## INFORMASI ARTIKEL ABSTRAK
Article History:
Submission: 11-04-2023 Revised: 16-05-2023 Accepted: 18-05-2023 Kata Kunci : Dosen Non PNS; Sistem
Pendukung Keputusan;
Seleksi Penerimaan; Universitas Pembangunan
Nasional; Simple Additive
Weighting
Keywords: Non-Civil Service
Lecturers; Decision
Support System; Admission Selection; National Development University; Simple Additive Weighting .
* Korespondensi: I Gusti Ngurah Alit Widana Putra alit@dinamika.ac.id
Universitas Pembangunan Nasional (UPN) Veteran Jawa Timur merupakan salah  satu  Universitas  Negeri  di  kota  Surabaya.  Universitas  Pembangunan Nasional  Veteran  ini  memiliki  Program  Sarjana  (S1),  Program  Magister (S2),  Program  Doktor  (S3).  Setiap  periode  tertentu  pihak  Universitas membuka  lowongan  pekerjaan  untuk  mencari  Tenaga  Pendidik  (Dosen). Tahapan seleksi terdiri dari tes kemampuan dasar, tes kemampuan bidang, tes kemampuan mengajar,  dan wawancara. Sayangnya  untuk memutuskan siapa  calon  Dosen  yang  diterima  sebagai  Dosen  baru  harus  menunggu kurang  lebih  dua  minggu  karena  hasil  dari  setiap  tahapan  masih  harus dihitung  dulu  oleh  panitia  dan  belum  menggunakan  Sistem  Pendukung Keputusan. Metode yang akan digunakan pada penelitian ini adalah Simple Additive Weighting yang merupakan salah  satu  metode  dalam  mendukung keputusan.  Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  wawancara  dan observasi  serta  studi  literatur  untuk  mendukung  penelitian  ini.  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat membantu seleksi penerimaan dosen Non PNS yang bisa digunakan untuk pertimbangan  para  pengambil  keputusan  oleh  pihak  Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur untuk memutuskan siapa saja calon dosen yang lolos atau tidak dalam seleksi tersebut dengan waktu yang lebih singkat dari sebelumnya .

## ABSTRACT
Universitas  Pembangunan  Nasional  (UPN)  Veteran  East  Java  is  one  of  the State Universities in the city of Surabaya. Universitas Pembangunan Nasional Veteran  has  a  Bachelor  Program  (S1),  Master  Program  (S2),  Doctoral Program (S3). Every certain period the University opens job vacancies to find Educators (Lecturers). The selection stage consists of basic ability tests, field ability  tests,  teaching  ability  tests,  and  interviews.  Unfortunately,  to  decide who is a prospective lecturer who is accepted as a new lecturer, you have to wait approximately two weeks because the results of each stage still have to be calculated first by the committee and have not used the Decision Support System.  The  method  to  be  used  in  this  study  is  Simple  Additive  Weighting which is one method in supporting decisions. Data collection was carried out by  means  of  interviews  and  observations  as  well  as  literature  studies  to support this research. The result of this study is the application of a decision support  system  that  can  help  the  selection  of  non-civil  servant  lecturer admissions  that  can  be  used  for  consideration  by  decision  makers  by  the University of  National Development of  East Java  Veterans to decide who  are the  prospective  lecturers  who  pass  or  not  in  the  selection  in  a  shorter  time
Volume 4, Nomor 1, Juni 2023, hlm 47-58 INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi p ISSN 2722-9378 | e ISSN 2722-9386 http://jurnal.sttmcileungsi.ac.id/index.php/infotech

## Sistem pendukung keputusan seleksi penerimaan dosen non PNS pada Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur
The East Java Veterans National Development University's admissions decision-support system for non-PNS lecturers
Nadim 1 , Jusak 2 , I Gusti Ngurah Alit Widana Putra 1*
1* Sistem Informasi, Fakultas Teknologi dan Informatika, Universitas Dinamika, Indonesia, 60298
2 Teknik Komputer, Fakultas Teknologi dan Informatik, Universitas Dinamika, Indonesia, 60298
Sistem pendukung keputusan seleksi penerimaan dosen non PNS pada Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur
than before.

## 1. PENDAHULUAN
Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur merupakan salah satu Universitas Negeri  di  kota  surabaya.  Universitas  Pembangunan  Nasional  Veteran  ini  memiliki  Program Sarjana  (S1),  Program  magister  (S2),  Program  Doktor  (S3).  Program  tersebut  dapat  dibagi menjadi  beberapa  fakultas.  Fakultas  tersebut  adalah  Fakultas  Ekonomi  dan  Bisnis,  Fakultas Pertanian, Fakultas Teknik, Fakultas Ilmu Sosial dan Politik, Fakultas Ilmu Komputer, Fakultas Arsitektur  dan  Desain,  Fakultas  Hukum,  dan  Program  Pasca  Sarjana.  Dalam  pelaksanaan pembelajaran  dibutuhkan  dosen  dengan  kriteria  dan  kemampuan  khusus  untuk  penerimaan dosen,  semakin  baik  calon  kualitas  dosen  tersebut  maka  akan  semakin  baik  pula  terhadap dampak terhadap Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur tersebut.
Kesulitan utama yang dihadapi oleh bagian Kepegawaian UPN adalah bahwa pada saat ini proses  seleksi  terhadap  data  calon  Dosen  Non  PNS  dilakukan  secara  manual  sehingga  proses seleksi  membutuhkan  waktu  yang  sangat  lama.  Berdasarkan  hasil  wawancara  secara keseluruhan proses seleksi saja membutuhkan waktu kurang lebih 2 minggu. Selain itu proses seleksi manual tersebut juga memiliki kecenderungan salah baca dan salah hitung nilai secara keseluruhan,  menyebabkan proses evaluasi  terhadap  calon  Dosen  Non  PNS  tidak  akurat.  Pada pendahuluan  berisi  tentang  latar  belakang  yang  jelas,  menyusun  pernyataan  masalah  dengan jelas,  penyusunan  literatur  yang  relevan  tentang  subjek  sedang  dibahas,  solusi  yang disampaikan,  nilai  dalam  penelitian  yang  merupakan  inovasi  terbarukan.  Harus  mudah dipahami dan dimengerti rekan kerja dari berbagai disiplin ilmu.
Untuk  menjawab  permasalahan  yang  terjadi,  dalam  penelitian  ini  akan  dibuat  aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan [1] dengan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW) [2] untuk  membantu  proses  seleksi  Dosen  Non  PNS  di  Universitas  Pembangunan Nasional Veteran Jawa  Timur secara terkomputerisasi.  Metode  SAW dipilih  karena  sederhana, mudah  dipahami,  dan  dapat  menghasilkan  hasil  rekomendasi  dengan  cepat  untuk  menangani jumlah pelamar cukup banyak seperti halnya pada Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa  Timur.  Selain  itu,  proses  penentuan  bobot  pada  setiap  kriteria  dalam  perhitungan  SAW dapat  ditentukan  dengan  mudah  oleh  bagian  Kepegawaian  sesuai  dengan  bobot  yang  telah diterapkan selama ini dalam proses perhitungan manual .

## 2. METODE
Tahap-tahap  yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  melakukan  pengumpulan  data dengan  cara  melakukan  wawancara  kepada  pihak  yang  bersangkutan  dan  melakukan  studi literatur, untuk memenuhi dalam sebuah penelitian dan untuk metode pengembangan aplikasi yang  dipergunakan  metode System  Development  Life  Cycle-Waterfall dan  sedangkan  untuk metode  yang  dipakai  untuk  sistem  pendukung  keputusan [3] menggunakan  metode Simple Additive  Weighting (SAW).  Berikut  ini  merupakan  penjelasan  detail  tentang  metode-metode yang dipergunakan.
2.1 Metode pengumpulan data.
- Wawancara. Wawancara  dilakukan  adalah  mengajukan  pertanyaan  kepada  pihak  yang  berkait  tentang seleksi penerimaan dosen Non PNS pada Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur.
- Studi Literatur. Studi  Literatur  dalam  penelitian  ini  membaca  jurnal  dan  buku  yang  terkait  dengan penelitian dengan metode Simple Additive Weighting (SAW).
2.2 Tahapan seleksi manual Dosen Non PNS pada Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur.
Untuk seleksi dosen Non PNS pada Univesitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur ini yang dilakukan secara manual ini menggunakan objek kertas manual dalam penilaian pada masing-masing  kriteria  untuk  calon  dosen  tersebut.  Berikut  in  merupakan  tahap-tahap  yang
dilakukan  untuk  seleksi  dosen  Non  PNS  secara  manual  yang  dilakukan  pada  Univesitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur:
- Tes  Seleksi  Administrasi:  yaitu  pengecekan  berkas-berkas  pelamar  apakah  sesuai persyaratan atau tidak.
- Tes Seleksi Kemampuan Dasar: Tes Seleksi Kemampuan Dasar ini dilakukan secara online, jika pelamar lolos maka akan lanjut ke tahap wawancara jika tidak lolos maka tidak lanjut ke bagian wawancara
- Tes  Wawancara:  Tes  Wawancara  ini  Pelamar  harus  datang  ketempat  dan  akan  diberikan pertanyaan oleh dua penilai dan penilai akan memberikan nilai sesuai kriteria-kriteria yang dimiliki oleh Universitas
- Tes  Praktik  Mengajar:  Tes  yang  dilakukan  adalah  praktik  mengajar  dan  juga  penilai  akan melakukan penilaian sesuai dengan kriteria yang dimiliki oleh universitas.
Setelah  Tahap-Tahapan  seleksi  diatas  maka  Hasil  siapa  yang  lolos  atau  tidak  akan dirapatkan para petinggi di Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur. Penilaian dalam  seleksi  wawancara  ini  masih  menggunakan  kertas  dan  hasil  akhir  nilai  tersebut  juga dihitung dari rata-rata kriteria tersebut.
2.3 System Development Life Cycle-Waterfall . Model  waterfall  merupakan  model  klasik  yang  bersifat  sistematis  yang  berarti  berurutan dalam  membangun  software.  Nama  model  ini  sebenarnnya  adalah  adalah  “Linear  Sequential Model”. Model ini sering disebut juga dengan “ classic life cycle ” atau metode waterfall. Model ini termasuk  ke  dalam  model  generic  pada  rekayasa  perangkat  lunak  dan  pertama  kali diperkenalkan  oleh  Winston  Royce  sekitar  tahun  1970  sehingga  sering  dianggap  kuno,  tetapi merupakan  model  yang  paling  banyak  dipakai  dalam Software  Engineering (SE).  Model  ini melakukan pendekatan secara sistematis dan berurutan. Disebut dengan waterfall karena tahap demi tahap yang dilalui harus menunggu selesainya tahap sebelumnya dan berjalan berurutan [4] .
Gambar 1 . Model Waterfall [5] .
Gambar  1 tahapan  penelitian  melakukan  pengerjaan  perangkat  lunak  dengan  model waterfall yang dapat dijelaskan sebagai berikut:
- Communication
Pada tahap ini sebelum memulai sebuah pekerjaan yang bersifat teknis, melakukan sebuah analisis  dengan  cara  wawancara  kepada  pihak  yang  terlibat  untuk  melakukan  analisis permasalahan [6] .
- Planning Pada tahap ini yang dilakukan perencanaan solusi perangkat yang akan dilakukan, resiko- resiko yang akan terjadi, dan penjadwalan pengerjaan suatu proyek [7] .
- Modelling
Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  dalam  pembuatan  aplikasi  yang  berfokus  pada perancangan  sistem,  desain  interface,  arsitektur  software,  dan  melakukan  algoritma pemrograman [8] .
- Construction
Pada  tahap  ini  melakukan  proses  penerjemahan  dari  bentuk  desain  menjadi  kode  atau bentuk  atau bahasa  yang dapat  dibaca  oleh  sebuah  mesin.  Setelah  pengkodean  ini  selesai maka  yang  akan  dilakukan  adalah  melakukan  pengujian  terhadap  sistem  dan  kode  yang sudah  dibuat.  Tujuannya  ini  akan  mengetahui  kesalahan  apa  yang  mungkin  terjadi  dan dapat diperbaiki [9] . - Deployment
Sistem pendukung keputusan seleksi penerimaan dosen non PNS pada Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur
Pada  tahap deployment ini  aplikasi  dinyatakan  siap  digunakan  dan  setelah  melalui proses pengujian fungsional [10] .
2.4 Simple Additive Weighting (SAW) Simple Additive Weighting (SAW) adalah mencari jumlah terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif semua kriteria. Metode SAW ini juga membutuhkan sebuah proses normalisasi pada matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua alternatif yang  ada.  Metode  SAW  ini  mengenal  dua  atribut  yaitu  atribut  kriteria  keuntungan  dan  dan atribut  kriteria  biaya.  Perbedaan  mendasar  dari  kedua  kriteria  ini  adalah  dalam  pemilihan kriteria  untuk  pengambil  keputusan.  Langkah-langkah  dalam  menggunakan  metode  ini  dapat dijelaskan sebagai berikut:
- Tahap pertama, menentukan kriteria-kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu 𝐶 .
- Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada kriteria.
- Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan  kriteria  ( 𝐶 ),  kemudian  melakukan  normalisasi matriks  berdasarkan  persamaan  yang  disesuaikan  dengan  jenis  atribut  yang  akan digunakan,  (atribut  keuntungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga  diperoleh  matriks ternormalisasi 𝑅 .
- Hasil  akhir  diperoleh  dari  proses  perangkingan  yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi R dengan vektor bobot sehingga diperoleh nilai terbesar yang dipilih sebagai alternatif terbaik ( 𝐴 ) sebagai solusi.
Persamaan untuk matrik normalisasi [11] dapat dijelaskan sebagai berikut:
𝑟 = 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗
𝑥 𝑖𝑗
(1)
Keterangan: 1. 𝑟 = rating kinerja ternormalisasi 2. 𝑀𝑎𝑥 𝑥 = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom
3. 𝑀𝑖𝑛 𝑥 = nilai minimum dari setiap baris dan kolom
4. 𝑥 = baris dan kolom matriks
Dengan 𝑟 adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif 𝐴 pada atribut Cj; I = 1, 2,…, m dan j = 1, 2,…, n. Formula untuk mencari nilai preferensi untuk setiap alternatif (𝑉𝑖 ) diberikan persamaan
[12] .
𝑉 = ∑ 𝑤 𝑟
(2)
Keterangan: 𝑉 = Nilai akhir dari alternatif
𝑤 = Bobot yang telah ditentukan
𝑟 = Normalisasi matriks
Nilai V yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
2.5 Perancangan sistem Dalam perancangan sistem ini merupakan alur jalannya aplikasi dalam penilaian dosen non pns  di  Universitas  Pembangunan  Nasional  Veteran  Jawa  Timur [13] .  Berikut  ini  merupakan penjelasan tentang perancangan sistem yang dibuat:
a. Usecase diagram admin.
Dalam  diagram Usecase pada Gambar  2 ,  dimana  admin  kepegawaian  (Staf  Kepegawaian) ini memiliki beberapa tugas yang akan dijelaskan sebagai berikut:
- Admin  Kepegawaian  (Kelola  Calon  Dosen):  Tugas  yang  dilakukan  ini  ada  adalah menginputkan  identitas  calon  dosen  seperti  nama,  tempat  dan  tanggal  lahir,  dan  jenis kelamin.
- Admin  Kepegawaian  (Kelola  Kriteria  Calon  Dosen):  Tugas  yang  dilakukan  oleh  admin  ini adalah menginputkan nama kriteria, tipe kriteria, dan bobot kriteria.
- Admin  Kepegawaian  (Kelola  Nilai  Calon  Dosen):  Tugas  yang  dilakukan  adalah  melakukan input nilai calon dosen untuk seleksi wawancara dan seleksi mengajar.
- Admin Kepegawaian (Kelola Hasil Nilai Calon Dosen): Tugas yang dilakukan adalah melihat hasil nilai dalam seleksi calon dosen.
- Admin  Kepegawaian  (Kelola  Data  User):  Tugas  yang  dilakukan  adalah  mengelola  Data Pengguna yang akan memakai website tersebut seperti mengelola hak akses apakah sebagai admin, penilai, penentu.
Admin  Kepegawaian  (Perhitungan  SPK):  Tugas  yang  dilakukan  adalah  melakukan perhitungan spk untuk mengetahui rangking para calon dosen untuk penentuan siapa saja calon dosen tersebut tertinggi dan terendah .
Admin kepegawaian Kelola calon dosen Kelola kriteria calon dosen Kelola nilai calon dosen Kelola hasil calon dosen Perhitungan SPK Kelola data user Gambar 2 . Usecase diagram admin
b. Usecase diagram penilai Penilai Input nilai Ubah nilai LIhat nilai Gambar 3 . Usecase diagram penilai
Dalam usecase diagram penilai Gambar 3 , ada beberapa tugas yang dilakukan sebagai penilai untuk  seleksi  wawancara  dan  seleksi  mengajar.  Tugas  yang  dilakukan  ini  dapat  dijelaskan penilai.
- Penilai  (Input  Nilai):  Penilai  ini  dapat  melakukan  input  nilai  untuk  calon  dosen  yang melakukan seleksi wawancara dan seleksi mengajar.
- Penilai (Ubah Nilai): Penilai ini juga dapat melakukan ubah nilai untuk calon dosen dalam seleksi wawancara dan seleksi mengajar.
Sistem pendukung keputusan seleksi penerimaan dosen non PNS pada Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur
c. Usecase diagram penentu Penentu Lihat hasil nilai wawancara Lihat hasil nilai praktek mengajar
Gambar 4 . Usecase diagram penentu
Pada usecase diagram penentu Gambar 4 , tugas yang dilakukan  pada aplikasi nanti, akan dijelaskan sebagai berikut:
- Penentu  (Lihat  Hasil  Nilai  Wawancara):  Tim  penentu  melihat  hasil  nilai  wawancara  yang sudah dilakukan oleh penilai.
- Penentu  (Lihat  Hasil  Nilai  Praktik  Mengajar):  Tim  penentu  melihat  hasil  nilai  praktik mengajar yang sudah dilakukan penilai agar bisa memutuskan siapa saja calon dosen yang lolos seleksi.
d. Diagram input proses output
Gambar 5 . Diagram input proses output
Pada Gambar  5 ,  diagram  Input  Proses  Output  (IPO)  dapat  menjelaskan  bahwa  di  bagian proses input ini  mempunyai  empat  data,  yaitu  data  alternatif,  data  kriteria  wawancara,  data kriteria  mengajar,  dan  data  pengguna.  Data  tersebut  diinputkan  oleh  staf  kepegawaian  yang mempunyai hak akses sebagai admin, setelah data tersebut diinputkan maka hasilnya nanti akan muncul  empat  data  yaitu  master  data alternatif,  master  data  kriteria  wawancara,  master  data kriteria mengajar, dan master data pengguna. Setelah di bagian proses penilaian ini ada proses penilaian  wawancara  dan  proses  penilaian  mengajar  dan  hasilnya  nanti  akan  data  nilai wawancara dan data nilai praktik mengajar. Setelah Proses penilaian ini maka ada proses seleksi hasil  wawancara  dan  proses  seleksi  mengajar  dan  hasilnya  ini  akan  muncul  data  hasil  seleksi wawancara  dan hasil seleksi  mengajar.  Proses  yang  terakhir ini  adalah proses  laporan  seleksi wawancara dan proses laporan seleksi mengajar yang hasilnya adalah laporan seleksi mengajar.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  bagian  ini  membahas  tentang  hasil  dari  rancangan  yang  telah  dibuat sebelumnya.
3.1 Data alternatif Pada  data  alternatif ini data yang digunakan ini  adalah data calon dosen pada Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur, dan data yang digunakan ini sekitar 30 calon dosen yang digunakan untuk seleksi penerimaan calon dosen pada Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur.
3.2 Halaman data kriteria wawancara dan mengajar Pada  Halaman  Kriteria  ini  menjelaskan  tentang  kriteria-kriteria  yang  digunakan  untuk kebutuhan seleksi dosen Non PNS. Berikut ini tampilan halaman data kriteria pada Tabel 1 dan Tabel 2 .
Tabel 1 . Data kriteria wawancara No Kode Kriteria Nama Kriteria Tipe Kriteria Bobot 1 W01 Motivasi Kerja Max(Keuntungan) 10 2 W02 Kemampuan Komunikasi Max(Keuntungan) 20 3 W03 Inisiatif Max(Keuntungan) 20 4 W04 Kemampuan Bekerja dalam Tim Max(Keuntungan) 10 5 W05 Pengalaman Kerja Max(Keuntungan) 45 6 W06 Penampilan Max(Keuntungan) 10 Tabel 2 . Halaman kriteria mengajar No  Kode Kriteria Nama Kriteria Tipe Kriteria Bobot 1 M01 Kemampuan Verbal Max(Keuntungan) 10 2 M02 Kemampuan Menggunakan Alat Bantu Mengajar Max(Keuntungan) 5 3 M03 Kemampuan Akademik Max(Keuntungan) 70 4 M04 Kemampuan Bahasa Asing Max(Keuntungan) 10 5 M05 Sikap dan Penampilan di Kelas Max(Keuntungan) 5 3.3 Halaman seleksi wawancara Pada  seleksi  wawancara  ini  merupakan  penilaian wawancara  sesuai dengan  kriteria  yang ditentukan oleh Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur. Berikut ini bagian dari nilai wawancara yang dapat dijelaskan pada Tabel 3 .
Tabel 3 . Nilai wawancara No  Motivasi kerja Kemampuan komunikasi Nilai Wawancara Inisiatif Kemampuan bekerja dalam tim Pengalaman kerja Penampilan 1 2 70 90 70 90 70 90 60 90 90 90 90 90
Sistem pendukung keputusan seleksi penerimaan dosen non PNS pada Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur
No  Motivasi kerja Kemampuan komunikasi Nilai Wawancara Inisiatif Kemampuan bekerja dalam tim Pengalaman kerja Penampilan 3 4 90 80 90 75 90 80 80 80 85 80 80 80 5 6 7 8 9 10 77 75 72 70 88 89 77 75 72 70 88 89 77 75 72 70 88 89 77 75 72 70 88 89 77 75 72 70 88 89 77 75 72 70 88 89
Setelah penilai melakukan input nilai wawancara, maka nanti akan muncul hasil wawancara berupa nilai awal wawancara yang telah diinput sebelumnya oleh penilai. Berikut bagian-bagian yang ada pada hasil seleksi wawancara yang akan dijelaskan sebagai berikut:
 Nilai normalisasi wawancara
Pada  bagian  nilai  normalisasi  wawancara  ini  merupakan  perhitungan  yang  kriterianya bersifat benefit maka setiap elemen matriks tersebut dibagi dengan nilai maximum, jika kriteria bersifat cost maka nilai minimum dibagi dengan setiap elemen matriks.
 Nilai normalisasi terbobot
Pada nilai normalisasi terbobot ini merupakan perkalian antara normalisasi dengan bobot kriteria dari masing-masing kriteria.
 Nilai prefrensi (skor akhir)
Pada  nilai  prefrensi  (Skor  Akhir)  ini  merupakan  perhitungan  skor  akhir  dengan  cara melakukan  penjumlahan  matriks  normalisasi  terbobot  dengan  masing-masing  bobot  kriteria. Sehingga  akan  menampilkan  nilai  dan  ranking  pada  setiap  alternatif  yang  bisa  dilakukan, pertimbangan  untuk  keputusan  penerimaan  dosen  pada  Universitas  Pembangunan  Nasional Veteran Jawa Timur.
3.4 Halaman seleksi mengajar Pada seleksi mengajar, merupakan penilaian tentang kemampuan mengajar sesuai dengan kriteria yang ditentukan oleh Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur. Berikut ini nilai mengajar yang dapat dilihat pada Tabel 4 .
Tabel 4 . Nilai Mengajar No Kemampuan Verbal Kemampuan Menggunakan Alat Bantu Mengajar Nilai Mengajar Kemampuan Akademik Kemampuan Bahasa Asing Sikap dan Penampilan di Kelas 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 90 90 90 80 77 75 72 70 66 66 70 90 90 75 77 75 72 70 66 66 70 90 90 80 77 75 72 70 90 66 60 90 80 80 77 75 72 70 66 66 90 90 85 66 77 75 72 70 66 66
Setelah  penilai  melakukan  input  nilai  wawancara  maka  nanti  nilai  tersebut  akan  tampil pada  nilai  awal  di  bagian  hasil  seleksi  mengajar  yang  telah  diinputkan  sebelumnya  oleh  tim penilai. Berikut ini merupakan bagian-bagian yang ada pada hasil seleksi wawancara yang akan dijelaskan.
 Nilai normalisasi mengajar
Pada  bagian  nilai  normalisasi  mengajar  ini  merupakan  perhitungan  yang  kriterianya bersifat benefit maka setiap elemen matriks tersebut dibagi dengan nilai maximum, jika kriteria bersifat cost maka nilai minimum dibagi dengan setiap elemen matriks.
 Nilai normalisasi terbobot
Pada nilai normalisasi terbobot ini merupakan perkalian antara normalisasi dengan bobot kriteria dari masing-masing kriteria.
 Nilai Prefrensi (Skor Akhir)
Pada  nilai  prefrensi  (Skor  Akhir)  ini  merupakan  perhitungan  skor  akhir  dengan  cara melakukan  penjumlahan  matriks  normalisasi  terbobot  dengan  masing-masing  bobot  kriteria. Sehingga  akan  menampilkan  nilai  dan  ranking  pada  setiap  alternatif  yang  bisa  dilakukan pertimbangan  untuk  keputusan  penerimaan  dosen  pada  Universitas  Pembangunan  Nasional Veteran Jawa Timur.
3.5 Halaman seleksi keseluruhan
Pada hasil seleksi keseluruhan ini merupakan total dari skor seleksi wawancara dan seleksi mengajar  yang  dapat  digunakan  untuk  tim  penentu  untuk  memutuskan  siapa  saja  yang  lolos dalam seleksi penerimaan dosen pada Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur.
3.5.1 Data pengguna
Pada  data  pengguna  ini  merupakan  daftar  pengguna yang  akan menggunakan website ini. Daftar  pengguna  ini  berisi  nama  pengguna,  telepon  pengguna, Username ,  dan  tipe  pengguna. Admin bisa melakukan ubah data pengguna dan hapus data pengguna.
3.5.2 Testing ( black-box testing)
Pengujian  black-box  testing  yang  dilakukan  untuk  kelancaran  sebuah  sistem  yang  dibuat [14][15] . Hasil dari black-box testing pada aplikasi ini sesuai dengan yang diharapkan dan juga pada aplikasi ini mampu melakukan input data pada aplikasi ini dengan sangat baik. Berikut ini merupakan penjelasan tentang black-box testing yang dapat dilihat pada Tabel 5 .
Tabel 5 . Black box testing login Test case ID Tujuan Input Output yang diharapkan Status 1 Memasukkan Username dan Password yang benar Username: admin, Password: Admin 123 Berhasil Masuk Lewat Aplikasi Pass 2 Memasukkan Username Salah dan Password yang benar Username: admin, Password: Admin Login gagal dan muncul pesan error Pass 3 Memasukkan Username Salah dan Password Salah Username: test, Password: test Login gagal dan muncul pesan error Pass 4 Memasukkan Username benar dan Password Salah Username: admin, Password: alasan Login gagal dan muncul pesan error Pass
Pada  pengujian  ini  login  admin  mencoba  memasukkan  username  dan  password  dengan benar  maka  hasilnya  nanti  akan  pindah  halaman  ke  halaman  utama  aplikasi,  sedangkan  jika username  dan  password  dimasukkan  dengan  nama  username  dan  password  yang  salah  maka akan muncul notifikasi login gagal dan muncul pesan gagal.
Pada Tabel  6 merupakan  pengujian  data  kriteria.  Admin  mencoba  memasukkan  nama kriteria,  tipe  kriteria,  dan  bobot  kriteria.  Jika  data  kriteria  di  input  dengan  benar,  maka  akan muncul  pesan  input  data  berhasil,  tetapi  jika  data  yang  dimasukkan  tidak  lengkap  maka  akan muncul pesan error.
Tabel 6 . Black box testing data kriteria Test case ID Tujuan Input Output yang diharapkan Status 5 Memasukkan Nama Kriteria, Tipe kriteria, Bobot Klik Simpan Input data Berhasil Pass 6 Tidak Memasukkan Nama Kriteria, Tipe Kriteria, Bobot Klik Simpan Error,Please Fill Out this Field Pass 7 Memasukkan Nama Kriteria, Klik Simpan Error,Please Fill Out Pass
Sistem pendukung keputusan seleksi penerimaan dosen non PNS pada Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur
Tipe kriteria this Field 8 Memasukkan Tipe Kriteria Klik Simpan Error,Please Fill Out this Field Pass 9 Memasukkan Nama Kriteria Klik Simpan Error,Please Fill Out this Field Pass
Pada Tabel  7 merupakan  pengujian  ini  data  alternatif  ini  admin  mencoba  memasukkan data-data alternatif seperti nama alternatif, tempat lahir, tanggal lahir, jenis  kelamin.  Jika data berhasil, maka muncul notifikasi data berhasil tetapi jika gagal maka akan muncul pesan error. Sedangkan untuk hasil black-box testing untuk penilai dapat dilihat pada Tabel 8 Tabel 7 . Black box testing data alternatif Test case ID Tujuan Input Output yang diharapkan Status 10 Memasukkan Nama Alternatif, Tempat Lahir, Tanggal Lahir, Jenis Kelamin Klik Simpan Input data Berhasil Pass 11 Memasukkan Nama Alternatif Klik Simpan Error,Please Fill Out this Field Pass 12 Memasukkan Tempat Lahir Klik Simpan Error,Please Fill Out this Field Pass 13 Memasukkan Tanggal Lahir Klik Simpan Error,Please Fill Out this Field Pass 14 Memasukkan Jenis Kelamin Klik Simpan Error,Please Fill Out this Field Pass Tabel 8 . Black-Box Testing Penilai ( Login ) Test case ID Tujuan Input Output yang diharapkan Status 1 Memasukkan Username dan Password yang benar Username:penilai, Password:admin Berhasil Masuk Lewat Aplikasi Pass 2 Memasukkan Username Salah dan Password yang benar Username:admin, Password:Admin Login gagal dan muncul pesan error Pass 3 Memasukkan Username Salah dan Password Salah Username:test, Password:test Login gagal dan muncul pesan error Pass 4 Memasukkan Username benar dan Password Salah Username:admin Password:alasan Login gagal dan muncul pesan error Pass
Pada pengujian ini login ini penilai mencoba memasukkan username dan password dengan benar,  maka  hasilnya  nanti  akan  pindah  halaman  ke  halaman  utama  aplikasi.  Sedangkan  jika username  dan  password  dimasukkan  dengan  nama  username  dan  password  yang  salah  maka akan muncul notifikasi login gagal dan muncul pesan gagal atau pesan error pada Tabel 9 .
Tabel 9 . Black-box testing penilai (nilai wawancara) Test case ID Tujuan Input Output yang diharapkan Status 5 Memasukkan Nilai calon dosen dengan benar Klik Simpan Input data Berhasil Pass
Test case ID Tujuan Input Output yang diharapkan Status 6 Tidak Memasukkan Nilai Klik Simpan Berhasil Disimpan tetapi data tidak menyimpan ke aplikasi Pass
Pada  pengujian  ini  penilai  masuk  ke  bagian  nilai  wawancara  jika  semua  data  nilai  sudah diinputkan  maka  data  tersebut  akan  muncul  notifikasi  berhasil  disimpan.  Tetapi  jika  penilai tidak  memasukkan  nilai  mengajar  maka  data  tersebut  memang  bisa  disimpan  tetapi  akan muncul nilai nol di aplikasi.
Tabel 10 . Black-box testing penilai (nilai mengajar) Test case ID Tujuan Input Output yang diharapkan Status 7 Memasukkan Nilai calon dosen dengan benar Klik Simpan Input data berhasil Pass 8 Tidak Memasukkan Nilai calon dosen Klik Simpan Berhasil Disimpan tetapi data tidak menyimpan ke aplikasi Pass
Tabel 10 pada pengujian ini penilai masuk ke bagian nilai mengajar jika semua data nilai sudah  diinputkan  maka  data  tersebut  akan  muncul  notifikasi  berhasil  disimpan.  Tetapi  jika penilai tidak memasukkan nilai mengajar maka data tersebut memang bisa disimpan tetapi akan muncul nilai nol di aplikasi.
3.5.3 Perbandingan sistem seleksi manual dengan sistem seleksi komputerisasi
Pada Seleksi Wawancara dan mengajar dengan sistem manual ini kurang lebih dua minggu. Karena  bagian  kepegawaian  harus  mengecek  data-data  pelamar  sesuai  atau  tidak  setelah dilakukan  seleksi  kompetensi  dasar  dan  juga  seleksi  wawancara  dan  mengajar.  Kemudian dilakukan  selama  dua  hari,  sedangkan  untuk  seleksi  dosen  Non  PNS  dengan  aplikasi  sistem pendukung keputusan penilaian calon dosen Non PNS. Waktunya dipangkas dalam waktu 1 hari saja karena dari input data  kriteria dan penilaian calon dosen tersebut bisa dilakukan dengan cepat.  Hasilnya  bisa  diketahui  dan  bisa  dibuat  bahan  rapat  untuk  pertimbangan  untuk  para pejabat di UPN untuk menentukan calon dosen tersebut dapat diterima atau tidak sebagai dosen Non PNS.

## 4. SIMPULAN
Berdasarkan hasil implementasi dan evaluasi sistem aplikasi Penerimaan Calon Dosen Non PNS maka bisa memberi kesimpulan bahwa aplikasi sistem pendukung keputusan penerimaan dosen  Non  PNS  bisa  digunakan  untuk  pertimbangan  para  petinggi  Universitas  Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur  untuk menentukan siapa saja calon dosen yang lolos atau tidak dalam  seleksi  tersebut  dan  dari  waktu  yang  dibutuhkan  hanya  menjadi  satu  hari  dari sebelumnya yang membutuhkan waktu sampai dua minggu.

## REFERENSI
[1] I.  J.  Informatika,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  BANTUAN  UNTUK KELUARGA  MISKIN  MENGGUNAKAN  TEKNIK  ANALISIS  HIRARKI  PROSES,”  vol.  1,  pp. 43–55, 2020.
[2] I.  Y.  Beti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Menggunakan Simple  Additive  Weighting,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  11,  no.  3,  pp.  252–259,  2019,  doi: 10.33096/ilkom.v11i3.480.252-259.
[3] M.  Tino,  I.  Hedy,  and  S.  Pria,  “Aplikasi  Seleksi  Pendukung  Keputusan  Dalam  Proses Penerimaan  Karyawan  Menggunakan  Metode  Weight  Product,” INFOTECH  J.  Inform.
Sistem pendukung keputusan seleksi penerimaan dosen non PNS pada Universitas Pembangunan Nasional Veteran Jawa Timur
Teknol. , vol. 1, pp. 29–42, 2020.
[4] I. R. Afandi, D. Febriawan, A. Shifah, F. Faturohman, and F. Nazihah, “Aplikasi SIPEDRO 1 . 0 untuk pemantauan hidroponik dengan platform blynk terintegrasi ESP32 SIPEDRO 1 . 0 application  for  hydroponic  monitoring  with  ESP  32  integrated  blynk  platform,”  vol.  10, pp. 71–81, 2023.
[5] Sumardiono, “Perancangan Sistem Penilaian (E-Result) Pegawai Dengan Model Waterfall Di  Universitas  Xyz,” TEKNOSAINS    J.  Sains,  Teknol.  dan  Inform. ,  vol.  8,  no.  1,  pp.  45–53, 2021, doi: 10.37373/tekno.v8i1.76.
[6] Mulyana  Wiguna  and  Iskandar,  “Sistem  Administrasi  Data  Visum  Pada  Pendaftaran Instalasi Gawat Darurat di  RSUD  Cileungsi  Berbasis  Web  Dengan  Menggunakan  Metode Waterfall,” INFOTECH    J.  Inform.  Teknol. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  72–84,  2021,  doi: 10.37373/infotech.v2i2.181.
[7] Sumardiono  and  Mus  Mulyadi  Maulana,  “Perancangan  Aplikasi  Pesan  Tanding  Futsal Dengan Metode Waterfall,” INFOTECH  J. Inform. Teknol. , vol. 2, no. 1, pp. 25–32, 2021, doi: 10.37373/infotech.v2i1.107.
[8] Setio  Pamuji,  Pria  Sukamto,  Iskandar,  and  Haryanto,  “Sistem  Pakar  Berbasis  Desktop Diagnosa Penyakit Kulit Menggunakan Metode Brute Force,” INFOTECH  J. Inform. Teknol. , vol. 1, no. 2, pp. 97–106, 2020, doi: 10.37373/infotech.v1i2.68.
[9] N.  A.  B.  Aden,  Anis  Siti  Nurrohkayati,  Sigiet  Haryo  Pranoto,  and  A.  N.  Nurrohkayati, “Pembuatan  prototype  mesin  pencacah  sebagai  pengolah  limbah  organik  untuk  pupuk kompos dan pakan ternak,” TEKNOSAINS  J. Sains, Teknol. dan Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 12–19, 2023, doi: 10.37373/tekno.v10i1.251.
[10]  I. J. Informatika, “INFOTECH: Jurnal Informatika & Teknologi,” vol. 1, pp. 43–55, 2020.
[11]  A.  Sugiarto,  Z.  Hakim,  S.  Setiyowati,  A.  Gilar  Pratama,  and  A.  Heri  Wibowo,  “Sistem pendukung keputusan seleksi karyawan menggunakan metode simple additive weighting berbasis web pada PT. DCI,” TEKNOSAINS  J. Sains, Teknol. dan Inform. , vol. 10, no. 1, pp. 82–90, 2022, doi: 10.37373/tekno.v10i1.351.
[12]  Erma  Kurniasari  Nurhasanah,  Slamet  Abadi,  and  Pria  Sukamto,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Pemilihan  Mahasiswa  Berprestasi  Dengan  Metode  Simple  Additive Weighting,” TEKNOSAINS    J.  Sains,  Teknol.  dan  Inform. ,  vol.  7,  no.  2,  pp.  107–118,  2020, doi: 10.37373/tekno.v7i2.18.
[13]  Ivan Rifki Nur Alif, Pria Sukamto, and A. Imamuddin, “Sistem Penjualan Daring Berbasis Web Pada Perusahaan Mode Pakaian,” INFOTECH  J. Inform. Teknol. , vol. 2, no. 1, pp. 1–9, 2021, doi: 10.37373/infotech.v2i1.99.
[14]  Iskandar and Umar Tsani Abdurrahman, “Implementasi Aplikasi Asistensi Guru Di Kelas Dengan Teknik Geofencing Berbasis Android,” INFOTECH  J. Inform. Teknol. , vol. 1, no. 1, pp. 15–28, 2020, doi: 10.37373/infotech.v1i1.32.
[15]  T. Puspa, R. Sanjaya, A. Fauzi, A. Fitri, and N. Masruriyah, “Analisis sentimen ulasan pada e-commerce  shopee  menggunakan  algoritma  naive  bayes  dan  support  vector  machine Analysis of review sentiment on shopee e-commerce using the naive bayes algorithm and support vector machine,” vol. 4, pp. 16–26, 2023, doi: 10.37373/infotech.v4i1.422.