Vol. 1 No.1  Tahun 2021

## Implementasi Metode Topsis Untuk Meningkatkan Penilaian Guru Terbaik

## Irfan Effendi
Sistem Informasi, Universitas Muhamadiyah Riau e-mail: irfanefendi@gmail.com
Abstract Teachers  are  professional  educators  who  have  duties  in  educational  institutions,  the performance of a teacher is very much determined by the competencies they have, competence is a set of  knowledge,  skills  and  behaviors  that  must  be  possessed,  lived  in,  and  controlled  by  teachers  in carrying out their duties. The teacher performance appraisal process at SMPN 27 Pekanbaru has not been optimal, there has not been an application of a more detailed, practical and effective assessment. The current assessment criteria also do not have weight, so the priority criteria are not known, and the superiority of each teacher is not visible on certain criteria in the results of the assessment. The purpose of this research is to make a Modeling of the Best Teacher Assessment Decision Support System, and to apply the TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution) method. By using the Research and Development (R&D) research method with the Waterfall development model (Needs Analysis, System Design, Program Code Writing, Program Testing, and Program Implementation and Maintenance).  The  results  of  this  study  were  in  the  form  of  a  decision  support  system  for  the  best teacher  assessment  using  the  TOPSIS  method  which  passed  the  blackbox  testing  test.  From  these results, it shows that the Best Teacher Assessment Decision Support System using the TOPSIS method at SMPN 27 Pekanbaru is feasible to use.
Keyword  Teacher, Decision Support System, TOPSIS, Research and Development (R&D), Waterfall
Abstrak  Guru merupakan tenaga pendidik profesional yang memiliki tugas pada instansi pendidikan, kinerja  seorang  guru  sangat  ditentukan  dari  kompetensi  yang  dimilikinya,  kompetensi  adalah seperangkat pengetahuan, keterampilan dan perilaku yang harus dimiliki, dihayati, dan dikuasai oleh guru dalam melaksanakan tugasnya. Proses penilaian kinerja guru pada SMPN 27 Pekanbaru belum optimal , belum diterapkannya suatu penilaian yang lebih bersifat detail, praktis dan efektif. Kriteria penilaian  saat  ini  pun  tidak  memiliki  bobot,  sehingga  tidak  diketahui  kriteria  prioritas,  serta  tidak terlihat  keunggulan  masing-masing  guru  pada  kriteria  tertentu  dalam  hasil  penilaian.  Tujuan  dari penelitian ini yaitu membuat permodelan Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Guru Terbaik, dan menerapkan  metode  TOPSIS  (Technique  for  Order  Performance  by  Similarity  to  Ideal  Solution). Dengan  menggunakan  metode  penelutuan  Research  and  Development  (R&D)  dengan  model pengembangan  Waterfall  (Analisa  Kebutuhan,  Desain  Sistem,  Penulisan  Kode  Program,  Pengujian Program,  dan  Penerapan  Program  dan  Pemeliharaan).  Hasil  penelitian  ini  adalah  berupa  sistem pendukung  keputusan  penilaian  guru  terbaik  menggunakan  metode  TOPSIS  dinyatakan  lolos  uji testing  blackbox.  Dari  hasil  tersebut  menunjukkan  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Guru Terbaik menggunakan metode TOPSIS di SMPN 27 Pekanbaru layak digunakan.
Kata Kunci  Guru, TOPSIS, Research and Development (R&D), Waterfall.

## I. PENDAHULUAN
Guru  merupakan  tenaga  pendidik  profesional  yang  memiliki  tugas  pada  instansi  pendidikan  dalam  hal membimbing, mengarahkan, melatih, mendidik, mengajar, menilai dan mengevaluasi peserta didik[1]. Dalam instansi  pendidikan  diharuskan  memiliki  guru  profesional  guna  melaksanakan  proses  pendidikan  yang bermutu. Kompetensi penilaian guru terbaik terbagi menjadi empat, yaitu Pedagogik, Kepribadian, Sosial, dan

## 2 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
Profesional. Salah satu hasil dari penilaian guru terbaik adalah untuk menetapkan perolehan angka kredit guru dalam perkembangan karier guru[2].
Proses penilaian kinerja guru pada SMPN 27 Pekanbaru belum optimal dikarenakan penilaian guru yang ada  hanya  dinilai  dengan  penilaian  kinerja  guru  (PKG)  sesuai  aturan  yang  ada,  belum  diterapkannya  suatu penilaian  yang  lebih  bersifat  detail,  praktis  dan  efektif.  Penilaian  guru  dilakukan  melalui  pengisian  angket yang  dilakukan  oleh  kepala  sekolah  kemudian  diproses  oleh  bagian  tata  usaha  lalu  angket  tersebut  harus direkapitulasi. Kriteria penilaian saat ini pun tidak memiliki bobot, sehingga tidak diketahui kriteria prioritas, serta tidak terlihat keunggulan masing-masing guru pada kriteria tertentu dalam hasil penilaian.Penilaian yang dilakukan  masih  bersifat  subjektif,  karena  penilaian  guru  terbaik  masih  dilakukan  dengan  cara  musyawarah serta  cenderung  mengutamakan  guru-guru  senior,  membuat  kepala  sekolah  kesulitan  dalam  memantau kemampuan  guru  untuk  membuat  perencanaan  yang  berhubungan  dengan  kinerja  guru.  Banyaknya  jumlah guru  juga  menyebabkan  kepala  sekolah  kesulitan  dalam  menentukan  keputusan  guru  dengan  penilaian terbaik[3]–[5].
Untuk mengatasi permasalahan tersebut diperlukan aplikasi sistem pendukung keputusan untuk penilaian guru terbaik. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam penilaian guru terbaik adalah metode TOPSIS (Technique  for  Order  Preference  by  Similarity  to  Ideal  Solution).  Peneliti  memilih  metode TOPSIS  sebagai metode  yang  akan  digunakan  dalam  merancang  aplikasi  sistem  pendukung  keputusan  dibanding  metode MADM  lainnya  berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  Geraldie  dan  Magdalena  dengan  judul  menganalisis perbandingan  metode  TOPSIS  dan  SAW  pada  penilaian  karyawan  (Studi  kasus  :  PT  Pura  Barutama  Unit Paper  Mill  5,6,9)  memberikan  hasil  bahwa  TOPSIS  memiliki  nilai  preferensi  yang  lebih  bervariasi dibandingkan metode SAW [6]. Lalu penelitian yang dilakukan Kusuma dan Nur dengan judul perbandingan metode AHP dan TOPSIS untuk keputusan pemilihan chipset pada smartphone juga didapatkan hasil bahwa metode TOPSIS lebih unggul dibandingan dengan metode AHP [7].
TOPSIS  adalah salah satu metode pengambilan keputusan multi kriteria yang pertama kali diperkenalkan oleh Yoon dan Hwang 1981. TOPSIS ini merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah  MADM  (Multi  Atrribute  Decision  Making)[8].  Sistem  TOPSIS  didasarkan  pada  konsep  dimana alternatif  terpilih  yang  terbaik  tidak  hanya  memiliki  jarak  terpendek  dari  solusi  ideal  positif,  namun  juga memiliki  jarak  terpanjang  dari  solusi  ideal  negatif.  TOPSIS  banyak  digunakan  karena  konsepnya  yang sederhana  dan  mudah  dipahami,  komputasinya  efisien,  dan  memiliki  kemampuan  untuk  mengukur  kinerja relatif  dari  alternatif-alternatif  keputusan  dalam  bentuk  matematis  yang  sederhana[9]. Membuat  permodelan penilaian  guru terbaik  menggunakan  metode TOPSIS    di  SMPN  27  Pekanbaru yang  dapat  membantu  pihak sekolah dalam menentukan penilaian guru terbaik[10].

## II. PENELITIAN YANG TERKAIT
Penelitian  ini  menggunakan  Metode  TOPSIS  (Technique  for  Order  Performance  by  Similarity  to  Ideal Solution)” merujuk pada beberapa penelitian yang relevan yaitu:

## TABEL I KAJIAN PENELITIAN YANG RELEVAN
No Peneliti Judul Penelitian Hasil Penelitian 1 [2] Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Perangkat Komputer dengan metode TOPSIS 1. Metode  TOPSIS  dapat  digunakan untuk  membantu  dalam  pembelian perangkat komputer berdasarkan nilai standar  kriteria  dari  sistem  dan  nilai bobot masing-masing kategori. 2. Pemilihan pembelian perangkat komputer menggunakan sistem pendukung  keputusan  mempunyai unjuk kerja yang lebih baik. 2. [11] Sistem Pendukung Keputusan    Pemilihan Guru  Teladan  MA  AL 1. Ketika  nilai  guru  tinggi  maka  guru tersebut mempunyai presentasi sebagai  guru  yang  lebih  baik  dari
Mubarok Batu Raja Menggunakan Metode TOPSIS yang lain. 2. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Guru  Teladan  di  MA  AL Mubarok Batu Raja ini menggunakan 8 Kriteria yaitu : Nilai bahasa Asing, absensi,  penilaian  sejawat,  penilaian siswa,  kualitas  mengajar,  nilai psikotest,  interaksi  terhadap  siswa dan sikap diluar sekolah. 3. [9] Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Pegawai Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) 1. Penilaian  kinerja  pegawai  di  kantor kecamatan Sendang berdasarkan evaluasi  kinerja  pegawai  yang  di lakukan  setiap  tahun  dengan  6 parameter  kriteria  penilaian    yaitu orientasi pelayanan, integritas, komitmen  disiplin,  kerjasama  dan kepemimpinan  dengan  menggunakan metode  dapat  menghasilkan  analisis dan  informasi  yang  akurat  dan  cepat untuk  membantu  pihak  menajemen didalam mengambil keputusan. 2. sistem  ini  dapat  membantu  proses laporan nilai kepegawaian. 4. [9] Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja  Karyawan  pada SMAN 1 Sukoharjo menggunakan metode SAW 1. Penerapan  metode Simple  additive Weighting dilakukan dengan menambahkan  algoritma  perhitungan yaitu menetapkan kriteria dan alternatif  penilaian,  mengubah  data menjadi matriks keputusan, normalisasi matriks keputusan, penentuan  nilai  preferensi  dengan menjumlahkan  hasil  nilai  terbobot, serta  penentuan  ranking  berdasarkan nilai preferensi. 2. Perhitungan metode SAW menghasilkan  prioritas  penentuan guru terbaik berdasarkan nilai kinerja. 3. Dengan  adanya  sistem  ini  penilaian kinerja  karyawan  akan  jauh  lebih cepat dan akurat 5. [7] Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru  Terbaik  Berbasis WEB Menggunakan Metode  AHP  Pada  SMK Negeri 1 TALANGPADANG 1. Sistem  pendukung  keputusan  yang dibangun dengan menggunakan metode  AHP,  dapat  mempermudah sekolah dalam menentukan pemilihan guru terbaik. 2. Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan  Guru  Terbaik  Pada  SMK Negeri 1 Talangpadang Menggunakan  Metode  AHP  sangat berperan dalam memberikan informasi mengenai kemampuan guru  masing-masing,  karena  dengan adanya  sistem  ini  sekolah  dapat
4 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)
menentukan kemampuan guru sesuai dengan  kriteria  yang  di  inginkan Pihak sekolah. 3. Dengan  adanya  Sitem  Pendukung Keputusan ini pengaruh postif terhadap  Pemilihan  Guru  Terbaik  di SMK  Negeri  1  Talangpadang  tidak lagi  secara  Subjektif  melainkan penilaian  secara  Objektif  karena berdasarkan  kriteria  yang  sudah  di tentukan Pihak sekolah.

## III. METODE PENELITIAN
Tahapan  penelitian berfungsi untuk mempermudah pelaksanaan penelitian dan membuat penelitian yang dilakukan menjadi lebih terstruktur. Tahapan penelitian yang akan dilakukan dapat dilihat pada gambar 1.
Gambar 1.  Tahapan Penelitian

## A. Pengumpulan Data
Untuk  melengkapi  data-data  Sistem  Pendukung  Keputusan  Penilaian  Guru  Terbaik  menggunakan  metode TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution), maka peneliti melakukan metode pengumpulan data dengan cara:
a.  Penelitian Kepustakaan (Library Research) yaitu dengan menggunakan buku-buku, program-program aplikasi  dan  media  internet  yang  berhubungan  dengan  permasalahan  yang  akan  dibahas  dalam penulisan penelitian ini.
b.  Peneliti  lapangan  (Field  Research)  yaitu  dengan  mendapatkan  data  langsung  dari  Kepala  Sekolah SMPN 27 Pekanbaru.
c.  Pencarian  Internet  (internet  searhing),  yaitu  dengan  mendapatkan  data  yang  diperoleh  dari  hasil pencarian internet yang bersumber dari jurnal ilmiah online, dan prossiding.

## B. Analisis Sistem
Analisis  yang  pertama  kali  dilakukan  adalah  menganalisis  sistem  yang  sedang  berjalan,  setelah  itu mengidentifikasi  masalah yang  ada,  lalu  diberikan  solusi  atas  permasalahan  yang  sedang  terjadi. Jika  solusi yang diberikan diterima, maka tahapan selanjutnya yakni mendefinisikan proses sistem baru.

## C. Perancangan Sistem
Pada  tahap  ini  dilakukan  perancangan  proses  dalam  pengimplementasian  metode  TOPSIS,  perancangan tersebut penggunakan Entity Relationship Diagram (ERD). Didalam nya akan terdapat Context Diagram, dan Data  Flow  Diagram.  Setelah  selesai  dalam  proses  perancangan,  maka  tahapan  terakhir  yang  akan  dilakukan yakni mendesain tampilan antar muka sistem.

## D. Implementasi
Di  tahap  ini  merupakan  tahapan  dimana  penerapan  hasil  dari  rancangan  sistem  yang  dilakukan  dengan  cara pengkodingan,  pada  tahap  ini  juga  dibutuhkan  beberapa  perangkat  pendukung,  yakni  perangkat  lunak  yang akan  digunakan  dalam  pembuatan  dan  perancangan  aplikasi  menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan untuk database menggunakan Mysql.

## E. Pengujian
Pengujian dilakukan terhadap 2 komponen yang pertama yakni pengujian sistem pendukung keputusan yang akan diuji dengan Blackbox. Ini bertujuan agar dapat mengetahui apakah sistem telah berjalan sesuai dengan tujuan yang telah ditetapkan diawal saat perancangan. Untuk pengujian dilakukan oleh Decision Maker dalam pelaksanaan penilaian guru terbaik.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  permodelan  sistem  pendukung  keputusan  penilaian  guru  terbaik  terdapat  beberapa  uraian  hasil dan pembahasan sebagai berikut :
A. Data Penelitian
Sistem  ini  dirancang  untuk  menentukan  guru  terbaik  pada  SMPN  27  Pekanbaru,  maka  sistem  ini  akan menghitung  nilai  perangkingan  setiap  guru.  Proses  perhitungan    dilakukan  dengan  menggunakan  metode TOPSIS (Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution), sebelum melakukan perhitungan, peneliti menyiapkan data-data sebagai berikut :
1. Data Alternatif
Data  Alternatif  berisi  data  guru,  didalamnya  mencakup  profil  masing-masing  guru  seperti  nama  guru,  nip, tempat/tanggal  lahir,  pangkat,  masa  kerja  dll.  Untuk  data  alternatif  ini  didapatkan  dari  Wakil  Kepala Kurikulum pada SMPN 27 Pekanbaru.
2. Data Kriteria
Data  Kriteria  berisi  nilai  kompetensi  menguasai  karakteristik  peserta  didik,  kompetensi  menguasai  teori belajar  dan  prinsip-prinsip  pembelajaran  yang  mendidik,  kompetensi  pengembangan  kurikulum,  kegiatan pembelajaran  yang  mendidik,  kompetensi  pengembangan  potensi  peserta  didik,  kompetensi  komunikasi dengan  peserta  didik,  kompetensi  penilaian  dan  evaluasi,  kompetensi  bertindak  sesuai  norma,  kompetensi menunjukkan  pribadi  yang  dewasa  dan  teladan,  kompetensi  tanggung  jawab  yang  unggul,  kompetensi bersikap  inklusif  bertindak  obyektif  serta  tidak  diskrminatif.  Bobot  kriteria  menentukan  seberapa  penting kriteria tersebut. Atribut terdiri dari benefit atau cost, dimana benefit artinya semakin besar nilainya semakin bagus, sedangkan cost semakin kecil nilainya semakin bagus.

## B. Pembobotan Kriteria
Pembobotan  kriteria  di  tentukan  berdasarkan  tingkat  kepentingan  dari  kriteria  itu  sendiri,  dan  yang menentukannya  yaitu  Kepala  Sekolah  Menengah  Pertama  Negeri  27  Pekanbaru.  Berikut  hasil  dari pembobotan kriteria terdapat dalam tabel II.

## TABEL II PENENTUAN BOBOT DAN SIFAT PREFERENSI
No Kriteria Bobot Sifat Pedagogik K1 5 Benefit K2 5 Benefit K3 5 Benefit K4 5 Benefit K5 5 Benefit K6 10 Benefit K7 5 Benefit Kepribadian K8 5 Benefit K9 5 Benefit K10 5 Benefit Sosial K11 10 Benefit K12 10 Benefit Profesional K13 15 Benefit K14 10 Benefit
1. K1 / Mengenal karakteristik peserta didik
Yaitu guru dapat mengidentifikasi karakteristik belajar setiap peserta didik di kelasnya. K1 memiliki atribut benefit karena semakin besar nilai yang didapat maka semakin besar kemungkinan untuk menjadi guru tebaik pada SMPN 27 Pekanbaru.
2.  K2 / Menguasai teori belajar dan prinsip ‐ prinsip    pembelajaran yang mendidik Yaitu guru dapat menjelaskan alasan pelaksanaan kegiatan/aktivitas yang dilakukannya, baik yang sesuai maupun yang berbeda dengan rencana, terkait keberhasilan pembelajaran.. K2 memiliki atribut benefit karena semakin besar nilai yang didapat maka semakin besar kemungkinan untuk menjadi guru tebaik pada SMPN 27 Pekanbaru.
3.  K3 / Pengembangan Kurikulum
Yaitu  guru  dapat  menyusun  silabus  yang  sesuai  dengan  kurikulum.  K3  memiliki  atribut  benefit  karena semakin besar nilai yang didapat maka semakin besar kemungkinan untuk menjadi guru tebaik pada SMPN 27 Pekanbaru.
4.  K4 / Kegiatan Pembelajaran yang Mendidik
Yaitu  guru  dapat  melaksanakan  aktivitas  pembelajaran  sesuai  dengan  rancangan  yang  telah  disusun secara lengkap  dan  pelaksanaan aktivitas tersebut  mengindikasikan  bahwa  guru mengerti  tentang  tujuannya. K4 memiliki atribut benefit karena semakin besar nilai yang didapat maka semakin besar kemungkinan untuk menjadi guru tebaik pada SMPN 27 Pekanbaru.
5.  K5 / Memahami dan mengembangkan potensi Yaitu guru dapat menganalisis hasil belajar berdasarkan segala bentuk penilaian terhadap setiap peserta didik untuk mengetahui tingkat kemajuan masing ‐ masing.. K5 memiliki atribut benefit karena semakin besar nilai yang didapat maka semakin besar kemungkinan untuk menjadi guru tebaik pada SMPN 27 Pekanbaru.
6. K6 / Komunikasi dengan peserta didik Yaitu  guru  menggunakan  pertanyaan  untuk  mengetahui  pemahaman  dan  menjaga  partisipasi  peserta didik, termasuk memberikan pertanyaan terbuka yang menuntut peserta didik untuk menjawab dengan ide dan pengetahuan  mereka.  K6  memiliki  atribut  benefit  karena  semakin  besar  nilai  yang  didapat  maka  semakin besar kemungkinan untuk menjadi guru tebaik pada SMPN 27 Pekanbaru.
7.  K7 / Penilaian dan evaluasi
Yaitu guru menyusun alat penilaian yang sesuai dengan tujuan pembelajaran untuk mencapai kompetensi tertentu seperti yang tertulis dalam RPP. K7 memiliki atribut benefit karena semakin besar nilai yang didapat maka semakin besar kemungkinan untuk menjadi guru tebaik pada SMPN 27 Pekanbaru.
8.  K8 / Bertindak sesuai dengan norma agama, hukum, sosial dan kebudayaan nasional Indonesia Yaitu  guru  menghargai  dan  mempromosikan  prinsip ‐ prinsip  Pancasila  sebagai  dasar  ideologi  dan  etika bagi  semua  warga  Indonesia.  K8  memiliki  atribut  benefit  karena  semakin  besar  nilai  yang  didapat  maka semakin besar kemungkinan untuk menjadi guru tebaik pada SMPN 27 Pekanbaru.
9.  K9 / Menunjukkan pribadi yang dewasa dan teladan
Yaitu guru bertingkah laku sopan dalam berbicara, berpenampilan, dan berbuat terhadap semua peserta didik,  orang  tua,  dan  teman  sejawat.  K9  memiliki  atribut  benefit  karena  semakin  besar  nilai  yang  didapat maka semakin besar kemungkinan untuk menjadi guru tebaik pada SMPN 27 Pekanbaru.
10. K10 / Etos  kerja,  tanggung  jawab  yang  tinggi, dan  rasa  bangga menjadi guru Yaitu  guru  mengawali  dan  mengakhiri  pembelajaran  dengan  tepat  waktu.  K10  memiliki  atribut  benefit karena semakin  besar  nilai  yang  didapat  maka  semakin  besar  kemungkinan  untuk  menjadi  guru tebaik  pada SMPN 27 Pekanbaru.
11. K11 / Bersikap inklusif, bertindak objektif, serta tidak Diskriminatif Yaitu  guru  memperlakukan  semua  peserta  didik  secara  adil,  memberikan  perhatian  dan  bantuan  sesuai kebutuhan  masing ‐ masing,  tanpa  memperdulikan  faktor  personal.  K11  memiliki  atribut  benefit  karena semakin besar nilai yang didapat maka semakin besar kemungkinan untuk menjadi guru tebaik pada SMPN 27 Pekanbaru.
12. K12  /  Komunikasi    dengan    sesama    guru,    tenaga    kependidikan,    orang  tua  peserta  didik,  dan masyarakat
Yaitu guru menyampaikan informasi tentang kemajuan, kesulitan, dan potensi peserta didik kepada orang tuanya,  baik  dalam  pertemuan  formal  maupun  tidak  formal  antara  guru  dan  orang  tua,  teman  sejawat,dan dapat  menunjukkan  buktinya.  K12  memiliki  atribut  benefit  karena  semakin  besar  nilai  yang  didapat  maka semakin besar kemungkinan untuk menjadi guru tebaik pada SMPN 27 Pekanbaru.
13. K13 / Penguasaan materi, struktur, konsep, dan pola pikir keilmuan yang mendukung mata pelajaran yang diampu
Yaitu  guru  menyertakan  informasi  yang  tepat  dan  mutakhir  di  dalam  perencanaan  dan  pelaksanaan pembelajaran.  K13  memiliki  atribut  benefit  karena  semakin  besar  nilai  yang  didapat  maka  semakin  besar kemungkinan untuk menjadi guru tebaik pada SMPN 27 Pekanbaru.
14. K14 / Mengembangkan keprofesionalan melalui tindakan reflektif Yaitu guru melakukan evaluasi diri secara spesifik, lengkap, dan  didukung dengan contoh pengalaman diri  sendiri.  K14  memiliki  atribut  benefit  karena  semakin  besar  nilai  yang  didapat  maka  semakin  besar kemungkinan untuk menjadi guru tebaik pada SMPN 27 Pekanbaru.
4.3 Permodelan Kriteria
Berdasarkan  langkah  penilaian  guru  terbaik  pada  SMPN  27  Pekanbaru  dengan  metode  TOPSIS,  maka penjabaran dalam  melakukan tahapan perhitungan dengan  metode TOPSIS adalah dengan memberikan nilai skor pada setiap masing-masing kriteria yang dibutuhkan.
Pada  langkah  ini  peneliti  melakukan  pemberian  skor  atau  rating  pada  setiap  kriteria  yang  ada  agar dapat menentukan kriteria mana yang lebih penting dibandingkan kriteria lainnya, bobot setiap kriteria tertera pada table:
1. Kriteria Pedagogik
Kriteria penilaian guru terbaik dinilai dari penilaian pedagogik yang memiliki kompetensi menguasai karakteristik  peserta  didik,  menguasai  teori  belajar  dan  prinsip-prinsip  pembelajaran  yang  mendidik, pengembangan  kurikulum,  kegiatan  pembelajaran  yang  mendidik,  pengembangan  potensi  peserta  didik, komunikasi dengan peserta didik, serta penilaian dan evaluasi.
TABEL III

## BOBOT KRITERIA PEDAGOGIK
Skor Penilaian Skala Bilangan Nilai > 90 – 100 > 80 – 90 > 65 – 80 0 – 65 Sangat Baik Baik Cukup Baik Kurang Baik 4 3 2 1

## 2. Kriteria Kepribadian
Kriteria  penilaian  guru  terbaik  dinilai  dari  penilaian  kepribadian  yang  memiliki  kompetensi bertindak sesuai dengan norma agama, hukum, sosial dan kebudayaan nasional. Lalu kompetensi dalam  menunjukkan  pribadi  yang  dewasa  dan  teladan.  Serta  etos  kerja,  tanggung  jawab  yang tinggi, rasa bangga menjadi guru.
TABEL IV BOBOT KRITERIA KEPRIBADIAN Skor Penilaian Skala Bilangan Nilai > 90 – 100 > 80 – 90 > 65 – 80 0 – 65 Sangat Baik Baik Cukup Baik Kurang Baik 4 3 2 1

## 3. Kriteria Sosial
Kriteria  penilaian  guru  terbaik  dinilai  dari  penilaian  sosial  yang  memiliki  kompetensi  yaitu bersikap inklusif, bertinda obyektif, serta tidak diskminatif. Lalu komunikasi dengan sesame guru, tenaga kependidikan, orang tua, peserta didik, dan masyarakat.

## TABEL V BOBOT KRITERIA SOSIAL
Skor Penilaian Skala Bilangan Nilai > 90 – 100 > 80 – 90 > 65 – 80 0 – 65 Sangat Baik Baik Cukup Baik Kurang Baik 4 3 2 1

## 4. Kriteria Professional
Kriteria  penilaian  guru  terbaik  dinilai  dari  penilaian  professional  yang  memiliki  kompetensi yaitu  penguasaan  materi,  struktur,  konsep  dan  pola  pikir  keilmuan  yang  mendukung  mata pelajaran yang diampu. Serta mengembangkan keprofesionalan melalui tindakan yang reflektif.
TABEL VI BOBOT KRITERIA PROFESIONAL Skor Penilaian Skala Bilangan Nilai > 90 – 100 > 80 – 90 > 65 – 80 0 – 65 Sangat Baik Baik Cukup Baik Kurang Baik 4 3 2 1

## C. Perhitungan Manual TOPSIS
Berdasarkan  langkah  penilaian  guru  terbaik  dengan  metode  TOPSIS,  maka      penjabaran  dalam melakukan tahapan perhitungan dengan metode TOPSIS adalah sebagai berikut :
1. Memberikan  nilai  skor  pada  setiap  masing-masing  kriteria  yang  dibutuhkan.Untuk  pemberian  nilai skor dapat dilihat pada tabel permodelan kriteria TOPSIS
2. Pemberian nilai skor pada setiap kriteria berdasarkan data yang didapat
Tabel VII Data Penilaian Kinerja Guru Terbaik T.P 2020/2021 Nama Pedagogik Kepribadian Sosial Professional K1  K2  K3  K4  K5  K6  K7 K8 K9 K10  K11  K12 K13 K14 G-01 3 3 4 4
3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 G-02 4 4 4 4 3 4 3 3 4 3 3 3 3 3
G-03 4 3 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 3 3 G-04 3 3 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 4 3 G-05 3 3 4 4 3 3 3 4 3 4 4 4 3 3 G-06 3 3 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 3 4 G-07 3 3 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 3 4 G-08 4 3 4 4 3 3 4 4 4 3 3 3 4 3 G-09 3 3 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 3 3 G-10 3 3 4 4 3 4 3 4 4 4 4 4 3 4 G-11 3 3 3 4 3 4 3 4 3 4 4 4 4 3 G-12 4 3 3 3 3 4 3 4 3 4 4 4 4 3 G-13 4 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 3 G-14 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 G-15 3 3 4 4 3 3 3 4 4 4 4 4 3 4 G-16 4 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 3 3 G-17 3 3 3 3 3 4 3 3 4 3 4 4 4 4 G-18 3 3 4 4 4 4 4 3 3 3 4 4 3 4 G-19 3 4 4 4 4 4 4 3 4 3 4 4 3 3 G-20 3 3 4 4 4 3 4 3 3 3 4 4 3 3 G-21 3 4 4 3 3 4 3 4 4 4 3 4 3 3 G-22 3 3 3 3 3 4 3 4 3 3 4 4 3 4 G-23 4 4 3 4 4 3 3 3 4 3 4 3 3 3 G-24 3 4 3 4 3 4 4 3 3 4 3 3 3 3 G-25 4 4 3 3 3 3 3 3 3 3 4 3 3 3 G-26 3 3 3 3 3 4 3 3 4 4 4 4 3 4 G-27 3 3 3 3 4 4 4 3 4 3 3 3 4 3 G-28 4 3 4 4 3 3 4 3 4 4 4 4 3 4 G-29 3 3 3 4 2 4 3 3 3 3 4 3 3 3 G-30 4 4 4 3 3 3 3 3 4 4 4 4 3 3
3. Setelah data bobot kriteria didapat, maka selanjutnya adalah menentukan nilai bobot preferensi (w), nilai tersebut didapat dari wawancara yang dilakukan oleh peneliti kepada kepala sekolah SMPN 27 Pekanbaru.
4. Mencari matriks keputusan ternormalisasi
Langkah  selanjutnya  yakni  membuat  matriks  keputusan  ternormalisasi  dengan  menggunakan persaman  2.1.  Tetapi  sebelum  mencari  matriks  keputusan  ternormalisasi,  haruslah  menentukan pembagi dari setiap alternatif, yang terdiri sebagai berikut :
a. Pembagi untuk 𝑋 11 𝑋 301 :
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 = 18.62794
b. Pembagi untuk 𝑋 12 𝑋 302 :
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 = 18.24829
c. Pembagi untuk 𝑋 13 𝑋 303 :
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 = 20.24846
d. Pembagi  untuk 𝑋 14 𝑋 304 :
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 = 20.59126
Selanjutnya  mencari  nilai  matriks  keputusan  ternormalisasi  dengan  menggunakan  persamaan  di bawah ini sebagai berikut :
11
21
31 …

## 3014
Adapun hasil perhitungan mencari nilai matriks ternormalisasi dapat dilihat pada tabel VIII.

## TABEL VIII MATRIKS TERNORMALISASI
0.16105 0.16440 0.19755 0.19426 0.16744 0.15076 0.16270 0.20466 0.19755 0.20101 0.18962 0.19267 0.21920 0.21473 0.21473 0.21920 0.19755 0.19426 0.16744 0.20101 0.16270 0.15349 0.19755 0.15076 0.14221 0.14450 0.16440 0.16105 0.21473 0.16440 0.19755 0.19426 0.16744 0.15076 0.16270 0.20466 0.19755 0.20101 0.18962 0.19267 0.16440 0.16105 0.16105 0.16440 0.19755 0.19426 0.16744 0.20101 0.16270 0.20466 0.19755 0.20101 0.18962 0.19267 0.21920 0.16105 0.16105 0.16440 0.19755 0.19426 0.16744 0.15076 0.16270 0.20466 0.14816 0.20101 0.18962 0.19267 0.16440 0.16105 0.16105 0.16440 0.19755 0.19426 0.16744 0.15076 0.16270 0.20466 0.19755 0.20101 0.18962 0.19267 0.16440 0.21473 0.16105 0.16440 0.19755 0.19426 0.16744 0.20101 0.16270 0.20466 0.19755 0.20101 0.18962 0.19267 0.16440 0.21473 0.21473 0.16440 0.19755 0.19426 0.16744 0.15076 0.21693 0.20466 0.19755 0.15076 0.14221 0.14450 0.21920 0.16105 0.16105 0.16440 0.19755 0.19426 0.16744 0.15076 0.16270 0.20466 0.19755 0.20101 0.18962 0.19267 0.16440 0.16105 0.16105 0.16440 0.19755 0.19426 0.16744 0.20101 0.16270 0.20466 0.19755 0.20101 0.18962 0.19267 0.16440 0.21473 0.16105 0.16440 0.14816 0.19426 0.16744 0.20101 0.16270 0.20466 0.14816 0.20101 0.18962 0.19267 0.21920 0.16105 0.21473 0.16440 0.14816 0.14569 0.16744 0.20101 0.16270 0.20466 0.14816 0.20101 0.18962 0.19267 0.21920 0.16105 0.21473 0.16440 0.19755 0.19426 0.22326 0.20101 0.21693 0.20466 0.19755 0.20101 0.18962 0.19267 0.21920 0.16105 0.21473 0.21920 0.19755 0.19426 0.22326 0.20101 0.21693 0.20466 0.19755 0.20101 0.18962 0.19267 0.21920 0.21473 0.16105 0.16440 0.19755 0.19426 0.16744 0.15076 0.16270 0.20466 0.19755 0.20101 0.18962 0.19267 0.16440 0.21473 0.21473 0.21920 0.19755 0.19426 0.22326 0.20101 0.21693 0.15349 0.14816 0.15076 0.18962 0.19267 0.16440 0.16105 0.16105 0.16440 0.14816 0.14569 0.16744 0.20101 0.16270 0.15349 0.19755 0.15076 0.18962 0.19267 0.21920 0.21473 0.16105 0.16440 0.19755 0.19426 0.22326 0.20101 0.21693 0.15349 0.14816 0.15076 0.18962 0.19267 0.16440 0.21473 0.16105 0.21920 0.19755 0.19426 0.22326 0.20101 0.21693 0.15349 0.19755 0.15076 0.18962 0.19267 0.16440 0.16105 0.16105 0.16440 0.19755 0.19426 0.22326 0.15076 0.21693 0.15349 0.14816 0.15076 0.18962 0.19267 0.16440 0.16105 0.16105 0.21920 0.19755 0.14569 0.16744 0.20101 0.16270 0.20466 0.19755 0.20101 0.14221 0.19267 0.16440 0.16105 0.16105 0.16440 0.14816 0.14569 0.16744 0.20101 0.16270 0.20466 0.14816 0.15076 0.18962 0.19267 0.16440 0.21473 0.21473 0.21920 0.14816 0.19426 0.22326 0.15076 0.16270 0.15349 0.19755 0.15076 0.18962 0.14450 0.16440 0.16105 0.16105 0.21920 0.14816 0.19426 0.16744 0.20101 0.21693 0.15349 0.14816 0.20101 0.14221 0.14450 0.16440 0.16105 0.21473 0.21920 0.14816 0.14569 0.16744 0.15076 0.16270 0.15349 0.14816 0.15076 0.18962 0.14450 0.16440 0.16105 0.16105 0.16440 0.14816 0.14569 0.16744 0.20101 0.16270 0.15349 0.19755 0.20101 0.18962 0.19267 0.16440 0.21473 0.16105 0.16440 0.14816 0.14569 0.22326 0.20101 0.21693 0.15349 0.19755 0.15076 0.14221 0.14450 0.21920 0.16105 0.21473 0.16440 0.19755 0.19426 0.16744 0.15076 0.21693 0.15349 0.19755 0.20101 0.18962 0.19267 0.16440 0.21473 0.16105 0.16440 0.14816 0.19426 0.11163 0.20101 0.16270 0.15349 0.14816 0.15076 0.18962 0.14450 0.16440 0.16105 0.21473 0.21920 0.19755 0.14569 0.16744 0.15076 0.16270 0.15349 0.19755 0.20101 0.18962 0.19267 0.16440 0.16105
5. Langkah  selanjutnya  yakni  menghitung  matriks  keputusan  ternormalisasi  dan  terbobot  dengan menggunakan persamaan, adapun langkahnya sebagai berikut :
11 = 5 * 0.16105
=
0.80524
21 = 5 * 0.21473
= 1.07366
31 = 5 * 0.21473
=
1.07366
…
91 = 5 * 0.16105 = 0.80524
___        _________ _______
3014 = 10 * 0.16105  1.61048
Adapun hasil perhitungan mencari nilai matriks ternormalisasi dan terbobot dapat dilihat pada tabel IX.

## TABEL IX MATRIKS TERNORMALISASI DAN TERBOBOT
0.80524 0.82199 0.98773 0.97129 0.83722 1.50756 0.81349 1.02329 0.98773 1.00504 1.89618 1.92673 3.28798 2.14731 1.07366 1.09599 0.98773 0.97129 0.83722 2.01008 0.81349 0.76747 0.98773 0.75378 1.42214 1.44505 2.46598 1.61048 1.07366 0.82199 0.98773 0.97129 0.83722 1.50756 0.81349 1.02329 0.98773 1.00504 1.89618 1.92673 2.46598 1.61048 0.80524 0.82199 0.98773 0.97129 0.83722 2.01008 0.81349 1.02329 0.98773 1.00504 1.89618 1.92673 3.28798 1.61048 0.80524 0.82199 0.98773 0.97129 0.83722 1.50756 0.81349 1.02329 0.74080 1.00504 1.89618 1.92673 2.46598 1.61048 0.80524 0.82199 0.98773 0.97129 0.83722 1.50756 0.81349 1.02329 0.98773 1.00504 1.89618 1.92673 2.46598 2.14731 0.80524 0.82199 0.98773 0.97129 0.83722 2.01008 0.81349 1.02329 0.98773 1.00504 1.89618 1.92673 2.46598 2.14731 1.07366 0.82199 0.98773 0.97129 0.83722 1.50756 1.08465 1.02329 0.98773 0.75378 1.42214 1.44505 3.28798 1.61048 0.80524 0.82199 0.98773 0.97129 0.83722 1.50756 0.81349 1.02329 0.98773 1.00504 1.89618 1.92673 2.46598 1.61048 0.80524 0.82199 0.98773 0.97129 0.83722 2.01008 0.81349 1.02329 0.98773 1.00504 1.89618 1.92673 2.46598 2.14731 0.80524 0.82199 0.74080 0.97129 0.83722 2.01008 0.81349 1.02329 0.74080 1.00504 1.89618 1.92673 3.28798 1.61048 1.07366 0.82199 0.74080 0.72846 0.83722 2.01008 0.81349 1.02329 0.74080 1.00504 1.89618 1.92673 3.28798 1.61048 1.07366 0.82199 0.98773 0.97129 1.11629 2.01008 1.08465 1.02329 0.98773 1.00504 1.89618 1.92673 3.28798 1.61048 1.07366 1.09599 0.98773 0.97129 1.11629 2.01008 1.08465 1.02329 0.98773 1.00504 1.89618 1.92673 3.28798 2.14731 0.80524 0.82199 0.98773 0.97129 0.83722 1.50756 0.81349 1.02329 0.98773 1.00504 1.89618 1.92673 2.46598 2.14731 1.07366 1.09599 0.98773 0.97129 1.11629 2.01008 1.08465 0.76747 0.74080 0.75378 1.89618 1.92673 2.46598 1.61048 0.80524 0.82199 0.74080 0.72846 0.83722 2.01008 0.81349 0.76747 0.98773 0.75378 1.89618 1.92673 3.28798 2.14731 0.80524 0.82199 0.98773 0.97129 1.11629 2.01008 1.08465 0.76747 0.74080 0.75378 1.89618 1.92673 2.46598 2.14731 0.80524 1.09599 0.98773 0.97129 1.11629 2.01008 1.08465 0.76747 0.98773 0.75378 1.89618 1.92673 2.46598 1.61048 0.80524 0.82199 0.98773 0.97129 1.11629 1.50756 1.08465 0.76747 0.74080 0.75378 1.89618 1.92673 2.46598 1.61048 0.80524 1.09599 0.98773 0.72846 0.83722 2.01008 0.81349 1.02329 0.98773 1.00504 1.42214 1.92673 2.46598 1.61048 0.80524 0.82199 0.74080 0.72846 0.83722 2.01008 0.81349 1.02329 0.74080 0.75378 1.89618 1.92673 2.46598 2.14731 1.07366 1.09599 0.74080 0.97129 1.11629 1.50756 0.81349 0.76747 0.98773 0.75378 1.89618 1.44505 2.46598 1.61048 0.80524 1.09599 0.74080 0.97129 0.83722 2.01008 1.08465 0.76747 0.74080 1.00504 1.42214 1.44505 2.46598 1.61048 1.07366 1.09599 0.74080 0.72846 0.83722 1.50756 0.81349 0.76747 0.74080 0.75378 1.89618 1.44505 2.46598 1.61048 0.80524 0.82199 0.74080 0.72846 0.83722 2.01008 0.81349 0.76747 0.98773 1.00504 1.89618 1.92673 2.46598 2.14731 0.80524 0.82199 0.74080 0.72846 1.11629 2.01008 1.08465 0.76747 0.98773 0.75378 1.42214 1.44505 3.28798 1.61048 1.07366 0.82199 0.98773 0.97129 0.83722 1.50756 1.08465 0.76747 0.98773 1.00504 1.89618 1.92673 2.46598 2.14731
0.80524 0.82199 0.74080 0.97129 0.55815 2.01008 0.81349 0.76747 0.74080 0.75378 1.89618 1.44505 2.46598 1.61048 1.07366 1.09599 0.98773 0.72846 0.83722 1.50756 0.81349 0.76747 0.98773 1.00504 1.89618 1.92673 2.46598 1.61048
6. Langkah selanjutnya yaitu mencari nilai solusi ideal positif ( max ) dan solusi ideal negative ( min ).
Berikut cara mencari solusi ideal positif ( max ) sesuai dengan persamaan 2.3.
1 = max {0.80524;  1.07366;  1.07366;  0.80524;  0.80524;  0.80524;  0.80524;  1.07366;  0.80524; 0.80524;  0.80524;  1.07366;  1.07366;  1.07366;  0.80524;  1.07366;  0.80524;  0.80524; 0.80524;  0.80524;  0.80524;  0.80524;  1.07366;  0.80524;  1.07366;  0.80524;  0.80524; 1.07366}
= 1.07366
2 = max {0.82199;  1.09599;  0.82199;  0.82199;  0.82199;  0.82199;  0.82199;  0.82199;  0.82199; 0.82199;  0.82199;  0.82199;  0.82199;  1.09599;  0.82199;  1.09599;  0.82199;  0.82199; 1.09599;  0.82199;  1.09599;  0.82199;  1.09599;  1.09599;  1.09599;  0.82199;  0.82199; 0.82199; 0.82199; 1.09599}
= 1.09599
3 = max {0.98773;  0.98773;  0.98773;  0.98773;  0.98773;  0.98773;  0.98773;  0.98773;  0.98773; 0.98773;  0.74080;  0.74080;  0.98773;  0.98773;  0.98773;  0.98773;  0.74080;  0.98773; 0.98773;  0.98773;  0.98773;  0.74080;  0.74080;  0.74080;  0.74080;  0.74080;  0.74080; 0.98773; 0.74080; 0.98773}
= 0.98773
14 = max {2.14731;  1.61048;  1.61048;  1.61048;  1.61048;  2.14731;  2.14731;  1.61048;  1.61048; 2.14731;  1.61048;  1.61048;  1.61048;  2.14731;  2.14731;  1.61048;  2.14731;  2.14731; 1.61048;  1.61048;  1.61048;  2.14731;  1.61048;  1.61048;  1.61048;  2.14731;  1.61048; 2.14731; 1.61048; 1.61048}
= 2.14731
Berikut cara mencari solusi ideal negatif ( min ) sesuai dengan persamaan 2.4.
1 = min {0.80524;  1.07366;  1.07366;  0.80524;  0.80524;  0.80524;  0.80524;  1.07366;  0.80524; 0.80524;  0.80524;  1.07366;  1.07366;  1.07366;  0.80524;  1.07366;  0.80524;  0.80524; 0.80524;  0.80524;  0.80524;  0.80524;  1.07366;  0.80524;  1.07366;  0.80524;  0.80524; 1.07366}
= 0.80524
2 = min {0.82199;  1.09599;  0.82199;  0.82199;  0.82199;  0.82199;  0.82199;  0.82199;  0.82199; 0.82199;  0.82199;  0.82199;  0.82199;  1.09599;  0.82199;  1.09599;  0.82199;  0.82199; 1.09599;  0.82199;  1.09599;  0.82199;  1.09599;  1.09599;  1.09599;  0.82199;  0.82199; 0.82199; 0.82199; 1.09599}
= 0.82199
3 = min {0.98773;  0.98773;  0.98773;  0.98773;  0.98773;  0.98773;  0.98773;  0.98773;  0.98773; 0.98773;  0.74080;  0.74080;  0.98773;  0.98773;  0.98773;  0.98773;  0.74080;  0.98773; 0.98773;  0.98773;  0.98773;  0.74080;  0.74080;  0.74080;  0.74080;  0.74080;  0.74080; 0.98773; 0.74080; 0.98773}
= 0.74080 = 0.55815
14 = min {2.14731;  1.61048;  1.61048;  1.61048;  1.61048;  2.14731;  2.14731;  1.61048;  1.61048; 2.14731;  1.61048;  1.61048;  1.61048;  2.14731;  2.14731;  1.61048;  2.14731;  2.14731; 1.61048;  1.61048;  1.61048;  2.14731;  1.61048;  1.61048;  1.61048;  2.14731;  1.61048; 2.14731; 1.61048; 1.61048}
= 1.61048
7. Langkah  selanjutnya  yakni  menghitung  jarak  antara  nilai  setiap  alternative  dengan  matriks  solusi ideal positif ( 𝐷 𝑖 : ) dan matriks solusi ideal negative ( 𝐷 𝑖 ; )
Berikut  ini  proses  perhitungan  dalam  mencari  jarak  antara  alternative  dengan  solusi  ideal  positif 𝐷 𝑖 : sesuai dengan persamaan 2.5.
𝐷 1 : √ 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
= 0.742332452 𝐷 2 : √ 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 = 1.304064855 … 𝐷 30 : √ 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2

## = 1.221557894
Berikut  ini  rumus  dalam  mencari  jarak  antara  alternative  dengan  solusi  ideal  negatif 𝐷 ; sesuai dengan persamaan di bawah ini.
𝐷 1 ; √ 2 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
= 1.3446075
𝐷 2 ; √ 2 2
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
= 0.8114441
… 𝐷 30 ; √
2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
= 0.9310333
Adapun hasil perhitungan mencari nilai solusi ideal positif dan solusi ideal negative dapat dilihat pada tabel X.

## TABEL X
NILAI SOLUSI IDEAL POSITIF DAN SOLUSI IDEAL NEGATIF Nama Alternatif 𝐷 𝑖 : 𝐷 𝑖 ; A1 0.742332452 1.344607459 A2 1.304064855 0.811444108 A3 1.201195851 0.957159974 A4 0.765974317 1.33128135 A5 1.255345846 0.884948301 A6 1.107579859 1.064092827 A7 0.987019702 1.176783241 A8 1.10160581 1.070276285 A9 1.230819882 0.918754105 A10 0.987019702 1.176783241 A11 0.841824135 1.284662919 A12 0.834016803 1.289745192 A13 0.60271014 1.466809604 A14 0 1.585808919 A15 1.107579859 1.064092827 A16 1.073970234 1.166780984 A17 0.739625871 1.346098161 A18 1.00615546 1.225741049 A19 1.079111932 1.162027265 A20 1.246217678 0.980679065 A21 1.212847319 0.942352412 A22 1.103744848 1.068070222 A23 1.308237474 0.896272637 A24 1.325866415 0.775309575 A25 1.381775952 0.670613082 A26 1.076842975 1.095187608 A27 1.067968866 1.172276601 A28 1.070795335 1.101101284 A29 1.406621239 0.732261304 A30 1.221557894 0.931033297 8. Langkah  selanjutnya  yakni  mencari  hasil  preferensi  untuk  setiap  alternatif  (Vi)  sesuai  dengan persamaan di bawah ini.
1 1 344607459 1 344607459:0 742332452 2 0 811444108 0 811444108:1 304064855
3 0 957159974 0 957159974:1 201195851 4 1 33128135 1 33128135:0 765974317 5 0 884948301 0 884948301:1 255345846 __     ______ ________________        ___________ 30 0 931033297 0 931033297:1 221557894
Adapun  hasil  perhitungan  mencari  nilai  solusi  ideal  positif  dan  solusi  ideal  negatif  dapat dilihat pada tabel XI.
TABEL XI HASIL PREFERENSI ALTERNATIF Rangking Alternatif Nilai Guru 1 G-14 1 2 G-13 0.7088 3 G-17 0.6454 4 G-01 0.6443 5 G-04 0.6348 6 G-12 0.6073 7 G-11 0.6041 8 G-18 0.5492 9 G-07 0.5438 10 G-10 0.5438 11 G-27 0.5233 12 G-16 0.5207 13 G-19 0.5185 14 G-28 0.507 15 G-26 0.5042 16 G-08 0.4928 17 G-22 0.4918 18 G-06 0.49 19 G-15 0.49 20 G-03 0.4435 21 G-20 0.4404 22 G-21 0.4372 23 G-30 0.4325 24 G-09 0.4274 25 G-05 0.4135 26 G-23 0.4066 27 G-02 0.3836 28 G-24 0.369 29 G-29 0.3424 30 G-25 0.3267

## 16 | JEKIN (Jurnal Teknik Informatika)

## 9. Perbandingan Hasil Topsis dengan Hasil Sekolah
Setelah mendapatkan hasil perhitungan TOPSIS maka didapat perbandingan perangkingan pada tabel XII.
TABEL XII PERBANDINGAN HASIL TOPSIS DAN HASIL SEKOLAH Rangking Hasil TOPSIS Hasil Sekolah Alternatif Preferensi Alternatif Nilai Rata- rata 1 A14 1 A14 0.28571429 2 A13 0.7087681 A13 0.275 3 A17 0.6453865 A1 0.26428571 4 A1 0.6442962 A4 0.26428571 5 A4 0.634773 A7 0.26071429 6 A12 0.6072927 A10 0.26071429 7 A11 0.6041245 A11 0.25714286 8 A18 0.5491926 A12 0.25714286 9 A7 0.5438495 A17 0.25714286 10 A10 0.5438495 A28 0.25714286 11 A27 0.5232804 A16 0.25714286 12 A16 0.5207097 A19 0.25714286 13 A19 0.5184985 A18 0.25714286 14 A28 0.5069768 A6 0.25357143 15 A26 0.5042229 A15 0.25357143 16 A8 0.4927875 A3 0.25 17 A22 0.4917869 A26 0.25 18 A6 0.4899877 A8 0.24642857 19 A15 0.4899877 A22 0.24642857 20 A3 0.4434672 A9 0.24642857 21 A20 0.4403792 A21 0.24642857 22 A21 0.437246 A30 0.24642857 23 A30 0.4325175 A27 0.24285714 24 A9 0.4274122 A5 0.24285714 25 A5 0.4134704 A20 0.24285714 26 A23 0.4065632 A2 0.23928571 27 A2 0.3835692 A23 0.23928571 28 A24 0.3689884 A24 0.23571429 29 A29 0.342357 A25 0.22857143 30 A25 0.3267475 A29 0.22857143

## D. Pengujian Sistem
Setelah  semua  tahapan  dilakukan  secara  berurut,  maka  untuk  tahap  terakhir  yakni  pengujian  terhadap sistem. Pengujian ini dimaksudkan agar dapat mengukur sejauh mana keberhasilan sistem dalam bekerja dan memberikan hasil baik dari segi tampilan, modul, dan fungsi sesuai dengan yang diinginkan. Adapun tahapan pengujiannya dilakukan dengan pengujian blackbox testing, cara kerjanya adalah dengan cara mengamati hasil operasi melalui data uji dan memeriksa setiap fungsi dari sistem.

## V. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian yang telah penulis laksanakan pada SMPN 27 Pekanbaru, maka telah dihasilkan permodelan  dari  sistem  pendukung  keputusan  penilaian  guru  terbaik  menggunakan  metode  TOPSIS  yang menghasilkan sebuah sistem, dan didalamnya terdapat metode TOPSIS. Maka dengan  demikian, model yang dihasilkan dapat digunakan untuk menentukan guru terbaik pada SMPN 27 Pekanbaru.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L. Agung, R., Nugroho Eko, B., & Aish, “Sistem Pendukung Keputusan Penilaian Kelayakan  Kredit dengan  Menggunakan  Metode  Simple  Additive  Weighting  di  Koperasi  Roda  Sejahtera  Semarang.,” 2018.
[2] D. M. Benning, B. A., Astuti, I. F., & Khairina, “Sistem Pendukung Keputusan Pembelian Perangkat Komputer Dengan Metode Topsis (Studi Kasus: Cv. Triad).,” 2015.
[3] T.  Dhika,  Isnain,  “Manajemen  Villa  Menggunakan  Java  Netbeans  Dan  Mysql.  Ikra-Ith,  3(58),  104– 110.,” 2019.
[4] A.  S.  Erwandi,  D.,  Mulyani,  E.  D.  S.,  &  Senjaya,  “istem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Penilaian Kinerja Guru Menggunakan Metode Weighted Product (Studi Kasus : Madrasah Ibtidaiyah Condong) | Erwandi | Konferensi Nasional Sistem Informasi (KNSI) 2018,” 2018.
[5] N.  Fitria,  D.,  &  Salim,  “EFFECT  OF  FLEXIBLE  BUDGET  IN  MAKING  MANAGERIAL DECISION  (  STUDY  CASE :  PT  .  ES  TONASA  )  PENGARUH  ANGGARAN  FLEKSIBEL DALAM  MENGAMBIL  KEPUTUSAN  MANAJERIAL  (  STUDI  KASUS :  PT  .  ES  TONASA  ),” 2020.
[6] W. Gunawan, “Membuat Website Dinamis Dengan Dreamweaver. Andi, Yogyakarta.,” 2012.
[7] F.  Kusuma  Pratama,  E.,  &  Nur  Hasan,  “Perbandingan  Metode  AHP  dan  Topsis  Untuk  Keputusan Pemilihan Chipset pada Smartphone. Journal of Chemical Information and Modeling, 53(9),” 2013.
[8] R.  Kusumadewi,  S.,  Hartati,  S.,  Harjoko,  A.,  &  Wardoyo,  “Fuzzy  Multi-Attribute  Decision  Making (FUZZY MADM) (1 ed.).,” 2006.
[9] M.  Mujiastuti,  R.,  Komariyah,  N.,  &  Hasbi,  “Sistem  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” 2017.
[10] Novri.,  “Implementasi  Metode  Multi  Attribute  Theory(MAUT)  Pada  Sistem  Pendukung  Keputusan dalam Menentukan Penerima Kredit,” 2018.
[11] & K. Hidayat, S., Irviani, R., “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Guru Teladan Ma Al Mubarok Batu Raja Menggunakan Metode Topsis.,” 2016.
[12] H.  Setiawan,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Seleksi  Penerima  Beasiswa  Dengan  Menggunakan Metode Topsis,” vol. 1, pp. 1–11, 2015.
[13] D.  Erwandi,  E.  D.  S.  Mulyani,  and  A.  S.  Senjaya,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Untuk  Penilaian Kinerja Guru Menggunakan Metode Weighted Product (Studi Kasus : Madrasah Ibtidaiyah Condong) | Erwandi  |  Konferensi  Nasional  Sistem  Informasi  (KNSI)  2018,” Konf.  Nas.  Sist.  Inf.  2018 ,  pp.  870– 876, 2018.
[14] R.  Mujiastuti,  N.  Komariyah,  and  M.  Hasbi,  “Sistem  Penilaian  Kinerja  Karyawan  Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW),” J. Sist. Informasi, Teknol. Inf. dan Komput. , vol. 9, no. 2, pp. 133–141, 2017.