JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal.33-40

## ANALISIS PERBANDINGAN METODE TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION, SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN WEIGHTED PRODUCT DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU TERBAIK
Kanim 1 , Tukiyat 2 , Murni Handayani 3
1,2,3 Jurusan Magister Teknik Informatika Pasca Sarjana Universitas Pamulang Jl. Puspitek, Buaran Kec. Pamulang, Kota Tangerang Selatan, Banten 15310
1 kanimazza@gmail.com
2 dosen02711@unpam.ac.id
3 dosen02710@unpam.ac.id

## Abstrak
Tenaga Pendidik adalah sumber yang sangat penting bagi setiap sekolah dalam melangsungkan pendidikan anak bangsa, guru juga  mempunyai  tantangan  sendiri  bagi  pihak  pengelola  lembaga  pendidikan  untuk  dapat  memberikan  suatu  keputusan  yang terbaik,  serta  berkualiatas,  guna  membantu  meningkatkan  kualitas  pendidikan  dimasa  yang  akan  datang.  Namun  SMPIT Rahmatutthoyyibah Al-Iflahah Kab. Tangerang, Pemilihan guru terbaiknya masih bersifat subjektif, sehingga dibutuhkan sistem pendukung keputusan untuk menentukan pemilihan guru yang terbaik yang ada di SMPIT Rahmatutthoyyibah Al-Iflahah Kab. Tangerang,  dan  untuk  menentukan  guru  terbaik  penulis  menggunakan  Metode  Metode Technique  for  Order  by  Similarity  to Ideal Solution (TOPSIS), Simple Additive Weighting (SAW), dan Weighted Product (WP). Pemilihan Guru terbaik dinilai dari 18  responden  yakni  Kepala  Sekolah,  6  Staf  Tenaga  Pendidik  ,  10  murid  kelas  9  dan  1  perwakilan  dari  wali  murid.  Kriteria dalam pemilihan guru terbaik adalah menguasai belajar mengajar, penilaian dan evaluasi, mengenal karakteristik peserta didik, pengembangan  kurikulum,  etos  kerja  dan  tanggung  jawab,  kedisiplinan,  hubungan  guru  dengan  teman  sejawat,  bersikap inklusif,  objektif,  serta  tidak diskriminatif,  hubungan  guru dengan  wali  murid  / komite  sekolah, dan  yang  terakhir yaitu  kerja sama tim. Hasil dari implementasi dari ketiga metode ini pada semua kriteria dan sub kriteria dari 5 orang guru yang dinilai, sehingga Ibu Yulia, S.Pd. yang mendapatkan peringkat terbaik dengan nilai 0,707 (Metode TOPSIS), 0,705 (Metode SAW), dan 0, 231 (Metode WP). Dan untuk hasil proses perbandingan antara metode TOPSIS, SAW, dan WP bahwa WP adalah metode yang paling sesuai dengan prosentase 99,998% daripada metode TOPSIS dan SAW.
Kata kunci: SPK, Guru Terbaik, TOPSIS, SAW, WP

## I. P ENDAHULUAN .
Guru adalah salah satu elemen penting yang dibutuhkan setiap sekolah  untuk  menyelenggarakan  pendidikan  anak  negeri, tetapi  mereka  juga  menghadapi  tantangan  unik  yang  harus diatasi  oleh  manajemen  lembaga  pendidikan  agar  dapat mengambil  keputusan  terbaik  untuk  meningkatkan  standar. Pendidikan dimasa depan. [1].
Sumber  daya  manusia  adalah  elemen  penting  dalam bertindak  sebagai  mesin  lembaga.  Efektivitas  suatu  instansi sangat  dipengaruhi  oleh  kualitas  sumber  daya  manusianya.
Suatu  agensi  berkinerja  lebih  baik  ketika  sumber  daya manusianya berkualitas lebih tinggi. Dalam upaya menaikkan kinerja  suatu  lembaga,  instruktur  yang  terbaik  harus  dipilih. Guru  akan  terinspirasi  untuk  tampil  lebih  baik  dan  lebih  ahli sebagai hasil dari evaluasi ini.
Sekolah dituntut untuk dapat mengikuti perkembangan  ilmu  pengetahuan  di  bidang  teknologi informasi  karena  merupakan  wadah  untuk  melaksanakan proses belajar mengajar, pembinaan, dan pengembangan anak didiknya. Hal ini menjadi faktor pendorong dalam memajukan
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal.33-40
proses belajar mengajar, meningkatkan standar instruktur, dan menghasilkan lulusan yang berkualitas.
SMPIT Rahmatutthoyyibah
Al-Iflahah (RTI) merupakan  suatu  instansi  dibawah  Dinas  Pendidikan  Kab. Tangerang  yang  beralamatkan  Jl.  Kicakung  RT.06/02  Desa Kandawati  kec.  Gunung  Kaler,  Kab.  Tangerang  –  Banten, SMPIT  Rahmatutthoyyibah  Al-Iflahah  (RTI) sampai  saat  ini, belum  ada  kriteria  penilaian  baku  yang  digunakan  untuk menentukan  guru  mana  yang  terbaik.  sehingga  menantang bagi  manajer  untuk  mengevaluasi  pilihan  guru  terbaik. Evaluasi ini hanya dilakukan setahun sekali, yaitu pada akhir tahun  akademik.  Evaluasi  kinerja  tidak  dapat  dimaksimalkan karena  bobot  relatif  dari  kriteria  penilaian  utama  tidak  dapat ditentukan.  Selain  itu,  pemilihan  guru  terbaik  saat  ini  masih bersifat subyektif karena tidak ada pedoman yang tepat untuk menghitung bobot kriteria penilaian. .
Sistem  pendukung  keputusan  atau  disingkat  dengan sebutan * Metode * berbasis * komputer * yang * adaptif, * mudah beradaptasi, * dan * interaktif  yang  disebut  SPK  digunakan untuk mengatasi masalah yang * tidak * terstruktur dan meningkatkan  efektivitas  pilihan  yang  dibuat.  (Khoiruddin, 2008)  [2].  Sebuah  proses  pengambilan  keputusan  harus dimanfaatkan dalam DSS untuk mendapatkan keputusan yang optimal.  (Na’am,  2017)  [3]  untuk  membantu  mempercepat pengambilan keputusan dan mempersingkat waktu pengambilan  keputusan  tersebut  (Asri  Zaen  dkk.,  2014)  [4]. Didalam penelitian ini * terdapat * tiga * metode * SPK * yang digunakan * yaitu * Technique *f or * Order * by * Similarity * to Ideal * Solution * ( TOPSIS), Simple Additive Weighting (SAW), dan Weighted Product (WP).
Berdasarkan  pemaparan  diatas  Proses  pemilihan  guru terbaik ini digunakan sebagai bahan evaluasi pimpinan dalam mengambil keputusan apakah guru tersebut layak mendapatkan reward atau  bonus  kinerja,  selain  itu  juga  guru tersebut  juga  dapat  dijadikan  bahan  acuan  untuk  guru-guru yang  lain  supaya  dapat  meningkatkan  kualitas  guru  atau tenaga pendidik.
Dalam studi ini, perbandingan metode TOPSIS, SAW, dan WP  akan  dilakukan  untuk  menilai  tingkat  akurasi  dan keefektifan  masing-masing  metode,  yang  diharapkan  dapat menjadi  standar  akademik  masa  depan  untuk  kasus  yang sama. Setelah membandingkan ketiga metode, TOPSIS, SAW, dan WP, sebaiknya gunakan metode terpilih yang muncul dari proses  analisis  komparatif  untuk  menemukan  alternatif terbaik. Sistem  informasi  khusus  yang  disebut  sistem pendukung  keputusan  dirancang  untuk  membantu  dalam pengambilan  keputusan  pemilihan  guru  terbaik.  Untuk membantu  pengelola  sekolah  dalam  melakukan  seleksi, diharapkan  sistem  ini  dapat  memberikan  seleksi  guru  terbaik secara lebih detail.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode  Sampling  random sederhana (Simple  random  sampling). Sebagai  individu  dari
populasi diambil sampelnya secara acak, dengan mempertimbangkan  semua  strata  populasi,  hal  itu  dikatakan lugas  atau  langsung.  Metode  pengambilan  sampel  semacam ini digunakan ketika populasinya kecil dan dianggap homogen metode  adalah  pendekatan  pengambilan  sampel  acak  dasar yang  paling  sering  digunakan.  Peneliti  menggunakan  rumus Slovin untuk  menentukan  sampel  penelitian  sebelum  memilih sampel.
Total sampel 18,55 diperoleh dengan menggunakan rumus Slovin dengan tingkat kesalahan 20%, tetapi karena subjeknya adalah bilangan pecahan, maka dibulatkan menjadi 18 sampel.
Tabel 2.1. Tabel Populasi Sampel
No. Obyek Penelitian Jumlah Populasi Sampel 1 Kepala Sekolah 1 1 2 Staf Tendik 6 6 4 Murid Kelas 9 55 10 5 Wali Murid 10 1 Jumlah 72 18

## A. Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  of  Ideal Solution (TOPSIS)
Untuk  menentukan  kedekatan  relatif  dari  sudut pandang  geometri,  metode  TOPSIS  menggunakan  prinsip bahwa  alternatif  yang  dipilih  harus  memiliki  jarak terpendek  dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terpanjang (terjauh)  dari  solusi  ideal  negatif.  Jarak  ini  diukur  dengan menggunakan  Euclidean  distance  (jarak  antara  dua  titik), yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  seberapa  dekat suatu  alternatif  dengan  solusi  ideal.  Nilai  terbaik  yang diperoleh  untuk  setiap  atribut  ditambahkan  untuk menghasilkan solusi ideal positif, sedangkan nilai terburuk yang  diperoleh  untuk  setiap  atribut  digabungkan  untuk menghasilkan solusi ideal negatif. (Ardiansyah, 2017)[5].
TOPSIS  adalah  akronim  dari Technique  for  Order Preference  by  Similarity  of  Ideal  Solution. TOPSIS  sering digunakan  untuk  menilai  sejumlah  opsi  saat  ini.  Diagram alir  dan  penjelasan  berikut  memberikan  penjelasan  yang
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal.33-40
lebih rinci tentang penggunaan metode TOPSIS.

## Gambar 2.1 Flowchart Metode Topsis

## B. Simple Additive Weighting (SAW)
Metode Simple Additive Weighting (SAW) adalah metode Multi  Attribute  Decision  Making  (MADM)  yang  paling sederhana dan paling banyak digunakan. Karena algoritmanya yang  sederhana,  teknik  ini  juga  paling  sederhana  untuk digunakan.  Metode  penjumlahan  berbobot  adalah  nama  lain dari pendekatan SAW. (Mufizar & Lestari, 2014) [6] . Metode  ini  meminta  matriks  pilihan  (X)  untuk dinormalisasi  ke  skala  yang  dapat  dibandingkan  dengan semua  peringkat  alternatif  yang  tersedia  saat  ini.  Pendekatan ini  memiliki  dua  karakteristik,  yaitu  kriteria  biaya  dan keuntungan. Kriteria cost disebut sebagai biaya, tetapi kriteria benefit juga bisa disebut  keuntungan. Pemilihan kriteria yang digunakan  pada  saat  pengambilan  keputusan  inilah  yang membedakan  kedua  kriteria  tersebut.  Langkah-langkah  yang diperlukan  untuk  menyelesaikan  teknik  SAW  seperti  pada Gambar berikut:
Gambar 2.2.  Flowchart Metode SAW
C. Weighted Product (WP)
Metode Weighted Product (WP) adalah salah satu metode penyelesaian  pada  masalah Multiple  Attribute  decision Making (MADM)  Pendekatan  WP  mengalikan  rating  atribut untuk  menghubungkannya,  dan  rating  tiap  atribut  harus dipangkatkan dengan bobot atribut. Metodenya identik dengan normalisasi (Hatta dkk., 2016) [7]
Metode Weighted  Product memiliki  konsep  dasar  yaitu menghubungkan  rating  atribut  dengan  menggunakan  teknik perkalian,  dimana  rating  setiap  atribut  terlebih  dahulu dipangkatkan  dengan  bobot  atribut  yang  relevan.  tahap metode WP seperti pada Gambar berikut:
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal.33-40
Gambar 3. 1. Flowchart Metode WP
D. Menetukan Kriteria (C)
Dalam  menentukan  guru  terbaik  dilingkungan  SMPIT Rahmatutthoyyibah  Al-Iflahah  (SMPIT  RTI)  Kab.Tangerang dengan  komputasi.  Ada  standar  untuk  memilih  guru  terbaik untuk  mendapatkan  pilihan  terbaik.  Standar  berikut  harus dipenuhi sebelum mengambil keputusan : Tabel 2.2. Tabel Kriteria No Keterangan Kriteria (C) 1 Menguasai Teori Belajar Mengajar C1 2 Penilaian dan Evaluasi C2 3 Mengenal karakteristik peserta didik C3 4 Pengembangan kurikulum C4 5 Etos kerja dan tanggung jawab C5 6 Kedisiplinan C6 7 Hubungan guru dengan teman sejawat C7 8 Bersikap inklusif, objektif, serta tidak diskriminatif C8 9 Hubungan guru dengan wali murid / komite sekolah C9 10 Kerja sama TIM C10

## E. Menentukan Bobot Kriteria (C)
Hasil  observasi  dan  wawancara  langsung  dengan  Kepala Sekolah  Bapak  Muhammad  Sodik,  M.pd  Dan  dalam  konteks
SMPIT  RTI  telah  disetujui  oleh  dewan  guru  di  semua tingkatan.  Ini  adalah  tabel  faktor  pembobotan  yang  kami gunakan setelah mengumpulkan kriteria tersebut di atas:
Tabel 2.3 Kriteria bobot masing-masing kriteria
Kriteria C Bobot Atribut C1 9 Benefit C2 5 Cost C3 5 Benefit C4 3 Cost C5 9 Benefit C6 9 Benefit C7 3 Benefit C8 7 Benefit C9 3 Benefit C10 7 Benefit jumlah 60

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Penilaian  pemilihan  guru  terbaik  yang  diselenggarakan di SMPIT Rahmatutthoyyibah Al-Iflahah (SMPIT RTI), Kab. Tangerang,  menjadi  dasar  pengembangan  Sistem  Pendukung Keputusan  (SPK)  ini,  yang  menggunakan  metode  Simple Additve Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP) serta mengandalkan kriteria dan bobot untuk melakukan perhitungan.
Data  yang  digunakan  adalah  data  primer  yang  penulis kumpulkan  dengan  mengajukan  banyak  pertanyaan  kepada kepala sekolah tentang metode pemilihan guru terbaik SMPIT Rahmatutthoyyibah  Al-Iflahah  yang  berlangsung  pada  bulan Agustus  dan  September.  Tabel  3.1  menunjukkan  bahwa  data dari  SMPIT  Rahmatutthoyyibah  Al-Iflahah  (SMPIT  RTI) Kab.  Tangerang,  khusus  sebanyak  5  orang  guru,  digunakan untuk tahap komputasi awal.
A. Metode Technique for Order Preference by Similarity of
Ideal Solution (TOPSIS)
1. Membuat Matriks Keputusan
Berikut  adalah  contoh  tabel  peringkat  kesesuaian untuk setiap alternatif. Sebelum membuat tabel keputusan, kita  harus  mengetahui  tabel  peringkat  kesesuaian  untuk setiap alternatif.
Tabel 3. 1. Rating Kecocokam Data Awal
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal.33-40
2. Membuat Rating Kecocokan Alternatif
Nilai kesesuaian setiap alternatif ditentukan berdasarkan informasi dari hasil kuesioner tersebut di atas, yang  kemudian  dibentuk  menjadi  peringkat  kesesuaian setiap alternatif. Hasilnya tercantum di bawah ini.
Tabel 3.2. Rating Kecocokan Alternatif
3. Membuat Matriks Normalisasi (R)
Sebelum mentukan Bobot Normalisasi R yakni menetukan pembagi dengan perhitungan sebagai berikut :
𝑥 1 =   √5 2 + 7 2 + 7 2 + 5 2 + 7 2 = 14,036 𝑥 2 =   √5 2 + 5 2 + 7 2 + 3 2 + 7 2 = 12,530 𝑥 3 =   √5 2 + 5 2 + 9 2 + 3 2 + 5 2 = 12,845 𝑥 4 =   √3 2 + 5 2 + 5 2 + 3 2 + 5 2 = 9,644 𝑥 5 =   √9 2 + 5 2 + 7 2 + 3 2 + 5 2 = 13,748
Sehinga mendapatkan hasil seperti tabel berikut:
Tabel 3. 2 Jarak Pembagi (X) Kriteria Nilai X C1 14,036 C2 12,530 C3 12,845 C4 9,644 C5 13,748 C6 12,530 C7 11,180 C8 10,440 C9 12,207 C10 13,454
Setelah mendapatkan hasil pembagi (X) selanjutnya menghitung Matriks Normalisasi R dengan rumus dibawah ini:
ri 1 = 5 14,036 = 0,356
ri 2 = 7 14,036 = 0,499 ri 3 = 7 14,036 = 0,499
Matriks  R  kemudian  dinormalisasi  menggunakan tabel  berikut  untuk  setiap  kriteria  setelah  matriks keputusan ditentukan:
Tabel 3.4 Normaslisasi R
4. Membuat Matriks Normlaisasi (Y)
Langkah  selanjutnya  adalah  mulai  membuat  matriks keputusan  ternormalisasi  berbobot  (y),  yang  elemen- elemennya  dihitung  menggunakan  rumus  persamaan,  setelah mendapatkan  data  perhitungan  untuk  matriks  keputusan ternormalisasi R.
Berikut adalah Tabel hasil bobot ternomalisasi Y: Tabel 3.4 Normaslisasi Y
5. Menentukan  Matriks  Solusi  Ideal  Positif  (A+)  dan  Solusi Ideal Negatif (A-)
Solusi  ideal  positif  (A+)  dapat  diperoleh  dengan menggunakan  rumus  di  bawah  ini,  sedangkan  solusi  ideal negatif  (A-)  dapat  dihitung  menggunakan  peringkat  bobot yang  dinormalisasi  atau  dengan  menerapkan  persamaan  yang telah ditetapkan.
1. Solusi Ideal Positif (A+)
𝐴 1 + = max  {3,206; 4,489; 4,489; 3,206; 4,489} = 4,489 𝐴 2 + = min  {1,995; 1,995; 2,793; 1,197; 2,793} = 1,197
2. Solusi Ideal Negatif (A+) 𝐴 1 − = max  {3,206; 4,489; 4,489; 3,206; 4,489} = 3,206 𝐴 2 − = min  {1,995; 1,995; 2,793; 1,197; 2,793} = 2,793 Tabel 3. 3 Solusi Ideal A Positif dan A Negatif
6. Menetukan Jarak Solusi Ideal Positif (D+) dan Solusi Ideal Negatif (D-)
Jarak solusi ideal positif (D+) dan negatif ideal (D-) dihitung sebagai berikut:
Berikut adalah hasil jarak solusi ideal D+ :
Tabel 3. 4 Jarak D+ D1+ 3,780 D2+ 3,551 D3+ 2,212 D4+ 5,564 D5+ 3,495
Berikut adalah hasil jarak solusi ideal D- :
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal.33-40
Tabel 3. 5 Jarak D- D1- 4,465 D2- 3,577 D3- 5,324 D4- 2,236 D5- 4,312 7. Menentukan Preferensi Setiap Alternatif dan Perangkingan
Berikut  adalah  perhitungan  nilai  Preferensi  dari  setiap alternatif:

## Tabel 3. 6 Preferansi / Nilai V dan Perangkingan
Preferensi nilai Rangking Irma Fs 0,542 3 Nuraeni 0,502 4 Yulia 0,707 1 Nu'man 0,287 5 Siti selpiyah 0,552 2 B. Metode Simple Additive Weighting (SAW)
1. Membuat Rating Kecocokan Alternatif
Berdasarkan  pada  tabel  4.2  diatas,  maka  dibentuklah matriks hasil keputusan x dengan data tersebut

## 2. Membuat Normalisasi Matriks R
Pilih jenis kriteria, seperti keuntungan atau biaya, sebelum memulai  proses  normalisasi  matriks  R.  Untuk  menormalkan matriks  R,  semua  persyaratan  untuk  jenis  manfaat  atau  biaya telah  ditetapkan.  Jika  benefit  menguntungkan  tetapi  cost adalah biaya, normalisasi matriks R dihitung sebagai berikut.
𝑟𝑖𝑗 =   { 𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗
𝑋𝑖𝑗 𝐶𝑜𝑠𝑡 𝑋𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 𝐵𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡
Berikut cara mendapatkan matriks R dari persamaan normalisasi matriks X:

## 3. Perangkingan Metode SAW
Setelah  melalui  beberapa  tahapan,  tahapan  utama  dari proses pemeringkatan, ketika semua kualitas dikalikan dengan bobot fitur untuk setiap alternatif. Hasil perhitungan peringkat untuk setiap pilihan tercantum di bawah ini.
Tabel 4. 7. Tabel Hasil Perangkinga Metode SAW Alternatif Hasil Rangking Irma Fs 0,602 3 Nuraeni 0,594 4 Yulia 0,705 1 Nu'man 0,450 5 Siti selpiyah 0,649 2 C. Metode Weighted Product (WP)
1. Menentukan Nilai Bobot W W  merupakan  bobot  setiap  kriteria  dalam  perhitungan. Persamaan untuk menghitung nilai W :
𝑊 𝑗 = 𝑊 𝑗 ∑ 𝑊𝑗
Menghitung  nilai  W  Mengikuti  perhitungan  ini,  nilai  W akan  berkisar  dari  0  sampai  1,  dengan  1  adalah  jumlah  dari semua  W.  Atribut  yang  bernilai  keuntungan  kemudian ditentukan  dengan  mengalikan  W  dengan  1  dan  atribut  yang bernilai  biaya  dengan  mengalikan  W  dengan  -1.  Hasil perhitungan  yaitu  bobot  yang  ditunjukkan  pada  Tabel  3.3 adalah sebagai berikut:
W 1 = 9 (9+5+5+3+9+9+3+7+3+7) = 9 60 = 0,15
W 2 = 5 (9+5+5+3+9+9+3+7+3+7) = 5 60 = 0,08333
W 3 = 5 (9+5+5+3+9+9+3+7+3+7) = 5 60 = 0,08333
W 4 = 3 (9+5+5+3+9+9+3+7+3+7) = 3 60 = 0,05
W 5 = 9 (9+5+5+3+9+9+3+7+3+7) = 9 60 = 0,15 W 6 = 9 (9+5+5+3+9+9+3+7+3+7) = 9 60 = 0,15
W 7 = 3 (9+5+5+3+9+9+3+7+3+7) = 3 60 = 0,05
W 8 = 7 (9+5+5+3+9+9+3+7+3+7) = 7 60 = 0,11667
W 9 = 3 (9+5+5+3+9+9+3+7+3+7) = 3 60 = 0,05
W 10 = 7 (9+5+5+3+9+9+3+7+3+7) = 7 60 = 0,11667
Setelah  terdapat  masing-masing  bobot  dari  kriteria  diatas selanjutnya,  menjumlahkan  seluruh  bobot  kriteria  dengan hasil berikut:
W j = 0,15 + 0,08333 + 0,08333 + 0,05 + 0,15 + 0,15 + 0,05 + 0,11667 + 0,05 + 0,11667 = 1 Selanjutnya  mencari  nilai  W  pembagian  Keuntungan  dan biaya, berikut adalah hasil perhitungannya :
W 1 = 0,15 x 1 = 0,15
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal.33-40
W 2 = 0,08333 x (-1) = -0,08333
W 3 = 0,08333 x 1 = 0,08333 W 4 = 0,05 x (-1) = -0,05 W 5 = 0,15 x 1 = 0,15
W 6 = 0,15 x 1 = 0,15 W 7 = 0,05 x 1 = 0,05 W 8 = 0,11667 x 1 = 0,11667 W 9 = 0,05 x 1 = 0,05 W 10 = 0,11667 x 1 = 0,11667

## 2. Menentukan Bobot S
S  Merupakan  Normalisasi  hasil  dari  setiap  alternatif  yang telah ditentukan dari beberapa  pertanyaan / Quisioner. Beikut hasilnya :
Tabel 3. 8. Bobot Nilai Kriteria WP
Selanjutnya menghitung Nilai Si, dengan rumus sebagai berikut:
Rumus untuk mencari nilai Si :
Si = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1
Si  merepresentasikan  hasil  normalisasi  keputusan  untuk alternatif  ke-i,  Xij  merepresentasikan  rating  alternatif  untuk setiap  atribut,  I  merepresentasikan  alternatif,  dan  j merepresentasikan atribut. Berikut adalah tabel hasil nilai S.
Tabel 3.13. Nilai S Ternormalisasi
3. Menentukan Nilai Bobot V
Preferensi  untuk  setiap  alternatif  merupakan  langkah terakhir  dalam  rangkaian  perhitungan  untuk  menentukan nilai  bobot  V.  Persamaan  untuk  menghitung  V  adalah sebagai berikut:
𝑉𝑖 = ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1 ∏ 𝑋 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ∗ 𝑊 𝑗 𝑎𝑡𝑎𝑢 𝑉𝑖 = 𝑠 𝑖 ∑ 𝑠 𝑖
Berikut adalah hasil bobot V(Prefrensi).
V 1 = 3,378 17,410 = 0,194
V 2 = 3,561 17,410 = 0,205
V 3 = 4,022 17,410 = 0,231
V 4 = 2,746 17,410 = 0,158
V 5 = 3,703 17,410 = 0,213
4. Perangkinan Metode WP
Pendekatan  WP  memiliki  lebih  banyak  tahapan  sebelum mencapai  peringkat.  Konsekuensi  akhir  dari  pendekatan  WP adalah  peringkat  itu  sendiri.  Tabel  peringkat  Metode  WP ditunjukkan di bawah ini..
Tabel 3. 9. Perangkingan Metode WP
No.  ALTERNATIF V RANGKING 1 Irma Fs 0,194 4 2 Nuraeni 0,205 3 3 Yulia 0,231 1 4 Nu'man 0,158 5 5 Siti selpiyah 0,213 2
D. Perbandingan Hasil Metode TOPSIS, SAW dan WP Teknik  TOPSIS,  SAW,  dan  WP  dibandingkan,  dan hasilnya  menunjukkan  beberapa  variasi  dan  kesamaan  dalam hal  peringkat  dan  nilai,  termasuk  kesamaan  antara  peringkat atas  dan  bawah.  Hasil  perbandingan  untuk  teknik  TOPSIS, SAW, dan WP ditampilkan pada tabel berikut..
Tabel 3. 10. Perbandingan Hasil Metode TOPSIS, SAW dan WP
Berdasarkan  hasil  dari  ketiga  metodologi  yaitu  TOPSIS, SAW,  dan  WP,  Ibu  Yulia,  S.Pd.  memiliki  peringkat  guru tertinggi,  dengan  skor  0,707  di  TOPSIS,  0,705  di  SAW,  dan 0,231  di  WP,  menempatkannya  di  posisi  teratas  secara keseluruhan.

## E. Pengujian Akurasi Metode Topsis, SAW dan WP
Sebelum  menghitung  tes  akurasi,  masukkan  semua informasi hasil dan bagi dengan jumlah alternatif menggunakan rumus di bawah ini:

## X = 𝐴 𝐵
Keterangan : X = Metode SPK A  = Jumlah Hasil Akhir B  = Banyaknya data Alternatif
Metode TOPSIS = 2,589
5 = 0,517 Metode SAW = 2,999 5 = 0,599
JSiI | Jurnal Sistem Informasi Vol.10 No.1 Maret 2023, Hal.33-40
Metode WP = 1
5 = 0,2
Selanjutnya, dengan menggunakan rumus tingkat kesesuaian,  perhitungan  berikut  dilakukan  untuk  menentukan persentase:
𝑇𝑘𝑖 = 100 − 𝑥𝑖 100%
Presentase * Metode TOPSIS = 100 − 0,517 100% = 99,994 %
Presentase * Metode SAW = 100 − 0,599 100% = 99,994 %
Presentase * Metode WP = 100 − 0,2 100% = 99,998 %
Prioritas penelitian ini dapat ditentukan dengan membandingkan  persentase  nilai  kesesuaian  antara  99,994% untuk  teknik  TOPSIS,  99,994%  untuk  metode  SAW,  dan 99,998%  untuk  metode  WP,  berdasarkan  perhitungan  tingkat kesesuaian di atas. Pendekatan WP lebih relevan dalam situasi ini  untuk  menyelesaikan  masalah  dengan  memilih  guru terbaik  daripada  TOPSIS  atau  SAW,  menurut  hasil  analisis proses tingkat kesesuaian ketiga cara tersebut.
IV. * K ESIMPULAN
Berdasarkan * hasil * dan * pembahasan * yang * telah * dilakukan * maka * dapat * diambil * kesimpulan * sebagai * berikut: a. Dengan bantuan 18 responden dan Metode TOPSIS, SAW, dan  WP,  Ibu  Yulia,  S.Pd.  mencapai  hasil  terbesar  dari berbagai  guru  yang  dievaluasi,  memperoleh  skor  0,707 (Metode  TOPSIS),  0,705  (Metode  SAW),  dan  0,231 (Metode  WP),  membuatnya  mendapatkan  gelar  guru terbaik.
b. Metode WP memiliki tingkat akurasi 99,998%, menjadikannya metode yang paling tepat jika dibandingkan  dengan  Metode  TOPSIS  dan  SAW  untuk pemilihan  guru  terbaik  di  SMPIT  Rahmatutthoyyibah. Hasilnya, Metode WP dapat menilai proses pemilihan guru terbaik  di  SMPIT  Rahmatutthoyyibah  AL-Iflahah  Kab. Tangerang .

## V. SARAN
The Technique for Order Preference by Similarity of Ideal Solution (TOPSIS), metode Simple Additive Weighting (SAW),  dan  Weighted  Product  (WP)  dapat  digunakan bersamaan  dengan  metode  lain,  seperti  Metode  Analisis Bayesian,  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  ,  dan Analytical  Network  Process  (ANP),  yang  akan  digunakan untuk  kasus  pemilihan  alternatif.  Metode-metode  tersebut
merupakan  saran  untuk  penelitian  selanjutnya  yang  dapat penulis sampaikan.

## R EFERENSI
[1] Katolik,  U.,    Medan,  S.  T..  Implementasi  Metode Technique  For  Order  Preference  By  Similarity  To  Ideal Solution Dalam Penentuan Pemilihan Guru Terbaik Saut Mahulae. Jurnal  Informatika  Kaputama(Jik) , 3 (1),  38– 43 . 2019
[2] Khoirudin,  Sistem  Pendukung  Keputusan,  PT.  Elex Media Komputindo, Pustaka Jakarta, 2008..
[3] Na’am,  J.  Sebuah  Tinjauan  Penggunaan  Metode Analythic  Hierarchy  Process  (AHP)  dalam  Sistem Penunjang  Keputusan  (SPK)  pada  Jurnal  Berbahasa Indonesia. Jurnal Mediasisfo, 11(2), 888–895. 2017
[4] Asri  Zaen,  M.,  Sunaryo,  S.,    Wijono,  W.  Sistem Pendukung Keputusan Untuk Investasi Perumahan Area Malang  Menggunakan  P  Algoritma  Bayesian.  Jurnal EECCIS, 8(1), pp.13-18 . 2014
[5] Andriansyah,  Hendri,  Sistem  Penujang  Keputusan Pemilihan  Guru  Terbaik  dengan  Metode  Topsis (Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  To  Ideal Solution)  Studi  Kasus  :  SDN  Bendungan  Hilir  01  Pagi Jakarta  Pusat,  Jurnal  Informatika  Universitas  Pamulang 6(2), 2541-1004. 2017
[6] Mufizar,  T.,    Lestari,  R.  L.  Impementasi  Metode Simple  Additive  Weighting  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Pemberian  Kelayakan  Kredit  Pinjaman Komersial  di  SB  Simpan  Pinjam  Tasikmalaya.  CSRID Journal, Vol.6 No.2, 96-107. 2014
[7] Hatta,  H.R.,  Rizaldi,  M.,  Khairina,  D.M.,  “Penerapan Metode  Weight  Product  untuk  Pemilihan  Lokasi  Lahan Baru  Pemakaman  Muslim  dengan  Visualisasi  Google Maps” Jurnal Teknosi, Vol. 02, No. 03, Desember 2016.