## Analisis Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Asisten Dosen Menggunakan MetodeSAW di STMIK Amikom Surakarta
Afnan Rosyidi 1 , Siti Rihastuti 2 STMIK Amikom Surakarta
Surakarta
Email : 1 afnan@dosen.amikomsolo.ac.id,
2 siti@dosen.amikomsolo.ac.id

## Abstrak
Asisten  dosen  merupakan  sumber  daya  manusia  yang  sangat  membantu  dosen  saat  berlangsungnya matakuliah praktek. Agar asisten dosen yang direkut sesuai dengan kebutuhan dan memiliki kemampuan yang  baik  dalam  mendampingi  mahasiswa  saat  belajar  di  laboratorium,  maka  dalam  penelitian  ini diusulkan  sebuah  analisis  sIstem  pendukung  keputusan  pemilihan  asisten  dosen  di  STMIK  Amikom Surakarta. Metode yang digunakan untuk melakukan perhitungan dalam pemilihan asisten dosen adalah Simple Additive Weighting (SAW). Kriteria yang digunakan dalam pemilihan asisten dosen adalah minimal nilai ipk 3,0 dan jenjang semester minimal semester 3, nilai tes tertulis dan nilai tes wawancara. Hasil akhir dari  perhitungan  menggunakan  SAW  akan  menjadi  pertimbangan  Ketua  UPT  laboratorium  dapat menentukan mahasiswa yang lolos menjadi asisten dosen, yaitu mahasiswa yang telah menjalani seleksi dan memiliki urutan ranking berdasarkan nilai teratas hingga terbawah dari keseluruhan peserta yang mengikuti seleksi.
Kata Kunci: pemilihan asisten dosen, simple additive weighting , sistem pendukung keputusan

## Abstract
Lecturer assistants are human resources who are very helpful for lecturers during practical courses. So that the lecturer assistants who are recruited are following with the needs and have good abilities in assisting students while studying in the laboratory, this study proposes an analysis of the decision support system for  the  selection  of  lecturer  assistants  at  STMIK  Amikom  Surakarta.  The  method  used  to  perform calculations in the selection of teaching assistants is Simple Additive Weighting (SAW). The criteria used in the  selection  of  teaching  assistants  are  a  minimum  GPA  of  3.0  and  a  minimum  semester  level  of  3rd semester, written test scores, and interview test scores. The final result of the calculation using SAW will be  considered  by  the  Head  of  the  UPT  laboratory  to  determine  students  who  pass  to  become  lecturer assistants, namely students  who have undergone the selection and have a ranking order based on the highest to the lowest scores of all participants who took part in the selection.
Keywords: selection of lecturer assistants, simple additive weighting, decision supprot system
1. PENDAHULUAN
Tenaga pengajar (dosen) dalam kegiatannya melaksanakan pengajaran di kelas, sering  membutuhkan  asisten  dosen  terutama pada  saat  perkuliahan  praktek  dilaboratorium sedang berlangsung. Keberadaan asisten dosen sangat  membantu  dosen  dalam  menangani mahasiswa  yang  sedang  praktek  menggunakan aplikasi  atau  software  sesuai  matakuliah  yang diajarkan. Asisten dosen membantu mahasiswa memahami ilmu praktek yang sedang dipelajari
secara lebih dekat karena dosen yang pada saat itu  sedang  mengajar  tidak  bisa  menangani semua mahasiswa  secara  individu. Oleh karena itu  dibutuhkan  asisten  dosen  yang  tidak  hanya bagus  nilai  IPK-nya  tetapi  juga  memiliki kemampuan  yang  baik  dalam  memberikan penjelasan dan arahan kepada mahasiswa dalam menggunakan  aplikasi  atau  software  di laboratorium.
Syarat untuk menjadi laboran atau asisten dosen di STMIK Amikom Surakarta yaitu mengisi
form pendaftaran lalu menjalani tahapan seleksi berdasarkan  minimal  nilai  ipk  3,0  dan  jenjang semester  minimal  semester  3,  berikutnya menjalani  tes  tertulis  dan  tes  wawancara. Keseluruhan  seleksi  dilakukan  secara  manual oleh  Ketua  UPT  laboratorium.  Hal  tersebut memakan  waktu  yang  lama  dalam  prosesnya sehingga ketika perkuliahan aktif sudah dimulai, asisten  dosen  menjadi  terlambat  dalam memberikan  layanan  dan  kinerja  yang  baik  di laboratorium  praktek  kepada  mahasiswa.  Agar asisten  dosen  yang  direkut  sesuai  dengan kebutuhan dan memiliki kemampuan yang baik dalam  mendampingi  mahasiswa  saat  belajar  di laboratorium,  maka  dalam  penelitian  ini diusulkan  sebuah  analisis  sistem  pendukung keputusan  pemilihan  asisten  dosen  di  STMIK Amikom Surakarta. Pada penelitian ini menggunakan metode Simple Additive Weighting  (SAW)  untuk  mengatasi  masalah dalam proses pendaftaran dan pemilihan asisten dosen di STMIK Amikom Surakarta. Metode SAW dipilih karena dalam perhitungannya ditentukan kriteria dan bobot yang digunakan dalam proses pemilihan  asisten  dosen,  untuk  selanjutnya dilakukan  perankingan  berdasarkan  nilai  akhir dari  masing-masing  mahasiswa  yang  telah mengikuti  pemilihan  asisten  dosen.  Hasil  akhir dari  perhitungan  menggunakan  SAW  akan menjadi pertimbangan Ketua UPT laboratorium dalam  menentukan  mahasiswa  yang  lolos menjadi  asisten  dosen,  yaitu  mahasiswa  yang telah  menjalani  seleksi  dan  memiliki  urutan ranking  berdasarkan  nilai  teratas  hingga terbawah  dari  keseluruhan  peserta  yang mengikuti seleksi.
Sistem Pendukung Keputusan merupakan sistem  yang  dibangun  untuk  mendukung pemecahan  masalah  atau  untuk  mengevaluasi suatu  peluang  dalam  pengambilan  suatu keputusan[1].  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Edo  Alfa  Rizki  adalah  membuat  sistem pendukung  keputusan  mahasiswa  menjadi asisten  dosen  menggunakan  metode  profile matching berbasis web. Penulis merujuk tulisan ini  karena  kriteria  yang  digunakan  dalam menentukan  asisten  dosen  memiliki  beberapa kesamaan  dengan  penulis  yaitu  kemampuan, ipk,  dan  pengalaman  menjadi  asisten  dosen. Meskipun metode yang digunakan penelitian ini berbeda  dengan  yang  penulis  gunakan  namun berdasarkan kriteria yang ditetapkan,
menginspirasi  penulis  untuk  menerapkan metode yang lain yaitu SAW[2]. 51%
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Emi  Sita Eriana adalah pemilihan ketua Himtif Universitas Pamulang  dengan  metode  Simple  Additive Weighting.  Kriteria  yang  digunakan  dalam pemilihan  ketua  himtif  ini  adalah  IPK,  Nilai  Tes Wawasan,  Nilai  Tes  Debat  Visi  Misi,  dan  Nilai Keaktifan Organisasi. Penulis merujuk penelitian ini  karena  logika  perhitungan  yang  digunakan sama yaitu SAW dan kriteria penilaian memiliki beberapa kesamaan[3]. Siti Rihastuti dan Afnan Rosyidi  dalam  tulisannya  Analisis  Perancangan Sistem  Pendukung  Keputusan  Menggunakan SAW  dalam  Penerimaan  Staf  di  STMIK  Cipta Darma  Surakarta,  menunjukkan  bahwa  hasil akhir dari perhitungan metode SAW menunjukkan  hasil  berupa  urutan  calon  nama staf yang akan diputuskan diterima oleh bagian PSDM [4].
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Endang Lestari adalah kolaborasi metode SAW Dan AHP untuk  sistem  pendukung  keputusan  penilaian kinerja  asisten  laboratorium.  Penulis  merujuk penelitian  ini  karena  bisa  mengetahui  bahwa penerapan kedua metode tersebut menghasilkan  perhitungan  akhir  yang  saling berhubungan dan membantu pengambil keputusan  dalam  menilai  kinerja  asisten laboratorium  (metode  SAW  digunakan  untuk menghitung  kriteria  pengajaran  dan  metode AHP  digunakan  untuk  menghitung  kriteria penelitian, kriteria pengabdian masyarakat, dan kriteria tugas tambahan) [5].
Penelitian yang dilakukan oleh Muhamad  Azrino  Gustalika,  Diovianto  Putra Rakhmadani,  Alon  Jala  Tirta  Segara  adalah penerapan metode  SAW pada sistem informasi pemilihan  asisten  praktikum.  Penelitian  ini dilakukan  dengan  menetapkan  nilai  akademik (IPK semester terakhir), microteaching, kepribadian,  dan  wawancara  sebagai  kriteria dalam  menilai  dan  menentukan  asisten praktikum  menggunakan  metode  SAW.  Hasil akhir  perhitungan  menggunakan  metode  SAW menunjukkan  nilai  yang  baik  dan  mampu membantu  instansi  dalam  menentukan  asisten praktikum  yang  sesuai  dengan  kebutuhan  dan memenuhi nilai kriteria [6].
Ramos  Somya  dan  Retantyo  Wardoyo dalam tulisannya perancangan sistem pendukung  keputusan  seleksi  asisten  dosen
menggunakan kombinasi metode Profile Matchingdan  TOPSIS  Berbasis  Web  Service . Penerapan  metode  TOPSIS  yang  diselaraskan dengan  metode  profile  matching  menghasilkan output akhir berupa nama mahasiswa berdasarkan ranking sehingga membantu dosen koordinartor  dalam  menentukan  mahasiswa mana yang akan diterima menjadi asisten dosen [7]. Triana  Elizabeth  dan  Tinaliah  dalam tulisannya sistem pendukung keputusan pemilihan  asisten  dosen  menggunakan  metode SAW.  Dilatarbelakangi  kondisi  asisten  dosen yang kurang aktif, kemampuan yang kurang saat menjelaskan  ke  adik  tingkat  dan  kurangnya dampak  secara  positif  terhadap  perkuliahan yang berlangsung membuat penulis menetapkan 5 (lima ) kriteria yang menyeluruh supaya asisten dosen yang direkrut merupakan mahasiswa yang mampu  dan  berkompeten  dalam  menjalankan tugasnya.  Kriteria  tersebut  adalah  IPK,  tes pemrograman,  kemampuan  mengajar,  nilai referensi dan kerja sama. Berdasarkan perhitungan  yang  telah  dilakukan  dengan menerapkan  metode  SAW,  diperoleh  hasil berupa  nama  mahasiswa  berdasarkan  ranking teratas  sehingga  membantu  kepala  program studi  dalam  menentukan  siapa  saja  asisten dosen  yang  akan  diterima  dan  nilai  referensi yang  ditetapkan  membantu  dosen  pengampu matakuliah  dalam  rangka  untuk  mengetahui siapa  saja  mahasiswa  yang  pernah  menjadi asisten dosen di semester sebelumnya [8].
Tujuan penelitian ini adalah menganalisis sistem  pendukung  keputusan  menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) dalam
pemilihan  asisten  dosen  di  STMIK  Amikom Surakarta.  Hasil  akhir  dari  penerapan  metode SAW adalah nama mahasiswa berdasarkan nilai dan ranking tertinggi, sehingga membantu ketua UPT laboratorium dalam menentukan mahasiswa  mana  yang  akan  diterima  menjadi asisten dosen. 69%

## 2. METODE PENELITIAN
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam penelitian ini meliputi:
1. Analisis,  yaitu  menganalisis  permasalahan yang ada,  merencanakan apa saja kebutuhan  sistem  baik  secara  fungsional maupun non fungsional.
2. Perancangan  ,  pada  tahap  ini  use  case diagram  digunakan  untuk  memodelkan sistem  yang  akan  dibuat  beserta  kriteria yang  dipakai  dalam  proses  pemilihan asisten dosen.
3. Pemilihan  Alternatif,  yaitu  menerapkan perhitungan  menggunakan  metode  SAW, yang  hasil  dari  perhitungan  tersebut  akan dijadikan  alat  bantu  dan  pertimbangan dalam menentukan nama-nama mahasiswa yang akan diterima menjadi asisten dosen. Terdapat  4 (empat)  kriteria  penilaian  yang digunakan,  yaitu  nilai  IPK  minimal  3,0, minimal  semester3,  nilai  tes  tertulis  dan nilai  tes  wawancara.  Dari  keempat  kriteria tersebut, diharapkan output yang didapatkan  adalah  nama-nama  mahasiswa yang memiliki kemampuan dan memenuhi kebutuhan  dalam  membantu  mahasiswa saat belajar praktek di laboratorium.
Gambar 1. Alur Penelitian Analisis Perancangan Pemilihan Alternatif Implementasi

## 3.  HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1. Analisis kebutuhan sistem
a. kebutuhan fungsional sistem :
1) log in
2) input data pendaftar asisten dosen
3) hasil pemilihan
4) persetujuan ketua UPT laboratorium
b. kebutuhan non fungsional sistem  :
1) sistem diakses oleh user
2) sistem  dilengkapi  dengan  pengaman, hanya user yang memiliki hak akses yang bisa masuk ke dalam sistem. 3.2. Perhitungan menggunakan metode
Simple Additive Weighting (SAW)
Langkah  penyelesaian  dalam  pemilihan  asisten dosen menggunakan metode SAW :
a. Menentukan  kriteria  yang  digunakan dalam penilaian Tabel 1. Kriteria yang digunakan No.  Kriteria Keterangan Jenis Kriteria 1 C1 Nilai IPK Benefit 2 C2 Minimal Semester Benefit 3 C3 Tes tertulis Benefit 4 C4 Tes wawancara Benefit b. Memberikan nilai bobot pada masing-masing kriteria Tabel 2. Bobot kriteria No. Kriteria Bobot   Bobot preferensi 1 Nilai IPK 25% 0,25 2 Minimal Semester 20% 0,20 3 Tes tertulis 20% 0,20 4 Tes wawancara 35% 0,35 c. Memberikan skala nilai untuk masing-masing kriteria Tabel 3. Skala Nilai Kriteria No. kriteria Skala penilaian  Bobot Nilai 1 Nilai IPK >3,01 1 <3,00 0,6 2 Minimal Semester >=3 1 <3 0,5 3 Tes tertulis >85 1 <84 0,4 4 Tes wawancara >90 1 <89 0,4
Berdasarkan  hasil  seleksi  pemilihan asisten  dosen, diperoleh  data  penilaian  dan rating kecocokan dari setiap alternatif (Ai) pada setiap kriteria (Ci) pada 10 nama mahasiswa. Tabel 4. Data penilaian No. Nama Nilai IPK  Minimal Semester  Tes tertulis  Tes wawancara 1 Imam (A1) 3,73 5 89 88 2 Nadif (A2) 3,82 7 80 91 3 Okta (A3) 3,67 3 86 92 4 Rahmat (A4) 3,51 5 82 87 5 Santosa (A5) 2,99 7 89 86 6 Eko (A6) 3,14 5 87 92 7 Anita (A7) 3,25 3 91 88 8 Riki (A8) 3,46 5 85 87 9 Rindo (A9) 3,72 5 83 91 10  Nanang (A10) 3,03 5 86 92
d. Membuat matrik keputusan (X) yang dibentuk dari tabel rating kecocokan dari setiap alternatif pada setiap kriteria.
Tabel 5. Nilai Rating kecocokan No. Nama Nilai IPK  Minimal Semester  Tes tertulis  Tes wawancara 1 Imam 1 1 1 0,4 2 Nadif 1 1 0,4 1 3 Okta 1 1 1 1 4 Rahmat 1 1 0,4 0,4 5 Santosa 0,6 1 1 0,4 6 Eko 1 1 1 1 7 Anita 1 1 1 0,4 8 Riki 1 1 1 0,4 9 Rindo 1 1 0,4 1 10  Nanang 1 1 1 1
Dari tabel nilai rating kecocokan, dibuat sebuat tabel yang menunjukkan matriks awal dari nilai masing-masing alternatif berdasarkan skala nilai yang ditentukan, seperti Tabel 6.
Tabel 6. Matriks Awal Ai/Ci C1 C2 C3 C4 A1 1 1 1 0,4 A2 1 1 0,4 1 A3 1 1 1 1 A4 1 1 0,4 0,4 A5 0,6 1 1 0,4 A6 1 1 1 1 A7 1 1 1 0,4 A8 1 1 1 0,4 A9 1 1 0,4 1 A10 1 1 1 1
Sesudah  mendapatkan  matriks  awal selanjutnya  melakukan  normalisasi  keputusan (Xij)  dengan  menghitung  nilai rating kinerja ternormalisasi  (Rij)  dari  alternatif  (Ai)  pada
setiap  kriteria  (Ci)  berdasarkan  persamaan  di metode SAW yaitu: jika j adalah biaya (cost)
𝑅𝑖𝑗 { 𝑋𝑖𝑗
𝑀𝑎𝑥𝑋𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑗𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ𝑘𝑒𝑢𝑛𝑡𝑢𝑛𝑔𝑎𝑛 (𝑏𝑒𝑛𝑒𝑓𝑖𝑡) 𝑀𝑖𝑛𝑋𝑖𝑗 𝑋𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎𝑗𝑎𝑑𝑎𝑙𝑎ℎ𝑏𝑖𝑎𝑦𝑎 (𝑐𝑜𝑠𝑡) .....................................................(1)
Keterangan : Ri j = nilai rating kinerja ternormalisasi Xi = nilai atribut yang dimiliki dari setiap kriteria Max xij = nilai terbesar dari setiap kriteria i Min xij = nilai terkecil dari setiap kriteria i Benefit = jika nilai terbesar adalah terbaik Cost = jika nilai terkecil adalah terbaik
1. Kriteria nilai IPK, termasuk atribut keuntungan ( benefit )
R1.1 = 1
max{1;1;1;1;0,6;1;1;1;1;1} = 1 1 = 1
R2.1 = 1 max{1;1;1;1;0,6;1;1;1;1;1} = 1 1 = 1
R3.1 = 1
max{1;1;1;1;0,6;1;1;1;1;1} = 1 1 = 1
R4.1 = 1 max{1;1;1;1;0,6;1;1;1;1;1} = 1 1 = 1 R5.1 = 0,6 max{1;1;1;1;0,6;1;1;1;1;1} = 0,6 1 = 0,6 R6.1 = 1 max{1;1;1;1;0,6;1;1;1;1;1} = 1 1 = 1 R7.1 = 1 max{1;1;1;1;0,6;1;1;1;1;1} = 1 1 = 1 R8.1 = 1 max{1;1;1;1;0,6;1;1;1;1;1} = 1 1 = 1 R9.1 = 1 max{1;1;1;1;0,6;1;1;1;1;1} = 1 1 = 1 R10.1 = 1 max{1;1;1;1;0,6;1;1;1;1;1} = 1 1 = 1
2. Kriteria minimal semester, termasuk atribut keuntungan ( benefit ) R1.2 = 1 max{1;1;1;1;1;1;1;1;1;1} = 1 1 = 1 R2.2 = 1 max{1;1;1;1;1;1;1;1;1;1} = 1 1 = 1 R3.2 = 1 max{1;1;1;1;1;1;1;1;1;1} = 1 1 = 1 R4.2 = 1 max{1;1;1;1;1;1;1;1;1;1} = 1 1 = 1
R5.2 = 1 max{1;1;1;1;1;1;1;1;1;1} = 1 1 = 1
R6.2 = 1 max{1;1;1;1;1;1;1;1;1;1} = 1 1 = 1
R7.2 = 1 max{1;1;1;1;1;1;1;1;1;1} = 1 1 = 1
R8.2 = 1
max{1;1;1;1;1;1;1;1;1;1} = 1 1 = 1
R9.2 = 1
max{1;1;1;1;1;1;1;1;1;1} = 1 1 = 1
R10.2 =
1 max{1;1;1;1;1;1;1;1;1;1} = 1 1 = 1
3. Kriteria tes tertulis, termasuk atribut keuntungan ( benefit ) R1.3 = 1
max{1;0,4;1;0,4;1;1;1;1;0,4;1} = 1 1 = 1 R2.3 = 0,4
max{1;0,4;1;0,4;1;1;1;1;0,4;1} = 0,4 1 = 0,4
R3.3 = 1
max{1;0,4;1;0,4;1;1;1;1;0,4;1} = 1 1 = 1
R4.3 = 0,4 max{1;0,4;1;0,4;1;1;1;1;0,4;1} = 0,4 1 = 0,4 R5.3 = 1 max{1;0,4;1;0,4;1;1;1;1;0,4;1} = 1 1 = 1
R6.3 = 1 max{1;0,4;1;0,4;1;1;1;1;0,4;1} = 1 1 = 1 R7.3 = 1 max{1;0,4;1;0,4;1;1;1;1;0,4;1} = 1 1 = 1 R8.3 = 1 max{1;0,4;1;0,4;1;1;1;1;0,4;1} = 1 1 = 1 R9.3 = 0,4 max{1;0,4;1;0,4;1;1;1;1;0,4;1} = 0,4 1 = 0,4 R10.3 = 1 max{1;0,4;1;0,4;1;1;1;1;0,4;1} = 1 1 = 1
4. Kriteria tes tertulis, termasuk atribut keuntungan ( benefit ) R1.4 = 0,4 max{1;0,4;1;0,4;1;1;1;1;0,4;1} = 0,4 1 = 0,4
R2.4 = 1 max{1;0,4;1;0,4;1;1;1;1;0,4;1} = 1 1 = 1 R3.4 = 1 max{1;0,4;1;0,4;1;1;1;1;0,4;1} = 1 1 = 1 R4.4 = 0,4 max{1;0,4;1;0,4;1;1;1;1;0,4;1} = 0,4 1 = 0,4 R5.4 = 0,4 max{1;0,4;1;0,4;1;1;1;1;0,4;1} = 0,4 1 = 0,4 R6.4 = 1 max{1;0,4;1;0,4;1;1;1;1;0,4;1} = 1 1 = 1 R7.4 = 0,4 max{1;0,4;1;0,4;1;1;1;1;0,4;1} = 0,4 1 = 0,4 R8.4 = 0,4 max{1;0,4;1;0,4;1;1;1;1;0,4;1} = 0,4 1 = 0,4 R9.4 = 1 max{1;0,4;1;0,4;1;1;1;1;0,4;1} = 1 1 = 1 R10.4 = 1 max{1;0,4;1;0,4;1;1;1;1;0,4;1} = 1 1 = 1
Tabel 7. Matriks Normalisasi Ai/Ci C1 C2 C3 C4 A1 1 1 1 0,4 A2 1 1 0,4 1 A3 1 1 1 1 A4 1 1 0,4 0,4 A5 0,6 1 1 0,4
A6 1 1 1 1 A7 1 1 1 0,4 A8 1 1 1 0,4 A9 1 1 0,4 1 A10 1 1 1 1
Hasil yang diperoleh dari setiap kriteria yang ternormalisasi (Ri), kemudian menentukan hasil nilai akhir (Vi) yang diperoleh dari penjumlahan dan perkalian elemen (Ri) dengan nilai bobot (W). V1 = (1*0,25)+(1*0,20)+(1*0,20)+(0,4*0,35) =0,25 + 0,20 + 0,20 + 0,14 = 0,79 V2 = (1*0,25)+(1*0,20)+(0,4*0,20)+(1*0,35) =0,25 + 0,20 + 0,08 + 0,35 = 0,88 V3 = (1*0,25)+(1*0,20)+(1*0,20)+(1*0,35) =0,25 + 0,20 + 0,20 + 0,35 = 1 V4 = (1*0,25)+(1*0,20)+(0,4*0,20)+(0,4*0,35) =0,25 + 0,20 + 0,08 + 0,14 = 0,67 V5 = (0,6*0,25)+(1*0,20)+(1*0,20)+(0,4*0,35) =0,15 + 0,20 + 0,20 + 0,14 = 0,69 V6 = (1*0,25)+(1*0,20)+(1*0,20)+(1*0,35) =0,25 + 0,20 + 0,20 + 0,35 = 1 V7 = (1*0,25)+(1*0,20)+(1*0,20)+(0,4*0,35) =0,25 + 0,20 + 0,20 + 0,14 = 0,79 V8 = (1*0,25)+(1*0,20)+(1*0,20)+(0,4*0,35) =0,25 + 0,20 + 0,20 + 0,14 = 0,79 V9 = (1*0,25)+(1*0,20)+(0,4*0,20)+(1*0,35) =0,25 + 0,20 + 0,08 + 0,35 = 0,88
V10 = (1*0,25)+(1*0,20)+(1*0,20)+(1*0,35)
=0,25 + 0,20 + 0,20 + 0,35
= 1 Tabel 8. Preferensi Ranking berdasarkan nilai preferensi Nama/Alternatif  Nilai Preferensi 1 Okta (A3) 1 2 Eko (A6) 1 3 Nanang (A10) 1 4 Nadif (A2) 0,88 5 Rindo (A9) 0,88 6 Imam (A1) 0,79 7 Anita (A7) 0,79 8 Riki (A8) 0,79 9 Santosa (A5) 0,69 10 Rahmat (A4) 0,67
Kriteria yang
digunakan dalam pemilihan  asisten  dosen  adalah  nilai  IPK  (25%), minimal semester (20%),  tes tertulis (20%), dan tes  wawancara  (35%).  Dari  hasil  perhitungan menggunakan  SAW  terhadap  10  mahasiswa, dihasilkan  ranking  nama  calon  asisten  dosen berdasarkan  nilai  akhir.  Dapat  disimpulkan bahwa  nilai  akhir  tersebut  bisa  digunakan  oleh ketua UPT laboratorium untuk dijadikan rujukan (preferensi)  untuk  menentukan  mahasiswa mana yang akan diterima sebagai asisten dosen.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  analisis  sistem  pendukung keputusan  dalam  pemilihan  asisten  dosen menggunakan  metode  SAW  di  STMIK  Amikom Surakarta,  dapat  disimpulkan  bahwa  metode SAW  dapat  dijadikan  gambaran  informasi tentang kriteria apa saja yang diperlukan dalam proses pemilihan asisten dosen dan metode ini dapat menghasilkan urutan ranking berdasarkan nilai  tertinggi  untuk  dijadikan  pertimbangan Ketua  UPT  laboratorium  dalam  menentukan mahasiswa yang lolos menjadi asisten dosen.

## 5. SARAN
Terkait  penerapan  metode  SAW  dalam pemilihan  asisten  dosen,  penulis  menyarankan untuk penelitian kedepannya dapat menggunakan  metode  lain  atau  metode gabungan  supaya  dapat  dibandingkan  dan diketahui  hasilnya,  metode  mana  yang  paling membantu dalam pengambilan keputusan oleh Ketua UPT laboratorium.

## DAFTAR PUSTAKA
[1].  Kusrini. Konsep  dan  Aplikasi  Sistem
Pendukung Keputusan . Andi Offset.Yogyakarta. 2007. Publikasi dalam prosiding [2] Rizki, Edo Alfa. Sistem Pendukung Keputusan Mahasiswa Menjadi Asisten Dosen Menggunakan  Metode  Profile  Matching
Berbasis  Web .  Seminar  Nasional  Teknologi Informasi dan Komunikasi-2020 hal.301. e- ISSN: 2685-5615. p-ISSN: 2715-5315.

## Publikasi dalam jurnal
[3]  Eriana,  Emi  Sita. Pemilihan  Ketua  Himtif Universitas  Pamulang  Dengan  Metode Simple  Additive  Weighting .  Jurnal  Ilmu Komputer  JIK  Vol.  III  No.  01  Januari  2020 hal.5.
[4]  Rihastuti,  Siti;  Rosyidi,  Afnan. Analisis Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan SAW dalam Penerimaan Staf di  STMIK  Cipta  Darma  Surakarta .  Jurnal Teknologi  Informasi  Universitas  Respati Indonesia,  Volume  6  Nomor  2  Desember 2020,  p-ISSN  :  1693-3672,  e-ISSN  :  2623- 1700.
[5] Lestari, Endang. Kolaborasi Metode SAW Dan AHP  Untuk  Sistem  Pendukung  Keputusan Penilaian  Kinerja  Asisten  Laboratorium .
Jurnal  Sistem  Informasi  (JSI),  VOL.9,  NO.1, April 2017 hal.1204. ISSN Print : 2085-1588 ISSN Online :2355-4614 http://ejournal.unsri.ac.id/index.php/jsi/in dex.
[6]  Gustalika,Muhamad  Azrino;  Rakhmadani, Diovianto  Putra;  Segara,  Alon  Jala  Tirta. Penerapan  Metode  SAW  pada  Sistem Informasi  Pemilihan  Asisten  Praktikum . 2021. Jurnal Media Informatika Budidarma 5  (3),  hal.  813-823.    https://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/mib.
[7] Somya,Ramos; Retantyo Wardoyo. Perancangan Sistem Pendukung Keputusan Seleksi  Asisten  Dosen  Menggunakan Kombinasi  Metode  Profile  Matching  dan TOPSIS  Berbasis  Web  Service. Jurnal  Ilmu Komputer dan Informatika hal.44, Vol. 5 No. 1 Juni 2019. ISSN: 2621-038X, Online ISSN: 2477-698X.
[8] Elizabeth, Triana;Tinaliah. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Asisten Dosen Menggunakan  Metode  SAW .  Jurnal  Teknik Informatika  dan  Sistem  Informasi  ISSN 2407- 4322 Vol. 7, No. 1, April 2020, Hal. 71- 80 E- ISSN 2503- 2933 71.