JUMANJI
ISSN (e): 2598-8069
Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan  Metode AHP (studi kasus : STMIK CIC)
PETRUS SOKIBI SUKANTO 1 , RIDHO TAUFIQ SUBAGIO 2
Program Studi Teknik Informatika STMIK CIC Email : petrus.sokibi@cic.ac.id , ridho.taufiq@gmail.com

## ABSTRAK
Sistem pendukung keputusan penilaian kinerja dosen merupakan sebuah sistem yang  dapat  membantu  bagian  Biro  Pengendali  Mutu  (BPM)  dalam  menentukan Indeks Kinerja Dosen (IKD). Penilaian kinerja dilakukan dengan metode Analytical Hierarchy  Process  (AHP).  AHP  merupakan  metode  dalam  sistem  pengambilan keputusan  untuk  permasalahan  yang  kompleks.  Metode  ini  mengubah permasalahan yang kompleks menjadi terstruktur. Dalam penilaian kinerja dosen terdapat  enam  kriteria  dasar  yang  digunakan  yaitu  tingkat  pendidikan,  jabatan fungsional, beban kerja dosen, penelitian, pengabdian masyarakat, dan kuesioner. Data yang diinputkan diolah dengan menggunakan metode AHP dan menghasilkan keluaran  berupa  bobot  total  nilai  masing-masing  dosen.  Dengan  implementasi sistem, didapatkan hasil akhir berupa nilai rekomendasi dan peringkat dosen dari kinerja terbaik. Keunggulan dari Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan ini yaitu mempermudah dalam melakukan penilaian kinerja dosen serta mengurangi unsur subjektivitas dalam penilaian.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, AHP, Kinerja, Dosen.

## ABSTRACT
Decision support system for lecturer performance assessment is a system that can assist the Quality Control Bureau in determining the Lecturer Performance Index (IKD). Performance appraisal is carried out using the Analytical Hierarchy Process (AHP) method. AHP is a method in decision making systems for complex problems. This method converts complex problems into structured ones. In the assessment of lecturer performance there are six basic criteria used, namely education level, functional  position,  lecturer  workload,  research,  community  service,  and questionnaire. The inputted data is processed using the AHP method and produces an output in the form of the total weight of the value of each lecturer. With the implementation  of  the  system,  the  final  results  are  obtained  in  the  form  of recommendation  values  and  lecturer  ratings  of  the  best  performance.  The advantage of this Decision Support System Application is that it makes it easier to assess the performance of lecturers and reduce the element of subjectivity in the assessment.
Keywords : Decision Support System, AHP, Performance, Lecturer.

## 1. PENDAHULUAN

## 1.1. Latar Belakang Masalah
Dosen merupakan salah satu komponen esensial dalam sistem pendidikan di Perguruan Tinggi. Dosen  memegang  peranan  penting  dalam  menentukan  kualitas  Mahasiswa  dan  Perguruan Tinggi.  Dosen  yang  berkualitas  akan  menghasilkan  anak  didik  Mahasiswa  yang  berkualitas pula.  Kompetensi  tenaga  didik,  khususnya  Dosen  menjadi  kunci  utama.  Dosen  merupakan tumpuan utama dalam tranformasi ilmu yang diberikan oleh pihak instansi pendidikan kepada para  Mahasiswanya.  Oleh  karena itu,  penilaian  kinerja  Dosen  merupakan  hal  yang  penting dilakukan untuk dapat menjaga kualitas dari Dosen.
STMIK Catur Insan Cendikia (CIC) adalah salah satu Perguruan Tinggi swasta di Kota Cirebon yang  selalu  berupaya  untuk  meningkatkan  mutu  internal  secara  berkelanjutan  agar  dapat bersaing dengan Perguruan Tinggi lainnya. Salah satu upaya yang dilakukan adalah dengan melakukan  penilaian  kinerja  Dosen.  Menurut  Permendikbud  Nomor  49  tahun  2014 tentang Standar  Nasional  Pendidikan  Tinggi,  menyebutkan  bahwa  standar  mutu  Dosen  untuk Perguruan  Tinggi  mencakup  beberapa  kriteria  diantaranya  tingkat  pendidikan,  jabatan fungsional, beban kerja Dosen, penelitian dan pengabdian masyarakat.
Proses penilaian kinerja Dosen di STMIK CIC masih menggunakan satu instrumen penilaian yaitu  kuesioner  yang  disebarkan  kepada  mahasiswa,  sehingga  masih  mengandung  unsur subjektifitas  dan  belum  memenuhi  standar  acuan  yang  telah  ditetapkan  DIKTI.  Selain  itu, penerapan  proses  penilaian  masih  dilakukan  secara  manual  dan  diimplementasikan  dalam bentuk excel sehingga memerlukan waktu yang cukup lama dalam penentuan Indeks Kinerja Dosen  (IKD).  Untuk  itu,  diperlukan  sebuah  sistem  yang  mampu  membantu  mendukung keputusan penilaian kinerja Dosen di STMIK CIC.
Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP)  adalah  salah  satu  metode  dalam  sistem pengambilan  keputusan  untuk  masalah  MADM  (Multi  Attribut  Decision  Making),  dimana pengambilan sebuah keputusan dapat dilakukan secara lebih cepat dan tepat, sesuai dengan kriteria yang diinginkan. Seperti yang diuraikan diatas, terdapat banyak kriteria untuk menilai kinerja  Dosen.  Kompleksnya  kriteria,  serta  tidak  adanya  kebergantungan  antar  kriteria menyebabkan sulit untuk melakukan penilaian kinerja, sehingga metode Analytical Hierarchy Process  (AHP)  sangat  sesuai  digunakan  untuk  memecahkan  situasi  tersebut.  Pengambilan keputusan  dilakukan  dengan  pendekatan  sistematis  dan  terstruktur  sehingga  mampu menghasilkan hasil yang konsisten dan mudah dipahami.

## 1.2. Identifikasi Masalah
Dari uraian latar belakang masalah diatas, penulis membuat identifikasi masalah dari penelitian ini sebagai berikut:
1. Indikator  penilaian  kinerja  Dosen  masih  menggunakan  satu  instrumen  penilaian  yaitu kuesioner yang disebarkan kepada Mahasiswa dan belum menggunakan instrumen untuk kriteria penilaian yang lain sehingga hasil penilaian belum sesuai dengan standar acuan yang telah ditetapkan DIKTI.
2. Penilaian  kinerja  Dosen saat  ini  masih  dilakukan  secara  manual  dengan  memanfaatkan umpan  balik  dari  Mahasiswa  melalui  sebaran  kuesioner  yang  selanjutnya  dilakukan pengolahan data menggunakan Microsoft Excel sehingga penentuan Indeks Kinerja Dosen (IKD) atau hasil penilaian kinerja Dosen di STMIK CIC membutuhkan waktu yang lama.
3. Bagaimana  menerapkan  metode  AHP  ke  dalam  aplikasi  Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian Kinerja Dosen berbasis komputer di STMIK CIC ?
1.3. Tujuan

## Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan  Metode AHP (studi kasus : STMIK CIC)
Adapun tujuan dari pembuatan aplikasi dalam penelitian ini sebagai berikut:
1. Tersedianya sistem berbasis komputer di STMIK CIC Cirebon yang dapat menjadi alat bantu perhitungan dalam sistem penilaian kinerja Dosen sehingga hasil penilaian dapat dilakukan dengan cepat.
2. Mempermudah bagian Biro Pengendali Mutu (BPM) untuk melakukan kegiatan monitoring dan evaluasi Dosen setiap semester.
3. Membantu  mempercepat top  level  management  yang  berkepentingan  dalam  membuat keputusan  mengenai  kelayakan  Dosen  untuk  mendapatkan rewards  dalam  bentuk pengangkatan jabatan atau memperoleh punishment.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Metodologi Penelitian
Untuk melakukan kegiatan penelitian diperlukan sebuah metode agar penelitian dapat lebih terarah dan sistematis. Untuk kebutuhan data yang diperlukan, teknik pengumpulan data yang dilakukan  yaitu  melalui  penelitian lapangan  dan  penelitian  kepustakaan.  Adapun data  yang diperoleh oleh penulis yaitu data kualitatif yang bersifat deskriptif yang mana data ini bersifat menggambarkan, menjelaskan, memaparkan dan menunjukkan keadaan dari objek penelitian tersebut.

## 2.2. Metode AHP
Analytical Hierarchy Process (AHP) dikembangkan oleh Thomas L. Saaty pada tahun 1970-an. Metode ini merupakan metode dengan teknik terstruktur untuk mengatur dan menganalisis keputusan yang kompleks. Metode AHP mengurai masalah kompleks menjadi hierarki sub-sub masalah  yang  lebih  mudah  dipahami,  yang  kemudian  masing-masing  dianalisis  secara independen.  Ketika  hierarki  terbentuk,  para  pengambil  keputusan  secara  sistematis mengevaluasi  berbagai  elemennya  dengan  membandingkannya  satu  sama  lain.  AHP mengkonvesi  evaluasi  dari  para  pengambil  keputusan  ke  dalam  nilai  numerik  yang  dapat diproses. Bobot dan prioritas numerik diturunkan untuk setiap elemen hierarki. Kemampuan ini yang membedakan AHP dari teknik pengambilan keputusan lainnya. Dalam menyelesaikan permasalahan dengan metode AHP, terdapat beberapa prinsip yang harus dipahami, yaitu :

## 1. Decomposition
Decomposition  merupakan  proses  memecahkan  permasalahan  yang  utuh  menjadi  elemen- elemen ke bentuk hierarki, dimana setiap elemen saling berhubungan. Dekomposisi masalah dapat digambarkan seperti Gambar 2.1.

## Gambar 2.1. Struktur Hierarki

## 2. Comparative Judgement
Prinsip  ini  berarti  membuat  penilaian  tentang  kepentingan  relatif  antar  kriteria.  Penilain  ini meupakan  inti  dari  AHP,  karena  akan  berpengaruh  terhadap  prioritas  kriteria-kriteria.  Hasil dari  penilain  ini  disajikan  dalam  bentuk  matriks  perbandingan  berpasangan  atau  matriks keputusan.

## 3. Synthesis of Priority
Dari  setiap  matriks  keputusan  yang  terbentuk  dapat  ditentukan  nilai  bobot  untuk  masing- masing kriteria sehingga bisa didapatkan prioritas antar kriteria.

## Penyusunan Prioritas
Setiap  elemen  yang  teradpat  dalam  hierarki  harus  diketahui  bobot  relatifnya.  Hal  tersebut dilakukan untuk mengetahui tingkat kepentingan dari kriteria yang ada. Langkah pertama yang dilakukan  dalam  menentukan  prioritas  kriteria  adalah  membandingkan  dalam  bentuk  skala penilaian  perbandingan  berpasangan.  Perbandingan  tersebut  ditransformasikan  kedalam bentuk matriks perbandingan berpasangan untuk analis numerik. Nilai numerik yang di berikan untuk perbandingan adalah dari 1 – 9 yang telah ditetapkan oleh Thomas L. Saaty , seperti pada tabel 2.1 berikut :

## Tabel 2.1 Skala Penilaian Perbandingan Berpasangan
Skala Pasangan Definisi 1 1 Sama pentingnya 3 1/3 Agak lebih penting yang satu atas yang lainnya 5 1/5 Cukup penting 7 1/7 Sangat penting 9 1/9 Mutlak lebih penting 2,4,6,8 1/2,1/4,1/6,1/8 Nilai tengah

## Matriks Keputusan
Setelah pengambil keputusan sudah menentukan prioritas untuk setiap perbandingan antara kriteria-kriteria yang berada dalam satu tingkatan, maka untuk mengetahui kriteria mana yang paling penting. Disusun sebuah matriks perbandingan di setiap tingkatan.

## Uji Kompetensi dan Indeks Ratio
Dengan  metode  AHP  yang  memakai  persepsi  pembuat  keputusan  sebagai  inputnya  maka ketidakkonsistenan mungkin terjadi karena manusia memiliki keterbatasan dalam menyatakan persepsinya secara konsisten terutama kalau harus membandingkan banyak kriteria. Thomas L. Saaty telah membuktikan bahwa indeks konsistensi dari matriks berordo dapat diperoleh dengan persamaan sebagai berikut :
.......................... (1)
CI = Consistensy Index t    = Nilai normalisasi terbesar dari matriks berordo n n   = Ordo matriks
Apabila bernilai nol, maka matriks pair-wise comparison tersebut konsisten (Thomas L.Saaty, 2008). Batas ketidakkonsistenan (inconsistency) yang telah ditetapkan oleh Thomas L.Saaty ditentukan  dengan  menggunakan  persamaan  Rasio  Konsistensi  ( Consistency  Ratio  =  CR), yaitu perbandingan indeks konsistensi dengan nilai Random Indeks (RI) yang didapatkan dari
CI = ( t - n ) / ( n – 1 )

## Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan  Metode AHP (studi kasus : STMIK CIC)
suatu eksperimen oleh Oak Ridge National Laboratory kemudian dikembangkan oleh Wharton School dan diperlihatkan seperti pada tabel 2.2.
Tabel 2.2 Nilai Random Indeks n  1  2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
RI  0  0  0,58  0,90  1,12  1,24  1,32  1,41  1,45  1,49  1,51  1,48  1,56  1,57  1,59
dengan persamaan Rasio Konsistensi adalah sebagai berikut :
.......................... (2)
CR = Rasio Konsistensi ( Consistency Ratio ) RI  = Indeks Random ( Random Index )
Bila matriks pair-wise comparison dengan nilai CR ≤ 0,1 maka ketidakkonsistenan pendapat dari pengambil keputusan masih dapat diterima dan jika tidak maka penilaian perlu diulang.

## 3. ANALISIS DAN PERANCANGAN SISTEM

## 3.1.  Analisis Sistem Berjalan
Prosedur penilaian kinerja penerima beasiswa di STMIK CIC dapat terlihat pada gambar 3.1.
Sistem Penilain Kinerja Dosen yang selama ini digunakan
Biro Pengendali Mutu Mahasiswa Bagian BAAK P h as e Start Membuat Kuisioner Penilain Kinerja Dosen Kuisioner Kinerja Kuisioner Kinerja Mengisi Kuisioner Kinerja Kuisioner Kinerja yang telah terisi Data Dosen Kuisioner Kinerja yang telah terisi Menghitung Kinerja Dosen Membuat keputusan Kinerja Baik/ Buruk ? Pemberitahuan Pemberian Hadiah Pemberitahuan Pemberian Hukuman
Gambar 3.1. Flowmap Penilaian Kinerja Dosen (Sumber : Biro Pengendali Mutu STMIK CIC)

## 3.2.  Analisis Sistem Usulan

## CR =CI / RI

## Analisis Kriteria
Setelah melakukan penelitian tentang kriteria kinerja dosen berdasarkan Permendikbud Nomor 49  tahun  2014  tentang  Standar  Nasional  Pendidikan  Tinggi    serta  melakukan  wawancara dengan Biro Pengendali Mutu di STMIK CIC terdapat beberapa hal penting yang penulis ambil sebagai  bahan  kriteria  untuk  pembagunan  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  penilaian kinerja dosen di STMIK CIC yaitu :
1. Tingkat Pendidikan (TP)
2. Jabatan Fungsional (JF)
3. Beban Kerja Dosen (BKD)
4. Kegiatan Penelitian (PN)
5. Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat (PM)
6. Hasil Kuesioner (HK)
Berdasarkan  kriteria  dia  tas  telah  ditentukan  bobot  untuk  masing-masing  kriteria  seperti terlihat pada tabel 3.1
Tabel 3.1 Bobot Kriteria Penilaian Kinerja Dosen
(Sumber: Biro Pengendali Mutu STMIK CIC) No. Kriteria Bobot 1 Tingkat Pendidikan (TP) 10 2 Jabatan Fungsional (JF) 10 3 Beban Kerja Dosen (BKD) 20 4 Kegiatan Penelitian  (PN) 20 5 Pengabdian Masyarakat (PM) 20 6 Hasil Kuesioner (HK) 20 Total 100
Aturan  penilaian  dari  kriteria  Tingkat  Pendidikan  yang  yang  dibagi  menjadi  tiga  subkriteria yaitu S1, S2, dan S3 dapat dilihat pada tabel 3.2
Tabel 3.2 Aturan Kriteria Tingkat Pendidikan Kriteria Subkriteria Tingkat Pendidikan S1 S2 S3
Aturan penilaian dari kriteria Jabatan Fungsional yang yang dibagi menjadi empat subkriteria yaitu Profesor, Lektor Kepala, Lektor, dan Asisten ahli, dapat dilihat pada tabel 3.3

## Tabel 3.3 Aturan Kriteria Jabatan Fungsional
Kriteria Subkriteria Jabatan Fungsional Profesor Lektor Kepala Lektor
Asisten Ahli

## Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan  Metode AHP (studi kasus : STMIK CIC)
Aturan penilaian dari kriteria Beban Kerja Dosen (BKD) yang merupakan ketentuan dari Biro Pengendali Mutu STMIK CIC berdasarkan jumlah SKS dapat dilihat pada tabel 3.4
Tabel 3.4 Aturan Kriteria Beban Kerja Dosen Kriteria Subkriteria Domain Beban  Kerja Dosen Baik 12 < SKS ≤ 16 Cukup SKS = 12 Kurang SKS < 12 dan SKS >16
Aturan  penilaian  dari  kriteria  Kegiatan  Penelitian  yang  merupakan  ketentuan  dari  Biro Pengendali  Mutu  STMIK  CIC  berdasarkan  jumlah  penelitian  yang  sudah  dibuat  oleh  Dosen dapat dilihat pada tabel 3.5
Tabel 3.5 Aturan Kriteria Kegiatan Penelitian Kriteria Subkriteria Domain Kegiatan Penelitian Baik Penelitian > 1 Cukup Penelitian = 1 Kurang Penelitian < 1
Aturan  penilaian  dari  kriteria  Kegiatan  Pengabdian  kepada  Masyarakat  yang  merupakan ketentuan  dari  Biro  Pengendali  Mutu  STMIK  CIC  berdasarkan  jumlah  Kegiatan  Pengabdian kepada Masyarakat  yang sudah dibuat oleh Dosen dapat dilihat pada tabel 3.6

## Tabel 3.6 Aturan Kriteria Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat
Kriteria Subkriteria Domain Kegiatan Pengabdian kepada Masyarakat Baik Pengabdian Masyarakat > 1 Cukup Pengabdian Masyarakat = 1 Kurang Pengabdian Masyarakat < 1
Aturan penilaian dari kriteria Hasil Kuesioner yang merupakan ketentuan dari Biro Pengendali Mutu STMIK CIC berdasarkan jumlah  Hasil Kuesioner dapat dilihat pada tabel 3.7
Tabel 3.7 Aturan Kriteria Hasil Kuesioner Kriteria Subkriteria Domain Hasil Kuesioner Baik Hasil Kuesioner > Rata-rata Kelas Cukup Hasil Kuesioner = Rata-rata kelas Kurang Hasil Kuesioner < Rata-rata Kelas

## Perhitungan Menggunakan Metode AHP
Proses  penilaian  kinerja  dosen  di  STMIK  CIC  dipengaruhi  oleh  kriteria-kriteria  yang  telah disebutkan  sebelumnya  yang  dinilai  oleh  Biro  Pengendali  Mutu.  Pada  kasus  di  STMIK  CIC Cirebon hubungan antara kriteria dan subkriteria dapat digambarkan pada gambar 3.1 sebagai berikut :

## Gambar 3.2 Hierarki antara Kriteria dan Subkriteria (Sumber: Biro Pengendali Mutu STMIK CIC)
Berdasarkan  hierarki  antara  kriteria  dan  subkriteria  diatas  maka  tahap  pertama  adalah membuat  matriks  perbandingan  berpasangan  kriteria.  Pada  tahap  ini  dilakukan  pemberian bobot masing-masing kriteria menggunakan model AHP ( Analytical Hieracrchy Process). Data kriteria didapatkan dari pihak Biro Pengendali Mutu yang langsung membandingkan kriteria dan  kriteria  sesuai  dengan  tabel  kepentingan  dan  sampel  hasil  matriks  perbandingan berpasangan dapat dilihat pada tabel 3.8.
Tabel 3.8 Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Kriteria TP JF BKD PN PM HK TP 1/1 1/1 1/2 1/2 1/2 1/2 JF 1/1 1/1 1/2 1/2 1/2 1/2 BKD 2/1 2/1 1/1 1/1 1/1 1/1 PN 2/1 2/1 1/1 1/1 1/1 1/1 PM 2/1 2/1 1/1 1/1 1/1 1/1 HK 2/1 2/1 1/1 1/1 1/1 1/1
Berdasarkan  tabel  3.8,  maka  tahap  selanjutnya  adalah  mengubah  matriks  perbandingan berpasangan kriteria ke bentuk desimal dan kemudian jumlahkan tiap kolom tersebut.
Tabel 3.9 Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria Desimal Kriteria TP JF BKD PN PM HK TP 1.000 1.000 0.500 0.500 0.500 0.500 JF 1.000 1.000 0.500 0.500 0.500 0.500 BKD 2.000 2.000 1.000 1.000 1.000 1.000 PN 2.000 2.000 1.000 1.000 1.000 1.000 PM 2.000 2.000 1.000 1.000 1.000 1.000 HK 2.000 2.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Jumlah 10.000  10.000 5.000 5.000 5.000 5.000
Kemudian bagi elemen-elemen tiap kolom tersebut dengan jumlah kolom yang  bersangkutan sehingga diperoleh hasil seperti tabel 3.10 di bawah ini.

## Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan  Metode AHP (studi kasus : STMIK CIC)
Tabel 3.10 Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria- Nilai TPV
Kriteria TP JF BKD PN PM HK Jumlah TPV (Jumlah/n) TP 0.100  0.100  0.100  0.100  0.100  0.100 0.600 0.100 JF 0.100  0.100  0.100  0.100  0.100  0.100 0.600 0.100 BKD 0.200  0.200  0.200  0.200  0.200  0.200 1.200 0.200 PN 0.200  0.200  0.200  0.200  0.200  0.200 1.200 0.200 PM 0.200  0.200  0.200  0.200  0.200  0.200 1.200 0.200 HK 0.200  0.200  0.200  0.200  0.200  0.200 1.200 0.200
Langkah selanjutnya adalah mengalikan matriks perbandingan berpasangan pada tabel 3.10 dengan nilai TPV ( Total Priority Value). Sehingga diperoleh nilai seperti tabel 3.11
Tabel 3.11 Matriks Perbandingan Berpasangan Kriteria- Jumlah Nilai
Kriteria TP JF BKD PN PM HK Jumlah Nilai TP 0.100  0.100  0.100  0.100  0.100  0.100 0.600 JF 0.100  0.100  0.100  0.100  0.100  0.100 0.600 BKD 0.200  0.200  0.200  0.200  0.200  0.200 1.200 PN 0.200  0.200  0.200  0.200  0.200  0.200 1.200 PM 0.200  0.200  0.200  0.200  0.200  0.200 1.200 HK 0.200  0.200  0.200  0.200  0.200  0.200 1.200
Kolom jumlah nilai diperoleh dari kolom jumlah nilai pada tabel 3.11 sedangkan kolom prioritas diperoleh  dari  kolom  TPV  pada  tabel  3.10.  Kolom  hasil  diperoleh  dari  penjumlahan  kolom jumlah nilai dengan kolom TPV.
Tabel 3.12 Perbandingan Rasio Konsistensi Kriteria  Jumlah Nilai TPV (Jumlah/n) Hasil TP 0.6 0.1 0.7 JF 0.6 0.1 0.7 BKD 1.2 0.2 1.4 PN 1.2 0.2 1.4 PM 1.2 0.2 1.4 HK 1.2 0.2 1.4 Jumlah 7 ʎ Maks (Jumlah Hasil /n) 1.167
Untuk mengetahui apakah penilaian perbandingan kriteria yang sudah dilakukan sebelumnya bersifat  konsisten,  maka  kita  perlu  menghitung  rasio  konsistensi.  Berikut  langkah  yang dilakukan :
Menghitung Indeks Konsistensi (CI) : CI   = ( 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 - n ) / ( n – 1 ) =  ( 1.167 – 6 ) / ( 6 – 1 ) = -0.805
Rasio Konsistensi (CR) : CR   = CI / RI = -0.805/ 1.24 = -0.649
Karena nilai CR < 0.1 maka prioritas pembobotan kriteria adalah konsisten.
Setelah  kita  mendapatkan  pembobotan  kriteria  yang  konsisten  maka  tahap  kedua  adalah membuat  matriks  perbandingan  sub  kriteria  dan  lakukan  pembobotan  seperti  tahap sebelumnya. Tabel 3.13 menampilkan matriks perbandingan berpasangan untuk  subkriteria Tingkat Pendidikan yang dibagi menjadi tiga subkriteria yaitu S3, S2, dan S1.
Tabel 3.13  Matriks Perbandingan Berpasangan Subkriteria Tingkat Pendidikan S3 S2 S1 S3 1.000 3.000 5.000 S2 0.333 1.000 3.000 S1 0.200 0.333 1.000 Jumlah 1.533 4.333 9.000
Berdasarkan  tabel  3.13,  lakukan  proses  pembagian  elemen-elemen  tiap  kolom  tersebut dengan jumlah kolom yang bersangkutan sehingga diperoleh hasil seperti tabel 3.14.
Tabel 3.14 Matriks Perbandingan Berpasangan Subkriteria
Tingkat Pendidikan  dengan Nilai TPV S3 S2 S1 Jumlah TPV (Jumlah/n) Prioritas (TPV/TPV MAX) S3 0.652 0.692 0.556 1.900 0.633 1.000 S2 0.217 0.231 0.333 0.781 0.260 0.411 S1 0.130 0.077 0.111 0.318 0.106 0.168
Langkah selanjutnya adalah mengalikan matriks perbandingan berpasangan pada tabel 3.14 dengan nilai TPV ( Total Priority Value). Sehingga diperoleh nilai seperti tabel 3.15 di bawah ini :
Tabel 3.15 Matriks Perbandingan Berpasangan Subkriteria Tingkat Pendidikan dengan Penjumlahan Tiap Baris S3 S2 S1 Jumlah Nilai S3 0.633 0.781 0.531 1.946 S2 0.211 0.260 0.318 0.790 S1 0.127 0.087 0.106 0.320 Tabel 3.16 Perbandingan Rasio Konsistensi Subkriteria Tingkat Pendidikan Jumlah Nilai TPV (Jumlah/n) Hasil S3 1.946 0.633 2.579 S2 0.790 0.260 1.051 S1 0.320 0.106 0.426 Jumlah ʎ 4.055 ʎ Maks 1.352
Kolom jumlah nilai diperoleh dari kolom jumlah nilai pada tabel 3.15  sedangkan kolom TPV diperoleh  dari  kolom  TPV  pada  tabel  3.16.  Kolom  hasil  diperoleh  dari  penjumlahan  kolom jumlah nilai dengan kolom TPV. Untuk mengetahui apakah penilaian perbandingan subkriteria

## Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan  Metode AHP (studi kasus : STMIK CIC)
yang  sudah  dilakukan  sebelumnya  bersifat  konsisten,  maka  kita  perlu  menghitung  rasio konsistensi. Berikut langkah yang dilakukan :

## Menghitung Indeks Konsistensi (CI)
CI   = ( 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 - n ) / ( n – 1 ) =  ( 1.352 – 3 ) / (3 – 1 ) = -0.824
Rasio Konsistensi (CR) CR   = CI / RI = -0.824/ 0.58 = -1.420
Karena  nilai  CR  <  0.1  maka  prioritas  pembobotan  subkriteria  tingkat  pendidikan  adalah konsisten.
Tabel  3.17  menampilkan  matriks  perbandingan  berpasangan  untuk  subkriteria  Jabatan Fungsional yang dibagi menjadi empat subkriteria yaitu Profesor, Lektor Kepala, Lektor, dan Asisten Ahli.
Tabel 3.17 Matriks Perbandingan Berpasangan Subkriteria Jabatan Fungsional
Profesor Lektor Kepala Lektor Asisten Ahli Profesor 1.000 2.000 3.000 4.000 Lektor Kepala 0.500 1.000 2.000 3.000 Lektor 0.333 0.500 1.000 2.000 Asisten Ahli 0.250 0.333 0.500 1.000 Jumlah 2.083 3.833 6.500 10.000
Berdasarkan tabel 3.17 di atas, bagi elemen-elemen tiap kolom tersebut dengan jumlah kolom yang bersangkutan sehingga diperoleh hasil seperti tabel 3.18
Tabel 3.18 Matriks Perbandingan Berpasangan Subkriteria Jabatan Fungsional  dengan Nilai TPV
Profesor Lektor Kepala  Lektor Asisten Ahli Jumlah TPV (Jumlah/n) Prioritas (TPV/TPV AX) Profesor 0.48 0.521 0.461 0.4 1.863 0.466 1.000 Lektor Kepala 0.24 0.260 0.307 0.3 1.109 0.277 0.594 Lektor 0.16 0.130 0.153 0.2 0.644 0.161 0.345 Asisten Ahli 0.12 0.086 0.076 0.1 0.384 0.096 0.206
Langkah selanjutnya adalah mengalikan matriks perbandingan berpasangan pada tabel 3.18 dengan nilai TPV ( Total Priority Value). Sehingga diperoleh nilai seperti tabel 3.19 di bawah ini.

## Tabel 3.19 Matriks Perbandingan Berpasangan Subkriteria Jabatan Fungsional
dengan Penjumlahan Tiap Baris Profesor Lektor Kepala Lektor Asisten Ahli Jumlah Nilai Profesor 0.466 0.554 0.483 0.384 1.887 Lektor Kepala 0.233 0.277 0.322 0.288 1.120 Lektor 0.155 0.139 0.161 0.192 0.647 Asisten Ahli 0.116 0.092 0.081 0.096 0.385
Kolom jumlah nilai diperoleh dari kolom jumlah nilai pada tabel 3.19  sedangkan kolom TPV diperoleh  dari  kolom  TPV  pada  tabel  3.18.  Kolom  hasil  diperoleh  dari  penjumlahan  kolom jumlah nilai dengan kolom TPV.

## Tabel 3.20 Perbandingan Rasio Konsistensi Subkriteria Jabatan Fungsional
Jumlah Nilai TPV (Jumlah/n) Hasil Profesor 1.887 0.466 2.353 Lektor Kepala 1.120 0.277 1.397 Lektor 0.647 0.161 0.808 Asisten Ahli 0.385 0.096 0.481 Jumlah ʎ 5.039 ʎ Maks 1.260
Untuk  mengetahui  apakah  penilaian  perbandingan  subkriteria  yang  sudah  dilakukan sebelumnya bersifat konsisten, maka kita perlu menghitung rasio konsistensi. Berikut langkah yang dilakukan :
Menghitung Indeks Konsistensi (CI) : CI   = ( 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 - n ) / ( n – 1 ) =  ( 1.260 – 4 ) / (4 – 1 ) = -0.913
Rasio Konsistensi (CR) : CR   = CI / RI= -0.913/ 0.90 = -1.014
Karena  nilai  CR  <  0.1  maka  prioritas  pembobotan  subkriteria  jabatan  fungsional  adalah konsisten.

## 3.3. Simulasi Analisis Sistem Usulan
Misalkan  di  STMIK  CIC  terdapat  3  dosen  yaitu  Andi,  Harry,  dan  Lina  yang  akan  dihitung kinerjanya dari faktor-faktor penilaian seperti yang terdapat pada tabel 3.21
Tabel 3.21 Hasil Analisa Dosen Berdasarkan Kriteria Penilaian TP JF BKD PN PM HKM Andi S2 Lektor Baik Kurang Cukup Baik Harry S3 Profesor Cukup  Kurang Cukup Baik Lina S2 Lektor Kepala Baik Baik Kurang Cukup
Berdasarkan  data  tabel  di  atas,  dilakukan  penentuan  rangking  dari  dosen.  Nilai  prioritas subkriteria dari kondisi yang dimiliki dosen yang menjadi penentu Indeks Kinerja Dosen (IKD). Misalkan Andi memiliki Tingkat Pendidikan S2 maka mendapat nilai 0.41, Jabatan Fungsional Lektor  maka  mendapat  nilai  0.35,  Beban  Kerja  Dosen  Baik  maka  mendapat  nilai  0.55  dan seterusnya.
Kemudian  untuk  menghitung  hasil  akhir  diperoleh  dengan  cara  menjumlahkan  nilai  dari prioritas subkriteria yang dimiliki dosen. Jumlah nilai menjadi hasil akhir yang menjadi Indeks Kinerja Dosen(IKD). Sehingga diperoleh hasil seperti terlihat pada tabel 3.22.

## Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan  Metode AHP (studi kasus : STMIK CIC)
Tabel 3.22 Hasil Analisa Perhitungan Manual Kinerja Dosen TP JF BKD PN PM HK Hasil Rank Andi 0.41  0.35 1.00  0.30  0.55 1.00 3.61 3 Harry 1.00  1.00 0.55  0.30  0.55 1.00 4.41 1 Lina 0.41  0.59 1.00  1.00  0.30 0.55 3.86 2
Didapatkan  kesimpulan  bahwa  Harry  mendapat  peringkat  pertama  sebagai  dosen  dengan penilaian kinerjanya paling baik. Lina pada peringkat kedua dan Andi pada peringkat ketiga.

## 3.4. Use Case Diagram
Aktor yang terlibat didalam use-case diagram yang akan dibuat adalah:
1. Biro Pengendali Mutu
2. Dosen
Use-case diagram yang diusulkan pada Sistem Pendukung Keputusan dalam Penilaian Kinerja Dosen di STMIK CIC dengan Metode AHP terlhat pada gambar 3.3:
Biro Pengendali Mutu <<extend>> Mengelola Data Master Mengelola Kinerja Mengelola Data Dosen <<extend>> Login Dosen Hasil Penilaian Kinerja Login <<extend>> Mengelola Kriteria Analisis Kriteria <<extend>> Mengelola Periode <<extend>> <<extend>> <<extend>> Mengelola Data User <<extend>> Data Penilaian Dosen Hasil Penilaian Kinerja <<extend>> <<extend>> Mengelola Subkriteria <<extend>> Gambar 3.3 Use-Case Diagram Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen di STMIK CIC yang Diusulkan.

## 3.5 . Activity Diagram
Terdapat tiga activity diagram masing-masing Biro Pengendali Mutu, Dosen dan Usulan Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen di STMIK CIC.
Gambar 3.4 Activity Diagram Aktor Biro Pengendali Mutu
Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen di STMIK CIC Dosen P h as e Login Menu Utama Mulai Selesai Melihat Hasil Penilaian Kinerja Dosen Gambar 3.5 Activity Diagram Aktor Dosen

## Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan  Metode AHP (studi kasus : STMIK CIC)
Sistem Pendukung Keputusan PeNilaian Kinerja Dosen di STMIK CIC Biro Pengendali Mutu Dosen P h as e Login Menu Utama Melihat Hasil Penilaian Kinerja Dosen Login Menu Utama Mulai Selesai Mengelola Kriteria dan Subkriteria Penilaian Dosen Mengelola Data Dosen Mengelola Data User Mengelola Periode Master Kinerja Mengelola Bobot Kriteria Hasil Penilaian Kinerja Mengelola Penilaian Dosen Memilih Dosen Gambar 3.6 Activity Diagram Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen di STMIK CIC yang Diusulkan

## 4. IMPLEMENTASI
Implementasi  dapat  dilihat  dalam  bentuk  tampilan  dari  program  yang  telah  dibuat  untuk kebutuhan interface dengan user terdiri dari tampilan menu, tampilan menu, tampilan form, dan keluaran.
Gambar 4.1. Tampilan Form Login
Gambar 4.2 Menu Utama Biro Pengendali Mutu
Gambar 4.3 Tampilan Menu Data Dosen
Gambar 4.4 Tampilan Form Menu Data Periode

## Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan  Metode AHP (studi kasus : STMIK CIC)
Gambar 4.5 Tampilan Form Menu Data Kriteria Gambar 4.6 Tampilan Form Penilaian Dosen
Gambar 4.7 Tampilan Form Penilaian Kinerja
Gambar 4.8 Tampilan Halaman Hasil Penilaian Kinerja
Gambar 4.9 Tampilan Halaman Cetak Hasil Penilaian Kinerja

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  masalah  dan  pembahasan  analisis  yang  telah  diuraikan  maka  dapat  diambil kesimpulan  terhadap  sistem  pendukung  keputusan  penilaian  kinerja  dosen  di  STMIK  CIC menggunakan metode AHP sebagai berikut :
1. Indikator penilaian kinerja dosen didasarkan pada enam kriteria, yaitu Tingkat Pendidikan, Jabatan  Fungsional,  Beban  Kerja  Dosen,  Penelitian,  Pengabdian  Masyarakat,  dan Kuesioner.
2. Sistem dapat meningkatkan objektifitas dalam penilaian dengan menambahkan kriteria penilaian lain dan  mempercepat proses penentuan Indeks Kinerja Dosen (IKD).
3. Sistem  dapat  melakukan  perankingan  dosen  dari  hasil  perhitungan  bobot  nilai  dosen dengan menggunakan metode Analytical Hierarchy Process (AHP).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis  mengucapkan  terima  kasih  kepada  semua  pihak  yang  telah  membantu  dalam penelitian ini, khususnya kepada Bapak Sudadi Pranata, S.E., M.Si. selaku Kepala BAAK STMIK CIC Cirebon yang telah banyak membantu dalam menyajikan data yang diperlukan.

## DAFTAR RUJUKAN
Anshori, Yusuf. (2012). Pendekatan Triangular Fuzzy Number dalam Metode Analytic Hierarchy Process. Jurnal Ilmiah Foristek Vol 2, No 1.

## Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan  Metode AHP (studi kasus : STMIK CIC)
Munawar (2005). Pemodelan Visual dengan UML. Yogyakarta: Graha Ilmu. Apriyanto  &  Sokibi.  (2018).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  PT.  Harjamukti Jaya Mandiri Menggunakan Metode SAW, Jurnal Jatisi, Vol. 5, No. 1, 109-118 Rivai & Veithzal (2004).  Manajemen Sumber Daya Manusia Untuk Perusahaan : Dari Teori Ke Praktik.Jakarta: PT. Raja Grafindo Persada.
Robert.  L.Mathis  &  Jackson.H.John  (2001).  Manajemen  Sumber  Daya  Manusia,  Jakarta: Salemba Empat.
Robert.  L.Mathis  &  Jackson.H.John  (2006).  Human  Resource  Management:  Manajemen Sumber Daya Manusia. Terjemahan Dian Angelia., Jakarta: Salemba Empat.
Saaty,  T.  L.  (2008).  Decision  Making  with  the  Analytic  Hierarchy  Process  . Int.  J. Services Sciences, Vol. 1 No. 1, pp. 83-98. Turban (2005). “Decision Support System and Intelligent Systems”. Andi.