29

## PENERAPAN SISTEM METODE ANALITICAL HIERARCY PROCES (AHP) UNTUK MENILAI KINERJA GURU TERBAIK ATAU PRODUKTIF PADA SDIT GREENVILE BEKASI JAWA BARAT
Lenny Oktavianingsih 1 , Ragil Wijianto Adhi 2
Universitas Nusa Mandiri 1,2
Nusa Mandiri Tower, Jl Jatiwaringin Raya No.2 Jakarta Timur Lennyningsih183@gmail.com 1 , ragil.rgw@nusamandiri.ac.id 2
Abstrak - Salah satu upaya lembaga pendidikan tinggi untuk menjamin kualitas lulusan dan proses belajar mengajar adalah dengan meningkatkan kualitas kinerja guru dalam proses belajar rmengajar .Kualitas lembaga pendidikan ditentukan oleh minimal tiga faktor yakni pelajar, guru dan fasilitas sarana belajar mengajar, ketiga faktor ini saling berkaitan dan saling mendukung antara satu dengan yang lain dalam menciptakan proses belajar yang baik. Penelitian ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem pendukung keputusan untuk memudahkan penilaian kinerja guru terbaik dan produktif dalam pembelajaran dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP). Untuk objek penelitiannya saya menggunakan guru dan kepala sekolah dengan cara menyebar kuisioner untuk pertanyaan seputar pembelajaran dikelas dan ruang lingkup sekolah yang berfungsi sebagai alat bantu bagi lembaga pendidikan dalam penilaian guru terbaik. Agar tujuan sistem pendukung keputusan ini dapat berhasil dengan baik maka dilakukan riset dan observasi sebagai objek dalam penyusunan. Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan Kinerja Guru Terbaik Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP).
Abstracts - One of the efforts of higher education institutions to ensure the quality of graduates and the teaching and learning process is to improve the quality of teacher performance in the teaching and learning process. The quality of educational institutions is determined by a minimum of three factors, namely students, teachers and teaching and learning facilities, these three factors are interrelated and mutually support each other in creating a good learning process.
This study aims to build a decision support system to facilitate the assessment of the best and productive teacher performance in learning by using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method. For the object of my research, I used teachers and school principals by distributing questionnaires for questions about learning in the classroom and the scope of the school that served as a tool for educational institutions in assessing the best teachers. In order for the purpose of this decision support system to be successful, research and observation are carried out as objects in the preparation.
Keywords : Best Teacher Performance Decision Support System WithUsing the Analytical Hierarchy Process (AHP) method .
PENDAHULUAN “Salah satu upaya lembaga pendidikan tinggi untuk menjamin kualitas lulusan dan proses belajar mengajar adalah dengan meningkatkan kualitas kinerja guru dalam proses belajar rmengajarnya .Kualitas lembaga pendidikan ditentukan oleh minimal tiga faktor yakni pelajar, guru dan fasilitas sarana belajar mengajar, ketiga faktor ini saling berkaitan dan saling mendukung antara satu dengan yang lain dalam menciptakan proses belajar yang baik. [1].”
“Penilaian kualitas guru dilakukan untuk mendorong motivasi, dedikasi, loyalitas, dan profesionalisme guru, yang diharapkan akan berpengaruh positif pada peningkatan kinerjanya dalam proses pembelajaran.[2].” Pada dasarnya setiap guru memiliki kinerja mengajar dalam bidang masing – masing, tentu setiap guru juga memiliki kelebihan khusus yang menjadikan seorang guru lebih baik dari pada guru lain, setiap informasi dan karakter semua guru tentu tidak sama dan tidak kita ketahui serta mengerti, sehingga di butuhkan informasi lebih tentang kinerja guru produktif untuk melakukan penilaian guru terbaik. Bedasarkan informasi yang diperoleh dari nuptk.net 2006, jumlah profesi guru di Indonesia yang memiliki nomor unik pendidik dan tenaga kependidikan (NUPTK) sebanyak 2.086.050 PNS dan 951.256 non- PNS . Dengan banyaknya jumlah guru tersebut serta merujuk pada pasal 4 Undang-undang Republik Indonesia No. 14 Tahun 2005 mengenai kedudukan guru yang berfungsi meningkatkan mutu pendidikan nasional maka perlu adanya suatu bentuk penghargaan agar kualitas seorang guru semakin lebih baik lagi. Bentuk penghargaan untuk guru tersebut diterapkan dengan malukan pemilihan guru berperstasi, metode Analitycal

## Jurnal Informatics and Computer Engineering Journal
Volume 2 No. 2 Juli 2022 | E-ISSN: 2798-6845
Volume 1 No. 2. Juli 2021 | E-ISSN : 2798-6845urnal Informatics and Computer
Hierarchy Process (AHP) adalah metode yang tepat dalam menentukan pemilhan guru terbaik dan produktif pada SDIT Greenvile Bekasi Jawa Barat.

## METODE PENELITIAN
A. Observasi B. Wawancara C. Studi Pustaka

## LANDASAN TEORI
“Menjelaskan pengambilan keputusan adalah merupakan suatu proses melalui kombinasi individu dan kelompok serta mengintegrasikan informasi yang ada dengan tujuan memilih satu dari berbagai kemungkinan tindakan, pengambilan keputusan sebagai suatu proses mengevaluasi pilihan- pilihan yang ada untuk mendapatkan hasil yang diharapkan.[3].”

## Tahapan-tahanapn Dalam Pengambilan Keputusan
1. Mengidentifikasi sebuah keputusan
2. Mengumpulkan semua sumber informasi sehingga dapat membuat keputusan lebih relevan berdasarkan data dan fakta
3. Mengidentifikasi alternative dengan memahami permasalahan yang ada
4. Mempertimbangkan suatu bukti peluang
5. Membuat rencana implementasi

## Model Analitical Hierarchy Process (AHP)
“Metode AHP ini menjadi salah satu bentuk model untuk pengambilan keputusan yang dapat membantu kerangka berfikir manusia. Metode ini mula-mula dikembangkan oleh Thomas L. Saaty pada tahuan 70-an. [4].” “AHP adalah sebuah konsep untuk pembuatan keputusan berbasis multicriteria (kriteria yang banyak). Beberapa kriteria yang dibandingkan satu dengan lainnya (tingkat kepentingannya) adalah penekanan utama pada konsep AHP ini. [5].”

## Prosedur Dalam Metode AHP
1. Menyusun hirarki dari permasalahan yang dihadapi
2. Menentukan prioritas elemen
3. Sistesis
4. Mengukur Konsistensi
Metode Pengumpulan Data, Populasi dan Sample Penelitian
1. Metode pengumpulan data : Observasi, Wawancara, dan Kuisioner
2. Populasi sampel dan penelitian ini adalah guru atau pengajar dari tingkatan sekolah dasar. Jumlah populasi yang terdapat pada tingkatan ini terbilang cukup tinggi dapat untuk melakukan penentuan sampel. Responden dari penelitian initerdiri dari guru atau pengajar pada SDIT Greenvile sampel yang dibutuhkan sekitar 10 responden.

## Metode Analisis Data
1. Decomposition
Mendefinisikan pesoalan dengan cara memecah persoalan yang utuh menjadi unsur-unsur dan digambarkan dalam bentuk berikut.

## Jurnal Informatics and Computer Engineering Journal
Volume 2 No. 2 Juli 2022 | E-ISSN: 2798-6845
Volume 1 No. 2. Juli 2021 | E-ISSN : 2798-6845urnal Informatics and Computer

## 2. Comparative Judgement
Langkah pertama adalah menentukan elemen dengan membuat perbandingan berpasangan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai kriteria yang diberikan. Matriks perbandingan berpasangan diisi menggunakan bilangan untuk membuat penilaian tentang kepentingan relatif dua elemen dan dituliskan dalam bentuk matriks perbandingan berpasangan

## 3. Syntesisof Priority
Dari matriks perbandingan selanjutnya dibuat eigen vectoruntuk mendapatkan local priority. Pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan disintesis untuk memperoleh keseluruhan atau global priority. Hal-hal yang dilakukan dalam langkah ini adalah : a. Menjumlahkan nilai dari setiap kolom pada matriks b. Membagi setiap nilai dari kolom dengan total total kolom yang bersangkutan untuk memperolah normalisasi matriks.
c. Menjumlahkan nilai dari setiap baris dan membagi dengan jumlah elemen untuk mendapatkan nilai rata-rata.
4. Consistency Dalam pembuatan keputusan, mengetahui seberapa baik konsistensi merupakan hal yang penting karena penelitian tidak menginginkan keputusan berdasarkan konsistensi yangrendah. Untuk itu beberapa hal yang dilakuka dalam langkah ini adalah :
a. Lakukan perkalian pada setiap nilai pada kolom pertama dengan prioritas relative elemen pertama, nilai pada kolom kedua dengan prioritas relatif elemen kedua, dan seterusnya.
b. Jumlahkan setiap baris yang ada.
c. Hasil dari penjumlahan baris dibagi dengan elemen prioritas relatif yang bersangkutan. d. Jumlahkan hasil bagi dengan banyaknya elemen yang ada, kemudian hasilnya disebut λ maks.
e. Hitung Consistency Index (CI) dengan rumus : CI = (λmaks-n) / (n-1) Dimana : n = banyaknya elemen.
f. Hitung Consistency Ratio (CR) dengan rumus :CR = CI/RI
Dimana : CR = Consistency Ratio CI = Consistency Index RI = Random Consistency Index
Jika nilainya lebih dari 10% maka penilaian judgement harus diperbaiki, namun jika rasio konsistensi (CI/RI) kurang atau sama dengan 0,1 maka hasil perhitungan dapat dinyatakan benar.

## Hasil Penelitian dan Pembahasan A. Menghitung Matriks Kriteria Utama
Langkah pertama dalam metode ini adalah melakukan perbandingan berpasangan antar kriteria dan memasukannya kedalam matriks. Dalam penelitian initerdapat 10 responden yang melakukan pengisian perbandingan nilai .
1. Kriteria Utama Langkah selanjutnya adalah mencari rata-rata perbandingan untuk masing- masing elemen dengan cara mengalikan semua elemen matriks perbandingan yang seletak kemudian diakar pangkatkan dengan banyaknaya responden. Maka didapatkan tabel perhitungan rata-rata untuk masing-masing elemen sebagai berikut :

## Jurnal Informatics and Computer Engineering Journal
Volume 2 No. 2 Juli 2022 | E-ISSN: 2798-6845
Volume 1 No. 2. Juli 2021 | E-ISSN : 2798-6845urnal Informatics and Computer
Perbandingan Pasangan No Kategori Kehadiran Komunikasi Kemahiran Sikap 1 Kehadiran 1,00 7,00 5,00 6,00 2 Komunikasi 0,14 1,00 0,20 0,20 3 Kemahiran 0,20 5,00 1,00 5,00 4 Sikap 0,17 5,00 0,20 1,00 Total 1,51 18,00 6,40 12,20 Tabel IV.1 Kolom Perbandingan Matriks Kriteria Utama
Setelah menemukan matriks berpasangan, langkah selanjutnya adalah menentukan eigen vector dari setiap matriks perbandingan berpasangan dengan langkah-langkah berikut:
1. Menjumlahkan nilai-nilai dari setiap kolom pada matriks.
2. Membagi setiap nilai dari kolom dengan total kolom yang bersangkutan untuk memperoleh normalisasi matriks.
3. Menjumlah nilai dari setiap baris dan membagi dengan jumlah elemen untukmendapatkan nilai rata- rata.

## Tabel IV.2 Matriks Normalisasi Kriteria Utama
Matriks Nilai Normalisasi No Kehadiran Komunikasi Kemahiran Sikap Total Eigen Vector 1 Kehadiran 0,66 0,39 0,78 0,49 2,32 0,58 2 Komunikasi 0,09 0,06 0,03 0,02 0,20 0,05 3 Kemahiran 0,13 0,28 0,16 0,41 0,98 0,24 4 Sikap 0,11 0,28 0,03 0,08 0,50 0,13 Jumlah 1,00 Disini dapat diketahui urutan kriteria berdasarkan bobot tertinggi untuk Pemilihan Guru Terbaik pada SDIT Greenvile yaitu : 1. Peringkat pertama Kehadiran dengan bobot 0,58
2. Peringkat kedua Kemahiran dengan bobot 0,24
3. Peringkat ketiga Sikap dengan bobot 0,13
4. Peringkat keempat Komunikasi dengan bobot 0,05
Selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan nilai vector yang bersangkutan. Nilai rata-rata dari hasil pembagian ini merupakan principal eigen vector maksimum (λ maks). Perhitungan :
Consistency vector :
Diketahui: n =ukuran matriks (jumlah kriteria)

## Jurnal Informatics and Computer Engineering Journal
Volume 2 No. 2 Juli 2022 | E-ISSN: 2798-6845
Volume 1 No. 2. Juli 2021 | E-ISSN : 2798-6845urnal Informatics and Computer
=4 RI =0.90 (berdasarkan ukuran matriks) Dicari : λ maks = ( Consistensy vector) / n = (4,99 + 4,17 + 5,06 + 4,13) / n = (4,99 + 4,17 + 5,06 + 4,13) / 4
= 4,59 CI =(λ maks - n) / (n - 1) = (4,59 - 4) / (4 - 1) = -0,85 CR = CI / RI = -0,85 / 0,90 = -0,95
Karena nilai CR <= 0.1 maka preferensi responden artinya “ konsisten “ Matriks perbandingan berpasangan level 1 berdasarkan kriteria Utama telah diisi dengan pertimbangan-pertimbangan yang konsisten dan eigen vector yang dihasilkandapat diandalkan .

## 2. Kriteria Kehadiran
Tabel IV.3 Matriks Kriteria Kehadiran
Setelah menemukan matriks berpasangan, langkah selanjutnya adalah menentukan eigen vector dari setiap matriks perbandingan berpasangan.
Tabel IV.4 Matriks Normalisasi Kehadiran
Selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan nilai vector yang bersangkutan. Nilai rata-rata dari hasil pembagian ini merupakan principal eigen vector maksimum (λ maks). Perhitungan :
Perbandingan Pasangan No G1
G2
G3 G4 G5 1 G1 1,00 7,00 4,00 0,50 0,25 2 G2 0,14 1,00 3,00 0,33 2,00 3 G3 0,25 0,33 1,00 0,20 0,25 4 G4 2,00 3,00 5,00 1,00 5,00 5 G5 4,00 0,50 4,00 0,20 1,00 Total 7,39 11,83 17,00 2,23 8,50 Matriks Nilai Normalisasi No G1 G2 G3
G4 G5
Total Eigen Vector 1 G1 0,14 0,59 0,24 0,22 0,03 1,22 0,24 2 G2 0,02 0,08 0,18 0,15 0,24 0,66 0,13 3 G3 0,03 0,03 0,06 0,09 0,03 0,24 0,05 4 G4 0,27 0,25 0,29 0,45 0,59 1,85 0,37 5 G5 0,54 0,04 0,24 0,09 0,12 1,03 0,21 Jumlah 1,00

## Jurnal Informatics and Computer Engineering Journal
Volume 2 No. 2 Juli 2022 | E-ISSN: 2798-6845
Volume 1 No. 2. Juli 2021 | E-ISSN : 2798-6845urnal Informatics and Computer
Consistency Vector : Diketahui : N = ukuran matriks (jumlah kriteria) = 5 RI
= 1,12 (berdasarkan ukuran matriks)
Dicari :
λ maks = (Consistensy vector) / n
= (6,59 + 6,36, + 5,81 + 6,80) / n
= (6,59 + 6,36, + 5,81 + 6,80) / 5 = 6,58
CI = (λ maks - n) / (n - 1) = (6,58 - 5) / (5 - 1) = -0.68 CR
= CI / RI = -0.68 / 1.12 = -0,61 Karena nilai CR <= 0.1 maka preferensi responden artinya “ konsisten “ Matriks perbandingan berpasangan level 1 berdasarkan kriteria Kehadiran telah diisi dengan pertimbangan-pertimbangan yang konsisten dan eigen vector yang dihasilkan dapat diandalkan.

## 3. Kriteria Komunikasi
Perbandingan Pasangan No G1 G2 G3 G4 G5 1 G1 1,00 0,25 5,00 3,00 0,25 2 G2 4,00 1,00 7,00 0,33 0,25 3 G3 0,20 0,14 1,00 0,14 0,20 4 G4 0,33 3,00 7,00 1,00 5,00 5 G5 4,00 4,00 5,00 0,20 1,00 Total 9,53 8,39 25,00 4,68 6,70 Tabel IV.5 Matriks Kriteria Komunikasi
Setelah menemukan matriks berpasangan, langkah selanjutnya adalah menentukan eigen vector dari setiap matriks perbandingan berpasangan .
Matriks Nilai Normalisasi No G1 G2 G3 G4 G5 Total Eigen Vector 1 G1 0,10 0,03 0,20 0,64 0,04 1,01 0,20 2 G2 0,42 0,12 0,28 0,07 0,04 0,93 0,19 3 G3 0,02 0,02 0,04 0,03 0,03 0,14 0,03 4 G4 0,03 0,36 0,28 0,21 0,75 1,63 0,33 Tabel IV.6 Matriks Normalisasi Kriteria Komunikasi
Selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan nilai vector yang bersangkutan. Nilai rata-rata dari hasil pembagian ini merupakan principal eigen vector maksimum (λ maks).
Perhitungan

## Jurnal Informatics and Computer Engineering Journal
Volume 2 No. 2 Juli 2022 | E-ISSN: 2798-6845
Volume 1 No. 2. Juli 2021 | E-ISSN : 2798-6845urnal Informatics and Computer
Consistency vector :
Diketahui : N =ukuran matriks (jumlah kriteria) =5 RI =1,12 (berdasarkan ukuran matriks) Dicari : λ maks = (Consistensy vector) / n = (7,06 + 7,35 + 6,97 + 7,45 + 7,82) / n = (7,06 + 7,35 + 6,97 + 7,45 + 7,82) / 5 = 7,33 CI = (λ maks - n) / (n - 1) = (7,33 - 5) / (5 - 1) = -0,53 CR
= CI / RI = -0,53 / 1,12 = -0,48 Karena nilai CR <= 0.1 maka preferensi responden artinya “ konsisten “ Matriks perbandingan berpasangan level 1 berdasarkan kriteria Komunikasi telah diisi dengan pertimbangan-pertimbangan yang konsisten dan eigen vector yang dihasilkan dapat diandalkan.

## 4. Kriteria Kemahiran
Perbandingan Pasangan No G1 G2 G3 G4 G5 1 G1 1,00 7,00 4,00 5,00 0,20 2 G2 0,14 1,00 7,00 0,17 3,00 3 G3 0,25 0,14 1,00 0,25 0,17 4 G4 0,20 6,00 4,00 1,00 0,25 5 G5 5,00 0,33 6,00 4,00 1,00 Total 6,59 14,48 22,00 10,42 4,62
Tabel IV.7 Matriks Kriteria Kemahiran
Setelah menemukan matriks berpasangan, langkah selanjutnya adalah menentukan eigen vector dari setiap matriks perbandingan berpasangan.
T abel IV.8 Matriks Normalisasi Kriteria Kemahiran
Selanjutnya setiap nilai dibagi kembali dengan nilai vector yang bersangkutan. Nilai rata-rata dari hasil pembagian ini merupakan principal eigen vector maksimum (λ maks).
Matriks Nilai Normalisasi No G1 G2 G3 G4
G5
Total Eigen Vector 1 G1 0,15 0,48 0,18 0,48 0,04 1,34 0,27 2 G2 0,02 0,07 0,32 0,02 0,65 1,07 0,21 3 G3 0,04 0,01 0,05 0,02 0,04 0,15 0,03 4 G4 0,03 0,41 0,18 0,10 0,05 0,78 0,16 5 G5 0,76 0,02 0,27 0,38 0,22 1,65 0,33 Jumlah 1,00

## Jurnal Informatics and Computer Engineering Journal
Volume 2 No. 2 Juli 2022 | E-ISSN: 2798-6845
Volume 1 No. 2. Juli 2021 | E-ISSN : 2798-6845urnal Informatics and Computer
Perhitungan :
Consistency vector : Diketahui : N = ukuran matriks (jumlah kriteria) = 5 RI = 1,12 (berdasarkan ukuran matriks) Dicari : λ maks = (Consistensy vector) / n = (10,21 + 6,92 + 7,25 + 10,97 + 7,70) / n = (10,21 + 6,92 + 7,25 + 10,97 + 7,70) / 5 = 8,61 CI = (λ maks - n) / (n - 1) = (8,61 - 5) / (5 - 1)
= -0,28
CR
= CI / RI = -0,28 / 1,12 = -0,25 Karena nilai CR <= 0.1 maka preferensi responden artinya “ konsisten “ Matriks perbandingan berpasangan level 1 berdasarkan kriteria Kemahiran telah diisi dengan pertimbangan-pertimbangan yang konsisten dan eigen vector yang dihasilkan dapat diandalkan.

## 5. Kriteria Sikap
Perbandingan Pasangan No G1 G2 G3 G4
G5
1 G1
1,00 6,00 3,00 0,17 0,50 2 G2 0,17 1,00 4,00 3,00 6,00 3 G3 0,33 0,25 1,00 1,00 0,25 4 G4 6,00 0,33 1,00 1,00 0,17 5 G5 2,00 0,17 4,00 6,00 1,00 Total 9,50 7,75 13,00 11,17 7,92
Tabel IV.9 Matriks Kriteria Sikap
Setelah menemukan matriks berpasangan, langkah selanjutnya adalah menentukan eigen vector dari setiap matriks perbandingan berpasangan

## Jurnal Informatics and Computer Engineering Journal
Volume 2 No. 2 Juli 2022 | E-ISSN: 2798-6845
Volume 1 No. 2. Juli 2021 | E-ISSN : 2798-6845urnal Informatics and Computer

## Tabel IV.10 Matriks Normalisasi Kriteria Sikap

## B. Hasil Akhir Pengolahan Data
Setelah melakukan perhitungan data dari hasil pengisian kuesioner, maka keseluruhan perhitungan memperoleh hasil sebagai berikut :
Hasil Akhir = Eigen Vector Alternatif x Eigen Vector Criteria
Dari eigen vector keputusan diatas terlihat bahwa : 1.G4 memiliki nilai bobot prioritas tertinggi 0,29 2.G1 memiliki nilai bobot prioritas kedua 0,25
3.G5 memiliki nilai bobot prioritas ketiga 0,24
4.G2 memiliki nilai bobot prioritas keempat 0,18
5.G3 memiliki nilai bobot prioritas kelima 0,04
Dari perhitungan akhir dapat disimpulkan bahwa guru dengan kode G4 merupakan guru pilihan pertama pada

## Matriks Nilai Normalisasi
No G1 G2 G3 G4 G5 Total Eigen Vector 1 G1 0,11 0,77 0,23 0,01 0,06 1,19 0,24 2 G2 0,02 0,13 0,31 0,27 0,76 1,48 0,30 3 G3 0,04 0,03 0,08 0,09 0,03 0,27 0,05

## Jurnal Informatics and Computer Engineering Journal
Volume 2 No. 2 Juli 2022 | E-ISSN: 2798-6845
Volume 1 No. 2. Juli 2021 | E-ISSN : 2798-6845urnal Informatics and Computer
SDIT Greenvile yang dipilih oleh kepala sekolah dengan bobot nilai 0,29 atau 29%, pilihan kedua yang dipilih oleh kepala sekolah adalah guru dengan kode G1 dengan bobot nilai sebesar 0,25 atau 25% dan yang terakhir adalah guru dengan kode G3 dengan bobot nilai sebesar 0,04 atau 4%.
Berdasarkan keterangan diatas maka guru terbaik yang dipilih oleh kepala sekolah adalah guru dengan kode G4.

## C. Kesimpulan
Pada penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kriteria guru terbaik pada SDIT Greenvile dengan melakukan perbandingan berpasangan terhadap guru/pengajar pada SDIT Greenvile menggunakan metode Analitycal Hierarchy Process (AHP). Demi mendapatkan hasil perbandingan guru terbaik yang sesuai dengan kriteria yang diinginkan.
Berdasarkan hasil pengolahan data dan analisa yang diperoleh dengan menggunakan metode Analitycal Hierarchy Process (AHP) dari kuesioner tiap responden, didapatkan hasil antara lain untuk kriteria tertinggi : 5.Peringkat pertama Kehadiran dengan bobot 0,58
6.Peringkat kedua Kemahiran dengan bobot 0,24
7.Peringkat ketiga Sikap dengan bobot 0,13
8.Peringkat keempat Komunikasi dengan bobot 0,05
Dan untuk alternatif didapatkan hasil dengan peringkat tertinggi, yaitu :
6.G4 memiliki nilai bobot prioritas tertinggi 0,29
7.G1 memiliki nilai bobot prioritas kedua 0,25
8.G5 memiliki nilai bobot prioritas ketiga 0,24 9.G2 memiliki nilai bobot prioritas keempat 0,18
10.G3 memiliki nilai bobot prioritas kelima 0,04 Dari perhitungan akhir dapat disimpulkan bahwa guru dengan kode G4 merupakan guru terbaik pilihan pertama pada SDIT Greenvile dengan bobot nilai 0,29 atau 29%.

## REFERENSI
[1] T. Hidayat, S. Kom, M. Kom, F. Widiyanto, and Y. K. Hasim, “Rancang Bangun Decision Support System Pemilihan Guru Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting ( Saw ) ( Studi Kasus : Sma Bhakti Pertiwi Kota Tangerang ),” J. Inform., vol. 5, no. 1, pp. 52–56, 2017.
[2] L. Farokhah and A. Kala’lembang, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Forum Mahasiswa dengan Metode Weighted Product,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia, vol. 11, no. 2, p. 179, 2017, doi: 10.32815/jitika.v11i2.219.
[3] A. Zulkifli, “Self-Disclosure Ditinjau Dari Tipe Kepribadian Dan Self-Esteem Pada Remaja Pengguna Media Sosial,” J. Psychol. Sci. Prof., vol. 2, no. 2, p. 179, 2018, doi: 10.24198/jpsp.v2i2.21194.
[4] A. E. Munthafa, H. Mubarok, J. Teknik, and I. Universitas, “PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DALAM SISTEM Kata Kunci : Analytical Hierarchy Process , Consistency Index , Mahasiswa Berprestasi . Keywords : Analytical Hierarchy Process , Consistency Index , Achievement Student b . Kelebihan dan Kelemaha,” J. Siliwangi, vol. 3, no. 2, pp. 192–201, 2017.
[5] Muchlisin Riadi, “Analytical Hierarchy (AHP) / Proses Hirarki Analitik (PHA),” Menurut Nugeraha (2017), AHP adalah sebuah konsep untuk pembuatan keputusan Berbas. multicriteria (kriteria yang banyak). Beberapa Kriter. yang dibandingkan satu dengan lainnya (tingkat kepentingannya) adalah penekanan utama pada konsep AHP., 2020.