## Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Teladan Dengan Menggunakan Metode Composite Perfomance Index (CPI)
Nur S Tanjung 1 , Putri Dani Adelina 1 , Martina K Siahaan 1 , Elvitrianim Purba 2 , Joli Afriany 3
1 Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
1 AMIK Stiekom Sumatera Utara, Rantau Prapat, Indonesia
3 Fakultas Manajemen, Universitas Nahdlatul Ulama, Medan, Indonesia

## Abstrak
Pemilihan  guru teladan diharapkan dapat  meningkatkan semangat,  motovasi dan profesionalesme  kegiatan pemilihan  guru teladan yang terjadi biasanya hanya dengan menggunakan penilaian yang di dasarkan pada analisa pribadi Pihak sekolah SDN 003 Pagaran Tapah, Sehingga di  mungkinkan  terjadi  kesalahan atau kekeliruan. Berdasarkan  hal  itu maka di buatlah suatu sistem pendukung keputusan pemlihan guru teladan yang dapat membantu Pihak sekolah dalam menentukan siapa saja guru yang berhak menjadi guru teladan. Sistem ini dibangun dengan menggunakan Metode Composite Performace Index (CPI). Hasil dari penelitian ini diharapkan sistem dapat dimanfaatkan pihak sekolah untuk menentukan dengan tepat siapa saja yang berhak  menjadi  guru  teladan  dengan  di  dasarkan  pada  beberapa  aspek  yaitu  kemampuan  bidang  studi,  tanggung  jawab, kreatifitas, komunikasi.
Kata kunci : Guru Teladan, Sistem Pendukung Keputusan, Composite Performance Index, CPI

## Abstract
The selection of exemplary teachers is expected to improve the spirit, motivation, and professionalism  of selecting teacher model activities that occur usually only by using assessment which is based on personal analysis of the school parties SDN 003 Pagaran Tapah, so that there may be errors or mistakes. Based on that, then make a decision support system selecting exemplary teachers who can help the school in determining who the teacher who is entitled to be a model teacher. This system is built using Composite Performace Index Method (CPI). The results of this study are expected to be utilized by the schoo l system to determine exactly who is entitled to be a model teacher by being based on several aspects, namely the ability of field of study, responsibility, creativity, communication.
Keywords : Master Example, Decision Support System, Composite Performance Index, CPI

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  UU  Guru  dan  Dosen  no.14  tahun  2005  pasal  1  ayat  1  dinyatakan  bahwa  “Guru  adalah  pendidik profesional  dengan  tugas  utama  mendidik,  mengajar,  membimbing,  mengarahkan,  melatih,  menilai  dan mengevaluasi  peserta  didik  pada  Pendidikan  Anak  Usia  Dini  jalur  pendidikan  formal,  pendidikan  dasar  dan pendidikan menengah”[1]. Pada sekolah, fungsi guru sangat penting  untuk mencerdaskan kehidupan anak bangsa. Mereka  secara  berkelanjutan  (sustainable)  terus menigkatkan  mutu  diri  dari  guru  biasa  ke  guru  yang  baik  dan terus berupaya meningkat ke guru yang lebih baik dan akhirnya menjadi guru yang terbaik, yang mampu memberi inspirasi, ahli dalam materi, memiliki moral yang tinggi dan menjadi teladan yang baik bagi siswa.
Di Indonesia, guru yang memiliki keahlian spesialisasi harus diakui masih langka. Walaupun sudah sejak puluhan tahun disiapkan, namun hasilnya masih belum nampak secara nyata. Ini disebabkan karena masih cukup banyak  guru  yang  belum  memiliki  konsep  diri  yang  baik,  tidak  tepat  menyandang  predikat  sebagai  guru,  dan mengajar mata pelajaran yang tidak sesuai dengan keahliannya (mismatch). Semuanya terjadi karena kemandirian guru belum nampak secara nyata, yaitu sebagian guru belum mampu melihat konsep dirinya (self consept), ide dirinya  ( self  idea ),  dan  realita  dirinya  ( self  reality ).  Tipe  guru  seperti  ini  mustahil  dapat  menciptakan  suasana kegiatan Pembelajaran Aktif.
Guru yang dianggap memilki kompetensi berharga di era yang sangat kompetitif ini bukan guru yang hanya menguasai  satu  spesialisasi  disiplin  ilmu,  melainkan  generalis  (all  rounder)  yang  mampu  menangani  masalah dengan bantuan beberapa disiplin ilmu yang harus dikuasainya. Dengan kata lain, di zaman yang mengutamakan kualitas ini, keunggulan hanya bisa diraih dan dinikmati oleh guru yang bertipe pemenang (winners), bukan oleh guru pengeluh (whiners) dan guru pemalas ( wieners ).
Selama ini proses pemberian penghargaan hanya didasarkan pada penilaian individu pimpinan sehingga dimungkinkan  terjadinya  kesalahan.  Sehingga  kadangkala  ada  guru  yang  merasa  berhak  mendapatkan penghargaan akan tetapi tidak mendapatkan penghargaan tersebut hal ini berakibat pada kurang percayanya guru terhadap  hasil  penilaian  tersebut.  Untuk  menyelesaikan  hal  ini,  maka  digunakan  sistem  pendukung  keputusan yang mampu membantu pengambil keputusan menghasilkan keputusan secara objektif sesuai dengan nilai nilai yang dimiliki oleh setiap guru berdasarkan kriteria kriteria yang ditetapkan. Dalam sistem pendukung keputusan dapat diterapkan metode metode yang mampu menghasilkan keputusan yang terbaik dari beberapa alternatif yang
di  inputkan,  metode  ini  bisa  digunakan  seperti  MOORA,  ELECTRE,  TOPSIS,  PSI,  VIKOR, PROMETHEE[2][3][11].
Terdapat  beberapa  kriteria  yang  berpengaruh  untuk  memutuskan  pemilihan  guru  teladan,  maka  metode perhitungan yang digunakan yaitu Composite Performance Index (CPI) yang mampu mentransformasikan nilai menjadi  seragam  sehingga  memperoleh  nilai  yang  efektif.  Alternatif-alternatif  yang  sudah  terurut  berdasarkan data  tersebut  akan  membantu  pengambilan  keputusan  sehingga  memiliki  penilaian  yang  sama  terhadap  satu alternatif. SPK pemilihan guru teladan  dengan menggunakan metode CPI[4][5].
Penelitian  dalam  rekayasa  sistem  informasi  khususnya  untuk  pendukung  dalam  menghasilkan  suatu keputusan [9], dilakukan pada beberapa bidang seperti bidang pamasaran dalam pengembangan bisnis dan industri [8][10][14], pemberian bantuan alokasi khusus[12], keputusan seleksi penerimaan tenaga pengajar[13]. SPK bisa digunakan untuk pemilihan alternatif yang terbaik[15][16].

## 2. TEORITIS

## 2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem Pendukung Keputusan (SPK) atau Decission Support System (DSS) didefenisikan sebagai  suatu sistem yang  mampu  memberikan  kemampuan  pemecahan  masalah  maupun  kemampuan  pengkomunikasian  untuk masalah  dengan  kondisi  semi  struktur  dan  tak  terstruktur.Sistem  ini  digunakan  untuk  membantu  pengambilan keputusan, dimana tak seorangpun tahu secara pasti bagaimana seharusnya dibuat[6].

## 2.2 Composite Performance Index (CPI)
Composite performance Indek (CPI) digunakan untuk memilih  beberapa alternatif. Teknik CPI merupakan indeks gabungan  ( Composite  Index )  yang  dapat  digunakan  untuk  menentukan  penilaian  atau  peringkat  dari  berbagai alternatif(i)[4][7].
Penyelesaian  CPI, dalam mencari alternatif terbaik, yaitu: a. Identifikasi  kriteria  tren  positif  (semakin  tinggi  nilainya  semakin  baik)  dan  tren  negatif  (semakin  rendah nilainya semakin buruk)
b. Untuk  kriteria  tren  positif,  nilai  minimum  pada  setiap  kriteria  ditransformasi  ke  seretus,  sedangkan  nilai lainnya ditrasformasi secara proforsional lebih tinggi.
c. Untuk  kriteria  tren  negatif,  nilai  minimum  pada  setiap  kriteria  ditransformasi  ke  seratus,  sedangkan  nilai lainnya ditransformasi secara proforsional lebih rendah.
Index yang digunakan untuk menetukan penilaian atau peringkat dari berbagai alternatif keputusan berdasarkan beberapa kriteria dari setiap alternatif[4], dirumuskan sebagai berikut:
1. Normalisasi Matrix
Normalisasi matrix dilakukan dengan menyesuaikan Nilai  Kriteria dengan nilai Bobot yang sudah ditentukan.
2. Menentukan Nilai kriteria:
A ij = 𝑥𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗(min ) x 100 ;  i = 1,2,..., n dan j = 1,2...., m ..........................................................................(1)
3. Menetukan Nilai CPI: I i = ∑ 𝑚 𝑗=𝑖 A ij B j ; i = 1,2,..., n dan j = 1,2...., m ............................................................(2) Dimana: A ij = Nilai alternatif ke i pada kriteria ke j
X ij = Nilai awal alternatif ke i pada kriteria ke j X ij (min)  = Nilai alternatif ke i pada kriteria minimum ke j B j = Bobot kepentingan kriteria ke j I i = Index gabungan kriteria pada alternatif ke i

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Dalam  penyelesaian  guru  teladan  dengan  menggunakan  model Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Maaking (FMADM)  dengan  metode Composit  Performance  Index (CPI)  diperlukan  kriteria-kriteria  dan  bobot  untuk melakukan perhitungannya sehingga akan dapat alternatife terbaik, dalam hal ini alternatif yang dimaksut adalah peserta guru-guru SDN 003 Pagaran Tapah.

## 3.1 Kriteria dan Bobot
Berikut merupakan tabel yang berisikan kriteria dan bobot.
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan Bobot C 1 Kemampuan bidang study 35% C 2 Tanggung jawab 25% C 3 Kreatifitas 25% C 4 Komunikasi 15%
Pada Tabel 4 terdapat 5 Alternatif Guru yang akan diseleksi untuk mendapatkan Guru teladan.
Tabel 2. Data Daftar Guru Teladan No Nama C1 C2 C3 C4 1 M.Ikbal Pulungan(A 1 ) 75 60 80 55 2 Nur Sakinah Tanjung(A 2 ) 65 70 50 80 3 Putri Dani Adelina Hsb(A 3 ) 70 80 60 65 4 Anggun(A 4 ) 50 60 50 75 5 Martina klarasia(A 5 ) 60 70 60 80
Dari Tabel 2, diubah kedalam matriks keputusan X dengan data :
0,25 0,25     0,35      0,15 0,25      0,25     0,15      0,35
X=     0,25 0,35     0,25      0,25 0,15      0,25     0,15      0,25 0,25      0,25     0,25      0,35
1. Perhitungan nilai Kemampuan Bidang Studi
Tren pada Kriteria Kemampuan Bidang Studi adalah (+), dimana semakin tinggi nilai, akan semakin baik.
Tren (+) = Nilai N / Nilai min * 100
75 : 50 = 1,5  *  100 = 150 65 : 50 = 1,3  *  100 = 130 70 : 50 = 1,4  *  100 = 140 50 : 50 = 1     *  100 = 100 60 : 50 = 1,2  *  100 = 120
Tabel 3. Penghitungan Nilai Kemampuan Bidang Studi
No Alternatif Kemampuan Bidang Studi N/Min N/Min * 100 1 A 1 75 1,5 150 2 A 2 65 1,3 130 3 A 3 70 1,4 140 4 A 4 50 1 100 5 A 5 60 1,2 120
2. Perhitungan Nilai Tanggung Jawab Tren pada Kriteria Kemampuan Bidang Studi adalah (+), dimana semakin tinggi nilai, akan semakin baik.
Tren (+) = Nilai N / Nilai min * 100 60 : 60 = 1  *  100 = 100 70 : 60 = 1,1  *  100 = 110 80:  60 = 1,3  *  100 = 130 60 : 60 = 1  *  100 = 100 70 : 60 = 1,1  *  100 = 110
Tabel 4. Penghitungan Nilai Tanggung Jawab
Alternatif Tanggung Jawab N/Min Min/N* 100 A 1 60 1 100 A 2 70 1,1 110 A 3 80 1,3 130 A 4 60 1 100 A 5 70 1,1 110
3. Perhitungan Nilai Kreatifitas
Tren pada Kriteria Kemampuan Kreatifitas adalah (-), dimana semakin tinggi nilai, akan semakin baik.
Tren (-) = Nilai Min / Nilai N * 100 50 : 80 = 0,6  *  100 = 60 50 : 50 = 1  *  100 = 100 50:  60 = 0,8  *  100 = 80 50 : 50 = 1  *  100 = 100 50 : 60 = 0,8  *  100 = 80
Tabel 5. Penghitungan Nilai Kreatifitas Alternatif Kreatifitas Min/N  Min/N * 100 A 1 80 0,6 60 A 2 50 1 100 A 3 60 0,8 80 A 4 50 1 100 A 5 60 0,8 80
4. Perhitungan Nilai Komunikasi
Tren pada Kriteria Kemampuan Komunikasi adalah (-), dimana semakin tinggi nilai, akan semakin baik.
Tren (-) = Nilai Min / Nilai N * 100 55 : 55 = 1  *  100 = 100 55 : 80 = 0,6  *  100 = 60 55:  65 = 0,8  *  100 = 80 55 : 75 = 0,7  *  100 = 70 55 : 80 = 0,6  *  100 = 60
Tabel 6. Penghitungan Nilai Komunikasi Alternatif Komunikasi Min/N  N/Min * 100 A 1 55 1 100 A 2 80 0,6 60 A 3 65 0,8 80 A 4 75 0,7 70 A 5 80 0,6 60
Penghitungan CPI CPI  =  nilai_kriteria_1*bobot  +  nilai_kriteria_2*bobot  +  nilai_kriteria_3*bobot  +  nilai_kriteria_4*bobot  + nilai_kriteria_5*bobot Penghitungan A 1 CPI =  150 * 0,35 + 100 * 0,25 + 60 * 0,25 + 100 * 0,15 =  52,5 + 25  + 15 + 15 =  107,5
Penghitungan A 2 CPI =  130 * 0,35 + 110 * 0,25 + 100 * 0,25 + 60 * 0,15 =  45,5 + 27,5  + 25 + 9
=  107
Penghitungan A 3 CPI =  140 * 0,35 + 130* 0,25 + 80 * 0,25 + 80 * 0,15 =  49 + 32,5  + 20 + 12 =  113,5
Penghitungan A 4 CPI =  100 * 0,35 + 100 * 0,25 + 100 * 0,25 + 70 * 0,15 =  35 + 25  + 25 + 10,5 =  95,5
Penghitungan A 5 CPI =  120 * 0,35 + 110 * 0,25 + 80 * 0,25 + 60 * 0,15 =  42 + 27,5  + 20 + 9 =  98,5
Berikut ini adalah tabel hasil perhitungan CPI berdasarkan peringkat.
Tabel 7.  Hasil Perangkingan CPI Alternatif Nilai CPI Peringkat A 3 113,5 1 A 1 107,5 2 A 2 107 3 A 5 98,5 4 A 4 95,5 5
Penerapan CPI dari 5 ke alternatif guru di atas menghasilkan A 3 >A 1 >A 2 >A 5 >A 4 , sehingga diputuskan bahwa A 1 merupakan guru teladan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan, diambil beberapa kesimpulan, yaitu: 1. Penggunaan sistem pendukung keputusan dapat memberikan hasil yang lebih efektif tentang pemilihan Guru Teladan dan mempermudah dalam menyeleksi guru teladan.
2. Adanya  sistem  pendukung  keputusan  dapat  meminimalisir  kesalahan  dan  pemilihan  guru  teladan  secara subyektif.

## REFERENCES
[1] P. RI, UU Guru & Dosen No 14 . 2005.
[2] Y. Zai, M. Mesran, B. Nadeak, and I. Saputra, “PENERAPAN TECHNIQUE FOR ORDERS PREFERENCE BY SIMILARITY TO IDEAL SOLUTION (TOPSIS) UNTUK  KEPUTUSAN PEMBERIAN KREDIT PADA CALON NASABAH (Studi Kasus : PT. SS Finance),” MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 1, no. 1, 2017.
[3] Mesran, K. Tampubolon, R. D. Sianturi, F. T. Waruwu, and A. P. U. Siahaan, “Determination of Education Scholarship Recipients Using Preference Selection Index,” Int. J. Sci. Res. Sci. Technol. , vol. 3, no. 6, pp. 230–234, 2017.
[4] R. Rahim, Mesran, A. Putera, U. Siahaan, and S. Aryza, “Composite performance index for student admission,” Int. J. Res. Sci. Eng. , vol. 3, no. 3, pp. 68–74, 2017.
[5] M. Karismariyanti, “Simulasi Pendukung  Keputusan Penerima Beasiswa Menggunakan Metode Composite  Performance Index,” J. Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, 2011.
[6] Kusrini, Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan . Yogyakarta: Ani, 2007.
[7] G. S. Pandian, N. Jawahar, and S. P. Nachiappan, “Composite Performance Index for Sustainability,” J. Environ. Sci. Toxicol. Food Technol. , vol. 3, no. 1, pp. 91–102, 2013.
[8] S. Dian Utami Sutiksno, P. Rufaidah, H. Ali, and W. Souisa, “A Literature Review of Strategic Marketing and The Resource Based View of The Firm,” Int. J. Econ. Res. , vol. 14, no. 8, pp. 59–73, 2017.
[9] J. Simarmata, Pengenalan Teknologi Komputer dan Informasi . Yogyakarta: Andi, 2006.
[10]  M. I. Setiawan et al. , “Business Centre Development Model of Airport Area in Supporting Airport Sustainability in Indonesia,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 954, no. 1, p. 12024, 2018.
[11]  N.  W.  Al-Hafiz,  Mesran,  and  Suginam,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentukan  Kredit  Pemilikan  Rumah  Menerapkan  Multi- Objective Optimization on the Basis of Ratio Analysis ( Moora ),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. I, no. 1, pp. 306–309, 2017.
[12]  D. Handoko, M. Mesran, S. D. Nasution, Y. Yuhandri, and H. Nurdiyanto, “Application Of Weight Sum Model (WSM) In Determining Special Allocation Funds Recipients,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 31–35, 2017.
[13]  M. Sumitre and R. Kurniawan, “Rancang Bangun Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Tenaga Pengajar Dengan Metode Fuzzy Inference System (FIS) Mamdani,” J. Inform. , vol. 14, no. 1, pp. 61–71, 2014.
[14]  H.  Nurdiyanto  and  Heryanita  Meilia,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PRIORITAS  PENGEMBANGAN INDUSTRI  KECIL  DAN  MENENGAH  DI  LAMPUNG  TENGAH  MENGGUNAKAN  ANALITICAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP),” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 , 2016, no. February, pp. 1–7.
[15]  S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[16]  A. J. Putra, L. A. Abdillah, and H. Yudiastuti, “Penentuan sekolah dasar negeri terbaik kota Palembang dengan metode weighted sum model (WSM) dan weighted product model (WPM) menggunakan visual basic.net 2015,” Sentikom , no. September, pp. 1–6, 2016.