## Penggunaan Metode Techique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) untuk Evaluasi Kinerja Dosen oleh Mahasiswa (Studi Kasus: STMIK Lombok)
Sofiansyah Fadli 1*) , Mohammad Taufan Asri Zaen 2
1 Teknik Informatika, STMIK Lombok
2 Sistem Informasi, STMIK Lombok email: 1 sofiansyah182@gmail.com , 2 opanzain@gmail.com
Abstrak − Secara  umum  kegiatan  evaluasi  kinerja  dosen  merupakan  rutinitas  suatu  perguruan  tinggi  dalam  meningkatkan kualitas  internal  secara  berkelanjutan  serta  peningkatan  status  akreditasi.  Secara  khusus  kegiatan  evaluasi  kinerja  dosen diSTMIK  Lombok  di  laksanakan  setiap  periode  yaitu  setiap  akhir  semester,  proses  penilaian  yang  di  lakukan  meliputi penilaian  dosen  oleh  mahasiswa.  Hasil  dari  penilaian  kinerja  ini  akan  menjadi  bahan  evaluasi  guna  meningkatkan  kinerja dan setiap dosen yang terpilih sebagai dosen dengan kinerja terbaik akan diberikan penghargaan. Untuk membantu proses penilaian dibutuhkan sistem yang mampu mendukung keputusan penilaian kinerja dosen. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk  mengevalusi  kinerja  Dosen  oleh  Mahasiswa  diSTMIK  Lombok.  Proses  pengambilan  keputusan  ini  dibantu  oleh sebuah  sistem  pendukung  keputusan  yang  terkomputerisasi  diharapkan subjektifitas  dalam  pengambilan  keputusan  dapat diminimalisir. Sistem pendukung keputusan dapat digunakan sebagai alat bantu untuk mengevaluasi kinerja dosen, sehingga diharapkan  dapat  membantu  pihak  pengambil  kebijakan  dapat  melakukan  pengambilan  keputusan,  untuk  mendapatkan informasi yang objektif tentang kinerja dosen berdasarkan kriteria-kriteria yang telah ditentukan Kata Kunci  Evaluasi Kinerja Dosen, Metode TOPSIS, Sistem Pendukung Keputusan.
Abstract − In general the lecturers performance evaluation is a routinity of a College institute for improving internal quality on an ongoing basis as well as the improvement of the status of accreditation. Performance evaluation activities specifically lecturer  at    STMIK  Lombok  funded  on  each  period,  that  is  the end  of  each  semester,  the  lecturers  assessment  process performed by the students. The results of this performance assessment will be use to improve the performance of evaluation material and any lecturer who was elected as a lecturer with the best performance will be given the award. To assist in the assessment  process,  a  system  that  capable to  support  the  decision  of  the  performance assessment  of  lecturers  needed. The purpose  of  this  research  is  to  evaluate  the  performance  of  Lecturers  by  students  at  STMIK Lombok. The  decision-making process  aided  by  a  computerized  decision  support  system  in  expectation  that  subjectivity  in  decision-making  can  be minimised. Decision support systems can be used as a tool for evaluating the performance of the lecturers, so hopefully it can help the policy makers in decision-making, to get objective information about the performance of lecturers based on specified criteria.
Keywords: Decision support systems, Performance Evaluation Of lecturers, TOPSIS Method.

## I. PENDAHULUAN
STMIK  Lombok  sebagai  Lembaga  Perguruan  Tinggi Swasta  yang  relatif  muda  dalam  suasana  dinamika perubahan yang  cepat, kurun  perencanaan  lebih difokuskan kepada upaya-upaya melengkapi dan mengadakan  berbagai  prasarana dan  sarana  pokok  serta kelengkapan lainnya sebagaimana layaknya suatu perguruan  tinggi.  Secara  umum  kegiatan  evaluasi  kinerja dosen  merupakan  rutinitas  suatu  perguruan  tinggi  dalam meningkatkan  kualitas  internal  secara  berkelanjutan  serta peningkatan  status  akreditasi.  Secara  khusus  kegiatan evaluasi  kinerja  dosen  diSTMIK  Lombok  di  laksanakan setiap  periode  yaitu  setiap  akhir  semester  (ganjil-genap) dimana  proses  penilaian  yang  di  lakukan  meliputi penilaian dosen oleh mahasiswa.
Proses  evaluasi  secara  berkala  tersebut  dilakukan setiap akhir semester dan dilakukan secara kualitatif tanpa adanya  perhitungan  yang  baku  sehingga  hasil  evaluasi dinilai  kurang  akurat  dengan  selisih  rentang  data  yang kecil.  Untuk  mengatasi  permasalahan  tersebut,  maka
dibutuhkan  sebuah  metode  pendukung  keputusan  dengan dasar  pembobotan  tiap  kriteria  dan  hasil  akhir  berupa ranking untuk setiap alternatif yang dinilai.
Hasil  dari  penilaian  kinerja  ini  akan  menjadi  bahan evaluasi guna meningkatkan kinerja dan setiap dosen yang terpilih sebagai  dosen  dengan  kinerja  terbaik  akan diberikan penghargaan. Untuk membantu proses penilaian dibutuhkan  sistem  yang  mampu  mendukung  keputusan penilaian kinerja dosen. Perkembangan teknologi informasi  sekarang  ini  berkembang  dengan  begitu pesatnya,  sehingga  informasi  dapat  diperoleh  dengan mudah,  salah  satunya  adalah  informasi  pendukung keputusan.  Pengambilan  keputusan  merupakan  aktivitas utama  manajemen  yang  sangat  menentukan  keberadaan suatu organisasi. Sejalan dengan perkembangan teknologi informasi, dikembangkanlah  berbagai  sistem  pembantu manajemen  di  antaranya SPK  yang  berbasis  komputer (Computer  Based  Decision  Support  System)  yang dirancang  untuk  meningkatkan  efektifitas  pengambil keputusan dalam memecahkan masalah yang bersifat semi terstruktur atau tidak terstruktur.
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Sistem  Pendukung  Keputusan (SPK)  merupakan bagian  dari  sistem  informasi  terkomputerisasi  yang mendukung  kegiatan  pengambilan  keputusan  [1].  SPK yang  dibuat  pada  kasus evaluasi  kinerja  dosen  oleh mahasiswa ini  menggunakan  metode Techique  for  Order Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution  (TOPSIS), dengan penggunaan metode  ini  akan  didapatkan  hasil yang  tepat  dan  akurat  dalam  melakukan  penyeleksian. TOPSIS  merupakan  teknik  yang  sederhana  dan  berguna untuk  menentukan  sejumlah  alternatif yang  mungkin sesuai dengan kedekatan dengan solusi ideal [2]. TOPSIS menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  yang  terpilih  tidak hanya mempunyai jarak terpendek dari solusi ideal positif, namun  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal negatif.  Ada  dua  jenis  kriteria  yang  digunakan,  pertama kriteria  manfaat  merupakan  kriteria  dimana  ketika  nilai kriteria tersebut semakin besar maka semakin layak untuk dipilih.  Sedangkan  kedua  kriteria  biaya  merupakan kebalikan  dari kriteria  manfaat,  semakin  kecil  nilai  dari kriteria  tersebut  maka  akan  semakin  layak  untuk  dipilih. Konsep  ini  banyak  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah keputusan secara praktis.
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengevalusi kinerja dosen oleh mahasiswa diSTMIK  Lombok.  Proses pengambilan  keputusan  ini  dibantu  oleh  sebuah  sistem pendukung keputusan yang terkomputerisasi dan diharapkan  subjektifitas  dalam  pengambilan  keputusan dapat  diminimalisir  dan  dapat  melaksanakan  serta menerapkan  seluruh  kriteria-kriteria  kompetensi  untuk dosen.  Sistem  pendukung  keputusan  dapat  digunakan sebagai  alat  bantu  untuk  mengevaluasi  kinerja  dosen, sehingga  diharapkan  dapat  membantu  pihak  pengambil kebijakan dapat melakukan pengambilan keputusan, untuk mendapatkan  informasi  yang  objektif tentang  kinerja dosen  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang  telah  ditentukan, hasil  evaluasi  yang  didapat  digunakan  untuk  menentukan pembinaan  yang  akan  dilakukan  untuk  meningkatkan kualitas kinerja para dosen.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
Beberapa  Penelitian  yang  telah  dilakukan  dalam
kepada  personalia  dalam  mengambil  keputusan,  terkait kelanjutan kontrak kerja karyawan yang dinilai [3].
Metode  AHP  juga  digunakan  untuk  membangun sistem  pendukung  keputusan  penilaian  kinerja  guru  yang menghasilkan  keputusan  berupa  penilaian kinerja  guru, sistem  pendukung  keputusan  ini  dibangun  dengan melakukan  penambahan  kriteria-kriteria  sehingga  mampu mengurangi  tingkat  subjektifitas  dan  berdampak  pada hasil penilaian kinerja guru menjadi lebih akurat dan tepat [4]. Penelitian  lain  yang  berjudul  Sistem  Pendukung Keputusan  Evaluasi  Kinerja  Kepala  Sekolah  SMA/SMK Kabupaten Lombok Tengah NTB, menghasilkan Penelitian  ini  telah  berhasil  membuat  Sistem  Pendukung Keputusan  Evaluasi  Kinerja  Kepala  Sekolah  dengan menggabungkan antara metode AHP dan TOPSIS dengan hasil akhir perankingan yang bisa dijadikan alternatif bagi dinas  terkait  untuk  membantu  dan  mempermudah  dalam proses  pengambilan  keputusan.  Dengan  menerapkan metode  AHP  dan  TOPSIS  proses  penilaian  evaluasi kinerja  kepala  sekolah  lebih  efisien sehingga  pihak  dari dinas  terkait  lebih  cepat  memilih  kepala  sekolah  yang akan diberi tugas atau jabatan dari banyak kepala sekolah yang  berprestasi [5]. Perbedaan  penelitian  ini  dengan  ke penelitian  di  atas  adalah  penggunaan  metode  TOPSIS dalam  mengevaluasi  kinerja  dosen,  selain  itu  proses penilain  kinerja  dosen  dilakukan  oleh  mahasiswa  pada stiap akhir semester (ganjil-genap).

## III. METODE PENELITIAN
A. Pengumpulan Data
Untuk mendapatkan data yang benar dan meyakinkan, peneliti  melakukan  beberapa  teknik pengumpulan  data sebagai  berikut:  Wawancara  secara  langsung  dengan pihak-pihak  yang  terkait  dengan  proses  evaluasi  kinerja dosen,  seperti  pembuat  kebijakan,  bagian  akademik  dan beberapa dosen serta mahasiswa diSTMIK Lombok.
Melakukan  pengamatan  langsung  pada  objek  yang akan  diteliti  untuk  mendapatkan  gambaran  yanng  tepat mengenai objek peneliti. Penelitian kepustakaan pengumpulan data dan informasi yang diperlukan/peroleh melalui  catatan-catatan  tertulis  lainnya  dengan  membaca dan  mengumpulkan  buku-buku,  karya  ilmiah,  makalah yang memiliki relevansi dengan masalah yang diteliti.

## B. Metode Pengembangan Sistem
Metode  penelitian  yang  digunakan  adalah  metode SDLC  (System  Development  Life  Cycle).  SDLC  adalah proses  mengembangkan  atau  mengubah  suatu  sistem perangkat lunak  dengan  menggunakan  model-model  dan metodologi yang digunakan orang untuk mengembangkan sistem-sistem  perangkat  lunak  [6].  SDLC  terdiri  dari empat  langkah  kunci  yaitu,  perencanaan  dan  seleksi, analisis, desain, implementasi dan operasional [7].
Pada tahap perencanaan proses yang dilakukan adalah mencari data atau melakukan proses information gathering kepada  para  pengguna  seperti  melakukan  observasi  pada saat proses pengisian kuesioner dan melakukan wawancara  pada  tim evaluasi. Sistem  tersebut  memiliki kelemahan  yaitu  tidak  multi  user  karena  tidak  memiliki database yang di desain secara client server sehingga bisa digunakan secara bersamaan. Oleh karena itu
melakukan  evaluasi  kinerja  diantaranya:  Evaluasi  kinerja dosen menggunakan metode fuzzy multi-attribute decision making  (FMADM)  dengan  pengembangan  (studi  kasus: universitas  muhammadiyah  ponorogo)  menghasilkan Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making  (Fuzzy-MADM) dengan pengembangan merupakan salah satu metoda yang dapat  digunakan  untuk  mengevaluasi  kinerja  dosen dengan cara mencari nilai total integralnya  yang nantinya akan  menghasilkan  alternatif  yang  optimal  dengan  cara melihat  perangkingan.  Penilaian  kinerja  ini  berdasarkan pendapat  dari  teman  sejawat,  mahasiswa,  atasan,  dan  diri sendiri sehingga diharapkan hasil yang didapat mengakomodasi  pendapat  dari  semua  kalangan  dan  akan memberikan hasil yang adil. Penelitian lain menggunakan metode  TOPSIS  untuk  membantu  koordinator  dan personalia  dalam  menilai  dan  mengevaluasi  kinerja karyawan  tiap  tahun  pada  satu  bulan  sebelum  kontrak kerja  karyawan  yang  bersangkutan  berakhir  serta  hasil dari  sistem  ini  membantu  memberikan  alternatif  terbaik
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
dikembangkan  sistem  menggunakan  aplikasi  yang berbasis  website dan  perhitungan  menggunakan  metode TOPSIS yang memiliki bebrapa prioritas kriteria sehingga hasilnya  lebih  akurat  dibandingkan  dengan  perhitungan pada sistem lama.
C. Konsep Teori
Dalam  suatu  perguruan  tinggi,  keberadaan  dosen merupakan  salah  satu  faktor  yang  dianggap  mutlak adanya.  Dosen merupakan  penunjang  utama  yang berinteraksi  langsung  dengan  mahasiswa.  Seorang  dosen dianggap  berkualitas  apabila  dia  berhasil  dalam  kegiatan belajar  mengajar.  Keberhasilan  biasanya  diukur  dari tingkat  keberhasilan  dosen  dalam  mengajar,  tingkat kedisiplinan  dalam  mengajar,  kemampuan  berinteraksi dengan  mahasiswa  serta  masih  banyak  faktor  lainnya sebagai  pendukung  Sebuah  penilaian  kinerja  harus didasari  dengan  pemilihan  kriteria  penilaian  yang  tepat serta  adanya  penentuan  nilai  standar  dari  masing-masing kriteria  tersebut.  Selain  itu  dosen  sebagai  pihak  yang dinilai seharusnya dapat mengetahui kriteria apa saja yang digunakan  dalam  melakukan  penilaian  kinerja.  Hal  itu perlu agar penilaian kinerja dapat dipandang menjadi lebih objektif bagi pihak yang dinilai [8].
Definisi umum sistem pendukung keputusan menurut [8],  sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sebuah sistem yang menyediakan kemampuan dalam penyelesaian masalah dan komunikasi untuk permasalaahn yang bersifat semi terstruktur. Sementara itu definisi khusus sistem pendukung keputusan menurut [9], sistem pendukung keputusan adalah sistem yang memiliki kemampuan  dalam  mendukung  analisis  data  dan pemodelan keputusan dengan beriorentasi pada perencanaan  masa  depan  dan  digunakan  dalam  jangka waktu yang tak tentu.
Metode Technique for Order Preference by Similarity to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  adalah  metode  yang didasarkan  pada  konsep  dimana  alternatif  terpilih  yang terbaik  tidak  hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi ideal  positif,  namun  juga  memiliki  jarak terpanjang  dari solusi  ideal  negatif.  Alasan  penggunaan  metode  TOPSIS ini  karena  menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  yang dipilih tidak hanya mempunyai jarak terpendek dari solusi ideal  positif  namun  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari solusi  ideal  negatif,  selain  itu  metode  TOPSIS  juga banyak digunakan untuk menyelesaikan masalah keputusan  secara  praktis  serta  konsepnya  sederhana, mudah  dipahami,  komputasinya  efisien  dan  memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dari alternatif- alternatif keputusan  kedalam  bentuk  matematis  yang sederhana [10].
TOPSIS  didasarkan  pada  konsep  dimana  alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari  solusi  ideal  positif,  tetapi  juga  memiliki  jarak terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif  (Hwang,  1981) (Zeleny,  1982).  Konsep  ini  banyak  digunakan  pada beberapa  model  MADM  karena  konsepnya  sederhana danmudah  dipahami,  komputasinya  efisien,  dan  memiliki kemampuan  untuk  mengukur  kinerja  alternatif  dari alternatif-alternatif  keputusan  dalam  bentuk matematis yang sederhana [10].
Secara umum, Langkah-langkah penyelesaian masalah MADM dengan TOPSIS:
a. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi
b. Membuat  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi terbobot
c. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  &  matriks solusi ideal negatif
d. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif dengan  matriks  solusi  ideal  positif  &  matrikssolusi ideal negatif
e. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif. TOPSIS membutuhkan rating kinerja setiap alternatif A i pada setiap kriteria C j yang ternormalisasi, yaitu:
(1)
; dengan  i=1,2,..., m; dan j=1,2,...,n.
Solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal negatif  dapat  ditentukan  berdasarkan  rating  bobot ternormalisasi (Y ji ) sebagai:
;  dengan    i=1,2,...,  m;  dan j=1,2,...,n. (2) (3) (4) dengan jika j adalah atribut keuntungan (5) jika j adalah atribut biaya
jika j adalah atribut keuntungan
(6) jika j adalah atribut biaya j=1,2,...,n
Jarak  antara  alternatif  A i dengan  solusi  ideal  positif dirumuskan sebagai:
i=1,2,...,m. (7)
Jarak  antara  alternatif  A i dengan  solusi  ideal  negatif dirumuskan sebagai:
j=1,2,...,m. (8)
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V i )  diberikan sebagai berikut:
j=1,2,...,m. (9)
Nilai V i yang lebih besar menunjukan bahwa alternatif A i lebih dipilih.
Adapun kriteria-kriteria yang digunakan mahasiswa dalam menilai kinerja dosen sebagai berikut:
Tabel 1. Kriteria-kriteria yang digunakan Kode Kriteria Kriteria C1 Apakah  dosen  menguasai  materi  yang diajarkan pada saat kuliah berlangsung C2 Apakah contoh-contoh yang diberikan dosen sesuai dengan materi kuliah
Vol. 01, No.01, Juni 2018
dikembangkan  sistem  menggunakan  aplikasi  yang berbasis  website dan  perhitungan  menggunakan  metode TOPSIS yang memiliki bebrapa prioritas kriteria sehingga hasilnya  lebih  akurat  dibandingkan  dengan  perhitungan pada sistem lama.
C. Konsep Teori
Dalam  suatu  perguruan  tinggi,  keberadaan  dosen merupakan  salah  satu  faktor  yang  dianggap  mutlak adanya.  Dosen merupakan  penunjang  utama  yang berinteraksi  langsung  dengan  mahasiswa.  Seorang  dosen dianggap  berkualitas  apabila  dia  berhasil  dalam  kegiatan belajar  mengajar.  Keberhasilan  biasanya  diukur  dari tingkat  keberhasilan  dosen  dalam  mengajar,  tingkat kedisiplinan  dalam  mengajar,  kemampuan  berinteraksi dengan  mahasiswa  serta  masih  banyak  faktor  lainnya sebagai  pendukung  Sebuah  penilaian  kinerja  harus didasari  dengan  pemilihan  kriteria  penilaian  yang  tepat serta  adanya  penentuan  nilai  standar  dari  masing-masing kriteria  tersebut.  Selain  itu  dosen  sebagai  pihak  yang dinilai seharusnya dapat mengetahui kriteria apa saja yang digunakan  dalam  melakukan  penilaian  kinerja.  Hal  itu perlu agar penilaian kinerja dapat dipandang menjadi lebih objektif bagi pihak yang dinilai [8].
Definisi umum sistem pendukung keputusan menurut [8],  sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sebuah sistem yang menyediakan kemampuan dalam penyelesaian masalah dan komunikasi untuk permasalaahn yang bersifat semi terstruktur. Sementara itu definisi khusus sistem pendukung keputusan menurut [9], sistem pendukung keputusan adalah sistem yang memiliki kemampuan  dalam  mendukung  analisis  data  dan pemodelan keputusan dengan beriorentasi pada perencanaan  masa  depan  dan  digunakan  dalam  jangka waktu yang tak tentu.
Metode Technique for Order Preference by Similarity to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  adalah  metode  yang didasarkan  pada  konsep  dimana  alternatif  terpilih  yang terbaik  tidak  hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi ideal  positif,  namun  juga  memiliki  jarak terpanjang  dari solusi  ideal  negatif.  Alasan  penggunaan  metode  TOPSIS ini  karena  menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  yang dipilih tidak hanya mempunyai jarak terpendek dari solusi ideal  positif  namun  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari solusi  ideal  negatif,  selain  itu  metode  TOPSIS  juga banyak digunakan untuk menyelesaikan masalah keputusan  secara  praktis  serta  konsepnya  sederhana, mudah  dipahami,  komputasinya  efisien  dan  memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dari alternatif- alternatif keputusan  kedalam  bentuk  matematis  yang sederhana [10].
TOPSIS  didasarkan  pada  konsep  dimana  alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari  solusi  ideal  positif,  tetapi  juga  memiliki  jarak terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif  (Hwang,  1981) (Zeleny,  1982).  Konsep  ini  banyak  digunakan  pada beberapa  model  MADM  karena  konsepnya  sederhana danmudah  dipahami,  komputasinya  efisien,  dan  memiliki kemampuan  untuk  mengukur  kinerja  alternatif  dari alternatif-alternatif  keputusan  dalam  bentuk matematis yang sederhana [10].
Secara umum, Langkah-langkah penyelesaian masalah MADM dengan TOPSIS:
a. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi
b. Membuat  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi terbobot
c. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  &  matriks solusi ideal negatif
d. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif dengan  matriks  solusi  ideal  positif  &  matrikssolusi ideal negatif
e. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif. TOPSIS membutuhkan rating kinerja setiap alternatif A i pada setiap kriteria C j yang ternormalisasi, yaitu:
(1)
; dengan  i=1,2,..., m; dan j=1,2,...,n.
Solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal negatif  dapat  ditentukan  berdasarkan  rating  bobot ternormalisasi (Y ji ) sebagai:
;  dengan    i=1,2,...,  m;  dan j=1,2,...,n. (2) (3) (4) dengan jika j adalah atribut keuntungan (5) jika j adalah atribut biaya
jika j adalah atribut keuntungan
(6) jika j adalah atribut biaya j=1,2,...,n
Jarak  antara  alternatif  A i dengan  solusi  ideal  positif dirumuskan sebagai:
i=1,2,...,m. (7)
Jarak  antara  alternatif  A i dengan  solusi  ideal  negatif dirumuskan sebagai:
j=1,2,...,m. (8)
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V i )  diberikan sebagai berikut:
j=1,2,...,m. (9)
Nilai V i yang lebih besar menunjukan bahwa alternatif A i lebih dipilih.
Adapun kriteria-kriteria yang digunakan mahasiswa dalam menilai kinerja dosen sebagai berikut:
Tabel 1. Kriteria-kriteria yang digunakan Kode Kriteria Kriteria C1 Apakah  dosen  menguasai  materi  yang diajarkan pada saat kuliah berlangsung C2 Apakah contoh-contoh yang diberikan dosen sesuai dengan materi kuliah
Vol. 01, No.01, Juni 2018
dikembangkan  sistem  menggunakan  aplikasi  yang berbasis  website dan  perhitungan  menggunakan  metode TOPSIS yang memiliki bebrapa prioritas kriteria sehingga hasilnya  lebih  akurat  dibandingkan  dengan  perhitungan pada sistem lama.
C. Konsep Teori
Dalam  suatu  perguruan  tinggi,  keberadaan  dosen merupakan  salah  satu  faktor  yang  dianggap  mutlak adanya.  Dosen merupakan  penunjang  utama  yang berinteraksi  langsung  dengan  mahasiswa.  Seorang  dosen dianggap  berkualitas  apabila  dia  berhasil  dalam  kegiatan belajar  mengajar.  Keberhasilan  biasanya  diukur  dari tingkat  keberhasilan  dosen  dalam  mengajar,  tingkat kedisiplinan  dalam  mengajar,  kemampuan  berinteraksi dengan  mahasiswa  serta  masih  banyak  faktor  lainnya sebagai  pendukung  Sebuah  penilaian  kinerja  harus didasari  dengan  pemilihan  kriteria  penilaian  yang  tepat serta  adanya  penentuan  nilai  standar  dari  masing-masing kriteria  tersebut.  Selain  itu  dosen  sebagai  pihak  yang dinilai seharusnya dapat mengetahui kriteria apa saja yang digunakan  dalam  melakukan  penilaian  kinerja.  Hal  itu perlu agar penilaian kinerja dapat dipandang menjadi lebih objektif bagi pihak yang dinilai [8].
Definisi umum sistem pendukung keputusan menurut [8],  sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sebuah sistem yang menyediakan kemampuan dalam penyelesaian masalah dan komunikasi untuk permasalaahn yang bersifat semi terstruktur. Sementara itu definisi khusus sistem pendukung keputusan menurut [9], sistem pendukung keputusan adalah sistem yang memiliki kemampuan  dalam  mendukung  analisis  data  dan pemodelan keputusan dengan beriorentasi pada perencanaan  masa  depan  dan  digunakan  dalam  jangka waktu yang tak tentu.
Metode Technique for Order Preference by Similarity to  Ideal  Solution  (TOPSIS)  adalah  metode  yang didasarkan  pada  konsep  dimana  alternatif  terpilih  yang terbaik  tidak  hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi ideal  positif,  namun  juga  memiliki  jarak terpanjang  dari solusi  ideal  negatif.  Alasan  penggunaan  metode  TOPSIS ini  karena  menggunakan  prinsip  bahwa  alternatif  yang dipilih tidak hanya mempunyai jarak terpendek dari solusi ideal  positif  namun  juga  memiliki  jarak  terpanjang  dari solusi  ideal  negatif,  selain  itu  metode  TOPSIS  juga banyak digunakan untuk menyelesaikan masalah keputusan  secara  praktis  serta  konsepnya  sederhana, mudah  dipahami,  komputasinya  efisien  dan  memiliki kemampuan untuk mengukur kinerja relatif dari alternatif- alternatif keputusan  kedalam  bentuk  matematis  yang sederhana [10].
TOPSIS  didasarkan  pada  konsep  dimana  alternatif terpilih yang terbaik tidak hanya memiliki jarak terpendek dari  solusi  ideal  positif,  tetapi  juga  memiliki  jarak terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif  (Hwang,  1981) (Zeleny,  1982).  Konsep  ini  banyak  digunakan  pada beberapa  model  MADM  karena  konsepnya  sederhana danmudah  dipahami,  komputasinya  efisien,  dan  memiliki kemampuan  untuk  mengukur  kinerja  alternatif  dari alternatif-alternatif  keputusan  dalam  bentuk matematis yang sederhana [10].
Secara umum, Langkah-langkah penyelesaian masalah MADM dengan TOPSIS:
a. Membuat matriks keputusan yang ternormalisasi
b. Membuat  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi terbobot
c. Menentukan  matriks  solusi  ideal  positif  &  matriks solusi ideal negatif
d. Menentukan  jarak  antara  nilai  setiap  alternatif dengan  matriks  solusi  ideal  positif  &  matrikssolusi ideal negatif
e. Menentukan nilai preferensi untuk setiap alternatif. TOPSIS membutuhkan rating kinerja setiap alternatif A i pada setiap kriteria C j yang ternormalisasi, yaitu:
(1)
; dengan  i=1,2,..., m; dan j=1,2,...,n.
Solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal negatif  dapat  ditentukan  berdasarkan  rating  bobot ternormalisasi (Y ji ) sebagai:
;  dengan    i=1,2,...,  m;  dan j=1,2,...,n. (2) (3) (4) dengan jika j adalah atribut keuntungan (5) jika j adalah atribut biaya
jika j adalah atribut keuntungan
(6) jika j adalah atribut biaya j=1,2,...,n
Jarak  antara  alternatif  A i dengan  solusi  ideal  positif dirumuskan sebagai:
i=1,2,...,m. (7)
Jarak  antara  alternatif  A i dengan  solusi  ideal  negatif dirumuskan sebagai:
j=1,2,...,m. (8)
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (V i )  diberikan sebagai berikut:
j=1,2,...,m. (9)
Nilai V i yang lebih besar menunjukan bahwa alternatif A i lebih dipilih.
Adapun kriteria-kriteria yang digunakan mahasiswa dalam menilai kinerja dosen sebagai berikut:
Tabel 1. Kriteria-kriteria yang digunakan Kode Kriteria Kriteria C1 Apakah  dosen  menguasai  materi  yang diajarkan pada saat kuliah berlangsung C2 Apakah contoh-contoh yang diberikan dosen sesuai dengan materi kuliah
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
C3 Apakah  dosen  pada  saat  memberi  kuliah dapat menjelaskan materi kuliah secara baik C4 Apakah dosen memberi tanggapan yang baik atas pertanyaan dari mahasiswa C5 Apakah  dosen  menyajikan  materi  kuliah secara berurutan sesuai dengan SAP C6 Apakah  dosen  mengembalikan  tugas  yang telah dikoreksi kepada mahasiswa C7 Apakah  dosen  memulai  dan  mengakhiri perkuliahan tepat waktu C8 Apakah cara dosen mengajar dapat meningkatakan minat belajar mahasiswa C9 Apakah dosen menguasai kelas dengan baik C10 Apakah
dosen
menggunakan rujukan perkuliahan yang jelas
Alternatif-alternatif  yang  digunakan  dalam  evaluasi kinerja  dosen  adalah  para  dosen  yang  mengampu  mata kuliah  pada  semester  tersebut.  Alternatif-alternatif  ini diberikan inisial antara lain:
Tabel 2. Alternatif Nama Dosen Inisial Dosen 1 D1 Dosen 2 D2 Dosen 3 D3 Dosen 4 D4 Dosen 5 D5 Dst...

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Hasil Perhitungan
Melakukan perhitungan dengan metode TOPSIS untuk mendapatkan  nilai  tertinggi  sehingga  dapat  diketahui mana  yang  mempunyai  nilai  evaluasi  kinerja  terbaik dan yang  mempunyai  penilaian  kinerja  terburuk  diantara beberapa dosen yang dievaluasi diSTMIK Lombok.
Menentukan nilai kinerja dosen menggunakan  metode TOPSIS didasarkan pada  konsep bahwa alternatif terpilih yang  terbaik  tidak  hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari solusi  ideal  posistif  tetapi  juga  memiliki  jarak  terpanjang dari  solusi  ideal  negatif.Pembahasan  terhadap  hasil penelitian  dan  pengujian  yang  diperoleh  disajikan  dalam bentuk  uraian  teoritik,  baik  secara kualitatif  maupun kuantitatif. Perhitungan  pada  kriteria  utama  yang digunakan  dalam  evaluasi  kinerja  dosen  dengan  metode TOPSIS  menggunakan  5  alternatif  dan  6  kriteria  utama. Prosedur  perhitungan  dan  kreteria  yang  digunakan  untuk perhitungan adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Matriks Keputusan Penilaian Kinerja C1 C2 C3 C4 C5 D1 4 3 3 3 4 D2 4 4 3 4 4 D3 4 3 3 4 4 D4 4 3 3 3 4
D5 4 4 4 4 4 C6 C7 C8 C2.9 C10 3 3 3 3 3 4 3 4 4 4 3 4 4 4 3 3 2 3 4 3 4 3 4 4 4 Setelah membuat matriks keputusan maka
selanjutnya mencari nilai bobot pembagi untuk menentukan matriks ternormalisasi.
|X 1 |
4 + 4 + 4 + 4 + 4 = 8,9943
r 11 = | | = , = 0,4472 r 21 = | | = , = 0,4472 r 31 = | | = , = 0,4472 r 41 = | | = , = 0,4472 r 51 = | | = , = 0,4472
Demikian  seterusnya  sampai  didapat  hasil  perhitungan matriks keputusan ternormalisasi.
Tabel 4. Matriks Ternormalisasi R C1 C2 C3 C4 C5 D1 0,4472 0,3906 0,4160 0,3693 0,4240 D2 0,4472 0,5208 0,4160 0,4924 0,4240 D3 0,4472 0,3906 0,4160 0,4924 0,5300 D4 0,4472 0,3906 0,4160 0,3693 0,4240 D5 0,4472 0,5208 0,5547 0,4924 0,4240 C2.6 C2.7 C2.8 C2.9 C2.10 0,3906 0,4376 0,3693 0,3511 0,3906 0,5208 0,4376 0,4924 0,4682 0,5208 0,3906 0,5835 0,4924 0,4682 0,3906 0,3906 0,2917 0,3693 0,4682 0,3906 0,5208 0,4376 0,4924 0,4682 0,5208
Membuat  matriks  normalisasi  berbobot pada langkah  ini yang  dilakukan  adalah  mengalikan  setiap  nilai  matriks ternomalisasi dengan bobot kepentingan (W):
Tabel 5. Matriks Normalisasi Terbobot Y C2.1 C2.2 C2.3 C2.4 C2.5 D1 4,4721 3,9057 4,1603 3,6927 4,4721 D2 4,4721 5,2076 4,1603 4,9237 4,4721 D3 4,4721 3,9057 4,1603 4,9237 4,4721 D4 4,4721 3,9057 4,1603 3,6927 4,4721 D5 4,4721 5,2076 5,5470 4,9237 4,4721
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
C2.6 C2.7 C2.8 C2.9 C2.10 3,9057 4,3759 3,6927 3,5112 3,9057 5,2076 4,3759 4,9237 4,6816 5,2076 3,9057 5,8346 4,9237 4,6816 3,9057 3,9057 2,9173 3,6927 4,6816 3,9057 5,2076 4,3759 4,9237 4,6816 5,2076
Tahap selanjutnya  menentukan  solusi  ideal  positif  dan solusi  ideal  negatif,  untuk  menentukan  matriks  ideal positif  diperoleh  dari  pencarian  nilai  tertinggi  dari  nilai matriks berbobot,  sedangkan  untuk  mencari  matriks  ideal negatif  ditentukan  dari  pencarian  nilai terendah  dari matriks berbobot:
Tabel 6. Solusi ideal positif dan negatif Matriks Solusi Ideal C1 C2 C3 C4 C5 Positif (A+) 4,4721 5,2076 5,5470 4,9237 4,4721 Negatif (A-) 4,4721 3,9057 4,1603 3,6927 4,4721 C2.6 C2.7 C2.8 C2.9 C2.10 5,2076 5,8346 4,9237 4,6816 5,2076 3,9057 2,9173 3,6927 3,5112 3,9057
Selanjutnya menghitung jarak antara nilai terbobot setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal  positif  S i+ menggunakan rumus
=1,2,..m
maka diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 7. Jarak terhadap solusi ideal positif S i+ C1 C2 C3 C4 C5 C6 D1 0,0000 1,6949 1,9231 1,5152 0,0000 1,6949 D2 0,0000 0,0000 1,9231 0,0000 0,0000 0,0000 D3 0,0000 1,6949 1,9231 0,0000 0,0000 1,6949 D4 0,0000 1,6949 1,9231 1,5152 0,0000 1,6949 D5 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 C2.7 C2.8 C2.9 C2.10 2,1277 1,5152 1,3699 1,6949 3,6791 2,1277 0,0000 0,0000 0,0000 2,0126 0,0000 0,0000 0,0000 1,6949 2,6472 8,5106 1,5152 0,0000 1,6949 4,3068 2,1277 0,0000 0,0000 0,0000 1,4586
Kemudian  menghitung jarak  antara  nilai  terbobot setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal  negatif  S i- menggunakan rumus                                            i=1,2,...,m
maka diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 8. Jarak terhadap solusi ideal negatif S i- C1 C2 C3 C4 C5 C6 D1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 D2 0,0000 1,6949 0,0000 1,5152 0,0000 1,6949 D3 0,0000 0,0000 0,0000 1,5152 0,0000 0,0000 D4 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 D5 0,0000 1,6949 1,9231 1,5152 0,0000 1,6949 C7 C8 C9 C10 2,1277 0,0000 0,0000 0,0000 1,4586 2,1277 1,5152 1,3699 1,6949 3,4077 8,5106 1,5152 1,3699 0,0000 3,5932 0,0000 0,0000 1,3699 0,0000 1,1704 2,1277 1,5152 1,3699 1,6949 3,6791
Langkah  berikutnya  adalah  menentukan  nilai preferensi untuk setiap alternatif menggunakan rumus:

## Tabel 9. Jarak terhadap solusi ideal
Jarak Solusi & Nilai Preferensi & Rank Positif + Negatif - Preferensi Rangking D1 3,6791 1,4586 0,2839 4 D2 2,0126 3,4077 0,6287 2 D3 2,6472 3,5932 0,5758 3 D4 4,3068 1,1704 0,2137 5 D5 1,4586 3,6791 0,7161 1
Dari hasil perhitungan diatas, alternatif D5 memiliki nilai  preferensi  terbesar,  kemudian D2, D3, D1 dan alternatif  yang mendapat  nilai  terendah  adalah  D4, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  alternatif  yang memiliki nilai  preferensi  terbesar  lebih  dipilih  oleh  pihak pengambil  kebijakan  dalam  mengambil  keputusan, serta dengan  hasil  yang  telah  diperoleh  dapat  digunakan  untuk menentukan tindakan  apa yang  akan  dilakukan  dalam meningkatkan kinerja dosen.
B. Implementasi Sistem
1. Menu Utama
Merupakan halaman menu utama pada website sistemp endukung  keputusan  Evaluasi  Kinerja  Dosen  oleh Mahasiswa.

## Vol. 01, No.01, Juni 2018
C2.6 C2.7 C2.8 C2.9 C2.10 3,9057 4,3759 3,6927 3,5112 3,9057 5,2076 4,3759 4,9237 4,6816 5,2076 3,9057 5,8346 4,9237 4,6816 3,9057 3,9057 2,9173 3,6927 4,6816 3,9057 5,2076 4,3759 4,9237 4,6816 5,2076
Tahap selanjutnya  menentukan  solusi  ideal  positif  dan solusi  ideal  negatif,  untuk  menentukan  matriks  ideal positif  diperoleh  dari  pencarian  nilai  tertinggi  dari  nilai matriks berbobot,  sedangkan  untuk  mencari  matriks  ideal negatif  ditentukan  dari  pencarian  nilai terendah  dari matriks berbobot:
Tabel 6. Solusi ideal positif dan negatif Matriks Solusi Ideal C1 C2 C3 C4 C5 Positif (A+) 4,4721 5,2076 5,5470 4,9237 4,4721 Negatif (A-) 4,4721 3,9057 4,1603 3,6927 4,4721 C2.6 C2.7 C2.8 C2.9 C2.10 5,2076 5,8346 4,9237 4,6816 5,2076 3,9057 2,9173 3,6927 3,5112 3,9057
Selanjutnya menghitung jarak antara nilai terbobot setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal  positif  S i+ menggunakan rumus
=1,2,..m
maka diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 7. Jarak terhadap solusi ideal positif S i+ C1 C2 C3 C4 C5 C6 D1 0,0000 1,6949 1,9231 1,5152 0,0000 1,6949 D2 0,0000 0,0000 1,9231 0,0000 0,0000 0,0000 D3 0,0000 1,6949 1,9231 0,0000 0,0000 1,6949 D4 0,0000 1,6949 1,9231 1,5152 0,0000 1,6949 D5 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 C2.7 C2.8 C2.9 C2.10 2,1277 1,5152 1,3699 1,6949 3,6791 2,1277 0,0000 0,0000 0,0000 2,0126 0,0000 0,0000 0,0000 1,6949 2,6472 8,5106 1,5152 0,0000 1,6949 4,3068 2,1277 0,0000 0,0000 0,0000 1,4586
Kemudian  menghitung jarak  antara  nilai  terbobot setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal  negatif  S i- menggunakan rumus                                            i=1,2,...,m
maka diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 8. Jarak terhadap solusi ideal negatif S i- C1 C2 C3 C4 C5 C6 D1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 D2 0,0000 1,6949 0,0000 1,5152 0,0000 1,6949 D3 0,0000 0,0000 0,0000 1,5152 0,0000 0,0000 D4 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 D5 0,0000 1,6949 1,9231 1,5152 0,0000 1,6949 C7 C8 C9 C10 2,1277 0,0000 0,0000 0,0000 1,4586 2,1277 1,5152 1,3699 1,6949 3,4077 8,5106 1,5152 1,3699 0,0000 3,5932 0,0000 0,0000 1,3699 0,0000 1,1704 2,1277 1,5152 1,3699 1,6949 3,6791
Langkah  berikutnya  adalah  menentukan  nilai preferensi untuk setiap alternatif menggunakan rumus:

## Tabel 9. Jarak terhadap solusi ideal
Jarak Solusi & Nilai Preferensi & Rank Positif + Negatif - Preferensi Rangking D1 3,6791 1,4586 0,2839 4 D2 2,0126 3,4077 0,6287 2 D3 2,6472 3,5932 0,5758 3 D4 4,3068 1,1704 0,2137 5 D5 1,4586 3,6791 0,7161 1
Dari hasil perhitungan diatas, alternatif D5 memiliki nilai  preferensi  terbesar,  kemudian D2, D3, D1 dan alternatif  yang mendapat  nilai  terendah  adalah  D4, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  alternatif  yang memiliki nilai  preferensi  terbesar  lebih  dipilih  oleh  pihak pengambil  kebijakan  dalam  mengambil  keputusan, serta dengan  hasil  yang  telah  diperoleh  dapat  digunakan  untuk menentukan tindakan  apa yang  akan  dilakukan  dalam meningkatkan kinerja dosen.
B. Implementasi Sistem
1. Menu Utama
Merupakan halaman menu utama pada website sistemp endukung  keputusan  Evaluasi  Kinerja  Dosen  oleh Mahasiswa.

## Vol. 01, No.01, Juni 2018
C2.6 C2.7 C2.8 C2.9 C2.10 3,9057 4,3759 3,6927 3,5112 3,9057 5,2076 4,3759 4,9237 4,6816 5,2076 3,9057 5,8346 4,9237 4,6816 3,9057 3,9057 2,9173 3,6927 4,6816 3,9057 5,2076 4,3759 4,9237 4,6816 5,2076
Tahap selanjutnya  menentukan  solusi  ideal  positif  dan solusi  ideal  negatif,  untuk  menentukan  matriks  ideal positif  diperoleh  dari  pencarian  nilai  tertinggi  dari  nilai matriks berbobot,  sedangkan  untuk  mencari  matriks  ideal negatif  ditentukan  dari  pencarian  nilai terendah  dari matriks berbobot:
Tabel 6. Solusi ideal positif dan negatif Matriks Solusi Ideal C1 C2 C3 C4 C5 Positif (A+) 4,4721 5,2076 5,5470 4,9237 4,4721 Negatif (A-) 4,4721 3,9057 4,1603 3,6927 4,4721 C2.6 C2.7 C2.8 C2.9 C2.10 5,2076 5,8346 4,9237 4,6816 5,2076 3,9057 2,9173 3,6927 3,5112 3,9057
Selanjutnya menghitung jarak antara nilai terbobot setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal  positif  S i+ menggunakan rumus
=1,2,..m
maka diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 7. Jarak terhadap solusi ideal positif S i+ C1 C2 C3 C4 C5 C6 D1 0,0000 1,6949 1,9231 1,5152 0,0000 1,6949 D2 0,0000 0,0000 1,9231 0,0000 0,0000 0,0000 D3 0,0000 1,6949 1,9231 0,0000 0,0000 1,6949 D4 0,0000 1,6949 1,9231 1,5152 0,0000 1,6949 D5 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 C2.7 C2.8 C2.9 C2.10 2,1277 1,5152 1,3699 1,6949 3,6791 2,1277 0,0000 0,0000 0,0000 2,0126 0,0000 0,0000 0,0000 1,6949 2,6472 8,5106 1,5152 0,0000 1,6949 4,3068 2,1277 0,0000 0,0000 0,0000 1,4586
Kemudian  menghitung jarak  antara  nilai  terbobot setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal  negatif  S i- menggunakan rumus                                            i=1,2,...,m
maka diperoleh hasil sebagai berikut:
Tabel 8. Jarak terhadap solusi ideal negatif S i- C1 C2 C3 C4 C5 C6 D1 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 D2 0,0000 1,6949 0,0000 1,5152 0,0000 1,6949 D3 0,0000 0,0000 0,0000 1,5152 0,0000 0,0000 D4 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 0,0000 D5 0,0000 1,6949 1,9231 1,5152 0,0000 1,6949 C7 C8 C9 C10 2,1277 0,0000 0,0000 0,0000 1,4586 2,1277 1,5152 1,3699 1,6949 3,4077 8,5106 1,5152 1,3699 0,0000 3,5932 0,0000 0,0000 1,3699 0,0000 1,1704 2,1277 1,5152 1,3699 1,6949 3,6791
Langkah  berikutnya  adalah  menentukan  nilai preferensi untuk setiap alternatif menggunakan rumus:

## Tabel 9. Jarak terhadap solusi ideal
Jarak Solusi & Nilai Preferensi & Rank Positif + Negatif - Preferensi Rangking D1 3,6791 1,4586 0,2839 4 D2 2,0126 3,4077 0,6287 2 D3 2,6472 3,5932 0,5758 3 D4 4,3068 1,1704 0,2137 5 D5 1,4586 3,6791 0,7161 1
Dari hasil perhitungan diatas, alternatif D5 memiliki nilai  preferensi  terbesar,  kemudian D2, D3, D1 dan alternatif  yang mendapat  nilai  terendah  adalah  D4, sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  alternatif  yang memiliki nilai  preferensi  terbesar  lebih  dipilih  oleh  pihak pengambil  kebijakan  dalam  mengambil  keputusan, serta dengan  hasil  yang  telah  diperoleh  dapat  digunakan  untuk menentukan tindakan  apa yang  akan  dilakukan  dalam meningkatkan kinerja dosen.
B. Implementasi Sistem
1. Menu Utama
Merupakan halaman menu utama pada website sistemp endukung  keputusan  Evaluasi  Kinerja  Dosen  oleh Mahasiswa.
Gambar 1. Menu utama
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
2. Form Kriteria Merupakan  form  kriteria-kriteria  yang  digunakan untuk Evaluasi Kinerja Dosen oleh Mahasiswa
Gambar 2. Form Kriteria
3. Form Alternatif
Merupakan  form  data  dosen  yang  di  evaluasi kinerjanya oleh mahasiswa.
Gambar 3. Form alternatif
4. Form Nilai alternatif
Merupakan  form  hasil  dari  inputan  pemberian  poin oleh para mahasiswa
Gambar 4. Form nilai alternatif
5. Form Ubah Nilai Bobot
Merupakan  form  yang  disediakan  untuk  melakukan perubahaan inputan pemberian poin oleh mahasiswa
Gambar 5. Form ubah nilai
6. Form Perhitungan
Merupakan  form  hasil  perhitungan  dari  inputan  poin yang  diberikan  setelah mahasiswa  menginputkan  nilai pada  instrumen  kriteria  yang  dijadikan  sebagai instrumen penilaian.
Gambar 6. Hasil Perhitungan
7. Form Cetak Penilaian Dibawah  ini  merupakan  tampilan  form  cetak  hasil penilaian oleh mahasiswa per dosen.
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License
Gambar 7. Laporan penilaian kinerja dosen V. PENUTUP

## A. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  pengembangan  dan  pembahasan maka dapat disimpulkan:
1. Menentukan penilaian guru teladan dengan pendekatan logika  fuzzy  lebih  objektif  daripada  menentukan penilaian guru teladan dengan cara konvensional.
2. Dengan  metode  TOPSIS  ini  dapat  dibangun  sebuah sistem  pengambilan  keputusan  untuk  membantu evaluasi  kinerja  dosen  oleh  mahasiswa  berdasarkan kriteria-kriteria yang ditentukan sehingga bisa dilakukan  proses  perhitungan  yang  lebih  efektif  dan efesien.
3. Penilaian terhadap kinerja dosen yang diberikan secara kualitatif  diharapkan  akan  bisa  memacu  dosen  untuk meningkatkan kualitas kinerjanya.
B. Saran
1. Menseleksi  kriteria  yang  sudah  ada  menjadi  beberapa subkriteria  lagi  sampai  subkriteria  terkecil  sehingga lebih  banyak  hal  yang  dinilai  dari  dosen  itu  sendiri sehingga penilaian menjadi lebih akurat.
2. Pada penelitian ini pemberian bobot masih disamaratakan, diharapakn untuk
penelitian selanjutnya  besaran  bobot  tiap  kriteria  sebaiknya ditentukan atau dicari menggunakan metode pembobotan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Zang,  Yanli,  McBroom,  M.,  2011,  Web-Based Spatial  Decision  Support  System  and  Watershed Management  with  a  Case  Study,  International Journal of Geosciences, 2011, 2, ISSN 195-203.
[2] Mufizar, T., Susanto., & Nurjayanti, N., 2015, Sistem Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Guru  di SDN  Mohammad  Toha  Menggunakan  Metode Analytical  Hierarchy  Process. Konfrensi  Nasional Sistem Dan Informatika, Bali, 9-10 Oktober.
[3] Yusnita., Amelia, Salmon, Ramadhan., Helmi., 2015, Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja Karyawan  Menggunakan  Metode Topsis  (Technique for Others Reference By Similarity to Ideal Solution) pada  PT.  Rio  Utama  Samarinda  Berbasis  Intranet, Prosiding  Seminar  Ilmiah  Nasional  Teknologi Komputer, Padang, 23 Oktober.
[4] Srikrishna,  S,  Reddy,  S,  Vani,  2014,  A  New  Car Selection  in  the  Market  using  TOPSIS  Technique,
International  Journal  of  Engineering  Research  and General  Science  Volume  2,  Issue  4,  ISSN  2091- 2730.
[5] Fadli,  S.,  2017.  Sistem  Pendukung  Keputusan Evaluasi Kinerja  Kepala  Sekolah  SMA/SMK Kabupaten Lombok Tengah NTB. Seminar Nasional Inovasi  Teknologi.  Vol.1,  No.1.  ISSN:  2549-7952. Kedir. 22 Februari.
[6] Rosa,  A.  S.,  Shalahuddin,  M.  2013.  Rekayasa Perangkat  Lunak  Terstruktur.  Dan  Berorientasi Objek. Informatika. Bandung.
[7] Wolo,  P.,  Mudjihartono,  P.,  &  Ernawati.,  2011, Analisis dan Usulan Solusi Sistem Untuk Pendukung Keputusan  Penilaian  Kinerja  Dosen  Menggunakan Metode  Analytical  Hierarchy  Process  (Ahp). Prosiding  Seminar  Nasional  Manajemen  Teknologi XIV, Surabaya, 23 Juli.
[8] Widaningrum,  Ida.  2013.  Evaluasi  kinerja  dosen menggunakan  metode  Fuzzymulti  attribute  decision making  (FMADM)  Dengan  pengembanganb(studi kasus: universitas Muhammadiyah ponorogo). Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia. ISSN : 2302-3805.
[9] Dagdeviren,  M.,  dan  Yavuz,  S,  Kilinc,  N.,  2009. Weapon  selection  using  the  AHP  and  TOPSIS methods  under  fuzzy  environment, Expert  System with Applications, Vol 36, hal 8143-8151.
[10] Kusumadewi, S., Hartati, S., Harjok, A., & Wardoyo, R.,  2006, Fuzzy  Multi  Attribute  Decision  Making (FUZZY  MADM), Edisi  Pertama  Cetakan  Pertama, Graha Ilmu, Yogyakarta.
JISA (Jurnal Informatika dan Sains) (e-ISSN: 2614-8404) is published by Program Studi Teknik Informatika, Universitas Trilogi under Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License