353 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 353-365 E- ISSN 2503-2933
Received June1 st ,2012; Revised June25 th , 2012; Accept http://jurnal.mdp.ac.id          jatisi@mdp.ac.id

## Perbandingan Metode AHP Dan SAW Untuk Menentukan Dosen Berprestasi
Debby Ummul Hidayah* 1 , Masyruri Rizka Maulana 2 , Puji Lestari 3 1,2,3 Universitas Amikom Purwokerto; Jl. Letd Jend Pol Sumarto, 0281 623321/0281 623196 of Universitas Amikom Purwokerto
1,2,3 Jurusan Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AMikom Purwokerto e-mail: * 1 debbyummul@amikompurwokerto.ac.id, 2 masyrurirm@gmail.com,
3 puji24318@gmail.com

## Abstrak
Pemilihan dosen berprestasi di suatu program studi Sistem Informasi Universitas XYZ saat  ini  masih  dilakukan  secara  konvensional.  Yakni  masih  bersifat  subjektif  dan  belum menggunakan  metode  perhitungan  khusus  dalam  menunjang  keputusan.  Dengan  demikian diperlukan  adanya  suatu  sistem  penunjang  keputusan  yang  tepat  guna  membantu  dalam menentukan  dosen  berprestasi  secara  objektif.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah menggunakan analytical hierarchy process (AHP) dan simple additive weighting (SAW). Dari perhitungan kedua metode tersebut menunjukkan hasil akhir berupa keputusan pemilihan dosen  berprestasi  program  studi  Sistem  Informasi  yang  sama  yaitu  Bapak  Argiyan  Dwi Pritama.  Hasil  yang  diperoleh  dari  perhitungan  AHP  menghasilkan  nilai  sebesar  1,46 sedangkan  dari  perhitungan  SAW  menghasilkan  nilai  0,522.  Dari  perhitungan  AHP  dapat disimpulkan  bahwa  penggunaan  alternatif  yang  terlalu  banyak  menjadikan  proses pemeringkatan  menjadi  terlalu  kompleks.  Sedangkan  berdasarkan  perhitungan  SAW,  teknis perhitungan sangat cocok untuk alternatif yang banyak, sehingga lebih efektif dan efisien untuk digunakan.
Kata kunci —Dosen berprestasi, analytical hierarchy process (AHP), simple additive weighting (SAW)

## Abstract
The selection of outstanding lecturers in an Information Systems study program at XYZ University is currently still done conventionally. That is, it is still subjective and has not used special calculation methods to support decisions. Thus, it is necessary to have an appropriate decision support system to assist in determining outstanding lecturers objectively. The method used in this research is the analytical hierarchy process (AHP) and simple additive weighting (SAW).  From  the  calculation  of  the  two  methods,  the  final  result  is  a  decision  to  select  an outstanding lecturer in the same Information Systems study program, namely Mr. Argiyan Dwi Pritama.  The  results  obtained  from  the  AHP  calculation  yield  a  value  of  1.46  while  the  SAW calculation produces a value of 0.522. From the AHP calculation, it can be concluded that the use of too many alternatives makes the ranking process too complex. Meanwhile, based on the SAW calculation, the technical calculation is very suitable for many alternatives, so it is more effective and efficient to use.
Keywords —Outstanding lecturer, analytical hierarchy process (AHP), simple additive weighting (SAW)
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 353-365 E- ISSN 2503-2933 354
1. PENDAHULUAN
i  suatu  Perguruan  Tinggi,  penentuan  dosen  berprestasi  merupakan  salah  satu  bentuk penghargaan terhadap dosen atas kinerjanya selama kurun waktu tertentu. Dengan adanya penghargaan,  dosen  bisa  lebih  termotivasi  dan  menjadi  dukungan  untuk  lebih  giat  lagi dalam menjalankan kewajibannya. Tak dapat dipungkiri pula, kualitas dosen yang berkompeten tentunya bisa menjadi jalan untuk menghasilkan lulusan yang berkualitas [1]. Beberapa kriteria dosen  berprestasi  seperti  bisa  menghasilkan  naskah  buku  yang  diterbitkan  secara  resmi,  atau menghasilkan  karya  yang  kreatif  dan  inovatif,  bisa  menghasilkan  karya  ilmiah  berupa  jurnal yang diterbitkan dalam skala nasional maupun internasional, dan lain sebagainya [2]. Penilaian dosen  berprestasi  harus  bersifat  objektif  yakni  dengan  proses  pengumpulan  data  yang  relevan dan  valid.  Akan  tetapi,  permasalahan  dalam  penentuan  dosen  berprestasi  yang  kerap  kali dialami muncul sebagai akibat dari proses pencarian data dosen yang cukup sulit maupun data dosen yang tidak ditemukan.
Penelitian  ini  mencoba  untuk  mengkaji  isu  permasalahan  terhadap  penentuan  dosen berprestasi pada program studi Sistem Informasi di Universitas XYZ. Berdasarkan hasil telaah dari  observasi  yang  peneliti  lakukan,  mekanisme  pemilihan  dosen  berprestasi  khususnya  di program  studi  Sistem  Informasi  selama  ini  masih  dilakukan  secara  subjektif  yaitu  dengan menunjuk  dosen  yang  sekiranya  memiliki  dedikasi  tinggi  terhadap  kampus  tanpa memperhatikan  indikator  penilaian  yang  jelas.  Memasuki  semester  genap  2020/2021  dan semester  gasal  2021/2022,  mekanisme  penilaian  dosen  berprestasi  diubah  dengan memperhatikan indikator yang mengacu kepada hasil tri dharma Perguruan Tinggi. Akan tetapi proses  penilaian  tersebut  masih  dilakukan  sebatas  menjumlahkan  poin  hasil  kinerja  saja. Sebagai  contoh,  dosen  A  mengajar  3  kelas  maka  akan  memperoleh  poin  10,  dan  begitu  juga dengan penelitian, pengabdian, maupun penunjang. Yakni hanya mengkonversi jumlah masing- masing indikator dengan sistem poin. Setelah dikaji lebih dalam, sistem penilaian tersebut tidak bisa menghasilkan hasil yang akurat. Sebab, menimbulkan kesimpulan yang tidak tepat, sebagai contoh  dosen  dengan  jumlah  penelitian  terbanyak  bisa  saja  menjadi  kandidat  terpilih  dalam dosen berprestasi. Sedangkan penilaian yang semestinya adalah dengan memperhatikan semua aspek  tri  dharma  seperti  pendidikan,  penelitian,  pengabdian  kepada  masyarakat,  dan  unsur penunjang.
Berdasarkan  kondisi  yang  ada,  proses  penilaian  untuk  menentukan  dosen  berprestasi dapat  menggunakan  metode  khusus  dari  sistem  pendukung  keputusan  atau  disingkat  dengan SPK.  Sistem  penunjang  keputusan  dapat  memberikan  manfaat  terhadap  proses  dalam perankingan untuk menghasilkan pemilihan alternatif yang tepat [3]. Ada cukup banyak metode SPK  yang  bisa  digunakan  sebagai  proses  penilaian  dosen  berprestasi  tersebut.  Namun,  dalam penelitian ini, peneliti lebih berfokus terhadap penggunaan metode analytical hierarchy process (AHP)  dan  metode simple  additive  weighting (SAW).  Kedua  metode  tersebut  akan  peneliti bandingkan  untuk  mengetahui  bagaimana  hasil  temuan  akhir  yang  nantinya  akan  diperoleh. Penggunaan  metode  AHP  dan  SAW  sebagai  penunjang  keputusan  dapat  menghasilkan perhitungan  yang  akurat  dengan  hasil  akhir  yang  sama  [4].  Selain  itu,  kedua  metode  tersebut bisa mengurangi faktor subjektifitas dalam proses penilaian [5]. Penelitian yang dilakukan oleh [6]  juga  menjelaskan  bahwa  penggunaan  metode  AHP  maupun  SAW  terbukti  dapat  menjadi sarana  dalam  proses  pengambilan  keputusan  dengan  lebih  cepat  [7]  dan  tepat.  Penggunaan metode  AHP  memberikan  keuntungan  berupa  uji  konsistensi  untuk  mengetahui  apakah  bobot nilai  yang  diperoleh  bersifat  konsisten  atau  sebaliknya.  Sedangkan  penggunaan  metode  SAW memiliki  keuntungan  berupa  kemudahan  dalam  proses  pemeringkatan  [8].  Dengan  demikian bisa  dikatakan  bahwa  penggunaan  sistem  penunjang  keputusan  dalam  proses  seleksi  mampu menjadikan proses seleksi menjadi lebih efektif dan efisien [9].
D
355 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 353-365 E-ISSN 2503-2933
Sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tujuan  dari  pada  penelitian  ini  adalah  untuk melakukan  perbandingan  metode analytical  hierarchy  process (AHP)  dan  metode simple additive  weighting (SAW)  dalam  menentukan  dosen  berprestasi  di  program  studi  Sistem Informasi, Universitas XYZ. Sedangkan manfaat yang hendak diperoleh dari hasil penelitian ini adalah  untuk  mengetahui  dosen  dari  program  studi  Sistem  Informasi  yang  memang  layak dijadikan sebagai dosen berprestasi dan menghasilkan sistem penilaian yang lebih objektif.
2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian ini dapat dirangkum dalam jenis penelitian, teknik pengumpulan data, sistem pendukung keputusan, perbandingan, dan hasil yang dijabarkan pada Gambar 1 berikut:

## Gambar 1.  Kerangka Penelitian

## 2.1   Jenis Penelitian
Penelitian  ini  termasuk  dalam  jenis  penelitian  terapan  khususnya  dalam  bidang  ilmu sistem  informasi  yaitu  sistem  penunjang  keputusan.  Selain  itu,  penelitian  ini  juga  tergolong dalam jenis penelitian kuantitatif yakni hasil dari penilaian dosen berprestasi akan diakumulasi dalam suatu nilai tertentu menggunakan metode AHP dan SAW.

## 2. 2   Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  menggunakan  2  teknik yaitu observasi dan dokumentasi. Adapun penjabarannya adalah sebagai berikut

## 2. 2.1  Observasi
Observasi merupakan salah satu teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara mengamati  terhadap  suatu  kegiatan  yang  sedang  berlangsung  [10].  Observasi  bisa  dilakukan menggunakan  2  cara  yaitu  partisipasi  atau  nonpartisipasi.  Dalam  penelitian  ini,  observasi dilakukan  dengan  cara  partisipasi,  yaitu  peneliti  ikut  serta  dalam  proses  penilaian  dosen berprestasi di lingkungan program studi Sistem Informasi pada Universitas XYZ.
Jenis Penelitian Teknik Pengumpulan Data 1. Observasi 2.
Dokumentasi Sistem Pendukung Keputusan 1. Analytical Hierarchy Process (AHP) 2. Simple Additive Weighting (SAW) Perbandingan Metode AHP dan SAW Keputusan Dosen Berprestasi
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 353-365 E- ISSN 2503-2933 356

## 2. 2.2  Dokumentasi
Pengumpulan  data  menggunakan  dokumentasi  ini  berguna  untuk  mendapatkan  data secara  langsung  yang  meliputi  buku,  peraturan,  foto,  maupun  suatu  laporan  kegiatan  tertentu [10]. Pada penelitian ini, dokumentasi yang peneliti peroleh berupa data dosen di program studi Sistem Informasi, data indikator penilaian dosen berprestasi, data tri dharma dosen yang dicari melalui google scholar maupun dari pihak Fakultas.

## 2. 3   Sistem Pendukung Keputusan
Untuk perhitungan dalam pemilihan dosen berprestasi, peneliti menggunakan 2 metode untuk mendukung keputusan yang tepat terhadap pemilihan dosen berprestasi tersebut. Metode yang  digunakan  adalah analytical  hierarchy  process (AHP)  dan simple  additive  weighting (SAW).  Kedua  metode  tersebut  nantinya  akan  dibandingkan  untuk  mengetahui  apakah  terjadi perbedaan yang signifikan terhadap pemilihan dosen berprestasi atau sama-sama menghasilkan data terpilihnya dosen berprestasi yang sama.

## 2. 3.1  Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analytical  hierarchy  process (AHP)  merupakan  suatu  konsep  dalam  membuat  suatu keputusan  dengan  kriteria  yang  banyak  atau  disebut multicriteria .  Metode  ini  mampu melakukan  perhitungan  terhadap  struktur  hirarki,  dimana  level  paling  atas  merupakan  tujuan yang  hendak  dicapai,  kemudian  di  bawahnya  terdapat  hirarki  kriteria,  dan  paling  bawah menunjukkan alternatif yang dipakai dalam mencapai tujuan [11]. Secara teoritis, AHP diyakini bisa  dipakai  sebagai  penyelesaian  masalah  dalam  proses  pembuatan  keputusan  yang  bersifat kompleks [12]. Beberapa langkah  yang akan dilakukan pada AHP diantaranya mendefinisikan akar  permasalahan  dan  menentukan  solusi  yang  tepat,  membuat  struktur  hirarki  untuk mengelompokkan  tujuan,  kriteria,  dan  alternatif  berdasar  tingkatannya.  Berikutnya  adalah membuat matriks perbandingan berpasangan, menghitung vektor eigen normalisasi, dan adalah memeriksa  konsistensi  hirarki.  Konsistensi  di  sini  berguna  untuk  mengetahui  apakah  suatu konsistensi  antara  objek  yang  dinilai  adalah  benar  atau  sebaliknya.  Apabila  konsistensi  yang dinilai  benar  maka  konsistensi  bisa  dikatakan  mendekati  sempurna  sehingga  bisa  diperoleh keputusan yang mendekati valid [13].

## 2. 3.2  Simple Additive Weighting (SAW)
Metode simple  additive  weighting (SAW)  adalah  suatu  metode  untuk  pengambilan keputusan  yang  dilakukan  dengan  cara  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada setiap alternatif untuk semua atribut yang digunakan [13]. Pada metode SAW ini ada beberapa tahapan  untuk  menentukan  keputusan  akhir  yang  tepat  diantaranya  menentukan  kriteria  yang nantinya akan dijadikan sebagai acuan dalam proses pengambilan keputusan, menentukan bobot untuk masing-masing kriteria, melakukan normalisasi, dan terakhir menghitung nilai preferensi.

## 2. 4   Perbandingan Metode AHP dan SAW
Setelah hasil perhitungan penentuan dosen berprestasi selesai menggunakan metode AHP dan  metode  SAW,  akan  dilakukan  perbandingan  terhadap  hasil  akhir.  Perbandingan  ini digunakan  untuk  mengetahui  apakah  terdapat  perbedaan  signifikan  antara  metode  AHP  dan SAW  dalam  menentukan  dosen  berprestasi.  Di  samping  itu,  untuk  mengetahui  kelebihan  dan kekurangan dari metode AHP dan SAW tersebut.

## 2. 5   Keputusan Dosen Berprestasi
Keputusan  dosen  berprestasi  menunjukkan  keputusan  akhir  berupa  kandidat  terpilih menjadi dosen berprestasi pada program studi Sistem Informasi, Universitas XYZ.
357 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 353-365 E-ISSN 2503-2933

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1   Hasil

## 3. 1.1  Penetapan Kriteria dan Sub Kriteria
Dalam  penelitian  ini  digunakan  kriteria  dan  sub  kriteria  yang  digunakan  sebagai  acuan dalam  proses  perhitungan  dan  penentuan  dosen  berprestasi  baik  menggunakan  metode  AHP maupun SAW. Data kriteria dan sub kriteria dapat dilihat pada Tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Data Kriteria dan Sub Kriteria

## 3. 1.2 Perhitungan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Tahap  awal  dari  metode  AHP  ini  adalah  untuk  mendefinisikan  tujuan  dari  penelitian. Adapun tujuan yang hendak dicapai adalah untuk menentukan dosen berprestasi pada program studi  Sistem  Informasi  di  Universitas  XYZ.  Untuk  kriteria  yang  dijadikan  acuan  untuk perhitungan  dengan  metode  AHP  menggunakan  kriteria  yang  terdapat  pada  Tabel  1  di  atas. Pada tahapan awal ini juga ditentukan sampel penelitian yang digunakan sebagai alternatif pada pemilihan  dosen  berprestasi.  Sampel  penelitian  menggunakan  data  dosen  dari  program  studi Sistem Informasi dengan jumlah 12 dosen.
Tabel 2. Data Dosen Program Studi Sisten Informasi
No Nama Alternatif 1 Abdul Azis Dosen 1 2 Argiyan Dwi Pritama Dosen 2 No Bobot (%) Jenis Kriteria 1 Buku ajar/buku referensi (SC1) 10 Benefit 2 Ijazah (SC2) 10 Benefit 3 Mengajar (SC3) 10 Benefit 4 Membimbing Skripsi (SC4) 10 Benefit 5 Membimbing Akademik (SC5) 10 Benefit 6 Membimbing MBKM (SC6) 10 Benefit 1 Penelitian Internasional (SC7) 10 Benefit 2 Penelitian Nasional (SC8) 8 Benefit 3 Prosiding (SC9) 5 Benefit 1 Publikasi hasil pengabdian masyarakat (SC10) 5 Benefit 1 Menjadi ketua panitia (SC11) 3 Benefit 2 Menjadi anggota panitia (SC12) 3 Benefit 3 Mengikuti pertemuan ilmiah (SC13) 3 Benefit 4 Sebagai editor jurnal (SC14)
3 Benefit 100 Jumlah B Penelitian (C2) C Pengabdian Kepada Masyarakat (C3) D Penunjang (C4) Kriteria A Pendidikan (C1)
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 353-365 E- ISSN 2503-2933 358
3 Berlilana Dosen 3 4 Imam Tahyudin Dosen 4 5 Taqwa Hariguna Dosen 5 6 Dwi Krisbiantoro Dosen 6 7 Fiby Nur Afiana Dosen 7 8 Ito Setiawan Dosen 8 9 Muliasari Pinilih Dosen 9 10 Nurfaizah Dosen 10 11 Sarmini Dosen 11 12 Zanuar Rifa'i Dosen 12
Tahapan  kedua  dari  metode  AHP  adalah  membuat  struktur  hirarki  yang  dimaksudkan untuk  mempermudah  dalam  pengelompokkan  tujuan,  kriteria,  dan  alternatif.  Gambar  1 menunjukkan struktur hirarki pada proses penentuan dosen berprestasi.
Gambar 1.  Struktur Hirarki Pemilihan Dosen Berprestasi
Tahapan  ketiga  adalah  menghitung  matriks  perbandingan  berpasangan.  Pada  tahap  ini, setiap  kriteria  akan  dibandingkan  dengan  matriks  perbandingan  berpasangan  hingga  diperoleh nilai yang konsisten. Hasil dari perhitungan matriks perbandingan berpasangan ini dapat dilihat pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil Perhitungan Matriks Perbandingan Berpasangan
KRITERIA C1 C2 C3 C4 C1 1 2 5 5 C2 0,5 1 7 7 C3 0,2 0,14 1 3 C4 0,2 0,14 0,33 1 Jumlah 1,9 3,28 13,33 16
359 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 353-365 E-ISSN 2503-2933
Tahapan  selanjutnya  adalah  menghitung  vektor  eigen  normalisasi.  Perhitungan  ini berguna  untuk  menentukan  prioritas  elemen-elemen  dari  setiap  matriks  perbandingan berpasangan. Hasil perhitungan vektor eigen normalisasi dapat dilihat pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil Perhitungan Vektor Eigen Normalisasi
KRITERIA C1 C2 C3 C4 Jumlah Eigen Vektor Normalisasi C1 4 5,4 25,65 39 74,05 0,462 C2 3,8 3,96 18,81 37,5 64,07 0,4 C3 1,07 1,1 3,97 7,98 14,12 0,088 C4 0,536 0,7262 2,64 3,97 7,8722 0,049 Jumlah  160,112
Tahapan  terakhir  dari  metode  AHP  adalah  menghitung  nilai  rasio  konsistensi.  Dalam menghitung  rasio  konsistensi  terlebih  dulu  dilakukan  pencarian  nilai  eigen  maksimal  dengan rumus persamaan (1) berikut.
λ maks = 1,9 x 0,462 + 3,28 x 0,400 + 13,33 x 0,088 +(16 x 0,049) (1)
λ maks = 4,154 Keterangan: λ maks = nilai eigen maksimal
Setelah nilai eigen maksimal diperoleh yakni 4,154 tahap selanjutnya adalah menghitung nilai indeks konsistensi (CI). Nilai CI diperoleh dengan melakukan pengurangan terhadap nilai eigen maksimal dikurangi jumlah total kriteria dibagi dengan jumlah kriteria dikurangi 1. Atau lebih jelaskanya seperti dituliskan pada persamaan (2) berikut.
CI = λ maks - n n - 1 (2)
CI = 4,154 - 4 3
CI = 0,154 3 CI = 0,0513
Berdasarkan  hasil  perhitungan  pada  persamaan  (2)  di  atas  diketahui  nilai  CI  adalah 0,0513.  Dengan  demikian  dapat  dicari  nilai  untuk  CR  atau  rasio  konsistensinya.  Namun  perlu ditentukan  terlebih  dahulu  untuk  nilai  IR  atau  indeks  konsistensi.  Pada  penelitian  ini,  jumlah kriteria yang dipakai ada 4 sehingga matriks yang dibentuk adalah matriks dengan ukuran 4x4. Sehingga  diperoleh  nilai  IR  sebesar  0,90.  Nilai  CR  dapat  dihitung  dengan  rumus  pada persamaan (3) berikut.
CR = CI IR
(3)
CR = 0,0513 0,90 CR = 0,0570
Dari hasil perhitungan CR di atas, dapat diketahui bahwa preferensi pembobotan adalah konsisten sebab nilai CR = 0,0570 lebih kecil dari 0,1. Tahapan selanjutnya adalah menentukan nilai  dari  tiap  kandidat  dosen  untuk  dimasukkan  ke  dalam  metode  AHP.  Adapun  nilai  yang diperoleh  merupakan  hasil  akumulasi  nilai  yang  telah  dihitung  dari  pengumpulan  data  yang diperoleh peneliti melalui google scholar dan data dari fakultas.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 353-365 E- ISSN 2503-2933 360
Tabel 5. Akumulasi Perolehan Nilai Dosen Terhadap Tiap Kriteria
No Alternatif C1 C2 C3 C4 1 Dosen 1 31 8 4 6 2 Dosen 2 38 6 0 14 3 Dosen 3 34 0 0 0 4 Dosen 4 34 10 0 0 5 Dosen 5 34 4 0 8 6 Dosen 6 36 8 4 6 7 Dosen 7 29 4 0 14 8 Dosen 8 32 0 0 14 9 Dosen 9 24 8 0 16 10 Dosen 10 36 0 0 8 11 Dosen 11 35 0 0 10 12 Dosen 12 29 6 0 8
Berdasarkan hasil perolehan nilai pada tabel 5 di atas, selanjutnya dilakukan perhitungan matriks  perbandingan  berpasangan,  menghitung  vektor  eigen  normalisasi  dan  mengitung  rasio konsistensi  pada  tiap  alternatif  (dosen)  terhadap  masing-masing  kriteria.  Hasil  perhitungan vektor eigen normalisasi untuk tiap alternatif dapat dilihat pada tabel 6 berikut.
Tabel 6. Hasil Vektor Eigen Normalisasi Tiap Alternatif Terhadap Kriteria
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 -0,462 -0,4 -0,088 -0,049 Dosen 1 0,041 0,154 0,188 0,029 Dosen 2 0,213 0,086 0,063 0,152 Dosen 3 0,073 0,02 0,063 0,013 Dosen 4 0,073 0,234 0,063 0,013 Dosen 5 0,073 0,043 0,063 0,054 Dosen 6 0,148 0,137 0,188 0,032 Dosen 7 0,027 0,043 0,063 0,128 Dosen 8 0,048 0,02 0,063 0,128 Dosen 9 0,016 0,137 0,063 0,26 Dosen 10 0,146 0,02 0,063 0,054 Dosen 11 0,114 0,02 0,063 0,086 Dosen 12 0,026 0,086 0,063 0,053
Adapun untuk mengetahui nilai akhir dari masing-masing alternatif maka dapat dilakukan dengan menjumlahkan hasil perkalian antara nilai vektor eigen normalisasi kriteria dengan nilai vektor eigen normalisasi masing-masing alternatif.
Dosen 1 = (0,041*0,462)+(0,154*0,400)+(0,188*0,088)+(0,029*0,049)  = 0,098 Dosen 2 = (0,213*0,462)+(0,086*0,400)+(0,063*0,088)+(0,152*0,049)  = 0,146 Dosen 3 = (0,073*0,462)+(0,020*0,400)+(0,063*0,088)+(0,013*0,049)  = 0,048
361 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 353-365 E-ISSN 2503-2933
Dosen 4 = (0,073*0,462)+(0,234*0,400)+(0,063*0,088)+(0,013*0,049)  = 0,134 Dosen 5 = (0,073*0,462)+(0,043*0,400)+(0,063*0,088)+(0,054*0,049)  = 0,059 Dosen 6 = (0,148*0,462)+(0,137*0,400)+(0,188*0,088)+(0,032*0,049)  = 0,141 Dosen 7 = (0,027*0,462)+(0,043*0,400)+(0,063*0,088)+(0,128*0,049)  = 0,042 Dosen 8 = (0,048*0,462)+(0,020*0,400)+(0,063*0,088)+(0,128*0,049)  = 0,042 Dosen 9 = (0,016*0,462)+(0,137*0,400)+(0,063*0,088)+(0,260*0,049)  = 0,081 Dosen 10 = (0,146*0,462)+(0,020*0,400)+(0,063*0,088)+(0,054*0,049)  = 0,084 Dosen 11 = (0,114*0,462)+(0,020*0,400)+(0,063*0,088)+(0,086*0,049)  = 0,071 Dosen 12 = (0,026*0,462)+(0,086*0,400)+(0,063*0,088)+(0,053*0,049)  = 0,055

## 3. 1.3  Perhitungan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Tahapan  awal  dari  metode  SAW  adalah  menentukan  kriteria  untuk  dijadikan  sebagai acuan dalam proses pengambilan keputusan. Kriteria yang digunakan untuk perhitungan SAW ini  seperti  yang  tertera  pada  Tabel  1  di  atas.  Sedangkan  data  dosen  program  studi  Sistem Informasi  yang  akan  dinilai  seperti  yang  tertera  pada  Tabel  2.  Setelah  ditentukan  kriteria, berikutnya  ditentukan  nilai  bobot  untuk  masing-masing  kriteria  dan  jenis  kriterianya.  Jenis kriteria yang dipakai dalam penilaian ini menggunakan benefit . Nilai pembobotan dapat dilihat pada Tabel 1.
Jumlah bobot dari kriteria yang ditentukan dapat dituliskan dengan perhitungan berikut. ∑ = 0,1+0,1+0,1+0,1+0,1+0,1+0,1+0,08+0,05+0,05+0,03+0,03+0,03+0,03=1,00. Berdasarkan hasil pengumpulan data yang telah diperoleh, berikut ini dapat ditampilkan data penilaian dosen seperti pada Tabel 7.
Tabel 7. Data Penilaian Dosen
Kemudian dilakukan rating kecocokan terhadap hasil data penilaian dosen dari tabel 7 di atas.
Tabel 8. Rating Kecocokan Pengabdian Kepada Masyarakat (C3)
SC1 SC2 SC3 SC4 SC5 SC6
SC7 SC8 SC9 SC10 SC11 SC12 SC13 SC14 Dosen 1 Tidak Ada S2 5 kelas 5 mahasiswa 1 kelas 1 mahasiswa 1 1 Tidak Ada 1 Tidak Ada 2 kali Tidak Ada Tidak Ada Dosen 2 Tidak Ada S2 4 kelas 10 mahasiswa 1 kelas 4 mahasiswa Tidak Ada 2 Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada 5 kali 1 kali Tidak Ada Dosen 3 Tidak Ada S3 1 kelas 7 mahasiswa 4 kelas Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Dosen 4 Tidak Ada S3 3 kelas 6 mahasiswa 1 kelas 2 mahasiswa 4 Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Dosen 5 Tidak Ada S3 1 kelas 2 mahasiswa 4 kelas 4 mahasiswa 1 Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada 1 kali Tidak Ada 1 kali Tidak Ada Dosen 6 Tidak Ada S2 2 kelas 8 mahasiswa 4 kelas 1 mahasiswa Tidak Ada 3 Tidak Ada 1 Tidak Ada 2 kali Tidak Ada Tidak Ada Dosen 7 Tidak Ada S2 2 kelas 5 mahasiswa 2 kelas 1 mahasiswa Tidak Ada 1 Tidak Ada Tidak Ada 1 kali 1 kali 2 kali Tidak Ada Dosen 8 Tidak Ada S2 3 kelas 4 mahasiswa 2 kelas 2 mahasiswa Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada 2 kali 3 kali Tidak Ada Dosen 9 Tidak Ada S2 5 kelas 2 mahasiswa Tidak Ada 1 mahasiswa Tidak Ada 1 1 Tidak Ada Tidak Ada 3 kali 3 kali Tidak Ada Dosen 10 Tidak Ada S2 3 kelas 6 mahasiswa 3 kelas 2 mahasiswa Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada 1 kali 1 kali Tidak Ada Dosen 11 Tidak Ada S2 3 kelas 3 mahasiswa 3 kelas 4 mahasiswa Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada 2 kali 1 kali Tidak Ada Dosen 12 Tidak Ada S2 3 kelas 5 mahasiswa 1 kelas 1 mahasiswa Tidak Ada 2 Tidak Ada Tidak Ada Tidak Ada 1 kali 1 kali Tidak Ada
Kriteria Penelitian (C2) Penunjang (C4) Pendidikan (C1) Alternatif Pengabdian Kepada Masyarakat (C3) SC1 SC2 SC3 SC4 SC5 SC6 SC7 SC8 SC9 SC10 SC11 SC12 SC13 SC14 Dosen 1 0 8 10 7 4 2 4 4 0 4
0 6 0
0 Dosen 2 0 8 10 10 4 6 0 6 0 0
0 10 4 0 Dosen 3 0 10 4 10 10 0 0 0 0 0
0 0 0 0
Dosen 4 0 10 8 8 4 4 10 0 0 0
0 0 0 0
Dosen 5 0 10 4 4 10 6 4 0 0 0
4 0 4 0
Dosen 6 0 8 6 10 10 2 0 8 0 4
0 6 0 0
Dosen 7 0 8 6 7 6 2 0 4 0 0
4 4 6 0
Dosen 8 0 8 8 6 6 4 0 0 0 0
0 6 8
0
Dosen 9 0 8 10 4 0 2 0 4 4 0
0 8 8
0
Dosen 10 0 8 8 8 8 4 0 0 0 0
0 4 4 0 Dosen 11 0 8 8 5 8 6 0 0 0 0
0 6 4 0
Dosen 12 0 8 8 7 4 2 0 6 0 0
0 4 4
0
Alternatif
Kriteria Pendidikan (C1) Penelitian (C2) Penunjang (C4)
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 353-365 E- ISSN 2503-2933 362
Langkah selanjutnya adalah melakukan normalisasi. Untuk melakukan normalisasi perlu dilihat  kembali  dengan  jenis  atribut  yang  digunakan.  Pada  penelitian  ini,  jenis  atribut  yang digunakan  untuk  masing-masing  kriteria  menggunakan  atribut  benefit.  Sehingga  proses normalisasi  dihitung  dengan  membagikan  nilai  dari  masing-masing  rating  kecocokan  dengan nilai tertinggi yang diperoleh. Untuk hasil normalisasi dapat dilihat pada Tabel 9. Rumus untuk menghitung normalisasi seperti pada persamaan (4) berikut:
r ij = x ij max Xij (4)
Keterangan: r ij = nlai rating kinerja ternormalisasi x ij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria max Xij = nilai terbesar dari setiap kriteria
Tabel 9. Hasil Normalisasi
Berikutnya  dilakukan  perhitungan  terhadap  nilai  preferensi  pada  setiap  alternatif.  Nilai preferensi  digunakan  untuk  mencari  alternatif  dengan  ketentuan  nilai  terbesar  yang  diperoleh merupakan  alternatif  dosen  berprestasi  yang  terpilih.  Rumus  yang  digunakan  untuk  mencari nilai preferensi seperti pada persamaan 5 berikut:
Vi = ∑ = ∗ (5)
Keterangan:
Vi = rangking untuk setiap alternatif W j = nilai bobot dari setiap kriteria V 1 =  (0,1 x 0) + (0,1 x 0,8) + (0,1 x 1) + (0,1 x0,7 ) + (0,1 x 0,4) + (0,1 x 0,33) + (0,1 x 0,4) + (0,08 x 0,5) + (0,05 x 0) + (0,05 x 1) + (0,03 x 0) + (0,03 x 0,6) + (0,03 x 0) + (0,03 x 0) = 0,471 V 2 =  (0,1 x 0) + (0,1 x 0,8) + (0,1 x 1) + (0,1 x 1) + (0,1 x 0,4) + (0,1 x 1) + (0,1 x 0) + (0,08 x 0,75) + (0,05 x 0) + (0,05 x 0) + (0,03 x 0) + (0,03 x 1) + (0,03 x0,4 ) + (0,03 x 0) = 0,522 V 3 =  (0,1 x 0) + (0,1 x 1) + (0,1 x 0,4) + (0,1 x 1) + (0,1 x 1) + (0,1 x 0) + (0,1 x 0) + (0,08 x 0) + (0,05 x0 ) + (0,05 x 0) + (0,03 x 0) + (0,03 x 0) + (0,03 x 0) + (0,03 x 0) = 0,340 V 4 =  (0,1 x 0) + (0,1 x 1) + (0,1 x 0,8) + (0,1 x 0,8) + (0,1 x 0,4) + (0,1 x 0,67) + (0,1 x 1) + (0,08 x 0) + (0,05 x 0) + (0,05 x 0) + (0,03 x 0) + (0,03 x 0) + (0,03 x 0) + (0,03 x 0) = 0,467 V 5 =  (0,1 x 0) + (0,1 x 1) + (0,1 x 0,4) + (0,1 x 0,4) + (0,1 x 1) + (0,1 x 1) + (0,1 x 0,4) + (0,08 x 0) + (0,05 x 0) + (0,05 x 0) + (0,03 x 1) + (0,03 x 0) + (0,03 x 0,4) + (0,03 x 0) = 0,462 V 6 =  (0,1 x 0) + (0,1 x 0,8) + (0,1 x 0,6) + (0,1 x 1) + (0,1 x 1) + (0,1 x 0,33) + (0,1 x 0) + (0,08 x 1) + (0,05 x 0) + (0,05 x 1) + (0,03 x 0) + (0,03 x 0,6) + (0,03 x 0) + (0,03 x 0) = 0,521 V 7 =  (0,1 x 0) + (0,1 x 0,8) + (0,1 x 0,6) + (0,1 x 0,7) + (0,1 x 0,6) + (0,1 x 0,33) + (0,1 x 0) + (0,08 x 0,5) + (0,05 x 0) + (0,05 x 0) + (0,03 x 1) + (0,03 x 0,4) + (0,03 x 0,6) + (0,03 x 0) = 0,403 V 8 =  (0,1 x 0) + (0,1 x 0,8) + (0,1 x 0,8) + (0,1 x 0,6) + (0,1 x 0,6) + (0,1 x 0,67) + (0,1 x 0) + (0,08 x 0) + (0,05 x 0) + (0,05 x 0) + (0,03 x 0) + (0,03 x 0,6) + (0,03 x 0,8) + (0,03 x 0) = 0,389 V 9 =  (0,1 x 0) + (0,1 x 0,8) + (0,1 x 1) + (0,1 x 0,4)+ (0,1 x 0) + (0,1 x 0,33) + (0,1 x 0) + (0,08 x 0,5) + (0,05 x 1) + (0,05 x 0) + (0,03 x 0) + (0,03 x 0,8) + (0,03 x 0,8) + (0,03 x 0) = 0,391 V 10 =  (0,1 x 0) + (0,1 x 0,8) + (0,1 x 0,8) + (0,1 x 0,8) + (0,1 x 0,8) + (0,1 x 0,67) + (0,1 x 0) + (0,08 x 0) + (0,05 x 0) + (0,05 x 0) + (0,03 x 0) + (0,03 x 0,4) + (0,03 x 0,4) + (0,03 x 0) = 0,411
Pengabdian Kepada Masyarakat (C3) R 1 R 2 R 3 R 4 R 5 R 6 R 7 R 8 R 9 R 10 R 11 R 12 R 13 R 14 Dosen 1 0 0,8 1 0,7 0,4 0,33 0,4 0,5 0 1 0 0,6 0 0 Dosen 2 0 0,8 1 1 0,4 1,00 0 0,75 0 0 0 1 0,4 0 Dosen 3 0 1 0,4 1 1 0,00 0 0 0 0 0 0 0 0 Dosen 4 0 1 0,8 0,8 0,4 0,67 1 0 0 0 0 0 0 0 Dosen 5 0 1 0,4 0,4 1 1,00 0,4 0 0 0
1 0 0,4 0 Dosen 6 0 0,8 0,6 1 1 0,33 0 1 0 1
0 0,6 0 0 Dosen 7 0 0,8 0,6 0,7 0,6 0,33 0 0,5 0 0
1 0,4 0,6 0 Dosen 8 0 0,8 0,8 0,6 0,6 0,67 0 0 0 0
0 0,6 0,8 0 Dosen 9 0 0,8 1 0,4 0 0,33 0 0,5 1 0
0 0,8 0,8 0 Dosen 10 0 0,8 0,8 0,8 0,8 0,67 0 0 0 0
0 0,4 0,4 0 Dosen 11 0 0,8 0,8 0,5 0,8 1,00 0 0 0 0
0 0,6 0,4 0 Dosen 12 0 0,8 0,8 0,7 0,4 0,33 0 0,75
0 0 0 0,4 0,4 0 Alternatif Kriteria Pendidikan (C1) Penelitian (C2) Penunjang (C4)
363 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 353-365 E-ISSN 2503-2933
V 11 =  (0,1 x 0) + (0,1 x 0,8) + (0,1 x 0,8) + (0,1 x 0,5) + (0,1 x 0,8) + (0,1 x 1) + (0,1 x 0) + (0,08 x 0) + (0,05 x 0) + (0,05 x 0) + (0,03 x 0) + (0,03 x 0,6) + (0,03 x 0,4) + (0,03 x 0) = 0,420 V 12 =  (0,1 x 0) + (0,1 x 0,8) + (0,1 x 0,8) + (0,1 x 0,7) + (0,1 x 0,4) + (0,1 x 0,33) + (0,1 x 0) + (0,08 x 0,75) + (0,05 x 0) + (0,05 x 0) + (0,03 x 0) + (0,03 x 0,4) + (0,03 x 0,4) + (0,03 x 0) = 0,387

## 3.2   Pembahasan

## 3. 2.1  Perbandingan Metode AHP dan SAW
Dari  hasil  penelitian  yang  sudah  dijabarkan  di  atas,  dapat  diketahui  bahwa  penggunaan metode analytical  hierarchy  process (AHP)  dan  metode simple  additive  weighting (SAW) memiliki  perbedaan  terhadap  proses  penentuan  dosen  berprestasi.  Akan  tetapi  memiliki  hasil akhir  yang  sama  dan  sesuai  dengan  kriteria  [14].  Pada  metode  AHP  terdapat  kesulitan  ketika jumlah  alternatif  yang  digunakan  terlalu  banyak,  sebab  dapat  mempengaruhi  proses pemeringkatan  menjadi  lebih  kompleks  [8].  Dapat  dikatakan  metode  AHP  cocok diimplementasikan  pada  kasus  dengan  jumlah  alternatif  yang  lebih  sedikit  [15].  Selain  itu, faktor subjektifitas juga menjadi faktor dominan yang berpengaruh terhadap perhitungan dengan metode  AHP.  Apabila  sang  penilai  tidak  memperhatikan  unsur-unsur  terhadap  perolehan  data pada  masing-masing  dosen  maka  penilaian  menggunakan  metode  AHP  bisa  terjadi  kesalahan dan  bisa  mengakibatkan  kesalahan  dalam  menentukan  dosen  berprestasi.  Meski  demikian, metode AHP ini dinilai cukup terstruktur dalam proses perhitungan hingga diperoleh keputusan akhir. Sedangkan penggunaan metode SAW dalam penentuan dosen berprestasi ini dinilai sudah cukup  baik  dan  mudah  untuk  diterapkan  karena  proses  perhitungan  yang  bisa  dikatakan  lebih sederhana dibandingkan dengan metode AHP. Akan tetapi penggunaan metode SAW ini kurang memperhatikan  substansi  terhadap  data  yang  diperoleh.  Sebagai  contoh  ketika  seseorang memiliki  jumlah  penelitian  yang  cukup  banyak  maka  untuk  poin  penilaian  sebaiknya  lebih diperhatikan  dari  segi  unsur  urutan  penulis.  Kondisi  tersebut  untuk  menghindari  faktor subjektifitas,  sebab  apabila  hanya  mengandalkan  jumlah  penelitian  saja  maka  tentunya  dosen tersebut  yang  akan  memperoleh  nilai  penelitian  tertinggi.  Meskipun  hasil  akhir  ditentukan berdasarkan  perolehan  nilai  dari  semua  kriteria  yang  ada.  Oleh  sebab  itu,  baik  menggunakan metode  AHP  maupun  SAW,  penilai  harus  benar-benar  memperhatikan  data  dosen  secara teliti dan data yang diperoleh harus sesuai dengan semester yang berjalan. Seperti pada penelitian ini, data  yang  terkumpul  merupakan  data  kinerja  dosen  selama  satu  semester  genap  tahun  ajaran 2021/2022.  Di  samping  itu,  sebaiknya  sebelum  dihitung,  sampel  yang  digunakan  sebagai alternatif  lebih  disaring  kembali  dengan  memperhatikan  data  kinerja  yang  diperoleh.  Sebab apabila  data  kinerja  dosen  bersangkutan  sedikit,  maka  bisa  dipastikan  dosen  tersebut  bukan dosen yang terpilih.

## 3. 2.2  Keputusan Dosen Berprestasi
Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan metode AHP, kandidat dosen yang terpilih menjadi  dosen  berprestasi  adalah  Dosen  2  dengan  hasil  nilai  dari  perhitungan  vektor  eigen normalisasi  sebesar  0,146.  Sedangkan  dari  perhitungan  menggunakan  metode  SAW,  kandidat dosen yang terpilih juga sama yakni Dosen 2. Hasil perhitungan SAW ini dilihat dari hasil akhir dari  nilai  Vi.  Dalam  hal  ini  V 2 (untuk  Dosen  2)  menunjukkan  alternatif  yang  terpilih,  dengan nilai akhir sebesar 0,522. Sehingga dapat disimpulkan bahwa keputusan akhir penentuan dosen berprestasi  pada  program  studi  Sistem  Informasi,  Universitas  Amikom  Purwokerto  adalah Bapak Argiyan Dwi Pritama.
Jatisi                            ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 353-365 E- ISSN 2503-2933 364

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  yang  sudah  dijabarkan  di  atas,  penelitian  ini  dapat disimpulkan  bahwa  telah  berhasil  dilakukan  perhitungan  menggunakan  metode  AHP  untuk menentukan  dosen  berprestasi  dengan  melihat  hasil  penjumlahan  dari  perkalian  antara  nilai vektor  eigen  normalisasi  kriteria  dengan  nilai  vektor  eigen  normalisasi  masing-masing alternatif. Hasilnya menunjukkan bahwa alternatif Dosen 2 memperoleh nilai yang paling besar yaitu 0,146. Di samping itu, telah berhasil juga dilakukan perhitungan menggunakan metode SAW dalam penentuan dosen berprestasi. Dalam hal ini nilai akhir dilihat dari nilai preferensi (Vi). Berdasarkan perhitungan, nilai V 2 menunjukkan hasil perolehan nilai yang terbesar yakni 0,522. Sehingga  dapat  dijelaskan  bahwa menggunakan  metode  AHP  maupun  SAW, menunjukkan hasil penentuan dosen berprestasi yang sama. Yakni kandidat dosen yang terpilih adalah Bapak Argiyan Dwi Pritama.

## 5. SARAN
Saran yang dapat diberikan untuk penelitian antara lain:
1. Penelitian ini  dapat  dikembangkan  dengan  menerapkan  metode  penunjang  keputusan lain seperti  metode  MEEP  ( Multi  Factor  Evaluation  Process ),  WPM  ( Weighted  Product Model ),  MPE  (Metode  Perbandingan  Eksponensial),  maupun  SMART  ( Simple  Multi Attribute Rating Technique ).
2. Untuk  kriteria  yang  digunakan  dalam  proses  perhitungan  dapat  dijabarkan  dengan  lebih detail kembali dan pengumpulan data disarankan dari berbagai sumber yang relevan.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Pertama,  peneliti  mengucapkan  terima  kasih  kepada  Allah  Subhanahu  Wata’ala,  karena atas  rahmat  dan  inayah-Nya  sehingga  peneliti  bisa  menyelesaikan  jurnal  ilmiah  ini  tepat  pada waktunya.  Kedua,  peneliti  juga  mengucapkan  terima  kasih  kepada  pihak  LPPM  Universitas Amikom  Purwokerto  yang  telah  memberikan  dukungan  berupa  finansial  maupun  nonfinansial sehingga peneliti dapat termotivasi untuk mengembangkan penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Indriani,  2019, Kemenristekdikti  Berikan  Penghargaan  Ke  Dosen  Berprestasi, https://www.antaranews.com/berita/1137316/kemenristekdikti-berikan-penghargaan-ke- dosen-berprestasi, Diakses tgl 10 September 2022.
[2] G.  G.  J,  2016, 8  Cara  Menjadi  Dosen  Berprestasi  dan  Mendapatkan  Penghargaan, https://www.duniadosen.com/8-cara-menjadi-dosen-berprestasi-dan-mendapatkan- penghargaan/, Diakses tgl 10 September 2022.
[3] A.  Febriani,  A.  Diana,  R.  Tiaharyadini,  and  A.  Ariesta,  2021, Penerapan  Metode Analytical  Hierarchy  Process  dan  Simple  Additive  Weighting  pada  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik , J. Ikraith-Informatika , Vol. 5, No. 3, Hal. 79– 90.
365 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 1, Maret 2023, Hal. 353-365 E-ISSN 2503-2933
[4] E.  Prasetya  and  Nurajijah,  2021, Perbandingan  SAW  dan  AHP  pada  Penyeleksian Peserta  WUBI  (Wirausaha  Unggulan  Bank  Indonesia), Indones.  J.  Softw.  Eng. ,  Vol.  8, No. 1, hal. 52–63.
[5] N. Y. Fadilah, S. Juanita, and P. Larasati, 2021, Sistem Pendukung Keputusan Rekrutmen Karyawan  Dengan  Multi  Kriteria  Menggunakan  Metode  AHP  dan  SAW,  J.  Sist.  dan Teknol. Inf. , Vol. 09, No. 2, Hal. 158–168, doi: 10.26418/justin.v9i2.43233.
[6] J.  Wijayanto  and  S.  Juanita,  2021, Pemodelan  Sistem  Penunjang  Keputusan  Pemilihan Guru Terbaik SMA YP-BDN Menggunakan AHP dan SAW , Indones. J. Inf. Syst. , Vol. 4, No. 1, Hal. 98–107.
[7] Y.  Irawan,  2020, Decision  Support  System  For  Employee  Bonus  Determination  With Web-Based  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  Method  In  PT.  Mayatama  Solusindo , J. Appl. Eng. Technol. Sci. , Vol. 2, No. 1, Hal. 7–13.
[8] D.  V.  Waas,  I.  G.  I.  Sudipa,  and  I.  P.  A.  E.  D.  Udayana,  2022, Comparison  Of  Final Results  Using  Combination  AHP-VIKOR  And  AHP-SAW  Methods  In  Performance Assessment (Case Imanuel Lurang Congregation), Int. J. Inf. Syst. Technol. , Vol. 5, No. 5, Hal. 612–623.
[9] F.  Haswan,  2019, Application  of  Simple  Additive  Weighting  Method  To  Determine Outstanding School Principals , J. Publ. Informatics Eng. Res. , Vol. 3, No. 2, Hal. 186– 192.
[10]  Sudaryono,  2015, Metodologi  Riset  di  Bidang  TI  (Panduan  Praktis,  Teori  dan  Contoh Kasus), Andi, Yogyakarta.
[11]  H.  Hanim  and  J.  Rahmadoni,  2020, Determination  of  Lecturer  Reception  Using Analytical Hierarchy Process (AHP) , J. Appl. Eng. Technol. Sci. , Vol. 1, No. 2, Hal. 136– 141.
[12]  D.  N.  Utama,  2017, Sistem  Penunjang  Keputusan  Filosofi,  Teori,  dan  Implementasi, Garudhawaca, Yogyakarta.
[13]  Diana, 2018, Metode & Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan , Deepublish, Yogyakarta.
[14]  M.  Pandia,  B.  S.  B.  Sembiring,  Friendly,  and  Z. Sembiring,  2022,  Employee  Position Mutations  Decision  Support  System  With  AHP  and  SAW  Methods , J.  Infocum ,  Vol.  10, No. 2, Hal. 764–768.
[15]  A. Qiyamullaily, S. Nandasari, and Y. Amrozi, 2020, Perbandingan Penggunaan Metode SAW  dan  AHP  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penerimaan  Karyawan  Baru, Eng. Sains J. , Vol. 4, No. 1, Hal. 7–12, 2020.