## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 1, Januari 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 98-106 Available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## PEMODELAN SISTEM PENUNJANG KEPUTUSAN PEMILIHAN GURU TERBAIK SMA YP-BDN MENGGUNAKAN AHP DAN SAW
Joko Wijayanto 1 , Safitri Juanita 2
1,2 Fakultas Teknologi Informasi, Sistem Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta, Indonesia Email: 1 jsingo2@gmail.com, 2* safitri.juanita@budiluhur.ac.id (* : corresponding author)
Abstrak- Sekolah SMA YP-BDN memiliki kegiatan pemilihan guru terbaik yang diadakan setahun sekali dan hanya didasarkan pada  presensi  kehadiran  guru,  sehingga  menimbulkan  konflik  kepentingan  dalam  pengambilan  keputusan.  Dari  permasalahan tersebut,  maka  Kepala  Sekolah  membuat  kriteria  tambahan  untuk  pemilihan  guru  terbaik  yaitu  tugas  tambahan,  dan  poin pelanggaran.  Namun  untuk  menghindari  konflik  kepentingan  maka  diperlukan  Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  yang membantu kepala sekolah dan jajaran dalam  mengoptimalkan proses  pemilihan guru terbaik sehingga penelitian ini melakukan pemodelan SPK berbasis desktop untuk mengimplementasikan metode Analytical Hierarchy Process (AHP) dan Simple Additive Weighting (SAW).  Metode  AHP  digunakan  untuk  menentukan  bobot  dari  kriteria  yang  dipakai  untuk  penilaian  guru  terbaik. Sedangkan  metode  SAW  digunakan  untuk  menentukan  peringkat  guru.  Aplikasi  dibuat  menggunakan  Microsoft  Visual  Studio 2008  dan  basis  data  MYSQL.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  menerapkan  metode  AHP  dan  SAW  pada  aplikasi  SPK  untuk memberikan rekomendasi bagi kepala sekolah dalam proses pengambilan keputusan pemilihan guru terbaik pada SMA YP-BDN. Kesimpulan  dari  penelitian  ini  adalah  berdasarkan  proses  pembobotan  menggunakan  metode  AHP  maka  hasil  pembobotan  3 kriteria adalah: presensi 0.6734, tugas tambahan 0.0618, dan poin pelanggaran 0.2648. Nilai bobot kemudian digunakan sebagai proses  perhitungan  pada  metode  SAW  sehingga  menampilkan  dan  mengurutkan  nilai  guru  berdasarkan  peringkat  terbesar  ke terkecil.  SPK  pemilihan  guru  terbaik  dengan  metode  AHP  dan  SAW  terbukti  membantu  SMA  YP-BDN  dengan  memberikan rekomendasi  bagi  kepala  sekolah  dalam  mengambil  keputusan  guru  terbaik  dengan  cepat  dan  tepat  serta  mempermudah  pihak sekolah dalam menyimpan administrasi proses pemilihan guru terbaik sehingga mempermudah proses audit administrasi sekolah saat dibutuhkan.
Kata Kunci: Sistem Penunjang Keputusan, Pemilihan Guru Terbaik, AHP, SAW, SMA YP-BDN
Abstract- YP-BDN Senior High School has the best teacher selection activity which is held once a year and is only based on the presence of teachers, thus creating a conflict of interest in decision making. From these problems, the Principal made additional criteria for selecting the best teachers, namely additional assignments and points of the violation. However, to avoid conflicts of interest, a Decision Support System (DSS) is needed which helps principals and staff in optimizing the process of selecting the best teachers so that this study carries out desktop-based DSS modeling to implement Analytical Hierarchy Process (AHP) and Simple Additive  Weighting  (SAW)  methods.  The  AHP  method  is  used  to determine  the  weight  of  the  criteria  used  for  the  best  teacher assessment. While the SAW method is used to determine teacher rankings. Applications created using Microsoft Visual Studio 2008 and  MYSQL  database.  The  purpose  of  this  study  was  to  apply  the  AHP  and  SAW  methods  to  the  DSS  application  to  provide recommendations for principals in the decision-making process for selecting the best teachers at SMA YP-BDN. The conclusion of this study is that based on the weighting process using the AHP method, the results of the 3 criteria weighting are: presence 0.6734, additional assignment 0.0618,  and  violation  points 0.2648.  The  weight  value  is  then  used  as  a  calculation  process  in  the SAW method so that it displays and ranks teacher grades based on the largest to the smallest rank.  DSS for the selection of the best teachers using the AHP and SAW methods has been proven to help SMA YP-BDN by providing recommendations for the principal in making the best teacher decisions quickly and accurately and making it easier for schools to keep the administration of the best teacher selection process so that it makes the school administration audit process easier when needed.
Keywords: Decision Support System, Best Teacher Selection, AHP, SAW, SMA YP-BDN

## 1. PENDAHULUAN
Menurut  penelitian  [1]  Hasil  keputusan  yang  rasional  adalah  keputusan  yang  diambil  dengan  menggunakan pendekatan perilaku organisasi, yang dimaksud dengan rasionalisasi adalah kesesuaian antara rencana dengan tujuan yang telah disusun. Sekolah SMA YP-BDN saat ini melakukan penilaian guru terbaik dengan tujuan untuk evaluasi tugas, peran dan tanggungjawab guru. Kriteria yang digunakan saat pemilihan guru terbaik adalah presensi kehadiran guru, tentu hal ini membuat proses pengambilan keputusan guru terbaik kurang rasional karena  tidak sesuai dengan tujuannya yaitu evaluasi tugas, peran dan tanggungjawab guru. Sehingga kepala sekolah menambahkan 2(dua) kriteria untuk  penilaian  guru  terbaik,  yaitu  tugas  tambahan,  dan  poin  pelanggaran.  Saat  ini  proses  pengambilan  keputusan guru  terbaik  masih  menggunakan  proses  administasi  pembukuan  sehingga  menimbulkan  masalah  yaitu:  belum terdapat  metode  yang  digunakan  untuk  pembobotan  nilai  dalam  pemilihan  guru  terbaik,  Kurang  objektif  dalam menentukan guru terbaik, dikarenakan  pengambilan keputusan belum didukung proses seleksi yang teradministrasi dengan  baik,  Pengolahan  data  lambat  karena  proses  penilaian  masih  dilakukan  secara  manual.  Maka  untuk

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 1, Januari 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 98-106 Available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
mengoptimalkan proses pemilihan guru terbaik, pada penelitian ini akan dilakukan eksperimen untuk membuat sistem penunjang keputusan pemilihan guru terbaik pada SMA YP-BDN menggunakan metode AHP dan SAW.
Penerapan  metode Analytical Hierarchy Process (AHP)  sebagai solusi dalam  memberikan bobot pada kriteria yang  akan  digunakan  sebagai  pengambilan  keputusan  sudah  banyak  dilakukan  oleh  penelitian  sebelumnya, diantaranya  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [2]  yang  melakukan  pemilihan  guru  terbaik  pada  SMPN  161  Jakarta menggunakan  6  kriteria  yaitu  pengetahuan  pekerjaan,  kemampuan  komunikasi,  motivasi,  kehadiran,  kejujuran, tanggung  jawab,  dengan  menggunakan  metode  AHP  maka  diketahui  bobot  pengetahuan  pekerjaan  0.0909, kemampuan  komunikasi  0.1604,  motivasi  0.1148,  Kehadiran  0.2015,  Kejujuran  0.2355,  Tanggung  Jawab  0.1969. Penelitian lainnya dilakukan oleh [3] yang melakukan penelitian pemilihan karyawan terbaik pada PT.Radio Elshinta dan  menggunakan  metode  AHP  untuk  menghitung  bobot  kriteria  dan  subkriteria  Personal  skill  karyawan,  hasil penelitian menunjukkan bobot subkriteria dan kriteria dalam bentuk presentasi sebagai berikut: subkriteria Kreativitas dan inisiatif serta fleksibilitas 3,87%, kemampuan berfikir secara rasional dan kemauan untuk maju 28,78%, Disiplin kerja  dan  rasa  tanggung  jawab  dalam  melaksanakan  tugas  17,52%,  kemampuan  berkomunikasi  dan  bekerja  sama 8,52%,  Kerajinan,  ketekunan,  kerapihan,  kejujuran,  &  loyal  dalam  melaksanakan  pekerjaan  17,59%,  Kedewasaan, hormat kepada atasan dan stabilitas 8,7%, Rasa memiliki perusahaan 15,01%. Penelitian lainnya [4] menggunakan metode  AHP  untuk  menghitung  bobot  pemilihan  siswa  terbaik  pada  sekolah  umum  surya  bangsa  palem  semi menggunakan  sembilan  kriteria,  yaitu  Kedisplinan  dan  Tanggung  Jawab,  Kebersihan  dan  Kerapihan,  Kerjasama, Kesopanan,  Kemandirian,  Kerajinan.  Kejujuran,  Kepemimpinan  dan  Ketaatan.  Hasil  penelitian  ini  terdapat  tiga kriteria yang paling menentukan yaitu kejujuran dengan bobot 0.2131, kerajinan dengan bobot 0.1302, dan kesopanan dengan bobot 0.1232. Penerapan metode Simple Additive Weighting (SAW) sebagai proses perangkingan dalam sistem pendukung  keputusan  juga  sudah  banyak  digunakan  oleh  penelitian-penelitian  sebelumnya,  diantaranya  penelitian yang dilakukan oleh [5] menggunakan metode AHP dan SAW untuk penentuan guru terbaik di SMPN 10 Tangerang, hasil penelitian menunjukkan nilai tertinggi sebesar 3.6859 dari 5 orang guru yang dinilai. Penelitian lainnya [6] SPK pemilihan  karyawan  terbaik  pada  PT.Telkom  Indonesia,  Tbk,  menggunakan  metode  Simple  Additive  Weighting (SAW) untuk proses perangkingan karyawan terbaik dimana nilai tertinggi adalah 0,9846.
Berdasarkan  penelitian-penelitian  sebelumnya  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  metode  AHP  dapat  digunakan sebagai  metode  untuk  mencari  bobot  pada  tiap  kriteria  dan  metode  SAW  dapat  digunakan  sebagai  metode  untuk perangkingan. sehingga pada penelitian ini akan dipakai kedua metode tersebut untuk diimplementasikan di sistem penunjang  keputusan  pemilihan  guru  terbaik  pada  SMA  YP-BDN  dengan  menggunakan  3  kriteria  yaitu  presensi, tugas  tambahan  dan  poin  pelanggaran.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  membuat  SPK  yang  dapat  memberikan rekomendasi bagi kepala sekolah dalam membuat keputusan pemilihan guru terbaik pada SMA YP-BDN sehingga proses pengambilan keputusan dapat lebih cepat dan teradministrasi dengan baik.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian yang akan dilakukan ada di Error! Reference source not found. .
Gambar 1. Tahapan Penelitian Pemodelan Sistem Penunjang Keputusan pemilihan Guru terbaik pada SMA YP-BDN
Tahapan  penelitian  adalah  sebagai  berikut:  (1) Pengumpulan  Data [7] : pada  tahap  ini  akan  dilakukan  proses pengumpulan data yaitu wawancara kepada kepala sekolah, observasi ke tempat riset, analisis dokumen (daftar nama guru, pembagian tugas guru, rekapitulasi absensi (presensi), daftar tugas praktek/tambahan, daftar pelanggaran guru, surat  keterangan  persetujuan  kriteria,surat  keterangan  persetujuan  konversi  kriteria,  kuesioner  bobot  kriteria),  dan studi literatur. (2) Analisis proses berjalan dan proses usulan adalah pada tahap ini akan dilakukan analisis proses yang sudah berjalan ah menggunakan data-data yang sudah dikumpulkan pada proses pengumpulan data, proses ini untuk memahami lebih dalam proses bisnis pengambilan keputusan pemilihan guru terbaik, kemudian mengambarkan proses usulan sebagai inti dari penelitian ini yaitu mengembangkan pemodelan sistem penunjang keputusan pemilihan guru terbaik pada SMA YP-BDN. Proses usulan digambarkan menggunakan diagram aktivitas, use case diagram. (3) Desain  dan  koding  program [8],  pada  tahap  ini  akan  dilakukan  desain  basis  data  dengan  ER-D  dan  pembuatan aplikasi SPK dengan melakukan koding program menggunakan perangkat lunak  Microsoft Visual Studio 2008 dan basis data MYSQL. (4) Implementasi sistem , pada tahap ini akan dilakukan implementasi sistem dengan melakukan uji coba data guru yang ada di sekolah SMA YP-BDN kemudian mencetak hasil pengolahan data berupa rekomendasi

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 1, Januari 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 98-106 Available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
keputusan pemilihan  guru terbaik  yang akan digunakan oleh kepala  sekolah sebagai salah satu dokumentasi untuk mengambil keputusan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Proses Bisnis Usulan
Pada tahap ini akan dibahas proses bisnis usulan pemodelan SPK pemilihan guru terbaik pada SMA YP-BDN. a. Proses Entry Master
Proses Entry Master adalah proses untuk menginput data guru, kriteria pengambilan keputusan guru terbaik dan rekapitulasi presensi (absensi) guru. Tahapan proses ini adalah: Tata usaha akan menginput semua data terbaru pada guru  dan  kriteria  pengambilan  keputusan  guru  terbaik  dimana  kedua  input  ini  akan  disimpan  ke  tabel  master. Kemudian Tata usaha akan menginput rekapitulasi presensi kehadiran guru (absensi).
b. Proses Transaksi
Proses transaksi adalah proses untuk pengolahan data nilai guru berdasarkan kriteria presensi, tugas tambahan dan poin pelanggaran. keluaran dari proses ini adalah surat keputusan yang berisi rekomendasi guru terbaik. Tahapan proses  ini  adalah:  setiap  bulan  Tata  usaha  melakukan  proses  penilaian  yang  diawali  dengan  Tata  usaha  meminta kuesioner perbandingan kriteria kepada kepala sekolah kemudian Tata usaha menginput data kuesioner tersebut ke aplikasi SPK, setelah data perbandingan kriteria diinput kemudian Tata usaha menginput data penilaian yang berisi data kandidiat guru terbaik dengan nilai kriteria yaitu nilai presensi (absensi), tugas tambahan dan poin pelanggaran (ini  disebut  dengan  nilai  alternatif).  Jika  semua  data  kandidat  guru  terbaik  sudah  diinput  maka  aplikasi  SPK  akan memproses data penilaian guru dan menghasilkan keluaran berupa surat keputusan (rekomendasi) guru terbaik, namun jika  Tata  usaha  menambah  kandidat  guru  maka  Tata  usaha  harus  menginput  kembali  data  nilai  alternatif  baru  ke aplikasi SPK kemudian aplikasi akan melakukan proses pengolahan nilai tersebut yang menghasilkan keluaran berupa surat keputusan (rekomendasi) guru terbaik. Proses ini digambarkan menggunakan diagram aktivitas pada Gambar 2.
c. Proses Pembuatan Laporan
Proses  pembuatan  laporan  adalah  proses  aplikasi  SPK  pemilihan  guru  terbaik  pada  SMA  YP-BDN  untuk menampilkan  keluaran  proses  berupa  laporan  yang  akan  dibuat  setiap  bulan.  Pada  proses  ini,  Tata  usaha  dapat mencetak semua laporan yaitu cetak laporan ranking guru, cetak laporan hasil keputusan, cetak laporan kinerja guru untuk diserahkan kepada kepala sekolah.

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 1, Januari 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 98-106 Available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index

## 3.2 Rancangan Basis Data
Proses analisis rancangan basis data untuk pemodelan SPK pemilihan Guru terbaik pada SMA YP-BDN dimulai dari perancangan ER-D yang kemudian ditransformasi menjadi LRS terdapat pada Gambar 3. Berdasarkan hasil analisis, maka pada penelitian ini akan digunakan 8 entitas atau tabel.
Gambar 3. ERD – LRS untuk Pemodelan Sistem Penunjang Keputusan pemilihan Guru terbaik pada SMA YP-BDN

## 3.3 Struktur Tampilan
Struktur tampilan Sistem Penunjang Keputusan pemilihan Guru terbaik pada SMA YP-BDN ditunjukan pada Gambar 4:
Gambar 4. Struktur Tampilan Pemodelan Sistem Penunjang Keputusan pemilihan Guru terbaik pada SMA YP-BDN

## 3.4 Implementasi Metode AHP dan SAW

## a. Implementasi Metode AHP
AHP dikembangkan oleh Thomas L. Saaty, ahli matematika dari Universitas Pitssburg, Amerika Serikat pada tahun 1970-an. Model penunjang keputusan ini untuk menguraikan suatu masalah multi faktor atau  multi kriteria yang kompleks sehingga menjadi sebuah hierarki [9]. Untuk itu diperlukan penentuan struktur hirarki kriteria dan alternatif yang ada di Gambar 5. Struktur hirarki pada Gambar 5 akan digunakan pada Pemodelan Sistem Penunjang Keputusan pemilihan Guru terbaik pada SMA YP-BDN.

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 1, Januari 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 98-106 Available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 5. Struktur Hierarki Sistem Penunjang Keputusan pemilihan Guru terbaik pada SMA YP-BDN Berikut langkah-langkah yang dilakukan dalam pengolahan data dengan metode Analytical Hierarchy Process (AHP): 1) Menentukan nilai perbandingan kepentingan antar kriteria Berikut adalah kriteria yang digunakan sebagai dasar pemilihan guru terbaik pada SMA YP-BDN:
 Presensi 9 (sembilan) kali lebih penting dari tugas tambahan.
 Presensi 3 (tiga) kali lebih penting dari poin pelanggaran.
 Poin pelanggaran 5 (Iima) kali lebih penting dari tugas tambahan.
2) Perbandingan Kepentingan antar Kriteria
Berdasarkan  perbandingan  kepentingan  didapat  dari  hasil  wawancara,  maka  digambarkan  pada  tabel  matriks perbandingan per-kriteria yang terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1. Matriks Perbandingan Per Kriteria Kriteria Presensi Tugas Tambahan Poin Pelanggaran 1: Presensi 1 9 3 2: Tugas Tambahan 1/9 1 1/5 3: Poin Pelanggaran 1/3 5 1
Langkah-Iangkah  dalam  menentukan  bobot  masing-masing  kriteria  dengan  model  AHP  ( Analytical  Hierarchy Process ) adalah sebagai berikut:
 Langkah 1
Menjabarkan matriks pada Tabel 1 ke dalam bentuk desimal yang ditampilkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Matriks Perbandingan PerKriteria dalam bentuk desimal
Kriteria Presensi Tugas Tambahan Poin Pelanggaran 1 1,0000 9,0000 3,0000 2 0,1111 1,0000 0,2000 3 0,3333 5,0000 1,0000  Langkah 2
Tabel 3 menampilkan proses perkalian 2 matriks yang sama.
Tabel 3. Perkalian Matriks Kriteria Kriteria Presensi Tugas Tambahan Poin Pelanggaran X Presensi Tugas Tambahan Poin Pelanggaran 1 1,0000 9,0000 3,0000 X 1,0000 9,0000 3,0000 2 0,1111 1,0000 0,2000 X 0,1111 1,0000 0,2000 3 0,3333 5,0000 1,0000 X 0,3333 5,0000 1,0000  Langkah 3
Tabel 4 menampilkan hasil dari perkalian matriks dan menjumlahkan tiap-tiap baris hasil dari perkalian matriks.
Tabel 4. Hasil perkalian matriks dan penjumlahan tiap baris dari perkalian matriks
Kriteria Presensi Tugas Tambahan Poin Pelanggaran Jumlahkan 1 2.9999 33.0000 7.8000 43.7999 2 0.2888 2.9999 0.7333 4.0220 3 1.2221 12.9997 2.9999 17.2217 65.0436  Langkah 4

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 1, Januari 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 98-106 Available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Menormalisasikan  dengan  membagi  hasil  penjumlahan  tiap  kriteria  dengan  total  penjumlahan.  Proses  ini menghasilkan eigenvector yang ditampilkan pada Tabel 5.
Tabel 5. Hasil Eigenvector
Kriteria Hasil Penjumlahan Pembagian 1 43.7999 0.6734 2 4.0220 0.0618 3 17.2217 0.2648 65.0436 1  Langkah 5
Berdasarkan Tabel 5 maka dapat diketahui nilai bobot dari masing-masing kriteria yang diambil dari eigenvector . Presensi memiliki nilai bobot 0.6734, tugas tambahan nilai bobot 0.0618 dan poin pelanggaran nilai bobot 0.2648.
b. Implementasi Metode SAW
Metode SAW yang juga dikenal dengan istilah metode penjumlahan pembobotan. Konsep dasar dari Simple Additive Weighting adalah pencari penjumlahan terbobot dari suatu rating kinerja pada setiap alternative pada semua atribut  [10].  Berikut  adalah  langkah-langkah  yang  akan  dilakukan  saat  implementasi  metode  SAW  pada  Sistem Penunjang Keputusan pemilihan Guru terbaik pada SMA YP-BDN.
1. Matriks Normalisasi
Berdasarkan  banyaknya  guru  pada  SMA  YP-BDN  maka  pada  pengujian  hanya  akan  diambil  3  (tiga)  guru sebagai  contoh  penerapan  dengan  metode Simple  Additive  Weighting (SAW)  dan  dalam  hal  lni  kriteria  poin pelanggaran yang bernilai 0 (nol) sudah dikonversi menjadi 1 (satu) untuk menghindari hasil tak terhingga.Tabel 6 adalah  nilai  alternatif  tiap  kriteria  dari  3  guru  dan  Tabel  7  adalah  presentasi  bobot  kriteria  yang  dihasilkan  dari implementasi metode AHP.
Tabel 6. Nilai Alternatif Per-Kriteria Alternatif Kriteria Presensi Tugas Tambahan Poin Pelanggaran Dwi Roby, S.Pd 96 4 2 Ira Wijaya Piliang, S.Pd.I 100 2 3 Mochamad Nasri, S.Pd 100 1 2 Tabel 7. Persentase Bobot Kriteria Kode Kriteria Nama Kriteria Bobot Kr01 Presensi 67,34 % Kr02 Tugas Tambahan 6,18 % Kr03 Poin Pelanggaran 26,48 % Total Bobot 100 %
Pertama  matriks di normalisasi dengan dihitung nilai tiap kriteria, lalu  menghitung kriteria  biaya (cost) dan kriteria keuntungan (benefit) dengan persamaan berikut:
𝑟 𝑖𝑗 = { 𝑋 𝐼𝐽 𝑀𝑎𝑥 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑀𝑖𝑛 𝑖 𝑋 𝑖𝑗 𝑋 𝑖𝑗 Jika j adalah atribut keuntungan ( benefit ) dan jika j adalah biaya ( cost ) Keterangan: r ij = nilai rating kinerja ternormalisasi X ij = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max i X ij = nilai terbesar alternatif dari setiap kriteria i Min i X ij = nilai terkecil alternatif dari setiap kriteria i Benefit = Jika nilai terbesar yang terbaik Cost =  Jika nilai terkecil ada terbaik Pada penelitian ini terdapat penggolongan kriteria benefit dan cost terdapat pada Tabel 9.
Tabel 8. Penggolongan Kriteria berdasarkan Benefit dan Cost

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 1, Januari 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 98-106 Available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Nama Kriteria Benefit Cost Presensi √ Tugas Tambahan √ Poin Pelanggaran √
Selanjutnya  3  (tiga)  kriteria  dihitung  menggunakan  rumus  sesuai  dengan  penggolongan  kriteria  sehingga menghasilkan nilai seperti di bawah ini.
Hasil perhitungan matriks yang telah dinormalisasi per-kriteria di atas, dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Nilai Matriks Normalisasi
Alternatif Kriteria Presensi Tugas Tambahan Poin Pelanggaran Dwi Roby, S.Pd 0.96 1.00 1.00 Ira Wijaya Piliang, S.Pd.I 1.00 0.50 0.25 Mochamad Nasri, S.Pd 0.50 1.00 0.50 Bobot 0,6734 0,0618 0,2648
Dari Tabel 9, dilakukan perhitungan nilai guru per-kriteria dan bobot yang telah dihitung menggunakan metode AHP
Dari hasil perhitungan di atas didapatkan hasil sebagai berikut: Ranking 1: Dwi Roby, S.Pd Ranking 2: Ira Wijaya Piliang, S.Pd.I Ranking 3: Mochamad Nasri, S.Pd Sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai terbesar diperoleh Dwi Roby, S.Pd sebagai alternatif terbaik dengan nilai 0.9731.
c. Implementasi Sistem
1) Tampilan Halaman Utama Dan Entry Data Guru
Pada form ini terdapat Fitur input yang terdiri dari form entri data guru , form entri data kategori, form entri data presensi (absensi). Fitur proses yang terdiri dari form perbandingan kriteria, form nilai normalisasi, entri perhitungan nilai akhir,  form cetak keputusan  guru terbaik. Fitur laporan form  laporan  ranking guru,  from laporan keputusan guru , form laporan kinerja guru . Berikut ini adalah tampilan menu utama dan form entry data guru yang ditunjukan pada Gambar 6.
 Perhitungan Presensi Dwi = 96 max (96;100;100) = 96 100 = 0.96 Ira = 100 max (96;100;100) = 100 100 = 1 Nasri = 100 max (96;100;100) = 100 100 = 1  Perhitungan Tugas tambahan Dwi = 4
max (4;2;1) = 4 4 = 1 Ira = 2 max (4;2;1) = 2 4 = 0.5 Nasri =
1 max (4;2;1) = 1 4 = 0.25  Perhitungan Poin Pelanggaran
Dwi = 1
min(2;3;2) = 1 2 = 0.5 Ira = 3 min(2;3;2) = 3 3 = 1 Nasri = 1 min (2;3;2) = 1 2 = 0.5
Dwi Roby, S.Pd = {(0.96 x 0.6734) + (1.00 x 0.0618) + (1.00 x 0.2648)} =  0.6464 + 0.0618 + 0.2648 = 0.9731 Ira Wijaya Piliang, S.Pd.I = {(1.00 x 0,6734) + (0.50 x 0.0618) + (0.25 x 0.2648)} = 0.6734 + 0.1236 + 0,0662 = 0.8632 Mochamad Nasri, S.Pd   = {(0.50 x 0.6734) + (1.00 x 0.0618) + (0.50 x 0.2648)} = 0.3367+ 0.0618+ 0.1324 = 0.5309

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 1, Januari 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 98-106 Available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 6. Tampilan Menu Utama dan Form Entry Data Guru
2) Tampilan Form Entry Data Kriteria dan Presensi
Gambar 7 adalah tampilan form entry data kriteria dan entry presensi (absensi).
Gambar 7. Tampilan Form Entry Data Kriteria dan Form Entry Presensi
3) Tampilan Form Entry Nilai Perbandingan Kriteria dan Nilai Normalisasi
Gambar 8 adalah tampilan form nilai perbandingan kriteria dan nilai normalisasi.
Gambar 8. Tampilan Form Entry Nilai Perbandingan Kriteria dan Nilai Normalisasi
4) Perhitungan Nilai Akhir
Gambar 9 adalah Tampilan Form Perhitungan Nilai Akhir dan Form Cetak Keputusan Guru Terbaik.

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 1, Januari 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 98-106 Available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
Gambar 9. Tampilan Form Perhitungan Nilai Akhir dan Form Cetak Keputusan Guru Terbaik
5) Cetak Keputusan Guru Terbaik
Gambar 10 adalah contoh keluaran aplikasi SPK yaitu Hasil Surat keputusan guru terbaik.

## Gambar 10. Contoh Hasil Surat Keputusan Guru Terbaik

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan  ada  bab-bab  sebelumnya,  dapat  disimpulkan  beberapa  hal  yaitu dengan adanya metode Analytical Hierarchy Process (AHP) untuk penentuan bobot dari setiap kriteria  dan adanya metode Simple  Additive  Weighting  (SAW) sebagai  proses  penilaian  ranking  guru.  Data  tersimpan  dalam  database sehingga mempermudah pihak sekolah dalam mengolah data.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] S. Suparno, “Peran Kepemimpinan Dalam Pengambilan Keputusan”, Mimb. Adm. , vol. 6, no. 9, pp. 1–20, 2019.

## INDONESIA JOURNAL INFORMATION SYSTEM (IDEALIS)
Volume 4, Nomor 1, Januari 2021 ISSN 2684-7280 (online) Halaman 98-106 Available online at http://jom.fti.budiluhur.ac.id/index.php/IDEALIS/index
[2] M.  I.  Fadhilah  and  S.  Juanita,  “Penerapan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process  Dalam  Sistem  Pendukung  Keputusan Pemilihan Guru Terbaik Studi Kasus SMPN 161 Jakarta”, IDEALIS , vol. 2, no. 6, pp. 81–88, 2019.
[3] A. M. Pratama and Rusdah, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process Untuk Pemilihan Karyawan Terbaik Pada PT. Radio ELSHINTA”, IDEALIS , vol. 3, no. 1, pp. 386–391, 2020.
[4] S. Hanafi and R. Rusdah, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process Untuk Pemilihan Siswa Terbaik Pada Sekolah Umum Surya Bangsa Palem Semi”, IDEALIS , vol. 2, no. 6, pp. 194–198, 2019.
[5] A. Prasetyo and L. Fajarita, “Penerapan Metode Analytical Hierarchy Process (AHP) Dan Simple Additive Weighting (SAW) Dalam Sistem Penunjang Keputusan Pemilihan Guru Terbaik pada SMPN 10 Tangerang”, IDEALIS , vol. 3, no. 2, pp. 22– 27, 2018.
[6] K. Hayyu and D. Mahdiana, “Sistem Penunjang Keputusan Dalam Pemilihan Karyawan Terbaik Pada PT Telkom Indonesia, Tbk Menggunakan Metode Analytical Hierarchy Process Dan Simple Additive Weighting”, IDEALIS , vol. 2, no. 6, pp. 456– 461, 2019.
[7] F. Wahid, “Metodologi Penelitian Sistem Informasi: Sebuah Gambaran Umum”, Media Informatika , vol. 2, no. 1, pp. 69– 81, 2004.
[8] A. Susanto and Meiryani, “System Development Method with The Prototype Method”, in International Journal of Scientific & Technology Research , 2019, vol. 8, no. 7, pp. 141–144.
[9] R. W. Saaty, “The analytic hierarchy process-what it is and how it is used”, Math. Model. , vol. 9, no. 3–5, pp. 161–176, 1987.
[10]  A.  Afshari,  M.  Mojahed,  and  R.  M.  Yusuff,  “Simple  Additive  Weighting  approach  to  Personnel  Selection  problem”, International Journal Innovation Management Technology , vol. 1, no. 5, pp. 511–515, 2010.