## PENERAPAN METODE ANALYTHIC HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA SMP YMIK UNTUK PENENTUAN GURU TERBAIK STUDI KASUS : SMP YMIK JAKARTA
Novita Sari 1) , Humisar Hasugian, M.Kom. 2)
1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : ns181196@gmail.com 1) , humisar.hasugian@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
SMP  YMIK  merupakan  salah  satu  sekolah  swasta  yang  terletak  di  daerah  Jakarta  barat  yang  memanfaatkan teknologi informasi, baik saat kegiatan belajar mengajar maupun kegiatan administrasi lainnya. Salah satunya adalah pada saat penentuan guru terbaik.  Saat ini penentuan guru terbaik di SMP YMIK hanya menggunakan satu kriteria yaitu berdasarkan nilai supervisi yang dilakukan oleh kepala sekolah. Hal ini menyebabkan sulitnya kepala  sekolah  dalam  penentuan  guru  terbaik  dan  penilaian  bersifat  subjektif. Berdasarkan  hal  diatas  penulis merancang  sebuah  sistem  yang  dapat  menghasilkan  solusi  untuk  mengatasi  masalah  yang  terjadi  pada  saat pengambilan  keputusan  guru  terbaik  di  SMP  YMIK.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  aplikasi  Sistem Penunjang  Keputusan  agar  mampu  memberikan  alternatif  solusi  dalam  pengambilan  keputusan.  Metode  yang digunakan Analythic Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW). Dengan perankingan hasil dari  perhitungan  bobot  tiap  kriteria  yang  telah  ditentukan  sebelumnya,  Sistem  Penunjang  Keputusan  untuk penentuan guru terbaik dapat memberikan solusi untuk membantu kepala sekolah dalam menentukan guru terbaik.
Kata kunci: Sistem Penunjang Keputusan, Penentuan Guru Terbaik, Analythic Hierarchy Process (AHP), Simple Additive Weighting (SAW)

## 1. PENDAHULUAN
Terdapat  beberapa  kegiatan  dalam  bidang pendidikan yang memanfaatkan teknologi informasi, salah  satunya  yaitu  untuk  penentuan  guru  terbaik. Penentuan  guru  terbaik  dilakukan  untuk  memberi apresiasi  kepada  guru  terbaik  guna  meningkatkan kinerja guru dan memotivasi guru lainnya agar dapat melakukan  kegiatan  belajar  mengajar  dengan semaksimal mungin. Namun, penentuan guru terbaik pada  SMP  YMIK  belum  memanfaatkan  teknologi informasi  dan  sistem  informasi  dengan  maksimal, karena  hanya  terdapat  satu  kriteria  yang  menjadi penentu  guru  terbaik,  dimana  kriteria  tersebut merupakan  hasil  dari  penilaian  dari  kepala  sekolah saat  kegiatan  belajar  mengajar  di  kelas.  Mengingat pentingnya penentuan guru terbaik pada SMP YMIK, maka dibutuhkan suatu sistem  informasi  yang dapat menunjang  kepala  sekolah  dalam  pengambilan keputusan  berdasarkan  dari  alternatif  solusi  yang diberikan.  Berdasarkan  kondisi  tersebut,  rumusan masalahnya  yaitu  bagaimana  sistem  penunjang keputusan  dapat  membantu  kepala  sekolah  dalam penentuan  guru  terbaik  dan  bagaimana  penerapan dengan metode AHP dan SAW?

## 2. TINJAUAN PUSTAKA Pengertian Sistem Penunjang Keputusan
Sistem  penunjang  keputusan  menurut  Hilya Magdalena[1]  yaitu  konsep  sistem  pendukung  atau sistem  penunjang  keputusan  ditandai  dengan  sistem interaktif  berbasis  komputer  yang  dapat  membantu dalam pengambilan keputusan dengan memanfaatkan
data  dan  model  untuk  menyelesaikan  masalah- masalah yang tidak terstruktur.
Adapun komponen-komponen dari SPK menurut Turban[2] adalah sebagai berikut:
1) Data Management Database  dimana  mengandung  data  yang relevan dengan sistem untuk berbagai situasi dan diatur  oleh  software  yang  biasa  disebut  dengan Database Management Sistem atau DBMS;
2) Model Management Melibatkan model finansial, statistika,  ilmu pengetahuan  managemen,  atau  berbagai  model kualitatif atau data yang memiliki jumlah lainnya, sehingga  sistem  memiliki  suatu  kemampuan untuk penganalisaan dan pengelolaan manajemen software yang dibutuhkan;
3) Communication User dapat berkomunikasi dan memberikan perintah  kepada  DSS  melalui  subsistem  ini.  Ini berarti menyediakan tampilan antarmuka.;
4) Knowledge Management Knowledge management merupakan subsistem  optional  yang  dapat  mendukung subsistem  lainnya  atau  dapat  bertindak  sebagai komponen yang berdiri sendiri.

## Pengertian Guru
Menurut Supardi[3] pengertian guru berdasarkan  Undang  Undang    Republik    Indonesia Nomor  14 tahun   2005   tentang   Guru   dan   Dosen, yaitu bahwa guru   adalah  pendidik professional yang memiliki tugas    utama yaitu mendidik,    mengajar,
membimbing,  mengarahkan,  melatih,      menilai,  dan mengevaluasi   peserta   didik pada pendidikan  usia dini,  pendidikan dasar,  dan pendidikan   menengah jalur pendidikan formal.

## Pengertian Penilaian Guru
Menurut  Kusaeri  dan  Suprananto[4]  beberapa hal   yang   menjadi   prinsip   dalam   penilaian   yaitu Proses  penilaian  merupakan  bagian  yang  menjadi satu  kesatuan  dengan  proses  pembelajaran,  bukan bagian  yang  terpisah  dari  proses  pembelajaran; Penilaian      harus      mencerminkan  masalah    yang benar-benar terjadi secara keseluruhan, bukan  hanya di  lingkungan  sekolah;  Penilaian    diharuskan menggunakan    berbagai    ukuran,  metode,      dan kriteria   yang    disesuaikan    dengan   karakteristik dan pengalaman dalam belajar; dan Penilaian   harus bersifat      holistik    atau  memiliki  pandangan  secara luas  yag  tidak  memandang  dari  satu  sisi  saja  dan mencakup  semua  aspek  dari  tujuan  pembelajaran (kognitif,  afektif,  dan sensori-motorik)
Pengertian  metode Analythic  Hierarchy Process (AHP)
Menurut  Turban  E.  et  al[5], Analytical Hierarchy  Process atau  yang  biasa  disebut  dengan AHP  adalah  salah  satu  metode  dari Multi  Criteria Decision Making (MCDM) yang dikembangkan pada awal tahun 1970 oleh Prof. Thomas Lorie Saaty dari Wharton  Business  School.  Pada  dasarnya,  sistem pendukung  keputusan  atau  sistem  penunjang keputusan  merupakan  pengembangan  dari  sistem informasi  manajemen  terkomputerisasi.  Sistem penunjang  keputusan  dirancang  sedemikian  rupa sehingga bersifat interaktif dengan pemakainya. Sifat interaktif  yang  dimaksud  yaitu  dapat  memudahkan integrasi  atau  penggabungan  antara  berbagai komponen  dalam  proses  pengambilan  keputusan seperti  prosedur,  kebijakan,  teknik  analisis,  serta pengalaman  dan  wawasan  managerial  yang  berguna untuk membentuk suatu kerangka keputusan bersifat fleksibel dan dapat dipertanggungjawabkan.
Pengertian metode Simple Additive Weighting (SAW)
Menurut  Fishburn[6],  metode Simple  Additive Weighting atau  yang  biasa  disebut  dengan  SAW sering  dikenal  istilah  metode  penjumlahan  terbobot. Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan  bobot  dari  setiap  kriteria  pada  setiap alternatif yang terdiri dari semua atribut.

## Studi Literatur
Studi  literatur  yang  berkaitan  dengan  topik pembahasan adalah sebagai berikut.
1) Penulis :  Fahrizal[7] Judul Penelitian :  Sistem Pendukung
Keputusan  Penilaian  Kinerja  Guru  Berdasarkan Hasil  Evaluasi  Umpan  Balik  Dari  Beban  Kerja
Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy
Process (AHP) Studi Kasus : SD LPI At-Taufiq Masalah :  Sistem Pendukung
Keputusan  yang digunakan di SD LPI At-Taufiq masih manual dan tidak terkomputerisasi, kriteria dari  suatu  masalah  yang  begitu  banyak  ( multi kriteria), ketidakpastian pendapat dari pengambil keputusan,  dan  pengambil  keputusan  lebih  dari satu orang.
Metode Penelitian  : Analytical Hierarchy Process (AHP) Hasil Penelitian :  Aplikasi  sistem  pendukung keputusan  penilaian  kinerja  guru  SD  LPI  At- Taufiq  ini  menjadi  lebih  objektif  karena  semua kriteria  dan  alternatif  data  sudah  di  akomodasi oleh  metode Analytical  Hierarchy  Process
(AHP).
2) Penulis
:  Rotua  Sihombing  Hutasoit, Agus  Perdana  Windarto,  Dedy  Hartama,  dan Solikhun[8] Judul Penelitian :  Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik  Pada  SMK Maria  Goretti  Pematangsiantar  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) Masalah :  Sistem penunjang keputusan belum  terkomputerisasi  sehingga  pengambilan keputusan belum efektif. Metode Penelitian  : Simple  Additive  Weighting (SAW)
Hasil Penelitian :  Aplikasi  sistem  pendukung keputusan  penilaian  kinerja  guru  SMK  Maria Goretti  ini  menjadi  lebih  efektif  karena  sudah terkomputerisasi dan sudah diimplementasikannya  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  sehingga  waktu  proses pengambilan keputusan akan lebih tepat.

## 3. METODE PENELITIAN Instrumentasi
Pada penelitian yang dilakukan di SMP YMIK, instrumentasi  atau  alat  bantu  untuk  mengumpulkan informasi  yang  digunakan  untuk  penentuan  guru terbaik yaitu dengan menggunakan teknik wawancara yang dilakukan kepada kepala sekolah.

## Teknik Pengelolahan Data
Teknik pengelolahan data dalam penelitian yang dilakukan  di  SMP  YMIK  yaitu  menggunakan komputasi program Microsoft Excel 2010.

## Teknik Analisis Data
Penelitian  yang  dilakukan  di  SMP  YMIK menggunakan teknik analisis data yaitu analisa proses bisnis  dan  analisa  masalah.  Analisa  proses  bisnis dilakukan  dengan  mendeskripsikan  proses  bisnis yang berjalan pada ruang lingkup penelitian, analisa masalah  dilakukan  dengan  membuat Cause  Effect dengan Fishbone diagram. Pembuatan analisa proses bisnis  dan  analisa  masalah  menggunakan  alat  bantu Microsoft Visio 2010.
4. PEMBAHASAN Studi Kasus
a) Metode Analythic Hierarchy Process (AHP)
Struktur  permasalahan  yang  diteliti  yaitu penentuan  guru  terbaik  pada  SMP  YMIK  dengan beberapa kriteria dan alternatif. Gambar 1 merupakan struktur  permasalahan  atau  struktur  hierarki  pada SMP YMIK.

## Gambar    1.  Struktur  Hierarki  Penentuan  Guru Terbaik
1) Identifikasi Goal Goal  atau  tujuan  dari  hirarki  pada  gambar adalah penentuan guru terbaik pada SMP YMIK. Berdasarkan  kriteria  yang  ada,  maka  akan dilakukan  perbandingan  berpasangan  antara elemen-elemennya.  Sehingga  akan  diperoleh bobot  untuk  masing-masing  kriteria.  Kemudian untuk  melakukan  perhitungan  antara  alternatif dengan  kriteria  masing-masing  akan  dilakukan dengan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP).  Sehingga  akan  diperoleh  nilai  preferensi dari alternatif.
2) Identifikasi Kriteria Berdasarkan  wawancara  dengan  Kepala Sekolah dan Wakil Kepala Sekolah, kriteria yang digunakan  untuk  pengambilan  keputusan  guru terbaik pada SMP YMIK yaitu :
a) Nilai Supervisi
Kriteria ini merupakan penilaian kinerja guru  oleh  Kepala  Sekolah  saat  melakukan kegiatan belajar mengajar di kelas dibuktikan dengan  dokumen  Nilai  Supervisi  dan  Rekap Nilai Supervisi.
b) Jumlah Jam Mengajar Kriteria ini berkaitan dengan jumlah jam mengajar  yang  telah  ditetapkan  oleh  Kepala Sekolah  didukung  dengan  dokumen  jam mengajar guru. c) Pendidikan Terakhir Kriteria Ini berkalitan dengan Pendidikan terakhir yang ditempuh oleh guru didukung dengan dokumen data guru
3) Nilai Perbandingan Kepentingan Antar Kriteria Nilai  perbandingan  kriteria  ditentukan  dan disetujui oleh Kepala Sekolah, sebagai pengambil keputusan  untuk  penentuan  guru  terbaik  pada SMP YMIK.
4) Identifikasi Alternatif Data alternatif berasal dari guru SMP YMIK yang akan dinilai berdasarkan kriteria yang telah
ditetapkan,  yaitu  Nilai  supervisi,  Jumlah  Jam Mengajar, dan Pendidikan Terakhir.
5) Pengolahan Data Langkah  yang  akan  dilakukan  dalam pengolahan  data  dengan  menggunakan  metode Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  adalah sebagai berikut.
a) Perbandingan  Kepentingan  Kriteria  dalam
Penentuan Guru Terbaik. Nilai  perbandingan  kepentingan  kriteria yang  digunakan  oleh  SMP  YMIK  untuk penentuan guru terbaik yaitu : (i) Nilai  Supervisi  4  (empat)  kali  lebih penting dari Jumlah Jam Mengajar
(ii) Nilai  Supervisi  8  (delapan)  kali  lebih penting dari Pendidikan Terakhir
(iii) Jumlah Jam Mengajar 2 (dua) kali  lebih penting dari Pendidikan Terakhir
b) Perbandingan Kepentingan Antar Kriteia Berdasarkan nilai perbandingan kepentingan  kriteria  diatas,  maka  didapatkan tabel  matriks  perbandingan  per  kriteria dijelaskan pada Tabel 1. sebagai berikut :
Tabel  1. Matriks Perbandingan Per Kriteria
Langkah  dalam  menentukan  bobot  dari  tiap  kriteria dengan  model  AHP  ( Analytical  Hierarchy  Process ) yaitu sebagai berikut :
(i) Langkah 1 : Menjabarkan matriks di atas dalam bentuk desimal.
[ 1,0000 4,0000 8,0000 0.2500 1,0000 2,0000 0,1250 0,5000 1,0000 ]
(ii) Langkah 2 : Mengalikan matriks dengan dirinya sendiri
[ 1,0000 4,0000 8,0000 0.2500 1,0000 2,0000 0,1250 0,5000 1,0000 ] 𝑥 [ 1,0000 4,0000 8,0000 0.2500 1,0000 2,0000 0,1250 0,5000 1,0000 ] (iii) Langkah 3 : Hasil perkalian matriks [ 3,0000 12,0000 24,0000 0,7500 3,0000 6,0000 0,3750 1,5000 3,0000 ] Kriteria Nilai Supervisi Jumlah Jam Mengajar Pendidikan Terakhir Nilai Supervisi 1 4 8 Jumlah Jam Mengajar ¼ 1 2 Pendidikan Terakhir 1/8 1/2 1
(iv) Langkah  4  :  Menjumlahkan  setiap  baris  hasil dari perkalian matriks [ 39,0000 9,7500 4,8750 ]
53,6250
(v) Langkah 5 : Menormalisasikan  matriks dengan membagi tiap jumlah baris pada matriks dengan total  baris  yang  nantinya  akan  menghasilkan eigenvector .
[ 0,7273 0,1818 0,0909 ] 1,0000
(vi) Langkah 6 : Menentukan bobot dari tiap-tiap kriteria yang diambil dari eigenvector. Bobot dari tiap-tiap kriteria dijelaskan pada Tabel 2. sebagai berikut.
Tabel  2. Bobot Kriteria Nama Kriteria Bobot Nilai Supervisi 72,73% Jumlah Jam Mengajar 18,18% Pendidikan Terakhir 9,09%
Setelah ditentukannya nilai bobot yang diambil berdasarkan  dari eigenvector ,  selanjutnya  dilakukan pengujian model AHP dengan cara menghitung nilai Consistency  Index  (CI)  dan  nilai  Consistency  Ratio (CR). Langkahnya adalah sebagai berikut :
(i) Langkah 1 : Mengalikan nilai bilangan desimal dari  tiap-tiap  matriks  kriteria  dengan  nilai eigenvector .
[ 1,0000 4,0000 8,0000 0.2500 1,0000 2,0000 0,1250 0,5000 1,0000 ] x [ 0,7273 0,1818 0,0909 ] = [ 2,1817 0,5454 0,2727 ]
(ii) Langkah  2  :  Menghitung consistency  vector dengan  menentukan  nilai  rata-rata  yaitu membagi  hasil  dari  perhitungan  sebelumnya dengan hasil nilai eigenvector ke-2
[ 2,1817 0,5454 0,2727 ] : [ 0,7273 0,1818 0,0909 ] = [ 2,9997 3,0000 3,0000 ]
(iii) Langkah  3  :  Menghitung  nilai  rata-rata  dari consistency vector .
𝜆 max = 2,9997 +  3,0000 + 3,0000
3 =  2,9999
(iv) Langkah 4 : Menghitung nilai consistency index (CI) 𝐶𝐼 = (2,9999 − 3) (3 − 1) = 0
(v) Langkah 5 : Menghitung consistency ratio atau CR,  dibutuhkan  nilai random index (RI)  yang didapat dari tabel Oarktidge . Diketahui :
n = jumlah kriteria
n = 3
Berdasarkan  jumlah  kriteria  adalah  3, maka  nilai  RI  adalah  0,58,  sesuai  dengan ketetapan  yang  sudah  diberikan  seperti  pada Tabel 3. berikut ini :
Tabel  3. Tabel Oarktidge
N 2 3 4 5 6 7 RI n 0 0,58  0,90  1,12  1,24  1,32
Jadi,  nilai  CR  untuk  kriteria  penentuan  guru terbaik  pada  SMP  YMIK  adalah  0.  Penilaian perbandingan dikatakan konsisten jika CR tidak lebih dari 10% atau 0,10, sehingga penilaian perbandingan kriteria  penentuan  guru  terbaik  pada  SMP  YMIK sudah  konsisten  dan  tidak  memerlukan  revisi penilaian.
b) Metode Simple Additive Weighting (SAW) Langkah-langkah yang dilakukan adalah
sebagai berikut :
1) Menentukan  data  dan  atribut  kriteria  yang digunakan
Kriteria dan atribut kriteria yang digunakan untuk  penentuan  guru  terbaik  di  SMP  YMIK dijelaskan pada Tabel 4 sebagai berikut.
Tabel  4. Ketentuan Kriteria
2) Menentukan Bobot Kriteria Berikut  merupakan bobot tiap kriteria  yang didapatkan  dari  perhitungan  bobot  kriteria mengunakan metode Analytical Hierarchy
Process (AHP).
3) Matriks Normalisasi Untuk  menjelaskan  penerapan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dalam  proses penilaian  guru,  diambil  5  (lima)  data  penilaian guru  sebagai  contoh.  Pada  Tabel  5  merupakan data hasil rekapitulasi dari setiap kriteria.
Pada kriteria Pendidikan Terakhir, data yang di proses  bukan  merupakan  angka.  Oleh  karena  itu perlu  dikonversi  ke  dalam  nilai.  Pada  Tabel  5
Kode Kriteria Nama Kriteria Atribut K001 Nilai Supervisi Benefit K002 Jumlah Jam Mengajar Benefit K003 Pendidikan Terakhir Benefit
adalah  nilai  dari  konversi  dari  pendidikan terakhir:
Tabel  5. Konversi Pendidikan Terakhir Data Nilai SMA 1 D3 2
S1 3
S2 4
Berikut  data  penilaian  guru  dimana  kriteria pendidikan terakhir telah dikonversi  dijelaskan pada Tabel 6. berikut.
Tabel  6. Data Penilaian Guru yang telah dikonversi
Pertama dilakukan normalisasi menjadi matriks untuk  menghitung  nilai  masing-masing  kriteria, menghitung  berdasarkan  atribut benefit atau cost . Berikut  perhitungan  tiap  kriteria  sehingga  diperolah nilai dari masing-masing alternatif.
a) Perhitungan Nilai Supervisi
𝑟 11= 80 max(80 ;73 ;77 ;75 ;83) = 80 83 = 0,9639 𝑟 12= 71 max(80 ;73 ;77 ;75 ;83) = 71 83 = 0,8554 𝑟 13= 83 max(80 ;73 ;77 ;75 ;83) = 83 83 = 1,0000 𝑟 14= 75 max(80 ;73 ;77 ;75 ;83) = 75 83 = 0,9036
𝑟 15=
77
max(80 ;73 ;77 ;75 ;83) = 77 83 = 0,9277
b) Perhitungan Jumlah Jam Mengajar 𝑟 21= 32
max(32 ;28 ;28 ;32 ;32) = 32 32 = 1,0000 𝑟 22= 28 max(32 ;28 ;28 ;32 ;32) = 28 32 = 0,8750 𝑟 23= 28 max(32 ;28 ;28 ;32 ;32) = 28 32 = 0,8750 𝑟 24= 32 max(32 ;28 ;28 ;32 ;32) = 32 32 = 1,0000
𝑟 25= 32 max(32 ;28 ;28 ;32 ;32) = 32 32 = 1,0000 c) Perhitungan Pendidikan Terakhir 𝑟
31= 3 max(3 ;3 ;1 ;3 ;3) = 3 3 = 1,0000 𝑟 32= 3 max(3 ;3 ;1 ;3 ;3) = 3 3 = 1,0000 𝑟 33= 1 max(3 ;3 ;1 ;3 ;3) = 1 3 = 0,3333 𝑟 34= 3 max(3 ;3 ;1 ;3 ;3) = 3 3 = 1,0000 𝑟 35= 3 max(3 ;3 ;1 ;3 ;3) = 3 3 = 1,0000
Dari  hasil  perhitungan  diatas,  didapatkan perangkingan seperti pada Tabel 7 berikut :
Tabel  7. Perankingan
Alternatif Total Nilai Ranking Sity Masripah, S.Pd.I 0,9737 1 Dea  Alyssa  Zahra, S.Pd 0,9474 2 Fachry Yanuar, S.Pd 0,9299 3 Rosawan 0,9167 4 Febriyani, S.Pd 0,8721 5
Dari hasil perankingan, dapat disimpulkan yang mendapatkan ranking 1 dengan nilai tertinggi dalam penilaian  guru  adalah  Sity  Masripah,  S.Pd.I  dengan total nilai 0,9737.

## Permodelan Sistem Usulan
Sistem  yang  diusulkan  oleh  penulis  untuk system  penunjang  keputusan  pada  SMP  YMIK digambarkan  dengan Use  Case  Diagram .  Berikut adalah use case diagram yang diusulkan :
a. Use Case Diagram Master Use  case  diagram master   terdiri  dari  4  (empat) bagian,  yaitu  dijelaskan pada Gambar 2. sebagai berikut :
Gambar  2. Use Case Diagram Master
b. Use Case Diagram Proses Use  case  diagram proses    terdiri  dari  3  (tiga) bagian,  yaitu  dijelaskan  pada  Gambar  3  sebagai berikut : Alternatif Kriteria
Nilai Supervisi Jumlah Jam Mengajar Pendidikan Terakhir Sity Masripah, S.Pd.I 80 32 3 Febriyani, S.Pd 71 28 3 Rosawan 83 28 1 Fachry Yanuar, S.Pd 75 32 3 Dea  Alyssa Zahra, S.Pd 77 32 3

## Gambar  3. Use Case Diagram Proses
c. Use Case Diagram Proses
Use  case  diagram proses    terdiri  dari  5  (lima) bagian,  yaitu  dijelaskan  pada  Gambar  4  sebagai berikut :
Gambar  4. Use Case Diagram Proses

## Permodelan Data
Permodelan  data  yang  diusulkan  oleh  penulis untuk  berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan, digunakan Class  Diagram untuk  permodelan  data. Gambar 5. mendeskripsikan permodelan data dengan menggunakan Class Diagram.
Gambar  5. Class Diagram

## Perancangan Prototipe Sistem Usulan
Berikut  merupakan  perancangan  prototipe  atau perancangan  antarmuka  mengunakan  Visual  Basic 2008.

## a. Rancangan Layar Menu Utama
Rancangan  layar  menu  utama  terdiri  dari  menu master,  proses,  dan  laporan  pada  Gambar  6. berikut :
Gambar  6 Rancangan Layar Menu Utama
b. Rancangan Layar Sub Menu Master
Gambar 7  merupakan  rancangan  layar sub  menu master yaitu entry mata pelajaran.
Gambar    7.  Rancangan  Layar  Entry  Mata Pelajaran
Gambar 8  merupakan rancangan  layar sub  menu master yaitu entry data guru.
Gambar  8. Rancangan Layar Entry Data Guru
c. Rancangan Layar Submenu Proses
Gambar 9  merupakan rancangan  layar sub  menu proses yaitu entry perbandingan per kriteria.
Gambar 9. Rancangan Layar Entry

## Perbandingan Per Kriteria
Gambar 10 merupakan rancangan layar sub menu proses yaitu entry penilaian guru.
Gambar    10.  Rancangan  Layar  Entry  Penilaian Guru
Gambar 11 merupakan rancangan layar sub menu proses yaitu entry penilaian guru.
Gambar    11.  Rancangan  Layar  Cetak  Surat Keputusan

## d. Rancangan Layar Submenu Laporan
Gambar 12 merupakan rancangan layar sub menu laporan  yaitu  cetak  laporan  perbandingan  per kriteria.

## Gambar    12.  Rancangan  Layar  Cetak  Laporan Perbandingan Per Kriteria
Gambar 13 merupakan rancangan layar sub menu laporan yaitu cetak laporan pembobotan kriteria.

## Gambar    13.  Rancangan  Layar  Cetak  Laporan
Pembobotan Kriteria

## e. Rancangan Keluaran Program
Gambar 14 merupakan rancangan keluaran cetak surat keputusan.
Gambar    14.  Rancangan  Keluaran  Cetak  Surat Keputusan
Gambar 15 merupakan rancangan keluaran cetak laporan perbandingan per kriteria.
Gambar    15.  Rancangan  Keluaran  Cetak Laporan  Perbandingan  Per Kriteria

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Berdasarkan  studi  kasus  yang  telah dilakukan  pada  SMP  YMIK,  maka  terdapat kesimpulan yang dapat diambil, yaitu:
a. Adanya  fitur  penginputan  data  kriteria  dan disimpan  ke  dalam  database  serta  fitur perbandingan dari tiap-tiap kriterianya untuk menentukan  bobot  dari  masing-masing kriteria  dapat  membantu  pihak  sekolah dalam penentuan guru terbaik.
b. Adanya  fitur  untuk  menghitung  hasil penilaian  guru  dapat  membantu  kepala sekolah  dalam  penunjang  keputusan  untuk penentuan guru terbaik.
c. Adanya  fitur  untuk  menyimpan  dan mencetak  surat  keputusan  guru  terbaik sehingga memudahkan pencarian dan pembuatan  surat  keputusan  untuk  guru terbaik.

## Saran
Demi  mendukung  Sistem  Penunjang Keputusan ini, maka penulis menyarankan hal- hal sebagai berikut:
a. Agar sistem dapat diimplementasikan sesuai dengan  fungsinya,  maka  software  harus terpenuhi sesuai dengan kebutuhan sistem.
b. Perlu diadakan pelatihan khusus untuk user yaitu Staff  Tata Usaha dan decision maker yaitu Kepala Sekolah agar dapat mengoperasikan Sistem Penunjang Keputusan dengan baik dan benar.
c. Ketelitian  saat  user  menginput  nilai  perlu diperhatikan  agar  tidak  adanya  kekeliruan dalam penentuan guru terbaik sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan.
d. Pada  penelitian  selanjutnya,  diharapkan Sistem Penunjang Keputusan dapat diimplementasikan  dengan  berbasis  web, agar dapat diakses dimanapun dan kapanpun.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]   Magdalena, Hilya., Sistem Pendukung Keputusan  Untuk  Menentukan  Mahasiswa Lulusan  Terbaik  di  Perguruan  Tinggi  (Studi Kasus  Stmik  Atma  Luhur  Pangkalpinang) dalam  Seminar  Nasional  Teknologi  Informasi dan Komunikasi, 2012. [2]  Turban,  E.,  Ramesh  E  Sharda,  dan  Dursun Delen, Decision Support and Business Intellegence  System,  9 th ed. ,  New  Jersey  : Prentice-Hall, Inc., 2010. [3]  Supardi, Kinerja Guru, Jakarta: PT RajaGrafindo Persada, 2014.
[4]  Kusaeri  dan  Suprananto,  Pengukuran  dan Penilaian Pendidikan, Yogyakarta: Graha Ilmu, 2012.
[5]  Turban,  E.,  Aronson  ,  J.E.,    dan  Liang  ,  Ting- Peng., Decision Support Systems and Intellegent Sistems Edisi 7 Jilid 1 Versi Bahasa Indonesia,
Yogyakarta: Andi Offset, 2005 [6]  Fishburn,P.C. Additive Utilities with Incomplete  Product  Set:  Application  to
Priorities and Assignments , 1967.
[7]  Fahrizal, Sistem Pendukung Keputusan Penilaian  Kinerja  Guru  Berdasarkan  Hasil Evaluasi  Umpan  Balik  Dari  Beban  Kerja Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy Process  ( AHP)  (Studi  Kasus  :  SD  LPI  At- Taufiq)  dalam  Jurnal  Lentera  ICT  Vol.3  No.1, 2016.
[8]  Hutasoit,  Rotua  Sihombing,  Agus  Perdana Windarto, Dedy Hartama, dan Solikhun, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Pada  SMK  Maria  Goretti  Pematangsiantar
Menggunakan Metode Simple Additive
Weighting  (SAW)  (Studi  Kasus  :  SMK  Maria Goretti  Pematangsiantar)  dalam  JURASIK (Jurnal  Riset  Sistem  Informasi  &  Teknik Informatika) vol 1, Nomor 1, 2016.