Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Dan Topsis
Ni’matus Sholehah a , Febri Maspiyanti b
a Universitas Pancasila,Jl.Raya Lenteng Agung No.56-80, Srengseng Sawah, Jakarta, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 12640
b Universitas Pancasila,Jl.Raya Lenteng Agung No.56-80, Srengseng Sawah, Jakarta, Kota Jakarta Selatan, Daerah Khusus Ibukota Jakarta 12640

## I NFORMASI A RTIKEL

## A B S T R A C T

## Sejarah Artikel
Diterima Redaksi: 29 Februari 2020 Revisi Akhir:  23 September 2020 Diterbitkan Online : 25 September 2020
Teacher is the initial peak of the creation of a nation with qualified young generation, both in academic and non-academic. Perintis 1 Depok Vocational School does not have a  supportive  system  for  selecting  the  best  teachers  yet.    In  carrying  out  this  process, Depok  Perintis 1  Vocational School still  records  data  manually where the  data is  still recorded in a text book and uses Ms. Excel so determining the results of the best teacher selection takes quite a long time.  Therefore, a web application for the selection of the best teachers is needed so it can facilitate the process of assessment and preservation of any  existing  data.  In  determining  the  selection  of  high  achieving  teachers  in  SPK,  the Simple  Additive  Weighting  (SAW)  method  and  Topsis  method  are  used  to  obtain  more accurate  results.  From  the  two  methods,  the  results  show  that  the  second  teacher  had the  highest  result,  74.4  in  SAW  method  calculation  and  0.77661  in  Topsis  method calculation.
K ATA K UNCI
Sistem Pendukung Keputusan
Pemilihan Guru Berprestasi
Simple Additive Weigthing
Topsis
K ORESPONDENSI
E-mail: nimatussholehah92@gmail.com

## 1. PENDAHULUAN
Dalam suatu bangsa sangatlah penting adanya perubahan dalam pendidikan untuk memiliki sumber generasi baru yang memiliki kualitas,  sehingga  konsep  pendidikan  dapat  mengalami  suatu perubahan.  Konsep  pendidikan  yang  telah  meliki  perubahan akan  mempengaruhi  cara  serta  sistem  pencapaian  pembelajaran terutama  dalam  pendidikan  di  Sekolah  Menengah  Kejuruan[1]. Guru  berprestasi  adalah  guru  yang  mempunyai  kemampuan dalam  melaksanakan  tugas,  keberhasilan  dalam  melaksanakan setiap  tugas,  dapat  membuatnya  memiliki  kepribadian  yang sesuai  dengan  profesi  sebagai  guru  serta  memiliki  wawasan dalam kependidikan sehingga secara nyata mampu meningkatkan  mutu  proses  dan  hasil  pembelajaran  atau bimbingan  melebihi  target  yang  dicapai  oleh  guru-guru  lain sehingga  dapat  menjadikannya  panutan dari  setiap  siswa,  rekan sesama mengajar, maupun masyarakat sekitarnya [2].
Berdasarkan  Undang-Undang  No.14  Tahun  2005  tentang  Guru dan Dosen, Pasal 36 ayat (1) mengamatkan bahwa “Guru yang berprestasi,  berdedikasi  luar  biasa,  dan  atau  bertugas  didaerah khusus  berhak  memperoleh  penghargaan”[3].  Untuk  menjadi
manusia  yang  memiliki  kecerdasan  tentu  saja  tidaklah  mudah, selain memerlukan figur seorang pendidik, belajar juga menjadi salah satu prioritas utama untuk mencapainya. Guru merupakan puncak  awal  dari  terciptanya  suatu  bangsa  dengan  generasi muda  yang  bermutu,  baik  di  bidang  akademik  maupun  non- akademik [4].
Salah  satu  penyelenggara  pendidikan  yang  berada  di  Depok yaitu  SMK  Perintis  1.  Berdasarkan  wawancara  yang  dilakukan dengan  Bapak  Asep  Rohendi  selaku  Kepala  Tata  Usaha,  SMK Perintis  1  Depok  mempunyai  kualifikasi  tersendiri  dalam memilih  tenaga  pengajar  di  sekolah.  Selama  ini  proses pemilihan  guru  terbaik  yang  ada  di  Smk  Perintis  1  Depok  itu dengan melihat setiap kinerja dari setiap guru-guru yang berada disana,  tatacara  pemilihan  disana  itu  dengan  dinilai  dari  empat penguji,  dimana  penguji  tersebut  akan  diberikan  form pertanyaan  yang  akan  menjadi  dasar  dari  penilaian  setiap  guru yang akan menjadi kandidat untuk pemilihan guru terbaik.
Dengan  adanya  penilaian  untuk  guru  terbaik,  pihak  sekolah dapat mengetahui kualitas guru-guru yang mengajar selama ini. Dari  hasil  pemilihan  guru  terbaik  itu,  kemudian  pihak  sekolah melakukan seleksi untuk guru terbaik sesuai dari hasil penilaian
yang  diisikan  berdasarkan  kriteria-kriteria  penilaian  yang  ada [4].  Pemilihan  guru  terbaik  memiliki  manfaat  yang  sangat  baik bagi  setiap  guru.  Bagi  seorang  guru,  penilaian  pemilihan  guru terbaik  itu  dapat  memotivasikan  seluruh  guru  yang  belum terpilih  sebagai  guru  terbaik  agar  lebih  menambah  kualitas kinerja  dalam  proses  kegitan  belajar  mengajar  maupun  dalam penguasaan  setiap  materi  yang  akan  diajarkan  kepada  setiap siswa  yang  ada  disekolah,  kemudian  dapat  juga  menjadi motivasi  tersendiri  bagi  guru-guru  yang  belum  terpilih  dimana letak  kekurangannya  yang  meliputi  penguasaan  materi  serta interaksi dengan setiap siswa maupun siswi.
SMK  Perintis  1  Depok  belum  mempunyai  sistem  yang mendukung  untuk  melakukan  proses  pemilihan  guru  terbaik. Dimana  dalam  melakukan  proses  tersebut  SMK  Perintis  1 Depok  masih  melakukan  pencatatan  data  secara  manual  yang dimana  data-data  tersebut  masih  dicatat  didalam  sebuah  text buku dan menggunakan Ms. Excel sehingga dalam menentukan hasil  dari  pemilihan  guru  terbaik  cukup  memakan  waktu  yang lama.  Maka  dari  itu  dibutuhkannya  sebuah  aplikasi  web pemilihan  guru  terbaik  yang  lebih  baik  sehingga  dapat memudahkan dalam proses penilaian dan terjaganya setiap data yang ada.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  didalam  dunia  pendidikan dapat  dipandang  sebagai  aset  yang  penting  untuk  menunjang dari  setiap  kelancaran  dan  keakuratan  dalam  pencapaian  suatu tujuan.  Salah  satu  karakteristik  keputusan  yang  akan  didukung oleh  SPK  antara  lain  keputusan  tersebut  harus  bersifat terstruktur,  artinya  untuk  mendapat  suatu  keputusan  ada berbagai prosedur yang harus diikuti dan kriteria untuk masing- masing prosedur bersifat jelas dan kuantitatif [2].
Metode  Simple  Additeve  Weighting  sering  dikenal  dengan istilah  metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode Simple  Additeve  Weighting  adalah  mencari  penjumlahan terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua atribut.  Metode  Simple  Additeve  Weighting  membutuhkan proses normalisasi matriks keputusan ke suatu skala yang dapat diperbandingkan dengan semua rating alternatif yang ada [5].
Metode Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal Solution (TOPSIS) merupakan suatu bentuk metode pendukung keputusan yang di dasarkan  pada  konsep  bahwa  alternatif  yang terbaik  tidak  hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal positif,  tetapi  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal negatif  yang  dalam  hal  ini  akan  memberikan  rekomendasi kepala  departemen  yang  sesuai  dengan  yang  diharapkan. Kelebihan  dari  metode  ini  adalah  memiliki  konsep  yang sederhana,  mudah dipahami, dan  komputasinya  sederhana  serta mampu  mengambil  solusi  paling  ideal  [6].  Setelah  selesai menghitung  menggunakan  kedua  metode  tersebut  maka  kita akan  melakukan  akurasi  [7]  untuk  melihat  perbandingan diantara metode topsis dan SAW.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision  Support System (DSS)  adalah  sistem  informasi  interaktif  yang
menyediakan  informasi,  permodelan,  dan  pemanipulasian  data yang  digunakan  untuk  membantu  pengambilan  data  yang digunakan untuk membantu pengambilan keputusan pada situasi yang semi terstruktur. DSS menekankan pada fungsi pendukung pembuatan  keputusan  di  semua  tahapan  meskipun  pembuatan keputusan  masih  merupakan  wewenang  eksekutif  pada keputusan actual [8].

## 2.2 Metode Simple Additive Weighting (SAW)
Simple  Additive  Weighting (SAW)  sering  juga  dikenal  dengan metode  penjumlahan  terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  atau  perengkingan  dari rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  dari  semua  atribut,  dalam metode  ini  mampu  memberikan  pemecahan  permasalahan dengan  cara  memberi  informasi  ataupun  usulan  menuju  pada keputusan  tertentu.  Jadi  ini  merupakan  sistem  pendukung  yang berbasis  komputer  untuk  manajemen  pengambilan  keputusan yang  berhubungan  dengan  masalah-masalah  sesuai  dengan aspek  dari  kerja.  Metode  SAW  membutuhkan  proses normalisasi  matrik  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan dengan dengan semua baris matrik ternormalisasi  (R)  dengan  bobot  preferensi  (W)  yang bersesuaian eleman kolom matrik (W) [9]. 1. Menentukan matriks ternormalisasi
Rij = 𝐗𝐢𝐣
𝐌𝐚𝐱 𝐗𝐢𝐣

## Jika j adalah atribut keuntungan (benefit)
Rij = 𝐌𝐢𝐧 𝐗𝐢𝐣 𝐗𝐢𝐣
Jika j adalah atribut biaya (cost) rij = nilai rating kinerja ternormalisasi xij = nilai atribut dari setiap kriteria Max xij = nilai terbesar dari setiap kriteria Min xij = nilai terkecil dari setiap kriteria Benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik Cost = jika nilai terkecil adalah terbaik rij  adalah  rating kinerja ternormalisasi  dari  alternatif  Vi pada atribut Ci; i=1,2,...,m dan
j=1,2,...,n. Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi).
2. Menentukan matriks ternormalisasi berbobot Vi= ∑ Wj rij 𝑛 𝑗=1
Keterangan: Vi = ranking untuk setiap alternative. Wj = nilai bobot dari setiap kriteria. bobot  ditentukan  oleh  manager  pengambil  keputusan dimana  bobot  sejumlah  kriteria  yang  telah  ditetapkan dalam proses pengambilan keputusan. rij = nilai rating kinerja ternormalisasi.
Nilai Vi yang lebih besar adalah alternatif yang terpilih.
3. Nilai preferensi matriks Nilai  yang  didapat  dari  hasil  penjumlahan  setiap alternatif berbobot.
2.3 Metode TOPSIS
TOPSIS merupakan metode pengambilan keputusan multikriteria  menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  terpilih harus  mempunyai  jarak  terdekat  dari  solusi  ideal  positif  dan jarak  terpanjang  (terjauh)  dari  solusi  ideal  negatif  untuk menentukan  kedekatan  relatif  dari  sudut  pandang  geometris dengan  menggunakan  jarak  Euclidean  (jarak  antara  dua  titik) untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal. Solusi ideal positif didefinisikan sebagai jumlah dari seluruh nilai terbaik yang dapat dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi ideal negatif terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut [10].
TOPSIS  membutuhkan  ranking kinerja  setiap  alternatif  A i pada setiap kriteria C j yang ternormalisasi yaitu :
1. Membuat Matriks Keputusan yang Ternormalisasi ( R ). y ij = x ij √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 ..............................................................................
.............(2.1)
Dengan i = 1,2,..., m; dan j = 1,2,...,n; Dimana rij = Elemen matriks ternormalisasi [i][j]. xij = Elemen matriks keputusan X.
2. Membuat matriks keputusan ternormalisasi terbobot. Nilai  dari  masing-masing  data  ternormalisasi  (R) kemudian dikalikan dengan bobot (W) untuk mendapatkan  matriks  keputusan  ternormalisasi  terbobot (Y) y ij = w j . r ij ..............................................................................(2.2) Dengan i = 1,2,...,m dan j = 1,2,...,n; Dimana 𝑦 ij = Elemen matriks ternormalisasi terbobot [i][j]. wi = Bobot [i].
bobot  ditentukan  oleh  manager  pengambil  keputusan dimana  bobot  sejumlah  kriteria  yang  telah  ditetapkan dalam proses pengambilan keputusan.
3. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  dan  matriks solusi ideal negatif.
𝐴 + = (𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑛 + ) ; 𝐴 − = (𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … , 𝑦 𝑛 − ) … … … … … … … … … … … … … (2.3) Dimana J = himpunan kriteria keuntungan ( benefit criteria ) J' = himpunan kriteria biaya ( cost criteria ) y ij =  elemen  dari  matriks  keputusan  yang  ternormalisai terbobot Y y + j = max i {y ij } ; jika j adalah atribut keuntungan ( benefit criteria ) y + j = min i {y ij } ; jika j adalah atribut biaya ( cost criteria ) y - j =  min i {y ij }  ;  jika j adalah  atribut  keuntungan  ( benefit criteria ) y - j = max i {y ij } ; jika j adalah atribut biaya ( cost criteria ) j = 1, 2, 3, . . . , n
4. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif  dengan matriks  solusi  ideal  positif  dan  negatif.  Jarak  antara alternatif  ke-i  dengan  solusi  ideal  positif  dirumuskan sebagai berikut:
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑗 + −   y ij 𝑛 𝑗=1 )² ........................................................…………(2.4)
Dimana
𝐷 𝑖 + = Jarak alternatif ke-i dengan solusi ideal positif. 𝑦 𝑖 + = Elemen solusi ideal positif [i]. y ij = Elemen matriks ternormalisasi terbobot [i][j].
Jarak  antara  alternatif  ke-i  dengan  solusi  ideal  negatif dirumuskan sebagai berikut:
𝐷 𝑖 − = √∑ (y ij −   𝑦 𝑗 − 𝑛 𝑗=1 )² ……………...............................................… (2.5)
Dimana
𝐷 𝑖 − = Jarak alternatif ke-i dengan solusi ideal negatif. 𝑦 𝑖 − = Elemen solusi ideal negatif [i]. y ij = Elemen matriks ternormalisasi terbobot [i][j].
5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif. Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  diberikan sebagai berikut:
Vi= 𝐷𝑖 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 + ;
…………………..........................................................(2.
6) Dimana
𝑉 i = Kedekatan tiap alternatif terhadap solusi ideal.
𝐷 𝑖 + = Jarak alternatif ke-i dengan solusi ideal positif. 𝐷 𝑖 − = Jarak alternatif ke-i dengan solusi ideal negatif. Nilai  Vi  yang  lebih  besar  menunjukan  bahwa  alternatif ke-i lebih dipilih.

## 3. METODOLOGI
Metodologi  penelitian  menjelaskan  mengenai  suatu  tahapan yang  harus  diterapkan  agar  penelitian  dapat  dilakukan  dengan terarah  dan  memudahkan  dalam  melakukan  analisis  terhadap permasalahan yang ada.

## 3.1 Rumusan Masalah
Berdasarkan  uraian  dari  latar  belakang  masalah  di  atas,  maka rumusan masalah yang diperoleh adalah:
Bagaimana  menerapkan  sistem  pengambilan  keputusan  dalam pemilihan guru berprestasi agar informasi yang dihasilkan cepat dan akurat menggunakan metode saw dan topsis?

## 3.2 Tujuan Penelitian
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut : Menerapkan  sistem  pendukung  keputusan  dalam  seleksi  guru berprestasi  agar  informasi  yang  dihasilkan  cepat  dan  akurat menggunakan metode saw dan topsis.

## 3.3 Pengumpulan Data
Dalam  penelitian  ini,  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan guru dilakukan dengan tiga tahap, yaitu :
a. Observasi
Penulis  melakukan  observasi  pada  lokasi  penelitian mengenai  sistem  yang  berjalan  saat  ini,  sekaligus mengumpulkan  data  dengan  cara  menggunakan  dokumen
yang  tersedia  sebagai  sumber  informasi  untuk  mencapai tujuan yang diharapkan.
b. Wawancara Penulis melakukan wawancara, yaitu mengajukan pertanyaan-pertanyaan  tentang  segala  sesuatu  kepada Bapak  Asep  Kamaludin,  S.Pd  untuk  memperoleh informasi  yang  diharapkan.  Teknik  wawancara  ini digunakan  untuk  melengkapi  dari  data  yang  telah dikumpulkan.
c. Studi Pustaka
Pada  teknik  pengumpulan  data  dengan  studi  pustaka  ini, penulis  mengumpulkan  sumber  data  dari  buku-buku,  dan juga  dari  jurnal  yang  penulis  dapat  dari  internet  yang memiliki ISSN dan Vol yang resmi tentang metode SAW dan TOPSIS.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Proses  Perhitungan  Manual  Metode Simple  Additive Weighting
Pada  metode  ini  memiliki  15  kriteria  yang  akan  menjadi kriteria dalam perhitungan ini, seperti pada tabel dibawah ini:
Tabel 1 Kriteria Kode Kriteria Kriteria Sifat C1 Loyalitas Benefit C2 Kehadiran Benefit C3 Tanggungjawab Benefit C4 Disiplin kerja Benefit C5 Prakarsa Benefit C6 Kejujuran Benefit C7 Kerjasama Benefit C8 Kemauan bekerja Benefit C9 Prestasi kerja Benefit C10 Pengembangan Benefit C11 Keaktifan diluar tupoksi, kerapihan Benefit C12 Kerapihan Benefit C13 Administrasi Benefit C14 Komunikasi Benefit C15 Kepemimpinan Benefit Dalam penelitian ini pengambil keputusan pengguna memberikan  bobot.  Berdasarkan  tingkat  kepentingan  masing- masing  kriteria  yang  dibutuhkan.  Pada  contoh  perhitungan manual  ini  tabel  1  berikut  adalah  asumsi  nilai  bobot  yang diberikan oleh pengguna.
Tabel 2 Bobot Bobot Nilai Sangat Baik 5 Baik 4 Cukup 3 Rendah 2 Sangat Rendah 1
Maka  dengan  adanya  bobot  yang  ada  pada  tabel  2  akan mendapatkan vektor bobot seperti pada tabel dibawah ini:
Tabel 3 Vektor  Bobot Kriteria Bobot C1 5 C2 5 C3 5 C4 5 C5 5 C6 5 C7 5 C8 5 C9 5 C10 5 C11 5 C12 5 C13 5 C14 5 C15 5 W = (5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5)

## a. Alternatif
Dalam  penelitian  ini  ada  dua  puluh  enam  tempat  kos yang  menjadi  kandidat  (alternatif)  untuk  dipromosikan  sebagai guru yang terbaik, antara lain sebagai berikut:
Tabel 4 Alternatif Kode alternative Alternatif Guru 1 Bapak Abdul Basyir,SE Guru 2 Bapak Sahroni, SE Guru 3 Ibu Lidya Noviyanti, S.Pd

## b. Implementasi
Dalam penelitian ini akan dicontohkan satu perhitungan untuk mencari alternatif guru berprestasi yang terbaik.
Gambar 1 Nilai Alternatif Disetiap Kriteria SAW
Dari  data  pada  Gambar  1  diatas,  kemudian  diubah kedalam matiks  keputusan yang terbentuk seperti dibawah ini : 𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑥
= [ 11 12 10 11 12 11 10 12 11 9 10 9 10 11 10 11 10 9 10 10 10 10 11 11 9 10 10 10 11 10     10 11 9 10 10    9        9   10 10 9 9 10      10   9  10 ]
Normalisasi matriks dengan menggunakan rumus 3.2.
r ij = { x ij Max x ij (benefit)
Min x ij x ij (cost)
(3.1)
A. Kriteria Loyalitas r 11 = 11 Max(11;11;10) = 11 11 = 1
r 21 = 11 Max(11;11;10) = 11 11 = 1 r 31 = 10 Max(11;11;10) = 10 11 = 0,9
B. Kriteria Kehadiran r 12 = 12
Max(12;12;12) = 12 12 = 1
r 22 = 12 Max(12;12;12) = 12 12 = 1
r 32 = 12
Max(12;12;12) = 12 12 = 1

## C. Kriteria Tanggungjawab
r 13 = 10
Max(10;11;11) = 10 11 = 0,9
r 23 = 11 Max(10;11;11) = 11 11 = 1
r 33 = 11
Max(10;11;11) = 11 11 = 1

## D. Kriteria Disiplin Kerja
r 14 = 9 Max(9;10;11) = 9 11 = 0,8
r 24 = 10 Max(9;10;11) = 10 11 = 0,9 r 34 = 11
Max(9;10;11) = 11 11 = 1
E. Kriteria Prakarsa
r 15 = 10 Max(10;11;10) = 10 11 = 0,9
r 25 = 10 Max(10;11;10) = 11 11 = 1
r 35 = 10 Max(10;11;10) = 10 11 = 0,9
F. Kriteria Kejujuran
r 16 = 9 Max(9;10;9) = 9 10 = 0,9 r 26 = 10 Max(9;10;9) = 10 10 = 1
r 36 = 9 Max(9;10;9) = 9 10 = 0,9
G. Kriteria Kerjasama
r 17 = 10
Max(10;10;9) = 10 10 = 1
r 27 = 10
Max(10;10;9) = 10 10 = 1
r 37 = 9
Max(10;10;9) = 9 10 = 0,9

## H. Kriteria Kemauan Bekerja
r 18 = 10
Max(10;11;10) = 10 11 = 0,9
r 28 = 11 Max(10;11;10) = 11 11 = 1 r 38 =
10 Max(10;11;10) = 10 11 = 0,9
I. Kriteria Prestasi Kerja
r 19 = 10
Max(10;11;10) = 10 11 = 0,9
r 29 =
11 Max(10;11;10) = 11 11 = 1
r 39 = 10 Max(10;11;10) = 10 11 = 0,9
J. Kriteria Pengembangan
r 110 = 10
Max(10;10;9) = 10 10 = 1 r 210 = 10 Max(10;10;9) = 10 10 = 1 r 310 = 9
Max(10;10;9) = 9 10 = 0,9
K. Kriteria Keaktifan Diluar Tugas Pokok dan Fungsinya r 18 = 11
Max(11;10;9) = 11 11 = 1
r 28 = 10 Max(11;10;9) = 10 11 = 0,9 r 38 = 9 Max(11;10;9) = 9 11 = 0,8
L. Kriteria Kerapihan
r 112 = 10
Max(10;9;10) = 10 10 = 1
r 212 = 9
Max(10;9;10) = 9 10 = 0,9
r 312 = 10 Max(10;9;10) = 10 10 = 1

## M. Kriteria Administrasi
r 113 = 10
Max(10;9;10) = 10 10 = 1
r 213 = 9
Max(10;9;10) = 9 10 = 0,9
r 313 = 10 Max(10;9;10) = 10 10 = 1

## N. Kriteria Komunikasi
r 114 = 11
Max(11;10;9) = 11 11 = 1 r 214 = 10 Max(11;10;9) = 10 11 = 0,9 r 314 = 9 Max(11;10;9) = 9 11 = 0,8

## O. Kriteria Kepemimpinan
r 115 = 9
Max(9;10;10) = 9 10 = 0,9
r 215 = 10 Max(9;10;10) = 10 10 = 1
r 315 = 10 Max(9;10;10) = 10 10 = 1
Normalisasi  matriks  R  yang  diperoleh  dari  hasil normalisasi matrix X sebagai berikut:
𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑥
= [ 1 1 0,9 1 1 1 0,9 1 1 0,8 0,9 0,9 0,9 1 1 1 0,9 0,9 1 0,9 0,9 1 1 1 0,9 0,9 0,9 1 1 1 1 0,9 0,9 0,9 0,8 1 1 1 0,9 0,9 0,9 1 1 0,8 1 ]
Tahapan  selanjutnya  adalah  proses  pembobotan  kriteria dengan  menggunakan  rumus  3.1  dengan  bobot  yang  telah diberikan pada table 3.18 W = [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5].
Langkah  selanjutnya  menghitung  kriteria  perangkingan dengan  rumus  3.2  dan  penjumlahan  hasil  perkalian  untuk memperoleh  alternatif  terbaik  dengan  melalukan  perangkingan nilai terbesar sebagai berikut:
Vi= ∑ Wj rij 𝑛 𝑗=1 (3.2)
𝑉1 = ((1𝑥5) + (1𝑥5) + (0,9𝑥5) + (0,8𝑥5) + (0,9𝑥5) + (0,9𝑥5) + (1𝑥5) + (0,9𝑥5) + (0,9𝑥5) + (1𝑥5) + (1𝑥5) + (1𝑥5) + (1𝑥5) + (1𝑥5) + (0,9𝑥5) = 71,273)
𝑉1 = ((1𝑥5) + (1𝑥5) + (1𝑥5) + (0,9𝑥5) + (1𝑥5) + (1𝑥5) + (1𝑥5) + (1𝑥5) + (1𝑥5) + (1𝑥5)
+ (0,9𝑥5) + (0,9𝑥5) + (0,9𝑥5) + (0,9𝑥5)
+ (1𝑥5) = 72,636)
𝑉1 = ((0,9𝑥5) + (1𝑥5) + (1𝑥5) + (1𝑥5) + (0,9𝑥5)
+ (0,9𝑥5) + (0,9𝑥5) + (0,9𝑥5) + (0,9𝑥5) + (0,9𝑥5) + (0,8𝑥5) + (1𝑥5) + (1𝑥5)
+ (0,8𝑥5) + (1𝑥5) = 69,864)
Sehingga  jika  dilakukan  hal  yang  sama  untuk  alternatif yang lain hasilnya akan seperti berikut :

## Gambar 2 Perangkingan Alternatif SAW

## Gambar.3 Perangkingan Alternatif Berurutan SAW
Dari  hasil  perangkingan  dapat  dilihat  alternatif  Guru  2 mendapat nilai terbesar yaitu 72,636 sehingga menjadi rangking 1 yang terpilih sebagai alternatif terbaik, dengan kata lain Bapak Sahroni, SE adalah yang terpilih sebagai alternatif terbaik dalam pemilihan guru terbaik.

## 4.2 Proses  Perhitungan  Manual  Technique  for  Order
Performance  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS)
Matiks  keputusan yang terbentuk seperti dibawah ini : 𝑀𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑥
= [ 11 12 10
11 12 11 10 12 11 9 10 9 10 11 10 11 10 9 10 10 10 10 11 11 9 10 10 10 11 10     10 11 9 10 10 9        9   10 10 9 9 10      10   9  10 ]
1. Matriks Ternormalisasi ( R ) y ij = x ij √∑ 𝑥 𝑖𝑗 2 𝑚 𝑖=1 (3.3)

## 1. Kriteria Loyalitas
𝑅11 = 11 √11 2 + 11 2 + 10 2 = 11 18,5 = 0,595
𝑅21 = 11 √11 2 + 11 2 + 10 2 = 11 18,5 = 0,595
𝑅31 = 10 √11 2 + 11 2 + 10 2 = 10 18,5 = 0,541
2. Kriteria Kehadiran 𝑅12 = 12
√12 2 + 12 2 + 12 2 = 12 20,8 = 0,577
𝑅22 =
12
√12 2 + 12 2 + 12 2 = 12 20,8 = 0,577
𝑅32 = 12 √12 2 + 12 2 + 12 2 = 12 20,8 = 0,577

## 3. Kriteria Tanggungjawab
𝑅13 = 10 √10 2 + 11 2 + 11 2 = 10 18,5 = 0,541
𝑅23 = 11 √11 2 + 11 2 + 10 2 = 11 18,5 = 0,595
𝑅33 = 11 √11 2 + 11 2 + 10 2 = 11 18,5 = 0,595

## 4.
Kriteria Disiplin Kerja 𝑅14 = 9 √9 2 + 10 2 + 11 2 = 9 17,4 = 0,517 𝑅24 = 10 √9 2 + 10 2 + 11 2 = 10 17,4 = 0,575
𝑅34 = 11 √9 2 + 10 2 + 11 2 = 11 17,4 = 0,632

## 5. Kriteria Prakarsa
𝑅15 = 10 √10 2 + 11 2 + 10 2 = 10 17,9 = 0,559 𝑅25 = 11 √10 2 + 11 2 + 10 2 = 11 17,9 = 0,615 𝑅35 = 10
√10 2 + 11 2 + 10 2 = 10 17,9 = 0,559
6. Kriteria Kejujuran 𝑅16 = 9
√9 2 + 10 2 + 9 2 = 9 16,2 = 0,556
𝑅26 = 10 √9 2 + 10 2 + 9 2 = 10 16,2 = 0,617 𝑅36 =
9 √9 2 + 10 2 + 9 2 = 9 16,2 = 0,556

## 7.
Kriteria Kerjasama 𝑅17 = 10 √10 2 + 10 2 + 9 2 = 10 16,8 = 0,595
𝑅27 = 10 √10 2 + 10 2 + 9 2 = 10 16,8 = 0,595
𝑅37 = 9 √10 2 + 10 2 + 9 2 = 9 16,8 = 0,536

## 8. Kriteria Kemauan Bekerja
𝑅18 = 10 √10 2 + 11 2 + 10 2 = 10 17,9 = 0,559 𝑅28 =
11 √10 2 + 11 2 + 10 2 = 11 17,9 = 0,615 𝑅38 =
10 √10 2 + 11 2 + 10 2 = 10 17,9 = 0,559

## 9. Kriteria Prestasi Kerja
𝑅19 = 10 √10 2 + 11 2 + 10 2 = 10 17,9 = 0,559
𝑅29 = 11 √10 2 + 11 2 + 10 2 = 11 17,9 = 0,615 𝑅39 = 10
√10 2 + 11 2 + 10 2 = 10 17,9 = 0,559
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10C11C12C13C14C15 Bobot 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 Guru 1 5 5 4,5 4,1 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4,5 71,273 2 Guru 2 5 5 5 4,5 5 5 5 5 5 5 4,5 4,5 4,5 4,5 5 72,636 1 Guru 3 4,5 5 5 5 5 5 4,5 5 5 4,5 4,1 5 5 4,1 5 69,864 3
Total Rank
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10C11C12C13C14C15 Bobot 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 Guru 2 5 5 5 4,5 5 5 5 5 5 5 4,5 4,5 4,5 4,5 5 72,636 1 Guru 1 5 5 4,5 4,1 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 4,5 71,273 2 Guru 3 4,5 5 5 5 5 5 4,5 5 5 4,5 4,1 5 5 4,1 5 69,864 3
Total Rank
10. Kriteria Pengembangan 𝑅110 = 10 √10 2 + 10 2 + 9 2 = 10 16,8 = 0,595
𝑅210 = 10
√10 2 + 10 2 + 9 2 = 10 16,8 = 0,595 𝑅310 = 9 √10 2 + 10 2 + 9 2 = 9 16,8 = 0,536

## 11. Kriteria Keaktifan Diluar Tugas Pokok dan Fungsinya
𝑅111 = 11 √11 2 + 10 2 + 9 2 = 11 17,4 = 0,632 𝑅212 = 10
√11 2 + 10 2 + 9 2 = 10 17,4 = 0,575 𝑅313 = 9 √11 2 + 10 2 + 9 2 = 9 17,4 = 0,517

## 12. Kriteria Kerapihan
𝑅112 = 10 √10 2 + 9 2 + 10 2 = 10 16,8 = 0,595 𝑅212 = 9 √10 2 + 9 2 + 10 2 = 9 16,8 = 0,536 𝑅312 = 10 √10 2 + 9 2 + 10 2 = 10 16,8 = 0,595

## 13. Kriteria Administrasi
𝑅113 = 10 √10 2 + 9 2 + 10 2 = 10 16,8 = 0,595 𝑅213 = 9 √10 2 + 9 2 + 10 2 = 9 16,8 = 0,536 𝑅313 = 10
√10 2 + 9 2 + 10 2 = 10 16,8 = 0,595

## 14. Kriteria Komunikasi
𝑅114 = 11 √11 2 + 10 2 + 9 2 = 11 17,4 = 0,632
𝑅214 = 10 √11 2 + 10 2 + 9 2 = 10 17,4 = 0,575
𝑅314 = 9 √11 2 + 10 2 + 9 2 =
9 17,4 = 0,517

## 15. Kriteria Kepemimpinan
𝑅110 = 9 √9 2 + 10 2 + 10 2 =
9 16,8 = 0,536
𝑅215 = 10 √9 2 + 10 2 + 10 2 = 10 16,8 = 0,595
𝑅3145 = 10 √9 2 + 10 2 + 10 2 = 10 16,8 = 0,595
Normalisasi  matriks  R  yang  diperoleh  dari  hasil normalisasi matrix X sebagai berikut:
𝑀𝑎𝑡𝑟𝑖𝑘𝑠 𝑥
= [ 0,595 0,577 0,541
0,595 0,577 0,595 0,541 0,577 0,595 0,517 0,559 0,556 0,575 0,615 0,617 0,632 0,559 0,556 0,595 0,559 0,559 0,595 0,615 0,615 0,536 0,559 0,559 0,595 0,632 0,595 0,595 0,575 0,536 0,536 0,517 0,595 0,595 0,632 0,536 0,536 0,575 0,595 0,595 0,517 0,595 ]
2. Matriks Ternormalisasi Berbobot (Y)
Tahapan  selanjutnya  adalah  proses  pembobotan  kriteria dengan  menggunakan  rumus  3.1  dengan  bobot  yang  telah
diberikan pada table 3. W = [5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5].
Gambar .4 Matriks Ternormalisasi Topsis Dari  gambar  4  makan  akan  ditentukan  matriks ternormalisasi  berbobot  (Y)  dimana  matriks  ternormalisasi  (R) tersebut  akan  dikalikan  dengan  nilai  bobot  (W)  yang  telah ditentukan. Maka setelah dikalikan semua matriks tersebut akan mendapatkan nilai seperti pada gambar dibawah ini:
y ij = w j . r ij (3.4)
Gambar 5 Matriks Ternormalisasi Berbobot Topsis
3. Menentukan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif.
𝐴 + = 𝑚𝑎𝑥(𝑦 1 + , 𝑦 2 + , … , 𝑦 𝑛 + );
𝐴 − = 𝑚𝑖𝑛(𝑦 1 − , 𝑦 2 − , … , 𝑦 𝑛 − ) (3.5)
Gambar 6 Matriks Solusi Ideal Positif Topsis Pada Gambar 6 itu merupakan matriks solusi ideal positif yang ditentukan dari nilai terbesar pada setiap kolom kriteria.
Gambar 7 Matriks Solusi Ideal Negatif Topsis Pada Gambar 7 itu merupakan matriks solusi ideal negatif yang ditentukan dari nilai terkecil pada setiap kolom kriteria.
4. Langkah  ini  untuk  menentukan  jarak  antara  nilai  setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan negatif.
a. Jarak alternatif dari solusi ideal positif
Pada tahap ini kita akan menentukan jarak alternatif pada solusi ideal positif dengan rumus seperti dibawah ini, 𝑦 𝑗 + adalah matriks  solusi  ideal  positif  yang  akan  dikurangkan  dengan matriks ternormalisasi berbobot ( y ij ) .
𝐷 𝑖 + = √∑ (𝑦 𝑗 + −  y ij 𝑛 𝑗=1 )² (3.6)
𝐷 + 1 = √(2,973 − 2,973) 2 + (2,885 − 2,885) 2 + (2,973 − 2,703) 2 + (3,161 − 2,586) 2 + (3,073 − 2,793) 2 + (3,086 − 2,778) 2 + (2,976 − 2,976) 2 + (3,073 − 2,793) 2 + (3,073 − 2,793) 2 + (2,976 − 2,976) 2 + (3,161 − 3,161) 2 + (2,976 − 2,976) 2 + (2,976 − 2,976) 2 + (3,161 − 3,161) 2 + (2,976 − 2,679) 2 = 1,549
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 C15
Guru 1 0,595 0,577 0,541 0,517 0,559 0,556 0,595 0,559 0,559 0,595 0,632 0,595 0,595 0,632 0,536 Guru 2 0,595 0,577 0,595 0,575 0,615 0,617 0,595 0,615 0,615 0,595 0,575 0,536 0,536 0,575 0,595 Guru 3 0,541 0,577 0,595 0,632 0,559 0,556 0,536 0,559 0,559 0,536 0,517 0,595 0,595 0,517 0,595 Alternatif Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 C15 Guru 1 2,973 2,885 2,703 2,586 2,793 2,778 2,976 2,793 2,793 2,976 3,161 2,976 2,976 3,161 2,679 Guru 2 2,973 2,885 2,973 2,874 3,073 3,086 2,976 3,073 3,073 2,976 2,874 2,679 2,679 2,874 2,976 Guru 3 2,703 2,885 2,973 3,161 2,793 2,778 2,679 2,793 2,793 2,679 2,586 2,976 2,976 2,586 2,976 Alternatif Kriteria
A+
2,973 2,885 2,973 3,161 3,073 3,086 2,976 3,073 3,073 2,976 3,161 2,976 2,976 3,161 2,976 A- 2,703 2,885 2,703 2,586 2,793 2,778 2,679 2,793 2,793 2,679 2,586 2,679 2,679 2,586 2,679
𝐷 + 2 = √(2,973 − 2,973) 2 + (2,885 − 2,885) 2 + (2,973
− 2,973) 2 + (3,161 − 2,874) 2
+ (3,073 − 3,073) 2 + (3,086 − 3,086) 2
+ (2,976 − 2,976) 2 + (3,073 − 3,073) 2 + (3,073 − 3,073) 2 + (2,976 − 2,976) 2 + (3,161 − 2,874) 2 + (2,976 − 2,679) 2
+ (2,976 − 2,679) 2 + (3,161 − 2,874) 2 + (2,976 − 2,976) 2 = 1,225
𝐷 + 3 = √(2,973 − 2,703) 2 + (2,885 − 2,885) 2 + (2,973 − 2,973) 2 + (3,161 − 3,161) 2 + (3,073 − 2,793) 2 + (3,086 − 2,778) 2 + (2,976 − 2,679) 2 + (3,073 − 2,793) 2
+ (3,073 − 2,793) 2 + (2,976 − 2,679) 2 + (3,161 − 2,586) 2 + (2,976 − 2,976) 2 + (2,976 − 2,976) 2 + (3,161 − 2,586) 2 + (2,976 − 2,976) 2 = 1,817
Setelah melakukan perhitungan makan akan mendapatkan jarak alternatif solusi ideal positif seperti pada tabel dibawah ini
Tabel 5 Jarak Alternatif Solusi Ideal Positif
Alternatif D+ Guru 1 1,549 Guru 2 1,225 Guru 3 1,817
b. Jarak alternatif dari solusi ideal negatif
Pada tahap ini kita akan menentukan jarak alternatif pada solusi ideal negatif dengan rumus seperti dibawah ini, 𝑦 𝑗 − adalah matriks  solusi  ideal  negatif  yang  akan  dikurangkan  dengan matriks ternormalisasi berbobot ( y ij ) .
𝐷 𝑖 − = √∑ (y ij −   𝑦 𝑗 − 𝑛 𝑗=1 )²
(3.7)
𝐷 − 1 = √(2,973 − 2,703) 2 + (2,885 − 2,885) 2 + (2,703
− 2,703) 2 + (2,586 − 2,586) 2
+ (2,793 − 2,793) 2 + (2,778 − 2,778) 2 + (2,976 − 2,679) 2 + (2,793 − 2,793) 2 + (2,793 − 2,793) 2 + (2,976 − 2,679) 2 + (3,161 − 2,586) 2 + (2,976 − 2,679) 2 + (2,976 − 2,679) 2 + (3,161 − 2,586) 2 + (2,679 − 2,679) 2 = 1,643
𝐷 − 2 = √(2,973 − 2,703) 2 + (2,885 − 2,885) 2 + (2,973 − 2,703) 2 + (2,874 − 2,586) 2
+ (3,073 − 2,793) 2 + (3,086 − 2,778) 2
+ (2,976 − 2,679) 2 + (3,073 − 2,793) 2 + (3,073 − 2,793) 2 + (2,976 − 2,679) 2 + (2,874 − 2,586) 2 + (2,679 − 2,679) 2 + (2,679 − 2,679) 2 + (2,874 − 2,586) 2 + (2,976 − 2,679) 2 = 1,897 𝐷 − 3 = √(2,703 − 2,703) 2 + (2,885 − 2,885) 2 + (2,973 − 2,703) 2 + (3,161 − 2,586) 2
+ (2,793 − 2,793) 2 + (2,778 − 2,778) 2 + (2,679 − 2,679) 2 + (2,793 − 2,793) 2 + (2,793 − 2,793) 2 + (2,679 − 2,679) 2 + (2,586 − 2,586) 2 + (2,976 − 2,679) 2 + (2,976 − 2,679) 2 + (2,586 − 2,586) 2 + (2,976 − 2,679) 2 = 1,342
Setelah melakukan perhitungan makan akan mendapatkan jarak alternatif solusi ideal negatif seperti pada tabel dibawah ini:
Tabel 6 Jarak Alternatif Solusi Ideal Negatif Alternatif D- Guru 1 1,643 Guru 2 1,897 Guru 3 1,342 5. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif.
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  diberikan sebagai berikut:
Vi= 𝐷𝑖 𝐷 𝑖 − +𝐷 𝑖 +
(3.8)
Pada  tahap  ini  kita  akan  menentukan  nilai  preferensi  dimana hasil dari perhitungannya  akan menjadi nilai akhir dari tahapan metode topsis.
Tabel 7 Jarak Alternatif Solusi Ideal Positif dan Negatif
Alternatif D+ D- Guru 1 1,549 1,643 Guru 2 1,225 1,897 Guru 3 1,817 1,342
𝑉1 = 1,643 1,643 + 1,549 = 0,515 𝑉2 = 1,897 1,897 + 1,225 = 0,608 𝑉3 = 1,342 1,342 + 1,817 = 0,425
Setelah  selesai  dihitung  semua  makan  akan  mendapatkan  nilai preferensi seperti pada tabel dibawah ini:
Tabel .8 Perangkingan Nilai Preferensi Alternatif
Alternatif Vi Guru 1 0,515 Guru 2 0,608 Guru 3 0,425 Tabel 9 Perangkingan Nilai Preferensi Alternatif Berurutan Alternatif Vi Guru 2 0,608 Guru 1 0,515 Guru 3 0,425
Dari  hasil  perangkingan  dapat  dilihat  alternatif  Guru  2 mendapat nilai terbesar yaitu 0,608 sehingga menjadi rangking 1 yang  terpilih  sebagai  alternatif  terbaik,  dengan  kata  lain  Bapak Sahroni, SE adalah yang terpilih sebagai alternatif terbaik dalam pemilihan guru terbaik.
Tabel 10. Contoh Penulisan Tabel Judul Kolom Kolom A Kolom B Baris pertama 1 2 Baris kedua 3 4 Baris selanjutnya 5 6

## 4.3 Perancangan
a. Use Case Diagram
Gambar 8 Use Case Diagram Guru Berprestasi
Pada Gambar 8 diatas terdapat 1 aktor yang dapat menggunakan sistem  yaitu admin . Admin melakukan  proses  yakni  melakukan masuk.  Kemudian admin dapat  mengelola  data  guru,  data kriteria  beserta  bobotnya,  setelah  itu  data  akan  diolah menggunakan metode SAW dan TOPSIS.
b. Class Diagram

## Gambar 9 Class Diagram
Pada  gambar  9 class diagram  diatas  terdapat  5 class mantara lain: alternatif, kriteria, login, nilai_matrik, nilai_preferensi.
Gambar 9 Halaman Login
Gambar 10 Halaman Beranda
Gambar 11 Halaman Guru Gambar 12 Halaman Kriteria Gambar 13 Halaman Klasifikasi
Gambar 15 Halaman Hasil Topsis 2 Gambar 16 Halaman Hasil Topsis 3
Gambar 17 Halaman Hasil Topsis 4
Gambar 18 Halaman Hasil Topsis 5
Gambar 20 Halaman Hasil SAW 1
Gambar 21 Halaman Hasil SAW 2 Gambar 22 Halaman Hasil SAW 3
Gambar 23 Halaman Hasil SAW 4

## 5 KESIMPULAN
1. Mengimplementasikan  SPK  untuk  pemilihan  guru  terbaik di kota depok  dengan  menggunakan  PHP  adalah  hasilnya berupa website yang dapat membantu pihak terlibat antara lain pihak sekolah yang melakukan proses pemilihan tanpa harus  banyak  tenaga  dan  pikiran  untuk  pemilihan  guru terbaik  yang  biasanya  dilakukan  dengan  pencatatan dengan  kertas,  sehingga  bisa  mendapatkan  hasil  yang lebih akurat.
2. Berdasarkan  evaluasi  hasil  perangkingan  dengan  teknik survey .  Metode  TOPSIS  memiliki  tingkat  akurasi  yang lebih  tinggi  dibandingkan  metode  SAW.  Tingkat  akurasi metode  TOPSIS  mencapai  nilai  78%  sedangkan  metode SAW 56%.
Beberapa  saran  dan  masukan  yang  telah  penulis  terima  antara lain adalah sebagai berikut :
1. Sistem  dapat  dikembangkan  tidak  hanya  dapat melakukan  pemilihan  guru  terbaik  namun  juga  dapat melakukan  proses  pemilihan  karyawan  serta  wali  kelas terbaik.
2. Supaya  sistem  dapat  memberikan  tampilan  yang  lebih menarik lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Faiza Rini, 2015. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru  Terbaik  Pada  SMK  Islam  Al-Arief  Muaro  Jambi. Prosiding  Seminar  Ilmiah  Nasional  Teknologi  Komputer (SENATKOM  2015)  Vol.  1,  Oktober  2015  Universitas Putra Indonesia YPTK Padang  - 23 Oktober 2015 ISSN : 2460– 4690.
[2] Martaulina,  2015.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi Guru  Berprestasi  Untuk  Memberikan  Penghargaan  degan Metode  TOPSIS.  Jurnal  Pelita  Informatika  Budi  darma, IX(1), pp. 119-124.
[3] Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  14  Tahun 2005 Tentang Guru Dan Dosen.
[4] Andi  Dina  Nurismayani,  2018.  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Berdasarkan Penilaian Kinerja  Di  Ra  At-Taqwa  Nongsa  Menggunakan  Metode Saw  (Simple  Additive  Weighting).  Program  Studi  Sistem Informasi  Sekolah  Tinggi  Manajemen  Informatika  Dan Komputer (Stmik) Gici Batam.
[5] Sabda  Gunawan.  2015.  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Guru  Terbaik  Pada  Sma  Negeri  2  Kutacane Dengan Menggunakan Metode
Simple Additive
Weighting (Saw). Pelita Informatika Budi Darma, Volume
: IX, Nomor: 3, April 2015, ISSN : 2301-9425.
[6] Fristy  Riandari,  Paska  Marto  Hasugian,  Insan  Taufik. 2017.  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan Metode  Topsis  Dalam  Memilih  Kepala  Departemen  Pada Kantor Balai Wilayah Sungai Sumatera Ii Medan. Journal Of  Informatic  Pelita  Nusantara  Volume  2  No  1  Oktober
2017 E-ISSN 2541-3724.
[7]   Muhammad  Bazid,  Deni  Arifianto,  M.Kom,  Daryanto, M.Kom,  Lutfi  Ali  Muharrom,  M.Si.  2014.  Perbandingan Hasil Akurasi Kerja Metode Topsis(Technique For Others Reference  By  Similarity  To  Ideal  Solution)  Dan Saw(Simple  Additive  Weighting)  Pada  Pemilihan  Guru
Smp  Berprestasi  Tingkat  Sekolah  Berdasarkan  Pedoman Kemendikbud.  Jurusan  Teknik  Informatika  Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember.
[8]   Kadir,  Abdul.  2014.  Pengenalan  Sistem  Informasi  Edisi Revisi. Yogyakarta:Andi.
[9] Rina,  Wati.  2015.  Sistem  Pendukung  Keputusan. Lampung : STMIK Pringsewu Lampung.
[10] Fara Atika. 2017. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru  Berprestasi  Di  Kecamatan  Kradenan  Kabupaten Grobogan Menggunakan Metode Simple
Additive
Weighting . Program Studi Informatika. Fakultas Komunikasi Dan Informatika.
Universitas
Muhammadiyah Surakarta. Surakarta.

## BIODATA PENULIS

## Ni’matus Sholehah
Mahasiswi  Universitas  Pancasila,  Program Studi Teknik Informatika sejak 2018, Email : nimatussholehah92@gmail.com .

## Febri Maspiyanti, S.Kom., M.Kom
Dosen  Universitas  Pancasila,  Program  Studi Teknik  Informatika,  berlatar  belakang  S1 Komputer,  Universitas  Persada  Indonesia Yai dan S2 Komputer, Universitas Indonesia.