Vol. 8 No. 1, Juni, 2024, Hal. 232-241 DOI: 10.29408/edumatic.v8i1.25747

## Sistem Pendukung Keputusan menggunakan Metode Topsis untuk Seleksi Guru Terbaik
Rani Fransiska 1, * , Yessica Siagian 1 , Rohminatin 1
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Royal, Indonesia
* Correspondence: ranifransiska117@gmail.com

## Copyright : © 2024 by the authors
Received: 20 April 2024 | Revised: 22 April 2024 | Accepted: 27 April 2024 | Published: 20 Juni 2024

## Abstrak
Proses  seleksi  guru  terbaik  merupakan  aspek  penting  dalam  memastikan  kualitas  pendidikan  yang optimal di sebuah sekolah. Namun, dalam proses seleksi guru terbaik di SMPN 5 Kisaran seringkali menghadapi  kendala  seperti  subjektivitas,  kurang  efisien,  dan  kurang  transparan.  Penelitian  ini bertujuan  menghasilkan  sistem  pendukung  keputusan  menggunakan  metode  TOPSIS  untuk meningkatkan  objektivitas  dan  efektivitas  dalam  proses  seleksi  guru,  serta  berkontribusi  pada peningkatan  kualitas  pendidikan.  Penelitian  ini  berjenis  pengembangan  menggunakan waterfall meliputi tahapan analisis, desain, implementasi dan pengujian. Tahap analisis untuk mengidentifikasi persyaratan sistem, tahap desain untuk menetapkan antarmuka sistem, tahap implementasi membangun sistem  pendukung  keputusan  berdasarkan  desain  yang  telah  disetujui  dan  tahap  testing  untuk memvalidasi  fungsionalitasnya  menggunakan black  box .  Data  kinerja  guru  dikumpulkan  melalui wawancara, observasi, dan studi dokumentasi. Data kinerja guru akan dianalisis menggunakan metode TOPSIS, yang melibatkan tahapan pembobotan kriteria, perhitungan nilai relatif, dan perankingan guru berdasarkan  nilai  tertinggi.  Hasil  temuan  kami  berupa  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  untuk seleksi guru terbaik. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem ini sudah berjalan dengan baik, dan sesuai  dengan  desain,  serta  model  yang  telah  direncanakan.  Dengan    adanya    sistem    ini,    dapat membantu SMPN 5 Kisaran  dalam  melakukan seleksi guru terbaik.
Kata kunci: sistem pendukung keputusan; topsis; seleksi guru

## Abstract
The  process  of  selecting  the  best  teachers  is  an  important  aspect  of  ensuring  optimal  quality  of education in a school. However, the selection process for the best teachers at SMPN 5 Kisaran often faces obstacles such as subjectivity, lack of efficiency, and lack of transparency. This research aims to produce a decision support system using the TOPSIS method to increase objectivity and effectiveness in  the  teacher  selection  process,  as  well  as  contribute  to  improving  the  quality  of  education.  This research  is  a  development  type  using  waterfall,  including  analysis,  design,  coding,  testing,  and implementation  stages.  The  analysis  stage  is  to  identify  system  requirements,  the  design  stage  is  to determine the system interface, the coding stage is to build the system, and the testing stage is to validate its  functionality  using  a  black  box.  Teacher  performance  data  was  collected  through  interviews, observation, and documentation studies. Teacher performance data will be analyzed using the TOPSIS method, which involves stages of weighting criteria, calculating relative scores, and ranking teachers based on the highest scores. The results of our findings are in the form of a decision support system application for selecting the best teachers. The test results show that this system is running well and by the design and model that has been planned. With this system, it can help SMPN 5 Kisaran in selecting the best teachers.
Keywords: decision support system; topsis; teacher selection

## PENDAHULUAN
Pendidikan memegang peran penting dalam membentuk generasi muda yang berkualitas, menjadi pondasi bagi masa depan bangsa. Guru, sebagai pilar utama dalam sistem pendidikan, bukan  hanya  menyampaikan  materi  pembelajaran,  tetapi  juga  memiliki  dampak  yang signifikan  terhadap  perkembangan  karakter  dan  prestasi  siswa  (Hutahaean,  2014).  Proses seleksi guru terbaik di SMPN 5 Kisaran merupakan aspek krusial dalam memastikan kualitas pendidikan  yang  optimal  di  sekolah  tersebut.  Seleksi  guru  yang  tepat  dapat  memberikan kontribusi signifikan terhadap kemajuan siswa dan prestasi sekolah secara keseluruhan.
Di  SMPN  5  Kisaran,  seleksi  guru  terbaik  dilakukan  setiap  tahun  sebagai  bentuk pengakuan atas kinerja mereka. Dengan  adanya  penilaian  untuk  guru  terbaik,  pihak  sekolah dapat  mengetahui  kualitas guru-guru  yang  mengajar  selama  ini (Sholehah & Maspiyanti, 2020).  Namun,  proses  seleksi  tersebut  masih  dilakukan  secara  manual  sehingga  terdapat beberapa kendala, seperti subjektivitas, kurang efisien, dan kurang transparan. Proses tersebut memakan  waktu  yang  lama,  berpotensi  terjadinya  kesalahan  penilaian,  serta  kurangnya penyimpanan data yang baik.
Oleh karena itu, diperlukan pendekatan yang lebih sistematis dan objektif dalam memilih guru terbaik yang dapat memberikan kontribusi optimal terhadap pengembangan kurikulum, metode  pengajaran,  dan  manajemen  kelas  (Agung,  2021).  Dalam  konteks  ini,  sistem pendukung  keputusan  (SPK)  muncul  sebagai  solusi  yang  potensial  (Nisa  et  al.,  2023; Ramadhan  &  Santika,  2020;  Pinem  et  al.,  2020).  SPK  merupakan  komponen  penting  dari sistem  informasi  yang  bertujuan  untuk  meningkatkan  efektivitas  dalam  proses  pengambilan keputusan  (Ridwan  &  Rahman,  2019;  Sudrajat  et  al.,  2022).  SPK  menggunakan  bantuan teknologi  komputer  melibatkan  penggunaan  data  dan  model  dari  berbagai  sumber  untuk menyelesaikan masalah yang mungkin dianggap tidak terstruktur atau semi terstruktur (Adi & Windarto, 2019; Gusti et al., 2022; Ningsih et al., 2023).
Metode TOPSIS merupakan suatu metode pengambilan keputusan yang didasarkan pada prinsip  bahwa  alternatif  terbaik  bukan  hanya  yang  memiliki  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal positif, tetapi juga yang memiliki jarak terjauh dari solusi ideal negatif (Anggraini & Orisa, 2023).  Kelebihan  utama  dari  metode  ini  adalah  kesederhanaan  konsepnya,  kemudahan pemahamannya,  dan  proses  komputasinya  yang  sederhana,  sehingga  mampu  memberikan solusi yang sangat ideal (Fajar et al., 2022; Sholehah & Maspiyanti, 2020). Metode TOPSIS mampu menggabungkan pertimbangan kualitatif dan kuantitatif dalam pemilihan guru terbaik (Chamid, 2016; Putra et al., 2020; Siddiq & Bandung, 2012).
Penelitian sebelumnya yang membahas penerapan Metode TOPSIS pada proses seleksi, seperti  seleksi  karyawan  di  perusahaan  (Mallu,  2015;  Siagian,  2018),  penentuan  sekolah terbaik (Risnawati, 2018) dan pemilihan guru terbaik (Fajar et al., 2022; Perdana et al., 2022). Pada  penelitian  sebelumnya  hanya  menggunakan  5  kriteria  penilaian  saja,  tidak  secara komprehensif  mencakup  semua  dimensi  yang  relevan  dalam  proses  seleksi  guru,  pemilihan yang lebih umum dan mungkin tidak sepenuhnya sesuai dengan kebutuhan spesifik sekolah, kurang  efektif  dalam  memberikan  gambaran  yang  lengkap  tentang  kinerja  guru,  dengan kebutuhan  yang  tidak  terlalu  kompleks.  Pada  penelitian  ini,  kami  menggunakan  20  data alternatif dengan menggunakan 14 kriteria penilaian yang dapat memberikan gambaran yang lebih lengkap dan rinci tentang kinerja guru, memungkinkan penilaian yang lebih holistik dan mendalam.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  penting  untuk  dilakukan  guna  memberikan kontribusi  pada  pengembangan  metode  seleksi  guru  yang  lebih  efektif  dan  tepat  sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem yang dapat mendukung proses seleksi guru  terbaik  di  SMPN  5  Kisaran  dengan  cara  yang  lebih  obyektif,  efisien,  transparan,  dan akurat, sehingga dapat meningkatkan kualitas pendidikan di sekolah tersebut.

## METODE
Penelitian  ini  merupakan  jenis  penelitian  pengembangan  yang  menggunakan  model waterfall . Tahapan-tahapan dalam pengembangan sistem mencakup analisis kebutuhan untuk seleksi  guru  terbaik  yang  kami  identifikasi  berdasarkan  14  kriteria  penilaian  dengan menggunakan  metode  TOPSIS.  Pada  tahap  desain  sistem  kami  menggunakan  UML  dan perancangan antarmuka. Pada tahap implementasi kami membangun sistem berdasarkan desain yang telah disetujui. Pada tahap pengujian kami menggunakan blackbox untuk memvalidasi fungsionalitas  sistem  yang  telah  kami  kembangkan .  Teknik  pengumpulan  data  meliputi wawancara, observasi, dan studi dokumentasi. Subjek penelitian adalah para guru di SMPN 5 Kisaran, sedangkan objek penelitian adalah pengembangan sistem pendukung keputusan untuk proses seleksi guru terbaik di SMPN 5 Kisaran.
Sistem  pendukung  keputusan  kami  bangun  menggunakan  metode TOPSIS ,  yang merupakan salah satu metode analisis keputusan multi-kriteria untuk memilih alternatif terbaik dari  serangkaian  alternatif  berdasarkan  kriteria  tertentu.  T eknik  analisis  data  yang  kami gunakan adalah secara deskriptif kualitatif, dimana proses representasi data kualitatif seleksi guru terbaik dalam metode TOPSIS melibatkan konversi kriteria kualitatif menjadi data yang dapat diukur dan dinormalisasi.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil
Analisis  kebutuhan  merupakan  tahap  awal  dalam  penelitian  ini,  di  mana  kami mengidentifikasi  kebutuhan  dari  sistem  pendukung  keputusan  untuk  seleksi  guru  terbaik mencakup  kriteria  evaluasi  kinerja  guru,  seperti  menguasai  karakteristik  peserta  didik, pengalaman  mengajar,  komunikasi,  dan  kompetensi  lainnya.  Selanjutnya  kami  memilih metode TOPSIS sebagai pendekatan yang sesuai untuk mengatasi permasalahan dalam seleksi guru terbaik.
Tabel 1. Bobot kriteria Id Nama Jenis Bobot Keterangan 1 C1 Benefit 3 Menguasai karakteristik peserta didik 2 C2 Benefit 3 Menguasai teori belajar dan prinsip-prinsip pembelajaran 3 C3 Benefit 3 Pengembangan kurikulum 4 C4 Benefit 3 Kegiatan pembelajran yang mendidik 5 C5 Benefit 3 Pengembangan potensi peserta didik 6 C6 Benefit 3 Komunikasi dengan peserta didik 7 C7 Benefit 3 Penilaian dan evaluasi 8 C8 Benefit 3 Bertindak sesuai dengan norma agama, hukum, sosbud 9 C9 Benefit 3 Menunjukan pribadi yang dewasa dan teladan 10 C10 Benefit 3 Etos kerja, tanggung jawab, rasa bangga menjadi guru 11 C11 Benefit 3 Bersikap inklusif, objektif, serta tidak diskriminatif 12 C12 Benefit 3 Komunikasi dengan sesama guru, tenaga kependidikan, orang tua, peserta didik, dan masyarakat 13 C13 Benefit 3 Penguasaan materi mata pelajaran yang diampu 14 C14 Benefit 3 Mengembangkan keprofesian melalui tindakan reflektif
Kami dapat mengevaluasi dan membandingkan kinerja setiap guru berdasarkan kriteria yang  telah  ditetapkan.  Metode  TOPSIS  memungkinkan  kami  untuk  menghasilkan  rangking relatif  terhadap  alternatif  guru  dan  menentukan  guru  terbaik  berdasarkan  kedekatan  relatif terhadap  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif.  Hasil  analisis  menggunakan  metode
TOPSIS  memungkinkan  kami  untuk  menentukan  guru  terbaik  yang  paling  memenuhi kebutuhan dan kriteria yang telah ditetapkan dalam penelitian ini.
Pada  tabel  1  bobot  kriteria  merupakan  tabel  yang  berisi  informasi  tentang  tingkat kepentingan atau bobot relatif dari setiap kriteria yang digunakan dalam proses seleksi guru terbaik.  Hasil  dari tabel  bobot  kriteria  digunakan  dalam  perhitungan metode  TOPSIS  untuk memberikan  penilaian  terhadap  setiap  kriteria  dalam  proses  seleksi  guru  terbaik.  Dengan demikian, tabel  bobot  kriteria  merupakan  bagian  penting  dari  pengaturan  sistem  pendukung keputusan  ini,  karena  mereka  memandu  proses  penilaian  yang  terstruktur  dan  berdasarkan prioritas.
Terdapat  20  alternatif  yang  diberi  kode  yaitu,  A1,  A2,  A3,  sampai  dengan  A20  yang merupakan  data  guru  yang  berisi  informasi  tentang  setiap  guru  yang  akan  dievaluasi  dalam proses seleksi guru terbaik. Informasi dalam tabel alternatif data guru akan digunakan sebagai dasar untuk melakukan analisis menggunakan metode TOPSIS. Berikutnya menentukan data skala  nilai  yang  digunakan  sebagai  nilai  alternatif,  merujuk  pada  nilai  yang  diberikan  pada setiap kriteria yang dievaluasi dalam proses seleksi guru terbaik. Setiap kriteria yang dinilai menggunakan skala nilai tertentu,  yang mencerminkan tingkat performa guru dalam kriteria tersebut.  Skala  nilai  berupa  angka  1  hingga  5  dengan  kategori  1=sangat  kurang,  2=kurang, 3=cukup, 4=baik, dan 5=sangat baik. Data skala nilai ini akan digunakan dalam analisis metode TOPSIS atau metode lainnya untuk membandingkan kinerja relatif dari setiap guru berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan.
Gambar 1. Data nilai alternatif
Data nilai alternatif pada gambar 1 merupakan data yang sudah diubah sesuai dengan skala  nilai  merujuk  pada  proses  transformasi  nilai-nilai  mentah  dari  setiap  kriteria  yang dievaluasi menjadi bentuk yang sesuai dengan skala nilai yang telah ditetapkan. Ini melibatkan mengubah nilai mentah menjadi angka yang merepresentasikan tingkat performa guru dalam setiap kriteria. Maksud dari proses ini adalah untuk menyederhanakan dan standarisasi nilai- nilai yang diperoleh dari berbagai sumber atau metode penilaian menjadi format yang dapat dibandingkan dan dianalisis secara konsisten. Dengan mengubah nilai mentah menjadi skala nilai  yang  telah  ditetapkan,  peneliti  dapat  membuat  pembandingan  yang  jelas antara  kinerja relatif dari setiap guru dalam berbagai aspek yang dievaluasi.
Langkah  pertama  dalam  melakukan  perhitungan  menggunakan  metode  TOPSIS  yaitu melakukan  normalisasi  matriks  keputusan  (R),  seperti  pada  gambar  2.  Data  nilai  matriks normalisasi pada gambar 2 merupakan hasil dari proses normalisasi nilai-nilai alternatif yang telah diubah sesuai dengan skala nilai. Maksud dari data nilai matriks normalisasi adalah untuk mengubah setiap nilai alternatif menjadi perbandingan relatif terhadap nilai-nilai yang ada di dalamnya. Ini dilakukan dengan membagi setiap nilai alternatif oleh total nilai dalam kolom yang sesuai.
Gambar 2. Data nilai matriks normalisasi
Selanjutnya menentukan data matriks normalisasi terbobot, atau sering disebut sebagai matriks 𝑌 yang merupakan hasil dari proses normalisasi nilai-nilai alternatif yang telah diberi bobot  sesuai  dengan  tingkat  kepentingan  atau  bobot  dari  setiap  kriteria.  Maksud  dari  data matriks  normalisasi  terbobot  untuk  memberikan  representasi  yang  komprehensif  tentang kinerja  relatif  dari  setiap  alternatif  guru  dalam  setiap  kriteria,  dengan  mempertimbangkan tingkat kepentingan relatif dari masing-masing kriteria tersebut.
Gambar 3. Normalisasi terbobot
Jika nilai bobot normalisasi matriks (Y) sudah dihitung, 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. Data nilai min dan max untuk solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif  pada  gambar  4  merupakan  hasil  dari  proses
identifikasi nilai terendah dan tertinggi dari setiap kriteria dalam matriks normalisasi terbobot. Maksud dari data nilai min dan max untuk memberikan standar perbandingan bagi evaluasi relatif  setiap  alternatif  guru  yang  membantu  dalam  menentukan  alternatif  terbaik  yang memiliki jarak terdekat dengan solusi ideal positif dan jarak terjauh dari solusi ideal negatif.
Gambar 4. Nilai min dan max untuk solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
Gambar 5. Nilai jarak solusi ideal positif
Gambar 6. Nilai jarak solusi ideal negatif
Tabel 2 . Nilai prefrensi Alternatif Vi Alternatif Vi A1 0,86516 A11 0,61246 A2 0,57333 A12 0,62597 A3 0,64389 A13 0,76340 A4 0,67828 A14 0,56874 A5 0,67494 A15 0,61246 A6 0,62597 A16 0,81538 A7 0,59830 A17 0,74998 A8 0,60926 A18 0,54828 A9 0,79708 A19 0,53493 A10 0,64263 A20 0,40964
Data  nilai  jarak  solusi  ideal  positif  pada  gambar  5  merupakan  hasil  pengukuran  jarak setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal  positif  dalam  matriks  normalisasi  terbobot.  Alternatif dengan  jarak  terkecil  dari  solusi  ideal  positif  dianggap  sebagai  yang  terbaik  atau  paling mendekati kriteria ideal yang diinginkan. Data nilai jarak solusi ideal negatif pada gambar 6 merupakan  hasil  dari  pengukuran  jarak  setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal  negatif  dalam matriks normalisasi terbobot.
Hasil pada tabel 2 merupakan hasil akhir dari proses perhitungan metode TOPSIS pada sistem  pendukung  keputusan  untuk  seleksi  guru  terbaik.  Nilai  preferensi  ini  mencerminkan tingkat keunggulan relatif dari setiap alternatif (guru) dalam kriteria yang dievaluasi. Data nilai preferensi  untuk  memberikan  peringkat  terhadap  setiap  alternatif  berdasarkan  kinerja  dalam kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Alternatif  dengan  nilai  preferensi  tertinggi  dianggap  sebagai alternatif  terbaik  atau  paling  mendekati  kriteria  ideal  yang  diinginkan,  sedangkan  alternatif dengan nilai preferensi terendah dianggap sebagai alternatif yang kurang diinginkan.
Sementara itu, data nilai preferensi ini menjadi dasar bagi pengambil keputusan (seperti admin  atau  kepala  sekolah)  untuk  menentukan  guru  terbaik  yang  layak  dipilih  berdasarkan
kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Dengan  demikian,  nilai  preferensi  memungkinkan  pengguna sistem  untuk  mengambil  keputusan  dalam  proses  seleksi  guru  terbaik.  Selanjutnya    pada tahapan  desain , use  case  diagram pada  sistem  seleksi guru terbaik  memberikan gambaran aktifitas  yang  dilakukan  untuk pengelolaan  data,  password,  validasi  dan  lain  sebagainya yang  dapat  dilihat  pada  gambar 7.
Admin/Penilai Kepala Sekolah Validasi Memeriksa Status Login Mengelola Pengguna Input Edit Delete Mengelola Periode Input Edit Delete Mengelola Kriteria Input Edit Delete Mengelola Alternatif Input Edit Delete Halaman Utama Login Logout Mengelola Guru Input Edit Delete Mengelola Mapel Input Edit Delete Mengelola Nilai Ubah Hitung Detail Detail Perhitungan Hasil Seleksi Lihat Hasil Seleksi Guru Halaman Utama Lihat dan Cetak Hasil Seleksi Guru Gambar 7 . Use case diagram
Use case diagram digunakan untuk menggambarkan interaksi antara aktor dengan sistem yang sedang dikembangkan atau dianalisis. Aktor utama pada sistem ini yaitu admin dan kepala sekolah.  Pada  gambar  7  admin  membuka  aplikasi    dan  melakukan    login  ke  dalam  sistem, kemudian  mengelola  data,  melakukan  penilaian,  memproses  perhitungan  dengan  metode Topsis, melihat dan mencetak hasil perangkingan guru.  Sedangkan aktor kepala sekolah  dapat melakukan login ke dalam sistem, melihat data guru, melakukan penilaian, dan melihat hasil perangkingan guru.
Hasil pada tahap implentasi seleksi guru terbaik menggunakan metode topsis tediri dari beberapa interface tampilan  pada  sistem.  Berikut  ini  tampilan  halaman  utama  admin.  Pada gambar 8 halaman uatama admin dapat mengelola data pengguna, periode, kriteria, alternatif, mata  pelajaran,  guru,  dan  nilai.  Admin  dapat  melakukan  proses  perhitungan  menggunakan metode TOPSIS dan sistem akan menampilkan hasil perhitungan.
Hasil dari perhitungan pada gambar 9 menunjukkan nilai preferensi dari setiap alternatif guru.  Nilai  ini  merupakan  hasil  perankingan  guru,  yang  dapat  menjadi  dasar  bagi  kepala sekolah  untuk  menentukan  guru  terbaik  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan.  Hasil testing  sistem  pendukung  keputusan  ini menggunakan blackbox seperti  yang  disajikan  pada tabel 3 menunjukkan bahwa semua menu dan sub menu pada sistem pendukung keputusan ini sudah berjalan  dengan  baik  dan  berfungsi  sesuai  dengan  rancangan  yang  sudah  ditetapkan, tanpa adanya error atau kesalahan fungsi.
Gambar 8. Tampilan halaman utama admin
Gambar 9. Tampilan halaman hasil perhitungan
Tabel 3 . Hasil pengujian blac kbox Kelas Uji Butir Uji Status Login Verifikasi data login Berhasil Data pengguna Proses tambah, ubah dan hapus data pengguna Berhasil Data kriteria Proses tambah, ubah dan hapus data kriteria Berhasil Data alternatif Proses tambah, ubah dan hapus data alternatif Berhasil Data guru Proses tambah, ubah dan hapus data guru Berhasil Data mapel Proses tambah, ubah dan hapus data mapel Berhasil Data nilai kriteria Proses tambah, ubah dan hapus data nilai Berhasil Proses hitung nilai Proses perhitungan dengan metode TOPSIS Berhasil Cetak Laporan Menampilkan laporan hasil perangkingan Berhasil Logout Keluar dari sistem Berhasil

## Pembahasan
Hasil temuan dari penelitian yang telah kami lakukan mencakup proses evaluasi kinerja guru  menggunakan  metode  TOPSIS  berdasarkan  data  guru,  yang  direpresentasikan  dengan kode A1 hingga A20 dan data kriteria yang diberi bobot berdasarkan tingkat kepentingannya dalam  proses  seleksi.  Proses  penilaian  guru  dilakukan  dengan  mengkonversi  setiap  nilai menjadi bobot kriteria pada alternatif dan kemudian dihitung menggunakan metode TOPSIS. Hasil analisis seleksi guru terbaik berdasarkan metode TOPSIS menunjukkan bahwa guru yang mendapatkan peringkat tertinggi memiliki kinerja yang paling mendekati solusi ideal positif, sementara  guru  yang mendapatkan  peringkat  rendah  memiliki  kinerja  yang  paling  jauh  dari solusi  ideal  positif.  Alasan  kami  menggunakan  metode  TOPSIS  adalah  karena  metode  ini mampu  menghasilkan  rangking  relatif  dari  alternatif  (guru)  dan  menentukan  guru  terbaik berdasarkan kedekatan relatif mereka terhadap solusi ideal. Metode TOPSIS kami pilih karena
memiliki kemampuan untuk mempertimbangkan semua kriteria evaluasi kinerja guru secara seimbang, memperhitungkan preferensi subjektif dari para penilai, dan memberikan hasil yang obyektif dan terukur. Penelitian sistem pendukung keputusan menggunakan metode TOPSIS ini telah berhasil diimplementasikan, setelah kami lakukan pengujian menggunakan blackbox semua komponen sistem berfungsi dengan baik sesuai dengan harapan fungsional, sehingga dapat digunakan sebagai alat untuk mendukung keputusan dalam proses seleksi guru terbaik.
Hasil  temuan  pada  penelitian  sebelumnya  telah  menggunakan  metode  TOPSIS  untuk seleksi  guru  terbaik  (Perdana  et  al.,  2022),  namun  masih  terbatas  pada  penggunaan  kriteria evaluasi  dengan  5  kriteria,  sedangkan  penelitian  kami  berhasil  mengidentifikasi  14  kriteria evaluasi.  Penetapan  kriteria  evaluasi  yang  lebih  spesifik  dan  relevan  dapat  meningkatkan keakuratan dalam mengevaluasi kinerja guru.  Hasil temuan pada penelitian  pemilihan guru terbaik dapat membantu penilaian guru secara terkomputerisasi dan meminimalkan kesalahan (Anggraini & Orisa, 2023). Namun, pada hasil temuan mereka masih terbatas pada fitur yang dapat  diimplementasikan .  Sedangkan  pada  penelitian  kami  terdapat  fitur  tambahan  seperti periode tahun akademik, mata pelajaran, dan visualisasi data dalam bentuk chart. Aplikasi yang kami bangun berbasis web dapat memberikan kemudahan akses di mana saja dan kapan saja sehingga para pengguna dapat mengakses sistem secara fleksibel dan membantu manajemen data yang efektif dan efisien. Hasil dari sistem yang kami buat telah terintegrasi dengan baik, memungkinkan proses pengumpulan, penyimpanan, dan analisis data dilakukan dengan lebih terstruktur dan mudah sehingga  dapat meningkatkan produktivitas dan akurasi dalam proses seleksi  guru  terbaik,  serta  memberikan  dukungan  yang  lebih  baik  dalam  pengambilan keputusan.

## SIMPULAN
Sistem pendukung keputusan untuk seleksi guru terbaik menggunakan metode TOPSIS memberikan pendekatan yang sistematis dan efektif dalam memilih kandidat guru yang paling sesuai.  Dengan  menggabungkan  data  alternatif,  data  kriteria,  dan  penilaian,  sistem  dapat menentukan  bobot  kriteria  dan  memberikan  peringkat  relatif  terhadap  setiap  alternatif  guru. Penggunaan  metode  TOPSIS  membantu  kepala  sekolah,  untuk  memilih  guru  yang  sesuai dengan kebutuhan dan kriteria yang telah ditetapkan. Pengujian sistem menunjukkan bahwa semua  komponen  berfungsi  dengan  baik,  menghasilkan  hasil  yang  sesuai  dengan  harapan fungsional. Sistem pendukung keputusan ini dapat digunakan sebagai alat yang efektif untuk mendukung proses seleksi guru terbaik di di SMPN 5 Kisaran.

## REFERENSI
Adi, J. P. S., & Windarto, W. (2019). Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Terbaik Pada Sma  Cenderawasih  2  Dengan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting Berbasis Web. Sebatik , 23 (2), 534–540. https://doi.org/10.46984/sebatik.v23i2.826 Agung, D. A. G. (2021). Pembelajaran Sejarah Di Era Revolusi Industri 4.0. Jurnal Pendidikan Sejarah Indonesia , 4 (1), 1-8. https://doi.org/10.17977/um0330v4i1p1-8
Anggraini, J. K., & Orisa, M. (2022). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Dengan Metode Topsis  Berbasis  Web  (Studi  Kasus  Sman  1  Kuaro). JATI  (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 6 (2), 1009-1015. https://doi.org/10.36040/jati.v6i2.5422
Chamid,  A.  A.  (2016).  Penerapan  Metode  Topsis  Untuk  Menentukan  Prioritas  Kondisi Rumah. Simetris:  Jurnal  Teknik  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komputer , 7 (2),  537-544. https://doi.org/10.24176/simet.v7i2.765
Fajar,  I.,  Taufik,  M.,  &  Wp,  B.  S.  (2022).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru Favorit  dengan  Metode  Topsis  Studi  Kasus  pada  SMK  Islmiyah  Adiwerna  Tegal. Prosiding Seminar Nasional Konstelasi Ilmiah Mahasiswa Unissula Klaster Enginering ,
35–48.
Gusti, S., Hambali, H., & Azmi, S. R. M. (2022). Weighted Product sebagai Metode Pendukung Keputusan  untuk  Menentukan  Kualitas  Kinerja  Guru. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan Informatika , 6 (2), 195–204. https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i2.6296 Hutahaean, J. (2014). Konsep Sistem Informasi (1st ed). Jakarta; DeePublish.
Mallu,  S.  (2015).  Sistem  pendukung  keputusan  penentuan  karyawan  kontrak  menjadi karyawan tetap menggunakan metode topsis. Jurnal Ilmiah Teknologi Infomasi Terapan , 1 (2), 36-42.
Ningsih,  E.  S., Syafwan ,  H.,  &  Ihsan,  M.  (2023).  MOORA:  Metode  Sistem  Pendukung Keputusan untuk Menentukan Kelayakan Peminjaman Modal Dana Bergulir. Edumatic:
Jurnal Pendidikan Informatika , 7 (1), 49-58.
https://doi.org/10.29408/edumatic.v7i1.12405
Nisa, R., Yusda, R. A., & Handoko, W. (2023). Sistem Pendukung Keputusan menggunakan Metode  Servqual  untuk  Meningkatkan  Kualitas  Pelayanan  Kinerja  Aparatur Pemerintahan. Edumatic: Jurnal Pendidikan
Informatika , 7 (2), 257-266. https://doi.org/10.29408/edumatic.v7i2.21240
Perdana, N. I. M., Mufty, M., & Susanti, I. (2022). Pemilihan Guru Terbaik Dengan Metode Technique for Order Preference By Similiarity To Ideal Solution (Topsis). Skanika , 5 (1),
31–45. https://doi.org/10.36080/skanika.v5i1.2922
Pinem,  A.  P.  R.,  Indriyawati,  H.,  &  Pramono,  B.  A.  (2020).  Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan  Lokasi  Industri  Berbasis  Spasial  Menggunakan  Metode  MOORA. JATISI (Jurnal Teknik Informatika Dan Sistem Informasi) , 7 (3), 639–646. https://doi.org/10.35957/jatisi.v7i3.231
Putra, D. W. T., Santi, S. N., Swara, G. Y., & Yulianti, E. (2020). Metode topsis dalam sistem pendukung keputusan pemilihan objek wisata. Jurnal Teknoif Teknik Informatika Institut Teknologi Padang , 8 (1), 1-6. https://doi.org/10.21063/jtif.2020.V8.1.1-6 Ramadhan, A. G., & Santika , R. R. (2020). AHP dan WP: Metode dalam Membangun Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK)  Karyawan  Terbaik. Edumatic:  Jurnal  Pendidikan Informatika , 4 (1), 141-150. https://doi.org/10.29408/edumatic.v4i1.2163
Ridwan, D. A., & Rahman, B. (2019). Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Penerimaan Raskin  (Beras  Miskin)  Pada  Kecamatan  Kendari  Barat  Menggunakan  Metode Analythical  Hierarchi  Process  (AHP). Simtek :  Jurnal  Sistem  Informasi  Dan  Teknik Komputer , 4 (1), 25–31. https://doi.org/10.51876/simtek.v4i1.45
Risnawati,  R.  (2018).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Sekolah  Menengah  Atas (SMA) Terbaik Menggunakan Metode TOPSIS. Seminar Nasional Royal (SENAR) , 1 (1), 317–320.
Sholehah, N., & Maspiyanti, F. (2020). Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  dan  Topsis. Jurnal  Ilmiah Informatika , 8 (2), 125–135. https://doi.org/10.33884/jif.v8i02.1855
Siagian, Y. (2018). Seleksi Penerimaan Karyawan Baru Menggunakan. Jurnal Mantik Penusa , 2 (1), 65–70.
Siddiq, A. F., & Bandung, U. W. (2012). Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Technique for Order by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS). Jurnal Sistem Informasi , 4 (1), 398–412.
Sudrajat,  A.,  Mulyani,  NenSudrajat,  A.,  Mulyani,  N.,  &  Marpaung,  N.  (2022).  Sistem Pendukung  Keputusan  Penentuan  Kelayakan  Penangguhan  Kredit  Nasabah menggunakan Naïve Bayes. Edumatic: Jurnal Pendidikan Informatika, 6 (2), 205–214. https://doi.org/10.29408/edumatic.v6i2.6298i