## Sistem Pendukung Keputusan Pengangkatan Guru Tetap Menerapkan Metode Weight Aggregated Sum Product
Assesment (WASPAS)
Safrizal Barus 1 , Vera Meikana Sitorus 1 , Darmawan Napitupulu 2 , Mesran 3 , Supiyandi 4
1 Program Studi Sistem Informasi, STMIK Nusa Mandiri Jakarta, Indonesia
2 Pusat Penelitian Sistem Mutu dan Teknologi Pengujian Lembaga Ilmu Pengetahuan Indonesia, Indonesia
3 STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia
4 Universitas Pembangunan Panca Budi Medan, Indonesia

## Abstrak
Evaluasi  terhadap  para  guru  honorer  merupakan  kegiatan  yang  umum  disekolah  menengah  atas  ataupun  kejuruan.  Hal  ini berguna untuk mengetahui hasil pengajaran guru  honorer kepada siswanya. Penilaian, evaluasi dan pemberian penghargaan dapat dilakukan bertujuan untuk memacu kinerja dari para guru dalam proses belajar mengajar sehingga meningkatkan prestasi guru, penilaian dilakukan untuk memperoleh guru honor yang berprestasi yang kemudian akan diangkat menjadi guru tetap. Dalam penentuan urutan pengangkatan guru tetap, sering muncul subjektif dari para pengambil keputusan, sehingga terdapat masalah-masalah  dan  hal  ini  menyebabkan  susahnya  dalam  menentukan  calon  guru  tetap.  Untuk  menentukan  rekomendasi guru  tetap  dapat  digunakan  metode Weight  Aggregated  Sum  Produck  Assesment (WASPAS).  Metode  WASPAS  dapat digunakan untuk proses perangkingan guru honor yang berprestasi dengan kriteria-kriteria yang telah ditentukan.
Kata kunci : Pengangkatan Guru Tetap, Sistem Pendukung Keputusan, WASPAS

## Abstract
Evaluation of honorary teachers is an activity that is generally high school or vocational. It is useful to know the results  of teaching honorary teachers to their students. Assessment, evaluation and rewarding can be done to spur the performance of the teachers in teaching and learning process so as to improve teacher achievement, the assessment is done to obtain the honorable teachers who will be appointed as permanent teachers. In determining the order of permanent appointment of teachers, it often appears subjective from the decision-makers, so that there are problems and this causes the difficulty in determining prospective teachers. To determine the recommendation of the teacher can still be used the method of Weight Aggregated Sum Production Assessment (WASPAS). WASPAS method can be used to process the honorarium of honor teachers with the criteria that have been determined.
Keywords : Teacher Appointment, Decision Support System, WASPAS

## 1. PENDAHULUAN
Kegiatan penilaian dan evaluasi terhadap para guru honor merupakan kegiatan yang umum disekolah menengah atau kejuruan. Hal ini berguna untuk mengetahui hasil pengajaran guru honor  kepada siswanya. Penilaian, evaluasi dan pemberian penghargaan dapat dilakukan bertujuan untuk memacu kinerja dari para guru dalam proses belajar mengajar  sehingga  meningkatkan  prestasi  guru,  penilaian  dilakukan  untuk  memperoleh  guru  honor  yang berprestasi yang kemudian akan diangkat menjadi Guru Tetap. Penentuan guru honor berprestasi memiliki nilai yang telah ditetapkan oleh pihak sekolah, calon guru yang dinilai adalah guru honor yang tlah mengajar selama lebih dari satu tahun. Keputusan pengangkatan guru tetap tersebut dilakukan setiap akhir semester genap dengan mengevaluasi  setiap  akhir  semester  genap  dengan  mengevaluasi  kinerja  guru  honorer  yang  berprestasi.  Untuk memudahkan dalam pengangkatan  guru tetap,  maka diperlukan suatu sistem  yang dikenal dengan nama sistem pendukung keputusan (SPK). SPK bertujuan untuk  membantu pengambil keputusan dalam  menghasilkan suatu keputusan.  Beberapa  metode  dapat  diterapkan  dalam  SPK  tersebut,  misalnya,  WASPAS,  ELECTRE,  VIKOR, PROMETHEE[1][2].
Penelitian  terdahulunya  yaitu  penentuan  pencapaian  prestasi  guru  honor  adalah  masalah  penentuan  guru honor  yang  dianggap  berprestasi,  upaya  yang  dilakukan  yaitu  dengan  membangun  sebuah  sistem  pendukung keputusan yang menghasilkan keluaran yang membantu menyelesaikan keluaran yang membantu menyelesaikan masalah  dalam  mengambil  keputusan  terhadap    beberapa  alternatif  yang  harus  diambil  dengan  kriteria  yang menjadi bahan pertimbangan, metode yang digunakan yaitu metode Analyties Hierarchy Procces (AHP) sebagai pemberian bobot kriteria dan Simple Addative Weighting (SAW) sebagai rangking calon guru tetap[3]. Pada penelitian ini,  metode  yang diterapkan  untuk  menghasilkan  keputusan  pengangkatan guru tetapyaitu Weight  Aggregated  Sum  Produck  Assesment (WASPAS).  Metode  tersebut  dipilih  karena  model  pendukungan keputusan  dimana  peralatan  utamanya  adalah  sebuah  hirarki  fungsional  dengan  pemasukan  utamanya  persepsi manusia, yakni dalam hal ini adalah orang yang ahli dalam masalah atau orang yang mengerti permasalahan seleksi penerimaan guru honor.

## 2. TEORITIS

## 2.1  Guru
Menurut  undang-undang  14  tahun  2005,  Guru  adalah  pendidik  profesional  dengan  tugas  utama  mendidik, mengajar,  membimbing,  mengarahkan,  melatih,  menilai  dan  mengevaluasi  peserta  didik  pada  pendidikan  anak usia  dini  melalui  jalur  formal  pendidikan  dasar  dan  pendidikan  menegah.  Pengertian  guru  diperluas  menjadi pendidik yang dibutuhkan secara dikotomis tentang pendidikan. Dijelaskan pada ayat 2 yakni pendidik merupakan tenaga profesional yang bertugas merencanakan dan melaksanakan proses pembelajaran[4].

## 2.2  Weight Aggregated Sum Product Assesment(WASPAS)
WASPAS  adalah  metode  yang  dapat  mengurangi  kesalahan-kesalahan  atau  mengoptimalkan  dalam  penaksiran untuk pemililahan nilai tertinggi dan terendah. Demikian,Tujuan utama pendekatan MCDM adalah memilih opsi terbaik dari sekumpulan alternatif di hadapan berbagai kriteria yang saling bertentangan. Dalam tulisan ini, sebuah usaha dilakukan[5].
Untuk membenarkan ketepatan penerapan dan ketepatan pendekatan MCDM yang hampir baru, yaitu metode penilaian jumlah agregat berbobot (WASPAS).
Langkah proses perhitungan menerapkan metode WASPAS[6], yaitu: 1. Buat sebuah matriks keputusan
𝑥 = [ 𝑥 11 𝑥 12 . 𝑥 1𝑛 𝑥 21 𝑥 11 . 𝑥 2𝑛 . . .
. 𝑥 𝑚1 𝑥 𝑚1 . 𝑥 𝑚𝑛 ] …….…......………....................................................................................................(1)

## 2. Melakukan normalisasi terhadap matrik x
Kriteria Benefit 𝑥̅ 𝑖𝑗 = 𝑥𝑖𝑗 𝑚𝑎𝑋𝑖𝑥𝑖𝑗 ................................................................................................................................................... (2)
Kriteria Cost
𝑥̅ 𝑖𝑗 = 𝑚𝑖𝑛𝑖𝑥𝑖𝑗 𝑥𝑖𝑗 ................................................................................................................................................... .(3)
3. Menghitung nilai Qi
Qi  = 0,5 ∑ 𝑋𝑖𝑗𝑤    + 0,5 ∏ (𝑥𝑖𝑗) 𝑛 𝑗=1 𝑤𝑗 𝑛 𝑗=1 ...(4)
Dimana :
Q i =Nilai dari Q ke i X ij w   = Perkalian nilai X ij dengan bobot (w)
0,5     = Ketetapan
Alternatif yang terbaik merupakan alternatif yang memiliki nilai Qi tertinggi.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pada proses penerimaan pelamar dibutuhkan sistem yang dapat membantu dalam membuat suatu keputusan untuk calon guru honor dengan cepat dan tepat. Untuk meringankan kerja kepala sekolah menentukan calon guru honor. Penilaian  setiap  pelamar  terhadap  kriteria-kriteria  yang  ada  dilakukan  dengan  model  penilaian  yang  bersifat kuantitatif. Salah satu metode perhitungan kuantitatif tersebut adalah metode WASPAS.
Pada tahap awal pemecahan permasalahan, terleih dahulu menentukan jenis-jenis kriteria dalam pemilihan pelamar  dalam  mengikuti  penerimaan  guru  honor.  Kriteria-kriteria  yang  dibutuhkan  dalam  seleksi  guru  honor adalah  tingkat  kesarjanaan  Ijazah,Indeks  Prestasi  Kumulatif(IPK),  memiliki  ilmu  didaktif  dan  metodik, pengalaman mengajar, usia dan jarak dan tempat tinggal dengan sekolah.
Berikut merupakan tabel kriteria.
Tabel 1. Kriteria Kriteria Keterangan Bobot Jenis C 1 Indeks Prestasi Kumulatif 30% Benefit C 2 Ilmu Didaktik dan Ilmu Metodik 20% Benefit C 3 Pengalaman Mengajar (tahun) 20% Benefit C 4 Usia (tahun) 15% Benefit C 5 Jarak Tempat Tinggal Dengan Sekolah (Km) 15% Cost
Kemudian pengambilan data data yang dijadikan sebagai alternatif, dalam hal ini merupakan data calon guru tetap seperti yang terlihat pada tabel 2.
Tabel  2. Alternatif Alternatif C 1 C 2 C 3 C 4 C S A 1 3.50 90 5 29 5 A 2 2.90 80 3 33 1 A 3 3.70 70 3 32 3 A 4 2.75 60 2 36 2 A 5 2.80 60 1 35 2
Langkah-langkah metode WASPAS adalah sebagai berikut: 1. Membuat matriks  keputusan
X =
[ 3.50 90 5 29 5
2,90 80 3 33 1
3,70 70 3 32 3
2,75 60 2 36 2
2,80 60 1 35 2]

## 2. Berdasarkan persamaan ke2, melakukan normalisasi matriks X
𝑋1 = 3,50 + 2,90 + 3,70 + 2,75 + 2,80 𝐴 11 = 3,50/3,70 = 0,945 𝐴 21 = 2,90/3,70 = 0,783 𝐴 31 = 3,70/3,70  = 1 𝐴 41 = 2,75/3,70 = 0,743 𝐴 51 = 2,80/3,70 = 0,756 𝑋2 = 90 + 80 + 70 + 60 + 60 𝐴 11 = 90/90 = 1 𝐴 21 = 80/90 = 0,888 𝐴 31 = 70/90 = 0,777 𝐴 41 = 60/90 = 0,666 𝐴 51 = 60/90 = 0,666 𝑋3 = 5 + 3 + 3 + 2 + 1 𝐴 11 = 5/5 = 1 𝐴 21 = 3/5 = 0,6 𝐴 31 = 3/5 = 0,6 𝐴 41 = 2/5 = 0,4 𝐴 51 = 1/5 = 0,2 𝑋4 = 29 + 33 + 32 + 36 + 35 𝐴 11 = 29/36 = 0,805 𝐴 21 = 33/36 = 0,916 𝐴 31 = 32/36 = 0,888 𝐴 41 = 36/36 = 1
𝐴 51 = 35/36 = 0,972 𝑋5 = 5 + 1 + 3 + 2 + 2 𝐴 11 = 1/5 = 0,2 𝐴 21 = 1/1 = 1 𝐴 31 = 1/3 = 0,333 𝐴 41 = 1/2 = 0,5 𝐴 51 = 1/2 = 0,5
Hasil dari Normalisasi matriks X diperoleh matrik 𝑋 𝐼𝐽 ∗
𝑋 𝐼𝐽 ∗ = [ 0,945 1 1 0,805 0,2 0,783 0,888 0,6 0,916 1 1 0,777 0,6 0.888 0,333 0,743 0,666 0,4 1 0,5 0,756 0,666 0,2 0,972 0,5 ]
3. Langkah selanjutnya mengoptimalkan atribut dengan mengalikan terhadap bobot dari setiap kriteria.
Q 1 = (0,5) ∑(0,945 ∗ 0,3)(1 ∗ 0,2)(1 ∗ 0,2)(0,805 ∗ 1,5)(0,2 ∗ 1,5)
= (0,5) ∑(0,283 + 0,2 + 0,2 + 1,207 + 0,3)
= (0,5) ∑(2,19) = 0,5 ∗ 2,19 = 1,095
= 0,5 ∏(0,945) 0,3 ∗ (1) 0,2 ∗ (1) 0,2 ∗ (0,805) 1,5 ∗ (0,2) 1,5
= 0,5 ∏(0,283 ∗ 0,2 ∗ 0,2 ∗ 1,207 ∗ 0,3)
= 0,5 ∏(0,0040) = 0,5 ∗ 0,0040 = 0,002 = 1,095 + 0,002 = 1,097
Q 2 = (0,5) ∑(0,783 ∗ 0,3)(0,888 ∗ 0,2)(0,6 ∗ 0,2)(0,916 ∗ 1,5)(1 ∗ 1,5)
= (0,5) ∑(0,234 + 0,177 + 0,12 + 1,374 + 1,5)
= (0,5) ∑(3,405) = 0,5 ∗ 3,405 = 1,7025
= 0,5 ∏(0,783) 0,3 ∗ (0,888) 0,2 ∗ (0,6) 0,2 ∗ (0,916) 1,5 ∗ (1) 1,5
= 0,5 ∏(0,234 ∗ 0,177 ∗ 0,12 ∗ 1,374 ∗ 1,5)
= 0,5 ∏(0,0102) = 0,5 ∗ 0,0102 = 0,00005 = 1,7025 + 0,00005 = 1,702
Q 3 = (0,5) ∑(1 ∗ 0,3)(0,777 ∗ 0,2)(0,6 ∗ 0,2)(0,888 ∗ 1,5)(0,333 ∗ 1,5)
= (0,5) ∑(0,3 + 0,155 + 0,12 + 1,332 + 0,499)
= (0,5) ∑(2,406) = 0,5 ∗ 2,406
= 1,203
= 0,5 ∏(1) 0,3 ∗ (0,777) 0,2 ∗ (0,6) 0,2 ∗ (0,888) 1,5 ∗ (0,333) 1,5
= 0,5 ∏(0,3 ∗ 0,155 ∗ 0,12 ∗ 1,332 ∗ 0,499)
= 0,5 ∏(0,0037) = 0,5 ∗ 0,0037 = 0,0018 = 1,203 + 0,0018 = 1,204
Q 4 = (0,5) ∑(0,743 ∗ 0,3)(0,666 ∗ 0,2)(0,4 ∗ 0,2)(1 ∗           1,5)(0,5 ∗ 1,5)
= (0,5) ∑(0,222 + 0,133 + 0,08 + 1,5 + 0,75)
= (0,5) ∑(2,685) = 0,5 ∗ 2,685 = 1,3425
= 0,5 ∏(0,743) 0,3 ∗ (0,666) 0,2 ∗ (0,4) 0,2 ∗ (1) 1,5 ∗ (0,5) 1,5
= 0,5 ∏(0,222 ∗ 0,133 ∗ 0,08 ∗ 1,5 ∗ 0,75)
= 0,5 ∏(0,0026) = 0,5 ∗ 0,0026 = 0,0013 = 1,3425 + 0,0013 =1,343
Q 5 = (0,5) ∑(0,756 ∗ 0,3)(0,666 ∗ 0,2)(0,2 ∗ 0,2)(0,972 ∗ 1,5)(0,5 ∗ 1,5)
= (0,5) ∑(0,226 + 0,133 + 0,04 + 1,458 + 0,75)
= (0,5) ∑(2,607) = 0,5 ∗ 2,607 = 1,303
= 0,5 ∏(0,756) 0,3 ∗ (0,666) 0,2 ∗ (0,2) 0,2 ∗ (0,972) 1,5 ∗ (0,5) 1,5
= 0,5 ∏(0,226 ∗ 0,133 ∗ 0,04 ∗ 1,458 ∗ 0,75)
= 0,5 ∏(0,0013) = 0,5 ∗ 0,0013 = 0,0006 = 1,303 + 0,0006 = 1,3036
Tabel 3  merupakan  hasil perhitungan akhir dan  telah di lakukan perangkingan dari  yang  tertinggi hingga  yang terendah.
Tabel 3. Hasil Rangking
Alternatif Hasil Peringkat A 2 1,702 1 A 4 1,343 2 A 5 1,303 3 A 3 1,202 4 A 1 1,097 5
Terlihat pada tabel 3, bahwa A 2 memiliki prioritas yang paling tinggi untuk dijadikan sebagai Guru Tetap, karena memiliki rangking yang terbaik bila dibandingkan dengan alternatif yang lainnya.

## 4. KESIMPULAN
Dari  analisa  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan,  maka  dapat  diambil  kesimpulan,dalam  pengangkatan  guru tetap menggunakan metode WASPAS ( Weighted Aggregated Sum Product Assessment) bisa membantu pengambil keputusan dalam memutuskan satu atau lebih dari beberapa alternatif yang harus diambil untuk dijadikan sebagai Guru Tetap dengan kriteria yang menjadi bahan pertimbangan.

## REFERENCES
[1] J. Antivirus, “a. 3. 56,” vol. 10, no. 2, pp. 56–68, 2016.
[2] N. A. Syafitri, A. P. Dewi, J. T. Informatika, F. Teknik, and U. H. Oleo, “Penerapan metode,” vol. 2, no. 1, pp. 169–176, 2016.
[3] S. Chakraborty and E. K. Zavadskas, “Applications of WASPAS Method in Manufacturing Decision Making,” Informatica , vol. 25, no. 1, pp. 1–20, 2014.
[4] D. R. Bahari, E. Santoso, and S. Adinugroho, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Guru Berprestasi Menggunakan Fuzzy-Analytic Hierarchy Process ( F-AHP ) ( Studi Kasus : SMA Brawijaya Smart School ),” vol. 2, no. 5, pp. 2095–2101, 2018.
[5] E. K. Putra and A. I. Hadiana, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI GURU TETAP BERDASARKAN DATA GURU  HONORER  BERPRESTASI  MENGGUNAKAN  METODE  ANALYTIC  HIERARCHY  PROCESS  (  AHP  )  dan  SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( SAW ),” pp. 79–84, 2017.
[6] P. Simanjuntak, N. Kurniasih, and J. Simarmata, “Penentuan Kayu Terbaik Untuk Bahan Gitar Dengan Metode Weighted Aggregated Sum Product Assessment ( WASPAS ),” J. Ris. Komput. , vol. 5, no. 1, pp. 36–42, 2018.
[7] Fadlina, L. T. Sianturi, A. Karim, Mesran, and A. P. U. Siahaan, “Best Student Selection Using Extended Promethee II Method,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 21–29, 2017.
[8] S. Dian Utami Sutiksno, P. Rufaidah, H. Ali, and W. Souisa, “A Literature Review of Strategic Marketing and The Resource Based View of The Firm,” Int. J. Econ. Res. , vol. 14, no. 8, pp. 59–73, 2017.
[9] S. Kusumadewi, S. Hartati, A. Harjoko, and R. Wardoyo, Fuzzy Multi-Attribute Decision Making (Fuzzy MADM) . Yogyakarta: Graha Ilmu, 2006.
[10]  T.  Murti,  L.  A.  Abdillah,  and  M.  Sobri,  “Sistem  Penunjang  Keputusan  Kelayakan  Pemberian  Pinjaman  Dengan  Metode  Fuzzy Tsukamoto,” Semin. Nas. Inov. dan Tren (SNIT)2015 , pp. 252–256, 2015.
[11]  G. Ginting, Fadlina, Mesran, A. P. U. Siahaan, and R. Rahim, “Technical Approach of TOPSIS in Decision Making,” Int. J. Recent Trends Eng. Res. , vol. 3, no. 8, pp. 58–64, 2017.
[12]  J. Simarmata, Pengenalan Teknologi Komputer dan Informasi . Yogyakarta: Andi, 2006.
[13]  M. I. Setiawan et al. , “Business Centre Development Model of Airport Area in Supporting Airport Sustainability in Indonesia,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 954, no. 1, p. 12024, 2018.
[14]  D. Handoko, M. Mesran, S. D. Nasution, Y. Yuhandri, and H. Nurdiyanto, “Application Of Weight Sum Model (WSM) In Determining Special Allocation Funds Recipients,” IJICS (International J. Informatics Comput. Sci. , vol. 1, no. 2, pp. 31–35, 2017.
[15]  H.  Nurdiyanto  and  Heryanita  Meilia,  “SISTEM  PENDUKUNG  KEPUTUSAN  PENENTUAN  PRIORITAS  PENGEMBANGAN INDUSTRI  KECIL  DAN  MENENGAH  DI  LAMPUNG  TENGAH  MENGGUNAKAN  ANALITICAL  HIERARCHY  PROCESS (AHP),” in Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Multimedia 2016 , 2016, no. February, pp. 1–7.
[16]  Jimmy Abdel Kadar, D Agustono, and Darmawan Napitupulu, “Optimization of Candidate Selection Using Naive Bayes : Case Study in Company X Optimization of Candidate Selection Using Naive Bayes : Case Study in Company X,” J. Phys. Conf. Ser. , vol. 12, no. 1, 2016.
[17]  J. Antivirus, “a. 3. 56,” vol. 10, no. 2, pp. 56–68, 2016.
[18]  N. A. Syafitri, A. P. Dewi, J. T. Informatika, F. Teknik, and U. H. Oleo, “Penerapan metode,” vol. 2, no. 1, pp. 169–176, 2016.
[19]  S. Chakraborty and E. K. Zavadskas, “Applications of WASPAS Method in Manufacturing Decision Making,” Informatica , vol. 25, no. 1, pp. 1–20, 2014.
[20]  D. R. Bahari, E. Santoso, and S. Adinugroho, “Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Guru Berprestasi Menggunakan Fuzzy-Analytic Hierarchy Process ( F-AHP ) ( Studi Kasus : SMA Brawijaya Smart School ),” vol. 2, no. 5, pp. 2095–2101, 2018.
[21]  E. K. Putra and A. I. Hadiana, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN REKOMENDASI GURU TETAP BERDASARKAN DATA GURU  HONORER  BERPRESTASI  MENGGUNAKAN  METODE  ANALYTIC  HIERARCHY  PROCESS  (  AHP  )  dan  SIMPLE ADDITIVE WEIGHTING ( SAW ),” pp. 79–84, 2017.