## Analisis Penggunaan Metode AHP dan MOORA untuk Menentukan Guru Berprestasi sebagai Ajang Promosi Jabatan
Yuan Sa’adati Program Studi Teknik Informatika STMIK Lombok Praya, Indonesia
yuansaadati1610@gmail.com Sofiansyah Fadli Program Studi Teknik Informatika STMIK Lombok Praya, Indonesia sofiansyah182@gmail.com Khairul Imtihan STMIK Lombok Program Studi Teknik Informatika Praya, Indonesia khairulimtihan31@gmail.com
Abstrak :  Sistem  pendukung  keputusan  digunakan  sebagai  acuan  yang  dapat  membantu Kepala  SMA  N  1  Praya  Tengah  dalam  pemilihan  guru  berprestasi.  Dalam  pemilihan  guru berprestasi,  proses  pemilihannya  masih  menggunakan  sistem  manual,  yaitu  berdasarkan pengamatan dari kepala sekolah langsung dengan cara menunjuk guru yang dinilai memiliki potensi berdasarkan kriteria-kriteria yang sudah ditentukan seperti memiliki prestasi khusus, memiliki sifat kepemimpinan,  keaktifan  dalam  sekolah,  absensi,  mempunyai  ektrakulikuler  dan  hubungan  antar guru.  Penerapan  metode  tersebut  dirasa  kurang  efektif  karena  akan  menimbulkan  konflik  internal sesama guru dan beberapa pihak akan merasa dirugikan.
Pada  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan  dalam  pemilihan  guru  berprestasi  yaitu Analitical  Hierarchy  Process (AHP)  untuk  pembobotan  dan  Multi -Objective  Optimization  on  the basic  of  Ratio  Analysis (MOORA)  untuk  perangkingan.    Perancangan  SPK  pemilihan  Guru berprestasi  menggunakan  model  Prototype.  Model  prototype  terdiri  dari  tahapan  perencanaan, perancangan,  pembuatan  prototype  aplikasi.  SPK  ini  dibangun  berbasis  website  yang  dirancang menggunakan    software    Sublime  Text  (text  editor),    Database  Managament  System(DBMS) MySQL XAMPP dan bahasa pemrograman PHP.
Hasil  dari  penelitian  ini  yaitu  kombinasi  antara  metode  AHP  dengan  MOORA  dalam menentukan  guru  berprestasi  dapat  diterapkan.  SPK  dapat  menampilkan  informasi  sesuai  dengan apa yang diinputkan pengguna dengan tepat
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, AHP, MOORA, Guru Berprestasi

## Abstract
Decision  support  system  is  used  as  a  reference  that  can  help  Head  of  SMA  N  1  Praya Tengah  in  the  selection  of  outstanding  teachers.  In  the  selection  of  outstanding  teachers,  the selection process still uses a manual system, which is based on observations from the headmaster directly by  appointing teachers who are judged to  have  potential  based on predetermined criteria such  as  having  special  achievement,  having  leadership  characteristics,  liveliness  in  school, absenteeism,  extracurricular  and  inter-teacher  relationships.  Application  of  the  method  is  less effective because it will cause internal conflict among teachers and some parties will feel harmed.
In  this  study,  the  methods  used  in  the  selection  of  outstanding  teachers  are  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  for  weighting  and  Multi-Objective  Optimization  on  the  Basic  of  Ratio Analysis  (MOORA)  for  ranking.  The  design  of  SPK  selection  of  outstanding  teachers  using  the Prototype  model.  Prototype  model  consists  of  stages  of  planning,  design, prototype application creation.  SPK  is  built  based  website  designed  using  Sublime  Text  software  (text  editor),  DBAM Database Managament System (DBMS) and XAMPP programming language PHP.
The  result  of  this  research  is  combination  of  AHP  method  with  MOORA  in  determining achievement teacher can be applied. SPK can display information according to what the user inputs exactly
Keywords: Decision Support System, AHP, Moora, Outstanding Teacher.

## I. P ENDAHULUAN
Menurut  Undang-Undang  RI  No  14  Tahun 2005 tentang guru dan dosen, pada pasal 1 dijelaskan bahawa  Guru  adalah  pendidik  profesional  dengan tugas  utama  mendidik,  mengajar,  membimbing, mengarahkan,  melatih,  menilai,  dan  mengevaluasi peserta  didik  pada  pendidikan  anak  usia  dini  jalur pendidikan  formal,  pendidikan  dasar  dan  pendidikan menengah. Untuk melaksanakan tugas profesionalnya,  selain    harus  memiliki  kemampuan edukatif, seorang guru juga harus memiliki kepribadian  yang  baik  yang  dapat  dijadikan  contoh bagi pembentukan karakter siswa sehingga menghasilkan manusia yang berakhlak[1].
Sekolah  Menengah  Atas  (SMA)  Negeri  1 Praya  Tengah  merupakan  salah  satu  sekolah  model yang  sudah  menerapkan  adanya  pemilihan  guru berprestasi.  Proses  pemilihannya  masih  dilakukan secara  manual,  yaitu  berdasarkan  pengamatan  dari kepala  sekolah  langsung  dengan  cara  menunjuk  guru yang  dinilai  memiliki  potensi  berdasarkan  kriteria- kriteria  yang  sudah  ditentukan  seperti  memiliki prestasi  khusus,  memiliki  sifat  kepemimpinan, keaktifan  dalam  sekolah,  absensi,  mempunyai ektrakulikuler dan hubungan antar sejawat.
Penerapan  metode  tersebut  dirasa  kurang efektif  karena  akan  menimbulkan  konflik  internal sesama  guru  dan  beberapa  pihak  akan  merasa dirugikan.  Berdasarkan  hal  tersebut  maka  akan dibangun  suatu  sistem  yang  dapat  memudahkan proses  penilaian  guru  berprestasi.  Metode  yang digunakan  dalam  sistem  pendukung  keputusan  untuk menetukan guru berprestasi yaitu metode AHP untuk pembobotan kriteria dan MOORA untuk perangkingannya.
Pada penelitian sebelumnya sistem pendukung keputusan penentuan calon guru berprestasi menggunakan  metode  Fuzzy  Tsukamoto,  proses pemilihannya  yaitu  pimpinan  sebagai  pengambil
keputusan  masih  mengandalkan  intuisi  (subjektif) karena  belum  adanya  kriteria  yang  terukur  yang digunakan  untuk  menentukan  siapa  yang  menjadi calon guru berprestasi.[2]
II. L ANDASAN T EORI

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Dalam  buku  Turban,  Efraim,  Rainer,  R.Kelly, Jr.Potter (2006)  disebutkan  bahwa “ Dicision  Support System  (DSS) a  computer-based  information  sistem that combines models and data to provide support for decision  makers  in  solving  semi  structured  or interdependent problems with extensive user involvement ,  atau  dalam  bahasa  indonesia  dapat diartikan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) adalah suatu sistem informasi berbasis komputer mengkombinasikan model dan data untuk menyediakan  dukungan  kepada  pengambil  keputusan dalam  memecahkan  masalah  semi  struktur  atau masalah  ketergantungan  yang  melibatkan  user  secara mendalam .
2.2 Guru Berprestasi
Berdasarkan  Pedoman  Pelaksanaan  Pemilihan Guru  Berprestasi  Pendidikan  Dasar  Tingkat  Nasional Tahun  2013  yang  telah  ditetapkan  oleh  pemerintah melalui  Kementerian  Pendidikan  dan  Kebudayaan tahun 2013, bahwa guru berprestasi adalah guru yang memiliki kinerja dan kompetensi pedagogik, kepribadian,  sosial,  dan  profesional  yang  melampaui standar nasional
Guru  berprestasi  adalah  guru  yang  memiliki kinerja  melampaui  standar  yang  ditetapkan  oleh satuan    pendidikan,    mencakup    kompetensi pedagogik,    kepribadian,    sosial,    dan  profesional, menghasilkan    karya    kreatif    atau    inovatif    yang diakui  baik  pada  tingkat  daerah, Nasional dan/atau Internasional,  dan  secara  langsung  membimbing peserta  didik  hingga  mencapai  prestasi  di  bidang intrakurikuler dan/atau ekstrakurikuler[3]
2.3 Analitycal Hierarchy Process (AHP)
AHP    merupakan  suatu  metode  pendekatan yang  sesuai  untuk  menangani  sistem  yang  kompleks yang  berhubungan  dengan  penentuan  keputusan  dari beberapa  alternatif  dan  memberikan    pilihan  yang dapat  dipertimbangkan.  Metode  ini  dikembangkan pertama  kali  oleh  Saaty  (Saaty,  1980)[4].  Model hierarki  yang  dinyatakan  oleh  Saaty  adalah  model hierarki  fungsional  dengan  input  utamanya  adalah persepsi manusia
Dalam  menyelesaikan  permasalahan  dengan AHP  ada  beberapa    prinsip  yang  harus  dipahami, diantaranya adalah sebagai berikut:
a. Dekomposisi ( Decomposition )
Sistem  yang kompleks dapat  dipahami dengan memecahkannya  menjadi  elemen-elemen  yang  lebih kecil  dan  sehingga    mudah  dipahami.    Kemudian disusun secara hieraki seperti gambar berikut
Gambar 1 Struktur hierarchy AHP
b. Penilaian Komparatif ( Comparative judgment )
Kriteria dan alternatif dilakukan dengan perbandingan  berpasangan.  Menurut  Saaty  (2008), untuk  berbagai  persoalan,  skala  1  sampai  9  adalah skala  terbaik  untuk  mengekspresikan  pendapat.  Nilai dan definisi pendapat kualitatif dari skala perbandingan  Saaty  dapat  diukur  menggunakan  tabel analisis seperti berikut
Tabel 1. Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan
Intensitas Kepentingan Keterangan 1 Kedua elemen sama pentingnya 3 Elemen  yang  satu  sedikit  lebih  penting daripada elemen lainnya 5 Elemen  yang  satu  lebih  penting  daripada elemen yang lainnya 7 Satu  elemen  sangat  kuat  penting  daripada elemen lainnya 9 Satu  elemen  amat  sangat  penting  daripada elemen lainnya 2,4,6,8 Apabila  ragu-ragu  antara  dua  nilai  yang sangat berdekatan Kebalikannya Jika  aktivitas i mendapar  satu  angka
dibandingkan  dengan  aktivitas j ,  maka j memiliki  nilai  kebalikannya  dibandingkan dengan i
c. Sintesis Prioritas ( Synthesis of priority )
Menentukan prioritas dari elemen-elemen kriteria  dapat  dipandang  sebagai  bobot/kontribusi elemen tersebut terhadap tujuan pengambilan keputusan.  AHP melakukan analisis prioritas elemen dengan  metode  perbandingan  berpasangan  antar  dua elemen  sehingga  semua  elemen  yang  ada  tercakup. Prioritas  ini  ditentukan  berdasarkan  pandangan  para pakar  dan  pihak-pihak  yang  berkepentingan  terhadap pengambilan  keputusan,  baik  secara  langsung (diskusi) maupun secara tidak langsung (kuisioner). d. Konsistensi Logis ( Logical Consistency
Konsistensi  memiliki  dua  makna.  Pertama, objek-objek  yang  serupa  bisa  dikelompokkan  sesuai dengan keseragaman dan relevansi. Kedua, menyangkut  tingkat  hubungan  antar  objek  yang didasarkan pada kriteria tertentu.[5] Secara umum
langkah-langkah dalam menggunakan  metode  AHP  untuk    pemecahan  suatu masalah adalah sebagai berikut (Manurung, 2010):
a. Mendefinisikan  masalah  dan  menentukan  solusi yang  diinginkan,  lalu  menyusun  hierarki  dari permasalahan yang dihadapi.
b. Menentukan prioritas elemen
1. Langkah pertama dalam menentukan prioritas elemen adalah membuat perbandingan pasangan, yaitu membandingkan elemen secara berpasangan sesuai kriteria yang diberikan. 2. Matriks  perbandingan  berpasangan  diisi menggunakan bilangan untuk merepresentasikan  kepentingan  relatif  dari suatu elemen terhadap elemen yang lainnya. Matriks  K  merupaka  matriks  perbadingan berpasangan antar kriteria. c. Sintesis Pertimbangan-pertimbangan terhadap perbandingan berpasangan disintesis untuk
memperoleh  keseluruhan  prioritas.  Hal-hal  yang dilakukan dalam langkah ini adalah:
1) Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  kolom  pada matriks K.
2) Membagi  setiap  nilai  dari  kolom  dengan  total kolom  yang  bersangkutan  untuk  memperoleh normalisasi matriks.
Volume 3 Nomor 1, Oktober 2018
3) Menjumlahkan  nilai-nilai  dari  setiap  baris  dan membaginya  dengan  jumlah  elemen  untuk mendapatkan nilai bobot prioritas.
4) Mengukur Konsistensi
Dalam  pembuatan  keputusan,  penting  untuk mengetahui  seberapa  baik  konsistensi  yang  ada karena kita tidak menginginkan keputusan berdasarkan  pertimbangan  dengan  konsistensi  yang rendah.  Hal-hal  yang  dilakukan  dalam  langkah  ini adalah sebagai berikut:
1) Setiap nilai pada kolom pertama  dikalikan dengan bobot  prioritas  elemen  pertama,  kemudian  setiap nilai  pada  kolom  kedua  dilkalikan  dengan  bobot prioritas elemen kedua dan seterusnya.
2) Jumlahkan setiap baris (∑ baris).
3) Hasil  dari  penjumlahan  baris  dibagi  dengan elemen  prioritas  yang  bersangkutan  sehingga didapat lamda.
λ = ∑ (1)
4) Jumlahkan  lamda  (λ)  dan  hasilnya  dibagi  dengan banyaknya  elemen  yang  ada,  hasilnya  disebut  λ maks.
λ maks = ∑ (2)
dengan n = banyaknya elemen yang dibandingkan
d. Hitung  Indeks  Konsistensi/ Consistency  Index (CI) dengan rumus:
CI = (3)
dengan n = banyaknya elemen yang dibandingkan
e. Hitung  Rasio  Konsistensi/ Consistency  Ratio
(CR) dengan rumus : CR = CI/RC (4) dengan CR= Consistency Ratio/konsistensi rasio CI= Consistency Index/indeks konsistensi RC=Random Consistency /konsistensi random Nilai  RC  sudah  ditentukan  berdasarkan matriks perbandingan yang dibentuk  dan  dapat  disajikan  pada  tabel berikut
Tabel 2. Nilai Random Consistensy (RC)
N 1.2 3 4 5 6 7 8 …
R in 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 …
f. Memeriksa Konsistensi Hierarki
Jika  nilainya  lebih  dari  10%,  maka  penilaian data  judgment  harus  diperbaiki.  Namun  jika  Rasio Konsistensi    (CI/RC)  kurang  atau  sama  dengan  0,1 maka  hasil  perhitungan    bisa  dinyatakan  benar (Kusrini,2007)[6].
2.4 Multi  Objective  Optimization  On  The  Basic Of Ratio Analysis (MOORA)
Metode  Moora  adalah  multiobjectif  sistem yang  mengoptimalkan  dua  atau  lebih  atribut  yang saling  bertentangan  secara  bersamaan.  Metode  ini diterapkan  untuk  memecahkan  masalah  dengan perhitungan  matematika  yang  kompleks.  Metode MOORA  diperkenalkan  oleh  Brauers  dan  Zavadkas (2006)[7].  Metode  ini  pertama  kali  digunakan  oleh Braurers  pada  tahun  2004  dalam  suatu  pengambilan dengan multi-kriteria. Metode moora banyak diaplikasikan dalam bidang seperti bidang manajemen,  bangunan,  kontraktor,  desain  jalan,  dan ekonomi. Metode ini memiki tingkat selektifitas yang baik  dalam  menentukan  suatu  alternatif.  Pendekatan yang  dilakukan  MOORA  didefinisikan  sebagai  suatu proses  secara  bersamaan  guna  mengoptimalkan  dua atau  lebih  yang  saling  bertentangan  pada  beberapa kendala (Attri dan Grover, 2013) .
Metode  MOORA  memiliki  fleksibilitas  dan kemudahan  untuk  dipahami  dan  dipisahkan  bagian subjektif  dari  suatu  proses  evaluasi  ke  dalam  kriteria bobot  keputusan  dengan  beberapa  atribut  pengambil keputusan (Mandal dan Sarkar, 2012) [8]. Metode ini memiliki  tingkat  selektifitas  yang  baik  dalam menentukan  sebuah  alternatif.  [9]  Dimana  kriteria yang  bernilai  menguntungkan  ( benefit )  atau  yang tidak memiliki keuntungan ( cost ).
Langkah-langkah penyelesaian masalah menggunakan metode MOORA, antara lain
a.
Membuat matriks keputusan
X = [ ] (1)
b. Melakukan normalisasi terhadap matrik x
X * ij = ∑ (2)
c. Menentukan matriks normalisasi terbobot W j * X ij (3)
d. Menentukan Hasil Preferensi Yi= ∑ - ∑ (4)
III. M ETODELOGI P ENEITIAN 3.1 Alur Penelitian

## Gambar 2 Alur Penelitian
1. Metode Pengumpulan Data
Proses  Pengumpula  data  dilakukan  dengan melakukan  wawancara  dengan  Kepala  SMA  N  1 Praya  Tengah  untuk  mendapatkan  informasi  yang dibutuhkan,  studi  literatur  pustaka  dan  melakukan kuisioner dengan masyarakat SMA N 1 Praya Tengah (Kepala  Sekolah,  Wakil  Kepala  Sekolah,  Rekan sejawat  dan  perwakilan  OSIS)  untuk  memberikan nilai dalam pemilihan guru berprestasi 2. Metode Analisis
Menggunakan  metode AHP dan MOORA . AHP untuk menentukan pembobotannya dan MOORA untuk menentukan perangkingannya 3. Metode Pengujian Menggunakan Blackbox dan whitebox testing 3.2 Alur Sistem Alur sistem ditunjukkan pada gambar 3
Matriks Perbandingan yang disederhakan (menjumlahkan nilai tiap kolom MPB) Membuat Matriks Keputusan Normalisasi Matriks Menghitung Nilai Preferensi Perangkingan Guru Berprestasi Promosi Jabatan Matriks Normalisasi Terbobot Metode MOORA Normalisasi MPB Menjumlahkan setiap nilai dari baris dari matriks normalisasi kemudian dibagi dengan n Mengalikan nilai pada kolom MPB dengan Nilai Prioritas Jumlah setiap baris Membagi masing- masing kolom kriteria dengan jumlah matrik tiap-tiap kolom Hasil dari penjumlahan tiap baris dibagi dengan nilai bobot Hitung Indeks Konsistensi (CI) CI=t-n/n-1 Hitung Rasio Consistensi (CR) CR=CI/RI CR <= 0,1 Tidak Konsisten Konsisten Ya Tidak Hasil Pembobotan Kriteria Uji Konsistensi Metode AHP Input kriteria n Matriks Perbandingan Berpasangan (PMB) Nilai prioritas (bobot)
Gambar 3 Diagram alir sistem
Implementasi  sistem  ini  dijalankan  dengan menggunakan  dua  proses  metode,  yaitu  pembobotan dengan  metode  AHP  dan  peringkat  dengan  metode MOORA.
Garis  putus-putus  menandakan  perpindahan proses  hitung  dari  metode  AHP  ke  dalam  metode
MOORA  menandakan  pemisah  antara  proses  AHP dengan proses MOORA. Dalam metode AHP setelah bobot  di  dapatkan,  akan  dilanjutkan  dengan  menguji konsistensi.  Tujuannya  apakah  bobot  tersebut  sudah konsisten  atau  tidak.  Jika  bobot  tersebut  konsisten maka  akan  menghasilkan pembobotan, dan jika  tidak maka  akan  kembali  lagi  ke  matriks  perbandingan berpasangan.
Setelah bobot di dapat, maka akan dilanjutkan dengan perangkingan menggunakan metode MOORA.  Bobot  yang  di  dapat  di  metode  AHP  akan masuk ke matrisk normalisasi terbobot.
1. Kriteria
Pada penelitian untuk menentukan guru berprestasi  sebagai  ajang  promosi  jabatan, kriteria-kriteria  yang  digunakan  yaitu  antara lain:
Tabel 3. Kriteria Guru Berprestasi
No Kriteria Keterangan 1 C1 Memiliki Prestasi Khusus 2 C2 Mempunyai Sifat Kepemimpinan 3 C3 Keaktifan Dalam Sekolah 4 C4 Absensi 5 C5 Memiliki Ekstrakulikuler 6 C6 Hubungan Antar Sejawat
2. Alternatif
Data  yang  digunakan  dalam  menentukan  guru berprestasi  sebagai  ajang  promosi  jabatan  yaitu data guru SMA N 1 Praya Tengah antara lain:
Tabel 4. Kriteria Guru Berprestasi
No Alternatif Keterangan 1 A1 Hamdi.,S.Pd 2 A2 Purwanto.,S.Pd 3 A3 L.Subhan.,M.Pd 4 A4 Dewi Rosatika.,S.Pd 5 A5 Tati Sunarti.,S.Pd

## Analisis Perhitungan Dengan Metode AHP
Menentukan  prioritas  elemen  dengan  cara menyusun  kriteria-kriteria  tersebut  dalam  bentuk matriks perbandingan berpasangan ( Pairwise
Comparison )
Tabel 5. Matriks Perbandingan Berpasangan
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C1 1 2 3 3 2 2 C2 1/2 1 2 2 3 1/3
Pengumpulan Data Analisis Pengujian
C3 1/3 1/2 1 1/2 2 1/3 C4 1/3 1/2 2 1 2 2 C5 1/2 1/3 ½ 1/2 1 ½ C6 1/2 3 3 1/2 2 1

## Tabel 6. Matriks Perbandingan Berpasangan yang Disederhanakan
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C1 1,000 2,000 3,000 3,000 2,000 2,000 C2 0,500 1,000 2,000 2,000 3,000 0,333 C3 0,333 0.500 1,000 0,500 2,000 0,333 C4 0,333 0.500 2,000 1,000 2,000 2,000 C5 0.500 0.333 0,500 0,500 1,000 0,500 C6 0.500 3,000 3,000 0,500 2,000 1,000 Jumlah 3,167 7,333 11,500 7,500 12,000 6,167
Selanjutnya adalah menghitung nilai elemen kolom kriteria, dimana masing-masing elemen kolom kriteria dibagi dengan jumlah matriks tiap-tiap kolom pada tabel 6, kemudian menjumlahkan matriks baris
nilai setiap elemen .
Tabel 7. Matriks Normalisasi Nilai Elemen Kriteria
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 Jumlah C1 0,136 0,273 0,261 0,400 0,167 0,324 1,741 C2 0,158 0,136 0,174 0,267 0,25 0,054 1,039 C3 0,105 0,068 0,087 0,067 0,167 0,054 0,548 C4 0,105 0,068 0,174 0,133 0,167 0,324 0,971 C5 0,158 0,045 0,043 0,067 0,083 0,082 0,478 C6 0,158 0,409 0,261 0.067 0,167 0,162 1,223
Setelah  menentukan  jumlah  kolom  kriteria, tahap  selanjutnya  adalah  menghitung  nilai  prioritas kriteria  atau  membuat  matriks  konsistensi  kriteria dengan  rumus  jumlah  elemen  kriteria  dibagi  dengan jumlah kriteria. Dalam hal ini kriteria ada 6 yaitu :
Tabel 8. Matriks Rata-rata Normalisasi Konsistensi Kriteria
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5
C6 Jumlah Prioritas C1 0,136 0,273 0,261 0,400 0,167 0,324 1,741 0,290 C2 0,158 0,136 0,174 0,267 0,25 0,054 1,039 0,173 C3 0,105 0,068 0,087 0,067 0,167 0,054 0,548 0,091 C4 0,105 0,068 0,174 0,133 0,167 0,324 0,971 0,162 C5 0,158 0,045 0,043 0,067 0,083 0,082 0,478 0,080 C6 0,158 0,409 0,261 0.067 0,167 0,162 1,223 0,204
Tahap selanjutnya adalah mengalikan elemen pada  kolom  matriks  perbandingan  berpasangan dikalikan  dengan  nilai  prioritas  pada  tabel  8,  hasil perkalian  tersebut  kemudian  dijumlahkan  pertiap baris
Tabel 9. Matriks Penjumlahan Tiap Baris
C1 C2 C3 C4 C5 C6 Jumlah Perbaris C1 0,290 0,346 0,273 0,486 0,160 0,408 1,963 C2 0,145 0,173 0,182 0,324 0,240 0,068 1,132 C3 0,097 0,087 0,091 0,081 0,160 0,068 0,583 C4 0.097 0,087 0,182 0,162 0,160 0,408 1,095 C5 0,145 0,058 0,046 0,081 0,080 0,102 0,511 C6 0,145 0,519 0,273 0,081 0,160 0,20c4 1,382
Selanjutnya  adalah  menjumlahkan  matriks hasil  penjumlahan  per  tiap  baris  pada  tabel  9  dengan hasil nilai prioritas pada tabel 10
Tabel 10. Penjumlahan Elemen Jumlah
Perbaris Dengan Nilai Prioritas Jumlah Perbaris Prioritas Hasil C1 1,936 0,290 2,253 C2 1,132 0,173 1,305 C3 0,583 0,091 0,674 C4 1,095 0,162 1,257 C5 0,511 0,080 0,591 C6 1,382 0,204 1,586
Dari tabel 10, diperoleh nilai-nilai sebagai berikut t = (1/6)*((1,936/0,209) + (1,132/0,173) + (0,583/0,091) + (1,095/0,162) + (0,511/0,080) + (1,382/0,204)
=6,607
Untuk n = 6 diperoleh RI 6 = 1,24 sehingga CI = (6,607-6)/(6-1) = 0,1214 RI 6 = 1,24 CR = CI/RI 6 = 0,121/1,24 = 0,098
Oleh  karena  CR  ≤  0,1  (  0,098  ≤  0,1)  maka  rasio konsisten dari perhitungan tersebut dapat diterima (konsisten)

## Analisis Perhitungan Dengan Metode MOORA
Setelah  pencarian  bobot  dilakukan,  tahap selanjutnya  yaitu  melakukan  perhitungan  MOORA untuk  mendapatkan  peringkat  guru  berprestasi sehingga  dapat  diketahui  mana  yang  mempunyai penilaian  sebagai  guru  berprestasi  terbaik  dan  mana yang menjadi guru berprestasi terburuk diantara guru- guru berprestasi
Skala  penilaian  akan  dijadikan  bahan perhitungan pada proses penilaian. Hal ini dimaksudkan  untuk  menentukan  guru  berprestasi terbaik.
Tabel 11. Skala penilaian Kode Nama Kriteria Keterangan Nilai C1 Memiliki Prestasi khusus Ya 1 Tidak 0 C2 Memiliki Sifat Kepemimpinan Ya 1
Tidak 0
C3
Keaktifan Dalam Sekolah Sangat aktif 4 Cukup aktif 3 Kurang aktif 2 Tidak aktif 1 C4 Absensi Sangat rajin 4 Cukup rajin 3 Kurang rajin 2 Tidak rajin 1 C5 Mempunyai Ektrakulikuler Ya 1 Tidak 0 C6 Hubungan Antar Sejawat Sangat baik 4 Cukup baik 3 Kurang baik 2 Tidak baik 1
Tahap  selanjutnya  yaitu  membuat  matriks keputusan  dari  hasil  skala  penilaian  sesuai  dengan kondisi yang ada.
Tabel 12. Membuat Matriks Keputusan
C1 C2 C3 C4 C5 C6 A1 1 1 3 4 1 4 A2 1 1 4 3 1 3 A3 1 1 4 4 1 4 A4 1 1 3 3 0 3 A5 1 1 3 3 1 4
Setelah menentukan matriks  keputusan, langkah selanjutnya  yaitu  menormalisasikan  matriks.  Elemen kolom pertama dibagi dengan akar hasil penjumlahan quadrat  kolom  pertama.  Elemen  kolom  kedua  dibagi degan  akar  hasil  penjumlahan  quadrat  kolom  ke dua,begitupun seterusnya.
Tabel 13. Matriks Normalisasi
C1 C2 C3
C4 C5 C6 A1 0.447 0,447 0,391 0,521 0,500 0,492 A2 0,447 0,447 0,521 0,391 0,500 0,369 A3 0,447 0,447 0,521 0.521 0,500 0.492 A4 0,447 0,447 0,391 0,391 0,000 0.369 A5 0,447 0,447 0,391 0,391 0,500 0,492
Langkah selanjutnya yaitu normalisasi matriks  terbobot.  Normalisasi  matriks  terbobot didapat dengan mengalikan bobot kriteria yang sudah
didapat menggunakan AHP dengan Matrisk Normalisasi.
Tabel 14. Matriks Normalisasi Terbobot C1 C2 C3 C4 C5 C6 Bobot 0,290 0,173 0,091 0,162 0,080 0,204 A1 0,130 0,077 0,036 0,084 0,040 0,100 A2 0,130 0,077 0,047 0,063 0,040 0,075 A3 0,130 0,077 0,047 0,084 0,040 0,100 A4 0,130 0,077 0,036 0,063 0,000 0,075 A5 0,130 0,077 0,036 0,063 0,040 0,100 Selanjutnya yaitu menghitung nilai preferensi,  atribut  benefit  akan  dijumlahkan  dengan atribut benefit lainnya. Atribut cost akan dijumlahkan dengan  atribut  cost  lainnya.  Nilai  yi  didapat  dengan pengurangan dari hasil penjumlahan benefit dan cost.
Tabel 15. Hasil Preferensi
Alternatif Max (C1+C2+C5+C6) Min (C3+C4) Nilai (yi) A1 0,347 0,120 0,227 A2 0,322 0,110 0,212 A3 0,347 0,131 0,216 A4 0,282 0,099 0,183 A5 0,347 0,099 0,248 Langkah terakhir yaitu menentukan perangkingan. Perangkingan dilihat dari nilai yi yang didapat.  Guru  yang  memiliki  nilai  yi  paling  besar merupakan  alternatif  terbaik  untuk  menjadi  guru berprestasi.
Tabel 16. Perangkingan Alternatif Rank Keterangan A5 1 Layak diberikan promosi jabatan A1 2 - A3 3 - A2 4 - A4 5 -

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  setelah  semua modul  dibuat  dan  sistem  dapat  berjalan.  Pada penelitian  ini,  pengujian  yang  digunakan  yaitu pengujian blackbox dan whitebox Black  Box Testing berfokus pada spesifikasi fungsional dari perangkat lunak. Sedangkan whitebox digunakan untuk menguji basis path dan menghitung nilai Cyclomatic Complexitynya
WhiteBox  testing adalah  metode  desain test case yang  menggunakan  struktur  kontrol  desain prosedural  untuk  mendapatkan test  case .  Dalam pelaksanaannya,  teknik  pengujian white  box ini mempunyai empat (4) langkah, yaitu sebagai berikut:
1. Menggambar flowgraph (Aliran  Kontrol)  yang ditransfer dari flowchart
2. Menghitung Cyclomatic  Complexsity (CC) untuk flowgraph yang telah dibuat.
3. Menentukan  jalur  pengujian  dari flowgraph berjumlah  sesuai  dengan Cyclomatic  Complxity yang telah ditentukan
4. Bases path testing , yaitu teknik yang
memungkinkan  perancang test  case mengukur kompleksitas  logis  dari  desain  procedural  dan menggunakannya sebagai pedoman untuk menetapkannya basis set dari jalur eksekusi.
Hasil rancangan dengan menggunakan whitebox  testing pada  alur  program,  struktur  logika program  atau  prosedur  programnya  dengan  cara pemetaan flowchart ke  dalam flowgraph kemudian menghitung  besarnya  jumlah edge dan node dimana jumlah edge dan node ini akan menentukan besarnya Cyclomatic  Compexity (CC).  Perhitungan  CC  untuk melihat  kesamaan  nilai  antar whitebox  testing ,  jika nilai V(G) = CC pada white box testing dengan bases path testing maka proses pengujian telah berhasil. Beberapa istilah saat pembuatan flowgraph:
1. Node ,  yaitu  lingkaran  pada flowgraph yang menggambarkan  satu  atau  lebih  perintah prosedural.
2. Edge , yaitu tanda panah yang menggambarkan
aliran kontrol dan setiap node harus mempunyai tujuan node
3.
Region ,  yaitu  daerah  yang  dibatasi  oleh node dan edge dan untuk menghitung regio n daerah di luar flowgraph juga harus dihitung.
4. Predicate  Node ,  yaitu  kondisi  yang  terdapat pada node dan  mempunyai  karakteristik  dua atau lebih edge lainnya. [10] a. Flowchart Untuk Form Alternatif
Mulai Form Data Alternatif Tambah Data Input kode alternatif, nama alternatif dan keterangan Simpan Data tersimpan Data Tersimpan Selesai ya Isi Data Nilai Isi Data Nilai Alternatif Simpan Matriks Nilai Laporan Gambar 4.12 Flowchart Form Alternatif
b. Berikut bentuk flowgraph dari flowchart
gambar tersebut 1 12 11 8 7 6 5 4 3 2 R1 R2 R3 9 10 14 13 R4 Gambar 4.13 Flowgraph Form Alternatif
Dari flowgraph tersebut, maka didapatkan : Region (R)  =   4 Node (N)  =   14 Edge (E)  =    16 Predicate Node (P)  =   3
c. Menghitung Nilai Cyclomatic Complexity (CC) V(G)= E-N+2 V(G)=P+1 16-12+2 atau 3+1 4 4 CC = R1, R2, R3,R4 Jadi V(G)= CC

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh penulis  pada  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan guru  berprestasi  sebagai  ajang  promosi  jabatan menggunakan  metode  AHP  dan  MOORA  dapat diambil kesimpulan yaitu 1. Aplikasi  Sistem  pendukung  keputusan  untuk menentukan guru berprestasi dengan menggunaan metode Analityc  Hierarchy  Process (AHP)    dan Multi  Objective  Optimization  On  The  Basic  Of Ratio  Analysis ( MOORA)  dapat  diterapkan  dan menghasilkan  perhitungan  yang sama  antara perhitungan  manual  dan  perhitungan  sistem, dimana  A5  yaitu  Tati  Sunarti  dengan  nilai tertinggi  terpilih  menjadi  guru  berprestasi  dan layak diberikan promosi jabatan
2. Dengan  menerapkan  aplikasi  ini,  kepala  sekolah dapat melakukan  penilaian  pemilihan  guru berprestasi  lebih  cepat,  tepat  dan  akurat  sehingga hasilnya dapat dipertanggungjawabkan
3. Pengujian  sistem  menggunakan blacbox dan whitebox . Pengujian dengan metode whitebox dan bases  path yang  menghasilkan  nilai  V(G)  =  CC, dimana  V(G)  =  4  dan  CC  =  4,  sehingga  didapat bahwa logika flowchart perhitungan dan perankingan adalah benar dan pengujian blackbox yang berfokus pada pengujian spesifikasi fungsional dari perangkat lunak.

## D AFTAR P USTAKA
1. Undang-Undang  Guru  dan  Dosen  UU  RI  Nomor 14 Tahun 2005. Jakarta
2. Boki, Ridwan. 2016. Sistem Pendukung Keputusan  Pennetuan  Calon  Guru  Berprestasi Menggunakan  Metode  Fuzzy  Tsukamoto  “Studi Kasus : SMP Negeri 5 Kendari”
3. www.http://repository.ump.ac.id/2502/3/BAB%20 II_FASTRY%20UPI%20AZMY_PGSD%2714.p df
4. Saaty,  Thomas  L.  (2008). Decision  Making  with Analitycal Hierarchy Process International
Journal Servicess Science, Vol 1, No. 1.
5. Fadli,  S.  2017.  Sistem  Pendukung  Keputusan
Evaluasi Kinerja Guru Honorer SMA
Menggunakan  Metode  Penyelesaian  MADM. Prosiding  Seminar  Nasional  Inovasi  Teknologi . Kediri, 24 Februari 2018.
6. Yulianto, Aan. 2014. Sistem Pendukung Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi  di Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas  Negeri  Yogyakarta  dengan  Metode Ahp  dan  Topsis.  Yogyakarta.  Universitas  Negeri Yogyakarta
7. Brauers,  W.K.M.,  et  all.,  (2008).  "Multi- Objective  Contractor’s  Rangking  by  Applying The  MOORA  Method".  Journal  of  Bussiness Economics  ang  Management.  Vol  9,  hlm.245- 255
8. Hidayatullah,  Indra  dan  Muhammad  Zidny Naf’an.2017, Metode  Moora  Dengan  Pendekatan Price_Quality Ratio Untuk Rekomendasi
Pemilihan Smartphone , ISBN : 978-602-8667-20- 7, hlm. 63-64
9. Onur  Onay  and  B.  F.  Yıldırım,  “Evaluation  of NUTS  Level  2  Regions  of  Turkey  by  TOPSIS  , MOORA  and  VIKOR  1,”  Int.  J.  Humanit.  Soc. Sci., vol. 6, no. 1, pp. 212–221, 2016
10. Bahrin.  2016.  Sistem  Pendukung  Keputusan seleksi  Penerimaan  Tenaga  Kontrak  dengan Metode Simple Addictive Weighting (SAW) pada Kantor  Satpol  PP  Kabupaten  Pahuwato,  ISBN  : 2087-1716, hlm 86.
11. Fadli,  S.  2017.  Sistem  Pendukung  Keputusan
Evaluasi Kinerja Guru Honorer SMA
Menggunakan  Metode  Penyelesaian  MADM. Prosiding  Seminar  Nasional  Inovasi  Teknologi .
Kediri, 24 Februari 2018.
12. Pedoman  Pemilihan  Guru  Berprestasi  Jenjang SMA  dan  SMK  Tingkat  Nasional  Tahun  2018, http://websiteedukasi.com/2018/03/juknis- pemilihan-guru-berprestasi-sma.html, diakses tanggal 12 mei 2018