Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) DOI: https: //doi.org/10.20884/1.jutif.2022.3.6.416 Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1623-1630 p-ISSN: 2723-3863 e-ISSN: 2723-3871

## IMPLEMENTATION OF THE MULTIFACTOR EVALUATION PROCESS METHOD FOR THE ELIGIBILITY OF PROVIDING ADVANCED TEACHER PROFESSIONAL ALLOWANCES AT THE EDUCATION OFFICE OF ASAHAN REGENCY
Frans Andrean Hasibuan *1 , William Ramdhan 2 , Wan Mariatul Kifti* 3
1,2,3 Sistem Informasi, Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Royal Kisaran, Indonesia Email: 1 andreanhasibuan6@gmail.com , 2 william.ramdhan052@gmail.com , 3 kifti.inti@gmail.com
(Naskah masuk: 25 Juni 2022, Revisi: 7 Juli 2022, diterbitkan: 26 Desember 2022)

## Abstract
The teacher certification program is a way to improve the quality of teachers so that the quality of education is increasing.  Where  the  performance  appraisal  process  for  each  certification  teacher  is  carried  out  every  six months, namely by providing a report that is assessed by the teacher certification/standardization worker team, where the teacher performance appraisal report is still carried out in file collection and archived so as to allow for  inaccuracies  in  the  data  and  values  given  so  that  it  This  will  affect  the  selection  of  teacher  certification eligibility. The method used in this research is the MFEP method which is one of the methods of decision support systems. This method  was chosen because it is more efficient  than other methods included in the completion of Multi  Attribute  Decision  Making (MADM).  Utilization  of MFEP  requires  a  relatively  shorter  calculation  time. Based on this, in selecting the feasibility of providing teacher professional allowances or teacher certification, it is  necessary  to  build  a  decision  support  system  design  for  the  feasibility  of  providing  advanced  teacher professional allowances at the Asahan District Education Office. The results obtained are the highest preference score  of  4,435  named  Siti  Khairani  Butar-Butar  and  the  results  of  the  system  implementation  can  help performance  in  the  selection  of  certification  teachers.  So  it  can  be  concluded  that  this  system  can  provide convenience  in  obtaining  assessment  results  effectively  on  a  decision  support  system  for  the  feasibility  of providing advanced teacher professional allowances at the Asahan District Education Office.
Keywords : Advanced Teacher Profession, Allowance, MFEP Method

## IMPLEMENTASI METODE MULTIFACTOR EVALUATION PROCESS KELAYAKAN PEMBERIAN TUNJANGAN PROFESI GURU LANJUTAN PADA DINAS PENDIDIKAN KABUPATEN ASAHAN

## Abstrak
Program  sertifikasi  guru  merupakan  cara  untuk  meningkatkan  kualitas  guru  sehingga  kualitas  pendidikan semakin  meningkat.  Dimana  proses  penilaian  kinerja  setiap  guru  sertifikasi  dilaksanakan  setiap  enam  bulan sekali  yaitu  dengan  memberikan  laporan  yang  dinilai  oleh  tim  pekerja  sertifikasi/standarisasi  guru,  dimana laporan penilaian kelayakan kinerja guru masih  dilakukan secara pengumpulan berkas dan diarsipkan sehingga memungkinkan  adanya  ketidaktepatan  data  maupun  nilai  yang  diberikan  sehingga  hal  tersebut  akan mempengaruhi pemilihan kelayakan sertifikasi guru. Adapun metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode MFEP yang merupakan salah satu metode sistem pendukung keputusan. Metode ini dipilih karena lebih efisien dibandingkan metode lain yang termasuk dalam penyelesaian Multy Attribute Decision Making (MADM) . Pemanfaatan MFEP membutuhkan waktu perhitungan yang relatif lebih singkat. Berdasarkan hal tersebut dalam penyeleksian kelayakan pemberian tunjangan profesi guru atau sertifikasi guru, maka perlu dibangun rancangan sistem pendukung keputusan untuk kelayakan pemberian tunjangan profesi guru lanjutan pada Dinas Pendidikan Kabupaten Asahan. Hasil yang diperoleh adalah nilai prefensi tertinggi yaitu 4,435 bernama Siti Khairani Butar- Butar  dan  hasil  implentasi  sistem  dapat  membantu  kinerja  dalam  pimilihan  guru  sertifikasi.  Sehingga  dapat disimpulkan  sistem  ini  dapat  memberikan  kemudahan  dalam  memperoleh  hasil  penilaian  secara  efektif  pada sistem pendukung keputusan untuk kelayakan pemberian tunjangan profesi guru lanjutan pada Dinas Pendidikan Kabupaten Asahan.
Kata kunci : Metode MFEP, Pemberian Tunjangan, Profesi Guru Lanjutan

## 1. PENDAHULUAN
Pada  era  sekarang  yang  sering  disebut  era globalisasi,  institusi  pendidikan  formal  mengemban tugas  penting  untuk  menyiapkan  sumber  daya manusia  (SDM)  Indonesia  berkualitas  di  masa depan.  Di  lingkungan  pendidikan  guru  profesional memegang  kunci  utama  bagi  peningkatan  mutu SDM  masa  depan  dan  guru  merupakan  tenaga profesional yang melakukan tugas pokok dan fungsi meningkatkan  pengetahuan,  keterampilan  dan  sikap peserta  didik  sebagai  aset  manusia  Indonesia  untuk masa  depan.  Program  sertifikasi  guru  merupakan cara  untuk  meningkatkan  kualitas  guru  sehingga kualitas  pendidikan  semakin  meningkat.  Untuk menentukan  guru  yang  memiliki  prioritas  untuk mendapatkan  tunjangan  guru  dengan  guru  sering kali menghasilkan keputusan yang berbeda dari yang semestinya hal ini menyebabkan hasil keputusannya menjadi kurang tepat maka diperlukan sebuah sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Multifactor Evaluation Process (MFEP) .
Kegiatan  pemberian  tunjangan  profesi  guru pada  Dinas  Pendidikan  Kabupaten  Asahan,  Dimana proses  penilaian  kinerja  setiap  guru  sertifikasi dilaksanakan  setiap  enam  bulan  sekali  yaitu  dengan memberikan  laporan  yang  dinilai  oleh  tim  pekerja sertifikasi/standarisasi guru, dimana laporan penilaian  kelayakan  kinerja  guru  masih  dilakukan secara pengumpulan berkas dan diarsipkan sehingga memungkinkan  adanya  ketidaktepatan  data  maupun nilai  yang  diberikan  sehingga  hal  tersebut  akan mempengaruhi pemilihan kelayakan sertifikasi guru.
Dalam  penelitian  ini  dipilih  metode  MFEP untuk menetukan penilaian keputusan untuk kelayakan  pemberian  tunjangan  profesi  guru lanjutan.  Metode  ini  lebih  efisien  dibandingkan metode  lain  yang  termasuk  dalam  penyelesaian Multy Attribute Decision Making (MADM) . Pemanfaatan
MFEP membutuhkan waktu perhitungan yang relatif lebih singkat. MFEP adalah metode  kuantitatif  yang  menggunakan weighting system.  Pengambilan  keputusan  MFEP, keputusan diambil  secara  subyektif  dan  intuitif menimbang berbagai  faktor  yang  mempunyai pengaruh  penting terhadap  alternatif  pilihan  mereka dalam  MFEP seluruh  kriteria  yang  menjadi  factor penting  dalam melakukan  pertimbangan  diberikan pembobotan ( weighting ) yang sesuai [1].
Berdasarkan  hal  tersebut  dalam  penyeleksian kelayakan  pemberian  tunjangan  profesi  guru  atau sertifikasi  guru,  maka  perlu  dibangun  rancangan sistem  implementasi  metode  MFEP  pada  sistem pendukung  keputusan  untuk  kelayakan  pemberian tunjangan  profesi  guru  lanjutan  pada  Dinas Pendidikan Kabupaten Asahan. Selain itu, diharapkan  implementasi  metode  pada  sistem penilaian  lebih  efektif  dan  bersifat  objektif  dalam menentukan  penilaian  sertifikasi  guru  sesuai kebutuhan. Sistem ini dapat memberikan kemudahan dalam  memperoleh  hasil  penilaian  secara  efektif
pada  sistem  pendukung  keputusan  untuk  kelayakan pemberian  tunjangan  profesi  guru  lanjutan  pada Dinas Pendidikan Kabupaten Asahan.
Penelitian  ini  dilakukan  agar  dapat  hasil  yang lebih  akurat  dalam  memberikan  rekomendasi  bagi pengambil  keputusan.  Alat  bantu  pendukung keputusan  ini  diharapkan  dapat  memberikan perhitungan  yang  tepat  bagi  guru  yang  menerima tunjangan, sehingga pendukung keputusan Pemberian  Tunjangan  Profesi  Guru  Lanjutan    ini diharapkan dapat memberikan solusi yang tepat bagi Kepala Dinas Pendidikan Kabupaten Asahan.
Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya yang pernah dilakukan,  penelitian tentang pemilihan pegawai  honerer  kelurahan  babura  menghasilkan Metode Multi  Factor  Evaluation  Process (MFEP) dapat membantu pihak Kelurahan dalam menentukan  siapa  yang  akan  terpilih  untuk  menjadi pegawai  honor  di  kantor  tersebut  [2].  Penelitian tentang  penentuan  prioritas  perbaikan  jalan  rusak menghasilkan  sistem  yang  telah  dibangun  dengan metode  MFEP  dapat  diterapkan  untuk  kasus penentuan prioritas  perbaikan  jalan  rusak  [3]. Penelitian  tentang  penentuan  tempat  pembuangan akhir  menghasilkan  sistem  pendukung  keputusan dalam  memilih  Tempat  Pembuagan  Akhir  (TPA)  di Kabupaten  Lamandau  menggunakan  metode Multi Factor Evaluation Process (MFEP) memiliki tingkat konsistensi kesalahan kurang dari 5% [4]. Penelitian tentang  penentuan  pangan  layak  konsumsi  di  masa pandemic  covid-19  dengan  MFEP  menghasilkan sebuah  sistem  pendukung keputusan  dapat  menjadi solusi  agar  masyarakat  mengetahui  dengan  mudah pangan  yang  layak untuk  dikonsumsi  selama  masa pandemi  [5] . Penelitian  tentang  penentuan  produk minyak  goring kemasan  dikalangan  masyarakat, hasil  dari  peroses  MFEP  dapat  menjadi  sebuah system  pendukung  keputusan  dalam  menentukan produk mana yang paling laku dan baik di kalangan masyarakat  [6].  Penelitian  tentang  rekomendasi maskapai  penerbangan dengan MFEP menghasilkan garuda Indonesia merupakan maskapai  penerbangan yang  akan  direkomendasi  dengan  nilai  tertinggi yaitu 4.264 [7].

## 2. METODE PENELITIAN
Adapun metode penelitian dalam penelitian ini adalah  metode  kualitatif  yaitu  metode  yang  lebih menekankan pada aspek pemahaman secara mendalam terhadap suatu masalah dari pada melihat permasalahan untuk penelitian generalisasi.  Berikut ini  metode  penelitian  dan  tahapan-tahapan  untuk menyelesaikan penelitian.
1. Identifikasi Masalah Identifikasi  masalah  merupakan  sebagai  langkah awal  penelitian.  Melakukan  identifikasi  masalah dengan menjelaskan apa masalah yang ditemukan.
Frans Andrean Hasibuan, dkk, Implementasi Metode Multifactor Evaluation Process … 1625
2. Studi Literatur Studi  literatur  dilakukan  dengan  pencarian landasan-landasan  teori  yang  diperoleh  dari berbagai  sumber  untuk  melengkapi  konsep  dan teori,  sehingga  memiliki  landasan  dan  keilmuan yang baik dan sesuai.
3. Pengumpulan Data Pengumpulan  data  dilakukan  guna  memperoleh informasi  yang  dibutuhkan  dalam  rangka mencapai  tujuan  penelitian.  Sementara  itu instrumen  pengumpulan  data  merupakan  alat yang  digunakan  untuk  mengumpulkan  data. Karena berupa alat, maka instrumen pengumpulan  data  dapat  berupa wawancara  dan observasi . Berikut  ini  data  yang  akan  digunakan dalam penelitian ini terlihat pada tabel 1 berikut.
4. Analisis Sistem Setelah  melakukan  pengumpulan  data  maka peneliti membuat analisis sistem bertujuan untuk mengetahui sistem pendukung keputusan Pemberian  Tunjangan  Profesi  Guru  Lanjutan. Analisa  sistem  yang  ada  ini  perlu  dilakukan sebelum melakukan analisa permasalahan, kelemahan-kelemahan  sistem,  dan  kebutuhan sistem.
5. Desain Sistem Dalam  mendesain  sistem  ini  hal-hal  yang dilakukan  adalah  sebagai  berikut  membuat perancangan  pemodelan  menggunakan  aliran sistem informasi, dan Unified Modelling Language UML  seperi use  case  diagram dan class diagram , dan tampilan sistem.
6. Implementasi dan Hasil Sistem Setelah  uji  coba  sistem  dilakukan  maka  tahap selanjutnya  merupakan  tahap  implementasi sistem di mana tahap ini adalah tahap penerapan sistem  yang  nantinya  akan  membantu  dalam mengurangi dan menghilangkan masalah- masalah yang ada.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  adalah sistem berbasis komputer interaktif, yang membantu para  pengambil  keputusan  untuk  menggunakan  data dan  berbagai  model  untuk  memecahkan  masalah- masalah  tidak  terstruktur  [8]. Sistem  Pendukung Keputusan (SPK) adalah sebuah alat yang digunakan dalam  membantu  pengambil  kebijakan  dalam menentukan keputusan berdasarkan ketentuan tertentu  untuk  menilai  sebuah  objek  tertentu  dan mendapatkan  nilai  diskrit  dari  objek  tersebut sehingga  dapat  dilakukan  perankingan  untuk mendapatkan objek terbaik  [9].  Metode pada  sistem pengambil  keputusan  dapat  dipergunakan  untuk menyelesaikan permasalahan  berdasarkan  analisa data [10].
Decision  Support  System (Sistem  Pendukung Keputusan) terdiri dari empat subsistem yang saling berhubungan yaitu [11]:
1. Subsistem Manajemen Data Subsistem  manajemen  data  meliputi  basis  data yang  terdiri  dari  data-  data  yang  relevan  dengan
keadaan dan dikelola oleh software yang disebut
Database Management System (DBMS).
Manajemen data dapat diinterkoneksikan dengan data ware  house perusahaan,  suatu  repositori untuk  data  perusahaan  yang  relevan  untuk mengambil keputusan.
2. Subsistem Manajemen Model Subsistem  manajemen  model  berupa  paket software yang  berisi  model-model financial , statistik, ilmu manajemen, atau model kuantitatif yang  menyediakan  kemampuan  analisa  dan manajemen software yang  sesuai. Software ini disebut sistem manajemen basis model.
3. Subsistem Dialog ( User Interface Subsystem ) Subsistem  dialog  ( User  Interface  Subsystem ) merupakan subsistem yang dapat digunakan oleh user untuk  berkomunikasi  dengan  sistem  dan juga  member  perintah  SPK. Web  browser memberikan struktur antarmuka pengguna grafis yang  familiar  dan  konsisten.  Istilah  antarmuka pengguna  mencakup  semua  aspek  komunikasi antara pengguna dengan sistem.
4. Subsistem  Manajemen  Berbasis  Pengetahuan ( Knowledge-Based Management Sub System )
Subsistem  manajemen  berbasis  pengetahuan merupakan  subsistem  yang  dapat  mendukung subsistem  lain  atau  berlaku  sebagai  komponen yang berdiri sendiri ( independent ). Metode Multi  Factor  Evalution  Process (MFEP) merupakan  salah  satu  metode  kuantitatif yang menggunakan  sistem  pembobotan  dalam pengambilan keputusan.  Pada  metode  MFEP  ini pengambil keputusan akan menimbang faktor-faktor yang mempunyai  pengaruh  penting  terhadap alternative pilihan secara subjektif dan intuitif [12]. Dalam perhitungannya, metode MFEP memilki prosedur sebagai berikut:
1. Penentuan kriteria Penting ( Weight Factor ) Kriteria ditentukan oleh manajemen berdasarkan kepentingan suatu tunjangan profesi. 2. Pemberian Bobot
3. Menentukan nilai bobot pada setiap faktor kepentingan dengan rumus WF1 + WF2 + WF3+.....+ WFn=1 (1) Dimana:
WFn  = Weight  Factor ke-n Dengan  ketentuan bahwa  nilai  total pembobotan  setiap  factor kepentingan adalah 1 (Σ pembobotan= 1).
4. Evaluasi Factor  Weight Data evaluasi  faktor penting  dari  tiap alternatif  dapat  dianalisis
dengan menggunakan rumus :
x=(WF1*a11)+(WF2*a21)+(WF3*a31)+ ...+(WFn*an) (2) Dimana: x = Weight Evaluation

## 1626 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1623-1630
WF = Weighted Factor a = Evaluation Factor
n= Jumlah Faktor
5. Menghitung Total Weighted Evaluation X = (x1+x2+x3+......)/n (3)
Dimana:
X = Total Weighted Evaluation
x = Weighted Evaluation
n = Jumlah Faktor [13].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian  yang    dilakukan  dengan  menyusun UML salah satunya adalah use case diagram. UML
(Unified  Modeling  Language)  adalah  salah  satu standar  bahasa  yang  banyak  digunakan  di  dunia industri untuk mendefinisikan requirement, membuat  analisis  dan  disain,  serta  menggambarkan arsitektur  dalam  pemrograman  berorientasi  objek [14].

## 3.1 Use Case Diagram
Use case diagram adalah rangkaian atau uraian sekelompok yang  saling  terkait  dan  membentuk sistem  secara teratur  yang  dilakukan  atau  diawasi oleh sebuah aktor [15]. Berikut ini use case diagram dalam penelitian ini terlihat pada gambar 1 berikut.
Gambar 1. Use Case Diagram
Pada gambar 1 tersebut, sistem akan  memiliki 1  pengguna  yaitu  admin  yang  akan  mengelola  data sampai menghasilkan perhitungan dan laporan akhir dari sistem yang dibuat.

## 3.2 Class Diagram
Class diagram merupakan model yang menggambarkan  struktur  dan  deskripsi  class  serta
dapat  menghubungkan  antara  class  yang  lain.  Class diagram  menjelaskan  model  yang  digunakan  dalam perancangan  atribut  dan  fungsi-fungsi  yang  akan digunakan  untuk  membangun  sistem  baru  [16]. Berikut  ini class  diagram dalam  penelitian  ini terlihat pada gambar 2 berikut.
Gambar 2. Class Diagram
Terdapat lima kelas yang  ditunjukkan  gambar 2 tersebut  yaitu  kelas admin , kriteria, alternatif, dan nilai  hasil.  Kelas admin memiliki  relasi  satu  ke banyak  terhadap  kelas  data  kriteria,  artinya satu admin mengolah  banyak  kriteria.  Begitu  juga Kelas admin memiliki relasi satu ke banyak terhadap kelas  data  alternatif,  artinya  satu admin mengolah banyak  alternatif.  Dan  kelas  kriteria  memiliki relasi banyak  kesatu,  artinya  banyak  kriteria  yang  dimiki satu  alternatif.  Sementara  untuk  nilai  hasil merupakan  relasi dependency (ketergantungan) terhadap kelas alternatif.

## 3.3 Implementasi Hasil
Implementasi hasil merupakan tahap penerapan sistem yang telah dirancang dan disetujui perancangannya.  Dalam  tahap  implementasi  juga dijelaskan  mengenai  penerapan  aplikasi  yang dibangun.  Berikut  ini  tampil  awal  pengguna  untuk melakukan login pada  tampilan  hasil  gambar  3 berikut.

## Gambar 3. Halaman Login
Setelah  melakukan  login,  pengguna  akan masuk ke halaman utama terlihat pada tampilan hasil gambar 4 berikut.
Gambar 4. Halaman Utama Selanjutnya pengguna akan melakukan pengisian  data  kriteria  yang  terlihat  pada  tampilan hasil gambar 5 berikut.

## Gambar 5. Halaman Data Kriteria
Pada gambar 5 tersebut data kriteria merupakan kriteria  sebagai  penilaian  kemudian  dilanjutkan pengguna dalam melakukan pengisian data alternatif yang terlihat pada tampilan hasil gambar 6 berikut.

## Gambar 6. Halaman Data Alternatif
Pada  gambar  6  tersebut  data  alternatif  yang merupakan  data-data  guru,  selanjutnya  pengguna
akan melakukan perhitungan dalam sistem.   Berikut ini  hasil  bobot  kriteria  terlihat  pada  gambar  7 berikut.

## Gambar 7. Halaman Bobot Kriteria
Pada  gambar  7  bobot  kriteria  yang  merupakan hasil  dari  data  kriteria  pada  gambar  5  dan selanjutnya pengguna akan melihat hasil perhitungan normalisasi  berdasarkan  penerapan  metode  MFEP terlihat hasil pada gambar 7 berikut.

## Gambar 7. Halaman Normalisasi
Selanjutnya akan diketahui hasil sesuai dengan tahapan  metode  MFEP  sehingga  mendapatkan  hasil perhitungan dan rangking dalam sistem yaitu terlihat hasil pada gambar 8 berikut.

## Gambar 8. Hasil Perangkingan
Pada  gambar  8  tersebut,  hasil  perangkingan yang  dihasilkan  sistem  mendapatkan  hasil  yang sama  seperti  Tabel  3.  Hasil Weight  Evaluation . Maka  sistem  yang  dibuat  dapat  diartikan  berjalan sesuai dengan penerapan metode MFEP.

## 3.4 Kelayakan Pemberian Tunjangan Guru
Langkah  awal  dalam  metode  MFEP  yaitu menentukan bobot kriteria yaitu terlihat pada tabel 1 berikut ini.
Tabel 1. Faktor dan Bobot Kriteria No Faktor Bobot(w) 1 Kualifikasi Akademik 0.1739 2 Jumlah Pemilikan Sertifikat Pendidik 0.1304 3 Jabatan 0.1739 4 Jam Mengajar 0.1304 5 Masa Kerja 0.1304 6 Golongan 0.1304 7 Usia 0.1304 Total ( ) 1
Selanjutnya  melakukan  proses  perhitungan weight  evaluation yang  merupakan  proses perhitungan  bobot  pada  tabel  1  dengan factor weight dan factor  evaluation yaitu  data  yang dikumpulkan  yang  terlihat  hasil  pada  tabel  2 berikut. Tabel 2. Hasil Weight Evaluation No Nama Guru C1 C2
C3
C4
C5
C6 C7 1 Ariani Syafitri 0,870 0,522 0,870 0,652 0,522 0,391 0,391 2 Eka Wati 0,870 0,522 0,870 0,522 0,391 0,522 0,652 3 Annisa Suci Lestari 0,696 0,391 0,870 0,522 0,391 0,652 0,522 4 Lestari 0,870 0,652 0,522 0,261 0,522 0,522 0,391 5 Robiyati 0,522 0,522 0,696 0,522 0,261 0,522 0,391 6 Siti Maharani 0,696 0,522 0,696 0,522 0,522 0,522 0,522 7 Aning Sundari 0,522 0,391 0,522 0,522 0,522 0,391 0,391 8 Yuni Asnita 0,696 0,391 0,696 0,391 0,522 0,391 0,391 9 Jisman Hinopli Saragi 0,522 0,391 0,522 0,522 0,391 0,261 0,391 10 Yuwanda 0,870 0,522 0,522 0,391 0,522 0,522 0,522 11 Siti Khairani Butar-Butar 0,870 0,652 0,696 0,522 0,652 0,522 0,522 12 Rina Mariana Nababan 0,522 0,391 0,522 0,391 0,391 0,652 0,652 13 Septiyani Sirait 0,696 0,391 0,522 0,391 0,522 0,522 0,652 14 Yuni Rahmadani 0,522 0,391 0,522 0,261 0,522 0,391 0,391 15 Retno Wahyuni 0,696 0,391 0,870 0,391 0,391 0,522 0,522 16 Budiman 0,522 0,391 0,522 0,652 0,522 0,391 0,522 17 Tri Suci Mayang Sari 0,522 0,652 0,870 0,522 0,652 0,522 0,391 18 Dewi Purnamasari 0,696 0,391 0,696 0,261 0,391 0,261 0,522 19 Kiki Astri Pratiwi 0,522 0,522 0,522 0,261 0,261 0,391 0,391 20 Agustina Siregar 0,870 0,391 0,522 0,652 0,391 0,391 0,391 21 Nelti Herawati Sitorus 0,522 0,391 0,522 0,522 0,391 0,261 0,261 22 Nita Santika 0,696 0,391 0,522 0,652 0,391 0,652 0,522 23 Musthofa Halim 0,696 0,391 0,522 0,652 0,391 0,522 0,261 24 Nur Fajariyani 0,696 0,391 0,522 0,652 0,522 0,522 0,391 25 Emi Agustina 0,870 0,391 0,696 0,652 0,261 0,391 0,391 26 Khadijah 0,522 0,391 0,522 0,652 0,652 0,261 0,391
Frans Andrean Hasibuan, dkk, Implementasi Metode Multifactor Evaluation Process … 1629
27 Sri Wahyuni 0,696 0,391 0,522 0,652 0,391 0,261 0,391 28 Eka Suhendri 0,522 0,391 0,522 0,522 0,522 0,391 0,522 29 Robiatul Adawiyah 0,696 0,391 0,522 0,652 0,391 0,522 0,391 30 Sahara 0,522 0,391 0,522 0,652 0,391 0,391 0,261
Selanjutnya  melakukan  penjumlahan  seluruh hasil weight evaluation untuk memperoleh total hasil evaluasi.  Maka  mendaptkan  hasil  pada  tabel  3 berikut.
Tabel 3. Hasil Penjumlahan dan Rangking No Nama Guru Prefensi Ranking 1 Ariani Syafitri 4,217 3 2 Eka Wati 4,348 2
3
Annisa Suci Lestari 4,043 5 4 Lestari 3,739 10 5 Robiyati 3,435 20 6 Siti Maharani 4,000 6 7 Aning Sundari 3,261 24 8 Yuni Asnita 3,478 18 9 Jisman Hinopli Saragi 3,000 28 10 Yuwanda 3,870 7 11 Siti Khairani Butar- Butar 4,435 1 12 Rina Mariana Nababan 3,522 16 13 Septiyani Sirait 3,696 12 14 Yuni Rahmadani 3,000 27 15 Retno Wahyuni 3,783 9 16 Budiman 3,522 17 17 Tri Suci Mayang Sari 4,130 4 18 Dewi Purnamasari 3,217 25 19 Kiki Astri Pratiwi 2,870 29 20 Agustina Siregar 3,609 14 21 Nelti Herawati Sitorus 2,870 30 22 Nita Santika 3,826 8 23 Musthofa Halim 3,435 19 24 Nur Fajariyani 3,696 11 25 Emi Agustina 3,652 13 26 Khadijah 3,391 22 27 Sri Wahyuni 3,304 23 28 Eka Suhendri 3,391 21 29 Robiatul Adawiyah 3,565 15 30 Sahara 3,130 26
Berdasarkan  hasil  perhitungan  metode  MFEP tersebut  menghasilkan  rangking  1  Siti  Khairani Butar-Butar  dengan  nilai  prefensi  tertinggi  yaitu 4,435,  sehingga  mendapatkan  kelayakan  pemberian tunjangan guru lanjutan.

## 4. DISKUSI
Dari  hasil  penerapan  metode  MFEP  yang dilakukan  yang  dimulai  dengan  menentukan  bobot kriteria sampai menghitung hasil akhir bobot weight evaluation mendapatkan  nilai  akhir  perangkingan dengan nama guru Siti Khairani Butar-Butar dengan nilai  prefensi  4,435.  Hasil  tersebut  dapat  dijadikan sebagai bahan pertimbangan instansi dalam pengambilan keputusan kelayakan pemberian tunjangan  guru  lanjutan.  Hasil  akhir  metode  MFEP ini  digunakan  untuk  membantu  pengambilan keputusan  tetapi  keputusan  akhir  diambil  oleh seseorang yang berwewenang mengambil keputusan.
Selanjutnya  sistem  yang  berjalan  selama  ini masih  dalam  implementasi  hasil  yang  diperoleh adalah sistem yang membantu mempermudah dalam pengambilan  keputusan  sesuai  dengan  penerapan
metode  MFEP.  Sistem  ini  menghasilan  rangking sesuai dengan pengujian manual dan sistem tersebut dapat  berjalan  dengan  baik  dan  dapat  membantu pengambilan keputusan kelayakan pemberian tunjangan guru lanjutan menjadi lebih cepat.

## 5. KESIMPULAN
Kesimpulan  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini adalah metode MFEP mampu memberikan informasi kelayakan pemberian tunjangan profesi guru dengan mendapatkan hasil akhir tertinggi dengan total 4,435 yaitu guru Siti Khairani Butar-Butar. Sehingga hasil tersebut  dapat  memberikan  alternatif  pengambilan keputusan penilaian guru sertifikasi.
Penerapan aplikasi sistem pendukung keputusan  dalam    menentukan  pemberian  tunjangan profesi guru lanjutan di Dinas Pendidikan Kabupaten  Asahan  menghasilkan  sebuah  sistem yang dapat menentukan hasil yang lebih objektif dan efesien.  Sehingga  dapat  mempermudah  kinerja dalam pengambilan keputusan menentukan pemberian  tunjangan  profesi  guru  lanjutan  di  Dinas Pendidikan Kabupaten Asahan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  R.  Hidayatullah,  S.  Sumijan,  and  Y. Yunus,  “Accuracy  in  Identifying  Talent  for Advanced  Students  Using  the  Multifactor Evaluation  Process  (MFEP)  Method,” J.  Inf. dan  Teknol. ,  vol.  2,  pp.  151–155,  2020,  doi: 10.37034/jidt.v2i4.112.
[2] S.-  Supiyandi,  A.  P.  U.  Siahaan,  and  A. Alfiandi,  “Sistem  Pendukung  Keputusan
Pemilihan Pegawai Honorer Kelurahan Babura  dengan  Metode  MFEP,” J.  Media Inform.  Budidarma ,  vol.  4,  no.  3,  p.  567, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i3.2107.
[3] D.  H.  Subhi  and  M.  S.  Alim,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Prioritas Perbaikan  Jalan  Rusak  Dengan  Metode Multifactor  Evaluation  Process  (  MFEP  )  ( Studi  Kasus  Kabupaten  Bojonegoro  ),” Semin.  Inform.  Apl.  Polinema ,  pp.  124–129, 2020, [Online]. Available:
http://jurnalti.polinema.ac.id/index.php/SIAP/ article/view/751%0Ahttp://jurnalti.polinema. ac.id/index.php/SIAP/article/download/751/2 57.
[4] R.  Hidayat,  A.  Irmayanti,  and  M.  Tommy, “Implementasi  Multi  Factor  Evaluation Process untuk Penentuan Tempat Pembuangan Akhir Berbasis Web
Aplication,” Edumatic  J.  Pendidik.  Inform. , vol.  4,  no.  2,  pp.  103–111,  2020,  doi: 10.29408/edumatic.v4i2.2635.
1630 Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) , Vol. 3, No. 6, Desember 2022, hlm. 1623-1630
[5] N. Marpaung and M. Handayani, “Penentuan Pangan  Layak  Konsumsi  Di  Masa  Pandemi Covid-19 Dengan Sistem Pendukung
Keputusan  Menggunakan  Metode  Mfep,”
Prosiding-Seminar  Nas.  Teknol.  Inf.  Ilmu
Komput. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  231–238,  2020,
[Online]. Available: https://covid19.go.id/.
[6] S. M. Dewi, A. N. Syahputri, K. Deni, and ..., “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan Produk Minyak Goreng Kemasan dikalangan Masyarakat  dengan  Metode  MFEP  (Multi Factor Evaluation  Process),” Semin.  Nas.  … , pp.  577–580,  2022,  [Online].  Available: http://prosiding.seminar- id.com/index.php/sensasi/article/view/675%0 Ahttp://prosiding.seminar- id.com/index.php/sensasi/article/download/67
5/642. [7] C.  Budihartanti,  Y.  N.  Dewi,  and  I. Purnamasari,  “Penerapan  Metode  Multi Factor Evaluation Process Dalam Rekomendasi Maskapai Penerbangan,” J. Inf.
Syst. Informatics Comput. , vol. 5, no. 1, p. 16, 2021, doi: 10.52362/jisicom.v5i1.466.
[8] A.  Ramadani,  A.  P.  Lubis,  and  Santoso, “Analysis  of  Profile  Matching  Method  for
Computer-Based National Assessment Proctor  Selection  Dss  At  Sdn  013863  Silo Analisis Metode Profile Matching Untuk Spk Pemilihan Proktor Asesmen Nasional
Berbasis  Komputer  (  Anbk  )  Pada  Sdn 013863  Silo,” J.  Tek.  Inform. ,  vol.  3,  no.  1, 2022.
[9] A.  Ahmad  and  Y.  I.  Kurniawan,  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pegawai Terbaik  Menggunakan  Simple  Additive Weighting,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp.
101–108, 2020,
doi:
10.20884/1.jutif.2020.1.2.14. [10] N. Diaz and Sulindawaty, “Sistem
Pendukung  Keputusan  Seleksi  Calon  Peserta Paskibraka  Kabupaten  Karo  Menggunakan Profile Matching,” J. Tek. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 87–91,
2020,
doi: 10.20884/1.jutif.2020.1.2.28.
[11] L.  A.  Latif,  M.  Jamil,  and  S.  H.  I.  Abbas, Buku  Ajar:  Sistem  Pendukung  Keputusan Teori dan Implementasi . Deepublish, 2018.
[12] B.  H.  Yanto  and  Y.  Yunus,  “Evaluasi
Penentuan  Kelayakan  Pemberian  Subsidi Listrik  dengan  Metode  MFEP,” J.  Inform.
Ekon. Bisnis , vol. 3, pp. 109–114, 2021, doi: 10.37034/infeb.v3i3.91.
[13] A.  Nata  and  Y.  Apridonal,  “Kombinasi
Metode  Ahp  Dan  Mfep  Dalam  Upaya Meningkatkan  Kualitas  Penerima  Bantuan Siswa  Miskin,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol. dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  179– 186, 2020, doi: 10.33330/jurteksi.v6i2.597.
[14] N. Putra, D. R. Habibie, and I. F. Handayani, “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Supplier  Pada  Tb.Nameene  Dengan  Metode Simple Additive Weighting (Saw),” Jursima , vol. 8, no. 1, p. 45, 2020, doi: 10.47024/js.v8i1.194.
[15] H. Kurniawan, W. Apriliah, I. Kurnia, and D. Firmansyah,  “Penerapan  Metode  Waterfall Dalam Perancangan Sistem Informasi Penggajian Pada Smk Bina Karya Karawang,” J.  Interkom  J.  Publ.  Ilm.  Bid. Teknol.  Inf.  dan  Komun. ,  vol.  14,  no.  4,  pp. 13–23, 2021, doi: 10.35969/interkom.v14i4.78. [16] Y.  Anggraini,  D.  Pasha,  and  A.  Setiawan, “Sistem Informasi Penjualan Sepeda Berbasis Web  Menggunakan  Framework  Codeigniter (Studi Kasus : Orbit Station),” J. Teknol. dan Sist.  Inf. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  64–70,  2020,
[Online].
Available:
http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI.