## RANCANG BANGUN DECISION SUPPORT SYSTEM PEMILIHAN GURU TERBAIK MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
(STUDI KASUS : SMA BHAKTI PERTIWI KOTA TANGERANG)
Taufik Hidayat, S.Kom., M.Kom 1, Fajar Widiyanto 2, Yulia Karlina Hasim 3
Dosen Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Syekh Yusuf Tangerang 1 Mahasiswa Jurusan Teknik Informatika, Universitas Islam Syekh Yusuf Tangerang 2,3 Jl. Maulana Yusuf Kota Tangerang, Banten, Telp 021-5527061 e-mail: thidayat@unis.ac.id 1 , fajarwidianto95@gmail.com 2, hasimyulia@gmail.com 3

## ABSTRAK
Dalam pendidikan baik dalam tingkat dasar, tingkat menengah maupun tinggkat atas, peran dan kedudukan seorang guru sangat dominan dan dapat menjadikan suatu perubahan budaya dan ilmu pengetahuan seorang peserta didik. Guru  memiliki  kedekatan  yang  menyerupai  orang  tua  kepada  anak  walaupun  dalam  waktu  dan  lokasi  berbeda. Seorang guru dapat memiliki pengakuan terbaik bilamana sudah dan telah melalui penilaian atau pengakuan secara tulis atau lisan dari lingkungan sekolah atau lingkungan luar. Decision support systems adalah suatu model dalam mencari  dan  melakukan  pemilihan  suatu  objek  yang  akan  dijadikan  pilihan,  model  ini  akan  mendukung  dalam mengambil  keputusan.  Multi  Atribute  Decision  Making  (MADM)  yaitu  suatu  model  ini  digunakan  untuk menyelesaikan penilaian atau seleksi terhadap beberapa alternatif dalam jumlah terbatas, dalam  hal  ini  digunakan untuk menyeleksi guru terbaik di lingkungan SMA Bhakti Pertiwi Kabupaten Tangerang. Simple Additive Weighting Method  (SAW)  sering  dikenal  dengan  istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah mencari penjumlahan terbobot dari ranting kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut. Dalam penelitian ini mengambil objek guru, dimana dilakukan pengolahan data kemudian dimasukan kedalam mesin DSS untuk dilakukan pencarian alternatif yang memiliki bobot yang layak mendapatkan nilai guru terbaik.
Kata Kunci: Guru, Decision support systems , MADM, SAW.
1. Pendahuluan

## 1.1 Latar Belakang
Salah  satu  upaya  lembaga  pendidikan  tinggi untuk  menjamin  kualitas  lulusan  dan  proses  belajar mengajar  adalah  dengan  meningkatkan  kualitas kinerja  guru  dalam  proses  belajar  mengajar.  Kualitas lembaga  pendidikan  ditentukan  oleh  minimal  tiga faktor  yakni  pelajar,  guru  dan  fasilitas  sarana belajar mengajar, ketiga faktor ini saling berkaitan dan saling mendukung  antara  satu  dengan  yang  lain  dalam menciptakan  proses  belajar  yang  baik.  Mengingat pentingnya  peranan  guru,  maka  keberadaanya  dalam lembaga pendidikan harus mampu memotivasi dirinya dan  mengembangkan  dirinya  guna  menigkatkan  kerja secara  maksimal.  Salah  satu  masukan  yang  bisa diperoleh guru untuk memotivasi dan mengembangkan diri adalah dengan  melakukan  penilaian  guru  terbaik. Siswa  melakukan  penilaian  terhadap  guru,  dengan lembaga  pendidikan  sebagai  fasilitator.  Penelitian  ini bertujuan untuk membangun sebuah sistem pendukung  keputusan,  yang  berfungsi  sebagai  alat bantu  bagi  manajemen  lembaga    pendidikan    dalam penilaian guru  terbaik.
Agar  tujuan  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  dapat berhasil dengan baik, maka dibantu dengan menggunakan salah satu metode pengambilan keputusan  yakni,  SAW  ( Simple  Additive  Weighting ). SAW (Simple  Aditive  Weighting) sering  juga  dikenal istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  dari  semua atribut. metode SAW membutuhkan proses normalisasi matrik  keputusan (X) ke suatu skala  yang dapat  diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif yang ada (Kusumadewi, 2006).
Pada  dasarnya  setiap  guru  memiliki  kinerja mengajar dalam bidang masing – masing, namun tentu setiap  guru  juga  memiliki  kelebihan  khusus  yang menjadikan  seorang  guru  lebih  baik  dari  pada  guru lain,  setiap  informasi  semua  guru  tentu  tidak  kita ketahui dan mengerti, sehingga di butuhkan  informasi lebih tentang prestasi guru untuk melakukan penilaian guru terbaik. Berdasarkan hal tersebut maka dilakukan riset  dan  observasi  sebagai  objek  dalam  penyusunan penelitian  ini  dengan  judul “Rancang        Bangun Decision    Support    System
Pemilihan  Guru  Terbaik  Menggunakan  Metode Simple Additive Weighting (SAW) Studi Kasus : SMA Bhakti Pertiwi Kota Tangerang” .

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  uraian  pada  pendahuluan  dan  latar belakang maka yang menjadi rumusan masalah adalah sebagai berikut :
1. Bagaimana melakukan penilaian guru terbaik yang terkomputerisasi.
2. Bagaimana  mengimplementasikan  metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) dengan indikator penilaian.
3. Bagaimana  membuat  sistem  pendukung keputusan  menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW) .
1.3 Batasan Masalah
Adapun  batasan  masalah  yang  akan  dibahas dalam penelitian ini adalah sebagai berikut :
1. Metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang dipakai menggunakan Simple  Additive Weighting  (SAW) dan  sebagai  bahasa pemogramannya  PHP  dan  MySQL  sebagai database-nya.
2. Object penelitian hanya di lakukan pada guru di SMA Bhakti Pertiwi Kota Tangerang.
3. Informasi yang membahas tentang penilaian guru terbaik dan pemilihan guru  mana  yang akan di berikan reward .
1.4 Tujuan
Adapun  tujuan  dari  penulisan  penelitian  ini adalah sebagai berikut :
1. Menghasilkan  aplikasi  sistem  pendukung keputusan penilaian proses belajar  mengajar berbasis  web,  menggunakan  metode Simple Additive Weighting (SAW).
2. Membantu kinerja lembaga untuk melakukan penilaian guru terbaik di SMA Bhakti Pertiwi Kota.Tangerang.
2. Landasan Teori
2.1 Guru
Guru  adalah  seseorang  yang  berdasarkan pendidikan  dan  keahliannya  diangkat  oleh  lembaga pendidikan  dengan  tugas  utama  mengajar,  Menurut undang undang guru dan dosen nomor 14 tahun 2005, guru adalah pendidik profesional  dengan tugas  utama mendidik,  mengajar,  membimbing,  mengarahkan, melatih, menilai, dan mengevaluasi peserta didik pada pendidikan  anak  usia  dini  jalur  pendidikan  formal, pendidikan  dasar,  dan  pendidikan  menengah.  Salah satu  faktor  rendahnya  kualitas  pendidikan  adalah kondisi pengajar yang tidak memenuhi kualifikasi atau mengajar tidak sesuai dengan keahliannya. Tantangan yang  terkait  dengan  mutu  pendidik  mencakup tantangan pribadi,
kompetisi pribadi, dan kemampuan pendidik dalam menjalankan tugasnya.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  adalah  suatu metode  Sistem  Pendukung  Keputusan  mengacu  pada suatu  sistem  yang  memanfaatkan  dukungan  komputer dalam  proses  pengambilan  keputusan.  SPK  dirancang untuk mendukung seluruh tahap pengambilan keputusan  mulai  dari  mengidentifikasi  masalah, memilih  data  yang  relevan,  dan  menentukan pendekatan yang digunakan dalam proses pengambilan keputusan, sampai mengevaluasi pemilihan alternatif [2] .

## 2.3 MADM
Multiple Atribute Decision Making (MADM)
adalah  suatu  model  yang  digunakan  dalam  proses pengambilan  keputusan  atau  sistem  pendukung keputusan  dimana  model  ini  bekerja  dengan mengambil banyak kriteria sebagia dasar pengambilan  keputusan,  dengan  penilaian  yang subjektif  menyangkut  masalah  pemilihan,  dimana analisis matematis tidak terlalu banyak da digunakan untuk pemilihan alternatif dalam jumlah sedikit. Ada beberapa  metode  dari  model Multiple  Attribute Decision  Making (MADM)  yaitu  ;  WP  ( Weigthed Product ),  MAUT/MAVT  ( Multi  Attribute  Utility Value  Theory ),  Promethee  ( Preference  Rangking Organization  Method  for  Enrichment  Evaluation ),
ELECTRE,  SAW  ( Simple  Additive  Weighting ),
TOPSIS  ( Technique  for  Order  Preference  by Similarity  to  Ideal  Solution ),  AHP  ( Analytical Hierarchy Process ).
2.4 Metode Simple Additive Weighting (SAW) Metode SAW sering  juga dikenal  istilah metode penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut. Metode  SAW  membutuhkan  proses  normalisasi matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang ada. (Sri Kusumadewi, 2006 :74)
Keterangan : ri = nilai rating kinerja ternormalisasi xij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria
Max xij = nilai terbesar dari setiap kriteria Min xij = nilai terkecil dari setiap kriteria benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik cost = jika nilai terkecil adalah terbaik
Jika j atribut keuntungan ( benefit ) Jika j Atribut biaya (cost) Dimana rij sebagai rating kinerja
ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj  ;  i=1,2,…,m  dan  j=1,2,…,n  .  Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi)
Keterangan : V i = rangking untuk setiap alternatif w j = nilai bobot dari setiap kriteria r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih.

## 3. Analisa Sistem
Untuk  menggambarkan  mengenai  sistem  yang digunakan  saat  ini,  dilakukan  analisa  terhadap  sistem dan  memodelkannya  dengan  menggunakan  functional modelling.  Proses  dan  data  model  dari  sistem dimodelkan dengan use case diagram, activity diagram.

## 3.1 Use Case Diagram
Dalam  aplikasi  ini,  admin  berfungsi  untuk mengatur data alternatif, mengolah bobot kriteria, data normalisasi, simpan hasil seleksi dan simpan data guru yang  terbaik.  Admin  dapat  menambah,  mengupdate serta mengdelete data di dalamnya.
Gambar 3.1 use diagram penilaian kinerja guru b. Activity Diagram Mengolah Data
Alternatif
Gambar 3.2 activity diagram untuk use case

## mengolah data alternatif
c. Activity Diagram Mengolah Data Bobot
Gambar 3.3 activity diagram untuk mengolah bobot
d. Activity Diagram Mengolah Data
Normalisasi
Gambar 3.4 activity diagram untuk mengolah normalisasi

## 3.2 Langkah Penyelesaian
C1  =  Pendidikan C2 = Keahlian C3 = Kedisiplinan
C4 = Jabatan
C5 = Jarak menuju sekolah C6 = Pengalaman mengajar
3.2.1

## Nilai Bobot
C1  C2  C3  C4  C5  C6 W 6 3 2 5 1 4 3.2.2 Normalisasi
3.2.3 Hasil Perolehan V1 = (6)(0.6) + (3)(0.2) + (2)(0.167) + (5)(1) + (1)(0.333)
+(4)(0.16) =10.5333 V2 = (6)(0.6)+(3)(0.4)+(2)(0.5)+(5)(0.667)+(1)(0.333)+(4)(0.8
33) = 12.7999 V3 = (6)(0.6) + (3)(0.4) + (2)(1) + (5)(0.667) + (1)(1) +
(4)(0.833) = 14.4666 V4 = (6)(0.4) + (3)(0.6) + (2)(0.5) + (5)(0.167) + (1)(0.2) + (4)(0.667)     = 8.9000 V5 = (6)(0.4) + (3)(0.8) + (2)(0.5) + (5)(0.5) + (1)(0.167) + (4)(0.667)     = 11.13333 4. Implementasi

## 4.1 Implementasi Sistem
Dalam  implementasi  sistem  ini  menggunakan contoh  data  random  lima  guru  SMA  Bhakti  Pertiwa Kota  Tangerang  dimana  lima  contoh  ini  dibuat  untuk memberikan  unjuk  kerja  sistem  pendukung  keputusan menggunakan  metode  simple  additive  weighting (SAW).  Adapun  lima  guru  yang  dimasukan  sebagai alternatif  (guru  terbaik)  dengan  memiliki  beberapa kriteria. Gambar dibawah ini adalah tampilan dari
program yang penulis buat untuk penilaian guru.
Jadi, matriks perolehan yaitu :
R    =

## 5. Kesimpulan
Dengan  menggunakan  metode  Simple  Additive Weighting  (SAW),  akan  memperoleh  kemudahan efisiensi waktu dan biaya dalam mencari guru terbaik. Harapan  penulis  sistem  pedukung  keputusan  dapat meningkatkan kinerja lembaga terkait, proses pengolahan  data  akan  semakin  tepat  dan  mengurangi kesalahan dalam perhitungan nilai  serta  mendapatkan hasil rangking yang baik
0.6 0.2 0.167 1 0.333 0.167 0.6 0.4 0.5 0.667 0.333 0.833 0.6 0.4 1 0.667 1 0.833 0.4 0.6 0.5 0.167 0.2 0.667 0.4 0.8 0.5 0.5 0.167 0.667

## 6. Daftar Pustaka
[1] Kusrini . 2007 . Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta Andi
[2]  Kusumadewi,  Sri.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A., Wardoyo,  R.  2006. Fuzzy  Multi  Attribute
Decision Making (FUZZY MADM). Yogyakarta: Graha Ilmu.
[3] Turban, Efraim dan Jay E. Aronson , Ting- Peng  Liang . 2005 .  Decision  Support  Systems and Intelligent Systems. Penerbit :
Pearson/Prentice Hall.
[3]  Nofriansyah,  Dicky.  2014. Konsep  Data Mining  VS  Sistem  Pendukung  Keputusan . Yogyakarta : Deepublish.
[4]  Hidayat,  Taufik.  2017. Model  MADM  untuk Penilaian kinerja Dosen Menggunakan
Metode  Weighted  Product .  JUTIS  Journal of Informatics
Engineering Vol. 5 No.1 April 2017.
[6] Undang –undang Nomor 14 Tahun 2005 tentang Guru dan Dosen BAB II  ketentuan Umum Pasal
1  Nomor  2  dan  BAB  II  Kedudukan  Fungsi  dan Tujuan.