Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)

## PEMILIHAN DOSEN TERBAIK DENGAN METODE SAW (SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING)
Cut Asiana Gemawaty 1 , Yuce Yuliani 2
Program Studi Sistem Informasi 1,2 , Universitas Gunadarma
cut_asiana@staff.gunadarma.ac.id 1 , yuce@staff.gunadarma.ac.id 2
Received: June 12, 2023 . Revised: July 15, 2023 . Accepted: July 18 , 2023 .  . Issue Period: Vol.7 No.3 (2023), Pp. 711-717
Abstrak: Metode  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  adalah  salah  satu  pendekatan yang  digunakan  dalam  pemilihan  dosen  terbaik.  Metode  ini  melibatkan  penentuan bobot  relatif  untuk  setiap  kriteria  yang  digunakan  dalam  pemilihan.  Dalam kesimpulannya,  metode  SAW  dapat  menghasilkan  dosen  dengan  bobot  tertinggi, daftar  dosen  dengan  peringkat  terbaik,  atau  rekomendasi  dosen  terbaik  berdasarkan kriteria  yang  ditetapkan.  Selain  itu,  metode  ini  juga  dapat  mengungkapkan  dosen dengan  bobot  terendah  yang  membutuhkan  perbaikan.  Penting  untuk  melakukan analisis  yang  cermat  dan  menentukan  kriteria  yang  sesuai  untuk  memperoleh kesimpulan  yang  akurat  dan  relevan  dalam  pemilihan  dosen  terbaik  dengan  metode SAW.
Kata kunci: Pemilihan Dosen Terbaik, Metode SAW (Simple Additive Weighting), Bobot, Kriteria,
Abstract: The  SAW  (Simple  Additive  Weighting)  method  is  one  of  the  approaches used  in  selecting  the  best  lecturers.  This  method  involves  determining  relative weights for each criterion used in the selection. In conclusion, the SAW method can produce lecturers with the highest weight, a list of lecturers with the best ranking, or recommendations  for  the  best  lecturers  based  on  established  criteria.  In  addition, this method can also reveal lecturers with the lowest weight who need improvement. It is important to carry out a careful analysis and determine the appropriate criteria to obtain accurate and relevant conclusions in selecting the best lecturers using the SAW method.
Keywords: Selection of the Best Lecturer, SAW (Simple Additive Weighting) Method, Weight, Criteria,

## I. PENDAHULUAN
Dalam  dunia  pendidikan,  pemilihan  dosen  terbaik  adalah  salah  satu  hal  yang  sangat  penting  untuk meningkatkan kualitas proses belajar mengajar dan memberikan pengalaman terbaik kepada mahasiswa. Dalam hal ini, Sistem Pendukung Keputusan dengan metode Simple Additive Weighting dapat memberikan kontribusi yang  signifikan.  Metode  Simple  Additive  Weighting  adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  untuk  membantu  dalam  pemilihan  dosen  terbaik.  Metode  ini  didukung  oleh  beberapa penelitian sejenis yang menunjukkan bahwa penggunaan metode Simple Additive Weighting dapat memberikan kemudahan, efisiensi waktu, dan biaya dalam pemilihan dosen terbaik [1]. Beberapa alternatif yang didapat dari
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
perhitungan  metode  SAW  adalah  V1  dengan  nilai  10.  Metode  Simple  Additive  Weighting  dapat  digunakan sebagai sistem pendukung keputusan untuk pemilihan dosen terbaik dalam dunia Pendidikan.
Metode Simple Additive Weighting adalah salah satu metode dalam pengambilan keputusan dengan atribut ganda. Metode ini telah diterapkan dalam berbagai sistem pendukung keputusan, seperti pemilihan guru terbaik, penentuan lokasi bencana, dan penentuan penerima beasiswa. Dalam konteks pemilihan dosen terbaik, metode Simple  Additive  Weighting  dapat  digunakan  untuk  memberikan  bobot  pada  atribut  kinerja  dosen,  seperti kualitas  mengajar,  interaksi  dengan  mahasiswa,  penelitian  dan  publikasi  ilmiah  Dengan  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting,  dapat dilakukan perhitungan  penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap atribut  yang  dimiliki  oleh  setiap  dosen  yang  menjadi  alternatif  pemilihan  [2].  Metode  Simple  Additive Weighting  akan  memberikan  skor  terbobot  untuk  setiap  dosen  berdasarkan  atribut-atribut  yang  relevan. Kemudian,  skor-skor  tersebut  dapat  digunakan  sebagai  dasar  dalam  pemilihan  dosen  terbaik.Dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting, keputusan pemilihan dosen terbaik dapat dibuat dengan lebih akurat dan objektif.
Penggunaan metode Simple Additive Weighting dapat memberikan kontribusi yang signifikan dalam proses pengambilan  keputusan  dalam  memilih  kandidat  terbaik  untuk  posisi  pengajar.  Dengan  menerapkan metode Simple  Additive  Weighting ,  pengambil  keputusan  dapat  mempertimbangkan  banyak  atribut  dan  menetapkan bobot  untuk  setiap  atribut  berdasarkan  kepentingan  relatifnya.  Hal  ini  memungkinkan  evaluasi  kandidat  yang lebih  komprehensif  dan  memastikan  bahwa  semua  faktor  yang  relevan  diperhitungkan.  Selain  itu,  metode Simple Additive Weighting menawarkan keunggulan efisiensi dalam hal waktu dan biaya. Dengan menggunakan metode ini, pengambil keputusan dapat menghemat waktu dan sumber daya yang seharusnya dihabiskan untuk proses  seleksi  yang  panjang  dan  mahal.  Metode Simple  Additive  Weighting menyederhanakan  proses pengambilan  keputusan  dengan  memberikan  pendekatan  sistematis  untuk  mengevaluasi  kandidat  berdasarkan kinerja mereka dalam berbagai atribut. Dengan metode Simple Additive Weighting , pengambil keputusan dapat dengan  mudah  membandingkan  dan  memeringkat  kandidat  dengan  menghitung  bobot  skor  mereka.  Skor berbobot  ini  memberikan  dasar  yang  jelas  dan  objektif  untuk  memilih  kandidat  terbaik  untuk  posisi  pengajar, karena memperhitungkan kepentingan relatif dari setiap atribut. Selain itu, metode Simple Additive Weighting memungkinkan pengambil keputusan untuk menyesuaikan bobot yang diberikan pada setiap atribut berdasarkan kriteria  dan  preferensi  spesifik  mereka.  Fleksibilitas  ini  memastikan  bahwa  proses  pengambilan  keputusan sejalan dengan kebutuhan dan tujuan spesifik dari lembaga atau organisasi.

## II. METODE DAN MATERI
Pembangunan aplikasi Sistem Pendukung Keputuasn ini menggunakan model sekuensial linier. Sekuensial linier adalah sebuah pendekatan pengembangan perangkat lunak yang sistematik dan sekuensial.
Gambar 1. Model Sequential Linier
- System  atau Information  Engineering merupakan  bagian  dari  sistem  yang  terbesar  dalam  pengerjaan  suatu aplikasi. Menetapkan berbagai kebutuhan semua elemen yang diperlukan sistem dan mengalokasikannya ke dalam pembuatan perangkat lunak.
- Analisis  merupakan  tahap  menganalisa  hal-hal  yang  diperlukan  dalam  pelaksanaan  pembuatan  aplikasi perangkat lunak.
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
- Design  merupakan  tahap  dimana  perangkat  lunak  secara  aktual  merupakan  beberapa  langkah  proses  yang berfokus  pada  empat  buah  atribut  berbeda  dari  program  yaitu  struktur  data,  arsitektur  perangkat  lunak, representasi antarmuka dan detail prosedural (algoritma).
- Coding merupakan  tahap  dimana  hasil  desain  harus  ditranslasikan  ke  dalam  bentuk  yang  dimengerti  oleh mesin  dalam  hal  ini  adalah  bahasa  pemrograman.  Jika  desain  dilakukan  dalam  cara  yang  detail,  maka pembuatan kode dapat dikerjakan secara mekanistik.
- Testing adalah tahap pengujian program yang sudah di buat. Proses testing di fokuskan pada logika internal dari  perangkat  lunak,  memastikan  bahwa  semua  statement  telah  diuji  dan  pada  eksternal  fungsional.  Test tingkah  laku  untuk  error  yang  tidak  tertangani  dan  memastikan  bahwa  pendefinisian  masukan  akan memberikan hasil yang aktual dan sesuai dengan hasil yang dibutuhkan.

## Metode Simple Additive Weighting
Metode  Simple  Additive  Weighting adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan  dalam  pengambilan keputusan  multi-kriteria.  Metode  ini  mencakup  pemilihan  alternatif  berdasarkan  penjumlahan  terbobot  dari rating  kinerja  pada  setiap  atribut  yang  diberikan.  Metode  Simple  Additive  Weighting  merupakan  metode pengambilan  keputusan  yang  banyak  digunakan  dalam  pengambilan  keputusan  multi  kriteria  [3].  Metode  ini melibatkan  pemilihan  alternatif  berdasarkan  jumlah  tertimbang  dari  peringkat  kinerja  untuk  setiap  atribut. Metode  Simple  Additive  Weighting  merupakan  salah  satu  strategi  yang  paling  populer  dan  banyak  digunakan dalam pengambilan keputusan untuk pengambilan keputusan multi atribut. Metode ini memungkinkan pembuat keputusan untuk mempertimbangkan beberapa kriteria dan menetapkan bobot untuk setiap kriteria berdasarkan kepentingan  relatifnya.  Dengan  menggunakan  metode  ini,  pengambil  keputusan  dapat  menentukan  alternatif terbaik dengan cara menghitung jumlah bobot peringkat kinerja untuk setiap atribut [4].

## Xy
𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑌 Jika j adalah atribut keuntungan ( benefit ) Rij = (1) Min Xy 𝑋𝑦 Jika j adalah atribut biaya ( cost ) Keterangan : Rij = Nilai rating kinerja ternomalisasi Xij = Nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max xij = Nilai terbesar dari setiap kriteria Min xij = Nilai terkecil dari setiap kriteria Benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik Cost = jika nilai terkecil adalah terbaik
Dimana  rij  adalah  rating  kinerja  ternomalisasi  dari  alternative  Ai  pada  atribut  Cj  ;  i=1,2,.  .,m  dan j=1,2,. .,n. Nilai preferensi (yang paling utama) untuk setiap alternative (Vi) diberikan sebagai :
n Vi = ∑ Wjrij  (2) j=1
Keterangan : Vi = rangking untuk setiap alternatif wj = nilai bobot dari setiap kriteria rij = nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternative Ai lebih terpilih.
Adapun langkah-langkah penyelesaian Simple Additive Weigthing (SAW) adalah : 1. Kriteria Penilaian
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
Dalam  metode Simple  Additive  Weighting ,  kriteria  penilaian  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  alternatif pada setiap atribut.
C1 = Kualifikasi pendidikan C2 = Pembelajaran C3 = Banyaknya penelitian C4 = Banyaknya menulis jurnal C5 = Banyaknya buku yang diterbitkan C6 = Banyaknya seminar yang diikuti C7 = Banyaknya kegiatan pengabdian kepada masyarakat yang telah dilakukan
Alternatif yang ditunjuk sebagai kandidat dosen berprestasi
Tabel 1. Implementasi Penilaian Dosen Berprestasi
Berdasarkan  data  alternatif  di  atas  dapat  dibentuk  rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria, yang terlihat pada tabel berikut :
Alternatif Kriteria Pendidikan Pembelajaran Penelitian Jurnal Buku   Seminar Abdimas Bay 5 2 1 1 3 3 3 Adi 3 3 3 1 3 3 2 Bobi 1 1 1 5 5 3 3 Dika 5 3 5 3 0 2 1 Budi 3 2 3 3 3 2 2 Aji 5 1 3 5 3 1 1 Joko 5 3 5 5 5 3 3
Karena  setiap  nilai  yang  diberikan  pada  setiap  alternatif  di  setiap  kriteria  merupakan  nilai  kecocokan  (nilai terbesar adalah terbaik

## Sistem Pendukung Keputusan
Dalam  era  digital  dan  informasi  seperti  sekarang,  pengambilan  keputusan  yang  efektif  dan  efisien sangat penting dalam memastikan kesuksesan dan kelangsungan operasional suatu organisasi. Untuk mencapai pengambilan  keputusan  yang  optimal,  dibutuhkan  sistem  pendukung  yang  dapat  membantu  dalam
Alternatif Kriteria Pendidikan Pembelajaran Penelitian Jurnal Buku Seminar Abdimas Bay S3 Skripsi Nihil Nihil 1 >1 Full Adi S2 Tesis Proses Nihil 1 >1 Proses Bobi S1 KKP Nihil >1 >1 >1 Full Dika S3 Skripsi Full 1 Nihil 1 Nihil Budi S2 Skripsi Proses 1 1 1 Proses Aji S3 KKP Proses >1 1 Nihil Nihil Joko S3 Tesis Full >1 >1 >1 Full
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
mengorganisasi  data  dan  informasi  yang  relevan  serta  melakukan  analisis  secara  cepat  dan  akurat.  Sistem Pendukung  Keputusan  adalah  sebuah  sistem  informasi  berbasis  komputer  yang  digunakan  untuk  membantu dalam  pengambilan  keputusan  dengan  memanfaatkan  data  dan  model  tertentu.  Metode  yang  dapat  digunakan dalam  sistem  pendukung  keputusan,  seperti  SAW,  TOPSIS,  WASPAS,  MOORA,  SMART  dan Profile Matching [5]. Tujuan  dari  Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  untuk  memberikan  para  pengambil  keputusan informasi yang diperlukan, proses manipulasi data, dan alat pemodelan untuk membuat keputusan yang fleksibel dan terinformasi. Dalam dunia bisnis  yang  serba cepat dan terus berkembang saat ini, pengambilan  keputusan memainkan  peran  penting  dalam  memastikan  keberhasilan  dan  kelangsungan  operasional  organisasi.  Sistem Pendukung Keputusan adalah sistem berbasis komputer yang membantu proses pengambilan keputusan dengan memanfaatkan  data  dan  model  tertentu.  Sistem  ini  memungkinkan  pengorganisasian  data  dan  informasi  yang relevan, serta analisis yang cepat dan akurat. Dengan memanfaatkan metode SARTER dalam Sistem Pendukung Keputusan,  pengambil  keputusan  dapat  secara  efektif  mengevaluasi  opsi,  mengidentifikasi  potensi  risiko  dan peluang, serta membuat keputusan berdasarkan analisis komprehensif dan kriteria objektif

## III. PEMBAHASAN DAN HASIL

## Analisis sistem yang dibangun
Dalam menganalisis penulis hanya menggunakan 2 diagram untuk membuat penilaian kinerja dosen yang akan dibangun, yaitu :
1. Use Case Diagram
Dalam pengembangan perangkat lunak, Use Case Diagram adalah salah satu jenis diagram yang digunakan  untuk  mendokumentasikan  fungsi  dan  interaksi  sistem  dengan  pengguna  atau  aktor eksternal  lainnya.  Use  Case  Diagram  menyajikan  serangkaian  use  case  yang  menggambarkan berbagai aktivitas atau tindakan yang dapat dilakukan oleh pengguna atau aktor eksternal dengan sistem. Use Case Diagram juga menunjukkan hubungan antara use case dan aktor, serta interaksi antar  use  case  tersebut. Diagram  Use  Case adalah  alat  pemodelan  yang  berguna  dalam pengembangan perangkat lunak [6].
Gambar 2. Use Case Diagram

## 2. Class Diagram
Class  diagram  adalah  salah  satu  jenis  diagram  yang  digunakan  dalam  pemodelan  sistem berorientasi  objek.  Diagram  kelas  adalah  salah  satu  jenis  diagram  yang  digunakan  dalam pemodelan  sistem  berorientasi  objek  untuk  menggambarkan  struktur  kelas-kelas  yang  ada  dalam sebuah  system  Class  diagram  adalah  jenis  diagram  yang  digunakan  dalam  pemodelan  sistem
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
berorientasi  objek.  Class  diagram  adalah  salah  satu  jenis  diagram  yang  digunakan  dalam pemodelan sistem berorientasi objek [7].
Gambar 3. Class Diagram
Gambar 4. Output Report Sistem
Journal of Information System, Applied, Management, Accounting and Research. http://journal.stmikjayakarta.ac.id/index.php/jisamar , jisamar@stmikjayakarta.ac.id , jisamar2017@gmail.com e-ISSN: 2598-8719 (Online), p-ISSN: 2598-8700 ( Printed) , Vol. 7 No.3   (Agustus 2023)
.

## IV. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  sebelumnya,  dapat  disimpulkan  bahwa  penggunaan  metode Simple  Additive Weighting dalam  sistem pendukung keputusan pemilihan dosen terbaik telah terbukti efektif. Metode ini membantu dalam mengurangi ketidaktepatan pemberian bantuan dan mempermudah pemilihan bagi pih  Nah,  itulah  sekilas  informasi  mengenai  penggunaan  metode  Simple  Additive  Weighting  dalam  sistem pendukung  keputusan  pemilihan  dosen  terbaik.  Metode  ini  secara  efektif  membantu  meminimalkan ketidakakuratan  dalam  distribusi  bantuan  dan  merampingkan  proses  pemilihan  para  pengambil  keputusan. Penerapan metode ini dalam proses pengambilan keputusan seperti pemilihan dosen terbaik telah menunjukkan hasil  yang  menjanjikan. Selanjutnya dapat disimpulkan bahwa  metode Simple  Additive  Weighting  merupakan alat yang berharga dalam sistem pendukung keputusan untuk pemilihan dosen terbaik.

## REFERENASI
[1]  N. Akbar, “Perancangan Spk Tentang Keterampilan Mahasiswa Dengan Metode Saw,” Rabit: Jurnal Teknologi dan Sistem Informasi Univrab , vol. 8, no. 1, pp. 105–112, 2023.
[2]  A. S. Admi Syarif, Q. Aprilarita, M. Rizky, and F. R. Lumbanraja, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting (Saw) Pada Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Rumah Berbasis Android,” Jurnal Tekno Kompak , vol. 14, no. 2, pp. 102–110, 2020.
[3]  Y. R. A. Ristiantri, D. Susiloningtyas, I. P. A. Shidiq, A. Syetiawan, and F. N. Azizah, “Multi- criteria Decision Analysis for Readiness of COVID-19 Referral Hospital in Jakarta,” in IOP Conference Series: Earth and Environmental Science , IOP Publishing, 2022, p. 012022.
[4]  A. Loa, B. Daniawan, T. Tugiman, and A. Basri, “Comparing SAW and CPI Method in Decisions Systems Support to Evaluate Teachers Performance,” bit-Tech , vol. 2, no. 3, pp. 121–130, 2020.
[5]  D. P. Utomo and B. Purba, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Tenaga Kependidikan (TENDIK) Dengan Menggunakan Metode SMARTER,” Jurnal Komtika (Komputasi dan Informatika) , vol. 5, no. 2, pp. 140–152, 2021.
[6]  D. Firdaus and Y. Jumaryadi, “Implementation of Document Management System using Levenshtein Distance Algorithm,” Int J Comput Appl , vol. 176, no. 16, pp. 18–24, Apr. 2020, doi: 10.5120/ijca2020920091.
[7]  J. P. Sari, N. Renaningtias, and N. G. Suci, “Rancang Bangun Aplikasi Media Pembelajaran Ayo Belajar Untuk Anak Usia Dini Berbasis Web,” JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics) , vol. 5, no. 3, pp. 209–213, 2022.