## PENERAPAN METODE FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS TERHADAP PENILAIAN KINERJA GURU

## Adjie Alfarizky Akbar 1)
1 Teknik Informatika,Universitas Muahmmadiyah Sukabumi Jalan R. Syamsudin, SH. No. 50, Cikole, Kec. Cikole, Kota Sukabumi, Jawa Barat 43113 Email : adjiealfarizkya@gmail.com 1)

## Abstrak
Sistem pendukung keputusan merupakan sistem berbasis komputer  interaktif,  yang  membantu  para  pengambil keputusan  untuk  menggunakan  data  dan  model  untuk memecahkan  masalah  yang  tidak  terstruktur.  Penilaian kinerja  guru  adalah  proses  analisis  dalam  rangka menghasilkan  pengajar  yang  baik,  dikhawatirkan  akan adanya  penilaian  bersifat  subjektif  yang  dapat menilmbulkan  kecemburuan  sosial bagi  guru  yang tidak mendapatkan nilai yang baik. Maka, dirancanglah sebuah sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan metode Fuzzy  Analytical  Hierarchy  Process (FAHP). FAHP  adalah  penggabungan  dari  algoritma Fuzzy  Logic dengan algoritma Analytic Hierarchy Process .
Kata  Kunci: Sistem  pendukung  keputusan,  penilaian, kinerja guru, Fuzzy logic, Analytic Hierarchy Process.

## 1. Pendahuluan
Sekolah  menengah  atas  adalah  salah  satu  bentuk pendidikan  formal  yang  menyelenggarakan  pendidikan umum  pada  jenjang  pendidikan  menengah  sebagai lanjutan dari SMP, MTs, atau bentuk  lain yang sederajat (pasal 1 poin 11 RPP DIKDASMEN).
Fungsi dari pendidikan menengah
adalah menegembangkan nilai-nilai dan sikap rasa keindahan dan harmoni,  pengetahuan,  kemampuan,  dan  ketrampilan sebagai persiapan untuk melanjutkan ke pendidikan tinggi dan/atau  untuk  hidup  di  masyarakat  dalam  rangka mencapai tujuan pendidikan nasional.
Guru  merupakan  pendidik  profesional  karena  guru  telah menerima dan memikul beban dari orang tuas untuk ikut mendidik  anak-anak.  Dalam  perkembangan  yang kompetitif  dan  mengglobal,  setiap  lembaga,  termasuk lembaga pendidikan seperti SMA membutuhkan personil, terutama  tenaga  guru  yang  berprestasi.  Pada  saat  yang sama setiap personil memerlukan umpan balik atas kinerja mereka sebagai pedoman bagi tindakan-tindakan mereka.
Hasil penilaian kinerja dapat menunjukkan apakah SDM yang  ada  telah  memenuhi  tuntutan  yang  dikehendaki lembaga,  baik  dilihat  dari  kualitas  maupun  kuantitas. Informasi  dalam  penilaian  kinerja  personil    merupakan refleksi dari berkembang tidaknya lembaga.
Penilaian kinerja mengacu pada suatu sistem formal dan terstruktur yang digunakan untuk mengukur, menilai dan mempengaruhi  sifat-sifat  yang  berkaitan  dengan pekerjaan, perilaku dan hasil. Dengan dimikian, penilaian prestasi  adalah  merupakan  hasil  kerja  personil  dalam lingkup tanggung jawabnya.
Kinerja  guru  merupakan  suatu  hal  yang  sangat  penting dalam upaya lembaga sekolah menengah untuk mencapai tujuanya.    Di  dalam  dunia  yang  kompetitip  dan mengglobal, setiap sekolah menengah.
Pada  saat  yang  bersamaan,  guru  sebagai  ujung  tombak suatu sekolah memerlukan umpan balik dari lembaga atas hasil kerja mereka sebagai panduan bagi perilaku mereka di masa yang akan datang.
Untuk  mengatur  hal  tersebut  penulis  menggunakan metode Fuzzy Analitycal Hierarchy Process (F-AHP). F- AHP  merupakan  gabungan  metode  AHP  dengan pendekatan  konsep  fuzzy.  F-AHP  menutupi  kelemahan yang  terdapat  pada  AHP,  yaitu  permasalahan  terhadap kriteria  yang  memiliki  sifat  subjektif  lebih  banyak. Ketidakpastian bilangan direpresentasikan dengan urutan skala.

## 2. Metodologi
Perhitungan Fuzzy Analitical Hierarchy Process (F-AHP)
Langkah-langkah  Perhitungan  FAHP  dapat  dijelaskan sebagai berikut :
a. Membuat  struktur  hirarki  masalah  yang  akan diselesaikan  dan  menentukan  perbandingan  matriks berpasangan antar kriteria dengan skala TFN.
b. Menentukan nilai sintesi fuzzy (Si) prioritas dengan rumus,
Dimana :
Sedangkan :
Tabel 1 Skala Nilai Fuzzy Segitiga (Chang,1996)
c. Menentukan  Nilai  Vektor  (V)  dan  Nilai  Ordinat Defuzzifikasi (d’)
Jika  hasil  yang  diperoleh  pada  setiap  matrik  fuzzy, M2 ≥ M1 (M2 = (l2, m2, u2) dan M2 = (l1, m1, u1) maka nilai vector dapat dirumuskan sebagai berikut:
V (M2 ≥ M1) = sup[min(µM1(x), min(µM2(y)))] Atau sama dengan grafik pada gambar berikut:
Jika  hasil  nilai  fuzzy  lebih  besar  dari  k,  Mi    (i=1,  2,  k) maka nilai vektor dapat didefinisikan sebagai berikut: V (M ≥ M1, M2, ......., Mk) = V (M ≥ M1) dan V (M ≥ M2) dan  V (M ≥ Mk ) = min V (M ≥ Mi).
Asumsikan bahwa, d’ (Ai) = min V (Si ≥ Sk)
Untuk k = 1, 2, ...., n; k ≠ i, maka diperoleh nilai bobot vector W’ = (d’ (A1), d’ (A2), ..., d’(An)) T Dimana  Ai  =  1,2,  ...,  n  adalah  n  element keputusan.
Normalisasi nilai bobot vector fuzzy (W) Setelah dilakukan normalisasi dari persamaan maka nilai bobot vector yang ternormalisasi adalah seperti
rumus berikut: W = (d(A1), d(A2), ..., d(An)) T Dimana W adalah bilangan non fuzzy.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Ada beberapa tahapan dalam menyelesaikan penelitian ini sebagai berikut :
1. Menentukan  jenis-jenis  kriteria  untuk  penilaian kinerja guru sebagai berikut : Tabel 2 Menentukan Kriteria No Nama Kriteria Kode Kriteria 1. Penguasaan Materi C01 2. Kemampuan Mengajar C02 3. Tingkah Laku C03 4. Kedisiplinan C04 5. Stabilisasi Emosi C05 6. Tanggung Jawab C06 1. Setelah  menentukan  kriteria  maka  dibuat alternatif dari kriteria di atas yaitu : Tabel 3 Menentukan Alternatif No Alternatif Kode 1. Guru 1 A01 2. Guru 2 A02 3. Guru 3 A03 4. Guru 4 A04 5. Guru 5 A05 6. Guru 6 A06 7. Guru 7 A07 8. Guru 8 A08 9. Guru 9 A09 10. Guru 10 A10 2. Perhitungan Bobot Kriteria
Membandingkan  data  antar  kriteria  dalam  bentuk matriks  berpasangan  dengan  menggunakan  skala intensitas kepentingan AHP.
Tabel 4 Perbandingan Matriks Berpasangan Kriteria  C01  C02  C03  C04  C05  C06 C01 1 2 1/3 2 7 2 C02 1/2 1 7 7 1/3 1/3 C03 3 1/7 1 1/5 2 1/3 C04 1/2 1/7 5 1 1/2 1/2 C05 1/7 3 1/2 2 1 3 C06 1/2 3 3 2 1/3 1
3. Matriks Perbandingan Kriteria F-AHP
Pada  matriks  ini  dilakukan  penjumlahan  pada  baris setiap kolom sel.
Tabel 5 Matriks Perbandingan Kriteria F-AHP
Tabel 6 Hasil Matriks Perbandingan Kriteria F-AHP
∑ 𝑀 𝑔 𝑖 𝑗 𝑚 𝑗=𝑖 l m
u C01 6 8.166667  10.5 C02 8.666667  10.33333  13 C03 3.583333  4.852381  6.333333 C04 5.25 6.785714  10.33333 C05 4.416667  6.285714  8.833333 C06 4.666667  6.666667  9.5 Total  32.58333  43.09048  58.5
4. Menentukan Nilai Sintesi Fuzzy (SI)
SK 1 = (6, 8.166667, 10.5) x ( 1 58.5 , 1 4309048 ,
1 32.58333 )
= (0.1025, 0.1895, 0.3222)
SK 2 =  (8.166667,  10.3333,  13)  x ( 1 58.5 ,
1 4309048 , 1 32.58333 )
= (0.1481, 0.2398, 0.3839)
SK 3 =  (3.58333,  4.5823,  6.3333)  x ( 1 58.5 ,
1 4309048 , 1 32.58333 )
= (0.0612, 0.1126, 0.1943)
SK 4 = (5.25, 6.7857, 10.333) x ( 1 58.5 , 1 4309048
, 1
32.58333 )
= (0.0897, 0.1574, 0.3171)
SK 5 =  (4.146,  6.7857,  8.8333)  x ( 1 58.5 ,
1 4309048 , 1 32.58333 )
= (0.0754, 0.1458, 0.2711)
SK 6 = (4.6667, 6.66667, 9.5) x ( 1 58.5 , 1 4309048
, 1 32.58333 )
5. Kesimpulan Perhitungan nilai Sintesi Fuzzy (SI)
Kriteria Tabel 7 Hasil Sintesi Fuzzy (SI) Kriteria Si l m u C01 0.102564  0.189524  0.322251 C02 0.148148  0.239806  0.398977 C03 0.061254  0.112609  0.194373 C04 0.089744  0.157476  0.317136 C05 0.075499  0.145872 0.2711 C05 0.079772  0.154713 0.29156 6. Menentukan Nilai Vektor (V) dan Nilai Ordinat Defuzzifikasi (d’)
Tabel 8 Nilai Vektor (V) dan Nilai Ordinat Defuzzifikasi (d’)
7. Perhitungan bobot dan normalisasi vekor bobot
Tabel 9 Perhitungan bobot dan normalisasi vekor bobot
8.

## Hasil normalisasi
Tabel 10 Hasil Normalisasi
- d(A1)  d(A2)  d(A3)  d(A4)  d(A5)  d(A6) W  0.198  0.255  0.068  0.172  0.145  0.160
9. Perankingan dan Hasil Keputusan
Tabel 11 Nilai Guru Atau Alernatif
Seteleh  dilakukan  perhitungan  didapatkan  hasil  akhir berupa  data  nilai  guru  yang  diurutkan  berdasarkan  nilai total terbanyak.
S S 01> S 02> S 03> S 04> S 05> S 06> S 01 1 0.544  0.870  0.794  0.844 S 02  0.775 0.266  0.672  0.566  0.627 S 03 1 1 1 1 1 S 04 1 1 0.699 0.939  0.986 S 05 1 1 0.781 1 1 S 06 1 1 0.731 1 0.955 MIN  0.775 1 0.266  0.672  0.566  0.627
Tabel 12 Hasil Akhir Perhitungan Alternatif Ranking Nama Rata-rata 1 Guru 1 14.0065 2 Guru 9 13.79629 3 Guru 6 13.55591 4 Guru 1 13.11763 5 Guru 7 12.83096 6 Guru 2 12.43824 7 Guru 4 12.27527 8 Guru 8 12.11558 9 Guru 9 12.00368 10 Guru 5 11.2885

## 4. Kesimpulan
Adapun kesimpulan yang dapat diambil dari pembahasan menggunakan metode fuzzy AHP untuk kasus penilaian kinerja guru adalah :
1. Sistem  pendukung  keputusan  ini  menggunakan empat  kriteria  yaitu  kinerja,  kepribadian, prestasi, dan profesionalisme. Bobot kriteria dan subkriteria sangat menentukan hasil akhir proses penilaian kinerja guru.
2. Metode  FAHP  memiliki  tingkat  akurasi  yang baik  sehingga  dapat  membantu  dengan  cepat dalam menentukan pengambilan keputusan.

## Daftar Pustaka
[1] Mufizar, T., Susanto, & Nurjayanti, N. (2015). Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru di SDN Mohammad Toha Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP).
Konferensi Nasional Sistem & Informatika - STMIK STIKOM Bali , September , 581–586. http://ejournal.stikom- bali.ac.id/index.php/knsi/article/view/506
[2] Mujilahwati, S., & Setyati, E. (2012). Penerapan Algoritma AHP (Analytical Hierarchy Process) Untuk Pengambilan Keputusan Dalam Seleksi Calon Peserta Olimpiade Sains Nasional Bidang
Matematika. Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Asia , 6 (2), 53–59.
[3] Atmanti,  H.  D.  (2008).  Anlytical  Hierarchy  Process Sebagai  Model  yang  Luwes. Insahp  5 ,  17. https://doi.org/ISBN:978-979-97571-4-2
[4] Ahmad, L. I. (2017). Konsep Penilaian Kinerja Guru Dan Faktor Yang Mempengaruhinya. Idaarah: Jurnal Manajemen Pendidikan , 1 (1), 133–142. https://doi.org/10.24252/idaarah.v1i1.4133
[5] Saaty, T.L. (1980). The Analytic Hierarchy Process. New York, NY: McGraw Hill.
[6] Saaty, T.L. (1989). Group Decision Making and the AHP. New York, NY: Springer.
[7] Emrouzjenad,  Ali  and  Willian  Ho.  2017.  Fuzzy Analytic  Hierarchy  Process.  London:Taylor  and Francis Group.