ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019

## PENERAPAN METODE TOPSIS DALAM PENENTUAN DOSEN TERBAIK
Gunawan Wibisono 1 , Arif Amrulloh 2 , EIH Ujianto 3
1 gunawan.wibisono@student.uty.ac.id, 2 arif.amrulloh@student.uty.ac.id, 3 erik.iman@uty.ac.id 1,2,3 Universitas Teknologi Yogyakarta (UTY)

## Abstrak
Penghargaan  terhadap  kinerja  seorang  pekerja  sangat  penting  dalam  tujuan  untuk menghargai usaha dan jerih payahnya untuk institusi. Dalam dunia pendidikan khususnya perguruan tinggi,  dosen  merupakan  salah  satu  komponen  utama  dalam  membangun  kualitas  dan  kuantitas. Kualitas dosen yang baik seharusnya akan memberikan kualitas lulusan yang baik pula, sedangkan kuantitas atau jumlah dosenpun akan mempengaruhi jumlah mahasiswa di perguruan tinggi tersebut. Tujuan  membangun  kualitas  dosen,  penghargaan dalam  bentuk  pemeringkatan  dosen terbaik  dapat menjadi salah satu alternatif pemicu peningkatan kualitas. Sistem pendukung keputusan(SPK) dapat menjadi  alat  yang  membantu  pemeringkatan  dosen  terbaik,  tentunya  dengan  kriteria  untuk menghasilkan  alternatif  peringkat.  Lama  kerja,  prestasi  dan  tridharma  (pengajaran,  penelitian,  dan pengabdian) perguruan tinggi dijadikan sebagai kriteria untuk mendapatkan alternatif peringkat dosen terbaik  dari  jumlah  dosen  sebanyak  20  orang.  Data  dosen  diambil  dari  program  studi  teknik telekomunikasi  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto  (ITTP).  Metode  TOPSIS  dipilih  dalam  SPK multikriteria ini, hasilnya adalah 6 orang dosen terpilih untuk menjadi alternatif dosen terbaik dan dari hasil tersebut ternyata yang sangat mempengaruhi adalah jumlah penelitian dan rangking pengajaran, sedangkan lama kerja tidak begitu mempengaruhi.
Kata kunci: Sistem Pendukung Keputusan, Dosen Terbaik, ITTP, TOPSIS

## Abstract
Appreciation for the performance of a worker is very important in the aim of valuing his efforts for  the  institution.  In  the  world  of  education,  especially  universities,  lecturers  are  one  of  the  main components  in  building  quality  and  quantity. The  good  quality  of  lecturers  should also  provide  good quality  graduates,  while  the  quantity or  number  of  lecturers  will  affect  the number of  students  in  the college.  In  the  aim  of  building  the  quality  of  lecturers,  the  award  in  the  form  of  ranking  the  best lecturers can be an alternative trigger for quality improvement. Decision support systems (DSS) can be a tool that helps rank the best lecturers, of course with criteria to produce ranking alternatives. The length  of  work,  achievements  and  tridharma  (teaching,  research,  and  consecration)  of  higher education  is  used  as  a  criterion  to  obtain  the  best  alternative  rank  of  lecturers  from  the  number  of lecturers as many as 20 people. Lecturer data is taken from the telecommunication engineering study program  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto  (ITTP).  The  TOPSIS  method  was  chosen  in  this multicriteria  DSS,  the  result  was  6  selected  lecturers  to  be  the  best  alternative  lecturers  and  from these results it turned out that the most influential was the number of research and teaching rankings, while the duration of work did not affect much.
Keywords : Decision Support System, The Best Lecturer, ITTP, TOPSIS

## 1. Pendahuluan
Penghargaan  merupakan  imbalan  yang  diberikan  oleh  perusahaan  terhadap  karyawannya  atas pekerjaan  yang  telah  dilakukannya,  baik  penghargaan  yang  bersifat  intriksik  ataupun  ekstrinsik  [1]. Dalam  dunia  pendidikan  khususnya  perguruan  tinggi  dosen  selain  sebagai  tenaga  pengajar  juga merupakan karyawan dari sebuah institusi perguruan tinggi, dimana salah satu tugas seorang dosen adalah  melakukan  Tridharma  Perguruan  Tinggi,  menurut  UU  Nomor  12  Tahun  2012  Tentang Pendidikan    Tridharma  Perguruan  Tinggi  yang  selanjutnya  disebut  Tridharma  adalah  kewajiban Perguruan  Tinggi  untuk  menyelenggarakan  Pendidikan,  penelitian,  dan  pengabdian  kepada masyarakat [2].
Perguruan  tinggi  dianggap  baik  jika  mampu  memberikan  hasil  yang  baik  pula  terhadap Tridharma,  oleh  karena  itu  dibutuhkan  kinerja  yang  baik  dalam  pencapaiannya.  Peningkatan  kinerja dapat dilakukan dengan cara studi lanjut, pelatihan, penilaian dan penghargaan. Dosen sebagai salah satu komponen dalam perguruan tinggi merupakan komponen pokok yang dapat menentukan kualitas
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
peserta  didik  selain  dengan  adanya  aturan  dan  standarisasi  dari  perguruan  tinggi  itu  sendiri.  Hal tersebut merupakan salah satu alasan dimana kinerja dosen perlu dijaga dan selalu ditingkatkan.
Penghargaan  dapat  dijadikan  sebagai  sarana  dalam  memicu  peningkatan  terhadap  kinerja, penghargaan  terhadap  kinerja  dosen  dapat  dinilai  melalui  komponen  Tridharma,  prestasi  dan  lama kerja  dari  dosen  tersebut  di  perguruan  tinggi  sebagai  bentuk  loyalitas  terhadap  institusi.  Penentuan dosen  terbaik  adalah  salah  satu  cara  dalam  memberikan  penghargaan,  diperlukan  metode  tertentu dalam  proses  penentuan  ini  agar  sistematika  dapat  dipahami  dan  terbuka  bagi  seluruh  dosen, sehingga  masing  masing  dosen  dapat  menghitung  sendiri  dan  memvalidasi  hasilnya  dan  pada akhirnya  sistematika  perhitungan  ini  dapat  memberikan  pendukung  keputusan  dalam  penentuan dosen terbaik dengan proses perhitungan yang obyektif.
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  multikriteria  perlu  digunakan  dalam  menentukan  dosen terbaik  berdasarkan  kriteria  yang  telah  ditentukan,  metode  TOPSIS  merupakan  salah  satu  metode yang digunakan dalam SPK multikriteria. Penelitian yang dilakukan oleh Windarto (2017) menyatakan bahwa  metode  TOPSIS  lebih  tepat  digunakan  dalam  menentukan  penerima reward dibandingkan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) [3], sedangkan Riandari, et al (2017)  menyatakan bahwa  penerapan  metode  topsis  telah  berhasil  dalam  pemilihan  kepala  departemen  dengan penentuan kriteria sebagai acuan pengambilan keputusan[4]. Selain itu metode TOPSIS juga berhasil dalam menentukan prioritas kondisi rumah [5], menentukan wilayah promosi penerimaan siswa baru [6] dan penilaian kinerja dosen [7].
Tujuan  penelitian  ini  adalah  membuat  sistematika  dalam  penentuan  dosen  terbaik,  dimana prosesnya  adalah  dengan  menentukan  kriteria  yang  relevan  terhadap  kinerja  dosen,  proses penghitungan dengan metode TOPSIS, dan hasil dengan beberapa alternatif. TOPSIS dipilih karena beberapa  kelebihannya,  antara  lain  konsep  yang  sederhana  dan  mudah  dipahami,  komputasi  yang efisien,  dan  memiliki  kemampuan  untuk  mengukur  kinerja  relatif  dari  alternatif  alternatif  keputusan dalam  bentuk  matematis  sederhana  [8].  Penelitian  ini  dilakukan  pada  Program  Studi  Teknik Telekomunikasi  Fakultas  Teknik  Telekomunikasi  dan  Elektro  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto Tahun 2018.

## 2. Metode

## 2.1. Sistem Pendukung Keputusan (SPK)
Sistem  pendukung  keputusan  sebagai  sistem  berbasis  komputer  yang  terdiri  dari  3  komponen yang saling berinteraksi, sistem bahasa (mekanisme untuk memberikan komunikasi antara pengguna dan  komponen  sistem  pendukung  keputusan  lain),  sistem  pengetahuan  (repositori  pengetahuan domain  masalah  yang  ada  pada  sistem  pendukung  keputusan  atau  sebagai  data  atau  sebagai prosedur),  dan  sistem  pemrosesan  (hubungan  antara  dua  komponen  lainnya,  terdiri  dari  satu  atau lebih kapabilitas manipulasi masalah umum yang diperlukan untuk pengambilan keputusan) [9]. SPK adalah  sub  koleksi  sistem  manajemen  informasi  yang  membantu  perencana,  analis,  dan  manager atau  pengelola  dalam  proses  pengambilan  keputusan.  Sistem  ini  dapat  memberikan  konsep  yang berbeda dari pengambilan keputusan dan status pengambilan keputusan yang berbeda [10].

## 2.2. TOPSIS
Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Positif merupakan  salah  satu  metode pengambilan  keputusan  yang  dikembangkan  oleh  Yonn  dan  Hwang  pada  1981.  Dalam  metode TOPSIS  dikenal  2  macam  solusi  yaitu  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif.  Dengan pertimbangan  2  solusi  tersebut membuat  ide  dasar  dari  metode  ini  adalah  mencari  alternatif  terbaik yakni  alternatif  yang  mempunyai  jarak  terkecil  dari  solusi  ideal  positif  dan  jarak  terbesar  dari  solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean untuk menentukan kedekatan relatif suatu alternatif terhadap solusi optimal [11] .
Langkah langkah dalam metode TOPSIS adalah sebagai berikut [12] :
a.  Menentukan  matriks  keputusan  yang  ternormalisasi,  hasil  perhitungan  akar  kuadrat  dari  nilai masing masing matrik keputusan.
r ij =
...(1)
b.  Menghitung  matrik  keputusan  yang  ternormalisasi  berbobot,  perhitungan  matrik  ternormalisasi dikalikan dengan bobot masing masing kriteria.
W  = W 1 ,W 2 ,W 3 ,...,W n ...(2)
Y ij = W j .r ij ...(3)
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
c.  Menghitung matrik solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.
A + =  (Y 1 + ,Y 2 + ,...,Y n + ) ...(4)
A - =  (Y 1 - ,Y 2 - ,...,Y n - ) ...(5)
d.  Menghitung  jarak  antara  nilai  setiap alternatif  dengan  matrik  solusi  ideal  positif  dan matrik  solusi ideal negatif.
D i + = ...(6) D i - = ...(7)
e.  Menentukan nilai reference untuk setiap alternatif (Vi).
V i = ...(8)
f.  Nilai Vi yang lebih besar menunjukkan alternatif Ai lebih dipilih.

## 2.3. ITTP
Dalam  penelitian  ini  peneliti  mengambil  lokasi  di  Institut  Teknologi  Telkom  Purwokerto  (ITTP), perguruan  tinggi  dengan  konsentrasi  dalam  bidang  teknik  dibawah  naungan  Yayasan  Pendidikan Telkom  dan  sudah  berumur  17  tahun.  Saat  ini  ITTP  mempunyai  2  fakultas  dengan  8  program  studi dengan  mahasiswa  lebih  dari  2000  orang  dan  dosen  lebih  dari  100  orang.  Program  studi  yang dianggap  cikal  bakal  adalah  program  studi  Teknik  Telekomunikasi  yang  merupakan  bidang  dengan peminat  paling  banyak.  Peneliti  menggunakan  program  studi  Teknik  Telekomunikasi  sebagai  objek penelitian dengan jumlah dosen sebanyak 20 orang.
Peneliti menentukan kriteria sebanyak 5, yaitu Lama Kerja, Prestasi, Pengajaran, Penelitian, dan Pengabdian selama tahun 2018. Pengumpulan data dalam penelitian ini menggunakan  Data didapat dari  berbagai  bagian  antara  lain  sumber  daya  manusia  (SDM)  untuk  data  lama  kerja  dan  prestasi, Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat (LPPM) untuk data penelitian dan pengabdian serta Satuan Penjaminan Mutu (SPM) untuk data pengajaran.
Bobot  masing  masing  kriteria  didapatkan  setelah  wawancara  dengan  staf  SPM,  dengan penjelasan sebagai berikut:
a. Faktor lama kerja (K1) dosen terhitung semenjak dosen tersebut aktif menjalankan tri dharma perguruan tinggi yaitu pengajaran, penelitian dan pengabdian masyarakat, rentang lama kerja dihitung dengan pertimbangan lama institusi berdiri dibagi lima, dengan nilai bobot (10).
b. Faktor  prestasi  (K2)  yang  pernah  diraih  oleh  dosen  dalam  kurun  waktu  yang  sudah  di tetapkan, yang dikategorikan kedalam prestasi antara lain penelitian atau karya yang pernah dilombakan dan keluar sebagai juara dan jurnal yang terindex scopus, dengan nilai bobot (20).
c. Faktor pengajaran (K3) dalam satu semester dihitung dari banyaknya jumlah kehadiran pada setiap matakuliah yang diampu dan hasil survei dari mahasiswa / peserta perkuliahan dosen tersebut, dengan nilai bobot
(30).
d. Faktor  penelitian  (K4)  dihitung  dari  banyaknya  penelitian  yang  dilakaukan  baik  penelitian individu  maupun  kelompok,  dan  seberapa  besar  efek  penelitian  terhadap  institusi  maupun terhadap target dari penelitian tersebut, dengan nilai bobot (25).
e. Faktor  pengabdian  masyarakat  (K5)  dihitung  dari  seberapa  sering  melakukan  pengabdian kepada masyarakat, dengan nilai bobot (15).
Penentuan dosen terbaik berdasarkan kinerja selama tahun 2018 sehingga dosen yang berhak masuk  dalam  penilaian  adalah  dosen  yang  sudah  bergabung  atau  bekerja  sampai  dengan  bulan Desember 2018. Lama kerja dihitung sampai tahun 2018, prestasi selain diambil dari hasil kompetisi yang pernah dilakukan dosen di luar lingkungan kampus juga diambil dari hasil penelitian yang pernah diterbitkan  dalam  jurnal  atau  prosiding  yang  bersifat  internasional.  Pengajaran  diambil  dari  raport kinerja dosen yang salah satu dasar penilaiannya adalah dari mahasiswa melalui kuisioner, penelitian diambil dari hasil penelitian yang pernah dilakukan oleh dosen dan sudah terbit baik di jurnal maupun di prosiding, pengabdian diambil dari peran dosen dalam kegiatan pengabdian masyarakat.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019

## 3. Hasil dan Pembahasan
Data dosen yang digunakan sebanyak 20 orang akan menjadi alternatif dengan menggunakan 5 kriteria  yang  selanjutnya  akan  diolah  menjadi  sebuah  matrik.  Alternatif  dan  kriteria  dijelaskan  pada tabel 1 berikut ini :
Tabel 1. Alternatif No. Kode Dosen No. Kode Dosen 1 ARD 11 KNO 2 ANP 12 PYO 3 AFI 13 RWI 4 BGA 14 RTO 5 DPO 15 SRA 6 DZN 16 SPO 7 FTS 17 RSO 8 IMP 18 SLR 9 JGG 19 UMR 10 KNH 20 ZHP Tabel 2. Kriteria dan Bobot Kode Kriteria Kriteria Bobot K1 Lama Kerja 10 K2 Prestasi 20 K3 Pengajaran 30 K4 Penelitian 25 K5 Pengabdian 15 Tabel 3. Klasifikasi Lama Kerja Nilai Rentang 1 0 – 3 tahun 2 Lebih dari 3 – 6 tahun 3 Lebih dari 6 – 9 tahun 4 Lebih dari 9 – 11 tahun 5 Lebih dari 11 tahun Tabel 4. Klasifikasi Pengajaran Nilai Rentang 1 0-20% 2 Lebih dari 20% - 40% 3 Lebih dari 40% - 60% 4 Lebih dari 60% - 80% 5 Lebih dari 80% - 100%
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Dari  alternatif,  kriteria  dan  aturan  pemberian  bobot  tersebut  kemudian  dilakukan  perhitungan sesuai dengan tahapan pada metode TOPSIS sebagai berikut : a.  Menentukan matrik keputusan ternormalisasi
Matrik keputusan pada Tabel 5 dibangun dengan cara memasukan semua kode dosen diikuti dengan nilai masing masing kriteria yang sudah ditentukan (K1 – K5). Pada Tabel 6. Adalah akar kuadrat dari masing masing kriteria dimana angka ini yang nantinya digunakan dalam membangun matrik keputusan ternormalisasi yagn disajikan pada Tabel 7.
Tabel 5. Matriks Keputusan Kode Dosen K1 K2 K3 K4 K5 ARD 2 2 4 4 0 ANP 1 0 5 0 0 AFI 5 3 5 4 0 BGA 1 0 5 4 1 DPO 2 0 5 2 0 DZN 2 1 5 14 1 FTS 2 0 5 2 0 IMP 3 0 5 2 0 JGG 1 0 5 0 0 KNH 1 0 5 0 0 KNO 1 0 5 5 2 PYO 1 0 5 0 0 RWI 1 0 5 0 0 RTO 2 1 5 2 1 SRA 1 0 5 0 0 SPO 2 1 4 0 0 RSO 1 0 5 0 0 SLR 1 0 5 0 0 UMR 1 0 5 1 0 ZHP 2 0 5 2 0 Tabel 6. Akar Kuadrat Matrik Keputusan K1 K2 K3 K4 K5 8,71779789 4 21,9545 16,91153 2,645751 Tabel 7. Matrik Keputusan Ternormalisasi Kode Dosen K1 K2 K3 K4 K5 ARD 0,22941573 0,5  0,182195  0,236525 0 ANP 0,11470787 0  0,227744 0 0 AFI 0,57353933 0,75  0,227744  0,236525 0 BGA 0,11470787 0  0,227744  0,236525  0,377964 DPO 0,22941573 0  0,227744  0,118262 0 DZN 0,22941573 0,25  0,227744  0,827837  0,377964 FTS 0,22941573 0  0,227744  0,118262 0 IMP 0,3441236 0  0,227744 0 0 JGG 0,11470787 0  0,227744 0 0 KNH 0,11470787 0  0,227744 0 0 KNO 0,22941573 0  0,227744  0,295656  0,755929 PYO 0,11470787 0  0,227744 0 0 RWI 0,11470787 0  0,227744 0 0 RTO 0,22941573 0,25  0,227744  0,118262  0,377964 SRA 0,11470787 0  0,227744 0 0 SPO 0,22941573 0,25  0,182195 0 0 RSO 0,11470787 0  0,227744 0 0 SLR 0,11470787 0  0,227744 0 0 UMR 0,11470787 0  0,227744  0,059131 0 ZHP 0,22941573 0  0,227744  0,118262 0
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
b.  Menghitung matrik keputusan ternormalisasi berbobot
Pada  Tabel  8.  disusun  matrik  keputusan  terbobot  yang  merupakan  hasil  perhitungan  dari matrik  ternormalisasi  dikalikan  dengan  bobot  masing  masing  kriteria  yang  sudah  ditentukan sebelumnya.
Tabel 8. Matrik Keputusan Berbobot Kode Dosen K1 K2 K3 K4 K5 ARD 2,29415734 10 5,46585  5,913124 0 ANP 1,14707867 0  6,832313 0 0 AFI 5,73539335 15  6,832313  5,913124 0 BGA 1,14707867 0  6,832313  5,913124  5,669467 DPO 2,29415734 0  6,832313  2,956562 0 DZN 2,29415734 5  6,832313  20,69593  5,669467 FTS 2,29415734 0  6,832313  2,956562 0 IMP 3,44123601 0  6,832313 0 0 JGG 1,14707867 0  6,832313 0 0 KNH 1,14707867 0  6,832313 0 0 KNO 2,29415734 0  6,832313  7,391405  11,33893 PYO 1,14707867 0  6,832313 0 0 RWI 1,14707867 0  6,832313 0 0 RTO 2,29415734 5  6,832313  2,956562  5,669467 SRA 1,14707867 0  6,832313 0 0 SPO 2,29415734 5 5,46585 0 0 RSO 1,14707867 0  6,832313 0 0 SLR 1,14707867 0  6,832313 0 0 UMR 1,14707867 0  6,832313  1,478281 0 ZHP 2,29415734 0  6,832313  2,956562 0
c.  Menghitung matrik solusi ideal positif dan matrik solusi ideal negatif
Matrik solusi ideal positif didapatkan dari nilai maksimal (tertinggi) masing masing kriteria dari matrik  keputusan  berbobot,  sebaliknya  untuk  matrik  solusi  ideal  negatif  didapatkan  dari  nilai minimal  (terendah)  masing  masing  kriteria  dari  matrik  keputusan  berbobot,  hasilnya  ada  pada Tabel 9.
Tabel 9. Matrik Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif K1 K2 K3 K4 K5 A + 5,73539335 15 6,832313 20,69593 11,33893 A - 1,14707867 0 5,46585 0 0
d.  Menghitung  jarak  antara  nilai  setiap alternatif  dengan  matrik  solusi  ideal  positif  dan matrik  solusi ideal negatif.
Jarak  alternatif dengan matrik solusi positif dan negatif adalah perhitungan akar kuadrat dari matrik solusi positif atau negatif dengan matrik ternormalisasi berbobot, ditunjukan pada Tabel 10.
Tabel 10. Jarak Alternatif Matrik Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
Kode dosen D+ D- ARD 19,6421 11,67394 ANP 28,3363 1,366463 AFI 18,6307 16,81918 BGA 22,28737 8,305126 DPO 26,0787 3,453153 DZN 11,99937 22,10537 FTS 26,0787 3,453153
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
IMP 28,05631 2,670277 JGG 28,3363 1,366463 KNH 28,3363 1,366463 KNO 20,34337 13,65237 PYO 28,3363 1,366463 RWI 28,3363 1,366463 RTO 21,41659 8,310663 SRA 28,3363 1,366463 SPO 25,89599 5,129892 RSO 28,3363 1,366463 SLR 28,3363 1,366463 UMR 27,2753 2,013091 ZHP 26,0787 3,453153
e.  Menentukan nilai reference untuk setiap alternatif (Vi).
Nilai  reference  dari  masing  masing  alternatif  didapatkan  dari  nilai  jarak  solusi  negatif  dibagi dengan  jumlah    nilai  jarak  solusi  positif  ditambah  nilai  jarak  solusi  negatif  masing  masing  kode dosen.
Tabel 11. Nilai Reference Alternatif Alternatif Vi ARD 12,27 ANP 1,41 AFI 17,72 BGA 8,68 DPO 3,59 DZN 23,95 FTS 3,59 IMP 2,77 Alternatif Vi JGG 1,41 KNH 1,41 KNO 14,32 PYO 1,41 RWI 1,41 RTO 8,70 SRA 1,41 SPO 5,33 RSO 1,41 SLR 1,41 UMR 2,09 ZHP 3,59
f. Nilai Vi yang lebih besar menunjukkan alternatif Ai lebih dipilih.
ILKOM  Jurnal  Ilmiah  Volume  11  Nomor 2 Agustus 2019 Terakreditasi peringkat 3 SK. No. 28/E/KPT/2019
Nilai Vi yang terbesar ke terkecil digunakan dalam pemberian ranking, pada Tabel 12. disusun ranking dosen untuk 6 terbaik.
Tabel 12. Rangking Nilai Vi Ranking Alternatif Vi 1 DZN 23,95 2 AFI 17,72 3 KNO 14,32 4 ARD 12,27 5 RTO 8,70 6 BGA 8,68

## 4.  Kesimpulan dan Saran
Sistem pendukung keputusan dalam penentuan dosen terbaik menggunakan metode TOPSIS diperolehlah  6  rangking  tertinggi  dengan  hasil  masing-masing  yang  berbeda.  Dalam  hasil  ini  juga diperoleh  bahwa  lama  kerja  tidak  berpengaruh  besar  terhadap  perhitungan  dosen  berprestasi  akan tetapi  kriteria  penelitian  sangat  berpengaruh  besar  terhadap  penghitungan  dosen  berprestasi walaupun  bobotnya  lebih  kecil  dari  kriteria  pengajaran.  Hasil  akhir  ini  dapat  digunakan  sebagai rekomendasi dalam pembuatan keputusan terkait penentuan dosen terbaik dengan kinerja selama 1 tahun.

## Daftar Pustaka
[1] A.  S.  Prabu  and  D.  T.  Wijayanti, “Pengaruh  P enghargaan  dan  Motivasi  Terhadap  Kinerja Karyawan  (Studi  Pada  Divisi  Penjualan  PT.  United  Motors  Center  Suzuki  Ahmad  Yani, Surabaya),” J. Ekon. Bisnis dan Kewirausahaan , vol. 5, no. 2, p. 104, Aug. 2016.
[2] P. R. Indonesia, “UNDANG UNDANG N OMOR 12 TENTANG PENDIDIKAN TINGGI PASAL 1
AYAT 9,” 2012 , 2012. [Online]. Available: http://sumberdaya.ristekdikti.go.id/wp- content/uploads/2016/02/uu-nomor-12-tahun-2012-ttg-pendidikan-tinggi.pdf.  [Accessed:  18- May-2019].
[3] A.  P.  Windarto,  “IMPLEMENTASI METODE  TOPSIS  DAN  SAW  DALAM  MEMBERIKAN R EWARD PELANGGAN,” KLIK - Kumpul. J. ILMU Komput. , vol. 4, no. 1, p. 88, Mar. 2017.
[4] F.  Riandari,  P.  M.  Hasugian,  and  I.  Taufik, “SISTEM  PE NDUKUNG  KEPUTUSAN MENGGUNAKAN  METODE  TOPSIS  DALAM  MEMILIH  KEPALA  DEPARTEMEN  PADA KANTOR BALAI WILAYAH SUNGAI SUMATE RA II MEDAN,” J. Inform. Pelita Nusant. , vol. 2, no. 1, pp. 6 – 13, 2017.
[5] A.  A.  Chamid,  “PENERAPAN  METODE  TOPSIS  UNTUK  MENENTUKAN PRIORITAS KONDISI  RUMAH,” Simetris    J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan  Ilmu  Komput. ,  vol.  7,  no.  2,  p. 537, Nov. 2016.
[6] I. A. Nata, B. Soedijono, and H. Al Fatt a, “PENENTUAN WILAYAH PROMOSI PENERIMAAN SISWA  BARU  DENGAN  METODE  TOPSIS,” J.  Ilm.  Teknol.  Inf. ,  vol.  12,  no.  34,  pp.  61 – 80, 2017.
[7] C. Surya, “Penilaian Kinerja Dosen Menggunakan Met ode TOPSIS (Stu di Kasus : Amik Mitra Gam a),” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  2,  no.  1,  pp.  322 – 329,  May 2018.
[8] Turban E, Aronson JE & Liang Ting-Peng, Decision Support Systems and Inteligent Systems, Internasional Edition, Edisi 7, New Jersey, 2005
[9] D. Nofriansyah, Konsep Data Mining VS Sistem Pendukung Keputusan , Pertama. Yogyakarta: Deepublish, 2014.
[10] N.  G.  Khodashah ri  and  M.  M.  H.  Sarabi,  “DECISION  SUPPORT  SYSTEM  (DSS),” Singaporean J. Bus. Econ. Manag. Stud. , vol. 1, no. 6, pp. 95 – 102, 2018.
[11] Diana, METODE DAN APLIKASI SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN , Pertama. Yogyakarta: Deepublish, 2018.
[12] Darsono Nababan and Ro bbi Rahim, “Sistem Pendukung Keputusan Reward Bonus Karyawan Dengan Metode Topsis,” Simetris , vol. 3, no. 6, pp. 2 – 6, 2018.