Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 8 No. 2 , Desember 2016 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENILAIAN DOSEN BERKUALITAS DI STMIK DUMAI MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING
Erdawati 1 , Arie Linarta 2 , Sukri Adrianto 3 , Putri Yunita 4 1,2,3,4 Sekolah Tinggi Manajemen Informatika & Komputer ( STMIK ) Dumai Jln. Utama Karya Bukit Batrem Dumai-Riau Kode Pos 28811 E-mail : erdawati@gmail.com

## ABSTRAK
Telah  dilakukan  Penelitian  pada  STMIK  Dumai  dalam  menentukan  dosen  berkualitas  dengan menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW).  Penelitian dilatarbelakangi  oleh  penilaian kinerja  dosen  masih  menggunakan  sistem  manual  dengan  menyebarkan  kuisioner  kepada  seluruh mahasiswa.  Sehingga  dibuatlah  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  penilaian  kinerja  dosen  untuk menentukan dosen berkualitas di STMIK Dumai menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Metode SAW digunakan untuk proses perangkingan dari hasil penilaian terhadap beberapa dosen yang dilakukan  oleh  mahasiswa.  Hasil  dari  proses  penilaian  dan  perangkingan  nilai  yang  didapatkan  oleh dosen, disajikan dalam bentuk laporan penilaian kinerja dosen, laporan penilaian kinerja per dosen, dan laporan  hasil  perangkingan.  Laporan  ini  dapat  dijadikan sebagai  bahan  pertimbangan  bagi  pimpinan dan unsur lainnya dalam menentukan dosen berprestasi di STMIK Dumai.
Kata Kunci : SPK, Penilaian Dosen, Berkualitas, SAW
1. PENDAHULUAN Kampus  merupakan  tempat  mahasiswa melanjutkan  pendidikan  untuk  mendapatkan  gelar sarjana, untuk mendapatkan pendidikan yang layak perlu  didukung  oleh  sarana  dan  prasarana  bagi mahasiswa  dalam  melakukan  aktivitas  proses belajar mengajar.
Selain  sarana  dan  prasarana  yang  memadai, penilaian  proses  belajar  mengajar  dilingkungan kampus juga harus menjadi prioritas utama dalam penentuan  kualitas  pendidikan  yang  diterapkan pada suatu kampus, contohnya kedisiplinan waktu, cakupan materi, modul perkuliahan, sampai teknik tenaga  pengajar  atau  dosen  dalam  penyampaian materi  perkuliahan  juga  menjadi  parameter  dalam menentukan  keberhasilan  perkuliahan  yang dilaksanakan,  dan  tentu  saja  semua  itu memberikan  kontribusi  dalam  meningkatkan kualitas  mahasiswa  dilingkungan  kampus.  Di lingkungan  kampus  STMIK  Dumai  juga menerapkan  sistem  penilaian  yang  serupa,  hanya saja  penilaian  proses  belajar  mengajar  tersebut menggunakan  kuesioner – kuesioner  yang  diisi secara  manual,  serta  penyajian  laporan  belum menggunakan  sistem  komputerisasi  berbasis database dan  metode  yang  menjadi  penunjang sebagai  pendukung pengambilan keputusan.
Untuk  mendapatkan  hasil  yang  optimal dalam  upaya  peningkatan  mutu  pendidikan diperlukan  suatu  parameter  untuk  mengukur keberhasilan  proses belajar  mengajar  yang  telah diterapkan  oleh  program  studi.  Parameter  tentu saja dapat dilakukan dengan cara pengklasifikasian kriteria yang memiliki bobot sehingga memudahkan  dalam  penilaian  yang  bertujuan sebagai tool (alat) dalam pengambilan keputusan. Adapun tujuan penelitian ini  adalah :
1. Masih  belum  adanya  sistem  pendukung keputusan yang digunakan dalam mengevaluasi kinerja dosen dalam proses belajar mengajar.
2. Masih belum maksimalnya hasil penilaian yang didapat  dari  kuesioner yang  diisi secara manual.
3. Masih  sulit  dalam  menentukan  dosen berprestasi dalam proses belajar mengajar.
a. Pengertian Sistem Pendukung Keputusan Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan suatu sistem interaktif yang mendukung keputusan dalam  proses  pengambilan  keputusan  melalui alternatif –alternatif  yang  diperoleh  dari  hasil pengolahan  data,  informasi  dan  rancangan  model. Sistem Pendukung Keputusan adalah suatu sistem informasi  yang  menggunakan  model-model keputusan,  basis  data,  dan  pemikiran  manajer
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 8 No. 2 , Desember 2016 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
sendiri,  proses  modeling  interaktif  dengan komputer untuk mencapai pengambilan keputusan oleh manajer tertentu. Dengan  pengertian  di  atas  dapat dijelaskan bahwa  sistem  pendukung  keputusan bukan  merupakan  alat  pengambilan  keputusan, melainkan  merupakan  sistem  yang  membantu pengambil  keputusan  yang  melengkapi  mereka dengan  informasi  dari  data  yang  telah  diolah  dan relevan  dan  diperluaskan  untuk  membuat keputusan  tentang  suatu  masalah  dengan  lebih cepat  dan  akurat.  Sehingga  sistem  ini  tidak dimaksudkan  untuk  menggantikan  pengambilan keputusan  dalam  proses  pembuatan  keputusan ( Wahid et al, 2012 ). Sistem  pendukung  keputusan  merupakan Computer Based Information System (CBIS) yang interaktif,  fleksibel,  mudah  disesuaikan  (dapat beradaptasi)  yang  secara  khusus  dikembangkan untuk mendukung penyelesaian dari permasalahan yang  tidak  terstruktur  untuk  meningkatkan pembuatan keputusan.
Gambar 1. Model Konseptual Sistem Pendukung Keputusan Sumber : (Dyah et al, 2009) Tahap-tahap  yang  harus  dilalui  dalam  proses pengambilan keputusan : 1. Tahap Pemahaman Tahap ini merupakan proses penelusuran dan pendeteksian dari  lingkup problematika serta proses  pengenalan masalah.  Data  masukan diperoleh,  diproses  dan  diuji  dalam  rangka mengidentifikasikan masalah.
2. Tahap Perancangan Tahap  ini  merupakan  proses  pengembangan dan pencarian alternatif tindakan / solusi yang dapat  diambil.  Solusi  tersebut  merupakan representasi kejadian nyata yang disederhanakan,  sehingga  diperlukan  proses validasi  dan  verifikasi  untuk  mengetahui keakuratan  model  dalam  meneliti  masalah yang ada. 3. Tahap Pemilihan
Tahap  ini  dilakukan  pemilihan  terhadap berbagai  alternatif  solusi  yang  dimunculkan pada  tahap  perencanaan  agar  ditentukan dengan memperhatikan kriteria-kriteria berdasarkan tujuan yang akan dicapai. 4. Tahap Implementasi Tahap  ini  dilakukan  penerapan  terhadap rancangan  sistem  yang  telah  dibuat  pada tahap  perancangan  serta  pelaksanaan alternatif  tindakan  yang  telah  dipilih  pada tahap pemilihan ( Syamsul, 2012 ).
b. Komponen Sistem Pendukung Keputusan Sistem  pendukung  keputusan  terdiri  dari  3 (tiga) komponen utama atau subsistem yaitu :
1.
Subsistem Data ( Database ) Subsistem data merupakan komponen sistem pendukung  keputusan  penyedia  data  bagi sistem. Data yang dimaksud disimpan dalam suatu    pangkalan  data  (database)  yang diorganisasikan  oleh  suatu  sistem  yang disebut dengan sistem  manajemen pangkalan data  (Data  Base    Management  System  = DBMS).  Melalui  DBMS  inilah  data  dapat diambil  dan  dievakuasi  dengan    cepat. Pangkalan  data  dalam  sistem  pendukung keputusan  berasal  dari  dua  sumber  yaitu sumber internal (dari dalam perusahaan) dan sumber    eksternal  (dari  luar  perusahaan). Data  eksternal  ini  sangat  berguna  bagi manajemen dalam  mengambil keputusan. 2. Subsistem Model ( Model Base ) Keunikan  sistem  pendukung  keputusan adalah  kemampuan  dalam  mengintegrasikan data  dengan  model-model  keputusan.  Model adalah  suatu  peniruan  dari  alam  nyata. Kendala  yang  sering  dihadapi  dalam merancang suatu model adalah bahwa model yang  disusun  ternyata  tidak  mampu mencerminkan  seluruh  variable  alam  nyata. Sehingga keputusan yang diambil didasarkan pada model tersebut menjadi tidak akurat dan tidak  sesuai  dengan  kebutuhan.  Oleh  karena itu  dalam  menyimpan  berbagai  model  pada system  pangkalan  model  harus  tetap  dijaga fleksibelitasnya.  Hal  lain  yang  perlu diperhatikan  adalah  pada  setiap  model  yang disimpan  hendaknya  ditambahkan  rincian keterangan dan penjelasan yang komperherensif mengenai model yang dibuat, sehingga pengguna atau perancang:
a. Mampu  membuat  model  yang  baru dengan mudah dan cepat.
b. Mampu mengakses dan mengintegrasikan sub rutin model.
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 8 No. 2 , Desember 2016 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
c. Mampu  menghubungkan  model  dengan model lain melalui pangkalan data.
d. Mampu  mengelola  model  base  dengan fungsi  manajemen  yang  analog  dengan manajemen database.
3. Subsistem Dialog ( User Sistem Interface ) Keunikan  lain  dari  sistem  pendukung keputusan  adalah  adanya  fasilitas  yang mampu  mengintegrasikan  sistem  yang terpasang dengan pengguna secara interaktif. Fasilitas  atau  subsistem  ini  dikenal  sebagai subsistem dialog, inilah sistem diartikulasikan dan diimplimentasikan sehingga  pengguna  atau  pemakai  dapat berkomunikasi dengan sistem yang dirancang
( Syamsul, 2012 ). Menurut Pristiwanto  (2014)  aplikasi komponen-komponen sistem pendukung keputusan  dapat  terdiri  dari  subsistem,  di antaranya : 1. Subsistem Manajemen Data Subsistem  manajemen  data  mencakup  suatu database yang berisi data yang relevan untuk situasi  dan  dikelola  oleh  sistem  manajemen basis  data  ( Data  Base  Management  System (DBMS)).  Subsistem  manajemen  data  dapat diinterkoneksikan  dengan  data warehouse perusahaan,  suatu  repositori  untuk  data perusahaan  yang  relevan  untuk  pengambil keputusan.  Biasanya  data  disimpan  atau diakses via  server  web  database .  Subsistem manajemen  data  dapat  diinterkoneksikan dengan data warehouse perusahaan. 2. Subsistem Manajemen Model Merupakan  paket  perangkat  lunak  yang memasukkan model keuangan, statistik, ilmu manajemen,  atau  model  kuantitatif  lainnya yang  memberikan  kapabilitas  analitik  dan manajemen perangkat lunak yang tepat.
3. Subsistem Antarmuka Pengguna Pengguna  berkomunikasi  dengan  dan memerintahkan  sistem  pendukung  keputusan melalui  subsistem  ini.  Pengguna  adalah bagian  yang  dipertimbangkan dari  sistem. Para  peneliti  menegaskan  bahwa  beberapa kontribusi  unik  dari  sistem  pendukung keputusan berasal dari interaksi yang intensif antara komputer dan pembuat keputusan. 4. Subsistem Manajemen Berbasis Pengetahuan Subsistem  ini  dapat  mendukung  semua subsistem  lain  atau  bertindak  sebagai komponen  independen.  Ia  memberikan inteligensi  untuk  memperbesar  pengetahuan si pengambil keputusan.
c. Metode Simple Additive Weighting (SAW) Menurut  Henry  Wibowo et  al (2009)  dalam Diana  &  Noor  (2012), Fuzzy  Multiple  Attribute Decision Making (FMADM) adalah suatu  metode yang  digunakan  untuk  mencari  alternatif  optimal dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria  tertentu. Inti dari Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)    adalah  menentukan  nilai  bobot  untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perankingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah  diberikan.  Pada  dasarnya,  ada  3  (tiga) pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan  subyektif,  pendekatan  obyektif  dan pendekatan integrasi antara subyektif dan obyektif. Masing-masing  pendekatan  memiliki  kelebihan dan  kelemahan.  Pada  pendekatan  subyektif,  nilai bobot  ditentukan  berdasarkan  subyektifitas  dari para  pengambil  keputusan,  sehingga  beberapa faktor  dalam  proses  perankingan  alternatif  bisa ditentukan  secara  bebas.  Sedangkan  pada pendekatan  obyektif,  nilai  bobot  dihitung  secara matematis  sehingga  mengabaikan  subyektifitas dari pengambil keputusan. Algoritma Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)  adalah : 1. Memberikan  nilai  setiap  alternatif  ( )  pada setiap  kriteria  ( )  yang  sudah  ditentukan, dimana  nilai  tersebut  diperoleh  berdasarkan nilai crisp; i=1,2,...m dan j=1,2,...,n 2. Memberikan  nilai  bobot  ( )  yang  juga didapatkan berdasarkan nilai crisp.
3. Melakukan  normalisasi  matriks  dengan  cara menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi ( )  dari  alternatif pada  atribut
berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan  / benefit=MAKSIMUM  atau  atribut  biaya  / cost=MINIMUM).  Apabila  berupa  atribut keuntungan maka nilai crisp ( ) dari setiap kolom atribut dibagi dengan nilai crisp MAX (MAX ) dari tiap kolom, sedangkan untuk atribut biaya, nilai crisp MIN (MIN ) dari tiap  kolom  atribut  dibagi  dengan nilai  crisp ( ) setiap kolom.
4. Melakukan  proses  perankingan  dengan  cara mengalikan  matriks  ternormalisasi  ( ) dengan nilai bobot ( ).
5. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif  ( )  dengan  cara  menjumlahkan hasil  kali  antara  matriks  ternormalisasi  ( ) dengan  nilai  bobot  ( ).  Nilai    yang  lebih besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif lebih terpilih.
Ada  beberapa  metode  yang  dapat digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah Fuzzy
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 8 No. 2 , Desember 2016 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM), antara lain :
1. Simple Additive Weighting (SAW) 2. Weighted Product (WP)
3. ELECTRE
4. Technique for Order Prefrence by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
5. Analytic Hierarchy Process (AHP) Dalam  pembahasan  ini,  diantara  5  (lima) metode  dalam  menyelesaikan  masalah  FMADM yang  digunakan  ialah Simple  Additive  Weighting (SAW). Menurut  Pratomo  Setiaji  (2012),  Metode Simple  Additive  Weighting  (SAW)  sering  juga dikenal  istilah  metode  penjumlahan  terbobot. Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi
matriks keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating alternatif yang ada.
d. Kelebihan dan Kekurangan Metode SAW
Metode  SAW  ini  memiliki  beberapa kelebihan  dibandingkan  dengan  metode  lainnya, yakni:
1. Menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap  atribut, kemudian  dilanjutkan  dengan  proses perangkingan  yang  akan  menyeleksi alternatif terbaik dari sejumlah alternatif.
2. Penilaian akan lebih tepat  karena didasarkan pada nilai kriteria dari bobot preferensi yang sudah ditentukan.
3. Adanya  perhitungan  normalisasi  matriks sesuai  dengan  nilai  atribut  (antara  nilai benefit dan cost ) Sedangkan kekurangan dalam penggunaan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW) ini ialah: 1. Digunakan pada pembobotan lokal 2. Perhitungan  dilakukan  dengan  menggunakan bilangan crisp maupun fuzzy .  (Meriano, 2015)
e. Langkah  Penyelesaian  Metode  Simple Additive Weighting (SAW)
Langkah - langkah  Penyelesaian  Metode
Simple  Additive  Weighting  (SAW) sebagai berikut: 1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu Ci. 2. Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan criteria (Ci), kemudian melakukan
normalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi  R  dengan  vektor  bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai  alternative  terbaik  (Ai)  sebagai solusi. Rumus untuk melakukan normalisasi tersebut adalah: Dimana: r ij = rating kinerja ternormalisasi Max ij = nilai  maksimum  dari  setiap  baris  dan kolom Min ij = nilai  minimum  dari  setiap  baris  dan kolom X ij = baris dan kolom dari matriks Dengan r ij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif  A i pada  atribut  C j ;  i  =  1,2,,,  m  dan  j  = 1,2,,,, n.
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V i ) diberikan sebagai:
Dimana : V i = Nilai akhir dari alternatif
W j = Bobot yang telah ditentukan r ij = Normalisasi matriks Nilai V i yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif A i lebih terpilih.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Adapun  jenis-jenis  metode  penelitian  yang digunakan  untuk  mendapatkan  data-data  tersebut adalah sebagai berikut :
1. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitan ini dilakukan dilingkungan Kampus STMIK Dumai.
2. Jenis Penelitian Jenis  penelitian  yang  dilakukan  dalam  karya ilmiah  ini  ialah  melakukan  survei  kepada sebagian  mahasiswa  STMIK  dumai  dengan menyebarkan  kuisioner  untuk  menghasilkan data yang nantinya akan menjadi bahan dalam
(1)
(2)
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 8 No. 2 , Desember 2016 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
melakukan  penilaian  kinerja  dosen  pada proses belajar mengajar.
3. Teknik Analisa Data Teknik  yang  digunakan  dalam  menganalisa data  dengan  melakukan  beberapa  tahapan yaitu : a. Interview (Wawancara), yaitu: Dalam hal ini penulis melakukan wawancara dengan mahasiswa,  dan  dosen  serta  prodi  pada setiap perkuliahan yang dijadikan sampel dalam  upaya  mendapatkan  data  yang diperlukan.
b. Observasi,  yaitu  :  Melakukan  observasi secara  langsung  dan  mencatat  masalah yang  bersangkutan  dengan  pemilihan judul yang penulis ajukan. c. Laboratory Research (Penelitian Laboratorium),  yaitu  :  Penelitian  yang dilakukan    dalam  laboratorium  komputer yang  berguna  untuk  mengadakan penelitian  langsung  dengan  komputer untuk mengimplementasikan sistem pendukung  keputusan  penilaian  proses belajar di STMIK Dumai d. Library Research (Penelitian Perpustakaan),  yaitu  :  Penelitian  yang dilakukan  dengan  menggunakan  refrensi buku – buku dan jurnal  sebagai landasan teori dalam pembuatan penelitian ini .
3. HASIL DAN PEMBAHASAN a. Analisa Perhitungan Manual Metode SAW Berdasarkan  dari  penelitian  yang  dilakukan penulis,  berikut  penerapan  dari  SPK  yang digunakan  dalam  penyeleksian  dosen  terbaik  di STMIK  Dumai  menggunakan  Metode Simple
Additive Weighting (SAW) . A. Alternatif Dosen yang akan dinilai Pada  deskripsi  penilaian  alternatif  dosen, terdapat 5 orang dosen pada STMIK Dumai yaitu :
1. Dosen A 2. Dosen B 3. Dosen C 4. Dosen D 5. Dosen E B. Kriteria Penilaian
Adapun  kriteria  sebagai  perbandingan  adalah seperti dibawah ini :
1. Ketersediaan buku ajar fasilitas ruangan (C1) 2. Ketepatan  waktu  dosen  memulai  dan menyudahi perkuliahan (C2) 3. Penguasaan materi dosen (C3) 4. Strategi dan metode pengajaran (C4) 5. Kejelasan penyampaian materi (C5) 6. Daya  serap  mahasiswa  pada  materi  yang disampaikan (C6) 7. Kesesuaian pembelajaran dengan silabus (C7)
8. Upaya  dosen  dalam  mengaktifkan  suasana kelas (C8)
Dari    masing-masing    kriteria    tersebut    akan ditentukan    bobot-bobotnya.    Pada  bobot  terdiri dari  lima  bilangan,  yaitu  rendah,  cukup,  sedang, baik dan  baik sekali seperti terlihat pada tabel 9.
Tabel 1. Tabel Bobot Kriteria Nilai Rendah 1 Cukup 2 Sedang 3 Baik 4 Baik Sekali 5 Berdasarkan    kriteria  dan  rating  kecocokan  setiap alternatif  pada  setiap  kriteria  yang  telah ditentukan, selanjutnya  penjabaran  bobot  setiap kriteria. Tabel 2. Ketersediaan buku ajar fasilitas ruangan Kriteria Buku dan Fasilitas Ruangan (C1) Nilai Rendah Tidak Memadai 1 Cukup Kurang Memadai 2 Sedang Memadai 3 Baik Standar 4 Baik Sekali Lengkap 5 Tabel 3. Ketepatan  waktu  dosen  memulai  dan menyudahi perkuliahan Kriteria Kehadiran Dosen (C2) Nilai Rendah Sering  Tidak  Masuk  dan Terlambat 1 Cukup Sering Tidak masuk 2 Sedang Sering Terlambat 3 Baik Selalu Hadir 4 Baik Sekali Selalu  Hadir  dan Tepat Waktu 5 Tabel 4. Penguasaan materi dosen Kriteria Penguasaan materi dosen (C3) Nilai Rendah Tidak Menguasai 1 Cukup Kurang Menguasai 2 Sedang Cukup Menguasai 3 Baik Menguasai 4 Baik Sekali Sangat menguasai 5
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 8 No. 2 , Desember 2016 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Tabel 5. Strategi dan metode pengajaran Kriteria Strategi dan metode mengajar dosen (C4) Nilai Rendah Pasif 1 Cukup Teoritis dan pasif 2 Sedang Teoritis dan aktif 3 Baik Terapan, teoritis dan pasif 4 Baik Sekali Terapan,  teoritis,  praktek dan aktif 5 Tabel 6. Kejelasan penyampaian materi Kriteria Kejelasan penyamapaian materi (5) Nilai Rendah Tidak Jelas 1 Cukup Kurang jelas 2 Sedang Cukup Jelas 3 Baik Jelas 4 Baik Sekali Sangat jelas 5 Tabel 7. Daya serap mahasiswa pada materi yang disampaikan Kriteria Daya serap mahasiswa pada materi yang disampaikan (6) Nilai Rendah Tidak Baik 1 Cukup Kurang Baik 2 Sedang Cukup Baik 3 Baik Baik 4 Baik Sekali Sangat Baik 5 Tabel 8. Proses Kesesuaian pembelajaran dengan silabus Kriteria Proses pembelajaran sudah sesuai dengan silabus dan SAP (7) Nilai Rendah Tidak sesuai 1 Cukup Kurang Sesuai 2 Sedang Agak Melenceng 3 Baik Sesuai 4 Baik Sekali Sangat Sesuai dan lengkap 5 Tabel 9. Upaya dosen dalam mengaktifkan suasana kelas Kriteria Kejelasan penyamapaian materi (8) Nilai Rendah Tidak Baik 1 Cukup Kurang Baik 2 Sedang Cukup Baik 3 Baik Baik 4
Baik Sekali Sangat Baik 5
Berikut  ini  adalah  contoh  tabel  kasus  dari perhitungan SAW pada 5 orang dosen yang dinilai 1 (satu) orang mahasiswa
Tabel 10 Penilaian Dosen Oleh Mahasiswa
Berdasarkan  data  dosen  diatas  dapat  dibentuk matriks keputusan x, sebagai berikut :
Tabel 11 Rating  kecocokan dari setiap alternative penilaian pada setiap criteria penilaian Mahasiswa
Pengambilan  keputusan  memberikan bobot, berdasarkan  tingkat  kepentingan  masing-masing kriteria yang dibutuhkan sebagai berikut : Vektor bobot : W = [5,5,5,3,4,3,4,3]
Membuat matriks keputusan x, dibuat dari tabel kecocokan sebagai berikut : Pertama  dilakukan  normalisasi  matriks  X untuk menghitung nilai masing-masing kriteria berdasarkan kriteria diasumsi sebagai berikut: 11 = ( ; ; ; ; ) = = 1 12 = ( ; ; ; ; ) = = 0,5
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 8 No. 2 , Desember 2016 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
13 = ( ; ; ; ; ) = = 0,75 14 = ( ; ; ; ; ) = = 0,33
15 = ( ; ; ; ; ) = = 0,8
16 = ( ; ; ; ; ) = = 0,4
17 = ( ; ; ; ; ) = = 0,5 18 = ( ; ; ; ; ) = = 0,75 21 = ( ; ; ; ; )
= = 0,8
22 = ( ; ; ; ; ) = = 0,75 23 = ( ; ; ; ; ) = = 0,5
24 = ( ; ; ; ; ) = = 0,66 25 = ( ; ; ; ; ) = = 0,4 26 = ( ; ; ; ; ) = = 0,8
27 = ( ; ; ; ; ) = = 0,25
28 = ( ; ; ; ; ) = = 0,5 31 = ( ; ; ; ; ) = = 0,6
32 = ( ; ; ; ; ) = = 1
33 = ( ; ; ; ; ) = = 1 34 = ( ; ; ; ; ) = = 1
35 = ( ; ; ; ; ) = = 1
36 = ( ; ; ; ; ) = = 1
37 = ( ; ; ; ; ) = = 1
38 = ( ; ; ; ; ) = = 1
41 = ( ; ; ; ; ) = = 1
42 = ( ; ; ; ; ) = = 1
43 = ( ; ; ; ; ) = = 0,75
44 = ( ; ; ; ; ) = = 0,33
45 = ( ; ; ; ; ) = = 0,8
46 = ( ; ; ; ; ) = = 0,8
47 = ( ; ; ; ; ) = = 0,5
48 = ( ; ; ; ; ) = = 1 51 = ( ; ; ; ; ) = = 0,8 52 = ( ; ; ; ; ) = = 0,75 53 = ( ; ; ; ; ) = = 0,5 54 = ( ; ; ; ; ) = = 0,66 55 = ( ; ; ; ; ) = = 0,4 56 = ( ; ; ; ; ) = = 0,4
57 = ( ; ; ; ; ) = = 0,25 58 = ( ; ; ; ; ) = = 0,75
Kedua,  membuat  normalisasi  matriks  R  yang diperoleh dari hasil normalisasi matriks X sebagai berikut :
Selanjutnya akan dibuat perkalian  matriks W  * R dan  penjumlahan  hasil  perkalian  untuk memperoleh  alternatif  terbaik  dengan  melakukan perangkingan nilai terbesar sebagai berikut: V1 =  (5)(1)  +  (5)(0,5)  +  (5)(0,75)  +  (3)(0,33)  + (4)(0,8) + (3)(0,4) + (4)(0,5) + (3)(0,75) = 20,89 V2 = (5)(0,8) + (5)(0,75) + (5)(0,5) + (3)(0,66) + (4)(0,4) + (3)(0,8) + (4)(0,25) + (3)(0,5) = 18,73 V3 = (5)(0,6) + (5)(1) + (5)(1) + (3)(1) + (4)+(1) + (3)(1) + (4)(1) + (3)(1) = 30 V4 =  (5)(1)  +  (5)(1) +  (5)(0,75)  +  (3)(0,33)  + (4)(0,8) + (3)(0,8) + (4)(0,5) + (3)(1) = 25,34 V5 = (5)(0,8) + (5)(0,75) + (5)(0,5) + (3)(0,66) + (4)(0,4) + (3)(0,4) + (4)(0,25) + (3)(0,75) = 18,28 Dari perhitungan bobot tersebut dosen ketiga yaitu Dosen  C yang menjadi  dosen  terbaik  dengan perolehan nilai tertinggi yaitu : 30
b. Implementasi Sistem Pada form data kriteria, admin dan pimpinan dapat menambahkan,  merubah  dan  menghapus  kriteria yang  nantinya  digunakan  untuk  proses  penilaian dalam  menentukan  dosen  berprestasi  di  STMIK Dumai.
Gambar 2.  Form Data Kriteria
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 8 No. 2 , Desember 2016 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Pada  form  data  bobot  kepentingan,  admin  dan pimpinan dapat merubah tingkat kepentingan suatu bobot  dari  kriteria  yang  telah  di-input-kan sebelumnya  sesuai  dengan  keperluan,  yang nantinya akan digunakan dalam proses perhitungan nilai  untuk  menghasilkan  nilai  dari  tiap  dosen menggunakan metode SAW.
Gambar 3.  Form Data BobotKepentingan Pada form data penilaian yang diperuntukkan bagi mahasiswa,  sesuai  dengan  data  mahasiswa  yang telah  diinputkan  oleh  admin  sebelumnya, mahasiswa  dapat  memilih  NIM  sesuai  yang dimilikinya  untuk  melakukan  proses  penilaian. Setelah  itu,  mahasiswa  diharuskan  memilih  nama dosen  dengan  mengklik  nama  dosen  dan menginputkan  penilaiannya.  Kemudian  meng-klik tombol  tambah  dan  memilih  kembali  dosen selanjutnya.  Setelah  kelima  dosen  diberikan penilaian, maka mahasiswa dapat menyimpan dan keluar dari form data penilaian.
Gambar  4.  Form Data Penilaian
Pada  form  data  perangkingan,  admin  maupun pimpinan  dapat  memilih  mahasiswa  yang  telah melakukan  penilaian,  dengan  mengklik  combo pada  NIM,  setelah  muncul  notifikasi  data ditemukan,  dan  akan  muncul  seluruh  hasil penilaian  yang  telah  diberikan  pada  tiap  dosen, admin  ataupun  pimpinan  dapat  mengklik  tombol “proses  perhitungan  SAW”.  Dengan  begitu  akan muncul hasil dari perhitungan SAW dan nilai dari masing-masing dosen. Setelah perhitungan selesai, klik  tombol  simpan  hasil  perhitungan  untuk menyimpan data perhitungan ke dalam database .
Gambar 5. Form Data Perangkingan Form laporan, berisikan tiga macam laporan, yakni laporan  penilaian  dosen,  laporan  penilaian  per dosen dan laporan perangkingan.
Gambar 6. Form Laporan
Saat  Admin  dan  Pimpinan memilih  laporan penilaian  dosen,  maka  akan  muncul  seluruh  hasil penilaian yang telah diisikan oleh mahasiswa.
Gambar 7. Laporan Penilaian Kinerja Dosen
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 8 No. 2 , Desember 2016 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## 4. KESIMPULAN
Dari uraian pada bab-bab yang sudah dibahas sebelumnya dapat ditarik kesimpulan 1. Dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan dalam  penentuan  dosen  berkualitas  di  STMIK Dumai,  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan bagi  Pimpinan  dan  Jajaran  kampus  dalam menentukan dosen berprestasi. 2. Proses  penilaian  kinerja  dosen  dalam menentukan dosen berprestasi yang sebelumnya  menggunakan  sistem  manual dengan menyebarkan kuisioner, dengan adanya sistem penilaian ini dapat mempermudah dalam proses  penilaian  dan  perhitungan  nilai khususnya  menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW). 3. Proses  penilaian  kinerja  dosen  dalam menentukan dosen berprestasi dengan menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW),  menghasilkan  data  yang lebih valid dan  objektif  bila  dibandingkan dengan  perhitungan  yang  dilakukan  secara manual.

## 5. REFERENSI
Adi Nugroho.(2011). Perancangan Dan Implementasi  Sistem  Basis  Data. CV. Andi Offset, Yogyakarta. Aji  Dewantoro.  (2015).  Sistem  Pendukung Keputusan Menentukan Guru Teladan Di SMPN 24 Semarang Dengan Menggunakan  Metode  Simple Additive Weighting. PSI UDINUS Bunafit  Nugroho.(2014). Panduan  Membuat
Aplikasi  Inventory  Barang  Dengan Visual Basic 6 . PT. Gramedia, Jakarta.
Bunafit  Nugroho.(2005). Database  Relasional dengan  MYSQL .  CV.  Andi  Offset,
Yogyakarta.
Diana  &  Noor,  (2012),  Sistem  Pendukung Keputusan  Untuk  Pemberian  Bantuan Usaha  Mikro  dengan
Metode  Simple
Additive  Weighting ,  Majalah  Ilmiah Informatika. Vol. 3 No. 2 Fathansyah.  (2012). Basis  Data. Informatika. Bandung . Jogiyanto,  H.M.  (2009). Sistem  Teknologi Informasi. CV. Andi Offset, Yogyakarta.
Irnawan  dan  Yesni  Malau.  (2011). Apapun Permintaan  Crystal  Report  Jawabnya. PT. Elex Media Komputindo. Jakarta .
Madcoms.    (2009). Seri  Panduan  Pemograman Database  Visual  Basic  6.0  Dengan Crystal Reports. CV. Andi Offset.Yogyakarta. Meriano  Setya  D.U.  (2015).  Penerapan  Metode Simple  Additive  Weight Pada  Sistem Pendukung KeputusanUntukPemberianBeasiswaPada SMA  Negeri  1  Cepu  Jawa  Tengah.  PSI UDINUS Pratomo  Setiaji,  (2012).  Sistem  Pendukung Keputusan  Dengan  Metode Simple Additive  Weighting .  Jurnal  Simetris,  Vol. 1 No. 1
Rahmat  Putra.  (2006). Inovatif  Source  Code Visual Basic. Dian Rakyat. Jakarta.
Rahmat Putra dan Malik Akbar. (2005). 140 Trik Inovatif  Visual  Bsic. PT.  Elex  Media Komputindo. Jakarta .
Uus  Rusmawan , (2005) . Merancang  Koneksi Database  dalam Visual  Basic  6.0 ,  PT.
Elex Media Komputindo. Jakarta.
Windra  Swastika,  (2006). Resep  Visual  Basic . Dian Rakyat. Jakarta.
Said  Mirza  Pahlevi.(2013).
Tujuh  Langkah Praktis  Pembangunan  Basis  Data .  PT. Elex Media Komputindo. Jakarta . Tata  Sutabri,  (2012). Konsep  Sistem  Informasi .
CV.Andi Offset. Yogyakarta. Yudi  Priyadi,  (2014). Kolaborasi  SQL  &  ERD Dalam Implementasi Database . CV.Andi Offset. Yogyakarta.