e-ISSN 2460-7908                                                                                                            Vol. 5, No. 2, Desember 2019

## SISTEM REKOMENDASI UNTUK MENENTUKAN LEVEL KOMPETENSI PENGAJAR DENGAN METODE MULTIPLE ATTRIBUTE DECISION MAKING:

## STUDI KASUS DI NURUL FIKRI COMPUTER
Nasrul 1) , Dana Indra Sensuse 2)
Program Pascasarjana, Universitas Budi Luhur Email: nasrul99@gmail.com

## ABSTRAK
Nurul  Fikri  Computer  yang  juga  dikenal  dengan  NF  COMPUTER  merupakan  sebuah  lembaga komputer yang melayani jasa training komputer untuk lembaga pemerintah, swasta, dan masyarakat umum. Seiring dengan banyaknya permintaan pelatihan komputer, maka pemetaan level kompetensi pengajar  menjadi  suatu  keharusan . Kendala  yang  dihadapi manajemen  NF  COMPUTER  saat  ini adalah merasakan kesulitan terhadap proses penentuan level kompetensi pengajar, karena banyak begitu  banyak  faktor  untuk  menentukan level kompetensi  pengajar.  Tujuan  penelitian  ini  adalah menentukan  kinerja  sistem  informasi  untuk  menentukan level kompetensi  pengajar  secara  tepat dengan pendekatan metode Multiple Attribute Decision Making (MADM) yang merupakan sebuah metode  untuk  menentukan  sebuah  keputusan  dengan  banyaknya  kriteria.  Penelitian  ini membandingankan beberapa metode yang termasuk metode MADM dan selanjutnya dibandingkan dengan pendapat para pakar. Hasil perbandingannya adalah 80% sama pada lima peringkat teratas dan 100% sama pada lima peringkat terbawah. Setelah aplikasi selesai dibuat, penulis melakukan pengujian sistem tersebut dengan mengunakan metode User Acceptance Test (UAT) dengan hasil 81%.  Hasil  pengujian  ini  dapat  dikatakan  baik  dan  bisa  diaplikasikan  ke  dalam  sebuah  sistem informasi untuk menentukan level kompetensi pengajar dengan tepat.
Kata kunci : Sistem Informasi, Pemetaan, Level , Kompetensi, Pengajar, Multiple Attribute Decision Making

## 1 Pendahuluan
Nurul  Fikri  Computer  yang  disingkat  NF COMPUTER  merupakan  sebuah  lembaga  yang memadukan antara pelatihan dan pendidikan di bidang Teknologi Informasi dan Komunikasi. Seiring dengan banyaknya permintaan pelatihan komputer kepada NF COMPUTER,  maka  pemetaan  kompetensi  pengajar menjadi  suatu  keharusan . Kendala  yang  dihadapi manajemen  NF  COMPUTER  saat  ini  adalah merasakan  kesulitan  terhadap  proses  penentuan level kompetensi pengajar, karena banyak begitu banyaknya faktor untuk menentukan level kompetensi pengajar.
Dengan  begitu  banyak  faktor  untuk  menentukan level kompetensi pengajar, dipilihlah metode Multiple Attribute Decision Making (MADM) yang merupakan sebuah  metode  untuk  menentukan  sebuah  keputusan dengan  banyaknya  kriteria  untuk  menentukan level pengajar di NF COMPUTER.
2 Landasan Teori 2.1 Kompetensi
Kompetensi  adalah  kekuasaan  untuk  menentukan atau  memutuskan  suatu  hal  [1].  kompetensi  adalah perpaduan dari penguasaan, pengetahuan, keterampilan, nilai dan sikap yang direfleksikan dalam kebiasaan berpikir dan bertindak dalam melaksanakan tugas  atau  pekerjaannya  [2].  Kompetensi  merupakan karakteristik  yang  menonjol  bagi  seseorang  dan menjadi  cara-cara  berperilaku  dan  berfikir  dalam segala  situasi,  dan  berlangsung  dalam  periode  waktu yang lama [3].
Dari  pendapat  di  atas  ada  lima  karakteristik kompetensi yaitu sebagai berikut [4]:
1. Motif,  yaitu  sesuatu  yang  orang  pikirkan  dan inginkan yang menyebabkan sesuatu.
2. Sifat, yaitu karakteritik fisik tanggapan konsisten terhadap situasi.
3. Konsep  diri,  yaitu  sikap,  nilai,  dan  image  dari sesorang.
4. Pengetahuan,  yaitu  informasi  yang  dimiliki seseorang dalam bidang tertentu.
5. Keterampilan, yaitu kemampuan untuk melakukan  tugas-tugas  yang  berkaitan  dengan fisik dan mental. Kompetensi
merupakan perpaduan dari pengetahuan,  ketrampilan,  nilai  dan  sikap  yang direfleksikan dalam kebiasaan berpikir dan bertindak. Pada sistem pengajaran, kompetensi digunakan untuk mendeskripsikan kemampuan profesional  yaitu kemampuan  untuk  menunjukkan  pengetahuan  dan konseptualisasi  pada  tingkat  yang  lebih  tinggi. Kompetensi  ini  dapat  diperoleh  melalui  pendidikan, pelatihan  dan  pengalaman  lain  sesuai  tingkat kompetensinya [5].
Menurut  Undang-Undang  No.  14  Tahun  2005 tentang  Pengajar  dan  Dosen,  kompetensi  adalah seperangkat  pengetahuan,  ketrampilan,  dan  perilaku yang  harus  dimiliki,  dihayati  dan  dikuasai  oleh pengajar  atau  dosen  dalam  melaksanakan  tugas keprofesionalan.
Pengajar  memiliki  pengaruh  luas  dalam  dunia pendidikan.  Di  lembaga  pendidikan  dia  adalah pelaksana  pendidikan  yaitu  bertanggung  jawab  agar pendidikan  dapat  berlangsung  dengan  baik.  Pengajar wajib  memiliki  kualifikasi  akademik,  kompetensi, sertifikat  pendidik,  sehat  jasmani  dan  rohani,  serta memiliki  kemampuan  untuk  mewujudkan  tujuan pendidikan nasional [6].
Kompetensi merupakan perpaduan dari penguasaan,  pengetahuan,  keterampilan,  nilai  dan sikap yang direfleksikan dalam kebiasaan berpikir dan bertindak dalam melaksanakan tugas atau pekerjaannya [2].
Kompetensi  adalah  kecakapan,  kemampuan  dan keterampilan  yang  dimiliki  oleh  seseorang  yang bertugas mendidik siswa agar mempunyai kepribadian yang  luhur  dan  mulia  sebagaimana  tujuan  dari pendidikan [7].
Dari beberapa pengertian yang sudah disebutkan di atas dapat disimpulkan bahwa kompetensi merupakan seperangkat  penguasaan  kemampuan,  ketrampilan, nilai,  dan  sikap  yang  harus  dimiliki,  dihayati,  dan dikuasai  pengajar  yang  bersumber  dari  pendidikan, pelatihan,  dan  pengalamannya  sehingga  dapat menjalankan tugas mengajarnya secara profesional.

## 2.2 Multiple Attribute Decision Making
Multiple  Attribute  Decision  Making (MADM) adalah  salah  satu  model  dari Multiple  Criteria Decision  Making (MCDM)  yang  merupakan  metode pengambilan  keputusan  untuk  menetapkan  alternatif terbaik dari sejumlah alternatif berdasarkan beberapa kriteria yang telah ditentukan.
MADM  digunakan  untuk  melakukan  penelitian  atau seleksi  terhadap  beberapa  alternatif  dalam  jumlah terbatas.  Pada  dasarnya,  ada  tiga  pendekatan  untuk mencari  nilai  bobot  atribut,  yaitu  pendekatan subyektif,  pendekatan  obyektif  dan  pendekatan integrasi  antara  subyektif  dan  obyektif.  Masing- masing pendekatan memiliki kelebihan dan kelemahan.  Pada  pendekatan  subyektif,  nilai  bobot ditentukan  berdasarkan  subyektifitas  dari  para pengambil keputusan, sehingga beberapa faktor dalam proses  perankingan  alternatif  bisa  ditentukan  secara bebas.  Sedangkan  pada  pendekatan  obyektif,  nilai bobot dihitung secara matematis sehingga mengabaikan subyektifitas dari pengambil keputusan [8]
Ada  beberapa  metode  lain  yang  dapat  digunakan untuk  menyelesaikan  masalah  FMADM  ( Fuzzy Multiple  Attribut  Decision  Making ),  antara  lain (Hasugian, 2017):
1. WP ( Weighted Product )
2. TOPSIS  ( Tecnique  for  Order  Preference  by Similarity to Ideal Solution )
3. AHP ( Analytic Hierarchy Process )
4. ELECTRE
5. SAW ( Simple Additive Weighting )
3 Metodologi dan Rancangan Penelitian
3.1 Metodologi Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metode  deskriptif kualitatif.  Penelitian  deskriptif  kualitatif  merupakan penelitian  yang  termasuk  dalam  jenis  penelitian kualitatif.  Penelitian  ini  adalah  mengungkap  fakta, keadaan, fenomena, variabel dan keadaan yang terjadi saat penelitian berjalan dan menyuguhkan apa adanya. Penelitian  deskriptif  kualitatif  menafsirkan  dan menuturkan  data  yang  bersangkutan  dengan  situasi yang  sedang  terjadi,  sikap  serta  pandangan  yang terjadi,  pertentangan  dua  keadaan  atau  lebih, hubungan  antar  variabel,  perbedaan  antar  fakta, pengaruh  terhadap  suatu  kondisi,  dan  lain-lain. Kegiatan  penelitian  ini  meliputi  pengumpulan  data, menganalisis  data,  menginterprestasi  data,  dan diakhiri  dengan  sebuah  kesimpulan  yang  mengacu pada penganalisisan data tersebut.
Metode  deskriptif  kualitatif  ini  dipilih  karena untuk  kasus  analisis  kebutuhan  pengembangan perangkat  lunak  metode  ini  lebih  relevan.  Relevan dalam artian untuk proses analisa kebutuhan penelitian ini  dilakukan  proses  wawancara  dan  hasil  dari wawancara  ini  berupa  data  bersifat  deskriptif. Metodologi kualitatif sebagai prosedur penelitian yang menghasilkan data deskriptif berupa kata-kata tertulis atau  lisan  dari  orang-orang  dan  perilaku  yang  dapat diamati [10].
e-ISSN 2460-7908                                                                                                            Vol. 5, No. 2, Desember 2019

## 3.2 Rancangan Penelitian

## Gambar 3.1: Tahapan Penelitian
Gambar  3.1  adalah  rancangan  penelitian  yang dijadikan  dasar  sebagai  langkah-langkah  peneliti dalam melakukan penelitian:
1. Pemilihan Objek Penelitian Langkah awal penelitian ini adalah menentukan objek  penelitian,  yaitu  di  NF  COMPUTER dengan  mengambil  kasus  pada  penentuan level kompetensi pengajar.
2. Identifikasi Masalah Pada  tahap  ini  dilakukan  identifikasi    masalah yang ada  pada   unit  terkait. Output dari langkah ini  adalah research  question atau  rumusan masalah.
3. Pengumpulan Data Research  question atau  rumusan  masalah  kemudian menjadi  input pada tahap ini. Proses yang dilakukan selanjutnya adalah pengumpulan data berupa observasi, wawancara,  pengumpulan  dokumen  terkait  dan  studi literatur  yang  berkaitan  dengan  rumusan  masalah. Output pada tahap ini adalah hasil pengumpulan data berupa  bisnis  proses  yang  sedang  berjalan  dan user requirement untuk  pengembangan  sistem.  Untuk mendapatkan hasil yang tepat, penulis membandingkan dua  jenis  metode  yang  termasuk  jenis Multiple Attribute  Decision  Making (MADM)  yaitu metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan Tecnique for Order Preference by Similarity to Ideal  Solution (TOPSIS). Hasil terbaik dari analisis perbandingan  kedua  metode  tersebut,  kemudian diimplementasikan ke dalam pengembangan sistem.
4. Perancangan Setelah mendapatkan metode terbaik dari hasil perbandingan metode, selanjutnya hasil pengumpulan  data  pada  tahap  sebelumnya menjadi  input  pada  tahap  ini.  Kemudian dilakukan analisis Competency Mapping System untuk  menentukan  level  pengajar  dengan menggunakan metode
terbaik
hasil perbandingan yang telah dilakukan. Selanjutnya
sistem  informasi  dirancang  dengan  pendekatan Unified  Modeling  Language  ( UML)  yang merupakan  sebuah  bahasa  spesifikasi  standar untuk  mendokumentasikan,  menspesifikasikan dan membangun sistem perangkat lunak . Output dari  tahap  ini  adalah  rancangan Competency Mapping System. 5. Pengujian a. Pengujian  terhadap  analisis  perbandingan dua metode MDAM yaitu metode SAW dan TOPSIS.  Hasil  pengujian  kedua  metode tersebut  kemudian  dibandingkan  lagi dengan  pendapat  para  pakar.  Hasil  terbaik dari hasil perbandingan tersebut kemudian dikembangkan  ke  dalam  sebuah  sistem informasi.
b. Setelah  sistem  dikembangkan,  proses selanjutnya  adalah  dilakukan  pengujian terhadap fungsionalitas sistem menggunakan User Acceptance Test seperti pada lampiran.
4 Pembahasan Hasil Penelitian
4.1 Analisis Uji SAW
Analisis  pengujian  metode  SAW  diawali  dengan mendapatkan  data  pengajar  NF  COMPUTER  yang akan  dinilai  level  kompetensinya.  Dalam  pengujian model  sistem  ini  data  pengajar  disebut  sebagai  nilai alternatif.  Berikut  ini  adalah  data  pengajar  NF COMPUTER:
1. Laisa Nurin Mentari (A1)
2. Sugandi (A2)
3. Yuliadi (A3)
4. Nasrul (A4)
5. Hafidz At-Tamim (A5)
6. Henry Saptono (A6)
7. Daseh Hidayat (A7)
8. Achmad Ilham (A8)
9. Edo Riansyah (A9)
10. Sirojul Munir (A10)
Setelah  mendapatkan  data  nilai  alternatifnya, selanjutnya ditentukan kriteria-kriteria untuk menentukan  level  kompetensi  pengajar  dengan  data- data sebagai berikut :
1. Pendidikan Formal (C1)
2. Pelatihan / Kursus (C2)
3. Kompetensi Teknis (C3)
4. Kompetensi Metodologi (C4)
5. Hasil Karya Modul Kursus (C5)
6. Sertifikasi Kompetensi Berskala Nasional (C6)
7. Sertifikat Kompetensi Berskala Internasional (C7)
8. Durasi Jam Mengajar dalam Setahun (C8)
9. Masa / Lama Kerja (C9)

## Tabel 4.1: Tabel Nilai Kriteria Alternatif Metode SAW
A
Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 A1 75 70 80 75 10 50 50 15 20 A2 75 100 80 100 30 50 50 45 100 A3 70 100 100 85 50 50 50 30 10 A4 85 100 100 100 100 90 50 100 100 A5 75 100 90 100 50 70 50 65 100 A6 85 100 100 100 100 100 70 100 100 A7 65 60 70 59 10 50 50 15 100 A8 75 100 80 75 20 50 50 30 90 A9 75 100 100 75 30 60 50 100 100 A10 85 100 100 100 100 100 70 100 100
Data  pada  Tabel  4.1  merupakan  nilai  semua kriteria untuk menentukan level kompetensi pengajar dari  semua  alternatif  yang  ada.  Untuk  selanjutnya semua  nilai  kriteria  yang  ada,  nilainya  akan dinormalisasi.

## Tabel 4.2: Nilai Normalisasi Metode SAW
A Normalisasi
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9
A1 0,88 0,70 0,80 0,75 0,10 0,50 0,71 0,15 0,20 A2 0,88 1,00 0,80 1,00 0,30 0,50 0,71 0,45 1,00 A3 0,82 1,00 1,00 0,85 0,50 0,50 0,71 0,30 0,10
A4 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,90 0,71 1,00 1,00 A5 0,88 1,00 0,90 1,00 0,50 0,70 0,71 0,65 1,00 A6 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 A7 0,76 0,60 0,70 0,59 0,10 0,50 0,71 0,15 1,00 A8 0,88 1,00 0,80 0,75 0,20 0,50 0,71 0,30 0,90 A9 0,88 1,00 1,00 0,75 0,30 0,60 0,71 1,00 1,00 A10 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
Data  pada Tabel 4.2  merupakan  nilai normalisasi dari yang didapatkan dari nilai masing-masing kriteria penilaian  level  kompetensi  pengajar  dibagi  dengan nilai maksimal dari masing-masing kriteria. Perhitungan  untuk  mencari  nilai  normalisasi  dengan faktor kriteria benefit digunakan rumus:
R ii = ( X ij / max{X ij })

## Tabel 4.3: Bobot Kriteria Metode SAW
Bobot Kriteria
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9
0,15 0,05 0,2 0,1 0,1 0,05 0,1 0,15 0,1
Data pada Tabel 4.3 merupakan nilai pembobotan dari  masing-masing  kriteria  untuk  menentukan  level kompetensi  pengajar.  Nilai  pembobotan  ini  sudah ditentukan oleh manajemen NF COMPUTER.
Tabel 4.4: Perkalian Matrik
A Perkalian Matrik ( Normalisasi x Bobot) T C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 A1 0,13 0,04 0,16 0,08 0,01 0,03 0,07 0,02 0,02 0,55 A2 0,13 0,05 0,16 0,10 0,03 0,03 0,07 0,07 0,10 0,74 A3 0,12 0,05 0,20 0,09 0,05 0,03 0,07 0,05 0,01 0,66 A4 0,15 0,05 0,20 0,10 0,10 0,05 0,07 0,15 0,10 0,97 A5 0,13 0,05 0,18 0,10 0,05 0,04 0,07 0,10 0,10 0,82 A6 0,15 0,05 0,20 0,10 0,10 0,05 0,10 0,15 0,10 1,00 A7 0,11 0,03 0,14 0,06 0,01 0,03 0,07 0,02 0,10 0,57 A8 0,13 0,05 0,16 0,08 0,02 0,03 0,07 0,05 0,09 0,67 A9 0,13 0,05 0,20 0,08 0,03 0,03 0,07 0,15 0,10 0,84 A10 0,15 0,05 0,20 0,10 0,10 0,05 0,10 0,15 0,10 1,00
Data  pada  Tabel  4.4  merupakan  perkalian  matrik antara nilai normalisasi yang sudah didapatkan dengan bobot  masing-masing  kriteria.  Hasil  dari  nilai  rating kerja ternormalisasi (rij) membentuk matrik
ternormalisasi (R) dengan rumus:
Preferensi (V i ) yang  diperoleh  dari  penjumlahan dari perkalian
elemen baris matrik ternormalisasi (R) dengan  bobot  preferensi (W) yang bersesuai elemen kolom matrik (W) dengan rumus :
Setelah  didapatkan  nilai  akhir  dari preferensi , maka dilakukan pemeringkatan yang didapat dari nilai hasil akhir yang paling besar, lalu menurun ke bawah dari  nilai  akhir  yang  lebih  kecil  dari  hasil  di  atasnya dengan data peringkat sebagai berikut:

## Tabel 4.5: Nilai Akhir Preferensi Metode SAW
A Nilai Prefensi Untuk Setiap Alternative (Vi) T C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 A6 0,15 0,05 0,20 0,10 0,10 0,05 0,10 0,15 0,10 1,00 A10 0,15 0,05 0,20 0,10 0,10 0,05 0,10 0,15 0,10 1,00 A4 0,15 0,05 0,20 0,10 0,10 0,05 0,07 0,15 0,10 0,97
A9 0,13 0,05 0,20 0,08 0,03 0,03 0,07 0,15 0,10 0,84
A5 0,13 0,05 0,18 0,10 0,05 0,04 0,07 0,10 0,10 0,82
A2 0,13 0,05 0,16 0,10 0,03 0,03 0,07 0,07 0,10 0,74 A8 0,13 0,05 0,16 0,08 0,02 0,03 0,07 0,05 0,09 0,67 A3 0,12 0,05 0,20 0,09 0,05 0,03 0,07 0,05 0,01 0,66 A7 0,11 0,03 0,14 0,06 0,01 0,03 0,07 0,02 0,10 0,57 A1 0,13 0,04 0,16 0,08 0,01 0,03 0,07 0,02 0,02 0,55 Data pada Tabel 4.5 merupakan hasil pemeringkatan dari nilai akhir preferensi yang didapat dari  masing-masing  pengajar  dengan  urutan  ranking sebagai berikut :
1. Alternatif A6 atas nama pengajar Henry Saptono dengan nilai 1,00.
2. Alternatif A10 atas nama pengajar Sirojul Munir dengan nilai 1,00.
3. Alternatif A4 atas nama pengajar Nasrul dengan nilai 0,97.
4. Alternatif  A5  atas  nama  pengajar  Edo  Riasyah dengan nilai 0,84.
5. Alternatif  A9  atas  nama  pengajar  Hafidz  At- tamim dengan nilai 0,82.
6. Alternatif  A2  atas  nama  pengajar  Sugandi dengan nilai 0,74.
7. Alternatif A8 atas nama pengajar Achmad Ilham dengan nilai 0,67.
8. Alternatif A3 atas nama pengajar Yuliadi dengan nilai 0,66.
9. Alternatif A7 atas nama pengajar Daseh Hidayat dengan nilai 0,57.
10. Alternatif  A1  atas  nama  pengajar  Laisa  Nurin Mentari dengan nilai 0,55.

## 4.2 Analisis Uji TOPSIS
Dengan  data  uji  yang  sama,  untuk  tahap selanjutnya penulis menganalisis uji metode TOPSIS. Setelah mendapatkan hasil ujinya, kemudian dibandingkan dengan hasil uji metode SAW. Hasil uji yang  terbaik  akan  diterapkan  pada  sebuah  sistem informasi.

## Tabel 4.6 : Konversi Data Awal Metode TOPSIS
A C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 A1 0,75 0,7 0,80 0,75 0,1 0,5 0,5 0,15 0,2 A2 0,75 1 0,80 1 0,3 0,5 0,5 0,45 1 A3 0,7 1 1,00 0,85 0,5 0,5 0,5 0,3 0,1 A4 0,85 1 1,00 1 1 0,9 0,5 1 1 A5 0,75 1 0,90 1 0,5 0,7 0,5 0,65 1 A6 0,85 1 1,00 1 1 1 0,7 1 1 A7 0,65 0,6 0,70 0,59 0,1 0,5 0,5 0,15 1 A8 0,75 1 0,80 0,75 0,2 0,5 0,5 0,3 0,9 A9 0,75 1 1,00 0,75 0,3 0,6 0,5 1 1 A10 0,85 1 1,00 1 1 1 0,7 1 1
Data  pada  Tabel    4.6  merupakan  konversi  data awal  dibagi  100  dari  masing-masing  alternatif  yang selanjutnya  akan  dikalikan  dengan  perkalian  matrik ternormalisasi.

## Tabel 4.7: Perkalian Matrik Ternormalisasi Metode TOPSIS
Variabel Hasil X1 2,43 X2 2,97 X3 2,87 X4 2,79 X5 1,93 X6 2,22 X7 1,73 X8 2,20 X9 2,80
Data  pada  Tabel  4.7  merupakan  hasil  perkalian matrik ternormalisasi yang didapat dari akar dari hasil pangkat nilai pada setiap kriteria. Dari hasil perkalian matrik inilah  kemudian  akan diolah  datanya menjadi normalisasi R.

## Tabel 4.8 : Hasil Normalisasi Metode TOPSIS
A C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 N R1 R2 R3 R4 R5 R6 R7 R8 R9 A1 0,31 0,24 0,28 0,27 0,05 0,23 0,29 0,07 0,07 A2 0,31 0,34 0,28 0,36 0,16 0,23 0,29 0,20 0,36 A3 0,29 0,34 0,35 0,31 0,26 0,23 0,29 0,14 0,04 A4 0,35 0,34 0,35 0,36 0,52 0,41 0,29 0,45 0,36
e-ISSN 2460-7908                                                                                                            Vol. 5, No. 2, Desember 2019
A5 0,31 0,34 0,31 0,36 0,26 0,32 0,29 0,30 0,36 A6 0,35 0,34 0,35 0,36 0,52 0,45 0,41 0,45 0,36 A7 0,27 0,20 0,24 0,21 0,05 0,23 0,29 0,07 0,36 A8 0,31 0,34 0,28 0,27 0,10 0,23 0,29 0,14 0,32 A9 0,31 0,34 0,35 0,27 0,16 0,27 0,29 0,45 0,36 A10 0,35 0,34 0,35 0,36 0,52 0,45 0,41 0,45 0,36
Data pada Tabel 4.8 merupakan hasil normalisasi yang  didapat  dari  data  nilai  dibagi  dengan  matriks ternormalisasi  dari  semua  kriteria-kriteria  dan alternatif-alternatif yang
sudah
ditentukan sebelumnya. Hal ini merupakan penerapan rumus awal metode TOPSIS:
Rumus  di  atas  merupakan  cara  metode  TOPSIS untuk menentukan rating kinerja setiap alternatif pada setiap kriteria yang ternormalisasi.

## Tabel 4.9 : Hasil Normalisasi Terbobot TOPSIS
A C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 B Y1 Y2 Y3 Y4 Y5 Y6 Y7 Y8 Y9 A1 0,05 0,01 0,06 0,03 0,01 0,01 0,03 0,01 0,01 A2 0,05 0,02 0,06 0,04 0,02 0,01 0,03 0,03 0,04 A3 0,04 0,02 0,07 0,03 0,03 0,01 0,03 0,02 0,00 A4 0,05 0,02 0,07 0,04 0,05 0,02 0,03 0,07 0,04 A5 0,05 0,02 0,06 0,04 0,03 0,02 0,03 0,04 0,04 A6 0,05 0,02 0,07 0,04 0,05 0,02 0,04 0,07 0,04 A7 0,04 0,01 0,05 0,02 0,01 0,01 0,03 0,01 0,04 A8 0,05 0,02 0,06 0,03 0,01 0,01 0,03 0,02 0,03 A9 0,05 0,02 0,07 0,03 0,02 0,01 0,03 0,07 0,04 A10 0,05 0,02 0,07 0,04 0,05 0,02 0,04 0,07 0,04
Data  pada  tabel  4.9  merupakan  normalisasi terbobot  yang  hasilnya  didapat  dari  data  normalisasi dikali dengan bobot kriteria yang ada dengan rumus: Y ij = W i r ij
Kemudian dari hasil di atas ditentukanlah matriks solusi  ideal  positif  dan  negatif,  dengan  data  sebagai berikut:
Tabel 4.10 : Solusi Ideal Positif dan Negatif Metode TOPSIS Positif A+ Negatif A- Y1+ 0,05 Y1- 0,04 Y2+ 0,02 Y2- 0,01 Y3+ 0,07 Y3- 0,05 Y4+ 0,04 Y4- 0,02 Y5+ 0,05 Y5- 0,01 Y6+ 0,02 Y6- 0,01 Y7+ 0,04 Y7- 0,03 Y8+ 0,07 Y8- 0,01 Y9+ 0,04 Y9- 0,00
Data pada Tabel 4.10 merupakan hasil perhitungan matriks  solusi  ideal  positif  dan  negatif  yang  didapat dari kriteria berikut ini:
1. A+  =  nilai  maksimal  dari  hasil  nilai  kriteria terbobot.
2. A-  =  nilai  minimal  dari  hasil  nilai  kriteria terbobot.

## Tabel 4.11 : Jarak Alternatif Metode TOPSIS
Jarak Alternatif Positif(+) Negatif(-) D+ + D- A1 0,08 0,01 0,10 A2 0,06 0,04 0,10 A3 0,07 0,03 0,10 A4 0,01 0,09 0,10 A5 0,04 0,06 0,09 A6 0,00 0,09 0,09 A7 0,08 0,03 0,11 A8 0,07 0,03 0,10 A9 0,04 0,07 0,11 A10 0,00 0,09 0,09
Data  pada  Tabel  4.11  merupakan  jarak  antara alternatif  dengan  matriks  solusi  ideal  positif  dan matriks  solusi  ideal  negatif  yang  rumus  sebagai berikut:
1. Positif  =  Akar  dari  hasil  (A+  dikurangi  data terbobot) pangkat 2 yang merupakan penerapan dari rumus:
2. Negatif  =  Akar  dari  hasil  (A-  dikurangi  data terbobot) pangkat 2 yang merupakan penerapan dari rumus:

## Tabel 4.12 : Hasil Akhir Metode TOPSIS
Ranking Nama Pengajar Alternatif V 1 Henry Saptono A6 0,99 2 Sirojul Munir A10 0,99 3 Nasrul A4 0,88 4 Edo Riansyah A9 0,64 5 Hafidz At-Tamim A5 0,59 6 Sugandi A2 0,43 7 Yuliadi A3 0,33 8 Achmad Ilham A8 0,33 9 Daseh Hidayat A7 0,28 10 Laisa Nurin Mentari A1 0,12
Data  pada  Tabel  4.12  merupakan  hasil  akhir  dan ranking dari setiap kriteria yang merupakan penerapan rumus berikut:

## Vi = D- / (D+ + D-)
Hasil  akhir  dari  setiap  kriteria  menyimpulan rangking level kompetensi pengajar yang paling tinggi dan  berturut-turut  ke  bawahnya  adalah  pengajar  atas nama  Henry  Saptono,  Sirojul  Munir,  Nasrul  dan seterusnya.

## 4.3 Perbandingan Uji Analisis Metode SAW dan TOPSIS
Berikut  ini  adalah  perbandingan  hasil  uji  analisis metode  SAW  dan  TOPSIS  yang  telah    penulis  uji sebelumnya yang disajikan pada Tabel 4.13 :

## Tabel 4.13 : Perbandingan Metode SAW dan TOPSIS
Ranking SAW TOPSIS Prosentase Akurasi Nama Pengajar Nama Pengajar 1 Henry Henry 100 2 Sirojul Munir Sirojul Munir 3 Nasrul Nasrul 4 Edo Riansyah Hafidz
Ranking SAW TOPSIS Prosentase Akurasi Nama Pengajar Nama Pengajar 5 Hafidz Edo Riansyah
6 Sugandi Sugandi 60 7 Ilham Yuliadi 8 Yuliadi Ilham 9 Daseh Hidayat Daseh Hidayat 10 Laisa Laisa
Tabel  4.13  menunjukan  perbandingan  antara metode Simple Additive Weighting (SAW) dan metode Technique For Order By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS).  Perbandingan  peringkat  lima  teratas mendapatkan  hasil  100%  kesamaan  keduanya. Sedangkan  untuk  peringkat  lima  ke  bawah,  hasil perbandingan  menunjukan  hasil  60%  kesamaan. Dengan  demikian  hasil  analisis  metode  SAW  dan TOPSIS memiliki hasil yang tidak jauh berbeda.

## 4.4 Pendapat Pakar
Penulis dalam hal ini meminta pendapat para pakar dari  pejabat  NF  COMPUTER,  yang expert untuk menilai level kompetensi pengajar. Untuk mempermudah perhitungan, pengajar yang mendapatkan  peringkat  pertama  mendapat  nilai  10, peringkat kedua mendapat nilai 9, peringkat ketiga dan seterusnya  mendapatkan  nilai  minus  satu  dari  nilai pengajar peringkat di atasnya.
Dari  penilaian  para  pakar,  dapat  dirangkum  hasil penilaian para pakar dengan menjumlah poin masing- masing  pengajar  dari  seluruh  penilaian  ketiga  pakar dengan data sebagai berikut:

## Tabel 4.14 : Kesimpulan Penilaian Para Pakar
Ranking Alternatif Pengajar Total 1 A10 Sirojul Munir 29 2 A6 Henry Saptono 28 3 A4 Nasrul 24 4 A9 Edo Riansyah 20 5 A5 Hafidz At-Tamim 18 6 A2 Sugandi 16 7 A8 Achmad Ilham 11 8 A3 Yuliadi 10 9 A7 Daseh Hidayat 6 10 A1 Laisa Nurin Mentari 3
e-ISSN 2460-7908                                                                                                            Vol. 5, No. 2, Desember 2019
Pada  Tabel  4.14  menunjukkan  hasil  kesimpulan penilaian  ketiga  pakar,  peringkat  pertama  Bapak Sirojul Munir, peringkat kedua Bapak Henry Saptono dan  seterusnya.  Dari  hasil  kesimpulan  ini  kemudian dibandingan dengan hasil perhitungan dengan metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan  metode Technique For Order By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS).

## 4.5 Perbandingan Hasil Uji Metode TOPSIS dan Para Pakar
Dari  hasil  uji  analisis  metode Technique  For Order  By  Similarity  To  Ideal  Solution (TOPSIS) sebelumnya,  penulis  bandingkan  dengan  hasil penilaian  para  pakar  dengan  hasil  perbandingan sebagai berikut:

## Tabel 4.15 : Perbandingan Hasil Uji Metode TOPSIS dengan Pakar
Ranking TOPSIS Pakar Prosentase Akurasi Nama Pengajar Nama Pengajar 1 Henry Sirojul Munir 80 2 Sirojul Munir Henry 3 Nasrul Nasrul 4 Edo Riansyah Edo Riansyah 5 Hafidz Hafidz
6 Sugandi Sugandi 60 7 Yuliadi Ilham 8 Ilham Yuliadi 9 Daseh Hidayat Daseh Hidayat 10 Laisa Laisa
Tabel  4.15  menunjukkan  hasil  perbandingan antara hasil uji metode TOPSIS dengan hasil penilaian para  pakar.  Perbandingan  peringkat  lima  teratas mendapatkan hasil 80% akurasi kesamaan  peringkat. Sedangkan  untuk  peringkat  lima  ke  bawah,  hasil perbandingan  menunjukan hasil 60% akurasi kesamaan peringkat.

## 4.6 Perbandingan Hasil Uji Metode SAW dan Para Pakar
Dari  hasil  uji  analisis  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  sebelumnya,  penulis  bandingkan dengan  hasil  penilaian  para  pakar  dengan  hasil perbandingan sebagai berikut:
Tabel 4.16 : Perbandingan Hasil Uji Metode SAW dengan
Pakar Ranking SAW Pakar Prosentase Akurasi Nama Pengajar Nama Pengajar 1 Henry Saptono Sirojul Munir 80 2 Sirojul Munir Henry Saptono 3 Nasrul Nasrul 4 Edo Riansyah Hafidz 5 Hafidz Edo Riansyah 6 Sugandi Sugandi 100 7 Achmad Ilham Achmad Ilham 8 Yuliadi Yuliadi 9 Daseh Hidayat Daseh Hidayat 10 Laisa Laisa
Tabel  4.16  menunjukkan  hasil  perbandingan antara  hasil  uji  metode  SAW  dengan  hasil  penilian para  pakar.  Perbandingan  peringkat  lima  teratas mendapatkan  hasil  80%  akurasi  kesamaan  rangking. Sedangkan  untuk  peringkat  lima  ke  bawah,  hasil perbandingan  menunjukan  hasil  100%  akurasi kesamaan peringkat.

## 4.7 Kesimpulan
Dari  hasil  perbandingan  hasil  uji  metode  SAW, TOPSIS  dan  penilaian  para  pakar,  maka  dapat disimpulkan sebagai berikut:
1. Perbandingan  hasil  uji  metode  TOPSIS  dengan pendapat pakar:
a. Peringkat lima teratas 80 % kesamaan hasil.
b. Peringkat  lima  terbawah  60  %  kesamaan hasil.
2. Perbandingan  hasil  uji  metode  SAW  dengan pendapat pakar:
a. Peringkat lima teratas 80 % kesamaan hasil.
b. Peringkat  lima  terbawah  100  %  kesamaan hasil.
Dengan  hasil  kesimpulan  di  atas,  maka  penulis dengan ini memilih metode Simple Additive Weighting (SAW)  daripada  metode Technique  For  Order  By Similarity  To  Ideal  Solution (TOPSIS)  untuk menentukan level kompetensi pengajar NF COMPUTER,  karena  metode  SAW    mendapatkan hasil  yang  lebih  baik  daripada  metode  TOPSIS.
e-ISSN 2460-7908                                                                                                            Vol. 5, No. 2, Desember 2019
Selanjutnya  metode  SAW  ini  akan  diterapkan  ke perancangan  sistem Competency  Mapping  System pada NF COMPUTER.

## 4.8 Perancangan Sistem
Dalam perancangan sistem ini penulis menggunakan metode pengembangan software dengan  metodologi Unified  Process .  Sifatnya  yang iteratif dan bertahap membuat metode ini dipilih oleh penulis,  karena  melakukan  perbaikan  berulang-ulang sampai sesuai kebutuhan user .

## 4.8.1 Use Case Diagram
Gambar  4.1  menjelaskan  tentang use  case diagram pemetaan kompetensi pengajar yang berhasil dikumpulkan  berdasarkan user  requirement yang sudah dibuat sebelumnya.
Gambar 4.1 : Use Case Diagram
Dari  diagram use  case pada  Gambar  4.1  dapat dijelaskan  bahwa  untuk  memasuki  halaman  aplikasi, user harus login terlebih dahulu dengan account user yang  telah  terdaftar  di  sistem. User admin  dapat mengelola user dan  hak  akses user . User manajer dapat  mengelola  kriteria  penilaian,  kriteria point , melakukan  penilaian level pengajar  dan  melihat laporan dalam bentuk PDF dan Ms. Excel . Untuk user staff bertugas untuk mengelola master data yaitu data kategori pengajar dan data pengajar.

## 4.8.2 Class Diagram
Class  diagram juga  merupakan  bagian  dari domain  model ,  hanya  saja  pada class  diagram ini dilengkapi dengan operasi-operasi standar yang akan
dilakukan  pada  tiap  objek.  Berikut  ini  adalah  bentuk dari class diagram competency mapping system :

## Gambar 4.2 : Class Diagram
Pada  Gambar  4.2  dapat  dijelaskan  class  diagram sistem  yang  akan  dibangun.  Masing-masing  objek memiliki operasi-operasi umum untuk mengelola data di antaranya adalah:
1. Operasi create() berfungsi untuk menginput data.
2. Operasi view(id) berfungsi  untuk  menampilkan satu baris data.
3. Operasi update(id) berfungsi  untuk  mengubah satu baris data.
4. Operasi delete(id) berfungsi  untuk  menghapus
data.

## 4.8.3 Activity Diagram
Diagram  ini  menggambarkan  tentang  aktifitas yang terjadi pada sistem. Dari pertama sampai akhir, diagram  ini  menunjukkan  langkah  -  langkah  dalam proses  kerja  sistem  yang  dibuat.  Fungsi  dari activity diagram diantaranya  menggambarkan proses  bisnis dan urutan aktivitas dalam sebuah proses, memperlihatkan  urutan  aktifitas  proses  pada  sistem. Activity  diagram dibuat  berdasarkan  sebuah  atau beberapa use case diagram . Berikut ini contoh activity diagram utama  dari  bisnis  proses competency mapping  system yaitu  penilaian  level  kompetensi pengajar.
Gambar 4.3 merupakan activity diagram penilaian level  kompetensi  pengajar  yang  menggambarkan langkah-langkah  proses  kerja  sistem  untuk  menilai level  kompetensi  seorang  pengajar,mulai  dari pengisian  kriteria-kriteria  point  untuk  menentukan level  kompetensi  pengajar,  lalu  memproses  datanya dengan  metode Simple  Additive  Weigthing hingga mendapatkan hasil level kompetensi pengajar. Untuk activity  diagram lainnya,  penulis  lampiran  pada lampiran kedua.

## Gambar 4.3 : Activity Diagram Penilaian

## 4.9 Implementasi Sistem
Pada tahap implementasi ini mulai memasuki fase utamanya adalah proses implementasi dan pengujian. Implementasi  yang  di  maksud  adalah  dilakukannya proses  pembuatan  kode  program  untuk  mewujudkan desain  yang  telah  dibuat  sebelumnya . Berikut  ini implementasi  antar  muka  dari  aplikasi  yang  sudah dibuat :

## 4.9.1 Halaman Home Aplikasi
Gambar  4.4  merupakan  halaman home aplikasi dengan  adanya  logo  NF  COMPUTER  dan  tema aplikasi. Ketika user belum login , menu utama hanya home, about dan login.

## 4.9.2 Halaman Data Pengajar
Gambar  4.5  merupakan  halaman  data  detil pengajar. Di halaman ini user dapat melihat data detil pengajar . Pada halaman ini dilengkapi fitur unduh file curiculum vitae pengajar.
Gambar 4.5: User Interface Data Detil Pengajar

## 4.9.3 Halaman Kelola Bobot Kriteria Penilaian

## Gambar 4.6: User Interface Kelola Poin Kriteria Penilaian
Gambar  4.6  merupakan  halaman  kelola  kriteria untuk  menentukan  leveling  seorang  pengajar.  Di halaman  ini  ditentukan  besarnya  bobot  dari  masing- masing kriteria oleh user manajer.

## 4.9.4 Halaman Kelola Poin Kriteria Penilaian

## Gambar 4.7: User Interface Kelola Kriteria
Gambar 4.7 merupakan halaman kelola poin-poin dari  masing-masing  kriteria  yang  sudah  ditentukan sebelumnya  untuk  menentukan  leveling  seorang pengajar.  Di  halaman  ini  ditentukan  besarnya  poin- poin dari masing-masing kriteria oleh user manajer.
Gambar 4.4: User Interface Halaman Home

## 4.9.5 Halaman Form Input  Penilaian Pengajar
Gambar 4.8 : User Interface Input Penilaian
Gambar  4.8  merupakan  halaman form  input penilaian pengajar. Di halaman ini akan dinilai semua kriteria oleh user manajer.

## 4.9.6 Halaman Hasil Penilaian Pengajar

## Gambar 4.9 : Hasil Input Penilaian
Gambar 4.9 merupakan halaman hasil input form penilaian  pengajar  dari  semua  kriteria-kriteria  yang ditentukan  sebelumnya.  Di  halaman  ini  akan  terlihat poin-poin yang didapat oleh seorang pengajar.

## 4.9.7 Hasil Akhir
Pada  Gambar  4.10  merupakan  halaman  hasil akhir dari semua perhitungan kriteria dan bobot yang telah  ditentukan  oleh  manajemen  NF  COMPUTER untuk menentukan level kompetensi seorang pengajar dari  hasil  akhir  perhitungan  sistem  hasil  sama  persis dengan  perhitungan  manual  rumus  metode Simple Additive  Weighting .  Dengan  demikian  perancangan Competency  Mapping  System dengan  metode Simple Additive Weighting dapat diterapkan dengan baik dan dapat  menentukan  level  kompetensi  pengajar  NF COMPUTER dengan tepat.

## 4.10 Pengujian Sistem

## Gambar 4.10 : Hasil Akhir
Tahapan selanjutnya penulis, melakukan tahapan pengujian  validasi  aplikasi  untuk  memastikan perangkat lunak yang dibuat sesuai dengan kebutuhan yang diharapkan. Hal ini juga untuk menguji hipotesis pada penelitian ini. Berikut ini adalah keterangan dan penilaian kuisioner User Acceptance Test (UAT) yang diisi  oleh  lima  orang  responden  yang  merupakan pengguna  aplikasi  ini,  dengan  keterangan  dan penilaian kuisioner sebagai berikut :
Tabel 4.17 : Pilihan Jawaban Jawaban Keterangan A Sangat Mudah/Bagus/Sesuai/Jelas B Mudah/Bagus/Sesuai/Jelas C Netral D Sulit/Tidak Bagus/Tidak Sesuai/Tidak Jelas E Sangat Sulit/Jelek/Tidak Sesuai/Tidak Jelas
Tabel 4.17 merupakan pilihan jawaban kuisioner UAT,  mulai  pilihan  jawaban  A  yang  berarti  sangat mudah/bagus/sesuai/jelas dan seterusnya, yang nantinya  disesuaikan  dengan  pertanyaan  yang diajukan kepada responden.
Tabel 4.18:Bobot Nilai Jawaban Bobot Jawaban Keterangan 5 A Sangat Mudah/Bagus/Sesuai/Jelas 4 B Mudah/Bagus/Sesuai/Jelas 3 C Netral 2 D Sulit/Tidak Bagus/Tidak Sesuai/Tidak Jelas 1 E Sangat Sulit/Jelek/Tidak Sesuai/Tidak Jelas
Tabel  4.18  merupakan  nilai  bobot  dari  pilihan jawaban  kuisioner  UAT,  mulai  pilihan  jawaban  A yang bernilai bobot 5, jawaban B yang bernilai bobot 4 dan seterusnya sesuai Tabel 4.18 di atas.
e-ISSN 2460-7908                                                                                                            Vol. 5, No. 2, Desember 2019
Tabel 4.19: Nilai Presentase Rentang Nilai Keterangan 91-100 Sangat Baik 81-90 Baik 71-80 Cukup Baik 61-70 Sedang 51-60 Kurang
Tabel 4.19 merupakan nilai presentase dari hasil akhir  penilaian  kuisioner  UAT  dari  responden.  Dari nilai  inilah  akan  diketahui  hasil  pengujian  akhir aplikasi apakah aplikasi ini baik atau tidak tergantung nilai akhir yang didapat.
Dari hasil kesimpulan pengujian UAT yang telah dilakukan  ,  hasil  rata-rata  bobot  yang  didapat  adalah 81%. Maka dapat disimpulkan bahwa hasil pengujian sistem  dengan  UAT  ini  hasilnya  adalah  baik.Secara fungsional  sistem  ini  dapat  diterima  oleh  pengguna dan  dapat  memberikan  solusi  bagi  NF  COMPUTER untuk menentukan level pengajar dengan tepat.

## 5 Kesimpulan dan Saran

## 5.1 Kesimpulan
Pada  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat disimpulkan  bahwa  kinerja  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  adalah  baik  untuk  menentukan level kompetensi  pengajar  dengan  tepat  dan  dapat diaplikasikan ke dalam sebuah sistem informasi pada NF  COMPUTER.  Hal  ini  telah  dibuktikan  pada perbandingan  dua  metode  yang  termasuk  ke  dalam kategori Multiple Attribute Decision Making (MADM) yaitu perbandingan metode Simple Additive Weighting (SAW)  dan  metode Tecnique  for  Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS) yang dibandingkan dengan pendapat para pakar. Hasil perbandingan  tersebut  menghasilkan  metode  SAW lebih  baik  daripada  metode  TOPSIS,  karena  metode TOPSIS menghasilkan 80% sama pada lima peringkat teratas  dari  pendapat  sistem  pakar  dan  hanya  60% sama  pada  lima  peringkat  terbawah  dari  pendapat sistem pakar. Sedang hasil perbandingan metode SAW 80%  sama  pada  lima  peringkat  teratas  dari  pendapat sistem  pakar  dan  100%  sama  pada  lima  peringkat terbawah  dari  pendapat  sistem  pakar.  Setelah  itu metode  terbaik  yaitu  metode  SAW  dirancang  dan dibangun  pada  sebuah  sistem  informasi  yang kemudian  diuji  validitas  fungsionalitas  sistemnya dengan  menggunakan User  Acceptance  Test (UAT) dengan hasil uji 81%, dengan demikian kinerja sistem tersebut adalah baik.

## 5.2 Saran
Penulis  dalam  menentukan level kompetensi pengajar  melakukan  pendekatkan  sistem  pendukung keputusan dengan metode Multiple Attribute Decision Making (MADM)  merupakan  metode  pengambilan keputusan  dengan  banyaknya  alternatif  berdasarkan beberapa  kriteria  yang  telah  ditentukan.  Dalam penelitian  ini,  penulis  hanya  membandingkan  dua metode  yang  termasuk  dalam  kategori Multiple Attribute  Decision  Making (MADM),  yaitu Simple Additive Weighting (SAW) dan metode Tecnique for Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution (TOPSIS).  Oleh  karena  itu  untuk  penelitian selanjutnya,  penulis  menyarankan  membandingkan dengan  kategori  metode  MADM  lainnya  seperti Weighted Product (WP), Analytic Hierarchy Process (AHP) dan ELECTRE untuk mendapatkan hasil yang lebih  tepat.

## Daftar Pustaka
[1] Poerwadarminta, Kamus Besar Bahasa Indonesia . Bandung: Hasta, 1999.
[2] S. Sagala, Kemampuan Professional Guru dan Tenaga  Kependidikan .  Bandung:  Alfabeta,
2009.
[3] Uno, Model  Pembelajaran  Menciptakan Proses  Belajar  Mengajar  yang  Kreatif  dan
Efektif . Jakarta: Bumi Aksara, 2007. [4] Palan, Teknis Mengimplementasikan Manajemen SDM Berbasis Kompetensi untuk Meningkatkan Daya Saing Organisasi .
Jakarta: PPM, 2007. [5] Mulyasa, Implementasi  Kurikulum  2004 Panduan Pembelajaran  KBK .  Remaja  Rosda Karya, 2004.
[6] Z.  Asril, Microteaching .  Jakarta:  Rajawali
Pers, 2010.
[7] Trianto, Yuridis  Hak  Serta  Kewajiban Pendidik  Menurut  Uu  Guru  Dan  Dosen . Jakarta: Prestasi Pustaka, 2006.
[8] W.  Kusumadewi,  Hartati,  Harjoko, Fuzzy Multi  Attribute  Decision  Making  (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[9] P.  S.  Hasugian,  H.  D.  Hutahaean,  and  H.  T. Sihotang,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Guru Wali Kelas Pada SMP Negeri 19  Medan  Dengan  Menggunakan  Metode Simple  Additive  Weighting ” J.  Inform.  Pelita Nusant. , vol. 2, no. 1, pp. 32–39, 2017.
[10] Moleng, Metode Penelitian Kualitatif .
Bandung: Remaja Rosdakarya, 2002.