## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika

## Pemilihan Guru Terbaik Dengan Metode Technique for Order Preference by Similiarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Naufal Imam Maajid Perdana 1 , Mufti 2* , Ika Susanti 3
1,2,3 FakultasTeknologi Informasi, Teknik Informatika, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia E-mail: 1 naufalimam04@gmail.com, 2* mufti@budiluhur.ac.id, 3 ika.susanti@budiluhur.ac.id (* : corresponding author)

## Abstrak
Dalam aktifitas kegiatan belajar mengajar (KBM), Guru semestinya mendapatkan penghargaan dari sekolah tempat  mereka  mengajar,  karena  dedikasi  mereka.  SDN  Kunciran  9  Kota  Tangerang  memberikan penghargaan guru terbaik setiap tahunnya. Proses mendapatkan guru terbaik selama ini dilakukan dengan mengadakan  pemilihan  guru  terbaik  melalui  lembar  penilaian  yang  diisi  nilainya  masing-masing  dan keputusan pun dilakukan secara manual, sehingga waktu yang dibutuhkan agak lama. Data yang tersimpan dalam bentuk berkas dengan tidak ada backup nya, sehingga kepala sekolah kesulitan dari memilih guru terbaik dengan objektif, tepat dan efisien. Apa yang menjadi kesulitan kepala sekolah dalam pemilihan guru terbaik  terjawab  dengan  sistem  pendukung  keputusan  (SPK)  dengan  metode  Technique  for  Order Preference by Similiarity to Ideal Solution (TOPSIS) melalui proses penentuan kriteria dan bobot kriteria, nilai alternatif, normalisasi matriks keputusan, normalisasi bobot matriks, solusi ideal positif dan negatif, perhitungan separasi, dan nilai preferensi, sehingga dihasilkan guru terbaik dengan rangkingnya. Adapun rangking tersebut dari 1 hingga 9 adalah Guru 3, Guru 4, Guru 2, Guru 8, Guru 5, Guru 9, Guru 1, Guru 6, dan Guru 7. Dengan masing-masing nilai preferensi, yaitu 1; 0.78871; 0.72123; 0.62635; 0.61794; 0.51257; 0.46919; 0.19994; dan 0.14025.
Kata kunci: Pemilihan Guru, Sistem Pendukung Keputusan, TOPSIS, Rangking.

## Abstract
In teaching and learning activities, teachers should get an award from the school where they teach, because of their dedication. SDN Kunciran 9 Tangerang City gives the best teacher award every year. The process of getting the best teachers so far has been done by selecting the best teachers through an assessment sheet filled with their respective scores and decisions are made manually, so it takes a long time. The data is stored  in  the  form  of  files  with  no  backup,  so  the  principal  has  difficulty  choosing  the  best  teacher objectively,  precisely  and  efficiently.  What  is  the  principal's  difficulty  in  selecting  the  best  teacher  is answered with a decision support system (DSS) with TOPSIS method through the process of determining criteria and criteria weights, alternative values, normalizing decision matrices, normalizing matrix weights ,  positive  and  negative  ideal  solutions,  separation  calculations,  and  preference  values,  so  that  the  best teacher is produced by ranking. The rankings from 1 to 9 are Teacher 3, Teacher 4, Teacher 2, Teacher 8, Teacher  5,  Teacher  9,  Teacher  1,  Teacher  6,  and  Teacher  7.  With  each  preference  value,  namely  1; 0.78871; 0.72123; 0.62635; 0.61794; 0.51257; 0.46919; 0.19994; and 0.14025.
Keywords: Teacher Selection, Decision Support System, TOPSIS, Ranking.

## 1. PENDAHULUAN
SDN Kunciran 9 Kota Tangerang dapat melakukan aktifitas kegiatan belajar mengajar (KBM) dikarenakan dukungan dari para gurunya, sehingga hal ini menunjang kelancaran dalam proses  aktifitas  kegiatan  belajar  mengajar.  Dan  untuk  menghargai  dukungan  para  guru  dalam kegiatan  belajar  mengajar  (KBM),  maka  pihak  sekolah  mengadakan  pemilihan  guru  terbaik. Selama ini proses pemilihan guru terbaik di SDN Kunciran 9 Kota Tangerang masih dilakukan secara manual dan tidak terstruktur. Memilih guru terbaik yang sesuai dengan kebutuhan sekolah, kepala  sekolah  dan  para  wakil  sering  mengalami  kesulitan  dalam  melakukan  pemilihan  guru terbaik karena belum adanya penggunaan sistem yang tepat dan proses pemilihan masih bersifat manual.

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
Melihat dari sistem pemilihan guru terbaik yang sedang berjalan di SDN Kunciran 9 Kota Tangerang, keputusan dihasilkan dengan cara manual, yang penilaiannya pun dilakukan melalui lembar  penilaian  para  guru  yang  diisi  kan  nilainya  masing-masing,  sehingga  membuat  proses pemilihan  guru  membutuhkan  durasi  waktu  agak  lama.  Belum  lagi  terkait  keputusan  yang dihasilkan pun bersifat subyektif, sehingga menjadi kurang tepat dan kurang akurat.  Data yang tersimpan pun masih dalam bentuk berkas-berkas dengan tidak ada backup data. Jika suatu saat data hilang maka hal ini akan menjadi masalah kedepannya.
Agar tidak terjadi permasalahan yang dapat timbul dengan sistem pemilihan guru yang masih dilakukan secara manual, prosesnya agak lama, bersifat subyektif, kurang tepat dan kurang akurat,  maka  SDN  Kunciran  9  Kota  Tangerang  membutuhkan  suatu  sistem  yang  merupakan solusi dari permasalahan yang dihadapi SDN Kunciran 9 Kota Tangerang dalam pemilihan guru terbaik.
Jawaban dari permasalahan yang sudah disebutkan sebelumnya adalah membuat sistem pemilihan guru terbaik dengan sistem pendukung keputusan (SPK) dengan salah satu metodenya. Sistem pendukung keputusan adalah sistem informasi dengan hasil berbagai alternatif keputusan yang bisa membantu pihak manajemen ketika melakukan penanganan beberapa masalah dengan perangkat  interaktif  yang  memungkinkan  pengambil  keputusan  melakukan  berbagai  analisis model data berbasis komputer [1]. Pada proses pengambilan sebuah keputusan dapat terdiri dari fase-fase  keputusan  yang  dapat  diambil  dan  terdiri  dari  4  fase,  yaitu  fase  intelegensi  yang keputusan ditentukan melalui tindakan pemindaian ( scanning ) lingkungan, yang dilakukan terus menerus maupun melalui beberapa tahapan, lalu fase desain, yaitu kegiatan pengembangan atau penemuan untuk dilakukan tindakan analisa kemungkinan alternatif solusi, kemudian fase pilihan, dimana ini adalah tahap yang dianggap kritis karena terkait penentuan keputusan, dan terakhir adalah  fase  implementasi  yang  artinya  merealisasikan  keputusan  yang  telah  ditentukan  atau dipilih untuk menjadi sebuah solusi dari masalah [2].
Pada  sistem  pendukung  keputusan  dalam  permasalahan  ini,  metode  yang  digunakan metode Topsis, yang merupakan bagian dari model MADM ( Multi-Attribute Decision Making ) yang dalam melakukan perhitungan, matriks dan nilai bobot sangat diperlukan dalam menentukan keputusan [3], dimana dalam menentukan kriteria diterapkan metode Topsis dengan melakukan perubahan  Fuzzy  menjadi  bilangan  Crip  menggunakan  pemodelan Fuzzy  Multi-Attribute Decision  Making (FMADM)  yang  secara  konsep  mudah  dipahami  dan  sederhana  dalam perhitungan, efisien serta dapat melakukan pengukuran kinerja relatif dari setiap alternatif ketika menentukan keputusan [4].
Pemilihan  kriteria  berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  dilakukan  oleh  Mestiada Elprida  Marpaung  dan  Anita  Sindar  RMS,  yang  kemudian  dimodifikasi  menjadi  orientasi pelayanan,  integritas,  komitmen,  disiplin  dan  kerjasama,  dimana  sebelumya  adalah  orientasi pelayanan/manajemen pendidikan, integritas/kejujuran, komitmen/konsistensi, disiplin/kehadiran dan  kerjasama/kepimpinan  [5].  Hasil  yang  diharapkan  dalam  penggunaan  sistem  pendukung keputusan  dengan  metode  Topsis  adalah  SDN  Kunciran  9  Kota  Tangerang  terbantu  dalam menentukan  pemilihan  guru  terbaik  dengan  kriteria  yang  sudah  disebutkan  sebelumnya  dan disepakati pihak sekolah.

## 2. METODE PENELITIAN
Adapun tahapan-tahapan terstruktur yang menjadi acuan dalam melaksanakan penelitian ini diharapkan mampu mengakomodir tujuan penelitian yang ingin dicapai, dan adapun tahapan- tahapan tersebut:
2.1. Pengumpulan Data
Sebuah metode diperlukan untuk mengumpulkan data dalam pembangunan sistem untuk pemilihan guru terbaik [6]. Adapun hal yang perlu dilakukan pertama kali dalam mengumpulkan data  adalah  dengan  mengumpulkan  teori-teori  dan  sumber  bacaan  sebagai  referensi  dalam penelitian  ini,  lalu  melakukan  observasi  dan  wawancara  kepada  pihak  SDN  Kunciran  9  Kota

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
Tangerang. Dan data yang dikumpulkan dalam penelitian ini mempunyai tujuan agar informasi yang jadi sumber bahan pembangunan sistem pemilihan guru terbaik ini di dapatkan sebanyak- banyaknya dan sedetail mungkin.
2.2. Analisis
Jika data yang dibutuhkan telah terkumpul, maka dilanjutkan dengan analisis, agar sistem pemilihan  guru  terbaik  SDN  Kunciran  9 Kota  Tangerang  ini  dapat  dibangun  [7].  Dan  analisis masalah perlu dilakukan dengan menggunakan Unified Modeling Language (UML) yaitu activity diagram dan Logical Record Structure (LRS).
2.3. Metode Technique for Order Preference by Similiarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Konsepnya  dari  TOPSIS  yaitu  alternatif  terbaik  mempunyai  jarak  paling  pendek  dari solusi ideal positif dan jarak paling jauh dari solusi ideal negatif. Hasilnya nilai alternatif yang berurut dari nilai terbesar sampai alternatif terkecil. Alternatif disini maksudnya adalah data guru. Kriteria yang digunakan untuk pemilihan guru terbaik diambil dari atribut keuntungan ( benefit ), dimana benefit artinya semakin besar nilainya maka semakin bagus. Dalam kasus ini kriteria yang digunakan dibagi menjadi 5 kriteria yaitu: Orientasi pelayanan, Integritas, Komitmen, Disiplin, Kerjasama. Setiap kriteria telah mempunyai bobot yang sudah ditentukan oleh Kepala Sekolah SDN  Kunciran  9  Kota  Tangerang.  Adapun  langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam  metode TOPSIS sebagai berikut [8]:
1. Penentuan kriteria dan bobot kriteria, yaitu dengan penggunaan kriteria untuk menentukan guru terbaik menggunakan atribut benefit dan memberikan bobot pada setiap kriteria serta nilai menentukan nilai alternatif untuk masing masing nilai data guru yaitu dengan penilaian Skala Likert yang nilainya dari 1 (satu) sampai 5 (lima).
2. Penentuan nilai alternatif masing-masing  kriteria berdasarkan data nilai guru yang diubah menjadi nilai alternatif.
3. Melakukan perhitungan Topsis dengan proses sebagai berikut [9] [10]:
a) Penentuan normalisasi matriks keputusan dengan menormalisasikan matriks keputusan.
𝑅 𝑖𝑗 = 𝑥 𝑖𝑗 √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (1)
r ij merupakan normalisasi yang mempunyai nilai dari alternatif (i) terhadap kriteria (j) dengan  i=1,2,...,m;  dan  j=1,2,...,n.  x ij merupakan  alternatif  (i)  yang  mempunyai  nilai terhadap kriteria (j) dengan i=1,2,..,m; dan j=1,2,...n.
b) Penentuan normalisasi bobot matriks dengan perhitungan normalisasi terbobot.
𝑦 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 (2)
Nilai bobot pada normalisasi adalah y ij , dengan w i sebagai bobot setiap kriteria, dan r ij merupakan nilai setiap alternatif yang di normalisasi, dimana r ij adalah nilai normalisasi yang  mempunyai  nilai  alternatif  (i)  terhadap  kriteria  (j)  dengan  i=1,2,...,m;  dan j=1,2,...,n.
c) Penentuan  Solusi  Ideal  Positif  dan  Negatif  dengan  menggunakan  persamaan  sebagai berikut:
Solusi Ideal Positif  : A + = {v1 + , v2 + , v3 + , …, vn + } (3)
Solusi Ideal Negatif : A - = {v1 - , v2 - , v3 - , …, vn - } (4)
d) Perhitungan separasi dengan melakukan perhitungan jarak antara nilai masing-masing

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif.
(D+) : 𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑗 + ) 2 𝑛 𝑗=𝑖 (5)
(D-) : 𝐷 𝑖 − = √∑ (𝑣 𝑖𝑗 − 𝑣 𝑗 − ) 2 𝑛 𝑗=𝑖 (6)
e) Penentuan nilai preferensi melalui perhitungan nilai preferensi. Nilai preferensi adalah nilai akhir untuk acuan ketika penentuan rangking pada semua alternatif.
𝑉 𝑖 = 𝐷 𝑖 − 𝐷 𝑖 − +   𝐷 𝑖 +
(7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Selanjutnya pembahasan sistem pendukung keputusan untuk penentuan guru terbaik SDN Kunciran 9 Kota Tangerang dengan metode TOPSIS.
3.1 Pengumpulan Data
Pengumpulan data yang sudah dilakukan menghasilkan lima kriteria yang akan dipakai dalam  menentukan  guru  terbaik  dengan  metode  Topsis.  Didapatkan  data  jumlah  guru  berikut namanya sebanyak sembilan guru yang akan di peringkatkan untuk memperoleh predikat guru terbaik.

## 3.2 Analisis Masalah
Proses  pemilihan  guru  terbaik  di  SDN  Kunciran  9  Kota  Tangerang  masih  dilakukan secara manual dan tidak terstruktur. Memilih guru terbaik yang sesuai dengan kebutuhan sekolah, kepala  sekolah  dan  para  wakil  sering  mengalami  kesulitan  dalam  melakukan  pemilihan  guru terbaik. Sehingga diperlukan sistem pendukung keputusan dengan metode Topsis, dan sebelum melangkah  pada  tahap  pemecahan  masalah,  maka  perlu  dibuat  perancangan  sistem  keputusan menggunakan database , sebagai media penyimpanan, mengelola data, dan sebagai penyedia data yang  telah  dimasukkan.  Berikut  adalah  gambaran  rancangan  basis  data  dalam  bentuk Logical Record Structured (LRS):
Gambar 1. Logical Record Structured

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika

## 3.3 Pemecahan Masalah
Berdasarkan masalah yang ada di Sekolah SDN Kunciran 9 Kota Tangerang maka bisa dibuat sistem aplikasi yang dapat membantu sekolah agar dapat menentukan guru terbaik dengan masing-masing kriteria yang ada.
Sistem  pendukung  keputusan  ini  memanfaatkan  media  komputer  sebagai  sarana  yang membantu  penentuan  guru  terbaik  yang  akan  dipilih  dengan  bobot  nilai  yang  meliputi  nilai orientasi  pelayanan,  integritas,  komitmen,  disiplin,  dan  kerjasama.  Bobot  nilai  tersebut  akan diakumulasikan  menggunakan  metode  TOPSIS.  Metode  tersebut  dapat  menyeleksi  bobot  nilai dari  yang  terbesar  hingga  terkecil  sehingga  dapat  memperoleh  hasil  yang  akurat  dalam pengambilan keputusan untuk menentukan guru terbaik.
Untuk dapat mengelola data penilaian guru, dibutuhkan berbagai aturan standarisasi agar proses penilaianya bisa berjalan dengan sempurna. Berbagai aturan mengenai kriteria, bobot, dan penilaian yang akan digunakan adalah sebagai berikut:
a) Tujuan
Menentukan guru terbaik pada setiap periode
b) Kriteria
Ada  5  kriteria  yang  dipakai  dalam  menentukan  pemilihan  guru  terbaik.  Kriteria  yang digunakan adalah :
1. Orientasi Pelayanan
2. Integritas
3. Komitmen
4. Disiplin
5. Kerjasama

## 3.4 Penerapan Metode TOPSIS
Sesuai dengan konsepnya dimana alternatif yang terbaik memiliki jarak terpendek dari solusi  ideal  positif  dan  jarak  terjauh  dari  solusi  ideal  negatif.  Hasilnya  adalah  output  yang berisikan  nilai  alternatif  yang  berurut  dari  nilai  yang  paling  besar  sampai  nilai  paling  kecil. Alternatif  yang  dimaksudkan  adalah  data  guru.  Kriteria  yang  digunakan  untuk  pemilihan  guru terbaik diambil dari atribut keuntungan ( benefit ), dimana benefit artinya semakin besar nilainya maka semakin bagus. Dalam kasus ini kriteria yang digunakan dibagi menjadi 5 kriteria yaitu: Orientasi pelayanan, Integritas, Komitmen, Disiplin, Kerjasama. Setiap kriteria sudah mempunyai bobot yang sudah ditentukan oleh Kepala Sekolah SDN Kunciran 9 Kota Tangerang.
A. Kriteria yang ditentukan
Tabel  1  adalah  kriteria  pada  sistem  pemilihan  guru  terbaik  yang  dibutuhkan  untuk menentukan keputusan. Kriteria ini digolongkan menjadi 5 atribut kriteria, sebagai berikut ini:
Tabel 1. Kriteria yang Ditentukan ID Kriteria Nama Kriteria C1 Orientasi Pelayanan C2 Integritas C3 Komitmen C4 Disiplin C5 Kerjasama

## B. Data Bobot Kriteria
Bobot kriteria atau bisa disebut juga dengan bobot preferensi (W) nilai preferensi yang digunakan mulai dari 1 hingga 5. Status kriteria bisa berupa benefit dan cost . Nilai benefit jika

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
bobot nilainya besar maka jadi lebih baik dan  bagus, tetapi nilai cost jika bobot nilainya kecil maka menjadi lebih baik dan bagus.
Untuk status kriteria yang dipakai menggunakan status kriteria benefit , artinya preferensi nilai yang besar pada kriteria akan membuat  tingkat kepentingan kriteria  menjadi  tinggi untuk menentukan keputusan. Dari kriteria yang sudah disebutkan diatas telah ditentukan oleh pihak sekolah untuk bobot nilai pada kriteria berikut:
Tabel 2. Bobot Kriteria
ID Kriteria Nama Kriteria Bobot Status C1 Orientasi Pelayanan 5 Benefit C2 Integritas 5 Benefit C3 Komitmen 3 Benefit C4 Disiplin 4 Benefit C5 Kerjasama 3 Benefit

## C. Nilai Alternatif
Pihak  sekolah  sudah  menentukan  nilai  alternatif  untuk  masing  masing  nilai  data  guru yaitu dengan penilaian Skala Likert yang nilainya dari 1 (satu) sampai 5 (lima), dimana range nilai tersebut digunakan  untuk tabel 3 sebagai nilai alternatif.
Tabel 3. Range Nilai Alternatif Range Nilai Nilai Target <60 1 61-74 2 75-80 3 81-89 4 90-100 5

## D. Data Nilai Guru
Berikut ini adalah tabel data nilai awal guru sebelum diubah menjadi nilai preferensi.
Tabel 4. Data Awal Nilai Guru Nama Kriteria Orientasi Pelayanan Integritas Komitmen Disiplin Kerjasama Guru 1 82 78 79 74 86 Guru 2 90 80 85 84 90 Guru 3 90 84 90 90 90 Guru 4 87 85 90 90 86 Guru 5 84 80 83 84 86 Guru 6 72 73 79 80 83 Guru 7 73 74 74 80 80 Guru 8 80 83 85 90 86 Guru 9 80 80 85 84 90

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika

## E. Data Nilai Alternatif
Berikut ini adalah data nilai awal guru yang sudah diubah sesuai dengan data range . Data tersebut bisa juga disebut data nilai alternatif dimana nilai yang ada pada Tabel 5 diubah dengan nilai skala kriteria.
Tabel 5. Data Nilai Alternatif Nama Kriteria Orientasi Pelayanan Integritas Komitmen Disiplin Kerjasama Guru 1 4 3 3 2 5 Guru 2 5 3 4 4 5 Guru 3 5 4 5 5 5 Guru 4 4 4 5 5 4 Guru 5 4 3 4 4 4 Guru 6 2 2 3 3 4 Guru 7 2 2 2 3 3 Guru 8 3 4 4 5 4 Guru 9 3 3 4 4 5
3.5 Perhitungan Technique for Order Preference by Similiarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Sebelum melakukan hitung TOPSIS dilakukan penentuan nilai alternatif terlebih dahulu, hal  tersebut  telah  dilakukan,  sehingga  melanjutkan  tahap  perhitungan  metode  Topsis  sebagai berikut:
1. Normalisasi Matriks Keputusan (R)
Untuk hitung TOPSIS dengan membuat penentuan normalisasi matriks, yaitu perhitungan matrik  normalisasi  (R)  menggunakan  data  nilai  alternatif  yang  ada  pada  tabel  5.  Berikut perhitungan manual yang dapat dilihat sebagai berikut.
X1 = √4 2 + 5 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 + 2 2 + 2 2 + 3 2 + 3 2 = 124 𝑅 11 = 4 + √124 = 0.359211 𝑅 61 = 2 + √124 = 0.179605 𝑅 21 = 5 + √124 = 0.449013 𝑅 71 = 2 + √124 = 0.179605 𝑅 31 = 5 + √124 = 0.449013 𝑅 81 = 3 + √124 = 0.269407 𝑅 41 = 4 + √124 = 0.359211 𝑅 91 = 3 + √124 = 0.269407 𝑅 51 = 4 + √124 = 0.359211
X2 = √3 2 + 3 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 + 2 2 + 2 2 + 4 2 + 3 2 = 92 𝑅 12 = 3 + √92 = 0.312772 𝑅 62 = 2 + √92 = 0.208514 𝑅 22 = 3 + √92 = 0.312772 𝑅 72 = 2 + √92 = 0.208514 𝑅 32 = 4 + √92 = 0.417029 𝑅 82 = 4 + √92 = 0.417029 𝑅 42 = 4 + √92 = 0.417029 𝑅 92 = 3 + √92 = 0.312772 𝑅 52 = 3 + √92 = 0.312772
X3 = √3 2 + 4 2 + 5 2 + 5 2 + 4 2 + 3 2 + 2 2 + 4 2 + 4 2 = 136 𝑅 13 = 3 + √136 = 0.257247 𝑅 63 = 3 + √136 = 0.257247 𝑅 23 = 4 + √136 = 0.342997 𝑅 73 = 2 + √136 = 0.171499 𝑅 33 = 5 + √136 = 0.428746 𝑅 83 = 4 + √136 = 0.342997

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
𝑅 43 = 5 + √136 = 0.428746 𝑅 93 = 4 + √136 = 0.342997 𝑅 53 = 4 + √136 = 0.342997
X4 = √2 2 + 4 2 + 5 2 + 5 2 + 4 2 + 3 2 + 3 2 + 5 2 + 4 2 = 145 𝑅 14 = 2 + √145 = 0.166091 𝑅 64 = 3 + √145 = 0.249136 𝑅 24 = 4 + √145 = 0.332182 𝑅 74 = 3 + √145 = 0.249136 𝑅 34 = 5 + √145 = 0.415227 𝑅 84 = 5 + √145 = 0.415227 𝑅 44 = 5 + √145 = 0.415227 𝑅 94 = 4 + √145 = 0.332182 𝑅 54 = 4 + √145 = 0.332182
X5 = √5 2 + 5 2 + 5 2 + 4 2 + 4 2 + 4 2 + 3 2 + 4 2 + 5 2 = 173 𝑅 15 = 5 + √173 = 0.380143 𝑅 65 = 4 + √173 = 0.304114 𝑅 25 = 5 + √173 = 0.380143 𝑅 75 = 3 + √173 = 0.228086 𝑅 35 = 5 + √173 = 0.380143 𝑅 85 = 4 + √173 = 0.304114 𝑅 45 = 4 + √173 = 0.304114 𝑅 95 = 5 + √173 = 0.380143 𝑅 55 = 4 + √173 = 0.304114
Hasil nilai matriks (R):
R = (
0.359211 0.312772 0.449013 0.312772 0.257247 0.166091 0.342997 0.332182 0.380143 0.380143 0.449013 0.417029 0.359211 0.417029 0.428746 0.415227 0.428746 0.415227 0.380143 0.304114 0.359211 0.312772 0.179605 0.208514 0.342997 0.332182 0.257247 0.249136 0.304114 0.304114 0.179605 0.208514 0.269407 0.417029 0.171499 0.249136 0.342997 0.415227 0.228086 0.304114 0.269407 0.312772     0.342997 0.332182    0.380143)
2. Matriks Normalisasi Terbobot (Y)
Langkah selanjutnya dari perhitungan TOPSIS ini adalah menentukan matriks normalisasi terbobot atau bisa disebut matriks (Y), setelah memperoleh nilai dari matriks (R) atau matriks ternormalisasi  berikutnya  perkalian  nilai  normalisasi  matriks  dengan  nilai  bobot  kriteria  untuk masing-masing kriteria dengan nilai W, yaitu bobot kriteria = (5,5,3,4,3). Berikut ini merupakan perhitungan yang bisa dilihat:
Y11 = W1 * R11    = 5 * 0.359221 = 1.796053 Y21 = W1 * R11    = 5 * 0.449013 = 2.245066 Y31 = W1 * R11    = 5 * 0.449013 = 2.245066 Y41 = W1 * R11    = 5 * 0.359221 = 1.796053
Y51 = W1 * R11    = 5 * 0.359221 = 1.796053 Y61 = W1 * R11    = 5 * 0.179605 = 0.898027 Y71 = W1 * R11    = 5 * 0.179605 = 0.898027 Y81 = W1 * R11    = 5 * 0.269408 = 1.34704 Y91 = W1 * R11 = 5 * 0.269408 = 1.34704 Y12 = W1 * R12    = 5 * 0.312772 = 1.563858 Y22 = W1 * R22    = 5 * 0.312772 = 1.563858
Y32 = W1 * R32    = 5 * 0.417029 = 2.085144
Y42 = W1 * R42    = 5 * 0.417029 = 2.085144

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
Y52 = W1 * R52    = 5 * 0.312772 = 1.563858
Y62 = W1 * R62    = 5 * 0.208514 = 1.042572
Y72 = W1 * R72    = 5 * 0.208514 = 1.042572 Y82 = W1 * R82    = 5 * 0.417029 = 2.085144 Y92 = W1 * R92 = 5 * 0.312772 = 1.563858 Y13 = W1 * R13    = 3 * 0.257248 = 0.771744 Y23 = W1 * R23    = 3 * 0.342997 = 1.028992 Y33 = W1 * R33    = 3 * 0.428746 = 1.286239 Y43 = W1 * R43    = 3 * 0.428746 = 1.286239 Y53 = W1 * R53    = 3 * 0.342997 = 1.028992 Y63 = W1 * R63    = 3 * 0.257248 = 0.771744 Y73 = W1 * R73    = 3 * 0.171499 = 0.514496 Y83 = W1 * R83    = 3 * 0.342997 = 1.028992 Y93 = W1 * R93 = 3 * 0.342997 = 1.028992 Y14 = W1 * R14    = 4 * 0.166091 = 0.664364 Y24 = W1 * R24    = 4 * 0.332182 = 1.328728
Y34 = W1 * R34    = 4 * 0.415227 = 1.66091 Y44 = W1 * R44    = 4 * 0.415227 = 1.66091
Y54 = W1 * R54    = 4 * 0.332182 = 1.328728 Y64 = W1 * R64    = 4 * 0.249136 = 0.996546 Y74 = W1 * R74    = 4 * 0.249136 = 0.996546
Y84 = W1 * R84    = 4 * 0.415227 = 1.66091 Y94 = W1 * R94 = 4 * 0.332182 = 1.328728 Y15 = W1 * R15    = 3 * 0.380143 = 1.140429 Y25 = W1 * R25    = 3 * 0.380143 = 1.140429 Y35 = W1 * R35    = 3 * 0.380143 = 1.140429 Y45 = W1 * R45    = 3 * 0.304114 = 0.912343 Y55 = W1 * R55    = 3 * 0.304114 = 0.912343 Y65 = W1 * R65    = 3 * 0.304114 = 0.912343 Y75 = W1 * R75    = 3 * 0.228086 = 0.684257 Y85 = W1 * R85    = 3 * 0.304114 = 0.912343
Y95 = W1 * R95    = 3 * 0.380143 = 1.140429
Y = (
1.796053 1.563858 2.245066 1.563858 0.771744 0.664364 1.028992 1.328728 1.140429 1.140429 2.245066 2.085144 1.796053 2.085144 1.286239 1.66091 1.286239 1.66091 1.140429 0.912343 1.796053 1.563858 0.898027 1.042572 1.028992 1.328728 0.771744 0.996546 0.912343 0.912343 0.898027 1.042572 1.34704 2.085144 0.514496 0.996546 1.028992 1.66091 0.684257 0.912343 1.34704 1.563858     1.028992 1.328728    1.140429 )
3. Matrik Solusi Ideal Positif dan Ideal Negatif
Jika nilai bobot normalisasi matriks  (Y) sudah ada, lalu berikutnya penentuan nilai  solusi ideal positif dan ideal negatif, dengan pemilihan nilai solusi ideal positif yang bernilai besar, dan pemilihan nilai solusi ideal negatif yang bernilai nilai kecil.

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
Tabel 6. Hasil Matriks Solusi Ideal Positif dan Negatif MAX 2.245066 2.085144 1.286239 1.66091 1.140429 MIN 0.898027 1.042572 0.514496 0.664364 0.684257

## 4. Jarak Solusi Ideal Positif dan Ideal Negatif
Perhitungan jarak solusi ideal positif dan jarak solusi ideal negatif, dengan memperoleh hasil nilai jarak solusi ideal positif dan solusi ideal negatif melalui hitung manual.
𝐷 1 + = √(1.796 − 2.245) 2 + (1.563 − 2.085) 2 + (0.771 − 1.286) 2 + (0.664 − 1.66) 2 + (1.14 − 1.14) 2 = 1.3157 𝐷 2 + = √(2.245 − 2.245) 2 + (1.563 − 2.085) 2 + (1.028 − 1.286) 2 + (1.328 − 1.66) 2 + (1.14 − 1.14) 2 = 0.6695 𝐷 3 + = √(2.245 − 2.245) 2 + (2.085 − 2.085) 2 + (1.286 − 1.286) 2 + (1.66 − 1.66) 2 + (1.14 − 1.14) 2
= 0 𝐷 4 + = √(1.796 − 2.245) 2 + (2.085 − 2.085) 2 + (1.286 − 1.286) 2 + (1.66 − 1.66) 2 + (0.912 − 1.14) 2 = 0.5036 𝐷 5 + = √(1.796 − 2.245) 2 + (1.563 − 2.085) 2 + (1.028 − 1.286) 2 + (1.328 − 1.66) 2 + (0.912 − 1.14) 2 = 0.8378
𝐷 6 + = √(0.898 − 2.245) 2 + (1.042 − 2.085) 2 + (0.771 − 1.286) 2 + (0.996 − 1.66) 2 + (0.912 − 1.14) 2 = 1.913 𝐷 7 + = √(0.898 − 2.245) 2 + (1.042 − 2.085) 2 + (0.514 − 1.286) 2 + (0.996 − 1.66) 2 + (0.684 − 1.14) 2 = 2.0363 𝐷 8 + = √(1.347 − 2.245) 2 + (2.085 − 2.085) 2 + (1.028 − 1.286) 2 + (1.66 − 1.66) 2 + (0.912 − 1.14) 2 = 0.9616 𝐷 9 + = √(2.245 − 2.245) 2 + (1.563 − 2.085) 2 + (1.028 − 1.286) 2 + (1.328 − 1.66) 2 + (1.14 − 1.14) 2 = 1.1201 𝐷 1 − = √(1.796 − 0.898) 2 + (1.563 − 1.042) 2 + (0.771 − 0.514) 2 + (0.664 − 0.664) 2 + (1.14 − 0.684) 2 = 1.163 𝐷 2 − = √(2.245 − 0.898) 2 + (1.563 − 1.042) 2 + (1.028 − 0.514) 2 + (1.328 − 0.664) 2 + (1.14 − 0.684) 2 = 1.7322 𝐷 3 − = √(2.245 − 0.898) 2 + (2.085 − 1.042) 2 + (1.286 − 0.514) 2 + (1.66 − 0.664) 2 + (1.14 − 0.684) 2 = 2.1675 𝐷 4 − = √(1.796 − 0.898) 2 + (2.085 − 1.042) 2 + (1.286 − 0.514) 2 + (1.66 − 0.664) 2 + (0.912 − 0.684) 2 = 1.8799 𝐷 5 − = √(1.796 − 0.898) 2 + (1.563 − 1.042) 2 + (1.028 − 0.514) 2 + (1.328 − 0.664) 2 + (0.912 − 0.684) 2 = 1.3551 𝐷 6 − = √(0.898 − 0.898) 2 + (1.042 − 1.042) 2 + (0.771 − 0.514) 2 + (0.996 − 0.664) 2 + (0.912 − 0.684) 2 = 0.4781 𝐷 7 − = √(0.898 − 0.898) 2 + (1.042 − 1.042) 2 + (0.514 − 0.514) 2 + (0.996 − 0.664) 2 + (0.684 − 0.684) 2 = 0.3322 𝐷 8 − = √(1.347 − 0.898) 2 + (2.085 − 1.042) 2 + (1.028 − 0.514) 2 + (1.66 − 0.664) 2 + (0.912 − 0.684) 2 = 1.612 𝐷 9 − = √(1.347 − 0.898) 2 + (1.563 − 1.042) 2 + (1.028 − 0.514) 2 + (1.328 − 0.664) 2 + (1.14 − 0.684) 2 = 1.1779
Tabel 7. Hasil Jarak Solusi Positif dan Negatif D+ D- D1 1.3157 D1 1.163 D2 0.6695 D2 1.7322

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
D3 0 D3 2.1675 D4 0.5036 D4 1.8799 D5 0.8378 D5 1.3551 D6 1.913 D6 0.4781 D7 2.0363 D7 0.3322 D8 0.9616 D8 1.612 D9 1.1201 D9 1.1779

## 5. Nilai Preferensi
Dibagian ini untuk menentukan hasil akhir dari semua perhitungan diatas. Nilai preferensi sendiri  adalah  untuk  menentukan  perankingan  dari  metode  TOPSIS.  Berikut  ini  adalah perhitungan dan hasil perankingan:
𝑉 1 = 1.163 1.3157 + 1.163 = 0.46919 𝑉 2 = 1.7322 0.6695 + 1.7322 = 0.72123 𝑉 3 = 2.1675 0.5036 + 2.1675 = 1 𝑉 4 = 1.8799 0.5036 + 1.8799 = 0.78871 𝑉 5 = 1.3551 0.8378 + 1.3551 = 0.61794 𝑉 6 = 0.4781 1.913 + 0.4781 = 0.19994 𝑉 7 = 0.3322 2.0363 + 0.3322 = 0.14025
𝑉 8 = 1.612 0.9616 + 1.612 = 0.62635 𝑉 9 = 1.1779 1.12021 + 1.1779 = 0.51257

## Tabel 8. Hasil Perangkingan TOPSIS
Ranking Nilai Preferensi Tertinggi Nama Guru Terbaik 1 1 Guru 3 2 0.78871 Guru 4 3 0.72123 Guru 2 4 0.62635 Guru 8 5 0.61794 Guru 5

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
6 0.51257 Guru 9 7 0.46919 Guru 1 8 0.19994 Guru 6 9 0.14025 Guru 7

## 3.6 Flowchart Metode TOPSIS
Alur proses pada metode Technique for Order Preference by Similiarity to Ideal Solution (TOPSIS) digambarkan dalam flowchart , tampilan alur flowchart sesuai gambar berikut:
Gambar 2. Flowchart Metode TOPSIS

## 3.7 Hasil Proses TOPSIS Pada Sistem
Berikut  ini  adalah  tampilan  layar  proses  TOPSIS,  disini  pengguna  dapat  melihat  hasil perhitungan setiap langkah pemrosesan metode TOPSIS dan hasil perankingan.

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika

## Gambar 3. Tampilan Layar Proses TOPSIS

## 3.8 Hasil Perangkingan Guru dengan Metode TOPSIS Pada Sistem
Setelah  memasukkan  data  yang  dibutuhkan,  maka  akan  didapatkan  proses  perangkingan dengan metode Topsis, sehingga menghasilkan perangkingan atau urutan guru terbaik seperti pada gambar 4 dibawah ini, memperoleh hasil dengan terpilihnya satu guru terbaik.

## Gambar 4. Hasil Perangkingan

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  penelitian  ini  pemilihan  guru  terbaik  di  SDN  Kunciran  9  Kota  Tangerang menggunakan  sistem  yang  berbasis  komputer  untuk  membantu  proses  pemilihan  dengan menggunakan metode Technique for Order Preference by Similiarity to Ideal Solution (TOPSIS). Tahapan  nya  diawali  dari  penentua  kriteria  dan  bobot  kriteria,  penentuan  nilai  alternatif, melakukan  perhitungan  melalui  penentuan  normalisasi  matriks  keputusan,  penentuan  bobot normalisasi matriks, penentuan solusi ideal positif dan solusi ideal negatif, perhitungan separasi

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
dan penentuan nilai preferensi sehingga didapatkan hasil perangkingan guru terbaik. Kriteria yang digunakan pada pemilihan guru terbaik adalah orientasi pelayanan, integritas, komitmen, disiplin dan  kerjasama.  Sedangkan  alternatif  sampel  dalam  penelitian  ini  ada  9  (sembilan)  orang  guru SDN Kunciran 9 Kota Tangerang. Berdasarkan pernyataan kepala sekolah SDN Kunciran 9 Kota Tangerang tentang penentuan bobot kriteria mulai dari 1 hingga 5, maka masing-masing kriteria memiliki bobot sebagai berikut nilai orientasi pelayanan 5, nilai integritas 5, nilai komitmen 3, nilai disiplin 4, dan nilai kerjasama 3. Berdasarkan bobot kriteria yang ada, maka status kriteria termasuk dalam benefit , yang artinya semakin besar nilai bobotnya maka semakin bagus sehingga akan membuat tingkat kepentingan kriteria menjadi tinggi untuk menentukan keputusan. Dengan nilai preferensi yang didapatkan berdasarkan perhitungan alternatif guru yang direkomendasikan sebagai  guru  terbaik  SDN  Kunciran  9  Kota  Tangerang  adalah  Guru  3  dengan  nilai  preferensi tertinggi  yaitu  1,  lalu  urutan  kedua  hingga  kesembilan  yaitu  Guru  4  dengan  nilai  preferensi 0.78871, Guru 2 dengan nilai preferensi 0.72123, Guru 8 dengan nilai preferensi 0.62635, Guru 5 dengan nilai preferensi 0.61794, Guru 9 dengan nilai preferensi 0.51257, Guru 1 dengan nilai preferensi 0.46919, Guru 6 dengan nilai preferensi 0.19994 dan urutan terakhir Guru 7 dengan nilai preferensi 0.14025.
Untuk penelitian berikutnya dapat ditambahkan lebih banyak kriteria untuk pemilihan guru terbaik dan dapat juga menggunakan beberapa metode lainnya yang beda dengan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Utomo,  J.  S.,  Santoso,  P.  B.  &  Yuniarti,  R.,  Perancangan  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Berbasis  360  Degree  Feedback  dan  Analytical  Hierarchy Process, Jurnal Rekayasa dan Manajemen Sistem Industri , 3(1), pp. 110-120, 2015.
[2] Sari,  D.  P.,  SPK  Seleksi  Penerimaan  Guru  Baru  Pada  Yayasan  Garis  Pena  Payakumbuh Menggunakan Metode SAW, J-Click , vol. 6, no. 2, pp. 201–207, 2019.
[3] Sunarti.,  Perbandingan  Metode  TOPSIS  dan  SAW  Untuk  Pemilihan  Rumah  Tinggal, Journal of Information System , vol.3, no.1, pp. 69-79, 2018.
[4] F. Anggraini and J. Jasmir., 2016, Analisis dan Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Rekomendasi Pemilihan Perumahan dengan Metode Topsis (Studi Kasus: PT. Nasaliyasah), Jurnal Manajemen Sistem Informasi , vol. 1, no 2, pp. 171-184, 2016.
[5] Marpaung, Mestiada Elprida dan RM, Anita Sindar., Penilaian Guru Terbaik SMP Tri Sakti Lubuk Pakam Menggunakan Metode Topsis, UPI YPTK, Jurnal KomTekInfo , vol. 5, no.1, pp. 28-35, 2018.
[6] Mukhsin R, Mappigau P, dan Tenriawaru AN., Kewirausahaan Terhadap Daya Tahan Hidup Usaha  Mikro  Kecil  dan  Menengah  Kelompok  Pengolahan  Hasil  Perikanan  Di  Kota Makassar, Jurnal Analisis , vol.6, no.2, pp. 188-193, 2017.
[7] V.  Apriana,  Penerapan  Profile  Matching  Untuk  Menentukan  Pemberian  Beasiswa  Pada Siswa Sekolah Menengah Atas, Jurnal Mantik Penusa, vol. 3, no. 1, pp. 15-21, 2019.
[8] Faisal and S. D. H. Permana, Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Sekolah Menengah Kejuruan  Teknik  Komputer  Dan  Jaringan  Yang  Terfavorit  Dengan  Menggunakan  Multi- Criteria Decision Making, Jurnal Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer (JTIIK) , vol 2, no 1, pp. 11-19, 2015.
[9] A.  S.  RM.  Sinaga,  Data  Mining  Informasi  Tingkat  Kelulusan  Mahasiswa  STMIK  Pelita

## SKANIKA: Sistem Komputer dan Teknik Informatika
Nusantara, Jurnal Manajemen dan Informatika Komputer Pelita Nusantara , vol. 1, no. 1, pp. 27-35, 2017.
[10] Hertyana., Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Pemilihan Perguruan Tinggi Menggunakan Metode TOPSIS, Jurnal PILARNusa Mandiri , vol. 15, no. 1, pp. 97-102, 2019.