PERANCANGAN MODEL SPK DALAM PENILAIAN GURU TERBAIK MENGGUNAKAN METODE FUZZY DAN SAW STUDI KASUS : SDIT YASIR CIPONDOH
Riadhotun Nurul Aini 1) , Agus Umar Hamdani 2)
1 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur
1,2 Jl. Raya Ciledug, Petukangan Utara, Kebayoran Lama, Jakarta Selatan 12260 E-mail : papakiloria@gmail.com 1) ,agus.umarhamdani@budiluhur.ac.id 2)

## Abstrak
SDIT  Yasir  merupakan  sekolah  dasar  swasta  yang  berada  dibawah  naungan  Yayasan  Pendidikan  Islam  Ibnu Rusydi,  Saat  ini,  proses  penilaian  guru  di  SDIT  Yasir  masih  menggunakan  excel  dan  belum  terkomputerisasi dengan  baik,  sehingga  menyebabkan  ketersediaan  informasi  tentang  terpilihnya  guru  terbaik  menjadi  kurang optimal. Maka dari itu, penulis merancang sebuah aplikasi Sistem Pendukung Keputusan (SPK) yang diharapkan dapat memberi solusi atas permasalahan diatas. Penelitian ini bertujuan untuk membantu Kepala Sekolah dalam mengambil keputusan, yakni mampu menampilkan solusi alternatif yang sesuai berdasarkan kriteria yang telah ditentukan oleh pihak sekolah. Menggunakan 2 metode, yaitu Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM yang bertujuan untuk menyederhanakan nilai dari setiap kriteria, dan metode Simple Additive Weighting (SAW) dimana  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut.  Bahasa pemrograman yang digunakan adalah Visual Basic 2008 dengan database MySQL. Hasil akhir dari penelitian ini adalah sebuah model SPK yang dapat membantu pihak Kepala Sekolah dalam penilaian guru terbaik. Kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan dengan menyeleksi alternative terbaik. Dengan perangkingan ini, proses penilaian menjadi lebih tepat karena berdasarkan pada nilai kriteria dan bobot yang sudah ditetukan sehingga mendapatkan hasil yang lebih maksimal.
Kata Kunci: Sistem  Penunjang  Keputusan  (SPK),  Penilaian  Guru, Fuzzy  Multiple Attribute  Decision  Making (FMADM), Simple Additive Weighting (SAW).

## 1. PENDAHULUAN
Majunya perkembangan teknologi informasi dan komunikasi begitu cepat merambat hingga dunia pendidikan.  Adanya  teknologi  diciptakan  untuk memberikan  kemudahan  dan  kenyamanan  pada manusia.  Salah  satu  contoh  teknologi  adalah komputer. Komputer memiliki kemampuan membantu manusia dalam memecahkan masalah. Di lembaga  pendidikan,  komputer  mempermudah kinerja kepala sekolah, guru dan staf yang bertugas, dan khususnya dalam menentukan guru terbaik. guru adalah  sarana  yang  penting  pada  pendidikan  di Kecamatan Cipondoh Kota Tangerang, dalam hal ini pendidikan di  Kecamatan Cipondoh harus  memiliki guru-guru untuk menunjang visi misi sekolah, yakni menghasilkan  lulusan  unggulan.  Penentuan  guru terbaik di SDIT Yasir Cipondoh menggunakan excel dan  belum  terkomputerisasi  dengan  baik,  sehingga menyebabkan ketersediaan informasi tentang terpilihnya  guru  terbaik  menjadi  terhambat.  Proses menentukan  guru  terbaik  pun  memiliki  banyak kriteria  dan  pertimbangan  sendiri.  Mengingat pentingnya penilaian guru, maka  diperlukan sebuah sistem  yang  mampu  membantu  dan  mendukung Kepala  Sekolah  dan  Ketua  Yayasan  agar  dapat memberikan alternatif solusi dalam sebuah pengambilan keputusan. Berdasarkan kondisi diatas,
rumusan  masalah  yaitu  bagaimana  model  sistem penunjang  keputusan  yang  dapat  membantu  dan mendukung  pihak  sekolah  dalam  menentukan pemilihan guru terbaik dan bagaimana penerapannya menggunakan metode Fuzzy dan SAW?
Berikut  adalah  studi  literatur  yang  serupa dengan  penelitian  ini  dijelaskan  dalam  tabel  1 sebagai berikut:
Table 1. Studi Literatur No. Penulis, Judul Penelitian Masalah, Metodologi Penelitian Hasil Penelitian 1. Agus Umar Hamdani,  Djati Kusdiarto, Sistem Informasi  Poin Pelanggaran Tata Tertib Kampus Menggunakan Metode  Fuzzy Multiple Attribute Decision Making (FMADM)  dan Simple Proses pencatatan pelanggaran  tata tertib  di  kampus Universitas XYZ masih  dilakukan secara manual dan belum terdokumentasi dengan baik. Menggunakan metode Object- Oriented Analysis and Design (OOAD), Fuzzy Multi
Sistem penunjang pemilihan mahasiswa dengan poin pelanggara n terbanyak.
Additive Weighting (SAW) Studi Kasus: Kampus Universitas XYZ [1] Attribute Decision Making (FMADM)  dan Simple  Additive Weighting (SAW),  bahasa pemrograman PHP dan database MySQL 2 Sabda Gunawan, Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Pada SMA  Negeri  2 Kutacane Dengan Menggunakan Metode  Simple Additive Weighting (SAW)  dalam Pelita Informatika Budi Darma [2] Sering mengalamai kesulitan  dalam mendapatkan keputusan  untuk menilai guru, penghitungan yang  dilakukan terkadang mengalami kesalahan dan membutuhkan waktu yang cukup lama. Menggunakan metode SAW, bahasa pemrograman Visual Basic 2008 dan database MySQL Aplikasi pemilihan guru terbaik menggunak an  metode Simple Additive Weighting (SAW) 1.1. Pengertian Sistem Pendukung Keputusan
Menurut Litlle [3] Sistem Pendukung Keputusan  (SPK) merupakan  sebuah  sistem informasi  komputer  yang  mampu  menghasilkan informasi berupa alternatif keputusan guna membantu  pihak  manajemen  dalam  hal  menangani berbagai permasalahan baik yang terstruktur maupun yang tidak terstruktur dengan menggunakan data dan model.  Komputer  merupakan  alat  bantu  untuk menyimpan data serta mengelola model.
Menurut  Utama  [4],  kompleksitas  transaksi atau  proses  bisnis  (khususnya  bagi  perusahaan  atau sebuah  organisasi),  banyaknya  data  dan  informasi, keinginan  membuat  sesuatu  berdasarkan  kaidah- kaidah  kebenaran  (kelogisan),  dan  masih  banyaj lainnya,  merupakan  hal-hal  yang  memungkinkan SPK  hadir.  SPK  membantu  para  perancang  atau pengambil  keputusan,  baik  tingkat  perseorangan ataupun  perusahaan,  untuk  mengambil  sebuah tindakan  keputusan  yang  objektif,  dan  dapat dipertanggungjawabkan secara logis dan saintis.
Menurut  Magdalena  [5]  adapun  keterbatasan sistem pendukung keputusan adalah sebagai berikut: Pertama,  bahwa  SPK  seolah-olah  hanya  digunakan pada  tingkat  manajemen.  Pada  kenyataannya, pengambilan  keputusan  dibutuhkan  di  semua tingkatan manajemen dalam suatu
perusahaan/organisasi. Kedua, Pengambilan keputusan  yang  terjadi  pada  beberapa  tingkatan harus  diorganisasi.  Jadi,  dimensi  dan  penunjang keputusan  adalah  komunikasi  dan  koordinasi diantara pengambil keputusan antar level organisasi yang  berbeda  maupun  pada  level  organisasi  yang sama.

## 1.2. Pengertian Guru
Menurut  Sutardi  [6],  pengertian  guru  menurut Undang  Undang  Republik  Indonesia  Nomor  14 tahun  2005,  bahwa  guru  adalah  seorang  tenaga pendidik professional yang mempunyai tugas utama untuk  mendidik,  mengajar,  membimbing,  melatih, menilai,  dan  mengevaluasi      murid-murid  pada pendidikan  usia  dini,  pendidikan  dasar,  dan pendidikan menengah jalur pendidikan formal.

## 1.3. Pengertian Penilaian Guru
Menurut  Kusaeri  [7],  dalam      kegiatan pembelajaran,  seorang      guru      harus      menguasai beberapa  pengetahuan  terkait  dengan  penilaian pendidikan diantaranya:
Mampu memilih prosedur prosedur penilaian   yang tepat  untuk  membuat  keputusan  pembelajaran, Mampu  mengembangkan  prosedur  penilaian  yang tepat  untuk  membuat  keputusan  pembelajaran, Mampu  dalam  melaksanakan,      melakukan penskoran,  serta  menafsirkan  hasil  penilaian  yang telah  dibuat,  Mampu      menggunakan  hasil-hasil penilaian  untuk    membuat  keputusan-keputusan  di bidang pendidikan, Mampu mengembangkan prosedur  penilaian  yang  valid  dan  menggunakan informasi penilaian, dan Mampu dalam mengkomunikasikan hasil-hasil penilaian.
1.4. Pengertian Metode Fuzzy Multi Attribute Decision Making (FMADM)
Menuru  Kusumadewi [8] Fuzzy  Multiple Atribute  Decision  Making (FMADM)  adalah sebuah metode yang digunakan untuk mendapatkan  alternatif  terbaik  dari  sejumlah alternatif  yang  ada  berdasarkan  kriteria.  Inti  dari FMADM  adalah  menentukan  nilai  bobot  pada setiap atribut, kemudian dilanjutkan dengan proses perangkingan  untuk  menyeleksi  alternatif  yang sudah diberikan.

## 1.5. Pengertian Metode Simple Additive
Weighting (SAW)
Metode Simple  Additive  Weighting (SAW) adalah  sebuah  metode  yang  digunakan  untuk mencari alternatif optimal dari sejumlah alternatif berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan. Metode  ini  sering  dikenal  juga  dengan  istilah metode penjumlahan terbobot.
Rumus pada Atribut benefit:
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑥 𝑖𝑗 Rumus pada Atribut cost:
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑀𝑖𝑛 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 Dimana:
r 𝑖𝑗 = rating kinerja ternormalisasi Max x 𝑖𝑗 =  nilai  tertinggi  dari  setiap  baris  dan kolom Min x 𝑖𝑗 =  nilai  terendah  dari  setiap  baris  dan kolom x 𝑖𝑗 = baris dan kolom dari matriks
Dengan  rij  adalah  rating  kinerja  ternormalisasi dari alternatif Ai pada atribut Cj; i =1,2,…m dan j = 1,2,…,n.
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi) diberikan sebagai :
𝑉 𝑖 = ∑ 𝑤 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑟 𝑖𝑗 Dimana: V 𝑖
= Nilai akhir dari alternative w 𝑗 = Bobot yang telah ditentukan r 𝑖𝑗 = Normalisasi matriks
Nilai  V_i  yang  lebih  besar  mengindikasikan bahwa alternative Ai lebih terpilih.
Menurut  Nofriansyah  [9]  keunggulan  dari metode simple  additive  weighting dibandingkan dengan metode sistem keputusan yang lain terletak pada kemampuannya  dalam  melakukan penilaian secara efektif karena didasarkan pada nilai kriteria dan  bobot  tingkat  kepentingan  yang  ditentukan. Dalam  metode  SAW  juga  dapat  menyortir alternatif terbaik dari sejumlah alternatif yang ada kemudian  dilakukan  proses  perangkingan  yang jumlah nilai bobot dari semua kriteria dijumlahkan setelah menentukan nilai bobot dari setiap kriteria. Sedangkan kekurangan dari  metode SAW adalah perhitungan  dilakukan  dengan  menggunakan bilangan crisp dan adanya perbedaan perhitungan normalisasi.
2. METODE PENELITIAN
2.1. Instrumentasi Penelitian ini menggunakan teknik wawancara sebagai instrumentasi. Wawancara dilakukan kepada Kepala Sekolah pada saat pengambilan keputusan di SDIT  Yasir  untuk  memperoleh  informasi  tentang bagaimana  penentuan  guru  terbaik  yang  dilakukan oleh SDIT Yasir.

## 2.2. Teknik Pengolahan Data
Teknik  pengolahan  data  dalam  penelitian  ini menggunakan  penghitungan  komputasi  program Microsoft Word 2010.

## 2.3. Teknik Analisis Data
Teknik  yang  digunakan  untuk  menganalisis data,  antara  lain:  analisa  proses  bisnis  dan  analisa masalah.  Analisa  proses  bisnis  dilakukan  dengan menjelaskan  proses  bisnis  berjalan  dalam  lingkup penelitian,  kemudian  dipaparkan  menggunakan Activity Diagram menggunakan alat bantu Microsoft Visio  2007.  Sedangkan  untuk  analisa  masalah dilakukan  pembuatan  Cause  Effect  Diagram  dan flowchart  menggunakan  alat  bantu  Microsoft  Visio 2007.

## 2.4. Langkah-Langkah Penelitian
Secara  garis  besar  untuk  mengetahui  guru  yang terpilih menjadi guru terbaik dapat diuraikan sebagai berikut:
1) Representasi Masalah
Pada langkah ini, ada 3 (tiga) tahapan yang harus dilakukan, yaitu: a. Identifikasi tujuan dan alternative
keputusannya
Tujuan  keputusan  dari  permasalahan  ini adalah  menyeleksi  satu  dari  beberapa alternatif  guru  yang  mempunyai  nilai tertinggi.  Apabila  terdapat  n  alternatif keputusan,  maka  alternatif-alternatif  tersebut dapat  ditulis  dengan  A  =  {Ai  |  I  =  1,  2,  3, …..n}.
b. Identifikasi berbagai kriteria Jika terdapat k kriteria yang digunakan untuk menyeleksi  pilihan  dari  berbagai  alternatif keputusan, maka dapat ditulis C = {Ct | t=1, 2, 3,…, k}.
2) Evaluasi himpunan Fuzzy Pada langkah ini ada 3 (tiga) tahapan yang harus dilakukan, yaitu:
a. Memilih himpunan nilai untuk setiap kriteria dasar penilaian.
b. Mengagregasi  himpunan  nilai  untuk  setiap kriteria dasar penilaian. Untuk
mengagregasikan  himpunan  nilai  setiap kriteria dapat menggunakan berbagai metode agregasi seperti mean , max , min , median dan operator campuran.
c. Mengubah  himpunan  nilai  setiap  kriteria  ke dalam bobot Fuzzy.
d. Melakukan  penghitungan  normalisasi  nilai menggunakan Matriks Keputusan.
e. Melakukan  penghitungan  bobot  preferensi pada  setiap  kriteria  yang  menjadi  dasar penilaian.
3) Menyeleksi alternatif yang terbaik Pada  langkah  ini  ada  2  (dua)  tahapan  yang dilakukan, yaitu:
a. Mengutamakan alternatif keputusan berdasarkan  hasil  agregasi.  Keutamaan  dari hasil  agregasi  dibutuhkan  dalam  rangka
proses perangkingan alternatif keputusan. b. Memilih  alternatif  keputusan  berdasarkan prioritas  tertinggi  sebagai  alternatif  yang terbaik.
Berikut  adalah  langkah-langkah  penelitian yang dilakukan oleh penulis dalam menggambarkan solusi permasalahan, dijelaskan dalam Gambar 1 sebagai berikut:
Gambar 1. Langkah-langkah Penelitian Berikut penjelasan diatas:
1) Perumusan  masalah  dengan  observasi  dan wawancara langsung kepada narasumber.
2) Studi  literatur,  untuk  mendapatkan  teori  yang terkait dengan rumusan permasalahan.
3) Menentukan metodologi penelitian, yaitu menggunakan metode fuzzy dan saw.
4) Analisa  sistem  berjalan,  mengidentifikasinya permasalahan yang terjadi dan memodelkannya.
5) Membuat sistem model usulan, dengan menggunakan tools ERD hingga Class Diagram.
6) Implementasi  sistem  usulan,  menggunakan bahasa  pemrograman  Visual  Basic  2008  dengan database MySQL.
7) Melakukan  pengujian  (testing)  terhadap  sistem usulan yang telah dibuat.
3. PEMBAHASAN
3.1. Studi Kasus
Terdapat  5  orang  guru  yang  akan  di  nilai kinerjanya  yang  berdasarkan  kriteria-kriteria  yang sudah  di  tentukan.  5  orang  guru  yang  menjadi kandidat (alternatif) tersebut adalah:
A1 = Supendi; A2 = M. Ibnu Rusydi;
A3 = Afif Baidhowi;
A4 = Nurhasanah Lubis; A5 = Sri Wahyuni.
Ada  5  kriteria  yang  digunakan  untuk  melakukan penilaian yaitu: C1= Academic Work
C2= Administration Work C3= Personality Assesment C4= Character C5= Infraction
Pengambil keputusan menentukan bobot untuk setiap kriteria sebagai berikut:
C1=15%; C2=15%; C3=15%; C4=40%; C5=15%.
Ada beberapa langkah untuk melakukan perhitungan menentukan  status  penilaian  guru  menggunakan metode Fuzzy dan SAW sesuai contoh diatas yaitu:
a. Melakukan  rekapitulasi  nilai  yang  diberikan kepada  setiap  guru  berdasarkan  kriteria  dasar penilaian. Contoh penilaian guru dijelaskan pada Tabel 1 sebagai berikut:
Table 2. Rekapitulasi nilai guru Nama Guru Rekapitulasi Nilai Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 Supendi 80 70 60 70 10 M. Ibnu Rusydi 70 70 90 50 45 Afif Baidhowi 30 40 20 30 5 Nurhasanah Lubis 50 50 50 40 20 Sri Wahyuni 60 50 70 80 25
b. Melakukan  konversi  nilai  rekapitulasi  untuk setiap kriteria penilaian ke dalam bobot Fuzzy.
Table 3. Bobot Fuzzy Nilai Kriteria (NK) Bobot 0 – 20 1 21 – 40 2 41 – 60 3 61 – 80 4 81 – 100 5
c. Melakukan  normalisasi  nilai  rekapitulasi  untuk setiap kriteria menggunakan Matriks Keputusan. Setelah dilakukan proses konversi nilai ke dalam bentuk  bobot  Fuzzy,  dilanjutkan  dengan  proses penghitungan  menggunakan  Matriks  Keputusan, yaitu dengan membandingkan poin setiap kriteria dengan  nilai  maksimum  atau  minimum  dalam setiap kriteria berdasarkan kategori kriteria.
Matriks Keputusan mempunyai ukuran(ordo) 5 x n,  dimana  5  kriteria  yang  digunakan  dan  n  = jumlah guru.
𝑍 =
{
Supendi 4 4 3 4 1 M. Ibnu Rusydi 4 4 5 3 3 Afif Baidhowi Nurhasanah Lubis Sri Wahyuni 2 3 3 2 1 2 1 3 3 3 4 2 4 1 2}
d. Langkah  berikutnya  adalah  membagi  nilai konversi Fuzzy (setiap kolom) dengan maksimum atau  minimum  dari  nilai  konversi  Fuzzy  (setiap kolom) berdasarkan
kategori kriteria ( benefit/cost )  yang  ada  di  dalam  matriks keputusan  diatas.  Selanjutnya  dijelaskan  sebagai berikut:
e. Langkah berikutnya adalah menghitung total nilai (T1-n)  yaitu  hasil perkalian antara bobot kriteria dengan  nilai  hasil  bagi  diatas  (untuk  setiap barisnya), dijelaskan sebagai berikut:
T1  = BK1 ( r 11 ) + BK2 ( r 21 ) + BK3 ( r 31 ) + BK4 ( r 41 ) + BK5 ( r 51 ) = 0,15 (1) + 0,15 (1) + 0,15 (0,6) + 0,4 (1) + 0,15 (1) = 0,94
T2  = BK1 ( r 12 ) + BK2 ( r 22 ) + BK3 ( r 32 ) + BK4 ( r 42 ) + BK5 ( r 52 )
= 0,15 (1) + 0,15 (1) + 0,15 (1) + 0,4 (0,75) + 0,15
( 0,33)
= 0,7995 = 0,8
T3  = BK1 ( r 13 ) + BK2 ( r 23 ) + BK3 ( r 33 ) + BK4 ( r 43 ) + BK5 ( r 53 ) = 0,15 (0,5) + 0,15 (0,5) + 0,15 (0,2) + 0,4 (0,5) + 0,15
(1)
= 0,53
T4  = BK1 ( r 14 ) + BK2 ( r 24 ) + BK3 ( r 34 ) + BK4 ( r 44 ) + BK5 ( r 54 ) = 0,15 (0,75) + 0,15 (0,75) + 0,15 (0,6) + 0,4 (0,5) + 0,15 (1) = 0,67 T5  = BK1 ( r 15 ) + BK2 ( r 25 ) + BK3 ( r 35 ) + BK4 ( r 45 ) + BK5 ( r 55 )
= 0,15 (0,75) + 0,15 (0,75) + 0,15 (0,8) + 0,4 (1) + 0,15 (0,5)
= 0,82
f. Menyeleksi alternatif yang optimal Dilakukan  pengurutan  data  secara  menurun ( descending )  yang  akan  digunakan  di  dalam perangkingan.
Berdasarkan  pengurutan  total  nilai  diatas, selanjutnya pihak Kepala Sekolah dapat memilih guru yang  mendapatkan total nilai tertinggi yang akan diberikan hadiah berupa souvenir.
Table 4. Tabel Seleksi Alternatif No Nama Guru Total Nilai 1 Supendi 0,94 2 Sri Wahyuni 0,82 3 M.Ibnu Rusydi 0,80 4 Nurhasanah Lubis 0,67 5 Afif Baidhowi 0,53 Berdasarkan tabel selektif alternative diatas, maka dapat  diambil  kesimpulan  bahwa  guru  yang memiliki nilai tertinggi adalah guru yang bernama Supendi dengan total nilai 0,94 .

## 3.2. Pemodelan Sistem Usulan
Berdasarkan  uraian  kebutuhan  sistem  di  atas, maka  penulis  membuat  model  rancangan  sistem usulan menggunakan Use Case Diagram , dijelaskan sebagai berikut:
a. Use Case Diagram File Master
Di dalam use case file master entry terdapat 4 use case diagram , dijelaskan pada Gambar 2 sebagai berikut:
Gambar 2. Use Case Diagram File Master
b. Use Case Diagram Transaksi Di  dalam use  case  diagram transaksi  terdapat  5 use  case  diagram ,  dijelaskan  pada  Gambar  3 sebagai berikut:
Gambar 3. Use Case Diagram Transaksi
c. Use Case Diagram Laporan Di dalam use case diagram laporan terdapat 5 (lima) use case diagram , dijelaskan pada Gambar 4 sebagai berikut:
Gambar 4. Use Case Diagram Laporan

## 3.3. Pemodelan Data
Dari  hasil  pemodelan  sistem  diatas,  maka penulis  membuat  model  data  sistem  usulan menggunakan Class  Diagram .  Beikut  pemodelan data sistem usulan dijelaskan pada Gambar 5:
Gambar 5. Class Diagram

## 3.4. Perancangan Prototipe Sistem Usulan
Adapun  rancangan  layar  terdiri  dari  rancangan layar  menu  utama,  entry,  transaksi  dan  laporan dijelaskan sebagai berikut :
a. Rancangan Layar Menu Utama
Rancangan layar menu utama berisi menu master, transaksi  dan  laporan  beserta  submenunya masing-masing  dapat  dilihat  pada  Gambar  6 sebagai berikut :
Gambar 6. Rancangan Layar Menu Utama

## b. Rancangan Layar Submenu Entry
Berikut  ini  adalah  rancangan  layar  form  entry kriteria dijelaskan pada Gambar 7 sebagai berikut:
Gambar 7. Rancangan Layar Entry Kriteria
Berikut  ini  adalah  rancangan  layar  form  entry guru dijelaskan pada Gambar 8 sebagai berikut:
Gambar 8. Rancangan Layar Entry Guru

## c. Rancangan Layar Submenu Transaksi
Berikut  ini  adalah  rancangan  layar  form  entry penilaian guru dijelaskan pada Gambar 9 sebagai berikut:
Gambar 9. Rancangan Layar Entry Penilaian Guru
Berikut  ini  adalah  rancangan  layar  form  entry hitung  penilaian  dijelaskan  pada  Gambar  10 sebagai berikut:
Gambar 10. Rancangan Layar Entry Hitung Penilaian
d. Rancangan Layar Submenu Laporan
Berikut ini  adalah rancangan  layar  cetak laporan hasil penilaian dijelaskan pada Gambar 11 sebagai berikut:
Gambar 11. Rancangan Layar Cetak Laporan Hasil Penilaian
Berikut ini  adalah rancangan  layar  cetak laporan perangkingan dijelaskan pada Gambar 12 sebagai berikut:
Gambar 12. Rancangan Layar Cetak Laporan Perangkingan

## e. Rancangan Keluaran Program
Berikut adalah rancangan keluaran cetak laporan hasil penilaian dijelaskan pada Gambar 13 sebagai berikut:
Gambar 13. Rancangan Keluaran Cetak Laporan Hasil Penilaian Berikut  ini  adalah  rancangan  keluaran  cetak laporan perangkingan dijelaskan pada Gambar 14 sebagai berikut:
Gambar 14. Rancangan Keluaran Cetak Laporan Perangkingan

## 3.5. Hasil Keluaran Program
Berikut  ini  adalah  hasil  keluaran  program  laporan hasil  penilaian,  dijelaskan  pada  Gambar  15  sebagai berikut:
Gambar 15. Hasil Keluaran Laporan Hasil Penilaian
Berikut  ini  adalah  hasil  keluaran  program  laporan perangkingan,  dijelaskan  pada  Gambar  16  sebagai berikut:
Gambar 16. Hasil Keluaran Laporan Perangkingan
4. Kesimpulan dan Saran
a. Kesimpulan Setelah membahas dan menyajikan semua bab sebelumnya, dapat dibuat kesimpulan sebagai berikut :
1) Dengan adanya fitur Penilaian Guru, fitur Konversi Nilai dan  fitur Hitung Penilaian yang berada pada satu sistem memudahkan proses  penilaian  sehingga  lebih  cepat dalam menentukan guru terbaik.
2) Dengan  adanya  fitur  Penilaian  Guru  dan kriteria  yang  telah  ditentukan  maka  hasil penilaian  ini  diharapkan  akurat  dan  tidak objektif lagi.
3) Dengan  adanya  fitur  cetak  Laporan Perangkingan guru terbaik maka kesulitan untuk  mengetahui  informasi  penilaian guru dapat diminimalisir.
b. Saran Adapun  saran  yang  dapat  penulis  sampaikan setelah  menyelesaikan  penelitian  ini  adalah sebagai berikut:
1) Agar  sistem  dapat  diimplementasikan, maka  software  harus  terpenuhi  sesuai kebutuhan sistem.
2) Perlu  diadakan  pelatihan  khusus  untuk
decision maker agar dapat mengoperasikan Sistem Penunjang Keputusan dengan baik dan benar. 3) Penelitian  ini  hanya terdiri dari  5 kriteria, untuk  pengembangan  selanjutnya  bisa lebih dari 5 kriteria. 4) Ketelitian  dalam  penginputan  nilai  perlu diperhatikan  agar  guru  yang  terpilih menjadi  guru  terbaik  adalah  guru  yang sesuai dengan kriteria. 5) Untuk  penelitian  selanjutnya,  disarankan Sistem  Penunjang  Keputusan  ini  berbasis web, supaya dapat diakses dimanapun dan kapanpun.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Hamdani,  Agus  Umar  and  Kusdiarto,  Djati., Sistem  Informasi  Poin  Pelanggaran  Tata  Tertib
Kampus  Menggunakan  Metode  Fuzzy  Multiple Attribute  Decision  Making  (FMADM)  dan Simple Additive Weighting (SAW) Studi Kasus: Kampus  Universitas  XYZ  dalam  Seminar Nasional  Teknologi  Informasi  dan  Multimedia, Yogyakarta, 2017, (hal 55-60).
[2] Gunawan,  Sabda,  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan  Guru  Terbaik  Pada  SMA  Negeri  2 Kutacane Dengan Menggunakan Metode Simple Additive  Weighting  (SAW)  dalam  Pelita Informatika Budi Darma, Medan, 2015, (hal 143- 148).
[3] Sari,  Febrina,  Metode  dalam  Pengambilan Keputusan, Yogyakarta: Deepublish, 2018.
[4] Utama,  Ditdit  Nugeraha,  Sistem  Penunjang Keputusan:  Filosofi,  Teori,  dan  Implementasi, Yogyakarta: Garudhawaca, 2017.
[5] Magdalena, Hilya., Sistem Pendukung Keputusan Untuk  Menentukan  Mahasiswa  Lulusan  Terbaik Di  Perguruan  Tinggi  (Studi  Kasus  Stmik  Atma Luhur  Pangkalpinang)  dalam  Seminar  Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi, 2012, (hal 50-51).
[6] Supardi, Kinerja Guru, Jakarta: PT RajaGrafindo Persada, 2014, (hal 8).
[7] Kusaeri  and  Suprananto,  Pengukuran  dan Penilaian  Pendidikan,  Yogyakarta:  Graha  Ilmu, 2012, (hal 8).
[8] Kusumadewi,  Sri,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.,  dan Wardoyo,  R.,  Fuzzy  Multi-Attribute  Decision Making  (Fuzzy  MADM),  Yogyakarta:  Graha Ilmu, 2006,
(Amalia, Riska, Andi Fadlun 2009),
[9] Nofriansyah,  Dicky,  Konsep  Data  Mining  Vs Sistem  Pendukung  Keputusan,  Yogyakarta: Deepublish, 2014.