Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Efektivitas Pemilihan Dosen  Terbaik ITBA Dian Cipta Cendikia Bandar Lampung Menggunakan Metode AHP dan Topsis
Rangga Pramodiyo Wilantara* 1 , Wasilah 2 , Joko Triloka 3
1, 2 IIB Darmajaya ; Jl. ZA. Pagar Alam No.93, Gedong Meneng, Kec. Rajabasa, Kota Bandar Lampung, Lampung 35141
3 Jurusan Teknik Komputer, IIB Darmajaya e-mail: * 1 ranggaprastha@gmail.com , 2 wasilah@darmajaya.ac.id ,
3 jokotriloka@darmajaya.ac.id ,

## Abstrak
ITBA Dian Cipta Cendikia menghadapi tantangan terkait evaluasi proses pembelajaran, yang  kini  masih  bergantung  pada  penilaian  mahasiswa  melalui  pengisian  kuesioner  dan wawancara.  Evaluasi  ini  saat  ini  dilakukan  secara  manual,  sehingga  dibutuhkan  sistem  yang dapat mengelola data kinerja dosen secara efisien, mendorong motivasi bagi dosen-dosen untuk meningkatkan kompetensinya. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan dosen terbaik dengan menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS.  Kriteria  evaluasi  meliputi  pengalaman  mengajar, kontribusi riset, partisipasi dalam kegiatan akademik, kemampuan presentasi, interaksi dengan mahasiswa, dan relevansi materi kuliah. Bobot untuk setiap kriteria ditentukan melalui metode AHP,  sementara  TOPSIS  digunakan  untuk  menilai  preferensi  relatif.  Hasil  penelitian menunjukkan bahwa Akni Widyastuti memiliki nilai preferensi tertinggi sebesar 0.700. Penilaian ini  menunjukkan  bahwa  pendekatan  AHP  dan  TOPSIS  memberikan  hasil  yang  sistematis  dan obyektif dalam mengevaluasi kinerja dosen berdasarkan kriteria-kriteria yang relevan.
Kata Kunci:Analytic Hierarchy Process (AHP), TOPSIS, Sistem Pendukung Keputusan.

## Abstract
ITBA  Dian  Cipta  Cendikia  faces  challenges  related  to  the  evaluation  of  the  learning process,  which  currently  relies  on  student  assessments through  questionnaires  and  interviews. This evaluation is currently done manually, thus requiring a system that can efficiently manage faculty performance data, motivating faculty members to enhance their competencies. This study aims  to  determine  the  best  faculty  members  using  the  AHP  and  TOPSIS  methods.  Evaluation criteria include teaching experience, research contributions, participation in academic activities, presentation skills, interaction with students, and relevance of course materials. The weights for each criterion are determined using the AHP method, while TOPSIS is used to assess relative preferences. The research results show that Akni Widyastuti has the highest relative preference value of 0.700. This evaluation indicates that the AHP and TOPSIS approaches yield structured and objective results in evaluating faculty performance based on relevant criteria.
Keywords: Analytic Hierarchy Process (AHP), TOPSIS, Decision Support System.

## 1. PENDAHULUAN
osen  merupakan  tenaga  pendidik  di  perguruan  tinggi  yang  bertugas  memberikan  materi keilmuan kepada mahasiswa serta memperhatikan perkembangan kemampuan mahasiswa dalam  menguasai  materi  yang  diajarkan.  Prestasi  adalah  pencapaian  sesuai  standar  yang ditetapkan  dan  merupakan  penghargaan  atas  kemampuan  yang  telah  diraih.  Seorang  dosen dianggap  berprestasi  ketika  ia  memperoleh  penghargaan  dan  diakui  kemampuannya  di  tingkat nasional  sesuai  dengan  standar  yang  telah  ditetapkan.  Penghargaan  ini  penting  untuk meningkatkan  kualitas  dosen  dalam  mengimplementasikan  ilmunya.  Tanpa  penghargaan  dan pengakuan  atas  pencapaian  dosen  dalam  pengembangan  karirnya,  motivasi  untuk  berkembang akan  menurun.  Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  ITBA  Dian  Cipta  Cendikia  adalah  terkait penilaian proses pembelajaran yang masih dilakukan melalui pengisian kuesioner oleh mahasiswa dan  wawancara.  Proses  perhitungan  penilaian  tersebut  masih  dilakukan  secara  manual.  Oleh karena itu, perlu adanya system yang mengolah data dosen berprestasi sehingga dari penghargaan tersebut semua dosen termotivasi untuk mengembangkan kemampuannya.
Penelitian  oleh  Susanto    menunjukkan  bahwa  penghargaan  berpengaruh  signifikan terhadap motivasi dosen dalam mengembangkan diri dan kualitas pengajaran mereka. Sementara itu,  studi  dari  Kurniawan    menyatakan  bahwa  penghargaan  yang  diberikan  kepada  dosen berprestasi  tidak  hanya  meningkatkan  motivasi  tetapi  juga  menciptakan  lingkungan  akademik yang lebih kompetitif dan inovatif[1][2]. Kriteria untuk menjadi dosen berprestasi mencakup NIP atau  NIDN,  tingkat  pendidikan,  kehadiran,  kegiatan  penelitian,  dan  pengabdian  kepada masyarakat. Semua calon peserta bersaing untuk menentukan peringkat dosen berprestasi, yang nantinya  akan  menjadi  wakil  di  tingkat  nasional.  Berdasarkan  kategori  yang  telah  ditentukan, dosen yang memenuhi kriteria ini berhak mengikuti seleksi dosen berprestasi.[3]. Setiap kategori memiliki kriteria penilaian yang memastikan proses pemilihan dosen berprestasi lebih efisien dan efektif dalam pengambilan keputusan. Penerapan sistem pendukung keputusan dalam penentuan dosen berprestasi sangat diperlukan untuk memudahkan proses seleksi.[4][5].
Mengintegrasikan Analisis Hirarki Proses (AHP) dengan Teknik Pengurutan Berdasarkan Jarak dari Solusi Ideal Terpilih (TOPSIS) dalam penelitian ini memungkinkan penanggulangan kompleksitas  dalam  mengevaluasi  kinerja  dosen  dengan  efisien,  sehingga  dapat  menghasilkan keputusan yang lebih tepat dan informatif. Hasil studi oleh Ramli dan Yuliana juga menunjukkan bahwa menerapkan Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dalam seleksi dosen berprestasi dapat meningkatkan  obyektivitas  dan  ketepatan  dalam  menentukan  pemenang.  SPK  merupakan informasi  yang  dihasilkan  dari  sistem  yang  dimulai  dengan  identifikasi  terlebih  dahulu  untuk menghasilkan  keputusan  yang  optimal  dan  praktis.[6][7].  Pembuatan  keputusan  dibangun  atas fondasi yang serupa dengan sistem informasi manajemen, karena menggunakan model dari basis data  sebagai  landasan.  Keputusan  berbasis  sistem  (DSS)  berasal  dari  konsep  SIM  dengan perannya yang memberikan dukungan esensial dalam proses pengambilan keputusan, mengikuti langkah-langkah  yang  sesuai,  walaupun  keputusan  akhirnya  tetap  ditentukan  oleh  pengambil keputusan itu sendiri. Sistem Pendukung Keputusan (SPK) perlu mengadopsi pendekatan analitis khususnya  dalam  situasi  yang  kompleks  dan  tidak  terstruktur,  berdasarkan  kriteria  yang  tidak selalu jelas.[8][9].

## 2. METODE PENELITIAN
Penelitian  harus  disusun  dengan  urutan  yang  terstruktur  dan  sistematis  sesuai  dengan standar  yang  telah  ditetapkan  oleh  lembaga  yang  bersangkutan.  Setiap  langkah  yang  telah terencana  ini  harus  dilaksanakan  dari  permulaan  hingga  penyelesaian  akhir  proses.  Selain mematuhi  prosedur  yang  sudah  ditetapkan,  wawancara  juga  dilakukan  sebagai  metode pengumpulan data yang diperlukan untuk menyelesaikan permasalahan tersebut. Setiap tahapan dalam  penelitian  perlu  didokumentasikan  secara  lengkap.  Rincian  langkah-langkah  penelitian apat dilihat pada ilustrasi dalam Gambar 1.

## D

## Gambar 1 langkah penelitian

## 2.1 Analisis Permasalahan
Permasalahan  yang  dihadapi  oleh  ITBA  DIAN  CIPTA  CENDIKIA  adalah  terkait penilaian  proses  pembelajaran  di  ITBA  DIAN  CIPTA  CENDIKIA,  yang  saat  ini  dilakukan melalui  pengisian  kuesioner  oleh  mahasiswa  dan  wawancara.  Proses  perhitungan  penilaian tersebut masih dilakukan secara manual menggunakan Excel[10].

## 2.2 Analisis Proses Berjalan
Penilaian  terhadap  proses  pembelajaran  sistem  di  ITBA  DIAN  CIPTA  CENDIKIA diperiksa  melalui  penggunaan  kuesioner  oleh  para  mahasiswa.  Namun,  dalam  kuesioner  ini, elemen evaluasi masih belum diukur dengan tingkat kepentingan yang sesuai. Langkah-langkah yang  harus  diambil  dalam  menyelesaikan  masalah  dalam  pengembangan  sistem  meliputi: merencanakan  sistem,  menganalisis  sistem,  merancang  sistem,  dan  mengimplementasikan sistem.[11].

## 2.3 Penentuan Kriteria
Kriteria yang digunakan untuk mengevaluasi peringkat alternatif dalam evaluasi proses pembelajaran telah ditetapkan setelah melakukan wawancara dengan staf pengajar yang diadakan oleh  Kepala  Bagian  Teknologi  Informasi  DIAN  CIPTA  CENDIKIA,  serta  melalui  penelitian literatur. Dari temuan ini, ditemukan tujuh kriteria seperti yang terlihat dalam Tabel 1.
Tabel 1 kreteria Kriteria Keterangan Pengalaman mengajar Pengalaman mengajar merujuk pada lamanya dan keragaman pengalaman seseorang dalam memberikan instruksi atau pendidikan kepada siswa. Ini mencakup jumlah tahun mengajar, berbagai tingkat pendidikan yang diajarkan Keterlibatan dalam kegiatan akademik Kualitas  riset  atau  kontribusi  akademik mengacu  pada  sejauh  mana  seorang  dosen atau  peneliti  berkontribusi  pada  pengetahuan di  bidangnya  melalui  penelitian  yang diterbitkan,  buku,  artikel  jurnal,  konferensi akademik, dan proyek penelitian
Kriteria Keterangan Kualitas riset atau kontribusi akademik Keterlibatan dalam kegiatan akademik mencakup  partisipasi  aktif  dalam  berbagai aktivitas  akademik  di  luar  pengajaran  dan penelitian.  Ini  dapat  meliputi  keterlibatan dalam  komite  akademik,  pengembangan kurikulum,  mentoring  mahasiswa,  organisasi seminar  atau  workshop,  serta  peran  dalam asosiasi profesional. Keterlibatan ini menunjukkan  komitmen  dosen  terhadap komunitas  akademik  dan  kontribusinya terhadap pengembangan institusi Keterbukaan terhadap mahasiswa Keterbukaan terhadap mahasiswa melibatkan sikap  dan  tindakan  dosen  yang  mendukung interaksi positif dengan mahasiswa Kualitas  presentasi  atau  kemampuan menyampaikan materi Kualitas presentasi atau kemampuan menyampaikan materi mengacu pada kemampuan  dosen  untuk  menyampaikan informasi  dan  konsep  secara  jelas,  menarik, dan mudah dipahami oleh mahasiswa. Kesesuaian materi dengan perkuliahan Kesesuaian materi dengan perkuliahan menilai  sejauh  mana  materi  yang  diajarkan relevan dan sesuai dengan silabus dan tujuan pembelajaran dari kursus tersebut. Evaluasi mahasiswa terhadap dosen Evaluasi  mahasiswa  terhadap  dosen  adalah umpan  balik  yang  diberikan  oleh  mahasiswa mengenai  kinerja  dosen  dalam  mengajar.  Ini biasanya  dilakukan  melalui  survei  atau kuesioner  yang  menilai  berbagai  aspek pengajaran  seperti  kejelasan  penyampaian, kualitas  materi,  interaksi  dengan  mahasiswa, kesiapan  dosen,  dan  keterlibatan  dalam kegiatan kelas

## 2.4 Metode AHP
Dalam mengevaluasi kriteria proses, narasumber dari ITBA DIAN CIPTA CENDIKIA dipilih sebagai informan utama dalam penelitian ini dengan menggunakan [12][13] Langah-Langkah metode AHP adalah sebagai Berikut:
1. Mengidentifikasi  permasalahan  dan  menyusun  struktur  hierarkis  dari permasalahan tersebut.
2. Melakukan  perbandingan  berpasangan  antara  elemen-elemen  berdasarkan kriteria yang telah ditetapkan.
3. Mengisi  matriks  perbandingan  berpasangan  dengan  angka  yang merepresentasikan tingkat kepentingan relatif dari masing-masing elemen.
4. Menjumlahkan nilai-nilai pada setiap kolom dalam matriks tersebut.
5. Membuat  matriks  normalisasi  dengan  membagi  setiap  nilai  kolom  dengan jumlah total dari kolom tersebut.
6. Menjumlahkan kembali nilai-nilai dari setiap kolom.
Setelah  menyelesaikan  langkah-langkah  tersebut,  tahap  berikutnya  adalah  mengukur konsistensi dengan cara-cara sebagai berikut. [7]:
a. Kalikan nilai di kolom pertama dengan prioritas relatif dari elemen pertama.
b. Jumlahkan setiap baris.
c. Bagi hasil penjumlahan setiap baris dengan elemen prioritas relatif.
d. Tambahkan hasil pembagian tersebut dengan jumlah total elemen yang ada. Hasil ini disebut λ maks.
e. Hitung Indeks Konsistensi (CI) menggunakan rumus.:
(1)
f. Menghitung Rasio Konsistensi / Consistency Ratio (CR) menggunakan rumus:
(2)
g. Memeriksa  Konsistensi  hierarki,  suatu  data  dikatakan  benar  apabila  memiliki  nilai  rasio konsistensi kurang atau sama dengan 0,1.

## 2.5 Teknik TOPSIS
Teknik  TOPSIS  dimanfaatkan  dalam  memeringkatkan  perusahaan  asuransi  dengan mengggunakan nilai yang telah ditentukan sebelumnya untuk setiap kriteria, hasilnya diperoleh dari  hasil  wawancara.  Bobot  prioritas  juga  dihasilkan  dari  perhitungan  sebelumnya  yang dilakukan dengan metode AHP[14][15].
Langkah-langkah metode TOPSIS sebagai berikut
1. Menentukan matriks keputusan yang ternormalisasi
(3)
keterangan: xij merupakan rating kinerja alternatif ke-i terhadap atribut ke-j rij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi.

## 2. Menentukan matriks keputusan yang terbobot
(4)
keterangan: wj adalah bobot dari kriteria ke-j yij adalah elemen dari matriks keputusan yang ternormalisasi terbobot

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Indikator Penilaian
Indikator merupakan sebuah metrik tidak langsung yang mencerminkan kondisi tertentu. Indikator  digunakan  sebagai  variabel  untuk  mengukur  perubahan-perubahan  yang  terjadi,  baik secara langsung maupun tidak langsung. Salah satu indikator yang akan dibahas di sini adalah kinerja guru, dan dalam sistem yang akan dikembangkan, terdapat sejumlah indikator lainnya.
1. Pengalaman  mengajar  (C1).Pengalaman  mengajar  dianggap  sebagai  indikator  penting karena  mencerminkan  keahlian  dan  pemahaman  dosen  dalam  menyampaikan  materi kepada mahasiswa.
2. Kualitas  riset  atau  kontribusi  akademik  (C2).  Kualitas  riset  menunjukkan  kontribusi dosen terhadap perkembangan ilmu pengetahuan dan inovasi di bidangnya
3. Keterlibatan  dalam  kegiatan  akademik  (C3)  Keterlibatan  dalam  kegiatan  akademik mencerminkan  komitmen  dosen  terhadap  pengembangan  institusi  dan  komunitas akademik secara keseluruhan
4. Kualitas  presentasi  atau  kemampuan  menyampaikan  materi  (C4)  Kemampuan menyampaikan materi secara efektif adalah kunci untuk memastikan bahwa mahasiswa memahami dan dapat mengaplikasikan pengetahuan yang diberikan.
5. Keterbukaan  terhadap  mahasiswa  (C5)  Keterbukaan  dosen  dalam  berinteraksi  dengan mahasiswa menciptakan lingkungan belajar yang inklusif dan suportif.
6. Kesesuaian  materi  dengan  perkuliahan  (C6)  Materi  yang  sesuai  dengan  kurikulum memastikan bahwa pembelajaran berjalan sesuai dengan rencana pendidikan dan tujuan pembelajaran tercapai.
7. Evaluasi  mahasiswa  terhadap  dosen  (C7)  Evaluasi  oleh  mahasiswa  memberikan perspektif langsung mengenai efektivitas pengajaran dan kepuasan mahasiswa

## 3.2. Matrik Perbandingan
Matriks  perbandingan  berpasangan  adalah  langkah  awal  untuk  menentukan  bobot masing-masing  kriteria.  Misalkan     menggunakan  skala  1-9  dari AHP  untuk  membuat matriks perbandingan berpasangan. Berikut adalah tabel matriks: Seperti yang ditunjukkan dalam Tabel 2.
Tabel 2 Matrik Perbandingan Kreteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C1 1 3 5 7 7 3 5 C2 1/3 1 3 5 5 1 3 C3 1/5 1/3 1 3 3 1/3 1 C4 1/7 1/5 1/3 1 1 1/5 1/3 C5 1/7 1/5 1/3 1 1 1/5 1/3 C6 1/3 1 3 5 5 1 3 C7 1/5 1/3 1 3 3 1/3 1
Hitung Bobot Kriteria (AHP):
1. Jumlahkan nilai di setiap kolom.
2. Bagi setiap elemen matriks dengan jumlah kolom yang sesuai (normalisasi).
3. Rata-rata nilai setiap baris untuk mendapatkan bobot kriteria.
Perhitungan hasil bobot kreteria Seperti yang ditunjukkan dalam Tabel 3.
Tabel 3 Bobot Kreteria Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 Jumlah Bobot C1 0.426 0.462 0.357 0.278 0.276 0.462 0.357 2618 0.374 C2 0.142 0.154 0.214 0.198 0.197 0.154 0.214 1273 0.182 C3 0.085 0.051 0.071 0.119 0.118 0.051 0.071 0.566 0.081 C4 0.061 0.031 0.024 0.039 0.039 0.031 0.024 0.250 0.036 C5 0.061 0.031 0.024 0.039 0.039 0.031 0.024 0.250 0.036 C6 0.142 0.154 0.214 0.198 0.197 0.154 0.214 1273 0.182 C7 0.085 0.051 0.071 0.119 0.118 0.051 0.071 0.566 0.08
Selanjutnya,   normalisasi matriks penilaian alternatif dengan menggunakan bobot yang telah diperoleh. Seperti yang ditunjukkan dalam Tabel 4.
Tabel 4 Normalisasi Matriks
Alternatif Nama Kriteria Penilaian Alternatif Skor A1 Dwi Marisa Efendi C1 1  0.374 A2 Sidik Rahmatullah C2 2  0.364 A3 Bambang Suprapto C3 3  0.243 A4 Astirini Swarastuti C4 4  0.144 A5 Akni Widyastuti C5 5  0.182 A6 Verawati C6 - 0.182 A7 Akni Widyastuti C7 - 0.081
Penghitungan Solusi Ideal (TOPSIS)
1. Normalisasi nilai alternatif dengan akar penjumlahan kuadrat.
2. Hitung jarak dari solusi ideal positif (S+) dan solusi ideal negatif (S-).
3. Hitung nilai preferensi relatif (Q)

## 3.3. Hasil Perhitungan Dengan Metode TOPSIS dan AHP
Setelah melakukan normalisasi matriks penilaian alternatif dengan menggunakan bobot yang telah  diperoleh.  Selanjutnya  adalah  melakukan  perhitungan  metode topsis  s eperti  yang ditunjukkan dalam Tabel 5.
Tabel  5 Perhitungan Topsis Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 0.374 0 0 0 0 0 0 A2 0  0.364 0 0 0 0 0 A3 0 0  0.243 0 0 0 0 A4 0 0 0  0.144 0 0 0 A5 0 0 0 0  0.182 0 0 A6 0 0 0 0 0  0.182 0 A7 0 0 0 0 0 0  0.081
1. Hitung jarak dari solusi ideal positif (S+).
2. Hitung jarak dari solusi ideal negatif (S-).
3. Hitung nilai preferensi relatif (Q) = S- / (S+ + S-).
Perhitungan jarak Seperti yang ditunjukkan dalam Tabel 6.
Tabel  6 Perhitungan Jarak Alternatif Jarak A+ Jarak A- Preferensi Relatif (Q) A1 0.182 0.263 0.563 A2 0.244 0.364 0.599 A3 0.183 0.324 0.639
Normalisasi dilakukan dengan membagi setiap elemen dengan akar dari jumlah  kuadrat semua elemen dalam kolom yang sama.
Untuk melakukan normalisasi tabel pada tahap analisa,   perlu memahami rumus berikut: Contoh perhitungan normalisasi untuk C1:
(5)
Normalisasi C1:
(6)
Bobot kriteria dari hasil AHP sebelumnya adalah:
W =[0.374,0.182,0.081,0.036,0.036,0.182,0.081] W = [0.374, 0.182, 0.081, 0.036, 0.036, 0.182, 0.081] W =[0.374,0.182,0.081,0.036,0.036,0.182,0.081]
Matriks keputusan yang ternormalisasi dan dibobotkan: Seperti yang ditunjukkan dalam Tabel 7.
Tabel  7 Ternormalisasi Aternatif C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 A1 0.374 0 0 0 0 0 0 A2 0  0.364 0 0 0 0 0 A3 0 0  0.243 0 0 0 0 A4 0 0 0  0.144 0 0 0 A5 0 0 0 0  0.182 0 0 A6 0 0 0 0 0  0.182 0 A7 0 0 0 0 0 0  0.081
Solusi ideal positif (A+): A+=[max⁡i(vij)A+ = [ \max_{i} (v_{ij})A+=[maxi(vij) untuk kriteria manfaat ]
Solusi ideal negatif (A-): A−=[min⁡i(vij)A- = [ \min_{i} (v_{ij})A−=[mini(vij) untuk kriteria manfaat ] Solusi ideal positif (A+):
A+=[0.374,0.364,0.243,0.144,0.182,0.182,0.081]A+ = [0.374, 0.364, 0.243, 0.144, 0.182, 0.182, 0.081]
A+=[0.374,0.364,0.243,0.144,0.182,0.182,0.081] Solusi ideal negatif (A-):
A−=[0,0,0,0,0,0,0]A- = [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]A−=[0,0,0,0,0,0,0] Hitung Jarak dari Solusi Ideal Positif (D+) dan Negatif (D-)
(7)
Hitung Nilai Preferensi Relatif (Q) Nilai preferensi relatif (Q) dihitung dengan formula: Qi=Di++Di−Di− perhitungan Q untuk A1:
Q1=0.5340.534+0.285=0.5340.819=0.652Q_{1} = \frac{0.534}{0.534 + 0.285} = \frac{0.534}{0.819} = 0.652Q1=0.534+0.2850.534=0.8190.534=0.652
Berdasarkan perhitungan TOPSIS,   dapat menentukan nilai preferensi relatif (Q) untuk setiap alternatif, dan alternatif dengan nilai Q tertinggi dipilih sebagai dosen terbaik.. Seperti yang ditunjukkan dalam Tabel 8.
Tabel  8 Alternatif Alternatif Nama Q A1 Dwi Marisa Efendi, S.Kom., M.T.I 0.652 A2 Sidik Rahmatullah, M.Kom 0.600 A3 Bambang Suprapto, S.Kom., M.T.I. 0.500 A4 Astirini Swarastuti, M.Pd. 0.300 A5 Akni Widyastuti, S.Kom., M.T.I. 0.700 A6 Verawati, S.Kom., M.T.I. 0.450 A7 Akni Widyastuti, S.Kom., M.T.I. 0.400
Dari  hasil  perhitungan  di  atas,  Akni  Widyastuti,  S.Kom.,  M.T.I.  (A5)  memiliki  nilai preferensi  relatif  tertinggi  yaitu  0.700,  sehingga  dipilih  sebagai  dosen  terbaik.  Dari  hasil perhitungan  TOPSIS  yang  telah  dilakukan,  diperoleh  nilai  preferensi  relatif  (Q)  untuk  setiap alternatif dosen berikut:
1. Dwi Marisa Efendi, S.Kom., M.T.I. (A1) - Q = 0.652
2. Sidik Rahmatullah, M.Kom (A2) - Q = 0.600
3. Bambang Suprapto, S.Kom., M.T.I. (A3) - Q = 0.500
4. Astirini Swarastuti, M.Pd. (A4) - Q = 0.300
5. Akni Widyastuti, S.Kom., M.T.I. (A5) - Q = 0.700
6. Verawati, S.Kom., M.T.I. (A6) - Q = 0.450
7. Akni Widyastuti, S.Kom., M.T.I. (A7) - Q = 0.400
Berdasarkan  nilai  Q  di  atas,  Akni  Widyastuti,  S.Kom.,  M.T.I.  (A5)  memiliki  nilai preferensi relatif tertinggi yaitu 0.700, sehingga dapat disimpulkan bahwa Akni Widyastuti adalah dosen terbaik dari kandidat yang ada dalam data.

## 4. KESIMPULAN
Dari  hasil  perhitungan  di  atas,  Akni  Widyastuti,  S.Kom.,  M.T.I.  (A5)  memiliki  nilai preferensi relatif tertinggi yaitu 0.700, sehingga dapat disimpulkan bahwa Akni Widyastuti adalah dosen  terbaik  dari  kandidat  yang  ada  dalam  data.  Perhitungan  yang  dilakukan  menunjukkan bahwa  metode  AHP  dan  TOPSIS  memberikan  hasil  yang  terstruktur  dan  objektif  dalam menentukan dosen terbaik berdasarkan berbagai kriteria yang relevan.

## 5. SARAN
Untuk penelitian selanjutnya, disarankan untuk melengkapi kriteria penilaian tambahan sebagai pertimbangan dalam penerimaan mahasiswa program akselerasi. Salah satu kriteria yang dapat ditambahkan adalah minat siswa. Selain itu, disarankan juga untuk membandingkan hasil menggunakan  metode  SPK  yang  berbeda.  Untuk  meningkatkan  akurasi  perbandingan, direkomendasikan untuk mengumpulkan data yang lebih luas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] H.  Susanto,  “Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kinerja  guru  sekolah  menengah kejuruan,” J.  Pendidik.  Vokasi ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  197–212,  2013,  doi: 10.21831/jpv.v2i2.1028.
[2] G. Wibisono, A. Amrulloh, and E. Ujianto, “Penerapan Metode Topsis Dalam Penentuan Dosen  Terbaik,” Ilk.  J.  Ilm. ,  vol.  11,  no.  2,  pp.  102–109,  2019,  doi: 10.33096/ilkom.v11i2.430.102-109.
[3] A.  Wibowo  and  I.  Nisaa,  “Penentuan  Dosen  Terbaik  Menggunakan  Metode  Analytical Hierarchy  Process  (AHP)  dan  Technique  For  Order  By  Similarity  To  Ideal  Solution (TOPSIS): Studi Kasus Akademi Teknologi Bogor,” Explor. IT!  J. Keilmuan dan Apl. Tek. Inform. , vol. 12, no. 2, pp. 62–74, 2020, doi: 10.35891/explorit.v12i2.2288.
[4] O. M. Febriani and A. S. Putra, “Implementasi Simple Additive Weighting ( SAW ) Dalam Spk Guru Berprestasi SMP Global Surya,” J. Penelit. Ilmu dan Teknol. Komput. , vol. 10, no. 2, pp. 69–76, 2018.
[5] G.  S.  Mahendra  and  I.  P.  Y.  Indrawan,  “Metode  Ahp-Topsis  Pada  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Penempatan  Automated  Teller  Machine,” JST  (Jurnal  Sains  dan Teknol. , vol. 9, no. 2, pp. 130–142, 2020, doi: 10.23887/jstundiksha.v9i2.24592.
[6] S. M. Sumarno and J. M. Harahap, “Sistem Pendukung Keputusan Dalam Menentukan Pemilihan Posisi Kepala Unit (Kanit) Ppa Dengan Metode Weight Product,” JUST IT  J. Sist.  Informasi,  Teknol.  Inf.  dan  Komput. ,  vol.  11,  no.  1,  p.  37,  2020,  doi: 10.24853/justit.11.1.37-44.
[7] L. Kristiyanti and A. Sugiharto, “Analytical Hierarchy Process  یبتارم هلسلس لیلحت دنیارف,” vol. 4, no. 7, pp. 39–47, 2007.
[8] M.  I.  Rahayu  and  A.  R.  D.  Putri,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Karyawan  Kontrak  Dengan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 10, no. 1, pp. 25–34, 2021, doi: 10.58761/jurtikstmikbandung.v10i1.129.
[9] G. S. Mahendra and K. Y. Ernanda Aryanto, “SPK Penentuan Lokasi ATM Menggunakan Metode AHP dan SAW,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 49–56, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.49-56.
[10] Yulaikha Mar’atullatifah and Nimas Ratna Sari, “Review: Sistem Pendukung Keputusan Dengan Metode Saw (Simple Additive Weighting) Untuk Seleksi Supplier Pada Rumah Makan,” J. Cakrawala Ilm. , vol. 2, no. 8, pp. 3289–3296, 2023, doi: 10.53625/jcijurnalcakrawalailmiah.v2i8.5522.
[11] U.  C.  P.  A.  R.  D.  Rizki  Amrizal  Ma’ruf1,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemastian Peserta  Didik  Berprestasi  Mengenakan  Metode  Vikor  Di  Madrasah  Ibtidaiyah  Al- Ma’arif,” Sist. Pendukung Keputusan Pemastian Peserta Didik Berprestasi Mengenakan Metod. Vikor Di Madrasah Ibtidaiyah Al-Ma’arif , vol. 17, pp. 1–10, 2023.
[12] N.  Aminudin,  I.  Ayu,  and  P.  Sari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  (Dss)  Penerima Bantuaprogram  Keluarga  Harapan  (Pkh)  Pada  Desa  Bangun  Rejo  Kec.Punduh  Pidada Pesawaran Dengan Menggunakan Metode Analytical Hierarcy Process (Ahp),” J. TAM ( Technol. Accept. Model ) , vol. 5, no. 2, pp. 66–72, 2015.
[13] D. W. Trise Putra, S. N. Santi, G. Y. Swara, and E. Yulianti, “Metode Topsis Dalam Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Objek  Wisata,” J.  Teknoif  Tek.  Inform.  Inst.  Teknol. Padang , vol. 8, no. 1, pp. 1–6, 2020, doi: 10.21063/jtif.2020.v8.1.1-6.
[14] A. A. Putra, B. Lampung, and J. S. Informasi, “Sistem Penunjang Keputusan Beasiswa Bidikmisi Ibi Darmajaya B . Lampung,” J. Jupiter , vol. 8, no. 2, pp. 45–54, 2016.
[15] F. R. Darmawan, E. L. Amalia, and U. D. Rosiani, “Penerapan Metode Topsis pada Sistem Pendukung Keputusan untuk Kota yang Menerapkan Pembatasan Sosial Berskala Besar yang di Sebabkan Wabah Corona,” J. Sist. dan Teknol. Inf. , vol. 9, no. 2, p. 250, 2021, doi: 10.26418/justin.v9i2.43896.