## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 24−33 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4030

## Penerapan Metode Maut Dengan Pembobotan Entropy Dalam Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Honor
Nola Dita Puspa, Mesran * , Annisa Fadillah Siregar
Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi, Prodi Teknik Informatika, Universitas Budi Darma, Medan Jl. Sisingamangaraja No.338, Siti Rejo I, Kec. Medan Kota, Kota Medan, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 noladitapuspa@gmail.com, 2,* mesran.skom.mkom@gmail.com, 3 annisa.fsir@gmail.com Email Penulis Korespondensi: mesran.skom.mkom@gmail.com Submitted: 05/08/2023; Accepted: 18/10/2023; Published: 23/10/2023
Abstrak −Penulis meneliti Sekolah SMK Cerdas Murni, dikarenakan sekolah tersebut memiliki permasalahan dalam penilaian kinerja guru honor terbaik. Dimana dengan adanya jumlah guru yang banyak tentunya saja berpengaruh terhadap kecepatan proses penilaian dan ketepatan dalam penilaian kinerja guru honor terbaik. Oleh karena itu peneliti telah membuat suatu sistem pendukung keputusan yang dapat membantu pihak sekolah dalam proses penilaian kinerja guru honor. Pada sistem pendukung keputusan  yang  dilakukan  menggunakan  metode  MAUT  dengan  pembobotan  Entropy,  yang  dimana  pembobotan  Entopy digunakan  untuk  menentukan  nilai  bobot  kriteria  dari  setiap  kriteria  yang  sudah  ditenttukan  sedangkan  metode  MAUT digunakan untuk menghasilkan hasil perangkingan yang berdasarkan dari alternatif dan kriteria yang sudah ditentukan. Maka hasil yang diperoleh dari sistem pendukung keputusan yang sudah dibangun dengan menggunakan perhitungan metode MAUT dengan pembobotan Entropy ini, sangat bertujuan untuk mempermudah sekolah SMK Cerdas Murni dalam proses penilaian kinerja guru honor yang terbaik secara objektif, cepat dan tepat. Sehingga menghasilkan hasil dengan nilai sebesar 0.9611 dari alternatif A12 atas nama Siti Maimunah.
Kata Kunci: Sistem Pendukung Keputusan; Metode Entropy; Metode MAUT; Penilaian Kinerja Guru Honor; Kinerja Guru
Abstract −The  author  examines  the  Smart  Pure  Vocational  School,  because  the  school  has  problems  in  assessing  the performance of the best honorary teachers. Where the presence of a large number of teachers, of course, affects the speed of the assessment process and the accuracy in assessing the performance of the best honorary teachers. So the researchers created a decision support system that could assist the school in the process of evaluating honorary teacher performance. In a decision support  system  that  is  carried  out  using  the  MAUT  method  with  Entropy  weighting,  where  Entopy  weighting  is  used  to determine the criterion weight value of each predetermined criterion while the MAUT method is used to produce ranking results based on the alternatives and criteria that have been determined. So the results obtained from the decision support system that has  been  built  using  the  MAUT  calculation  method  with  Entropy  weighting,  are  very  aimed  at  facilitating  the  Smart  Pure Vocational School in the process of evaluating the performance of the best honorary teachers objectively, quickly and precisely. So as to produce results with a value of 0.9611 from alternative A12 on behalf of Siti Maimunah.
Keywords :  Decision  Support  System;  Entropy  Method;  MAUT  Method;  Evaluation  Of  Honorary  Teacher  Performance; Teacher Performance

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  merupakan  hal  yang  sangat  penting  dalam  kehidupan,  sehingga  setiap  orang  berhak  mendapatkan pendidikan yang memadai baik di sekolah dasar maupun pendidikan tinggi. Salah satu tenaga lembaga pendidikan seperti guru, guru merupakan seorang yang berperan penting dibagian tenaga pengajar profesional dimana tugas dari  guru  tersebut  mengajar,  membagikan  ilmu  pengetahuan,  serta  membimbing  siswa  dan  siswi  pada  suatu sekolah[1]. Selain itu juga  guru memiliki tanggung jawab besar terhadap siswa dan siswi untuk  mencerdaskan anak bangsa dan memajukan kualitas pola pikir siswa dan siswi terhadap SDM dalam bentuk aspek rohani ataupun jasmani.
Agar peran seorang guru dapat terwujud alangkah pentingnya apabila guru tersebut memilikisuatu tanggung jawab yang tinggi dalam menjalankan tugasnya seperti yang tertera pada Undang-Undang Republik Indonesia No. 14 Tahun 2005 tentang  guru dan dosen, menyatakan bahwa guru merupakan tenaga pendidik  yang profesional tugas  utamanya  mendidik,  mengajar,  membimbing,  mengarahkan,  melatih,  menilai,  dan  mengevaluasi  peserta didik  pada  pendidikan  formal,  pendidikan  dasar,  dan  pendidikan  menengah[2].  Tingkat  mutu  dari  siswa  pada sekolah bisa diamati dari kinerja guru  yang berada  di lembaga pendidikan tersebut. Yang dimana tingkat mutu siswa dan siswi ialah mencerminkan keberhasilan dari guru dalam mewujudkan tanggung jawab dan peran serta tugasnya,  maka  dilakukannya  evaluasi  terhadap  kinerja  guru  supaya  lebih  termotivasi  dan  semangat  dalam mengajar.
Kinerja  guru  merupakan  pelaksanaan  dari  fungsi  dan  tugas  guru  dalam  mengajar,  membagikan  ilmu pengetahuan serta meningkatkan pola pikir siswa dan siswi tentang dunia pendidikan, yang telah diajarkan oleh seorang guru dengan baik sesuai dari fungsi sebagai seorang guru[3]. Penilaian kinerja guru sangat penting bagi guru  untuk  dilakukan  supaya  para  guru  lebih  giat  untuk  mengembangkan  kualitas  dalam  mengajar  dan  dapat meningkatkan  kemampuan  dalam  melakukan  tugas-tugasnya.  Penilaian  kinerja  guru  sangat  bermanfaat  juga terhadap sekolah, sehingga Banyaknya sekolah yang telah melakukan penilaian kinerja guru salah satunya sekolah SMK Cerdas Murni.

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 24−33 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4030
Sekolah SMK Cerdas Murni merupakan salah satu tempat lembaga pendidikan dengan jenjang SMK yang berada di Jl. Beringin Psr. VII No. 33 Tembung, Kec. Percut Sei Tuan, Kab. Deli Serdang, Prov. Sumatera Utara. Pada sekolah SMK Cerdas Murni telah dijadikan studi kasus penelitian mengenai penilaian guru honor. Dimana sekolah tersebut mempunyai sebuah proses penilaian untuk para guru dengan kinerja yang terbaik. Namun dalam penilaian  tersebut  belum  menggunakan  sistem,  sehingga  menimbulkan  permasalahan  seperti  Dengan  adanya jumlah guru yang banyak pada sekolah SMK Cerdas Murni tentunya dapat mempengaruhi kecepatan proses dan ketepatan. Dimana penilaian kinerja guru yang objektif tentu tidak mengakibatkan masalah yang lain. oleh sebab itu, dalam penilaian  guru honor pada sekolah   SMK Cerdas Murni ada beberapa kriteria  atau ketentuan dalam penilaian seperti Kehadiran, Kedisiplinan, Tanggung Jawab, Sikap dan Kemampuan Mengajar. Pada kriteria atau ketentuan  tersebut  diterapkan  pihak  sekolah  agar  lebih  mudah  dalam  menilai  kinerja  guru,  serta  untuk menyelesaikan  masalah  yang terjadi  diperlukannya suatu  sistem  keputusan berbantuan komputer seperti sistem pendukung keputusan[4].
Sistem pendukung keputusan (SPK) adalah suatu sistem yang berbasis komputer dimana hasil pengambilan keputusan didasarkan pada metode yang diterapkan[5]. SPK atau sistem pendukung keputusan sangatlah penting dalam menyelesaikan permasalahan  yang terjadi dan dapat mengambil keputusan secara profesional dan nyata. Dalam SPK ada beberapa metode yang sering digunakan untuk penelitian seperti MOORA, PSI, ARAS, MAUT, OCRA, SAW, TOPSIS, EDAS, WASPAS, SMART, WP, AHP, MABAC dan ENTROPY.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  penulis  ini  mengunakan  metode  MAUT  dengan  pembobotan  Entropy. Metode MAUT adalah suatu skema yang hasil akhir v(x) dari objek x, dimana dapat didefinisikan sebagai bobot yang dijumlahkan dengan nilai bersifat relevan terhadap nilai dimensi[6]. Sedangkan metode pembobotan Entropy merupakan suatu metode yang dapat digunakan dalam mencari pembobotan atribut dan dapat digunakan untuk menghitung bobot dari kriteria[7].
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  oleh  penulis  lain  yang  berkaitan  dengan  metode  MAUT  dan pembobotan  Entropy,  maka  pada  penelitian  ini  penulis  menggunakannya  sebagai  acuan  untuk  mengatasi permasalahan  yang  terjadi.  Menurut  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Radius  Kharisman  Ndruru  dan  Dito  Putro Utomo  yang  membahas  tentang  penilaian  kinerja  generik  anggota  polri  di  polda  sumatera  utara  menggunakan metode  MABAC  dan  Entropy  sehingga  menghasilkan  nilai  0.05475  dengan  alternative  A3  ialah  Sri  dedi pranoto[8]. Penelitian yang dilakukan oleh Novri Hadinata membahas tentang implementasi metode MAUT dalam menentukan Penerimaan kredit sehingga hasil yang diperoleh pada Rizal Akbar dengan nilai 13.33[9]. Menurut penelitian  yang  dilakukan  oleh  Muhammad  Ihsanul  Fikri,  Elin  Haerani,  Iis  Afrianty  dan  Siti  Ramadhani  pada tahun 2022 membahas tentang penilaian kinerja guru menggunakan metode multi attribute utility theory(MAUT) sehingga menghasilkan hasil nilai 0.841165141 pada alternatif guru 1 dengan rangking 1[10]. Menurut penelitian yang dilakukan oleh Ahyuna, Ben Rahman, Fifto Nugroho, Wayan Sugianta Nirawana, Abdul Karim pada tahun 2023 membahas tentang analisa penerapan metode MABAC dengan pembobotan Entropy dalam penilaian Kinerja Dosen  di  era  society  5.0  sehingga  menghasilkan  nilai  0.39925  pada  alternatif  P3  atas  nama  Dito  Putro Utomo,M.Kom[11].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian ini memiliki proses tahapan penyelesaian yang dilakukan penulis dalam melakukan penelitian. Maka  dari  itu  metodologi  penelitian  bertujuan  untuk  membantu  penulis  dalam  melakukan  penelitian.  Adapun kerangka tahapan dalam proses penyelesaian penelitian ini seperti gambar 1 antara lain:
Identifikasi Masalah Pengumpulan Data Studi Literatur
Penerapan Metode Metode ENTROPY 1. Menetapkan data awal matriks 2. Normalisasi matrik keputusan
3. Menentukan nilai matriks kriteria
4. Hitung nilai entropyuntuk setiap kriteria
5. Hitung nilai dispersi untuk setiap kriteria
6. Normalisasikan nilai dispersi

## Metode MAUT
1. Menetapkan data awal matriks
2. Perhitungan normalisasi matriks keputusan
3. Melakukan perhitungan nilai marginal utilitas
4. Menghitung nilai referensi atau nilai utilitas akhir Perancangan
Implementasi Pembuatan Laporan Selesai Mulai

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 24−33 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4030
Adapun penjelasan dari gambar kerangka penelitian diatas yang dilakukan oleh penulis antara lain: 1. Identifikasi Masalah
Pada  identifikasi  masalah  menjelaskan  permasalahan  yang  terjadi  dalam  penilaian  kinerja  guru  honor  pada sekolah SMK Cerdas Murni.
2. Pengumpulan Data
Penulis  mengumpulkan  data  pada  sekolah  SMK  Cerdas  Murni  dengan  cara  pengamatan  lapangan  dan wawancara.
3. Studi Literatur
Tahap penelitian studi literatur penulis mengumpulkan referensi yang berkaitan dengan objek dan metode yang diteliti seperti jurnal ilmiah, buku-buku, serta sumber lainnya.
4. Penerapan Metode
Penulis menganalisa terlebih dahulu permasalahan  yang terjadi pada saat  penilaian kinerja guru honor pada sekolah SMK Cerdas  Murni. Maka dari itu penulis melakukan penentuan data alternatif, data kriteria, serta nilai bobot pada kriteria yang berikutnya akan menerapkan perhitungan metode Entropy dan metode MAUT.
5. Perancangan
Tahapan  perancangan  ini  dapat  memberikan  gambaran  tentang  sistem  informasi  kinerja  guru  honor  pada sekolah SMK Cerdas Murni.
6. Implementasi
Pada tahapan implementasi ini ialah suatu penerapan dari tahap analisa yang dilakukan, dimana Data yang ada akan diperoses kedalam software dan dilakukan pengujian sistem mengenai pengoperasian sistem yang benar, sesuai dengan kebutuhan pengguna.
7. Dokumentasi
Tahapan  dokumentasi  dibuat  dengan  bentuk  laporan  akhir  penelitian.  tahapan  dokumentasi  bertujuan  dapat memudahkan penulis lainnya untuk mengningkatkan aplikasi yang sudah dibuat oleh penulis.

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Pada tahun 1971 dikembangkan Sistem Pendukung Keputusan oleh Michael Scoot Morton dengan istilah Sistem Keputusan Manajemen.Defenisi dari Sistem Pendukung Keputusan yaitu suatu sistem yang modelnya terdiri dari langkah-langkah untuk mengolah data dan pengamatannya dapat membantu manajer dalam mengambil keputusan. Menurut  dari  Liang  dan  Aronson  bahwa  Sistem  Pendukung  Keputusan  merupakan  sistem  komputer  berbasis komputerisasi interaktif, dapat membantu dalam mengambil keputusan berdasarkan data dan model yang dapat memecahkan masalah yang tidak terstruktur dan semi terstruktur[12]. Sedangkan menurut Abdul Kadir, spk adalah suatu  sistem  informasi  yang interatif menyediakan informasi, pemodelan  dan manipulasi data dapat  digunakan untuk  membantu  pengambilan  keputusan  dalam  kondisi  semi  terstruktur  dan  tidak  ada  yang  tahu  bagaimana keputusan harus dibuat[13]. Maka dari itu dapat  disimpulkan defenisi  sistem  pendukung keputusan merupakan suatu sistem berbasis komputerisasi yang interatif dapat memecahkan masalah berdasarkan data dan metode yang digunakan maka akan menghasilkan suatu keputusan secara objektif.

## 2.3 Kinerja Guru
Kinerja guru ialah pelaksanaan fungsi dan tugas  guru dalam mengajar dan membagikan ilmu pengetahuan kepada siswa dan siswi, yang sudah diajarkan oleh guru dengan baik dan profesional berdasarkan dari fungsi guru. Pada penilaian  kinerja  guru  sangat  penting  dilakukan  oleh  guru,  agar  setiap  para  guru  lebih  semangat  dalam meningkatkan kemampuan dan meningkatkan kualitas dalam mengajar siswa dan siswi[14].

## 2.4 Metode ENTROPY
Metode Entropy adalah suatu metode pembobotan dalam sistem pendukung keputusan yang bisa digunakan untuk menghasilkan  sebuah  nilai  pembobotanuntun  setiap  setiap  kriteria  yang  sudah  ditetapkan[15]–[18].  Berikut  ini tahapan-tahapan dari metode entropy dalam menghasilkan nilai bobot seperti dibawah ini: a. Menetapkan data matriks
Setiap pengambilan keputusan akan memberikan sebuah nilai  yang sesuai  dengan preferensi, maka dari itu dapat menghasilkan sebuah nilai kepentingan disetiap kriteria.
b. Normalisasi matrik keputusan
c. Menentukan nilai matriks kriteria
𝑎 𝑖𝑗 = 𝑘 𝑖𝑗 ∑ ∑ 𝑘 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 𝑚 𝑖=1 (1)
d. Menghitung nilai entropyuntuk setiap kriteria
𝐸 𝑗 = [ −1 𝑙𝑛 𝑚 ] ∑ [𝑎 𝑖𝑗 𝑙𝑛(𝑎 𝑖𝑗 )] 𝑛 𝑖=1 (2)
e. Hitung nilai dispersi untuk tiap-tiap kriteria
D j = 1 - E j (3)

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 24−33 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4030
f. Hitung normalisasi nilai dispersi
W j = 𝐷 𝑗 ∑ 𝐷 𝑗 (4)

## 2.5 Metode MAUT
Metode  MAUT  adalah  sebuah  skema  yang  mengevaluasi  akhir  v(x)  dari  sebuah  objek  x,  dimana  bobot dijumlahkan dengan nilai yang relavan terhadap nilai dimensinya[19][20]. Metode MAUT dapat digunakan untuk mengonversi kepentingan menjadi nilai numerik dengan skala 0 hingga 1 yang menunjukan bahwa 0 mewakili dengan  pilihan  terburuk  sedangkan  1  mewakili  dengan  pilihan  terbaik[21][22].  Berikut  tahapan-tahapan  dari metode MAUT dalam menghasilkan perangkingan antara lain: a. Membuat matriks keputusan
𝑋 𝑖𝑗 = [ 𝑋11 𝑋12 ⋯ 𝑋1𝑛 𝑋21 𝑋22 … 𝑋2𝑛 𝑋𝑚1 𝑋𝑚2  ⋯ 𝑋𝑚𝑛 ] (5)
b. Perhitungan normalisasi matriks keputusan
r* ij = 𝑋𝑖𝑗−𝑚𝑖𝑛  (𝑋𝑖𝑗) 𝑚𝑎𝑥 (𝑋𝑖𝑗)−𝑚𝑖𝑛 (𝑋𝑖𝑗) (6)
r* ij = 1 + ( 𝑚𝑖𝑛(𝑋𝑖𝑗)−𝑋𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑥 (𝑋𝑖𝑗)−𝑚𝑖𝑛 (𝑋𝑖𝑗) ) (7)
c. Melakukan perhitungan nilai marginal utilitas
U ij = 𝑒𝑥𝑝(𝑟∗𝑖𝑗) 2 −1 1.71 (8)
d. Menghitung nilai utilitas akhir
U i = ∑ 𝑈𝑖𝑗. 𝑊𝑗 𝑛 𝑗=1 (9)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penetapan Alternatif
Pada sistem pendukung keputusan (SPK) tidak hanya membutuhkan data kriteria saja, namun membutuhkan data alternatif. Dibawah ini terdapat 15 data alternatif guru sebagai berikut:
Tabel 1. Data Alternatif Guru

## 3.2 Penentuan Kriteria
Pada  penelitian  yang  dilakukan  penulis  menerapkan  metode  Entropy  dan  metode  MAUT,  sehingga  didalam prosesnya memerlukan data kriteria  yang  dijadikan sebagai  titik acuan  untuk  melakukan perhitungan penilaian kinerja guru honor pada Sekolah SMK Cerdas Murni. Dibawah ini terdapat 5 data kriteria seperti anatar lain:
Nama Guru C1 Kehadiran C2 kedisiplinan C3 Tanggung Jawab C4 Sikap C5 Kemampuan Mengajar Aditya Prayutama Baik Baik Baik Baik Baik Ahmad Rifa'i Ritonga Cukup Baik Cukup Baik Baik Baik Baik Amrin Sangat Baik Sangat Baik Baik Baik Baik Dedi Setiawan Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Baik Baik Dina Rodiah Sangat Baik Sangat Baik Baik Baik Baik Luqmanul Hakim Baik Baik Baik Baik Baik Muhammad Afandi Sangat Baik Baik Sangat Baik Baik Baik Murniyati Siregar Baik Sangat Baik Sangat Baik Baik Baik Parulian,S.E Sangat Baik Baik Baik Baik Sangat Baik Putra Ramadhan Cukup Baik Cukup Baik Cukup Baik Baik Baik Siti Khodijah Harahap Sangat Baik Baik Baik Baik Baik Siti Maimunah Sangat Baik Sangat Baik Sangat Baik Baik Sangat Baik Sumarwan Sangat Baik Baik Baik Sangat Baik Sangat Baik Unni Mora Marlini Lubis Baik Baik Baik Baik Baik Wahyu Ramadani Dalimunthe Baik Baik Baik Baik Baik

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 24−33 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4030
Tabel 2. Data Kriteria
Kode Kriteria Kriteria Jenis Kriteria C1 Kehadiran Benefit C2 Kedisiplinan Benefit C3 Tanggung Jawab Benefit C4 Sikap Benefit C5 Kemampuan Mengajar Benefit
Dalam data alternatif guru masih memiliki data yang bernilai huruf sehingga tidak dapat dihitung dengan metode, maka dari itu diubah terlebseih dahulu kedalam data yang bernilai angka.
Tabel 3. Data Kriteria C1 sampai dengan C5 Keterangan  Nilai Sangat Baik 3 Baik 2 Cukup Baik 1
Dari tabel 1 memperoleh nilai rating kecocokan seperti tabel 4 dibawah ini.
Tabel 4. Nilai Data Rating Kecocokan Nama Guru C1 C2 C3 C4 C5 Aditya Prayutama 2 2 2 2 2 Ahmad Rifa'i Ritonga 1 1 2 2 2 Amrin 3 3 2 2 2 Dedi Setiawan 3 3 3 2 2 Dina Rodiah 3 3 2 2 2 Luqmanul Hakim 2 2 2 2 2 Muhammad Afandi 3 2 3 2 2 Murniyati Siregar 2 3 3 2 2 Parulian,S.E 3 2 2 2 3 Putra Ramadhan 1 1 1 2 2 Siti Khodijah Harahap 3 2 2 2 2 Siti Maimunah 3 3 3 2 3 Sumarwan 3 2 2 3 3 Unni Mora Marlini Lubis 2 2 2 2 2 Wahyu Ramadani Dalimunthe 2 2 2 2 2

## 3.3 Penerapan Metode Entropy
Berikut ini langkah – langkah dalam menghasilkan nilai bobot yang dibutuhkan dalam penilaian kinerja guru honor pada sekolah SMK Cerdas Murni sebagai berikut:
a. Menetapkan data awal matriks
𝑋 𝑖𝑗 =
[ 2 2 2 2 2
1 1 2 2 2
3 3 2 2 2
3 3 3 2 2
3 3 2 2 2
2 2 2 2 2
3 2 3 2 2 2 3 3 2 2 3 2 2 2 3 1 1 1 2 2 3 2 2 2 2 3 3 3 2 3 3 2 2 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2]
Dimana Max( 𝑋 𝑖𝑗 ) : C1= 3, C3= 3, C3= 3, C4= 3 dan C5= 3 b. Normalisasi matrik keputusan
𝐶 1 = Kehadiran
𝐾 11 = 2 3 = 0. 6666

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 24−33 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4030
𝐾 21 = 1 3 = 0. 3333 𝐾 31 = 3 3 =1 𝐾 41 = 3 3 =1 𝐾 51 = 3 3 = 1 𝐾 61 = 2 3 = 0. 6666 𝐾 71 = 3 3 = 1 𝐾 81 = 2 3 = 0. 6666
𝐾 91 = 3 3 = 1 𝐾 101 = 1 3 = 0. 3333 𝐾 111 = 3 3 = 1 𝐾 121 = 3 3 = 1 𝐾 131 = 3 3 = 1 𝐾 141 = 2 3 = 0.6666 𝐾 151 = 2 3 = 0. 6666
Proses  diatas  dilakukan  sampai  perhitungan  kriteria  C5  sehingga  menghasilkan  matriks  dinormalisasikan seperti:
[ 0. 6666 0.6666 0.6666 0.6666 0.6666 0.3333 0.3333 0.6666 0.6666 0.6666 1 1 0.6666 0.6666 0.6666 1 1 1 0.6666 0.6666 1 1 0.6666 0.6666 0.6666 0.6666 0.6666 0.6666 0.6666 0.6666 1 0.6666 1 0.6666 0.6666 0.6666 1 1 0.6666 0.6666 1 0.6666 0.6666 0.6666 1 0.3333 0.3333 0.3333 0.6666 0.6666 1 0.6666 0.6666 0.6666 0.6666 1 1 1 0.6666 1 1 0.6666 0.6666 1 1 0.6666 0.6666 0.6666 0.6666 0.6666 0.6666 0.6666 0.6666 0.6666 0.6666]
c. Menentukan nilai matriks kriteria
𝐶 1 = Kehadiran 𝑎 11 = 0.6666 12 = 0. 0555 𝑎 21 = 0.3333 12 = 0.0277
𝑎 31 = 1 12 = 0.0833 𝑎 41 = 1 12 = 0.0833 𝑎 51 = 1 12 = 0.0833 𝑎 61 = 0.6666 12 = 0.0555 𝑎 71 = 1 12 = 0.0833
𝑎 81 = 0.6666 12 = 0.0555 𝑎 91 = 1 12 = 0.0833
𝑎 101 = 0.3333 12 = 0.0277
𝑎 111 = 1 12 = 0.0833 𝑎 121 = 1 12 = 0.0833 𝑎 131 = 1 12 = 0.0833 𝑎 141 = 0.6666 12 = 0.0555 𝑎 151 = 0.6666
12 = 0.0555
Proses perhitungan yang dilakukan sampai kriteria C5, sehingga menghasilkan data nilai matrik aij
[ 0.0555 0.0606 0.0606 0.0645 0.0606 0.0277 0.0303 0.0606 0.0645 0.0606 0.0833 0.0909 0.0606 0.0645 0.0606 0.0833 0.0909 0.0909 0.0645 0.0606 0.0833 0.0909 0.0606 0.0645 0.0606 0.0555 0.0606 0.0606 0.0645 0.0606 0.0833 0.0606 0.0909 0.0645 0.0606 0.0555 0.0909 0.0909 0.0645 0.0606 0.0833 0.0606 0.0606 0.0645 0.0909 0.0277 0.0303 0.0303 0.0645 0.0606 0.0833 0.0606 0.0606 0.0645 0.0606 0.0833 0.0909 0.0909 0.0645 0.0909 0.0833 0.0606 0.0606 0.0977 0.0909 0.0555 0.0606 0.0606 0.0645 0.0606 0.0555 0.0606 0.0606 0.0645 0.0606]
d. Menghitung nilai entropy untuk setiap kriteria
𝐶 1 = Kehadiran 𝑎 11 = 0.0555 (ln 0.0555 ) = -0.1605 𝑎 21 = 0.0277 (ln 0.0277) = -0.0995 𝑎 31 = 0.0833 (ln 0.0833) = -0.2070

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 24−33 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4030
𝑎 41 = 0.0833 (ln 0.0833) = -0.2070
𝑎 51 = 0.0833 (ln 0.0833) = -0.2070 𝑎 61 = 0.5555 (ln 0.5555) = -0.1605 𝑎 71 = 0.0833 (ln 0.0833) = -0.2070 𝑎 81 = 0.5555 (ln 0.5555) = -0.1605 𝑎 91 = 0.0833 (ln 0.0833) = -0.2070 𝑎 101 = 0.0277 (ln 0.0277) = -0.0995 𝑎 111 = 0.0833 (ln 0.0833) = -0.2070 𝑎 121 = 0.0833 (ln 0.0833) = -0.2070 𝑎 131 = 0.0833 (ln 0.0833) = -0.2070 𝑎 141 = 0.0555 (ln 0.5555) = -0.1605
𝑎 151 = 0.0555 (ln 0.5555) = -0.1605
∑ [𝑎 𝑖𝑗 𝑙𝑛(𝑎 𝑖𝑗 )] 𝑛 𝑖=1 = -2.6585 𝐸 1 = −1 𝑙𝑛(15) (-2.6585)
= −1 2.7080 (-2.6585)
𝐸 1 = 0.0917
Untuk menghasilkan E 2 hingga E 5 dapat dihitung sama seperti perhitungan E 1 , sehingga dihasilkan antara lain: E 2 = 0.9826 E 3 = 0.9885
E 4 = 0.9976
E 5 = 0.9943
e. Menghitung nilai dispersi untuk setiap kriteria
𝐷 1 = 1 – 0.9817= 0.0182 𝐷 2 = 1 – 0.9826 = 0.0173 𝐷 3 = 1 – 0.9885 = 0.0114 𝐷 4 = 1 – 0.9976 = 0.0023 𝐷 5 = 1 – 0.9943 = 0.0056
∑ 𝐷 𝑗 = (0.0182+ 0.0173+ 0.0114+ 0.0023+ 0.0056) = 0.0551
f. Normalisasi nilai dispersi
𝑊 1 = 0.0182 0.0551 = 0.3313
𝑊 2 = 0.0173 0.0551 = 0.3146
𝑊 3 = 0.0114 0.0551 = 0.2084 𝑊 4 = 0.0023 0.0551 = 0.0431 𝑊 5 = 0.0056 0.0551 = 0.1022
Berdasarkan perhitungan pembobotan metode entropy diatas, sehingga menghasilkan bobot dari kriteria- kiteria yang diperlukan antara lain:
Tabel 5. Data Nilai Bobot Kode Kriteria Kriteria Nilai Bobot C1 Kehadiran 0.3313 C2 Kedisiplinan 0.3146 C3 Tanggung Jawab 0.2084 C4 Sikap 0.0431 C5 Kemampuan Mengajar 0.1022

## 3.4 Penerapan Metode MAUT
Berikut ini langkah – langkah dalam menghasilkan keputusan  yang terbaik dalam penilaian kinerja guru honor pada sekolah SMK Cerdas Murni dibawah ini:
a. Membuat matriks keputusan
Matriks keputusan dapat diambil dari perhitungan entropy dibagian matriks X ij . b. Perhitungan normalisasi matriks keputusan
C1 = Kehadiran
𝑟 11 ∗ = 2−1 3−1 = 0.5 𝑟 21 ∗ = 1−1 3−1 = 0 𝑟 31 ∗ = 3−1 3−1 = 1 𝑟 41 ∗ = 3−1 3−1 = 1 𝑟 51 ∗ = 3−1 3−1 = 1 𝑟 61 ∗ = 2−1 3−1 = 0.5
𝑟 71 ∗ = 3−1 3−1 = 1
𝑟 81 ∗ = 2−1 3−1 = 0.5 𝑟 91 ∗ = 3−1 3−1 = 1 𝑟 101 ∗ = 1−1 3−1 = 0 𝑟 111 ∗ = 3−1 3−1 = 1 𝑟 121 ∗ = 3−1 3−1 = 1 𝑟 131 ∗ = 3−1 3−1 = 1 𝑟 141 ∗ = 2−1 3−1 = 0.5 𝑟 151 ∗ = 2−1 3−1 = 0 .5
Proses  diatas  dilakukan  sampai  perhitungan  kriteria  C5,  menghasilkan  matriks  dinormalisasikan  pada  tabel  6 antara lain:
Tabel 6. Data Normalisasi Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5 A1 0.5  0.5  0.5 0 0 A2 0 0 0.5 0 0 A3
1 1 0.5 0 0

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 24−33 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4030
Alternatif  C1  C2  C3  C4  C5 A4 1 1 1 0 0 A5 1 1 0.5 0 0 A6 0.5  0.5  0.5 0 0 A7 1 0.5 1 0 0 A8 0.5 1 1 0 0 A9 1 0.5  0.5 0 1 A10 0 0 0 0 0 A11 1 0.5  0.5 0 0 A12 1 1 1 0 1 A13 1 0.5  0.5 1 1 A14 0.5  0.5  0.5 0 0 A15 0.5  0.5  0.5 0 0
c. Melakukan perhitungan nilai marginal utilitas
C1 = Kehadiran
𝑈 11 = 𝑒 (0.5)2 −1 1.71 = 0.1660
𝑈 21 = 𝑒 (0)2 −1 1.71 = 0 𝑈 31 = 𝑒 (1)2 −1 1.71 = 1.0048
𝑈 41 = 𝑒 (1)2 −1 1.71 = 1.0048
𝑈 51 = 𝑒 (1)2 −1 1.71 = 1.0048
𝑈 61 = 𝑒 (0.5)2 −1 1.71 = 0.1660
𝑈 71 = 𝑒 (1)2 −1 1.71 = 1.0048 𝑈 81 = 𝑒 (0.5)2 −1 1.71 = 0.1660
𝑈 91 = 𝑒 (1)2 −1 1.71 = 1.0048
𝑈 101 = 𝑒 (0)2 −1 1.71 = 0
𝑈 111 = 𝑒 (1)2 −1 1.71 = 1.0048
𝑈 121 = 𝑒 (1)2 −1 1.71 = 1.0048
𝑈 131 = 𝑒 (1)2 −1 1.71 = 1.0048
𝑈 141 = 𝑒 (0.5)2 −1 1.71 = 0.1660
𝑈 151 = 𝑒 (0.5)2 −1 1.71 = 0.1660
Berdasarkan  proses  diatas  dilakukan  sampai  perhitungan  kriteria  C5  sehingga  diperoleh  hasil  marginal utilitas seperti tabel dibawah ini:
Tabel 7. Hasil Marginal Utilitas Alternatif C1 C2 C3 C4 C5 A1 0.1660  0.1660  0.1660 0 0 A2 0 0 0.1660 0 0 A3 1.0048  1.0048  0.1660 0 0 A4 1.0048  1.0048  1.0048 0 0 A5 1.0048  1.0048  0.1660 0 0 A6 0.1660  0.1660  0.1660 0 0 A7 1.0048  0.1660  1.0048 0 0 A8 0.1660  1.0048  1.0048 0 0 A9 1.0048  0.1660  0.1660 0 1.0048 A10 0 0 0 0 0 A11 1.0048  0.1660  0.1660 0 0 A12 1.0048  1.0048  1.0048 0 1.0048 A13 1.0048  0.1660  0.1660  1.0048  1.0048 A14 0.1660  0.1660  0.1660 0 0 A15 0.1660  0.1660  0.1660 0 0
d. Hitung nilai utilitas akhir
𝑈 1 =   (0.1660 * 0.3313) + (0.1660 * 0.3146) + (0.1660 * 0.2084) + (0 * 0.0431) + (0 * 0.1022) = 0.1418
𝑈 2 =   (0 * 0.3313) + (0 * 0.3146) + (0.1660 * 0.2084) + (0 * 0.0431) + (0 * 0.1022) = 0.0346 𝑈 3 =   ( 1.0048* 0.3313) + (1.0048 * 0.3146) + (0.1660 * 0.2084) + (0 * 0.0431) + (0 * 0.1022) = 0.6836 𝑈 4 =   ( 1.0048 * 0.3313) + (1.0048 * 0.3146) + (1.0048 * 0.2084) + (0 * 0.0431) + (0 * 0.1022) = 0.8584
𝑈 5 =   ( 1.0048 * 0.3313) + (1.0048 * 0.3146) + (0.1660 * 0.2084) + (0 * 0.0431) + (0 * 0.1022) = 0.6836 𝑈 6 =   (0.1660 * 0.3313) + (0.1660 * 0.3146) + (0.1660 * 0.2084) + (0 * 0.0431) + (0 * 0.1022) = 0.1418 𝑈 7 =   ( 1.0048 * 0.3313) + (0.1660 * 0.3146) + (1.0048 * 0.2084) + (0 * 0.0431) + (0 * 0.1022) = 0.5945 𝑈 8 =   (0.1660 * 0.3313) + (1.0048 * 0.3146) + (1.0048 * 0.2084) + (0 * 0.0431) + (0 * 0.1022) = 0.5805 𝑈 9 =   ( 1.0048 * 0.3313) + (0.1660 * 0.3146) + (0.1660 * 0.2084) + (0 * 0.0431) + (1.0048 * 0.1022) = 0.5224 𝑈 10 =  0 * 0.3313) + (0 * 0.3146) + (0* 0.2084) + (0 * 0.0431) + (0 * 0.1022) = 0 𝑈 11 =   (1.0048 * 0.3313) + (0.1660 * 0.3146) + (0.1660 * 0.2084) + (0 * 0.0431) + (0 * 0.1022) = 0.4197

## Journal of Information System Research (JOSH)
Volume 5, No. 1, Oktober 2023, pp 24−33 ISSN 2686-228X (media online) https://ejurnal.seminar-id.com/index.php/josh/ DOI 10.47065/josh.v5i1.4030
𝑈 12 =   (1.0048 * 0.3313) + (1.0048 * 0.3146) + (1.0048 * 0.2084) + (0 * 0.0431) +(1.0048 * 0.1022) = 0.9611 𝑈 13 = (1.0048 *0.3313)+(0.1660 * 0.3146) + (0.1660 * 0.2084)+(1.0048 * 0.0431)+(1.0048*0.1022) =0.5657 𝑈 14 =   (0.1660 * 0.3313) + (0.1660 * 0.3146) + (0.1660 * 0.2084) + (0 * 0.0431) + (0 * 0.1022) = 0.1418
𝑈 15 =   (0.1660 * 0.3313) + (0.1660 * 0.3146) + (0.1660 * 0.2084) + (0 * 0.0431) + (0 * 0.1022) = 0.1418
Berdasarkan perhitungan nilai utilitas akhir diatas, sehingga menghasilkan hasil rangking seperti dibawah ini:
Tabel 8. Hasil Nilai Utilitas Akhir Alternatif Nama Guru Nilai Perankingan A12 Siti Maimunah 0.9611 1 A4 Dedi Setiawan 0.8584 2 A3 Amrin 0.6836 3 A5 Dina Rodiah 0.6836 4 A7 Muhammad Afandi 0.5945 5 A8 Murniyati Siregar 0.5805 6 A13 Sumarwan 0.5657 7 A9 Parulian,S.E 0.5224 8 A11 Siti Khodijah Harahap 0.4197 9 A6 Luqmanul Hakim 0.1418 10 A14 Unni Mora Marlini Lubis 0.1418 11 A1 Aditya Prayutama 0.1418 12 A15 Wahyu Ramadani Dalimunthe  0.1418 13 A2 Ahmad Rifa'i Ritonga 0.0346 14 A10 Putra Ramadhan 0 15

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  dilakukan  bisa  disimpulkan  bahwa  penerapan  metode  MAUT  dengan pembobotan metode ENTROPY dalam sistem pendukung keputusan penilaian kinerja guru honor pada sekolah SMK Cerdas Murni. Sehingga menghasilkan bobot dari kriteria yang digunakan dan menghasilkan perangkingan dari  kriteria  penilaian  kinerja  guru  seperti:  kehadiran,  kedisiplinan,  tanggung  jawab,  sikap,  dan  kemampuan mengajar. Pada penelitian yang dilakukan menggunakan SPK dapat mempermudah kepala sekolah SMK Cerdas Murni  dalam  proses  penilaian  kinerja  guru  honor  yang  terbaik  secara  objektif,  cepat  dan  tepat.  Sehingga memperoleh  hasil  dari  perhitungan  metode  maut  dan  metode  entropy  yaitu  dengan  nilai  sebesar  0.9611  dari alternatif A12 atas nama Siti Maimunah.

## REFERENCES
[1] T. Mufizar, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Dosen Berprestasi Di STMIK Tasikmalaya Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),”  CSRID (Computer Sci. Res. Its Dev. Journal), vol. 7, no. 3, p. 155, 2016, doi: 10.22303/csrid.7.3.2015.155-166.
[2] T. Susilowati, A. Nazar, S. Mukodimah, M. Idris, Trisnawati, and F. Satria, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru sekolah Dasar Kecamatan Gunung Alip Menggunakan Metode TOPSIS,” J. TAM (Technology Accept. Modal), vol. 9, no. 1, pp. 36–42, 2018.
[3] S.  K.  Lumbangaol,  E.  B. Nababan,  and  M.  S.  Lydia,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Guru  Selama Pembelajaran  Daring  menggunakan  Metode  Vikor,”  vol.  6,  no.  April,  pp.  1153–1158,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i2.3798.
[4] D. A. Trianggana, I. Kanedi, and B. Oktavia, “PERBANDINGAN METODE SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING DAN WEIGHTED PRODUCT,” vol. 18, no. 1, pp. 94–98, 2022.
[5] R. Taufiq, C. A. Saputra, U. M. Tangerang, and J. P. I. Cikokol-tangerang, “Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Guru Menggunakan Metode Saw Pada Sman 15 Tangerang,” vol. 07, pp. 75–80, 2018.
[6] E. Satria, N. Atina, M. E. Simbolon, and A. P. Windarto, “Spk: Algoritma Multi-Attribute Utility Theory (Maut) Pada Destinasi  Tujuan  Wisata  Lokal  Di  Kota  Sidamanik,”  Comput.  Eng.  Sci.  Syst.  J.,  vol.  3,  no.  2,  p.  168,  2018,  doi: 10.24114/cess.v3i2.9954.
[7] J. Media and I. Budidarma, “Penentuan Siswa SMK Kimia Analisa Terbaik Yang Akan Dikirim Mengikuti Olimpiade Kimia  Tingkat  Nasional  Menerapkan  Metode  Entropy  dan  MOORA,”  vol.  4,  pp.  963–969,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i4.2350.
[8] R.  K.  Ndruru  and  D.  P.  Utomo,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Generik  Anggota  Polri  Di  Polda Sumatera Utara Menggunakan Metode MABAC & Entropy,” Konf. Nas. Teknol. Inf. dan Komput., vol. 4, pp. 303–310, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2710.
[9] Novri, “Novri Hadinata,” Implementasi Metod. Multi Attrib. Theory(MAUT) Pada Sist. Pendukung Keputusan dalam Menentukan Penerima Kredit, vol. 07, no. September, pp. 87–92, 2018.
[10]  M.  I.  Fikri,  E.  Haerani,  I.  Afrianty,  and  S.  Ramadhani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Kinerja  Guru Menggunakan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (  MAUT  ),”  vol.  9,  no.  5,  pp.  1271–1280,  2022,  doi:

## Journal of Information System Research (JOSH)
10.30865/jurikom.v9i5.4791.
[11]  B. Rahman, F. Nugroho, I. W. S. Nirawana, and A. Karim, “Analisa Penerapan Metode MABAC dengan Pembobotan Entropy dalam Penilaian Kinerja Dosen di Era Society 5 . 0,” vol. 5, no. 1, 2023, doi: 10.47065/bits.v5i1.3511.
[12]  T. Limbong et al., Sistem Pendukung Keputusan: Metode & Implementasi. Yayasan Kita Menulis, 2020.
[13]  D.  L.  Fithri  and  N.  Latifah,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Pemberian  Bantuan  Usaha  Mikro  Dengan  Metode Simple Additive Weighting,” J. Maj. Ilm. Inform., vol. 3, no. 2, pp. 117–129, 2012.
[14]  G. Akuntansi, S. M. K. Di, and K. Madiun, “Pengaruh Motivasi Kerja Guru Terhadap Kinerja Guru Akuntansi SMK di Kota Madiun ISSN : 1412-629X,” vol. 17, no. 02, pp. 14–23.
[15]  A.  Zulfandi,  “Penerapan  Kombinasi  Metode  Entropy  dan  Extended  Promethee  II  Dalam  Menentukan  Kepala  Jurusan Pada SMK,” J. Comput. Syst. Informatics, vol. 3, no. 1, pp. 26–56, 2021.
[16]  M. P. Hasibuan and M. D. Irawan, “Penerapan Metode Entropy dan MOORA Dalam Pemilihan Investasi Saham LQ45 Berbasis Keputusan,” vol. 3, no. 5, pp. 355–363, 2023.
[17]  Muhammad Hamzah, D. Suhaedi, and Y. Ramdani, “Implementasi Metode SAW dan Entropy pada Pemilihan Armada Travel,” Bandung Conf. Ser. Math., vol. 3, no. 1, pp. 77–84, 2023, doi: 10.29313/bcsm.v3i1.6927.
[18]  K. R. Saragih, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Group Marketing Terbaik Menggunakan Metode PROMETHEE II dan Entropy (Project Martubung),” Pelita Inform. Inf. dan Inform., vol. 10, pp. 98–108, 2022, [Online]. Available: http://stmik-budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/pelita/article/view/3770%0Ahttp://stmik- budidarma.ac.id/ejurnal/index.php/pelita/article/download/3770/2497.
[19]  R.  S.  Hayati,  S.  L.  Rahayu,  and  A.  Sanjaya,  “Pemilihan  Susu  Formula  Menggunakan  Metode  Multi  Attribute  Utility Theory (MAUT),” Infosys (Information Syst. J., vol. 6, no. 1, p. 42, 2021, doi: 10.22303/infosys.6.1.2021.42-51.
[20]  A.  I.  Abdurrahman,  B.  Yuwono,  and  Y.  Fauziah,  “Penerapan  Metode  Multi  Attribute  Utility  Theory  (Maut)  Dalam Pemetaan  Tingkat  Dampak  Bencana  Banjir  Di  Kabupaten  Bantul,”  Telematika,  vol.  17,  no.  1,  p.  26,  2020,  doi: 10.31315/telematika.v17i1.3402.
[21]  M. E. Simbolon, S. Saifullah, and J. T. Hardinata, “Spk Dalam Merekomendasikan Pestisida Terbaik Untuk Membunuh Hama Pada Tananaman Padi Menggunakan Metode Maut,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer), vol. 3, no. 1, pp. 667–673, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1676.
[22]  A. H. Nasyuha, “Sistem Pendukung Keputusan Menentukan Pemberian Pinjaman Modal dengan Metode Multi Attribute Utility Theory,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 3, no. 2, p. 117, 2019, doi: 10.30865/mib.v3i2.1093.