## PENERAPAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) DALAM SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PENENTUAN GURU TERBAIK PADA SMPN 10 TANGERANG
Anto Prasetyo 1) , Lusi Fajarita 2)
1 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : antoprasetyo020@gmail.com 1) , lusi.fajarita @budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
Penentuan guru terbaik merupakan hak prerogatif Kepala Sekolah kepada guru yang memenuhi kriteria yang telah ditetapkan. Namun dalam memberikan penilaian tersebut, tidak memungkiri akan adanya penilaian secara subyektif   karena   satu   dan   lain   hal.   Sistem   penunjang   keputusan   merupakan   suatu   sistem   yang   dapat menghasilkan informasi yang spesifik untuk membantu Top Level Management dalam mengambil keputusan. Dengan   sistem   ini   maka   penilaian   secara   subyektif   dapat   diminimalisir.   Penggabungan   metode  Analytical Hierarchy Process (AHP) Dan Simple Additive Weighting (SAW) digunakan untuk menentukan bobot penilaian dan menghasilkan nilai alternatif terbaik. Pada prinsipnya metode AHP akan memecahkan persoalan dengan 3 cara yaitu: menyusun hirarki, menentukan prioritas dan mengukur konsistensi. Sedangkan metode SAW akan mencari   penjumlahan   terbobot   dari   rating   kinerja   setiap   alternatif   disemua   atribut.   Dalam   penelitian   ini, kriteria yang dinilai dalam penentuan guru terbaik antara lain : pedagogik, sosial, kepribadian dan profesional. Dimana   pada   setiap   kriteria   tersebut   memiliki   beberapa   sub   kriteria.   Hasil   pengujian   sistem   pada   semua kriteria yang dinilai, dengan metode AHP menghasilkan nilai  Consistency Index (CI) dan Consistency Ratio (CR) yang konsisten, yaitu kurang dari 0,1. Hasil pengujian dengan metode SAW terhadap 5 orang guru yang dinilai, menghasilkan peringkat pertama dengan nilai tertinggi sebesar 3,6859.
Kata kunci: AHP, DSS, Eigenvector , SAW.

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan merupakan salah satu aspek yang dapat membantu sebuah bangsa dalam menghadapi persaingan   dalam   sisi   SDMnya.   Tidak   dapat dipugkiri   bahwa   pendidikan   juga   dapat   dijadikan sebagai   nilai   unggul   dalam   membawa   diri   ketika sedang menghadapi competitor. Adapun pihak yang mempengaruhi keberhasilan pendidikan, antara lain: guru,   siswa,   sarana   dan   prasarana,   lingkungan pendidikan,   dan   kurikulum.   Dari   berbagai   faktor tersebut,   guru   merupakan   peranan   yang   paling penting dan yang paling berpengaruh dalam  dunia pendidikan pada proses kegiatan belajar mengajar di kelas,   karena   guru   sangat   berpengaruh   untuk menentukan   keberhasilan   siswa/siswi   dimasa   yang akan   mendatang.   Guru   yang   mempunyai   kinerja yang baik akan mampu menumbuhkan semangat dan motivasi belajar siswa/siswi yang lebih baik, yang pada   akhirnya   akan   meningkatkan   kualitas pembelajaran.   Untuk   memberikan   penghargaan kepada  guru  yang   sudah  memberkan  yang   terbaik kepada anak didiknya, maka SMPN 10 Tangerang melakukan kegiatan penilaian dalam penentuan guru terbaik. Untuk menghindari adanya penilaian secara subyektif,   maka   dibutuhkan   sistem   penunjang keputusan untuk menghindari penilaian yang masih bersifat subjektif..
Sistem   pendukung  keputusan  atau Decision Support   Sytem (DSS ) adalah   sistem   berbasis komputer yang membantu para pengambil keputusan mengatasi  berbagai   masalah   melalui   interaksi langsung dengan sejumlah basis data (database) dan perangkat   lunak   analitik   .   Salah   satu   tujuan   dari system   penunjang   keputusan   adalah   memberikan dukungan   kepada   pihak   manajerial   dalam pengambilan keputusan .

## 2. METODE PENELITIAN
Untuk  menghasilkan   penelitian   yang   sesuai dengan tujuan, langkah yang dilakukan antara lain :
a. Observasi,   dengan   melakukan   pengamatan langsung ke objek penelitian.
b. Wawancara, dengan melakukan tanya jawab ke pihak   yang   secara   langsung   menilai   kinerja guru dan mengeluarkan surat keputusan.
c. Analisa   Dokumen,   dengan   mengumpulkan dokumen-dokumen   yang   berkaitan   dengan penilaian   guru   seperti   form   penilaian   kinerja guru dan berkas rekapan hasil penilaian kinerja guru.
d. Kuesioner,   dengan   mengajukan   pertanyaan tertulis   kepada   pihak   sekolah   terkait   dengan penentuan kriteria penilaian.
e. Studi Literatur, dengan melakukan komparasi dengan   penelitian-penelitian   sejenis   yang sudah pernah dilakukan sebelumnya.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pembuatan  sistem   penunjang   keputusan   ini menggunakan kombinasi 2 metode yaitu AHP dan SAW .

## 3.1. Metode Analytical Hierarchy Process (AHP)
Metode   ini   berfungsi   untuk   memecahkan masalah   yang   kompleks   menjadi   sub-sub   masalah lalu   menyusunnya   ke   dalam   bentuk   hierarki   . Tahapan yang  dilakukan  dengan  metode ini  untuk menghasilkan nilai akhir tertinggi dari semua guru yang dinilai antara lain :
1. Mendefinisikan   masalah   dan   menentukan solusi Masalah yang diselesaikan yaitu mendapatkan nilai   akhir   terbaik   dengan   tidak   lagi menggunakan penilaian secara subyektif.
2. Menyusun hierarki yang diawali dengan tujuan utama Dimulai   dengan   menentukan   tujuan   dari pembuatan sistem ini, lalu menentukan kriteria dan   alternatif   yang   dinilai   dan   diurutkan berdasarkan prioritas.
Tujuan   utama   penelitian   ini   adalah   membuat sebuah sistem penunjang keputusan penentuan guru terbaik. Sedangkan kriteria yang dinilai adalah :
a. Pedagogik Kriteria   ini   menunjukkan   bagaimana seorang   guru   dalam   memberikan   strategi pembelajaran kepada peserta didik. Kriteria pedagogik memiliki sub kriteria antara lain: 1. Menguasai   karakter   peserta   didik (SKRT1)
2. Menguasai   teori   belajar   dan   prinsip- prinsip   pembelajaran   yang   mendidik (SKRT2)
3. Kegiatan   pembelajran   yang   mendidik (SKRT3)
4. Memahami   dan   mengembangkan potensi (SKRT4)
5. Komunikasi   dengan   peserta   didik (SKRT5)
6. Penilaian dan evaluasi (SKRT6) 7. Pengembangan kurikulum (SKRT7)
b. Kepribadian Kriteria   ini   memiliki   sub   kriteria antara lain:
1. Bertindak   sesuai   dengan   norma   yang berlaku di Indonesia (SKRT8)
2. Menunjukan pribadi yang dewasa dan teladan (SKRT9)
3. Etos kerja, tanggung jawab tinggi, rasa bangga menjadi guru (SKRT10).
c. Sosial Merupakan kemampuan seorang guru dalam   berinteraksi   dan   berkomunikasi dengan   peserta   didik   dan   orang   tua/wali peserta   didik.  Kriteria   ini   memiliki   2  sub kriteria, diantaranya:
1. Bersikap   Inklusif,   Bertindak   objektif, serta tidak diskriminatif (SKRT11)
2. Komunikasi antar rekan sejawat, Orang tua/wali   murid,   siswa   &   masyarakat (SKRT12)
d. Profesional Merupakan   penilaian   kinerja   guru yang   menunjukan   sikap   professional   di sekolah   dalam   segi   perencanaan pembelajaran   secara   luas,   penguasaan kurikulum   mata   pelajaran.   Professonal memiliki 2 sub kriteria, diantaranya yaitu:
1. Penguasaan materi  struktur konsep & pola pikir keilmuan yang  mendukung mata pelajaran yang diampu (SKRT13)
2. Mengembangkan   keprofesian   melalui tindakan reflektif. (SKRT14)
3. Menentukan data alternatif Data   alternatif   berasal   dari   guru   SMPN   10 Tangerang   yang   akan   dinilai   berdasarkan kriteria   Pedagogik,   Kepribadian,   Sosial, Profesional.   Pada   penelitian   ini   terdapat   5 orang   guru   sebagai   alternatif   yaitu   Tati Sukmawati(GR1),   Ida   Maulidia(GR2),   Aan Nuryanah(GR3),   Dedy   Suryadi(GR4),   dan Novita Nurul Aini(GR1).
4. Membuat nilai perbandingan berpasangan Nilai   perbandingan   berpasangan   akan dijabarkan   kedalam   bentuk   nilai   matriks. Matriks ini diperoleh dari kuisioner yang telah diisi   oleh   kepala   sekolah sehingga mendapatkan
tingkat perbandingan kepentingan   antar   kriteria.   Skala   penilaian antara elemen yang dinilai adalah 1-9. Berikut adalah   hasil   nilai   perbandingan   kepentingan antar kriteria :

## Tabel 1. Matriks Perbandingan Pedagogik
Sub Kriteria SKRT1SKRT2SKRT3SKRT4SKRT5SKRT6SKRT7 SKRT1 1 1 3 ½ ½ ½ 2
SKRT2 1 1 1 ½ 1/3 1/3 1 SKRT3 1/3 1 1 1/5 1 1/3 2 SKRT4 2 2 5 1 3 1 1 SKRT5 2 3 1 3 1 1 1 SKRT6 2 3 3 1 1 1 1 SKRT7 ½ 1 ½ 1 1 1 1
Tabel 2. Matriks Perbandingan Kriteria Kepribadian
Sub Kriteria SKRT8 SKRT9 SKRT10 SKRT8 1 3 1/2 SKRT9 1/3 1 1/4 SKRT10 2 4 1 Tabel 3. Matriks Perbandingan Kriteria Sosial Sub Kriteria SKRT11 SKRT12 SKRT11 1 1/3 SKRT12 3 1

## Tabel 4. Matriks Perbandingan Kriteria Profesional
Sub Kriteria SKRT13 SKRT14 SKRT13 1 1/6 SKRT14 6 1
Dari   matriks   perbandingan   tersebut,   lalu langkah selanjutnya yaitu menjabarkan tabel 1, tabel 2, tabel 3, tabel 4 kedalam matriks decimal. Contoh penjabaran matriks decimal dari kriteria pedagogik :

## Tabel 5. Matriks bilangan decimal kriteria pedagogik
Sub Kriteri a SKRT1SKRT2SKRT3SKRT4SKRT5SKRT6 SKRT7
SKRT1 1,0000 1,0000 3,0000 0,5000 0,5000 0,500002,0000
SKRT2 1,0000 1,0000 1,0000 0,5000 0,3333 0,3333 1,0000
SKRT3 0,3333 1,0000 1,0000 0,2000 1,0000 1,0000 2,0000 SKRT4 2,0000 2,0000 5,0000 1,0000 3,0000 3,0000 1,0000
SKRT5 2,0000 3,0000 1,0000 3,0000 1,0000 1,0000 1,0000 SKRT6 2,0000 3,0000 3,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 SKRT7 0,5000 1,0000 0,5000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000

## 5. Membuat matriks berpasangan
Perbandingan   berpasangan
(pairwaise comparison )   yaitu   membandingkan   setiap   elemen dengan   elemen  lainnya   pada   setiap   tingkat  hirarki secara   berpasangan   sehingga   didapat   nilai   tingkat kepentingan   elemen   dalam   bentuk   pendapat kualitatif. Perbandingan ini  dilakukan untuk setiap kriteria   dan   alternatif.   Nilai   matriks   berpasangan diperoleh dengan mengkalikan tabel matriks decimal (tabel 5) dengan dirinya sendiri Tabel 6 adalah hasil perkalian   berpasangan   pada   kriteria   pedagogik beserta sub kriteria yang ada didalamnya :
Tabel 6. Matriks hasil perkalian kriteria pedagogik dengan dirinya sendiri
7,0000 11,0000 12,5000 4,7667 8,3333 12,5000 12,5000 5,1667 7,0000 9,3333 3,1444 5,0000 3,3333 7,1667 5,7333 8,7333 7,0000 3,7333 5,4333 4,3667 7,2000 16,1667 24,0000 24,5000 7,0000 14,6667 9,3333 22,0000
10,5000 13,6667 16,1667 5,3667 7,0000 5,6667 12,3333 12,50000 17,0000 21,5000 6,4333 11,0000 7,0000 17,0000
8,1667 11,0000 12,5000 4,1833 7,0000 4,7500 7,0000
6. Menormalkan data Penormalan   data   dilakukan   dengan menjumlahkan   setiap   elemen   baris   pada   matriks. Hasil normalisasi pada tabel 6 yaitu : nilai SKRT1 =61,4333,   nilai   SKRT2=40,1444,   nilai SKRT3=42,2000,   nilai   SKRT4=117,6667,   nilai SKRT5=70,7000,   nilai   SKRT6=92,4333,   nilai SKRT7=54,6833.   Dan   total   nilai   keseluruhan   dari kriteria pedagogik yang dinormalkan adalah sebesar 479,2611. Penormalan   data   dilakukan   dengan menjumlahkan   setiap   elemen   baris   pada   matriks. Hasil normalisasi pada tabel 6 yaitu : nilai SKRT1 =61,4333,   nilai   SKRT2=40,1444,   nilai SKRT3=42,2000,   nilai   SKRT4=117,6667,   nilai SKRT5=70,7000,   nilai   SKRT6=92,4333,   nilai SKRT7=54,6833.   Dan   total   nilai   keseluruhan   dari kriteria pedagogik yang dinormalkan adalah sebesar 479,2611.
7. Menghitung   nilai Eigenvector dan   menguji nilai konsistensinya
Yaitu dengan membagi nilai dari setiap elemen matriks berpasangan dengan total keseluruhan dari setiap   kolom.   Apabila   nilai Eigenvector tidak konsisten   makan   pengambilan   data   harus   diulangi lagi hingga mendapatkan nilai yang maksimal. Nilai eigenvector yang diperoleh pada tabel 6 yaitu : nilai SKRT1   =0,1282   ,   nilai   SKRT2=0,0838   ,   nilai SKRT3=0,8881,   nilai   SKRT4=0,2455,   nilai SKRT5=0,1475,   nilai   SKRT6=0,1929,   nilai SKRT7=0,1141. Sehingga ketika dijumlahkan maka menghasilkan   nilai   konsisten   sebesar   1,0000. Langkah ini juga dilakukan pada kriteria yang lain dan   menghasilkan   nilai   konsistensi   yang   sama dengan   kriteria   pedagogik.   Hasil eigenvector ini yang digunakan dalam perhitungan SAW.
8. Menguji konsistensi hierarki Pengujian dilakukan dengan menghitung nilai
Consistency Index(CI) dan Consistency Ratio(CR). Syarat   nilai   dianggap   konsisten   apabila   nilai Consistency Ratio(CR) < 0,1. Jika tidak memenuhi maka dilakukan penilaian ulang.
a. Langkah   1,   mengkalikan   nilai   pada matriks decimal dengan nilai eigenvector .
b. Langkah   2,   menghitung consistency vector dengan   cara   membagi   hasil   pada langkah   1   dengan   dengan   nilai eigenvector sehingga menghasilkan : nilai SKRT1 = 0,9973 : 0,1282 = 7,7799 nilai SKRT2 = 0,6503 : 0,0838 = 7,7638 nilai SKRT3 = 0,7037 : 0,0881 = 7,9913 nilai SKRT4 = 1,8592 : 0,2455 = 7,5726 nilai SKRT5 = 1,1320 : 0,1475 = 7,6738 nilai SKRT6 = 1,4718 : 0,1929 = 7,6313 nilai SKRT7 = 0,8919 : 0,1141 = 7,8167 c. Langkah   3,   menentukan   nilai   rata-rata consistency vector dengan cara membagi
keseluruhan   nilai consistency vector dengan   jumlah   kriteria.   Sehingga   nilai rata-rata consistency vector pada kriteria pedagogik   dengan   jumlah   sub   kriteria sebanyak 7 sub, adalah sebesar = 7,7471.
d. Langkah 4,  menghitung  CI ( Consistency Index ) :
Persamaan (1) : CI = Rasio penyimpangan (deviasi) konsistensi ( consistency index ) = Nilai rata-rata dari consistency
vector
𝑛 = ordo matriks atau jumlah penilai (1)
Berikut adalah contoh perhitungan consistency index untuk kriteria pedagogik. CI(kriteria   pedagogik)   =   (7,7471–7)÷(7-1)   =
0,1245
e. Langkah 5,  menghitung  CR ( Consistency
Ratio ) : Untuk   menghitung   CR   dibutuhkan
Nilai Random Index (RI).   Nilai   RI merupakan   nilai   yang   dikeluarkan   oleh Oarkridge Laboratory (Tabel 7) :

## Tabel 7. Nilai Random Index
N RI N RI N RI 1 0,00 6 1,24 11 1,51 2 0,00 7 1,32 12 1,48 3 0,58 8 1,41 13 1,56 4 0,90 9 2,45 14 1,58 5 1,12 10 1,49 15 1,59
Sehingga   untuk   kriteria   pedagogik   dengan menggunakan   7   sub   kriteria,   maka   nilai   RI   yang digunakan adalah : 1,32.
Rumus CR adalah:
Persamaan (2) : CI = Consistency Index RI = Random Index (2)
Contoh   perhitungan   data   CR(kriteria pedagogik) = 0,1245 /1,32=0,0943
Hasil   perhitungan   CI(kriteria   pedagogik)   dan CR(kriteria pedagogik) adalah < 0.1, sehingga dapat disimpulkan   bahwa   nilai   dari   matriks   yang berpasangan adalah konsisten. Untuk pengujian data kriteria   kepribadian,   sosial   dan   profesional menggunakan   langkah   yang   sama   seperti menghitung bobot dari kriteria pedagogik dan di uji sehingga menghasilkan nilai akhir yang konsisten.
3.2. Metode Simple Additive Weighting (SAW).
Metode   ini   sering   juga   disebut   metode penjumlahan terbobot . Metode ini digunakan untuk mencari   penjumlahan   terbobot   dari   rating   kinerja pada setiap alternatif pada semua atribut . Tahapan yang dilakukan antara lain :
1. Melakukan normalisasi
Persamaan (3): Rij = Rating kinerja ternormalisasi
Maxij=   Nilai   maksimum   dari   setiap   baris   dan kolom
Minij   =   Nilai   minimum   dari   setiap   baris   dan kolom
Xij = 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 terbaik Cost = Jika nilai terkecil terbaik (3)
Tabel 8. Nilai alternatif pada kriteria padegogik
Alterna tif SKRT1 SKRT2 SKRT3 SKRT4 SKRT5 SKRT6 SKRT7
GR1 3 4 4 4 4 4 3 GR2 3 3 4 3 3 4 3 GR3 3 3 3 4 4 4 3 GR4 3 4 4 4 4 2 4 GR5 3 3 3 4 3 3 3
Tabel 9. Nilai matriks normalisasi pada kriteria padegogik
Alterna tif SKRT1 SKRT2 SKRT3 SKRT4 SKRT5 SKRT6 SKRT7 GR1 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 0,7500 GR2 1,0000 0,7500 1,0000 0,7500 0,7500 1,0000 0,7500 GR3 1,0000 0,7500 0,7500 1,0000 1,0000 1,0000 0,7500 GR4 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 0,5000 1,0000
GR5 1,0000 0,7500 0,7500 1,0000 0,7500 0,7500 0,7500
Bobot 0,1282 0,0838 0,0881 0,2455 0,1475 0,1929 0,1141
2. Setelah   nilai   matriks   ternormalisasi   (R) didapat, langkah selanjutnya adalah proses nilai preferensi untuk setiap guru dengan persamaan sebagai berikut:
Persamaan (4): Vi = Rank untuk setiap alternatif Wj= Nilai bobot dari setiap kriteria Rij= Nilai rating kinerja ternormalisasi
(4)
Berdasarkan   tabel   9,   nilai   preferensi   yang diujikan terharhap 5 guru sebagai berikut :
GR1 = {(1,0000 x 0,1282) + (1,0000 x 0,0838) + (1,0000 x 0,0881) + (1,0000 x 0,2455) + (1,0000 x 0,1475) + (1,0000 x 0,1929) +(0,7500 x 0,1141) } = 0,1282+0,0838+0,0881+0,2455+0,1475+ 0,1929+00,0856 = 0,9716
GR2 = {(1,0000 x 0,1282) + (0,7500 x 0,0838) + (1,0000 x 0,0881) + (0,7500 x 0,2455) + (0,7500 x 0,1475) + (1,0000 x 0,1929) + (0,7500 x 0,1141) } = 0,1282+0,0838+0,0881+0,2455+0,1475+ 0,1929+0,0856 = 0,8524
GR3 = {(1,0000 x 0,1282) + (0,7500 x 0,0838) + (0,7500 x 0,0881) + (1,0000 x 0,2455) + (1,0000 x 0,1475) + (1,0000 x 0,1929) +
(0,7500 x 0,1141) }
= 0,1282+0,0629+0,0661+0,2455+0,1475+ 0,1929+0,0856 = 0,9287
GR4 = {(1,0000 x 0,1282) + (1,0000 x 0,0838) + (1,0000 x 0,0881) + (1,0000 x 0,2455) + (1,0000 x 0,1475) + (0,5000 x 0,1929) + (1,0000 x 0,1141) } = 0,1282+0,0838+0,0881+0,2455+0,1475+ 0,0965+0,1141 = 0,9037
GR5 = {(1,0000 x 0,1282) + (0,7500 x 0,0838) + (0,7500 x 0,0881) +(1,0000 x 0,2455) + (0,7500 x 0,1475) + (0,7500 x 0,1929) +(0,7500 x 0,1141) } = 0,1282+0,0838+0,0881+0,2455+0,1475+ 0,0965+0,1141 = 0,8435
Sehingga nilai  preferensi  yang diperoleh dari semua kriteria adalah sebagai berikut :
Tabel 10. Total penjumlahan dan perkalian alternatif
Guru/ Kriteria Peda- gogik Kepriba- dian Sosial Profesi- onal Jumlah GR1 0,9716 1,0000 1,0000 0,7143 3,6859 GR2 0,8524 0,8299 0,9375 0,7143 3,3341 GR3 0,9287 0,8601 0,7500 1,0000 3,5387 GR4 0,9037 0,8601 0,7500 0,7143 3,2281 GR5 0,8435 1,0000 0,7500 1,0000 3,5935
Berdasarkan   tabel   10,   maka   peringkat   yang diperoleh :
Ranking 1 adalah GR1, Ranking 2 adalah GR5, Ranking 3 adalah GR3, Ranking 4 adalah GR2 dan Ranking 5 adalah GR4.

## 3.3. Model Data
Merupakan struktur record yang terbentuk dari hasil himpunan antar entitas-entitas.

## Gambar 1. Model Data Sistem Penunjang Keputusan Penentuan Guru Terbaik
Gambar   1   menjelaskan   entitas-entitas   yang digunakan   dalam   sistem   penunjang   keputusan   ini antara   lain   :   Guru,   Nilai,   Kriteria,   SubKriteria, Banding, dan Hasil.

## 3.4. Rancangan Layar Sistem
Gambar 2, salah satu rancangan layar program menginput nilai perbandingan sub kriteria.
Gambar 2. Form Entry Nilai Perbandingan Sub Kriteria

## 4. KESIMPULAN
Penggunaan   metode Analytical   Hierarchy Process (AHP) sebagai penentuan bobot dari kriteria dan subkriteria yang digunakan menghasilkan nilai Consistency   Index dan Consistency   Ratio yang konsisten   karena   tidak   lebih   dari   0,1.   Sedangkan
metode Simple   Additive   Weighting (SAW)   dalam menentukan   guru   terbaik   berdasarkan   nilai   akhir yang   objektif   sesuai   dengan   nilai eigenvector masing-masing kriteria dan sub kriteria yang sudah ditentukan,   sehingga  proses  penilaian  guru   terbaik terhindar dari adanya penilaian yang subjektif.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
[1] E. Choliviana, “Pembuatan Sistem Informasi Pendaftaran Siswa   Baru   Pada   Madrasah   Ibtidaiyah   Muhammadiyah Wonoanti III,” IJCSS , vol. 5, no. 1, pp. 6–14, 2013.
[2] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining Vs Sistem Pendukung Keputusan . 2015.
[3] Ardiansyah,   M   Opy,   and   KristianSiregar,   “Implementasi Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode Analitic Hierarchy Process (AHP) pada SMK Negeri Rundeng,” Pelita Inform. Budi Darma , vol. 15, no. 1, pp. 12–18, 2016.
[4] W.   R.   Hasibuan,   “Sistem   Pendukung   Keputusan   Dalam Menentukan Jenis Tanaman Pada Lahan Pertanian Dengan Menggunakan   Metode   Simple   Additive   Weighting (SAW),” Agrium , vol. 20, no. 2, pp. 157–162, 2016.
[5] Frieyadie,   “Penerapan   Metode   Simple   Additive   Weight (SAW)   Dalam   Sistem   Pendukung   Keputusan   Promosi Kenaikan Jabatan,” J. Pilar Nusa Mandiri , vol. 12, no. 1, pp. 37–45, 2016.