CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
e-ISSN :2502-714x
Page | 186
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU BIDANG STUDI KOMPUTER MENGGUNAKAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW)
Janner Simarmata 1 , Tonni Limbong 2 , Mendarissan Aritonang 3 , Sriadhi 4 1,4 Fakultas Elektro/ Universitas Negeri Medan Jalan Willem Iskandar Pasar V Medan 20221, Sumatera Utara – Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer/ Universitas Katolik Santo Thomas Sumatera Utara – Indonesia Jl. Setia Budi No.479F, Tj. Sari, Medan Selayang, Kota Medan, Sumatera Utara 20154
3 Fakultas Ekonomi/ Universitas Methodist Indonesia Jalan Hang Tuah No.8, Madras Hulu, Medan Polonia, Madras Hulu, Medan Polonia, Kota Medan, Sumatera Utara – Indonesia jannersimarmata@unimed.ac.id
Abstrak —Guru  merupakan  salah  satu  komponen paling  penting  dimiliki  oleh  sekolah  dalam memperlangsungkan  hidup, yang menjadi  tantangan  tersendiri  bagi  pihak  pengelola  lembaga pendidikan  untuk  dapat  memberikan  suatu  keputusan yang tepat, efektif  dan  efisien  dalam pengelolaan data dalam  persaingan  didunia  bisnis yang  makin  kompetitif  memacu  sekolah untuk  berupaya  lebih  keras  dalam  meningkatkan  kualitas  sekolahnya.  Sistem  Pendukung Keputusan  atau SPK penentuan  pemilihan  guru  dengan  metode (SAW)  menghasilkan  suatu sistem yang dapat  menentukan  suatu  pilihan yang dapat  membantu  kajur  dalam  membuat keputusan.  Metode simple additive weight (SAW) yang menerapkan rata–rata terbobot  untuk menghitung jumlah produksi sebagai hasil akhirnya.
Keywords— Sistem Pendukung Keputusan, Guru, Komputer, Simple Additive Weighting.

## I. PENDAHULUAN
Salah  satu upaya dalam peningkatan kualitas sumber daya manusia adalah dengan melakukan suatu pengukuran terhadap kinerja  seorang guru melalui suatu  pemilihan guru (performance appraisal). Pemilihan  merupakan cara pengukuran kontribusi- kontribusi dari individu dalam instansi yang dilakukan terhadap  organisasi.  Nilai penting dari pemilihan adalah  menyangkut penentuan tingkat kontribusi individu  atau kinerja yang diekspresikan dalam penyelesaian  tugas-tugas yang menjadi tanggung jawab seorang guru.
Guru bidang studi komputer adalah guru yang mengajarkan materi mengenai komputer baik itu perangkat keras, perangkat lunak  dan  pemakai. Dimana  setiap  guru bidang studi komputer harus menguasai materi-materi yang berhubungan dengan komputer karena ini adalah bidangnya yang harus dikuasai dan yang akan diajarkan kepada siswanya.
Adapun  permasalahan yang akan dirumuskan adalah sebagai berikut:
1. Bagaimana proses pemilihan guru pengajar bidang studi komputer?
2. Bagaimana  menerapkan metode SAW pada pemilihan Guru Pengajar Bidang Studi Komputer?
3. Bagaimana merancang Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam pemilihan guru pengajar bidang studi komputer?

## II. TINJAUAN PUSTAKA
A. Sistem Pendukung Keputusan Sistem Pendukung Keputusan ( Decision Support System )  merupakan sistem informasi interaktif yang menyediakan informasi, pemodelan, dan pemanipulasian data. Sistem ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tidak seorang pun tahu secara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat[1] [2].
DSS biasanya dibangun untuk mendukung solusi atas suatu masalah atau untuk mengevaluasi suatu peluang. DSS yang seperti itu disebut aplikasi DSS. Aplikasi DSS digunakan dalam pengambilan keputusan. Aplikasi DSS menggunakan CBIS ( Computer Based Information Systems) [3]  [4]yang fleksibel, interaktif, dan dapat diadaptasi, yang dikembangkan untuk mendukung solusi atas masalah manajemen spesifik yang tidak terstruktur.

## B. Algoritma Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM)
Ada beberapa kriteria Algoritma Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM):
a. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM) adalah suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Inti dari FMADM adalah menentukan nilai bobot untuk setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
Page | 187
perankingan yang akan menyeleksi alternatif yang sudah diberikan.
b. Pada dasarnya, ada tiga pendekatan untuk mencari nilai bobot atribut, yaitu pendekatan subyektif, pendekatan obyektif dan pendekatan integrasi antara subyektif dan obyektif. Masing-masing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan. Pada pendekatan subyektif, nilai bobot ditentukan berdasarkan  subjektivitas  dari para pengambil keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses perankingan alternatif dapat ditentukan secara bebas. Sedangkan pada pendekatan obyektif, nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subjektivitas dari pengambil keputusan.
c. Ada beberapa metode yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah FMADM, antara lain;
1.    Simple Additive Weighting (SAW).
2.     Weighted Product (WP).
3.     Electre.
4.     Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS).
5.      Analytic Hierarchy Process (AHP).

## C. Simple Additive Weighting (SAW)
Simple Additive Weighting (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 (Fishburn, 1967) (MacCrimmon, 1968).
Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Metode ini merupakan metode yang paling terkenal dan paling banyak digunakan dalam menghadapi situasi Multiple Attribute Decision Making (MADM). MADM itu sendiri merupakan suatu metode yang digunakan untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif dengan kriteria tertentu. Metode SAW ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut.
Metode SAW membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada.
Dimana: r ij
= rating kinerja ternormalisasi Max ij = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom
Min ij = nilai minimum dari setiap baris dan kolom X ij =baris dan kolom dari matriks Dengan rij adalah rating kinerja ternormalisasi dari
alternatif Ai pada atribut Cj; i =1,2,…m dan j = 1,2,…,n.
benefit   = jika nilai terbesar adalah terbaik cost = jika nilai terkecil adalah terbaik dimana r ij adalah rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i = 1,2,...,m dan j = 1,2,..,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (V i ) diberikan sebagai:
V i = ∑ = n j jrij W
1 ..............(3.3) Dimana : Vi = Nilai akhir dari alternatif Wj = Bobot yang telah ditentukan
Rij   =Normalisasi matriks Nilai Viyang lebih besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih terpilih

## III. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
A. Analisis Pemilihan Guru Komputer
Menganalisis dan mengumpulkan semua kebutuhan yang diperlukan dalam implementasi sistem pendukung  keputusan  untuk  menentukan  pemilihan guru bidang studi komputer  [5].  Pada  bagian  ini  akan dianalisis  mengapa  pemilihan guru bidang  studi komputer  membutuhkan  sistem  pendukung  keputusan untuk  menentukan  pemiliha  guru pengajar  bidang studi  computer.  Bagi  para  pelamar  guru pengajar bidang studi komputer adalah  pelamar  harus  terlebih dahulu  memenuhi  persyaratan  utama  untuk  menjadi guru pengajar bidang studi komputer.  Adapun persyaratannya adalah sebagai berikut:
1. Pendidikan terakhir minimal S1
2. Memiliki pengalaman mengajar.
3. Menguasai bidang studi komputer..
4. Nilai IPK minimal 3,00.
Berdasarkan  persyaratan  utama  pemilihan  guru pengajar bidang studi komputer. Selanjutnya  bobot preferensi (W) sebagai berikut:
1. W1 = Pendidikan minimal S1 (30%) = = 0,3
2. W2 =  Memiliki pengalaman mengajar  (20%) = = 0,2
3. W3 = Menguasai bidang studi komputer (25%) = = 0,25 4. W4 = Nilai IPK (25%) = = 0,25
Vektorbobot (W) = [0,3  0,2  0,25 0,25];
Dibuat  juga  suatu  tingkatan  kepentingan  kriteria berdasarkan rating kecocokan  setiap  alternatif  pada setiap kriteria yang dikonversikan kebilangan crisp:SR = 0; R = 0,25; C = 0,5; T = 0,75; ST = 1. Agar lebih jelas nilai bobot tersebut dibuat dalam sebuah bilangan grafik fuzzy seperti gambar berikut:
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
Page | 188
Gbr. 1 Grafik Fuzzy
1. Kriteria Pendidikan Terakhir
Variabel Pendidikan Terakhir dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini:
TABEL I PENDIDIKAN TERAKHIR Pendidikan Terakhir Nilai Selainnya 0 Strata 1 Sarjana Komputer(S.Kom) 0,25 Strata 1 Sarjana Pendidikan (S.Pd) 0,5 Strata 2 Master of Art (M.A) 0,75 Strata 2 Magister Komputer (M.Kom) 1
2. Kriteria Pengalaman Mengajar Variabel pengalaman mengajar dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini:
TABEL II PENGALAMAN MENGAJAR Pengalaman Mengajar Nilai Selainnya 0 Belum pernah sama sekali 0,5 ≤ 3 minggu 0,25 ≤ 5 Tahun 0,75 ≤ 20 Tahun 1 3. Kriteria Penguasaan bidang studi komputer
Variabel  Penguasaan bidang studi komputer dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini:
TABEL III P ENGUASAAN BIDANG STUDI KOMPUTER Penguasaan bidang studi komputer Nilai Pemrograman 1 Jaringan 0,25 Ms.Office Word 0 Ms.Office Access 0,75 Ms.Office Excel 0,5
4. Kriteria Nilai IPK Variabel Nilai IPK dikonversikan dengan bilangan fuzzy dibawah ini:
TABEL IV NILAI IPK Nilai IPK Nilai IPK < 2,75 0 IPK = 2,75 – 3,00 0,25 IPK = 3,01 – 3,25 0,5 IPK = 3,26 – 3,50 0,75
IPK > 3,50 1

## B. Proses Metode SAW Untuk Pemilihan Guru Komputer
Pada proses penyeleksian siswa dibutuhkan sistem yang dapat membantu dalam membuat suatu keputusan untuk calon guru komputer dengan cepat dan tepat. Untuk meringankan kerja bagian ketua jurusan komputer (KAJUR) dalam menentukan calon guru.
Penilaian ketua jurusan komputer (KAJUR) terhadap kriteria-kriteria yang ada dilakukan dengan model penilaian yang bersifat kuantitatif. Salah satu metode perhitungan kuantitatif tersebut adalah metode SAW ( Simple Additive Weighting ). Adapun langkah- langkah metode ini adalah:
1. Menentukan jenis-jenis kriteria pemilihan guru dalam mengikuti pemilihan guru komputer. Dalam penelitian ini, kriteria-kriteria yang dibutuhkan dalam pemilihan guru komputer adalah Pendidikan terakhir, pengalaman mengajar, menguasai bidang studi komputer, dan nilai IPK.
2. Menentukan rating kecocokan  setiap  alternatif pada setiap kriteria di nilai 1 sampai 5 yaitu : 1 = Sangat Buruk
2 = Buruk
3 = Cukup
4 = Baik
5 = Sangat Baik
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria (Ci), kemudian  melakukan  normalisasi  matriks berdasarkan persamaan yang  disesuaikan dengan jenis  atribut (atribut  keuntungan  ataupun  biaya) sehingga diperoleh matriks ternormalisasi R.
4. Hasil  akhir  diperoleh  dari proses perankingan yaitu  penjumlahan  dari  perkalian  matriks ternormalisasi R dengan  vector  bobot  sehingga diperoleh  nilai  terbesar yang dipilih  sebagai alternatif terbaik (Ai) sebagai solusi.
Terdapat 4 orang guru yang akan di nilai kinerjanya yang berdasarkan  kriteria-kriteria yang sudah di tentukan. 4 orang guru yang menjadi kandidat (Alternatif) tersebut adalah :
A1 = Wahyu Riansah; A2 = Helen Yenifer Silvia Manullang; A3 = Sahaji Kurniawan; A4 = Dova Farmica.
Ada  empat  kriteria yang digunakan  untuk  melakukan penilaian yaitu :
C1= Pendidikan Terakhir. C2= Pengalaman Mengajar. C3= Penguasaan bidang studi komputer. C4= Nilai IPK.
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
e-ISSN :2502-714x
Page | 189 TABEL V NILAI DAN BOBOT UNTUK KRITERIA
C1,C2,C3, dan C4 Bobot Nilai Kriteria Keterangan 30% 5 Sangat Baik 25% 4 Baik 25% 3 Cukup 20% 2 Buruk 0 1 Sangat Buruk
TABEL VI
RATING KECOCOKAN DARI SETIAP ALTERNATIF PADA SETIAP KRITERIA Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 A1 5 3 2 4 A2 3 2 4 5 A3 4 4 2 3 A4 3 3 2 4
Matriks keputusan yang dibentuk dari tabel kecocokan diatas adalah : A1 5 3 2 4 A2 3 2 4 5 A3 4 4 2 3 A4 3 3 2 4
Matriks keputusan yang ternormalisasi dari matriks diatas dapat dilihat pada penyelesaian berikut : Untuk C1 :
= = 1,00 = = 0,6 = = 0,4 = = 0,8 Untuk C2 : = = 1,00 = = 0,67 = = 1,66 = = 1,67
Untuk C3 :
= = 1,00
= = 1,00
= = 0,5 = = 0,75
Untuk C4 :
= = 1,00 = = 1,00
= = 0,67
= = 1,33
Kemudian  hasil  normalisasi  dibuat  dalam  matriks normalisasi :
5. Proses perangkingan  dengan  menggunakan bobot yang telah  diberikan  oleh  pengambil keputusan :
W = 0,30%, 0,20%, 0,25%, 0,25%.
Hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut :
V 1 = (0,30)(1,00)+(0,20)(0,6)+(0,25)(0,4)+(0,25)(0,8) = 0,72 V 2 = (0, 30)(1,00)+(0,20)(0,67)+(0,25)(1,66)+(0,25)(1,67) = 1,2665 V 3 = (0,30)(1,00)+(0,20)(1,00)+(0,25)(0,5)+(0,25)(0,75 ) = 0,8125 V 4 = (0,30)(1,00)+(0,20)(1,00)+(0,25)(0,67)+(0,25)(1,3
3) = 1,0000
Nilai terbesar ada pada V2, sehingga alternatif A2 adalah alternatif yang terpilih sebagai alternatif terbaik Dengan kata lain, maintenance sarana  teknologi informasi akan terpilih sebagai solusi untuk pemilihan guru komputer.
TABEL VII
H ASIL P ERHITUNGAN K EDEKATAN R ELATIF Alternatif C + Wahyu Riansah 0,72 Helen Yenifer Silvia Manullang 1,2665 Sahaji Kurniawan 0,8125 Dova Farmica 1,0000

## IV. IMPLEMENTASI
Gambar dibawah ini adalah tampilan dari program untuk pemilihan guru.
CESS (Journal of Computer Engineering System and Science) p-ISSN :2502-7131 Vol. 3 No. 2 Juli 2018
e-ISSN :2502-714x
Page | 190
a. Form login Gbr 2.  Form Login b. Entry Data Calon Guru
Gbr 3. FormEntry Data Calon Guru c. Entry Kriteria
Gbr 4. Form Entry Kriteria d. Form Pengujian Gbr 5. Menu Proses
e. Form Laporan
Gbr 6. Form Laporan Keputusan Pemilihan Guru Komputer

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dari penelitian yang dilakukan dalam pemilihan guru pengajar bidang studi komputer dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk sistem pendukung keputusan pemilihan guru pengajar bidang studi komputer yang telah dirancang, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut :
1. Selama ini dalam memilih guru pengajar bidang studi komputer, pihak sekolah masih menggunakan cara manual dengan langsung data ke sekolah tanpa ada pertimbangan terlebih dahulu khususnya mengenai kriteria yang harus di penuhi, maka dari itu adanya sistem ini para guru dapat lebih mudah memilih guru pengajar bidang studi sesuai dengan kriteria dari pihak sekolah.
2. Metode Simple Additive Weighting  (SAW) diterapkan dalam sistem pendukung keputusan sehingga dapat menentukan pemilihan guru pengajar bidang studi komputer.
3. Dengan adanya penelitian ini, penulis telah merancang suatu aplikasi sistem pendukung keputusan dengan menggunakan bahasa pemrograman  VB Net 2008, sehingga dapat membantu pihak sekolah dalam pemilihan guru pengajar bidang studi komputer dengan efektif dan efisien.

## REFERENSI
[1] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi, 2007.
[2] P. Simanjuntak, Irma, N. Kurniasih,Mesran and J. Simarmata, “Penentuan Kayu Terbaik Untuk Bahan Gitar Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment (WASPAS),” Jurnal Riset Komputer (JURIKOM), Vol. 5 No.
1, Februari 2018, ISSN 2407-389X (Media Cetak) Hal: 36-42
[3] J. Simarmata,"Pengenalan Teknologi Komputer dan Informasi." Penerbit Andi, Yogyakarta (2006).
[4] Simarmata, Janner. Rekayasa Perangkat Lunak. Penerbit Andi, 2010.
[5] Simarmata, J., Djohar, A., Purba, J., & Juanda, E. A. (2018, January). Design of a Blended Learning Environment Based on Merrill’s Principles. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 954, No. 1, p. 012005). IOP Publishing.