## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1, Mei  2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## IMPLEMENTASI METODE S IMPLE ADDITIVE WEIGHTING
(SAW) DALAM MENENTUKAN DOSEN PEMBIMBING

## TUGAS AKHIR

## Suwarti
AMIK Tri Dharma Pekanbaru
Jl. Soekarno Hatta – Simpang Sigunggung No. 99 B Labuh Baru Barat, Payung Sekaki, Pekanbaru, Riau, Kode Pos 28292 e-mail : Suwarty.atd87@gmail.com

## ABSTRAK
Penunjukan  dosen  pembimbing  Tugas  Akhir  di  Jurusan  Manajemen  Informatika  dan  Teknik Komputer  AMIK  Tri  Dharma  Pekanbaru  saat  ini  dilakukan  dengan  cara  menentukan  secara  langsung dengan  kriteria  kompetensi,  fungsional  dan  pendidikan  dari  calon  dosen  pembimbing.  Namun  hal tersebut terkadang mengesampingkan jumlah bimbingan Tugas Akhir bagi calon dosen pembimbing yang mengakibatkan  kurang  seimbang  jumlah  bimbingan  yang  dimiliki  oleh  setiap  dosen  dan  kurang  sesuai dengan  tema  Tugas Akhir yang  diajukan  oleh  mahasiswa,  maka dibutuhkan  suatu  sistem yang  berguna untuk  menentukan  dosen  pembimbing  Tugas  Akhir,  agar  Tugas  Akhir  yang  diajukan  oleh  mahasiswa sesuai  dengan  kompetensi  calon  dosen  pembimbing  Tugas  Akhir.  Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu membangun  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  yang  dapat  menentukan  dosen  pembimbing  Tugas Akhir. Metode pengambilan keputusan yang digunakan dalam penelitian ini ialah metode Simple Additive Weighting  (SAW).  Dari  hasil  pengujian,  sistem  mampu  memberikan  rekomendasi  dosen  pembimbing berdasarkan perhitungan yang dilakukan, dan juga ada fitur untuk pemilihan dosen pembimbing Tugas Akhir.
Kata Kunci :Dosen, Implementasi, Penentuan, SAW, Tugas Akhir

## ABSTRACT
The appointment  of  a  final  project  supervisor  at  the  Department  of  Information Management and Computer Engineering AMIK Tri Dharma Pekanbaru is currently done by determining directly with the  competency,  functional  and  educational  criteria  of  the  prospective  supervisor.  However,  this sometimes overrides the amount of final assignment guidance for prospective supervisors which results in an unbalanced amount of guidance owned by each lecturer and not in accordance with the theme of the final  project  proposed  by  students,  so  we  need  a  system  that  is  useful  for  determining  the  final  project supervisor,  so  that  The final  project  submitted  by  students is  in  accordance  with  the competence of the prospective final  project  supervisor.  The purpose  of  this  research is  to  build a  decision  support  system application  that  can  determine  the  final  project  supervisor.  The  decision-making  method  used  in  this study is the Simple Additive Weighting (SAW) method. From the test results, the system is able to provide recommendations  for  supervisors  based  on the calculations  carried  out,  and  there  is  also  a  feature for selecting the final project supervisor.
Keywords : Lecturer, Implementation, Determination, SAW, Final Project

## 1. PENDAHULUAN
Berdasarkan  Peraturan  Bersama  Menteri
Pendidikan  dan  Kebudayaan  dengan  Kepala Badan  Kepegawaian  Negara  Nomor  24  Tahun 2014,  dijelaskan  bahwa  Dosen  merupakan pendidik  profesional  dan  ilmuwan  dengan  tugas utama  mentransformasikan,  mengembangkan, dan menyebarluaskan ilmu pengetahuan,

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1, Mei  2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
teknologi, dan seni melalui pendidikan, penelitian dan  pengabdian  kepada  masyarakat.  Dalam melaksanakan kegiatan pendidikan, dosen memiliki    wewenang  dan  tanggung  jawab mengajar  dan  melakukan  bimbingan  Tugas Akhir.
Tugas  Akhir  salah  satu  persyaratan  yang harus ditempuh oleh seorang mahasiswa menjelang akhir studinya. Dalam
penyelesaiannya  mahasiswa  dibimbing  oleh  tim pembimbing  yang  bertugas  memberikan  arahan dan masukan kepada mahasiswa. Proses penyusunan  Tugas  Akhir  (karya  ilmiah)  setiap mahasiswa  dibimbing  oleh  dosen  pembimbing sebanyak  dua  orang  atau  lebih.  Secara  tidak langsung dosen pembimbing juga memiliki peran dalam  proses  penyelesaian  penyusunan  Tugas Akhir  tersebut  agar  bisa  selesai  dengan  tepat waktu.
Penunjukan  dosen  pembimbing  Tugas Akhir  di  Jurusan  Manajemen  Informatika  dan Teknik Komputer AMIK Tri Dharma Pekanbaru, Riau  saat ini  dilakukan  dengan  cara menentukan secara  langsung  dengan  mempertimbangkan kompetensi, fungsional dan pendidikan dari calon dosen  pembimbing.  Namun  penunjukan  dosen pembimbing  Tugas  Akhir  secara  langsung terkadang  mengesampingkan  jumlah  bimbingan Tugas  Akhir  calon  dosen  pembimbing  Tugas Akhir  yang  mengakibatkan  kurang  seimbang jumlah  bimbingan  yang  dimiliki  oleh  setiap dosen  dan  kurang  sesuai  dengan  tema  Tugas Akhir  yang  diajukan  oleh  mahasiswa,  maka dibutuhkan  suatu  sistem  pendukung  keputusan yang berguna untuk menentukan dosen pembimbing  Tugas  Akhir,  agar  supaya  Tugas Akhir  yang  diajukan  oleh  mahasiswa  sesuai dengan  kompetensi  calon  dosen  pembimbing Tugas Akhir dan dosen yang dipilih tidak terlalu banyak  jumlah  bimbingannya.  Disamping  itu proses  penentuan  dosen  pembimbing  Tugas Akhir  dapat  dilakukan  dengan  mudah.  Faktor- faktor  yang  digunakan  untuk  penentuan  dosen pembimbing  Tugas  Akhir,  yaitu  pendidikan dosen, pangkat atau fungsional dosen, kompetensi  atau  bidang  keahlian  dosen  dan jumlah bimbingan Tugas Akhir yang masih aktif.
Sistem  pendukung  keputusan  penentuan dosen  pembimbing  Tugas  Akhir  diharapkan dapat  membantu  Jurusan  untuk  menentukan dosen pembimbing Tugas Akhir. Dalam pengembangannya  metode  Simple  Additive Weighting  akan  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah  penentuan  dosen  pembimbing  Tugas Akhir.

## a. Penelitian Sebelumnya
Banyak  penelitian  yang mengangkat tema tentang  dosen  pembimbing,  metode  yang digunakan  untuk  penentuan  dosen  pembimbing pun  bervariasi.  Salah  satunya  menggunakan metode Profile  Matching, dengan  menentukan aspek  dan  kriteria  seperti  aspek  pendidikan dengan  kriteria  pengajaran,  konsentrasi,  judul tesis, selanjutnya aspek penelitian dengan kriteria bidang  penelitian,  topik  penelitian,  dan  aspek pendukung dengan kriteria seminar dan workshop yang diikuti (Boster, 2018). Menurut  (Dewa  &  Rahmawati,  2018) bahwa Sistem pengambilan keputusan menggunakan metode  AHP (Analytical  Hierrchy Process) juga  dapat  membantu  Jurusan  dalam menentukan  dosen  pembimbing  tugas  akhir berdasarkan  kriteria  dan  nilai  pembobotan  yang paling  layak  untuk  membimbing  mahasiswa sesuai core kompetensi Jurusan.
Selain itu peneltian sebelumnya menggunakan  metode Algoritme  Winnowing- Weighted  Product, sistem  tersebut  memberikan rekomendasi  bukan  berdasarkan  pengetahuan pribadi,  tetapi  mempertimbangkan  penelitian yang telah dilakukan dosen, KJFD, jurusan, kuota bimbingan,  jabatan,  dan  beban  kerja  dosen.  Data penelitian  dosen  yang  digunakan  berasal  dari Google Scholar, data jabatan fungsional diperoleh dari situs forlap.risetdikti.go.id, sedangkan  data  jurusan,  kuota  bimbingan,  dan beban  kerja  dosen  diperoleh  dari  unit  Pengelola Sistem  Informasi  (Putri,  Supianto,  &  Purnomo, 2019).
Pada penelitian ini penulis
mengembangkan  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan  oleh  pristiwanto,  tetapi  dengan  studi kasus  yang  berbeda  dari  penelitian  sebelumnya dan  beberapa  perbedaan  pada  kriteria  dan  sub kriteria yang digunakan. Kriteria yang digunakan pada  penelitian  ini  yaitu  pendidikan,  fungsional, kompetensi atau bidang keahlian dosen dan kuota bimbingan  Tugas  Akhir.  Kriteria  pendidikan yang  digunakan  pada  penelitian  sebelumnya  ada tiga  sub  kriteria  sedangkan  pada  penelitian  ini menggunakan  dua  sub  kriteria,  untuk  kriteria bidang  keahlian  pristiwanto  menggunakan  dua sub  kriteria  yaitu  mengetahui  tentang  komputer dan  tidak  mengetahui  sedangkan  pada  penelitian ini  digunakan  enam  sub  kriteria  yang terdiri  dari tematik-tematik  Tugas  Akhir  yang  sering digunakan  dalam  penyusunan  Tugas  Akhir  di Jurusan  Manajemen  Informatika  dan  Teknik Komputer.  Perbedaan  juga  terdapat  pada  bahasa pemrograman yang digunakan untuk

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1, Mei  2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
pengembangan sistem pada penelitian sebelumnya  menggunakan  bahasa  pemrograman desktop  sedangkan  pada  penelitian  ini  penulis menggunakan bahasa pemrograman WEB.

## b. Definisi Sistem
Sistem  adalah  suatu  jaringan  kerja  dari prosedurprosedur  yang  saling  berhubungan, berkumpul  Bersama-sama  untuk  melakukan suatu  kegiatan  atau  untuk  menyelesaikan  suatu sasaran  yang  tertentu”  (Antonio  &  Safriadi, 2012).
Penjelasan  di  atas  menjelaskan  bahwa sistem  bekerja  dalam  suatu  jaringan  kerja  dari suatu  prosedur  yang  saling  berhubungan  satu sama lain untuk menyelesaikantujuan dan sasaran yang  dimaksud.  Definisi  sistem  juga  dapat dijelaskan  oleh  Jogiyanto  dalam  bukunya Analisia dan Desain sistem informasi, menerangkan:  “sistem  adalah  kumpulan  dari elemen-elemen yang berinteraksi untuk mencapai suatu tujuan tertentu”.
Sistem  adalah  suatu  kesatuan  yang  terdiri komponen atau  elemen  yang  dihubungkan  untuk memudahkan  aliran  informasi,  materi,  atau energi,  untuk  mencapai  suatu  tujuan  (Habisal, Sinaga, & Saputra, 2018).

## c. Definisi Sistem Pendukung Keputusan
Sistem  pendukung  keputusan  (SPK) adalah berbagai sumber kecerdasan individu yang digabungkan dengan kompetensi berbagai elemen atau komponen guna meningkatkan mutu pengambilan keputusan. SPK juga dapat diartikan sebagai sistem informasi untuk manajemen pengambilan keputusan terkait masalah-masalah  semi-terstruktur  yang  berbasis komputer.  Dari  pengertian  tersebut  dijelaskan bahwa  SPK  bukanlah  tool  untuk  pengambilan keputusan,  melainkan  merupakan  suatu  sistem yang berkemampuan untuk membantu pengambil keputusan  dalam  membuat  keputusan  terkait suatu  masalah  secara  lebih  cepat  dan  akurat dengan menyempurnakan mereka dengan informasi  dari  data  yang  diperlukan  dan  sudah diolah dengan sesuai (Putri et al., 2019).
Sistem  pendukung  keputusan  (Inggris: decision  support  systems  disingkat  DSS )  adalah bagian  dari  sistem  informasi  berbasis  computer (termasuk sistem berbasis pengetahuan (manajemen  pengetahuan)  yang  dipakai  untuk mendukung  pengambilan  keputusan  dalam  suatu organisasi  atau  perusahaan.  DSS  dapat  juga dikatakan sebagai sistem komputer yang
mengolah  data  menjadi  informasi  (Syafrizal, 2010).
Sistem pendukung keputusan merupakan suatu sistem interaktif’ yang  pendukung keputusan  dalam  proses  pengambilan  keputusan melalui  alternatif-alternatif  yang  diperoleh  dari hasil  pengolahan  data,  informasi  dan  rancangan model.“(Rohayani, 2013).

## d. Fuzzy  Multiple  Attribute  Decision  Making (FMADM)
Menurut  (Nugroho,  Kridalaksana,  & Haviluddin,  2018)  pada  dasarnya  proses  metode FMADM  dilakukan  melalui  3  tahap,  yaitu penyusunan komponen-komponen situasi, analisis,  dan  sintesis  informasi.  Pada  tahap penyusunan  komponen,  komponen  situasi  akan dibentuk  tabel  taksiran  yang  berisi  identifikasi alternatif  dan  spesifikasi  tujuan,  kriteria  dan attribut.  Salah  satu  cara  untuk menspesifikasikan tujuan  situasi  |Oi,  i=1,  …,t|  adalah  dengan  cara mendaftar konsekuensi- konsekuensi yang mungkin dari alternatif yang telah teridentifikasi | Ai,  i=1,…,n|.  Selain  itu  juga  disusun  atribut- atribut yang akan digunakan | ak, k=1,…,m|.
Fuzzy  Multiple  Atribut  Decision  Making (FMADM)  dapat  disimpulkan  adalah  suatu metode  untuk  mencari  alternatif  dari  sejumlah alternatif  dengan  kriteria  tertentu.  Metode FMADM  menentukan  nilai  bobot  untuk  setiap atribut,  kemudian  dilanjutkan  dengan  proses perangkingan  yang  akan  menyeleksi  alternatif yang  sudah  diberikan.  Adapun  langkah-langkah penyelesaian algoritma FMADM sebagai berikut:
a. Memberikan nilai setiap alternatif (Ai) pada setiap  kriteria  (Cj)  yang  sudah  ditentukan, dimana nilai tersebut di peroleh berdasarkan nilai crisp; i=1,2,…m dan j=1,2,…n.
b. Memberikan  nilai  bobot  (W)  yang  juga didapatkan berdasarkan nilai crisp.
c. Melakukan normalisasi matriks dengan cara menghitung nilai
rating kinerja ternormalisasi  (rij)  dari  alternatif  Ai  pada atribut  Cj  berdasarkan  persamaan  yang disesuaikan  dengan  jenis  atribut  (atribut keuntungan/ benefit = MAKSIMUM atau atribut biaya/ cost = MINIMUM ). Apabila berupa  artibut  keuntungan  maka  nilai  crisp (Xij)  dari  setiap  kolom  atribut  dibagi dengan  nilai  crisp  MAX  (MAX  Xij)  dari tiap  kolom,  sedangkan  untuk  atribut  biaya, nilai  crisp  MIN  (MIN  Xij)  dari  tiap  kolom atribut dibagi dengan nilai crisp (Xij) setiap kolom.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1, Mei  2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
d. Menentukan  nilai  preferensi  untuk  setiap alternatif  (Vi)  dengan  cara  menjumlahkan hasil  kali  antara  matriks  ternormalisasi  (R) dengan nilai bobot (W). Nilai Vi yang lebih besar mengindikasikan bahwa alternative Ai lebih  terpilih.  Nilai  preferensi  (Vi)  =  (R1+ W1) + (R2+W2) + (Rn + Wn).

## e. Simple Additive Weigthing (SAW)
Menurut  (Nugroho  et  al.,  2018)  Metode SAW  sering  dikenal  istilah  metode  penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah mencari penjumlahan terbobot dari rating kinerja pada  setiap  alternatif  dari  semua  atribut.Metode SAW  membutuhkan  proses  normalisasi  matriks keputusan  (x)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif yang  ada.  Dalam  penelitian  ini,  flowchart  SPK memilih  mobil  bekas  dengan metode  FMADM- SAW dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Flowchart FMADM-SAW

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
A. Metode Pengumpulan Data Metode  pengumpulan  data  merupakan tahapan untuk mengumpulkan data maupun teori- teori  yang  berkaitan  dengan  penelitian  yang sedang dilakukan.
1. Studi  Literatur  dilakukan  untuk  mempelajari penelitian-penelitian sebelumnya yang berhubungan  dengan  Sistem  Pendukung Keputusan  menggunakan  metode  Simple Additive Weighting.
2. Wawancara  dilakukan  untuk  memenuhi kebutuhan data dan kebutuhan sistem.
B. Metode Pengambilan Keputusan Metode  pengambilan  keputusan  yang digunakan pada penelitian ini menggunakan salah satu metode yang ada di Fuzzy Multiple Attribute Decision  Making  yaitu  metode  Simple  Additive Weighting.
Terdapat beberapa fase pada metode SAW diantaranya,  melakukan  penentuan  kriteria  dan sub  kriteria,  melakukan  pembobotan  pada  setiap kriteria  dan  sub  kriteria,  hasil  pembobotan kriteria  dan  sub  kriteria  menghasilkan  matriks keputusan  X,  kemudian  melakukan  normalisasi matriks  keputusan  X  menggunakan  persamaan  1 dan  dari hasil normalisasi  (matriks  keputusan  R) dilakukan  proses  perangkingan  menggunakan persamaan 2.
Gambar  1  merupakan  gambaran  proses dari  metode  Simple  Additive  Weighting  dalam menentukan  alternatif  dosen  pembimbing  Tugas Akhir terbaik.

## Gambar 2 Proses Pengambilan Keputusan
Berdasarkan  gambar  2  dapat  dijelaskan secara rinci, sebagai berikut:
1. Pada penelitian ini terdapat 4 (empat) kriteria dan  sub  kriteria  yang  menjadi  acuan penentuan  dosen  pembimbing  Tugas  Akhir, yaitu  pendidikan  dosen,  fungsional  dosen, kompetensi  atau  bidang  keahlian  dosen  dan kuota bimbingan Tugas Akhir.
2. Pada  tahap  ini  kriteria  dan  sub  kriteria  yang telah ditentukan sebelumnya diberi bobot.
3. Matriks  keputusan  X  dihasilkan  dari  data dosen  calon  pembimbing  Tugas  Akhir berdasarkan kriteria yang ada.
4. Normalisasi  dari  matriks  keputusan  X  atau data  calon  dosen  pembimbing  Tugas  Akhir menggunakan persamaan
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥𝑥𝑖𝑗 pada penelitian ini semua kriteria yang  digunakan  menggunakan  atribut  benefit dalam melakukan normalisasi matriks keputusan  X.  Setelah  normalisasi  dilakukan menghasilkan matriks keputusan R.
5. Pada  tahap  ini  dilakukan  perangkingan matriks  keputusan  R  atau  hasil  dari

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1, Mei  2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
normalisasi matriks keputusan X menggunakan persamaan s 𝑉𝑖 =Σ 𝑊𝑗𝑟𝑖𝑗𝑛𝑗 =1. 6. Hasil akhir dari proses perangkingan menghasilkan  alternatif  terbaik  dari  calon dosen pembimbing Tugas Akhir.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
a. Penentuan Kriteria Dalam  menentukan  dosen  pembimbing tugas  akhir  dibutuhkan  kriteria  yang  nantinya setiap  alternatif  yang  ada  akan  dibandingkan berdasarkan  kriteria-kriteria  tersebut.  Dari  hasil konsultasi dengan dosen pembimbing tugas akhir dan  Ketua  Jurusan  Manajemen  Informatika  dan Teknik  Komputer  yang  dalam  hal  ini  adalah pengambil  keputusan.  Berikut  adalah  kriteria yang  digunakan  untuk  menentukan  dosen pembimbing tugas akhir:
Tabel 1 Kriteria dan Sub Kriteria
b. Pembobotan Kriteria dan Sub Kriteria
Pembobotan  kriteria  dan  sub  kriteria ditentukan secara subjektif. Berikut  hasil pembobotannya:. Tabel 2 Bobot Kategori Nilai Sangat Rendah 0 Rendah 0.25
Sedang 0.5 Tinggi 0.75 Sangat Tinggi 1 Tabel 3 Kriteria dan Bobot Kriteria Kriteria Keterangan Nilai C1 Pendidikan 0.25 C2 Golongan 1 C3 Kompetensi 0.5 C4 Kuota 0.75 Tabel 4 Sub Kriteria Pendidikan Tabel 5 Sub Kriteria Fungsional Fungsional Kategori Nilai Tenaga Pengajar  Sangat Kurang 0 Asisten Ahli Kurang 0.25 Lektor Cukup 0.5 Lektor Kepala Baik 0.75 Guru Besar Sangat Baik 1
Tabel 6 Sub Kriteria Kompetensi Kompetensi
Kategori Nilai Tingkat 6 0.16 Tingkat 5 0.33 Tingkat 4 0.5 Tingkat 3 0.67 Tingkat 2 0.83 Tingkat 1 1 Tabel 7 Sub Kriteria Kuota Kuota Kategori Nilai 21 - 25 Sangat Banyak 0 16 - 20 Banyak 0.25 11 - 15 Cukup 0.5 6 - 10 Kurang 0.75 0 - 5 Sangat Kurang 1 Kriteria Sub Kriteria
Pendidikan S2 S3 Fungsional Tenaga Pengajar Asisten Ahli Lektor Lektor Kepala Guru Besar
Kompetensi
Rekayasa Perangkat Lunak (RPL) Robotik
Sistem Informasi (SI) Jaringan Mobile Multimedia Kuota atau Jumlah Bimbingan
21 - 25 16 - 20 11 - 15 6 - 10 0 - 5
Pendidikan Kategori Nilai S2 Memenuhi 0.5 S3 Sangat Memenuhi 1

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1, Mei  2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
c. Data Calon Dosen Pembimbing Data  calon  dosen  pembimbing  didapat dari hasil wawancara. Tabel 8 merupakan sampel data calon dosen pembimbing.
Tabel 8 Data Calon Dosen Pembimbing
# Pen didi kan Fungsion al Kompetensi Kuota A1  S2 Lektor Jaringan Kurang A2  S3 Asisten Ahli Jaringan Sangat Kurang A3  S2 Lektor Kepala SI Kurang A4  S2 Asisten Ahli Robotik Kurang A5  S2 Lektor RP L Banyak Tabel 9 Data Kompetensi Calon Dosen Pembimbing
# Kompetensi RPL Robotik SI Jarin gan Mobi le Multi media A1 0.16 0.5 0.6
7 1 0.83 0.33 A2 0.83 0.16 0.3
3 1 0.67 0.5 A3 0.83 0.5 1 0.16 0.33 0.67 A4 0.16 1 0.3
3 0.67 0.83 0.5 A5 1 0.83 0.6 7 0.16 0.33 0.5
kompetensi  dosen  pembimbing.  Data kompetensi didapatkan dari hasil wawancara.
d. Perhitungan Metode SAW Berikut contoh kasus perhitungan menggunakan  metode  SAW  dengan  kompetensi dosen  SC  &  SPK.  Tabel  10  merupakan  matriks awal.
Tabel 10 Matriks Awal 0.5 0.5 0.5 0.7 5 1 0.25 0.16 1 0.5 0.75 0.5 0.7 5 0.5 0.25 1 0.7 5 0.5 0.5 0.83 0. 5
Berdasarkan  tabel  10  yang  merupakan tabel matriks  awal selanjutnya dilakukan
normalisasi  matriks.  Karena  normalisasinya menggunakan atribut Benefit maka nilai tertinggi tinggi didalam matriks yang sangat
diprioritaskan.  Nilai  tertinggi  kriteria  C1  =  1, nilai  tertinggi  kriteria  C2  =  0.75,  nilai  tertinggi kriteria C3 = 1 dan nilai tertinggi C4 = 1.
Berdasarkan  hasil  normalisasi  matriks awal  atau  matriks  keputusan  X  menghasilkan matriks  R.  Tabel  11  merupakan  matriks  hasil normalisasi atau matriks R. Tabel 11 Matriks Normalisasi (R) 0.5 0.67 0.5 0.75 1 0.33 0.16 1 0.5 1 0.5 0.75 0.5 0.33 1 0.75 0.5 0.67 0.83 0.5 Berikut tabel 12 merupakan hasil perangkingan: Tabel 12 Hasil Perangkingan Alternatif Hasil A3 1.94 A1 1.61 A5 1.6 A4 1.52 A2 1.41 e. Implementasi Sistem Berikut implementasi sistem untuk perhitungan  metode  SAW  dari  sistem  yang telah dikembangkan:
a. Halaman Utama
Gambar 2 Halaman Utama
Halaman  utama  menampilkan  informasi tentang  jumlah  mahasiswa,  jumlah  dosen,  dan jumlah dosen yang sedang membimbing.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1, Mei  2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
b. Halaman pilihan pembimbing
Gambar 3 Halaman Pilih Pembimbing Halaman  pilih  pembimbing  berfungsi untuk  melakukan penginputan  data  skripsi  dan melakukan pemilihan dosen pembimbing berdasarkan  hasil  perhitungan  menggunakan metode SAW.
c. Matriks Awal
Gambar 4 Tabel Matriks Awal
Matriks  awal  merupakan  tampilan  tabel matriks  awal  pada  sistem  yang  nantinya dilakukan normalisasi matriks. d. Normalisasi Gambar 5 Tabel Normalisasi Normalisasi merupakan tabel hasil
normalisasi matriks awal menggunakan persamaan 1 dengan atribut Bennefit. e. Hasil Rangking
Gambar 6 Tabel Hasil Ranking Hasil ranking  merupakan tabel hasil perhitungan menggunakan persamaan 2.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan hasil dan pembahasan pada bab sebelumnya,  dapat  disimpulkan  bahwa  Sistem pendukung keputusan penentuan dosen pembimbing  tugas  akhir  yang  dikembangkan dapat  mengimplementasikan  metode  Simple
Additive  Weighting.  Dan  berdasarkan  hasil pengujian,  perhitungan  yang  dilakukan  oleh sistem  pendukung  keputusan  penentuan  dosen pembimbing  tugas  akhir  telah  sesuai  dengan perhitungan yang dilakukan secara manual. Diharapkan kedepannya dapat dikembangkan  lebih  dinamis  lagi  pada  kriteria, agar  pengguna  dapat  menambah  kriteria  baru dengan  lebih  mudah  dan  dapat  dikembangkan lebih luas lagi dalam penentuan dosen pembimbing.

## 5. REFERENSI
Abdilah, A., Mardiyani, E., & Nawawi, I. (2018).
Aplikasi Komputer dan Smartphone Berbasis Android untuk Menangani Reservasi  Hotel  pada  Citi  Smart  Hotel  - BSD. Jurnal  Tehnik  Komputer , 4 (2),  2. https://doi.org/10.31294/jtk.v4i2.3597
Antonio,  H.,  &  Safriadi,  N.  (2012).  Rancang Bangun  Sistem  Informasi  Administrasi Informatika ( SI-ADIF ), 4 (2), 12–15.
Asmara  Rini.  (2016).  SISTEM  INFORMASI PENGOLAHAN DATA PENANGGULANGAN BENCANA PADA KANTOR BADAN PENANGGULANGAN BENCANA DAERAH (BPBD) KABUPATEN PADANG PARIAMAN. Science of Surverying and Mapping , 41 (2). Boster. (2018). SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENENTUAN DOSEN PEMBIMBING SKRIPSI MENGGUNAKAN  METODE  PROFILE MATCHING  (Studi  Kasus  STMIK  Pelita Nusantara Medan), 1 (2), 30–42. https://doi.org/10.16143/j.cnki.1001- 9928.2018.01.002 Dewa,  W.  A.,  &  Rahmawati,  L.  S.  (2018). Analisis  dan  Desain  Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Dosen  Pembimbing
Tugas  Akhir  Menggunakan  Metode  AHP. Jurnal  Technopreneur  (JTech) , 6 (2),  81. https://doi.org/10.30869/jtech.v6i2.208 Faizal,  M.,  &  Putri,  S.  L.  (2017).  Sistem
Informasi Pengolahan Data Pegawai Berbasis  Web  (Studi  Kasus  di  PT. Perkebunan  Nusantara  VIII  Tambaksari). Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi , 1 (1), 1–19.
Habisal,  S.,  Sinaga,  A.,  &  Saputra,  A.  (2018).
Sistem  Pengolahan  Data  Perilaku  Siswa Dengan Penerapan Kum Di Sman 2 Dumai Berbasis  Web. I  N  F  O  R  M  a  T  I  K  A , 10 (1),
48.

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14  No. 1, Mei  2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
https://doi.org/10.36723/juri.v10i1.92 Muhammad,  F.,  &  Putri,  S.  L.  (2017).  Jurnal Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi STMIK  Subang,  Oktober  2017  ISSN: 2252-4517. Sistem  Informasi  Pengolahan Data  Pegawai  Berbasis  Web  (Studi  Kasus
Di Pt Perkebunan Nusantara Viii
Tambaksari) , (April), 1–23. Nugroho,  B.  R.,  Kridalaksana,  A.  H.,  & Haviluddin.  (2018).  Penerapan  Fuzzy
Multiple Attribute Decision Making (FMADM) Berbasis Metode Simple Additive Weighting (SAW) Dalam
Pemilihan  Mobil  Bekas. Prosiding  SAKTI (Seminar  Ilmu  Komputer  Dan  Teknologi Informasi) , 3 (1),  238–243.  Retrieved  from http://e- journals.unmul.ac.id/index.php/SAKTI/arti cle/view/2097/pdf Putri,  R.  A.  N.,  Supianto,  A.  A.,  & Purnomo,  W.  (2019).  Sistem  Pendukung
Keputusan untuk Penentuan Dosen Pembimbing Skripsi menggunakan Algoritme  Winnowing-Weighted  Product.
Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer , 3 (9), 9132–9138. Rahadi,  A.  (2014).  ANALISIS  DAN  DESAIN SISTEM INFORMASI PERSEDIAAN
BARANG BERBASIS KOMPUTER (Studi Kasus pada Toko Arta Boga). Jurnal Administrasi Bisnis S1 Universitas
Brawijaya , 8 (2), 79908. Rohayani, H. (2013). Analisis Sistem Pendukung Keputusan  Dalam  Memilih  Program  Studi Menggunakan  Metode  Logika  Fuzzy. Jurnal  Sistem Informasi , 5 (Analisis  Sistem Pendukung Keputusan), 530–539.
SIHOTANG,  H.  T.  (2019).  Sistem  Informasi
Pengagendaan  Surat  Berbasis  Web  Pada Pengadilan  Tinggi  Medan, 3 (1),  6–9.
https://doi.org/10.31227/osf.io/bhj5q
Syafrizal,  M.  (2010).  SISTEM  PENDUKUNG KEPUTUSAN  (DECISION  SUPPORT SYSTEM) Melwin Syafrizal. Jurnal DASI , 11 (3), 77–90. Wijaya,  Z.  S.  (2015).  Penerapan  Sistem
Informasi Berbasis Komputer Pada
Aplikasi  Monitoring  Keuangan  Dan  Aset  ( Terkait  Penatausahaan  Piutang  Tuntutan Ganti  Kerugian  Negara  ). Jurnal  Ekonomi Akutansi  Dan  Manajemen , 14 (September), 10.