝒙 𝒊𝒋 𝑀𝑖𝑛 (1; 1; 1; 1; 2; 2; 1; 1; 1; 1) 1 + 1
1 = 1
𝒙 𝒊𝒋 𝑀𝑖𝑛 (1; 1; 1; 1; 2; 2; 1; 1; 1; 1) 1 + 1 1 = 1
𝒙 𝒊𝒋 𝑀𝑖𝑛 (1; 1; 1; 1; 2; 2; 1; 1; 1; 1) 1 + 1 1 = 1
2. Untuk kriteria C2 (Benefit)
𝒙 𝒊𝒋 4 𝑀𝑎𝑥 (4; 3; 4; 4; 4; 4; 3; 4; 4; 4) + 4 4 = 1
𝒙 𝒊𝒋 3 𝑀𝑎𝑥 (4; 3; 4; 4; 4; 4; 3; 4; 4; 4) + 3 4 = 0.75 𝒙 𝒊𝒋 4 𝑀𝑎𝑥 (4; 3; 4; 4; 4; 4; 3; 4; 4; 4) + 4 4 = 1
𝒙 𝒊𝒋 4
𝑀𝑎𝑥 (4; 3; 4; 4; 4; 4; 3; 4; 4; 4) + 4 4 = 1
𝒙 𝒊𝒋 4 𝑀𝑎𝑥 (4; 3; 4; 4; 4; 4; 3; 4; 4; 4) + 4
4 = 1
𝒙 𝒊𝒋 4 𝑀𝑎𝑥 (4; 3; 4; 4; 4; 4; 3; 4; 4; 4) + 4 4 = 1
𝒙 𝒊𝒋 3 𝑀𝑎𝑥 (4; 3; 4; 4; 4; 4; 3; 4; 4; 4) + 3 4 = 0.75 𝒙 𝒊𝒋 4 𝑀𝑎𝑥 (4; 3; 4; 4; 4; 4; 3; 4; 4; 4) + 4 4 = 1
𝒙 𝒊𝒋 4 𝑀𝑎𝑥 (4; 3; 4; 4; 4; 4; 3; 4; 4; 4) + 4 4 = 1
𝒙 𝒊𝒋 4 𝑀𝑎𝑥 (4; 3; 4; 4; 4; 4; 3; 4; 4; 4) + 4 4 = 1
3. Untuk kriteria C3 (Benefit)
𝒙 𝒊𝒋 2
𝑀𝑎𝑥 (2; 2; 2; 1; 2; 1; 1; 2; 1; 2) + 2 2 = 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3571
𝒙 𝒊𝒋 2 𝑀𝑎𝑥 (2; 2; 2; 1; 2; 1; 1; 2; 1; 2) + 2 2 = 1 𝒙 𝒊𝒋 2
𝑀𝑎𝑥 (2; 2; 2; 1; 2; 1; 1; 2; 1; 2) + 2 2 = 1
𝒙 𝒊𝒋 1
𝑀𝑎𝑥 (2; 2; 2; 1; 2; 1; 1; 2; 1; 2) + 1 2 = 0.5
𝒙 𝒊𝒋 2
𝑀𝑎𝑥 (2; 2; 2; 1; 2; 1; 1; 2; 1; 2) + 2 2 = 1
𝒙 𝒊𝒋 1
𝑀𝑎𝑥 (2; 2; 2; 1; 2; 1; 1; 2; 1; 2) + 1 2 = 0.5
𝒙 𝒊𝒋 1 𝑀𝑎𝑥 (2; 2; 2; 1; 2; 1; 1; 2; 1; 2) + 1 2 = 0.5
𝒙 𝒊𝒋 2 𝑀𝑎𝑥 (2; 2; 2; 1; 2; 1; 1; 2; 1; 2) + 2 2 = 1
𝒙 𝒊𝒋 1 𝑀𝑎𝑥 (2; 2; 2; 1; 2; 1; 1; 2; 1; 2) + 1 2 = 0.5
𝒙 𝒊𝒋 2 𝑀𝑎𝑥 (2; 2; 2; 1; 2; 1; 1; 2; 1; 2) + 2 2 = 1
4. Untuk kriteria C4 (Benefit)
𝒙 𝒊𝒋 3 𝑀𝑎𝑥 (3; 4; 4; 3; 2; 2; 2; 3; 2; 4) + 3 4 = 0.75 𝒙 𝒊𝒋 4 𝑀𝑎𝑥 (3; 4; 4; 3; 2; 2; 2; 3; 2; 4) + 4 4 = 1
𝒙 𝒊𝒋 4 𝑀𝑎𝑥 (3; 4; 4; 3; 2; 2; 2; 3; 2; 4) + 4 4 = 1
𝒙 𝒊𝒋 3 𝑀𝑎𝑥 (3; 4; 4; 3; 2; 2; 2; 3; 2; 4) + 3 4 = 0.75 𝒙 𝒊𝒋 2 𝑀𝑎𝑥 (3; 4; 4; 3; 2; 2; 2; 3; 2; 4) + 2 4 = 0.5
𝒙 𝒊𝒋 2 𝑀𝑎𝑥 (3; 4; 4; 3; 2; 2; 2; 3; 2; 4) + 2 4 = 0.5
𝒙 𝒊𝒋 2 𝑀𝑎𝑥 (3; 4; 4; 3; 2; 2; 2; 3; 2; 4) + 2 4 = 0.5
𝒙 𝒊𝒋 3 𝑀𝑎𝑥 (3; 4; 4; 3; 2; 2; 2; 3; 2; 4) + 3 4 = 0.75 𝒙 𝒊𝒋 2 𝑀𝑎𝑥 (3; 4; 4; 3; 2; 2; 2; 3; 2; 4) + 2 4 = 0.5
𝒙 𝒊𝒋 4 𝑀𝑎𝑥 (3; 4; 4; 3; 2; 2; 2; 3; 2; 4) + 4 4 = 1
5. Untuk kriteria C5 (Benefit)
𝒙 𝒊𝒋 4 𝑀𝑎𝑥 (4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4) + 4 4 = 1
𝒙 𝒊𝒋 4 𝑀𝑎𝑥 (4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4) + 4 4 = 1
𝒙 𝒊𝒋 4 𝑀𝑎𝑥 (4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4) + 4 4 = 1
𝒙 𝒊𝒋 4 𝑀𝑎𝑥 (4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4) + 4 4 = 1
𝒙 𝒊𝒋 4 𝑀𝑎𝑥 (4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4) + 4 4 = 1
𝒙 𝒊𝒋 4
𝑀𝑎𝑥 (4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4) + 4 4 = 1
𝒙 𝒊𝒋 4 𝑀𝑎𝑥 (4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4) + 4 4 = 1
𝒙 𝒊𝒋 4 𝑀𝑎𝑥 (4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4) + 4 4 = 1
𝒙 𝒊𝒋 4 𝑀𝑎𝑥 (4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4) + 4 4 = 1

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3571
𝒙 𝒊𝒋 4 𝑀𝑎𝑥 (4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4; 4) + 4
4 = 1
Berdasarkan hasil tersebut diatas, dapat dibuat matriks normalisasi seperti tabel dibawah ini:
Tabel 13 . Normalisasi matriks perbandingan DATA Jumlah Absensi Rencana Pembelajaran Masa Mengajar Media Pembelajaran Disiplin Bobot Kriteria 22% 21% 18% 19% 20% A01 1 1 1 0.75 1 A02 1 0.75 1 1 1 A03 1 1 1 1 1 A04 1 1 0.5 0.75 1 A05 0.5 1 1 0.5 1 A06 0.5 1 0.5 0.5 1 A07 1 0.75 0.5 0.5 1 A08 1 1 1 0.75 1 A09 1 1 0.5 0.5 1 A10 1 1 1 1 1

## 3.2 Perbandingan Hasil
Perbandingan hasil merupakan hasil dan tahap akhir dari proses perhitungan metode sistem pendukung keputusan. Pada tahap ini hasil dari perhitungan metode Weight  Product akan dibandingkan dengan hasil perhitungan dari metode Simple Additive Weighting. Dimana hasil perbandingan nya adalah terdapat hasil perbedaan yang tidak terlalu signifikan tetapi  hasil perbandingan lebih dominan mengarah ke metode SAW. Keakuratan dari  metode SAW  mencapai  nilai  90%  dikarenakan  terdapat  proses  normalisasi  dari  nilai  asli  alternatif.  Sedangkan  untuk metode WP hanya menggunakan pembobotan terhadap alternative yang ada.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  dari  pembahasan  yang  telah  diuraikan  diatas,  maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan  yang  di harapkan dapat bermanfaat bagi pembaca. Adapun kesimpulan yang dapat diambil adalah sebagai berikut. Dalam situasi yang ada saat ini sekolah tidak memiliki suatu sistem yang dapat membantu menilai tingkat keberhasilan mengajar dari seorang guru kepada murid di sekolah, sehingga kepala sekolah maupun orang tua murid tidak dapat mengetahui  keberhasilan  guru  dalam  mengajar  dan  membimbing  para  siswa  yang  ada.  Implementasi  dan membangun  sistem  pendukung  keputusan  dengan  perbandingan  metode  WP  dan  SAW  menggunakan  bahasa pemrograman  PHP  dan  database  MySQL.  Yang  kemudian  sistem  ini  nantinya  akan  di  gunakan  oleh  Sekolah Menengah  Kejuruan  yang  membutuhkan  untuk  menilai  keberhasilan  guru  mengajar.  Perancangan  sistem pendukung keputusan penentuan tingkat keberhasilan guru mengajar menggunakan perbandingan metode WP dan SAW  memiliki    hasil  perbandingan  yaitu  terdapat  hasil  perbedaan  yang  tidak  terlalu  signifikan  tetapi  hasil perbandingan  lebih  dominan  mengarah  ke  metode  SAW.  Keakuratan  dari  metode  SAW  mencapai  nilai  90% dikarenakan  terdapat  proses  normalisasi  dari  nilai  asli  alternative.  Sedangkan  untuk  metode  WP  hanya menggunakan pembobotan terhadap alternative yang ada.

## REFERENCES
[1] Arifin, A. (2016). Implementasi Metode Attribute Decission Making (MADM) untuk Menentukan Kawasan Penanaman Bakau. Jurnal Sains dan Teknologi Industri , 14 (1), 86-92.
[2] Arifin,  A.,  &  Limbong,  B.  (2016).  Sistem  Informasi  Perhitungan  Suku  Cadang  ( Sparepart )  Dalam  Satu  Mesin Produksi. JURNAL SISFOTEK GLOBAL , 6 (2)
[3] Asmara, R., Kom, S., & Kom, M. (2017). Sistem Informasi Pengolahan Data Penanggulangan Bencana Pada Kantor Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Kabupaten Padang Pariaman. Jurnal J-Click , 3 (2).
[4] Diah,  P.,  Dewi,  S.,  &  Suryati,  S.  (2018).  Penerapan  Metode  AHP  dan  SAW  untuk  Penentuan  Kenaikan  Jabatan Karyawan. JATISI (Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi) , 5 (1), 60-73.
[5] Faizal,  M.,  &  Putri,  S.  L.  (2017).  Sistem  Informasi  Pengolahan  Data  Pegawai  Berbasis  Web  (Studi  Kasus  Di  Pt Perkebunan Nusantara Viii Tambaksari). Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi , 12 (1), 1-23.
[6] Fridayanthie Eka Wida, M. T. (2016). Jurnal Khatulistiwa Informatika, Rancang Bangun Sistem Informasi Permintaan ATK Berbasis Intranet, Vol. IV, No. 2 Desemmber 2016. Jurnal Khatulistiwa Informatika , IV (2), 126–138.
[7] Harmayani, H., & Armadi, B. (2020). Implementasi Metode Saw Pada Sistem Pendukung Keputusan Penerima Hibah Penelitian Dan Pengabdian Kepada Masyarakat Dosen Una. JurTI (Jurnal Teknologi Informasi), 4(1), 139-145.
[8] Hendini, A. (2016). Pemodelan UML Sistem Informasi Monitoring Penjualan Dan Stok Barang ( Studi Kasus: Distro Zhezha Pontianak ). Jurnal Khatulistiwa Informatika , Volume 4, Nomor 2: 107–116.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i2.3571
[9] Hermawan, R., & Hidayat, A. (2016). Sistem Informasi Penjadwalan Kegiatan Belajar Mengajar Berbasis Web (Studi Kasus: Yayasan Ganesha Operation Semarang). EVOLUSI: Jurnal Sains dan Manajemen , 4 (1).
[10] Iswandy, E. (2015). Sistem Penunjang Keputusan Untuk Menentukan Penerimaan Dana Santunan Sosial Anak Nagari Dan Penyalurannya Bagi Mahasiswa Dan Pelajar Kurang Mampu Di Kenagarian Barung–Barung Balantai Timur. Jurnal Teknoif , 3 (2).
[11] Kristania,  Y.  M.  (2018).  Implementasi  Kombinasi  Metode  AHP  dan  SAW  Dalam  Pendukung  Keputusan  Penentuan Kredit Perumahan Rakyat. J. Telemat , 11 (1), 65-78.
[12] Kurniasih, D. L. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop Dengan Metode TOPSIS. Pelita Informatika: Informasi dan Informatika , 3 (2).
[13] Mahdiana, D., & Kusumawardhany, N. (2018). Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process dan Simple Additive Weighting untuk pemilihan Dosen Terbaik. Konferensi Nasional Sistem Informasi (KNSI) 2018 .
[14] Nofyat, Ibrahim Adelina, A. A. (2018). Sistem Informasi Pengaduan Pelanggan Air Berbasis Website Pada PDAM Kota Ternate. Indonesian Journal on Information System , 3 (1), 85–92.
[15] Nurdiyanto, H., & Meilia, H. (2016). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Prioritas Pengembangan Industri Kecil Dan  Menengah  Di  Lampung  Tengah  Menggunakan Analitical  Hierarchy  Process (AHP). SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE , 4 (1), 3-3.
[16] Nurhayati, S. (2015, February). Analisis Komparasi Simple Additive Weighting dan Weighted Product dalam Penentuan Penerima Beasiswa. In Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia: STMIK AMIKOM Yogyakarta .
[17] Pahlevi  Omar,  Mulyani  Astriana,  K.  M.  (2018).  Sistem  Informasi  Inventori  Barang  Menggunakan  Metode Object Oriented Di PT. Livaza Teknologi Indonesia Jakarta. PROSISKO: Jurnal Pengembangan Riset Dan Observasi Sistem Komputer , 5 (1), 27–35.
[18] Rossa. A.S., dan Shalahuddin. M. (2016). Rekayasa Perangkat Lunak. Bandung: Informatika.
[19] Saefudin, S., & Wahyuningsih, S. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Untuk Penilaian Kinerja Pegawai Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Pada RSUD Serang. JSiI (Jurnal Sistem Informasi) , 1 .
[20] Saputra, R. D., Erwandi, D., & Khoir, K. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Mahasiswa-KU di DPU-DT Priangan Timur Menggunakan Metode Weighted Product (WP). Jurnal VOI (Voice Of Informatics) , 6 (2).
[21] Sari, F. (2018). Metode Dalam Pengambilan Keputusan . Deepublish
[22] Sovia,  R.,  &  Hadi,  A.  F.  (2019).  Membandingkan  Metode  SAW  Dan  MFEP  Dalam  Penentuan  Jurusan  di  Tingkat SLTA. Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , 3 (1), 59-65.