## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 1, Januari 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 117-126 Available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU TERBAIK DENGAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING PADA IBTIDAIYAH HIKMATUSH SHOFWAH
Alvina Mirdania 1 , Nawindah 2
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta Selatan, Indonesia Email: 1 1612500734@student.budiluhur.ac.id, 2* Nawindah@budiluhur.ac.id (* : corresponding author)
Abstrak- Sistem  penunjang  keputusan  guru  terbaik  difokuskan,  mempermudah  dalam  melakukan  penilaian  kinerja  guru. Pada madrasah tersebut sering mengalami kesulitan pada proses rekapitulasi dan pengolahan data, kinerja guru yang hanya dilakukan  dengan  menggunakan  absen  manual  dan  belum  menggunakan  metode  yang  tepat  untuk  melakukan  proses pemilihan guru terbaik. Oleh karena itu Madrasah Ibtidaiyah Hikmatush Shofwah memerlukan sistem penunjang keputusan untuk melakukan pemilihan guru terbaik guna meningkatkan kinerja guru untuk menjadi lebih baik lagi dalam proses belajar mengajar.  Adapun  metode  yang  digunakan  yaitu analytical  hierarchy  process dan simple  additive  weighting Hasil  yang didapatkan dapat mengurangi kesalahan dalam penilaian kinerja guru. Pada prinsipnya metode analytical hierarchy process akan  memecahkan  persoalan  dengan  3  cara  yaitu:  menyusun  hirarki,  menentukan  prioritas  dan  mengukur  konsistensi. Sedangkan  metode simple  additive  weighting akan  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  setiap  alternatif  untuk semua  atribut.  Kriteria  yang  dinilai  dalam  penentuan  guru  terbaik  antara  lain:  nilai  SKP,  perilaku  memiliki  sub  kriteria orientasi  pelayanan,  integritas,  komitmen,  disiplin,  kerjasama  dan  kepribadian.  Hasil  pengujian  sistem  pada  semua  kriteria dan sub kriteria terhadap 5 orang guru yang dinilai, menghasilkan peringkat pertama dengan nilai tertinggi sebesar 0.9975.
Kata  Kunci: Sistem  penunjang  keputusan, analytical  hierarchy  process , simple  additive  weighting ,  pemilihan  guru, pemilihan guru terbaik
Abstract-The  best  decision  support  system  makes  it  easier  to  assess  teacher  performance.  In  these  madrasas,  they  often experience difficulties in the process of recapitulation and data processing, teacher performance is only done using manual absences  and  have  not  used  the  right  method  to  carry  out  the  process  of  selecting  the  best  teacher.  Therefore,  Madrasah Ibtidaiyah  Hikmatush  Shofwah  requires  a  decision  support  system  for  selecting  teachers  in  order  to  improve  teacher performance to become even better in the teaching and learning process. The method used is analytical hierarchical process and  simple  additive  weighting  results  that  can  reduce  errors  in  teacher  performance  measurement.  In  principle,  the analytical hierarchical process method will solve problems in 3 ways, namely: arranging a hierarchy, determining priorities and  measuring  consistency.  Meanwhile,  the  simple  additive  weighting  method  will  look  for  the  weighted  sum  of  the performance  ratings  of  each  alternative  for  all  attributes.  The  criteria  for  determining  teachers  include:  SKP  scores, behavior  that  has  criteria  of  orientation,  integrity,  commitment,  discipline,  cooperation  and  personality.  The  results  of  the system on all the criteria and sub-criteria for 5 teachers who left, ranked first with an examiner score of 0.9975.
Keywords: Decision support system, analytical hierarchy process, simple additive weighting,  selection teacher, selection of the best teachers

## 1. PENDAHULUAN
Peran guru dalam proses pendidikan sangatlah penting, hal ini merupakan faktor utama dalam terciptanya generasi penerus bangsa yang berkualitas. Oleh karena itu peran dan kemampuan para pendidik sangat penting dalam  mengubah  karakter  generasi  penerus  untuk  menjadi  generasi  maju,  selain  itu  dapat  meningkatkan  mutu pendidikan  nasional.  Berdasarkan  undang-undang  nomor  14  tahun  2005  menyebutkan  bahwa  guru  adalah pendidik  profesional  dengan  tugas  utama  mendidik,  mengajar,  membimbing,  mengarahkan,  melatih  dan mengevaluasi  peserta  didik  pada  pendidikan  anak  usia  dini  jalur  pendidikan  formal,  pendidikan  dasar,  dan pendidikan  menengah  [1].  Madrasah  Ibtidaiyah  Hikmatush  Shofwah  yang  berada  di  Tangerang  ini  merupakan sekolah  yang  berupaya  meningkatkan  mutu  pendidikannya.  Perlunya  meningkatkan  sumber  daya  dalam  hal mengajar siswa dan mendapatkan ilmu yang bermanfaat dengan peran guru yang berprestasi [2]⁠.
Proses  pemilihan  guru  terbaik  masih  bersifat  subjektif  [3]⁠.  Salah  satunya  dengan  meningkatkan  kualitas guru dan  memberikan aspirasi kepada guru terbaik. Hal ini dilakukan dengan tujuan agar setiap guru  memiliki motivasi dan semangat agar dapat menjadi guru terbaik. Beberapa penelitian yang pernah dilakukan diantaranya: penentuan  guru  berprestasi  dalam  meningkatkan  kompetensi  diperlukan  sebuah  penilaian  untuk  kinerja  guru dengan  menggunakan  Fuzzy  AHP  yang  memiliki  akurasi  82,  501%  [4]⁠,  pemilihan  guru  berprestasi  sangat

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 1, Januari 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 117-126 Available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
memadai  dan  dapat  membantu  sekolah  dalam  mengambil  keputusan  yang  relevan  [5]⁠  dengan  tidak  adanya kesenjangan dengan perbedaan status [6]⁠ sehingga institusi dapat memberikan reward [7]⁠.
Pada Penelitian sebelumnya oleh [8] yang dibuat untuk pemilihan kinerja guru berprestasi mencari metode yang  lebih  baik  dengan  hasil  sama  dengan  nilai  0,913,  pemilihan  guru  berprestasi  dengan  kondisi  awal menggunakan  voting  yang  dapat  menimbulkan  kecemburuan  sosial  kemudian  dilakukan  dengan  menggunakan metode SAW untuk mendapatkan bobot dari rating kinerja guru yang ada dengan kriteria: kinerja guru, absensi guru, wawasan guru, tanggung jawab guru, dan cara mengajar guru dengan hasil Elie Sundary,S.pd sebagai guru berprestasi  [9]⁠,  akurasi  keputusan  untuk  pemilihan  guru  berprestasi  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW ) ,  kriteria  yang  digunakan  adalah  kualifikasi  pendidikan,  disiplin,  kerapihan,  akhlak, kepribadian  dan  cara  mengajar  dan  tingkat  akurasi  yang  didapatkan  memiliki  persentase  80%  dengan  akurat, cepat dan objektif [10]⁠.
Penelitian  lainnya  oleh  [11]⁠,  seleksi  guru  terbaik  dengan Additive  Weighting (SAW)  guna  mencari  bobot pada  alternatif  terpilih,  kriteria  yang  digunakan:  pendidikan,  keahlian,  kedisiplinan,  jabatan,  jarak  menuju sekolah,  pengalaman  kerja  dengan  hasil  kemudahan  dalam  efisiensi  waktu  dan  biaya  dalam  mencari  guru terbaik.
Penelitian  oleh  [12]  dengan  pemilihan  dosen  berprestasi  dengan  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  guna  mendapatkan  hasil  terbaik  dalam  meningkatkan  kualitas  dosen  dengan  kriteria: pendidikan,  jabatan  akademi,  jumlah  sertifikat  dan  lama  mengajar  dengan  hasil  konsisten⁠.  Data  dosen  yang digunakan dalam penelitian sebanyak 20 dosen, dengan hasil alternatif terpilih A13 dengan nilai 14,4.
Pada  Madrasah  Ibtidaiyah  Hikmatush  Shofwah  sering  mengalami  kesulitan  pada  proses  rekapitulasi  dan pengolahan  data,  kinerja  guru  yang  hanya  dilakukan  dengan  menggunakan  absen  manual  dan  belum menggunakan  metode  yang  tepat  untuk  melakukan  proses  pemilihan  guru  terbaik.  Oleh  karena  itu  Madrasah Ibtidaiyah  Hikmatush  Shofwah  memerlukan  sistem  penunjang  keputusan  untuk  melakukan  pemilihan  guru terbaik guna meningkatkan kinerja guru untuk menjadi lebih baik lagi dalam proses belajar mengajar.
Berdasarkan uraian diatas maka perlu dibangun sistem penunjang keputusan untuk membantu pemilihan guru terbaik  dengan  menggunakan  metode analytical  hierarchy  process (AHP)  dalam  menentukan  bobot  kriteria karena  belum  adanya  pembobotan  dalam  setiap  kriteria  serta  menggunakan  metode simple  additive  weighting (SAW) untuk melakukan perhitungan yang akan menghasilkan nilai terbesar untuk alternatif guru terbaik.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  dan Simple Additive Weighting (SAW) . Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) digunakan untuk menentukan prioritas  dari  beberapa  kriteria  dengan  melakukan  analisis  berpasangan  dari  masing-masing  kriteria. Simple additive weighting digunakan untuk menentukan nilai kriteria terpilih [13]⁠.

## 2.1 Analytical Hierarchy Process
Metode analytical hierarchy process (AHP) yang dikembangkan oleh Thomas L Saaty ,mengatakan bahwa AHP  berfungsi  untuk  memecahkan  masalah  yang  kompleks  menjadi  sub-sub  masalah  lalu  menyusunnya  ke dalam bentuk hierarchy [14]⁠. Pengujian  model  AHP dilakukan dengan cara  menghitung  nilai consistency index (CI) dan nilai consistency ratio CR) yaitu:
a. Perhitungan consistency index (CI), pengukuran ini dimaksudkan agar dapat diketahui konsistensi jawaban yang akan berpengaruh kepada kesahan hasil. Dapat dilihat pada rumus (1) berikut ini :
(1)
keterangan : : Rasio penyimpangan (deviasi ) konsistensi ( consistency index ).
: Nilai eigen terbesar dari matriks berordo n
: Orde matriks
Untuk  mengetahui  CI  dengan  besaran  tertentu  cukup  baik  atau  tidak,  maka  perlu  diketahui Consistency Ratio (CR) yang dianggap baik, yaitu apabila CR ≈ 0,1. b. Perhitungan untuk menghitung banyaknya alternatif, dapat dilihat pada rumus (2) :
(2)
c. Perhitungan Consistency Ratio (CR)

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 1, Januari 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 117-126 Available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Consistency Ratio merupakan parameter yang digunakan untuk memeriksa perbandingan berpasangan telah dilakukan dengan konsekuen atau tidak. Untuk consistency ratio dapat dilihat pada rumus (3) :
(3) Keterangan :
: Rasio konsistensi
: Index Random
Nilai random index merupakan nilai yang dikeluarkan oleh Oarkridge laboratory yang berupa Tabel 1 seperti terlihat berikut ini [6]:
Tabel 1 . Nilai random index (Oarkridge laboratory) N RI 1 0,00 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 0,00 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49 1,51 1,48 1,56
Dari Tabel 1 dapat dilihat nilai N =1 memiliki nilai RI = 0,00 , nilai N=2 maka RI = 0,00, nilai N=3 maka RI= 0,58 dan seterusnya sampai dengan nilai N=13 maka RI = 1,58.

## 2.2 Simple Additive Weighting
Metode simple additive weighting (SAW) membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat dibandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [15]⁠. Untuk melakukan perhitungannya dapat dilihat pada rumus (4) dan (5) berikut ini :
(4)
(5) Keterangan : Rumus (4)
: jika j merupakan atribut keuntungan (benefit).
Rumus (5)
: jika j adalah atribut biaya (cost).
: rating kinerja ternormalisasi dari alternatif pada atribut ; i=1,2,… ,m dan j=1,2,…, n. Untuk nilai preferensi setiap alternatif dapat dilihat pada rumus (6) berikut ini :
(6)
Keterangan :
: rank untuk setiap alternatif.
: nilai bobot dari setiap kriteria.
Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perangkingan  yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks  ternormalisasi  R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai nilai alternatif  terbaik sebagai solusi. Adapun langkah yang digunakan pada metode SAW adalah:

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 1, Januari 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 117-126 Available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
a. Menentukan kriteria yang dijadikan acuan pengambilan keputusan.
b. Menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu .
c. Menentukan nilai bobot dari masing-masing kriteria.
d. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
e. Membuat  matriks keputusan  berdasarkan kriteria kemudian  melakukan normalisasi  matriks berdasarkan persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut  keuntungan  maupun  atribut  biaya)  sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
f. Memberikan nilai preferensi untuk setiap alternatif
.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan pembahasan untuk sistem pendukung keputusan pemilihan guru terbaik dengan metode AHP dan SAW diuraikan sebagai berikut:

## 3.1 Analisa dan Perancangan
Pada  Gambar  1  dalam use  case  diagram input  penilaian  guru  terbaik,  dengan  beberapa  kegiatan  yang dilakukan yaitu entri data guru, data kriteria dan data sub kriteria.  Kegiatan tersebut dilakukan oleh tata usaha sekolah yang bertugas, dapat dilihat pada gambar 1 berikut ini :
Gambar 1.  Use case diagram input penilaian guru terbaik
Pada Gambar 1 menggambarkan entry data guru, entry data kriteria dan entry data subkriteria yang akan di olah untuk proses penilaian AHP dan juga SAW untuk menghasilkan data nilai guru terbaik. Berikut ini hirarki pemilihan guru terbaik dapat dilihat pada Gambar 2:
Gambar 2. Hirarki Pemilihan Guru Terbaik
Goal atau  tujuan  dari  struktur  hirarki  yang  terdapat  pada  gambar  2  pemilihan  guru  terbaik,  berdasarkan kriteria dan sub kriteria  yang  ada akan dilakukan perbandingan berpasangan antar kriteria-kriterianya sehingga akan  diperoleh  bobot  kriteria-kriterianya.  Identifikasi  kriteria  nilai  SKP,  kehadiran,  perilaku  kerja.Identifikasi sub  kriteria  orientasi  pelayanan,  integritas,  komitmen,  disiplin,  kerjasama.Adapun  identifikasi  alternatif  yang

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 1, Januari 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 117-126 Available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
akan  dinilai  kinerjanya  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan,  5  orang  dijadikan  sebagai  alternatif  yaitu Nurul  Hikmah,  S.Pd  ,  Rohani,  S.Pd  ,Nara,  S.Pd  ,Sulaiman,  S.Pd  dan  Abdullah  Yunus,  S.Pd.I  Untuk logical record  structure terdiri  dari  beberapa  tabel  yaitu  guru,  punya,  kriteria,  banding,  subkriteria,  banding2,  hasil kinerja, punya 2 terlihat pada Gambar 3 , yaitu :

## Gambar 3. Logical Record Structure
Pada  Gambar  3  terlihat  tabel  yang  digunakan  saling  berelasi  untuk  tabel  guru  berelasi  dengan  tabel  kriteria,  tabel punya, tabel sub kriteria dan tabel hasil kerja, diikuti dengan relasi dengan tabel-tabel lainnya.

## 3.2 Analisa dan Perancangan
Dari hasil kuesioner yang sudah diisi oleh Wakasek kurikulum maka didapatkan tingkat perbandingan antar kriteria  yaitu  kriteria  nilai  SKP,perilaku,  dan  kehadiran  memiliki  nilai  perbandingan  kepentingan  antar  kriteria yaitu :
a. Nilai SKP 3 (tiga) kali lebih penting dari perilaku. b. Nilai SKP 5 (lima) kali lebih penting dari kehadiran.
c. Perilaku 4 (empat) kali lebih penting dari kehadiran.
Adapun  sub  kriteria  orientasi  pelayanan,  integritas,  komitmen,  disiplin,  kerjasama  memiliki  nilai  perbandingan kepentingan antar sub kriteria yaitu:
a. Orientasi pelayanan 7 (tujuh) kali lebih penting dari integritas.
b. Orientasi pelayanan 2 (dua) kali lebih penting dari komitmen.
c. Orientasi pelayanan 4 (empat) kali lebih penting dari disiplin.
d. Orientasi pelayanan 4 (empat) kali lebih penting dari kerja sama.
e. Komitmen 5 (lima) kali lebih penting dari integritas.
f. Disiplin 3 (tiga) kali lebih penting dari integritas.
g. Integritas sama penting dengan kerja sama.
h. Komitmen 5 (lima) kali lebih penting dari disiplin.
i. Komitmen 4 (empat) kali lebih penting dari kerja sama.
j. Kerja sama 2 (dua) kali lebih penting dari disiplin.
Perbandingan kepentingan antar kriteria,berdasarkan kuesioner yang telah diajukan kepada responden maka didapat tabel matriks tersaji pada tabel 2 , yaitu :
Tabel 2 . Matriks Perbandingan Kriteria Kriteria Nilai SKP Perlilaku Kehadiran Nilai SKP 1/1 3/1 5/1 Perilaku Kehadiran 1/3 1/5 1/1 1/4 4/1 1/1
Nilai yang ada pada tabel 2 kemudian diolah dengan beberapa langkah sebagai berikut: a. Mengubah data pecahan pada tabel 2 menjadi data desimal , sebagai berikut :

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 1, Januari 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 117-126 Available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
b. Mengalikan matriks dengan dirinya sendiri (iterasi 1 ) sebagai berikut :
c. Menjumlahkan setiap baris hasil dari perkalian matriks iterasi ke 1:
d. Menormalisasikan  dengan  membagi  tiap-tiap  jumlah  baris  pada  matriks  dengan  total  baris  yang  akan menghasilkan eigenvector iterasi ke 1 :
e. Menormalisasikan  dengan  membagi  tiap-tiap  jumlah  baris  pada  matriks  dengan  total  yang  akan menghasilkan eigen vector iterasi ke 1 :
Untuk tingkat perbandingan antar sub kriteria dapat dilihat pada Tabel 3 berikut in:
Tabel 3. Perbandingan Kepentingan Antar Sub Kriteria Kriteria Orientasi Pelayanan Integritas Komitmen Disiplin Kerja sama Orientasi pelayanan 1/1 7/1 2/1 4/1 4/1 Integritas 1/7 1/1 1/5 1/3 1/1 Komitmen 1/2 5/1 1/1 5/1 4/1 Disiplin 1/4 3/1 1/5 1/1 1/2 Kerja sama 1/4 1/1 1/4 2/1 1/1
Pada  Tabel  3  terlihat  beberapa  kriteria  yang  digunakan  yaitu  orientasi  pelayanan,  integritas,  komitmen, disiplin  dan  kerja  sama.  Berdasarkan  tabel  3  maka  langkah  yang  dilakukan  yaitu  mencari  nilai eigen  vector dengan tahapan sebagai berikut: a. Mengubah data pecahan pada tabel 3 menjadi bentuk desimal sebagai berikut :
b. Mengalikan matriks dengan dirinya sendiri iterasi 1 sebagai berikut :

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 1, Januari 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 117-126 Available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
c. Hasil perkalian matriks iterasi 1 sebagai berikut :
d. Menjumlahkan setiap baris hasil dari perkalian matriks iterasi ke 1 , sebagai berikut :
e. Melakukan normalisasi dengan membagi tiap-tiap jumlah  baris pada matriks dengan total baris yang akan menghasilkan eigen vector iterasi ke 1
3.3 Pengujian Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Untuk Kriteria
Pengujian  model  AHP  dilakukan  dengan  cara  menghitung  nilai Consistency  Index (CI)  dan  nilai Consistency Ratio (CR) dengan langkah sebagai berikut: a. Mengalikan nilai bilangan desimal dari setiap matriks kriteria dengan eigenvector, sebagai berikut :
Sehingga menghasilkan: nilai SKP = 1,9146, perilaku = 0,8482, kehadiran = 0,2859
b. Menghitung consistency  vector dengan  cara  menentukan  nilai  rata-rata  yaitu  membagi  hasil  dari perhitungan sebelumnya dengan hasil eigen vector iterasi ke 2 ( Weighted Sum Vector ), sebagai berikut :
c. Menghitung nilai rata-rata dari Consistency vector , sebagai berikut :
d. Menghitung nilai consistency index (CI) dengan menggunakan rumus (2), sebagai berikut :
e. Menghitung consistency ratio (CR), dibutuhkan nilai random index (RI) yang didapat dari tabel 1 dengan menggunakan rumus (3) sebagai berikut :
Dari  hasil  perhitungan  maka  didapatlah  nilai  CR  yaitu  sebesar  0,0750.  Penilaian  perbandingan  dikatakan konsisten  jika  nilai  CR  tidak  lebih  besar  dari  0,10.  Sehingga  penilaian  perbandingan  kriteria  pemilihan  guru terbaik tidak perlu dilakukan perhitungan ulang.

## 3.4 Pengujian Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Untuk Sub Kriteria
Pengujian model AHP dilakukan dengan cara menghitung nilai c onsistency index (CI) dan nilai consistency ratio (CR), adapun tahapan yang diperlukan sebagai berikut: a. Mengalikan nilai bilangan desimal dari setiap matriks sub kriteria dengan eigenvector.

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 1, Januari 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 117-126 Available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Dari  perhitungan  maka  dapat  didapatkan  hasil  untuk  sub  kriteria  orientasi  pelayanan  =2,2548  ,  integritas =0,3163 , komitmen =1,6942 , disiplin = 0,4882, kerja sama=0,5308.
b. Menghitung consistency  vector dengan  cara  menentukan  nilai  rata-rata  yaitu  membagi  hasil  dari perhitungan sebelumnya dengan hasil eigenvector iterasi ke 2 ( Weighted Sum Vector ).
c. Menghitung nilai rata-rata dari consistency vector.
d. Menghitung  nilai consistency  index (CI)  dengan  menggunakan  rumus  (2),  untuk  perhitungannya  sebagai berikut :
e. Menghitung co nsistency ratio (CR), dibutuhkan nilai r andom index (RI) yang didapat dari tabel 1, dengan perhitungan menggunakan rumus (3) sebagai berikut :
Dari  hasil  perhitungan  maka  didapatlah  nilai  CR  yaitu  sebesar  0,0670.  Penilaian  perbandingan  dikatakan konsisten jika nilai CR tidak lebih besar dari 0,10. Sehingga penilaian perbandingan sub kriteria pemilihan guru terbaik tidak perlu dilakukan perhitungan ulang.

## 3.5 Model Keputusan Dengan Simple Additive Weighting
Adapun  bobot  kriteria  dan  sub  kriteria  yang  digunakan  berdasarkan  hasil  perhitungan  sebagai  berikut: persentase bobot Nilai SKP 63.27%, kehadiran 27.73% , perilaku 9.00%. Adapun persentase bobot sub kriteria adalah orientasi pelayanan 42.40%, integritas 5.82%, komitmen 32.39%, disiplin 9.17%, kerjasama 10.22%.

## 3.6 Matriks dan Hasil Peringkat
Berdasarkan  banyaknya  guru  pada  Madrasah  Ibtidaiyah  Hikmatush  Shofwah  Tangerang  Selatan,  maka diambil 5 (lima) guru sebagai contoh untuk penerapan dengan metode simple additive weighting (SAW) dalam penentuan guru terbaik, maka dapat dilihat data alternatif dalam bentuk matriks berikut ini:
Perlunya  dilakukan  perhitungan  tiap  kriteria  sehingga  diperoleh  nilai  dari  masing-masing  alternatif  dengan menggunakan rumus (4) sebagai berikut:
R11 memiliki nilai 1, untuk perhitungan dengan cara yang sama dilakukan sampai dengan data terakhir sehingga didapatkan data pada tabel 4 dan tabel 5 berikut ini :

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 1, Januari 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 117-126 Available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Tabel 4 . Nilai Matriks Normalisasi Sub Kriteria Perilaku Kerja
Alternatif Sub kriteria Perilaku kerja Orientasi Pelayanan Integritas Komitmen Disiplin Kerja sama Nara 1 1 1 0.9879 0,9878 Nurul 1 0.9879 1 1 0.9756 Sulaiman 0.9879 0.9879 0.9890 0.9759 1 Rohani 0.9638 0.9638 0.9638 1 0.9759 Abdullah 0.9397 0.9397 0.9518 1 0.9518 Bobot 0.4240 0.0582 0.3239 0.0917 0.1022
Data kriteria perilaku kerja dengan sub kriteria orientasi pelayanan, integritas, komitmen, disiplin dan kerja sama terlihat ada data yang nilainya sama dan berbeda.
Tabel 5 . Nilai Matriks Normalisasi Kriteria Kriteria Nilai SKP Perilaku kerja Kehadiran Nurul 1 0,9975 0,9105 Rohani 0,9976 0,9967 1 Nara 0,9928 0,9981 1 Sulaiman 0,9785 0,9763 1 Abdullah 0,9642 0,9620 1
Setelah  ditemukan  matriks  normalisasi  kriteria  nilai  SKP,  perilaku  kerja  dan  kehadiran  ,dilanjutkan  dengan menghitung hasil perangkingan nilai dengan menggunakan rumus 6, sebagai berikut  pada tabel  6 berikut ini :
Tabel 6 . Hasil peringkat nilai Kriteria Nilai SKP Perilaku kerja Nara 1 0,9975 Nurul 0,9976 0,9967 Sulaiman 0,9928 0,9981 Rohani 0,9785 0,9763 Abdullah 0,9642 0,9620
Sehingga dapat disimpulkan  bahwa nilai terbesar diperoleh oleh Nurul Hikmah, S.Pd sebagai alternatif terbaik dengan nilai 0.9975.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan  yang telah dilakukan  maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: dengan  adanya  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode analytical  hierarchy  process dan simple additive weighting ini, mengurangi kesalahan penilaian kinerja terhadap guru  yang ada di sekolah., mengurangi kesalahan dalam penilaian kinerja terhadap guru  yang ada di sekolah. Terlihat Nurul Hikmah, S.Pd adalah guru terbaik  dengan  jumlah  nilai  0,9975.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari  hasil  pengujian  yang  telah  dilakukan.  Dapat dilakukan penelitian lanjutan metode lainnya sehingga dapat membandingkan metode terbaik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]      P. D. Nasional, “UU 14-2005 Guru dan Dosen.” P. 50, 2005, [Online]. Available: ttps://ppg.kemdikbud.go.id/download/undang-undang-republik-indonesia-nomor-14-tahun-2005-tentang-guru-dan- dosen/.
[2]       I.  Wahyu,  S.  Suparni,  and  A.  Baroqah  P.,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemberian  Pinjaman  Pada  KOPWALI Tangerang Dengan Metode AHP dan SAW,” IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology) , vol.5, no.1, pp. 21-30, 2019.
[3]       T.  Mufizar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Dosen  Berprestasi  Di  STMIK  Tasikmalaya  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” CSRID (Computer Science Research and Its Development Journal) , vol. 7, no. 3, p. 155, 2016.
[4]       D.  R.  Bahari,  E.  Santoso,  and  S.  Adinugroho,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Guru  Berprestasi Menggunakan Fuzzy-Analytic Hierarchy Process ( F-AHP ) ( Studi Kasus : SMA Brawijaya Smart School ),” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2, no. 5, pp. 2095–2101, 2018.

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 1, Januari 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 117-126 Available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
[5]      Gustinar and Sarjono, “Analisis Dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Berprestasi Dengan Metode Ahp (Analytic Hierarchy Proces) Pada SMKN 9 Muaro Jambi,” Jurnal Manajemen Sistem Informasi , vol. 3, no. 1, pp. 922–935, 2018.
[6]      Sopiah,  E.  K.  Putra,  and  A.  I.  Hadiana,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Rekomendasi  Guru  Tetap  Berdasarkan  Data Guru Honorer Berprestasi Menggunakan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW),” Seminar Nasional Teknologi dan Multimedia , 2017, pp. 79–84.
[7]      S.  Suryati,  Z.  Jauhari,  “Pemilihan  Guru  Berprestasi  Menggunakan  DSS  (Decision  Support  System)  Dengan  Metode FMADM (Fuzzy Multiple Attribute Decission Making) Dan SAW (Simple Additive Weighting),” Jurnal Ilmiah Fifo, vol. X, no. 1, pp. 62-75, 2018.
[8]      L.  Yusuf,  Rahmawati,  and  D.  A.  N.  Wulandari,  “Komparasi  Metode  Analitical  Hierarchy  Procces  Dan  Simple Additive Weigthing Dalam Pemilihan Kinerja Guru,” Jurnal Infortech , vol.1, no.2, pp. 97-104, 2019.
[9]      Y. E. Chintyari and T. Prihatin, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting Untuk Pemilihan Guru Berprestasi Pada SMP Islam Pondok Duta,” JITK (Jurnal Ilmu Pengetahuan dan Teknologi Komputer) , vol. 3, no. 2, pp. 233-238, 2018
[10]    W.  Wahyudi,  J.  Santony,  and  G.  W.  Nurcahyo,  “Akurasi  Keputusan  dalam  Penentuan  Guru  Berprestasi  Dengan Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Studi  Kasus  Sekolah  Menengah  Kejuruan  Muhammadiyah Batam),” Jurnal Sistim Informasi dan Teknologi , vol. 2, no. 1, pp. 9–14, 2020.
[11]    T. Hidayat, S.Kom, M. Kom, F. Widiyanto, and Y. K. Hasim, “Rancang Bangun Decision Support System Pemilihan Guru  Terbaik  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  (Studi  Kasus :  SMA  Bhakti  Pertiwi  Kota Tangerang),” JUTIS (Journal of Informatics Engineering) , vol. 5, no. 1, pp. 52–56, 2017.
[12]     E.  K.  Nurhasanah,  S.  Abadi,  and  P.  Sukamto,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi Dengan Metode Simple Additive Weighting-Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Mahasiswa Berprestasi Dengan Metode Simple Additive Weighting,” TEKNOSAINS , vol. 7, no. 2, pp. 107–118, 2020.
[13]    D.  Anggoro  and  N.  Nawindah,  “Perbandingan  Fuzzy  AHP-SAW  Dengan  Fuzzy  AHP-Vikor  Untuk  Meningkatkan Daya Serap Politeknik Terhadap Industri,” Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan , vol. 6, no. 1, pp. 1–10, 2019.
[14]    T. L. Saaty, “Decision making with the analytic hierarchy process,” Int. J. Services Sciences , vol. 1, no. 1, pp. 83-98, 2008.