SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENILAIAN KINERJA GURU DENGAN METODE ANALYTICAL HIRARCHY PROCESS (AHP) DAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHT (SAW) PADA SDIT AMAL MULIA
Eka Hadi Subekti 1) , Anita Diana 2)
Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260
E-mail : ekahadisubekti396@gmail.com 1) , anita.diana@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Penilaian kinerja guru diharapkan meningkatkan semangat, motivasi dan profesionalisme para guru. Masalah yang dihadapi antara lain, proses penilaian masih dilakukan secara manual menggunakan form penilaian dengan didasarkan pada analisa pribadi pihak penilai sekolah SDIT Amal Mulia, sehingga membutuhkan waktu yang lama proses perhitungan hasil penilaian, dan memungkinkan terjadi kesalahan. Selain itu, masing-masing kriteria yang digunakan tidak memiliki bobot, sehingga tidak terlihat keuunggulan masing-masing guru pada kriteria tertentu dalam hasil penilaian. Berdasarkan hal itu, maka dibuatlah suatu sistem pendukung keputusan penilaian kinerja guru yang dapat membantu pihak sekolah dalam menentukan siapa saja guru yang berhak menjadi guru terbaik. Sistem  ini  dibangun  dengan  menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  untuk  pembobotan kriteria,  dan  Metode Simple  Additive  Weighting( SAW)  untuk  perangkingan  guru  terbaiknya.  Beberapa  kriteria yang telah ditentukan oleh pihak sekolah, yaitu menguasai karakteristik peserta didik, menguasai teori belajar dan prinsip  pembelajaran  yang  mendidik,  pengembangan  kurikulum,  kegiatan  pembelajaran  yang  mendidik, pengembangan potensi peserta didik, dan komunikasi dengan peserta didik . . Penelitian akan menghasilkan sebuah sistem pendukung keputusan untuk mempermudah pengambilan keputusan guru terbaik dengan cepat dan lebih baik,  mengetahui  kriteria  prioritas  dan  melihat  keunggulan  masing-  masing  guru  pada  kriteria  tertentu,  serta menghasilkan  keputusan  lebih  objektif  berupa  daftar  rekomendasi  perankingan  guru  terbaik  pada  SDIT  Amal Mulia.
Kata kunci: SPK, AHP, SAW, Penilaian guru 1. PENDAHULUAN
Penggunaan perangkat teknologi dan pemanfaatan teknologi serta pelayanan menggunakan aplikasi yang sesuai kebutuhan dapat mempermudah setiap proses komputerisasi di era sekarang, sehingga proses dalam pengelolaan data yang akan dilakukan sangat  efisien  dan  menghemat  waktu.  Salah  satu bidang  tersebut  adalah  sistem  pendukung  keputusan yang dapat membantu dalam pengambilan keputusan. Sistem  Pendukung  Keputusan(SPK)  atau  dikenal dengan Decision Support System (DSS), pada tahun 1970-an  sebagai  pengganti  istilah  Management Information  System  (MIS).  Tetapi  pada  dasarnya SPK merupakan pengembangan lebih lanjut dari MIS yang  dirancang  sedemikian  rupa  sehingga  berifat alternatif dengan pemakainya.
Yang  menjadi  tempat  penelitian  adalah  SDIT Amal  Mulia  Kota  Depok.  Sedangkan  yang  menjadi fokus penelitian ini adalah penilaian pemilihan guru terbaik.  Dimana  di  SDIT  tersebut  belum  adanya sistem  yang  mendukung  dalam  penilaian  pemilihan guru terbaik untuk meningkatkan sumber daya dalam hal  mengajar  siswa  untuk  mendapatkan  ilmu  yang bermanfaat  selama  sekolah  di  SDIT  Amal  Mulia. Pada  setiap  akhir  tahun,  SDIT  Amal  Mulia melakukan  proses  penilaian  kinerja  masing-masing guru.  Hasil  penilaian  kinerja  tersebut  menjadi  dasar untuk  mengetahui  performa  kerja  guru  sepanjang tahun.  Proses  penilaian  kinerja  guru  saat  ini  masih
dilakukan  dengan  menggunakan  form  penilaian, sehingga  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk memproses hasil penilaian. Dan memungkinkan pula untuk terjadinya kesalahan proses penilaian. Kriteria saat  ini  pun  tidak  memiliki  bobot,  sehingga  tidak diketahui  kriteria  prioritas,  serta  tidak  terlihat keunggulan  masing-masing  guru  pada  kriteria tertentu dalam hasil penilaian.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut,  maka  pada penelitian ini diusulkan sistem pendukung keputusan untuk  penilaian  kinerja  guru  dengan  menggunakan metode Analytical  Hirarchy  Process (AHP)  untuk menentukan  bobot  kriterianya,  dan  metode Simple Additive Weighting (SAW) utnuk perangkingan guru terbaiknya. Penggunaan metode Analytical Hirarchy Process (AHP) dikarenakan belum adanya pembobotan  disetiap  kriteria.  Dan  penggunaan metode Simple Additive Weighting (SAW) dikarenakan metode SAW dapat melakukan perhitungan yang  dapat menghasilkan  perangkingan nilai terbesar hingga terendah yang nantinya akan di jadikan  ranking  alternatif.  Sedangkan  manfaat  yang diperoleh  dengan  adanya  penelitian  ini  adalah membantu  proses  penilaian  kinerja  guru  pada  SDIT Amal  Mulia.  Dengan  adanya  sistem  ini  diharapkan mempermudah kepala TU untuk memberikan laporan hasil penilaian kinerja kepada pihak kepala sekolah, sehingga  dalam  menentukan  guru  terbaik  dapat dilakukan secara objektif.
Penelitian sebelumnya telah dilakukan menggunakan  metode  AHP  dalam  menentukan pemilihan  desa  terbaik  menggunakan  metode  AHP, yang  telah  dilakukan  oleh  Tri  Rahayu,  Erly Krisnanik, dan Bayu Hananto [1], Pada penelitian ini menyatakan  bahwa  metode  AHP  ini  membantu memecahkan  persoalan  yang  kompleks  dengan menstruktur  suatu  hirarki  kriteria,  pihak  yang berkepentingan,  hasil  dan  dengan  menarik  berbagai pertimbangan  guna  mengembangkan  bobot  atau prioritas.  Analytical  Hierarchy  Process  dapat dijadikan sebagai alat bantu dalam menentukan Desa Terbaik.  Hasil  pembobotan  antar  kriteria  dapat dijadikan sebagai rekomendasi alternatif.
Penilaian kinerja guru dengan metode Analitycal Hierarchy  Procces  (AHP) dapat  mempermudah pegawai  dalam  bekerja  secara  baik  dan  optimal. Penelitan  lain  dengan  metode  AHP  oleh  W.  D. Puspitasari bersama D. K. Ilmi [2] menyatakan bahwa sistem  pendukung  keputusan  pemilihan  dosen berprestasi  ini  menggunakan  metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  yang  dilakukan  dengan membuat  nilai  matriks  berpasangan  untuk  masing- masing  kriteria.  Data  penilaian  dosen  akan  dihitung dengan  nilai  matriks  berpasangan  dan  hasil  dari perhitungan  tersebut  akan  muncul  berbentuk  rating nilai. Rating nilai dosen yang tertinggi, berhak untuk menjadi  dosen  berprestasi  di  Universitas  Islam Balitar.
Penelitan  lainnya  menggunakan  metode  SAW oleh R. S. Hutasoit, A. P. Windarto, D. Hartama, S. Solikhun  [3]  menyatakan  bahwa  Metode  Simple Additive  Weighting  (SAW)  ini  dipilih  karena  dapat menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut, kemudian  dilanjutkan  dengan  proses  perankingan yang akan menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif  yang  ada.  Dengan  metode  perangkingan tersebut diharapkan penilaian akan lebih tepat karena didasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang sudah ditentukan  sehingga  akan  mendapatkan  hasil  yang lebih maksimal.
Penelitian  lain  oleh  Fara  Atika  [4]  menyatakan penelitian    ini    bertujuan  untuk    membuat    suatu Decision    Support  System (DSS)  dengan  metode Simple  Additive Weighting (SAW)    berbasis    web untuk    mempermudah    dalam    pemilihan    guru berprestasi  secara      cepat      dan      akurat      tanpa membutuhkan      waktu  yang      lama      dalam perhitungannya.  Hasil  yang  ada  akan  dirangking sesuai    dengan  perhitungan  yang  ada  pada  metode SAW.
Penelitian terdahulu yang menggunakan metode AHP  dan  SAW  dilakukan  oleh  D.  Mahdiana,  N. Kusumawardhany  [5]  Pada  penelitian  ini  bertujuan mengembangkan model sistem pendukung keputusan pemilihan  dosen  terbaik  pada  Fakultas  Teknologi Informasi  Universitas  Budi  Luhur  menggunakan kombinasi metode Analytical Hierarchy Process dan Simple  Additive  Weighting.  Hasil  perhitungan  uji consistency ratio (CR) untuk kriteria pemilihan dosen
terbaik  didapat  nilai  CR  =  0.06,  hasil  perhitungan tidak  lebih  dari  0.1  atau  10%,  sehingga  penilaian perbandingan kriteria pemilihan dosen terbaik sudah konsisten dan tidak memerlukan revisi penilaian.
Dengan demikian penulis menggunakan kombinasi  metode  AHP  dan  SAW  dalam  penilaian kinerja guru untuk penentuan guru terbaik pada SDIT Amal Mulia.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Rumusan Masalah
Penulis  mencoba  merumuskan  masalah  yang berhasil  diidentifikasi  dalam  penilaian  kinerja  guru ini,  yakni  proses  penilaian  masih  dilakukan  secara manual  dengan  menggunakan  form  penilaian, sehingga  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk melakukan  proses  perhitungan  hasil  penilaian,  serta mungkin  timbul  kesalahan  dalam  proses  penilaian dan perhitungannya. Dan juga masing-masing kriteria yang digunakan tidak memiliki bobot, sehingga tidak terlihat keunggulan masing-masing guru pada kriteria tertentu  dalam  hasil  penilaian.  Hasil  penelitian  ini adalah  membuat  sistem  penunjang  keputusan  untuk penilaian  kinerja  guru  terbaik  ditujukan  untuk memudahkan    pihak  SDIT  Amal  Mulia  dalam membuat  keputusan  yang  tepat  dan  akurat.  Setelah mengidentifikasi masalah dan kriteria yang digunakan maka penulis mencari studi literatur yang sesuai dengan judul yang ingin dibuat.

## 2.2. Metode Pengumpulan Data
Tahapan  pengumpulan  data  dilakukan  dengan cara  observasi,  wawancara,  dan  analisa  dokumen langsung  ke  SDIT  Amal  Mulia.  Tahapan  observasi dilakukan  dengan  cara  pengamatan  langsung  pada SDIT  Amal  Mulia  dengan  proses  penilaian  kinerja guru  terbaik  menggunakan  form  penilaian  sebagai data  masukan  penelitian  ini.  Tahapan  wawancara secara langsung kepada Kepala Staff TU yang terlibat secara  langsung  untuk  obyek  penelitian,  yang berkaitan  dengan  proses  pemilihan/  guru  terbaik. Penulis  juga  mendapatkan  dokumen-dokumen  yang digunakan pada proses yang sedang berjalan, formulir penilaian  kinerja  guru . Penulis  juga  membagikan kuisioner untuk menentukan perbandingan kepentingan  antara  kriteria  yang  digunakan  dalam penilaian kinerja guru.

## 2.3. Analisa Data
Tahapan analisis data yaitu dengan menganalisis  hasil  dokumen  yang  sudah  didapat dengan  cara  observasi,  wawancara  dan  pembagian kuesioner.  Penulis  menganalisa  proses  bisnis  yang sedang  berjalan  pada  SDIT  Amal  Mulia.  Proses analisa  dokumen  ini  dilakukan  agar  memperoleh informasi  yang  sesuai  dengan  sistem  yang  akan dibuat. Setelah menganalisis data penulis mendapatkan  6  kriteria  yang  sudah  ditentukan  oleh SDIT  Amal  Mulia  yaitu  menguasai  karakteristik peserta  didik,  menguasai  teori  belajar  dan  prinsip
pembelajaran  yang  mendidik,  pengembangan kurikulum,  kegiatan  pembelajaran  yang  mendidik, pengembangan potensi peserta didik, dan komunikasi dengan peserta didik.

## 2.4. Desain Model
Tahap desain model yaitu menentukan Metode SPK  dengan  cara  memilih  metode  yang  tepat  untuk pemilihan guru terbaik. Berdasarkan kriteria-kriteria yang diberikan maka metode AHP digunakan untuk penentuan bobot kriteria yang belum ada, dan metode SAW dipilih untuk penentuan rangking guru terbaik. Diharapkan  dengan  kombinasi  metode  AHP  dan SAW dapat memberikan hasil yang cepat, akurat dan lebih obyektif sesuai kriteria.

## 2.5. Perancangan Sistem
Tahap  perancangan  sistem  SPK,  yaitu  dengan merancang model sistem SPK pemilihan guru terbaik dengan  menggunakaan fishbone , Unified  Modelling Language (UML),  perancangan  basis  data,  dan prototype sistem.  UML  yang  digunakan  peneliti Activity  Diagram,Use  Case  Diagram,  Sequence Diagram,Class Diagram.
Perancangan  Basis  Data  yang  digunakan peniliti  adalah  ERD  ( Entity  Relationship  Diagram) dan LRS ( Logical Record Structure )
2.6. Prototype Proses pengembangan sistem seringkali menggunakan  pendekatan  prototipe (prototyping). Metode ini sangat baik digunakan untuk menyelesesaikan  masalah  kesalahpahaman  antara user dan analis yang timbul akibat user tidak mampu mendefinisikan secara jelas kebutuhannya.
Prototyping adalah  pengembangan  yang  cepat dan  pengujian  terhadap  model  kerja  (prototipe)  dari aplikasi  baru  melalui  proses  interaksi  dan  berulang- ulang yang biasa digunakan ahli sistem informasi dan ahli  bisnis. Prototyping disebut  juga  desain  aplikasi cepat (rapid application design/RAD) karena menyederhanakan  dan  mempercepat  desain  sistem [6].

## 2.7. Definisi Sistem Penunjang Keputusan
Konsep  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK) atau Decision  Support  System  (DSS) pertama  kali diungkapkan pada awal tahun 1970-an oleh Michael S. Scott Morton dengan istilah Management Decision System.  Sistem  tersebut  adalah  suatu  sistem  yang berbasis  komputer  yang  ditujukan  untuk  membantu pengambil keputusan dalam memanfaatkan data dan model tertentu untuk memecahkan berbagai persoalan  yang  tidak  terstruktur.  Sistem  Pendukung Keputusan  ( Decision  Support  System )  adalah sekumpulan  produser  berbasis  model  untuk  data pemrosesan  dan  penilaian  guna  membantu  para manajer mengambil keputusan [7].
Menurut Turban [8] komponen Sistem Penunjang Keputusan dapat dibangun dari subsistem berikut ini :
a. Subsistem Manajemen Data
b. Subsistem Manajemen Model
c. Subsistem Antar muka
d. Subsistem Manajemen Pengetahuan
Data management Model management External models Knowledge-based subsystem User interface Manager (user) Organizational KB Data: external and internal

## Gambar 1.  Schematic View of DSS
Dalam  sebuah  Sistem  Pendukung  Keputusan, proses  pengambilan  keputusan  harus  melalui beberapa  proses  [8].  Proses  pengambilan  keputusan tersebut  meliputi  tiga  fase  utama, Intellegence, Design dan Choice, kemudian  menambahkan  fase keempat,  yaitu Implementation yang  diperkenalkan oleh  Simon  pada  tahun  1997 . Gambar  konseptual dalam  proses  pengambilan  keputusan  ditunjukan pada gambar berikut:
Gambar 2. Fase dalam Pengambilan Keputusan
a. Fase Inteligensi: identifikasi suatu masalah.
b. Fase  Desain:  meliputi  kegiatan  mengembangkan dan  menganalisa  kemungkinan  alternatif  solusi, termasuk menguji beberapa kemungkinan solusi. Sebuah  model  dari  masalah  dalam  pengambilan keputusan dibangun, diuji dan divalidasi.
c. Fase  Pilihan:  merupakan  tahapan  kritis  dalam pengambilan keputusan, dimana memiliki pencarian,  evaluasi  dan  keputusan  rekomendasi terhadap suatu solusi yang tepat untuk model.
d. Fase Implementasi: bentuk realisasi dari pemilihan  sebuah  solusi  yang  direkomendasikan untuk diaplikasikan.

## 2.8. Metode Analytic Hierarchy Process (AHP)
AHP  merupakan  suatu  model  pendukung keputusan  yang  dikembangkan  oleh  Thomas  L. Saaty.  Model  pendukung  keputusan  ini  akan menguraikan masalah multi faktor atau multi kriteria yang  kompleks  menjadi  suatu  hirarki  [9].  Pada umumnya  AHP  digunakan  dengan  tujuan  untuk menyusun  prioritas  dari  berbagai  alternatif  pilihan
yang  ada  dan  pilihan-pilihan  tersebut  bersifat kompleks atau multikriteria.
AHP adalah pengambilan keputusan multikriteria dengan dukungan metodologi yang telah diakui dan diterima sebagai prioritas yang secara teori dapat  memberikan  jawaban  yang  berbeda  dalam masalah  pengambilan  keputusan  serta  memberikan peringkat pada alternatif solusinya. [10] Metode AHP dikembangkan  oleh  Thomas  L.  Saaty,  seorang  ahli matematika.  Metode  ini  adalah  sebuah  kerangka untuk  mengambil  keputusan  dengan  efektif  atas persoalan  yang  kompleks  dengan  menyederhanakan dan  mempercepat  proses  pengambilan  keputusan dengan  memecahkan  persoalan  tersebut  kedalam bagian-bagiannya, dalam suatu susunan hirarki.
Langkah-langkah  dalam  pemilihan  keputusan menggunakan AHP:
1. Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan  solusi yang diinginkan
2. Menyusun  masalah  ke  dalam.  Hierarki  yang  di awali dengan tujuan yang sama
3. Menyusun  prioritas  untuk  setiap  elemen  kriteria dan alternatif
4. Membuat matriks berpasangan.
Formulasi Perhitungan Metode AHP:
1. Menormalkan  data,  Dengan  membagi  nilai  dari setiap elemen didalam matriks yang berpasangan dengan nilai total dari setiap kolom.
2. Menghitung  nilai eigen  vector dan  menguji konsistensinya.
3. Menghitung eigen vector dari setiap perbandingan.
4. Menguji konsistensi hierarki.
𝐶𝐼 = 𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 − 𝑛
𝑛 − 1
Dimana:
CI
= Indeks Konsistensi 𝜆𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 = nilai eigen terbesar dari matriks berordo n. n = jumlah kriteria
Nilai eigen terbesar didapat dengan menjumlahkan  hasil  perkalian  jumlah  kolomdengan vektor prioritas.

## 𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼
Dimana  nilai  Random  Index  (RI)  berdasarkan perhitungan Saat yang disajikan pada tabel 1.
Tabel 1. Nilai Random Index

## 2.9. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Metode  penjumlahan  terbobot  sering  juga dikenal  dengan  istilah  metode  Simple  Additive Weighting  (SAW)  mempunyai  konsep  mencari perjumlahan bobot dan nilai alternatif yang ada pada atribut  [11].  Output  yang  akan  dihasilkan  adalah urutan nilai alternatif dari penilaian kinerja guru yang tertinggi hingga alternatif dengan nilai terendah.
Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.  Menurut  Fishburn  [12]  ada  beberapa  langkah dalam penyelesaian metode SAW :
1) Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Cj
2) Menentukan  nilai  bobot  dari  masing-masing kriteria.
3) Menentukan  rating  kecocokan  setiap  alternatif pada setia kriteria
4) Menentukan  Matriks  keputusan  berdasarkan kriteria  (Cj),  kemudian  melakukan  normalisasi matriks  berdsarkan  persamaan  yang  diseusaikan dengan  jenis  atribut  sehingga  diperoleh  matriks ternormalisasi R.
5) Memberikan nilai prefensi untuk setiap alternatif (Vi) 𝑅 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 , 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛
𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 ,    𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗 𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ 𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (3)
𝑉𝑖 = ∑(𝑊 𝑗 𝑅 𝑖𝑗 ) 𝑛 𝑗=1 (4)
Keterangan :
Vi = Rank untuk setiap alternatif Wj = Nilai Bobot dari setiap kriteria Rij = Nilai kinerja ternormalisasi
Hasil akhir diperoleh dari proses perangkingan yaitu penjumlahan dari perkalian matriks ternormalisasi  R  dengan  vector  bobot  sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagi alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Analisa Masalah
Dalam  menganalisa  masalah  pada  penilaian kinerja  guru,  penulis  menggunakan Fishbone Diagram . Dalam menganalisa masalah tersebut, ada 3 kategori. Kategori manusia belum adanya aplikasi SPK  pemilihan  guru  terbaik.  Kategori  proses, penilaian  tidak  objektif.  Kategori  metode,  belum adanya bobot kriteria. Masalah utama yang ada pada ujung  kepala  ikan,  yaitu  sulit  mengambil  keputusan untuk  penilaian  kinerja  guru. Hal  ini  disajikan  pada gambar 1

## 3.2. Proses Bisnis
Proses  dimulai  dari  Tata  Usaha  Menyiapkan Form  Penilaian  Kinerja  Guru  Per  Semester, Kemudian  Tata  Usaha  Mengsisi  Form  penilaian, Kemudian  Tata  Usaha  Membuatkan  Laporan Penilaian  Kinerja  Guru,  Setelah  itu  Tata  Usaha Menyerahkan  Laporan  Penilaian  Kinerja  Guru, Kemudian  Kepala  Sekolah  mengecek  Laporan Penilaian  Kinerja  Guru  dan  Kepala  Sekolah Menerima  Laporan.  Proses  ini  dapat  dilihat  pada gambar 2.
Gambar 4. Activity Diagram Proses Bisnis

## 3.3. Perhitungan dengan metode AHP
Penetapan  kriteria  diperoleh  dari  kriteria  yang ada  SDIT  Amal  Mulia.  Gambar  3  menunjukan struktur hirarki permasalahan yang ingin diteliti yaitu penentuan guru terbaik berdasarkan beberapa kriteria.
Gambar 5. Struktur Hirarki Penentuan Guru Terbaik

## 3.4. Perbandingan Kepentingan Antar Kriteria
Berdasarkan  kuesioner  yang  telah  diajukan kepada  responden  maka  didapat  tabel  perbandingan antar kriteria yang ada pada tabel 2.
Tabel 2. Tabel Perbandingan Antar Kriteria
1. Langkah 1 Menghitung setiap perbandingan antar kriteria,
lalu ubah hasilnya ke angka decimal.
Tabel 3. Tabel Perbandingan Antar Kriteria
2. Langkah 2
Jumlahkan setiap kolom.
Contoh:  MKPD:  1,000  +  0,143  +  0,143  +  0,143  +  0,143  + 0,143 = 1,745
Tabel 4. Hasil Penjumlahan Kolom Tabel Perbandingan Antar Kriteria
3. Langkah 3 Normalisasi  tabel  seperti  pada  tabel  3,  dengan cara membagi setiap angka dengan hasil penjumlahan tiap kolom seperti pada tabel 4.
Contoh: MTB.
Tabel 5. Hasil Normalisasi Tabel Perbandingan Antar Kriteria

## 4. Langkah 4
Selanjutnya  menjumlahkan  hasil  setiap  baris tabel hasil normalisasi. Lalu bagi dengan banyaknya kriteria,  penelitian  ini  menggunakan  6  kriteria. Sehingga,  hasilnya  akan  menjadi  nilai  bobot  setiap kriteria.  Lalu  jumlahkan  seluruhnya,  dan  hasil  nya harus 1.
Contoh: PK (a) 0,083+ 0,023 + 0,063 + 0,063 + 0,066 + 0,050 = 0,347
(b) 0,347/6  = 0,058
Tabel 6. Hasil Bobot Kriteria

## 3.5. Pengujian Metode AHP
Pengujian metode AHP dilakukan dengan cara menghitung  nilai Consistency  Index (CI)  dan  nilai Consistency  Ratio (CR).  Ada  6  langkah  untuk pengujian AHP, yaitu.
1. Langkah 1 Langkah  pertama  adalah  mengalikan  angka  di pada tabel perbandingan antar kriteria yang ada pada tabel  3  dengan  bobot  kriteria  nya  masing  masing seperti pada tabel 7.
Bobot Kriteria MKPD = 0,511
Tabel 7. Hasil Perbandingan Tabel Perbandingan Antar Kriteria Dengan Bobot Kriteria
2. Langkah 2 Jumlahkan seluruh baris pada tabel hasil perkalian seperti  pada  tabel  7.  Maka  akan  menghasilkan Weighted Sum .
Contoh: PPPD: 0,073 + 0,047 + 0,058 + 0, 058 + 0,091 + 0,245 = 0,572 Tabel 8. Weighted Sum
3. Langkah 3
Bagi  hasil weighted  sum dengan  nilai  bobot masing masing kriteria.
Contoh: KDPD = 0,290/0,044 = 6,591
Tabel 9. Hasil Pembagian Weighted Sum dengan Bobot Kriteria
4. Langkah 4 Jumlahkan  seluruh  hasil  bagi  seperti  pada  tabel
10.  Kemudian  bagi  dengan  banyak  nya  kriteria, seperti disini 6 kriteria. Maka akan didapatkan Eigen Max.
Tabel 10. Penjumlahan Hasil
Maka, Eigen Max = 39,932/6 = 6,655 5. Langkah 5 Setelah Eigen Max didapatkan, hitung Consistency Index.
𝐶𝐼 = 6,655 − 6 6 − 1 = 0,131
6. Langkah 6
Setelah Consistency  Index didapatkan,  hitung Consistency  Ratio. Dengan  banyak  kriteria  6,  maka RI = 1,24 (lihat tabel 1).
𝐶𝑅 = 0,131 1,24 = 0,100
Dari hasil perhitungan maka didapatlah nilai CR yaitu sebesar 0,100 . Penilaian perbandingan dikatakan  konsisten  jika  nilai  CR  tidak  lebih  besar dari 0,100. Sehingga penilaian perbandingan kriteria penentuan  guru  terbaik  di  SDIT  Amal  Mulia  tidak perlu dilakukan perhitungan ulang.

## 3.6. Perhitungan dengan metode SAW.
Berdasarkan perhitungan antar kriteria menggunakan  metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP),  pada  tabel  11  merupakan  hasil  perhitungan bobot  kriteria  yang  telah  konsisten  dan  ditetapkan. Total bobot, jika dijumlahkan tidak boleh lebih dari 100%.

## Tabel 11. Presentase Bobot Kriteria
Sebelum mendapatkan  tabel normalisasi, harus diketahui nilai masing-masing alternatif yang didapat dari  perjumlahan  nilai  kriteria  yang  disajikan  pada Tabel 12.
Tabel 12. Nilai Alternatif
Pertama  dilakukan  normalisasi  menjadi  tabel untuk  menghitung  nilai  masing-masing  kriteria, menghitung berdasarkan kriteria benefit atau kriteria cost menggunakan persamaan sebagai berikut:
Tabel 13. Hasil Normalisasi
1. Hasil Nilai Alternatif Selanjutnya tabel normalisasi yang telah mendapatkan  nilai  per  kriteria  sebelumnya  dihitung untuk  mendapatkan  alternatif  yang  terbaik.  Berikut akan ditampilkan perhitungan untuk 1 alternatif aja. Alternatif lain mengikuti langkahnya.
Nabila Khoirunnisa = {(0,60 ∗ 0,511) + (0,60 ∗ 0,233) + (0,40 ∗ 0,058)
+ (0,60 ∗ 0,058) + (0,60 ∗ 0,091) + (0,60 ∗ 0,049)} = 0,588
Hasil  dari  perhitungan  akhir  nilai  alternatif  dapat dilihat pada tabel 14.
Tabel 14. Hasil Nilai Alternatif
Dari perhitungan diatas, dapat disimpulkan bahwa alternatif  yang  terpilih  sebagai  guru  terbaik  adalah Hanifah Pratiwi dengan perolehan nilai akhir 0,970.

## 3.7. Use Case Diagram
Use  Case  Diagram merupakan  gambaran interaksi  pengguna  sistem  terhadap  sistem  dengan menjalankan  fungsi-fungsi  yang  dapat  diterima sistem tersebut. Use case diagram master , terdiri dari entry  data  user,  entry  data  guru,  entry  data  kriteria, entry data periode  dapat dilihat pada gambar 6. U se case  diagram analisa,  terdiri  dari  penilaian  kriteria, bobot  kriteria,  analisa  SAW  dapat  dilihat  pada gambar 7. Use case diagram laporan terdiri dari hasil keputusan,  penilaian  kinerja,  perangkingan  guru, surat keputusan dapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 6. Use Case Master
Gambar 7. Use Case Analisis
Gambar 8. Use Case Laporan

## 3.8. Model Data
Model ERD ini dirancang untuk pengembangan Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru Terbaik pada SDIT Amal Mulia. Model basis data ini menggunakan Entity  Relationship  Diagram ,  yang terdiri dari entitas Kriteria, Periode, Guru dan Hasil yang disajikan pada gambar 9.
Gambar 9. Entity Relationship Diagram
Berikut ini adalah Logical Record Structure dari rancangan basis data yang telah dibuat dan disajikan pada gambar 10.
Gambar 10. Logical Record Structure

## 3.9. Rancangan Layar
1. Rancangan Layar Penilaian Kriteria
Halaman  web  pada  gambar  11  ini  digunakan untuk  menampilkan  menu  data  penilaian  kriteria guru,  dimana  user  akan  mengentri  nilai  masing- masing  guru  berdasarkan  kriteria  yang  telah ditetapkan.
Gambar 11. Rancangan Layar Penilaian Kriteria
2. Rancangan Layar Tabel SAW
Halaman  web  pada  gambar  12  ini  digunakan untuk menampilkan menu tabel SAW.
3. Rancangan Hasil Keputusan
Halaman web pada gambar 13 ini digunakan untuk menampilkan menu hasil keputusan.

## Gambar 13. Rancangan Layar Keputusan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  implementasi  yang  telah dilakukan,  maka  dapat  disimpulkan  hasil  penelitian ini adalah adanya aplikasi SPK mempermudah dalam pengambilan  keputusan  guru  terbaik  dengan  cepat dan lebih baik berdasarkan data yang diproses. Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  penilaian  kinerja  guru menggunakan metode AHP dan SAW telah berhasil dibangun untuk  menghasilkan  keputusan  yang  lebih objektif  berupa  daftar  perankingan  guru  terbaik. Mudah  menentukan  nilai  bobot  kriteria,  sehingga diketahui  kriteria  mana  yang  prioritas,  dan  dapat terlihat  keunggulan  masing-  masing  guru  pada kriteria tertentu.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Rahayu,  T.,  Krisnanik,  E.,  and  Hananto  B., “Metode  Analytical  Hierarchy  Process  Dalam Menentukan  Pemilihan  Desa  Terbaik”, Jurnal RESTI, vol.3, no.1, pp.94–99, 2019.
[2]  Puspitasari, Wahyu D. and Ilmi, D. K., “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen
Berprestasi  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy Process (AHP)”, ANTIVIRUS Jurnal Ilmiah Teknik Informatka , vol. 10, no. 2, pp. 56– 68, 2016.
[3]  Hutasoit,  R.  S., et  al ,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik  Pada  Smk
Maria  Goretti  Pematangsiantar  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)”, Jurasik, vol. 1, no. 1, pp.56-63, 2017.
[4]  Fara,  Atika  and  Murtiyasa,  B.,  “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Berprestasi Di Kecamatan Kradenan Kabupaten
Grobogan Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting”, Thesis ,  Universitas
Muhammadiyah Surakarta, 2017.
[5]  Mahdiana,  D.  and  Kusumawardhany,  N., “Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy Process  dan  Simple  Additive  Weighting  untuk pemilihan Dosen Terbaik”, Konferensi Nasional Sistem Informasi (KNSI) , 2018, vol. 8, pp.8–9.
[6]  Gunarti,  R.,  Nugroho,  E.,  and  Sanjaya,  G.  Y.,
“Pengembangan  Prototype  Sistem  Informasi Customer Relationship Management di STIKES Husada Borneo Banjarbaru”, Jurnal Information System Public Health , vol. 1, no. 2, 2016.
[7]  Nofriansyah,  D., Konsep  Data  Mining  VS Sistem  Pendukung  Keputusan .  Yogyakarta: Deepublish, 2015.
[8]  E.  Turban, Decision  Support  And  Expert Systems: Management Support Systems . Prentice Hall PTR, 1993.
[9]  Saaty, T. L., Fundamentals of Decision Making and  Priority  Theory  With  The  Analytic Hierarchy  Process ,  6th  ed.,  vol.  6.  Pittsburgh: RWS Publications, 2000.
[10]  Saaty, T. L. and L. G. Vargas, Decision Making With  The  Analytic  Network  Process ,  vol.  282. Switzerland: Springer, 2006.
[11]  Hidayati,  Tri  A.  and  Rusdah,  R.,  “Sistem Penunjang  Keputusan  Pemilihan  Karyawan Terbaik  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy Process (AHP) Dan Simple Additive Weighting  (SAW)  Pada  PT.  Primasolusi Informatika Nusantara”, Jurnal. IDEALIS , vol.
1, pp. 444–452, 2018.
[12]  Fishburn, P. C., “A Survey of
Multiattribute/Multicriterion Evaluation Theories,” in Multiple criteria problem solving , Switzerland: Springer, 1978, pp.181–224.