## Decision Support Systems For Teacher Performance Evaluation at SDI Darul Mu’minin With Analytical Hierarchy Process And Simple Additive Weighting Methods
1 Dwi Setyo Aji, 2 Anita Diana, 3 Atik Ariesta, 4 Grace Gata, 5 Dwi Achadiani 1,2,4 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur 3 Program Studi Manajemen Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur 5 Program Studi Sistem Komputer, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur Email: adjiesetyo666@gmail.com

## Abstract
Teacher performance evaluation is one of the efforts to raise the standard of education at SDI Darul Mu'minin. SDI Darul Mu'minin, which is located in Larangan Indah Village, Larangan sub-district, Tangerang City, has a teacher performance assessment that is conducted once a year. In addition to raise the standard of education, the purpose of the assessment is to select exemplary teachers. However, the process of assessing teacher performance is not on target because the assessment process only uses attendance  criteria  and  does  not  yet  have  the  right  method.  Therefore  the  principal  added  several additional  criteria,  namely:  responsibility,  lesson  plans,  loyalty  and  reporting of  student grades.  To implement a multi-criteria assessment, a decision support system is needed. This study uses the AHP and SAW methods and produces weights namely Responsibility 33%, Loyalty 28%, Attendance 18%, Lesson Plans 13% and Reporting of Student Values 8% and produces the best alternative, namely the best  performing  teacher  with  a  value  of  0.9930.  The  goal  of  this  research  is  to  decide  the  best alternative, namely the best performing teacher who will receive a prize or reward in the form of money at the end of each academic year.
Keywords: Decision Support Systems, Teacher Performance Evaluation, Analytical Hierarchy Process, Simple Additive Weighting

## 1. INTRODUCTION
Guru merupakan profesi yang paling berpengaruh dalam dunia pendidikan. Tugas seorang guru yaitu  membimbing,  mengajar,  mengarahkan,  melatih,  menilai  dan  mengevaluasi  siswa  agar  dapat meningkatkan kualitas pendidikan. Menurut [1], salah satu langkah lembaga pendidikan dalam menjaga kualitas proses belajar di sekolah yaitu dengan meningkatkan kualitas proses guru dalam mengajar.
SDI  Darul  Mu’minin  memiliki  penilaian  kinerja  guru  yang  belum  optimal  dan  hanya berdasarkan  presensi  kehadiran  serta  terkadang  dihasilkan  peringkat  guru  yang  sama.  Untuk menyelesaikan  problem  tersebut,  maka  dibuatlah  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  untuk melakukan  penilaian  kinerja  pada  guru.  Dalam  melakukan  penilaian  kinerja,  diperlukan  penentuan kriteria oleh Kepala Sekolah, dan melakukan perhitungan melalui metode AHP untuk mendapat bobot kriteria lalu metode SAW untuk mencari rangking dari setiap guru. Tujuan sistem pendukung keputusan ini  adalah untuk menentukan  alternatif terbaik yaitu guru berkinerja terbaik yang akan mendapatkan hadiah atau reward berupa uang setiap akhir tahun ajaran.
Penelitian yang dilakukan oleh [2] pada jurnal AJCSR tahun 2020, mengungkapkan penelitian yang  dilakukan  pada  SMA  Markus  Tangerang  dalam  menentukan  guru  berprestasi  menggunakan kriteria  Pedagogik,  kepribadian,  profesional  social  dan  absen  serta  menggunakan  metode  AHP  dan SAW.  Sistem  dibuat  dengan  bahasa  pemrograman  python.  Kesimpulan  dalam  penelitian  ini  yaitu dengan perhitungan AHP dan SAW menghasilkan nilai alternatif 4,46 dengan nama guru Pracaya.
Sementara itu, penelitian yang dilakukan oleh [3] dalam Jurnal Tren Bisnis Global tahun 2021, mengungkapkan penelitian yang telah dilakukan pada Sekolah Dasar Negeri Kutajaya II untuk menilai guru,  menggunakan  kriteria  Sikap,  keterlibatan  kerja,  perilaku,  partisipasi  dan  penampilan  dengan metode AHP dan TOPSIS. Dapat disimpulkan bahwa penelitian ini menghasilkan guru terbaik dengan nilai (0,8710) atas nama Setianingsih. Sistem yang dibuat menggunakan bahasa pemrograman python. Melalui  sistem  pendukung  keputusan  yang  di  buat  bisa  memudahkan  dan  menghemat  waktu  untuk proses penentuan guru terbaik.
Dalam penelitian  yang dilakukan oleh  [4] pada jurnal  Indonesia Journal  Information System (IDEALIS) tahun 2021, membahas penentuan guru teladan di SMA YP-BDN melalui metode AHP dan SAW dengan kriteria Presensi, tugas tambahan dan poin pelanggaran. Kesimpulan dalam penelitian ini yaitu  dengan  perhitungan  AHP  dan  SAW,  menghasilkan  guru  yang  mendapatkan  ranking  Pertama adalah Dwi Roby, S.Pd dan mendapatkan hasil tertinggi yaitu 0.9731. Dengan adanya sistem berbasis dekstop yang dibuat diharapkan dapat membantu Kepala Sekolah SMA YP-BDN dalam menentukan kinerja guru terbaik.
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [5]  dalam  jurnal  TEKNISI  tahun  2021,  membahas tentang  penentuan  guru  terbaik  pada  Yayasan  Pendidikan  Panca  Abdi  Bangsa  menggunakan  kriteria RPP, Instrumen Pembelajaran Daring, Disiplin Kerja, Kesesuaian RPP, Interaksi Guru & Siswa, Sikap Guru  dan  Kehadiran  Guru  menggunakan  metode  TOPSIS.  Penelitian  ini  menghasilkan  guru  terbaik yang terpilih yaitu Nila Wardani, SE dengan nilai terbesar 0,8695. Sistem yang dibuat berbasis dekstop dengan  menggunakan  framework  .NET  dapat  mempercepat  dalam  menentukan  guru  terbaik  pada pembelajaran online.

## 2. METHODS
Tahapan  penelitian  ini  dimulai  dari  menentukan  objek  penelitian,  peneliti  menentukan  SDI Darul Mu’minin yang berlokasi di kecamatan Larangan, Tangerang sebagai objek penelitian. Peneliti mengidentifikasi  masalah  dengan  mewawancarai  kepala  sekolah.  Kemudian  kepala  sekolah menentukan  kriteria  yang  akan  menjadi  parameter  penilaian  kinerja  guru.  Tahapan  berikutnya  yaitu peneliti  mengumpulkan  data  untuk  kemudian  dianalisis.  Lalu  peneliti  menggunakan  kuesioner perbandingan antar kriteria yang nantinya akan dihitung dengan metode AHP sehingga menghasilkan bobot kriteria. Setelah itu, pengujian AHP perlu dilakukan untuk menilai tingkat  kekonsitensian dari kuesioner perbandingan antar kriteria yang telah di isi. Jika pengujian konsisten, langkah  berikutnya
yaitu melakukan perhitungan penilaian kinerja guru dengan metode SAW sehingga dihasilkan rank dari masing-masing  guru.  Untuk  langkah  berikutnya  yaitu  merancang  dan  membangun  sistem  serta membuat laporan. Lebih detilnya dapat dilihat pada gambar 1 dibawah.

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
Sistem Pendukung Keputusan ( Decision Support System ) adalah serangkaian proses berbasis model  yang  digunakan  untuk  memilih  atau  menilai  beberapa  alternatif  untuk  memudahkan  proses pengambilan  keputusan.  Menurut  [6],  DSS  adalah  sebuah  sistem  informasi  yang  berisi  informasi, pemodelan  dan  pemanipulasian  data  sebagai  tujuan  untuk  proses  pemilihan  keputusan.  Menurut  [7], Fishbone  diagram merupakan  diagram  untuk  menganalisis  dan  memecahkan  sebuah  akar permasalahan. Disebut juga dengan ishikawa diagram sebab diperkenalkan oleh Prof. Kaoru Ishikawa.
Dalam  merancang  sistem,  peneliti  menggunakan  UML  untuk  memudahkan  dalam perancangan.  [8]  menjelaskan  tentang  UML  merupakan  bahasa  yang  dipakai  untuk  memvisualisasi serta menjelaskan gambaran dari analisa proses dan rancangan berorientasi objek. UML mencangkup beberapa  diagram  termasuk use  case  diagram dan class  diagram . Use  Case  Diagram merupakan gambaran perilaku aktor dalam sistem infor-masi yang dibuat. Use case menjelaskan hubungan antara aktor dengan sistem yang dirancang[9]. class diagram diagram adalah diagram untuk memvisualkan struktur sistem dalam hal mendefinisikan kelas yang dibuat dalam membuat sistem.
Metode AHP merupakan metode pendukung keputusan yang ditemukan oleh Thomas L. Saaty. Metode ini digunakan untuk mengatasi permasalahan multi kriteria yang rumit dengan menggunakan struktur  hirarki multi  level supaya  permasalahan  menjadi  terstruktur  dan  sistematis.  Metode  ini  juga bisa dipakai untuk mengatasi masalah kualitatif dan kuantitatif secara efektif, terutama untuk penilaian yang bersifat subjektif [10]. Tahapan AHP antara lain :
1. Membentuk struktur hierarki yang diawali dengan goal.
2. Melakukan perbandingan berpasangan sehingga didapat jumlah penilaian perbandingan, ditentukan melalui Persamaan (1).
SYSTEMATICS, Vol. 5, No. 1, April 2023, pp 548-560
𝑛 × [( 𝑛 - 1)/2] (1)
3. Membandingkan kriteria dengan kriteria lainnya dengan skala perbandingan 1-9.
4. Membuat matriks perbandingan berpasangan.
5. Menghitung nilai eigen untuk dijadikan sebagai bobot kriteria
6. Melakukan pengujian AHP melalui perhitungan CI dan CR . Perhitungan CI dilakukan dengan Persamaan (2).
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑀𝑎𝑥−𝑛 𝑛−1 (2) 𝜆 𝑀𝑎𝑥 = Nilai eigen dari matriks berordo n yang paling besar
𝑛 =   Ordo matriks
7. Menghitung CR dilakukan dengan Persamaan (3). CR yang baik yaitu apabila nilai CR <= 0,1.
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼 (3) RI          =   Random index Tabel 1 Nilai RI n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
RI  0.00  0.01  0.58  0.90  1.12  1.24  1.32  1.41  1.45  1.49
Simple Additive Weighting adalah metode penjumlahan terbobot. Algoritma metode ini adalah dengan mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada setiap alternatif dari semua atribut. SAW adalah  metode  atau  cara  yang  dipakai  untuk  mencari  suatu  alternatif  terbaik  dari  alternatif  yang  ada dengan  kriteria  tertentu.  Metode  ini  termasuk  kedalam Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM[11].  Langkah perhitungan SAW antara lain :
1. Menentukan kriteria dan bobot kriteria.
2. Menentukan alternatif.
3. Menentukan nilai alternatif disetiap kriteria.
4. Membuat matriks keputusan berdasarkan kriteria.
5. Menormalisasi matriks X menjadi matriks R dengan Persamaan (4).
𝑟 𝑖 𝑗 =   { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑎𝑥 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑖𝑛 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 (4)
Max 𝑋 𝑖𝑗 = Nilai dari setiap kriteria i yang terbesar. Min 𝑋 𝑖𝑗 = Nilai dari setiap kriteria i yang terkecil. 𝑋 𝑖𝑗 = Nilai alternatif dari setiap kriteria. Benefit = Jika yang terbaik adalah nilai yang terbesar. Cost = Jika yang terbaik adalah nilai yang terkecil. Jika j atribut keuntungan (benefit) Jika j atribut biaya (benefit)
6. Melakukan proses mencari rangking yaitu penjumlahan dari perkalian matriks R yang ternormalisasi  dengan  vektor  bobot  sehingga  menghasilkan  nilai  tertinggi  sebagai rekomendasi untuk pengambilan keputusan. Tahap ini menggunakan persamaan (5).
𝑉 1 =   ∑ 𝑊 𝑗 𝑛 𝑗=1 𝑟 𝑖𝑗 (5)
Vi = Rangking untuk setiap alternatif.
Wj = Nilai bobot rangking (dari setiap kriteria). rij   = Nilai rating kinerja ternormalisasi.

## 3. RESULTS AND DISCUSSION
Dari hasil analisa masalah, SDI Darul Mu’minin masih sulit dalam mengambil keputusan untuk penilaian  kinerja  guru.  Hal  tersebut  terjadi  karena  penilaian  kinerja  guru  belum  optimal  dan  hanya menggunakan satu kriteria yaitu presensi kehadiran.  Sehingga dari  hal tersebut, hasil peringkat yang dihasilkan  terkadang  sama  sehingga  kepala  sekolah  sulit  menentukan  guru  teladan.  Untuk mempermudah dalam menganalisa masalah, peneliti menggunakan fishbone diagram yang dapat dilihat pada gambar 2.

## Gambar 2 Fishbone Diagram
Dari wawancara dan pengumpulan data menggunakan kuesioner, diperoleh alternatif yang akan dinilai  kinerja  nya  yaitu  guru  yang  berjumlah  37,  namun  dalam  penelitian  telah  disepakati  hanya menggunakan sampel yaitu 5 guru. Kriteria yang telah ditentukan oleh kepala sekolah yaitu Presensi kehadiran,  tanggung  jawab,  RPP,  loyalitas  dan  pelaporan  nilai  siswa.  Peneliti  menggunakan  metode AHP  untuk  menghasilkan  nilai  bobot  dari  setiap  kriteria  dengan  memberikan  nilai  perbandingan kepentingan  dari  masing-masing  kriteria  sehingga  menghasilkan  nilai eigen  vector yang  digunakan
sebagai bobot kriteria. Dan untuk  mencari rangking terhadap setiap alternatif, peneliti menggunakan metode SAW. Untuk lebih detilnya bisa dilihat pada gambar 3 identifikasi goal.
Gambar 3 Identifikasi Goal
Identifikasi Kriteria
Tabel 2 Identifikasi Kriteria No Kriteria Kode Kriteria  Jenis Kriteria 1 Presensi Kehadiran C1 Benefit 2 Tanggung Jawab C2 Benefit 3 RPP C3 Benefit 4 Loyalitas C4 Benefit 5 Pelaporan Nilai Siswa C5 Benefit
Kriteria  presensi  kehadiran  diambil  dari  mesin  presensi  fingerprint  dalam  kurun  waktu  satu tahun ajaran. Sementara  kriteria lainnya menggunakan skala penilaian 0-20 => sangat kurang, 21-40 => kurang, 41-60 => cukup, 61-80 => baik,  dan 81-100 => sangat baik.
Dari  kuesioner  perbandingan  antar  kriteria  yang  diisi  kepala  sekolah,  maka  didapat  data perbandingan seperti pada tabel 3 Perbandingan Antar Kriteria.

## Tabel 3 Perbandingan Antar Kriteria
Kriteria Presensi Kehadiran Tanggung Jawab  RPP  Loyalitas Pelaporan Nilai Siswa Presensi kehadiran 1 1/3 2 1/2 3 Tanggung Jawab 3 1 3 1 2 RPP 1/2 1/3 1 1/2 3 Loyalitas 2 1 2 1 3 Pelaporan Nilai Siswa 1/3 1/2 1/3 1/3 1

## Metode Analytical Hierarchy Process
Langkah 1: Mengubah tabel perbandingan antar kriteria menjadi matriks angka desimal.
[ 1,000 3,000 0,500 0,333 1,000 0,333 2,000 0,333 1,000 0,500 2,000 3,000 1,000 0,500 3,000 1,000 2,000 0,500 3,000 2,000 0,333 1,000 3,000 0,333 1,000]
Langkah 2: Mengkalikan matriks dengan matriks (dirinya) sendiri.
[ 1,000 3,000 0,500 0,333 1,000 0,333 2,000 0,333 1,000 0,500 2,000 3,000 1,000 0,500 3,000 1,000 2,000 0,500 3,000 2,000 0,333 1,000 3,000 0,333 1,000] 𝑋 [ 1,000 3,000 0,500 0,333 1,000 0,333 2,000 0,333 1,000 0,500 2,000 3,000 1,000 0,500 3,000 1,000 2,000 0,500 3,000 2,000 0,333 1,000 3,000 0,333 1,000]
Langkah 3: Maka didapat hasi dari perkalian matriks.
[ 5,000 10,167 4,000 3,333 5,000 2,833 9,000 3,000 4,833 1,556 7,000 14,667 5,000 3,333 14,167 5,667 25,000 2,583 9,667 12,000 3,500 5,000 20,000 1,500 5,000 ]
Langkah  4:  Menjumlahkan  setiap  baris  hasil  perkalian  lalu  membagi  setiap  jumlah  barisnya  dengan total isi keseluruhan sehingga didapat eigen vector .
[
32,833 60,500 24,083 50,833 14,556 + 182,806] ➔ [ 32,833 : 182,806 60,500 : 182,806 24,083 : 182,806 50,833 14,556 : : 182,806 182,806] = [ 0,180 0,330 0,132 0,278 0,080 +
1,000]
Langkah 5: Setelah mendapatkan nilai eigen vector dari perhitungan metode AHP, maka nilai tersebut menjadi bobot dari kriteria seperti terlihat pada tabel dibawah.

## Tabel 4 Bobot Kriteria
Kode Kriteria Nama Kriteria Nilai Bobot Nilai Bobot (Persentase) C1 Presensi Kehadiran 0,180 18% C2 Tanggung Jawab 0,330 33% C3 RPP 0,132 13% C4 Loyalitas 0,278 28% C5 Pelaporan Nilai Siswa 0,080 8%

## Pengujian Analytical Hierarchy Process
Langkah 1: Perkalian setiap kolom kriteria dengan eigen vector.
[ 1,000 3,000 0,500 0,333 1,000 0,333 2,000 0,333 1,000 0,500 2,000 3,000 1,000 0,500 3,000 1,000 2,000 0,500 3,000 2,000 0,333 1,000 3,000 0,333 1,000] × [ 0,180 0,330 0,132 0,278 0,080] = [ 0,9313 1,7023 0,7098 1,4706 0,4416]
Langkah 2: Pembagian hasil dengan bobot eigen vector.
[ 0,9313 : 0,180 1,7023 : 0,330 0,7098 : 0,132 1,4706 0,4416 : : 0,278 0,080] = [ 5,1853 5,1437 5,3875 5,2885 5,5458]
Lambda maks = (5,1853 + 5,1437 + 5,3875 + 5,2885 + 5,5458) / 5
= 26,5509 / 5
= 5,3102
Langkah 3: Perhitungan Consistency Index (CI) yang nantinya akan digunakan dalam perhitungan CR. Persamaan consistency index menggunakan rumus perhitungan (2).
CI = 𝜆 max − 𝑛 𝑛−1
CI = (5,3102− 5 ) 5−1 = (0,3102) 4 = 0,0775
Langkah 4: Tahap terakhir pengujian metode Analytical Hierarchy Process (AHP) yaitu menghitung CR menggunakan rumus perhitungan (3).

## CR = 𝐶𝐼 𝑅𝐼
CR = 0,0775
1,12 = 0,0692
Dari  hasil  pengujian  didapat  nilai Consistency  Ratio (CR)  yaitu  0,0692.  Nilai  CR  sudah konsisten dikarenakan nilainya tidak lebih dari 0,1. Maka dari itu penilaian perbandingan antar kriteria tidak perlu dilakukan perhitungan ulang.

## Metode Simple Additive Weighting
Berikut merupakan tabel data nilai alternatif dari sampel guru. Data presensi kehadiran didapat dari mesin presensi fingerprint, sedangkan data kriteria tanggung jawab, RPP, loyalitas dan pelaporan nilai siswa diperoleh dari kuesioner. Tabel data nilai alternatif dapat dilihat pada tabel 5 berikut.
Tabel 5 Data Nilai Alternatif Alternatif Kriteria Presensi Kehadiran (hari) Tanggung Jawab  RPP  Loyalitas  Pelaporan Nilai Siswa A1 239 90 82 90 84 A2 238 90 70 90 82 A3 235 90 80 90 83 A4 238 90 90 88 87 A5 231 90 86 90 82
Selanjutnya  dilakukan  normalisasi  data  alternatif  menggunakan  persamaan  (4)  sehingga menghasilkan matriks R seperti dibawah.
[ 1,0000 1,0000 0,9111 1,0000 0,9655 0,9958 1,0000 0,7778 1,0000 0,9425 𝑅 = 0,9833 1,0000 0,8889 1,0000 0,9540 0,9958 1,0000 1,0000 0,9778 1,0000
0,9665 1,0000 0,9556 1,0000 0,9425]
Setelah  nilai  rating  kinerja  ternormalisasi  didapat,  langkah  selanjutnya  yaitu  tahap perangkingan yaitu proses penjumlahan dari hasil perkalian matriks R dengan nilai bobot menggunakan persamaan (5). Sehingga menghasilkan alternatif yang memiliki nilai tertinggi yaitu  A4 dengan nilai 0,9930 menjadi guru dengan berkinerja terbaik. Berikut tabel 6 adalah hasil perankingan dalam bentuk tabel.

## Tabel 6 Hasil Perangkingan Alternatif
Kode Alternatif Total Rank A4 0.9930 1 A1 0.9855 2 A5 0.9845 3 A3 0.9785 4 A2 0.9652 5

## Perancangan Sistem
Pada tahapan perancangan sistem, peneliti membuat class diagram untuk memudahkan dalam menggambarkan kelas dalam perancangan sistem. Gambar class diagram dapat dilihat pada gambar 4 dibawah.

## Gambar 4 Class Diagram
Class kriteria berelasi dengan class alternatif ( many-to-many ) menghasilkan class baru yaitu nilai_alternatif. Class kriteria  berelasi  dengan  class  yang  sama  atau unary  relationship dan  karena many-to-many maka  menghasilkan class baru  yaitu  bobot_kriteria.  Didalam class bobot_kriteria, kriteria,  nilai_alternatif  dan  hasil  terdapat  atribut  periode dengan  tujuan  sistem  yang  dibuat  nantinya bisa menyimpan data kriteria, bobot kriteria, nilai alternatif dan hasil berdasarkan periode.
Pada use case diagram proses, aktor yang berperan adalah staff TU. Staff TU bisa membuka menu entry perbandingan kriteria, entry data nilai alternatif dan proses penilaian kinerja guru. Use case diagram proses digambarkan pada gambar 5.

## Gambar 5 Use Case Diagram Proses (Staff TU)
Pada use case diagram proses, aktor Kepala Sekolah juga dapat melakukan suatu proses yaitu menu  cetak  hasil  keputusan.  Menu  ini  berfungsi  untuk  proses  penentuan  keputusan  oleh decision making (kepala  sekolah). Use  case  diagram proses  (kepala  sekolah)  dapat  dilihat  pada  gambar  6 dibawah.

## Gambar 6 Use Case Diagram Proses (Kepala Sekolah)
Use case diagram yang terakhir adalah laporan, aktor yang berperan adalah Kepala Sekolah. Kepala Sekolah bisa melakukan cetak laporan hasil perangkingan guru, cetak laporan penilaian kinerja, dan cetak laporan hasil pemilihan guru. Use case diagram laporan dapat dilihat pada gambar 7 dibawah.

## Gambar 7 Use Case Diagram Laporan

## Tampilan Layar Sistem
Layar entry perbandingan kriteria yang berfungsi untuk entry data dari kuesioner perbandingan antar kriteria lalu di proses dan menghasilkan perhitungan AHP seperti pada gambar 8 dibawah.

## Gambar 8 Layar Perbandingan Kriteria
Setelah  perhitungan  AHP  konsisten,  selanjutnya  dilakukan entry data  nilai  alternatif. Selanjutnya data  nilai  alternatif tersebut dihitung menggunkan metode SAW sehingga menghasilkan ranking dari masing-masing guru untuk nantinya bisa menjadi rekomendasi keputusan kepala sekolah. Tampilan layar nya bisa dilihat pada gambar 9.

## Gambar 9 Layar Penilaian Kinerja Guru
Selanjutnya  dari  hasil  pada  layar  gambar  9,  maka  diperoleh  rangking  kinerja  guru  sebagai rekomerndasi  kepala  sekolah  dalam  mengambil  keputusan.  Layar  laporan  perangkingan  guru  bisa dilihat pada gambar 10.

## Gambar 10 Layar Laporan Perangkingan Guru

## 4. CONCLUSION
Berdasarkan  penelitian  pada  SDI  Darul  Mu’minin,  maka  disimpulkan  bahwa  penelitian  ini menggunakan  metode  AHP  untuk  mencari  bobot  dari  setiap  kriteria,  hasil  pembobotannya  yaitu Tanggung Jawab 33%, Loyalitas 28%, Presensi Kehadiran 18%, RPP 13% dan Pelaporan Nilai Siswa 8%. Dengan pembobotan tersebut sehingga penilaian menjadi lebih maksimal.
Penelitian  ini  menggunakan  metode  SAW  untuk  menentukan  alternatif  terbaik  yaitu  guru berkinerja terbaik, hasil berdasarkan peringkat secara berurutan yaitu: peringkat 1 adalah  A4 dengan nilai 0,9930, peringkat 2 adalah A1 dengan nilai 0,9855, peringkat 3 adalah A5 dengan nilai 0,9845, peringkat 4 adalah A3 dengan nilai 0,9785, dan peringkat 5 adalah A2 dengan nilai 0,9652.
Dengan adanya sistem pendukung keputusan yang menggunakan kriteria presensi kehadiran, tanggung jawab, rpp, pelaporan nilai siswa dan loyalitas serta menggunakan metode AHP dan SAW untuk penilaian  kinerja guru sehingga penilaian dan pengambilan keputusan menjadi  cepat dan tepat sasaran serta menghasilkan perankingan kinerja dari guru yang dapat membantu kepala sekolah dalam pengambilan keputusan.

## REFERENCES
[1] T.  Hidayat,  F.  Widiyanto,  and  Y.  K.  Hasim,  “Rancang  Bangun  Decision  Support  System Pemilihan  Guru  Terbaik  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (Saw)  (Studi Kasus : Sma Bhakti Pertiwi Kota Tangerang),” JUTIS J. Informatics Eng. , vol. 5, no. 1, pp. 52– 56, 2017.
[2] R.  D.  Heriyantoro,  M.  I.  Dzulhaq,  and  L.  S.  M.  Silitonga,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Penentuan Guru Berprestasi dengan Metode AHP dan SAW pada SMA Markus Tangerang,” Acad. J. Comput. Sci. Res. , vol. 2, no. 2, pp. 2–9, 2020, doi: 10.38101/ajcsr.v2i2.284.
[3] A.  Afrizal,  D.  Dedi,  and  B.  Anggundari,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja
Mekanik Menggunakan Metode AHP dan TOPSIS,” J.  Tren  Bisnis  Glob. ,  vol.  1,  pp. 79–89, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i4.3235.
[4] J. S. Wijayanto Joko, “Pemodelan Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Guru,” J.  Idealis , vol. 4, no. 1, pp. 98–107, 2021.
[5] R. Hamdani, S. Fadillah Rezeky, and D. Suherdi, “PENERAPAN METODE TOPSIS DALAM MENENTUKAN  GURU  TERBAIK  PADA  SISTEM  PEMBELAJARAN  DARING  PADA YAYASAN PENDIDIKAN PANCA ABDI BANGSA,” J. Tek. , vol. 1, pp. 72–82, 2021.
[6] N. H. Daulay, S. D. Nasution, and F. Fadlina, “Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Fasilitator Sumber  Daya  Manusia  Menggunakan  Metode  Electre  (Studi  Kasus:  Dinas  Kesehatan Sibuhuan),” JURIKOM  (Jurnal  Ris.  Komputer) ,  vol.  7,  no.  3,  p.  390,  2020,  doi: 10.30865/jurikom.v7i3.2172.
[7] N. S. Sopiah and A. Diana, “Implementasi  Decision Support System Penilaian Kinerja  Guru Terbaik Di Sdn Kebayoran Lama Selatan 17 Pagi Dengan Metode Analitycal Hierarchy Process ( Ahp )  Simple Additive Weighting ( Saw ),” vol. 9, no. April, pp. 223–230, 2017.
[8] Fitri  Duwiyanti,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Guru  Terbaik  di  SMK  Pustek Serpong Dengan Menggunakan Metode TOPSIS,” Int. J. Educ. Sci. Technol. Eng. , vol. 2, no. 1, pp. 45–67, 2019, doi: 10.36079/lamintang.ijeste-0201.18.
[9] E. Affandi and T. Syahputra, “Pemodelan UML Manajeman Sistem Inventory,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD , vol. 1, no. 2, pp. 14–25, 2018.
[10] H. J. Pramana, T. Mufizar, D. S. Anwar, and I. Septianingrum, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Dengan Metode AHP dan PROMETHEE,” It (Informatic Tech. J. , vol. 10, no. 1, p. 87, 2022, doi: 10.22303/it.10.1.2022.87-99.
[11] A.  Amijaya,  F.  Ferdinandus,  and  M.  Bayu,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan Handphone Dengan Metode Simple Additive Weighting Berbasis WEB,” CAHAYAtech , vol. 8, pp. 2580–2399, 2019.