## Penerapan Multi Factor Evaluation Process Dalam Penerimaan Asisten Dosen Pada STMIK Triguna Dharma

## Puji Sari Ramadhan
Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma, Medan, Indonesia Email: pujisariramadhan@gmail.com

## Abstrak
Dalam  membantu  peran  seorang  dosen  dalam  melaksanakan  pembelajaran  serta  sebagai  upaya  dalam  peningkatan  kualitas pembelajaran maka perlu mengangkat Asisten Dosen yang juga bertugas dalam menggantikan peran dosen yang berhalangan hadir.  Pada  proses  penerimaan  Asisten  Dosen  perlu  menggunakan  kriteria  dan  penilaian  yang  objektif  serta  akurat  dengan menggunakan metode perhitungan memiliki konsep universal dalam keilmuan Sistem Pendukung Keputusan. Untuk itu perlu membangun sebuah sistem penilaian yang nantinya dapat menghasilkan keputusan dalam penyeleksian calon Asisten Dosen. Berdasarkan pandangan tersebut maka dalam penerimaan Asisten Dosen akan menggunakan salah satu metode dalam  Sistem Pendukung  Keputusan  yang  memiliki  kemampuan  dalam  menghasilkan  sebuah  keputusan  berdasarkan  rangking  atau peringkat dari masing-masing alternatif yaitu metode Multi Factor Evaluation Process . Dengan adanya penerapan metode ini yang akan diterapkan dalam sebuah sistem aplikasi dapat membantu pihak institusi dalam menentukan kelayakan dari proses penerimaan  Asisten  Dosen  sehingga  nantinya  akan  terpilih  Asisten  Dosen  berdasarkan  perangkingan  nilai  yang  telah dihasilkan melalui proses perhitungan metode Multi Factor Evaluation Process .
Kata Kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Multi Factor Evaluation Process , Asisten Dosen, Peringkat.

## Abstract
In helping the role of a lecturer in carrying out learning as well as an effort in improving the quality of learning it is necessary to  appoint  a  Lecturer  Assistant  who  is  also  in  charge  of  replacing  the  role  of  the  lecturer  who  is  unable  to  attend.  In  the acceptance process of the Lecturer Assistant, it is necessary to use objective and accurate criteria and assessment using the calculation method to have a universal concept in the science of Decision Support Systems. For this reason, it is necessary to build a scoring system that can later produce decisions in selecting prospective Lecturer Assistants. Based on these views, the acceptance of the Lecturer Assistant will use one method in the  Decision Support System that can produce a decision based on the ranking or ranking of  each alternative, namely the Multi-Factor Evaluation Process method.  With the application  of this  method  that  will  be  applied  in  an  application,  the  system  can  help  the  institution  in  determining  the  feasibility  of  the acceptance process of the Lecturer Assistant so that later the Lecturer Assistant will be chosen based on the ranking of values that have been generated through the Multi-Factor Evaluation Process.
Keywords: Decision Support System, Multi Factor Evaluation Process, Assistant Lecturer, Ranking.

## 1. PENDAHULUAN
Asisten Dosen  merupakan seorang staff kependidikan  yang  memilki tugas untuk membantu peran dosen dalam melaksanakan  kegiatan  pembelajaran  serta  menggantikan  peran  dosen  dalam  menyampaikan  materi pembelajaran  pada  saat  dosen  berhalangan  hadir.  Dengan  kehadiran  Asisten  Dosen  ini  dapat  memberikan pengaruh  besar  bagi  peningkatan  kualitas  pembelajaran  institusi  serta  terselenggaranya  kegiatan  perkuliahan yang  berjalan  dengan  baik.  Tentunya  dalam  penerimaan  Asisten  Dosen  perlu  melakukan  seleksi  dan  penilaian terhadap kriteria yang telah ditetapkan institusi sehingga nantinya akan menghasilkan keputusan Asisten Dosen yang layak sesuai dengan kebutuhan institusi.
Berdasarkan  keadaan  yang  telah  dikemukakan  maka  perlu  membangun  sebuah  sistem  yang  mampu menghasilkan  sebuah  keputusan  dari  alternatif  yang  ada  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditetapkan  dengan menerapkan konsep keilmuan Sistem Pendukung Keputusan. Penggunaan konsep Sistem Pendukung Keputusan ini telah banyak digunakan dalam mencari dan menghasilkan keputusan dalam beberapa kasus, seperti dalam [1] digunakannya  Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  pemilihan  polisi  di  sektor  belawan,  kemudian  pada  [2] dijelaskan  bahwa  Sistem  Pendukung  Keputusan  digunakan  dalam  penentuan  kebijakan  ekonomi  digital, selanjutnya dalam[3] dikemukakan bahwa Sistem Pendukung Keputusan dipergunakan dalam proses manajemen informasi,  selain  itu[4]  penerapan  Sistem  Pendukung  Keputusan  telah  diuji  untuk  pemilihan  laptop  dan  [5]alat elektronik. Kemudian dalam[6] diterapkan konsep Decision Support System dalam menentukan bantuan terhadap keluarga  kurang  mampu,  selanjutnya  pada[7]  digunakan  dalam  pengelolaan  akses  kesehatan,  selain  itu  [8] penentuan kredit perumahan juga menggunakan cabang ilmu Decision Support System yaitu MOORA. Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  nantinya  akan  menerapkan  metode  Multi  Factor  Evaluation  Process dalam  proses  penyeleksian  Asisten  Dosen  sehingga  nantinya  akan  menghasilkan  nilai  dari  seleksi  dari  calon Asisten Dosen yang kemudian akan dirunutkan berdasarkan rangking dari nilai tertinggi sampai terendah untuk diberikan  kepada  pimpinan  untuk  menyesuaikan  dengan  kuota  yang  ditetapkan.  Penerapan  Multi  Factor Evaluation  Process  dimulai  dengan  pembentukan  kriteria  beserta  nilai  bobot  kemudian  dilanjutkan  dengan melakukan  penilaian  terhadap  alternatif  yang  nantinya  akan  dihitung  dengan  Multi  Factor  Evaluation  Process sehingga pada akhirnya akan dihasilkan nilai dari setiap masing-masing alternatif yang telah dihitung.
Dengan  adanya  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  nantinya  dapat  digunakan  oleh  institusi  dalam menentukan  pemilihan  Asisten  Dosen  melalui  proses  perhitungan  Multi  Factor  Evaluation  Process  sehingga dapat dijadikan sebagai bagian dari pendukung dalam pengambilan keputusan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem merupakan satu kesatuan elemen yang saling berhubungan antara satu dengan yang lainnya[9], sementara itu  Sistem Pendukung Keputusan adalah bagian dari sistem informasi yang diterapkan ke dalam komputer yang berfungsi  sebagai  alat  untuk  menghasilkan  kesimpulan  atau  membuat  keputusan  berdasarkan  kriteria  yang disajikan[10].

## 2.2 Multi Factor Evaluation Process
Metode  ini  merupakan  jenis  dari Multi  Criteria  Decision  Making yang  tergolong  dalam  pengembangan  DSS (Decision  Support  System).  Dalam  metode  ini  menerapkan  skala  prioritas  dalam    penentuan  bobot  kriteria berdasarkan  tingkat  ungggulan  atau  kepentingan[11].  Berikut  fungsi  persamaan  dari Multi  Criteria  Decision Making :
(1)
Keterangan : TBE  :  Total Bobot Evaluasi NTK  :  Nilai Total Kriteria NBF   :  Nilai Bobot Kriteria NEF   :  Nilai Evaluasi Faktor

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam  melakukan  penelitian  ini  diperlukan  penggunaan  metode  penelitian Reserch  and  Development yang mempunyai  kemampuan  untuk  menghasilkan  sistem  dalam  bentuk  suatu software aplikasi, nantinya  yang  akan diimplementasikan  dalam  melakukan  proses  penyeleksian  terhadap  pemilihan  Asisten  Dosen berdasarkan kriteria penilaian yang telah ditetapkan sehingga akan menghasilkan sebuah kesimpulan berupa keputusan dalam bentuk nilai perangkingan. Selain menggunakan metode penelitian, terdapat pula kerangka kerja yang digunakan dalam  mendukung  penenlitian  ini  diantaranya  adalah  pembentukan  kriteria  beserta  nilai  bobot,  kemudian melakukan  perhitungan  dengan  menggunakan  metode Multi  Factor  Evaluation  Process dan  melakukan perangkinan  nilai  berdasarkan  penilaian  yang  telah  dilakukan  serta  pengimplementasian  sistem  dalam  bentuk layanan aplikasi.

## Gambar 1. Kerangka Kerja Penelitan

## 3.1 Penentuan Kriteria Penilaian
Dalam  pembangunan  Sistem  Pendukung  Keputusan  dalam  proses  penerimaan  Asisten  Dosen  dengan menggunakan Multi  Factor Evaluation Process , dibutuhkan penetapan kriteria-kriteria penilaian  yang  menjadi acuan dalam proses perhitungan menggunakan Multi Factor Evaluation Process . Berikut ini merupakan kriteria penilaiaan dari proses penerimaan Asisten Dosen.
) NEF] NBK x = [NTK ... NEF] NBK x = ([NTK n 1 1 n + + =  TBE Penentuan Kriteria dan Bobot Penilaian Proses Perhitungan Multi Factor Evaluation
Process Perangkingan dan Hasil Keputusan Implementasi Sistem
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 3, Juli 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 183-190 | DOI: 10.30865/mib.v3i3.1184
Tabel 2 . Data Kriteria No Kode Kriteria Daftar Kriteria Nilai Bobot 1 K001 Indeks Penilaian Kumulatif 10 % 2 K002 Tes Potensi Akademik 15 % 3 K003 Mikroteaching 40 % 4 K004 Wawancara 20 % 5 K005 Tes Psikotes 15 %
Dari  data  kriteria  yang  telah  dipaparkan  maka  selanjutnya  akan  dilakukan  proses  penilaian  terhadap  masing- masing  alternatif  yaitu  para  calon  Asisten  Dosen  sesuai  dengan  proses  perhitungan  metode Multi  Factor Evaluation Process .

## 3.2 Proses Perhitungan
Pada  tahapan  ini  akan  dilakukan  proses  perhitungan  dengan  menggunakan Multi  Factor  Evaluation  Process yang  terlebih  dahulu  akan  dilakukan  proses  penilaian  dari  masing-masing  alternatif.  Berikut  merupakan  hasil penilaian dari alternatif yang ada :
Tabel 3 . Data Alternatif No Kode Alternatif Daftar Calon Asisten Dosen K001 K002 K003 K004 K005 1 A001 Masyuni Hutasuhut 70 85 80 80 75 2 A002 Nur Yanti Lumban Gaol 80 75 75 85 80 3 A003 Khairi Ibnu Utama 70 85 85 75 80 4 A004 Gilang Ramadhan 80 90 70 75 75 5 A005 Afdal Alhafiz 80 75 80 80 85 6 A006 Amrullah 70 80 85 80 75 7 A007 Wahyu Riansyah 90 90 75 80 80 8 A008 Muhammad Rendy 80 75 90 70 85 9 A009 Khuzaimah Panjaitan 80 85 85 90 70 10 A010 Deski Rilana 70 80 75 80 80
Setelah  melakukan  penilaian  terhadap  alternatif  yang  ada,  maka  selanjutnya  dilakukan  proses  perhitungan dengan  menggunakan  fungsi  persamaan  dari  metode Multi  Factor  Evaluation  Process yang  menyesuaikan dengan  bobot  kriteria  yang  sudah  ditetapkan.  Berikut  proses  dari  penerapan  metode Multi  Factor  Evaluation Process dalam pemilihan Asisten Dosen :
1.   Penilaian  terhadap  alternatif  A001  atas  nama  Masyuni  Hutasut,  berikut  pemaparan  dari  proses  perhitungan dari Multi Factor Evaluation Process :
Tabel 4 . Data Penilaian Alternatif Pertama No Kode Kriteria Daftar Kriteria Nilai Bobot Nilai Alternatif Hasil Perhitungan 1 K001 Indeks Penilaian Kumulatif 10 % 70 7.00 2 K002 Tes Potensi Akademik 15 % 85 12.75 3 K003 Mikroteaching 40 % 80 32.00 4 K004 Wawancara 20 % 80 16.00 5 K005 Tes Psikotes 15 % 75 11.25 Total Penilaian 79.00
2.   Penilaian  terhadap  alternatif  A002  atas  nama  Nur  Yanti  Lumban  Gaol,  berikut  pemaparan  dari  proses perhitungan dari Multi Factor Evaluation Process :
Tabel 5 . Data Penilaian Alternatif Kedua
No Kode Kriteria Daftar Kriteria Nilai Bobot Nilai Alternatif Hasil Perhitungan 1 K001 Indeks Penilaian Kumulatif 10 % 80 8.00 2 K002 Tes Potensi Akademik 15 % 75 11.25 3 K003 Mikroteaching 40 % 75 30.00
No Kode Kriteria Daftar Kriteria Nilai Bobot Nilai Alternatif Hasil Perhitungan 4 K004 Wawancara 20 % 85 17.00 5 K005 Tes Psikotes 15 % 80 12.00 Total Penilaian 78.25
3.   Penilaian terhadap alternatif A003 atas nama Khairi Ibnu Utama, berikut pemaparan dari proses perhitungan dari Multi Factor Evaluation Process :
Tabel 6 . Data Penilaian Alternatif Ketiga No Kode Kriteria Daftar Kriteria Nilai Bobot Nilai Alternatif Hasil Perhitungan 1 K001 Indeks Penilaian Kumulatif 10 % 70 7.00 2 K002 Tes Potensi Akademik 15 % 85 12.75 3 K003 Mikroteaching 40 % 85 34.00 4 K004 Wawancara 20 % 75 15.00 5 K005 Tes Psikotes 15 % 80 12.00 Total Penilaian 80.75
4.   Penilaian terhadap alternatif  A004  atas nama  Gilang Ramadhan, berikut pemaparan dari proses perhitungan dari Multi Factor Evaluation Process :
Tabel 7 . Data Penilaian Alternatif Keempat No Kode Kriteria Daftar Kriteria Nilai Bobot Nilai Alternatif Hasil Perhitungan 1 K001 Indeks Penilaian Kumulatif 10 % 80 8.00 2 K002 Tes Potensi Akademik 15 % 90 13.50 3 K003 Mikroteaching 40 % 70 28.00 4 K004 Wawancara 20 % 75 15.00 5 K005 Tes Psikotes 15 % 75 11.25 Total Penilaian 75.75
5.   Penilaian terhadap alternatif A005 atas nama  Afdal Alhafiz, berikut pemaparan dari proses perhitungan dari Multi Factor Evaluation Process :
Tabel 8 . Data Penilaian Alternatif Kelima No Kode Kriteria Daftar Kriteria Nilai Bobot Nilai Alternatif Hasil Perhitungan 1 K001 Indeks Penilaian Kumulatif 10 % 80 8 2 K002 Tes Potensi Akademik 15 % 75 11,25 3 K003 Mikroteaching 40 % 80 32 4 K004 Wawancara 20 % 80 16 5 K005 Tes Psikotes 15 % 85 12,75 Total Penilaian 80.00
6.   Penilaian terhadap alternatif A006 atas nama Amrullah, berikut pemaparan dari proses perhitungan dari Multi Factor Evaluation Process :
Tabel 9 . Data Penilaian Alternatif Keenam No Kode Kriteria Daftar Kriteria Nilai Bobot Nilai Alternatif Hasil Perhitungan 1 K001 Indeks Penilaian Kumulatif 10 % 70 7.00 2 K002 Tes Potensi Akademik 15 % 80 12.00 3 K003 Mikroteaching 40 % 85 34.00 4 K004 Wawancara 20 % 80 16.00 5 K005 Tes Psikotes 15 % 75 11.25 Total Penilaian 80.25
7.   Penilaian  terhadap  alternatif  A007  atas  nama  Wahyu  Riansyah,  berikut  pemaparan  dari  proses  perhitungan dari Multi Factor Evaluation Process :
Tabel 10 . Data Penilaian Alternatif Ketujuh No Kode Kriteria Daftar Kriteria Nilai Bobot Nilai Alternatif Hasil Perhitungan 1 K001 Indeks Penilaian Kumulatif 10 % 90 9.00 2 K002 Tes Potensi Akademik 15 % 90 13.50 3 K003 Mikroteaching 40 % 75 30.00 4 K004 Wawancara 20 % 80 16.00 5 K005 Tes Psikotes 15 % 80 12.00 Total Penilaian 80.50
8.   Penilaian terhadap alternatif A008 atas nama Muhammad Rendy, berikut pemaparan dari proses perhitungan dari Multi Factor Evaluation Process :
Tabel 11. Data Penilaian Alternatif Kedelapan No Kode Kriteria Daftar Kriteria Nilai Bobot Nilai Alternatif Hasil Perhitungan 1 K001 Indeks Penilaian Kumulatif 10 % 80 8.00 2 K002 Tes Potensi Akademik 15 % 75 11.25 3 K003 Mikroteaching 40 % 90 36.00 4 K004 Wawancara 20 % 70 14.00 5 K005 Tes Psikotes 15 % 85 12.75 Total Penilaian 82.00
9.   Penilaian  terhadap  alternatif  A009  atas  nama  Khuzaimah  Panjaitan,  berikut  pemaparan  dari  proses perhitungan dari Multi Factor Evaluation Process :
Tabel 12 . Data Penilaian Alternatif Kesembilan No Kode Kriteria Daftar Kriteria Nilai Bobot Nilai Alternatif Hasil Perhitungan 1 K001 Indeks Penilaian Kumulatif 10 % 80 8.00 2 K002 Tes Potensi Akademik 15 % 85 12.75 3 K003 Mikroteaching 40 % 85 34.00 4 K004 Wawancara 20 % 90 18.00 5 K005 Tes Psikotes 15 % 70 10.50 Total Penilaian 83.25
10. Penilaian terhadap alternatif  A010 atas nama Deski Rilana,  berikut pemaparan dari proses perhitungan dari Multi Factor Evaluation Process :
Tabel 13 . Data Penilaian Alternatif Kesepuluh No Kode Kriteria Daftar Kriteria Nilai Bobot Nilai Alternatif Hasil Perhitungan 1 K001 Indeks Penilaian Kumulatif 10 % 70 7.00 2 K002 Tes Potensi Akademik 15 % 80 12.00 3 K003 Mikroteaching 40 % 75 30.00 4 K004 Wawancara 20 % 80 16.00 5 K005 Tes Psikotes 15 % 80 12.00 Total Penilaian 77.00

## 3.3 Hasil Perangkingan
Dari proses penilaian yang telah dilakukan dengan menggunakan Multi Factor Evaluation Process maka proses selanjutnya  adalah  melakukan  perangkingan  yang  dimulai  dari  hasil  penilaian  yang  tertinggi,  hal  ini  dilakukan untuk mengetahui alternatif  yang dapat diterima sebagai Asisten Dosen. Adapun hasil perangkingan dari proses perhitungan  menggunakan Multi  Factor  Evaluation  Process pada  penerimaan  Asisten  Dosen  adalah  sebagai berikut :
JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, Vol 3, No 3, Juli 2019 ISSN 2614-5278 (media cetak) ISSN 2548-8368 (media online) Hal 183-190 | DOI: 10.30865/mib.v3i3.1184
Tabel 14 . Data Penilaian Alternatif Kesepuluh
Rangking Kode Alternatif Daftar Calon Asisten Dosen Total Nilai 1 A009 Khuzaimah Panjaitan 83.25 2 A008 Muhammad Rendy 82.00 3 A003 Khairi Ibnu Utama 80.75 4 A007 Wahyu Riansyah 80.50 5 A006 Amrullah 80.25 6 A005 Afdal Alhafiz 80.00 7 A001 Masyuni Hutasuhut 79.00 8 A002 Nur Yanti Lumban Gaol 78.25 9 A010 Deski Rilana 77.00 10 A004 Gilang Ramadhan 75.75
Berdasarkan hasil perangkingan yang telah dilakukan maka selanjutnya akan dilakukan proses pemilihan Asisten Dosen sesuai dengan kebutuhan institusi, untuk saat ini institusi memerlukan lima alternatif yang memiliki nilai tertinggi  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  nama  altrnatif  yang  berada  pada  rangking  satu  sampai  dengan  lima dinyatakan  layak  untuk  dijadikan  Asisten  Dosen,  namun  proses  perhitungan Multi  Factor  Evaluation  Process nantinya  akan  diserahkan  kepada  pimpinan  institusi  untuk  dijadikan  sebagai  bahan  pendukung  dalam pengambilan keputusan tentang penerimaan Asisten Dosen.

## 4. IMPLEMENTASI
Pengimplementasian  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  dilakukan  dengan  menciptakan    suatu  layanan  aplikasi yang  mampu  menghasilkan  keputusan  tentang  penerimaan  Asisten  Dosen  dengan  menggunakan Multi  Factor Evaluation  Process .  Pengujian sistem  ini dimulai  dari penentuan kriteria penilaian  yang akan digunakan  dalam proses  penilaian  kemudian  selanjutnya  adalah  proses  pemasukan  data  alternatif  yaitu  data  diri  calon  Asisten Dosen  dan proses terkahir adalah melakukan perhitungan dengan menerapkan Multi Factor Evaluation Process sehingga menghasilkan keputusan tentang penerimaan Asisten Dosen. Berikut ini adalah tahapan dari pengujian sistem yang dihasilkan :

## 1.  Pengolahan Data Kriteria
Dalam melakukan penyeleksian terhadap calon Asisten Dosen, maka perlu terlebih dahulu memasukkan data kriteria  penilaian  yang  akan  digunakan  untuk  menghitung  nilai  alternatif  yang  ada.  Dalam  pengolahan  data kriteria  ini  juga  disajikan  data  nilai  pembobotan  dari  masing-masing  kriteria.  Berikut  ini interface dari halaman pengolahan data kriteria :
Gambar 2. Halaman Data Kriteria
Field yang tersedia dalam form data kriteria ini adalah kode kriteria, nama kriteria, dan nilai bobot, kemudian pada form data  kriteria  terdapat  pengolahan  data,  seperti  perintah  simpan  data  kriteria,  kemudian  perintah ubah  data  kriteria,  serta  perintah  hapus  data  diri  kriteria,  hal  ini  dilakukan  untuk  mengantisipasi  perubahan data pada kriteria yang ditetapkan oleh institusi.

## 2.  Pengolahan Data Alternatif
Pada  proses  selanjutnya  dilakukan  pemasukan  data  alternatif  pada  penyeleksian  terhadap  calon  Asisten Dosen,  yaitu  memasukkan data  alternatif atau calon Asisten Dosen sesuai dengan  indentitas diri pada calon Asisten Dosen. Berikut ini interface dari halaman pengolahan data alternatif :
Gambar 2. Halaman Data Alternatif
Pada form data  alternatif  ini  terdapat field yang  berkaitan  dengan  identitas  diri  calon  Asisten  Dosen  yang meliputi  kode  alternatif,  nama,  alamat,  lulusan,  tempat  tanggal  lahir,  dan  agama  terdapat  pengolahan  data, seperti penyimpanan data, perubahan data, serta penghapusan data diri jika terdapat perubahan pada identitas diri  alternatif  hal  ini  dilakukan  untuk  mengantisipasi  perubahan  data  pada  calon  Asisten  Dosen  dan  dapat diterapkan pada suatu saat mendatang oleh institusi.

## 3.  Pengolahan Nilai Alternatif
Penerapan  metode Multi  Factor  Evaluation  Process dilakukan  pada form pengolahan  nilai,  yang  berisi tentang  seluruh  nilai  dari  masing-masing  alternatif  dari  setiap  kriteria  yang  ada  dan  hasil  perhitungan  dari Multi Factor Evaluation Process . Berikut merupakan tampilan dari form pengolahan nilai :
Gambar 3. Halaman Pengolahan Nilai
Layanan  pengolahan  nilai  ini  dimulai  dari  memasukkan  seluruh  nilai  dari  masing-masing  alternatif  kemudian memproses  nilai  tersebut  sesuai  dengan  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria  dengan  menggunakan  metode Multi Factor  Evaluation  Process selanjutnya  akan  muncul  hasil  perangkingan  dari  proses  perhitungan  yang  telah dilakukan.

## 5. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  diperoleh  tentang  penerapan  metode Multi  Factor  Evaluation  Process dalam proses penyeleksian Asisten Dosen, maka dapat disimpulkan sebagai berikut :
1.   Pembangunan Sistem Pendukung Keputusan dalam proses penyeleksian Asisten Dosen ini memiliki tahapan yang  meliputi  :  pembentukan  kriteria  beserta  nilai  bobot,  kemudian  melakukan  perhitungan  dengan menggunakan  metode Multi  Factor  Evaluation  Process dan  melakukan  perangkinan  nilai  berdasarkan penilaian  yang  telah  dilakukan  serta  pengimplementasian  sistem  dalam  bentuk  layanan  aplikasi  sehingga dapat digunakan oleh institusi.
2.  Sistem Pendukung Keputusan dibangun dengan menerapkan Multi Factor Evaluation Process dalam proses penilaian  berdasarkan  kriteria  serta  nilai  bobot  masing-masing  kriteria , sehingga  sistem  ini  dapat menghasilkan  nilai  dari  proses  perhitungan  yang  dilakukan  serta  perangkingan  untuk  dapat  dijadikan pengambilan kesimpulan dan mendukung keputusan dalam penerimaan Asisten Dosen

## REFERENCES
[1] J. P. Informatika et al. , “METODE PROMETHEE,” vol. 18, pp. 44–48, 2019.
[2] P. Radanliev, “Cyber risk from IoT technologies in the supply chain  – discussion on supply  chains decision support system for the digital economy,” no. March, 2019.
[3] E.  K.  Zavadskas,  J.  Antucheviciene,  and  P.  Chatterjee, Multiple-Criteria  Decision  Making  (  MCDM  )  Techniques  for  Business Processes Information Management , no. Mcdm. 2019.
[4] D. L. Kurniasih, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LAPTOP DENGAN METODE TOPSIS Diterbitkan Oleh : STMIK Budi Darma Medan Diterbitkan Oleh : STMIK Budi Darma Medan,” vol. III, no. April, pp. 6–13, 2019.
[5] S.  H.  Saragih,  “PENERAPAN  METODE  ANALITYCAL  HIERARCHY  PROCESS  (  AHP  )  PADA  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN LAPTOP,” pp. 82–88, 2019.
[6] S. Dedi, A. Pardede, M. Panjaitan, F. T. Waruwu, and P. S. Ramadhan, “HARAPAN KHUSUS LANSIA DENGAN MENERAPKAN VIKOR ( STUDI KASUS : DESA PATUMBAK II ),” vol. 2, pp. 138–146, 2018.
[7] S. Swastikawara, “BERKEBUTUHAN KHUSUS ( STUDI PADA KELOMPOK DEAF ),” no. 2013, pp. 35–40, 2017.
[8] N.  W.  Al-hafiz,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUKAN  KREDIT  PEMILIKAN  RUMAH  MENERAPKAN MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION ON THE BASIS OF RATIO ANALYSIS ( MOORA ),” vol. I, pp. 306–309, 2017.
[9] P. S. Ramadhan, “Sistem Pakar Pendeteksian Varicella Simplex Dengan Menggunakan Teorema Bayes,” vol. 5, no. 5, pp. 454–459, 2018.
[10]  D.  N.  Kirom,  Y.  Bilfaqih,  and  R.  Effendie,  “Sistem  Informasi  Manajemen  Beasiswa  ITS  Berbasis  Sistem  Pendukung  Keputusan Menggunakan Analytical Hierarchy Process,” vol. 1, no. 1, 2019.
[11]  P. S. Ramadhan, Mengenal Metode Sistem Pakar , 1st ed. Medan: Penerbit Uwais, 2018.