Halaman jurnal: http://jurnal.yudharta.ac.id/v2/index.php/EXPLORE-IT/
Akreditasi Sinta 5 (S5) – SK No. 36/E/KPT/2019 p-ISSN 2086-3489 (Print)- e-ISSN 2549-354X (Online) DOI https://doi.org/10.35891/explorit
Penentuan  Dosen  Terbaik  Menggunakan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process (AHP) dan Technique For Order By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS):

## Studi Kasus Akademi Teknologi Bogor
Istiqoomatun Nisaa 1 , Arief Wibowo 2
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Magister Ilmu Komputer, Universitas Budi Luhur email: 1 1811600038@student.budiluhur.ac.id, 2 arief.wibowo@budiluhur.ac.id

## INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Sejarah Artikel:
Diterima 26 September 2020 Direvisi - Disetujui 24 Oktober 2020 Dipublikasi 02 Desember 2020
Akademi Teknologi Bogor yang berdiri sejak tahun1997, berlokasi di Kota Bogor. Didukung 40  staf  dosen.  Dosen  mempunyai  kedudukan  sebagai  tenaga  professional  pada  jenjang  pendidikan tinggi yang diangkat sesuai dengan peraturan perundang-undangan. Dosen adalah tenaga pendidik yang  memberikan  sejumlah  ilmu  pengetahuan  kepada  anak  didik  di  Perguruan  Tinggi.  Sistem penentuan dosen terbaik digunakan untuk mendukung kegiatan belajar dan mengajar dikampus agar terciptanya mahasiswa yang berkualitas dan kompeten di bidangnya. Hal ini untuk memenuhi kriteria dosen untuk memutuskan dosen yang dianggap terbaik. Proses penentuan dosen terbaik pada sistem yang  berjalan  saat  ini  masih  memiliki  kekurangan  yaitu  membutuhkan  waktu  yang  lama  untuk memproses data hasil kuesioner, sehingga keputusan yang didapat belum valid.  Pada penelitian  ini akan dibuat sebuah Sistem Pendukung Keputusan (SPK) dimana sistem ini dapat membantu seseorang mengambil keputusan yang akurat dan tepat sasaran. Adapun metode yang digunakan yaitu metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk menghitung bobot setiap kriteria dan Technique For Order By  Similarity  To  Ideal  Solution  (TOPSIS)  untuk  merangking  alternatif  berdasarkan  setiap  kriteria. Hasil  penelitian  ini  adalah  sebuah  sistem  yang  mampu  menghasilkan  urutan  perangkingan  dalam penentuan dosen terbaik di Akademi Teknologi Bogor.
Katakunci: Penentuan Dosen Terbaik Sistem Penunjang Keputusan Analytical Hierarchy Process Technique For Order By Similarity To Ideal Solution

## ABSTRACT
Keyword: Selection of the Best Lecturer
Decision Support System Analytical Hierarchy Process Technique For Order By Similarity To Ideal Solution
The  Bogor  Institute  of  Technology,  which  was  founded  in  1997,  is  located  in  the  city  of  Bogor. Supported by 40 lecturers. Lecturers have a position as professional staff at the higher education level who are appointed in accordance with st(atutory regulations. Lecturers are educators who provide a number of knowledge to students in Higher Education. The system for determining the best lecturers is used  to  support  teaching  and  learning  activities  at  campus  so  that  students  who  are  qualified  and competent in their fields are created. This is to meet the criteria for lecturers who decide which lecturer is  considered  the  best.  The  process  of  determining  the  best  lecturer  in  the  current  system  still  has shortcomings, namely it takes a long time to process the data from the questionnaire, so the decision is not  valid.  In  this  study,  a  Decision  Support  System  (DSS)  will  be  made  where  this  system  can  help someone make accurate and right-on-target decisions. The method used is the  Analytical Hierarchy Process  (AHP)  method  to  calculate  the  weight  of  each  criterion  and  the  Technique  For  Order  By Similarity To Ideal Solution (TOPSIS) to rank alternatives based on each criterion. The result of this research  is  a  system  capable  of  producing  a  ranking  order  in  determining  the  best  lecturers  at  the Bogor Institute of Technology.
DOI Artikel: 10.35891/explorit.v12i2.2288
@2020 diterbitkan oleh Prodi Teknik Informatika Universitas Yudharta Pasuruan

## 1. Pendahuluan
Dosen  adalah  pendidik    profesional  dan  ilmuwan  dengan  tugas  utama  mentransformasikan,  mengembangkan  dan  menyebarluaskan  ilmu pengetahuan, teknologi dan seni melalui pendidikan, penelitian, dan pengabdian kepada masyarakat. (Undang-undang RI No. 14 Tahun 2005 Tentang Guru dan Dosen). Pada pasal 51 Ayat (1) butir b, bahwa dosen berhak mendapatkan penghargaan sesuai dengan kinerja akademiknya. Pada setiap akhir semester  Akademi  Teknologi  Bogor  selalu  memilih  salah  satu  dosen  terbaik,  karena  sudah  selayaknya  dosen  diberikan  penghargaan  supaya  lebih mendorong  prestasi  dosen  secara  efektif  dan  produktif,  sehingga  dapat  mendorong  tercapainya  tujuan  pengembangan  sistem  pendidikan  perguruan tinggi, khususnya pembangunan nasional pada umumnya.
Pada pengolahan data untuk kebutuhan penilaian kinerja dosen, Akademi Teknologi Bogor masih menggunakan program aplikasi Microsoft Excel. Kuesioner penilaian diberikan kepada mahasiswa untuk diisi dan dikembalikan ke bagian akademik. Dalam hal ini tentu saja tidak efisien, memakan waktu cukup lama dan memungkinkan terjadinya human error . Penilaian dosen diberikan kepada mahasiswa, tidak dinilai oleh pihak kampus. Hal ini memiliki kerawanan, dimana penilaian secara subjektif dari mahasiswa. Selain itu penilaian Kinerja Dosen hanya mengambil salah satu dari kriteria Tridharma Perguruan Tinggi yaitu Pendidikan dan Pengajaran, sehingga pengajaran tidak menyeluruh dari seluruh aspek.
Berdasarkan permasalahan yang dihadapi, maka diperlukan sebuah Sistem Pendukung Keputusan. SPK merupakan salah satu cara yang digunakan untuk menyelesaikan persoalan yang tidak terstruktur sehingga dapat memberikan informasi yang bisa digunakan oleh para pengambil keputusan dalam membuat sebuah keputusan.

## 2. Kajian Teori
2.1 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pengambilan keputusan (SPK) adalah sistem informasi  berbasis komputer untuk mendukung pihak manajamen untuk mengambil keputusan berdasarkan kriteria yang disusun dalam pengolahan data pengambilan keputusan dilakukan komputer.  Pengambilan keputusan dengan menggunakan
SPK maka keputusan yang diambil telah melalui proses pemilihan diantara beberapa alternatif  yang tersedia sehingga keputusan yang diambil menjadi optimal. Sistem Pendukung Keputusan merupakan sebuah sistem yang dimaksudkan mendukung para pengambil keputusan manajerial dalam situasi keputusan semi-terstruktur.
Sistem pendukung keputusan (SPK) merupakan sebuah sistem yang memiliki kriteria sebagai berikut, (Turban, 2015) :
1.  Penggunaan  model,  komunikasi  antara  pengambil  keputusan  dan  sistem  terjalin  melalui  model-model  matematis,  jadi  pengambil  keputusan bertanggung jawab membangun model matematis berdasarkan permasalahan yang dihadapinya.
2. Berbasis komputer, sistem ini mempertemukan penilaian manusia (pengambil keputusan) dengan informasi komputer. Informasi komputer ini dapat berasal dari perangkat lunak komputer yang merupakan implementasi dari metode numeris untuk permasalahan matematis yang bersangkutan. 3. Fleksibel, sistem harus dapat beradaptasi terhadap timbulnya perubahan pada permasalahan yang ada. Jadi pengambil keputusan harus dibolehkan untuk melakukan perubahan pada model yang telah diberikannya kepada sistem, ataupun memberikan model yang baru.
4. Interaktif dan mudah digunakan, pengambil keputusan bertanggung Kemampuan sistem pendukung keputusan di antaranya sebagai berikut,  (Turban, 2015):
1. Menunjang pembuatan keputusan manajemen dalam    menangani masalah semi terstruktur.
2. Manajemen, mulai dari manajemen tingkat atas sampai manajemen tingkat dan tidak terstruktur.
3. Membantu manajer pada berbagai tingkatan bawah
4. Menunjang pembuatan keputusan secara kelompok dan perorangan.
5. Menunjang pembuatan keputusan yang saling bergantungan dan berurutan.
6. Menunjang   tahap-tahap    pembuatan  keputusan antara lain intelligence, design, choice dan implementasi.
7. Menunjang berbagai bentuk proses pembuatan keputusan dan jenis keputusan.
8. Kemampuan untuk melakukan adaptasi setiap saat dan bersifat fleksibel.

## 2.2 Analytical Hierarchy Process (AHP)
Analitycal Hierarchy Process (AHP) merupakan salah satu metode dalam sistem pendukung keputusan yang menggunakan bobot kriteria dengan memilih alternatif terbaik dan digunakan  untuk memecahkan suatu situasi yang komplek tidak terstruktur kedalam beberapa komponen dalam susunan yang hirarki, dengan memberi nilai subjektif tentang pentingnya setiap variabel secara relatif, dan menetapkan variabel mana  yang memiliki prioritas paling tinggi guna mempengaruhi hasil pada situasi tersebut. Model pendukung keputusan ini akan menguraikan masalah multi faktor atau multi kriteria yang kompleks menjadi suatu hirarki, menurut (Saaty, 2016).
Untuk menentukan solusi, Metode AHP memerlukan point-point penilaian dari masing-masing kuesioner yang ditanyakan. Selain itu AHP dalam menentukan kriteria-kriteria yang bersifat multikriteria. Berikut Struktur Hierarki Metode AHP:
1. Dekomposisi
Dekomposisi adalah proses menganalisa permasalahan rill dalam struktur hierarki atas unsur-unsur pendukungnya. Struktur hierarki secara umum dalam metode   AHPdapat dilihat pada gambar 2.1 dengan tujuan adalah mencari Dosen dengan kompetensi terbaik.
.
Gambar 2.1 Sturktur Hierarki Metode AHP
2. Comperative Judgment (Perbandingan Penilaian)
Perbandingan penilaian adalah membuat suatu penilaian tentang kepentingan relatif antara dua  elemen pada suatu tingkat tertentu  yang disajikan dalam bentuk matriks dengan menggunakan skala prioritas. Contoh perbandingan dapat dilihat dari Tabel 2.1 Matriks perbandingan berpasangan.
Tabel 2.1 Matriks perbandingan berpasangan.
K1 K2 K3
K1 1 K2 1 K3 1
Pertanyaan yang diajukan dalam penyusunan skala prioritas adalah: a. Elemen mana yang lebih (penting/disukai/mungkin/….)?
b. Berapa kali lebih (penting/disukai/mungkin/….)? Penyusunan skala Perbandingan Saaty ditunjukkan pada Tabel 2.2.
Tabel  2.2  Skala Perbandingan Saaty.
Nilai Keterangan 1 A sama pentting (Equal) dengan B 3 A sedikit lebih penting (Moderate) dari B 5 A jelas penting (Strong) B 7 A sangat jelas Penting (Very Strong) dari B 9 A mutlak lebih penting (Extreme) dari B 2,4,6,8 Apabila ragu-ragu antara 2 nilai yang berdekatan 1/(1-9) Kebalikan nilai tingkat kepentingan dari skala 1-9
3. Synthesis of Priority (Sintesa Prioritas) Dalam sintesa prioritas, dikenal konsep prioritas lokal dan global. Prioritas lokal ( Local Priority ) diperoleh dari perhitungan nilai eigen vektor pada setiap elemen matriks perbandingan berpasangan pada tingkatan yang sama. Prioritas global ( Priority Global ) diperoleh dari perkalian prioritas lokal untuk setiap perbandingan berpasangan dengan nilai eigen vektor tingkat diatasnya.
4. Logical Consitency (Konsistensi Logis)
Konsistensi  memiliki  dua  makna.  Pertama,  objek  –objek  yang  serupa  bisa  dikelompokkan  sesuai  dengan  keseragaman  dan  relevansi.  Kedua, menyangkut tingkat hubungan antar objek yang didasarkan pada kriteria tertentu.
Pada proses pengambilan keputusan, sangat penting untuk mengetahui seberapa baik konsistensi yang ada. Metode  AHP mempertimbangkan suatu nilai konsistensi yang logis dalam penilaian yang digunakan untuk menentukan suatu prioritas. Nilai konsistensi dihitung berdasarkan persamaan dan tabel 2.3  berikut ini :
CI = ℷ 𝑚𝑎𝑘𝑠−𝑛 𝑛−1 Ket : n = banyaknya kriteria CI = indek Konsistensi ( Consistency Index ) CR = 𝐶𝐼 𝐼𝑅 Ket : CR = Rasio Konsistensi IR = Index Rasio (Nilai Indek Rasio Tergantung pada ukuran matriks)
Jika nilai CR ≤ 0,1 , maka hasil perhitungan data dapat diterima, sebaliknya jika nilai  yang CR > 0,1 makahasil preferensi pembobotan tidak dapat diterima, sehingga perbandingan berpasangan harus diulang.
Tabel  2.3  Nilai Indeks Random
n 1 2 3 4 5
6 7 8 RI 0.00 0.00 0.58 0.90 1.12 1.24 1.32 1.41 N 9 10 11 12 13 14 15 RI 1.45 1.49 1.51 1.48 1.56 1.57 1.59
2.3 Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS)
Metode Topsis merupakan sistem pengambilan keputusan yang didasarkan pada multikriteria dengan prinsip alternatif yang terpilih adalah alternatif terbaik  dengan jarak terdekat dari solusi  tidak hanya mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif, namun juga memiliki jarak terjauh dari solusi ideal negatif dari sudut pandang geometris dengan menggunakan jarak Euclidean untuk menentukan kedekatan relatif dari suatu alternatif dengan solusi optimal. Solusi ideal positif didefinisikan sebagai jumlah dari seluruh nilai terbaik yang dapat dicapai untuk setiap atribut, sedangkan solusi negatif- ideal terdiri dari seluruh nilai terburuk yang dicapai untuk setiap atribut.

## 2.4 Langkah-Langkah Metode TOPSIS
Langkah-langkah yang dilakukan dalam menyelesaikan suatu permasalahan menggunakan metode TOPSIS adalah sebagai berikut  (Kusumadewi dkk . , 2006) 1. Menggambarkan  alternatif  (m)  dan  kriteria  (n)  ke  dalam  sebuah  matriks, dimana  Xij adalah  pengukuran  pilihan  dari  alternatif  ke-i  dan kriteria  ke-j Matriks ini dapat dilihat pada persamaan 2.7
D = [ 𝑋 11 𝑋 12 𝑋 13 𝑋 21 𝑋 22 𝑋 23
𝑋 𝑖1 𝑋 𝑖2 𝑋 𝑖3 ] … … (2.7)
2. Membuat matriks R yaitu matriks keputusan ternormalisasi Setiap  normalisasi  dari  nilai  rij dapat  dilakukan  dengan  perhitungan menggunakan persamaan 2.8
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑋 𝑖𝑗 √∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑚 𝑖=1 … … (2.8)
3. Membuat pembobotan pada matriks yang telah dinormalisasi Setelah dinormalisasi, setiap kolom pada matriks R dikalikan dengan bobot-bobot (wj) untuk menghasilkan matriks pada persamaan 2.9
D = [ 𝑊 1 𝑟 11 𝑊 1 𝑟 12 𝑊 𝑛 𝑟 𝑛 𝑊 2 𝑟 21 … … 𝑊 𝑗 𝑟 𝑚1 𝑊 𝑗 𝑟 𝑚2 𝑊 𝑗 𝑟 𝑚𝑚 ] … … (2.9)
4. Menentukan nilai solusi ideal positif dan solusi ideal negatif. Solusi ideal dinotasikan A+, sedangkan solusi ideal negatif dinotasikan A-. Persamaan untuk menentukan solusi ideal dapat dilihat pada persamaan 2.10 A+ ={(max V ij | j € J),(min V ij | j € j’), i= 1,2,3,…,m} = V 1 +V 2 +,…,V n +}
A-
={(maxV ij | j € J), (min V ij | j € j’), i= 1,2,3,…,m} = V 1 -V 2 -,…,V n -}………….(2.10)
J = {j=1,2,3,…,n dan j merupakan benefit criteria }
J’ = {j=1,2,3,…,n dan j merupakan cost criteria }
5. Menghitung separation measure . Separation measure ini merupakan pengukuran jarak dari suatu alternatif ke solusi ideal positif dan solusi ideal negatif.
- Perhitungan solusi ideal positif dapat dilihat pada persamaan 2.11.
-
s i + = √∑ (𝑉 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑗 +) 2 𝑛 𝑖=1 … … (2.11)
Dengan i =1,2,3,…,m
- Perhitungan solusi ideal negatif dapat dilihat pada persamaan 2.12 :
s i + = √∑ (𝑉 𝑖𝑗 −   𝑉 𝑗 −) 2 𝑛 𝑖=1 … … (2.12)
Dengan i =1,2,3,…,m
6. Menghitung  nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif. Untuk  menentukan ranking tiap-tiap alternatif yang ada maka perlu dihitung terlebih dahulu nilai preferensi  dari  tiap  alternatif.  Perhitungan  nilai  preferensi  dapat  dilihat melalui persamaan 2.13.
C i + = 𝑆 𝑖 − . 𝑆 𝑖 +   + 𝑆 𝑖 − … … … (2.13) Dimana 0 < C i =<1 dan i=1,2,3,…,m

## 2.5 Penentuan Dosen Terbaik
Penentuan Dosen Terbaik berdasarkan pada penilaian kinerja.
a. Pengertian Penilaian Kinerja Dosen Terbaik
Penilaian kinerja dosen terdiri dari beberapa tahapan, menurut  Gary  (1997:3) penilaian kinerja terdiri dari tiga langkah,  yaitu: mendefinisikan pekerjaan, menilai kinerja dan memberikan umpan balik.
Dalam penelenggaraan pendidikan, salah satu upaya untuk meningkatan kualitas proses belajar mengajar adalah meningkatkan kinerja dosen (P.R Indonesia, Peraturan Pemerintah Republik Indonesia No. 37 tahun 2009 tentang Dosen, Jakarta).
Penilaian  kinerja  membutuhkan  standar  yang  jelas  yang  dijadikan  tolak  ukur  terhadap  kinerja  yang  akan  diukur.  Standar  yang  dibuat  harus berhubungan dengan jenis pekerjaan  yang akan diukur dan hasil  yang diharapkan. Ada empat hal yang harus diperhatikan dalam menyusun standar penilaian kinerja yaitu validity, agreement, realism, dan objectivity (G.B. Brumbach,1998).
b. Tujuan Menentukan Dosen Terbaik
Berdasarkan undang-undang RI No. 14 Tahun 2005 tentang Guru dan Dosen, bahwa dosen berhak mendapatkan promosi dan penghargaan sesuai dengan kinerja akademiknya.
c. Proses Penilaian Kinerja Dosen
Menurut Marwansyah dan Mukaram (200:108) ada liam langkah dalam proses Penilaian Unjuk Kerja (PUK), Yaitu: 1. Mengidentifikasi tujuan spesifikasi penilaian unit kerja.
2. Menentukan tugas-tugas yang harus dijalankan dalam suatu pekerjaan (analisa jabatan).
3. Memeriksa tugas-tugas yang dijalani.
4. Menilai unjuk kerja.
5. Membicarakan hasil penilaian dengan karyawan.

## d. Kriteria Penilaian Kinerja Dosen
Kriteria dosen yang digunakan pada penelitian ini sebagai berikut: 1. Kurikulum
2. Perangkat Pembelajaran (RPP/RPS)
3. Materi Bahan Ajar
4. Media Pembelajaran
5. Kehadiran Dosen

## 2.6 Konsep Dasar Model Prototype
Prototype didefinisikan sebagai alat yang memberikan ide bagi pembuat maupun pemakai potensial tentang cara sistem berfungsi dalam bentuk lengkapnya, dan proses untuk menghasilkan prototype disebut prototyping.
Prototyping adalah proses pembuatan model sederhana perangkat lunak yang mengijinkan pengguna memiliki gambaran dasar tentang program serta melakukan pengujian awal.

## 2.7  UAT (User Acceptance Testing)
User  Acceptance  Test (UAT)    atau    Uji    Penentuan  Dosen  Terbaik  adalah    suatu    proses  pengujian  oleh  pengguna  yang  dimaksudkan  untuk menghasilkan dokumen  yang dijadikan bukti bahwa software  yang telah dikembangkan telah dapat diterima  oleh pengguna, apabila  hasil pengujian (testing) sudah bisa dianggap memenuhi kebutuhan dari pengguna. Proses UAT  didasarkan  pada  dokumen requirement yang  disepakati  bersama. Dokumen requirement adalah  dokumen  yang  berisi  lingkup  pekerjaan software yang  harus  dikembangkan,  dengan  demikian  maka    dokumen    ini semestinya  menjadi  acuan  untuk pengujian. Proses  dalam  UAT  adalah  pemeriksaan  dan  pengujian  terhadap  hasil  pekerjaan. Diperiksa apakah item-item yang ada dalam dokumen requirement sudah ada dalam software yang  diuji  atau  tidak.  Diuji  apakah  semua  item  yang  telah  ada  telah dapat  memenuhi kebutuhan penggunanya.
3 Metodologi Penelitian
3.1 Metode Penelitian Metode penelitian yang digunakan dalam Research and Development (R & D), dimana metode ini digunakan untuk menghasilkan produk tertentu dan  mengkaji  kefektifan  produk  tersebut.  Merode  R  &  D  merupakan  suatu  proses  atau  langkah-langkah  untuk  mengembangkan  produk  baru  atau menyempurnakan  produk  yang  sudah  ada.  Produk  dalam  konteks  ini  adalah  perangkat  lunak (software) untuk  proses  penilaian  pengajaran    yang dilakukan oleh dosen, dengan sistem aplikasi yang dibangun menggunakan metode Technique for Order by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) dan Analytical Hierarchy Process (AHP) .

## 3.2 Langkah-langkah Penelitian
Langkah-langkah penelitian harus dilaksanakan secara urut dan terstruktur sesuai standar aturan masing-masing instansi. Dengan langkah yang urut dan struktur ini harus diselesaikan mulai dari awal hingga akhir proses. Selain menjalankan prosedur yang telah dibuat, wawancara mengumpulkan data yang digunakan dalam memecahkan masalah tersebut. Dan setiap langkah-langkah penelitian perlu didokumentasikan. Langkah-langkah penelitian ini sebagai berikut:
START

## IDENTIFIKASI MASALAH
OBSERVASI ANALISIS PROSES BISNIS BERJALAN MENENTUKAN KRITERIA PENERAPAN METODE TOPSIS DAN AHP KE DALAM PERMASALAHAN YANG ADA TESTING DAN EVALUASI METODE TOPSIS DAN AHP PEMBUATAN PROTOTYPE PENGUJIAN BLACKBOX DAN UAT HASIL END
Gambar 3. 2 Langkah-langkah Penelitian

## 4 Hasil Uji Coba Dan Pembahasan

## 4.1 Analisis Masalah
Permasalahan  yang  terjadi  di  Akademi  Teknologi  Bogor  yaitu  penilaian  proses  belajar  sistem  di  Akademi  Teknologi  Bogor  dilakukan berdasarkan hasil pengisian kuesioner oleh mahasiswa dan wawancara kepada kepala Wakil Direktur I bagian Akademik. Proses perhitungan penilaian proses belajar masih manual menggunakan excel.

## 4.2 Analisa Proses Berjalan
Penilaian Proses belajar sistem di Akademi Teknologi Bogor dilakukan berdasarkan hasil pengisian kuesioner oleh mahasiswa. Instrument pada kuesioner belum diberi bobot tingkat kepentingan. Langkah- langkah pemecahan masalah dalam pengembangan sistem yang akan dibuat, yaitu: perencanaan sistem, menganalisis sistem, merancang sistem dan implementasi sistem.

## 4.3 Penentuan Kriteria
Kriteria yang digunakan untuk perangkingan alternatif penilaian proses belajar dilakukan melalui wawancara dengan dosen yang dilakukan oleh Direktur Akatek Bogor serta melalui Studi Pustaka. Maka diperoleh 5 kriteria yaitu: Kehadiran Dosen, Perangkat Pembelajaran, Materi bahan ajar dan Media Pembelajaran, Kegiatan belajar mengajar berdasarkan kurikulum.

## Tabel 4.1 Data Kriteria
Tabel 4.2 Penilaian Bobot Kriteria Metode TOPSIS
Kode Ketentuan Kriteria Nilai C1 Kurikulum 5 C2 Perangkat Pembelajaran (RPP/RPS) 4 C3 Materi Bahan Ajar 3 C4 Media Pembelajaran 2 C5 Kehadiran Dosen 1

## 4.3.1 Alternatif
Berikut adalah tabel alternatif sesuai dengan data nama dosen di Akademi Teknologi Bogor Sebagai data nama dosen untuk dapat mengajar kembali pada semester berikutnya.
Tabel 4.3 Data Alternatif No NIP NAMA 1 55460128 Nicky Yongkimandalan,ST.,MT 2 55460135 H. Mulyana,ST.,MT 3 55460254 Ardi Faisal,ST 4 55460256 Annas Rifai,S.Kom 5 55460258 Nurhidayat,ST.,MT

## 4.4 Metode AHP
Dalam  pembobotan  kriteria  penilaian  proses  belajar,  dipilih  responden  yang  memiliki  jabatan  Direktur  pada  Akademi  Teknologi  Bogor merupakan tempat penulis dalam melakukan penelitian. Berikut detail respondens dalam pembobotan kriteria:
Kode
Ketentuan Kriteria C1 Kurikulum C2 Perangkat Pembelajaran (RPP/RPS) C3 Materi Bahan Ajar C4 Media Pembelajaran C5 Kehadiran Dosen
Tabel 4.4 Responden Kriteria No Responden Posisi 1 Lilis Cucu S Direktur
Selanjutnya digunakan metode AHP untuk mendapatkan nilai bobot  masing-masing kriteria  yang akan dijadikan tolak  ukur penilaian.  Berikut merupakan hasil dari perbandingan berpasangan setiap alternatif masing-masing responden.

## 4.4.1 Membuat Matriks Perbandingan Berpasangan
Pada  metode  ini  akan  dibuat  matriks  perbandingan  berpasangan  yang  akan  diambil  dari  nilai  tabel  kriteria.  Dari  kuesioner  yang  dibagi  oleh Bagian Akademik. Hasil matriks perbandingan berpasangan bisa dilihat pada persamaan tabel 2.1 dan tabel 4.5.
Tabel 4.5 Matriks Perbandingan Berpasangan
Kriteria Kurikulum Perangkat Pembelajaran (RPP/RPS) Materi Bahan Ajar Metode Pembelajaran Kehadiran Dosen C1 1 1/4 1/3 3 2 C2 4 1 1/2 2 4 C3 3 2 1 4 3 C4 1/3 1/2 1/4 1 2 C5 1/2 1/4 1/3 1/2 1

## 4.4.2 Normalisasi Matriks Nilai Kriteria
Kemudian  dilakukan  normalisasi  matriks  nilai  kriteria  dari  hasil  matriks  perbandingan  berpasangan  dari  kriterianya.  Nilai  bobot  prioritas selanjutnya akan diuji konsistensinya sebelum digunakan dalam perangkingan dengan Metode TOPSIS. Penjumlahan Matriks tiap kolom dapat dilihat pada tabel 4.6.
Tabel 4.6 Penjumlahan Matriks Tiap Kolom
Dari matriks pembobotan kriteria, maka dapat dihitung nilai eigen, lamda maksimum, dan CR. Sebelum menghitung nilai eigen, dicari nilai perbandingan pada tiap kolom dibagi dengan jumlah kolomnya, seperti di bawah ini pada tabel 4.7.
Tabel 4.7 Nilai Perbandingan Tiap Kolom Dibagi Jumlah Kolom
Kriteria Kurikulum Perangkat Pembelajaran Materi Bahan Ajar Metode Pembelajaran Kehadiran Dosen C1 0.1132 0.0625 0.1379 0.2857 0.1667 C2 0.4528 0.2500 0.2069 0.1905 0.3333 C3 0.3396 0.5000 0.4138 0.3810 0.2500 C4 0.0377 0.1250 0.1035 0.0952 0.1667 C5 0.0566 0.0625 0.1379 0.0476 0.0833 Jumlah 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000

## 4.4.3 Nilai Rata-rata Matriks tiap baris
Setelah dilakukan normalisasi matriks nilai kriteria maka menghitung nilai rata-rata matriks tiap baris pada sub kriteria. Untuk nilai rata-rata tiap matriks dapat dilihat pada tabel 4.8.
Tabel 4.8 Rata-rata Nilai Matriks Tiap Baris

## 4.4.4 Nilai Eigen
Setelah dilakukan normalisasi matriks nilai kriteria maka langkah selanjutnya adalah menghitung nilai eigen dan perhitungan lamda maksimum pada sub kriteteria  dan dan perhitungan nilai eigen dan perhitungan lamda maksimum dapat dilihat pada tabel 4.9.
Kriteria Kurikulum Perangkat Pembelajaran Materi Bahan Ajar Metode Pembelajaran Kehadiran Dosen C1 1.0000 0.2500 0.3333 3.0000 2.0000 C2 4.0000 1.0000 0.5000 2.0000 4.0000 C3 3.0000 2.0000 1.0000 4.0000 3.0000 C4 0.3333 0.5000 0.2500 1.0000 2.0000 C5 0.5000 0.2500 0.3333 0.5000 1.0000 Jumlah 8.8333 4.0000 2.4166 10.5000 12.0000
Kriteria Kurikulum Perangkat Pembelajaran Materi Bahan Ajar Metode Pembelajaran Kehadiran Dosen Jumlah C1 0.1132 0.0625 0.1379 0.2857 0.1667 0,7660 C2 0.4528 0.2500 0.2069 0.1905 0.3333 1,4335 C3 0.3396 0.5000 0.4138 0.3810 0.2500 1,8844 C4 0.0377 0.1250 0.1035 0.0952 0.1667 0,5281 C5 0.0566 0.0625 0.1379 0.0476 0.0833 0,3880 Jumlah 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 5,0000
Tabel 4.9 Nilai Eigen Kriteria Kurikulum Perangkat Pembelajaran Materi Bahan Ajar Metode Pembelajaran Kehadiran Dosen Nilai Eigen C1 0.1132 0.0625 0.1379 0.2857 0.1667 0,1532 C2 0.4528 0.2500 0.2069 0.1905 0.3333 0,2867 C3 0.3396 0.5000 0.4138 0.3810 0.2500 0,3769 C4 0.0377 0.1250 0.1035 0.0952 0.1667 0,1056 C5 0.0566 0.0625 0.1379 0.0476 0.0833 0,0776 Jumlah 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000 1,0000
Untuk itu diperlukan melakukan perhitungan λ maksimum terlebih dahulu yang didapat dari total matriks sebelum dinormalisasi (tabel 4.9) dengan nilai eigen vektor utama, berikut detail hasil perhitungan tersebut pada tabel 4.10.
Tabel 4.10 Perhitungan Lambda Maksimum Kriteria Nilai Eigen Total Matrik Nilai Eigen X Total Matrik Kriteria Kurikulum 0,1532 8,83330 1,353279179 Kurikulum Perangkat Pembelajaran 0,2867 4,0000 1,146834945 Perangkat Pembelajaran Materi Bahan Ajar 0,3769 2,4166 0,910758939 Materi Bahan Ajar Metose Pembelajaran 0,1056 10,5000 1,10898503 Metose Pembelajaran Kehadiran Dosen 0,0776 12,0000 0,931145794 Kehadiran Dosen Lamda Maksimum 5,4509
Uji batas ketidak konsistenan yang diterapkan oleh Saaty, pengujian diukur menggunakan nilai CR ( Consistency Ratio ), yaitu perbandingan antara nilai CI dan RI, dimana nilai RI ( Random Index ) dapat dilihat pada tabel Random Index yang telah dijelaskan pada bab sebelumnya. Apabila nilai CR lebih kecil dari 10% (0,1) maka ketidak konsistenan pendapat masih dapat diterima. Sehingga didapatkan nilai CR yaitu :
CR = 0,1127 1,12 = 0,1006
Hasil CR < 0.1 maka dinyatakan konsisten dan dapat diterima.

## 4.5 Metode TOPSIS
Metode TOPSIS digunakan untuk perangkingan Asuransi dengan nilai yang diberikan untuk masing masing kriteria sudah ditentukan berdasarkan hasil wawancara, bobot prioritas juga didapatkan dari perhitungan sebelum nya melalui metode AHP.

## 4.5.1 Perangkingan Alternatif dengan metode TOPSIS
Metode TOPSIS menggunakan prinsip bahwa alternatif yang terpilih harus   mempunyai jarak terdekat dari solusi ideal positif dan mempunyai jarak terjauh dari solusi ideal negatif. Pilihan akan diurutkan berdasarkan nilai sehingga alternatif yang memiliki jarak terpendek dengan solusi ideal positif adalah alternatif terbaik. Dengan demikian alternatif yang memiliki nilai besar itulah yang lebih baik untuk di pilih.
Tabel 4.11 Data Matriks Nilai Alternatif Kode Kurikulum Perangkat Pembelajaran Materi Bahan Ajar Metode Pembelajaran Kehadiran Dosen Nicky 5 5 4 4 5 Mulyana 4 3 3 3 4 Ardi 5 3 4 3 4 Annas 4 4 3 4 5 Nurhidayat 5 4 4 4 5

## 4.5.2 Penilaian Kriteria Masing-masing Alternatif
Nilai matriks ternormalisasi diambil dari data penilaian kriteria masing-alternatif dan diproses menggunakan rumus persamaan 2.7 dan tabel 4.12.

## Tabel 4.12 Nilai Normalisasi
Langkah selanjutnya adalah menentukan nilai matriks ternormalisasi terbobot dengan cara mengalikan tiap elemen dengan bobot kriteria masing-masing yang telah didapat dari perhitungan menggunakan metode AHP seperti yang telah dijelaskan sebelumnya dengan rumus persamaan 2.8 dan dapat lihat pada tabel 4.13.
Tabel 4.13 Nilai Bobot Kriteria
Kriteria Bobot Kurikulum 0,1532 Perangkat pembelajaran 0,2867 Materi Bahan Ajar 0,3769 Metode Pembelajran 0,1056 Kehadiaran Dosen 0,0776 R11 0.4834 R21 0.5774 R31 0.4924 R41 0.4924 R51 0.4834 R12 0.3867 R22 0.3464 R32 0.3693 R42 0.3693 R52 0.3867 R13 0.4834 R23 0.3464 R33 0.4924 R43 0.3693 R53 0.3867 R14 0.3867 R24 0.4619 R34 0.3693 R44 0.4924 R54 0.4834 R15 0.4834 R25 0.4619 R35 0.4924 R45 0.4924 R55 0.4834

## Tabel 4.14 Normalisasi Terbobot

## 1. Mengidentifikasi solusi ideal positif dan solusi ideal negatif
Solusi ideal positif (A+) diperoleh dengan mencari nilai maksimal dari nilai normalisasi terbobot jika atributnya adalah atribut keuntungan ( benefit ) dan mencari nilai minimal dari nilai normalisasi terbobot jika atributnya adalah atribut biaya ( cost ).
Solusi ideal negatif (A-) diperoleh dengan mencari nilai minimal dari nilai normalisasi terbobot jika atributnya adalah atribut keuntungan ( benefit ) dan menjadi nilai maksimal dari nilai normalisasi terbobot jika atributnya adalah atribut keuntungan ( benefit ) dan menjadi nilai maksimal dari nilai normalisasi terbobot jika atributnya adalah atribut biaya ( cost ). Menentukan Solusi Ideal Positif (A+) dan Matriks Ideal Negatif (A-). Rumus Persamaan 2.10 dan tabel 4.15
Tabel 4.15 Nilai Solusi Ideal Positif dan Solusi Ideal Negatif
Kode Nilai Max Nilai Min C1 0.0741 0.0592 C2 0.1655 0.0993 C3 0.1856 0.1392 C4 0.052 0.039 C5 0.0375 0.03
2. Menghitung jarak antara nilai setiap alternatif dengan matriks solusi ideal positif dan matriks solusi ideal negatif. Jarak antara alternatif dengan solusi ideal positif digunakan pada rumus persamaan 2.11 dan 2.12 dan tabel 4.16.
Tabel 4.16 Nilai Jarak Ideal Positif dan Jarak Ideal Negatif
Alternatif D+ D- D1 0 0.0836 D2 0.0836 0 D3 0.0679 0.0487 D4 0.0589 0.0363 D5 0.0331 0.0608
3. Menentukan  nilai  kedekatan  setiap  alternatif  terhadap  solusi  ideal  nilai  preferensi,  Nilai  preferensi  (V)  untuk  setiap  alternatif  digunakan  pada persamaan rumus 2.13 dan tabel 4.17.
Tabel 4.17 Alternatif Ranking No. Alternatif V Rangking 1. Nicky 0,6990 1 2. Mulyana 0,6990 2 3. Ardi Faisal 0,5732 3 4. Annas Rifai 0,4289 4 5. Nurhidayat 0 5
Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan metode AHP dan TOPSIS, didapati untuk yang menempati urutan pertama direkomendasikan yaitu Nicky yang memiliki nilai preferensi tertiggi dengan nilai 0,699, kemudian di urutan kedua ada Ardi Faisal yang memiliki nilai preferensi 0.5732 dan diurutan terakhir nurhidayat dengan nilai preferensi 0.

## 4.6 Perancangan dan Pengujian Sistem
Perancangan sistem pendukung keputusan penentuan dosen terbaik untuk mendapatkan hasil layak atau tidak mengajar kembali di semester berikutnya setelah dilakukan analisis dan telah disetujui oleh pihak kampus Akademi Teknologi Bogor.
4.6.1 Perancangan Sistem
4.6.1.1 Diagram Use Case Diagram use case adalah teknik untuk merekam persyaratan fungsional sebuah sistem. Use case mendeskripsikan interaksi antara pengguna sistem dengan sistem itu sendiri. Berikut adalah diagram use case pada penelitian ini
R11 0,0741 R21 0,1655 R31 0,1856 R41 0,052 R51 0,0375 R12 0,0592 R22 0,0993 R32 0,1392 R42 0,039 R52 0,03 R13 0,0741 R23 0,0993 R33 0,1856 R43 0,039 R53 0,03 R14 0,0592 R24 0,1324 R34 0,1392 R44 0,052 R54 0,0375 R15 0,0741 R25 0,1324 R35 0,1856 R45 0,052 R55 0,0375
Pimpinan Laporan Data Nalai Preferensi Data Alternatif Data Kriteria Admin Logout Login Perengkingan <<include>> Gambar 4.1 Use Case Diagram Sistem Secara Keseluruhan

## 4.6.1.1 Class Diagram
Class diagram sistem ini memiliki lima tabel yaitu, alternatif, kriteria, nilai, pengguna, rangking. Masing-masing tantuk rubel memliki judul kolom ( field ) ruang data, karenanya setiap field ber- size (panjang karakter) dan ber- datatype (tipe data), di antara field ada yang berstatus primary key untuk relasi antar tabel ( table relation) .
Nilai +Id_nilai +input() +delet() +edit() +ket_nilai +Jml_nilai Input data Pengguna +Id_pengguna +create() +read() +update() +delete() +nama_lengkapi +Jusername +password Alternatif +Id_alternatif +input() +delet() +edit() +nama_alternatif +hasil_alternatif Kriteria +Id_kriteriai +input() +delet() +edit() +nama_kriteria +tipe_kriteria +bobot_kriteria Rangking +Id_alternatifi +input() +delet() +edit() +Id_kriteria +nilai_rangking +nilai_normalisasi +bobot_normalisasi Input data Input data
Gambar 4.3 Class Diagram

## 4.7. Rancangan Layar
Berikut adalah tampilan layar program yang dibuat menggunakan PHP dan database MySQL untuk sistem pendukung keputusan Penilaian Proses Belajar di Akademi Teknologi Bogor.
4.7.1  Tampilan Layar Login Tampilan menu login digunakan agar kita mendapatkan akses untuk menjalankan menu – menu yang ada pada menu utama. Hal ini dilakukan supaya tidak sembarang orang dapat mengakses aplikasi ini. Sehingga dalam form menu kerahasiannya tetap terjaga dengan baik. Dilengkapi dengan tingkatan level user yaitu yang pertama user yaitu dapat mengakses semua menu dalam sistem tersebut, dan yang kedua yaitu manager hanya dapat mengakses menu perhitungan dan print laporan di sistem tersebut.

## 4.7.2. Tampilan Layar Menu Utama
Gambar dibawah menampilkan tampilan menu utama pada aplikasi pertama kali dilakukan login. Pada layar menu utama tersedia menu bar yang terdiri dari menu kriteria, alternatif, perhitungan, password, dan logout.

## Gambar 4.4 Tampilan Layar Menu Utama
4.7.3. Tampilan  Layar  Data Kriteria
Tampilan  layar  data  kriteria  ini  merupakan  data  kriteria  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  yang  telah  ditentukan.  Kurikulum,  Perangkat Pembelajaran, Materi Bahan Ajar, Metode Pembelajaran dan Kehadiran Dosen.

## Gambar 4.5 Tampilan Layar Data Kriteria

## 4.7.4 Tampilan Layar Penilaian Bobot Kriteria
Tampilan ini digunakan untuk menentukan tingkat kepentingan kriteria yang dapat diisi oleh Direktur selaku pemegang keputusan dalam kampus.
Gambar 4.6 Tampilan Layar Penilaian Bobot Kriteria

## 4.7.5 Tampilan Layar Nilai Bobot Alternatif
Merupakan  tampilan  dari  nilai  bobot  masing-masing  alternatif  pada  setiap  kriteria.  Nilai  bobot  ini  didapat  dari  keterangan  para  ahli  dan  juga berdasarkan data yang ada di lapangan.

## Gambar 4.7 Tampilan Nilai Bobot Alternatif

## 4.7.6 Tampilan Matriks Bobot Prioritas Kriteria
Merupakan  tampilan  matriks  untuk  bobot  prioritas  masing-masing  kriteria  beserta  dengan  nilai  kekonsistensian  data  yang  akan  menentukan apakah data dapat diterima atau tidak berdasarkan dari nilai CR. Jika nilai CR kurang dari 0,1 maka data dapat diterima.

## Gambar 4.8 Tampilan Matriks Bobot Prioritas Kriteria

## 4.7.7   Tampilan Normalisasi Terbobot
Merupakan  tampilan  dari  hasil  normalisasi  menggunakan  metode  TOPSIS  yang  didapat  dari  perkalian  matriks  normalisasi  dengan  bobot prioritas yang sebelumnya telah didapat menggunakan metode AHP.
Gambar 4.9 Tampilan Normalisasi Dosen Terbobot

## 4.7.8 Tampilan Matriks Solusi Ideal
Merupakan tampilan dari matriks solusi ideal positif dan solusi ideal negatif menggunakan metode TOPSIS.

## Gambar 4.10 Tampilan Matriks Solusi Ideal

## 4.7.9 Tampilan Jarak Solusi dan Nilai Prefensi
Merupakan tampilan jarak solusi ideal positif dan solusi ideal negatif, serta nilai preferensi yang didapatkan dari nilai jarak solusi ideal negatif dibagi dengan jumlah nilai jarak solusi ideal negatif ditambah jumlah nilai jarak solusi ideal positif.

## 4.7.10 Tampilan Hasil Ranking
Merupakan  tampilan  hasil  akhir  berupa  ranking  Penilaian  Dosen  terbaik  yang  nantinya  akan  dipilih  untuk  menjadi  rekomendasi  mengajar  di semester.

## Gambar 4.12 Tampilan Hasil Ranking

## 4.8. Pengujian Aplikasi
Pengujian  aplikasi  ini  menggunakan  pengujian  pembandingan  ( black  box )  Aplikasi  dinyatakan  berhasil  melewati  pengujian  apabila  dalam percobaan-percobaan  berikut  aplikasi  tidak  menjadi  error.  Pada  metode  pengujian black  box ,  aplikasi  diberikan  berbagai  macam  kondisi  masukan, kemudian keluaran yang dihasilkan sistem dibandingkan dengan keluaran yang diharapkan.
4.9. Pengujian UAT (User Acceptance Test)
Pengujian User Acceptance Test (UAT) yang dilakukan di Akademi Teknologi Bogor adalah memberikan hak kepada para pemegang kepentingan untuk langsung memberikan penilaian terhadap aplikasi sistem pendukung keputusan Penentuan Dosen Terbaik berupa kuesioner. Jumlah Responden adalah 4 orang dengan 6 pertanyaan.
Kategori Penilaian yang digunakan untuk kuesioner antara lain:
1. Tidak Sesuai (TS)
2. Sesuai (S)
3. Sangat Sesuai (SS)

## 4.10. Implikasi Penelitian
Dari  hasil  pengujian  diatas  dapat  diambil  berbagai  implikasi  penelitian  dilihat  dari  aspek  sistem,  aspek  manajerial  maupun  aspek  penelitian lanjutan.
4.10.1. Aspek Sistem
Untuk menerapkan hasil penelitian ini dibutuhkan dukungan sistem yang baik sehingga pihak yang berkepentingan dapat menggunakan hasil penelitian ini untuk pengambilan keputusan. Oleh karena itu dibutuhkan sarana dan prasarana yang memadai yang terdiri dari hardware, software agar pengambilan keputusan pemilihan asuransi kesehatan dapat berjalan baik dengan sebuah sistem terkomputerisasi yang akan dibangun sesuai dengan hasil dari penelitian dan analisa penulis.

## 4.10.2. Aspek Manajerial
Hasil penelitian yang sudah diterapkan nantinya akan menciptakan kebijakan baru lagi dalam memilih  dosen terbaik, dimana sebelumnya belum ada perhitungan dengan metode tertentu untuk  menentukan dosen terbaik. Oleh karena itu akan dibutuhkan juga sumber daya manusia  yang mengerti tentang penggunaan komputer. Sehingga diperlukan adanya pelatihan dan sosialisasi terhadap penerapan sistem baru.
4.10.3. Aspek Penelitian Lanjutan
Penelitian lanjutan dapat dilakukan untuk kajian studi yang serupa. Penelitian ini dapat dikembangkan dengan penggabungan metode lain, seperti  metode  fuzzy.  Selain  itu  penelitian  juga  dapat  mengikuti  perkembangan  sistem  yang  semakin  lama  akan  semakin  berkembang,  dapat  juga digunakan metode yang sama untuk proses sistem yang lain.
4.11 Rencana Implementasi
Setelah dilakukan penelitian untuk penentuan dosen terbaik dengan menggunakan metode AHP dan  TOPSIS pada  Akademi  Teknologi Bogor, selanjutnya akan dirancang rencana implementasi.
5 Kesimpulan
5.1 Kesimpulan
Setelah melakukan analisa, perancangan dan pengujian maka dapat diperoleh kesimpulan sebagai berikut : 1. Sistem model keputusan pendukung penentuan dosen terbaik yang dibangun dapat membantu Akademi Teknologi Bogor, sebagai gambaran dalam pengambilan  keputusan  untuk  mendapatkan  dosen  terbaik.  Sistem  pendukung  keputusan  dibangun  untuk  mempercepat  pemilihan  penentuan  dosen terbaik.
2. Sistem Pendukung Keputusan penentuan dosen terbaik mampu menangani pengolahan data.
3. Sistem  dengan  menggunakan  metode  AHP  dan  TOPSIS  dapat  membantu  perhitungan  yang  sesuai  dengan  kebutuhan,  yaitu  menentukan  dosen terbaik  diantara  dosen  yanga  ada  di  Akademi  Teknologi  Bogor.  Dimana  nilai  terbesar  adalah  rangking  pertama  yang  diperoleh  Bapak  Nicky Yongkimandalan,ST.,MT  sebesar  0.70,  rangking  kedua  diperoleh  Bapak  H.  Mulyana,ST.,MT  0,69  dan  pada  rangking  ketiga  diperoleh  Bapak  Ardi Faisal,ST 0.57.

## 5.2 Saran
Dengan demikian setelah dilakukan penelitian dan dapat dapat disimpulkan diatas maka adanya saran untuk kedepannya, yaitu:
1.  Agar sistem ini dikembangkan lebih lanjut dengan menggunakan data yang lebih besar sehingga aplikasi ini dapat digunakan sebagai salah satu cara dalam pengambilan keputusan untuk menjadi lebih akurat dan berguna.
2. Agar sistem ini dapat mempermudah kerja bagian akademik untuk menentukan dosen terbaik dan kedepannya bisa diintegrasikan ke dalam sistem akademik kampus di Akademi Teknologi Bogor.
6 Daftar Pustaka
[1] Davis, Ralp C dan Hasan; (2014) “Pokok-Pokok Materi Teori Pengambilan Keputusan.” Jakarta: Grahalia Indonesia.
[2] Diana. (2018) “Metode & Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan.” Yogyakarta: Deepbulish Budi Utama.
[3] Faesal  Andris,  Silmi  Fauziati,Dkk.  (2015)  “Dss  Untuk  Penilaian  Dosen  Dengan  Metode  AHP  dan  TOPSIS.” Jurnal  Ilmiah  Sematik  UGM . Kemenristek. (2015). Buku Pedoman Sertifikasi Pendidik Untuk Dosen (SERDOS)  Terintegrasi.  Jakarta: Direktorat Jendral  Pendidikan  Kementrian Pendidikan dan Kebudayaan.
[4] Kusrini. (2017) “Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan .” Yogyakarta: Ansi.
[5] Kusumadewi, S.,  Hartati, S., Harjoko, A. dan Wardoyo, R. (2006) “ Fuzzy Multi-Atribute Decision Making (Fuzzy MADM) .” Yogyakarta: Graha Ilmu.
[6] Kusumadewi, Sri. (2016) “Analisis Desain Sistem Fuzzy Menggunakan Tool Box Matlab.” Yogyakarta: Graha Ilmu.
[7] Kusumadewi, Sri dan Hari Purnomo. (2016) “Aplikasi Logika Fuzzy Untuk Pendukung Keputusan." Yogyakarta: Graha Ilmu [8] Moore, J.H and M.G. Chang. (2015) “ Design of Decision Support System .” Database 12(1-2).
[9]  Nofriansyah  dan  Devid.  (2017)  “Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan."  Yogyakarta:  Deepublish  Budi Utama.
[10] Novian, Dian. (2015) “Perbandingan Gabungan Metode AHP dengan Metode TOPSIS Dalam Penerima Beasiswa,"
[11]  Purbaratri,  Winny.  (2018)  “Penentuan  Dosen  Terbaik  Menggunakan  Metode  AHP  dan  TOPSIS  (Studi  Kasus:  STMIK  Insan  Pembangunan Tangerang)."
[12] Puspitasari. W.D dan Ilmi, D.K. (2016) “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP).”
[13]  Rahman,  E.F  et  Al.  (2017)  “Decision  Support  Systems  for  Performance  and  Evaluation  of  Teacher  in  General-English  Course  by  Using  the SMARTER and TOPSIS Methods, IOP Conference Series: Materials Science and Engineering."
[14] Simanjorang, R. Mahdalena. Medan. (2019) “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Efektifitas Pembelajaran Metodologi Penelitian Sistem Informasi di STMIK Pringsewu dengan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP).” [15]  Sofhian,Dkk.  (2016)  “ Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Dosen  Terbaik  Menggunakan  Metode  Promethee  (Studi  Kasus:  Teknik Informatika). ” Yogyakarta: Graha Ilmu.
[16] Sugiono. (2016) “Metode penelitian Administrasi.” Bandung: Pusat Bahasa Depdiknas.
[17] Sumiati dan Nuryadin. (2013) “Sistem Pendukung Keputusan dalam menentukan Penilaian Kinerja Dosen dengan Menggunakan Metode Fuzzy Database Model Mamdani.”
[18] Turban, E. (2005) “Decision Support System and Intelligent System,” Jakarta: Andi Publisher.