## Penerapan Metode Simple Additive Weighting Dalam Sistem Pendukung Keputusan Perekrutan Pegawai Sekolah Trinitas Jakarta
Antonius Rudi Anugrah 1 , Mohammad Badrul 2
1 Program Studi Sistem Informasi
2 Universitas Nusa Mandiri lionelrudi765@gmail.com 1 , mohammad.mbl@nusamandiri.ac.id 2
Abstrak - Guru dan staff adalah salah satu bagian paling penting dalam bidang pendidikan di sekolahan, untuk mengajar, mendidik dan meningkatkan kualitas pendidikan siswa siswi menjadi lebih baik. Berhasil atau tidaknya suatu  sekolahan  dalam  menjalankan  kegiatan  belajar  mengajar  tidak  lepas  dari  kapasitas  guru  dan  staff  dalam melakukan  pekerjaannya  dengan  baik  dan  maksimal.  Jika  suatu  sekolah  kekurangan  tenaga  pengajar  dan  staff sekolah, maka akan mempengaruhi sebuah sekolah kurang maksimal dalam melangsungkan pendidikan. Untuk mengatasi masalah ini, sekolah harus menambah tenaga pengajar dan staff. Maka penulis melakukan penelitian dengan menggunakan system pendukung keputusan dalam perekrutan guru dan staff pada Sekolah Trinitas Jakarta. Metode yang digunakan adalah metode Simple Additive Weighting (SAW). Penting tidaknya suatu metode Simple Additive Weighting (SAW) dapat diketahui dengan dua parameter, yaitu penentuan kriteria dan pembobotan masing-masing  kriteria  dan  alternative.  Penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai  referensi  sekolahan  dalam menentukan keputusan perekrutan guru dan staff baru.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Sekolah Trinitas Jakarta, Simple Additive Weighting).
Abstract - Teachers and staff are one of the most important parts in the field of education in schools, to teach, educate  and  improve  the quality  of  education  for  students  for  the  better.  The  success  or  failure  of  a  school  in carrying out teaching and learning activities cannot be separated from the capacity of teachers and staff in doing their  job  well  and  maximally.  If  a  school  lacks  teaching  staff  and  school  staff,  it  will  affect  a  school  less  than optimally in carrying out education. To overcome this problem, schools must add teachers and staff. So the authors conducted  research  using  a  decision  support  system  in  the  recruitment  of  teachers  and  staff  at  Trinity  School Jakarta. The method used is the Simple Additive Weighting (SAW) method. The importance of a Simple Additive Weighting (SAW) method can be determined by two parameters, namely the determination of the criteria and the weighting of each criterion and alternative. This research can be used as a school reference in determining the decision to recruit new teachers and staff.
Keywords: Decision Support System, Trinity School Jakarta, Simple Additive Weighting).

## 1. PENDAHULUAN
Pendidikan  adalah  usaha  sadar  dan  terencana untuk  mewujudkan  suasana  belajar  dan  proses pembelajaran  sedemikian  rupa  supaya  peserta  didik dapat  mengembangkan  potensi  dirinya  secara  aktif supaya  memiliki  pengendalian  diri,  kecerdasan, keterampilan dalam bermasyarakat, kekuatan spiritual keagamaan,  kepribadian  serta  akhlak  mulia.  Untuk menghasilkan  pendidikan  yang  berkualitas  maka dibutuhkan pula guru yang berkualitas. Pada dasarnya guru adalah tenaga profesional di bidang kependidikan yang  memiliki  tugas  mengajar,  mendidik,  dan membimbing  anak  didik  agar  menjadi  manusia  yang berpribadi. Dengan demikian, guru memiliki kedudukan  yang  penting  dan  tanggung  jawab  yang
sangat besar dalam menangani berhasil atau tidaknya program pendidikan. (Nurjaya dkk., 2018) . Proses perekrutan  guru  adalah  salah  satu  kegiatan  penting yang  dilakukan  instansi  pendidikan.  Perekrutan  guru yang  tepat  dapat  menciptakan  SDM  pendidik  yang tepat  guna  menciptakan  pendidikan  yang  berkualitas bagi para peserta didik. Penelitian terhadap perekrutan guru  dilakukan  pada  salah  satu  Sekolah  Swasta  di Jakarta  Barat.  Sekolah  Trinitas  Jakarta  adalah  salah satu  sekolah  swasta  yang  cukup  terkenal  di  Jakarta Barat khususnya di Rawa Buaya, Cengkareng.
Menyandang  sebagai  sekolah  yang  cukup terkenal di Jakarta Barat, Sekolah Trinitas Jakarta saat ini  mengalami  beberapa  kendala  dalam  bidang pengajaran,  yaitu  kekurangan  tenaga  pengajar  yang
berdampak  pada  guru  yang  mengajar  merangkap, contohnya  yaitu  guru  yang  harusnya  mengajar  mata pelajaran kimia harus merangkap mengajar ekonomi, guru yang mengajar mata pelajaran bahasa indonesia harus juga mengajar kesenian. Adapun staff di bagian tata  usaha  juga  harus  ikut  mengajar  siswa  siswi  di sekolah ini. Dalam hasil observasi proses penerimaan guru baru pada sekolah tersebut masih menggunakan sistem  manual  baik  dari  segi  proses  data  maupun metode penerimaan guru, oleh karena itu dirasa kurang mampu  dalam  memproses  penerimaan  guru  secara cepat  dan  akurat,  sehingga  menjadi  kurang  efektif dalam  melakukan  kegiatan  belajar  mengajar  di sekolah ini.
Seorang  guru  yang  ideal  menurut  Uzer Usman (1992) mempunyai tugas pokok yaitu mendidik, mengajar dan melatih. Oleh karena itu seorang guru harus memiliki kompetensi. Dalam profesi keguruan kita mengenal istilah kompetensi. Kompetensi nitulah yang digunakan  untuk  menilai  apakah  seorang guru berkualitas atau tidak. (Berita, 2018)
Ada  tiga  kompetensi  yang  harus  dimiliki guru,  yaitu  kompetensi  personal,  kompetensi  sosial, dan  kompetensi  profesional.  Kompetensi  personal lebih  menunjukkan  pada  kematangan  pribadi.  Di  sisi aspek mental dan emosional harus benar-benar terjaga. Kompetensi sosial lebih menunjukkan pada kemampuan  guru  untuk  berelasi,  berintraksi.  Guru memperlihatkan  keluwesan  dalam  pergaulan  dengan siswa,  kepala  sekolah,  dan  juga  teman  sejawat  di tempat  ia  mengajar.  Guru  bisa  menciptakan persahabatan  yang  baik.  Keberadannya  memberi manfaat yang positif. Sedangkan kompetensi profesional lebih menunjukkan pada kemampuan yang dimiliki guru sebagai pengajar yang baik.
Raka  Joni  (1079)  berdasarkan  Komisi Kurikulum  Bersama  P3G  menetapkan  dan merumuskan  bahwa  kompetensi  profesional guru di Indonesia terdiri atas 10 kompetensi, yakni  menguasai bahan pelajaran,  mengolah kelas,  menggunakan  media  dan  sumber belajar, mengolah interaksi belajar mengajar, menilai prestasi belajar, mengenai fungsi, dan layanan bimbingan dan penyuluhan, mengenal dan
menyelenggarakan administrasi  sekolah,  dan  memahami  dan menafsirkan  hasil  penelitian  guna  keperluan pengajar. (Berita, 2018) .
Dalam  hal  permasalahan  ini,  penulis memiliki  pemikiran  dan  cara  dalam  mengatasi masalah tersebut. Penulis juga berupaya agar masalah perekrutan  guru dan staff di  Sekolah Trinitas Jakarta bisa  berjalan  dengan  secara  cepat  dan  akurat  serta efektif agar dapat mendukung proses belajar mengajar di  sekolah  ini.  Penulis  memiliki  cara  dengan
melakukan  penelitian  Sistem  Pendukung  Keputusan dengan metode Simple Additive Weighting (SAW).
Alasan penulis menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW) karena memiliki kemampuan  untuk  melakukan  penilaian  secara  lebih tepat  karena  didasarkan  pada nilai  kriteria  dan  bobot prefensi yang sudah ditentukan, kemudian dilanjutkan dengan  proses  penyaringan  yang  akan  menyeleksi alternatif    terbaik  dari  sejumlah  alternatif  yang  ada. Manfaat dari riset ini untuk membantu sekolah dalam membuat  sistem  pendukung  keputusan  penerimaan guru baru dengan metode Simple Additive Weighting (SAW) .
Sistem  Pendukung  Keputusan  (SPK)  atau Decision  Support  System  (DSS)  adalah  sebuah sistem  yang  mampu  memberikan  kemampuan pemecahan masalah maupun kemampuan pengkomunikasian untuk masalah dengan kondisi semi  terstruktur  dan  tak  terstruktur.  Sistem  ini digunakan untuk membantu pengambilan keputusan dalam situasi semi terstruktur dan situasi yang tidak terstruktur, dimana tak seorangpun tahu secara  pasti  bagaimana  keputusan  seharusnya dibuat. (Keputusan, 2022)
Metode  Simple  Additive  Weighting  (SAW) adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk menyelesaikan  masalah  dari  Fuzzy  Multiple Attribute Decision Making (FMADM) yaitu suatu metode  yang  digunakan  untuk  mencari  alternatif optimal  dari  sejumlah  alternatif  dengan  kriteria tertentu.
Definisi Metode  Simple  Additive  Weighting (SAW) sering juga dikenal istilah metode penjumlahan terbobot. Konsep dasar metode SAW adalah  mencari  penjumlahan  terbobot  dari  rating kinerja  pada  setiap  alternatif  pada  semua  atribut. Metode  ini  membutuhkan  proses  normalisasi matriks  keputusan  X  ke  suatu  skala  yang  dapat diperbandingkan  dengan  semua  rating  alternatif yang ada.
Formula untuk melakukan normalisasi tersebut adalah sebagai berikut
) ( ij X Max ij X ij r apabila J adalah benefit ij X ij X Min ij r ) ( apabila J adalah cost Dimana: Rij = rating kinerja ternormalisasi dari alternatif Ai (i=,2,…,m) Maxi = nilai maksimum dari setiap baris dan kolom Mini = nilai minimum dari setiap baris dan kolom Xij = baris dan kolom dari matriks
Sedangkan  untuk  menghitung  nilai  bobot  prefensi pada setiap alternative adalah sebagai berikut.
𝑽𝒊 = ∑ 𝑾𝒋 𝒓𝒊𝒋
𝒏 𝑗=1
Dimana:
Vi = Nilai akhir dari alternative Wj = Bobot yang telah ditentukan Rij = Normalisasi matriks.
Nilai  Vi  yang  lebih  besar  mengindikasikan  bahwa aternatif Ai lebih terpilih.

## Langkah-langkah Metode Simple Additive
Weighting . (Sahabat, 2016) . :
1. Menentukan  kriteria-kriteria  yang  akan dijadikan acuan dalam pengambilan keputusan.
2. Menentukan rating kecocokan setiap alternatif pada setiap kriteria.
3. Membuat  matriks  keputusan  berdasarkan kriteria, kemudian melakukan normalisasi  matriks  berdasarkan  persamaan yang disesuaikan dengan jenis atribut (atribut keuntungan  ataupun  atribut  biaya)  sehingga diperoleh  matriks ternormalisasi R.
4. Hasil akhir diperoleh dari proses perankingan yaitu penjumlahan dari perkalian  matriks  ternormalisasi  R  dengan vektor  bobot  sehingga  diperoleh  nilai terbesar  yang  dipilih  sebagai  alternatif terbaik sebagai solusi .

## 2. METODE PENELITIAN
Dalam memproses pengambilan keputusan tidak bisa ditentukan sekaligus tetapi dilaksanakan melalui beberapa tahapan pengambilan keputusan dilakukan melalui sembilan tahapan, yaitu :
1. Identifikasi Masalah
2. Tujuan Penelitian
3. Studi Literatur
4. Tinjauan Pustaka
5. Survey
6. Pengumpulan Data
7. Analisis Data
8. Hasil
9. Kesimpulan dan Saran.

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
a. Observasi
Observasi  yang  dilakukan  penulis  adalah mengumpulkan  data  dan  pengamatan  di sekolah  Trinitas  Jakarta  dengan  bertemu langsung dengan kepala sekolah, guru dan staff sekolah  untuk  mendapatkan  informasi  yang dibutuhkan dan untuk dipelajari.

## b. Wawancara
Penulis  melakukan  wawancara  dengan  kepala sekolah Trinitas Jakarta yaitu Ibu Yanti Octavia Aruan,  S.Pd  untuk  mendapatkan  informasi yang dibutuhkan.
c. Studi Pustaka
Pada  tahap  kegiatan  ini,  penulis  mempelajari berbagai  sumber  bahan  bacaan  seperti  jurnal, skripsi, artikel, referensi penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan masalah yang di analisa untuk dijadikan referensi penelitian.

## 2.2 Penelitian Terkait
Tenaga staf yang terdapat di Politeknik Negeri Tanah Laut ditugaskan dibeberapa bagian departemen yaitu pada departemen tenaga staf bagian umum dan tenaga staf bagian prodi. Guna meningkatkan dedikasi dan kinerja kerja tenaga staf yang baik di Politeknik Negeri Tanah laut, sangat penting untuk menunjang kemajuan sebuah perguruan tinggi dan mahasiswa- mahasiswi lulusannya. Oleh karena itu Politeknik Negeri Tanah Laut memberikan penghargaan dengan pemilihan tenaga staf terbaik Politeknik Negeri Tanah Laut yang dilakukan berdasarkan penilaian dari data kuesioner yang disebarkan kepada mahasiswa, dosen dan atasan Politeknik Negeri Tanah Laut dengan menyajikan data kuesioner dalam bentuk hardcopy. Seluruh civitas akademika mengisi data kuesioner yang telah dibagikan. Data yang diisi oleh seluruh civitas akademika yang telah terkumpul, dijumlahkan dan dibagi dengan berapa banyak mahasiswa, tenaga pengajar, dan pimpinan yang telah mengisi data kuesioner hingga didapatkan rata-rata hasil akhir penentu tenaga staf terbaik Politeknik Negeri Tanah Laut. Berdasarkan dari proses pembagian data kuesioner pemilihan tenaga staf terbaik Politeknik Negeri Tanah Laut kepada seluruh civitas akademika Politeknik Negeri Tanah Laut dan proses pengumpulan data kuesioner pemilihan tenaga staf
terbaik Politeknik Negeri Tanah Laut serta perhitungan jumlah hasil akhir penentu tenaga staf terbaik Politeknik Negeri Tanah Laut, dapat disimpulkan bahwa sistem yang digunakan sekarang masih sangat manual dan memerlukan waktu yang cukup lama. Permasalahan tersebut dapat dibuat pada suatu penelitian untuk membuat sebuah sistem pendukung keputusan. Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan dan keberhasilan penggunaan metode SAW pada beberapa penelitian terkait metode tersebut yang telah dilakukan, maka dibangun sebuah sistem menggunakan metode SAW, dengan tema “Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Simple Additive Weighting (SAW) untuk Menentukan Staf Terbaik Politeknik Negeri Tanah Laut Berbasis Web Mobile”. Aplikasi ini diharapkan dapat membantu kampus Politeknik
Negeri Tanah Laut dalam mengukur kinerja staf, sehingga dapat berkembang dengan pesat sesuai visi dan misi kampus Politeknik Negeri Tanah Laut.
(Julianto dkk., 2018)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisa Pembahasan
Dalam  melakukan  penelitian  untuk  menentukan keputusan dalam perekrutan guru dan staff di sekolah Trinitas Jakarta, penulis menggunakan metode Simple Additive  Weighting  (SAW) .  Selain  itu, penulis  juga meminta  responden  untuk  mengisi  kuesioner  yang telah disebar kepada calon guru dan staff yang datanya akan penulis olah untuk menentukan siapa yang layak dipilih untuk direkrut di sekolah Trinitas Jakarta.
Tabel 1. Skala Penilaian Kriteria
Tabel 2. Kriteria-Kriteria
Pembobotan Nilai Sangat Rendah 1 Rendah 2 Cukup 3 Tinggi 4 Sangat Tinggi 5 Kriteria Keterangan C1 Usia C2 Pendidikan Terakhir C3 Lama Pengalaman Kerja C4 Status C5 Bidang Pekerjaan Yang Diminati C6 Kemampuan Bahasa Asing
Tabel 3. Bobot Prefensi Tabel 4. Alternatif Kriteria Keterangan Range (%) Bobot C1 Usia 10 0,10 C2 Pendidikan Terakhir 40 0,40 C3 Lama Pengalaman Kerja 30 0,30 C4 Status 5 0,05 C5 Bidang Pekerjaan Yang Diminati 5 0,05 C6 Kemampuan Bahasa Asing 10 0,10
Alternatif Keterangan A1 Inez Frida Margaretha A2 Riski Febrianto A3 Ani Widianti A4 Hari Hendratmoko A5 Octaviana Permata Soetandio A6 Yonex Soepomo A7 Dionesia Novrita Ema Koten A8 Syahrizal A9 Kevin Vinsensius Ndeko A10 Agus Tova A11 Jonathan A12 Agus Fernandes A13 Michael Oktarinus A14 Rifqi Rahmat Hidayat A15 Engellina Ayu
Tabel 5. Hasil Kuesioner 3.2 Perhitungan Metode Simple Additive Weighting (SAW)

## A. Perhitungan Normalisasi
Kriteria 1 (C1): R1.1 = 𝟑 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟑 𝟓 = 0,6 R2.1 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓
𝟓 = 1
R3.1 = 𝟒 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟒 𝟓 =
0,8
R4.1 = 𝟑 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟑 𝟓 = 0,6
R5.1 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 =
1 R6.1 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 = 1
R7.1 =
𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 =
1
R8.1 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 =
1
R9.1 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 =
1
R10.1 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓
= 1
R11.1 = 𝟒 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟒 𝟓 = 0,8 R12.1 = 𝟑 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟑 𝟓 = 0,6 R13.1 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓
= 1
R14.1 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓
= 1
R15.1 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟒;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓
Nama Responden Kriteria C1 C2 C3 C4 C5 C6 Inez Frida Margaretha 3 3 5 1 5 5 Riski Febrianto 5 1 2 5 4 5 Ani Widianti 4 4 3 1 4 5 Hari Hendratmoko 3 4 5 5 2 5 Octaviana Permata Soetandio 5 4 1 5 5 5 Yonex Soepomo 5 2 2 5 2 5 Dionesia Novrita Ema Koten 5 4 2 5 4 5 Syahrizal 5 2 2 5 5 5 Kevin Vinsensius Ndeko 5 4 2 5 3 5 Agus Tova 5 1 1 5 2 5 Jonathan 4 4 2 5 3 5 Agus Fernandes 3 4 5 1 5 5 Michael Oktarinus 5 1 2 5 5 5 Rifqi Rahmat Hidayat 5 4 2 5 5 5 Engellina Ayu 5 2 1 5 5 5
Kriteria 2 (C2): R1.2 = 𝟑 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟏;𝟒;𝟒;𝟒;𝟐;𝟒;𝟐;𝟒;𝟏;𝟒;𝟒;𝟏;𝟒;𝟐} = 𝟑 𝟒 = 0,75 R2.2 = 𝟏 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟏;𝟒;𝟒;𝟒;𝟐;𝟒;𝟐;𝟒;𝟏;𝟒;𝟒;𝟏;𝟒;𝟐} = 𝟏 𝟒 = 0,25 R3.2 = 𝟒 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟏;𝟒;𝟒;𝟒;𝟐;𝟒;𝟐;𝟒;𝟏;𝟒;𝟒;𝟏;𝟒;𝟐} = 𝟒 𝟒 = 1 R4.2 = 𝟒 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟏;𝟒;𝟒;𝟒;𝟐;𝟒;𝟐;𝟒;𝟏;𝟒;𝟒;𝟏;𝟒;𝟐} = 𝟒 𝟒 = 1 R5.2 = 𝟒 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟏;𝟒;𝟒;𝟒;𝟐;𝟒;𝟐;𝟒;𝟏;𝟒;𝟒;𝟏;𝟒;𝟐} = 𝟒 𝟒 =
1
R6.2 = 𝟐 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟏;𝟒;𝟒;𝟒;𝟐;𝟒;𝟐;𝟒;𝟏;𝟒;𝟒;𝟏;𝟒;𝟐} = 𝟐 𝟒 =
0,5
R7.2 = 𝟒 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟏;𝟒;𝟒;𝟒;𝟐;𝟒;𝟐;𝟒;𝟏;𝟒;𝟒;𝟏;𝟒;𝟐} = 𝟒 𝟒 =
1
R8.2 = 𝟐 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟏;𝟒;𝟒;𝟒;𝟐;𝟒;𝟐;𝟒;𝟏;𝟒;𝟒;𝟏;𝟒;𝟐} = 𝟐 𝟒 =
0,5
R9.2 = 𝟒 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟏;𝟒;𝟒;𝟒;𝟐;𝟒;𝟐;𝟒;𝟏;𝟒;𝟒;𝟏;𝟒;𝟐} = 𝟒 𝟒 = 1 R10.2 = 𝟏 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟏;𝟒;𝟒;𝟒;𝟐;𝟒;𝟐;𝟒;𝟏;𝟒;𝟒;𝟏;𝟒;𝟐} = 𝟏 𝟒 = 0,25 R11.2 = 𝟒 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟏;𝟒;𝟒;𝟒;𝟐;𝟒;𝟐;𝟒;𝟏;𝟒;𝟒;𝟏;𝟒;𝟐} = 𝟒 𝟒 = 1 R12.2 = 𝟒 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟏;𝟒;𝟒;𝟒;𝟐;𝟒;𝟐;𝟒;𝟏;𝟒;𝟒;𝟏;𝟒;𝟐} = 𝟒 𝟒 = 1 R13.2 = 𝟏 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟏;𝟒;𝟒;𝟒;𝟐;𝟒;𝟐;𝟒;𝟏;𝟒;𝟒;𝟏;𝟒;𝟐} = 𝟏 𝟒 = 0,25 R14.2 = 𝟒 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟏;𝟒;𝟒;𝟒;𝟐;𝟒;𝟐;𝟒;𝟏;𝟒;𝟒;𝟏;𝟒;𝟐} = 𝟒 𝟒 = 1 R15.2 = 𝟐 𝑴𝒂𝒙{𝟑;𝟏;𝟒;𝟒;𝟒;𝟐;𝟒;𝟐;𝟒;𝟏;𝟒;𝟒;𝟏;𝟒;𝟐} = 𝟐
𝟒
= 0,5
Kriteria 3 (C3):
R1.3 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟐;𝟑;𝟓;𝟏;𝟐;𝟐;𝟐;𝟐;𝟏;𝟐;𝟓;𝟐;𝟐;𝟏} = 𝟓 𝟓 =
1
R2.3 = 𝟐 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟐;𝟑;𝟓;𝟏;𝟐;𝟐;𝟐;𝟐;𝟏;𝟐;𝟓;𝟐;𝟐;𝟏} = 𝟐 𝟓 =
0,4
R3.3 = 𝟑 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟐;𝟑;𝟓;𝟏;𝟐;𝟐;𝟐;𝟐;𝟏;𝟐;𝟓;𝟐;𝟐;𝟏} = 𝟑 𝟓 =
0,6
R4.3 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟐;𝟑;𝟓;𝟏;𝟐;𝟐;𝟐;𝟐;𝟏;𝟐;𝟓;𝟐;𝟐;𝟏} = 𝟓 𝟓 =
1
R5.3 = 𝟏 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟐;𝟑;𝟓;𝟏;𝟐;𝟐;𝟐;𝟐;𝟏;𝟐;𝟓;𝟐;𝟐;𝟏} = 𝟏 𝟓 =
0,2
R6.3 = 𝟐 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟐;𝟑;𝟓;𝟏;𝟐;𝟐;𝟐;𝟐;𝟏;𝟐;𝟓;𝟐;𝟐;𝟏} = 𝟐 𝟓 =
0,4
R7.3 = 𝟐 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟐;𝟑;𝟓;𝟏;𝟐;𝟐;𝟐;𝟐;𝟏;𝟐;𝟓;𝟐;𝟐;𝟏} = 𝟐 𝟓 =
0,4
R8.3 = 𝟐 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟐;𝟑;𝟓;𝟏;𝟐;𝟐;𝟐;𝟐;𝟏;𝟐;𝟓;𝟐;𝟐;𝟏} = 𝟐 𝟓 =
0,4
R9.3 = 𝟐 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟐;𝟑;𝟓;𝟏;𝟐;𝟐;𝟐;𝟐;𝟏;𝟐;𝟓;𝟐;𝟐;𝟏} = 𝟐 𝟓 =
0,4
R10.3 = 𝟏 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟐;𝟑;𝟓;𝟏;𝟐;𝟐;𝟐;𝟐;𝟏;𝟐;𝟓;𝟐;𝟐;𝟏} = 𝟏 𝟓 = 0,2 R11.3 = 𝟐 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟐;𝟑;𝟓;𝟏;𝟐;𝟐;𝟐;𝟐;𝟏;𝟐;𝟓;𝟐;𝟐;𝟏} = 𝟐 𝟓 = 0,4 R12.3 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟐;𝟑;𝟓;𝟏;𝟐;𝟐;𝟐;𝟐;𝟏;𝟐;𝟓;𝟐;𝟐;𝟏} = 𝟓 𝟓 = 1 R13.3 = 𝟐 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟐;𝟑;𝟓;𝟏;𝟐;𝟐;𝟐;𝟐;𝟏;𝟐;𝟓;𝟐;𝟐;𝟏} = 𝟐 𝟓 = 0,4 R14.3 = 𝟐 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟐;𝟑;𝟓;𝟏;𝟐;𝟐;𝟐;𝟐;𝟏;𝟐;𝟓;𝟐;𝟐;𝟏} = 𝟐 𝟓
= 0,4
R15.3 = 𝟏 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟐;𝟑;𝟓;𝟏;𝟐;𝟐;𝟐;𝟐;𝟏;𝟐;𝟓;𝟐;𝟐;𝟏} = 𝟏 𝟓 = 0,2
Kriteria 4 (C4): R1.4 = 𝟏 𝑴𝒂𝒙{𝟏;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟏 𝟓 = 0,2 R2.4 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟏;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 = 1 R3.4 = 𝟏 𝑴𝒂𝒙{𝟏;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟏 𝟓 =
0,2
R4.4 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟏;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 =
1
R5.4 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟏;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 =
1
R6.4 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟏;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 = 1 R7.4 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟏;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 =
1
R8.4 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟏;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 =
1
R9.4 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟏;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 =
1
R10.4 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟏;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 = 1 R11.4 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟏;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 = 1 R12.4 = 𝟏 𝑴𝒂𝒙{𝟏;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟏 𝟓 = 0,2 R13.4 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟏;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 = 1 R14.4 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟏;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓
= 1
R15.4 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟏;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟏;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓
𝟓 = 1
Kriteria 5 (C5):
R1.5 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟒;𝟒;𝟐;𝟓;𝟐;𝟒;𝟓;𝟑;𝟐;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 = 1
R2.5 = 𝟒 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟒;𝟒;𝟐;𝟓;𝟐;𝟒;𝟓;𝟑;𝟐;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟒 𝟓 =
0,8
R3.5 = 𝟒 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟒;𝟒;𝟐;𝟓;𝟐;𝟒;𝟓;𝟑;𝟐;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟒 𝟓 =
0,8
R4.5 = 𝟐 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟒;𝟒;𝟐;𝟓;𝟐;𝟒;𝟓;𝟑;𝟐;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟐 𝟓 =
0,4
R5.5 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟒;𝟒;𝟐;𝟓;𝟐;𝟒;𝟓;𝟑;𝟐;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 =
1
R6.5 = 𝟐 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟒;𝟒;𝟐;𝟓;𝟐;𝟒;𝟓;𝟑;𝟐;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟐 𝟓 =
0,4
R7.5 = 𝟒 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟒;𝟒;𝟐;𝟓;𝟐;𝟒;𝟓;𝟑;𝟐;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟒 𝟓 =
0,8
R8.5 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟒;𝟒;𝟐;𝟓;𝟐;𝟒;𝟓;𝟑;𝟐;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 =
1
R9.5 = 𝟑 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟒;𝟒;𝟐;𝟓;𝟐;𝟒;𝟓;𝟑;𝟐;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟑 𝟓 =
0,6
R10.5 = 𝟐 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟒;𝟒;𝟐;𝟓;𝟐;𝟒;𝟓;𝟑;𝟐;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟐 𝟓 = 0,4 R11.5 = 𝟑 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟒;𝟒;𝟐;𝟓;𝟐;𝟒;𝟓;𝟑;𝟐;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟑 𝟓 = 0,6 R12.5 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟒;𝟒;𝟐;𝟓;𝟐;𝟒;𝟓;𝟑;𝟐;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 = 1 R13.5 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟒;𝟒;𝟐;𝟓;𝟐;𝟒;𝟓;𝟑;𝟐;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 = 1 R14.5 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟒;𝟒;𝟐;𝟓;𝟐;𝟒;𝟓;𝟑;𝟐;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓
= 1
R15.5 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟒;𝟒;𝟐;𝟓;𝟐;𝟒;𝟓;𝟑;𝟐;𝟑;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓
𝟓 = 1
Kriteria 6 (C6): R1.6 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 = 1 R2.6 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 = 1
R3.6 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 = 1 R4.6 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 =
1
R5.6 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 = 1
R6.6 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 = 1 R7.6 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 = 1 R8.6 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 =
1
R9.6 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 =
1
R10.6 =
𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓
= 1
R11.6 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓 = 1 R12.6 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓
= 1
R13.6 = 𝟓
𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓
= 1
R14.6 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓 𝟓
= 1
R15.6 = 𝟓 𝑴𝒂𝒙{𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓;𝟓} = 𝟓
𝟓 = 1
B. Matriks Normalisasi 0,6 0,75 1 0,2 1 1 1 0,25 0,4 1 0,8 1 0,8 1 0,6 0,2 0,8 1 0,6 1 1 1 0,4 1 1 1 0,2 1 1 1 1 0,5 0,4 1 0,4 1 1 1 0,4 1 0,8 1 1 0,5 0,4 1 1 1 1 1 0,4 1 0,6 1 1 0,25 0,2 1 0,4 1 0,8 1 0,4 1 0,6 1 0,6 1 1 0,2 1 1 1 0,25 0,4 1 1 1 1 1 0,4 1 1 1 1 0,5 0,2 1 1 1

## C. Tahap Perankingan
Langkah terakhir dari metode ini yaitu menghitung nilai masing-masing alternatif  dengan mengkalikan nilai setiap kolom kriteria dengan bobot kriteria dan menjumlahkan hasil perkalian tersebut untuk dibuat perankingan dan untuk memilih alternatif terbaik.

## 1. Perankingan Nilai
Inez Frida Margaretha (V1) = (0,6 x 0,10) + (0,75 x 0,40) + (1 x 0,30) + (0,2 x 0,05) + (1 x 0,05) + (1 x 0,10) = 0,06 + 0,3 + 0,3 + 0,01 + 0,05 + 0,1 = 0,82
Riski Febrianto (V2) = (1 x 0,10) + (0,25 x 0,40) + (0,4 x 0,30) + (1 x 0,05) + (0,8 x 0,05) + (1 x 0,10) = 0,1 + 0,1 + 0,12 + 0,05 + 0,04 + 0,1 = 0,51
Ani Widianti (V3) = (0,8 x 0,10) + (1x 0,40) + (0,6 x 0,30) + (0,2 x 0,05) +(0,8 x 0,05) + (1 x 0,10)
= 0,08 + 0,4 + 0,18 + 0,01 + 0,04 + 0,1
= 0,81
Hari Hendratmoko (V4) = (0,6 x 0,10) + (1 x 0,40) + (1 x 0,30) + (1 x 0,05) + (0,4 x 0,05) + (1 x 0,10) = 0,06 + 0,4 + 0,3 + 0,05 + 0,02 + 0,1
= 0,93 Octaviana Permata S (V5)
= (1 x 0,10) + (1 x 0,40) + (0,2 x 0,30) + (1 x 0,05) + (1 x 0,05) + (1 x 0,10) = 0,1 + 0,4 + 0,06 + 0,05 + 0,05 + 0,1 = 0,76
Yonex Soepomo (V6) = (1 x 0,10) + (0,5 x 0,40) + (0,4 x 0,30) + (1 x 0,05) + (0,4 x 0,05) + (1 x 0,10) = 0,1 + 0,2 + 0,12 + 0,05 + 0,02 + 0,1
= 0,59
Dionesia Novrita E.K (V7) = (1 x 0,10) + (1 x 0,40) + (0,4 x 0,30) + (1 x 0,05) + (0,8 x 0,05) + (1 x 0,10)
= 0,1 + 0,4 + 0,12 + 0,05 + 0,04 + 0,1
= 0,81
Syahrizal (V8) = (1 x 0,10) + (0,5 x 0,40) + (0,4 x 0,30) + (1 x 0,05)
+ (1 x 0,05) + (1 x 0,10)
= 0,1 + 0,2 + 0,12 + 0,05 + 0,05 + 0,1 = 0,62 Kevin Vinsensius N (V9) = (1 x 0,10) + (1 x 0,40) + (0,4 x 0,30) + (1 x 0,05) +
(0,6 x 0,05) + (1 x 0,10)
= 0,1 + 0,4 + 0,12 + 0,05 + 0,03 + 0,1 = 0,83 Agus Tova (V10) = (1 x 0,10) + (0,25 x 0,40) + (0,2 x 0,30) + (1 x 0,05)
+ (0,4 x 0,05) + (1 x 0,10)
= 0,1 + 0,1 + 0,06 + 0,05 + 0,02 + 0,1
= 0,43
Jonathan (V11) = (0,8 x 0,10) + (1 x 0,40) + (0,4 x 0,30) + (1 x 0,05) + (0,6 x 0,05) + (1 x 0,10)
= 0,08 + 0,4 + 0,12 + 0,05 + 0,03 + 0,1 = 0,78 Agus Fernandes (V12) = (0,6 x 0,10) + (1 x 0,40) + (1 x 0,30) + (0,2 x 0,05) + (1x 0,05) + (1 x 0,10) = 0,06 + 0,4 + 0,3 + 0,01 + 0,05 + 0,1 = 0,92 Michael Oktarinus (V13) = (1 x 0,10) + (0,25 x 0,40) + (0,4 x 0,30) + (1 x 0,05)
+ (1x 0,05) + (1 x 0,10)
= 0,1 + 0,1 + 0,12 + 0,05 + 0,05 + 0,1
= 0,52
Rifqi Rahmat Hidayat (V14)
= (1 x 0,10) + (1 x 0,40) + (0,4 x 0,30) + (1 x 0,05) + (1x 0,05) + (1 x 0,10) = 0,1 + 0,4 + 0,12 + 0,05 + 0,05 + 0,1 = 0,82
Engellina Ayu (V15) = (1 x 0,10) + (0,5 x 0,40) + (0,2 x 0,30) + (1 x 0,05) + (1x 0,05) + (1 x 0,10) = 0,1 + 0,2 + 0,06 + 0,05 + 0,05 + 0,1 = 0,56
2. Hasil Perankingan Nilai

## Tabel 5. Hasil Perankingan Nilai

## KESIMPULAN
Kesimpulan yang dapat diambil dari pembahasan dan evaluasi bab-bab sebelumnya yaitu penelitian tentang pendukung keputusan, yang paling banyak digunakan dalam  menangani  berbagai  masalah  pengambilan keputusan  perekrutan  guru  dan  staff  di  Sekolah Trinitas  Jakara  adalah  metode  Simple  Additive Weighting  (SAW).  Adapun  kriteria  yang  dibutuhkan untuk  menentukan  keputusan  yang digunakan adalah usia,  pendidikan  terakhir,  lama  pengalaman  kerja, status,  bidang  pekerjaan  yang  diminati,  dan kemampuan  bahasa  asing.    Dan  berdasarkan perhitungan  yang  telah  dilakukan  dengan  15 responden  menghasilkan  data  bahwa  9  orang  berhak lolos  menjadi  guru  dan  staff  di  Sekolah  Trinitas Jakarta  dengan  nilai  diatas  0,75  yang  menjadi  acuan dasar nilai untuk lolos.
Nama Responden Nilai perangkingan Inez Frida Margaretha 0,82 Riski Febrianto 0,51 Ani Widianti 0,81 Hari Hendratmoko 0,93 Octaviana Permata Soetandio 0,76 Yonex Soepomo 0,59 Dionesia Novrita Ema Koten 0,81 Syahrizal 0,62 Kevin Vinsensius Ndeko 0,83 Agus Tova 0,43 Jonathan 0,78 Agus Fernandes 0,92 Michael Oktarinus 0,52 Rifqi Rahmat Hidayat 0,82 Engellina Ayu 0,56

## REFERENSI
Berita,  D.  (2018). Peran  guru  menghasilkan pendidikan yang berkualitas . 1–12.
Julianto, V., Lastriani,  L., Aprianti, W., & Herpendi, H.  (2018).  Penerapan  Metode  Simple Additive Weighting (SAW) untuk Penentuan Seleksi Staf Terbaik Politeknik Negeri Tanah Laut Berbasis Web Mobile. Jurnal Sains dan Informatika , 4 (2), 120–129.
https://doi.org/10.34128/jsi.v4i2.145
Keputusan,  S.  P.  (2022). Find  Treasury  Mgmt Courses . 1–12.
Nurjaya, N., Ardhiansyah, M., & Suryana, R. (2018). Sistem  Pendukiung  Keputusan  Pada  Sistem Seleksi  Penerimaan  Guru  Menggunakan Metode  Simple  Additive  Weighting. Kilat , 7 (2),
132–138.
https://doi.org/10.33322/kilat.v7i2.356
Sahabat, L. (2016). Nur Ainun . 21–22.