## Jurnal Multimedia dan Teknologi Informasi
Volume 04 Number 02, 01 Oktober 2022, pp. 75-82 e-ISSN : 2721-1800 pISSN : 2722-0907 doi.org/10.54209/jatilima. V4i2.230 Homepage : https://journal.cattleyadf.org/index.php/jatilima/index

## Penentuan Guru Piket Dengan Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Article Info ABSTRACT Article history: The problem of decision making is basically a form of selecting from  a  variety  of  alternative  actions  that  may  be  chosen  which process  through  a  certain  mechanism,  with  the  hope  that  it  will produce the best decision. The preparation of a decision method is  a  way  to  develop  logical  relationships  that  underlie  decision issues  into  a  mathematical  method,  which  reflects  the relationships that occur between the factors involved, so that the decision  process  must  be  taken  through  a  gradual,  systematic, consistent  and  endeavored  process.  in  every  step  from  the beginning  has  included  and  considered  various  factors.  The model used in this decision support system is SAW, because this SAW was chosen because it can determine the weight value for each  attribute,  then  proceed  with  a  ranking  process  that  will select  the  best  alternative  from  a  number  of  alternatives,  in  this case the alternative in question is the result of a system based on criteria. - specified criteria. Received 27 Augustus, 2022 Revised  29 September, 2022 Accepted 01 October, 2022

## Keywords:
Robinson, Detection, Citra This is an open access article under the CC BY-SA license.

## Corresponding Author:
Nur Arafah
Universitas Budidarma Medan Email Address: sondang.aprilia@gmail.com
© 2022 The Author: Published by. Cattleya Darmaya Fortuna

## 1. Pendahuluan
Guru piket merupakan salah satu fungsi dari guru, dimana guru piket ini mempunyai tugas  Meningkatkan  pelaksanaan  9K  (keamanan,  kebersihan,  ketertiban,  keindahan, kekeluargaan,  kerindangan,  kesehatan,  keteladanan,  dan  keterbukaan),  Mengadakan pendataan  dan  mengisi  buku  piket,  menertibkan  kelas-kelas  yang  kosong  dengan  jalan menginval,  pada  jam  ke  2  harus  berusaha  menghubungi  orang  tua  siswa  yang  tidak  masuk tanpa  keterangan  melalui  telepon,  atau  mengunjungi  ke  rumah  bagi  yang  tidak  memiliki telepon,  Mencatat  guru  dan  siswa  yang  terlambat,  guru  dan  siswa  yang  pulang  belum waktunya,  kelas  yang  pulang  sebelum  waktunya,  mengawasi  siswa  sewaktu  berada  diluar kelas karena istirahat, dan keliling kelas   sambil mengingatkan siswa untuk beristirahat bagi siswa  yang  masih  berada  di  dalam  kelas,    kejadian-kejadian  penting  dan  berusaha  untuk menyelesaikan, tentunya guru piket harus memiliki sikap yang tegas dan disiplin yang tinggi sehingga  penegakan  disiplin  pada  MDTA  Nurul  Ikhwan  Delitua  dapat  terlaksana  dengan
Nur Arafah
doi.org/10.54209/jatilima. V4i2.230
baik.
Yayasan  MDTA  Nurul    Ikhwan  adalah  salah  satu  yayasan  yang  telah  berdiri  sejak lama  yang  mempunyai  guru-guru  yang  berpengalaman  dalam  ilmu  agama.  Namun kedisiplinan  di  yayasan  Nurul  Ikhwan  masih  kurang  efektif  dalam  pelaksanaannya. Kedisiplinan  yang  tidak  efektif  tersebut  menimbulkan  kurang  disiplinnya  para  murid  dan guru  dalam  waktu  belajar  mengajar  berlangsung.  Pemilihan  guru  piket  sebenarnya  bisa dilakukan  secara  langsung  dengan  menunjuk  guru  yang  bersangkutan,  tetapi  terkadang pemilihan  guru  juga  bisa  kurang  tepat  karena  tidak  sesuai  dengan  kualifikasi  yang diharapkan,  untuk  itu  perlu  dibuat  sebuah  sistem  yang  menerapkan  sebuah  konsep pengambil keputusan agar guru piket dalam 1 minggu dapat ditentukan.
Untuk dapat mengatasi masalah yang terjadi diatas maka dibutuhkan suatu teknologi komputer  melalui  sistem  pendukung  keputusan.  Persoalan  pengambilan  keputusan  pada dasarnya  adalah  bentuk  pemilihan  dari  berbagai  alternatif    tindakan  yang  mungkin  dipilih yang  prosesnya  melalui  mekanisme  tertentu,  dengan  harapan  akan  menghasilkan  sebuah keputusan  yang  terbaik.  Penyusunan  metode  keputusan  adalah  suatu  cara  untuk mengembangkan  hubungan-hubungan  yang  logis  yang  mendasari  persoalan  keputusan  ke dalam suatu metode matematis, yang mencerminkan hubungan yang terjadi diantara faktor- faktor yang terlibat, sehingga proses keputusan harus diambil melalui proses yang bertahap, sistematik,  konsisten  dan  diusahakan  dalam  setiap  langkah  mulai  dari  awal  telah  mengikut sertakan dan mempertimbangkan berbagai faktor.
Model yang digunakan dalam sistem pendukung keputusan ini adalah SAW, karena SAW  ini  dipilih  karena  dapat  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut,  kemudian dilanjutkan  dengan  proses  perangkingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif  terbaik  dari sejumlah  alternatif,  dalam  hal  ini  alternatif  yang  dimaksud  adalah  hasil  dari  sistem berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  ditentukan.  Dengan  metode  perangkingan  tersebut, diharapkan  penilaian  akan  lebih  tepat  karena  didasarkan  pada  nilai  kriteria  dan  bobot  yang sudah ditentukan sehingga akan mendapatkan hasil yang lebih akurat.

## 2. Metode

## Sistem Pendukung Keputusan (Decision Support System)
DSS  adalah  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan  informasi,  pemodelan,  dan pemanipulasian  data.  Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tidak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat.

## Pengertian Guru
Guru  adalah  pendidik  professional  dengan  tugas  utama  mendidik,  mengajar,  membimbing, mengrahkan, melatih, menilai  dan mengevaluasi  peserta didik pada jalur  pendidikan formal, pada jenjang pendidikan dasar dan pendidikan menengah”. Guru professional akan tercermin dalam  penampilan  pelaksanaan  pengabdian  tugas-tugas  yang  ditandai  dengan  keahlian  baik dalam  materi  maupun  metode.  Untuk  meningkatkan  peranan  guru  dalam  proses  belajar mengajar  dan  hasil  belajar  siswa,  maka  guru  diharapkan  mampu  menciptakan  lingkungan belajar yang efektif dan akan mampu mengelola kelas.
doi.org/10.54209/jatilima. V4i2.152

## Metode SAW (Simple Additive Weighting)
Metode  SAW  ini  mengharuskan  pembuat  keputusan  menetukan  bobot  bagi  setiap  atribut. Skor  total  untuk  alternatif  diperoleh  dengan  menjumlahkan  seluruh  hasil  perkalian  antara rating  (yang  dapat  dibandingkan  lintas  atribut)  dan  bobot  tiap  atribut.  Rating  tiap  atribut haruslah bebas dimensi dalam arti telah melewati proses normalisasi matriks sebelumnya. Langkah- langkah penyelesaian SAW, adalah sebagai berikut:
a. Menetukan  kriteria-kriteria  yang  akan  dijadikan  acuan  dalam  pengambilan  keputusan, yaitu Ci.
b. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap alternatif.
c. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  (Ci),  kemudian  melakukan  normalisasi matriks berdasarkan persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan ataupun atribut biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
d. Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perankingan  yaitu  penjumlahan  dan  perkalian  matriks ternormalisasi  R  dengan  vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai  terbesar  yang  dipilih sebagai alternatif yang terbaik (Ai) sebagai solusi. (Sumber: Sri Kusumadewi, 2006).
Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut:
Dimana R ij adalah rating kinerja ternormalisasi; X ij adalah nilai atribut dari setiap criteria; Max X ij adalah  nilai  terbesar  dari  setiap  criteria;  Min  X ij adalah  nilai  terkecil  dari  setiap  criteria; Benefit merupakan nilai terbesar adalah terbaik; Cost merupakan nilai terkecil adalah terbaik. R ij adalah  rating  kinerja  ternormalisasi  dari  alternatif  Ai  pada  atribut  Cj;  i=  1,2,…,m  dan  j= 1,2,…,n.
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi) diberikan sebagai:
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑅 𝑖𝑗
𝑛 𝑗=1
Dimana Vi adalah rangking untuk setiap alternative, Wj adalah nilai bobot dari setiap criteria; R ij adalah nilai rating kinerja ternormalisasi.Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

## 3. Hasil dan Pembahasan Analisa Pemilihan Guru Piket Bergilir
Analisa sistem pendukung keputusan dimulai dari analisa terhadap kriteria yang dapat dijadikan tolak ukur terhadap proses berlangsungnya pemilihan guru piket bergilir setiap minggu di Yayasan MDTA Nurul Ikhwan.
Adapun aturan-aturan yang ditetapkan dalam pemilihan guru piket bergilir setiap minggu adalah sebagai berikut :
1. Melihat jadwal les mengajar guru dalam seminggu
2. Usia atau umur guru dilihat dari data guru.
Nur Arafah
doi.org/10.54209/jatilima. V4i2.230
3. Status guru dalam mengajar dilihat dari status guru tetap atau honor mengajar di Yayasan MDTA Nurul Ikhwan.
4. Alamat  atau jarak tempuh guru dari tempat tinggal guru-guru ke Yayasan MDTA Nurul Ikhwan.
Adapun data-data guru yang akan menjadi guru piket dapat dilihat pada tabel di bawah ini :
Tabel 1. Data-Data Guru Nama Tempat Tanggal Lahir Alamat Tamatan Masa Tugas Status Rita Nuriati K.Durian,13- 11-1971 Jln.Kasih SLTA 19 TETAP Nurhayati K.Durian,22-9- 1968 Jln.Pahlawan  SLTA 19 TETAP Hartati K.durian,14- 02-1977 Jln.Pahlawan  SLTA 15 TETAP Siti hawa Medan,07-01- 1968 Jln.Tanjung SLTA 12 TETAP Suprida hariani K.Durian,22- 01-1981 Jln.Mawar SLTA 12 TETAP Niarsih.S.Pdi K.Durian,13- 04-1980 Jln.Aman S.I 12 TETAP Heni elfina.S.Pdi K.Durian,13- 11-1979 Jln.Sentosa S.I 12 TETAP Rika frida ningsih.S.Pdi K.Durian,02- 14-1981 Jln.Sentosa S.I 12 TETAP Erna wahyuni S.Ag K.Durian,14- 02-1974 Jln.Kenanga S.I 12 TETAP Mardiono.S.Pdi K.Durian,16- 10-1985 Jln.Purwo S.I 5 HONOR Maimunah Nst.S.Pdi K.Durian,03- 01-1990 Jln.Sentosa S.I 2 HONOR Ridho Afri Fitriansyah,S.Pd K.Durian,27- 04-1990 Jln.pahlawan  S.I 2 HONOR Dedi mahyudi,S.Pdi K.Durian,06- 05-1987 Jln.cempaka S.I 6 HONOR Surya darma K.Durian,14- 04-1990 Jln.kasih SLTA 3 HONOR Nur arafah K.Durian,19- 01-1992 Jln.mawar SLTA 2 HONOR Lilia nurul hidayah K.Durian,04- 06-1993 Jln.Kasih SLTA 2 HONOR Mayang maimunah tanjung K.Durian,12- 12-1992 Jln.Tanjung SLTA 2 HONOR Nurhasanah K.Durian,10- 10-1974 Jln.Mawar SLTA 6 TETAP
doi.org/10.54209/jatilima. V4i2.152
Syafrida ali K.Durian,05- 09-1976 Jln.Pembela SLTA 2 HONOR
Adapun Pembobotan fuzzy, sebagai berikut:
1. Kriteria Jadwal les mengajar guru berdasarkan roster.
Tabel 2. Menentukan Jadwal Mengajar Guru
Jadwal mengajar guru (C1) Variabel Nilai 8 - 12 les Sangat baik 1 13 - 17 les Baik 0,75 18 - 22 les Cukup baik 0,50 23 - 27 les Buruk 0,25

## 2. Kriteria umur guru (usia) dilihat dari data guru.
Tabel 3. Kriteria Umur Guru (Usia) Umur Guru (Usia) (C2) Variabel Nilai 21 - 24 tahun Sangat baik 1 25 - 28 tahun Baik 0,75 29 - 32 tahun Cukup baik 0,50 33 - 36 tahun Buruk 0,25 37 - 40 tahun Sangat buruk 0

## 3. Kriteria status guru
Tabel 4. Kriteria Status Guru Status guru (C3) Variabel Nilai Honor Sangat baik 1 Tetap Baik 0,75 4. Kriteria alamat (tempat tinggal guru) ke madrasah.
Jarak tempuh ke Yayasan MDTA Nurul Ikhwan.
Tabel 5. Kriteria Status Guru Alamat Tinggal Guru (C4) Variabel Nilai 100 meter Sangat baik 1 500 meter Baik 0,75 1 Km Cukup baik 0,50 2 Km Buruk 0,25 3 Km Sangat buruk 0
Nur Arafah
doi.org/10.54209/jatilima. V4i2.230

## Implementasi Program
Pengujian  yang  dilakukan  adalah  pengujian  metode  ( method  testing )  dengan menggunakan  metode simple  additive  weighting (SAW).  Metode simple  additive  weighting (SAW)  sebuah  kerangka  untuk  mengambil  keputusan  dengan  efektif.  Pengujian  metode berfokus  pada  tindakan  pengguna  yang  terlihat  dan  pengguna  dapat  mengenali output dari sistem,  pengujian  ini  menjalankan  sistem  pada  lingkungan  yang  aktif  dengan  menggunakan data  yang  benar.  Pada  tahap  ini  pengujian  hanya  sebagai administrator yang  memiliki  Hak akses sepenuhnya pada sistem.

## 1. Form Login
Form ini  digunakan  agar  dapat  membedakan  admin  dan  user  pada  saat  mengakses program jika nama password benar, dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 1. Form Login

## 2. Form Input Data Guru
Form  ini  digunakan  sebagai  tempat  input  data  guru  dari  program  dapat  dilihat  pada gambar berikut :
Gambar 2. Form Input Data Guru
doi.org/10.54209/jatilima. V4i2.152

## 3. Form Pemberian Nilai Bobot
Form ini digunakan untuk memberikan nilai bobot criteria dari program  dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Gambar 3. Form Pemberian Nilai Bobot

## 4. Form Penilaian
Form ini digunakan untuk menampilkan hasil penilaian pada tiap kriteria dari program ini dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 4. Form Penilaian

## 5. Form Penilaian
Form ini digunakan untuk menampilkan hasil proses SAW dan hasil perankingan  pada
Nur Arafah
doi.org/10.54209/jatilima. V4i2.230
tiap kriteria dari program ini dapat dilihat pada gambar berikut:
Gambar 5. Form Proses SAW
Tabel 6. Hasil Pengurutan Kedekatan Relatif
Alternatif V i A6 0,95 A5 0,8125 A4 0,725 A2 0,51245 A1 0,42245 A3 0,42245
Dari  perhitungan  diatas  yang  menjadi  urutan  pertama  adalah  Ridho  Afri fitriansyah,S.Pd  dengan  nilai  0,85;  urutan  kedua  adalah  Dedi  Mahyudi.S.Pdi  dengan  nilai 0,7125; urutan ketiga adalah Mardiono.S.PdI dengan nilai 0,625; urutan keempat adalah Heni Elfina.S.PdI  dengan  nilai  0,3790;  urutan  kelima  adalah  Niarsih.S.HI  dengan  nilai  0,2790; urutan keenam adalah Rika Frida Ningsi.S.Pdi dengan nilai 0,2790.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  pembahasan  dari  Perancangan  SPK  Pemilihan  Guru  Piket  Bergilir  Setiap Minggu,  maka  penulis  mengambil  beberapa  kesimpulan  yaitu:  Proses  pemilihan  guru  piket bergilir  setiap  minggu  dilakukan  Dengan  menerapkan  metode  SAW  (Simple  Additive Weighting)  menghasilkan  nilai  dari  penentuan  kriteria,  pembobotan,  rating  kecocokan, normalisasi,  dan  perankingan  sehingga  menghasilkan  nilai  dari  masing-  masing  kriteria. Merancang  perangkat  lunak  sistem  pendukung  keputusan  dalam  memilih  guru  piket  pada MDTA Nurul Ikhwan Delitua dengan menganalisa indikator penilaian dan nilai aspek setiap guru.  Hasil  analisa  tersebut  direkam  kedalam  database  untuk  penyimpanan  proses  dan
doi.org/10.54209/jatilima. V4i2.152
informasi yang akan ditampilkan jika suatu saat dibutuhkan.

## Referensi
[1] N. Nafi'iyah, “Algoritma Kohonen dalam Mengubah Citra Graylevel Menjadi Citra Biner,” J. Ilm. Teknol. Inf. Asia, 2015.
[2] A. Wedianto, HL Sari, and YS  H, “Analisa Perbandingan Metode Filter  Gaussian , Mean Dan Median Terhadap Reduksi Noise,” J. Media Infotama, 2016.
[3] R. Munir, “Pengantar Pengolahan Citra,” Pengolah. Citra Digit., 2013.
[4] R.  Munir,  “Citra  Biner,”  Pengolah.  Angka  Citra.  Dengan  Pendekatan  Algoritma, 2005.
[5] N.  Ahmad  dan  A.  Hadinegoro,  “Metode  Histogram  Equalization  untuk  Perbaikan Citra Digital,”
mani. Tidak. teknol. Inf. Komun. Terap. , 2012.
[6] J.  Yang,  J.  Wright,  TS  Huang,  dan  Y.  Ma,  “Resolusi  super  gambar  melalui representasi jarang,”
IEEE Trans. Proses Gambar. , 2010.
[7] N. Wang dan DY Yeung, “Mempelajari representasi gambar yang ringkas dan dalam untuk pelacakan visual,” di
Kemajuan dalam Sistem Pemrosesan Informasi Saraf , 2013.
[8] C.  Doersch,  A.  Gupta,  dan  AA  Efros,  “Pembelajaran  representasi  visual  tanpa pengawasan  dengan  prediksi  konteks,”  dalam  Prosiding  Konferensi  Internasional IEEE tentang Visi Komputer, 2015.
[9] C.  Dong,  CC  Loy,  K.  He,  dan  X.  Tang,  “Gambar  Super-Resolution  Using  Deep Convolutional Networks,” IEEE Trans. Pola Anal. Mesin Intel., 2016.
[10] B. Ilschner dan RF Singer, Werkstoffwissenschaften und Fertigungstechnik. 2016.
[11] R. Eriksson, N. Modig, dan K. Elkington, “Inersia sintetis versus respons frekuensi cepat: Definisi,” dalam IET Renewable Power Generation, 2018.
[12] H.  Atlam,  R.  Walters,  dan  G.  Wills,  “Komputasi  Kabut  dan  Internet  of  Things: Tinjauan,” Big Data Cogn. Komputer., 2018.