## KOMBINASI METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP) DAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING (SAW) PADA PENILAIAN KINERJA DOSEN
1 Fitra Ramadona, 2 Usman 1,2, Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Teknik dan Ilmu Komputer Universitas Islam Indragiri (UNISI)
Jl. Provinsi No. 01 Tembilahan Hulu, Indragiri Hilir, Riau - Indonesia Email: fitra_ramadona@yahoo.com , usmanovsky13411@yahoo.com

## ABSTRACT
Universitas  Islam  Indragiri  (UNISI)  adalah  Universitas  swasta  yang  terdapat  di  kota Tembilahan, Riau yang selalu berupaya dalam peningkatan mutu internal secara berkelanjutan agar dapat bersaing dengan perguruan tinggi lain. Salah satu upaya yang telah dilakukan adalah dengan melakukan  penilaian  terhadap  kinerja  dosen.  Proses  penilaian  tersebut  masih  dilakukan  secara manual dan diimplementasikan dalam bentuk excel, sehingga memerlukan waktu yang cukup lama untuk  melakukan  pengolahan  data.  Pengolahan  data  yang  dilakukan  pun  masih  banyak  terjadi kesalahan,  seperti  kesalahan  dalam  perhitungan  dan  penyajian  laporan.  Dalam  penelitian  ini dirancancang  sebuah  sistem  pendukung  keputusan  dengan  menggunakan  metode  Analytical Hierarchy Process (AHP) sebagai metode pembobotan masing-masing kriteria dan metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai metode perangkingan. Kriteria yang digunakan untuk penilaian kinerja  dosen  ini  adalah  tingkat  kehadiran  mengajar,  ketepatan  mulai  dan  mengakhiri  kuliah, kesesuaian  meteri  dengan  silabus,  kemudahan  penyampaian  materi  untuk  dipahami, menggunakan alat bantu untuk memperjelas materi, malayani dan memberikan perhatian dalam komunikasi  dua  arah,  membantu  dan  mudah  untuk  ditemui  di  luar  waktu  perkuliahan,  memiliki pengetahuan aktual dalam pembelajaran. Dan alternatif yang digunakan adalah dosen-dosen yang telah  terdaftar  di  Dikti  dan  masih  aktif  mengajar  pada  semester  genap  tahun  ajaran  2015. Implementasi  sistem  pendukung  keputusan  ini  menggunakan  bahasa  pemrograman  Microsoft Visual Basic 6.0 dan database MySQL.
Kata kunci : UNISI, SPK, AHP, SAW, Penilaian Kinerja Dosen.

## PENDAHULUAN
Pada  setiap  instansi,  kegiatan  penilaian  terhadap  kinerja  kayawan  menggunakan  kegiatan yang umum dilakukan. Demikian pula dalam instansi perguruan tinggi, baik berbentuk Universitas maupun sekolah tinggi dianggap perlu dilakukan penilaian terhadap kinerja karyawannya, dalam hal ini adalah dosen. Penilaian tersebut dilakukan untuk mengetahui pengaruh pengajaran dosen terhadap  mahasiswa.  Peran  dosen  sebagai  pengajar  dalam  proses  belajar  mengajar  sangatlah penting, dosen menjadi tumpuan utama dalam transformasi ilmu yang diberikan oleh pihak instansi pendidikan  kepada  para  mahasiswanya.  Universitas  Islam  Indragiri  (UNISI)  adalah  Universitas swasta  yang  terdapat  di  kota  Tembilahan,  Riau  yang  selalu  berupaya  dalam  peningkatan  mutu internal secara berkelanjutan agar dapat bersaing dengan perguruan tinggi lain. Salah satu upaya yang  telah  dilakukan  adalah  dengan  melakukan  penilaian  terhadap  kinerja  dosen.  Penilaian dilakukan  setiap  akhir  semester  dengan  membagikan  kuesioner  penilaian  kinerja  dosen  kepada mahasiswa.  Proses  penilaian  tersebut  masih  dilakukan  secara  manual  dan  diimplementasikan dalam bentuk excel , sehingga memerlukan waktu yang cukup lama untuk melakukan pengolahan data.  Pengolahan  data  yang  dilakukan  pun  masih  banyak  terjadi  kesalahan,  seperti  kesalahan dalam  perhitungan  dan  penyajian  laporan.  Untuk  mendukung  penilaian  kinerja  dosen,  maka dibutuhkan  sistem  pendukung  keputusan  untuk  menentukan  keputusan  yang  diambil.  Banyak metode  yang  dapat  digunakan  dalam  sistem  pengambilan  keputusan.  Beberapa  diantaranya adalah metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan metode Simple Additive Weighting (SAW). Namun kedua metode tersebut masih memiliki kekurangan, kekurangan metode AHP ialah sulitnya
menentukan besarnya prioritas antar kriteria karena tiap orang memiliki persepsi sendiri mengenai prioritas yang ada (Kurniady & Munggana, 2013), dan kekurangan metode SAW ialah metode ini mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot dari setiap atribut (Zulita, 2013).

## TINJAUAN PUSTAKA
Sistem  pendukung  keputusan  merupakan  sistem  informasi  interaktif  yang  menyediakan informasi,  pemodelan  dan  pemanipulasian  data.  Sistem  itu  digunakan  untuk  membantu pengambilan  keputusan  dalam  situasi  yang  semiterstruktur  dan  situasi  yang  tidak  terstruktur, dimana tak seorang pun tahu sacara pasti bagaimana keputusan seharusnya dibuat (Alter dalam Kusrini,  2007).  Sistem  pendukung  keputusan  biasanya  dibangun  untuk  mendukung  solusi  atas suatu masalah atau untuk mengevaluasi suatu peluang. Sistem pendukung keputusan yang seperti itu disebut aplikasi Sistem pendukung keputusan. Aplikasi Sistem pendukung keputusan digunakan dalam pengambilan keputusan. Aplikasi menggunakan CBIS (Computer Based Information System) yang fleksibel, interaktif, dan dapat diadaptasi,yang dikembangkan untuk mendukung solusi atas masalah  manajemen  spesifik  yang  tidak  terstruktur.  Aplikasi  Sistem  pendukung  keputusan menggunakan data, memberikan antar muka pengguna yang mudah, dan dapat menggabungkan pemikiran  pengambilan  keputusan.  Sistem  pendukung  keputusan  lebih  ditujukan  untuk mendukung  manajemen  dalam  melakukan  pekerjaan  yang  bersifat  analitis  dalam  situasi  yang kurang  terstruktur  dan  dengan  kriteria  yang  kurang  jelas.  Sistem  pendukung  keputusan  tidak dimaksudkan unutk mengotomatisasikan pengambilan keputusan, tetapi memberikan perangkat interaktif  yang  memungkinkan  pengambilan  keputusan  untuk  melakukan  berbagai  analisis menggunakan model-model yang tersedia (Kusrini, 2007).
Metode  AHP  merupakan  salah  satu  model  untuk  pengambilan  keputusan  yang  dapat membantu kerangka berfikir manusia. Metode ini mula-mula dikembangkan oleh Thomas L. Saaty pada tahun 70-an. Dasar berpikirnya metode AHP adalah proses membentuk skor secara numeric untuk  menyusun  rangking  setiap  alternatif  keputusan  berbasis  pada  bagaimana  sebaiknya alternative itu  dicocokkan  dengan  kriteria  pembuat  keputusan.  Adapun  struktur  hirarki  AHP ditampilkan pada Gambar 1 di bawah ini.

## Gambar 1 Struktur Hirarki AHP
Adapun langkah-langkah metode AHP adalah: (1). Menentukan jenis-jenis kriteria yang akan dipilih; (2). Menyusun kriteria-kriteria tersebut dalam bentuk matriks berpasangan; (3). Menjumlah matriks kolom; (4). Menghitung nilai elemen kolom kriteria dengan rumus masing-masing elemen kolom dibagi dengan jumlah matriks kolom; (5). Menghitung nilai prioritas kriteria dengan rumus menjumlah  matriks  baris  hasil  langkah  ke  4  dan  hasilnya  5  dibagi  dengan  jumlah  kriteria;  (6). Menentukan alternatif-alternatif yang  akan  menjadi  pilihan;  (7).  Menyusun  alternatif-alternatif yang telah ditentukan dalam bentuk matriks berpasangan untuk masing-masing kriteria. Sehingga akan  ada  sebanyak n buah  matriks  berpasangan  antar  alternatif;  (8).  Masing-masing  matriks berpasangan  antar  alternatif  sebanyak n buah  matriks,  masing-masing  matriksnya  dijumlah  per kolomnya;  (9).  Menghitung nilai  prioritas  alternatif masing-masing  matriks  berpasangan  antar alternatif dengan rumus seperti langkah 4 dan langkah 5; (10). Menguji konsistensi setiap matriks
berpasangan  antar  alternatif  dengan  rumus  masing-masing  elemen  matriks  berpasangan  pada langkah 2 dikalikan dengan nilai prioritas kriteria. Hasilnya masing-masing baris dijumlah, kemudian hasilnya dibagi dengan masing-masing nilai prioritas criteria; (11). Menghitung Lamda max dengan rumus;
(12). Menghitung CI dengan rumus;
(13). Menghitung CR dengan rumus;
Dimana IR adalah nilai yang berasal dari tabel random seperti tabel 2.1.

## Tabel 1 Nilai IR
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 IR 0.00  0.00  0.58  0.90  1.12  1.24  1.32  1.41  1.45  1.49
Jika  CR  <  0,1  maka  nilai  perbandingan  berpasangan  pada  matriks  kriteria  yang  diberikan konsisten. Jika CR > 01, maka nilai perbandingan berpasangan pada matriks kriteria yang diberikan tidak konsisten. Sehingga jika tidak konsisten, maka pengisian nilai-nilai pada matriks berpasangan pada unsur kriteria maupun alternatif harus diulang; (14). Menyusun matriks baris antara alternatif versus kriteria yang isinya hasil perhitungan proses langkah 7, langkah 8 dan langkah 9; (15). Hasil akhirnya  berupa  prioritas  global  sebagai  nilai  yang  digunakan  oleh  pengambil  keputusan berdasarkan skor yang tertinggi (Supriyono dkk, 2007).
Dalam penilaian kriteria dan alternatif menurut Saaty (1983), untuk berbagai persoalan, skala 1  sampai  9  adalah  skala  terbaik  dalam  mengekspresikan  pendapat.  Nilai  dan  definisi  pendapat kualitatif dari skala perbandingan Saaty dapat dilihat pada tabel 2.2.

## Tabel 2 Nilai Definisi Pendapat Kualitatif dari Skala Perbandingan Saaty (1983)
Nilai Keterangan 1 3 5 7 9 2,4,6,8 Kriteria A sama penting dengan Kriteria B A sedikit lebih penting dari B
A jelas lebih penting dari B
A sangat jelas lebih penting dari B
A mutlak lebih penting dari B Apabila  ragu-ragu  antara  dua  nilai  yang berdekatan
Nilai perbandingan A dengan B adalah 1 (satu) dibagi dengan nilai perbandingan B dengan A (Asfi & Sari, 2010).
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW)  sering  juga  dikenal  istilah  metode  penjumlahan terbobot.  Konsep  dasar  metode  SAW  adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating  kinerja pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut  (Fishburn,  1967)  (MacCrimmon,  1968).  Metode  SAW membutuhkan  proses  normalisasi  matriks  keputusan  (X)  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif  yang  ada.  Metode  SAW  ini  mengharuskan pembuat keputusan menentukan bobot bagi setiap atribut. Skor total untuk alternatif diperoleh dengan  menjumlahkan  seluruh  hasil  perkalian  antara  rating  (yang  dapat  dibandingkan  lintas
atribut)  dan  bobot  tiap  atribut.  Rating  tiap  atribut  haruslah  bebas  dimensi  dalam  arti  telah melewati proses normalisasi matriks sebelumnya (Tobing, 2014).
Adapun  langkah  penyelesaian  dalam  menggunakannya  adalah:  (1).  Menentukan  alternatif, yaitu A i ; (2). Menentukan kriteria yang akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan, yaitu C j ;  (3).  Memberikan  nilai  rating  kecocokan  tiap  alternatif  pada  setiap  kriteria;  (4).  Menentukan bobot preferensi atau tingkat kepentingan (W) setiap kriteria;
(5). Membuat tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria; (6). Membuat matriks keputusan (X) yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.  Nilai  X  setiap  alternatif  (A i )  pada  setiap  kriteria  (C j )  yang  sudah  ditentukan,  dimana, i=1,2,…m dan j=1,2,…n;
(7).  Melakukan  normalisasi  matrik  keputusan  dengan  cara  menghitung  nilai  rating  kinerja ternomalisasi (r ij ) dari alternatif A i pada kriteria C j ;
Keterangan:  (a).  Kriteria  keuntungan  apabila  nilai  memberikan keuntungan bagi pengambil keputusan,  sebaliknya  kriteria  biaya  apabila  menimbulkan  biaya  bagi  pengambil  keputusan;  (b). Apabila berupa kriteria keuntungan maka nilai dibagi  dengan nilai dari setiap kolom, sedangkan untuk kriteria biaya, nilai dari setiap kolom dibagi dengan nilai; (8). Hasil dari nilai rating kinerja ternomalisasi (r ij ) membentuk matriks ternormalisasi (R);
(9).  Hasil  akhir  nilai  preferensi  (V i )  diperoleh  dari  penjumlahan  dari  perkalian  elemen  baris matriks ternormalisasi (R) dengan bobot preferensi (W) yang bersesuaian eleman kolom matriks (W);
(10).  Hasil  perhitungan  nilai  V i yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa  alternatif  A i merupakan alternatif terbaik (Kusumadewi dalam Usito, 2013);

## PERANCANGAN
Sistem pendukung keputusan yang akan dirancang pada penilaian kinerja dosen ini memiliki dua  tahapan,  yaitu  tahap  pembobotan  masing-masing  kriteria  menggunakan  metode  AHP,  dan tahap perangkingan menggunakan metode SAW.

## 3.1 Pembobotan Menggunakan Metode AHP
Masukan  awal  adalah  menentukan  matriks  perbandingan  berpasangan.  Dapat  dilihat  pada Tabel 3.

## Tabel 3 Matriks Perbandingan Berpasangan
C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8 C1  1 2 2 2 3 3 3 2 C2 1 1 1 3 2 3 1 C3 1 1 3 2 3 1 C4 1 3 2 3 1 C5 1 1 / 3 1 1 / 4 C6 1 5 1 / 3 C7 1 1 / 2 C8 1
Setelah  menentukan  matriks  perbandingan  berpasangan  pada  Tabel  3  di  atas,  maka selanjutnya lakukan penjumlahan perkolom. Hasilnya ditampilkan pada Tabel 4.
Tabel 4 Nilai Jumlah Kolom C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C1 1.000  2.000  2.000  2.000  3.000 3.000  3.000 2.000 C2 0.500  1.000  1.000  1.000  3.000 2.000  3.000 1.000 C3 0.500  1.000  1.000  1.000  3.000 2.000  3.000 1.000 C4 0.500  1.000  1.000  1.000  3.000 2.000  3.000 1.000 C5 0.333  0.333  0.333  0.333  1.000 0.333  1.000 0.250 C6 0.333  0.500  0.500  0.500  3.000 1.000  5.000 0.333 C7 0.333  0.333  0.333  0.333  1.000 0.200  1.000 0.500 C8 0.500  1.000  1.000  1.000  4.000 3.000  2.000 1.000 Jumlah Kolom 4.000  7.167 7.167 7.167 21.000  13.533  21.000  7.083
Setelah  didapatkan  nilai  jumlah  kolom  pada  Tabel  4  di  atas,  maka  selanjutnya  lakukan normalisasi  matriks  dengan  rumus  masing-masing  elemen  kolom  pada  Tabel  4  di  atas  dibagi dengan jumlah kolom masing-masingnya, lalu jumlahkan perbaris. Hasilnya ditampilkan pada Tabel 5.

## Tabel 5 Normalisasi Matriks
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 Jumlah Baris C1 0.250  0.279  0.279  0.279  0.143 0.222  0.143 0.282 1.877 C2 0.125 0.140  0.140  0.140  0.143 0.148  0.143 0.141 1.118 C3 0.125 0.140  0.140  0.140  0.143 0.148  0.143 0.141 1.118 C4 0.125 0.140  0.140  0.140  0.143 0.148  0.143 0.141 1.118 C5 0.083  0.047  0.047  0.047  0.048  0.025  0.048  0.035 0.378 C6 0.083  0.070  0.070  0.070  0.143 0.074  0.238  0.047 0.795 C7 0.083  0.047  0.047  0.047  0.048  0.015  0.048  0.071 0.403 C8 0.125 0.140  0.140  0.140  0.190  0.222  0.095  0.141 1.192
Setelah  didapatkan  normalisasi  matriks  pada  Tabel  5  di  atas,  maka  selanjutnya  lakukan pembobotan dengan rumus masing-masing elemen jumlah baris pada Tabel 5 di atas dibagi dengan banyaknya kriteria ( n ). Maka didapatkanlah hasil pembobotan masing masing kriteria. Dan hasilnya adalah sebagai berikut:
Hitung nilai Lamda max, CI, dan CR untuk menentukan konsistensinya. Untuk mencari nilai CR, IRnya harus sesuai dengan Tabel 1. Dan hasilnya adalah sebagai berikut:
Nilai Consistency  Ratio (CR)  yang  didapat  <  0.1,  yang  berarti  bahwa  bobot  kriteria  yang dihasilkan layak untuk digunakan.

## 3.2 Perangkingan Menggunakan Metode SAW
Nilai rating kecocokan tiap alternatif pada setiap kriteria. Dapat dilihat pada Tabel 6.

## Tabel 6 Nilai Rating Kecocokan Alternatif terhadap Kriteria
C1 C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8 A1 5 5 5 4 5 5 4 4 A2 4 4 5 5 5 5 5 4 A3 4 3 4 3 3 4 4 4 A4 4 3 4 4 3 4 3 4 A5 4 3 5 4 5 3 4 5 A6 3 2 4 4 3 3 4 5 A7 3 4 4 3 3 3 4 4 A8 3 4 4 3 4 5 3 4 A9 4 5 4 3 3 4 5 4 A10  4 5 4 4 5 4 3 5 A11 4 5 5 5 5 5 5 5 A12  4 4 3 4 4 3 5 4 A13  5 5 5 5 4 5 5 5 A14  5 5 5 4 3 5 3 5 A15  4 4 5 5 4 5 5 5 A16  3 3 4 4 3 4 3 5 A17  4 4 4 4 5 5 5 4 A18  5 5 5 4 4 5 5 5 A19  3 3 4 3 3 4 3 4 A20  4 5 3 5 4 5 3 5 A21  4 4 5 4 4 3 4 3 A22  5 5 5 4 4 3 4 5
Melakukan  normalisasi  matriks  keputusan  dengan  cara  menghitung  nilai  rating  kinerja ternomalisasi (r ij ) dari alternatif (A i ) pada kriteria (C j ).
Rumus  diatas  adalah  rumus  yang  digunakan  untuk  menghitung  kriteria benefit .  Yang dimaksud dengan benefit adalah jika nilai terbesar adalah yang terbaik. Dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7 Normalisasi Matriks Keputusan
C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 A1 1.0  1.0  1.0  0.8  1.0  1.0  0.8  0.8 A2 0.8  0.8  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  0.8 A3 0.8  0.6  0.8  0.6  0.6  0.8  0.8  0.8 A4 0.8  0.6  0.8  0.8  0.6  0.8  0.6  0.8 A5 0.8  0.6  1.0  0.8  1.0  0.6  0.8  1.0 A6 0.6  0.4  0.8  0.8  0.6  0.6  0.8  1.0 A7 0.6  0.8  0.8  0.6  0.6  0.6  0.8  0.8 A8 0.6  0.8  0.8  0.6  0.8  1.0  0.6  0.8 A9 0.8  1.0  0.8  0.6  0.6  0.8  1.0  0.8 A10  0.8  1.0  0.8  0.8  1.0  0.8  0.6  1.0 A11 0.8  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0  1.0 A12  0.8  0.8  0.6  0.8  0.8  0.6  1.0  0.8 A13  1.0  1.0  1.0  1.0  0.8  1.0  1.0  1.0 A14  1.0  1.0  1.0  0.8  0.6  1.0  0.6  1.0 A15  0.8  0.8  1.0  1.0  0.8  1.0  1.0  1.0 A16  0.6  0.6  0.8  0.8  0.6  0.8  0.6  1.0 A17  0.8  0.8  0.8  0.8  1.0  1.0  1.0  0.8 A18  1.0  1.0  1.0  0.8  0.8  1.0  1.0  1.0 A19  0.6  0.6  0.8  0.6  0.6  0.8  0.6  0.8
A20  0.8  1.0  0.6  1.0  0.8  1.0  0.6  1.0
A21  0.8  0.8  1.0  0.8  0.8  0.6  0.8  0.6
A22  1.0  1.0  1.0  0.8  0.8  0.6  0.8  1.0
Nilai  preferensi  untuk  setiap  alternatif  merupakan  hasil  penjumlahan  dari  perkalian normalisasi matriks keputusan dengan bobot kriteria. Hasil Perangkingan dapat dilihat pada Tabel 8.

## Tabel 8 Perangkingan
Nama Dosen Nilai Ranking Nama Dosen Nilai Ranking Abdullah 0.932 5 Retty Ninsix 0.991 1 Akbar Alfa 0.895 8 Syafrizal Thaher 0.963 2 Andi Yusapri 0.735 19 M. Gazali M. 0.953 3 Dwi Sushanty 0.753 16 Rifni Novitasari 0.933 4 Dwi Yuli Prasetyo 0.819 12 Abdullah 0.932 5 Gunawan Syahrantau 0.698 20 Roberta Zulfhi Surya 0.916 6 Hadra Fi Ahlina 0.696 21 Zahlul Ikhsan 0.913 7 Hermiza Mardesci 0.735 18 Akbar Alfa 0.895 8 Ilyas 0.801 13 Usman 0.868 9 Indah Sari 0.857 10 Indah Sari 0.857 10 M. Gazali M. 0.953 3 Siti Wardah 0.839 11 Partini 0.762 15 Dwi Yuli Prasetyo 0.819 12 Retty Ninsix 0.991 1 Ilyas 0.801 13
Rifni Novitasari 0.933 4 Yeni Afriza 0.778 14 Roberta Zulfhi Surya 0.916 6 Partini 0.762 15 Samsudin 0.735 17 Dwi Sushanty 0.753 16 Siti Wardah 0.839 11 Samsudin 0.735 17 Syafrizal Thaher 0.963 2 Hermiza Mardesci 0.735 18 Syaiful Ramadhan H.  0.678 22 Andi Yusapri 0.735 19 Usman 0.868 9 Gunawan Syahrantau 0.698 20 Yeni Afriza 0.778 14 Hadra Fi Ahlina 0.696 21 Zahlul Ikhsan 0.913 7 Syaiful  Ramadhan H. 0.678 22
Dari Tabel 8 di atas dihasilkan perangkingan untuk masing-masing dosen. Dosen dengan nilai tertinggi adalah Retty Ninsix sebesar 0.991 dan yang terendah adalah Saiful Ramadhan Harahap sebesar 0.678.

## IMPLEMENTASI
Implementasi merupakan tahapan penerapkan dan mengoprasikan sistem pada keadaan yang sebenarnya,  sehingga  akan  diketahui  apakah  sistem  yang  telah  dibangun  benar-benar  dapat berjalan dan sesuai dengan tujuan yang ingin dicapai. Aplikasi yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan Microsoft Visual Basic 6.0 dan penyimpanan database menggunakan MySQL .
4.1 Form Menu Utama 1
Form menu utama 1 berfungsi sebagai interface yang memudahkan pengguna untuk memilih menu untuk membuat file baru dan membuka file yang telah tersimpan. Dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2 Form Menu Utama 1

## 4.2 Form New
Form new berfungsi untuk membuat file baru yang akan dihitung. Dapat dilihat pada Gambar 3.

## Gambar 3 Form New

## 4.3 Form Menu Utama 2
Form menu utama 2 berfungsi sebagai interface yang memudahkan pengguna untuk memilih menu , karena semua menu perhitungan ada pada menu utama 2. Dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4 Form Menu Utama 2

## 4.4 Form Data Dosen
Form data dosen berfungsi untuk melihat, tambah, edit, dan hapus data-data dosen. Dapat dilihat pada Gambar 5.

## 4.5 Form Pembobotan Masing-Masing Kriteria
Form pembobotan masing-masing kriteria berfungsi untuk masukkan nilai perbandingan antar kriteria yang didapat dari kuesioner yang telah disebar. Dapat dilihat pada Gambar 6.
Gambar 6 Form Pembobotan Masing-Masing Kriteria

## 4.6 Form Nilai Dosen
Form nilai dosen berfungsi untuk melihat, tambah, edit, dan hapus data nilai-nilai dosen. Dapat dilihat pada Gambar 7.

## 4.7 Form Perangkingan
Form perangkingan berfungsi sebagai hasil akhir dari semua perhitungan. Dapat dilihat pada Gambar 8.
Gambar 8 Form Perangkingan
Perhitungan  menggunakan  sistem  ini  yaitu  hasilnya  sama  persis  dengan  perhitungan menggunakan Microsoft Excel 2013 pada perancangan di atas.
4.8 Form View
Form view berfungsi untuk membuka kembali atau melihat data yang telah tersimpan. Dapat dilihat pada Gambar 9.

## Gambar 9 Form View

## 4.9 Form Cetak
Form cetak berfungsi sebagai tampilan output dari perangkingan, dan output ini bisa di print . Dapat dilihat pada Gambar 10.

## Gambar 10 Form Cetak

## KESIMPULAN
Beberapa  hal  yang  dapat  disimpulkan  dari  penilitian  skripsi  ini  adalah  sebagai  berikut:  (1). Aplikasi sistem pendukung keputusan untuk penilaian kinerja dosen ini berjalan dengan baik dan layak untuk diimplementasikan di LPMI Universitas Islam Indragiri; (2).  Pengkombinasian antara metode AHP dan metode SAW bisa diaplikasikan untuk penilaian kinerja dosen.
Saran-saran  yang  dianggap  perlu  dikemukakan  untuk  pengembangan  sistem  pendukung keputusan kombinasi metode AHP dan metode SAW pada penilaian kinerja dosen antara lain: (1). Diharapkan dapat mengenalkan sistem pendukung keputusan dengan mengkombinasikan antara metode AHP dan metode SAW untuk   penilaian kinerja dosen ini kepada LPMI Universitas Islam Indragiri, sehingga LPMI Universitas Islam Indragiri dapat merasakan manfaat bahwa bergunanya SPK dalam kehidupan sehari-hari; (2). Diharapkan kedepannya bisa merancang sistem pendukung keputusan  dengan  mengkombinasikan  antara  metode  AHP  dan  metode  SAW  untuk      penilaian kinerja dosen menggunakan bahasa pemograman lainnya.

## REFERENSI
Asfi,  M.,  &  Sari,  R.  P.  (2010).  Sistem  Penunjang  Keputusan  Seleksi  Mahasiswa  Berprestasi Menggunakan Metode AHP. Informatika , 131-144.
Eniyati,  S.  (2011).  Perancangan  Sistem  Pendukung  Pengambilan  Keputusan  untuk  Penerimaan Beasiswa dengan Metode SAW (Simple Additive Weighting). Teknologi Informasi DINAMIK , 171- 177.
Februariyanti,  H.,  &  Zuliarso,  E.  (2012).  Rancang  Bangun  Sistem  Perpustakaan  untuk  Jurnal Elektronik. Teknologi Informasi DINAMIK , 124-132.
Kristanto, A. (2008). Perancangan Sistem Informasi dan Aplikasinya. Yogyakarta : Gava Media.
Kurniady,  R.  K.,  &  Munggana,  W.  (2013).  Sistem  Perbandingan  dan  Penyediaan  Informasi Kendaraan Mobil dengan Metode AHP. 29.
Kusrini. (2007). Konsep dan Aplikasi Sistem Pendukung Keputusan. Yogyakarta: Andi.
Marimin, & Maghfiroh, N. (2010). Aplikasi Teknik Pengambilan Keputusan dalam Manajemen Rantai Pasok. Bogor: IPB Press.
Nasution,  S.  R.  (2013).  Proses  Hirarki  Analitik  dengan  Expert  Choice  2000  untuk  Menentukan Fasilitas Pendidikan yang Diinginkan Konsumen. Teknik FTUP , 68-80.
Saragih,  S.  H.  (2013).  Penerapan  Metode  Analitycal  Hierarchy  Process  (AHP)  pada  Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Laptop. Pelita Informatika Budi Darma , 82-88.
Sihaloho,  S.  (2014).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penentuan  Lokasi  Pembangunan  Tower  Base Transceiver Station (BTS) pada Telkomsel dengan Metode Analytic Hierarchy Process (AHP). Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI) , 83-90.
Suprianto, A. (2014). Sistem Pendukung Keputusan (SPK) Pemilihan Sepeda Motor Menggunkan Metode (AHP) dengan Pemodelan (UML). Sistem Informasi , 5-31.
Supriyono,  Wardhana,  W.  A.,  &  Sudaryo.  (2007).  Sistem  Pemilihan  Pejabat  Struktural  dengan Metode AHP. SDM Teknologi Nuklir , 311-312.
Suryadi,  K.,  &  Ramdhani,  M.  A.  (2002). Sistem  Pendukung  Keputusan. Bandung:  PT  Remaja Rosdakarya.
Suryantara,  I.  (2014). Merancang  Aplikasi  Akuntansi  dengan  VB.Net. Jakarta:  PT  Elex  Media Komputindo.
Tobing,  G.  L.  (2014).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Jurusan  pada  Sekolah  Menengah Kejuruan  (SMK)  Negeri  1  Siatas  Barita  dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW). Informasi dan Teknologi Ilmiah (INTI) , 112-117.
Usito, N. J. (2013). Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Proses Belajar Mengajar Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW). Sistem Informasi , 6-13.
Zulita,  L.  N.  (2013).  Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan  Metode  SAW  untuk  Penilaian Dosen Berprestasi (Studi Kasus di Universitas Dehasen Bengkulu). Media Infotama , 101.