## JURNAL SISFOTENIKA
Vol. 11 No. 2, Juli 2021 p-ISSN: 2087-7897 ; e-ISSN : 2460-5344 DOI : 10.30700/jst.v11i2.1129

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting pada Aplikasi Pemilihan Dosen Terbaik

## Implementation of Simple Additive Weighting Method in the Best Lecturer Selection Application
Hendra Effendi* 1 , Deri Syabirin 2 , Muhammad Oldy Syahputra 3 1,2,3 Jalan Basuki Rahmat No 05, Telp (0711)359092
1,2,3 Program Studi Informatika, STMIK PalComTech, Palembang e-mail: * 1 hendra_effendi@palcomtech.ac.id , 2 derisyabirin26@gmail.com ,
3 muhhamad.oldy20@gmail.com

## Abstrak
Dosen  terbaik  merupakan  salah  satu  bentuk  penghargaan  yang  dapat  diberikan  oleh universitas  kepada  dosennya  yang  telah  melaksanakan  Tri  Dharma  Perguruan  Tinggi (melaksanakan pendidikan dan pengajaran, melaksanakan penelitian dan mengembangkan ilmu pengetahuan, serta melaksanakan pengabdian kepada masyarakat) dengan baik. Penelitian ini dilaksanakan  di  universitas  XYZ  Palembang  dengan  tujuan  untuk  mengembangkan  aplikasi pemilihan  dosen  terbaik  berbasis  web  dengan  menerapkan  metode  pengambilan  keputusan Simple Additive Weighting. Adapun kriteria yang digunakan yaitu jabatan fungsional, pangkat atau  golongan,  pendidikan,  lama  mengajar,  jumlah  seminar  yang  diikuti,  jumlah  penelitian, jumlah  jurnal  yang  diterbitkan  dan  jumlah  kegiatan  pengabdian  pada  masyarakat.  Metode pengembangan perangkat lunak yang digunakan adalah metode prototype. Dari hasil pengujian yang  dilakukan,  diketahui  bahwa  aplikasi  ini  dapat  bekerja  dan  berfungsi  secara  baik  dan benar dengan tingkat akurasi perhitungan sebesar 100% yang diperoleh dari membandingkan hasil  perhitungan  secara  manual  dengan  hasil  perhitungan  aplikasi.  Untuk  penelitian selanjutnya sebaiknya dilakukan penambahan jumlah kriteria yang digunakan serta melakukan penerapan  metode  tertentu  untuk  menentukan  nilai  bobot  kriteria.  Selain  itu  dapat  juga melakukan  perbandingan  dengan  metode  perhitungan  lain  agar  dapat  mengetahui  metode mana yang lebih baik dalam menentukan dosen terbaik.
Kata kunci— Sistem Pendukung Keputusan, Dosen Terbaik, Simple Additive Weighting

## Abstract
The  best  lecturer  is  a  form  of  appreciation  that  can  be  given  by  universities  to  their lecturers  who  have  carried  out  the  threefold  missions  of  Higher  Education  (implementing education  and  teaching,  carrying  out  research  and  developing  science,  and  carrying  out community  service)  well.  This  research  was  conducted  at  XYZ  University  Palembang  with  the aim  of  developing  a  web-based  application  for  selecting  the  best  lecturers  by  applying  the Simple  Additive  Weighting  decision-making  method. The  criteria  used  are  functional  position, rank  or  class,  education,  length  of  teaching, number  of  seminars  attended,  number  of  studies, number  of  published  journals  and  number  of  community  service  activities.  The  software development method used is the prototype method. From the results of the tests carried out, it is known  that  this  application  can  work  and  function  properly  and  correctly  with  a  calculation accuracy  rate  of 100% obtained  from  comparing  the  results  of  calculations  manually with  the results  of  application  calculations. For  further  research,  it  is  better  to  increase  the  number  of

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting pada Aplikasi Pemilihan Dosen Terbaik
criteria  used  and apply  certain  methods  to  determine  the  weight of  the  criteria.  In  addition,  it can also make comparisons with other calculation methods in order to find out which method is better in determining the best lecturer.
Keywords— Decision Support System, Best Lecturer, Simple Additive Weighting

## 1. PENDAHULUAN
Dosen  merupakan  seorang  tenaga  pendidik  handal  dan  juga  seorang  ilmuwan  yang memiliki  kewajiban  utama  untuk  mentransformasikan,  meningkatkan  serta  membagikan  ilmu pengetahuan dan teknologi lewat pendidikan, riset dan pengabdian kepada masyarakat[1]. Peran serta  dosen  dalam  meningkatkan  mutu  lembaga  dan  akademik  melalui  kegiatan  Tri  Dharma Perguruan Tinggi sudah selayaknya untuk diapresiasi dengan memberikan penghargaan kepada dosen. Berbagai bentuk penghargaan untuk dosen dapat diberikan oleh pihak universitas, salah satu diantaranya adalah dengan melakukan pemilihan dosen terbaik.
Universitas  XYZ  merupakan  perguruan  tinggi  swasta  yang  berada  di  kota  Palembang. Universitas  XYZ  Palembang  tercatat  memiliki  4  (empat)  Fakultas  yaitu  Fakultas  Hukum, Fakultas  Ekonomi,  Fakultas  Teknik  dan  Fakultas  Pertanian  dengan  total  jumlah  dosen  tetap sebanyak 62 (enam puluh dua) orang dosen tetap, yang terdiri dari atas 12 orang dosen Fakultas Hukum, 18 orang dosen Fakultas Ekonomi, 16 orang dosen Fakultas Teknik dan 16 orang dosen Fakultas  Pertanian.  Dengan  jumlah  dosen  tetap  yang  cukup  banyak,  Universitas  XYZ Palembang  membutuhkan  sebuah  sistem  yang  memiliki  kemampuan  untuk  melakukan  analisa dan membantu dalam pengambilan keputusan pemilihan dosen terbaik.
Metode  pengambilan  keputusan  yang  digunakan  pada  pemilihan  dosen  terbaik  ini adalah metode Simple Additive Weighting(SAW). Penentuan nilai kriteria dan bobot preferensi merupakan  dasar  pada  metode  SAW  untuk  dapat  melakukan  penilaian  secara  lebih  akurat[2]. Kriteria  yang  digunakan  yaitu  jabatan  fungsional,  pangkat  atau  golongan,  pendidikan,  lama mengajar,  jumlah  seminar  yang  diikuti,  jumlah  penelitian,  jumlah  jurnal  yang  diterbitkan  dan jumlah  kegiatan  pengabdian  pada  masyarakat.    Proses  pemeringkatan  guna  melakukan  seleksi alternatif  terbaik  dari  beberapa  alternatif  yang  ada  dikerjakan  setelah  setiap  atribut  memiliki nilai  bobot[3].  Konsep  utama  dalam  metode  SAW  adalah  melakukan  perhitungan  jumlah terbobot rating kinerja untuk setiap alternatif pada semua atribut[4].
Metode SAW telah banyak digunakan dalam berbagai penelitian, khususnya mengenai sistem pendukung keputusan. Beberapa penelitian tersebut diantaranya adalah penelitian untuk menentukan  guru  berprestasi  di  SMK  Negeri  1  Muaro  Jambi  dengan  menggunakan  kriteria kualifikasi  pendidikan,  masa  kerja,  nilai  sasaran  kinerja  pegawai,  pengembangan  diri  dan prestasi[5].  Penelitian  yang  menggunakan  metode  SAW  juga  dilakukan  di  SMPI- ASYSYAKIRIN  dalam  melakukan  seleksi  penerima    beasiswa    murid    berprestasi.  Kriteria yang  digunakan  meliputi  nilai  rata-rata  raport  terakhir,  absensi  kehadiran,  berprilaku  baik, berakhlak  baik,  serta  aktif  dalam  organisasi  (ekstrakurikuler)[6].  Metode  SAW  juga  dapat digunakan  untuk  mendukung  proses  pertumbuhan  fisik  dan  perkembangan  otak  anak.  Hal  ini dilakukan  pada  penelitian  yang  membantu  orangtua  untuk  menentukan  makanan  sehat  bagi balita[7].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Model Prototype
Dalam  penelitian  ini,  metode  pengembangan  sistem  yang  digunakan  adalah  prototype. Metode  prototype  dipilih  dikarenakan  metode  ini  baik  digunakan  apabila  informasi  mengenai kebutuhan tidak bisa diberikan secara maksimal oleh client [8].

## Hendra Effendi, Deri Syabirin, Muhammad Oldy Syahputra
Gambar 1. Metode Prototype Pengumpulan  kebutuhan  pelanggan  terhadap  perangkat  lunak  yang  akan  dikerjakan merupakan  tahapan  awal  pada  metode  prototype.  Kemudian  akan  dilanjutkan  dengan pembuatan program prototype(program belum jadi yang telah memiliki tampilan sesuai dengan simulasi  alur  perangkat  lunak)  sehingga  pelanggan  dapat  melihat  seperti  apa  hasil  yang diinginkan.  Proses  evaluasi  akan  dilakukan  oleh  pelanggan  atas  program  prototype  sampai dihasilkan program yang sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan pelanggan[9].

## 2.2 Metode Simple Additive Weighting
Simple  Additive  Weighting(SAW)  merupakan  metode  untuk  menyelesaikan  masalah pada  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dengan  melakukan  pembobotan  sederhana  atau penjumlahan  terbobot.  Pencarian  rating  kinerja  untuk  setiap  alternatif  pada  semua  atribut merupakan konsep metode ini[10].
Metode SAW menggunakan langkah-langkah perhitungan sebagai berikut[10]:
1. Menentukan kriteria-kriteria sebagai tolak ukur penyelesaian masalah.
2. Memberikan nilai bobot untuk setiap kriteria, melakukan perhitungan rating kinerja, dan kemudian melakukan normalisasi. Nilai rating kinerja ternormalisasi r ij dihitung dengan menggunakan rumus:
𝑟 𝑖𝑗 =   { 𝑥 𝑖𝑗 max 𝑥 𝑖𝑗 apabila j merupakan atribut keuntungan (benefit)
min 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 apabila j merupakan atribut biaya (cost)
(1) Keterangan :
r ij : nilai dari rating kinerja ternormalisasi x ij
: nilai dari atribut masing-masing kriteria max x ij : nilai terbesar dari masing-masing kriteria min x ij : nilai terkecil dari masing-masing kriteria
3. Melakukan      perhitungan      nilai      bobot      preferensi  pada  masing-masing  alternatif dengan menggunakan rumus:
𝑣 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 (2)
Keterangan :
v i
: nilai preferensi untuk masing-masing alternatif w j : nilai bobot kriteria masing-masing kriteria r ij : Nilai rating kinerja ternormalisasi
4. Melakukan perangkingan.

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting pada Aplikasi Pemilihan Dosen Terbaik

## 2.3 Perancangan Sistem
2.3.1 Use Case Diagram
Use  Case  Diagram merupakan  diagram  yang  menggambarkan  interaksi  pengguna dengan sistem yang dibuat. Use Case Diagram digunakan untuk mengetahui fungsi-fungsi yang ada pada sebuah sistem dan siapa yang dapat mengakses fungsi tersebut[9]. Use Case Diagram dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Use Case Diagram

## 2.3.2 Class Diagram
Class  Diagram merupakan  diagram  yang  menggambarkan  kelas-kelas  yang  ada  pada sebuah sistem beserta hubungannya satu sama lain[9]. Adapun Class Diagram yang digunakan dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Class Diagram

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Perhitungan SAW
Tahap  awal  dalam  melakukan  perhitungan  SAW  adalah  menentukan  kriteria-kriteria yang akan digunakan serta memberikan nilai bobot setiap kriteria. Kriteria yang digunakan pada penelitian ini diperoleh dari hasil wawancara dengan kepala LPPM Universitas XYZ, sedangkan untuk  atribut  kriteria  ditentukan  berdasarkan  nilainya,  dimana benefit artinya  semakin  besar nilai  maka  semakin  baik  dan cost artinya  semakin  kecil  nilai  maka  semakin  baik.  Dari  analisa yang  dilakukan  terhadap  kriteria,  dapat  disimpulkan  bahwa  semua  kriteria  yang  digunakan termasuk  ke  dalam  atribut  benefit.  Penelitian  ini  menggunakan  8  kriteria  seperti  tertera  pada Tabel 1.
Tabel 1. Kriteria
Kode Kriteria Atribut C1 Jabatan Fungsional Benefit C2 Pangkat / Golongan Benefit C3 Pendidikan Benefit C4 Lama Mengajar Benefit C5 Jumlah Seminar Benefit C6 Jumlah Penelitian Benefit C7 Jumlah Jurnal Benefit C8 Jumlah Pengabdian Masyarakat Benefit
Dalam memberikan nilai bobot kriteria, pengambil keputusan dapat menentukannya berdasarkan derajat kepentingan atau prioritas  kriteria[11]. Nilai  bobot  kriteria  yang diperoleh dari  Universitas XYZ dapat dilihat pada tabel 2.

## Tabel 2. Nilai Bobot Kriteria
Kode Kriteria Nilai Bobot C1 0,05 C2 0,05 C3 0,15 C4 0,1 C5 0,1 C6 0,2 C7 0,15 C8 0,2
Selanjutnya  menentukan  subkriteria  beserta  nilainya  untuk  setiap  kriteria  sesuai  dengan  derajat kepentingannya yang dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Subkriteria
Kriteria Sub Kriteria Nilai Jabatan Fungsional (C1) Guru Besar 5 Lektor Kepala 4 Lektor 3 Asisten Ahli 2
Pengajar 1 Pangkat / Golongan (C2) Pembina Utama 5 Pembina Utama Madya Pembina Utama Muda 4 Pembina Tk. I Pembina 3

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting pada Aplikasi Pemilihan Dosen Terbaik
Penata Tk. I Penata 2 Penata Muda Tk. I Penata Muda 1 Pendidikan (C3) S3 5 S2 3
S1 1
Lama Mengajar (C4) >12 tahun 5 10-12 tahun 4 7-9 tahun 3 4-6 tahun 2 0-3 tahun 1 Jumlah Seminar (C5) Internasional 0,75 Nasional 0,25 Jumlah Penelitian (C6) Dikti 0,8 Pribadi 0,2 Jumlah Jurnal (C7) Internasional 0,75 Nasional 0,25 Jumlah Pengabdian Masyarakat (C8) >4 kegiatan 5 4 kegiatan 4 3 kegiatan 3 2 kegiatan 2 1 kegiatan 1
Setelah kriteria dan subkriteria, tahap selanjutnya dilakukan penentuan rating kecocokan semua  alternatif  terhadap  masing-masing  kriteria.  Dalam  penelitian  ini  diambil  5(lima)  contoh data dosen tetap di Universitas XYZ sebagai alternatif. Hasil rating kecocokan setiap alternatif tertera pada Tabel 4.
Tabel 4. Rating Kecocokan Alternatif
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Dosen 1 4 4 3 5 1,5 1,2 1,5 3 Dosen 2 3 2 3 5 1 2,4 1 4 Dosen 3 3 2 3 5 1,75 1,4 2,25 3 Dosen 4 2 1 3 5 0,5 0,6 2 5 Dosen 5 2 1 3 5 0,75 1,6 0,75 4
Langkah berikutnya adalah membuat matriks keputusan berdasarkan data pada Tabel  4 sebagai berikut :
𝑋 =
[ 4 4 3 5 1,5 1,2 1,5 3 3 2 3 5 1 2,4 1 4 3 2 3 5 1,75 1,4 2,25 3 2 1 3 5 0,5 0,6 2 5 2 1 3 5 0,75 1,6 0,75 4]
Selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  nilai  rating  kinerja  ternormalisasi  dengan menggunakan  rumus  pada  persamaan  (1).  Hasil  dari  nilai  rating  kinerja  ternormalisasi  (r ij ) membentuk matriks ternormalisasi R.

## Hendra Effendi, Deri Syabirin, Muhammad Oldy Syahputra
𝑅 =
[
1 1 1 1 0,85714 0,5 0,66667 0,6 0,75 0,5 1 1 0,57143 1 0,44444 0,8 0,75 0,5 1 1 1 0,58333 1 0,6 0,5 0,25 1 1 0,28571 0,25 0,88889 1 0,5 0,25 1 1 0,42857 0,66667 0,33333 0,8]
Langkah  selanjutnya  adalah  membuat  nilai  vektor  bobot  (W)  berdasarkan  nilai  bobot pada tabel 2.
𝑊 =   [0,05 0,05 0,15 0,1 0,1 0,2 0,15 0,2]
Setelah  matriks  ternormalisasi  dan  nilai  vektor  bobot  diperoleh,  langkah  berikutnya adalah  menghitung  nilai  bobot  preferensi  masing-masing  alternatif  menggunakan  rumus  pada persamaan (2). Hasil perhitungan nilai bobot preferensi dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Nilai Bobot Preferensi Alternatif Nilai Vi V1 0,75571 V2 0,79631 V3 0,79917 V4 0,69940 V5 0,67369
Langkah selanjutnya adalah melakukan perangkingan nilai bobot preferensi pada tabel 5 dari yang terbesar ke yang terkecil seperti tertera pada Tabel 6.
Tabel 6. Hasil Perangkingan Rangking Alternatif Nilai 1 Dosen 3 0,79917 2 Dosen 2 0,79631 3 Dosen 1 0,75571 4 Dosen 4 0,69940 5 Dosen 5 0,67369
Dari tabel 6 hasil perangkingan, didapat bahwa nilai tertinggi sebesar 0,79917 ada pada alternatif  Dosen  3  dan  nilai  terendah  sebesar  0,67369  ada  pada  alternatif  Dosen  5.  Dengan demikian, berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan  metode  SAW, didapat  bahwa  alternatif Dosen 3 layak terpilih sebagai dosen terbaik di Universitas XYZ.

## 3.2 Implementasi Sistem
3.2.1 Halaman Dashboard

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting pada Aplikasi Pemilihan Dosen Terbaik
Gambar  4  merupakan  tampilan  halaman dashboard yang  menampilkan  hasil  penilaian dosen terbaik tahun terakhir.

## 3.2.3 Halaman Kriteria
Gambar 5. Tampilan Halaman Kriteria
Gambar  5  merupakan  tampilan  halaman  kriteria,  dimana  admin  dapat  mengelola  data kriteria yang digunakan serta nilai bobotnya.

## 3.2.4 Halaman Subkriteria

## Hendra Effendi, Deri Syabirin, Muhammad Oldy Syahputra
Gambar 6. Tampilan Halaman Subkriteria Gambar  6  merupakan  tampilan  halaman  subkriteria  yang  digunakan  oleh  admin  untuk mengelola data subkriteria beserta nilai bobotnya.

## 3.2.5 Halaman Alternatif
Gambar 7. Tampilan Halaman Alternatif Gambar 7 merupakan tampilan halaman alternatif yang digunakan untuk mengelola data alternatif dosen terbaik.

## 3.2.6 Halaman Penilaian

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting pada Aplikasi Pemilihan Dosen Terbaik
Gambar 8. Tampilan Halaman Penilaian Gambar 8 merupakan tampilan halaman penilaian yang digunakan untuk mengisi nilai setiap alternatif sesuai dengan kriteria dan subkriteria yang telah ditentukan.

## 3.2.7 Halaman Hasil Penilaian
Gambar 9. Tampilan Halaman Hasil Penilaian Gambar 9 merupakan tampilan halaman hasil penilaian yang menampilkan hasil akhir penilaian setiap alternatif dosen terbaik.

## 3.3 Pengujian Sistem

## Hendra Effendi, Deri Syabirin, Muhammad Oldy Syahputra
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  sistem  dapat  bekerja  dan berfungsi dengan baik dan benar. Penelitian ini menggunakan black box testing dan uji akurasi perhitungan untuk melakukan pengujian sistem.

## 3.3.1 Black Box Testing
Black box testing dilakukan untuk menguji fungsionalitas perangkat lunak yang dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Black Box Testing No Skenario Hasil yang diharapkan Hasil Pengujian 1 Form login diisi dengan username dan password sesuai dengan akun yang terdaftar Proses login berhasil dan menampilkan halaman dashboard Diterima 2 Form  login  diisi  dengan  username  dan password yang salah Sistem menampilkan pesan kesalahan login dan tetap pada halaman login Diterima 3 Melakukan proses tambah, ubah dan hapus data kriteria Sistem dapat menambah, mengubah dan menghapus data kriteria Diterima 4 Melakukan proses tambah, ubah dan hapus data subkriteria Sistem dapat menambah, mengubah dan menghapus data subkriteria Diterima 5 Melakukan proses tambah, ubah dan hapus data alternatif Sistem dapat menambah, mengubah dan menghapus data alternatif Diterima 6 Melakukan proses tambah, ubah dan hapus data nilai Sistem dapat menambah, mengubah dan menghapus data nilai Diterima 7 Melakukan proses perhitungan dan menampilkan hasil perangkingan SAW Sistem dapat melakukan perhitungan dan menampilkan hasil perangkingan SAW Diterima
Berdasarkan  hasil  pengujian black  box  testing pada  tabel  7,  yang  menyatakan  semua skenario  pengujian  berjalan  sesuai  dengan  yang  diharapkan,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa aplikasi pemilihan dosen terbaik ini dapat bekerja dan berfungsi secara baik dan benar.

## 3.3.1 Uji Akurasi Perhitungan
Pengujian  akurasi  perhitungan  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  hasil perhitungan secara manual dengan hasil perhitungan aplikasi. Pengujian perhitungan dilakukan secara  berulang  sebanyak  5(lima)  kali  dengan  cara  mengubah  nilai  data  dosen  untuk  setiap percobaan. Hasil pengujian akurasi perhitungan dapat dilihat pada tabel 8.

## Tabel 8. Uji Akurasi Perhitungan
Pengujian Ke- Hasil Perhitungan Manual Hasil Perhitungan Aplikasi Hasil Akurasi
1 V 1 = 0,75571 V 2 = 0,79631 V 3 = 0,79917 V 4 = 0,69940 V 5 = 0,69369 V 1 = 0,75571 V 2 = 0,79631 V 3 = 0,79917 V 4 = 0,69940 V 5 = 0,69369 100% 2 V 1 = 0,62750 V 2 = 0,69500 V 3 = 0,71833 V 4 = 0,50667 V 5 = 0,67833 V 1 = 0,62750 V 2 = 0,69500 V 3 = 0,71833 V 4 = 0,50667 V 5 = 0,67833 100% 3 V 1 = 0,71639 V 2 = 0,60861 V 3 = 0,60389 V 4 = 0,77000 V 5 = 0,68444 V 1 = 0,71639 V 2 = 0,60861 V 3 = 0,60389 V 4 = 0,77000 V 5 = 0,68444 100% 4 V 1 = 0,88000 V 2 = 0,66625 V 3 = 0,43625 V 4 = 0,84125 V 5 = 0,79250 V 1 = 0,88000 V 2 = 0,66625 V 3 = 0,43625 V 4 = 0,84125 V 5 = 0,79250 100% 5 V 1 = 0,55187 V 2 = 0,81111 V 3 = 0,57738 V 4 = 0,78079 V 5 = 0,93667 V 1 = 0,55187 V 2 = 0,81111 V 3 = 0,57738 V 4 = 0,78079 V 5 = 0,93667 100%

## Penerapan Metode Simple Additive Weighting pada Aplikasi Pemilihan Dosen Terbaik
Berdasarkan hasil uji akurasi perhitungan pada tabel 8, terlihat bahwa hasil perhitungan secara manual dan hasil  perhitungan aplikasi adalah sama, sehingga didapatkan tingkat akurasi perhitungan sebesar 100%.
Dari hasil penelitian diatas dapat diketahui bahwa kriteria jumlah penelitian dan jumlah pengabdian  masyarakat  dengan  nilai  bobot  masing-masing  sebesar  0,2  memiliki  pengaruh paling tinggi terhadap hasil perangkingan, diikuti dengan kriteria tingkat pendidikan dan jumlah jurnal dengan nilai bobot masing-masing sebesar 0,15, serta kriteria lama mengajar dan jumlah seminar  dengan  nilai  bobot  masing-masing  sebesar  0,1.  Sedangkan  kriteria  jabatan  fungsional dan pangkat/golongan dengan nilai bobot masing-masing sebesar 0,05 tidak berpengaruh secara signifikan  terhadap  hasil  perangkingan.  Hasil  pengujian  sistem  menunjukkan  bahwa  aplikasi pemilihan  dosen  terbaik  ini  dapat  bekerja  dan  berfungsi  secara  baik  dan  benar  dengan  tingkat akurasi perhitungan sebesar 100%, sehingga dapat digunakan oleh universitas XYZ Palembang untuk  melakukan  pemilihan  dosen  terbaik  yang  memenuhi  kriteria  dengan  lebih  cepat  dan efektif.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian  ini  dilakukan  di  universitas  XYZ  Palembang  untuk  menyelesaikan permasalahan  dalam  memilih  dosen  terbaik  dengan  cara  menerapkan  metode  Simple  Additive Weighting  pada  aplikasi  pemilihan  dosen  terbaik.  Kriteria  yang  digunakan  yaitu  jabatan fungsional,  pangkat  atau  golongan,  pendidikan,  lama  mengajar,  jumlah  seminar  yang  diikuti, jumlah  penelitian,  jumlah  jurnal  yang  diterbitkan  dan  jumlah  kegiatan  pengabdian  pada masyarakat. Dari hasil penelitian diperoleh bahwa kriteria yang memiliki pengaruh paling tinggi terhadap  hasil  perangkingan  adalah  kriteria  jumlah  penelitian  dan  jumlah  pengabdian masyarakat  dengan  nilai  bobot  masing-masing  sebesar  0,2.  Sedangkan  kriteria  yang  memiliki pengaruh  paling  rendah  terhadap  hasil  perangkingan  adalah  kriteria  jabatan  fungsional  dan pangkat/golongan  dengan nilai  bobot  masing-masing  sebesar  0,05.  Dari  hasil  pengujian  sistem yang  dilakukan  diperoleh  bahwa  secara  fungsional  aplikasi  ini  dapat  bekerja  dan  berfungsi secara  baik  dan  benar  dengan  tingkat  akurasi  perhitungan  sebesar  100%.  Aplikasi  ini  dapat membantu  pihak  universitas  XYZ  Palembang  dalam  melakukan  pemilihan  dosen  terbaik  yang memenuhi kriteria yang telah ditentukn sebelumnya.
Kekurangan  penelitian  ini  adalah  dalam  hal  penentuan  nilai  bobot  kriteria.  Penentuan nilai bobot kriteria masih dilakukan secara subjektif, dimana pengambil keputusan menentukan nilai  bobot  berdasarkan derajat  kepentingan  atau  prioritas  kriteria  tersebut  tanpa  menggunakan  suatu metode tertentu.

## 5. SARAN
Untuk  pengembangan  penelitian  ini  selanjutnya,  penulis  memberikan  saran  agar  dapat melakukan  penambahan  jumlah  kriteria  yang  digunakan  serta  melakukan  penerapan  metode tertentu  untuk  menentukan  nilai  bobot  kriteria.  Selain  itu  dapat  juga  melakukan  perbandingan dengan  metode  perhitungan  lain  agar  dapat  mengetahui  metode  mana  yang  lebih  baik  untuk menentukan dosen terbaik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]. Republik  Indonesia.  2012,  Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  12  Tahun  2012 tentang  Pendidikan  Tinggi,  Jakarta:  Kementerian  Riset,  Teknologi,  dan  Pendidikan Tinggi.

## Hendra Effendi, Deri Syabirin, Muhammad Oldy Syahputra
[2]. Kusrini,  A.  K.,  &  Kusrini,  K.  (2016).  Analisis  Dan  Perancangan  Sistem  Pendukung Keputusan  Penilaian  Kinerja  Guru  (PKG)  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weighting (SAW) Pada SD Negeri 1 Wonoroto Berbasis Website. SEMNASTEKNOMEDIA ONLINE , 4 (1), 3-3.
[3]. Utari, L., & Agustriani, R. (2019). Penerapan Metode Simple Additive Weighting untuk Merekomendasikan  Penentuan  Supplier  Bahan  Baku  Kertas. Teknois:  Jurnal  Ilmiah Teknologi Informasi dan Sains , 9 (1), 43-52.
[4]. Frieyadie,  F.  (2016).  Penerapan  Metode  Simple  Additive  Weight  (Saw)  Dalam  Sistem Pendukung Keputusan Promosi Kenaikan Jabatan. Jurnal Pilar Nusa Mandiri , 12 (1), 37- 45.
[5]. Fauziah,  Y.,  &  Sarjono,  S.  (2016).  Analisis  Dan  Perancangan  Sistem  Penunjang Keputusan  Pemilihan  Guru  Berprestasi  Dengan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive Weigting  (SAW)  Pada  SMK  N  1  Muaro  Jambi. Jurnal  Manajemen  Sistem Informasi , 1 (1), 35-44.
[6]. Hidayat, R. (2017). Sistem Pendukung Keputusan Penerima Beasiswa Murid Berprestasi dengan Metode Simple Additive Weighting. Jurnal Sisfotek Global , 7 (2).
[7]. Mukodimah, S., Muslihudin, M., Andoyo, A., Hartati, S., & Maseleno, A. (2018). Fuzzy simple  additive  weighting  and  its  application  to  toddler  healthy  food. Int.  J.  Pure  Appl. Math , 118 (7), 1-7.
[8]. Yurindra (2017), Software Engineering , Deepublish, Yogyakarta.
[9]. Sukamto, R.A., dan Shalahuddin, M. (2015). Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek , Informatika, Bandung.
[10]. Nofriansyah,  D.,  &  Defit,  S.  (2017). Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  pada Sistem Pendukung Keputusan . Deepublish. Yogyakarta.
[11]. Danielson,  M.,  &  Ekenberg,  L.  (2017).  A  robustness  study  of  state-of-the-art  surrogate weights for MCDM. Group Decision and Negotiation , 26 (4), 677-691.