## ANALISIS PERBANDINGAN METODE SAW DAN TOPSIS DALAM SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN SELEKSI CALON DOSEN STMIK PALANGKARAYA
Susi Hendartie STMIK Palangkaraya Jalan G.Obos No. 114 Palangkaraya Email : sesyalang@gmail.com

## ABSTRACT
The concept of decision-making aids program is currently growing very rapidly. There are so many  methods that  used to  assist  in  the  decision-making  process.  There  are  two  methods  that can  be  used  to  solve  the  problem  of  Multi-Attribute  Decision  Making  (MADM);  TOPSIS  and SAW method. This is because those methods are simple, easy to understand, computing efficient and  has  the  ability  to  measure  the  relative  performance  of  decision  alternatives  in  a  simple mathematical form. The problem of this study is to solve a particular MADM case which it may be  difficult  to  determine  which  method  is  the  most  relevant  between  the  SAW  and  TOPSIS methods. Therefore a sensitivity test was conducted to determine the most appropriate method between SAW and TOPSIS in the settlement of the case. In this problem solving the problem of Multi-Attribute Decision Making (MADM) had done through Sensitivity Test process first, then by  using the  method  between  SAW  or  TOPSIS  is  aimed  to  assist  everyone  in  decision-making based on best alternative value
Keyword: MADM, Decision Supporting System, SAW, TOPSIS, Alternative, Sensitivity Test

## PENDAHULUAN
Model  MADM  sudah  banyak digunakan  oleh  pengambil  keputusan untuk menyelesaikan permasalahan pengambilan  keputusan.  Dalam  model MADM terdapat berbagai macam metode  yang  dapat  digunakan  untuk mencari  solusi  terbaik.  Metode  yang dipilih oleh pengambil keputusan terkadang tidak relevan untuk menyelesaikan masalah MADM. Perbedaan metode  MADM sering menghasilkan  perbedaan  pada  proses
pemilihan atau perankingan dari
sekumpulan  alternatif  yang  didasarkan atas beberapa atribut.
Penelitian ini mengusulkan sebuah  pendekatan  untuk  membantu mengambil  keputusan  dalam  memilih metode  MADM  yang  relevan  terhadap kasus  yang  diberikan  melalui  proses analisis sensitivitas.  Penelitian ini menganalisis dan membandingkan
kedua  metode MADM yaitu SAW dan
TOPSIS yang kemudian mencari
alternatif  terbaik  menggunakan  metode terpilih  hasil  dari  proses  analisis sensitivitas.
Penelitian  ini  mengambil  studi kasus  Penerimaan  calon  dosen  pada STMIK Palangkaraya. Salah satu faktor pendukung  berkembangnya  pendidikan adalah  sumber  daya  manusia  yang berkualitas,  sehingga  menjadi  hal  yang penting  melakukan  seleksi  terhadap calon  dosen  secara  tepat.  Sehingga menghasilkan dosen yang sesuai dengan kebutuhan instansi pendidikan.
Proses  analisis  sensitivitas  dilihat
berdasarkan persentase
perubahan
ranking alternatif setiap metode,
semakin besar perubahan ranking alternatif  maka  metode  tersebut  akan semakin dipilih oleh pengambil keputusan.  Hasil  dari  penelitian  ini
menunjukkan bahwa metode yang telah dikembangkan ini
mampu
menyelesaikan  berbagai  macam  kasus MADM  yang  berbeda-beda  dengan menerapkan  konsep  analisis  sensitivitas untuk  menguji  tingkat  sensitivitas  dari kedua  metode  MADM  untuk  memilih calon dosen.
Solusi dalam penelitian ini adalah adanya  suatu  metode  yang  dapat memberikan rekomendasi sebagai bahan  pertimbangan  untuk  mengambil
keputusan  secara  tepat.  Pada  penelitian ini  mengusulkan  sebuah  pendekatan untuk  membantu  pengambil  keputusan dalam  memilih  metode  MADM  yang relevan  terhadap  kasus  yang  diberikan melalui  proses  perbandingan.  Metode ini  mampu  mencari  suatu  solusi optimum  tanpa  terikat  pada  kasus tertentu  sehingga  dapat  membantu pengambil
keputusan untuk
menyelesaikan  kasus  secara  cepat  dan akurat.
Setelah  melakukan  perbandingan antara  kedua  metode  MADM  yaitu SAW  dan  TOPSIS,  kemudian  mencari alternatif  terbaik  menggunakan  metode terpilih  hasil  dari  proses  analisis perbandingan.  Parameter  input  yang digunakan  diantaranya  data  alternatif, data  kriteria  dan  data  bobot.  Proses perbandingan dilihat berdasarkan persentase  perubahan  ranking  alternatif masing-masing  metode,  semakin  besar perubahan  ranking  alternatif  maka metode  tersebut  akan  semakin  dipilih oleh pengambil keputusan.
Perumusan masalah pada
penelitian  ini  adalah menganalisis perbandingan  antara  metode  SAW dengan  TOPSIS  dalam  Pendukung Keputusan Calon Dosen STMIK Palangkaraya.
Sebagai  rujukan  terkini  penulis adalah menurut Subandi dalam thesisnya  yang  berjudul  “Analisis Perbandingan  untuk  pemilihan  model Multi Atrribute Decision Making (MADM)  dalam  penyelesaian  masalah dinamis  menjabarkan  Model  MADM sudah banyak digunakan oleh pengambil keputusan untuk menyelesaikan permasalahan pengambilan  keputusan.  Dalam  model MADM terdapat berbagai macammetode  yang  dapat  digunakan
untuk  mencari  solusi  terbaik.  Penelitian ini  mengembangkan  sebuah  aplikasi
untuk menganalisis dan membandingkan kelima metode MADM  yaitu  SAW,  TOPSIS,  WP,
ELECTRE  dan  AHP  yang  kemudian
mencari alternative terbaik
menggunakan  metode  terpilih  hasildari proses analisis perbandingan.
Adapun  tujuan  penelitian  ini  adalah menganalisis perbandingan metode
SAW  dan  metode  TOPSIS  sehingga
menghasilkan metode yang lebih
sensitif  dalam  melakukan  perangkingan nilai  tertinggi  pada  seleksi  penerimaan
calon dosen STMIK Palangkaraya.
Kajian  pustaka  yang  mendukung penelitian ini antara lain:
1. Sistem Pendukung Keputusan
(SPK) Menurut Kusrini, (2007) SPK merupakan  sistem  informasi  interaktif yang menyediakan
informasi,
pemodelan,  dan  pemanipulasian  data. Sistem  itu  digunakan  untuk  membantu pengambilan  keputusan  dalam  situasi yang  semi  terstruktur  dan  situasi  yang tidak terstrutur, dimana tak seorang pun tahu  secara  pasti  bagaimana  keputusan seharusnya.

## 2. MADM

## Multiple Attribute Decision Making
(MADM) adalah mengevaluasi m alternatif A i (i=1,2,..,m) terhadap sekumpulan  kriteria  C j (j  =  1,2,..,n), dimana  setiap  kriteria  saling  tidak bergantung  satu  dengan  yang  lainnya. Matriks  keputusan  (X)  setiap  alternatif terhadap  setiap  kriteria  (Kusumadewi, dkk. 2006) diberikan sebagai:
X =             mn m m n n m x x x x x x x x x A A A ....... ....... ....... ...... ...... ....... ....... .... 2 1 2 22 21 1 12 11 2 1 dimana x ij merupakan rating kinerja alternatif  ke–i  terhadap  kriteria  ke–j,
C 1 C 2 …… C n
sehingga Matriks Keputusan (X) berisikan rating kinerja (x ij ).
Nilai bobot preference untuk memberikan  bobot  kepentingan  setiap kriteria yang mengekpresikan kepentingan relatifnya diberikan
sebagai:
W = [w 1 , w 2 , ..., w n ] (2.2)
dengan W = Bobot Preference, dan
w j [w 1 ,  w 2 ,  ...,  w n]  = bobot  kepentingan setiap  kriteria  yang  mengekpresikan kepentingan relatifnya
Matriks  Keputusan  (X)  dan  nilai bobot  preference  (W)  merupakan  nilai
utama yang
merepresentasikan
preferensi absolut dari pengambil keputusan.  Masalah  MADM  diakhiri dengan proses peratingan untuk mendapatkan  alternatif  terbaik  yang diperoleh berdasarkan nilai  keseluruhan preferensi yang diberikan.
Ada  beberapa  metode  yang  dapat
digunakan untuk menyelesaikan
masalah Multiple  Attribute  Decision
Making (MADM) antara lain:
1. Simple  Additive  Weighting  Methode
(SAW)
2. Weighted Product (WP)
3. Electre
4. Technique  for  order  Preference  by
Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
5. Analytic Hierarchy Process (AHP)

## 3. SAW
Menurut Kusumadewi (2006),
metode SAW sering juga dikenal istilah metode   penjumlahan  terbobot.  Konsep dasar  metode  SAW  adalah  mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif dari semua atribut. Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada. Diberikanpersamaansebagaiberikut:
(1) Dimanarijadalah rating kinerjaternormalisasidarialternatif Ai padaatributCj ; i=1,2,...,m dan j=1,2,...,n.
Nilaipreferensiuntuksetiapalternatif  (Vi)
diberikansebagaiberikut:
(2) Nilai Vi yang lebih besar
mengindikasikan  bahwa  alternatif  Ai lebih  terpilih.  (Kusumadewi,  2006).
Langkah-langkah  dari  metode  SAW adalah:
1.  Menentukan  kriteria-kriteria  yang
akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu C.
2.  Menentukan  rating  kecocokan  setiap alternatif pada setiap kriteria.
3.Membuatmatrikskeputusanberdasarka nkriteria  (C),  kemudian  melakukan
normalisasi matriks berdasarkan
persamaan  yang  disesuaikan  dengan
jenis atribut (atribut keuntungan atau pun atribut 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 (A) sebagai solusi.

## 4. TOPSIS
TOPSIS  didasarkan  pada  konsep dimana  alternatif  terpilih  yang  terbaik tidak  hanya  memiliki  jarak  terpendek dari  solusi  ideal  positif,  namun  juga memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi ideal  negatif.  Konsep  ini  banyak digunakan pada beberapa model
MADM  untuk  menyelesaikan  masalah keputusan  secara  praktis.  Hal  ini disebabkan karena konsepnya sederhana
dan  mudah  dipahami,  komputasinya efisien  dan memiliki kemampuan  untuk mengukur  kinerja  relatif  dari  alternatif- alternatif  keputusan  dalam  bentuk matematis yang sederhana.
Secara umum, prosedur TOPSIS mengikuti langkah-langkah (Kusumadewi,  dkk.  2006)  sebagai
berikut:
1. Membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi (R)
TOPSIS membutuhkan rating kinerja setiap alternatif  A i pada setiap kriteria C j yang ternormalisasi dengan rumus :
r ij =   m i ij ij x x 1 2 (3) r ij, hasil perbandingan ternormalisasi ke dalam suatu skala setiap alternatif pada setiap kriteria.
dengan i=1,2,....m; dan j=1,2,....n.
m, alternatif A i (i=1,2,..,m)
2. Membuat  matriks  keputusan  yang ternormalisasi  terbobot  (Y)  dengan elemen-elemennya adalah:
y ij = w j r ij, (4)
dengan i = 1,2.... m: j = 1,2,..., n y ij adalah rating bobot ternormalisasi setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Menentukan  matriks  solusi  ideal positif  (A + )  dan  matriks  solusi  ideal negatif (A - ) sebagai:
A + =  1 ( y ,  2 y ,......,  n y ); (5)
A - =  1 ( y ,  2 y ,......,  n y ); (6)
dengan
      biaya kriteria adalah j jika y keuntungan kriteria adalah j jika y y ij ij j ; min ; max 1 1 (7)
      biaya kriteria adalah j jika y keuntungan kriteria adalah j jika y y ij ij j ; max ; min 1 1
j = 1,2,....n (8)
4. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap
alternatif dengan matriks solusi ideal
positif    dan  matriks  solusi  ideal negatif
 i S =     n j ij i y y 1 2 ) ( ;
i=1,2,.....,m (9)  i S adalah jarak antara nilai setiap alternatif dengan matiks solusi ideal positif
 i S =     n j i ij y y 1 2 ) (
;i=1,2,.....,m
(10)
 i S adalah  Jarak  antara  nilai  setiap
alternatif  dengan  matiks  solusi  ideal negatif
5. Menentukan  nilai  preferensi  untuk
setiap  alternatif  (A i )  dirumuskan sebagai berikut:
A i =     i i i S S S ;
i = 1,2,....,m (11) Nilai A i yang lebih besar menunjukkan  bahwa  alternatif  A i lebih dipilih.

## PEMBAHASAN
Penelitianini  di  laksanakan  pada calon  dosen pada STMIK  Palangkaraya yang memenuhi kualifikasi (lolos berkas)  sebagai  calon  dosen  dengan persayaratan  berupalulusan  magister komputer dan nilai IPK minimal 3.00.
Parameter  input  yang  digunakan adalah  data  alternatif,  data  kriteriadan data  bobot.  Untuk  parameter  input  data
alternatif digunakan calon dosen
sebanyak 4 orang, data kriteria menggunakan data tes potensi akademik,  teswawancaradan  parameter input  data  tes  micro  teaching.  Dan untuk  data  bobot  akan  digunakan  data hasil  nilai-nilai  tes  dan  standar  bobot yang  berlaku  untuk  standar  nilai kelulusan seleksi.
Kemudian penelitian akan dilanjutkan melakukan analisis perbandingan  antara  metode  SAW  dan metode  TOPSIS  dengan  menggunakan hasil tes potensi akademik, tes
wawancara,  Psikotes  dan  tes  micro teaching  atau  kemampuan  mengajar dengan  menggunakan  nilai  bobot.
Untuk  parameter  input  data  yang digunakan  dapat  dijabarkan  sebagai berikut:
1.  Data Alternatif Tabel 1 Data Alternatif No.  NamaC alon Gelar IPK 1. Ade M.Cs 3,46 2. Bayu MT 3,39 3. Nova M.Kom 3,78 4. Dodi M.Kom 3,15
Sehingga data alternative ini ditandai dengan :
A 1 = Ade A 2 = Bayui
A 3 =Nova A 4 = Dodi
2. Data Kriteria
a. TesKemampuanAkademik
b. TesWawancara
c. Psikotes
d. Tes Micro Teaching (Kemampuan
Mengajar)
Sehingga  data  Kriteria  ini  ditandai dengan :
C 1 = TesKemampuanAkademik
C 2 = TesWawancara
C 3 = Psikotes C 4 = Micro Teaching ( Kemampuan
Mengajar )
3. Data Bobot
a.  Ratingkecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria, dinilai dengan
0 sampai 100 yaitu:
0 sampai 49   =  Sangat buruk,
50 sampai 59 = Buruk,
60 sampai 69 = Cukup,
70 sampai 79 = Baik,
80 sampai 100= Sangat baik.
b.  Tingkat kepentingan yang
nantinya akan dijadikan bobot preferensi setiap kriteria juga dinilai dengan persen, dengan
ketentuan: 1) TesKemampuanAkademik =
(15% dari 100%)
2) TesWawancara  =  (25%  dari
100%)
3) Psikotes = (35% dari 100%) 4) Tes Micro Teaching (KemampuanMengajar) =
(25% dari 100%)
4. Rekapitulasi hasil tes masing-masing
calon dosen sebagai berikut :

## Tabel 2 Hasil Tes
Calon Dosen Tes Kemampuan Akademik Wawancara  Psikotes Micro Teaching Ade 78 80 82 81 Bayu 78,5 81,5 81,2 82 Nova 79,6 81,75 81,78 82 Dodi 75,6 78,5 77,4 80
Dari hasil nilai tes masing-masing calon
dosen dibuatlah perhitungan dengan dua metode  MADM  yaitu  SAW  dan
TOPSIS  sehingga  dapat  diketahui  nilai
bobot akhir dan akan dilakukan perbandingan untuk masing-masing metode. Dengan rincian sebagai berikut:
1.  Pembobotan  menggunakan  metode
SAW (Simple Additive Weighting)
Hasil tes tersebut dimasukkan
kedalam  tabel  rating  kecocokan  dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
Tabel 3 Rating Kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria Alter natif Kriteria C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 78 80
82 81
A 2 78,5 81,5 81,2 82 A 3 79,6 81,75 81,78 82 A 4 75,6 78,5 77,4 80
Karena  setiap  nilai  yang  diberikan pada  setiap  alternatif  di  setiap  kriteria merupakan nilai kecocokan (nilai
terbesar  adalah  terbaik)  maka  semua kriteria  yang  diberikan  diasumsikan sebagai kriteria keuntungan.
Pengambil keputusan memberikan bobot referensi sebagai ;
W = (15%, 25%, 35%, 25%)
Matriks  keputusan  dibentuk  dari  tabel kecocokan sebagai berikut :
     
       80 4 , 77 5 , 78 6 , 75 82 78 , 81 75 , 81 5 , 79 82 81 5 , 81 5 , 78 81 82 80 78 X

## Perhitungan SAW :
Normalisa Matriks X :
Untuk Alternatif 1 :
98 , 0 6 , 79 78 } 6 , 75 ; 6 , 79 ; 5 , 78 ; 78 max{ 78 11          r 99 , 0 6 , 79 5 , 78 } 6 , 75 ; 6 , 79 ; 5 , 78 ; 78 max{ 5 , 78
21          r 1 6 , 79 6 , 79 } 6 , 75 ; 6 , 79 ; 5 , 78 ; 78 max{ 6 , 79 31          r 95 , 0 6 , 79 6 , 75 } 6 , 75 ; 6 , 79 ; 5 , 78 ; 78 max{ 6 , 75
41          r Untuk Alternatif 2 : 98 , 0 75 , 81 80 } 5 , 78 ; 75 , 81 ; 5 , 81 ; 80 max{ 80 12          r 99 , 0 75 , 81 5 , 81 } 5 , 78 ; 75 , 81 ; 5 , 81 ; 80 max{ 81 22          r 1 75 , 81 75 , 81 } 5 , 78 ; 75 , 81 ; 5 , 81 ; 80 max{ 75 ,
81 32          r 96 , 0 75 , 81 5 , 78 } 5 , 78 ; 75 , 81 ; 5 , 81 ; 80 max{ 5 , 78 42          r
Untuk Alternatif 3 : 1 82 82 } 4 , 77 ; 78 , 81 ; 2 , 81 ; 82 max{ 82 13          r 99 , 0 82 2 , 81 } 4 , 77 ; 78 , 81 ; 2 , 81 ; 82 max{ 2 , 81 23          r 99 , 0 82 78 , 81 } 4 , 77 ; 78 , 81 ; 2 , 81 ; 82 max{ 78 , 81
33          r 94 , 0 82 4 , 77 } 4 , 77 ; 78 , 81 ; 2 , 81 ; 82 max{ 4 , 77 43          r Untuk Alternatif 4 : 99 , 0 82 81 } 80 , 82 ; 82 ; 81 max{ 81 14          r 1 82 82 } 80 , 82 ; 82 ; 81 max{ 82 24          r 1 82 82 } 80 , 82 ; 82 ; 81 max{ 82 34          r
98 , 0 82 80 } 80 , 82 ; 82 ; 81 max{ 80 44          r
Matriks Ternormalisasi R :
     
       98 , 0 94 , 0 96 , 0 95 , 0 1 99 , 0 1 1 1 99 , 0 99 , 0 99 , 0 99 , 0 1
98 , 0 98 , 0 R
Proses  Perankingan  diperoleh  sebagai berikut:
90 , 0 ) 99 , 0 )( 25 , 0 ( ) 1 )( 35 , 0 ( ) 98 , 0 )( 25 , 0 ( ) 98 , 0 )( 15 , 0 ( 1      V 1 ) 1 , 0 )( 25 , 0 ( ) 99 , 0 )( 35 , 0 ( ) 99 , 0 )( 25 , 0 ( ) 99 , 0 )( 15 , 0 ( 2      V 1 , 1 ) 1 )( 25 , 0 ( ) 1 )( 35 , 0 ( ) 99 , 0 )( 25 , 0 ( ) 1 )( 15 , 0 ( 3      V 80 , 0 ) 98 , 0 )( 25 , 0 ( ) 94 , 0 )( 35 , 0 ( ) 96 , 0 )( 25 , 0 ( ) 95 , 0 )( 15 , 0 ( 4      V
Hasil dari Perangkingan diatas adalah :
V 3 = 1,1 V 2 = 1
V 1 = 0,90 V 4 = 0,80
Nilai  terbesar  ada  pada  V 3 sehingga alternatif  A 3 adalah  alternatif  yang terpilih sebagai alternatif terbaik.
Dengan  kata  lain,  Cica  akan  terpilih
sebagai  calon  dosen  dengan  nilai
tertinggi.
2.  Pembobotan menggunakan metode
TOPSIS (Technique For Order
Preference  by  Similarity  to  Ideal

## Solution)
Sama  dengan  metode  SAW  hasil  tes tersebut  dimasukkan  kedalam  tabel rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif pada setiap kriteria sebagai berikut:
Tabel 4 Rating Kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria Alternatif Kriteria
C 1 C 2 C 3 C 4 A 1 78 80 82
81 A 2 78,5 81,5 81,2 82 A 3 79,6 81,75 81,78 82 A 4 75,6 78,5 77,4 80
Karena  setiap  nilai  yang  diberikan
pada  setiap  alternatif  di  setiap  kriteria merupakan nilai kecocokan (nilai terbesar  adalah  terbaik)  maka  semua kriteria  yang  diberikan  diasumsikan sebagai kriteria keuntungan.
Nilai  bobot  referensi  dari  pengambilan keputusan sebagai ;
W = (15%, 25%, 35%, 25%)

## Perhitungan TOPSIS
Matriks Keputusan Ternormalisasi
88 , 155 2 6 , 75 2 6 , 79 2 78 2 78 1      X
50048 , 0 87 , 155 78 1 11 11    x x r 50362 , 0 87 , 155 5 , 78 1 21 21    x x r 51068 , 0 87 , 155 6 , 79 1 31 31    x x r 48502 , 0 87 , 155 6 , 75 1 41 41    x x r 90 , 160 2 5 , 78 2 75 , 81 2 5 , 81 2 80 2      x
49720 , 0 90 , 160 80 2 12 12    x x r 50653 , 0 90 , 160 5 , 81 2 22 22    x x r 50808 , 0 90 , 160 5 , 81 2 32 32    x x r 48788 , 0 90 , 160 5 , 78 2 42 42    x x r 23 , 161 2 4 , 77 2 78 , 81 2 2 , 81 2 82 3      X
50859 , 0 23 , 161 82 3 13 13    x x r
50363 , 0 23 , 161 2 , 81 3 23 23    x x r 50723 , 0 23 , 161 78 , 81 3 33 33    x x r 48006 , 0 23 , 161 4 , 77 3 43 43    x x r 50 , 162 2 80 2 82 2 81 2 81 4      X
49846 , 0 50 , 162 81 4 14 14    x x r 50462 , 0 50 , 162 82 4 24 24    x x r 50462 , 0 50 , 162 82 4 34 34    x x r 49844 , 0 50 , 162 80 4 44 44    x x r
Dari  perhitungan  di  atas  diperoleh Matrik Ternomalisasi R:
R=
            49844 , 0 48006 , 0 48788 , 0 48502 , 0 50462 , 0 50723 , 0 50808 , 0 51068 , 0 50462 , 0 50363 , 0 50653 , 0 50362 , 0 49846 , 0 50859 , 0 49720 , 0 50048 , 0 Dilakukan perhitungan Matriks R
dikalikan  dengan  Bobot  Preference  ( W) sehingga  menghasilkan  Matriks  Y sebagai berikut :
Matrik Ternormalisasi Y:
Y 11 = W 1 r 11 = (78) (0,50048) = 39,04
Y 12 = W 2 r 12 = (78,5) (0,50362) = 39,53
Y 13 = W 3 r 13 = (79,6) (0,51068) = 40,65
Y 14 = W 4 r 14 = (76,6) (0,48502) = 36,67
Y 21 = W 1 r 21 = (80) (0,49720) = 39,78
Y 22 = W 2 r 22 = (81,5) (0,50653) = 41,28
Y 23 = W 3 r 23 = (81,75) (0,50808) = 41,54
Y 24 = W 4 r 24 = (78,5) (0,48788) = 38,30
Y 31 = W 1 r 31 = (82) (0,50859) = 48,04
Y 32 = W 1 r 32 = (81,2) (0,50363) = 40,89
Y 33 = W 3 r 33 = (81,78) (0,50723) = 41,48 Y 34 = W 4 r 34 = (77,4) (0,48006) = 37,16
Y 41 = W 1 r 41 = (81) (0,49846) = 40,38 Y 42 = W 2 r 42 = (82) (0,50462) = 41,38 Y 43 = W 3 r 43 = (82) (0,50462) = 41,38 Y 4 4 = W 4 r 44 = (80) (0,49844) = 39,88
Sehingga menghasilkan Matrik Y :
             88 , 39 16 , 37 30 , 38 67 , 36 38 , 41 48 , 41 54 , 41 65 , 40 38 , 41 89 , 40 28 , 41 53 , 39 38 , 40 04 , 48 78 . 39 04 , 39 Y
Solusi Ideal Positif (A + ) dihitung :
max 1   Y {39,04; 39,53; 40,65; 36,67}= 40,65
max 2   Y {39,78; 41,28; 41,54; 38,30}= 41,54
max 3   Y {48,04; 40,89; 41,48; 37,16}=48,04
max 4   Y {40,38; 41,38; 41,38; 39,88}= 41,38
max   A {40,64; 41,54; 48,04; 41,38}
Solusi Ideal Negatif (A - ) dihitung :
min 1   Y {39,04; 39,53; 40,65; 36,67} = 36,67
min 2   Y {39,78; 41,28; 41,54; 38,30} = 38,30
min 3   Y {48,04; 40,89; 41,48; 37,16} = 37,16
min 4   Y {40,38; 41,38; 41,38; 39,88} = 39,88
min   A {36,67; 38,30; 37,16; 39,88}
Sehingga  Jarak  antara  nilai  terbobot adalah  setiap  alternatif  terhadap  solusi
ideal positif  i S dihitung sebagai berikut:
2 ) 38 , 41 38 , 40 ( 2 ) 04 , 48 04 , 48 ( 2 ) 54 , 41 78 , 39 ( 2 ) 65 , 40 04 , 39 ( 1          D = 2,3134 2 ) 38 , 41 38 , 41 ( 2 ) 04 , 48 89 , 40 ( 2 ) 54 , 41 28 , 41 ( 2 ) 65 , 40 04 , 39 ( 2          D = 7,2419 2 ) 38 , 41 38 , 41 ( 2 ) 04 , 48 48 , 41 ( 2 ) 54 , 41 54 , 41 ( 2 ) 05 , 40 65 , 40 ( 3          D = 0 2 ) 38 , 41 88 , 39 ( 2 ) 04 , 48 16 , 37 ( 2 ) 54 , 41 30 , 38 ( 2 ) 65 , 40 67 , 36 ( 4          D = 12,0813
Sehingga  Jarak  antara  nilai  terbobot adalah  setiap  alternatif  terhadap  solusi ideal negarif  i S dihitung sebagai
berikut :
2 ) 88 , 39 38 , 40 ( 2 ) 16 , 37 04 , 48 ( 2 ) 30 , 38 78 , 39 ( 2 ) 67 , 36 04 , 39 ( 1          D = 11,2441 2 ) 88 , 39 38 , 41 ( 2 ) 16 , 37 89 , 40 ( 2 ) 30 , 38 28 , 41 ( 2 ) 67 , 36 53 , 39 ( 2          D = 5,7639 2 ) 88 , 39 38 , 41 ( 2 ) 16 , 37 48 , 41 ( 2 ) 30 , 38 54 , 41 ( 2 ) 67 , 36 65 , 40 ( 3          D = 6,8739 2 ) 88 , 39 88 , 39 ( 2 ) 16 , 37 16 , 37 ( 2 ) 30 , 38 30 , 38 ( 2 ) 67 , 36 67 , 36 ( 4          D
= 0
Kedekatan  setiap  alternatif  terhadap solusi ideal dihitung sebagai berikut :
8294 , 0 2442 , 11 3134 , 2 2442 , 11 1    V
4432 , 0 2419 , 7 7639 , 5 7639 , 5 2    V 1 0 8739 , 6 8739 , 6 3    V 0 0 0813 , 12 0 4    V
Sehingga nilai  V dirankingkan berdasarkan nilai  yang  tertinggi  dengan  urutan  sebagai berikut :
1 3  V
8294 , 0 1  V 4432 , 0 2  V
0 4  V
Nilai  terbesar  ada  pada  V 3 sehingga alternatif  A 3 adalah  alternatif  yang  terpilih sebagai alternatif terbaik. Dengan kata lain, Nova  akan  terpilih  sebagai  calon  dosen dengan nilai tertinggi.
Dari  perbandingan  perhitungan  kedua metode  MADM  yaitu  SAW  dan TOPSIS  maka  nilai  berdasarkan  nilai masing-masing  alternatif  dapat  dilihat dari Tabel 5.
Tabel 5 Perbandingan nilai bobot masing-masing alternatif Alt SAW TOPSIS Rentang Nilai A 1 V 1 =0,90 83 , 0 1  V 0,07 untuk nilai SAW
A 2 V 2 = 1 44 , 0
2  V 0,56 untuk nilai SAW
A 3 V 3 = 1,10 1 3  V 0,10 untuk nilai SAW
A 4 V 4 = 0,80 0 4  V 0,80 untuk nilai SAW
Dari hasil proses Uji Sensitivitas pada tabel di  atas  menghasilkan  nilai  perbandingan antara  Metode  SAW  dan  Metode  TOPSIS yaitu  total  perubahan  metode  SAW  lebih banyak dibandingkan dengan total
perubahan metode TOPSIS.
Untuk  nilai  bobot  terbesar  pada  alternatif dilakukan  perankingan  seperti  pada  tabel berikut:
Tabel 6 Perbandingan untuk perankingan nilai bobot masing-masing alternatif Perankingan Bobot Alternatif SAW TOPSIS 1 V 3 = 1,1 1 3  V 2 V 2 = 1 8294 , 0
1  V
3 V 1 = 0,90 4432 , 0 2  V
4 V 4 = 0,80 0 4  V
Sedangkan penjumlahan perubahan
ranking  dengan  nilai  bobot  terbesar untuk  masing-masing  metode, alternatif 3  sama-sama  terpilih.  Dengan  rentang bobot  terbesar  pada  metode  SAW  yaitu sebesar  0,1  sehingga  metode  SAW adalah  metode  yang  paling  relevan untuk menyelesaikan kasus tersebut.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dan  pembahasan diatas  maka  dapat  diambil  beberapa kesimpulan antara lain :
1.  Untuk  kedua  metode  MADM  dalam hal  ini  adalah  metode  SAW  dan
TOPSIS  dapat  digunakan  untuk
pengambilan keputusan dalam
seleksi penerimaan dosen.
2.  Setelah  melakukan  perbandingan
untuk  masing-masing  bobot  metode
SAW  dan  metode  TOPSIS  maka
dapat disimpulkan
bahwa
penjumlahan perubahan ranking
dengan  nilai  bobot  terbesar  untuk
masing-masing  metode,  alternatif  3 sama-sama  terpilih.  Dengan  rentang bobot  terbesar  pada  metode  SAW yaitu  sebesar  0,1  sehingga  metode SAW  adalah  metode  yang  paling relevan  untuk  menyelesaikan  kasus tersebut.

## DAFTAR PUSTAKA
Kusrini,  2007. Konsep  dan  Aplikasi Sistem  Pendukung  keputusan .  Andi
Offset, Yogyakarta
Kusumadewi,  S.;  Hartati,  S.;  Harjoko,
A.  &  Wardoyo,  R.  2006. Fuzzy multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM ). Graha Ilmu, Yogyakarta
Subandi,  HW.  2010. MADM-TOOL  : Aplikasi  uji  sensitivitas untuk  model MADM  menggunakan  metode  SAW dan  TOPSIS. Seminar  Nasional Aplikasi Teknologi Informasi , Yogyakarta Subandi, HW. 2012. Analisis sensitivitas  untuk  pemilihan  model Multi  Atrribute  Decision  Making (MADM) dalam
penyelesaian masalah dinamis . UGM Yogyakarta