## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 219−230 https://djournals.com/resolusi

## Implementasi Metode AHP dan MOORA dalam Penentuan Pemberian Bonus Triwulan Berdasarkan Penilaian Kinerja Guru
Agus Heryanto * , Ananda Yudha Budiono
Teknik Informatika, Sekolah Tinggi Teknologi Bandung, Bandung, Indonesia Email: 1,* agus.heryanto.1992@gmail.com, 2 anandhayd@gmail.com Email Penulis Korespondensi: agus.heryanto.1992@gmail.com
Abstrak− Sistem Pendukung Keputusan adalah sebuah teknologi yang dibangun guna membantu suatu organisasi atau lembaga dalam melakukan pengambilan keputusan. Sekolah Dasar Mardi Waluya adalah Lembaga Pendidikan yang didalamnya terdapat suatu proses pengambilan keputusan untuk penentuan pemberian bonus triwulan kepada guru dengan berdasarkan hasil penilaian kinerja. Namun dalam  proses  pengambilan  keputusan  tersebut  ditemukan  beberapa  permasalahan  yaitu  masih  dilakukan  secara  konvensional  pada penentuan  pemberian  bonus  triwulannya,  yang  menyebabkan  proses  penentuan  menjadi  tidak  transparan  dan  akuntabel.  Selain  itu pelaporan hasil rekomendasi guru penerima bonus triwulan yang dilakukan oleh asesor, tidak efektif dalam penyampaiannya karena lambat.  Sehingga  kepala  sekolah  membutuhkan  suatu  teknologi  berupa  sistem  pendukung  keputusan,  yang  transparan,  akuntabel, efektif dan efisien dalam memberikan rekomendasi guru yang akan mendapatkan bonus triwulan. Dalam penelitian ini akan dibangun sistem pendukung keputusan yang menerapkan metode Analytic Hierarchy Proces (AHP) dan metode Multi-Objective Optimization by  Ratio  Analysis  (MOORA).  Metode  AHP  digunakan  untuk  mendapatkan  bobot  yang  konsisten,  sedangkan  metode  MOORA digunakan untuk melakukan perangkingan terhadap penilaian kinerja guru, sehingga penentuan bonus dalam penilaian kinerja guru dapat lebih efektif, efisien dan akuntabel. Implementasi metode AHP dan MOORA pada sistem pendukung keputusan ini dibangun berbasis website. Diharapkan hasil penelitian ini dapat memudahkan kepala sekolah dalam penentuan pemberian bonus triwulan kepada guru yang memiliki kinerja yang baik, sehingga hasil keputusan tersebut diberikan kepada guru yang berhak.
Kata Kunci: AHP; MOORA; SPK; Rewards, Kinerja
Abstract −A Decision Support System is a technology built to assist an organization or institution in making decisions. Mardi Waluya Elementary School is an educational institution in which there is a decision-making process for determining the provision of quarterly bonuses to teachers based on the results of performance assessments. However, in the decision making process several problems were found, namely that it was still carried out conventionally in determining quarterly bonuses, which caused the determination process to not be transparent and accountable. Apart from that, the reporting of the results of recommendations for teachers receiving quarterly bonuses carried out by assessors was not effective in its delivery because it was slow. So school principals need technology in the form of a decision support system, which is transparent, accountable, effective and efficient in providing recommendations for teachers who will receive quarterly bonuses. In this research, a decision support system  will be built that applies the Analytic Hierarchy Process (AHP)  method  and  the  Multi-Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis  (MOORA)  method.  The  AHP  method  is  used  to  obtain consistent weights, while the MOORA method is used to rank teacher performance assessments, so that determining bonuses in teacher performance assessments can be more effective, efficient and accountable. The implementation of the AHP and MOORA methods in this  decision  support  system  is  built  on  a  website  basis.  It  is  hoped  that  the  results  of  this  research  will  make  it  easier  for  school principals to determine the provision of quarterly bonuses to teachers who have good performance, so that the results of the decision are given to the teachers who are entitled to them.
Keywords: AHP; MOORA; DSS; Rewards, Performance

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  Decision  Support  System  (DSS)  merupakan  salah  satu  teknologi  informasi  yang  dibuat  untuk  membantu pengambilan keputusan di dalam suatu organisasi. DSS menggunakan data dan informasi yang telah terkumpul dan diolah dari berbagai sumber untuk membantu para pengambil keputusan dalam mengevaluasi alternatif keputusan yang mungkin ada.  Dalam  konteks  pendidikan,  teknologi  Decision  Support  System  juga  dapat  digunakan  untuk  membantu  kepala sekolah  dalam  menentukan  penilaian  kinerja  guru.  DSS  dapat  memberikan  informasi  dan  analisis  yang  tepat  tentang kinerja guru, termasuk kriteria yang digunakan dalam penilaian kinerja dan hasil penilaian sebelumnya. Di samping itu, tidak semua sekolah  menerapkan  teknologi  untuk  hal tersebut.  Salah satu contohnya  yaitu Sekolah Dasar (SD) Mardi Waluya Bogor.
Berdasarkan hasil wawancara yang diperoleh informasi dari staf tata usaha SD Mardi Waluya Bogor ditemukan mekanisme dan permasalahan yang dihadapi. Mekanisme pemberian bonus yang berjalan di SD Mardi Waluya Bogor masih  menggunakan  penilaian  konvensional,  dengan  mengecek  satu  persatu  kriteria  yang  dijadikan  pedoman  dalam pengambilan  keputusan  berapa  banyak  bonus  yang  akan  diberikan  kepada  guru  setiap  tiga  bulan  sekali.  Mekanisme konvensional menyebabkan banyak kendala yang dihadapi, di antaranya kesulitan dalam memilih guru yang layak untuk diberikan bonus triwulan, selain itu kepala sekolah mengharapkan hasil dari proses pemilihan tersebut, yaitu guru yang diprioritaskan untuk mendapatkan bonus utama segera dilaporkan.
Dari  masalah-masalah  yang  telah  disampaikan  tersebut,  dibutuhkan  suatu  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang dapat  membantu  pihak  sekolah  dalam  melakukan  pengambilan  keputusan  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah ditentukan.  Adapun  metode  yang  akan  diimplementasikan  dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan  ini  adalah  kombinasi antara metode Analytic Hierarchy Process (AHP) dan metode Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA). Metode AHP ini digunakan untuk mendapatkan bobot yang konsisten sedangkan untuk metode MOORA digunakan untuk melakukan perangkingan terhadap penilaian kinerja guru. Metode AHP juga mampu meringkas sebuah persoalan yang

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
pada awalnya tidak terstruktur menjadi sebuah model yang fleksibel dan lebih mudah untuk dipahami [1]–[3]. Selain   itu juga metode MOORA memiliki hasil yang lebih akurat dan tepat  sasaran dalam membantu pengambilan keputusan. Bila dibandingkan  dengan    metode  lain,  metode  MOORA  bahkan  lebih  sederhana  dan  mudah  diimplementasikan  [4],  [5]. Sehingga penentuan dan pemberian bonus yang akan didapatkan dari hasil penilaian kinerja guru dapat lebih efektif dan efisien [5]–[7].
Terdapat  beberapa  penelitian  sejenis  terdahulu  yang  terkait  dengan  penelitian  yang  akan  dilakukan  sehingga menjadi acuan dan panduan bagi peneliti. Dalam state of the art ini terdapat beberapa jurnal, antara lain.
Peneliti  pertama  [3]    dengan  judul  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Penerima  Reward  Guru  Dengan Metode Weighted Product. Tujuan penelitiannya adalah untuk menentukan penerima reward setiap guru. Dengan hasil penelitiannya adalah sebuah Aplikasi yang dibangun untuk memudahkan pihak sekolah dalam melakukan penilaian yang digunakan untuk kinerja setiap guru, serta informasi yang dihasilkan berguna bagi sekolah. Perbedaanya pada penelitian ini hanya menggunakan metode Weighted Product (WP), sedangkan pada penelitian yang akan dilakukan menggunakan kombinasi metode AHP-MOORA.
Dalam penelitian lain adalah untuk menentukan guru terbaik, dengan hasil penelitiannya berupa sistem yang dapat membantu  penilaian  guru  secara  terkomputerisasi  dan  meminimalkan  kesalahan  dengan  penerapan  Metode  Topsis. Sedangkan perbandingannya, pada penelitian ini hanya menggunakan metode Topsis, sedangkan pada penelitian yang akan dilakukan yaitu menggunakan kombinasi metode AHP-MOORA [1].
Untuk menentukan guru berprestasi sebagai ajang promosi jabatan, dengan hasil penelitian berupa Aplikasi yang dapat diterapkan dan menghasilkan perhitungan yang sama antara perhitungan manual dan perhitungan sistem [8]–[12]. Pengujian sistem menggunakan, pengujian white box dan base path menghasilkan nilai V(G) = CC, dimana V(G) = 4 dan CC  =  4,  sehingga  didapat  bahwa  logika  flowchart  perhitungan  dan  perangkingan  adalah  benar  [13]–[15].  Untuk perbedaannya, pada penelitian ini menggunakan metode AHP dan MOORA untuk menentukan guru berprestasi sebagai ajang naik jabatan, sedangkan pada penelitian menggunakan kombinasi metode AHP-MOORA untuk menentukan bonus terhadap penilaian guru.
Untuk menentukan pemberian bonus karyawan, dengan hasil penelitian berupa Sistem pendukung keputusan yang dibangun dapat mempermudah dalam menentukan keputusan penerima bonus karyawan dengan perhitungan, sehingga hasil keputusan lebih akurat dan tepat sasaran [9], [16], [17]. Perbedaannya, Pada penelitian ini untuk untuk pemberian bonus pada  karyawan dan  hanya  menggunakan  MOORA sedangkan pada penelitian  yang akan dilakukan  yaitu  untuk pemberian bonus pada guru menggunakan kombinasi metode AHP-MOORA.
Dari keempat penelitian terdahulu yang sejenis tersebut, dapat ditarik perbedaan dengan penelitian yang lakukan yaitu: fokus penelitian pada penilaian kinerja guru dalam pemberian bonus triwulan, metode yang digunakan adalah AHP dan MOORA dengan metode AHP dapat mengatasi ketidakpastian dalam penentuan bobot kriteria, sedangkan metode MOORA dalam menangani kompleksitas dalam penilaian multi-kriteria. Dengan kombinasi kedua metode ini, diharapkan dapat menghasilkan penilaian yang lebih akurat.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Dalam penelitian ini terdapat tahapan penelitian yang menggambarkan urutan/tahapan yang menjadi kerangka kerja dari sebuah penelitian. Yang diharapkan agar penelitian ini menjadi terstruktur dan sistematis, sehingga dapat untuk mudah di pahami dan dimengerti. Adapun tahapan penelitian ini dapat dilihat pada gambar 1.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 219−230 https://djournals.com/resolusi
Tahapan penelitian ini diawali dari analisa permasalahan yang peneliti temukan pada tempat penelitian, kemudian selanjutnya  melakukan  pengumpulan  data  yang  dilakukan  dengan  cara  observasi  langsung  ke  tempat  penelitian  dan wawancara kepada narasumber yang terkait dengan penelitian. Studi literatur dilakukan untuk mencari dan menemukan teori dan metodologi dalam pemecahan permasalah yang ingin diselesaikan. Dalam hal ini, teori yang di yang digunakan dalam penelitian ini adalah yang berhubungan dengan Sistem Pendukung Keputusan, Metode Analytic Hierarchy Process, dan  Metode  Multi-Objective  Optimization  by  Ratio  Analysis.  Tahap  selanjutnya  adalah  penerapan  Metode  Analytic Hierarchy  Process  untuk  menentukan  pembobotannya,  dan  tahap  penerapan  Metode  Multi-Objective  Optimization  by Ratio  Analysis  untuk  menentukan  perangkingannya.  Kesimpulan  merupakan  tahap  terakhir  setelah  penerapan  metode AHP dan MOORA, sehingga dapat terlihat hasil perhitungan ranking guru yang akan mendapatkan bonus gaji triwulan.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem    Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan  sistem  yang  dapat  memberikan  pemecahan  masalah,  melakukan komunikasi  untuk  pemecahan  masalah  tertentu  dengan  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur  [9],  [16],  [17].  Sistem Pendukung  Keputusan  didefinisikan  sebagai  sebuah  sistem  yang  dimaksudkan  untuk  mendukung  para  pengambil keputusan  manajerial.  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  merupakan    sistem  yang  dapat  memberikan  pemecahan masalah,  melakukan  komunikasi  untuk  pemecahan  masalah  tertentu  dengan  terstruktur  maupun  tidak  terstruktur.  Ada beberapa metode yang dapat digunakan menyelesaikan masalah sistem pendukung keputusan antara lain: Multi-Objective Optimization  on  the  basis  of  Ratio  Analysis  Simple  (MOORA),  Additive  Weighting  Method  (SAW)  [1],  [18]–[20], Additive Ratio Assessment (ARAS),  TOPSIS dan lain-lain. Selain itu, Ada juga beberapa sistem  pendukung  keputusan yang  dapat digunakan untuk penyelesaian masalah yang dihadapi yaitu metode SAW, WP, OCRA, TOPSIS, MOORA, MAUT, MOOSRA, WASPAS dan ada lagi metode lainnya.

## 2.3 Analytic Hierarchy Process
Metode AHP merupakan metode yang menggunakan hirarki sebagai proses pengambilan keputusannya. Terdapat ti 1. Menentukan matriks perbandingan berpasangan
W = [ W i W j ] = [ W I /W 1 ⋯ W I /W n W 2 /W I ⋯ W 2 /W n W n /W I ⋯ W n /W n ] (1)
2. Normalisasikan  data  dengan  membagi  nilai  dari  setiap  elemen  dalam  matriks berpasangan dengan nilai total dari setiap kriteria (kolom)
a ∗ ij = a ij ∑ n ij = a ij (2)
3. Menghitung nilai eigen vector dan menguji konsistensinya
W I =   ∑ = n i=1 a ∗ ij /n (3)
4. Mengecek konsistensi hierarki : Menghitung Consistency Index (Ci) berdasarkan persamaan 1 berikut :
C i = a max−n n−1 (4)
Menghitung Consistency Ratio (Cr) berdasarkan persamaan 2 berikut :
C r = C i R i (5)
Jika bernilai 0 ≤ rasio ≤ 0,1 maka disebut konsisten dan perhitungan benar

## 2.4 Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis
MOORA merupakan metode yang digunakan dalam pemecahan masalah perhitungan yang kompleks.  Multi Objective Optimization on the basis of Ratio Analysis (MOORA) dapat melakukan pengoptimalisasian satu atau lebih atribut yang bertentangan.  Metode  MOORA  memiliki  tingkat  fleksibilitas  dan  kemudahan  untuk  dipahami        dalam  memisahkan bagian  subjektif  dari  suatu  proses  evaluasi  kedalam  kriteria  bobot  keputusan  dengan  beberapa  atribut  pengambilan keputusan. Peneliti terdahulu  juga  mengungkapkan bahwa  metode MOORA  merupakan  alternate tertinggi  yang dapat digunakan  untuk  menentukan  kriteria  keputusan  dibandingkan  metode  lain  seperti  Topsis,  Vikor  ,  dan  ARAS.  Proses proses  yang dilakukan pada  Multi-Objective Optimization On The Basic Of  Ratio   Analysis (MOORA)   memerlukan kriteria-kriteria  yang  mempengaruhi  peserta  (alternatif) dalam perhitungan.
Berikut adalah Langkah penerapan metode MOORA:

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 219−230 https://djournals.com/resolusi
1. Melakukan normalisasi matriks keputusan. Normalisasi ini digunakan untuk menyeragamkan  nilai alternatif   dari setiap kriteria. Normalisasi pada MOORA dapat dihitung dengan persamaan berikut:
X ∗ ij = X ij √[ ∑ Xij2 m i=1 ] (6)
2. Menentukan nilai Yi dengan melakukan pengurangan nilai maximum dan minimum.  Jika atribut atau kriteria pada masing-masing  alternatif  tidak  diberikan nilai  bobot.  Ukuran  yang  dinormalisasi ditambahkan    dalam    kasus maksimasi  (untuk    atribut    yang    menguntungkan)    dan  dikurangi    dalam    minimasi    (untuk    atribut  yang  tidak menguntungkan) jika dirumuskan maka:
Yj ∗ =   ∑ xij  i = g ∗ i = 1 −   ∑ xij i = n ∗ i = g + 1 (7)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  untuk  proses  penentuan  keputusan  menggunakan  metode  AHP  dan  MOORA.  Penerapan  metode AHP untuk  pembobotan  Kriteria  dan  Sub Kriteria.  Sedangkan  metode  MOORA  digunakan  untuk  perangkingan alternatif berdasarkan data penilaian dan pembobotan kriteria yang telah didapat dari metode AHP.

## 3.1 Penerapan Metode Analytic Hierarchy Process
Berikut  merupakan  kriteria  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini.  Kriteria  tersebut  terdiri  dari  kompetensi  pedagogik, kompetensi kepribadian, kompetensi sosial dan kompetensi profesional. Untuk detailnya dapat terlihat pada tabel 1.
Tabel 1. Kriteria No  Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot 1 C1 Kompetensi Pedagogik 0.47 2 C2 Kompetensi Kepribadian 0.28 3 C3 Kompetensi Sosial 0.16 4 C4 Kompetensi Profesional 0.10
Dari keempat kriteria yang yang digunakan dalam penelitian ini, masing – masing kriteria tersebut memiliki sub kriteria. Untuk sub kriteria dari kompetensi pedagogik dapat terlihat seperti pada tabel 2.
Tabel 2. Sub Kriteria Kompetensi Pedagogik No  Kode Sub Kriteria Nama Sub Kriteria Bobot 1 KP1 Mengenal karakteristik peserta didik 0.35 2 KP2 Menguasai teori belajar dan prinsip-prinsip pembelajaran yang mendidik 0.23 3 KP3 Pengembangan kurikulum 0.16 4 KP4 Kegiatan pembelajaran yang mendidik 0.11 5 KP5 Pengembangan potensi peserta didik 0.07 6 KP6 Komunikasi dengan peserta didik 0.05 7 KP7 Penilaian dan evaluasi 0.03
Subkriteria dari kriteria kompetensi kepribadian, dapat terlihat seperti pada tabel 3.
Tabel 3. Sub Kriteria Kompetensi Kepribadian No  Kode Sub Kriteria Nama Sub Kriteria Bobot 1 KSI1 Bertindak sesuai dengan norma agama, hukum, sosial, dan kebudayaan nasional 0.54 2 KSI2 Menunjukkan pribadi yang dewasa dan teladan 0.30 3 KSI3 Etos kerja, tanggung jawab yang tinggi, rasa bangga menjadi guru 0.16
Sub kriteria dari kriteria kompetensi sosial, dapat terlihat seperti pada tabel 4.
Tabel 4. Sub Kriteria Kompetensi Sosial No Kode Sub Kriteria Nama Sub Kriteria Bobot 1 KA1 Bersikap inklusif, bertindak objektif serta tidak diskriminatif 0.67 2 KA2 Komunikasi dengan sesama guru, tenaga kependidikan, orangtua, peserta didik dan masyarakat 0.33
Subkriteria dari kriteria kompetensi profesional, dapat terlihat seperti pada tabel 5.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 219−230 https://djournals.com/resolusi
Tabel 5. Sub Kriteria Kompetensi Profesional
No Kode Sub Kriteria Nama Sub Kriteria Bobot 1 KB1 Penguasaan materi, struktur, konsep dan pola pikir keilmuan yang mendukung mata pelajaran yang diampu 0.67 2 KB2 Mengembangkan keprofesionalan melalui tindakan reflektif 0.33
Langkah pertama penerapan metode AHP adalah menentukan matriks perbandingan berpasangan. Hasil matriks perbandingan berpasangan dapat terlihat pada tabel 6.
Tabel 6. Matriks Perbandingan Berpasangan
Kriteria/Kompetensi  Pedagogik  Kepribadian  Sosial  Profesional  Jumlah
Pedagogik 1 2 3 4 10 Kepribadian 0.5 1 2 3 6.5 Sosial 0.33 0.5 1 2 3.83 Profesional 0.25 0.33 0.5 1 2.08 Jumlah 2.08 3.83 6.5 10
Langkah  kedua  adalah  melakukan  normalisasi  matriks  perbandingan  berpasangan.  Hasil  dari  matriks perbandingan berpasangan dapat terlihat pada tabel 7.
Tabel 7. Normalisasi Matriks Perbandingan Berpasangan
Kriteria/Kompetensi Pedagogik  Kepribadian  Sosial  Profesional  Total Pedagogik 0.48 0.52 0.46 0.40 1.86 Kepribadian 0.24 0.26 0.31 0.30 1.11 Sosial 0.16 0.13 0.15 0.20 0.64 Profesional 0.12 0.09 0.08 0.10 0.38
Langkah selanjutnya adalah menghitung eigen vector dan menguji konsistensinya Eigen vector : C 1 = 2.08 * 0.47 = 0.99776 C 2 = 3.83 * 0.28 = 1.0724 C 3 = 6.5 * 0.16 = 1.04 C 3 = 10 * 0.10 = 1 a max = 0.99776 + 1.0724 + 1.04 + 1 = 4.11016
Langkah keempat dalam penerapan AHP adalah mengecek konsistensi hierarki. Dengan menghitung Consistency Index (Ci) :
C i = a max−n n−1
C i = 4.11016−4 4−1 C i = 0.11016 3 C i = 0.03672
R i = 0.9009 Nilai R i diperoleh dari dari nilai RI/IR dan untuk nilainya disesuaikan berdasarkan banyaknya kriteria yang  digunakan  (jumlah  kriteria).  Selanjutnya  tahap  terakhir  dari  penerapan  AHP  adalah  dengan  dengan  menghitung Consistency Ratio (Cr) :
C r = C i R i C r = 0.03672 0.9009 C r = 0.0407
Nilai Cr Lebih kecil dari 0,1 maka pembobotan prioritas kriteria dinyatakan konsisten dan dapat digunakan untuk proses perangkingan. Tabel 8 dibawah ini merupakan tabel perhitungan bobot secara keseluruhan yang telah dihitung. Nilai  bobot  ini  nanti  akan  digunakan  untuk  proses  perangkingan  yang  akan  dilakukan  dengan  menggunakan  metode MOORA.
Tabel 8. Perhitungan Bobot Kriteria Kode Kriteria C1 C2 C3  C4 Normalisasi Nilai Bobot C1 C2 C3 C4 C1 1 2 3 4 0.48  0.52  0.46  0.40 1.86 0.47

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 219−230 https://djournals.com/resolusi
Kode Kriteria C1 C2 C3  C4 Normalisasi Nilai Bobot C1 C2 C3 C4 C2 0.5 1 2 3 0.24  0.26  0.31  0.30 1.11 0.28 C3 0.33 0.5 1 2 0.16  0.13  0.15  0.20 0.64 0.16 C4 0.25  0.33  0.5 1 0.12  0.09  0.08  0.10 0.38 0.10 Jumlah 2.08  3.83  6.5 10 Lamda (Eigen Vector) Maks 4.11016 Consistency Index (Ci) 0.03672 Consistency Ratio (Cr) 0.0407
Untuk hasil perhitungan bobot sub kriteria kompetensi pedagogik dapat terlihat pada tabel 9.
Tabel 9. Perhitungan Bobot Sub Kriteria Kompetensi Pedagogik
Kode Subkriteria Normaliasasi Nilai  Bobot KP1  KP2  KP3  KP4  KP5  KP5  KP6 KP1 0.39 0.45 0.41 0.36 0.32 0.28 0.25 2.46 0.35 KP2 0.19 0.22 0.27 0.27 0.25 0.23 0.21 1.64 0.23 KP3 0.13 0.11 0.14 0.18 0.19 0.19 0.18 1.12 0.16 KP4 0.1 0.07 0.07 0.09 0.13 0.14 0.14 0.74 0.11 KP5 0.08 0.06 0.05 0.05 0.06 0.11 0.09 0.5 0.07 KP6 0.07 0.04 0.03 0.03 0.03 0.07 0.05 0.32 0.05 KP7 0.05 0.04 0.03 0.02 0.02 0.04 0.02 0.22 0.03 Lamda (Eigen Vector) Maks 7.34 Consistency Index (Ci) 0.06 Consistency Ratio (Cr 0.455 Index Random Consistency (IR) 1.32
Untuk hasil perhitungan bobot sub kriteria kompetensi kepribadian dapat terlihat pada tabel 10.
Tabel 10. Perhitungan Bobot Sub Kriteria Kompetensi Kepribadian
Kode Sub Kriteria  KSI  KSI2  KSI3 Normalisasi Nilai Bobot KSI  KSI2  KSI3 KSI1 1 2 3 0.55 0.57 0.5 1.62 0.54 KSI2 0.5 1 2 0.27 0.29 0.33 0.89 0.30 KSI3 0.33 0.5 1 0.18 0.14 0.17 0.49 0.16 Jumlah 1.83 3.5 6 Lamda (Eigen Vector) Maks 3.00 Consistency Index (Ci) 0.00 Consistency Ratio (Cr) 0.0000 Index Random Consistency (IR) 0.58
Untuk hasil perhitungan bobot sub kriteria kompetensi sosial dapat terlihat pada tabel 11.
Tabel 11. Perhitungan Bobot Sub Kriteria Kompetensi Sosial
Kode SubKriteria  KA1  KA2 Normalisasi Nilai  Bobot KA1  KA2 KA1 1 2 0.67 0.67 1.34 0.67 KA2 0.5 1 0.33 0.33 0.66 0.33 Jumlah 1.5 3 Lamda (Eigen Vector) Maks 2.00 Consistency Index (Ci) 0.00 Consistency Ratio (Cr) 0 Index Random Consistency (IR) 0
Untuk hasil perhitungan bobot sub kriteria kompetensi profesional dapat terlihat pada tabel 12.
Tabel 12. Perhitungan Bobot Sub Kriteria Kompetensi Profesional
Kode SubKriteria  KB1  KB2 Normalisasi
Nilai  Bobot KB1 KB2 KB1 1 2 0.67 0.67 1.34 0.67 KB2 0.5 1 0.33 0.33 0.66 0.33 Jumlah 1.5 3 Lamda (Eigen Vector) Maks 2.00

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 219−230 https://djournals.com/resolusi
Kode SubKriteria  KB1  KB2 Normalisasi Nilai  Bobot KB1 KB2 Consistency Index (Ci) 0.00 Consistency Ratio (Cr) 0 Index Random Consistency (IR) 0

## 3.2 Penerapan Metode Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis
Metode  MOORA  adalah  metode  sebagai  pengambil  keputusan  dengan  menggunakan  perkalian  yang  dapat menghubungkan nilai kriteria, yang dimana nilai untuk setiap kriteria harus dipangkatkan dulu dengan bobot kriteria yang bersangkutan. Berikut merupakan tahapan penerapan dari metode MOORA pada penentuan pemberian bonus triwulan berdasarkan penilaian kinerja guru. Berikut adalah data alternatif yang berisi 8 guru yang akan dilakukan penilaian, dapat terlihat pada tabel 13.
Tabel 13. Tabel Alternatif (Guru) No  ID Guru Nama Guru Email 1 911 Deshinta Pramita Devi devipramita@gmail.com 2 912 Duria Fikasari fikasari212@gmail.com 3 913 Emi Purna Astiti emipurna19@gmail.com 4 914 Muhammad Sayuti muhsayuti@gmail.com 5 915 Ngesti Hurfatul Janah ngestihurfatul7@gmail.com 6 916 Nisaul Hasanah nisaulhasanah210@gmail.com 7 917 Raka Swandhita Hutomo  swandhitaraka@gmail.com 8 918
Ratna Yuniningsih ryuningsih12@gmail.com
Lalu pada tabel 14 adalah data penilaian dari masing – masing alternatif (guru).
Tabel 14. Penilaian Alternatif (Guru) ID Guru  KP1  KP2  KP3  KP4  KP5  KP6  KP7  KS1  KS2  KS3  KA1  KA2  KB1  KB2 911 0.49 0.28 0.16 0.10 0.16 0.28 0.47 0.28 0.28 0.28 0.16 0.16 0.10 0.10 912 0.28 0.16 0.16 0.10 0.16 0.28 0.47 0.16 0.16 0.10 0.10 0.10 0.28 0.28 913 0.16 0.10 0.10 0.16 0.16 0.16 0.16 0.10 0.10 0.10 0.28 0.28 0.47 0.47 914 0.47 0.28 0.47 0.28 0.28 0.47 0.47 0.16 0.16 0.16 0.28 0.28 0.47 0.47 915 0.16 0.26 0.16 0.16 0.16 0.28 0.28 0.28 0.28 0.28 0.10 0.10 0.16 0.16 916 0.28 0.28 0.28 0.28 0.28 0.28 0.28 0.16 0.16 0.16 0.28 0.28 0.28 0.28 917 0.47 0.20 0.47 0.10 0.47 0.10 0.47 0.10 0.47 0.10 0.47 0.10 0.47 0.10 918 0.10 0.16 0.10 0.10 0.16 0.10 0.16 0.16 0.16 0.10 0.16 0.10 0.16 0.10
Langkah pertama dalam penerapan metode MOORA adalah melakukan normalisasi matriks keputusan, dari hasil penilaian yang telah dilakukan kepada masing – masing alternatif. Dapat terlihat pada tabel 15.
Tabel 15. Normalisasi Matriks Keputusan ID Guru KP1 KP2 KP3 KP4 KP5 KP6 KP7 KS1 KS2 KS3 KA1 KA2 KB1 KB2 911 0.501  0.486  0.204  0.201  0.225  0.363 0.45 0.53 0.4 0.562 0.22 0.292  0.107 0.124 912 0.298  0.278  0.204  0.201  0.225  0.363 0.45 0.303  0.229  0.201  0.138  0.182  0.298 0.346 913 0.17 0.174  0.127  0.321  0.225  0.207  0.153  0.189  0.143  0.201  0.386  0.511  0.501 0.581 914 0.501  0.486  0.598  0.562  0.394  0.609 0.45 0.303  0.229  0.321  0.386  0.511  0.501 0.581 915 0.17 0.278  0.204  0.321  0.225  0.363  0.268 0.53 0.4 0.562  0.138  0.182 0.17 0.198 916 0.298  0.486  0.356  0.562  0.394  0.363  0.268  0.303  0.229  0.321  0.368  0.511  0.298 0.346 917 0.501  0.174  0.598  0.201  0.201 0.13 0.45 0.189  0.671  0.201  0.647  0.182  0.501 0.124 918 0.107  0.278  0.127  0.201  0.201  0.207  0.153  0.303  0.229  0.201 0.22 0.182 0.17 0.124
Langkah kedua dalam penerapan metode MOORA adalah menentukan preferensi atau mencari nilai Yi. Hasilnya sesuai pada tabel 16.
Tabel 16. Perhitungan Nilai Yi No  ID Guru Nilai 1 911 0.372 2 912 0.257 3 913 0.258 4 914 0.444 5 915 0.291

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 219−230 https://djournals.com/resolusi
No  ID Guru Nilai 6 916 0.363 7 917 0.398 8 918 0.205
Dari hasil perhitungan nilai Yi maka didapatkan hasil perangkingan untuk keputusan penentuan pemberian bonus triwulan berdasarkan penilaian kinerja guru, dengan mengurutkan dari nilai tertinggi hingga nilai paling rendah dari hasil perhitungan, sesuai pada tabel 17 berikut.
Tabel 17. Hasil Perangkingan ID Guru Nama Guru Hasil/Nilai  Rangking 914 Erni Purna Astiti 0.444 1 917 Nisaul Hasanah 0.389 2 911 Deshinta Pramita Devi 0.372 3 916 Ngesti Hurfatul Janah 0.363 4 915 Muhammad Sayuti 0.291 5 913 Duria Fikasari 0.258 6 912 Raka Swandhita Hutomo 0.257 7 918 Ratna Yuningsih 0.205 8
Dari data hasil perangkingan dapat terlihat, bahwa nilai tertinggi dan menjadi ranking 1 adalah guru atas nama Erni Purna Astiti, sedangkan untuk ranking paling bawah adalah guru atas nama Ratna Yuningsih.

## 3.3 Tampilan Hasil
1. Halaman Login
Tampilan pertama saat membuka aplikasi adalah halaman login. User yang dapat melakukan login terdiri dari tiga user yaitu : admin, kepala sekolah, dan asesor.

## Gambar 2. Halaman Login
2. Halaman Kriteria
Tampilan halaman kriteria ini dapat diakses oleh user kepala sekolah. User kepala sekolah dapat menambah, merubah dan menghapus kriteria. Serta dapat mengatur nilai dari masing – masing kriteria.

## Gambar 3. Halaman Kriteria
3. Halaman Sub Kriteria
Tampilan  halaman  sub  kriteria  ini  dapat  diakses  juga  oleh  user  kepala  sekolah.  Sub  kriteria  ini  ditambahkan  dari kriteria yang sudah ditambahkan sebelumnya. Sub kriteria juga dapat diedit, dan hapus, serta dapat diatur juga nilai dari masin – masing sub kriteria.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 219−230 https://djournals.com/resolusi
Gambar 4. Halaman Sub Kriteria
4. Halaman Periode Penilaian
Halaman periode penilaian ini dikelola oleh akun kepala sekolah, dan periode yang diinputkan adalah berdasarkan triwulan atau per tiga bulan sesuai dengan lingkup penelitian bahwa keputusan pemberian bonus triwulan.

## Gambar 5. Halaman Periode
5. Halaman Tampilan Perhitungan Bobot Kriteria dengan Penerapan Metode AHP
Penerapan metode AHP pada perhitungan bobot kriteria seperti proses matriks perbandingan berpasangan, matriks normalisasi, perhitungan eigen vector, consistency index dan consistency ratio dapat dilihat seperti pada gambar 6.
Gambar 6. Halaman Tampilan Perhitungan Bobot Kriteria dengan Penerapan Metode AHP
6. Halaman Tampilan Perhitungan Bobot Sub Kriteria dengan Penerapan Metode AHP
Penerapan metode AHP pada perhitungan bobot sub kriteria seperti proses matriks perbandingan berpasangan, matriks normalisasi, perhitungan eigen vector, consistency index dan consistency ratio dapat dilihat seperti pada gambar 7.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 219−230 https://djournals.com/resolusi
7. Halaman Data Alternatif (Guru)
Pada gambar 8 ditampilkan data alternatif yaitu data guru yang akan dilakukan penilaian.
Gambar 8. Halaman Data Alternatif (Guru)
8. Halaman Input Data Penilaian
Untuk menginputkan penilaian masing – masing alternatif (guru) hanya dapat diakses oleh user asesor. User asesor juga wajib menginputkan seluruh alternatif (guru) yang ada, agar dapat dilakukan proses perhitungan preferensi niilai Yi dan perangkingan.
Gambar 9. Halaman Input Data Penilaian
9. Halaman Tampilan Perhitungan Penilaian dengan Penerapan Metode MOORA Pada gambar 10, dapat terlihat hasil penilaian yang telah dilakukan oleh asesor terhadap kinerja guru (alternatif), dan juga terdapat hasil normalisasi perangkingan alternatif dengan menerapkan metode MOORA.
Gambar 10. Halaman Tampilan Perhitungan Penilaian dengan Penerapan Metode MOORA
10. Halaman Tampilan Hasil Perangkingan
Setelah  proses  penginputan  dan  perhitungan  nilai  seluruh  alternatif,  maka  akan  dapat  langsung  terlihat  hasil perangkingan guru yang akan mendapatkan bonus triwulan. Hasil perhitungan juga dapat langsung dilihat oleh user kepala sekolah.

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 219−230 https://djournals.com/resolusi
Gambar 11. Halaman Tampilan Hasil Perangkingan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  terhadap  Implementasi  Metode  AHP  dan  MOORA  Dalam  Penentuan Pemberian  Bonus  Triwulan  Berdasarkan  Kinerja  Guru,  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa  Sistem  pendukung keputusan yang dibangun memberikan kerangka kerja yang jelas dan terstruktur, sehingga proses penilaian menjadi lebih mudah, transparan dan konfrehensif. Selain itu, sistem pendukung keputusan ini juga mampu menyederhanakan proses pengambilan keputusan, dengan menyajikan informasi yang relevan dan  komprehensif kepada kepala sekolah.  Untuk implementasi  metode  Analytic  Hierarchy  Process  (AHP),  dapat  digunakan  dalam  mengatasi  kompleksitas,  serta mendapatkan  bobot  nilai  yang  tepat  untuk  setiap  kriteria  dan  subkriteria  yang  relevan  pada  penilaian  kinerja  guru. Sementara itu, untuk penerapan  metode  Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis (MOORA), dapat digunakan untuk merangkingkan alternatif – alternatif  (guru) berdasarkan hasil perhitungan bobot nilai dari metode AHP. Sehingga dapat memberikan rekomendasi keputusan yang menjadi panduan bagi kepala sekolah dalam memberikan penilaian dan bonus triwulan kepada guru. Harapan selanjutnya, hasil penelitian dapat dijadikan bahan referensi oleh peneliti berikutnya yang akan  membahas sistem  pendukung  keputusan dalam  penentuan pemberian bonus triwulan berdasarkan penilaian kinerja guru.

## REFERENCES
[1] T. Kurnialensya and Y. Fitriyanto, “Sistem Pendukung Keputusan Penerimaan Karyawan Menggunakan Metode SAW (Simple Additive Weighting),” Acad. J. Comput. Sci. Res., vol. 2, no. 2, pp. 118–128, 2020, doi: 10.38101/ajcsr.v2i2.286.
[2] S. Nurajizah, N. A. Ambarwati, and S. Muryani, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Internet Service Provider Terbaik Dengan Metode Analytical Hierarchy Process,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi), vol. 6, no. 3, pp. 231–238, 2020, doi: 10.33330/jurteksi.v6i3.632.
[3] B.  R.  Putra  and  A.  Diana,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Karyawan  Terbaik  Dengan  Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Pada Rumah Makan Ciganea Pusat,” J. Perad. Sains, Rekayasa Dan Teknol., vol. 9, no. 2, pp. 250–264, 2021, doi: 10.47065/tin.v2i8.1261.
[4] N. P. D. Prabawati, “Peran Pemuda Dalam Kegiatan Pengembangan Pariwisata Di Desa Tibubeneng, Kabupaten Badung, Bali,” J.  Kepariwisataan  Indones.  J.  Penelit.  dan  Pengemb.  Kepariwisataan  Indones.,  vol.  13,  no.  1,  pp.  73–84,  2019,  doi: 10.47608/jki.v13i12019.73-84.
[5] Haryani  and  D.  Fitriani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Karyawan  Terbaik  Pada  Collection  Pt  .  Panin  Bank Menggunakan,” J. Mantik Penusa, vol. 3, no. 1, pp. 1–8, 2019.
[6] Fachruddin, M. R. Pahlevi, M. Ismail, E. Rasywir, and Y. Pratama, “Analisis Usability Pada Implementasi Sistem Pengelolaan Keuangan  Masjid  Menggunakan  USE  Questionnaire,”  J.  Media  Inform.  Budidarma,  vol.  4,  pp.  1216–1224,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i4.2518.
[7] A.  Hernandes,  H.  Hartini,  and  D.  Sartika,  “Steganografi  Citra  Menggunakan  Metode  Least  Significant  Bit  (LSB) dan  Linear Congruential  Generator  (LCG),”  JATISI  (Jurnal  Tek.  Inform.  dan  Sist.  Informasi),  vol.  5,  no.  2,  pp.  137–146,  2019,  doi: 10.35957/jatisi.v5i2.134.
[8] R. Ekasari, M. S. Pradana, G. Adriansyah, M. A. Prasnowo, A. F. Rodli, and K. Hidayat, “Analisis Kualitas Pelayanan Puskesmas Dengan  Metode  Servqual,”  J.  Darussalam  J.  Pendidikan,  Komun.  dan  Pemikir.  Huk.  Islam,  vol.  9,  no.  1,  p.  82,  2017,  doi: 10.30739/darussalam.v9i1.118.
[9] P. P. Nicolas, H. Soetanto, W. Wahyudi, and A. Rossi, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik pada PT. XYZ  dengan  Metode  Profile  Matching  dan  Interpolasi,”  J.  Sist.  dan  Teknol.  Inf.,  vol.  9,  no.  2,  p.  121,  2021,  doi: 10.26418/justin.v9i2.44159.
[10]  D. W. Sitohang and A. Rikki, “Implementasi Algoritma K- Means Clustering untuk Mengelompokkan Data  Gizi Balita pada Kecamatan Garoga Tapanuli Utara,” KAKIFIKOM (Kumpulan Artik. Karya Ilm. Fak. Ilmu Komputer), vol. 02, pp. 80–92, 2019,

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 4, No 3, Januari 2024 Hal 219−230 https://djournals.com/resolusi
doi: 10.54367/kakifikom.v1i2.642.
[11]  W. Julianto, R. Yunitarini, and M. K. Sophan, “Algoritma C4.5 Untuk Penilaian Kinerja Karyawan,” Scan, vol. Vo. IX, no. No. 2, pp. 33–39, 2014.
[12]  G. A. Gulo, N. W. Nurhidayati, D. Aprillia, and M. Maruloh, “Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik Di Restoran  Soto Pak  J  Menggunakan  Metode  Ahp,”  J.  Larik  Ldng.  Artik.  Ilmu  Komput.,  vol. 1,  no.  1, pp.  11–20,  2021,  doi: 10.31294/larik.v1i1.504.
[13]  A.  Muhammad  Azizi,  P.  Korespondensi,  and  F.  Ariany,  “Sistem  Informasi  Pengajuan  Cuti  Pegawai  Menggunakan  Metode Pengujian  Iso  25010  (Study  Kasus :  Pt  Mutiara  Ferindo  Internusa),”  vol.  4,  no.  3,  pp.  326–334,  2023,  [Online].  Available: https://doi.org/10.33365/jatika.v4i3.3721.
[14]  Sugiyono,  “Prof.  Dr.  Sugiyono.  2018.  Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D.  Bandung:  Alfabeta.,”  Prof.  Dr. Sugiyono. 2018. Metod. Penelit. Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D. Bandung Alf., 2018.
[15]  I. G. A. Sudibya and I. W. M. Utama, “Pegawai Di Lingkungan Kantor Dinas Pekerjaan Umum,” in Manajemen, Strategi Bisnis, dan Kewirausahaan, 2013, vol. 6, no. 2, pp. 173–184.
[16]  M.  Angeline  and  F.  Astuti,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Pramuwisata  Menggunakan  Metode Profile Matching,” J. Ilm. SMART, vol. II, no. 2, pp. 45–51, 2018.
[17]  R. Ramadiani and A. Rahmah, “Sistem pendukung keputusan pemilihan tenaga kesehatan teladan menggunakan metode Multi- Attribute Utility Theory,” Regist. J. Ilm. Teknol. Sist. Inf., vol. 5, no. 1, p. 1, 2019, doi: 10.26594/register.v5i1.1273.
[18]  D. Levia and Mhubaligh, “Analisis Proses Produksi CPO Untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kualitas Mutu CPO,” J. Teknol. dan Manaj. Ind. Terap., vol. 2, no. 2, pp. 82–89, 2023, doi: 10.55826/tmit.v2i2.72.
[19]  E. Rasywir, R. Sinaga, and Y. Pratama, “Evaluasi Pembangunan Sistem Pakar Penyakit Tanaman Sawit dengan Metode Deep Neural Network ( DNN ),” vol. 4, pp. 1206–1215, 2020, doi: 10.30865/mib.v4i4.2518.
[20]  E. Rasywir, R. Sinaga, and Y. Pratama, “Analisis dan Implementasi Diagnosis Penyakit Sawit dengan Metode Convolutional Neural Network ( CNN ),” J. Paradig. UBSI, vol. 22, no. 2, pp. 117–123, 2020.