## IMPLEMENTASI METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING(SAW) UNTUK EVALUASI KINERJA DOSEN PADA STMIK BINA MULIA PALU
Dewi Kusumawati 1 ,Siti Nurhayati 2 dan Fitriyanti Andi Masse 3
Teknik Informatika STMIK BINA MULIA Palu, Indonesia 1 ,
Sistem Informasi Universitas Yapis Papua Jayapura, Indonesia 2
Sistem Informasi STMIK BINA MULIA Palu, Indonesia 3
Email: 1 raihansu1006@gmail.com , 2 nurhayatist.siti21@gmail.com , 3 fitriyntam@gmail.com

## Abstrak
Dosen  yang  kapasitasnya  sebagai  seorang  pendidik  di  lingkungan  perguruan  tinggi  memegang  peran  utama  dalam proses  belajar  mengajar,  dosen  sangat  menentukan  perkembangan  dan  kemampuan  siswa  di  bidang  ilmu  pengetahuan dan teknologi, lembaga pendidikan yang dalam ini merupakan induk kerja dari para dosen, sangat berkepentingan dalam menjaga mutu para dosen. Tujuan penelitian ini adalah untuk menjaga mutu dosen dalam proses belajar mengajar dengan melakukan penilain evaluasi kinerja dengan membagun sebuah aplikasi Sistem Pendukung Keputusan, dalam aplikasi ini metode yang digunakan untuk mendukung penilaian evaluasi kinerja dosen adalah Simple Additive Weighting (SAW). Sistem  pendukung  keputusan  ini  menggunakan  metode  pengembangan  sistem  model  waterfall.  Ada  lima  kriteria penilaian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  yakni,  (1)  Penguasaan  dan  kemampuan  dalam  menjelaskan,  (2) Kemampuan  dalam  menjawab  pertanyaan  ,  (3)  Kemampuan  dalam  memberi  motivasi  mahasiswa,  (4)  Kemampuan membuat  suasana  kelas  menyenangkan,  (5)  Kedisiplinan  hadir  dalam  perkuliahan.  Hasil  penelitian  dapat  mendukung keputusan pada penilaian evaluasi kinerja dosen menggunakan kriteria yang telah ditentukan dan proses lain yang terkait dalam penilaian evaluasi kinerja dosen.
Kata-kunci : sistem pendukung keputusan, evaluasi kinerja dosen, simple additive weightingIntroduction

## Abstract
Lecturers whose capacity as an educator in a university environment plays a major role in the teaching and learning process,  lecturers  greatly  determine  the  development  and  abilities  of  students  in  the  field  of  science  and  technology, educational institutions which are the parent work of lecturers, are very interested in overseeing the quality lecturer. The purpose of this study is to maintain the quality of teaching in the teaching and learning process by evaluating performance by building a Decision Support System application, in the application the method used to support the evaluation of teacher performance  evaluation  is  Simple  Additive  Weighting  (SAW).  This  decision  support  system  uses  the  waterfall  model system development  method. There are five criteria used  in this thesis, (1)  Mastery and  ability to explain, (2)  Ability to answer  questions,  (3)  ability  to  motivate  students,  (4)  ability  to  create  a  pleasant  classroom  atmosphere,  (5)  Discipline present in lectures. The results of the study can support the decision to evaluate the performance appraisal in accordance with the specified criteria and other processes involved in evaluating lecturer performance.
Keywords: support system, lecturer performance evaluation, simple additive weighting

## PENDAHULUAN
Salah  satu  upaya  lembaga  Pendidikan  Tinggi  untuk menjamin  kualitas  lulusan  dan  proses  belajar  mengajar adalah dengan meningkatkan kualitas kinerja dosen dalam proses  belajar  mengajar.  Kualitas  lembaga  pendidikan ditentukan  oleh  minimal  tiga  faktor  yakni  mahasiswa, dosen  dan  fasilitas  sarana  belajar  mengajar,  ketiga  faktor ini  saling  berkaitan  dan  saling  mendukung  antara  satu dengan  yang  lain  dalam  menciptakan  proses  belajar  yang baik. Dosen  adalah seseorang  yang  berdasarkan pendidikan  dan  keahliannya  diangkat  oleh  lembaga perguruan  tinggi  dengan  tugas  utama  mengajar.Menurut UU  No  14  tahun  2005dosen  adalah  pendidik  profesional
dan  ilmuwan  dengan  tugas  utama  mentransformasikan, mengembangkan, dan menyebarluaskan ilmu pengetahuan, teknologi,  dan  seni  melalui  pendidikan,  penelitian  dan pengabdian kepada masyarakat.
Penilaian  kinerja  Dosen  dalam  suatu  Perguruan Tinggi  merupakan  suatu  kegiatan  mengevaluasi  kinerja dosen  yang  ada  dalam  Perguruan  Tinggi.  Secara  umum manfaat  penilaian  kinerja  adalah  mengelolah  operasi organisasi secara efektof dan efesien melaluai pemotivasian  personil  secara  maksimal,  membantu pengambilam keputusan yang berkaitan dengan penghargaan  personel,  mengidentifikasi  kebutuhan  dan
IJ Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi e – issn : 2655-7460. Volume 3 No.1, November 2020 Page 116 -  122
pengembangan  personel  dan  menyediakan  suatu  dasar untuk menditribusikan penghargaan [1]
STMIK  Bina  Mulia  Palu  belum  pernah  mengadakan evaluasi  kinerja  dosen  disetiap  akhir  semester.  Maka  dari itu  evaluasi  kinerja  dosen  di  STMIK  Bina  Mulia  Palu dapat  dilaksanakan  setiap  akhir  semester  dengan membagikan  kuesioner  evaluasi  kinerja  dosen  kepada mahasiswa,  dan  selama  ini  majemen  pada  STMIK  Bina Mulia Palu melakukan penilaian bersifat subyektif dengan keadaan yang sebenarnya, sehingga tidak dapat digunakan sebagai dasar pengambilan keputusan. Untuk penyelesaian masalah dibutuhkan suatu Sistem Pendukung Keputusan Simple  Additive  Weighting (SAW)  untuk menentukan evaluasi kinerja dosen  dan membantu dalam proses  pengolahan  data  dan  memperbaiki  kekurangan seperti kesalahan dalam perhitungan dan dalam penyajian laporan.
Metode  yang  akan  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah Simple  Additive  Weighting (SAW)  merupakan metode  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada setiap  alternatife  [2].Dengan  konsep  dasar  mencari penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap alternative  pada  semua  atribut.penelitian    menggunakan multikriteria untuk  evaluasi kinerja dosen,  diantaranya,(1) Penguasaan  dan  kemampuan  dalam  menjelaskan,  (2) Kemampuan dalam menjawab pertanyaan,
(3)
Kemampuan  dalam  memberi  motivasi  mahasiswa,  (4) Kemampuan  membuat  suasana  kelas  menyenangkan,  (5) Kedisiplinan hadir dalam perkuliahan.
Penelitian  mengenai  Sistem  Pendukung  Keputusan Evaluasi  Kinerja  Dosen  dengan  Menggunakan  Metode Technique  For  Order  By  Similarity  To  Ideal  Solution (TOPSIS)  dan Preference  Rangking  Organisation  For Evaluation (PROMETHEE),  Penelitian  ini  menghasilkan Sistem  Pendukung  Keputusan  untuk  pengelolaan  data yang  dilakukan  oleh  Tim  Penjaminan  Mutu  dengan memasukkan  tujuh  kriteria  yang  meliputi  kusioner, kehadiran  dosen,  ketepatan  waktu  pengumpulan  soal, ketepatan  waktu  pengumpulan  nilai,  jumlah  penelitian yang  dihasilkan,  jumlah  jumlah  pengabdian  masyarakat yang dihasilkan dan partisipasi dosen dalam seminar, yang dapat  menghasilkan  penentuan  peringkat  yang  dapat membantu  TIM  Penjaminan  Mutu  dalam  menentukan Dosen yang berpretasi [3].
Penelitian lainnya mengenai Penerapan Metode Simple Additive  Weighting (SAW)  dalam  Penentuan  Fakultas Terbaik.Dalam  penelitian  ini,  metode  SAW  digunakan untuk  menganalisis  fakultas  terbaik  di  Universitas sebanyak  8  data  fakultas  yakni  Fakultas  Pertanian, Fakultas  Hukum,  Fakultas  Agama,  Fakultas  Ekonomi, Fakultas  Ilmu  Komputer,  Fakultas  Teknik,  Fakultas Teknologi  Industri,  dan  Fakultas  Sastra  pada  Universitas
Muslim Indonesia berdasarkan 6 kriteria yakni Pelayanan, Sarana  dan  Prasarana,  Kemampuan  Dosen,  Kebersihan, Biaya Kuliah dan Keaktifan Fakultas. Dari penelitian yang telah  dilakukan,  sebanyak  40  data  penilaian  mahasiswa terhadap  fakultas  yang  kemudian  diolah  menggunakan perhitungan  metede  SAW  sehingga  diperoleh  hasil  akhir Fakultas  Teknologi  Industri  merupakan  fakultas  terbaik dengan bobot nilai akhir 0.95 [4].
Selain  itu,  penelitian  mengenai  Sistem  Pendukung Keputusan Kinerja Dosen Menggunakan Metode Weighted Product (Studi Kasus : Fakultas Teknik Universitas Islam Syekh-Yusuf  Tanggerang).  Penelitian  ini  menggunakan Metode Weighted  Product yang  merupakan  metode pengambilan  keputusan  menggunakan  perkalian  untuk menghubungkan  nilai  atribut  (kriteria),  dimana  setiap atribut harus harus dipangkatkan dulu dengan bobot atribut (kriteria)  yang  bersangkutan,  dan  membantu  dalam pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  penilaian kinerja  dosen  lebih  efisien  sehingga  keetua  jurusan  lebih cepat mendapatkan informasi tentang kinerja Dosen [5].

## I. LANDASAN TEORI

## A. Kinerja Dosen
Kinerja  dosen  itu  sendiri  adalah  bagaimana seseorang  melaksanakan  pekerjaannya  atau  unjuk kerja. Kata unjuk kerja menggambarkan bahwa kinerja individu  dapat  dilihat  dari  semangat  atau  keseriusan individu  dalam  melaksanakan  tugas  yang  dibebankan kepadanya. Berdasarkan definisi tersebut kinerja dosen adalah  kegiatan  seseorang  dosen  melaksanakan pekerjaannya  atau  unjuk  kerja.  Kinerja  dosen  dapat dilihat  dari  semangatnya  dalam  melaksanakan  tugas tridarma perguruan tinggi yang dibebankan kepadanya[6].
Faktor-Faktor  Penentu  Kinerja  Dosen, keberadaan  dosen  dalam  melaksanakan  tugas  dan kewajibannya  tidak  lepas  dari  pengaruh  faktor internal  maupun  faktor  eksternal  yang  membawa dampak  pada  perubahan  kinerja  dosen  Faktor-faktor yang  mempengaruhi  kinerja  dosen  yaitu  sebagai berikut [6].
a)  Kepribadian dan Dedikasi b)  Pengembangan Profesi c)  Kemampuan Mengajar
d)  Antar Hubungan dan Komunikasi e)  Hubungan Dengan Masyarakat f)  Kedisiplinan g)  Kesejahteraan h)  Iklim kerja

## B. Simple Additive Weighting
Simple  Additive  Weighting  (SAW)  dikenal  dengan istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari rating kinerja setiap alternatif pada semua atribut. Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat  diperbandingkan  dengan semua rating[2].
𝑟𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋𝑖𝑗 jika  j  adalah  atribut  keuntungan  (benefit) ...(1)
𝑟𝑖𝑗 = 𝑀𝑖𝑛 𝑋𝑖𝑗
𝑋 𝑖𝑗 . jika j adalah atribut biaya (Cost) ... (2)
Keterangan: rij : Rating kinerja ternormalisasi
Maxi  : Nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Mini  : Nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij   : Baris dan kolom dari matriks rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i=1,2,…,m dan j=1,2,…,n.
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  diberikan sebagai:
𝑉 𝑖= ∑ 𝑊𝑗𝑟𝑖𝑗 𝑛 𝑗=1 ......................................(3)
Keterangan:
Vi : Nilai akhir dari alternatif
Wi : Bobot yang telah ditentukan
Rij : Normalisasi matriks
Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa alternatif Ai lebih terpilih.
Tahapan algoritma Simple Addative Weight sepertipada gambar1.
Gambar  1.  Flowchart  Alur  dari  metode Simple Addative Weight

## II. METODE PENELITIAN

## A.Jenis penelitian
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah penelitian kuantitatif dengan pendekatan deskriptif. Metode  penelitian  kuantitatif  merupakan  salah  satu  jenis penelitian  yang  spesifikasinya  adalah  sistematis,  terncana dan terstruktur dengan jelas sejak awal hingga pembuatan desain  penelitiannya  secara  garis  besar  tahapan  penelitian dapat dilihat pada Gambar 2 [7].
.

## Gambar 2. Diagram alir penelitian
B. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  dapat  dilakukan  dengan studi  kepustakaan,  wawancara,  dan  angket  .  Pada penelitian ini, peneliti menggunakan angket dengan bentuk rating scale , yaitu memberikan pertanyaan tertutup kepada responden  untuk  menilai  sistem  yang  telah  dirancang dengan 5 pilihan jawaban, yaitu: sangat baik, baik, cukup, kurang  dan  sangat  kurang.  Analisa  data  yang  berasal  dari kuesioner  ber-rating  1  sampai  5.  Diasumsikan  skor  dari jawaban  pertanyaan  tersebut,  sebagai  berikut:  a.  “Sangat Baik”,  menunjukan  gradasi  nilai  paling  tinggi  yaitu  5.  b. “Baik”,  nilai  yang lebih  rendah  dari  “Sangat  Baik”, yaitu 4. c. “Cukup”,  berada ditingkat  lebih rendah dari  “Baik”, bernilai  3.  d.  “Kurang”  nilai  lebih  rendah  dari  “Cukup” yaitu  2.  e.  “Sangat  Kurang”  menunjukan  gradasi  nilai paling rendah, bernilai 1.
Start Input data : Kriteria Proses Normalisasi R1= r / max (c1) "benefit" R1= r / min (c1) "cost" Rangking V1=( w1 * r1(c1)) + ( w2 * r1(c2))... V2=( w1 * r2(c1)) + ( w2 * r2(c2))... Input kembali End 1 0 Tahapan Penelitian Identifikasi Masalah Perumusan Masalah Rancangan Penelitian Pengumpulan Data Analisis Data Metode Penelitian Metode Pengumpulan Data Studi Kepustakaan Observasi Kuesioner/ Angket Metode Pengembangan Sistem Model SDLC (System Development Life Cycle)
atau Waterfall
Pengembangan Perangkat Lunak
Metode SAW (Simple Additive Weighting) Implementasi dan Pengujian Dokumentasi:
Skripsi
IJ Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi e – issn : 2655-7460. Volume 3 No.1, November 2020 Page 116 -  122

## C. Uji Validitas dan Reliabilitas

## Uji Validitas
Uji  validitas  digunakan  untuk  mengukur  sah  atau tidaknya suatu kuesioner. Suatu kuesioner dikatakan valid jika  pada  kuesioner  mampu  mengungkapkan  suatu  yang akan  diukur  oleh  kuesioner  tersebut.  Pengujian  validitas ini  menggunakan  Pearson  Correlation  yaitu  dengan  cara menghitung  korelasi  antara  nilai  yang  diperoleh  dari pertanyaan-pertanyaa.  Suatu  pertanyaan  dinyatakan  valid jika tingkat signifikansinya berada dibawah 0,05[7].

## Uji Reliabilitas
Uji  reliabilitas  sebenarnya  adalah  alat  ukur  mengukur suatu  kuesioner  yang  merupakan  indikator  dari  variabel atau  kosntruk.Suatu  kuesioner  dikatakan  reliabel  atau handal jika jawaban seseorang terhadap pertanyaan adalah konsisten atau stabil dari waktu ke waktu. Butir kuesioner dikatakan reliabel (layak) jika Cronbach’s Alpha>0,06 dan dinyatakan tidak reliabel jika Cronbach’s Alpha<0,06[7].
D.Metode Analisa Data
Setelah  data  diperoleh,  selanjutnya  data dianalisa. Untuk menganalisa data dari angket, dilakukan langkah-langkah sebagai berikut:
a. Angket  yang  telah  diisi  responden,  diperiksa kelengkapan  jawabannya,  kemudian  disusun  sesuai kode responden
b. Mengkuantitatifkan jawaban setiap pertanyaan dengan memberi  skor  sesuai  bobot  yang  telah  ditentukan sebelumnya
c. Membuat tabulasi data
d. Menghitung  prosentase  tiap  sub  variable  dengan rumus :
% = 𝑛 𝑁 × 100%
Keterangan :
% = Presentase sub variabel
n = Jumlah skor tiap variabel
N = Jumlah skor maksimum
e. Berdasarkan presentase yang telah diperoleh kemudian  ditransformasikan  ke  dalam  tabel  agar pembacaan penelitian menjadi mudah.
Untuk  menentukan  kriteria  kualitatif  dilakukan dengan cara :
1) Menentukan presentase skor ideal (skor maksimum)
5 5 × 100% = 100%
2) Menentukan presentase skor terendah (skor minimum)
1 5 × 100% = 20%
3) Menentukan range = 100 – 20 = 80
4) Menentukan  interval  yang  dikehendaki  =  5  (Sangat
Baik, Baik, Cukup, Kurang, Sangat Kurang)
5) Menentukan lebar interval =
80
5 = 16
Berdasarkan  perhitungan  di  atas,  maka  range persentase  dan  kriteria  kualitatif  dapat  ditetapkan  pada tabel 1 berikut:
Tabel 1.Range Presentase dan Kriteria Kualitatif
No Interval Kriteria 1 85% ≥ skor ≤ 100% Sangat Baik 2 69% ≥ skor ≤ 84% Baik 3 53% ≥ skor ≤ 68% Cukup 4 37% ≥ skor ≤ 52% Kurang 5 20% ≥ skor ≤ 36% Sangat Kurang
E. Metode Pengembangan Sistem
Metode  yang  digunakan  untuk  membangun  sistem adalah  Model Waterfall .  Model  waterfall  menyediakan pendekatan  alur  hidup  perangkat  lunak  secara  sekuensial atau  terurut  di  mulai  dari  analisis,  desain,  pengodean, pengujian dan tahapan pemeliharaan ( maintenance ) [8].

## BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Analisis Data
Analisis data dibagi menjadi dua yaitu  Data input dan Data  output.  Data  Input  antara  lain  data  dosen,data  hasil kuesioner, dan perhitungan nilai dari kriteria-kriteria yang ditetapkan.  Laporan  data  output  antara  lain  dosen  terbaik pilihan mahasiswa.

## B. Analisis Model
Analisis  Model menggunakan Simple Additive Weighting (SAW)  atau  penjumlahan  terbobot.  N1  =  0,30, N2 = 0,15, N3 = 0,05, N4 = 0,25, N5 =0,25. Dalam proses perhitungannya,  penilaian  dalam  bentuk  huruf  tersebut dikonversi terlebih dahulu menjadi A = 5, B = 4, C = 3, D =2, E=1
Ada  10  pertanyaan  dari  lima  indikator  penilaian  yang dibagikan  kepada  mahasiswa  untuk  dilakukan  penilaian kemudian  dilakukan  perhitungan  menggunakan  aplikasi SPSS.

## C. Proses SPK
Penentuan  Evaluasi  kinerja  dosen  menggunakan hasil  kuisoner  yang  dimasukkan  kedalam  matrik  pada metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dengan tahapan sebagai berikut :
a. Variabel  alternative  terdiri  dari  lima  dosen  yang  di nilai yaitu :
A1 :Dosen 1 A2 :Dosen 2 A3 :Dosen 3 A4 :Dosen 4 A5 :Dosen 5
b. Variabel Indikator terdiri dari  pertanyaan yaitu : C1 :Penguasaan dan kemampuan dalam menjelaskan.
C2 :Kemampuan dalam menjawab pertanyaan.
C3: Kemampuan memberi motivasi mahasiswa
C4: Kemampuan membuat suasana kelas
Menyenangkan.
C5 :Kedisiplinan hadir dalam Perkuliahan.
c. Menentukan skala likert atau tingkat kepentingan dari setiap indikator dengan nilai:
Sangat baik = 5 Baik = 4 Cukup = 3 Kurang = 2 Sangat Kurang = 1
Bobot  preferensi  atau  tingkat  kepentingan  dari setiap indikator, diberikan nilai pada setiap indikator
(0.30,0.15,0.05,0.25,0.25).
Sebagai contohperhitungan    setelah  di  lakukan  penilaian kinerja didapatkan skor pada tabel2.
Tabel 3. Alternatif Pilihan dan Nilai
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 5 4 4 3 4 A2 5 4 3 3 4 A3 4 4 3 4 4 A4 5 4 3 4 5 A5 4 4 4 4 4
d. Membuat matrik keputusan dari skor pembobotan dari setiap alternatif dari setiap indikator :
X=
[
5    4    4    3    4
5    4    3    3    4 4    4    3    4    4
5    4    3    4    5
4    4    4    4    4] e. Melakukan proses normalisasi matrik ( Rij  )
r 11= 5 max{5;5;4;5;4} = 5 5 = 1
r 21= 5 max{5;5;4;5;4} = 5 5 = 1
r 31= 4 max{5;5;4;5;4} = 4 5 = 0,8
r 41= 5 max{5;5;4;5;4} = 5 5 = 1
r 51= 4 max{5;5;4;5;4} = 4 5 = 0,8 dst.
f. Membentuk matrik ternomalisasi
g. Proses perangkingan dengan menggunakan bobot yang telah ditentukan oleh pegambil keputusan : A1= { (0,30)(1) + (0,15)(1) + (0,05)(1) +
(0,25)(0,75) + (0,25)(0,8) } = 0,8875
A2= { (0,30)(1) + (0,15)(1) + (0,05)(0,75) +
(0,25)(0,75) + (0,25)(0,8) } = 0,875 A3= { (0,30)(0,8) + (0,15)(1) + (0,05)(0,75) + (0,25)(1) + (0,25)(0,8) } = 0,8775
A4= { (0,30)(1) + (0,15)(1) + (0,05)(0,75) +
(0,25)(1) + (0,25)(1) } =0,9875 A5= { (0,30)(0,8) + (0,15)(1) + (0,05)(1) + (0,25)(1) + (0,25)(0,8) } = 0,89
Nilai terbesar ada pada   A4,  sehingga alternatif  A4 adalah  rekomendasi  alternatif  dosen  dengan  nilai tertinggi.
D. Context Diagram ( DFD Level 0)
Context diagram    secara  umum  menggambarkan keseluruhan sistem pendukung keputusan penilaian proses belajar  mengajar.    Semua  entitas  eksternal  yang ditunjukkan  pada  diagram  konteks  berikut  aliran-aliran data  utama  menuju  dan  dari  sistem.  Secara  detail  dapat dijelaskan pada Gambar 3.
SPK Evaluasi Kinerja Dosen
Mahasiswa
BAAK Ketua Input Data Dosen Input Bobot Input Penilaian Kriteria Kuesioner Penilaian Hasil Perengkingan Analisis Metode SAW
IJ Jurnal Sains Komputer dan Teknologi Informasi e – issn : 2655-7460. Volume 3 No.1, November 2020 Page 116 -  122
Gambar 3. Context Diagram SPK Evaluasi Kinerja Dosen
Context diagram    di  atas  adalah  gambaran  secara umum dari sistem pendukung keputusan penilaian  proses belajar  mengajar,  data-data  yang  masuk  diolah  oleh sistem  agar  dapat  menghasilkan  informasi  yang digunakan sesuai dengan kebutuhan.

## D Rancangan Sistem Menu
Rancangan  untuk  sistem  menu  dapat  dilihat  seperti Gambar  4.  Rancangan  sistem  menu  menjelaskan  tentang susunan  menu  utama  sampai  dengan  submenu  yang diimplementasikan  dalam  sistem  ini.  Rancangan  ini memberikan  gambaran  lebih  jelas  tentang  bagimana kontrol program dalam sistem ini..
Gambar 4.10 Rancangan Sistem Menu

## E. Pengujian
Tahap  selanjutnya  setelah  analisa  dan  desain sistem,  adalah  melakukan  pengujian  terhadap  sistem. Metode  blockbox    digunakan  untuk  menguji  sistem  ini. Metode  pengujian  akan  membandingkan  dua  cara perhitungan yakni dengan cara manual dan menggunakan sistem,  apabila  kedua  perhitungan  ini  menunjukan  hasil yang  sama,  maka  sistem  bisa  dikatakan  telah  lolos  uji, sesuai dengan tabel 3.
Tabel 3Pengujian black box
No   Pengujian Hasil Yang Diharapkan Hasil 1 Precondition : Pengguna membuka aplikasi project . Form login akan ditampilkan pengguna memasukkan username dan password . Project akan menampilkan halaman  utama sistem dan menampilkan menu
analisis sistem pendukung keputusan. Kemudian sistem akan menampilkan laman sesuai dengan keinginan pengguna. Diterima 2 Precondition :project dibuka, pengguna melakukan pendataan data dosen Data dosen disimpan Diterima 3 Precondition : project dibuka,pengguna melakukan input kriteria bobot penilaian dosen Data bobot kriteria evaluasi kinerja dosen disimpan Diterima 4 Precondition : project dibuka,pengguna melakukan input penilaian hasil kuesioner evaluasi kinerja dosen Data nilai kuesioner kriteria evaluasi kinerja dosen disimpan Diterima 5 Precondition : project dibuka,pengguna melakukan perhitungan
penilaian hasil
kuesioner evaluasi kinerja dosen dengan
metode SAW
Data hasil nilai perengkingan kriteria evaluasi kinerja dosen disimpan Diterima F. Tabel Perbandingan Nilai SAW Berikut adalah sampel perbandinganantar
perhitungan  manual  dan  perhitungan  yang  dilakukan
Login Beranda Menu Utama Input Bobot Kriteria Analisis Metode SAW Laporan Pengguna Bantuan Tentang Input Kriteria
Input Data Dosen Form Input Bobot Kriteria Form Analisis Metode SAW Form Input Kriteria Form Input Data Dosen
oleh  sistem  dan  sampel  ini  dari  beberapa  dosen  yang dinilai.
Tabel 4Perbandingan nilai SAW N o Nama Nilai Perhitung an Manual Nilai Perhitung an Program 1 Dosen 1 0,8875 0,95 2 Dosen 2 0,875 1,085 3 Dosen 3 0,8775 0,94 4 Dosen 4 0,9875 1,1 5 Dosen 5 0,89 1,083

## BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Dari  hasil  penelitian  yang  sudah  dilakukan  pada STMIK Bina Mulia Palu, maka dapat diambil kesimpulan bahwa  Sistem  Pendukung  Keputusan  Evaluasi  Kinerja Dosen  telah  selesai  dibuat  dan  dapat  diterapkan  sebagai pengolahan  data  secara  komputerisasi.  Yang  dapat membantu  bagian  BAAK  dalam  memutuskan  dosen terbaik  dari  yang  terbaik  dan  melihat  seberapa  besar kinerja  dosen  dalam  proses  perkuliahan,  serta  dalam pembuatan laporannya.

## Saran-Saran
Setelah  menguraikan  beberapa  kesimpulan  pokok tersebut  diatas,  berikut  ini  kami  akan  mengajukan masukan-masukan  dalam  bentuk  saran-saran  yang  akan datang.  Adapun  saran-saran  yang  dimaksud  adalah sebagai berikut :
1. Kepada  BAAK  STMIK  Bina  Mulia  Palu  untuk  dapat menerapkan sistem pendukung keputusan pada bagian BAAK  guna  memperoleh  keuntungan  yang  sudah dijelaskan pada kesimpulan diatas.
2. Dengan  adanya  Sistem  Pendukung  Keputusan  yang berbasis  database  diharapkan  menjadi  motivasi  untuk menerapkan dan mengembangkan teknologi informasi untuk masa yang akan datang. Termaksud penggunaan TI  yang  terpusat  dalam  penyajian  Sistem  Pendukung Keputusan pada STMIK Bina Mulia Palu.

## REFERENCE
[1]  Mulyadi, “Sistem Perancangan dan Pengendalian Manajemen,” in 3 , 2007.
[2]  S. Kusumadewi and I. Guswaludin, “Fuzzy Multi- Criteria Decision Making,” Media Inform. , 2005.
[3]  Ifo Wahyu Pratama, “Sistem Pendukung Keputusan Evaluasi Kinerja Dosen dengan Metode Technique For Order By Similarity To Ideal Solution ( Topsis ) & Preference Ranking Organization For Evaluation ( Promethee ),” J. Cendekia , 2018.
[4]  L. Amsir, A. R. Manga, and H. Harlinda, “Penerapan Metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam Penentuan Fakultas Terbaik,” Pros. SAKTI (Seminar Ilmu Komput. dan Teknol.
Informasi) , vol. 3, no. 2, pp. 141–147, 2019.
[5]  S.  Syam,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Kinerja Dosen  Menggunakan  Metode  Weighted  Product  ( Studi  Kasus :  Fakultas  Teknik  Univesitas  Islam Syekh-Yusuf  Tangerang  ),” Unistek ,  vol.  5,  no.  1, pp. 12–16, 2018.
[6]  T. D. Rachmawati, Penilaian Kinerja Profesi Guru dan Angka Kredit , 1st ed. Yogyakarta: Diva Media, 2013.
[7]  I. Ghozali, Aplikasi Analisis Multiverat Dengan Program SPSS . 2013.
[8]  R. A.S and M. Shalahuddin, Rekayasa Perangkat Lunak Terstruktur dan Berorientasi Objek.
Bandung : Informatika . 2015.