## SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PENERIMAAN DOSEN TETAP DI UNIVERSITAS LABUHAN BATU MENGGUNAKAN METODE SAW
Esterlin Febrianti Telaumbanua 1) , Volvo Sihombing 2) Deci Irmayani 3)
1,2,3 Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu email: esterlinfebrianti267@gmail.com, volvolumbantoruan@gmail.com, deacyirmayani@gmail.com

## Abstract
Decision  Support  System  (DSS)  is  generally  defined  as  a  system  capable  of  providing  both  problem- solving  capabilities  and  communications  capabilities  for  semi-structured  problems. Lecturers  are lecturers  in higher  education institutions,  and  lecturers  are  in  charge  of  implementing  the  tridharma of higher  education,  which  includes  education  and  teaching,  research  and  development  of  science  and technology and community service and supporting activities. And lecturers are teachers who will produce human resources (Human Resources) so that required systems that can be able to produce the best and professional  decisions. Simple  Additive  Weighting ( SAW ) method requires  the  process  of  normalizing the  decision  matrix  (X)  to a  scale  comparable  to  all  existing  alternative  ratings and has 5  criteria  such as: graduate, landfill test, microteaching, interview, TPA and of several criteria have several sets. From the determination of criteria and the set can result in the rank and final results of the election of the right lecturer.The  results  obtained  from  the  test  is  the  decision  of  the  lecturer  who  get  the  best  value  in accordance with predetermined criteria.
Keywords : DSS, Simple Additive Weighting , Lecturer

## 1. PENDAHULUAN
Tenaga pendidik merupakan hal penting dalam  menciptakan  sumber  daya  manusia  yang mampu  memenuhi  kemampuan  yang  ada  dan bersaing  dengan  seluruh  dunia.  Dosen  adalah pendidik  di  tingkat  universitas,  di  mana  sudah ada  berbagai  keahlian dan  pengalaman  untuk menciptakan  sumber  daya  manusia  sesuai  yang dibutuhkan.  Namun,  banyaknya  kriteria  yang ada  pada  setiap  dosen  dengan  nilai  yang berbeda-beda  membuat  sebuah  perguruan  tinggi sulit  untuk  menentukan  bahwa  dosen  tersebut layak  untuk  diterima  disebuah  perguruan  tinggi tersebut atau tidak.
Sistem Pendukung  Keputusan  (SPK) atau Decision Support System .. (DSS) merupakan  salah  satu  aspek  dari  sistem informasi  yang  telah  banyak  digunakan  untuk membantu orang membuat keputusan yang lebih baik  dalam  jangka  pendek,  menengah,  dan panjang.  Banyak  penilaian  telah  dibuat  yang tidak hanya terkait dengan aktivitas bisnis, tetapi
juga  dengan  bidang  lain,  seperti  bidang pendidikan  dan  lain  sebagainya  [1]–[4],  [5]– [11].  Hal  ini  tentu  dapat  diterapkan  pada  sistem penerimaan  dosen  di  sebuah  perguruan  tinggi yang  dapat  mempermudah  untuk .. mendapatkan dosen .. yang sesuai dengan kriteria yang .. tepat. Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW)  merupakan  strategi  yang  paling  dasar dan  paling  banyak  digunakan.  Metode  ini  juga paling  sederhana  untuk  diterapkan  karena algoritmanya tidak terlalu sulit. Metode penjumlahan  berbobot  adalah  nama  lain  dari metode SAW.
Prinsip  utama  metode  SAW  adalah menghitung  total  bobot  dari  semua  peringkat kinerja  untuk  setiap  alternatif  di  semua  kriteria dengan menggunakan .. metode ini .. dalam penerapan  sistem  pendukung .. keputusan  untuk penerimaan  dosen  disebuah  perguruan  tinggi diharapkan  dapat  menghasilkan  hasil  keputusan yang  tepat  dengan  pengaplikasian  metode  yang mudah.
Adapun .. tujuan  dari .. penelitian  yaitu mengunakan pendekatan SAW (Simple Additive Weighting)  pada  setiap  pengambilan .. keputusan penerimaan  dosen  tetap  di  Universitas  Labuhan Batu.  Untuk  memudahkan  proses  pengambilan keputusan penerimaan dosen tetap sesuai bidang ilmu yang dibutuhkan [12].

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1. Teknik Pengumpulan Data
Adapun  metodologi  penelitian  dari sistem  pendukung  keputusan  penerimaan  dosen tetap  di  Universitas  Labuhan  Batu  Gambar  1 menunjukkan cara menggunakan metode  SAW.
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Tahap  pertama  meliputi  pengumpulan data  dengan  pengamatan  langsung  di  lapangan, survei data dengan menanyai departemen  kunci, dan menganalisis data yang dikumpulkan. Tahap kedua memerlukan tinjauan literatur metodologi, diikuti  dengan  pengolahan  data  melalui  setiap tahap  pembobotan  dari  masing-masing  kriteria dosen  dan  melakukan  perhitungan  dengan metode  SAW,  melakukan  pembuatan  UML  dan perancangan basis data, melakukan perancangan
user interface, melakukan pembangunan aplikasi,  dan  tahap  terakhir  di  uji  coba  sampai susuai dengan yang diharapkan

## 2.2.  Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW).
Metode  Fuzzy  MADM  yang  paling sederhana  dan  paling  banyak  digunakan  adalah metode  SAW.  Metode  ini  juga  yang  paling mudah  diimplementasikan  karena  algoritmanya yang  sederhana.  Metode  penjumlahan  berbobot adalah  nama  lain  dari  teknik  SAW.  Prinsip utama  metode  SAW  adalah  menghitung  total tertimbang dari masing-masing peringkat kinerja alternatif  di  semua  kriteria.  Langkah-langkah dalam perhitungan yaitu;
1. Pengambil  keputusan  memberikan  nilai bobot  preferensi  (W)  untuk  setiap kriteria yang ditentukan
2. Hitung nilai rating kinerja ternormalisasi (rij)  dari  alternatif  Ai  pada  atribut  Cj untuk  menormalkan  matriks  keputusan Z.
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝐴𝑋 𝑖 (𝑋𝑖𝑗) 𝑀𝐼𝑁 (𝑋𝑖𝑗) 𝑋𝑖𝑗 } ............................. (2) 3. Hasil  Matriks  ternormalisasi  terbentuk dari temuan nilai rating kinerja ternormalisasi (rij) (R)
R =   [ r 11 r 12 r ij … … … r 11 r 12 r ij ] ........................ (3)
4. Kalikan  matriks  yang  dinormalisasi  (R) dengan  nilai  bobot  preferensi  untuk menyelesaikan  prosedur  pemeringkatan (W)
5. Tambahkan hasil kali matriks
ternormalisasi  (R)  dengan  nilai  bobot preferensi  untuk  mendapatkan  nilai preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi) (W). V 𝑖 =   ∑ 𝑤 𝑗 𝑟 𝑗=1 𝑟 𝑖𝑗 ............................... (4)

## Pengumpulan Data
Obse rvasi Survei Analisis Data Studi
Liter atur Pengolahan Data
Pengolahan Bobot Prioritas Kriteria untuk masing masing calon desen tetap dengan Metode SAW Pemilihan Dosen Tetap dengan Metode SAW Pembuat an UML Untuk Penggun a Peran canga n Basis Data Peranc angan User Interfa ce
Pemba nguna n Aplikas i Hasil dan Uji Coba
6. Nilai ... Vi .. yang .. lebih .. besar mengindikasikan  bahwa  alternatif  Ai lebih terpilih.

## F LOWCHART
Beberapa perhitungan diperlukan untuk  membuat  aplikasi  ini,  tergantung  pada strategi  yang  digunakan.  Berikut  ini  adalah tahapan  perhitungan  dengan  format  flowchart sistem yang digunakan:
ya Mulai Data Calon Dosen Penentuan Kriteria dan Bobot Melihat hasil perangkingan Menentukan hasil yang diterima dan ditolak sesuai dengan rule Hasil Akhir Stop Dosen diterima Tidak Gambar 2. Flowchart Tahapan Penelitian
Penelitian  Terkait  dilakukan  dari  isi  penelitian  - penelitian  terdahulu  agar  dapat  dilakukan pengembangan  sistem  yang  akan  dibuat  untuk pemilihan  dosen  tetap  agar  berjalan  proses belajar mahasiswa bagi mahasiswa dan akademik dapat berjalan dengan baik pada setiap semesternya  menggunakan  data  calon  dosen, data  kriteria,  data  sub  kriteria,  proses  seleksi, dan hasil penerimaan dosen.

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Kriteria Calon Dosen Aspek Penilaian
Setiap .. alternatif  memiliki  beberapa  nilai kriteria  yang  memiliki  bobot  masing-masing dengan  skala  1  sampai  dengan  5  dan  memiliki himpunan dengan range nilai 1 sampai dengan 5 sehingga  dapat  ditentukan  nilai  akhir  dari perhitungan.
1. Matriks Keputusan Tabel 1. Tabel Matriks Keputusan Calon Dosen Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 2 2 3 2 2 A2 1 2 2 3 2 A3 3 3 3 3 2 A4 3 2 4 2 2 1. Matriks Ternormalisasi Untuk kriteria beratribut cost Jika
karakteristiknya menguntungkan, gunakan metode MIN; jika tidak, gunakan fungsi MAX. R11 . = 2 / MAX (2; 1; 3; 3)= 0,6667 R12 = 1 / MAX (2; 1; 3; 3) = 0,3333 R13 = 3 / MAX (2; 1; 3; 3) = 1 R14 = 3 / MAX (2; 1; 3; 3) = 1 R21 = 2 / MAX (2; 2; 3; 2) = 0,6667 R22 = 2 / MAX (2; 2; 3; 2) = 0,6667 R23 = 3 / MAX (2; 2; 3; 2) = 1 R24 = 2 / MAX (2; 2; 3; 2) = 0,6667 R31 = 3 / MAX (3; 2; 3; 4) = 0,75 R32 = 3 / MAX (3; 2; 3; 4) = 0,5 R33 = 4 / MAX (3; 2; 3; 4) = 0,75 R34 = 4 / MAX . (3; 2; 3; . 4) = 1

## Tabel 2. Tabel Nilai Kriteria
Calon Dosen Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 A1 0,6667 0,6667 0,75 0,6667 1 A2 0,3333 0,6667 0,5 1 1 A3 1 1 0,75 1 1 A4 1 0,6667 1 0,6667 1
1. Menjumlahkan  Matriks  Kriteria  Setiap
Alternatif Untuk Menghitung Peringkat A1
= (0,6667 . * 4) + (0,6667 * 2 . ) + (0,75 * 3) + (0,6667 * 5) + (1 * 1) = . 2,6668 + 1,3334 . + 2,25 + 3,3335 . + 1 = 10,5833 .
A2 =  (0,3333 . *  4)  +  (0,6667  *  2)  +  (0,5  *
3) + (1 * 5) + (1 * 1)
= 1,3332 . + 1,3334 . +1,5 + 5 + 1
= 10,1666 A3
= (1 * 4) + (1 * . 2) + (0,75 * 3) + (1 * 5)
+ (1 * 1) . = 4 + 2 + 2,25 + 5 + 1 = 14,25 A4 =  (1  *  4)  +  (0,6667  *  2)  +  (1  *  3)  + (0,6667 * 5) + (1 * 1)
= 4 + 1,3334 + 3 + 3,3335 + 1
= 12,6666
2. Hitung  nilai  dalam  rentang  0  hingga  100 dengan  mencari  proporsi  nilai  peringkat dibagi dengan total bobot dikalikan 100
A1 . = (10,5833 / 15) * 100 = 70,5556 A2 = (10,1666 / 15) * 100 = 67,7778 A3 = (14,25 / 15) * 100 = 95 A4 = (12,6666 / 15) * 100 = 84,4444

## 3. Menentukan rule nilai yang di peroleh dosen
Tabel 3. Tabel Rule Nilai Nilai Hasil X => 80 Diterima 60<= X < 80 . Dipertimbangkan . X < 60 Ditolak Tabel 4. Tabel Hasil Nilai Calon Dosen Nilai Hasil Nilai A1 70,5556 . Dipertimbangkan A2 . 67,7778 . Dipertimbangkan A3 . 95 . . Diterima A4 . 84,4444 . Diterima
Analisis Hasil
Hasil  akhir  dari  perhitungan  dengan metode  SAW  diperoleh  nilai  alternatif  Nisa 14,25,  Lia  12,66,  Helga  10,5833,  dan  Desi 10,1666.  Dari  beberapa  calon  dosen,  nilai  Nisa yang  paling  tinggi  yaitu  14,25.  Jadi  dapat disimpulkan  bahwa  calon  dosen  yang  akan diterima  mengajar  di  Universitas  Labuhan  Batu adalah Nisa.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan selama pengembangan aplikasi sistem informasi pemilihan  dosen  tetap  di  Universitas  Labuhan Batu,  maka  Berikut  ini  adalah  beberapa kesimpulan yang mungkin dijabarkan:
1. Membuktikan  bahwa  metode  SAW  dapat dipakai dalam membantu mengambil keputusan  pada  proses  penerimaan  dosen tetap di Universitas Labuhan Batu
2. Sistem pendukung keputusan yang dilakukan untuk menghasilkan tenaga dosen yang  lebih  unggul  hanya  dengan  menginput biodata dari calon dosen.
3. Memberikan  kemudahan  pada  Universitas Labuhan  Batu  untuk  mendapatkan  dosen tetap  yang  sesuai  dengan  apa  yang dibutuhkan.
4. Memberikan penilaian terhadap calon dosen tetap secara tepat waktu, akurat, dan spesifik situasi.
5. Visual Basic 2010 digunakan untuk mengembangkan  aplikasi,  sedangkan  SQL Server 2008 R2 digunakan sebagai database. Menghitung  dan  memilih  dosen  tetap  yang tepat berdasarkan perhitungan dengan metode SAW.

## 5. REFERENSI
[1] S.  Aisyah  and  W.  Purba,  “Aplikasi Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian Kinerja Karyawan Menggunakan Metode Profile Matching,” J. Mahajana Inf. , vol.
4, no. 2, pp. 16–20, 2019.
[2] A.  T.  Purba,  “Sistem  Pendukung Keputusan Dalam Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Metode Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),” J. Tekinkom , vol. 1, no. 1, pp. 1–7, 2018.
[3] J.  Simatupang,  “Sistem  Pendukung Keputusan  Penentuan  Karyawan  Terbaik Menggunakan  Metode  Saw  Studi  Kasus Amik  Mahaputra  Riau,” J.  Intra-Tech , vol. 2, no. 1, pp. 73–82, 2018.
[4] S.  P.  Tamba,  P.  Wulandari,  M.
Hutabarat, M. Christina, and A. Oktavia, “PENGGUNAAN  METODE  TOPSIS (TECHNIQUE FOR ORDER PREFERENCE  BY  SIMILARITY  TO IDEAL SOLUTION) UNTUK MENENTUKAN KUALITAS BIJI KOPI TERBAIK BERBASIS ANDROID,” J.  Mantik  Penusa ,  vol.  3, no. 1, pp. 73–81, 2019.
[5] V. M. M. Siregar et al. , “Implementation of  ELECTRE  Method  for  Decision Support  System,” IOP  Conf.  Ser.  Mater. Sci.  Eng. ,  vol.  1088,  no.  1,  p.  012027, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757-
899X/1088/1/012027.
[6] V.  Sihombing,  V.  M.  M.  Siregar,  W.  S. Tampubolon,  M.  Jannah,  Risdalina,  and A.  Hakim,  “Implementation  of  simple additive  weighting  algorithm  in  decision support  system,” IOP  Conf.  Ser.  Mater. Sci.  Eng. ,  vol.  1088,  no.  1,  p.  012014, Feb.
2021,
doi: 10.1088/1757-
899X/1088/1/012014.
[7] S.  Sirait et  al. ,  “Selection  of  the  Best Administrative  Staff  Using  Elimination Et Choix Traduisant La Realite
(ELECTRE)  Method,” J.  Phys.  Conf. Ser. ,  vol.  1933,  no.  1,  p.  012068,  Jun. 2021, doi:
10.1088/1742-
6596/1933/1/012068.
[8] V.  M.  M.  Siregar,  S.  Sonang,  A.  T. Purba,  H.  Sugara,  and  N.  F.  Siagian, “Implementation  of  TOPSIS  Algorithm for  Selection  of  Prominent  Student
Class,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 1783, no.
1, p. 012038, Feb. 2021, doi:
10.1088/1742-6596/1783/1/012038.
[9] V.  Sihombing et  al. ,  “Additive  Ratio
Assessment (ARAS) Method for Selecting English Course Branch Locations,” J.  Phys.  Conf.  Ser. ,  vol. 1933,  no.  1,  p.  012070,  Jun.  2021,  doi: 10.1088/1742-6596/1933/1/012070.
[10] S.  S.  S,  A.  T.  Purba,  and  V.  M.  M. Siregar,  “Sistem  Pendukung  Keputusan Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Kredit Menggunakan  Metode  Topsis  Pada  Cum Caritas  HHKBP  Pematangsiantar,” J. Tek. Inf. dan Komput. , vol. 3, no. 1, p. 1, Sep. 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.117.
[11] A.  T.  Purba  and  V.  M.  M.  Siregar, “Sistem  Penyeleksi  Mahasiswa  Baru Berbasis  Web  Menggunakan  Metode Weighted  Product,” J.  Tek.  Inf.  dan Komput. ,  vol.  3,  no.  1,  p.  1,  2020,  doi:
10.37600/tekinkom.v3i1.117.
[12] F. Sonata, “Implementasi Metode Simple Additive Weighting (Saw) dengan Proses Fuzzifikasi  dalam  Penilaian  Kinerja Dosen,” J.  Teknol.  Inf. dan  Komun. ,  vol. 5, no. 2, pp. 71–80, 2016.