p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989
Komparasi Metode Simple Additive Weighting dan Weighted Product dalam Pemilihan Guru Terbaik pada SMK Raflesia

## Depok
Lia Mazia a1 , Lilyani Asri Utami a2 , Abdul Muid a3 , Endang Pujiastuti a4
a Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri Jln. Jatiwaringin Raya No.02 RT08 RW 013, Kelurahan Cipinang Melayu, Kecamatan Makassar, Jakarta Timur
1 lia.lmz@nusamandiri.ac.id
2 lilyani.lau@nusamandiri.ac.id
3 abdulmuid234@gmail.com
4 endang.epj@nusamandiri.ac.id

## Abstrak
SMK Raflesia Depok merupakan salah satu sekolah menengah kejuruan yang beralamat di Jalan Mahkota Raya No.32B Komplek Pondok Duta I, Kelurahan Tugu Kecamatan Cimanggis,  Kota Depok, Jawa Barat. SMK Raflesia Depok memiliki dua program keahlian, yaitu Keperawatan dan Rekayasa Perangkat Lunak dengan jumlah guru yang  ada  17  guru.  Untuk  itu  upaya  dalam  meningkatkan  kualitas  sekolah  yaitu  dengan  melakukan  penilaian terhadap kinerja semua guru melalui pemilihan guru terbaik. Di SMK Raflesia Depok masalah yang terjadi adalah belum adanya penilaian yang signifikan dan penghargaan bagi guru-guru. Selama ini Kepala Sekolah hanya menilai kehadiran  dan  kelengkapan  administrasi  saja.  Jika  penilaian  yang  dilakukan  hanya  dari  kehadiran  dan kelengkapan  administrasi  saja  akibatnya  tidak  objektif  dan  tidak  memenuhi  penilaian  yang  ditetapkan. Berdasarkan hasil penelitian yang telah dilakukan di SMK Raflesia Depok dalam penerapan sistem pendukung keputusan  pemilihan  guru  terbaik  dengan  menggunakan  metode Simple  Additive  Weighting dan Weighted Product . Hasil perhitungan tingkat kesesuaian, perbandingan total prosentase kesesuaian pada metode Simple Additive Weighting (SAW) lebih besar yaitu dengan total prosentase 99.36475%, dibandingkan dengan metode Weighted  Product (WP)  dengan  total  prosentase  37.59%.  Dengan  demikian  metode  yang  direkomendasikan untuk pemilihan guru terbaik adalah Simple Additive Weighting (SAW).
Kata kunci: Komparasi Metode SAW dan WP, Pemilihan Guru Terbaik .

## Comparison of Simple Additive Weighting and Weighted Product Methods in Choosing the Best Teacher at SMK Raflesia Depok

## Abstract
SMK Raflesia Depok is one of the vocational high schools which is located at Jalan Mahkota Raya No.32B Pondok Duta I Complex, Tugu Village, Cimanggis District, Depok City, West Java. SMK Raflesia Depok has two expertise programs, namely Nursing and Software Engineering with 17 teachers. For this reason, efforts to improve school quality are by assessing the performance of all teachers through selecting the best teachers. At SMK Raflesia Depok, the problem that occurs is that there is no significant assessment and appreciation for teachers. So far, the Principal has only assessed attendance and administrative completeness. If the assessment is made only from attendance and administrative completeness, the result is not objective and does not meet the determined assessment. Based on the results of research that has been carried out at SMK Raflesia Depok in the application of a decision support system for selecting the best teacher using the Simple Additive Weighting and Weighted Product methods. The result of the calculation of the level of conformity,  the comparison of the total percentage of conformity in the Simple Additive Weighting (SAW) method is greater, namely with a total percentage of 99.36475%, compared to the  Weighted  Product  (WP)  method  with  a  total  percentage  of  37.59%.  Thus  the  recommended  method  for selecting the best teacher is Simple Additive Weighting (SAW).
Keywords: Comparison of SAW and WP Methods, Selection of The Best Teachers.

## I. P ENDAHULUAN
SMK  Raflesia  Depok  merupakan  salah  satu  sekolah menengah kejuruan yang beralamat di Jalan Mahkota Raya No.32B  Komplek  Pondok  Duta  I,  Kelurahan  Tugu Kecamatan  Cimanggis,  Kota  Depok,  Jawa  Barat.  SMK Raflesia  Depok  memiliki  dua  program  keahlian,  yaitu Keperawatan  dan  Rekayasa  Perangkat  Lunak  dengan jumlah guru yang ada 17 guru. “Guru merupakan salah satu komponen  terpenting  yang  dimiliki  oleh  sekolah  dalam usaha untuk meningkatkan layanan pendidikan [1].” Untuk itu  upaya  dalam  meningkatkan  kualitas  sekolah  yaitu dengan melakukan penilaian terhadap kinerja semua guru melalui  pemilihan  guru  terbaik.  Di  SMK  Raflesia  Depok masalah yang terjadi adalah belum adanya penilaian yang signifikan  dan  penghargaan  bagi  guru-guru.  Selama  ini Kepala Sekolah hanya menilai kehadiran dan kelengkapan administrasi saja. Jika penilaian yang dilakukan hanya dari kehadiran  dan  kelengkapan  administrasi  saja  akibatnya tidak  objektif  dan  tidak  memenuhi  penilaian  yang ditetapkan.  Oleh  karena  itu  penulis  memberikan  usulan kepada  kepala  SMK  Raflesia  Depok  untuk  diadakan penilaian bagi guru-guru yang mengajar di SMK Raflesia Depok  dengan  sistem  pendukung  keputusan  untuk membantu  mempercepat  dan  mempermudah  serta mengurangi  subjektifitas  di  dalam  proses  pengambilan keputusan dalam hal ini pemilihan guru terbaik. Jika nanti pada saat proses penilaian semua guru dilakukan yang akan menjadi  pengambil  keputusan  adalah  Kepala  Sekolah. Dalam  pengambilan  keputusan  berdasarkan  kriteria- kriteria yang sudah ditentukan. Setelah guru terbaik terpilih maka  Kepala  Sekolah  akan  memberikan reward yaitu berupa sertifikat dan kompensasi.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Pada  tahapan  penelitian  ini  berdasarkan  referensi  yang berkaitan  dengan  sistem  pendukung  keputusan  pemilihan guru terbaik pada SMK Raflesia Depok.
Metode penelitan kuantitatif merupakan suatu cara yang digunakan  untuk  menjawab  masalah  penelitian  yang berkaitan dengan data berupa angka dan program statistik [10].
Pada penelitian ini ada beberapa tahapan penelitian yang dilakukan dan menjadi landasan. Tahapan penelitian yang dilakukan yaitu:
Latar Belakang Masalah Identifikasi Masalah Studi Pustaka
Pengumpulan Data Analisis Data Kesimpulan dan Saran Selesai Mulai
Gambar 1. Tahapan penelitian

## Adapun tahapan penelitian ini sebagai berikut:
1) Latar  Belakang  Masalah: Dengan  mengetahui latar  belakang  masalah  penulis  dengan  mudah  mencari solusi agar masalah tersebut bisa diselesaikan.
2) Identifikasi  Masalah :  Melakukan  identifikasi terhadap  masalah  yang  akan  dibahas  berkaitan  dengan faktor yang mempengaruhi pengambilan keputusan dalam pemilihan guru terbaik.
3) Studi Pustaka : Dalam penelitian ilmiah ini penulis mencari informasi melalui buku referensi dan jurnal-jurnal penelitan  sebelumnya  atau  penelitian  terdahulu  sebagai acuan dalam penelitian.
4) Pengumpulan  Data :  Data-data  penelitian  ilmiah ini  diperoleh  dari  pihak  SMK  Raflesia  Depok.  Dalam pengumpulan  data-data  penelitian  penulis  menggunakan beberapa  cara,  yaitu  observasi,  wawancara,  dan  studi pustaka.
5) Analisis Data : Pada tahap ini peneliti menganalisa permasalahan,  pengumpulan  data  dan  proses  pengolahan data  dengan  menggunakan  metode Simple  Additive Weighting (SAW) dan Weighted Product (WP).
6) Kesimpulan  dan  Saran :  Pada  tahap  ini  yaitu memberikan  kesimpulan  serta  saran  dari  hasil  penelitian yang dibahas.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam menentukan hasil penelitian, penulis menggunakan  dua  metode  yaitu  metode Simple  Additive Weighting (SAW)  dan Weighted  Product (WP).  Adapun tahapan-tahapannya sebagai berikut:

## A. Simple Additive Weighting (SAW)
Bobot preferensi atau tingkat kepentingan setiap kriteria yang akan digunakan dalam pemilihan guru terbaik sebagai berikut:
TABEL I
D ATA K RITERIA Kode Kriteria Bobot (W) Atribut Keterangan C1 Kehadiran 30% Benefit Sangat Baik C2 Kompetensi Pedagogik 25% Benefit Baik C3 Kompetensi Kepribadian 20% Benefit Cukup C4 Kompetensi Profesional 15% Benefit Kurang C5 Kompetensi Sosial 10% Benefit Sangat Kurang
Memberikan nilai dan bobot untuk setiap alternatif pada setiap kriteria yang telah ditentukan.
TABEL II N ILAI DAN B OBOT A LTERNATIF Data kriteria Bobot Nilai Keterangan 90 - 100 30% 5 Sangat Baik 80 - 89 25% 4 Baik 70 - 79 20% 3 Cukup 51 - 69 15% 2 Kurang 0 - 50 10% 1 Sangat Kurang
Memberikan  nilai rating kecocokan  setiap  alternatif pada kriteria.
TABEL III T ABEL R ATING K ECOCOKAN
Alternatif
Kriteria C1 C2 C3 C4 C5
A1 5 4 4 4 3
A2 5 4 3 3 3 A3 5 4 3 4 3 A4 4 4 3 3 2
A5 4 4 3 4 2 A6 2 2 2 2 2 A7 3 2 2 2 2 A8 3 3 2 2 2 A9 2 2 2 2 1 A10 3 3 3 3 2 A11 3 2 3 3 2 A12 3 2 1 1 1 A13 1 1 1 1 1 A14 4 3 3 3 2 A15 2 2 1 1 1 A16 2 1 1 1 1
Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan setiap  kriteria  yang  akan  digunakan  untuk  proses perangkingan.
• 30% = Sangat Baik
• 25% = Baik
• 20% = Cukup
• 15% = Kurang
• 10% = Sangat Kurang
Bobot  preferensi  atau  tingkat  kepentingan  setiap kriteria  yang  akan  digunakan  dalam  menentukan  guru terbaik diubah ke dalam bilangan desimal sebagai berikut:
W = [0.30 0.25 0.20 0.15 0.10]
Pembentukan matriks keputusan (X) yang dibentuk dari tabel  rating  kecocokan  dari  setiap  alternatif  pada  setiap kriteria.
X = [ 5 4 4 4 3 5 4 3 3 3 5 4 3 4 3 4 4 3 3 2 4 4 3 4 2 2 2 2 2 2 3 2 2 2 2 3 3 2 2 2
2 2 2 2 1 3 3 3 3 2 3 2 3 3 2
3 2 1 1 1 1 1 1 1 1 4 3 3 3 2
2 2 1 1 1 2 1 1 1 1]
Berikut ini tabel pembentukan matriks keputusan dengan format excel:
TABEL IV T ABEL P EMBENTUKAN M ATRIKS K EPUTUSAN
Kode Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 Marsuddin, S.Si. 5 4 4 4 3 A2 Ade Novriyadi, S.Si. 5 4 3 3 3 A3 Abdul Nazir Hamid, S.Pt., S.Pd. 5 4 3 4 3 A4 Amril, S.Pd. 4 4 3 3 2 A5 Siti Afiah, S.Pd. 4 4 3 4 2 A6 Emma Kurniasih, S.Pd. 2 2 2 2 2 A7 Wahyudin, S.Pd.I. 3 3 2 2 2 A8 Wiyandani, S.Pd. 3 4 3 1 1 A9 Bangkit Hari Utomo, S.Pd. 2 2 2 2 1 A10 Ns. Dewi Kartika Suciati, S.Kep. 3 3 3 3 2 A11 Witri Gusmariani, S.Kep. 3 2 3 3 2 A12 Ns. Zakaria Aritanto, S.Kep. 3 2 1 1 1 A13 Ns. Indah Rapitasari, S.Kep. 1 1 1 1 1 A14 Sofyan, S.Kom. 4 3 3 3 2 A15 Dwi Wibowo, A.Md. 2 2 1 1 1 A16 Erni Sutanti, S.Kom. 2 1 1 1 1 Atribut keuntungan (benefit) 5 4 4 4 3
Menghitung nilai normalisasi dari setiap alternatif.
• Nilai max C1 = 5 • Nilai max C2 = 4 • Nilai max C3 = 4
• Nilai max C4 = 4
• Nilai max C5 = 3
Dari  hasil  perhitungan  di  atas  maka  didapat  matriks ternormalisasi R sebagai berikut:

## JUSTIN (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi)  Vol. 09, No. 2, April 2021
R = [ 1 1 1 1 1
1 1 0.75 0.75 1 1 1 0.75 1 1 0.8 1 0.75 0.75 0.67 0.8 1 0.75 1 0.67 0.4 0.5 0.5 0.5 0.67 0.6 0.75 0.5 0.5 0.67
0.6 1 0.75 0.25 0.33
0.4 0.5 0.5 0.5 0.33
0.6 0.75 0.75 0.75 0.67 0.6 0.5 0.75 0.75 0.67 0.6 0.5 0.25 0.25 0.33 0.2 0.25 0.25 0.25 0.33 0.8 0.75 0.75 0.75 0.67 0.4 0.5 0.25 0.25 0.33
0.4 0.25 0.25 0.25 0.33]
Berikut ini tabel perhitungan matriks ternormalisasi dengan format excel:
TABEL V T ABEL M ATRIKS T ERNORMALISASI
Kode Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 Marsuddin, S.Si. 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 A2 Ade Novriyadi, S.Si. 1,00 1,00 0,75 0,75 1,00
A3
Abdul Nazir Hamid, S.Pt., S.Pd. 1,00 1,00 0,75 1,00 1,00 A4 Amril, S.Pd. 0,80 1,00 0,75 0,75 0,67 A5 Siti Afiah, S.Pd. 0,80 1,00 0,75 1,00 0,67 A6 Emma Kurniasih, S.Pd. 0,40 0,50 0,50 0,50 0,67 A7 Wahyudin, S.Pd.I. 0,60 0,75 0,50 0,50 0,67 A8 Wiyandani, S.Pd. 0,60 1,00 0,75 0,25 0,33 A9 Bangkit Hari Utomo, S.Pd. 0,40 0,50 0,50 0,50 0,33 A10 Ns. Dewi Kartika Suciati, S.Kep. 0,60 0,75 0,75 0,75 0,67 A11 Witri Gusmariani, S.Kep. 0,60 0,50 0,75 0,75 0,67 A12 Ns. Zakaria Aritanto, S.Kep. 0,60 0,50 0,25 0,25 0,33 A13 Ns. Indah Rapitasari, S.Kep. 0,20 0,25 0,25 0,25 0,33 A14 Sofyan, S.Kom. 0,80 0,75 0,75 0,75 0,67 A15 Dwi Wibowo, A.Md. 0,40 0,50 0,25 0,25 0,33 A16 Erni Sutanti, S.Kom. 0,40 0,25 0,25 0,25 0,33
Pencarian  perangkingan  atau  nilai  terbaik  sebagai berikut:
V 1 = (0.30*1) + (0.25*1) + (0.20*1) + (0.15*1) + (0.10*1)
= (0.30+0.25+0.20+0.15+0.10)
= 1
V 2 =  (0.30*1)  +  (0.25*1)  +  (0.20*0.75)  +  (0.15*0.75)  +
(0.10*1) = (0.30+0.25+0.15+0.11+0.10)
= 0.91 V 3 =  (0.30*1)  +  (0.25*1)  +  (0.20*0.75)  +  (0.15*1)  + (0.10*1)
= (0.30+0.25+0.15+0.15+0.10)
= 0.95 V 4 = (0.30*0.8) + (0.25*1) + (0.20*0.75) + (0.15*0.75) + (0.10*0.67) = (0.24+0.25+0.15+0.11+0.07)
= 0.82 V 5 =  (0.30*0.25)  +  (0.25*1)  +  (0.20*1.33)  +  (0.15*1)  + (0.10*1.5) = (0.24+0.25+0.15+0.15+0.07)
= 0.86 V 6 = (0.30*0.4) + (0.25*0.5) + (0.20*0.5) + (0.15*0.5) +
(0.10*0.67) = (0.12+0.13+0.1+0.08+0.07) = 0.49 V 7 = (0.30*0.6) + (0.25*0.75) + (0.20*0.5) + (0.15*0.5) + (0.10*0.67) = (0.18+0.19+0.1+0.08+0.07) = 0.61 V 8 =  (0.30*0.6)  + (0.25*1)  +  (0.20*0.75)  +  (0.15*.25)  + (0.10*0.33) = (0.18+0.25+0.15+0.04+0.03) = 0.65 V 9 = (0.30*0.5) + (0.25*2) + (0.20*2) + (0.15*2) + (0.10*3) = (0.12+0.13+0.10+0.08+0.03) = 0.45 V 10 = (0.30*0.6) + (0.25*0.75) + (0.20*0.75) + (0.15*0.75) + (0.10*0.67) = (0.18+0.19+0.15+0.11+0.07) = 0.70 V 11 = (0.30*0.33) + (0.25*2) + (0.20*1.33) + (0.15*1.33) + (0.10*1.5) = (0.18+0.13+0.15+0.11+0.07) = 0.63 V 12 = (0.30*0.6) + (0.25*5) + (0.20*0.25) + (0.15*0.25) + (0.10*0.33) = (0.18+0.13+0.05+0.04+0.03) = 0.43 V 13 = (0.30*0.2) + (0.25*0.25) + (0.20*0.25) + (0.15*0.25) + (0.10*0.33) = (0.06+0.06+0.05+0.04+0.03) = 0.24 V 14 = (0.30*0.8) + (0.25*0.75) + (0.20*0.75) + (0.15*0.75) + (0.10*0.67) = (0.24+0.19+0.15+0.11+0.07) = 0.76 V 15 = (0.30*0.4) + (0.25*0.5) + (0.20*0.25) + (0.15*0.25) + (0.10*0.33) = (0.12+0.13+0.05+0.04+0.03) = 0.37 V 16 = (0.30*0.4) + (0.25*0.25) + (0.20*0.25) + (0.15*0.25) + (0.10*0.33) = (0.12+0.06+0.05+0.04+0.03)
= 0.30
TABEL VI T ABEL H ASIL P ERANGKINGAN
Kod e Alte r nati f C1 C2 C3 C4 C5 Pre feren si Rang king
A1 V1 0,3 0 0,2 5 0,2 0 0,1 5 0,1 0 1,00 1 A2 V2 0,3 0 0,2 5 0,1 5 0,1 1 0,1 0 0,91 3 A3 V3 0,3 0 0,2 5 0,1 5 0,1 5 0,1 0 0,95 2 A4
V4 0,2 4 0,2 5 0,1 5 0,1 1 0,0 7 0,82 5 A5
V5 0,2 4 0,2 5 0,1 5 0,1 5 0,0 7 0,86 4 A6 V6 0,1 2 0,1 3 0,1 0 0,0 8 0,0 7 0,49 11 A7 V7 0,1 8 0,1 9 0,1 0 0,0 8 0,0 7 0,61 10 A8 V8 0,1 8 0,2 5 0,1 5 0,0 4 0,0 3 0,65 8 A9 V9 0,1 2 0,1 3 0,1 0 0,0 8 0,0 3 0,45 12 A10 V10 0,1 8 0,1 9 0,1 5 0,1 1 0,0 7 0,70 7 A11 V11 0,1 8 0,1 3 0,1 5 0,1 1 0,0 7 0,63 9 A12 V12 0,1 8 0,1 3 0,0 5 0,0 4 0,0 3 0,43 13 A13 V13 0,0 6 0,0 6 0,0 5 0,0 4 0,0 3 0,24 16
A14 V14 0,2 4 0,1 9 0,1 5 0,1 1 0,0 7 0,76 6 A15 V15 0,1 2 0,1 3 0,0 5 0,0 4 0,0 3 0,37 14
A16 V16 0,1 2 0,0 6 0,0 5 0,0 4 0,0 3 0,30 15
Hasil  akhir  dari  perhitungan  dengan  metode Simple Additive Weighting (SAW), maka yang layak untuk terpilih sebagai  guru  terbaik  adalah  A1  yaitu  Marsuddin,  S.Si dengan nilai 1.00.

## B. Weighted Product (WP)
Menentukan  Kriteria  Penilaian.  Untuk  kriteria  dan bobot pada metode Weighted Product (WP) sebagai berikut:
TABEL VII N ILAI B OBOT PADA M ASING - MASING K RITERIA Kode Kriteria Penilaian Nilai Bobot (Wj) Kategori C1 Kehadiran 0.30 Benefit C2 Kompetensi Pedagogik 0.25 Benefit C3 Kompetensi Kepribadian 0.20 Benefit C4 Kompetensi Profesional 0.15 Benefit C5 Kompetensi Sosial 0.10 Benefit
TABEL VIII
N ILAI B OBOT PADA M ASING - MASING K RITERIA Alternatif Bobot Kriteria C1 0.30 C2 0.25 C3 0.20 C4 0.15 C5
0.10
Total ∑W 1
Berikut ini tabel nilai dari tingkat kepentingannya:
TABEL IX
N ILAI T INGKAT K EPENTINGAN Nilai Tingkat Kepentingan 90 - 100 Sangat Baik 80 - 89 Baik 70 - 79 Cukup 51 - 69 Kurang 0 - 50 Sangat Kurang
Hasil Penilaian Kriteria Pada Setiap Alternatif. Berikut ini  adalah  hasil  penilaian  kriteria  yang  telah  penulis dapatkan dari Kepala SMK Raflesia Depok.
TABEL X P ENILAIAN DARI SETIAP A LTERNATIF
Alternatif Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 5 4 4 4 3 A2 5 4 3 3 3 A3 5 4 3 4 3 A4 4 4 3 3 2 A5 4 4 3 4 2 A6 2 2 2 2 2 A7 3 3 2 2 2 A8 3 4 3 1 1 A9 2 2 2 2 1 A10 3 3 3 3 2 A11 3 2 3 3 2 A12 3 2 1 1 1 A13 1 1 1 1 1 A14 4 3 3 3 2 A15 2 2 1 1 1
A16 2 1 1 1 1
Menormalisasi Setiap Nilai Alternatif (Nilai Vektor S i ). Langkah  selanjutnya  adalah  menormalisasi  setiap  nilai alternatif yaitu dengan cara memangkatkan masing-masing nilai  kriteria  dengan  nilai  bobot  kriteria  dan  mengalikan
hasil dari masing-masing pemangkatan tersebut. Berikut ini hasil perhitungan menormalisasi setiap nilai alternatif:
S 1 = (5 0.30 ) * (4 0.25 ) * (4 0.20 ) * (4 0.15 ) * (3 0.10 ) = 4.156
S 2 = (5 0.30 ) * (4 0.25 ) * (3 0.20 ) * (3 0.15 ) * (3 0.10 ) = 3.758
S 3 = (5 0.30 ) * (4 0.25 ) * (3 0.20 ) * (4 0.15 ) * (3 0.10 ) = 3.923
S 4 = (4 0.30 ) * (4 0.25 ) * (3 0.20 ) * (3 0.15 ) * (2 0.10 ) = 3.375 S 5 = (4 0.30 ) * (4 0.25 ) * (3 0.20 ) * (4 0.15 ) * (2 0.10 ) = 3.523
S 6 = (2 0.30 ) * (2 0.25 ) * (2 0.20 ) * (2 0.15 ) * (2 0.10 ) = 2.000
S 7 = (3 0.30 ) * (3 0.25 ) * (2 0.20 ) * (2 0.15 ) * (2 0.10 ) = 2.500
S 8 = (3 0.30 ) * (4 0.25 ) * (3 0.20 ) * (1 0.15 ) * (1 0.10 ) = 2.449
S 9 = (2 0.30 ) * (2 0.25 ) * (2 0.20 ) * (2 0.15 ) * (1 0.10 ) = 1.866
S 10 = (3 0.30 ) * (3 0.25 ) * (3 0.20 ) * (3 0.15 ) * (2 0.10 ) = 2.881
S 11 = (3 0.30 ) * (2 0.25 ) * (3 0.20 ) * (3 0.15 ) * (2 0.10 ) = 2.603 S 12 = (3 0.30 ) * (2 0.25 ) * (1 0.20 ) * (1 0.15 ) * (1 0.10 ) = 1.653
S 13 = (1 0.30 ) * (1 0.25 ) * (1 0.20 ) * (1 0.15 ) * (1 0.10 ) = 1.000
S 14 = (4 0.30 ) * (3 0.25 ) * (3 0.20 ) * (3 0.15 ) * (2 0.10 ) = 3.140 S 15 = (2 0.30 ) * (2 0.25 ) * (1 0.20 ) * (1 0.15 ) * (1 0.10 ) = 1.464 S 16 = (2 0.30 ) * (1 0.25 ) * (1 0.20 ) * (1 0.15 ) * (1 0.10 ) = 1.231
Berikut ini tabel perhitungan menormalisasi setiap nilai alternatif dengan format excel:
TABEL XI N ORMALISASI S ETIAP N ILAI A LTERNATIF ( 𝑺 𝒊 )
Kode Alter natif C1 C2 C3 C4 C5 Pre ferensi A1 S1 1,62 1,41 1,32 1,23 1,12 4,156 A2 S2 1,62 1,41 1,25 1,18 1,12 3,758 A3 S3 1,62 1,41 1,25 1,23 1,12 3,923 A4 S4 1,52 1,41 1,25 1,18 1,07 3,375 A5 S5 1,52 1,41 1,25 1,23 1,07 3,523 A6 S6 1,23 1,19 1,15 1,11 1,07 2,000 A7 S7 1,39 1,32 1,15 1,11 1,07 2,500 A8 S8 1,39 1,41 1,25 1,00 1,00 2,449 A9 S9 1,23 1,19 1,15 1,11 1,00 1,866 A10 S10 1,39 1,32 1,25 1,18 1,07 2,881 A11 S11 1,39 1,19 1,25 1,18 1,07 2,603 A12 S12 1,39 1,19 1,00 1,00 1,00 1,653 A13 S13 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,000 A14 S14 1,52 1,32 1,25 1,18 1,07 3,140 A15 S15 1,23 1,19 1,00 1,00 1,00 1,464 A16 S16 1,23 1,00 1,00 1,00 1,00 1,231 41,523
Menghitung  Nilai  Bobot  Preferensi  pada  Setiap Alternatif
Nilai preferensi V i untuk A 1
= 4.156 41.523 = 0.100 Nilai preferensi V i untuk A 2
= 3.758
41.523 = 0.090
Nilai preferensi V i untuk A 3
= 3.923
41.523 = 0.094
Nilai preferensi V i untuk A 4
= 3.375 41.523 = 0.081
Nilai preferensi V i untuk A 5 = 3.523 41.523 = 0.085 Nilai preferensi V i untuk A 6 = 2.000 41.523 = 0.048
Nilai preferensi V i untuk A 7 = 2.500 41.523 = 0.060 Nilai preferensi V i untuk A 8 = 2.449 41.523 = 0.059 Nilai preferensi V i untuk A 9 = 1.866 41.523 = 0.045 Nilai preferensi V i untuk A 10 = 2.881 41.523 = 0.069 Nilai preferensi V i untuk A 11 = 2.603 41.523 = 0.063 Nilai preferensi V i untuk A 12 = 1.653 41.523 = 0.040 Nilai preferensi V i untuk A 13 = 1.000 41.523 = 0.024 Nilai preferensi V i untuk A 14 = 3.140 41.523 = 0.076 Nilai preferensi V i untuk A 15 = 1.464 41.523 = 0.035 Nilai preferensi V i untuk A 16 = 1.231 41.523 = 0.030
Berikut ini tabel hasil perhitungan nilai bobot preferensi pada setiap alternatif dengan format excel:
TABEL XII N ILAI B OBOT P REFERENSI PADA SETIAP A LTERNATIF ( 𝑽 𝒊 )
Alternatif Preferensi V1 0,100 V2 0,090 V3 0,094 V4 0,081 V5 0,085 V6 0,048 V7 0,060 V8 0,059 V9 0,045 V10 0,069 V11 0,063 V12 0,040 V13 0,024 V14 0,076 V15 0,035 V16 0,030
TABEL XIII N ILAI B OBOT P REFERENSI PADA SETIAP A LTERNATIF ( 𝑽 𝒊 ) No Alternatif Nilai Bobot Preferensi ( Vi ) Keterangan 1 A1 0.100 1 2 A2 0.090 3 3 A3 0.094 2 4 A4 0.081 5 5 A5 0.085 4 6 A6 0.048 11 7 A7 0.060 9 8 A8 0.059 10 9 A9 0.045 12 10 A10 0.069 7 11 A11 0.063 8 12 A12 0.040 13 13 A13 0.024 16 14 A14 0.076 6 15 A15 0.035 14 16 A16 0.030 15
Hasil akhir dari perhitungan dengan metode Weighted Product (WP),    maka  yang  layak  untuk  terpilih  sebagai guru terbaik adalah A1 yaitu Marsuddin, S.Si dengan nilai bobot preferensi 0.100.
Berikut  ini  adalah  hasil  perbandingan  metode Simple Additive  Weighting (SAW)  dengan  metode Weighted Product (WP):
TABEL XIV
P ERBANDINGAN M ETODE SAW DENGAN M ETODE WP Alternatif Metode SAW Metode WP A1 1,00 0.100 A2 0,91 0.090 A3 0,95 0.094 A4 0,82 0.081 A5 0,86 0.085 A6 0,49 0.048 A7 0,61 0.060 A8 0,65 0.059 A9 0,45 0.045 A10 0,70 0.069 A11 0,63 0.063 A12 0,43 0.040 A13 0,24 0.024 A14 0,76 0.076 A15 0,37 0.035 A16 0,30 0.030
Dari  perhitungan  di  atas,  didapatkan  hasil  yang  sama yaitu  alternatif  yang  terpilih  sebagai  guru  terbaik  adalah Marsuddin, S.Si.
Langkah  selanjutnya  menganalisis  kesesuaian  dengan menghitung  tingkat  kesesuaian  pada  masing-masing metode. Rumus yang digunakan sebagai berikut:
𝑇𝑘𝑖 = 100 −
𝑋𝑖
𝐷𝑎𝑡𝑎 𝐹𝑀𝐴𝐷𝑀 (100%) … (1)
Tingkat kesesuaian diukur berdasarkan hasil prosentase akhir, dengan mengacu pada tabel berikut:
TABEL XV P ROSES T INGKAT K ESESUAIAN Proses Tingkat Kesesuaian Kategori 31% - 45% Sangat Kurang 46% - 60% Kurang 61% - 75% Cukup 76% - 85% Baik 86% - 100% Sangat Baik Perhitungan diawali dengan menjumlahkan keseluruhan  data  hasil  dan  dibagi  dengan  banyaknya jumlah data.
Metode SAW = Jumlah Hasil Akhir Banyaknya Data = 10.164 16 (2) = 0.63525 Metode WP = Jumlah Hasil Akhir Banyaknya Data = 1.000 16 = 62.5
Kemudian  untuk  mendapatkan  presentase  maka dilakukan perhitungan dengan menggunakan rumus tingkat kesesuaian sehingga didapatkan hasil :
Presentase Metode SAW = 100 − 0.63525 100
= 99.36475%
Presentase Metode WP =  100 − 62.5 100 = 37.5%
Berdasarkan  perhitungan  tingkat  kesesuaian  diatas, maka  pada  penelitian  ini  dapat  menentukan  prioritas dengan  perbandingan  nilai  prosentase  kesesuaian  antara 99.36475% pada metode SAW dengan 37.5% pada metode WP.  Hasil  yang  didapat  dari  analisis  proses  tingkat kesesuaian  antara  metode  SAW  dan  metode  WP  total prosentase  kesesuaian  metode  SAW  lebih  besar dibandingkan  dengan  total  prosentase  kesesuaian  metode WP.  Maka, berdasarkan hasil penelitian tersebut hipotesis yang diterima adalah H0 dimana tingkat kesesuaian metode Simple Additive Weighting (SAW) lebih besar dengan nilai prosentasenya
99.36475% dibandingkan dengan prosentase metode Weighted Product (WP) yaitu 37.5%.

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  telah  dilakukan  di SMK Raflesia Depok dalam penerapan sistem pendukung keputusan  pemilihan  guru  terbaik  dimana  hipotesis  H0 yang  diterima,  maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan dan saran sebagai berikut:
1. Dengan  menggunakan  dua  metode  dapat  membantu pengambil keputusan menentukan metode yang lebih efektif  dalam  pemilihan  guru  terbaik  sesuai  dengan kriteria yang telah ditentukan.
2. Berdasarkan perhitungan tingkat kesesuaian, perbandingan  total  prosentase  kesesuaian  pada metode Simple Additive Weighting (SAW) lebih besar yaitu dengan total prosentase 99.36475%, dibandingkan dengan metode Weighted Product (WP) dengan total prosentase 37.5%.
3. Pada penelitian ini metode Simple Additive Weighting
(SAW) adalah metode yang direkomendasikan untuk pemilihan guru terbaik.

## D AFTAR P USTAKA
[1] P.  Studi,  T.  Informatika,  F.  Teknologi,  and  I.  T.  Telkom, “Implementasi  Metode  Simple  Additive  Weighting  (  Saw  )  Dan Weighted Product ( Wp ) Dalam Pemilihan Guru Teladan ( Studi,” pp. 978–979, 2018.
[2] A.  Arman,  T.  A.  Sundara,  I.  Stephane,  and  M.  Fadli,  “SPK Penilihan  Guru  Terbaik  Dengan  Metode  WP  Pada  MAN  1 Pariaman,” J. Inform. , 2019, doi: 10.31311/ji.v6i2.6176.
[3] T. Hidayat, “Rancang Bangun Decision Support System Pemilihan Guru  Terbaik  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting (Saw)(Studi …,” J. Tek. Inform. Unis , vol. 5, no. 1, pp. 52–56, 2018, [Online].
Available: http://ejournal.unis.ac.id/index.php/jutis/article/view/5.
[4] A. S. Putra, D. R. Aryanti, and I. Hartati, “Metode SAW (Simple Additive  Weighting)  sebagai  Sistem Pendukung Keputusan  Guru Berprestasi ( Studi Kasus : SMK Global Surya),” Pros. Semin. Nas. Darmajaya , 2018.
[5] Y.  E.  Chintyari  and  T.  Prihatin,  “Implementasi  Metode  Simple Additive Weighting Untuk Pemilihan Guru Berprestasi Pada SMP Islam Pondok Duta,” Jitk , 2018.
[6] Y. Astuti and Isna Zahrotul Fu’ad, “Penentuan Karyawan Terbaik Menggunakan Metode Simple Additive Weighting Pada PT. Patra Nur Alaska,” Semin. Nas. Tekhnologi Inf. dan Multimed. , pp. 37– 42, 2017, [Online]. Available:
http://ojs.amikom.ac.id/index.php/semna steknomedia/article/view/1699/1576.
[7] W.  Saputra  and  A.  Widjaja,  “Decision  Support  System
Menggunakan  Weighting  Product  Untuk  Pencarian  Guru  Terbaik Pada Sekolah Dasar Barunawati 4,” pp. 185–189.
[8] S.  Suhada,  T.  Hidayatulloh,  and  S.  Fatimah,  “Penerapan  Fuzzy MADM Model Weighted Product dalam Pengambilan Keputusan Kelayakan  Penerimaan  Kredit  di  BPR  Nusamba  Sukaraja  (  The Application  of  Fuzzy  MADM  Model  Weighted  Product  in Decisions  Support  of  Credit  Worthiness  in  the  BPR  Nusamba Sukaraja ),” e-ISSN : 2579-9801 , vol. VI, pp. 61–71, 2018, [Online]. Available: http://jurnalnasional.ump.ac.id/index.php/JUITA/article/view/251 7.
[9] “SMK RAFLESIA DEPOK.” http://www.smkraflesiadepok.sch.id/p/lokasi_2.html (accessed Jun. 07, 2020).
[10]  Sugiyono, “Penelitian Kuantitatif,” Pemaparan Metod. Kuantitatif , vol. 2, p. 16, 2017.
[11]  F.  Yusup,  “Uji  Validitas  dan  Reliabilitas  Instrumen  Penelitian Kuantitatif,” J. Tarb.  J. Ilm. Kependidikan , vol. 7, no. 1, pp. 17– 23, 2018, doi: 10.18592/tarbiyah.v7i1.2100.